一种基于近红外光谱的性激素六项无创检测方法及装置与流程

本技术涉及检测，尤其涉及一种基于近红外光谱的性激素六项无创检测方法及装置。

背景技术：

1、近年来近红外光谱无创检测技术逐渐被尝试应用于血液成分分析。然而，该类技术在性激素六项检测中仍面临以下技术瓶颈。

2、在通过近红外光谱对性激素六项进行无创检测的过程中，由于采集的近红外成像数据的噪声较大，以及血液中各种元素的光谱对于性激素六项光谱的影响，导致性激素六项的含量检测精度不高，影响诊断的精确度。

3、一方面，近红外成像获取的原始信号易受环境光波动、受检者面部轻微运动、检测设备自身噪声等因素干扰，而现有技术采用的传统滤波器无法对上述干扰进行有效过滤，导致原始信号噪声显著，难以获取纯净的有效数据。

4、另一方面，血液成分复杂，除性激素外还包含血红蛋白、水、蛋白质等多种物质，不同成分的近红外光谱信号相互叠加，现有技术无法有效分离干扰光谱，难以精准提取性激素六项的特征光谱，直接影响检测数据的可靠性。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明提供了一种基于近红外光谱的性激素六项无创检测方法，包括：

2、通过近红外成像设备采集人脸视频，对人脸视频进行预处理和灰度值提取，获得灰度值序列波形；

3、通过模态分解与小波阈值联合去噪算法对灰度值序列波形进行去噪，获得灰度值时域数据；

4、根据灰度值时域数据，通过朗伯比尔定律公式计算获得血液成分在各波长点的吸光度值，根据吸光度值构建血液成分光谱图；

5、对血液成分光谱图进行光谱预处理、主成分分析和性激素光谱提取，获得性激素六项近红外光谱图；

6、构建性激素六项含量检测模型，将性激素六项近红外光谱图输入性激素六项含量检测模型进行含量检测，获得性激素六项含量检测结果。

7、可选的，所述对人脸视频进行预处理和灰度值提取，获得灰度值序列波形，包括：

8、将人脸视频按帧分为多个人脸图像，通过dlib模型检测人脸图像内的人脸目标区域并生成人脸检测框；

9、将人脸检测框中的脸颊和额头作为核心区，对核心区进行灰度转换获得感兴趣区域图像；

10、对感兴趣区域图像进行rgb三通道分离，获得r通道矩阵、g通道矩阵和b通道矩阵，根据r通道矩阵、g通道矩阵和b通道矩阵计算获得感兴趣区域图像的平均灰度值；

11、将各帧感兴趣区域图像的平均灰度值按时间顺序进行排列，获得灰度值序列波形。

12、可选的，所述通过模态分解与小波阈值联合去噪算法对灰度值序列波形进行去噪，获得灰度值时域数据，包括：

13、s11：根据灰度值序列波形的标准差在灰度值序列波形中添加高斯白噪声，获得具有噪声的灰度值序列波形，通过经验模态分解算法提取具有噪声的灰度值序列波形的imf分量均值；

14、s12：重复步骤s11直至预设次数，计算每个imf分量均值与灰度值序列波形的pearson相关系数，将pearson相关系数大于预设阈值的imf分量均值作为有效imf分量均值；

15、s13：通过db4小波基对有效imf分量均值进行小波分解，获得高频细节系数和低频近似系数，通过birge-massart策略对高频细节系数进行软阈值处理，获得处理后的高频细节系数，对处理后的高频细节系数和低频近似系数进行小波逆变换，获得去噪后的有效imf分量均值；

16、s14：将所有去噪后的有效imf分量均值，按时序重构得到灰度值时域数据。

17、可选的，所述根据灰度值时域数据，通过朗伯比尔定律公式计算获得血液成分的吸光度值，根据血液成分的吸光度值构建血液成分光谱图，包括：

18、根据灰度值时域数据，在数据库中获取近红外光照射下的入射光强度基准值，以及经人体组织透射后的透射光强度实时值；

19、将入射光强度基准值和透射光强度实时值代入朗伯比尔定律公式，计算获得各血液成分在各波长点的吸光度值；

20、以近红外波长为横坐标，以各血液成分在各波长点的吸光度值为纵坐标，构建血液成分光谱图。

21、可选的，所述对血液成分光谱图进行光谱预处理、主成分分析和性激素光谱提取，获得性激素六项近红外光谱图，包括：

22、对血液成分光谱图进行离散无效光谱剔除、小波变换去噪、基线校正和归一化处理，获得预处理后的光谱数据；

23、预处理后的光谱数据包括各血液成分在各波长点的吸光度值，获取吸光度值的相关系数矩阵；

24、根据相关系数矩阵，通过雅可比法计算获得各血液成分的特征值，将特征值按从大到小的顺序排序，将排序靠前的预设数量的血液成分作为主成分，根据主成分的特征值获取基准红外光谱图；

25、获取性激素六项的特征吸收光谱差异，性激素六项包括促黄体生成素lh、促卵泡激素fsh、雌二醇e2、催乳素prl、睾酮t和孕酮p；

26、根据性激素六项的特征吸收光谱差异，在基准红外光谱图中提取性激素六项近红外光谱图。

27、可选的，所述性激素六项含量检测模型包括预处理层、性激素特征映射层和plsr回归预测层。

28、可选的，所述将性激素六项近红外光谱图输入性激素六项含量检测模型进行含量检测，获得性激素六项含量检测结果，包括：

29、将性激素六项近红外光谱图输入预处理层进行数据提取，获得性激素六项在各波长点的吸光度值；

30、将性激素六项在各波长点的吸光度值输入性激素特征映射层进行特征提取，获得性激素六项的特征矩阵；

31、将性激素六项的特征矩阵输入plsr回归预测层进行回归预测，获得性激素六项含量检测结果。

32、本发明还提供了一种基于近红外光谱的性激素六项无创检测装置，用于实现所述的基于近红外光谱的性激素六项无创检测方法，所述装置包括：

33、灰度值序列波形获取模块，用于通过近红外成像设备采集人脸视频，对人脸视频进行预处理和灰度值提取，获得灰度值序列波形；

34、灰度值时域数据获取模块，用于通过模态分解与小波阈值联合去噪算法对灰度值序列波形进行去噪，获得灰度值时域数据；

35、血液成分光谱图获取模块，用于根据灰度值时域数据，通过朗伯比尔定律公式计算获得血液成分在各波长点的吸光度值，根据吸光度值构建血液成分光谱图；

36、性激素六项近红外光谱图获取模块，用于对血液成分光谱图进行光谱预处理、主成分分析和性激素光谱提取，获得性激素六项近红外光谱图；

37、性激素六项含量检测结果获取模块，用于构建性激素六项含量检测模型，将性激素六项近红外光谱图输入性激素六项含量检测模型进行含量检测，获得性激素六项含量检测结果。

38、本发明还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的基于近红外光谱的性激素六项无创检测方法。

39、本发明还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的基于近红外光谱的性激素六项无创检测方法。

40、本发明具有以下有益效果：

41、1、通过模态分解与小波阈值联合去噪算法对灰度值序列波形去噪，有效过滤无效干扰信号，获取纯净的灰度值时域数据；同时通过光谱预处理、主成分分析和性激素光谱提取，分离血液中复杂成分的光谱叠加干扰，精准提取性激素六项近红外光谱图，为后续含量检测提供高质量数据基础，大幅降低因信号干扰导致的检测误差；最后将性激素六项近红外光谱图输入性激素六项含量检测模型进行含量检测，实现性激素六项的高精度无创检测。

42、2、通过按灰度值序列标准差添加高斯白噪声、经验模态分解和pearson相关系数筛选有效imf分量均值的方式，打破原始信号局部极值分布，抑制传统单一信号分解易出现的模态混叠，确保保留的imf分量均值仅含与血液成分变化相关的有效信号；再借助db4小波基分解有效imf分量均值，结合birge-massart策略对高频细节系数进行软阈值处理，既精准过滤环境光、面部微运动等高频噪声，又避免信号突变，完整保留血液成分微小变化对应的信号细节。

43、3、通过吸光度值的相关系数矩阵精准量化血液各成分光谱的关联程度，并采用雅可比法计算特征值，通过特征值筛选主成分，有效剔除冗余干扰成分；基于主成分的特征值获取基准红外光谱图，再根据性激素六项的特征吸收光谱差异从基准红外光谱图中提取性激素六项近红外光谱图，避免了血液成分的光谱叠加干扰，提高了性激素光谱的提取精度。