基于近紅外光譜數(shù)據(jù)集成學(xué)習(xí)的燒傷深度檢測(cè)系統(tǒng).pdf

1、每年全球燒傷患者眾多，而燒傷深度的診斷一直是燒傷學(xué)中的重要組成部分，其精確診斷可為臨床治療提供重要參考依據(jù)。目前臨床燒傷深度診斷依靠臨床醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)判斷，但是即使最有經(jīng)驗(yàn)的臨床醫(yī)生按照傳統(tǒng)分度，判斷深度的準(zhǔn)確率也只能達(dá)到65％-70%。這種不精確的診斷可能帶來嚴(yán)重的后果，如產(chǎn)生不必要的感染、疼痛甚至?xí)?dǎo)致死亡。近紅外光譜作為一種無創(chuàng)、非接觸、快速檢測(cè)的光譜檢測(cè)工具，非常適合用于燒傷深度檢測(cè)。但是，目前缺乏公開研究報(bào)道如何針對(duì)近紅外光譜數(shù)據(jù)

2、分析從而實(shí)現(xiàn)燒傷深度檢測(cè)，因此極大的限制了近紅外光譜技術(shù)在燒傷深度檢測(cè)中的應(yīng)用。
　　本文針對(duì)這一問題，研究并提出了基于近紅外光譜數(shù)據(jù)集成學(xué)習(xí)的燒傷深度檢測(cè)系統(tǒng)，旨在推動(dòng)近紅外光譜技術(shù)在燒傷深度檢測(cè)中應(yīng)用，奠定其理論和方法基礎(chǔ)。本文的主要研究工作如下：
　　①基于近紅外光譜儀采集的光強(qiáng)信號(hào)，分別提出了鏈?zhǔn)街悄荏w遺傳算法優(yōu)化的支持向量回歸機(jī)（CAGA-SVR）集成回歸模型和隨機(jī)森林回歸模型，從而形成兩種燒傷深度檢測(cè)系統(tǒng)。首先利

3、用光纖光譜儀采集近紅外光譜儀光強(qiáng)信號(hào)，并通過支持向量回歸機(jī)訓(xùn)練生成燒傷深度檢測(cè)模型，然后通過CAGA對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化以實(shí)現(xiàn)基于光強(qiáng)信號(hào)的CAGA-SVR集成學(xué)習(xí)的燒傷深度檢測(cè)系統(tǒng)。此外，基于近紅外光譜信號(hào)構(gòu)建RF集成學(xué)習(xí)的燒傷深度檢測(cè)系統(tǒng)。
　?、诨诮t外光譜儀系統(tǒng)采集的光譜信號(hào)，提取能反映燒傷組織結(jié)構(gòu)變化的多類型光學(xué)特性參數(shù)，結(jié)合形成基于CAGA-SVR集成學(xué)習(xí)和光譜特性參數(shù)的燒傷深度檢測(cè)系統(tǒng)。首先，采集近紅外光譜光強(qiáng)信號(hào)，再通

4、過漫反射理論提取光學(xué)特性參數(shù)，基于該參數(shù)結(jié)合SVR構(gòu)建集成燒傷深度檢測(cè)模型，最后通過CAGA對(duì)該模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化以提高其性能。
　　③基于光譜成像儀系統(tǒng)采集光譜圖像信號(hào)，提取能反映燒傷組織結(jié)構(gòu)變化的多類型光學(xué)特性參數(shù)，構(gòu)建基于光強(qiáng)和隨機(jī)森林的集成燒傷深度檢測(cè)系統(tǒng)。首先，采集光譜成像儀光譜圖像信號(hào)，通過漫射理論提取光學(xué)特性參數(shù)，然后分析該參數(shù)與燒傷程度的相關(guān)關(guān)系。結(jié)合光強(qiáng)信號(hào)和RF，構(gòu)建光譜成像儀集成燒傷深度檢測(cè)系統(tǒng)。
　　本