【摘 要】
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癌症是非常严重的疾病。癌细胞的快速生长侵袭是导致癌症致死率高的主要原因，因此分析癌细胞的侵袭特性非常有实用价值，能够作为指导抗癌药物研究的工具。当前称作器官芯片的细胞体外培养技术已经取得了非常大的进步，其中体外肿瘤模型可以模拟肿瘤在复杂的人体内环境的生长状态。分析体外肿瘤模型的相关的参数可以作为判断药物作用下癌细胞状态的重要指标。随着图像处理技术的发展，基于图像的癌细胞状态分析是一种简单快速的方式
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癌症是非常严重的疾病。癌细胞的快速生长侵袭是导致癌症致死率高的主要原因，因此分析癌细胞的侵袭特性非常有实用价值，能够作为指导抗癌药物研究的工具。当前称作器官芯片的细胞体外培养技术已经取得了非常大的进步，其中体外肿瘤模型可以模拟肿瘤在复杂的人体内环境的生长状态。分析体外肿瘤模型的相关的参数可以作为判断药物作用下癌细胞状态的重要指标。随着图像处理技术的发展，基于图像的癌细胞状态分析是一种简单快速的方式。
本文结合深度学习方法，围绕基于图像的癌细胞生长状态分析主题，对癌细胞生长状态分析的相关算法进行研究。主要研究内容如下：
（1） 在细胞聚集区域轮廓获取之前，我们了解到细胞培养过程中可能不会成球，或者在培养过程中细胞因死亡而散开。只有成球的细胞可以作为药物分析的生物模型。因此首先我们进行了细胞能否成球的分类任务，能够在轮廓获取之前将不需要分析的图像区分出来，减少不必要的工作量。本文使用了双流分类网络，在测试集上取得了95.15%的分类精确率。能够将绝大多数不成球的图像区分出来。
（2） 针对基于图像的癌细胞状态分析方法中癌细胞轮廓获取的核心问题进行了研究。传统的细胞聚集区域轮廓提取通常需要使用图像处理方法的组合和人工修正。在本文中，针对细胞轮廓提取中聚集区域分割任务，基于深度学习方法，我们使用U型网络结构为基础架构，提出了端到端的细胞聚集区域分割算法，达到了97%以上的Dice分割准确度。并且在大量测试的验证下，本文提出的方法可以准确地分割出细胞聚集区域，同时能够把强侵袭性细胞的侵袭触角精细地分割出来，以获得更加贴合聚集区域外围的轮廓信息。
（3） 基于提取到的轮廓信息，本文提出了细胞侵袭性分析的指标EPI和MSEI，用客观的数据来判断不同细胞的侵袭特性和侵袭程度，可以代替通过经验分析的方法。经过大量的实验计算验证了我们提出的指标的正确性。
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