吳怡之1,2，席戀2

　?。?.數(shù)字化紡織服裝技術(shù)教育部工程研究中心，上海 201620；2.東華大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，上海 201620）

　　摘要：相比現(xiàn)有技術(shù)，基于微波技術(shù)的腦中風(fēng)檢測(cè)無(wú)電離輻射，是一種安全便捷低廉的檢測(cè)方法。目前主要的腦中風(fēng)微波檢測(cè)方法是微波成像，但由于腦部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，成像精度和可靠性不高。近年來(lái)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類方法開(kāi)始應(yīng)用于微波生物檢測(cè)。該文提出了一種以支持向量機(jī)作為核心的機(jī)器學(xué)習(xí)腦中風(fēng)檢測(cè)分類算法，并通過(guò)粒子群優(yōu)化算法來(lái)對(duì)SVM參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，以達(dá)到優(yōu)化分類準(zhǔn)確率的目的，實(shí)現(xiàn)有無(wú)腦中風(fēng)的正確分類。經(jīng)過(guò)腦中風(fēng)微波檢測(cè)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)驗(yàn)證，腦中風(fēng)的分類器平均檢測(cè)正確率經(jīng)優(yōu)化后提高了16%，證明算法的可行性。

　　關(guān)鍵詞：腦中風(fēng)；微波檢測(cè)；支持向量機(jī)；粒子群優(yōu)化算法；分類算法

0引言

　　腦中風(fēng)是世界上一種致死率極高的疾?。?］。微波檢測(cè)技術(shù)在腦中風(fēng)診斷中的應(yīng)用主要基于不同的組織介電常數(shù)之間的差異，特別是在血液與腦白質(zhì)和灰質(zhì)之間介電常數(shù)的差異［2］。目前主要的腦中風(fēng)微波檢測(cè)方法是微波成像［34］，但由于腦部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，導(dǎo)致成像精度和可靠性不高。近年來(lái)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類方法開(kāi)始應(yīng)用于生物檢測(cè)［5］。

　　本文在微波檢測(cè)實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，利用支持向量機(jī)（Support Vector Machine ,SVM）來(lái)區(qū)分大腦有無(wú)血塊，比仿真數(shù)據(jù)更接近現(xiàn)實(shí)測(cè)量。本文通過(guò)收集微波信號(hào)數(shù)據(jù)，并通過(guò)粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）來(lái)對(duì)SVM核函數(shù)尋優(yōu)，找出全局最優(yōu)解，建立訓(xùn)練模型，對(duì)腦部頻域信號(hào)樣本進(jìn)行分類,以達(dá)到微波檢測(cè)腦中風(fēng)的目的。

1腦中風(fēng)微波信號(hào)分類模型

　　1.1算法流程

　　基于支持向量機(jī)的腦中風(fēng)微波檢測(cè)分類模型主要包括微波信號(hào)采集、信號(hào)特征提取和SVM分類兩個(gè)階段。第一階段為微波信號(hào)采集階段，通過(guò)微波信號(hào)發(fā)送和接收天線系統(tǒng)，對(duì)檢測(cè)對(duì)象采集頻域微波正向傳輸系數(shù)S21信號(hào)，作為原始數(shù)據(jù)樣本集Yn×p，其中n為樣本數(shù)，p為特征數(shù)。第二階段為分類器訓(xùn)練和預(yù)測(cè)階段。對(duì)選定的訓(xùn)練樣本加以標(biāo)記，標(biāo)簽設(shè)置為：中風(fēng)部位為1，無(wú)中風(fēng)部位為-1。利用PSO算法找出最佳核參數(shù)，建立訓(xùn)練模型。然后對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。算法流程如圖1所示。

　　1.2基于SVM的腦中風(fēng)分類

　　這里將原始數(shù)據(jù)Yn×p收集處理形成新的訓(xùn)練樣本集和測(cè)試樣本集(xi,yi)，用于以下支持向量機(jī)的分類。標(biāo)簽設(shè)置為無(wú)中風(fēng)數(shù)據(jù)為-1，有中風(fēng)數(shù)據(jù)為1。每一個(gè)樣本由一個(gè)向量（即文本特征所組成的向量）和一個(gè)標(biāo)記（標(biāo)示出這個(gè)樣本屬于哪個(gè)類別）組成，表示為(xi,yi)，i= 1,…，n,x∈Rd,y∈{-1,1}為類別標(biāo)記。如果存在超平面(w·x)+b=0,使得:

　　yi［(w·xi)+b］≥1(1)

　　則訓(xùn)練集線性可分，其中i=1,2,…,n,w·xi為向量?jī)?nèi)積，w為平面的法向量。

　　通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)的拉格朗日乘子方法解決凸優(yōu)化問(wèn)題。再利用拉格朗日優(yōu)化方法，根據(jù)沃爾夫（Wolfe）的對(duì)偶理論，可以把分類問(wèn)題轉(zhuǎn)化為對(duì)偶問(wèn)題。最后得到最優(yōu)分類函數(shù)：

　　為了解決非線性問(wèn)題，支持向量機(jī)常使用核函數(shù)來(lái)代替最優(yōu)分類函數(shù)中的內(nèi)積運(yùn)算。

　　非線性支持向量機(jī)最優(yōu)分類函數(shù)為：

　　其中K(x,xi)為核函數(shù)，σ為徑向基核函數(shù)的參數(shù)。

　　本文選用RBF(Radial Basis Function)核函數(shù)，對(duì)于選擇RBF核函數(shù)的SVM，參數(shù)(C,σ)決定了其識(shí)別性能的好壞，其中C為懲罰因子，σ為高斯核參數(shù)。因此選取好的參數(shù)就非常重要，本文采用PSO算法來(lái)對(duì)參數(shù)(C, σ)進(jìn)行尋優(yōu)。

2實(shí)驗(yàn)仿真與結(jié)果

　　2.1實(shí)驗(yàn)環(huán)境

　　實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)所用頭部模型為簡(jiǎn)化后的頭部模型，超寬帶天線是通過(guò)HFSS仿真軟件設(shè)計(jì)并優(yōu)化處理過(guò)的漸變開(kāi)槽天線。采用羅德施瓦茨矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀作為微波信號(hào)源，工作頻率在1 GHz~3 GHz，401個(gè)采樣點(diǎn)。超寬帶天線連接VNA（矢量網(wǎng)絡(luò)分析）的端口進(jìn)行信號(hào)的發(fā)送和接收，將不同位置采集到的S21數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊中。本文使用的是Windows 10操作系統(tǒng)平臺(tái)，Inter i7處理器，8 GB內(nèi)存的計(jì)算機(jī)。采用MATLAB 2012b并調(diào)用臺(tái)灣林智仁教授的libSVM工具箱，實(shí)現(xiàn)對(duì)腦中風(fēng)微波檢測(cè)系統(tǒng)的分類仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)如圖2所示。

　　本次實(shí)驗(yàn)將超寬帶天線分別作為微波信號(hào)的發(fā)送和接收端布置在模型四周，組成26對(duì)不同的天線收發(fā)對(duì)。將模擬的中風(fēng)部位（血塊）置于檢測(cè)體的不同位置。這樣每個(gè)血塊位置有26組數(shù)據(jù)，其中26×10組陽(yáng)性，即有血塊數(shù)據(jù)，以及26×10組陰性，即無(wú)血塊的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集標(biāo)本如圖3所示，小圓代表血塊，大圓代表腦部。

　　2.2仿真與結(jié)果

　　按順序依次選取訓(xùn)練集，分別對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)。將訓(xùn)練集和測(cè)試集通過(guò)兩種方法進(jìn)行預(yù)測(cè)，第一種方法是用標(biāo)準(zhǔn)的SVM分類器進(jìn)行預(yù)測(cè)。第二種方法是通過(guò)基于PSO算法優(yōu)化后的SVM分類器進(jìn)行預(yù)測(cè)。仿真結(jié)果如表1所示。

　　由仿真結(jié)果的對(duì)比可以清晰地看出，隨著訓(xùn)練集的擴(kuò)大，SVM分類的準(zhǔn)確率越來(lái)越高。經(jīng)過(guò)PSO算法優(yōu)化后的參數(shù)，在SVM建模中起到重要的作用，提高了SVM分類器的精確度，進(jìn)一步改善了SVM分類器在微波檢測(cè)腦中風(fēng)中的應(yīng)用，平均預(yù)測(cè)正確率提高了16%。　

3結(jié)束語(yǔ)

　　本文提出了基于支持向量機(jī)分類的腦中風(fēng)血塊檢測(cè)模型，并利用實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)進(jìn)行了驗(yàn)證。利用PSO算法全局搜索能力優(yōu)化SVM參數(shù)，建立了更佳的SVM數(shù)學(xué)模型，從而提高了SVM分類的精確性，并通過(guò)SVM對(duì)腦中風(fēng)部位（血塊）進(jìn)行預(yù)測(cè)分類。實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)獲得100%的檢測(cè)正確率。進(jìn)一步，通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)SVM分類方法與基于PSO優(yōu)化的SVM分類方法的結(jié)果進(jìn)行比較研究，可以明顯看出PSO優(yōu)化方法具有更高的準(zhǔn)確率，從而驗(yàn)證了此種方法的有效性，以及在微波腦中風(fēng)檢測(cè)領(lǐng)域中的應(yīng)用趨勢(shì)。

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