技术背景：
随着我国人口老龄化的发展及生活方式的改变，前列腺癌的发病率在我国逐年上升，位列我国男性新发恶性肿瘤第六位。目前临床上最常用的筛查工具是前列腺特异抗原（PSA），由于 PSA是一个组织特异性而非肿瘤特异性的标志物，对前列腺癌的特异性与敏感性都较低。低敏感性会导致对前列腺癌的诊断不足，而低特异性则导致了不必要的前列腺穿刺，降了患者的生活质量并增加了经济负担。因此，需要开发一种特异度、敏感度、准确度都更高的前列腺癌早期诊断工具。
拉曼光谱可以通过物质分子振动引起的光散射频率改变来反映分子结构、基团组成等信息，称为分子指纹光谱，广泛应用于环境、工业、考古等领域。而在医学领域，近年来研究表明，拉曼光谱技术在肿瘤诊断上具有无损、高灵敏度、高特异度等独特优势，具有很强的临床转化价值。利用表面增强拉曼光谱对PSA水平为4-10 ng/mL的前列腺癌和良性增生的血清进行分析，可以98.3%的精确度区分出BPH 患者，从而减少了PSA处于“灰区”的患者进行不必要的活检。但目前仍未有形成可临床应用的诊断工具，主要原因有：1、目前无专门应用于临床的拉曼诊断仪器。2、临床样本量大，检测工作重复繁琐，需要高自动化、高效率的拉曼检测仪器，才能实现临床应用。3、拉曼光谱数据复杂，需帮助医生识别光谱数据并给出诊断结果。鉴于此，本发明设计了医用高通量血清拉曼光谱前列腺癌诊断仪器，实现高通量、自动化检测血清，并基于内置的深度学习诊断系统，快速诊断前列腺癌。
解决的关键问题：
本发明在于提供一种专门应用于临床的医用高通量血清拉曼光谱前列腺癌诊断仪器。临床样本量大，拉曼检测工作重复繁琐。本发明解决了拉曼检测过程中自动化银溶胶加样混合、高通量检测、自动对焦、自动检测，实现了临床应用中高自动化和高效率。拉曼光谱数据复杂，需帮助医生识别光谱数据并给出诊断结果。本发明内置的前列腺癌CNN诊断系统，通过深度学习卷积网络（CNN）训练正常人与前列腺癌病人血清拉曼光谱大数据和临床数据（PSA和年龄）得到，可以识别光谱数据类型，诊断前列腺癌。
创新点：
1.本发明是设计的专门应用于临床的拉曼光谱检测仪器，具有实际的临床价
值和明确的应用场景，应用于前列腺癌的筛查和早期诊断。2.本发明的实现了自动化、高通量检测，具体为自动银溶胶纳米颗粒加样、自动混合、自动对焦，以及每次32组的高通量检测，减少了人力消耗和重复工作，可以实现临床应用，进行大样本检测。3.独特设计的圆形样本盘结构，由控制器控制顺序转动，完成自动化加样与检测。而保持检测物镜固定，保证了拉曼检测系统的稳定性。4.本发明设计了自动对焦校正系统，保证了拉曼光谱数据的质量和高效采集。5.本发明内置的前列腺癌CNN诊断模型，是通过深度学习卷积网络训练正常人与前列腺癌病人血清拉曼光谱大数据和临床数据（PSA和年龄）得到，模型通过大数据训练和外部数据验证，可信度高，准确性高。实现检测与诊断一体，提高了诊断效率。6.本发明可以通过检测其他肿瘤类型的病人血清，训练对应的CNN诊断模型，推广应用至其他肿瘤的诊断，可以扩大本发明的应用适应范围。
技术成熟度：
1.拉曼光谱技术可以成功检测出血清、组织等生物样本的拉曼光谱数据，国际上已有众多文献报道，可以利用光谱数据的差异，诊断多种疾病。本中心基于2900例病人血清拉曼光谱数据训练的诊断模型，诊断前列腺癌的准确率为82%。
2. 目前国内已有多家专业于拉曼光谱仪器研发的公司，开发了应用于毒品检测、环境检测、考古等多种应用场景的拉曼光谱仪器；虽然目前没有医疗应用的拉曼光谱仪器，但实现技术上可行。

无

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