近红外无创血糖检测的随机森林模型及实验系统的设计

【摘要】随着社会经济发展与生活方式变化，社会老龄化程度加重、膳食结构的改变、不良生活方式所致肥胖人群的增加等因素，糖尿病成为仅次于肿瘤和心血管疾病的第三大严重威胁人们身体健康的慢性病。患者每天都要进行严格多次的自我监测，而目前市面上的血糖检测仪都是有创或微创的，不仅会给患者带来持续的心理和生理上的痛苦，更可能造成感染。为了满足患者对实时无痛监控血糖的需求，近年来无创血糖检测技术发展迅速，其中近红外光谱法是最有前景的无创测血糖的方法，是目前无创检测技术的研究热点。但是由于人体皮肤和血液的复杂性、个体特异性，以及外界环境、仪器接口等噪声的影响，朗伯-比尔定律的线性关系受到严重干扰，多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘等以理论导向为基础的传统化学计量算法在实际测试过程中均表现不佳。而LeoBreiman在2001年提出的随机森林算法以数据导向为基础，特别适合先验理论不清、实验环境复杂的系统，是统计领域近年来的研究热点，已经在特征基因选择、蛋白质结合位点、人脸识别、叶绿素含量高光谱模型等诸多领域广泛应用并取得了优异成绩。本论文即是在此背景下尝试将随机森林算法应用于近红外光谱无创血糖检测领域。文中用20%的Intralipid溶液模拟人体的组织液，用蒙特卡罗建立光在不同浓度葡萄糖的20%Intralipid溶液中传播的模型，得到不同浓度梯度的葡萄糖的漫反射光谱数据集，设定合适的决策树数量和随机分裂属性数量建立起随机森林模型，并分析得到了对建模影响较大的波段，然后对模型预测的葡萄糖浓度与实际值之间的相关关系进行探讨，从而验证了随机森林在近红外光谱无创血糖检测中的可行性。最后结合理论要求和实际条件的限制设计了一套近红外无创血糖检测系统。
【作者】闫西章；
【导师】王荣；高锦岳；
【作者基本信息】吉林大学，光学，2014，硕士
【关键词】近红外光谱；血糖检测；蒙特卡罗；随机森林；

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