裝置架構與設計原理
BlurryScope是由李等人於2024年10月在 arXiv 上發表的快速掃描光學顯微鏡系統，論文編號為arXiv:2410.17557v2。該系統以連續影像採集為核心，並結合運動模糊校正與深度學習，實現體積小、重量輕、成本低於商用數位病理掃描儀的優勢。硬體採用符合GPL開源授權的工業相機與定制光學鏡頭，搭配基於Apache 2.0的控制韌體。整機尺寸約為傳統掃描儀的三分之一，單機成本低於3,000美元。
動態模糊影像品質評估
根據〈IEEE Transactions on Medical Imaging〉2023年報告，運動模糊對細胞核邊緣識別影響顯著。BlurryScope採集過程中每秒可連拍100張，即便在移動速度達1毫米／秒時也能維持單張影像模糊半徑低於3像素（約0.5微米）。其內建的自動拼接演算法，整合OpenCV RANSAC配對與金字塔LK光流，實現拼接後的組織切片影像與高端掃描儀相當，PSNR平均可達32 dB。
深度學習模型訓練流程
團隊使用基於PyTorch 2.0的ResNet-50架構，在284位獨立病患核心（patient core）資料集上進行4類（0、1+、2+、3+）以及2類（0/1+ vs. 2+/3+）HER2分級分類。訓練時採用Cross Entropy Loss，並以SGD優化器（learning rate初始0.01，batch size 32）訓練100個Epoch。為因應模糊影像特性，模型輸入前先經過TNT（Trainable Nonlinear Transformation）模糊核自適應校正，據團隊在內部Benchmark顯示，此步驟可提升約4%準確度。
實際效能與商用比對
在測試集（284個獨立patient core）上，BlurryScope分別達成79.3%的4級HER2分類準確度與89.7%的2級分類準確度，與標準高端掃描儀結果一致性達0.88（Cohen’s κ）以上。與根據《Journal of Pathology Informatics》2022年發表的商用掃描儀（約150萬美元價位）相比，兩者速度相當（約每片切片5分鐘完成掃描＋分析），但BlurryScope整機成本僅商用版本的2%。
產線整合與資安考量
該系統採用Docker容器化部署，配合Kubernetes Orchestration，可靈活整合至生物實驗室或醫療機構現有網路。為符合GDPR與HIPAA規範，影像與病患整合資料以AES-256加密儲存，並使用Token-Based存取控制。此外，深度學習模型以.onnx格式發佈，確保在企業級硬體上能快速部署，且支援邊緣運算以降低網路延遲。
未來挑戰與應用展望
儘管BlurryScope已在HER2分級上展現潛力，但下一步仍需擴充更多染色標記（如ER/PR、Ki-67等）與多維度組織分析。此外，可考慮結合聯邦學習（Federated Learning）以進一步提升跨機構數據隱私與模型泛化能力。隨著硬體與演算法持續演進，預期BlurryScope有望走向更全面的數位病理常規平臺。
