Precise and rapid diagnosis of lung cancer: leveraging laser-induced breakdown spectroscopy with optimized kernel methods in machine learning

激光诱导击穿光谱核（代数）光谱学计算机科学材料科学肺癌机器学习人工智能纳米技术分析化学（期刊）化学数学物理医学色谱法病理离散数学量子力学

作者

Jingjun Lin,Yao Li,Xiaomei Lin,Changjin Che

出处

期刊：Journal of Analytical Atomic Spectrometry [The Royal Society of Chemistry]
日期：2024-01-01

标识

DOI：10.1039/d4ja00135d

摘要

Kernel methods enabled fast and accurate diagnosis of complex nonlinear lung cancer tumors.

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