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申请/专利权人：北京工业大学
摘要：本发明涉及一种神经精神系统性红斑狼疮模型的建立方法，属于神经精神系统性红斑狼疮NPSLE筛查技术领域。本发明通过机器学习算法对血清拉曼光谱数据进行快速处理，能够在短时间内完成大量样本的筛查工作，大大提高了筛查效率。通过大量数据的训练和优化，算法能够不断提高识别准确率，实现对疾病的精确筛查。这有助于减少误诊和漏诊的情况，为患者提供更加可靠的诊断依据。
主权项：1.一种神经精神系统性红斑狼疮模型的建立方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：从血液样本库中分别采集若干份SLE患者和若干份NPSLE患者的血液样本，采用离心法进行处理，得到血清，并在零下80℃进行储存；步骤2：将玻璃基底进行超声清洗；步骤3：在室温条件下，使用离子溅射仪将AuNPs沉积到步骤2超声清洗后的玻璃基底上，形成AuNPsSERS薄膜基底；步骤4：将步骤1得到的血清在室温下解冻，然后与二氧化硅微球进行混合，混合后滴涂在AuNPsSERS基底表面，经自组装后，获得用于检测血清样本的单层密铺McSERS复合基底；步骤5：在室温条件下，使用共聚焦拉曼光谱仪，分别随机采集5个不同血清位点的光谱数据并取其平均值，获得到每个血清样品的平均光谱；步骤6：通过扩充数据的方法获得一百以上个SLE光谱数据以及NPSLE血清光谱数据；步骤7：对每个血清样品的平均光谱进行预处理操作，分别得到两种样品的光谱数据，并绘制光谱图；步骤8：将两组样品的平均拉曼光谱进行差谱分析，得到差分谱；步骤9：对两组光谱数据进行双样本t检验分析，p值小于0.05的拉曼峰作为两组疾病中重要的变量，应用这一变量筛选重要特征，再从筛选出的重要特征中识别拉曼峰；步骤10：采用所述的p值小于0.05拉曼特征峰，建立一维卷积神经网络深度学习模型，即所述的神经精神系统性红斑狼疮模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 一种神经精神系统性红斑狼疮模型的建立方法
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