基于卷积神经网络与显微高光谱的胃癌组织分类方法研究

为了探究高光谱技术在胃癌组织病理诊断中的应用,将高光谱成像与显微系统结合,采集胃部切片组织的高光谱图像。针对胃癌组织与胃部正常组织在410~910nm波段的光谱特性差异,提出了一种基于卷积神经网络模型的胃癌组织分类方法,对原始光谱进行S-G平滑和一阶导数等预处理,通过分析光谱数据的特点和模型的分类效率,确定了最佳的网络结构及参数。实验结果表明:该模型对胃部癌变和正常组织的分类准确率为96.53%,鉴别胃癌组织的灵敏度和特异性分别达到94.29%和97.14%;相比于浅层学习方法,卷积神经网络模型能够充分提取癌变组织的深层光谱特征,同时能有效避免过拟合现象。将深度学习理论与显微高光谱结合的方法为医学病理研究提供了新思路。     

傅里叶变换红外光谱用于肿瘤细胞株检测的研究

采取在体外培养胃癌细胞株(SGC7901), 将培养细胞涂于BaF₂窗片的方法,应用美国Nicolet(尼高力)公司Magna750-Ⅱ型红外光谱仪对细胞株进行透射红外光谱检测, 得到了时间轴上体外培养细胞株的光谱图, 将特征性光谱与胃癌组织光谱进行了比对。发现胃癌细胞株红外光谱特征与相应癌组织光谱特征存在异同,说明细胞胃癌组织所表现的红外光谱特征可以反映胃癌细胞本身的红外光谱特征, 同时也具有自身的复杂特点。实验为红外光谱法诊断胃癌奠定了细胞学基础。     

SIMCA法在中红外癌症检测技术中的应用

人体肿瘤的中红外光谱法早期检测是生物医学领域的前沿课题之一。研究了中红外FTIR光谱技术与化学计量方法 (模式识别技术 )相结合对人体恶性肿瘤进行检测的方法 ,并讨论了如何通过采用光谱预处理方法以及波长范围的选择来提高模式识别技术 (SIMCA法 )分类判别效果。研究了 6 3个胃癌病人的癌变组织和癌旁正常组织光谱 ,选择有代表性的 4 0个样品作为训练集 ,剩余的 2 3个样品作为预测集 ,该方法的准确率为 91%。这一研究结果表明傅里叶变换红外光谱法与化学计量学方法相结合可以对良、恶性组织进行鉴别诊断 ,有希望发展成为一种肿瘤快速诊断的新方法。     

基于叶片光谱分析的小麦白粉病与条锈病区分及病情反演研究

小麦条锈病和白粉病作为我国麦区两种重要病害,在田间常同时发生,为病害防治管理带来困难。基于实验测试获得白粉病、 条锈病叶片光谱数据,探讨采用光谱分析对两种病害进行区分识别及严重度监测的可行性。通过相关分析和独立T检验,筛选出对白粉病和条锈病敏感度差异较显著的波段及光谱特征,包括665～684,718～726 nm等6个波段范围,以及DEP_550-770,SIWSI等11个光谱特征。基于这些波段和特征,采用FLDA构建病害判别模型;借助PLSR分析构建病情严重度反演模型。研究结果表明,筛选得到的反射率波段和光谱特征能够较好地区分两种病害,判别模型总体精度达到80%以上,准确度较高。其中,染病比率超过20%的病叶区分和识别精度可达95%。同时,分别基于两种病害敏感光谱特征构建的病情严重度反演模型能够较好地估测病情严重度,两种病害估测均方根误差均低于15%。上述叶片尺度小麦白粉病和条锈病区分和严重度反演模型为进一步研究两种病害冠层尺度的区分和监测提供基础。     

提高结肠早癌诊断率的荧光光谱小波特征提取与神经网络分类方法研究

提出了一种新的荧光光谱特征提取与模式分类方法以提高激光诱导5-ALA-PpIX荧光光谱对早期结肠癌的诊断准确率。利用小波多尺度分析法提取荧光光谱特征量,对提取的特征量采用基于Rprop算法的BP神经网络进行模式分类。对20只DMH诱导的SD大鼠,12只诱导鼠的第二代鼠,8只正常SD大鼠,按25 mg·kg-1体重剂量尾静脉注射5-ALA溶液,150 min后利用波长为370 nm的钛宝石激光进行活体检测。对预处理后的504条荧光光谱,利用小波多尺度分析法提取12个特征量,BP神经网络将其分为正常组与非正常组(非典型增生、早癌和进展期癌),分类敏感性与特异性分别为98.91%和97.2%,非典型增生、早癌及进展期癌对正常组织的识别准确率分别为91.3%, 98.85%及98.79%。结果表明此方法不仅对早期结肠癌具有较高的诊断率,且更利于临床实时诊断。     

基于5-氨基乙酰丙酸的SD大鼠结肠组织荧光光谱多变量统计分析方法研究

探讨用多变量统计分析方法对激光诱导的SD大鼠结肠组织5-ALA-PpⅨ荧光光谱进行分类,以诊断结肠早癌。对20只DMH诱导的SD大鼠,12只诱导鼠的第二代鼠,8只正常SD大鼠,按25 mg·kg-1体重剂量尾静脉注射5-ALA,150 min后进行活体激光检测,钛宝石激光器激发波长370 nm。将343条3类组织谱线分为训练组和预测组,经预处理,再采用主成分分析法提取4个主成分变量。利用训练组建立逐步多变量Logistic回归模型,并对预测组预测。3类组织病理类型两两结合,共构建3个回归方程。正常组织与早癌及进展期癌识别的特异性分别为100%, 98.4%,敏感性分别为96%, 100%,准确率分别为98%, 99.2%。在光敏剂5-ALA的辅助作用下,对370 nm激光诱导的结肠组织荧光光谱,采用主成分变量压缩与逐步多变量Logistic回归分析方法相结合,可以获得较高的正常组织对早癌及进展期癌组织识别特异性和敏感性,是一种较有潜力的结肠早癌无损诊断方法。     

基于拉曼光谱和多元统计分析技术的结肠癌早期诊断

为了寻找结肠癌的病理发展规律在拉曼光谱属性上的体现,采用共聚焦显微拉曼光谱仪对60例离体的正常结肠组织、腺瘤性息肉和腺癌组织的近红外拉曼光谱进行对比检测,初步探讨了三类组织的拉曼光谱特征及其改变的规律。结果表明:三类组织拉曼光谱的差异明显存在于830,855,1 032,1 210,1 323,1 335,1 445,1 450,1 655 cm^-1处,腺瘤性息肉的光谱大体位于正常组织与腺癌组织之间。以组织病理诊断为金标准,主成分分析结合线性判别分析技术建立的诊断算法区分3类组织的灵敏度分别为96.9%、85.7%和97.3%,特异性分别为82.8%、90%和92.3%。因此,拉曼光谱有潜力在分子水平上区分正常结肠组织、腺瘤性息肉和腺癌组织,有望成为结肠癌早期诊断的一种有效方法。     

人体肿瘤组织的光谱识别

本文对人体胃肿瘤组织和正常组织的激光诱导荧光光谱进行了研究。结果表明：对于肿瘤组织，其光谱的强度和形状都不同于正常组织，对肿瘤组织区分的符合率为８９％，对正常组织区分的符合率为９１％。另外，还对病人的胃肿瘤组织进行了光谱实时测定。     

人肝癌组织细胞的激光光镊拉曼光谱研究

激光光镊与拉曼光谱相结合形成的激光光镊拉曼光谱系统(LTRS)已用于分析生物组织标本,可对单个活细胞进行操控和光谱收集。从拉曼光谱特征峰位置、强度和线宽可得到有关细胞的组成、结构及细胞内物质相互作用的信息。文章应用LTRS系统,分析了来自人的恶性肝癌组织的不同病变部位标本,包括肝癌组织细胞、肝癌癌旁细胞和远离肝癌组织的肝脏正常的组织细胞,观察到了随肝癌的病变部位变化所出现的一些有趣的拉曼光谱峰的变化。正常的肝组织细胞在1 070和1 266 cm-1处的峰很明显,而肝癌和肝癌癌旁组织细胞的这两个峰则不明显,肝正常组织细胞的1 445 cm-1峰明显高于肝癌和肝癌癌旁组织细胞。已知1 070 cm-1峰代表脂类和核酸,1 266和1 445 cm-1峰代表脂类和蛋白。引起这些峰变化的物质很可能参与了肝癌的发生。上述初步研究结果表明：单细胞激光光镊拉曼光谱可以区分肝癌的不同病变部位,将是检测和分析肝癌组织标本的一种很好的方法。     

基于拉曼光谱的卵巢癌诊断研究

卵巢癌是一种发病率和致死率极高的女性妇科疾病。目前卵巢癌的临床诊断主要依靠病理学检测,超声法以及检测血液中肿瘤标志物CA125,但是上述几种方法都存在其固有的缺陷。本研究提出应用拉曼光谱结合偏最小二乘-判别分析(PLS-DA)模型,实现在分子水平上判别诊断卵巢癌。拉曼光谱在正常组织与癌组织之间存在反映其癌变过程物质结构变化的微小差异。因此,通过结合PLS-DA数据模型分析拉曼光谱信息,能够将微小差异放大化,捕获生物分子的显著特征。在研究中,模型的变量数目选择其分类错误率最小时的数值,即隐变量的数目为5,能够捕获大量的官能团特征性信息,通过分析隐变量的p值大小可知5个隐变量均可实现对正常组织与癌组织的有效区分,并且第一个隐变量具有最明显的区分结果。通过模型运算结果可知,该模型对卵巢癌判别的准确性达到85.2%(其中灵敏性为86.2%,特异性为85.4%)。研究结果表明,拉曼光谱技术,通过与PLS-DA模型相结合,可作为卵巢癌临床诊断中的辅助诊断方法,从分子水平上实现对卵巢癌的诊断判别。     

人膀胱粘膜/粘膜下层组织病变致组织漫反射光谱的变化

研究了人正常膀胱和浅表性膀胱癌的粘膜/粘膜下层组织在300～900nm光谱范围的漫反射光谱特性及其差异,实验采用带积分球附件的分光光度计获取组织的漫反射光谱.结果表明,在300～900 nm,正常膀胱的粘膜/粘膜下层对任一个波长的漫反射率都明显地较癌变的粘膜/粘膜下层对相应波长的要大.正常膀胱的粘膜/粘膜下层的漫反射光谱的峰分别在370 nm、520 nm、550 nm和660nm,其峰值分别为52.4%、60.7%、56.1%和75.5%.而癌变的粘膜/粘膜下层的漫反射光谱的峰分别在320 nm、520 nm、550 nm和660 nm,其峰值分别为43.7%、33.4%、30.6%和70.2%.正常膀胱的粘膜/粘膜下层的漫反射光谱在370 nm处有一个峰,而癌变的粘膜/粘膜下层的漫反射光谱在370 nm处没有峰,320 nm处有一个峰.而正常膀胱的粘膜/粘膜下层的漫反射光谱在320 nm处没有峰.膀胱的粘膜/粘膜下层病变导致组织的漫反射光谱在520 nm、550 nm和660 nm处的峰的峰值分别减小了45.0%、45.5%和7.02%.说明膀胱的粘膜/粘膜下层病变导致组织的组分和结构尤其足组织中的氧合血红蛋白和去氧血红蛋白的含量发生了明显的改变.     

胃粘膜组织共焦显微拉曼光谱分类研究

采用基于小波变换的光谱去噪和背景扣除预处理技术,对32例(其中:13例正常,19例癌变)胃粘膜组织拉曼光谱进行分析,克服了手动背景扣除的一些缺点,并观察到一些新的光谱特征。基于此,给出能对所有正常组织和癌变组织进行有效分类的特征量和判据。通过研究这些特征量与胃粘膜组织癌变发展阶段之间的定量关系,可望实现胃癌的早期诊断。     

采用DNA和蛋白质吸收带的Kubelka-Munk光谱函数检测人胃癌

采用DNA和蛋白质吸收带的Kubelka-Munk光谱函数对离体的人正常胃、未分化胃腺癌、胃鳞状细胞癌和低分化胃腺癌的上皮组织进行鉴别诊断。实验采用带积分球附件的分光光度计获取组织的漫反射光谱。结果表明：在250～650 nm,人胃的上皮组织的癌变导致未分化胃腺癌、胃鳞状细胞癌和低分化胃腺癌等的上皮组织的Kubelka-Munk光谱函数f(r∞)及其对数log[f(r_∞)]的平均值在DNA吸收带(260 nm)处都有非常显著性的差异,其差异分别为68.5%(p＜0.05),146.5%(p＜0.05),282.4%(p＜0.05)和32.4%(p＜0.05),56.0%(p＜0.05),83.0%(p＜0.05)。人胃的上皮组织的癌变导致未分化胃腺癌、胃鳞状细胞癌和低分化胃腺癌等的上皮组织的Kubelka-Munk光谱函数f(r_∞)及其对数log[f(r_∞)]的平均值在蛋白质的吸收带(280 nm)处也都有非常显著性的差异,其差异分别为86.8%(p＜0.05),262.9%(p＜0.05),660.1%(p＜0.05)和34%(p＜0.05),72.2%(p＜0.05),113.5%(p＜0.05)。人胃的上皮组织的癌变导致未分化胃腺癌、胃鳞状细胞癌和低分化胃腺癌等的上皮组织的Kubelka-Munk光谱函数f(r_∞)及其对数log[f(r_∞)]的平均值在β-胡萝卜素吸收峰(480 nm)处也有着显著的差异性,其差异分别为59.5%(p＜0.05),73%(p＜0.05),258.9%(p＜0.05)和118.7%(p＜0.05),139.2%(p＜0.05),324.6%(p＜0.05)。可见,人胃上皮组织的癌变导致其DNA、蛋白质和β-胡萝卜的含量都发生了显著的变化。这结论为快速、低成本、非入侵的胃癌的光活检及鉴别诊断胃癌提供有益参考。     

采用氧合血红蛋白吸收带的漫反射光谱比率R540/R575检测人胃癌

采用氧合血红蛋白吸收带的平均漫反射光谱比率(R540/R575)对离体的人正常胃、未分化胃腺癌、胃鳞状细胞癌和低分化胃腺癌的上皮粘膜组织进行鉴别诊断.实验采用带积分球附件的分光光度计测量组织样品在400 nm～600 nm的漫反射光谱.实验结果表明,在相同的波长范围内,人的未分化胃腺癌、胃鳞状细胞癌和低分化胃腺癌的上皮粘膜组织的漫反射光的强度较人正常胃的上皮粘膜组织的漫反射光强度要显著地低的,尤其是在氧合血红蛋白的吸收带540 nm和575 nm波长处,人正常胃、未分化胃腺癌、胃鳞状细胞癌和低分化胃腺癌的上皮粘膜组织的平均漫反射光谱比率分别是(94.25±2.4)%,(109±3.0)%,(1032±2.8)%和(98.6±2.6)%.     

Oxygenated hemoglobin diffuse reflectance ratio for in vitro detection of human gastric pre-cancer

Oxygenated hemoglobin diffuse reflectance (DR) ratio (R540/R575) method based on DR spectral signatures is used for early diagnosis of malignant lesions of human gastric epithelial tissues in vitro. The DR spectra for four different kinds of gastric epithelial tissues were measured using a spectrometer with an integrating sphere detector in the spectral range from 400 to 650 nm. The results of measurement showed that the average DR spectral intensity for the epithelial tissues of normal stomach is higher than that for the epithelial tissues of chronic and malignant stomach and that for the epithelial tissues of chronic gastric ulcer is higher than that for the epithelial tissues of malignant stomach. The average DR spectra for four different kinds of gastric epithelial tissues show dips at 542 and 577 nm owing to absorption from oxygenated Hemoglobin (HbO₂). The differences in the mean R540/R575 ratios of HbO₂ bands are 6.84% between the epithelial tissues of normal stomach and chronic gastric ulcer, 14.7% between the epithelial tissues of normal stomach and poorly differentiated gastric adenocarcinoma and 22.6% between the epithelial tissues of normal stomach and undifferentiated gastric adenocarcinoma. It is evident from results that there were significant differences in the mean R540/R575 ratios of HbO₂ bands for four different kinds of gastric epithelial tissues in vitro (P < 0.01).     

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。     

稻谷新陈度近红外快速无损检测的研究

利用近红外技术结合化学计量学的方法建立了稻谷新陈度近红外光谱定量模型。对90个稻谷样本,通过近红外光谱仪扫描获得了从950～1 650 nm的光谱信息。运用UNSCRAMBLER9.7软件进行计算,选择全谱区,结合偏最小二乘法(PLS)算法,得到光谱最佳预处理方法为一阶导加Savizky-Golay平滑,最佳主成分数为7。进行内部交叉验证,决定系数r2为0.967 9,预测误差为54.51,且预测结果与真实值通过t检验,说明模型是可行的。为稻谷新陈度的快速无损检测提供了一种新的方法。     

基于近红外光谱的腐乳白坯硬度检测研究

考察了硬度与腐乳白坯中水分含量和蛋白质含量的相关关系,探讨了利用近红外光谱技术检测白坯硬度的可行性。通过水分以及蛋白质的相关吸收峰建立预测白坯硬度的数学模型;在建模过程中重点讨论了多元散射校正(MSC)、一阶求导和波段选择等优化处理对建模的影响,利用偏最小二乘法得到的最优模型的建模相关系数r=0.935,建模标准差RMSEC＝0.019 3,预测标准差RMSEP=0.023 6,其分级正确率达到94.72%;利用主成分分析法结合判别分析法建立的定性判别模型,分级正确率也达到了90.12%。上述分级结果均好于感观评价的方法,表明近红外技术可以实现白坯硬度的快速无损检测。     

近红外漫反射光谱检测赣南脐橙可溶性固形物的研究

研究了应用可见-近红外漫反射光谱技术快速检测赣南脐橙可溶性固形物的方法。以40个赣南脐橙为标准样本,利用漫反射光谱测定法获取完整赣南脐橙的可见-近红外光光谱(350～2 500 nm),采用多种光谱校正算法,选取不同的光谱波段范围对水果样本的漫反射二阶光谱进行有效信息的提取和分析,并结合偏最小二乘法和主成分回归等定量校正方法,建立了赣南脐橙可溶性固形物的定量数学模型。实验结果为: 在361～2 488 nm波段范围内,偏最小二乘法校正模型的预测精度最好,校正模型的相关系数为0.929,校正标准偏差和预测标准偏差分别为0.517,0.592,其预测集样本的预测值与真实值的相关系数为0.791。实验结果表明：应用近红外漫反射技术对赣南脐橙可溶性固形物的快速无损检测具有可行性。     

Raman spectroscopy at different excitation wavelengths (1064, 785 and 532 nm) as a tool for diagnosis of colon cancer

Raman spectroscopy is structure sensitive non‐destructive method that allows observing the status of biological tissues with minimal impact. This method has a great potential in the diagnosis of various types of degenerative diseases including cancer damages. Near‐infrared Fourier transform (NIR‐FT)‐Raman (λ_ex ~1064 nm), NIR‐visible (Vis)‐Raman (λ_ex ~785 nm) and Vis‐Raman (λ_ex ~532 nm) spectra of normal and colorectal carcinoma colon tissue samples were recorded in macroscopic mode at 10–20 randomly chosen independent sites. In the cases of NIR‐Vis‐ and Vis‐Raman spectra, enhanced resonance effects were observed for tissue chromophores absorbing in the visible area. Evident spectral differences were noticed for Raman spectra of normal colon tissue samples in comparison with abnormal samples. The average Raman spectra of colon tissue samples were analysed by principal component analysis (PCA) to discriminate normal and abnormal tissues. PCA of combined dataset containing Raman intensities of chosen NIR‐FT, NIR‐Vis or Vis‐Raman bands led to discrimination of normal and abnormal colon tissue samples. Therefore, combination of these three Raman methods can be helpful for recognizing cancer lesions in colon for diagnostic purposes. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.