生物参数光纤拉曼光谱在体实时检测技术研究

发布时间：2025-01-14 06:47

　　光纤拉曼是一种基于拉曼光谱原理的在体实时检测技术,由于该方法能够实现非接触式的物质成分检测,同时光纤探针具有柔性特点并兼具质量轻,尺寸小等优点,因此近年被逐渐应用于生物参数检测中,尤其在血液检测和肿瘤组织检测领域有着十分广泛的应用。但由于医学检测的准确性要求,生物参数在体实时检测存在很多影响测量结果的因素,其中光纤拉曼探针的设计和生物参数拉曼光谱数据处理对光纤拉曼技术在生物医学检测的影响尤为明显。本文搭建了一套光纤拉曼系统,并将其与现有商用化便携式拉曼系统进行比较,同时为了提高临床环境下的实时检测精度,对传统的拉曼光谱识别算法进行了一系列改进,并通过动物模型实验和临床实验验证了该系统在体实时检测的准确性和可行性。具体工作如下:(1)介绍了光纤拉曼检测技术基本概念和发展趋势,分析了拉曼光谱预处理算法中去基线算法和平滑算法,并将Savitzky-Golay平滑算法和非对称重加权惩罚最小二乘算法作为本文选用的预处理算法组合。(2)研究分析了光纤拉曼系统组成及其设计难点与重点,通过对系统参数的设计,搭建了光纤拉曼系统,通过对不同乙醇浓度检测,结合商用化便携式拉曼光谱仪,进行了系统比较,验证了搭建...

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.1拉曼散射原理示意图

图2.1拉曼散射原理示意图Fig2.1SchematicdiagramofRamanscatteringprinciple根据拉曼散射原理可知，拉曼频移与物质分子的振动和转动能级有关。不同有不同振动和转动能级，因而有不同的拉曼频移。因此，拉曼频移是表征物质振动、....

图2.2平滑算法效果图

图2.2平滑算法效果图Fig2.2Theresultsofsmoothingalgorithm基线算法采用的基线校正方法为非对称重加权惩罚最小二icallyreweightedpenalizedleastsquares....

图2.3去基线算法效果图

i是基线和噪声的存在使得很难找到峰值区域。因此，在以假设噪声在基线下方和上方均等地填充。算法为该区，以免低估基线。但如果信号远大于基线，则权重设置为分。为了实现这些功能，提出非对称权重iw为log(,,),1,iiiiddiiiisticyzmyzw....

图2.4基于支持向量机的卷积神经网络示意图

测的实际应用，需要实时的分析拉曼光谱的类别，准确的分辨癌组织与癌旁组织，指导医生进行手术。我们提出将深度卷积神经网络和其他传统机器学习算法相结合，建立了拉曼光谱生物组织分类的深度学习模型。卷积神经网络（CNN）是一种具有深度监督学习结构的多层神经网络。卷积神经网络体系结构由两个部....

本文编号：4026563