背景速覽

 

1904 年，Revenstorf 在研究一起溺水事件的時候，首次在死者體內(nèi)的肺部發(fā)現(xiàn)了硅藻的痕跡，而在其他部位并沒有發(fā)現(xiàn)硅藻，從而判斷死者是他殺而非落水死亡。可以說 Revenstorf 開創(chuàng)了硅藻診斷溺死的先河。

 

WHO 在 2017 年的一份報告中指出，溺水是世界范圍內(nèi)意外傷害死亡的第三大原因，占所有傷害相關(guān)死亡的 7%。

 

世界部分國家溺亡人數(shù)（每十萬人）

 

然而，在所有案件中，溺死是最難進行準確判斷的，尤其是水中高度腐敗的尸體。盡管近年來全球都有報道利用硅藻斷案，但實際應用依然困難重重。

 

硅藻檢驗的方法的進步

 

硅藻檢驗從方法到檢測裝備，其進化速度可謂日新月異。傳統(tǒng)的離心法，光學顯微鏡下觀察，由于離心損失和光鏡放大倍數(shù)的限制，溺死尸體的硅藻檢出率不高，在實際中應用價值受限。

 

但是實際硅藻檢驗中，由于 90% 容易進入體循環(huán)臟器的硅藻小于 40 微米，小的甚至 1 微米，因此離心法很容易導致硅藻丟失，而且光學顯微鏡也容易漏檢。于是，膜富集法結(jié)合掃描電鏡的方法應運而生。膜富集技術(shù)有效解決了檢出率不高的難題。進一步，微波消解法的出現(xiàn)消除了有機質(zhì)殘留多的難題。掃描電鏡（SEM）的出現(xiàn)更是解決了光學顯微鏡觀察的局限性。硅藻在水中尸體組織中的定性、定量分析進入了新階段。

 

MD-VF-AutoSEM 法檢測出的硅藻（圖片來自“飛納電鏡”）

 

解決了硅藻富集和小硅藻難發(fā)現(xiàn)的問題后，廣州市刑事科學技術(shù)研究所（廣州刑科所）和蘭波（蘇州）智能科技有限公司（蘭波科技）合作，開發(fā)了一套基于飛納臺式掃描電鏡的自動硅藻檢驗系統(tǒng) —— DiatomScope，整個流程如下：

 

 

這樣，操作人員在電鏡下設置好掃描條件后，軟件會自動將一個案例中需要分析的 4 至 5 個樣品一次性掃描完成，而不用每個樣品每個視場都要進行手動操作，極大地簡化了分析流程，將人力放在最重要的硅藻識別上。

 

下一個難題

 

隨著掃描電鏡的應用，硅藻檢驗技術(shù)逐步趨于成熟，但是新的問題也浮現(xiàn)出來：硅藻的種類之多，形態(tài)之復雜，給試圖引進整套設備的基層工作單位立了下馬威。專人負責硅藻的檢驗工作在基層工作單位的確不現(xiàn)實。更重要的是，如果硅藻的掃描、識別工作依賴人力，其準確性、工作時間都將受人的主觀因素影響。如何突破“微波消解-濾膜富集-掃描電鏡”最后一個難題？

 

AI 哪都有你

 

廣州刑科所和蘭波科技在自動硅藻檢驗系統(tǒng)——DiatomScope 的基礎上，結(jié)合當前熱門的 AI（人工智能）技術(shù)，完美地解決了依賴檢驗人員檢驗硅藻的難題。

 

AI 不僅能跟人比下象棋，也能用來識別硅藻了

 

人工智能（Artificial Intelligence）以與人類智慧相類似的學習能力成為計算機行業(yè)的新星，逐漸應用于語言識別、圖像識別、自然語言處理等眾多領(lǐng)域。AI 與硅藻識別技術(shù)的融合，就是利用其圖像識別的學習記憶功能，通過大量圖像學習，掌握各種類硅藻的形態(tài)特征，進一步實現(xiàn)對硅藻的標記。

 

由法醫(yī)對樣品（水，肺，肝，腎）進行微波消解、真空抽濾等一系列的處理后，將制備好的樣品裝入搭載自動硅藻檢驗系統(tǒng)——DiatomScope 的飛納臺式掃描電鏡樣品倉內(nèi)（最多可放置 9 個 1 英寸樣品），設置好掃描參數(shù)后，即可完成自動掃描（也可設置夜間運行）。

 

等待樣品掃描完成后，AI 系統(tǒng)將發(fā)揮它的超強識別力，對硅藻進行標記，系統(tǒng)會自動對標記硅藻位置進行高放大倍數(shù)下的拍攝，并完成硅藻的分析和判定。

 

最后，系統(tǒng)會自動對硅藻數(shù)量，位置信息進行統(tǒng)計，并生成統(tǒng)計報告和導出硅藻細節(jié)圖片。這一系列過程將技術(shù)人員從繁雜的鏡下觀察、標記、判定、統(tǒng)計等工作中解放出來，節(jié)省了人力，削減了這一過程對人力的依賴，極大的提高了硅藻的檢驗效率和準確性；更重要的是，AI 的出現(xiàn)真正實現(xiàn)了硅藻自動化檢驗，讓基層單位不需要專人操作掃描電鏡，即可完成硅藻的檢驗鑒定工作。

 

科技服務人類。解放勞動力，人類將有更多機會發(fā)揮自主創(chuàng)造性。