解析精度近100%
用神经网络直接从多频阻抗数据解析单细胞膜介电常数与胞质电导率，精度远超传统Maxwell混合方程法。
陈潇 · Wang, Minruihong · Yan, Liu · Mingyue, Liu · Deyong, Chen · 陈波 · 王军波 · 陈健
Microfluidics and Nanofluidics 2023
神经网络拟合给出的膜介电常数比值高达 0.99997，相比 Maxwell 混合方程法的 0.857 提高了近 16.7%，把解析误差压缩到几乎为零，使单细胞电学参数的定量分析真正可靠。
该方法只处理多频阻抗数据本身，不要求修改微流控通道或电极设计，作为纯软件模块即可嵌入现有阻抗流式平台，降低技术升级门槛。
通过数值仿真建立多频阻抗与细胞固有参数间的映射关系，再以神经网络拟合该关系，整个过程以明确的物理模型为训练数据，而不是黑箱猜测，结果可与 Maxwell 方程法系统对比。