基于血小板亚细胞结构超分辨成像的妇科肿瘤诊断系统

本发明属于妇科恶性肿瘤诊断领域，更具体地，涉及基于血小板亚细胞结构超分辨成像的妇科肿瘤诊断系统。

背景技术：

1、妇科肿瘤通常指妇科良性肿瘤和妇科恶性肿瘤，其中妇科良性肿瘤包括卵巢囊肿、子宫内膜增生、子宫内膜息肉等；妇科恶性肿瘤主要包括卵巢癌、子宫内膜癌、宫颈癌等三大类。当今妇科恶性肿瘤发病率和病死率呈逐年上升趋势，对女性的生命带来巨大的威胁，而高效、经济、精确的诊断及分层诊疗对于患者得到及时治疗具有重要的作用，妇科肿瘤的早期精准分型也一直是目前研究的热点。

2、目前临床上检测卵巢癌常用方法有肿瘤标志物(如血清癌抗原125、人附睾蛋白4)联合超声、ct等影像学检查，但组织活检仍是诊断卵巢癌良、恶性的金标准，而组织活检具有侵袭性、成本高、重复性差且诊断结果不及时等缺点。而对于子宫内膜癌的诊断，主要集中于细胞学检查和经阴道超声，但二者特异性都较差，不能满足临床要求。目前组织病理学检查也是诊断子宫内膜癌良、恶性的金标准，但由于子宫内膜病变多灶性以及取样方式的局限性，子宫内膜活检仍存在约10％的假阴性；而且，尚未见已知敏感的肿瘤标志物用于子宫内膜癌的诊断和随访。

3、另外，临床上进行宫颈癌临床筛查大多采用hpv筛查、脱落细胞学检查及阴道镜检查。但在治疗后随访、早期发现复发等方面，宫颈癌缺少高特异性和高敏感性的生物标记物，诊断结果准确性较差。可见，现有技术在妇科肿瘤诊断识别良性和恶性肿瘤中存在检测诊断特异性较差且诊断结果不及时，甚至容易出现假阴性，导致诊断结果不准确。至今，快速诊断妇科肿瘤良、恶性仍然是临床需要解决的难题。

4、近年来，液体活检作为一种新兴的疾病诊断技术成为肿瘤诊断的有利工具。与传统的组织病理活检相比，液体活检样本来源广泛，且能够最大限度减少人为操作和疾病异质性误差。现有研究表明，血小板已成为具有潜在价值的液体活检来源，而且血小板数量、平均体积、分布宽度、rna和蛋白可作为癌症筛查、诊断、预后及治疗监测的有效生物标志物，但是血小板数量、平均体积、分布宽度这些参数是高度可变的，在炎症患者中也发生变化，诊断癌症时的特异性较差；而血小板的rna和蛋白诊断癌症时存在含量低、分析方法复杂、敏感性差等缺点。然而，现有研究中对血小板的亚细胞水平(包括微管、α颗粒、线粒体和致密颗粒)进行癌症相关研究较少。因此，研究一种基于血小板亚细胞结构快速准确识别妇科肿瘤的诊断系统，具有重要意义。

技术实现思路

1、针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于血小板亚细胞结构超分辨成像的妇科肿瘤诊断系统，其目的在于基于检测样本血液获得的血小板亚细胞结构α颗粒超分辨率图像，按照α颗粒呈“规则分布”、α颗粒数量“n<30”、“n≥30”和α颗粒呈“聚集分布”进行分类，并统计各类血小板占比，发现α颗粒呈“规则分布”的血小板在妇科肿瘤患者中所占比例大于健康人，且α颗粒呈“规则分布”的血小板所占比例可以用于区分妇科肿瘤的良、恶性，其灵敏度高、特异性好，能够作为快速识别妇科肿瘤良、恶性的生物标志物，按照α颗粒呈“规则分布”的血小板所占比例越高，判断该样本为妇科肿瘤的风险越高，尤其是依据α颗粒呈“规则分布”的血小板的所占比例大于约登最大值对应的比例，判断该样本是妇科恶性肿瘤的高风险者，由此解决现有依据组织活检结果判断肿瘤良、恶性判断不及时且特异性较差的技术问题。

2、为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于血小板亚细胞结构超分辨成像的妇科肿瘤诊断系统，其包括血小板亚细胞结构的超分辨率图像获取模块、血小板分类和统计模块、妇科肿瘤诊断模块；

3、所述血小板亚细胞结构的超分辨率图像获取模块，用于获取待诊断样本多张由荧光信号像素和非荧光信号像素构成的血小板α颗粒超分辨率图像，并提交给血小板分类和统计模块；

4、所述血小板分类和统计模块，依据获取的所有α颗粒超分辨率图像，统计血小板总数量以及α颗粒呈“规则分布”的血小板数量，计算该样本中“规则分布”的血小板所占比例，并提交给妇科肿瘤诊断模块；

5、所述妇科肿瘤诊断模块，用于依据α颗粒呈“规则分布”的血小板所占比例越高，判断该样本为妇科肿瘤的可能性越大，所述妇科肿瘤包括妇科良性肿瘤和妇科恶性肿瘤。

6、优选地，所述基于血小板亚细胞结构超分辨成像的妇科肿瘤诊断系统，其所述妇科肿瘤诊断模块，用于依据α颗粒呈“规则分布”的血小板的所占比例大于预设阈值，判断该样本是妇科恶性肿瘤的高风险者；所述预设阈值小于等于健康人和妇科恶性肿瘤患者之间roc曲线对应的约登最大值对应的比例。

7、优选地，所述基于血小板亚细胞结构超分辨成像的妇科肿瘤诊断系统，其所述预设阈值为健康人和妇科恶性肿瘤患者之间roc曲线对应的约登最大值对应的比例。

8、优选地，所述基于血小板亚细胞结构超分辨成像的妇科肿瘤诊断系统，其所述健康人和妇科恶性肿瘤患者之间roc曲线对应的约登最大值对应的比例为7.75％，即当α颗粒呈“规则分布”的血小板所占比例大于7.75％，判断为妇科恶性肿瘤。

9、优选地，所述基于血小板亚细胞结构超分辨成像的妇科肿瘤诊断系统，其若待诊断样本来源于妇科肿瘤患者，则所述妇科肿瘤诊断模块，还用于依据获取的呈“规则分布”的血小板的所占比例与阈值进行比较，判断妇科肿瘤良、恶性，具体判断方法如下：

10、若患者α颗粒呈“规则分布”的血小板的所占比例小于等于阈值，判断该患者为妇科良性肿瘤；

11、若患者α颗粒呈“规则分布”的血小板的所占比例大于阈值，判断该患者为妇科恶性肿瘤；

12、所述阈值为妇科良性肿瘤和妇科恶性肿瘤患者之间roc曲线对应的约登最大值对应的比例。

13、优选地，所述基于血小板亚细胞结构超分辨成像的妇科肿瘤诊断系统，其所述妇科良性肿瘤和妇科恶性肿瘤患者之间roc曲线对应的约登最大值对应的比例为5.66％。

14、优选地，所述基于血小板亚细胞结构超分辨成像的妇科肿瘤诊断系统，其所述统计血小板总数量，按照α颗粒呈“规则分布”、α颗粒数量“n<30”、“n≥30”和α颗粒呈“聚集分布”这四类血小板的数量统计总和。

15、优选地，所述基于血小板亚细胞结构超分辨成像的妇科肿瘤诊断系统，其还包括妇科肿瘤治疗评估模块；

16、所述血小板亚细胞结构的超分辨率图像获取模块，用于分别获取妇科恶性肿瘤患者治疗前和治疗后由荧光信号像素和非荧光信号像素构成的血小板α颗粒超分辨率图像，并提交给血小板分类和统计模块；

17、所述血小板分类和统计模块，分别依据治疗前和治疗后获取的超分辨率图像中单个血小板α颗粒的分布形式，对单个血小板按照α颗粒呈“规则分布”、α颗粒数量“n<30”、“n≥30”和α颗粒呈“聚集分布”进行分类，并统计每类血小板占血小板总数量的百分比，提交给所述妇科肿瘤治疗评估模块；

18、所述妇科肿瘤治疗评估模块，用于依据治疗前和治疗后α颗粒呈“规则分布”、α颗粒数量“n<30”和α颗粒呈“聚集分布”的血小板所占比例的比较，判断治疗是否有效，具体判断方法如下：

19、若与治疗前相比，患者治疗后其α颗粒呈“规则分布”的血小板所占比例有下降或者其α颗粒数量“n<30”和/或α颗粒呈“聚集分布”的血小板所占比例有上升，则评估治疗有效果。

20、优选地，所述基于血小板亚细胞结构超分辨成像的妇科肿瘤诊断系统，其若与治疗前相比，患者治疗后其α颗粒呈“规则分布”的血小板所占比例显著下降，则评估治疗效果较好。

21、优选地，所述基于血小板亚细胞结构超分辨成像的妇科肿瘤诊断系统，其若与治疗前相比，患者治疗后其α颗粒呈“规则分布”的血小板所占比例小于等于妇科恶性肿瘤治疗前和妇科恶性肿瘤治疗后患者之间roc曲线对应的约登最大值对应的比例，则评估治疗效果良好。

22、优选地，所述基于血小板亚细胞结构超分辨成像的妇科肿瘤诊断系统，其所述妇科恶性肿瘤治疗前和妇科恶性肿瘤治疗后患者之间roc曲线对应的约登最大值对应的比例为17.71％。

23、总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，由于本发明提供基于血小板亚细胞结构超分辨成像的妇科肿瘤诊断系统，能够取得下列有益效果：

24、本发明提供的妇科肿瘤诊断系统，是基于血小板亚细胞结构α颗粒的超分辨成像，按照α颗粒呈“规则分布”、α颗粒数量“n<30”、α颗粒数量“n≥30”和α颗粒呈“聚集分布”对血小板进行分类，统计这四类血小板总数量，并计算α颗粒呈“规则分布”的血小板占血小板总数量的百分比，依据患者α颗粒呈“规则分布”的血小板的所占比例越高，判断该患者为妇科肿瘤的风险越高；尤其是α颗粒呈“规则分布”的血小板所占比例大于约登最大值对应的比例，判断该样本是妇科恶性肿瘤的高风险者。该妇科肿瘤诊断系统所需检测侵入性小且灵敏度高、特异性好，能够快速有效区分妇科肿瘤良、恶性患者，可及时准确识别妇科恶性肿瘤患者，有利于尽早对妇科恶性肿瘤患者进行治疗。