近期,中科院西安光機(jī)所張周鋒博士帶領(lǐng)研究團(tuán)隊(duì)在光譜醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域取得新進(jìn)展,將高光譜顯微成像技術(shù)與深度學(xué)習(xí)理論相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了臨床多類病原菌的快速識(shí)別。
研究成果以“A deep-learning based system for rapid genus identification of pathogens under hyperspectral microscopic images”為題發(fā)表于國(guó)際著名學(xué)術(shù)期刊《Cells》的Topical Collection 《Computational Imaging for Biophotonics and Biomedicine》,IF:7.7。該Collection在顯微成像、光譜學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和AI領(lǐng)域具有較高的影響力。論文第一作者為中國(guó)科學(xué)院大學(xué)2020級(jí)博士研究生陶成龍,合作者為杜劍助理研究員,通訊作者為胡炳樑研究員與張周鋒博士。
高光譜病原菌數(shù)據(jù)分析流程
本次研究通過與多家醫(yī)療單位合作,利用自研高光譜病原菌快速分析系統(tǒng)成功捕獲到單細(xì)菌尺度的高分辨高光譜圖譜數(shù)據(jù),利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)臨床上萬例樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,最終實(shí)現(xiàn)了多類臨床病原菌類別的高效、準(zhǔn)確識(shí)別。該研究成果可使臨床醫(yī)生在較短時(shí)間內(nèi)掌握患者的病原菌感染信息,對(duì)于診療方案的快速制定具有非常重要的臨床指導(dǎo)意義。
本次研究為光譜成像技術(shù)研究室、西安市生物醫(yī)學(xué)光譜學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室在醫(yī)工交叉領(lǐng)域的研究開辟了新方向,預(yù)期未來將在癌變組織快速診斷、數(shù)字病理、手術(shù)引導(dǎo)等應(yīng)用領(lǐng)域取得更多的研究成果。(光譜室 供稿)
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