| 一种基于SVM模型结合图像对肺癌组织的精确定位方法 |
| CN201910235612.1 2019-3-27 发明申请 |
| 2019-9-6 |
| 一种基于SVM模型结合图像对肺癌组织的精确定位方法，其步骤为：①培养两种细胞系；②将培养后的两种细胞系放在载玻片上，用共聚焦拉曼光谱仪测量细胞的拉曼光谱；③将测量后得到的细胞的拉曼光谱进行预处理；④对预处理后的细胞拉曼光谱进行提取特征，提取的特征是特征峰位置以及这些特征峰位置的强度比值；⑤对提取的特征应用多变量间相关性分析；⑥对步骤④、⑤中提取的特征，再结合SVM分类器对光谱数据进行分类识别；⑦选取剩余样本进行测试，得到了细胞的精确度、敏感性、特异性，对于分类错误的样本，进一步利用染色图像或者拉曼成像进行区分。本发明可消除由于实验或者样品培养过程中的误差引起的识别较低率的现象。 |
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