基于拉曼的食道组织分类的系统可转移性,使用现代机器学习来支持多中心临床诊断
Nathan Blake1, Riana Gaifulina2, Martin Isabelle3
1Department of Cell and Developmental Biology, University College London, Gower Street, London, WC1E 6BT, UK. nathan.blake.15@ucl.ac.uk.
BJC reports
|November 8, 2024
概括
拉曼光谱显示了瘤诊断的前景. 这项研究表明,在多个中心使用相同的光谱仪和协议可以确保一致的诊断准确性,而不需要复杂的数据校正方法.
科学领域:
- 生物医学光学 生物医学光学
- 谱光诊断诊断的使用方法
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 拉曼光谱在瘤学中具有显著的临床潜力.
- 由于缺乏关于光谱仪间数据可传输性的证据,广泛采用受到了阻碍.
- 不同仪器之间一致的诊断性能对于常规临床使用至关重要.
研究的目的:
- 调查拉曼光谱数据的多中心可转移性,用于食道组织分析.
- 评估是否可以在不同中心使用相同的光谱仪和共同的协议实现一致的诊断性能.
主要方法:
- 在三个不同的中心使用拉曼光谱分析了人类食道组织样本 (来自51名患者的n=61).
- 使用相同的制造商和模型的光谱仪获得了Spectra.
- 为了最大限度地减少变化,采用了通用的数据采集协议.
主要成果:
- 拉曼光谱被分为五种病理之一,在各中心都具有一致的准确性和日志损失.
- 在一个中心训练的机器学习模型在来自其他中心的数据上可靠地执行.
- 在预处理过程中,不需要用于仪器校正的计算方法.
结论:
- 多中心系统的可转移性可以通过拉曼光谱来实现食道组织分析.
- 使用相同的光谱仪模型和标准化的协议消除了对计算仪器校正的需求.
- 这一发现支持将拉曼光谱纳入常规瘤学工作流程.
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