基于改进 ResNet-50 的智能流式细胞分析方法

来源：电子测量技术杂志2025年第18期北京时间：

作者：许孔晨，汤怀锋，杨海倩，苏新，陆晓春

单位：河海大学信息科学与工程学院 常州 213022

摘要：流式细胞术是一种广泛应用于生命科学研究和临床诊断的高通量检测技术，然而传统流式细胞仪在面对复杂的数据维度和噪声干扰严重的情况下表现不佳，为了提高流式细胞术处理多参数，高维数据的能力，同时保证数据的及时性和准确性，提出了一套智能流式细胞分析系统。该系统涵盖流式细胞系统硬件设备设计、流式细胞系统软件设计和智能流式细胞分析系统算法设计。硬件层面设计了一个基于FPGA和ARM协同工作的实时数据采集系统，软件层面构建了一个嵌入式Linux架构，提出了一套预处理、解析、和批次归一化方法，在流式数据智能分析层面中，引入自组织映射算法进行数据降维，结合深度学习领域的改进残差网络，构建了一种SE-ResNet-50深度卷积神经网络模型。实验表明，SE-ResNet-50模型与原模型ResNet-50相比，总体准确率提升了4%，精确率提升了3.8%。通过SOM与SE-ResNet-50的协同工作流程，有效地处理流式细胞仪采集的大量高维数据。实验结果证明了该方法的优越性。

关键词：嵌入式系统;自组织映射;深度学习;残差网络;流式细胞术

基金资助：国家自然科学基金（62371181）项目资助