西安光機所在病原菌快速識別領域獲進展

　　近日，中國科學院西安光學精密機械研究所博士張周鋒帶領的研究團隊，在光譜醫學診斷領域取得新進展，將高光譜顯微成像技術與深度學習理論相結合，實現了臨床多類病原菌的快速識別。相關研究成果以A deep-learning based system for rapid genus identification of pathogens under hyperspectral microscopic images為題，發表在Cells Topical Collection Computational Imaging for Biophotonics and Biomedicine上。

　　本研究與多家醫療單位合作，利用自研高光譜病原菌快速分析系統，捕獲到單細菌尺度的高分辨高光譜圖譜數據；利用深度學習網絡對臨床上萬例樣本數據進行分析，最終實現了多類臨床病原菌類別的高效、準確識別。該成果可使臨床醫生在較短時間內掌握患者的病原菌感染信息，對于診療方案的快速制定具有重要的臨床指導意義。

　　該工作為光譜成像技術研究室、西安市生物醫學光譜學重點實驗室在醫工交叉領域的研究開辟了新方向，同時，將推進癌變組織快速診斷、數字病理、手術引導等研究的發展。