普诺飞思PureSentry系统在污染物检测发挥潜力
细胞与基因治疗（cgt）被认为是未来医学的发展趋势。cgt可以辅助治疗癌症和一些自身免疫性疾病、帮助改善免疫系统，以及治疗患有神经系统疾病的病人。但当前 cgt 的推广应用正面临严峻的挑战：由于该领域关键的无菌测试步骤繁琐且过程缓慢，导致单剂量试剂价格昂贵。目前市面上，每剂试剂需要花费近 50 万美元价钱，且每 1000 剂中就有 1 剂会因无菌检测失败而失效。高昂的时间和资金成本导致一些重病患者可能失去治疗的机会。
来自cambridge consultants 的高级物理学家 josh gibson 和他的同事希望开发一种自动化系统，以减少无菌测试的时间和资金成本。标准无菌测试过程繁琐且缓慢，首先需要十天的培养期，然后是实际的无菌测试，这也可能需要十天的时间。“我们意识到，自动化系统可以缩短测试时间，增加患者接受治疗的可能性，并减少实验室中的劳动密集型步骤”，gibson说。
解锁cgt大规模推广应用的关键
大约两年前，gibson 和同事偶然了解到了普诺飞思的基于事件的 metavision 传感器，并将其成功集成到自动污染检测系统 puresentry 中。
普诺飞思基于事件的视觉技术受人眼视觉原理的启发，其metavision 传感器包含 300，000 个独立且异步像素。这些像素本质上是相对变化检测器，可以根据场景中任何对比度变化独立激活。激活后，像素会创建一个时间戳事件流，对传感器内像素位置和亮度发生变化的方向进行编码。
基于事件的视觉优势
基于事件的传感的独特之处在于，只有当对比度变化超过一定阈值时，传感器才会生成输出事件信息。相比传统相机以固定的帧速率对场景进行采样，基于事件的方法具有更高的时间分辨率（等效于 》10，000 fps），且产生的数据比传统方法少10到1，000倍，因此降低了puresentry 系统对功耗、延迟和数据处理要求。
同时，基于事件的视觉还实现了更高的动态范围。细胞与周围环境的对比度较低，普通光学显微镜通常需要借助染色标记才能观察识别。但基于事件的相机可以在低照明的环境中检测未经染色标记的细胞，并且可以同时追踪活细胞和微生物。此外，由于传感器的动态范围大，puresentry 系统可以使用 led 光源替代激光，从而降低了总体成本，并降低了光损伤细胞的风险。
作为 puresentry 系统的一部分，配备普诺飞思 metavision 传感器的显微镜可以捕获视野内细胞发生变化的数据，然后将这些数据发送到处理软件进行算法处理，如人工智能事件分类算法和决策算法，从而判断检测的样本是无菌的还是受污染的。“我们可以看到显微镜下细胞流动经过的信息，并且只使用我们关心的数据”，gibson说。“由于基于事件的传感器不会记录没有变化的场景信息，（这意味着）机器学习算法可以更容易地识别这些细胞是 t 细胞还是其他奇怪东西。”
作为首个应用普诺飞思基于事件技术的实时检测原型设备，puresentry 系统是在快速微生物检测中部署事件相机的概念验证，也是应用人工智能助力医疗行业的一个成功案例。目前，cambridge consultants 的研究人员已成功使用 puresentry 实时区分大肠杆菌和 t 细胞。
puresentry 不仅代表了未来细胞疗法和生物工艺中污染检测的重大突破，同时也揭示了自动化检测未来发展的可能性。gibson 和他的同事相信，搭载普诺飞思 metavision 传感器的 puresentry 系统，未来还将在其他领域的污染物检测发挥更大的潜力。
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普诺飞思基于事件的视觉技术受人眼视觉原理的启发，其metavision 传感器包含 300，000 个独立且异步像素。这些像素本质上是相对变化检测器，可以根据场景中任何对比度变化独立激活。激活后，像素会创建一个时间戳事件流，对传感器内像素位置和亮度发生变化的方向进行编码。
基于事件的视觉优势
基于事件的传感的独特之处在于，只有当对比度变化超过一定阈值时，传感器才会生成输出事件信息。相比传统相机以固定的帧速率对场景进行采样，基于事件的方法具有更高的时间分辨率（等效于 》10，000 fps），且产生的数据比传统方法少10到1，000倍，因此降低了puresentry 系统对功耗、延迟和数据处理要求。
同时，基于事件的视觉还实现了更高的动态范围。细胞与周围环境的对比度较低，普通光学显微镜通常需要借助染色标记才能观察识别。但基于事件的相机可以在低照明的环境中检测未经染色标记的细胞，并且可以同时追踪活细胞和微生物。此外，由于传感器的动态范围大，puresentry 系统可以使用 led 光源替代激光，从而降低了总体成本，并降低了光损伤细胞的风险。
作为 puresentry 系统的一部分，配备普诺飞思 metavision 传感器的显微镜可以捕获视野内细胞发生变化的数据，然后将这些数据发送到处理软件进行算法处理，如人工智能事件分类算法和决策算法，从而判断检测的样本是无菌的还是受污染的。“我们可以看到显微镜下细胞流动经过的信息，并且只使用我们关心的数据”，gibson说。“由于基于事件的传感器不会记录没有变化的场景信息，（这意味着）机器学习算法可以更容易地识别这些细胞是 t 细胞还是其他奇怪东西。”
作为首个应用普诺飞思基于事件技术的实时检测原型设备，puresentry 系统是在快速微生物检测中部署事件相机的概念验证，也是应用人工智能助力医疗行业的一个成功案例。目前，cambridge consultants 的研究人员已成功使用 puresentry 实时区分大肠杆菌和 t 细胞。
puresentry 不仅代表了未来细胞疗法和生物工艺中污染检测的重大突破，同时也揭示了自动化检测未来发展的可能性。gibson 和他的同事相信，搭载普诺飞思 metavision 传感器的 puresentry 系统，未来还将在其他领域的污染物检测发挥更大的潜力。
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