CN110987770B - 一种基于激光自混合反馈干涉的单个流动颗粒探测方法及系统 - Google Patents
一种基于激光自混合反馈干涉的单个流动颗粒探测方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110987770B CN110987770B CN201911084111.4A CN201911084111A CN110987770B CN 110987770 B CN110987770 B CN 110987770B CN 201911084111 A CN201911084111 A CN 201911084111A CN 110987770 B CN110987770 B CN 110987770B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- signal
- flowing
- particle
- particles
- laser
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 239000002245 particle Substances 0.000 title claims abstract description 174
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 83
- 238000002156 mixing Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 50
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 26
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims description 41
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 28
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims description 21
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 16
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 claims description 15
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 12
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 10
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 claims description 6
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 5
- 238000009652 hydrodynamic focusing Methods 0.000 claims description 5
- 230000005693 optoelectronics Effects 0.000 claims description 5
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 4
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 5
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 62
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 34
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 7
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 238000004163 cytometry Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 239000007850 fluorescent dye Substances 0.000 description 4
- 238000000684 flow cytometry Methods 0.000 description 3
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 239000000427 antigen Substances 0.000 description 2
- 102000036639 antigens Human genes 0.000 description 2
- 108091007433 antigens Proteins 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 238000012634 optical imaging Methods 0.000 description 2
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 2
- 230000000890 antigenic effect Effects 0.000 description 1
- 230000000975 bioactive effect Effects 0.000 description 1
- 239000003124 biologic agent Substances 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- -1 cells Substances 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 238000004043 dyeing Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000001125 extrusion Methods 0.000 description 1
- 238000001917 fluorescence detection Methods 0.000 description 1
- 238000002189 fluorescence spectrum Methods 0.000 description 1
- 210000002503 granulosa cell Anatomy 0.000 description 1
- 239000012535 impurity Substances 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000010895 photoacoustic effect Methods 0.000 description 1
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 description 1
- 238000011897 real-time detection Methods 0.000 description 1
- 238000004064 recycling Methods 0.000 description 1
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/10—Investigating individual particles
- G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
- G01N15/1434—Optical arrangements
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/01—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials specially adapted for biological cells, e.g. blood cells
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Dispersion Chemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Abstract
本发明提供了一种基于激光自混合反馈干涉技术的单个流颗粒探测方法及系统,利用激光照射到检测样本颗粒后形成的散射反馈光重新收集到激光腔内与腔内固有光形成混合干涉光,进而采集混合干涉光并计算器平均信号频谱,通过观测自混合干涉信号频谱上的多普勒频移信号分布和预设的理论值进行对比,进而确定是否探测到单个预期种类流动颗粒。
Description
技术领域
本发明涉及单颗粒检测技术领域,尤其是涉及基于半导体激光器自混合(反馈)干涉效应,对生物细胞或抗原物质等单个颗粒进行实时、准确探测的光电检测方法及系统。
背景技术
单颗粒(如细胞、抗原物质等)检测被广泛应用于生物医学领域。针对单个样品细胞进行逐个测量分析相比于样本整体检测统计更加精确,而且所需样本细胞计量更小,是当前的主流研究方向。
现有技术中,单颗粒探测技术主要包括:
其一如荧光散射流式细胞术,主要利用颗粒散射原理和荧光探测等技术来进行细胞识别。首先根据系统内激光光源的不同波长,样品细胞被各光源对应的荧光染料染色标记;然后染色细胞被逐个依次注入到管道中,激光照射到单个细胞产生荧光信号和散射信号;接着复杂的荧光信号被不同分光镜和滤波片分解,送入对应的各个荧光信号检测器中进行荧光光谱测量;随后散射光信号从前向和侧向两个方向被送入散射光信号检测器中;最后利用光电倍增管将光信号转换成电信号,然后利用模数转化器将数字信号导入计算机系统中进行分析。
其二如光学成像细胞术,主要基于激光散射理论和显微镜2D成像技术,利用高速摄像机对细胞颗粒进行拍照,再利用各种成像技术和图像处理方法还原细胞形状轮廓,分析计算细胞颗粒的尺寸。
其三如阻抗细胞术,主要利用不同种类细胞或者颗粒的阻抗值不同从而对细胞进行识别筛选。在微流体管道内植入正负电极,给电极加载电压使管道横截面上产生一个电流场,当细胞或颗粒通过电流场时,电流信号特征的变化可以反映细胞的尺寸、结构和介电性能。相比于光学成像细胞术而言,阻抗细胞术通过研究细胞阻抗变化,可以更深入的分析细胞内部结构特征,进行更细致的细胞分选。
其四如声光细胞术,主要利用了生物组织的光声效应,当高重频的激光脉冲照射到生物微粒上时,细胞所吸收的光能转化为热能,导致细胞体积膨胀,发射出不同频率的超声信号,超声探头负责收集信号,再经过前置放大后,由信号采集和处理系统完成对单个细胞的光声信号的分析,检测出不同类别的细胞。等等。
然而,上述单颗粒探测技术普遍存在局限性,例如系统复杂、操作步骤繁琐、造价昂贵等。其探测方法及系统通常需要多个不同波长的激光光源、高速摄像机、超声探测器等设备的配置与配合工作。而且待测细胞通常需要事先荧光染色(如目前最普遍应用的散射流式细胞术),一定程度上破坏细胞的活性和结构,样品细胞收集后无法循环利用。
再如现有技术中,WO2017174978A1(下称文献1)公开了一种单颗粒探测方法,但其利用的是相位多普勒方法探测单个颗粒,将双光束重叠形成干涉条纹区域,使光束在空间内形成调制,当颗粒垂直流过条纹区域时,通过外接探测器观测光强变化,测量颗粒大小和速度。该方法基于相位多普勒原理与双发射光束干涉,系统复杂且为了使两束光完美重合需要精密且繁琐的准直调节。
CN108780030A(下称文献2)公开了一种基于激光自混合干涉信号对样本颗粒进行探测的方法,然而其是针对整个颗粒团体进行探测,并且研究整个颗粒团体的尺寸概率。其实质上相当于前文所述的样本整体检测统计方法,而在本领域中对单个颗粒与颗粒团体进行探测属于不同的研究领域,例如在探测原理的选择、单细胞流动的控制、判断参数的选取等方面均存在较大差异,本领域技术人员难以彼此借鉴。此外,文献2由于对整个颗粒团体进行探测,因而未能揭示是否能将激光自混合干涉信号应用于单个颗粒探测,也未能揭示选取何种判断参数以及对判断参数做何种处理来实施单个颗粒探测,更加没有揭示如何确定单个颗粒为预期探测的目标颗粒。
文献1:WO2017174978A1
文献2:CN108780030A
因此,亟需提供一种无需荧光染色,结构简单同时保持较高准确度的单个颗粒细胞实时检测方法及系统。
发明内容
为解决上述问题,本发明提出一种基于半导体激光器自混合(反馈)干涉效应,针对单颗粒进行实时、准确探测的光电检测方法及系统。相比于传统的流式细胞术,具有系统简单,无需昂贵的多波长激光光源,造价低廉,无需颗粒荧光染色标记,细胞样品可回收重复利用等优点。
因此,本发明的第一方面,提供一种基于激光自混合反馈干涉的单个流动颗粒探测方法,包括:
(1)激光器发射照射光聚焦照射流动颗粒检测区域;
(2)所述检测区域内的流动颗粒散射所述照射光形成散射光;
(3)将所述散射光收集进所述激光器与所述照射光进行混合干涉,形成混合干涉光;
(4)采集所述混合干涉光并转换为电信号,并在预定时间间隔t内以预定频率对所述电信号进行实时连续采样并计算平均信号频谱,作为第一平均信号频谱;
(5)提取所述平均信号频谱上的多普勒频移信号峰值以及频移信号分布形状特征参数,并将其与预设的理论值范围相比较,若位于所述预设的理论值范围则认定所述散射光由单个流动颗粒所产生,进而确定探测到单个流动颗粒。
进一步的,所述步骤(4)为:采集所述混合干涉光并转换为所述电信号,将所述电信号进行滤波降噪处理后,在所述预定时间间隔t内,以所述预定频率对所述电信号进行信号采样,以及对采样到的信号进行放大和快速傅里叶变换后,计算所述平均信号频谱。
进一步的,在所述步骤(5)包括:
(5-1)紧接着重复所述步骤(4),将此时计算的平均信号频谱作为第二平均信号频谱;
(5-2)分别提取所述第二、第一平均信号频谱上的多普勒频移信号峰值以及频移信号分布形状特征参数并做差值,判断:
若所述差值大于等于一预设的目标颗粒差值阈值,则确定所述探测到的流动颗粒为所述目标颗粒,并进入步骤(5-3);
若所述差值小于所述预设的目标颗粒差值阈值,则确定所述探测到的流动颗粒不属于所述目标颗粒;
(5-3)将所述差值进一步与所述预设的理论值范围相比较,若位于所述预设的理论值范围则认定所述散射光由单个流动颗粒所产生,进而确定探测到单个流动的所述目标颗粒。
本发明的第二方面,提供一种基于激光自混合反馈干涉的单个流动颗粒探测系统,所述探测系统应用如上述的单个流动颗粒探测方法,所述探测系统包括流体系统、光电系统和数据信号采集处理系统,其中:
所述流体系统,用于供待探测的流动颗粒在其中流动,所述流动颗粒检测区域形成于所述流体系统;
所述光电系统,用于向所述流动颗粒检测区域发射所述照射光,以及收集所述散射光并形成所述混合干涉光;
数据信号采集处理系统,用于对所述混合干涉光进行所述信号采样并计算所述平均信号频谱,进而提取所述平均信号频谱上的多普勒频移信号峰值以及频移信号分布形状特征参数,以认定所述散射光是否由单个流动颗粒所产生,进而确定是否探测到单个流动颗粒,以及颗粒分类识别。
进一步的,所述流体系统包括:流动颗粒通道以供待探测的流动颗粒在其中流动,所述流动颗粒通道的壁的至少一部分为透明或半透明,所述流动颗粒检测区域位于所述流动颗粒通道的壁为透明或半透明的部分。
进一步的,所述流动颗粒为生物细胞,所述流体系统还包括:流体动力学聚焦管道和推进泵;
所述流体动力学聚焦管道包括:若干所述生物细胞的样品液供应通道,以及若干鞘液供应通道;所述若干样品液供应通道和所述若干鞘液供应通道的上游端开口共同或分别与所述推进泵连接,所述推进泵推动相应通道中的液体向下游流动;所述若干样品液供应通道和所述若干鞘液供应通道的下游端开口共同连接至所述流动颗粒通道的上游端开口。
进一步的,所述鞘液供应通道的个数为偶数个,并且相对于所述若干样品液供应通道呈对称分布。
进一步的,所述光电系统包括:所述激光器;光电转换检测装置,用于采集的所述混合干涉光并转换为电信号以便于进行所述信号采样;第一透镜组,用于将所述激光器发射的所述照射光聚焦到所述检测区域。
进一步的,所述数据信号采集处理系统包括:数据采集卡DAQ、带通滤波器、信号放大器和计算机处理装置;所述混合干涉光经转换后的电信号经所述带通滤波器的滤波降噪、所述数据采集卡DAQ在所述预定时间间隔t内信号采样、所述信号放大器的信号放大处理后,转换传输至所述计算机处理装置;所述计算机处理装置用于计算出所述平均信号频谱,进而提取所述平均信号频谱上的多普勒频移信号峰值以及频移信号分布形状特征参数,以认定所述散射光是否由单个流动颗粒所产生,进而确定是否探测到单个流动颗粒以及颗粒分类识别。
进一步的,所述激光器为半导体激光器,所述光电转换检测装置集成在所述半导体激光器内。
本发明的有益之处至少包括:
(1)本发明利用激光自混合反馈干涉效应探测单个流动颗粒,具有探测步骤简单,探测准确性高等优点。
(2)本发明在确定探测到单个流动颗粒的基础上,通过简单的平均信号频谱差值比较即可快速实现目标颗粒辨别。
(3)本发明的探测系统结构简单,其中光电系统的主要部分由一个激光器和一组光学透镜即可实现,具有结构简单,无需外加光学器件,价格低廉等优点。
(4)本发明的流体系统采用多通道式的流体动力学聚焦管道构造,能够使得样本细胞在流体聚焦的作用下依次匀速流动,保证每个细胞通过激光照射区域的探测时间相等,从而得到准确、稳定的细胞自混合反馈信号,有效降低漏测率。
(5)本发明通过设置鞘液供应通道的个数为偶数个并相对于样品液供应通道对称分布,以确保周围鞘液挤压细胞的均衡性,从而获得间隔性好、排列有序并便于检测的单细胞流。
(6)本发明中将光电转换检测装置(其为半导体器件)集成于半导体激光器内(由于两者均为半导体器件,因而具有良好的融合性),半导体激光器既作为光源也作为探测器,省去了摄像机和光电探测头等昂贵复杂的设备,从而显著降低了系统的复杂程度和成本造价。
附图说明
图1为本发明探测系统架构示意图;
图2为本发明流体系统架构示意图;
图3为本发明对探测到的混合干涉光信号进行处理、计算和判断的流程示意图;
附图标记说明:
1-驱动电源;2-激光器;3-光电转换检测装置;4-第一透镜组;5-样本颗粒;6-数据采集卡DAQ;7-信号放大器;8-模数转换装置;9-计算机处理装置;10-生物细胞;11-鞘液;12-样品液供应通道;13-鞘液供应通道;14-流动颗粒通道。
具体实施方式
本发明基于激光自混合反馈干涉效应的原理,当激光束照射在一个运动物体时,激光受外部物体反射或者散射后,部分激光携带物体的信息,又重新收集回激光腔内并与腔内的激光发生混合干涉,引起激光器输出光强及频率发生变化的现象,通过测量激光输出功率或者节点电流的变化可以测量物体运动的位移、速度等信息。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂,下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
参见附图1,为本发明单个流动颗粒探测系统构造示意图;同时参见附图3,为本发明对探测到的混合干涉光信号进行处理、计算和判断的流程示意图(探测到的混合干涉光信号作为原始信号)。
本发明所提供的基于激光自混合反馈干涉的单个流动颗粒探测方法,主要包括:
首先,激光器2发射照射光聚焦照射流动颗粒检测区域(该聚焦程度和大小适应于单个流动颗粒的探测尺寸要求),所述检测区域内流动颗粒5散射所述照射光形成散射光;
然后,将所述散射光收集进所述激光器2与所述照射光进行混合干涉,形成混合干涉光;
接着,采集所述混合干涉光,将采集到的混合干涉光经光电转换形成电信号(如电流信号),将所述电信号进行滤波降噪处理后,在预定时间间隔t内,以预定频率(如几十k到几M赫兹)对所述电信号进行信号采样,以及对采样到的电信号进行放大和快速傅里叶变换后,计算平均信号频谱;
最后,提取所述平均信号频谱上的多普勒频移信号峰值以及频移信号分布形状特征参数,将其与预设的理论值范围相比较,若位于所述预设的理论值范围则认定所述散射光由单个流动颗粒所产生,进而确定探测到单个流动颗粒。这里,频移信号分布形状特征参数可选自如:单峰宽度、单峰高度、峰峰间距、预定时间内采集峰的个数与总宽度等现有技术中可表征频移信号分布形状的特征参数或者其组合。
优选的,在确定探测到单个流动颗粒前,还可以进一步实施(参见附图3):判断所述探测到的流动颗粒是否为目标颗粒(如是生物细胞而不是其他颗粒)的步骤,其包括:紧接着重复上述采集混合干涉光并计算平均信号频谱的步骤,并将此时计算的平均信号频谱作为第二平均信号频谱,从而将所述第二平均信号频谱与所述第一平均信号频谱做差值,判断:若所述差值大于等于一预设的目标颗粒差值阈值,则确定所述探测到的流动颗粒为所述目标颗粒,并可在此基础上进行上述单个流动颗粒的探测与确定步骤;若所述差值小于所述预设的目标颗粒差值阈值,则确定所述探测到的流动颗粒不属于所述目标颗粒。
本发明的另一方面,还提供一种基于激光自混合反馈干涉的单个流动颗粒探测系统。如附图1、2所示,具体包括:
参见附图1为本发明单个流动颗粒探测系统构造示意图。所述探测系统包括流体系统、光电系统和数据信号采集处理系统,其中:
所述流体系统(如附图2所示)包括:流动颗粒通道14、流体动力学聚焦管道和推进泵(图中未示出)。所述流动颗粒通道14供待探测的流动颗粒5在其中流动。优选的,所述流动颗粒通道14的壁的至少一部分为透明或半透明,所述流动颗粒检测区域位于所述流动颗粒通道14的壁为透明或半透明的部分。这样的设置能够在确保系统对流动颗粒探测的同时,避免大量光源照射以及光照引起的热效应对通道内流动颗粒(如生物活性颗粒:细胞、抗原等)的损伤。
以流动颗粒为生物细胞为例,所述流体动力学聚焦管道包括:若干所述生物细胞10的样品液供应通道12,以及若干鞘液供应通道13。所述若干样品液供应通道12和所述若干鞘液供应通道13的上游端开口共同或分别与所述推进泵连接(相应的,所述推进泵可以被共用,也可以设置多个推进泵而分别供其使用),所述推进泵推动相应通道中的液体向下游流动;所述若干样品液供应通道12和所述若干鞘液供应通道13的下游端开口共同连接至所述流动颗粒通道14的上游端开口。这样能够充分利用周围鞘液挤压细胞样品,压缩样品细胞在通道内的分布体积,聚焦样本形成单细胞流。
在现有的技术中,细胞样本在管道内流动时位置分布的随机性会给测量带来很多问题。首先,因为管道内流速和横截面位置有关,不同位置上细胞的速度不尽相同,导致产生的多普勒频移存在差异性。其次,如果细胞浓度过高,细胞之间距离过小会引起多次散射现象,散射光的传输过程会更加复杂。因此,实验中如何精确控制细胞样品的流动轨迹和速度,降低信号的不确定度就显得尤为关键。
针对这些问题,本发明的流体系统利用流体动力学聚焦管道实现对被测细胞分布和流动的精确控制,利用推进泵把细胞样品液和保护鞘液按一定速度比例分别从不同进液口注入流动颗粒通道内(即流动颗粒检测区域所在通道)。鞘液是辅助样本流被正常检测的生物制剂,主要作用是包裹样本流的周围,保持样本流中细胞沿管道中心线流动,防止其靠近孔壁而偏离激光测量范围和阻塞通道。同时鞘液也可以起到保持细胞活性,防治细胞变形、凋零的作用。样本细胞在流体聚焦的作用下依次匀速流动,保证每个细胞通过激光照射区域的探测时间相等,从而得到准确、稳定的细胞自混合反馈信号,有效降低漏测率。
优选的,参见附图2,所述鞘液供应通道13的个数为偶数个(附图2中为2个),并且相对于所述若干样品液供应通道12对称分布,以确保周围鞘液挤压细胞的均衡性,从而获得间隔性好、排列有序并便于检测的单细胞流。
参见附图1,光电系统用于向所述流动颗粒检测区域发射所述照射光,以及采集重新收集到激光器内的所述散射光并形成所述混合干涉光。所述光电系统包括:驱动电源1,用于给激光器2供电。所述激光器2可选为半导体激光器(LD),以满足便携简便的工作需求。所述半导体激光器,发射照射光束并通过第一透镜组4(如图2中,该第一透镜组4包含透镜L1和L2)将激光光束聚焦到检测区,当单个细胞流经激光照射区域时,一部分散射光重新收集到激光器的激光腔内并和原有的照射光进行混合干涉,从而引起激光器的输出功率等参数振荡变化。此外,激光器内部还可以集成有光电转换检测装置3(如光电二极管PD,其也可以与所述激光器分离而单独设置),用于将采集的所述混合干涉光转换为电信号以便于进行信号采集,进而通过测量PD的电流信号变化来间接测量激光器处于自混合状态下的输出功率振荡,即激光自混合反馈干涉信号。因此,半导体激光器既作为光源也作为探测器,省去了摄像机和光电探测头等昂贵复杂的设备,从而显著降低了系统的复杂程度和成本造价。
被测颗粒在激光照射后会向各个方向发出散射光,部分散射光重新收集进入激光腔内和原始光进行干涉,使振荡光频率产生多普勒频移fd,对激光器的输出功率进行频率调制,频域信号上会形成一系列峰值对应fd。不同形状、尺寸的颗粒所产生的散射光强空间分布和强弱不同。因此本发明利用相邻采集周期的多普勒频移信号峰值及频移信号分布形状特征参数之差值,将其与预设的目标颗粒差值阈值和预设的理论值范围分别做比较,进而确定探测到的流动颗粒是否为目标颗粒以及单个颗粒。从而进一步实现单个颗粒的检测和种类识别。
此外,由于被测颗粒发出的散射反馈光和激光器内部固有光相互干涉,信号时域上形成一个脉冲,通过分析该脉冲的参数(如脉冲宽度以及干涉条纹数)可以获得被测颗粒的众多有关参数(如颗粒的尺度、形状、内部结构等),其基于光学探测领域中不同被测物体返回光波参数也相应不同的原理。由于该具体获取被测颗粒有关参数的内容不属于本发明的主要创新所在,在此不予赘述。
参见附图1,数据信号采集处理系统用于对所述混合干涉光进行所述信号采样并计算所述平均信号频谱,进而提取所述平均信号频谱上的多普勒频移信号峰值以及频移信号分布形状特征参数,以认定所述自混合反馈干涉信号是否由单个流动颗粒所产生,进而确定是否探测到单个流动颗粒,并后续进行颗粒种类、形状等特征的识别。
所述数据信号采集处理系统包括:数据采集卡DAQ6、带通滤波器(图中未示出,其可集成在数据采集卡DAQ中,也可单独放置)、信号放大器7和计算机处理装置9;所述混合干涉光经转换后的电信号经所述带通滤波器的滤波降噪、所述数据采集卡DAQ6在所述预定时间间隔t内信号采样、所述信号放大器7的信号放大处理后,转换传输至所述计算机处理装置9;所述计算机处理装置9用于计算出所述平均信号频谱,进而提取所述平均信号频谱上的多普勒频移信号峰值以及频移信号分布形状特征参数,以认定所述散射光是否由单个流动颗粒所产生,进而确定是否探测到单个流动颗粒。
传统的实时信号采集筛选方法是直接观察时域脉冲的幅值,如果高于设定阈值则认为是目标信号。但是这种方法很容易由于信号抖动而产生误判。为了解决这一问题,本发明数据信号采集处理系统的工作过程为:
首先,原始的PD电流信号被数据采集卡DAQ6采集,因为存在一定的噪声干扰,所以首先经过带通滤波器(可单设或集成在数据采集卡DAQ中)进行初步滤波降噪,去掉低频的机械振动噪声和高频电路噪声。然后经放大器放大若干倍后(例如2000倍),在预定时间间隔t内以预定频率对所述混合干涉光进行信号采样(即在一预定的信号采集窗口长度下进行采集),将采样信号进行快速傅里叶变换,计算平均的信号频谱。
然后,利用当前平均频谱和前一个平均频谱做差值(或者下一个平均频谱与当前平均频谱做插值),如果差值大于事先设定的阈值,证明探测到的颗粒为目标颗粒(如细胞或其他目标颗粒),如果小于阈值则认定信号来自于某些更微小杂质,不被记录,重新下一轮采集。
接着,对实时比差值频谱和和理论计算结果相比较,如果测得的差值在理论值为中心的一个合理范围内(即位于一预设的理论值范围),可基本认定信号为一个流动的颗粒所产生,进而确定探测到单个流动颗粒。反之,如果不在范围内,则重新开始采集。
最后,存储信号并进行实时差值频谱分析,从而得出所测颗粒若干参数特征。
综上,本发明创新性地利用激光自混合反馈干涉原理来快速实时测量单个细胞颗粒。系统中半导体激光器既作为光源也作为探测器,省去了高速摄像机和光电探测头等昂贵复杂的设备,从而显著降低了系统的复杂程度和成本造价。光电系统的主要部分由一个激光器和一组光学透镜即可实现,具有结构简单,无需外加光学器件,价格低廉等优点。此外,本发明作为一种激光干涉探测技术,该发明具有很高的分辨率,可达到纳米级别。并且样品无需提前进行荧光染色标记操作,注入流体聚焦管道中经激光照射采集信号就可以快速实时地探测到单个微米级尺寸细胞或生物颗粒的激光自混合反馈干涉信号。
虽然本发明披露如上,但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员,在不脱离本发明的精神和范围内,均可作各种更动与修改,因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。
Claims (8)
1.一种基于激光自混合反馈干涉的单个流动颗粒探测方法,包括:
(1)激光器发射照射光聚焦照射流动颗粒检测区域;
(2)所述检测区域内的流动颗粒散射所述照射光形成散射光;
(3)将所述散射光收集进所述激光器与所述照射光进行混合干涉,形成混合干涉光;
(4)采集所述混合干涉光并转换为电信号,并在预定时间间隔t内以预定频率对所述电信号进行实时连续采样并计算平均信号频谱,作为第一平均信号频谱;
(5)提取所述平均信号频谱上的多普勒频移信号峰值以及频移信号分布形状特征参数,并将其与预设的理论值范围相比较,若位于所述预设的理论值范围则认定所述散射光由单个流动颗粒所产生,进而确定探测到单个流动颗粒;
所述流动颗粒为生物细胞;
所述步骤(4)为:采集所述混合干涉光并转换为所述电信号,将所述电信号进行滤波降噪处理后,在所述预定时间间隔t内,以所述预定频率对所述电信号进行信号采样,以及对采样到的信号进行放大和快速傅里叶变换后,计算所述平均信号频谱;
所述步骤(5)包括:
(5-1)紧接着重复所述步骤(4),将此时计算的平均信号频谱作为第二平均信号频谱;
(5-2)分别提取所述第二平均信号频谱、第一平均信号频谱上的多普勒频移信号峰值以及频移信号分布形状特征参数并做差值,判断:
若所述差值大于等于一预设的目标颗粒差值阈值,则确定所述探测到的流动颗粒为所述目标颗粒,并进入步骤(5-3);
若所述差值小于所述预设的目标颗粒差值阈值,则确定所述探测到的流动颗粒不属于所述目标颗粒;
(5-3)将所述差值进一步与所述预设的理论值范围相比较,若位于所述预设的理论值范围则认定所述散射光由单个流动颗粒所产生,进而确定探测到单个流动的所述目标颗粒。
2.一种基于激光自混合反馈干涉的单个流动颗粒探测系统,所述探测系统应用如权利要求1所述的单个流动颗粒探测方法,所述探测系统包括流体系统、光电系统和数据信号采集处理系统,其中:
所述流体系统,用于供待探测的流动颗粒在其中流动,所述流动颗粒检测区域形成于所述流体系统;
所述光电系统,用于向所述流动颗粒检测区域发射所述照射光,以及收集所述散射光并形成所述混合干涉光;
数据信号采集处理系统,用于对所述混合干涉光进行所述信号采样并计算所述平均信号频谱,进而提取所述平均信号频谱上的多普勒频移信号峰值以及频移信号分布形状特征参数,以认定所述散射光是否由单个流动颗粒所产生,进而确定是否探测到单个流动颗粒,以及颗粒分类识别;
所述流动颗粒为生物细胞;
所述数据信号采集处理系统,具体用于:采集所述混合干涉光并转换为所述电信号,将所述电信号进行滤波降噪处理后,在所述预定时间间隔t内,以所述预定频率对所述电信号进行信号采样,以及对采样到的信号进行放大和快速傅里叶变换后,计算所述平均信号频谱;
重复所述计算所述平均信号频谱步骤,将此时计算的平均信号频谱作为第二平均信号频谱;分别提取所述第二、第一平均信号频谱上的多普勒频移信号峰值以及频移信号分布形状特征参数并做差值,判断:若所述差值大于等于一预设的目标颗粒差值阈值,则确定所述探测到的流动颗粒为所述目标颗粒,并将所述差值进一步与所述预设的理论值范围相比较,若位于所述预设的理论值范围则认定所述散射光由单个流动颗粒所产生,进而确定探测到单个流动的所述目标颗粒;若所述差值小于所述预设的目标颗粒差值阈值,则确定所述探测到的流动颗粒不属于所述目标颗粒。
3.根据权利要求2所述的单个流动颗粒探测系统,其特征在于:所述流体系统包括:流动颗粒通道以供待探测的流动颗粒在其中流动,所述流动颗粒通道的壁的至少一部分为透明或半透明,所述流动颗粒检测区域位于所述流动颗粒通道的壁为透明或半透明的部分。
4.根据权利要求3所述的单个流动颗粒探测系统,其特征在于:所述流体系统还包括:流体动力学聚焦管道和推进泵;所述流体动力学聚焦管道包括:若干所述生物细胞的样品液供应通道,以及若干鞘液供应通道;若干样品液供应通道和所述若干鞘液供应通道的上游端开口共同或分别与所述推进泵连接,所述推进泵推动相应通道中的液体向下游流动;所述若干样品液供应通道和所述若干鞘液供应通道的下游端开口共同连接至所述流动颗粒通道的上游端开口。
5.根据权利要求4所述的单个流动颗粒探测系统,其特征在于:所述鞘液供应通道的个数为偶数个,并且相对于所述若干样品液供应通道呈对称分布。
6.根据权利要求2-5任一所述的单个流动颗粒探测系统,其特征在于:所述光电系统包括:所述激光器;光电转换检测装置,用于采集的所述混合干涉光并转换为电信号以便于进行所述信号采样;第一透镜组,用于将所述激光器发射的所述照射光聚焦到所述检测区域。
7.根据权利要求2-5任一所述的单个流动颗粒探测系统,其特征在于:所述数据信号采集处理系统包括:数据采集卡DAQ、带通滤波器、信号放大器和计算机处理装置;所述混合干涉光经转换后的电信号经所述带通滤波器的滤波降噪、所述数据采集卡DAQ在所述预定时间间隔t内信号采样、所述信号放大器的信号放大处理后,转换传输至所述计算机处理装置;所述计算机处理装置用于计算出所述平均信号频谱,进而提取所述平均信号频谱上的多普勒频移信号峰值以及频移信号分布形状特征参数,以认定所述散射光是否由单个流动颗粒所产生,进而确定是否探测到单个流动颗粒以及颗粒分类识别。
8.根据权利要求6所述的单个流动颗粒探测系统,其特征在于:所述激光器为半导体激光器,所述光电转换检测装置集成在所述半导体激光器内。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911084111.4A CN110987770B (zh) | 2019-11-07 | 2019-11-07 | 一种基于激光自混合反馈干涉的单个流动颗粒探测方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911084111.4A CN110987770B (zh) | 2019-11-07 | 2019-11-07 | 一种基于激光自混合反馈干涉的单个流动颗粒探测方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110987770A CN110987770A (zh) | 2020-04-10 |
CN110987770B true CN110987770B (zh) | 2022-11-15 |
Family
ID=70083742
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911084111.4A Active CN110987770B (zh) | 2019-11-07 | 2019-11-07 | 一种基于激光自混合反馈干涉的单个流动颗粒探测方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110987770B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112946990B (zh) * | 2021-05-13 | 2021-08-31 | 清华大学 | 基于共聚焦模式的非视域动态成像系统 |
Family Cites Families (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101706579A (zh) * | 2009-11-17 | 2010-05-12 | 中国工程物理研究院电子工程研究所 | 基于二极管激光器自混合效应的mems动态测试仪 |
CN102564909B (zh) * | 2011-11-29 | 2014-05-07 | 中国科学院安徽光学精密机械研究所 | 激光自混合大气颗粒物多物理参数测量方法和装置 |
CN102998242B (zh) * | 2012-11-25 | 2014-06-18 | 中北大学 | 微流体细胞仪及制作方法 |
CN106333707B (zh) * | 2015-07-09 | 2020-12-01 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 超声多普勒图谱校正方法、装置及超声诊断系统 |
RU2717751C2 (ru) * | 2015-07-30 | 2020-03-25 | Конинклейке Филипс Н.В. | Лазерный датчик для обнаружения нескольких параметров |
BR112018001940A2 (pt) * | 2015-07-30 | 2018-09-18 | Koninklijke Philips Nv | módulo de sensor a laser, dispositivo de comunicação móvel, método de detecção de tamanho de partícula, e produto de programa de computador |
CN105486224A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-04-13 | 上海珍岛信息技术有限公司 | 一种激光自混合干涉测量系统 |
JP6899839B2 (ja) * | 2016-03-21 | 2021-07-07 | トルンプ フォトニック コンポーネンツ ゲーエムベーハー | 超微粒子サイズ検出のためのレーザー・センサー |
WO2018104154A1 (en) * | 2016-12-09 | 2018-06-14 | Koninklijke Philips N.V. | Laser sensor module for particle density detection |
EP3401664A1 (en) * | 2017-05-12 | 2018-11-14 | Koninklijke Philips N.V. | Method of suppressing false positive signals during self mixing interference particle detection |
CN108761418B (zh) * | 2018-06-11 | 2022-06-03 | 成都纳雷科技有限公司 | 一种基于微多普勒特征的雷达多径目标剔除方法 |
-
2019
- 2019-11-07 CN CN201911084111.4A patent/CN110987770B/zh active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110987770A (zh) | 2020-04-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7502361B2 (ja) | ハイスループット蛍光フローサイトメーターを用いる細胞選別 | |
KR100885927B1 (ko) | 형광수명 측정 방법 및 장치 | |
CN103439254B (zh) | 一种分光瞳激光共焦拉曼光谱测试方法与装置 | |
CN106653136B (zh) | 标定双光束光阱系统中微粒位置探测器的方法 | |
CN111579486B (zh) | 基于低功率受激发射损耗的超分辨成像方法及成像系统 | |
CN102288530B (zh) | 测量运动粒子衍射图像的时间延迟积分成像系统 | |
CN110987770B (zh) | 一种基于激光自混合反馈干涉的单个流动颗粒探测方法及系统 | |
Mahjoubfar et al. | Artificial Intelligence in Label-free Microscopy | |
CN110530783B (zh) | 用于流式细胞仪的侧向光束收集方法、装置及流式细胞仪 | |
JP4382139B2 (ja) | 微粒子検出装置及び微粒子検出方法 | |
US11280736B2 (en) | Fluorescence lifetime measurement device for analyzing multi-exponential decay function type experimental data at high speed and measurement method therefor | |
CN112770677B (zh) | 随时间测量活细胞和组织中的振动频谱的系统和方法 | |
US20240192117A1 (en) | Method and apparatus for analyzing flow matrix data, and computer device | |
US20230152208A1 (en) | Methods for dynamic real-time adjustment of a data acquisition parameter in a flow cytometer | |
Radford et al. | Machine Learning for Fast Statistical Sensing | |
Mahjoubfar | High-Speed Imaging and Optical Sensing Systems for Biomedical Applications | |
CN116089781A (zh) | 一种三元波动相关光谱产生方法及装置 | |
CN117129424A (zh) | 一种芯片微波场扫描成像方法及系统 | |
JPH08304390A (ja) | 赤血球自動分析装置およびその方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |