[发明专利]一种散点图的粒子分类统计方法和系统及血液细胞分析仪

权利要求书

1.一种散点图的粒子分类统计方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：获取代表粒子不同特征的二维信号，生成二维散点图；

步骤S2：对散点图分类预处理，对生成的二维散点图进行变换、去噪、平滑处理；

步骤S3：对散点图粒子分类，为散点图中的每个粒子赋予对应的粒子类型；

步骤S4：进行散点图粒子参数统计，对具有相同粒子类型位置上的粒子个数进行统计计数，并计算各类粒子占总粒子的百分比，剔除干扰类型的粒子，实现分类统计。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对散点图分类预处理的具体方法包括以下步骤：

步骤S21：进行散点图坐标变换，通过将散点图内所有粒子的X轴坐标值与Y轴坐标值除以常数m后向下取整的方法达到散点图压缩目的；

步骤S22：剔除散点图中噪声点，通过计算某点n领域内的粒子个数，若粒子个数小于N，则视该点为噪声点，直接剔除掉；

步骤S23：对散点图进行平滑处理，通过采用对称的二维高斯平滑滤波的方法实现平滑目的。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对散点图粒子分类的具体方法包括以下步骤：

步骤S31：获取散点图中不同的粒子团及该粒子团代表点，用粒子个数最多的点来表示粒子团，通过计算领域内最大值点的方法确定粒子团代表点；

步骤S32：采用固定区域分类对散点图粒子团代表点进行分类；

步骤S33：对散点图中所有粒子点进行分类。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取散点图中不同的粒子团及该粒子团代表点的具体方法包括以下步骤：

步骤S311：针对平滑后散点图上的点z(x，y)，以此点为中心，计算二维散点图8领域内的最大值max(x，y)，并记录最大值点位置(xi，yi)，其中，z(x，y)表示横坐标值为x且纵坐标值为y的粒子个数，运算符max{.}为求得一个序列的最大值；

步骤S312：如果z(x,y)＝max(x,y)，则这个点就是最大值点，即粒子团代表点，给它标上一个号，此标号与其他粒子团代表点标号不同；如果z(x,y)≠max(x,y)，则这个点不是最大值点，给他标一个号，此号与最大值点位置(xi，yi)的标号相同；

步骤S313：按上一步骤考察完散点图上的全部点，找出散点图上所有粒子团代表点及对所有粒子点进行标号，且属于同一粒子团的点与该粒子团代表点有相同的标号。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过采集前向散射光信号和侧向散射光信号两个一维信号数据生成二维散点图。