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首页多光谱BP神经网络:高效血糖预测与分析
本文主要探讨了基于多光谱应用的生物医学研究,利用反向传播(BP)神经网络技术在血糖检测中的创新应用。作者李东明和贾书海合作,针对血糖浓度的精确预测,设计了一种新型的分析方法。他们的研究采用了光纤将红外光谱仪、拉曼光谱仪和旋光测量系统整合,构建了一个多光谱测量系统,能够同时获取不同光谱信息。 研究过程中,他们选取了30份人体血液样本,对每份样本进行旋光光谱、红外光谱和拉曼光谱的测量。为了提高数据的可用性和准确性,所有光谱数据首先经过预处理和归一化步骤。随后,利用BP神经网络模型,他们将这些光谱特征转化为血糖含量的预测值。这种方法的优势在于其高效的数据融合策略,能够综合多种光谱信息,提升预测精度。 通过克拉克误差网格分析,研究人员评估了三种测量方法(旋光、红外和拉曼光谱)以及数据融合后的血糖预测效果。结果显示,使用BP神经网络模型进行血糖预测的拟合精度达到0.9992,预测误差低至0.2 mmol/L,这个精度已经满足临床医学的需求。此外,该模型表现出较高的稳定性和较强的容错能力,即使在实际操作中遇到轻微误差,也能提供相对准确的结果。 本文的研究不仅展示了在医用光学领域中多光谱信息如何通过机器学习技术转化为实用的血糖预测工具,而且证明了BP神经网络作为一种强大的数据处理手段在医疗诊断中的潜力。这对于糖尿病管理以及其他临床监测场景具有重要的实际意义,有望在未来促进精准医疗的发展。关键词包括医用光学、血糖预测、多光谱、BP神经网络以及克拉克误差网格分析,这些都是本研究的核心技术和方法论。
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基于多光谱应用
BP
人工神经网络预测血糖
李 东 明
,
,
贾 书 海
西安石油大学理学院
陕西 西安
西安交通大学机械工程学院
陕西 西安
摘要
利用反向传播
神经网络预测方法
通过光纤将红外光谱仪
拉曼光谱仪和旋光测量系统结合在一 起
建
立了基于多光谱测量血糖含量的分析模型
提出了数据融合的处理方法
选择 了
个人 体 血液样 品
分别 测 量旋
光光谱
红外光谱
拉曼光谱
将光谱数据进行了预处理与归一化处理
建立
神经网络模型
预测血液样品 的 糖
含量值
使用克拉克误差网格分析法分别分析了三种测量 方 法和数 据 融合后 的 血糖值
结 果 应 用
人 工 神 经 网
络模型预测血糖值的拟合精度为
预测误差低于
满足临床医学的精度要求
并且具有较高的稳
健性和较强的容错能力
关键词
医用光学
血糖预测
多光谱
神经网络
克拉克误差网格分析
中图分类 号
文献标识 码
doi
:
.
/
LOP.
A
pp
licationofBP ArtificialNeuralNetworkinBloodGlucose
PredictionBasedon MultiGS
p
ectrum
LiDon
g
min
g
JiaShuhai
Schoolo
f
Science
Xi
anShi
y
ouUniversit
y
Xi
an
Shaanxi
China
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f
MechanicalEn
g
ineerin
g
Xi
anJiaoton
g
Universit
y
Xi
an
Shaanxi
China
Abstract
Ke
y
words
OCIScodes
收稿日期
收到修改 稿日期
基金项目
国家自然科学基金委员会与中国民航局联合资助
西安石油大学博士启动基金
作者简介
李东明
男
博士
副教授
主要从事光学测量及计算模拟方面的研究
引
言
糖尿病是由于内分泌代谢调节紊乱所造成的疾病
它对循环系统和血管的影响将会伤害到身体的组织
和器官
已经 严重 地威 胁人 类的 健康
等
调查 发现 全世 界大 约
亿人 患有 糖尿 病
到
年将达到
亿人
为了避免血糖过高或过低
糖尿病患者需要坚持控制饮食
包括含有限量蔗糖的碳水化
合物和单饱和脂肪的摄入
并和胰岛素药物治疗相结合
为了准确了解药物的用量
需要 不断 检测 血糖 值
正常监测周期大约为
目前临床使用 的方 法是 获取 少量 的血 样测 量血 糖
这种方 法 不够方 便 并且容
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