细菌拉曼光谱识别的尺度自适应深度模型

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深度学习辣汤小组文献阅读学习之一百五十七篇  2024/2/22  DeepLearning 深度学习辣汤小组 Abstract 2022年，来自四川大学电气工程学院的Yuzhong Zhong等人，提出了一种深度神经网络，可以通过使用卷积层的多感受野的自动组合来学习拉曼光谱的多尺度特征，在分离株水平、经验治疗水平和抗生素耐药水平任务上实现更高的细菌鉴定准确性和效率。并在期刊IEEE J BIOMED HEALTH(IF=7.7，工程技术1区TOP)上发表题为“Scale-Adaptive Deep Model for Bacterial Raman Spectra Identification”的文章。 DOI https://doi.org/10.1109/JBHI.2021.3113700 左右滑动查看文章 一、研究背景 细菌感染有可能导致病人死亡，因此，早期准确诊断细菌感染类型可大大降低死亡率，并对临床治疗提供指导。但是由于抗生素的滥用，耐药菌株不断出现，增加了细菌感染的诊断和治疗难度。传统诊断方法主要基于菌落的 ………………………………