一种基于深度学习扩散相关光谱的组织血流和血氧饱和度测量方法技术

本发明专利技术公开了一种基于深度学习扩散相关光谱的组织血流和血氧饱和度测量方法，用于解决目前扩散相关光谱组织血流量化过程中得到组织参数唯一的问题。具体包括：利用扩散相关光谱技术通过多个波长测量获取被测组织的光强和光强自相关函数数据，通过深度学习方法构建LSTM网络模型，通过深度学习方法提取光强I(ρ，λ)和光强自相关函数g2(τ)的时序特征，从而基于上述时序特征建立其与血流和血氧饱和度之间关系，以实现组织血流指数和组织血氧饱和度的测量。该方法在保证量化精度的同时，极大地提高了拟合速度，能够为组织血流的动态纵向测量提供有利条件，实现了血流和血氧饱和度两种生理参数的连续监测。度两种生理参数的连续监测。度两种生理参数的连续监测。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习扩散相关光谱的组织血流和血氧饱和度测量方法


[0001]本专利技术涉及生物医学工程
，尤其涉及一种基于深度学习扩散相关光谱的组织血流和血氧饱和度测量方法。

技术介绍

[0002]组织血氧代谢是生物组织中一个非常重要的参数，该参数依赖于组织中血流以及血氧饱和度的变化，两者的同时检测对心脑血管类疾病的临床诊断至关重要。扩散相关光谱(Diffuse Correlation Spectroscopy，DCS)利用长相干光检测组织内散射颗粒的动态特性提供血流变化，无创、适用范围广、检测要求低，且适用于长时间的床边检测。然而，传统DCS需要以迭代拟合方法量化血流，速度低，且无法获取组织血氧饱和度变化。
[0003]因此，本专利技术为了解决上述问题，提出了一种基于深度学习扩散相关光谱的组织血流和血氧饱和度测量方法。该方法通过深度学习方法提取光强I(ρ，λ)和光强自相关函数g2(τ)的时序特征，从而基于上述时序特征建立其与血流指数(BFI,cm2/s)和血氧饱和度StO2之间的关系，以实现组织血流指数和组织血氧饱和度的测量。避免了本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习扩散相关光谱的组织血流和血氧饱和度测量方法，基于扩散相关光谱的检测系统，所述的检测系统包括长相干激光器、光开关、光源光纤、测量探头、探测光纤、单光子计数器、软件相关器以及上位机，长相干激光器分别采用不同波长的半导体连续波激光器，光开关用于切换光源，激光器发出的光经由光源光纤与测量探头照在待测组织表面，探测光纤放置在距光源光纤附近，探测光纤将探测到的光强数据传至单光子计数器，单光子计数器将数据送入上位机，实现系统控制和数据的采集、处理与显示，所述的上位机包括软件相关器，软件相关器用于将单光子计数器输入的电脉冲信号进行计数和自相关运算，分别得到不同波长下的光强自相关数据，其特征在于：步骤(1)：数据采集；通过基于扩散相关光谱的检测系统，分别采集健康志愿者手臂部位在平稳状态、袖带加压状态以及恢复状态条件下的光强及光强自相关数据，进而得到组织血流和组织血氧饱和度，其中，组织血流即血流指数，并把这两个值作为深度学习网络输出的标签；步骤(2)：数据预处理；对于步骤(1)所获得光强和光强自相关数据进行归一化处理，并随机选取，然后组成训练集；步骤(3)：构建深度学习网络，依次包括两层LSTM长短时记忆网络和一个全连接层，每层LSTM网络都拥有个n时间步，工作过程为：首先将归一化后的光强数据和光强自相关函数的数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯金超，姜敏楠，李哲，贾克斌，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：