基于機器學習的在體電子順磁共振波譜分類和輻射劑量預測方法研究

摘要： 核與輻射突發(fā)事件發(fā)生后，在體電子順磁共振（in-vivo EPR）方法可對傷員輻射劑量進行現(xiàn)場、快速、無創(chuàng)檢測。對in-vivo EPR波譜分析，目前常采用人工標記峰值并計算信號強度，存在工作量大、受主觀因素干擾等問題。本研究利用支持向量機（SVM）技術，建立了一種對in-vivo EPR波譜進行自動分類識別的方法，可批量自動識別并篩除in-vivo EPR測量時因振動、牙表面... （共8頁）