[發明專利]一種用于血液細胞分析儀的自適應分類計算方法

無效

• 申請號: 201210082783.3
• 申請日: 2012-03-27
• 公開（公告）號: CN103364324A
• 公開（公告）日: 2013-10-23
• 發明（設計）人: 楚建軍;孔巢城;趙丙強;高世俊
• 申請（專利權）人: 嘉善加斯戴克醫療器械有限公司
• 主分類號: G01N15/14
• 分類號: G01N15/14
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及一種血液細胞分析技術，具體是一種對人體外周血中的白細胞進行分類的自適應計算方法。

背景技術

當今對血液細胞進行分析的自動化儀器有兩種，一種是三分群血液細胞分析儀，一種是五分類血液細胞分析儀。三分群血液細胞分析儀只能將人體外周血內的白細胞分成淋巴細胞、嗜中性粒細胞以及中間細胞三個群，而五分類血液細胞分析儀可以將白細胞細細分為淋巴細胞(LYMPH)、單核細胞(MONO)、嗜中性粒細胞(NEUT)、嗜堿性粒細胞(BASO)以及嗜酸性粒細胞(EOS)這五個子類。五分類血液細胞分析儀是在流式細胞技術(FCM)的基礎上發展的，由于能夠利用激光散射和熒光等多種光學信號探測到細胞的內部結構，所以可以將白細胞的五個子類區分開。著名的五分類血液細胞分析儀的生產廠家有Beckman-Coulter，ABBOTT，Sysmex，Siemens，ABX，Mindray等。專利US6228652，US2009310122，US5631165等揭露了用不同原理進行白細胞五分類的方法和儀器。

五分類血液細胞分析儀根據不同類型白細胞的光學信號的特異性進行分類，用來分類的光學信號一般是兩種或者兩種以上的散射光信號或者熒光信號，因此分類是在一個二維數據或者更多維數據上進行的。如圖1所示，在一個以側向散射光為橫坐標、以熒光為縱坐標的二維散點圖上進行分類：同一類細胞在散點圖上聚集在一起，形成一個群落(簇)，各簇之間有較為明顯的邊界，在分析儀的數據分析單元就會用一種計算方法在這個散點圖上將各個子類的邊界找出來，對邊界內部的細胞進行計數，達到分類計數的目的。

在散點圖上找出分類邊界的最早方法是在散點圖上“設門”，也就是在散點圖上用手畫出一道邊界，落在邊界內部的細胞被認為是同一類細胞，專利US4727020，US4704891，US4599307，US6014904都揭露了用設定門限的方式分類計數血液樣本中不同細胞的方法。但是上述“設門”的方法所采用的固定邊界只能體現大部分正常樣本的特征，其缺陷是不能針對不同的樣本進行邊界調整，當某些異常樣本的細胞信號顯著不同于正常樣本時，仍然用同樣的邊界去劃分就會出現較大的偏差。

專利US5627040用一種“重心引力因子”的方法解決了不同類之間的邊界重疊的問題，但是這種尺寸、形狀和方位固定而位置不固定的“半自動”分類邊界依然無法解決樣本個體差異的問題。

為了解決樣本分類邊界的個體差異問題，可以通過一種自適應的邊界查找方法，讓每個樣本的分類邊界根據這個樣本散點圖數據的不同而不同。專利US6944338采用Koonst?and?Fukunaga算法在二維數據上尋找分界線(二維數據的波谷)，獲得了一種自動分類的方法。專利CN101226190在一個多維數據上，用聚類分析的方法利用不同粒子之間的距離來聚類，使同類細胞聚在同一個類中，從而實現了自動分類。專利CN102331393A揭露了一種在二維散點圖上用梯度來尋找聚類中心并聚類的自動分類方法。

然而上述自動分類的方法都是在二維數據或多維數據上進行，無論Koonst?and?Fukunaga算法、聚類算法還是梯度計算，數據量和運算量都非常巨大，需要功能強大的中央處理器(CPU)和較大的數據存儲器，對于低成本、小型化的儀器來說上述算法都不適用。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術對白細胞自動分類方法中存在的存儲量大、運算量大的缺點，提供一種對人體外周血中的白細胞進行自動分類的計算方法，該方法可以根據樣本測量的數據特征進行自適應分類，即分類邊界是根據樣本的不同而不同的，并且這個邊界是在一維數據的直方圖上獲得，大幅減少了數據量和運算量，適用于低成本、小型化且快速分析的自動化血液細胞分析系統中。

按照本發明提供的技術方案：一種對人體外周血中的白細胞進一步細分成五個子類的計算方法，其特征在于包含以下步驟：

(1)獲取兩組或多組表示細胞特征的一維數據；

(2)在數據上去除背景噪聲；

(3)根據數據生成直方圖；

(4)在各個直方圖上查找各子類之間的分界線；

(5)對各個子類內部的細胞數目進行統計，得出分類結果。

作為本發明的進一步改進，所述步驟(3)中的直方圖包括對原始數據進行坐標變換后得到的新的數據上的直方圖，如斜率直方圖等。

作為本發明的進一步改進，所述步驟(4)在查找各子類之間的分界線之前首先對直方圖數據進行平滑濾波處理。