关节软骨的红外光谱显微成像及偏最小二乘法应用研究

发布时间：2017-09-12 05:01

  本文关键词：关节软骨的红外光谱显微成像及偏最小二乘法应用研究

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【摘要】：关节软骨是骨与骨之间的功能性连接,对于缓冲人体运动时关节之间产生的摩擦以及压力等具有重要的作用。关节软骨的损伤会导致关节运动功能的逐步丧失,由此引发骨关节炎疾病,给病人带来极大的痛苦并会严重影响病人的正常生活。目前大多数患者在出现临床症状时已处在骨关节炎的中后期,且难以有效治疗;而对于早期骨关节炎则较难发现,早期研究及诊断尚缺乏特异性的工具,导致相关早期研究较少。傅里叶变换红外光谱显微成像技术(FTIRI)已被广泛应用于材料科学、化学、药理学、法医学和生物医学等研究领域。该技术可同时获取样本组织的红外光谱信息和显微结构信息。化学计量学算法可用于光谱信息的定性和定量分析,将FTIRI技术与化学计量学算法相结合用于软骨组织中主成分(胶原蛋白和蛋白多糖)含量的定量研究和病变识别,对于探究正常和病变的关节软骨组织内生物大分子的分布变化和骨关节炎的变化过程具有显著的优势。基于此,本文旨在将FTIRI技术与偏最小二乘算法(PLS)相结合,定量研究牛鼻软骨(BNC)样本、正常和病变的关节软骨样本中胶原蛋白和蛋白多糖两种生物大分子的含量与分布;通过建立的PLS判别模型(PLS-DA),实现对正常和病变的关节软骨组织的分类识别。论文的主要研究内容以及创新点如下:1.通过胶原蛋白和蛋白多糖的标准红外光谱矩阵建立这两种生物大分子的吸收光谱与浓度之间的PLS回归模型。建模过程中采用多种光谱预处理方法减少光谱矩阵中的不利因素,采用留一交叉验证方法验证PLS模型的预测能力。文章用BNC的红外光谱数据结合其生化分析结果验证PLS模型对软骨组织的预测能力。2.通过PLS模型,对正常关节软骨组织和病变关节软骨组织的红外光谱进行计算,可以得到胶原蛋白和蛋白多糖在正常和病变样本中的含量分布情况。通过对比计算结果可知,在病变软骨组织中,蛋白多糖的丢失主要集中在软骨的表层区和过渡区。3.建立了稳定的PLS-DA模型,实现对正常关节软骨组织和病变关节软骨组织的判别。PLS-DA模型在校正集矩阵中的判别准确率为100%,在验证集矩阵中的判别准确率为90.24%(18光谱)。这也是FTIRI与PLS-DA联用技术被首次应用于关节软骨病变的判别研究。本文研究结果表明该联用技术有潜力发展成为一种新型的骨关节炎诊断工具,对骨关节炎的(早期)诊断及研究具有重要意义。
【关键词】：关节软骨 骨关节炎 傅里叶变换红外光谱显微成像 偏最小二乘算法 蛋白多糖
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R684.3
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 缩略词10-11
• 第一章 绪论11-18
• 1.1 课题背景11-12
• 1.2 国内外研究12-15
• 1.3 主要研究内容及创新点15-16
• 1.4 全文结构16-18
• 第二章 软骨与关节炎疾病18-24
• 2.1 牛鼻软骨18
• 2.2 关节软骨18-20
• 2.3 膝关节的结构与功能20-21
• 2.4 关节炎疾病21-22
• 2.5 骨关节炎疾病22-24
• 第三章 傅里叶变换红外光谱显微成像、处理与PLS建模24-36
• 3.1 傅里叶变换红外光谱显微成像(FTIRI)技术24-27
• 3.1.1 FTIRI系统的构成24-25
• 3.1.2 FTIRI的成像模式25-26
• 3.1.3 关节软骨组织的FTIRI研究26-27
• 3.2 偏最小二乘算法27-28
• 3.3 主成分分析（PCA）28-29
• 3.4 光谱预处理方法29-31
• 3.4.1 基线校正和补偿29
• 3.4.2 尺度化和中心化29-30
• 3.4.3 导数方法30
• 3.4.4 标准正态变量和去趋势方法30
• 3.4.5 多元散射校正30
• 3.4.6 标准化30-31
• 3.5 标准红外光谱矩阵的建立31-32
• 3.6 PLS回归建模32-35
• 3.6.1 PLS模型建立32-33
• 3.6.2 留一交叉验证实验33-35
• 3.7 小结35-36
• 第四章 软骨组织的FTIRI与PLS浓度预测36-44
• 4.1 BNC样本中大分子物质的PLS浓度计算36-39
• 4.1.1 BNC样品获取和FTIR成像36
• 4.1.2 BNC样本的PLS浓度计算36-39
• 4.2 正常关节软骨组织的FTIR成像与PLS浓度预测39-41
• 4.2.1 正常关节软骨组织的获取和FTIR成像39-40
• 4.2.2 正常关节软骨组织的光谱提取和PLS浓度计算40-41
• 4.3 病变关节软骨组织的FTIR成像与PLS浓度预测41-43
• 4.3.1 病变关节软骨组织的获取和FTIR成像41-42
• 4.3.2 病变关节软骨组织的光谱提取和PLS计算42-43
• 4.4 小结与讨论43-44
• 第五章 正常与病变关节软骨的偏最小二乘判别研究44-51
• 5.1 关节软骨样本的获取与FTIR成像44-46
• 5.2 偏最小二乘判别模型的建立46
• 5.3 正常和病变关节软骨的判别46-50
• 5.3.1 PCA应用于关节软骨分类研究46-47
• 5.3.2 PLS-DA用于关节软骨的判别研究47-50
• 5.4 讨论与总结50-51
• 第六章 总结与展望51-54
• 6.1 本论文工作总结51-52
• 6.2 对后续工作的展望52-54
• 参考文献54-60
• 致谢60-61
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文及参加的项目61

【参考文献】

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1 毛之华;张学喜;吴曰超;尹建华;XIA Yang;;健康和病变关节软骨的傅里叶变换红外光谱显微成像及Fisher判别[J];分析化学;2015年04期

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3 尹建华;黄凤玲;钱志余;谢捷如;;傅里叶变换红外光谱学显微成像技术在骨病研究中的应用和进展[J];光谱学与光谱分析;2014年02期

4 王芳荣,周德义,郑咏梅,王鼎,张铁强;生物表面光谱特性识别的神经网络方法[J];吉林大学学报(信息科学版);2002年03期

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本文编号：835204