近年来，我国医疗保险覆盖范围不断提高，人均医疗卫生费用支出不断提升，人口结构更为老龄化，随之而来的是国内医疗服务需求迅速增长，其中以体外诊断（IVD）产业表现尤为明显。

   凭借大规模研发投资和全球工程团队支持，康耐视是生命科学行业的首选机器视觉供应商。如今，OEM医疗制造商都依靠康耐视的视觉和自动识别解决方案满足客户的严苛要求以及提供准确、可靠且高性能的机器。

   如下两个案例，我们分享一下康耐视机器视觉和深度学习技术解决棘手的生命科学应用。

液位测量

   IVD实验室自动化系统要求100%有效的液体处理功能。在这些系统中，要了解系统是否正在正常运行，并保证测试结果的质量，验证液量往往至关重要。

解决方案

   康耐视机器视觉方案中无易损或出现故障的活动元件或传感器，即使是在测量非常少的液量时，也能够定位试管内的弯曲液面高度或者毛细管内的液体边缘，以及去除泡沫对液面高度的干扰，提供可靠稳定的测量结果。机器视觉系统甚至还能够测量离心分离血液不同阶段的液位高度和血沉棕黄层的厚度。

细胞分类和计数

   细胞分类和计数是临床诊断中（比如血液涂片或有丝分裂计数）的一项关键任务。许多流程需要准确的细胞计数，以确保它们的基准输入标准化，并准确地测量结果。由于很多细胞的外观近似，传统机器视觉大部分时候难以准确地定位易混淆背景或伪影上的细胞。而且，这些细胞紧密地靠在一起，这也导致机器视觉难以将它们区分开来。

解决方案

   基于深度学习的算法

   可根据细胞的独特特征对细胞进行分类

   ViDi蓝色-定位工具可通过从带注释的显微镜幻灯片图像中学习，准确地识别细胞。此工具可基于细胞的大小、形状和表面特征以及变化性特征总结和概括细胞的正常外观。自主学习算法能够学习将噪音背景上的完好细胞与受损细胞（比如携带疟疾病毒的细胞）区分开来，并提供可靠的计数。

   ViDi绿色-分类工具可学习不同类型的细胞，按照大小、形状等独特特征对它们进行分类。

   康耐视提供广泛的工具和资源支持您解决各种棘手的生命科学应用，包括可行性测试阶段方案评估、原型设计、验证和生产支持。