一种基于级联DAE-ResNet的免疫细胞识别方法

一种基于级联DAE‑ResNet的免疫细胞识别方法，包括以下步骤：数据获取，利用拉曼光谱仪采集的外周血单核细胞来源的T细胞、B细胞和NK细胞的拉曼光谱；数据集预处理，将获得的拉曼光谱去除干扰信号，提升光谱质量，为后续分析建立可靠基础；构建数据集，根据免疫细胞类别将对应经过预处理的拉曼光谱分为三类，将同一类细胞样品的拉曼光谱归为一类，得到光谱数据集；搭建级联DAE‑ResNet网络模型；训练级联DAE‑ResNet神经网络模型。本方案通过训练单一级联DAE‑ResNet神经网络实现积分时间为1秒的传统拉曼光谱免疫细胞的精准识别。