Russian Journal of Biological Physics and Chemisrty Russian Journal of Biological Physics and Chemisrty АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ БИОЛОГИЧЕСКОЙ ФИЗИКИ И ХИМИИ 2499-9962 54380 МЕДИЦИНСКАЯ БИОФИЗИКА И БИОФИЗИЧЕСКАЯ ХИМИЯ MEDICAL BIOPHYSICS AND BIOPHYSICAL CHEMISTRY МЕДИЦИНСКАЯ БИОФИЗИКА И БИОФИЗИЧЕСКАЯ ХИМИЯ USING THE METHOD OF COMBINATION LIGHT SCATTERING IN DIAGNOSIS OF HUMAN TUMORS ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА КОМБИНАЦИОННОГО РАССЕЯНИЯ СВЕТА ПРИ ДИАГНОСТИКЕ ОПУХОЛЕВЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ ЧЕЛОВЕКА Павлов В Н Pavlov V N Билялов А Р Bilyalov A R Ковтуненко А С Kovtunenko A S Гильманова Р Ф Gilmanova R F Бикмеев А Т Bikmeev A T Карчевский С Г Karchevsky S G Халилов Р Р Khalilov R R Башкирский государственный медицинский университет» Минздрава России ru Bashkir State Medical University ru Башкирский государственный медицинский университет» Минздрава России ru Bashkir State Medical University ru Уфимский государственный авиационный технический университет ru Ufa State Aviation Technical University ru Башкирский государственный медицинский университет» Минздрава России ru Bashkir State Medical University ru Уфимский государственный авиационный технический университет ru Ufa State Aviation Technical University ru Институт нефтехимпереработки Республики Башкортостан ru Institute of Petrochemical Processing of The Republic of Bashkortostan ru Институт нефтехимпереработки Республики Башкортостан ru Institute of Petrochemical Processing of The Republic of Bashkortostan ru 25 12 2018 25 12 2018 3 4 874 879 20 12 2018 20 12 2018 https://rusjbpc.ru/en/nauka/article/54380/view

Данное исследование посвящено разработке универсального алгоритма анализа спектрограмм комбинационного рассеяния света (раман-спектроскопии) при помощи интеллектуальных методов обработки данных. Выявлено что оптимальным алгоритмом является вычисление базовой линии спектра итерационной полиномиальной регрессией, последующим частотным анализом спектра, определением главных компонент спектра и машинным обучением. Достоверность идентификации и классификации нормальной ткани и ткани злокачественной опухоли составила от 97,5 до 98 %.

The purpose of this study is to develop a universal algorithm for analyzing the spectrograms of Raman scattering (Raman-spectroscopy) using intelligent data processing methods. It is found that the optimal algorithm is the calculation of the baseline spectrum by iterative polynomial regression, subsequent frequency analysis of the spectrum, determination of the main components of the spectrum, and machine learning. The reliability of identification and classification of normal tissue and tissue of a malignant tumor was 97.5 to 98 %.

 комбинационное рассеяние света раман-спектроскопия злокачественная опухоль частотный анализ deep learning Raman scattering Raman spectroscopy malignant tumor frequency analysis

Li Q.-B., Wang W., Liu Ch.-H., Zhanga G.-J. Discrimination of breast cancer from normal tissue with Raman spectroscopy and chemometrics. J. Applied Spectroscopy, 2015, vol. 82, pp. 450-455. Li Q.-B., Wang W., Liu Ch.-H., Zhanga G.-J. Discrimination of breast cancer from normal tissue with Raman spectroscopy and chemometrics. J. Applied Spectroscopy, 2015, vol. 82, pp. 450-455. Jermyn M., Desroches J., Aubertin K. [et al.] A review of Raman spectroscopy advances with an emphasis on clinical translation challenges in oncology. Phys. Med. Biol., 2016, vol. 61, no. 23, pp. R370-R400. Jermyn M., Desroches J., Aubertin K. [et al.] A review of Raman spectroscopy advances with an emphasis on clinical translation challenges in oncology. Phys. Med. Biol., 2016, vol. 61, no. 23, pp. R370-R400. ur Rehman I., Movasaghi Z., Rehman Sh. Vibrational spectroscopy for tissue analysis. CRC Press, 2012, 356 p. ur Rehman I., Movasaghi Z., Rehman Sh. Vibrational spectroscopy for tissue analysis. CRC Press, 2012, 356 p. Zhu J., Zhou J., Guo J. [et al.] Surface-enhanced Raman spectroscopy investigation on human breast cancer cells. Chemistry Central Journal., 2013, pp. 7-37. Zhu J., Zhou J., Guo J. [et al.] Surface-enhanced Raman spectroscopy investigation on human breast cancer cells. Chemistry Central Journal., 2013, pp. 7-37. Harmsen S., Wall M.A., Huang R., Kircher M.F. Cancer imaging using surface-enhanced resonance Raman scattering nanoparticles. Nat. Protoc., 2017, vol. 12, pp. 1400-14. Harmsen S., Wall M.A., Huang R., Kircher M.F. Cancer imaging using surface-enhanced resonance Raman scattering nanoparticles. Nat. Protoc., 2017, vol. 12, pp. 1400-14. Harris A.T., Lungari A., Needham C.J. [et al.] Potential for Raman spectroscopy to provide cancer screening using a peripheral blood sample. Head Neck Oncol., 2009, vol. 1, no. 1, art. 34. Harris A.T., Lungari A., Needham C.J. [et al.] Potential for Raman spectroscopy to provide cancer screening using a peripheral blood sample. Head Neck Oncol., 2009, vol. 1, no. 1, art. 34.