摘要
本发明公开了一种融合弹性散射光谱与拉曼光谱的组织切片和体液涂片分析方法,其包括步骤:步骤1、拉曼光谱数据采集;步骤2、弹性光散射数据采集;步骤3、数据处理;步骤4、基于融合光谱的分类复合模型构建;步骤5、复合模型训练;步骤6、根据模型得到结果预测值。本发明的复合模型能有效地学习不同类型组织和体液涂片的多模态光谱特征,实现高准确度的肿瘤组织或体液涂片鉴别;在分类性能上,本发明由多模态光谱数据训练的模型决策表现明显优于单一拉曼光谱数据或弹性光散射数据训练的模型,并且其还具有适用性广泛、可以做到即取即采、对样本破坏性小,用时短,时效性强等优势。
技术关键词
组织切片
分析方法
拉曼光谱数据
体液
局部特征提取
卷积神经网络模块
步进电机速度
编码器
基线
暗电流
平滑度
信号
拉曼光谱仪
分类准确率
样本
多项式
分类器
矩阵
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深度学习分类模型
主成分分析方法
离心泵
数据
矩阵
水溶袋
回归决策树
构建预测模型
随机森林模型
大数据
矿井
检测模型训练
预警系统
图像采集模块
图像特征提取