CN113252537B - 一种样本分析仪及其计数异常的检测方法 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种样本分析仪及其计数异常的检测方法，其中，检测方法包括：对所述粒子的计数信号进行分析处理，得到第一参数和第二参数；判断所述第一参数是否位于第一异常范围内；若否，则判断所述第二参数是否位于第二异常范围内；若是，判断所述样本分析仪计数异常。通过上述方式，能够通过第一参数和第二参数实现组合判断，避免误判，提高计数异常判断的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及血液细胞分析技术领域，特别是涉及一种样本分析仪及其计数异常的检测方法。
背景技术
阻抗法是血细胞分析仪检测的一种常用技术手段，其主要原理是血细胞通过微孔（例如宝石孔）时，引起微孔两端的电压产生变化，进而形成脉冲，以实现对红细胞、白细胞、血小板等血细胞进行检测，即对血细胞的粒子进行计数。
现有的血细胞分析仪在检测的过程中，可能存在微孔堵塞、液流不稳定、电源不稳定或存在气泡等异常情况。现有的血细胞分析仪通过单一参数进行判断异常，容易失效，造成误判的情况。
发明内容
为解决上述问题，本申请提供了一种样本分析仪及其计数异常的检测方法，通过第一参数和第二参数实现组合判断，避免误判。
本申请采用的一个技术方案是：提供一种样本分析仪计数异常的检测方法，所述样本分析仪用于对样本的粒子进行计数，所述检测方法包括：
对所述粒子的计数信号进行分析处理，得到第一参数和第二参数，所述第一参数包括占比值、第一百分比或/和第二百分比，所述第二参数包括有效的粒子数序列的第一平均值和第一标准差；
判断所述第一参数是否位于第一异常范围内；
若否，则判断所述第二参数是否位于第二异常范围内；
若是，判断所述样本分析仪计数异常。
其中，所述对所述粒子的计数信号进行分析处理的步骤包括：
根据所述粒子的计数信号得到特征参数；
根据所述特征参数获取在单位时间段内的粒子数，得到粒子数序列；
分析所述粒子数序列的有效性，得到有效的粒子数序列；
根据所述有效的粒子数序列对应的特征参数，生成对应的直方图。
其中，所述得到第一参数和第二参数的步骤包括：
获取所述有效的粒子数序列的计数时间在所述粒子的计数时间的占比值；
获取所述直方图的前端预设通道内总粒子数的第一百分比，和所述直方图的后端预设通道内总粒子数的第二百分比；
所述第一参数包括所述占比值、所述第一百分比或/和所述第二百分比。
其中，所述判断所述第一参数是否位于第一异常范围内的步骤包括：
判断所述占比值是否小于第一预设阈值，所述第一预设阈值大于或等于0且小于或等于1；
或/和，判断所述第一百分比是否大于第二预设阈值，所述第二预设阈值大于0且小于1；
或/和，判断所述第二百分比是否大于第三预设阈值，所述第三预设阈值大于0且小于1。
其中，所述得到第一参数和第二参数的步骤包括：
获取所述有效的粒子数序列的第一平均值和第一标准差，所述第二参数包括所述第一平均值和所述第一标准差。
其中，所述判断所述第二参数是否位于第二异常范围内的步骤包括：
判断所述第一标准差是否大于第四预设阈值，所述第四预设阈值为大于1的常数。
其中，所述判断所述第二参数是否位于第二异常范围内的步骤包括：
判断所述第一标准差是否大于第五预设阈值，且所述第一百分比是否大于第六预设阈值；所述第五预设阈值为大于1的常数，且小于所述第四预设阈值，所述第六预设阈值小于所述第二预设阈值。
其中，所述判断所述第二参数是否位于第二异常范围内的步骤包括：
判断所述第一标准差是否大于第七预设阈值，且所述第二百分比是否大于第八预设阈值；所述第七预设阈值为大于1的常数，且小于所述第五预设阈值，所述第八预设阈值小于所述第三预设阈值。
其中，所述第四预设阈值为所述第一平均值的开根乘以第一常数，所述第五预设阈值为所述第一平均值的开根乘以第二常数，所述第七预设阈值为所述第一平均值的开根乘以第三常数，所述第一常数大于所述第二常数，所述第二常数大于所述第三常数，且所述第三常数大于1。
其中，所述特征参数包括所述粒子的脉冲数量以及每个所述脉冲的特征信息，所述特征信息包括脉冲峰值、脉冲位置、脉冲宽度以及时间戳；所述粒子数序列包括多个数据点，所述根据所述特征参数获取在单位时间段内的粒子数的步骤包括：
根据所述粒子的脉冲数量和每个所述脉冲的时间戳，得到在所述单位时间段内的粒子数；
所述分析多个所述粒子数序列的有效性的步骤包括：
计算所述粒子数序列的第二平均值和第二标准差；
获取所述粒子数序列中每个所述数据点和所述第二平均值的差值的绝对值，并判断所述差值的绝对值是否在预设范围内，其中所述预设范围为所述第二标准差的n倍；
若是，则得到有效的数据点，根据所有所述有效的数据点得到所述有效的粒子数序列。
本申请采用的另一个技术方案是：提供一种样本分析仪，包括：
粒子计数模块，用于对样本的粒子进行计数，产生所述粒子的计数信号；
存储模块，用于存储程序数据；
控制模块，与所述粒子计数模块和所述存储模块连接，用于执行所述程序数据以实现上述的检测方法。
本申请的检测方法通过对所述粒子的计数信号进行分析处理，得到第一参数和第二参数；判断所述第一参数是否位于第一异常范围内；若否，则判断所述第二参数是否位于第二异常范围内；若是，判断所述样本分析仪计数异常；因此，通过第一参数和第二参数实现组合判断，避免误判，提高计数异常判断的准确性；并且能够实现对计数异常进行监测，提高用户的使用体验。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。其中：
图1是本申请的检测方法第一实施例的流程示意图；
图2是图1中步骤S101第一实施例的流程示意图；
图3是图2中的直方图的示意图；
图4是在判断样本分析仪计数异常时直方图的示意图；
图5是图2中步骤S203的第一实施例的流程示意图；
图6是本申请的检测方法第二实施例的流程示意图；
图7是图6中步骤S604的第一实施例的流程示意图；
图8是本申请的样本分析仪的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本申请的样本分析仪应用于医疗或生化分析领域，用于对样本中的各种微小粒子进行检测，以实现对粒子进行计数，比较常见的样本分析仪可为血液细胞分析仪。其中，血液细胞分析仪用于对血液样本中的血液细胞（即粒子）进行计数和分类的仪器，其采用阻抗法对粒子进行检测，具体步骤可以包括：将定量的血液样本加入一定量的具有保持细胞形态作用和导电特性的稀释液中，然后此混合液体在动力驱动源的作用下通过宝石孔，由于血液细胞具有较弱的导电性能，在血液细胞通过宝石孔时等效电阻变大，在恒流源的作用下，电压的变化与阻抗的变化成正比例，因此粒子在通过宝石孔时会产生一个脉冲，脉冲的高度表示粒子的体积大小，进而根据脉冲的幅度可以对粒子进行分类；通过脉冲的数量可以对粒子进行计数。
本申请的样本分析仪可以为用于进行血常规检测和特定蛋白检测的血液细胞分析仪。其中，血常规检测包括WBC（White Blood Cell，白细胞）检测、HGB（Hemoglobin，血红蛋白）检测、RBC（red blood cell，红细胞）检测、DIFF（DIFFerential，白细胞五分类）检测或RET（reticulocyte，网织红细胞计数）检测。特定蛋白包括SAA（serum amyloid Aprotein，血清淀粉样蛋白A）、CRP（C-reactive protein，C-反应蛋白）、TRF（tramsferrin，转铁蛋白）、Hs-CRP（超敏C-反应蛋白）、PCT（procalcitonin，降钙素原）和D-Dimer（D-二聚体）中的一种。例如血液细胞分析仪为血常规、SAA和CRP的联检一体机。在其他实施例中，样本分析仪还可以为普通的血液细胞分析仪，在此不再赘述。
请参见图1所示，图1是本申请的检测方法第一实施例的流程示意图。本申请的样本分析仪用于对样本的粒子进行计数，以对样本中的红细胞、白细胞、血小板等粒子进行计数。本实施例的检测方法包括以下步骤：
S101：对粒子的计数信号进行分析处理，得到第一参数和第二参数。
样本分析仪对粒子的计数信号进行分析处理，以得到第一参数和第二参数。
S102：判断第一参数是否位于第一异常范围内。
样本分析仪预先设置第一异常范围，并判断第一参数是否位于第一异常范围内；若是，即样本分析仪判断到第一参数位于第一异常范围内，则进入步骤S104；若否，即样本分析仪判断到第一参数位于第一异常范围外，则进入步骤S103。
S103：判断第二参数是否位于第二异常范围内。
样本分析仪预先设置第二异常范围，并判断第二参数是否位于第二异常范围内；若是，即样本分析仪判断到第二参数位于第二异常范围内，则进入步骤S104。
S104：判断样本分析仪计数异常。
样本分析仪判断样本分析仪计数异常。可选地，在样本分析仪判断粒子的计数异常之后，样本分析仪进一步产生异常报警和/或异常提示信息（如堵孔信息），以提醒用户对样本分析仪进行清除异常。
本实施例的样本分析仪判断到第一参数位于第一异常范围外，则进一步结合第二参数判断样本分析仪计数异常，实现第一参数和第二参数实现组合判断，避免误判，提高计数异常判断的准确性；并且能够实现对计数异常进行监测，提高用户的使用体验。
请参见图2所示，图2是图1中步骤S101第一实施例的流程示意图。步骤S101包括以下步骤：
S201：根据粒子的计数信号得到特征参数。
其中，样本分析仪对粒子的计数信号进行分析处理，得到特征参数。例如，在样本分析仪对样本的粒子完成检测之后，样本分析仪获取粒子的计数信号，并对粒子的计数信号进行分析处理，得到特征参数。
其中，特征参数可以包括粒子的脉冲数量和每个脉冲的特征信息。由于样本分析仪采用阻抗法对样本进行检测，得到粒子的计数信号；因此样本分析仪对粒子的计数信号进行分析处理，能够识别出脉冲数量和每个脉冲的特征信息。其中，特征信息包括脉冲峰值、脉冲位置、脉冲宽度以及时间戳。
S202：根据特征参数获取在单位时间段内的粒子数，得到粒子数序列。
其中，样本分析仪根据特征参数，获取在单位时间段内的粒子数，得到粒子数序列。
在一实施例中，样本分析仪预先设置有单位时间，例如在样本分析仪出厂时设置有单位时间或者用户预先设置的单位时间；样本分析仪根据单位时间得到单位时间段，获取每个单位时间段内的粒子数，例如粒子数为脉冲数量；样本分析仪根据多个单位时间段的粒子数生成粒子数序列。其中，单位时间段的长度等于单位时间。
例如，样本分析仪根据单位时间得到M个单位时间段，M为大于或等于2的整数；M个单位时间段对应的粒子数分别为a1、a2、……、am，此时样本分析仪的粒子数序列为a1、a2、……、am。
S203：分析粒子数序列的有效性，得到有效的粒子数序列。
其中，样本分析仪分析粒子数序列的有效性，得到有效的粒子数序列。
在一实施例中，粒子数序列包括多个数据点，样本分析仪判定粒子数序列的每个数据点的有效性，得到多个有效的数据点，该数据点可为每个单位时间段内的粒子数；样本分析仪基于所有的有效的数据点，得到有效的粒子数序列。
例如，样本分析仪判定到粒子数序列中的数据点a1和数据点a2是无效的，则样本分析仪得到有效的粒子数序列为a3、……、am。或者，样本分析仪判定到粒子数序列中的数据点a1和数据点am是无效的，则样本分析仪得到有效的粒子数序列为a2、……、am-1。
S204：根据有效的粒子数序列对应的特征信息，生成对应的直方图。
样本分析仪根据有效的粒子数序列对应的特征信息，生成对应的直方图，其中样本分析仪获取有效的粒子数序列中所有脉冲的特征信息，并基于有效的粒子数序列中所有脉冲的特征信息生成对应的直方图。如图3所示，直方图的横坐标为粒子的体积，直方图的纵坐标为粒子的数量（例如粒子的计数值）。
具体地，样本分析仪获取有效的粒子数序列的计数时间在粒子的计数时间的占比值，获取直方图的前端预设通道内总粒子数的第一百分比Fv%和直方图的后端预设通道内总粒子数的第二百分比Bv%；其中第一参数包括占比值、第一百分比Fv%和/或第二百分比Bv%。
如图3所示，第一百分比Fv%表示位于直方图的前端预设通道内的总粒子数的百分比，第二百分比Bv%表示位于直方图的后端设通道内的总粒子数的百分比，样本分析仪可以调整直方图的前端预设通道和后端预设通道，以调整第一百分比Fv%和第二百分比Bv%。
步骤S102的判断第一参数是否位于第一异常范围内具体包括：
样本分析仪判断占比值是否小于第一预设阈值，第一预设阈值大于或等于0且小于1，例如第一预设值为100%。
或者，样本分析仪判断第一百分比Fv%是否大于第二预设阈值，第二预设阈值大于0且小于1；例如第二预设阈值为30%。
或者，样本分析仪判断第二百分比Bv%是否大于第三预设阈值，第二预设阈值大于0且小于1，例如第三预设阈值为20%。
在样本分析仪判断到占比值小于第一预设阈值；或/和，判断到第一百分比Fv%大于第二预设阈值；或/和，判断到第二百分比Bv%大于第三预设阈值，则进入步骤S104。如图4所示，在判断样本分析仪计数异常时直方图的第一百分比Fv%大于第二预设阈值，或/和第二百分比Bv%大于第三预设阈值。
在样本分析仪判断到占比值不小于第一预设阈值；或/和，判断到第一百分比Fv%不大于第二预设阈值；或/和，判断到第二百分比Bv%不大于第三预设阈值，则进入步骤S103。
其中，样本分析仪进一步获取有效的粒子数序列的第一平均值和第一标准差，第二参数包括第一平均值和第一标准差。样本分析仪将有效的粒子数序列的总粒子数除以有效的粒子数序列的长度，得到有效的粒子数序列的第一平均值；并根据有效的粒子数序列和第一平均值得到第一标准差。步骤S103的判断第二参数是否位于第二异常范围内具体包括：
样本分析仪判断第一标准差是否大于第四预设阈值，第四预设阈值为大于1的常数。若是，即样本分析仪判断到第一标准差大于第四预设阈值，则进入步骤S104。
或者，样本分析仪判断第一标准差是否大于第五预设阈值，且第一百分比Fv%是否大于第六预设阈值，第五预设值为大于1的常数，第六预设阈值大于0且小于1；若样本分析仪判断到第一标准差大于第五预设阈值且第一百分比Fv%大于第六预设阈值，则样本分析仪判断粒子的计数异常（步骤S104）。
或者，样本分析仪判断第一标准差是否大于第七预设阈值，且第二百分比Bv%是否大于第八预设阈值，第七预设值为大于1的常数，第八预设阈值大于0且小于1；若样本分析仪判断到第一标准差大于第七预设阈值且第二百分比Bv%大于第八预设阈值，则样本分析仪判断粒子的计数异常（步骤S104）。
其中，第四预设阈值大于第五预设阈值，第五预设阈值大于第七预设阈值，第六预设阈值小于第一预设阈值，第八预设阈值小于第二预设阈值。例如，第六预设阈值为15%，第八预设阈值为10%。
具体地，第四预设阈值为平均值的开根乘以第一常数，第五预设阈值为平均值的开根乘以第二常数，第七预设阈值为平均值的开根乘以第三常数，第一常数大于第二常数，第二常数大于第三常数，且第三常数大于1。
本实施例的第一参数包括占比值、第一百分比Fv%和/或第二百分比Bv%，第二参数包括第一平均值和第一标准差，基于第一参数和第二参数组合判断，能够准确地识别出粒子的计数异常，防止输出错误的计数结果。
在一实施例中，特征信息包括脉冲峰值、脉冲位置、脉冲宽度以及时间戳。步骤S202包括：根据粒子的脉冲数量和每个脉冲的时间戳，得到在单位时间段内的粒子数。
其中，样本分析仪根据粒子的脉冲数量和每个脉冲的时间戳得到在单位时间段内的粒子数，每个脉冲的时间戳表示该脉冲出现的时间节点。
其中，样本分析仪基于每个脉冲的时间戳出现在对应的单位时间段内，获取在单位时间段内所有脉冲的数量，进而样本分析仪得到在单位时间段内的粒子数，以使样本分析仪根据多个粒子数生成粒子数序列。
本实施例的样本分析仪根据粒子的脉冲数量和每个脉冲的时间戳，能够准确地得到在单位时间段内的粒子数，提高粒子数序列的准确度，进而保证样本分析仪检测的准确度。
在步骤S202之前，本实施例的检测方法还包括：获取粒子的总计数时间，将总计数时间除以单位时间段的长度，得到粒子数序列的长度。
样本分析仪将总计数时间除以单位时间段的长度，得到粒子数序列的长度；粒子数序列的长度可以为粒子数序列中数据点的总数量。例如，样本分析仪获取粒子的总计数时间为5秒，单位时间段的长度为0.1秒，则样本分析仪计算得到粒子数序列的长度为50。
请参见图5，图5是图2中步骤S203的第一实施例的流程示意图。步骤S203包括以下步骤：
S501：计算粒子数序列的第二平均值和第二标准差。
其中，样本分析仪计算粒子数序列的第二平均值和第二标准差。具体地，样本分析仪获取粒子数序列的总粒子数，将粒子数序列的总粒子数除以粒子数序列的长度，得到第二平均值；例如粒子数序列的总粒子数为粒子数序列中所有的数据点之和，即粒子数序列的总粒子数为a1+a2+……+am，样本分析仪将总粒子数a1+a2+……+am除以粒子数序列的长度50，得到第二平均值。
样本分析仪在得到第二平均值之后，基于粒子数序列中的数据点和第二平均值，计算得到第二标准差。
S502：获取粒子数序列中的每个数据点和第二平均值的差值的绝对值，并判断差值的绝对值是否在预设范围内，其中预设范围为第二标准差的n倍。
其中，样本分析仪获取每个数据点和第二平均值的差值的绝对值，并判断差值的绝对值是否在预设范围内；若是，即样本分析仪判断到差值的绝对值在预设范围内，则进入步骤S503；若否，即样本分析仪判断到差值的绝对值未在预设范围内，则进入步骤S504。
其中，n可以为大于1的常数。例如，n可以为大于1且小于或等于10，样本分析仪可以基于实际情况选择n的数值。
S503：得到有效的数据点，根据所有有效的数据点得到有效的粒子数序列。
样本分析仪得到有效的数据点，根据所有有效的数据点得到有效的粒子数序列。例如，样本分析仪判定到粒子数序列中的数据点a1和数据点a2是无效的，则样本分析仪根据所有有效的数据点，得到有效的粒子数序列为a3、……、am。
S504：判断到数据点为无效数据点。
样本分析仪判断到数据点为无效数据点，进而将粒子数序列的无效数据点删掉。
本实施例的样本分析仪通过粒子数序列的第二平均值和第二标准差，得到有效的数据点，能够更加准确地判定数据点的有效性，进而保证样本分析仪检测的准确度。
请参见图6所示，图6是本申请的检测方法第二实施例的流程示意图。本实施例的检测方法包括以下步骤：
S601：根据粒子的计数信号得到特征参数。
S602：根据特征参数获取在单位时间段内的粒子数，得到粒子数序列。
S603：分析粒子数序列的有效性，得到有效的粒子数序列。
步骤S601-S603与步骤S201-S203相同，在此不再赘述。
S604：根据有效的粒子数序列得到粒子的计数结果。
其中，样本分析仪根据有效的粒子数序列得到粒子的计数结果。例如，样本分析仪根据有效的粒子数序列a3、……、am或者a2、……、am-1，计算得到粒子的计数结果。
本实施例的样本分析仪通过分析粒子数序列的有效性，得到有效的粒子数序列，并根据有效的粒子数序列得到粒子的计数结果，通过删除无效的数据点，能够实现对异常情况的修正，提高计数结果的准确性，进而保证样本分析仪检测的准确度。
请参见图7，图7是图6中步骤S604的第一实施例的流程示意图。步骤S604包括以下步骤：
S701：计算有效的粒子数序列的第一平均值。
样本分析仪计算有效的粒子数序列的第一平均值，即样本分析仪计算有效的粒子数序列中所有数据点的平均值。步骤S701可以包括：
样本分析仪根据有效的粒子数序列获取有效的粒子数序列的长度；样本分析仪获取有效的粒子数序列的总粒子数，将有效的粒子数序列的总粒子数除以有效的粒子数序列的长度，得到第一平均值。
其中，样本分析仪获取所有无效数据点的长度，并将粒子数序列的长度减去所有无效数据点的长度得到有效的粒子数序列的长度；或者，样本分析仪获取有效的粒子数序列的总计数时间，将有效的粒子数序列的总计数时间除以单位时间段的长度，得到有效的粒子数序列的长度。
在样本分析仪获取有效的粒子数序列的长度之后，样本分析仪获取有效的粒子数序列的总粒子数，即有效的粒子数序列中所有数据点的总和；样本分析仪将有效的粒子数序列的总粒子数除以有效的粒子数序列的长度，得到第一平均值。
S702：将第一平均值乘以粒子数序列的长度，得到计数结果。
样本分析仪将第一平均值乘以粒子数序列的长度，得到计数结果；例如，样本分析仪将第一平均值乘以50，得到计数结果。
本实施例的样本分析仪计算有效的粒子数序列的第一平均值；将第一平均值乘以粒子数序列的长度，得到计数结果；通过有效的粒子数序列的第一平均值得到计数结果，能够对无效数据点进行修正，保证了计数结果的准确度。
请参见图8所示，图8是本申请的样本分析仪的结构示意图。本实施例的样本分析仪包括粒子计数模块81、存储模块82和控制模块83，控制模块83分别与粒子计数模块81和存储模块82连接。
其中，粒子计数模块81用于对样本的粒子进行计数，产生粒子的计数信号；存储模块82用于存储程序数据，控制模块83用于执行存储模块82的程序数据以实现上述实施例所揭示的检测方法。
在一实施例中，粒子计数模块81可以包括采样模块811、样本准备模块812和检测模块813，其中采样模块811用于吸取定量的血细胞样本，并将吸取的血细胞样本分配至样本准备模块812；样本准备模块812用于对分配的血细胞样本进行稀释、混匀等操作，以得到血细胞待测样本；检测模块813采用阻抗法对血细胞待测样本进行检测，得到粒子的计数信号。
在一实施例中，存储模块82和控制模块83可以合并成存储和计算模块。
在一实施例中，样本分析仪还包括与控制模块83连接的输出模块84，输出模块84用于输出计数结果和/或异常判定结果，且在判断样本分析仪计数异常时输出异常报警和/或异常提示信息。
在本申请所提供的几个实施方式中，应该理解到，所揭露的设备，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施方式仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施方式方案的目的。
另外，在本申请各个实施方式中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
以上所述仅为本申请的实施方式，并非因此限制本申请的专利范围，凡是根据本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。
Claims (9)
1.一种样本分析仪计数异常的检测方法，其特征在于，所述样本分析仪用于对样本的粒子进行计数，所述检测方法包括：
对所述粒子的计数信号进行分析处理，得到第一参数和第二参数；
判断所述第一参数是否位于第一异常范围内；
若否，则判断所述第二参数是否位于第二异常范围内；
若是，判断所述样本分析仪计数异常；
其中，对所述粒子的计数信号进行分析处理，得到第一参数和第二参数的步骤包括：
根据所述粒子的计数信号得到特征参数，所述特征参数包括所述粒子的脉冲数量以及每个所述脉冲的特征信息；
根据所述特征参数获取在单位时间段内的粒子数，得到粒子数序列；
分析所述粒子数序列的有效性，得到所述有效的粒子数序列；
根据所述有效的粒子数序列对应的特征参数，生成对应的直方图；
获取所述有效的粒子数序列的计数时间在所述粒子的计数时间的占比值，获取所述直方图的前端预设通道内总粒子数的第一百分比，和所述直方图的后端预设通道内总粒子数的第二百分比，所述第一参数包括所述占比值、所述第一百分比或/和所述第二百分比；
所述第二参数包括所述有效的粒子数序列的第一平均值和第一标准差。
2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述判断所述第一参数是否位于第一异常范围内的步骤包括：
判断所述占比值是否小于第一预设阈值，所述第一预设阈值大于或等于0且小于或等于1；
或/和，判断所述第一百分比是否大于第二预设阈值，所述第二预设阈值大于0且小于1；
或/和，判断所述第二百分比是否大于第三预设阈值，所述第三预设阈值大于0且小于1。
3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述得到第一参数和第二参数的步骤包括：
获取所述有效的粒子数序列的第一平均值和第一标准差，所述第二参数包括所述第一平均值和所述第一标准差。
4.根据权利要求3所述的检测方法，其特征在于，所述判断所述第二参数是否位于第二异常范围内的步骤包括：
判断所述第一标准差是否大于第四预设阈值，所述第四预设阈值为大于1的常数。
5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述判断所述第二参数是否位于第二异常范围内的步骤包括：
判断所述第一标准差是否大于第五预设阈值，且所述第一百分比是否大于第六预设阈值；所述第五预设阈值为大于1的常数，且小于所述第四预设阈值，所述第六预设阈值小于所述第二预设阈值。
6.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述判断所述第二参数是否位于第二异常范围内的步骤包括：
判断所述第一标准差是否大于第七预设阈值，且所述第二百分比是否大于第八预设阈值；所述第七预设阈值为大于1的常数，且小于所述第五预设阈值，所述第八预设阈值小于所述第三预设阈值。
7.根据权利要求6所述的检测方法，其特征在于，所述第四预设阈值为所述第一平均值的开根乘以第一常数，所述第五预设阈值为所述第一平均值的开根乘以第二常数，所述第七预设阈值为所述第一平均值的开根乘以第三常数，所述第一常数大于所述第二常数，所述第二常数大于所述第三常数，且所述第三常数大于1。
8.根据权利要求1-7任一项所述的检测方法，其特征在于，所述特征信息包括脉冲峰值、脉冲位置、脉冲宽度以及时间戳；所述粒子数序列包括多个数据点，所述根据所述特征参数获取在单位时间段内的粒子数的步骤包括：
根据所述粒子的脉冲数量和每个所述脉冲的时间戳，得到在所述单位时间段内的粒子数；
所述分析多个所述粒子数序列的有效性的步骤包括：
计算所述粒子数序列的第二平均值和第二标准差；
获取所述粒子数序列中每个所述数据点和所述第二平均值的差值的绝对值，并判断所述差值的绝对值是否在预设范围内，其中所述预设范围为所述第二标准差的n倍；
若是，则得到有效的数据点，根据所有所述有效的数据点得到所述有效的粒子数序列。
9.一种样本分析仪，其特征在于，包括：
粒子计数模块，用于对样本的粒子进行计数，产生所述粒子的计数信号；
存储模块，用于存储程序数据；
控制模块，与所述粒子计数模块和所述存储模块连接，用于执行所述程序数据以实现如权利要求1-8中任一项所述的检测方法。
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