红外光谱成像结合化学计量学对关节软骨的分类识别

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1、中图分类号：TP391.4论文编号：102870317-SX223学科分类号：083100硕士学位论文红外光谱成像结合化学计量学对关节软骨的分类识别研究生姓名毛之华学科、专业生物医学工程研究方向生物医学光谱学指导教师尹建华教授南京航空航天大学研究生院自动化学院二О一七年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAutomationEngineeringIdentificationofArticularCartilageandOsteoart

2、hritisbyFourierTransformInfraredImagingwithChemometricsAThesisinBiomedicalEngineeringbyZhi-HuaMaoAdvisedbyProf.Jian-HuaYinSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2017承诺书本人声明所呈交的博/硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论

3、文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：日期：南京航空航天大学硕士学位论文摘要关节软骨覆盖于骨表面，是骨关节的重要组成部分之一，主要作用是在关节活动中承受力学负荷，缓冲震动以及减少摩擦。关节软骨基质的主要成分为胶原蛋白和蛋白多糖。年龄、肥胖、外伤等因素会造成关节软骨的变性甚至损伤，进一步发展

4、可能会导致骨关节炎的发生。由于在骨关节炎早期，关节软骨仅发生组分含量和结构的变化，并不出现形态学上的改变。这使得目前常用的临床诊断技术无法有效地识别早期骨关节炎。本文尝试采用FTIRI技术结合不同的化学计量学识别算法对正常和病变关节软骨进行分类研究，寻找最优的判别模型，期望为早期骨关节炎的准确诊断开辟新的途径。其中，傅里叶变换红光谱成像技术(FTIRI)可以同时获得被测样品的红外光谱信息及其形貌特征，具备丰富的组分种类和含量信息。化学计量学方法可以有效地提取光谱中的与相关化学组分对应的特征信息，常用于光谱的定量和定性分析。其在物质的定量分析和

5、光谱分类识别等相关领域有着广泛的应用。本研究采集了关节软骨的正常样本、8周病变样本以及2年病变样本的光谱数据，利用主成分分析(PCA)算法、Fisher判别(FDA)算法、偏最小二乘判别(PLS-DA)算法以及支持向量机判别(SVM-DA)算法分别构建判别模型，实现对正常和病