恭喜本實驗室致病菌光微流道光譜量測技術的研究成果榮登經典生醫光學期刊Journal of Biophotonics (SCI, IF=2.3)！

論文題目：Refractive Index Spectral Fingerprints of Pathogenic Bacteria Revealed by Monte Carlo-Optimized Opto-Microfluidic Extinction Spectroscopy

發表網址：https://doi.org/10.1002/jbio.70296

摘要：

由於強烈的散射與吸收作用，在混濁的生物介質中進行細菌物種的快速光學鑑別仍具挑戰性。在此論文，我們提出了一種基於折射率光譜特徵、融入物理資訊（physics-informed）的免標記生醫光電架構，用於細菌鑑定，本研究開發了一款整合了空氣反射鏡、微透鏡與光纖探針的光電微流體 PDMS 晶片，用以量測八種臨床相關的ESKAPEE病原體的穿透光譜。為了測試光學參數檢索的反演算問題（inverse problem），我們採用了一種結合蒙地卡羅光子傳輸、米氏散射理論（Mie scattering theory）與遺傳演算法（genetic algorithm）的混合建模方法，用以重建隨波長變化的折射率光譜。重建的光譜揭示了明顯的物種間差異，其中大腸桿菌（Escherichia coli）與肺炎克雷伯氏菌（Klebsiella pneumoniae）具有較高的折射率，而金黃色葡萄球菌（Staphylococcus aureus）的折射率則較低，這些基於物理原理推導出的折射率特徵，隨後被用於一維卷積神經網路（1D CNN）的分類器中，並達成了 97.75% 的準確率，此方法證實了折射率光譜指紋在免標記微生物鑑定與晶片上生醫光電診斷中的應用潛力。