重庆大学黄映州、重庆市急救医疗中心刘瑶团队发文报道缺血性脑卒中双模态分析新框架

背景: 缺血性脑卒中(IS)疾病负担随人口老龄化持续攀升，传统单模态检测方法存在盲区或灵敏度受限，难以实现无创高频监测。研究目的: 开发一种基于人工智能驱动的“微观-宏观”双模态融合分析新策略，整合尿液表面增强拉曼光谱(SERS)与颈动脉B超图像(CBI)，以提升IS风险评估效能，并探索相关生物标志物。结论: 该策略在区分IS患者与健康对照者方面表现出色，准确率达0.92，AUC达0.95，显著优于单一模态。SHAP分析揭示了CBI和SERS光谱为最核心的预测特征，并增强了模型可解释性。研究初步发现了精氨酸、赖氨酸等尿液中潜在生物标志物，提示全身代谢调整。该方法为卒中风险分层和临床决策提供了非侵入性、高精准度工具，并降低了技术准入门槛。