[發(fā)明專利]一種基于深度學習的細胞微核識別、定位和計數(shù)方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011508857.6 | 申請日: | 2020-12-18 |
| 公開(公告)號: | CN112613505A | 公開(公告)日: | 2021-04-06 |
| 發(fā)明(設計)人: | 鄭曉亮;王飛;周昕;王日晟;姚劍波 | 申請(專利權(quán))人: | 安徽丹姆斯生物科技有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/32 | 分類號: | G06K9/32;G06K9/46 |
| 代理公司: | 合肥洪雷知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(普通合伙) 34164 | 代理人: | 徐贛林 |
| 地址: | 230000 安徽省合肥市合肥高新技術(shù)開*** | 國省代碼: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 深度 學習 細胞 識別 定位 計數(shù) 方法 | ||
本發(fā)明公開了一種基于深度學習的細胞微核識別、定位和計數(shù)方法,涉及細胞微核檢測技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括構(gòu)建深度學習特征提取網(wǎng)絡模型C、構(gòu)建細胞微核識別定位網(wǎng)絡模型D、將C和D串聯(lián)記為深度學習細胞微核識別定位網(wǎng)絡模型E。本發(fā)明通過構(gòu)建深度學習細胞微核識別定位網(wǎng)絡模型E,運用了卷積操作、特征圖的批歸一化操作、非線性映射操作、池化操作以及非極大值抑制算法,省去了人工閱片的繁瑣過程,提高了微核檢測的效率;提高了微核計數(shù)準確率,能更加準確的反應細胞的變異情況。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于細胞微核檢測技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種基于深度學習的細胞微核識別、定位和計數(shù)方法。
背景技術(shù)
科技活動帶來的有害物理、化學和生物因子會對人的遺傳物質(zhì)造成損害,導致癌癥病發(fā)率增高,體外微核檢測是遺傳毒理重要的評價方法之一,廣泛用于放射性接觸人員輻射效應的健康監(jiān)護、人群遺傳穩(wěn)定性的健康篩查、藥物的臨床遺傳毒理評價等,具有極高的臨床應用價值。傳統(tǒng)的微核檢測采用人工顯微鏡閱片,耗時費力,效率低下,準確性也難也保證。微核的自動化檢測技術(shù)是目前重要的發(fā)展方向,智能化的圖像分析和結(jié)果判斷能大大加快檢測通量和結(jié)果的標準化。目前國內(nèi)關(guān)于智能化圖像處理的體外微核檢測方法尚屬空白。
現(xiàn)有的微核檢測方法主要分為三種:(一)人工顯微鏡閱片;(二)流式細胞儀檢測;(三)激光掃描儀檢測。
人工顯微鏡閱片是指采用細胞質(zhì)阻斷方法制備微核檢測圖片,在顯微鏡下根據(jù)雙核、微核、核質(zhì)橋和樹突特征及人工識別標準由工作人員主觀判斷細胞微核類別。人工顯微鏡閱片方法雖然程序簡單,但存在一些明顯的缺陷:
1、人工閱片時間長,費時費力,工作效率較為低下。
2、人工閱片的準確性依賴于檢測人員的水平,而在目前需大量進行該試驗的情況下,檢測人員水平不一,將導致檢測結(jié)果具有很大的主觀性。
3、微核的發(fā)生率低,能否檢出小的微核升高率的能力受到計數(shù)誤差以及個體之間差異性的限制,能否檢測出小的微核升高率的靈敏度受到低微核數(shù)的計數(shù)誤差的限制。微核實驗中需盡可能計數(shù)足夠數(shù)量的細胞,以使計數(shù)誤差低于個體間微核率的變異性。
流式細胞儀檢測是指對待測樣本用熒光染色后,以激光束作為光源。把待測樣本單個通過噴嘴,激光照射到樣本時,就能使熒光染色材料產(chǎn)生熒光,然后光學系統(tǒng)采集這些信號并且轉(zhuǎn)化為電信號,從而能夠定量測定待測樣本中的細胞數(shù)目。工作原理如附圖中的圖1所示,對細胞進行染色后再由顯微鏡觀察。但流式細胞儀主要用于無核細胞中的微核檢測,難以用于雙核和多核細胞中的微核檢測。
激光掃描儀檢測是指細胞培養(yǎng)后,對細胞進行洗滌,低滲、固定、染色;接入激光掃描儀,設置參數(shù),檢測核和微核的紅色熒光信號強度及綠色熒光信號強度;根據(jù)從光電倍增管測量PI的紅色熒光的數(shù)據(jù)設置“閾值”輪廓。然后將“積分”輪廓設置在閾值輪廓之外的零到兩個像素之間的范圍內(nèi)。這樣,與核的DNA和蛋白質(zhì)相關(guān)的熒光強度以及微核的積分值記錄在同一文件中。然后基于核和微核的DNA含量差異來區(qū)分核和微核。激光掃描儀僅見報道用于小鼠體內(nèi)和體外紅細胞的微核檢測。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種基于深度學習的細胞微核識別、定位和計數(shù)方法,通過構(gòu)建深度學習細胞微核識別定位網(wǎng)絡模型E,解決了現(xiàn)有的微核檢測方法費時費力,工作效率低;檢測準確率低以及國內(nèi)關(guān)于智能化圖像處理的體外微核檢測方法尚屬空白的問題。
為解決上述技術(shù)問題,本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的:
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