17 Li H. Sun H. Gao X. лазерно-искровая эмиссионная спектроскопия машинное обучение дискриминационная модель рак легких диагностика 2025 2025-02-07 Журнал прикладной спектроскопии 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.  https://www.academjournals.by/publication/15037 https://www.academjournals.by/files/14999