Hyperspectral Camera FigSpec FS-22 helpt onderzoeksteams bij het snel en nauwkeurig detecteren van wondbacteriën

Een wetenschappelijke onderzoeksdoorbraak die aanzienlijke vooruitgang heeft geboekt op het gebied van snelle detectie van bacteriële wondinfecties is officieel gepubliceerd. De studie werd gezamenlijk uitgevoerd door de Chongqing University of Posts and Telecommunications, het Daping Ziekenhuis van de Army Medical University en andere instellingen. Door fluorescentie hyperspectrale beeldvormingstechnologie te combineren met deep learning-algoritmen, bereikte het onderzoek niet-invasieve, snelle classificatie en identificatie van meerdere veelvoorkomende wondpathogenen. Tijdens de gegevensacquisitiefase gebruikte het onderzoeksteam de FigSpec FS-22 hyperspectrale camera van CHNSpec, die kritieke spectrale beeldgegevensondersteuning bood voor de experimenten en het toepassingspotentieel van het apparaat aantoonde in precisie bio-optische detectie.

Tijdige diagnose van bacteriële wondinfecties is van groot belang voor de klinische behandeling. Traditionele methoden zoals bacteriële kweek en PCR zijn echter vaak tijdrovend en vereisen invasieve bemonstering. Daarom is de ontwikkeling van een technologie die bacteriën snel en niet-invasief kan identificeren een dringende behoefte geworden. Hyperspectrale beeldvormingstechnologie kan tegelijkertijd ruimtelijke informatie en continue spectrale informatie van een doel verkrijgen, terwijl fluorescentie hyperspectrale beeldvorming een stap verder gaat door het monster te induceren om fluorescentie uit te zenden door excitatie bij specifieke golflengten, waardoor het vermogen om verschillen in interne chemische stoffen van micro-organismen te detecteren wordt verbeterd. Deze studie maakte gebruik van dit principe om systematisch de spectrale kenmerken van acht veelvoorkomende wondinfectiebacteriën te verzamelen en te analyseren.

In de experimenten speelde de CHNSpec FigSpec FS-22 hyperspectrale camera een cruciale rol. Het systeem beschikt over een spectrale detectiebereik van 400-1000 nm en een hoge ruimtelijke resolutie van 1920 × 1920, waardoor het de autofluorescentiesignalen die door bacteriën worden gegenereerd onder 405 nm laser-excitatie nauwkeurig kan vastleggen. Het onderzoeksteam construeerde een grote fluorescentie hyperspectrale dataset die verschillende bacteriële soorten, concentraties en groeistijden omvat, met een totaal van 25.600 monsters. Geconfronteerd met de uitdagingen van hoge dimensionaliteit, grote informatievolume en subtiele spectrale verschillen tussen bacteriën in hyperspectrale gegevens, ontwierpen de onderzoekers onafhankelijk een deep learning-model genaamd het "Spatial-Spectral Multi-Scale Attention Network". Dit model kan zich effectief richten op bacteriële koloniegebieden, achtergrondinterferentie zoals kweeksubstraten onderdrukken en onderscheidende kenmerken uit de spectrale dimensie diep extraheren, waardoor gezamenlijke identificatie van bacteriële soorten, groeistadia en zelfs concentraties mogelijk wordt.

De onderzoeksresultaten tonen aan dat deze methode een bacteriële classificatienauwkeurigheid van 98,52% bereikte onder verschillende groeiomstandigheden, een soortspecifieke identificatienauwkeurigheid van 98,71%, en effectieve detectie behield, zelfs bij bacteriële concentraties zo laag als 10⁴ CFU/mL. Vergeleken met meerdere bestaande algoritmemodellen die in de studie werden geëvalueerd, toonde dit netwerk, getraind op hyperspectrale gegevens van CHNSpec, betrouwbare prestaties. Deze resultaten verifiëren de haalbaarheid van het combineren van fluorescentie hyperspectrale beeldvorming met geavanceerde algoritmen op het gebied van snelle micro-organismedetectie en bieden belangrijke technische referenties voor de toekomstige ontwikkeling van directe diagnostische apparaten die toepasbaar zijn in klinische omgevingen.

Hoewel de studie werd uitgevoerd onder gecontroleerde laboratoriumomstandigheden met behulp van gezuiverde bacteriële stammen, toont het technische pad duidelijk de waarde van hyperspectrale beeldvorming in biomedische detectie aan. De FigSpec FS-22 hyperspectrale camera van CHNSpec, met zijn stabiele beeldvormingsprestaties en rijke mogelijkheden voor het verwerven van spectrale informatie, biedt een solide hardwarefundament voor dergelijke baanbrekende exploratie. Vooruitkijkend, met verdere optimalisatie van algoritmen en dieper onderzoek naar klinische toepasbaarheid, wordt verwacht dat deze technologieoplossing die geavanceerde beeldvorming en intelligente analyse integreert, dichter bij het doel komt om real-time, niet-invasieve en precieze diagnose van wondinfecties te realiseren, en nieuwe gereedschapsopties biedt voor klinische infectiepreventie en -bestrijding.

Productaanbeveling: FigSpec FS-22 Hyperspectrale Camera

Productkenmerken

1. Zichtbaar / Nabij-infrarood:

• Spectraal bereik: 400–1000 nm, golflengte resolutie beter dan 2,5 nm, tot 1200 spectrale kanalen
• Beeldresolutie tot 2048 × 2048

2. Kortegolf-infrarood:

• Spectraal bereik: 900–1700 nm, golflengte resolutie beter dan 6 nm, tot 1024 spectrale kanalen
• Beeldresolutie tot 1280 × 1280