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近红外反射光谱用于冠心病快速筛查

ISSN号：0493-2137
期刊名称：天津大学学报
时间：0
页码：737-741
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及仪器国家重点实验室,天津300072, [2]天津科技大学海洋科学与工程学院,天津300457, [3]天津师范大学物理与电子信息学院,天津300387
相关基金：国家自然科学基金资助项目（30973964）;天津市应用基础及其前沿技术研究计划资助项目（10JCYNJC00400）.
相关项目：基于高谱图的中医舌诊规范化

作者：李刚|赵静|李家星|林凌|佟颖|张宝菊|LI Gang1,ZHAO Jing1,LI Jia-xing1,2,LIN Ling1,TONG|2.College of Marine Science and Engineering,Tianji|3.College of Physics & Electronic Information,Tian|

关键词：近红外反射光谱, 冠心病, 主成分分析, 神经网络, 偏最小二乘, NIR reflection spectroscopy, coronary heart disease（CHD） , principle component analysis（PCA） , artificial neural network （ANN） , partial least squares （PLS）

中文摘要：

为了对冠心病进行快速筛查，运用近红外光谱仪，采集157名志愿者舌尖近红外反射光谱并进行反射率归一化，同时记录相对应的临床诊断信息．将样本分为校正集和预测集2部分．运用主成分分析结合神经网络法以及偏最小二乘2种方法建立分类预测模型．实验发现，2种方法预测准确率均达到100％．实验结果表明，舌体近红外反射光谱法运用于冠心病快速筛查是可行的．

英文摘要：

In order to rapidly screen coronary heart disease （CHD）, the reflection spectrum on the tongue tips of 157 volunteers was collected using near-infrared spectrometry and the normalized reflectivity was calculated. At the same time, the clinical information was recorded. Samples were divided into two groups, calibration set and prediction set. Two methods were used to set the classification model, namely, principle component analysis （PCA）combined with artificial neural net work （ANN） and partial least squares （PLS）. Prediction accuracy of the two methods was 100%. Experiment results show that NIR reflection spectroscopy of tongue can provide a promising approach to the rapid screening of coronary heart disease.

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