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红外光谱成像结合化学计量学对关节软骨的分类识别

摘要第4-5页
Abstract第5页
缩略词第9-10页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
    1.3 主要研究内容及创新点第15页
    1.4 本文的内容安排第15-17页
第二章 关节软骨及骨关节炎第17-24页
    2.1 关节软骨第17-21页
        2.1.1 关节软骨的组成成分和结构第17-19页
        2.1.2 关节软骨的功能与生理特性第19-20页
        2.1.3 膝关节第20-21页
    2.2 骨关节炎第21-23页
        2.2.1 骨关节炎的成因第21-22页
        2.2.2 骨关节炎发生时关节软骨的变化第22-23页
    2.3 小结第23-24页
第三章 傅里叶变换红外光谱成像系统及化学计量学方法介绍第24-35页
    3.1 傅里叶变换红外光谱成像系统第24-26页
        3.1.1 中红外光谱第24页
        3.1.2 光谱成像系统第24-26页
    3.2 主成分分析第26-28页
    3.3 FISHER判别算法第28-29页
    3.4 偏最小二乘判别算法第29-30页
    3.5 支持向量机判别算法第30-32页
    3.6 红外光谱预处理第32-34页
        3.6.1 基线校准第32-33页
        3.6.2 均值中心化第33页
        3.6.3 归一化第33页
        3.6.4 标准正态变量变换与多元散射校正第33-34页
    3.7 小结第34-35页
第四章 红外光谱采集及PLS-DA建模第35-45页
    4.1 关节软骨的获取及FTIR成像第35-36页
    4.2 红外光谱图像和光谱分析第36-40页
    4.3 不同预处理方法对软骨光谱的影响第40-43页
    4.4 PLS-DA第43-44页
    4.5 小结与讨论第44-45页
第五章 PCA-FDA和SVM-DA建模第45-62页
    5.1 PCA-FDA第45-53页
        5.1.1 PCA第45-48页
        5.1.2 FDA建模第48-50页
        5.1.3 PCA-FDA预测第50-53页
    5.2 SVM-DA第53-58页
        5.2.1 SVM-DA建模第53-57页
        5.2.2 SVM-DA预测第57-58页
    5.3 分析与讨论第58-61页
        5.3.1 预处理方法对判别模型的影响第58页
        5.3.2 分类结果的比较分析第58-61页
    5.4 小结第61-62页
第六章 总结与展望第62-65页
    6.1 工作总结第62-63页
    6.2 未来展望第63-65页
参考文献第65-71页
致谢第71-72页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第72-74页
附录第74-80页

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