【摘 要】
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本文探测了人体血清的自体荧光-拉曼光谱,采用多元统计方法中的主元分析法(PCA)对光谱进行分析,并利用线性辨别分析(LDA)作为诊断算法,与此同时,用人工神经网络进行交叉认证
【机 构】
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沈阳理工大学理学院光电子与激光生物医学研究中心,大连理工大学物理与光电工程学院光电信息工程与技术实验室,沈阳永源科技开发有限公司,
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本文探测了人体血清的自体荧光-拉曼光谱,采用多元统计方法中的主元分析法(PCA)对光谱进行分析,并利用线性辨别分析(LDA)作为诊断算法,与此同时,用人工神经网络进行交叉认证。PCA-LDA的灵敏度和特异性分别为88.00%和79.14%,PCA-ANN的为89.29%和94.74%。
In this paper, the autofluorescence-Raman spectra of human serum were probed. The principal component analysis (PCA) of the multivariate statistical method was used to analyze the spectra and linear discriminant analysis (LDA) was used as the diagnostic algorithm. At the same time, Network cross-certification. The sensitivity and specificity of PCA-LDA were 88.00% and 79.14% for PCA-ANN and 89.29% and 94.74% for PCA-ANN, respectively.
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