检验医学现状调查分析以及智能发展论文（共2篇）(3)

　　2.2.2核酸分子核酸分子相关的数据挖掘常用方法有两类，一类是针对核酸序列进行预测分析，另一类是利用核酸与蛋白质相互比较进行预测分析。前者是通过分析核酸序列找出某种特定基因或者功能位点的位置，后者是通过比较核酸序列和蛋白质序列之间的相似性区域和保守性位点推测两者的进化关系［32-33］。针对核酸序列进行预测分析的核心是核酸序列相似性研究，研究思路是给定一段核酸序列，在某个核酸序列库中查找与该段核酸序列相似性大于某个阈值的序列，典型的基于遗传算法的核酸相似性对比算法有SAGA（sequencealignmentbygeneticalgonthm）算法和MUSLE（multiplesequencealignmem）算法。Rybicki等人利用SAGA算法基于肺和器官受累表型的协变量进行了多点连锁分析，证明了影响非裔美国人结节病临床表现的基因可能与疾病易感性的基因不同［32］。郑霙等人以程序性细胞死亡相关基因PDCD5为靶分子，基于数据挖掘对其核酸与蛋白质序列关系进行分析，采用微阵列方法进行表达谱分析，得出PDCD5不仅仅参与细胞凋亡过程，还通过与核糖体的某些潜在作用影响特定蛋白质的翻译表达［34］。

　　2.2.3药物基因组学药物基因组学结合了基因组学和分子药理学，通过计算机科学以及数学理论研究基因序列变异及其对应药物反应，高效地为特定人群寻找合适药物。检验人员一般通过服药后患者的体液或者排泄物获取药物敏感性数据。Dong等［35］使用癌细胞系百科全书（CCLE）中的基因表达特征和药物敏感性数据，基于支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）和递归特征选择工具来构建预测因子。通过在独立的数据集癌症基因组计划（CancerGenomeProject，CGP）进行交叉验证，验证了他们的模型在对GDSC（GenomicsofDrugSensitibityinCancer，抗癌药物敏感性基因组学）数据集常用的几种药物与其对应基因表达关系的预测具有较好的稳健性。Daemen等［36］基于小二乘支持向量机和随机森林算法对70种乳腺癌细胞系和90种对应抗癌症药物反应的相关分子特征进行分析，最终发现治疗反应是在基因组的多个水平上进行的，将患者与基于转录亚型的治疗相匹配将提高药物应答率。

　　2.3形态学检验

　　目前检验科进行细胞形态学分析时均是以人工镜检为金标准，但是人工镜检主观因素影响大，需要专业的检验科人员进行操作，操作繁琐、耗费时间长，不适用于大规模筛查。人工智能的出现为形态学检验的困境带来了转机，人工智能辅助形态学检验的思路一般可以分为检测任务，分割任务和分类任务。检测任务一般是定位目标细胞并进行计数，分割任务一般是分割目标然后进行面积或体积的量化分析，分类任务一般是面对种类较多较复杂的形态学分析时在检测或分割的基础上对目标细胞进行进一步的形态学分析，图6中列举了几种典型的细胞形态学分析的应用。

　　2.3.1血细胞形态学分析血常规检查是诊断血液系统相关疾病的最基本检验项目，检验内容包括血细胞计数和血细胞形态学检查两个方面。由于血细胞形态学分析对检验人员水平要求较高且工作量大，故血细胞形态学分析是目前各级医院检验科的薄弱环节之一。血细胞形态学检查自20世纪50年代～60年代以来主要以显微镜为检测工具进行人工镜检［37］，人工智能的出现推动了自动化血细胞分析仪的发展，将检验医生们从繁重的血细胞形态学镜检工作中解放出来［38］。陈畅等［39］利用显微镜从外周血图片中采集分辨率为360像素×363像素的五类白细胞单个图像作为训练数据，在深度学习框架Caffe上搭建由LetNet网络模型删减优化而得来的轻量高效新网络CCNet，该网络模型对979张5类细胞图像的最佳分类准确率达到99.69%。市面上常见的智能血细胞分析仪有希森美康XS-500i全自动血细胞分析仪和CellaVision的DM96全自动血细胞形态学分析仪等。

　　2.3.2染色体核型分析染色体核型分析是根据人类染色体数目和结构异常的类型，以推断染色体异常与疾病关系的一种诊断技术。检验医生在进行核型分析前一般将细胞培养至有丝分裂中期并固定，再选取染色体分裂相完整独立，相对疏散，染色体形态适中无交联缠绕的部分进行分析。Abid等［40］对近年来自动染色体分类系统领域的突破性研究进行了全面回顾，首先回顾了特征提取的方法，然后再进行基于神经网络的染色体分类器调查。特征提取主要是基于染色体形态，条带，着丝粒位置等特征进行分析，Poletti等［41］使用从50个狭窄的骨中期细胞中提取的2287个染色体，开发了一款可以通过定位染色体着丝粒位置锁定染色体的算法。Oskouei等［42］采用了具有两层概率的神经网络用于染色体的分类，将分类过程分为两个步骤，在第一步骤中，将染色体分为6组，在第二步中，将6组的染色体分为24个类。市面上常见的染色体核型分析系统有VideoTes公司的T-Karyo染色体核型分析系统，德适生物的AutoVision染色体智能分析工作站等。

　　2.3.3精子质量分析精子质量分析主要包括精子数量、精子体积、精子活跃程度，精子活跃程度又可以分为运动活跃型、非运动活跃型、完全不动型［43］。精子形态学检验时，检验医生一般将精液稀释后制成样本在显微镜下肉眼观察精子形态、密度、活动率，并且进行计数。Ghasemian等［44］开发了一套精子形态分析算法，检测和分析人体精子的不同部位，该算法在消除图像噪声的同时增强了图像的对比度，算法模型能够识别出精子的不同部分，分析每个部分的大小和形态，最后将精子分类为正常精子或者异常精子。Bijar等［45］提出了一种分割精子顶体，核和中段的算法，该算法利用自适应混合方法（AMM）和马尔可夫随机场（MRF）模型来获取和升级分类条件概率密度函数（CCPDF）以及每个像素类别的先验概率，最后达到精子分割目的。

　　2.3.4阴道分泌物有形成分分析阴道分泌物有形成分分析一般是检验医生将稀释后的阴道分泌物制成样本在显微镜下用肉眼观察上皮、线索、球菌、念珠菌、杆菌、滴虫、白细胞等有形成分的形态和数量，并且根据这些指标为阴道环境清洁度分级，是诊断细菌性阴道炎（BV）、滴虫性阴道炎、混合感染型阴道炎等多种妇科疾病的重要依据［46］。胡静蓉等［47］利用人工神经网络改进的模糊识别算法对白细胞进行识别，并且基于纹理特征和几何特征利用传统算法识别上皮细胞、杆菌和球菌。目前市面上已有的阴道分泌物形态学分析仪有丽拓生物的阴道分泌物分析仪LTS—V800等。

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