基于双模式CMOS ISFET传感器芯片的高通量高准确度食品毒性检测

批准号:
61501156
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
21.0 万元
负责人:
黄汐威
依托单位:
学科分类:
F0118.电路与系统
结题年份:
2018
批准年份:
2015
项目状态:
已结题
项目参与者:
苏国东、陈益、陈小秋
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中文摘要
随着社会的发展和人们对个人健康的重视,食品安全变成了一个全社会日益关注的问题。食用受到病原体污染的食物会导致各种疾病,影响人体健康甚至危及生命。因此,一种快速、可靠、高通量、低成本、小型化、易操作的食品毒性检测工具变的非常重要。为解决这一问题,CMOS半导体制造技术以及近年来快速发展的片上实验室技术(Lab-on-a-Chip)提供了一个集成系统的解决方法。因此,本课题拟设计实现一个具有双模式(光学+化学)的大阵列CMOS ISFET图像-离子传感器芯片。在光学模式下,该芯片会检测病原体细菌的荧光图像;在化学模式下,该芯片会进行基于核酸测序的检测来进一步识别病原体细菌的类型。并基于它搭建一个可以通过接触式无镜头荧光检测和核酸测序检测两种方法高通量高准确度的对食品毒性病原体细菌进行检测的小型化系统。
英文摘要
With the development of modern society and people becoming more concerned about their personal health, food safety has become a critical issue. The ingestion of food affected by pathogen leads to various diseases, which will even cause the degradation of people's health or even death. As such, one foodborne-pathogen detection tool that is rapid, reliable, high-throughput, low-cost, miniaturized, and easy-to-operate is imperative. Towards this problem, the CMOS fabrication technology and the recently development of lab-on-a-chip technology has provided one solution of system integration. As such, this project will design one large-arrayed dual-mode CMOS ISFET image-ion sensor. In optical detection mode, the sensor chip will detect the fluorescent images of the pathogenic bacteria samples; in chemical mode, nucleic acid sequencing-based detection is further conducted to specifically identify the bacteria type. Based on the dual-mode sensor chip, we will further build a miniaturized foodborne pathogenic bacteria detection system which has both lensless fluorescent detection and nucleic acid sequencing-based detection capabilities.
本项目针对食品安全问题中存在的食物携带病菌的快速检测需求,提出一种基于CMOS集成电路与微流控片上实验室(Lab-on-a-Chip)集成的解决方法,通过设计具备光学检测模式与化学检测模式的CMOS图像与离子传感器,并与片上的微流控通道或微流反应腔集成,实现小型化、低成本的快速检测,除了病菌检测,还可用于细胞、微生物等的检测。在光学检测上,设计了3.2-Mega像素阵列1.1µm像素尺寸的高速列并行读出CMOS图像传感器,实现了小型化的无透镜接触式成像细胞检测系统,提出了基于卷积神经网络的无透镜细胞成像单帧超分辨率提升算法,提升了4倍成像检测的空间分辨率,成功检测并识别红细胞、白细胞与血小板。系统进一步与声表面波MEMS器件集成,通过声波的驱动,免除了外加的微流驱动注射泵,有利于实现整体系统的小型化与集成化。在化学检测方面,实现了pH-时间-电压转化的高灵敏度CMOS ISFET离子传感器芯片,通过读出电路放大实现了123.8mV/pH的高灵敏度。可通过对不同的初始病菌浓度导致的酸性代谢物质产生的浓度和变化趋势进行检测,从而达到病菌检测的目的。项目执行期间,发表期刊论文9篇(其中SCI论文7篇),EI收录会议论文5篇,授权专利1项,成果具有较好的科学意义和应用前景。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
A Microfluidic Cytometer for Complete Blood Count With a 3.2-Megapixel, 1.1-μm-Pitch Super-Resolution Image Sensor in 65-nm BSI CMOS
用于全血计数的微流控细胞仪,配备 65 nm BSI CMOS 中的 3.2 兆像素、1.1 μ m 间距超分辨率图像传感器
DOI:10.1109/tbcas.2017.2697451
发表时间:2017-08-01
期刊:IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL CIRCUITS AND SYSTEMS
影响因子:5.1
作者:Liu, Xu;Huang, Xiwei;Yu, Hao
通讯作者:Yu, Hao
Machine Learning Based Single-Frame Super-Resolution Processing for Lensless Blood Cell Counting.
基于机器学习的单帧超分辨率处理,用于无透镜血细胞计数
DOI:10.3390/s16111836
发表时间:2016-11-02
期刊:Sensors (Basel, Switzerland)
影响因子:--
作者:Huang X;Jiang Y;Liu X;Xu H;Han Z;Rong H;Yang H;Yan M;Yu H
通讯作者:Yu H
A Surface Acoustic Wave Pumped Lensless Microfluidic Imaging System for Flowing Cell Detection and Counting
用于流动细胞检测和计数的表面声波泵浦无透镜微流体成像系统
DOI:10.1109/tbcas.2017.2732828
发表时间:2017-08
期刊:IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems
影响因子:5.1
作者:Xiwei Huang;Umar Farooq;Jin Chen;Yakun Ge;Haijun Gao;Jiangtao Su;Xiang Wang;Shurong Dong;Ji-Kui Luo
通讯作者:Ji-Kui Luo
DOI:10.1016/j.bios.2018.03.018
发表时间:2018
期刊:Biosensors and Bioelectronics
影响因子:--
作者:Dandan Xu;Xiwei Huang;Jinhong Guo;Xing Ma
通讯作者:Xing Ma
DOI:10.13873/j.1000-9787(2017)05-0094-05
发表时间:2017
期刊:传感器与微系统
影响因子:--
作者:黄汐威;程涛;丁诚翔;王翔;高海军;苏江涛
通讯作者:苏江涛
形变特性增强的智能无标记微流控细胞分类检测研究
- 批准号:--
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:53万元
- 批准年份:2022
- 负责人:黄汐威
- 依托单位:
形变特性辅助的智能无标记微流控白细胞分类检测研究
- 批准号:LZ22F010007
- 项目类别:省市级项目
- 资助金额:0.0万元
- 批准年份:2021
- 负责人:黄汐威
- 依托单位:
国内基金
海外基金
