数字自动细胞形态分析仪用于确定土耳其儿童白细胞数量的结果
Elif Güler Kazancı1, Yasemin Üstündağ2,3, Meryem Rümeysa Yeşil3
1Department of Pediatric Hemato-Oncology, University of Health Sciences, Bursa Yuksek Ihtisas Training and Research Hospital, Bursa, Turkey.
The journal of applied laboratory medicine
|August 20, 2025
概括
对于儿童血液样本中中性粒细胞和淋巴细胞的分类, MC-80 数字形态分析仪显得有前途. 然而,对于单细胞和爆细胞的准确分类,需要进一步发展.
科学领域:
- 血液学
- 医疗技术
- 诊断中的人工智能
背景情况:
- 手动的周围血液涂抹分析是诊断的基石.
- 有人工智能的自动形态分析仪正在出现细胞预分类.
- 评估新型数字分析仪对于推进实验室工作流程至关重要.
研究的目的:
- 评估MC-80数字形态分析仪的初步白细胞分类性能.
- 将MC-80的精度与小儿病人的手动显微镜进行比较.
- 确定人工智能驱动系统在常规血液学中的潜力.
主要方法:
- 对153名儿童患者的血液样本进行了回顾性分析.
- 使用MC-80数字分析仪和手动显微镜同时进行评估.
- 细胞分类的统计相关性和一致性分析.
主要成果:
- 在中性粒细胞 (rho=0.742) 和淋巴细胞 (rho=0.745) 中观察到高相关性.
- 单细胞的最小一致性 (κ=0.21) 和爆炸细胞的微不足道 (κ=0.08).
- 在分类爆细胞方面发现了显著的局限性.
结论:
- MC-80显示了中性粒细胞和淋巴细胞的可接受初步分类.
- 为了在实验室环境中可靠的常规使用,需要进一步精细化.
- 该系统需要进一步开发以准确识别所有白细胞类型,特别是爆细胞.
