基于图像的循环肿瘤细胞检测设备制造技术

一种基于图像的循环肿瘤细胞检测设备，其获取由荧光显微镜采集的FISH图像；采用基于深度学习的人工智能技术，挖掘所述FISH图像中关于循环肿瘤细胞的隐含特征信息，以此来对于循环肿瘤细胞进行自动检测，从而对于肿瘤细胞的数量进行确定，以实现对循环肿瘤细胞的自动检测。测。测。

【技术实现步骤摘要】
基于图像的循环肿瘤细胞检测设备


[0001]本申请涉及智能化检测
，并且更具体地，涉及一种基于图像的循环肿瘤细胞检测设备。

技术介绍

[0002]循环肿瘤细胞(CTC)是由原发或转移病灶脱落进入外周血的肿瘤细胞，其作为一种实时“液体活检”手段反映了肿瘤是否发生侵袭转移，大量研究结果提示，血液中血环肿瘤细胞与癌症的发生发展都有直接关系，检测和分析外周血中的单个或少量循环肿瘤细胞簇，对肿瘤的早期诊断、肿瘤诊断的分期和分型、手术前评估和手术后辅助性治疗的指导与评价、评估患者对治疗(化疗药物和放疗)反应、预测肿瘤的复发和转移、对肿瘤治疗效果的实施监测、指导肿瘤个体化精准治疗、肿瘤耐药性的监控、预后判断和预测的准确性和有效性的评估非常关键。
[0003]但是，相比较外周血中存在的大量白细胞，循环肿瘤细胞仅为外周血中的稀有细胞，检测起来非常困难。目前，CTCs的检测和鉴定方法众多，包括各种荧光原位杂交技术和流式细胞术、聚合酶链反应和逆转录聚合酶链反应及其各种改进的技术等等。
[0004]荧光原位杂交技术是利用荧光标记的特异核酸探针与细本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
其中，和分别表示所述二维特征矩阵和所述全局FISH特征矩阵，和分别是所述二维特征矩阵和所述全局FISH特征矩阵中各个位置的特征值，和分别是所述二维特征矩阵和所述全局FISH特征矩阵的所有特征值的特征集合的均值和方差，和分别是特征矩阵的宽度和高度，且是所述优化全局FISH特征矩阵的各个位置特征值，表示计算以数值为幂的自然指数函数值。5.根据权利要求4所述的基于图像的循环肿瘤细胞检测设备，其特征在于，所述图像语义分割模块，包括：语义分割单元，用于对所述优化全局FISH特征矩阵进行图像语义分割以得到循环肿瘤细胞预测图；像素全连接编码单元，用于将所述循环肿瘤细胞预测图通过第一全连接层以得到循环肿瘤细胞全连接特征向量；深层特征排列单元，用于将所述多个深层特征图按照所述图像分块的位置排列为全局深层特征图；深度特征全连接编码单元，用于将所述全局深层特征图通过第二全连接层以得到FISH深度特征向量；细胞特征融合单元，用于融合所述循环肿...

【专利技术属性】
技术研发人员：高阳，韩改净，李玉霞，杨尚，赵玉亮，
申请(专利权)人：北京航空航天大学杭州创新研究院，
类型：发明
国别省市：