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배경: UIMD PBIA (ANI CO., 한국)는 새롭게 개발된 말초혈액 혈구 이미지의 자동화 분석장비이다. 본 연구에서는 UIMD PBIA의 백혈구 분류의 정확도와 처리속도를 평가하였다.

방법: 이상소견이 있는 환자 검체 192건과 이상소견이 없는 정상인 검체 50건을 포함한 총 242건의 말초혈액 도말로부터 얻어진 29,605개의 백혈구 세포 이미지를 이용하여 장비의 정확도와 처리 속도를 분석하였다.

결과: UIMD PBIA는 정상인 검체에서 99%의 정확도를 보였고, 다섯 종류의 백혈구감별계산에서 99.2%의 정확도를 보였다. 오분류는 미성숙과립구, 모세포, 비정상 림프구에서 빈번하게 발생하여 이들에 대한 분석의 정확도는 81-93.9% 수준이었다. 비정상 혈구들은 같은 계열의 다른 세포로 분류되는 경향을 보였다. 장비의 처리속도는 시간당 42개 슬라이드였으며, 혈구감소증이 있는 경우는 시간당 29개 슬라이드였다.

결론: UIMD PBIA는 빠르고 정확한 백혈구 분류 결과를 제공하며, 특히 정상소견이나 혈구감소증이 있는 경우 유용하게 이용될 수 있을 것으로 생각된다.

Background: The UIMD PBIA (ANI CO., Suwon, Korea) is a newly developed automated digital image analyzer using innovative algorithms for the analysis of peripheral blood smears. We evaluated the accuracy and throughput of UIMD PBIA for the classification of white blood cells (WBCs).

Methods: A total of 29,605 cells in 242 clinical samples (192 samples with abnormal findings and 50 normal samples) were used to evaluate the classification accuracy and throughput of the UIMD PBIA. In addition, the total processing time for WBC classification by UIMD PBIA was measured to calculate the throughput.

Results: UIMD PBIA revealed outstanding performance for the identification of normal samples (99.0% accuracy) and five-part differentials (neutrophil, lymphocyte, monocyte, eosinophil, basophil, 99.2% accuracy). Misclassifications frequently occurred for immature granulocytes (83.6-93.9% accuracy), blasts (93.5% accuracy), and abnormal lymphocytes (81% accuracy). The pathogenic cells were likely to be misclassified into other classes of the same lineage. The average throughput was approximately 42 slides per hour. In cases with pancytopenia, the throughput was approximately 29 slides per hour.

Conclusions: The UIMD PBIA offers the most accurate results for WBC classification and the highest throughput, thereby reducing the technical workload, especially in cases with normal findings and pancytopenia. Accordingly, this study revealed the feasibility of using a digital switch in CBC analysis.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
Bleeding time : 출혈시간 : 지속하거나, 중단하거나 혹은 없애야 하는 검사인가? / remained or retired or removed? Bohyun Kim p. 1-6

Evaluation of a digital image analyzer UIMD PBIA for determining white blood cell differential count = 디지털 이미지 분석장비 UIMD PBIA를 이용한 백혈구감별계산 정확도 평가 Jong-Mi Lee, Myungshin Kim, Kyungja Han, Yonggoo Kim p. 7-12

총콜레스테롤 및 중성지방 검사에서 비타민 C에 의한 음성간섭영향 = The negative role of vitamin C in total cholesterol and triglycerides tests 고유근, 이현승, 이경훈, 송정한, 박형두 p. 13-21

Aggressive NK cell leukemia with RAB29-NUCKS1 gene rearrangement : RAB29-NUCKS1 유전자재배열을 동반한 공격성NK세포백혈병 : 증례보고 / a case report Heekang Choi, Hongkyung Kim, Hye Min Kim, Seungjae Lee, Jin Ju Kim, Saeam Shin p. 22-26

(A) rare case of bronchiectasis with mucoid impaction caused by Schizophyllum commune in an immunocompetent woman in South Korea = 면역기능이 정상인 성인 여성에서 Schizophyllum commune에 의해 발생한 기관지확장증 1예 Sookin Moon, Ka Yeon Jung, Hyunjoo Lee, Soo-Youn Ham, Seong Jun Park, Eun Hye Cho, Hee-Yeon Woo, Hyosoon Park, Seong Yong Lim, Min-Jung Kwon p. 27-30

(A) rare case of peritoneal dialysis-related peritonitis caused by Paracoccus yeei = Paracoccus yeei에 의한 복막투석 관련 복막염 1예 Jae Kwon Kim, Jeong Seob Shin, Young Jong Cha, Byung Ha Chung, In Young Yoo, Yeon-Joon Park p. 31-35

고백혈구증가증을 동반한 형질세포백혈병에서 치료적 백혈구성분채집술 1예 : Therapeutic leukapheresis for plasma cell leukemia presenting with hyperleukocytosis : the first case in Korea / 국내 첫 증례 박수용, 박재현, 정유선, 고대현, 김형석 p. 36-41

급성골수백혈병 환자에서 발견된 자가 항-M 항체 증례 보고 = Auto-anti-M antibody found in a patient with acute myeloid leukemia : first report in Korea 홍윤지, 김진석, 육희정, 정유선, 김형석, 황상현, 오흥범, 고대현 p. 42-47

First Korean case of weaver syndrome along with neuroblastoma and genetic confirmation of EZH2 variant = 신경모세포종을 동반한 EZH2 유전자 변이가 확인된 위버증후군의 국내 첫 증례 보고 Inseong Oh, Boram Kim, Jee-Soo Lee, Man Jin Kim, Sung Im Cho, Sung Sup Park, Moon-Woo Seong p. 48-52

원발성면역결핍증 환자에서 PIDOT 패널을 이용한 림프구아형검사 유용성 : Usefulness of lymphocyte subset analysis using primary immunodeficiency orientation tube panel : two cases with primary immunodeficiency diseases / 2예 보고 류성은, 신경화, 이현지, 오승환, 박수은 p. 53-59

참고문헌 (16건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Clinical and Laboratory Standards Institute. Reference leukocytes (WBC) differential count (proportional) and evaluation of instrumental methods; Approved standard – Second edition. CLSI Document H20-A2. Wayne, PA: Clinical and Laboratory Standards Institute, 2007. 미소장
2 Da Costa L. Digital image analysis of blood cells. Clin Lab Med 2015;35:105-22. 미소장
3 Tatsumi N and Pierre RV. Automated image processing: past, present, and future of blood cell morphology identification. Clin Lab Med 2002;22:299-315. 미소장
4 Kratz A, Bengtsson HI, Casey JE, Keefe JM, Beatrice GH, Grzybek DY, et al. Performance evaluation of the CellaVision DM96 system: WBC differentials by automated digital image analysis supported by an artificial neural network. Am J Clin Pathol 2005;124:770-81. 미소장
5 Ceelie H, Dinkelaar RB, van Gelder W. Examination of peripheral blood films using automated microscopy; evaluation of Diffmaster Octavia and Cellavision DM96. J Clin Pathol 2007;60:72-9. 미소장
6 Briggs C, Longair I, Slavik M, Thwaite K, Mills R, Thavaraja V, et al. Can automated blood film analysis replace the manual differential? An evaluation of the CellaVision DM96 automated image analysis system. Int J Lab Hematol 2009;31:48-60. 미소장
7 Tabe Y, Yamamoto T, Maenou I, Nakai R, Idei M, Horii T, et al. Performance evaluation of the digital cell imaging analyzer DI-60 integrated into the fully automated Sysmex XN hematology analyzer system. Clin Chem Lab Med 2015;53:281-9. 미소장
8 Kim HN, Hur M, Kim H, Kim SW, Moon HW, Yun YM. Performance of automated digital cell imaging analyzer Sysmex DI-60. Clin Chem Lab Med 2017;56:94-102. 미소장
9 Kratz A, Lee SH, Zini G, Riedl JA, Hur M, Machin S, et al. Digital morphology analyzers in hematology: ICSH review and recommendations. Int J Lab Hematol 2019;41:437-47. 미소장
10 Fu X, Fu M, Li Q, Peng X, Lu J, Fang F, et al. Morphogo: an automatic bone marrow cell classification system on digital images analyzed by artificial intelligence. Acta Cytol 2020;64:588-96. 미소장
11 Palmer L, Briggs C, McFadden S, Zini G, Burthem J, Rozenberg G, et al. ICSH recommendations for the standardization of nomenclature and grading of peripheral blood cell morphological features. Int J Lab Hematol 2015;37:287-303. 미소장
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14 Alférez S, Merino A, Mujica LE, Ruiz M, Bigorra L, Rodellar J. Automatic classification of atypical lymphoid B cells using digital blood image processing. Int J Lab Hematol 2014;36:472-80. 미소장
15 Bengtsson HI. Digital morphology analyzers in hematology: Comments on the ICSH review and recommendations. Int J Lab Hematol 2020;42:e213-5. 미소장
16 Kim AH, Lee W, Kim M, Kim Y, Han K. White blood cell differential counts in severely leukopenic samples: a comparative analysis of different solutions available in modern laboratory hematology. Blood Res 2014;49:120-6. 미소장

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