[发明专利]基于深度学习的外泌体粒径分析装置及方法

说明书

本发明提供基于深度学习的外泌体粒径分析装置及方法，属于外泌体检测识别设备技术领域，包括：激发模块对激光进行整形，形成射入待检测外泌体样本的激发光片；检测模块将激发光片透射过待检测外泌体样本，形成外泌体侧向散射光；采集模块获取外泌体布朗运动的视频；分析模块结合所述视频，利用深度学习算法进行外泌体颗粒的定位，获取外泌体颗粒运动轨迹，计算颗粒的粒径。本发明避免了背景干扰和杂散光影响，具有较好的信噪比；成本低，避免了交叉污染问题和样品浪费；不会导致颗粒尺寸过分高估；不需要标记大尺寸磁珠，简化了标记步骤和成本；提高了颗粒定位精度，无需进行连续的参数调整，减少了主观因素的影响，保证了结果的鲁棒性和适用性。

技术领域

本发明涉及外泌体检测识别设备技术领域，具体涉及一种基于深度学习的外泌体粒径分析装置及方法。

背景技术

外泌体是含有蛋白质和核酸的囊泡，大小在40-200nm之间，其可由多种细胞类型和细胞系分泌，如肿瘤细胞、干细胞和神经细胞等，广泛存在于大多数如血液、尿液、腹水等体液环境中。

外泌体在各种生物过程中起到重要作用，其含的有蛋白质，脂质，核酸和糖等生物活性分子在转移到受体细胞时具有相应的功能，起着细胞与细胞间通讯的重要作用，能够与相邻细胞相互作用或进入循环调节远处细胞。肿瘤细胞来源的外泌体可以通过与成纤维细胞、正常细胞、免疫细胞、肿瘤细胞、血管内皮细胞等细胞进行相互作用来达到调节肿瘤微环境、促进肿瘤生长；诱使肿瘤位置及转移地区的血管生成；诱导肿瘤转移，增加肿瘤侵袭性；提高肿瘤对放射和化学疗法的耐受性的目的；外泌体参与了肝癌的进展，可能是肝癌的内在标志物。

透射电子显微镜和原子力显微镜可以有效观察单个高分辨率外泌体。但是，这些方法缺乏统计结果，操作复杂，仪器和测量价格高。动态光散射和纳米颗粒跟踪分析技术是外泌体统计分析最常用的技术，但它们需要昂贵的专业设备和经验丰富的专业人员。传统流式细胞仪对光散射的最低检测限为200～500nm，改造后的最低检测限可低至100nm。使用流式细胞术检测外泌体的常用方法是在外泌体上标记较大尺寸的磁珠，不仅标记磁珠步骤复杂繁琐，而且标记所用试剂的成本也较高。

由于纳米颗粒布朗运动特性，很多时候外泌体分析离不开纳米颗粒跟踪技术，而纳米粒子跟踪的另一个关键问题是粒子的定位。由于成像质量的影响，纳米颗粒可能会形成复杂的图像，不利于精确定位。传统的定位方法主要依赖像素强度分布信息，如最大值法和径向对称中心法。这些方法的主观性等局限性阻碍了它们在纳米颗粒跟踪复杂场景中的应用。此外，传统方法在使用过程中还需要不断调整参数。特别是在复杂的场景中，参数的调整具有很强的主观性，会导致不同的结果。

发明内容

本发明的目的在于提供一种可实现纳米颗粒的尺寸识别的基于深度学习的外泌体粒径分析装置及方法，以解决上述背景技术中存在的至少一项技术问题。

为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案：

一方面，本发明提供一种基于深度学习的外泌体粒径分析装置，包括：

激发模块，用于对激光进行整形，形成射入待检测外泌体样本的激发光片；

检测模块，用于将激发光片透射过待检测外泌体样本，形成外泌体侧向散射光；

采集模块，用于获取外泌体布朗运动的视频；

分析模块，用于结合所述图像，进行外泌体颗粒的定位，获取外泌体颗粒运动轨迹，计算颗粒的粒径。

优选的，所述分析模块包括定位单元、追踪单元以及计算单元；

所述定位单元，用于利用训练好的深度学习网络，对所述图像进行处理，获取外泌体颗粒的定位信息；其中，所述训练好的深度学习网络由训练集训练得到，所述训练集包括多个外泌体模拟图像以及用于标注图像中外泌体颗粒中心区域位置的金标注；