具体实施方式

以下，将参照附图给出根据本发明的实施例的诊断支持设备、诊断支持方法和计算机程序的特定的描述。将理解以下实施例并不意图限制权利要求书限定的发明，并且实施例中描述的特征的所有的组合并不都一定是用于解决方案的手段的必不可少的因素。

图1是示出根据本发明的实施例的血细胞计数器系统的示意性配置的前视图。如图1所示，根据本发明的实施例的血细胞计数器系统1包括血液检测设备2、第一诊断支持设备3和第二诊断支持设备3’。血液检测设备2是检测对象的血液中的示出例如炎症反应的血细胞的设备。第一诊断支持设备3和第二诊断支持设备3’支持炎症反应是否由感染引起的确定。第一诊断支持设备3可以是这样的计算机，该计算机可以被称为信息处理单元(IPU)，并且从血液检测设备2接收检测数据，并且分析该检测数据。第二诊断支持设备3’可以是这样的计算机，该计算机可以被称为工作区域管理器(WAM)，并且从外部装置(实验信息系统(LIS))接收用于计算对象的ICIS指数值的测量命令，并且将该测量命令传输给第一诊断支持设备3。

第一诊断支持设备3将对象的测量命令发送给检测设备2，并且接收包含检测设备2执行的检测的结果的数据，并且执行分析处理。血细胞计数器系统1被安装在例如医学机构(诸如医院或血液学实验室)中。检测设备2和第一诊断支持设备3可以经由传输线缆3a连接，以便能够在它们之间执行数据通信。同样地，第一诊断支持设备3和第二诊断支持设备3’可以经由传输线缆3a’连接，以便能够在它们之间执行数据通信。注意，检测设备2和第一诊断支持设备3之间的连接、和/或第一诊断支持设备3和第二诊断支持设备3’之间的连接不限于分别由传输线缆3a和3a’形成的直接有线连接。例如，所述连接可以经由无线连接(诸如使用电话线的专用线路、LAN、或诸如互联网的通信网络)实现。

在检测设备(或血液分析器)2的前面的右下角，提供了血液收集管设置部分2a，在血液收集管设置部分2a上，可以设置包含对象的血液的血液收集管。当操作者按下在血液收集管设置部分2a附近提供的按钮开关2b时，血液收集管设置部分2a朝向操作者移动，从而使得操作者能够在其上设置血液收集管。当操作者在设置血液收集管之后再次按下按钮开关2b时，血液收集管设置部分2a朝向检测设备2移动以被容纳在检测设备2中。然而，检测设备2不限于血液收集管的手动设置。可替代地，血液收集管可以被收集在采样架中，并且被输送带或输送传送器移动到检测设备2，其中各个血液收集管被设置到检测设备2。

图2是示出根据本发明的实施例的血细胞计数器系统1的检测设备2的配置的框图。参照图2，检测设备2包括采样送给器4、检测器5、控制器8和通信部9。采样送给器4是包括采样制备单元4a的流体单元，采样制备单元4由室、多个电磁阀、隔膜泵等组成。采样制备单元4a通过将对象的血液与试剂混合来制备检测采样。采样送给器4将采样制备单元4a制备的检测采样送给检测器5。控制器8控制检测设备2的组件的操作。通信部9可以是例如RS-232C接口、USB接口或Ethernet(注册商标)接口，并且将数据发送给诊断支持设备3/从诊断支持设备3接收数据。

图3是示意性地示出根据本发明的实施例的血细胞技术系统1的检测器5的配置的示意性平面图。参照图3，检测器5是光学流式细胞仪，并且通过流式细胞仪使用半导体激光器来检测血液中的白细胞(WBC)、网状细胞(RET)、成熟的红细胞(RBC)和血小板(PLT)。术语“红细胞”在本文中被用作明确地包括“网状细胞(RET)”和“成熟的红细胞(RBC)”。检测器5包括流动池51，流动池51用于形成检测采样的流体流动。流动池51由半透明材料(诸如石英、玻璃、合成树脂等)形成，并且具有管状形状。流动池51中具有流动路径，检测采样和鞘液流过该流动路径。检测器5包括半导体激光光源52，半导体激光光源52被设置为朝向流动池51输出激光。在半导体激光光源52和流动池51之间，提供包括多个透镜的照射透镜系统53。照射透镜系统53收集从半导体激光光源52输出的平行射束以形成射束斑点。光轴从半导体激光光源52成直线地延伸通过流动池51。光电二极管54被设在光轴上，以使得光电二极管54被安置在流动池51的与照射透镜系统53相对的相对侧。提供射束停止器54a，以便阻挡直接来自半导体激光光源52的光。

当检测采样流到流动池51中时，基于激光发生散射光和荧光。在散射光和荧光中，激光的在照射(即，前向的)方向上的光被光电二极管54光电转换。在沿着从半导体激光光源52成直线延伸的光轴行进的光中，直接来自半导体激光光源52的光被射束停止器54a阻挡。入射在光电二极管54上的只有基本上沿着该光轴方向行进的散射光(以下被称为前向散射光)。从在流动池51中流动的检测采样发射的前向散射光被光电二极管54光电转换为电信号，并且每个光电转换的电信号(以下被称为前向散射光信号)被放大器54b放大，以输出到控制器8。前向散射光信号的强度指示血细胞的大小。

侧聚光透镜55被设在流动池51的侧面，以便被安置在与从半导体激光光源52成直线延伸到光电二极管54的光轴相交的光轴上的方向上。侧聚光透镜55会聚侧光(即，在与从半导体激光光源52成直线延伸到光电二极管54的光轴相交的光轴上的方向上输出的光)，所述侧光是在激光被发射到通过流动池51的检测采样时发生的。分光镜56被设在侧聚光透镜55的下游。被侧聚光透镜55会聚的光被分光镜56划分为散射光分量和荧光分量。在被分光镜56反射的光前进的光轴方向(即，与通过侧聚光透镜55和分光镜56的光轴相交的光轴上的方向)上，提供用于接收侧散射光的光电二极管57。在通过侧聚光透镜55和分光镜56的光轴上，提供用于接收荧光的光电二极管58和滤光器58a。

被分光镜56反射的光是侧散射光，并且被光电二极管57光电转换为电信号。每个光电转换的电信号(以下被称为侧散射光信号)被放大器57a放大，然后被输出到控制器8。每个侧散射光信号指示血细胞的内部信息(细胞核的大小等)。透射通过分光镜56的光(其是荧光)在被滤光器58a波长选择之后，被光电二极管58光电转换为电信号。每个光电转换的电信号(以下被称为荧光信号)被放大器58b放大，然后被输出到控制器8。每个荧光信号指示血细胞的染色程度。

图4是示出根据本发明的实施例的血细胞计数器系统1的第一诊断支持设备3的配置的框图。如图4所示，第一诊断支持设备3至少包括数据处理部(控制器)31、图像显示部32和输入部33，数据处理部(控制器)31包括CPU(中央处理单元)等。数据处理部31包括CPU31a、存储器31b、硬盘31c、读出装置31d、输入/输出接口31e、图像输出接口31f、通信接口31g和内部总线31h。在数据处理部31中，CPU 31a经由内部总线31h连接到存储器31b、硬盘31c、读出装置31d、输入/输出接口31e、图像输出接口31f和通信接口31g中的每个。

CPU 31a控制以上硬件组件中的每个的操作，并且根据存储在硬盘31c中的计算机程序34来处理从检测设备2接收的数据。

存储器31b被构造为易失性存储器，诸如SRAM或闪存。加载模块在计算机程序34执行时被加载到存储器31b。存储器31b存储在计算机程序34执行时产生的临时数据等。

硬盘31c被构造为固定式存储装置等，并且被合并在第一诊断支持设备3中。计算机程序34被作为便携式盘驱动器的读出装置31d从存储信息(诸如程序、数据等)的便携式存储介质35(诸如DVD、CD-ROM、USB闪速驱动器等)下载。计算机程序34然后被存储在硬盘31c中。计算机程序34被从硬盘31c加载到存储器31b，以便被执行。将理解计算机程序34可以是经由通信接口31g从外部计算机下载的计算机程序。

输入/输出接口31e连接到被构造为键盘、输入板等的输入部33。图像输出接口31f连接到图像显示部32，图像显示部32可以是CRT监视器、LCD等。可替代地，输入部33和图像显示部32可以包括在单个装置(诸如基于触摸的监视器)中。

通信接口31g连接到内部总线31h，并且通过被连接到外部网络(诸如互联网、LAN和WAN)来与外部计算机(诸如第二诊断支持设备3’(下面描述)、检测设备2等)执行数据传输/接收。例如，以上硬盘31c不限于合并在第一诊断支持设备3中的硬盘，而是可以是外部存储介质，诸如经由通信接口31g连接到第一诊断支持设备3的外部储存器等。

图5是示出根据本发明的实施例的血细胞计数器系统1的第二诊断支持设备3’的配置的框图。第二诊断支持设备3’可以具有与上述的第一诊断支持设备3相同的硬件配置，详细说明因此被省略。如图5所示，通信接口31g’与第一诊断支持设备3执行数据传输/接收。另外，硬盘31c’可以存储指示ICIS指数的消息。所述消息可以进一步包括对象具有或者可能具有感染反应的指示、以及指示对象具有或可能具有非感染反应的消息，作为诊断支持信息，用于支持对象的感染反应的确定的概率的指示(ICIS指数)的输出。硬盘31c’还可以存储用于多个血液学参数中的一个或多个的评分阈值(下面描述)、以及用于合理性检查的阈值(下面描述)，所述评分阈值用于对所述多个血液学参数进行评分以确定对象的反应是感染反应还是非感染反应。

以下，给出根据本发明的实施例的血细胞计数器系统1的操作的描述。首先，检测设备2的采样送给器4从设置在血液收集管设置部分2a中的血液收集管抽吸血液，根据测量命令将抽吸的血液划分为多个小份，并且将预定的专用试剂添加到小份，从而制备例如RET检测采样、DIFF检测采样和WBC/BASO检测采样。注意，RET检测采样是通过使血液进行稀释处理、并且进一步通过使用用于检测网状细胞的专用试剂进行染色处理而制备的。DIFF检测采样是通过使血液进行稀释处理、通过使用用于使红细胞溶解的专用试剂进行溶解处理、并且进一步通过使用用于将白细胞分类为多个子组的专用试剂进行染色处理而制备的。WBC/BASO检测采样是通过使血液进行稀释处理、并且进一步通过使用用于使红细胞溶解的专用试剂进行溶解处理而制备的。采样送给器4将制备的检测采样送给检测器5的流动池51。

图6是示出根据本发明的实施例的血细胞计数器系统1的第二诊断支持设备3’的数据处理部31’的CPU 31a’执行的处理序列的流程图。如图6所示，CPU 31a’首先获得多个血液学参数，例如，NEUT#、NE-SFL、RET#、HFLC#、IG#、EO#、Delta-He、RBC-He、对象的血液的PLT(S31)。这可以如下实现：

当检测采样被送给流动池51时，第一诊断支持设备3的CPU 31a可以经由通信接口31g接收检测设备2的检测器5输出的前向散射光信号、侧散射光信号和荧光信号的数据，并且将该数据存储在存储器31b中。CPU 31a基于检测器5检测的并且存储在存储器31b中的前向散射光信号、侧散射光信号和荧光信号的数据来创建多个散点图。CPU 31a创建的多个散点图例如至少包括：RET散点图(参见图8)，其具有前向散射光信号的强度的Y轴和荧光信号的强度的X轴，这两个信号都被检测器5输出；DIFF散点图(参见图9)，其具有荧光信号的强度的Y轴和侧散射光信号的强度的X轴，这两个信号都被检测器5输出；以及WBC/BASO散点图(参见图10)，其具有前向散射光信号的强度的Y轴和侧散射光信号的强度的X轴，这两个信号都被检测器5输出。可替代地，每个散点图的X轴和Y轴可以反过来。

接着，第一诊断支持设备3的CPU 31a通过使用散点图作为检测结果来确定用于对象的血液的多个血液学参数。这样的血液学参数的例子是NEUT#、UE-SFL、RET#、HFLC#、IG#、EO#、Delta-He、RBC-He、PLT(下面将详细描述)。

图8示出根据本发明的实施例的血细胞计数系统1创建的RET散点图。基于RET散点图，第一诊断支持设备3的CPU 31a计算网状细胞血红蛋白等同物(RET-He)、网状细胞血红蛋白等同物(RET-He)和成熟的红细胞的血红蛋白等同物(RBC-He)之间的差值(Delta-He)，这二者都是如下获得的血液学参数。如图8所示，第一诊断支持设备3的CPU 31a通过使用RET散点图来识别三个区域：成熟的红细胞(RBC)区域60、血小板(PLT)区域61和网状细胞(RET)区域62。基于RET散点图，CPU 31a确定RBC-He和RET-He，RBC-He是成熟的红细胞区域60(RBC)中包含的所有细胞的中间值的前向散射光强度，RET-He是网状细胞区域62(RET)中包含的所有细胞的中间值的前向散射光强度。第一诊断支持设备3的CPU 31a从网状细胞区域62计算网状细胞计数(RET#)作为所述多个血液学参数中的一个血液学参数。第一诊断支持设备3的CPU 31a进一步从血小板区域61计算血小板计数(PLT)作为所述多个血液学参数中的一个血液学参数。EP 2 302 378 B1中示出了这样的计算的例子。

接着，第一诊断支持设备3的CPU 31a通过使用DIFF散点图和WBC/BASO散点图来计算中性粒细胞计数(NEUT#)作为所述多个血液学参数中的一个血液学参数。注意，术语“粒细胞”在本文中被用作明确地包括“成熟的粒细胞”和“未成熟的粒细胞”这二者。“成熟的粒细胞”明确地包括中性粒细胞(NEUT)、嗜酸性粒细胞(EO)和嗜碱性粒细胞(BASO)。

图9示出根据本发明的实施例的血细胞计数系统1在白细胞差值测量中创建的DIFF散点图。图10示出根据本发明的实施例的血细胞计数系统1创建的WBC/BASO散点图。如图9所示，DIFF散点图将血细胞分类为单核细胞(MONO)区域71、淋巴细胞(LYMPH)区域72、中性粒细胞(NEUT)+嗜碱性粒细胞(BASO)区域73、嗜酸性粒细胞(EO)区域74、未成熟的粒细胞(IG)区域75和高荧光淋巴细胞(HFLC)区域76这6个区域。可以通过基于DIFF散点图对中性粒细胞(NEUT)+嗜碱性粒细胞(BASO)区域73中的白细胞的数量进行计数来计算中性粒细胞(NEUT)的数量和嗜碱性粒细胞(BASO)的数量之和。这里，第一诊断支持设备3的CPU 31a进一步从嗜酸性粒细胞区域74计算嗜酸性粒细胞计数(EO#)作为所述多个血液学参数中的一个血液学参数。

为了根据图9中的区域73从中性粒细胞(NEUT)的数量和嗜碱性粒细胞(BASO)的数量之和计算中性粒细胞计数(NEUT#)作为所述多个血液学参数中的一个，第一诊断支持设备3的CPU 31a通过使用WBC/BASO散点图来确定嗜碱性粒细胞(BASO)的数量。如图10所示，WBC/BASO散点图将白细胞分类为单核细胞(MONO)+淋巴细胞(LYMPH)+中性粒细胞(NEUT)+嗜酸性粒细胞(EO)区域81和嗜碱性粒细胞(BASO)区域82这两个区域。因此，可以通过基于WBC/BASO散点图对嗜碱性粒细胞(BASO)区域82中的白细胞的数量进行计数来计算嗜碱性粒细胞(BASO)区域82中的嗜碱性粒细胞(BASO)的数量。然后可以通过从基于DIFF散点图计算的中性粒细胞(NEUT)的数量和嗜碱性粒细胞(BASO)的数量之和减去基于WBC/BASO散点图计算的嗜碱性粒细胞(BASO)的数量来获得作为所述多个血液学参数中的一个的中性粒细胞计数(NEUT#)。

接着，第一诊断支持设备3的CPU 31a通过使用DIFF散点图来计算指示血液中的中性粒细胞的荧光强度的值(NE-SFL)，该值是所述多个血液学参数中的一个血液学参数。具体地说，可以通过基于DIFF散点图计算中性粒细胞(NEUT)+嗜碱性粒细胞(BASO)区域73中包含的所有细胞(即，中性粒细胞(NEUT)和嗜碱性粒细胞(BASO))的荧光强度的中间值来获得图9中的值(NE-SFL)。尽管获得的值(NE-SFL)包括嗜碱性粒细胞(BASO)的荧光强度的影响，但是嗜碱性粒细胞(BASO)的数量少，因此影响小。

接着，第一诊断支持设备3的CPU 31a通过使用DIFF散点图来计算未成熟的粒细胞计数(IG#)，IG#是所述多个血液学参数中的关于血液中的粒细胞的一个血液学参数。具体地说，可以通过基于DIFF散点图对未成熟的粒细胞(IG)区域75中的细胞的数量进行计数来获得未成熟的粒细胞计数(IG#)。

接着，第一诊断支持设备3的CPU 31a通过使用DIFF散点图来计算关于抗体合成的淋巴细胞的高荧光淋巴细胞计数(HFLC#)，HFLC#是血液的多个血液学参数中的一个血液学参数。具体地说，可以通过基于DIFF散点图对高荧光淋巴细胞(HFLC)区域76中的细胞的数量进行计数来获得高荧光淋巴细胞计数(HFLC#)。

技术人员理解获得多个血液学参数的以上例子是非限制性的，并且可以确定其他的散点图和其他的血液学参数。

返回来参照图6，在步骤S31中，第二诊断支持设备3’通过经由通信接口31g’接收确定的血液学参数(如上所述)来从第一诊断支持设备3获得所述多个血液学参数，例如，NEUT#、NE-SFL、RET#、HFLC#、IG#、EO#、Delta-He、RBC-He、PLT。

然后，根据图6的步骤S32，第二诊断支持设备3’的CPU 31a’对在步骤31获得的血液学参数中的至少一个执行合理性检查。

具体地说，可以对从白细胞差值测量获得的血液学参数(诸如NE-SFL和NEUT#)执行合理性检查。另外，可以对用于白细胞计数(诸如NEUT#)和/或红细胞计数(诸如RET#)的血液学参数执行合理性检查。

可以通过将血液学参数中的至少一个与阈值或下阈值和上阈值进行比较来执行合理性检查。也就是说，可以通过将用于合理性检查的血液学参数中的每个的值与对应的阈值或对应的下阈值和上阈值进行比较来执行合理性检查。所述(一个或多个)阈值是预定的，并且被设置为保证血液学参数具有满足关于ICIS指数值的质量要求的合理的或可靠的值。换句话说，所述(一个或多个)阈值被设置为排除将导致ICIS指数值的错误的确定的似乎不合情理的值。

接着，在步骤S33中，第二诊断支持设备3’的CPU 31a’确定对血液学参数中的至少一个的合理性检查是否通过，即，血液学参数中的获得的至少一个是否高于预定阈值、或者是否在被定义为下阈值和上阈值的某个参数范围内。

如果通过合理性检查(在步骤S33中为是)，则第二诊断支持设备3’的CPU 31a’继续进行步骤S34，以确定ICIS指数值，该值指示具有感染反应的概率，特别是指示具有细菌感染(下面将更详细地描述)的可能性。另一方面，如果没有通过合理性检查(在步骤S33中为否)，则CPU 31a’继续进行步骤S36，并且输出对应的错误代码或错误消息(下面将更详细地描述)，而确定的概率的指示(ICIS指数)不被输出。另外，如果没有通过合理性检查(在步骤S33中为否)，则CPU 31a’可以使引起合理性检查失败的至少一个血液学参数的测量结果输出(参见下面图12)。

当通过合理性检查时，CPU 31a’基于获得的血液学参数来确定ICIS指数值(步骤S34)，然后在步骤S35中将该ICIS指数值作为输出的诊断支持信息输出，所述ICIS指数值与具有感染反应的概率相关，特别是与具有细菌感染的可能性相关。

具体地说，关于ICIS指数值的计算，CPU 31a’可以设置关于在步骤S31中获得的血液学参数(Delta-He、RBC-He、NEUT#、EO#、PLT、NE-SFL、IG#、HFLC#)的ICIS点，并且通过对设置的ICIS点进行总计来计算ICIS指数值。这可以通过实现如下的参数特定的ICIS规则来实现：

a)关于HFLC#的ICIS规则

这里，CPU 31a’基于关于血液学参数HFLC#的以下规则来确定ICIS点：

第一个ICIS规则应用特定的评分阈值M1、M2和M3。技术人员理解阈值M1、M2和M3的实际的数值取决于血液采样、检测设备2的配置和准确性等。照此，根据确定的高荧光淋巴细胞计数HFLC#，设置对应的第一个ICIS点0、1、2或4。

b)关于IG#和EO#的ICIS规则

这里，CPU 31a’基于关于血液学参数IG#和EO#的以下规则来确定ICIS点：

第二个ICIS规则应用特定的评分阈值M4、M5、M6和M7。技术人员理解阈值M4、M5、M6和M7的实际的数值取决于血液采样、检测设备2的配置和准确性等。照此，根据确定的粒细胞计数IGC/：和确定的嗜酸性粒细胞计数EO#，设置对应的第二个ICIS点0、1、2或4。

c)关于NE.SFL的ICIS规则

这里，CPU 31a’基于关于血液学参数NE.SFL的以下规则来确定ICIS点：

第三个ICIS规则应用特定的评分阈值M8、M9和M10。技术人员理解阈值M8、M9和M10的实际的数值取决于血液采样、检测设备2的配置和准确性等。照此，根据确定的中间值的荧光值NE.SFL，设置对应的第三个ICIS点0、1、2或4。

d)关于Delta-He和RBC-He的ICIS规则

这里，CPU 31a’基于关于血液学参数Delta-He和RBC-He的以下规则来确定ICIS点：

第四个ICIS规则应用特定的评分阈值M11、M12、M13和M14。技术人员理解阈值M11、M12、M13和M14的实际的数值取决于血液采样、检测设备2的配置和准确性等。照此，根据确定的Delta-He和RBC-He值，设置对应的第四个ICIS点0、1、2或4。

e)关于NEUT#、EO#和PLT的ICIS规则

这里，CPU 31a’基于关于血液学参数NEUT#、EO#和PLT的以下规则来确定ICIS点。关于ICIS指数，总中性粒细胞计数可以被理解为IG#值和NEUT#值之和(“未成熟的粒细胞和成熟的粒细胞”)，在下面被称为NEUT#。

第五个ICIS规则应用特定的评分阈值M15、M16、M17、M18、M19和M20。技术人员理解阈值M15、M16、M17、M18、M19和M20的实际的数值取决于血液采样、检测设备2的配置和准确性等。照此，根据确定的NEUT#、EO#和PLT值，设置对应的第五个ICIS点0、1、2或4。

如所说明的，为了在步骤S34中计算ICIS指数值，通过应用多个ICIS规则来设置关于血液学参数的相应的评分阈值，在所述多个ICIS规则中，将在步骤S31中获得的血液学参数与预先存储在硬盘31c’中的相应的评分阈值进行比较。虽然EP 2 302 378进一步提供了关于这样的评分阈值可以如何被确定(例如，基于ROC(接收器操作特性)分析，其使用ROC曲线以确定评分阈值)的细节，但是技术人员理解其他方法可以被同样地应用于以上评分阈值的确定。

因此，CPU 31a’可以通过对根据如上所述的ICIS规则确定的相应的ICIS点进行求和来计算ICIS指数值。最小评分为0个点，这指示炎症反应非常不可能由感染引起。最大评分为20个点。技术人员理解，如EP 2 302 378 B1中所说明的，评分越接近20个点，炎症反应越可能由感染(诸如细菌感染)引起。ICIS指数的确定不限于以上示例。具体地说，技术人员理解可以基于更多或更少的血液学参数或其他的ICIS规则来执行ICIS指数的确定。

根据进一步的实施例，第二诊断支持设备3’的CPU 31a’可以基于在步骤S34中计算的指数(ICIS)来确定感染反应的类型，例如，对象的炎症反应是感染反应还是非感染反应，例如，是感染炎症反应还是非感染炎症反应，或者是细菌感染反应还是非细菌感染反应。然后，输出的诊断支持信息可以包括ICIS指数和感染反应的类型这二者。

在进一步的实施例中，CPU 31a’可以基于指数(ICIS)来确定对象的反应是感染反应还是非感染炎症反应。具体地说，如果指数(ICIS)不小于存储在硬盘31c中的确定阈值，则CPU 31a’可以确定对象的反应是、或者可能是感染反应；如果指数(ICIS)小于确定阈值，则确定对象的反应是、或者可能是非感染反应。

现在返回到第二诊断支持设备3’的CPU 31a’执行的诊断支持信息的输出处理的描述(参见图6)。如果通过步骤S33中的合理性检查，则CPU 31a’经由图像输出接口31f’将诊断支持信息输出到图像显示部32’，并且经由通信接口31g’将诊断支持信息输出到另一个计算机、打印机等(步骤S35)。具体地说，诊断支持信息包括在步骤S34中计算的特定的ICIS指数值，并且可以进一步包括感染反应的确定的类型。

此外，如果没有通过合理性检查，则第二诊断支持设备3’的CPU31a’从硬盘31c’读取错误代码或错误消息，经由图像输出接口31f’将该错误代码或错误消息输出到图像显示部32’，并且经由通信接口31g’将该错误代码或错误消息输出到另一个计算机、打印机等(步骤S36)。

虽然已经针对血液学参数NEUT#、NE-SFL、RET#、HFLC#、IG#、EO#、Delta-He、RBC-He、PLT的例子描述了以上实施例，但是技术人员理解可以基于更多或更少的血液学参数来确定ICIS指数值，特别是，以上血液学参数并不都必须被用于ICIS指数值。例如，在以上实施例中，虽然RET#用于合理性检查，但是它可能不是确定ICIS指数值所需的。

图7是示出根据本发明的另一个实施例的血细胞计数器系统1的第二诊断支持设备3’的数据处理部31’的CPU 31a’执行的处理序列的流程图。这里，不同于图6中的处理序列，在步骤S32a中，仅对在步骤S31中获得的血液学参数的子集执行合理性检查。例如，如果如以上关于图6说明的，在步骤S31中获得9个血液学参数的集合，诸如NEUT#、NE-SFL、RET#、HFLC#、IG#、EO#、Delta-He、RBC-He、PLT，则不必对整个血液学参数的集合执行合理性检查S32a，而是可以仅对有限的子集，例如，对三个参数NEUT#、NE-SFL、RET#执行合理性检查S32a。技术人员理解这提高了对血液采样的ICIS指数执行合理性检查的效率，因为合理性检查不是所有的获得的血液学参数都需要的。

更具体地说，根据图7的步骤S32a，第二诊断支持设备3’的数据处理部31’的CPU31a’获得血液学参数的子集，并且对该子集执行合理性检查。如以上所说明的，当获得多个血液学参数(诸如NEUT#、NE-SFL、RET#、HFLC#、IG#、EO#、Delta-He、RBC-He、PLT)时，血液学参数的子集是指有限数量的血液学参数。在本非限制性例子中，该子集可以对应于三个参数NEUT#、NE-SFL、RET#。

这里，合理性优选地对于血液学参数的整个子集是必须通过的，以便输出诊断支持信息(ICIS指数)。换句话说，如果合理性检查仅对于例如血液学参数的整个子集的一个或两个血液学参数是成功(通过)的，但是对于整个子集的至少另一个血液学参数是失败的，则步骤33a的合理性检查失败(没有通过)。

使得仅对获得的血液学参数的有限子集执行合理性检查的可能性的底层原因是基于本发明人的以下观察，即，当确定合理性时，在血液学参数之间存在关系。具体地说，当考虑创建的散点图时，已经发现，例如，针对NEUT#的合理的值与确定其他的血液学参数是合理的也具有关系，反之亦然。

图15A和图15B示出该关系的例子。具体地说，根据图15A中的散点图，容易确定NE-SFL的中间值(参见以上图9)，因为其具有可以确定该中间值的清楚地定义的群体。然而，图15B示出非常低的计数的情况，并且中性粒细胞群体的中心可能不是实际的中心，并且散点图各点之间的变化系数大，使得在NEUT#非常低的情况下，NE-SFL不可靠。

技术人员理解对NE-SFL的失败的合理性检查对从散点图推导的其他的血液学参数有影响。例如，IG#分类或HFLC#的可靠性(与图9相比)一般可以经由NE-SFL检查，NE-SFL是灵敏度参数，并且反映荧光测度。

Delta-He或RBC-He的可靠性可以经由RET#检查，因为这些参数是从同一个RET散点图获得的，并且RET#对于Delta-He和RBC-He的计算给予了影响。如果RET细胞的数量低于阈值，则存在的细胞不够，随之可能不能确定Y轴上的RET群体的可靠的中心，这导致RET-He不可靠，随之Delta-He不可靠。图16A和图16B示出该关系的例子，这里是针对RET散点图。这里，图16A示出具有清楚的RET群体的例子。然而，图16B示出RET#(几乎)不存在、使得RET-He变得不可靠的例子。该不可靠性于是还与血液学参数Delta-He(RET-He-RBC-He)相关，也就是说，如果RET-He不可靠，则Delta-He也被认为是不可靠的，因此，不被考虑用于ICIS指数计算。

在图7的步骤S32a中，可以将子集的每个参数与对应的阈值或下阈值和上阈值进行比较。在以上非限制性例子中，CPU 31a’被配置为(被具体编程为)检查RET#值是否高于阈值，该阈值例如是反映最小RET群体以获得该RET群体的可靠的中心的值，随之获得RET-He值。所述阈值可以是0.004 10⁶/μL、0.005 10⁶/μL或0.006 10⁶/μL等。技术人员理解这样的阈值对于不同的采样大小或不同的分析器设置可以是不同的。

如果RET#值高于该阈值，则通过对于RET#的合理性检查(即，RET#具有合理的值)。否则，如果RET#值等于或小于该阈值，则CPU 31a’将参数特定的消息(“ICIS_RET_UNRELIABLE”)创建为指示对于RET的合理性检查已经失败的代码或标志，该代码或标志不允许计算ICIS评分。

此外，CPU 31a’被配置为(被具体编程为)检查NE-SFL是否具有下阈值和上阈值之间的荧光强度。如果荧光强度在下阈值和上阈值之间定义的范围中，则通过对于NE-SFL的合理性检查(即，NE-SFL具有合理的值)。否则，如果NE-SFL值等于或小于该下阈值，或者等于或大于该上阈值，则CPU 31a’将参数特定的消息(“ICIS_NE_SFL_UNRELIABLE”)创建为指示对于NE-SFL的合理性检查已经失败的代码或标志，该代码或标志不允许计算ICIS评分。

此外，CPU 31a’被配置为(被具体编程为)检查NEUT#值是否高于阈值。这样的阈值反映获得可靠的NE-SFL(对应的散点图中的NEUT区域的荧光强度)所需的最小NEUT群体。如果NEUT#值高于该阈值，则通过对于NEUT#的合理性检查(即，NEUT#具有合理的值)。否则，如果NEUT#值等于或小于该阈值，则CPU 31a’将参数特定的消息(“ICIS_NEUT_UNRELIABLE”)创建为指示对于NEUT#的合理性检查已经失败的代码或标志，该代码或标志不允许计算ICIS评分。所述阈值可以是0.4 10³/μL、0.5 10³/μL或0.6 10³/μL等。技术人员理解这样的阈值对于不同的采样大小或不同的分析器设置可以是不同的。

基于该合理性检查，CPU 31a’在步骤S33a中确定合理性检查对于子集的所有参数(即，对于以上例子的所有的三个血液学参数NEUT#、NE-SFL、RET#)是否都已经通过。

如果合理性检查对于子集的所有参数都已经通过(在步骤S33a中为是)，则CPU31a’继续进行步骤S34中的ICIS指数计算(如图6所述)以及如以上在图7中说明的其余的步骤。

否则，如果合理性检查对于子集的一个或多个参数没有通过(在步骤S33a中为否)，则CPU 31a’继续进行步骤S36，并且输出错误代码(标志)或输出消息，例如，如图7中所描述的识别子集的哪个参数未能通过合理性检查的ICIS_NEUT_UNRELIABLE、ICIS_NE_SFL_UNRELIABLE、ICIS_RET_UNRELIABLE。

图11示出输出画面100的例子，输出画面100用于示出根据用于计算ICIS指数值的测量命令的血液采样的测量结果，其中指示了确定的血液学参数。这里，在输出画面100中，例如，关于NEUT#、LYMPH#、MONO#等，示出了具有特定的采样ID、优先级、收集日期等的血液采样的血液学参数的特定的确定的值。另外，ICIS指数值用突出显示的框101示出，对于当前的血液采样，该值具有16的值。技术人员从该值理解，对象的炎症反应极有可能是感染反应。当ICIS指数值由于合理性检查已经通过的事实被输出时，可以提供技术上可靠的ICIS指数值。

图12示出输出画面110的另一个例子，输出画面110用于示出根据用于计算ICIS指数值的测量命令的血液采样的测量结果，其中指示了确定的血液学参数，例如，例子NEUT#＝0.31 10³/μL。因为用于NEUT#的参数已经被获得为0.31 10³/μL，并且该值低于对应的阈值(如以上指示)，则合理性检查失败，没有ICIS指数值被确定(在图12的突出显示的框111中被指示为“not measurable”(不可测量的))，并且指示参数NEUT#对于ICIS指数是不可靠的(“ICIS_NEUT_UNRELIABLE”)。也就是说，尽管已经对血液学参数确定了特定的数值，但是合理性检查仍识别测量结果对于ICIS计算的目的是不可靠的，因此不输出ICIS指数值。照此，错误消息或错误代码包括指示引起合理性检查失败的至少一个血液学参数(这里，关于NEUT群体)的信息。注意，在输出画面110中，即使ICIS索引值不被显示，引起合理性检查失败的血液学参数NEUT#的测量结果也被显示。这是因为如此的NEUT#被认为是正确的且可靠的。也就是说，NEUT#仅对于ICIS计算是不可靠的，因为它低于合理性检查中定义的阈值，但是如此的NEUT#是正确的，所以NEUT#被显示。同样的适用于RET测量。在不存在RET#的情况下，RET-He和Delta-He对于ICIS计算变得不可靠。但是如此的RET#是正确的，所以RET#也被显示在输出画面中。

错误消息或错误代码可以指示引起合理性检查失败的特定的血液学参数。这使得操作者能够掌握ICIS计算不执行的原因。例如，当错误消息或错误代码将NE-SFL指示为引起合理性检查失败的参数时，操作者可以推断荧光检测器的灵敏度可能很差，或者染色试剂可能退化，因此采取适当的动作。

在其他实施例中，也可以对其他情形执行图6的步骤S33或图7的步骤S33a中的合理性检查：

例如，合理性检查可以包括检查反映测量血液的检测设备2的操作状态的血液学参数。具体地说，血液学参数NE-SFL反映检测来自细胞的荧光的灵敏度。照此，该血液学参数可以指示荧光检测器或检测设备2中的用于用荧光染料对细胞进行染色的采样制备装置的操作状态。

可替代地或可附加地，合理性检查可以包括检查反映混合的试剂的质量的参数。例如，血液学参数NE-SFL(其是检测图9的区域73中的荧光活动的灵敏度参数)也可以反映细胞的染色程度。该参数还可以指示染色试剂是否退化。

可替代地或可附加地，合理性检查可以包括检查其值与获得所述多个血液学参数中的另一个血液学参数的可靠的值相关的特定的血液学参数。例如，本发明人已经认识到，获得可靠的NE-SFL可能需要血液采样上的最小的NEUT群体。类似地，本发明人还已经认识到，获得可靠的RET-He和Delta-He参数可能需要最小的RET群体。这是因为如果RET细胞的数量低于阈值，则存在的RET细胞不够，随之无法确定Y轴上的RET群体的可靠的中心，这导致不可靠的RET-He，随之导致不可靠的Delta-He。血液学参数之间的这样的内在的依赖性或关系使得可以对血液学参数的缩小的集合(诸如以上说明的子集)执行合理性测试，这使合理性测试更具时间效率。

而且，不仅可以对对象的血液的实际的获得的(测量的)血液学参数执行合理性测试，而且还可以对血细胞计数器系统1和所用的试剂的通用情形执行合理性测试，因此，合理性测试可以包括对于所用的设备的附加的通用合理性测试。这样的通用合理性测试的例子可以包括以下中的一个或多个：消息格式错误(其指示来自血液学分析器(检测设备2)的消息的格式无效)、进气错误、错误标志、功能错误、可疑采样、缺失的检验、和/或不被支持的参数单位(其指示来自血液学分析器(检测设备2)的结果包含对于ICIS评分的计算不被支持的用于血液检验的单位)。

对于以上通用合理性检查中的每个，可以提供对应的单个的错误代码。例如，“ICIS_Error_Result”指示血液学分析器(检测设备2)的错误的测量，并且包含不允许计算ICIS评分的结果错误标志。

类似地，来自血液学分析器(检测设备2)的错误代码“ICIS_ACTION_MESSAGE”可以包含不允许计算ICIS评分的动作消息，诸如“可疑采样”或“检查采样”。

以上，已经描述了血细胞计数器系统1具有检测设备2、第一诊断支持设备3和第二诊断支持设备3’的实施例。在这样的配置中，第一诊断支持设备可以评估前向散射光信号、侧散射光信号和荧光信号的数据以创建对应的散点图，并且确定用于对象的血液采样的血液学参数的集合。随后，第二诊断支持设备3’获得所述多个血液学参数，并且如上所述那样执行合理性检查。

根据替代实施例，血细胞计数器系统1可以包括检测设备2和单个诊断支持设备3。在这样的配置中，诊断支持设备3可以评估前向散射光信号、侧散射光信号和荧光信号的数据以创建对应的散点图，并且确定用于对象的血液采样的血液学参数的集合，以获得所述多个血液学参数，并且如上所述那样执行合理性检查。

这样的替代实施例可以用于实现根据图13的流程图的方法。具体地说，根据图13的步骤S51，诊断支持设备3的CPU 31a可以经由通信接口31g接收检测设备2的检测器5输出的前向散射光信号、侧散射光信号和荧光信号的数据，并且将该数据存储在存储器31b中。随后，在步骤S52中，CPU 31a创建对应的散点图，例如，至少：RET散点图，其具有前向散射光信号的强度的Y轴和荧光信号的强度的X轴，所述两个信号都由检测器5输出；DIFF散点图，其具有荧光信号的强度的Y轴和侧散射光信号的强度的X轴，所述两个信号都由检测器5输出；以及WBC/BASO散点图，其具有前向散射光信号的强度的Y轴和侧散射光信号的强度的X轴，所述两个信号都由检测器5输出。

接着，诊断支持设备3的CPU 31a通过使用散点图作为检测结果来获得用于对象的血液的多个血液学参数。这样的血液学参数的例子是NEUT#、NE-SFL、RET#、HFLC#、IG#、EO#、Delta-He、RBC-He、PLT(如上所述)。

接着，诊断支持设备3的CPU 31a还执行以下步骤：执行步骤S54和S55的合理性检查，计算ICIS指数值(步骤S56)，并且输出诊断支持信息(步骤S57)，或者输出错误代码或错误消息(步骤S58)。步骤S54-S58对应于图6的步骤S32-S36。技术人员认识到图13的所有步骤都由单个诊断支持设备3执行，与关于图6描述的实施例不同，在图6描述的实施例中，在两个诊断支持设备之间分享确定血液学参数的集合和合理性检查的工作负荷。

替代实施例也可以用于实现根据图14的流程图的方法。与图13相比，这里，对血液学参数的子集，而不是对在步骤S53中从散点图获得的整个血液学参数集合，执行步骤S54a和S55a的合理性检查。如以上所说明的，在步骤S53中由单个诊断支持设备获得的整个血液学参数集合可以如下：NEUT#、NE-SFL、RET#、HFLC#、IG#、EO#、Delta-He、RBC-He、PLT。在该例子中，用于合理性检查的血液学参数的子集可以对应于三个参数NEUT#、NE-SFL、RET#。此外，在应用单个诊断支持设备的替代实施例中，仅使用血液学参数的子集进行合理性检查使得检查性能的可靠性更具效率。

以上，已经描述了血细胞计数器系统1具有检测设备2的实施例，检测设备2包括检测器5，检测器5被配置为检测血液采样的多种类型的特有信息，诸如在细胞通过流动池之后来自细胞的前向散射光和侧散射光以及荧光。检测设备2可以附加地或替代地包括不同的检测器，该检测器被配置为测量血液采样的单个地通过细胞质询区域(cellinterrogation zone)的细胞的直流(DC)阻抗。检测设备2还可以或者可替代地包括进一步的不同的检测器，该检测器被配置为测量血液采样的单个地通过细胞质询区域的细胞的射频(RF)电导率。

以上，已经描述了通过使血液进行稀释处理、并且进一步通过使用用于使红细胞溶解的专用试剂进行溶解处理来制备用于指定嗜碱性粒细胞(BASO)的WBC/BASO检测采样的实施例。可替代地，可以通过使血液进行稀释处理、溶解处理、并且进一步通过使用用于使血细胞染色的专用试剂进行染色处理来制备用于指定嗜碱性粒细胞(BASO)的检测采样。在这种情况下，可以制备具有前向散射光信号的强度的Y轴和荧光信号的强度的X轴的散点图来执行细胞分类。

以上，已经描述了分析DIFF散点图和WBC/BASO散点图这二者以用于将白细胞分类为单核细胞(MONO)、淋巴细胞(LYMPH)、中性粒细胞(NEUT)、嗜碱性粒细胞(BASO)和嗜酸性粒细胞(EO)这五组的实施例。可替代地，可以仅分析DIFF散点以用于将白细胞分类为这五组。

以上，已经描述了当合理性检查通过时在输出画面上输出ICIS指数值、而当合理性检查失败时在输出画面上不输出ICIS指数值的实施例。可替代地，当合理性检查失败时，可以在输出画面中输出ICIS指数值以及指示ICIS指数值不可靠的标志。

以上，已经描述了ICIS指数值被作为对象的感染反应的概率的指示输出的实施例。可替代地，指示对象的感染反应的概率的标志或消息可以被作为所述指示输出。

以上，已经描述了血液学参数NE-SFL被用作反映与血液混合的试剂的质量的参数的实施例，因为NE-SFL反映染色试剂对细胞的染色程度。可替代地或可附加地，可以使用反映裂解试剂(lysing reagent)的质量的血液学参数。例如，白细胞计数(诸如单核细胞计数或中性粒细胞计数)可以被用作反映裂解试剂的质量的参数，因为在存在过多的碎片时，异常多的单核细胞或中性粒细胞将出现，这指示裂解不完全。