[發明專利]一種基于拉曼光譜技術的甲狀旁腺術中實時檢測方法

在審

• 申請號: 201910047364.8
• 申請日: 2019-01-18
• 公開（公告）號: CN109781701A
• 公開（公告）日: 2019-05-21
• 發明（設計）人: 葉力瑛
• 申請（專利權）人: 拉曼兄弟（深圳）科技發展有限公司
• 主分類號: G01N21/65
• 分類號: G01N21/65
• 代理公司: 深圳市智勝聯合知識產權代理有限公司 44368
• 代理人: 李永華;張廣興

1.一種基于拉曼光譜技術的甲狀旁腺術中實時檢測方法，其特征在于，所述基于拉曼光譜技術的甲狀旁腺術中實時檢測方法包括如下步驟：

步驟一：應用拉曼光譜儀檢測需要鑒別的組織，獲取光譜數據；

步驟二：將所述光譜數據轉換成.txt格式，進行去除熒光背景、降噪、平滑和歸一化處理，將所述光譜數據輸出為.xls格式；

步驟三：建立拉曼光譜數據庫，將.xls格式的所述光譜數據導入所述曼光譜數據庫中；

步驟四：建立機器學習模塊，所述機器學習模塊根據所述拉曼光譜數據庫建立鑒別診斷模型；

步驟五：將需要鑒別組織的光譜數據導入所述鑒別診斷模型進行比對。

2.根據權利要求1所述的基于拉曼光譜技術的甲狀旁腺術中實時檢測方法，其特征在于，所述步驟一的過程為：將拉曼光譜儀的光纖探頭對準需鑒別的組織，應用拉曼光譜儀進行拉曼光譜檢測，檢測條件設定為785nm激發光，200mW功率及9mm工作距離，檢測時間設定為60S。

3.根據權利要求2所述的基于拉曼光譜技術的甲狀旁腺術中實時檢測方法，其特征在于，所述光譜數據為拉曼光譜儀檢測5次的平均數據。

4.根據權利要求1所述的基于拉曼光譜技術的甲狀旁腺術中實時檢測方法，其特征在于，所述拉曼光譜數據庫采用MySQL搭建，一個組織樣本對應一條拉曼光譜。

5.根據權利要求1所述的基于拉曼光譜技術的甲狀旁腺術中實時檢測方法，其特征在于，所述機器學習模塊采用支持向量機算法建模，支持向量機算法從所述拉曼光譜數據庫中隨機抽取80％的樣本進行模型訓練，訓練時采用5-fold交叉驗證方法，利用網格尋參的方式選擇最佳懲罰系數C及核函數相關系數gamma，建立所述鑒別診斷模型，利用剩余20％的樣本對所述鑒別診斷模型的預測能力進行檢驗。