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公开(公告)号：CN115372334B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202211040511.7
申请日：2022-08-29
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于血清RNA表面增强拉曼光谱的宫颈癌筛查方法，属于生物医学光学领域。首先随机抽取若干宫颈癌患者和若干子宫肌瘤患者的血液样本，处理后获得癌症组和对照组血清样本。然后分别从两组血清样本中提取总RNA，在铝箔上依次滴上金胶以及癌症组和对照组血清RNA，得到两个待测标本。对待测标本进行血清RNA表面增强拉曼光谱测量，分别对获得的两组血清RNA表面增强拉曼光谱利用PCA方法进行降维处理，筛选出两组血清RNA表面增强拉曼光谱数据中差异最大的若干成分。最后利用LOOCV方法分别对比LDA、SVM和Adaboost分类模型对若干成分的识别结果，选择最优的分类模型，结合PCA，实现对未知血清样本的宫颈癌筛查。本发明将实现高特异度和高灵敏度的筛查效果。
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公开(公告)号：CN115372334A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211040511.7
申请日：2022-08-29
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于血清RNA表面增强拉曼光谱的宫颈癌筛查方法，属于生物医学光学领域。首先随机抽取若干宫颈癌患者和若干子宫肌瘤患者的血液样本，处理后获得癌症组和对照组血清样本。然后分别从两组血清样本中提取总RNA，在铝箔上依次滴上金胶以及癌症组和对照组血清RNA，得到两个待测标本。对待测标本进行血清RNA表面增强拉曼光谱测量，分别对获得的两组血清RNA表面增强拉曼光谱利用PCA方法进行降维处理，筛选出两组血清RNA表面增强拉曼光谱数据中差异最大的若干成分。最后利用LOOCV方法分别对比LDA、SVM和Adaboost分类模型对若干成分的识别结果，选择最优的分类模型，结合PCA，实现对未知血清样本的宫颈癌筛查。本发明将实现高特异度和高灵敏度的筛查效果。
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