一种基于激光拉曼光谱的单细胞快速检测鉴定方法技术

本申请公开了一种基于激光拉曼光谱的单细胞快速检测鉴定方法，通过预处理对待检测单细胞的激光拉曼光谱图像进行信号源域强化，并通过基于机器学习模型的特征提取器来进行光谱特征提取和分析以提高基于激光拉曼光谱的单细胞快速检测鉴定的精准度。单细胞快速检测鉴定的精准度。单细胞快速检测鉴定的精准度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于激光拉曼光谱的单细胞快速检测鉴定方法


[0001]本申请涉及智能检测领域，且更为具体地，涉及一种基于激光拉曼光谱的单细胞快速检测鉴定方法。

技术介绍

[0002]基于激光拉曼光谱的单细胞快速检测鉴定方法是一种利用激光拉曼光谱技术对单个细胞进行快速检测和鉴定的方法。激光拉曼光谱是一种非侵入性的光谱分析技术，它可以通过激光激发样品，测量样品散射的光谱信息，从而获取样品的分子振动信息。每个分子都有独特的拉曼光谱特征，因此可以通过分析样品的拉曼光谱来确定其组成和结构。
[0003]但是，单细胞信号弱：单细胞的体积非常小，因此其产生的拉曼信号非常微弱，这使得检测和鉴定过程中需要克服信号噪声和背景干扰。同时，激光拉曼光谱技术生成的数据量庞大且复杂，需要提取有用的信息并进行准确的鉴定。
[0004]因此，期待一种优化的基于激光拉曼光谱的单细胞快速检测鉴定方案。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于激光拉曼光谱的单细胞快速检测鉴定方法，通过预处理对待检测单细胞的激光拉曼光谱图像进行信号源域强化，并通过基于机器学习模型的特征提取器来进行光谱特征提取和分析以提高基于激光拉曼光谱的单细胞快速检测鉴定的精准度。
[0006]根据本申请的一个方面，提供了一种基于激光拉曼光谱的单细胞快速检测鉴定方法，其包括：
[0007]获取待检测单细胞的激光拉曼光谱图像；
[0008]对所述激光拉曼光谱图像进行预处理以得到预处理后激光拉曼光谱图像；
[0009]以及基于所述预处理后激光拉曼光谱图像进行单细胞快速检测鉴定以得到鉴定结果，所述鉴定结果为待检测单细胞的类型标签。
[0010]根据本申请的另一个方面，提供了一种基于激光拉曼光谱的单细胞快速检测鉴定系统，其包括：
[0011]图像获取模块，用于获取待检测单细胞的激光拉曼光谱图像；
[0012]图像预处理模块，用于对所述激光拉曼光谱图像进行预处理以得到预处理后激光拉曼光谱图像；
[0013]以及鉴定结果生成模块，用于基于所述预处理后激光拉曼光谱图像进行单细胞快速检测鉴定以得到鉴定结果，所述鉴定结果为待检测单细胞的类型标签。
[0014]与现有技术相比，本申请提供的一种基于激光拉曼光谱的单细胞快速检测鉴定方法，通过预处理对待检测单细胞的激光拉曼光谱图像进行信号源域强化，并通过基于机器学习模型的特征提取器来进行光谱特征提取和分析以提高基于激光拉曼光谱的单细胞快速检测鉴定的精准度。
附图说明
[0015]通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
[0016]图1为根据本申请实施例的基于激光拉曼光谱的单细胞快速检测鉴定方法的流程图；
[0017]图2为根据本申请实施例的基于激光拉曼光谱的单细胞快速检测鉴定方法的系统架构图；
[0018]图3为根据本申请实施例的基于激光拉曼光谱的单细胞快速检测鉴定方法的子步骤S2的流程图；
[0019]图4为根据本申请实施例的基于激光拉曼光谱的单细胞快速检测鉴定方法的子步骤S3的流程图；
[0020]图5为根据本申请实施例的基于激光拉曼光谱的单细胞快速检测鉴定方法的子步骤S31的流程图；
[0021]图6为根据本申请实施例的基于激光拉曼光谱的单细胞快速检测鉴定系统的框图。
具体实施方式
[0022]下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
[0023]如本申请和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其他的步骤或元素。
[0024]虽然本申请对根据本申请的实施例的系统中的某些模块做出了各种引用，然而，任何数量的不同模块可以被使用并运行在用户终端和/或服务器上。所述模块仅是说明性的，并且所述系统和方法的不同方面可以使用不同模块。
[0025]本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或下面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，根据需要，可以按照倒序或同时处理各种步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
[0026]下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
[0027]应可以理解，单细胞信号弱：单细胞的体积非常小，因此其产生的拉曼信号非常微弱，这使得检测和鉴定过程中需要克服信号噪声和背景干扰。同时，激光拉曼光谱技术生成的数据量庞大且复杂，需要提取有用的信息并进行准确的鉴定。因此，期待一种优化的基于
激光拉曼光谱的单细胞快速检测鉴定方案。
[0028]在本申请的技术方案中，提出了一种基于激光拉曼光谱的单细胞快速检测鉴定方法。图1为根据本申请实施例的基于激光拉曼光谱的单细胞快速检测鉴定方法的流程图。图2为根据本申请实施例的基于激光拉曼光谱的单细胞快速检测鉴定方法的系统架构图。如图1和图2所示，根据本申请的实施例的基于激光拉曼光谱的单细胞快速检测鉴定方法，包括步骤：S1，获取待检测单细胞的激光拉曼光谱图像；S2，对所述激光拉曼光谱图像进行预处理以得到预处理后激光拉曼光谱图像；以及，S3，基于所述预处理后激光拉曼光谱图像进行单细胞快速检测鉴定以得到鉴定结果，所述鉴定结果为待检测单细胞的类型标签。
[0029]具体地，在步骤S1中，获取待检测单细胞的激光拉曼光谱图像。相应地，在单细胞快速检测鉴定方法中，首先需要将待检测的单个细胞固定在适当的基底上，以保持其形态和结构稳定。然后，使用激光器照射细胞，收集细胞散射的光谱信号，即，所述激光拉曼光谱图像。值得注意的是，激光拉曼光谱图像是一种用于研究物质分子结构和化学成分的分析技术。它基于拉曼散射效应，通过激光照射样品并测量散射光的频率和强度来获取样品的拉曼光谱信息。
[0030]根据本申请的实施例，可通过激光拉曼光谱仪来采集待检测单细胞的激光拉曼光谱图像。激光拉曼光谱仪是用于获取激光拉曼光谱数据的仪器。它通常由以下几个主要部件组成：激光源：激光拉曼光谱仪使用激光作为激发光源；光学系统：光学系统用于收集和聚焦激光光束，并将散射光引导到光谱仪的入口；光谱仪：光谱仪用于分离和检测散射光的不同波长成分；光敏探测器：光敏探测器本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于激光拉曼光谱的单细胞快速检测鉴定方法，其特征在于，包括：获取待检测单细胞的激光拉曼光谱图像；对所述激光拉曼光谱图像进行预处理以得到预处理后激光拉曼光谱图像；以及基于所述预处理后激光拉曼光谱图像进行单细胞快速检测鉴定以得到鉴定结果，所述鉴定结果为待检测单细胞的类型标签；所述对所述激光拉曼光谱图像进行预处理以得到预处理后激光拉曼光谱图像，包括：去除所述激光拉曼光谱图像中的背景噪声以得到降噪后激光拉曼光谱图像；以及对所述降噪后激光拉曼光谱图像进行光谱校正以得到所述预处理后激光拉曼光谱图像；所述基于所述预处理后激光拉曼光谱图像进行单细胞快速检测鉴定以得到鉴定结果，所述鉴定结果为待检测单细胞的类型标签，包括：从预处理后激光拉曼光谱图像提取激光拉曼光谱图像特征；以及将所述激光拉曼光谱图像特征通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示待检测单细胞的类型标签；所述将所述激光拉曼光谱图像特征通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示待检测单细胞的类型标签，包括：将所述多维度特征强化激光拉曼光谱特征图通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示待检测单细胞的类型标签；所述将所述多维度特征强化激光拉曼光谱特征图通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示待检测单细胞的类型标签，包括：对所述多维度特征强化激光拉曼光谱特征图的沿通道维度的各个特征矩阵进行通道维度遍历流形式凸优化以得到优化多维度特征强化激光拉曼光谱特征图；以及将所述优化多维度特征强化激光拉曼光谱特征图输入所述分类器以得到所述分类结果；所述对所述多维度特征强化激光拉曼光谱特征图的沿通道维度的各个特征矩阵进行通道维度遍历流形式凸优化以得到优化多维度特征强化激光拉曼光谱特征图，包括：以如下优化公式对所述多维度特征强化激光拉曼光谱特征图的沿通道维度的各个特征矩阵进行通道维度遍历流形式凸优化以...

【专利技术属性】
技术研发人员：王攀，卢霞，汪磊，王维斌，李想，王海苗，靳晓娜，何鹏，徐同勋，生喜印，
申请(专利权)人：翔鹏佑康北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：