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原文传递循环肿瘤细胞检测方法、装置、设备及介质

专利名称：	循环肿瘤细胞检测方法、装置、设备及介质
摘要：	本发明公开了一种循环肿瘤细胞检测方法、装置、设备及介质。该方法包括：将待检测的淋巴液样本注入综合铁水动力细胞分离iFCS装置，得到过滤白细胞后的淋巴液样本；生成过滤白细胞后的淋巴液样本的数字切片；采用图像分类识别模型对数字切片进行分类，得到依据像素点所属的细胞类别对数字切片内的像素点进行分类的分类结果；根据分类结果，检测数字切片内是否包含循环肿瘤细胞，得到检测结果。根据本发明实施例，能够通过iFCS装置来增加循环肿瘤细胞的浓度，进而提高了循环肿瘤细胞识别的准确性和成功率。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	北京;11
申请人：	西人马帝言(北京)科技有限公司
发明人：	聂泳忠;闫芳硕;吕明涛
专利状态：	有效
申请日期：	2019-08-20T00:00:00+0800
发布日期：	2019-12-31T00:00:00+0800
申请号：	CN201910768669.8
公开号：	CN110632069A
代理机构：	北京东方亿思知识产权代理有限责任公司
代理人：	彭琼
分类号：	G01N21/84(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	100000 北京市海淀区成府路45号中关村智造大街F栋2层东侧202
主权项：	1.一种循环肿瘤细胞检测方法，其特征在于，包括：将待检测的淋巴液样本注入综合铁水动力细胞分离iFCS装置，得到过滤白细胞后的淋巴液样本；生成所述过滤白细胞后的淋巴液样本的数字切片；采用图像分类识别模型对所述数字切片进行分类，得到依据像素点所属的细胞类别对所述数字切片内的像素点进行分类的分类结果；根据所述分类结果，检测所述数字切片内是否包含循环肿瘤细胞，得到检测结果。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像分类识别模型为U-Net卷积神经网络模型。 3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分类结果为细胞分类概率图；所述根据所述分类结果，检测所述数字切片内是否包含循环肿瘤细胞，得到检测结果，包括：将所述细胞分类概率图与所述数字切片进行叠加，得到热图；检测所述热图中是否包含属于循环肿瘤细胞的像素点；若包含，则将所述热图中属于循环肿瘤细胞的像素点的区域进行标识，得到标识后的所述热图。 4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述热图中属于循环肿瘤细胞的像素点的区域包括：所述热图中饱和度超出预设饱和度阈值的像素点所属的区域。 5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述分类结果，检测所述数字切片内是否包含循环肿瘤细胞，得到检测结果，包括：将所述细胞分类概率图输入连续的两层全连接层；将所述全连接层的输出输入至softmax层，得到所述数字切片中是否包含循环肿瘤细胞的判定结果。 6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述生成所述过滤白细胞后的淋巴液样本的数字切片之后，还包括：采用基于阈值的分割算法对所述数字切片进行分割，得到去除背景区域后的组织切片；所述采用图像分类识别模型对所述数字切片进行分类具体为：采用所述图像分类识别模型对所述去除背景区域后的组织切片进行分类。 7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述得到去除背景区域后的组织切片之后，还包括：将所述组织切片分割为多个预设尺寸的组织切片；所述采用图像分类识别模型对所述数字切片进行分类具体为：采用所述图像分类识别模型对所述预设尺寸的组织切片进行分类。 8.一种循环肿瘤细胞检测装置，其特征在于，包括：细胞过滤模块，用于将待检测的淋巴液样本注入综合铁水动力细胞分离iFCS装置，得到过滤白细胞后的淋巴液样本；切片生成模块，用于生成所述过滤白细胞后的淋巴液样本的数字切片；图像分类模块，用于采用图像分类识别模型对所述数字切片进行分类，得到依据像素点所属的细胞类别对所述数字切片内的像素点进行分类的分类结果；检测模块，用于根据所述分类结果，检测所述数字切片内是否包含循环肿瘤细胞，得到检测结果。 9.一种循环肿瘤细胞检测设备，其特征在于，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如权利要求1-7任意一项所述的循环肿瘤细胞检测方法。 10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述的循环肿瘤细胞检测方法。
所属类别：	发明专利