一种基于拉曼光谱检测的结直肠癌早期诊断模型构建方法

本发明公开了一种基于拉曼光谱检测的结直肠癌早期诊断模型构建方法，涉及人工智能辅助诊断技术领域，包括，采集结直肠类器官和血清样本的类器官动态拉曼光谱及血清静态拉曼光谱，根据类器官动态拉曼光谱中腺嘌呤特征峰的强度时序变化数据，生成代谢补偿速率曲线；识别血清静态拉曼光谱中腺嘌呤、苯丙氨酸及磷脂的特征峰强度分布，生成多峰联合强度分布谱；构建代谢熵变模型，并将多峰联合强度分布谱输入，生成患者熵变指标；将代谢补偿速率曲线和患者熵变指标进行时空对齐与特征级融合，生成代谢可塑性特征矩阵。本发明通过类器官动态刺激响应下腺嘌呤峰时序变化生成代谢补偿速率曲线，突破静态光谱无法量化代谢周转动态的局限。