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【技術(shù)文章】Specim在醫(yī)療應(yīng)用上的解決方案

來源: 發(fā)布時(shí)間:2024-11-05



醫(yī)療行業(yè)的需求




醫(yī)療行業(yè)的上中下游




上游主要是以醫(yī)藥制造行業(yè)包括原料、制藥、醫(yī)療器械等,中游為醫(yī)藥批發(fā)、零售,下游是各類醫(yī)療機(jī)構(gòu)及消費(fèi)者。




Specim的解決方案




2.1針對上游的解決方案




2.1.1原料藥管控


1)快速鑒別不同品種


基于FX17高光譜成像光譜儀,采集大花紅景天和長鞭紅景天的高光譜數(shù)據(jù),結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能有效、快速、無損、準(zhǔn)確地對不同品種的紅景天藥材進(jìn)行分類與鑒別。









來自文獻(xiàn):

大花紅景天和長鞭紅景天的無損鑒別_鐘玉琴

高光譜成像技術(shù)鑒別大花紅景天和四裂紅景天_李濤

高光譜成像技術(shù)鑒別紅景天的品種_李濤

基于高光譜成像技術(shù)的紅景天品種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別方法_李濤


2)可快速識別不同產(chǎn)地


采用的高光譜成像系統(tǒng)由成像模塊、移動模塊和計(jì)算機(jī)模塊組成。成像模塊包含成像光譜儀(ImSpector-V10E,Specim),近紅外光譜相機(jī)(OWL-640-mini,RaptorPhotonics),近紅外成像鏡頭(OLES23,Specim),可見光譜相機(jī)(Zyla-4.2-Plus,AndorTechnology),可見 光 成 像 鏡 頭 (OLE23,Specim)和2 個(gè)150 W石英鹵素?zé)?3900ER,Illumi-nationTechnologies Inc.);電控移動平臺(ETH14,TOYO);



傳統(tǒng)的藥材產(chǎn)地分類方法無法實(shí)現(xiàn)快速在線監(jiān)控,需要借助光譜與化學(xué)計(jì)量學(xué)手段提升中藥過程控制,實(shí)現(xiàn)中藥質(zhì)量數(shù)字化。


來自文獻(xiàn):

基于高光譜成像技術(shù)融合光譜...圖像特征鑒別不同產(chǎn)地的甘草_殷文俊




在中國制造2025的大背景下,中藥智能制造的是制藥裝備的數(shù)字化和智能化。本研究采用高光譜圖像技術(shù)結(jié)合分水嶺算法快速鑒別酸棗仁藥材的產(chǎn)地,有效地分割目標(biāo)樣本的邊界,自動提取聚集樣本中單粒樣本的ROI 平均光譜,節(jié)省手動提取ROI平均光譜的時(shí)間和精力。比較5種不同的光譜預(yù)處理方法,顯示二階導(dǎo)數(shù)的方法可有效降低噪音及無效信息干擾,有利于后續(xù)數(shù)據(jù)處理。通過不同的評價(jià)指標(biāo)綜合分析3 種判別模型的性能情況,其中PA顯示較優(yōu)的鑒別能力,可快速、有效地鑒別酸棗仁藥材產(chǎn)地。該技術(shù)可應(yīng)用于果實(shí)種子類中藥材及其他小體積易聚集藥材樣本的鑒別,同時(shí)可推廣在工業(yè)化大規(guī)模樣本檢測和智能分析,有望在未來運(yùn)用于中藥智能制造領(lǐng)域。


來自文獻(xiàn):

基于近紅外高光譜成像結(jié)合分水嶺算法鑒別酸棗仁藥材的產(chǎn)地_張璐



來自文獻(xiàn):

基于近紅外高光譜成像技術(shù)對...產(chǎn)地苦杏仁和桃仁藥材的鑒別_鄭潔



來自文獻(xiàn):

基于近紅外高光譜成像鑒別不同產(chǎn)地的紅參_沈國芳








2.1.2制藥過程進(jìn)行質(zhì)量把控


高光譜成像提供了一種在生產(chǎn)過程中對藥品進(jìn)行化學(xué)成分檢查的可靠方法。這對于外觀相似但活物成分(API)比例不同的產(chǎn)品尤為重要。通過高光譜成像,可以快速可靠地從其活性成分中識別出每片藥片或膠囊。100%的產(chǎn)品可以在線實(shí)時(shí)檢測。


使用配備SpecimFX 相機(jī)的HARLENIR的生產(chǎn)線每分鐘可生產(chǎn)高達(dá)3000片藥片,這需要接近500Hz的采集頻率。SpecimFX17 的640Hz 幀速率足以覆蓋整個(gè)制作。SpecimFX17 緊湊的尺寸還允許它安裝在狹小的空間內(nèi),而不會影響技術(shù)質(zhì)量。









高光譜成像提供了一種在生產(chǎn)過程中對藥品進(jìn)行化學(xué)成分檢查的可靠方法。這對于外觀相似但活物成分(API)比例不同的產(chǎn)品尤為重要。


通過高光譜成像,可以快速可靠地從其活性成分中識別出每片藥片或膠囊。100%的產(chǎn)品可以在線實(shí)時(shí)檢測。下圖是意大利SEAVision公司的制藥檢測設(shè)備。







2.1.3為醫(yī)療器械/設(shè)備供應(yīng)商提供充分準(zhǔn)確快速檢測手段


NIR光譜的一個(gè)常見應(yīng)用是識別片劑或藥物中存在的活性化合物或活物成分(API)。法國公司Indatech開發(fā)了一種用于粉末和片劑分析的新技術(shù),該技術(shù)依賴于創(chuàng)新地使用光學(xué)探針,使用多根光纖來測量樣品表面。所有光纖都連接到SpecimNIR 高光譜成像系統(tǒng)。Indatech主要為制藥、生物技術(shù)和化學(xué)行業(yè)提供解決方案。他們的業(yè)務(wù)是在制造或工藝開發(fā)階段對片劑(硬度、API、均勻性)和粉末進(jìn)行高速檢測。能夠根據(jù)均質(zhì)性和API濃度每小時(shí)檢測150,000到800,000片藥片


800000

每小時(shí)分析的片劑數(shù)量

















2.2針對中游的解決方案




高光譜相機(jī)作為HypeReal的關(guān)鍵部件,在沒有任何接觸和無毒試劑的情況下可以從樣品下方使用非接觸式測量,快速、無損、可靠地自動測試大量凍干產(chǎn)品。典型任務(wù)包括評估凍干產(chǎn)品的殘留濕度含量、識別活物成分、識別凍干產(chǎn)品中的物理缺陷,例如裂縫或熔化,或檢查凍干產(chǎn)品的均勻性。



InGaAs高光譜相機(jī) SPECIMFX17 

是 IndatechHypeReal 系統(tǒng)的基礎(chǔ)。



Indatech的HypeReal系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)制藥或生物技術(shù)等行業(yè)中凍糕和粉末狀物質(zhì)的自動化、經(jīng)濟(jì)測量。它縮短了疫苗的開發(fā)時(shí)間。圖片由Indatech提供。



Indatech的 HypeReal系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)制藥或生物技術(shù)等行業(yè)中凍糕和粉末狀物質(zhì)的自動化、經(jīng)濟(jì)測量。它縮短了疫苗的開發(fā)時(shí)間。圖片由Indatech 提供。




2.3針對下游的解決方案




2.3.1對保健食品的違禁添加藥物的篩查



短波紅外高光譜相機(jī)、光源、樣品置物臺和計(jì)算機(jī)。高光譜相機(jī)包括芬蘭Specim 公司的 Imspector系列成像光譜儀。近紅外高光譜成像技術(shù)可用于快速、定量檢測分析緩解炎癥保健食品中違禁添加的雙氯芬酸鈉。



來自文獻(xiàn):

近紅外高光譜成像技術(shù)在篩查保健食品中違禁添加藥物雙氯芬酸鈉的研究_王成









2.3.2為機(jī)構(gòu)提供快速無損的手段來快速識別病變


1)外科手術(shù)中——血管檢查



圖1.1為在線高光譜成像手術(shù)系統(tǒng)構(gòu)成圖,其中檢測對象為豬的腹腔。系統(tǒng)應(yīng)用specim N17E型(光譜范圍:400~1000nm)和specim  V10E型(光譜范圍:900~1700nm)成像光譜儀,光譜分辨率為5nm,完成豬腹腔高光譜圖像的掃描,圖1.2為豬腹腔組織的高光譜成像圖。這套系統(tǒng)可以檢測動脈靜脈在紅、綠、藍(lán)和近紅外波段的反射率,使用三通道的高光譜圖像合成RGB 圖像,并應(yīng)用一定的算法來顯示動脈和靜脈,如圖1.3 所示。









來自文獻(xiàn):

光譜成像技術(shù)在腦病理診斷應(yīng)用中的研究_魏巍


2)舌診,一次拍攝獲得每個(gè)位置的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行診療分析



舌象與臟腑的內(nèi)在分屬如圖2-2 所示。舌的不同部位可以反映人身體內(nèi)部。不同的健康狀況。通常把舌尖至人中形界溝中線劃分為5等分,分之一稱為舌尖,中間的五分之二稱為舌中,后五分之二稱為舌根,舌中點(diǎn)與舌邊的中點(diǎn)劃一條線,線外側(cè)的稱為舌側(cè)。傳統(tǒng)方式是用一個(gè)點(diǎn)一個(gè)點(diǎn)的接觸式采集,基于高光譜設(shè)備可以一次性無接觸采集個(gè)位置光譜,快速衛(wèi)生安全。









來自文獻(xiàn):

基于光譜法舌診的疾病快速篩查_趙靜














































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