[发明专利]流式细胞仪数据快速分析方法

摘要

本发明公开了一种流式细胞仪数据快速分析方法。本发明包括以下步骤(1)采用核密度估计方法对流式细胞仪数据中的类群数目进行估计，得到数据中包含的类群数目范围；(2)获得类群数目后，采用优化初始聚类中心的K‑means方法对数据进行自动聚类；(3)对聚类后的结果，采用两段线性回归拟合方法合并筛选最优结果。该分析方法分析流式细胞仪数据的结果精确度高，分析时间远远低于人工分析数据时间及目前其他分析方法。

主权项

一种流式细胞仪数据快速分析方法，其特征在于，按照以下步骤进行：(1)采用核密度估计方法对流式细胞仪数据中的类群数目进行估计，得到数据中包含的类群数目范围；(2)获得类群数目后，采用优化初始聚类中心的K‑means方法对数据进行自动聚类；(3)对聚类后的结果，采用两段线性回归拟合方法合并筛选最优结果；所述步骤(1)采用了核密度估计方法对流式细胞仪数据中的类群数目进行估计的识别过程如下：设为流式细胞仪数据X的核密度估计，其可表示为:其中Xi代表数据中的事件，则对两边求导可得到其中：K为核函数，且H为d×d维正定对称带宽矩阵；▽(2)K{x}表示K{x}的二阶导数；利用线性分割网格方法可得到每一维度的类群数目kj，其中j＝1,…,d，则类群数目范围为所述步骤(2)中K‑means方法采用了以下过程进行初始聚类中心确定：(1)在样本中随机选择xi作为第一个聚类中心c1；(2)计算所有样本x到前k‑1个聚类中心的最小距离，其中k＝2,…K，(3)以为概率选择xi为第k个聚类中心ck。