Title: Мультивариативный анализ АФ и КР спектральных признаков новообразований кожи
Other Titles: Multivariative analysis of skin neoplasms AF and Raman spectroscopy features
Authors: Христофорова, Ю.А.
Братченко, И.А.
Артемьев, Д.Н.
Мякинин, О.О.
Каганов, О.И.
Морятов, А.А.
Козлов, С.В.
Захаров, В.П.
Issue Date: 2018
Publisher: Новая техника
Citation: Христофорова Ю.А. Мультивариативный анализ АФ и КР спектральных признаков новообразований кожи / Ю.А. Христофорова, И.А. Братченко, Д.Н. Артемьев, О.О. Мякинин, О.И. Каганов, А.А. Морятов, С.В. Козлов, В.П. Захаров // Сборник трудов IV международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2018) - Самара: Новая техника, 2018. - С.226-232.
Abstract: В работе проведено исследование новообразований кожи с помощью независимого применения АФ и КР методов, а также их комбинации. Анализ спектров новообразований кожи осуществлялся с использованием мультивариативного анализа данных PLS-DA. Для дифференциации спектров меланомы от других патологий кожи были рассчитаны значения PLS предсказателей на основании построенной PLS модели. Точность дифференциации меланомы от других новообразования на основании АФ особенностей составила 75,4%, с помощью КР признаков – 87,7%. Полученные результаты продемонстрировали, что совместный анализ АФ и КР методов позволяет повысить точность дифференциации исследуемых новообразований кожи до 91,1%. In this paper study of the skin neoplasms using autofluorescence analysis and Raman spectroscopy alone and their combination was performed. The neoplasm spectra analysis using by multivariate analysis PLS-DA was carried out. The PLS predictors for the differentiation of the melanoma from other skin pathologies spectra based on the PLS model were calculated. The differentiation accuracy of the melanoma from other neoplasms based on the Raman spectroscopy was 75.4%, based on the autofluorescence analysis – 87.7%. Results of this work demonstrated that combination of the autofluorescence and Raman spectroscopy allows to advance of the total neoplasms differentiation accuracy to 91.1%.
URI: http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/13672
Appears in Collections:Информационные технологии и нанотехнологии

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
paper_33.pdfОсновная статья296.34 kBAdobe PDFView/Open


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.