【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及预后评估，具体为基于动态液体活检和肿瘤标志物检测的预后评估系统。
技术介绍
1、预后评估用于对肿瘤患者的治疗情况效果进行分析，在分析过程中，液体活检通常包括ctc、ctdna以及外泌体检测，其中ctc检测通常用于中晚期癌症指标，目前主要用于预后，ctdna检测通常是用于早筛预警以及风险评估，外泌体检测指活细胞分泌，可用于早期诊断，肿瘤标志物检测是通过检测人体中的某些化学物质或蛋白质，来评估肿瘤的存在和发展情况的一种方法。
2、现有的技术中，在对肿瘤患者进行预后评估的技术中，通常都是针对某一项数据的检测进行比对来进行评估的，这种比对评估的检测结果的评估维度较少，评估的可靠性不足，例如在申请公开号为：cn111337681a的中国专利中公开了评估肝细胞癌预后的标志物、试剂盒及方法，该方法就是对dpt细胞的占比进行检测的，dpt细胞的占比越高，评估患者的预后情况越好，预测生存期和无复发生存期越长；再例如在申请公开号为：cn114660291a的中国专利中公开了一种膀胱癌预后标志物、预后评估系统及其应用，该评估系统就是通过检测otud6a与cdc6的表达实现判断膀胱癌恶性程度及患者预后的目的；上述评估方法在评估检测过程中用于解决对数据的有效性进行筛选，导致评估维度较少以及评估的准确度较低的问题。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少在一定程度上解决现有技术中的技术问题之一，用于解决现有的技术中缺少对数据的有效性进行筛选，导致评估维度较少以及评估的准确度较低的问题。
2、为实现上述目的，基于动态液体活检和肿瘤标志物检测的预后评估系统，包括：动态活检模块、肿瘤标志物检测模块以及评估模块；
3、所述动态活检模块用于检测待测液体中的ctc含量；
4、所述肿瘤标志物检测模块包括荧光图像数据库、数据提取单元以及实时检测单元，所述荧光图像数据库内存储有肿瘤标志物荧光图像，所述数据提取单元用于基于肿瘤标志物荧光图像获取肿瘤标志物参考比例，所述实时检测单元用于获取实时标志物荧光图像，将实时标志物荧光图像与肿瘤标志物荧光图像进行比对得到实时标志物参考比例；
5、所述评估模块用于基于ctc含量、肿瘤标志物参考比例以及实时标志物参考比例得到预后评估等级。
6、进一步地，所述动态活检模块包括密度数据库，所述密度数据库内存储有ctc分离密度；所述动态活检模块配置有细胞筛选策略，所述细胞筛选策略包括：获取第一容积的第一待测液体；
7、将第一容积的第一待测液体加入梯度介质中进行离心沉降，得到分离液体，分离液体中包括多组密度区带；
8、获取与ctc分离密度相同密度区带，设定为筛选区带。
9、进一步地，所述动态活检模块还配置有富集筛选策略，所述富集筛选策略包括：从分离液体中抽出第二容积的第二待测液体；
10、将第二待测液体通过免疫磁性分选方法进行筛选，得到第二待测液体中的ctc含量。
11、进一步地，所述数据提取单元配置有数据提取策略，所述数据提取策略包括：获取多组肿瘤标志物荧光图像，在多组肿瘤标志物荧光图像中分别标记出多个肿瘤标志物区域；
12、对每个肿瘤标志物区域通过rgb提取法获取rgb标志数值，其中，rgb标志数值包括r标志数值、g标志数值以及b标志数值，将r标志数值、g标志数值以及b标志数值分别设定为待定r值、待定g值以及待定b值；
13、对多个肿瘤标志物区域的待定r值、待定g值以及待定b值采用标志分布筛选法获取r值区间、g值区间以及b值区间；
14、通过r值区间、g值区间以及b值区间对每个肿瘤标志物荧光图像进行区域筛选，得到筛选区域；
15、统计肿瘤标志物荧光图像中筛选区域的面积，设定为筛选面积，将筛选面积与肿瘤标志物荧光图像的面积相比得到肿瘤标志物参考比例。
16、进一步地，所述rgb提取法包括：将肿瘤标志物区域进行像素点划分，获取每个像素点的rgb数值，将每个像素点的rgb数值中的r数值、g数值以及b数值设定为r像素值、g像素值以及b像素值；
17、将肿瘤标志物区域中多个像素点的r像素值、g像素值以及b像素值进行像素值筛选法得到r标志数值、g标志数值以及b标志数值；
18、将r标志数值、g标志数值以及b标志数值组成rgb标志数值。
19、进一步地，所述像素值筛选法包括：将每一组r像素值、g像素值以及b像素值设定为筛选像素值；
20、获取一组筛选像素值中的最大值和最小值，将最小值至最大值之间的范围设定为筛选像素区间，将筛选像素区间划分为第一单位数量的筛选像素子区间；
21、建立筛选像素分布图，筛选像素分布图的横坐标为数值，筛选像素分布图的纵坐标为频数；
22、将筛选像素子区间与筛选像素分布图的横坐标进行对应，将一组筛选像素值根据数值大小划分到每一个筛选像素子区间中；
23、将筛选像素值分布数量最多的筛选像素子区间设定为像素参考区间，取像素参考区间的中间值作为筛选参考值；筛选参考值包括r标志数值、g标志数值或b标志数值中的一种。
24、进一步地，标志分布筛选法包括：将每一组待定r值、待定g值以及待定b值设定为筛选待定值；
25、将每一组r像素值、g像素值以及b像素值设定为筛选像素值；
26、获取一组筛选待定值中的最大值和最小值，将最小值至最大值之间的范围设定为筛选待定区间，将筛选待定区间划分为第二单位数量的筛选待定子区间；
27、建立筛选待定分布图，筛选待定分布图的横坐标为数值，筛选像素分布图的纵坐标为频数；
28、将筛选待定子区间与筛选待定分布图的横坐标进行对应，将一组筛选待定值根据数值大小划分到每一个筛选待定子区间中；
29、将筛选待定值分布数量最多的筛选待定子区间设定为待定参考区间，待定参考区间包括r值区间、g值区间或b值区间中的一种。
30、进一步地，所述实时检测单元配置有实时检测策略，所述实时检测策略包括：将通过多组肿瘤标志物荧光图像得到r值区间、g值区间以及b值区间设定为r值比对区间、g值比对区间以及b值比对区间；
31、将获取到的实时标志物荧光图像进行像素点划分，得到实时荧光像素点；
32、获取每一个实时荧光像素点的rgb实时数值，rgb实时数值包括r实时值、g实时值以及b实时值，将r实时值、g实时值以及b实时值分别与r值比对区间、g值比对区间以及b值比对区间进行比对；
33、当r实时值属于r值比对区间时，输出第一比对成功信号；当g实时值属于g值比对区间时，输出第二比对成功信号；当b实时值属于b值比对区间时，输出第三比对成功信号；当同时接收到第一比对成功信号、第二比对成功信号以及第三比对成功信号时，将参与比对的实时荧光像素点设定为实时筛选像素点；
34、统计实时标志物荧光图像中的所有实时筛选像素点的面积之和，设定为实时标本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于动态液体活检和肿瘤标志物检测的预后评估系统，其特征在于，包括：动态活检模块、肿瘤标志物检测模块以及评估模块；
2.根据权利要求1所述的基于动态液体活检和肿瘤标志物检测的预后评估系统，其特征在于，所述动态活检模块包括密度数据库，所述密度数据库内存储有CTC分离密度；所述动态活检模块配置有细胞筛选策略，所述细胞筛选策略包括：获取第一容积的第一待测液体；
3.根据权利要求2所述的基于动态液体活检和肿瘤标志物检测的预后评估系统，其特征在于，所述动态活检模块还配置有富集筛选策略，所述富集筛选策略包括：从分离液体中抽出第二容积的第二待测液体；
4.根据权利要求3所述的基于动态液体活检和肿瘤标志物检测的预后评估系统，其特征在于，所述数据提取单元配置有数据提取策略，所述数据提取策略包括：获取多组肿瘤标志物荧光图像，在多组肿瘤标志物荧光图像中分别标记出多个肿瘤标志物区域；
5.根据权利要求4所述的基于动态液体活检和肿瘤标志物检测的预后评估系统，其特征在于，所述RGB提取法包括：将肿瘤标志物区域进行像素点划分，获取每个像素点的RGB数值，将每个
6.根据权利要求5所述的基于动态液体活检和肿瘤标志物检测的预后评估系统，其特征在于，所述像素值筛选法包括：将每一组R像素值、G像素值以及B像素值设定为筛选像素值；
7.根据权利要求4所述的基于动态液体活检和肿瘤标志物检测的预后评估系统，其特征在于，标志分布筛选法包括：将每一组待定R值、待定G值以及待定B值设定为筛选待定值；
8.根据权利要求4所述的基于动态液体活检和肿瘤标志物检测的预后评估系统，其特征在于，所述实时检测单元配置有实时检测策略，所述实时检测策略包括：将通过多组肿瘤标志物荧光图像得到R值区间、G值区间以及B值区间设定为R值比对区间、G值比对区间以及B值比对区间；
9.根据权利要求8所述的基于动态液体活检和肿瘤标志物检测的预后评估系统，其特征在于，所述评估模块配置有评估策略，所述评估策略包括：获取CTC含量、肿瘤标志物参考比例以及实时标志物参考比例；
...【技术特征摘要】
1.基于动态液体活检和肿瘤标志物检测的预后评估系统，其特征在于，包括：动态活检模块、肿瘤标志物检测模块以及评估模块；
2.根据权利要求1所述的基于动态液体活检和肿瘤标志物检测的预后评估系统，其特征在于，所述动态活检模块包括密度数据库，所述密度数据库内存储有ctc分离密度；所述动态活检模块配置有细胞筛选策略，所述细胞筛选策略包括：获取第一容积的第一待测液体；
3.根据权利要求2所述的基于动态液体活检和肿瘤标志物检测的预后评估系统，其特征在于，所述动态活检模块还配置有富集筛选策略，所述富集筛选策略包括：从分离液体中抽出第二容积的第二待测液体；
4.根据权利要求3所述的基于动态液体活检和肿瘤标志物检测的预后评估系统，其特征在于，所述数据提取单元配置有数据提取策略，所述数据提取策略包括：获取多组肿瘤标志物荧光图像，在多组肿瘤标志物荧光图像中分别标记出多个肿瘤标志物区域；
5.根据权利要求4所述的基于动态液体活检和肿瘤标志物检测的预后评估系统，其特征在于，所述rgb提取法包括：将肿瘤标志物区域进行像...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩月婷，
申请(专利权)人：天津市肿瘤医院天津医科大学肿瘤医院，
类型：发明
国别省市：
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