[發明專利]一種流式細胞儀數據自動分析方法

有效

• 申請號: 201410129562.6
• 申請日: 2014-03-31
• 公開（公告）號: CN103942415B
• 公開（公告）日: 2017-10-31
• 發明（設計）人: 王先文;程智;陳鋒;杜耀華;暴洪濤;李辰宇;吳太虎
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍軍事醫學科學院衛生裝備研究所
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00;G01N35/00;G01N15/10
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所12201
• 代理人: 張金亭

1.一種流式細胞儀數據自動分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

一)采用BIC方法對數據進行自動類群識別，得到數據中包含的類群數目；

二)獲得類群數目后，采用偏斜t混合模型對數據進行自動聚類；

以上步驟一)中所采用的自動類群識別過程為：

BIC＝-2log L+k log n

其中：

L是偏斜t混合模型極大似然估計的對數似然值；

k是混合模型的獨立參數；

n是數據中被測樣本的粒子總數。

2.根據權利要求1所述的流式細胞儀數據自動分析方法，其特征在于，所述步驟二)采用的偏斜t混合模型為：

其中：

x為流式細胞儀數據；

g為類群數目；

π_i為混合比，表示第i個分量密度在混合密度中的加權因子；

μ,Ω,δ,v為偏斜t分布的密度參數，其中，μ為位置參數，δ為偏斜參數向量，且滿足∑＝Ω+δδ^T；

t_p,v(x)為位置參數為μ，尺度矩陣為∑，自由度為v的p維t分布的概率密度函數；

T_1，v+p(x)為位置參數為μ，尺度矩陣為∑，自由度為v+p的一維t分布的累積分布函數。

3.根據權利要求2所述的流式細胞儀數據自動分析方法，其特征在于，所述偏斜t混合模型首先采用多維流式細胞儀數據x中的兩個維度作為偏斜t混合模型的輸入進行聚類分析，再將該兩維聚類分析結果投影到該數據x中的剩余其它二個維度中去，繼續采用兩維聚類分析方法進行分析，直到得到該數據x的聚類結果。

4.根據權利要求2所述的流式細胞儀數據自動分析方法，其特征在于，所述偏斜t 混合模型以流式細胞儀數據x作為偏斜t混合模型的輸入，采用多維數據直接聚類的方法對數據進行聚類分析。

5.根據權利要求2所述的流式細胞儀數據自動分析方法，其特征在于，所述偏斜t混合模型中參數的估算方法：

引入向量z_j＝(z_1j,…z_gj)^T，變量u₁,…,u_n和w₁,…,w_n，其滿足

其中，x_j表示第j個數據x，HN(0,σ²)為均值為0，方差為σ²的一元半正態分布，gamma(α,β)為形狀參數為α，尺度參數為β的伽馬分布；得到包含變量z_ij、u_j、w_j的對數似然函數為L_c(Ψ)：

其中，

6.根據權利要求5所述的流式細胞儀數據自動分析方法，其特征在于，采用兩步迭代法求解所述偏斜t混合模型中參數，包括以下步驟：

一)根據已知的流式細胞儀數據值，代入似然函數中，以參數作為未知變量，求取似然函數值；其具體實施過程為：

其中E表示期望；

二)根據使似然函數滿足極大值的方法，估計未知參數值，其具體過程為：

其中，k表示迭代序號，分別表示第k次迭代時π_i、μ_i、Ω_i、δ_i的值，為伽馬函數的導數。