【摘 要】
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为了探讨基于舌诊的疾病快速筛查,运用可见和近红外光谱仪,采集149名志愿者舌尖的反射光谱并且进行反射率归一化处理。根据临床诊断结果将样本分为4组：健康组、高粘血症倾向组
【机 构】
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天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津科技大学海洋科学与工程学院,天津师范大学物理与电子信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（30973964）, 天津市应用基础及其前沿技术研究计划（10JCYBJC00400）资助课题
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为了探讨基于舌诊的疾病快速筛查,运用可见和近红外光谱仪,采集149名志愿者舌尖的反射光谱并且进行反射率归一化处理。根据临床诊断结果将样本分为4组：健康组、高粘血症倾向组、脂肪肝患者组和冠心病患者组。运用主成分分析（PCA）结合人工神经网络（ANN）方法、偏最小二乘（PLS）方法和间隔偏最小二乘（iPLS）方法3种方法建立分类预测模型。预测准确率分别为75%,75%和85%。实验结果表明,在3种建模方法中,iPLS预测效果最好,与可见光波段相比,近红外波段含有更多与疾病分类相关的光谱信息。实验的结果表明,光
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