基于卷积神经网络的蛋胚活性精准检测方法研究

孵化的蛋胚是生产禽流感疫苗的载体,蛋胚的活性检测是疫苗生产中的关键环节,通过光电容积脉搏法检测蛋胚活性是提高蛋胚活性检测准确率的关键。为了提高蛋胚活性检测效率和检测准确率,采用滑动功率谱方法（PSD）将蛋胚脉搏波可视化,基于卷积神经网络对蛋胚活性进行精准分类。实验结果显示,采用卷积神经网络对单个蛋胚信号的计算时间仅为12.6 ms,与人工检测方法相比,检测效率提高近200倍。可视化后的蛋胚脉搏波的卷积神经网络分类准确率可达94.14%,其中活胚、死胚和弱胚的真阳率分别为99.74%、93.73%、84.39%。基于卷积神经网络的蛋胚活性分类模型,可在大规模生产中精准地辨识蛋胚活性,对疫苗生产过程具有重要的应用价值。     

VIP分析简化近红外光硬膜血肿检测的研究

多通道近红外光光密度差异检测硬膜血肿的方法具有快速、无创等优点,光源周围检测器数量与位置对降低硬膜血肿程度预测模型的病态性,提高血肿检测精度至关重要。提出了基于变量投影重要性(VIP)分析的检测器位置筛选方法。通过对距离光源位置2.0～5.0 cm范围内的30个检测器获得的光密度差异数据进行VIP分析,分析比较确定VIP阈值后从中筛选出4个检测器。以偏最小二乘法(PLS)建立基于4个检测位置获得的吸光度差预测血肿发生部位吸收系数的预测模型,检测器VIP优化后血肿位置吸收系数预测结果平均相对误差由4.08%降低到2.06%。可见利用VIP分析对检测器筛选后所建立预测模型仍可较好的对硬膜位置血肿程度进行判断。该研究为近红外光硬膜血肿检测中检测器位置的选择提供了新的思路和重要参考。     

尿微量白蛋白的多波段多光程光谱检测

为研究多光程光谱法检测尿微量白蛋白含量的可行性,利用多光程光谱的非线性特性,设计自动微位移测量装置,实现对尿液样品可见波段和近红外波段的多光程(0～4.0 mm)光谱快速采集.采用偏最小二乘法,分别对样本的可见波段、近红外波段、可见-近红外双波段的多光程吸收谱与尿液中白蛋白实际含量建立回归模型,其中,可见-近红外双波段...     

多通道差分吸光度用于颅内血肿快速检测

近红外光密度差异法检测创伤性硬膜血肿具有快速、无创等优点,是近几年组织光学的研究热点,在急救临床上有着重要应用。为了进一步提高对颅脑外伤患者血肿程度的检测精度,采用多通道差分吸光度方法获得头部左右对称吸光度数据,即利用与近红外光源距离不同的5个检测器采集颅脑对称位置的光密度信息,计算对称位置的差分吸光度,利用偏最小二乘法建立脑部光学吸收系数与差分吸光度数据之间的校正模型,实现对颅内硬膜血肿程度的预测。可以检测具有不同头皮颅骨厚度患者是否出现硬膜血肿,也可预测脑血肿程度。模型仿真预测结果显示,所建立预测模型对硬膜血肿部分的光学吸收系数预测平均相对误差为11.16%,对血肿发生深度预测平均相对误差小于1%,基本满足创伤性硬膜血肿程度的无创检测需求。将多通道差分吸光度法引入到脑部血肿近红外光谱无创检测中来,可以明显消除个体差异对检测结果的影响,有效提高脑血肿检测精度,并能实现对患者脑血肿程度的预测,该方法为近红外光谱脑部检测研究提供了新的思路和重要参考。     

谐波分量提高动态光谱法无创血液成分检测精度

为增加动态光谱数据的信噪比,提高预测模型稳定性和预测精度,提出将多次谐波分量计入动态光谱数据频域数据处理的改进方法。对110名志愿者进行临床采集,依据其脉搏波信号质量和谐波分布状况,确定其中60例样本为研究对象。在提取样本动态光谱时,以是否加入谐波分量为标准分成实验组和对照组。分别建立两组动态光谱和人体血红蛋白含量的BP神经网络模型,结果显示实验组预测集相关系数为0.91,远大于对照组预测集相关系数0.80,其余各项指标均有明显改善。实验证明利用谐波分量可提高动态光谱数据信噪比,有利于推动基于动态光谱的无创血液成分检测技术的进一步发展。     

小波变换提高动态光谱法血液成分无创检测的精度

光谱采集过程中的各种时变噪声影响了动态光谱法血液成分无创检测定量校正模型的精度。该文采用小波变换法,在脉搏频段内对指端投射光谱的时域吸光度波形聚焦,提高了动态光谱数据的信噪比和血液成分含量定量校正模型的精度。对同一个体连续采集10次光谱数据,引入小波变换去噪后动态光谱数据的平均相关系数r自0.979 6提升至0.990 3。对110名志愿者进行血常规体检和指端透射光谱采集,建立动态光谱数据与血糖浓度生化分析值之间的神经网络模型,在引入小波变换去噪后,预测集相关系数自0.6774提升至0.846 8,平均相对误差自15.8%下降至5.3%。实验表明,引入小波变换可以有效地去除动态光谱数据中的噪声,提高定量校正模型的精度,推动了动态光谱法无创血液成分检测的发展。     

利用多光程光谱法检测血液多种成分含量的研究

为研究利用血清多光程光谱信息检测血液成分含量的可行性,通过设计自动微位移测量装置实现了对200份血清样品0～4.0 mm(间隔0.2 mm)近红外多光程光谱的测量。利用多光程光谱的非线性特性,使用血清多光程光谱共同参与建模的方法,对血清样品的葡萄糖(GLU)、总胆固醇(TC)、总蛋白(TP)和白蛋白(ALB)四种成分含量进行定量分析。采用偏最小二乘法(PLS)对160个血清样本的多光程近红外吸收谱与全自动生化分析仪得到的生化分析结果建立校正模型,并对预测集40个样本进行预测。４种血液成分预测值与生化分析结果的相关系数(r)分别为0.932 0,0.971 2,0.946 2和0.948 3。研究结果证明多光程光谱法建模方法用于血液成分含量分析的可行性,为利用多光程光谱法实现方便、快捷的检测血液以及其他液体成分含量奠定了基础。     

提高DS法无创血液成分检测信噪比的方法与分析

为了提高血液成分无创检测精度,增加预测模型稳定性,对基于动态光谱(dynamic spectrum,DS)的血液成分无创检测仪器和预处理方法进行了定量信噪比分析与实验验证。在DS数据提取时加入boxcar积分器、降低波长分辨率、均衡DS信噪比和剔除粗大误差等预处理方法,使得各个波段上的DS数据信噪比得以均衡,提高了DS的总体信噪比。利用DS数据采集平台对两名志愿者连续多次测试,同一个体的DS数据相关度分别从0.934和0.953分布提高到了0.991和0.987,而不同个体间DS数据相关度与同一个体DS数据相关度差距也显著增加, 结果表明这些方法可以提高DS数据信噪比。无创血液成分检测信噪比定量分析可有效指导预处理方法的选择,为无创血液成分检测的临床应用创造了条件。     

基于BP神经网络的人体血液中红细胞浓度无创检测

采用BP神经网络算法模型对人体血液红细胞浓度进行无创检测。对获取的动态光谱数据和红细胞实测值利用BP神经网络进行建模分析,校正集输出对期望值的跟踪较好,相关系数R达到了0.993,用建立起的BP神经网络模型去检验预测集输出值,得到预测集的相对误差最大为4.7%,平均相对误差为2.1%,预测能力较为理想。结果表明：用BP神经网络模型能够较准确的处理动态光谱数据和人体红细胞实际值的非线性关系,提高了血液成分无创测量在临床上应用的可行性,具有较高的应用价值。     

近红外光谱谱线特性对物质浓度分析误差影响的研究

为解决近红外光谱法分析物质浓度过程中缺乏可测度分析而导致测量过程存在一定盲目性问题,研究在已知测量条件、样品种类、被测组分以及建模分析方法的条件下,利用近红外光谱谱线特性作为参数,在大量样品近红外光谱采集和标准法测得浓度数据等工作前,对被测物质浓度的分析误差做大致估算。经过大量尝试和试验提出等效信噪比（ESNR）和谱线重叠系数（OC）两个重要参数,其中ESNR反映待测组分吸光度占总吸光度的比重,而OC则反映待测组分近红外光谱曲线间的重叠程度。通过理论仿真得到光谱分析中用经典的偏最小二乘回归建立定量分析模型时谱线特性与物质浓度分析误差的关系,分别计算ESNR和OC与被测组分浓度分析误差（RMSE）的关系,并且研究两个谱线参数的独立性。利用理论分析得到结果对浓度为8%~12%乙醇水溶液进行可测度分析,并与近红外光谱法分析的实际结果进行比较。研究通过理论仿真得到使用光谱分析中经典的偏最小二乘回归建立定量分析模型时谱线特性与物质浓度分析误差的关系,其中ESNR与RMSE成反比关系,而OC与被测组分分析误差成非线性的单调关系,并且验证了ESNR和OC两个参数的独立性。通过理论计算和乙醇水溶液近红外光谱检测实验对等效信噪比和谱线重叠系数与光谱分析浓度误差的定量关系进行讨论,通过理论分析得到的乙醇浓度RMSE预估值为0.30%,近红外光谱分析实际RMSE为0.32%,相对误差6.67%,二者结果相符。实现了在测量条件、样品种类、被测组分以及建模分析方法已知的条件下基于近红外光谱分析的待测组分含量理论误差的定量计算和实验验证。该研究明确了对近红外光谱法分析物质浓度有明确定量关系的两个谱线参数,给出了使用光谱分析中经典的偏最小二乘回归建立定量分析模型时的分析误差经验曲线,以及利用曲线进行近红外光谱法待测组分浓度可测度分析方法。结果表明所提出的ESNR和OC两个谱线特性参数的有效性,以及分析误差预估方法的有效性。为近红外光谱法待测组分浓度定量分析提供了有效、快捷的预估方法,完善了近红外光谱法成分含量可测度分析理论,对近红外光谱法物质浓度定量分析研究具有一定指导意义。