的拉曼病理快检平台通过对比病理（如肿瘤）组织/细胞与正常组织/细胞拉曼图谱的差异，追踪其在分子组成和结构上的病理变化，可实现对不同病理组织与正常组织的原位识别，进而追踪它们在分子组成和结构上的差异，既可用于探讨疾病的发生机制，又能辅助临床早期诊断。为识别肿瘤边缘、检测远端浸润性微小病灶、肿瘤分型鉴定、疾病早期诊断、代谢物分布成像等提供有力工具。
实验流程
将各种机器学习技术的优势与多维光谱数据集的数据相结合，提供一种分析拉曼光谱数据的新方法，可用少量数据实现高识别精度。
拉曼成像
应用案例
· 胃癌细胞系分类的集成学习模型构建
【文章链接：《COMPUT STRUCT BIOTEC》丨基于拉曼光谱建立胃癌细胞系分类的集成学习模型 (qq.com)】
【拓展阅读：FRONT BIOENG BIOTECH ▏拉曼光谱：胃癌诊断新技术 (qq.com)】
· 阿魏酸钠治疗大鼠脑缺血/再灌注损伤的体外诊断
【文章链接：《ACS》丨基于单细胞拉曼光谱结合机器学习方法对阿魏酸钠治疗大鼠脑缺血/再灌注损伤的体外诊断 (qq.com)
核心设备
· 激光共聚焦拉曼光谱仪P300
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