發(fā)布時(shí)間：2020-12-07 04:51

　　拉曼光譜技術(shù)可以從分子水平上對(duì)人體組織成分的改變進(jìn)行表征和解釋,對(duì)疾病的診斷具有一定的臨床參考價(jià)值。與常規(guī)醫(yī)學(xué)診斷方法相比,拉曼光譜技術(shù)具有快速、準(zhǔn)確、簡便、無損等優(yōu)點(diǎn)。但運(yùn)用拉曼技術(shù)得到的拉曼光譜數(shù)據(jù)維數(shù)較大,且存在噪聲,如果直接用來鑒別疾病有一定的難度。針對(duì)這一問題,必須完成數(shù)據(jù)預(yù)處理才能建立醫(yī)療診斷模型,建立的診斷模型可輔助臨床進(jìn)行有針對(duì)性的治療。本研究的主要內(nèi)容為建立拉曼光譜數(shù)據(jù)庫,改進(jìn)降維方法提高分類模型的準(zhǔn)確率。本研究整理了吉林大學(xué)第一醫(yī)院乳腺外科和婦產(chǎn)科提供的510例乳腺樣本和443例羊水樣本的拉曼光譜數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存在噪聲,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑預(yù)處理。預(yù)處理后的拉曼光譜數(shù)據(jù)形態(tài)復(fù)雜,依然存在數(shù)據(jù)維度大,樣本量少的問題,為了避免過擬合,本文提出改進(jìn)的局部降維方法(LPR),應(yīng)用LPR方法完成數(shù)據(jù)降維,最后,分別應(yīng)用支持向量機(jī)(SVM)、極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)和K近鄰(KNN)算法建立分類模型來預(yù)測(cè)疾病類型。為了驗(yàn)證LPR算法的有效性,在乳腺癌數(shù)據(jù)集和羊水?dāng)?shù)據(jù)集上進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn),并與其他單一特征提取或選擇算法進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:改進(jìn)的降維方法LPR和SVM分類算法結(jié)合構(gòu)建的模型(... 

【文章來源】：東北師范大學(xué)吉林省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：45 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

原始數(shù)據(jù)光譜圖

5圖 2.2 預(yù)處理后光譜圖2.3 建立數(shù)據(jù)庫預(yù)處理后的每一條數(shù)據(jù)代表一個(gè)樣本，每條數(shù)據(jù)的拉曼光譜強(qiáng)度代表其特征。數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理后，總結(jié)歸納和整理得到實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫，如表 2.1 醫(yī)療診斷建立據(jù)庫可知實(shí)驗(yàn)涉及兩個(gè)數(shù)據(jù)集分別為：乳腺癌數(shù)據(jù)集和羊水?dāng)?shù)據(jù)集。乳腺癌數(shù)據(jù)集

Normal Benign Malignant 歸屬190 192 192 C-C hypo[46]795 810 810 Beta carotene[47]1079 1081 1081 Amide III of proteins[48]1843 1841 1841 CH2and CH3symmetric deformation of proteins[49]2056 2056 2056 Amide III (α-helix) of proteins[50]2361 2359 2359 Lipids[48]2803 2801 2805 Lipids[46]改進(jìn)的局部降維方法（LPR）流程如圖 3.2 所示，在乳腺癌數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)用分層過濾思想來處理高維數(shù)據(jù)，分塊的依據(jù)是表 3.2 所提到的已經(jīng)歸屬好的特征本文在光譜數(shù)據(jù)研究的基礎(chǔ)上提出一種改進(jìn)的降維方法 LPR，下面從兩個(gè)階段進(jìn)行述。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：2902657