Методы машинного обучения для классификации рамановских характеристик сыворотки крови человека

Abstract

В работе проведен анализ рамановских характеристик крови, стимулированных лазерным источником возбуждения 532 нм, для идентификации случаев с хронической сердечной недостаточностью (ХСН). Построены бинарные модели с помощью методов машинного обучения. Было получено, что различие в ROC- АUC по результатам многомерного разрешения кривых и проекции на латентные структуры не является статистически значимым.АГСПропустить