实时无染色癌细胞和血细胞分类的干涉相位显微镜和机器学习
摘要：实时可视化和自动处理基于数字全息显微镜和机器学习的不染色流式细胞术中未触摸癌细胞的检测和分类方法，每秒处理15个细胞。作为血液中循环肿瘤细胞的初步模型，我们自动分类了原发性和转移性结肠癌细胞，这两种类型的癌细胞来自同一人，以及四种类型的血细胞。我们使用低相干离轴干涉相位显微术和微流控通道对细胞进行定量成像。通过对细胞流过程中的形态和定量相位特征进行处理和分类，我们实现了92.56％的高准确率来区分这些细胞，为未来的无标记血液样本中癌细胞自动分类铺平了道路。
作者：Noga Nissim, Matan Dudaie, Itay Barnea. and Natan T. Shaked
论文ID：2106.06771
分类：Biological Physics
分类简称：physics.bio-ph
提交时间：2021-06-15