近日，中國科學院西安光學精密機械研究所博士張周鋒帶領(lǐng)的研究團隊，在光譜醫(yī)學診斷領(lǐng)域取得新進展，將高光譜顯微成像技術(shù)與深度學習理論相結(jié)合，實現(xiàn)了臨床多類病原菌的快速識別。相關(guān)研究成果以A deep-learning based system for rapid genus identification of pathogens under hyperspectral microscopic images為題，發(fā)表在Cells Topical Collection Computational Imaging for Biophotonics and Biomedicine上。 >^6|^rc  
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本研究與多家醫(yī)療單位合作，利用自研高光譜病原菌快速分析系統(tǒng)，捕獲到單細菌尺度的高分辨高光譜圖譜數(shù)據(jù)；利用深度學習網(wǎng)絡(luò)對臨床上萬例樣本數(shù)據(jù)進行分析，最終實現(xiàn)了多類臨床病原菌類別的高效、準確識別。該成果可使臨床醫(yī)生在較短時間內(nèi)掌握患者的病原菌感染信息，對于診療方案的快速制定具有重要的臨床指導意義。 ))%f"=:wt  
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該工作為光譜成像技術(shù)研究室、西安市生物醫(yī)學光譜學重點實驗室在醫(yī)工交叉領(lǐng)域的研究開辟了新方向，同時，將推進癌變組織快速診斷、數(shù)字病理、手術(shù)引導等研究的發(fā)展。 w/z 
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論文鏈接：https://www.mdpi.com/2073-4409/11/14/2237