一种集成全息传感器的深度学习框架，用于无创评估储存红细胞的质量

《Advanced Sensor Research》：A Holographic Sensor-Integrated Deep Learning Framework for Noninvasive Assessment of Stored Red Blood Cell Quality

本研究提出了一种结合数字全息显微术和深度学习的红细胞形态学评估框架，通过扩散模型生成合成数据增强小样本训练，并利用自监督预训练优化ResUnet模型结构。实验表明，该方法在四类红细胞（discocytes、spherocytes、echinocytes、stomatocytes）的分割任务中达到97.5%的Dice系数和96.3%的Jaccard指数，较传统模型提升约15%，同时保持1.7秒内完成900×900像素图像的实时处理能力，适用于血液储存质量动态监测。

　　红细胞（RBC）在储存过程中会经历形态变化，这种变化可能影响其在输血时的功能性与有效性。传统的红细胞质量评估方法往往依赖于繁琐的人工操作和长时间的分析流程，限制了其在实时检测中的应用。尽管深度学习已被应用于红细胞图像处理，但多数方法需要大量的数据和复杂的模型结构，导致其难以在实际环境中高效部署。为此，本研究提出了一种结合全息传感器与深度学习的框架，旨在利用小规模数据集实现对红细胞质量的非侵入式评估。

红细胞在人体中承担着至关重要的功能，即通过血液运输氧气至组织，并将二氧化碳带回肺部，以维持正常的代谢和能量供应。健康的红细胞呈双凹圆盘状，这一特性使其能够适应微小血管的通过，并提升其氧气携带能力。然而，随着储存时间的延长，红细胞的形态和结构会逐渐退化，如细胞膜损失、形状由双凹变为球形，以及细胞变形能力下降。这些变化可能导致输血效率降低，增加溶血风险，并引发其他临床并发症。因此，开发一种能够快速、准确评估红细胞形态变化的技术对于提高输血安全性至关重要。

传统的显微成像技术，如明场显微镜，虽然能够提供一定的细胞形态信息，但其缺乏对细胞生物物理参数的定量分析能力，无法满足对红细胞形态变化进行深入评估的需求。而全息成像技术，特别是数字全息显微镜（DHM），因其能够在不标记细胞的情况下提供定量、高对比度的光学厚度信息，成为研究红细胞形态变化的重要工具。数字全息显微镜有两种主要配置：直行全息显微镜（DIHM）和偏轴全息显微镜（off-axis DHM）。DIHM虽然结构简单，但会受到双像伪影的干扰，影响相位重建的准确性。相比之下，off-axis DHM通过将参考光与物体光在空间上分离，能够有效解决双像伪影问题，实现直接、无伪影的相位重建，从而为红细胞形态分析提供更清晰的图像信息。

为了进一步提升深度学习模型在红细胞分类与分割任务中的表现，本研究引入了两种策略：基于扩散模型的数据增强和基于自监督学习的模型预训练。扩散模型是一种生成式人工智能技术，它通过逐步去除噪声来重构目标图像，相较于传统的生成对抗网络（GANs），扩散模型在生成图像的准确性和多样性方面表现更优。自监督学习则允许模型在未标注数据上进行训练，从而减少对标注数据的依赖。通过结合这两种方法，本研究提出了一种轻量级且高效的方法，即使在数据量有限的情况下，也能实现较高的分类与分割精度，同时加快处理速度。

具体而言，本研究构建了一个基于ResUnet的深度学习框架，用于生成红细胞的分割掩膜，并实现对四种不同红细胞类型（双凹细胞、球形细胞、棘形细胞和星形细胞）的识别。在训练过程中，首先利用扩散模型生成大量合成的红细胞相位图像和对应的分割掩膜，以增加训练数据的多样性并缓解数据不均衡问题。随后，使用自监督学习方法，基于一个包含大量未标注血液细胞图像的公开数据集进行预训练，使模型能够学习到通用的低级特征，如边缘轮廓、细胞形态和空间分布模式。最后，将预训练的ResUnet模型在合成数据与少量标注数据的基础上进行微调，以提升其在红细胞分割任务中的性能。

实验结果表明，结合数据增强和自监督学习的ResUnet模型在红细胞分类与分割任务中表现出色。相较于传统方法，该模型在准确率和推理速度方面均有显著提升。例如，在Dice系数和聚合Jaccard指数（AJI）的评估中，ResUnet + DA&SSL模型的综合性能优于其他模型，如U-Net、Deeplab v3+、FCN、PSPNet、GAN + Watershed和去噪扩散GAN。同时，该模型在处理时间上表现优异，能够在短时间内完成对红细胞图像的分割任务，非常适合实时应用。此外，该模型在检测红细胞形态变化方面也表现出良好的适应性，即使在细胞密集、部分重叠的复杂场景下，也能准确区分红细胞类型并计算其在不同储存时间下的比例变化。

本研究还利用一个公开的红细胞储存数据集，评估了模型在检测储存过程中红细胞形态变化方面的能力。该数据集包含了储存时间为8天、13天、16天、23天、27天、30天、34天、37天、40天、47天和57天的红细胞样本。结果显示，随着储存时间的延长，红细胞的形态逐渐发生变化，其中双凹细胞的比例在早期较高，而球形细胞和棘形细胞的比例则随时间上升。模型能够准确地识别这些变化，并提供可靠的分类结果，有助于评估红细胞在储存过程中的功能状态。

此外，为了确保实验的可重复性和可靠性，研究团队遵循了严格的伦理和生物安全规范，从健康志愿者中采集样本，并通过离心分离出纯净的红细胞。为了减少细胞重叠，样本被悬浮在特定的缓冲液中，并采用优化的成像方法，以确保图像质量与模型输入的一致性。实验中还采用了旋转增强等数据预处理技术，以提升模型在不同红细胞类型上的识别能力，特别是在少数类样本（如星形细胞）上的表现。

从实验结果来看，本研究提出的方法在多个方面展现出显著优势。首先，它能够在不依赖大量标注数据的情况下，实现高精度的红细胞分割与分类。其次，该方法具备快速处理能力，适合在临床环境中实时应用。第三，它能够可靠地检测储存过程中红细胞的形态变化，并为输血安全性提供支持。这些优势使得该方法在红细胞质量评估领域具有重要的应用潜力。

综上所述，本研究提出了一种创新的、基于全息传感与深度学习的红细胞质量评估框架，能够在小数据集的条件下实现高效、准确的红细胞形态分析。该方法不仅提升了红细胞分类的准确性，还显著加快了处理速度，为实时监测红细胞储存状态提供了新的技术路径。未来，研究团队计划进一步拓展该方法的应用范围，将其应用于其他复杂的生物样本分析，并探索其在医疗诊断领域的更广泛用途，以期为提升医疗质量与效率做出更大贡献。