在流动聚焦点处形成并在胶凝微通道中进一步胶凝后，微胶囊进入检测区域

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在流动聚焦点处形成并在下游胶凝微通道中进一步胶凝后，微胶囊流入检测区域。然后，计算机上运行的深度学习检测模型可以确定微胶囊是空的还是充满细胞的。检测区域由绿色框指示，当模型检测到载有细胞聚集体的微胶囊时变为红色。如果检测区域内出现载有细胞聚集体的微囊，则计算机程序会向通过USB与计算机连接的微控制器发送相应的信号。

然后微控制器激活介电泳零点一五秒，以将载有细胞聚集体的微胶囊从油相提取到水相中。基于微胶囊的速度、微胶囊通过提取区域的时间和提取时间，实验确定介电泳激活零点一五秒的持续时间以实现每次介电泳激活提取一个微胶囊。如果未检测到载有细胞聚集体的微囊，则介电泳将保持关闭状态，微囊继续沿通道向下流动。这种选择性提取过程可以在视频一和视频二中看到，但有一个例外：当提取发生时，它会减慢到百分之十的速度，以便更好地可视化提取过程。

为了确定检测效率，分析检测区域的视频，并计算细胞聚集体的数量。检测效率是深度学习程序在通过检测区域的所有载有细胞聚集体的微胶囊中检测到的载有细胞聚集体的微胶囊的百分比。确定基于深度学习的无标记方法可以检测细胞聚集体，检测效率约为百分之百。为了确定选择性提取效率和纯度以及细胞活力，从水出口一和油出口二收集微胶囊。

提取效率定义为提取的载有细胞聚集体的微胶囊占所有载有细胞聚集体的微胶囊的百分比，而提取纯度定义为提取的载有细胞聚集体的微胶囊占总提取的微胶囊的百分比。从水出口二收集的选择性提取样品中的细胞聚集体微胶囊的提取效率和纯度分别为百分之九十七和百分之九十。选择性提取的微胶囊的纯度显着高于未选择性提取的。图三维给出了没有和有选择性提取的样品的典型图像，显示了它们的纯度差异。

通过活或死染色检查细胞活力，以确定介电泳提取过程是否会对细胞造成任何损害，因为细胞必须具有高度的活力才能用于进一步的生物医学应用。从水出口二收集的微胶囊中的细胞聚集体使用活或死染色进行标记，并使用荧光显微镜成像，并使用量化图像中的绿色和红色区域。显示可以忽略不计的红色染色，表明细胞具有高度活力。

对绿色或红色区域的定量分析显示，选择性提取的微胶囊中超过百分之九十五的细胞是可行的，这与新鲜细胞在没有微囊化或提取的细胞聚集体中。基于深度学习的无标记方法可以检测细胞聚集体，检测效率约为百分之百，从而能够通过介电泳力选择性提取载有细胞聚集体的微胶囊，提取效率约为百分之九十七。这种高检测效率也可以归因于微胶囊的尺寸和设备的设计，以确保细胞聚集体离焦平面不远，以便它们出现在深度学习算法用于检测的图像。

【在流动聚焦点处形成并在胶凝微通道中进一步胶凝后，微胶囊进入检测区域】但纯度低于提取效率，这可能是因为在提取载有细胞的微胶囊期间，提取区域的油水界面略微不稳定，这可能导致上游相邻的微胶囊空的或细胞-如果在相邻微胶囊通过提取区域时界面尚未完全稳定，则待提取。这个问题可以通过提高油速以使微胶囊彼此远离和通过调节萃取通道中油相和水相的物理性质来提高界面稳定性来解决.这个问题也可以通过使用比介电泳更快的提取方法来解决。同样，更精确地提取方法可以进一步将提取效率提高到约等于百分之百，因为基于深度学习的检测效率约为百分百。

在流动聚焦点处形成并在胶凝微通道中进一步胶凝后，微胶囊进入检测区域

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