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申请/专利权人：佛山市康复医院有限公司

摘要：本发明公开了拉曼光谱分析用于髋部骨折患者骨质疏松症的测量方法，包括以下步骤：S1，标本：从多名年龄为62岁到89岁不等且接受髋关节置换手术的患者身上采集皮质骨切片样本，采集后，对皮质骨进行细致清洁，以去除任何残留的软组织，将骨样品包裹在纱布中，浸没在生理盐水中，并储存在‑80℃的样品冷冻机中；S2，双能X射线吸收测定法DXA：采用双X射线吸收测定法来确定骨密度并对骨质疏松症状态进行分类，DXA测量使用GE医疗系统执行。本发明设计合理，证明了拉曼光谱是一种可靠、经济高效且快速的人体骨骼成分测量方法，可用于准确预测人体骨骼的骨密度，在人类骨质疏松症的临床诊断中具有巨大的潜力。

主权项：1.拉曼光谱分析用于髋部骨折患者骨质疏松症的测量方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，标本：从多名年龄为62岁到89岁不等且接受髋关节置换手术的患者身上采集皮质骨切片样本，采集后，对皮质骨进行细致清洁，以去除任何残留的软组织，将骨样品包裹在纱布中，浸没在生理盐水中，并储存在-80℃的样品冷冻机中；S2，双能X射线吸收测定法DXA：采用双X射线吸收测定法来确定骨密度并对骨质疏松症状态进行分类，DXA测量使用GE医疗系统执行，每个骨标本都平放放置以进行DXA扫描，使用上述软件收集和分析X射线吸收测定数据以得出T评分；S3，拉曼测量：对附着在股骨头上的皮质骨进行拉曼测量，使用830nm半导体激光器激发，将照亮的表面积成像到光纤束的表面上，散射光传输到光谱仪，被分散到1024×256阵列背照式电荷耦合器件CCD相机上，对于骨骼样本的每个位置，获得5次60秒的曝光并取平均值，光谱预处理包括宇宙射线去除、CCD读出和暗电流减法以及图像畸变校正，然后用7阶多项式拟合光谱获得干净的拉曼光谱；S4，数据分析：使用MATLAB软件进行统计分析，实施主成分分析和线性判别分析以识别不同组别之间的光谱特征，从PCA中提取的前三个主成分，随后用于LDA模型中的留一交叉验证，以评估分类性能，评估分类准确性，以衡量模型在正确分类样本方面的有效性；同时，进一步探索了拉曼光谱作为骨质疏松症诊断工具的能力，为此，应用偏最小二乘回归，在这种情况下，还采用LOOCV方法来生成基于PLSR模型的对每个标本的骨矿物质密度预测，然后计算交叉验证均方根误差，以量化模型的预测准确性。

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