论文摘要
漫射相关光谱(DCS)是从光场时间自相关函数中提取血流指数(BFI)的新型近红外漫射光技术。由于受环境和活体生物组织特有的动态性等因素的影响,实际测量的光学数据都带有噪声。为了获得准确的血流值,课题组提出了N阶线性(NL)算法来提取具有任意几何形状的均匀和非均匀组织的血流值。实现NL算法的一个非常关键的步骤是迭代线性回归,此步骤也实现了光学数据的去噪。本文提出并实现了多种线性回归算法,目的是为了寻求最好的组织血流去噪方法用于提升DCS提取血流的准确率并指导临床。本文的创新型工作有:(一)、最小二乘(L2范数)是一种广泛应用于数据拟合和线性回归的方法。最小二乘算法容易受偏差较大数据点的严重影响,特别是在低信号强度和低信噪比(SNR)的情况下。为了克服L2范数方法的缺点,本文引进最小一乘(L1范数)方法,该方法旨在降低噪声数据的权重,与L2范数相比,通过将范数阶从2降到1,噪声数据的权重将大大降低。(二)、本文引进支持向量回归(SVR)对组织测量的DCS信号进行去噪。通过定义ε不敏感损失函数、引入线性核函数和拉格朗日乘子构造对偶函数求解凸二次规划问题,建立了SVR回归模型。该模型引入支持向量的思想进行回归分析,能够通过调整惩罚参数对决策平面以外的噪声数据进行惩罚。尤其大噪声的数据能够完全被排除于线性回归计算。(三)、本文引进基于深度学习递归神经网络(RNN)回归模型。利用RNN网络中的LSTM单元可以通过遗忘门结构来去除异常血流数据信息到网络中的能力,实现血流值去噪。模型构建过程中,将DCS自相关数据作为输入,以不加噪声的自相关函数上的散点作为标签,通过模型训练得到序列化的输出值,建立回归模型。为了评价以上几种算法的去噪效果。通过计算机仿真、仿体实验和人体试验进行了对比验证,并结合均方误差(RMSE),变异系数(CV)等参数进行了定量评测。计算机仿真中,在不同曲率、不同体积的组织模型(模拟人和小动物的头部和肢体)中加入噪声模型,并结合光子的蒙特卡罗(MC)仿真生成DCS数据;相应地,设计并搭建了液态仿体实验平台,由此获得DCS测量数据。此外,在10名健康志愿者的袖带加压实验中获取了小腿骨骼肌DCS测量数据,也进行了脑血流测量。数据分析结果表明,无论是计算机仿真,液态仿体实验还是人体试验,RNN和SVR方法在提取血流值时具有最好的性能(具体表现为:准确率最高(RMSE值最小),稳定性最好(CV值最小))。本文的研究成果很大程度地提高了从DCS数据中提取血流信息的准确率,同时对于DCS技术在临床的应用也具有重要指导意义。
论文目录
文章来源
类型: 硕士论文
作者: 张鹏
导师: 尚禹,张晓娟
关键词: 漫射光相关光谱,成像,阶线性算法算法,迭代线性回归,血流值,去噪
来源: 中北大学
年度: 2019
分类: 基础科学,医药卫生科技,信息科技
专业: 生物学,生物医学工程,自动化技术
单位: 中北大学
基金: 国家重点研发项目(2016YFC0101600),国家自然科学基金面上项目(61771433),山西省回国留学人员科研资助项目(2016-87),山西省研究生创新项目(2018Y79)
分类号: TP18;R318
总页数: 69
文件大小: 6535K
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