杜克大学的研究人员设计出有了一种计算机方法,用作自律、较慢临床疟疾(与临床临床的精确性非常),这是顺利临床该疾病并制止它传播的至关重要的一步。 仅有在2015年,全球疟疾病毒感染人数超过2.14亿人,丧生人数估算超过43.8万人。 虽然西医需要以十分低的准确性临床出有疟疾,但是在贫困地区,由于资源受限,展开疟疾临床十分艰难,从而造成了这些地区疟疾感染率非常低。
疟疾的症状与许多其它类型的疾病很类似于,意味着依赖经验丰富的工作人员和显微镜足以展开精确辨别。虽然不存在较慢临床方法,但是必须大大出售新的试纸,造成价格昂贵。
而且这些测试无法通过计算出来病毒感染细胞的数量,告诉你病毒感染的相当严重程度,而这些数据对于病人的康复是十分最重要的。 在一项新的研究中,杜克大学的工程师们讲解了一种新方法,利用计算机深度自学和光基、全息扫瞄方法追踪疟疾病毒感染细胞,而且这是一个自律方法,意味着必须非常简单的、无认识检测。这项创意为构建较慢、可信的测试奠定了基础,全球每年要花费27亿美元抗击疟疾,因此,这项技术十分宝贵。
该成果公开发表在9月16日出版发行的期刊PLOSONE的网络版上。 利用这项技术,需要在每分钟处置几千个细胞,杜克大学生物医学工程教授亚当韦克斯说道。这是一个极大的变革,目前现场技术人员展开一系列的打算和临床必须40分钟。
这种新技术是在定量互为光谱技术的基础上展开研发的。通过红外线的光谱展开激光扫描,传感器捕捉每个线性光频与血液样本如何展开相互作用。由全息图像产生的数据,获取了一系列有价值的信息,可以用作临床疟疾病毒感染。
我们确认了23个用来临床疟疾的、具备统计学意义的参数,HanSangPark说道,他是韦克斯实验室的博士研究生,也是该论文的第一作者。例如,随着疾病的发展,红细胞数量增加,血红蛋白减少,随着寄生虫逆大,红细胞再次发生变形。这些都是病毒感染特征,如细胞数量、周长、形状和质量。
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