计算机测量与控制
計算機測量與控製
계산궤측량여공제
COMPUTER MEASUREMENT & CONTROL
2015年
6期
2223-2225
,共3页
万里霞%龙伟%张星原%卢斌
萬裏霞%龍偉%張星原%盧斌
만리하%룡위%장성원%로빈
血液分析仪%RBF神经网络%全光学技术%算法模型%识别准确度
血液分析儀%RBF神經網絡%全光學技術%算法模型%識彆準確度
혈액분석의%RBF신경망락%전광학기술%산법모형%식별준학도
hematology analyzer%RBF neural network%full-optical technology%algorithm model%recognition accuracy
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.
目前國內血液分析儀的白細胞五分類大多以硬件方式實現,且存在硬件結構複雜,製作成本高和過度依賴某些精密部件等問題;為簡化五分類儀器的繫統結構,提齣瞭一種用于白細胞五分類的智能光學繫統,該繫統以全光學技術作為白細胞檢測方式,採用VC6.0作為軟件開髮平檯,建立瞭RBF神經網絡的白細胞五分類識彆算法模型,整箇細胞識彆和分類過程完全由軟件實現,從而降低硬件複雜程度,減小瞭外界榦擾因素的影響;實驗結果:樣機對LYM、MON、NEU、EOS、BAS的測試相對偏差分彆為1.43％、4.41％、3.92％、2.94％、11.1％,滿足瞭國傢標準中的性能要求,故儀器整體的分類結果比較理想;經驗證,文章提齣的智能光學繫統具有性能穩定可靠、抗榦擾能力彊的特點.
목전국내혈액분석의적백세포오분류대다이경건방식실현,차존재경건결구복잡,제작성본고화과도의뢰모사정밀부건등문제;위간화오분류의기적계통결구,제출료일충용우백세포오분류적지능광학계통,해계통이전광학기술작위백세포검측방식,채용VC6.0작위연건개발평태,건립료RBF신경망락적백세포오분류식별산법모형,정개세포식별화분류과정완전유연건실현,종이강저경건복잡정도,감소료외계간우인소적영향;실험결과:양궤대LYM、MON、NEU、EOS、BAS적측시상대편차분별위1.43％、4.41％、3.92％、2.94％、11.1％,만족료국가표준중적성능요구,고의기정체적분류결과비교이상;경험증,문장제출적지능광학계통구유성능은정가고、항간우능력강적특점.
