基于粒子群優(yōu)化算法的生物組織固有熒光光譜復(fù)原方法
發(fā)布時間:2017-07-20 23:20
本文關(guān)鍵詞:基于粒子群優(yōu)化算法的生物組織固有熒光光譜復(fù)原方法
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【摘要】:為減少吸收和散射對生物組織熒光光譜的干擾,使用蒙特卡羅(MC)方法模擬不同光學(xué)參數(shù)下的生物組織熒光和漫反射光,提出基于組織漫反射光譜的熒光復(fù)原方法。將復(fù)原算法中的經(jīng)驗參數(shù)編碼為解空間中的一個粒子,以組織熒光臨床應(yīng)用效果作為適應(yīng)值,構(gòu)建粒子群優(yōu)化(PSO)算法實現(xiàn)經(jīng)驗參數(shù)優(yōu)化。利用已建立的用于糖尿病無創(chuàng)篩查的組織光譜測量系統(tǒng),收集327例受試者的皮膚組織熒光光譜和漫反射光譜,使用基于PSO的組織熒光復(fù)原算法進行光譜復(fù)原。以復(fù)原前、后的組織熒光光譜強度作為輸入變量進行受試者工作特性(ROC)曲線分析,觀察其在糖尿病篩查中的應(yīng)用價值。結(jié)果顯示,采用復(fù)原前的組織熒光光譜作為輸入變量用于糖尿病篩查時,ROC曲線覆蓋面積為0.54,最佳診斷點對應(yīng)的敏感性為32%、特異性為76%;以復(fù)原后的組織熒光光譜作為輸入變量時,ROC曲線覆蓋面積為0.86,最佳診斷點對應(yīng)的敏感性和特異性分別為72%、86%。上述結(jié)果表明,使用基于PSO的組織固有熒光光譜復(fù)原算法能有效提高組織熒光光譜的臨床應(yīng)用價值。
【作者單位】: 中國科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院應(yīng)用技術(shù)研究所安徽省生物醫(yī)學(xué)光學(xué)儀器工程技術(shù)研究中心;皖江新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展中心;
【關(guān)鍵詞】: 醫(yī)用光學(xué) 粒子群優(yōu)化算法 漫反射光譜 熒光光譜 光譜復(fù)原
【基金】:國家科技支撐計劃(2015BAI01B04) 安徽省科技攻關(guān)計劃(1301042121) 安徽省自然科學(xué)基金(1508085QF141)
【分類號】:R318.51
【正文快照】: 0504001-1is 0.54 when the spectra before recovery are used,while the sensitivity and specificity are 72%and 86%respectively,and the area under the ROC curve is 0.86 when the spectra after recovery are used.The resultsindicate that using the tissue fluore
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1 王晶桐,林三仁,周麗雅,王立新,丁世剛,李成剛,耿秋明,趙一鳴;胃液固有熒光光譜對胃癌診斷價值的初步探討[J];中華內(nèi)科雜志;1998年12期
2 ;[J];;年期
,本文編號:570489
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