[发明专利]一种三维生物打印水凝胶支架的优化控制系统与方法有效
| 申请号: | 201510977596.5 | 申请日: | 2015-12-22 |
| 公开(公告)号: | CN105479751B | 公开(公告)日: | 2019-04-23 |
| 发明(设计)人: | 王玲;徐铭恩 | 申请(专利权)人: | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号: | B29C64/386 | 分类号: | B29C64/386;B33Y50/00 |
| 代理公司: | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人: | 杜军 |
| 地址: | 310018 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | 本发明公开一种三维生物打印水凝胶支架的优化控制系统与方法。该系统包括基于光学相干层析扫描的三维生物打印水凝胶支架定量可视化装置和生物三维打印设备,可视化装置包括光源、低相干干涉模块、样品扫描模块、干涉信号探测模块、计算机。该方法采用OCT技术实现三维生物打印水凝胶支架的定量结构表征,并基于定量结构表征结果反馈支架设计和打印,通过迭代降低设计与打印的差异性,来提高支架三维制造的稳定性和可控性。本发明系统同时满足三维生物打印水凝胶优化控制对高分辨和大范围三维快速扫描的要求,基于OCT技术实现对支架整体的无损非侵入快速成像,通过基于自动选择目标区域的算法定量分析支架整体和空间局域化形态特征信息。 | ||
| 搜索关键词: | 三维 生物打印 水凝胶支架 优化控制系统 可视化装置 定量结构 技术实现 支架整体 打印 光学相干层析 三维打印设备 形态特征信息 定量分析 表征结果 干涉信号 快速成像 快速扫描 目标区域 探测模块 样品扫描 优化控制 支架设计 自动选择 差异性 高分辨 局域化 可控性 水凝胶 相干 迭代 算法 无损 支架 光源 侵入 扫描 反馈 计算机 干涉 制造 | ||
【主权项】:
1.一种三维生物打印水凝胶支架的优化控制方法,基于打印参数可控的三维生物打印设备和基于光学相干层析扫描的三维生物打印水凝胶支架定量可视化装置集成设备,其特征在于该方法采用光学相干层析扫描成像技术定量表征三维打印水凝胶支架的形态参数,同时对照初时设计与实际打印间的形态差异,获得初时设计与实际打印之间的量化关联性,并基于该量化关联性反馈指导打印参数设置,通过两次闭环反馈制造出与设计形态参数尽量匹配的支架结构;其中两次闭环反馈具体如下:(1)第一次闭环采用计算机软件设计支架,用来评价水凝胶三维打印过程的内在可控性:通过计算机软件设计同一几何结构,某支架形态参数作为变量的一组支架,并采用生物三维打印技术打印出支架,并记录下不同支架的各形态参数作为设计值;所述的支架形态参数为能够表征支架特征结构和功能的参数,包括但不限于支架整体的孔隙尺寸PS、实体支撑尺寸StS、孔隙率VP、孔隙体积PV、孔隙表面积PSA;(2)第二次闭环采用设计与实际打印的形态差异作为输入,反馈控制支架的设计与打印,以获得预期的支架结构,用以定量评价水凝胶三维打印过程的内在可控性:对依据上一步设计生物三维打印得到的支架整体进行扫描成像,得到支架的三维OCT图像,然后对其进行图像处理和定量分析,得到打印支架各形态参数的打印实际值;比较该支架各形态参数的设计值与打印实际值间的差异,分析打印支架各形态参数的打印实际值与作为变量的某形态参数设计值之间的定量关联性,建立打印支架各形态参数打印实际值与作为变量的某形态参数设计值的经验公式,定量评价水凝胶三维打印过程的内在可控性;最后使用经验公式调整设计和生产间支架形态参数的差异;所述的对依据设计值生物三维打印得到的支架整体进行扫描成像具体是首先通过高速物镜前扫描模块获取支架局部的高分辨三维OCT图像,并利用二维电机运动模块在整个检测区域运动,从而实现整个检测区域内所有待检测支架的整体扫描,然后利用特征点匹配算法三维拼接成支架的整体三维OCT图像;高速物镜前扫描模块、二维电机运动模块和样品台有两种组合方式,一种是高速物镜前扫描模块通过夹持装置直接安装在二维电机运动模块上,两者组合为一个整体探头,而样品台独立,仅负责Z轴方向运动实现扫描光束聚焦调节;一种是高速物镜前扫描模块与二维电机运动模块分离,二维电机运动模块与样品台整合,样品台需方便支架专用培养皿的固定和更换,且负责Z轴方向运动实现扫描光束聚焦调节;采用的基于光学相干层析扫描的三维生物打印水凝胶支架定量可视化装置集成设备的成像范围为10mm×10mm×10mm;所述的图像处理和定量分析是指利用切面重组算法从上述整体三维OCT图像中提取正前面序列图,并对en face序列图经过增强优化、背景去噪、图像分割、形态开闭操作图像处理,提取出每层图像中的孔结构,通过公式(1)、(2)计算出孔隙尺寸PS和实体支撑尺寸StS;最后再将此孔结构进行三维重建,然后根据图像分割出的支架实体结构、孔隙、通道自动选择相互隔离的感兴趣目标区域,并基于智能模式识别算法进行自动标记和分类,且基于形态操作算法对相互隔离的ROI进行量化分析,定量分析ROI的形态参数,包括其直径、面积、形状因子参数,并通过公式(3)、(4)、(5)计算得到支架整体的孔隙率VP、孔隙体积PV及孔隙表面积PSA;孔隙尺寸PS是指支架相邻支撑部分间距,可表示为:
其中b代表孔隙边界,s代表孔隙骨架;实体支撑尺寸StS是指相邻孔隙I,J边缘间的最短距离,可表示为:
孔隙率VP是指支架内部的孔隙体积Vpore占支架总体积Vtotal的百分率,可表示为:
其中孔隙体积Vpore和总体积Vtotal都是通过对三维重建后的OCT图像进行量化分析得到,以像素数量的形式呈现;孔隙表面积PSA是指孔隙部分的像素表面积值之和,可表示为:
其中g(xi,yj,zk)代表坐标为xi,yj,zk的像素表面积;孔隙体积PV是指孔隙部分的像素体积值之和,可表示为:
其中I(xi,yj,zk)代表坐标为xi,yj,zk的像素体积。
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