Rapid and sensitive acute leukemia classification and diagnosis platform using deep learning-assisted SERS detection
8.0
来源：
Cell
关键字：
brain-computer interface
发布时间：
2025-09-09 03:30
摘要：
该研究提出了一种基于深度学习和表面增强拉曼散射（DL-SERS）的急性白血病分类和诊断平台，能够在5分钟内对脑脊液样本进行快速、敏感的检测。研究中收集了390多个脑脊液样本，展示了该平台在不同亚型和遗传异常的急性白血病患者中的高准确性和敏感性，预测准确率超过90%。该技术不仅适用于急性白血病的诊断，还具有扩展到其他中枢神经系统疾病的潜力，显示出良好的市场前景和临床应用价值。
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关键证据
DL-SERS分类方法的准确性和敏感性超过90%
研究涉及390多个脑脊液样本，展示了技术的广泛适用性
该方法在急性白血病和其他中枢神经系统疾病的分类中表现出色
真实性检查
否
AI评分总结
该研究提出了一种基于深度学习和表面增强拉曼散射（DL-SERS）的急性白血病分类和诊断平台，能够在5分钟内对脑脊液样本进行快速、敏感的检测。研究中收集了390多个脑脊液样本，展示了该平台在不同亚型和遗传异常的急性白血病患者中的高准确性和敏感性，预测准确率超过90%。该技术不仅适用于急性白血病的诊断，还具有扩展到其他中枢神经系统疾病的潜力，显示出良好的市场前景和临床应用价值。