AMS血液形態(tài)學分析系統(tǒng)——形態(tài)學鏡檢新氣象

更新時間：2023-12-28 點擊次數(shù)：3141

血常規(guī)檢測，又叫血細胞分析，是臨床常規(guī)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(fā)展，血常規(guī)檢驗從最早的顯微鏡觀察手工計數(shù)，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(tài)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。

▲血細胞分析流程

然而，血液形態(tài)學的鏡檢仍然是困擾很多醫(yī)院檢驗老師的一個“老"項目。

因為人工鏡檢雖然是形態(tài)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(xù)的專業(yè)培訓

● 不同形態(tài)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(tài)學分析系統(tǒng)的需求與日俱增。

▲舜宇血液形態(tài)學分析系統(tǒng)

什么是血液形態(tài)學分析系統(tǒng)？

血液形態(tài)學分析系統(tǒng)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(shù)、細胞分類，最終輸出細胞分析結果，供檢驗醫(yī)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(shù)間切換、拍攝、細胞分類到報告。

形態(tài)學分析系統(tǒng)相比人工鏡檢的優(yōu)勢：

● 操作簡便

● 細胞形態(tài)判斷更加客觀、標準

● 血常規(guī)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(yōu)勢和便利，但全自動細胞形態(tài)學分析儀在國內(nèi)應用還不是很普遍，即使是三級醫(yī)院，使用的比例仍然較低，究其原因可能包括：

● 醫(yī)院需進行形態(tài)學復檢的樣本量較大，目前市面上已有產(chǎn)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(tài)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(tài)學分析系統(tǒng)價格昂貴，與血球分析儀進行綁定，不符合大部分中小醫(yī)院實際需求

由此，舜宇根據(jù)血液形態(tài)學分析系統(tǒng)項目上積蓄多年顯微成像研發(fā)經(jīng)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(shù)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(yī)院為例，每日血常規(guī)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(tài)學分析系統(tǒng)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(yī)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(tài)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(jīng)卷積網(wǎng)絡，對細胞進行分類和判讀。

而這，就是舜宇在血液形態(tài)學分析系統(tǒng)項目上積蓄多年顯微成像研發(fā)經(jīng)驗，重點打造的超高速顯微掃描技術——每秒拍攝超過100張數(shù)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。

▲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(jīng)常用到細調(diào)焦手輪對圖像進行微調(diào)，綜合不同景深下的圖像信息，以達到較好的觀察效果。

傳統(tǒng)的自動化形態(tài)學分析系統(tǒng)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(jié)，之所以自動化的形態(tài)學分析系統(tǒng)被很多醫(yī)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——可在0.1秒的時間內(nèi)拍攝超過10張數(shù)字圖像，運用圖像算法，提取多張數(shù)字圖像中的可用信息，進行融合，最終呈現(xiàn)出一個清晰的“3D"細胞。

▲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(tài)學鏡檢工作效率。

人工智能

Artificial Intelligence

人工智能是一門研究、開發(fā)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(yī)療行業(yè)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(shù)字圖像，隨著成像系統(tǒng)的改善和全視野數(shù)字切片圖像（WSI）掃描儀的日趨成熟，病理醫(yī)師通過WSI診斷的方式正在逐漸取代傳統(tǒng)的顯微鏡下閱片。

而人工智能目前應用在醫(yī)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(jīng)網(wǎng)絡來創(chuàng)建學習系統(tǒng)，從大型數(shù)據(jù)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(wǎng)絡

舜宇的人工智能開發(fā)團隊，通過多年來在工業(yè)半導體檢測、科研領域細胞/組織識別、醫(yī)學檢驗圖像識別等領域的經(jīng)驗積累，成功開發(fā)血細胞分類卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。

▲舜宇AI標注數(shù)據(jù)庫

團隊通過收集100萬張以上的血細胞圖像數(shù)據(jù)，搭建了血細胞專用數(shù)據(jù)庫，并邀請合作醫(yī)院血液形態(tài)學鏡檢專家，配合舜宇醫(yī)學檢驗專業(yè)工程師，對數(shù)據(jù)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(yī)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(tǒng)計分析，舜宇血細胞AI模型分類準確率超過95%！