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J-GLOBAL ID:202002224905766447   整理番号:20A0484314

膀胱癌診断のための低分解能光ファイバRaman分光法:可変レーザ出力,積分時間,分類法の比較研究【JST・京大機械翻訳】

Low-resolution fiber-optic Raman spectroscopy for bladder cancer diagnosis: A comparison study of varying laser power, integration time, and classification methods
著者 (7件):
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巻: 51  号:ページ: 323-334  発行年: 2020年 
JST資料番号: D0305C  ISSN: 0377-0486  CODEN: JRSPAF  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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著者らの以前の研究において,ex vivo実験を通して膀胱癌に対する低分解能Ramanセンシングシステムの大きな診断可能性を実証した。この技術を臨床応用に転送する前に,異なる実験条件下でのシステム性能は完全に理解されなければならない。本論文では,異なる実験条件と実験後解析法の下でのこのシステムの比較研究を提示した。異なる実験条件は,2つの主要な部分を含む:(a)1秒の固定積分時間で,30から150mW(30mW間隔)までの試料での入射レーザ出力の変化;(b)1s,2s,3s,および5sの積分時間を変えて,150mWの固定入射レーザ出力を持つ。全部で2,916のスペクトルを,異なる実験条件下で42の膀胱組織標本で収集した。本研究では,線形判別分析(LDA),サポートベクトルマシン(SVM),および人工ニューラルネットワーク(ANN)を含む3つの主成分分析(PCA)ベース分類法を比較のために用いた。結果は,入射レーザ出力の増加が全体の予測精度にほとんど影響しないことを示した。積分時間を1から5sに増加させると,予測精度が明らかに改善された。PCA-ANNは,本研究におけるパラメータ設定の下で一貫してPCA-LDAとPCA-SVMより優れている。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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赤外スペクトル及びRaman散乱,Ramanスペクトル一般  ,  分光分析 

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