【摘要】：目的探討使用近紅外光譜結(jié)合支持向量機(jī)法區(qū)分耐甲氧西林金葡菌(MR SA)和甲氧西林敏感金葡菌(MSSA)的可行性。方法制作MRSA和MSSA的濃度標(biāo)準(zhǔn)曲線。擴(kuò)增待測(cè)細(xì)菌,并根據(jù)公式制備相同濃度菌液。采集菌液樣本近紅外光譜數(shù)據(jù),并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一階求導(dǎo)、平滑去噪、歸一化和基線校正等預(yù)處理。根據(jù)兩種細(xì)菌光譜曲線的相關(guān)性,對(duì)900~2200nm波段數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析。依據(jù)累計(jì)貢獻(xiàn)率結(jié)果,選擇前三個(gè)主成分作為支持向量機(jī)的輸入向量,分別使用線性、多項(xiàng)式、徑向基3種核函數(shù)進(jìn)行建模,比較不同模型區(qū)分MSSA和MRSA的準(zhǔn)確性。結(jié)果 MRSA和MSSA預(yù)處理后的光譜曲線相關(guān)系數(shù)為1.000,兩者高度相似。使用主成分處理并采用3種支持向量機(jī)核函數(shù)建模后,模型的訓(xùn)練和測(cè)試準(zhǔn)確率均高于95%,其中采用徑向基核函數(shù)分類結(jié)果最好,訓(xùn)練準(zhǔn)確率為99.72%±0.21%,測(cè)試準(zhǔn)確率為99.47%±0.00%。結(jié)論使用近紅外光譜結(jié)合支持向量機(jī)的分析方法具有精確區(qū)分MRSA和MSSA的能力。
[Abstract]:Objective to study the feasibility of using near infrared spectroscopy (NIR) combined with support vector machine (SVM) to distinguish methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MR SA) from methicillin-sensitive Staphylococcus aureus (MSSA). Methods the standard concentration curves of MRSA and MSSA were made. The bacteria to be tested were amplified and the same concentration of bacteria was prepared according to the formula. The near infrared spectrum data of bacterial liquid samples were collected, and the data were preprocessed by first order derivation, smooth denoising, normalization and baseline correction. According to the correlation of two bacterial spectral curves, principal component analysis (PCA) of 900~2200nm band data was carried out. According to the result of cumulative contribution rate, the first three principal components are selected as input vectors of support vector machine, and three kernel functions, linear, polynomial and radial basis function, are used to model and compare the accuracy of different models to distinguish MSSA from MRSA. Results the correlation coefficient of spectral curve between MRSA and MSSA was 1.000, and they were highly similar. The training and testing accuracy of the model is higher than that of 95% by using principal component processing and using three kinds of kernel function of support vector machine. The classification result of radial basis kernel function is the best, the training accuracy is 99.72% 鹵0.21, and the test accuracy is 99.47% 鹵0.00. Conclusion the method of near infrared spectroscopy combined with support vector machine has the ability to distinguish MRSA from MSSA accurately.
【作者單位】： 第三軍醫(yī)大學(xué)西南醫(yī)院全軍燒傷研究所 創(chuàng)傷、燒傷與復(fù)合傷國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;重慶大學(xué)通信工程學(xué)院通信工程系;中國(guó)工程物理研究院流體物理研究所;
【分類號(hào)】：R446.5

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10 侯澍e，

本文編號(hào)：2219480