哈医大药学院李洋团队应用表面增强拉曼光谱成像技术实现农药残留可视化监测，研究成果论文《surface-enhanced raman scattering imaging assisted by machine learning analysis: unveiling pesticide molecule permeation in crop tissues》于6月24日发表在《advanced science》（if：15.1）。该研究首次提出了人工智能技术的应用于分析图像，为农作物中的农药渗透提供了基于sers成像的可视化策略。
农作物中农药残留的环境监测对食品安全和环境保护至关重要。由于果肉组织中内源性化合物的干扰，传统的检测方法由于复杂的预处理、耗时和诊断测试的复杂操作不能满足实时观察有害物质的分布。李洋团队为了解决上述问题提出了人工智能技术的应用，首次用于分析图像，开创了一种基于三维动态sers成像的创新的农药渗透可视化策略。利用钙钛矿/银纳米颗粒复合物（catio3/ag@bonps）作为增强基底，不仅可以清除水果和蔬菜表面到果肉中的农药残留物，还可以研究系列农药的渗透动态。这项创新性的研究深入探究了农药渗透的领域，推动了人们对食品安全理解的范式转变。同时，这项策略为尖端的sers成像技术的应用提供了有力支持，也为相关领域的研究人员提供了宝贵的参考和启示。
哈医大药学院李洋为本文的通讯作者。药学院药物分析与分析化学教研室王晓童与硕士研究生孙筱萌为本文的共同第一作者。
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