基于谱分解动态散射成像的细胞无标记检测与分类方法

细胞成像及检测技术在医学研究及临床诊断领域具有重要的研究意义和应用价值,而无标记与高通量检测尤其具有挑战。本研究基于动态散射理论的细胞成像方法,搭建了动态散射成像系统,提出了基于谱分解的动态信号提取算法,结合机器学习算法实现了无标记、高通量的细胞分类。采用血细胞、EG7-OVA肿瘤细胞、A549肺癌肿瘤细胞进行实验验证,结果表明本文提出的方法对血细胞与肿瘤细胞识别准确率可达98%以上,对于血细胞、EG7-OVA细胞和A549细胞之间的三分类识别率约为91%。本文实现的细胞检测和分类方法具有临床应用前景。