成果内容：

形态学在中国侵袭性霉菌感染中的应用分析仍然面临重大挑战，这通常会导致延迟诊断或误诊。我们开发了一个名为XMVision Fungus AI的模型，通过训练、测试和评估 ResNet-50 模型，实现了九种常见临床霉菌的快速鉴定。XMVision Fungus AI的整体识别精度高达93.00%（279/300），高于人工阅片，特别在临床霉菌识别方面表现出内在优势，可以通过训练应用于提高人类识别效率。此外，由于其操作方便，它具有巨大的临床应用潜力。

7.合作与交流-每个人补充

培训和讲座

图 基于ResNet-50卷积神经网模型鉴定丝状真菌的能力评估

期刊杂志：Frontiers in microbiology

影响因子：6.064

主要作者和团队成员：孙天舒、井然

文章链接：Morphologic identification of clinically encountered moulds using a residual neural network - PubMed (nih.gov)