袁境泽 卢启鹏 王静丽 丁海泉 高洪智 吴春阳 李晚侠

摘要采用线性渐变滤光片（Linear variable filter， LVF），优化设计高性能、便携式的人体血液成分近红外检测设备，研究了支持向量回归（Support vector regression， SVR）模型对人体血红蛋白（Hemoglobin， Hb）的预测能力及稳定性，以实现贫血疾病的无创诊断。无创采集100位志愿者食指前端光谱信息并划分定标集、验证集1和2。应用网格搜索方法优选惩罚参数与核函数参数c=5.28， g=0.33，用以建立稳健的SVR模型。随后，分别对验证集1和2中Hb水平进行定量分析。实验结果表明： 预测标准偏差（RMSEP） 分别为10.20 g/L和10.85 g/L，相对预测标准偏差（RRMSEP） 为6.85%和7.48%，测量精度较高且SVR模型对不同样品的适应性较强，基本满足临床检测要求。基于SVR算法自行设计的LVF型近红外光谱检测设备在贫血症的无创诊断中有着良好的应用前景。

关键词无创检测； 人血红蛋白； 近红外光谱； 支持向量回归； 便携式仪器

1引 言

人血红蛋白（Hemoglobin， Hb）水平是临床上用于贫血、失血等疾病诊断和分类的重要指标[1～3]。全球约有15亿人患有不同程度贫血，每年因患贫血引发各类疾病而导致死亡的人数过千万，贫血症已成为全球性的公共卫生问题[4]。在贫血症患者中，孕妇贫血会导致免疫力下降、产后感染风险增大；易造成胎儿慢性缺氧，引发早产、死胎等严重后果。妊娠期间，新生儿无法从贫血母体中获取足够的生血物质是新生儿罹患贫血症的主要原因。贫血症将严重影响新生儿全身器官、骨骼的发育，引发智力发育迟缓、免疫力低下等问题。因此，对于孕妇及新生儿的早期贫血症的及时诊断及预防十分必要。……