面向毛细微流控芯片分析的深度学习分割框架：AI-CMCA
2025-08-06 10:07:48   来源：麦姆斯咨询   评论：0   点击：

微流控技术通过从微升到纳升的精确流体操控，彻底变革了生物医学诊断、环境监测和药物研究领域。将微流控芯片集成到分析系统中带来了显著优势，包括减少试剂消耗、缩短反应时间，以及提高检测生物分子相互作用的灵敏度等。这些特性使微流控芯片非常适合即时检测（POCT）应用，而快速准确的检测对于及时的临床决策至关重要。

毛细管微流控芯片（CMC）凭借其无需外部泵或执行器的被动液体传输能力，已成为诊断和生化应用中极具潜力的流体操控平台。这些系统利用表面张力和润湿性梯度来控制流体运动，显著简化了器件操作，同时消除了对复杂外部仪器的需求。这种被动传输机制使得毛细管微流控芯片特别适合POCT应用，其中，便携性和最少的用户干预至关重要。因此，毛细管微流控芯片已广泛应用于医学诊断、生化分析以及生物液体监测（包括血液、唾液、汗液和尿液分析）的芯片实验室系统。尽管具有这些优势，但在优化毛细管微流控芯片设计和制造以确保新芯片设计的流动一致性及分析可靠性方面仍存在重大挑战。

毛细管微流控芯片开发中的一个主要挑战是流体流动对微尺度几何及表面变化很敏感。通道几何形状的微小偏差、表面粗糙度或材料亲水性都可能显著改变局部表面张力和毛细力，导致流速和方向的不一致。此外，激光切割、软光刻和3D打印等制造技术常常会引入结构缺陷，影响流动均匀性。自供电生物传感平台、自主POCT诊断器件及可穿戴微流控贴片等复杂结构的整合，需要经过一定的迭代验证周期，涉及调整通道尺寸、材料组成和键合技术等。

因此，精确的流体路径分析对于毛细管微流控芯片的性能评估和设计优化至关重要。该过程通常涉及以1080p分辨率每秒30-100帧捕获高分辨率视频数据，以监测流体路径的进展、毛细管长度和速度随时间的变化。传统分析依赖于软件工具进行逐帧手动处理，这些工具可提供阈值处理、粒子跟踪和感兴趣区域选择等功能。然而，这些传统方法属于劳动密集型，且容易受到操作者个体差异的影响，并且在处理大数据集时计算效率低下。这些局限性凸显了对自动化、高精度图像分析技术的需求，以提高毛细管微流控芯片评估的效率和分析准确性。

为解决传统流体路径分析的局限性，基于深度学习的分割技术已作为更可靠的替代方案兴起，在图像和视频处理、背景分割、动态条件下的物体识别、流体特性测量以及液滴微流控等领域提供了更高的准确性。与传统的阈值分割和目标跟踪方法不同，深度学习模型（如卷积神经网络）直接从原始视频帧中学习空间和时间特征的层次化表示，使其能够高度适应复杂几何形状和不透明度的变化，有望成为解决流体不透明度、光照和组件几何问题的合适方案。为进一步提升模型效率，迁移学习（TL）还用来应对广泛的超参数调整、过拟合风险和训练数据有限等关键挑战。通过利用在大规模数据集上预训练的模型，迁移学习能够实现更快收敛并提高泛化能力。

在深度学习架构中，U-Net及其变体在微流控芯片数据解释和流体路径分割方面表现出色。除了分割，基于深度学习的图像处理已被用于微流控芯片中的自动液滴检测和分类。人工智能（AI）与微流控平台的集成不断推动实时流体路径分析、流体控制和生物医学应用的进步，显著减少了人工干预，同时提高了可重复性和计算效率。

据麦姆斯咨询介绍，为了克服毛细管微流控芯片传统流体路径分析的局限性以及基于视频评估的劳动密集特性，加拿大卡尔加里大学的研究人员提出了一种基于AI的毛细管微流控芯片分析框架（AI-CMCA）。利用深度学习驱动的图像分割和自动流体路径进展分析来替代人工跟踪，简化设计迭代周期，增强毛细管微流控芯片的评估和优化。与需要大量手动调整且对光照变化、芯片对准和流体不透明度变化高度敏感的传统方法不同，AI-CMCA能够从原始视频帧中自动提取流体路径特征，从而实现高精度的流体路径分析。该研究成果已经以“AI-CMCA: a deep learning-based segmentation framework for capillary microfluidic chip analysis”为题发表于近期的Scientific Reports期刊。

（A）代表性实验装置，包含一组平行直通道作为毛细管微流控芯片设计中的基本微流控元件，（B）AI-CMCA框架及其步骤顺序，包括（a）视频采集，（b）预处理，（c）AI模型实现，以及（d）流体路径分析，确定驱动流体流过毛细管微流控芯片时流体路径长度随时间的变化。

简单毛细管微流控芯片设计及其制造工艺示意图。（A）毛细管通道网络的设计以及直通道和蛇形通道的基本组成部分，包括合并和分叉。（B）各层的激光切割。（C）毛细管微流控芯片的多层组装。（D）用于记录毛细管微流控芯片运行的实验装置。

数据处理与分割模型评估

自动化流路分析及不同毛细管微流控芯片设计中的效率提升

文章详细介绍了AI-CMCA的方法、实验设置及其验证，展示该框架如何有效解决被动微流体流动分析中的关键挑战，包括分割精度、流动变异和实时监控等。

通过整合分割模型和定量流动分析，AI-CMCA显著提高了追踪毛细管驱动流体运动的准确性、可重复性和效率。实验验证表明，AI-CMCA优于手动追踪，将处理时间从小时量级缩短至分钟量级，同时保持了高分割精度。该框架能有效处理各种复杂微流控结构，包括直通道、合并/分裂连接点、蛇形网络等，突显了其在不同应用中的可扩展性。

通过提升算法复杂性和系统级集成，AI-CMCA旨在建立一种新型智能微流控分析工具。借助扩展数据集、实时适应性和多平台验证，AI-CMCA有望推动流体实验自动化进程。除了提升实验室工作流程中的通量和精度外，该平台还有望加速生物医学诊断、环境监测以及更广泛微流控系统工程领域的发现与应用。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41598-025-11508-7

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