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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明涉及一种基于光声谱的乳腺癌分子分型及标志物的识别方法及系统，方法包括：采集乳腺组织在近红外波段的脉冲光声信号；通过功率谱转化提取光声量化谱参数；整合所有激光波长下的光声量化谱参数得到光声参数谱；对光声参数谱进行数据预处理；通过机器学习算法实现分子分型诊断；通过计算特征指数确定不同的乳腺癌分子分型对应的特征波长，并根据光吸收谱确定乳腺癌分子分型相关的生物大分子标志物；汇总不同分型乳腺组织的光声相关信息，建立光声数据库；基于光声数据库进行乳腺癌分子分型及标志物的识别。与现有技术相比，本发明能够帮助进行乳腺癌诊断和治疗，可快速、无创进行乳腺癌分子分型及标志物的识别。
主权项：1.一种基于光声谱的乳腺癌分子分型及标志物的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集不同类型的乳腺组织在近红外波段的脉冲光声信号；S2、对采集到的脉冲光声信号进行功率谱转化，提取光声量化谱参数；S3、将所有激光波长下的光声量化谱参数重新整合得到光声参数谱；S4、对光声参数谱进行数据预处理；S5、通过机器学习算法实现基于光声参数谱的乳腺癌的分子分型诊断；S6、通过计算特征指数，以确定不同的乳腺癌分子分型对应的特征波长，并结合胶原和脂质在近红外波段的光吸收谱确定乳腺癌分子分型相关的生物大分子标志物；S7、汇总不同类型及不同分子分型的乳腺组织样本信息以及对应的光声参数谱特征波长信息，并建立光声数据库；S8、基于所述光声数据库进行乳腺癌分子分型及标志物的识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 基于光声谱的乳腺癌分子分型及标志物的识别方法及系统
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