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摘要
随着高通量流式细胞术(FCM)的发展，传统的数据分析方法和分析工具越来越难以应对成倍增加的FCM的检测参数和数据量，尤其是人工分析的主观性和劳动密集性与FCM对客观性和准确性要求形成了日益凸显的矛盾，数据可视化和数据分析的新算法和新工具的开发成为临床应用的迫切需求。近些年来，人工智能辅助诊断FCM进行疾病诊断和细胞分群的研究，解决了目前FCM面临的诊断效率低和准确性低的困境，初步构建了自动化的FCM数据分析方法来代替传统分析方法，这一辅助诊断方法将带来疾病诊断的新思路和新变革。
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随着高通量流式细胞术(FCM)的发展，传统的数据分析方法和分析工具越来越难以应对成倍增加的FCM的检测参数和数据量，尤其是人工分析的主观性和劳动密集性与FCM对客观性和准确性要求形成了日益凸显的矛盾，数据可视化和数据分析的新算法和新工具的开发成为临床应用的迫切需求。近些年来，人工智能辅助诊断FCM进行疾病诊断和细胞分群的研究，解决了目前FCM面临的诊断效率低和准确性低的困境，初步构建了自动化的FCM数据分析方法来代替传统分析方法，这一辅助诊断方法将带来疾病诊断的新思路和新变革。
