【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于神经网络的血细胞信号的分类识别方法，尤其是涉及一种血细 胞脉冲信号的分类识别方法。
技术介绍
在血液学检测方面，血细胞分类和计数在临床检测工作中具有非常重要的作用，很 多医疗器械生产商如日本Sysmex、美国Abbott等纷纷投入大量资金进行血细胞识别方 法的研究与血细胞分析仪的研发。目前，国内外大部分血细胞分析仪主要应用了由美国 科学家Coulter在1947年提出的Coulter原理，这些血细胞分析仪包括Coulter传感器， 但当待检测的血细胞通过Coulter传感器时相距较近的血细胞会产生信号叠加形成M信 号，使得后续血细胞识别变得很困难。传统的血细胞识别方法主要有模拟电路识别方法 和基于FPGA (Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)的数字化识别方法。 模拟电路识别方法识别血细胞信号时会产生漏计数或识别不准确现象，特别是当待检测 血液浓度较大时，使得实际计数结果与真实值之间偏差较大；同时必须采用大量的模拟 芯片来实现对复杂脉冲信号的处理，使得识别电路体积十分庞大，且调试难度较大，价 格也较...
【技术保护点】
一种血细胞脉冲信号的分类识别方法，它通过设置信号预处理模块和信号识别模块，当被检测血液通过Ｃｏｕｌｔｅｒ传感器得到一系列血细胞脉冲信号，所述的信号预处理模块对所述的血细胞脉冲信号进行处理得到血细胞数字信号，所述的信号识别模块再对所述的血细胞数字信号进行分类识别，其特征在于所述的信号识别模块包括数字滤波器和核心处理块，具体处理步骤包括：１）、利用数字滤波器对血细胞数字信号进行数字滤波，得到光滑的血细胞数字信号；２）、在核心处理块中建立神经网络分类器，通过神经网络分类器将数字滤波处理后的血细胞数字信号进行分类处理，得到正常单峰脉冲信号、过窄脉冲信号、过宽脉冲信号和Ｍ信号；３）、...
【技术特征摘要】
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