基于PCA和BP网络的地中海贫血红细胞拉曼光谱判别

应用激光镊子拉曼光谱(LTRS)技术，俘获单个红细胞并收集其拉曼光谱。将主成分分析(PCA)算法和反向传播BP网络预测模型相结合，进行地中海贫血(简称地贫)红细胞类型的判别。PCA结果显示，正常对照与中间型α-地贫(HbH-CS)基本可区分，但正常对照与重型β-地贫，HbH-CS与重型β-地贫间差异不明显。将归一化处理的前5个主成分进行BP网络训练及预测，结果发现，正常对照与HbH-CS间预测正确率高达97.90%，正常对照与重型β-地贫，HbH-CS与重型β-地贫间预测正确率分别为90.72%和86.28%。该结果与平均拉曼光谱及主成分分析结果基本吻合。取不同的实验条件下收集的光谱进行同样的分析，3种组合的预测正确率略有不同，分别为95.28%，92.08%，91.85%，但呈现基本相同的规律。