本文關(guān)鍵詞：關(guān)節(jié)軟骨的紅外光譜顯微成像及偏最小二乘法應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 關(guān)節(jié)軟骨 骨關(guān)節(jié)炎 傅里葉變換紅外光譜顯微成像 偏最小二乘算法 蛋白多糖

【摘要】：關(guān)節(jié)軟骨是骨與骨之間的功能性連接,對于緩沖人體運動時關(guān)節(jié)之間產(chǎn)生的摩擦以及壓力等具有重要的作用。關(guān)節(jié)軟骨的損傷會導(dǎo)致關(guān)節(jié)運動功能的逐步喪失,由此引發(fā)骨關(guān)節(jié)炎疾病,給病人帶來極大的痛苦并會嚴(yán)重影響病人的正常生活。目前大多數(shù)患者在出現(xiàn)臨床癥狀時已處在骨關(guān)節(jié)炎的中后期,且難以有效治療;而對于早期骨關(guān)節(jié)炎則較難發(fā)現(xiàn),早期研究及診斷尚缺乏特異性的工具,導(dǎo)致相關(guān)早期研究較少。傅里葉變換紅外光譜顯微成像技術(shù)(FTIRI)已被廣泛應(yīng)用于材料科學(xué)、化學(xué)、藥理學(xué)、法醫(yī)學(xué)和生物醫(yī)學(xué)等研究領(lǐng)域。該技術(shù)可同時獲取樣本組織的紅外光譜信息和顯微結(jié)構(gòu)信息。化學(xué)計量學(xué)算法可用于光譜信息的定性和定量分析,將FTIRI技術(shù)與化學(xué)計量學(xué)算法相結(jié)合用于軟骨組織中主成分(膠原蛋白和蛋白多糖)含量的定量研究和病變識別,對于探究正常和病變的關(guān)節(jié)軟骨組織內(nèi)生物大分子的分布變化和骨關(guān)節(jié)炎的變化過程具有顯著的優(yōu)勢�；诖�,本文旨在將FTIRI技術(shù)與偏最小二乘算法(PLS)相結(jié)合,定量研究牛鼻軟骨(BNC)樣本、正常和病變的關(guān)節(jié)軟骨樣本中膠原蛋白和蛋白多糖兩種生物大分子的含量與分布;通過建立的PLS判別模型(PLS-DA),實現(xiàn)對正常和病變的關(guān)節(jié)軟骨組織的分類識別。論文的主要研究內(nèi)容以及創(chuàng)新點如下:1.通過膠原蛋白和蛋白多糖的標(biāo)準(zhǔn)紅外光譜矩陣建立這兩種生物大分子的吸收光譜與濃度之間的PLS回歸模型。建模過程中采用多種光譜預(yù)處理方法減少光譜矩陣中的不利因素,采用留一交叉驗證方法驗證PLS模型的預(yù)測能力。文章用BNC的紅外光譜數(shù)據(jù)結(jié)合其生化分析結(jié)果驗證PLS模型對軟骨組織的預(yù)測能力。2.通過PLS模型,對正常關(guān)節(jié)軟骨組織和病變關(guān)節(jié)軟骨組織的紅外光譜進行計算,可以得到膠原蛋白和蛋白多糖在正常和病變樣本中的含量分布情況。通過對比計算結(jié)果可知,在病變軟骨組織中,蛋白多糖的丟失主要集中在軟骨的表層區(qū)和過渡區(qū)。3.建立了穩(wěn)定的PLS-DA模型,實現(xiàn)對正常關(guān)節(jié)軟骨組織和病變關(guān)節(jié)軟骨組織的判別。PLS-DA模型在校正集矩陣中的判別準(zhǔn)確率為100%,在驗證集矩陣中的判別準(zhǔn)確率為90.24%(18光譜)。這也是FTIRI與PLS-DA聯(lián)用技術(shù)被首次應(yīng)用于關(guān)節(jié)軟骨病變的判別研究。本文研究結(jié)果表明該聯(lián)用技術(shù)有潛力發(fā)展成為一種新型的骨關(guān)節(jié)炎診斷工具,對骨關(guān)節(jié)炎的(早期)診斷及研究具有重要意義。
【關(guān)鍵詞】：關(guān)節(jié)軟骨 骨關(guān)節(jié)炎 傅里葉變換紅外光譜顯微成像 偏最小二乘算法 蛋白多糖
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R684.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 縮略詞10-11
• 第一章 緒論11-18
• 1.1 課題背景11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究12-15
• 1.3 主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新點15-16
• 1.4 全文結(jié)構(gòu)16-18
• 第二章 軟骨與關(guān)節(jié)炎疾病18-24
• 2.1 牛鼻軟骨18
• 2.2 關(guān)節(jié)軟骨18-20
• 2.3 膝關(guān)節(jié)的結(jié)構(gòu)與功能20-21
• 2.4 關(guān)節(jié)炎疾病21-22
• 2.5 骨關(guān)節(jié)炎疾病22-24
• 第三章 傅里葉變換紅外光譜顯微成像、處理與PLS建模24-36
• 3.1 傅里葉變換紅外光譜顯微成像(FTIRI)技術(shù)24-27
• 3.1.1 FTIRI系統(tǒng)的構(gòu)成24-25
• 3.1.2 FTIRI的成像模式25-26
• 3.1.3 關(guān)節(jié)軟骨組織的FTIRI研究26-27
• 3.2 偏最小二乘算法27-28
• 3.3 主成分分析（PCA）28-29
• 3.4 光譜預(yù)處理方法29-31
• 3.4.1 基線校正和補償29
• 3.4.2 尺度化和中心化29-30
• 3.4.3 導(dǎo)數(shù)方法30
• 3.4.4 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量和去趨勢方法30
• 3.4.5 多元散射校正30
• 3.4.6 標(biāo)準(zhǔn)化30-31
• 3.5 標(biāo)準(zhǔn)紅外光譜矩陣的建立31-32
• 3.6 PLS回歸建模32-35
• 3.6.1 PLS模型建立32-33
• 3.6.2 留一交叉驗證實驗33-35
• 3.7 小結(jié)35-36
• 第四章 軟骨組織的FTIRI與PLS濃度預(yù)測36-44
• 4.1 BNC樣本中大分子物質(zhì)的PLS濃度計算36-39
• 4.1.1 BNC樣品獲取和FTIR成像36
• 4.1.2 BNC樣本的PLS濃度計算36-39
• 4.2 正常關(guān)節(jié)軟骨組織的FTIR成像與PLS濃度預(yù)測39-41
• 4.2.1 正常關(guān)節(jié)軟骨組織的獲取和FTIR成像39-40
• 4.2.2 正常關(guān)節(jié)軟骨組織的光譜提取和PLS濃度計算40-41
• 4.3 病變關(guān)節(jié)軟骨組織的FTIR成像與PLS濃度預(yù)測41-43
• 4.3.1 病變關(guān)節(jié)軟骨組織的獲取和FTIR成像41-42
• 4.3.2 病變關(guān)節(jié)軟骨組織的光譜提取和PLS計算42-43
• 4.4 小結(jié)與討論43-44
• 第五章 正常與病變關(guān)節(jié)軟骨的偏最小二乘判別研究44-51
• 5.1 關(guān)節(jié)軟骨樣本的獲取與FTIR成像44-46
• 5.2 偏最小二乘判別模型的建立46
• 5.3 正常和病變關(guān)節(jié)軟骨的判別46-50
• 5.3.1 PCA應(yīng)用于關(guān)節(jié)軟骨分類研究46-47
• 5.3.2 PLS-DA用于關(guān)節(jié)軟骨的判別研究47-50
• 5.4 討論與總結(jié)50-51
• 第六章 總結(jié)與展望51-54
• 6.1 本論文工作總結(jié)51-52
• 6.2 對后續(xù)工作的展望52-54
• 參考文獻54-60
• 致謝60-61
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及參加的項目61

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 毛之華;張學(xué)喜;吳曰超;尹建華;XIA Yang;;健康和病變關(guān)節(jié)軟骨的傅里葉變換紅外光譜顯微成像及Fisher判別[J];分析化學(xué);2015年04期

2 肖芝燕;張學(xué)喜;尹建華;;關(guān)節(jié)軟骨和骨關(guān)節(jié)炎的傅里葉變換紅外光譜學(xué)顯微成像研究進展[J];科學(xué)通報;2014年27期

3 尹建華;黃鳳玲;錢志余;謝捷如;;傅里葉變換紅外光譜學(xué)顯微成像技術(shù)在骨病研究中的應(yīng)用和進展[J];光譜學(xué)與光譜分析;2014年02期

4 王芳榮,周德義,鄭詠梅,王鼎,張鐵強;生物表面光譜特性識別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[J];吉林大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版);2002年03期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 楊鵬程;紫外吸收光譜結(jié)合偏最小二乘法海水硝酸鹽測量技術(shù)研究[D];國家海洋技術(shù)中心;2013年

，

本文編號：835204