Исследователи из инженерной школы Самуэля в Калифорнийском университете недавно использовали технологию 3D-печати для того, чтобы улучшить возможности смартфонов. Напечатанные ими устройства могут захватывать микроскопические изображения, когда они прикреплены к объективу камеры смартфона.
Исследователи из инженерной школы Самуэля в Калифорнийском университете недавно использовали технологию 3D-печати для того, чтобы улучшить возможности смартфонов. Напечатанные ими устройства могут захватывать микроскопические изображения, когда они прикреплены к объективу камеры смартфона. Эти изображения затем проходят через системы искусственного интеллекта увеличивая разрешение и цветовые детали изображений настолько, что их качество приближается к качеству изображений из лабораторного микроскопа. Эти разработки могут оказаться бесценным для проведения медицинской диагностики в случаях когда ресурсы и оборудование ограничены.
Ранее изучалась возможность использования 3D-печати для оснащения камер смартфонов приспособлениями с возможностями зондирования и визуализации для различных медицинских приложений. На этот раз исследовательская группа использовала программное обеспечение для машинного обучения, чтобы улучшить качество фотографий, сделанных камерой смартфона, до уровня лабораторного микроскопа. Поскольку средняя камера смартфона предназначена для съемки обычно видимых вещей, таких как люди и пейзажи, сначала необходимо было улучшить её разрешение.
Здесь пригодилась 3D-печать. Вместо того, чтобы тратить огромные суммы денег на портативное оборудование высокого класса, команда напечатала на 3D принтере присоединяемый микроскоп для смартфона. Каждое такое устройство стоило меньше $100. Этот прибор устанавливается над объективом смартфона и способен увеличивать размер и разрешение деталей попавших в кадр. Разрешение камеры смартфона увеличивается до маштаба одного микрона.
После того, как изображения будут сняты их необходимо обработать прежде чем они могут быть использованы в научном контексте. Разработанное приложение может компенсировать низкое разрешение камеры смартфона расчитом правильного воспроизведения деталей и цветов которые необходимы для анализа в лаборатории.
"Используя обучение ИИ, мы хотим преодолеть разрыв в качестве изображения между недорогими микроскопами на основе мобильных телефонов и дорогими, настольными микроскопами, которые используют высококачественные линзы”, - сказал Айдоган Озкан, профессор кафедры электротехники, компьютерной инженерии и биоинженерии. "Мы считаем, что наш подход применим и к другим недорогостоящим системам микроскопии, которые используют, например, недорогие объективы или камеры, и могут облегчить замену высококачественных настольных микроскопов более дешёвыми мобильными альтернативами.”
Группа проверила систему на образцах легочной ткани, а также на мазках крови. Были сделаны высококачественные микроскопические изображения каждого образца, а также изображения с устройством для камеры смартфона. Эти пары соответствующих изображений были загружены в систему ИИ, которая использует специально разработанный код глубокого обучения, чтобы точно узнать, как повысить разрешение изображения низкого качества.
Успех этого проекта открывает путь для применения такого метода в медицинской диагностике и других областях здравоохранения, повышая мобильность и доступность микроскопических исследований.