CN117916817A - 基于人工智能且使用外泌体sers信号的多肿瘤同时诊断系统及其方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于人工智能且使用外泌体SERS信号的多肿瘤同时诊断系统及其方法。根据本发明，基于人工智能且使用外泌体SERS信号的多肿瘤同时诊断系统包括：信号获取单元，其构造为将从测量目标人物获取的外泌体滴在芯片上以从所述芯片获取多个所述外泌体表面增强拉曼光谱(SERS)信号；肿瘤诊断单元，其构造为通过将获取的所述多个外泌体SERS信号输入到训练后的肿瘤分类算法而针对所述多个外泌体SERS信号中的各者获取信号值0或1，并且构造为通过使用所获取的信号值的平均值而诊断肿瘤或正常；和肿瘤信息提供单元，其构造为在诊断为肿瘤时，通过将所述多个外泌体SERS信号输入到多个起源组织(TOO)确定算法而针对所述多个外泌体SERS信号中的各者获取信号值0或1，构造为通过使用所获取的信号值的平均值来预测肿瘤类型，并且构造为提供有关所预测的肿瘤类型的信息。本发明是通过“通过人工智能同时筛查多种肿瘤的体外诊断设备的商业化”开发的技术，即首尔的首尔商业机构的2021年生物/医疗技术商业化支持项目(BT210040)。

Description

基于人工智能且使用外泌体SERS信号的多肿瘤同时诊断系统 及其方法
技术领域
本发明涉及一种基于人工智能且使用外泌体SERS信号的多肿瘤同时诊断系统及其方法，更具体地，涉及一种在整个外泌体而不是特定标志物上检测SERS信号图并且通过使用检测到的SERS信号图学习的人工智能算法同时诊断多种肿瘤的多肿瘤同时诊断系统和方法。
背景技术
肿瘤仍然是现代人死亡的主要原因，但是早期诊断通过提供适当的治疗改善了肿瘤的治疗效果。通过体外诊断进行早期肿瘤检测是生物医学领域的重要目标之一，并且常规肿瘤管理是可能的。
然而，目前诸如癌胚抗原(CEA)5和前列腺特异性抗原(PSA)6等一些肿瘤生物标志物已用于各种肿瘤的诊断和预后策略，但是在早期肿瘤中很少出现，并且存在许多肿瘤仍然缺乏有效的预筛查工具的问题。
最近，人们打算将含有丰富亲代细胞信息的外泌体用作液体活检的生物标志物，并且通过应用各种生物材料检测技术检测体液中存在的疾病外泌体的信息，进行研究以早期诊断或监测疾病。
通常，人们试图通过使用血液中外泌体的SERS信号来诊断肿瘤，但是这只是对单一肿瘤的诊断，并且可能无法同时诊断多种肿瘤，并且存在一个问题，即由于算法的分类错误而导致作出假阳性诊断。
韩国专利号10-2225231(2021年3月9日公布)中公开了本发明的背景技术。
发明内容
技术问题
根据本发明，提供了一种在整个外泌体而不是预设标志物上检测SERS信号图，并且通过使用检测到的SERS信号图训练的人工智能算法同时诊断多种肿瘤的多肿瘤同时诊断系统及其方法。
技术方案
根据本发明，基于人工智能且使用外泌体SERS信号的多肿瘤同时诊断系统包括：信号获取单元，其构造为将从测量目标人物获取的外泌体滴在芯片上以从所述芯片获取多个所述外泌体表面增强拉曼光谱(SERS)信号；肿瘤诊断单元，其构造为通过将获取的所述多个外泌体SERS信号输入到训练后的肿瘤分类算法而针对所述多个外泌体SERS信号中的各者获取信号值0或1，并且构造为通过使用所获取的信号值的平均值而诊断肿瘤或正常；和肿瘤信息提供单元，其构造为在诊断为肿瘤时，通过将所述多个外泌体SERS信号输入到多个起源组织(TOO)确定算法而针对所述多个外泌体SERS信号中的各者获取信号值0或1，构造为通过使用所获取的信号值的平均值来预测肿瘤类型，并且构造为提供有关所预测的肿瘤类型的信息。
所述多肿瘤同时诊断系统还可以包括：SERS信号采集单元，其构造为从正常人获取的外泌体获取多个第一外泌体SERS信号，构造为从具有多种肿瘤类型的肿瘤患者获取的外泌体获取多个第二外泌体SERS信号，构造为将所述多个第一外泌体SERS信号标记为0，并且构造为将所述多个第二外泌体SERS信号标记为1；和第一学习单元，其构造为将标记的所述多个第一外泌体SERS信号和标记的所述多个第二外泌体SERS信号输入到肿瘤分类算法，以训练所述肿瘤分类算法，从而将输入的所述多个第一外泌体SERS信号和所述多个第二外泌体SERS信号中的各者分类为0或1。
所述多肿瘤同时诊断系统还可以包括：第二学习单元，其构造为将从具有所述多种肿瘤类型中的预设肿瘤类型的肿瘤患者获取的所述第二外泌体SERS信号和从除具有所述预设肿瘤类型的所述肿瘤患者以外的其他肿瘤患者获取的所述第二外泌体SERS信号输入到所述多个起源组织(TOO)确定算法，以训练所述多个TOO确定算法中的各者，从而确定所述第二外泌体SERS信号是否对应于所述预设肿瘤类型。
所述信号获取单元可以从包括n×m(其中，n和m是相同或不同的自然数)点阵列的所述芯片获取包括n×m个外泌体SERS信号的外泌体SERS信号图。
所述肿瘤诊断单元可以将所述n×m个外泌体SERS信号输入到所述肿瘤分类算法，并且输出分别对应于所述n×m个外泌体SERS信号的信号值0或1，并且当输出的所述信号值的平均值接近0时分类为正常，当输出的所述信号值的平均值接近1时分类为肿瘤。
所述肿瘤信息提供单元可以将所述n×m个外泌体SERS信号输入到所述多个TOO确定算法，并且所述多个TOO确定算法可以针对输入的所述n×m个外泌体SERS信号中的各者输出信号值0或1，并且所述肿瘤信息提供单元可以将输出的所述信号值的平均值与针对各种肿瘤类型的分类参考值进行比较，以确定各种肿瘤类型。
使用多肿瘤同时诊断系统的多肿瘤同时诊断方法包括：将从测量目标人物获取的外泌体滴在芯片上以从所述芯片获取多个外泌体表面增强拉曼光谱(SERS)信号；通过将获取的所述多个外泌体SERS信号输入到训练后的肿瘤分类算法而针对所述多个外泌体SERS信号中的各者获取信号值0或1，并且通过使用所获取的信号值的平均值而诊断肿瘤或正常；和在诊断为肿瘤时，通过将所述多个外泌体SERS信号输入到多个起源组织(TOO)确定算法而针对所述多个外泌体SERS信号中的各者获取信号值0或1，使用所获取的信号值的平均值来预测肿瘤类型，并且提供有关所预测的肿瘤类型的信息。
有益效果
如上所述，根据本发明，将外泌体SERS信号图输入到肿瘤分类算法以首先诊断肿瘤，从而减少假阳性诊断，并且多肿瘤同时诊断系统通过将诊断为肿瘤的外泌体SERS信号图输入到多个TOO确定算法并且重新分析外泌体SERS信号图来区分肿瘤类型，从而可以检测出早期肿瘤。
此外，根据本发明，可以通过人工智能分析复杂外泌体的SERS信号来克服常规的信号不均匀的局限性。通过这种方法，可以由于外泌体而对肿瘤进行无创液体活检。此外，多肿瘤同时诊断系统可以仅使用血液诊断肿瘤，而不存在诸如X射线或CT等辐射照射或有创组织活检的风险，并且不仅可以用于肿瘤诊断，还可以用于患者的治疗监测。
附图说明
图1是示出了根据本发明实施方案的多肿瘤同时诊断系统的构成图。
图2是示出了根据本发明实施方案的使用多肿瘤同时诊断系统的多肿瘤同时诊断方法的流程图。
图3是示出了在图2所示的步骤S210中出现在各种肿瘤类型中的SERS光谱的示例图。
图4是示出了在图2所示的步骤S220中标记第一外泌体SERS信号和第二外泌体SERS信号的方法的示例图。
图5是示出了在图2所示的步骤S220中训练肿瘤分类算法的方法的示例图。
图6是示出了图2所示的步骤S230的示例图。
图7是示出了图2所示的步骤S240的示例图。
图8是示出了根据本发明实施方案的肿瘤诊断的准确率的示例。
图9示出了根据本发明实施方案的在诊断出肿瘤患者后通过使用起源组织(TOO)确定算法区分肿瘤类型时假阳性诊断的程度的示例图。
图10示出了根据本发明实施方案的基于人工智能且使用外泌体SERS信号的多肿瘤同时诊断方法的ROC曲线的示例。
图11是示出了根据本发明实施方案的使用TOO确定算法的多肿瘤诊断结果的准确率的示例图。
具体实施方式
在下文中，将参照附图详细说明根据本发明的优选实施方案。在此过程中，为了说明的清楚和方便，可以放大附图中所示的线的厚度或部件的尺寸。
此外，考虑到本发明中的功能来定义下面将说明的术语，这些功能可以根据使用者或操作者的意图或习惯而改变。因此，必须基于贯穿本说明书的内容来对术语进行定义。
在下文中，将参照图1更详细地说明根据本发明实施方案的多肿瘤同时诊断系统。
图1是示出了根据本发明实施方案的多肿瘤同时诊断系统的构成图。
如图1所示，根据本发明实施方案的多肿瘤同时诊断系统100包括SERS信号采集单元110、第一学习单元120、第二学习单元130、信号获取单元140、肿瘤诊断单元150和肿瘤信息提供单元160。
首先，SERS信号采集单元110采集通过对从正常人的血浆中采集的外泌体和从肿瘤患者的血浆中采集的外泌体执行拉曼(Raman)光谱法而获取的外泌体SERS信号。
在下文中，为了便于说明，将从正常人获取的外泌体SERS信号称为第一外泌体SERS信号，并且将从肿瘤患者获取的外泌体SERS信号称为第二外泌体SERS信号。
此外，SERS信号采集单元110将多个第一外泌体SERS信号标记为0，并且将多个第二外泌体SERS信号标记为1。
第一学习单元120构建基于深度学习的肿瘤分类算法，并且将标记的第一外泌体SERS信号和标记的第二外泌体SERS信号输入到所构建的肿瘤分类算法以进行训练。然后，肿瘤分类算法响应于输入的第一和第二外泌体SERS信号输出信号值0或1。
第二学习单元130构建基于深度学习的起源组织(TOO)确定算法。在这种情况下，形成多个TOO确定算法以对应于肿瘤类型。这里，肿瘤类型可以包括肺肿瘤、乳腺肿瘤、结直肠肿瘤、肝肿瘤、胰腺肿瘤和胃肿瘤中的至少一者，但是不限于此，并且可以包括各种其他肿瘤类型。
接下来，第二学习单元130将从各个肿瘤患者获取的第二外泌体SERS信号输入到多个TOO确定算法以进行训练。这里，预设肿瘤类型的TOO确定算法接收从与预设肿瘤类型相对应的肿瘤患者获取的第二外泌体SERS信号和从除预设肿瘤类型的肿瘤患者以外的其他肿瘤患者获取的第二外泌体SERS信号，并且学习以确定第二外泌体SERS信号是否对应于预设肿瘤类型。然后，TOO确定算法针对输入的外泌体SERS信号输出信号值0或1。
信号获取单元140将从测量目标人物的血浆中采集的外泌体滴到芯片上，然后在芯片上执行拉曼光谱法以获取多个外泌体SERS信号。
肿瘤诊断单元150通过将获取的多个外泌体SERS信号输入到完成训练的肿瘤分类算法，针对各个外泌体SERS信号获取信号值0或1。然后，肿瘤诊断单元150通过使用所获取的信号值的平均值将测量目标人物诊断为正常人或肿瘤患者。
当测量目标人物被诊断为肿瘤患者时，肿瘤信息提供单元160将多个外泌体SERS信号分别输入到完成训练的多个TOO确定算法。
然后，多个TOO确定算法中的各者针对输入的多个外泌体SERS信号中的各者输出信号值0或1，并且肿瘤信息提供单元160将输出信号值的平均值与对应的肿瘤类型的分类参考值进行比较，以确定外泌体SERS信号是否对应于各种肿瘤类型。
例如，肺肿瘤TOO确定算法针对输入的多个外泌体SERS信号输出信号值0或1，并且将输出信号值的平均值与肺肿瘤分类参考值进行比较，以确定是否存在肺肿瘤。乳腺肿瘤TOO确定算法针对输入的多个外泌体SERS信号输出信号值0或1，并且将输出信号值的平均值与乳腺肿瘤分类参考值进行比较，以确定是否存在乳腺肿瘤。结直肠肿瘤TOO确定算法针对输入的多个外泌体SERS信号输出信号值0或1，并且将输出信号值的平均值与结直肠肿瘤分类参考值进行比较，以确定是否存在结直肠肿瘤。肝肿瘤TOO确定算法针对输入的多个外泌体SERS信号输出信号值0或1，并且将输出信号值的平均值与肝肿瘤分类参考值进行比较，以确定是否存在肝肿瘤。胰腺肿瘤TOO确定算法针对输入的多个外泌体SERS信号输出信号值0或1，并且将输出信号值的平均值与胰腺肿瘤分类参考值进行比较，以确定是否存在胰腺肿瘤。最后，胃肿瘤TOO确定算法针对输入的多个外泌体SERS信号输出信号值0或1，并且将输出信号值的平均值与胃肿瘤分类参考值进行比较，以确定是否存在胃肿瘤。
此外，肿瘤信息提供单元160提供有关确定为良性的肿瘤类型的信息。
将参照图2至图7更详细地说明根据本发明实施方案的使用多肿瘤同时诊断系统的多肿瘤同时诊断方法。
图2是示出了根据本发明实施方案的使用多肿瘤同时诊断系统的多肿瘤同时诊断方法的流程图。
如图2所示，根据本发明实施方案的使用多肿瘤同时诊断系统的多肿瘤同时诊断方法包括：训练肿瘤分类算法和TOO确定算法的步骤；以及通过使用训练后的肿瘤分类算法和训练后的TOO确定方法诊断多种肿瘤的步骤。
首先，在训练肿瘤分类算法和TOO确定算法的步骤中，多肿瘤同时诊断系统100采集来自正常人组和肿瘤患者组的外泌体SERS信号(S210)。
更具体地，从正常人获取血浆样本，并且通过使用尺寸排阻色谱法(SEC)从获取的血浆样本中分离外泌体。此外，以相同的方式从肿瘤患者的血浆样本中分离外泌体。
然后，将通过从正常人的血浆样本中分离而获取的外泌体溶液和从肿瘤患者的血浆样本中分离而获取的外泌体溶液滴在各个金(Au)纳米粒子组装阵列芯片上，然后干燥。
这里，金纳米粒子组装阵列芯片是通过在胶体溶液中使金纳米粒子(AuNP)沉淀，然后将NP涂覆在APTES功能化玻璃表面上而形成的。为了增加APTES功能化玻璃表面上信号获取过程的检测吞吐量和均匀性，金纳米粒子组装阵列芯片包括n×m(其中，n和m是相同或不同的自然数)点阵列，并且在各个点中测量外泌体SERS信号。
然后，SERS信号采集单元110通过在其中外泌体溶液被干燥的金纳米粒子组装阵列芯片上执行拉曼光谱法来采集包括与点阵列相对应的多个外泌体SERS信号的外泌体信号图。
即，SERS信号采集单元110从正常人的外泌体溶液中采集n×m个第一外泌体SERS信号，并且从肿瘤患者的外泌体溶液中采集n×m个第二外泌体SERS信号。
图3是示出了在图2所示的步骤S210中出现在各种肿瘤类型中的SERS光谱的示例图。
根据本发明实施方案的多肿瘤同时诊断系统100通过使用诊断出患有肺肿瘤、乳腺肿瘤、结直肠肿瘤、肝肿瘤、胰腺肿瘤和胃肿瘤中的至少一者的患者来设置肿瘤患者组。
如图3所示，肺肿瘤、乳腺肿瘤、结直肠肿瘤、肝肿瘤、胰腺肿瘤和胃肿瘤具有不同的SERS光谱。
当完成步骤S210时，第一学习单元120标记从正常人组获取的第一外泌体SERS信号和从肿瘤患者组获取的第二外泌体SERS信号，并且通过使用标记的第一和第二外泌体SERS信号训练肿瘤分类算法(S220)。
图4是示出了在图2所示的步骤S220中标记第一外泌体SERS信号和第二外泌体SERS信号的方法的示例图。
如图4所示，肿瘤患者的外泌体溶液包括正常外泌体和肿瘤外泌体，因此，布置在金纳米粒子组装阵列芯片中的n×m个点可以包括正常外泌体或肿瘤外泌体，并且还可以包括正常外泌体和肿瘤外泌体两者。即，可以不同地输出分别对应于点阵列的多个外泌体SERS信号。
然而，根据本发明实施方案的第一学习单元120没有根据是否存在肿瘤外泌体或正常外泌体而对外泌体SERS信号进行分类，并且将从正常人获取的多个第一外泌体SERS信号标记为0，将从肿瘤患者获取的多个第二外泌体SERS信号标记为1。
图5是示出了在图2所示的步骤S220中训练肿瘤分类算法的方法的示例图。
如图5所示，第一学习单元120从标记的第一和第二外泌体SERS信号中随机地提取学习数据和测试数据。
然后，第一学习单元120通过使用与提取的学习数据相对应的第一外泌体SERS信号和第二外泌体SERS信号作为输入数据，并且使用标记值作为输出数据来训练肿瘤分类算法。
即，肿瘤分类算法响应于输入的多个外泌体SERS信号输出信号值0或1，并且通过使用输出信号值的平均值首先诊断是否存在肿瘤。
接下来，第二学习单元130通过使用在步骤S210中获取的肿瘤患者组的第二外泌体SERS信号来训练TOO确定算法(S230)。
图6是示出了图2所示的步骤S230的示例图。
如图6所示，第二学习单元130构建了分别对应于肺肿瘤、乳腺肿瘤、结直肠肿瘤、肝肿瘤、胰腺肿瘤和胃肿瘤的多个TOO确定算法。
然后，第二学习单元130输入从肺肿瘤患者组获取的第二外泌体SERS信号和从除肺肿瘤患者组以外的其他肿瘤患者组获取的第二外泌体SERS信号以训练肺肿瘤TOO确定算法，从而输出与输入的外泌体SERS信号相对应的信号值0或1。
此外，第二学习单元130将从乳腺肿瘤患者组获取的第二外泌体SERS信号和从除乳腺肿瘤患者组以外的其他肿瘤患者组获取的第二外泌体SERS信号输入到乳腺肿瘤TOO确定算法，以训练乳腺肿瘤TOO确定算法，从而输出与输入的外泌体SERS信号相对应的信号值0或1。
第二学习单元130还以相同的方式训练结直肠肿瘤TOO确定算法、肝肿瘤TOO确定算法、胰腺肿瘤TOO确定算法和胃肿瘤TOO确定算法。
当使用步骤S210至步骤S230完成算法训练时，多肿瘤同时诊断系统100针对测量目标人物诊断多种肿瘤。
首先，信号获取单元140获取从测量目标人物的血浆提取的外泌体SERS信号(S240)。
图7是示出了图2所示的步骤S240的示例图。
如图7所示，使用者采集来自测量目标人物的血浆，并且通过对采集的血浆应用色谱法从采集的血浆中分离外泌体。
然后，使用者将外泌体溶解溶液滴在金纳米粒子组装阵列芯片上，然后干燥外泌体溶解溶液。
然后，在金纳米粒子组装阵列芯片上执行拉曼光谱法，以获取与点阵列相对应的n×m(例如，100)个外泌体SERS信号。
当完成步骤S240时，肿瘤诊断单元150将n×m个外泌体SERS信号输入到肿瘤分类算法，以确定测量目标人物是否对应于肿瘤患者(S250)。
更具体地，肿瘤诊断单元150将n×m个外泌体SERS信号输入到肿瘤分类算法。然后，肿瘤分类算法输出分别对应于n×m个外泌体SERS信号的信号值0或1。
当输出信号值的平均值接近0时，肿瘤诊断单元150将测量目标人物诊断为正常人，当输出信号值的平均值接近1时，肿瘤诊断单元150将测量目标人物诊断为肿瘤患者。
当在步骤S250中测量目标人物被诊断为肿瘤患者时，肿瘤信息提供单元160将n×m个外泌体SERS信号输入到训练后的多个TOO确定算法，以对测量目标人物的肿瘤类型进行分类(S260)。
更具体地，肿瘤信息提供单元160将n×m个外泌体SERS信号分别输入到肺肿瘤TOO确定算法、乳腺肿瘤TOO确定算法、结直肠肿瘤TOO确定算法、肝肿瘤TOO确定算法、胰腺肿瘤TOO确定算法和胃肿瘤TOO确定算法。
然后，肺肿瘤TOO确定算法针对输入的n×m个外泌体SERS信号分别输出信号值0或1，并且将输出信号值的平均值与肺肿瘤分类参考值进行比较，以确定测量目标人物是否对应于肺肿瘤患者。
乳腺肿瘤TOO确定算法针对输入的n×m个外泌体SERS信号分别输出信号值0或1，并且将输出信号值的平均值与乳腺肿瘤分类参考值进行比较，以确定测量目标人物是否对应于乳腺肿瘤患者。
结直肠肿瘤TOO确定算法针对输入的n×m个外泌体SERS信号分别输出信号值0或1，并且将输出信号值的平均值与结直肠肿瘤分类参考值进行比较，以确定测量目标人物是否对应于结直肠肿瘤患者。
肝肿瘤TOO确定算法针对输入的n×m个外泌体SERS信号分别输出信号值0或1，并且将输出信号值的平均值与肝肿瘤分类参考值进行比较，以确定测量目标人物是否对应于肝肿瘤患者。
胰腺肿瘤TOO确定算法针对输入的n×m个外泌体SERS信号分别输出信号值0或1，并且将输出信号值的平均值与胰腺肿瘤分类参考值进行比较，以确定测量目标人物是否对应于胰腺肿瘤患者。
最后，胃肿瘤TOO确定算法针对输入的n×m个外泌体SERS信号分别输出信号值0或1，并且将输出信号值的平均值与胃肿瘤分类参考值进行比较，以确定测量目标人物是否对应于胃肿瘤患者。
接下来，肿瘤信息提供单元160提供通过使用根据六种TOO确定算法输出的结果而获得的肿瘤类型预测结果。
在下文中，将参照图8至图11详细说明根据本发明实施方案的通过使用肿瘤分类算法和TOO确定算法同时诊断多种肿瘤的结果。
图8示出了根据本发明实施方案的肿瘤诊断的准确率的示例。
如图8所示，当将从肿瘤患者获取的所有外泌体SERS信号标记为1时，在没有肿瘤外泌体的区域中获取的外泌体SERS信号可能与实际答案不同。即，单个外泌体SERS信号的预测的准确率可能会略微降低。
然而，当通过使用通过肿瘤分类算法输出的信号值的平均值来诊断从肿瘤患者获取的多个外泌体SERS信号时，诊断的准确率约为99％。
图9示出了根据本发明实施方案的在诊断出肿瘤患者后通过使用TOO确定算法区分肿瘤类型时假阳性诊断的程度的示例图。
如图9所示，当将已知的一对其余(One vs Rest)逼近法与根据本发明实施方案的在肿瘤诊断后区分肿瘤类型的方法进行比较时，一对其余逼近法的误诊率约为21.8％，但是在肿瘤诊断后区分肿瘤类型的逼近法的误诊率约为4.5％。
因此，根据本发明实施方案的多肿瘤同时诊断系统具有大幅降低假阳性诊断概率的效果。
图10示出了根据本发明实施方案的基于人工智能且使用外泌体SERS信号的多肿瘤同时诊断方法的ROC曲线的示例，并且图11是示出了根据本发明实施方案的使用TOO确定算法的多肿瘤诊断结果的准确率的示例图。
具体地，图10示出了根据本发明实施方案的用于验证肿瘤分类算法和TOO确定算法的效果的受试者操作特性(ROC)曲线。曲线(ROC曲线)下面积(AUC)越接近1，有用性越大，并且根据本发明实施方案的肿瘤分类算法显示出值约为0.983，并且多个TOO确定算法也显示出优异的性能。
此外，如图11所示，可以看出，根据本发明实施方案的实际诊断结果和预测结果的一致率相对较高，特别地，可以看出，即使是早期肿瘤患者也可以相对准确地预测。
因此，根据本发明的多肿瘤同时诊断系统将包括多个外泌体SERS信号的外泌体SERS信号图输入到肿瘤分类算法以首先诊断肿瘤，从而减少假阳性诊断，并且多肿瘤同时诊断系统通过将诊断为肿瘤的外泌体SERS信号图输入到多个TOO确定算法并且重新分析外泌体SERS信号图来区分肿瘤类型，从而可以检测出早期肿瘤。
此外，根据本发明的多肿瘤同时诊断系统可以通过人工智能分析复杂外泌体的SERS信号来克服常规的信号不均匀的局限性。通过这种方法，可以由于外泌体而对肿瘤进行无创液体活检。此外，多肿瘤同时诊断系统可以仅使用血液诊断肿瘤，而不存在诸如X射线或CT等辐射照射或有创组织活检的风险，并且不仅可以用于肿瘤诊断，还可以用于患者的治疗监测。
尽管参照附图中所示的实施方案说明了本发明，但这仅仅是示例，并且本领域技术人员应当理解，从中可以进行各种变形和等效的其他实施方案。因此，本发明的真正技术保护范围应当由权利要求的技术思想来确定。
附图标记列表
100：多肿瘤同时诊断系统
110：SERS信号采集单元
120：第一学习单元
130：第二学习单元
140：信号获取单元
150：肿瘤诊断单元
160：肿瘤信息提供单元。

Claims (7)

1.一种基于人工智能且使用外泌体SERS信号的多肿瘤同时诊断系统，所述多肿瘤同时诊断系统包括：
信号获取单元，其构造为将从测量目标人物获取的外泌体滴在芯片上以从所述芯片获取多个所述外泌体表面增强拉曼光谱(SERS)信号；
肿瘤诊断单元，其构造为通过将获取的所述多个外泌体SERS信号输入到训练后的肿瘤分类算法而针对所述多个外泌体SERS信号中的各者获取信号值0或1，并且构造为通过使用所获取的信号值的平均值而诊断肿瘤或正常；和
肿瘤信息提供单元，其构造为在诊断为肿瘤时，通过将所述多个外泌体SERS信号输入到多个起源组织(TOO)确定算法而针对所述多个外泌体SERS信号中的各者获取信号值0或1，构造为通过使用所获取的信号值的平均值来预测肿瘤类型，并且构造为提供有关所预测的肿瘤类型的信息。
2.根据权利要求1所述的多肿瘤同时诊断系统，还包括：
SERS信号采集单元，其构造为从正常人获取的外泌体获取多个第一外泌体SERS信号，构造为从具有多种肿瘤类型的肿瘤患者获取的外泌体获取多个第二外泌体SERS信号，构造为将所述多个第一外泌体SERS信号标记为0，并且构造为将所述多个第二外泌体SERS信号标记为1；和
第一学习单元，其构造为将标记的所述多个第一外泌体SERS信号和标记的所述多个第二外泌体SERS信号输入到肿瘤分类算法，以训练所述肿瘤分类算法，从而将输入的所述多个第一外泌体SERS信号和所述多个第二外泌体SERS信号中的各者分类为0或1。
3.根据权利要求2所述的多肿瘤同时诊断系统，还包括：
第二学习单元，其构造为将从具有所述多种肿瘤类型中的预设肿瘤类型的肿瘤患者获取的所述第二外泌体SERS信号和从除具有所述预设肿瘤类型的所述肿瘤患者以外的其他肿瘤患者获取的所述第二外泌体SERS信号输入到所述多个起源组织(TOO)确定算法，以训练所述多个TOO确定算法中的各者，从而确定所述第二外泌体SERS信号是否对应于所述预设肿瘤类型。
4.根据权利要求1所述的多肿瘤同时诊断系统，其中，
所述信号获取单元从包括n×m(其中，n和m是相同或不同的自然数)点阵列的所述芯片获取包括n×m个外泌体SERS信号的外泌体SERS信号图。
5.根据权利要求4所述的多肿瘤同时诊断系统，其中，
所述肿瘤诊断单元将所述n×m个外泌体SERS信号输入到所述肿瘤分类算法，并且输出分别对应于所述n×m个外泌体SERS信号的信号值0或1，并且当输出的所述信号值的平均值接近0时分类为正常，当输出的所述信号值的平均值接近1时分类为肿瘤。
6.根据权利要求5所述的多肿瘤同时诊断系统，其中，
所述肿瘤信息提供单元将所述n×m个外泌体SERS信号输入到所述多个TOO确定算法，并且所述多个TOO确定算法针对输入的所述n×m个外泌体SERS信号中的各者输出信号值0或1，并且所述肿瘤信息提供单元将输出的所述信号值的平均值与针对各种肿瘤类型的分类参考值进行比较，以确定各种肿瘤类型。
7.一种使用多肿瘤同时诊断系统的多肿瘤同时诊断方法，所述多肿瘤同时诊断方法包括：
将从测量目标人物获取的外泌体滴在芯片上以从所述芯片获取多个外泌体表面增强拉曼光谱(SERS)信号；
通过将获取的所述多个外泌体SERS信号输入到训练后的肿瘤分类算法而针对所述多个外泌体SERS信号中的各者获取信号值0或1，并且通过使用所获取的信号值的平均值而诊断肿瘤或正常；和
在诊断为肿瘤时，通过将所述多个外泌体SERS信号输入到多个起源组织(TOO)确定算法而针对所述多个外泌体SERS信号中的各者获取信号值0或1，使用所获取的信号值的平均值来预测肿瘤类型，并且提供有关所预测的肿瘤类型的信息。
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