Resumen

La insuficiencia renal crónica (IRC) es una enfermedad renal clínicamente grave. Si el paciente no recibe tratamiento de manera oportuna, la IRC se desarrollará en uremia. Sin embargo, los métodos de diagnóstico actuales, como los exámenes de sangre de rutina y la imagen médica, tienen baja sensibilidad. Por lo tanto, es importante explorar métodos de diagnóstico nuevos y efectivos para la IRC, como la espectroscopia de suero. Este estudio propone un método rentable y confiable para detectar la IRC basado en la espectroscopia de transformada de Fourier por infrarrojo (FT-IR) y un algoritmo de máquina de vectores de soporte (SVM). Medimos y analizamos los espectros de FT-IR de suero de 44 pacientes con IRC y 54 individuos con función renal normal. Se aplicó el algoritmo de mínimos cuadrados parciales (PLS) para reducir la dimensionalidad de los datos espectrales de alta dimensionalidad. Las muestras se introdujeron en el SVM después de dividirlas por el algoritmo KennardStone (KS). En comparación con otros modelos, el SVM optimizado por un algoritmo de búsqueda en cuadrícula (GS) fue el que mejor funcionó. La sensibilidad de nuestro modelo diagnóstico fue del 93.75%, la especificidad fue del 100% y la precisión fue del 96.97%. Los resultados demuestran que la espectroscopia FT-IR combinada con un algoritmo de reconocimiento de patrones tiene un gran potencial en la detección de pacientes con IRC.

• Materias:Espectroscopia Análisis químico Radiactivo espectral Corrosión Espectro infrarrojo
• Subjects:Spectroscopy Chemical test Spectral radioactive Corrosion Infrared Spectroscopy
• Palabras claves:Insuficiencia renal crónica; Uremia; Métodos de diagnóstico; Espectroscopia sérica; Infrarrojo con transformada de Fourier; Máquina de vectores soporte
• Keywords:Chronic renal failure; Uremia; Diagnostic methods; Serum spectroscopy; Fourier transform infrared; Support vector machine