本研究探讨了拉曼光谱在医学诊断中的深度学习模型的可解释性问题，提出了可解释AI工具SpecReX，利用因果关系理论量化责任，揭示影响分类的光谱区域，为医学诊断中的可解释AI应用奠定基础。

本研究利用深度学习和拉曼光谱技术，实现了对细菌病原体的快速识别和抗生素敏感性测试。提出的RamanNet神经网络在公共数据集上表现优异，显示出在临床环境中的应用潜力。此外，研究开发了新型模型以提高病原体检测的准确性，降低误报率，并提出了DiffRaman模型以增强有限数据条件下的识别准确性。

本研究提出了DiffRaman模型，解决了有限数据条件下拉曼光谱在细菌识别中的性能不足问题。通过生成合成光谱，该模型显著提高了识别准确性，为自动化细菌诊断提供了支持。

本研究基于RRUFF数据库的拉曼光谱数据，提出了一种新的机器学习框架，利用ConvNeXt1D神经网络对32,900个矿物样本进行分类，平均分类准确率达到93%，有效识别矿物样本的地理来源。