基于药物释放控制的微流控生物芯片数据处理方法及系统与流程

本发明涉及药物释放控制领域，尤其涉及基于药物释放控制的微流控生物芯片数据处理方法及系统。

背景技术：

1、近年来，微流控技术凭借其在生物医学领域的独特优势，获得了广泛应用。微流控生物芯片作为一种能够精确操控微小尺度流体的技术平台，不仅能够模拟药物在体内的复杂环境，还能够实时记录并分析药物释放过程的关键数据。通过实时监测药物浓度、释放速率等动态信息，微流控生物芯片为药物研发提供了强大的技术支持。然而，尽管微流控生物芯片在药物释放控制方面展现出了巨大潜力，但当前的数据处理方法仍存在诸多不足。一方面，传统的数据分析方法往往局限于表面的数据处理和少数变量的处理，缺乏深入的药物释放影响因素分析和药物效果评估，无法全面揭示药物释放与生物反应之间的复杂关系。另一方面，现有的数据处理系统缺乏智能控制策略，难以实现药物释放的精确和自适应调整，无法满足个性化治疗的需求。

2、如公开号为cn115078313a的中国专利公开了基于微流控芯片的生物分子分析系统，该系统通过(m1)温控模块，对所述微流控芯片进行预定的温度变化控制，从而使得所述微流控芯片中各个微液滴独立地进行生化反应；(m2)成像模块，用激发光照射所述微流控芯片从而使得微液滴产生荧光，并记录所述微流控芯片中各微液滴产生的荧光信号；(m3)数据处理模块，对所述成像模块获取的微流控芯片中各微液滴产生的荧光信号，进行数据处理，从而获得分析结果；和(m4)输出模块，输出所述的分析结果。

3、通过对上述现有技术的分析发现，现有技术往往局限于表面的数据处理和少数变量的处理，缺乏深入的药物释放影响因素分析和药物效果评估，并且现有的数据处理系统缺乏智能控制策略，难以实现药物释放的精确和自适应调整；为了解决上述问题，本发明提供了基于药物释放控制的微流控生物芯片数据处理方法及系统。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提出了基于药物释放控制的微流控生物芯片数据处理方法及系统，该方法首先通过构建实验平台模拟不同环境下药物释放过程，收集并预处理数值与可视化数据；其次利用强化学习策略构建的自适应控制模型，计算获取药物释放具体控制参数控制pid控制器实现精确药物释放；同时利用可视化工具模拟药物扩散动态，实时预测释放效果；最后通过比较模拟与实际数据计算扩散与效果误差，构建动态函数获取动态优化点，并将动态优化点实时反馈至控制模型，优化药物释放控制参数；本发明实现了药物释放过程的自适应控制与优化，提高了药物释放的准确性和效率。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、基于药物释放控制的微流控生物芯片数据处理方法，具体步骤包括：

4、s1：构建微流控生物芯片实验平台，模拟不同环境下药物体内释放过程，通过传感器实时收集不同环境下药物释放过程中的数值数据、药物释放可视化荧光显像实际面积数据与药物释放实际效果数据并预处理；

5、s2：基于强化学习策略，构建药物释放自适应控制模型，并利用不同环境下预处理的数值数据构建输入状态、联合执行动作和奖励函数，对构建的药物释放自适应控制模型进行预训练，获取微流控生物芯片不同时刻药物释放的控制参数，并将获取的控制参数输入到pid控制器控制微流控生物芯片药物释放过程；

6、s3：利用可视化工具根据获取的微流控生物芯片药物释放的具体控制参数，模拟出药物扩散动态可视化显像数据，并基于模拟出的药物扩散动态可视化显像数据计算出药物模拟实时扩散面积，同时利用机器学习预测模型，对药物释放效果进行实时预测；

7、s4：利用获取的药物模拟实时扩散面积和药物释放可视化荧光显像实际面积数据，计算得到扩散误差，同时根据实时预测的药物释放效果数据与药物释放实际效果数据获取效果误差；

8、s5：将利用获取的扩散误差与效果误差构建动态函数，获取动态优化点，并将动态优化点实时反馈到构建的药物释放自适应控制模型中，实时优化药物释放控制参数。

9、具体的，s1中收集的不同环境下药物释放过程中数值数据包括药物实时浓度、生物芯片微通道内的流体流速、生物芯片内外环境温度差、药物释放速率、微通道内不同位置的压力分布、药物分子扩散系数、生物芯片内外环境的ph值、离子浓度变化值、药物扩散面积、药物效果值和实验环境中模拟生物激素实时变化值。

10、具体地，s2中输入状态具体为：

11、，

12、其中，表示当前t时刻药物浓度，表示当前t时刻生物芯片微通道内的药物释放流速，表示当前t时刻芯片内外环境温度差，表示当前t时刻药物释放速率，表示当前t时刻微通道内不同位置的压力分布，表示当前t时刻药物分子扩散系数，表示当前t时刻生物芯片内外环境的ph值，表示当前t时刻实验环境中的离子浓度变化值，表示当前t时刻药物扩散误差，表示当前t时刻药物效果误差值，表示当前t时刻模拟生物激素实时变化值；当前t时刻联合执行动作具体为，其中，表示调整药物释放速率的执行动作，表示调整微通道流速的执行动作，表示切换药物释放模式的执行动作；奖励函数具体为：

13、，

14、其中，为奖励函数的加权系数，表示目标药物浓度，表示最优药物释放速率。

15、具体地，s2中pid控制器控制微流控生物芯片药物释放过程步骤包括：

16、s201、初始化pid控制器比例系数、积分系数、微分系数，并将当前t时刻药物释放速率和最优药物释放速率之间的误差与药物浓度变化率的乘积作为pid控制器的输入，计算得到当前t时刻输出控制信号，具体公式为：

17、，

18、其中，表示执行动作获取的评估价值，表示执行动作获取的评估价值，表示执行动作获取的评估价值，，和依次为比例系数、积分系数和微分系数的调整系数，t表示一次药物控制释放的时长，表示微分运算符。

19、具体地，s3中药物模拟实时扩散面积的具体获取步骤包括：

20、s301、收集药物释放环境具体参数，包括但不限于初始药物浓度、初始流速、初始释放速率、初始环境温度、初始ph值和初始离子浓度变化值；

21、s302、将药物释放环境具体参数输入到可视化工具中对模拟环境进行初始化，同时将药物释放自适应控制模型计算得到的微流控生物芯片不同时刻药物释放的控制参数输入到可视化工具中模拟药物扩散过程，并输出扩散可视化图像；

22、s303、构建图像识别模型，并将输出扩散可视化图像输入到图像识别模型中对药物扩散区域进行识别分割，并输出药物扩散分割区域面积。

23、具体地，s3中药物释放效果预测的具体步骤为：

24、s311、收集历史药物释放浓度、微通道流速、释放速率、实验环境温度、实验环境ph值以及对应的药物释放产生的效果值数据，并对收集的数据进行预处理；

25、s312、基于随机森林算法构建预测模型，将预处理的历史药物释放浓度、微通道流速、释放速率、实验环境温度、实验环境ph值以及对应的药物释放产生的效果值，输入到预测模型获取药物释放预测效果值，并根据药物释放预测效果值与实验中实际的历史药物释放效果值获取效果误差，并设置误差阈值为0.1，对预测模型进行训练；

26、s313、将实验中实时收集到药物释放浓度、微通道流速、释放速率、实验环境温度、实验环境ph值输入到训练后的预测模型中，计算得到药物释放实时预测效果值。

27、具体地，s5具体步骤包括：

28、s501、根据获取的当前t时刻药物扩散误差和当前t时刻药物效果误差，构建动态函数，具体公式为：

29、，

30、其中，和依次表示扩散误差和效果误差值对应权重系数；

31、s502、根据构建的动态函数，计算获取动态优化点，将计算得到的优化点输入到输入状态中进行状态更新，并将更新后的状态输入到药物释放自适应控制模型中，获取更新后的控制参数。

32、基于药物释放控制的微流控生物芯片数据处理系统，包括：数据收集与预处理模块、模型预训练与控制模块、可视化模拟与预测模块和误差计算与反馈模块；数据收集与预处理模块，用于搭建实验平台，并收集和预处理药物释放控制数据、药物扩散可视化数据和药物扩散效果数据；模型训练与控制模块，用于药物释放自适应控制模型的构建、预训练和药物释放过程的控制；可视化模拟与预测模块，用于药物释放扩散过程的可视化模拟和药物释放效果的实时预测；误差计算与反馈模块，用于计算药物扩散误差与效果误差，并利用药物扩散误差与效果误差对药物释放自适应控制模型进行实时反馈和更新优化；

33、具体地，数据收集与预处理模块包括实验平台单元和数据收集与预处理单元；模型构建与预训练模块包括强化学习单元、控制参数输出单元和pid控制单元；可视化模拟与预测模块包括扩散模拟单元和效果预测单元；误差计算与反馈模块包括误差计算单元和智能反馈单元；

34、实验平台单元，用于实验平台的搭建和不同环境药物释放实验数据的生成；数据收集与预处理单元，用于实验平台生成数据的实时收集与降重去噪预处理；强化学习单元，用于药物释放自适应控制模型的构建、训练和实时更新；控制参数输出单元，用于根据训练的药物释放自适应控制模型实时计算与输出药物释放控制参数；pid控制单元，用于根据获取的具体控制参数，利用pid控制器控制微流控生物芯片药物释放过程；扩散模拟单元，用于利用可视化工具根据获取的微流控生物芯片药物释放的具体控制参数，模拟药物扩散动态可视化显像数据；效果预测单元，用于利用机器学习预测模型，对药物释放效果进行实时预测；误差计算单元，用于实时计算扩散误差和效果误差，并利用扩散误差和效果误差构建动态函数，获取动态优化点；智能反馈单元，用于将计算得到的动态优化点实时反馈给药物释放自适应控制模型，对模型进行实时更新优化。

35、一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现基于药物释放控制的微流控生物芯片数据处理方法。

36、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

37、1.本发明针对现有技术的不足，通过构建微流控生物芯片实验平台，结合强化学习策略与pid控制，实现了药物释放过程的精准模拟与自适应控制；此外该方法不仅提高了药物释放模拟的准确性和实时性，还通过可视化工具直观展现了药物扩散的动态过程，并利用机器学习预测模型实时预测药物释放效果，进一步提升了药物研发的效率和精度；同时通过计算扩散误差与效果误差，并构建动态函数进行实时优化，确保了药物释放控制参数的持续优化；提高了药物释放的精准性和稳定性，有助于实现个性化医疗和精准治疗；

38、2.本发明针对现有技术局限于表面的数据处理和少数变量处理问题，通过收集药物实时浓度、生物芯片微通道内的流体流速、生物芯片内外环境温度差、药物释放速率、微通道内不同位置的压力分布、药物分子扩散系数、生物芯片内外环境的ph值、离子浓度变化值、药物扩散面积、药物效果值和实验环境中模拟生物激素实时变化值，并利用收集的变量进行药物控制释放过程的构建，实现了对药物释放过程更全面、深入的分析与控制，进一步提高了药物释放的精度控制。