广义极大似然估计在OCT无创血糖监测中的应用
本文关键词:广义极大似然估计在OCT无创血糖监测中的应用
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【摘要】:在光学相干层析术(OCT)无创血糖监测过程中,预测模型的建立容易受异常点的干扰。采用广义极大似然估计(M估计)建立的预测模型能够有效地通过权函数降低异常点在模型中的权重。通过人体血糖钳夹临床实验和口服葡萄糖耐量测试实验,利用M估计和最小二乘估计法(OLS估计)两种方法建立了血糖预测模型,采用交互验证法对两种模型的均方根误差(RMSE)进行了比较。对比结果表明,M估计能有效地降低血糖预测模型的RMSE值。此外,利用克拉克误差表格分析法对两个模型的预测结果进行评估,评估结果表明采用M估计建立的血糖预测模型的准确性和稳定性高于OLS估计,因此M估计更适合临床上的OCT无创血糖监测应用。
【作者单位】: 江南大学理学院;河北大学物理学院光信息创新中心;
【基金】:国际科技合作专项(2010DFB13180) 江苏省基础研究计划(BK20130374) 苏州市医疗器械与新医药科技计划(ZXY2012026)
【分类号】:R587.1;O658.1
【正文快照】: 1引言糖尿病是以高血糖为特征的代谢性疾病,全球有近2.2亿人患有糖尿病,血糖的准确监测对糖尿病患者的治疗有重要的指导意义。1992年发展起来的光学相干层析技术(OCT),能够获取高分辨的人体组织结构图像[1]。随着OCT技术分辨率的提高[2]以及更多配套算法的开发[3],目前OCT技术
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,本文编号:1196094
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