[发明专利]基于红外光谱融合和学习向量化神经网络的肿瘤诊断方法在审
| 申请号： | 202110098174.6 | 申请日： | 2021-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN112945892A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 卢晓云;彭文毓 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G01N21/3563 | 分类号： | G01N21/3563;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安智邦专利商标代理有限公司 61211 | 代理人： | 汪海艳 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于红外光谱融合和学习向量化神经网络的肿瘤诊断方法。首先采集肿瘤组织的傅里叶红外光谱；对肿瘤组织的红外光谱进行预处理；将红外光谱中的分子振动特征区融合为特征向量；将特征向量输入到学习向量化神经网络，构建肿瘤组织诊断模型。最后将待诊断肿瘤组织的特征向量输入到构建好的肿瘤诊断模型，即可得到待诊断肿瘤组织的诊断结果。本发明通过对肿瘤组织的红外光谱进行分析，能够快速、准确地对待检测组织做出诊断，具有一定的临床应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 红外 光谱 融合 学习 量化 神经网络 肿瘤 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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