CN101943656A - 检测光学测量试管的污染物的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及检测光学测量试管的污染物的方法。本发明涉及一种用于检测用于确定血红蛋白衍生物的分光光度计、优选地量氧计的光学测量试管的污染物的方法，在该测量试管中，除了执行至少一个用于获得试样谱I(λ)的试样测量之外还执行至少一个利用参考液体进行的参考测量，用于获得参考谱I₀(λ)。根据本发明，参考谱I₀(λ)与已知的与测量试管相关联的目标谱I_0soll(λ)相比较，其中获得比较参数，其中根据比较参数的预先给定的阈值自动地判定是否存在测量试管的污染。

Description

检测光学测量试管的污染物的方法 

技术领域

本发明涉及一种用于检测用于确定血红蛋白衍生物的分光光度计、优选地量氧计的光学测量试管的污染物的方法，在该测量试管中除了执行至少一个用于获得试样谱I(λ)的试样测量之外还执行至少一个利用参考液体进行参考测量来获得参考谱I₀(λ)。 

背景技术

分光光度计或光谱仪通常是用于表示谱的装置并且提供了记下和分析光谱的可能性。光谱仪尤其是在化学和医学分析学中被广泛地采用，以便能够基于其谱特性来确定液体的组成部分。为此所采用的光谱仪常常根据多色仪原理来工作，即在该方法中，入射的光首先在通过在测量试管中存在的试样液体之后才借助多色仪被分离成其谱组成部分，这些谱组成部分因此同时可以被成像到检测器阵列上。由此，整个谱可以同时(simultan)被记录(光学多通道分析仪(OMA，OpticalMultichannel Analyzer)或者多通道光谱仪(MCS，Multi ChannelSpectrometer))。现代多通道光谱仪可以将完整的谱非常迅速地递交给分析电子装置。光谱仪的典型采用领域例如是分析确定血液中的血红蛋白衍生物、即所谓的CO-测氧法。这种光谱测定法模块的例子是用于确定胆红素(Bili)、总血红蛋白(tHb)和血红蛋白衍生物、即氧合血红蛋白(O2Hb)、还原血红蛋白(HHb)、碳氧血红蛋白(COHb)和高铁血红蛋白(MetHb)的cobas b 221的COOX模块(德国罗氏诊断产品有限公司(Roche Diagnostics GmbH))。血红蛋白衍生物和胆红素在这种情况下以分光光度测定法方式基于兰伯特-比尔(Lambert-Beer)定律(参见等式(1))来确定。CO测氧模块的光学系统基本上包含卤素灯、裂缝、带有测量试管的试管保持器以及多色仪和检测单元。卤素灯的光借助光导体被转向试管保持器。在测量试管中，光部分地被试样吸收，部分透过。吸收对于试样的成分而言是特有的。通过另一光导体，透过的光被引导至多色仪，在那里该光被分离成其谱组成部分并且被成像在光敏感的接收器(CCD传感器)的表 面上。根据由此得到的电信号计算吸收并且最终计算血红蛋白衍生物的浓度。为了在工作中实现高可靠性，多色仪利用所安装的谱光源来校准。 

如上面已提及的那样，血红蛋白衍生物的浓度计算基于在多个波长的情况下所测量的各个组分的总吸收： 

A_λ＝log(I_0λ/I_λ)＝∑_εiλ*c_i*d    (1) 

其中适用： 

λ 波长 

i  第i个单个组分 

A  吸收 

I₀ 参考强度：用水或者空气填充的试管的所透过的光的强度 

I  试样强度：用测量液体(例如血液)填充的试管的所透过的光的强度 

ε 消光系数 

C  浓度 

d  层厚度(试管的内直径) 

不仅测量液体而且参考液体或者参考介质(例如非吸收性的液体)在时间上错列地在相同的试管中被测定；即在两个测量点之间必须清洗试管并且接着填充以参考液体。当前测量方法的缺点恰好在于：如果试样或测量液体没有完全从试管洗掉或者随着时间(在分别具有一个试样测量和至少一个参考测量的多个测量周期之后)在测量试管中形成了光学上干扰的层，则仍然不知道这一点。通过这种污染附加地吸收了参考测量的光，即I₀不再对应于纯的参考谱(激发光源的谱，由于光学系统(例如滤光器)的谱效应以及通过未受污染的填充以参考溶液的试管的特有的吸收可能地叠加)，而是附加地与污染物的吸收叠加。如果仍然不知道该错误，则错误地计算试样的吸收A，这不可避免地导致错误的浓度值。 

在本上下文中，由EP 0 210 417 B1公知了一种用于以分光光度法方式确定整个血液中的多个血红蛋白衍生物的浓度，其中由血样引起的浑浊度被考虑。血样被施加有数目为n的单个波长，所述数目n至少等于要确定的血红蛋白衍生物的数目加一，其中浓度的确定基于各个波长情况下的吸收值通过使用多组预先确定的系数来进行，所述 多组预先确定的系数表示各个血红蛋白衍生物在每个波长的情况下的吸收特征和至少一个浑浊组分在每个波长的情况下的吸收特征。血红蛋白衍生物的浓度接着基于使用n×n矩阵的方程组来计算，其中由整个血液引起的浑浊度在数学上如血红蛋白衍生物的要计算的浓度之一那样被处理。然而，将该方法应用于测量试管中的光学上干扰的层上(例如前述血样的沉积物)是不值得做的，因为得到的浓度值可能不同于当前试样测量的测量值。 

此外，在其它技术领域中也公知用于监控不同液体的污染物状态的方法和装置，所述方法和装置例如在DE 103 05 093 A1中进行了描述。此处，介绍了一种用于确定或监控液体中的污染物状态的方法，其中使用了白光LED和至少一个发射红外或紫外辐射的注入发光二极管。该方法利用白色LED的发射光谱的修改，其中利用了峰值波长的变化、注入发光的峰值与光致发光的峰值的比、选择性的吸收、对荧光的激发、峰值波长的强度和整个发射以及数据与修改过的谱的比较，其借助光纤的紧凑型光谱仪来记录。该方法的缺点在于以下事实：需要附加的光源并且该方法不能应用于传统的无自适应的谱光谱仪上。 

发明内容

本发明的任务是，提供一种用于检测分光光度计的光学测量试管的污染物的方法，该方法允许在没有设备方面的或测量技术上的额外花费的情况下说明参考测量的品质(正确性)，以便在有缺陷的参考测量的情况下能够迅速并且必要时自动地引入进一步的措施。 

根据本发明，该任务通过如下方式来解决：参考谱I₀(λ)与已知的与测量试管相关联的目标谱I_0soll(λ)进行比较，其中获得比较参数，以及根据比较参数的预先给定的阈值自动地判定是否存在测量试管的污染。 

目标谱I_0soll(λ)可以通过测量已知的未受污染的用参考液体或者用气体(例如用环境空气)填充的测量试管来确定。这例如接着当新的测量试管第一次被插入分光光度计中时可以被执行。在这种情况下，首先确定空气填充的测量试管的谱并且在随后的步骤中确定用参考液体填充的测量试管的谱。 

优选地，目标谱I_0soll(λ)根据未使用的、新插入分光光度计中的 用参考液体填充的测量试管的首次测量来获得。 

目标谱也可以在工厂在制造测量试管时进行检测，并且以电子形式(例如作为计算机芯片)被固定在测量试管上并且通过分光光度计自动地输入。 

目标谱I_0soll(λ)可以根据多个光学测量试管的多个单个测量被平均。 

根据本发明，作为参考液体使用分光光度计的功能液体，优选地使用清洗液，所述功能液体在为了检测污染物所考虑的谱范围中基本不具有吸收。 

在存在测量试管的污染物时，优选地在定量地评估污染物之后根据本发明(优选自动地)引入以下措施中的至少一个： 

·重复测量试管的洗涤步骤； 

·附加的洗涤功能，必要时利用特定的洗涤溶液和偏离标准周期的洗涤周期； 

·在分光光度计上输出错误消息； 

·根据所确定的由于污染物造成的错误吸收而校正所输出的测量值； 

·请求维修技术员； 

·阻塞分光光度计用于进一步测量； 

·输出诸如更换测量试管或者试管单元之类的推荐。 

根据本发明的方法主要是适合于使用可重复使用的试管或者流通试管的情况，在这些可重复使用的试管或者流通试管中在时间上相继地执行多个测量(例如测量试样溶液，但是也测量校准溶液或者QC溶液)。 

附图说明

参照图更为详细地阐述了根据本发明的方法。其中： 

图1示出了测量试管在450nm到700nm之间的波长范围λ中的多个参考谱I₀(λ)，其中在纵坐标上绘制强度I并且借助稀释因子x(10至10000)的血样来模拟污染程度1/x； 

图2示出了相对于根据图1的谱所确定的、在450nm到700nm之间的波长范围λ中的、针对相应的污染程度(0、1/10至1/10000)的 剩余/错误吸收A； 

图3示出了在1/5000的污染的情况下通过互相关进行信号改善的例子； 

图4示出了对互相关的评估的例子； 

图5和图6示出了模拟测量的结果； 

图7示出了血红蛋白衍生物HHb、O2Hb、COHb和MetHb或质控液的色素D1至D3的特征峰值(吸收峰值)； 

图8示出了借助吸收曲线的一阶导数将模式曲线(Musterkurve)(模板(Template))从所测量的吸收曲线中切除；以及 

图9以三维图示出了互相关的结果； 

图10以流程图形式示出了模式识别的方法的示意图。 

具体实施方式

a)根据参考谱的曲线变化来评估污染物： 

根据本发明，根据第一变形方案，所测量的参考谱I₀(λ)的谱曲线变化与目标谱I_0soll(λ)的谱曲线变化可被比较，并且优选地通过对谱曲线变化进行标准化来获得比较参数。例如，比较参数可以通过对谱曲线变化进行求差或者求商来获得。 

从图1和图2可看到的是，该方法的剩余吸收或错误吸收在轻微污染的情况下不是非常敏感并且已经在1/1000或者1/5000的污染程度的情况下出现测量极限。图1中的外部包络曲线示出了清洁的测量试管的目标谱I_0soll(λ)。 

在本上下文中应指出的是，为了确定针对任意波长的吸收值，必须已知该测量时刻的试样强度I和参考量I₀，这可引起一些问题。系统造成的在确定I₀和I之间的时间间隔中出现的变化(如激发光源的强度的漂移)导致变化的I₀值并且由此导致有错误的吸收值。 

作为对策，为了在每个试样测量之后确定I₀可以以精确限定的间隔执行两个参考测量I₀₁和I₀₂。基于这些参考测量可以通过线性外插来逼近光强度在针对任意波长的试样测量时刻的实际值。 

为了评估谱曲线，不仅可以使用外插的、漂移校正过的值I₀(在时刻t₀)而且可以使用原始值I₀₁、I₀₂、...(在时刻t₁、t₂、...)。 

b)借助tHb-阈值化(Thresholding)来评估污染物： 

根据本发明，按照另一变形方案，参考谱I₀(λ)类似于试样谱I(λ)而遭受根据分光光度计的预先给定的分析算法(例如在量氧计中的tHb确定)的试样分析，其中目标谱I_0soll(λ)被用作参考谱并且从试样分析中获得的测量值(例如针对各个血红蛋白衍生物的值或者tHb测量值)被考虑作为比较参数。 

结果，得到各个浓度的总和(＝tHb值)。tHb值与零偏差越大，则污染物在所测量的参考谱中的比例越大。 

受污染的参考谱I₀(λ)基本上对应于强烈稀释的试样测量。如果利用I_0meess和参考量I_0soll根据兰伯特-比尔定律 

A＝log(I_0soll/I_0mes)(2) 

来计算由于污染形成的吸收，则也可以借助回归来计算所述由于污染形成的吸收。这样确定的tHb值必须在阈值(threshold)之下，以便释放用于测量的试管，否则自动地引入其它前面描述的措施。 

有利地，在该方法变形方案中可以动用已经存在的计算例程。 

c)借助模式识别来评估污染物： 

本发明的特别有利的变形方案规定：选择预先定义的模式谱I_P，该模式谱I_P具有一种或者多种污染物的至少一个典型的吸收峰值；由污染物引起的错误吸收的谱曲线根据参考谱I₀(λ)相对于目标谱I_0soll(λ)被确定；错误吸收的谱曲线与所选择的模式谱I_P借助卷积(优选地借助互相关)来进行比较并且由卷积获得的曲线变化遭受加权的评估而且由此获得比较参数。 

模式识别的方法可以被划分成五个子步骤。流程图形式的示意图在图10中得到，其中不仅描绘了标准序列(粗体)而且描绘了可选的过程(虚线)。 

在第一步，找到对现有的光学系统有效的曲线变化(模板)，该曲线变化(模板)包含可能的污染物的最重要特征(吸收带)。这可以在工厂被预先限定，直接地或者迭代地(通过求平均值)从(多个)前述测量中得到。通过模板的相对应的定义可以识别全部进行吸收的物质。 

为了进行模式识别使用默认收集的参考谱I₀(λ)和对于光学系统有效的目标谱I_0soll(λ)。I_0soll(λ)又可以在工厂被预先限定，或者迭代地根据前述测量结果被确定。在步骤2，根据这两个输入量确定吸 收。该变化过程对应于参考测量中的由于污染形成的错误吸收。 

为了能够评估吸收的变化过程，在第三步借助互相关将该吸收与在步骤1选择的模式曲线进行比较。 

在信号分析中，采用互相关函数用于描述两个信号在这两个信号之间有不同的时移τ的情况下的相关性。适用： 

$R_{\mathrm{xy}}\left(\mathrm{\τ}\right)=\underset{T_F\→\∞}{\lim }\frac{1}{T_F}{\∫}_{-T_F/2}^{T_F/2}x\left(t\right)\·y(t+\mathrm{\τ})\mathrm{dt}---\left(3\right)$

在本申请中，使用以下形式的互相关，其中在所选的波长范围λmin到λmax上求和： 

R_TA(λ)＝∑T(Δλ)*A_PD(λ+Δλ)    (4) 

其中 

Δλ   从λmin到λmax被求和 

R      互相关的结果 

T      模板 

A_PD    由于污染引起的错误吸收 

λ     当前的波长。 

互相关的最大值对应于在模板(污染的通常的或所估计的吸收带)和由于污染引起的错误吸收之间的最佳适配。通过直接根据试样吸收“在线确定”模板，该方法还变得更敏感，因为参考谱I₀(λ)的谱曲线有针对性地在最后的试样测量之后被检查。 

在步骤4，在相对应的预处理(去除线性趋势、对信号中的噪声分量进行滤除)之后得到根据互相关来评估曲线变化(参见图4)。 

在图3中示出了在应用针对1/5000的污染程度的互相关之后的信号改善的结果R，其中错误吸收A的原始曲线用“o”表征而在相关之后得到的曲线R用“x”表征。在该图的x轴线上作为DP值绘制了谱的数据点(data point)，这些数据点与波长相关。这样，在图3和图4中所示的情况下，512个数据点分布在大约459nm至大约666nm的波长范围上。 

根据本发明，曲线变化的在测量技术上感兴趣的部分区域(参见图4中粗体示出的“感兴趣区域”)可被切除，遭受加权评估并且由此获得比较参数。该方法变形方案非常敏感，由此可以以高的安全性确定对应于1/14000的试样稀释的污染。 

根据本发明，例如可以选择如下的比较参数并且由此推断出污染的类型和程度： 

-在通过卷积获得的曲线变化之内的最小值和最大值的位置(参见图4)； 

-在通过卷积获得的曲线变化下面的面积(面积1和2)；和/或 

-在通过卷积获得的曲线变化的所选的点之间的斜率。 

基于所述准则在步骤5决策参考测量的品质并且引入相对应的措施。 

根据本发明，在测量试管中不存在污染物的情况下或者在测量试管中存在(例如通过附加的洗涤过程)要修正的污染物的情况下，根据上面引用的准则执行对医学试样的组成部分的光谱测定确定。 

本发明的具体实施形式的实例： 

模式识别算法曾在459nm到666nm之间的可见范围中被采用。作为测量光源在此使用卤素灯。 

为了检验功能在本申请人的分光光度计(cobas b 221)上测定强烈稀释的试样。输出的试样谱接着被用作根据本发明的方法的输入量I₀。 

对于更高的稀释动用模拟的数据。通过这种方式可以在10^-3到10^-5的稀释范围中证实模式识别中的函数。图5在稀释范围V(1/x)(其中x＝10¹到10⁵)上示出了所有试样的百分比分量，这些试样被识别为受污染的。直至1/14000的稀释程度，所有试样的100％正确地被识别为受污染的，以及在1/22000的稀释的情况下，所有试样的90％被识别为受污染的。 

根据图6的对等试样表明在10000个模拟的数据组中没有“假阳性”结果。 

例子：模式曲线的发现

对于重要的吸收模式的加权的增强或为了通过互相关函数(KKF)提高SNR，关于目标信号中的要发现的模式的形式的足够的先验认知是有利的。 

显然的是，高吸收的区域比低吸收的区域在污染的情况下具有更大的影响。但是，这也具有如下优点：正好该区域的变化过程(典型的峰形状)在标准化的信号中更为强烈地显示出来。因而，在模式识 别时应正好检测到该区域。 

对于受到血样的污染(图7中的图的上部分)或受到校准溶液或质控溶液的污染(图7中的图的下部分)，可以根据参考谱导出衍生物(或不同的色素D1至D3)的特征峰值。 

除了MetHb之外，(针对血液、校准溶液和QC溶液的)所有峰值都处于谱(520nm＜λ＜580nm)的中央并且明显从剩余的谱中突出。为了能够使用这样限定的峰值来进行互相关，这些峰值必须被切除(被遮蔽)，其中此处考虑以下两种可能性： 

方法1：“通过设定衍生物的阈值来检测” 

模式曲线(模板)直接根据参考谱或根据在前的测量来确定。这具有如下优点：该模板完全与要发现的模式相一致，由此提高了针对所述一种特定的模式的敏感度。从由于在前的测量引起污染出发，这样该方法可靠地是最优的。 

为了切除模板可以根据图8进行，其中在该图的上部分中用所发现的模板T(粗体示出)来示出吸收曲线A而在该图的下部分中示出了曲线变化的一阶导数Adλ(点P_c：吸收曲线的最大值，点P_B/P_D：围绕P_c的最大值/最小值，点P_A/P_E：模板的左边/右边端值)： 

-在谱中的最大值开始(导数中的过零点，点P_c)； 

-朝着开始方向搜索导数中的最大值(点P_B)； 

-朝着结束方向搜索导数中的最小值(点P_D)； 

-从该位置出发向右/向左直至所发现的值降低到最大值的某个分数以下(点P_A，P_E)。 

通过使阈值匹配可以针对特定应用来优化所发现的曲线变化(开始值和结束值，在目标函数上向左或向右运动)。 

在图9中，利用在本地微商分布和中等tHb的情况下的血液测量被污染的、标准化到目标谱I_0soll(λ)上的参考测量I₀(λ)与根据上面限定的方法发现的模板T进行互相关。(KKF的结果R：第一输入信号＝污染(中等tHb、c本地的，n＝6000)，第二输入信号＝切除的模板，通过阈值变化改变曲线形状)。 

通过互相关，可以明显地提高信噪比并且又发现了引起的吸收的变化过程。通过阈值匹配改变模板的曲线形状对KKF的结果仅有微小的影响。这表明KKF的最大值(峰值1与峰值2的比)的略微倾斜和 绝对值的升高，但是这可通过模板中的数据点的增加的数目来解释(在每个点中的总和变大)。 

方法2：通过抛物线逼近模板 

假设：受污染的吸收的所有重要的峰值都可以通过经由抛物线来相对应地匹配多项式系数而被逼近， 

阐述了用于描述抛物线函数的二次函数(二阶的多项式)： 

y＝a₂x²+a₁x+a₀    (5) 

为了发现最优的抛物线形状，系数a₁和a₀被忽略。由于抛物线必须向下开口，所以a₂因此必须假定为负。为了使开口角(宽度)最优，用于计算的数据点(DP)的数目变化。负的值可以通过加上函数的最小值来抑制。为了更好的可比较性，这样确定的值被标准化到曲线变化的最大值。 

现在，目的是发现在信号的偏移与KKF的敏感度之间的平均值，其中以下表明：所使用的数据点的数目(宽度)越大，则所实现的偏移就越高，然而互相关函数的敏感度就越低。系统越敏感，则已知的模式就越好地被增强(反之亦然)。 

如果比较方法1和方法2，则得到如下结论：通过直接从参考谱中切除模式曲线T或从在时间上在前的测量中切除模式曲线T，尽管在类似的敏感度的情况下(要增强的峰值明显地呈现)仍实现了比在通过抛物线逼近模式的情况下略微更大的偏移，但是这仅仅适用于确定的情况(即通过模板T来描述的情况下)。如果这两种方法被应用于独立的谱，则KKF的最大值近似地相对应。 

由于用于切除模板的吸收有噪声，所以该模板本身也具有与此相对应的噪声分量，所述噪声分量在与目标信号进行互相关时对KKF的结果有不可忽略的影响。然而，二次函数(抛物线)的噪声为零，由此也使R_xy的噪声分量最小化。 

Claims (15)

1.一种用于检测用于确定血红蛋白衍生物的分光光度计、优选地量氧计的光学测量试管的污染物的方法，在所述测量试管中除了执行至少一个用于获得试样谱I(λ)的试样测量之外还执行至少一个利用参考液体进行的参考测量，用于获得参考谱I_O(λ)，其特征在于，参考谱I_O(λ)与已知的与所述测量试管相关联的目标谱I_Osoll(λ)相比较，其中获得比较参数，以及根据比较参数的预先给定的阈值自动地判定是否存在测量试管的污染。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，目标谱I_Osoll(λ)通过测量已知的未受污染的、用参考液体填充的测量试管来确定。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，目标谱I_Osoll(λ)根据未使用的、新插入分光光度计中的、用参考液体填充的测量试管的首次测量来获得。

4.根据权利要求1至3之一所述的方法，其特征在于，目标谱I_Osoll(λ)根据多个单个测量来平均。

5.根据权利要求1至4之一所述的方法，其特征在于，分光光度计的在用于检测污染物的谱范围中基本上不吸收的功能液体、优选地清洁液被用作参考液体。

6.根据权利要求1至5之一所述的方法，其特征在于，所测量的参考谱I_O(λ)的谱曲线变化与目标谱I_Osoll(λ)的谱曲线变化被比较并且优选地通过使谱曲线变化标准化来获得比较参数。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，比较参数通过对谱曲线变化求差或者求商来获得。

8.根据权利要求1至5之一所述的方法，其特征在于，参考谱I_O(λ)类似于试样谱I(λ)遭受根据分光光度计的预先给定的分析算法、例如量氧计中的tHb确定的试样分析，其中作为参考谱使用目标谱I_Osoll(λ)并且根据试样分析获得的测量值、例如各个血红蛋白衍生物的值或者tHb测量值被考虑作为比较参数。

9.根据权利要求1至5之一所述的方法，其特征在于，选择预先限定的模式谱I_P，该模式谱I_P具有一个或多个污染物的至少一个典型的吸收峰值；由污染物引起的错误吸收的谱曲线根据参考谱I_O(λ)相对于目标谱I_osoll(λ)来确定；错误吸收的谱曲线与所选择的模式谱I_P借助卷积、优选地借助互相关来进行比较并且根据卷积获得的曲线变化遭受加权评估而且由此获得比较参数。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，仅仅曲线变化的在测量技术上感兴趣的部分区域遭受加权评估并且由此获得比较参数。

11.根据权利要求9或10所述的方法，其特征在于，作为比较参数选择在通过卷积获得的曲线变化之内的最小值和最大值的位置并且由此推断出污染的类型和程度。

12.根据权利要求9或10所述的方法，其特征在于，作为比较参数选择通过卷积获得的曲线变化下面的面积并且由此推断出污染的类型和程度。

13.根据权利要求9或10所述的方法，其特征在于，作为比较参数选择通过卷积获得的曲线变化的所选的点之间的斜率并且由此推断出污染的类型和程度。

14.根据权利要求1至13之一所述的方法，其特征在于，在存在污染时优选地在定量评估污染物之后引入以下措施中的至少一个：

-重复对测量试管的清洗步骤；

-附加的洗涤功能，必要时利用特定的洗涤溶液和与标准周期不同的洗涤周期；

-向分光光度计输出错误消息；

-根据所确定的由于污染引起的错误吸收来校正所输出的测量值；

-请求维修技术人员；

-阻塞分光光度计用于进一步测量；

-输出诸如更换测量试管或者试管单元的推荐。

15.一种用于以光谱测定方式确定医学试样的组成部分的方法，其包括根据权利要求1至14之一所述的用于检测光学测量试管的污染物的方法，其特征在于，在测量试管中，在不存在污染的情况下或者在存在要修正的污染的情况下，执行以光谱测定方式确定医学试样的组成部分。

Images