综述：深度学习算法与拉曼光谱在临床实验室中的应用

　　【编辑推荐】本综述系统阐述了拉曼光谱（Raman spectroscopy）与深度学习（DL）技术在医学诊断中的协同应用，重点解析了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和生成对抗网络（GAN）在光谱特征提取、去噪及疾病判别中的突破性进展，为无创精准诊断提供了新范式。

　　

Abstract

拉曼光谱作为从生物样本中提取分子信息的关键诊断技术，在疾病检测领域具有独特潜力，但其临床应用长期受限于复杂的光谱解析难题。深度学习（DL）的引入为自动化处理拉曼光谱数据提供了新思路，显著提升了分类准确性。近年来，卷积神经网络（CNN）通过局部感受野特性高效捕获光谱特征，长短期记忆网络（LSTM）则擅长处理序列依赖性光谱数据，而生成对抗网络（GAN）能生成增强训练集的合成光谱并有效降噪。三者协同推动了癌症早期筛查、病原体快速鉴定等场景的精准化进程。

关键技术模型

CNN的维度解析优势

二维卷积核可同步解析拉曼光谱的峰值位移与强度分布，例如在乳腺癌组织检测中，VGG-16架构实现了94.3%的区分准确率。LSTM的时序处理能力则适用于动态监测细菌代谢过程，其门控机制能捕捉光谱随时间演变的特征。GAN的数据增强价值尤为突出：通过生成与真实光谱分布一致的合成数据，解决了临床小样本训练的瓶颈问题。

临床应用突破

在癌症诊断领域，CNN对脑胶质瘤拉曼光谱的敏感度达89.7%，显著高于传统主成分分析法（PCA）。耐药菌株鉴别中，LSTM结合表面增强拉曼散射（SERS）技术可在30分钟内完成MRSA（耐甲氧西林金黄色葡萄球菌）分型。新冠疫情期间，GAN增强的便携式拉曼设备实现了唾液样本中SARS-CoV-2刺突蛋白的快速检测，阳性预测值达92.4%。

挑战与展望

当前DL模型仍面临临床验证样本量不足、黑箱决策机制难以解释等局限。未来方向包括开发轻量化模型适配床边检测设备，以及建立多中心光谱数据库。拉曼光谱与DL的深度融合，正重新定义下一代智能诊断系统的标准。