【摘 要】
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大多数癌症患者都死于肿瘤转移而非原发性肿瘤,其中从原发肿瘤脱落,跟随循环系统渗出到远处组织并最终形成转移灶的循环肿瘤细胞（Circulating tumor cells,CTCs）被认为是判断肿瘤转移的重要标志物。基于在体流式技术的在体光声流式细胞仪（In vivo photoacoustic flow cytometry,PAFC）可以实现非侵入、无标记的大样本实时检测在体循环肿瘤细胞。黑色素瘤
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大多数癌症患者都死于肿瘤转移而非原发性肿瘤,其中从原发肿瘤脱落,跟随循环系统渗出到远处组织并最终形成转移灶的循环肿瘤细胞（Circulating tumor cells,CTCs）被认为是判断肿瘤转移的重要标志物。基于在体流式技术的在体光声流式细胞仪（In vivo photoacoustic flow cytometry,PAFC）可以实现非侵入、无标记的大样本实时检测在体循环肿瘤细胞。黑色素瘤是一种转移性极强的恶性皮肤肿瘤,近十年来发病率逐年上升。PAFC可以有效无标记检测在体血管中黑色素瘤CTCs,实现黑色素瘤的早期诊断。然而目前PAFC数据具有数据量大、阳性信号与噪声易混淆、基线抖动等问题,给PAFC数据的分析处理和光声信号筛选造成一定困难。支持向量机（Support Vector Machine,SVM）算法目前多应用于模式识别领域的数据分类问题。本研究将支持向量机算法应用于PAFC的信号筛选中,提出通过特征可视化手段将光声数据幅值、频谱、功率密度等特征展现在三维特征空间中,应用SVM线性与高斯混合核函数进行光声信号分类,将分类准确率由之前阈值筛选法60%提升到99.99%,灵敏度提升到90.57%。之后将光声信号去噪、基线校正方法与基于特征提取的SVM模型集成打包到Matlab平台的APP中,实现高效、准确、便捷的光声信号分类筛选。同时在正确识别黑色素瘤光声信号的基础上,挖掘光声信号飞渡时间的生物信息,通过支持向量机模型预测不同大小的细胞,有效分类体外0-10μm、20-40μm和在体0-10μm、10-20μm的B16F10黑色素瘤细胞,进一步探求肿瘤转移现象与细胞特征关系。本文旨在基于支持向量机算法从软件上提高在体光声流式细胞仪灵敏度,实现一套稳定、准确并适用于大样本数据的信号分类及特征提取的软件分析系统。
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