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
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文檔簡介
1、每年全球燒傷患者眾多,而燒傷深度的診斷一直是燒傷學(xué)中的重要組成部分,其精確診斷可為臨床治療提供重要參考依據(jù)。目前臨床燒傷深度診斷依靠臨床醫(yī)生的經(jīng)驗判斷,但是即使最有經(jīng)驗的臨床醫(yī)生按照傳統(tǒng)分度,判斷深度的準(zhǔn)確率也只能達到65%-70%。這種不精確的診斷可能帶來嚴(yán)重的后果,如產(chǎn)生不必要的感染、疼痛甚至?xí)?dǎo)致死亡。近紅外光譜作為一種無創(chuàng)、非接觸、快速檢測的光譜檢測工具,非常適合用于燒傷深度檢測。但是,目前缺乏公開研究報道如何針對近紅外光譜數(shù)據(jù)
2、分析從而實現(xiàn)燒傷深度檢測,因此極大的限制了近紅外光譜技術(shù)在燒傷深度檢測中的應(yīng)用。
本文針對這一問題,研究并提出了基于近紅外光譜數(shù)據(jù)集成學(xué)習(xí)的燒傷深度檢測系統(tǒng),旨在推動近紅外光譜技術(shù)在燒傷深度檢測中應(yīng)用,奠定其理論和方法基礎(chǔ)。本文的主要研究工作如下:
①基于近紅外光譜儀采集的光強信號,分別提出了鏈?zhǔn)街悄荏w遺傳算法優(yōu)化的支持向量回歸機(CAGA-SVR)集成回歸模型和隨機森林回歸模型,從而形成兩種燒傷深度檢測系統(tǒng)。首先利
3、用光纖光譜儀采集近紅外光譜儀光強信號,并通過支持向量回歸機訓(xùn)練生成燒傷深度檢測模型,然后通過CAGA對模型進行優(yōu)化以實現(xiàn)基于光強信號的CAGA-SVR集成學(xué)習(xí)的燒傷深度檢測系統(tǒng)。此外,基于近紅外光譜信號構(gòu)建RF集成學(xué)習(xí)的燒傷深度檢測系統(tǒng)。
?、诨诮t外光譜儀系統(tǒng)采集的光譜信號,提取能反映燒傷組織結(jié)構(gòu)變化的多類型光學(xué)特性參數(shù),結(jié)合形成基于CAGA-SVR集成學(xué)習(xí)和光譜特性參數(shù)的燒傷深度檢測系統(tǒng)。首先,采集近紅外光譜光強信號,再通
4、過漫反射理論提取光學(xué)特性參數(shù),基于該參數(shù)結(jié)合SVR構(gòu)建集成燒傷深度檢測模型,最后通過CAGA對該模型進行參數(shù)優(yōu)化以提高其性能。
?、刍诠庾V成像儀系統(tǒng)采集光譜圖像信號,提取能反映燒傷組織結(jié)構(gòu)變化的多類型光學(xué)特性參數(shù),構(gòu)建基于光強和隨機森林的集成燒傷深度檢測系統(tǒng)。首先,采集光譜成像儀光譜圖像信號,通過漫射理論提取光學(xué)特性參數(shù),然后分析該參數(shù)與燒傷程度的相關(guān)關(guān)系。結(jié)合光強信號和RF,構(gòu)建光譜成像儀集成燒傷深度檢測系統(tǒng)。
本
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