@article{Li H. 2025-02-07,
author = { Li H. ,  Sun H. ,  Gao X. },
title = {Cочетание лазерно-искровой эмиссионной спектроскопии с машинным обучением для выявления рака легких},
year = {2025},
publisher = {NP «NEICON»},
abstract = {Лазерно-искровая эмиссионная спектроскопия (LIBS) в сочетании с машинным обучением использована для дифференциации образцов раковых опухолей легких и нормальных тканей. Образцы плазмы собирали с помощью лазерной абляции при 1064 нм для получения характерных спектров образцов опухолей легких и нормальных тканей. Для диагностики злокачественных новообразований выбраны 12 линий C, Mg, Ca, C-N, Na и K. Для установления модели дискриминации опухолей и нормальных тканей использованы модели PCA, SVM, KNN, Decision Tree и Bagged Tree. Для оценки модели дискриминации использован метод 10-кратной перекрестной проверки. Лучшие результаты показала интегрированная обучающая модель Bagged Tree с общей точностью 98.9%, чувствительностью и специфичностью 98.6 и 99.3% и площадью под кривой (AUC) 0.982. Предположено, что LIBS можно использовать как быстрый и точный способ идентификации опухолей легких человека. },
URL = {https://www.academjournals.by/publication/15037},
eprint = {https://www.academjournals.by/files/14999},
journal = {Журнал прикладной спектроскопии},
}