基于唾液凝集素芯片数据的胃癌识别系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于唾液凝集素芯片数据的胃癌识别系统，包括：数据采集模块和胃癌测试工具；数据采集模块用于采集唾液样本并根据所述唾液样本获取凝集素芯片数据；胃癌测试工具与所述数据采集模块进行数据交互，用于利用已训练的胃癌鉴别模型对待诊断患者的唾液进行鉴别，确定所述待诊断患者是否为胃癌患者。本发明专利技术通过数据采集模块对所述唾液样本进行预处理和荧光标记后，利用点制好的凝集素芯片，进行凝集素芯片检测，以获取凝集素芯片数据；通过胃癌测试工具，利用已训练的胃癌鉴别模型对待诊断患者的唾液进行鉴别，确定所述待诊断患者是否为胃癌患者；本发明专利技术全面应用凝集素数据，结合机器算法，具有采样方便、灵敏度高、检测准确的优点。检测准确的优点。检测准确的优点。

【技术实现步骤摘要】
基于唾液凝集素芯片数据的胃癌识别系统


[0001]本专利技术涉及生物计算机领域，尤其涉及一种基于唾液凝集素芯片数据的胃癌识别系统。

技术介绍

[0002]胃癌是一类常见的恶性肿瘤，缺乏显著的早期特征，在全球范围内具有很高的发病率和死亡率.目前常用的胃癌诊断标志物包括：CEA；CA19
‑
9；CA72
‑
4；CA125，AFP等，但都存在局限性.病理组织学检查仍是目前胃癌诊断的金标准，但鉴于组织学检查固有的缺陷如损伤性检查、不能动态检测、存在取样差异等.因此寻求非损伤性检查，进行胃癌早期诊断，是防控胃癌的关键。已有的唾液癌症筛查主要通过凝集素芯片进行，凝集素(Lectin)是非免疫来源的、不具有酶活性的一类糖结合蛋白，能专一地识别某一特殊结构的单糖或聚糖中特定的糖链序列并与之结合，而凝集素芯片是一种将各种不同来源的凝集素固定于环氧化修饰的芯片片基上制成的生物芯片。
[0003]现有的凝集素芯片鉴别癌症的方法主要是将待检测临床样本的凝集素芯片结果同健康对照组的凝集素芯片结果进行对比，得到每种凝集素的Fold
‑
change值，以Fold
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change>1.5和Fold
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change<0.67作为选择标准，Fold
‑
change>1.5为上调糖链，Fold
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change<0.67为下调糖链，筛选出表达上调和下调的糖链组合，利用这些糖链的组合来判断某种癌症。这种方法应用的凝集素数据不全面，仅应用了显示糖链结构上调或下调的凝集素数据，复杂情景下缺乏实际应用价值。
[0004]因此，一种准确性高的胃癌识别系统亟待研发。

技术实现思路

[0005]为了克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于唾液凝集素芯片数据的胃癌识别系统，用于解决前述技术问题中的至少一个。
[0006]具体地，其技术方案如下：
[0007]一种基于唾液凝集素芯片数据的胃癌识别系统，包括：
[0008]数据采集模块，用于采集唾液样本并根据所述唾液样本获取凝集素芯片数据；
[0009]胃癌测试工具，与所述数据采集模块进行数据交互，用于利用已训练的胃癌鉴别模型对待诊断患者的唾液进行鉴别，确定所述待诊断患者是否为胃癌患者。
[0010]所述数据采集模块，包括：
[0011]采集单元，用于收集唾液样本；
[0012]标记单元，与所述采集单元连接，用于对所述唾液样本进行荧光标记；
[0013]凝集素芯片单元，与所述标记单元连接，用于放置荧光标记后的唾液样本；
[0014]孵育单元，与所述凝集素芯片单元连接，用于孵育放置有荧光标记唾液样本的凝集素芯片单元；
[0015]数据获取单元，与所述孵育单元连接，用于扫描孵育后的凝集素芯片单元后，进行
图像分析获取归一化后的凝集素芯片数据；
[0016]所述数据获取单元与所述胃癌测试工具连接，用于提供所述归一化后的凝集素芯片数据。
[0017]所述标记单元获取所述唾液样本，并通过以下步骤得到荧光标记后的样本：
[0018]将收集到的全唾液经离心后，吸取上清弃去沉淀；
[0019]将所述上清再经过滤后，经荧光染料标记后，去掉游离荧光，得到荧光标记的预处理后的唾液样本。
[0020]所述数据获取单元与所述孵育单元连接，用于通过以下步骤获得所述归一化的凝集素芯片数据：
[0021]将点制好的凝集素芯片的玻片进行清洗，得到清洁后的凝集素芯片；
[0022]将清洁后的凝集素芯片与封闭缓冲液在芯片杂交盒中孵育，进行旋转反应，得到封闭后的凝集素芯片；
[0023]将所述荧光标记的预处理后的唾液样本与孵育缓冲液混匀，配置成上样体系，并均匀加载在盖玻片上；
[0024]将封闭后的凝集素芯片至于所述盖玻片上，进行避光旋转孵育，孵育结束后清洗玻片，离心甩干，得到待扫描芯片；
[0025]扫描所述待扫描芯片，将芯片扫描结果经过图像分析后，进行数据的归一化处理，获得所述归一化的凝集素芯片数据。
[0026]所述胃癌测试工具，包括：
[0027]处理器，与所述数据采集模块进行数据交互，用于利用所述唾液样本获取归一化的凝集素芯片数据并构建所述胃癌鉴别模型；
[0028]存储介质，与所述处理器进行数据交互，用于存储所述胃癌鉴别模型并在存储的程序被所述处理器加载时执行以下步骤：
[0029]利用胃癌鉴别模型对待诊断患者的唾液的凝集素芯片数据进行鉴别，确定所述待诊断患者是否为胃癌患者。
[0030]所述处理器内设置有用于构建所述胃癌鉴别模型的模型构建模块；
[0031]所述模型构建模块，包括：
[0032]数据分类单元，与所述数据采集模块进行数据交互，用于将所述归一化后的凝集素芯片数据随机排序，获取所述归一化后的凝集素芯片数据的特征和标签，并按照所述标签随机选取一部分所述归一化后的凝集素芯片数据作为所述胃癌鉴别模型的训练集，另一部分所述归一化后的凝集素芯片数据作为所述胃癌鉴别模型的测试集；
[0033]构建单元，与所述存储介质连接，用于得到所述训练后的胃癌鉴别模型并存储在所述存储介质内。
[0034]所述构建单元与所述数据分类单元连接，用于利用所述特征和标签通过K最近邻算法、支撑向量机、多层感知器、逻辑回归以及随机森林中的任一种算法依据所述凝集素芯片数据构建所述胃癌鉴别模型。
[0035]所述构建单元接收所述标签和特征，用于通过以下步骤依据所述归一化的凝集素芯片数据构建所述胃癌鉴别模型：
[0036]随机取出m个样本，进行采样，生成至少1个训练集，m＝1，2，3，
……
；
[0037]对所述训练集，分别训练对应数量的决策树模型；
[0038]对于任一所述决策树模型，设定训练样本特征的个数为n，在每个节点分裂时，根据信息增益或信息增益比或基尼指数选择特征进行分裂，直到该节点的所有训练样例都属于同一类，n＝1，2，3，
……
；
[0039]将生成的多颗决策树组成随机森林，按照多棵树分类器投票决定最终分类结果，得到所述胃癌鉴别模型。
[0040]所述模型构建模块，还包括：参数选择与优化单元；
[0041]所述参数选择与优化单元与所述构建单元进行数据交互，用于根据所述决策树模型对所述胃癌鉴别模型进行调整。
[0042]所述参数选择与优化单元采集所述胃癌鉴别模型的参数，用于通过以下步骤依据所述凝集素芯片数据调整所述胃癌鉴别模型：
[0043]将所述决策树模型中影响所述胃癌鉴别模型最大的参数调整至最佳值；
[0044]对所述决策树模型的最大深度进行调节，在不改变所述胃癌鉴别模型效果的前提下，将所述最大深度的调整至最优；
[0045]对所述决策树本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于唾液凝集素芯片数据的胃癌识别系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于采集唾液样本并根据所述唾液样本获取凝集素芯片数据；胃癌测试工具，与所述数据采集模块进行数据交互，用于利用已训练的胃癌鉴别模型对待诊断患者的唾液进行鉴别，确定所述待诊断患者是否为胃癌患者。2.根据权利要求1所述的基于唾液凝集素芯片数据的胃癌识别系统，其特征在于，所述数据采集模块，包括：采集单元，用于收集唾液样本；标记单元，与所述采集单元连接，用于对所述唾液样本进行荧光标记；凝集素芯片单元，与所述标记单元连接，用于放置荧光标记后的唾液样本；孵育单元，与所述凝集素芯片单元连接，用于孵育放置有荧光标记唾液样本的凝集素芯片单元；数据获取单元，与所述孵育单元连接，用于扫描孵育后的凝集素芯片单元后，进行图像分析获取归一化后的凝集素芯片数据；所述数据获取单元与所述胃癌测试工具连接，用于提供所述归一化后的凝集素芯片数据。3.根据权利要求2所述的基于唾液凝集素芯片数据的胃癌识别系统，其特征在于：所述标记单元获取所述唾液样本，并通过以下步骤得到荧光标记后的样本：将收集到的全唾液经离心后，吸取上清弃去沉淀；将所述上清再经过滤后，经荧光染料标记后，去掉游离荧光，得到荧光标记的预处理后的唾液样本。4.根据权利要求2所述的基于唾液凝集素芯片数据的胃癌识别系统，其特征在于：所述数据获取单元与所述孵育单元连接，用于通过以下步骤获得所述归一化的凝集素芯片数据：将点制好的凝集素芯片的玻片进行清洗，得到清洁后的凝集素芯片；将清洁后的凝集素芯片与封闭缓冲液在芯片杂交盒中孵育，进行旋转反应，得到封闭后的凝集素芯片；将所述荧光标记的预处理后的唾液样本与孵育缓冲液混匀，配置成上样体系，并均匀加载在盖玻片上；将封闭后的凝集素芯片至于所述盖玻片上，进行避光旋转孵育，孵育结束后清洗玻片，离心甩干，得到待扫描芯片；扫描所述待扫描芯片，将芯片扫描结果经过图像分析后，进行数据的归一化处理，获得所述归一化的凝集素芯片数据。5.根据权利要求1所述的基于唾液凝集素芯片数据的胃癌识别系统，其特征在于：所述胃癌测试工具，包括：处理器，与所述数据采集模块进行数据交互，用于利用所述唾液样本获取归一化的凝集素芯片数据并构建所述胃癌鉴别模型；存储介质，与所述处理器进行数据交互，用于存储所述胃癌鉴别模型并在存储的程序被所述处理器加载时执行以下步骤：利用胃癌鉴别模型对待诊断患者的唾液的凝集素芯片数据进行鉴别，确定所述待诊...

【专利技术属性】
技术研发人员：李铮，舒健，于汉杰，郭永红，
申请(专利权)人：西北大学，
类型：发明
国别省市：