光谱学方法结合化学计量学用于癌诊断研究

作     者：张卓勇 ZHANG Zhuo-yong

作者机构：首都师范大学化学系北京100048 

出 版 物：《光谱学与光谱分析》 (Spectroscopy and Spectral Analysis)

年 卷 期：2015年第35卷第9期

页      面：2388-2392页

核心收录：

学科分类：081704[工学-应用化学] 07[理学] 08[工学] 0817[工学-化学工程与技术] 070302[理学-分析化学] 0703[理学-化学] 

基　　金：国家重大科学仪器专项项目(2012YQ140005) 国家自然科学基金项目(20875065 21275101)资助 

主　　题：电感耦合等离子体原子发射光谱分析 近红外光谱分析 太赫兹时域光谱分析 癌诊断 

摘      要：对近年来采用多种光谱学方法对癌诊断研究工作进行了简要综述。利用电感耦合等离子体原子发射光谱分析(ICP-AES)法对人血清中微量元素含量进行了测定,将双向联想记忆神经网络(BAM)用于建立微量元素与肺癌、肝癌和胃癌之间的关系,建立了分类鉴定模型;利用近红外光谱技术非破坏无损检测的特性,采用化学计量学方法对子宫内膜癌组织的近红外光谱(NIRS)进行特征变量提取,用模糊规则专家系统建立诊断模型,取得了满意的结果;建立了一种基于粒子群优化(PSO)方法对近红外光谱变量进行选择,然后采用支持向量机(SVM)建立诊断模型;太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术是近年来受到重视的一种非破坏无损检测方法,由于其辐射能量低,因此对于生物样品检测具有很好的发展前景。采用THz-TDS技术对子宫颈癌组织进行测试,对这些癌组织的THz光谱采用导数光谱、正交信号校正(OSC)等光谱预处理方法减少干扰成分和变量选择后,分别采用模糊规则专家系统(FuRES)、模糊优化联想记忆网络(FOAM)、支持向量机(SVM)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)等方法建立分类模型,均取得了较满意的结果。这些研究结果为研究癌的发生和发展提供了有用的信息,为癌的早期诊断提供了新的方法。