[发明专利]一种自动分子蛋白质分子体学诊断系统

说明书

本发明属于医疗诊断技术领域，公开了一种自动分子蛋白质分子体学诊断系统，所述自动分子蛋白质分子体学诊断系统包括：蛋白质检测模块、DNA检测模块、主控模块、DNA测序模块、癌细胞检测模块、专家分析模块、数据存储模块、显示模块；蛋白质检测模块的检测方法包括根据磁共振或计算机断层成像体素数据的灰度或纹理特性，绘制蛋白质分子体外部边界轮廓线和内部组织边缘线。本发明通过DNA测序模块可以快速、准确、低成本进行DNA测序；同时通过癌细胞检测模块能够提供能在短时间内简便地检测末梢血中的癌细胞；通过专家分析模块可以更加专业的对检测数据进行分析，保障检测结果的可靠性。

技术领域

本发明属于医疗诊断技术领域，尤其涉及一种自动分子蛋白质分子体学诊断系统。

背景技术

目前，业内常用的现有技术是这样的：

分子诊断是指应用分子蛋白质分子体学方法检测患者体内遗传物质的结构或表达水平的变化而做出诊断的技术。分子诊断是预测诊断的主要方法，既可以进行个体遗传病、感染性疾病等的诊断，也可以进行产前诊断。分子诊断主要是指编码与疾病相关的各种结构蛋白、酶、抗原抗体、免疫活性分子的基因检测。然而，现有自动分子蛋白质分子体学诊断系统存在DNA测序速度慢、成本高；同时检测癌细胞耗费时间长等缺点。

光学三维成像是一种新兴的光学成像技术，它通过融合蛋白质分子体体表测量的多角度光学信号、蛋白质分子体的解剖结构和组织光学参数信息，基于精确的蛋白质分子体组织中的光传输模型重建活体蛋白质分子体内靶向目标的位置和强度分布信息。其中，蛋白质分子体组织中光传输过程的精确描述和靶向目标的准确快速重建是光学三维成像方法实现的基础。北京工业大学在其专利申请文件“基于单视图的多光谱自发荧光断层成像重建方法”(申请号200810116818.4，申请日2008.7.18，授权号ZL200810116818.4，授权日2010.6.2)中提出了一种基于单幅视图的多光谱自发荧光断层成像重建方法。该专利技术基于扩散近似方程，考虑蛋白质分子体的非匀质特性和自发荧光光源的光谱特点，利用在单个角度测量的多个谱段荧光数据，重建蛋白质分子体体内靶向目标的位置和强度分布信息。但是，由于扩散近似方程只适用于描述高散射特性组织中的光传输过程，对于低散射特性和空腔组织，它的求解精度很低。因此，该专利技术对于具有多种散射特性组织的蛋白质分子体求解精度差，很难准确地获得蛋白质分子体体内靶向目标的位置和强度分布信息。西安电子科技大学在其专利申请文件“基于蛋白质分子体组织特异性的光学三维成像方法”(申请号201110148500.6，申请日2011.6.2，授权号ZL201110148500.6，授权日2013.4.3)提出了一种基于蛋白质分子体组织特异性的光学三维成像方法。该专利基于蛋白质分子体组织特异性光传输混合数学模型和完全稀疏正则化方法建立目标函数，采用基于任务导向的混合优化方法进行求解，以实现体内靶向目标的光学三维成像，解决了现有技术中无法实现对具有不规则解剖结构和多种散射特性组织的复杂蛋白质分子体进行准确快速的光学三维成像的问题。然而，在基于非匀质模型和蛋白质分子体组织特异性的光学三维成像方法中，对蛋白质分子体内的组织器官进行准确有效的分割和网格的高质量数值离散是准确构建和求解光学成像模型的必不可少的关键步骤。器官分割是一件复杂、繁琐的工作，需要专业软件和人机交互才能完成。网格离散不仅需要专业的软件和人机交互才能完成，而且针对不同的成像要求网格离散的质量也有差别。同时，网格的离散也存在不可控的因素，这就导致了网格离散的质量对模型求解和重建带来的不可控制的影响。

计算机图形数据处理涉及多个学科，主要包括：目标检测与识别，边缘提取，特征提取与三维重建等方面。三维重建技术也是基于图像的建模技术，在诞生之初就备受关注，该方法只需要两帧相邻图像就可以较精确的恢复出图像中匹配特征点与相机的三维空间关系。在这个过程中，匹配特征点的数量直接决定了三维重建获取的点云的质量，从而确定了重建模型的质量。