[发明专利]一种细胞分类器的构建方法、装置及系统

说明书

本申请实施例公开了一种细胞分类器的构建方法、装置及系统，所述方法包括通过质谱细胞术对M个单细胞样本点进行分析，获得M个单细胞样本点的高维数据；对所述M个单细胞样本点的高维数据贴标签，获得N组带有标签的高维数据，其中，同一组高维数据的标签标识的细胞类型相同；通过SVM对所述N组高维数据进行两两分类训练，构建N(N‑1)/2个分类器。在本申请实施例中，将质谱细胞术这种单细胞识别准确率更高的技术与SVM这种机器学习的方法相结合，建立了高准确率、自动化的细胞分类器，不仅可以实现高准确率的细胞识别，而且可以实现识别过程的自动化。

技术领域

本申请涉及细胞分类技术领域，特别是涉及一种细胞分类器的构建方法、装置及系统。

背景技术

随着医疗卫生和人们健康需求的发展，疾病预防和检测正引起广泛的关注与研究。而细胞检测可以为一些重大疾病，如癌症和自身免疫性疾病提供诊断依据，因此细胞检测成为研究领域的热门话题。细胞分类作为细胞检测的重要分支，已经具备了丰富的理论基础和实践经验，一些典型的分类模型和特征提取方法已经得到了广泛的应用。

例如，传统的流式细胞仪可以快速测量、存贮、显示悬浮在液体中的分散细胞的一系列重要的生物物理、生物化学方面的特征参量，并可以根据预选的参量范围把指定的细胞亚群从中分选出来，在临床医学中得到了广泛应用。但是，由于传统流式细胞仪使用的标记物是荧光基团，其发射光谱比较宽，通道之间容易发生光谱重叠，在后续的数据处理部分要进行复杂的补偿计算，这在一定程度上限制了流式细胞仪的检测通道的数量，进而影响细胞分类精度。

随着疾病预防和检测领域对细胞分类精度的需求不断提升，一种精度更高的细胞分类技术亟待出现。

发明内容

本申请实施例中提供了一种细胞分类器的构建方法、装置及系统，以利于解决现有技术中细胞分类精度较低的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种细胞分类器的构建方法，所述方法包括：

通过质谱细胞术对M个单细胞样本点进行分析，获得M个单细胞样本点的高维数据；

对所述M个单细胞样本点的高维数据贴标签，获得N组带有标签的高维数据，其中，同一组高维数据的标签标识的细胞类型相同；

通过SVM对所述N组高维数据进行两两分类训练，构建N(N-1)/2个分类器。

可选地，所述对所述M个单细胞样本点的高维数据贴标签，包括：

对所述M个单细胞样本点的高维数据进行降维可视化处理，获得可视化图像；

对所述可视化图像内的数据进行聚类处理，获得P个聚类区域；

将所述聚类区域与N个经不同标记物染色后的染色区域进行对比，其中,每一种标记物的染色区域对应一种细胞类型；

若所述染色区域与所述聚类区域相匹配，则为相应的聚类区域对应的高维数据添加标签，其中，若第一染色区域与第一聚类区域相匹配，则为所述第一聚类区域对应的高维数据添加第一标签，所述第一标签表征所述第一染色区域对应的细胞类型。

可选地，所述第一染色区域与第一聚类区域相匹配，具体包括：

所述第一聚类区域包含所述第一染色区域。

可选地，所述方法还包括：

若所述聚类区域与所述染色区域不匹配，则调整聚类参数，对所述可视化图像内的数据重新进行聚类处理。

第二方面，本申请实施例提供了一种细胞分类器的构建装置，所述装置包括：

分析模块，用于通过质谱细胞术对M个单细胞样本点进行分析，获得M个单细胞样本点的高维数据；