Гиперспектральная камера FigSpec FS-22 помогает исследовательским группам в быстрой и точной идентификации бактерий в ранах

Научное достижение, которое привело к значительному прогрессу в области быстрой диагностики бактерий, вызывающих раневые инфекции, было официально опубликовано. Исследование было совместно проведено Университетом почты и телекоммуникаций Чунцина, госпиталем Дапин Военного медицинского университета и другими учреждениями. Объединив технологию флуоресцентной гиперспектральной визуализации с алгоритмами глубокого обучения, исследователи добились неинвазивной, быстрой классификации и идентификации множества распространенных раневых патогенов. На этапе сбора данных исследовательская группа использовала гиперспектральную камеру FigSpec FS-22 от CHNSpec, которая обеспечила критически важную поддержку спектральными данными изображений для экспериментов и продемонстрировала потенциал применения устройства в области прецизионной биооптической диагностики.

Своевременная диагностика бактериальных раневых инфекций имеет большое значение для клинического лечения. Однако традиционные методы, такие как бактериальный посев и ПЦР, часто занимают много времени и требуют инвазивных образцов. Поэтому разработка технологии, способной быстро и неинвазивно идентифицировать бактерии, стала насущной потребностью. Гиперспектральная визуализация может одновременно получать пространственную информацию и непрерывную спектральную информацию о цели, в то время как флуоресцентная гиперспектральная визуализация идет еще дальше, вызывая флуоресценцию образца посредством возбуждения на определенных длинах волн, тем самым повышая способность обнаруживать различия во внутренних химических веществах микроорганизмов. В данном исследовании использовался этот принцип для систематического сбора и анализа спектральных характеристик восьми распространенных бактерий, вызывающих раневые инфекции.

В экспериментах гиперспектральная камера CHNSpec FigSpec FS-22 сыграла решающую роль. Система имеет диапазон спектрального обнаружения от 400 до 1000 нм и высокое пространственное разрешение 1920 × 1920, что позволяет ей точно улавливать сигналы аутофлуоресценции, генерируемые бактериями при возбуждении 405-нм лазером. Исследовательская группа построила большой набор данных флуоресцентной гиперспектральной визуализации, охватывающий различные виды бактерий, концентрации и время роста, общей сложностью 25 600 образцов. Столкнувшись с проблемами высокой размерности, большого объема информации и тонких спектральных различий между бактериями в гиперспектральных данных, исследователи самостоятельно разработали модель глубокого обучения под названием «Пространственно-спектральная многомасштабная сеть внимания». Эта модель может эффективно фокусироваться на областях колоний бактерий, подавлять фоновые помехи, такие как питательные среды, и глубоко извлекать дискриминационные признаки из спектрального измерения, тем самым обеспечивая совместную идентификацию видов бактерий, состояний роста и даже концентраций.

Результаты исследования показывают, что данный метод достиг точности классификации бактерий 98,52% при различных условиях роста, точности идентификации на уровне видов 98,71% и сохранил эффективное обнаружение даже при концентрациях бактерий до 10⁴ КОЕ/мл. По сравнению с несколькими существующими моделями алгоритмов, оцененными в исследовании, эта сеть, обученная на гиперспектральных данных от CHNSpec, продемонстрировала надежную производительность. Эти результаты подтверждают осуществимость сочетания флуоресцентной гиперспектральной визуализации с передовыми алгоритмами в области быстрой диагностики микроорганизмов и предоставляют важные технические рекомендации для будущего развития устройств мгновенной диагностики, применимых в клинических условиях.

Хотя исследование проводилось в контролируемых лабораторных условиях с использованием очищенных штаммов бактерий, его технический путь четко демонстрирует ценность гиперспектральной визуализации в биомедицинской диагностике. Гиперспектральная камера FigSpec FS-22 от CHNSpec, благодаря своей стабильной производительности визуализации и широким возможностям сбора спектральной информации, обеспечивает прочную аппаратную основу для таких передовых исследований. Заглядывая в будущее, с дальнейшей оптимизацией алгоритмов и более глубокими исследованиями клинической применимости, ожидается, что это технологическое решение, интегрирующее передовую визуализацию и интеллектуальный анализ, приблизится к цели реальной реализации диагностики раневых инфекций в реальном времени, неинвазивно и точно, предлагая новые инструментальные возможности для клинического предотвращения и контроля инфекций.

Рекомендация продукта: Гиперспектральная камера FigSpec FS-22

Особенности продукта

1. Видимый / ближний инфракрасный диапазон:

• Диапазон спектра: 400–1000 нм, разрешение по длине волны лучше 2,5 нм, до 1200 спектральных каналов
• Разрешение изображения до 2048 × 2048

2. Коротковолновый инфракрасный диапазон:

• Диапазон спектра: 900–1700 нм, разрешение по длине волны лучше 6 нм, до 1024 спектральных каналов
• Разрешение изображения до 1280 × 1280