AI 與世界的難題 · 醫學與藥物探索 · Nature (computational biology) · 2026-10-26
深度學習可減輕拉曼光譜中的批次效應
原標題: Deep learning mitigates batch effects in Raman spectroscopy
生物樣本的拉曼光譜帶有有用的分子資訊，但其靈敏度也會編碼無關的細節，例如病患身分、儀器特徵與處理條件，這就是所謂的批次效應，可能導致過度擬合與隱私風險。作者利用神經膠質瘤腫瘤資料集，證明深度學習可從單一光譜預測病患身分。他們提出一種對抗式深度學習框架，在保留腫瘤分類所需資訊的同時，降低樣本特有的混淆訊號。