| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 糖尿病的基本情况 | 第12-13页 |
| 1.2 血糖检测技术的发展 | 第13-17页 |
| 1.2.1 传统的血糖检测方法 | 第14-15页 |
| 1.2.2 无创血糖检测技术概况 | 第15-17页 |
| 1.3 本文框架和主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章 近红外光谱血糖检测机理分析 | 第18-36页 |
| 2.1 分子近红外光谱的产生原理 | 第18-22页 |
| 2.1.1 双原子分子与红外光谱 | 第18-20页 |
| 2.1.2 多原子分子与红外光谱 | 第20页 |
| 2.1.3 谱带分析 | 第20-22页 |
| 2.2 光与人体皮肤组织的相互作用 | 第22-26页 |
| 2.2.1 人体皮肤结构 | 第22-23页 |
| 2.2.2 光在皮肤中的传播 | 第23-26页 |
| 2.3 传统近红外光谱技术定量分析方法 | 第26-30页 |
| 2.3.1 多元线性回归 | 第26-27页 |
| 2.3.2 主成分回归 | 第27-29页 |
| 2.3.3 偏最小二乘法 | 第29-30页 |
| 2.4 随机森林 | 第30-36页 |
| 2.4.1 决策树 | 第31-33页 |
| 2.4.2 Bagging 方法 | 第33页 |
| 2.4.3 随机森林 | 第33-36页 |
| 第3章 葡萄糖光谱的蒙特卡罗模拟和随机森林建模分析 | 第36-48页 |
| 3.1 蒙特卡罗模型介绍 | 第36-37页 |
| 3.2 Intralipid 溶液的蒙特卡罗模拟 | 第37-42页 |
| 3.2.1 20%纯 Intralipid 溶液的光学参数 | 第38-39页 |
| 3.2.2 加入葡萄糖后光学参数的变化 | 第39-42页 |
| 3.3 近红外光谱的随机森林建模 | 第42-48页 |
| 3.3.1 决策树数量对随机森林模型的影响分析 | 第42-43页 |
| 3.3.2 属性数量对随机森林模型的影响分析 | 第43-44页 |
| 3.3.3 随机森林建模时的变量重要性 | 第44-45页 |
| 3.3.4 随机森林建模结果与讨论 | 第45-48页 |
| 第4章 实验系统的初步设计 | 第48-60页 |
| 4.1 系统整体框图 | 第48-49页 |
| 4.2 测量波长和参考波长的选择 | 第49-52页 |
| 4.3 实验器材的选择 | 第52-57页 |
| 4.3.1 光源 | 第52-54页 |
| 4.3.2 光纤 | 第54-55页 |
| 4.3.3 探头 | 第55-57页 |
| 4.3.4 检测器 | 第57页 |
| 4.4 系统设计框图与误差分析 | 第57-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第60-61页 |
| 5.2 深入研究展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-70页 |
| 作者简介 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72页 |