PLS-ANN判别分析自体荧光光谱识别胃癌

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本文对58例胃癌病人离体标本的癌浆膜和正常浆膜进行以308nm为激发光的自体荧光光谱检测,采用多因素分析法进行光谱信息提取,以识别胃癌。研究表明偏最小二乘法结合神经网络法(简称PLS-ANN)进行判别分析,诊断胃癌的灵敏度为86%,特异度为100%,准确率为93%,有望成为手术中快速识别胃癌在胃壁的浸润范围的有效方法。 In this paper, 58 cases of gastric cancer in vitro specimens of cancer serosa and normal serosal 308nm as excitation light autofluorescence detection, using multivariate analysis of spectral information extraction to identify gastric cancer. The results show that partial least square method combined with neural network method (PLS-ANN) for discriminant analysis, the sensitivity of gastric cancer diagnosis is 86%, specificity is 100%, the accuracy rate of 93%, is expected to become a surgery to quickly identify gastric cancer in the stomach An effective method of infiltration range.
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