| Индекс УДК | 535.33 |
|
Применение машинного обучения для диагностики некоторых социально значимых заболеваний по выдыхаемому человеком воздуху методом инфракрасной лазерной спектроскопии Иг. С. Голяк, П. В. Бережанский, А. Ю. Седова [и др.] |
|
| Объем | 1 файл (571 Кб) |
| Примечание | Загл. с титул. экрана |
| Аннотация | Исследованы инфракрасные спектры воздуха, выдыхаемого несколькими группами волонтеров: страдающих диабетом первого типа, бронхиальной астмой и пневмонией. Для регистрации инфракрасных спектров применен перестраиваемый квантово-каскадный лазер, излучающий в диапазоне длин волн от 5. 3 до 12. 8 mum в импульсном режиме с шириной импульса 50 ns, мощностью до 150 mW и шагом перестройки 1 cm{-1}. Лазер оптически сопряжен с астигматической газовой кюветой типа Эрриота с длиной оптического пути 76 m. Обнаружено отличие интенсивности селективных линий молекул-биомаркеров в спектрах выдыхаемого воздуха здоровых волонтеров от аналогичных показателей волонтеров, страдающих определенным заболеванием. На примере таких методов, как метод опорных векторов (SVM), метод k-ближайших соседей (k-NN) и алгоритм случайного леса (RandomForest), показана возможность классификации волонтеров по инфракрасным спектрам их выдыхаемого воздуха. Применение методов понижения размерности (PCA и t-SNE) позволило повысить точность классификации болезней до 98% по метрике accuracy. |
| Название источника | Оптика и спектроскопия |
| Место и дата издания | 2023 |
| Прочая информация | Т. 131, № 6. - С. 825-831 |
|
https://www.elibrary.ru/item.asp?id=54500345 |
