【摘 要】
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目的 为解决急性髓系白血病（acute myeloid leukemia, AML）应用流式细胞术进行诊断时遇到的技术门槛和分析效率问题，研究实用的自动化AML诊断分析技术，推动流式实验室AML全程自动化分析技术的发展。方法 本文开发ArcDia（Automated Registration of Cell populations and Diagnosis and Immunophenotypi
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（81860374）；
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目的 为解决急性髓系白血病（acute myeloid leukemia, AML）应用流式细胞术进行诊断时遇到的技术门槛和分析效率问题，研究实用的自动化AML诊断分析技术，推动流式实验室AML全程自动化分析技术的发展。方法 本文开发ArcDia（Automated Registration of Cell populations and Diagnosis and Immunophenotyping of AML）方法，对来源于公共数据库的AML基准数据（数据1）,和来源于流式实验室的AML检测数据（数据2）进行细胞聚类分析，采用有监督分类模型对亚群中心即宏细胞进行二级分类并标注，最后提取亚群特征并进行AML诊断。结果 聚类方法为正态混合模型时，数据1诊断结果的灵敏度、特异度、准确率、F-measure为1、0.99、0.99、0.99,数据2为0.91、0.95、0.94、0.94;使用FlowSOM时，相应诊断结果的4个指标，数据1为1、0.98、0.98、0.98,数据2为0.88、0.95、0.93、0.93。结论 诊断结果准确率较高，自动化过程完整且贴近临床分析，这展示了该自动化诊断技术的准确性和可用性，可以在临床流式检验室中推广应用。
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