无光水视觉系统技术和深度学习创新如何加速医疗诊断

无镜头的视觉系统承诺对医疗诊断的速度产生大量影响。目前，患者可能需要等待几天或更长时间才能发现它们是否具有脑膜炎，获得血液测试结果或其他诊断。但是通过无透镜技术，医生可以在一小部分时间内得到结果。

无镜头视觉系统底漆

无镜头的显微镜缺乏物镜，并且能够在每秒几个框架上实时筛选10,000个细胞。该系统代替使用物镜，而不是使用物镜，通过全息模式和算法来重建图像。虽然没有镜头技术已经存在大约十年，但现在只有深入学习被添加到混合中。

深度学习算法能够实时识别，计算和跟踪不同的小区类型。在过去，只需要30分钟即可重建一个图像。深度学习可以在一秒钟内重建相同的图像。

细胞培养物可以覆盖400种不同的细胞系。当使用传统图像处理技术时，需要为每个单元线编写专用算法。但深度学习能够区分细胞和自己的数字。

无透镜技术的另一个主要优点是成本。处理时间的减少肯定会为许多诊断实验室省钱。深度学习的整合削减了与编程相关的成本。

无镜头护理分析

护理点分析可能是诊断的游戏变更器。无镜头的视觉系统可能允许医生在现场进行更多的测试，而不是必须将样本发送到实验室。降低的成本可以使现场医疗诊断更可访问。

无镜头视觉系统也是紧凑的。医生可以运行自己的血液计数，脊髓液测试和血液凝固测试。其他一些应用包括对Big Pharma的生物反应器中的生物过程监测。该技术还具有生物研究和药物筛查的应用。

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