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基于全景化視域重構的微生物影像檢測技術

一、所屬領域人工智能，精密自動化，生物分析與檢測，環(huán)境微生物檢測，工業(yè)微生物檢測，細胞組織分析檢測。二、項目介紹 1. 痛點問題微生物的識別、計數(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強度比較大，且檢測主觀性強，標準難以統(tǒng)一，計數(shù)和檢測結果不準確；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）開始推出圖像識別技術的微生物檢測設備，其結果來自直觀影像，分辨率高，操作難度低。但是這些設備目前采用的光學顯微鏡倍數(shù)都在800倍以下，只能進行計數(shù)，如果要完成相關定性分析，需要在800倍以上的放大倍數(shù)獲得單細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)對應的有效視場只有200微米*200微米，對計數(shù)和活性統(tǒng)計分析又不具備足夠的采樣數(shù)量。目前國內(nèi)外設備均沒有解決好這個問題，對微生物進行定性分析的準確率低，無法滿足市場需求。 2. 解決方案本項目針對微生物和細胞活體檢測中缺乏有效參照物的技術難點，根據(jù)顯微掃描設備的結構，將全景化視域重構技術和微米級電機結合，解決了鏡頭大幅平移過程中的自動對焦難題和微生物溶液動態(tài)環(huán)境中的影像拼接難題，在保證1000倍放大的基礎上，獲得的有效視場增加到10毫米*10毫米的范圍；再通過自動化圖像采集和拼接，得到完整的微生物圖像；然后結合傳統(tǒng)的圖像分割以及深度學習圖像識別的優(yōu)勢，小樣本高精度動態(tài)完成微生物的類型識別，計數(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)外的主流檢測設備對比，本項目技術優(yōu)勢主要體現(xiàn)在： 1）獨創(chuàng)的微生物影像全景化視域重構技術，實現(xiàn)0.5微米的分辨率和20*25毫米的超大視角； 2）解決微生物影像領域小樣本智能識別和智能檢測的難題； 3）檢測目標、檢測內(nèi)容、檢測流程和邏輯可通過自然語言定制，提高設備功能通用性； 4）計數(shù)準確率超過人工計數(shù)，準確率超過國內(nèi)細胞計數(shù)儀器一個數(shù)量級； 5）第一臺按照國家微生物計數(shù)檢測標準開發(fā)研制的微生物計數(shù)儀。本項目的第一代產(chǎn)品樣機與國內(nèi)外同類產(chǎn)品對比，主要性能優(yōu)勢和技術優(yōu)勢如下：在食品行業(yè)，本項目獲得了青島啤酒北京密云分廠的啤酒原液和相關酵母菌種，針對生產(chǎn)用酵母菌采集了大量實拍圖像數(shù)據(jù)，優(yōu)化后的酵母菌計數(shù)和出芽率算法識別率均在95%以上。 4. 發(fā)展規(guī)劃按照三步走的方式來設定發(fā)展規(guī)劃： 1）基于全景化視域重構技術，構建第一代檢測儀器，首先進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)提供酵母菌檢測計數(shù)技術和設備； 2）利用已有技術積累，進入環(huán)境微生物檢測和高校實驗室市場； 3）最后以食品和環(huán)境檢測市場為根據(jù)地，進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設備。 5. 知識產(chǎn)權情況已申請3項專利。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)境檢測領域的客戶、渠道伙伴； 3）尋找生物醫(yī)藥，醫(yī)學臨床領域的客戶、渠道伙伴和產(chǎn)品測試環(huán)境。四、團隊介紹科研團隊： 1）周悅芝博士清華大學計算機系研究員，項目負責人，在邊緣計算和深度學習等領域有豐富的開發(fā)經(jīng)驗和杰出的研究成果，在面向醫(yī)學影像的AI圖像分析方面曾發(fā)表多篇論文，申請或獲得多項國家發(fā)明專利。 2）黃權偉清華大學計算機系碩士，負責圖像分割及細胞識別等相關算法研發(fā)。 3）梁志偉清華大學計算機系碩士，負責深度學習算法加速研究和實現(xiàn)。五、聯(lián)系方式 E-mail：ott@tsinghua.edu.cn 成果編號：20230055

清華大學 2023-07-11

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