论文题目: 生物组织化学成分无创分光检测基本传感理论的研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 生物医学工程
作者: 谌雅琴
导师: 李刚
关键词: 组织化学成分,光学特性参数,蒙特卡罗模拟,漫射模型,漫反射率,主成分分析,神经网络
文献来源: 天津大学
发表年度: 2005
论文摘要: 生物组织化学成分无创分光检测具有极其重要的临床和现实意义。但目前该技术的基本传感理论研究还相对薄弱,存在许多问题有待解决。本文从组织光学的观点出发,并结合空间分辨稳态漫反射测量技术,深入研究了生物组织化学成分无创分光检测的基本传感理论。首先对光在生物组织中的传输理论——蒙特卡罗模拟(MCS)和漫射近似理论进行了深入、系统地研究。其中,利用考虑多层组织结构的蒙特卡罗模型MCML分析了不同组织光学特性参数对漫反射波形的影响,给出了MCS的统计特性和时间特性的具体数学描述;修正并统一了可取得最佳漫反射率预测性能的漫射模型的各重要参变量定义,并给出了漫射模型的适用范围的量化指标。其次,利用基于统计学原理的数据压缩技术——主成分分析(PCA)详细分析了MCS产生的仿真漫反射率数据与组织光学特性参数之间的一一对应关系,有效地证明了PCA确实适用于提取漫反射率数据的主要特征,给出了应用PCA得到漫反射率数据的主分量表示时应注意的问题;并针对单层和双层组织模型,分别给出了在不同测量条件下从漫反射率波形反推组织光学特性参数的可能性。然后,针对单层组织模型的光学特性参数反演问题,详细评估了目前两种主要的非线性反演算法:非线性最小二乘拟合和传统神经网络方法的预测性能和特点,其中,非线性最小二乘拟合以漫射模型作为正向光传输模型,传统神经网络则采用MCS;在此基础上,提出将基于MCS的主成分分析-神经网络(PCA-NN)方法应用于从漫反射率波形反推组织吸收系数和约化散射系数,并利用Intralipid-10%溶液实验对PCA-NN方法的有效性进行了初步实验验证。最后,将基于MCS的PCA-NN方法推广用于解决考虑多层组织结构的组织光学特性参数反演问题。具体针对上层组织厚度已知的双层组织模型的双层组织光学特性参数反演问题,提出多种基于双层组织模型所对应的漫反射率数据与上层和/或下层组织光学特性参数对应关系建立的PCA-NN及其改进算法,给出了这些算法用于从漫反射率波形反推双层组织光学特性参数的可行性及必要条件,并分析了应用这些算法时,上层组织厚度的测量不确定性对双层组织光学特性参数的预测精度的影响,为实际进行组织化学成分无创分光检测提供理论依据。
论文目录:
第一章 绪论
1.1 引言
1.2 生物组织化学成分无创分光检测的研究意义
1.3 生物组织化学成分无创分光检测的研究现状
1.4 生物组织化学成分无创分光检测基本传感理论研究中存在的问题
1.5 本文的主要内容与组织结构
第二章 组织光学基本理论
2.1 光与生物组织的相互作用
2.1.1 吸收
2.1.2 散射
2.2 光在生物组织中的传输理论
2.2.1 漫射近似理论
2.2.2 蒙特卡罗模拟
2.2.3 离散坐标方法
2.3 生物组织光学特性无创测量技术
2.3.1 时间分辨漫反射测量技术
2.3.2 频域分辨漫反射测量技术
2.3.3 空间分辨稳态漫反射测量技术
第三章 空间分辨稳态漫反射测量技术中的蒙特卡罗模拟
3.1 基本原理
3.1.1 随机变量取样
3.1.2 内反射处理
3.1.3 物理量估计
3.2 方差减小策略
3.2.1 加权方法
3.2.2 轮盘赌
3.3 MCML 模型
3.3.1 解决问题
3.3.2 模拟过程
3.3.3 仿真结果
3.3.4 统计特性
3.3.5 时间特性
3.4 本章小结
第四章 空间分辨稳态漫反射测量技术中的漫射近似理论
4.1 引言
4.2 基本理论
4.2.1 漫射方程推导
4.2.2 漫射方程求解
4.3 漫射模型
4.3.1 漫射模型给出
4.3.2 漫射模型影响因素
4.3.3 最佳单层漫射模型
4.3.4 最佳双层漫射模型
4.4 本章小结
第五章 主成分分析在空间分辨稳态漫反射率数据分析中的应用
5.1 主成分分析基本原理
5.2 空间分辨稳态漫反射率数据
5.2.1 数据类型
5.2.2 最佳数据形式
5.2.3 协方差
5.3 单层组织模型漫反射率数据分析
5.3.1 绝对漫反射率数据分析
5.3.2 相对漫反射率数据分析
5.3.3 结论
5.4 双层组织模型漫反射率数据分析
5.4.1 漫反射率数据分析
5.4.2 结论
5.5 本章小结
第六章 无创确定单层组织模型光学特性的算法及模型实验研究
6.1 非线性反演算法
6.1.1 非线性最小二乘拟合
6.1.2 神经网络
6.2 利用非线性最小二乘拟合确定组织光学特性参数
6.2.1 相对折射率已知
6.2.2 相对折射率未知
6.3 利用神经网络确定组织光学特性参数
6.3.1 传统神经网络
6.3.2 主成分分析-神经网络
6.4 实验研究
6.4.1 实验平台的搭建
6.4.2 实验步骤
6.4.3 实验结果与分析
6.4.4 实验结论
6.5 本章小结
第七章 无创确定双层组织光学特性参数的算法研究
7.1 引言
7.2 基于单层组织模型算法
7.2.1 只确定上层组织光学特性参数
7.2.2 只确定下层组织光学特性参数
7.3 基于双层组织模型算法
7.3.1 同时确定上、下层组织光学特性参数
7.3.2 只确定上层组织光学特性参数
7.3.3 顺序确定上、下层组织光学特性参数
7.3.4 只确定下层组织光学特性参数
7.3.5 上层组织厚度不确定性影响
7.4 本章小结
第八章 总结与展望
8.1 本文研究的主要内容与结论
8.2 本文的主要创新
8.3 展望
参考文献
攻读博士学位期间发表论文和参加科研情况
附录Ⅰ:术语表
附录Ⅱ:各主分量占数据总方差百分比
致谢
发布时间: 2006-05-24
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