高通量单分散纳升 /皮升液滴的制备在数字 PCR、质谱分析、细胞筛选等生物医学领域至关重要, 而现有的技术制备速率只能达到 1 000/s。本文提出了一种离心力与微喷嘴阵列相结合的微流控芯片, 实现了超高通量液滴的制备。首先, 对离心液滴微流控芯片进行设计, 通过有限元仿真详细分析了微喷嘴尺寸、离心加速度和流量等参数对液滴尺寸的影响, 获得了纳升级液滴芯片的设计参数, 使用微纳加工方法制作离心式液滴生成芯片, 并进行了液滴的高通量生成实验。实验与仿真结果表明: 液滴尺寸与离心加速度成反向关系, 与微喷嘴尺寸成正向关系, 并在很大的流量范围内液滴尺寸基本不变, 表现出优异的鲁棒性。本液滴生成芯片在离心加速度 250g~500g下, 可制备液滴直径为 105~145 μm, 制备速率达 27 000个/s, 且直径一致性良好( CV<3%), 证明本液滴生成芯片具有超高通量的特点。

基于数字微滴图像检测法的数字聚合酶链式反应(PCR)在检测时获取的荧光微滴图像呈密集分布、具有低亮度、低对比度等特点, 导致其识别正确率较低。为了实现对密集分布的荧光微滴的正确识别, 本文提出一种基于改进的分水岭分割算法的荧光微滴识别方法, 首先利用直方图均衡化和高斯滤波对图像进行预处理, 然后使用局部自适应阈值分割从背景中提取目标, 降低对图像灰度信息的依赖, 最后结合微滴形状类圆、尺寸较均匀的特点定义微滴黏连度函数, 降低了分水岭分割中的错误分割比例。对比实验表明, 与传统的基于距离变换分水岭分割法相比较, 本文算法的正确率为9734%, 高于对照方法的859%, 验证了本文算法的优越性。

数字PCR检测过程中, 确定微滴是否为阳性直接影响最终浓度, 也是影响仪器准确度的重要因素之一。目前的自动分类方法并未考虑到数字PCR技术中浓度对结果误差的影响, 导致在低浓度下自动设置的方法与实际结果偏差较大。本文设计了一种基于广义帕累托分布的荧光微滴分类方法, 讨论了不同浓度下误分类对结果可能的影响, 据此确定了分布模型参数, 并在自行研制的微滴式数字PCR仪上进行验证。实验结果显示：经本文方法分类后, 样品中目标拷贝数在5~5 000的范围内线性回归的r2=0.995 6, 这意味着广义帕累托分布较好地拟合了微滴荧光强度边界分布, 本文提出的荧光微滴自动分类方法在低浓度下取得了较好的效果。

设计了一种校正算法用于校正双光子荧光显微镜等高速扫描成像系统中共振振镜扫描导致的图像畸变。首先对共振振镜的扫描运动建立模型，推导出非线性扫描的运动公式，进而得到图像畸变公式; 然后对一块朗奇光栅样品扫描成像，设计了多峰高斯拟合算法得到光栅所有条纹的宽度变化并通过最小二乘法将条纹宽度数据拟合成一条畸变曲线; 最后利用畸变曲线对图像进行校正。结果表明: 采用提出的校正算法可使系统最大畸变减小到传统正弦校正方法的1/3，相对畸变减小到1/5，校正效果比传统的正弦校正法提高了2倍。由于提出的曲线拟合校正算法不用增加额外的光路，且不需要切割边缘图像，故显示了极好的图像使用效率和校正效果。