本文關鍵詞：基于微波實驗平臺的腦中風分類判斷研究

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【摘要】：腦中風是一種發(fā)病快,致死率高的疾病。在我國每年死于腦中風的人約有130萬,腦中風已經(jīng)上升成為我國居民死亡原因的第一位,嚴重的危害了人民的健康。目前,對腦中風的預防重要性大于治療。醫(yī)學研究證明,腦中風的及時檢測和發(fā)現(xiàn)能極大的增加其治愈機率,減少中風對腦部的損傷。由于微波無損檢測的安全性、成本低、易普查等優(yōu)點,越來越受到研究者的關注,并將其應用于腦中風檢測。微波檢測是根據(jù)腦組織介電特性的差異性來進行診斷,目前的微波腦中風檢測大都基于微波成像方法,需要對腦部進行超寬帶微波信號掃描,計算量大且需要超寬帶天線,較為復雜。本文提出將機器學習方法應用于腦中風判別,采集微波腦掃描信號,利用優(yōu)化訓練的支持向量機分類器來預測有無中風。本文首先研究了微波腦中風檢測的理論基礎,包括微波的原理,腦組織的結(jié)構(gòu)及其介電特性,以及支持向量機的基礎知識。其次,在理論研究的基礎上提出了分類算法的框架,微波信號的采集,預處理,選擇訓練集和測試集,對支持向量機分類器進行優(yōu)化即對支持向量機核函數(shù)尋優(yōu),并提出了三種尋優(yōu)方法分別是粒子群算法尋優(yōu)、遺傳算法尋優(yōu)、網(wǎng)格搜索法尋優(yōu),以建立最佳分類模型。然后設計腦中風微波檢測實驗平臺。主要包括超寬帶天線模塊的設計,并測試其回波損耗驗證其可用性。根據(jù)腦部組織的介電特性進行腦中風頭部模型的設計,有液態(tài)腦部模型和固態(tài)腦部模型兩種。矢量網(wǎng)絡分析儀微波測量模塊,包括其測試原理、校正方法、連接天線與遠程控制。信號處理模塊,闡述了S參數(shù)、阻抗參數(shù)、導納參數(shù),本文主要采用S21參數(shù)。由這些模塊組成一個完整的微波檢測腦中風實驗系統(tǒng),測量腦部模型的中風數(shù)據(jù)。本文以腦中風微波檢測系統(tǒng)為平臺,進行實驗模擬人腦中風。對相關參數(shù)進行設置,如頻段設置、帶寬設置、采樣點設置、功率設置等,并驗證其對實驗結(jié)果的影響。同時驗證支持向量機分類器的準確率,以及比較三種尋優(yōu)方法的尋優(yōu)時間、最優(yōu)參數(shù)和分類準確率。同時驗證血塊的位置、大小、介電特性以及投射或反射對于分類的影響。最終得到較高的準確率,由此證明支持向量機分類器對于腦中風的預判可以應用于微波檢測中,二者可以得到良好的結(jié)合。最后總結(jié)全文,并進行展望。闡述微波人體生物檢測在未來的發(fā)展方向與巨大優(yōu)勢,以及與機器學習方法的結(jié)合,將在未來腦中風診斷領域中占有重要的一席之地。
【學位授予單位】：東華大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R743.3;TP18

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