Считать клетки крови без линз экспресс
Капля крови попадает на крошечный датчик, и через минуту врач уже знает, сколько в ней разных защитников организма. Так выглядит будущее анализа крови, которое приблизили датские инженеры.
Вместо обычного микроскопа с линзами они собрали безлинзовый прибор. Клетка проплывает над сенсором, и тот записывает узор из тёмных и светлых колец — голограмму. По этим кольцам нейросеть узнаёт, что за клетка перед ней. Первый вариант прибора различал три главных типа белых кровяных телец с точностью 89,6%. Потом конструкцию упростили, убрали линзы — и точность даже выросла: 92,65% для трёх типов и 89,44% для пяти.
Такой прибор уже умеет находить моноциты — крупные клетки, которые первыми бросаются на бактерий. Врачи измеряют разброс их размеров (MDW), чтобы рано заметить сепсис — заражение крови, когда счёт идёт на часы. А ещё инженеры научили нейросеть «достраивать» снимки, делая их чётче без дополнительной оптики.
Сейчас это первый шаг. Но уже видно, как громоздкий лабораторный анализ сжимается до размера ладони — и оказывается у постели больного.
Оригинальная аннотация
как её написали авторы, на английском arXiv:2602.04618
This industrial Ph.D. project, carried out in collaboration between Radiometer Medical ApS and SDU Centre for Photonics Engineering at the University of Southern Denmark, explored the use of digital holographic microscopy (DHM) for the purposes of differential white blood cell counts (dWBCs) in point-of-care (PoC) devices for acute care settings. Two DHM prototypes were developed; an initial lens-based system serving as the foundation for algorithm development, and experimental validation of the approach, achieving 89.6% classification accuracy on a 3-part differential, and a subsequent lensless system for simplified design and increased field-of-view (FoV). Both prototypes employed convolutional neural networks (CNNs) for cell classification. With further optimizations, the lensless system achieved classification accuracies of 92.65% and 89.44% on the 3-part and 5-part differential, respectively. With the lensless system, the derivation of the monocyte distribution width (MDW), a biomarker for sepsis, was also demonstrated. Additionally, pixel super-resolution and multi-wavelength DHM approaches were investigated to enhance the obtained cell information. Finally, a proof-of-principle physics-informed neural network (PINN) for holographic reconstruction was implemented, demonstrating the potential for machine learning (ML) reconstruction techniques. In summary, this work represents an initial exploration of DHM for dWBC in PoC devices, laying the groundwork for future research.
Один безлинзовый снимок может захватить больше сотни клеток одновременно — обычный микроскоп с сильным увеличением видит лишь несколько штук.