便携式傅里叶红外光谱骨不连断端疾病诊断系统技术方案

便携式傅里叶红外光谱骨不连断端疾病诊断系统，包括有便携式傅里叶变换红外光谱仪和经由电信号连接的自动化判别模块；通过便携式傅里叶红外光谱骨不连断端疾病诊断系统对骨不连断端样本进行疾病诊断。基于支持向量机（SVM）的分类方法，可在术中对患者的骨不连类型进行快速鉴别诊断，同时为临床医师在手术中对于准确判断骨不连断端的截骨位置提供临床指导。此外，该设备需具备机器自动学习的功能，根据检测病例的增加，判别模型可自动更新以及优化，从而提高诊断骨不连类型的准确率以及提高术中判断截骨位置的效率。

Portable Fourier Transform Infrared Spectroscopy Diagnostic System for Non-union End Diseases

The portable Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) system for diagnosis of nonunion end diseases includes a portable FTIR spectrometer and an automatic discrimination module connected by electrical signals, and a portable FTIR system for diagnosis of nonunion end diseases is used to diagnose nonunion end samples. The classification method based on Support Vector Machine (SVM) can quickly differentiate and diagnose the types of nonunion during operation, and provide clinical guidance for clinicians to accurately determine the position of the osteotomy at the nonunion end during operation. In addition, the equipment should have the function of automatic machine learning. The discriminant model can be updated and optimized automatically according to the increase of detection cases, so as to improve the accuracy of diagnosis of nonunion types and the efficiency of judging the position of osteotomy during operation.

【技术实现步骤摘要】
便携式傅里叶红外光谱骨不连断端疾病诊断系统
本专利技术涉及骨不连断端疾病诊断领域，尤其是一种结合机器学习的便携式傅里叶红外光谱骨不连断端疾病状态自动化诊断系统。
技术介绍
骨折不愈合（骨不连）是指有至少9个月骨折病史的患者在3个月内无恢复的迹象。骨不连常发生的部位包括股骨、胫腓骨、肱骨干骨，尺桡骨。综合来看，四肢骨折治疗术后有5%-10%的骨不连发生率。骨不连种类较多，包括肥大型，萎缩型，无菌性，感染性。不同类型的骨不连疾病治疗方法不同，这就导致骨不连的治疗更加困难。骨不连会导致患者患肢活动受限，降低其生活质量，另外多次手术也会造成病人在经济、生理和心理上长期和持续性的负担。目前对骨不连进行诊断的常用方法包括X线影像评估，定量CT。另外也可在术中暴露断端进行肉眼观察，通过骨质的颜色质地，瘢痕纤维组织及哈弗氏管数量多少判断骨不连类型，或者术后取骨组织利用电镜观察成骨细胞、成纤维细胞数量以及细胞结构和局部血管情况进行判断。骨不连的典型X线片表现是骨折线增宽、清晰可见，无内外骨痂形成，骨折端硬化，髓腔封闭，最终可形成杵臼样假关节。另外，可能有局部骨质疏松。傅里叶变换红外光谱仪是基于红外干涉原理。由于生物大分子都有各自独特的吸收峰（碳水化合物区间(985–1140cm-1),Ⅰ型酰胺区间(1585–1720cm-1),Ⅱ型酰胺区间(1485–1585cm-1)），通过对材料的红外谱图进行分析，可研究其成分和结构上的差异。傅里叶变换红外成像技术在诊断骨不连断端疾病状态以及确定手术中截骨位置方面具有一定的应用潜力。骨不连的诊断依据包括患者的病史、X线影像评估结果，断端手术检测结果。目前对骨不连类型方法一般是侵入性的，在样品提取过程中会对病人组织造成一定破坏。同时，根据放射线影像结果通过断端的形态大小进行大致判断或基于骨密度，成纤维细胞数量以及局部血管情况的评判标准也缺乏客观性以及定量标准。在手术中，对于一些类型的骨不连需要进行截骨处理，医生判断截骨的位置一般是依据临床经验，根据断端组织的颜色以及髓腔的大小进行大致判断，无法根据一套现有的定量标准进行快速，有效的判断。
技术实现思路
为了解决上述现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种便携式傅里叶红外光谱骨不连断端疾病诊断系统，基于支持向量机（SVM）的分类方法，可在术中对患者的骨不连类型进行快速鉴别诊断，同时为临床医师在手术中对于准确判断骨不连断端的截骨位置提供临床指导。此外，该设备需具备机器自动学习的功能，根据检测病例的增加，判别模型可自动更新以及优化，从而提高诊断骨不连类型的准确率以及提高术中判断截骨位置的效率。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：便携式傅里叶红外光谱骨不连断端疾病诊断系统，包括有便携式傅里叶变换红外光谱仪和经由电信号连接的自动化判别模块；通过便携式傅里叶红外光谱骨不连断端疾病诊断系统对骨不连断端样本进行疾病诊断。便携式傅里叶变换红外光谱仪包括有红外纤维探针和微型控压器；红外纤维探针由包含可传导中红外光的光导纤维束及衰减全反射晶片组成，衰减全反射晶片与光导纤维束相连；所述微型控压器固定于所述红外纤维探针上。自动化判别模块包括有软件MATLAB2014数据分析软件、OMNIC8.0光谱分析软件；还包括数学运算模块、机器自动学习模块、模型验证迭代模块和网络信息查询回溯模块。本专利技术和现有技术相比，其优点在于：便携式傅里叶红外光谱骨不连断端疾病诊断系统，基于支持向量机（SVM）的分类方法，可在术中对患者的骨不连类型进行快速鉴别诊断，同时为临床医师在手术中对于准确判断骨不连断端的截骨位置提供临床指导。此外，该设备需具备机器自动学习的功能，根据检测病例的增加，判别模型可自动更新以及优化，从而提高诊断骨不连类型的准确率以及提高术中判断截骨位置的效率。本专利技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术整体结构示意图；图2为本专利技术整体结构示意图；图3为本专利技术自动化判别模块内部连接关系示意图；图4为本专利技术支持向量机的判别分析的示意图；附图标记说明：骨不连断端样本1；便携式傅里叶变换红外光谱仪2；自动化判别模块3。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。便携式傅里叶红外光谱骨不连断端疾病诊断系统，如图1所示，包括有便携式傅里叶变换红外光谱仪2和经由电信号连接的自动化判别模块3；通过便携式傅里叶红外光谱骨不连断端疾病诊断系统对骨不连断端样本1进行疾病诊断。便携式傅里叶变换红外光谱仪2包括有红外纤维探针和微型控压器；红外纤维探针由包含可传导中红外光的光导纤维束及衰减全反射晶片组成，衰减全反射晶片与光导纤维束相连；所述微型控压器固定于所述红外纤维探针上。自动化判别模块3包括有软件MATLAB2014数据分析软件、OMNIC8.0光谱分析软件；还包括数学运算模块、机器自动学习模块、模型验证迭代模块和网络信息查询回溯模块。骨不连断端样本1包括来自股骨、胫腓骨、肱骨干骨或尺桡骨部位的正常骨、肥大型骨不连骨组织、萎缩型骨不连骨组织、无菌性骨不连骨组织、感染性骨不连骨组织、疤痕组织以及骨膜。取自上海交通大学医学院附属第九人民医院。如图2所示，自动化判别模块3中，其中数学运算模块用于采集光谱数据的预处理以及判别模型的建立。网络信息查询回溯模块用于整合病理库中所有的样本信息，并将其导入机器自动学习模块。机器自动学习模块可以输入网络信息查询回溯模块能够得到的所有样本信息，并按照一定频率调用数学运算模块从而达到不断更新判别模型的效果。在术中对骨不连断端样本1组织进行红外光谱测试；红外光谱测试方法为同一位点连续扫描16次并取平均光谱作为该位点的最终红外光谱图；所得到红外光谱图波长位于4000-400cm-1，光谱分辨率为4cm-1。对最终红外光谱图进行数据处理和OPLS-DA判别模型分析；将最终红外光谱图导入OMNIC8.0光谱分析软件，原始数据依次进行基线矫正、改变数据点间隔和峰拟合处理，导出位于指纹区域1800-800cm-1范围内的数据；处理后的数据导入MATLAB2014并通过支持向量机的方法建立骨不连断端疾病状态判别模型；另外，新的待测样本数据会被暂时存储在判别系统的数据库中，当其数量达到原样本数量的十分之一时，系统会将新的样本与原样本库合并，并用于重新建立判别模型。随着样本的不断更新，判别模型也将变得更加有效。便携式傅里叶红外光谱骨不连断端疾病诊断系统使用方法，按以下步骤进行：1）仪器准备：充分消毒红外纤维探针；启动傅里叶红外变换光谱仪，启动自动化判别模块3中OMNIC8.0光谱分析软件、SIMCA14.0统计分析软件，载入预设本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.便携式傅里叶红外光谱骨不连断端疾病诊断系统，其特征在于，包括有便携式傅里叶变换红外光谱仪（2）和经由电信号连接的自动化判别模块（3）；通过便携式傅里叶红外光谱骨不连断端疾病诊断系统对骨不连断端样本（1）进行疾病诊断；便携式傅里叶变换红外光谱仪（2）包括有红外纤维探针和微型控压器；红外纤维探针由包含可传导中红外光的光导纤维束及衰减全反射晶片组成，衰减全反射晶片与光导纤维束相连；所述微型控压器固定于所述红外纤维探针上；自动化判别模块（3）包括有软件MATLAB2014数据分析软件、OMNIC8.0光谱分析软件；还包括数学运算模块、机器自动学习模块、模型验证迭代模块和网络信息查询回溯模块。

【技术特征摘要】
1.便携式傅里叶红外光谱骨不连断端疾病诊断系统，其特征在于，包括有便携式傅里叶变换红外光谱仪（2）和经由电信号连接的自动化判别模块（3）；通过便携式傅里叶红外光谱骨不连断端疾病诊断系统对骨不连断端样本（1）进行疾病诊断；便携式傅里叶变换红外光谱仪（2）包括有红外纤维探针和微型控压器；红外纤维探针由包含可传导中红外光的光导纤维束及衰减全反射晶片组成，衰减全反射晶片与光导纤维束相连；所述微型控压器固定于所述红外纤维探针上；自动化判别模块（3）包括有软件MATLAB2014数据分析软件、OMNIC8.0光谱分析软件；还包括数学运算模块、机器自动学习模块、模型验证迭代模块和网络信息查询回溯模块。2.根据权利要求1所述的便携式傅里叶红外光谱骨不连断端疾病诊断系统，其特征在于，自动化判别模块（3）中，数学运算模块用于采集光谱数据的预处理以及判别模型的建立；网络信息查询回溯模块用于整合病理库中所有的样本信息，并将其导入机器自动学习模块；机器自动学习模块可以输入网络信息查询回溯模块能够得到的所有样本信息，并按照一定频率调用数学运算模块。3.根据权利要求1所述的便携式傅里叶红外光谱骨不连断端疾病诊断系统，其特征在于，在术中对骨不连断端样本（1）组织进行红外光谱测试；红外光谱测试方法为同一位点连续扫描16次并取平均光谱作为该位点的最终红外光谱图；所得到红外光谱图波长位于4000-400cm-1，光谱分辨率为4cm-1。4.根据权利要求3所述的便携式傅里叶红外光谱骨不连断端疾病诊断系统，其特征在于，对最终红外光谱图进行数据处理和OPLS-DA判别模型分析；将最终红外光谱图导入OMNIC8.0光谱分析软件，原始...

【专利技术属性】
技术研发人员：乔之光，王一成，丛雨轩，戴尅戎，俞超，王晓庆，唐佳昕，王瑞斌，侯静文，
申请(专利权)人：乔之光，
类型：发明
国别省市：上海,31