肿瘤组织傅里叶变换红外光谱诊断方法的比较研究

在前期的肿瘤组织红外光谱诊断方法研究中,采用水平衰减全反射(ATR)红外光谱诊断法在多种肿瘤组织样品中取得了与病理诊断很好符合的实验结果;针对文献报道中多采用的显微红外光谱法,文章对同一肿瘤组织样品应用两种方法采集红外光谱,比较测量条件及光谱诊断结果,研究结果表明ATR法主要测量了整块组织的光谱信息,避免了组织结构不均一,微区采样扫描取点少对光谱诊断结果的影响,获得的光谱可以为临床应用提供判断依据。     

红外光谱法和主成分分析法用于胃组织癌变的检测

研究了 2 1例胃组织光谱 ,根据病理检测结果 ,其中 11例为癌变组织 ,10例为正常组织。根据已有的红外光谱判别方法得到的结果和病理分析结果基本一致 ,只有 1例 (第 10号样品 )为过渡态 ,非典型癌症。同时对 2 1条被测光谱进行了主成分分析 (PCA)。主成分分析结果表明第一主成分可以用来区别胃正常组织和癌变组织光谱。图 4明确地显示了第 10号样品处于过渡态 ,PCA方法的判别结果与红外光谱解析结果基本一致。研究结果表明傅里叶变换红外光谱法与主成分分析方法都可以对良性和恶性胃组织进行鉴别诊断 ,如果两种方法相结合可以提高检测准确率 ,有望发展成为一种肿瘤临床诊断新方法     

肿瘤临床诊断的红外光谱新方法

报道了作者近年来利用红外光谱法检测肿瘤组织的阶段性研究进展。在比较研究了不同红外光谱方法的基础上,发现衰减全反射红外光谱法的检测结果与病理检验结果符合很好。该方法可直接测量冰冻和手术切除的新鲜离体肿瘤组织,测试简便,符合快速诊断的要求。另外,作者将中红外光纤和衰减全反射光谱测量方法相结合,实现了手术过程中原位、在体和实时检测肿瘤组织。累计研究了包括腮腺、颌下腺、食道、胃、肠、肝、胆囊、肾、乳腺、肺、甲状腺等十几种肿瘤和相应的正常组织。与病理诊断结果进行对照,红外光谱法诊断符合率在90％以上,表明该方法的普适性和准确性。     

红外光谱法与荧光光谱成像技术结合神经网络对正毛化橘红的快速鉴别

为探究一种快速、可靠的化橘红检测方法,本实验分别采用傅里叶变换衰减全反射红外光谱法和荧光光谱成像技术结合多层感知器(MLP)神经网络所构建的模式识别方法,对化橘红进行鉴别,并对两种方法进行了比较。实验以81个正毛化橘红,37个其他品种橘红共118个样品为研究对象,采集所有样品的红外光谱和荧光光谱图像。根据光谱曲线中不同样品间的差异,取红外光谱中550-1800 cm-1区段范围内的光谱数据和荧光光谱曲线中的400～720 nm区段的光谱数据进行分析,应用主成分分析法(PCA)对化橘红的光谱数据进行降维处理,再结合MLP神经网络对化橘红样品进行判别分析。实验中分别使用多元散射校正(MSC)、标准正态变量校正(SNV)、一阶导(FD)、二阶导(SD)以及Savitzky-Golay(SG)平滑数据预处理方法,并比较他们对鉴别模型的影响。分析结果表明：利用红外光谱法(FTIR/ATR),经由Savitzky-Golay(SG)平滑预处理得到的数据,通过隐层函数为sigmoid的三层MLP模型,能够得到最优正毛化橘红识别率,其结果训练集和测试集的识别率都为100%;利用荧光光谱成像技术,由多元散射(MSC)预处理的结果是最理想的。经过预处理的数据,通过隐层函数为sigmoid函数的三层MLP模型,训练集识别率达到100%,测试集识别率达到96.7%。由此可见,衰减全反射红外光谱法(FTIR/ATR)和荧光光谱成像技术分别与MLP神经网络构建的识别模式,均可对化橘红的判别达到快速、可靠的效果。     

道地山药红外指纹图谱和聚类分析的鉴别研究

运用模式识别技术的SIMCA法对不同产地的45种山药样品进行了道地性与非道地性的模式识别方法学研究。凭借红外光谱具有的指纹特性,构建山药样品的红外指纹图谱,作为模式识别提取的特征数据,以随机分取的22个样品为训练集,剩余23个样品为试验集,该方法的正确识别率为70％,取得了满意的分类效果。     

傅里叶变换红外光谱用于胆囊癌细胞及其细胞核结构的基础研究

应用傅里叶变换红外光谱(FTIR)对体外培养胆囊癌细胞、细胞核进行检测,对照胆囊癌组织光谱特征,研究胆囊癌细胞株及细胞核的光谱表现;为红外光谱法诊断胆囊癌奠定细胞学基础。应用美国Nicolet(尼高力)公司5700-Ⅱ型红外光谱仪,组织标本放置于OMNIC采样器表面进行检测,记录红外光谱;体外培养胆囊癌细胞株(GBC-SD)及提取的细胞核涂于欧米采样器表面进行红外检测,记录红外光谱,得到时间轴上体外培养细胞株及细胞核的光谱图;选择特征性光谱与胆囊癌组织光谱进行比对。结果发现胆囊癌细胞株红外光谱特征与相应癌组织光谱特征存在异同。从而可得出结论：将体外培养肿瘤细胞株及提取的肿瘤细胞核,进行FTIR测定是行之有效的细胞红外光谱检测手段,能得到体外培养细胞的红外谱图;胆囊癌组织所表现的红外光谱特征具有胆囊癌细胞本身的红外光谱特征,同时也具有组织自身的复杂特点;FTIR为应用于胆囊癌的定性诊断提供了更加丰富的细胞学基础。     

概率神经网络在胃镜样品红外光谱检测中的应用

将人工神经网络方法应用于人体胃镜样品红外光谱检测,以克服常规线性判别分析方法的局限性,从而提高了胃镜样品判别的准确率。概率神经网络是一种适用模式分类的径向基神经网络,采用样本的先验概率和最优判定原则对新的样本进行分类,具有识别率高、训练速度快、不会陷入局部极值等优点。文章采用概率神经网络进行胃镜样品红外光谱模式识别,将预处理后的胃镜样品光谱进行主成分分析,将得分值作为输入,建立概率神经网络判别模型。文中选取118例胃镜离体样品进行红外光谱判别分析,其中正常胃组织19例,胃炎组织64例,胃癌35例,选取其中59例样品建立概率神经网络校正模型,其余样品作为预测集来检验模型。实验结果表明,正常、炎症及癌症胃镜样品检测的总体准确率达到81.4%,对胃镜样品的判别取得了较好的结果。     

灵芝及灵芝提取物红外光谱规律的研究

测定了原始灵芝及其水提物、95%乙醇提取物和石油醚提取物的红外光谱,发现红外光谱能承载系统的化学信息和反映被测物中各组分分布情况。依3 416～3 279,1 541和723cm-1各吸收峰面积与2 935～2 852cm-1吸收峰面积之比可将四者区分开来。提出了用欧氏距离计算样本集信息熵的方法,并探讨了信息熵与样本集所承载的化学信息量之间的关系,得出原始灵芝样本集承载化学信息量最丰富的结论。对4个样本集分别做谱系聚类分析,发现只有原始灵芝红外光谱集对黒芝、青芝、黄芝和赤芝有较好的聚类作用。研究结果表明:红外光谱承载着物质结构的化学信息,与系统的化学成分密切相关;红外光谱样本集的信息熵越大,化学信息量越丰富,越有利于模式识别。本研究对模式识别样本集的构建具有指导作用。     

傅里叶变换中红外光谱法检测脑膜瘤的研究

采用傅里叶变换衰减全反射中红外光谱法检测了24例液氮冻存的脑膜瘤离体样品(其中良性肿瘤12例,有恶性倾向的肿瘤12例),对得到的红外光谱进行整理分析,发现不同类型脑膜瘤组织(如纤维型脑膜瘤和内皮型脑膜瘤)的红外光谱存在着差异,并且同一种类型的脑膜瘤组织,其恶性倾向的程度不同,他们的红外光谱也表现出较为明显的区别,因此,我们可以从各个特征吸收峰的峰位、峰形及峰强等信息的变化来区分脑膜瘤,并可以初步鉴别脑膜瘤的性质;研究结果发现,通过某些特征吸收峰(如1 160cm-1)峰位的变化来鉴别脑膜瘤的性质与病理诊断结果的符合率大于85%,说明傅里叶变换衰减全反射中红外光谱法有可能发展成为一种对样品无损伤、快速的脑肿瘤诊断新方法。     

傅里叶变换红外光谱结合SIMCA对宣威火腿鉴别研究

运用傅里叶变换红外光谱结合SIMCA模式识别方法对3种不同年限30个宣威火腿样品进行鉴别研究。结果显示,3种不同年限宣威火腿的傅里叶变换红外原始光谱差异不明显。选取1 800~800cm~(-1)范围光谱数据进行二阶导数处理,运用SIMCA模式识别法对3种不同年限宣威火腿样品的二阶导数光谱数据进行主成分分析(PCA)和系统聚类分析(HCA))。结果表明:利用傅里叶变换红外光谱结合SIMCA模式识别方法能够很好的对不同年限宣威火腿进行区分,其中PCA分析3种不同年限宣威火腿样品的组间和组内差异明显,系统聚类分析的正确识别率达到93%。表明傅里叶变换红外光谱结合SIMCA模式识别方法是一种有力的火腿鉴别工具。     

KNN方法在癌症中红外光谱检测中的应用

红外光谱主要是研究分子中以化学键联结的原子之间的振动光谱,它能够在分子水平上揭示正常组织和癌组织之间存在的差异。文章利用化学计量学中的有关知识通过计算机自动对未知样本光谱进行判别分析。首先应用平滑处理,基线校正(SNV方法),奇异值剔除(RHM方法)等算法对光谱数据进行预处理,然后采用K-最近邻法(简称KNN法)实现未知样本的自动判别,提高了癌症红外光谱检测的准确度。文章对63例胃组织样品进行了傅里叶变换红外光谱判别分析,与病理检验结果比较,准确度达到91.7%。     

基于近红外光谱和支持向量机的子宫内膜癌早期诊断研究

近红外光谱结合化学计量学方法对癌症的辅助诊断已有了文献报道.该文测定了77例不同生理阶段的子官内膜组织病理切片的近红外光谱,对其分别进行多元散射校正(MSC)、正交信号校正(OSC)以及二者联用的预处理方法,采用拉丁配分法选择3/4样本作为训练集,1/4样本作测试集,建立支持向量机(SVM)模型进行分类,并与基于同样预...     

甲状腺癌的傅里叶变换红外光谱研究

应用傅里叶变换红外光谱仪,测定了17例甲状腺癌和23例良性甲状腺疾病术中新鲜离体组织的红外光谱。通过用统计学方法对比分析,发现甲状腺良恶性组织的傅里叶红外光谱之间存在明显差异,其中恶性肿瘤光谱有以下特征：(1)甲状腺癌组织的酰胺Ⅰ带明显红移(P<0.01),酰胺Ⅱ带却出现蓝移(P<0.05),癌组织光谱中I_{1 640}/I_{1 460}和I_{1 640}/I_{1 550}较良性组织明显升高(P<0.01),说明恶性肿瘤不仅蛋白质结构上发生了变化,蛋白质的量化上也有明显变化;(2)与脂类相关的2 955, 2 920, 2 870, 2 850和1 740 cm-1谱带出现概率明显变低,表明癌组织的脂类相对含量降低;(3)与核酸相关的1 241 cm-1谱带明显蓝移至(1 238.29±2.87)cm-1 ,I_{1 080}/I_{1 460}较良性肿物组织有升高(P<0.05),表明癌组织中磷酸二酯基团中PO₂增加,因为在癌细胞分裂增生加快,细胞核内DNA含量增加。研究结果表明,红外光谱有望成为术中快速诊断甲状腺恶性肿瘤的主要方法。     

Spectroscopic analysis of bladder cancer tissues using Fourier transform infrared spectroscopy

Bladder cancer is one of the most common cancers in Africa. It takes several days to reach a diagnosis using histological examinations of specimens obtained by endoscope, which increases the medical expense. Recently, spectroscopic analysis of bladder cancer tissues has received considerable attention as a diagnosis technique due to its sensitivity to biochemical variations in the samples. This study investigated the use of Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy to analyze a number of bladder cancer tissues. Twenty-two samples were collected from 11 patients diagnosed with bladder cancer from different hospitals without any pretreatment. From each patient two samples were collected, one normal and another cancerous. FTIR spectrometer was used to differentiate between normal and cancerous bladder tissues via changes in spectra of these samples. The investigations detected obvious changes in the bands of proteins (1650, 1550 cm^–1), lipids (2925, 2850 cm^–1), and nucleic acid (1080, 1236 cm^–1). The results show that FTIR spectroscopy is promising as a rapid, accurate, nondestructive, and easy to use alternative method for identification and diagnosis of bladder cancer tissues.     

子宫内膜癌组织近红外光谱预处理与波段选择研究

应用近红外光谱技术对子宫内膜组织病理切片进行快速无损检测。收集了154样品光谱,其中正常样本的个数36个,增生的60个,癌变的58个。由于原始光谱中包含大量干扰信息,所以光谱预处理方法和波段选取的方法在近红外光谱分析中占有非常重要的地。利用多种预处理方法,包括一阶导数、多元散射校正、多项式最小二乘拟合求导、标准归一化、平滑、移动窗口中值滤波,对样品光谱进行了预处理。利用标准偏差谱来选取最优波段,选取的最优波段范围为4 000~6 000 cm-1。然后用处理后的光谱数据进行主成分分析,分类准确率达到100%。研究结果表明近红外光谱技术结合化学计量学方法可以作为一种癌症快速诊断的新技术,对于癌症的早期诊断和癌症组织的恶化过程研究具有重要的意义。     

乳腺癌的傅里叶变换红外光谱成像研究

傅里叶变换红外光谱(FTIR)成像技术可同时获得组织样本的空间分布信息和红外光谱信息。本文利用FTIR成像技术对离体原位乳腺组织样本进行原位研究,通过特征谱带吸光度比值(面积比值)图像结合FTIR光谱分析研究健康和癌变乳腺组织的差异。发现乳腺癌组织的特征带吸光度比值A1087/A1455、A1238/A1455、A1550/A1455、A1650/A1455相对于健康组织明显增大,A1160/A1087、A1740/A1550则减小。研究结果论证了乳腺组织癌变过程中大分子含量的变化规律,体现了FTIR成像技术在乳腺癌诊断方面的准确性、直观性和可行性,其有潜力成为基础研究和临床诊断的一种准确有效的技术手段。     

人肺组织与肺癌组织FTIR光谱的统计分析

本文应用统计方法分析了人肺正常组织和肺癌组织的FTIR光谱 ,选择光谱谱型参数 ;峰位、峰高、峰位差、峰高比进行比较分析 ,发现有多个变量可以显示两类光谱的差异 ,选择峰高比参数建立了Logistic预测方程为光谱的应用进行了探索。结果表明可以借助数学方法对组织光谱进行数据转换和分析 ,为了研究大量的组织光谱提供思路。     

傅里叶变换红外光谱用于胃镜样品的检测

应用傅里叶变换红外光谱(FTIR) 法对184例不同病理状态的胃镜下活检组织样品进行检测和分析,结果表明,慢性浅表性胃炎的基本谱图特征包括：较强的酰胺Ⅱ带;1 460 cm-1处的峰强高于1 400 cm-1处的峰强。典型的胃癌组织的谱图特征包括：较低的酰胺Ⅱ带;1 460 cm-1处的峰强低于1 400 cm-1处的峰强;1 300 cm-1的峰强明显增加。慢性萎缩性胃炎呈现出部分胃癌的光谱特征。这一结果表明,应用FTIR可以对胃镜下活检的小块组织进行鉴别诊断。     

傅里叶变换红外光谱技术诊断恶性肿瘤的研究进展

恶性肿瘤严重威胁人类的健康和生命,因此其早期诊断显得尤为重要。近年来,傅里叶变换红外光谱技术在诊断恶性肿瘤方面显示出了巨大的潜力。与传统方法相比,该技术在诊断肿瘤方面具有准确、快速、无创、原位、廉价、自动化、可重复、无需预处理、能够在分子水平上早期诊断等显著优势。本文综述了FTIR技术应用于诊断呼吸、消化、泌尿、生殖、神经、皮肤、血液等各系统恶性肿瘤方面的研究进展,并结合国际上临床医学、光谱学和化学计量学的学科发展现状提出了五点展望：扩大样本量,进行多中心研究;与内窥镜、穿刺活检结合,实现术中实时原位诊断并指导活检;进一步实现自动化;找寻更为高效的化学计量学方法;个别指认比较困难的光谱参数的识别尚有待进一步研究证实。随着FTIR技术的进一步发展和完善,它必将成为一种辅助诊断恶性肿瘤的重要方法,甚至可能作为肿瘤的常规筛查手段并应用于其分期分级中。     

拉曼光谱技术在病理诊断中的研究进展

拉曼光谱技术能够提供与物质特定分子结构相关的光谱信息,可用于识别生物组织微小的生化变异,具有快速、实时、无损、无需样本预处理等优点,在临床病理诊断领域极具应用前景。与常规组织病理学分析相比,拉曼光谱技术能够直接检测活体组织,简化了分析程序,缩短了诊断时间。人体病变组织的细胞分子组成和结构可能发生变化,这为拉曼光谱技术在组织病理诊断中的应用提供了检测依据。基于组织分子组成与结构的差异,结合机器学习和化学计量学方法,拉曼光谱技术可以提供客观的诊断信息,实现快速、低侵入的病理诊断。回顾了近十年来拉曼光谱技术在组织病理诊断中的研究进展,对取得的关键成果进行了总结,阐述了当前离体和活体应用拉曼光谱技术的一些关键问题。针对离体拉曼光谱检测,重点评估福尔马林固定石蜡包埋样本、冷冻样本和新鲜组织样本等离体样本的适用情况;阐述拉曼光谱数据收集的关键技术,包括适用光源、光谱范围,以及病理样本光谱采集的方式等。对于活体拉曼光谱检测,重点介绍了活体检测研究中拉曼光谱技术应用的两种形式：结合医用内窥镜进行体内检测,以及开放手术中的直接检测;综述了临床适用的拉曼系统,重点介绍了当前活体拉曼研究中应用的光纤探头。同时,文章也讨论了拉曼光谱数据的处理与分析方法,通过光谱预处理,特征提取与分类识别,构建拉曼光谱病理诊断模型,在小样本范围能够获得较好的诊断结果。考虑临床实际应用,仍需要不断优化分析方法,实现拉曼光谱与生化信息的关联,将样本个体差异的影响纳入分类模型中,以提升模型性能。文章对拉曼光谱应用于病理诊断中的关键问题进行了讨论,为进一步开展研究提供参考。未来需要更深入和广泛地开展离体和活体研究,以促进拉曼光谱技术在临床中的应用。