HHT驱动的血细胞特征提取提升医学诊断准确性

Hilbert-Huang变换(HHT)在血细胞特征提取中的应用是一项前沿技术，它针对血细胞信号处理中的挑战提出了创新解决方案。传统的电阻抗法，如模拟电路识别法，虽能满足基本的临床初诊，但在精确度和分类准确性上存在局限。HHT作为一种非线性信号处理工具，利用经验模态分解(EMD)将复杂的血细胞信号分解为有限个内在模态函数(IMF)，每个IMF都具有独特的频率特性，这有助于提取频域特征如平均强度、频谱质心和能量贡献率。 通过HHT，可以获取信号的瞬时频率信息，这在时间-频率平面上提供了更为精细的幅度分布，有助于理解信号的动态变化。与时域特征相结合，HHT能够生成血细胞特征向量，用于对脉冲信号进行统计分析和精确识别。在仿真实验中，与模拟电路法相比，使用HHT的识别算法提高了正确率，从72.33%提升至94.33%，显示出显著的优势。 此外，将HHT应用于血细胞分析仪中，其性能与高级设备如奥菲MYTHIC 18的可比性达到了98.5%的合格率，分类相关性系数超过94%，这证明了该方法在提高仪器计数准确性和分类准确性方面具有明显效果。这对于满足高端市场对于更精准诊断的需求至关重要。 HHT在血细胞信号分析中的应用展示了其在复杂信号处理中的优越性，特别是在面对血细胞信号多样性时，能够提供更加准确和稳定的特征表示。这种结合HHT的多类分类支持向量机方法，为血细胞分析仪的性能提升开辟了新的可能，为临床医学提供了有力的技术支撑。未来的研究将继续探索如何优化算法，以进一步提高血细胞分析的精度和临床应用价值。