26年CH光电信息科学基于表面增强拉曼光谱和机器学习算法的孤独症患者唾液判别研究 -终稿全(14973字).docx

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I基于表面增强拉曼光谱和机器学习算法的孤独症患者唾液判别研究光电工程系光电信息科学与工程专业 220310036 许鑫群指导教师林学亮副教授摘要针对目前孤独症诊断依靠主观行为评价，缺少客观生物检测手段的问题，本文开展了表面增强拉曼光谱（SERS）技术结合多种机器学习算法用于孤独症患者唾液判别研究。采集孤独症儿童与健康儿童的唾液样本。经过唾液 SERS 光谱预处理和对比分析，得到462cm-1、498cm-1、593cm-1、638cm-1、732cm-1、814cm-1、889cm-1、1005cm-1、1054cm-1、1136cm-1、1207cm-1和 1370cm-1等 12 个主要差异特征峰，并使用 Orange 软件建...

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