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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
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
作者:
周丽娜
屈晨雪
王建中
王志岗
由然
苑蝶
苗林子
贺环宇
郭琰
龚岩
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
人工智能
流式细胞术
急性淋巴细胞白血病
微小残留病
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
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姓名
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王建中
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屈晨雪
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郭琰
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龚岩
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周丽娜
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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
研究去脉
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期刊影响力
中华检验医学杂志
主办单位:
中华医学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1009-9158
CN:
11-4452/R
开本:
大16开
出版地:
北京市西城区宣武门东河沿街69号
邮发代号:
2-71
创刊时间:
1978
语种:
chi
出版文献量(篇)
7229
总下载数(次)
38
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