CN108931463B - 基于鞘流阻抗原理的血细胞脉冲识别方法及识别装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于鞘流阻抗原理的血细胞脉冲识别方法,包括步骤:1)确定脉冲信号的坡度沿;2)找出波谷和波峰,并记录波谷对应的横坐标a,以及波峰所对应的横坐标b,记录脉冲信号的相对高度Δh=f(b)‑f(a);3)找出脉冲终点所对应的横坐标c,脉冲终点的高度为f(c);4)获取波峰与脉冲终点之间的中间波谷数N,若N=0,则记录脉冲信号的第二信号特征;若N≥1,则进入步骤5);5)沿横轴正向将离波峰最近的中间波谷记录为起点,并获取其横坐标d,记录脉冲信号的第三信号特征,并返回步骤1)。该方法不仅更加简单快捷,而且统计结果也更加准确可靠。本发明还公开了一种基于鞘流阻抗原理的血细胞脉冲识别装置。
Description
技术领域
本发明涉及检测技术领域,特别涉及一种医学检测领域所用到的基于鞘流阻抗原理的血细胞脉冲识别方法及识别装置。
背景技术
目前大多数的血细胞分析仪均采用Coulter原理来检测细胞,所谓Coulter原理具体是指电阻抗原理,该原理是使悬浮在电解质中的细胞通过一个小孔,在小孔的两边各浸有一个电极,当细胞通过小孔时电阻发生变化而产生电压脉冲,脉冲振幅通常与细胞颗粒的体积成正比,这些脉冲经过放大、识别后可以用来测量细胞体积的分布及数量。
根据上述原理可知,只有单个细胞直线通过小孔轴心区域时产生的脉冲信号幅度才能够表达细胞的体积,然而实际检测的过程中,非常容易出现异常信号,异常信号主要分为两类:其中一类是多个细胞重合通过小孔产生的脉冲信号,这种脉冲信号称为“M波”,该类信号容易对细胞的计数产生影响;另一类是单个细胞偏离小孔轴心而通过小孔产生的脉冲信号,这种脉冲信号称为“m波”,由于受到电场分布梯度的影响,该类信号的幅度已经不能准确表达细胞的体积。
申请号为201611250438.0的中国专利申请中,公开了一种对上述异常信号进行处理的方法,该方法是对血细胞脉冲信号进行特征值提取,根据特征值对缓冲区内的脉冲信号进行分类识别,筛选出血细胞脉冲“异常信号”,然后对异常信号进行处理。该方法虽然在一定程度上减轻了“M波”的影响,但是由于需要提取数据特征后,再筛选异常脉冲,整个统计过程效率很低;另外,该方法中在对“M波”和“m波”进行分类时需要加入各种与经验相关的阈值,阈值的选取对结果影响很大,这使得采用该方法进行信号处理的准确性无法保证。
发明内容
为了解决上述技术问题,本发明公开了一种基于鞘流阻抗原理的血细胞脉冲识别方法,以便能够消除“M波”和“m波”的影响,在保证检测效率的同时有效提高血细胞检测中各项结果的准确性。
本发明所公开的基于鞘流阻抗原理的血细胞脉冲识别方法中,包括步骤:
1)由起点沿脉冲信号的识别方向确定脉冲信号的坡度沿;
2)找出与该所述坡度沿相接的波谷和波峰,并记录所述波谷对应的横坐标a,以及所述波峰所对应的横坐标b,记录所述脉冲信号的第一信号特征,所述第一信号特征至少包括脉冲信号的相对高度Δh,其中,Δh=f(b)-f(a);
3)越过所述波峰后找出脉冲终点所对应的横坐标c,所述脉冲终点的高度为f(c),其中,Δh/10≤f(c)≤Δh/5;
4)获取所述波峰与所述脉冲终点之间的中间波谷数N,若N=0,则记录脉冲信号的第二信号特征;若N≥1,则进入步骤5);
5)将离所述波峰最近的所述中间波谷记录为下一脉冲信号的所述起点,并获取其横坐标d,记录脉冲信号的第三信号特征,并返回步骤1)。
优选的,所述第二信号特征为脉冲宽度Δw=∣c-a∣,所述第三信号特征为脉冲宽度Δw=∣d-a∣。
优选的,所述步骤2)中还记录所述脉冲信号的实际高度h,其中,h=f(b)。
优选的,所述脉冲终点的高度f(c)=Δh/5。
优选的,所述坡度沿为所述脉冲信号的上升沿,脉冲信号的识别方向为横轴正向,所述步骤1)具体为:
由起点沿横轴选取所述脉冲信号上的特征点,计算在所述特征点处所述脉冲信号的斜率k,在所述斜率k≥第一预定斜率k0时,则判定所述特征点位于所述脉冲信号的上升沿内。
优选的,相邻两个所述特征点在横轴上的间隔为所述脉冲信号的采样间隔。
优选的,所述第一预定斜率k0满足:5≤k0≤15。
优选的,所述步骤2)具体为:
在所述脉冲信号的上升沿内,找出所述脉冲信号中斜率最大的所述特征点P0,由P0起始,沿横轴的负方向找出与所述上升沿相连的波谷;沿横轴的正向找出与所述上升沿相连的波峰。
优选的,所述坡度沿为所述脉冲信号的上升沿,脉冲信号的识别方向为横轴正向,所述步骤4)具体为:
41)选取区间(b,c)之间的任意两个值i和x,并且i>x,若始终满足f(i)-f(x)≤0,则判定N=0;若有f(i)-f(x)>0,则进入步骤42);
42)记录运行本步骤的次数m,将离所述波峰最近的所述中间波谷记录为起点,由所述起点沿横轴正向找出脉冲信号的上升沿,找出与该所述上升沿相接的波峰,并记录所述波峰的横坐标b1,沿横轴正向越过所述波峰后找出脉冲终点所对应的横坐标c1,其中,Δh/10≤f(c1)≤Δh/5,进入步骤43)。
43)选取区间(b1,c1)之间的任意两个值i1和x1,并且i1>x1,若始终满足f(i1)-f(x1)≤0,则赋值N=m,否则返回所述步骤42)。
优选的,所述坡度沿为所述脉冲信号的下降沿,脉冲信号的识别方向为横轴负方向,所述步骤1)具体为:
由起点沿横轴选取所述脉冲信号上的特征点,计算在所述特征点处所述脉冲信号的斜率k,在所述斜率k≤第二预定斜率k1时,则判定所述特征点位于所述脉冲信号的下降沿内。
优选的,所述步骤2)具体为:
在所述脉冲信号的下降沿内,找出所述脉冲信号中斜率最小的所述特征点P0,由P0起始,沿横轴的正向找出与所述下降沿相连的波谷;沿横轴的负方向找出与所述下降沿相连的波峰。
本发明中所公开的基于鞘流阻抗原理的血细胞脉冲识别装置包括:
坡度沿确定模块,用于由起点沿脉冲信号的识别方向确定脉冲信号的坡度沿;
波峰/波谷确定模块,用于找出与所述坡度沿相接的波谷和波峰,并记录所述波谷对应的横坐标a,以及所述波峰所对应的横坐标b;
第一处理模块,用于计算并记录所述脉冲信号的第一信号特征,所述第一信号特征至少包括脉冲信号的相对高度Δh,其中,Δh=f(b)-f(a);
脉冲终点确定模块,用于越过所述波峰后找出脉冲终点所对应的横坐标c,所述脉冲终点的高度为f(c),其中,Δh/10≤f(c)≤Δh/5;
中间波谷数量获取模块,用于获取所述波峰与所述脉冲终点之间的中间波谷数N;
第二处理模块,在N=0时,计算并记录脉冲信号的第二信号特征;
中间波谷确定模块,在N≥1时,获取离所述波峰最近的所述中间波谷的横坐标d;
第三处理模块,在N≥1时,计算并记录脉冲信号的第三信号特征;
起点重置模块,在N≥1时,将离所述波峰最近的所述中间波谷重置为下一脉冲信号的所述起点。
优选的,所述坡度沿确定模块包括斜率计算模块、比较模块以及判定模块,其中,
所述斜率计算模块用于沿脉冲信号的识别方向计算所述脉冲信号上特征点的斜率k;
所述比较模块用于比较所述斜率k与所述第一预定斜率k0以及所述第二预定斜率k1的大小;
所述判定模块用于在所述斜率k为正数且所述斜率k不小于所述第一预定斜率k0时,判定所述特征点位于所述脉冲信号的上升沿内;在所述斜率k为负数且所述斜率k不大于所述第二预定斜率k1时,判定所述特征点位于所述脉冲信号的下降沿内。
本领域技术人员能够理解,鞘流阻抗技术本身就能够保证细胞沿着小孔的中心定向流动,因此基于鞘流阻抗原理的血细胞脉冲识别方法,可以有效避免细胞偏离小孔的中心,从而减少甚至杜绝“m波”对血细胞计数以及粒径大小统计所造成的影响;除此之外,本发明中所公开的血细胞脉冲识别方法中,针对“M波”造成脉冲信号中出现叠加的现象,分别将脉冲信号中能反应单个细胞特征单个脉冲进行特征提取,从而消除“M波”对细胞个数统计,以及对脉冲信号的振幅、宽度所造成的影响。相比于现有技术中的信号修正,本发明中的血细胞脉冲识别方法不仅更加简单快捷,而且统计结果也更加准确可靠。
附图说明
图1为本发明实施例中所公开的一种正常脉冲信号示意图;
图2为本发明实施例中所公开的“M波”示意图;
图3为本发明一种实施例中所公开的血细胞脉冲识别方法的流程示意图;
图4为本发明另一实施例中所公开的血细胞脉冲识别方法的流程示意图。
具体实施方式
在血细胞检测领域中,为了避免计数中血细胞从小孔边缘处流过以及避免湍流、涡流的影响,出现了鞘流技术。鞘流技术的做法是用一毛细管对准小孔管,细胞混悬液从毛细管喷出,同时与四周流出的鞘液一起流过敏感区,保证细胞混悬液在中间形成单个排列的细胞流,四周被鞘液围绕。利用鞘流阻抗原理可以根据细胞流过小孔时电阻发生的变化而对细胞进行粒径大小以及数量的统计。
本发明中所公开的血细胞脉冲识别方法,是对基于鞘流阻抗原理所形成的脉冲信号进行识别,通过对脉冲信号的相对高度、脉冲宽度等进行记录,以达到对细胞数量、粒径大小等各项血细胞参数的获取和统计。
请首先参考图1和图2,图1中是根据鞘流阻抗原理所获得的单个血细胞经过小孔时的脉冲信号示意图,该脉冲信号为正常的脉冲信号,图2中也是根据鞘流阻抗原理所获得的血细胞经过小孔时的脉冲信号示意图,但是该脉冲信号实际上是两个血细胞重叠通过小孔,导致脉冲信号发生异常,形成了所谓的“M波”,可以理解的是,对于正常的脉冲信号,只需对脉冲信号的相对高度、脉冲波峰实际高度以及脉冲宽度等参数直接进行记录即可对细胞的数量和粒径等信息进行统计,而对于“M波”是需要进行特殊处理才能够准确识别血细胞的各项参数。
本发明所公开的血细胞脉冲识别方法,包括以下步骤:
1)由起点沿脉冲信号的识别方向确定脉冲信号的坡度沿;
2)找出与该所述坡度沿相接的波谷和波峰,并记录所述波谷对应的横坐标a,以及所述波峰所对应的横坐标b,记录所述脉冲信号的第一信号特征,所述第一信号特征至少包括脉冲信号的相对高度Δh,其中,Δh=f(b)-f(a);
3)越过所述波峰后找出脉冲终点所对应的横坐标c,所述脉冲终点的高度为f(c),其中,Δh/10≤f(c)≤Δh/5;
4)获取所述波峰与所述脉冲终点之间的中间波谷数N,若N=0,则记录脉冲信号的第二信号特征;若N≥1,则进入步骤5);
5)将离所述波峰最近的所述中间波谷记录为下一脉冲信号的所述起点,并获取其横坐标d,记录脉冲信号的第三信号特征,并返回步骤1)。
众所周知,脉冲信号的波峰两侧分别为脉冲信号的上升沿和下降沿,本案中将脉冲信号两侧的上升沿和下降沿统称为坡度沿。
上述实施例中的第一信号特征除了脉冲相对高度之外,还可以包括但不限于脉冲信号的实际高度h,以及脉冲信号的面积,其中,h=f(b);第二信号特征可以为脉冲宽度Δw=∣c-a∣,第三信号特征为脉冲宽度Δw=∣d-a∣,当然,第二信号特征和第三信号特征也可以为其他需要进行计算和记录的脉冲信息,这些脉冲信息可以根据实验预期目的来进行适应性改变。
以下,本发明拟通过两个具体实施例来分别针对坡度沿为上升沿以及坡度沿为下降沿的情况进行详细说明。
实施例1
本实施例是针对坡度沿为上升沿,脉冲信号的识别方向为横轴正向的情况进行介绍,请结合附图1-3进行理解。
请参考图3,在获取一段脉冲信号之后,该血细胞脉冲识别方法顺序执行如下步骤:
S1)由起点沿横轴正向找出脉冲信号的上升沿;
S2)找出与上升沿相接的波谷和波峰,并且记录波谷对应的横坐标a,记录波峰所对应的横坐标b,记录脉冲信号的相对高度Δh,其中,Δh=f(b)-f(a);
S3)沿横轴正向越过波峰后找出脉冲终点所对应的横坐标c,脉冲终点的高度为f(c),其中,Δh/10≤f(c)≤Δh/5;
S4)获取所述波峰与所述脉冲终点之间的中间波谷数N,若N=0,则代表该脉冲为单个细胞通过所形成的脉冲,此时直接记录脉冲宽度Δw=c-a;若N≥1,则表明该脉冲是多个细胞重叠通过小孔形成的,此时进入步骤S5);
S5)沿所述横轴正向将离所述波峰最近的所述中间波谷记录为下一脉冲信号的所述起点,并获取其横坐标d,记录脉冲宽度Δw=d-a,并返回步骤S1),通过该步骤可以将重叠的脉冲波分离出来,再返回步骤S1)之后可以将分离出的各个脉冲的特征进行单独提取。
根据检测需要,步骤S2)中还可对脉冲信号的脉冲实际高度h进行记录,h=f(b)。
需要进行说明的是,上述步骤中的函数f(x)具体是指脉冲信号所对应的函数关系式。本领域技术人员可以理解的是,鞘流阻抗技术本身就能够保证细胞沿着小孔的中心定向流动,因此基于鞘流阻抗原理的血细胞脉冲识别方法,可以有效避免细胞偏离小孔的中心,从而减少甚至杜绝“m波”对血细胞计数以及粒径大小统计所造成的影响;除此之外,上述实施例所公开的血细胞脉冲识别方法中,针对“M波”造成脉冲信号中出现叠加的现象,分别将脉冲信号中能反应单个细胞特征的单个脉冲进行特征提取,从而消除“M波”对细胞个数、粒径统计,以及对脉冲信号的振幅、宽度所造成的影响。相比于现有技术中的信号修正方式,本发明中的血细胞脉冲识别方法不仅更加简单快捷,而且统计结果也更加准确可靠。
如图1和图2所示,实际上脉冲信号是在二维直角坐标系中进行呈现的,所谓横轴就是指该二维直角坐标系中的横轴,根据数学解释,横轴的正向就是朝右(数值增大)的方向,负方向是朝左(数值减小)的方向。
通常情况下,步骤S1)中所说的起点是获取的脉冲信号的左侧端点,并且获取的脉冲信号中应当至少有一个完整的脉冲;当然,该起点也可以是人为设定的起点。
寻找脉冲信号上升沿的方式不止一种,在图3中,标号为S1的步骤中公开了一种寻找脉冲信号上升沿的方法,具体的,可以由起点沿横轴选取脉冲信号上的特征点,然后计算在特征点处脉冲信号的斜率k,在斜率k≥第一预定斜率k0时,则判定所述特征点位于所述脉冲信号的上升沿内,至此即找到了脉冲信号的上升沿,容易理解的是,上升沿内的斜率k不会小于0,一旦特征点处的斜率k小于0,则证明该特征点已超出上升沿。
第一预定斜率k0是人为设定值,k0的设置主要是为了消除脉冲信号中的噪音影响,避免将噪音造成的扰动判定为脉冲信号的上升沿,如图1中A部分的虚线所框定的区域内实际是噪音,若不设定合理的k0,容易将其误判为脉冲信号的上升沿,经实际研究,噪音所造成的上升沿的斜率值普遍不会超过5,而细胞经过小孔时所产生的实际脉冲信号的上升沿的斜率值会远大于5,因此将第一预定斜率k0设置为区间[5,15]之间的数值即可有效消除噪音对脉冲信号上升沿的判断所造成的影响。
除此之外,本领域技术人员还可以采用图像识别法从起点沿横轴正向找出脉冲信号的上升沿,由于图像识别法已经在科学研究以及日常生活中广泛使用,因此本发明实施例中对图像识别法不再进行详细介绍。
步骤S2)中,找出与上升沿相接的波谷和波峰同样也可以采用图像识别的方法进行,除此之外,本发明实施例中还公开了一种通过斜率辅助寻找波峰和波谷的方式,具体的,在脉冲信号的上升沿内,找出脉冲信号中斜率最大的特征点P0,由P0起始,沿横轴的负方向找出与所述上升沿相连的波谷(纵坐标最小的点);沿横轴的正向找出与所述上升沿相连的波峰(纵坐标最大的点)。
特征点选取的间隔可以根据需要进行改变,为了方便选取,本发明实施例中相邻两个特征点在横轴上的间隔为脉冲信号的采样间隔。
为了能够在合理的脉冲宽度范围内获取脉冲信号的脉冲终点,可以将脉冲终点的高度设定为相对高度Δh的10%~20%,即脉冲终点的高度Δh/10≤f(c)≤Δh/5,优选的,f(c)=Δh/5。
在步骤S4)中,通过获取波峰与脉冲终点之间的中间波谷数N可以直接判定该脉冲信号到底是单个细胞通过小孔形成,还是多个细胞重叠通过小孔所形成,若N=0,则证明当前脉冲信号的波峰与波谷之间没有再次出现波谷,脉冲信号为正常信号,根据需要记录脉冲宽度Δw=c-a即可,若N≥1,则证明当前脉冲信号的波峰与波谷之间至少又出现了一次波谷,脉冲信号实际为“M波”,此时进入步骤S5);
在步骤S5)中,沿横轴正向将离波峰最近的所述中间波谷记录为起点,并获取该波谷的横坐标d,实际上该波谷即为上一脉冲信号的终点,此时即可记录上一脉冲宽度Δw=d-a;然后将该波谷重置为下一脉冲信号的起点后重新返回步骤S1),直至满足步骤S4)中N=0的条件为止。可见,通过步骤S5)可以将重叠在一起的多个脉冲信号逐个剥离出来进行脉冲信号的相对高度、脉冲宽度等特征的提取,从而真实准确的记录通过小孔的细胞的个数以及粒径信息。
本实施例中,步骤S4)中获取波峰与脉冲终点之间的中间波谷数N的具体方式如下:
41)选取区间(b,c)中的任意两个值i和x,并且i>x,若始终满足f(i)-f(x)≤0,此时表明区间(b,c)内,脉冲信号呈连续下降状,该区间没有波谷出现,则判定N=0;若有f(i)-f(x)>0,则表明区间(b,c)内,脉冲信号在下降过程中出现了跃升,则进入步骤42),以便记录该区间内出现的中间波谷的数量;
42)记录运行本步骤的次数m,将离所述波峰最近的所述中间波谷记录为下一脉冲信号的起点,由所述起点沿横轴正向找出脉冲信号的上升沿,找出与该所述上升沿相接的波峰,并记录所述波峰的横坐标b1,沿横轴正向越过所述波峰后找出脉冲终点所对应的横坐标c1,所述脉冲终点的高度为f(c1),其中,Δh/10≤f(c1)≤Δh/5,进入步骤43)。
43)选取区间(b1,c1)之间的任意两个值i1和x1,并且i1>x1,若始终满足f(i1)-f(x1)≤0,则赋值N=m,否则返回所述步骤42)。
当然,除此之外,本领域技术人员还可以通过图像识别的方式来获取波峰与脉冲终点之间的中间波谷数N,本发明中对此不再进行赘述。
以上实施例中所公开的方式是首先找到脉冲信号的上升沿,然后再根据上升沿找到脉冲信号的波峰和波谷等参数,本领域技术人员还可以首先找到脉冲信号的下降沿,然后通过下降沿找到脉冲信号的波峰和波谷等参数。
实施例2
本实施例是针对坡度沿为下降沿,脉冲信号的识别方向为横轴负方向的情况进行介绍,请结合附图1、2和4进行理解。
具体的,本实施例中所公开的血细胞脉冲识别方法,在获取一段脉冲信号之后,该血细胞脉冲识别方法顺序执行如下步骤:
SⅠ)由起点沿横轴负方向找出脉冲信号的下降沿;
SⅡ)找出与该所述下降沿相接的波谷和波峰,并记录所述波谷对应的横坐标a,以及所述波峰所对应的横坐标b,记录所述脉冲信号的相对高度Δh,其中,Δh=f(b)-f(a);
SⅢ)沿横轴负方向越过所述波峰后找出脉冲终点所对应的横坐标c,所述脉冲终点的高度为f(c),其中,Δh/10≤f(c)≤Δh/5;
SⅣ)获取所述波峰与所述脉冲终点之间的中间波谷数N,若N=0,则记录脉冲宽度Δw=a-c;若N≥1,则进入步骤SⅤ);
SⅤ)沿横轴负方向将离所述波峰最近的所述中间波谷记录为下一脉冲信号的所述起点,并获取其横坐标d,记录当前脉冲宽度Δw=a-d,并返回步骤SⅠ)。
根据检测需要,步骤SⅡ)中还可对脉冲信号的脉冲实际高度h进行记录,h=f(b)。
与第一实施例中类似,寻找脉冲信号下降沿可以由起点沿横轴选取脉冲信号上的特征点,然后计算在特征点处脉冲信号的斜率k,由于下降沿内的斜率均为负值,因此在斜率k≤第二预定斜率k1时,则判定所述特征点位于所述脉冲信号的下降内,至此即找到了脉冲信号的下降沿,容易理解的是,下降沿内的斜率k不会大于0,一旦特征点处的斜率k大于0,则证明该特征点已超出下降沿。
第二预定斜率k1设置为区间[-15,-5]之间的数值,以便有效消除噪音对脉冲信号下降沿的判断所造成的影响。
本实施例中,同样可以通过斜率辅助的方式寻找波峰和波谷,具体的,在脉冲信号的下降沿内,找出脉冲信号中斜率最小的特征点P0,由P0起始,沿横轴的正向找出与所述下降沿相连的波谷(纵坐标最小的点);沿横轴的负方向找出与所述下降沿相连的波峰(纵坐标最大的点)。
步骤SⅣ)中的中间波谷数N的确定方式可参照第一实施例进行,本申请文件中对此不再进行赘述。
本发明实施例中所公开的血细胞脉冲识别方法有效消除了“M波”以及“m波”对统计结果的影响,相比于现有技术中的信号修正方式,本发明中的血细胞脉冲识别方法不仅更加简单快捷,而且统计结果也更加准确可靠。
除此之外,本发明中还公开了一种基于鞘流阻抗原理的血细胞脉冲识别装置,该血细胞脉冲识别装置包括:
坡度沿确定模块,用于由起点沿脉冲信号的识别方向确定脉冲信号的坡度沿;
波峰/波谷确定模块,用于找出与所述坡度沿相接的波谷和波峰,并记录所述波谷对应的横坐标a,以及所述波峰所对应的横坐标b;
第一处理模块,用于计算并记录所述脉冲信号的第一信号特征,所述第一信号特征至少包括脉冲信号的相对高度Δh,其中,Δh=f(b)-f(a);
脉冲终点确定模块,用于越过所述波峰后找出脉冲终点所对应的横坐标c,所述脉冲终点的高度为f(c),其中,Δh/10≤f(c)≤Δh/5;
中间波谷数量获取模块,用于获取所述波峰与所述脉冲终点之间的中间波谷数N;
第二处理模块,在N=0时,计算并记录脉冲信号的第二信号特征;
中间波谷确定模块,在N≥1时,获取离所述波峰最近的所述中间波谷的横坐标d;
第三处理模块,在N≥1时,计算并记录脉冲信号的第三信号特征;
起点重置模块,在N≥1时,将离所述波峰最近的所述中间波谷重置为下一脉冲信号的所述起点。
同样的,第一信号特征除了脉冲相对高度之外,还可以包括但不限于脉冲信号的实际高度h,以及脉冲信号的面积,其中,h=f(b);第二信号特征可以为脉冲宽度Δw=∣c-a∣,第三信号特征为脉冲宽度Δw=∣d-a∣,当然,第二信号特征和第三信号特征也可以为其他需要进行计算和记录的脉冲信息,这些脉冲信息可以根据实验预期目的来进行适应性改变。
更具体的,坡度沿确定模块包括斜率计算模块、比较模块以及判定模块,其中,
所述斜率计算模块用于沿脉冲信号的识别方向计算所述脉冲信号上特征点的斜率k;
所述比较模块用于比较所述斜率k与第一预定斜率k0以及所述第二预定斜率k1的大小;
所述判定模块用于所述斜率k为正数且所述斜率k不小于所述第一预定斜率k0时,判定所述特征点位于所述脉冲信号的上升沿内;在所述斜率k为负数且所述斜率k不大于所述第二预定斜率k1时,判定所述特征点位于所述脉冲信号的下降沿内。
需要进行说明的是,特征点选取的间隔可以根据需要进行改变,为了方便选取,本发明实施例中相邻两个特征点在横轴上的间隔为脉冲信号的采样间隔。
以上对本发明所公开的基于鞘流阻抗原理的血细胞脉冲识别方法及识别装置进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以对本发明进行若干改进和修饰,这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
Claims (12)
1.一种基于鞘流阻抗原理的血细胞脉冲识别方法,其特征在于,包括步骤:
1)由起点沿脉冲信号的识别方向确定脉冲信号的坡度沿;
2)找出与所述坡度沿相接的波谷和波峰,并记录所述波谷对应的横坐标a,以及所述波峰所对应的横坐标b,记录所述脉冲信号的第一信号特征,所述第一信号特征至少包括脉冲信号的相对高度Δh,其中,Δh=f(b)-f(a);
3)越过所述波峰后找出脉冲终点所对应的横坐标c,所述脉冲终点的高度为f(c),其中,Δh/10≤f(c)≤Δh/5;
4)获取所述波峰与所述脉冲终点之间的中间波谷数N,若N=0,则记录脉冲信号的第二信号特征;若N≥1,则进入步骤5);
5)将离所述波峰最近的所述中间波谷记录为下一脉冲信号的所述起点,并获取其横坐标d,记录脉冲信号的第三信号特征,并返回步骤1)。
2.根据权利要求1所述的血细胞脉冲识别方法,其特征在于,所述第二信号特征为脉冲宽度Δw=∣c-a∣,所述第三信号特征为脉冲宽度Δw=∣d-a∣。
3.根据权利要求1所述的血细胞脉冲识别方法,其特征在于,所述脉冲终点的高度f(c)=Δh/5。
4.根据权利要求1所述的血细胞脉冲识别方法,其特征在于,所述坡度沿为所述脉冲信号的上升沿,脉冲信号的识别方向为横轴正向,所述步骤1)具体为:
由起点沿横轴选取所述脉冲信号上的特征点,计算在所述特征点处所述脉冲信号的斜率k,在所述斜率k≥第一预定斜率k0时,则判定所述特征点位于所述脉冲信号的上升沿内。
5.根据权利要求4所述的血细胞脉冲识别方法,其特征在于,相邻两个所述特征点在横轴上的间隔为所述脉冲信号的采样间隔。
6.根据权利要求4所述的血细胞脉冲识别方法,其特征在于,所述第一预定斜率k0满足:5≤k0≤15。
7.根据权利要求4所述的血细胞脉冲识别方法,其特征在于,所述步骤2)具体为:
在所述脉冲信号的上升沿内,找出所述脉冲信号中斜率最大的特征点P0,由P0起始,沿横轴的负方向找出与所述上升沿相连的波谷;沿横轴的正向找出与所述上升沿相连的波峰。
8.根据权利要求1所述的血细胞脉冲识别方法,其特征在于,所述坡度沿为所述脉冲信号的上升沿,脉冲信号的识别方向为横轴正向,所述步骤4)具体为:
41)选取区间(b,c)中的任意两个值i和x,并且i>x,若始终满足f(i)-f(x)≤0,则判定N=0;若有f(i)-f(x)>0,则进入步骤42);
42)记录运行本步骤的次数m,将离所述波峰最近的所述中间波谷记录为起点,由所述起点沿横轴正向找出脉冲信号的上升沿,找出与所述上升沿相接的波峰,并记录所述波峰的横坐标b1,沿横轴正向越过所述波峰后找出脉冲终点所对应的横坐标c1,所述脉冲终点的高度为f(c1),其中,Δh/10≤f(c1)≤Δh/5,进入步骤43);
43)选取区间(b1,c1)之间的任意两个值i1和x1,并且i1>x1,若始终满足f(i1)-f(x1)≤0,则赋值N=m,否则返回所述步骤42)。
9.根据权利要求1所述的血细胞脉冲识别方法,其特征在于,所述坡度沿为所述脉冲信号的下降沿,脉冲信号的识别方向为横轴负方向,所述步骤1)具体为:
由起点沿横轴选取所述脉冲信号上的特征点,计算在所述特征点处所述脉冲信号的斜率k,在所述斜率k≤第二预定斜率k1时,则判定所述特征点位于所述脉冲信号的下降沿内。
10.根据权利要求9所述的血细胞脉冲识别方法,其特征在于,所述步骤2)具体为:
在所述脉冲信号的下降沿内,找出所述脉冲信号中斜率最小的特征点P0,由P0起始,沿横轴的正向找出与所述下降沿相连的波谷;沿横轴的负方向找出与所述下降沿相连的波峰。
11.一种基于鞘流阻抗原理的血细胞脉冲识别装置,其特征在于,包括:
坡度沿确定模块,用于由起点沿脉冲信号的识别方向确定脉冲信号的坡度沿;
波峰/波谷确定模块,用于找出与所述坡度沿相接的波谷和波峰,并记录所述波谷对应的横坐标a,以及所述波峰所对应的横坐标b;
第一处理模块,用于计算并记录所述脉冲信号的第一信号特征,所述第一信号特征至少包括脉冲信号的相对高度Δh,其中,Δh=f(b)-f(a);
脉冲终点确定模块,用于越过所述波峰后找出脉冲终点所对应的横坐标c,所述脉冲终点的高度为f(c),其中,Δh/10≤f(c)≤Δh/5;
中间波谷数量获取模块,用于获取所述波峰与所述脉冲终点之间的中间波谷数N;
第二处理模块,在N=0时,计算并记录脉冲信号的第二信号特征;
中间波谷确定模块,在N≥1时,获取离所述波峰最近的所述中间波谷的横坐标d;
第三处理模块,在N≥1时,计算并记录脉冲信号的第三信号特征;
起点重置模块,在N≥1时,将离所述波峰最近的所述中间波谷重置为下一脉冲信号的所述起点。
12.根据权利要求11所述的血细胞脉冲识别装置,其特征在于,所述坡度沿确定模块包括斜率计算模块、比较模块以及判定模块,其中,
所述斜率计算模块用于沿脉冲信号的识别方向计算所述脉冲信号上特征点的斜率k;
所述比较模块用于比较所述斜率k与第一预定斜率k0以及第二预定斜率k1的大小;
所述判定模块用于在所述斜率k为正数且所述斜率k不小于所述第一预定斜率k0时,判定所述特征点位于所述脉冲信号的上升沿内;在所述斜率k为负数且所述斜率k不大于所述第二预定斜率k1时,判定所述特征点位于所述脉冲信号的下降沿内。
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