| 颗粒分析仪的表征和分类 |
| US17714899 2022-4-6 发明申请 |
| 2022-7-21 |
| 诸如T-分布随机近邻嵌入(TSNE)之类的非参数变换被用于分析诸如从流式细胞术或其它粒子分析系统和方法导出的数据之类的多参数数据。 这些变换可以被包括用于亚群的降维和鉴定(例如，选通)。 本质上，如果不基于包括新观测的整个数据集训练新变换，非参数变换就不能变换新观测。 所描述的特征使用神经网络对非参数变换进行参数化，从而允许使用非参数技术对小训练数据集进行变换。 然后，训练数据集可用于以与初始事件一致的方式生成用于评估附加事件的精确参数模型。 |
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