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近日，我校“医工交叉融合技术研究团队”携手厦门大学、厦门大学附属中山医院及厦门中医院，在癌症早期诊断（光谱检测）领域再获新成果。由光电与通信工程学院2023级研究生吕天奕、高新根副教授担任共同第一作者，张宏怡教授与厦门大学曾念寅教授担任共同通讯作者的研究论文“Prior knowledge-guided adaptive multi-scale deep learning for Surface-Enhanced Raman Spectroscopy-based liver disease classification”（《先验知识引导的自适应多尺度深度学习在表面增强拉曼光谱肝疾病分类中的应用》），在国际权威期刊在线发表，澳门新葡澳京app为第一署名单位。

该论文提出了先验知识引导的自适应多尺度深度学习模型，聚焦于表面增强拉曼光谱（SERS）辅助肝疾病诊断的关键痛点问题，成功解决了临床数据稀缺以及模型泛化能力不足的难题。研究的核心在于双路径融合架构与自适应融合机制，将经过文献验证的生物分子特征峰位置融入特征学习过程。其中，专家引导路径通过适配特定生物分子标记的自适应多尺度高斯卷积来提取结构化特征；全局语境路径则用于捕获光谱的整体信息，之后通过自适应融合实现先验知识与数据驱动学习的协同增效。该研究为光谱检测与AI相结合的医学诊断提供了创新性方案，在跨中心临床应用中具备极高的实用价值。

Engineering Applications of Artificial Intelligence是人工智能应用领域公认的高水平学术期刊（中科院计算机科学一区Top期刊，最新影响因子8.0）。该刊物由Elsevier出版，其所发表的研究通常具有显著的实用性与跨学科价值，在学界和工业界获得了广泛认可，并且在近年的期刊影响因子评价中始终位居人工智能应用类期刊前列。（光电学院）