近日🤌🏼，王素華教授團隊余龍博士在傳感器領域旗艦期刊《Sensors and Actuators: B. Chemical》發表了題為“Simulation monitoring of tetracyclines in wastewater based on fluorescence image processing and machine learning classifier”的研究成果（通訊作者王素華）。該研究首先構建了一種新型傳感方法，使汙染物的分子識別過程高效轉換成熒光信號形成視覺圖像，並創新性地利用機器學習對熒光視覺圖像的多重屬性進行處理和數據分析🏋🏻‍♂️，構建了多元線性回歸模型😖，歸納出具有統計顯著的圖像指紋信息✍🏽，得到最佳擬合平面，實現了廢水中有機汙染物抗生素含量的精準預測，進一步通過無監督聚類方法👨‍🦰，對指紋信息進行深度數據挖掘，建立了寬濃度範圍的有機汙染物在線快速分析方法。

論文截圖

    該方法的建立解決了復雜介質中基於熒光信號分析的關鍵難題💫，保證了可靠性和準確性🧙‍♂️，為發展復雜環境介質體系中基於單一熒光信號在線分析奠定了基礎🏄🏻‍♀️。

撰稿🫥：余龍     審稿：王素華     簽發👨🏿‍🏫：李宗寶