【摘要】：近紅外光譜是一種弱吸收譜,在測量分析過程中容易受到諸多因素的影響,不僅包括外界因素,而且包括與樣本自身性質特征密切相關的干擾因素。此外,還需要克服由于人體的復雜多變性和個體差異等諸多不確定因素帶來的影響。如何處理和利用這些因素,不僅是建立穩(wěn)健的校正模型以及提高模型預測能力的關鍵,而且是近紅外光譜分析技術進入臨床應用的關鍵。本論文探究了近紅外光譜分析過程中各類因素的影響,并系統(tǒng)地將其加以分類,給出了一個應對各類因素的策略,即“M+N”理論。在該理論的指導下,論文對可能會遇到的幾種因素(非目標組分、光源電壓、溫度等)進行了分析與討論,借助這些因素提出了多種提高校正模型預測能力的方法,并應用到光譜法舌診的臨床實驗中。(一)提出了光源電壓因素用于提高校正模型預測能力的方法。通過實測變電壓光源光譜數據與多組分線性吸收譜仿真模型相結合的方法,驗證了該方法用于提高校正模型預測能力可行性。(二)提出了基于溫度與光譜關系的定量分析方法。實驗結果表明了溫度與光譜間關系的存在,并且驗證了通過溫度與光譜關系的差異可以對樣本組分進行定量分析,為研究溫度對近紅外光譜的影響提供一個新方法。(三)提出了一個校正樣本選擇的方法,在選擇樣本時不僅考慮光譜空間、目標變量空間的影響,而且考慮外界因素和內在特征空間的影響。通過兩組經典的光譜數據集,從外界因素變量和內在特征變量兩個角度驗證了所提出方法的可行性與優(yōu)越性。(四)首次將光譜法舌診應用到血清膽紅素的無創(chuàng)檢測中,并取得了較好臨床效果。實驗結果驗證了該方法的可行性,并為其它血液成分的無創(chuàng)檢測開辟了新路徑。(五)提出了WP-mUVE-LSSVM方法,該方法既可以同時扣除光譜分析中背景與噪聲的干擾,又具有非線性功能可以建立穩(wěn)健的校正模型。首次將該方法應用到糖尿病的快速篩查以及血糖的無創(chuàng)檢測中,取得較好的臨床效果。論文從基礎理論的研究方法著手,以化學計量學方法為依據,分別從外界干擾因素與樣本內部特征因素兩個方面提出了多種提高校正模型預測能力的方法。并將上述方法應用到光譜法舌診臨床實驗中,為光譜法舌診真正進入臨床應用提供了基礎,同時對近紅外光譜分析技術中其他因素的影響提供了參考與借鑒。
[Abstract]:Near-infrared spectroscopy (NIR) is a kind of weak absorption spectrum, which is easy to be affected by many factors in the process of measurement and analysis, including not only external factors, but also interference factors closely related to the characteristics of the sample itself. In addition, it is necessary to overcome the influence of many uncertain factors, such as complex variability and individual differences. How to deal with and utilize these factors is not only the key to establish robust correction model and improve the prediction ability of the model, but also the key to the clinical application of near-infrared spectroscopy analysis technology. In this paper, the influence of various factors in the process of NIR analysis is explored, and the factors are systematically classified, and a strategy to deal with these factors, namely "M N" theory, is given. Under the guidance of this theory, several factors (non-target components, light source voltage, temperature, etc.) that may be encountered are analyzed and discussed in this paper. With the help of these factors, a variety of methods to improve the prediction ability of the calibration model are proposed. It is applied to the clinical experiment of tongue diagnosis by spectral method. (1) the method of improving the prediction ability of calibration model by using the voltage factor of light source is proposed. The feasibility of using this method to improve the prediction ability of calibration model is verified by combining the measured spectral data of variable-voltage light source with the simulation model of multicomponent linear absorption spectrum. (2) A quantitative analysis method based on the relationship between temperature and spectrum is proposed. The experimental results show the existence of the relationship between temperature and spectrum, and verify that the quantitative analysis of sample components can be carried out by the difference between temperature and spectrum, which provides a new method for studying the influence of temperature on near infrared spectroscopy. (3) A method of correcting sample selection is proposed, which considers not only the influence of spectral space and target variable space, but also the influence of external factors and intrinsic feature space. Through two sets of classical spectral data sets, the feasibility and superiority of the proposed method are verified from the external factor variables and intrinsic characteristic variables. (4) Spectral tongue diagnosis was applied to the noninvasive detection of serum bilirubin for the first time, and good clinical results were obtained. The experimental results verify the feasibility of the method and provide a new path for non-invasive detection of other blood components. (5) WP-mUVE-LSSVM method is proposed, which can not only deduct the interference of background and noise in spectral analysis simultaneously, but also have nonlinear function to establish robust correction model. For the first time, this method has been applied to the rapid screening of diabetes mellitus and noninvasive detection of blood glucose. Based on the method of chemometrics, this paper puts forward several methods to improve the prediction ability of calibration model from two aspects: external interference factors and internal characteristic factors of samples. The above method is applied to the clinical experiment of tongue diagnosis with spectral method, which provides a foundation for the actual application of spectral tongue diagnosis, and also provides a reference for the influence of other factors in the near infrared spectrum analysis technology.
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：O657.3;R241

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本文編號：2197098