基于多级互相关的RDW高分辨率检测与表征方法

刘跃; 刘超; 张文昌

doi:10.13873/J.1000-9787(2023)02-0032-05

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基于多级互相关的RDW高分辨率检测与表征方法

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 基于多级互相关的RDW高分辨率检测与表征方法
- 暂无标题
- 传感器与微系统 2023年第2期页码：32-36
- 作者机构：
  
  1. 北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院
  2. 中国科学院微电子研究所微电子器件与集成技术重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  北京市自然科学基金资助项目(4214083);2020年度北京高等学校高水平人才交叉培养“实培计划”毕业设计(科研类)项目;中国科学院微电子器件与集成技术重点实验室课题基金资助项目(Y9YS013001)
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)02-0032-05
  中图分类号： R446.111;TN492
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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刘跃, 刘超, 张文昌. 基于多级互相关的RDW高分辨率检测与表征方法[J]. 传感器与微系统, 2023,(2):32-36.
刘跃, 刘超, 张文昌. 基于多级互相关的RDW高分辨率检测与表征方法[J]. 传感器与微系统, 2023,(2):32-36. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2023)02-0032-05.

DOI：

摘要

针对红细胞分布宽度(RDW)分析中细胞体积单次检测与表征方法易受随机误差影响，从而引起统计分布展宽的问题，提出一种结合微流控技术和多级互相关分析(MCCA)的RDW高分辨率检测与表征方法。首先，利用微流控芯片对单细胞进行多级顺序检测，得到时间相关多脉冲电流信号，有效减小随机误差的影响；然后，利用MCCA算法对相关系数峰值进行提取，并以此为表征参量进行统计学分析，实现重叠率的降低；最后，搭建实验系统，开展系统标定与混合样本重叠率降低验证实验。实验结果表明：MCCA方法可以实现重叠率的有效降低(3μm微球+健康人红细胞及3μm微球+Ⅱ型糖尿病人红细胞的重叠率分别由3.22%和12.08%降至0.72%和1.93%)

从而实现RDW的高分辨率检测与表征。

Abstract

关键词

Keywords

references

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