健康和病变关节软骨的傅里叶变换红外光谱显微成像及Fisher判别

傅里叶变换红外光谱显微成像(FTIRI)可同时获得样品的红外光谱和形貌信息,其与化学计量学方法结合,可实现生物组织中主成分含量及分布的定量研究。本研究采用FTIRI技术结合主成分分析(PCA)以及Fisher判别算法对正常和病变的关节软骨进行鉴别分析。对关节软骨切片进行实现FTIR扫描及光谱分析,再利用SPSS软件对软骨的光谱(矩阵)进行主成分分析,根据主成分得分矩阵构造分类函数,结合Fisher判别算法对样本进行分类识别。正常和病变的关节软骨样品识别准确率高达95.7%(初始案例)和94.3%(交互验证案例)。本方法可准确有效地辨别关节软骨是否发生病变,为监测骨关节炎的发生和修复提供参考。