免疫层析SERS传感器

检测限0.11 ng/mL

该传感器集成深度学习信号处理，实现对NGAL的快速高特异识别，克服传统算法对高维非线性数据处理的局限。

Zhang, Zhibin · 许士奇 · 王明利 · 史国超

Mikrochimica Acta 2026

参数信息

分类准确率

98.81 %

损失值

0.0877

ROC曲线下面积

99.97 %

技术优势

智能解析光谱

深度学习算法对复杂SERS光谱进行预处理、特征提取和模式识别，ResNet模型分类准确率达98.81%。

临床验证可靠

对14名志愿者的血清样本分类，ResNet模型AUC达99.97%，对患者和正常人的新样本分类预测成功。

应用场景

• 慢性肾病早期筛查：用高灵敏NGAL检测替代传统指标，更早发现肾损伤。
• SERS生物检测：提供一种增强SERS信号并智能解析光谱的方案。
• NGAL即时检测：试纸条结合拉曼读取，实现血清NGAL快速现场检测。
• 智能医疗诊断：用深度学习模型自动分类光谱数据，辅助临床决策。