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引用本文:   袁境泽, 卢启鹏, 王静丽, 丁海泉, 高洪智, 吴春阳, 李晚侠. 支持向量回归在人体血红蛋白无创检测中的应用. 分析化学, 2017, 45(9): 1291-1296. doi:  10.11895/j.issn.0253-3820.170090 [复制]

Citation:   YUAN Jing-Ze, LU Qi-Peng, WANG Jing-Li, DING Hai-Quan, GAO Hong-Zhi, WU Chun-Yang, LI Wan-Xia. Support Vector Regression for Non-invasive Detection of Human Hemoglobin. Chinese Journal of Analytical Chemistry, 2017, 45(9): 1291-1296. doi: 10.11895/j.issn.0253-3820.170090 [复制]

支持向量回归在人体血红蛋白无创检测中的应用

通讯作者:  卢启鹏, luqipeng@126.com

收稿日期: 2017-02-16

接受日期: 2017-08-10

出版日期: 2017-09-20

基金项目: 本文系国家高技术研究发展计划(863计划)(No.2012AA022602)、国家自然科学基金(Nos.61308067,61475155)、吉林省科技发展计划项目(No.20140204078GX)和应用光学国家重点实验室基金资助项目

Support Vector Regression for Non-invasive Detection of Human Hemoglobin

Corresponding author:  LU Qi-Peng, luqipeng@126.com

Received Date:  2017-02-16

Accepted Date:  2017-08-10

Published Date:  2017-09-20

Fund Project:  This work was supported by the National High Technology Research and Development Program of China (No.2012AA022602) and the National Natural Science Foundation of China (Nos. 61308067, 61475155)

采用线性渐变滤光片(Linear variable filter,LVF),优化设计高性能、便携式的人体血液成分近红外检测设备,研究了支持向量回归(Support vector regression,SVR)模型对人体血红蛋白(Hemoglobin,Hb)的预测能力及稳定性,以实现贫血疾病的无创诊断。无创采集100位志愿者食指前端光谱信息并划分定标集、验证集1和2。应用网格搜索方法优选惩罚参数与核函数参数c=5.28,g=0.33,用以建立稳健的SVR模型。随后,分别对验证集1和2中Hb水平进行定量分析。实验结果表明:预测标准偏差(RMSEP)分别为10.20 g/L和10.85 g/L,相对预测标准偏差(R-RMSEP)为6.85%和7.48%,测量精度较高且SVR模型对不同样品的适应性较强,基本满足临床检测要求。基于SVR算法自行设计的LVF型近红外光谱检测设备在贫血症的无创诊断中有着良好的应用前景。

关键词:   无创检测, 人血红蛋白, 近红外光谱, 支持向量回归, 便携式仪器
Key words:   Non-invasive detection, Hemoglobin, Near-infrared spectroscopy, Support vector regression, Portable device
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支持向量回归在人体血红蛋白无创检测中的应用

袁境泽, 卢启鹏, 王静丽, 丁海泉, 高洪智, 吴春阳, 李晚侠

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