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基于全景化視域重構(gòu)的微生物影像檢測技術(shù)

一、所屬領(lǐng)域人工智能，精密自動(dòng)化，生物分析與檢測，環(huán)境微生物檢測，工業(yè)微生物檢測，細(xì)胞組織分析檢測。二、項(xiàng)目介紹 1. 痛點(diǎn)問題微生物的識(shí)別、計(jì)數(shù)和定性分析一直是食品、醫(yī)藥和生物行業(yè)的重要一環(huán)。傳統(tǒng)的人工檢測方式勞動(dòng)強(qiáng)度比較大，且檢測主觀性強(qiáng)，標(biāo)準(zhǔn)難以統(tǒng)一，計(jì)數(shù)和檢測結(jié)果不準(zhǔn)確；在對環(huán)境的微生物監(jiān)測中，人工方法只能做到抽樣檢測，無法做到持續(xù)性檢測。近兩年行業(yè)巨頭們（如GE，安捷倫，賽默飛等）開始推出圖像識(shí)別技術(shù)的微生物檢測設(shè)備，其結(jié)果來自直觀影像，分辨率高，操作難度低。但是這些設(shè)備目前采用的光學(xué)顯微鏡倍數(shù)都在800倍以下，只能進(jìn)行計(jì)數(shù)，如果要完成相關(guān)定性分析，需要在800倍以上的放大倍數(shù)獲得單細(xì)胞微生物的清晰圖像（如酵母菌，大腸桿菌）。但800倍放大倍數(shù)對應(yīng)的有效視場只有200微米*200微米，對計(jì)數(shù)和活性統(tǒng)計(jì)分析又不具備足夠的采樣數(shù)量。目前國內(nèi)外設(shè)備均沒有解決好這個(gè)問題，對微生物進(jìn)行定性分析的準(zhǔn)確率低，無法滿足市場需求。 2. 解決方案本項(xiàng)目針對微生物和細(xì)胞活體檢測中缺乏有效參照物的技術(shù)難點(diǎn)，根據(jù)顯微掃描設(shè)備的結(jié)構(gòu)，將全景化視域重構(gòu)技術(shù)和微米級(jí)電機(jī)結(jié)合，解決了鏡頭大幅平移過程中的自動(dòng)對焦難題和微生物溶液動(dòng)態(tài)環(huán)境中的影像拼接難題，在保證1000倍放大的基礎(chǔ)上，獲得的有效視場增加到10毫米*10毫米的范圍；再通過自動(dòng)化圖像采集和拼接，得到完整的微生物圖像；然后結(jié)合傳統(tǒng)的圖像分割以及深度學(xué)習(xí)圖像識(shí)別的優(yōu)勢，小樣本高精度動(dòng)態(tài)完成微生物的類型識(shí)別，計(jì)數(shù)，活性，死亡率，出芽率等定量定性分析。 3. 競爭優(yōu)勢分析與國內(nèi)外的主流檢測設(shè)備對比，本項(xiàng)目技術(shù)優(yōu)勢主要體現(xiàn)在： 1）獨(dú)創(chuàng)的微生物影像全景化視域重構(gòu)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)0.5微米的分辨率和20*25毫米的超大視角； 2）解決微生物影像領(lǐng)域小樣本智能識(shí)別和智能檢測的難題； 3）檢測目標(biāo)、檢測內(nèi)容、檢測流程和邏輯可通過自然語言定制，提高設(shè)備功能通用性； 4）計(jì)數(shù)準(zhǔn)確率超過人工計(jì)數(shù)，準(zhǔn)確率超過國內(nèi)細(xì)胞計(jì)數(shù)儀器一個(gè)數(shù)量級(jí)； 5）第一臺(tái)按照國家微生物計(jì)數(shù)檢測標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)研制的微生物計(jì)數(shù)儀。本項(xiàng)目的第一代產(chǎn)品樣機(jī)與國內(nèi)外同類產(chǎn)品對比，主要性能優(yōu)勢和技術(shù)優(yōu)勢如下：在食品行業(yè)，本項(xiàng)目獲得了青島啤酒北京密云分廠的啤酒原液和相關(guān)酵母菌種，針對生產(chǎn)用酵母菌采集了大量實(shí)拍圖像數(shù)據(jù)，優(yōu)化后的酵母菌計(jì)數(shù)和出芽率算法識(shí)別率均在95%以上。 4. 發(fā)展規(guī)劃按照三步走的方式來設(shè)定發(fā)展規(guī)劃： 1）基于全景化視域重構(gòu)技術(shù)，構(gòu)建第一代檢測儀器，首先進(jìn)入門檻最低的食品微生物檢測市場，對啤酒和發(fā)酵乳企業(yè)提供酵母菌檢測計(jì)數(shù)技術(shù)和設(shè)備； 2）利用已有技術(shù)積累，進(jìn)入環(huán)境微生物檢測和高校實(shí)驗(yàn)室市場； 3）最后以食品和環(huán)境檢測市場為根據(jù)地，進(jìn)入門檻最高的生物醫(yī)藥檢測市場，提供微生物檢測和組織檢測的相關(guān)設(shè)備。 5. 知識(shí)產(chǎn)權(quán)情況已申請3項(xiàng)專利。三、合作需求 1）尋求500-800萬元天使投資； 2）尋找高校研究所，食品工業(yè)和環(huán)境檢測領(lǐng)域的客戶、渠道伙伴； 3）尋找生物醫(yī)藥，醫(yī)學(xué)臨床領(lǐng)域的客戶、渠道伙伴和產(chǎn)品測試環(huán)境。四、團(tuán)隊(duì)介紹科研團(tuán)隊(duì)： 1）周悅芝博士清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系研究員，項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，在邊緣計(jì)算和深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域有豐富的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)和杰出的研究成果，在面向醫(yī)學(xué)影像的AI圖像分析方面曾發(fā)表多篇論文，申請或獲得多項(xiàng)國家發(fā)明專利。 2）黃權(quán)偉清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系碩士，負(fù)責(zé)圖像分割及細(xì)胞識(shí)別等相關(guān)算法研發(fā)。 3）梁志偉清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系碩士，負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)算法加速研究和實(shí)現(xiàn)。五、聯(lián)系方式 E-mail：ott@tsinghua.edu.cn 成果編號(hào)：20230055

清華大學(xué) 2023-07-11

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