Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Xác định nhóm máu là chỉ định xét nghiệm tiên quyết trong quy trình khám chữa bệnh, cấp cứu và thực hành truyền máu lâm sàng. Tại Việt Nam, mạng lưới y tế có hơn 500 bệnh viện từ tuyến Trung ương, Đa khoa Tỉnh đến tuyến Huyện có năng lực thực hiện định danh nhóm máu. Cùng với sự phát triển của các kỹ thuật y học hiện đại, nhu cầu xét nghiệm nhóm máu ngày càng gia tăng, dẫn đến tình trạng quá tải với lưu lượng khoảng 1.000 ca xét nghiệm/ngày tại các bệnh viện tuyến Trung ương và khoảng 200 ca/ngày tại các bệnh viện tuyến Tỉnh.

Trong thực tiễn xét nghiệm, các phương pháp truyền thống thủ công đang dần được thay thế bằng phương pháp bán tự động và tự động. Tuy nhiên, các hệ thống xét nghiệm tự động hoàn toàn nhập khẩu trên thị trường có chi phí đầu tư rất lớn, chưa thực sự phù hợp với điều kiện kinh tế của nhiều cơ sở y tế đang phát triển tại Việt Nam. Mặt khác, các thiết bị đọc Gelcard đang được trang bị phổ biến tại tuyến huyện và tuyến tỉnh chủ yếu là thiết bị đọc đơn Gelcard (chỉ xử lý 1 thẻ/lần), đòi hỏi kỹ thuật viên phải thao tác lặp lại nhiều lần, gây hạn chế năng suất và kéo dài thời gian xét nghiệm. Nhằm khắc phục những hạn chế này, đồ án tập trung giải quyết bài toán thiết kế một thiết bị đọc và xử lý nhiều Gelcard đồng thời, nâng cao tần suất xét nghiệm với chi phí chế tạo tối ưu.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu của đồ án được xác định cụ thể:

  1. Nghiên cứu hệ thống lý thuyết miễn dịch huyết học, các hệ nhóm máu cơ bản (ABO, Rh và các hệ nhóm máu phụ) và nguyên lý của các phương pháp định danh nhóm máu (phương pháp phiến đá men, phương pháp ống nghiệm và phương pháp Gelcard).
  2. Phân tích mô hình, thiết kế toàn diện hệ thống phần cứng và phần mềm của thiết bị định danh nhóm máu đa Gelcard, bao gồm: cơ cấu xoay trục rỗng cơ khí, khối mạch điều khiển nhúng trên nền tảng Raspberry Pi và vi điều khiển ATMega328P, hệ thống camera kép thu nhận ảnh, các thuật toán xử lý ảnh thị giác máy tính và phần mềm giao diện giám sát trên hệ điều hành Windows.
  3. Chế tạo mô hình thực tế, tích hợp linh kiện và thử nghiệm đánh giá độ chính xác của thiết bị trên các mẫu Gelcard thực nghiệm theo các thang mức độ ngưng kết dưới sự đối chứng của kỹ thuật viên xét nghiệm.

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là hệ thống cơ điện tử và thị giác máy tính phục vụ tự động hóa quá trình nhận diện mức độ ngưng kết trên phiến Gelcard. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào thiết kế hệ thống đọc đa Gelcard cho các phản ứng định danh nhóm máu hệ ABO, Rh và thử nghiệm lâm sàng tại Viện Điện tử - Viễn thông, Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, hoàn thành vào tháng 7 năm 2020.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án xây dựng dựa trên nền tảng lý thuyết miễn dịch huyết học về kháng nguyên (antigen) trên bề mặt màng hồng cầu và kháng thể (antibody) trong huyết tương hoặc huyết thanh. Nghiên cứu phân định rõ hai nhóm kháng thể:

  • Kháng thể tự nhiên: Bản chất là IgM, xuất hiện tự nhiên không qua kích thích miễn dịch cụ thể, hoạt động tối ưu ở nhiệt độ lạnh (4°C) trong môi trường nước muối, không qua được hàng rào nhau thai (ví dụ: anti-A, anti-B trong hệ ABO).
  • Kháng thể miễn dịch: Bản chất chủ yếu là IgG, sinh ra do đáp ứng miễn dịch (truyền máu bất đồng hoặc mang thai), hoạt động tối ưu ở 37°C, có khả năng qua hàng rào nhau thai và gắn bổ thể gây tan máu (ví dụ: kháng thể chống D trong hệ Rh, kháng thể hệ Kell, Duffy).

Về mặt di truyền và phân loại, đồ án khảo cứu chi tiết các hệ nhóm máu:

  • Hệ ABO: Xác định bởi kháng nguyên A, B và H (tiền thân hình thành A, B qua hệ gen độc lập Hh). Tác giả phân tích các biến thể dưới nhóm của A ($A_1, A_2, A_3, A_x, A_{end}, A_m$) và B ($B_3, B_m, B_{el}$), cùng kiểu hình đặc biệt Bombay ($hh$). Hai nguyên lý định danh bắt buộc gồm nguyên lý huyết thanh mẫu (phương pháp Beth-Vincent: dùng kháng thể đã biết để tìm kháng nguyên hồng cầu) và nguyên lý hồng cầu mẫu (phương pháp Simonin: dùng hồng cầu mẫu đã biết để tìm kháng thể trong huyết thanh).
  • Hệ Rh: Phức hợp 3 cặp gen liên kết chặt chẽ ($D/d, C/c, E/e$), trong đó kháng nguyên D có tính sinh miễn dịch mạnh nhất. Đồ án phân tích các dạng biến thể $D^u$ (D yếu) và D từng phần, quy định người $D^u$ khi cho máu được tính là Rh(+) nhưng khi nhận máu phải coi là Rh(-).
  • Các hệ nhóm máu khác: Khảo cứu cấu trúc kháng nguyên và ý nghĩa lâm sàng của hệ Kell (kháng nguyên K, k, $Kp^a, Kp^b$), hệ Lewis ($Le^a, Le^b$), hệ P ($P_1, P, P^k$), hệ Ii (sự chuyển đổi kháng nguyên i thành I theo lứa tuổi) và hệ Duffy ($Fy^a, Fy^b$).

Về kỹ thuật định danh nhóm máu, đồ án so sánh ba phương pháp:

  • Phương pháp phiến đá men: Trộn hồng cầu và huyết thanh trên gạch men trắng, lắc đều 1–2 phút; nhược điểm là độ nhạy thấp, dễ khô mẫu, phụ thuộc chủ quan vào mắt người đọc.
  • Phương pháp ống nghiệm: Ly tâm ống nghiệm (1.000 vòng/phút trong 20 giây đến 1 phút) sau khi ủ; cải thiện độ nhạy nhưng tốn nhiều thao tác rửa hồng cầu và chuẩn bị vật tư.
  • Phương pháp Gelcard (kỹ thuật ngưng kết cột gel): Phản ứng xảy ra trong các vi ống (microtube) chứa gel dextran-acrylamide cùng kháng huyết thanh hoặc dung dịch đệm. Lớp gel đóng vai trò như một màng sàng cơ học lọc phân tách hồng cầu ngưng kết và hồng cầu tự do qua quá trình ly tâm (1.000 vòng/phút trong 10 phút).

Phương pháp nghiên cứu thực tế được triển khai theo mô hình thiết kế kỹ thuật tích hợp (Hardware-Software Co-design):

  • Phương pháp thiết kế cơ khí và mô phỏng 3D: Tính toán truyền động puly - đai răng, bố trí không gian xoay trục rỗng.
  • Phương pháp thiết kế mạch điện tử nhúng: Thiết kế sơ đồ nguyên lý và mạch in PCB đa khối.
  • Phương pháp xử lý ảnh số: Ứng dụng thư viện OpenCV để hiệu chỉnh méo thấu kính, biến đổi phối cảnh, tách kênh màu, phân ngưỡng nhị phân và phân tích mật độ điểm ảnh.
  • Phương pháp thực nghiệm đối chứng: Sử dụng mẫu Gelcard xét nghiệm thực tế, phân tích dữ liệu thống kê đối chiếu với đánh giá của kỹ thuật viên lâm sàng.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc module đồng bộ, kết hợp cơ điện tử, thị giác máy tính và phần mềm quản lý phân tán:

[Bàn xoay đa Gelcard] <--> [Động cơ bước 17PM K142 & Puly-Curoa]
                                     ^
                                     |
[Khối Camera Fisheye & Camera Pi] -> [Raspberry Pi 3B+ (OpenCV)] <-> [Mạng LAN] <-> [Ứng dụng Windows WPF]
                                     |
                                     v
                        [ATMega328P & Driver A4988 / MOSFET]

Thiết kế cơ khí và cơ cấu truyền động

  • Cơ cấu xoay trục rỗng (Hollow Rotary Mechanism): Bàn xoay mang được nhiều Gelcard bố trí đối xứng hướng tâm. Tâm cơ cấu được thiết kế rỗng hoàn toàn để đặt cụm camera góc rộng cố định hướng lên.
  • Hệ thống truyền động: Sử dụng động cơ bước 17PM K142 dẫn động qua cặp puly - đai răng curoa. Puly chủ động gắn trục động cơ gồm 16 răng; puly bị động gắn mặt trong vòng bi đỡ bàn xoay gồm 120 răng, tạo tỉ số truyền giảm tốc $1:7,5$ giúp bàn xoay dịch chuyển mượt mà, độ phân giải góc quay chính xác.
  • Khung vỏ và gá đặt: Khung đế dưới và nắp trên được thiết kế tối ưu quang học, tích hợp khoang kín loại bỏ ánh sáng tạp từ môi trường ngoài.

Thiết kế phần cứng và mạch điện tử

  • Bộ xử lý trung tâm: Raspberry Pi 3 Model B+ đảm nhiệm vai trò máy chủ xử lý ảnh cục bộ, kết nối camera, xử lý logic điều khiển và giao tiếp mạng TCP/IP.
  • Khối vi điều khiển phụ trợ: Mạch nhúng tích hợp IC vi điều khiển ATMega328P giao tiếp với Raspberry Pi qua chuẩn nối tiếp UART, thông qua khối chuyển mạch mức logic (Logic Level Shifter). Vi điều khiển chịu trách nhiệm phát xung điều khiển driver A4988 cho động cơ bước, điều khiển mạch công suất MOSFET đóng cắt hệ thống đèn LED chiếu sáng, cùng các khối chỉ thị trạng thái và chỉ thị nguồn 5V.
  • Khối thu nhận hình ảnh kép:
    1. Camera Fisheye Usbfhd01M: Góc nhìn siêu rộng đặt cố định tại tâm trục rỗng cơ cấu xoay, chụp ảnh toàn cảnh để định vị tọa độ và phát hiện vị trí các phiến Gelcard.
    2. Arducam Auto Focus Pi Camera: Độ phân giải cao, tự động lấy nét, gắn cố định phía trên buồng đọc để quét mã QR định danh bệnh nhân và chụp cận cảnh các cột microtube trên Gelcard.

Thiết kế phần mềm và thuật toán xử lý ảnh

  • Thuật toán xử lý ảnh nhúng (Python/OpenCV trên Raspberry Pi):
    • Nhận diện mã QR: Tự động trích xuất thông tin bệnh nhân và loại Gelcard (ABO/Rh 1 phương pháp, 2 phương pháp, thử phản ứng chéo, hoặc AHG Coombs).
    • Định vị và khử méo ảnh: Sử dụng mẫu bàn cờ chuẩn để tính toán ma trận hiệu chỉnh méo thấu kính fisheye; áp dụng biến đổi phối cảnh (Perspective Transform) trích xuất vùng quan tâm toàn cục và cục bộ (ROI - Region of Interest).
    • Phân tích ngưng kết: Ảnh vi ống được tăng cường độ sáng, chuyển đổi sang kênh màu xanh lá (Green channel) nhằm tối đa hóa độ tương phản giữa phức hợp hồng cầu màu đỏ và nền gel. Sau đó, ảnh được lọc mờ Gauss, phân ngưỡng nhị phân tự động và phân đoạn 6 vi ống để quét mật độ phân bố hồng cầu từ đỉnh đến đáy cột gel.
  • Ứng dụng giao diện máy trạm (WPF trên Windows):
    • Kết nối truyền thông qua mạng LAN nội bộ giữa máy tính và Raspberry Pi.
    • Quản lý hàng đợi xét nghiệm đa Gelcard, hiển thị kết quả phân tích thời gian thực, lưu trữ hồ sơ bệnh án vào cơ sở dữ liệu và yêu cầu kỹ thuật viên xác nhận trước khi hoàn tất phiên làm việc.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Lý thuyết các phương pháp định danh nhóm máu

Chương này tổng kết toàn diện cơ sở sinh học và quy trình kỹ thuật của các xét nghiệm huyết học:

  • Trình bày chi tiết đặc điểm cấu trúc kháng nguyên, phân loại kháng thể tự nhiên và kháng thể miễn dịch; phân tích sâu cơ chế di truyền và các biến thể kiểu hình của hệ ABO ($A_1, A_2, A_3, A_x, A_{end}, A_m, B_3, B_m, B_{el}, Bombay$), hệ Rh ($D, C, c, E, e, D^u, C^w, f$) cùng các hệ phụ (Kell, Lewis, P, Ii, Duffy).
  • Mô tả quy chuẩn vật tư, hóa chất và 10 bước thực hiện xét nghiệm định danh nhóm máu hệ ABO, Rh bằng phương pháp phiến đá men và phương pháp ống nghiệm.
  • Phân tích nguyên lý vi cột gel (Gelcard), quy trình xét nghiệm định danh ABO/Rh 2 phương pháp (kết hợp huyết thanh mẫu và hồng cầu mẫu), xét nghiệm hòa hợp máu (Crossmatching) và kỹ thuật sàng lọc, định danh kháng thể bất thường bằng thẻ AHG Coombs ở các điều kiện nhiệt độ phòng (22°C) và 37°C.
  • Tổng hợp bảng phân cấp 6 mức độ ngưng kết chuẩn trên cột gel: mức 4+ (hồng cầu ngưng kết tạo dải đặc ở trên cùng cột gel), mức 3+ (khối ngưng kết ở nửa trên cột gel), mức 2+ (hồng cầu rải rác suốt chiều dài cột), mức 1+ (hồng cầu lắng ở nửa dưới cột), mức âm tính (toàn bộ hồng cầu lọt qua gel tạo nút tròn ở đáy) và phản ứng pha trộn (hai quần thể tách biệt ở đỉnh và đáy).

Chương 2. Thiết kế thiết bị

Chương 2 trình bày toàn bộ quá trình tính toán, lựa chọn linh kiện và thiết kế hệ thống:

  • Phân tích mô hình tổng quan và các yêu cầu kỹ thuật của hệ thống định danh bán tự động/tự động đa Gelcard.
  • Tính toán thiết kế cơ khí: Chi tiết bàn xoay đa Gelcard, cơ cấu xoay rỗng trục, puly 16 răng, puly 120 răng gắn vòng bi, công thức tính chiều dài dây đai curoa và kết cấu khung vỏ bảo vệ.
  • Thiết kế hệ thống phần cứng: Sơ đồ khối và nguyên lý chi tiết bo mạch vi điều khiển ATMega328P, mạch nguồn, mạch đệm mức logic, driver A4988 điều khiển động cơ bước 17PM K142, mạch công suất MOSFET điều khiển LED và giao tiếp UART với Raspberry Pi 3 Model B+.
  • Thiết kế phần mềm: Xây dựng lưu đồ giải thuật đọc QR code, hiệu chỉnh ảnh bàn cờ khử méo fisheye, thuật toán biến đổi phối cảnh tách ROI, xử lý tách kênh màu Green, phân ngưỡng nhị phân nhận diện ngưng kết và thiết kế kiến trúc phần mềm giao diện máy tính bằng công nghệ WPF kết nối qua giao thức mạng LAN.

Chương 3. Kết quả thực tế

Chương 3 công bố các kết quả gia công, lắp ráp phần cứng và đánh giá thực nghiệm:

  • Trình bày hình ảnh hoàn thiện của thiết bị thực tế: Cụm cơ cấu xoay đa Gelcard tích hợp vòng bi - puly 120 răng, camera fisheye tại tâm, camera Pi tự động lấy nét, bo mạch điện tử kết nối Raspberry Pi bằng cáp jump và hệ thống LED chiếu sáng đồng đều trên nắp máy.
  • Minh họa kết quả từng bước của chuỗi thuật toán xử lý ảnh: Đọc mã QR, khử méo fisheye, nắn phối cảnh lấy vùng quan tâm cục bộ, tăng sáng, lọc màu xanh lá, nhị phân hóa và phân vùng 6 cột gel để đưa ra kết luận nhóm máu.
  • Trình diễn giao diện người dùng WPF: Màn hình đăng nhập, giao diện kết nối LAN, chức năng xử lý đa hàng chờ, xóa/sửa kết quả và xác nhận xuất dữ liệu bệnh nhân.
  • Công bố số liệu kiểm thử thực nghiệm đánh giá độ chính xác của thiết bị trên các mức độ ngưng kết dựa trên mẫu xét nghiệm thực tế.

Kết quả và đóng góp

Thiết bị được chế tạo hoàn chỉnh đã vận hành ổn định, thực hiện tự động toàn bộ chu trình: định vị bàn xoay, quét mã QR nhận diện bệnh nhân/loại Gelcard, chụp ảnh vi ống, xử lý thuật toán phân lớp ngưng kết, kết luận nhóm máu ABO/Rh và truyền dữ liệu lên phần mềm giao diện máy tính.

Độ chính xác nhận diện của thiết bị trên các thang đo ngưng kết thực tế được tổng hợp như sau:

Mức độ ngưng kết trên Gelcard Độ chính xác nhận diện (%) Đặc điểm phân bố hồng cầu trên cột gel
Âm tính (-) 97% Toàn bộ hồng cầu đi qua gel, lắng tụ thành một nút tròn nhỏ gọn tại đáy vi ống.
Dương tính 4+ 96% Khối hồng cầu ngưng kết hoàn toàn, tạo thành dải đặc nằm trên bề mặt gel.
Dương tính 3+ 94% Hầu hết các tế bào hồng cầu ngưng kết dừng lại ở nửa trên của cột gel.
Dương tính 2+ 88% Hồng cầu ngưng kết phân tán rải rác dọc theo chiều dài cột gel, một lượng nhỏ lắng ở đáy.
Dương tính 1+ 93% Hầu hết tế bào hồng cầu nằm ở nửa dưới cột gel, một phần lắng tại đáy vi ống.

Đóng góp kỹ thuật chính của đề tài:

  1. Thiết kế thành công cơ cấu xoay trục rỗng tích hợp camera tâm góc rộng, cho phép nạp và xử lý đồng thời nhiều Gelcard trong một lần chạy máy, giải quyết triệt để nút thắt cổ chai về tần suất xét nghiệm của các thiết bị đọc đơn trên thị trường.
  2. Xây dựng giải pháp quang học camera kép chi phí thấp kết hợp chuỗi thuật toán xử lý ảnh hoàn chỉnh (khử méo fisheye, nắn phối cảnh ROI, phân ngưỡng kênh màu Green) đạt độ chính xác tương đương các hệ thống thương mại ở hai mức quan trọng nhất trong thực hành lâm sàng là Âm tính (97%) và Dương tính 4+ (96%).
  3. Phát triển hệ sinh thái phần cứng - phần mềm mở, nội địa hóa hoàn toàn công nghệ thiết bị y tế với giá thành thấp, dễ bảo trì và có khả năng kết nối mạng LAN quản lý dữ liệu bệnh nhân đồng bộ.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài:

  • Độ chính xác ở mức ngưng kết 2+ còn thấp (đạt 88%) do đặc tính hồng cầu ngưng kết yếu tạo thành các đám phân tán rải rác dọc thân cột gel, gây khó khăn cho việc phân đoạn ngưỡng nhị phân cố định.
  • Thiết bị thuộc dạng bán tự động (vẫn yêu cầu kỹ thuật viên thực hiện thủ công các bước pha loãng mẫu máu, nhỏ mẫu vào vi ống và ly tâm bằng máy ly tâm chuyên dụng bên ngoài trước khi đặt vào bàn đọc).

Hướng nghiên cứu tiếp:

  • Cải tiến thuật toán xử lý ảnh, nghiên cứu ứng dụng các mạng nơ-ron học sâu (Deep Learning) để nâng cao độ chính xác phân loại các mức ngưng kết phức tạp (1+, 2+ và phản ứng hỗn hợp).
  • Tích hợp thêm module ly tâm và hệ thống cánh tay robot hút/nhả mẫu tự động để phát triển thành hệ thống phân tích nhóm máu hoàn toàn tự động (Full-automated blood testing system).
  • Nghiên cứu mở rộng cơ sở dữ liệu mẫu kiểm thử trên nhiều chủng loại Gelcard của các hãng sản xuất khác nhau và kiểm chuẩn lâm sàng quy mô lớn tại các bệnh viện.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo giá trị cho:

  • Sinh viên, học viên cao học và kỹ sư thuộc các chuyên ngành Kỹ thuật Y sinh, Điện tử - Viễn thông, Cơ điện tử, Kỹ thuật Máy tính và Tự động hóa đang nghiên cứu thiết kế thiết bị y tế chẩn đoán in-vitro.
  • Các nhà phát triển hệ thống nhúng và thị giác máy tính cần tài liệu tham khảo thực tế về: kỹ thuật thiết kế cơ cấu xoay trục rỗng, ghép nối vi điều khiển ATMega328P với Raspberry Pi qua UART, phương pháp khử méo thấu kính fisheye bằng bàn cờ chuẩn, biến đổi phối cảnh ROI và xử lý ảnh y tế bằng OpenCV.
  • Cán bộ kỹ thuật, bác sĩ xét nghiệm huyết học tại các bệnh viện muốn tìm hiểu nguyên lý vận hành tự động và các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác trong công nghệ đọc thẻ Gelcard.

Câu hỏi thường gặp

1. Cơ cấu xoay trục rỗng (Hollow Rotary Mechanism) trong thiết bị có vai trò gì và được thiết kế như thế nào?
Cơ cấu xoay trục rỗng cho phép đặt một camera fisheye góc rộng cố định ngay tại tâm trục quay hướng lên trên để quan sát toàn cảnh bàn xoay mà không bị vướng trục động cơ. Hệ thống truyền động sử dụng động cơ bước 17PM K142, puly chủ động 16 răng kéo puly bị động 120 răng gắn mặt trong vòng bi đỡ qua dây đai curoa, đạt tỷ số giảm tốc $1:7,5$ giúp định vị chính xác từng vị trí Gelcard.

2. Hệ thống camera kép trong đồ án được phân công nhiệm vụ như thế nào?
Hệ thống gồm 2 camera:

  • Camera Fisheye Usbfhd01M: Đặt cố định ở tâm trục rỗng, chịu trách nhiệm chụp toàn cảnh bàn xoay để phát hiện điểm định vị và tính toán số bước xoay Gelcard vào đúng vị trí đọc.
  • Arducam Auto Focus Pi Camera: Gắn cố định phía trên khung máy, có chức năng tự động lấy nét để quét mã QR định danh bệnh nhân và chụp cận cảnh 6 cột microtube của Gelcard để phân tích ngưng kết.

3. Tại sao ảnh vi ống Gelcard lại được chuyển đổi sang kênh màu xanh lá (Green channel) trong quá trình xử lý ảnh?
Vì phức hợp ngưng kết hồng cầu có màu đỏ đặc trưng. Khi phân tách sang không gian màu RGB, kênh màu xanh lá (Green) tạo ra độ tương phản và độ hấp thụ quang học chênh lệch rõ rệt nhất giữa khối hồng cầu màu đỏ và dung dịch gel trong suốt xung quanh, giúp thuật toán phân ngưỡng nhị phân tách biệt vùng ngưng kết một cách chính xác.

4. Mức độ ngưng kết nào trên Gelcard có độ chính xác nhận diện thấp nhất và nguyên nhân do đâu?
Mức độ ngưng kết 2+ có độ chính xác thấp nhất, đạt 88%. Nguyên nhân là do ở mức 2+, phản ứng ngưng kết diễn ra ở mức độ trung bình, các tế bào hồng cầu bám dính lỏng lẻo và phân tán rải rác dọc suốt chiều dài thân cột gel thay vì tụ thành dải đặc ở đỉnh (mức 4+) hoặc nút tròn ở đáy (mức âm tính), tạo ra các mảng mờ khó phân định ranh giới quang học.

5. Gelcard định danh hệ ABO/Rh 2 phương pháp trên thiết bị đọc kết quả dựa trên các cột vi ống nào?
Phiến Gelcard 2 phương pháp gồm 6 cột vi ống tích hợp: 3 cột đầu thực hiện phương pháp huyết thanh mẫu (chứa kháng huyết thanh anti-A, anti-B, anti-D để phát hiện kháng nguyên trên hồng cầu bệnh nhân) và các cột sau thực hiện phương pháp hồng cầu mẫu (chứa hồng cầu mẫu A1, B và giếng tự chứng control để phát hiện kháng thể trong huyết thanh bệnh nhân). Kết quả nhóm máu là sự đối chứng tương đồng giữa hai phương pháp.

Kết luận

Đồ án "Thiết kế thiết bị định danh nhóm máu qua Gelcard" của nhóm tác giả Đặng Xuân Hợp và Trần Anh Tú đã giải quyết thành công bài toán tự động hóa đọc đa phiến Gelcard với chi phí thấp, đáp ứng nhu cầu nâng cao tần suất xét nghiệm tại các cơ sở y tế. Bằng việc kết hợp cơ cấu xoay trục rỗng, mạch nhúng kép Raspberry Pi - ATMega328P và thuật toán thị giác máy tính xử lý ảnh vi ống, thiết bị đạt độ chính xác cao (97% đối với mẫu âm tính và 96% đối với mẫu dương tính 4+). Nghiên cứu khẳng định tính khả thi trong việc làm chủ công nghệ chế tạo thiết bị y tế in-vitro tại Việt Nam, mở ra tiềm năng ứng dụng thực tiễn rộng rãi trong công tác xét nghiệm huyết học và truyền máu lâm sàng.