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细胞聚集体用于模拟单个胰岛或卵泡 。 一旦检测到 , 就会激活介电泳力 , 以高效、高纯度和高细胞活力从油中提取载有细胞的微胶囊到水相中 。 介电泳是一种简单而快速的移动粒子的方法 , 可以将微胶囊从油中快速转移到水中 。 与其他方法一样 , 它也与微胶囊的刚度无关 。 该系统由用于微胶囊生成的微流体装置、用于对片上检测区域进行成像的手机摄像头、用于通过分析视频帧进行检测的深度学习模型组成来自摄像头的实时数据 , 以及一个微控制器 , 该微控制器接收来自深度学习模型的输出并控制开关以激活或停用基于介电泳的提取 。
在微流体装置中 , 含有细胞聚集体的海藻酸钠水溶液连接到入口一 , 用于将海藻酸钠溶液胶凝成海藻酸钙水凝胶的含有氯化钙的油相连接到入口二 , 等渗萃取水溶液连接到入口三 。 在流动聚焦点 , 藻酸盐水溶液被油箱剪切形成微滴 。 微滴在流动聚焦点和下游胶凝微通道处的油箱中被氯化钙胶凝成微胶囊 , 然后再进行检测 。 一些微胶囊含有细胞聚集体 , 其中大部分是空的 。
微胶囊进一步流入检测区域 , 在该区域中 , 手机摄像头通过低成本的明场光学显微镜的物镜拍摄图像 。 这是通过将苹果七手机连接到显微镜上完成的 , 手机摄像头覆盖在显微镜目镜上 。 手机还将图像中继到计算机 。 计算机上的深度学习模型实时分析输入图像 , 以确定当前处于检测区域的微囊是否包含细胞聚集体或为空间 。 然后将该信息发送到微控制器 , 该微控制器控制一个开关 , 当模型确定检测区域中存在包含细胞聚集体的微胶囊时 , 该开关打开 。
根据油相的流速、相邻两个微胶囊之间的距离、检测系统的推理时间以及介电泳激活所需的时间 , 以确保及时提取检测到充满细胞聚集体的微胶囊 , 相邻微胶囊的干扰最小 。 当开关打开时 , 通过两个电极在微通道上施加电场 , 以产生介
如前所述 , 在本研究中 , 深度学习模型用于实时对载有细胞聚集体的微胶囊进行无标记检测 。 这是通过使用检测区域的预标记图像训练深度学习神经网络模型来实现的 。 模型训练完成后 , 手机摄像头显示微流控芯片检测区域的图像被读取到检测程序中 , 模型实时确定检测区域中是否存在载有聚集体的微胶囊检测模型基于单次多盒检测器 , 这是一种当前最先进的对象检测模型 。
该模型的架构它包含两个主要组件:一个后端特征提取器 , 然后是几个用于边界框预测的卷积层 。 预测的边界框通过
【介电泳是一种简单的移动粒子的方法,可以将微胶囊从油中快速转移到水中】然后 , 科学家通过使用后端结构训练的检测模型对芯片上的载有细胞聚集体的微胶囊进行基于深度学习的无标签检测 , 对载有细胞聚集体的微胶囊进行了实时提取 。 科学家通过微胶囊收集和计数以及细胞活力的量化确定了科学家的检测和选择性提取方法的效率和纯度 。 基于深度学习的检测和选择性提取的视频帧分解 。
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