使用电解法制备了一种新型高效的纳米银膜,作为近红外表面增强拉曼散射(NIR-SERS)的基底,对22名健康女性和22名宫颈癌患者的氧合血红蛋白进行了NIR-SERS光谱检测。比较了宫颈癌患者和健康女性氧合血红蛋白的NIR-SERS光谱,发现两者之间有显著差异。利用多变量统计分析方法发现,在472、662、720和1209 cm-1处,宫颈癌患者与健康女性的氧合血红蛋白NIR-SERS光谱差异最为显著,诊断的特异性和灵敏度均达到86.4%。通过谱峰归属分析发现,宫颈癌患者血液中的高铁血红蛋白吡咯环折叠振动、氧合血红蛋白吡咯环的对称变形振动、反对称变形振动以及吡咯环间CmH基团的变形振动等振动模式相较于健康女性有显著减少。研究表明,NIR-SERS技术结合多变量统计分析方法可以有效区分宫颈癌患者和健康女性的氧合血红蛋白,有望成为一种新型的宫颈癌临床诊断工具。
基于NIR-SERS光谱技术的宫颈癌氧合血红蛋白分析
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数据用的是UCI开源的那个宫颈癌筛查数据集,不大但经典,起来比较顺手。整套流程用Azure ML来跑的,建模流程和结果可视化都还不错。Boosted 决策树在预测上表现最好,AUROC = 0.978,能打。你要是做医疗类预测的项目,可以参考下它的建模思路,尤其是筛查方式的选择。
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