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Nature重磅:AI+三維光學(xué)成像實(shí)現(xiàn)“全自動細(xì)胞診斷”

點(diǎn)擊次數(shù):182  更新時間:2026-03-16

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2026年,國際頂級期刊 Nature 發(fā)布了一項(xiàng)突破性研究:科學(xué)家開發(fā)出一種結(jié)合三維光學(xué)成像、邊緣計(jì)算與人工智能的細(xì)胞學(xué)檢測系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了臨床級別的自動化細(xì)胞病理診斷。

該技術(shù)可以對整張細(xì)胞涂片進(jìn)行高速三維掃描和AI分析,并自動識別異常細(xì)胞,在宮頸癌篩查等疾病早期檢測中展現(xiàn)出極&高的準(zhǔn)確性。這一研究不僅標(biāo)志著數(shù)字病理學(xué)進(jìn)入智能化時代,也體現(xiàn)了高&端光學(xué)成像與AI融合的發(fā)展趨勢。

對于從事光譜與成像技術(shù)研發(fā)的企業(yè)而言,這種技術(shù)路徑具有重要啟示意義。

傳統(tǒng)細(xì)胞學(xué)檢測的挑戰(zhàn)

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細(xì)胞學(xué)檢測(Cytology)是癌癥早篩的重要方法,例如:

  • 宮頸癌

  • 肺癌

  • 膀胱癌

其優(yōu)勢包括:

  • 無創(chuàng)或微創(chuàng)

  • 成本低

  • 檢測速度快

但傳統(tǒng)細(xì)胞學(xué)存在一個關(guān)鍵問題:

高度依賴人工顯微鏡觀察。

一張細(xì)胞切片可能包含:

1萬 ~ 100萬個細(xì)胞。

醫(yī)生需要逐個觀察細(xì)胞形態(tài),包括:

  • 細(xì)胞核形狀

  • 核漿比

  • 染色質(zhì)結(jié)構(gòu)

  • 細(xì)胞空間關(guān)系

因此診斷結(jié)果容易受到:

  • 醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)

  • 工作疲勞

  • 主觀判斷

等因素影響,導(dǎo)致診斷準(zhǔn)確性存在波動。

突破:整張玻片三維光學(xué)斷層掃描

為解決上述問題,研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種全新的成像系統(tǒng):

Whole-slide Edge Tomography(整片邊緣計(jì)算斷層成像)。

該系統(tǒng)通過高速光學(xué)掃描構(gòu)建完整的三維細(xì)胞圖像。

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核心組成

系統(tǒng)包括:

  • LED光源

  • 高分辨率CMOS傳感器

  • XY掃描平臺

  • Z軸掃描系統(tǒng)

  • FPGA與GPU邊緣計(jì)算模塊

掃描過程中:

  • XY方向完成整片掃描

  • Z方向逐層成像

最終生成三維細(xì)胞結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。

系統(tǒng)性能

關(guān)鍵指標(biāo)包括:

  • 橫向分辨率:220 nm

  • 軸向分辨率:1 μm

  • 單張玻片數(shù)據(jù)量:
    140–391 Gigavoxels

這些數(shù)據(jù)能夠清晰呈現(xiàn):

  • 細(xì)胞核結(jié)構(gòu)

  • 核仁

  • 染色質(zhì)分布

  • 三維細(xì)胞形態(tài)

傳統(tǒng)二維顯微鏡無法完整捕獲這些信息。

群體細(xì)胞形態(tài)分析

該研究還提出一個創(chuàng)新概念:CMD(Cluster of Morphological Differentiation)

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即:形態(tài)學(xué)分群分析

類似于流式細(xì)胞術(shù),但使用的是:

細(xì)胞形態(tài)特征

而不是熒光標(biāo)記。

系統(tǒng)可以:

  • 繪制細(xì)胞群體分布圖

  • 觀察細(xì)胞形態(tài)變化

  • 發(fā)現(xiàn)疾病進(jìn)展趨勢

例如:

AI可以發(fā)現(xiàn)

HPV陽性患者中異常細(xì)胞明顯增加。

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這意味著:

未來細(xì)胞學(xué)診斷可能不再依賴單個細(xì)胞判斷,

而是基于:

整個細(xì)胞群體結(jié)構(gòu)。

奧譜天成:推動國產(chǎn)光譜成像技術(shù)發(fā)展

作為國產(chǎn)光譜儀器的重要研發(fā)企業(yè),

奧譜天成長期致力于:

  • 高光譜成像技術(shù)

  • 光譜檢測技術(shù)

  • 智能光學(xué)傳感系統(tǒng)

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奧譜天成自主研發(fā)的顯微高光譜

在農(nóng)業(yè)、生態(tài)、食品安全等領(lǐng)域,

高光譜成像同樣能夠?qū)崿F(xiàn):

  • 物質(zhì)成分識別

  • 生物組織分析

  • 智能檢測

隨著人工智能與光學(xué)成像的深度融合,

未來光譜技術(shù)將在:

  • 醫(yī)學(xué)檢測

  • 生物分析

  • 精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)

  • 工業(yè)檢測

等領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。

奧譜天成也將持續(xù)推進(jìn)國產(chǎn)光譜設(shè)備的發(fā)展,

為科研與產(chǎn)業(yè)提供優(yōu)良的光學(xué)成像解決方案。

免責(zé)聲明

本文內(nèi)容基于公開發(fā)表的科研論文進(jìn)行技術(shù)解讀,僅用于科普與學(xué)術(shù)交流,不構(gòu)成醫(yī)療建議或診斷依據(jù)。

論文來源:Nature (2026) Clinical-grade autonomous cytopathology through whole-slide edge tomography. 





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