新冠疫情在全球爆发，核酸检测设备的体积和速度引起广泛关注。让医疗检测设备小型化、便携化，并加速检测速度，成为医学发展重要方向。而微流控研究就是致力于让医疗检测设备小型化。
杭州电子科技大学王骏超副教授近日在片上实验室领域旗舰期刊Lab on a Chip《芯片实验室》上发表的封面论文“Predicting the fluid behavior of random microfluidic mixers using convolutional neural networks”（基于卷积神经网络预测随机微流控混合器的流体特性），有望为微流控芯片设计找到“捷径”，从而打开医疗检测设备小型化芯片设计制造的“快捷之门”。而此论文也是王骏超等人时隔一年后第二篇Lab on a Chip封面论文，并在近日得到英国皇家化学学会中文官微头条推介。
王骏超副教授
微流控的英文名为microfluidic chip，也是一种芯片。微流控芯片同一般集成电路芯片不同之处在于，后者通过硅、铜材质的电路图电压运行工作，而前者则通过树脂、玻璃等聚合物里的液体（聚合物有惰性，不会和流经液体发生反应）压力差运行工作。“微流控芯片做液体检测，优势是液体样本量变小了，反应体芯片也很小，流体在微米级别大小会变得更可控。流体到达微流控里的反应区，经过小型阀门的控制，发生生化反应，传感器件会解码液体里隐藏的信息，也就是医疗检测所要达到的结论，比如新冠阴性、阳性，是否病毒感染等等。”王骏超介绍说。
事实上，微流控作为专业术语有些“生僻”，但其应用对大众来说并不陌生。验孕棒就是用了微流控原理。一般来说，想检测是否已经怀孕，可以到医院去通过大型医疗设备验血、尿液等检测。而验孕棒这一微流控反应体则实现了居家便利化自我检测。女性将极少量尿液放到验孕棒试纸上，试纸就是一款基于纸张的微流控芯片，尿液进入微流控，通过生化反应，通过判断试纸出现单线或双线解码出女性是否已孕。
王骏超博士发表在《芯片实验室》上的封面论文，最大的创新点在于，大幅提升了微流控芯片仿真速度。众所周知，集成电路芯片生产出来，前面要经历软件设计、代工、封测等环节。芯片设计需要有EDA（电子设计自动化）软件设计工具，而此项被认为是中国集成电路产业“卡脖子中的卡脖子”。微流控芯片设计也需要EDA设计工具，一般被称为MEDA，而王骏超博士通过芯片结构矩阵化，换句话说是“对芯片结构拍照”，将流体力学问题转化为“图像识别问题”，相比传统微流控芯片仿真设计速度可以提到到51600倍，从而大幅缩短微流控芯片设计时间。此外，这篇论文还提出了基于卷积神经网络（CNN）的技术来预测随机微流控混合器的流体行为。
王骏超博士认为，微流控在医疗检测设备小型化、家庭化上“会有前途”，随着微流控应用扩大，家庭里通过微型检测设备DIY检测唾液、汗液、尿液，可以在家里而不用去医院自己获取身体健康信息，“但不同微流控芯片设计时间周期长，通过将流体力量问题转化为图像识别问题，可以大幅减少微流控芯片设计时间，减少设计研发成本，从而有力推动微流控芯片的广泛应用”。
据了解，该论文的共同第一作者是杭电自动化学院张乃音老师，杭电电子信息学院的陈金凯老师、苏国东老师，清华大学计算机系的姚海龙教授，和国立清华大学计算机系的何宗易教授为该论文的共同作者。
