基于近红外光谱的舌诊疾病识别的研究

• 作者: 严文娟 李刚 林凌
• 来源期刊: 红外技术
• 学科: 物理学
• 关键词: 近红外光谱 舌诊 主成分分析 广义回归神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（8）
• 页码范围: 487-490,494
• 分类号: O433.4
• 字数: 3214字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2010.08.013

摘要

为了对中医舌诊的客观化研究,提出了应用近红外光谱分析技术快速无创的对健康人、冠心病、糖尿病和肝炎患者的不同人群的舌诊近红外光谱进行识别的新方法.首先对98个样本光谱数据进行归一化处理,用主成分分析(PCA)方法得出的累计贡献率达99.88%的前8个主成分作为广义回归神经网络(GRNN)的输入变量,建立了舌诊近红外光谱的识别模型.利用该模型分别选取了18个不同人群的近红外光谱数据共72个样本用于神经网络的训练,余下的26个用于预测,当光滑因子为5/8时预测的最大误差为0.17342,最小误差为0,获得了较理想的预测精度.实验结果表明用PCA和GRNN相结合的方法对舌诊近红外光谱与疾病之间建立了较好的关联,对加强中医舌诊的客观化起到了很好的促进作用,为疾病的诊断提供了一种新的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李刚	天津大学天津市生物医学检测技术与仪器重点实验室	489	5177	33.0	54.0
2	林凌	天津大学天津市生物医学检测技术与仪器重点实验室	236	3004	25.0	44.0
3	严文娟	长江师范学院物理学与电了工程学院	15	114	7.0	10.0