本文關(guān)鍵詞：基于SVM的質(zhì)譜細胞儀高維數(shù)據(jù)分析在AML早期診斷方面的應用研究

  更多相關(guān)文章： 質(zhì)譜細胞術(shù) 高維數(shù)據(jù)分析 SVM 急性髓細胞白血病(AML) 早期診斷

【摘要】：白血病是一類造血系統(tǒng)的惡性腫瘤,通常表現(xiàn)為異常的白細胞惡性增殖。我國白血病的發(fā)病率在各種腫瘤中占第六位,居青少年惡性腫瘤首位。白血病按起病的緩急可分為急性白血病和慢性白血病,其中急性髓細胞白血病(AML)是一種髓系血細胞的惡性腫瘤,是成人中最常見的一種急性白血病。急性髓細胞白血病的臨床診斷包括血常規(guī)檢查、骨髓常規(guī)檢查、細胞免疫學分型、細胞遺傳學檢查等。這些方法存在需要有經(jīng)驗的臨床病理專家進行操作、無法進行自動化分析、耗時且主觀等一定的局限性。臨床上AML一般通過血液或骨髓中的原始粒(或單核)細胞占比超過20%進行確診。實現(xiàn)對AML的自動化早期診斷,對于疾病發(fā)展迅速、病程較短的急性白血病而言,預期可提高診斷的準確性及病人治愈率。質(zhì)譜細胞術(shù)是近年發(fā)展起來的一種新型單細胞分析技術(shù)。該技術(shù)集成了質(zhì)譜和細胞儀的原理,可在單細胞中同時測量幾十種甚至上百種特征標記物,不僅能進行高速的分析,而且具有質(zhì)譜分析的高精確度與高識別能力。質(zhì)譜細胞儀較之傳統(tǒng)熒光流式細胞儀測量的參數(shù)多且通道之間沒有干擾,并且不需要進行補償計算,已成為單細胞分析的一個新方向。本論文首先系統(tǒng)介紹了質(zhì)譜細胞術(shù)的相關(guān)理論,包括其發(fā)展現(xiàn)狀、原理、常用的數(shù)據(jù)分析方法及其應用,然后介紹了我們基于支持向量機(SVM)的質(zhì)譜細胞儀高維數(shù)據(jù)分析方法。論文利用該方法對質(zhì)譜細胞儀的健康人類骨髓樣本高維數(shù)據(jù)進行了分析,實現(xiàn)了對多種細胞的分類識別,并用分類的結(jié)果對該方法進行了性能評估。最后,論文開展了基于SVM的質(zhì)譜細胞儀高維數(shù)據(jù)分析應用于AML早期診斷的研究,初步驗證了該方法用于AML自動化早期診斷的可行性。質(zhì)譜細胞儀測量參數(shù)多、單細胞識別準確率高,預期可以獲得更好的診斷準確率,應用前景廣泛。本論文將質(zhì)譜細胞術(shù)的單細胞識別準確率高的優(yōu)勢與SVM機器學習方法相結(jié)合,揭示了該方法在AML早期診斷方面的應用潛力。論文研究工作在疾病的早期診斷以及診斷過程自動化方面具有一定意義。
【關(guān)鍵詞】：質(zhì)譜細胞術(shù) 高維數(shù)據(jù)分析 SVM 急性髓細胞白血病(AML) 早期診斷
【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R733.71
【目錄】：

• 摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 第一章 緒論12-20
• 1.1 研究背景及現(xiàn)狀12-16
• 1.1.1 急性髓細胞白血病(AML)檢測技術(shù)簡介12-13
• 1.1.2 質(zhì)譜細胞術(shù)在白血病方面的研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2 研究意義16-17
• 1.3 論文主要內(nèi)容及框架17-20
• 第二章 質(zhì)譜細胞儀工作原理及應用20-36
• 2.1 起源與發(fā)展20-21
• 2.2 技術(shù)原理21-27
• 2.2.1 硬件系統(tǒng)21-23
• 2.2.2 標簽與試劑23-26
• 2.2.3 工作流程26-27
• 2.3 數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)27-33
• 2.4 應用領(lǐng)域33-34
• 2.5 本章小結(jié)34-36
• 第三章 基于支持向量機(SVM)的質(zhì)譜細胞儀數(shù)據(jù)分析方法36-46
• 3.1 數(shù)據(jù)來源36-38
• 3.2 數(shù)據(jù)分析38-42
• 3.2.1 讀數(shù)據(jù)38-39
• 3.2.2 數(shù)據(jù)篩選和貼標簽39-42
• 3.2.3 數(shù)據(jù)歸一化42
• 3.3 利用SVM對數(shù)據(jù)進行機器學習的過程42-45
• 3.3.1 程序結(jié)構(gòu)42
• 3.3.2 輸出形式42-44
• 3.3.3 評估指標44-45
• 3.4 本章小結(jié)45-46
• 第四章 質(zhì)譜細胞儀高維數(shù)據(jù)分析用于細胞分類的初步驗證46-56
• 4.1 二分類46-50
• 4.1.1 數(shù)據(jù)準備46
• 4.1.2 參數(shù)優(yōu)化46-48
• 4.1.3 結(jié)果及討論48-50
• 4.2 多分類50-53
• 4.2.1 數(shù)據(jù)準備50-51
• 4.2.2 參數(shù)優(yōu)化51
• 4.2.3 結(jié)果及討論51-53
• 4.3 本章小結(jié)53-56
• 第五章 質(zhì)譜細胞儀高維數(shù)據(jù)分析用于AML早期診斷56-68
• 5.1 AML樣本數(shù)據(jù)集的準備及討論56-59
• 5.1.1 AML樣本的數(shù)據(jù)篩選和貼標簽56-58
• 5.1.2 制備AML樣本數(shù)據(jù)集58-59
• 5.2 將細胞多分類過程推廣到AML早期診斷59-66
• 5.2.1 實驗結(jié)果59-64
• 5.2.2 討論64-66
• 5.3 本章小結(jié)66-68
• 第六章 總結(jié)與展望68-72
• 6.1 總結(jié)68-69
• 6.2 展望69-72
• 參考文獻72-78
• 致謝78-79
• 附件79

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本文編號：638627