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采用便携式拉曼光谱仪对正常、良性和恶性的乳腺癌组织进行检测,通过对其拉曼光谱的指认,归纳了其主要区别和特征. 在3类乳腺组织中有明显的脂类的特征峰(1230,1268,1301,1440和1743 cm-1),而在良性和恶性的组织中,则出现了较为明显的蛋白(1246,1271,1315和1364 cm-1)和核酸(1340 cm-1)的特征峰. 良性和恶性组织的区别在于恶性组织特有的特征峰(1340 cm-1),而良性组织所特有的特征峰则应归属为蛋白. 在数据分析过程中,选择能够反映样本化学本质的特征峰,利用高斯过程的机器学习对特征峰值建立模型. 特异性(0.94)、灵敏度(0.95)和Matthews相关系数(0.86)表明在模型中3种组织有比较良好的辨别度,对于应用拉曼光谱方法辨别正常和患病乳腺组织具有参考价值. 相似文献
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