杜克大學:開發(fā)智能顯微鏡學習診斷傳染病,準確率達90%
TIMEDOO肽度(微信號:Time-doo)獲悉,有經(jīng)驗的科研人士往往比新手更有效地使用自己行業(yè)的工具,比如細胞學家,他們知道如何設置設備的參數(shù),讓顯微鏡可以產生清晰的圖像,令到評估細胞變得更具一致性和準確度。
現(xiàn)在杜克大學(Duke University)的研究人員賦予了顯微鏡智能調整其設置的能力,包括光線角度、顏色和圖案,以便在對健康和瘧疾感染的紅血球進行分類時獲得最佳結果。因為該系統(tǒng)解決的是數(shù)碼相機的功能,而不是人眼,因此讓顯微鏡的功能表現(xiàn)令人驚喜。
首席研究員Roarke Horstmeyer說:“標準顯微鏡用來自四面八方的相同數(shù)量的光照射樣品,幾百年來,照明已經(jīng)為人眼進行了優(yōu)化?!薄暗怯嬎銠C可以看到人類看不到的東西。所以我們不僅重新設計了硬件,提供了多種照明選擇,還允許顯微鏡為自動優(yōu)化照明。”
在此之前,其他研究小組,包括杜克大學的一些研究小組,已經(jīng)開發(fā)了計算機視覺算法,可以對感染了導致瘧疾的惡性瘧原蟲的細胞進行分類。雖然有效,但它們仍然缺乏臨床診斷所需的一致性與準確性。
這個研究小組現(xiàn)在已經(jīng)教會了一臺計算機如何智能調整顯微鏡系統(tǒng)的各種參數(shù),并使用深度學習分類算法為其提供動力,以至于它擊敗了經(jīng)驗豐富的醫(yī)生和以前開發(fā)的瘧疾分類自動化系統(tǒng)。
與傳統(tǒng)顯微鏡(上)相比,新顯微鏡(下)產生的紅細胞圖像包含更多噪音,但由于光照條件,瘧疾寄生蟲被明亮的斑塊照亮。
新的成像系統(tǒng)使用一種新型的光源,從側面和下方包圍樣品。計算機可以改變這個碗燈燈具中的打開或關閉哪些LED燈,以及哪些顏色的使用。電腦顯示了數(shù)百個感染瘧疾病原體的紅血球樣本和健康細胞。該系統(tǒng)被用于調整照明,以便查看哪些設置在對單元進行分類時效果最好。經(jīng)過機器訓練后,該系統(tǒng)的準確率達到約為90%,而醫(yī)生和現(xiàn)有的其他學習算法系統(tǒng)準確率僅為75%。
該技術還可以應用于其他診斷成像任務,有機會實現(xiàn)醫(yī)院病理實驗室整個過程的自動化。
更多信息請參考 Biomedical Optics Express: Learned sensing: jointly optimized microscope hardware for accurate image classification
編輯|周新思


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