一种肝癌干细胞抗体数据抓取分析方法技术

本发明专利技术涉及肝癌干细胞抗体技术领域，公开了一种肝癌干细胞抗体数据抓取分析方法，利用图像拍摄设备对第一数据、第二数据和第三数据肝癌干细胞抗体的图像进行拍摄，获取到不同肝癌干细胞抗体的图像数据：当获取到不同肝癌干细胞抗体的图像特征数据后，将不同肝癌干细胞抗体的图像特征数据输入到建立的肝癌干细胞抗体图像特征数据库中，利用卷积神经网络建立肝癌干细胞抗体图像特征数据模型。本发明专利技术通过卷积神经网络，能够将不同肝癌干细胞抗体的图像数据特征建立模型，利用肝癌干细胞抗体的图像数据特征模型，能够完成肝癌干细胞抗体的图像数据特征的数据库，经过图像数据库能够快速的查找筛选出相似抗体图像特征的数据。的查找筛选出相似抗体图像特征的数据。的查找筛选出相似抗体图像特征的数据。

【技术实现步骤摘要】
一种肝癌干细胞抗体数据抓取分析方法


[0001]本专利技术涉及肝癌干细胞抗体
，具体为一种肝癌干细胞抗体数据抓取分析方法。

技术介绍

[0002]随着干细胞研究的发展，干细胞已经被视为是预防医学的先趋，再加上近年来相关产业也加速成长，突显人们对于干细胞在医疗应用上的需求。由于干细胞负责体内细胞的修复和更新，所以干细胞具有维持身体器官与组织健康的功能。因此，干细胞可以视为是维持整体健康的决定性因素，并藉由干细胞开启审视健康的新窗口；
[0003]现有的肿瘤干细胞和干细胞拥有许多的相似之处,它们都带有相似的标记符号,不同的是肿瘤干细胞还带有一些特殊的“指纹”。“指纹”的意思是它带有一些特殊的标记,像人的指纹一样。这些特殊的标记与恶性肿瘤中致癌、转移、复发都是密切相关的。如果医疗研究者能够找到识别这些“指纹”的办法,就是找到了快速检测癌症的方法，现有技术中在实验中通过一些方法分离出肝癌干细胞,将细胞身上的“指纹”找出来,从而得到了这种抗体；
[0004]但是，现有的抗体在从肝癌干细胞提取分离出后，需要不断的实验验证该抗体是否能够与人的正常细胞交织在一起,发现有没有不良反应,是否能够很快的检测到癌变的细胞，这种实验验证的方式，会浪费研究人员大量的时间和精力，因此，我们提出一种肝癌干细胞抗体数据抓取分析方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种肝癌干细胞抗体数据抓取分析方法，解决了
技术介绍
中所提出现有的抗体在从肝癌干细胞提取分离出后，需要不断的实验验证该抗体是否能够与人的正常细胞交织在一起,发现有没有不良反应,是否能够很快的检测到癌变的细胞，这种实验验证的方式，会浪费研究人员大量的时间和精力的问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种肝癌干细胞抗体数据抓取分析方法，包括以下步骤：
[0007]步骤一：首先处理从一个体获得的肝癌干细胞组织抗体样本，以获得一肝癌干细胞抗体测试样本；
[0008]步骤二：分析该肝癌干细胞抗体测试样本的第一部分内第一群颗粒的具体数量，进而获得第一肝癌干细胞抗体数据；
[0009]步骤三：分析此测试样本的第二部分中第二群颗粒里的肝癌干细胞抗体的具体总数，得到第二数据，利用第一数据和第二数据，得到第三数据；
[0010]步骤四：在获得数据完成后，利用图像拍摄设备对第一数据、第二数据和第三数据肝癌干细胞抗体的图像进行拍摄，获取到不同肝癌干细胞抗体的图像数据；
[0011]步骤五：对图像进行自适应加权中值滤波，滤除图像中的噪点信息，利用多尺度
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hat变换，实现自适应形态学图像的增强，在保留螺纹边缘的信息的同时完成对于毛刺、孤立点的抑制；
[0012]步骤六：通过Otsu(最大类间方差法)来实现自适应阈值分割，将图像进行二分类，形成目标和背景，来计算不同阈值下的两类之间的类方差，选取类方差最大情况下的阈值进行分割；
[0013]步骤七：通过上述方法进行处理后，原始图像中的噪声信息被基本剔除，检测目标也更为突出，接下来采用自适应阈值canny算子对肝癌干细胞抗体图像的边缘特征信息进行粗提取，再通过双线性插值算法得到亚像素精度边缘；
[0014]步骤八：当获取到不同肝癌干细胞抗体的图像特征数据后，将不同肝癌干细胞抗体的图像特征数据输入到建立的肝癌干细胞抗体图像特征数据库中，利用卷积神经网络建立肝癌干细胞抗体图像特征数据模型；
[0015]步骤九：利用肝癌干细胞抗体图像特征数据模型，当有新的肝癌干细胞抗体图像特征数据，输入到肝癌干细胞抗体图像特征数据模型中时，能够经过肝癌干细胞抗体图像特征数据模型与新的肝癌干细胞抗体图像特征数据进行比对，通过判断肝癌干细胞抗体图像特征数据模型与新的肝癌干细胞抗体图像特征数据的相似度，能够经过肝癌干细胞抗体图像特征数据模型调出匹配相似度的肝癌干细胞抗体数据，从而直接实现对新的肝癌干细胞抗体图像特征数据的比对分析。
[0016]步骤十：经过肝癌干细胞抗体图像特征数据比对，从而快速的筛选出相似度高的抗体，当相似度高的抗体为对人体有效的抗体时，能够快速判断出该抗体为对人体有效的抗体。
[0017]与现有技术相比，本专利技术的有益效果如下：
[0018]1.本专利技术通过获取到不同肝癌干细胞抗体的图像数据，可以对不同肝癌干细胞抗体的图像数据进行优化，从而对不同肝癌干细胞抗体的图像数据特征进行提取，获取到不同肝癌干细胞抗体的图像数据特征，经过卷积神经网络，能够将不同肝癌干细胞抗体的图像数据特征建立模型，利用肝癌干细胞抗体的图像数据特征模型，能够完成肝癌干细胞抗体的图像数据特征的数据库，经过图像数据库能够快速的查找筛选出相似抗体图像特征的数据。
[0019]2.本专利技术利用肝癌干细胞抗体图像特征数据模型，当有新的肝癌干细胞抗体图像特征数据，输入到肝癌干细胞抗体图像特征数据模型中时，能够经过肝癌干细胞抗体图像特征数据模型与新的肝癌干细胞抗体图像特征数据进行比对，通过判断肝癌干细胞抗体图像特征数据模型与新的肝癌干细胞抗体图像特征数据的相似度，能够经过肝癌干细胞抗体图像特征数据模型调出匹配相似度的肝癌干细胞抗体数据，从而直接实现对新的肝癌干细胞抗体图像特征数据的比对分析，经过肝癌干细胞抗体图像特征数据比对，从而快速的筛选出相似度高的抗体，当相似度高的抗体为对人体有效的抗体时，能够快速判断出该抗体为对人体有效的抗体，提升了对抗体实验验证的效率，解决了现有的抗体在从肝癌干细胞提取分离出后，需要不断的实验验证该抗体是否能够与人的正常细胞交织在一起,发现有没有不良反应,是否能够很快的检测到癌变的细胞，这种实验验证的方式，会浪费研究人员大量的时间和精力的技术问题。
附图说明
[0020]通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0021]图1为本专利技术一种肝癌干细胞抗体数据抓取分析方法的流程示意图。
具体实施方式
[0022]请参阅图1，本专利技术提供一种技术方案：一种肝癌干细胞抗体数据抓取分析方法，包括以下步骤：
[0023]步骤一：首先处理从一个体获得的肝癌干细胞组织抗体样本，以获得一肝癌干细胞抗体测试样本；
[0024]步骤二：分析该肝癌干细胞抗体测试样本的第一部分内第一群颗粒的具体数量，进而获得第一肝癌干细胞抗体数据；
[0025]步骤三：分析此测试样本的第二部分中第二群颗粒里的肝癌干细胞抗体的具体总数，得到第二数据，利用第一数据和第二数据，得到第三数据；
[0026]步骤四：在获得数据完成后，利用图像拍摄设备对第一数据、第二数据和第三数据肝癌干细胞抗体的图像进行拍摄，获取到不同肝癌干细胞抗体的图像数据；
[0027]步骤五：对图像进行自适应加权中值滤波，滤除图像中的噪点信息，利用多尺度top
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hat变换，实现自适应形态学图像的增强，在保留螺纹边缘的信息的同时完成对于毛刺、孤立点的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种肝癌干细胞抗体数据抓取分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：首先处理从一个体获得的肝癌干细胞组织抗体样本，以获得一肝癌干细胞抗体测试样本；步骤二：分析该肝癌干细胞抗体测试样本的第一部分内第一群颗粒的具体数量，进而获得第一肝癌干细胞抗体数据；步骤三：分析此测试样本的第二部分中第二群颗粒里的肝癌干细胞抗体的具体总数，得到第二数据，利用第一数据和第二数据，得到第三数据；步骤四：在获得数据完成后，利用图像拍摄设备对第一数据、第二数据和第三数据肝癌干细胞抗体的图像进行拍摄，获取到不同肝癌干细胞抗体的图像数据；步骤五：对图像进行自适应加权中值滤波，滤除图像中的噪点信息，利用多尺度top
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hat变换，实现自适应形态学图像的增强，在保留螺纹边缘的信息的同时完成对于毛刺、孤立点的抑制；步骤六：通过Otsu(最大类间方差法)来实现自适应阈值分割，将图像进行二分类，形成目标和背景，来计算不同阈值下的两类之间的类方差，选取类方差最大情况下的阈值进行分割；步骤七：通过上述方法进行处理后，原始图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛涛，张银玲，王冬，张雷，
申请(专利权)人：南通百奥尼科技有限公司，
类型：发明
国别省市：