异型淋巴细胞确定方法、装置和细胞分析仪制造方法及图纸

本申请公开了异型淋巴细胞确定方法、装置和细胞分析仪。该方法包括：获取血液样本中各细胞的光信号强度值；根据血液样本中各细胞的光信号强度值，确定血液样本中的目标细胞；基于目标细胞的光信号强度值中的目标光信号强度值，确定M个待拟合数据；利用预设高斯模型对M个待拟合数据进行拟合，得到预设高斯函数以及预设高斯函数对应的拟合特征参数；若拟合特征参数满足预设条件，确定血液样本存在异型淋巴细胞。根据本申请实施例提供的异型淋巴细胞确定方法、装置和细胞分析仪，可以准确确定血液样本中存在异型淋巴细胞。

【技术实现步骤摘要】
异型淋巴细胞确定方法、装置和细胞分析仪
本申请涉及血液分析领域，尤其涉及异型淋巴细胞确定方法、装置、设备、介质和细胞分析仪。
技术介绍
血液中存在着一定量的淋巴细胞，因病毒或某些过敏原等因素的刺激，血液中会出现一种形态变异的淋巴细胞，即异型淋巴细胞。在临床检测上，异型淋巴细胞可以作为诊断依据，例如可以作为淋巴细胞白血病、巨细胞病毒、肝炎病毒、风疹病毒、人类疱疹病毒(Epstein-Barrvirus，EB病毒)的诊断依据，因此，在血液检测时需要对血液中的异型淋巴细胞进行识别。现阶段，由于异型淋巴细胞往往位于细胞散点图的固定位置，因此往往通过设置门的方式来识别异型淋巴细胞。然而，在细胞散点图上，单核细胞中的原始单核细胞的分布区域与异型淋巴细胞分布区域部分重叠，设置门的识别方法容易将原始单核细胞误识别为异型单核细胞，无法准确判断血液样本中是否存在异型淋巴细胞。
技术实现思路
本申请实施例提供的异型淋巴细胞确定方法、装置和细胞分析仪，可以准确确定血液样本中存在异型淋巴细胞。第一方面，提供一种异型淋巴细胞的确定方法，包括：获取血液样本中各细胞的光信号强度值，光信号强度值包括荧光强度值和散射光强度值；根据血液样本中各细胞的光信号强度值，确定血液样本中的目标细胞，目标细胞包括疑似异型淋巴细胞和单核细胞；基于目标细胞的光信号强度值中的目标光信号强度值，确定M个待拟合数据，其中，每个待拟合数据包括一个目标光信号强度值以及与一个目标光信号强度值对应的目标细胞数量，M为正整数；利用预设高斯模型对M个待拟合数据进行拟合，得到预设高斯函数以及预设高斯函数对应的拟合特征参数；若拟合特征参数满足预设条件，确定血液样本存在异型淋巴细胞。在一种可选的实施方式中，预设高斯模型为单高斯模型，预设高斯函数为第一单高斯函数，拟合特征参数包括表征第一单高斯函数对M个待拟合数据的拟合程度的第一评价参数，预设条件包括第一评价参数超出第一取值范围，其中，在第一评价参数超出第一取值范围的情况下，M个待拟合数据的分布趋势与单高斯函数表征的数据分布趋势不一致。在一种可选的实施方式中，预设高斯模型为双高斯混合模型，预设高斯函数为双高斯函数，其中，双高斯函数为第二单高斯函数和第三高斯函数的叠加函数；拟合特征参数包括：表征双高斯函数对M个待拟合数据的拟合程度的第二评价参数、以及第二单高斯函数表征的第一高斯分布与第三单高斯函数表征的第二高斯分布的距离，预设条件包括第二评价参数处于第二取值范围、且距离大于预设距离阈值，其中，在第二评价参数处于第二取值范围的情况下，M个待拟合数据的分布趋势与双高斯函数表征的数据分布趋势一致。在一种可选的实施方式中，预设高斯模型为双高斯混合模型，预设高斯函数为双高斯函数；利用预设高斯模型对M个待拟合数据进行拟合，得到预设高斯函数以及预设高斯函数对应的拟合特征参数，具体包括：利用单高斯模型对M个待拟合数据进行拟合，得到第一单高斯函数，以及表征第一单高斯函数对M个待拟合数据的拟合程度的第一评价参数；在第一评价参数超出第一取值范围的条件下，利用双高斯混合模型对M个待拟合数据进行拟合，得到双高斯函数以及双高斯函数对应的拟合特征参数；其中，拟合特征参数包括：表征双高斯函数对M个待拟合数据的拟合程度的第二评价参数，预设条件包括第二价参数处于第二取值范围，在第二评价参数处于第二取值范围的情况下M个待拟合数据的分布趋势与双高斯函数表征的数据分布趋势一致。在一种可选的实施方式中，双高斯函数为第二单高斯函数和第三高斯函数的叠加函数；方法还包括：确定第一高斯函数和第二高斯函数的交点的荧光强度值；将血液样本中荧光强度值高于交点的荧光强度值的细胞，确定为异型淋巴细胞。在一种可选的实施方式中，第一评价参数包括以下至少一个参数：均方根误差、拟合系数、方差和均方差。在一种可选的实施方式中，第二评价参数包括以下至少一个参数：均方根误差、拟合系数、方差和均方差。在一种可选的实施方式中，若目标光信号强度值为荧光强度值，则预设高斯模型为一维高斯模型；若目标光信号强度值为荧光强度值和散射光强度值，则预设高斯模型为二维高斯模型。在一种可选的实施方式中，确定血液样本存在异型淋巴细胞之后，方法还包括：进行异型淋巴细胞告警。在一种可选的实施方式中，将血液样本中荧光强度值高于交点的荧光强度值的细胞，确定为异型淋巴细胞之后，方法还包括：确定异型淋巴细胞的特征参数，其中，特征参数包括异型淋巴细胞的数量，或者异型淋巴细胞的数量与淋巴细胞总数的比值；若特征参数处于预设参数区间，则进行异型淋巴细胞告警。在一种可选的实施方式中，预设取值区间包括多个子区间，每一子区间对应一个告警等级；若特征参数处于预设取值区间，则进行异型淋巴细胞告警，包括：确定特征参数所处的子区间，进行所处的子区间对应的告警等级的告警。第二方面，提供一种异型淋巴细胞的确定装置，包括：细胞参数获取模块，用于获取血液样本中各细胞的光信号强度值，光信号强度值包括荧光强度值和散射光强度值；目标细胞确定模块，用于根据血液样本中各细胞的光信号强度值，确定血液样本中的目标细胞，目标细胞包括疑似异型淋巴细胞和单核细胞；拟合数据确定模块，用于基于目标细胞的光信号强度值中的目标光信号强度值，确定M个待拟合数据，其中，每个待拟合数据包括一个目标光信号强度值以及与一个目标光信号强度值对应的目标细胞数量，M为正整数；高斯拟合模块，用于利用预设高斯模型对M个待拟合数据进行拟合，得到预设高斯函数以及预设高斯函数对应的拟合特征参数；异型淋巴细胞确定模块，用于若拟合特征参数满足预设条件，确定血液样本存在异型淋巴细胞。第三方面，提供一种异型淋巴细胞的确定设备，包括：存储器，用于存储程序；处理器，用于运行存储器中存储的程序，以执行第一方面或第一方面的任一可选的实施方式提供的异型淋巴细胞的确定方法。第四方面，提供一种血液细胞分析仪，用于执行第一方面或第一方面的任一可选的实施方式提供的异型淋巴细胞的确定方法。第五方面，提供一种计算机存储介质，计算机存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现第一方面或第一方面的任一可选的实施方式提供的异型淋巴细胞的确定方法。根据本申请实施例中的异型淋巴细胞确定方法、装置和细胞分析仪，可以根据血液样本各细胞的光信号强度值，确定目标细胞，其中目标细胞包括疑似异型淋巴细胞和单核细胞。考虑到异型淋巴细胞的目标光信号强度值与成熟单核细胞的目标光信号强度值之间存在明显差异，若利用预设高斯模型对M个待拟合数据拟合，当目标细胞中存在异型淋巴细胞时拟合特征参数会满足预设条件，因此，利用拟合特征参数是否满足预设条件，能够准确的确定血液样本中存在异型淋巴细胞。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，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。图1是本申请实施例提供的在血液样本中存在异型淋巴细本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种异型淋巴细胞的确定方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取血液样本中各细胞的光信号强度值，所述光信号强度值包括荧光强度值和散射光强度值；/n根据所述血液样本中各细胞的光信号强度值，确定所述血液样本中的目标细胞，所述目标细胞包括疑似异型淋巴细胞和单核细胞；/n基于目标细胞的光信号强度值中的目标光信号强度值，确定M个待拟合数据，其中，每个待拟合数据包括一个目标光信号强度值以及与所述一个目标光信号强度值对应的目标细胞数量，M为正整数；/n利用预设高斯模型对所述M个待拟合数据进行拟合，得到预设高斯函数以及所述预设高斯函数对应的拟合特征参数；/n若所述拟合特征参数满足预设条件，确定血液样本存在异型淋巴细胞。/n

【技术特征摘要】
1.一种异型淋巴细胞的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取血液样本中各细胞的光信号强度值，所述光信号强度值包括荧光强度值和散射光强度值；
根据所述血液样本中各细胞的光信号强度值，确定所述血液样本中的目标细胞，所述目标细胞包括疑似异型淋巴细胞和单核细胞；
基于目标细胞的光信号强度值中的目标光信号强度值，确定M个待拟合数据，其中，每个待拟合数据包括一个目标光信号强度值以及与所述一个目标光信号强度值对应的目标细胞数量，M为正整数；
利用预设高斯模型对所述M个待拟合数据进行拟合，得到预设高斯函数以及所述预设高斯函数对应的拟合特征参数；
若所述拟合特征参数满足预设条件，确定血液样本存在异型淋巴细胞。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述预设高斯模型为单高斯模型，所述预设高斯函数为第一单高斯函数，
所述拟合特征参数包括表征所述第一单高斯函数对M个待拟合数据的拟合程度的第一评价参数，
所述预设条件包括所述第一评价参数超出第一取值范围，其中，在所述第一评价参数超出第一取值范围的情况下，所述M个待拟合数据的分布趋势与所述单高斯函数表征的数据分布趋势不一致。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述预设高斯模型为双高斯混合模型，所述预设高斯函数为双高斯函数，其中，所述双高斯函数为第二单高斯函数和第三高斯函数的叠加函数；
所述拟合特征参数包括：表征所述双高斯函数对M个待拟合数据的拟合程度的第二评价参数、以及所述第二单高斯函数表征的第一高斯分布与所述第三单高斯函数表征的第二高斯分布的距离，
所述预设条件包括所述第二评价参数处于第二取值范围、且所述距离大于预设距离阈值，其中，在所述第二评价参数处于第二取值范围的情况下，所述M个待拟合数据的分布趋势与所述双高斯函数表征的数据分布趋势一致。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述预设高斯模型为双高斯混合模型，所述预设高斯函数为双高斯函数；
所述利用预设高斯模型对所述M个待拟合数据进行拟合，得到预设高斯函数以及所述预设高斯函数对应的拟合特征参数，具体包括：
利用单高斯模型对所述M个待拟合数据进行拟合，得到第一单高斯函数，以及表征所述第一单高斯函数对M个待拟合数据的拟合程度的第一评价参数；
在所述第一评价参数超出第一取值范围的条件下，利用双高斯混合模型对所述M个待拟合数据进行拟合，得到双高斯函数以及所述双高斯函数对应的拟合特征参数；
其中，所述拟合特征参数包括：表征所述双高斯函数对M个待拟合数据的拟合程度的第二评价参数，所述预设条件包括所述第二价参数处于第二取值范围，在所述第二评价参数处于第二取值范围的情况下所述M个待拟合数据的分布趋势与所述双高斯函数表征的数据分布趋势一致。


5.根据权利要求3或权利要求4所述的方法，其特征在于，所述双高斯函数为第二单...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴磊，周文静，余江琦，
申请(专利权)人：迈克医疗电子有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51