本發(fā)明涉及激光光譜技術(shù)的醫(yī)學(xué)診斷應(yīng)用與細(xì)胞生物學(xué)領(lǐng)域。更具體地說，本發(fā)明涉及使用光鑷?yán)庾V技術(shù)對(duì)不同血型的單個(gè)活性紅細(xì)胞進(jìn)行拉曼光譜檢測(cè)，能夠?qū)崿F(xiàn)快速準(zhǔn)確的人體血型鑒別。

背景技術(shù)：

人體血型主要包括A型、B型、AB型與O型四個(gè)大類，不同血型的血液中包含著不同的紅細(xì)胞，這個(gè)差異主要表現(xiàn)為紅細(xì)胞（RBC）外表面上存在著不同的抗原。例如A型血液中的RBC外表面只有抗原A；B型血液中的RBC外表面只有抗原B；而AB型血液中的RBC外表面同時(shí)存在抗原A與B。在臨床實(shí)踐中，人體血型鑒別是一個(gè)極其重要的檢測(cè)項(xiàng)目。輸血錯(cuò)誤，即輸入不相容的血液會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的輸血反應(yīng)，危及生命。此外，最近的許多文獻(xiàn)都報(bào)道了血型與傳染性疾?。◥盒辕懠?、霍亂弧菌、大腸桿菌）、心血管疾病（靜脈血栓栓塞、心肌梗塞、缺血性卒中、外周動(dòng)脈病變）以及其他神經(jīng)性疾?。ㄅ两鹕⒄J(rèn)知損害）有著潛在的關(guān)聯(lián)。特別的是，一些流行病學(xué)研究表明人體血型竟然與某種癌癥的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)也存在一定的聯(lián)系。例如，A型血的人群患胃癌的風(fēng)險(xiǎn)較高；O型血的人群則具有對(duì)抗胰腺癌的某種保護(hù)機(jī)制。

目前臨床的血型鑒定方法（玻片法、試管法、凝膠微柱法等）主要基于免疫學(xué)的原理，來確定紅細(xì)胞的表面存在著何種抗原。這些方法存在一定的不足，例如：反應(yīng)時(shí)間長(zhǎng)、需要引入外源性的單克隆抗體物質(zhì)，這可能會(huì)影響紅細(xì)胞的原始性質(zhì)；對(duì)于抗體效價(jià)低的檢測(cè)樣本時(shí)容易造成漏診；依靠醫(yī)師的經(jīng)驗(yàn)主觀地判斷凝集反應(yīng)的發(fā)生，容易造成漏診與誤診。因此，發(fā)展一種基于RBC分析的非標(biāo)記、簡(jiǎn)便、靈敏、準(zhǔn)確、客觀的ABO血型鑒別方法具有極其重要的臨床價(jià)值。

基于非彈性散射的拉曼光譜技術(shù)是一種極具潛力的無損、靈敏的光學(xué)檢測(cè)方法，它能提供生化樣本的分子指紋信息，已廣泛應(yīng)用于大分子、細(xì)胞、體液以及組織樣本的生物醫(yī)學(xué)檢測(cè)。其中，拉曼光譜技術(shù)特別適合活細(xì)胞的檢測(cè)研究，因?yàn)樵诶闹讣y光譜波段中幾乎沒有水的干擾信號(hào)，可實(shí)現(xiàn)液體環(huán)境中活細(xì)胞的監(jiān)測(cè)。但是由于細(xì)胞在培養(yǎng)液中做類似布朗運(yùn)動(dòng)，常規(guī)拉曼技術(shù)無法實(shí)現(xiàn)在生理環(huán)境中對(duì)活細(xì)胞的長(zhǎng)時(shí)間的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，雖然通過化學(xué)與物理方法可將細(xì)胞固定于基板來解決布朗運(yùn)動(dòng)帶來的檢測(cè)困難，但是這樣的處理方法會(huì)干擾細(xì)胞的正常生理性質(zhì)，還會(huì)受到強(qiáng)烈的背景信號(hào)的干擾。

光鑷?yán)庾V（LTRS）技術(shù)的出現(xiàn)極大地克服了常規(guī)拉曼光譜技術(shù)的缺陷，極大地拓展、促進(jìn)了該技術(shù)在細(xì)胞檢測(cè)中的應(yīng)用。LTRS可同時(shí)實(shí)現(xiàn)單細(xì)胞捕獲、操縱以及生化信息的獲取，提供了一種非標(biāo)記、快速、無損的活細(xì)胞檢測(cè)方法。利用LTRS對(duì)紅細(xì)胞進(jìn)行檢測(cè)分析進(jìn)而進(jìn)行血型鑒定的研究還未見報(bào)道。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是針對(duì)目前人體血型鑒別診斷中存在的問題：反應(yīng)時(shí)間長(zhǎng)、需要引入外源性的單克隆抗體物質(zhì)、對(duì)于抗體效價(jià)低的檢測(cè)樣本檢測(cè)準(zhǔn)確率低、檢測(cè)結(jié)果極大程度依賴于醫(yī)師的主觀判斷，提出一種基于紅細(xì)胞光鑷?yán)庾V技術(shù)的人體血型鑒別方法。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

一種基于紅細(xì)胞光鑷?yán)庾V檢測(cè)的人體血型鑒別方法，其是利用光鑷?yán)庾V技術(shù)對(duì)新鮮人體血液中分離出的單個(gè)活性紅細(xì)胞在生理環(huán)境下進(jìn)行拉曼光譜檢測(cè)，獲得不同血型（A型、B型、AB型、O型）的紅細(xì)胞高質(zhì)量的、特征性的拉曼光譜信號(hào)，并利用主成分分析（PCA）以及線性判別分析（LDA）對(duì)獲得的拉曼光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行多元統(tǒng)計(jì)分析，根據(jù)不同血型的紅細(xì)胞的特征光譜信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同血型的非標(biāo)記、快速、客觀、準(zhǔn)確的檢測(cè)鑒別。

本發(fā)明所述基于紅細(xì)胞光鑷?yán)庾V技術(shù)的人體血型鑒別方法，包括以下步驟：

（1）紅細(xì)胞樣品的獲取：采集不同血型人群的新鮮血液，所述血型包括A型、B型、AB型以及O型，將采集到的4種不同血型人群的新鮮血液分別與磷酸鹽緩沖液混合、離心，并重復(fù)至少三次去除血液紅細(xì)胞中的其它雜質(zhì)，最后將純凈的活性紅細(xì)胞與RPMI1640細(xì)胞培養(yǎng)液混合均勻，制成紅細(xì)胞懸浮液并至于樣品池中待測(cè)；

（2）紅細(xì)胞樣品的拉曼光譜測(cè)試：利用激光光鑷產(chǎn)生的光學(xué)勢(shì)阱將樣品池中的單個(gè)紅細(xì)胞移至相對(duì)獨(dú)立的區(qū)域，進(jìn)行拉曼光譜檢測(cè)，檢測(cè)條件為：激光波長(zhǎng)785nm，激光功率2-3mW，光譜積分時(shí)間40s，光譜測(cè)試范圍420-1700cm-1；

（3）不同血型紅細(xì)胞的平均光譜對(duì)比分析：將獲得的原始紅細(xì)胞光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行熒光背景扣除以及光譜面積歸一化，并進(jìn)行平均光譜對(duì)比分析，尋找不同血型紅細(xì)胞拉曼光譜的特征性光譜差異；

（4）不同血型紅細(xì)胞的診斷識(shí)別模型：將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入PCA分析算法進(jìn)行降維處理，獲得少量的主成分（PCs），但這些主成分仍攜帶著原始數(shù)據(jù)中絕大部分的診斷信息；利用T檢驗(yàn)對(duì)獲得的主成分進(jìn)行分析，挑選出最具有診斷價(jià)值的三個(gè)PCs；最后將這三個(gè)PCs導(dǎo)入LDA對(duì)不同的血型數(shù)據(jù)進(jìn)行線性判別分析，以后驗(yàn)概率建立6個(gè)判別診斷模型，計(jì)算每個(gè)判別診斷模型最終的判別準(zhǔn)確率，實(shí)現(xiàn)血型的客觀鑒別；

所述6個(gè)判別診斷模型分別是區(qū)分A型和B型血型的判別診斷模型；

區(qū)分A型和AB型血型的判別診斷模型；

區(qū)分A型和O型血型的判別診斷模型；

區(qū)分B型和AB型血型的判別診斷模型；

區(qū)分B型和O型血型的判別診斷模型；

區(qū)分AB型和O型血型的判別診斷模型；

（5）待檢測(cè)血型的鑒別：采集待檢測(cè)者的新鮮血液，按照步驟（1）和（2）的方法獲得待檢測(cè)血液的拉曼光譜數(shù)據(jù)，將該拉曼光譜數(shù)據(jù)分別導(dǎo)入到6個(gè)判別診斷模型中的某一個(gè)判別診斷模型進(jìn)行計(jì)算，得到對(duì)應(yīng)的后驗(yàn)概率數(shù)值，即對(duì)6個(gè)判別診斷模型同時(shí)進(jìn)行計(jì)算，得到歸屬于某同一個(gè)血型后驗(yàn)概率最大的3個(gè)判別診斷模型，這3個(gè)判別診斷模型判別出來的血型應(yīng)是同一種血型，從而可以確定該待檢測(cè)血液樣品的血型。

進(jìn)一步，所述步驟（1）的紅細(xì)胞懸浮液裝載于培養(yǎng)皿內(nèi)，所述培養(yǎng)皿底部進(jìn)行如下改裝：將培養(yǎng)皿底部開一半徑為1cm的小孔，用厚度為70-80 μm的高純度石英片密封上述小孔，通過調(diào)節(jié)細(xì)胞的抓捕高度，可實(shí)現(xiàn)對(duì)不同懸浮高度的紅細(xì)胞進(jìn)行拉曼光譜測(cè)試，同時(shí)提高信噪比。

所述步驟（2），進(jìn)行拉曼光譜檢測(cè)時(shí)，調(diào)節(jié)物鏡使紅細(xì)胞懸浮于樣品池底部20-25μm高度位置。

本發(fā)明利用100倍油鏡作為物鏡，將785nm激光匯聚于樣品池內(nèi)實(shí)現(xiàn)對(duì)單個(gè)紅細(xì)胞的光鑷“捕獲”以及拉曼光譜測(cè)試，并且對(duì)獲得的原始測(cè)量光譜進(jìn)行熒光背景扣除處理，以獲得單個(gè)紅細(xì)胞的純拉曼光譜信號(hào)；接著對(duì)單個(gè)紅細(xì)胞的拉曼光譜進(jìn)行面積歸一化處理，減小由于激光功率漲落或儀器不穩(wěn)定而帶來的光譜差異，保證光譜對(duì)比分析以及多元統(tǒng)計(jì)分析的可靠性；對(duì)獲得的不同血型紅細(xì)胞的拉曼光譜進(jìn)行平均光譜對(duì)比分析，尋找不同紅細(xì)胞拉曼光譜的特征性差異，將紅細(xì)胞拉曼數(shù)據(jù)導(dǎo)入PCA-LDA的多變量統(tǒng)計(jì)分析算法，建立判別診斷模型，實(shí)現(xiàn)客觀、準(zhǔn)確的人體血型鑒別。

本發(fā)明采用以上技術(shù)方案，利用光鑷?yán)庾V技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)單個(gè)活性紅細(xì)胞實(shí)時(shí)的捕獲和快速拉曼光譜檢測(cè)，在測(cè)量過程中可以維持紅細(xì)胞的存活狀態(tài)，并且檢測(cè)環(huán)境又接近紅細(xì)胞在體內(nèi)循環(huán)時(shí)自然生理狀態(tài)，極大限度地保持了紅細(xì)胞的原始生化特性；由于拉曼光譜能提供紅細(xì)胞的分子指紋信息，所以不同血型血液中的紅細(xì)胞的拉曼光譜會(huì)出現(xiàn)差異；此外，多元統(tǒng)計(jì)診斷算法用來建立診斷模型對(duì)不同血型的紅細(xì)胞光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行判別分析。本發(fā)明是一種非標(biāo)記、快速、簡(jiǎn)便、準(zhǔn)確而又客觀的人體血型鑒別方法。

本發(fā)明激光光鑷紅細(xì)胞拉曼光譜血型判別分析方法可以拓展應(yīng)用于其它癌細(xì)胞與正常細(xì)胞的判別分析。

附圖說明

以下結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說明：

圖1A是A型和B型血液的紅細(xì)胞平均拉曼光譜對(duì)比示意圖；圖1B是A型和B型血液紅細(xì)胞的PCA-LDA判別模型散點(diǎn)圖，其中利用0.484的后驗(yàn)概率作為診斷閾值，可獲得83.9%鑒別準(zhǔn)確率。

圖2A是A型和AB型血液的紅細(xì)胞平均拉曼光譜對(duì)比示意圖；圖2B是A型和AB型血液紅細(xì)胞的PCA-LDA判別模型散點(diǎn)圖，其中利用0.5的后驗(yàn)概率作為診斷閾值，可獲得100%鑒別準(zhǔn)確率。

圖3A是A型和O型血液的紅細(xì)胞平均拉曼光譜對(duì)比示意圖；圖3B是A型和O型血液紅細(xì)胞的PCA-LDA判別模型散點(diǎn)圖，其中利用0.395的后驗(yàn)概率作為診斷閾值，可獲得89.9%鑒別準(zhǔn)確率。

圖4A是B型和AB型血液的紅細(xì)胞平均拉曼光譜對(duì)比示意圖；圖4B是B型和AB型血液紅細(xì)胞的PCA-LDA判別模型散點(diǎn)圖，其中利用0.5的后驗(yàn)概率作為診斷閾值，可獲得100%鑒別準(zhǔn)確率。

圖5A是B型和O型血液的紅細(xì)胞平均拉曼光譜對(duì)比示意圖；圖5B是B型和O型血液紅細(xì)胞的PCA-LDA判別模型散點(diǎn)圖，其中利用0.442的后驗(yàn)概率作為診斷閾值，可獲得98.9%鑒別準(zhǔn)確率。

圖6A是AB型和O型血液的紅細(xì)胞平均拉曼光譜對(duì)比示意圖；圖6B是AB型和O型血液紅細(xì)胞的PCA-LDA判別模型散點(diǎn)圖，其中利用0.061的后驗(yàn)概率作為診斷閾值，可獲得100%鑒別準(zhǔn)確率。

圖7A是待測(cè)血型紅細(xì)胞拉曼光譜；圖7B是A型和B型血液紅細(xì)胞的PCA-LDA判別診斷模型散點(diǎn)圖，其中利用0.484的后驗(yàn)概率作為診斷閾值；圖C是A型和O型血液紅細(xì)胞的PCA-LDA判別診斷模型散點(diǎn)圖，其中利用0.395的后驗(yàn)概率作為診斷閾值；圖7D是A型和AB型血液紅細(xì)胞的PCA-LDA判別模型散點(diǎn)圖，其中利用0.5的后驗(yàn)概率作為診斷閾值。實(shí)心三角形代表待測(cè)血型紅細(xì)胞并有箭頭予以標(biāo)注。

具體實(shí)施方式

實(shí)施例1

本發(fā)明的具體技術(shù)細(xì)節(jié)按照對(duì)人體ABO血型鑒別的實(shí)施闡述如下：

（1）制備紅細(xì)胞待測(cè)樣品：采集不同血型（A、B、AB、O）人群的新鮮血液各30例，實(shí)驗(yàn)樣本的血型由臨床血型檢測(cè)確定。將獲得的新鮮血液與PBS緩沖液混合、離心，離心轉(zhuǎn)速設(shè)置為1000r/s，離心時(shí)間為3分鐘，離心后去除上清液，再次加入PBS進(jìn)行離心，重復(fù)三次該程序去除紅細(xì)胞中的其他雜質(zhì)。最后將純凈的活性紅細(xì)胞與RPMI1640細(xì)胞培養(yǎng)液均勻混合，制成紅細(xì)胞懸浮液至于樣品池中待測(cè)。對(duì)裝載紅細(xì)胞的培養(yǎng)皿底部進(jìn)行改裝，具體是將培養(yǎng)皿底部開一半徑為1cm的小孔，用厚度為為70-80 μm 的高純度石英片密封上述小孔，將此石英片底部做為細(xì)胞拉曼光譜測(cè)試窗口。通過調(diào)節(jié)細(xì)胞的抓捕高度，可實(shí)現(xiàn)對(duì)不同懸浮高度的紅細(xì)胞進(jìn)行拉曼光譜測(cè)試，同時(shí)提高信噪比。

（2）利用光鑷?yán)庾V技術(shù)測(cè)試紅細(xì)胞拉曼光譜：利用高度匯聚的激光光鑷產(chǎn)生的光學(xué)勢(shì)阱將樣品池中的單個(gè)紅細(xì)胞移至相對(duì)獨(dú)立的區(qū)域，并調(diào)整物鏡將紅細(xì)胞懸浮于樣品池底部20-25μm高度位置，進(jìn)行拉曼光譜檢測(cè)，獲得高質(zhì)量的紅細(xì)胞拉曼光譜。測(cè)試時(shí)，激光波長(zhǎng)為785nm，激光功率為2到3mW，光譜積分時(shí)間為40s，光譜測(cè)試范圍為420-1700cm-1。

（3）對(duì)比不同血型紅細(xì)胞平均拉曼光譜：不同血型紅細(xì)胞的原始光譜信號(hào)將經(jīng)過熒光背景扣除和面積歸一化的預(yù)處理，最終得到的平均拉曼光譜如圖1-6所示。該系統(tǒng)能獲得高質(zhì)量的紅細(xì)胞拉曼光譜信號(hào)，其中包含許多尖銳、顯著的拉曼峰，例如490、567、621、676、753、791、827、857、898、937、1003、1031、1082、1128、1173、1224、1308、1337、1397、1447、1547、1583、1606和 1620 cm?1。不同血型紅細(xì)胞的拉曼譜峰強(qiáng)度也存在著差異，例如753、1003和1224 cm?1。此外，在1500-1700cm^-1波段，不同紅細(xì)胞也存在差異。

（4）基于多元統(tǒng)計(jì)算法PCA-LDA的血型鑒別分析：首先將預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS軟件進(jìn)行PCA降維處理，將原有的635個(gè)光譜變量縮減為幾十個(gè)PCs，再利用T檢驗(yàn)對(duì)獲得的PCs進(jìn)行分析，選取p值小于0.05的PCs，即選取最具有診斷效能的PCs。

按照以上方案，PC2、PC3和PC5成為區(qū)分A型和B型血型的最具診斷效能的PCs；PC1、PC3和PC4成為區(qū)分A型和AB型血型的最具診斷效能的PCs；PC3、PC4和PC5成為區(qū)分A型和O型血型的最具診斷效能的PCs；PC1、PC3和PC4成為區(qū)分B型和AB型血型的最具診斷效能的PCs；PC2、PC4和PC5成為區(qū)分B型和O型血型的最具診斷效能的PCs；PC1、PC2和PC3成為區(qū)分AB型和O型血型的最具診斷效能的PCs。之后再將這些選取出的PCs分別進(jìn)行LDA判別分析，以后驗(yàn)概率建立判別診斷模型，分別是區(qū)分A型和AB型血型的判別診斷模型；區(qū)分A型和O型血型的判別診斷模型；區(qū)分B型和AB型血型的判別診斷模型；區(qū)分B型和O型血型的判別診斷模型；區(qū)分AB型和O型血型的判別診斷模型。

如圖1-6所示，利用0.484的后驗(yàn)概率診斷值，對(duì)A型和B型的鑒別準(zhǔn)確率可達(dá)83.9%；利用0.5的后驗(yàn)概率診斷值，對(duì)A型和AB型的鑒別準(zhǔn)確率可達(dá)100%；利用0.395的后驗(yàn)概率診斷線，對(duì)A型和O型的鑒別準(zhǔn)確率可達(dá)89.9%；利用0.5的后驗(yàn)概率診斷線，對(duì)B型和AB型的鑒別準(zhǔn)確率可達(dá)100%；利用0.442的后驗(yàn)概率診斷線，對(duì)B型和O型的鑒別準(zhǔn)確率可達(dá)98.9%；利用0.061的后驗(yàn)概率診斷線，對(duì)AB型和O型的鑒別準(zhǔn)確率可達(dá)100%。

（5）待檢測(cè)血型的鑒別：采集待檢測(cè)者的新鮮血液，按照步驟（1）和（2）的方法獲得待檢測(cè)血液的拉曼光譜數(shù)據(jù)，將該拉曼光譜數(shù)據(jù)分別導(dǎo)入到6個(gè)判別診斷模型中的某一個(gè)診斷模型進(jìn)行計(jì)算，得到對(duì)應(yīng)的后驗(yàn)概率數(shù)值，即對(duì)6個(gè)診斷模型同時(shí)進(jìn)行計(jì)算，得到歸屬于某同一個(gè)血型后驗(yàn)概率最大的3個(gè)判別診斷模型，這3個(gè)診斷模型判別出來的血型應(yīng)是同一種血型，從而可以確定該待檢測(cè)血液樣品的血型。

實(shí)施例2

（1）制備某未知血型紅細(xì)胞待測(cè)樣品：采集某種未知血型人的新鮮血液1毫升，將獲得的新鮮血液與PBS緩沖液混合、離心，離心轉(zhuǎn)速設(shè)置為1000r/s，離心時(shí)間為3分鐘，離心后去除上清液，再次加入PBS進(jìn)行離心，重復(fù)三次該程序去除紅細(xì)胞中的其它雜質(zhì)。最后將純凈的活性紅細(xì)胞與RPMI1640細(xì)胞培養(yǎng)液均勻混合，制成紅細(xì)胞懸浮液于樣品池中待測(cè)。

（2）利用光鑷?yán)庾V技術(shù)測(cè)試紅細(xì)胞拉曼光譜：利用高度匯聚的激光光鑷產(chǎn)生的光學(xué)勢(shì)阱將樣品池中的單個(gè)紅細(xì)胞移至相對(duì)獨(dú)立的區(qū)域，并調(diào)整物鏡將紅細(xì)胞懸浮于樣品池底部20-25μm高度位置，進(jìn)行拉曼光譜檢測(cè)，獲得高質(zhì)量的紅細(xì)胞光鑷?yán)庾V，如附圖7（A）所示。測(cè)試時(shí)，激光波長(zhǎng)為785nm，激光功率為2到3mW，光譜積分時(shí)間為40s，光譜測(cè)試范圍為420-1700cm^-1。

（3）將該條未知血型的紅細(xì)胞光鑷?yán)庾V數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分降維分析，并分別選取對(duì)六個(gè)診斷模型最有診斷價(jià)值的相應(yīng)主成分分別導(dǎo)入對(duì)應(yīng)的診斷模型同時(shí)進(jìn)行判別分析，具體選擇過程如下：選取PC2、PC3和PC5導(dǎo)入A型和B型判別診斷模型進(jìn)行判別分析；選擇 PC1、PC3和PC4導(dǎo)入A型和AB型判別診斷模型進(jìn)行判別計(jì)算；選取 PC3、PC4和PC5導(dǎo)入A型和O型診斷模型進(jìn)行判別分析；選取PC1、PC3和PC4導(dǎo)入 B型和AB型判別診斷模型進(jìn)行判別分析；選取PC2、PC4和PC5導(dǎo)入B型和O型判別診斷模型進(jìn)行判別分析；選取PC1、PC2和PC3導(dǎo)入 AB型和O型診斷模型進(jìn)行判別分析。具體計(jì)算結(jié)果如下：1.在A型和B型判別診斷模型中計(jì)算出后驗(yàn)概率為0.88，判別為A型血；2. 在A型和O型判別診斷模型中后驗(yàn)概率為0.90，判別為A型血；3.在A型和AB型判別診斷模型中計(jì)算出后驗(yàn)概率為1.0，判別為A型血；該三種診斷診斷模型計(jì)算出來的后驗(yàn)概率散點(diǎn)圖分布分別如圖7（B、C、D）所示，其中實(shí)心三角形代表未知血型數(shù)據(jù)點(diǎn)，且由箭頭予以標(biāo)注。4.在 B型和O型判別診斷模型中后驗(yàn)概率為0.50；5.在B型和O型判別診斷模型中后驗(yàn)概率為0.49；6.在 AB型和O型判別診斷模型中后驗(yàn)概率為0.51；在后面三種判別診斷模型中，計(jì)算出來的后驗(yàn)概率都在0.5左右，無法進(jìn)行血型準(zhǔn)確判別，而在前三種診斷模型中，后驗(yàn)概率都遠(yuǎn)大于0.5，而且前三種模型都判別為A型血，因此根據(jù)該結(jié)果，我們就可以很客觀的得出該未知血型為A型血。

本發(fā)明利用光鑷?yán)夹g(shù)探測(cè)不同血型活性紅細(xì)胞特有的生化信息，并引入多元診斷算法PCA-LDA深入挖掘光譜數(shù)據(jù)中潛在的診斷信息，建立高精度的判別模型，開發(fā)出一種非標(biāo)記、快速、準(zhǔn)確而又客觀的血型鑒別新方法。