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摘要:
针对肺癌呼出挥发性有机气体(VOCs)中的特定标志物,提出了一种新型的基于荧光卟啉传感器阵列检测系统,并对4种肺癌呼出标志物进行检测研究.通过小波分析等数学工具对测得的荧光光谱数据进行特征提取,然后采用层次聚类、主成分分析等统计学方法对特征向量进行分析.不同体积分数的各类标志物在聚类分析中能够完全正确的聚到一起.通过主成分分析得到的前3个主成分包含了标志物的88%的信息,便能对不同类别的标志物进行识别.研究表明:该荧光卟啉传感器阵列系统能够快速有效地对不同肺癌标志物进行识别,有望在临床中得到应用.
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综述
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于荧光卟啉传感器阵列系统的肺癌标志物检测研究
来源期刊 传感器与微系统 学科 工学
关键词 荧光卟啉传感器阵列 肺癌呼出标志物 小波分析 层次聚类分析 主成分分析
年,卷(期) 2014,(7) 所属期刊栏目 研究与探讨
研究方向 页码范围 28-31
页数 4页 分类号 TP212
字数 2182字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 霍丹群 重庆大学生物工程学院 127 1460 20.0 32.0
2 侯长军 重庆大学生物工程学院 117 1076 17.0 27.0
3 雷靳灿 重庆大学生物工程学院 3 34 3.0 3.0
传播情况
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2018(2)
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研究主题发展历程
节点文献
荧光卟啉传感器阵列
肺癌呼出标志物
小波分析
层次聚类分析
主成分分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
传感器与微系统
月刊
1000-9787
23-1537/TN
大16开
哈尔滨市南岗区一曼街29号
14-203
1982
chi
出版文献量(篇)
9750
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43
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