[发明专利]一种基于多波长光声谱的皮肤类型识别方法及系统

权利要求书

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。

2.根据权利要求1所述的一种基于多波长光声谱的皮肤类型识别方法，其特征在于，所述的光声时域信号由脉冲激光源照射在皮肤组织上后通过超声宽带换能器进行采集获取，所述的脉冲激光源为可被皮肤组织内化学成分吸收的具有预定波长的光信号。

3.根据权利要求2所述的一种基于多波长光声谱的皮肤类型识别方法，其特征在于，所述的脉冲激光源的波长范围包括690～950nm及1200～1800nm。

4.根据权利要求1所述的一种基于多波长光声谱的皮肤类型识别方法，其特征在于，所述S1中皮肤组织的类型数量大于等于3。

5.根据权利要求1所述的一种基于多波长光声谱的皮肤类型识别方法，其特征在于，所述不同波长下的光声量化谱参数为：

其中，APSD_λ为光声量化谱参数值，λ为波长，p(f)为每个频率处的声功率密度，f₀为下限频率，f₁为上限频率。

6.根据权利要求1所述的一种基于多波长光声谱的皮肤类型识别方法，其特征在于，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。

7.根据权利要求1所述的一种基于多波长光声谱的皮肤类型识别方法，其特征在于，所述的特征分子包括皮肤组织的内血红蛋白、胶原、脂质、黑色素。

8.根据权利要求1所述的一种基于多波长光声谱的皮肤类型识别方法，其特征在于，所述的皮肤组织的类型包括正常皮肤组织、皮肤基底细胞癌组织、皮肤鳞状细胞癌组织。

9.一种基于多波长光声谱的皮肤类型识别系统，其特征在于，包括信号获取模块、功率谱分析模块、积分处理模块、支持向量机模块、训练模块，

所述的信号获取模块用于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；

所述的功率谱分析模块用于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；

所述的积分处理模块用于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；

所述的训练模块用于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；

所述的支持向量机模块用于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对待识别皮肤进行皮肤类型识别，获取待识别皮肤的皮肤类型。

10.根据权利要求9所述的一种基于多波长光声谱的皮肤类型识别系统，其特征在于，所述不同波长下的光声量化谱参数为：

其中，APSD_λ为光声量化谱参数值，λ为波长，p(f)为每个频率处的声功率密度，f₀为下限频率，f₁为上限频率。