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[發(fā)明專利]分類器構成方法、以及用其進行的判定細胞生死的方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201680065837.1 申請日: 2016-10-26
公開(公告)號: CN108350410A 公開(公告)日: 2018-07-31
發(fā)明(設計)人: 藤本博己;小林正嘉;佐佐木隆造 申請(專利權)人: 株式會社斯庫林集團;株式會社前沿制藥
主分類號: C12M1/34 分類號: C12M1/34;C12Q1/02;G01N21/17;G01N21/64;G01N33/48
代理公司: 隆天知識產權代理有限公司 72003 代理人: 張永康
地址: 日本*** 國省代碼: 日本;JP
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摘要:
搜索關鍵詞: 熒光 活細胞 死細胞 標本 訓練數據 分類器 判定 明視場圖像 細胞 機器學習 特征向量 圖像目標 熒光圖像 激發(fā)光 明視場 自動地 拍攝 主觀
【權利要求書】:

1.一種分類器構成方法,其是用于判定細胞生死的分類器構成方法,其中,包括:

第一工序,獲取對熒光標本進行熒光拍攝而得到的熒光圖像,所述熒光標本包含對激發(fā)光的熒光產生狀態(tài)相互不同的活細胞和死細胞;

第二工序,獲取對所述熒光標本進行明視場拍攝而得到的明視場圖像;

第三工序,根據所述熒光圖像確定所述熒光標本中的活細胞和死細胞各自的位置;

第四工序,在所述明視場圖像中,將位于與在所述第三工序中確定的活細胞的位置對應的位置的圖像目標提取為活細胞目標,將位于與在所述第三工序中確定的死細胞的位置對應的位置的圖像目標提取為死細胞目標;

第五工序,求出作為所述活細胞目標及所述死細胞目標被提取的所述圖像目標各自的特征向量,通過使用了訓練數據的機器學習來構成分類器,所述訓練數據包括所述特征向量。

2.如權利要求1所述的分類器構成方法,其中,

在所述第一工序中,拍攝部件對由用于激發(fā)熒光的激發(fā)光照射的所述熒光標本進行拍攝;另一方面,在所述第二工序中,在利用可見光進行照明的條件下,與所述第一工序相同的拍攝部件在與所述第一工序相同的拍攝視場下拍攝所述熒光標本。

3.如權利要求1或2所述的分類器構成方法,其中,

所述熒光標本是在導入綠色熒光蛋白質而培養(yǎng)的細胞中添加作為死細胞染色試劑的紅色熒光染料而制作的標本,

在所述第一工序中,獲取所述熒光標本的彩色圖像,

在所述第三工序中,在對所述彩色圖像進行分離而得到的綠單色圖像中,將具有規(guī)定以上亮度的區(qū)域作為所述活細胞,在對所述彩色圖像進行分離而得到的紅單色圖像中,將具有規(guī)定以上亮度的區(qū)域作為所述死細胞。

4.如權利要求1至3中任一項所述的分類器構成方法,其中,

所述特征向量包含與所述圖像目標的輪廓線的形狀有關的輪廓線特征量和與所述圖像目標內的紋理有關的紋理特征量中的至少一者作為要素。

5.如權利要求4所述的分類器構成方法,其中,

所述紋理特征量包含與高階局部自相關特征有關的特征量。

6.一種細胞的生死判定方法,其中,包括:

獲取對包含細胞的試樣進行明視場拍攝而得到的處理對象圖像的工序;

從所述處理對象圖像中檢測出與所述細胞對應的圖像目標的工序;以及

使用根據權利要求1至5中任一項所述的分類器構成方法構成的分類器對檢測出的所述圖像目標進行分類,基于分類結果判定與該圖像目標對應的所述細胞的生死的工序。

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