GlowGLU: proof of concept study for a novel and noninvasive optical glucose monitor

Diabetes is a major global concern, requiring frequent monitoring of blood glucose levels. The conventional finger-prick method to measure blood glucose is painful and permits only a few measurements per day, leading to suboptimal insulin dosages and increasing the risk of complications. This Thesis proposes a novel, non-invasive, cost-effective, and portable device that can scan glucose levels several times per day. The sensor uses photoplethysmography and visible - NIR spectroscopy to measure changes in blood glucose concentration. Calibration data was collected through an in-vivo experiment involving six healthy subjects against a gold standard measurement (FreestyleLibre3). Moreover, a model performance test was conducted to evaluate the reliability of the proposed device. The best regression algorithm, based on multilayer perceptron, yielded a correlation coefficient of 0.87, a mean absolute relative difference of 5.8 with respect to the gold standard, and a 96% clinical accuracy on the Clarke's error grid. A novel hybridized feature selection technique was implemented, showing that wavelengths of 850 nm, 940 nm, and 1300 nm have higher predictive power for glucose. Using features that analyze changes in the shape and energy of the PPG signal resulted in better model performance. Results show that the proposed model estimated new blood glucose concentrations with a performance consistent with the results obtained during cross validation.

Con una prevalenza in continua crescita, il diabete rappresenta un’emergenza sanitaria a livello globale. Questa patologia richiede un frequente monitoraggio dei livelli di glucosio nel sangue. Il metodo convenzionale per stimare la glicemia tramite prelievo capillare con glucometro è doloroso per il paziente e permette solo poche misurazioni al giorno, consentendo dosaggi di insulina subottimali e aumentando il rischio di complicanze. Questa Tesi propone un nuovo dispositivo non invasivo, economico e portatile in grado di effettuare diverse misurazioni dei livelli di glucosio al giorno. Il dispositivo utilizza la fotopletismografia e la spettroscopia nel visibile e vicino infrarosso per misurare le variazioni della concentrazione di glucosio nel sangue. I dati per la calibrazione sono stati raccolti tramite test in vivo su sei soggetti sani parallelamente alle misure di riferimento ottenute tramite FreestyleLibre3. Inoltre, è stato effettuato un test sulle performance del modello di calibrazione per valutare l’affidabilità del dispositivo proposto. L'algoritmo di regressione migliore, basato su un “multilayer perceptron”, ha prodotto un coefficiente di correlazione pari a 0.87, una “mean absolute relative differerence” (MARD) di 5.8 rispetto al riferimento, e un'accuratezza clinica del 96% sulla “Clarke’s error grid”. L’implementazione di una nuova tecnica ibrida per la riduzione delle variabili predittive usate dal modello per la stima della glicemia ha dimostrato che le lunghezze d'onda di 850 nm, 940 nm e 1300 nm hanno una maggiore potenza predittiva per il glucosio rispetto alle altre lunghezze d’onda testate. L'utilizzo di variabili predittive che analizzano le variazioni di forma e di energia del segnale PPG ha permesso una migliore performance del modello. I risultati mostrano che il modello è in grado di stimare nuove concentrazioni di glucosio con una prestazione paragonabile ai risultati ottenuti durante la cross-validazione.