美国福特基金(07JDPHE021)
- 作品数:1 被引量:7H指数:1
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- 基于粪便可见-近红外反射光谱的高山麝慢性肠炎诊断被引量:7
- 2009年
- 提出了一种利用粪便可见-近红外反射光谱进行高山麝慢性肠炎诊断的新方法。以FieldSpec 3地物光谱仪采集了125份高山麝粪便(正常粪样70份,慢性肠炎患者粪样55份)的光谱数据,将其随机分成训练集(95份)和检验集(30份)。光谱经S.Golay平滑与一阶导数处理后以主成分分析法(PCA)降维。以前6个主成分(含原始光谱95.16%的特征信息)作为新变量,利用训练集样本,分别以模糊模式识别、BP-神经网络、Fisher线性判别以及Bayes逐步判别四种方法建立高山麝慢性肠炎的诊断模型。对检验集30个未知样的预测表明,Fisher线性判别的准确率为86.7%,模糊模式识别与BP-神经网络模型判别的准确率为90%,Bayes逐步判别的准确率最高,达93.3%。进一步分析发现所有误诊都源于将正常样误判为病样,四种方法对病样的检出率均达100%。说明利用粪便的可见-近红外反射光谱进行高山麝慢性肠炎的快速、非接触性诊断是可行的,且PCA结合Bayes逐步判别是一种优选方法。
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- 关键词:粪便慢性肠炎