Анализ и классификация инфекций гепатита с использованием спектроскопии комбинационного рассеяния и многомасштабных сверточных нейронных сетей

Zhao Y.; Tian Sh.; Yu L.; Zhang Zh.; Zhang W.

Анализ и классификация инфекций гепатита с использованием спектроскопии комбинационного рассеяния и многомасштабных сверточных нейронных сетей

Zhao Y. , Tian Sh. , Yu L. , Zhang Zh. , Zhang W.

2021

Предложен метод анализа и классификации случаев вируса гепатита B (HBV) и C (HCV) с использованием спектроскопии комбинационного рассеяния и многомасштабной сверточной нейронной сети (ММСНС). Проанализированы образцы сыворотки пациентов, инфицированных HBV (435 случаев) и HCV (374 случая), и здоровых людей (499 случаев). Различия между пиками в измеренных КР-спектрах сыворотки указывают на конкретные биомолекулярные различия между группами. Размерность спектральных данных уменьшена за счет анализа главных компонент, к полученным признакам применена нормализация. Полученные признаки использованы для обучения различных классификаторов, а именно ММСНС, одномасштабной сверточной нейронной сети и других традиционных классификаторов. Модель ММСНС имеет лучшие результаты с четкостью 98.89%, чувствительностью 97.44%, специфичностью 94.54% и точностью 94.92%. Показано, что спектральный анализ комбинационного рассеяния и ММСНС могут быть эффективно использованы для быстрого скрининга гепатитов B и C.

Zhao Y. , Tian Sh. , Yu L. , Zhang Zh. , Zhang W. Анализ и классификация инфекций гепатита с использованием спектроскопии комбинационного рассеяния и многомасштабных сверточных нейронных сетей. Журнал прикладной спектроскопии. 2021;88(2):338(1)-338(11).

Цитирование

Список литературы

1. H. Nawaz, N. Rashid, M. Saleem, M. A. Hanif, M. I. Majeed, I. Amin, M. Iqbal, M. Rahman, O. Ibrahim, S. M. Baig, M. Ahmed, F. Bonnier, H. J. Byrne, J. Raman Spectrosc., 48, 697-704 (2017).

2. H. Momose, S. Matsuoka, A. Murayama, N. Yamada, K. Okuma, E. Ikebe, Y. Hoshi, M. Muramatsu, T. Wakita, K. Toyota, T. Kato, I. Hamaguchi, J. Clin. Virol., 105, 97-102 (2018).

3. J. Liang, C. Lv, M. Chen, M. Xu, C. Zhao, Y. Yang, J. Wang, D. Zhu, J. Gao, R. Rong, T. Zhu, M. Yu, J. Diabetes, 11, 370-378 (2019).

4. Q. Meng, C. Wong, A. Rangachari, S. Tamatsukuri, M. Sasaki, E. Fiss, L. Cheng, T. Ramankutty, D. Clarke, H. Yawata, Y. Sakakura, T. Hirose, C. Impraim, J. Clin. Microbiol., 39, 2937-2945 (2001).

5. X. Zheng, G. Lv, Y. Zhang, X. Lv, Z. Gao, J. Tang, J. Mo, Spectrochim. Acta A, 215, 244-248 (2019).

6. C. S. Ho, N. Jean, C. A. Hogan, L. Blackmon, S. S. Jeffrey, M. Holodniy, N. Banaei, A. A. E. Saleh, S. Ermon, J. Dionne, Nat. Commun., 10, 8 (2019).

7. T. Mahmood, H. Nawaz, A. Ditta, M. I. Majeed, M. A. Hanif, N. Rashid, H. N. Bhatti, H. F. Nargis, M. Saleem, F. Bonnier, H. J. Byrne, Spectrochim Acta A, 200, 136-142 (2018).

8. S. Feng, R. Chen, J. Lin, J. Pan, G. Chen, Y. Li, M. Cheng, Z. Huang, J. Chen, H. Zeng, Biosens. Bioelectron, 25, 2414-2419 (2010).

9. S.-X. Li, Q.-Y. Zeng, L.-F. Li, Y.-J. Zhang, M.-M. Wan, Z.-M. Liu, H.-L. Xiong, Z.-Y. Guo, S.-H. Liu, J. Biomed. Opt, 18, 027008 (2013).

10. J. Wang, D. Lin, J. Lin, Y. Yu, Z. Huang, Y. Chen, J. Lin, S. Feng, B. Li, N. Liu, R. Chen, J. Biomed. Opt., 19, 087003 (2014).

11. S. M. Cohen, P. Davitkov, Liver Disease: A Clinical Casebook, Springer (2018).

12. Y. LeCun, Y. Bengio, G. Hinton, Nature, 521, 436-444 (2015).

13. J. Acquarelli, T. van Laarhoven, J. Gerretzen, T. N. Tran, L. M. C. Buydens, E. Marchiori, Anal. Chim. Acta, 954, 22-31 (2017).

14. J. Liu, M. Osadchy, L. Ashton, M. Foster, C. J. Solomon, S. J. Gibson, Analyst., 142, 4067-4074 (2017).

15. C. Cui, T. Fearn, Chemom. Intell. Lab. Syst., 182, 9-20 (2018).

16. S. L. Neal, Appl. Spectrosc, 72, 102-113 (2018).

17. S. Malek, F. Melgani, Y. Bazi, J. Chemom., 32, e2977 (2018).

18. N. H. Tran, X. Zhang, L. Xin, B. Shan, M. Li, P Natl. Acad. Sci. USA, 114, 8247-8252 (2017).

19. X.-X. Zhou, W.-F. Zeng, H. Chi, C. Luo, C. Liu, J. Zhan, S.-M. He, Z. Zhang, Anal. Chem., 89, 12690-12697 (2017).

20. S. Wang, S. Fei, Z. Wang, Y. Li, J. Xu, F. Zhao, X. Gao, Bioinformatics, 35, 691-693 (2019).

21. P. Inglese, J. S. McKenzie, A. Mroz, J. Kinross, K. Veselkov, E. Holmes, Z. Takats, J. K. Nicholson, R. C. Glen, Chem Sci., 8, 3500-3511 (2017).

22. M. Wen, Z. Zhang, S. Niu, H. Sha, R. Yang, Y. Yun, H. Lu, J. Proteome Res, 16, 1401-1409 (2017).

23. M. Wen, P. Cong, Z. Zhang, H. Lu, T. Li, Bioinformatics, 34, 3781-3787 (2018).

24. D. Jiang, S. Malla, Y.-J. Fu, D. Choudhary, J. F. Rusling, Anal Chem, 89, 12872-12879 (2017).

25. N. Divakar, R. Venkatesh Babu, Proc. IEEE Conf Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, 80-87 (2017).

26. S. Li, G. Chen, Y. Zhang, Z. Guo, Z. Liu, J. Xu, X. Li, L. Lin, Opt. Express, 22, 25895-25908 (2014).

27. R. Sumazaki, M. Motz, H. Wolf, J. Heinig, W. Jilg, F. Deinhardt, J. Med. Virol, 27, 304-308 (1989).

28. J. Zhao, H. Lui, D. I. McLean, H. Zeng, Appl. Spectrosc., 61, 1225-1232 (2007).

29. X. Li, T. Yang, S. Li, D. Wang, Y. Song, S. Zhang, Laser Phys, 26, 035702 (2016).

30. A. Rygula, K. Majzner, K. M. Marzec, A. Kaczor, M. Pilarczyk, M. Baranska, J. Raman Spectrosc., 44, 1061-1076 (2013).

31. V. Vapnik, The Nature of Statistical Learning Theory, Springer, New York, doi 10, 978-971 (1995).

32. I. Düntsch, G. Gediga, Conf. Ser., IOP Publishing., 1229, 012055 (2019).

33. G. P. J. Yang, V. Rao, J. Sohl-Dickstein, S. S. Schoenholz, arXiv preprint arXiv: 1902.08129(2019).

34. G. Yang, J. Pennington, V. Rao, J. Sohl-Dickstein, S. S. Schoenholz, arXiv preprint arXiv: 1902.08129 (2019).

35. Q. Luo, H. Ma, Y. Wang, L. Tang, R. Xiong, Neurocomputing, 378, 364-374 (2020).

36. X.-X. Zhou, H. Chi, C. Luo, C. Liu, J. Zhan, et al. Anal. Chem, 89, 12690-12697 (2017).

37. Z. Movasaghi, S. Rehman, I. U. Rehman, Appl. Spectrosc. Rev., 42, 493-541 (2007).

38. L. Seballos, J. Z. Zhang, R. Sutphen, Anal. Bioanal. Chem., 383, 763-767 (2005).

39. K. Maquelin, C. Kirschner, L.-P. Choo-Smith, N. van den Braak, D. Endtz, H. P. Naumann, G. Puppels, J. Microbiol. Meth, 51, 255-271 (2002).

40. C.-C. Lin, W.-H. Liu, Z.-H. Wang, M.-C. Yin, Eur. J. Nutr, 50, 499-506 (2011).

41. N. Kato, O.Yokosuka, , M.Omata, , K.Hosoda, M. Ohto, J. Clin. Invest., 86, 1764-1767 (1990).

42. N. Stone, C. Kendall, J. Smith, P. Crow, H. Barr, Faraday Discuss., 126, 141-157 (2004).

43. S. Anwar, S. Firdous, Laser Phys. Lett., 12, 076001 (2015).

44. J. Perła-Kaján, H. Jakubowski, Amino Acids, 43, 1405-1417 (2012).

45. G. Shetty, C. Kendall, N. Shepherd, N. Stone, H. Barr, Brit. J. Cancer., 94, 1460-1464 (2006).

46. A. A. Raouf, H. M. El-Sebaey, A. K. Abd El-Hamead, A. Y. El-Fert, Y. E. El-Gendy,MenoufiaMed. J., 29, 895 (2016).

47. T. Hevonoja, M. O. Pentikainen, M. T. Hyvonen, P. T. Kovanen, M. Ala-Korpela, BBA-Mol Cell Biol L., 1488, 189-210 (2000).

48. C. M. Bremer, C. Bung, N. Kott, M. Hardt, D. Glebe, Cell Microbiol., 11, 249-260 (2009).

49. Y.-J. Li, P. Zhu, Y. Liang, W.-G. Yin, J.-H. Xiao, World J. Gastroenter., 19, 2262 (2013).

50. S. Khan, R. Ullah, A. Khan, R. Ashraf, H. Ali, M. Bilal, M. Saleem, Photodiagn. Photodyn., 23, 89-93 (2018).

51. K. Naseer, M. Saleem, S. Ali, B. Mirza, J. Qazi, Spectrochim. Acta A, 222, 117181 (2019).

52. A. Rodriguez-Casado, M. Molina, P. Carmona, Appl. Spectrosc., 61, 1219-1224 (2007).

53. A. Ditta, H. Nawaz, T. Mahmood, M. Majeed, M. Tahir, N. Rashid, M. Muddassar, A. Al-Saadi, H. Byrne, Spectrochim. Acta A, 221, 117173 (2019).

54. Y. Lu, Y. Lin, Z. Zheng, X. Tang, J. Lin, X. Liu, M. Liu, G. Chen, S. Qiu, T. Zhou, Biomed. Opt. Express, 9, 4755-4766 (2018).

Источник

Информация

Автор

Zhao Y. Синьцзянский университет
Tian Sh. Синьцзянский университет
Yu L. Колледж программной инженерии университета Синьцзян
Zhang Zh. Первая больница Синьцзянского медицинского университета
Zhang W. Синьцзянский университет

Страницы

338(1)-338(11)

Год издания

2021

Ключевые слова

Коллекции

Журнал прикладной спектроскопии