全球糖尿病患病人数持续上升，传统指尖采血式血糖检测带来的疼痛与感染风险，使无创血糖监测成为生物医学光学领域受到持续关注的研究方向。2025 年 6 月发表于《IEEE Photonics Journal》（第 17 卷第 3 期）的一项研究，将穆勒矩阵偏振测量技术与 XGBoost 机器学习算法相结合，在人体指尖上开展无创血糖浓度的回归预测。该研究的光学系统中，激光光源采用 Cobolt 06-MLD 二极管激光模块，输出中心波长 660 nm 的激光，在实验条件下为整套偏振测量与建模流程提供光源输入。本文依据研究原文，对研究内容、实验结果以及 Cobolt 激光器在其中承担的角色进行客观梳理。

研究目的

该研究着力应对的现实困难，是无创血糖测量中信号相对微弱、干扰因素较多的问题。​ 血液中葡萄糖浓度较低，测量过程容易受到水、蛋白质（如白蛋白）和脂肪组织等物质的影响。研究尝试通过光学偏振手段获取组织的多维度信息，再借助机器学习方法从中提取与血糖相关的有效特征，实现对血糖浓度的回归预测。

从已有文献看，穆勒矩阵偏振测量与机器学习的结合多用于疾病分类，将其用于血糖浓度的回归预测，仍属于有待深入探索的方向。

方法概述

研究采用 Stokes–穆勒矩阵偏振测量系统，由偏振态发生器（PSG）与偏振态分析器（PSA）两部分组成。PSG 一侧依次包含：中心波长 660 nm 的二极管激光模块（Cobolt 06-MLD）、取向 45° 的格兰–泰勒线偏振器，以及两片快轴分别为 0° 与 45° 的液晶可变延迟器（LCVR）；PSA 一侧为商用斯托克斯偏振仪。

通过调节两片 LCVR 的延迟量，系统可产生四种不同偏振态的入射光（0°、45°、90° 线偏振及右旋圆偏振），经样品作用后由偏振仪接收，联立求解得到 16 个穆勒矩阵元素。

在此基础上，研究分别使用分解法与微分法，从穆勒矩阵中解耦出线性双折射（LB）、圆双折射（CB）、线性二向衰减（LD）、圆二向衰减（CD）、退偏振等光学参数，并进一步提取混浊介质的平均吸光度。

实验装置还引入了角度优化设计：手指固定架与入射光呈 55°，偏振仪置于与固定架法线呈 10° 的方向，散射光经透镜汇聚后进入偏振仪。相关文献表明，圆偏振光在生物组织多次散射中具有相对较好的偏振保持特性，这一角度设计有助于减弱散射影响、改善测量条件。

装置示意图展示了整套实验光路布局，可清晰看到激光光源、线偏振器、两片液晶可变延迟器、55° 手指固定架与按 10° 方向放置的斯托克斯偏振仪之间的相对位置关系。该图说明光源发出的激光依次经过偏振调制、组织作用与信号采集三个环节，也呈现了角度优化设计在装置中的具体实现方式。

建模流程

本项研究共获取 60 个光学特征，涵盖平均吸光度、分解法与微分法解耦参数、穆勒矩阵元素、斯托克斯矢量、偏振度以及总光强。数据按 75% 训练集、25% 测试集划分，采用带交叉验证的递归特征消除（RFECV）筛选特征，并结合 Optuna 进行 XGBoost 超参数自动优化。

主要结果

研究先以仿生体模溶液验证系统能力：溶液由去离子水、2% 脂肪乳（模拟皮肤散射）、三种浓度的牛血清白蛋白（3500、4000、4500 mg/dL，模拟主要干扰物）以及五种浓度葡萄糖（100～500 mg/dL）组成，共 15 组配比。体模实验中，血糖浓度预测结果为 R² = 0.96，平均绝对相对偏差 MARD = 8.67%。

人体实验共完成 50 次指尖测量，并以商用血糖仪的采血测量值作为参照。经 RFECV 初筛 10 个特征后，结合相关性热图与方差膨胀因子（VIF）逐步排查多重共线性问题，先后剔除 S3_R、m42、S2_0°。最终模型采用 R1、m32、S1_45°、S2_45°、S1_R、DoLP_R 与 Stol 共 7 个特征，预测误差 RMSEP 为 5.86 mg/dL，R² = 0.89，MARD = 2.92%。

本项研究同时指出，与血糖本身无直接关联、但反映白蛋白干扰的特征，对预测精度存在可观察到的影响；圆双折射、圆二向衰减、偏振度与总光强是用于血糖预测的较为关键的光学属性。

旋光角实验结果（微分解耦方法）给出了体模实验中不同葡萄糖浓度下旋光角的变化。研究指出，经装置优化后，各白蛋白浓度下的旋光角随葡萄糖浓度变化呈现出可辨识的变化趋势，且与已有文献报道的走势一致；相较以往研究，这属于一定程度的改善。该结果反映了系统在含散射颗粒与蛋白干扰的复杂介质中，仍能获取具备差异区分度的光学信号。

Cobolt 激光器在实验中的作用

提供 660 nm 的激光光源。​ 实验装置的激光光源使用二极管激光模块（Cobolt 06-MLD，HÜBNER PHOTONICS），中心波长为 660 nm。这一波长位于可见光红光波段，是整套偏振测量的起点。

作为偏振态调制的输入基础。​ 激光发出后，先经过取向 45° 的格兰–泰勒线偏振器设定初始偏振态，再穿过两片液晶可变延迟器，通过调节延迟量 δ₁ 与 δ₂ 生成 0°、45°、90° 线偏振与右旋圆偏振四种入射光。穆勒矩阵 16 个元素的求解，依赖这四种偏振态光分别通过样品后的测量结果。换言之，光源的输出状态与光束品质，与四种偏振态能否按设计生成相关，并进一步影响矩阵求解的一致性。

支撑散射环境下的偏振信息获取。​ 研究提到，当光与物质作用时偏振态会发生改变，在混浊介质中传播会发生多次散射并引起退偏振效应；实验通过加入角度优化来减弱散射影响。在该装置中，激光经组织散射后由偏振仪在 10° 方向接收，光源与偏振调制、角度设计共同构成散射光偏振信息采集的完整链路。

系统构成示意说明了偏振态发生器与分析器的关系：激光经 45° 线偏振器与两片液晶延迟器形成所需偏振态，穿过样品后由偏振仪测量输出斯托克斯矢量。该图体现了激光光源在整个测量链条中的位置——它是产生四种输入偏振态的光学基础，也是后续解耦 LB、CB、LD、CD 与退偏振参数的前提条件。

这项研究将穆勒矩阵偏振测量、角度优化的光路设计与 XGBoost 回归模型相结合，先在体模溶液中初步验证了系统对葡萄糖与白蛋白混合体系的区分能力，再在人体指尖测量中取得 R² = 0.89、MARD = 2.92% 的预测结果，并通过 Clarke 误差网格评估了临床可接受性。研究同时说明，人体实验中总光强随血糖变化的趋势并不完全一致，仍需进一步验证，该方向仍处在持续研究阶段。

在整套实验系统中，Cobolt 06-MLD 二极管激光模块承担了 660 nm 激光光源的角色。它为偏振态发生器提供输入光束，使四种偏振态得以按设计生成，并支撑了在含散射、含蛋白干扰介质以及人体组织中的偏振信息采集。从研究呈现的实验流程来看，光源是整个测量链条的起始环节，其输出与后续偏振调制、穆勒矩阵求解、参数解耦及建模预测相互衔接。

参考论文

Chih-Yi Liu, Yu-Lung Lo, Wei-Chun Hung. "Non-Invasive Glucose Sensing on Fingertip Using a Mueller Matrix Polarimetry With Machine Learning." IEEE Photonics Journal, Vol. 17, No. 3, June 2025, Art. no. 3700112. DOI: 10.1109/JPHOT.2025.3575264.