在临床环境中使用智能手机进行细胞度分析的无式微流体 (SmartFlow):设计,开发和评估
Sixuan Wu1, Kefan Song2, Jason Cobb3
1School of Interactive Computing, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, United States.
JMIR biomedical engineering
|December 23, 2024
概括
智能流利用智能手机计算机视觉在3D打印的微流体芯片上进行低成本的细胞计数和度分析. 这种无系统利用重力驱动的流量,并从视频中估计细胞度的高精度.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 微流体学 微流体学
- 计算机视觉 计算机视觉
- 临床诊断 临床诊断 临床诊断 临床诊断
背景情况:
- 体液中精确的细胞度对于临床诊断至关重要.
- 传统的手动细胞计数是劳动密集型的,自动化方法,如流细胞计量是昂贵的.
- 现有的微流体系统往往需要昂贵的高速摄像头和.
研究的目的:
- 设计和制造低成本的无微流体芯片,用于细胞计数和度分析.
- 调查重力是否可以驱动微流体芯片中的流量,从而消除对外部的需求.
- 评估微流体芯片设计对智能手机分析视频质量的影响.
- 确定使用智能手机拍摄的视频用于准确的细胞计数和度估计的可行性.
主要方法:
- 制造3D打印的微流体芯片,有或没有瓶设计.
- 评估引力驱动的流速及其对细胞运动的影响的实验.
- 分析视频质量与芯片高度差异和瓶存在的关系.
- 通过智能手机录制13种不同度的羊血样本进行分析.
- 使用计算机视觉算法进行细胞计数和度估计,并进行5倍交叉验证.
主要成果:
- 证实重力驱动微流体芯片的流动,高度显著影响细胞速度 (P<.001).
- 视频质量随着高度差异的增加呈指数级衰退,但瓶设计保留了质量 (R2=0.91).
- 基于智能手机的计算机视觉实现了高精度的细胞计数 (R2=0.96) 和度估计 (R2=0.99).
结论:
- 使用智能手机计算机视觉在无微流体平台上的SmartFlow系统,为细胞分析提供了低成本的解决方案.
- 该系统成功地展示了精确的细胞计数和度估计,突出了可访问的临床诊断的潜力.
