特定的光谱子图像用于机器学习评估碳离子和X射线辐射效应之间的光学差异
Raluca D Negoita1, Mihaela A Ilisanu2,3, Ionela N Irimescu1,4
1Applied Sciences Doctoral School, National University of Science and Technology Politehnica Bucharest, 313 Splaiul Independentei, Bucharest, 060042, Romania.
这项研究引入了一种无标签的自动化方法,使用高光谱成像和支向量机来检测辐射诱导的变化,在肌肉癌细胞. 碳离子辐射效应比X射线效应更明显.
科学领域:
- 生物物理学的生物物理.
- 医学物理 医学物理
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 放射治疗的进步包括探索替代性辐射类型,如碳离子,用于冠状腺癌治疗.
- 了解辐射诱导的细胞变化对于优化治疗疗效和最小化副作用至关重要.
- 目前评估这些变化的方法通常需要化学标记,这可能是耗时的,并引入文物.
研究的目的:
- 为了比较碳离子 (CI) 和X射线 (XR) 辐射对软骨肉瘤细胞核的光学效应.
- 开发一种自动化,无标签的方法,用高光谱成像 (HSI) 来评估辐射诱导的核变化.
- 评估支持矢量机 (SVM) 分类器在辐射和非辐射冠状瘤细胞之间的区分方面的性能.
主要方法:
- 超光谱图像 (HSI) 来自SW1353软骨肉瘤细胞,与非辐射对照 (REF) 一起照射CI或XR.
- 分析了原子核的光谱形状,以根据辐射诱导的光学变化将HSI分为相关的子图像.
- 支持矢量机 (SVM) 分类器使用空间特征值的灵敏度 (SEN),准确度 (ACC) 和精度 (PREC) 进行训练和评估.
主要成果:
- 与REF相比,在CI和XR辐射的软骨肉瘤细胞核中观察到可检测的光学变化.
- SVM分类器在特定的光谱子间隔中实现了最佳性能:CI的 (424-436 nm) 和XR的 (436-445 nm).
- 使用纹理特征而不是粗性特征的分类器表现更好;在CI照射后,改变的核比XR更容易被歧视.
结论:
- 对HSI数据的SVM分析提供了一种快速,自动化和无标签的方法,用于评估放射诱导的软骨肉瘤核中的变化.
- 该方法使广泛的数据集能够有效地分析,促进对辐射-细胞相互作用的更深入理解.
- 该研究强调了不同的光谱区域和特征类型,这些特征对于区分CI和XR的影响至关重要,为优化放射治疗评估铺平了道路.
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