Hyperspektralkamera FigSpec FS-22 unterstützt Forschungsteams bei der schnellen und genauen Erkennung von Wundbakterien

Eine wissenschaftliche Forschungsleistung, die bedeutende Fortschritte im Bereich der schnellen Erkennung von Wundinfektionsbakterien erzielt hat, wurde offiziell veröffentlicht. Die Studie wurde gemeinsam von der Chongqing University of Posts and Telecommunications, dem Daping Hospital der Army Medical University und anderen Institutionen durchgeführt. Durch die Kombination von Fluoreszenz-Hyperspektral-Bildgebungstechnologie mit Deep-Learning-Algorithmen erreichte die Forschung eine nicht-invasive, schnelle Klassifizierung und Identifizierung mehrerer gängiger Wundpathogene. Während der Datenerfassungsphase verwendete das Forschungsteam die FigSpec FS-22 Hyperspektralkamera von CHNSpec, die kritische spektrale Bilddaten für die Experimente lieferte und das Anwendungspotenzial des Geräts in der präzisen bio-optischen Detektion demonstrierte.

Die rechtzeitige Diagnose von bakteriellen Wundinfektionen ist für die klinische Behandlung von großer Bedeutung. Herkömmliche Methoden wie Bakterienkultur und PCR sind jedoch oft zeitaufwendig und erfordern invasive Probenentnahmen. Daher ist die Entwicklung einer Technologie zur schnellen und nicht-invasiven Identifizierung von Bakterien zu einer dringenden Notwendigkeit geworden. Die Hyperspektral-Bildgebungstechnologie kann gleichzeitig räumliche und kontinuierliche spektrale Informationen eines Ziels erfassen, während die Fluoreszenz-Hyperspektral-Bildgebung einen Schritt weiter geht, indem sie die Probe durch Anregung bei bestimmten Wellenlängen zur Emission von Fluoreszenz anregt und so die Fähigkeit zur Erkennung von Unterschieden in den inneren chemischen Substanzen von Mikroorganismen verbessert. Diese Studie nutzte dieses Prinzip, um die spektralen Merkmale von acht gängigen Wundinfektionsbakterien systematisch zu sammeln und zu analysieren.

In den Experimenten spielte die CHNSpec FigSpec FS-22 Hyperspektralkamera eine entscheidende Rolle. Das System verfügt über einen spektralen Erfassungsbereich von 400–1000 nm und eine hohe räumliche Auflösung von 1920 × 1920, was es ermöglicht, die von Bakterien unter 405 nm Laseranregung erzeugten Autofluoreszenzsignale fein zu erfassen. Das Forschungsteam erstellte einen großen Fluoreszenz-Hyperspektral-Datensatz, der verschiedene Bakterienarten, Konzentrationen und Wachstumszeiten abdeckt und insgesamt 25.600 Proben umfasst. Angesichts der Herausforderungen der hohen Dimensionalität, des großen Informationsvolumens und der subtilen spektralen Unterschiede zwischen Bakterien in Hyperspektraldaten entwarfen die Forscher unabhängig ein Deep-Learning-Modell namens “Spatial–Spectral Multi-Scale Attention Network.” Dieses Modell kann sich effektiv auf bakterielle Kolonien konzentrieren, Hintergrundstörungen wie Kultursubstrate unterdrücken und diskriminierende Merkmale aus der spektralen Dimension tief extrahieren, wodurch eine kollaborative Identifizierung von Bakterienarten, Wachstumszuständen und sogar Konzentrationen ermöglicht wird.

Die Forschungsergebnisse zeigen, dass diese Methode unter verschiedenen Wachstumsbedingungen eine bakterielle Klassifizierungsgenauigkeit von 98,52 %, eine artspezifische Identifizierungsgenauigkeit von 98,71 % erreichte und selbst bei Bakterienkonzentrationen von nur 10&sup4; KBE/ml eine effektive Erkennung beibehielt. Im Vergleich zu mehreren im Rahmen der Studie bewerteten bestehenden Algorithmusmodellen zeigte dieses auf Hyperspektraldaten von CHNSpec trainierte Netzwerk eine zuverlässige Leistung. Diese Ergebnisse bestätigen die Machbarkeit der Kombination von Fluoreszenz-Hyperspektral-Bildgebung mit fortschrittlichen Algorithmen im Bereich der schnellen Mikroorganismenerkennung und liefern wichtige technische Referenzen für die zukünftige Entwicklung von Sofortdiagnosegeräten für klinische Umgebungen.

Obwohl die Studie unter kontrollierten Laborbedingungen mit gereinigten Bakterienstämmen durchgeführt wurde, zeigt ihr technischer Weg deutlich den Wert der Hyperspektral-Bildgebung in der biomedizinischen Detektion. Die FigSpec FS-22 Hyperspektralkamera von CHNSpec bietet mit ihrer stabilen Bildgebungsleistung und den umfangreichen Möglichkeiten zur Erfassung von Spektralinformationen eine solide Hardware-Grundlage für solche Spitzenforschung. Mit der weiteren Optimierung von Algorithmen und vertiefter Forschung zur klinischen Anwendbarkeit wird erwartet, dass diese Technologielösung, die fortschrittliche Bildgebung und intelligente Analyse integriert, dem Ziel einer wirklich Echtzeit-, nicht-invasiven und präzisen Diagnose von Wundinfektionen näher kommt und neue Werkzeugoptionen für die klinische Infektionsprävention und -kontrolle bietet.

Produktempfehlung: FigSpec FS-22 Hyperspektralkamera

Produktmerkmale

1. Sichtbar / Nahinfrarot:

• Spektralbereich: 400–1000 nm, Wellenlängenauflösung besser als 2,5 nm, bis zu 1200 Spektralkanäle
• Bildauflösung bis zu 2048 × 2048

2. Kurzwelleninfrarot:

• Spektralbereich: 900–1700 nm, Wellenlängenauflösung besser als 6 nm, bis zu 1024 Spektralkanäle
• Bildauflösung bis zu 1280 × 1280