[发明专利]生物3D打印系统与方法有效
| 申请号: | 201910313928.8 | 申请日: | 2019-04-18 |
| 公开(公告)号: | CN111826262B | 公开(公告)日: | 2023-06-20 |
| 发明(设计)人: | 郑海荣;李飞;王珊珊;蔡飞燕;孟龙;苏敏;黄继卿 | 申请(专利权)人: | 深圳先进技术研究院 |
| 主分类号: | C12M1/00 | 分类号: | C12M1/00;B33Y99/00 |
| 代理公司: | 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 | 代理人: | 李艳丽 |
| 地址: | 518000 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 生物 打印 系统 方法 | ||
1.一种生物3D打印系统,其特征在于,所述系统包括医学成像模块、声场反演模块、人工智能模块、声操控模块及水箱;
所述医学成像模块用于对人体组织进行成像,获得组织切片图像;
所述声场反演模块用于将获得的组织切片图像作为目标声场,并计算合成所述目标声场对应的超声脉冲序列;
所述人工智能模块用于将所述组织切片图像和所述超声脉冲序列输入预置的深度神经网络学习模型,获得目标三维结构数字模型和目标超声脉冲序列;
所述声操控模块用于发射所述目标超声脉冲序列,建立与所述目标三维结构数字模型对应的声场,并利用所述声场捕获所述水箱中的悬浮细胞,构建与所述人体组织对应的生物组织结构;
所述声场反演模块具体用于:
以所述组织切片图像为目标声场,将虚拟点源按所述组织切片图像进行排列和分布,形成组织图案;
根据所述组织图案的灰度,设置目标空间位置点源的强度,并根据声波动方程反向计算所述超声脉冲序列;
所述水箱为进行3D打印的区域,水箱内充满含有悬浮细胞和生长因子的生物墨水,利用声场在水箱里合成并装配悬浮细胞形成特定的生物组织结构;
流动控制模块,使得所述水箱内的悬浮细胞在无声场空间里均匀分布。
2.如权利要求1所述的生物3D打印系统,其特征在于,所述声操控模块包括阵列超声换能器、信号发生器和功率放大器;
所述阵列超声换能器为基于面阵列的超声换能器或者基于环阵列的超声换能器,所述信号发生器用于产生激励所述阵列超声换能器的电信号,所述功率放大器用于放大所述电信号。
3.如权利要求2所述的生物3D打印系统,其特征在于,所述声操控模块还包括波束合成器;
所述阵列超声换能器上的每个阵元对应所述波束合成器、所述信号发生器及所述功率放大器中的一个发射/接收通道。
4.如权利要求3所述的生物3D打印系统,其特征在于,所述阵列超声换能器位于所述水箱中。
5.如权利要求4所述的生物3D打印系统,其特征在于,所述生物3D打印系统还包括流动控制模块,所述流动控制模块用于使所述水箱内的悬浮细胞在无声场空间里均匀分布。
6.如权利要求5所述的生物3D打印系统,其特征在于,所述流动控制模块包括水泵和控制电路,所述水泵位于所述水箱的底部,所述控制电路通过控制所述水泵来控制所述水箱内的悬浮细胞在无声场空间里均匀分布。
7.一种生物3D打印方法,其特征在于,所述方法包括:
对人体组织进行成像,获得组织切片图像;
将获得的组织切片图像作为目标声场,并计算合成所述目标声场对应的超声脉冲序列;
将所述组织切片图像和所述超声脉冲序列输入预置的深度神经网络学习模型,获得目标三维结构数字模型和目标超声脉冲序列;
发射所述目标超声脉冲序列,建立与所述目标三维结构数字模型对应的声场,并利用所述声场捕获水箱中的悬浮细胞,构建与所述人体组织对应的生物组织结构;
所述计算合成所述目标声场对应的超声脉冲序列,包括:
以所述组织切片图像为目标声场,将虚拟点源按所述组织切片图像进行排列和分布,形成组织图案;
根据所述组织图案的灰度,设置目标空间位置点源的强度,并根据声波动方程反向计算所述超声脉冲序列;
所述水箱为进行3D打印的区域,水箱内充满含有悬浮细胞和生长因子的生物墨水,利用声场在水箱里合成并装配悬浮细胞形成特定的生物组织结构。
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