CapillaryNet：基于手持式活体显微镜量化皮肤毛细血管密度与红细胞速度的自动化系统

毛细血管是体内最小的血管，负责向周围细胞输送氧气与养分。已知多种危及生命疾病会改变健康毛细血管密度及毛细血管内红细胞流速。既往研究中，毛细血管密度与流速由训练有素专家手动评估。然而，一段标准 20 秒微血管视频的手动分析平均需 20 分钟且须大量训练。因此，手动分析被报道阻碍了微血管显微镜在临床环境中的应用。为解决此问题，本文提出一种全自动化先进系统，用于量化手持式显微镜视频所捕获的皮肤营养毛细血管密度与红细胞速度。所提方法结合传统计算机视觉算法的速度与卷积神经网络的精度，以实现临床毛细血管分析。结果显示，所提系统以超越训练分析师的精度全自动检测毛细血管，并测量了若干迄今未能量化的新微血管参数，即毛细血管血细胞比容与毛细血管内流速异质性。该端到端系统名为 CapillaryNet，能以每帧约 0.9 秒、约 93% 精度检测毛细血管。该系统目前作为临床科研产品用于更大型电子健康应用中，分析罹患 COVID-19、胰腺炎与急性心脏疾病患者的毛细血管数据。CapillaryNet 缩小了临床环境微循坏图像分析与先进系统间的差距。