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为了实现对肝癌的早期实时和在体探测，基于前期搭建的光纤共聚焦后向散射（FCBS）光谱仪获取肝癌细胞的显微后向散射光谱，分别使用主成分分析（PCA）和支持向量机（SVM）两种算法，对获得的正常肝细胞株（L02）、低转移潜能肝癌细胞株（MHCC97-L）和高转移潜能肝癌细胞株（HCCLM3）三种细胞的后向散射光谱进行分类。使用PCA对获得的三种细胞光谱数据进行降维分析，得到的前两个主成分综合了全部信息的95.4% ，由主成分1和主成分2的得分图可以观察到，三种细胞在直观上有明显的区分；对同一数据集选取69例对象通过SVM机器学习算法训练分类模型，随机抽取50例作为训练集，19例作为预测集，最终分类的准确度达到了94.7%。实验结果表明：使用光纤共聚焦后向散射（FCBS）光谱仪获取的细胞显微后向散射光谱可以分别通过PCA和SVM对不同转移潜能的肝癌细胞进行自动分类，这将为研究活检提供必要的检测手段。