一种可检测细胞活性的3D生物打印机喷头和打印方法
专利汇可以提供一种可检测细胞活性的3D生物打印机喷头和打印方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种可检测细胞活性的3D 生物 打印机 喷头和打印方法，适应于不同的打印模型，具有可控制性，能满足高 精度 生物打印的需求，同时能在打印过程中监测细胞活性，为打印成功与否作出判断。通过以下技术方案实现：一种可检测细胞活性的3D生物打印机喷头，包括设置于固定 外壳 内的显微成像系统、打印系统和下位机控制核心，所述下位机控制核心控制显微成像系统进行拍照，同时将图片进行存储，转发至上位机；使用所述的3D生物打印机喷头进行打印的方法，包括两种打印模式：正常打印模式和显微成像模式。，下面是一种可检测细胞活性的3D生物打印机喷头和打印方法专利的具体信息内容。
1.一种可检测细胞活性的3D生物打印机喷头，其特征在于，包括设置于固定外壳内的显微成像系统、打印系统和下位机控制核心，所述显微成像系统包括显微成像镜头、升降电机和超声波测距传感器，所述打印系统包括材料输送软管、打印喷头、第一储液管、第二储液管和喷头支架，所述固定外壳上设置喷头安装孔，所述固定外壳内中部设置机械固定片，所述机械固定片一侧固定安装喷头支架，另一侧设置矩形轮齿；
所述喷头支架上设置至少两个固定孔，所述第一储液管和第二储液管通过固定孔固定安装于喷头支架上，所述第一储液管和第二储液管底部均设置打印喷头，所述第一储液管顶部通过材料输送软管连接打印材料储存室；第一储液管存放打印材料，第二储液管存放细胞活性检测试剂；
所述显微成像系统通过矩形轮齿安装于喷头支架上，所述显微成像系统连接升降电机，所述显微成像系统底部设置超声波测距传感器和显微成像镜头，显微成像系统通过升降电机转轴连接齿轮沿着机械固定片上下移动实现调焦功能；超声波测距传感器监测在调焦过程中显微成像镜头与打印出来的模型之间的距离；
所述下位机控制核心连接上位机，所述下位机控制核心控制显微镜头进行拍照，同时将图片进行存储，转发至上位机。
2.根据权利要求1所述的一种可检测细胞活性的3D生物打印机喷头，其特征在于，所述下位机控制核心与上位机的通信方式为有线方式或者无线传输方式。
3.根据权利要求2所述的一种可检测细胞活性的3D生物打印机喷头，其特征在于，所述有线方式采用以太网络接口方式。
4.使用权利要求1-3任一所述的3D生物打印机喷头进行打印的方法，其特征在于，包括两种打印模式：
1）正常打印模式：打印喷头随着打印支架的运动打印出指定模型，此时显微成像系统处于待机状态；
2）显微成像模式：
步骤一、打印结束或者暂停时，第一储液管进入关闭状态，第二储液管进入打开状态，第二储液管随着打印支架沿着原先的打印轨迹做往复运动，使得打印出来的模型浸入细胞活性检测试剂中；
步骤二、待检测试剂反应结束后，显微成像模式开启，下位机控制升降电机上下移动显微成像镜头，寻找最优成像焦距；超声波测距仪实时监测镜头与打印出来的模型的距离，当成像镜头向下与打印出的模型距离小于0.5-1.5mm时，系统预警且下位机发出正向脉冲，阻止升降电机使镜头向下移动；
步骤三、对打印出来的模型中的亮点细胞进行图像采集，存储于下位机SD卡中，显微成像镜头拍摄的照片经过下位机存储发送至上位机电脑，最终将运算结果显示在上位机界面上，进行细胞识别与活性判断；
步骤四、采集完指定数目的图像后，显微成像镜头上升至固定外壳中，同时下位机返回采集结束指令，3D打印机进入正常打印模式继续打印。
5.根据权利要求4所述的使用3D生物打印机喷头进行打印的方法，其特征在于，所述细胞识别与活性判断基于已经训练好的参考模型进行，包括以下步骤：
第一步，参考模型的搭建：
1）采集具有正常生理特征的预打印细胞，进行细胞处理，所述细胞处理为通过细胞活性检测试剂对细胞进行染色；
2）培养细胞，并进行等时间间隔的跟踪成像、图片采集与记录；
3）将采集后的图片序列作为卷积神经网络CNN的输入，在Matlab编程训练CNN，进行特征点识别，找寻灰度光点值的变化特征，得到细胞活性与该值的变化规律的关系，当灰度光点值大于阈值时，细胞活性较好，灰度光点值小于阈值时，细胞活性较差；
其中，Matlab训练神经网络包括以下几个步骤：
a). 图片像素归一化，作为CNN的输入数据；
b). 隐含层卷积计算；
c). 输出特征点的识别矩阵；
第二步，细胞识别与活性判断：
某一图片识别的特征点细胞光点面积为 ，总光点数目为n，成活细胞灰度光点值面积阈值为m， 为判断函数，则细胞存活指数Q定义为：
其中，当 时， ，判断为细胞活性较好，当 时， ，判断为细
胞活性较差。
6.根据权利要求5所述的使用3D生物打印机喷头进行打印的方法，其特征在于，所述细胞活性检测试剂为Calcein-AM或者WST-8。
7.根据权利要求5所述的使用3D生物打印机喷头进行打印的方法，其特征在于，所述细胞处理方式还可以为使用诱导细胞死亡的试剂对细胞进行处理。
8.根据权利要求7所述的使用3D生物打印机喷头进行打印的方法，其特征在于，所述诱导细胞死亡的试剂为细胞膜打孔试剂。
一种可检测细胞活性的3D生物打印机喷头和打印方法
技术领域
背景技术
发明内容
所述喷头支架上设置至少两个固定孔，所述第一储液管和第二储液管通过固定孔固定安装于喷头支架上，所述第一储液管和第二储液管底部均设置打印喷头，所述第一储液管顶部通过材料输送软管连接打印材料储存室；第一储液管存放打印材料，第二储液管存放细胞活性检测试剂；
所述显微成像系统通过矩形轮齿安装于喷头支架上，所述显微成像系统连接升降电机，所述显微成像系统底部设置超声波测距传感器和显微成像镜头，显微成像系统通过升降电机转轴连接齿轮沿着机械固定片上下移动实现调焦功能；超声波测距传感器监测在调焦过程中显微成像镜头与打印出来的模型之间的距离；
所述下位机控制核心连接上位机，所述下位机控制核心控制显微镜头进行拍照，同时将图片进行存储，转发至上位机。
2）显微成像模式：
步骤一、打印结束或者暂停时，第一储液管进入关闭状态，第二储液管进入打开状态，第二储液管随着打印支架沿着原先的打印轨迹做往复运动，使得打印出来的模型浸入细胞活性检测试剂中；
步骤二、待检测试剂反应结束后，显微成像模式开启，下位机控制升降电机上下移动显微成像镜头，寻找最优成像焦距；超声波测距仪实时监测镜头与打印出来的模型的距离，当成像镜头向下与打印出的模型距离小于0.5-1.5mm时，系统预警且下位机发出正向脉冲，阻止升降电机使镜头向下移动；
步骤三、对打印出来的模型中的亮点细胞进行图像采集，存储于下位机SD卡中，显微成像镜头拍摄的照片经过下位机存储发送至上位机电脑，最终将运算结果显示在上位机界面上，进行细胞识别与活性判断；
步骤四、采集完指定数目的图像后，显微成像镜头上升至固定外壳中，同时下位机返回采集结束指令，3D打印机进入正常打印模式继续打印。
1）采集具有正常生理特征的预打印细胞，进行细胞处理，所述细胞处理为通过细胞活性检测试剂对细胞进行染色；
所述细胞活性检测试剂为Calcein-AM或者WST-8。
其中，Matlab训练神经网络包括以下几个步骤：
a). 图片像素归一化，作为CNN的输入数据；
b). 隐含层卷积计算；
c). 输出特征点的识别矩阵；
第二步，细胞识别与活性判断：
某一图片识别的特征点细胞光点面积为 ，总光点数目为n，成活细胞灰度光点值面积阈值为m， 为判断函数，则细胞存活指数Q定义为：
其中，当 时， ，判断为细胞活性较好，当 时， ，判断为
细胞活性较差。
附图说明
具体实施方式
第一储液管7存放打印材料，例如生物墨水，第二储液管6存放细胞活性检测试剂；
所述显微成像系统11通过矩形轮齿15安装于喷头支架上，所述显微成像系统连接升降电机，升降电机转轴上有齿轮16，所述显微成像系统底部设置超声波测距传感器和显微成像镜头9，显微成像系统11通过升降电机12沿着机械固定片3上下移动实现调焦功能；超声波测距传感器10监测在调焦过程中显微成像镜头9与打印出来的模型之间的距离，防止镜头过分下压把打印出来的模型压坏；
所述下位机控制核心13连接上位机（PC），所述下位机控制核心13控制显微镜头进行拍照，同时将图片进行存储，转发至上位机。
2）显微成像模式：
步骤一、打印结束或者暂停时，第一储液管（生物墨水储液管）进入关闭状态，第二储液管（细胞活性检测试剂储液管）进入打开状态，第二储液管随着打印支架沿着原先的打印轨迹做往复运动，使得打印出来的模型浸入细胞活性检测试剂中；
步骤二、待检测试剂反应结束后，显微成像模式开启，下位机控制升降电机上下移动显微成像镜头，寻找最优成像焦距；超声波测距仪实时监测镜头与打印出来的模型的距离，当成像镜头向下与打印出的模型距离小于0.5-1.5mm时，系统预警且下位机发出正向脉冲，阻止升降电机使镜头向下移动；
步骤三、对打印出来的模型中的亮点细胞进行图像采集，存储于下位机SD卡中，显微成像镜头拍摄的照片经过下位机存储发送至上位机电脑，最终将运算结果显示在上位机界面上，进行细胞识别与活性判断；
步骤四、采集完指定数目的图像后，显微成像镜头上升至固定外壳中，同时下位机返回采集结束指令，3D打印机进入正常打印模式继续打印。
1）采集具有正常生理特征的预打印细胞，进行细胞处理，所述细胞处理为通过细胞活性检测试剂例如Calcein-AM或者WST-8对细胞进行染色；鉴于考虑到细胞在衰亡过程中会出现不同的形态，也可以采用诱导细胞死亡的试剂例如细胞膜打孔试剂（Nystatin）对细胞进行处理；
2）培养细胞，并进行等时间间隔的跟踪成像、图片采集与记录；
3）将采集后的图片序列作为卷积神经网络CNN的输入，CNN(Convolutional Neural Networks)卷积神经网络，是包含卷积计算的深度前馈神经网络，目前被广泛应用与计算机视觉与人工智能等领域；在Matlab编程训练CNN，进行特征点识别，找寻灰度光点值的变化特征，得到细胞活性与该值的变化规律的关系，当灰度光点值大于阈值时，细胞活性较好，灰度光点值小于阈值时，细胞活性较差；
其中，Matlab训练神经网络包括以下几个步骤：
a). 图片像素归一化，作为CNN的输入数据；
b). 隐含层卷积计算；
c). 输出特征点的识别矩阵；
第二步，细胞识别与活性判断：
某一图片识别的特征点细胞光点面积为 ，总光点数目为n，成活细胞灰度光点值面积阈值为m， 为判断函数，则细胞存活指数Q定义为：
其中，当 时， ，判断为细胞活性较好，当 时， ，判断为细
胞活性较差。
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