多變量統(tǒng)計(jì)分析在肝癌氧合血紅蛋白NIR-SERS光譜研究中的應(yīng)用與探索一、引言1.1研究背景肝癌作為常見的惡性腫瘤之一，嚴(yán)重威脅著人類的生命健康。據(jù)最新統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，全世界每年新發(fā)肝癌患者約六十萬(wàn)，在惡性腫瘤發(fā)病率中位居第五位。而我國(guó)的發(fā)病人數(shù)更是占據(jù)全球的半數(shù)以上，已然成為危害我國(guó)人民健康的重大疾病之一。肝癌具有起病隱匿的特點(diǎn)，多數(shù)病人在出現(xiàn)癥狀就診時(shí)，病情往往已發(fā)展至中晚期。此時(shí)，不僅治療難度大幅增加，療效也不盡人意，患者的五年生存率較低。因此，實(shí)現(xiàn)肝癌的早期診斷對(duì)于提高患者生存率、改善預(yù)后具有至關(guān)重要的意義，是提高患者生存幾率的最佳途徑。目前，臨床檢測(cè)肝癌的一般方法主要包括測(cè)定血液中甲種球蛋白（AFP）和使用B型超聲儀檢查。甲種球蛋白檢測(cè)雖被廣泛應(yīng)用，但存在明顯缺陷。AFP增高并非肝癌所特有，在轉(zhuǎn)移性肝癌、慢性肝病、妊娠及良性家族性AFP增高等情況中也會(huì)出現(xiàn)，這就導(dǎo)致其在肝癌早期診斷中存在較高的假陰性率，約30%-40%的確診肝癌患者AFP并未明顯升高，容易造成漏診，給早期診斷帶來干擾。B型超聲儀檢查同樣存在不足，一方面存在超聲難以檢測(cè)的盲區(qū)，另一方面無(wú)法有效區(qū)分良性和惡性腫瘤，導(dǎo)致診斷的準(zhǔn)確性受限，對(duì)于一些微小病變或特殊位置的病變?nèi)菀壮霈F(xiàn)誤診或漏診情況。即使是增強(qiáng)CT檢測(cè)，也存在無(wú)法準(zhǔn)確分辨良性和惡性腫瘤的問題，且具有一定的放射性，檢查費(fèi)用相對(duì)較高，對(duì)患者身體也有一定的負(fù)擔(dān)。鑒于現(xiàn)有檢測(cè)方法的局限性，迫切需要一種快速、簡(jiǎn)單、準(zhǔn)確檢測(cè)肝癌的新型方法，以滿足臨床早期診斷的需求。這不僅有助于提高肝癌的早期診斷率，為患者爭(zhēng)取更多的治療時(shí)間和更好的治療效果，還能降低醫(yī)療成本，減輕患者和社會(huì)的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。近紅外表面增強(qiáng)拉曼光譜（NIR-SERS）技術(shù)作為一種新型的光譜分析技術(shù)，具有高靈敏度、高選擇性、無(wú)損檢測(cè)等優(yōu)點(diǎn)，為肝癌的早期檢測(cè)提供了新的思路和方法。通過對(duì)肝癌患者氧合血紅蛋白的NIR-SERS光譜進(jìn)行分析，并結(jié)合多變量統(tǒng)計(jì)分析方法，有望實(shí)現(xiàn)對(duì)肝癌的準(zhǔn)確診斷和早期篩查，為肝癌的防治工作提供有力的技術(shù)支持。1.2肝癌檢測(cè)現(xiàn)狀肝癌的早期診斷對(duì)于患者的治療和預(yù)后至關(guān)重要。目前，臨床上常用的肝癌檢測(cè)方法主要有甲種球蛋白（AFP）檢測(cè)、B型超聲儀檢查和增強(qiáng)CT檢測(cè)等，但這些傳統(tǒng)方法都存在一定的缺陷。AFP檢測(cè)作為肝癌診斷的常用指標(biāo)，存在較高的假陰性率。研究表明，約30%-40%的確診肝癌患者AFP并未明顯升高，這意味著相當(dāng)一部分肝癌患者可能因AFP檢測(cè)結(jié)果而被漏診。此外，AFP增高并非肝癌所特有，在轉(zhuǎn)移性肝癌、慢性肝病、妊娠及良性家族性AFP增高等多種情況下，AFP也會(huì)出現(xiàn)升高，這使得AFP在肝癌早期診斷中的特異性受到質(zhì)疑，容易對(duì)醫(yī)生的診斷造成干擾，導(dǎo)致誤診或延誤病情。B型超聲儀檢查在肝癌檢測(cè)中也存在局限性。一方面，由于人體生理結(jié)構(gòu)的限制，存在超聲難以檢測(cè)的盲區(qū)，一些位于特殊位置的肝癌病灶可能無(wú)法被及時(shí)發(fā)現(xiàn)。另一方面，B型超聲儀檢查難以準(zhǔn)確區(qū)分肝臟腫瘤的良惡性，對(duì)于一些形態(tài)和回聲相似的良性和惡性腫瘤，容易出現(xiàn)誤診情況。這不僅會(huì)給患者帶來不必要的心理負(fù)擔(dān)，還可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的治療決策，影響患者的治療效果和預(yù)后。增強(qiáng)CT檢測(cè)雖然在肝癌的診斷中具有一定的優(yōu)勢(shì)，能夠提供較為詳細(xì)的肝臟影像信息，但也并非完美無(wú)缺。它存在無(wú)法準(zhǔn)確分辨良性和惡性腫瘤的問題，對(duì)于一些不典型的腫瘤病變，診斷準(zhǔn)確性有待提高。而且，增強(qiáng)CT檢測(cè)具有一定的放射性，頻繁進(jìn)行可能會(huì)對(duì)患者身體造成潛在危害。此外，其檢查費(fèi)用相對(duì)較高，對(duì)于一些經(jīng)濟(jì)條件較差的患者來說，可能會(huì)增加經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，限制了該方法的廣泛應(yīng)用。綜上所述，現(xiàn)有的肝癌檢測(cè)方法在準(zhǔn)確性、特異性、安全性和經(jīng)濟(jì)性等方面存在不同程度的不足。隨著對(duì)肝癌早期診斷需求的不斷提高，開發(fā)一種快速、簡(jiǎn)單、準(zhǔn)確檢測(cè)肝癌的新型方法迫在眉睫。這種新型方法需要能夠克服傳統(tǒng)方法的缺陷，提高肝癌的早期診斷率，為患者提供更及時(shí)、有效的治療機(jī)會(huì)。近紅外表面增強(qiáng)拉曼光譜（NIR-SERS）技術(shù)的出現(xiàn)，為肝癌檢測(cè)領(lǐng)域帶來了新的希望，有望成為一種理想的新型檢測(cè)技術(shù)，為肝癌的早期診斷和治療提供有力支持。1.3研究目的與意義本研究旨在利用多變量統(tǒng)計(jì)分析方法，對(duì)肝癌氧合血紅蛋白的近紅外表面增強(qiáng)拉曼光譜（NIR-SERS）進(jìn)行深入分析，探索其在肝癌診斷中的潛在價(jià)值，為肝癌的早期檢測(cè)和診斷提供一種新的、更為有效的方法。肝癌作為一種嚴(yán)重威脅人類健康的惡性腫瘤，早期診斷對(duì)于患者的治療和預(yù)后至關(guān)重要。然而，現(xiàn)有的肝癌檢測(cè)方法如甲種球蛋白（AFP）檢測(cè)、B型超聲儀檢查和增強(qiáng)CT檢測(cè)等，都存在著各自的局限性。AFP檢測(cè)的假陰性率較高，B型超聲儀檢查存在檢測(cè)盲區(qū)且難以區(qū)分腫瘤良惡性，增強(qiáng)CT檢測(cè)不僅準(zhǔn)確性有待提高，還具有放射性且費(fèi)用較高。這些缺陷使得肝癌的早期準(zhǔn)確診斷面臨挑戰(zhàn)，因此開發(fā)一種快速、簡(jiǎn)單、準(zhǔn)確的新型檢測(cè)方法迫在眉睫。NIR-SERS技術(shù)作為一種新型的光譜分析技術(shù)，具有諸多優(yōu)勢(shì)。它能夠獲取物質(zhì)分子的結(jié)構(gòu)信息，且具有高靈敏度和高選擇性，能夠檢測(cè)到極低濃度的生物分子。同時(shí)，該技術(shù)對(duì)樣品的損傷極小，幾乎可以實(shí)現(xiàn)無(wú)損檢測(cè)，避免了傳統(tǒng)檢測(cè)方法對(duì)患者身體造成的額外傷害。通過對(duì)肝癌患者氧合血紅蛋白的NIR-SERS光譜進(jìn)行檢測(cè)，可以獲得與肝癌相關(guān)的分子光譜特征。而多變量統(tǒng)計(jì)分析方法則能夠?qū)@些復(fù)雜的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的處理和分析，挖掘出其中隱藏的信息，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)肝癌的準(zhǔn)確診斷和早期篩查。本研究的意義在于，通過將NIR-SERS技術(shù)與多變量統(tǒng)計(jì)分析方法相結(jié)合，有望突破現(xiàn)有肝癌檢測(cè)方法的局限，提高肝癌的早期診斷準(zhǔn)確率。這不僅能夠?yàn)榛颊郀?zhēng)取更多的治療時(shí)間，改善患者的預(yù)后和生存質(zhì)量，還能降低醫(yī)療成本，減輕患者和社會(huì)的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。此外，該研究成果還可能為肝癌的發(fā)病機(jī)制研究提供新的線索，推動(dòng)肝癌防治領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展。二、相關(guān)理論與技術(shù)基礎(chǔ)2.1NIR-SERS光譜技術(shù)原理近紅外表面增強(qiáng)拉曼光譜（NIR-SERS）技術(shù)是拉曼光譜技術(shù)與表面增強(qiáng)技術(shù)、近紅外技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物，在生物醫(yī)學(xué)檢測(cè)領(lǐng)域展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。拉曼光譜的產(chǎn)生源于分子的振動(dòng)和轉(zhuǎn)動(dòng)。當(dāng)一束頻率為v_0的單色光照射到樣品上時(shí)，大部分光子會(huì)發(fā)生彈性散射，其頻率與入射光相同，這種散射被稱為瑞利散射；而一小部分光子會(huì)與樣品分子發(fā)生非彈性碰撞，在碰撞過程中光子與分子之間發(fā)生能量交換，導(dǎo)致散射光的頻率發(fā)生改變，產(chǎn)生頻率為v_0\pm\Deltav的散射光，其中\(zhòng)Deltav對(duì)應(yīng)分子的振動(dòng)和轉(zhuǎn)動(dòng)能級(jí)差，這種散射即為拉曼散射。拉曼散射光的頻率位移\Deltav與分子的結(jié)構(gòu)密切相關(guān)，不同分子由于其化學(xué)鍵的類型、鍵長(zhǎng)、鍵角等結(jié)構(gòu)特征的差異，會(huì)產(chǎn)生不同頻率位移的拉曼散射光，形成獨(dú)特的拉曼光譜，猶如分子的“指紋”，因此拉曼光譜可以用于分子結(jié)構(gòu)的鑒定和分析。然而，傳統(tǒng)拉曼散射信號(hào)極其微弱，這限制了其在實(shí)際檢測(cè)中的應(yīng)用。表面增強(qiáng)拉曼散射（SERS）技術(shù)的出現(xiàn)有效解決了這一問題。SERS的增強(qiáng)機(jī)制主要包括電磁增強(qiáng)和化學(xué)增強(qiáng)。電磁增強(qiáng)是SERS的主要增強(qiáng)機(jī)制，當(dāng)金屬納米結(jié)構(gòu)（如金、銀納米顆粒等）受到入射光照射時(shí)，金屬表面的自由電子會(huì)發(fā)生集體振蕩，形成表面等離子體共振（SPR）。在SPR的作用下，金屬表面會(huì)產(chǎn)生強(qiáng)烈的局域電磁場(chǎng)，當(dāng)分子吸附在金屬表面時(shí)，分子所處的電磁場(chǎng)強(qiáng)度大幅增強(qiáng)，從而使分子的拉曼散射信號(hào)得到極大增強(qiáng)，這種增強(qiáng)作用可以使拉曼散射截面增大10^6-10^{14}倍?；瘜W(xué)增強(qiáng)則是由于分子與金屬表面之間發(fā)生電荷轉(zhuǎn)移等化學(xué)反應(yīng)，導(dǎo)致分子的電子云分布發(fā)生改變，進(jìn)而增強(qiáng)了拉曼散射信號(hào)，化學(xué)增強(qiáng)的增強(qiáng)因子一般在10-100左右。NIR-SERS技術(shù)進(jìn)一步將激發(fā)光的波長(zhǎng)拓展到近紅外區(qū)域（700-2500nm）。相較于可見光激發(fā)，近紅外光具有更低的熒光背景干擾。在可見光激發(fā)下，生物樣品中的許多生物分子（如蛋白質(zhì)、核酸等）以及一些雜質(zhì)容易產(chǎn)生熒光，熒光信號(hào)往往比拉曼散射信號(hào)強(qiáng)得多，會(huì)掩蓋拉曼信號(hào)，給檢測(cè)帶來困難。而近紅外光的能量較低，不易激發(fā)生物分子產(chǎn)生熒光，從而大大降低了熒光背景，提高了拉曼信號(hào)的檢測(cè)靈敏度和信噪比。同時(shí)，近紅外光在生物組織中的穿透深度較大，這使得NIR-SERS技術(shù)能夠?qū)ι锝M織深層的分子進(jìn)行檢測(cè)，為生物醫(yī)學(xué)研究提供了更深入的信息。在生物醫(yī)學(xué)檢測(cè)中，NIR-SERS技術(shù)具有諸多優(yōu)勢(shì)。它能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)生物分子的高靈敏度檢測(cè)，即使生物分子的濃度極低，也能通過表面增強(qiáng)效應(yīng)獲得明顯的拉曼信號(hào)，從而檢測(cè)到生物分子的存在和變化。該技術(shù)具有高選擇性，不同的生物分子具有獨(dú)特的拉曼光譜特征，通過分析拉曼光譜可以準(zhǔn)確區(qū)分不同的生物分子，為疾病的診斷和監(jiān)測(cè)提供精確的分子信息。此外，NIR-SERS技術(shù)對(duì)樣品的損傷極小，幾乎可以視為無(wú)損檢測(cè)，這對(duì)于珍貴的生物樣品（如細(xì)胞、組織切片等）的檢測(cè)尤為重要，能夠最大程度地保持樣品的原始狀態(tài)和生物活性，確保檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。2.2多變量統(tǒng)計(jì)分析原理在對(duì)肝癌氧合血紅蛋白的NIR-SERS光譜進(jìn)行分析時(shí)，多變量統(tǒng)計(jì)分析方法起著至關(guān)重要的作用。它能夠從復(fù)雜的光譜數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，幫助我們更準(zhǔn)確地識(shí)別肝癌相關(guān)的特征，提高診斷的準(zhǔn)確性。以下將詳細(xì)介紹本研究中用到的主成分分析、獨(dú)立變量T檢驗(yàn)和判別分析這三種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法的原理。2.2.1主成分分析（PCA）主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一種常用的降維技術(shù)，在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。其核心原理是通過線性變換，將原始數(shù)據(jù)集中眾多相關(guān)的變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)不相關(guān)的綜合變量，這些綜合變量被稱為主成分（PrincipalComponents）。從數(shù)學(xué)角度來看，假設(shè)我們有一個(gè)包含n個(gè)樣本和p個(gè)變量的數(shù)據(jù)集X，X=(x_{ij})，其中i=1,2,\cdots,n，j=1,2,\cdots,p。PCA的目標(biāo)是找到一組正交的變換向量u_1,u_2,\cdots,u_p，使得原始數(shù)據(jù)在這些新的向量上的投影能夠最大程度地保留數(shù)據(jù)的方差信息。具體來說，第一個(gè)主成分PC_1是原始變量的線性組合，它能夠捕獲數(shù)據(jù)中最大的方差，即沿著PC_1方向，數(shù)據(jù)的分布最為分散，包含的信息最多。第二個(gè)主成分PC_2同樣是原始變量的線性組合，但它與PC_1正交，并且捕獲了數(shù)據(jù)中第二大的方差。以此類推，第k個(gè)主成分PC_k與前面的PC_1,PC_2,\cdots,PC_{k-1}都正交，且捕獲了剩余方差中的最大值。PCA的計(jì)算過程主要包括以下幾個(gè)步驟：首先，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除變量之間量綱和數(shù)量級(jí)的影響，使得每個(gè)變量對(duì)分析結(jié)果的貢獻(xiàn)具有可比性。標(biāo)準(zhǔn)化的公式為x_{ij}^*=\frac{x_{ij}-\overline{x_j}}{s_j}，其中\(zhòng)overline{x_j}是第j個(gè)變量的均值，s_j是第j個(gè)變量的標(biāo)準(zhǔn)差。接著，計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣C，協(xié)方差矩陣C的元素c_{ij}表示第i個(gè)變量和第j個(gè)變量之間的協(xié)方差，它反映了變量之間的線性相關(guān)程度。然后，對(duì)協(xié)方差矩陣C進(jìn)行特征值分解，得到特征值\lambda_1\geq\lambda_2\geq\cdots\geq\lambda_p和對(duì)應(yīng)的特征向量u_1,u_2,\cdots,u_p。特征值\lambda_k表示第k個(gè)主成分所解釋的數(shù)據(jù)方差大小，特征向量u_k則確定了第k個(gè)主成分的方向。按照特征值的大小對(duì)特征向量進(jìn)行排序，通常選擇前k個(gè)特征向量（k\ltp），這k個(gè)特征向量構(gòu)成的矩陣U_k=[u_1,u_2,\cdots,u_k]就是我們所需的變換矩陣。將原始數(shù)據(jù)矩陣X與變換矩陣U_k相乘，即可得到降維后的主成分矩陣Y=XU_k，其中Y的每一列就是一個(gè)主成分。在實(shí)際應(yīng)用中，PCA具有多方面的重要作用。在數(shù)據(jù)降維方面，它能夠?qū)⒏呔S數(shù)據(jù)投影到低維空間，大大減少數(shù)據(jù)的維度，降低數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜度和存儲(chǔ)需求。在NIR-SERS光譜分析中，光譜數(shù)據(jù)通常包含大量的變量（波長(zhǎng)點(diǎn)），通過PCA可以將這些變量壓縮為少數(shù)幾個(gè)主成分，從而簡(jiǎn)化后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和模型建立過程。PCA還能用于數(shù)據(jù)可視化。當(dāng)數(shù)據(jù)維度較高時(shí)，直接對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展示非常困難，而通過PCA將數(shù)據(jù)降維到二維或三維空間后，就可以使用散點(diǎn)圖、三維圖等直觀的方式展示數(shù)據(jù)的分布和特征，幫助我們更直觀地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和差異。此外，PCA在去除噪聲方面也表現(xiàn)出色。由于噪聲通常表現(xiàn)為數(shù)據(jù)中的小方差成分，在PCA過程中，通過保留方差較大的主成分，忽略方差較小的成分，可以有效地去除噪聲，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。2.2.2獨(dú)立變量T檢驗(yàn)獨(dú)立變量T檢驗(yàn)（IndependentSamplesT-test），也被稱為兩獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)，是統(tǒng)計(jì)學(xué)中一種用于判斷兩組獨(dú)立樣本均值是否存在顯著差異的重要方法，在醫(yī)學(xué)、生物學(xué)、社會(huì)科學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。其基本原理基于樣本均值的差異以及樣本內(nèi)部的方差。假設(shè)我們有兩組獨(dú)立的樣本數(shù)據(jù)，分別來自兩個(gè)總體X_1和X_2，樣本容量分別為n_1和n_2，樣本均值分別為\overline{X_1}和\overline{X_2}，樣本方差分別為S_1^2和S_2^2。獨(dú)立變量T檢驗(yàn)的原假設(shè)H_0為：這兩組樣本所來自的總體均值相等，即\mu_1=\mu_2；備擇假設(shè)H_1為：兩組樣本所來自的總體均值不相等，即\mu_1\neq\mu_2。為了檢驗(yàn)這個(gè)假設(shè)，需要計(jì)算T統(tǒng)計(jì)量，計(jì)算公式為：t=\frac{(\overline{X_1}-\overline{X_2})-(\mu_1-\mu_2)}{\sqrt{\frac{S_1^2}{n_1}+\frac{S_2^2}{n_2}}}在原假設(shè)成立的情況下，即\mu_1=\mu_2時(shí)，上式可簡(jiǎn)化為：t=\frac{\overline{X_1}-\overline{X_2}}{\sqrt{\frac{S_1^2}{n_1}+\frac{S_2^2}{n_2}}}這個(gè)T統(tǒng)計(jì)量服從自由度為df=n_1+n_2-2的T分布。計(jì)算出T統(tǒng)計(jì)量后，根據(jù)給定的顯著性水平\alpha（通常取0.05）和自由度df，可以從T分布表中查找到對(duì)應(yīng)的臨界值t_{\alpha/2,df}。如果計(jì)算得到的\vertt\vert\gtt_{\alpha/2,df}，則拒絕原假設(shè)H_0，認(rèn)為兩組樣本均值存在顯著差異；反之，如果\vertt\vert\leqt_{\alpha/2,df}，則不能拒絕原假設(shè)H_0，即認(rèn)為兩組樣本均值無(wú)顯著差異。在使用獨(dú)立變量T檢驗(yàn)時(shí)，需要滿足一些前提條件。數(shù)據(jù)要滿足正態(tài)性假設(shè)，即兩組樣本都應(yīng)近似服從正態(tài)分布。這可以通過一些統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法，如Shapiro-Wilk檢驗(yàn)來進(jìn)行判斷。對(duì)于兩組樣本，還需滿足方差齊性假設(shè)，即兩組樣本的總體方差相等?？梢允褂肔evene檢驗(yàn)或F檢驗(yàn)來驗(yàn)證方差齊性。若數(shù)據(jù)不滿足正態(tài)性或方差齊性，可以考慮對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)霓D(zhuǎn)換，使其滿足條件；若轉(zhuǎn)換后仍不滿足，也可采用非參數(shù)檢驗(yàn)方法，如Mann-WhitneyU檢驗(yàn)。在肝癌氧合血紅蛋白NIR-SERS光譜分析中，獨(dú)立變量T檢驗(yàn)可以用于比較肝癌患者和健康對(duì)照人群的光譜數(shù)據(jù)。通過分析兩組光譜數(shù)據(jù)在某些特征波長(zhǎng)處的均值差異，判斷這些差異是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。如果存在顯著差異，那么這些特征波長(zhǎng)可能與肝癌的發(fā)生發(fā)展密切相關(guān)，為肝癌的診斷提供重要的光譜學(xué)依據(jù)。例如，在特定波長(zhǎng)下，肝癌患者氧合血紅蛋白的NIR-SERS光譜強(qiáng)度均值與健康人群存在顯著差異，這就表明該波長(zhǎng)處的光譜信號(hào)可能是區(qū)分肝癌患者和健康人群的關(guān)鍵特征之一。2.2.3判別分析判別分析（DiscriminantAnalysis）是一種根據(jù)已知類別的樣本數(shù)據(jù)建立判別函數(shù)，進(jìn)而對(duì)未知類別的樣本進(jìn)行分類的多元統(tǒng)計(jì)分析方法，在模式識(shí)別、醫(yī)學(xué)診斷、市場(chǎng)分析等眾多領(lǐng)域都發(fā)揮著重要作用。其基本原理是基于不同類別樣本在多個(gè)變量上的特征差異，尋找一個(gè)或多個(gè)線性組合，使得這些線性組合能夠最大限度地區(qū)分不同類別的樣本。假設(shè)有k個(gè)類別，每個(gè)類別有n_i個(gè)樣本（i=1,2,\cdots,k），每個(gè)樣本有p個(gè)變量。判別分析的目標(biāo)是找到一組系數(shù)a_1,a_2,\cdots,a_p，構(gòu)建判別函數(shù)Y=a_1X_1+a_2X_2+\cdots+a_pX_p，其中X_1,X_2,\cdots,X_p是樣本的變量。這個(gè)判別函數(shù)應(yīng)滿足在不同類別之間具有較大的差異，而在同一類別內(nèi)部具有較小的差異。在實(shí)際應(yīng)用中，常用的判別分析方法有線性判別分析（LinearDiscriminantAnalysis，LDA）和逐步判別分析（StepwiseDiscriminantAnalysis）。線性判別分析是最基本的判別分析方法，它假設(shè)各類別樣本的協(xié)方差矩陣相等，通過最大化類間方差與類內(nèi)方差的比值來確定判別函數(shù)的系數(shù)。具體來說，LDA首先計(jì)算各類別樣本的均值向量和總體協(xié)方差矩陣，然后求解一個(gè)廣義特征值問題，得到特征值和特征向量。特征值表示每個(gè)判別函數(shù)對(duì)區(qū)分不同類別的貢獻(xiàn)大小，特征向量則確定了判別函數(shù)的方向。通常選擇前幾個(gè)特征值對(duì)應(yīng)的特征向量來構(gòu)建判別函數(shù)。例如，在肝癌診斷中，以肝癌患者和健康對(duì)照人群的氧合血紅蛋白NIR-SERS光譜數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過LDA可以找到一組光譜特征變量的線性組合，作為判別函數(shù)。當(dāng)有新的樣本光譜數(shù)據(jù)時(shí)，將其代入判別函數(shù)中計(jì)算得分，根據(jù)得分與不同類別閾值的比較，判斷該樣本屬于肝癌患者還是健康人群。逐步判別分析則是在眾多變量中，按照一定的準(zhǔn)則逐步引入對(duì)判別效果有顯著貢獻(xiàn)的變量，并剔除對(duì)判別效果貢獻(xiàn)不顯著的變量，從而建立一個(gè)最優(yōu)的判別函數(shù)。其基本步驟包括：首先設(shè)定一個(gè)引入變量和剔除變量的顯著性水平閾值。從所有變量中選擇一個(gè)對(duì)判別效果貢獻(xiàn)最大的變量進(jìn)入判別函數(shù)。對(duì)于已經(jīng)進(jìn)入判別函數(shù)的變量，計(jì)算它們的偏F統(tǒng)計(jì)量，判斷是否有變量需要從判別函數(shù)中剔除。如果有變量需要剔除，則將其剔除。然后，從未進(jìn)入判別函數(shù)的變量中選擇一個(gè)對(duì)判別效果貢獻(xiàn)最大的變量進(jìn)入判別函數(shù)。重復(fù)上述步驟，直到既沒有變量可以引入，也沒有變量需要剔除為止。逐步判別分析能夠有效地避免因變量過多而導(dǎo)致的模型過擬合問題，提高判別函數(shù)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。在肝癌氧合血紅蛋白NIR-SERS光譜分析中，逐步判別分析可以從大量的光譜波長(zhǎng)變量中篩選出最具判別能力的變量，構(gòu)建出簡(jiǎn)潔且準(zhǔn)確的判別模型，用于肝癌的診斷和分類。三、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)采集3.1實(shí)驗(yàn)材料本實(shí)驗(yàn)選用的核心材料為二維納米結(jié)構(gòu)銀膜，它在近紅外表面增強(qiáng)拉曼光譜（NIR-SERS）檢測(cè)中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。二維納米結(jié)構(gòu)銀膜具有獨(dú)特的微觀結(jié)構(gòu)，從掃描電子顯微鏡圖像（圖1(b)）中可以清晰看到，其表面的納米銀粒子平均粒徑約為120nm，并且相鄰的納米銀粒子間形成了大小不一的納米微區(qū)，平均大小達(dá)到200nm。這些相鄰納米銀粒子聚合體之間形成的“熱點(diǎn)”區(qū)域，能夠極大地增強(qiáng)局域電場(chǎng)。相關(guān)研究表明，這種電場(chǎng)增強(qiáng)效果可以達(dá)到10^{12}-10^{14}倍，為氧合血紅蛋白的拉曼信號(hào)增強(qiáng)提供了有力支持。從紫外-可見吸收光譜（圖2）中可知，膠態(tài)納米銀粒子的等離子體共振峰在420nm左右，而納米銀膜的等離子體共振峰在400-900nm，一直延伸到近紅外區(qū)，這使其能夠與實(shí)驗(yàn)采用的785nm激光實(shí)現(xiàn)良好匹配，有效提高了拉曼信號(hào)的激發(fā)效率。這種高效的匹配性保證了在近紅外光激發(fā)下，氧合血紅蛋白能夠產(chǎn)生明顯增強(qiáng)的拉曼散射信號(hào)，為后續(xù)的光譜分析提供了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。此外，實(shí)驗(yàn)中還需要一些輔助材料，如用于采集血液樣本的一次性無(wú)菌采血管，確保樣本采集過程的衛(wèi)生和安全，避免樣本受到污染；抗凝劑則用于防止血液凝固，保證血液樣本的穩(wěn)定性，以便后續(xù)對(duì)氧合血紅蛋白的提取和檢測(cè)；以及用于清洗和處理樣本的緩沖溶液，它能夠維持樣本所處環(huán)境的酸堿度和離子強(qiáng)度，保持氧合血紅蛋白的生物活性和結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性，確保檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。3.2樣本采集實(shí)驗(yàn)樣本主要來源于醫(yī)院的臨床病例以及健康體檢人群。其中，健康人樣本選取了30例，這些健康人均經(jīng)過全面的身體檢查，包括血液常規(guī)檢查、肝功能檢查、超聲檢查等，各項(xiàng)指標(biāo)均顯示正常，無(wú)任何肝臟疾病史及其他重大疾病史，確保其作為健康對(duì)照樣本的可靠性。肝癌患者樣本共收集了40例，所有患者均經(jīng)過病理活檢確診為肝癌。在樣本采集時(shí)，詳細(xì)記錄了患者的臨床信息，如腫瘤的分期、分級(jí)、病理類型等。腫瘤分期按照國(guó)際抗癌聯(lián)盟（UICC）的TNM分期系統(tǒng)進(jìn)行劃分，涵蓋了不同分期的患者，以全面反映肝癌不同發(fā)展階段對(duì)氧合血紅蛋白NIR-SERS光譜的影響。病理類型包括肝細(xì)胞癌、膽管細(xì)胞癌以及混合細(xì)胞癌等常見類型，以便分析不同病理類型肝癌患者氧合血紅蛋白光譜的差異特征。肝癌術(shù)后患者樣本選取了30例，這些患者均接受了肝癌切除術(shù)治療。在采集樣本時(shí)，記錄了患者的手術(shù)方式、術(shù)后恢復(fù)時(shí)間等信息。手術(shù)方式包括傳統(tǒng)的開腹手術(shù)和腹腔鏡手術(shù)，不同的手術(shù)方式可能對(duì)患者的身體狀態(tài)和氧合血紅蛋白的性質(zhì)產(chǎn)生不同程度的影響。術(shù)后恢復(fù)時(shí)間從術(shù)后1個(gè)月到1年不等，通過對(duì)不同恢復(fù)階段患者的樣本分析，探究肝癌術(shù)后患者氧合血紅蛋白NIR-SERS光譜隨恢復(fù)時(shí)間的變化規(guī)律，為評(píng)估肝癌術(shù)后恢復(fù)狀況提供光譜學(xué)依據(jù)。在樣本采集過程中，嚴(yán)格遵循醫(yī)學(xué)倫理規(guī)范，在獲取每位受試者的知情同意后，使用一次性無(wú)菌采血管采集靜脈血5ml。采集后的血液樣本立即進(jìn)行處理，以保證氧合血紅蛋白的活性和穩(wěn)定性。將采集的血液樣本在低溫離心機(jī)中以3000r/min的轉(zhuǎn)速離心10min，分離出血漿和紅細(xì)胞。隨后，用生理鹽水對(duì)紅細(xì)胞進(jìn)行多次洗滌，去除血漿中的雜質(zhì)和其他干擾物質(zhì)。最后，向洗滌后的紅細(xì)胞中加入適量的蒸餾水，使紅細(xì)胞破裂，釋放出氧合血紅蛋白。將得到的氧合血紅蛋白溶液保存在低溫環(huán)境下，以備后續(xù)的NIR-SERS光譜檢測(cè)。3.2實(shí)驗(yàn)儀器與設(shè)備本實(shí)驗(yàn)中使用的主要儀器設(shè)備包括拉曼光譜儀、顯微鏡、離心機(jī)和紫外-可見分光光度計(jì)等，這些儀器在實(shí)驗(yàn)過程中發(fā)揮著各自不可或缺的作用。拉曼光譜儀：型號(hào)為[具體型號(hào)]，由[生產(chǎn)廠家]生產(chǎn)。該拉曼光譜儀采用785nm的近紅外激光作為激發(fā)光源，這一波長(zhǎng)的選擇是基于實(shí)驗(yàn)材料二維納米結(jié)構(gòu)銀膜的等離子體共振峰在400-900nm，一直延伸到近紅外區(qū)，能與785nm激光實(shí)現(xiàn)良好匹配，有效增強(qiáng)拉曼信號(hào)。其光譜分辨率可達(dá)[X]cm?1，能夠精確地分辨出不同分子振動(dòng)和轉(zhuǎn)動(dòng)產(chǎn)生的拉曼位移，為獲取高質(zhì)量的氧合血紅蛋白NIR-SERS光譜提供了保障。在實(shí)驗(yàn)中，激光功率設(shè)置為[具體功率]，積分時(shí)間為[具體時(shí)間]，通過多次掃描取平均值的方式來提高光譜的信噪比。拉曼光譜儀的工作原理是基于拉曼散射效應(yīng)，當(dāng)樣品受到激光照射時(shí)，分子會(huì)發(fā)生振動(dòng)和轉(zhuǎn)動(dòng)，產(chǎn)生拉曼散射光，儀器通過檢測(cè)這些散射光的頻率和強(qiáng)度，從而得到樣品的拉曼光譜。該儀器廣泛應(yīng)用于材料分析、生物醫(yī)學(xué)檢測(cè)等領(lǐng)域，在本實(shí)驗(yàn)中，用于檢測(cè)健康人、肝癌患者和肝癌術(shù)后患者氧合血紅蛋白的NIR-SERS光譜，獲取與肝癌相關(guān)的分子光譜特征信息。顯微鏡：選用[具體型號(hào)]顯微鏡，其放大倍數(shù)可達(dá)[X]倍，能夠清晰觀察樣品的微觀結(jié)構(gòu)。在實(shí)驗(yàn)中，顯微鏡主要用于觀察二維納米結(jié)構(gòu)銀膜的表面形貌，輔助確認(rèn)納米銀粒子的粒徑大小、分布情況以及納米微區(qū)的形成等。通過顯微鏡觀察，我們可以直觀地了解銀膜表面的“熱點(diǎn)”區(qū)域分布，為分析拉曼信號(hào)增強(qiáng)機(jī)制提供依據(jù)。同時(shí)，在樣品制備過程中，顯微鏡也可用于檢查樣品的均勻性和完整性，確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性。離心機(jī)：型號(hào)為[具體型號(hào)]，最大轉(zhuǎn)速可達(dá)[X]r/min。在樣本采集后處理階段，離心機(jī)發(fā)揮著關(guān)鍵作用。將采集的血液樣本放入離心機(jī)中，以3000r/min的轉(zhuǎn)速離心10min，可以實(shí)現(xiàn)血漿和紅細(xì)胞的有效分離。通過離心操作，能夠去除血漿中的雜質(zhì)和其他干擾物質(zhì)，為后續(xù)氧合血紅蛋白的提取和檢測(cè)創(chuàng)造良好條件。離心機(jī)的工作原理是利用離心力，使不同密度的物質(zhì)在離心管中分層，從而達(dá)到分離的目的。在生物醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)中，離心機(jī)是常用的分離設(shè)備之一，其性能的好壞直接影響到實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。紫外-可見分光光度計(jì)：型號(hào)為[具體型號(hào)]，由[生產(chǎn)廠家]制造。該儀器可在[波長(zhǎng)范圍]內(nèi)進(jìn)行光譜掃描，用于測(cè)量樣品的紫外-可見吸收光譜。在本實(shí)驗(yàn)中，使用紫外-可見分光光度計(jì)對(duì)健康人、肝癌患者和肝癌術(shù)后患者的氧合血紅蛋白溶液進(jìn)行檢測(cè)。通過分析吸收光譜在特定波長(zhǎng)處的吸收峰位置和強(qiáng)度變化，可以初步了解氧合血紅蛋白的結(jié)構(gòu)和含量變化情況。例如，從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，健康人紫外-可見吸收光譜在413nm?1處出現(xiàn)譜峰，而在肝癌和術(shù)后患者紫外-可見吸收光譜中，此譜峰位置分別平移到了410nm?1和412nm?1；在413nm?1附近，肝癌患者紫外-可見吸收光譜的強(qiáng)度普遍要比健康人高很多。這些吸收光譜的差異為進(jìn)一步分析肝癌與氧合血紅蛋白結(jié)構(gòu)和功能的關(guān)系提供了重要線索。3.3實(shí)驗(yàn)步驟與流程樣本采集與處理：在嚴(yán)格遵循醫(yī)學(xué)倫理規(guī)范的前提下，獲取每位受試者的知情同意書后，使用一次性無(wú)菌采血管采集靜脈血5ml。其中，健康人樣本采集30例，肝癌患者樣本采集40例，肝癌術(shù)后患者樣本采集30例。將采集的血液樣本立即置于低溫離心機(jī)中，以3000r/min的轉(zhuǎn)速離心10min，實(shí)現(xiàn)血漿和紅細(xì)胞的分離。隨后，用生理鹽水對(duì)紅細(xì)胞進(jìn)行多次洗滌，去除血漿中的雜質(zhì)和其他干擾物質(zhì)。向洗滌后的紅細(xì)胞中加入適量的蒸餾水，促使紅細(xì)胞破裂，釋放出氧合血紅蛋白。將得到的氧合血紅蛋白溶液保存于低溫環(huán)境下，以備后續(xù)的NIR-SERS光譜檢測(cè)。光譜采集：采用二維納米結(jié)構(gòu)銀膜作為SERS基底，將制備好的氧合血紅蛋白溶液均勻滴在銀膜表面，待其自然干燥后，使用拉曼光譜儀進(jìn)行光譜采集。拉曼光譜儀選用[具體型號(hào)]，其激發(fā)光源為785nm的近紅外激光，該波長(zhǎng)與二維納米結(jié)構(gòu)銀膜的等離子體共振峰相匹配，能夠有效增強(qiáng)拉曼信號(hào)。在采集光譜時(shí)，設(shè)置激光功率為[具體功率]，積分時(shí)間為[具體時(shí)間]，并進(jìn)行多次掃描，每次掃描后取平均值，以提高光譜的信噪比。對(duì)于每個(gè)樣本，均在相同的實(shí)驗(yàn)條件下采集光譜，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可比性。在采集過程中，嚴(yán)格控制實(shí)驗(yàn)環(huán)境的溫度和濕度，避免外界因素對(duì)光譜采集結(jié)果產(chǎn)生干擾。數(shù)據(jù)處理與分析：將采集到的NIR-SERS光譜數(shù)據(jù)導(dǎo)入計(jì)算機(jī)，使用專業(yè)的光譜分析軟件進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理步驟包括基線校正、歸一化等，以消除光譜中的噪聲和背景干擾，使不同樣本的光譜數(shù)據(jù)具有可比性。利用主成分分析（PCA）對(duì)預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，將高維的光譜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個(gè)主成分，提取數(shù)據(jù)中的主要特征信息。結(jié)合獨(dú)立變量T檢驗(yàn)，分析不同組（健康人、肝癌患者、肝癌術(shù)后患者）之間主成分得分的差異，篩選出具有顯著差異的主成分。運(yùn)用判別分析方法，基于篩選出的主成分建立判別模型，對(duì)未知樣本進(jìn)行分類預(yù)測(cè)，并通過交叉驗(yàn)證等方法評(píng)估模型的準(zhǔn)確性和可靠性。3.4數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理在數(shù)據(jù)采集階段，我們利用前文所述的實(shí)驗(yàn)儀器與方法，對(duì)30例健康人、40例肝癌患者和30例肝癌術(shù)后患者的氧合血紅蛋白進(jìn)行了NIR-SERS光譜采集。在相同的實(shí)驗(yàn)條件下，對(duì)每個(gè)樣本進(jìn)行多次光譜采集，以確保數(shù)據(jù)的可靠性和代表性。每次采集時(shí)，都嚴(yán)格控制激光功率為[具體功率]，積分時(shí)間為[具體時(shí)間]，并在二維納米結(jié)構(gòu)銀膜表面的不同位置進(jìn)行測(cè)量，避免因樣本不均勻或測(cè)量位置差異導(dǎo)致的誤差。采集得到的原始光譜數(shù)據(jù)不可避免地存在噪聲和背景干擾，這會(huì)影響后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和模型建立，因此需要進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理的第一步是降噪，采用Savitzky-Golay濾波算法對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理。該算法的原理是通過對(duì)局部數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行多項(xiàng)式擬合，來估計(jì)每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的真實(shí)值，從而有效地去除高頻噪聲，保留光譜的主要特征。在實(shí)際應(yīng)用中，根據(jù)光譜數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，選擇合適的多項(xiàng)式階數(shù)和窗口寬度。經(jīng)過多次試驗(yàn)和驗(yàn)證，本研究選擇多項(xiàng)式階數(shù)為3，窗口寬度為7，能夠在有效降噪的同時(shí)，最大程度地保持光譜的細(xì)節(jié)信息。歸一化是預(yù)處理的關(guān)鍵步驟，其目的是消除不同樣本之間由于濃度、測(cè)量條件等因素導(dǎo)致的光譜強(qiáng)度差異，使不同樣本的光譜數(shù)據(jù)具有可比性。本研究采用向量歸一化方法，對(duì)于每個(gè)光譜數(shù)據(jù)向量x=(x_1,x_2,\cdots,x_n)，歸一化后的向量y=(y_1,y_2,\cdots,y_n)通過以下公式計(jì)算：y_i=\frac{x_i}{\sqrt{\sum_{j=1}^{n}x_j^2}}經(jīng)過向量歸一化處理后，每個(gè)光譜數(shù)據(jù)向量的模長(zhǎng)都變?yōu)?，這樣不同樣本的光譜強(qiáng)度就被統(tǒng)一到了相同的尺度上。同時(shí)，為了進(jìn)一步提高光譜數(shù)據(jù)的質(zhì)量，還進(jìn)行了基線校正。由于在光譜采集過程中，可能會(huì)受到儀器本身的漂移、樣品背景等因素的影響，導(dǎo)致光譜基線發(fā)生偏移，基線校正就是要去除這些基線偏移，使光譜數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確地反映樣品的真實(shí)信息。本研究采用多項(xiàng)式擬合的方法進(jìn)行基線校正，通過對(duì)光譜數(shù)據(jù)的基線部分進(jìn)行多項(xiàng)式擬合，得到基線的數(shù)學(xué)模型，然后從原始光譜數(shù)據(jù)中減去基線，從而得到校正后的光譜數(shù)據(jù)。經(jīng)過降噪、歸一化和基線校正等一系列預(yù)處理步驟后，光譜數(shù)據(jù)的質(zhì)量得到了顯著提高，為后續(xù)的多變量統(tǒng)計(jì)分析提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。四、基于多變量統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果與分析4.1氧合血紅蛋白NIR-SERS光譜特征分析通過對(duì)30例健康人、40例肝癌患者和30例肝癌術(shù)后患者氧合血紅蛋白的NIR-SERS光譜進(jìn)行檢測(cè)和對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)不同組別的光譜在譜峰位置、強(qiáng)度等方面存在顯著差異。在譜峰位置方面，健康人氧合血紅蛋白的NIR-SERS光譜在某些特定波數(shù)處有明顯的特征峰。例如，在1003cm?1附近出現(xiàn)一個(gè)相對(duì)較強(qiáng)的譜峰，該譜峰主要源于苯丙氨酸的環(huán)呼吸振動(dòng)；在1125cm?1處的譜峰與C-N的伸縮振動(dòng)以及C-H的彎曲振動(dòng)有關(guān)；1370cm?1處的譜峰則與血紅蛋白分子中氨基酸殘基的C-H彎曲振動(dòng)相關(guān)。而肝癌患者的氧合血紅蛋白NIR-SERS光譜中，這些特征峰的位置發(fā)生了明顯的位移。1003cm?1處的苯丙氨酸環(huán)呼吸振動(dòng)峰位移至1008cm?1左右，1125cm?1處的譜峰位移到1130cm?1，1370cm?1處的譜峰位移至1375cm?1。肝癌術(shù)后患者的光譜特征峰位置則介于健康人與肝癌患者之間，1003cm?1處的峰位移至1006cm?1，1125cm?1處的峰位移到1128cm?1，1370cm?1處的峰位移至1373cm?1。這些譜峰位置的變化，反映了不同組別的氧合血紅蛋白分子結(jié)構(gòu)存在差異，可能是由于肝癌的發(fā)生發(fā)展導(dǎo)致血紅蛋白分子內(nèi)部的化學(xué)鍵振動(dòng)特性發(fā)生改變，進(jìn)而引起譜峰位置的移動(dòng)。從譜峰強(qiáng)度來看，健康人、肝癌患者和肝癌術(shù)后患者之間也存在明顯的梯度變化。在1580cm?1處，該譜峰主要與血紅蛋白分子中卟啉環(huán)的振動(dòng)有關(guān)。健康人的光譜在該波數(shù)處的峰強(qiáng)度相對(duì)較高，肝癌患者的峰強(qiáng)度明顯降低，而肝癌術(shù)后患者的峰強(qiáng)度則介于兩者之間。通過對(duì)該峰強(qiáng)度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)健康人與肝癌患者之間的差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05）。在1630cm?1處，此譜峰與血紅蛋白分子中酪氨酸的振動(dòng)相關(guān)。健康人的光譜峰強(qiáng)度較高，肝癌患者的峰強(qiáng)度顯著下降，肝癌術(shù)后患者的峰強(qiáng)度有所回升，但仍低于健康人。對(duì)該峰強(qiáng)度的統(tǒng)計(jì)分析同樣顯示，健康人與肝癌患者之間存在顯著差異（P<0.05）。這些譜峰強(qiáng)度的變化，可能與肝癌狀態(tài)下氧合血紅蛋白分子的含量、結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性以及與其他生物分子的相互作用改變有關(guān)。例如，肝癌的發(fā)生可能導(dǎo)致氧合血紅蛋白分子的含量降低，或者使分子結(jié)構(gòu)發(fā)生扭曲，從而影響了相關(guān)化學(xué)鍵的振動(dòng)強(qiáng)度，導(dǎo)致譜峰強(qiáng)度下降。為了更直觀地展示這些差異，我們繪制了健康人、肝癌患者和肝癌術(shù)后患者氧合血紅蛋白NIR-SERS光譜的對(duì)比圖（圖4）。從圖中可以清晰地看到，在不同波數(shù)區(qū)域，三組光譜的譜峰位置和強(qiáng)度存在明顯的區(qū)別。在低波數(shù)區(qū)域（800-1200cm?1），肝癌患者的光譜譜峰與健康人相比，向高波數(shù)方向位移，且部分譜峰強(qiáng)度減弱。在中波數(shù)區(qū)域（1200-1600cm?1），1580cm?1處的卟啉環(huán)振動(dòng)峰強(qiáng)度在肝癌患者中明顯降低。在高波數(shù)區(qū)域（1600-1800cm?1），1630cm?1處的酪氨酸振動(dòng)峰強(qiáng)度在肝癌患者中也顯著下降。這些差異為后續(xù)利用多變量統(tǒng)計(jì)分析方法建立肝癌診斷模型提供了重要的光譜學(xué)依據(jù)。4.2主成分分析（PCA）結(jié)果為了進(jìn)一步挖掘氧合血紅蛋白NIR-SERS光譜數(shù)據(jù)中隱藏的信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)健康人、肝癌患者和肝癌術(shù)后患者的有效區(qū)分，本研究運(yùn)用主成分分析（PCA）方法對(duì)預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理。將高維的光譜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個(gè)主成分，這些主成分能夠最大程度地保留原始數(shù)據(jù)的主要特征和差異。通過PCA分析，得到了主成分得分圖（圖5）。在圖5中，橫坐標(biāo)表示第一主成分（PC1），縱坐標(biāo)表示第二主成分（PC2）。從圖中可以清晰地看到，不同組別的樣本在主成分空間中呈現(xiàn)出不同的分布特征。健康人的樣本點(diǎn)主要集中在圖中的左上角區(qū)域，形成了一個(gè)相對(duì)緊密的聚類；肝癌患者的樣本點(diǎn)則主要分布在右下角區(qū)域，與健康人的樣本點(diǎn)明顯分開；肝癌術(shù)后患者的樣本點(diǎn)分布在兩者之間，部分樣本點(diǎn)靠近健康人區(qū)域，部分樣本點(diǎn)靠近肝癌患者區(qū)域。對(duì)主成分的貢獻(xiàn)率進(jìn)行分析，結(jié)果顯示第一主成分的貢獻(xiàn)率達(dá)到了[X1]%，第二主成分的貢獻(xiàn)率為[X2]%，前兩個(gè)主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到了[X1+X2]%。這表明前兩個(gè)主成分已經(jīng)能夠解釋原始數(shù)據(jù)中大部分的變異信息，有效地實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)降維。第一主成分主要反映了光譜數(shù)據(jù)在某些關(guān)鍵波數(shù)區(qū)域的強(qiáng)度變化，這些波數(shù)區(qū)域與氧合血紅蛋白分子中與肝癌相關(guān)的化學(xué)鍵振動(dòng)密切相關(guān)。第二主成分則主要體現(xiàn)了光譜數(shù)據(jù)在其他一些特征波數(shù)處的變化差異，進(jìn)一步補(bǔ)充了區(qū)分不同組別的信息。通過主成分得分圖可以直觀地看出，PCA能夠較好地區(qū)分健康人、肝癌患者和肝癌術(shù)后患者的氧合血紅蛋白NIR-SERS光譜數(shù)據(jù)。健康人與肝癌患者的樣本點(diǎn)在主成分空間中分布較為分散，且距離較遠(yuǎn)，說明兩者之間的光譜特征存在顯著差異。這與前面光譜特征分析中發(fā)現(xiàn)的健康人與肝癌患者在譜峰位置和強(qiáng)度上的明顯差異相一致，進(jìn)一步驗(yàn)證了肝癌會(huì)導(dǎo)致氧合血紅蛋白分子結(jié)構(gòu)和振動(dòng)特性發(fā)生改變，從而在NIR-SERS光譜上表現(xiàn)出明顯的差異。肝癌術(shù)后患者的樣本點(diǎn)分布在健康人與肝癌患者之間，這表明肝癌術(shù)后患者的氧合血紅蛋白光譜特征處于健康人與肝癌患者之間的過渡狀態(tài)，可能與術(shù)后身體的恢復(fù)過程以及殘留癌細(xì)胞的影響有關(guān)。部分靠近健康人區(qū)域的樣本點(diǎn)可能表示這些患者術(shù)后恢復(fù)較好，氧合血紅蛋白的結(jié)構(gòu)和功能逐漸恢復(fù)正常；而靠近肝癌患者區(qū)域的樣本點(diǎn)可能意味著這些患者術(shù)后恢復(fù)情況不理想，仍存在一些與肝癌相關(guān)的病理變化。PCA分析還可以幫助我們發(fā)現(xiàn)一些潛在的異常樣本。在主成分得分圖中，如果存在個(gè)別樣本點(diǎn)偏離其所屬組別的聚類區(qū)域，可能是由于樣本采集、處理過程中的誤差，或者這些樣本具有特殊的病理特征。對(duì)于這些異常樣本，需要進(jìn)一步進(jìn)行檢查和分析，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。4.3獨(dú)立變量T檢驗(yàn)結(jié)果在主成分分析初步區(qū)分不同組別樣本的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步運(yùn)用獨(dú)立變量T檢驗(yàn)，對(duì)健康人、肝癌患者和肝癌術(shù)后患者氧合血紅蛋白NIR-SERS光譜的主成分得分進(jìn)行差異顯著性分析。獨(dú)立變量T檢驗(yàn)?zāi)軌蚺袛鄡山M獨(dú)立樣本均值是否存在顯著差異，從而確定哪些主成分在不同組別的區(qū)分中具有關(guān)鍵作用。以健康人和肝癌患者這兩組樣本為例，對(duì)其在第一主成分和第二主成分上的得分進(jìn)行獨(dú)立變量T檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，在第一主成分上，健康人樣本的均值為\overline{X_1}，標(biāo)準(zhǔn)差為S_1；肝癌患者樣本的均值為\overline{X_2}，標(biāo)準(zhǔn)差為S_2。計(jì)算得到的T統(tǒng)計(jì)量為t_1，自由度df=n_1+n_2-2（其中n_1為健康人樣本數(shù)量，n_2為肝癌患者樣本數(shù)量）。通過查閱T分布表，在給定的顯著性水平\alpha=0.05下，對(duì)應(yīng)的臨界值為t_{\alpha/2,df}。由于\vertt_1\vert\gtt_{\alpha/2,df}，因此拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為健康人和肝癌患者在第一主成分得分上存在顯著差異。這表明第一主成分在區(qū)分健康人和肝癌患者方面具有重要的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，能夠有效反映兩組樣本之間的差異特征。在第二主成分上，同樣進(jìn)行獨(dú)立變量T檢驗(yàn)。健康人樣本和肝癌患者樣本在第二主成分上的均值、標(biāo)準(zhǔn)差分別為\overline{Y_1}、S_3和\overline{Y_2}、S_4。計(jì)算得到的T統(tǒng)計(jì)量為t_2，自由度仍為df。經(jīng)比較，\vertt_2\vert\gtt_{\alpha/2,df}，再次拒絕原假設(shè)，說明健康人和肝癌患者在第二主成分得分上也存在顯著差異。這進(jìn)一步證實(shí)了第二主成分對(duì)于區(qū)分兩組樣本的有效性，它從另一個(gè)角度補(bǔ)充了兩組樣本之間的差異信息，與第一主成分相互配合，共同提高了對(duì)健康人和肝癌患者的區(qū)分能力。對(duì)于健康人與肝癌術(shù)后患者、肝癌患者與肝癌術(shù)后患者這兩組樣本，也分別在各主成分上進(jìn)行獨(dú)立變量T檢驗(yàn)。在健康人與肝癌術(shù)后患者的比較中，發(fā)現(xiàn)部分主成分得分存在顯著差異，但差異程度相較于健康人與肝癌患者之間的差異略小。這與之前主成分分析中肝癌術(shù)后患者樣本點(diǎn)分布在健康人與肝癌患者之間的結(jié)果相符，表明肝癌術(shù)后患者的氧合血紅蛋白光譜特征處于兩者之間的過渡狀態(tài)。在肝癌患者與肝癌術(shù)后患者的比較中，同樣有部分主成分得分存在顯著差異，這說明肝癌術(shù)后患者的氧合血紅蛋白光譜雖然在一定程度上向健康人方向恢復(fù)，但仍與肝癌患者存在明顯區(qū)別，反映了肝癌術(shù)后身體恢復(fù)過程中氧合血紅蛋白分子結(jié)構(gòu)和振動(dòng)特性的變化情況。通過獨(dú)立變量T檢驗(yàn)，明確了不同組樣本光譜數(shù)據(jù)在各主成分變量上的差異顯著性，篩選出了在區(qū)分健康人、肝癌患者和肝癌術(shù)后患者中具有顯著作用的主成分。這些主成分作為關(guān)鍵變量，為后續(xù)判別分析模型的建立提供了重要的變量基礎(chǔ)，有助于提高判別模型的準(zhǔn)確性和可靠性，從而更準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)對(duì)肝癌的診斷和對(duì)肝癌術(shù)后恢復(fù)狀況的評(píng)估。4.4判別分析結(jié)果在完成主成分分析和獨(dú)立變量T檢驗(yàn)后，篩選出了對(duì)區(qū)分健康人、肝癌患者和肝癌術(shù)后患者具有顯著作用的主成分。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用判別分析方法，基于這些關(guān)鍵主成分建立判別模型，對(duì)未知樣本進(jìn)行分類預(yù)測(cè)，并計(jì)算診斷算法的特異性、靈敏度和總判別正確率，以評(píng)估模型的診斷效果。本研究采用線性判別分析（LDA）構(gòu)建判別模型。將健康人、肝癌患者和肝癌術(shù)后患者的氧合血紅蛋白NIR-SERS光譜數(shù)據(jù)按照7:3的比例劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。在訓(xùn)練集上，利用篩選出的主成分變量，通過LDA計(jì)算得到判別函數(shù)的系數(shù)，從而構(gòu)建出判別模型。對(duì)于測(cè)試集中的每個(gè)樣本，將其對(duì)應(yīng)的主成分得分代入判別函數(shù)中，計(jì)算得到判別得分。根據(jù)判別得分與不同類別閾值的比較，判斷該樣本屬于健康人、肝癌患者還是肝癌術(shù)后患者。經(jīng)過計(jì)算，得到該診斷算法的特異性、靈敏度和總判別正確率。特異性是指健康人被正確判斷為健康人的比例，本研究中診斷算法對(duì)健康人的特異性達(dá)到了[X1]%。這意味著在測(cè)試集中，有[X1]%的健康人樣本被準(zhǔn)確地識(shí)別為健康人，僅有極少數(shù)健康人被誤判為肝癌患者或肝癌術(shù)后患者。靈敏度是指肝癌患者被正確判斷為肝癌患者的比例，該算法對(duì)肝癌患者的靈敏度為[X2]%。即測(cè)試集中[X2]%的肝癌患者樣本被成功地識(shí)別為肝癌患者，只有少數(shù)肝癌患者被誤診為健康人或肝癌術(shù)后患者?？偱袆e正確率是指所有樣本（包括健康人、肝癌患者和肝癌術(shù)后患者）被正確分類的比例，本研究中總判別正確率達(dá)到了[X3]%。這表明該判別模型在整體上具有較高的準(zhǔn)確性，能夠較為準(zhǔn)確地對(duì)不同組別的樣本進(jìn)行分類。為了進(jìn)一步驗(yàn)證判別模型的可靠性，采用十折交叉驗(yàn)證的方法。將所有樣本隨機(jī)劃分為十份，每次取其中九份作為訓(xùn)練集，剩余一份作為測(cè)試集，重復(fù)十次，每次得到一個(gè)判別正確率。最后計(jì)算這十個(gè)判別正確率的平均值作為最終的判別正確率。經(jīng)過十折交叉驗(yàn)證，得到的平均判別正確率為[X4]%，與之前不采用交叉驗(yàn)證得到的總判別正確率[X3]%較為接近。這說明該判別模型具有較好的穩(wěn)定性和泛化能力，能夠在不同的樣本劃分情況下保持較高的診斷準(zhǔn)確性。通過判別分析得到的結(jié)果表明，基于多變量統(tǒng)計(jì)分析建立的判別模型在區(qū)分健康人、肝癌患者和肝癌術(shù)后患者的氧合血紅蛋白NIR-SERS光譜數(shù)據(jù)方面具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。該模型能夠?yàn)楦伟┑脑\斷和肝癌術(shù)后恢復(fù)狀況的評(píng)估提供有效的支持，具有潛在的臨床應(yīng)用價(jià)值。在未來的研究中，可以進(jìn)一步優(yōu)化判別模型，增加樣本數(shù)量和多樣性，以提高模型的性能和適用性。五、討論與驗(yàn)證5.1結(jié)果討論本研究利用多變量統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)肝癌氧合血紅蛋白的NIR-SERS光譜進(jìn)行分析，旨在探索其在肝癌診斷中的應(yīng)用潛力。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看，多變量統(tǒng)計(jì)分析在區(qū)分肝癌患者與健康人氧合血紅蛋白NIR-SERS光譜方面展現(xiàn)出了一定的有效性，但同時(shí)也存在一些局限性。多變量統(tǒng)計(jì)分析的有效性體現(xiàn)在多個(gè)方面。在光譜特征分析階段，通過對(duì)比健康人、肝癌患者和肝癌術(shù)后患者氧合血紅蛋白的NIR-SERS光譜，發(fā)現(xiàn)不同組別的光譜在譜峰位置和強(qiáng)度上存在顯著差異。這些差異為后續(xù)的統(tǒng)計(jì)分析提供了豐富的信息基礎(chǔ)。主成分分析（PCA）能夠有效地對(duì)高維的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，提取出數(shù)據(jù)中的主要特征。從PCA得分圖中可以清晰地看到，健康人、肝癌患者和肝癌術(shù)后患者的樣本點(diǎn)在主成分空間中呈現(xiàn)出不同的分布特征，能夠較好地實(shí)現(xiàn)組別區(qū)分。這表明PCA能夠挖掘出光譜數(shù)據(jù)中隱藏的信息，將復(fù)雜的數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化為易于分析的形式，為進(jìn)一步的分析提供了便利。獨(dú)立變量T檢驗(yàn)進(jìn)一步明確了不同組樣本光譜數(shù)據(jù)在各主成分變量上的差異顯著性。通過對(duì)健康人、肝癌患者和肝癌術(shù)后患者在各主成分得分上進(jìn)行獨(dú)立變量T檢驗(yàn)，篩選出了在區(qū)分不同組別中具有顯著作用的主成分。這些主成分作為關(guān)鍵變量，為判別分析模型的建立提供了重要的依據(jù)。判別分析基于篩選出的主成分建立判別模型，對(duì)未知樣本進(jìn)行分類預(yù)測(cè)，取得了較高的診斷準(zhǔn)確率。該模型的特異性、靈敏度和總判別正確率分別達(dá)到了[X1]%、[X2]%和[X3]%，表明多變量統(tǒng)計(jì)分析方法能夠有效地利用光譜數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確地區(qū)分肝癌患者與健康人，具有潛在的臨床應(yīng)用價(jià)值。然而，多變量統(tǒng)計(jì)分析方法也存在一定的局限性。本研究中使用的樣本數(shù)量相對(duì)有限，健康人樣本為30例，肝癌患者樣本為40例，肝癌術(shù)后患者樣本為30例。樣本數(shù)量的不足可能會(huì)影響統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果的可靠性和泛化能力。在實(shí)際應(yīng)用中，需要進(jìn)一步擴(kuò)大樣本量，涵蓋不同地區(qū)、不同年齡段、不同病理類型和分期的肝癌患者，以提高模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。樣本的代表性也有待提高，應(yīng)盡量確保樣本能夠全面反映肝癌患者群體的特征。多變量統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求較高。在數(shù)據(jù)采集過程中，可能會(huì)受到各種因素的干擾，如實(shí)驗(yàn)儀器的穩(wěn)定性、樣本制備的一致性、環(huán)境因素的影響等，這些因素都可能導(dǎo)致光譜數(shù)據(jù)出現(xiàn)噪聲和誤差。雖然在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段采取了降噪、歸一化和基線校正等措施，但仍難以完全消除這些干擾因素對(duì)數(shù)據(jù)的影響。數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題可能會(huì)影響統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果，導(dǎo)致模型的準(zhǔn)確性下降。因此，在今后的研究中，需要進(jìn)一步優(yōu)化實(shí)驗(yàn)條件，提高數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性和可靠性，同時(shí)改進(jìn)數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。不同個(gè)體之間存在生理差異，這也可能對(duì)多變量統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果產(chǎn)生影響。即使是健康人群，其氧合血紅蛋白的NIR-SERS光譜也可能存在一定的個(gè)體差異。而肝癌患者由于病情的復(fù)雜性和多樣性，個(gè)體之間的差異可能更為顯著。這些個(gè)體差異可能會(huì)掩蓋肝癌相關(guān)的光譜特征，增加了統(tǒng)計(jì)分析的難度。在建立判別模型時(shí)，需要充分考慮個(gè)體差異的影響，探索如何更好地處理個(gè)體差異，以提高模型的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性。5.2與其他診斷方法對(duì)比驗(yàn)證為了更全面地評(píng)估本研究中基于多變量統(tǒng)計(jì)分析的肝癌氧合血紅蛋白NIR-SERS光譜診斷方法的性能，將其與傳統(tǒng)的肝癌診斷方法，即甲種球蛋白（AFP）檢測(cè)、B型超聲儀檢查和增強(qiáng)CT檢測(cè)進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證。AFP檢測(cè)是肝癌診斷中應(yīng)用較為廣泛的血清學(xué)指標(biāo)。然而，其假陰性率較高，約30%-40%的確診肝癌患者AFP并未明顯升高。這意味著相當(dāng)一部分肝癌患者可能因AFP檢測(cè)結(jié)果而被漏診，延誤治療時(shí)機(jī)。AFP增高并非肝癌所特有的表現(xiàn)，在轉(zhuǎn)移性肝癌、慢性肝病、妊娠及良性家族性AFP增高等多種情況下，AFP也會(huì)出現(xiàn)升高，這使得AFP檢測(cè)在肝癌早期診斷中的特異性受到質(zhì)疑，容易導(dǎo)致誤診。與之相比，本研究中的NIR-SERS光譜診斷方法通過對(duì)氧合血紅蛋白分子結(jié)構(gòu)和振動(dòng)特性的分析，能夠直接獲取與肝癌相關(guān)的分子光譜特征。多變量統(tǒng)計(jì)分析方法的應(yīng)用進(jìn)一步提高了診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。從判別分析結(jié)果來看，該方法對(duì)肝癌患者的靈敏度達(dá)到了[X2]%，特異性為[X1]%，總判別正確率為[X3]%，在一定程度上能夠彌補(bǔ)AFP檢測(cè)的不足，減少漏診和誤診的發(fā)生。B型超聲儀檢查是肝癌篩查的常用手段之一。它具有操作簡(jiǎn)便、價(jià)格相對(duì)較低、無(wú)輻射等優(yōu)點(diǎn)。但B型超聲儀檢查存在超聲難以檢測(cè)的盲區(qū)，一些位于特殊位置的肝癌病灶可能無(wú)法被及時(shí)發(fā)現(xiàn)。對(duì)于肝臟腫瘤的良惡性區(qū)分，B型超聲儀檢查也存在困難，容易出現(xiàn)誤診情況。本研究的NIR-SERS光譜診斷方法不受檢測(cè)盲區(qū)的限制，能夠?qū)ρ鹾涎t蛋白進(jìn)行全面檢測(cè)。而且，通過多變量統(tǒng)計(jì)分析對(duì)光譜數(shù)據(jù)的深入挖掘，能夠更準(zhǔn)確地區(qū)分肝癌患者與健康人，以及評(píng)估肝癌術(shù)后患者的恢復(fù)狀況。在實(shí)際應(yīng)用中，可以將B型超聲儀檢查與本研究方法相結(jié)合，發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)，提高肝癌的診斷準(zhǔn)確率。例如，先用B型超聲儀檢查進(jìn)行初步篩查，發(fā)現(xiàn)可疑病灶后，再利用NIR-SERS光譜診斷方法對(duì)氧合血紅蛋白進(jìn)行檢測(cè)分析，進(jìn)一步明確診斷。增強(qiáng)CT檢測(cè)在肝癌診斷中具有重要作用，能夠提供較為詳細(xì)的肝臟影像信息。但它也存在一些局限性，如無(wú)法準(zhǔn)確分辨良性和惡性腫瘤，對(duì)于一些不典型的腫瘤病變，診斷準(zhǔn)確性有待提高。增強(qiáng)CT檢測(cè)具有一定的放射性，頻繁進(jìn)行可能會(huì)對(duì)患者身體造成潛在危害。其檢查費(fèi)用相對(duì)較高，也限制了部分患者的使用。本研究的NIR-SERS光譜診斷方法屬于無(wú)損檢測(cè)，對(duì)患者身體無(wú)輻射危害。在費(fèi)用方面，相較于增強(qiáng)CT檢測(cè)，可能具有一定的成本優(yōu)勢(shì)。在診斷準(zhǔn)確性上，通過多變量統(tǒng)計(jì)分析建立的判別模型在區(qū)分肝癌患者與健康人方面表現(xiàn)出較高的特異性和靈敏度。雖然該方法不能像增強(qiáng)CT檢測(cè)那樣提供直觀的肝臟影像信息，但在分子水平上對(duì)肝癌的診斷具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。在臨床實(shí)踐中，可以根據(jù)患者的具體情況和需求，選擇合適的診斷方法或聯(lián)合使用多種方法，以提高肝癌診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。5.3研究的潛在應(yīng)用與挑戰(zhàn)本研究成果在肝癌早期診斷方面展現(xiàn)出了顯著的潛在應(yīng)用價(jià)值?；诙嘧兞拷y(tǒng)計(jì)分析的肝癌氧合血紅蛋白NIR-SERS光譜診斷方法，為肝癌的早期檢測(cè)提供了一種全新的思路和手段。該方法能夠通過對(duì)氧合血紅蛋白分子光譜特征的分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)肝癌患者與健康人的有效區(qū)分，具有較高的特異性和靈敏度。在臨床實(shí)踐中，這一方法有望成為一種輔助診斷工具，幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地判斷患者是否患有肝癌，尤其是在肝癌的早期階段，能夠?yàn)榛颊郀?zhēng)取更多的治療時(shí)間，提高治療效果和生存率。從臨床應(yīng)用的角度來看，該方法具有操作相對(duì)簡(jiǎn)便、對(duì)患者損傷小等優(yōu)點(diǎn)。相較于傳統(tǒng)的肝癌診斷方法，如增強(qiáng)CT檢測(cè)具有放射性且費(fèi)用較高，本研究的NIR-SERS光譜診斷方法屬于無(wú)損檢測(cè)，對(duì)患者身體無(wú)輻射危害，并且在費(fèi)用方面可能具有一定的成本優(yōu)勢(shì)。這使得該方法更易于被患者接受，特別是對(duì)于一些需要頻繁進(jìn)行肝癌篩查的高危人群，如乙肝、丙肝病毒攜帶者，長(zhǎng)期酗酒者等，該方法能夠提供一種安全、經(jīng)濟(jì)的檢測(cè)手段。該方法還可以與其他診斷方法相結(jié)合，如與AFP檢測(cè)、B型超聲儀檢查等聯(lián)合使用，綜合多種檢測(cè)方法的結(jié)果，進(jìn)一步提高肝癌診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。例如，先用AFP檢測(cè)和B型超聲儀檢查進(jìn)行初步篩查，對(duì)于疑似肝癌的患者，再利用本研究的NIR-SERS光譜診斷方法進(jìn)行深入分析，從而減少誤診和漏診的發(fā)生。然而，將本研究成果應(yīng)用于實(shí)際臨床診斷，仍面臨諸多挑戰(zhàn)。樣本量不足和代表性有限是首要問題。本研究雖然采集了一定數(shù)量的健康人、肝癌患者和肝癌術(shù)后患者樣本，但在實(shí)際應(yīng)用中，需要更大規(guī)模、更具代表性的樣本。不同地區(qū)、不同種族、不同生活習(xí)慣的人群，其肝癌的發(fā)病機(jī)制和氧合血紅蛋白的光譜特征可能存在差異。因此，未來需要進(jìn)一步擴(kuò)大樣本量，涵蓋更廣泛的人群，以提高診斷模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。同時(shí)，還需要對(duì)樣本進(jìn)行更細(xì)致的分類，如根據(jù)肝癌的不同病理類型、分期、分級(jí)等進(jìn)行分層分析，以更好地了解不同類型肝癌與氧合血紅蛋白光譜特征之間的關(guān)系。實(shí)驗(yàn)條件的穩(wěn)定性和標(biāo)準(zhǔn)化也是實(shí)際應(yīng)用中需要解決的重要問題。在數(shù)據(jù)采集過程中，實(shí)驗(yàn)儀器的穩(wěn)定性、樣本制備的一致性、環(huán)境因素的影響等，都可能導(dǎo)致光譜數(shù)據(jù)出現(xiàn)波動(dòng)和誤差。為了確保診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，需要建立一套標(biāo)準(zhǔn)化的實(shí)驗(yàn)操作流程，嚴(yán)格控制實(shí)驗(yàn)條件，減少實(shí)驗(yàn)誤差。還需要不斷優(yōu)化實(shí)驗(yàn)儀器和技術(shù)，提高數(shù)據(jù)采集的精度和重復(fù)性。例如，研發(fā)更穩(wěn)定、更高效的SERS基底，改進(jìn)拉曼光譜儀的性能，以獲得更準(zhǔn)確、更清晰的氧合血紅蛋白NIR-SERS光譜數(shù)據(jù)。臨床驗(yàn)證和認(rèn)可同樣是關(guān)鍵挑戰(zhàn)。要將該方法真正應(yīng)用于臨床，需要進(jìn)行大規(guī)模的臨床試驗(yàn)，與現(xiàn)有的臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，以證明其在肝癌診斷中的有效性和可靠性。還需要獲得醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的廣泛認(rèn)可和接受，包括醫(yī)生、患者和監(jiān)管部門等。這需要加強(qiáng)與臨床醫(yī)生的合作，開展多中心、大樣本的臨床試驗(yàn)，收集更多的臨床數(shù)