正电纳米银与卷积神经网络用于4种食源性致病菌的SERS鉴定
提出一种联合表面增强拉曼散射(SERS)与卷积神经网络(CNN)的方法,并将其用于食源性致病菌的快速鉴定.以带正电荷的银纳米颗粒(AgNPs+)为SERS基底,采集了金黄色葡萄球菌、大肠杆菌、副溶血性弧菌以及单增李斯特菌的SERS指纹谱,并在这些数据上训练了一个包含11个一维卷积层的残差网络ResNet11用于这4种病原菌SERS指纹谱的分类识别.实验结果表明:AgNPs+是一种优秀的SERS增强基底,可在624 cm-1、730 cm-1等波段增强4种病原菌的主要拉曼峰;构建的ResNet11分类器对10 mL-1菌液分子浓度下采集的SERS指纹谱取得了 99.30％的分类识别准确率,并且对103 mL-1菌液分子浓度下采集的SERS指纹谱取得98.00％的识别准确率.
生物光学、食源性致病菌、表面增强拉曼散射、带正电荷的银纳米颗粒、卷积神经网络
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O433(光学)
国家自然科学基金;合肥物质科学研究院医疗器械监管专项;安徽省自然科学基金
2022-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
187-196
