智能手机可部署和全合一机器视觉,用于基于电泳定位生物传感器距离读取的视觉定量分析
Zehua Guo1, Yiren Cao1, Youli Tian1
1School of Sensing Science and Engineering, School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200240, China.
Biosensors & bioelectronics
|October 5, 2024
概括
一个新的基于智能手机的机器视觉系统使用电泳定位 (ET) 生物传感器准确量化样品. 这种自动化方法克服了手动分析的局限性,为可靠的医疗诊断提供了可靠的诊断.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 分析化学 分析化学
- 临床诊断 临床诊断 临床诊断 临床诊断
背景情况:
- 电泳定位 (ET) 生物传感器提供强大,多功能,简单的点照顾 (POC) 量化与可见距离读取.
- 手动处理和肉眼观察ET生物传感器读数在POC设置中不可靠且耗时.
研究的目的:
- 开发可部署在智能手机上的全合一机器视觉系统,用于使用ET生物传感器同时对样品进行分类和量化.
- 为了提高ET生物传感器分析的准确性和速度,用于POC应用.
主要方法:
- 在智能手机上快速提取感兴趣区域 (ROI) 的定制脱色方法和边缘检测操作员.
- 建立了180个远程读取图像的数据集,用于训练机器视觉模型.
- 在四个ET生物传感器上验证了系统:牛血清白蛋白,胺,尿酸和谷氨.
主要成果:
- 机器视觉系统在确定样品类型 (>97.2%) 和度 (>97.3%) 中实现了高精度.
- 通过成功地整合来自其他ET生物传感器的数据,如血红蛋白A1c,证明了适应性.
结论:
- 开发的基于智能手机的机器视觉策略与多功能ET生物传感器技术兼容.
- 这种方法为POC量化提供了可靠和高效的解决方案,适用于各种温度计式POC测定.
