【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及血液细胞分析领域，具体涉及一种红细胞双峰识别方法、系统及血液分析仪。
技术介绍
1、红细胞双峰是指在血常规检查中，直方图出现双峰现象。这种情况可能是由于红细胞生成减少、红细胞破坏过多、红细胞丢失过多等原因导致的贫血，或者骨髓增生异常综合征等造血干细胞克隆性疾病，或者巨幼细胞性贫血、珠蛋白生成障碍性贫血、缺铁性贫血恢复期等疾病所引起。
2、在相关技术中，红细胞双峰识别主要依靠通道波峰的数量来判断，然而，由于受到红细胞碎片、小红细胞或大血小板的影响，使得直方图存在轻微扰动，可能造成直方图存在多个波峰，导致出现红细胞双峰误判现象，因此，亟须一种新的红细胞双峰识别方案。
技术实现思路
1、鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术提供一种红细胞双峰识别方法、系统及血液分析仪，以解决红细胞双峰识别容易出现误判的技术问题。
2、在第一方面，本专利技术提供的一种红细胞双峰识别方法，所述方法包括：获取电阻抗测量系统中表征红细胞分布的直方图，确定所述直方图的特征参数，其中，所述特征参数至少包括直方图的峰度与直方图的偏度；判断所述特征参数是否在阈值范围内，生成判断结果，基于所述判断结果确定是否存在红细胞双峰。
3、于本专利技术的一实施例中，在所述确定所述直方图的特征参数之前，还包括：根据所述直方图的形态确定表征所述红细胞分布的所述直方图的波峰与波谷。
4、于本专利技术的一实施例中，所述根据所述直方图的形态确定表征所述红细胞分布的所述直方图的波峰
5、于本专利技术的一实施例中，判断所述特征参数是否在阈值范围内，生成判断结果，基于所述判断结果确定是否存在红细胞双峰，包括：若所述直方图的峰度绝对值大于第二阈值且所述直方图的偏度绝对值大于第三阈值，则所述特征参数不在阈值范围内，且确定所述直方图偏离正态分布；若所述直方图存在波谷且偏离正态分布，则确定所述直方图存在红细胞双峰；若所述直方图的峰度绝对值小于或等于第二阈值且所述直方图的偏度绝对值小于或等于第三阈值，则所述特征参数在阈值范围内，且确定所述直方图呈正态分布；若所述直方图存在波谷且呈正态分布，则确定所述直方图正常。
6、于本专利技术的一实施例中，所述特征参数还包括红细胞分布宽度标准差与红细胞体积分布宽度变异系数；其中，判断所述特征参数是否在阈值范围内，生成判断结果，基于所述判断结果确定是否存在红细胞双峰，包括：将所述峰度、偏度、红细胞分布宽度标准差、红细胞体积分布宽度变异系数中的至少两个形成参数组合，输入判定函数，确定函数值，所述判定函数为至少两个特征参数关联的函数；将所述函数值与阈值范围进行比较，若所述函数值不在阈值范围内，则确定所述直方图存在红细胞双峰。
7、于本专利技术的一实施例中，当所述直方图存在红细胞双峰时，进行报警提示。
8、于本专利技术的一实施例中，所述判定函数包括一次函数、多次函数、线性函数、非线性函数、连续函数或分段函数。
9、于本专利技术的一实施例中，若将所述峰度、偏度、红细胞分布宽度标准差、红细胞体积分布宽度变异系数中任意两个形成参数组合，形成的判定函数表达式为：
10、αβ
11、f(f1,f2)＝k1*(f1)+k2*(f2)
12、式中，f(f1,f2)为判定函数，f1,f2分别为峰度、偏度、红细胞分布宽度标准差、红细胞体积分布宽度变异系数中任意两个的特征参数，k1、k2分别为特征参数所对应的系数，α、β分别为不为零整数。
13、于本专利技术的一实施例中，若将所述峰度、偏度、红细胞分布宽度标准差、红细胞体积分布宽度变异系数形成参数组合，形成的判定函数表达式为：
14、αβγδ
15、f(f1,f2,f3,f4)＝k1*(f1)+k2*(f2)+k3*(f3)+k4*(f4)
16、式中，f(f1,f2,f3,f4)为判定函数，f1,f2,f3,f4分别为峰度、偏度、红细胞分布宽度标准差、红细胞体积分布宽度变异系数，k1、k2、k3、k4分别峰度、偏度、红细胞分布宽度标准差、红细胞体积分布宽度变异系数所对应的系数，α,β,γ,δ分别为不为零整数。
17、在第二方面，本专利技术提供了一种红细胞双峰识别系统，所述系统包括：获取模块，用于获取电阻抗测量系统中表征红细胞分布的直方图，确定所述直方图的特征参数，其中，所述特征参数至少包括直方图的峰度与直方图的偏度；判断模块，用于判断所述特征参数是否在阈值范围内，生成判断结果，基于所述判断结果确定是否存在红细胞双峰。
18、在第三方面，本专利技术提供了一种血液分析仪，包括：处理器，用于存储所述处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现上述红细胞双峰识别方法。
19、在第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行上述红细胞双峰识别方法。
20、本专利技术的有益效果：通过获取电阻抗测量系统中表征红细胞分布的直方图，确定所述直方图的特征参数，特征参数为多个，分析多个特征参数，根据分析结果判断所述特征参数是否在阈值范围内，基于所述判断结果确定是否存在红细胞双峰，这样，有效提高了红细胞双峰识别的准确性，同时，相对于现有技术，不受红细胞碎片、小红细胞或大血小板的干扰影响，极大提高了红细胞双峰识别可靠性与准确性，不仅避免了误判现象，还提高了用户使用体验。
21、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本专利技术。
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1.一种红细胞双峰识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的红细胞双峰识别方法，其特征在于，在所述确定所述直方图的特征参数之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的红细胞双峰识别方法，其特征在于，所述根据所述直方图的形态确定表征所述红细胞分布的所述直方图的波峰与波谷，包括：
4.根据权利要求2或3所述的红细胞双峰识别方法，其特征在于，判断所述特征参数是否在阈值范围内，生成判断结果，基于所述判断结果确定是否存在红细胞双峰，包括：
5.根据权利要求1所述的红细胞双峰识别方法，其特征在于，所述特征参数还包括红细胞分布宽度标准差与红细胞体积分布宽度变异系数；
6.根据权利要求5所述的红细胞双峰识别方法，其特征在于，当所述直方图存在红细胞双峰时，进行报警提示。
7.根据权利要求5或6所述的红细胞双峰识别方法，其特征在于，所述判定函数包括一次函数、多次函数、线性函数、非线性函数、连续函数或分段函数。
8.根据权利要求7所述的红细胞双峰识别方法，其特征在于，若将所述峰度、偏度、红细胞分布宽度标
9.根据权利要求7所述的红细胞双峰识别方法，其特征在于，若将所述峰度、偏度、红细胞分布宽度标准差、红细胞体积分布宽度变异系数形成参数组合，形成的判定函数表达式为：
10.一种红细胞双峰识别系统，其特征在于，所述系统包括：
11.一种血液分析仪，其特征在于，包括：处理器，用于存储所述处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1至9中任一项所述的红细胞双峰识别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种红细胞双峰识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的红细胞双峰识别方法，其特征在于，在所述确定所述直方图的特征参数之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的红细胞双峰识别方法，其特征在于，所述根据所述直方图的形态确定表征所述红细胞分布的所述直方图的波峰与波谷，包括：
4.根据权利要求2或3所述的红细胞双峰识别方法，其特征在于，判断所述特征参数是否在阈值范围内，生成判断结果，基于所述判断结果确定是否存在红细胞双峰，包括：
5.根据权利要求1所述的红细胞双峰识别方法，其特征在于，所述特征参数还包括红细胞分布宽度标准差与红细胞体积分布宽度变异系数；
6.根据权利要求5所述的红细胞双峰识别方法，其特征在于，当所述直方图存在红细胞双峰时，进行报警提示。
7.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙强飞，龚文冲，
申请(专利权)人：中元汇吉生物技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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