基于影像示踪的疫苗效力评价系统的制作方法

本发明涉及疫苗效力检测，具体为基于影像示踪的疫苗效力评价系统。

背景技术：

1、之前的疫苗主要都是灭活疫苗和减毒疫苗，疫苗评价体系更多的是在评价疫苗产生的体液免疫，也就是评价免疫球蛋白i gg的量，但是最新的mrna疫苗的诞生，给疫苗有效性的评价带来了挑战，因为mrna不仅能有效激活体液免疫，同时也能高效的激活细胞免疫。细胞毒性t细胞(ctl)又称为杀伤性t细胞，在对抗新型冠状病毒、评估新型冠状病毒相关的免疫反应以及疫苗反应等方面起着关键性作用。

2、但现有的ctl评估方法主要是血液分析和穿刺活检，这两种检测方式都存在一些局限性：首先，人体内95％的t细胞都存在于组织中而非血液中；其次，穿刺活检是有创检查，而且只能评估局部的组织，因此本发明提供了基于影像示踪的疫苗效力评价系统。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本发明提供了基于影像示踪的疫苗效力评价系统，解决了上述背景技术中提出的问题。

3、(二)技术方案

4、为实现以上目的，本发明提供如下技术方案：基于影像示踪的疫苗效力评价系统，所述将新型示踪剂注入受试者体内，在受试者接种疫苗后的不同时间节点通过pet-ct技术，追踪受试者体内cd4+t细胞和cd8+t细胞的分布、数量及细胞行为学变化，累积成像数据集，并通过ai影像技术结合影像数据集评价疫苗激活细胞免疫的有效性，并且结合影像数据集构建ai医学影像模型。

5、优选的，所述ai医学影像模型的构建方法如下：

6、s1、获取受试者身体素质以及体内体征数据；

7、s2、基于该目标医学影像的体素数量及体素强度值，对该目标医学影像进行分割，获取各个三维体素模型；

8、s3、针对每个三维体素模型，基于该三维体素模型中的体素强度平均值及体素强度标准差，获得该三维体素模型的类别；

9、s4、基于该各个三维体素模型的对应类别，获取该各个三维体素模型对应的物理性质参数；

10、s5、针对每个该三维体素模型，基于该三维体素模型的体素强度值分布，对该各个三维体素模型进行表面重建，获取表面模型；

11、s6、针对每个该三维体素模型，基于该三维体素模型的体素强度值分布，对该各个三维体素模型进行内部重建，获取内部模型；

12、s7、结合表面模型和内部模型组合成所需的医学ai模型。

13、优选的，通过所述的医学ai模型结合pet-ct技术在受试者接种完疫苗之后的不同时间节点使用全身扫描pet-ct将受试者体内cd+4t细胞和cd+8t细胞的分布和浓度在时间维度和空间维度可视化

14、优选的，与此同时，将试验的疫苗产品按照流程进行对受试者的临床试验，运用机器学习、深度学习等ai技术将得到的试验数据与可视化评估的数据进行比对，训练并建立一个激活细胞免疫程度指标的ai模型，迭代修正，最终达到数据的高度收敛性，精准评价疫苗激活细胞免疫的有效性，从而可以实现技术创新与推广。

15、优选的，所述该疫苗效力评价方法流程如下：

16、s1、将新型示踪剂注入受试者体内，并通过pet-ct技术监测不同时间节点受试者体内cd+4t细胞和cd+8t细胞的分布和浓度在时间维度和空间维度的变化；

17、s2、通过pet-ct技术采集的数据奖励一个激活细胞免疫程度指标的ai模型；

18、s3、观测受试者体内cd+4t细胞和cd+8t细胞的数量和变化从而判断疫苗的效力强度。

19、(三)有益效果

20、与现有技术相比，本发明提供了基于影像示踪的疫苗效力评价系统，具备以下有益效果：

21、1、该基于影像示踪的疫苗效力评价系统，通过本发明建立一个激活细胞免疫程度指标的ai模型，迭代修正，最终达到数据的高度收敛性，精准评价疫苗激活细胞免疫的有效性，从而可以实现技术创新与推广。

22、2、该基于影像示踪的疫苗效力评价系统，通过解决疫苗有效性评价体系单一的问题，更加客观地评估疫苗激活的细胞免疫。

技术特征：

1.基于影像示踪的疫苗效力评价系统，其特征在于：所述将新型示踪剂注入受试者体内，在受试者接种疫苗后的不同时间节点通过pet-ct技术，追踪受试者体内cd4+t细胞和cd8+t细胞的分布、数量及细胞行为学变化，累积成像数据集，并通过ai影像技术结合影像数据集评价疫苗激活细胞免疫的有效性，并且结合影像数据集构建ai医学影像模型。

2.根据权利要求1所述的基于影像示踪的疫苗效力评价系统，其特征在于：所述ai医学影像模型的构建方法如下：

3.根据权利要求1所述的基于影像示踪的疫苗效力评价系统，其特征在于：通过所述的医学ai模型结合pet-ct技术在受试者接种完疫苗之后的不同时间节点使用全身扫描pet-ct将受试者体内cd+4t细胞和cd+8t细胞的分布和浓度在时间维度和空间维度可视化。

4.根据权利要求1所述的基于影像示踪的疫苗效力评价系统，其特征在于：与此同时，将试验的疫苗产品按照流程进行对受试者的临床试验，运用机器学习、深度学习等ai技术将得到的试验数据与可视化评估的数据进行比对，训练并建立一个激活细胞免疫程度指标的ai模型，迭代修正，最终达到数据的高度收敛性，精准评价疫苗激活细胞免疫的有效性，从而可以实现技术创新与推广。

5.根据权利要求1所述的基于影像示踪的疫苗效力评价系统，其特征在于：所述该疫苗效力评价方法流程如下：

技术总结
本发明涉及疫苗效力检测技术领域，且公开了基于影像示踪的疫苗效力评价系统，所述将新型示踪剂注入受试者体内，在受试者接种疫苗后的不同时间节点通过PET‑CT技术，追踪受试者体内CD4+T细胞和CD8+T细胞的分布、数量及细胞行为学变化，累积成像数据集，并通过AI影像技术结合影像数据集评价疫苗激活细胞免疫的有效性，并且结合影像数据集构建AI医学影像模型。通过本发明建立一个激活细胞免疫程度指标的AI模型，迭代修正，最终达到数据的高度收敛性，精准评价疫苗激活细胞免疫的有效性，从而可以实现技术创新与推广，通过解决疫苗有效性评价体系单一的问题，更加客观地评估疫苗激活的细胞免疫。

技术研发人员：陆昕阳,王燕,舒帆,王嘉茵,陈军伟
受保护的技术使用者：深圳灵幻科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/24