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基于光谱法舌诊的脂肪肝快速诊断
  • ISSN号:1000-0593
  • 期刊名称:光谱学与光谱分析
  • 时间:0
  • 页码:2748-2751
  • 分类:O433.4[机械工程—光学工程;理学—光学;理学—物理]
  • 作者机构:[1]天津大学,精密测试技术仪器国家重点实验室,天津300072, [2]天津中医药大学中医药工程学院,天津300193
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(30973964 60674111); 天津市应用基础及前沿技术研究计划项目(09JCYBJC12800)资助
  • 相关项目:基于高谱图的中医舌诊规范化
中文摘要:

提出了一种基于光谱技术的脂肪肝无创、快速诊断新方法。由于舌体能较客观的反映人体生理、病理变化,因此采集志愿者舌体舌尖部位的反射光谱,然后对数据进行分析,计算反射光谱的归一化反射率。建立3层BP网络模型,从采集来的115例样本中抽取32例健康人和44例脂肪肝患者的光谱归一化反射率作为神经网络的输入,再对未知的14例健康人样本和25例脂肪肝患者样本进行分类预测,分类正确率达到89.7%,实验结果表明了光谱法运用于脂肪肝快速无创诊断的可行性。同时,实验结果说明光谱法能更客观全面地反映人舌所携带的组织细胞、微循环等方面的信息,有可能为临床提供一种快速、简便的诊断手段,也为今后的中医证侯的度量提供借鉴。

英文摘要:

In order to diagnose fatty liver noninvasively,rapidly and accurately,this article presented a new method based on spectroscopy to diagnose fatty liver.This method is non-invasive,rapid.Because tongue can objectively reflect physiological and pathological changes,so this experiment collected reflectance spectrum on the tongue tips of volunteers at first,then analyzed the above data,calculated the normalized reflection ratio,and built a three-layer BP network model.Thirty two healthy people and 44 fatty liver sufferers were chosen randomly from the total 115 samples and their data were input into neural network,then the data of unknown samples of 14 healthy and 25 fatty liver ones were input into the model,and the classification accuracy was 89.7%.This result approved the feasibility of using spectroscopy to diagnose fatty liver.Meanwhile,the result showed that spectral method can reflect the information of organization and tiny circulation taken by tongue more objectively.This method may provide a fast and simple diagnostic tools for clinic,and also can provide a reference to the syndrome measurement of the traditional Chinese medicine.

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期刊信息
  • 《光谱学与光谱分析》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国光学学会
  • 主编:高松
  • 地址:北京海淀区魏公村学院南路76号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:chngpxygpfx@vip.sina.com
  • 电话:010-62181070
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0593
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2200/O4
  • 邮发代号:82-68
  • 获奖情况:
  • 1992年北京出版局编辑质量奖,1996年中国科协优秀科技期刊奖,1997-2000获中国科协择优支持基础性高科技学术期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国生物医学检索系统,美国科学引文索引(扩展库),英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:40642