一种基于DNA定量和时间序列分析的宫颈癌分级方法技术

本发明专利技术公开一种基于DNA定量和时间序列分析的宫颈癌分级方法，包括：基于宫颈TCT图像，定量计算得到宫颈细胞的DNA含量，在样本内部按照降序排列，形成DNA时间序列；通过IF方法将DNA时间序列分解为本征模函数IMFs，对一组时间序列，计算得到该组时序数据对应的IMFs；将IMFs特征输入CNN网络，在卷积层以三维数组的形式接受DNA时间序列，该层的输出特征图由每一个卷积核与输入，卷积生成；将CNN中的BN层和激活层作为提取的DNA时间序列特征；DNA时间序列特征作为输入数据，通过有监督机器学习分类器或半监督神经网络求解宫颈癌组织的分级状态。该方法具备高敏感性、高特异性、强鲁棒性、密集信息度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于宫颈癌诊断，具体涉及一种基于dna定量和时间序列分析的宫颈癌分级方法。

技术介绍

1、随着计算机技术的发展，数字病理成像技术为医学带来了极大的便利，高质量的图像为疾病的分析与诊断提供了数据基础。宫颈细胞tct(thinprep cytologic test，薄层液基细胞学检查)技术作为宫颈癌早期筛查方法的一种，目前在全世界范围内受到了高度的认可，是国际领先的一种宫颈防病变细胞学检查技术。另外基于细胞的dna定量分析对于宫颈癌和其他恶性肿瘤的诊断和评价具有重要的意义。早期宫颈癌无症状，也不具备肉眼可观的病灶，但癌前病变(precancerous lesions)通常伴随着部分宫颈细胞的异化，这会导致其dna含量发生变化。正常生理状态下绝大多数人体细胞都处于二倍体阶段，宫颈异常增殖细胞微观表现为染色体畸形断裂(abnormal fracture)或基因突变(gene mutation)，出现dna结构、含量及染色体数量改变，即产生单条或多条染色体，成为异倍体，宏观最终发展为细胞形态异常和恶性肿瘤(malignant tumor)。宫颈细胞微观遗传本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于DNA定量和时间序列分析的宫颈癌分级方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的宫颈癌分级方法，其特征在于，将CNN中的BN层和激活层作为提取的DNA时间序列特征中，采用并行化的方法进行特征选择和特征计算；

3.根据权利要求1所述的宫颈癌分级方法，其特征在于，所述有监督机器学习分类器或半监督神经网络选自SVM(SupportVector Machine)、Naive Bayes、RF(random forest)、KNN(K-NearestNeighbor)或并行LSTM-FCN(Long Short Term Memory FullyC...

【技术特征摘要】

1.一种基于dna定量和时间序列分析的宫颈癌分级方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的宫颈癌分级方法，其特征在于，将cnn中的bn层和激活层作为提取的dna时间序列特征中，采用并行化的方法进行特征选择和特征计算；

3.根据权利要求1所述的宫颈癌分级方法，其特征在于，所述有监督机器学习分类器或半监督神经网络选自svm(supportvector machine)、naive bayes、rf(random forest)、knn(k-nearestneighbor)或并行lstm-fcn(long short term memory fullyconvolutional network)模型。

4.根据权利要求1所述的宫颈癌分级方法，其特征在于，采用并行lstm-fcn(longshort term memory fully convolutional network)求解宫颈癌组织的分级状态，所述并行lstm-fcn模型由全卷积网络模块和lstm模块组成；

5.根据权利要求4所述的宫颈癌分级方法，其特征在于，采用维度shuffle按照所述dna时间序列...

【专利技术属性】
技术研发人员：郏东耀，张传旺，李子琦，和子豪，吴能凯，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：