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首頁-技術文章-AMS血液形態學分析系統——形態學鏡檢新氣象

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AMS血液形態學分析系統——形態學鏡檢新氣象

更新時間:2023-12-28       點擊次數:4222

血常規檢測,又叫血細胞分析,是臨床常規檢測項目,對于臨床疾病的診斷、治療及療效觀察具有非常重要的價值。

隨著檢驗技術的發展,血常規檢驗從最早的顯微鏡觀察手工計數,到八十年代的自動分類血球分析儀,再到21世紀初的自動形態學預分類儀器,方法學不斷更新迭代,檢測速度與效率得到很大提升。


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▲血細胞分析流程


然而,血液形態學的鏡檢仍然是困擾很多醫院檢驗老師的一個“老"項目。

因為人工鏡檢雖然是形態學分析的金標準,但存在著一定的局限性:

● 費時費力

● 人員需要持續的專業培訓

● 不同形態學專家間標準存在差異,不利于遠程審核

● 特殊病例難以長期保存,培訓教學不方便




因此臨床對于能自動完成血涂片檢查的形態學分析系統的需求與日俱增。


▲舜宇血液形態學分析系統


Q

什么是血液形態學分析系統?

A

血液形態學分析系統是能對血液涂片樣本進行自動化顯微掃描,將相機拍攝到的圖像在計算機上進行圖像分析的儀器,主要進行細胞計數、細胞分類,最終輸出細胞分析結果,供檢驗醫師進行分析診斷。

其中全自動操作包括:玻片進樣、細胞掃描、細胞定位、顯微鏡加油、鏡頭各放大倍數間切換、拍攝、細胞分類到報告。

形態學分析系統相比人工鏡檢的優勢:

● 操作簡便

● 細胞形態判斷更加客觀、標準

● 血常規檢測全流程信息化減少信息錯誤風險

● 圖像方便儲存、培訓和教學

● 減少人力投入和視覺疲勞




雖然有非常多的優勢和便利,但全自動細胞形態學分析儀在國內應用還不是很普遍,即使是三級醫院,使用的比例仍然較低,究其原因可能包括:

● 醫院需進行形態學復檢的樣本量較大,目前市面上已有產品難以滿足TAT 30分鐘出報告的需求

● 采集的細胞圖像與顯微鏡下觀察的細胞形態存在一定差異、判斷時難以進行轉換

● 部分特殊細胞及特殊患者的血涂片識別率不高,仍然有較大比例需要人工鏡檢復核

● 當前市面上的形態學分析系統價格昂貴,與血球分析儀進行綁定,不符合大部分中小醫院實際需求


由此,舜宇根據血液形態學分析系統項目上積蓄多年顯微成像研發經驗,提出了新的解決方案——超高速顯微掃描技術:每秒拍攝超過100張數字圖像,用顯微掃描技術,來幫助臨床用戶解決鏡檢效率問題。




首先是檢測效率問題。

以一家縣級人民醫院為例,每日血常規樣本量可達到500-600例以上,以15%的復檢率進行計算,每日需對75-90張血涂片進行推片復檢,且當日樣本量會集中在上午9:00-10:30這一時間段,因此對于形態學分析系統的檢測效率,需達到1分鐘/片,方可滿足一家普通縣級人民醫院的即時效率需求。




超高速顯微掃描技術

1分鐘,要對100個以上的白細胞進行圖像采集和形態學分析。但并不是所有的視野中都會有白細胞,因此設備需要對超過1000個油鏡視野進行圖像采集和AI分析,挑選到可能存在其中的“白細胞們",接著運用人工神經卷積網絡,對細胞進行分類和判讀。

而這,就是舜宇在血液形態學分析系統項目上積蓄多年顯微成像研發經驗,重點打造的超高速顯微掃描技術——每秒拍攝超過100張數字圖像,用顯微掃描技術,來幫助臨床用戶解決鏡檢效率問題。

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▲超高速顯微掃描技術


高清景深融合技術

其二,很多臨床用戶在用顯微鏡觀察血涂片樣本時,會經常用到細調焦手輪對圖像進行微調,綜合不同景深下的圖像信息,以達到較好的觀察效果。

傳統的自動化形態學分析系統采用的是單層拍攝方式,靜止后定焦在一個平面拍攝,這樣單層的拍攝方式,只能將定焦平面上的單層拍攝清楚,其余部分則會被虛化,作為立體結構的細胞,不能通過單層單平面的拍攝去還原完整細胞的紋理特征及細節,之所以自動化的形態學分析系統被很多醫生詬病沒有顯微鏡下閱片的感覺,就是因此造成。

舜宇超高清景深融合技術——在0.1秒的時間內拍攝超過10張數字圖像,運用圖像算法,提取多張數字圖像中的可用信息,進行融合,最終呈現出一個清晰的“3D"細胞。

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▲超高清景深融合技術


而在臨床使用過程中,AI的分類準確性和軟件的使用體驗直接關乎到形態學鏡檢工作效率。



人工智能

Artificial Intelligence

人工智能是一門研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用的新興學科。人工智能在醫療行業中應用成熟的項目當屬病理人工智能。病理人工智能依賴于數字圖像,隨著成像系統的改善和全視野數字切片圖像(WSI)掃描儀的日趨成熟,病理醫師通過WSI診斷的方式正在逐漸取代傳統的顯微鏡下閱片。

而人工智能目前應用在醫學圖像處理中普遍的方式是深度學習,深度學習是一種機器學習方法,利用復雜的神經網絡來創建學習系統,從大型數據集中學習特征表示,最終得到具有高度可預測性能的模型。




血細胞智能分析網絡

舜宇的人工智能開發團隊,通過多年來在工業半導體檢測、科研領域細胞/組織識別、醫學檢驗圖像識別等領域的經驗積累,成功開發血細胞分類卷積神經網絡。

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▲舜宇AI標注數據庫


團隊通過收集100萬張以上的血細胞圖像數據,搭建了血細胞專用數據庫,并邀請合作醫院血液形態學鏡檢專家,配合舜宇醫學檢驗專業工程師,對數據進行分類處理,極大的增強了模型的泛化能力,使得面對不同醫院常見外周血涂片樣本,均具備AI分析能力。

在實際臨床試用中,對3000份樣本進行統計分析,舜宇血細胞AI模型分類準確率超過95%!

▲客戶端試用現場


多終端在線閱片

除此以外,舜宇還專門就血液形態學鏡檢做了臨床需求調研。

實際工作場景中,在血常規樣本錄入工位;血球儀流水線工位或者形態學鏡檢工位檢驗老師都希望可以便捷地對形態學結果進行分析。因此我司采用了在線閱片模式,可以實現多終端同時在線閱片。

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▲多終端閱片系統

通過這種方式,形態學分析結果可以呈現在科室所有的電腦上,極大的方便了檢驗老師對于結果的分析與審核。




人性化操作軟件

簡潔的操作界面,人性化的操作設計,讓舜宇血液形態學分析系統成為了形態學鏡檢的好幫手。

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▲血液形態學分析系統軟件界面示意圖




小細胞,大學問。

形態學鏡檢看的雖是微小的細胞,但可為臨床提供關鍵的診斷信息,舜宇血液形態學分析系統,助力形態學鏡檢,打造血液檢查新氣象。








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