丰色 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

血液检测可以查出很多疾病,实验室中有1/3的病理检测就是靠验血。

但在一些不发达地区,可能没有专门的实验室和昂贵的仪器,这项工作开展起来并不容易

现在,来自印度的两位研究人员基于树莓派4DIY了一个更便宜、便携的验血工具。

最重要的是其检测结果完全不亚于实验室专用仪器,且半分钟就能出结果。

相关研究成果发表在IEEE Sensors Journal。

基于树莓派的血液检测机器

现在很多实验室都在利用光学检测方法来验血。

具体来说就是当光穿过血液时,它的强度会随着物质的浓度而变化,从而通过对比光吸收率就可以量化目标分析物的浓度。

这个基于树莓派的集成检测系统用的也是这种方法。

它涉及一个自动流体分配器,可将控制好量的试剂添加到血样中,然后放入反应杯。

还包括可以调节波长的单色光发射组件、用于捕获透射光的光电探测器、用于维持分析所需温度的热管理单元等。

图中的处理单元(Processing Unit)和显示(Display)部分即为树莓派发挥作用的模块。

具体检测方法就是先让通过血液的透射光落在光电二极管上,使其产生相应的电流。

然后将电流转换为电压,并使用放大器放大。

再使用ADS1115模数转换器将放大后的模拟电压转换为数字值,通过I2C协议将其提供给树莓派4进行进一步处理。

分析浓度时会用到关联光的衰减与光传播所通过材料性质的比尔-朗伯定律


A:吸光度;
K:系数,可以是吸收系数或摩尔吸收系数;
l:吸收介质的厚度,一般以 cm 为单位;
c:吸光物质的浓度,单位可以是 g/L 或 mol/L。

为了验证效果,研究人员分别用专业实验设备和该系统来分析血液中的葡萄糖浓度。

结果发现,使用该系统获得的数据与标准实验室的结果几乎完全匹配。

 第一行为标准实验室结果

更重要的是,得益于Raspberry pi 4优秀的处理能力,该设备可以在短短半分钟内给出结果。

如果想分析其他物质浓度,只需简单地更换所使用的试剂和修改光谱波长

  葡萄糖浓度检测采用的是510nm波长的单色光,此时其吸收率最好

由于该系统具有便携、仪器简单、用户界面简单、输出稳定等优点,研究人员表示很有可能在低资源地区成功落地

他们研究的下一个重点是用更进一步的软件解决方案来简化硬件,比如部署可用于预测目标分析物浓度的机器学习算法。

而纳入物联网设计也可将它用于远程和个性化的健康监测。

一位曾在检测室工作过的网友对这项研究给予了充分肯定:

“市面上这样一套系统可能需要花5-50万美元(约合人民币32-320万),而他们用低成本的现成组件获得了同样准确的结果。且尺寸较小,很方便移动和运输。”

ps.我们根据它的设备组成,简单粗略算了一下成本

树莓派4 589元 + ADC 35元 + 光电二极管几毛一个用来凑个整 + 比色皿(cuvette)150 + 滤光片轮(filter wheel)14000 + 蠕动泵1000 + 电源200 ≈ 1万6

这至少是连1/10都不到

另外,这位网友也提出了一些更实际的问题:

比如其中要用的试剂虽然可以买现成的,但在偏远的地区存在冷藏问题。另外还需要支付得起的控制和校准材料,确保系统保持准确性。

总之,“期待更多”。

One More Thing

简单搜索了一下发现,由于树莓派体积小、成本低,用它来做检测工具的作品还真不少。

比如树莓派加个摄像头做口罩检测:

加灰尘传感器做空气检测:

除了个人DIY,也不乏专业机构。

比如多伦多大学用它配上指甲监控器来检测新冠患者的血氧饱和度,实现无需现场接触也能监控病人情况:

甚至在去年,树莓派还被用来作为呼吸机的主板,解决疫情期间呼吸机芯片短缺的问题。

还有什么是树莓派所不能的呢?

论文地址:
https://ieeexplore.ieee.org/document/9524612/metrics#metrics

参考链接:

https://spectrum.ieee.org/rural-blood-test-analyser

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