發(fā)布時間：2019-06-02 09:06

【摘要】：癌癥的快速準確診斷是臨床醫(yī)學(xué)面臨的重要課題�，F(xiàn)有的病理診斷存在著前處理復(fù)雜、耗時長、人為經(jīng)驗依賴性強等缺點。激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)(Laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)由于其裝置簡單、無需前處理、能夠?qū)崟r在線檢測等優(yōu)點,有望成為癌癥分類診斷的有力技術(shù)手段。LIBS在實體瘤的分類診斷上得到了初步應(yīng)用,但基于人類血液樣本LIBS光譜的腫瘤分類診斷研究尚未開展�；诖�,本文開展了基于全血和血清LIBS光譜的癌癥診斷和分類研究。首先,介紹了LIBS技術(shù)在生物樣本化學(xué)元素定性、定量檢測和生物組織分類與識別方面的研究進展,并分析了其在癌癥診斷上應(yīng)用的研究現(xiàn)狀,提出了本文的研究內(nèi)容。其次,介紹了LIBS的產(chǎn)生機制,給出了主成分分析(principal component analysis,PCA)、k近鄰算法(k-nearest neighbor,k NN)、支持向量機(support vector machine,SVM)等數(shù)據(jù)處理和分類方法以及交叉驗證、混淆矩陣等分類模型的評估方法。再次,利用重頻5Hz、波長1064nm的Nd:YAG激光器,獲得了淋巴瘤、白血病、多發(fā)性骨髓瘤、胃癌、肝癌、胰腺癌患者和正常人對照組的新鮮和凍融全血樣本和血清樣本的LIBS光譜,建立了包含F(xiàn)e、Ca、Cu、Na、Mg、Al、N、K、O、H等特征譜線的光譜數(shù)據(jù)庫。采用PCA算法對特征光譜數(shù)據(jù)進行分析,發(fā)現(xiàn)癌癥患者和正常人血液樣本LIBS之間、不同類型癌癥患者血液樣本LIBS之間均存在顯著區(qū)別。最后,基于血液樣本的LIBS光譜數(shù)據(jù),建立了帶權(quán)重的kNN分類模型和核函數(shù)為三階多項式的SVM分類模型,采用10折交叉驗證對模型進行了訓(xùn)練和評估。結(jié)果顯示,使用新鮮全血時,癌癥患者診斷的準確率約為100%,白血病、淋巴瘤和多發(fā)性骨髓瘤患者診斷的準確率分別約為88%、96%和92%。使用凍融全血時,癌癥患者診斷的準確率約為100%,白血病、淋巴瘤和多發(fā)性骨髓瘤患者診斷的準確率分別約為88%、95%和89%。使用新鮮血清時,癌癥患者診斷的準確率約為100%,肝癌、淋巴瘤、多發(fā)性骨髓瘤、胰腺癌和胃癌患者診斷的準確率分別約為87%、98%、85%、75%和82%。使用凍融血清時,癌癥患者診斷的準確率約為100%,肝癌、淋巴瘤、多發(fā)性骨髓瘤、胰腺癌和胃癌患者診斷的準確率分別約為68%,、90%、81%、29%和84%。全血樣本LIBS用于癌癥診斷的效果優(yōu)于血清樣本,新鮮血液樣本的LIBS光譜用于癌癥診斷的效果優(yōu)于凍融樣本。本文的研究成果在癌癥的快速、準確診斷上具有重要的應(yīng)用價值,同時也可以為基于LIBS的生物組織分類研究提供參考。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R730.4;TN249

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本文編號：2490978