近红外漫射光血流测量的N阶线性算法的去噪研究

发布时间：2023-12-12 18:03

　　漫射相关光谱(DCS)是从光场时间自相关函数中提取血流指数(BFI)的新型近红外漫射光技术。由于受环境和活体生物组织特有的动态性等因素的影响,实际测量的光学数据都带有噪声。为了获得准确的血流值,课题组提出了N阶线性(NL)算法来提取具有任意几何形状的均匀和非均匀组织的血流值。实现NL算法的一个非常关键的步骤是迭代线性回归,此步骤也实现了光学数据的去噪。本文提出并实现了多种线性回归算法,目的是为了寻求最好的组织血流去噪方法用于提升DCS提取血流的准确率并指导临床。本文的创新型工作有:(一)、最小二乘(L₂范数)是一种广泛应用于数据拟合和线性回归的方法。最小二乘算法容易受偏差较大数据点的严重影响,特别是在低信号强度和低信噪比(SNR)的情况下。为了克服L₂范数方法的缺点,本文引进最小一乘(L₁范数)方法,该方法旨在降低噪声数据的权重,与L₂范数相比,通过将范数阶从2降到1,噪声数据的权重将大大降低。(二)、本文引进支持向量回归(SVR)对组织测量的DCS信号进行去噪。通过定义ε不敏感损失函数、引入线性核...

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文主要研究内容及结构安排
第二章 DCS血流测量原理与仪器
    2.1 近红外漫射光(NIR)测量原理
    2.2 漫射相关光谱(DCS)理论
    2.3 DCS血流测量原理
    2.4 DCS血流测量仪
        2.4.1 DCS血流仪硬件系统
        2.4.2 DCS血流仪软件系统
    2.5 本章小结
第三章 DCS血流去噪算法
    3.1 N阶线性算法
    3.2 DCS血流去噪算法
        3.2.1 最小二乘(L2范数)回归算法
        3.2.2 最小一乘(L1范数)回归算法
        3.2.3 支持向量回归(SVR)算法
        3.2.4 递归神经网络(RNN)算法
    3.3 本章小结
第四章 DCS数据线性回归的计算机仿真,仿体实验及人体试验
    4.1 计算机仿真
        4.1.1 光子的蒙特卡罗(MC)仿真
        4.1.2 组织模型的建立
        4.1.3 计算机产生自相关数据
    4.2 仿体实验
        4.2.1 仿体装置的搭建
        4.2.2仿体溶液的配置与仿体实验
    4.3 人体试验
    4.4 评价标准
    4.5 本章小结
第五章 DCS数据线性回归的应用结果与分析
    5.1 计算机仿真实验结果分析
        5.1.1 仿真产生自相关数据
        5.1.2 拟合回归结果
        5.1.3 计算机仿真参数评价
    5.2 仿体实验结果分析
        5.2.1 实验测量自相关数据
        5.2.2 仿体实验参数评价
    5.3 人体试验结果分析
        5.3.1 人体大腿袖带加压实验结果
        5.3.2 人体大脑实验结果
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 工作总结
    6.2 工作展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及取得的研究成果
致谢



本文编号：3873367