基于圖像的高通量細胞分選儀
Hongke
細胞分選在分子生物學、病理學、免疫學和病毒學研究中發揮著重要作用。它能夠根據細胞獨特的化學特征和形狀快速搜索和分類細胞。由于過于耗時費力或是必須要在速度和準確性之間進行權衡,傳統方法會受到一定限制。東京大學化學系開發了一種智能圖像激活細胞分選儀 (IACS),其核心是一臺超高速光譜數字化儀。這是世界上第一個高通量、基于圖像的細胞分選技術,可以以前所未有的通量和準確性處理細胞。該技術用途廣泛,有望在生物、制藥和醫學科學中實現基于機器的科學發現,特別是在癌癥領域,這項技術能夠實現對癌癥細胞和非癌癥細胞之間的細微差異進行分類。
實時機器智能排序方法
IACS 使用實時機器智能技術來提供全新的數據管理基礎設施,以前所未有的速度對細胞進行準確分類。IACS 將高通量細胞成像、細胞聚焦和細胞分選與獨特的軟硬件數據管理基礎設施相結合。它利用了許多不同的技術,包括光學、微流體、電子學、力學和數據處理。該系統靈活且可擴展,還為數據采集、數據處理、決策制定和分揀驅動提供實時、自動化操作。事實上,即使使用復雜的學習算法,每個單元只需 32 毫秒即可完成整個過程!
IACS 的關鍵是處理圖像構建部分使用了同樣在東京大學開發的頻分復用 (FDM) 顯微鏡。FDM 顯微鏡可以對以 1 m/s 流動的細胞進行連續、高速、無模糊、靈敏的明場和雙色熒光圖像采集。這是實現系統每秒約 100 個細胞的突破性處理速率所必需的。
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虹科Spectrum PCIe 數字化儀 M4i.2212-x8,4 通道 1.25 GS/s 和 8 位分辨率
這種超高速細胞分選的另一個關鍵是獲取來自 FDM 中雪崩光電二極管的信號。這是通過將信號傳遞到以1.25 GS/s 的采樣率運行的虹科 Spectrum M4i.2212-x8數字化儀(圖 2)來完成的。然后,采集的數據通過板卡的高速 PCIe 總線傳輸到 PC,在 PC 中可以分離包含在數字化波形中的空間輪廓。數字化儀的高速 PCIe 接口允許該過程以高事件率連續運行。分離過程包括在頻域工作,通過執行傅里葉變換,揭示每個信號不同的調制頻率。
IACS細胞分選系統
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完整的IACS系統由五個關鍵部分組成:注入IACS的懸浮細胞由流體動力聚焦器聚焦到單個流中,由FDM顯微鏡成像,由實時智能圖像處理器分析,在計算過程中由聲學聚焦器保持在單個流中,由圖像處理器決策觸發的雙膜推拉細胞分選機進行排序。整個過程是完全自動化的并且能夠實時操作。
圖像構建完成后,使用 10 Gb 以太網將結果傳輸到 IACS 的圖像分析和時間管理階段。這里有一個現場可編程門陣列 (FPGA)、三個中央處理器(CPU)、一個圖形處理單元 (GPU) 和一個網絡交換機,它們都結合起來使用神經網絡上的深度學習技術執行必要的圖像處理和決策。
虹科Spectrum Instrumentation 的首席技術官 Oliver Rovini 解釋說:“ 這是我們的超高速數字化卡片在使圖像識別系統獲取和處理圖像方面發揮關鍵作用的一個例子。系統設計人員希望創建實時處理圖像的解決方案,而我們的超高速數字化儀可以通過工廠自動化和過程控制等技術實現這一目標。”
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