无镜头视觉系统技术与深度学习 如何创新加快医学诊断

　　无镜头视觉系统有望对医疗诊断的速度产生巨大的影响。目前，患者可能需要等待数天或更长时间才能确定是否患有脑膜炎，是否有血检结果，或是否有其他诊断。但是使用无透镜技术，医生可以在一小部分时间内获得结果。

　　无透镜视觉系统

　　这种无透镜显微镜没有物镜，能够以每秒几帧的速度实时扫描10,000个细胞。系统不使用物镜，而是通过全息图样和算法重建图像。虽然无镜头技术已经存在了大约十年，但直到现在才有更深入的学习被加入其中。

　　深度学习算法能够实时识别、计数和跟踪不同的细胞类型.在过去，只需要30分钟就能重建一幅图像，深度学习可以在一秒钟内重建相同的图像。

　　细胞培养可以覆盖400个不同的细胞系。当使用传统的图像处理技术时，需要为每个细胞系编写专门的算法。但是，深度学习能够在细胞之间进行分化，并自行计算它们的数量。

　　无镜头技术的另一个主要优势是成本，减少处理时间肯定会为许多诊断实验室节省费用，深度学习的整合也降低了与编程相关的成本。

　　无透镜护理点分析

　　护理点分析可能会改变诊断的游戏规则。无镜头视觉系统可以让医生进行更多的现场测试，而不是把样本送到实验室。降低成本可使现场医疗诊断更加方便。

　　无镜头视觉系统也是紧凑的.医生可以自己做血检、脊髓液检查和凝血试验。其他一些应用包括监测大制药生物反应器中的生物过程，这项技术在生物研究和药物筛选方面也有应用。