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(shù)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)
Q
什么是血液形態(tài)學分析系統(tǒng),？
A
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(jié)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(zhuǎn)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(shù)：每秒拍攝超過100張數(shù)字圖像,，用顯微掃描技術(shù),，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(shù)
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(shù)——每秒拍攝超過100張數(shù)字圖像,，用顯微掃描技術(shù),，來幫助臨床用戶解決鏡檢效率問題。
▲超高速顯微掃描技術(shù)
高清景深融合技術(shù)
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(jié)構(gòu)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(shù)——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(shù)
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(guān)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(shù)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(lǐng)域細胞/組織識別,、醫(yī)學檢驗圖像識別等領(lǐng)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%,！
▲客戶端試用現(xiàn)場
多終端在線閱片
除此以外，舜宇還專門就血液形態(tài)學鏡檢做了臨床需求調(diào)研,。
實際工作場景中,，在血常規(guī)樣本錄入工位；血球儀流水線工位或者形態(tài)學鏡檢工位檢驗老師都希望可以便捷地對形態(tài)學結(jié)果進行分析,。因此我司采用了在線閱片模式,，可以實現(xiàn)多終端同時在線閱片。
▲多終端閱片系統(tǒng)
通過這種方式,，形態(tài)學分析結(jié)果可以呈現(xiàn)在科室所有的電腦上,，極大的方便了檢驗老師對于結(jié)果的分析與審核。
人性化操作軟件
簡潔的操作界面,，人性化的操作設計,，讓舜宇血液形態(tài)學分析系統(tǒng)成為了形態(tài)學鏡檢的好幫手。
▲血液形態(tài)學分析系統(tǒng)軟件界面示意圖
小細胞,，大學問,。
形態(tài)學鏡檢看的雖是微小的細胞，但可為臨床提供關(guān)鍵的診斷信息,，舜宇血液形態(tài)學分析系統(tǒng),，助力形態(tài)學鏡檢，打造血液檢查新氣象,。
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