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基于多级互相关的RDW高分辨率检测与表征方法: 收藏
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引用; 《传感器与微系统》2023年第2期42卷 32-36页; 作者：刘跃刘超张文昌北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院北京100192 中国科学院微电子研究所微电子器件与集成技术重点实验室北京100029; 针对红细胞分布宽度(RDW)分析中细胞体积单次检测与表征方法易受随机误差影响,从而引起统计分布展宽的问题,提出一种结合微流控技术和多级互相关分析(MCCA)的RDW高分辨率检测与表征方法。首先,利用微流控芯片对单细胞进行多级顺序检测,...; 针对红细胞分布宽度(RDW)分析中细胞体积单次检测与表征方法易受随机误差影响,从而引起统计分布展宽的问题,提出一种结合微流控技术和多级互相关分析(MCCA)的RDW高分辨率检测与表征方法。首先,利用微流控芯片对单细胞进行多级顺序检测,得到时间相关多脉冲电流信号,有效减小随机误差的影响;然后,利用MCCA算法对相关系数峰值进行提取,并以此为表征参量进行统计学分析,实现重叠率的降低;最后,搭建实验系统,开展系统标定与混合样本重叠率降低验证实验。实验结果表明:MCCA方法可以实现重叠率的有效降低(3μm微球+健康人红细胞及3μm微球+Ⅱ型糖尿病人红细胞的重叠率分别由3.22%和12.08%降至0.72%和1.93%),从而实现RDW的高分辨率检测与表征。; 来源：详细信息评论

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