开发一个低成本的机器人化3D原型用于自动光学显微镜诊断:一个开源系统

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 显微镜自动化 显微镜自动化
• 医学诊断 医学诊断 医学诊断

背景情况:

• 传统的光学显微镜对于临床诊断至关重要,但面临着专业知识的下降和人类错误的可能性.
• 分子技术和快速测试正在影响传统显微镜的使用,需要创新的解决方案.
• 显微镜自动化对于克服手动样本分析的局限性至关重要,包括疲劳和错误.

研究的目的:

• 开发一种负担得起的自动化系统,用于使用传统光学显微镜可视化微生物学/寄生虫学样本.
• 设计一个专门用于在资源有限的实验室环境中实施的系统.
• 集成自动化与先进的诊断工具,如卷积神经网络.

主要方法:

• 使用可生物降解材料和开源平台 (Arduino) 设计了一个可3D打印的原型.
• 该系统使用伺服电机自动化显微镜阶段 (X-Y) 和自动聚焦 (Z) 运动.
• 智能手机集成通过卷积神经网络促进了用于诊断的图像采集.

主要成果:

• 自动化系统实现了平均每视野自动聚焦时间为27.00 ± 2.58秒.
• 自动对焦性能得到验证,平均平均最大拉普拉斯值为11.83.
• 该系统成功地将自动显微镜与基于卷积神经网络的图像分析集成在一起.

结论:

• 开发的低成本自动化显微镜系统为资源贫困的环境提供了可行的解决方案.
• 自动化减少了诊断错误和疲劳,提高了基于显微镜的诊断的可靠性.
• 这种可访问的技术可以提高诊断能力,并为全球实验室提供有价值的工具.