研究目的
开发一种利用血清拉曼光谱结合改进支持向量机快速、低成本检测甲状腺功能障碍的方法。
研究成果
血清拉曼光谱技术结合AFUD-SVM判别模型在甲状腺功能障碍检测中展现出巨大潜力。该方法快速、无创且成本低廉，有望用于甲状腺功能障碍疾病的早期筛查与预防。
研究不足
该模型的诊断准确性需要进一步提高，且需更多患者样本以验证诊断模型的可靠性。
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利用拉曼光谱和改进支持向量机快速低成本检测甲状腺功能障碍
DOI：10.1109/JPHOT.2018.2876686
期刊：IEEE Photonics Journal
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
本研究提出了一种利用血清拉曼光谱结合支持向量机（SVM）快速、低成本检测甲状腺功能障碍的方法。研究测量了34例甲状腺功能障碍患者和40名健康志愿者的血清样本。对所测血清光谱中拉曼谱带的初步指认表明两组间存在特定生物分子变化。采用主成分分析（PCA）进行特征提取并降低高维光谱数据的维度，随后运用SVM建立有效判别模型。为提高SVM判别模型的效率和准确性，我们提出人工鱼群耦合均匀设计（AFUD）算法优化SVM参数。30次判别结果的平均准确率达82.74%，平均优化时间为0.45秒。结果表明，血清拉曼光谱技术结合AFUD-SVM判别模型在甲状腺功能障碍检测方面具有巨大潜力。该技术可用于开发便携、快速、低成本的甲状腺功能检测设备，以满足个人和社区的需求。
作者：
Xiangxiang Zheng，Guodong Lv，Guoli Du，Zhengang Zhai，Jiaqing Mo，Xiaoyi Lv
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