提高诊断和鉴定早期肺癌准确性的新程序

作者: bet356在线官方网站   点击次数:    发布时间: 2025-04-11 16:20

This newspaper (Reporter Wang Min, correspondent Qi Qiong) recently, the Li Xiangxian team, a researcher at the Hefei Institute of Material Science, Chinese Academy of Sciences, and Deng Qingmei, a Hefei Cancer Hospital team of the Chinese Academy of Sciences, which combined with the fourgers of the fourier of sciences, combined With infrared spectroscop technology with artificial intelligence, significant improving the full improving仅改善力量改善的泪水简单地改善了公正的肿块，并认识到。相关研究结果已发表在“分子和生物分子光谱学杂志”中。肺癌是全球范围最高和死亡率最高的恶性肿瘤之一。肺癌的早期检查是改善治疗作用的有效方法，主要是痰细胞学的成像和分析。但是，这些传统的诊断方法通常会出现诸如强烈的侵入性，高成本和准确性不足，大多数患者在诊断时处于后期。研究小组使用傅立叶的独立开发，该傅立叶在红外光谱仪附近发生变化，以对肺癌患者血液成分的指纹光谱进行深入检查。通过采用技术方法，例如小波的持续转化和二维关系分析，研究人员成功地获得并加强了第二种血红蛋白结构的微妙差异到振动水平。研究发现，在三个特征带2.05微米，2.17微米和2.26微米中，姆伦癌患者和健康对照组的第二个血红蛋白结构存在显着差异。基于这些发现，研究小组使用机器学习算法为早期肺癌生成了识别模型的“光谱指纹”模型。临床试验表明，此过程的诊断高达97.50％，特异性高达90.91％，为非无创筛查提供了新的解决方案。这项研究不仅为肺癌的早期准确诊断开了一个新的方向，而且为将来的临床应用奠定了稳定的基础。目前，这项研究的结果已申请了全国发明专利。相关论文信息：https：//dii.org/10.1016/j.saa.2025.126107