[发明专利]基于机器视觉的DNA倍体定量分析装置及其应用方法

说明书

本发明公开一种基于机器视觉的DNA倍体定量分析装置及其应用方法，涉及医学智能诊断技术领域。通过采用机器视觉技术，结合液基薄层细胞(TCT)法和DNA细胞核倍体分析法，利用深度学习算法，对光学检测单元得到的图像进行分割处理、灰度化处理和反转灰度处理，得到DNA核酸倍体值和细胞核病变的诊断结果。本发明同时实现TCT分析和DNA定量分析，减少制片量，降低医学工作者的劳动强度，提高临床医学检测的准确度和检测效率，为早期诊断癌症提供了可能性。

技术领域

本发明涉及临床智能检测技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的DNA倍体定量分析装置及其应用方法。

背景技术

近年来恶性肿瘤患者正逐年增加，据统计，我国每分钟约有7个人被诊断为恶性肿瘤，因恶性肿瘤导致的死亡人数在我国死亡总人数中的占比正变得越来越高。同时，对于恶性肿瘤检测、诊断和治疗正成为临床医学研究领域中的热点。

TCT法采用液基薄层细胞检测系统检测宫颈细胞并进行细胞学分类诊断，它是目前国际上最先进的一种宫颈癌细胞学检查技术，与传统的宫颈刮片巴氏涂片检查相比明显提高了标本的满意度及宫颈异常细胞检出率。TCT宫颈防癌细胞学检查对宫颈癌细胞的检出率高，同时还能发现部分癌前病变，微生物感染如霉菌、滴虫等。

DNA倍体分析法的原理为观察并定量分析上皮细胞和腺细胞等非淋巴细胞的细胞核改变情况，在有病变/癌变的情况下，该类细胞DNA异常增生，核呈现出变大颜色变深的趋向。现有DNA倍体分析一般使用特殊类染色方法(典型染色方法为福尔根染色法)，其主要成分为福尔根，染色后显微镜下细胞核被染成灰黑色，而细胞的胞浆无染色。由于该方法制片后无法看到胞浆，也就意味着无法用于基于液基细胞学(TCT)进行形态学分析。如果需要进行液基细胞学分析，就需另外使用巴氏染色法重新制片和染色。同时，现有技术主要是依靠福尔根染色细胞核，其染色操作复杂，无法自动化，染色质量无法控制，使得DNA倍体分析准确性无法保证。而且受到人的主观因素影响大，诊断准确率不稳定，DNA倍体检测结果准确性差，效率低。当前机器视觉在医学诊断中的应用正越来越广泛，但是巴氏染色或一种染色同时对细胞形态学和DNA倍体定量分析的方法应用于恶性肿瘤诊断的技术方案尚未有报道。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提出了一种基于机器视觉的DNA倍体定量分析装置及其应用方法，将所述装置用于DNA倍体分析，解决TCT液基细胞学病理分析(包括细胞形态学分析)和DNA倍体分析(甚至定量分析)不能在同一张TCT片子上使用一种染色实现的技术问题，为多种分析提供便利。

本发明的目的主要通过以下技术方案实现：

一方面，本发明提供一种基于机器视觉的DNA倍体定量分析装置，包括显示单元、光学单元、载物单元、图像分析单元、调节单元，所述显示单元与光学单元电连接，所述显示单元与图像分析单元电连接，所述载物单元与所述调节单元相连接，调节所述调节单元，能控制所述载物单元上下左右移动。

进一步地，所述光学单元包括光源、物镜、成像系统、调谐电路，所述光源、物镜、成像系统位于同一光路上，所述物镜通过调谐电路与成像系统电连接。

进一步地，所述光源可以是超高压汞灯、低压钨丝灯、氙灯、LED灯的一种或一种以上灯源。

进一步地，所述成像系统光谱段为390nm-780nm，优选地，所述成像系统光谱段为450nm-650nm。

进一步地，所述图像分析单元包括机器学习分类系统、光波区分处理单元、图像灰度化处理单元、灰度反转处理单元、计算单元、形态学分析系统。

进一步地，所述机器学习分类系统包括逻辑回归分类器、SVM支持向量机、贝叶斯分类器、K近邻分类器、卷积神经网络、决策树中的一种。

进一步地，所述图像灰度化处理单元包括R值调节模块、G值调节模块、B值调节模块。