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ISSN: 2333-9721
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-  2017 

基于核主成分分析的流式细胞数据分群方法研究

DOI: doi:10.7507/1001-5515.201604088

Keywords: 核主成分分析, 主成分分析法, 流式细胞术, 细胞分群

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Abstract:

针对多参数流式细胞数据分析过程复杂、自动化程度不高、要求操作者具有一定专业背景等问题,本文提出了一种基于核主成分分析算法(KPCA)进行多参数流式细胞数据分群的方法。利用 KPCA 对多参数流式细胞数据进行非线性变换,降低数据的维度,得到主成分特征变量下的散点图分群结果,并使用改进的K-means 聚类算法实现不同亚群的自动设门。以人体外周血淋巴细胞样本检测结果为实验数据,分别对其进行传统分群、主成分分析(PCA)分群、KPCA 分群处理,并对特征参数的选取进行了探索。结果表明,KPCA 方法能够较好地应用于多参数流式细胞数据分析中,与传统细胞分群方法相比,该方法无需操作者具备专业知识,即可实现快速准确的自动分群,能够提高流式细胞仪临床诊断分析的效率

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