[发明专利]基于光学影像的非侵入式测定裸鼠肿瘤受体密度的方法

权利要求书

1.基于肿瘤区域光学影像获得肿瘤区域可用受体密度的过程，其特征在于：

由以下步骤实现：

(1)勾画感兴趣区域ROI：

通过动态光学图像采集，获取被标记的肿瘤区域光学影像，在每帧光学图像上，分别勾画出肿瘤区域的ROI、背景区域的ROI以及参考区域的ROI；

勾画好所有ROI后，计算相应区域的平均强度值以得到每个区域的时间活度曲线；

(2)奇异值分解：

在进行动力学分析之前要进行信号分离去噪，采用奇异值分解法对步骤(1)获得的时间活度曲线进行分离、辨别，最终获得需要的每个区域的时间活度曲线；

(3)拟合数据得到结合能力值BP：

将步骤(1)中得到的肿瘤区域ROI和参考区域ROI的时间活度曲线分别记为F_T(t)和F_UT(t)，然后将其带入到如下Logan绘图法参考区域模型中并拟合作图即可得到BP值：

∫0tFT(u)duFT(t)=(BP+1)∫0tFUT(u)duFT(t)+int]]>

其中，BP即是靶向探针与细胞表面受体结合能力值，int是常数；(4)计算可用受体密度B_avail：

在体外测量光学探针与肿瘤细胞表面受体的平衡速率反应常数k_a，并将其带入如下关系中，即可求得可用受体密度B_avail：

B_avail＝BP/k_a

其中，B_avail为可用受体密度，BP为上述所测的受体结合能力值，k_a为测得的平衡反应速率常数；

所述步骤(2)中，奇异值分解法去噪过程为：

首先将步骤(1)中获得的每个ROI的时间活度曲线，按照各自的位置和时间的关系排列成二维空间-时间矩阵，并对其进行奇异值分解能够得到一系列按能量大小排列的特征向量和特征值；

然后对得到特征值采用阈值法处理，从而识别出各自相对应的有意义的特征向量；

最后将每个ROI的原始时间活度曲线投影到各自相对的特征向量上，即可恢复出去除噪声后的肿瘤区域ROI和参考区域ROI的时间活度曲线；

所述步骤(3)中，将从步骤(1)获得的肿瘤区域ROI和参考区域ROI的时间活度曲线带入到相应关系式中，并以为纵坐标和以为横坐标作图，找出图中的线性区域，此时选取此线性区域内任意两点，即可求出其斜率即为BP+1，最后将斜率减去1即可得到所求的BP值；

所述步骤(4)中，光学探针与肿瘤细胞表面受体的平衡速率反应常数k_a，是在体外测量并通过Scatchard作图法拟合求取，且该数值对于特定的光学探针是常数，可通过体外实验预先测定。