一百六十一篇:拉曼光谱结合深度学习在单细胞水平快速检测黑色素瘤

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深度学习辣汤小组文献阅读学习之一百六十一篇  2024/4/19  DeepLearning 深度学习辣汤小组 拉曼光谱结合深度学习在单细胞水平快速检测黑色素瘤 Abstract 2022年，来自广东医科大学生物医学工程学院的Li Ying团队，收集黑色素细胞和黑色素瘤细胞的表面增强拉曼散射（SERS）光谱，并构建了基于卷积神经网络（CNN）的分类网络系统，实现黑色素细胞和黑色素瘤细胞、野生型和突变型黑色素瘤细胞的分类及其耐药性鉴定，并在期刊SPECTROCHIM ACTA A（IF：4.39，化学2区）上发表题为“Raman spectroscopy combined with deep learning for rapid detection of melanoma at the single cell level”的文章。 DOI https://doi.org/10.1016/j.saa.2022.122029 左右滑动查看文章 一、研究背景 黑色素瘤是由异常黑色素细胞过度增殖引起的高转移、高复发的恶性肿瘤。它常见于皮肤和粘膜，也可能发生在非皮肤区域， ………………………………