主成分分析结合马氏距离法剔除深静脉血栓红外光谱异常样品

　　

推断深静脉血栓（deep venous thrombosis，DVT）形成时间一直是法医学中的热点和难点问题。傅里叶变换红外光谱（Fourier transform infrared, FTIR）具有快速、高敏、无损等特点，为DVT形成时间推断提供了新的思路。采用FTIR测定大鼠DVT红外光谱数据，立足于血栓光谱数据建模分析的角度，采用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）结合马氏距离法进行异常样品的筛选和剔除，探究该方法对血栓红外光谱建模能力的提升效能。结果表明利用PCA结合马氏距离法能够有效的筛选剔除血栓组织红外光谱样品集中存在的异常样品，提高血栓红外光谱建模的预测能力。当筛选权重为1时，筛选剔除异常样品后的模型预测精度最优。为DVT的红外光谱分析提供了方法参考，为利用FTIR技术推断大鼠DVT形成时间奠定了理论基础。

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