一种基于机器学习的流式淋巴细胞亚群检测自动分类方法

本发明涉及生物技术领域，具体涉及一种基于机器学习的流式淋巴细胞亚群检测自动分类方法；包括如下步骤：根据细胞特征生成二维散点图，获取样本中各类细胞群体的分布；标注二维散点图中的细胞群体；对散点图中的细胞数据进行标准化处理；针对每种散点图分布，构建识别目标细胞群体的分类模型；对支持向量机模型的超参数进行调优；利用支持向量机模型对新的散点图数据及未标注的散点图数据进行预测，并对细胞群体分类；通过上述方式，能够计算出样本中各种淋巴细胞的比例，且计算中，数据处理速度快分类结果可靠性和一致性高，辅助临床医生评估机体的免疫功能状态，为探索病因、追踪病程，进而优化治疗方案奠定基础。