基于机器学习的电晕检测技术，将在5分钟内结束

牛津大学的物理学研究小组开发了一种新颖的冠状病毒测试方法，可以准确地检测SARS-CoV-2。基于机器学习的方法可直接对从患者身上采集的样本进行测试，从而有助于克服试用品的局限性。此外，该测试在检测实际病毒颗粒而不是抗体和病毒时具有优势。这些迹象不一定与活动感染的症状相关。

研究团队所做的测试在速度方面也具有优势，因此不需要对样品进行任何预处理即可在5分钟内产生结果。不仅要应对当前的Corona 19流行病，而且还要应对将来感染其他病毒的可能性。这意味着它可能是实现大规模测试的技术之一。该团队的技术被设计为相对容易配置，以检测许多病毒威胁。

通过标记短的荧光DNA链来实现这一目标，该短的荧光DNA链可以用作收集样品中病毒颗粒的标记。在显微镜下通过样本和标签对病毒成像后，机器学习软件会使用研究团队开发的算法分析自动识别病毒，并根据物理表面结构，大小，和个别化学成分。用于检查病毒。

根据研究小组的说法，该技术可以做得足够紧凑，可以在企业，音乐厅和机场等任何地方使用，包括标本采集设备，显微镜图像荧光粉插入工具和计算机系统。当前的目标是建立一个分拆公司，旨在使集成了所有组件的设备商业化。

该研究小组的目标是在开始业务后的明年初开始产品开发。预计将需要半年的时间来获得设备实用程序许可证和分发维护。相关信息可以在这里找到。