用于细胞和亚细胞形态学建模和分类的三维细胞和组织图像分析制造技术

技术编号:26228143 阅读:54 留言:0更新日期:2020-11-04 11:10
使标本收集、图像获取、数据预处理、导出的生物标志物的计算、建模、分类和分析的处理自动化的能力可以显著地影响细胞变形的临床决策和基础研究。本公开内容将通过鲁棒的光滑表面重构和对形状形态计量度量的提取将3D细胞核形状建模组合到高度并行的流水线工作流协议中,以对3D中数千个核和核仁进行端到端形态分析。该方法允许对成像数据中的细胞形状进行高效且信息丰富的评估,并且表示可以由生物医学界验证、修改和再利用的可再现的技术。这促进了结果可再现性、协作方法验证和广泛的知识传播。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于细胞和亚细胞形态学建模和分类的三维细胞和组织图像分析政府条款本专利技术是根据NR015331、NS091856;由国立卫生研究院所授予的DK089503和EB020406以及由国家科学基金会所授予的IIS-636840在政府支持下作出的。政府对本专利技术享有一定的权利。相关申请的交叉引用本申请要求于2019年2月15日提交的美国专利申请第16/277,128号的优先权,并且还要求于2018年2月20日提交的美国临时申请第62/632,663号的权益。以上申请的全部公开内容通过引用并入本文。
本公开内容涉及用于细胞和亚细胞形态学建模和分类的三维细胞和组织图像分析。
技术介绍
组织和细胞变形由影响空间和时间形态学变化的复杂的潜在生物机制来调节。通过对细胞和亚细胞结构的大小和形状的三维变化进行定量分析来理解这些处理,不仅对于研究细胞组织是重要的,而且对于诸如癌症的病理状况的检测和治疗也很重要。然而,成像数据的维数和质量以及细胞和亚细胞形状在群体中的极大可变性对三维形状方法提出了挑战,所述三维形状方法应当允许本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于分析生物组织和细胞的自动化方法,包括:/n对生物样本的组成进行染色,其中,所述生物样本包括包含至少一个细胞的组织或细胞培养物;/n接收所述生物样本的图像数据,其中,所述图像数据提供所述生物样本的三维表示;/n在所述图像数据中标记所述至少一个细胞的组成;/n针对所述图像数据中每个标记的组织生物标志物或细胞或亚细胞器或组分,构建限定给定的细胞核的边界的数学表示,包括按染色体域、拓扑相关结构域(TAD)、纤层相关结构域(LAD)或端粒边界;/n使用所述组织生物标志物或所述细胞或所述亚细胞器或所述组分的所述数学表示,提取针对所标记的组织生物标志物或细胞或亚细胞器或组分中的每一个的特征,其中...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20180220 US 62/632,663;20190215 US 16/277,1281.一种用于分析生物组织和细胞的自动化方法,包括:
对生物样本的组成进行染色,其中,所述生物样本包括包含至少一个细胞的组织或细胞培养物;
接收所述生物样本的图像数据,其中,所述图像数据提供所述生物样本的三维表示;
在所述图像数据中标记所述至少一个细胞的组成;
针对所述图像数据中每个标记的组织生物标志物或细胞或亚细胞器或组分,构建限定给定的细胞核的边界的数学表示,包括按染色体域、拓扑相关结构域(TAD)、纤层相关结构域(LAD)或端粒边界;
使用所述组织生物标志物或所述细胞或所述亚细胞器或所述组分的所述数学表示,提取针对所标记的组织生物标志物或细胞或亚细胞器或组分中的每一个的特征,其中,所述特征是对所标记的组织生物标志物或细胞或亚细胞器或组分的形状和大小的度量;
存储用于细胞分类的两个或更多个模型;以及
通过将所提取的所标记的组织生物标志物或细胞或亚细胞器或组分的特征与所存储的模型进行比较,来对所述生物样本进行分类。


2.根据权利要求1所述的方法,还包括使用三维图像获取技术来生成所述图像数据。


3.根据权利要求1所述的方法,其中,标记组成还包括将所述图像数据分割成表示所述组成的体积。


4.根据权利要求1所述的方法,其中,构建数学表示还包括使用迭代的拉普拉斯-贝尔特拉米本征投影和边界变形。


5.根据权利要求1所述的方法,其中,从所标记的组织生物标志物或细胞或亚细胞器或组分提取的所述特征包括确定下述中的一个或更多个:标记的组织生物标志物或细胞或亚细胞器或组分的体积、标记的组织生物标志物或细胞或亚细胞器或组分的表面面积、标记的组织生物标志物或细胞或亚细胞器或组分的平均曲率、标记的组织生物标志物或细胞或亚细胞器或组分的形状指数、标记的组织生物标志物或细胞或亚细胞器或组分的曲度指数以及标记的组织生物标志物或细胞或亚细胞器或组分的分形维数。


6.根据权利要求1所述的方法,还包括使用随机森林分类方法对所述生物样本进行分类。


7.根据权利要求1所述的方法,还包括使用选自包括下述的组的分类方法对所述生物样本进行分类:线性分类器、k最近邻方法、决策树方法、神经网络和支持向量机。


8.根据权利要求1所述的方法,还包括仅在所述生物样本包含多于三个细胞时才对所述生物样本进行分类。


9.根据权利要求1所述的方法,其中,使用用于组织生物标志物或细胞或亚细胞器或组分的标记物对所述生物样本的组成进行染色,所述标记物例如为纤维蛋白抗体、溴化乙锭和4',6-二脒基-2-苯基吲哚。


...

【专利技术属性】
技术研发人员:伊瓦伊洛·迪诺夫布赖恩·D·阿西大卫·S·迪尔沃思阿里·阿林福耶尔亚历山大·加里宁亚历克斯·S·阿德
申请(专利权)人:密歇根大学董事会
类型:发明
国别省市:美国;US

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1