【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于粪菌制备，具体涉及一种基于数据分析的菌液制备控制系统。
技术介绍
1、“粪菌移植”(fecal microbiota transplantation，fmt)，是指将健康人粪便中的功能菌群，移植到患者胃肠道内，重建新的肠道菌群，实现肠道及肠道外疾病的治疗。肠道菌群包括人体肠道中的共生菌群、条件致病菌群和致病菌群，其中共生菌群的细菌数量庞大，与人形成良好的合作关系，能够合成人体生长发育必需的维生素、利用蛋白质合成人体必需氨基酸，并且可以参与糖类和蛋白质代谢、促进矿物质元素吸收。
2、在粪菌移植的过程中需要制备菌液，然而在现有的菌液制备过程中，只是筛选了健康供体，对于肠道菌群的多样性及针对目标菌群没有做进一步的分析筛选，导致fmt疗效一般，同时整个过程缺少数据的支撑参考，对菌液制备的精准性及有效性造成影响。
技术实现思路
1、为解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种基于数据分析的菌液制备控制系统，通过快速筛查模块依据生物细胞状况对目标菌群进行匹配，提高了菌群选择的精准度和有效性；通过肠道菌群评估模块对供体进行了粪菌菌群参数分析和菌群功能预测，将生物细胞状况、菌群特征和菌群功能结合到一起，为供体筛选和临床应用提供了大数据支持。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、一种基于数据分析的菌液制备控制系统，包括供体筛选模块、快速筛查模块、肠道菌群评估模块和菌液制备模块；
4、所述快速筛查模块，依据目标菌群和
5、其中细胞状况指标依据健康人群粪便生物细胞特征指标创建并基于目标菌群通过粪菌数据库进行匹配修正；
6、所述肠道菌群评估模块，用于对采集的供体样本进行培养后分析菌群的构成以及功能预测，对菌群参数达标的样本收集生物细胞状况数据、培养条件数据和菌群参数填充粪菌数据库，并依据目标菌群更新细胞状况指标。
7、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述生物细胞识别包括以下步骤：
8、采集镜检图像：对采集的粪便样本进行稀释、搅拌和静置沉淀后，使用显微镜采集若干视野的多个图层图片；
9、镜检图像处理：对采集的镜检图像进行处理，从图像背景中分离出生物细胞，获取分割二值图像；
10、细胞特征提取：对二值化图像连通区域进行标记提取单个连通区域的信息，依据生物细胞形态，分别提取红、白细胞特征参数组合，包括面积、周长、圆形度、矩形度、连通区域个数以及像素和；
11、生物细胞识别：将提取的特征向量输入分类器中进行分类和识别，获取粪便样本生物细胞状况。
12、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述获取分割二值图像，包括以下步骤：
13、图像预处理：对原彩色图像的r、g和b分量图像基于各向异性扩散进行平滑滤波，在非线性的尺度空间上，依据粪便镜检图像各个方向上的梯度值来确定扩散系数，其扩散方程为：
14、；
15、其中 div为散度算子， u为粪便镜检图像像素的灰度值，▽ u为梯度， c是扩散系数，考虑到实验的稳定性以及速度，定义扩散系数 c为：
16、；
17、其中， k为控制扩散强度的参数，扩散系数根据图像方向的不同而选取不同的值；
18、镜检图像分割：将通过各向异性扩散平滑滤波处理的r、g和b分量图像进行边缘检测，对边缘检测结果进行逻辑或运算，弥补单张灰度图像边缘检测信息；
19、形态学处理：采用开、闭运算以及填充的形态学方法对或运算结果图像进行毛刺的清理、以及删除小面积对象和填充；
20、获取分割图像：利用面积特征单独提取粘连细胞，使用 4 邻域和 8 邻域结构元素交替对粘连细胞图像进行迭代腐蚀求得细胞种子点图像，然后用标记分水岭进行分割，最后融合单个细胞分割图像和粘连细胞分割图像，得到最终分割二值图像。
21、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述镜检图像分割，边缘检测采用多向sobel算子进行卷积运算，将每个方向组成的梯度模板与数据图像进行卷积，然后对数据进行加权计算，得到较为连续的边缘信息。
22、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述生物细胞识别中，分类器选择随机决策森林，随机决策森林构建包括以下步骤：
23、步骤一：从生物细胞的样本库中每次随机地选取若干不同的样本构成集合；
24、步骤二：设每个样本有m个特征，从m个特征中随机选取m(m<m)个作为训练特征，依据信息增益率来选择分裂属性；
25、步骤三：对每一个节点都重复步骤二，如果下一个节点选出来的属性与其父节点的属性相同，则代表已经到达了叶节点，分裂完成；
26、步骤四：按照以上三个步骤构造决策树，当建立t棵决策树，则完成随机决策森林的构建。
27、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述肠道菌群评估模块，在进行菌群评估时包括以下步骤：
28、对筛选出的供体进行血液、尿液、粪便检查以及电子胃肠镜检查；其中血液检查包括血液学检测和血清学检测，尿液检查包括尿常规检查，粪便检查包括传染性病原体检查；
29、将检查合格的同一样本制备成粪菌培养液后选择不同的培养条件进行分别培养，获取菌液的菌落总数、菌群组成以及菌群丰度评估样本菌群；
30、基于提取dna进行高通量测序的结果，使用生物信息学工具对菌群的功能进行预测，同时对功能预测结果进行代谢通路分析；
31、依据样本菌群的指标评估和代谢通路分析结果针对目标菌群选择样本和培养条件，达到培养标准后制备菌液；
32、收集每个样本的生物细胞状况、菌群组成和菌群功能进行匹配，构建样本数据组集合，存储至粪菌数据库中。
33、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述的评估样本菌群包括以下步骤：
34、分别配置不同的培养基，将配制完成并灭菌后的液体培养基分装在15 ml的无菌离心管中，置于4℃冰箱保存；
35、采用配置好的培养基进行粪便菌群的培养，将无菌离心管放入装有厌氧包的厌氧盒中37℃厌氧培养6、12、24、36、72h、5、7d后，测定菌落总数；
36、采用平板计数法分别用不同的培养基测定培养后的菌落总数，并在测定中加入pca培养基进行对照；
37、基于菌落总数测定结果，取经不同培养基培养36h后的样本提取细菌基因组dna，并采用高通量测序技术分析培养36h后菌群组成情况；
38、基于上述测试获取菌液的菌落总数、菌群组成以及菌群丰度。
39、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述供体筛选模块，用于通过问卷调本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于数据分析的菌液制备控制系统，其特征在于：包括供体筛选模块、快速筛查模块、肠道菌群评估模块和菌液制备模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的菌液制备控制系统，其特征在于：所述生物细胞识别包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于数据分析的菌液制备控制系统，其特征在于：所述获取分割二值图像，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于数据分析的菌液制备控制系统，其特征在于：所述镜检图像分割，边缘检测采用多向Sobel算子进行卷积运算，将每个方向组成的梯度模板与数据图像进行卷积，然后对数据进行加权计算，得到较为连续的边缘信息。
5.根据权利要求4所述的一种基于数据分析的菌液制备控制系统，其特征在于：所述生物细胞识别中，分类器选择随机决策森林，随机决策森林构建包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的菌液制备控制系统，其特征在于：所述肠道菌群评估模块，在进行菌群评估时包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种基于数据分析的菌液制备控制系统，其特征在于：所述的评估样本菌
8.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的菌液制备控制系统，其特征在于：所述供体筛选模块，用于通过问卷调查的方式筛选制备菌液的粪便供体，包括对招募的志愿者进行年龄、性别、心理、体质指数、身体状况以及用药史信息的问卷调查和访谈。
9.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的菌液制备控制系统，其特征在于：所述菌液制备模块，依据目标菌群通过粪菌数据库信息选择粪菌样本和培养条件制备菌液，具体包括以下步骤：
10.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的菌液制备控制系统，其特征在于：所述的基于数据分析的菌液制备控制系统进行菌液制备控制的流程步骤包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于数据分析的菌液制备控制系统，其特征在于：包括供体筛选模块、快速筛查模块、肠道菌群评估模块和菌液制备模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的菌液制备控制系统，其特征在于：所述生物细胞识别包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于数据分析的菌液制备控制系统，其特征在于：所述获取分割二值图像，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于数据分析的菌液制备控制系统，其特征在于：所述镜检图像分割，边缘检测采用多向sobel算子进行卷积运算，将每个方向组成的梯度模板与数据图像进行卷积，然后对数据进行加权计算，得到较为连续的边缘信息。
5.根据权利要求4所述的一种基于数据分析的菌液制备控制系统，其特征在于：所述生物细胞识别中，分类器选择随机决策森林，随机决策森林构建包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：宫澜，刘紫菱，张尚菲，
申请(专利权)人：广州福慧医学检验实验室有限公司，
类型：发明
国别省市：
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