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

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

世界部分國家溺亡人數（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，膜富集法結合掃描電鏡的方法應運而生。膜富集技術有效解決了檢出率不高的難題。進一步，微波消解法的出現消除了有機質殘留多的難題。掃描電鏡（SEM）的出現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現的問題后，廣州市刑事科學技術研究所（廣州刑科所）和蘭波（蘇州）智能科技有限公司（蘭波科技）合作，開發了一套基于飛納臺式掃描電鏡的自動硅藻檢驗系統 —— 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，硅藻檢驗技術逐步趨于成熟，但是新的問題也浮現出來：硅藻的種類之多，形態之復雜，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——DiatomScope 的基礎上，結合當前熱門的 AI（人工智能）技術，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域。AI 與硅藻識別技術的融合，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特征，進一步實現對硅藻的標記。

由法醫對樣品（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——DiatomScope 的飛納臺式掃描電鏡樣品倉內（最多可放置 9 個 1 英寸樣品），設置好掃描參數后，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 系統將發揮它的超強識別力，對硅藻進行標記，系統會自動對標記硅藻位置進行高放大倍數下的拍攝，并完成硅藻的分析和判定。

最后，系統會自動對硅藻數量，位置信息進行統計，并生成統計報告和導出硅藻細節圖片。這一系列過程將技術人員從繁雜的鏡下觀察、標記、判定、統計等工作中解放出來，節省了人力，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 的出現真正實現了硅藻自動化檢驗，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揮自主創造性。