本书深入探讨生物流体光谱技术在医学诊断中的应用与挑战，特别是在数据预处理和诊断模型构建中的关键问题。生物流体光谱技术具有创伤小、灵敏度高等优势，已广泛应用于医学领域，但仍面临如拉曼信号弱、数据处理算法不匹配等难题。本书从数据融合、迁移学习算法和表面增强拉曼光谱等多个角度出发，提出创新的解决方案，重点分析如何提高光谱数据的信噪比、优化算法匹配度，以及如何提升诊断模型在复杂环境中的鲁棒性。通过对包虫病、乙型肝炎、乳腺癌等疾病的应用研究，本书展示光谱技术在疾病早期诊断中的潜力，并为临床应用提供技术优化和实践指导。 本书适合生物医学、光谱学及诊断技术领域的研究人员、工程师和医学专业人士，也适合对生物流体光谱技术及其临床应用感兴趣的读者。

第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 拉曼光谱研究现状
1.2.1 拉曼光谱应用研究现状
1.2.2 拉曼光谱疾病诊断的研究现状
1.2.3 数据融合技术
第2章 机器学习算法在拉曼光谱信号处理中的应用
2.1 反向传播神经网络分析包虫病血清拉曼光谱信号
2.1.1 实验设备及样品来源
2.1.2 光谱数据去噪
2.1.3 特征提取
2.1.4 PCA-BP算法建模分析
2.1.5 结论
2.2 基于统计模式识别的拉曼光谱信号甲状腺功能异常筛查
2.2.1 统计模式识别原理与主要问题
2.2.2 实验材料及方法
2.2.3 实验仿真结果及讨论
2.3 超参数优化的支持向量机算法及其在甲状腺功能障碍疾病筛查中的应用
2.3.1 人工鱼群耦合均匀设计算法
2.3.2 实验过程与结果分析
2.3.3 结论
本章小结
第3章 迁移学习在拉曼光谱数据医学诊断中的应用
3.1 迁移学习在胰腺肿瘤诊断中的应用研究
3.1.1 数据集说明
3.1.2 数据扩增
3.1.3 深度学习网络结构
3.1.4 迁移学习
3.1.5 实验结果及分析
3.2 基于光谱学迁移学习决策融合诊断模型开发
3.2.1 研究意义
3.2.2 迁移学习模型构建
3.2.3 迁移学习模型
3.2.4 迁移学习模型决策融合
本章小结
第4章 FTIR结合化学计量学预测乳腺癌患者肿瘤尺寸的初步研究
4.1 背景简介
4.2 材料与方法
4.2.1 实验材料
4.2.2 FTIR数据采集
4.2.3 肿瘤组织数据采集
4.2.4 样本划分
4.2.5 光谱数据预处理
4.2.6 主成分分析
4.2.7 样本建模与模型评估
4.3 结果分析
4.3.1 GS-SVR模型
4.3.2 BP-ANN模型
4.3.3 模型结果
4.4 讨论
本章小结
附件
第5章 多光谱学融合诊断技术
5.1 光谱融合技术的理论支撑
5.2 拉曼光谱融合傅里叶变换红外光谱诊断甲状腺功能异常
5.2.1 血清采集与光谱测量
5.2.2 光谱分析
5.2.3 样本划分
5.2.4 特征提取与光谱融合
5.2.5 算法对比
5.2.6 最佳谱段选择
5.2.7 讨论与小结
5.3 基于拉曼光谱和FTIR的多层融合技术诊断癌症
5.3.1 血清样本采集
5.3.2 光谱采集与光谱预处理
5.3.3 低层次融合的四分类模型
5.3.4 特征融合的四分类模型
5.3.5 二分类模型
5.3.6 分析与小结
本章小结
第6章 基于新型多孔硅-光子晶体SERS基底对乳腺癌血清检测
6.1 多孔硅-光子晶体概述
6.1.1 多孔硅-光子晶体的定义
6.1.2 多孔硅-光子晶体技术的应用
6.2 实验部分
6.2.1 多孔硅-光子晶体的制备及银纳米颗粒的复合
6.2.2 实验仪器及参数
6.2.3 乳腺癌患者血清的稀释及SERS检测
6.3 结果与讨论
6.3.1 基底的形貌和结构
6.3.2 对新制备的SERS基底的灵敏度进行研究
6.3.3 优化后基底对乳腺癌患者血清检测的SERS分析
6.3.4 乳腺癌患者血清SERS光谱的统计分析
本章小结
第7章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献