專利名稱：基于視覺形態(tài)的五分類全血細(xì)胞分析方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及血細(xì)胞分析方法，尤其涉及五分類血細(xì)胞分析方法。
背景技術(shù)：
血細(xì)胞分析儀是集光、機、電、軟件一體化的醫(yī)學(xué)檢驗儀器，屬于醫(yī)療器械行業(yè)醫(yī)學(xué)檢驗儀器類別，主要用于人群全血細(xì)胞分析，替代以往的血常規(guī)檢查。它具有檢測速度快、操作簡單、檢測參數(shù)多等優(yōu)點。血細(xì)胞分析儀根據(jù)其對白細(xì)胞分類(群)的多少分為三分類(群)血細(xì)胞分析儀和五分類(群)血細(xì)胞分析儀。
血細(xì)胞分類的分析方法是血細(xì)胞分析儀設(shè)計和生產(chǎn)的基礎(chǔ)，基于不同的血細(xì)胞分類的分析方法，國內(nèi)外生產(chǎn)廠家設(shè)計和生產(chǎn)了不同類型的血細(xì)胞分類儀。
五分群血細(xì)胞分析儀是上世紀(jì)90年代中期發(fā)明的產(chǎn)品，1981年Technicon公司基于流式細(xì)胞法，設(shè)計出首臺H 6000五分群血細(xì)胞分析儀，并于1985年推出了成型的H 1血細(xì)胞計數(shù)系統(tǒng)。
90年代，Coulter、Abbott、Sysmex、ABX等公司在三分群血細(xì)胞計數(shù)儀的基礎(chǔ)上，結(jié)合組織化學(xué)、免疫組化、高頻傳導(dǎo)和激光散射等方法，推出了一系列的五分群多參數(shù)血細(xì)胞分析系統(tǒng)。如美國Coulter公司的五分群血細(xì)胞分析儀STKS II，是將阻抗法、電導(dǎo)法、光散射法三種方法聯(lián)合應(yīng)用，為純物理方法；美國Abbott公司的五分群血細(xì)胞分析儀Advia120，采用的是激光散射和細(xì)胞化學(xué)染色方法；日本Sysmex公司的五分群血細(xì)胞分析儀SF-3000，采用的是激光流式細(xì)胞檢測結(jié)合細(xì)胞組化學(xué)染色方法，其SE-9000采用的是多通道阻抗與射頻聯(lián)合檢測方法，而其XE-2100，采用的是激光流式細(xì)胞檢測結(jié)合核酸熒光染色方法；法國ABX公司五分群血細(xì)胞分析儀Pentra60采用DHSS雙鞘流系統(tǒng)、細(xì)胞化學(xué)染色法、光學(xué)分析法四種方法相結(jié)合，其Pentra120retic采用激光流細(xì)胞儀法結(jié)合熒光染色方法、鞘流阻抗方法及光散射方法；美國ABBOTT公司的五分群血細(xì)胞分析儀CD-3700R采用的是MAPSS法(多角度光散射法)，具有4個角度的光散射。
但與三分群血細(xì)胞分析儀相似，基于現(xiàn)有的血細(xì)胞分類的分析方法所設(shè)計和生產(chǎn)的五分群血細(xì)胞分析儀，其分群(分類)方法都是間接地將細(xì)胞所產(chǎn)生的多種電信號通過數(shù)學(xué)模型進行模擬，計算出細(xì)胞的分類結(jié)果，其結(jié)果同樣受到細(xì)胞電信號的采集準(zhǔn)確性、數(shù)學(xué)模型合理性等諸多因素的影響，結(jié)果準(zhǔn)確率只有85％～90％，仍有約10％的樣品需要涂片染色進行人工顯微鏡復(fù)檢。
基于以上原因，根據(jù)國際血液學(xué)標(biāo)準(zhǔn)化委員會(ICSH)提出的使用人工涂片染色顯微鏡檢為全血細(xì)胞分析的參考方法的規(guī)定。Coulter、Sysmex、Roche等三家公司又陸續(xù)開發(fā)了自動推片染色機，對需要復(fù)檢的樣本進行自動推片染色，用以減少部分復(fù)檢工作量。但是，這并沒有在方法學(xué)方面，給全白細(xì)胞分析儀帶來變化，只是在原有的基礎(chǔ)上改善了人工顯微鏡檢前工序，未能徹底解決五分群血細(xì)胞分析儀的全自動化問題，而且人為因素影響仍然較大。
對單純細(xì)胞采用圖像分析的方法進行分類的儀器，以80年代日本日立公司生產(chǎn)的-8200為代表。該類儀器完全采用圖像分析法，將血片染色，用含有掃描鏡頭的顯微鏡掃描每個視野，將獲取的細(xì)胞圖像與儀器內(nèi)存儲的標(biāo)準(zhǔn)圖像進行對照分析，來判斷該細(xì)胞的類型。這類純圖像分析方法，受到計算機計算速度的限制，無法進入實際應(yīng)用領(lǐng)域。
目前在血細(xì)胞形態(tài)學(xué)分類方面，無論是五分類還是更多的分類，甚至是具有專門幼稚細(xì)胞分析通道的血細(xì)胞分析儀，仍然不能從根本解決血液細(xì)胞形態(tài)學(xué)的問題，仍然不能完全以儀器分類結(jié)果取代人工分類。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種全新的、基于視覺形態(tài)的五分類全血細(xì)胞分析方法，使五分類全血細(xì)胞分析達(dá)到人工鏡檢與分類的效果。
本發(fā)明是通過以下方式實現(xiàn)的將圖像識別技術(shù)與常規(guī)的細(xì)胞計數(shù)技術(shù)相結(jié)合，按照國際血液學(xué)標(biāo)準(zhǔn)委員會(ICSH)的標(biāo)準(zhǔn)參考方法對血細(xì)胞進行識別、分類。
具體的說，就是將五分類全血細(xì)胞分析分為兩個通道一是血細(xì)胞計數(shù)通道，該通道采用常規(guī)的血細(xì)胞計數(shù)法，對血樣中的血細(xì)胞進行計數(shù)，得到血細(xì)胞的總數(shù)值；二是血細(xì)胞圖像識別與計算通道，該通道采用圖像識別技術(shù)，對來自同一血樣的血細(xì)胞進行識別與計算，識別并計算出各類血細(xì)胞之間的比例數(shù)。然后，將血細(xì)胞計數(shù)通道的計數(shù)結(jié)果與血細(xì)胞圖像識別與計算結(jié)果進行運算，得到血樣中各類血細(xì)胞數(shù)。
本發(fā)明所述的血細(xì)胞計數(shù)通道，可以設(shè)置兩個分支通道，即白細(xì)胞計數(shù)通道和紅細(xì)胞/血小板計數(shù)通道。通常情況是，需要對白細(xì)胞進行計數(shù)，則設(shè)置白細(xì)胞計數(shù)通道；需要對紅細(xì)胞/血小板進行計數(shù)，則設(shè)置紅細(xì)胞/血小板計數(shù)通道；需要同時對白、紅細(xì)胞/血小板進行計數(shù)時，則可以同時設(shè)置白細(xì)胞計數(shù)通道和紅細(xì)胞/血小板計數(shù)通道。
本發(fā)明也可以在白細(xì)胞計數(shù)通道設(shè)置血紅蛋白測量，增加對血紅蛋白的測量項目。
本發(fā)明所述的血細(xì)胞計數(shù)通道，可以采用常規(guī)方法的血細(xì)胞計數(shù)法，即可以采用常規(guī)的阻抗法，也可以采用常規(guī)的流式細(xì)胞法。也就是說，本發(fā)明所述的血細(xì)胞計數(shù)通道，可以由現(xiàn)有技術(shù)中的典型的三分群血細(xì)胞分析儀所采用的計數(shù)方法來完成。
本發(fā)明所述的典型的三分群血細(xì)胞分析儀所構(gòu)成的血細(xì)胞計數(shù)通道，可以是通過如下途徑來完成的先將血樣按符合白細(xì)胞計數(shù)的比例稀釋，然后分成兩個分支通道，一路是加入溶血劑，進行計數(shù)/比色，得到白細(xì)胞計數(shù)結(jié)果和血紅蛋白測量結(jié)果；另一路是進行第二次稀釋，分別對紅細(xì)胞和血小板進行計數(shù)，得到紅細(xì)胞、血小板的計數(shù)結(jié)果。
本發(fā)明所述的血細(xì)胞圖像識別與計算通道，也可以設(shè)置兩個分支通道，即白細(xì)胞的圖像識別與計算通道和紅細(xì)胞/血小板的圖像識別與計算通道。通常情況下，需要對白細(xì)胞進行圖像識別與計算，則設(shè)置白細(xì)胞的圖像識別與計算通道；需要對紅細(xì)胞/血小板進行圖像識別與計算，則設(shè)置紅細(xì)胞/血小板的圖像識別與計算通道；需要同時對白、紅細(xì)胞/血小板進行圖像識別與計算時，則同時設(shè)置白細(xì)胞的圖像識別與計算通道和紅細(xì)胞/血小板的圖像識別與計算通道。
本發(fā)明血細(xì)胞圖像識別與計算通道中對白細(xì)胞圖像識別與計算是以識別和計算到血樣中100-800個白細(xì)胞數(shù)為圖像識別與計算的一個識別與計算單位，但是這種取值范圍并不是對本發(fā)明的限制，在滿足統(tǒng)計結(jié)果的準(zhǔn)確性、保證足夠的白細(xì)胞圖像識別速度或?qū)Π准?xì)胞圖像識別速度要求不是太高等情況下，白細(xì)胞圖像識別與計算的單位數(shù)可以設(shè)定的更寬些。本發(fā)明以設(shè)定400-600個白細(xì)胞數(shù)為最佳。
本發(fā)明血細(xì)胞圖像識別與計算通道中對紅細(xì)胞圖像識別與計算是以識別和計算到血樣中1000-20000個紅細(xì)胞數(shù)為圖像識別與計算的一個識別與計算單位，但是這種取值范圍也并不是對本發(fā)明的限制，在滿足統(tǒng)計結(jié)果的準(zhǔn)確性、保證足夠的紅細(xì)胞圖像識別速度或?qū)t細(xì)胞圖像識別速度要求不是太高等情況下，紅細(xì)胞圖像識別與計算的單位數(shù)也可以設(shè)定的更寬些。本發(fā)明以設(shè)定8000-12000紅細(xì)胞數(shù)為最佳。
本發(fā)明所述的白細(xì)胞圖像識別與計算通道可以是通過以下方式實現(xiàn)的先制備血涂片，再進行染色，然后進行顯微照相，再進行白細(xì)胞的圖像識別和計算。
本發(fā)明所述的白細(xì)胞圖像識別與計算，可以是針對白細(xì)胞的以下幾個類別白細(xì)胞中的中性細(xì)胞、嗜酸性細(xì)胞、嗜堿性細(xì)胞、淋巴細(xì)胞、單核細(xì)胞、幼稚粒細(xì)胞以及不包括在以上細(xì)胞之內(nèi)的其它異常白細(xì)胞。但是，本發(fā)明所述的白細(xì)胞分類類別，并不是對本發(fā)明所述的方法的限制，可能的情況下，還可以對異常白細(xì)胞進行進一步的分類。
本發(fā)明所述的白細(xì)胞分類，可以根據(jù)現(xiàn)有的白細(xì)胞五分類標(biāo)準(zhǔn)，主要對中性細(xì)胞、嗜酸性細(xì)胞、嗜堿性細(xì)胞、淋巴細(xì)胞、單核細(xì)胞進行所說的五分類，對該五類細(xì)胞進行圖像識別與計算，而對幼稚粒細(xì)胞以及其它異常白細(xì)胞的識別與計算歸入五分類之外的其它細(xì)胞中。
本發(fā)明所述的紅細(xì)胞/血小板的圖像識別與計算通道可以是通過以下方式實現(xiàn)的先進行活體染色，然后制備血涂片，進行染色，再進行顯微照相、紅細(xì)胞/血小板的圖像識別和計算。
本發(fā)明所述的紅細(xì)胞/血小板的圖像識別與計算通道，對紅細(xì)胞/血小板的顯微照相與圖像識別和計算，可以是針對以下類別紅細(xì)胞、血小板、網(wǎng)織紅細(xì)胞、有核紅細(xì)胞、干細(xì)胞圖像、異常紅細(xì)胞。但是，本發(fā)明所述的血細(xì)胞分類類別，并不是對本發(fā)明所述的方法的限制，可能的情況下，還可以對血細(xì)胞的類別作進一步的細(xì)分。
本發(fā)明所述的紅細(xì)胞/血小板的圖像識別與計算，可以包括血小板識別與計數(shù)、紅細(xì)胞的識別與計數(shù)、網(wǎng)織紅細(xì)胞圖像識別、有核紅細(xì)胞圖像識別、干細(xì)胞圖像識別、異常紅細(xì)胞圖像識別，以及血小板與紅細(xì)胞比例計算。
可以通過本發(fā)明所述的方法，構(gòu)建一種全新的、基于視覺形態(tài)的五分類全血細(xì)胞分析儀器(或稱系統(tǒng))。
利用本發(fā)明構(gòu)建的五分類全血細(xì)胞分析儀可以包括如下幾個單元即血細(xì)胞計數(shù)單元、血細(xì)胞識別與計算單元、結(jié)果輸出單元。
對本發(fā)明所構(gòu)建的五分類全血細(xì)胞分析儀的幾個單元，可以作以下更進一步的描述本發(fā)明所述的五分類全血細(xì)胞分析儀的血細(xì)胞計數(shù)單元，可以包括白細(xì)胞計數(shù)、血紅蛋白測量、紅細(xì)胞計數(shù)以及血小板計數(shù)。其中，白細(xì)胞計數(shù)包括血樣的稀釋、加入溶血劑、血細(xì)胞計數(shù)；血紅蛋白測量包括血樣的稀釋、加入溶血劑、血紅蛋白指標(biāo)測量；紅細(xì)胞計數(shù)、血小板計數(shù)也是血樣的稀釋、紅細(xì)胞和血小板的分別計數(shù)。
本發(fā)明所述的五分類全血細(xì)胞分析儀的血細(xì)胞圖像識別與計算單元，可以包括兩個通道，一個通道為白細(xì)胞圖像識別通道，包括血涂片制備、染色、顯微照相、白細(xì)胞五分類圖像識別和計數(shù)、幼稚粒細(xì)胞圖像識別和計數(shù)、異常白細(xì)胞圖像識別和計數(shù)，以及各類白細(xì)胞的比例計算；另一個通道為紅細(xì)胞/血小板圖像識別通道，包括血樣的活體染色、涂片、顯微照相、血小板和紅細(xì)胞識別、計數(shù)和比例計算、網(wǎng)織紅細(xì)胞圖像識別、有核紅細(xì)胞圖像識別、干細(xì)胞圖像識別、異常紅細(xì)胞圖像識別。
本發(fā)明所述的結(jié)果輸出單元，就是將血細(xì)胞計數(shù)單元輸出的白細(xì)胞總數(shù)與同一個血樣的由血細(xì)胞圖像識別單元輸出的各類白細(xì)胞比例數(shù)進行運算，得出檢測血樣中各類白細(xì)胞的具體數(shù)值；將血細(xì)胞計數(shù)單元輸出的紅細(xì)胞總數(shù)與同一個血樣的由血細(xì)胞圖像識別單元輸出的血小板/紅細(xì)胞比例數(shù)進行運算，得出檢測血樣中血小板基于圖像的具體數(shù)值。使五分類全血細(xì)胞分析達(dá)到人工鏡檢與分類的效果。
本發(fā)明所述的五分類全血細(xì)胞分析儀還包括血樣進樣單元，其血樣進樣可以采用自動進樣，也可以采用手動進樣，自動進樣單元可以包括血樣自動傳送、條碼識別、混勻、穿刺采樣、剪切閥分血。
本發(fā)明將圖像識別技術(shù)與常規(guī)的細(xì)胞計數(shù)技術(shù)相結(jié)合，仿照國際血液學(xué)標(biāo)準(zhǔn)委員會(ICSH)的標(biāo)準(zhǔn)參考方法對白細(xì)胞進行識別、分類，提供一種全新的、基于視覺形態(tài)的五分類全血細(xì)胞分析系統(tǒng)，可使五分類全血細(xì)胞分析達(dá)到人工鏡檢與分類的效果，極大的提高血細(xì)胞分類結(jié)果的準(zhǔn)確率和全血細(xì)胞分析的自動化水平。


圖1為本發(fā)明的示意框圖。包括進樣單元、血細(xì)胞計數(shù)單元、白細(xì)胞識別與計算單元、紅細(xì)胞/血小板識別與計算單元、結(jié)果輸出單元。
圖2為本發(fā)明一個具體實施例的示意圖，①為進樣單元，包括自動進樣或手動進樣兩種方式，②為血細(xì)胞計數(shù)與血紅蛋白測定單元，③為白細(xì)胞識別與計算單元，④為紅細(xì)胞、血小板識別與計算單元，⑤為結(jié)果輸出單元。
具體實施例方式
本發(fā)明將通過以下實施例作進一步的說明，實施例。
附圖2為本實施例的具體實施示意圖。
本實施例包括進樣單元、血細(xì)胞計數(shù)單元、血細(xì)胞識別與計算單元、結(jié)果輸出單元。其中血細(xì)胞計數(shù)單元包括血紅蛋白測定，血細(xì)胞識別與計算單元包括白細(xì)胞識別與計算、紅細(xì)胞和血小板識別與計算兩個分支通道。
本實施例的進樣單元選擇了由自動進樣和手動進樣相結(jié)合的方式，其中自動進樣包括血樣的自動傳送、條碼識別、混勻、穿刺采樣、分血閥。人工進樣則是由人工送樣，儀器采樣后由分血閥自動進行分血。
本實施例的血細(xì)胞計數(shù)與血紅蛋白測定單元分為兩個分支通道，一是紅細(xì)胞、血小板計數(shù)通道，二是白細(xì)胞計數(shù)、血紅蛋白測量通道。其過程是首先將血樣按1∶200的比例的稀釋，然后一部分稀釋血樣進入紅細(xì)胞、血小板計數(shù)通道，進入該通道的血樣再按1∶4萬的比例進行稀釋，然后分別進行紅細(xì)胞計數(shù)和血小板計數(shù)，并分別輸出紅細(xì)胞和血小板的計數(shù)結(jié)果；進入白細(xì)胞計數(shù)、血紅蛋白測量通道的血樣，先加入溶血劑，然后進行白細(xì)胞的計數(shù)和血紅蛋白的比色測量，并分別輸出白細(xì)胞的計數(shù)結(jié)果和血紅蛋白的測量結(jié)果。
本實施例所述的血細(xì)胞計數(shù)與血紅蛋白測定單元所完成的功能，實際上就是一個常規(guī)的三分群血細(xì)胞分析儀所完成的功能。也就是說，本實施例的血細(xì)胞計數(shù)與血紅蛋白測定單元，是采用現(xiàn)在的三分群血細(xì)胞分析儀的方法實現(xiàn)的。
本實施例的白細(xì)胞識別與計算分支單元包括血涂片染色、顯微照相及圖像識別與計算，血涂片經(jīng)染色處理后，除去紅細(xì)胞，之后通過顯微照相，再進行圖像識別與計算。這里所說的圖像識別與計算，包括白細(xì)胞的分割、特征提取、特征分類以及計算。主要是通過對白細(xì)胞的識別，將白細(xì)胞分類成中性細(xì)胞、嗜酸性細(xì)胞、嗜堿性細(xì)胞、淋巴細(xì)胞、單核細(xì)胞、幼稚粒細(xì)胞以及異常白細(xì)胞，并對識別出的各類細(xì)胞進行單獨計算和總計算，并設(shè)定400個細(xì)胞為一個識別與計算單位，計算出各類細(xì)胞之間的比例數(shù)。
本實施例的紅細(xì)胞、血小板識別與計算分支單元包括血樣的活體染色、涂片制備、顯微照相及圖像識別與計算，即血樣經(jīng)活體染色后，制備血涂片，之后顯微照相，再進行圖像識別與計算。這里所說的圖像識別與計算，包括紅細(xì)胞的分割、特征提取、特征分類以及計算。主要是通過對紅細(xì)胞的識別，將紅細(xì)胞分類成網(wǎng)織紅細(xì)胞、有核紅細(xì)胞、干細(xì)胞、異常紅細(xì)胞，以及同時對血小板和紅細(xì)胞比例計算，設(shè)定10000個紅細(xì)胞為一個識別與計算單位，計算出血小板與紅細(xì)胞之間的比例數(shù)。
本實施例的結(jié)果輸出單元是再將從細(xì)胞計數(shù)與血紅蛋白測定單元，白細(xì)胞識別與計算分支單元，紅細(xì)胞、血小板識別與計算分支單元得到的部分結(jié)果進行歸總，具體的說，就是將從細(xì)胞計數(shù)與血紅蛋白測定單元中得到的白細(xì)胞計數(shù)結(jié)果與從白細(xì)胞識別與計算分支單元得到的各類細(xì)胞所占的比例數(shù)進行乘法運算，得到各類白細(xì)胞在血樣中所占的數(shù)量；將紅細(xì)胞/血小板計數(shù)單元中得到的紅細(xì)胞/血小板計數(shù)結(jié)果與從紅細(xì)胞、血小板識別與計算分支單元中得到的血小板與紅細(xì)胞的比例數(shù)進行乘法運算，得到基于圖像識別的血樣中的血小板數(shù)。
同時，本實施例還可以得到血紅蛋白的測定結(jié)果、幼稚粒細(xì)胞的圖像識別結(jié)果、異常白細(xì)胞的圖像識別結(jié)果、網(wǎng)織紅細(xì)胞的圖像識別結(jié)果、有核紅細(xì)胞的圖像識別結(jié)果、干細(xì)胞的圖像識別結(jié)果、異常紅細(xì)胞的圖像識別結(jié)果。
權(quán)利要求
1.一種基于視覺形態(tài)的五分類全血細(xì)胞分析方法，包括血細(xì)胞計數(shù)，其特征是設(shè)置血細(xì)胞計數(shù)、血細(xì)胞圖像識別與計算兩個通道，將血細(xì)胞圖像識別與計算通道得到的各類血細(xì)胞之間的比例數(shù)與血細(xì)胞計數(shù)通道得到的各類血細(xì)胞的總數(shù)進行運算，得到各類血細(xì)胞的數(shù)值。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征是在血細(xì)胞計數(shù)通道中分別設(shè)置白細(xì)胞計數(shù)和紅細(xì)胞/血小板計數(shù)通道。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征是在白細(xì)胞計數(shù)通道中增設(shè)血紅蛋白測量單元。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征是在血細(xì)胞圖像識別與計算通道中分別設(shè)置白細(xì)胞的圖像識別與計算通道和紅細(xì)胞/血小板的圖像識別與計算通道。
5.根據(jù)權(quán)利要求1、4所述的方法，其特征是白細(xì)胞圖像識別與計算通道是以識別和計算到血樣中100-800個白細(xì)胞為圖像識別與計算的一個識別與計算單位。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征是白細(xì)胞圖像識別與計算通道是以識別和計算到血樣中400-600個白細(xì)胞為圖像識別與計算的一個識別與計算單位。
7.根據(jù)權(quán)利要求1、4所述的方法，其特征是紅細(xì)胞圖像識別與計算通道是以識別和計算到血樣中1000-20000個紅細(xì)胞為圖像識別與計算的一個識別與計算單位。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征是紅細(xì)胞圖像識別與計算通道是以識別和計算到血樣中8000-12000個紅細(xì)胞為圖像識別與計算的一個識別與計算單位。
9.根據(jù)權(quán)利要求1、4所述的方法，其特征是白細(xì)胞圖像識別與計算通道包括血涂片制備、染色、顯微照相、圖像識別和計算；紅細(xì)胞圖像識別與計算通道包括血樣活體染色、血涂片制備、顯微照相、圖像識別和計算。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其特征是白細(xì)胞圖像識別與計算包括中性細(xì)胞、嗜酸性細(xì)胞、嗜堿性細(xì)胞、淋巴細(xì)胞、單核細(xì)胞、幼稚粒細(xì)胞、異常白細(xì)胞。
11.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其特征是紅細(xì)胞圖像識別與計算包括血小板、網(wǎng)織紅細(xì)胞、有核紅細(xì)胞、干細(xì)胞、異常紅細(xì)胞。
全文摘要
一種基于視覺形態(tài)的五分類全血細(xì)胞分析方法，將五分類全血細(xì)胞分析分為兩個通道，采用常規(guī)血細(xì)胞計數(shù)法，對血細(xì)胞計數(shù)，得到血細(xì)胞的總數(shù)值，采用圖像識別技術(shù)，對血細(xì)胞進行識別與計算，識別并計算出各類血細(xì)胞之間的比例數(shù)，再將兩個通道的結(jié)果進行運算，得到各類血細(xì)胞數(shù)，本發(fā)明將圖像識別技術(shù)與常規(guī)的細(xì)胞計數(shù)技術(shù)相結(jié)合，仿照國際血液學(xué)標(biāo)準(zhǔn)委員會(ICSH)的標(biāo)準(zhǔn)參考方法對白細(xì)胞進行識別、分類，提供一種基于視覺形態(tài)的五分類全血細(xì)胞分析系統(tǒng)，使五分類全血細(xì)胞分析達(dá)到人工鏡檢與分類的效果，極大的提高了血細(xì)胞分類結(jié)果的準(zhǔn)確率和全血細(xì)胞分析的自動化水平。
文檔編號G01N15/00GK1945326SQ20061012477
公開日2007年4月11日 申請日期2006年10月13日 優(yōu)先權(quán)日2006年10月13日
發(fā)明者周洪華, 戴洪, 顏簫, 楊佳 申請人:江西特康科技有限公司