[发明专利]一种生物样本分选方法、声表面波微流控芯片、系统、终端以及存储介质

权利要求书

1.一种生物样本分选方法，其特征在于，包括以下步骤：

将含有生物样本的混合液注入声表面波微流控芯片内，并向所述声表面波微流控芯片施加第一正弦信号，在所述声表面波微流控芯片内形成驻波声场，使所述生物样本在声辐射力作用下聚集在所述驻波声场中的节点位置；

采集所述聚集后的生物样本图像；

利用深度学习模型对所述生物样本图像进行运动目标识别及追踪，对所追踪到的运动目标进行聚类分析并分类，得到目标样本，并根据所述目标样本的运动速度生成所述目标样本的延时使能信号；

根据所述延时使能信号向所述声表面波微流控芯片施加第二正弦信号控制所述目标样本移动，以对所述目标样本进行分选。

2.根据权利要求1所述的生物样本分选方法，其特征在于，所述声表面波微流控芯片包括至少两对叉指换能器和腔道；

所述至少两对叉指换能器分别位于所述腔道的外壁两侧，且每对叉指换能器分别包括用于聚集生物样本的第一区域、用于分选目标样本的第三区域以及用于连接所述第一区域与第三区域的过渡带；

所述腔道包括两个入口和与所述目标样本类别数目相同的出口，且所述腔道的长度为四分之一个波长。

3.根据权利要求2所述的生物样本分选方法，其特征在于，所述将含有生物样本的混合液注入所述声表面波微流控芯片内，并向所述声表面波微流控芯片施加第一正弦信号，在所述声表面波微流控芯片内形成驻波声场，使所述生物样本在声辐射力作用下聚集在所述驻波声场中的节点位置包括：

通过所述两个入口分别将含有生物样本的悬浮液和缓冲液腔道内，通过信号发声器对所述至少两对叉指换能器的第一区域施加高频连续的第一正弦信号，在所述腔道内形成一个驻波声场，使得散落在腔道内的生物样本在声辐射力作用下向所述驻波声场的节点位置移动并排列成一条直线。

4.根据权利要求1所述的生物样本分选方法，其特征在于，所述深度学习模型包括FCN网络和孪生神经网络，所述利用深度学习模型对所述生物样本图像进行运动目标识别及追踪包括：

通过所述FCN模型利用运动目标检测算法对所述生物样本图像中的生物样本进行运动目标识别；

通过所述孪生神经网络采用运动目标追踪算法对所述识别到的运动目标进行追踪并实时计算所述运动目标的运动速度。

5.根据权利要求4所述的生物样本分选方法，其特征在于，所述孪生神经网络包括两个共享权值的卷积神经网络，所述两个卷积神经网络的输入分别是当前帧图像以及上一帧图像中含有运动目标的子图，在经过所述卷积神经网络的采样与编码后，使用所述含有运动目标的子图的结果对所述当前帧图像的结果进行卷积，得到所述当前帧图像中与上一帧图像最相似的区域，以对所述运动目标进行追踪。

6.根据权利要求2所述的生物样本分选方法，其特征在于，所述对所追踪到的运动目标进行聚类分析并分类，得到目标样本，并根据所述目标样本的运动速度生成所述目标样本的延时使能信号包括：

基于在线学习的方式，根据预设的目标样本类别数目对所述追踪的运动目标进行无监督分析并分类，得到目标样本，并根据运动速度计算各类目标样本到达所述叉指换能器第三区域的时间，根据所述时间生成各类目标样本对应的延时使能信号。

7.根据权利要求6所述的生物样本分选方法，其特征在于，所述根据所述延时使能信号向所述声表面波微流控芯片施加第二正弦信号控制所述目标样本移动，以对所述目标样本进行分选包括：

当所述目标样本到达所述叉指换能器的第三区域时，通过所述延时使能信号驱动所述信号发声器对所述叉指换能器的第三区域施加连续的第二正弦信号，在所述腔道内形成所述驻波声场的至少一个节点，并通过调节所述施加第二正弦信号的电压控制所述目标样本移动至所述驻波声场的节点位置，以对所述目标样本进行分选。