细胞群的识别方法及其装置与流程

本技术实施例涉及细胞分析，具体涉及一种细胞群的识别方法及其装置。

背景技术：

1、流式细胞技术（flow cytometry，fcm）是以高能量激光照射高速流动状态下，经荧光标记的单细胞（生物微粒），通过检测产生的散射光和荧光的信号强度，从而对细胞进行定性分类和定量统计，实现对目的细胞的分析或分选的技术。基于流式细胞仪获取的所有细胞的特征数据称为流式细胞数据。根据流式细胞数据可以绘制散点图，并基于散点图进行圈门，可以实现对选定感兴趣的细胞群进行分析。

2、传统地，通常采用人工设定圈门的方式选定感兴趣的细胞类群。但是，对于人工设定圈门的方式，需要依赖技术人员的经验，圈门结果会受到技术人员的经验的影响，不同的技术人员所得到圈门结果可能存在很大的差异，难以保证圈门结果的稳定性。此外，人工设定圈门的方式需要依赖专业的技术人员，操作难度大，效率低。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本技术实施例提供了一种细胞群的识别方法及其装置，用于解决人工圈门方式的圈门结果存在很大差异，圈门结果的稳定性较差的问题。

2、根据本技术实施例的第一方面，提供了一种细胞群的识别方法，该方法包括：获取n个待测细胞的流式细胞数据，其中，流式细胞数据包括与n个待测细胞对应的n个数据组，且各数据组均包括与m个通道对应的m个数据值，m大于等于2；根据n个待测细胞中各待测细胞的m个数据值，确定各待测细胞对应的联合概率密度；根据各待测细胞对应的联合概率密度，确定回归分割线，其中，回归分割线用于划分n个待测细胞中的杂质细胞群和主细胞群；根据回归分割线和n个待测细胞中各待测细胞的m个数据值，确定多个边界点；基于多个边界点对n个待测细胞进行圈门，得到目标细胞群。

3、在一种可选的方式中，根据n个待测细胞中各待测细胞的m个数据值，确定各待测细胞对应的联合概率密度，包括：根据n个待测细胞中任一待测细胞的m个数据值，确定m个通道中各通道对应的边缘概率密度；根据m个通道中各通道对应的边缘概率密度，确定n个待测细胞中任一待测细胞对应的联合概率密度。

4、在一种可选的方式中，n个待测细胞中任一待测细胞对应的联合概率密度通过如下公式确定：

5、；

6、其中，为任一待测细胞对应的联合概率密度，为m个通道中第j个通道对应的核函数，为任一待测细胞的对应于第j个通道的数据值，为n个待测细胞中第i个待测细胞的对应于第j个通道的数据值，为m个通道中第j个通道的通道宽度，n为待测细胞的数量，m为通道数量。

7、在一种可选的方式中，根据各待测细胞对应的联合概率密度，确定回归分割线，包括：确定参数集合，参数集合包括多个参数组，多个参数组中各参数组均包括斜率和截距；采用参数集合拟合直线，得到多个参数组对应的多组第一参考分割线；根据所述n个待测细胞中各待测细胞与每组第一参考分割线中各第一参考分割线之间的距离，确定多个第二参考分割线；根据n个待测细胞中位于多个第二参考分割线中各第二参考分割线的预设邻域内的待测细胞的联合概率密度，确定回归分割线，其中，n个待测细胞中位于回归分割线的预设邻域内的待测细胞的联合概率密度的和值为最小。

8、在一种可选的方式中，在确定参数集合之前，该方法还包括：根据各待测细胞对应的联合概率密度，确定n个待测细胞中的峰值细胞群；其中，根据n个待测细胞中各待测细胞与每组第一参考分割线中各第一参考分割线之间的距离，确定多个第二参考分割线，包括：根据峰值细胞群中各待测细胞与每组第一参考分割线中各第一参考分割线之间的距离，确定多个第二参考分割线；其中，根据n个待测细胞中位于第二参考分割线的预设邻域内的待测细胞的联合概率密度，确定回归分割线，包括：根据峰值细胞群中位于第二参考分割线的预设邻域内的待测细胞的联合概率密度，确定回归分割线。

9、在一种可选的方式中，根据各待测细胞对应的联合概率密度，确定n个待测细胞中的峰值细胞群，包括：根据各待测细胞对应的联合概率密度，确定n个待测细胞对应的联合概率密度曲线；根据联合概率密度曲线的峰值和筛选宽度，确定n个待测细胞中的峰值细胞群。

10、在一种可选的方式中，确定参数集合，包括：确定待测细胞的细胞类型；根据细胞类型，确定搜索范围；根据搜索范围，确定参数集合。

11、在一种可选的方式中，m个通道包括第一通道和第二通道；根据回归分割线和n个待测细胞中各待测细胞的m个数据值，确定多个边界点，包括：根据各待测细胞的对应于第一通道的数据值和对应于第二通道的数据值，确定n个待测细胞中第一目标细胞和第二待测细胞；其中，第一目标细胞为n个待测细胞中对应于第一通道的数据值为最大值和/或最小值的待测细胞，第二待测细胞为n个待测细胞中对应于第二通道的数据值为最大值和/或最小值的待测细胞；根据第一目标细胞所在的位置、第二目标细胞所在的位置和回归分割线，确定多个边界点。

12、在一种可选的方式中，基于多个边界点对n个待测细胞进行圈门，得到目标细胞群，包括：根据多个边界点，确定凸多边形；将n个待测细胞中位于凸多边形内的待测细胞确定为目标细胞群。

13、在一种可选的方式中，根据多个边界点，确定凸多边形，包括：将多个边界点进行连接，得到凸多边形；或者，基于格雷厄姆扫描算法，根据多个边界点，确定凸多边形。

14、在一种可选的方式中，将n个待测细胞中位于凸多边形内的待测细胞确定为目标细胞群，包括：基于射线定位法，确定凸多边形的内点；根据n个待测细胞中与凸多边形的内点对应的待测细胞，确定目标细胞群。

15、根据本技术实施例的第二方面，提供了一种细胞群的识别装置，该装置包括：数据获取模块，用于获取n个待测细胞的流式细胞数据，其中，流式细胞数据包括与n个待测细胞对应的n个数据组，且各数据组均包括与m个通道对应的m个数据值，m大于等于2；联合概率密度确定模块，用于根据n个待测细胞中各待测细胞的m个数据值，确定各待测细胞对应的联合概率密度；分割线确定模块，用于根据各待测细胞对应的联合概率密度，确定回归分割线，其中，回归分割线用于划分n个待测细胞中的杂质细胞群和主细胞群；边界点确定模块，用于根据回归分割线和n个待测细胞中各待测细胞的m个数据值，确定多个边界点；细胞群识别模块，用于基于多个边界点对n个待测细胞进行圈门，得到目标细胞群。

16、根据本技术实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器，存储器存储可在处理器上运行的程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项所述的细胞群的识别方法的操作。

17、根据本技术实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项所述的细胞群的识别方法的操作。

18、根据本技术实施例的第五方面，提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品中存储有至少一可执行指令，该可执行指令使交换芯片执行如上述第一方面中任一项所述的细胞群的识别方法的操作。

19、在本技术实施例中，在识别n个待测细胞中的目标细胞群时，获取n个待测细胞的m个通道的数据值，根据n个待测细胞中各待测细胞的m个通道的数据值，确定各待测细胞对应的联合概率密度，以根据各样本数据对应的联合概率密度确定回归分割线，能够避免基于单个通道的数据值确定分割线而存在的偏差，进而根据各待测细胞的m个通道的数据值和回归分割线确定多个边界点，并基于多个边界点对n个待测细胞进行圈门，能够准确得到目标细胞群。这样以来，在不依赖专业技术人员的情况下，可以模拟专业技术人员的圈门过程，实现目标细胞群的自动识别，能够提高处理效率。再者，在应用过程中，用户仅需要导入n个待测细胞的流式细胞数据，即可得到圈门结果，不会受到人为因素的干扰，能够保证圈门结果的稳定性和可重复性，进而能够满足研究人员对检测结果的一致性的要求。以及，基于待测细胞的多个通道的数据值确定待测细胞的联合概率密度，并基于待测细胞的联合概率密度进行细胞群识别，可以识别出具有生物学意义的目标细胞群，并且能够提高细胞群识别的准确性。

20、上述说明仅是本技术实施例技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术实施例的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术实施例的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。