人工神经网络在流式细胞术数据分析中的应用

摘要：

目的 探究人工神经网络(ANN)应用于流式细胞术(FCM)数据自动分析的可行性.方法 以10名健康志愿者骨髓标本的FCM数据作为数据集,在Python中构建ANN模型,模型在训练中 自学习提取特征,得到最优参数.以人工设门分析结果作为金标准,采用交叉验证的方式评价ANN模型在细胞亚群分群上的效果,并与决策树和K-means模型进行结果比较.结果 ANN模型在数据集上拟合良好,模型在散点图上的分群轮廓与人工设门基本一致,能够很好的复现人工分析结果.ANN和决策树模型的分群效果优于K-means模型,分群准确率分别为0.970、0.972和0.899.结论 ANN在FCM数据自动分析中具有一定的应用价值,可以为后续研究提供参考.

关键词：流式细胞术、细胞分群、人工神经网络、自动分析

所属期刊栏目：36

分类号：R319(医用一般科学)

资助基金：国家自然科学基金81860374

在线出版日期：2023-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：74-77,98