本書深入探討生物流體光譜技術(shù)在醫(yī)學(xué)診斷中的應(yīng)用與挑戰(zhàn)，特別是在數(shù)據(jù)預(yù)處理和診斷模型構(gòu)建中的關(guān)鍵問題。生物流體光譜技術(shù)具有創(chuàng)傷小、靈敏度高等優(yōu)勢，已廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，但仍面臨如拉曼信號弱、數(shù)據(jù)處理算法不匹配等難題。本書從數(shù)據(jù)融合、遷移學(xué)習(xí)算法和表面增強拉曼光譜等多個角度出發(fā)，提出創(chuàng)新的解決方案，重點分析如何提高光譜數(shù)據(jù)的信噪比、優(yōu)化算法匹配度，以及如何提升診斷模型在復(fù)雜環(huán)境中的魯棒性。通過對包蟲病、乙型肝炎、乳腺癌等疾病的應(yīng)用研究，本書展示光譜技術(shù)在疾病早期診斷中的潛力，并為臨床應(yīng)用提供技術(shù)優(yōu)化和實踐指導(dǎo)。