【FCS Letter专栏】基于FAIMS技术的常见伤口细菌检测

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      在临床实践中，医生普遍关注的问题是各种类型的伤口感染容易导致病人死亡、致残和经济负担。快速、可靠地检测出感染性细菌是后续治疗的关键，也成为当今研究热点之一。本文利用高场不对称离子迁移谱检测技术（FAIMS），对金黄色葡萄球菌等四种常见的伤口感染细菌进行区分。并对不同特征提取方法与学习器在伤口感染细菌分类问题上的性能，进行了比较分析。

      采用灰度共生矩阵（GLCM）、基于主成分分析的局部二进制模型（PLBP）和多尺度小波能量（MSWE）三种特征提取算法进行特征提取；采用随机森林（RF）、K最近邻（KNN）、极限学习机（ELM）和支持向量机（SVM）进行细菌样本的分类。实验结果表明，GLCM和多尺度小波能量的特征提取方法能够较好的提取出区分不同细菌样本的特征。随机森林和支持向量机均表现出了较高的识别性能。其中，以多尺度小波能量（MSWE）进行特征提取，以随机森林算法作为分类模型的组合方法达到了100%的识别率；以灰度共生矩阵（GLCM）进行特征提取，以支持向量机（SVM）作为分类模型的组合方法也达到了100%的识别率本。

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Frontiers of Computer Science （FCS）是由教育部主管、高等教育出版社和北京航空航天大学共同主办、SpringerNature 公司海外发行的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊，双月刊，全球发行。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文、研究论文等。本刊主编为周志华教授，共同主编为熊璋教授。编委会及青年 AE 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成。本刊被 SCI、Ei、DBLP、INSPEC、SCOPUS 和中国科学引文数据库（CSCD）核心库等收录，为 CCF 推荐期刊；两次入选“中国科技期刊国际影响力提升计划”；入选“第4届中国国际化精品科技期刊”。

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