通过使用机器学习进行光热放射测量数据分析

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 人工智能的人工智能
• 红外远程传感 红外远程传感

背景情况:

• 光热技术利用红外遥感用于生物医学和工业应用.
• 机器学习 (ML) 提供数据驱动的分析,没有明确的编程.
• 光热瞬发射放射测量 (OTTER) 是一种用于皮肤分析的光热技术.

研究的目的:

• 审查用于光热技术的机器学习的最新进展.
• 在OTTER中提出用于数据分析的新型机器学习应用程序.
• 评估各种用于OTTER数据解释的ML算法.

主要方法:

• 关于光热应用中的机器学习的文献综述.
• 实现和比较回归算法:随机森林,梯度提升,支向量机 (SVM),部分最小平方 (PLS).
• 深度学习神经网络回归的应用用于OTTER数据分析.

主要成果:

• 机器学习算法在分析OTTER数据方面表现出有效性.
• 评估的算法显示了准确的皮肤水分,色素和局部物质透度测量的潜力.
• 深度学习模型为复杂的光热数据解释提供了高级功能.

结论:

• 机器学习显著改善了像OTTER这样的光热技术中的数据分析.
• 该研究验证了各种ML回归模型对生物医学皮肤分析的有用性.
• 未来的研究可以利用这些ML方法进行增强的非破坏性测试和生物医学应用.