目的:本研究嘗試利用近紅外光譜技術來探測股骨頭壞死代謝成分上的變化,并結合化學計量學方法建立分類模型來區分缺血壞死的股骨頭組織與正常的股骨頭組織。方法:本研究一共搜集并制備了170個標本,包括62個ONBT標本與66個ANBT標本以及42個NBT標本。用基于積分球的近紅外光譜漫反射法記錄信號,以臨床及病理診斷結果作為參考依據。將實驗數據集分為三個子集,即訓練集,校正集和預測集。首先用主成分分析(PCA)做探索性分析。再使用連續投影算法-線性判別分析法(SPA-LDA)篩選變量并構建分類模型,以偏最小二乘判別分析法(PLS-DA)作為對照算法。結果:近紅外光譜結合化學計量學模型用于本研究是可行的,能達到預定的設想目標;3組樣本兩兩相互對照建立的判別模型中,ONBT與NBT對照、ONBT與ANBT對照建立的模型取得了比ANBT與NBT對照的模型更好的分類效果。SPA-LDA較PLS-DA模型有更佳的靈敏度與特異度且更為簡單。ONBT與ANBT對照建立的模型能較好地預測NBT的分類;相反,ONBT與NBT建立的模型難以分類ANBT組織。結論:近紅外光譜技術結合化學計量學模型可用于區分缺血壞死...

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【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.賽默飛世爾傅里葉變換近紅外光譜儀Fig1.FT-NIRspectrometer(ThermoFisher)

圖1.賽默飛世爾傅里葉變換近紅外光譜儀Fig1.FT-NIRspectrometer(ThermoFisher)

圖2.積分球Fig2.Integratingsphere

圖2.積分球Fig2.Integratingsphere信息的處理和分析方法

圖3.包含所有樣本組織的近紅外光譜圖，每個光譜條帶為64次掃描后取平均值所得，光譜

所有樣本組織的近紅外光譜圖，每個光譜條帶為64次掃描后取平均值分辨率為2cm1spectrarecordedofallthespecimens.Eachspectrumwastakenasanascanswitharesolutiono....

圖4.所選主成分個數與累積所能解釋方差百分比Fig4.Percentageofcumulativeexplainedvarianceasafunctionofthenumberofprincipalcomponents(PCs)

圖4.所選主成分個數與累積所能解釋方差百分比rcentageofcumulativeexplainedvarianceasafunctionofthenumberocomponents(PCs)顯示了參與回歸的主成分的累積方差百分比，該圖顯示主成分

本文編號：3993570