腹透析液的实时颗粒物和细菌分析,使用数字直线全息
Nicholas Bravo-Frank1, Nicolas Mesyngier2, Lei Feng2
1Department of Electrical and Computer Engineering, University of Minnesota, USA; Saint Anthony Falls Laboratory, University of Minnesota, USA.
International journal of pharmaceutics
|February 17, 2025
概括
一个新的数字直线全息系统与人工智能准确地检测颗粒物和细菌在透析液在实时. 这种快速方法为改善患者安全提供了比传统测试更快的替代方案.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 微流体学 微流体学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 腹腔透析 (PD) 液体的污染对患者健康构成重大风险.
- 目前用于检测污染的方法,如基于培养的测试,耗时.
- 实时监测PD液体无菌性对于有效治疗至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证一个集成深度学习的数字直线全息 (DIH) 系统,以快速检测PD流体中的污染物.
- 评估系统在识别和分类颗粒物和特定细菌物种 (大肠杆菌,P. aeruginosa) 的准确性.
- 建立该系统作为一种可行的,比传统的微生物学测试更快的替代方案.
主要方法:
- 一个微流体模块使用脉冲激光和数码相机向DIH成像模块输送样品.
- 处理全息图,重建图像,YOLOv8n深度学习模型识别和分类粒子和细菌.
- 该系统在标记的全息图上进行了训练,并根据标准的殖民地形成单位 (CFU) 方法进行了验证.
主要成果:
- 在无菌PD液中,DIH系统检测和分类了一般粒子 (1-5μm),平均度为61颗粒子/μL.
- 在检测大肠杆菌和P. aeruginosa时,获得了高灵敏度 (> 90%) 和低错误阳性率 (∼0.5%).
- 测量结果显示,在一系列细菌度 (100-10,000细菌/毫升) 中,与标准CFU计数有很强的一对一相关性.
结论:
- 集成的DIH和深度学习系统为PD流体无菌性评估提供了快速而准确的方法.
- 这项技术可以通过实时污染监测来提高患者的治疗结果.
- 该系统在护理点流体生产和药品质量控制方面具有潜在的应用.
