摘要：采用便携式拉曼光谱仪对正常、良性和恶性的乳腺癌组织进行检测，通过对其拉曼光谱的指认，归纳了其主要区别和特征．在3类乳腺组织中有明显的脂类的特征峰（1230，1268，1301，1440和1743cm2），而在良性和恶性的组织中，则出现了较为明显的蛋白（1246，1271，1315和1364cm2）和核酸（1340cm2）的特征峰．良性和恶性组织的区别在于恶性组织特有的特征峰（1340cm2），而良性组织所特有的特征峰则应归属为蛋白．在数据分析过程中，选择能够反映样本化学本质的特征峰，利用高斯过程的机器学习对特征峰值建立模型．特异性（0．94）、灵敏度（0．95）和Matthews相关系数（0．86）表明在模型中3种组织有比较良好的辨别度，对于应用拉曼光谱方法辨别正常和患病乳腺组织具有参考价值．

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