使用无标签的成像流细胞计量检测膀癌细胞使用定量干扰计量
Matan Dudaie1, Eden Dotan1, Itay Barnea1
1Faculty of Engineering, Department of Biomedical Engineering, Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel.
概括
一种新的非侵入性方法使用干涉计成像流动细胞计来检测尿液中的膀癌细胞. 这种技术为诊断膀癌提供了高准确度,有可能取代传统的囊镜.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 医学诊断 医学诊断 医学诊断
- 光学成像技术的成像
背景情况:
- 膀癌是一种常见的恶性瘤,复发率很高,需要频繁,侵入性和昂贵的监测方法,如囊镜.
- 目前膀癌的诊断和监测方法对患者来说是侵入性的和繁重的.
研究的目的:
- 开发一种非侵入性,无标签的方法,用于检测尿样中的膀癌细胞.
- 为了评估干扰度成像流动细胞计结合机器学习的干扰度成像细胞计的疗效,用于膀癌细胞分类.
主要方法:
- 在微流体芯片中利用干扰度成像流动细胞计量量化成像未染色的泌尿腺癌细胞系和正常细胞.
- 采用深度学习语义细分卷积神经网络和极端梯度增强算法进行细胞分类.
- 将开发的系统应用于来自膀癌患者和健康志愿者的尿样.
主要成果:
- 使用机器学习算法实现了高精度 (99%) 和曲线下面积 (AUC) (97%) 的细胞系分类.
- 在使用深度学习算法 (96%准确率,96%AUC) 和梯度增强算法 (95%准确率,93%AUC) 的真实尿样上表现出强的性能.
- 在健康和恶性细胞之间成功区分高精度.
结论:
- 无标签的干扰度成像流动细胞计与先进的机器学习算法相结合,为膀癌的检测提供了一种高度有效的方法.
- 拟议的技术显示出显著的潜力,可以作为膀癌监测和诊断的囊镜的非侵入性替代品.
关键词:
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