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基于全息散斑分析和深度学习的无标记运动检测技术在体液中寄生虫检测的应用

DOI：10.1038/s41377-018-0110-1 期刊：Light: Science & Applications 出版年份：2018 更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要： 寄生虫感染是全球重大公共卫生问题。现有基于人工显微镜检查的筛查方法往往难以提供足够的检测通量和灵敏度以实现早期诊断。本研究展示了一种基于运动特征的无标记计算成像平台，通过利用寄生虫的运动特性作为特异性生物标志物和内源性对比机制，快速检测光学密度高的体液中的活动性寄生虫?；诟迷?，我们研发了低成本便携式仪器，可在三维空间中快速筛查约3.2毫升液体样本，通过全息延时散斑图样自动检测并计数活动微生物。我们以导致全球数百万人死亡的多种致病性锥虫（活动性原生动物寄生虫）为检测对象，验证了该平台的性能。结合全息散斑分析算法与深度学习分类技术，在加标全血和人工脑脊液（CSF）样本中实现了无标记高灵敏度锥虫检测：全血检测限达每毫升10个锥虫（比当前最先进寄生虫学方法提升约5倍），脑脊液检测限达每毫升3个锥虫。进一步研究表明，该平台还可检测阴道毛滴虫等其他活动性寄生虫——这种导致滴虫病的病原体影响全球2.75亿人。凭借其低成本、便携化设计及快速筛查能力，该独特平台有望在资源有限地区实现对活动性寄生虫引起的被忽视热带病及其他寄生虫感染的及时灵敏诊断。
作者： Yibo Zhang，Hatice Ceylan Koydemir，Michelle M. Shimogawa，Sener Yalcin，Alexander Guziak，Tairan Liu，Ilker Oguz，Yujia Huang，Bijie Bai，Yilin Luo，Yi Luo，Zhensong Wei，Hongda Wang，Vittorio Bianco，Bohan Zhang，Rohan Nadkarni，Kent Hill，Aydogan Ozcan
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

开发一种经济高效、便携且快速的筛查平台，利用全息散斑分析和深度学习技术检测体液中活动的寄生虫，旨在改善资源有限地区对寄生虫感染的早期诊断。

研究成果

该基于运动特征的无标记计算成像平台能灵敏快速地检测体液中活动的寄生虫，其检测限优于现有寄生虫学检测方法。这种成本低廉、便携的设计适用于资源有限的环境，为寄生虫感染的早期诊断和治疗提供了可能。

研究不足

当前平台无法自动区分不同寄生虫种类。由于邻近效应，寄生虫浓度较高时回收率会下降。该技术仅适用于活动性寄生虫，可能无法检测非活动性或移动缓慢的寄生虫。

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