This invention teaches a method to identify cellular abnormalities which
are associated with disease states. The method utilizes infrared (IR)
spectra of cell samples which are dried on an infrared-transparent matrix
and scanned at the frequency range from 3000-950 cm.sup.-1. The
identification of samples is based on establishing a reference using a
representative set of spectra of normal and/or diseased specimens. During
the reference assembly process, multivariate techniques such as Principal
Component Analysis (PCA) and/or Partial Least Squares (PLS) are used. PCA
and PLS reduce the data based on maximum variations between the spectra,
and generate clusters in a multidimensional space representing the
different populations. The utilization of Mahalinobis distances, or linear
regression (e.g., Principle Component Regression on the reduced data from
PCA) form the basis for the discrimination. In one embodiment, the
invention is a method to distinguish premalignant and malignant stages of
cervical cancer from normal cervical cells. This method is simple to use
and achieves statistically reliable distinction between the following
groups of cervical smears: normal (individuals with no prior history of
dysplasia), dysplasia and malignant samples. Further, this invention
discloses a method to obtain the IR spectrum of individual cervical cells
fixed on an infrared-transparent matrix and to use the spectra o the
individual cells in the method described above. In another aspect, the
invention is a method for using vibrational spectroscopic imaging to
distinguish between normal and diseased cells. In another aspect, the
invention is a method to identify women at a high risk for developing
cervical dysplasia.
Этот вымысел учит методу для того чтобы определить клетчатые ненормальности связаны с положениями заболеванием. Метод использует ультракрасные (ИКЫЕ) спектры образцов клетки высушены на ультракрасн-prozracno1 матрице и просмотрены на частотном ряде от 3000-950 cm.sup.-1. Идентификация образцов основано на устанавливать справку использующ репрезентивный комплект спектров нормальных and/or diseased образцов. Во время процесса агрегата справки, использованы multivariate методы such as анализ основного компонента (PCA) and/or частично наименьшие квадраты (PLS). PCA и PLS уменьшают данные основанные на максимальных изменениях между спектрами, и производят группы в многомерном космосе представляя по-разному населенностей. Использование расстояний Mahalinobis, или форма линейнаяа регрессия (например, регрессия принципа компонентная на уменьшенных данных от PCA) основа для различения. В одном воплощении, вымыслом будет метод для того чтобы различить premalignant и злокачественные этапы цервикального рака от нормальных цервикальных клеток. Этот метод просто использовать и достигает статистически надежного различения между following группами в составе цервикальные мазки: нормальный (индивидуалы без прежней истории дисплазии), дисплазия и злокачественные образцы. Более потом, этот вымысел показывает метод для того чтобы получить ИКЫЙ спектр индивидуальных цервикальных клеток зафиксированных на ультракрасн-prozracno1 матрице и использовать спектры о индивидуальные, котор клетки в методе описали выше. В другом аспекте, вымыслом будет метод для использования вибрационного спектроскопического воображения различить между нормальными и diseased клетками. В другом аспекте, вымыслом будет метод для того чтобы определить женщин на высоком риске для начинать цервикальную дисплазию.
