Deep learning integrated plasmonic electrochemical sensing for fast and accurate pathogen detection.

Scientific reports 2026 Mansour S, Negm N, Alhashmi AA, Alharbi MA 等 7 人

本文提出一种将新一代深度学习算法与等离子体电化学生物传感器相结合的路径，用于病原体的快速、即时和现场可及诊断。研究构建了 MobileNet-Transformer 与门控循环单元（GRU）深度神经网络，并与纳米结构等离子体生物传感器集成，用于早期检测大肠杆菌、鼠伤寒沙门氏菌和金黄色葡萄球菌。为增强生物传感器电荷转移动力学，采用金纳...

电化学生物传感器 等离子体增强深度学习病原检测MobileNet-Transformer

Selective Electrochemical Detection of SARS-CoV-2 Using Deep Learning.

Viruses 2022 Gecgel O, Ramanujam A, Botte GG

新冠疫情持续引发关注，即使已有多种快速抗原检测，如何降低误诊率仍是难题。本文针对超快新冠诊断传感器（UFC-19）采集的电化学电流响应数据集，系统评估机器学习（ML）与深度学习（DL）在 SARS-CoV-2 选择性识别中的应用。UFC-19 为电化学生物传感器，可在唾液或水样中快速响应 SARS-CoV-2 刺突蛋白并产生电流信号...

电化学生物传感器 SARS-CoV-2检测深度学习卷积神经网络病毒鉴别诊断