En linslös blodcellsräkningssystem som integrerar mikrofluidisk kanal och en kompletterande metalloxid halvledare (CMOS) bildsensor är en lovande teknik för att minimera den konventionella optiska linsbaserade bildsystem för point-of-care testing (POC). Ett sådant system har dock begränsad upplösning, vilket gör det nödvändigt att förbättra upplösningen från systemnivån med hjälp av superupplösningsbehandling. Men hur man kan förbättra lösningen mot bättre upptäckt och erkännande av celler med låga kostnader för bearbetning av resurser och utan förnedrande systemgenomströmning är fortfarande en utmaning. I denna artikel, två maskininlärning baserade en ram SR bearbetning typer föreslås och jämförs för linslösa blodceller räkning, nämligen Extreme Learning Machine-baserade SR (ELMSR) och Convolutional Neural Network-baserade SR (CNNSR). Dessutom demonstreras linslösa blodcellsräkningsprototyper med hjälp av kommersiella CMOS-bildsensorer och specialdesignade CMOS-bildsensorer på baksidan med ELMSR och CNNSR. När en fångad linslös cellavbildning med låg upplösning är ingång, kommer en förbättrad cellavbildning med hög upplösning att ge effekt. De experimentella resultaten visar att cellupplösningen förbättras med 4×, och CNNSR har 9,5% förbättring över ELMSR på upplösning förbättra prestanda. Cellräkningsresultaten stämmer också bra med en kommersiell flödescytometer. Sådana ELMSR och CNNSR har därför potential för effektiv upplösningsförbättring i linslösa blodcellsräkningssystem mot PECT-tillämpningar.
Två typer av en ram bearbetning baserad på maskininlärning REF föreslås för linslösa röda blodkroppar räkning, dvs., baserat på extrema inlärningsmaskiner och konvolutionella neurala nätverk.
Machine Learning Based Single-Frame Super-Resolution Processing for Lensless Blood Cell Counting
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}