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Scienze biologiche

Gestione della qualità dei campioni di sangue

Cognex Deep Learning analizza il sangue centrifugato per constatarne la corretta separazione

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Gli analizzatori per i test del sangue fanno affidamento su campioni preparati in maniera precisa e su setup precisi dell'analisi. I campioni di sangue centrifugato sono classificati in base a diversi indici (ad esempio livelli di emoglobina, di bilirubina e di lipidi) e ottengono dei punteggi di qualità basati sulla torbidità e sul colore del plasma. Tutti questi indici possono presentare un aspetto diverso in base al modo in cui i campioni vengono caricati e orientati nel rack. La separazione del sangue e la presenza/assenza di etichette e tappi sono fattori importanti nella valutazione della qualità, che è cruciale per flussi di lavoro affidabili in laboratori altamente automatizzati. In considerazione dei numerosi fattori di tipo valutativo, spesso questa ispezione viene affidata ad esseri umani.

L'analisi di immagine basata sul deep learning è in grado di accertare se il sangue centrifugato è stato separato in maniera efficace in componenti distinte (plasma, buffy coat e globuli rossi) e di classificare i campioni secondo i criteri utilizzati nell'elaborazione. Lo strumento ViDi Green-Classify di Cognex viene addestrato su immagini annotate di classi diverse fino a quando concettualizza e generalizza con successo il normale aspetto delle diverse componenti. Durante il funzionamento, Cognex Deep Learning distingue più classi all'interno di una singola fiala, estraendo fattori di qualità del sangue quali colore del plasma e torbidità, volume del buffy coat e stato di centrifugazione in classi distinte, ignorando caratteristiche irrilevanti quali lo stato del tappo e la presenza dell'etichetta. In base alle classi, separa i campioni che superano l'ispezione da quelli che non la superano. Tali informazioni possono altresì fornire dettagli utili sul controllo del processo in relazione ai campioni prelevati e ricentrifugati.

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