目的 探讨流式细胞术结合支持向量机(SVM)能否作为鉴别反应性粒细胞增多和慢性粒细胞白血病(CML)的肿瘤性粒细胞增多的新方法.方法 用流式细胞术检测9例CML患者和9例健康人骨髓粒细胞的CD65s、CD15、CDl lb、CD45表达,导出数据文件.利用SVM学习多维数据,建立并优化预测模型.基于该模型,对67例中性粒细胞增多患者进行分类预测,并通过受试者操作特征曲线(ROC)分析确定截断值,计算特异度和敏感度.结果 ROC分析显示截断值为51.79％,以此截断值可有效区分反应性粒细胞增多和CML肿瘤性粒细胞增多(曲线下面积为0.97),预测的特异度95.80％,敏感度95.30％. 结论 SVM可通过学习多维流式数据,辅助流式细胞术鉴别反应性粒细胞增多和CML肿瘤性粒细胞增多.
作者：赵洪灿；童向民；王贤军；钱文斌；倪万茂
来源：中华危重症医学杂志（电子版） 2013 年 6卷 6期
