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基于神经网络模式识别的糖尿病无创风险评估方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
晚期糖基化终末产物在人体皮肤组织中的浓度与高血糖水平密切相关,且具有自发荧光特性。使用自行研制的光学无创检测装置对人体皮肤组织的自体荧光光谱进行测量,建立神经网络模式识别模型对检测对象患有糖尿病的可能性进行风险评估。利用检测装置获取荧光光谱后对光谱数据进行主成分分析,选取前4个主成分作为光谱的特征,建立一个具有4个输入层节点、6个隐层节点、1个输出节点的神经网络模式识别模型。选取在安徽省立医院测量的487例对象数据训练该模型,以70%数据作为训练集,15%数据作为验证集,15%数据作为测试集。模型可给出测试对象罹患糖尿病的风险,或直接给出是否糖尿病的判断。结果显示该模型的受试者工作特性曲线的线下面积为0.81,标准误差为0.02;以模型输出0.5为分类界限时的敏感性为72.4%,特异性为77.6%,整体准确率为74.9%。本研究首次提出使用皮肤组织自体荧光结合神经网络模式识别模型对糖尿病进行无创风险评估,实验结果表明该方法的筛查效果优于目前常用的空腹静脉血浆血糖值法和糖化血红蛋白法。 相似文献
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用266 nm的激光光解CCl3CN分子产生CCN自由基,并在室温(298 K)和腔体总压为1.33 kPa的条件下,利用激光诱导荧光技术研究了CCN( eX2|)自由基与一系列醇类分子CnH2n+1OH(n=1?6)的反应动力学,通过实时监测反应体系中CCN( eX2|)浓度随反应时间的变化,测量了这些反应的总包速率常数.这些数据均是首次报道.结果显示,CCN( eX2|)自由基与醇类分子的反应速率常数随着醇分子中C原子数的增加而增大,而且均大于CCN( eX2|)与相应C原子数的烷烃分子的反应速率常数.基于键解离能相关和线性自由能相关地讨论,CCN( eX2|)自由基与醇类分子的反应应是一个抽氢反应;受醇分子中OH基团的诱导效应的影响,醇分子C-H键上的H具有较大的活性,因而CCN( eX2|)自由基抽提C-H键上的H是主要的反应通道. 同时还利用碰撞络合物模型和成轨理论来讨论了长程吸引势对反应的指前因子的影响 相似文献
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基于Gabor变换的TDLAS检测信号的降噪研究 总被引:1,自引:0,他引:1
可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)技术结合波长调制光谱(WMS)技术是用于痕量气体检测的重要技术手段。通过锁相放大器进行谐波检测,对解调得到的二次谐波信号进行分析可获得气体吸收的信息。但由于二次谐波信号受到噪声的影响,降低了检测系统的精度和稳定性。为了提高TDLAS检测系统的信噪比(SNR),提出了一种基于Gabor变换对二次谐波信号进行数字滤波降噪的方法。以CH4在1 653.72 nm处的吸收光谱为例,通过仿真和实验对该降噪方法的有效性进行了验证。仿真结果表明,通过Gabor变换对信噪比为0dB的二次谐波信号进行处理后,系统的信噪比可提高15.73 dB。实验结果表明,基于Gabor变换进行降噪处理后,CH4浓度在0.001%~0.02%区间内与二次谐波峰值的线性相关系数r达到了0.996 59,且系统的检测精度和稳定性明显提高。 相似文献
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