来源:ieee.org
利用全息技术和深度学习技术的数字显微镜可以在一滴血中检测到COVID-19。在现场可以在几分钟内做出诊断,而不是PCR检测结果需要几个小时,有时需要几天。
该系统使用数字全息显微技术,可用于缺乏医疗设施的地区,以及实验室积压测试的医院。贾维迪告诉该研究所,这个项目源于他希望帮助阻止冠状病毒在非洲、亚洲和其他资源有限的地区传播的愿望。
他说:“我想找到一种方法,利用一种负担得起的、便携的、快速的疾病识别系统,从一滴血液中快速检测病毒。”
这正是研究人员所开发的。Javidi说,这台机器使用了低成本的组件,这些组件很容易获得,包括一个相机、一个激光二极管、一个物镜、一个玻璃板和一个CMOS图像传感器。显微镜的主体可以用3d打印机制作。
测试理论
许多疾病可以改变人的红细胞。贾瓦迪不是医生,他想知道冠状病毒是否也会如此。他说:“这种特征在纳米级上是非常小的,但红细胞中的变化仍然存在。”他和康涅狄格大学健康中心的医生证实了他的理论。研究COVID-19的血液学家报告称,他们看到了患者血细胞的变化,如血红蛋白和红细胞压积水平显著降低。此外,Javidi说,在covid阳性患者中也有形态学改变的报道。他和他的团队还发现,最近对COVID-19患者的研究表明,红细胞的大小和形状在统计上存在显著差异,特别是在病毒严重的患者中。
贾维迪的研究团队决定探索数字全息显微镜,它被用于细胞成像、细胞分类和疾病识别。研究人员在论文中写道:“DHM因其无污点操作、数字重聚焦能力和单次拍摄操作而引起了人们的极大兴趣,使其成为生物样本调查的强大工具。”这项技术具有良好的垂直分辨率,这有助于研究人员更好地了解细胞的形态。而且由于它在很大程度上依赖电脑进行图像处理,所以使用起来很容易。”
这项技术已经能够通过血液样本识别疟疾、糖尿病、镰状细胞性贫血和其他疾病。在该团队的全息显微镜中,激光二极管发出的光通过血液样本,然后被物镜放大。然后,一部分光线从玻璃板的前面反射回来,一部分从玻璃板的后面反射回来,形成了两个穿过样品的光线副本。这就创造了一个全息图,然后由图像传感器记录下来。技术人员可以利用全息图进行计算来重建样品的三维轮廓。
数值重建单个细胞,获取光通过细胞传播和相互作用后的细胞相位轮廓,然后输入深度学习网络进行分类。
由于这些细胞没有一个特征表明感染,研究小组测量了许多不同的特征,并将它们输入网络进行分类。
贾维迪的团队与该大学健康中心的医生合作,获取了血样。这项研究观察了1400多个红细胞,其中840个来自10名病毒检测呈阳性的患者,630个来自14名检测呈阴性的医护人员。显微镜系统发现80%的病人携带病毒,14名工作人员中有13人没有携带病毒。
Javidi说,初步结果是积极的,但这项研究也有局限性。目前还不清楚这种检测方法对早期检测的有效性,因为这些样本是从感染病毒程度中等的患者身上提取的。
贾维迪表示,下一步是继续检测COVID-19患者的血液样本。他希望扩大样本库,包括美国以外的人,并正在寻找合作者。
他正在寻求美国国家科学基金会的资助。
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