<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<xml>
 <records>
  <record>
   <ref-type name="Journal Article">17</ref-type>
   <contributors>
    <authors>
     <author>Jiao Z. </author>
     <author>Wu G. </author>
     <author>Wang J. </author>
     <author>Zheng X. </author>
     <author>Yin L. </author>
    </authors>
   </contributors>
   <titles>
    <title>Быстрое распознавание рака шейки матки и миомы матки с использованием безметочной РНК сыворотки крови на основе спектроскопии поверхностно-усиленного комбинационного рассеяния света и алгоритма AdaBoost</title>
   </titles>
   <keywords>
    <keyword>поверхностно-усиленное комбинационное рассеяние</keyword>
    <keyword>рак шейки матки</keyword>
    <keyword>РНК сыворотки крови</keyword>
    <keyword>AdaBoost</keyword>
   </keywords>
   <dates>
    <year>2024</year>
    <pub-dates>
     <date>2024-02-14</date>
    </pub-dates>
   </dates>
   <journal>Журнал прикладной спектроскопии</journal>
   <abstract>Исследована возможность использования поверхностно-усиленного комбинационного рассеяния (SERS) в сочетании с алгоритмом AdaBoost для диагностики пациентов с раком шейки матки и с миомой матки. В качестве активного субстрата SERS использованы коллоиды золота. Для образцов РНК сыворотки крови, полученных от 35 пациентов с раком шейки матки и 30 пациентов с миомой матки, зарегистрированы спектры комбинационного рассеяния и проанализированы с использованием анализа главных компонент. Выбраны три основные компоненты (PC2, PC11 и PC24) со значительными различиями t-критерия независимых выборок (p &amp;lt; 0.05). Обнаружено, что характерные пиковые интенсивности соответствующего вещества, измеренные при 448, 519, 698, 1003 и 1076 см–1, коррелируют с изменениями вещества в процессе канцерогенеза. Идеальная модель классификации AdaBoost разработана путем точной настройки ее параметров. Модель продемонстрировала точность 96.92%, высокую чувствительность 94.28% и исключительную специфичность 100%. По сравнению с линейным дискриминантным анализом и методом опорных векторов эффективность классификации значительно повысилась. Ожидается, что SERS в сочетании с алгоритмом AdaBoost станет мощным инструментом скрининга рака шейки матки в сыворотке крови.</abstract>
   <urls>
    <web-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/publication/15071</url>
    </web-urls>
    <pdf-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/files/15031</url>
    </pdf-urls>
   </urls>
  </record>
 </records>
</xml>
