Вышедшие номера
Home » Оптика и спектроскопия » Год 2023, выпуск 9 » Статья стр. 1288
<<<
Быстрая оптическая идентификация гемолиза и липемии в образцах сыворотки крови: компьютерное зрение и спектроскопия диффузного отражения
DOI: 10.61011/OS.2023.09.56618.5025-23
Правительство Москвы, реализация научно-практических проектов в медицине, 2212-19/2
Денисенко Г.М.1,2, Фитагдинов Р.Р.3,4,5, Якимов Б.П.2,6,7, Бирюков А.А.7,8, Шитова Ю.А.5, Керунту Е.Н.7, Шкода А.С.7, Ширшин Е.А.2,6
1Институт регенеративной медицины, Первый МГМУ им. И.М. Сеченова, Москва, Россия
2Лаборатория клинической биофотоники, научно-технический парк Биомедицины, Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова, Москва, Россия
3Московский физико-технический институт (Государственный университет), Долгопрудный, Московская обл., Россия
4Институт ядерных исследований РАН, Москва, Россия
5ООО «Медеум», Москва, Россия
6Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова (физический факультет), Москва, Россия
7Городская клиническая больница №67 им. Л.А. Ворохобова ДЗМ, Москва, Россия
8Лаборатория по поддержке принятия врачебных решений на базе технологий искусственного интеллекта, Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова, Москва, Россия
Email: eshirshin@gmail.com
Поступила в редакцию: 12 мая 2023 г.
В окончательной редакции: 18 августа 2023 г.
Принята к печати: 28 сентября 2023 г.
Выставление онлайн: 13 ноября 2023 г.
PDF версия
Исследована аналитическая способность двух подходов, основанных на 1) спектроскопии диффузного отражения сыворотки крови в видимом и ближнем ИК диапазоне (500-1000 nm), и 2) компьютерном зрении - в классификации образцов сыворотки крови на норму, пригодную для анализа, и образцы с гемолизом и липемией. Установлены высокая чувствительность и специфичность (более 97%) спектроскопии диффузного отражения в классификации образцов сыворотки крови, однако этот метод требует подвода измерительного зонда к образцу. Методы компьютерного зрения позволили определять пригодность образца для дальнейшего анализа с меньшей точностью классификации, но в более сложных условиях, в частности при движении по конвейерной линии в клинико-диагностической лаборатории. Преимуществом исследованных методик, помимо высокой точности преаналитической классификации, является простота их технической реализации и возможность характеризовать образцы без дополнительного пробоотбора сыворотки крови, что говорит об их перспективности в качестве методов преаналитического анализа образцов сыворотки крови. Ключевые слова: спектроскопия диффузного отражения, компьютерное зрение, липемия, гемолиз, сыворотка крови, преаналитика. DOI: 10.61011/OS.2023.09.56618.5025-23
  1. J.Z. Ji, Q.H. Meng. Clinica Chimica Acta, 412 (17--18), 1550--1553 (2011)
  2. M.B. Smith, Y.W. Chan, A. Dolci, M.D. Kellogg, C.R. McCudden, M. McLean. Wayne, PA, USA: Clinical and Laboratory Standards Institute (2012)
  3. E.P. Kakorina, A.V. Polikarpov, N.A. Golubev. Laboratory Service, 7 (4), 32--39 (2018)
  4. P.L. Epner, J.E. Gans, M.L. Graber. BMJ Quality \& Safety, 22 (Suppl 2), ii6--ii10 (2013)
  5. P. Bonini, M. Plebani, F. Ceriotti, F. Rubboli. Clinical Chemistry, 48 (5), 691--698 (2002)
  6. G. Lippi, G.L. Salvagno, G. Lima-Oliveira, G. Brocco, E. Danese, G.C. Guidi. Clinica Chimica Acta, 440, 164--168 (2015)
  7. A.M. Simundic, K. Bolenius, J. Cadamuro, S. Church, M.P. Cornes, E.C. van Dongen-Lases, P. Eker, T. Erdeljanovic, K. Grankvist, J.T. Guimaraes, R. Hoke. Clinical Chemistry and Laboratory Medicine (CCLM), 56 (12), 2015--2038 (2018)
  8. G. Lima-Oliveira, G. Lippi, G.L. Salvagno, M. Montagnana, G. Picheth, G.C. Guidi. Biochemia Medica, 22 (2), 180--186 (2012)
  9. F. Sanchis-Gomar, G. Lippi. Biochemia Medica, 24 (1), 68--79 (2014)
  10. G. Lippi, G.L. Salvagno, E. Danese, G. Lima-Oliveira, G. Brocco, G.C. Guidi. Clinica Chimica Acta, 436, 183--187 (2014)
  11. A.-M. Simundic, M. Cornes, K. Grankvist, G. Lippi, M. Nybo. Clinica Chimica Acta, 432, 33--37 (2014)
  12. W. Barcellini. Transfusion Medicine and Hemotherapy, 42 (5), 287--293 (2015)
  13. A. Abdollahi, H. Saffar, H. Saffar. North Am. J. of Medical Sciences, 6 (5), 224 (2014)
  14. G. Lippi, M. Plebani, A.-M. Simundic. Biochemia Medica, 20 (2), 126--130 (2010)
  15. G. Tian, Y. Wu, X. Jin, Z. Zeng, X. Gu, T. Li, X. Chen, G. Li, J. Liu. J. Plos One, 17 (1), e0262748 (2022)
  16. N.J. Heyer, J.H. Derzon, L. Winges, C. Shaw, D. Mass, S.R. Snyder, P. Epner, J.H. Nichols, J.A. Gayken, D. Ernst, E.B. Liebow. Clinical Biochemistry, 45 (13--14), 1012--1032 (2012)
  17. G. Lippi, N. Blanckaert, P. Bonini, S. Green, S. Kitchen, V. Palicka, A.J. Vassault, M. Plebani. Clinical Chemistry and Laboratory Medicine, 46 (6), 764--772 (2008)
  18. R. Chawla, B. Goswami, D. Tayal, V. Mallika. Laboratory Medicine, 41 (2), 89--92 (2010)
  19. M.R. Glick, K.W. Ryder, S.J. Glick, J.R. Woods. Clinical Chemistry, 35 (5), 837--839 (1989)
  20. G. Lippi, J. Cadamuro, A. von Meyer, A.M. Simundic. Clinical Chemistry and Laboratory Medicine (CCLM), 56 (5), 718--727 (2018)
  21. A.M. Simundic, N. Nikolac, V. Ivankovic, D. Ferenec-Ruzic, B. Magdic, M. Kvaternik, E. Topic. Clinical Chemistry and Laboratory Medicine, 47 (11), 1361--1365 (2009)
  22. D.A. Noe, V. Weedn, W.R. Bell. Clinical Chemistry, 30 (5), 627--630 (1984)
  23. C. Burki, M. Volleberg, D. Brunner, M. Schmugge, M. Hersberger. Clinical Biochemistry, 100, 67--70 (2022)
  24. S. Storti, E. Battipaglia, M.S. Parri, A. Ripoli, S. Lombardi, G. Andreani. J. Laboratory Medicine, 43 (2), 67--76 (2019)
  25. C.-J.L. Farrell, A.C. Carter. Ann. Clin. Biochem., 53 (5), 527--538 (2016)
  26. Z. Du, J. Liu, H. Zhang, B. Bao, R. Zhao, Y. Jin. J. Clin. Lab. Anal., 33 (4), e22856 (2019)
  27. Z. Wang, Z. Zhao. In: MATEC Web Conf. 173, EDP Sciences (2018)
  28. H. Wang, H. Huang, X. Wu. Chemom. Intell. Lab. Syst., 231, 104688 (2022)
  29. C. Yang, D. Li, D. Sun, S. Zhang, P. Zhang, Y. Xiong, M. Zhao, T. Qi, B. Situ, L. Zheng. Clin. Chim. Acta, 531, 254--260 (2022)
  30. M. Ashenden, A. Clarke, K. Sharpe, G. d'Onofrio, J. Plowman, C.J. Gore. Int. J. Lab. Hematol., 35 (2), 183--192 (2013)
  31. Supervise.ly [Электронный ресурс]. URL: https://supervisely.com/
  32. C.R. Harris, K.J. Millman, S.J. Van Der Walt, R. Gommers, P. Virtanen, D. Cournapeau, E. Wieser, J. Taylor, S. Berg, N.J. Smith, R. Kern. Nature, 585, 357--362 (2020). DOI: 10.1038/s41586-020-2649-2
  33. W. McKinney. In: Proceedings of the 9th Python in Science Conference, 445 (1), 51--56 (2010)
  34. J.D. Hunter. Computing in Science \& Engineering, 9 (03), 90--95 (2007)
  35. A. Paszke, S. Gross, F. Massa, A. Lerer, J. Bradbury, G. Chanan, T. Killeen, Z. Lin, N. Gimelshein, L. Antiga, A. Desmaison. Advances in Neural Information Processing Systems, 32 (2019)
  36. Ultralytics [Электронный ресурс]. DOI: 10.5281/zenodo.7347926
  37. F. Pedregosa, G. Varoquaux, A. Gramfort, V. Michel, B. Thirion, O. Grisel, M. Blondel, P. Prettenhofer, R. Weiss, V. Dubourg, J. Vanderplas. J. machine Learning Research, 12, 2825--2830 (2011)
  38. T.Y. Lin, M. Maire, S. Belongie, J. Hays, P. Perona, D. Ramanan, P. Dollar, C.L. Zitnick. In: Computer Vision--ECCV 2014: 13th European Conferenc Proceedings, Part V 13 (2014)
  39. R. Padilla, S.L. Netto, E.A. Da Silva. In: International conference on systems, signals and image processing ( IWSSIP), 237--242 (2020).

Подсчитывается количество просмотров абстрактов ("html" на диаграммах) и полных версий статей ("pdf"). Просмотры с одинаковых IP-адресов засчитываются, если происходят с интервалом не менее 2-х часов.

Дата начала обработки статистических данных - 27 января 2016 г.

Учредители

Издатель

© 2024 Физико-технический институт им. А.Ф. Иоффе Российской академии наук
Powered by webapplicationthemes.com - High quality HTML Theme