糖尿病：计算机Vision应用程序允许更轻松的监控

该应用程序使用计算机视觉通过相机读取和记录典型血糖测试上显示的葡萄糖水平，时间和日期的技术移动电话．这项技术不需要互联网或蓝牙连接，适用于任何类型的血糖仪，任何方向和各种光线水平。它还减少了浪费，消除了更换高质量非蓝牙仪表，使其成为英国国家医疗服务体系的成本效益解决方案。

剑桥研究人员与英国葡萄糖检测公司合作，剑桥研究人员将该技术开发成免费手机应用，称为Glucorx Vision。要使用该应用程序，用户只需拍摄它们的葡萄糖仪的照片，结果会自动读取和记录，允许更容易地监测血糖水平。

除了人们随身携带的血糖仪糖尿病在日常使用的基础上，许多其他类型的数字仪表用于医疗和工业部门。然而，许多这样的仪表仍然没有无线连接，所以将它们连接到手机跟踪应用程序通常需要人工输入。剑桥大学工程系的詹姆斯·查尔斯博士说:“这些仪表工作得非常好，所以我们不希望它们仅仅因为没有无线连接就被送到垃圾填埋场。”“我们想找到一种方法，用一种不贵又环保的方式，通过手机应用程序对它们进行改造。”

除了兴趣从工程观点解决挑战外，查尔斯也对这个问题有了个人兴趣。他有1型糖尿病，每天需要花费多达十个葡萄糖读数。然后手动进入跟踪应用程序的每张读数，以帮助确定他需要调节血糖水平的多少胰岛素。“从纯粹的自私观点来看，这是我真正想要发展的事情，”他说。“我们想要一些高效，快捷且易于使用的东西，”Roberto Cipolla教授，也来自工程系。“糖尿病可能会影响视力甚至导致失明，所以我们需要应用程序易于使用愿景减少的人。”

Glucorx应用背后的计算机视觉技术由两步组成。首先，检测葡萄糖仪的屏幕。研究人员使用了一个训练图像，并使用随机背景，特别是与人的背景增强。这有助于确保当用户的脸部反映在手机屏幕中时，系统是强大的。

第二，A神经网络被叫LEDIGIT检测屏幕上的每个数字并读取它。该网络受到计算机生成的合成数据的培训，避免了对培训神经网络通常需要的数据的劳动密集型标记的需求。“由于这些米的字体是数字的，很容易训练神经网络来识别大量不同的输入并合成数据，”查尔斯说。“这使得在手机上运行非常有效。”

西波拉同时也是耶稣学院的研究员，他说:“测量仪朝向哪个方向并不重要，我们测试了所有类型的朝向、视点和光照水平。”“当应用程序读取信息时，它会震动，所以当你正确读取信息时，你会得到一个清晰的信号。该系统在不同类型的仪表范围内都是精确的，读取精度接近100%。

除了血糖监测仪，研究人员还在不同类型的数字仪表上测试了他们的系统，如血压监测仪、厨房和浴室磅秤。

Gluco-Rx最初是在2018年接触希波拉的团队，开发一种低成本、环保的解决方案，以解决无法连接血糖仪的问题。一旦这项技术被证明足够强大，该公司就与剑桥大学的研究人员合作开发了这款应用。GlucoRx的首席运营官Chris Chapman说:“我们一直在与剑桥大学合作开发这种独特的解决方案，这将有助于改变未来几年糖尿病的管理。”“我们很快就会为我们的25万多名患者提供这种解决方案。”