CN117233149A - 一种基于血小板超微结构成像的特征提取方法及系统 - Google Patents

一种基于血小板超微结构成像的特征提取方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN117233149A
CN117233149A CN202311035670.2A CN202311035670A CN117233149A CN 117233149 A CN117233149 A CN 117233149A CN 202311035670 A CN202311035670 A CN 202311035670A CN 117233149 A CN117233149 A CN 117233149A
Authority
CN
China
Prior art keywords
platelet
platelets
particles
image
ultrastructural
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202311035670.2A
Other languages
English (en)
Inventor
马严
项征国
许敬
沈伟
杨冰鑫
胡潇雨
蒋倩
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Wuhan No4 Hospital
Wu Hanxueyezhongxin
Original Assignee
Wuhan No4 Hospital
Wu Hanxueyezhongxin
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Wuhan No4 Hospital, Wu Hanxueyezhongxin filed Critical Wuhan No4 Hospital
Priority to CN202311035670.2A priority Critical patent/CN117233149A/zh
Publication of CN117233149A publication Critical patent/CN117233149A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02ATECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A50/00TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE in human health protection, e.g. against extreme weather
    • Y02A50/30Against vector-borne diseases, e.g. mosquito-borne, fly-borne, tick-borne or waterborne diseases whose impact is exacerbated by climate change

Landscapes

  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

本发明属于生物技术领域,并具体公开了一种基于血小板超微结构成像的特征提取方法及系统,所述方法包括:获取保留活性的稳定血小板,并对血小板进行抗凝处理;对血小板进行抗体标记,以制备得到血小板成像的样本;将所述样本进行成像,以获取血小板超微结构图片;将所述血小板超微结构图片进行分割处理,以获取单个血小板图片,并获取对应血小板的直径信息,获取单个血小板图片中致密颗粒和α颗粒颗粒数量、颗粒面积信息、亚细胞分布信息以及血小板受激活后α颗粒亚细胞分布特征,从而实现对血小板超微结构的特征提取。本发明可获取血小板轮廓特征,同时提取血小板α颗粒以及致密颗粒的亚细胞结构特征,以作为生物标志物,对于血小板生理功能的研究、检测有重要的意义。

Description

一种基于血小板超微结构成像的特征提取方法及系统
技术领域
本发明属于生物技术领域,更具体地,涉及一种基于血小板超微结构成像的特征提取方法及系统。
背景技术
急性缺血性卒中也称急性脑梗死。活化的血小板形成血栓并堵塞血管,引发相应脑组织缺血缺氧最终发生不可逆性损伤是最常见的机制。数字减影血管造影(DSA)被认为是侧枝血管状态成像的金标准。然而,其侵入性限制了其应用。相反,非侵入性的CT血管造影使其成为评估急性卒中患者侧支循环状况的良好选择,但是缺乏基于非对比CT或磁共振成像(MRI)的方法来评估侧支状况,需要与DSA进行直接比较。此外,多种神经影像学检查方式通常仅限于主要卒中中心,并且在世界许多地方都无法使用,因此无法在长期随访期间跟踪侧支循环的动态变化。因此,一种简单、快速、灵敏的并行检测技术至关重要。流式细胞术和酶联免疫吸附测定法可以用来量化血小板的活化标记物,其缺点是耗时较长且需要专门的操作人员。光透射聚集是血小板功能检测的金标准,但其灵敏度较低,设备并不普及。PFA-100/200测量血小板在恒定剪切速率下的闭塞时间,其局限性与血栓无关。血栓弹性成像法通常用于临床评估血小板聚集和纤维蛋白聚合。然而血栓弹性成像法需要基础水平作为治疗前的参考。目前对急性缺血性中风的预防和早期检出仍旧没有特别好的措施。最近的一研究表明血小板能加速粥样斑块发展。这意味着血小板在斑块破裂前已经开始发挥功能,在急性缺血性卒中发病前很有可能已经发生了结构和功能的改变。因此,对于急性缺血性中风患者血小板超微结构的进一步研究将为疾病的发生发展提供更多信息,这能大大帮助未来急性缺血性中风的早期发现、及时诊断和合理治疗
血小板是血液循环中的小而敏感的细胞,在炎症反应、免疫反应、防御感染、动脉硬化、癌症转移和生长等生物反应中发挥着重要作用。血小板的过度活化和聚集可形成血栓,导致血管闭塞,甚至会导致急性缺血性脑卒中或者急性心肌梗死。由于血小板体积小、易活化,对其超微结构的研究一直是一个难点。急性缺血性中风患者的血小板也一直被认为是处于异常活化状态的。尽管血小板直径只有2~5μm,但血小板内部包含很多亚细胞结构,如微管、微丝、线粒体、致密颗粒、α颗粒等。其中致密颗粒和α-颗粒是血小板发挥功能时响应明显的细胞器。
针对急性脑梗死患者血小板超微结构的变化这一重要发病机制环节的观察及研究极少。目前,主要是通过普通光学显微镜下观察到血小板分为中央颗粒区与周缘的透明区,来推断血小板被激活后的形态,无进一步观察其超微结构的相关研究。电子显微镜下能够实现对血小板亚细胞水平结构信息监测。一些研究应用透射电镜(transmissionelectronic microscopy)研究血小板致密颗粒和α-颗粒的数量变化,但它们无法精确评估单个血小板内的颗粒数量。综上所述,目前针对细胞血小板的亚细胞结构信息分析、特征提取手段尚缺乏。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本发明提供了一种基于血小板超微结构成像的特征提取方法及系统,其针对全血标本,并对该标本进行二抗处理,获得人源血液中血小板亚细胞超微结构的光学超分辨成像,然后通过图像分割处理手段,对图像进行分割处理,最后通过对影像学特征进行提取统计,获取血小板α颗粒以及致密颗粒的亚细胞结构特征。本发明可获取血小板轮廓特征,同时提取血小板α颗粒以及致密颗粒的亚细胞结构特征,以作为生物标志物,对于血小板生理功能的研究、检测有重要的意义。
为实现上述目的,按照本发明的一个方面,提出了一种基于血小板超微结构成像的特征提取方法,包括以下步骤:
S1获取保留活性的稳定血小板,并对血小板进行抗凝处理;
S2对抗凝处理后、且处于静息状态的血小板进行抗体标记,以制备得到血小板成像的样本;
S3将所述样本进行成像,以获取血小板超微结构图片;
S4将所述血小板超微结构图片进行分割处理,以获取单个血小板图片,并获取对应血小板的直径信息,获取单个血小板图片中致密颗粒和α颗粒颗粒数量、颗粒面积信息、亚细胞分布特征以及血小板受激活后α颗粒亚细胞分布特征,从而实现对血小板超微结构的特征提取。
作为进一步优选的,步骤S1包括以下步骤:
S11采集EDTA抗凝血液标本,进行离心处理后获取保留活性的稳定血小板成分;
S12使用含有ACD抗凝剂的Tyrode缓冲液保存血小板,其中,所述ACD抗凝剂与Tyrode缓冲液体积比例为1:4~1:10。
作为进一步优选的,步骤S12中,所述Tyrode缓冲液包括:NaCl、KCl、MgCl、NaH2PO4、NaHCO3、葡萄糖、HEPES缓冲剂,且所述Tyrode缓冲液的PH值为7.4。
作为进一步优选的,步骤S2包括以下步骤:
S21将获得的血小板悬液稀释后铺至培养皿中,置于37℃、5%CO2环境下,恢复血小板活细胞静息状态;
S22采用固定液对培养皿中的血小板进行固定;
S23采用抗致密颗粒抗体标记血小板致密颗粒,采用抗α颗粒抗体标记血小板α颗粒,以制备得到血小板成像的样本。
作为进一步优选的,所述固定液为磷酸盐溶液,该磷酸盐溶液包括体积百分比为4%的多聚甲醛、0.15%的戊二醛和0.2%的Triton-X100,且该磷酸盐溶液的pH值为7.4。
作为进一步优选的,步骤S24中,对血小板进行抗致密颗粒和抗α颗粒抗体标记后,在4℃下用缓冲液清洗培养皿,其中,所述缓冲液为1%的山羊血清和0.05% Triton-X100用磷酸盐缓冲液配制而成,清洗过后孵育荧光致密颗粒和荧光α颗粒,染色结束后,用4~8%的多聚甲醛水溶液在室温下固定,离心后移去上清,用磷酸盐缓冲盐水洗涤,最后加入适量磷酸盐缓冲液,得到固定好的血小板悬液。
作为进一步优选的,步骤S4包括以下步骤:
S41将所述血小板超微结构图片进行分割处理,以获取单个血小板图片,提取单个血小板图片中血小板直径分布规律,以获取对应血小板的直径信息;
S42获取单个血小板的致密颗粒和α颗粒抗体标记的超分辨率图像,并根据致密颗粒和α颗粒的相应荧光通道值对超分辨率图像进行分割,以获取致密颗粒图像和α颗粒图像;
S43对致密颗粒图像中的致密颗粒进行数量统计、颗粒面积、颗粒面积占比和亚细胞分布分析,对α颗粒图像中的α颗粒进行数量统计、颗粒面积、颗粒面积占比和亚细胞分布分析。
按照本发明的另一个方面,还提供了一种基于血小板超微结构成像的特征提取系统,包括:
血液标本处理模块,用于获取保留活性的稳定血小板,并对血小板进行抗凝处理,对抗凝处理后、且处于静息状态的血小板进行抗体标记,以制备得到血小板成像的样本;
血小板超分辨图像特征提取模块,用于将所述样本进行成像,以获取血小板超微结构图片,然后,将所述血小板超微结构图片进行分割处理,以获取单个血小板图片,并获取对应血小板的直径信息,获取单个血小板图片中致密颗粒和α颗粒颗粒数量、颗粒面积信息、亚细胞分布信息以及血小板受激活后α颗粒亚细胞分布特征,从而实现对血小板超微结构的特征提取。
作为进一步优选的,所述获取单个血小板图片中致密颗粒和α颗粒数量以及血小板受激活后α颗粒亚细胞分布特征包括:
获取单个血小板的致密颗粒和α颗粒抗体标记的超分辨率图像,并根据致密颗粒和α颗粒的RGB颜色通道值对超分辨率图像进行分割,以获取致密颗粒图像和α颗粒图像;
对致密颗粒图像中的致密颗粒进行颗粒数量、颗粒面积信息、亚细胞分布信息分析,对α颗粒图像中的α颗粒进行颗粒数量、颗粒面积信息、亚细胞分布信息分析。
作为进一步优选的,还包括比对模块,所述比对模块用于将血小板超分辨图像特征提取模块提取的特征与标准特征阈值进行比对分析。
总体而言,通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比,主要具备以下的技术优点:
1.本发明针对全血标本,获得人源血液中血小板亚细胞超微结构的光学超分辨成像,通过对影像学特征进行提取统计,以获取血小板α颗粒以及致密颗粒的亚细胞结构特征,该特征可以作为生物标志物。
2.本发明血小板α颗粒以及致密颗粒的亚细胞结构特征参数包括:每个血小板内颗粒(使用抗致密颗粒抗体标记血小板致密颗粒,抗α颗粒抗体标记α颗粒)平均数量、单个颗粒平均面积、每个血小板内颗粒总面积、成像视野下颗粒面积所占百分比,血小板受激活后α颗粒亚细胞分布特征。由此解决现有血小板检测技术中缺乏针对血小板的信息识别,可用于检测的信息较少的技术问题。
附图说明
图1是本发明优选实施例涉及的一种基于血小板超微结构成像的特征提取方法的流程图;
图2是基于光学超分辨成像的人源血小板致密颗粒以及α颗粒超微结构图像;
图3是人源血小板成像及直径比较图(Hy是青年健康组,Ho是同龄(老年健康组),P急性缺血性卒中;
图4是基于光学超分辨成像的人源血小板致密颗粒数量及亚细胞亚细胞分布特征(Hy是青年健康组,Ho是同龄(老年健康组),P急性缺血性卒中。*P<0.05,**P<0.01,***P<0.01,****P<0.001;scale bar 3mm(B,D),1mm(A,C));
图5是基于光学超分辨成像的人源血小板a颗粒数量及亚细胞分布特征(Hy是青年健康组,Ho是同龄(老年健康组),P急性缺血性卒中。*P<0.05,**P<0.01,***P<0.01,****P<0.001;scale bar 3mm(B,D),1mm(A,C));
图6是受激活后血小板a颗粒亚细胞分布特征scale bar 1mm。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
人体血液样本中,血小板致密颗粒为50nm,α颗粒仅为200-400nm。传统光学成像的极限分辨率是200nm,对血小板亚细胞结构的研究受到了限制。光学超分辨显微成像技术实现了光学成像的极限分辨率的突破,能够获得200nm以下的亚细胞超微结构信息。此外,光学超分辨显微成像的样品制作过程比电子显微镜更稳定、便捷。适用于标准荧光显微镜的抗体和探针也可用于光学超分辨成像。光学超分辨显微成像技术本身能够实现对尺寸微小的血小板成像,识别血小板亚细胞超微结构,同时获得高通量定量光学成像数据。因此,本发明采用免疫荧光染色法对血小板致密和α颗粒进行标记,从而能获取血小板超微结构信息,同时能对血小板超微结构进行定量分析,以为医学检测手段提供科学依据。
如图1所示,本发明实施例提供的一种基于血小板超微结构成像的特征提取方法,包括以下步骤:
步骤一,获取保留活性的稳定血小板,并对血小板进行抗凝处理。具体的,采集EDTA抗凝血液标本,进行离心处理后获取保留活性的稳定血小板成分;使用含有ACD抗凝剂的Tyrode缓冲液保存血小板,其中,所述ACD抗凝剂与Tyrode缓冲液体积比例为1:4~1:10。
更具体的,在本发明的一个实施例中,采集EDTA抗凝血液标本2~7mL。采集后,6小时内离心(100~500g,5~12钟,离心机升速和降速均为1)获取保留活性的稳定血小板成分。使用含有ACD抗凝剂的Tyrode缓冲液保存血小板,Tyrode缓冲液成分包含:NaCl,KCl,MgCl,NaH2PO4,NaHCO3,葡萄糖,EPES,溶液PH为7.4,ACD与Tyrode缓冲液体积比例为1:4~1:10。
步骤二,对抗凝处理后、且处于静息状态的血小板进行抗体标记,以制备得到血小板成像的样本。具体的,将获得的血小板悬液稀释后铺至培养皿中,置于37℃,5%CO2环境下2~6小时恢复血小板活细胞静息状态。待血小板沉降至皿底并恢复后,进行免疫荧光染色。使用含体积百分比为4%的多聚甲醛、0.15%的戊二醛和0.2%的TritonX-100,pH为7.4的磷酸盐溶液作为固定液进行固定。洗涤、打孔、封闭后,使用抗致密颗粒抗体标记血小板致密颗粒,抗α颗粒抗体标记α颗粒,标记对应二抗获得待成像的样本。
本发明中,血小板免疫染色具体包括:将获得的血小板悬液稀释后铺至培养皿中,并置于37℃,5%CO2环境下2~6小时恢复血小板活细胞静息状态。待血小板沉降至皿底并恢复后,进行免疫光染色。对于需要激活的血小板标本,换液丢弃抗凝缓冲液,加入含0.5~5U凝血酶的Tyrode缓冲液进行激活1~2h。
固定:使用含体积百分比为3~4%的多聚甲醛、0.1~0.2%的戊二醛和0.2%的TritonX pH为7.4的磷酸盐溶液作为固定液进行固定。打孔:使用穿孔液(含体积比0.2~2% Triton-X100的PBS缓冲液)室温孵育10min穿孔。封闭:使用封闭液(含10%的正常山羊血清、0.05% Triton-X100,1% BSA的PBS缓冲液)室温封闭1h。使用抗致密颗粒抗体标记血小板致密颗粒,抗α颗粒抗体标记α颗粒,获得待成像的样本。抗体均采用缓冲液稀释。之后移走抗体溶液,在4℃下用缓冲液清洗皿5次,其中缓冲液为1%的常规山羊血清和0.05%Triton-X100用磷酸盐缓冲液配成,清洗过后孵育荧光二抗。二抗由缓冲液稀释。染色结束后,用4~8%的多聚甲醛水溶液在室温下固定30min,离心后移去上清,用磷酸盐缓冲盐水洗涤三次,最后加入适量磷酸盐缓冲液,得到固定好的血小板悬液。将获得的样本在光学超分辨显微镜下进行成像,获取血小板超微结构图片。为获得最佳成像效果,采用折射率为1.518的浸没油进行油镜成像。
步骤三,将所述样本进行成像,以获取血小板超微结构图片。
步骤四,将所述血小板超微结构图片进行分割处理,以获取单个血小板图片,并获取对应血小板的直径信息,获取单个血小板图片中致密颗粒和α颗粒颗粒数量、颗粒面积信息、亚细胞分布特征以及血小板受激活后α颗粒亚细胞分布特征,从而实现对血小板超微结构的特征提取。本步骤中,提取荧光图像信息,图像二值化,分割得到单个血小板,获得平均血小板直径信息。分割每个血小板内的致密颗粒和α颗粒,获得每个血小板内平均颗粒数量、单个颗粒平均面积、每个血小板内颗粒总面积、成像视野下颗粒面积所占百分比,以及血小板受激活后α颗粒亚细胞分布特征。血小板α颗粒以及致密颗粒的亚细胞结构特征在急性缺血性脑卒中患者和同龄健康人之间具有显著差异,可以作为生物标志物。
在本发明的一个实施例中,如图2和图4所示,通过光学超分辨显微镜对标本成像,重建获得血小板亚细胞器超微结构信息图像,最后进行统计分析。显微镜用100nm荧光球进行常规校准,以计算机图像的分辨率的横向和轴向极限。去除不完整、产生的伪足和直径小于2μm的血小板。提取荧光图像信息,图像二值化,分割得到单个血小板,选取血小板最大横径作为血小板直径。从对应于每个荧光图像的明场图像中圈出单个血小板,将超分辨图图像进行二值化,进行阈值处理,分割获得单个血小板内的单独颗粒信息。每个血小板内颗粒数量是先分析得到一个视野下超分辨图像下单个血小板内颗粒的平均数量,再将标本所有超分辨图像得到的平均数量进行分析;单个颗粒平均面积是是先分析得到一个视野下图像下单个颗粒的平均面积,再将标本所有超分辨图像得到的平均面积进行分析;每个血小板内颗粒总面积是先分析得到一个视野下图像下单个血小板内颗粒的总面积,再将标本所有超分辨图像得到的平均面积进行分析;一个视野下颗粒面积所占百分比是先分析得到一个视野下颗粒所占面积百分比,再将标本所有超分辨图像得到的颗粒面积百分比进行分析。
对于血小板受激活后α颗粒亚细胞水平分布的分析。先利用凝血酶(TH)激活血小板5min-2小时。激活状态下VWF表现为小块状聚集,网状聚集和团块状聚集3类。小块状聚集,网状聚集定义蜂窝状聚集,团块状聚集定义为实质样聚集。
此时,可根据血小板α颗粒以及致密颗粒的数量以及亚细胞结构特征作为医学临床判断的依据。如,血小板α颗粒以及致密颗粒的数量符合正态分布时,采用非配对的双尾student-t分析。当数据不符合正态分布时,使用双尾Mann Whitney test or Kolmogorov-Smirnov test分析。P值<0.05被视为有统计学意义的显著性差异。
如图2、图3所示,本发明中,图像处理的过程具体如下:
(41)将所述血小板超微结构图片进行分割处理,以获取单个血小板图片,提取单个血小板图片中血小板直径分布规律,以获取对应血小板的直径信息、面积信息。具体的,首先,提取血小板超微结构图片中血小板的轮廓,获取血小板轮廓信息,并根据血小板轮廓信息对血小板超微结构图片进行分割处理,以获取单个血小板图片,同时根据血小板轮廓信息提取单个血小板图片中血小板直径分布规律,进一步获取对应血小板的直径信息、颗粒面积信息、颗粒面积相对占比信息、亚细胞分布信息。本发明中,还通过统计每个视野中血小板的数量,来统计一个样本中血小板的数量。更进一步的,在本发明的一个具体实施例中,本发明采用神经网络模型,如卷积神经网络模型、支持向量机模型等,将现有图片中血小板输入至卷积神经网络模型中,对卷积神经网络模型进行训练,从而获取训练好的血小板轮廓提取的卷积神经网络模型,然后采用该模型来提取血小板超微结构图片中血小板的轮廓。然后根据提取的轮廓设置图片分割阈值,根据分割阈值对图片进行分割处理。
(42)获取单个血小板的致密颗粒和α颗粒抗体标记的超分辨率图像,并根据致密颗粒和α颗粒的RGB颜色通道值对超分辨率图像进行分割,以获取致密颗粒图像和α颗粒图像。本发明中,血小板的致密颗粒和α颗粒采用不同的抗体进行标记,其染色不同,如,用CD63抗体标记致密颗粒在图像中呈现出荧光绿,用VWF抗体标记α颗粒在图像中呈现出红色,通过两种色彩的RGB颜色通道值不同,对超分辨率图像进行分割,以获取致密颗粒图像和α颗粒图像。更具体的,本发明中,设置三组RGB颜色通道筛选阈值,以实现对图像背景色、染色的致密颗粒以及染色的α颗粒进行分割,已剔除噪声图像,从而获取目标图像,即致密颗粒图像和α颗粒图像。
(43)如图5和图6所示,对致密颗粒图像中的致密颗粒进行颗粒数量统计、颗粒面积信息分析、亚细胞分布分析,对α颗粒图像中的α颗粒进行颗粒数量统计、颗粒面积信息分析、亚细胞分布分析。
具体的,在本发明的一个实施例中,采集大量血小板的致密颗粒图像,将该图像作为支持向量机模型的输入,对应图像中致密颗粒的数量、分布位置作为输出,对支持向量机模型进行训练,以获取致密颗粒数量、位置统计的第一支持向量机模型,然后采用该模型来提取致密颗粒图像中致密颗粒的数量和位置信息,然后根据对应血小板的轮廓对致密颗粒的位置信息进行拟合分析,以获取密颗粒在血小板中的分布状况。
具体的,在本发明的一个实施例中,采集大量血小板的α颗粒图像,将该图像作为支持向量机模型的输入,对应图像中α颗粒的数量、分布位置作为输出,对支持向量机模型进行训练,以获取α颗粒数量、位置统计的第二支持向量机模型,然后采用该模型来提取α颗粒图像中α颗粒的数量和位置信息,然后根据对应血小板的轮廓对α颗粒的位置信息进行拟合分析,以获取α颗粒在血小板中的分布状况。
根据致密颗粒在血小板中的分布状况以及α颗粒在血小板中的分布状况,再将标本所有超分辨图像得到的平均数量进行分析;单个颗粒平均面积是是先分析得到一个视野下图像下单个颗粒的平均面积,再将标本所有超分辨图像得到的平均面积进行分析;每个血小板内颗粒总面积是先分析得到一个视野下图像下单个血小板内颗粒的总面积,再将标本所有超分辨图像得到的平均面积进行分析;一个视野下颗粒面积所占百分比是先分析得到一个视野下颗粒所占面积百分比,再将标本所有超分辨图像得到的颗粒面积百分比进行分析。
本发明中,还用于获取标准的血小板图像特征、致密颗粒在血小板中的颗粒相关信息及分布状况以及α颗粒在血小板中的颗粒相关信息及分布状况,并将上述特征作为比对特征,来对上述样本信息提取到的特征进行对比。
按照本发明的另一个方面,还提供了一种基于血小板超微结构成像的特征提取系统,该系统用于实现上述任意实施例涉及的方法,具体的,包括:
血液标本处理模块,用于获取保留活性的稳定血小板,并对血小板进行抗凝处理,对抗凝处理后、且处于静息状态的血小板进行抗体标记,以制备得到血小板成像的样本;
血小板超分辨图像特征提取模块,用于将所述样本进行成像,以获取血小板超微结构图片,然后,将所述血小板超微结构图片进行分割处理,以获取单个血小板图片,并获取对应血小板的直径信息、,获取单个血小板图片中致密颗粒和α颗粒数量、颗粒面积信息、颗粒面积占比信息、亚细胞分布特征以及血小板受激活后α颗粒亚细胞分布特征,从而实现对血小板超微结构的特征提取。
在本发明系统涉及的一个实施例中,所述获取单个血小板图片中致密颗粒和α颗粒数量、颗粒面积信息、亚细胞分布特征以及血小板受激活后α颗粒亚细胞分布特征包括:
获取单个血小板的致密颗粒和α颗粒抗体标记的超分辨率图像,并根据致密颗粒和α颗粒的RGB颜色通道值对超分辨率图像进行分割,以获取致密颗粒图像和α颗粒图像;
对致密颗粒图像中的致密颗粒进行颗粒数量统计、颗粒面积信息分析和分布分析,对α颗粒图像中的α颗粒进行颗粒数量统计、颗粒面积信息分析和分布分析。
在本发明系统涉及的一个实施例中,还包括比对模块,所述比对模块用于将血小板超分辨图像特征提取模块提取的特征与标准特征阈值进行比对分析。
本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于血小板超微结构成像的特征提取方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1获取保留活性的稳定血小板,并对血小板进行抗凝处理;
S2对抗凝处理后、且处于静息状态的血小板进行抗体标记,以制备得到血小板成像的样本;
S3将所述样本进行成像,以获取血小板超微结构图片;
S4将所述血小板超微结构图片进行分割处理,以获取单个血小板图片,并获取对应血小板的直径信息,获取单个血小板图片中致密颗粒和α颗粒颗粒数量、颗粒面积信息、亚细胞分布特征以及血小板受激活后α颗粒亚细胞分布特征,从而实现对血小板超微结构的特征提取。
2.根据权利要求1所述的一种基于血小板超微结构成像的特征提取方法,其特征在于,步骤S1包括以下步骤:
S11采集EDTA抗凝血液标本,进行离心处理后获取保留活性的稳定血小板成分;
S12使用含有ACD抗凝剂的Tyrode缓冲液保存血小板,其中,所述ACD抗凝剂与Tyrode缓冲液体积比例为1:4~1:10。
3.根据权利要求1所述的一种基于血小板超微结构成像的特征提取方法,其特征在于,步骤S12中,所述Tyrode缓冲液包括:NaCl、KCl、MgCl、NaH2PO4、NaHCO3、葡萄糖、HEPES缓冲剂,且所述Tyrode缓冲液的PH值为7.2。
4.根据权利要求1所述的一种基于血小板超微结构成像的特征提取方法,其特征在于,步骤S2包括以下步骤:
S21将获得的血小板悬液稀释后铺至培养皿中,置于37℃、5%CO2环境下,恢复血小板活细胞静息状态;
S22采用固定液对培养皿中的血小板进行固定;
S23采用抗致密颗粒抗体标记血小板致密颗粒,采用抗α颗粒抗体标记血小板α颗粒,以制备得到血小板成像的样本。
5.根据权利要求4所述的一种基于血小板超微结构成像的特征提取方法,其特征在于,所述固定液为磷酸盐溶液,该磷酸盐溶液包括体积百分比为4%的多聚甲醛、0.15%的戊二醛和0.2%的Triton-X100,且该磷酸盐溶液的pH值为7.4。
6.根据权利要求4所述的一种基于血小板超微结构成像的特征提取方法,其特征在于,步骤S24中,对血小板进行抗致密颗粒和抗α颗粒抗体标记后,在4℃下用缓冲液清洗培养皿,其中,所述缓冲液为1%的山羊血清和0.05%Triton-X100用磷酸盐缓冲液配制而成,清洗过后孵育荧光致密颗粒和荧光α颗粒,染色结束后,用4~8%的多聚甲醛磷酸盐缓冲液溶液在室温下固定,离心后移去上清,用磷酸盐缓冲盐水洗涤,最后加入适量磷酸盐缓冲液,得到固定好的血小板悬液。
7.根据权利要求1所述的一种基于血小板超微结构成像的特征提取方法,其特征在于,步骤S4包括以下步骤:
S41将所述血小板超微结构图片进行分割处理,以获取单个血小板图片,提取单个血小板图片中血小板直径分布规律,以获取对应血小板的直径信息、面积信息;
S42获取单个血小板的致密颗粒和α颗粒抗体标记的超分辨率图像,并根据致密颗粒和α颗粒的相应荧光通道信息对超分辨率图像进行分割,以获取致密颗粒图像和α颗粒图像;
S43对致密颗粒图像中的致密颗粒进行颗粒数量统计、颗粒面积信息分析、亚细胞分布分析,对α颗粒图像中的α颗粒进行颗粒数量统计、颗粒面积信息分析、亚细胞分布分析。
8.一种基于血小板超微结构成像的特征提取系统,其特征在于,包括:
血液标本处理模块,用于获取保留活性的稳定血小板,并对血小板进行抗凝处理,对抗凝处理后、且处于静息状态的血小板进行抗体标记,以制备得到血小板成像的样本;
血小板超分辨图像特征提取模块,用于将所述样本进行成像,以获取血小板超微结构图片,然后,将所述血小板超微结构图片进行分割处理,以获取单个血小板图片,并获取对应血小板的直径信息,获取单个血小板图片中致密颗粒和α颗粒颗粒数量、颗粒面积信息、亚细胞分布特征以及血小板受激活后α颗粒亚细胞分布特征,从而实现对血小板超微结构的特征提取。
9.根据权利要求8所述的一种基于血小板超微结构成像的特征提取系统,其特征在于,所述获取单个血小板图片中致密颗粒和α颗粒颗粒数量、颗粒面积信息、亚细胞分布特征以及血小板受激活后α颗粒亚细胞分布特征包括:
获取单个血小板的致密颗粒和α颗粒抗体标记的超分辨率图像,并根据致密颗粒和α颗粒的RGB颜色通道值对超分辨率图像进行分割,以获取致密颗粒图像和α颗粒图像;
对致密颗粒图像中的致密颗粒进行数量统计和分布分析,对α颗粒图像中的α颗粒进行数量统计、颗粒面积、颗粒面积占比和亚细胞分布分析。
10.根据权利要求8所述的一种基于血小板超微结构成像的特征提取系统,其特征在于,还包括比对模块,所述比对模块用于将血小板超分辨图像特征提取模块提取的特征与标准特征阈值进行比对分析。
CN202311035670.2A 2023-08-16 2023-08-16 一种基于血小板超微结构成像的特征提取方法及系统 Pending CN117233149A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311035670.2A CN117233149A (zh) 2023-08-16 2023-08-16 一种基于血小板超微结构成像的特征提取方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311035670.2A CN117233149A (zh) 2023-08-16 2023-08-16 一种基于血小板超微结构成像的特征提取方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN117233149A true CN117233149A (zh) 2023-12-15

Family

ID=89092058

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311035670.2A Pending CN117233149A (zh) 2023-08-16 2023-08-16 一种基于血小板超微结构成像的特征提取方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117233149A (zh)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107748256B (zh) 一种循环肿瘤细胞的液体活检检测方法
Wang et al. Identification and characterization of circulating prostate carcinoma cells
Lamchiagdhase et al. Urine sediment examination: a comparison between the manual method and the iQ200 automated urine microscopy analyzer
EP1262776B1 (de) Verfahren zum quantitativen Nachweis vitaler ephithelialer Tumorzellen in einer Körperflüssigkeit
CN110473167B (zh) 一种基于深度学习的尿沉渣图像识别系统及方法
JP2003526082A (ja) 血球の計数を行う方法
CN104094116A (zh) 在哺乳动物个体中检测5t4阳性循环肿瘤细胞的方法和诊断5t4阳性癌症的方法
CN110832319B (zh) 使用数字全息显微术的特异性疟疾检测
Smith et al. Single-step preparation and image-based counting of minute volumes of human blood
US20100159506A1 (en) Methods and systems for genetic analysis of fetal nucleated red blood cells
CN107850587A (zh) 循环肿瘤细胞有丝分裂指数在癌症分层和诊断中的应用
CN112462058A (zh) 一种循环神经细胞检测试剂盒及检测方法
Bhowmick et al. Structural and textural classification of erythrocytes in anaemic cases: a scanning electron microscopic study
JP2001174456A (ja) 白血球細分類装置および白血球の細分類方法
Chen et al. Automatic whole blood cell analysis from blood smear using label-free multi-modal imaging with deep neural networks
Konchuba et al. Flow cytometric study comparing paired bladder washing and voided urine for bladder cancer detection
Supriyanti et al. Contour detection of leukocyte cell nucleus using morphological image
CN117233149A (zh) 一种基于血小板超微结构成像的特征提取方法及系统
Khalid et al. Urine sediment analysis by using convolution neural network
KATİCA et al. The role of organic urine sediment analysis in the monitoring of renal diseases
CN110959110A (zh) 用于固定生物样品以用于分析和诊断目的的方法
Cowan et al. Correlation of histopathological, cytological and flow cytometric findings in neoplastic and nonneoplastic lesions of the bladder
US20240029458A1 (en) A method for automated determination of platelet count based on microscopic images of peripheral blood smears
US20170199194A1 (en) Multi-phenotypic subtyping of biological samples using sequential fluorescent quenching and restaining
EP4124847A1 (en) Detection of cell aggregates using quantitative phase-contrast microscopy

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination