CountAnywhere: frugal cell counting and viability from smartphone hemocytometer photos
CountAnywhere 是一个基于浏览器的平台，它利用智能手机拍摄的血细胞计数板照片和经过微调的 AI 模型，提供快速、准确且无需硬件的细胞计数与活力评估，在精度和效率方面均超越了传统的各种人工方法。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是一篇未经同行评审的预印本的AI生成解释。这不是医疗建议。请勿根据此内容做出健康决定。 阅读完整免责声明
在几乎每一个培养活细胞的实验室里，每天都会进行一项常规但至关重要的任务：计数。在研究人员能够研究药物如何影响肿瘤、病毒如何感染组织或干细胞如何转化为新器官之前，他们必须准确知道自己拥有多少细胞以及其中有多少仍然存活。几十年来，这一工作一直是通过一种被称为血细胞计数器（hemocytometer）的玻璃载玻片完成的，这种载玻片在刻蚀出的网格表面承载着一小滴液体。科学家将这种载玻片放在显微镜下，通过目镜观察，并手动统计网格方格内的细胞数量。这是一个缓慢且乏味的过程，完全依赖于人类的眼睛和操作者的耐心。由于人的疲劳或分心，两名不同的科学家可能会对同一滴细胞进行计数，却得出不同的数字。为了解决这个问题，许多实验室现在会购买昂贵的自动化机器来代为计数，但这些设备耗资数千美元，并且每次采样都需要专门的一次性载玻片，随着时间的推移，这增加了显著的成本。
马里兰大学医学院的研究团队开发了一种处理这一问题的新方法，该方法既不需要昂贵的机器，也不需要特殊载玻片。他们创建了一个名为 CountAnywhere 的免费网页版工具，可以将标准的智能手机变成一个细胞计数器。该系统的工作原理是拍摄显微镜下的玻璃载玻片照片，并利用载玻片上已经刻蚀好的网格来进行数学计算。该软件并非依赖专用仪器，而是利用网格线作为“标尺”来测量面积，检查图像是否足够清晰可用，然后自动识别并统计照片中的每一个细胞。它还能通过检查细胞与其周围环境的明暗程度，来判断每个细胞是活着的还是死亡的。这种方法消除了对昂贵设备和一次性材料的需求，使精确的细胞计数对于任何拥有显微镜和手机的实验室都变得触手可及。
研究人员构建该系统的初衷是使其能够处理科学家在观察细胞时已经拍摄的普通照片。当用户上传四张来自标准玻璃载玻片的网格方格照片时，软件首先会找到图像中的网格线。它利用这些线条来纠正照片中的任何倾斜或畸变，从而确保所测量的面积精确为一平方毫米，无论手机距离显微镜有多远，也无论使用的是哪种手机。这一步至关重要，因为它将一张简单的快照转化为了精准的测量工具。图像校正完成后，软件会扫描该区域以寻找细胞。在早期测试中，一种用于图像目标检测的通用计算机程序在寻找物体时会遗漏许多细胞，尤其是在细胞密集或细胞与背景非常相似的情况下。为了解决这个问题，研究人员专门针对五种不同类型的细胞对软件进行了训练，向它展示了数千个这些细胞在血细胞计数器中呈现形态的示例。这种训练使软件能够以极高的准确度识别细胞，即使在拥挤的情况下也能找到几乎每一个细胞。
在软件识别出细胞后，它会判定哪些是活细胞，哪些是死细胞。在这种方法中，科学家通常会将细胞与一种只进入受损细胞膜的蓝色染料混合。活细胞保持明亮清晰，而死细胞则变为深蓝色。软件会测量每个细胞的亮度，并将其与紧邻其侧的液体亮度进行比较。如果细胞比周围环境暗，程序就将其标记为死细胞；如果比周围环境亮，则标记为活细胞。这个规则非常简单，不需要复杂的计算或针对不同类型细胞进行调整。研究人员在数千个来自五种不同细胞系的细胞上测试了这种方法，发现其识别活细胞和死细胞的准确度达到了与人类专家相匹配的水平。
为了观察这种新方法在现实世界中的表现如何，研究人员将其与人工计数和商业自动化机器计数进行了对比。他们分析了 128 个不同的细胞样本切片。结果显示，这款手机应用与真实计数值的吻合程度比人工计数更高。当人们进行手工计数时，随着样本中细胞数量的增加，他们往往会漏掉更多细胞，导致计数低于实际存在的数量。然而，该应用并没有出现这种错误；无论样本是稀疏还是非常拥挤，它都能统计出相同比例的细胞。在速度方面，该应用也明显更快。使用该应用完成一次完整的样本计数大约需要 50 秒，而人工计数平均需要 122 秒。商业机器是最快的，约为 17 秒，但它需要专用的仪器和每次采样使用的一次性载玻片，而该应用仅使用可重复使用的玻璃载玻片和一部手机即可。
研究人员通过使用不同类型的细胞和不同的智能手机型号（包括安卓和苹果设备）验证了他们的发现。他们确认，只要图像处于对焦状态且网格可见，该系统就能可靠运行。他们还指出，该软件可以在实验室内的本地计算机上运行，这意味着它甚至不需要互联网连接即可工作，这对于偏远地区的实验室或有严格数据安全规定的实验室非常重要。研究结论认为，这种方法通过消除阻碍小型实验室获得精确自动化计数的经济和技术壁垒，实现了细胞计数的民主化。通过利用玻璃载玻片上现有的网格，该系统将标准的实验室设备转变为一个强大、精准且负担得起的测量生命微观层面的工具。
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