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Adv Sci丨刘文婧/刘春雨团队开发可解释性SERS–AI平台：实现多种病原菌的快速定量检测

BioArtMED 2025-10-28 14:30
文章摘要
本研究针对多菌混合样本检测的难题，开发了一种可解释性SERS-AI诊断平台。背景方面，传统检测方法在处理复杂混合菌群时存在耗时长、定量能力有限等局限。研究目的旨在结合高灵敏度光谱技术与人工智能，实现对多种病原菌的快速识别和比例定量。该平台采用带正电的等离激元纳米材料增强拉曼信号，并构建了结合CNN与CBAM的AI模型，在多菌混合样本中实现了95.8%的分类准确率和R²=0.9112的比例预测性能。结论表明，该技术不仅具备高灵敏度和解释性优势，还能揭示光谱特征与微生物功能的内在联系，为临床诊断、环境监测等领域提供了创新性方法学参考。
Adv Sci丨刘文婧/刘春雨团队开发可解释性SERS–AI平台：实现多种病原菌的快速定量检测
查看文献： An Interpretable SERS–AI Platform for Rapid and Quantitative Diagnosis of Polymicrobial UTIs: Powered by Positively Charged Plasmonic Nanoparticles and Attention-Based Deep Learning
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