目的:本研究嘗試?yán)媒t外光譜技術(shù)來探測股骨頭壞死代謝成分上的變化,并結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法建立分類模型來區(qū)分缺血壞死的股骨頭組織與正常的股骨頭組織。方法:本研究一共搜集并制備了170個(gè)標(biāo)本,包括62個(gè)ONBT標(biāo)本與66個(gè)ANBT標(biāo)本以及42個(gè)NBT標(biāo)本。用基于積分球的近紅外光譜漫反射法記錄信號(hào),以臨床及病理診斷結(jié)果作為參考依據(jù)。將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集分為三個(gè)子集,即訓(xùn)練集,校正集和預(yù)測集。首先用主成分分析(PCA)做探索性分析。再使用連續(xù)投影算法-線性判別分析法(SPA-LDA)篩選變量并構(gòu)建分類模型,以偏最小二乘判別分析法(PLS-DA)作為對照算法。結(jié)果:近紅外光譜結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)模型用于本研究是可行的,能達(dá)到預(yù)定的設(shè)想目標(biāo);3組樣本兩兩相互對照建立的判別模型中,ONBT與NBT對照、ONBT與ANBT對照建立的模型取得了比ANBT與NBT對照的模型更好的分類效果。SPA-LDA較PLS-DA模型有更佳的靈敏度與特異度且更為簡單。ONBT與ANBT對照建立的模型能較好地預(yù)測NBT的分類;相反,ONBT與NBT建立的模型難以分類ANBT組織。結(jié)論:近紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)模型可用于區(qū)分缺血壞死...

【文章頁數(shù)】：43 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.賽默飛世爾傅里葉變換近紅外光譜儀Fig1.FT-NIRspectrometer(ThermoFisher)

圖1.賽默飛世爾傅里葉變換近紅外光譜儀Fig1.FT-NIRspectrometer(ThermoFisher)

圖2.積分球Fig2.Integratingsphere

圖2.積分球Fig2.Integratingsphere信息的處理和分析方法

圖3.包含所有樣本組織的近紅外光譜圖，每個(gè)光譜條帶為64次掃描后取平均值所得，光譜

所有樣本組織的近紅外光譜圖，每個(gè)光譜條帶為64次掃描后取平均值分辨率為2cm1spectrarecordedofallthespecimens.Eachspectrumwastakenasanascanswitharesolutiono....

圖4.所選主成分個(gè)數(shù)與累積所能解釋方差百分比Fig4.Percentageofcumulativeexplainedvarianceasafunctionofthenumberofprincipalcomponents(PCs)

圖4.所選主成分個(gè)數(shù)與累積所能解釋方差百分比rcentageofcumulativeexplainedvarianceasafunctionofthenumberocomponents(PCs)顯示了參與回歸的主成分的累積方差百分比，該圖顯示主成分

本文編號(hào)：3993570