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题名基于卟啉传感器阵列系统的肺癌标志物识别算法
被引量：5
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作者
罗小刚
张承丹
侯长军
霍丹群
杨眉
雷靳灿
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机构
重庆大学生物工程学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
2017年第4期134-137,共4页
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基金
国家科技支撑计划资助项目(2012BAI19B03)
国家自然科学基金资助项目(81271930
+3 种基金
81171414)
中国博士后科学基金面上资助项目(2015M582522)
重庆市博士后科研项目特别资助项目(Xm2015051)
重庆大学大型仪器设备开放基金资助项目
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文摘
卟啉传感器阵列系统可以检测肺癌呼出气体中特定的标志性气体,不同标志性气体检测输出的差值图谱不一样。介绍了一种结合反向传播(BP)神经网络和主成分分析(PCA)的肺癌标志性气体种类识别算法,并将其应用在卟啉传感器阵列系统中。通过计算卟啉传感器阵列中各点的主成分得分选出敏感点,保留各气体敏感点的值,并组成识别模板作为BP神经网络的输入层,达到去除冗余数据的目的。通过实验对比聚类分析结果、未降维数据的BP神经网络识别结果及已经PCA降维后的数据作为输入的BP神经网络识别结果,证明提出的算法可以更加精确地识别不同的肺癌标志性气体。
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关键词
卟啉传感器阵列
肺癌呼出标志物
气体识别
神经网络
主成分得分
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Keywords
porphyrin sensor array
exhaled lung cancer markers
gas recognition
neural network
principal component scores
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分类号
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于荧光卟啉传感器阵列系统的肺癌标志物检测研究
被引量：1
- 2
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作者
雷靳灿
侯长军
霍丹群
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机构
重庆大学生物工程学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2014年第7期28-31,共4页
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基金
国家科技支撑计划资助项目(2012BAI19B03)
国家自然科学基金资助项目(81271930
+1 种基金
81171414)
重庆大学大型仪器设备开放基金资助项目
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文摘
针对肺癌呼出挥发性有机气体(VOCs)中的特定标志物,提出了一种新型的基于荧光卟啉传感器阵列检测系统,并对4种肺癌呼出标志物进行检测研究。通过小波分析等数学工具对测得的荧光光谱数据进行特征提取,然后采用层次聚类、主成分分析等统计学方法对特征向量进行分析。不同体积分数的各类标志物在聚类分析中能够完全正确的聚到一起。通过主成分分析得到的前3个主成分包含了标志物的88%的信息,便能对不同类别的标志物进行识别。研究表明:该荧光卟啉传感器阵列系统能够快速有效地对不同肺癌标志物进行识别,有望在临床中得到应用。
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关键词
荧光卟啉传感器阵列
肺癌呼出标志物
小波分析
层次聚类分析
主成分分析
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Keywords
fluorescent porphyrin sensor array
exhaled lung cancer markers
wavelet analysis
hierarchical cluster analysis（HCA）
principal component analysis（PCA）
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分类号
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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