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基于动态光谱法的人体血液胆固醇含量无创检测

引言 神经网络DOI:10.3964/j.issn 1000-059312012)01一0188-04总胆固醇是游离胆固醇和胆固醇酯的总和。临床胆固醇检测结果是诊断动脉粥样硬化、冠心病的重要依据之一[1’2],静脉血栓、肝胆疾病也与胆固醇增高具有很高的相关性,胆固醇含量高还是高脂血症的重要特征。此外,研究表明体内胆固醇含量长期偏低又是诱发癌症的因素之一。因此临床胆固醇含量的检测具有极其重要的意义。胆固醇测量方法可分为化学试剂比色法、酶分析法、荧光法、气相和高效液相色谱法。临床实验室最常用的化学试剂法和酶检测法(自动化分析仪器使用此方法)都需要对患者进行采血检验,不但等待时间长而且需要承受一定痛苦。光谱法在血液和组织成分分析上得到广泛的应用口“,具有无创、快速、准确等特点。但在无创检测应用中,准确率却受到个体差异、温度、环境等因素的影响晴“。基于动态光谱法”o的无创血液成分检测是利用一定波长范围的光源照射指尖得到与血液脉动相关的光谱信息。某波长下的透射光强仅与血液脉动导致的指尖血液充盈程度有关.而同一时刻血液对不同波长的吸收就只与血液成分有关了。 因此,研究不同波长透射光强随时间变化的峰值。理论上就可以去除个体差异、环境等一切不利于测量准确性的因素,提高检测精度“…。此方法就称为动态光谱法。动态光谱法现已被应用于血红蛋白和多种蛋白含量【I叼等多种血液成分的无创检测中,但目前并无使用该方法检测血液胆固醇含量的相关文献报道。血液是高度不透明液体,光照在一般组织中的穿透性比在血液中高几十倍。脉搏搏动的变化必然引起光谱吸光度的变化。如图1所示,设组织人射光L,考虑动脉血液充盈度变化导致出射光在k。到j~之间变化。根据朗伯比尔定律其中心为脉动血液对波长为A单色光吸光度,∥为最大充盈状态下脉动血液的等效光程长,c;为血液中某样本的浓度。因此只要从多个波长的入射光所对应的光电脉搏波中提取相应的脉动动脉血液的吸光度,经光谱检测得到动态光谱后,根据已知的血液各组分的吸光系数和脉动动脉血液的等效光程长d,即可计算出各组分的浓度c。采用在频域中提取的基波幅值来替代吸光度,同时适当加入对数脉搏波谐波分量,有利于提高血液成分的预测精度和模型的稳定性。考虑到每个样本变量数n较大,各个变量之间并非独立,在所有变量的咒维空间中考察问题相对复杂,如果把它们全部作为计算机的输入变量,既大幅度增加了计算机建模过程的负担使得建模变得困难、模型训练时间延长,又可能使一些本身与模型无关的干扰因素成为模型建立的障碍,导致模型可靠程度下降。我们希望在进行定量分析的过程中涉及的变量较少,而得到的信息量又较多。 为了实现此目标,需要对原始数据做降维处理。主成分分析就是用较少的几个综合指标代替原来较多的变量指标,而且使这些较少的综合指标既能尽量多地反映原来较多变量指标所反映的信息,同时它们之间又是彼此独立的,现已被用在模式识别[12’131等多个研究领域中。本文通过对动态光谱加入谐波分量的数据进行了主成分分析,提取数据中的相互不相关的有效分量建立预测模型,使得建模时间缩短60%以上,预测结果表明模型的可靠性并未受到明显影响。 1实验方法 1.1实验装置使用美国海洋公司的QE65000型光谱仪,光通过人指尖与导入光谱仪测量输入光纤,经光谱仪内光电转换装置变为数字信号,通过UsB传入计算机。600~1 000nm的光在组织内有较小的衰减率,而且在600~650 m波段范围内,胆固醇对光有比较明显的吸收,如图2所示。因此通过研究此波段范围内的吸收光谱来分析胆固醇含量是可行的。;:囊:0350 400 450 500 550 600 650Wavel朋毋口姗Fi昏2 A咖ti∞sp∞tn釉of时perchoI髂temIeIIlia船n吼(TC鼬n蚰)[14]1.2测量对象及过程实验测量对象为山东省德州市临邑县中医院某日进行体检的80位受检者,年龄19~60岁,男性,空腹。左手食指前端完全遮盖光纤入口,测量过程中接触压力保持基本稳定,采集时间60s,数据保存至计算机。随即由医院血液检验部门对被测者进行静脉抽血使用生化分析仪器测量其血液胆固醇等多种生化指标参数值。动态光谱选取波长范围600~1028啪,波长分辨率约为o.81m,共528个波长。提取基波分量并适量加入谐波分量后,某受检者光谱如图3所示。L3主成分提取主成分分析是一种简化数据集的技术。它是一个线性正交变换,使之指向样本点散布最开的若干个正交方向。此变换把数据转换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上,依次类推。主成分分析常用于减少数据集的维数,同时保持数据集的对方差贡献最大的特征,忽略高阶主成分,而低阶成分能够保留数据的最重要方面。 设原检测样本输入变量数竹,训练样本数m,预测样本数z,对样本阵矩元进行如下标准化变换本研究对70例训练样本进行主成分分析,前34个主成分对原数据的累计贡献率超过96%。因此可将前34个主成分作为神经网络模型训练的输入以取代原数据的528个输入变量,可以使得原建模时间缩短了60%以上。各波长对前三个主成分的贡献率如图4所示。由图可见,经主成分分析后在600~650m波段范围内的原始波长对前三个主成分的贡献较大,这与血浆内胆固醇在近红外范围波段内的吸收光谱相吻合,主成分的选取能够体现胆固醇对光谱的吸收情况。 2结果与讨论预测集10个样本的预测胆固醇含量(predictedvalue)、检验胆固醇含量(measuredvalue)及绝对误差(absoluteer_mr),相对误差(relativeerror)情况如表1所示,预测情况如图5所示。参与建模的胆固醇样本数据范围(datarange)、校正模型的相关系数R、胆固醇含量预测值与检验值的相关系数Rp、预测误差均方根(root_mean-squareerror ofprediction,RMsEP)、最大相对误差(ma)【imum relative error,MAxRE)、预测集平均相对误差(averagerelative error,MRE)如表2所示。实验结果表明,校正模型的相关系数达到99.8%,预测样本集中预测值与检验值相关系数高达96.48%,最大绝对误差o.6556 nlmol·L~,最大相对误差25.44%,平均相对误差为16.31%,预测误差均方根为o.2426mm01.L~。可以看出,一些胆固醇检验值较小的样本,相对误差较大,但绝对误差基本在允许范围内,基本不会影响对患者病情的诊断,可认为建模取得了较好的预测效果。因此,利用动态光谱法并采用主成分分析后的变量数据进行建模,在缩短建模时间的同时能够较好的预测出被测者的总胆固醇含量,基本满足临床应用要求。 3结论 通过对80个临床志愿者进行了动态光谱的采集,并以医院血液生化分析结果作为参考值,利用动态光谱法结合神经网络对血液检测样本中的胆固醇含量进行了建模和预测。如运用全部光谱数据变量进行建模则可能带来较多的冗余信息,给模型的建立带来困难,本研究在光谱数据预处理的过程中采用主成分分析,大大降低建模的输入数据量,,能够大幅度提高建模速度并取得较好的预测结果。基于动态光谱的胆固醇无创检测具有重要的临床意义,本文论证了利用动态光谱法对人体胆固醇含量的无创检测是可行的,是动态光谱法在血液成分无创检测的又一研究进展。

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