[发明专利]流式细胞术数据分割结果的评价系统和方法

权利要求书

1.一种评估用于从样品中累积事件的集合中分离出事件子集的数据分割技术产生的流式细胞术的结果的有效性的方法，所述子集对应于共有某物理特性的所关注群体，所述集合对应于样品颗粒，所述方法包括：

获得所述累积事件的集合的图线，其中所述累积事件的集合包括所述事件子集；

使用所述数据分割技术利用边界，将所述事件子集的数据从所述累积事件的集合的其他事件中分割出来；

确定所述数据分割技术的品质得分；

基于测定的品质得分识别可疑的流式细胞术结果，其中所述可疑的结果是由硬件故障、仪器设置不正确、样品制备不当、样品过度老化和样品高度异常中的至少一种引起的，

其中所述品质得分是区域可分性得分和数据分布得分中的一种，其中所述区域可分性得分以在所述事件子集和所述边界之间的距离为基础和/或以在所述事件子集和特征点之间的距离为基础，并且其中所述数据分布得分以所述事件子集的群体数据分布与数据的理论分布之间的相似度量度为基础。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述品质得分基于多个独立得分的结合，其中多个独立得分中的至少一种是区域可分性得分，所述区域可分性得分以在所述事件子集和所述边界之间的距离为基础和/或以在所述事件子集和特征点之间的距离为基础。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述品质得分基于多个独立得分的结合，其中所述多个独立得分中的至少一种是以所述事件子集的群体数据分布与数据的理论分布之间的比较为基础的数据分布得分。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其中所述品质得分基于选自下组的成员：平均算子、中值算子、最小算子和最大算子。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述特征点包括的成员选自所述子集的平均数和所述子集的众数。

6.根据权利要求1所述的方法，其中所述品质得分以落在所述边界上的累积事件的数量为基础。

7.根据权利要求2或3所述的方法，其中所述多个独立得分的至少一种基于与改变的独立得分相关联的群体显著性而改变。

8.根据权利要求2或3所述的方法，其中所述多个独立得分中的至少一种被加权以控制其对品质得分的影响。

9.根据权利要求2或3所述的方法，其中所述品质得分将多个独立得分组合成单个数值，所述单个数值代表至少部分的门控过程中用于分离事件子集的每个个别步骤的品质。

10.根据权利要求7所述的方法，其中所述与改变的独立得分相关联的群体显著性基于所述群体中分数或事件数量。

11.根据权利要求2或3所述的方法，其中所述多个独立得分包括与所关注群体相对应的第一得分和与另一个所关注群体相对应的第二得分。

12.根据权利要求1所述的方法，其中所述品质得分是指通过下限和上限界定的数值，其中处于下限处或接近下限的数值与所述分割技术确定性的低水平或完全缺失相关，以及所述处于上限或接近上限的数值与所述分割技术确定性的高水平或充分存在相关。

13.一种流式细胞仪，包括：

电子检测装置，所述电子检测装置被配置成生成样品颗粒的数据，其中所述数据与累积事件的集合对应，并且其中所述累积事件的集合包括与共有某物理特性的所关注群体对应的事件子集；

显示器，所述显示器被配置成显示所述累积事件的集合的图线，以及将所述事件子集与所述累积事件的集合中的其他事件隔离的边界；

处理器；以及

控制逻辑，所述控制逻辑由所述处理器执行以确定所述边界的品质得分从而识别流式细胞术产生的可疑结果，其中所述可疑的结果是由硬件故障、仪器设置不正确、样品制备不当、样品过度老化和样品高度异常中的至少一种引起的，

其中所述品质得分是区域可分性得分和数据分布得分中的一种，其中所述区域可分性得分以在所述事件子集和所述边界之间的距离为基础和/或以在所述事件子集和特征点之间的距离为基础，并且其中所述数据分布得分以所述事件子集的群体数据分布与数据的理论分布之间的相似度量度为基础。