【摘 要】
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近年来,肺癌成为侵害我国公民身体健康的重要疾病之一。目前为止,由于治愈肺癌的药物还未问世,手术切除成为降低肺癌病死率的最可靠主要途径就是手术切除。为在手术过程中对癌变组织完全切除,避免造成二次复发及转移,需要寻找一种快速的高效的医学检测方法尤为重要。激光诱导击穿光谱技术是一种基于元素检测的激光光谱学技术,可以实现各种形态样品的实时在线检测,作为一种快速实用的光谱元素分析技术得到了广泛的应用。本文基
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近年来,肺癌成为侵害我国公民身体健康的重要疾病之一。目前为止,由于治愈肺癌的药物还未问世,手术切除成为降低肺癌病死率的最可靠主要途径就是手术切除。为在手术过程中对癌变组织完全切除,避免造成二次复发及转移,需要寻找一种快速的高效的医学检测方法尤为重要。激光诱导击穿光谱技术是一种基于元素检测的激光光谱学技术,可以实现各种形态样品的实时在线检测,作为一种快速实用的光谱元素分析技术得到了广泛的应用。本文基于对生物组织内部元素种类与含量的差异性以及LIBS对元素检测的敏感性分析,本文提出了通过激光诱导击穿光谱技术,分析肿瘤组织和正常组织的LIBS光谱特性,本文针对肿瘤组织和正常组织的LIBS光谱之间的差异,结合机器学习算法实现肿瘤组织和正常组织的分类识别检测。本论文主要研究内容如下:（1）开展了激光诱导击穿肿瘤组织的光谱实验参数优化研究。通过激光诱导肿瘤组织光谱的信背比强度,优化激光能量、光谱探测延时和透镜聚焦位置等参数,获得最大的光谱信背比。（2）针对肿瘤组织样本,选择基线校正、小波阈值降噪、归一化对LIBS特征光谱进行预处理。基于肿瘤生物组织的LIBS光谱,选择生物组织内含有的元素LIBS强度比,发到肿瘤组织内的Mg和Ca元素含量都远远高于正常组织。（3）基于LIBS技术结合机器学习算法,实现了肺部肿瘤组织和正常值的分类识别。采用PCA对肺部组织LIBS光谱数据进行降维处理,发下发现肺部肿瘤组织和正常组织有较好的聚类效果。在此基础上,对比SVM与KNN算法选出准确率较高的算法与PCA结合,对肿瘤组织和正常组织的分类识别的精度能达到98%以上。本文的研究成果对于癌症组织的诊断质效提升有重要的应用价值,也为基于LIBS的生物组织分类研究提供参考。
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