СПОСОБ КЛЕТОЧНОГО АНАЛИЗА, СПОСОБ ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ АЛГОРИТМА ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ, УСТРОЙСТВО КЛЕТОЧНОГО АНАЛИЗА, ОБУЧАЮЩЕЕ УСТРОЙСТВО ДЛЯ АЛГОРИТМА ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ, ПРОГРАММА КЛЕТОЧНОГО АНАЛИЗА И ОБУЧАЮЩАЯ ПРОГРАММА ДЛЯ АЛГОРИТМА ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ

1. Способ клеточного анализа для анализа клеток, содержащихся в биологическом образце, с применением алгоритма глубокого обучения, имеющего структуру нейронной сети, при этом способ клеточного анализа включает в себя:
вызывание протекания клеток по пути потока;
получение множества типов уровней сигналов относительно каждой из отдельных клеток, проходящих по пути потока, и ввод в алгоритм глубокого обучения числовых данных, соответствующих полученному множеству типов уровней сигналов относительно каждой из отдельных клеток; и
на основании результата, выведенного из алгоритма глубокого обучения, определение для каждой клетки типа клетки, для которого были получены уровни сигналов.
2. Способ клеточного анализа по п. 1, в котором
из отдельных клеток, проходящих через предварительно определенное положение на пути потока, уровень сигнала получают для каждой из клеток в множество моментов времени в периоде времени, когда клетка проходит через предварительно определенное положение, и
каждый полученный уровень сигнала сохраняют вместе с информацией, относящейся к соответствующему моменту времени, в который был получен уровень сигнала.
3. Способ клеточного анализа по п. 2, в котором
получение уровня сигнала в множество моментов времени начинают в момент времени, в котором уровень сигнала каждой из отдельных клеток достигает предварительно определенного значения, и заканчивают по истечению предварительно определенного периода времени после начала получения уровня сигнала.
4. Способ анализа по любому из пп. 1-3, в котором
сигнал представляет собой световой сигнал или электрический сигнал.
5. Способ клеточного анализа по п. 4, в котором
световой сигнал представляет собой сигнал, полученный путем воздействия света на каждую из отдельных клеток, проходящих через проточную ячейку.
6. Способ клеточного анализа по п. 5, в котором
предварительно определенное положение представляет собой положение, в котором свет попадает на каждую клетку в проточной ячейке.
7. Способ анализа по п. 5 или 6, в котором
свет представляет собой лазерный луч.
8. Способ клеточного анализа по любому из пп. 5-7, в котором
световой сигнал относится по меньшей мере к двум типам, выбранным из сигнала рассеянного света и сигнала флуоресценции.
9. Способ клеточного анализа по п. 8, в котором
световой сигнал представляет собой сигнал бокового рассеяния света, сигнал прямого рассеяния света и сигнал флуоресценции.
10. Способ клеточного анализа по п. 9, в котором
числовые данные, соответствующие уровню сигнала, вводимые в алгоритм глубокого обучения, включают информацию, полученную путем комбинирования уровней сигналов бокового рассеянного света, прямого рассеянного светового сигнала и сигнала флуоресценции, которые были получены для каждой клетки.
11. Способ клеточного анализа по любому из пп. 1-3, в котором
когда сигнал представляет собой электрический сигнал, измерительная секция включает в себя детектор на основе электрического сопротивления в проточном канале.
12. Способ клеточного анализа по пп. 1-11, в котором
алгоритм глубокого обучения вычисляет для каждой клетки вероятность того, что клетка, для которой был получен уровень сигнала, принадлежит к каждому из множества типов клеток, ассоциированных с выходным слоем алгоритма глубокого обучения.
13. Способ клеточного анализа по п. 12, в котором
алгоритм глубокого обучения выводит значение метки типа клетки, который имеет наибольшую вероятность того, что клетка, для которой был получен уровень сигнала, относится к нему.
14. Способ клеточного анализа по п. 13, в котором
на основании значения метки типа клетки, который имеет наибольшую вероятность того, что клетка, для которой был получен уровень сигнала, относится к нему, подсчитывают количество клеток, которые принадлежат к каждому из множества типов клеток, и выводят результат подсчета, или
на основании значения метки типа клетки, который имеет наибольшую вероятность того, что клетка, для которой был получен уровень сигнала, относится к нему, вычисляют долю клеток, которые принадлежат к каждому из множества типов клеток, и выводят результат вычисления.
15. Способ клеточного анализа по любому из пп. 1-14, в котором
биологический образец представляет собой образец крови.
16. Способ клеточного анализа по п. 15, в котором
тип клетки включает по меньшей мере один тип, выбранный из группы, состоящей из нейтрофилов, лимфоцитов, моноцитов, эозинофилов и базофилов.
17. Способ клеточного анализа по п. 16, в котором
тип клетки включает в себя по меньшей мере один тип, выбранный из группы, состоящей из (а) и (b) ниже:
(а) незрелый гранулоцит; и
(b) по меньшей мере один тип аномальной клетки, выбранный из группы, состоящей из опухолевой клетки, лимфобласта, плазматической клетки, атипичного лимфоцита, реактивного лимфоцита, ядросодержащего эритроцита, выбранного из проэритробласта, базофильного эритробласта, полихроматического эритробласта, ортохроматического эритробласта, промегалобласта, базофильного мегалобласта, полихроматического мегалобласта и ортохроматического мегалобласта, и мегакариоцита.
18. Способ клеточного анализа по п. 17, в котором
тип клетки включает аномальную клетку, и
когда присутствует клетка, которая была определена алгоритмом глубокого обучения как аномальная клетка, выводится информация, указывающая, что аномальная клетка содержится в биологическом образце.
19. Способ клеточного анализа по любому из пп. 1-14, в котором биологический образец представляет собой мочу.
20. Способ анализа для клеток, содержащихся в биологическом образце, включающий в себя:
вызывание протекания клеток по пути потока;
получение от отдельных клеток, проходящих через предварительно определенное положение на пути потока, для каждой из клеток, уровня сигнала, относящегося к каждому из рассеянного света и флуоресценции, в множество моментов времени в периоде времени, когда клетка проходит через предварительно определенное положение; и
на основании результата распознавания, в качестве шаблона, полученных уровней сигналов в множество моментов времени относительно каждой из отдельных клеток, определение типа клетки для каждой клетки.
21. Способ обучения алгоритма глубокого обучения, имеющего структуру нейронной сети, для анализа клеток, содержащихся в биологическом образце, включающий в себя:
вызывание протекания клеток по пути потока и ввод, в качестве первых обучающих данных, во входной слой алгоритма глубокого обучения числовых данных, соответствующих множеству типов уровней сигналов, полученному для каждой из отдельных клеток, проходящих по пути потока; и
ввод, в качестве вторых обучающих данных для алгоритма глубокого обучения, информации о типе клетки, которая соответствует клетке, для которой было получено множество типов уровней сигналов.
22. Клеточный анализатор, сконфигурированный для определения типа каждой из клеток, содержащихся в биологическом образце, с применением алгоритма глубокого обучения, имеющего структуру нейронной сети,
при этом клеточный анализатор включает в себя секцию обработки, при этом
секция обработки сконфигурирована для:
получения, когда клетки проходят через путь потока, множества типов уровней сигналов относительно каждой из отдельных клеток;
ввода в алгоритм глубокого обучения числовых данных, соответствующих полученному множеству типов уровней сигналов  относительно каждой из отдельных клеток; и
на основании результата, выведенного из алгоритма глубокого обучения, определения для каждой клетки типа клетки, для которого были получены каждые уровни сигналов.
23. Клеточный анализатор по п. 22, дополнительно включающий в себя
измерительный блок, сконфигурированный для получения, когда клетки проходят через путь потока, уровня сигнала относительно каждой из отдельных клеток.
24. Устройство обучения для обучения алгоритма глубокого обучения, имеющего структуру нейронной сети, для анализа клеток, содержащихся в биологическом образце, при этом
устройство обучения включает в себя секцию обработки, при этом
секция обработки сконфигурирована для:
вызывания протекания клеток по пути потока, и ввода, в качестве первых обучающих данных, во входной слой алгоритма глубокого обучения, числовых данных, соответствующих множеству типов уровней сигналов, полученному для каждой из отдельных клеток, проходящих по пути потока; и
ввода в качестве вторых обучающих данных в алгоритм глубокого обучения информацию о типе клетки, которая соответствует клетке, для которой было получено множество типов уровней сигналов.
25. Компьютерная программа для анализа клеток, содержащихся в биологическом образце, с применением алгоритма глубокого обучения, имеющего структуру нейронной сети, при этом
компьютерная программа сконфигурирована таким образом, чтобы вызывать выполнение секцией обработки процесса, включающего в себя:
этап вызывания протекания клеток по пути потока и получения множества типов уровней сигналов относительно каждой из отдельных клеток, проходящих по пути потока;
этап ввода в алгоритм глубокого обучения числовых данных, соответствующих полученному множеству типов уровней сигналов относительно каждой из отдельных клеток; и
этап определения, на основании результата, выведенного из алгоритма глубокого обучения, для каждой клетки, типа клетки, для которого были получены уровни сигналов.
26. Компьютерная программа для обучения алгоритма глубокого обучения, имеющего структуру нейронной сети, для анализа клеток, содержащихся в биологическом образце, при этом
компьютерная программа сконфигурирована таким образом, чтобы вызывать выполнение секцией обработки процесса, включающего в себя:
этап вызывания протекания клеток по пути потока, и ввода, в качестве первых обучающих данных, во входной слой алгоритма глубокого обучения, числовых данных, соответствующих множеству типов уровней сигналов, полученному для каждой из отдельных клеток, проходящих по пути потока; и
этап ввода, в качестве вторых обучающих данных, в алгоритм глубокого обучения информации о типе клетки, которая соответствует клетке, для которой было получено множество типов уровней сигналов.
27. Способ клеточного анализа по любому из пп. 1-19, в котором
каждая клетка, протекающая по пути потока, является окрашенной, и
сигналы включают в себя сигнал флуоресценции.