一种流式细胞分析用数据处理方法

本发明提供了一种流式细胞分析用数据处理方法，属于流式细胞术数据处理技术领域，包括：首先将高维细胞数据分割为均衡的JSON格式数据块，包含细胞的多维测量信息。通过内存管理单元动态配置双缓冲区实现数据的并行加载和预处理。对数据块进行特征重要性评估，计算维度间相关性，并通过k近邻搜索和核密度估计获取局部分布特征。利用滑动时间窗口统计特征权重变化，使用vine-copula构建特征交互强度矩阵。随后应用改进的高斯径向基核函数进行非线性降维，该函数包含多个自适应函数项。最后构建深度自编码器神经网络，在训练过程中动态调整学习率，对特征提取结果进行正则化处理，输出标准化的细胞特征向量。...

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Format Patent
LanguageChinese
Published 15.07.2025
Subjects
CALCULATING
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
COMPUTING
COUNTING
ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTEDFOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
PHYSICS
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Summary:本发明提供了一种流式细胞分析用数据处理方法，属于流式细胞术数据处理技术领域，包括：首先将高维细胞数据分割为均衡的JSON格式数据块，包含细胞的多维测量信息。通过内存管理单元动态配置双缓冲区实现数据的并行加载和预处理。对数据块进行特征重要性评估，计算维度间相关性，并通过k近邻搜索和核密度估计获取局部分布特征。利用滑动时间窗口统计特征权重变化，使用vine-copula构建特征交互强度矩阵。随后应用改进的高斯径向基核函数进行非线性降维，该函数包含多个自适应函数项。最后构建深度自编码器神经网络，在训练过程中动态调整学习率，对特征提取结果进行正则化处理，输出标准化的细胞特征向量。
Bibliography:Application Number: CN202510377410