基于三维形态参数的凋亡乳腺癌细胞机器学习识别研究

通过对诱导凋亡乳腺癌细胞的激光共聚焦显微图像进行三维重建,获得细胞核、线粒体和整个细胞的平均体积、比表面积、等体积球半径和体积百分数。再利用获得的上述三维形态参数,分别采用层次聚类方法和BP神经网络模型对细胞进行分类,发现在区分正常细胞和凋亡细胞两大类时分别可实现65%和83.3%的准确率,并且两者对正常细胞的区分度较高。