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研究人员开发了一种神经网络模型，该模型使用太赫兹时域光谱 (THz-TDS) 数据进行无创烧伤评估。他们将新方法与专为烧伤快速太赫兹-TDS 成像而开发的手持式成像设备相结合。

“对于医疗保健专业人员来说，准确评估烧伤深度以提供最合适的治疗非常重要，”来自石溪大学的研究小组负责人 M. Hassan Arbab 说。“然而，目前依赖视觉和触觉检查的烧伤深度评估方法已被证明是不可靠的，准确率徘徊在 60-75 左右。我们的新方法可能会提高烧伤严重程度评估的准确性，并有助于治疗计划。”

THz-TDS 使用太赫兹辐射的短脉冲来探测样品。它正在被检查以评估烧伤，因为烧伤引起的物理变化会改变皮肤的太赫兹反射率。

在Biomedical Optics Express期刊中，研究人员报告的结果表明，他们的人工神经网络分类算法可以准确预测动物研究中体内烧伤的最终愈合结果，准确率为 93%。与研究人员之前使用的机器学习方法相比，新方法将所需的训练数据量减少了至少两个数量级。这可以使处理通过大型临床试验获得的大数据集更加实用。

“2018 年，仅美国就有约 416,000 名患者因烧伤在急诊室接受治疗，”Arbab 说。“我们的研究有可能通过指导手术治疗计划显着改善烧伤愈合结果，这可能对减少住院时间和植皮手术次数产生重大影响，同时改善受伤后的康复。”