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原文传递一种基于拉曼光谱技术的甲状旁腺术中实时检测方法

专利名称：	一种基于拉曼光谱技术的甲状旁腺术中实时检测方法
摘要：	本发明提出一种基于拉曼光谱技术的甲状旁腺术中实时检测方法，包括如下步骤：步骤一：应用拉曼光谱仪检测需要鉴别的组织，获取光谱数据；步骤二：将所述光谱数据转换成.txt格式，进行去除荧光背景、降噪、平滑和归一化处理，将所述光谱数据输出为.xls格式；步骤三：建立拉曼光谱数据库，将.xls格式的所述光谱数据导入所述曼光谱数据库中；步骤四：建立机器学习模块，所述机器学习模块根据所述拉曼光谱数据库建立鉴别诊断模型；步骤五：将需要鉴别组织的光谱数据导入所述鉴别诊断模型进行比对；本发明提出的基于拉曼光谱技术的甲状旁腺术中实时检测方法能够实时、客观、准确、简便的检测识别甲状旁腺。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	广东;44
申请人：	拉曼兄弟(深圳)科技发展有限公司
发明人：	叶力瑛
专利状态：	有效
申请日期：	2019-01-18T00:00:00+0800
发布日期：	2019-05-21T00:00:00+0800
申请号：	CN201910047364.8
公开号：	CN109781701A
代理机构：	深圳市智胜联合知识产权代理有限公司
代理人：	李永华;张广兴
分类号：	G01N21/65(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	518000 广东省深圳市龙华区大浪街道新石社区同富邨工业区4号2层
主权项：	1.一种基于拉曼光谱技术的甲状旁腺术中实时检测方法，其特征在于，所述基于拉曼光谱技术的甲状旁腺术中实时检测方法包括如下步骤：步骤一：应用拉曼光谱仪检测需要鉴别的组织，获取光谱数据；步骤二：将所述光谱数据转换成.txt格式，进行去除荧光背景、降噪、平滑和归一化处理，将所述光谱数据输出为.xls格式；步骤三：建立拉曼光谱数据库，将.xls格式的所述光谱数据导入所述曼光谱数据库中；步骤四：建立机器学习模块，所述机器学习模块根据所述拉曼光谱数据库建立鉴别诊断模型；步骤五：将需要鉴别组织的光谱数据导入所述鉴别诊断模型进行比对。 2.根据权利要求1所述的基于拉曼光谱技术的甲状旁腺术中实时检测方法，其特征在于，所述步骤一的过程为：将拉曼光谱仪的光纤探头对准需鉴别的组织，应用拉曼光谱仪进行拉曼光谱检测，检测条件设定为785nm激发光，200mW功率及9mm工作距离，检测时间设定为60S。 3.根据权利要求2所述的基于拉曼光谱技术的甲状旁腺术中实时检测方法，其特征在于，所述光谱数据为拉曼光谱仪检测5次的平均数据。 4.根据权利要求1所述的基于拉曼光谱技术的甲状旁腺术中实时检测方法，其特征在于，所述拉曼光谱数据库采用MySQL搭建，一个组织样本对应一条拉曼光谱。 5.根据权利要求1所述的基于拉曼光谱技术的甲状旁腺术中实时检测方法，其特征在于，所述机器学习模块采用支持向量机算法建模，支持向量机算法从所述拉曼光谱数据库中随机抽取80％的样本进行模型训练，训练时采用5-fold交叉验证方法，利用网格寻参的方式选择最佳惩罚系数C及核函数相关系数gamma，建立所述鉴别诊断模型，利用剩余20％的样本对所述鉴别诊断模型的预测能力进行检验。
所属类别：	发明专利