基于G-SA-SVM的快速血管化鉴别方法

TP753; 生物材料的显微高光谱成像分析技术是生物光谱学研究的前沿.烧伤、深度创伤病人治疗过程中,需要确定移植于患者创面的真皮替代物有没有进入正常的血管化进程,这是评价填充修复材料优劣的关键,也是患者创面恢复的重要指标.提出并实现了一种基于G-SA-SVM的快速血管化鉴别方法.该方法以显微高光谱成像技术为基础,首先对采集的高光谱数据进行光谱维和空间维的空白校正处理,然后对数据进行特征自适应性Gamma校正,最后利用模拟退火优化参数的支持向量机算法(SA-SVM)进行识别处理,有效定位红细胞,进而快速定位血管.实验结果表明,本文提出的G-SA-SVM算法误判率更低,识别精度更高,可以用于微血管...

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Published in红外与毫米波学报 Vol. 37; no. 1; pp. 98 - 105
Main Authors 罗旭, 田望晓, 黄怡, 吴秀玲, 李林辉, 陈朋, 朱新国, 李庆利, 褚君浩
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 苏州大学苏州大学附属第一医院,江苏苏州215006 2018
中国科学院上海技术物理研究所红外物理国家重点实验室,上海200083
温州医科大学附属第一医院,浙江温州325000%华东师范大学多维度信息处理上海市重点实验室,上海,200241%温州医科大学附属第一医院,浙江温州,325000%温州医科大学,浙江温州,325035%苏州大学苏州大学附属第一医院,江苏苏州,215006%华东师范大学多维度信息处理上海市重点实验室,上海200241
Subjects
vascularization process
G-SA-SVM
microscopic hyperspectral imaging
血管化
correction
显微高光谱成像
校正
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Summary:TP753; 生物材料的显微高光谱成像分析技术是生物光谱学研究的前沿.烧伤、深度创伤病人治疗过程中,需要确定移植于患者创面的真皮替代物有没有进入正常的血管化进程,这是评价填充修复材料优劣的关键,也是患者创面恢复的重要指标.提出并实现了一种基于G-SA-SVM的快速血管化鉴别方法.该方法以显微高光谱成像技术为基础,首先对采集的高光谱数据进行光谱维和空间维的空白校正处理,然后对数据进行特征自适应性Gamma校正,最后利用模拟退火优化参数的支持向量机算法(SA-SVM)进行识别处理,有效定位红细胞,进而快速定位血管.实验结果表明,本文提出的G-SA-SVM算法误判率更低,识别精度更高,可以用于微血管新生的评价和鉴定.
ISSN:1001-9014
DOI:10.11972/j.issn.1001-9014.2018.01.018