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本发明公开了一种基于深度学习扩散相关光谱的组织血流和血氧饱和度测量方法，用于解决目前扩散相关光谱组织血流量化过程中得到组织参数唯一的问题。具体包括：利用扩散相关光谱技术通过多个波长测量获取被测组织的光强和光强自相关函数数据，通过深度学习方法构建LSTM网络模型，通过深度学习方法提取光强I(ρ，λ)和光强自相关函数g2(τ)的时序特征，从而基于上述时序特征建立其与血流和血氧饱和度之间关系，以实现组织血流指数和组织血氧饱和度的测量。该方法在保证量化精度的同时，极大地提高了拟合速度，能够为组织血流的动态纵向测量提供有利条件，实现了血流和血氧饱和度两种生理参数的连续监测。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202111627177.0
Filing Date： 2021-12-28
Publication Date： 2022-02-25
Pub. No.： CN114081483A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 驳回
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