本发明属于外周血细胞形态学检测技术领域，具体涉及一种外周血细胞形态学检出异常细胞的自动预警系统及其方法。
背景技术：
随着科学技术的快速发展，各种自动化血细胞分析仪在临床检验的广泛应用，使得血细胞分析结果更精确，大大提高了检验的工作效率，为临床的诊断和治疗提供了重要的依据。但是各类细胞分析仪仍然有其不足之处，如过度依赖全自动血液分析仪，忽略外周血细胞形态学检查，会引起临床的漏诊、误诊，影响对患者的诊断和治疗，另外凡是血细胞分析结果异常增高或减低的，仪器报警提示记过有异常的，或者临床上有发热、出血、贫血、黄疸或淋巴结肿大疑似造血系统疾病时，必须同时进行外周血涂片后进行形态学检查。
针对外周血细胞形态学检查是指应用显微镜或自动化仪器对外周血中的细胞形态与数量的检查，。血细胞形态的观察对象为：红细胞、白细胞(粒细胞、淋巴细胞、单核细胞)、血小板。其中红细胞形态学改变主要有大小、形态、染色异常及胞内出现异常结构如点彩红、豪周小体，卡波环、有核红细胞等。可见于贫血、骨髓增生异常综合征、红白血病、骨髓纤维化、肝硬化、多发性骨髓瘤等疾病；白细胞形态学改变主要有数量的改变，中性粒细胞出现核左移、核右移、毒性变化及出现幼稚细胞等，白细胞形态学检查有助于急慢性白血病诊断、鉴别诊断及治疗后缓解情况的观察，可以了解感染的程度，提示各种血液相关性疾病；血小板形态学改变主要有大小、形态、数量的异常，可见于贫血、特发性血小板减少性紫癜、白血病、骨髓增生异常综合征等。
在外周血细胞形态检查后，通常需要两人以上的检验师或者病理医师沟通完成检测外周血报告，并且对检查数据特别是异常细胞没有进行针对性的整理和筛选，患者对应的会诊医生拿到报告后会进一步进行异常细胞的筛选整理，在此过程中花费了大量的时间和精力，使得诊断效率低，为了更有效的诊断，在充分认识外周血细胞形态学的基础上，建立实用、精准的外周血细胞形态学检出异常细胞的预警技术，对于解决由细胞形态变化引起的一系列疾病问题有着极其重要的指导意义，对外周血细胞形态学检出异常细胞形成预警信息，快速的为会诊医生诊断过程中提供参考依据。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供外周血细胞形态学检出异常细胞的自动预警系统及其方法，使得外周血细胞形态学检出异常细胞结果形成预警信息，快速的为医生诊断过程中提供参考依据。
为实现上述技术目的，本发明采用的技术方案是一种外周血细胞形态学检出异常细胞的自动预警系统，包括：
检测设备，所述检测设备用于采集外周血细胞信息，形成外周血细胞形态学图像；
单片机处理器，所述单片机处理器与所述检测设备实现网络连接，用于接收外周血细胞形态学图像，并将外周血细胞形态学图像进行筛选、识别、转换成数字信号，生成异常细胞数字数据；
预警平台，所述预警平台与所述单片机处理器实现网络连接，所述单片机处理器将异常细胞数据实时传输至所述预警平台，所述预警平台对接收到的异常细胞数据进行分析处理，用于生成预警信息；
推送平台，所述推送平台与所述预警平台实现网络连接，所述预警平台将预警信息传输至所述推送平台，所述推送平台用于推送预警信息；
客户端，所述客户端与所述预警平台实现网络连接，所述预警平台将异常细胞数据传输至所述客户端，所述客户端用于接收和查看异常细胞数据，会诊医生可以通过客户端下载相关的异常细胞数据。
作为优选，所述单片机处理器内设有图像筛选模块、细胞识别模块、图像转化模块，所述图像筛选模块用于将外周血细胞形态学图像不清晰的图像剔除，所述细胞识别模块用于识别大小、形态、染色以及结构异常的异常细胞图像，所述图像转化模块用于将异常的异常细胞图像转化成数字信号形成异常细胞数据；
作为优选，所述预警平台内设有数据存储模块、数据分析模块、数据计算模块、预警模块，所述数据存储模块用于存储异常细胞数据，所述数据分析模块用于运算分析异常细胞数据并与正常参考值作对比，将非正常值的数据及对应的异常细胞筛选形成异常细胞的异常数据，所述数据计算模块用于将异常数据中异常细胞的非正常值与该细胞正常值作数据计算得出数值偏差，所述数值偏差植入预警模块，生产预警信息。
作为优选，所述推送平台内设有短信系统和消息发布系统，所述推送平台通过所述短信系统将预警信息推送给会诊医生，所述推送平台通过消息发布系统将预警信息推送到客户端。
作为优选，在所述客户端内设有订阅模块，所述订阅模块和所述消息发布系统实现网络连接，用于订阅在所述消息发布系统上推送的预警信息。
作为优选，所述客户端安装在手机终端和计算机内，方便在手机终端或计算机内通过客户端接收信息或查看相关异常细胞数据。
本发明还公开了一种外周血细胞形态学检出异常细胞的自动预警系统的方法，适用于上述一种外周血细胞形态学检出异常细胞的自动预警系统，包括如下步骤：
步骤一:将所述检测设备设置在检测区域，实时采集外周血细胞信息，形成外周血细胞形态学图像，同时所述检测设备将外周血细胞形态图像实时传输至所述单片机处理器；
步骤二:单片机处理器内的图像筛选模块将外周血细胞形态学图像不清晰的图像剔除，所述细胞识别模块在外周血细胞形态学图像上基础上识别出大小、形态、染色以及结构异常的异常细胞图像，所述图像转化模块将异常的异常细胞图像转化成数字信号形成异常细胞数据；
步骤三：预警平台内的数据存储模块对接收到的异常细胞数据进行存储，数据分析模块将异常细胞数据与正常参考值进行对比分析，将非正常值的数据及对应的异常细胞筛选形成异常细胞的异常数据，数据计算模块将异常数据中异常细胞的非正常值与该细胞正常值作数据计算得出数值偏差，所述数值偏差植入预警模块，生产预警信息。当在y小于等于20％时，判定出现轻度异常，并发出绿色预警信号；当在y大于20％且小于等于50％时，判定出现中度异常，并发出黄色预警信号；当在y大于50％时，判定出现重度异常，并发出红色预警信号，预警平台将预警信息传输至推送平台；
步骤四:推送平台通过短信系统将预警信息推送给会诊医生，同时通过消息发布系统将预警信息传输到客户端；
步骤五:会诊医生通过所述客户端订阅预警信息，会诊医生在接收到预警信息后可对患者的病理作进一步的诊断，同时可通过客户端查看详细的异常细胞数据。
作为优选，步骤三中所述数值偏差为：
y＝(x*-x)/x×100％；
其中，x*为所述异常细胞的非正常值，x为所述异常细胞对应的正常值。
作为优选，步骤三中，所述数值偏差植入预警模块时，在y小于等于20％时，判定出现轻度异常，并发出绿色预警信号；在y大于20％且小于等于50％时，判定出现中度异常，并发出黄色预警信号；在y大于50％时，判定出现重度异常，并发出红色预警信号。
采用上述技术方案的发明，具有如下优点：
本发明中，通过单片机处理器提取检测设备发来的外周血细胞形态图像，由单片机处理器内的图像筛选模块、细胞识别模块、图像转化模块分别对图像进行筛选、识别、图像转换生成异常细胞数据，然后利用预警平台对异常细胞数据进行分析、对比、计算，生产异常细胞的预警信息，由推送平台推送给会诊医生和客户端，实现实时自动预警过程。
本发明中，外周血细胞形态学检出异常细胞形成预警信息，为会诊医生诊断过程中提供参考依据，会诊医生在接收到预警信息后可快速地对患者的病理作进一步的诊断，为会诊医生节约了大量的时间和精力，也为患者的诊断使得诊断效率显著提高。
附图说明
图1为本发明的一种外周血细胞形态学检出异常细胞的自动预警系统的逻辑图；
图2为本发明的一种外周血细胞形态学检出异常细胞的自动预警系统的模块图；
图3为自动预警方法的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1和图2所示，本发明的外周血细胞形态学检出异常细胞的自动预警系统，包括检测设备，检测设备用于采集外周血细胞信息，形成外周血细胞形态图像；单片机处理器，单片机处理器与检测设备实现网络连接，用于接收外周血细胞形态图像，单片机处理器并将外周血细胞形态学图像进行筛选、识别、转换成数字信号，生成异常细胞数字数据；预警平台，预警平台与单片机处理器实现网络连接，单片机处理器将异常细胞数据实时传输至预警平台，预警平台对接收到的异常细胞数据进行分析处理，用于生成预警信息；推送平台，推送平台与预警平台实现网络连接，预警平台将预警信息传输至推送平台，推送平台用于推送预警信息；客户端，客户端与预警平台实现网络连接，预警平台将异常细胞数据传输至客户端，客户端用于接收和查看异常细胞数据，会诊医生端可以通过客户端下载相关的异常细胞数据。
总而言之，本发明创新性地在外周血细胞形态学的基础上，通过该自动预警系统，为医护人员特别是会诊医生提供了参考依据，为抢救患者既节省了时间也争取了时间，最终实现达到高效率诊断的目的。
为了便于分析处理外周血细胞形态学图像，本发明中，单片机处理器内设有图像筛选模块、细胞识别模块、图像转化模块，其中图像筛选模块用于将外周血细胞形态学图像不清晰的图像剔除，细胞识别模块用于识别清晰的外周血细胞形态图像中大小、形态、染色以及结构异常的异常细胞图像，其中主要针对的红细胞、白细胞、血小板，图像转化模块用于将异常细胞图像转化成数字信号形成异常细胞数据。
为了便于分析处理异常细胞数据，进一步生成预警信息，本发明中，预警平台内设有数据存储模块、数据分析模块、数据计算模块、预警模块，所述数据存储模块用于存储异常细胞数据，所述数据分析模块用于运算分析异常细胞数据并与正常参考值作对比，将非正常值的数据及对应的异常细胞筛选形成异常细胞的异常数据，所述数据计算模块用于将异常数据中异常细胞的非正常值与该细胞正常值作数据计算得出数值偏差，所述数值偏差植入预警模块，生产预警信息。
为了便于通过短信和网络推送预警信息，本发明中，推送平台内设有短信系统和消息发布系统，推送平台通过短信系统将预警信息推送给会诊医生，推送平台通过消息发布系统将预警信息推送到客户端。
为了便于用户订阅预警信息，本发明中，在客户端内设有订阅模块，订阅模块和消息发布系统实现网络连接，用于订阅在消息发布系统上推送的预警信息。
为了便于用户查看和接收预警信息，本发明中，客户端安装在手机终端和计算机内。
如图3所述，本发明中的外周血细胞形态学检出异常细胞的自动预警系统的方法，包括如下步骤：
步骤一:检测设备实时采集外周血细胞信息，形成外周血细胞形态学图像，同时检测设备将外周血细胞形态图像实时传输至单片机处理器；
步骤二:单片机处理器内的图像筛选模块将外周血细胞形态学图像不清晰的图像剔除，单片机处理器内的细胞识别模块在外周血细胞形态学图像上基础上识别出大小、形态、染色以及结构异常的异常细胞图像，单片机处理器内的图像转化模块将异常的异常细胞图像转化成数字信号形成异常细胞数据；
步骤三：预警平台内的数据分析模块对外周血细胞数据进行分析对比，将非正常值的数据及对应的异常细胞筛选形成异常细胞数据，数据存储模块对异常细胞数据进行存储，数据计算模块用于将异常细胞数据中异常细胞的非正常值与该细胞正常值作数据计算得出数值占比，数据占比在预警模块中生成异常细胞的预警信息，预警平台将预警信息传输至推送平台；
步骤四:推送平台通过短信系统将预警信息推送给会诊医生，同时通过消息发布系统将预警信息传输到客户端；
步骤五:会诊医生可通过客户端订阅预警信息，会诊医生在接收到预警信息后可对患者的病理作进一步的诊断，同时可通过客户端查看详细的异常细胞数据。
在本发明中，步骤三中数值偏差为：
y＝(x*-x)/x×100％；
其中，x*为异常细胞的非正常值，x为异常细胞对应的正常值。
在本发明中，为了更好的区分异常细胞的大小、数量等异常程度，，本发明设置了绿色、黄色和红色三种预警信号，步骤三中数值偏差值植入预警模块时，在y小于等于20％时，判定出现轻度异常，并发出绿色预警信号；在y大于20％且小于等于50％时，判定出现中度异常，并发出黄色预警信号；在y大于50％时，判定出现重度异常，并发出红色预警信号。
以上对本发明提供的外周血细胞形态学检出异常细胞的自动预警系统及其方法进行了详细介绍。具体实施例的说明仅用于帮助理解本发明的技术方案而非限制，本领域的普通技术人员应当理解，凡本技术领域中技术人员依本发明创造的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。
1.一种外周血细胞形态学检出异常细胞的自动预警系统，其特征在于，包括：
检测设备，所述检测设备用于采集外周血细胞信息，形成外周血细胞形态学图像；
单片机处理器，所述单片机处理器与所述检测设备实现网络连接，用于接收外周血细胞形态学图像，并将外周血细胞形态学图像进行筛选、识别、转换成数字信号，生成异常细胞数据；
预警平台，所述预警平台与所述单片机处理器实现网络连接，所述单片机处理器将异常细胞数据实时传输至所述预警平台，所述预警平台对接收到的异常细胞数据进行分析处理，用于生成预警信息；
推送平台，所述推送平台与所述预警平台实现网络连接，所述预警平台将预警信息传输至所述推送平台，所述推送平台用于推送预警信息；
客户端，所述客户端与所述预警平台实现网络连接，所述预警平台将异常细胞数据传输至所述客户端，所述客户端用于接收和查看异常细胞数据，会诊医生可以通过客服端下载相关的异常细胞数据。
2.根据权利要求1所述的外周血细胞形态学检出异常细胞的自动预警系统，其特征在于，所述单片机处理器内设有图像筛选模块、细胞识别模块、图像转化模块，所述图像筛选模块用于将外周血细胞形态学图像不清晰的图像剔除，所述细胞识别模块用于识别大小、形态、染色以及结构异常细胞图像，所述图像转化模块用于将异常细胞图像转化成数字信号形成异常细胞数据。
3.根据权利要求2所述的外周血细胞形态学检出异常细胞的自动预警系统，其特征在于，所述预警平台内设有数据存储模块、数据分析模块、数据计算模块、预警模块，所述数据存储模块用于存储异常细胞数据，所述数据分析模块用于运算分析异常细胞数据并与正常参考值作对比，将非正常值的数据及对应的异常细胞筛选形成异常细胞的异常数据，所述数据计算模块用于将异常数据中异常细胞的非正常值与该细胞正常值作数据计算得出数值偏差，所述数值偏差植入预警模块，生产预警信息。
4.根据权利要求3所述的外周血细胞形态学检出异常细胞的自动预警系统，其特征在于，所述推送平台内设有短信系统和消息发布系统，所述推送平台通过所述短信系统将预警信息推送给会诊医生，所述推送平台通过消息发布系统将预警信息推送到客户端。
5.根据权利要求4所述的外周血细胞形态学检出异常细胞的自动预警系统，其特征在于，所述客户端内设有订阅模块，所述订阅模块和所述消息发布系统实现网络连接，用于订阅在所述消息发布系统上推送的预警信息。
6.根据权利要求5所述的外周血细胞形态学检出异常细胞的自动预警系统，其特征在于，所述客户端安装在手机终端和计算机内。
7.根据权利要求6所述的外周血细胞形态学检出异常细胞的自动预警系统的方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一:将所述检测设备设置在检测区域，实时采集外周血细胞信息，形成外周血细胞形态学图像，同时所述检测设备将外周血细胞形态图像实时传输至所述单片机处理器；
步骤二:所述单片机处理器内的图像筛选模块将外周血细胞形态学图像不清晰的图像剔除，所述细胞识别模块在外周血细胞形态学图像上基础上识别出大小、形态、染色以及结构异常细胞图像，所述图像转化模块将异常细胞图像转化成数字信号形成异常细胞数据；
步骤三：所述预警平台内的数据存储模块对接收到的异常细胞数据进行存储，所述数据分析模块将异常细胞数据与正常参考值进行对比分析，将非正常值的数据及对应的异常细胞筛选形成异常细胞的异常数据，所述数据计算模块将异常数据中异常细胞的非正常值与该细胞正常值作数据计算得出数值偏差，所述数值偏差植入预警模块，生产预警信息；
步骤四:所述推送平台通过短信系统将预警信息推送给会诊医生，同时通过消息发布系统将预警信息传输到客户端；
步骤五:会诊医生通过所述客户端订阅预警信息，会诊医生在接收到预警信息后对患者的病理作进一步的诊断，同时通过客户端查看详细的异常细胞数据。
8.根据权利要求7所述的外周血细胞形态学检出异常细胞的自动预警系统的方法，其特征在于，在步骤三中，所述数值偏差为：
y＝(x*-x)/x×100％；
其中，x*为所述异常细胞的非正常值，x为所述异常细胞对应的正常值。
9.根据权利要求8所述的外周血细胞形态学检出异常细胞的自动预警系统的方法，其特征在于，在步骤三中，所述数值偏差植入预警模块时，在y小于等于20％时，判定出现轻度异常，并发出绿色预警信号；在y大于20％且小于等于50％时，判定出现中度异常，并发出黄色预警信号；在y大于50％时，判定出现重度异常，并发出红色预警信号。
技术总结