基于密集连接网络模型的致病菌拉曼光谱分类

Yong Yang、董浩 Dong Hao、桑瑶烁 Sang Yaoshuo、Zhigang Li、张龙 Zhang Long、王玲 Wang Ling、王澍 Wang Shu

2023Laser & Optoelectronics ProgressBiochemistry, Genetics and Molecular Biology被引 2开放获取

摘要

细菌拉曼光谱信号弱、相似度高且易被噪声干扰，使用传统机器学习方法对其分类时必须进行繁杂的光谱预处理，效率低下。为提高细菌拉曼光谱分类的准确率和效率，提出了一种基于密集连接的一维卷积神经网络模型Raman-net，无需额外的光谱预处理就能有效完成光谱分类。实验结果表明，Raman-net对Bacteria-ID公开数据集中30种细菌低信噪比拉曼光谱的分类准确率为84.26%，显著高于传统机器学习方法及对比方法。对于碳青霉烯类抗生素敏感和耐药的2种肺炎克雷伯菌表面增强拉曼光谱，Raman-net取得了99.16%的分类准确率。这表明对于细菌的普通拉曼光谱和表面增强拉曼光谱，Raman-net无需光谱预处理就能取得较好的分类效果，为致病菌的拉曼光谱鉴定提供了一种快速有效的方法。

引用本文（GB/T 7714）

Yong Yang, 董浩 Dong Hao, 桑瑶烁 Sang Yaoshuo, 等. 基于密集连接网络模型的致病菌拉曼光谱分类[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2023.

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DOI：https://doi.org/10.3788/lop213226

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