[发明专利]一种检测循环异常细胞的方法及装置

说明书

本发明提供了一种检测循环异常细胞的方法及装置，其中，该检测循环异常细胞的方法包括：利用图像处理算法和形态学算法，对多个探针通道的暗视野显微镜图像中包含的细胞核分别进行分割和标记；将标记细胞核的多个探针通道的暗视野显微镜图像输入预先构建的循环异常细胞检测模型，得到每一探针通道的暗视野显微镜图像中每个标记的细胞核包含的染色信号数；针对每个标记的细胞核，基于得到的每一探针通道的暗视野显微镜图像中，该标记的细胞核包含的染色信号数，确定该标记的细胞核是否属于循环异常细胞。可以有效提高检测循环异常细胞的可靠性。

技术领域

本发明涉及细胞检测技术领域，具体而言，涉及一种检测循环异常细胞(CACs，Circulating Abnormal Cells)的方法及装置。

背景技术

循环肿瘤细胞(CTCs，Circulating Tumor Cells)是在肿瘤转移过程中，从原发肿瘤脱落并在远处器官部位形成继发肿瘤的细胞。大量研究表明，血液中的CTCs数量可以预测疾病进展并表明肿瘤对化疗药物的反应，因而，通过采集一定量的外周血液，从外周血液中对CTCs进行检测，并监测CTCs在血液中含量的变化，可用于分析肿瘤的发病过程、评估患者的预后，了解患者接受治疗后临床状况的改善情况、耐药情况等。

近年来，循环遗传异常细胞(CACs,Circulating genetically abnormal cells)被报道在非小细胞肺癌(NSCLC,Non Small Cell Lung Cancer)病人的外周血中被发现.这是一类被认为参与了肺癌的发生、发展和转移的细胞，包括从肿瘤中脱落进入外周血循环系统的CTCs。针对于外周血中CACs的检测可以更早的预测到肿瘤存在。这一方法无疑具有广阔的应用前景。

目前，对CACs进行检测的方法，是通过采集外周血液的暗视野(DF，Dark Field)显微镜图像，利用CACs的形态学信息，例如，形状、大小，并基于人工干预，标记DF显微镜图像中的CACs，对标记的CACs进行计数，依据计数结果确定CACs在血液中的含量。但该检测CACs的方法，依据CACs的形态学信息并结合人工干预进行CACs的检测、确认和计数，检测的主观性较强、可靠性不高，且由于需要人工参与，检测的效率较低、检测成本较高。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供检测循环异常细胞的方法及装置，以提高检测循环异常细胞的可靠性。

第一方面，本发明实施例提供了检测循环异常细胞的方法，包括：

利用图像处理算法和形态学算法，对多个探针通道的暗视野显微镜图像中包含的细胞核分别进行分割和标记；

将标记细胞核的多个探针通道的暗视野显微镜图像输入预先构建的循环异常细胞检测模型，得到每一探针通道的暗视野显微镜图像中每个标记的细胞核包含的染色信号数；

针对每个标记的细胞核，基于得到的每一探针通道的暗视野显微镜图像中，该标记的细胞核包含的染色信号数，确定该标记的细胞核是否属于循环异常细胞。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，构建所述循环异常细胞检测模型，包括：

利用图像处理算法和形态学算法，对多个探针通道的暗视野显微镜样本图像中包含的细胞核分别进行分割和标记，对标记细胞核的探针通道的暗视野显微镜样本图像进行分割，得到多个细胞核样本图像；

针对每一细胞核样本图像，对该细胞核样本图像进行多次卷积处理，分别得到第一特征图像、第二特征图像、第三特征图像以及第四特征图像；

对第四特征图像进行卷积处理，得到第五特征图像，对第五特征图像进行上采样，得到第六特征图像；

对第三特征图像和第六特征图像进行卷积处理，得到第七特征图像，对第七特征图像进行上采样，得到第八特征图像；