CN113227757B - 一种血液细胞参数修正方法、血液样本检测仪和存储介质 - Google Patents

一种血液细胞参数修正方法、血液样本检测仪和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113227757B
CN113227757B CN201880100554.5A CN201880100554A CN113227757B CN 113227757 B CN113227757 B CN 113227757B CN 201880100554 A CN201880100554 A CN 201880100554A CN 113227757 B CN113227757 B CN 113227757B
Authority
CN
China
Prior art keywords
information
pulse width
particles
particle distribution
distribution information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201880100554.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113227757A (zh
Inventor
叶波
王官振
李进
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Mindray Bio Medical Electronics Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen Mindray Bio Medical Electronics Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Mindray Bio Medical Electronics Co Ltd filed Critical Shenzhen Mindray Bio Medical Electronics Co Ltd
Publication of CN113227757A publication Critical patent/CN113227757A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113227757B publication Critical patent/CN113227757B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume, or surface-area of porous materials
    • G01N15/10—Investigating individual particles
    • G01N15/14—Electro-optical investigation, e.g. flow cytometers
    • G01N15/1456—Electro-optical investigation, e.g. flow cytometers without spatial resolution of the texture or inner structure of the particle, e.g. processing of pulse signals
    • G01N15/1459—Electro-optical investigation, e.g. flow cytometers without spatial resolution of the texture or inner structure of the particle, e.g. processing of pulse signals the analysis being performed on a sample stream
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume, or surface-area of porous materials
    • G01N15/10—Investigating individual particles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume, or surface-area of porous materials
    • G01N15/02—Investigating particle size or size distribution
    • G01N15/0205—Investigating particle size or size distribution by optical means, e.g. by light scattering, diffraction, holography or imaging
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume, or surface-area of porous materials
    • G01N15/10—Investigating individual particles
    • G01N15/14—Electro-optical investigation, e.g. flow cytometers
    • G01N15/1429—Electro-optical investigation, e.g. flow cytometers using an analyser being characterised by its signal processing
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/47—Scattering, i.e. diffuse reflection
    • G01N21/49—Scattering, i.e. diffuse reflection within a body or fluid
    • G01N21/53—Scattering, i.e. diffuse reflection within a body or fluid within a flowing fluid, e.g. smoke
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
    • G01N21/64—Fluorescence; Phosphorescence
    • G01N15/01—
    • G01N2015/012—
    • G01N2015/014—
    • G01N2015/016—
    • G01N2015/018—
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume, or surface-area of porous materials
    • G01N2015/03—Electro-optical investigation of a plurality of particles, the analyser being characterised by the optical arrangement
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume, or surface-area of porous materials
    • G01N15/10—Investigating individual particles
    • G01N2015/1006—Investigating individual particles for cytology
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume, or surface-area of porous materials
    • G01N15/10—Investigating individual particles
    • G01N15/14—Electro-optical investigation, e.g. flow cytometers
    • G01N2015/1402—Data analysis by thresholding or gating operations performed on the acquired signals or stored data
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume, or surface-area of porous materials
    • G01N15/10—Investigating individual particles
    • G01N15/14—Electro-optical investigation, e.g. flow cytometers
    • G01N2015/1486—Counting the particles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume, or surface-area of porous materials
    • G01N15/10—Investigating individual particles
    • G01N15/14—Electro-optical investigation, e.g. flow cytometers
    • G01N2015/1493—Particle size

Abstract

一种血液细胞参数修正方法，该方法包括：获取血液样本中的粒子的光信号信息；根据该光信号信息中的脉宽信息划分该血液样本中的粒子，得到粒子分布信息；根据预设的修正规则对该粒子分布信息进行修正，得到修正后的粒子分布信息：其中，该修正规则与该光信号信息中的脉宽信息相关，以及一种执行该方法的血液样本检测仪(5)、存储有执行该方法的程序的存储介质。

Description

一种血液细胞参数修正方法、血液样本检测仪和存储介质
技术领域
本发明涉及医学检测技术领域，尤其涉及一种血液细胞参数修正方法、血液样本检测仪和存储介质。
背景技术
目前在医学检测领域中，血常规检测已成为确诊疾病时参考的一种常规医疗手段，血常规检测通常采用医用粒子分析仪例如血液细胞分析仪来实现。进行血常规检测时，可以采用血液细胞分析仪对白细胞(White Blood Cell，WBC)、红细胞、血小板、有核红细胞、网织红细胞等细胞进行分类及计数。
但是对不同类别的细胞进行数量统计的现有技术方案中，在血样的采集及制备过程中，可能会出现粒子聚集或粒子重叠等现象，例如红细胞粒子或白细胞粒子都可能出现这两种现象。例如对白细胞数量进行统计时，在血样的采集及制备过程中，会出现WBC粒子聚集现象以及WBC粒子重叠现象，导致统计获得的WBC数量值偏低，影响临床医生的判断。正常情况下，WBC粒子是均匀分布在血液中的。但是在血样的采集或制备过程中，可能会遇到WBC聚集成一团的现象。例如，在文献《50例白细胞聚集导致血常规检测时白细胞假性降低分析》(杨坚，贵州省惠水县人民医院，吉林医学2014年7月第35卷第20期)中有如下描述：“EDTA抗凝血可导致白细胞之间或白细胞与血小板之间发生聚集，传染性单核细胞增多症以及急性细菌感染使得白细胞之间的排斥力减弱等都可以导致白细胞的聚集，造成白细胞假性降低。白细胞聚集通常会导致白细胞假性降低，影响诊断的正确性，必须提高认识，不能完全依赖细胞仪检测的结果，尽量避免被各种原因导致的白细胞降低所误导。”而WBC粒子重叠是指多个WBC粒子一个紧跟着一个经过测量孔的情况，基于该多个WBC粒子产生的脉宽信号使得检测设备将该多个WBC粒子识别为一个体积较大的WBC粒子。
粒子聚集现象以及粒子重叠现象，会导致细胞粒子计数不够准确，例如WBC粒子聚集现象以及WBC粒子重叠现象，会导致WBC粒子计数不够准确，进而影响临床医生的判断。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例期望提供一种血液细胞参数修正方法、血液样本检测仪和存储介质，解决了相关技术中统计血液细胞时，统计的血液细胞的数量不准确的问题。
为达到上述目的，本发明实施例的技术方案是这样实现的：
一种血液细胞参数修正方法，所述方法包括：
获取血液样本中的粒子的光信号信息；
根据所述光信号信息中的脉宽信息划分所述血液样本中的粒子，得到粒子分布信息；
根据预设的修正规则对所述粒子分布信息进行修正，得到修正后的粒子分布信息；其中，所述修正规则与所述光信号信息中的脉宽信息相关。
可选的，所述光信号信息包括前向散射光信息。
可选的，所述光信号信息包括侧向散射光信息和/或荧光信号信息。
可选的，所述修正规则包括：
设置至少两个脉宽区间范围；
根据每一所述脉宽区间范围对所述粒子分布信息进行相应的修正。
可选的，所述修正规则包括：
设置至少两个脉宽区间范围，每一所述脉宽区间范围对应相应的修正系数；其中，所述修正系数与所述脉宽信息正相关；
采用每一所述修正系数修正对应的每一所述脉宽区间范围的粒子数量。
可选的，所述修正规则包括：
根据预设函数对所述粒子分布信息进行相应的修正；其中，所述预设函数是以所述脉宽信息为变量的增函数。
可选的，所述修正规则包括：
根据预设函数确定修正系数；
根据所述修正系数对所述粒子分布信息进行相应的修正；其中，所述修正系数与所述脉宽信息正相关。
可选的，所述光信号信息包括荧光信号信息，所述根据预设的修正规则对粒子分布信息进行修正，包括：
筛去荧光信号值低于预设阈值的粒子，得到筛后的粒子分布信息；
根据预设的修正规则对筛后的粒子分布信息进行修正。
可选的，所述根据预设的修正规则对粒子分布信息进行修正，包括：
根据预设删减规则删减粒子数，得到删减粒子数后的粒子分布信息；
根据预设的修正规则对删减粒子数后的粒子分布信息进行修正。
可选的，所述预设删减规则包括：
根据血液样本量和脉宽信息确定删减的粒子数量，得到删减粒子数后的粒子分布信息；
或者，在预定的血液样本量下，根据脉宽信息确定删减的粒子数量，得到删减粒子数后的粒子分布信息。
可选的，删减的粒子数与脉宽信息负相关。
可选的，还包括：
输出修正后的粒子分布信息。
可选的，还包括：
输出修正前和修正后的粒子分布信息。
可选的，根据预设的修正规则对粒子分布信息进行修正之后，还包括：
发出粒子分布信息已经过修正的提示；和/或
根据修正幅度发出粒子聚集的提示和/或报警。
可选的，还包括：
根据所述修正后的粒子分布信息确定和/或输出粒子数量。
可选的，获取血液样本中的粒子的光信号信息之后，还包括：
从所获取的粒子光信号信息中识别出血影粒子并去除，然后得到WBC粒子。
一种血液样本检测仪，包括：
至少一个反应池，用于为血液样本与试剂提供反应场所；
光学检测装置，用于对经试剂处理后的血液样本进行光照射，收集所述经试剂处理后的血液样本中各粒子因光照射所产生的光学信号，并转换成电信号，以输出光学信号信息；
输送装置，用于将所述反应池中经试剂处理后的血液样本输送到所述光学检测装置中；
处理器，用于接收并处理所述光学检测装置输出的光学信号信息，以得到血液样本的测量参数；其中，所述处理器获取血液样本中的粒子的光信号信息；根据所述光信号信息中的脉宽信息划分所述血液样本中的粒子，得到粒子分布信息；根据预设的修正规则对所述粒子分布信息进行修正得到修正后的粒子分布信息；其中，所述修正规则与所述光信号中的脉宽信息相关。
可选的，所述光信号信息包括前向散射光信息。
可选的，所述光信号信息包括侧向散射光信息和/或荧光信号信息。
可选的，所述处理器中存储的所述修正规则包括：
设置至少两个脉宽区间范围；
根据每一所述脉宽区间范围对所述粒子分布信息进行相应的修正。
可选的，所述处理器用于：
设置至少两个脉宽区间范围，每一所述脉宽区间范围对应相应的修正系数；其中，所述修正系数与所述脉宽信息正相关；
采用每一所述修正系数修正对应的每一所述脉宽区间范围的粒子数量。
可选的，所述处理器中存储的所述修正规则包括：
根据预设函数对所述粒子分布信息进行相应的修正；其中所述预设函数是以所述脉宽信息为变量的增函数。
可选的，所述处理器中存储的所述修正规则包括：
根据预设函数确定修正系数；
根据所述修正系数对所述粒子分布信息进行相应的修正；其中，所述修正系数与所述脉宽信息正相关。
可选的，所述处理器用于：
筛去荧光信号值低于预设阈值的粒子，得到筛后的粒子分布信息；
根据预设的修正规则对筛后的粒子分布信息进行修正。
可选的，所述处理器用于：
根据预设删减规则删减粒子数，得到删减粒子数后的粒子分布信息；
根据预设的修正规则对删减粒子数后的粒子分布信息进行修正。
可选的，所述处理器中存储的所述预设删减规则包括：
根据血液样本量和脉宽信息确定删减的粒子数量，得到删减粒子数后的粒子分布信息；
或者，在预定的血液样本量下，根据脉宽信息确定删减的粒子数量，得到删减粒子数后的粒子分布信息。
可选的，删减的粒子数与脉宽信息负相关。
可选的，所述处理器还用于：
输出修正后的粒子分布信息。
可选的，所述处理器还用于：
输出修正前和修正后的粒子分布信息。
可选的，根据预设的修正规则对粒子分布信息进行修正之后，所述处理器还用于：
发出粒子分布信息已经过修正的提示；和/或
根据修正幅度发出粒子聚集的提示和/或报警。
可选的，所述处理器还用于：
根据所述修正后的粒子分布信息确定和/或输出粒子数量。
可选的，所述处理器用于：从所获取的粒子光信号信息中识别出血影粒子并去除，然后得到WBC粒子。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质其上存储有血液细胞参数的修正程序，所述血液细胞参数的修正程序被处理器执行时实现上述任一项所述的血液细胞参数修正方法的步骤。
本发明的实施例所提供的血液细胞参数修正方法、血液样本检测仪和计算机可读存储介质，获取血液样本中的粒子的光信号信息，并根据光信号信息中的脉宽信息划分血液样本中的粒子，得到粒子分布信息，最后根据预设的修正规则对粒子分布信息进行修正，得到修正后的粒子分布信息。这样，通过预设的修正规则对血液样本中的粒子分布信息进行修正，解决了相关技术中统计血液细胞时，统计的血液细胞的数量不准确的问题，提高了统计血液细胞数量的准确度，简化了血液细胞数量统计的操作过程，并提高了血液细胞数量检测设备的智能化程度。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种血液细胞参数修正方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的另一种血液细胞参数修正方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种光学流动室的结构示意图；
图4为本发明实施例提供的一种脉宽的示意图；
图5为本发明实施例提供的一种脉冲面积示意图；
图6为本发明实施例提供的一种应用场景示意图；
图7为本发明实施例提供的另一种应用场景示意图；
图8为本发明实施例提供的又一种血液细胞参数修正方法的流程示意图；
图9为本发明实施例提供的又一种应用场景示意图；
图10为本发明实施例提供的再一种应用场景示意图；
图11为本发明实施例提供的再一种血液细胞参数修正方法的流程示意图；
图12为本发明另一实施例提供的一种血液细胞参数修正方法的流程示意图；
图13为本发明另一实施例提供的一种应用场景示意图；
图14为本发明另一实施例提供的一种应用场景示意图；
图15为本发明另一实施例提供的另一种血液细胞参数修正方法的流程示意图；
图16为本发明另一实施例提供的又一种应用场景示意图；
图17为本发明另一实施例提供的又一种血液细胞参数修正方法的流程示意图；
图18为本发明实施例提供的一种血液样本检测仪的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所提供的实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。另外，以下所提供的实施例是用于实施本发明的部分实施例，而非提供实施本发明的全部实施例，在不冲突的情况下，本发明实施例记载的技术方案可以任意组合的方式实施。
需要说明的是，在本发明实施例中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的方法或者装置不仅包括所明确记载的要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为实施方法或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的方法或者装置中还存在另外的相关要素(例如方法中的步骤或者装置中的单元，这里的单元可以是部分电路、部分处理器、部分程序或软件等等)。
需要说明的是，本发明实施例所涉及的术语“第一\第二\第三”仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序。应该理解“第一\第二\第三”区分的对象在适当情况下可以互换，以使这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
本发明的实施例提供一种血液细胞参数修正方法，参照图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤101、获取血液样本中的粒子的光信号信息。
其中，光信号信息可以包括前向散射光信息、和/或侧向散射光信息和/或荧光信号信息。也即光信号信息可以仅仅包括前向散射光信息、侧向散射光信息和荧光信号信息中的一种信息，也可以是它们的任意组合。
在本发明实施例中，步骤101“获取血液样本中的粒子的光信号信息”可以由血液样本检测仪来实现。血液样本中的粒子可以是指血液样本中的所有类型的细胞粒子，例如可以包括血液样本中的WBC、红细胞、血小板、有核红细胞、网织红细胞等细胞粒子。光信号信息可以包括对血液样本粒子进行区分识别的光信号的特征信息，例如采用光信号对血液样本粒子进行处理后，检测血液样本粒子对应的光信号的脉宽或者光信号的脉冲峰值等。
采集血液样本，并对血液样本采用化学试剂进行处理；然后对采用化学试剂进行处理后的血液样本采用激光散射法进行处理，其中，光信号可以包括前向散射光(ForwardScatter，FSC)、侧向散射光(Side Scatter，SSC)和荧光(Fluorescence，FL)等三种光信号，其中，可以采用FSC检测粒子的大小，SSC检测粒子内部结构的复杂程度，FL检测粒子内的例如脱氧核糖核酸(Deoxyribonucleic Acid，DNA)和核糖核酸(Ribonucleic Acid，RNA)等可被荧光染料染色物质的含量，这样，对血液样本中的粒子采用上述激光进行处理后，可以检测到经过血液样本中的粒子后的光信号信息，例如相应光信号的脉宽信息等。
在血液中，不同种类的粒子之间，粒子的大小、内部结构、可被荧光染料染色物质含量并不相同，因此可以通过反映粒子的光信号信息进行不同种类粒子的区分，例如从粒子中区分出红细胞、白细胞、血小板等等。对于白细胞而言，白细胞还可以细分为中性粒细胞、淋巴细胞、嗜酸性粒细胞、嗜碱性粒细胞和单核细胞这五种细胞。因此，可以通过光信号信息区分不同种类的粒子。
由于血液样本中不同大小的粒子对应的光信号的脉宽信息不同，所以可以根据光信号信息中的脉宽信息区分血液样本中不同大小的粒子，并统计血液样本中各种大小粒子的数量。因此，对于某一种类的细胞，可以采用光信号的脉宽信息区分不同大小的细胞，从而方便统计细胞数量，例如WBC细胞的数量。
步骤102、根据光信号信息中的脉宽信息划分粒子，得到粒子分布信息。
在本发明实施例中，步骤102“根据光信号信息中的脉宽信息划分粒子，得到粒子分布信息”可以由血液样本检测仪来实现。血液样本检测仪根据获取到的光信号信息中的脉宽信息对血液样本中的粒子进行划分，将血液样本中的粒子确定出来，并得到血液样本中的粒子的分布信息。例如在识别出某一种类的粒子后，根据脉宽信息对该种类的粒子进行划分，从而得到该种类粒子的粒子分布信息，例如WBC粒子随脉宽的分布信息、红细胞粒子随脉宽的分布信息、血小板粒子随脉宽的分布信息、有核红细胞粒子随脉宽的分布信息、网织红细胞粒子随脉宽的分布信息。在以下说明中，主要以WBC粒子随脉宽的分布信息为例进行说明。
在其中一个实施例中，如果是修正WBC粒子的分布信息，在步骤101之后，可以从所获取的粒子光信号信息中识别出血影粒子(GHOST粒子)并去除掉，然后得到WBC粒子。再根据光信号信息中的脉宽信息划分WBC粒子，得到WBC粒子分布信息。可以从所获取的粒子光信号信息中的FSC/SSC/FL三维信号识别出血影粒子，也可以从所获取的粒子光信号信息中的脉宽信息识别出血影粒子，在此不做具体限定。
步骤103、根据预设的修正规则对粒子分布信息进行修正，得到修正后的粒子分布信息。
其中，修正规则与光信号信息中的脉宽信息相关。
在本发明实施例中，步骤103“根据预设的修正规则对粒子分布信息进行修正，得到修正后的粒子分布信息”可以由血液样本检测仪来实现。预设的修正规则是根据粒子重叠和/或粒子聚集的特征来确定的，这样，采用预设的修正规则对粒子分布信息进行修正，从而修正粒子数量，解决因粒子重叠和/或粒子聚集导致粒子数量偏低的情况，使最终修正得到的血液样本中的粒子的数量与实际数量更加相符。
本发明的实施例所提供的血液细胞参数修正方法，获取血液样本中的粒子的光信号信息，并根据光信号信息中的脉宽信息划分血液样本中的粒子，得到粒子分布信息，最后根据预设的修正规则对粒子分布信息进行修正，得到修正后的粒子分布信息。这样，通过预设的修正规则对血液样本中的粒子分布信息进行修正，解决了相关技术中统计血液细胞(例如白细胞)时，统计的血液细胞的数量不准确的问题，提高了统计血液细胞数量的准确度，简化了血液细胞数量统计的操作过程，并提高了血液细胞数量检测设备的智能化程度。
基于前述实施例，在本发明其他实施例中，血液样本检测仪执行步骤103后还可以选择执行步骤A或步骤B或步C或步骤D：
步骤A、输出修正后的粒子分布信息。
在本发明实施例中，血液样本检测仪对血液样本的粒子分布信息根据预设的修正规则进行修正得到修正后的粒子分布信息后，可以将修正后的粒子分布信息通过血液样本检测仪的显示器输出显示。其中，可以采用散点图、数据阵列、散点图结合数据阵列等方式将修正后的粒子分布信息显示在血液样本检测仪的显示器上。
步骤B、输出修正前和修正后的粒子分布信息。
在本发明实施例中，血液样本检测仪对血液样本的粒子分布信息根据预设的修正规则进行修正得到修正后的粒子分布信息后，可以将修正前的粒子分布信息即步骤102中得到的粒子分布信息，和修正后的粒子分布信息即步骤103中得到的修正后的粒子分布信息显示在血液样本检测仪的显示器上。其中，可以采用散点图、数据阵列、散点图结合数据阵列等方式在血液样本检测仪的显示器上显示修正前的粒子分布信息和修正后的粒子分布信息。
步骤C、发出粒子分布信息已经过修正的提示；和/或根据修正幅度发出粒子聚集的提示和/或报警。
在本发明实施例中，血液样本检测仪对血液样本的粒子分布信息根据预设的修正规则进行修正得到修正后的粒子分布信息后，可以生成提示使用血液样本检测仪的用户对血液样本的粒子分布信息已进行修正的提示信息，例如“WBC粒子信息已进行修正”。其中该提示信息可以直接在血液样本检测仪的显示器上进行显示，或者血液样本检测仪也可以将该提示信息发送至与血液样本检测仪具有通信连接的移动终端设备上。或者，可以根据修正幅度发出粒子聚集的提示和/或报警，或者可以根据修正幅度发出粒子聚集程度的提示和/或报警，例如发出“粒子聚集”“粒子聚集程度过高”等提示信息或者在显示器上发出视觉警报。可以根据修正幅度来判断粒子聚集程度，修正幅度越高，聚集程度越高。修正幅度，可以根据修正前的粒子数量和修正后的粒子数量之间的关系进行判断，例如根据两者的比例关系或差值关系。
步骤D、根据修正后的粒子分布信息确定和/或输出粒子数量。
在本发明实施例中，血液样本检测仪对血液样本的粒子分布信息根据预设的修正规则进行修正得到修正后的粒子分布信息后，对修正后的粒子分布信息中的粒子数量进行统计，得到血液样本中的粒子的实际数量即粒子数量。或者，血液样本得到粒子数量后可以将粒子数量显示在血液样本检测仪的显示器上。
基于前述实施例，本发明的实施例提供一种血液细胞参数修正方法，应用于血液样本检测仪，参照图2所示，该方法包括以下步骤：
步骤201、获取血液样本中的粒子的光信号信息。
其中，光信号信息可以包括前向散射光信息、和/或侧向散射光信息和/或荧光信号信息。也即光信号信息可以仅仅包括前向散射光信息、侧向散射光信息和荧光信号信息中的一种信息，也可以是它们的任意组合。
在本发明实施例中，以光信号信息包含有FSC信息为例进行说明。
确定血液样本中不同的粒子时，通常可以通过血液样本中的粒子大小等方式来实现。其中，血液样本中的粒子的大小可以用粒子通过血液样本检测仪中的光学流动室的测量孔的时间t来表示，如图3中所示，光学流动室G的长度为L，假设待检测的血液样本中的粒子Y在光学流动室中的流动速率为u，图3中的箭头方向表示血液样本中的粒子Y的流动方向，则该粒子通过该光学流动室的时间t可以用一下公式进行计算得到：t＝(L+D)/u，其中，D表示该细胞粒子的直径。因此，血液样本检测仪对血液样本中的粒子的大小进行测定可以通过记录血液样本中的粒子通过光学流动室的时间来实现，具体为：当血液样本中的粒子通过光学流动室的测量孔时，激发血液样本检测仪发出脉冲信号，直至血液样本中的粒子完全通过光学流动室，得到的脉冲信号可以如图4所示，其中：横坐标为粒子通过该光学流动室的时间t，单位为毫秒(ms)，纵坐标为脉冲强度；A为脉冲峰值，即是从基线到脉冲最大值的脉冲强度值；B为脉冲宽度(简称为脉宽)，可以用于表示血液样本中的粒子通过光学流动室的测量孔的实际时间。如图4，脉冲宽度可以是脉冲强度曲线与预设脉冲强度阈值所表示直线两个相交点之间的时间宽度。在图4中，脉冲峰值A约为800，对应的脉冲宽度B约为25ms。基于前述粒子通过该光学流动室的时间t的计算公式可知，当光学流动室中的血液样本的流动速率一定时，流过光学流动室的测量孔的粒子越大，则粒子通过光学流动室的测量孔的时间越长，对应的脉宽也越大。其中，当血液样本中的粒子例如WBC聚集时，由于是两个或多个WBC聚集到一起通过光学流动室的测量孔的，所以检测得到的血液样本中的粒子直径会比正常的一个WBC粒子的直径大，导致通过光学流动室的测量孔的时间变长，对应的脉宽变大。
在本发明实施例中，血液样本中的粒子的脉宽信息可以是前向散射光的脉宽(Forward Scattered light pulse Width，FSCW)，也可以是侧向散射光的脉宽(SideScatter light pulse Width，SSCW)，还可以是荧光的脉宽(Fluorescence light pulseWidth，FLW)。需说明的是，脉宽也可以用脉冲的面积来代替，可以是FSC、SSC、FL三种光中的任意一种光的脉冲面积，其中，脉冲面积具体可以如图5中的C所示，为脉冲强度曲线与脉冲强度阈值的第一个交点对应的横坐标t1和最后一个交点对应的横坐标t2之间脉冲强度曲线所围成的面积。
步骤202、根据光信号信息中的脉宽信息划分血液样本中的粒子，得到粒子分布信息。
具体的，由于不同的血液样本中的粒子对应的脉宽信息不同，所以可以根据不同的光信号信息中的脉宽信息划分血液样本中的粒子，得到每一类型粒子对应的粒子分布信息，例如得到的WBC粒子的分布信息如图6所示，其中，图6中横坐标表示脉宽，纵坐标表示前向散射光的脉冲峰值，图中的每一个黑点代表一个WBC粒子。
步骤203、获取预先设置的至少两个脉宽区间范围。
在本发明实施例中，预先设置的至少两个脉宽区间范围可以是根据大量实验分析得到的经验理论值，可在实际应用过程中不断进行矫正。
步骤204、根据脉宽区间范围对粒子分布信息进行相应的修正，得到修正后的粒子分布信息。
其中，修正规则与光信号信息中的脉宽信息相关。
在本发明实施例中，根据设置的至少两个脉宽区间范围对得到的粒子分布信息进行划分，将粒子划分为至少两个区域的粒子，并对不同区域的粒子数量进行统计，然后根据设置的至少两个脉宽区间范围对应的修正系数对对应的区域的粒子数量进行修正，即可得到修正后的粒子分布信息。
示例性的，血液样本检测仪中存储的修正规则中预先设置的脉宽区间范围可以为两个，为一倍体脉宽范围和多倍体脉宽范围，即根据一倍体脉宽范围和多倍体脉宽范围将粒子分布信息划分为一倍体粒子分布区域和多倍体粒子分布区域，这样可以对这两个粒子分布区域分别采用各自对应的方法进行修正，即可得到修正后的粒子分布信息。
血液样本检测仪中存储的修正规则中预先设置的脉宽区间范围也可以多于两个，例如为六个，分别为一倍体脉宽范围、二倍体脉宽范围、三倍体脉宽范围、四倍体脉宽范围、五倍体脉宽范围和六倍体脉宽范围，即根据这六个预先设置的脉宽范围将粒子分布信息划分为一倍体粒子分布区域、二倍体粒子分布区域、三倍体粒子分布区域、四倍体粒子分布区域、五倍体粒子分布区域和六倍体粒子分布区域，这样可以对这两个粒子分布区域分别采用各自对应的方法进行修正，即可得到修正后的粒子分布信息。
其中，一倍体脉宽范围是指单个细胞粒子通过光学流动室时所测得的脉宽，即粒子直径为一个粒子直径(一倍粒子直径)时对应的脉宽范围。当多个细胞粒子通过光学流动室时，粒子直径为两倍粒子直径时对应的脉宽范围为二倍体脉宽范围，同理，三倍体脉宽范围为三倍粒子直径对应的脉宽范围，四倍体脉宽范围为四倍粒子直径对应的脉宽范围，五倍体脉宽范围为五倍粒子直径对应的脉宽范围，六倍体脉宽范围为六倍粒子直径对应的脉宽范围等等，以此类推。需说明的是，两倍粒子直径、三倍粒子直径、四倍粒子直径、五倍粒子直径和六倍粒子直径等是由于细胞聚集的原因而出现的，通常2个细胞粒子聚集、3个细胞粒子聚集、4个细胞粒子聚集直至8个细胞粒子聚集都可能会出现两倍粒子直径的情况，其中，如图7所示为2个细胞粒子聚集、3个细胞粒子聚集、4个细胞粒子聚集和8个细胞粒子聚集出现两倍粒子直径的示意图。上述的一倍体脉宽范围、二倍体脉宽范围、……六倍体脉宽范围、多倍体脉宽范围都可以为经验值。
基于前述实施例，本发明其他实施例提供的一种血液细胞参数修正方法，应用于血液样本检测仪，参照图8所示，血液样本检测仪执行存储的修正规则时，执行的步骤204具体可以由以下步骤204a-204b来实现，其中修正规则为：设置至少两个脉宽区间范围，每一所述脉宽区间范围对应相应的修正系数；其中，所述修正系数与所述脉宽信息正相关；采用每一所述修正系数修正对应的每一所述脉宽区间范围的粒子数量。
步骤204a、确定每一脉宽区间范围对应的修正系数。
其中，修正系数与脉宽正相关。
在本发明实施例中，修正系数与脉宽正相关也即修正系数根据脉宽的变化而变化，例如修正系数随着脉宽区间范围的变大而变大。例如第一脉宽区间范围为(a，b)，对应着一个修正系数，例如为第一修正系数；第二脉宽区间范围为(b，c)，对应着另一个修正系数，例如为第二修正系数；第三脉宽区间范围为(c，d)，对应着又一个修正系数，例如为第三修正系数；其中，a＜b＜c＜d，对应的，第一修正系数小于或等于第二修正系数，第二修正系数小于或等于第三修正系数。
每一脉宽区间范围对应的修正系数是预先设置的，其可以是一个经验值，也可以是一个经验公式。
示例性的，基于WBC粒子分布信息设置两个以上的脉宽区间范围例如如图9所示为六个脉宽区间范围时，每一脉宽区间范围对应的粒子分布信息具体为：脉宽区间范围0～25ms内的粒子分布信息G1为一倍体区域粒子分布信息，脉宽区间范围25～33ms内的粒子分布信息H1为二倍体区域粒子分布信息，脉宽区间范围33～41ms内的粒子分布信息I1为三倍体区域粒子分布信息，脉宽区间范围41～49ms内的粒子分布信息J1为四倍体区域粒子分布信息，脉宽区间范围49～57ms内的粒子分布信息K1为五倍体区域粒子分布信息，脉宽区间范围57～65ms内的粒子分布信息L1为六倍体区域粒子分布信息。其中，一倍体是指直径为一个细胞粒子直径的细胞粒子，由于细胞聚集和重叠的原因，存在两倍体、三倍体、四倍体、五倍体和六倍体等。对应的基于WBC一倍体区域粒子分布信息、二倍体区域粒子分布信息、三倍体区域粒子分布信息、四倍体区域粒子分布信息、五倍体区域粒子分布信息和六倍体区域粒子分布信息设置的修正系数为经验值即常数，依次为1、3、10、20、30、40，修正系数与脉宽正相关。
需说明的是，在实际应用过程中，可以采用如图9中所示的等脉宽的划分方式进行脉宽区间范围的划分；还可以采用如图10中所示的采用不等脉宽的划分方式进行脉宽区间范围的划分。
步骤204b、采用每一修正系数修正对应的每一脉宽区间范围的粒子数量。
在本发明实施例中，统计每一脉宽区间范围内的粒子数量，然后每一修正系数乘以对应的每一脉宽区间范围内的粒子数量即可实现对每一脉宽区间范围内的粒子数量的修正。
在一个实施例中，收集一例样本，其中WBC的参考值为6.72×10.^9/L，经过深圳迈瑞生物医疗股份有限公司生产的BC-6000仪器测试后白细胞通道给出的计数值为3.72×10.^9/L，白细胞通道对比参考值偏低了45％，经过镜检确认该样本发生了WBC聚集，如图6所示为一例发生了WBC聚集样本的荧光-前向散射光散点图。对图10所示的不同脉宽区间范围内的粒子数量进行统计，可以得到一倍体区域粒子分布信息G2对应的粒子数量为2115个，二倍体区域粒子分布信息H2对应的粒子数量为215个，三倍体区域粒子分布信息I2对应的粒子数量为110个，四倍体区域粒子分布信息J2对应的粒子数量为10，五倍体区域粒子分布信息K2对应的粒子数量为5，六倍体区域粒子分布信息L2对应的粒子数量为2；若针对图10的六个脉宽范围设置的修正系数与图9的六个脉宽范围设置的修正系数相同，则采用步骤204a中对应的修正系数对不同脉宽范围的粒子数量进行修正，得到一倍体区域粒子分布信息G2修正后的粒子数量为2115×1＝2115个，二倍体区域粒子分布信息H2修正后的粒子数量为215×3＝645个，三倍体区域粒子分布信息I2修正后的粒子数量为110×10＝1100个，四倍体区域粒子分布信息J2修正后的粒子数量为10×20＝200个，五倍体区域粒子分布信息K2对应的第一细胞样本的第三数量为5×30＝150个，六倍体区域粒子分布信息L2修正后的粒子数量为2×40＝80个；对上述不同脉宽范围内的区域粒子分布信息进行累加，可以确定图6中WBC粒子的实际数量为4290，对应WBC值为6.73×10.^9/L，与参考值6.72×10.^9/L对应，认为修正基本正确。
基于前述实施例，本发明其他实施例提供的一种血液细胞参数修正方法，应用于血液样本检测仪，参照图11所示，血液样本检测仪执行步骤202后，还可以选择执行步骤205来实现：
步骤205、根据预设函数对粒子分布信息进行相应的修正。
其中，预设函数是以脉宽信息为变量的增函数，根据函数计算结果(因变量)对粒子分布信息进行相应的修正。预设函数可以是以脉宽信息为变量、以修正系数为因变量的函数，也即函数计算结果可以是根据脉宽变大而变大的修正系数，然后再根据修正系数对粒子分布信息中对应脉宽所对应的粒子数量进行修正，例如将修正系数乘以对应脉宽的粒子数量，得到对应脉宽修正后的粒子数量。当然预设函数也可以是以脉宽信息和对应脉宽所对应的粒子数量为变量、以修正系数为因变量的函数。
在本发明实施例中，预设函数是与脉宽信息相关的一个预设函数，是一个经验公式。
在本发明其他实施例中，参照图12所示，血液样本检测仪执行步骤205时，具体可以由以下步骤205a-205b来实现：
步骤205a、根据预设函数确定修正系数。
在本发明实施例中，预设函数可以是一个与脉宽信息相关的分段函数。
示例性的，WBC粒子分布信息在脉宽信息小于或等于25ms时，对应的预设函数为一个预设常数，例如为1，对应的脉宽信息大于25ms时，为一个与脉宽信息相关的预设函数。其中，采用对应的脉宽信息大于25ms时的预设函数进行计算的过程为步骤a-b：
步骤a、分别计算每一脉宽信息与第一预设系数的乘积，得到第一数值。
在本发明实施例中，第一数值xj＝a×wj进行计算得到。其中，a表示第一预设系数，通常为一个常数，是一个经验值，在不同的应用场景中可以根据实际应用场景发生改变，也可以不断的进行矫正。在本发明实施例中，a可以为0.925，w表示是每一脉宽信息。也就是说，基于预设函数，可以将图6中的WBC粒子分布信息分为如图13所示的粒子分布信息，即图13E区域(脉宽信息小于或等于25ms)中对应的修正系数是一个常数，一般设置为1，wj可以是图13F区域(脉宽信息大于25ms)内分布的粒子的每一脉宽，j的取值为正整数，假设对图13F区域对应的脉宽进行统计，共有n个，则j的取值为1，2……，n。
步骤b、计算第一数值与第二预设系数的和值，得到对应的修正系数。
在本发明实施例中，每一脉宽信息对应的细胞粒子样本的修正系数可以记为yj＝xj+b。其中，b为第二预设系数，为一个经验值，在不同的应用场景中可以根据实际应用场景发生改变，也可以不断的进行矫正。示例性的，在本发明实施例中，针对图13F区域内的粒子的修正系数的计算，b取值可以是-24.75，对应的每一脉宽信息对应的细胞粒子样本的修正系数的计算公式，即大于25ms时的预设函数可以记为yj＝0.925wj-24.75。
步骤205b、根据修正系数对粒子分布信息进行相应的修正。
其中，修正系数与脉宽信息正相关。
在本发明实施例中，统计脉宽信息小于或等于25ms区域内的WBC粒子的数量，将脉宽信息小于或等于25ms区域内的WBC粒子的数量与针对脉宽信息小于或等于25ms区域设置的修正系数相乘，得到脉宽信息小于或等于25ms区域内的WBC粒子的实际数量；统计脉宽信息大于25ms区域内每一脉宽对应的WBC粒子的数量，并根据公式yj＝0.925wj-24.75计算每一脉宽对应的修正系数，然后计算每一脉宽对应的修正系数与每一脉宽对应的WBC粒子的数量的乘积，得到每一脉宽对应的WBC粒子的实际数量，最后计算每一脉宽对应的WBC粒子的实际数量的累加和，得到脉宽信息大于25ms区域内的WBC粒子的数量。
在一个实施例中，收集一例样本，其中WBC的参考值为6.72×10.^9/L，经过深圳迈瑞生物医疗股份有限公司生产的BC-6000仪器测试后白细胞通道给出的计数值为3.72×10.^9/L，白细胞通道对比参考值偏低了45％，经过镜检确认该样本发生了WBC聚集，如图6所示为一例发生了WBC聚集样本的荧光-前向散射光散点图。对图13E中一倍体脉宽范围内的粒子数量进行统计并修正得到实际粒子数量为2115个，并采用上述大于25ms时的预设函数公式对图13F中多倍体脉宽范围内的粒子数量255进行修正后得到实际粒子数量为2160个，因此，实际总粒子数量为4275，对应WBC值为6.71×10.^9/L，与参考值6.72×10.^9/L基本对应，认为修正正确。
其中，设置预设函数的过程可以是：确定每一脉宽区间范围内粒子聚集的平均值，具体确定粒子聚集的平均值的公式可以为：其中，i为每一脉宽区间范围内粒子聚集时出现的粒子聚集的个数。例如WBC粒子出现两倍粒子直径的聚集的情况，假设从2个WBC粒子聚集到8个WBC粒子聚集细胞等概率出现，采用上述公式进行计算可以得到两倍体脉宽范围内WBC粒子聚集个数的平均值为5个，因此，在粒子发生聚集的情况下，统计二倍体脉宽范围内WBC粒子聚集的实际数量时，可以采用二倍体脉宽范围内统计到的WBC粒子数量乘以5倍的系数。同理，可以计算得到三倍体脉宽范围内WBC粒子聚集个数的平均值为15个，四倍体脉宽范围内WBC粒子聚集个数的平均值为25个，五倍体脉宽范围内WBC粒子聚集个数的平均值为35个，六倍及以上脉宽范围内WBC粒子聚集个数的平均值为45个。由于WBC粒子聚集与WBC粒子重叠现象会出现在同一个区域内，对WBC粒子聚集产生干扰，为此可以适当降低两倍体脉宽范围及以上对应的聚集粒子数，可以采用拟合的方式适当降低作为修正系数的平均值。实验数据表明，检测到的一倍体、二倍体、三倍体、四倍体、五倍体、六倍体粒子数的平均脉宽约为18、30、40、50、60、70。进行拟合时，拟合的曲线为大致通过由脉宽-修正系数所组成的(x，y)这些点为标准，其中x为脉宽值，y为每一脉宽范围对应的修正系数，如二倍体区域的点为(30，5)，三倍体区域的点为(40，15)等。拟合可以采用直线拟合的方式，或者二次曲线等形式。一种线性拟合的粒子补偿曲线如图14所示，图中脉宽在27到70区间内有五个控制点，分别为(30，3)、(40，10)、(50，20)、(60，30)、(70，40)，在此区间内采用直线拟合的方式生成一条连续聚集粒子补偿系数的修正直线对应的函数即可用于对聚集粒子进行修正。
需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤或概念的解释可以参考其它实施例中的描述，此处不再赘述。
本发明的实施例所提供的血液细胞参数修正方法，获取血液样本中的粒子的光信号信息，并根据光信号信息中的脉宽信息划分血液样本中的粒子，得到粒子分布信息，最后根据预设的修正规则对粒子分布信息进行修正，得到修正后的粒子分布信息。这样，通过预设的修正规则对血液样本中的粒子分布信息进行修正，解决了相关技术中统计血液细胞时，由于粒子聚集和重叠等导致统计的血液细胞的数量不准确的问题，提高了统计血液细胞数量的准确度，简化了血液细胞数量统计的操作过程，并提高了血液细胞数量检测设备的智能化程度。
基于前述实施例，本发明的实施例提供一种血液细胞参数修正方法，应用于血液样本检测仪，参照图15所示，该方法包括以下步骤：
步骤301、获取血液样本中的粒子的光信号信息。
其中，光信号信息包括荧光信号信息。
在本发明实施例中，对应的光信号信息包括FL信号信息和FSC信息，或者包括FL信号信息和SSC信息，或者包括FL信号信息、FSC信息和SSC信息，或者包括FL信号信息和其他光信号信息。
示例性的，采用FL信号和激光信号对血液样本进行染色处理，得到具有FL信号信息和FSC信息的血液样本中的粒子的分布信息。
步骤302、根据光信号信息中的脉宽信息划分血液样本中的粒子，得到粒子分布信息。
步骤303、筛去荧光信号值低于预设阈值的粒子，得到筛后的粒子分布信息。
在本发明实施例中，以出现两倍粒子直径情况为例说明粒子聚集与其他情况(如粒子重叠)的不同。当发生粒子重叠时，通常只是两个粒子重叠，三个粒子以上重叠的概率极低，因此对应的产生的FL信号强度大概是两个粒子FL信号强度之和。但是当发生粒子聚集时，不只是两个粒子的聚集产生两倍粒子直径，8个粒子也会产生两倍的粒子直径，平均下来大约是5个粒子，对应的FL信号强度平均也是五倍的粒子FL强度。所以发生粒子聚集时的FL强度会比粒子重叠等其他情况产生的FL信号强度大。所以，增加FL信号强度的限制这一条件，可以排除其他情况(如粒子重叠)对粒子聚集时统计的实际粒子分布信息的干扰。因此，对于上述的多倍体区域，例如上述脉宽大于25ms的区域，可以筛去荧光信号值低于预设阈值的粒子。当然，一倍体区域，例如上述脉宽小于25ms的区域也可以筛去荧光信号值低于预设阈值的粒子，只是该区域出现荧光信号值低于预设阈值的粒子会较少。对图6的散点图中的多倍体区域，在筛去荧光信号值低于预设阈值的粒子后，得到筛后的粒子分布信息可以如图16所示，其中，横坐标为脉宽，单位时间为ms，纵坐标为前向散射光。
预设阈值是经验值，在不同的应用场景中，对应的预设阈值不同。例如预设阈值为3500。当然，这个预设阈值可以是固定值，也可以是根据不同样本而不同，可以人工设定或机器判断后设定。
步骤304、根据预设的修正规则对筛后的粒子分布信息进行修正。
对应的，本发明提供的一种血液细胞参数修正方法，可以是血液样本检测仪对血液样本进行荧光处理和激光处理后，确定血液样本中的WBC粒子分布信息，并从WBC粒子分布信息中筛去FL信号的信号值低于预设阈值3500的WBC粒子，得到筛后的WBC粒子分布信息；采用预设函数对筛后的WBC粒子分布信息进行处理的，具体为：脉宽信息小于或等于25ms的筛后的WBC粒子的修正系数为c＝1.0，脉宽信息大于25ms的筛后的WBC粒子的修正系数的预设函数计算公式为c＝w-25，其中，w为多倍体中的细胞样本的脉宽。
在一个实施例中，收集一例样本，WBC的参考值为6.72×10.^9/L，经过深圳迈瑞生物医疗股份有限公司生产的BC-6000仪器测试后白细胞通道给出的计数值为3.72×10.^9/L，白细胞通道对比参考值偏低了45％，经过镜检确认该样本发生了WBC聚集，如图6所示为一例发生了WBC聚集样本的荧光-前向散射光散点图，通过计算，脉宽大于25ms的粒子有255个，筛后的粒子数为150个，通过预设函数计算公式c＝w-25对粒子数进行修正，得到脉宽信息大于25ms的修正后的WBC粒子的实际数量为2170个；对应的，脉宽信息小于或等于25ms的筛后的WBC粒子的实际数量2170加上脉宽信息大于25ms的筛后的WBC粒子的实际数量2115个，即可得到血液样本中WBC粒子的实际数量为4285个，对应WBC值为6.73×10.^9/L，与参考值6.72×10.^9/L基本对应，认为修正正确。
预设的修正规则，例如所包括的预设函数，是考虑了筛减的粒子数的情况下设定的。例如上述筛减的粒子数为255-150＝105，这部分粒子是被筛减的，会对最后统计粒子数量造成影响，因此在设定修正规则时可以考虑这个因素。当然，由于影响并不大，在一些实施例中也可以忽略这部分筛减粒子的影响。筛减的粒子都可认为是粒子重叠的粒子，对于粒子重叠的情况，业界都有相应的计算规则，设定修正规则时可以将这些计算规则考虑进来。
对应的，本发明提供的另一种血液细胞参数修正方法，可以是血液样本检测仪对血液样本进行荧光处理和激光处理后，确定血液样本中的WBC粒子分布信息，并从WBC粒子分布信息中筛去携带FL信号的信号值低于预设阈值3500的WBC粒子，得到筛后的WBC粒子分布信息；设置至少两个脉宽区间范围，根据脉宽区间范围对筛后的WBC粒子分布信进行相应的修正的具体过程为：采用预设脉宽区间范围(0，25)，(25，33)，(33，41)，(41，49)，(49，57)将筛后的WBC粒子分布信息分为6个区域的粒子分布信息，并确定脉宽区间范围0～25ms内的粒子分布信息为一倍体区域粒子分布信息，脉宽区间范围25～33ms内的粒子分布信息为二倍体区域粒子分布信息，脉宽区间范围33～41ms内的粒子分布信息为三倍体区域粒子分布信息，脉宽区间范围41～49ms内的粒子分布信息为四倍体区域粒子分布信息，脉宽区间范围49～57ms内的粒子分布信息为五倍体区域粒子分布信息，脉宽区间范围57～64ms内的粒子分布信息为六倍体区域粒子分布信息；获取针对每一脉宽区间范围预先设置的修正系数，修正系数和对应的脉宽区间范围为：(1，一倍体)，(5，二倍体)，(13，三倍体)，(25，四倍体)，(35，五倍体)，(45，六倍体)。
在一个实施例中，收集一例样本，WBC的参考值为6.72×10.^9/L，经过深圳迈瑞生物医疗股份有限公司生产的BC-6000仪器测试后白细胞通道给出的计数值为3.72×10.^9/L，白细胞通道对比参考值偏低了45％，经过镜检确认该样本发生了WBC聚集，如图6所示为一例发生了WBC聚集样本的荧光-前向散射光散点图。通过统计，样本一倍体区域粒子数为2115个，二倍体区域粒子数为215，三倍体区域粒子数为110，四倍体区域粒子数为10，五倍体区域粒子数为5，六倍体及以上多倍体区域粒子数为2。对二倍体以上区域进行筛减后，二倍体区域粒子分布信息对应的筛后WBC粒子数量176，三倍体区域粒子分布信息对应的筛后WBC粒子数量为80，四倍体区域粒子分布信息对应的筛后WBC粒子数量为5，五倍体区域粒子分布信息对应的筛后WBC粒子数量为2，六倍体区域粒子分布信息对应的筛后WBC粒子数量为1；分别计算每一脉宽区间范围内的筛后WBC粒子数量与对应的每一脉宽区间范围的修正系数的乘积，即可得到一倍体区域粒子分布信息对应的筛后WBC粒子实际数量为2115，二倍体区域粒子分布信息对应的筛后WBC粒子实际数量为880，三倍体区域粒子分布信息对应的筛后WBC粒子实际数量为1040，四倍体区域粒子分布信息对应的筛后WBC粒子实际数量为125，五倍体区域粒子分布信息对应的筛后WBC粒子实际数量为70，六倍体区域粒子分布信息对应的筛后WBC粒子实际数量为45；最后，血液样本中WBC粒子的实际数量为每一脉宽区间范围内对应的筛后WBC粒子实际数量的累加和，为4275个，对应WBC值为6.71×10.^9/L，与参考值6.72×10.^9/L基本对应，认为修正正确。
同样，预设的修正规则，是考虑了筛减的粒子数的情况下设定的。这部分粒子是被筛减的，会对最后统计粒子数量造成影响，因此在设定修正规则时可以考虑这个因素。当然，由于影响并不大，在一些实施例中也可以忽略这部分筛减粒子的影响。
需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤或概念的解释可以参考其它实施例中的描述，此处不再赘述。
本发明的实施例所提供的血液细胞参数修正方法，获取血液样本中的粒子的光信号信息，并根据光信号信息中的脉宽信息划分血液样本中的粒子，得到粒子分布信息，最后根据预设的修正规则对粒子分布信息进行修正，得到修正后的粒子分布信息。这样，通过预设的修正规则对血液样本中的粒子分布信息进行修正，解决了相关技术中统计血液细胞时，由于粒子重叠导致统计的血液细胞的数量不准确的问题，提高了统计血液细胞数量的准确度，简化了血液细胞数量统计的操作过程，并提高了血液细胞数量检测设备的智能化程度。
基于前述实施例，本发明的实施例提供一种血液细胞参数修正方法，应用于血液样本检测仪，主要针对细胞样本存在聚集和重叠的情况，参照图17所示，该方法包括以下步骤401～步骤403：
步骤401、获取血液样本中的粒子的光信号信息。
步骤402、根据光信号信息中的脉宽信息划分血液样本中的粒子，得到粒子分布信息。
步骤403、根据预设删减规则删减粒子数，得到删减粒子数后的粒子分布信息。
在本发明实施例中，预设删减规则是根据粒子发生重叠的特性来确定的。以两倍体粒子直径为例说明需根据预设删减规则删减粒子数的原因：两个粒子发生重叠时，产生的脉宽约是一个粒子产生脉宽的1.5倍。但是当发生粒子聚集时，两到8个粒子发生粒子聚集均可以产生两倍粒子的脉宽，对应的产生的脉宽也是一个粒子产生脉宽的1.5倍。所以在脉宽上粒子重叠和粒子聚集会叠加到一块，所以需要排除粒子重叠对粒子统计时的干扰。
在本发明其他实施例中，步骤403可以由步骤403a或者步骤403b来实现：
步骤403a、根据血液样本量和脉宽信息确定删减的粒子数，得到删减粒子数后的粒子分布信息。
其中，删减的粒子数与脉宽负相关。
在本发明实施例中，删减的粒子数与脉宽负相关也即删减的粒子根据脉宽的变化而变化，例如删减的粒子数量随着脉宽区间范围的变大而变少。例如在设定的血液样本量下，第一脉宽区间范围为(a，b)，对应着一个设定的需要删减的粒子数量，例如为第一删减粒子数量；第二脉宽区间范围为(b，c)，对应着另一个设定的需要删减的粒子数量，例如为第二删减粒子数量；第三脉宽区间范围为(c，d)，对应着又一个设定的需要删减的粒子数量，例如为第三删减粒子数量；其中，a＜b＜c＜d，对应的，第一删减的粒子大于或等于第二删减粒子数量，第二删减粒子数量大于或等于第三删减粒子数量。
血样样本量是指采集到的进行测试的血液样本量，例如，若采集到35微升(uL)血液样本，则对35uL血液样本进行分析，根据脉宽信息确定这35uL血液样本应该删减的粒子数量，若采集到的是80uL血液样本，则对80uL血液样本进行分析，根据脉宽信息确定这80uL血液样本应该删减的粒子数量。不同的样本量对应需要删减的粒子数量并不一样，在固定样本量的情况下，需要删减的粒子数量可以固定。
步骤403b、在预定的血液样本量下，根据脉宽信息确定删减的粒子数，得到删减粒子数后的粒子分布信息。
在本发明实施例中，每次进行测试的血液样本量是固定的，例如80uL，因此在这种情况下，需要删减的粒子数也是固定的，可以直接根据脉宽信息确定删减的粒子数。。
步骤404、根据预设的修正规则对删减粒子数后的粒子分布信息进行修正。
在本发明实施例中，根据预设的修正规则对删减粒子数后的粒子分布信息进行修正的方法包括根据修正系数或者预设函数的方法对删减粒子数后的粒子分布信息。具体过程不在详细赘述，根据修正系数的方法对删减粒子数后的粒子分布信息可以参照步骤203-204(包括步骤204a和204b)；根据预设函数的方法对删减粒子数后的粒子分布信息可以参照步骤205(包括步骤204a和204b)。
其中，当预设的修正规则是设置至少两个脉宽区间范围，根据每一脉宽区间范围对删减粒子数后的粒子分布信息进行相应的修正时，对应的根据血液样本量和脉宽信息确定删减的粒子数量，或者在预定的血液样本量下，根据脉宽信息确定删减的粒子数量时，对应的每一脉宽区间范围内的删减的粒子数量可以是经验值。
当预设的修正规则是根据预设函数对删减粒子数后的粒子分布信息进行相应的修正时，对应的根据血液样本量和脉宽信息确定删减的粒子数量，或者在预定的血液样本量下，根据脉宽信息确定删减的粒子数量时，与预设函数的脉宽信息对应的设置确定需删减的粒子数量的参考函数。
本发明提供的一种血液细胞参数修正方法，应用于根据预设的修正规则是根据预设函数对删减粒子数后的粒子分布信息进行相应的修正的场景，血液样本检测仪对血液样本进行处理得到血液样本中的WBC粒子分布信息，预先设置脉宽信息小于或等于25ms的WBC粒子的重叠粒子即需要删减的粒子数量为0，脉宽信息大于25ms的WBC粒子的重叠粒子即需要删减的粒子数量的计算公式为αk＝-1.25wk+81.25，wk为脉宽信息大于25ms的WBC粒子中第k个脉宽值，k取值从1到脉宽信息大于25ms的WBC粒子中存在的脉宽总数量。
在一个实施例中，收集一例样本，WBC的参考值为6.72×10.^9/L，经过深圳迈瑞生物医疗股份有限公司生产的BC-6000仪器测试后白细胞通道给出的计数值为3.72×10.^9/L，白细胞通道对比参考值偏低了45％，经过镜检确认该样本发生了WBC聚集，如图6所示为一例发生了WBC聚集样本的荧光-前向散射光散点图。通过计算，脉宽大于25ms的粒子有342个，通过上述的公式αk＝-1.25wk+81.25进行删减，然后再通过预设函数计算公式ck＝1.1wk-30对粒子数进行修正，得到脉宽信息大于25ms的修正后的WBC粒子的实际数量为2170个；对应的，脉宽信息小于或等于25ms的筛后的WBC粒子的实际数量2170加上脉宽信息大于25ms的筛后的WBC粒子的实际数量2115个，即可得到血液样本中WBC粒子的实际数量为4285个，对应WBC值为6.73×10.^9/L，与参考值6.72×10.^9/L基本对应，认为修正正确
本发明提供的另一种血液细胞参数修正方法，应用于根据预设的修正规则是设置至少两个脉宽区间范围，根据每一脉宽区间范围对删减粒子数后的粒子分布信息进行相应的修正的场景，血液样本检测仪对血液样本进行处理得到血液样本中的WBC粒子分布信息，采用预设脉宽区间范围集合((0，25)，(25，33)，(33，41)，(41，49)，(49，57)将血液样本中的WBC粒子分布信息分为6个区域的粒子分布信息，并确定脉宽区间范围0～25ms内的粒子分布信息为一倍体区域粒子分布信息，脉宽区间范围25～33ms内的粒子分布信息为二倍体区域粒子分布信息，脉宽区间范围33～41ms内的粒子分布信息为三倍体区域粒子分布信息，脉宽区间范围41～49ms内的粒子分布信息为四倍体区域粒子分布信息，脉宽区间范围49～57ms内的粒子分布信息为五倍体区域粒子分布信息，脉宽区间范围57～64ms内的粒子分布信息为六倍体区域粒子分布信息；获取预先设置的重叠粒子即需删减的粒子数量依次为0、41、40、5、3、1。
在一个实施例中，收集一例样本，WBC的参考值为6.72×10.^9/L，经过深圳迈瑞生物医疗股份有限公司生产的BC-6000仪器测试后白细胞通道给出的计数值为3.72×10.^9/L，白细胞通道对比参考值偏低了45％，经过镜检确认该样本发生了WBC聚集，如图6所示为一例发生了WBC聚集样本的荧光-前向散射光散点图。对一倍体区域粒子分布信息的粒子数量进行统计，得到粒子数量为2115，分别统计二倍体区域粒子分布信息、三倍体区域粒子分布信息、四倍体区域粒子分布信息、五倍体区域粒子分布信息、六倍体区域粒子分布信息中的粒子数量，得到二倍体区域粒子数为215，三倍体区域粒子数为110，四倍体区域粒子数为10，五倍体区域粒子数为5，六倍体及以上多倍体区域粒子数为2，分别按照上述的删减数量进行删减后，得到二倍体区域粒子数为174，三倍体区域粒子数为70，四倍体区域粒子数为5，五倍体区域粒子数为2，六倍体及以上多倍体区域粒子数为1。经过上述公式进行补偿计算后的多倍体粒子数为2160个，总粒子数为4275，对应WBC值为6.72×10.^9/L，与参考值基本对应，认为修正正确。需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤或概念的解释可以参考其它实施例中的描述，此处不再赘述。
本发明的实施例所提供的血液细胞参数修正方法，获取血液样本中的粒子的光信号信息，并根据光信号信息中的脉宽信息划分血液样本中的粒子，得到粒子分布信息，最后根据预设的修正规则对粒子分布信息进行修正，得到修正后的粒子分布信息。这样，通过预设的修正规则对血液样本中的粒子分布信息进行修正，解决了相关技术中统计血液细胞时，由于粒子聚集统计的血液细胞的数量不准确的问题，提高了统计血液细胞数量的准确度，简化了血液细胞数量统计的操作过程，并提高了血液细胞数量检测设备的智能化程度。
基于前述实施例，本发明的实施例提供一种血液样本检测仪5，该血液样本检测仪可以应用于图1-2、8、11-12、15、17对应的实施例中，参照图18所示，该血液样本检测仪可以包括：至少一个反应池51、光学检测装置52、输送装置53及处理器54，其中：
反应池51，用于为血液样本与试剂提供反应场所，以制备成样本液。具体地，可对采血所得血液样本经稀释并用荧光染色试剂进行标记，得到样本液。常用的荧光染色试剂可以是派若宁、吖啶橙和噻唑橙等。
光学检测装置52，用于对经试剂处理后的血液样本即上述的样本液进行光照射，收集经试剂处理后的血液样本中各粒子因光照射所产生的光学信号，并转换成电信号，以输出光学信号信息(即光信号值)。这里的光学信号可以是前向散射光信号(FSC)、侧向散射光信号(SSC)、荧光散射光信(SFL，本文简称荧光信号)。光学检测装置52的可以但不仅限于包括光源521和具有孔口5221的鞘流流动室522等，血液样本中的粒子可在鞘流流动室522内流动，并逐个经过孔口5221，光源521所发出的光可照射到孔口5221中的粒子并对应产生散射光信号和/或荧光信号。光学检测装置52还可以包括分别在孔口前方和侧向设置的透镜组523、光电感应器524(如光电二极管、光电倍增管等)及A/D转换器，A/D转换器可设置在处理器54中或单独形成一个元件，从而透镜组523可捕捉对应散射光信号和荧光信号，光电感应器524可将捕捉到的光学信号(指散射光信号和荧光信号等)转换为电信号，再A/D转换器将电信号经A/D转换处理得到数字信号，可以将该数字信号作为光学信号信息输出。
输送装置53，用于将反应池51中经试剂处理后的血液样本即样本液输送到光学检测装置52中。
处理器54，用于接收并处理光学检测装置52输出的光学信号信息，以得到血液样本的细胞参数。其中，处理器54获取血液样本中的粒子的光信号信息；根据光信号信息中的脉宽信息划分血液样本中的粒子，得到粒子分布信息；根据预设的修正规则对粒子分布信息进行修正得到修正后的粒子分布信息；其中，修正规则与光信号中的脉宽信息相关。
在本发明其他实施例中，光信号信息包括前向散射光信息。
在本发明其他实施例中，光信号信息包括侧向散射光信息和/或荧光信号信息。
在本发明其他实施例中，处理器54中存储的修正规则包括：
设置至少两个脉宽区间范围；
根据每一脉宽区间范围对粒子分布信息进行相应的修正。
在本发明其他实施例中，处理器54还用于执行存储的血液细胞参数修正程序，以实现以下步骤：
设置至少两个脉宽区间范围，确定每一脉宽区间范围对应的修正系数；其中，修正系数与脉宽信息正相关；
采用每一修正系数修正对应的每一脉宽区间范围的粒子数量。
在本发明其他实施例中，处理器54中存储的修正规则包括：
根据预设函数对粒子分布信息进行相应的修正；其中预设函数是以脉宽信息为变量的增函数。
在本发明实施例中，处理器54中存储的修正规则包括：
根据预设函数确定修正系数；
根据修正系数对粒子分布信息进行相应的修正；其中，修正系数与脉宽信息正相关。
在本发明其他实施例中，处理器54还用于执行存储的血液细胞参数修正程序，以实现以下步骤：
筛去荧光信号值低于预设阈值的粒子，得到筛后的粒子分布信息；
根据预设的修正规则对筛后的粒子分布信息进行修正。
在本发明其他实施例中，处理器54还用于执行存储的血液细胞参数修正程序，以实现以下步骤：
根据预设删减规则删减粒子数，得到删减粒子数后的粒子分布信息；
根据预设的修正规则对删减粒子数后的粒子分布信息进行修正。
在本发明其他实施例中，处理器54中存储的预设删减规则包括：
根据血液样本量和脉宽信息确定删减的粒子数量，得到删减粒子数后的粒子分布信息；
或者，在预定的血液样本量下，根据脉宽信息确定删减的粒子数量，得到删减粒子数后的粒子分布信息。
在本发明其他实施例中，删减的粒子数与脉宽信息负相关。
在本发明其他实施例中，处理器54还用于执行存储的血液细胞参数修正程序，以实现以下步骤：
输出修正后的粒子分布信息。
在本发明其他实施例中，处理器54还用于执行存储的血液细胞参数修正程序，以实现以下步骤：
输出修正前和修正后的粒子分布信息。
在本发明其他实施例中，根据预设的修正规则对粒子分布信息进行修正之后，处理器54还用于执行存储的血液细胞参数修正程序，以实现以下步骤：
发出粒子分布信息已经过修正的提示；和/或根据修正幅度发出粒子聚集的提示和/或报警。
在本发明其他实施例中，处理器54还用于执行存储的血液细胞参数修正程序，以实现以下步骤：
根据修正后的粒子分布信息确定和/或输出粒子数量。
在本发明其他实施例中，处理器54用于：从所获取的粒子光信号信息中识别出血影粒子并去除，然后得到WBC粒子。
需说明的是，本实施例中处理器所实现的步骤之间的交互过程，可以参照图1-2、8、11-12、15、17对应的实施例及上述实施例提供的血液细胞参数修正方法中的交互过程，此处不再赘述。
本发明的实施例所提供的血液样本检测仪，获取血液样本中的粒子的光信号信息，并根据光信号信息中的脉宽信息划分血液样本中的粒子，得到粒子分布信息，最后根据预设的修正规则对粒子分布信息进行修正，得到修正后的粒子分布信息。这样，通过预设的修正规则对血液样本中的粒子分布信息进行修正，解决了相关技术中统计血液细胞时，统计的血液细胞的数量不准确的问题，提高了统计血液细胞数量的准确度，简化了血液细胞数量统计的操作过程，并提高了血液细胞数量检测设备的智能化程度。
基于前述实施例，本发明的实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有一个或者多个统计程序，一个或者多个统计程序可被一个或者多个处理器执行，以实现以下步骤：
获取血液样本中的粒子的光信号信息；
根据光信号信息中的脉宽信息划分血液样本中的粒子，得到粒子分布信息；
根据预设的修正规则对粒子分布信息进行修正，得到修正后的粒子分布信息；其中，修正规则与光信号信息中的脉宽信息相关。
在本发明其他实施例中，光信号信息包括前向散射光信息。
在本发明其他实施例中，光信号信息包括侧向散射光信息和/或荧光信号信息。
在本发明其他实施例中，修正规则包括：
设置至少两个脉宽区间范围；
根据每一脉宽区间范围对粒子分布信息进行相应的修正。
在本发明其他实施例中，修正规则包括：
设置至少两个脉宽区间范围，确定每一脉宽区间范围对应的修正系数；其中，修正系数与脉宽信息正相关；
采用每一修正系数修正对应的每一脉宽区间范围的粒子数量。
在本发明其他实施例中，修正规则还包括：
根据预设函数对粒子分布信息进行相应的修正；其中，预设函数是以脉宽信息为变量的增函数。
在本发明其他实施例中，修正规则包括：
根据预设函数确定修正系数；
根据修正系数对粒子分布信息进行相应的修正；其中，修正系数与脉宽信息正相关。
在本发明其他实施例中，光信号信息包括荧光信号信息，根据预设的修正规则对粒子分布信息进行修正，包括：
筛去荧光信号值低于预设阈值的粒子，得到筛后的粒子分布信息；
根据预设的修正规则对筛后的粒子分布信息进行修正。
在本发明其他实施例中，根据预设的修正规则对粒子分布信息进行修正，包括：
根据预设删减规则删减粒子数，得到删减粒子数后的粒子分布信息；
根据预设的修正规则对删减粒子数后的粒子分布信息进行修正。
在本发明其他实施例中，根据预设删减规则删减粒子数，得到删减粒子数后的粒子分布信息，包括：
根据血液样本量和脉宽信息确定删减的粒子数量，得到删减粒子数后的粒子分布信息；
或者，在预定的血液样本量下，根据脉宽信息确定删减的粒子数量，得到删减粒子数后的粒子分布信息。
在本发明其他实施例中，删减的粒子数与脉宽信息负相关。
在本发明其他实施例中，还包括：
输出修正后的粒子分布信息。
在本发明其他实施例中，还包括：
输出修正前和修正后的粒子分布信息。
在本发明其他实施例中，根据预设的修正规则对粒子分布信息进行修正之后，还包括：
发出粒子分布信息已经过修正的提示；和/或根据修正幅度发出粒子聚集的提示和/或报警。
在本发明其他实施例中，还包括：
根据修正后的粒子分布信息确定和/或输出粒子数量。
在本发明其他实施例中，获取血液样本中的粒子的光信号信息之后，还包括：从所获取的粒子光信号信息中识别出血影粒子并去除，然后得到WBC粒子。
需说明的是，本实施例中处理器所实现的步骤之间的交互过程，可以参照图1-2、8、11-12、15、17对应的实施例及上述实施例提供的血液细胞参数修正方法中的交互过程，此处不再赘述。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
工业实用性
本发明的实施例所提供的血液细胞参数修正方法，获取血液样本中的粒子的光信号信息，并根据光信号信息中的脉宽信息划分血液样本中的粒子，得到粒子分布信息，最后根据预设的修正规则对粒子分布信息进行修正，得到修正后的粒子分布信息。这样，通过预设的修正规则对血液样本中的粒子分布信息进行修正，解决了相关技术中统计血液细胞时，统计的血液细胞的数量不准确的问题，提高了统计血液细胞数量的准确度，简化了血液细胞数量统计的操作过程，并提高了血液细胞数量检测设备的智能化程度。

Claims (33)

1.一种血液细胞参数修正方法，其特征在于，所述方法包括：
获取血液样本中的粒子的光信号信息；
根据所述光信号信息中的脉宽信息划分所述血液样本中的粒子，得到粒子分布信息；
根据预设的修正规则对所述粒子分布信息进行修正，得到修正后的粒子分布信息；其中，所述修正规则与所述光信号信息中的脉宽信息相关，所述修正规则根据粒子重叠和/或粒子聚集的特征来确定。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述光信号信息包括前向散射光信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述光信号信息包括侧向散射光信息和/或荧光信号信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述修正规则包括：
设置至少两个脉宽区间范围，根据每一所述脉宽区间范围对所述粒子分布信息进行相应的修正。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述修正规则包括：
设置至少两个脉宽区间范围，每一所述脉宽区间范围对应相应的修正系数；其中，所述修正系数与所述脉宽信息正相关；
采用每一所述修正系数修正对应的每一所述脉宽区间范围的粒子数量。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述修正规则包括：
根据预设函数对所述粒子分布信息进行相应的修正；其中，所述预设函数是以所述脉宽信息为变量的增函数。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述修正规则包括：
根据预设函数确定修正系数；
根据所述修正系数对所述粒子分布信息进行相应的修正；其中，所述修正系数与所述脉宽信息正相关。
8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述光信号信息包括荧光信号信息，所述根据预设的修正规则对粒子分布信息进行修正，包括：
筛去荧光信号值低于预设阈值的粒子，得到筛后的粒子分布信息；
根据预设的修正规则对筛后的粒子分布信息进行修正。
9.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述根据预设的修正规则对粒子分布信息进行修正，包括：
根据预设删减规则删减粒子数，得到删减粒子数后的粒子分布信息；
根据预设的修正规则对删减粒子数后的粒子分布信息进行修正。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述预设删减规则包括：
根据血液样本量和脉宽信息确定删减的粒子数量，得到删减粒子数后的粒子分布信息；
或者，在预定的血液样本量下，根据脉宽信息确定删减的粒子数量，得到删减粒子数后的粒子分布信息。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，删减的粒子数与脉宽信息负相关。
12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
输出修正后的粒子分布信息。
13.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
输出修正前和修正后的粒子分布信息。
14.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预设的修正规则对粒子分布信息进行修正之后，还包括：
发出粒子分布信息已经过修正的提示；和/或
根据修正幅度发出粒子聚集的提示和/或报警。
15.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
根据所述修正后的粒子分布信息确定和/或输出粒子数量。
16.根据权利要求1-7、10-15任一所述的方法，其特征在于，获取血液样本中的粒子的光信号信息之后，还包括：
从所获取的粒子光信号信息中识别出血影粒子并去除，然后得到WBC粒子。
17.一种血液样本检测仪，其特征在于，包括：
至少一个反应池，用于为血液样本与试剂提供反应场所；
光学检测装置，用于对经试剂处理后的血液样本进行光照射，收集所述经试剂处理后的血液样本中各粒子因光照射所产生的光学信号，并转换成电信号，以输出光学信号信息；
输送装置，用于将所述反应池中经试剂处理后的血液样本输送到所述光学检测装置中；
处理器，用于接收并处理所述光学检测装置输出的光学信号信息，以得到血液样本的测量参数；其中，所述处理器获取血液样本中的粒子的光信号信息；根据所述光信号信息中的脉宽信息划分所述血液样本中的粒子，得到粒子分布信息；根据预设的修正规则对所述粒子分布信息进行修正得到修正后的粒子分布信息；其中，所述修正规则与所述光信号中的脉宽信息相关，所述修正规则根据粒子重叠和/或粒子聚集的特征来确定。
18.根据权利要求17所述的血液样本检测仪，其特征在于，所述光信号信息包括前向散射光信息。
19.根据权利要求17所述的血液样本检测仪，其特征在于，所述光信号信息包括侧向散射光信息和/或荧光信号信息。
20.根据权利要求17所述的血液样本检测仪，其特征在于，所述处理器中存储的所述修正规则包括：
设置至少两个脉宽区间范围；
根据每一所述脉宽区间范围对所述粒子分布信息进行相应的修正。
21.根据权利要求20所述的血液样本检测仪，其特征在于，所述处理器用于：
设置至少两个脉宽区间范围，每一所述脉宽区间范围对应相应的修正系数；其中，所述修正系数与所述脉宽信息正相关；
采用每一所述修正系数修正对应的每一所述脉宽区间范围的粒子数量。
22.根据权利要求17所述的血液样本检测仪，其特征在于，所述处理器中存储的所述修正规则包括：
根据预设函数对所述粒子分布信息进行相应的修正；其中所述预设函数是以所述脉宽信息为变量的增函数。
23.根据权利要求22所述的血液样本检测仪，其特征在于，所述处理器中存储的所述修正规则包括：
根据预设函数确定修正系数；
根据所述修正系数对所述粒子分布信息进行相应的修正；其中，所述修正系数与所述脉宽信息正相关。
24.根据权利要求17-23任一项所述的血液样本检测仪，其特征在于，所述处理器用于：
筛去荧光信号值低于预设阈值的粒子，得到筛后的粒子分布信息；
根据预设的修正规则对筛后的粒子分布信息进行修正。
25.根据权利要求17-23任一项所述的血液样本检测仪，其特征在于，所述处理器用于：
根据预设删减规则删减粒子数，得到删减粒子数后的粒子分布信息；
根据预设的修正规则对删减粒子数后的粒子分布信息进行修正。
26.根据权利要求25所述的血液样本检测仪，其特征在于，所述处理器中存储的所述预设删减规则包括：
根据血液样本量和脉宽信息确定删减的粒子数量，得到删减粒子数后的粒子分布信息；
或者，在预定的血液样本量下，根据脉宽信息确定删减的粒子数量，得到删减粒子数后的粒子分布信息。
27.根据权利要求26所述的血液样本检测仪，其特征在于，删减的粒子数与脉宽信息负相关。
28.根据权利要求17所述的血液样本检测仪，其特征在于，所述处理器还用于：
输出修正后的粒子分布信息。
29.根据权利要求17所述的血液样本检测仪，其特征在于，所述处理器还用于：
输出修正前和修正后的粒子分布信息。
30.根据权利要求17所述的血液样本检测仪，其特征在于，根据预设的修正规则对粒子分布信息进行修正之后，所述处理器还用于：
发出粒子分布信息已经过修正的提示；和/或
根据修正幅度发出粒子聚集的提示和/或报警。
31.根据权利要求17所述的血液样本检测仪，其特征在于，所述处理器还用于：
根据所述修正后的粒子分布信息确定和/或输出粒子数量。
32.根据权利要求17-23、26-31任一所述的血液样本检测仪，其特征在于，所述处理器用于：从所获取的粒子光信号信息中识别出血影粒子并去除，然后得到WBC粒子。
33.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质其上存储有血液细胞参数的修正程序，所述血液细胞参数的修正程序被处理器执行时实现权利要求1至16中任一项所述的血液细胞参数修正方法的步骤。
CN201880100554.5A 2018-12-28 2018-12-28 一种血液细胞参数修正方法、血液样本检测仪和存储介质 Active CN113227757B (zh)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/CN2018/125095 WO2020133285A1 (zh) 2018-12-28 2018-12-28 一种血液细胞参数修正方法、血液样本检测仪和存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113227757A CN113227757A (zh) 2021-08-06
CN113227757B true CN113227757B (zh) 2024-04-16

Family

ID=71126777

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201880100554.5A Active CN113227757B (zh) 2018-12-28 2018-12-28 一种血液细胞参数修正方法、血液样本检测仪和存储介质

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20210318222A1 (zh)
CN (1) CN113227757B (zh)
WO (1) WO2020133285A1 (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114674729B (zh) * 2022-03-02 2023-11-21 迈克医疗电子有限公司 脉冲识别方法、装置、存储介质、设备及血液细胞分析仪

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101464245A (zh) * 2007-12-19 2009-06-24 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种识别红细胞碎片的方法
CN104075981A (zh) * 2013-03-29 2014-10-01 希森美康株式会社 血细胞分析装置及血细胞分析方法
CN104515728A (zh) * 2013-09-30 2015-04-15 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 血液细胞分析仪及网织红细胞计数装置和计数修正方法
CN104515723A (zh) * 2013-09-30 2015-04-15 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 细胞分析仪及其红细胞凝集报警方法和系统
CN105388305A (zh) * 2014-08-27 2016-03-09 希森美康株式会社 样本分析装置及样本分析方法
CN105986003A (zh) * 2015-02-12 2016-10-05 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种白细胞计数方法、装置及细胞分析仪
CN106662572A (zh) * 2015-02-12 2017-05-10 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 细胞分析仪、粒子分类方法及装置
CN106687810A (zh) * 2014-12-31 2017-05-17 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种有核红细胞报警方法、装置及流式细胞分析仪
CN109030432A (zh) * 2017-06-09 2018-12-18 希森美康株式会社 用于识别感染症的粒子分析方法、装置及计算机程序

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS55158540A (en) * 1979-05-28 1980-12-10 Toa Medical Electronics Co Ltd Counting measurement method of and apparatus for platelet
US5159642A (en) * 1990-07-13 1992-10-27 Toa Medical Electronics Co., Ltd. Particle image analyzing apparatus
US5891734A (en) * 1994-08-01 1999-04-06 Abbott Laboratories Method for performing automated analysis
CA2373139A1 (en) * 2000-06-12 2001-12-20 Sysmex Corporation Immunoassay and immunoassay apparatus
US6979570B2 (en) * 2001-07-26 2005-12-27 Sysmex Corporation Particle analyzer and particle analyzing method
EP1542008B1 (en) * 2002-06-24 2009-03-11 Sysmex Corporation Method of classifying and counting leucocytes
JP2007024844A (ja) * 2005-07-21 2007-02-01 Sysmex Corp 血液分析方法及び血液分析装置
JP4817450B2 (ja) * 2007-01-31 2011-11-16 シスメックス株式会社 血液分析装置、血液分析方法およびコンピュータプログラム
US9322834B2 (en) * 2007-05-30 2016-04-26 Sysmex Corporation Sample analyzer, blood analyzer and displaying method
CN101842688B (zh) * 2007-10-29 2017-02-08 希森美康株式会社 细胞分析仪及细胞分析方法
US20120231473A1 (en) * 2009-11-24 2012-09-13 Catholic University Industry Academic Cooperation Foundation Flow cytometry method through the control of fluorescence intensities
JP2014006200A (ja) * 2012-06-26 2014-01-16 Horiba Ltd 液体中の粒子の計数方法および計数装置
BR112015019969B1 (pt) * 2013-03-15 2021-01-05 Iris International, Inc. método para a obtenção de imagens de partículas usando um sistema de análise de partículas configurado para focalização hidrodinâmica combinada da viscosidade e da geometria, e sistema de análise de partículas que realiza focalização hidrodinâmica combinada da viscosidade e da geometria para partículas de imagem em uma amostra de sangue
CN107576634B (zh) * 2013-07-16 2021-07-23 成都深迈瑞医疗电子技术研究院有限公司 血液细胞分析仪及其细胞的识别方法与系统
CN104297135B (zh) * 2013-07-16 2017-02-15 成都深迈瑞医疗电子技术研究院有限公司 血液样本中粒子的识别方法、系统及血液细胞分析仪
CN104515725B (zh) * 2013-09-30 2017-08-22 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种识别异常粒子的方法和系统及其细胞分析仪
JP6189743B2 (ja) * 2013-12-26 2017-08-30 シスメックス株式会社 血中フィラリア幼虫の検出方法、血液分析装置、及びコンピュータプログラム

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101464245A (zh) * 2007-12-19 2009-06-24 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种识别红细胞碎片的方法
CN104075981A (zh) * 2013-03-29 2014-10-01 希森美康株式会社 血细胞分析装置及血细胞分析方法
CN104515728A (zh) * 2013-09-30 2015-04-15 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 血液细胞分析仪及网织红细胞计数装置和计数修正方法
CN104515723A (zh) * 2013-09-30 2015-04-15 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 细胞分析仪及其红细胞凝集报警方法和系统
CN105388305A (zh) * 2014-08-27 2016-03-09 希森美康株式会社 样本分析装置及样本分析方法
CN106687810A (zh) * 2014-12-31 2017-05-17 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种有核红细胞报警方法、装置及流式细胞分析仪
CN105986003A (zh) * 2015-02-12 2016-10-05 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种白细胞计数方法、装置及细胞分析仪
CN106662572A (zh) * 2015-02-12 2017-05-10 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 细胞分析仪、粒子分类方法及装置
CN109030432A (zh) * 2017-06-09 2018-12-18 希森美康株式会社 用于识别感染症的粒子分析方法、装置及计算机程序

Also Published As

Publication number Publication date
CN113227757A (zh) 2021-08-06
WO2020133285A1 (zh) 2020-07-02
US20210318222A1 (en) 2021-10-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11946848B2 (en) Dynamic range extension systems and methods for particle analysis in blood samples
US9588102B2 (en) Method and apparatus for determining white blood cell counts
EP1714146B1 (en) Method of measurement of nucleated red blood cells
CN110244032B (zh) 细胞分析仪及细胞分析仪的分类方法
US7390662B2 (en) Method and apparatus for performing platelet measurement
JP5557842B2 (ja) 粒子分析における同時発生の検出および処理
EP1977219B1 (en) Method of measurement of nucleated red blood cells
EP2694960A2 (en) Identifying and enumerating early granulated cells (egcs)
EP2982984B1 (en) Blood analyzing method, blood analyzer and program to detect plasmodium falciparum
EP0633462A2 (en) Three-color flow cytometry with automatic gating function
CN113227757B (zh) 一种血液细胞参数修正方法、血液样本检测仪和存储介质
CN110887818B (zh) 一种血液样本的分析方法和血液细胞分析仪及存储介质
US20210164885A1 (en) Method for detecting a blood sample, blood cell analyzer, and storage medium
CN113567327A (zh) 用于检验血液的方法、设备和系统
CN114414442A (zh) 样本检测方法、装置及计算机可读存储介质
JP2714629B2 (ja) 粒子計数方法および装置
CN114544469A (zh) 粒子分类方法及血细胞分析仪

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant