本文選題：太赫茲技術(shù) + 癌變組織識別　； 參考：《浙江大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：太赫茲時域光譜作為一種新興的光譜檢測技術(shù),因其快速無損、對水及生物分子響應(yīng)敏感等獨特優(yōu)勢,近十幾年來在生物醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域,尤其在人體癌變組織診斷方向引起了學(xué)者的廣泛關(guān)注。盡管太赫茲醫(yī)療診斷研究現(xiàn)已取得了較大的進展,但仍有許多機理及應(yīng)用方面的問題有待探索。為此,本文結(jié)合國家自然科學(xué)基金項目,以胃癌為檢測對象,開展了一系列基于太赫茲的人體癌變組織檢測技術(shù)的研究。探討了人體癌變組織太赫茲檢測的實驗技術(shù)和檢測機理,重點針對癌變組織太赫茲吸收譜圖的識別問題先后從模式識別到譜圖機理分析的角度提出了基于譜圖特異性主成分提取的組織分類方法和基于譜圖剝離的癌變組織識別方法。本文主要工作和創(chuàng)新點如下:(1)基于人體組織癌變的醫(yī)學(xué)理論知識,采用實驗驗證的方法較系統(tǒng)地研究了人體組織癌變的病理變化,包括組織形態(tài)、水合狀態(tài)、組織中的特征成分及其變化對腫瘤組織太赫茲檢測產(chǎn)生的影響,旨在探討腫瘤組織太赫茲檢測中合適的樣本處理方式以及腫瘤組織的太赫茲響應(yīng)機理。與此同時,還研究了太赫茲在腫瘤組織檢測中的實驗技術(shù)問題,為獲得組織有效的太赫茲測量信號提供了實驗基礎(chǔ)。(2)以組織的太赫茲吸收系數(shù)譜圖為分析對象,提出了基于譜圖特異性主成分提取的分類模型,利用優(yōu)化的模式識別方法實現(xiàn)組織病理狀態(tài)的自動分類和識別。該模型采用融合t檢驗的主成分分析方法對吸收譜圖進行有監(jiān)督的降維及特征提取,使得提取的特征具有凸顯兩類組織太赫茲信號對比的特異性;此外,模型的構(gòu)建考慮了組織樣本量小的情況下模型的泛化能力,即對未知樣本的預(yù)測能力的提升。研究表明提出的組織太赫茲吸收譜圖分類模型在小樣本實驗研究中能夠很好地識別癌變組織,且具有較強的泛化能力。(3)為進一步解析胃組織癌變對應(yīng)的太赫茲吸收譜圖變化的機理,挖掘組織譜圖中蘊藏的癌變標志物或特征分子結(jié)構(gòu)的病理信息,本文對人體組織引申出的混合物太赫茲吸收系數(shù)譜圖的剝離技術(shù)進行了研究。針對混合物譜圖中成分識別信息——太赫茲吸收峰相互混疊的現(xiàn)象,首次采用非負矩陣分解(NMF)和硬建模因子分析(HMFA)兩種盲信號分解方法,分別從數(shù)學(xué)解析和譜圖物理結(jié)構(gòu)分解的角度對未知混合物的成分光譜進行提取與識別。并對兩算法在太赫茲譜圖剝離應(yīng)用中出現(xiàn)的問題進行了改進:通過對NMF添加譜圖平滑約束條件改善了 NMF分解結(jié)果不唯一的狀況;通過修改HMFA中的特征峰選擇條件解決了低頻段太赫茲假基線對HMFA剝離的干擾問題。模擬和實測的氨基酸混合物太赫茲吸收系數(shù)譜圖剝離實驗的結(jié)果顯示兩算法提取的成分譜圖與真實的純物質(zhì)譜圖具有很好的對應(yīng)關(guān)系。帶有平滑約束的NMF簡單易實現(xiàn),對成分譜圖的譜型無限制條件但需預(yù)知成分種類數(shù),是一種純數(shù)學(xué)解析的分解方法;而抗假基線干擾的HMFA分解過程相對復(fù)雜,且要求成分譜圖至少具有一個特征峰,但分解過程具有清晰的物理意義。這兩種混疊太赫茲譜圖剝離方法為人體組織以及其他復(fù)雜混合物對象的太赫茲譜圖的深入探究提供了有效的分析手段。(4)為提高癌變組織太赫茲檢測的可解釋性,本文研究了組織太赫茲吸收譜圖與組織病理機制的關(guān)聯(lián)問題,提出基于太赫茲譜圖剝離的組織識別分析方法,從譜圖機理分析的角度實現(xiàn)對癌變組織的識別。該方法采用HMFA分解算法對組織的太赫茲吸收系數(shù)譜圖進行譜峰剝離,通過差異性檢驗提取正常與癌變組織譜圖分解權(quán)重不同的特征峰,并結(jié)合概率密度分布、決策樹的方法確定兩類組織譜圖在這些特征峰上的權(quán)重區(qū)分閾值,從而設(shè)定癌變組織的判別規(guī)則。提取的特征峰可能與組織癌變過程中含量或結(jié)構(gòu)發(fā)生顯著變化的內(nèi)部成分或分子模式對應(yīng),使得組織譜圖識別過程與組織病理機制關(guān)聯(lián)。胃組織太赫茲吸收譜圖的分類識別實驗對該方法的有效性及其潛在的對組織癌變的特征分子或結(jié)構(gòu)的預(yù)測能力進行了驗證。本文提出的基于譜圖剝離的癌變組織識別方法簡單,計算復(fù)雜度不高,為大規(guī)模病變組織樣本的太赫茲檢測提供了新的研究思路,有望使得基于太赫茲技術(shù)的病變組織診斷既具有光譜檢測技術(shù)的快速簡便又具有病理檢測的可靠性和可釋性�？偠灾�,本文針對目前人體癌變組織太赫茲檢測機理及應(yīng)用存在的問題,開展了癌變組織太赫茲檢測實驗技術(shù)及信號機理分析,基于模式識別方法的組織太赫茲吸收譜圖分類,混疊太赫茲譜圖剝離以及基于譜圖機理解讀的癌變組織識別方法等關(guān)鍵技術(shù)的研究,使得太赫茲技術(shù)有望作為現(xiàn)有腫瘤診斷手段的有效補充,輔助疾病的診斷。本課題檢測的組織樣本及其病理分析支持由浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第二醫(yī)院提供。
[Abstract]:In this paper , a series of methods of tissue classification based on spectral pattern specific principal component extraction have been developed in the field of biomedical research , especially in the diagnosis of cancer tissues . ( 4 ) In order to improve the detectability of cancer tissue terahertz detection , this paper studies the correlation between tissue terahertz absorption spectrum graph and tissue pathology mechanism .

【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R735.2;O441

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 彭艷;逯邁;陳小強;田瑞;;基于修正四階Cole-Cole模型的太赫茲波段生物組織介電特性估算方法探索[J];中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報;2015年02期

2 鄒文斌;楊帆;李兆申;;中國胃癌診治關(guān)鍵在于提高早期診斷率[J];浙江大學(xué)學(xué)報(醫(yī)學(xué)版);2015年01期

3 趙霞;汪春華;董俊文;;晚期癌癥患者的心理護理[J];臨床醫(yī)藥文獻電子雜志;2015年01期

4 彭艷;逯邁;陳小強;田瑞;;太赫茲波段皮膚組織德拜參數(shù)提取算法的比較[J];光學(xué)技術(shù);2014年05期

5 周俊;劉盛綱;;太赫茲生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用的研究進展[J];現(xiàn)代應(yīng)用物理;2014年02期

6 楊航;趙紅衛(wèi);張建兵;朱亦鳴;劉永彪;;生物組織脫水過程的太赫茲時域光譜[J];紅外與毫米波學(xué)報;2014年03期

7 張強;;我國應(yīng)加快太赫茲技術(shù)生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用研究[J];人人健康;2014年10期

8 齊娜;張卓勇;相玉紅;;太赫茲技術(shù)在醫(yī)學(xué)檢測和診斷中的應(yīng)用研究[J];光譜學(xué)與光譜分析;2013年08期

9 朱書霞;;胃鏡下活檢對胃癌診斷的臨床價值分析[J];吉林醫(yī)學(xué);2013年11期

10 何明霞;陳濤;楊吉龍;;基于基底細胞癌的太赫茲波光譜分析[J];光譜實驗室;2013年02期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前3條

1 李津蓉;拉曼光譜的數(shù)學(xué)解析及其在定量分析中的應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2013年

2 曹丙花;基于太赫茲時域光譜的檢測技術(shù)研究[D];浙江大學(xué);2009年

3 張同軍;基于太赫茲時域光譜的生物分子檢測技術(shù)研究[D];浙江大學(xué);2007年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 煙鳳蕓;皮膚組織癌變特性的太赫茲光譜研究[D];天津大學(xué);2012年

，

本文編號：1798928