动态光谱数据质量评价及频域提取新方法

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1、动态光谱数据质量评价及频域提取新方法NovelMethodsforspectraldataqualityevaluationandFrequencyDomainExtractionofDynamicSpectrum学科专业：生物医学工程研究生：徐思佳指导教师：李刚教授天津大学精密仪器与光电子工程学院二零一七年五月万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或

2、其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年

3、月日万方数据摘要无创血液成分检测技术近年来一直是生物医学检测领域的前沿研究热点，光学方法使得安全、无创、高效、快捷测量血液成分成为可能。其中，动态光谱法作为目前极具发展潜力的检测方法，从原理上消除了因个体差异和测量条件产生的影响。在动态光谱法分析过程中，良好的建模预测结果取决于高质量的光谱数据以及良好有效的动态光谱提取方法。因此，对光谱数据的质量评价与筛选以及从光电容积脉搏波(PPG)信号中提取高质量动态光谱(DS)信号成为动态光谱法无创血液成分检测的重要环节。基于上述论点，本文在动态光谱的基本原理和方法

4、的基础上，主要开展了以下研究工作：针对发展过程中的动态光谱研究所体现的数据质量评估方法不够系统、频域角度方法尚未成熟的问题，本文提出了基于基频稳定系数(FundamentalFrequencyStabilityCoefficient,FFSC)的光谱数据质量评估与筛选新方法，并通过仿真分析与临床样本实验验证其可行性。在临床样本的实验分析中，采用分组对照的方法选取样本，提取其动态光谱数据，并采用偏最小二乘法建立受试者动态光谱数据与血红蛋白生化值之间的模型。相比未经筛选的随机样本组，经过基频稳定度分析的优选样

5、本组的预测精度提高了12.19%，模型的预测精度有了较大的提高。针对传统动态光谱频域提取法缺乏频率时变性信息，无法有效检出并剔除信号中的奇异值以及异常部分这一问题，本文提出了一种改进的频域提取方法，采用短时傅里叶变换(Short-timeFouriertransform,STFT)并结合统计学处理的方法，可有效剔除光电容积脉搏波(PPG)信号中的奇异值并最大限度的利用采样数据，可显著提高所得到的动态光谱(DS)的质量。本研究以受试者的临床实验数据为基础，以血红蛋白含量为分析对象，实验组为采用基于短时傅里叶

6、变换的动态光谱提取方法处理得到的动态光谱数据，对照组为传统动态光谱频域提取法处理得到的数据，分别建立模型进行分析。相比于对照组，实验组的模型预测相关系数提高了0.19，均方根误差减小了3.3g/L。实验结果表明，本方法增强了后期对血红蛋白浓度建模预测过程中模型的稳定性和精度，提高了PPG信号的有效利用率。本文的成果为基于动态光谱的无创血液成分检测技术实现临床应用分析助一臂之力，同时也为其他领域的信号处理提供了参考与新的思路。关键词：无创血液成分检测；动态光谱法；光谱数据质量评价与筛选；频域提取法；短时傅里

7、叶变换万方数据ABSTRACTInrecentyears,noninvasivebloodcomponentdetectiontechnologyhasbeenthecutting-edgeresearchhotspotinthefieldofbio-medicaldetection.Opticalmethodmakesthemeasurementofbloodcomponentssafe,noninvasive,efficientandfast.Amongthem,thedynamicspectrumm

8、ethod,amethodofgreatpotentialsofarusedforthedetection,haseliminatedtheimpactofindividualdifferencesandmeasurementenvironmentinprinciple.Intheprocessofdynamicspectroscopyanalysis,satisfyingmodelingpredictionresultsca