CN114720681A - 一种样本分析仪及其多联检滤波的方法 - Google Patents

一种样本分析仪及其多联检滤波的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114720681A
CN114720681A CN202210509987.4A CN202210509987A CN114720681A CN 114720681 A CN114720681 A CN 114720681A CN 202210509987 A CN202210509987 A CN 202210509987A CN 114720681 A CN114720681 A CN 114720681A
Authority
CN
China
Prior art keywords
detection data
control module
data
particle
dimensions
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.)
Pending
Application number
CN202210509987.4A
Other languages
English (en)
Inventor
方建伟
燕赛赛
李国军
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 Dymind Biotechnology Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen Dymind Biotechnology 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 Dymind Biotechnology Co Ltd filed Critical Shenzhen Dymind Biotechnology Co Ltd
Priority to CN202210509987.4A priority Critical patent/CN114720681A/zh
Publication of CN114720681A publication Critical patent/CN114720681A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/53Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
    • G01N33/5302Apparatus specially adapted for immunological test procedures
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/47Scattering, i.e. diffuse reflection
    • G01N21/49Scattering, i.e. diffuse reflection within a body or fluid
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/62Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/63Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
    • G01N21/64Fluorescence; Phosphorescence
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/53Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
    • G01N33/531Production of immunochemical test materials
    • G01N33/532Production of labelled immunochemicals
    • G01N33/533Production of labelled immunochemicals with fluorescent label
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/53Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
    • G01N33/543Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor with an insoluble carrier for immobilising immunochemicals
    • G01N33/54313Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor with an insoluble carrier for immobilising immunochemicals the carrier being characterised by its particulate form
    • G01N33/54326Magnetic particles

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)

Abstract

本申请公开了一种样本分析仪及其多联检滤波的方法,该方法包括:控制模块从检测模块获取多个项目的检测数据,检测数据包括至少三个维度的检测数据;控制模块从至少三个维度的检测数据选取两个维度的检测数据,对两个维度的检测数据进行滤波,得到滤波后的检测数据;控制模块基于滤波后的检测数据得到与项目对应的粒子团,计算粒子团的粒子数。通过上述方式,能够过滤掉噪声和有效地去除粒子多聚,保证样本分析仪的准确度;此外,样本分析仪无需根据多联检的项目增多而改变方案,具有较好的鲁棒性。

Description

一种样本分析仪及其多联检滤波的方法
技术领域
本申请涉及血液样本分析技术领域,特别是涉及一种样本分析仪及其多联检滤波的方法。
背景技术
现有的样本分析仪采用微球对样本进行检测,由于微球的本身性能的影响,因此样本的粒子可能出现多聚现象。此外,样本分析仪在检测样本的过程中可能会产生噪声,而现有技术的样本分析仪无法有效地去除粒子多聚和噪声,导致影响样本分析仪的检测结果的准确度。
发明内容
为解决上述问题,本申请提供一种多联检滤波的方法,应用于样本分析仪,所述样本分析仪包括检测模块和控制模块,所述检测模块用于对样本检测多个项目,所述方法包括:
控制模块从检测模块获取多个项目的检测数据,检测数据包括至少三个维度的检测数据;
控制模块从至少三个维度的检测数据选取两个维度的检测数据,对两个维度的检测数据进行滤波,得到滤波后的检测数据;
控制模块基于滤波后的检测数据得到与项目对应的粒子团,计算粒子团的粒子数。
其中,至少三个维度的检测数据包括前向散射光检测数据、侧向散射光检测数据和分类荧光检测数据,控制模块从至少三个维度的检测数据选取两个维度的检测数据的步骤包括:
控制模块选取前向散射光检测数据和分类荧光检测数据作为第一组数据,选取侧向散射光检测数据和分类荧光检测数据作为第二组数据,选取前向散射光检测数据和侧向散射光检测数据作为第三组数据。
其中,对两个维度的检测数据进行滤波的步骤包括:
控制模块依次对第一组数据、第三组数据和第二组数据进行滤波。
其中,对两个维度的检测数据进行滤波的步骤包括:
控制模块依次对第一组数据和第三组数据进行滤波。
其中,对两个维度的检测数据进行滤波的步骤包括:
控制模块依次对第二组数据和第三组数据进行滤波。
其中,对两个维度的检测数据进行滤波的步骤包括:
控制模块依次对第二组数据、第三组数据和第一组数据进行滤波。
其中,对两个维度的检测数据进行滤波包括:
控制模块基于两个维度的检测数据建立散点图,并对散点图进行高斯滤波、中值滤波或均值滤波;
控制模块将滤波后的散点图进行二值化,进行开运算,且获取连通区域,以得到多个第一粒子团;
控制模块基于滤波后的检测数据得到与项目对应的粒子团的步骤包括:
控制模块基于预设的粒子团面积和预设的粒子数对多个第一粒子团进行筛选,得到与项目对应的粒子团。
其中,控制模块基于预设的粒子团面积和预设的粒子数对多个第一粒子团进行筛选的步骤包括:
控制模块计算第一粒子团的第一面积和第一粒子数;
控制模块判断到第一面积小于预设的粒子团面积,或第一粒子数小于预设的粒子数,则控制模块删除对应的第一粒子团。
其中,在控制模块从至少三个维度的检测数据选取两个维度的检测数据的步骤之前,方法还包括:
控制模块设置有与每个维度对应的阈值,基于至少三个维度对应的阈值对检测数据进行去噪。
其中,在计算粒子团的粒子数的步骤之后,方法还包括:
控制模块将粒子数与粒子数阈值进行比较;
控制模块判断到粒子数小于粒子数阈值,则控制模块产生报警信号,并且屏蔽粒子数。
本申请采用的另一个技术方案是:提供一种样本分析仪,其包括检测模块和控制模块,检测模块用于对样本检测多个项目,其中:
控制模块用于从检测模块获取多个项目的检测数据,检测数据包括至少三个维度的检测数据;
控制模块用于从至少三个维度的检测数据选取两个维度的检测数据,对两个维度的检测数据进行滤波,得到滤波后的检测数据;
控制模块基于滤波后的检测数据得到与项目对应的粒子团,计算粒子团的粒子数。
本申请的样本分析仪包括检测模块和控制模块,其中控制模块从检测模块获取多个项目的检测数据,检测数据包括至少三个维度的检测数据;控制模块从至少三个维度的检测数据选取两个维度的检测数据,对两个维度的检测数据进行滤波,得到滤波后的检测数据;控制模块基于滤波后的检测数据得到与项目对应的粒子团,计算粒子团的粒子数。通过对两个维度的检测数据进行滤波,能够过滤掉噪声和有效地去除粒子多聚,保证样本分析仪的准确度。此外,样本分析仪无需根据多联检的项目增多而改变方案,具有较好的鲁棒性。
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是本申请多联检滤波的方法的第一实施例的流程示意图;
图2是本申请的样本分析仪第一实施例的结构示意图;
图3是图1中步骤S102第一实施例的流程示意图;
图4是第一散点图过滤前的示意图;
图5是第二散点图过滤前的示意图;
图6是第三散点图过滤前的示意图;
图7是第一散点图过滤后的示意图;
图8是第三散点图过滤后的示意图;
图9是第二散点图过滤后的示意图;
图10是本申请多联检滤波的方法的第二实施例的流程示意图;
图11是本申请多联检滤波的方法的第三实施例的流程示意图。
具体实施方式
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂,下面结合附图,对本申请的具体实施方式做详细的说明。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做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,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“设置有”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是一种常用的医疗器械,用于对样本进行检测,用于检测样本中的各项免疫指标,例如样本分析仪可以为免疫分析仪。
请参见图1-2所示,图1是本申请多联检滤波的方法的第一实施例的流程示意图,图2是本申请的样本分析仪第一实施例的结构示意图。本实施例的样本分析仪包括检测模块11和控制模块12,控制模块12与检测模块11连接,控制模块12用于控制检测模块11对样本检测多个项目,样本可以为血清或全血。
可选地,样本分析仪还包括进样模块和反应模块,进样模块用于容置样本及试剂,试剂包括至少一种微球(例如磁珠);反应模块用于对样本和试剂进行分离等操作,以得到待测样本;检测模块11用于对待测样本进行检测,得到检测数据。其中,待测样本可以为磁珠复合物,磁珠复合物包括磁珠、抗原、抗体及用于结合在抗体上的荧光生物素;抗原来自样本。不同的磁珠能够分别与样本中不同种类的抗原结合形成不同的磁珠复合物,能够实现向同一反应杯中输入一次样本就能检测多种参数指标的联检操作(即多个项目联检),检测过程操作简单,且检测效率高。
本实施例的多联检滤波的方法包括以下步骤:
S101:控制模块12从检测模块11获取多个项目的检测数据,检测数据包括至少三个维度的检测数据。
其中,多个项目的检测数据可以为检测模块11对同一样本制得与不同指标对应的磁珠复合物进行检测,得到不同指标的检测数据,以实现同一样本的多个项目联检。可选地,通过加入不同的磁珠或不同强度的荧光生物素标记的抗体等方式形成不同的磁珠复合物。
S102:控制模块12从至少三个维度的检测数据选取两个维度的检测数据,对两个维度的检测数据进行滤波,得到滤波后的检测数据。
其中,至少三个维度的检测数据可以为三个维度的检测数据,具体包括前向散射光(FSC)检测数据、侧向散射光(SSC)检测数据和分类荧光(CFL)检测数据,其中分类荧光(CFL)检测数据用于区分不同的项目,前向散射光(FSC)检测数据和侧向散射光(SSC)检测数据与微球的尺寸相关。在其他实施例中,至少三个维度的检测数据可以为其他维度的检测数据,例如四个维度的检测数据或者五个维度的检测数据。
本申请的检测模块11可以为光学检测模块,光学检测模块具有三个检测维度(或通道),分别为前向散射光、侧向散射光和分类荧光。三个维度的检测数据可以为前向散射光的信号(即前向散射光检测数据)、侧向散射光的信号(即侧向散射光检测数据)和分类荧光的信号(即分类荧光检测数据)。
控制模块12从前向散射光检测数据、侧向散射光检测数据和分类荧光检测数据选择选取两个维度的检测数据,以得到不同组合的两个维度的检测数据。控制模块12对两个维度的检测数据进行滤波,以得到滤波后的检测数据。
S103:控制模块12基于滤波后的检测数据得到与项目对应的粒子团,计算粒子团的粒子数。
控制模块12对检测数据进行滤波后,基于滤波后的检测数据得到与项目对应的粒子团,计算粒子团的粒子数。
本实施例的控制模块12从检测模块11获取多个项目的检测数据,检测数据包括至少三个维度的检测数据;控制模块12从至少三个维度的检测数据选取两个维度的检测数据,对两个维度的检测数据进行滤波,得到滤波后的检测数据;控制模块12基于滤波后的检测数据得到与项目对应的粒子团,计算粒子团的粒子数。通过对两个维度的检测数据进行滤波,能够过滤掉噪声和有效地去除粒子多聚,保证样本分析仪的准确度。此外,样本分析仪无需根据多联检的项目增多而改变方案,具有较好的鲁棒性。
可选地,如图3所示,步骤S102中的对两个维度的检测数据进行滤波的步骤具体包括:
S301:控制模块12基于两个维度的检测数据建立散点图,并对散点图进行高斯滤波、中值滤波或均值滤波。
其中,控制模块12基于两个维度的检测数据建立散点图,例如:控制模块12基于前向散射光检测数据和分类荧光检测数据建立的第一散点图,如图4所示;控制模块12基于侧向散射光检测数据和分类荧光检测数据建立的第二散点图,如图5所示;控制模块12基于前向散射光检测数据和侧向散射光检测数据建立的第三散点图,如图6所示。本申请通过引用散点图方便于描述对两个维度的检测数据进行滤波,在本申请的其他实施例中,本领域人员完全可以不设置散点图,直接对两个维度的检测数据进行滤波。
控制模块12对散点图进行高斯滤波、中值滤波或均值滤波,本实施例控制模块12对散点图进行均值滤波,得到滤波后的散点图。
S302:控制模块12将滤波后的散点图进行二值化,进行开运算,且获取连通区域,以得到多个第一粒子团。
控制模块12将滤波后的散点图进行二值化,再进行开运算,然后获取连通区域,以得到多个第一粒子团。其中,每个连通区域即为第一粒子团。
其中,控制模块12可以通过深度优先遍历或广度优先遍历得到连通区域,例如控制模块12通过深度优先遍历得到连通区域。
为了进一步去掉较小的连通区域,步骤S103包括以下步骤:控制模块12基于预设的粒子团面积和预设的粒子数对多个第一粒子团进行筛选,得到与项目对应的粒子团。
具体地,控制模块12设置有预设的粒子团面积和预设的粒子数,计算第一粒子团的第一面积和第一粒子数;即控制模块12计算每个第一粒子团的第一面积和第一粒子数,并将每个第一粒子团的第一面积与预设的粒子团面积比较,将每个第一粒子团的第一粒子数与预设的粒子数进行比较。控制模块12判断到第一面积小于预设的粒子团面积,或第一粒子数小于预设的粒子数,则控制模块12删除对应的第一粒子团,即去掉较小的连通区域。控制模块12判断到第一面积大于预设的粒子团面积,且第一粒子数大于预设的粒子数,则控制模块12保留对应的第一粒子团,得到与项目对应的粒子团。
本实施例的控制模块12基于两个维度的检测数据建立散点图,并对散点图进行高斯滤波、中值滤波或均值滤波;控制模块12将滤波后的散点图进行二值化,进行开运算,且获取连通区域,以得到多个第一粒子团,能够过滤掉噪声,保证样本分析仪的准确度。
请参见图6-9,图6是第三散点图过滤前的示意图;图7是第一散点图过滤后的示意图;图8是第三散点图过滤后的示意图;图9是第二散点图过滤后的示意图。
可选地,步骤S102包括:控制模块12选取前向散射光检测数据和分类荧光检测数据作为第一组数据,选取侧向散射光检测数据和分类荧光检测数据作为第二组数据,选取前向散射光检测数据和侧向散射光检测数据作为第三组数据。即控制模块12将前向散射光检测数据、侧向散射光检测数据和分类荧光检测数据进行两两组合,得到第一组数据、第二组数据和第三组数据。
在一实施例中,控制模块12依次对第一组数据、第三组数据和第二组数据进行滤波。具体地,控制模块12接收到第一组数据,即前向散射光检测数据和分类荧光检测数据;控制模块12以前向散射光为横坐标,分类荧光为纵坐标,基于前向散射光检测数据和分类荧光检测数据在该坐标系上建立第一散点图,如图4所示。控制模块12接收到第二组数据,即侧向散射光检测数据和分类荧光检测数据;控制模块12以侧向散射光为横坐标,分类荧光为纵坐标,基于侧向散射光检测数据和分类荧光检测数据在该坐标系上建立第二散点图,如图5所示。控制模块12接收到第三组数据,即前向散射光检测数据和侧向散射光检测数据;控制模块12以前向散射光为横坐标,侧向散射光为纵坐标,基于前向散射光检测数据和侧向散射光检测数据在该坐标系上建立第三散点图,如图6所示。
控制模块12对第一散点图进行均值滤波;控制模块12将滤波后的第一散点图进行二值化,再进行开运算,然后获取连通区域,以得到多个第一粒子团(第一散点图的第一粒子团)。控制模块12计算第一粒子团的第一面积和第一粒子数;控制模块12判断到第一面积小于预设的粒子团面积,或第一粒子数小于预设的粒子数,则控制模块12删除对应的第一粒子团。例如,预设的粒子团面积为15,预设的粒子数为20,控制模块12将第一面积小于15或者第一粒子数小于20的第一粒子团删除。
控制模块12对前向散射光检测数据和分类荧光检测数据完成滤波之后,基于滤波后的前向散射光检测数据和分类荧光检测数据得到与所述项目对应的粒子团,如图7所示。
本实施例通过控制模块12对前向散射光检测数据和分类荧光检测数据滤波,实现过滤每个粒子团附近的杂点,能够实现滤掉噪声,提高检测数据的准确性。
控制模块12对第三散点图进行均值滤波;控制模块12将滤波后的第三散点图进行二值化,再进行开运算,然后获取连通区域,以得到多个第一粒子团(第三散点图的第一粒子团)。控制模块12计算第一粒子团的第一面积和第一粒子数;控制模块12判断到第一面积小于预设的粒子团面积,或第一粒子数小于预设的粒子数,则控制模块12删除对应的第一粒子团。例如,预设的粒子团面积为20,预设的粒子数为40,控制模块12将第一面积小于20或者第一粒子数小于40的第一粒子团删除。
控制模块12对前向散射光检测数据和侧向散射光检测数据完成滤波之后,基于滤波后的前向散射光检测数据和侧向散射光检测数据得到与所述项目对应的粒子团,如图8所示。
本实施例通过控制模块12对前向散射光检测数据和侧向散射光检测数据滤波,能够对样本分析仪本身产生的噪声进行过滤,提高检测数据的准确性。
控制模块12对第二散点图进行均值滤波;控制模块12将滤波后的第二散点图进行二值化,再进行开运算,然后获取连通区域,以得到多个第一粒子团(第二散点图的第一粒子团)。控制模块12计算第一粒子团的第一面积和第一粒子数;控制模块12判断到第一面积小于预设的粒子团面积,或第一粒子数小于预设的粒子数,则控制模块12删除对应的第一粒子团。
控制模块12对侧向散射光检测数据和分类荧光检测数据完成滤波之后,基于滤波后的侧向散射光检测数据和分类荧光检测数据得到与所述项目对应的粒子团,如图9所示。
本实施例通过控制模块12对侧向散射光检测数据和分类荧光检测数滤波,实现过滤每个粒子团附近剩余的杂点。
在一实施例中,控制模块12依次对第一组数据和第三组数据进行滤波。控制模块12对第一组数据滤波与上述实施例的对第一组数据滤波相同,控制模块12对第三组数据滤波与上述实施例的对第三组数据滤波相同,在此不再赘述。
在一实施例中,控制模块12依次对第二组数据和第三组数据进行滤波。控制模块12对第二组数据滤波与上述实施例的对第二组数据滤波相同,控制模块12对第三组数据滤波与上述实施例的对第三组数据滤波相同,在此不再赘述。
在一实施例中,控制模块12依次对第二组数据、第三组数据和第一组数据进行滤波。控制模块12对第二组数据滤波与上述实施例的对第二组数据滤波相同,控制模块12对第三组数据滤波与上述实施例的对第三组数据滤波相同,控制模块12对第一组数据滤波与上述实施例的对第一组数据滤波相同,在此不再赘述。
请参见图10所示,图10是本申请多联检滤波的方法的第二实施例的流程示意图。本实施例的方法包括以下步骤:
S111:控制模块12从检测模块11获取多个项目的检测数据,检测数据包括至少三个维度的检测数据。
步骤S111和上述实施例的步骤S101相同,在此不再赘述。
S112:控制模块12设置有与每个维度对应的阈值,基于至少三个维度对应的阈值对检测数据进行去噪。
其中,控制模块12预先设置有每个维度对应的阈值,例如至少三个维度包括前向散射光、侧向散射光和分类荧光,则控制模块12设置有前向散射光阈值、侧向散射光阈值和分类荧光阈值。
控制模块12从检测模块11获取前向散射光检测数据、侧向散射光检测数据和分类荧光检测数据,分别将前向散射光检测数据与前向散射光阈值比较、将侧向散射光检测数据与侧向散射光阈值比较以及将分类荧光检测数据与分类荧光阈值比较;若前向散射光检测数据不在前向散射光阈值内、侧向散射光检测数据不在侧向散射光阈值内或者分类荧光检测数据小于分类荧光阈值时,控制模块12删除对应的检测数据,以能够对样本分析仪本身产生的噪声进行过滤。
例如,散射光阈值为大于500且小于3000,分类荧光阈值为10 ,若控制模块12判断到前向散射光检测数据不在大于500且小于3000范围内、或者分类荧光检测数据小于分类荧光阈值,则控制模块12删除对应的检测数据,用于过滤样本分析仪的仪器噪声或者样本分析仪的反应杯脏所产生的噪声。
S113:控制模块12从至少三个维度的检测数据选取两个维度的检测数据,对两个维度的检测数据进行滤波,得到滤波后的检测数据。
S114:控制模块12基于滤波后的检测数据得到与项目对应的粒子团,计算粒子团的粒子数。
步骤S113-S114和上述实施例的步骤S102-S103相同,在此不再赘述。
本实施例的控制模块12设置有与每个维度对应的阈值,基于至少三个维度对应的阈值对检测数据进行去噪,能够对样本分析仪本身产生的噪声进行过滤,提高准确度。
请参见图11所示,图11是本申请多联检滤波的方法的第三实施例的流程示意图。本实施例的方法包括以下步骤:
S121:控制模块12从检测模块11获取多个项目的检测数据,检测数据包括至少三个维度的检测数据。
S122:控制模块12设置有与每个维度对应的阈值,基于至少三个维度对应的阈值对检测数据进行去噪。
S123:控制模块12从至少三个维度的检测数据选取两个维度的检测数据,对两个维度的检测数据进行滤波,得到滤波后的检测数据。
S124:控制模块12基于滤波后的检测数据得到与项目对应的粒子团,计算粒子团的粒子数。
步骤S121-S124与上述实施例的步骤S111-S114相同,在此不再赘述。
S125:控制模块12将粒子数与粒子数阈值进行比较。
控制模块12预先设置有粒子数阈值,对过滤后的检测数据进行抓团计算出粒子团的粒子数,将粒子数与粒子数阈值进行比较。若控制模块12判断到粒子数大于或等于粒子数阈值,则控制模块12验证过滤后的检测数据的准确性。
S126:控制模块12判断到粒子数小于粒子数阈值,则控制模块12产生报警信号,并且屏蔽粒子数。
控制模块12判断到粒子数小于粒子数阈值,则控制模块12产生报警信号,并且屏蔽粒子数。例如,粒子数阈值为40,控制模块12判断到粒子数小于40,则控制模块12判断检测数据有问题(如粒子数突然减少或者样本分析仪出现故障),控制模块12屏蔽粒子数。
本实施例通过控制模块12将粒子数与粒子数阈值进行比较,控制模块12判断到粒子数小于粒子数阈值,则控制模块12产生报警信号,并且屏蔽粒子数。因此,能够对过滤后的检测数据进行校验,保证检测数据的准确度。
本申请还提出了一种样本分析仪,如图2所示,本实施例的样本分析仪包括检测模块11和控制模块12,控制模块12与检测模块11连接,控制模块12用于控制检测模块11对样本检测多个项目。
其中,控制模块12用于从检测模块11获取多个项目的检测数据,检测数据包括至少三个维度的检测数据;控制模块12用于从至少三个维度的检测数据选取两个维度的检测数据,对两个维度的检测数据进行滤波,得到滤波后的检测数据;控制模块12基于滤波后的检测数据得到与项目对应的粒子团,计算粒子团的粒子数。
可选地,控制模块12基于两个维度的检测数据建立散点图,并对散点图进行高斯滤波、中值滤波或均值滤波;控制模块12用于将滤波后的散点图进行二值化,进行开运算,且获取连通区域,以得到多个第一粒子团。
可选地,控制模块12基于预设的粒子团面积和预设的粒子数对多个第一粒子团进行筛选,得到与项目对应的粒子团。
可选地,控制模块12用于选取前向散射光检测数据和分类荧光检测数据作为第一组数据,选取侧向散射光检测数据和分类荧光检测数据作为第二组数据,选取前向散射光检测数据和侧向散射光检测数据作为第三组数据。
在一实施例中,控制模块12用于依次对第一组数据、第三组数据和第二组数据进行滤波。
在一实施例中,控制模块12用于依次对第一组数据和第三组数据进行滤波。
在一实施例中,控制模块12用于依次对第二组数据和第三组数据进行滤波。
在一实施例中,控制模块12用于依次对第二组数据、第三组数据和第一组数据进行滤波。
综上所述,本申请的控制模块12从检测模块11获取多个项目的检测数据,检测数据包括至少三个维度的检测数据;控制模块12从至少三个维度的检测数据选取两个维度的检测数据,对两个维度的检测数据进行滤波,得到滤波后的检测数据;控制模块12基于滤波后的检测数据得到与项目对应的粒子团,计算粒子团的粒子数。通过对两个维度的检测数据进行滤波,能够过滤掉噪声和有效地去除粒子多聚,保证样本分析仪的准确度。此外,样本分析仪无需根据多联检的项目增多而改变方案,具有较好的鲁棒性。
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,凡是利用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 (11)

1.一种多联检滤波的方法,其特征在于,应用于样本分析仪,所述样本分析仪包括检测模块和控制模块,所述检测模块用于对样本检测多个项目,所述方法包括:
所述控制模块从所述检测模块获取所述多个项目的检测数据,所述检测数据包括至少三个维度的检测数据;
所述控制模块从所述至少三个维度的检测数据选取两个维度的检测数据,对所述两个维度的检测数据进行滤波,得到滤波后的检测数据;
所述控制模块基于所述滤波后的检测数据得到与所述项目对应的粒子团,计算所述粒子团的粒子数。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述至少三个维度的检测数据包括前向散射光检测数据、侧向散射光检测数据和分类荧光检测数据,所述控制模块从所述至少三个维度的检测数据选取两个维度的检测数据的步骤包括:
所述控制模块选取所述前向散射光检测数据和所述分类荧光检测数据作为第一组数据,选取所述侧向散射光检测数据和所述分类荧光检测数据作为第二组数据,选取所述前向散射光检测数据和所述侧向散射光检测数据作为第三组数据。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述两个维度的检测数据进行滤波的步骤包括:
所述控制模块依次对所述第一组数据、所述第三组数据和所述第二组数据进行滤波。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述两个维度的检测数据进行滤波的步骤包括:
所述控制模块依次对所述第一组数据和所述第三组数据进行滤波。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述两个维度的检测数据进行滤波的步骤包括:
所述控制模块依次对所述第二组数据和所述第三组数据进行滤波。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述两个维度的检测数据进行滤波的步骤包括:
所述控制模块依次对所述第二组数据、所述第三组数据和所述第一组数据进行滤波。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法,其特征在于,所述对所述两个维度的检测数据进行滤波包括:
所述控制模块基于所述两个维度的检测数据建立散点图,并对所述散点图进行高斯滤波、中值滤波或均值滤波;
所述控制模块将滤波后的散点图进行二值化,进行开运算,且获取连通区域,以得到多个第一粒子团;
所述控制模块基于所述滤波后的检测数据得到与所述项目对应的粒子团的步骤包括:
所述控制模块基于预设的粒子团面积和预设的粒子数对所述多个第一粒子团进行筛选,得到与所述项目对应的粒子团。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述控制模块基于预设的粒子团面积和预设的粒子数对所述多个第一粒子团进行筛选的步骤包括:
所述控制模块计算所述第一粒子团的第一面积和第一粒子数;
所述控制模块判断到所述第一面积小于所述预设的粒子团面积,或所述第一粒子数小于所述预设的粒子数,则所述控制模块删除对应的第一粒子团。
9.根据权利要求1-6任一项所述的方法,其特征在于,在所述控制模块从所述至少三个维度的检测数据选取两个维度的检测数据的步骤之前,所述方法还包括:
所述控制模块设置有与每个维度对应的阈值,基于至少三个维度对应的阈值对所述检测数据进行去噪。
10.根据权利要求1-6任一项所述的方法,其特征在于,在所述计算所述粒子团的粒子数的步骤之后,所述方法还包括:
所述控制模块将所述粒子数与粒子数阈值进行比较;
所述控制模块判断到所述粒子数小于所述粒子数阈值,则所述控制模块产生报警信号,并且屏蔽所述粒子数。
11.一种样本分析仪,其特征在于,所述样本分析仪包括检测模块和控制模块,所述检测模块用于对样本检测多个项目,其中:
所述控制模块用于从所述检测模块获取所述多个项目的检测数据,所述检测数据包括至少三个维度的检测数据;
所述控制模块用于从所述至少三个维度的检测数据选取两个维度的检测数据,对所述两个维度的检测数据进行滤波,得到滤波后的检测数据;
所述控制模块基于所述滤波后的检测数据得到与所述项目对应的粒子团,计算所述粒子团的粒子数。
CN202210509987.4A 2022-05-11 2022-05-11 一种样本分析仪及其多联检滤波的方法 Pending CN114720681A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210509987.4A CN114720681A (zh) 2022-05-11 2022-05-11 一种样本分析仪及其多联检滤波的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210509987.4A CN114720681A (zh) 2022-05-11 2022-05-11 一种样本分析仪及其多联检滤波的方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114720681A true CN114720681A (zh) 2022-07-08

Family

ID=82230792

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210509987.4A Pending CN114720681A (zh) 2022-05-11 2022-05-11 一种样本分析仪及其多联检滤波的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114720681A (zh)

Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101226190A (zh) * 2007-01-17 2008-07-23 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 流式细胞术的自动分类方法和装置
US20100111400A1 (en) * 2008-11-04 2010-05-06 Beckman Coulter, Inc. Non-Linear Histogram Segmentation for Particle Analysis
CN102308197A (zh) * 2009-02-06 2012-01-04 芯片生物技术株式会社 一次性芯片型流动室及使用该流动室的流式细胞仪
CN104198357A (zh) * 2014-09-24 2014-12-10 广东省农业科学院动物卫生研究所 流式细胞术方法在疫苗生产实时监测中的应用
CN104359821A (zh) * 2014-11-04 2015-02-18 深圳市帝迈生物技术有限公司 一种散点图的粒子分类统计方法和系统及血液细胞分析仪
CN105940301A (zh) * 2014-04-17 2016-09-14 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种流式细胞分析仪及其多维数据分类方法、装置
CN108693100A (zh) * 2017-03-30 2018-10-23 希森美康株式会社 流式细胞仪及粒子的检出方法
CN109030434A (zh) * 2018-06-20 2018-12-18 天津大学 一种基于Android平台的真菌毒素含量检测方法
CN110376198A (zh) * 2019-08-29 2019-10-25 广州锟元方青医疗科技有限公司 一种宫颈液基细胞切片质量检测系统
CN110490836A (zh) * 2019-07-04 2019-11-22 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 dPCR微阵列图像信息处理方法
CN111583185A (zh) * 2020-04-14 2020-08-25 山东省千佛山医院 基于病理免疫组织化学的Ki67细胞核计数方法及系统
CN112147112A (zh) * 2019-06-28 2020-12-29 深圳市帝迈生物技术有限公司 光学检测系统和光学检测方法、存储介质
CN113125694A (zh) * 2019-12-31 2021-07-16 深圳市帝迈生物技术有限公司 实现分类和定量分析的检测系统、免疫多联检的检测方法
CN113252537A (zh) * 2021-07-08 2021-08-13 深圳市帝迈生物技术有限公司 一种样本分析仪及其计数异常的检测方法
CN113256580A (zh) * 2021-05-20 2021-08-13 北京朴清科技有限公司 一种目标菌落特征自动识别方法
CN113564278A (zh) * 2021-07-16 2021-10-29 无锡市第五人民医院 一种液相芯片检测新型冠状病毒及其他呼吸道病毒的方法

Patent Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101226190A (zh) * 2007-01-17 2008-07-23 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 流式细胞术的自动分类方法和装置
US20100111400A1 (en) * 2008-11-04 2010-05-06 Beckman Coulter, Inc. Non-Linear Histogram Segmentation for Particle Analysis
CN102308197A (zh) * 2009-02-06 2012-01-04 芯片生物技术株式会社 一次性芯片型流动室及使用该流动室的流式细胞仪
CN105940301A (zh) * 2014-04-17 2016-09-14 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种流式细胞分析仪及其多维数据分类方法、装置
CN104198357A (zh) * 2014-09-24 2014-12-10 广东省农业科学院动物卫生研究所 流式细胞术方法在疫苗生产实时监测中的应用
CN104359821A (zh) * 2014-11-04 2015-02-18 深圳市帝迈生物技术有限公司 一种散点图的粒子分类统计方法和系统及血液细胞分析仪
CN108693100A (zh) * 2017-03-30 2018-10-23 希森美康株式会社 流式细胞仪及粒子的检出方法
CN109030434A (zh) * 2018-06-20 2018-12-18 天津大学 一种基于Android平台的真菌毒素含量检测方法
CN112147112A (zh) * 2019-06-28 2020-12-29 深圳市帝迈生物技术有限公司 光学检测系统和光学检测方法、存储介质
CN110490836A (zh) * 2019-07-04 2019-11-22 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 dPCR微阵列图像信息处理方法
CN110376198A (zh) * 2019-08-29 2019-10-25 广州锟元方青医疗科技有限公司 一种宫颈液基细胞切片质量检测系统
CN113125694A (zh) * 2019-12-31 2021-07-16 深圳市帝迈生物技术有限公司 实现分类和定量分析的检测系统、免疫多联检的检测方法
CN111583185A (zh) * 2020-04-14 2020-08-25 山东省千佛山医院 基于病理免疫组织化学的Ki67细胞核计数方法及系统
CN113256580A (zh) * 2021-05-20 2021-08-13 北京朴清科技有限公司 一种目标菌落特征自动识别方法
CN113252537A (zh) * 2021-07-08 2021-08-13 深圳市帝迈生物技术有限公司 一种样本分析仪及其计数异常的检测方法
CN113564278A (zh) * 2021-07-16 2021-10-29 无锡市第五人民医院 一种液相芯片检测新型冠状病毒及其他呼吸道病毒的方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7943397B2 (en) Methods and algorithms for cell enumeration in low-cost cytometer
Bagwell et al. Automated data cleanup for mass cytometry
CN106662572B (zh) 细胞分析仪、粒子分类方法及装置
US7390662B2 (en) Method and apparatus for performing platelet measurement
CN105980852B (zh) 细胞分析方法和系统、装置
CN112345759B (zh) 一种用于荧光强度峰检测的方法
JP3091204B2 (ja) 粒子パターンの判定方法
CN114720681A (zh) 一种样本分析仪及其多联检滤波的方法
CN1021374C (zh) 细胞种群自动分析器及种群计数法
CN109580550A (zh) 一种白细胞的分类处理方法及其装置
CN114624431B (zh) 一种免疫分析仪及其修正方法
CN1034242C (zh) 筛选细胞或成形体的方法和设备
AU2003294351A1 (en) Particle extraction for automatic flow microscope
JP2014149216A (ja) 免疫測定方法および免疫測定装置
WO2023248624A1 (ja) タンパク質の検出および定量のための方法、装置及びプログラム
CN114441419B (zh) 流式圈门方法及应用
WO2021207894A1 (zh) 细胞分析方法、细胞分析仪及计算机可读存储介质
CN115201269A (zh) 应用电阻抗检测血小板的方法和血液分析系统
Tosar Rovira et al. Characterization of extracellular vesicles and synthetic nanoparticles with four orthogonal single-particle analysis platforms
CN115201155A (zh) 血液样本的检测方法和样本分析仪
Hoedemakers et al. Performance characteristics of blast flagging on the Cell Dyn 4000 haematology analyser
CN115201154A (zh) 血液样本的检测方法和样本分析仪

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
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20220708

RJ01 Rejection of invention patent application after publication