导读:本文包含了血细胞计数论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:血细胞分析仪,外周血,有核红细胞,显微镜计数
血细胞计数论文文献综述
王春霞[1]（2019）在《探讨血细胞分析仪自动计数外周血有核红细胞的实际应用效果》一文中研究指出目的探讨血细胞分析仪自动计数外周血有核红细胞的临床应用价值。方法选取科室于2016年12月至2018年10月收治的206例血液病及非血液病患者作为研究对象,纳入对象均行全自动血细胞分析仪和显微镜计数法计算外周血有核红细胞的数量。结果全自动血细胞分析仪和显微镜计数法具有相关性,两方法结果比较无统计学差异(P>0.05);低值、中值和高值外周血有核红细胞标本绝对计数的批内CV平均<6.0%;全自动血细胞分析仪外周血中有核红细胞阴性预测值和灵敏度均达到了100.00%。结论全自动血细胞分析仪计算外周血有核红细胞具有良好的精密度和准确性,在血液病及非血液病患者的诊断中具有良好的临床价值,值得借鉴。(本文来源于《智慧健康》期刊2019年31期）
李鹏飞,杨星雅,张卫英,胡水清,尚文元[2]（2019）在《六西格玛度量在运动血细胞计数质控规则中的应用》一文中研究指出研究目的:血细胞计数检测主要包括白细胞计数(WBC)、红细胞计数(RBC)、血红蛋白(HGB)、红细胞比容(HCT)和血小板计数(PLT)等指标,主要反映运动员免疫和血细胞携氧和恢复能力等。做好实验室的室内质控工作是保证和提升实验室检测质量的重要环节,实验室质控工作的主要内容之一就是质控规则的选择,它是解释质控数据和判断分析批质控状态的标准。金典和常用的质控规则包括12s、13s、22s、R4s、41s和8x等。以12s质控规则为例,它表示当1个质控品的测定值没有超过x±2s时,可判断为测试数据在控;如果测定值超过x±2s范围时,即判断为测试数据失控,不能反馈测试结果。通过多个质控规则的组合和递进式流程,可进一步判断和分析测试误差的类型。不难看出,这些经典的质控规比较复杂,操作起来也比较费时、不够直观。六西格玛(6σ)度量是非常有影响的质量管理理念,也是目前检验医学质量控制研究中非常热门的新型实用分析工具,根据西格玛度量值选择适当的质控规则和质控品个数,是一种更快捷、更简单的方法。本文拟探讨六西格玛度量在运动血细胞计数质控规则中的应用。研究方法:1)用贝克曼GEN.S五分类血细胞分析仪测试WBC、RBC、HGB、HCT、PLT等5个血细胞参数;2)常规进行血细胞分析仪的室内质控工作,统计计算x、s和CV%(不精密度值);3)参加国家临检中心的血细胞计数室间质量评价计划,计算质评结果的百分差值即Bias%(偏移值);3)确定各血细胞参数允许总误差(TEa%)的规范标准,规范标准主要采用卫生行业标准WS/T 403-2012和美国CLIA’88性能规范标准进行比对;3)计算σ度量值,σ=(TEa%-Bias%)/CV%;4)σ度量值判断依据,3≤σ<4为3σ一般质量,4≤σ<5为4σ良好质量,5≤σ<6为5σ优秀质量,σ≥6为6σ卓越质量。结果:1)WBC参数质控规则的选择:以行业标准或CLIA’88规范计算σ度量,σ=(15.0-7.02)/1.88=4.56,为4σ质量。西格玛质控规则为:4σ的质量除了13s/22s/R4s多规则以外,要求额外的第4个质控规则41s,即最好1批测定4个质控值,或者在2个批次中每次有2个质控测定值;2)RBC参数质控规则的选择:以行业标准或CLIA’88规范计算σ度量,σ=(6.0-0.52)/1.21=4.53,为4σ质量。西格玛质控规则同上;3)HGB参数质控规则的选择:如以行业标准计算σ度量,σ=(6.0-0.49)/1.02=5.41,为5σ质量。西格玛质控规则为:5σ的质量需要3个规则即13s/22s/R4s,每批2个质控测定值,每个浓度1个测定值;如以CLIA’88规范计算σ度量,σ=(7.0-0.49)/1.02=6.39,为6σ质量。西格玛质控规则为:6σ的质量仅仅需要一个质控规则13s,每个浓度1个测定值;4)HTC参数质控规则的选择:如以行业标准计算σ度量即(9.0-1.27)/1.34=5.77,为5σ质量。5σ质量的质控规则同上;但如以CLIA’88规范计算σ度量即(6.0-1.27)/1.34=3.53,为3σ质量。西格玛质控规则为:小于4σ质量要求多规则程序,包括8x规则,此规则可以通过2批每批4个质控测定值或者4批每批2个质控测定值来进行。第一个选项意味着将工作划分为2批,每批4个质控测定值;而第二个选项意味着将工作划分为4批每批2个质控测定值;5)PLT参数质控规则的选择,如以行业标准计算σ度量,σ=(20.0-3.59)/1.65=9.94,为6σ质量;如以CLIA’88规范计算σ度量,σ=(25.0-3.59)/1.65=12.97,也为6σ质量。6σ质量的质控规则同上。研究结论:(1)WBC、RBC、HGB、HCT、PLT等5个血细胞参数的西格玛质量如果按照行业标准要求计算,全部在良好以上,其中尤其HGB和HCT参数的西格玛质量为优秀,PLT参数的西格玛质量为卓越;(2)WBC、RBC、HGB、HCT、PLT等5个血细胞参数的西格玛质量按照美国CLIA’88规范要求计算,仅HCT参数的西格玛质量为一般,其余全部良好和卓越,其中HGB和PLT参数的西格玛质量为卓越;(3)根据分析参数的西格玛度量值选择适当的质量控制规则更为简便、有效,西格玛度量是衡量检验血细胞计数全过程质量控制的方式之一。建议:(1)以行业标准或CLIA’88规范计算σ度量,σ度量相同的血细胞参数质控规则选择也相同,而σ度量不同的血细胞参数质控规选择应更加严格;(2)不同仪器设备,不同检测项目,应根据实验室自身情况选择不同的质控规则;(3)西格玛度量值有助于实验室定量的描述分析性能与质量控制之间的关系。在实验室安装新的分析检测系统时,应用西格玛度量确认质控规则,以期在整个分析系统的使用期限内能够持续地监测方法的测试性能。(本文来源于《第十一届全国体育科学大会论文摘要汇编》期刊2019-11-01）
苏慧[3]（2019）在《外周血细胞计数与形态学检查对常见白血病诊断的重要性》一文中研究指出目的:探讨分析外周血细胞计数与形态学检查对常见白血病诊断的重要性。方法:选取河南科技大学第一附属医院2016年12月至2018年12月收治的78例白血病患者,给予患者外周血细胞计数与形态学检查,观察不同类型患者外周血细胞计数与形态学检查结果。结果:针对不同类型白血病患者来说,慢性红白血病、不伴成熟型急性髓细胞白血病、急性淋巴细胞白血病均以白细胞计数(10～50)×10~9·L~(-1)为主,慢性粒细胞白血病患者以白细胞计数大于50×10~9·L~(-1)为主,急性早幼粒细胞白血病患者以小于4×10~9·L~(-1)为主。针对不同类型白血病患者来说,白细胞计数存在差异性,不同类型常见白血病患者血涂片白细胞计数明显高于骨髓涂片细胞计数,差异具有统计学意义(P <0.05)。结论:临床上在诊断白血病患者时应当选用外周血细胞计数与形态学检查,均能够获取准确检查效果,但是外周血细胞计数的临床应用价值比形态学检查高。(本文来源于《深圳中西医结合杂志》期刊2019年16期）
张赟,马旭东,陈从颜[4]（2019）在《血细胞分析仪电阻抗信号与计数检测改进方法研究》一文中研究指出血细胞的检验已经成为现代医学的重要组成部分,对疾病检查有显着作用。随着血细胞分析仪使用的普及和技术革新,引入的数字信号处理方法对细胞检测结果的准确度提出了更高的要求。针对原本细胞分析仪的检测算法不完善,造成细胞计数存在假性偏高的情况,提出了一种改进的血细胞识别方法,并通过实际数据的仿真验证其有效性和准确性,取得了良好的优化效果。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2019年08期）
马青艳,周莉娜,范雅娟,赵斌斌,马现仓[5]（2019）在《精神分裂症患者外周血细胞计数水平及其与临床症状的相关性研究》一文中研究指出目的探讨精神分裂症患者外周血细胞计数水平及其与临床症状之间的相关性。方法纳入精神分裂症患者138例(病例组),健康对照者141名(对照组)。所有受试者均接受血常规检测,并采用阳性和阴性症状量表(PANSS)评估病例组的临床症状。结果病例组WBC、NEU、LYM及MON均高于对照组,NLR、PLR均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);病例组抑郁因子与PLR、SIII呈正相关(P<0.05)。结论精神分裂症患者存在免疫异常,与其抑郁症状有关。(本文来源于《临床医学研究与实践》期刊2019年22期）
许占军[6]（2019）在《血细胞分析仪全血细胞计数参数分析与变化》一文中研究指出目的探讨贫血患者采用血细胞分析仪全血细胞计数参数的特点与变化。方法选取2017年12月～2018年12月本院收治的贫血患者60例,随机选取同时期来本院体检的60例健康者。运用Sysmex9000全自动血细胞分析仪,对两组全血细胞计数参数(RBC、HB、MCH、MCV、RDW)进行比较分析。结果贫血组MCV、MCH、HB均明显低于健康组,RDW、RBC均高于健康组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论血细胞分析仪全血细胞计数参数分析在初筛贫血中具有重要作用,尤其是贫血患者MCV和MCH值明显低于健康者正常水平可以作为筛查贫血病的有效指标。(本文来源于《心理月刊》期刊2019年12期）
井瑶瑶,杨洪亮,赵海丰,于泳,赵智刚[7]（2019）在《外周血细胞计数及其比值对初诊伴非骨相关髓外病变的多发性骨髓瘤患者预后的评估价值》一文中研究指出目的探讨外周血淋巴细胞计数(ALC)、单核细胞计数(AMC)、淋巴细胞与单核细胞比值(LMR)、血小板与淋巴细胞比值(PLR)与初诊时伴非骨相关髓外病变(sEMD)的多发性骨髓瘤(MM)患者临床病理特征的相关性以及对疗效和生存的影响。方法收集81例初诊时伴sEMD的MM患者临床病理资料,分别分析外周血ALC、AMC、LMR、PLR与血红蛋白、肌酐水平、乳酸脱氢酶水平、β2微球蛋白水平、治疗疗效、预后生存情况等指标关系。以ALC、AMC、PLR、LMR中位数为界值进行分组。Kaplan-Meier法分析ALC、AMC、PLR、LMR与生存及预后之间的关系;预后多因素分析采用Cox风险回归模型。结果 81例患者ALC、AMC、PLR、LMR中位数分别为1.38×10~9/L、0.48×10~9/L、134.9、3.11,多因素分析结果显示:LMR≤3.11(P=0.021)、PLR≥134.9(P=0.019)、LDH≥247U/L(P=0.041)、Hb≤110 g/L(P=0.004)是初诊伴sEMD的MM患者预后不良的影响因素。结论对于初诊伴sEMD的MM患者,LMR≤3.11、PLR≥134.9、LDH≥247 U/L、Hb≤110 g/L可能是其影响预后不良的独立因素。(本文来源于《肿瘤防治研究》期刊2019年05期）
洪羽萌[8]（2019）在《外周血细胞分类与计数在深度学习中的应用》一文中研究指出在医学检验科,外周血细胞检测(血常规)作为一种采样方便、检测准确的检测方法,一直对疾病判断有着非常重要的意义。外周血细胞检测主要通过识别血液中各类细胞、并计算各类细胞的比例是否在正常范围内,从而判断被检测者是否患有某种疾病。不同的血细胞检查结果揭示了多种重要的血液病原理。在医学图像处理领域,随着成像技术的极大进步,用计算机图形学辅助医学诊断成为一大趋势,一方面,成像技术的发展带来了海量的医学数据,另一方面,计算机图形学辅助诊断可以生成血液样本的图像,带来更精确、更高效的诊断结果。总之,如何将深度神经网络应用到医学检测上,将计算机拍出的血液样本图片用深度神经网络进行分类和计数,代替医生的手动操作成为一个广泛关注的热点课题。本课题与南京市鼓楼医院合作,在医学检验科采集临床外周血细胞显微图像,建立外周血细胞数据集。本课题采用深度学习的方法对外周血血细胞进行分类和计数研究。主要研究内容包括:1、在分析了外周血细胞图像的采集难点后,建立了自己的血细胞数据集,这套数据集从实际入手,分类完备,比现有的5类白细胞数据集多出4类,为后续的分类和计数研究奠定了基础。2、针对数据集类间数据量不平衡的问题,做了数据增强并随机采样训练集。针对细胞类间特征差异过小的情况,设计出一种新的数据增强方法,加大差异间的采样频率,将测试准确率提高至99%。3、根据红细胞计数的研究现状,从图像处理入手,采用基于卷积神经网络的计数方法,结合特征金字塔(FPN)和深度残差网络ResNet,将红细胞计数的准确率提高至97.5%。本课题基本完成了血细胞的分类和计数工作,解决了细胞类间相似度过高引起的分类困难问题,并且涵盖了外周血中几乎所有影响疾病判断的细胞类型。该研究极大地节约了人力成本,并为后续的研究奠定了基础。(本文来源于《南京大学》期刊2019-05-23）
邓琼[9]（2019）在《面向大视场成像与便携式血细胞计数的样品制备策略》一文中研究指出血细胞计数是最常规的临床检测之一,对疾病的初步诊断和筛查具有重要的指导意义。大量研究显示,基于流式或成像的便携式血细胞计数仪器具备准确的血细胞计数能力,但这些方法普遍存在的问题是:简单的实验操作只能获得单一的参数,或者需要使用多种试剂来进行复杂的样品前处理,或者需要多个仪器部件来实现多个参数的检测。本课题组前期开发了一套基于血细胞大视场成像的小型显微镜系统,实现了对血细胞的准确计数,但该方法采用了表面活性剂与荧光染料分别对血样进行红细胞球化和白细胞、血小板染色,它们的混合物对染色的荧光强度造成较大影响。同时,该方法进样时使用的是商业样品池,其厚度为精确的100μm,价格较为昂贵。这样的样品制备方法达不到便携式检测的实际需求。为了解决这个问题,我们开发了一套面向便携式血细胞计数的简单、高效的样品制备方法,其主要内容包括:(1)选择两性表面活性剂N,N-二甲基-N-(3-磺丙基)-1-十八烷铵内盐(DOPS),代替阴离子表面活性剂十二烷基硫酸钠(SDS)。DOPS对白细胞和血小板荧光染色的强度没有影响,因此与荧光染料具有良好的兼容性。同时,DOPS可以将红细胞球化成规整形态,且适用的血样具有较宽的血细胞密度范围。通过调整DOPS的浓度,结合染色剂浓度、环境pH及盐离子浓度的优化,我们确定了最佳的血样制备条件。(2)通过调节血液稀释倍数和控制样品池深度,设计样品池,使血细胞形成密度适中的单层分布。实验结果表明,这种样品池的效果不仅可以替代商业样品池,还较大幅度的降低了成本。将其与前述血样制备的最佳条件相结合,我们实现了血样的快速制备,以及红细胞、白细胞和血小板的准确计数。(3)将DOPS与荧光染料吖啶橙(AO)以干剂形式预埋在离心管中,这种预储存的策略,使试剂储存时间增长,保证了样品制备的的重现性,并且可实现多个参数的检测。该方法可进一步推进大视场显微成像的技术应用于便携式血细胞计数的检测。(本文来源于《华中师范大学》期刊2019-05-01）
梁家彩[10]（2019）在《全血细胞计数评价颈动脉粥样硬化可行性分析》一文中研究指出研究背景:心血管疾病和脑血管疾病是威胁人类健康和生命的常见疾病,与恶性肿瘤一并被称为人类的叁大致死疾病,严重影响患者的生存和预后,给社会及家庭带来沉重的负担。近年来,随着生活方式的改变和人口老龄化,心脑血管疾病(CVD)发病率逐年上升,其致残率、致死率一直居高不下,因此早期诊断与早期治疗是防控重点。动脉粥样硬化是CVD的主要病理基础,积极检测发现早期动脉粥样硬化患者,并进行早期干预,将有助于延缓CVD发生和进展、提高人群生存质量。颈动脉是动脉粥样硬化较常累及的部位,被认为是观察冠状动脉、脑动脉及全身动脉粥样硬化的一个窗口,通过评价颈动脉粥样硬化(CAS)可间接反映CVD的病变程度。全血细胞计数是一项易于获取、廉价的常规血液检查,包括:平均红细胞体积(MCV)、红细胞分布宽度(RDW)、平均红细胞血红蛋白量(MCH)、平均红细胞血红蛋白浓度(MCHC)、血小板计数(PLT)、平均血小板体积(MPV)、血小板分布宽度(PDW)、血小板比容(PCT)、白细胞计数(WBC)、中性粒细胞计数(NE)、单核细胞计数(MO)、淋巴细胞计数(LYM)等。至今已有多项研究发现,全血细胞计数与CVD的发生、进展及预后具有一定的相关性。然而,关于这方面的研究仍存在争议,有待进一步探讨。目的:分析全血细胞计数与CAS的相关性,探讨其对CAS风险评估的价值及可行性,为动脉粥样硬化患者的早期筛查、早期干预提供临床思路。方法:选取2017年06月~2018年06月在吉林大学白求恩第一医院体检中心接受体检并行颈动脉超声检查的人群,严格按纳入及排除标准最终选取研究对象共468例(男性354例,女性114例,平均年龄67.31±8.84岁),完整细致地收集所有研究对象的相关基线资料,并对其进行全血细胞计数、血生化指标等检测。根据颈动脉内膜中层厚度(IMT)不同将研究对象分为两组,Ⅰ组:颈动脉正常组(111例),Ⅱ组:颈动脉粥样硬化组(357例);采用t检验、秩和检验和卡方检验比较两组间全血细胞计数、血生化指标及其他相关因素的差异;采用Spearman相关分析探究全血细胞计数、血生化指标及其他各参数与颈动脉IMT的相关性;采用多因素Logistic回归分析影响CAS的危险因素;所有的检验均采用双侧检验,以P<0.05为差异具有统计学意义。结果:(1)颈动脉粥样硬化组的男性比例、年龄、高血压病及冠心病患病率、吸烟比例、腰围、收缩压、MCV、WBC、NE、空腹血糖(FBG)、肌酐(CRE)、血尿素氮(BUN)均高于颈动脉正常组,差异有统计学意义(P<0.05)。(2)颈动脉IMT与各临床参数相关性分析显示,颈动脉IMT与年龄(r=0.278,P<0.001)、收缩压(r=0.196,P<0.001)、腰围(r=0.148,P=0.001)、MCV(r=0.106,P=0.022)、RDW(r=0.158,P=0.001)、WBC(r=0.128,P=0.006)、MO(r=0.108,P=0.019)、NE(r=0.138,P=0.003)、FBG(r=0.118,P=0.011)、CRE(r=0.126,P=0.006)呈正相关,与高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)(r=-0.132,P=0.004)呈负相关。(3)颈动脉粥样硬化多因素Logistic回归分析显示,MCV(OR=1.135,P=0.041,95%CI:1.005~1.282)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)(OR=1.404,P=0.046,95%CI:1.006~1.960)、年龄(OR=1.070,P<0.001,95%CI:1.036~1.106)、吸烟史(OR=3.082,P=0.003,95%CI:1.468~6.473)是颈动脉粥样硬化的独立危险因素。结论:(1)全血细胞计数中,MCV、RDW、WBC、NE、MO与颈动脉IMT呈正相关,其水平越高,发生动脉粥样硬化的风险越高,全血细胞计数可用于CAS的风险评估。(2)MCV增大是影响CAS的独立危险因素,提示CAS的发生、发展与MCV关系密切。定期行MCV检测有利于早期发现动脉粥样硬化高危人群,对延缓动脉粥样硬化的发生、发展具有重要意义。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-05-01）
血细胞计数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
研究目的:血细胞计数检测主要包括白细胞计数(WBC)、红细胞计数(RBC)、血红蛋白(HGB)、红细胞比容(HCT)和血小板计数(PLT)等指标,主要反映运动员免疫和血细胞携氧和恢复能力等。做好实验室的室内质控工作是保证和提升实验室检测质量的重要环节,实验室质控工作的主要内容之一就是质控规则的选择,它是解释质控数据和判断分析批质控状态的标准。金典和常用的质控规则包括12s、13s、22s、R4s、41s和8x等。以12s质控规则为例,它表示当1个质控品的测定值没有超过x±2s时,可判断为测试数据在控;如果测定值超过x±2s范围时,即判断为测试数据失控,不能反馈测试结果。通过多个质控规则的组合和递进式流程,可进一步判断和分析测试误差的类型。不难看出,这些经典的质控规比较复杂,操作起来也比较费时、不够直观。六西格玛(6σ)度量是非常有影响的质量管理理念,也是目前检验医学质量控制研究中非常热门的新型实用分析工具,根据西格玛度量值选择适当的质控规则和质控品个数,是一种更快捷、更简单的方法。本文拟探讨六西格玛度量在运动血细胞计数质控规则中的应用。研究方法:1)用贝克曼GEN.S五分类血细胞分析仪测试WBC、RBC、HGB、HCT、PLT等5个血细胞参数;2)常规进行血细胞分析仪的室内质控工作,统计计算x、s和CV%(不精密度值);3)参加国家临检中心的血细胞计数室间质量评价计划,计算质评结果的百分差值即Bias%(偏移值);3)确定各血细胞参数允许总误差(TEa%)的规范标准,规范标准主要采用卫生行业标准WS/T 403-2012和美国CLIA’88性能规范标准进行比对;3)计算σ度量值,σ=(TEa%-Bias%)/CV%;4)σ度量值判断依据,3≤σ<4为3σ一般质量,4≤σ<5为4σ良好质量,5≤σ<6为5σ优秀质量,σ≥6为6σ卓越质量。结果:1)WBC参数质控规则的选择:以行业标准或CLIA’88规范计算σ度量,σ=(15.0-7.02)/1.88=4.56,为4σ质量。西格玛质控规则为:4σ的质量除了13s/22s/R4s多规则以外,要求额外的第4个质控规则41s,即最好1批测定4个质控值,或者在2个批次中每次有2个质控测定值;2)RBC参数质控规则的选择:以行业标准或CLIA’88规范计算σ度量,σ=(6.0-0.52)/1.21=4.53,为4σ质量。西格玛质控规则同上;3)HGB参数质控规则的选择:如以行业标准计算σ度量,σ=(6.0-0.49)/1.02=5.41,为5σ质量。西格玛质控规则为:5σ的质量需要3个规则即13s/22s/R4s,每批2个质控测定值,每个浓度1个测定值;如以CLIA’88规范计算σ度量,σ=(7.0-0.49)/1.02=6.39,为6σ质量。西格玛质控规则为:6σ的质量仅仅需要一个质控规则13s,每个浓度1个测定值;4)HTC参数质控规则的选择:如以行业标准计算σ度量即(9.0-1.27)/1.34=5.77,为5σ质量。5σ质量的质控规则同上;但如以CLIA’88规范计算σ度量即(6.0-1.27)/1.34=3.53,为3σ质量。西格玛质控规则为:小于4σ质量要求多规则程序,包括8x规则,此规则可以通过2批每批4个质控测定值或者4批每批2个质控测定值来进行。第一个选项意味着将工作划分为2批,每批4个质控测定值;而第二个选项意味着将工作划分为4批每批2个质控测定值;5)PLT参数质控规则的选择,如以行业标准计算σ度量,σ=(20.0-3.59)/1.65=9.94,为6σ质量;如以CLIA’88规范计算σ度量,σ=(25.0-3.59)/1.65=12.97,也为6σ质量。6σ质量的质控规则同上。研究结论:(1)WBC、RBC、HGB、HCT、PLT等5个血细胞参数的西格玛质量如果按照行业标准要求计算,全部在良好以上,其中尤其HGB和HCT参数的西格玛质量为优秀,PLT参数的西格玛质量为卓越;(2)WBC、RBC、HGB、HCT、PLT等5个血细胞参数的西格玛质量按照美国CLIA’88规范要求计算,仅HCT参数的西格玛质量为一般,其余全部良好和卓越,其中HGB和PLT参数的西格玛质量为卓越;(3)根据分析参数的西格玛度量值选择适当的质量控制规则更为简便、有效,西格玛度量是衡量检验血细胞计数全过程质量控制的方式之一。建议:(1)以行业标准或CLIA’88规范计算σ度量,σ度量相同的血细胞参数质控规则选择也相同,而σ度量不同的血细胞参数质控规选择应更加严格;(2)不同仪器设备,不同检测项目,应根据实验室自身情况选择不同的质控规则;(3)西格玛度量值有助于实验室定量的描述分析性能与质量控制之间的关系。在实验室安装新的分析检测系统时,应用西格玛度量确认质控规则,以期在整个分析系统的使用期限内能够持续地监测方法的测试性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
血细胞计数论文参考文献
[1].王春霞.探讨血细胞分析仪自动计数外周血有核红细胞的实际应用效果[J].智慧健康.2019
[2].李鹏飞,杨星雅,张卫英,胡水清,尚文元.六西格玛度量在运动血细胞计数质控规则中的应用[C].第十一届全国体育科学大会论文摘要汇编.2019
[3].苏慧.外周血细胞计数与形态学检查对常见白血病诊断的重要性[J].深圳中西医结合杂志.2019
[4].张赟,马旭东,陈从颜.血细胞分析仪电阻抗信号与计数检测改进方法研究[J].工业控制计算机.2019
[5].马青艳,周莉娜,范雅娟,赵斌斌,马现仓.精神分裂症患者外周血细胞计数水平及其与临床症状的相关性研究[J].临床医学研究与实践.2019
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[7].井瑶瑶,杨洪亮,赵海丰,于泳,赵智刚.外周血细胞计数及其比值对初诊伴非骨相关髓外病变的多发性骨髓瘤患者预后的评估价值[J].肿瘤防治研究.2019
[8].洪羽萌.外周血细胞分类与计数在深度学习中的应用[D].南京大学.2019
[9].邓琼.面向大视场成像与便携式血细胞计数的样品制备策略[D].华中师范大学.2019
[10].梁家彩.全血细胞计数评价颈动脉粥样硬化可行性分析[D].吉林大学.2019