[發明專利]一種基于高光譜成像技術的血糖濃度檢測方法

在審

• 申請號: 202110026709.9
• 申請日: 2021-01-09
• 公開（公告）號: CN112881303A
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發明（設計）人: 李文軍;高澤天
• 申請（專利權）人: 吉林大學
• 主分類號: G01N21/25
• 分類號: G01N21/25;G06K9/00;G06K9/32;G06K9/36;G06K9/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 長春市四環專利事務所(普通合伙) 22103
• 代理人: 張建成

1.一種基于高光譜成像技術的血糖濃度檢測方法，其特征在于：包括以下步驟：

S1、將光源置于待測耳垂正后方，將高光譜圖像采集模塊(1)中的高光譜成像設備置于耳垂的正前方，打開光源，通過高光譜成像設備采集耳垂透射高光譜圖像；

S2、將經過高光譜圖像采集模塊(1)采集到的耳垂高光譜圖像通過黑白校正模塊(21)和幾何校正模塊(22)進行校正，通過圖像去噪模塊(23)進行去噪，以便進行下一步的處理分析；

S3、將經過步驟S2處理過的耳垂高光譜圖像通過核主成分分析模塊3采用PCA方法進行降維處理，得到圖像的主成分，根據方差貢獻率選取前五個主成分數據作為下一步血糖濃度檢測模型的輸入；

S4、通過BP神經網絡模塊(4)建立三層BP神經網絡血糖濃度檢測模型，將步驟S3中得到的五個主成分作為模型的輸入，通過選取訓練集不斷對模型進行訓練，更新權值和閾值，直到模型的輸出精度達到要求或迭代次數達到限定值，并選取一定數量的耳垂高光譜圖像樣本作為測試集驗證模型的準確性；

S5、將檢測結果通過輸出結果顯示模塊(6)以數字的形式顯示出來，測試人員即可清晰了解到血糖濃度值。

2.根據權利要求1所述的一種基于高光譜成像技術的血糖濃度檢測方法，其特征在于：所述步驟S2具體為，首先對圖像進行黑白校正和幾何校正，再對圖像進行去噪處理；

S2.1黑白校正

根據下式進行黑白校正：

其中R表示最終獲得的高光譜反射率圖像，S表示直接采集得到的原始高光譜樣本圖像，D表示系統暗電流存在情況下的參考圖像，W表示標準白板的參考圖像；

S2.2幾何校正

采用多項式坐標變換的方法對圖像機型幾何校正處理，首先建立由校正圖像到畸變圖像的函數，根據得到的多項式，由校正圖像每個像素坐標(x,y)出發，算出在移植畸變圖像上的對應坐標(x',y')，使像元之間一一對應，賦予校正圖像對應畸變圖像的像元的像素值，最終得到校正圖像；

S2.3圖像去噪

采用四維協同維納濾波對圖像進行去噪，對于原始信號z＝y+δ，采用如下維納濾波器進行去噪：

其中，表示四維塊組的估計值，表示維納濾波器的四維變換，表示維納濾波器階段四維逆變換，H表示經驗維納濾波器系數。

3.根據權利要求1所述的一種基于高光譜成像技術的血糖濃度檢測方法，其特征在于：所述步驟S3具體為，核主成分分析法主要步驟包括：

a)數據標準化處理；

b)求核矩陣K，使用核函數來實現將原始矩陣由數據空間映射到特征空間；其中核函數采用多項式核函數，其形式為：

K(x,x_i)＝[(x·x_i)+1]^p

c)中心化核矩陣K_c，用于修正核矩陣；

d)計算矩陣K_c的特征值，對應的特征向量為λ₁,λ₂,…,λ_n；將特征向量按照特征值從大到小進行排序；

e)對特征向量進行施密特正交化處理，得到單位化并正交的特征向量；

f)計算特征值的累計方差貢獻率，根據方差貢獻率大小選取可表達大部分信息的前五個主成分作為降維后的數據。