【摘 要】
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目的 探讨利用支持向量机算法,使流式细胞术分析急性髓细胞白血病微小残留病灶的过程实现自动化、客观化、标准化。方法 从2010-2012年检测的急性髓细胞白血病(acute myeloid leukemia,AML)选择36名CD7表达阳性且白血病残留病灶监测≥2次的患者,依次导出其初发和残留病灶复查的数据。利用支持向量机(support vector machines,SVM)以初发AML和残留灶
【机 构】
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浙江省人民医院临床研究中心 杭州市萧山区第四人民医院
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目的 探讨利用支持向量机算法,使流式细胞术分析急性髓细胞白血病微小残留病灶的过程实现自动化、客观化、标准化。方法 从2010-2012年检测的急性髓细胞白血病(acute myeloid leukemia,AML)选择36名CD7表达阳性且白血病残留病灶监测≥2次的患者,依次导出其初发和残留病灶复查的数据。利用支持向量机(support vector machines,SVM)以初发AML和残留灶两组为训练对象,优化参数,建立患者各自独立的预测模型,通过与经验丰富技术人员手工分析的残留病灶数据进行统计学比较,分析SVM自动化分析的可靠性。结果 SVM建立并优化了患者各自独立的预测模型,基于此模型的残留病灶分析自动化结果与手工分析结果相似,相关性强。结论 SVM结合流式可对患者的残留病灶进行自动化、客观化和标准化的分析。
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