[发明专利]利用超频谱图像分析组织细胞的系统及方法无效

专利信息
申请号: 201310464458.8 申请日: 2013-10-08
公开(公告)号: CN104251850A 公开(公告)日: 2014-12-31
发明(设计)人: 段正仁;邱俊诚;林永峻;蔡铭修 申请(专利权)人: 中国医药大学
主分类号: G01N21/64 分类号: G01N21/64;G01N21/31
代理公司: 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 代理人: 余刚;李静
地址: 中国台湾*** 国省代码: 中国台湾;71
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摘要:
搜索关键词: 利用 频谱 图像 分析 组织细胞 系统 方法
【说明书】:

技术领域

本发明涉及一种分析组织细胞的系统及方法,尤指一种利用超频谱图像分析组织细胞的系统及方法。

背景技术

为了及早发现癌症,而提高人们罹癌后的复原机率,如何有效、快速准确的进行早期癌症的检查,为医疗领域的研发者所共同努力的目标。现行癌症筛检机制皆需要通过切片检查方式进行癌症确诊与分期,切片检查是在显微镜下观察组织检体是否含有不正常分化的异常细胞,其中严重癌化的细胞可以轻易被分辨,但是一些早期的病变因为组织细胞的外观多样性,经验丰富的医师也可能难以做出正确的判断。

因此现有技术建立一种荧光检测系统,希望可以用来辨别组织检体内是否包含有异常细胞的成分。其中如美国专利公开第20050272027号的“Real-time clinical diagnostic expert systems for fluorescent spectrum analysis of tissue cells and methods thereof(用于组织细胞的荧光光谱分析的实时临床诊断专用系统及其方法)”,其利用激发光照射特定表皮组织,使表皮组织产生自体荧光信号,再利用获取与分析该自体荧光的连续光谱信号,在特定光谱区域进行特定斜率、波峰及强度等比较,并建立权数表,来提高判断的准确性。事实上同一个检测点上包含了许多不同成分的光谱信号,也代表所测量到的光谱信号是多种成分自体荧光信号的组合,这些成分可能是属于分子等级的化学成分、蛋白质、DNA、RNA或是综合很多物质特性的细胞核。在分析时会因不同成分之间的干扰,而影响到检测的准确性。此外,该案所披露的方式,仅能判断切片检测组织是否有发炎组织或癌组织,无法精确的判断发炎组织或癌组织的位置,实有改进的必要。

发明内容

本发明的主要目的,在于提高超频谱图像检测系统检测组织成分的准确率。

本发明的另一目的,在于解决已知技术无法准确的标示异常细胞位置与分布的问题。

为达上述目的,本发明提供一种利用超频谱图像分析组织细胞的系统,用以对一组织检体进行成分分析与分布标示,该系统包含有一图像获取模块以及一超频谱图像分析模块。

该图像获取模块包含有一光学检测单元以及一光谱转换单元,该光学检测单元包含有一产生一激发光以照射该组织检体的光源以及一接收该组织检体产生的一光谱图像的光谱图像检测器,该光谱转换单元接收该光谱图像检测器的输出并转换为一具有一连续光谱波形信号的超频谱图像数据。该超频谱图像分析模块包含有一线性转换单元、一数据库以及一连接该线性转换单元与该数据库的比对单元,该数据库存放多个已知成分的连续光谱数据,该线性转换单元对该超频谱图像数据中的该连续光谱波形信号进行各别计算,并取得多个线性独立的连续光谱曲线以及其占有比例,该比对单元根据这些连续光谱曲线与数据库中已知成分的连续光谱数据进行比对,以确认该组织检体中的组成成分、类别与占有比例。

另外,本发明也提供一种利用超频谱图像分析组织细胞的方法,包含有以下步骤:

S1:取得一组织检体;

S2:利用一光学检测单元以一第一激发光照射该组织检体,使该组织检体发出一光谱图像;

S3:通过一光谱转换单元将该光谱图像转换为一具有一连续光谱波形信号的超频谱图像数据;

S4:将该超频谱图像数据进行线性转换以计算出多个线性独立连续的连续光谱曲线以及其占有比例;及

S5:通过一比对单元将这些连续光谱曲线与一数据库内的多个已知成分的连续光谱数据进行比对,以确认该组织检体中所含有的成分、类别与占有比例。

由上述说明可知,本发明具有以下特点:

一、对该组织检体发出的光谱图像进行连续波段获取获得超频谱图像数据,保留整体光谱图像的连续光谱曲线波形特性。

二、利用线性转换分析该超频谱图像数据,可分离出这些超频谱图像数据中线性独立的连续光谱曲线以供与数据库内已知成分的光谱曲线数据进行比对。

三、通过整体的线性独立连续光谱曲线波形特性来确认该组织检体中所含有的成分、类别与占有比例,而非仅利用特定波段的波峰值进行成分的判断,可减少误判的可能。

四、利用线性独立的连续光谱曲线波形比对的方式所得量化的曲线波形与成分比例指标,可作为生物超频谱图像特征标记(Hyperspectral Biomarker)。

附图说明

图1为本发明的系统架构示意图。

图2为本发明的流程步骤示意图。

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