Бесконтактное обнаружение желтухи с расширением спектральных полос из RGB‑изображений и использованием прямых гиперспектральных снимков

Почему жёлтые глаза важны

Большинство людей воспринимают желтуху просто как пожелтение кожи или глаз, но за этой сменой цвета скрывается накопление пигмента крови — билирубина, которое может указывать на серьёзные проблемы с печенью или кровью. Сегодня проверка уровня билирубина обычно требует взятия крови в клинике или больнице, что бывает болезненно, длительно и недоступно новорождённым, пожилым людям и жителям удалённых районов. В этом исследовании поставлен на вид простейший вопрос с далеко идущими последствиями: может ли обычная камера телефона, помогая умной обработке изображений и лабораторной оптической камере, надёжно обнаруживать желтуху настолько, чтобы направлять медицинскую помощь без укола?

Ищем подсказки в белке глаза

Команда сосредоточилась в первую очередь на склере — белой части глаза — потому что её цвет меньше зависит от воздействия солнца и тона кожи, чем сама кожа. Они собрали крупные планы глаз 47 пациентов при двух распространённых типах искусственного освещения: тёплых галогенных лампах и более холодных люминесцентных трубках. Чтобы различия в комнатном освещении не выдавали за болезнь, каждое изображение прошло двухэтапную процедуру «нормализации», которая привязывает цвета к светлым и тёмным контрольным участкам в той же картинке. Затем исследователи расширили каждое обычное RGB‑изображение до 13 тщательно подобранных цветовых полос, которые фиксируют тонкие сдвиги между синими, зелёными, жёлтыми и оранжевыми оттенками — именно в том диапазоне, где желтуха заметна человеческому глазу.

Обучение телефона оценивать биохимию крови

Из каждого изображения глаза 13‑полосный цветовой отпечаток склеры подавался в компактную модель машинного обучения под названием JaundiceAI‑Mobile. Вместо попытки дать простый да/нет ответ система научилась предсказывать тот же численный индекс желтухи, который врачи получают по анализам крови. Обучение проходило на 90 изображениях с известными результатами крови, причём модель настраивалась отдельно для двух типов освещения. При освещении типа люминесцентного, схожем с условиями в офисах и домашних помещениях, предсказания очень точно соответствовали лабораторным измерениям: коэффициент детерминации (R²) равнялся 0,988, а линейная корреляция — 0,9945, что означает почти идеальное отслеживание телефоном подъёмов и спадов уровня билирубина в исследуемой группе.

Видеть за пределами человеческого зрения с помощью гиперспектральных снимков

Если телефоны видят только три широких цветовых канала, специализированная гиперспектральная камера может регистрировать десятки узких длино-волновых полос для каждого пикселя, включая невидимый ближний инфракрасный диапазон. Исследователи использовали такую камеру для сканирования ладоней пациентов, извлекая маленькие участки гладкой кожи, смешанной кожи и складок. Преобразовав сырые интерферограммные видео в полные спектры, они получили по 141 точке спектра на участок в диапазоне 400–1000 нанометров. При усреднении этих спектров по группам с разной степенью желтухи выявилась согласованная картина. У людей с желтухой кожа отражала меньше сине‑зелёного света (ниже примерно 550 нм), но больше жёлто‑оранжевого (около 560–590 нм) — изменения, соответствующие классическому жёлтому оттенку. Более любопытно, в ближнем инфракрасном диапазоне команда обнаружила новые точки пересечения, где желтушная и здоровая кожа меняли относительную яркость, особенно в области около 750–850 нм и рядом с 850, 950 и 980 нм.

Ладони, складки и скрытые сигналы

Складки на ладони оказались особенно информативными. Эти складки богаты соединительной тканью, которая может накапливать билирубин и меньше зависит от кровотока и пигментации. Гиперспектральные сканы складок показали, что в видимом свете ладони с желтухой обычно темнее обычных. Однако в узком окне ближнего ИК‑диапазона примерно между 690 и 855 нм тенденция обращалась: желтушные складки отражали больше света. Эта картина, вместе с последовательными точками пересечения, наблюдавшимися как в данных о цвете глаз, так и в гиперспектральных данных ладоней, указывает на то, что пожелтение организма имеет устойчивую оптическую подпись, которую можно отслеживать на разных тканях и камерах. Сопоставляя 13 телефонно‑дружественных цветовых каналов с соответствующими гиперспектральными длинами волн, авторы наметили путь для «суперразрешающих» моделей, позволяющих смартфонам приблизиться к богатому спектральному представлению без дорогого оборудования.

От лабораторной концепции к повседневной проверке

Для пациентов и их семей главный вывод в том, что простая фотография глаза при аккуратной обработке может удивительно близко заменять забор крови для оценки степени желтухи — по крайней мере в пределах этого раннего исследования. Работа также показывает, что в нашей коже содержится больше диагностической информации, чем видит невооружённый глаз, особенно в ближнем инфракрасном диапазоне. В совокупности высокая точность телефонных предсказаний и подробные гиперспектральные «отпечатки» указывают на будущее, в котором люди смогут мониторить желтуху дома или в клиниках с ограниченными ресурсами, используя привычные устройства, а продвинутые оптика и алгоритмы незримо переводят тонкие цветовые сдвиги в значимую медицинскую информацию.

Цитирование: Liao, WC., Lin, J.J.Y., Lu, YC. et al. Non-invasive jaundice detection using spectral-band expansion from RGB images and direct hyperspectral images. npj Biosensing 3, 22 (2026). https://doi.org/10.1038/s44328-026-00087-w

Ключевые слова: желтуха, съёмка смартфоном, гиперспектральная съёмка, негативные диагностические методы, билирубин