[發明專利]循環腫瘤細胞掃描分析設備有效
| 申請號: | 202310474375.0 | 申請日: | 2023-04-28 |
| 公開(公告)號: | CN116189179B | 公開(公告)日: | 2023-08-15 |
| 發明(設計)人: | 高陽;韓改凈;楊尚;李玉霞;趙玉亮 | 申請(專利權)人: | 北京航空航天大學杭州創新研究院 |
| 主分類號: | G06V20/69 | 分類號: | G06V20/69;G01N21/84;G06V20/70;G06V10/77;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司: | 杭州匯和信專利代理有限公司 33475 | 代理人: | 周竑 |
| 地址: | 310051 浙江省*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 循環 腫瘤 細胞 掃描 分析 設備 | ||
公開了一種循環腫瘤細胞掃描分析設備。其首先對由熒光顯微鏡采集的FISH圖像進行圖像預處理以得到預處理后FISH圖像,接著,將所述預處理后FISH圖像通過作為特征提取器的第一卷積神經網絡模型以得到淺層特征圖,然后,將所述淺層特征圖輸入與所述第一卷積神經網絡模型級聯的第二卷積神經網絡模型以得到深層特征圖,接著,融合所述淺層特征圖和所述深層特征圖以得到FISH特征圖,然后,對所述FISH特征圖進行沿通道維度的壓縮以得到FISH特征矩陣,最后,對所述FISH特征矩陣進行圖像語義分割以得到圖像語義分割結果,并基于所述圖像語義分割結果確定所述FISH圖像中所包含的循環腫瘤細胞的數量。這樣,可以實現精準的檢測。
技術領域
本申請涉及智能檢測領域,且更為具體地,涉及一種循環腫瘤細胞掃描分析設備。
背景技術
循環腫瘤細胞(CTC)是由原發或轉移病灶脫落進入外周血的腫瘤細胞,其作為一種實時“液體活檢”手段反映了腫瘤是否發生侵襲轉移,大量研究結果提示,血液中血環腫瘤細胞與癌癥的發生發展都有直接關系,檢測和分析外周血中的單個或少量循環腫瘤細胞簇,對腫瘤的早期診斷、腫瘤診斷的分期和分型、手術前評估和手術后輔助性治療的指導與評價、評估患者對治療(化療藥物和放療)反應、預測腫瘤的復發和轉移、對腫瘤治療效果的實施監測、指導腫瘤個體化精準治療、腫瘤耐藥性的監控、預后判斷和預測的準確性和有效性的評估非常關鍵。
但是,相比較外周血中存在的大量白細胞,循環腫瘤細胞僅為外周血中的稀有細胞,檢測起來非常困難。目前,CTCs的檢測和鑒定方法眾多,包括各種熒光原位雜交技術和流式細胞術、聚合酶鏈反應和逆轉錄聚合酶鏈反應及其各種改進的技術等等。
熒光原位雜交技術是利用熒光標記的特異核酸探針與細胞內相應的靶DNA分子或RNA分子雜交,通過在熒光顯微鏡觀察熒光信號,來確定與特異探針雜交后被染色的細胞或細胞器的形態和分布。然而,目前熒光原位雜交技術檢測方法需要通過人工觀察計數的方式來檢測,人工觀察的方式不方便,成本高,而且不確定因素多,對人員的要求高,人為誤差極大,難以實現臨床批量和精準檢測、以及標準化檢測,極大地限制了其實際臨床應用。
因此,期望一種優化的循環腫瘤細胞掃描分析設備。
發明內容
為了解決上述技術問題,提出了本申請。本申請的實施例提供了一種循環腫瘤細胞掃描分析設備。其首先對由熒光顯微鏡采集的FISH圖像進行圖像預處理以得到預處理后FISH圖像,接著,將所述預處理后FISH圖像通過作為特征提取器的第一卷積神經網絡模型以得到淺層特征圖,然后,將所述淺層特征圖輸入與所述第一卷積神經網絡模型級聯的第二卷積神經網絡模型以得到深層特征圖,接著,融合所述淺層特征圖和所述深層特征圖以得到FISH特征圖,然后,對所述FISH特征圖進行沿通道維度的壓縮以得到FISH特征矩陣,最后,對所述FISH特征矩陣進行圖像語義分割以得到圖像語義分割結果,并基于所述圖像語義分割結果確定所述FISH圖像中所包含的循環腫瘤細胞的數量。這樣,可以實現精準的檢測。
根據本申請的一個方面,提供了一種循環腫瘤細胞掃描分析設備,其包括:
圖像采集模塊,用于獲取由熒光顯微鏡采集的FISH圖像;
圖像預處理模塊,用于對所述FISH圖像進行圖像預處理以得到預處理后FISH圖像;
圖像淺層特征提取模塊,用于將所述預處理后FISH圖像通過作為特征提取器的第一卷積神經網絡模型以得到淺層特征圖;
圖像深層特征提取模塊,用于將所述淺層特征圖輸入與所述第一卷積神經網絡模型級聯的第二卷積神經網絡模型以得到深層特征圖;
特征融合模塊,用于融合所述淺層特征圖和所述深層特征圖以得到FISH特征圖;
降維模塊,用于對所述FISH特征圖進行沿通道維度的壓縮以得到FISH特征矩陣;以及
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