基于ICA的漫射光相关谱血流分离算法研究

摘要：

血流是人体的一个重要生理参数,实时测量脑部、骨骼肌及乳腺等组织的血流对疾病诊断治疗及手术、重症监护有重要意义.近红外漫射光相关谱(DCS)是新兴的组织血流测量技术,利用DCS技术进行血流测量时,每个距离的光源-探测器(S-D)均含有不同程度的表层组织和深层组织的混合信号,其中表层信号对提取深层组织的血流有较大影响.本文结合N阶线性算法(NL算法)和独立成分分析算法(ICA)对DCS技术获取的近距离和远距离光学信号进行分离处理.计算机仿真表明,本文提出的算法可以较好地分离出表层和深层组织的血流信号,对今后DCS技术在临床的血流测量应用有重要潜力.

关键词：近红外漫射光相关谱、N阶线性算法、独立成分分析、血流

所属期刊栏目：31

分类号：O242;TP391.4(计算数学)

资助基金：山西省研究生教育创新项目;山西省重点研发计划

在线出版日期：2022-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：809-820