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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
1
作者
雷靳灿
侯长军
霍丹群
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2014年第7期28-31,共4页
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...
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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职称材料
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
1
作者
雷靳灿
侯长军
霍丹群
机构
重庆大学生物工程学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2014年第7期28-31,共4页
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
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。
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
Keywords
fluorescent porphyrin sensor array
exhaled lung cancer markers
wavelet analysis
hierarchical cluster analysis（HCA）
principal component analysis（PCA）
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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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于荧光卟啉传感器阵列系统的肺癌标志物检测研究
雷靳灿
侯长军
霍丹群
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2014
1
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