识别肺癌转移细胞的模拟模型构建方法、识别方法和系统
申请号:CN202411507282
申请日期:2024-10-28
公开号:CN119480131A
公开日期:2025-02-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开一种基于衍射成像和深度学习技术的模拟脑脊液中肺癌转移细胞构建方法、识别方法和系统,包括培养多种易于发生脑转移的肺癌细胞系以及采集健康人全血并裂解红细胞;通过带TDI相机的偏振衍射成像流式细胞仪分别采集培养细胞的衍射图像,获得一对带S偏振和P偏振的衍射图像对;对获得的衍射细胞图像对进行图像处理后,建立训练图像数据集和测试图像数据集;建立卷积神经网络,根据训练图像数据集训练卷积神经网络,获得识别脑脊液中肺癌转移细胞的模型。使用时,采集患者脑脊液样品、获取S偏振和P偏振图像对,输入训练好的模型分别提取细胞S偏振和P偏振的图像特征进行特征识别,从而预测当前样品中是否含有肺癌细胞。
技术关键词
训练图像数据
模拟模型
肺癌细胞系
训练卷积神经网络
患者脑脊液
卷积神经网络框架
细胞构建方法
自动识别方法
自动识别系统
模块
像素
血液
随机梯度下降
深度学习技术
衍射成像