基于微波实验平台的脑中风分类判断研究

发布时间：2017-11-09 20:07

  本文关键词：基于微波实验平台的脑中风分类判断研究

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【摘要】：脑中风是一种发病快,致死率高的疾病。在我国每年死于脑中风的人约有130万,脑中风已经上升成为我国居民死亡原因的第一位,严重的危害了人民的健康。目前,对脑中风的预防重要性大于治疗。医学研究证明,脑中风的及时检测和发现能极大的增加其治愈机率,减少中风对脑部的损伤。由于微波无损检测的安全性、成本低、易普查等优点,越来越受到研究者的关注,并将其应用于脑中风检测。微波检测是根据脑组织介电特性的差异性来进行诊断,目前的微波脑中风检测大都基于微波成像方法,需要对脑部进行超宽带微波信号扫描,计算量大且需要超宽带天线,较为复杂。本文提出将机器学习方法应用于脑中风判别,采集微波脑扫描信号,利用优化训练的支持向量机分类器来预测有无中风。本文首先研究了微波脑中风检测的理论基础,包括微波的原理,脑组织的结构及其介电特性,以及支持向量机的基础知识。其次,在理论研究的基础上提出了分类算法的框架,微波信号的采集,预处理,选择训练集和测试集,对支持向量机分类器进行优化即对支持向量机核函数寻优,并提出了三种寻优方法分别是粒子群算法寻优、遗传算法寻优、网格搜索法寻优,以建立最佳分类模型。然后设计脑中风微波检测实验平台。主要包括超宽带天线模块的设计,并测试其回波损耗验证其可用性。根据脑部组织的介电特性进行脑中风头部模型的设计,有液态脑部模型和固态脑部模型两种。矢量网络分析仪微波测量模块,包括其测试原理、校正方法、连接天线与远程控制。信号处理模块,阐述了S参数、阻抗参数、导纳参数,本文主要采用S21参数。由这些模块组成一个完整的微波检测脑中风实验系统,测量脑部模型的中风数据。本文以脑中风微波检测系统为平台,进行实验模拟人脑中风。对相关参数进行设置,如频段设置、带宽设置、采样点设置、功率设置等,并验证其对实验结果的影响。同时验证支持向量机分类器的准确率,以及比较三种寻优方法的寻优时间、最优参数和分类准确率。同时验证血块的位置、大小、介电特性以及投射或反射对于分类的影响。最终得到较高的准确率,由此证明支持向量机分类器对于脑中风的预判可以应用于微波检测中,二者可以得到良好的结合。最后总结全文,并进行展望。阐述微波人体生物检测在未来的发展方向与巨大优势,以及与机器学习方法的结合,将在未来脑中风诊断领域中占有重要的一席之地。
【学位授予单位】：东华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R743.3;TP18

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