q日Q由我校法医学院Ҏ(gu)副教授和博士生安国帅为共同第一作者，孙俊U教授担任通讯作者的U研团队在国际分析化学领域顶U期刊《Analytical Chemistry》（中国U学院一区TOP期刊Q媄(jing)响因?.7分）发表了题为“Novel Strategy for Human Deep Vein Thrombosis Diagnosis Based on Metabolomics and Stacking Machine Learning”的研究论文Qhttps://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.analchem.4c02973Q，标志着代谢l学与机器学?fn)技术结合在深静脉血栓Ş成（DVTQ诊断中的再ơ突破?/p>
深静脉血栓Ş成是一U严重的健康威胁Q也是(f)床和法医鉴定中常见的挑战。孙俊红教授团队通过分析(zhn)者血清中的代谢物特征Q结合多U机器学?fn)算法，构徏了提升DVT诊断准确性的数学模型。此外，他们q开发了ZPyQt5框架的自动化疄诊断pȝQؓ(f)DVT的早期检和法医学鉴定提供了全新的研I工兗该成果不但Z(f)床实践中的{化应用奠定了基础Q更为法ȝ学问题的解决提供了创新\径?/p>
孙俊U团队长期以来致力于法医学的核心与难炚w题，其是损伤时间与d鉴定的研I。在心源性猝歅R深静脉血栓鉴定等领域Q团队通过前沿U技的创新应用，始终保持国际领先C。此ơ研Igl了团队在结合多l学技术与人工领域的成功经验，也是l?023q在《Talanta》上发表重要研究成果后再创佳l?/p>
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