[发明专利]一种基于红外光谱成像技术的法医学肺脂肪栓塞分析方法

权利要求书

1.一种基于红外光谱成像技术的法医学肺脂肪栓塞分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取生物样本并进行预处理，将处理后的生物样本放入红外光谱检测台；

S2、采用红外光谱检测台对生物样本进行化学信息采集及化学成分分析，得到脂质含量伪彩色图；

S3、构建人工智能神经网络模型，采用所述人工智能神经网络模型对所述脂质含量伪彩色图进行处理，得到血管内脂质像素数，根据所述血管内脂质像素数进行肺组织栓塞分析；

所述S3的过程为：

S3.1、对所述脂质含量伪彩色图进行图像翻转、尺度变换、对比度变换及归一化处理；

S3.2、构建人工智能神经网络模型，并采用处理后的所述脂质含量伪彩色图的数据对所述人工智能神经网络模型进行训练；

S3.3、采用训练后的所述人工智能神经网络模型对所述脂质含量伪彩色图中的血管内脂质进行标记并根据其像素数量进行定量分析，当血管内标记的脂质数量大于特定值时，则认定为肺脂肪栓塞死亡。

2.根据权利要求1所述的基于红外光谱成像技术的法医学肺脂肪栓塞分析方法，其特征在于，所述S1的过程为：

S1.1、将生物样本放入4％的多聚甲醛固定液中进行固定24小时，将固定24小时后的样本进行10％，20％，30％的蔗糖梯度脱水后洗净并切片；

S1.2、将切片后的生物样本制作成薄片并放置于氟化钙或氟化钡切片上，待组织完全干燥后放入红外光谱检测台。

3.根据权利要求1所述的基于红外光谱成像技术的法医学肺脂肪栓塞分析方法，其特征在于，所述S2的过程为：

S2.1、调试红外光谱检测台的参数，划定检测台上样本扫描区域；

S2.2、基于所述样本扫描区域，采用红外光谱检测台对生物样本进行大分子物质化学信息采集并进行化学成分分析，得到脂质含量伪彩色图。

4.根据权利要求3所述的基于红外光谱成像技术的法医学肺脂肪栓塞分析方法，其特征在于，所述红外光谱检测台的参数包括光栅尺寸、光谱分辨率及焦平面阵列检测器大小。

5.根据权利要求4所述的基于红外光谱成像技术的法医学肺脂肪栓塞分析方法，其特征在于，所述光栅尺寸2.5μm×2.5μm；所述光谱分辨率4cm^-1；所述焦平面阵列检测器大小64*64，且一级零填充。

6.根据权利要求3所述的基于红外光谱成像技术的法医学肺脂肪栓塞分析方法，其特征在于，所述化学成分分析过程为：对光谱中1725-1745cm^-1和2800-3000cm^-1两波段进行积分处理，并根据积分定量结果构建伪彩色图，其中，积分数值越大，对应区域的脂质含量越高。

7.根据权利要求1所述的基于红外光谱成像技术的法医学肺脂肪栓塞分析方法，其特征在于，当血管内脂质进行标记大于30％时，则认定为肺脂肪栓塞死亡。