[发明专利]基于Matlab的偏最小二乘法对癌症病人光谱学检测数据的预测

权利要求书

1.一种基于Matlab的偏最小二乘法对癌症病人光谱学检测数据的预测，其特征在于它需要采集正常人和癌症病人静脉血样，进行血样处理和光谱检测，并且对得到的检测数据在Matlab平台上利用偏最小二乘回归方法来进行优化处理和预测。

2.根据权利要求1所述的要求，对采集的血样进行离心处理。

3.根据权利要求2所述的要求，对离心处理后的血清用pH4.00、pH6.86、pH9.18的缓冲溶液进行稀释。

4.根据权利要求3所述的要求，用紫外可见光谱仪收集血清的光谱数据。

5.根据权利要求4所述的要求，对得到的光谱进行数据输入过程的工具开发，数据输入工具开发过程，包括识别和提出TXT文件中的非数字信息，修正“NaN”和逗号分隔数字等错误信息。

6.根据权利要求5所述的要求，对输入的数据进行优化处理，优化处理过程包括输出二次导数谱和进行标准方差计算和T分布计算。

7.根据权利要求1所述的要求，数据的偏最小二乘法回归方法的预测包括建立特殊值的选取程序。其特征在于，使用该预测方法，将输出血清紫外检测数据的ASCII文件，其后缀名为.output。

8.根据权利要求7所述的要求，其特征在于，使用该预测方法，将输出数据优化的结果文件，包括二次导数谱的图像文件和包含判断数据T分布检验差异显著以否，置信区间，小概率事件发生概率，标准方差在内的文本文件。

9.根据权利要求8所述的要求，其特征在于，选取的特殊数值分别在波长为240nm，260nm，280nm，410nm，450nm之间的比值。

10.根据权利要求9所述的预测方法，其特征在于，pH4.00、pH6.86、pH9.18的血清稀释液在波长为240nm，260nm，280nm，410nm，450nm之间的比值下所输出三个文本文件都包含血清数据的编号，和比值信息，输出文件名为pH4.0.txt，pH6.86.txt和pH9.18.txt。