利用随机森林通过拉曼光谱进行脑组织识别

摘要 传统上，脑肿瘤的确诊是通过在影像学检查的指导下进行针刺活检。这种范式基于放射科医师的经验，准确性可能受到影像解释和针头定位不确定性的影响。拉曼光谱技术具有通过提供不同材料的指纹并进行原位组织识别来改进针刺活检的潜力。在本文中，我们展示了使用随机森林（RF）区分不同类型组织的拉曼光谱的监督机器学习算法的开发。呈现了从原始数据收集和预处理到模型训练和评估的完整过程。为了说明这种方法的可行性，我们使用了可行的动物组织，包括外侧灰质、白质和血管。使用定制的拉曼光谱仪获取拉曼光谱。通过结合基于交叉验证的算法和手动调整来确定RF模型的超参数。实验结果表明，我们的方法能够以高准确度区分不同类型的组织.