基于CD161的深度学习网络在活动性肺结核临床诊断中的应用

张惠华; 陈骑; 杨倩婷; 张明霞; 代友超; 蔡毅; 温志华; 陈文斌; 谭耀驹; 关平; 邓国防; 陈心春

doi:CNKI:SUN:SWZH.0.2021-02-014

生物医学转化 ›› 2021, Vol. 2 ›› Issue (02) : 91 -98. DOI: CNKI:SUN:SWZH.0.2021-02-014

基于CD161的深度学习网络在活动性肺结核临床诊断中的应用

张惠华, 陈骑, 杨倩婷, 张明霞, 代友超, 蔡毅, 温志华, 陈文斌, 谭耀驹, 关平, 邓国防, 陈心春

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摘要

目的探讨以细胞表面分子CD161为标识的流式检测技术的诊断价值,建立能区分痰涂片阴性肺结核、痰涂片阴性IGRA阳性/阴性的肺结核和肺炎患者的深度学习网络方法。方法通过流式细胞术检测血液中淋巴细胞、单核细胞和CD161阳性淋巴细胞比例,利用深度学习网络建立分类模型。结果深度学习网络测试结果显示,三群细胞比例均能很好区分痰涂片阴性肺结核与肺炎患者、痰涂片阴性IGRA阳性肺结核与肺炎患者、痰涂片阴性IGRA阴性肺结核与肺炎患者。结论以CD161为标识的流式检测技术可作为辅助诊断技术,对痰涂片阴性、痰涂片阴性IGRA阳性/阴性的肺结核和肺炎患者进行初步区分,提高痰涂片阴性病人检出率,指导临床提前用药。