CN202421190U - 一种用于癌症及传染病诊断的多光谱显微芯片及装置 - Google Patents
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Abstract
本实用新型公开了一种用于癌症及传染病诊断的多光谱显微芯片，其为层状结构，由底向上分别包括图像传感器、窄带多光谱滤光片、针孔成像板和流体槽，所述流体槽为透明材质，所述针孔成像板上开有多个微孔，多个微孔呈点阵排列，所述微孔用于将流体槽的待检液体中标定的疾病细胞显微放大，并透过所述窄带多光谱滤光片投影到图像传感器上。本实用新型集结常规生化实验室所使用的显微镜和高敏感度的光谱仪系统于一个芯片上，分别提高了单项设备的功能，针孔成像板对标定疾病的包含细胞在内的大分子(＞1μm)显微放大成像，所成的图像透过微型窄带多光谱滤光片直接投影到一个紧邻的单色图像传感器(CMOS/CCD)或带有数据、图像处理功能的芯片上。
Description
技术领域
本实用新型涉及一种医疗诊断装置，尤其涉及一种用于癌症及传染病诊断的多光谱显微芯片及装置。
背景技术
多光谱技术是一项优秀成熟的光学技术。最初是在国防、遥感等行业需求下研制出来，在很多科学实验研究中有非常高的应用价值。但是长期以来，传统多光谱成像技术所形成的器械体积庞大，造价高，操作繁琐，运用耗时。大多有较低的透光率。其体积和造价是限制多光谱技术在很多领域的推广使用的两个主要因素。
传统的显微技术和装置包括近10年来发展起来的光学共焦显微都是建立在非常复杂的光学元件和光路的基础上的。一架专门用于生化观察的医用显微镜体积有两个鞋盒子的体积大小。造价从几千到几万美金不等。它的三个主要特点1)体积大；2)需要洁净环境；3)为了寻找和聚焦被观测目标的细胞，必须对目镜进行调整。使用起来不简便，对目标的搜索非常耗时。
传统多光谱图像获取过程是：计算机数据获取软件控制滤光器自动调整通过光谱带中心波长，获得单一波长的相关图像数据。对需要获得多个波长的图像数据时，需要不断重复调整滤光器通过光谱带中心波长，直到对应于多个不同波长的图像全部生成。在图像数据的不断获取中，容易造成如下问题：其一在大多数情况下，滤光器都有相对于图像传感器的机械运动和振动；其二在获取这几幅多光谱图像的过程中，被捕捉的目标物体或部分物体也在运动，尤其是活性生物体也在运动(呼吸，心跳)。这样，由于设备本身和被摄物体的移动，造成实际物体在获得的多光谱的前后图像间存在错位与变形。在正式对诊断目标进行分析之前，需要投入大量的计算力量来进行空间校准。这就使得传统多光谱成像技术操作繁琐，运用耗时。也使得传统多光谱技术不可能作为实时生物医学观察、诊断手段，不能实现实时观察。
市场上现有的多光谱成像技术所形成的器械由于光学滤光或分光元件仪器化的器械体积大、分量重和造价高的限制，它们中的大多数只能适合静止在实验室中做研究用。另外现有的多光谱所形成的仪器都不能够在同一时刻给出不同波长的多光谱图像，使得多幅图像之间不能是像素与像素对准的，多光谱技术在仪器化时的这个先天不足，使得后续的图像修正和实时运算变得非常耗时和复杂。所以，多光谱技术在传统的分光、滤光方式仪器化时以及由此引起的后续计算任务对硬件的要求，使得缩小系统的整体体积，减小重量和造价是不可能的。
实用新型内容
本实用新型要解决的技术问题是提供一种用于癌症及传染病诊断、高灵敏度、微型化的多光谱显微芯片及装置。
为了解决上述技术问题，本实用新型所采用的技术方案是：提供一种用于癌症及传染病诊断的多光谱显微芯片，为层状结构，由底向上分别包括图像传感器、窄带多光谱滤光片、针孔成像板和流体槽，所述流体槽为透明材质，所述针孔成像板上开有多个微孔，多个微孔呈点阵排列，所述微孔用于将流体槽的待检液体中标定的疾病细胞显微放大，并透过所述窄带多光谱滤光片投影到图像传感器上。
为了提高显微效果，本实用新型针孔成像板进一步优化，所述针孔成像板上的微孔的孔径为100nm，微孔与微孔之间的间距为2.5μm。
其中，所述针孔成像板为带有微孔的金属板。
为了实现多幅不同波长图像在微型装置上同时输出，本实用新型进一步优化，所述图像传感器为CMOS图像传感器或CCD图像传感器或带有图像处理功能的芯片。
为了实现一次暴光同时获得目标指纹物质几幅像素与像素自动对准的不同波长的图像，本实用新型进一步优化，所述窄带多光谱滤光片在行和列方向按周期排列有多个窄带微滤镜小组，所述窄带微滤镜小组的大小在几十到几百微米，每个窄带微滤镜小组包含多个中心透过波长不同的微滤镜元素。
为解决上述技术问题，本实用新型采用的另一个技术方案是：提供一种用于癌症及传染病诊断的多光谱显微装置，包括开发板和固定在开发板上的多光谱显微芯片；
所述多光谱显微芯片为层状结构，由底向上分别包括图像传感器、窄带多光谱滤光片、针孔成像板和流体槽，所述流体槽为透明材质，所述针孔成像板上开有多个微孔，多个微孔呈点阵排列，所述微孔用于将流体槽的待检液体中标定的疾病细胞显微放大，并透过所述窄带多光谱滤光片投影到图像传感器上；
所述开发板设有用于图像处理显示的芯片和信号输出端，所述芯片与所述图像传感器相连接并接受图像传感器输出的图像信号。
其中，所述图像传感器为CMOS图像传感器或CCD图像传感器。
为了更方便数据传输，本实用新型进一步优化，所述信号输出端为USB接口。
本实用新型的有益效果是，集结常规生化实验室所使用的显微镜和高敏感度的光谱仪系统于一个芯片上，分别提高了单项设备的功能，在许多功能方面比传统的生化试剂化验和显微观察方法敏感程度要高出至少一个数量级，效率提高一个数量级，针孔成像板对标定疾病的包含细胞在内的大分子(＞1μm)显微放大成像，所成的图像透过微型窄带多光谱滤光片直接投影到一个紧邻的单色图像传感器(CMOS/CCD)或带有数据、图像处理功能的芯片上。通过掌上计算机图像处理系统对所获得的光学微流体或内联全息无透镜微型显微芯片显示的标定疾病特征物质的图像进行自动识别、检测和成像处理。
附图说明
下面结合附图对本实用新型的具体实施方式作进一步详细的说明。
图1是本实用新型多光谱显微芯片的结构示意图；
图2是本实用新型多光谱显微装置的结构示意图；
图3是本实用新型实施例中多光谱显微装置的使用示意图；
图4是本实用新型实施例中多光谱显微装置的设计原理图。
其中，1：多光谱显微芯片；11：流体槽；12：针孔成像板；121：微孔；
13：窄带多光谱滤光片；131：微滤镜元素；14：图像传感器；
2：多光谱显微装置；21：USB接口。
具体实施方式
为详细说明本实用新型的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。
请一并参阅图1，如图所示，本实用新型用于癌症及传染病诊断的多光谱显微芯片1为四层结构，最上一层为透明的流体槽11，紧邻的第二层为针孔成像板12或全息成像板，再下面的第三层为窄带多光谱滤光片13，第四层为图像传感器14，如图像传感器14为CMOS图像传感器14或CCD图像传感器14或带有图像处理功能的芯片。所述针孔成像板12上开有多个微孔121，多个微孔121呈点阵排列，所述微孔121用于将流体槽11的待检液体中标定的疾病细胞显微放大，并透过所述窄带多光谱滤光片13投影到图像传感器14上。
所述针孔成像板12为二维模式的点阵针孔金属显微成像板，针孔成像板12上的微孔121的孔径为100nm，微孔121与微孔121之间的间距为2.5μm。二维模式的点阵针孔金属显微成像板与紧邻金属显微针孔成像板12的微型窄带多光谱滤光片13集成。所述金属显微针孔成像板12与紧邻的微型窄带多光谱滤光片13集成后直接制作或高度集成在一个其后紧邻的单色图像传感器14(CMOS/CCD)或带有数据、图像处理功能的芯片上。通过点阵金属显微成像板的二维微孔121对流体进行针孔成像，微孔121所成的图像透过一个微型窄带多光谱滤光片13直接投影到一个紧邻的单色图像传感器14(CMOS/CCD)或带有数据、图像处理功能的芯片上，所述窄带多光谱滤光片在行和列方向按周期排列有多个窄带微滤镜小组，所述窄带微滤镜小组的大小在几十到几百微米，每个窄带微滤镜小组包含多个中心透过波长不同的微滤镜元素131。计算机图像处理软件对图像传感器14所获得的多幅不同波长目标疾病指纹物质的图像重组(或重建)从而获得面积约5mm×5mm的流体内部微观尺度所寻求目标放大了的整体图像。
请一并参阅图2，如图所示，本实用新型用于癌症及传染病诊断的多光谱显 微芯片1可以通过焊接固定在开发板上形成多光谱显微装置2，所述开发板设有用于图像处理显示的芯片和信号输出端，所述芯片与所述图像传感器14相连接并接受图像传感器14输出的图像信号。多光谱显微装置2的多光谱显微芯片1的结构为三层：最上层为基于干涉或针孔成像机理制成的针孔成像板12，中间一层微型窄带滤光片，最下一层为图像传感器14。所述多光谱显微芯片1体积大小约1.5cm3，整个装置集成系统的大小如一个iPhone。人体或动物静脉的一个支流受控的以一定速度流动的血液或其它生物制样流经多光谱显微装置2的多光谱显微芯片1，多光谱微显微芯片高度集成，通过点阵金属显微成像板的二维微孔121对流体进行针孔成像，微孔121所成的图像透过一个微型窄带多光谱滤光片13直接投影到一个紧邻的单色图像传感器14(CMOS/CCD)或带有数据、图像处理功能的芯片上。计算机图像处理软件对图像传感器14所获得的多幅不同波长目标疾病指纹物质的图像重组(或重建)从而获得面积约5mm×5mm的流体内部微观尺度所寻求目标放大了的整体图像，达到实时对目标癌症或传染病物质特征的诊断和动态跟踪。
计算机功能软件对所获得的光学微流体或内联全息无透镜微型显微芯片显示的标定癌症和传染疾病特征物质自动识别、检测和成像处理。多光谱显微装置2在人或动物的一个静脉支流上直接监测、跟踪血液中标志癌症病变的物质。作为体检的一个项目，该系统可以实时地报告人体的健康情况，操作使用简单，不需要抽血送验，等候时间。多光谱显微装置2担负着图像处理显示功能。多光谱显微装置2的信号输出端可以为USB接口21，通过计算机USB插孔用USB数据线方便地与计算机网络连接在一起，与其他计算机系统分享识别、检测和成像处理结果。所获得的标有癌症和传染病指纹物质的图像可以由网络传给医生做评价。实现国际上权威医疗卫生组织倡导发展的“网络医疗”。
多光谱显微芯片1的微型化器件除了对癌症和传染性疾病完成传统的生化、显微化验的功能之外，还能实时地对标志疾病的特征(或称指纹)物质(比如癌细胞或血清中某种大分子)跟踪与动态显示。该技术应用于一些肿瘤指标，如CEA，AFP，CA-199，125，153，PSA，循环肿瘤细胞、癌胚抗原的监测观查，还能化验血清中所留下的指纹印(特征物质)来有效地诊断癌症。常见传染病： 流行性感冒，肺结核，严重急性呼吸道综合症，病毒性肝炎，细菌性痢疾，爱滋病，结核，疟疾的早期诊断、监测和动态跟踪。干细胞增殖和分化可视化监控和跟踪，干细胞治疗(主动脉瘤疾病，白血病)机理的研究，抗癌药物研究，自身免疫性疾病快速诊断试剂开发，器官移植疾病的诊断和治疗的单克隆抗体的研发，器官组织保存液的研发，纳米颗粒为载体定点投药的研究。
本实用新型的特点
高灵敏度：其灵敏度比起目前临床、生物医学研究以试剂为基础的化验手段至少要高出一个数量级，比传统的MRI、CT等成像技术能更早、更方便的发现病因、病变。高时间分辨率和实时输出：能做到就地实施诊断，当场输出结果。集时间、空间和光谱分辨为一身：可以实施对活性生物体内标志某些疾病变特征物质的演化过程和施药效果做动态监测(见下面图3的应用举例)。微型化：整个分析用的芯片上的多光谱显微器件只有1.5m2大小，加上帮助分析用的手持式微型计算机整机只有手机大小。体积小、轻便手持式医疗器械符合发展需要，包含在作战战场附近的临时医院，不需要专门的化验环境。传统的显微装置必须放在非常洁净的环境中，透镜需要经常清洗，易污染。但芯片上的多光谱显微器件不含透镜，全封闭(见附图4：芯片上的多光谱显微器件的设计原理图)，整个光学诊断过程不会有任何机会污染。操作简便：传统的显微装置需要训练以后使用，特别是要调整不同放大倍数的物镜从而达到对目标物质监测并非容易。而芯片上多光谱显微器件和配套的软件有自动追踪标志病变特征物质的功能，不需要专业技能就可以使用，低造价。
以上所述仅为本实用新型的实施例，并非因此限制本实用新型的专利范围，凡是利用本实用新型说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本实用新型的专利保护范围内。
Claims (8)
1.一种用于癌症及传染病诊断的多光谱显微芯片，其特征在于，为层状结构，由底向上分别包括图像传感器、窄带多光谱滤光片、针孔成像板和流体槽，所述流体槽为透明材质，所述针孔成像板上开有多个微孔，多个微孔呈点阵排列，所述微孔用于将流体槽的待检液体中标定的疾病细胞显微放大，并透过所述窄带多光谱滤光片投影到图像传感器上。
2.根据权利要求1所述的用于癌症及传染病诊断的多光谱显微芯片，其特征在于，所述针孔成像板上的微孔的孔径为100nm，微孔与微孔之间的间距为2.5μm。
3.根据权利要求2所述的用于癌症及传染病诊断的多光谱显微芯片，所述针孔成像板为带有微孔的金属板。
4.根据权利要求1所述的用于癌症及传染病诊断的多光谱显微芯片，其特征在于，所述图像传感器为CMOS图像传感器或CCD图像传感器或带有图像处理功能的芯片。
5.根据权利要求1所述的用于癌症及传染病诊断的多光谱显微芯片，其特征在于，所述窄带多光谱滤光片在行和列方向按周期排列有多个窄带微滤镜小组，所述窄带微滤镜小组的大小在几十到几百微米，每个窄带微滤镜小组包含多个中心透过波长不同的微滤镜元素。
6.一种用于癌症及传染病诊断的多光谱显微装置，其特征在于，包括开发板和固定在开发板上的多光谱显微芯片；
所述多光谱显微芯片为层状结构，由底向上分别包括图像传感器、窄带多光谱滤光片、针孔成像板和流体槽，所述流体槽为透明材质，所述针孔成像板上开有多个微孔，多个微孔呈点阵排列，所述微孔用于将流体槽的待检液体中标定的疾病细胞显微放大，并透过所述窄带多光谱滤光片投影到图像传感器上；
所述开发板设有用于图像处理显示的芯片和信号输出端，所述芯片与所述图像传感器相连接并接受图像传感器输出的图像信号。
7.根据权利要求6所述的用于癌症及传染病诊断的多光谱显微装置，其特征在于，所述图像传感器为CMOS图像传感器或CCD图像传感器。
8.根据权利要求6所述的用于癌症及传染病诊断的多光谱显微装置，其特征在于，所述信号输出端为USB接口。
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|---|---|---|---|---|
| CN110021406A (zh) * | 2019-03-29 | 2019-07-16 | 江西理工大学 | 一种基于多光谱相机的深度学习方法 |
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