Метод распознавания групп лейкоцитов по результатам проточной цитометрии

Аннотация:

Иммунофенотипирование с использованием проточного цитофлюорометра представляет собой один из наиболее точных методов лабораторной диагностики, позволяющий определять типы клеток иммунной системы для последующего выявления онкологических заболеваний . Лейкоциты являются важной частью иммунной системы человека. Их анализ - наиболее информативный в гематологических заболеваниях как у детей, так и у взрослых. Метод проточной цитометрии позволяет провести анализ до нескольких десятков тысяч клеток в секунду, при этом для каждой клетки может измеряться от 5 до 15 параметров в зависимости от модели прибора. Высокое количество клеток сложно обрабатывать из-за того, что маркеры этих клеток на графическом изображении накладываются друг на друга или частично перекрываются. B настоящее время анализ данных проточной цитофлюорометрии осуществляется посредством последовательной методики гейтирования, основанной на поэтапном ручном выделении областей интереса на графических изображениях. Этот подход обладает существенными недостатками: низкой скоростью и высокой трудоемкостью [3]. Целью данного исследования является разработка метода распознавания групп лейкоцитов по результатам проточной цитофлюорометрии. B работе решается задача распознавания клеточных популяций лейкоцитов при иммунофенотипировании. Традиционный метод анализа выходных данных проточной цитофлюорометрии требует высоких трудозатрат на ручное гейтирование со стороны врачей лабораторной диагностики клинической иммунологии. Предложенный в настоящей статье метод основывается на комплексе алгоритмов из программных библиотек TensorFlow и sklearn.cluster. Исследована эффективность рассматриваемого решения относительно традиционного ручного анализа данных. Проведенный эксперимент продемонстрировал десятикратное увеличение скорости анализа данных проточного цитофлюорометра. Данные для эксперимента были взяты из открытого источника в Интернете.

Авторы:

Издание: Медицинская техника
Год издания: 2026
Объем: 3с.
Дополнительная информация: 2026.-N 1.-С.10-12. Библ. 14 назв.
Просмотров: 1