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图3.原始光谱与SSR重建光谱的比较。
当使用具有大量波长的高分辨率光谱时，我们可以从光谱强度中识别关键潜在变量，这些潜在变量负责捕获结果变量(即血液血红蛋白值)中的最大变化。因此，本项目使用了偏最小二乘回归(PLSR)，以类似于主成分分析的方式将高维的测量变量转换到一个缩减的潜在变量空间。为了避免预测模型可能的过拟合，我们确定了主成分的最佳数量，并用独立的验证数据集验证了光谱血液Hgb预测模型。
谱特征量化血液血红蛋白（Hgb）含量
撰稿 | R
3.2
光谱超分辨（SSR）算法
图片来源：Vol. 7, No. 6 / June 2020 / Optica（Fig.1）
文章信息：
相关成果以“ mHealth spectroscopy of blood hemoglobin with spectral super-resolution ”为题发表在 Optica 。
图片来源：Vol. 7, No. 6 / June 2020 / Optica（Fig.5）
导读
03
3.1
可见光范围内的高光谱数据是从一幅RGB图像(即来自R，G和B通道的三色信息)中数学重建出来的。换句话说，它旨在将不适定问题作为从降采样空间(三色值)到密集空间(多个波长)的逆映射来解决。
临床测试显示，该移动健康测试可以提供与传统血液测试相当的测量值，且测量范围涵盖广泛的血红蛋白值。该工作表明，数据驱动和以数据为中心的基于光的研究可以提供新的方法来最小化硬件复杂性和促进移动健康。研究小组组长Kim说，“将当今智能手机中的内置传感器与以数据为中心的方法相结合，可以加快这一领域的创新和研究转化速度。”
论文地址：
使用本技术进行血红蛋白测量的过程：病人拉下内眼睑，露出下面的小血管。然后，专业人士使用智能手机应用程序mHematology拍摄眼睑照片（闪光灯不会直接对准眼球）。再通过光谱超分辨率（SSR）算法用于从RGB照片中提取详细的光谱信息，之后由另一种算法通过检测独特的光谱特征来量化血液血红蛋白含量。尽管目前光谱信息是在单独的计算机上使用一种算法提取的，但研究人员预计该算法可以整合到移动应用中。此外，通过多元线性回归分析表明，仅使用RGB数据(无提取光谱信息的中间步骤)可能无法提供足够的信息来可靠地评估血液中的Hgb水平。
作为最常见的临床实验室测试之一，血红蛋白(Hgb)测试通常作为红细胞生成减少的初步筛选，以在其他特定检查之前检查总体健康状况。光谱分析通常用于测量血液血红蛋白含量，因为它在可见波长范围内具有独特的光吸收光谱或指纹。然而，这种类型的分析通常需要庞大且昂贵的光学元件，所以部署这种健康检测方案对于患者并不友好。
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https://doi.org/10.1364/OPTICA.390409
而本项目的研究人员使用软件将智能手机的内置摄像头转换成高光谱成像仪，结合统计学习技术，该成像仪可以可靠地测量血红蛋白水平，无需任何硬件改造或配件，其移动应用被命名为mHematology。此外，研究人员选择内眼睑作为感应部位，因为那里的微血管系统很容易看到；它很容易接近，并且具有相对均匀的红色。内眼睑也不受肤色的影响，因此无需任何个人校准。
图2.通过图像引导的高光谱线扫描系统和mHematology移动应用获得的高质量光谱。
原创 长光所Light中心 中国光学
背景介绍
图4.使用mHematology移动应用进行SSR血液Hgb测量的性能。
【】
近日，美国普渡大学威尔顿生物医学工程学院的Sang Mok Park和Michelle A. Visbal-Onufrak等人在Optica发布了一项技术。他们成功开发出一款App（即mHematology），可仅依靠智能手机摄像头来测定血红蛋白水平。不需抽血即可进行最常见的临床实验室检测，有助于减少患者亲自上门诊就诊的需求，更容易监控病情危急的患者，并改善检测实验室有限的低收入和中等收入国家的医疗水平。
原标题：手机拍张照就能检查“血常规”的App
02
图片来源：Vol. 7, No. 6 / June 2020 / Optica（Fig.2）
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创新研究
封面图来源：普渡大学
图片来源：Vol. 7, No. 6 / June 2020 / Optica（Fig.4）
01
图1.用于移动健康(mHealth)血红蛋白分析的光谱超分辨率(SSR)光谱学。
