本文關鍵詞：多位置散射光譜法對皮膚組織內(nèi)部信息的初步研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：研究目的 為了消除皮膚淺表組織的干擾,實現(xiàn)光譜分析方法對皮膚組織內(nèi)部信息的高精度測量和分析,本研究設計并搭建了多位置散射光譜采集裝置,并對光譜測量數(shù)據(jù)進行了結合“M+N”理論的BP神經(jīng)網(wǎng)絡分析。通過仿體模型實驗和動物組織離體實驗驗證多位置散射光譜法對組織內(nèi)部成分進行分析的可行性。 研究方法 1.根據(jù)光在組織中所走路徑的“香蕉模型”理論,運用單片機、LabVIEW軟件等對原有光譜采集系統(tǒng)的硬件和軟件系統(tǒng)進行改進和優(yōu)化,采集系統(tǒng)包括調(diào)制光源系統(tǒng)、光纖、水平微位移平臺、光譜儀、PC機等組成部分,用于實現(xiàn)硬件系統(tǒng)的自動控制。 2.構造牛奶—半透膜仿體模型,對其進行多位置散射光譜數(shù)據(jù)采集,并運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡結合“M+N”理論對大量數(shù)據(jù)進行建模分析,并對底層牛奶溶液的濃度進行預測。 3.設計動物組織離體實驗,給豬肉皮下脂肪層注入不同毫升數(shù)的水分,通過對豬肉表皮進行多位置散射光譜數(shù)據(jù)采集,運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡結合“M+N”理論對光譜數(shù)據(jù)進行建模分析,預測豬肉皮下脂肪層中水分含量。 研究結果 1.實現(xiàn)了多位置散射光譜采集系統(tǒng)的自動控制,系統(tǒng)穩(wěn)定性良好。調(diào)制光源系統(tǒng)減小了環(huán)境光和儀器暗電流等噪聲對測量過程產(chǎn)生的影響,提高了測量精度。 2.牛奶—半透膜雙層仿體實驗中,對光譜數(shù)據(jù)分別進行單點位置建模和多點位置建模對比,普通BP神經(jīng)網(wǎng)絡建模和結合“M+N”理論的BP神經(jīng)網(wǎng)絡建模的對比,得出采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡結合“M+N”理論對多位置散射光譜數(shù)據(jù)進行分析時,下層牛奶溶液濃度的預測精度最高的結果。 3.動物組織離體實驗中,多位置散射光譜數(shù)據(jù)建模比單點位置建模的分析精度高,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡結合“M+N”理論對多位置散射光譜數(shù)據(jù)進行建模,實現(xiàn)了豬肉注水含量的有效預測。 研究結論 1.通過仿體組織實驗和動物組織離體實驗,驗證了多位置散射光譜法可涵蓋更多的組織內(nèi)部信息,有效提高測量精度。 2.驗證了“M+N”理論結合BP神經(jīng)網(wǎng)絡建模方法比普通BP神經(jīng)網(wǎng)絡具有更高的分析精度。
【關鍵詞】：多位置散射光譜 BP神經(jīng)網(wǎng)絡 仿體模型 離體組織
【學位授予單位】：天津醫(yī)科大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：O657.3;R751
【目錄】：

• 中文摘要4-6
• Abstract6-10
• 前言10-14
• 1 研究背景10-11
• 2 研究目的11-12
• 3 研究內(nèi)容12-14
• 一、多位置散射光譜采集系統(tǒng)設計14-25
• 1.1 微位移平臺設計14-19
• 1.1.1 微位移平臺機械結構簡介14-15
• 1.1.2 單片機最小系統(tǒng)15-16
• 1.1.3 步進電機模塊16-18
• 1.1.4 串口模塊18-19
• 1.2 調(diào)制光源設計19-21
• 1.2.1 斬光調(diào)制的原理19
• 1.2.2 調(diào)制光源系統(tǒng)組成部分19-21
• 1.2.3 調(diào)制光源控制系統(tǒng)設計21
• 1.3 上位機采集系統(tǒng)設計21-25
• 1.3.1 虛擬儀器與LabVIEW22
• 1.3.2 整體程序設計22-25
• 二、光譜數(shù)據(jù)分析方法研究25-30
• 2.1 數(shù)據(jù)預處理25-26
• 2.1.1 調(diào)制法去噪25
• 2.1.2 主成分分析25-26
• 2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡26-28
• 2.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡簡介26-27
• 2.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練過程27-28
• 2.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的特點28
• 2.3 光譜分析中“M+N”理論的應用28-30
• 三、多位置散射光譜法的牛奶—半透膜仿體實驗30-41
• 3.1 牛奶—半透膜仿體模型的構造30-31
• 3.1.1 實驗材料30
• 3.1.2 制備方法30-31
• 3.2 實驗過程31-32
• 3.2.1 實驗設備與儀器31-32
• 3.2.2 多位置散射光譜采集32
• 3.3 數(shù)據(jù)分析32-34
• 3.3.1 數(shù)據(jù)預處理32-33
• 3.3.2 基于“M+N”理論的數(shù)據(jù)分配33-34
• 3.3.3 網(wǎng)絡訓練34
• 3.4 實驗結果34-41
• 3.4.1 上層半透膜厚度分類的實驗結果34-37
• 3.4.2 下層牛奶溶液濃度預測的實驗結果37-41
• 四、多位置散射光譜法的離體動物組織實驗41-47
• 4.1 對象與方法41-42
• 4.1.1 實驗對象41
• 4.1.2 實驗系統(tǒng)41
• 4.1.3 實驗方法41-42
• 4.2 數(shù)據(jù)分析42-43
• 4.2.1 調(diào)制光源去噪42
• 4.2.2 主成分分析42
• 4.2.3 基于“M+N”理論的數(shù)據(jù)分配42-43
• 4.2.4 網(wǎng)絡訓練43
• 4.3 實驗結果43-47
• 4.3.1 豬肉注水含量光譜43-44
• 4.3.2 豬肉注水量預測的實驗結果44-47
• 結論與討論47-50
• 結論47-48
• 討論48-50
• 參考文獻50-53
• 發(fā)表論文和參加科研情況說明53-54
• 綜述 皮膚組織光譜分析無創(chuàng)檢測研究的現(xiàn)狀與展望54-64
• 綜述參考文獻60-64
• 致謝64

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 黃寶華;陳榮;曾海山;王月云;謝樹森;;皮膚組織血液含量對皮膚光譜的影響[J];光譜學與光譜分析;2007年01期

2 趙友全;王亞利;范世福;張麗;顧瑛;;鮮紅斑痣光譜測定系統(tǒng)與臨床實驗[J];光譜學與光譜分析;2007年06期

3 王琰;陳e，

本文編號：277390