一、樣本采集與制備

樣本采集

細胞樣本（如血液、骨髓、體液或組織切片）被采集后，需要經過適當的處理，以便后續(xù)分析。

血液樣本通常通過抗凝處理，避免細胞凝集；組織切片則需經過固定和染色處理。

染色處理

樣本通常需要經過染色處理，以便在顯微鏡下清晰觀察細胞結構。常用的染色方法包括：

瑞氏染色：用于血液細胞的染色，使細胞核、細胞質和細胞膜呈現不同的顏色。

HE染色：用于組織切片的染色，突出細胞核和細胞質的結構。

特殊染色：如免疫組化染色，用于檢測特定細胞標志物。

樣本加載

處理后的樣本被加載到分析儀的樣本盤中，通常以玻片或液體樣本的形式存在。

液體樣本可能通過自動進樣系統直接吸入儀器進行分析。

二、光學成像

顯微鏡系統

樣本被放置在高分辨率顯微鏡的載物臺上。顯微鏡系統包括：

物鏡：用于放大細胞樣本，提供高清晰度的圖像。

光源：提供均勻的照明，確保細胞結構清晰可見。

成像傳感器：如CCD（電荷耦合器件）或CMOS（互補金屬氧化物半導體）相機，用于捕捉細胞圖像。

圖像采集

顯微鏡系統通過自動掃描樣本，逐個區(qū)域或逐個細胞進行成像。

成像傳感器將光學信號轉換為數字圖像，存儲在計算機系統中。

三、圖像處理與分析

圖像預處理

捕獲的圖像**先經過預處理，包括去噪、對比度增強和背景校正，以提高圖像質量。

細胞識別與分類

圖像處理軟件利用先進的算法（如邊緣檢測、形態(tài)學分析和機器學習）識別細胞的輪廓和特征。

細胞特征包括大小、形狀、核質比、紋理等。

通過與預設的細胞類型數據庫比對，軟件自動對細胞進行分類（如白細胞、紅細胞、癌細胞等）。

異常細胞檢測

軟件能夠識別異常細胞，如癌細胞或病理性細胞。這些細胞通常具有與正常細胞不同的形態(tài)特征。

機器學習算法通過大量樣本訓練，能夠自動識別異常細胞的特征。

多參數分析

軟件不僅能夠分類細胞，還能分析細胞的多種形態(tài)學參數，提供詳細的細胞特征數據。

這些數據可以用于進一步的病理診斷或細胞生物學研究。

四、數據輸出與報告

數據分析與統計

軟件對分析結果進行統計處理，生成詳細的報告。

報告內容包括細胞分類結果、細胞計數、異常細胞檢測結果等。

數據可視化

分析結果以圖像和圖表的形式展示，便于用戶直觀理解。

用戶可以通過軟件界面查看細胞圖像、分析數據和統計圖表。

數據存儲與導出

分析結果存儲在計算機系統中，支持數據導出（如CSV、PDF格式）。

數據可以用于進一步的研究或**記錄。

五、自動化操作

自動進樣系統

儀器配備自動進樣系統，能夠自動加載和處理多個樣本，減少人工操作。

自動進樣系統通過機械臂或液體輸送裝置將樣本送入顯微鏡成像區(qū)域。

自動化分析流程

從樣本加載到圖像采集、處理和分析，整個過程完全自動化。

用戶只需在軟件界面設置參數，儀器自動完成所有操作，并生成報告。

質量控制與校準

儀器定期進行校準和質量控制，確保成像和分析的準確性。

校準過程包括光學系統校準、成像傳感器校準和軟件算法校準。

六、工作流程總結

樣本采集與制備

采集細胞樣本并進行染色處理，確保細胞結構清晰可見。

樣本加載

將樣本加載到儀器的樣本盤中，儀器自動識別樣本信息。

光學成像

顯微鏡系統對樣本進行高分辨率成像，捕捉細胞圖像。

圖像處理與分析

軟件對圖像進行預處理、細胞識別、分類和多參數分析。

數據輸出與報告

分析結果以圖像、圖表和報告的形式輸出，支持數據存儲和導出。

自動化操作

從樣本加載到報告生成，整個過程完全自動化，減少人工操作誤差。