生物樣品振動(dòng)光譜顯微成像數(shù)據(jù)的多變量統(tǒng)計(jì)分析.pdf_第1頁(yè)
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1、振動(dòng)光譜顯微成像技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用方興未艾。但是將關(guān)于光譜成像數(shù)據(jù)的處理和分析還有很多問(wèn)題有待解決,因?yàn)檫€沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)模式,很多情況需要依靠經(jīng)驗(yàn),對(duì)不同生物樣品需要進(jìn)行具體的分析。本論文針對(duì)我們實(shí)驗(yàn)室光譜測(cè)量的遇到的一些問(wèn)題,在拉曼和紅外光譜顯微成像數(shù)據(jù)處理程序編程方面做了一些探索性工作。主要研究結(jié)果如下:
   1.運(yùn)用MATLAB軟件編程對(duì)健康人毛發(fā)的拉曼光譜顯微成像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,包括去除噪聲的光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理,各

2、種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法如主成分分析法、分層聚類法、k平均值法、線性判別法等的數(shù)據(jù)處理等。結(jié)果表明,用我們自己編程程序?qū)庾V進(jìn)行SVD去噪聲、背景擬合與扣除、以及主成分分析處理后,光譜成像質(zhì)量明顯改善。進(jìn)一步,利用我們的處理程序?qū)】等伺c癌癥病人的頭發(fā)進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)分析和比較,可以很好地區(qū)分它們不同的光譜特征,并與文獻(xiàn)比較,從而說(shuō)明我們程序的可靠性。
   2.運(yùn)用MATLAB軟件編程對(duì)微生物米根霉的紅外光譜顯微成像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,包括

3、去除噪聲的光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理,各種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法如主成分分析法、分層聚類法、k平均值法、線性判別法等的數(shù)據(jù)處理等。結(jié)果表明,用我們自己編程程序?qū)庾V進(jìn)行SVD去噪聲、背景擬合與扣除、以及主成分分析處理后,光譜成像質(zhì)量明顯改善。進(jìn)一步,利用我們的處理程序?qū)ξ唇?jīng)離子輻照和經(jīng)過(guò)離子輻照的米根霉光譜數(shù)據(jù)分析和比較,可以很好地區(qū)分它們不同的光譜特征。從而說(shuō)明我們的光譜處理程序的實(shí)用性。
   這項(xiàng)工作是我們將光譜成像技術(shù)應(yīng)用在生物和醫(yī)學(xué)領(lǐng)

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