一种对混养细胞基于形态的细胞分选方法

作者：刘凯强; 化梦姣; 林楠; 吴禹^*

来源：医用生物力学, 2019, 34(02): 153-159.

DOI：10.16156/j.1004-7220.2019.02.007

• 细胞培养
• 免疫荧光染色
• 图像采集和处理
• 机器学习

目的通过对采集的细胞图像的定量识别,并结合基于机器学习的聚类分析,实现对混合培养的多种细胞基于形态的快速识别分选。方法对体外混合培养的A549和3T3两种细胞进行免疫荧光染色以表征其形态轮廓,利用CellProfiler对采集的荧光图片进行细胞形态特征的提取,再通过CellProfiler Analyst对提取的数据进行机器学习,训练出一种规则,形成一种泛化能力,以达到对混合培养的两种细胞进行识别分选的目的。结果训练分类器准确率为81.24%,可以实现A549和3T3细胞的二分类。结论机器学习有助于提升数据聚类分析的准确率,将其应用于细胞图像的识别,可为临床对组织切片进行快速病理检测提供预判断,从而减轻医生的工作量,提高诊断的准确率。

• 单位
  浙江大学; 生命科学学院; 航天学院