Neues mobiles Gerät identifiziert luftgetragene Allergene durch Tiefenlernen

UCLA-Forscher haben ein tragbares Gerät erfunden, das Hologramme und maschinelles Lernen verwendet, um luftgetragene biologische Partikel oder Bioaerosole zu identifizieren und zu messen, die von lebenden Organismen wie Pflanzen oder Pilzen stammen. Ausgebildet, um fünf häufige Allergene zu erkennen – Pollen aus Bermudagras, Eiche, Ambrosia und Sporen aus zwei Schimmelpilzarten – klassifiziert das System Proben mit einer Genauigkeit von 94 Prozent durch Tiefenlernen.

Jede Minute atmen menschliche Erwachsene typischerweise zwischen 100 und 1.000 Bioaerosole – darunter Pollen, Sporen, Toxine und Mikroben – und eine noch größere Anzahl, eine Million oder mehr, in stark kontaminierten Gebieten ein. Diese winzigen biologischen Partikel können Allergien, Asthma und andere Krankheiten auslösen.

Die Quantifizierung der Exposition gegenüber diesen biologischen Partikeln ist schwierig, kann zeitaufwändig und teuer sein. Die heutigen Methoden zur Identifizierung von Bioaerosolen basieren auf einer 50-jährigen Technologie: Forscher sammeln Proben mit Filtern oder Sporenfallen und transportieren sie dann in die Labors, wo sie gefärbt und von Wissenschaftlern unter dem Mikroskop untersucht werden. Eine weitere Herausforderung besteht darin, dass es weltweit nur eine geringe Anzahl von Luftprobenahmestationen gibt, die über Bioaerosol-Sensorik oder -Messmöglichkeiten verfügen.

Das Gerät saugt Luft an und fängt Partikel auf einer klebrigen Oberfläche ein, die von einem Laser beleuchtet wird, der ein Hologramm erzeugt. Ein Bildsensorchip scannt das Hologramm und sendet diese Daten an einen entfernten Server.

Dort reinigt eine Art künstliche Intelligenz, die von einem neuronalen Netzwerk angetrieben wird, das Bild, das dann durch einen Algorithmus geleitet wird, der es auf die Abschnitte zuschneidet, die die biologischen Partikel darstellen. Ein zweites neuronales Netzwerk klassifiziert diese Partikel aus einer Reihe von vorgeladenen Allergentypen.

Das Gerät kann aus Teilen hergestellt werden, die etwa 200 $ kosten. Es wiegt weniger als 600 Gramm – etwa so viel wie drei Smartphones – und ist etwa 14 Zentimeter breit, 17 Zentimeter lang und 6 Zentimeter dick.

Das Gerät ist das erste kostengünstige tragbare Gerät, das biologische Partikel in der Luft automatisch und ohne Kennzeichnung mit Flecken erfasst und klassifiziert. Da das Gerät drahtlos gesteuert wird, könnte es möglicherweise von unbemannten Fahrzeugen wie Drohnen getragen werden, die es Wissenschaftlern ermöglichen würden, Standorte zu überwachen, die ansonsten für Menschen gefährlich oder schwer zugänglich wären. Die Technologie könnte auch in einem Netzwerk von Sensoren eingesetzt werden, die ein großes Gebiet abdecken und es den Wissenschaftlern ermöglichen würden, Karten der Pollen-, Sporen- und Mikrobendichte zu erstellen.

Die Studie wurde von ACS Photonics online veröffentlicht.

Mehr Informationen:
Yichen Wu et al. Label-Free Bioaerosol Sensing Using Mobile Microscopy and Deep Learning, ACS Photonics (2018). DOI: 10.1021/acsphotonics.8b01109

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