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申请/专利权人：贝克顿·迪金森公司
摘要：非参数变换例如t‑分布随机近邻嵌入tSNE可用于分析多参数数据，例如源自流式细胞术或其他颗粒分析系统及方法的数据。本发明可以包括这些变换，以用于降维和亚群识别例如设门。从本质上讲，非参数变换在未基于所述整个数据集包括新观测值训练新变换的情况下无法变换所述新观测值。所述功能利用神经网络使非参数变换参数化，从而允许采用非参数技术变换小型训练数据集。所述训练数据集之后可用于生成准确的参数模型，以便采用与所述初始事件一致的方式评估其他事件。
主权项：1.一种用于颗粒分析仪的表征和分选的计算机实现的方法，其包含：受一台或更多台处理设备控制，从颗粒分析仪接收与实验相关的第一部分颗粒的测量值作为第一原始数据集；将非参数变换应用于所述第一原始数据集，以生成第一变换后数据集，其中，所述非参数变换降低所述第一原始数据集的维度，以生成所述第一变换后数据集；利用所述第一变换后数据集生成第二变换后数据集，所述第二变换后数据集比所述第一变换后数据集的数据量更大；利用所述第二变换后数据集生成参数模型，以接收所述第一原始数据集作为输入，并生成所述第一变换后数据集作为输出，其中，所述参数模型至少部分基于在所述颗粒分析仪中实现的分选电路生成，并且其中，所述参数模型包括机器学习算法；以及将所述颗粒分析仪配置成：至少部分基于所述参数模型转换包括在与所述实验相关的第二部分所述颗粒中的颗粒的测量值；至少部分基于转换后测量值和分选标准对所述颗粒进行分类；以及至少部分基于颗粒分类的结果对所述颗粒进行分选，其中，至少部分基于颗粒分类的结果对所述颗粒进行分选包括激活所述颗粒分析仪的偏转板，以将目标颗粒引导至指定的收集容器中。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贝克顿·迪金森公司 颗粒分析仪的表征和分选
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