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申请/专利权人：广州汉密顿生物科技有限公司

摘要：本发明涉及间充质干细胞成脂分化潜能分析技术领域，提供了一种人脐带间充质干细胞成脂分化潜能的快速评估方法及系统，所述方法包括：利用预配置的培养皿将间充质干细胞进行扩增，分化得到分化脂肪细胞；对分化脂肪细胞进行特异性标记，得到标记细胞；采集标记细胞的高清细胞图像，构建高清细胞图像的背景模型，以对高清细胞图像进行背景抑制，得到抑制图像；识别抑制图像的角点特征，根据角点特征识别抑制图像的空间特征；提取抑制图像的时间特征，将时间特征与空间特征进行特征融合，得到融合特征；利用所述融合特征分析间充质干细胞的细胞汇合度，以评估间充质干细胞的成脂分化潜能，得到评估结果。

主权项：1.一种人脐带间充质干细胞成脂分化潜能的快速评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取间充质干细胞，将所述间充质干细胞放入预配置的培养皿中进行细胞扩增培养，得到扩增间充质干细胞，利用预配置的脂肪分化诱导培养基对所述扩增间充质干细胞进行细胞分化，得到分化脂肪细胞，其中，所述间充质干细胞是指人脐带间充质干细胞；配置所述分化脂肪细胞的标记抗体，基于所述标记抗体对所述分化脂肪细胞进行特异性标记，得到标记细胞；采集所述标记细胞的高清细胞图像，构建所述高清细胞图像的背景模型，利用所述背景模型对所述高清细胞图像进行背景抑制，得到抑制图像；识别所述抑制图像的图像角点，根据所述图像角点识别所述抑制图像的角点特征，根据所述角点特征识别所述抑制图像的空间特征，所述图像角点是指图像中的一个像素点或者一个像素点周围的一小区域；利用预构建的光流网络提取所述抑制图像的时间特征，将所述时间特征与所述空间特征进行特征融合，得到融合特征，利用所述融合特征分析所述间充质干细胞的细胞汇合度，基于所述细胞汇合度评估所述间充质干细胞的成脂分化潜能，得到评估结果;所述配置所述分化脂肪细胞的标记抗体，包括：采集所述分化脂肪细胞的初始标记蛋白；对所述初始标记蛋白进行纯化处理，得到纯化蛋白；对所述纯化蛋白进行活性检测，在所述活性检测的检测结果满足活性要求时，得到标记抗体;所述利用所述背景模型对所述高清细胞图像进行背景抑制，得到抑制图像，包括：对所述高清细胞图像进行图像膨胀，并对所述高清细胞图像进行图像腐蚀，得到腐蚀图像，利用所述背景模型对图像腐蚀进行中心处理，得到中心处理图像，并对所述腐蚀图像进行边缘处理，得到边缘处理图像，对所述中心处理图像和所述边缘处理图像进行图像拼接，得到抑制图像;所述根据所述图像角点识别所述抑制图像的角点特征，包括：对所述图像角点进行角点放大，得到放大角点图像，利用下述公式计算所述放大角点图像的图像梯度值： 其中，T表示图像梯度值，h表示放大角点图像的长度，L表示放大角点图像的宽度，ΔX表示放大角点图像在水平方向的梯度，ΔY表示放大角点图像在垂直方向的梯度，p（i，j）表示放大角点图像的角点；利用下述公式计算所述图像角点的角点能量： 其中，G表示角点能量，h表示放大角点图像的长度，L表示放大角点图像的宽度，表示图像角点的灰度值，并将所述梯度值与所述角点能量作为所述图像角点的角点信息，根据所述角点信息确定所述抑制图像的角点特征，其中，所述角点能量是指用来衡量图像中角点强度或显著性的指标；所述根据所述角点特征识别所述抑制图像的空间特征能够区分抑制图像中不同物体的特征，空间特征包括点的坐标、像素强度、边缘、角点、纹理；所述根据所述角点特征识别所述抑制图像的空间特征，包括：构建所述抑制图像的特征矩阵，并在所述特征矩阵中输入所述角点特征的特征信息，将所述抑制图像的像素值分解为数字矩阵，将所述特征矩阵中的特征信息与所述数字矩阵中的像素值进行匹配，得到所述抑制图像的特征值，提取所述特征值达到预设阈值的特征值，得到目标特征值，将所述目标特征值进行特征翻译，得到抑制图像的空间特征;所述利用预构建的光流网络提取所述抑制图像的时间特征，包括：利用所述预构建的光流网络采集所述抑制图像的连续图帧，为所述连续图帧添加动作描述符，基于所述动作描述符识别所述抑制图像的图像变化信息，提取所述图像变化信息的信息特征，得到所述抑制图像的时间特征;其中，所述动作描述符是指用于描述图像中的动作或运动的信息；所述将所述时间特征与所述空间特征进行特征融合，得到融合特征，包括：对所述时间特征与所述空间特征进行维度转换，得到维度转换特征，对所述维度转换特征进行特征编码，得到编码特征，利用预构建的融合矩阵对所述编码特征进行编码融合，得到融合编码，对所述融合编码进行编码翻译，得到融合特征;其中，所述对所述时间特征与所述空间特征进行维度转换，得到维度转换特征是指将特征进行升维或降维操作，通过Transformer模型中的全连接层操作实现，对所述维度转换特征进行特征编码，得到编码特征是通过图像特征编码器实现，所述利用预构建的融合矩阵对所述编码特征进行编码融合，得到融合编码是通过所述Transformer模型中的多头注意力层进行融合；所述利用所述融合特征分析所述间充质干细胞的细胞汇合度，包括：根据所述融合特征识别所述间充质干细胞的细胞聚集区域，将所述细胞聚集区域转换为二值图像，计算所述二值图像中细胞像素数，基于所述细胞像素数，结合下述公式计算所述间充质干细胞的细胞汇合度： 其中，表示细胞汇合度，表示细胞像素数，A表示二值图像的长度，B表示二值图像的宽度。

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