近日，重庆大学李顺波团队与重庆大学附属肿瘤医院葛闯合作开发了一种简单、低成本、无需标记和高精度的血液质量评价方法，将微流控技术和深度学习算法相结合，基于形态学将红细胞（RBCs）快速识别并分为六类，并基于六种红细胞的数量进一步完成对血液质量的评价。该论文题为“Blood quality evaluation via on-chip classification of cell morphology using a deep learning algorithm”(《基于深度学习算法的细胞形态分类芯片实现血液质量评估》)，发表在 Lab on a Chip 上。
Blood quality evaluation via on-chip classification of cell morphology using a deep learning algorithmYuping Yang, Hong He, Junju Wang, Li Chen, Yi Xu, Chuang Ge* and Shunbo Li * (李顺波，重庆大学)Lab Chip, 2023, 23, 2113-2121 https://doi.org/10.1039/D2LC01078J
本文通讯作者，重庆大学光电工程学院教授，博士生导师，主要研究方向为微流控系统、先进传感技术特别是生化传感与检测仪器。承担的科研项目包括科技部重点研发计划、自然科学基金、重庆市重点项目等，在国内外期刊发表论文超过 50 篇，部分高质量论文发表于：Advanced Materials、Angewandte Chemie、Small、Lab on a Chip 和 Biosensors and Bioelectronics 等国际期刊，获权中国发明专利 5 项，美国发明专利 1 项。网页：http://coe.cqu.edu.cn/info/1197/2551.htm
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Lab on a Chip 报道微米和纳米尺度上的微型化研究，力求发表在物理技术（微米或纳米级的制造、流控、系统集成、分析分离技术等）和应用潜力方面都具有高影响力的原创性工作。该刊最为看重的是论文的创新性，所发表的论文通常要在以下两个方面都有所创新：(i) 微型化器件的物理、工程和材料；(ii) 在生物学、化学、环境科学、食品科学、医学、能源等领域中的应用。
