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光譜技術+AI 為提升肺癌精準診斷提供創新范例
2025年04月11日 09:35:57
來源：化工儀器網 點擊量：3496
近日，中國科學院合肥物質院安光所環境光學中心FTIR團隊與中國科學院合肥腫瘤醫院鄧慶梅團隊合作，創新性地將傅里葉變換近紅外光譜技術(NIRS)與人工智能相結合，顯著提高了肺癌識別準確率。
近年來，國家陸續出臺多項政策，鼓勵人工智能(AI)的快速發展創新，加速人工智能與其他產業的融合發展。在數字化轉型大潮的推動下，人工智能已成為推動各行各業創新與進步的戰略性技術。
近日，中國科學院合肥物質院安光所環境光學中心FTIR團隊與中國科學院合肥腫瘤醫院鄧慶梅團隊合作，創新性地將傅里葉變換近紅外光譜技術(NIRS)與人工智能相結合，顯著提高了肺癌識別準確率。相關研究成果《基于雙跡二維近紅外光譜與機器學習的血紅蛋白指紋圖譜解碼：肺癌早期診斷新策略》發表于光譜學權威期刊SPECTROCHIMICA ACTA PART A-MOLECULAR AND BIOMOLECULAR SPECTROSCOPY。
在全球范圍內，肺癌的發病率和死亡率居高不下，已成為嚴重威脅人類健康的疾病之一。面對這一挑戰，了解并采取有效的預防措施顯得尤為重要。肺癌的早期診斷是提高治療效果的有效途徑，主要采取的是影像學和痰液細胞學檢查等，然而，該診斷手段往往存在侵入性強、成本高以及準確率不足等問題，導致大多數患者在確診時已處于晚期。而本次研究，科研人員利用自主研發設備檢測血紅蛋白光譜特征，為非侵入性篩査提供了全新解決方案。
科研團隊利用安光所FTIR團隊自主研發的傅里葉變換近紅外光譜儀，開展了針對肺癌患者血液成分的指紋光譜深入分析。通過運用連續小波變換(CWT)和雙跡二維相關分析(2T2D-COS)等技術手段，研究人員成功捕捉并放大了血紅蛋白(Hb)二級結構在分子振動層面的細微差異。研究發現在4862cm-1、4615 cm-1和4432 cm-1三個特征波段，肺癌患者與健康對照組的Hb的二級結構(如α螺旋與β折疊)存在顯著差異。
基于這些發現，科研團隊利用機器學習算法構建了早期肺癌的"光譜指紋"識別模型，臨床試驗顯示，該診斷方法的準確率高達97.50%，特異性也達到90.91%。
該研究成果標志著我國科研團隊在肺癌早期精準診斷方面開辟了全新的方向，也為光學醫學診斷領域提供創新范例。同時，也為未來的醫療臨床應用奠定了堅實基礎。目前，該研究成果申請了國家發明專利一項。這不僅是中國醫療科技的一大進步，更是全球范圍內肺癌防治領域的一重大突破。
素材來源：中國科學院合肥物質科學研究院
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