通过显微图像用于全血样品自动分析的方法和装置制造方法及图纸

提供了用于识别生物样品内的一种或多种目标组分（例如白血细胞）的方法和装置。所述方法包括以下步骤：a）将至少一种着色剂添加到所述样品中；b）将所述样品置于腔内，所述腔由至少一个透明板限定；c）产生静止地位于所述腔内的样品的至少一个图像；d）识别所述样品图像内的目标组分；e）相对于一个或多个预定的可定量确定的特征，定量分析所述图像内的至少一些所识别的目标组分；和f）使用所述可定量确定的特征，在所识别的目标组分内识别至少一种类型的目标组分。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】通过显微图像用于全血样品自动分析的方法和装置本申请要求2010年8月5日递交的序列号为61/371，020的美国临时专利申请的权益，其所公开的基本主题通过引用并入文中。
本专利技术总体涉及用于通过显微图像对全血样品进行分析的方法和装置，尤其涉及进行自动分析的该方法和装置。
技术介绍
医学诊断通常包括来自患者的全血样品的分析。更流行的诊断中的一个诊断为全血细胞计数(称作“CBC”)，全血细胞计数为一系列测试，除了列举细胞组分外，其还包括红血细胞测量、网状红细胞计数、白细胞分类计数(“LDC”;有时称作“白血细胞分类”)，白细胞分类计数是辨别和计数血样中存在的白血细胞(WBC)的类型。过去，已经使用用于计数的方法中的不同方法执行CBC的分类。例如，在过去，CBC的LDC部分已经通过将少量的未稀释的血液涂抹在载玻片上、对干燥的、固定的涂片进行染色、和在显微镜下检查该涂片而实现。从这样的涂片可得到合理的结果，但数据的精确度和可靠性很大程度上取决于技术人员的经验和技术。出于几个原因，血液涂片是有问题的，例如:细胞必须被杀死且固定，该过程阻止了许多类型的体外活体染色和分析，其结果依赖于活体细胞；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2010.08.05 US 61/371,0201.一种用于识别全血样品内的至少一种类型的白血细胞WBC的方法，所述方法包括以下步骤: 将至少一种着色剂添加到所述全血样品中，该着色剂可操作以将至少一种类型的WBC与另一类型的WBC区别地识别出； 将所述全血样品置入腔中，该腔由至少一个透明板限定； 产生静止地位于所述腔内的所述样品的至少一个图像； 识别所述样品图像内的WBC ； 相对于一个或多个预定的可定量确定的特征，定量分析所述图像内的至少一些所识别的 WBC ； 使用所述可定量确定的特征，从所识别的WBC中识别至少一种类型的WBC。2.根据权利要求1所述的方法，其中，定量分析至少一些所识别的WBC的步骤包括基于光强度、光色、光密度和几何形状中的一个或多个来评估所识别的WBC。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述一个或多个预定的可定量确定的特征包括叶数目、大颗粒比率、核比率、红-绿比、核亮度和细胞质亮度中的一个或多个。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述可定量确定的特征中的核亮度包括步骤:量化核内的绿色荧光强度值和确定平均的绿色荧光值。5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述可定量确定的特征中的细胞质亮度包括步骤:量化WBC中的细胞质内的红色荧光强度值和确定平均的红色荧光值。6.根据权利要求2所述的方 法，其中，所述一个或多个预定的可定量确定的特征包括在给定波长下的平均细胞吸收和在给定波长下的细胞吸收纹理中的一个或多个。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述可定量确定的特征中的在给定波长下的细胞吸收纹理包括步骤:确定与405nm至425nm的波长范围内的光相关的光密度值和确定所确定的光密度值的统计学平均偏差。8.根据权利要求2所述的方法，其中，所述一个或多个预定的可定量确定的特征包括细胞面积和/或核面积。9.根据权利要求2所述的方法，其中，所述一个或多个预定的可定量确定的特征包括核纹理和/或细胞质纹理。10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述可定量确定的特征中的核纹理包括步骤:量化核内的绿色荧光强度值和确定所确定的绿色荧光强度值的统计学偏差。11.根据权利要求9所述的方法，其中，所述可定量确定的特征中的细胞质纹理包括步骤:量化WBC中的细胞质内的红色荧光强度值和确定所确定的红色荧光强度值的统计学平均偏差。12.根据权利要求2所述的方法，其中，所述一个或多个预定的可定量确定的特征包括核凹陷度和/或细胞质凹陷度。13.根据权利要求2所述的方法，其中，所述识别所述样品图像内的WBC的步骤包括使用分割技术识别所述样品图像内的WBC。14.根据权利要求1所述的方法，其中，相对于一个或多个特征定量分析所述图像内的至少一些所识别的WBC的步骤包括:确定用于所述图像内的至少一些所识别的WBC中的每一种WBC的所述一个或多个特征中的每一个特征的定量值。15.根据权利要求14所述的方法，其中，对于与WBC类型相关的训练图像组，确定所述一个或多个预定的可定量确定的特征中的每一个特征。16.根据权利要求14所述的方法，其中，相对于一个或多个预定的可定量确定的特征定量分析所述图像内的至少一些所识别的WBC的步骤还包括:使用基于规则的分类器来比较所确定的定量值。17.根据权利要求14所述的方法，其中，相对于一个或多个预定的可定量确定的特征定量分析所述图像内的至少一些所识别的WBC的步骤还包括:使用基于学习模型的分类器来评估所确定的定量值。18.根据权利要求17所述的方法，其中，所述基于学习模型的分类器为贝叶斯分类器。19.根据权利要求17所述的方法，其中，所述基于学习模型的分类器为支持向量机线性分类器。20.根据权利要求17所述的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：大卫·赫尔佐格，王志洲，史蒂芬·沃德劳，谢敏，
申请(专利权)人：艾博特健康公司，
类型：
国别省市：