人體血液成分無創(chuàng)檢測的動態(tài)光譜理論分析及實(shí)驗研究.pdf

1、人體血液成分的無創(chuàng)檢測是人們夢寐以求的愿望,它的實(shí)現(xiàn)會代替?zhèn)鹘y(tǒng)的有創(chuàng)檢測方法,可以減輕很多病人的痛苦.但是,這項測量分析技術(shù)用于人體檢測還有相當(dāng)?shù)木嚯x,主要是由于近紅外光譜技術(shù)受著多種因素的干擾,使得最終結(jié)果的檢測精度在實(shí)際的應(yīng)用中受到限制.在近紅外光譜經(jīng)皮無創(chuàng)檢測中,個體差異對于吸光度的影響尚無法測量,因此設(shè)法消除皮膚組織及其皮下組織對于吸光度的影響,成為近紅外光譜無創(chuàng)檢測血液成分是否能夠?qū)嵤┑年P(guān)鍵. 本文首次以消除近紅外光譜

2、分析中個體差異為重點(diǎn),進(jìn)行了一系列研究: ①首次提出了基于光電容積脈搏波的產(chǎn)生機(jī)理和傅立葉變換的檢測血液成分濃度的新方法一動態(tài)光譜的頻域提取法,這種方法可以消除測量中由于皮膚組織和肌肉組織產(chǎn)生的大部分差異,從理論和實(shí)驗兩個方面說明了這種方法的優(yōu)點(diǎn),并通過實(shí)驗直接提取了各波長中僅由血液成分產(chǎn)生的吸光度光譜圖.該方法對于近紅外光譜無創(chuàng)檢測血液成分的實(shí)際應(yīng)用有著重要意義. ②動態(tài)光譜的采集過程中,由于脈搏波的數(shù)據(jù)是動態(tài)光譜穩(wěn)定

3、的基礎(chǔ),因此處理好脈搏波數(shù)據(jù)是取得穩(wěn)定動態(tài)光譜的關(guān)鍵,針對脈搏波采集過程中,信噪比相對較低,采集的信號受呼吸作用及其他干擾等影響較大,用傳統(tǒng)的濾波方法難以去除此類噪聲,本文首次提出了基于小波自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的脈搏波去噪方法,大大改善了信號提取的精度. ③首次分別從積分時間、測量位置、測量壓力、測量物體表面狀況等方面探討了提取動態(tài)光譜的最佳實(shí)驗條件的問題. ④深入研究了光譜處理過程中的奇異點(diǎn)剔除問題,首次提出一種基于最小子集

4、一自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)健奇異點(diǎn)檢測方法,來提高校正模型的穩(wěn)健性. ⑤首次提出了一種在多變量數(shù)據(jù)中檢測多奇異點(diǎn)的新方法,這種方法結(jié)合了矢量長度和自組織競爭網(wǎng)絡(luò)的算法,是一種運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)健算法.運(yùn)用這兩種算法,光譜中的所有奇異點(diǎn)均可被檢出,且結(jié)合了傳統(tǒng)穩(wěn)健算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn). ⑥針對紅外光譜圖中信號重疊的特點(diǎn),分析研究了重疊峰分辨的問題；針對建立模型的過程中波長選擇對于模型的影響,首次提出了基于小波系數(shù)倍乘法一箱

5、形圖法的波長選擇方法.此方法簡單有效,可以有效地提高模型的預(yù)測精度. ⑦針對人體內(nèi)成分無創(chuàng)近紅外光譜測量中,動脈血液的散射對于動態(tài)光譜測量的影響的問題,首次提出了基于動脈血厚度變化的蒙特卡羅模型.并仿真研究人體內(nèi)成分無創(chuàng)近紅外光譜檢測中動脈血管厚度變化及其他組織厚度變化時接受光能量的變化情況,并從實(shí)驗方面做出了證明. 動態(tài)光譜為近紅外光譜技術(shù)在無創(chuàng)人體內(nèi)成分檢測中提供了一個全新的思路,從理論上證明了它的可行性,具有廣闊的