用于智能非侵入式健康监测的深度学习优化等离子体纳米光学传感器

《Microchemical Journal》：Deep learning-optimized plasmonic nano-optical sensors for intelligent and non-invasive healthcare monitoring

　　

本文概述了一种经过深度学习优化的智能非侵入式健康监测等离子体纳米光学传感器。
• 由于生物分子与周围折射率相互作用而产生的共振波长差异，使得能够检测到极低浓度的生物分析物。
• 前瞻性的光谱数据集被用于训练和验证深度学习模型，以针对各种健康状况正确分类生物标志物信号。
• 这些传感器可用于促进早期疾病诊断、连续医学监测和个人层面的健康管理。

引言

纳米技术、光子学和人工智能的近期突破极大地改变了当代医疗诊断的格局。等离子体纳米光学传感器作为一种新兴的传感技术，因其高灵敏度、快速检测能力以及无需标记即可检测生物分子的能力而备受关注。这些传感器可以与深度学习算法结合，创建能够读取复杂生物医学信号并提供非侵入式健康监测的智能分析系统。这种集成有望提供检测早期疾病、个性化医学和实时监测生理过程等令人鼓舞的可能性，而这些对于改善当今社会的医疗保健结果至关重要。

等离子体传感器利用表面等离激元共振（SPR）或局部表面等离激元共振（LSPR）的概念——当入射光激发时，在介电介质与金属界面处会产生电子的集体振荡。这些振荡对周围折射率的变化非常敏感，因此等离子体结构非常适合在极低浓度水平下检测生物分子相互作用。等离子体传感器中最常用的纳米结构类型是金属纳米结构，包括金、银及其他贵金属，因为它们能够表现出优异的光学特性并具有良好的化学稳定性。光与这些纳米结构的相互作用会在金属表面周围产生增强的电磁场，极大地提升了在生物传感、环境监测和医疗诊断应用中的检测能力。

在等离子体纳米光学传感器最重要的优势中，必须指出它们有助于识别生物分子而无需经过复杂的标记过程。无标记检测支持实时快速跟踪生物分子相互作用，这在临床诊断和即时检测中尤为适用。表面增强拉曼光谱（SERS）等技术可以进一步增强光学信号，使得蛋白质、病毒和代谢物等微量生物分子能够以高特异性和高灵敏度被检测到。等离子体生物传感器的最常见用途包括病原体检测器、癌症标志物检测器以及环境毒素检测器。

近年来，非侵入式健康监测变得越来越重要，因为持续检测健康状态和及时诊断疾病的需求日益增长。传统诊断测试通常涉及侵入性诊断技术，如血液检测或组织活检，这些方法耗时、令人不适且昂贵。存在更安全、更方便的非侵入式传感方法可供患者使用，如呼吸分析、唾液监测和光学检测方法。纳米传感器技术使得实现能够检测呼吸或其他体液中生物标志物的灵敏设备成为可能，从而使代谢和呼吸系统疾病的快速诊断成为可能。纳米传感器还通过人工智能进行增强，以实现对复杂生物数据的精确解读。

深度学习作为人工智能的一个分支，利用多层神经网络发展而来，已成为分析由复杂传感系统产生的大型复杂数据的强大工具。卷积神经网络（CNN）和其他深度学习算法在模式识别、信号分类和特征提取方面取得了巨大成功。这些能力使得深度学习特别适用于处理等离子体传感器产生的光学信号——这些信号往往具有复杂的光谱分布和噪声干扰。通过深度学习自训练，可以自动提取相关特征并提高系统的检测精度，从而实现能够在实时做出决策的智能传感器系统。

深度学习与光学传感器的结合已经在多个领域取得了令人鼓舞的成果，包括光纤传感、振动传感、结构健康监测和环境感知。深度学习算法可以应用于这些系统中，以高精度地分类信号模式、识别异常并预测系统行为。同样的方法可以应用于等离子体纳米光学传感器，以提高其在生物医学诊断中的有效性。还可以使用机器学习优化等离子体结构、信号处理方法和噪声效应抑制，以实现更可靠和高效的传感平台。

近期的研究还证明了将等离子体纳米结构与更先进的光子系统（如光子晶体光纤和石墨烯传感器）集成的可能性。这些混合结构提供了更好的灵敏度、光学限制和更宽的光谱响应范围。例如，等离子体光子晶体光纤传感器已展现出检测生物样品折射率微小变化的高度潜力。基于石墨烯构建的等离子体系统由于其特殊的电子和光学特性，进一步增强了信号放大和传感能力。这些技术可能成为下一代生物传感的重要组成部分。

智能传感系统的另一个重要特征是其实时监测和预测诊断能力。将传感器输出与深度学习模型相结合，使得连续分析生理数据并识别与疾病进展相关的异常模式成为可能。在人工智能辅助下的纳米传感器特别适用于临床诊断中需要短时间内处理大量数据的情况。它们能够自动处理传感器信号、识别生物标志物并提出诊断建议，从而帮助临床医生做出明智的决策。

除了临床应用外，结合机器学习应用的等离子体传感器也在环境和化学传感器领域得到研究。等离子体纳米粒子已被证明在检测污染物、毒素和化学污染物方面非常有效，因为它们具有高灵敏度和可光学调谐性。传感系统可以通过机器学习算法进一步改进，因为这将能够自动分类和识别化学特征，从而拓展其应用领域，如医疗保健、环境安全和工业监测。

尽管等离子体传感技术在近年来取得了巨大进步，但仍存在与传感器制造、信号处理和数据解释相关的一些问题。纳米结构制造误差、环境干扰和复杂的生物效应可能会影响传感器的精度和可重复性。深度学习算法为这些问题提供了一种有效的解决方案，因为它们允许进行数据分析和自适应学习。这些算法能够通过持续训练和优化来增强传感器功能，确保在复杂生物条件下也能实现可靠的检测。

总而言之，等离子体纳米光学传感器与深度学习算法的网络化是智能健康监测系统的一项重要突破。这种多学科范式将纳米光子传感器的高灵敏度与人工智能的分析能力相结合，开发出能够实时非侵入式监测健康的先进诊断仪器。随着纳米光子学、人工智能和生物医学工程的持续发展，经过深度学习优化的等离子体传感器将成为下一代医疗技术的重要组成部分，能够检测早期疾病、制定个性化治疗方案并提供更好的患者护理。本文专注于设计与开发用于智能非侵入式健康监测的深度学习优化的等离子体纳米光学传感器。所提出的系统将通过结合最先进的纳米结构传感平台与基于人工智能的数据处理，提供更好的检测灵敏度、促进信号解读，并允许高效监测生理生物标志物。这些技术可以为当代医疗系统带来巨大变革，因为它们能够提供快速、精确且方便的诊断解决方案。

等离子体生物传感的最新进展显示出了纳米结构优化、光学信号增强和人工智能辅助光谱分析方面的显著改进。近期的综述文章强调了机器学习和深度学习在改善光学生物传感器生物医学诊断性能中日益重要的作用。然而，大多数现有研究主要关注纳米光子传感器优化或基于人工智能的信号处理中的某一方面，而相对较少的研究在统一的智能传感框架内集成了这两个组成部分，以适用于连续的非侵入式健康监测。

与之前的研究不同，所提出的框架将优化的金纳米盘等离子体纳米结构（具有高灵敏度的局部表面等离激元共振传感）、彻底的光谱预处理以及基于卷积神经网络的智能信号解读和特征提取集成在一个端到端的诊断平台中。此外，本工作还考虑了工程方面，如环境干扰分析和连续监测能力的可行性，超越了标准的概念验证等离子体传感研究。这种集成的多学科方法是迈向实际的下一代可穿戴和即时护理健康监测系统的迈出的重要一步。

深度学习领域近年来取得了显著进展，有许多例子表明其增强复杂光学和生物医学信号处理、去噪、分类和解读的潜力。使用深度学习进行生物医学成像信号去噪已被探索，使用机器学习方法优化光学和激光加工系统以识别更优工作条件也得到了研究。近年来，基于适配体的生物传感器的发展进一步突出了分子识别在可靠检测选择性识别的生物体中的关键作用。

基于适配体的分子识别生物传感器的发展也强化了选择性分子识别对于可靠生物检测的必要性。使用深度学习进行相位处理的应用示例也在数字全息显微镜中得到了展示，用于自动提取复杂的光学信息。同样，深度学习技术在感知任务中已被证明更加稳健，尤其是在噪声和工作条件变化的情况下。最近关于主成分异常检测和深度神经网络的研究又增加了一个融合统计与智能学习用于传感器监测的例子。总之，这些进展说明了智能计算技术提高复杂传感信号理解和可靠性的潜力，并为将深度学习应用于等离子体纳米光学传感提供了强烈动力。

尽管取得了这些进展，但仍很少有研究集中关注光学/等离子体传感器物理设计的增强或使用人工智能单独分析信号。这种集成的优化等离子体纳米结构、基于LSPR的传感、系统的光谱预处理和基于深度学习的解读用于非侵入式健康监测的结构相对较少被探索。因此，本工作旨在通过结合优化的金纳米盘等离子体平台与1D-CNN进行自动光谱分析和智能生物标志物识别来填补这一空白。

章节片段

方法论

本研究提出的方法是设计、模拟、制造和智能数据处理一种基于深度学习的等离子体纳米光学传感器系统，以提供非侵入式健康监测。所建议的框架结合了纳米光子传感技术和高级人工智能算法，以高灵敏度和精度检测生物医学标志物。方法论被分解为多个步骤，如传感器设计、

结果与讨论

所建议的等离子体纳米光学传感器的光学测试表明其对生物医学传感具有敏感性和非常快速的响应（表4）。注意到共振波长约为645纳米，这在可见光谱范围内，在此范围内等离子体相互作用已被发现在金纳米结构中具有高水平的电磁场限制。这一共振位置可以被利用来使入射光与……

结论

图表形式呈现的结果描绘了所提出的深度学习优化的等离子体纳米光学传感器系统在智能健康监测方面的功能性和传感能力。

灵敏度比较图展示了所提出的传感器相对于传统光学传感技术所实现的改进水平。传统光学传感器灵敏度较低，因为光与物质之间的相互作用不够强。CRediT作者贡献声明：Basant Kumar：撰写——初稿撰写，验证。Sahar Mansour：数据管理，概念构思。Essa Alyounis：调查，正式分析。Hany Mahgoub：资金获取，正式分析。Majed Nawaz：项目管理，方法学。Mohamed Yacin Sikkandar：资源，方法学。S. Vivek：监督，调查。Raj Kumar Masih：监督，方法学。伦理批准和参与同意：本实施过程中没有人类参与。人类和动物权利：本工作不涉及任何违反人类和动物权利的行为。资助：本工作未获得任何资助。未引用参考文献：[2]、[3]、[9]、[11]、[19]、[27]、[28]、[29]、[31]、[32]、[33]、[34]、[35]、[36]、[37]、[38]、[39]、[40]。利益冲突声明：作者声明不存在已知的可能影响本论文所述工作的竞争性经济利益或个人关系。致谢：本工作无需致谢。Basant Kumar | Sahar Mansour | Essa Alyounis | Hany Mahgoub | Majed Nawaz | Mohamed Yacin Sikkandar | S. Vivek | Raj Kumar Masih