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课题组提出了基于神经形态技术的视频流式细胞分选仪，对粒子3D形貌进行时空表征，据此实现实时分选。该方法操控多粒子流经宽流道，利用一种神经形态视觉传感器（事件相机）成像全视场中异步流动的粒子，获得每个粒子的稀疏数据视频，通过部署在类脑计算芯片上的脉冲神经网络对每个粒子进行分类。得益于简单的“多目标追踪-SNN分类”流水线模式和类脑计算芯片的异步、稀疏驱动的轻量级计算，该方案能够实现准确和高通量的粒子分选。整套方案采用了相对经济的混合硬件方案（控制系统仅约7万元）和易于制造使用的微流控芯片（如流速仅为传统流式细胞仪的10%）实现,分选通量约1000细胞/秒。在区分与血液疾病相关的健康红细胞和病态红细胞应用展示中，该视频流式细胞仪将病态红细胞的分类错误率从传统基于单帧图像的约20%降到了基于视频的约1%。

祝贺炜华！也祝贺本组的焌文、泳翔、梁非、惠超、志鹏、海清等同学！