研究目的
识别癌组织中不同病理状态下的亚区域，以理解癌症进展和转移。
研究成果
主成分分析（PCA）和多元曲线分辨-交替最小二乘法（MCR-ALS）成功应用于解析并可视化鸡卵巢组织的质谱成像数据，提升了质谱成像结果的可解释性。这些方法无需预先组织学知识即可区分癌变组织内可能的正常区域。
研究不足
高光谱数据的大尺寸和高维度使得分析和解释具有挑战性。该研究聚焦于母鸡卵巢组织，其对人类组织的适用性尚需进一步研究。
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利用多元高光谱图像分析区分癌变母鸡卵巢组织中的正常区域
DOI：10.1002/rcm.8362
期刊：Rapid Communications in Mass Spectrometry
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
识别癌症组织中不同病理状态下的亚区域对于理解癌症进展和转移具有重要意义。红外基质辅助激光解吸电喷雾电离质谱（IR-MALDESI-MS）因其可监测生物组织中代谢物和脂质的空间分布及丰度，具有潜在的诊断应用价值。然而，高光谱数据的大尺寸和高维度使得分析和解读具有挑战性。为克服这些障碍，首次将多元方法应用于IR-MALDESI数据，旨在高效解析质谱图像，并据此识别癌变组织中的正常区域。
作者：
Mahsa Akbari Lakeh，Anqi Tu，David C. Muddiman，Hamid Abdollahi
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