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摘要:
目的:建立人工智能(AI)模型,评价AI辅助多参数流式细胞术(MFC)诊断儿童急性B淋巴细胞白血病(B-ALL)微小残留病(MRD)的可行性。方法:以北京大学第一医院门诊B-ALL MRD随访病例227例标本进行AI应用探索性研究,以多维空间密度分布的非监督学习分群聚类算法为基础,对MFC数据进行聚类分析;同时参考人工逻辑设门思路和细胞的抗原表达水平,应用决策树和随机森林等监督学习算法判别细胞分类,并将AI分析B-ALL MRD结果以二维图、降维t-分布领域嵌入算法(t-SNE)和热图进行可视化呈现。通过与人工分析比较,评价AI辅助MFC诊断B-ALL MRD的性能和一致性。结果:AI分析可快速检测出骨髓中B细胞系各阶段淋巴细胞和B-ALL MRD细胞的数量和百分比;且在多次重复检测时各参数差值的变异系数( CV)均为0。AI分析速度较传统人工分析提高4~5倍。与人工分析比较,AI分析B-ALL MRD细胞的查全率(敏感度)和阴性预测值为100%,准确度为82.44%。经人工审核后的AI分析结果再与人工分析比较,去除了假阳性,其查准率(阳性预测值)和准确度均可达100%。人工审核后的AI分析B细胞系各阶段淋巴细胞和B-ALL MRD细胞的百分比与人工分析结果差异无统计学意义( P均>0.05)。 结论:本研究初步建立的AI模型数据分析重复性好、分析速度快,具有较高的查全率(敏感度)和阴性预测值,可用于基于本研究的8色抗体组合方案辅助MFC诊断儿童B-ALL MRD。
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文献信息
篇名 人工智能辅助多参数流式细胞术诊断儿童急性B淋巴细胞白血病微小残留病
来源期刊 中华检验医学杂志 学科
关键词 人工智能 流式细胞术 急性淋巴细胞白血病 微小残留病
年,卷(期) 2020,(12) 所属期刊栏目 论著
研究方向 页码范围 1196-1204
页数 9页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.3760/cma.j.cn114452-20200920-00739
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王建中 66 632 14.0 22.0
2 屈晨雪 50 223 9.0 12.0
3 郭琰 23 237 9.0 15.0
4 龚岩 18 59 4.0 7.0
5 周丽娜 3 1 1.0 1.0
6 贺环宇 2 0 0.0 0.0
7 苗林子 7 13 2.0 3.0
8 王志岗 1 0 0.0 0.0
9 由然 9 40 4.0 6.0
10 苑蝶 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
人工智能
流式细胞术
急性淋巴细胞白血病
微小残留病
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中华检验医学杂志
月刊
1009-9158
11-4452/R
大16开
北京市西城区宣武门东河沿街69号
2-71
1978
chi
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