典型文献
基于血清SERS的肝癌分类模型的机器学习算法优化研究
文献摘要：
目的 通过比较主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、支持向量机(SVM)和正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA),优化获得基于血清表面增强拉曼光谱术(SERS)的肝癌分类模型的最佳算法,为研发新型肝癌诊断技术奠定基础.方法 采集检测52例肝癌患者、64例肝硬化患者和53例健康志愿者的血清增强拉曼信号,分析不同SERS光谱特征,分别建立PCA-LDA、PCA-SVM、SVM-线性核函数、SVM-高斯径向基函数(SVM-RBF)和OPLS-DA算法的肝癌分类模型,并使用敏感性、特异性、准确度和受试者操作特征曲线评估5种算法对肝癌的诊断效能.结果 在三分类中,基于OPLS-DA算法对肝癌的分类准确度均高于其他4种算法的.在二分类肝癌组和非肝癌组中,基于SVM-RBF算法准确度高于其他4种算法的.二分类模型的受试者操作特征曲线显示,SVM-RBF算法对肝癌的预测能力均高于其他4种算法的.结论 SVM-RBF算法结合血清SERS建立的肝癌分类模型是一种快速、准确地检测肝癌的新技术.
文献关键词：
表面增强拉曼光谱术;血清;机器学习算法;肝癌
中图分类号：
作者姓名：
胥生科;窦景锐;吾布里塔里甫·达吾提;吕国栋
作者机构：
新疆医科大学第一附属医院 临床医学研究院,新疆 乌鲁木齐 830054;新疆大学 生命科学与技术学院,新疆 乌鲁木齐 830046;新疆医科大学 公共卫生学院,新疆 乌鲁木齐 830017
文献出处：
引用格式：
[1]胥生科;窦景锐;吾布里塔里甫·达吾提;吕国栋-.基于血清SERS的肝癌分类模型的机器学习算法优化研究)[J].兰州大学学报（医学版）,2022(11):76-80,85
A类：
表面增强拉曼光谱术
B类：
SERS,机器学习算法,算法优化,线性判别分析,LDA,正交偏最小二乘判别分析,OPLS,清表,最佳算法,诊断技术,肝癌患者,肝硬化患者,健康志愿者,拉曼信号,光谱特征,线性核函数,径向基函数,RBF,受试者操作特征曲线,诊断效能,三分类,二分类模型,预测能力
AB值：
0.205418
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