基于三维形态参数的凋亡乳腺癌细胞机器学习识别研究

• 作者: 刘清 刘轶 文于华 杨大洲 杨紫君 王可 王文进 胡宏亮 谢雅芳
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 机器学习 细胞凋亡 BP神经网络模型 高斯混合模型
• 年，卷（期）: 2020,（20）
• 所属期刊栏目: 创新实践
• 页码范围: 117-118
• 页数: 2页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2020.20.049

摘要

通过对诱导凋亡乳腺癌细胞的激光共聚焦显微图像进行三维重建,获得细胞核、线粒体和整个细胞的平均体积、比表面积、等体积球半径和体积百分数.再利用获得的上述三维形态参数,分别采用层次聚类方法和BP神经网络模型对细胞进行分类,发现在区分正常细胞和凋亡细胞两大类时分别可实现65％和83.3％的准确率,并且两者对正常细胞的区分度较高.