一种流式细胞仪层流稳定性评估方法与流程

技术特征：

1.一种流式细胞仪层流稳定性评估方法，所述方法包括以下步骤：

1)利用高速显微图像采集系统对流动室内微球的90°Mie散射光进行检测；

2)利用灰色聚类分析方法对采集到的大量图像中光强/拖尾长度不足、正常、衍射及重叠等情况进行聚类分析，获得标准的正常拖尾图像，具体实现步骤如下：

设有n个观测对象，m个评估指标，s个不同的灰类，则每个观测对象有m个特征数据需要观测，可得序列如式(1)所示：

X₁＝(x₁(1),x₁(2),…,x₁(n))

X₂＝(x₂(1),x₂(2),…,x₂(n))

……

X_m＝(x_m(1),x_m(2),…,x_m(n)) (1)

确定灰类1,2,…,s的中心点λ₁,λ₂,...,λ_s，将各个指标的取值范围也相应地划分为s个灰类；将灰类向不同方向进行延拓，考虑增加0灰类和s+1灰类，并确定其中心点λ₀和λ_s+1，从而得到新的中心点序列：λ₀,λ₁,λ₂,...,λ_s,λ_s+1，连接点(λ_k,1)与第k-1个小灰类的中心点(λ_k-1,0)，连接点(λ_l,1)与第l+1个小灰类的中心点(λ_l+1,0)，得到j指标关于k灰类的梯形白化权函数(j＝1,2,…,m；k,l＝1,2,…,s)，对于指标j的一个观测值x，可由

$f_j^k\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}0& x\∉\[{\mathrm{\λ}}_{k-1},{\mathrm{\λ}}_{l+1}\]\\ \frac{x-{\mathrm{\λ}}_{k-1}}{{\mathrm{\λ}}_k-{\mathrm{\λ}}_{k-1}}& x\∈({\mathrm{\λ}}_{k-1},{\mathrm{\λ}}_k\]\\ 1& x\∈\[{\mathrm{\λ}}_k,{\mathrm{\λ}}_l\]\\ \frac{{\mathrm{\λ}}_{l+1}-x}{{\mathrm{\λ}}_{l+1}-{\mathrm{\λ}}_l}& x\∈\left({\mathrm{\λ}}_l,{\mathrm{\λ}}_{l+1}\right)\end{array}\right.---\left(2\right)$

计算出其属于灰类k(k＝1,2,…s)的隶属度计算对象i(i＝1,2,…,n)关于灰类k的综合聚类系数

${\mathrm{\σ}}_i^k=\underset{j=1}{\overset{m}{\Σ}}{f}_j^k\left(x_{ij}\right)\·{\mathrm{\η}}_j---\left(3\right)$

其中，为j指标k子类白化权函数，η_j为指标j在综合聚类中的权重，

由判断对象i属于灰类k*；

3)利用中点法确定拖尾边界，并计算相应的微球流速；

4)利用微球流速的稳定性表征流式细胞仪液路系统的稳定性。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述步骤2)中进行聚类分析的指标按照如下方式确定：

分别对图像中光强/拖尾长度不足、正常、衍射及重叠这四类图像中每一行像素点的灰度值求和，得到横向灰度总和曲线；对横向灰度总和曲线求解一阶导数；设定正负向阈值，并对阈值范围内的极值点个数进行统计，有效极值点个数作为聚类分析的指标；

分别对图像中光强/拖尾长度不足、正常、衍射及重叠这四类图像中每一列像素点的灰度值求和，得到纵向灰度总和曲线；对纵向灰度总和曲线求解一阶导数；设定正负向阈值，并对曲线经过正负阈值的次数进行统计，与正负阈值的交点个数可作为聚类分析的指标。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述步骤3)中微球流速由公式v＝l/t求得，其中_l为微球拖尾长度，t为相机曝光时间。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述步骤4)还包括由公式计算标准差，利用拖尾长度的平均值对微球速度进行表征，并利用拖尾长度的标准差对微球速度的稳定性进行评估。