五分类血液分析仪的智能光学系统设计

作者：万里霞; 龙伟; 张星原; 卢斌

来源：计算机测量与控制, 2015, 23(06): 2223-2225.

DOI：10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2015.06.112

• 血液分析仪
• RBF神经网络
• 全光学技术
• 算法模型
• 识别准确度

目前国内血液分析仪的白细胞五分类大多以硬件方式实现,且存在硬件结构复杂,制作成本高和过度依赖某些精密部件等问题;为简化五分类仪器的系统结构,提出了一种用于白细胞五分类的智能光学系统,该系统以全光学技术作为白细胞检测方式,采用VC6.0作为软件开发平台,建立了RBF神经网络的白细胞五分类识别算法模型,整个细胞识别和分类过程完全由软件实现,从而降低硬件复杂程度,减小了外界干扰因素的影响;实验结果:样机对LYM、MON、NEU、EOS、BAS的测试相对偏差分别为1.43%、4.41%、3.92%、2.94%、11.1%,满足了国家标准中的性能要求,故仪器整体的分类结果比较理想;经验证,文章提出的智能光学系统具有性能稳定可靠、抗干扰能力强的特点。

• 单位
  南昌大学信息工程学院