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1、中醫(yī)有“望、聞、問(wèn)、切”四診,是傳統(tǒng)文化的精華,具有簡(jiǎn)單、方便、非侵入等優(yōu)點(diǎn),但比較主觀,缺乏客觀診斷標(biāo)準(zhǔn)。隨著信息科技領(lǐng)域的不斷發(fā)展,為中醫(yī)的數(shù)字化、科學(xué)化、現(xiàn)代化提供了可能。呼吸診斷作為中醫(yī)診斷數(shù)字化的一個(gè)關(guān)鍵部分,繼承了中醫(yī)的經(jīng)驗(yàn)和精華,并借助現(xiàn)代信號(hào)處理方法和模式識(shí)別方法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)中醫(yī)聞診信息化和客觀化,推動(dòng)了中醫(yī)現(xiàn)代化發(fā)展。
現(xiàn)代醫(yī)學(xué)證明,人類呼出氣體中含有可以指示某種疾病的具有標(biāo)記作用的氣體。這些氣體可以作為特定疾
2、病的標(biāo)記物,例如大量丙酮出現(xiàn)在糖尿病病人的呼氣中,大量的氨氣出現(xiàn)在尿毒癥病人的呼氣中,等等。因此通過(guò)專有設(shè)備對(duì)呼吸成分進(jìn)行檢測(cè),能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)這些疾病的檢測(cè),這就為呼吸診斷提供了可能性。本文將借助呼吸氣體采集系統(tǒng),采集健康樣本和多種疾病樣本,完成了一套完整的,適用于呼吸診斷系統(tǒng)的氣體模式識(shí)別方法,期望在預(yù)測(cè)某些疾病方面能夠達(dá)到較高的準(zhǔn)確率。
對(duì)氣體信號(hào)的數(shù)據(jù)處理方法的研究是本文的主要研究?jī)?nèi)容。主要包括氣體信號(hào)樣本的標(biāo)準(zhǔn)化方法,特征
3、提取方法,以及設(shè)計(jì)適用于呼吸診斷系統(tǒng)的分類方法等方面的研究。首先,對(duì)采集得到的氣體信號(hào)樣本進(jìn)行預(yù)處理是十分必要的一個(gè)環(huán)節(jié),因?yàn)轭A(yù)處理的結(jié)果能夠影響后期的樣本識(shí)別效果。此外,它可以消除采樣過(guò)程中的數(shù)據(jù)偏移以及環(huán)境干擾等問(wèn)題,并減少由樣本濃度以及氣體壓力造成的樣本差異,有利于后期的分析處理工作。其次,在特征提取方法的研究中,根據(jù)氣體樣本的特點(diǎn),建立了基于高斯函數(shù)的數(shù)學(xué)模型,對(duì)氣體樣本進(jìn)行曲線擬合,提取模型中的系數(shù)作為特征,并比較了常見(jiàn)的幾種
4、特征提取方法。實(shí)驗(yàn)證明主成分分析方法可以很好的表達(dá)氣體信號(hào)本身的類別信息。最后,盡管現(xiàn)在已經(jīng)有許多典型的模式分類方法,但是這些方法都是在對(duì)樣本進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上發(fā)展的,在樣本數(shù)量不夠多的情況下,其表現(xiàn)就不盡人意。因此提出一種新的基于稀疏表示的分類方法,將測(cè)試樣本表示為訓(xùn)練樣本的線性組合,通過(guò)建立最優(yōu)化模型,獲取線性組合的系數(shù),通過(guò)系數(shù)的稀疏性獲取待測(cè)樣本的分類信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,這種分類方法在我們的數(shù)據(jù)集上的分類效果優(yōu)于其他常見(jiàn)的分類
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