成果介绍
近年来发展中国家的宫颈癌病例数量呈现年轻化和上升趋势,而目前针对预防宫颈癌的有效手段是早期筛查。由于病理医师数量与待检测病例之间的巨大差距,使我国大规模推行宫颈癌筛查遇到了严峻考验。现有的宫颈细胞定量分析系统还存在诸多问题,如图像聚焦清晰度较差、细胞分类和分割不精确、定量计算误差较大、样本识别精度过低等问题。目前亟需精准、自动化程度高、鲁棒性强和密集信息利用率的宫颈癌检测和筛查手段,该方法应当在高检测准确率的前提下解决现有诊断体系健壮性差、存在漏检与假阴性和生物材料利用率低的固有缺陷,从原理层面解析细胞癌变程度与图像表征的内联关系,探索细胞癌变与可观指标的转化机制,为宫颈癌细胞、癌变细胞以及样本的判定提供全新的信息处理体系与客观标准。
针对上述问题,本项目提出了一套混合DNA+形态学宫颈细胞定量分析系统,并对其关键技术进行了研究。首先自动获取宫颈涂片的图像。之后进行细胞的分割与分类,得到宫颈上皮细胞与淋巴细胞。随后对上皮细胞定量计算与矫正,最终通过模型对细胞时序数据分类,实现宫颈癌样本的检测。
成果亮点
提出了一套混合DNA+形态学宫颈细胞定量分析系统,并对其关键技术进行了研究。首先自动获取宫颈涂片的图像。之后进行细胞的分割与分类,得到宫颈上皮细胞与淋巴细胞。随后对上皮细胞定量计算与矫正,最终通过模型对细胞时序数据分类,实现宫颈癌样本的检测。
团队介绍
项目负责人郏东耀,清华大学博士,北京交通大学教授。团队成员主要6个,其中博士3人,硕士3人。
成果资料
产业化落地方案