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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明涉及一种基于多波长光声谱的皮肤类型识别方法及系统，所述方法包括获取皮肤的光声时域信号，进行功率谱分析、积分处理，得到不同波长下的光声量化谱参数，基于上述不同波长下的光声量化谱参数对支持向量机模型进行训练，将待识别皮肤的表征皮肤组织内特征分子含量的光声量化谱参数输入到支持向量机模型中，获取待识别皮肤的皮肤类型。与现有技术相比，本发明通过机器学习能节省识别时间，通过多波长下光声谱特征参数能更客观、定量且精确的识别皮肤组织类型。
主权项：1.一种基于多波长光声谱的皮肤类型识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取多种类型的皮肤组织的多个特征分子的光吸收波段的光声时域信号；S2：对多种类型的皮肤组织的多个特征分子的光吸收波段的光声时域信号进行功率谱分析，获取不同波长下多种类型皮肤组织的声功率谱；S3：对所述不同波长下多种类型皮肤组织的声功率谱的功率谱密度进行积分处理，得到不同波长下的光声量化谱参数；S4：联合不同波长下的光声量化谱参数作为机器学习支持向量机模型的输入特征参数值，对支持向量机模型进行训练学习，得到训练后的支持向量机模型；S5：获取待识别皮肤的表征皮肤组织内特征分子含量的光声量化谱参数，输入到支持向量机模型中进行皮肤类型识别，获取待识别皮肤的皮肤类型；所述不同波长下的光声量化谱参数为： 其中，APSDλ为光声量化谱参数值，λ为波长，pf为每个频率处的声功率密度，f0为下限频率，f1为上限频率；所述不同波长下的光声量化谱参数表征了皮肤组织内不同特征分子的含量，所述的特征分子包括皮肤组织的血红蛋白、胶原、脂质、黑色素。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种基于多波长光声谱的皮肤类型识别方法及系统
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