关节软骨的红外光谱成像及支持向量机定量研究

傅里叶变换红外光谱成像(FTIRSI)技术可同时获得样本组织的显微结构信息和红外光谱信息,结合化学计量学算法可用于样品光谱信息的定量分析和组织判别的研究.基于此,本实验采用FTIRSI技术结合支持向量机分类(SVC),实现健康和病变关节软骨组织的判别,其识别率分别为100.0% 和95.4%,准确率达到97.7%;基于FTIRSI建立支持向量回归(SVR)模型定量研究关节软骨样本中胶原蛋白和蛋白多糖两种生物大分子的含量与分布,发现病变关节软骨中蛋白多糖的含量发生流失,尤其在表层区.研究结果表明,FTIRSI与支持向量机(SVM)相结合有望成为一种新型的骨关节炎诊断工具,对骨关节炎监测和诊断研究...

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Published in分析化学 Vol. 46; no. 6; pp. 896 - 901
Main Authors 翟明阳, 赵远, 高浩, 尚林伟, 徐浩, 尹建华
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 南京航空航天大学自动化学院生物医学工程系,南京,210016 2018
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ISSN0253-3820
DOI10.11895/j.issn.0253-3820.181017

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Summary:傅里叶变换红外光谱成像(FTIRSI)技术可同时获得样本组织的显微结构信息和红外光谱信息,结合化学计量学算法可用于样品光谱信息的定量分析和组织判别的研究.基于此,本实验采用FTIRSI技术结合支持向量机分类(SVC),实现健康和病变关节软骨组织的判别,其识别率分别为100.0% 和95.4%,准确率达到97.7%;基于FTIRSI建立支持向量回归(SVR)模型定量研究关节软骨样本中胶原蛋白和蛋白多糖两种生物大分子的含量与分布,发现病变关节软骨中蛋白多糖的含量发生流失,尤其在表层区.研究结果表明,FTIRSI与支持向量机(SVM)相结合有望成为一种新型的骨关节炎诊断工具,对骨关节炎监测和诊断研究具有重要意义.
ISSN:0253-3820
DOI:10.11895/j.issn.0253-3820.181017