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脑瘤是目前常见的恶性肿瘤，按照全身肿瘤发病率排名，脑瘤仅低于胃、子宫、乳腺、食道肿瘤，位居第五位(6.31％)。目前对恶性脑瘤的治疗除手术切除外，尚无明显突破，手术时对肿瘤组织的切除是否完整，是否有肿瘤组织残留，对于患者的术后生存率十分重要。当前检测脑瘤的主要方法为脑CT及核磁共振MRI。其判断标准主要是通过医生目视观察，其鉴别能力的可靠性主要受到具体主治医师的专业水平限制。对于脑肿瘤的检测，组织病理学检查是诊断的金标准，但无法在手术同时进行。因此，目前在胶质瘤切除手术中亟需一种实时、客观、灵敏的诊断方法，帮助主刀医师在手术同时判断肿瘤组织是否完全切除。 本文旨在利用近红外拉曼光谱技术实时、灵敏、客观等潜在优点，探讨近红外拉曼光谱用于胶质瘤实时诊断的可行性。通过研究人脑的离体正常组织、胶质瘤组织的近红外拉曼光谱特征，试图寻找胶质瘤在拉曼光谱属性上的体现。具体内容如下: 本研究利用共聚焦显微拉曼光谱仪离体测量了从8位胶质瘤患者组织中获得的16例不同病理类型的组织，共获得了133个高质量拉曼光谱，其中66个为正常脑白质组织光谱，67个为胶质瘤组织光谱。结果表明，这两类组织拉曼光谱的差异明显存在于856、961、1005、1033、1264、1303、1318、1343和1662cm-1附近。胶质瘤组织的拉曼光谱总体强度高于正常组织。 运用了模式识别类的统计分析技术，神经网络算法—学习向量量化，建立有效的诊断模型，用于不同组织类型的拉曼光谱分类。用该算法建立的诊断模型对实验数据分析得到正常白质组织产生的诊断准确率为85.7％，对胶质瘤组织的诊断准确率为89.5％。本研究对于应用拉曼光谱进行拉曼光谱仪与手术显微镜结合研究，实时辅助判断脑瘤边界有一定的临床参考价值。