R-SMART：一种针对基于智能手机的分析方法的报告指南，旨在确保方法的可重复性和透明度

《Microchemical Journal》：R-SMART: a reporting guideline for smartphone-based analytical methods for reproducibility and transparency

　　•R-SMART 提出了一种基于成像检测的报告指南。
•它提高了基于智能手机的分析方法的可重复性。
•R-SMART 定义了最低限度的必要实验报告参数。
•结构化的检查表确保了跨研究的一致性文档记录。
•该指南增强了基于成像的分析结果的可比性。

**引言**
近年来，由于智能手机的便携性、易用性、先进的成像能力和计算性能[1]、[2]、[3]、[4]、[5]，将其整合到分析化学中已成为一个快速发展的趋势。基于智能手机的分析方法已被广泛用作定量和半定量检测的便携式分析工具，应用于比色[6]、[7]、[8]、[9]、荧光[10]、[11]、[12]、[13]、[14]、[15]、电化学[16]、[17]、[18]、[19]以及色谱分析，特别是高效薄层色谱（HPTLC）[20]、[21]、[22]、[23]，作为传统实验室仪器的实际替代品。与传统分析仪器相比，基于智能手机的检测方法具有多个实际和环境优势。这些方法通常具有成本效益高、便携性强、用户友好，并且能够在不需要复杂或昂贵仪器的情况下提供快速的现场分析[24]。此外，基于智能手机的分析方法符合绿色分析化学（Green Analytical Chemistry, GAC）的原则，通过减少能源消耗、最小化化学废物和简化分析程序[25]。

基于智能手机的检测通常依赖于数字图像分析，其中使用不同的颜色空间（如RGB（红-绿-蓝）、HSV（色调-饱和度-值）、HSL（色调-饱和度-亮度）和CIELab颜色系统）从捕获的图像中提取分析信息。获得的比色或荧光响应通过各种图像分析软件和应用程序进行处理，包括ImageJ、Photoshop、MATLAB[26]、[27]、Chromeaus[28]、Trigit[29]以及专门的智能手机应用程序（如颜色选择器和颜色检测器）。这些工具可以提取数值颜色值，从而与分析物浓度相关联进行定量分析。

尽管基于智能手机的分析方法越来越受欢迎且应用广泛，但在可重复性和方法有效性方面仍然存在重大挑战。智能手机型号、相机规格、图像采集条件、光源、白平衡、成像距离、样品定位和图像处理程序的变化可能会显著影响分析性能。此外，在图像采集过程中保持一致的成像配置和稳定的照明是一个最大的挑战。特别是，确保智能手机相机与分析目标（微流控芯片、比色皿或基于纸张的设备）之间的固定空间关系对于在相同条件下获取图像至关重要。为了最小化变异性，许多研究采用了机械支撑装置，包括智能手机支架和专用成像平台，以在整个分析过程中保持恒定的相机位置、成像距离和观察角度[30]、[31]、[32]。除了简单的相机支架外，研究人员还开发了封闭的成像系统，通过控制几何形状和照明来进一步标准化采集环境。例如，Chen等人设计了一个无需电力的智能手机成像盒，该盒子在提供高度可重复的照明条件的同时最大限度地提高了智能手机的成像能力。他们的设计包括一个V形光学导光管，将智能手机LED发出的光线导向成像室的一侧，从而创建近似漫射的照明并减少微流控芯片的镜面反射。通过使用智能手机LED作为唯一的照明源，该系统消除了环境照明引起的变化，提高了图像采集的可重复性。首先通过数值方法评估了光学导光管的性能，然后使用三维（3D）打印技术制造了V形光学管和柔性成像盒，以生产出功能原型[33]。虽然这样的硬件发展减少了图像采集过程中的变异性，但另一个主要的可重复性挑战是实验方法报告的不一致性。

在过去的五年中，关于基于智能手机的分析方法的出版物数量迅速增加，如图1所示。然而，其中许多已发表的研究省略了关于成像条件、相机设置、照明特性和图像处理程序的重要信息，使得跨实验室比较分析性能或验证报告结果变得困难。因此，需要为基于智能手机的分析方法制定专门的报告指南。已建立的指南，如定量PCR的MIQE[34]和动物研究的ARRIVE[35]，展示了如何通过专门的、详细的检查表来提高透明度和可重复性，一旦确定了特定领域的变异性来源。据我们所知，之前还没有专门针对基于智能手机的分析检测提出类似的报告指南。R-SMART解决了这一特定问题，代表了第一个专门为基于智能手机的分析方法开发的报告检查表。通过定义智能手机规格、图像采集、照明、实验几何形状和图像处理的报告要求，R-SMART通过提供标准化的报告、比较、转移和可重复性基础，推动了分析化学的发展。

文献中的最新研究示例表明，基于智能手机的分析方法经常在没有足够实验细节的情况下被报告，而这些细节对于确保可重复性是必要的。Peng等人开发了一个基于智能手机的荧光平台，用于检测沿海水域中的盐酸环丙沙星[36]。该研究使用Color Meter和Colorimetric Titration应用程序在365 nm UV照明下进行定量荧光分析。尽管研究描述了基于智能手机的RGB分析，并强调了照明一致性的重要性，但几个关键的成像参数没有得到充分记录。重要的因素包括智能手机品牌和型号、相机分辨率、智能手机与样品之间的距离、成像几何形状、相机定位、封闭或成像盒配置、环境光隔离和相机采集设置等未具体说明。这些参数的缺失可能会显著影响荧光强度和RGB提取，从而限制方法学的透明度。如果没有标准化的成像条件文档记录，即使报告了出色的分析性能，来自不受控制的采集参数的变异性也可能影响分析的可靠性。

类似地，Maza等人开发了一个基于智能手机的比色平台，使用氢化物生成和银基金属有机框架传感器来检测砷[37]。该研究描述了几个重要的实验参数，包括使用iPhone 11智能手机、配备45°角白色LED面板的3D打印成像盒以及固定的智能手机与样品之间的距离12 cm。还使用了自定义的ImageJ宏来控制照明和图像处理，以提高分析的一致性。然而，尽管与许多先前发表的基于智能手机的分析方法相比，该方法学描述有所改进，但仍缺少几个报告要素。重要的信息包括相机分辨率、图像格式（JPEG、PNG或TIFF）、相机采集设置、固定的或手动的选择区域（ROI）、重复测量的次数和白平衡设置等未具体说明。这些报告项目的缺失可能导致分析结果的变异性，从而影响可重复性和透明度。这个例子进一步突显了需要为基于智能手机的分析检测方法制定报告指南的必要性。

智能手机成像检测的工作流程始于在受控和固定的光学几何条件下使用智能手机进行标准化图像采集，然后在定义的成像设置（例如，带有调节照明的成像盒）内捕获信号。然后使用专用软件工具处理捕获的图像以提取定量比色或荧光信息。最后，通过适当的校准模型将处理后的数据转换为分析信号，如图2所示。为了解决基于智能手机的分析方法中报告不一致性的关键问题，提出了R-SMART报告指南。该指南定义了必须报告的最低推荐参数，如表1所示。该指南包括16个报告项目，这些项目是根据文献、对当前报告实践的系统评估以及影响基于智能手机的分析性能的参数的实验证据制定的。（见表2、表3。）

提出的R-SMART指南确保所有影响图像形成和数字信号提取的关键报告项目都得到系统记录。在基于智能手机的分析检测中，成像几何形状、相机设置和数据处理工作流程的微小变化可能会显著改变提取的值。16个R-SMART报告项根据其证据基础分为三类：(A) 本研究中实验调查的参数；(B) 之前文献或方法学考虑支持的参数；(C) 主要为了提高报告透明度和可重复性而推荐的参数。每个报告项目的详细分类和理由在表S1中提供。

为了客观评估标准化报告的必要性，对2024年至2026年间发表的20篇代表性基于智能手机的分析研究进行了系统调查。选择的研究基于智能手机成像在比色、荧光或HPTLC定量分析中的开放可访问性和使用情况。每篇出版物都根据R-SMART指南中包含的16个报告项目进行了评估。报告合规性得分作为未加权百分比计算，每个R-SMART项目对总分的贡献相等。总R-SMART报告合规性得分为（报告的参数之和/16）*100，并以百分比表示。

对代表性基于智能手机的分析研究的系统评估揭示了在报告控制数字图像采集的实验参数方面存在显著的一致性不足。平均R-SMART未加权报告合规性得分为31.56%，表明大约三分之二的R-SMART报告项目未被报告。虽然样品类型和容器（100%）、样品体积或数量（100%）、颜色空间（100%）和图像分析软件（100%）得到了一致的报告，但大多数与成像相关的参数的报告频率较低。具体来说，选择感兴趣区域（ROI）（0%）、捕获角度（5%）、照明强度或光几何形状（5%）、图像格式和图像分辨率（5%）、获取的图像数量（5%）、图像捕获时间（10%）、相机规格（15%）、相机设置（15%）、智能手机与样品之间的距离（15%）、智能手机型号（40%）、光源类型（45%）以及使用成像封闭装置（45%）的记录频率较低。这些遗漏阻碍了基于智能手机的分析方法的可重复性。这些发现突显了基于智能手机的分析化学中报告的显著差距，并强烈支持实施提出的R-SMART指南作为最低推荐的报告参数，以提高未来研究的透明度、可重复性和一致性。

**材料与试剂**
氰钴胺（CYA，纯度≥98%）、盐酸美金刚（MEM）和抗坏血酸（ASC）从Sigma-Aldrich（美国密苏里州圣路易斯）购买。Imeglimin（IMG，标称纯度99.19%）从Metrochem（印度）获得。整个研究中使用蒸馏水制备所有溶液。

**标准溶液的制备**
通过准确称量25 mg氰钴胺，将其溶解在蒸馏水中，并在25 mL容量瓶中稀释至所需体积，制备了CYA的储备标准溶液（1000 μg/mL）。

**智能手机成像参数的影响**
表4总结了所研究的智能手机成像参数对分析性能的影响。相机与样品之间的距离对方法性能的影响最大，10 cm的距离为所有三种分析物提供了最高的分析准确性和精度。在较短（5 cm）和较长（20 cm）的距离下，回收率降低，测量变异性增加，这可归因于图像放大倍率、照明均匀性和光学条件的变化。

**结论**
基于智能手机的分析检测作为一种强大的替代方案，因其简单性、便携性和低能耗而脱颖而出。尽管其发展迅速且应用广泛，但缺乏标准化的报告实践仍然是影响数据可重复性和可靠性的主要限制。文献调查表明，最近关于关键成像参数的报告仍然存在高度不一致性。

**局限性和未来展望**
R-SMART旨在作为一个初步的标准报告指南，其在不同实验室、分析物、智能手机型号和成像平台上的更广泛验证仍然是未来的重要步骤。涉及独立实验室的多中心合作研究将进一步证明该指南提高实验室间可重复性的能力，并促进其广泛采用。预计R-SMART等标准化报告指南的采用将……

**生成式AI和AI辅助技术的声明**
在准备本手稿期间，作者使用了ChatGPT（OpenAI）来提高清晰度。作者审查和编辑了手稿的最终内容。

**作者贡献声明**
Samar H. Elagamy：撰写——审阅与编辑，撰写——原始草稿，调查，概念化。

**资助**
本文未收到任何资助。

**利益冲突声明**
作者声明没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文所报告的工作。

**Samar H. Elagamy**