發(fā)布時間：2020-06-02 08:58

【摘要】：宮頸癌呈現(xiàn)逐年增加和年輕化趨勢,嚴(yán)重威脅女性生命健康,目前臨床檢測方法缺乏一種組織無傷的高效檢測方法。本文利用漫反射光譜技術(shù)開發(fā)了一套方便易攜、實時在體的宮頸癌檢測與分類系統(tǒng),能夠根據(jù)光譜特征構(gòu)建并升級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型,對病人進行宮頸癌篩查。本研究的主要工作如下:1.設(shè)計完成了檢測與分類系統(tǒng)的硬件平臺,包括光譜采集子系統(tǒng)和圖像采集子系統(tǒng)。光譜采集子系統(tǒng)由光譜儀、光源、雙光纖探頭組成,用于光譜數(shù)據(jù)采集。圖像采集子系統(tǒng)包括CCD相機、聚焦鏡頭和內(nèi)窺鏡探頭組成,用于提供宮頸組織病變部位的空間位置信息。2.開發(fā)了基于Labwindows的軟件系統(tǒng),包括采集模塊、處理模塊和輔助模塊。采集模塊用于采集并保存光譜和圖像信息;處理模塊用于光譜特征計算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建、結(jié)果預(yù)測;輔助模塊用于查詢數(shù)據(jù)庫信息和打印報告。3.設(shè)計完成了定標(biāo)實驗和動物驗證實驗。通過定標(biāo)實驗完成組織光學(xué)參數(shù)的定標(biāo)。通過裸鼠腫瘤實驗驗證了正常組織和腫瘤組織的光譜特征有區(qū)別,構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠區(qū)分兩種組織。4.設(shè)計完成了臨床志愿者試驗。提出了篩選合格光譜的方法,采用兩種方式提取光譜特征,利用一對一和一對其余兩種分類策略,分別建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機的模型,比較了模型分類效果。研究結(jié)果表明,本研究所開發(fā)的系統(tǒng)能夠用于宮頸癌檢測和分類,該系統(tǒng)具有一定的臨床應(yīng)用價值。
【圖文】：

數(shù)示單色光子傳輸過程中每單位長度上衰減的可能性。光的吸收程吸收系數(shù)用公式（2-1）表示，式中的 I 為當(dāng)前時間點光路上光子的之后單位路徑內(nèi)光子被吸收的能量衰減量，dx 為單位路徑，吸收是 cm-1或者 mm-1。摩爾吸光系數(shù)是指濃度為 1 mol/L 時的吸光系/adIdxIμ = 中，紫外至紅外波段的吸收物質(zhì)有細(xì)胞中的細(xì)胞色素、血紅蛋白和物質(zhì)濃度越高，說明宮頸組織有增生的可能性。圖 2.1 為血紅蛋白d Hemoglobin, HbO2)的在 240-1100 nm 范圍的摩爾吸光系數(shù)，在 54收峰。本研究采用宮頸組織在 690 nm 處的吸收系數(shù)對病變進行分析室自行設(shè)計的系統(tǒng)，即 fNIRs 生物組織參數(shù)測量系統(tǒng)作為標(biāo)準(zhǔn)儀器進行吸收系數(shù)的定標(biāo)，fNIRs 采用仿體定標(biāo)塊進行參數(shù)校正，定標(biāo) 0.146 cm-1，在 834 nm 的光吸收系數(shù)為 0.143 cm-1。

圖 2.3 宮頸組織光譜圖2.3 宮頸癌分類算法應(yīng)用于癌癥分類的算法有多種，主要主成分分析、支持向量機和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法等。張家進等利用 PCA 和 Logistic 回歸建立子宮內(nèi)膜癌分類模型，結(jié)果表明，Logistic 回歸模型的分類歸屬結(jié)果和臨床結(jié)果很相似，并且樣本分類正確，PCA 與 Logistic 回歸是一種利用近紅外光譜建模檢測癌癥組織的可行方法[62]。夏代林等使用小波多尺度分析法進行熒光光譜特征量的提取，作為輸入進行 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模對早期結(jié)腸癌分類，對正常組與病變組的靈敏度與特異性分別為 98.91%和 97.2%[63]。余發(fā)軍等利用主成分分析對乳腺癌的紫外吸收光譜提取主成分，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模，對癌癥識別率為 83.6%，，非癌癥識別率為 76.3%[64]。李丹婷等利用支持向量機(Support Vector Machines
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R737.33;TP391.41;TP311.52

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本文編號：2692920