Neural network analysis of digital flow cytometric data

机译：数字流量细胞仪数据的神经网络分析

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In flow cytometry, the pulse waveform features measurable by current analog instruments are limited to the pulse integral, peak, and width. Digitalization of the waveforms provides a means for the extraction of additional features, such as skewness, kurtosis, and Fourier properties. The introduction of additional features requires automated procedures for classification of biological particles. In this work, we implemented and evaluated neural network classification algorithms using derived, complex features, as well as using the raw, sampled data without feature extraction. The performance of the neural networks was compared with that of a more conventional means of classification in flow cytometry, the K-means clustering algorithm.

机译：在流式细胞仪中，由电流模拟仪器可测量的脉冲波形特征仅限于脉冲积分，峰值和宽度。波形的数字化提供了提取额外特征的方法，例如偏离，峰和傅立叶属性。额外特征的引入需要自动化生物颗粒的分类程序。在这项工作中，我们使用导出的复杂功能以及使用RAW的采样数据来实现和评估神经网络分类算法，而无需特征提取。将神经网络的性能与流式细胞术中的更常规分类方法的性能进行了比较，K均值聚类算法。

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来源
《IEEE International Conference on Neural Networks》|1995年||共6页
会议地点
作者
Godavarti M.; Rodriguez J.J.; Institute of Electric and Electronic Engineer;
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作者单位

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原文格式 PDF
正文语种
中图分类自动化技术、计算机技术;
关键词

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