[发明专利]一种尿红细胞畸形率检测方法及系统在审

专利信息
申请号: 201710696726.7 申请日: 2017-08-15
公开(公告)号: CN107543788A 公开(公告)日: 2018-01-05
发明(设计)人: 刘伟;周转;梁宝慧;张有才;何全利;郭林;张增增 申请(专利权)人: 焦作市人民医院
主分类号: G01N15/10 分类号: G01N15/10
代理公司: 北京方圆嘉禾知识产权代理有限公司11385 代理人: 董芙蓉
地址: 454002 河南省焦*** 国省代码: 河南;41
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摘要:
搜索关键词: 一种 红细胞 畸形 检测 方法 系统
【说明书】:

技术领域

发明属于医学技术领域,尤其涉及一种尿红细胞畸形率检测方法及系统。

背景技术

尿液红细胞形态学检查有“体外肾活检”之称,是一种极有价值的实验室 检测。在较早的研究中,Kurt报道以尿液红细胞形态畸形特点及畸形率的大小 为鉴别点,应用于肾小球疾病的临床诊断,其准确率在90%以上。近年来,中国 肾病学者李普庆等人统计结果显示,尿液红细胞畸形分析在肾小球疾病诊断中, 特异度高达96.7%。早在1992年,我国中华内科杂志编委会肾病专业组就根据 尿液红细胞的畸形率,将原发性肾小球疾病分为急性肾小球肾炎等5个类型。

肾小球性血尿红细胞形态变化的机制,目前认为是由于红细胞通过有病理 改变的肾小球滤过膜时,受到了挤压损伤,然后在通过各段肾小管的过程中受 到尿PH、渗透压及尿酶、尿素等化学因素的影响,造成了红细胞大小、形态和 血红蛋白含量等的的改变。

鉴于尿红细胞形态学检查在肾病诊断中的特殊重要性,自九十年代后期, 国内多数三甲医院的检验科或肾脏病实验室逐渐开展了应用相差显微镜观察尿 红细胞形态的检查,检验技师经过系统培训和一段时间的实习,多数能准确辨 认尿红细胞畸形的不同形态,能准确报告标本的畸形率。近年来,国外一些检 验设备制造公司开始提供具有分析尿红细胞畸形形态的尿液自动分析仪,如日 本sysmx公司生产地UF1000i尿液沉渣自动分析仪,在对尿液各种有形成份(红 细胞、白细胞、上皮细胞、管型和结晶等)分析的同时,可提供尿红细胞畸形 率这一研究参数,其原理是基于流式细胞技术,判读标准为“红细胞前向散射 强度≤126ch”,经临床验证,其特异性低于80%,而人工相差显微镜观察特异 性高达94%。

综上所述,现有技术存在的问题是:

人工相差显微镜观察虽然特异性高,但其在临床应用中存在较多问题:首 先,人工显微镜观察费时费力、观察范围小、误差大、测定结果因人而异,难 以统一的缺点;其次,从业人员的培训时间长,需要1-2年时间及反复观察几 万次以上,才能熟练掌握;第三,手工观察效率低下,耗时长,每个样本从观 察开始,到手工书写报告需要5-10分钟。所以,自动化尿红细胞畸形率检测程 序的发明能较好改善这一状况,可提高检测效率十几倍,且检测重现性、再现 性均好于人工检测。

以日本sysmx公司UF1000i尿液沉渣自动分析仪为代表的自动分析系统, 在临床应用中也存在较多问题:首先,是特异性低于80%,不能有效满足临床诊 断和治疗的需要;其次,存在仪器昂贵,检验成本过高,加重患者经济负担的 问题;第三,该检测技术不够成熟,检测原理存在缺陷,只能作为筛查工具, 不能代替人工相差显微镜检测。分析其原因如下:①检验对象包括内容太多, 除红细胞外还有白细胞、管型等,造成检验特异度下降;②因受原理和方法限 制,较难排除尿液其它物质(尿细菌、结晶、酵母菌等)干扰;③仪器昂贵, 造成检验成本过高,加重患者经济负担,所以较多用于科研。

发明内容

针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种尿红细胞畸形率检测方法及 系统。

本发明是这样实现的,一种尿红细胞畸形率检测方法,所述尿红细胞畸形 率检测方法首先进行样本图像采集;

然后执行图像读入,

分割;

消除杂质;

标记;

定位;

诊断,实现畸形率计算。

进一步,所述的尿红细胞畸形率检测方法还需进行:诊断结果的填写、保 存和打印。

本发明另一目的在于提供一种述尿红细胞畸形率检测系统,包括:

图像获取模块,通过数据线接口连接的图像获取模块,用于读取尿样本细 胞图像,并在显示区域进行显示;

选取检测图像模块,用于选择相应的待检测细胞图像。

进一步,所述尿红细胞畸形率检测系统进一步划分为:

尿液红细胞图像采集模块,由相差显微镜、CCD摄像头和图像采集卡为基 本硬件,对图像采集卡进行二次编程,实现尿红细胞图像的采集,为后面的图 像基于PC平台处理、优化建立基础;

尿红细胞图像处理模块,基于PC主机的程序编写,用于将采集的图像进行 处理和优化,为进一步的尿液红细胞形态、畸形率的分析建立基础;

尿红细胞畸形率检测程序模块,是尿液红细胞畸形率分析、检测和报告模 块,通过一系列算法实现的,包括对已获取和完成处理的尿红细胞图像的自动 识别;对图像的预处理和分割;尿红细胞的提取;尿红细胞的定位;尿红细胞 畸形率的计算;结果报告的生成;

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