狗脑脊液分析使用两种新的自动化技术:Sysmex XN-V体液模式和基于人工智能的算法
Sandra Lapsina1,2, Barbara Riond1, Regina Hofmann-Lehmann1
1Clinical Laboratory, Department of Clinical Diagnostics and Services, Vetsuisse Faculty, University of Zurich, Winterthurerstrasse 260, CH-8057 Zurich, Switzerland.
Animals : an open access journal from MDPI
|June 19, 2024
概括
狗脑脊髓液的自动化分析提供了更快的细胞计数. Sysmex XN-V体液模式适用于总核细胞计数,但差异计数需要进一步优化.
科学领域:
- 兽医诊断 兽医诊断 兽医诊断 兽医诊断
- 临床病理学 临床病理学
- 狗神经学 狗神经学
背景情况:
- 脑脊液 (CSF) 分析对于诊断狗的神经疾病至关重要.
- 目前用于总核细胞计数和差异细胞计数的手动方法耗时.
- 在兽医中需要更快,更自动的诊断方法.
研究的目的:
- 评估犬类CSF分析的自动化方法的准确性.
- 为了比较Sysmex XN-V体液模式和深度学习算法与手动细胞计数.
- 评估使用自动化系统在狗中进行常规CSF诊断的可行性.
主要方法:
- 手动细胞计数与自动化方法 (Sysmex XN-V,Olympus VS200深度学习算法) 的比较.
- 分析了161只狗的骨髓瘤样本,以测量核细胞总数.
- 对65个脑脊髓样本进行了分析,以检测细胞数的差异性.
- 由于最初的不正确的网关,Sysmex XN-V 数据的手动重新网关.
主要成果:
- 在手动门调整后,Sysmex XN-V体液模式显示,总核细胞计数的平均偏差为15.19细胞/μL.
- 对于Sysmex XN-V两部分差异计数的平均偏差为4.95%和-4.95%.
- 深度学习算法显示的平均偏差为-7.25% (淋巴细胞),-0.03% (中性粒细胞) 和7.27% (单细胞细胞).
结论:
- 自动化Sysmex XN-V体液模式在调整制造商设置后,推用于犬类CSF中核细胞总数.
- 无论是Sysmex XN-V两部分差异计数还是深度学习算法,都需要进一步优化,以便在犬类CSF中进行准确的差异细胞分析.
关键词:
在Sysmex中,我们使用的是Sysmex.人工智能的人工智能是人工智能.身体液体模式 身体液体模式狗类犬类动物 狗类犬类大脑脊髓液中的脑脊液.深度学习是一种深度学习.差异计数数量的差异计数进行调整,重新调整.总核细胞数量 总核细胞数量
