基于深度学习的便携式成像流式细胞仪对蓝氏贾第鞭毛虫包囊的无标记检测
图像与视频处理
2020-08-14 v1 计算机视觉与模式识别
应用物理
摘要
我们报道了一种现场可携且经济高效的成像流式细胞仪，其利用深度学习以 100 mL/h 的体积通量准确检测水样中的蓝氏贾第鞭毛虫（Giardia lamblia）包囊。该流式细胞仪采用无透镜彩色全息成像，对连续流动样品中的显微物体捕获并重建相位与强度图像，并在无需任何标记物或荧光染料的情况下实时自动识别蓝氏贾第鞭毛虫包囊。该成像流式细胞仪置于尺寸为 19 cm × 19 cm × 16 cm、重 1.6 kg 的环保密封外壳中。我们证明，该便携式成像流式细胞仪连接笔记本电脑后，可实时检测并定量淡水与海水样品中低水平的贾第虫污染（例如，每 50 mL 中 <10 个包囊）。该方法现场可携且无标记的特性，有望在资源有限环境下对饮用水供应进行快速自动筛查，以检测水传播寄生虫并监测水处理所用过滤器的完整性。
引用
@article{arxiv.2007.10795,
title = {Label-free detection of Giardia lamblia cysts using a deep learning-enabled portable imaging flow cytometer},
author = {Zoltan Gorocs and David Baum and Fang Song and Kevin DeHaan and Hatice Ceylan Koydemir and Yunzhe Qiu and Zilin Cai and Thamira Skandakumar and Spencer Peterman and Miu Tamamitsu and Aydogan Ozcan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.10795},
year = {2020}
}
备注
17 Pages, 5 Figures, 1 Table