[發明專利]一種基于血清拉曼光譜干燥綜合征和間質性肺病識別方法

在審

• 申請號: 202210829567.4
• 申請日: 2022-07-15
• 公開（公告）號: CN115184336A
• 公開（公告）日: 2022-10-14
• 發明（設計）人: 武麗君;呂小毅;陳晨;陳程;吳雪
• 申請（專利權）人: 新疆維吾爾自治區人民醫院;新疆大學
• 主分類號: G01N21/65
• 分類號: G01N21/65;G06K9/62
• 代理公司: 北京鼎佳達知識產權代理事務所(普通合伙) 11348
• 代理人: 劉鐵生;孟阿妮

本發明提供了一種基于血清拉曼光譜干燥綜合征和間質性肺病識別方法，屬于醫學圖像處理領域。具體采用拉曼光譜進行干燥綜合征和間質性肺病輔助識別特征數據，為了提升分類準確性，針對性的提出一種改進拉曼光譜數據分類方法。通過本申請的拉曼光譜結合改進的機器學習算法是輔助診斷干燥綜合征合并間質性肺病患者的一種有價值工具，具有廣闊的應用前景，可以為醫生診斷做輔助參考結果。

技術領域

本發明屬于醫學圖像處理領域，具體涉及一種基于血清拉曼光譜干燥綜合征和間質性肺病識別方法。

背景技術

原發性燥綜合征(pSS)是一種以慢性淋巴細胞浸潤為特征的自身免疫性疾病，發病與遺傳和環境等多因素有關,影響約0.06％普通人群。主要累及外分泌腺體，表現為眼干、口干等癥狀，其中有30％-40％患者會出現腺體外表現，例如關節炎、間質性腎病以及神經系統受累。

間質性肺病(ILD)是pSS患者的主要并發癥也是導致患者死亡的主要因素之一，患病率約為13％，典型的病理表現為彌漫性肺實質、肺泡炎癥和間質纖維化，主要表現為乏力、呼吸困難、咳嗽等。目前ILD的診斷主要依靠高分辨率計算機斷層掃描(High-resolution computed tomography，HRCT)及肺功能(Pulmonary Function Testing，PFTs)等[7-8]，此外，也有學者嘗試應用MRI用于ILD的診斷[9],但上述方法仍有一定局限性。雖然HRCT是診斷ILD的主要工具，但輻射暴露限制了其廣泛重復用作篩查測試。PFTs在疾病早期階段的敏感性相當低，因此不能作為ILD診斷的篩查方法。手術肺活檢(surgical lungbiopsy，SLB)雖然是診斷金標準，但為有創檢查，且還可能造成早期疾病急性加重，所以SLB僅能用于非典型ILDs的診斷。

拉曼光譜是一種散射光譜，能夠反映入射光子和振動分子的能量差，并且提供物質分子結構、組織構造及指紋信息。拉曼光譜不僅具有信息提取容易、無損檢測及指紋分辨率高的優點，還具有快速、非侵入性、干擾小、準確等優點[11]。然而，目前還沒有利用拉曼光譜對pSS和pSS-ILD進行鑒別的研究。因此，利用拉曼光譜開發一種無創、價格低廉、穩定的pSS-ILD檢測技術具有重要意義。綜上，本申請提供了一種可以輔助快速、高準確且無創的干燥綜合征和間質性肺病輔助識別方法。

發明內容

本發明的目的在于解決上述現有技術中存在的難題，提供一種基于血清拉曼光譜干燥綜合征和間質性肺病識別方法。本發明是通過以下技術方案實現的：

步驟1，對N例干燥綜合征(Primarysyndrome,SS)患者、M例干燥綜合征合并間質性肺病(pSS-ILD)患者和L例健康對照組(JK)的血清進行拉曼光譜檢測得到原始光譜；

本實施例中N＝150、M＝150、L＝150，檢測中激光波長為532nm，激光功率為20mW。在22℃的室溫下，激光束通過一個10倍的物鏡聚焦在樣本血管表面進行測量。光譜測量范圍從600cm-1到1800cm-1，每個樣本在不同的位置被測量5次，獲得450個光譜數據，包括150個pSS數據、150個pSS-ILD數據和150個JK對照數據。

步驟2，對原始光譜進行預處理，波段選擇、基線校正、平滑處理、進行異常值剔除和歸一化預處理；本申請選擇拉曼光譜600-1800cm-1波段，該部位屬于拉曼光譜的指紋區域，能夠提高診斷的準確性；基線校正采用airPLS方法，平滑濾波采用SG方法；剔除異常值方法選用t-SNE；對預處理后的拉曼光譜進行歸一化處理，對特征值進行縮放，以降低數據復雜度；

步驟3，進行訓練集和測試集的劃分，對預處理后的數據使用PCA進行降維。對數據降維后，選擇合適的特征數輸入分類模型，對PCA特征提取前100維光譜數據作為后續分類模型的輸入；

本實施例中訓練集和測試集分別為100組和50組；將劃分后的數據集進行PCA特征提取。將訓練集和測試集貢獻率最高的3個主要成分PC1、PC2和PC3進行繪圖和分析，得到結果示意圖如附圖2。