研究目的
基于动态光谱（DS）理论，提出一种优化的非侵入式血液成分分析差分提取方法，通过提升所提取动态光谱的质量来提高检测准确性。
研究成果
本文提出的优化差分提取方法显著提升了DS提取的数据利用率和可信度，相较于单次试验和原始差分提取方法实现了更高的建模精度。这一进步促进了基于DS的无创血液成分分析应用。
研究不足
该研究承认脉搏波的非严格周期性以及PC与光谱仪之间传输时间对采样精度的影响，这可能会影响所提取DS的质量。该方法在不同生理条件下的性能及其对其他血液成分的普适性仍有待探索。
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快速：一种用于无创血液成分分析的优化动态光谱差分提取方法
DOI：10.1177/0003702818815508
期刊：Applied Spectroscopy
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
动态光谱（DS）理论通过提取多波长下搏动血液的吸光度，可大幅降低个体差异和测量环境的影响，有望实现血液成分的无创检测。提取高质量的动态光谱是提高检测精度的前提。本文针对现有提取方法的不足，提出一种优化的差分提取方法。该方法中，子动态光谱（sDS）由对数PPG信号每个周期内最低点两侧半峰高度对应两个采样点的绝对差值依次提取组成。研究基于231名志愿者的临床试验数据，采用单次提取法、原始差分提取法和优化差分提取法从志愿者实验数据中提取动态光谱，并运用偏最小二乘回归（PLSR）和径向基函数（RBF）神经网络进行建模。根据PLSR建模效果，采用本方法提取动态光谱时，预测集相关系数（Rp）较原始差分提取法提升17.33%，均方根误差（RMSEP）降低7.10%；与单次提取法相比，校正集相关系数（Rc）从0.747659提升至0.8244，增幅10.26%，而预测集相关系数（Rp）仅小幅下降3.22%，远低于校正集的提升幅度。RBF神经网络建模结果同样表明，优化差分法在校正集和预测集上的精度均优于其他两种方法。总体而言，优化差分提取法相比现有方法提高了数据利用率和可信度，其建模效果优于其他两种方法。
作者：
Wei Tang，Qiang Chen，Wenjuan Yan，Guoquan He，Gang Li，Ling Lin
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