流式细胞智能免疫分型方法、装置以及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种流式细胞智能免疫分型方法、装置及电子设备，通过获取流式样本中每个细胞在以细胞表面不同抗原分子量为坐标轴的坐标系中的位置坐标；根据所述位置坐标将所述流式样本中的细胞分为多个细胞群；识别所述多个细胞群各自的细胞种类；判断每个所述细胞群中细胞的所述位置坐标是否处于该所述细胞群的细胞种类所对应的预设范围内；以及当判断结果为所述细胞群中存在细胞的所述位置坐标不处于该所述细胞群的细胞种类所对应的预设范围内，确定该所述细胞群为异常群。利用人工智能实现细胞的分群和神经网络模型实现异常群的判断，大幅降低了专业人员的劳动强度，同时提高了流式细胞免疫分型的准确性及效率。

Flow cytometric intelligent immunotyping methods, devices and electronic devices

The invention provides a flow cytometric intelligent immune typing method, device and electronic equipment. By acquiring the position coordinates of each cell in the coordinate system with different antigen molecular weights on the cell surface as the coordinate axis, the cells in the flow cytometric samples are divided into multiple cell groups according to the position coordinates, and the cell types of each cell group are identified. Whether the coordinates of the cells in each cell group are within the preset range corresponding to the cell type of the cell group, and when it is determined that the coordinates of the cells in the cell group are not within the preset range corresponding to the cell type of the cell group, the cell group is determined to be an abnormal group. Using artificial intelligence to realize cell clustering and neural network model to judge abnormal groups greatly reduces the labor intensity of professionals, and improves the accuracy and efficiency of flow cytometric immunotyping.

【技术实现步骤摘要】
流式细胞智能免疫分型方法、装置以及电子设备
本专利技术涉及流式细胞学领域，具体涉及一种流式细胞智能免疫分型方法和装置、电子设备、计算机程序产品、以及计算机可读存储介质。
技术介绍
血细胞在分化的不同阶段及细胞活化的过程中出现或消失的细胞表面抗原分子统称细胞分化群，在红细胞系、白细胞系、血小板、巨核细胞系及非造血细胞均有不同的分化抗原簇表达。当发生血液肿瘤时，细胞就会丧失正常细胞的系列专一性和分化阶段的规律性。流式细胞术可以对确定其来源和分化阶段、判断微量残留病变的存在及推测预后均有价值。现有的流式免疫分型方法大多是利用流式细胞仪对胞定量进行分群，并通过专业人员从二维的视角对各个细胞群体进行正常或异常的判断，并根据异常细胞群体的特征推测疾病的种类及程度等。然而，现有技术存在以下缺点：1.主观性大。每个专业人员的经验不同以及判断依据也不完全相同，因此，判断结果也就会有所偏差，甚至同一个人在不同环境、状态下给出的判断结果也不一定完全相同。2.劳动强度大。判断的人员需要一定的技术基础以及工作经验，而实际的巨大工作量和相对缺乏的专业人员加大了工作人员的劳动强度。3.效率低。依赖相对较少的专业人本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种流式细胞智能免疫分型方法，其特征在于，包括：获取流式样本中每个细胞在以细胞表面不同抗原分子量为坐标轴的坐标系中的位置坐标；根据所述位置坐标将所述流式样本中的细胞分为多个细胞群；识别所述多个细胞群各自的细胞种类；判断每个所述细胞群中细胞的所述位置坐标是否处于该所述细胞群的细胞种类所对应的预设范围内；以及当判断结果为所述细胞群中存在细胞的所述位置坐标不处于该所述细胞群的细胞种类所对应的预设范围内，确定该所述细胞群为异常群；其中，判断每个所述细胞群中细胞的所述位置坐标是否处于该所述细胞群的细胞种类所对应的预设范围内是基于第一神经网络模型实现。

【技术特征摘要】
1.一种流式细胞智能免疫分型方法，其特征在于，包括：获取流式样本中每个细胞在以细胞表面不同抗原分子量为坐标轴的坐标系中的位置坐标；根据所述位置坐标将所述流式样本中的细胞分为多个细胞群；识别所述多个细胞群各自的细胞种类；判断每个所述细胞群中细胞的所述位置坐标是否处于该所述细胞群的细胞种类所对应的预设范围内；以及当判断结果为所述细胞群中存在细胞的所述位置坐标不处于该所述细胞群的细胞种类所对应的预设范围内，确定该所述细胞群为异常群；其中，判断每个所述细胞群中细胞的所述位置坐标是否处于该所述细胞群的细胞种类所对应的预设范围内是基于第一神经网络模型实现。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断每个所述细胞群中细胞的所述位置坐标是否处于该所述细胞群的细胞种类所对应的预设范围内包括：将单个细胞群中细胞的所述位置坐标与所述单个细胞群的细胞种类输入所述第一神经网络模型，通过所述第一神经网络模型判断所述单个细胞群中是否存在细胞的所述位置坐标不处于该所述细胞群的细胞种类所对应的预设范围内。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：确定所述异常群的异常程度。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述异常群的异常程度包括：根据所述异常群的重心在所述坐标系中的位置坐标与所述异常群的细胞种类对应的正常细胞在所述坐标系中的位置坐标的差值确定所述异常群的异常程度。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述位置坐标进行补偿，根据补偿后的所述位置坐标将所述流式样本中的细胞分为多个细胞群。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述位置坐标进行补偿包括：将所述位置坐标对应的坐标向量乘以补偿矩阵的逆矩阵，得到补偿后的所述位...

【专利技术属性】
技术研发人员：王志岗，汝昆，贺环宇，
申请(专利权)人：苏州深析智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32