摘要：针对红细胞分布宽度(RDW)分析中细胞体积单次检测与表征方法易受随机误差影响,从而引起统计分布展宽的问题,提出一种结合微流控技术和多级互相关分析(MCCA)的RDW高分辨率检测与表征方法。首先,利用微流控芯片对单细胞进行多级顺序检测,得到时间相关多脉冲电流信号,有效减小随机误差的影响;然后,利用MCCA算法对相关系数峰值进行提取,并以此为表征参量进行统计学分析,实现重叠率的降低;最后,搭建实验系统,开展系统标定与混合样本重叠率降低验证实验。实验结果表明:MCCA方法可以实现重叠率的有效降低(3μm微球+健康人红细胞及3μm微球+Ⅱ型糖尿病人红细胞的重叠率分别由3.22%和12.08%降至0.72%和1.93%),从而实现RDW的高分辨率检测与表征。

摘要：基于奇数周期理论,提出一种新型快速高效率的双重图形技术(DPT)拆分方法。对于图形拆分过程中遇到的剩余违规冲突问题,分析其存在的原因,阐述了已知解决途径;基于奇数周期理论,详细阐述了新型图形拆分方法的实现步骤,该方法主要适用于未在设计阶段考虑兼容DPT的设计版图,能够对版图顺利完成包含更改设计和引入切割的图形拆分过程;采用新方法拆分实际版图,进一步证明了该方法能够同时减少剩余冲突和引入切割数目;采用EDA工具模拟了拆分之后进行光源掩膜优化(SMO)和光学临近效应修正(OPC)的光刻分辨率增强流程,验证了DPT能够提高分辨率、增大光刻工艺窗口。