基于多光谱应用BP人工神经网络预测血糖

发布时间：2018-01-27 13:13

本文关键词： 医用光学血糖预测多光谱 BP神经网络克拉克误差网格分析　出处：《激光与光电子学进展》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：利用反向传播(BP)神经网络预测方法,通过光纤将红外光谱仪、拉曼光谱仪和旋光测量系统结合在一起,建立了基于多光谱测量血糖含量的分析模型,提出了数据融合的处理方法。选择了30个人体血液样品,分别测量旋光光谱、红外光谱、拉曼光谱。将光谱数据进行了预处理与归一化处理,建立BP神经网络模型,预测血液样品的糖含量值。使用克拉克误差网格分析法分别分析了三种测量方法和数据融合后的血糖值,结果应用BP人工神经网络模型预测血糖值的拟合精度为0.9992,预测误差低于0.2mmol/L,满足临床医学的精度要求,并且具有较高的稳健性和较强的容错能力。
[Abstract]:Based on the BP neural network prediction method and the combination of infrared spectrometer, Raman spectrometer and optical rotation measurement system, an analytical model based on multispectral measurement of blood sugar was established. A data fusion method was proposed. Thirty human blood samples were selected to measure the optical rotation spectrum, infrared spectrum and Raman spectrum respectively. The spectral data were pretreated and normalized. BP neural network model was established to predict the sugar content of blood samples. Clark error grid analysis method was used to analyze the three methods and the blood sugar value after data fusion. Results the fitting accuracy of BP artificial neural network model was 0.9992, and the prediction error was less than 0.2 mmol / L, which met the requirement of clinical medicine. And it has high robustness and strong fault-tolerant ability.
【作者单位】：西安石油大学理学院;西安交通大学机械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金委员会与中国民航局联合资助(U1233116) 西安石油大学博士启动基金
【分类号】：R587.1;TP183
【正文快照】： 糖尿病是由于内分泌代谢调节紊乱所造成的疾病,它对循环系统和血管的影响将会伤害到身体的组织和器官,已经严重地威胁人类的健康。Guariguata等[1]调查发现全世界大约3.8亿人患有糖尿病,到2035年将达到5.9亿人。为了避免血糖过高或过低,糖尿病患者需要坚持控制饮食,包括含有限

【相似文献】