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拉曼光谱结合机器学习算法分类中药药性的动物研究
被引量：
2
1
作者
陈子任
张硕
徐丛剑
《复旦学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期795-799,共5页
目的探究中药温、凉、寒、热、平5种药性分类模型的构建及验证。方法选择小鼠服用不同性质中药后的尿液标本作为研究对象,利用拉曼光谱相关技术进行检测。将得到的数据集分为训练集和测试集,用随机森林、极端梯度提升、支持向量机、逻...
目的探究中药温、凉、寒、热、平5种药性分类模型的构建及验证。方法选择小鼠服用不同性质中药后的尿液标本作为研究对象,利用拉曼光谱相关技术进行检测。将得到的数据集分为训练集和测试集,用随机森林、极端梯度提升、支持向量机、逻辑回归4种机器学习方法构建分类模型,使用精确率、召回率、F1分数以及准确率来评估模型性能。结果本研究共收集到4888组光谱,其中3910组(80%)光谱数据用以构建模型,其余978组(20%)光谱数据用以测试模型性能。随机森林模型、极端梯度提升模型、支持向量机模型和逻辑回归模型的准确率分别为92%、87%、83%和75%。参与分类权重最高的拉曼位移分别为872、1012、1108、1190和1668 cm-1。结论拉曼光谱结合机器学习算法可以用于中药5种药性的分类,为中药药性分类提供新的方法,其中随机森林模型效果最佳。
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关键词
拉曼光谱
机器学习
中药
药性
小鼠
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题名
拉曼光谱结合机器学习算法分类中药药性的动物研究
被引量：
2
1
作者
陈子任
张硕
徐丛剑
机构
复旦大学
附属
妇产科
医院
中西医结合
科
复旦大学附属妇产科医院生殖与内分泌科
出处
《复旦学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期795-799,共5页
文摘
目的探究中药温、凉、寒、热、平5种药性分类模型的构建及验证。方法选择小鼠服用不同性质中药后的尿液标本作为研究对象,利用拉曼光谱相关技术进行检测。将得到的数据集分为训练集和测试集,用随机森林、极端梯度提升、支持向量机、逻辑回归4种机器学习方法构建分类模型,使用精确率、召回率、F1分数以及准确率来评估模型性能。结果本研究共收集到4888组光谱,其中3910组(80%)光谱数据用以构建模型,其余978组(20%)光谱数据用以测试模型性能。随机森林模型、极端梯度提升模型、支持向量机模型和逻辑回归模型的准确率分别为92%、87%、83%和75%。参与分类权重最高的拉曼位移分别为872、1012、1108、1190和1668 cm-1。结论拉曼光谱结合机器学习算法可以用于中药5种药性的分类,为中药药性分类提供新的方法,其中随机森林模型效果最佳。
关键词
拉曼光谱
机器学习
中药
药性
小鼠
Keywords
Raman spectroscopy
machine learning
traditional Chinese medicine
medicine property
mouse
分类号
R285.1 [医药卫生—中药学]
O657.37 [理学—分析化学]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
拉曼光谱结合机器学习算法分类中药药性的动物研究
陈子任
张硕
徐丛剑
《复旦学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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