基于深度学习的浅层与深层血流速率分离技术：弥散相关光谱学的Python实现

基于深度学习的浅层与深层血流速率分离技术：弥散相关光谱学的Python实现

摘要

弥散相关光谱学（Diffuse Correlation Spectroscopy, DCS）作为一种非侵入性光学测量技术，在组织血流监测领域展现出广阔应用前景。然而，传统DCS技术面临一个根本性挑战：检测信号同时包含来自浅层（皮肤）和深层（肌肉/脑组织）的血流信息，导致深层血流测量受到浅层组织的污染。本文基于Nakabayashi等人提出的长短期记忆网络（LSTM）框架，详细阐述了一种能够直接从自相关函数中分离浅层与深层血流速率的深度学习方法。我们提供了完整的Python实现，包括两层体模数据生成、LSTM模型构建、训练与评估，并探讨了该方法在运动生理学和神经监测中的潜在应用。实验结果表明，该方法能够以0.047和0.034 ml/min/100g的均方根误差（RMSE）分别预测浅层和深层血流速率，决定系数R²均达到0.99。

关键词：弥散相关光谱学；深度学习；LSTM；血流分离；Python；生物医学光学

1 引言

1.1 弥散相关光谱学基本原理

弥散相关光谱学是一种利用近红外光测量组织血流的光学技术。当相干激光照射到生物组织时，光子与流动的红细胞相互作用，产生动态散斑图案。通过分析散斑强度随时间的变化，可以量化组织血流指数（Blood Flow Index, BFI）。

在典型的DCS测量中，光源和探测器放置在组织表面，相距1-3厘米。探测器记录散射光的强度波动，并计算