公开了与疾病检测相关的实施例，诸如，例如，鼻咽癌(npc)或其他自身免疫疾病。
背景技术：
1、鼻咽癌(npc)被认为是由鼻上皮中的epstein-bar病毒(ebv)的再激活引起的。该再激活的一个特性特点是ebv早期抗原(ea)复合物的表达。出于该原因，在患者血清中检测ea复合物的分泌型iga抗体是针对npc的高度敏感和特异性生物标志物(参见例如参考文献[1]和[2])。因为ea是包括多个蛋白质亚基的大型复合物(参见例如参考文献[3])，所以在基于细胞的试验中表达整个天然ea复合物给出了最广泛的抗原覆盖，以及因此针对npc检测的最高的灵敏度(参见例如参考文献[4]、[5]和[6])。这种被称为免疫荧光试验(ifa)的方法是用于高风险个体中npc筛查的优选方法。ifa也是一种用于检测其他疾病(诸如自身免疫疾病)的优选方法。
技术实现思路
1、目前存在某些挑战。例如，尽管ifa方法是针对高风险个体中的疾病筛查的优选方法，但是遗憾的是，ifa方法要求人类专家的解释，并且因此标准化不佳且不可扩展(参见例如参考文献[3])。简言之，常规ifa与其说是一门科学，不如说是一门艺术。
2、最近增加疾病筛查的可扩展性的尝试已经集中于针对ebv dna的elisa(参见例如参考文献[7]、[8]和[9])和qpcr(参见例如参考文献[10])。在这两种情况下，这些可扩展方法也具有高假阴性率，这对于筛选来说并不理想(参见例如参考文献[4]、[6]和[11])。相比之下，ifa的优点很多。最近研究表明，ifa以100％敏感性在高风险群体中检测到新的npc病例(参见例如参考文献[5])。在五分之三患者中，ifa阳性先于视觉鼻内窥镜检查确认，这表明ifa具有使能早期疾病检测的潜在性。添加的优点是，与ea阳性(ea+)样本相关联的染色图案很容易与由自身抗体(参见例如参考文献[12])和免疫复合物(参见例如参考文献[13])引起的假阳性图案区分开来。
3、本公开不是用可扩展但性能较差的模态代替ifa，而是通过减少对人类评价的需要来增加ifa的可扩展性。已知基本模式识别可以被用于自动化用于ea+样本的ifa信号的定量(又称滴度试验)(参见例如参考文献[14])。在本公开中，自动化检测系统被用于以可与专家人类评价者相比较的程度来区分ea+和ea-样本。
1.一种用于检测疾病的计算机实施的方法(900)，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述细胞进行分类的步骤是通过卷积神经网络(cnn)来执行的。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，针对每个检测到的细胞，所述cnn确定针对所述细胞的概率指数(pi)值，并且使用所述pi值和预定阈值来确定所述细胞是否应该被分类为ea+细胞。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，作为确定针对特定细胞的所述pi值超过所述阈值的结果，所述cnn将所述特定细胞分类为ea+细胞。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述细胞分类为第一类型的细胞(ea+细胞)或者第二类型的细胞(ea-细胞)包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中，针对所述细胞的所述像素信息包括一组像素强度值，其中，所述一组像素强度值中的每个像素强度值指示对应于所述细胞的像素的强度。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，使用所述像素信息来计算针对所述细胞的所述pi值包括计算：
8.根据权利要求3-7中的任一项所述的方法，其中
9.一种包括指令(1044)的计算机程序(1043)，所述指令当由疾病检测系统的处理电路(1002)执行时使得所述疾病检测系统(200)执行根据权利要求1-8中的任一项所述的方法。
10.一种包含根据权利要求9所述的计算机程序的载体，其中，所述载体是以下各项中的一项：电子信号、光信号、无线电信号和计算机可读存储介质(1042)。
11.一种疾病检测系统(200)，所述疾病检测系统(200)被配置为：
12.根据权利要求11所述的疾病检测系统，其中，所述疾病检测系统还被配置为执行根据权利要求2-8中的任一项所述的方法。
13.一种疾病检测系统(200)，所述疾病检测系统(200)包括：