漫射相關(guān)光譜(DCS)是從光場時間自相關(guān)函數(shù)中提取血流指數(shù)(BFI)的新型近紅外漫射光技術(shù)。由于受環(huán)境和活體生物組織特有的動態(tài)性等因素的影響,實際測量的光學(xué)數(shù)據(jù)都帶有噪聲。為了獲得準確的血流值,課題組提出了N階線性(NL)算法來提取具有任意幾何形狀的均勻和非均勻組織的血流值。實現(xiàn)NL算法的一個非常關(guān)鍵的步驟是迭代線性回歸,此步驟也實現(xiàn)了光學(xué)數(shù)據(jù)的去噪。本文提出并實現(xiàn)了多種線性回歸算法,目的是為了尋求最好的組織血流去噪方法用于提升DCS提取血流的準確率并指導(dǎo)臨床。本文的創(chuàng)新型工作有:(一)、最小二乘(L₂范數(shù))是一種廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)擬合和線性回歸的方法。最小二乘算法容易受偏差較大數(shù)據(jù)點的嚴重影響,特別是在低信號強度和低信噪比(SNR)的情況下。為了克服L₂范數(shù)方法的缺點,本文引進最小一乘(L₁范數(shù))方法,該方法旨在降低噪聲數(shù)據(jù)的權(quán)重,與L₂范數(shù)相比,通過將范數(shù)階從2降到1,噪聲數(shù)據(jù)的權(quán)重將大大降低。(二)、本文引進支持向量回歸(SVR)對組織測量的DCS信號進行去噪。通過定義ε不敏感損失函數(shù)、引入線性核...

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
第二章 DCS血流測量原理與儀器
    2.1 近紅外漫射光(NIR)測量原理
    2.2 漫射相關(guān)光譜(DCS)理論
    2.3 DCS血流測量原理
    2.4 DCS血流測量儀
        2.4.1 DCS血流儀硬件系統(tǒng)
        2.4.2 DCS血流儀軟件系統(tǒng)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 DCS血流去噪算法
    3.1 N階線性算法
    3.2 DCS血流去噪算法
        3.2.1 最小二乘(L2范數(shù))回歸算法
        3.2.2 最小一乘(L1范數(shù))回歸算法
        3.2.3 支持向量回歸(SVR)算法
        3.2.4 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)算法
    3.3 本章小結(jié)
第四章 DCS數(shù)據(jù)線性回歸的計算機仿真,仿體實驗及人體試驗
    4.1 計算機仿真
        4.1.1 光子的蒙特卡羅(MC)仿真
        4.1.2 組織模型的建立
        4.1.3 計算機產(chǎn)生自相關(guān)數(shù)據(jù)
    4.2 仿體實驗
        4.2.1 仿體裝置的搭建
        4.2.2仿體溶液的配置與仿體實驗
    4.3 人體試驗
    4.4 評價標(biāo)準
    4.5 本章小結(jié)
第五章 DCS數(shù)據(jù)線性回歸的應(yīng)用結(jié)果與分析
    5.1 計算機仿真實驗結(jié)果分析
        5.1.1 仿真產(chǎn)生自相關(guān)數(shù)據(jù)
        5.1.2 擬合回歸結(jié)果
        5.1.3 計算機仿真參數(shù)評價
    5.2 仿體實驗結(jié)果分析
        5.2.1 實驗測量自相關(guān)數(shù)據(jù)
        5.2.2 仿體實驗參數(shù)評價
    5.3 人體試驗結(jié)果分析
        5.3.1 人體大腿袖帶加壓實驗結(jié)果
        5.3.2 人體大腦實驗結(jié)果
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 工作展望
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及取得的研究成果
致謝



本文編號：3873367