原創(chuàng) 長(zhǎng)光所Light中心 中國(guó)光學(xué)

封面圖來(lái)源：普渡大學(xué)

撰稿 | R

01

導(dǎo)讀

近日，美國(guó)普渡大學(xué)威爾頓生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院的Sang Mok Park和Michelle A. Visbal-Onufrak等人在Optica發(fā)布了一項(xiàng)技術(shù)。他們成功開(kāi)發(fā)出一款A(yù)pp（即mHematology），可僅依靠智能手機(jī)攝像頭來(lái)測(cè)定血紅蛋白水平。不需抽血即可進(jìn)行最常見(jiàn)的臨床實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)，有助于減少患者親自上門(mén)診就診的需求，更容易監(jiān)控病情危急的患者，并改善檢測(cè)實(shí)驗(yàn)室有限的低收入和中等收入國(guó)家的醫(yī)療水平。

02

背景介紹

作為最常見(jiàn)的臨床實(shí)驗(yàn)室測(cè)試之一，血紅蛋白(Hgb)測(cè)試通常作為紅細(xì)胞生成減少的初步篩選，以在其他特定檢查之前檢查總體健康狀況。光譜分析通常用于測(cè)量血液血紅蛋白含量，因?yàn)樗诳梢?jiàn)波長(zhǎng)范圍內(nèi)具有獨(dú)特的光吸收光譜或指紋。然而，這種類(lèi)型的分析通常需要龐大且昂貴的光學(xué)元件，所以部署這種健康檢測(cè)方案對(duì)于患者并不友好。

而本項(xiàng)目的研究人員使用軟件將智能手機(jī)的內(nèi)置攝像頭轉(zhuǎn)換成高光譜成像儀，結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)技術(shù)，該成像儀可以可靠地測(cè)量血紅蛋白水平，無(wú)需任何硬件改造或配件，其移動(dòng)應(yīng)用被命名為mHematology。此外，研究人員選擇內(nèi)眼瞼作為感應(yīng)部位，因?yàn)槟抢锏奈⒀芟到y(tǒng)很容易看到；它很容易接近，并且具有相對(duì)均勻的紅色。內(nèi)眼瞼也不受膚色的影響，因此無(wú)需任何個(gè)人校準(zhǔn)。

圖1.用于移動(dòng)健康(mHealth)血紅蛋白分析的光譜超分辨率(SSR)光譜學(xué)。

圖片來(lái)源：Vol. 7, No. 6 / June 2020 / Optica（Fig.1）

03

創(chuàng)新研究

使用本技術(shù)進(jìn)行血紅蛋白測(cè)量的過(guò)程：病人拉下內(nèi)眼瞼，露出下面的小血管。然后，專(zhuān)業(yè)人士使用智能手機(jī)應(yīng)用程序mHematology拍攝眼瞼照片（閃光燈不會(huì)直接對(duì)準(zhǔn)眼球）。再通過(guò)光譜超分辨率（SSR）算法用于從RGB照片中提取詳細(xì)的光譜信息，之后由另一種算法通過(guò)檢測(cè)獨(dú)特的光譜特征來(lái)量化血液血紅蛋白含量。盡管目前光譜信息是在單獨(dú)的計(jì)算機(jī)上使用一種算法提取的，但研究人員預(yù)計(jì)該算法可以整合到移動(dòng)應(yīng)用中。此外，通過(guò)多元線(xiàn)性回歸分析表明，僅使用RGB數(shù)據(jù)(無(wú)提取光譜信息的中間步驟)可能無(wú)法提供足夠的信息來(lái)可靠地評(píng)估血液中的Hgb水平。

圖2.通過(guò)圖像引導(dǎo)的高光譜線(xiàn)掃描系統(tǒng)和mHematology移動(dòng)應(yīng)用獲得的高質(zhì)量光譜。

圖片來(lái)源：Vol. 7, No. 6 / June 2020 / Optica（Fig.2）

3.1

光譜超分辨（SSR）算法

可見(jiàn)光范圍內(nèi)的高光譜數(shù)據(jù)是從一幅RGB圖像(即來(lái)自R，G和B通道的三色信息)中數(shù)學(xué)重建出來(lái)的。換句話(huà)說(shuō)，它旨在將不適定問(wèn)題作為從降采樣空間(三色值)到密集空間(多個(gè)波長(zhǎng))的逆映射來(lái)解決。

圖3.原始光譜與SSR重建光譜的比較。

圖片來(lái)源：Vol. 7, No. 6 / June 2020 / Optica（Fig.4）

3.2

譜特征量化血液血紅蛋白（Hgb）含量

當(dāng)使用具有大量波長(zhǎng)的高分辨率光譜時(shí)，我們可以從光譜強(qiáng)度中識(shí)別關(guān)鍵潛在變量，這些潛在變量負(fù)責(zé)捕獲結(jié)果變量(即血液血紅蛋白值)中的最大變化。因此，本項(xiàng)目使用了偏最小二乘回歸(PLSR)，以類(lèi)似于主成分分析的方式將高維的測(cè)量變量轉(zhuǎn)換到一個(gè)縮減的潛在變量空間。為了避免預(yù)測(cè)模型可能的過(guò)擬合，我們確定了主成分的最佳數(shù)量，并用獨(dú)立的驗(yàn)證數(shù)據(jù)集驗(yàn)證了光譜血液Hgb預(yù)測(cè)模型。

圖4.使用mHematology移動(dòng)應(yīng)用進(jìn)行SSR血液Hgb測(cè)量的性能。

圖片來(lái)源：Vol. 7, No. 6 / June 2020 / Optica（Fig.5）

臨床測(cè)試顯示，該移動(dòng)健康測(cè)試可以提供與傳統(tǒng)血液測(cè)試相當(dāng)?shù)臏y(cè)量值，且測(cè)量范圍涵蓋廣泛的血紅蛋白值。該工作表明，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和以數(shù)據(jù)為中心的基于光的研究可以提供新的方法來(lái)最小化硬件復(fù)雜性和促進(jìn)移動(dòng)健康。研究小組組長(zhǎng)Kim說(shuō)，“將當(dāng)今智能手機(jī)中的內(nèi)置傳感器與以數(shù)據(jù)為中心的方法相結(jié)合，可以加快這一領(lǐng)域的創(chuàng)新和研究轉(zhuǎn)化速度?！?/p>

文章信息：

相關(guān)成果以“ mHealth spectroscopy of blood hemoglobin with spectral super-resolution ”為題發(fā)表在 Optica 。

論文地址：

https://doi.org/10.1364/OPTICA.390409

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