支持向量機在急性髓細胞白血病殘留病灶自動化分析中的應用.pdf

1、目的:
　　探討利用支持向量機算法，使流式細胞術(shù)分析急性髓細胞白血病微小殘留病灶的過程實現(xiàn)自動化、客觀化、標準化。
　　方法:
　　從2010-2012年檢測的急性髓細胞白血病（AML）中選擇36名CD7表達陽性且白血病殘留病灶監(jiān)測≥2次的患者，依次導出其初發(fā)和殘留病灶復查的流式細胞(FCM)數(shù)據(jù)。利用支持向量機(SVM)的多維訓練和識別特性，結(jié)合FCM的多維優(yōu)勢，以初發(fā)AML和正常人數(shù)據(jù)為訓練對象，優(yōu)化參數(shù)，建立患者

2、各自特異性的預測模型，根據(jù)此模型自動分析對應患者的159例次殘留數(shù)據(jù);并通過與經(jīng)驗豐富技術(shù)人員手工分析的殘留病灶數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計學比較，分析SVM自動化檢測的可靠性。
　　結(jié)果:
　　SVM建立并優(yōu)化了患者各自獨立的預測模型，基于此模型的殘留病灶分析自動化結(jié)果與常規(guī)手工分析無顯著統(tǒng)計學差異，相關(guān)性強(配對雙尾t檢驗相關(guān)系數(shù)0.986，p＜0.05)。
　　結(jié)論:
　　SVM可輔助流式細胞術(shù)對患者的殘留病灶監(jiān)測數(shù)據(jù)進行