一、样本采集与制备
样本采集
细胞样本（如血液、骨髓、体液或组织切片）被采集后，需要经过适当的处理，以便后续分析。
血液样本通常通过抗凝处理，避免细胞凝集；组织切片则需经过固定和染色处理。
染色处理
样本通常需要经过染色处理，以便在显微镜下清晰观察细胞结构。常用的染色方法包括：
瑞氏染色：用于血液细胞的染色，使细胞核、细胞质和细胞膜呈现不同的颜色。
HE染色：用于组织切片的染色，突出细胞核和细胞质的结构。
特殊染色：如免疫组化染色，用于检测特定细胞标志物。
样本加载
处理后的样本被加载到分析仪的样本盘中，通常以玻片或液体样本的形式存在。
液体样本可能通过自动进样系统直接吸入仪器进行分析。
二、光学成像
显微镜系统
样本被放置在高分辨率显微镜的载物台上。显微镜系统包括：
物镜：用于放大细胞样本，提供高清晰度的图像。
光源：提供均匀的照明，确保细胞结构清晰可见。
成像传感器：如CCD（电荷耦合器件）或CMOS（互补金属氧化物半导体）相机，用于捕捉细胞图像。
图像采集
显微镜系统通过自动扫描样本，逐个区域或逐个细胞进行成像。
成像传感器将光学信号转换为数字图像，存储在计算机系统中。
三、图像处理与分析
图像预处理
捕获的图像**先经过预处理，包括去噪、对比度增强和背景校正，以提高图像质量。
细胞识别与分类
图像处理软件利用先进的算法（如边缘检测、形态学分析和机器学习）识别细胞的轮廓和特征。
细胞特征包括大小、形状、核质比、纹理等。
通过与预设的细胞类型数据库比对，软件自动对细胞进行分类（如白细胞、红细胞、癌细胞等）。
异常细胞检测
软件能够识别异常细胞，如癌细胞或病理性细胞。这些细胞通常具有与正常细胞不同的形态特征。
机器学习算法通过大量样本训练，能够自动识别异常细胞的特征。
多参数分析
软件不仅能够分类细胞，还能分析细胞的多种形态学参数，提供详细的细胞特征数据。
这些数据可以用于进一步的病理诊断或细胞生物学研究。
四、数据输出与报告
数据分析与统计
软件对分析结果进行统计处理，生成详细的报告。
报告内容包括细胞分类结果、细胞计数、异常细胞检测结果等。
数据可视化
分析结果以图像和图表的形式展示，便于用户直观理解。
用户可以通过软件界面查看细胞图像、分析数据和统计图表。
数据存储与导出
分析结果存储在计算机系统中，支持数据导出（如CSV、PDF格式）。
数据可以用于进一步的研究或**记录。
五、自动化操作
自动进样系统
仪器配备自动进样系统，能够自动加载和处理多个样本，减少人工操作。
自动进样系统通过机械臂或液体输送装置将样本送入显微镜成像区域。
自动化分析流程
从样本加载到图像采集、处理和分析，整个过程完全自动化。
用户只需在软件界面设置参数，仪器自动完成所有操作，并生成报告。
质量控制与校准
仪器定期进行校准和质量控制，确保成像和分析的准确性。
校准过程包括光学系统校准、成像传感器校准和软件算法校准。
六、工作流程总结
样本采集与制备
采集细胞样本并进行染色处理，确保细胞结构清晰可见。
样本加载
将样本加载到仪器的样本盘中，仪器自动识别样本信息。
光学成像
显微镜系统对样本进行高分辨率成像，捕捉细胞图像。
图像处理与分析
软件对图像进行预处理、细胞识别、分类和多参数分析。
数据输出与报告
分析结果以图像、图表和报告的形式输出，支持数据存储和导出。
自动化操作
从样本加载到报告生成，整个过程完全自动化，减少人工操作误差。