CN105389459A - 采集光信息的云端处理方法 - Google Patents

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吴凡
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Liuzhou Kang Yun Internet Technology Co., Ltd.
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吴凡
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    • G16Z—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/40—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for data related to laboratory analysis, e.g. patient specimen analysis

Abstract

本发明涉及一种采集光信息的云端处理方法，通过缜密的运算方式和步骤，对检测设备、即传感器的误差处理，对光信息采集的误差处理。使得对采集光信息的云端处理更为准确。

Description

采集光信息的云端处理方法
【技术领域】
本发明涉及医疗、健康领域，尤其涉及一种采集光信息的云端处理方法。
【背景技术】
目前的健康检测主要分为两种，一种靠医生直接检查；另一种是靠设备检查后分析，分析又有两种方式，一种是交给医生分析，另一种是智能设备分析；对于最后一种方法存在如下问题：1、用户随时随地采集的信息存在误差较大；2、传感器误差形成的误差较大；这些误差将对检测造成影响。
【发明内容】
本发明的目的在于提供一种减小误差的针对采集光信息的云端处理方法，旨在解决光信息误差问题。
本发明是这样实现的：一种采集光信息的云端处理方法，包含如下步骤：
A、将生产的每批次传感器取样拿到实验室进行试验，得出标准的实验室数据储存在服务器中；
B、将终端收到的用户放入检测物前后的传感器反应信息分为校准数据和测试数据，连同传感器信息进行识别；
C、计算出测试数据的平均RBG值或者平均灰度值，对平均RBG值用加权平均算法进行计算，得到一个混色值；
D、校准数据与储存在服务器的该批次传感器的实验室数据进行比对，得到校正系数；
E、将混色值或者平均灰度值与校正系数相乘得到混色修正值或者灰度修正值；
F、按传感器信息查找到该批次传感器在服务器中的实验室数据与混色修正值或者灰度修正值进行比对，得到最终测试结果进行存档并发送到客户端。
本发明的进一步技术方案是：对于传感器反应信息受温度影响较大的，步骤B中，终端收到的信息中，还应包含有用户使用时的温度值；步骤F中，混色修正值或者灰度修正值与服务器中该批次传感器在对应温度段下的实验室数据进行比对，得到最终测试结果进行存档并发送到客户端。
本发明的有益效果是：由于采用上述技术方案，通过传感器误差处理、多次测试误差处理，使得对采集光信息的云端处理更为准确。
【具体实施方式】
现有技术中，光信息的测试数据都是直接与理论值进行比对得出结果，由于测试数据时很多条件和理论值的条件是不一样的，所以误差就很大，本发明的创新之一就是利用云端试验值作为对比对象。具体为，一种采集光信息的云端处理方法，其特征在于：包含如下步骤：
A、将生产的每批次传感器取样拿到实验室进行试验，得出标准的实验室数据储存在服务器中；不同批次的传感器做的试验数据不同，避免了现有技术中直接拿用户端发来的传感器信息与理论值进行对比，存在的传感器批次误差。
B、将终端收到的用户放入检测物前后的传感器反应信息分为校准数据和测试数据，连同传感器信息进行识别。所述校准数据用于传感器误差的校正；所述传感器信息用于识别传感器具体型号、生产厂家、批号、有效期等信息，以便于和步骤A所述的实验室数据进行对接和比对。
C、计算出测试数据的平均RBG值或者平均灰度值，对平均RBG值用加权平均算法进行计算，得到一个混色值；用户端与服务器端的数据传输可以在提取平均值前或之后，也就是说平均值计算可以是利用患者的信息处理设备计算出来后再发送给终端，或者患者直接将采集到的信息发送给终端、由终端来计算平均值。平均RBG值指的是测试数据中各色像素点的平均值，混色值指的是对各色进行加权平均算法后得出的值。
D、校准数据与储存在服务器的该批次传感器的实验室数据进行比对，得到校正系数，校正系数的具体算法为：1-（实验室数据-校准数据）/校正数据=校正系数，也可以是其他公知的校正算法，其目的就是缩小误差。
E、按传感器信息查找到该批次传感器在服务器中的实验室数据与混色修正值或者灰度修正值进行比对，得到最终测试结果进行存档并发送到客户端。
对于传感器反应信息受温度影响较大的，步骤B中，终端收到的信息中，还应包含有用户使用时的温度值；步骤F中，混色修正值或者灰度修正值与服务器中该批次传感器在对应温度段下的实验室数据进行比对，得到最终测试结果进行存档并发送到客户端。
通过传感器误差处理、多次测试误差处理，使得对采集光信息的云端处理更为准确。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种采集光信息的云端处理方法，其特征在于：包含如下步骤：
A、将生产的每批次传感器取样拿到实验室进行试验，得出标准的实验室数据储存在服务器中；
B、将终端收到的用户放入检测物前后的传感器反应信息分为校准数据和测试数据，连同传感器信息进行识别；
C、计算出测试数据的平均RBG值或者平均灰度值，对平均RBG值用加权平均算法进行计算，得到一个混色值；
D、校准数据与储存在服务器的该批次传感器的实验室数据进行比对，得到校正系数；
E、将混色值或者平均灰度值与校正系数相乘得到混色修正值或者灰度修正值；
F、按传感器信息查找到该批次传感器在服务器中的实验室数据与混色修正值或者灰度修正值进行比对，得到最终测试结果进行存档并发送到客户端。
2.根据权利要求1所述的采集光信息的云端处理方法，其特征在于：对于传感器反应信息受温度影响较大的，步骤B中，终端收到的信息中，还应包含有用户使用时的温度值；步骤F中，混色修正值或者灰度修正值与服务器中该批次传感器在对应温度段下的实验室数据进行比对，得到最终测试结果进行存档并发送到客户端。
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