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申请/专利权人：四川大学;李一
摘要：本发明公开了一种基于拉曼光谱的涎腺肿瘤的诊断模型构建方法，包括以下步骤：S1：特征提取，具体包括以下步骤：S101对患者满足要求的唾液进行提取，并将提取的唾液样本进行表面增强拉曼光谱检测，获得样本光谱数据；S102：选取一定量的样本，通过OneR对选取的样本进行数据挖掘，通过检测预测误差对特征的重要性进行评估；S103：对选取的样本进行特征选择；S2：构建预测模型：S201：使用随机森林和逻辑回归算法建立诊断模型，并通过5‑fold交叉验证，得到最终诊断模型；S202:对S102中选取一定量后的剩余样本进行预测能力检验，并根据检验结果对最终诊断模型做修正应用表面增强拉曼光谱技术快速检测体液标本，获取特征拉曼光谱，通过鉴别诊断模型进行诊断。
主权项：1.一种基于拉曼光谱的涎腺肿瘤的诊断模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：特征提取，具体包括以下步骤：S101对患者满足要求的唾液进行提取，并将提取的唾液样本进行表面增强拉曼光谱检测，获得样本光谱数据；S102：选取一定量的样本，通过OneR对选取的样本进行数据挖掘，通过检测预测误差对特征的重要性进行评估；S103：对选取的样本进行特征选择；S2：构建预测模型：S201：使用随机森林和逻辑回归算法建立诊断模型，并通过5-fold交叉验证，得到最终诊断模型；S202:对S102中选取一定量后的剩余样本进行预测能力检验，并根据检验结果对最终诊断模型做修正。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 李一 一种基于拉曼光谱的涎腺肿瘤的诊断模型构建方法
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