基于插值拟合的IVFC信号细胞计数方法应对基线漂移

在生物医学研究领域，体内流式细胞术（In Vivo Flow Cytometry, IVFC）作为一种关键的技术，允许研究人员实时监测活体动物体内的目标细胞动态变化。然而，尽管IVFC系统的构建已经相当成熟，但一个普遍存在的挑战是基线漂移（baseline drift），这会对细胞计数的准确性产生显著影响。传统的方法，例如动态峰选择法，通常通过设定固定的阈值来识别细胞信号，但这忽视了基线漂移的影响，导致细胞计数结果的偏差。 本文由Xiaoling Wang、Yuanzhen Suo、Dan Wei、Hao He等人合作撰写，他们来自上海交通大学的Med-X研究 institute和生物医学工程学院，以及上海交通大学的船舶海洋与建筑工程学院。他们针对IVFC数据中的基线漂移问题，提出了一种新的细胞计数方法。这种方法利用插值拟合技术，能够动态地适应信号的变化，而不是简单地依赖静态阈值。通过自动分割和处理，该算法能够有效地捕捉到细胞信号的峰值，同时修正由于基线漂移引起的计数误差。 该方法首先对IVFC信号进行预处理，包括噪声滤波和基线平滑，以减少干扰因素。接着，采用数值插值的方法估计基线漂移的模型，这一步对于准确跟踪信号的动态变化至关重要。在插值过程中，算法会考虑到信号的时间连续性和趋势，从而更精确地定位细胞事件。然后，基于这些信息，算法能够实时更新阈值，确保在基线变动时也能正确识别细胞信号。 相比于传统的动态峰挑选法，这种新的细胞计数方法提高了计数的精度，尤其是在处理长时间或频繁基线漂移的情况下。这对于长期实验或疾病进展监控等研究来说，具有重要的实际应用价值。通过改进IVFC数据分析的鲁棒性，该研究有助于提升体内细胞动态监测研究的信度，从而推动生物医学领域的进一步发展。最后，该成果于2017年3月20日发表，为生物医学研究者提供了一种有效解决IVFC数据处理中基线漂移问题的新工具。