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Deep Learning–Assisted Surface-Enhanced Raman Scattering for Rapid Bacterial Identification

拉曼散射 鉴定(生物学) 材料科学 微生物学 拉曼光谱 生物 光学 植物 物理
作者
Yi-Ming Tseng,Ko-Lun Chen,Po-Hsuan Chao,Yin‐Yi Han,Nien‐Tsu Huang
出处
期刊:ACS Applied Materials & Interfaces [American Chemical Society]
卷期号:15 (22): 26398-26406 被引量:68
标识
DOI:10.1021/acsami.3c03212
摘要

(MRSA and MSSA) can reach 98.5% with only 200-dataset requirement. In summary, our SERS-DL model has great potential to provide a quick clinical reference to determine the bacterial Gram type, species, and even resistant strains, which can guide early antibiotic usage in BSI.
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