ATR-FTIR光谱结合XGBoost集成学习算法的Ⅱ型糖尿病诊断

发布时间：2020-06-07 14:36

【摘要】：Ⅱ型糖尿病已成为世界性的公共健康问题,由于目前临床诊断方法存在操作繁琐、费时的缺点,无法进行大范围的筛查,使得Ⅱ型糖尿病患者未能及时干预导致病情恶化而死亡,以及大量前期患者发展成为Ⅱ型糖尿病患者。本文以人体血清、全血样品为研究对象,通过ATR-FTIR技术采集光谱数据,利用XGBoost集成学习算法建立最优的疾病预测模型,从而实现对Ⅱ型糖尿病及其前期患者的快速、准确诊断。本文主要工作如下:1.基于血清样品的Ⅱ型糖尿病诊断。采集117例(62例Ⅱ型糖尿病患者、55例正常人)血清样品的ATR-FTIR光谱。首先将CART算法对血清样品的ATR-FTIR光谱数据进行判别分析,然后通过GS算法对参数空间寻优来提高模型鲁棒性,所建立最优CART模型的Ⅱ型糖尿病诊断准确率为80.85%;为提高Ⅱ型糖尿诊断模型的预测精度,最后利用XGBoost集成学习算法进行进一步的判别分析,以最优CART模型为基分类器,所建立最优XGBoost模型的Ⅱ型糖尿病诊断准确率为93.61%。2.基于全血样品的Ⅱ型糖尿病诊断。采集113例(51例Ⅱ型糖尿病患者、62例正常人)全血样品的ATR-FTIR光谱。考虑到全血样品纯净度不高的问题,首先研究了不同的Savitzky-Golay平滑模式对于模型效果的影响,将最佳Savitzky-Golay平滑模式处理后的光谱数据代替原始光谱建模分析;然后将CART算法对处理后的光谱数据进行判别分析,最优SG-CART模型的Ⅱ型糖尿病诊断准确率为82.60%;最后利用XGBoost算法进行进一步的判别分析,所建立最优SG-XGBoost模型的Ⅱ型糖尿病诊断准确率为95.65%。3.基于全血样品的Ⅱ型糖尿病前期诊断。采集112例(50例Ⅱ型糖尿病前期患者、62例正常人)全血样品的ATR-FTIR光谱。首先将XGBoost结合Savitzky-Golay平滑算法对全血样品的ATR-FTIR光谱数据进行判别分析,所建立最优SG-XGBoost模型的Ⅱ型糖尿病前期诊断准确率为91.5%;为提高Ⅱ型糖尿前期诊断模型的预测精度,然后研究了PCA和ICA特征提取算法对于模型效果的影响;最后将最佳Savitzky-Golay平滑模式及特征提取算法处理后的光谱数据进行建模分析,所建立最优SG-ICA-XGBoost模型的前期Ⅱ型糖尿病诊断准确率为97.77%。本文研究成果表明利用人体血清和全血样品的ATR-FTIR光谱结合XGBoost集成学习算法对Ⅱ型糖尿病及其早期患者的快速、准确的诊断是可行的。
【图文】：

图 1-1 衰减全反射的产生示意图大小在 0.5 至 2 微米之间，其精确的数值由入射波长、晶体和角共同决定。需要注意的是，ATR 晶体的穿透深度会随着激发发波长为长波，根据公式(1-1)可知穿透深度较大，此时得到的大，反之峰强则减小，因此 ATR 光谱峰强在长波区域的灵敏度波长的影响，ATR 晶体的穿透深度与待测介质的性质也密切相候，只需在 ATR 晶体表面浇注浅量即可，当待测介质为固体的R 晶体表面紧密贴近才能获得高质量的 ATR 光谱[62]。由于随着的增加，因此增加反射次数可以提高信号的信噪比。的典型材料包括锗、KRS-5 和硒化锌，硅通常适用于远红外波力学性能，使其成为一种理想的 ATR 材料，但是带来的高成本

暨南大学硕士学位论文加了仪器的使用价值。吸收光谱都是以获得待测样品在每个波长下吸收激发光强度为散光谱”技术，即在样品上照射单色光束，测量吸收了多少光行重复(例如紫外-可见光谱仪的工作原理)。傅立叶变换光谱是得相同的信息，傅里叶变换光谱仪内部原理图如图 1-2 所示。激发光源发出一束光通过分束器，，分束器将光束分为两束分光到达动镜的分光发生反射又会和同样由定镜反射回的分光在分动镜和定镜反射回去的光此时会有一个恒定大小的光程差，从穿过待测物质并被探测器所接收，被接收的干涉光会携带待测叶算法对探测器的信号进行变换处理，最终得到红外吸收光谱
【学位授予单位】：暨南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R587.1

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本文编号：2701568