近日，我校光电与通信工程学院医学光电信息智能检测技术团队通过自主开发新型光谱传感探针，并结合前沿人工智能分类模型，针对癌症早期筛查及复杂临床疾病的精准辨识开展系统性研究，取得系列研究进展。体现了我校在医学光谱检测、智能传感和人工智能交叉领域的科研创新实力。
第一项研究成果题为“Molecular Probe-Guided Surface-Enhanced Raman Scattering Sensing Interfaces and Multiview Feature Fusion for Interpretable Serum Fingerprinting in Prostate Disease Classification”，发表于ACS Sensors。研究设计了多探针血清SERS传感界面，并提出分子探针引导特征筛选与多视图智能分析策略（MPGSF），推动前列腺疾病微创检测向智能化、精准化识别发展。
第二项研究成果题为“Paired serum-urine SERS data fusion with interpretable machine learning for enhanced classification of liver diseases”，发表于Microchemical Journal。研究构建血清-尿液SERS超级指纹（SU-SERS）智能融合框架，结合AutoGluon自动机器学习与SHAP可解释分析，实现多类型肝病的高精度、可解释智能识别。
第三项研究成果题为“Dual-substrate SERS strategy combined with 3D AgNPs substrate for minimally invasive screening and staging of liver cancer”，发表于Analytica Chimica Acta。研究制备三维多孔Ag@BTM SERS基底，提出双基底SERS超级指纹智能融合策略，实现肝癌微创筛查与临床分期的高精度识别。
ACS Sensors是美国化学会（ACS）旗下传感器领域国际权威期刊，主要刊载选择性感知化学或生物传感器科学原创研究，系中国科学院一区TOP期刊（最新影响因子10.9）。Microchemical Journal（Elsevier）是分析化学领域国际学术期刊，系中国科学院二区期刊（最新影响因子5.2）。Analytica Chimica Acta（Elsevier）是分析化学领域国际学术期刊，系中国科学院二区期刊（最新影响因子约6.2，）。三项研究成果均以厦门理工学院为第一完成单位，硕士研究生徐霖（2024级）、李聪（2023级）分别作为以上成果的第一作者，我校林居强教授担任通讯作者。
原文链接：
https://doi.org/10.1021/acssensors.6c03036
https://doi.org/10.1016/j.microc.2026.119298
https://doi.org/10.1016/j.aca.2026.345742
多探针血清SERS传感界面与多视图智能融合策略用于前列腺疾病分类研究
