Дата публикации: 2018

Целью представленного исследования является разработка универсального алгоритма анализа спектрограмм комбинационного рассеяния света (раман-спектроскопии) при помощи интеллектуальных методов обработки данных.Представленный алгоритм реализован авторами на языке программирования Python и представляет собой последовательность математических преобразований раман-спектров с целью автоматического распознавания нормальных и опухолевых тканей.Выявлено, что оптимальным алгоритмом является вычисление базовой линии спектра итерационной полиномиальной регрессией, последующим частотным анализом спектра, определением главных компонент спектра и машинным обучением. Достоверность идентификации и классификации нормальной ткани и ткани злокачественной опухоли составила от 97,5 до 98%.

Издатель: "ФГБОУ ВО БГМУ Минздрава России"

Права: CC BY 4.0

Publication date: 2018

The purpose of this study is to develop a universal algorithm for analyzing the spectrograms of Raman scattering (Raman- spectroscopy) using intelligent data processing methods.The presented algorithm is realized by the authors in the programming language Python and represents a sequence of mathemat-ical transformations of Raman spectra for the purpose of automatic recognition of normal and tumor tissues.It is found that the optimal algorithm is the calculation of the baseline spectrum by iterative polynomial regression, subsequent frequency analysis of the spectrum, determination of the main components of the spectrum, and machine learning. The reliability of identification and classification of normal tissue and tissue of a malignant tumor was 97.5 to 98%.

Издатель: "ФГБОУ ВО БГМУ Минздрава России"

Права: CC BY 4.0