自动外周血（PB）图像分析在临床诊断中非常重要。近日，国际杂志《Journal of cilinical laboratory analysis》上在线发表一项关于来自外周血细胞图像的白血病谱系细胞和反应性淋巴细胞的特征分析和自动鉴定的研究。
研究表明，自动外周血（PB）图像分析仪通常低估早期骨髓细胞的总数，并与反应性或正常淋巴细胞混淆。因此，它们不能区分骨髓或淋巴样细胞谱系。本研究的的目的是实现反应性淋巴细胞（RLC），淋巴和骨髓细胞的自动鉴别，并通过特征分析获得其形态学模式。
在研究阶段，研究人员从32例患者（骨髓性白血病，淋巴样前体肿瘤，病毒或其他感染）选择了696个血细胞图像。在分类过程，研究人员使用支持向量机测试特征类别和特征选择技术的不同组合。此外，使用来自15个新患者的220个图像中的所选特征（五个对应于每个类别）来进行验证。
通过整个特征集的特征选择（90.1％）获得研究中最佳的辨别度。研究人员共选择了60个特征， 在不同细胞组的平均值中显示出显着性差异（P <0.001）。细胞核比例是细胞分类中最重要的特征，此外，细胞色素特征也很重要。在验证阶段，RLC，骨髓和淋巴样细胞的总体分类准确率和真阳性率分别为80％，85％，82％和74％。 该方法似乎能够很好地识别反应性淋巴细胞，特别是针对反应性淋巴细胞和淋巴母细胞。 原始出处： Laura Bigorra, Anna Merino, Santiago Alférez and José Rodellar. Feature Analysis and Automatic Identification of Leukemic Lineage Blast Cells and Reactive Lymphoid Cells from Peripheral Blood Cell Images. Version of Record online: 18 JUL 2016 | DOI: 10.1002/jcla.22024. （责任编辑：sgx）
