Kognitiivelektroonika kiiplaborite uurimisgrupp

Nimetus
Cognitronic lab-on-a-chip research group
Uurimisrühma juht
Võtmesõna
kognitroonika
cognitronics
mikrovoolamine
kiiplaborid
Lab-on-Chip solutions
Ülevaade
Uurimis- ja arendustöö eesmärgiks on luua kontseptsioon ja platvorm mobiilsete kiiplaborite loomiseks, mis põhineb vedeliku tilkade voolumehaanikal ning optiliste mōōtesignaalide detekteerimisel ning töötlemisel koos tulemuste edastamisega operatiivkeskusesse. Uurimistöö toimub ETAg grandi PRG620 "CogniFlow-Cyte: Kognitiivne kiiplaborsüsteem automatiseeritud voolutsütomeetria tarbeks" (2020−2024) raames.
The goal of the R&D activity is to create theproof of concept of and develop the methodology for low-cost, fully portable flow cytometersbased on droplet microfluidics, which willallow field analysis through cognitive electronics system.Novel experimental droplet generation setupwith external sensor and flow control wasdesigned. The designed solution also includesthe creation and characterization of an innovative hardware and software solution formicropumps.
Tähtsamad tulemused
2023. aastal olid tulemused tööpakettide kaupa järgmised:• WP1. Uurimistöö oli suunatud mikrotilkade tekitamise süsteemse platvormi (spetsiifilise pumpade süsteemi) integratsioonile, ning loodud lahenduse karakteriseerimisele. Uurimistöö uute tulemustena vôib välja tuua süva-masinôppega toetatud tagasisidestatud mikrotilkade generaatori lahenduse loomise, mis sisaldab duaalset (rôhk ning tilga suurust arvestavat) tagasiside lahendust.• WP2 Uurimistöö fookus oli suunatud genereeritud tilkade jälgimise algoritmi täiendamisele, mille puhul olulist rolli mängivad lisaks tilkade tekkele ka nende inkubatsiooniprotsess ja spetsiifilise pilditöötluse vôimekuse tagamine.• WP3. Uurimistöö fookus oli andmete usaldusväärsele kogumise ja edastamise algoritmide loomisele olukorras, kus sidevôrgus esinevad häired. Arendati edasi süsteemi mudelipôhist arhitektuuri traadita (wireless) vôrgus.
Gyimah, N.; Scheler, O.; Rang, T.; Pardy, T. (2023). Deep reinforcement learning-based digital twin for droplet microfluidics control. Physics of Fluids, 35 (8), ARTN 082020. DOI: 10.1063/5.0159981.
Seotud struktuuriüksus
Keemia ja biotehnoloogia instituut
Department of chemistry and biotechnology