雷 伟，李智伟，郭玉娟，摆文丽，芮东升，王 奎

    (1.石河子大学医学院，新疆 石河子 832000；2.新疆维吾尔自治区人民医院临床检测中心，新疆 乌鲁木齐 830001)

    流式细胞术(flow cytometry，FCM)是一种能够对悬浮的细胞或微粒进行快速而精确地分析和分选的检测技术，被广泛应用于生物学研究及临床诊断中[1-3]。FCM 应用过程中会产生高维数据，传统数据分析是基于设门的方法，通常分析者会在FlowJo 等可视化软件中根据经验选择测量通道绘制能够代表细胞抗原表达水平的散点图，在散点图中圈出门以区分出不同的细胞亚群，以此得到疾病的相关信息。目前FCM 向多参数方向发展，给数据分析带来巨大挑战，基于人工设门的细胞分群方法的局限性日益显著。首先，人工分群缺乏客观性，由于没有可量化的标准，不同分析者得到的结果可能存在差异；其次，人工分群过程繁琐，重复性工作耗费大量时间导致效率低下；此外，人工分群要求分析者有一定的专业知识，能够根据经验准确设门和识别亚群，这可能是一般使用者不具备的[4-7]。因此，提出自动分群方法，并已成为近年来国内外研究热点[8-11]。人工神经网络(artificial neural network，ANN)是一种受到人脑神经元的启发而产生的多参数非线性计算模型，其具备了机器学习的能力，常被用于解决数据分析问题[12，13]。本研究旨在通过构建ANN 模型实现在FCM 数据上的细胞自动分群，并且同其他方法进行比较，探究该方法应用的可行性。

    1 资料与方法

    1.1 资料来源 数据来源于新疆维吾尔自治区人民医院临床检测中心2016-2017 年流式检测存档数据，包括10 名健康志愿者的骨髓标本FCM 数据。纳入标准：①人员无发热、咳嗽或其他不适；②血常规和生化检测结果正常；③近期未使用过影响免疫功能的药物；④体检未发现免疫性疾病；⑤肝肾功能检查正常。排除标准：①患有急性病毒感染性疾病、先天性免疫缺乏症、获得性免疫缺陷综合征、霍奇金病、白血病、恶性肿瘤、瓦尔登斯特伦巨球蛋白血症等疾病；②处于外科手术恢复和肿瘤化疗期间从事辐射接触工作、使用淄醇类药物及免疫抑制剂的人员；③实验室血清学检测确诊乙肝、丙肝、艾滋病、梅毒者；④近期有饮酒情况(如酗酒)的对象；⑤近期献血的对象 ......