CN107490575A - 一种基于化学发光的测量方法、系统及生物检测仪器 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于化学发光的测量方法、系统及生物检测仪器，方法包括：在化学发光测试反应过程结束后，利用采集到的发光信号数据得到初始检测发光值；将初始检测发光值与各预设发光值范围进行比较；其预设发光值范围包括低端补偿发光值范围以及高端补偿发光值范围；当初始检测发光值属于低端补偿发光值范围内时，调用低端补偿函数对初始检测发光值进行补偿，得到最终检测发光值；当初始检测发光值属于高端补偿发光值范围内时，调用高端补偿函数对初始检测发光值进行补偿，得到最终检测发光值；根据最终检测发光值计算得到对应的检测浓度数值；该方法采用对低值端进行补偿、对高值端进行补偿的方式对数据进行修正，有效提高测试的准确度。

Description

一种基于化学发光的测量方法、系统及生物检测仪器

技术领域

本发明涉及医学仪器技术领域，特别涉及一种基于化学发光的测量方法、系统及生物检测仪器。

背景技术

近年来化学发光类生物检测仪器凭借其灵敏度高、线性范围广和稳定性好的优势，在医疗器械领域已得到很好的推广。其中化学发光类检测，是通过反应试剂与样本中分析物之间进行的化学反应而产生的光辐射，由仪器检测到光辐射信号，再通过光辐射信号与样本中分析物浓度之间的函数关系计算出最终的分析物检测浓度。

但是由于化学发光类检测项目的测量范围非常宽，一般测试浓度的最低值与最高值之间的跨度在几百甚至上千倍，所以目前采用一个线性方程来根据发光值检测信号来计算检测浓度的方式，很难兼顾低值和高值，通常低值会出现较真实值偏大，高值会出现较真实值偏小的现象；因此影响这类生物检测仪器的测量精度，进而导致后续诊断的准确性。

因此，如何有效提高测试的准确度，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于化学发光的测量方法、系统及生物检测仪器，采用对低值端进行补偿、对高值端进行补偿的方式对数据进行修正，有效提高测试的准确度。

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于化学发光的测量方法，所述方法包括：

在化学发光测试反应过程结束后，利用采集到的发光信号数据得到初始检测发光值；

将所述初始检测发光值与各预设发光值范围进行比较；其中，所述预设发光值范围包括低端补偿发光值范围以及高端补偿发光值范围；

当所述初始检测发光值属于低端补偿发光值范围内时，调用低端补偿函数对所述初始检测发光值进行补偿，得到最终检测发光值；

当所述初始检测发光值属于高端补偿发光值范围内时，调用高端补偿函数对所述初始检测发光值进行补偿，得到最终检测发光值；

根据所述最终检测发光值计算得到对应的检测浓度数值。

可选的，利用采集到的发光信号数据得到初始检测发光值，包括：

按照预定采集周期采集预设数量的发光信号数据；

利用五点三次平滑算法对每个所述发光信号数据进行处理，得到平滑发光信号数据；

计算所述预设数量的所述平滑发光信号数据的平均值，并将所述平均值作为初始检测发光值。

可选的，当所述预设发光值范围包括正常范围时，包括：当所述初始检测发光值属于正常范围内时，调用浓度计算函数对所述初始检测发光值进行浓度检测，得到最终检测发光值；

其中，所述浓度计算函数的确定方式，包括：

获取所述正常范围内预定组数的发光值以及对应的浓度数值；

根据所述发光值以及对应的浓度数值计算预设浓度计算函数的参数，得到浓度计算函数。

可选的，得到浓度计算函数之后，还包括：

将选取的所述发光值分别输入到所述浓度计算函数，计算得到对应的计算浓度值；

计算各所述计算浓度值与相对应的浓度数值的偏差百分比；

判断是否存在连续预定检测个数的所述偏差百分比不大于预设偏差值；

若存在，则选用浓度计算函数；

若不存在，则重新选取连续排列的所述预定组数的发光值以及对应的浓度数值。

可选的，所述低端补偿函数的确定方式，包括：

获取设定次数的空白发光信号值取平均值得到空白背景发光值；

获取所述低端补偿发光值范围内至少两组低发光值以及对应的浓度数值；

将所述空白背景发光值和对应浓度数值0，以及所述低发光值和对应的浓度数值进行曲线拟合得到低端拟合函数；

将所述低端拟合函数带入所述浓度计算函数得到低端补偿函数。

可选的，所述高端补偿函数的确定方式，包括：

获取所述高端补偿发光值范围内至少三组高发光值以及对应的浓度数值；

将所述高发光值和对应的浓度数值进行曲线拟合得到高端拟合函数；

将所述高端拟合函数带入所述浓度计算函数得到高端补偿函数。

可选的，该方法还包括：

利用返值计算的方法检测所述低端补偿函数和/或所述高端补偿函数的准确性。

可选的，当所述低端补偿函数或所述高端补偿函数的准确性不符合要求时，还包括：

增加预设低端补偿函数的未知数项的次数重新计算新的低端补偿函数；

或增加预设高端补偿函数的未知数项的次数重新计算新的高端补偿函数。

本发明还提供一种基于化学发光的测量系统，所述系统包括：

采集模块，用于在化学发光测试反应过程结束后，利用采集到的发光信号数据得到初始检测发光值；

比较模块，用于将所述初始检测发光值与各预设发光值范围进行比较；其中，所述预设发光值范围包括低端补偿发光值范围以及高端补偿发光值范围；

低端补偿模块，用于当所述初始检测发光值属于低端补偿发光值范围内时，调用低端补偿函数对所述初始检测发光值进行补偿，得到最终检测发光值；

高端补偿模块，用于当所述初始检测发光值属于高端补偿发光值范围内时，调用高端补偿函数对所述初始检测发光值进行补偿，得到最终检测发光值；

浓度检测模块，用于根据所述最终检测发光值计算得到对应的检测浓度数值。

本发明还提供一种生物检测仪器，包括：

采集部件，用于在化学发光测试反应过程结束后，利用采集到的发光信号数据得到初始检测发光值；

处理器，用于将所述初始检测发光值与各预设发光值范围进行比较；其中，所述预设发光值范围包括低端补偿发光值范围以及高端补偿发光值范围；当所述初始检测发光值属于低端补偿发光值范围内时，调用低端补偿函数对所述初始检测发光值进行补偿，得到最终检测发光值；当所述初始检测发光值属于高端补偿发光值范围内时，调用高端补偿函数对所述初始检测发光值进行补偿，得到最终检测发光值；根据所述最终检测发光值计算得到对应的检测浓度数值。

本发明所提供的一种基于化学发光的测量方法，包括：在化学发光测试反应过程结束后，利用采集到的发光信号数据得到初始检测发光值；将初始检测发光值与各预设发光值范围进行比较；其预设发光值范围包括低端补偿发光值范围以及高端补偿发光值范围；当初始检测发光值属于低端补偿发光值范围内时，调用低端补偿函数对初始检测发光值进行补偿，得到最终检测发光值；当初始检测发光值属于高端补偿发光值范围内时，调用高端补偿函数对初始检测发光值进行补偿，得到最终检测发光值；根据最终检测发光值计算得到对应的检测浓度数值；

可见，该方法采用低端补偿函数对低值端进行补偿、高端补偿函数对高值端进行补偿的方式对数据进行修正，有效提高测试的准确度。本发明还提供的一种基于化学发光的测量系统及生物检测仪器，具有上述有益效果，在此不再赘述。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例所提供的基于化学发光的测量方法的流程图；

图2为本发明实施例所提供的基于化学发光的测量系统的结构框图；

图3为本发明实施例所提供的生物检测仪器的结构框图。

具体实施方式

本发明的核心是提供一种基于化学发光的测量方法、系统及生物检测仪器，采用对低值端进行补偿、对高值端进行补偿的方式对数据进行修正，有效提高测试的准确度。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

下述各个实施例中均以Y表示浓度数值(即浓度值)，均以X表示发光信号数值(或各种发光值，例如初始检测发光值，低发光值，高发光值等)。

请参考图1，图1为本发明实施例所提供的基于化学发光的测量方法的流程图；该方法可以包括：

S100、在化学发光测试反应过程结束后，利用采集到的发光信号数据得到初始检测发光值；

具体的，本实施例并不限定具体的由发光信号数据得到初始检测发光值的具体过程。用户可以根据实际求解浓度数值的精度需求进行选择。例如可以直接采集一个发光信号数据作为初始检测发光值。也可以采集多个发光信号数据，取平均值后作为初始检测发光值。也可以是在采集到发光信号数据后对该发光信号数据进行除噪后再计算初始检测发光值。本实施例并不限定具体的除噪方式。优选的，利用采集到的发光信号数据得到初始检测发光值可以包括：

按照预定采集周期采集预设数量的发光信号数据；

具体的，本实施例并不对预定采集周期以及预设数量这两个数值进行限定，用户可以根据实际情况进行选择。这里的预定采集周期可以是在化学发光测试反应过程结束后的相应时间段内实时连续采集，也可以是在化学发光测试反应过程结束后的相应时间段内间隔预定时间(例如半秒)采集。这里的预设数量可以根据计算精度进行选择，例如可以选择5个。

利用五点三次平滑算法对每个发光信号数据进行处理，得到平滑发光信号数据；

计算预设数量的平滑发光信号数据的平均值，并将平均值作为初始检测发光值。

具体的，下面以5个发光信号数据为例说明上述过程，即待化学发光测试反应过程完成后，采集相应时间段内连续的5个发光信号数据X1、X2、X3、X4和X5。对这5个值分别做五点三次平滑处理，再对平滑处理后的五个值取平均值，作为初始检测发光值X0。

S110、将初始检测发光值与各预设发光值范围进行比较；其中，预设发光值范围包括低端补偿发光值范围以及高端补偿发光值范围；

具体的，由于现有技术中仅利用一个线性方程来表示发光值与浓度值之间的关系，即采用一个线性方程来根据发光值检测信号来计算检测浓度的方式，很难兼顾低值和高值，通常低值会出现较真实值偏大，高值会出现较真实值偏小的现象。本实施例为了解决该问题，因此改变现有技术中利用一个线性方程来进行浓度计算的方式。在低值端以及高值端设置对应的补偿函数进行浓度值的计算，从而兼顾低值和高值，确保了在低值端以及高值端仍旧可以得到准确的浓度数值，进而提高测试的准确度。因此本实施例中需要判断初始检测发光值是否处于需要进行补偿的低值端范围(低端补偿发光值范围)或高值端范围(高端补偿发光值范围)。

即本实施例为了提高测试的准确度，至少需要设置低端补偿发光值范围以及高端补偿发光值范围，和相对应的低端补偿函数以及高端补偿函数。

进一步，该预设发光值范围还可以包括，不需要补偿的发光值范围，如正常范围(例如按照正常浓度计算函数进行计算的范围)，异常范围(例如超出最低检测量程的范围或超出最高检测量程的范围)。本实施例并不限定具体的各预设发光值范围对应的上限以及下限的数值，也不限定具体预设发光值范围的确定方法。

例如针对异常范围的确定方式可以是：每一种化学发光类检测项目，均有一个可以被检测到的浓度范围(检测量程)，超过这个范围的浓度，便不能被检测到；相应的，这个浓度范围也分别对应一个发光值范围。比如，浓度低于检测范围的最小值，或者浓度高于检测范围的最大值，检测仪器便不能获取到正常的发光信号，因此也不能获得最终正常的检测浓度。这个浓度检测范围，通常由采用的试剂种类和仪器的精密度来确定，当试剂和仪器确定后，这个检测范围便是已知的。例如浓度检测范围是(Ymin，Ymax)这一已知区间；相应地，与这个已知的浓度区间端点值对应的发光值信号区间便是(Xmin，Xmax)。其中，Ymin为最低检测浓度值，

S120、当初始检测发光值属于低端补偿发光值范围内时，调用低端补偿函数对初始检测发光值进行补偿，得到最终检测发光值；

S130、当初始检测发光值属于高端补偿发光值范围内时，调用高端补偿函数对初始检测发光值进行补偿，得到最终检测发光值；

其中，步骤S110到S130可以用逻辑判断函数实现。

S140、根据最终检测发光值计算得到对应的检测浓度数值。

具体的，本实施例并不限定具体的低端补偿函数以及高端补偿函数的具体形式以及确定方式。只要该低端补偿函数或高端补偿函数的计算精度比现有技术中该发光值范围内得到的浓度值准确即可。即本实施例并不限定正常的浓度计算函数的形式是否为线性函数，该正常的浓度计算函数需要根据实际情况进行确定。且各预设发光值范围的区间数值的设定也可以由用户根据化学发光类检测项目的实际情况进行确定。且本实施例也不限定低端补偿发光值范围的数量以及对应的低端补偿函数的数量，相应的也不限定高端补偿发光值范围的数量以及对应的高端补偿函数的数量。例如低端补偿发光值范围分为两个小的低端补偿发光值范围，每一个小的低端补偿发光值范围都对应有一个相应的低端补偿函数。当然本实施例也不限定低端补偿函数或高端补偿函数的次数，例如可以是一元一次函数，也可以是一元多次函数。

下面以正常的浓度计算函数为线性函数为例说明上述过程：

在计算得到初始发光值X0后，对其进行如下的逻辑判断：

a.若X0<Xmin(最低检测发光值也即低端补偿发光值范围的下限值)则输出检测浓度小于Ymin(最低检测浓度值)；则a超出最低检测量程。

b.若X0>Xmax(最高检测发光值也即高端补偿发光值范围的上限值)则输出检测浓度大于Ymax(最高检测浓度值)；则b超出最高检测量程。

c.若Xmin≤X0<Xa(低端补偿发光值范围的上限值也即正常范围的下限值)，则对X0进行补偿计算：X＝g(X0)，其中，低端补偿函数g(X)。

d.若Xa≤X0≤Xb(高端补偿发光值范围的下限值也即正常范围的上限值)，则X＝X0，其中，不补偿即利用正常的浓度计算函数计算最终检测发光值X。

e.若Xb≤X0≤Xmax，则对X0进行补偿计算：X＝G(X0)，其中，高端补偿函数G(X)。

即检测浓度的低端区间即低端补偿发光值范围为(Ymin,Ya)，则对应地发光值低端区间为(Xmin,Xa)；同理，检测浓度的高端区间即高端补偿发光值范围为(Yb,Ymax),对应地发光值高端区间为(Xmin,Xa)；检测浓度区间即正常范围为(Ya,Yb)。其中，Ya和Yb为浓度区间的端点，Xa和Xb为这两个端点对应的发光信号值。

经过上述发光值补偿计算后，将补偿计算后的X代入浓度计算函数Y＝kX+Y0来计算并输出最终检测浓度Y。

即通过以上描述，可以知道逻辑函数大概表达的是：

当检测的发光信号平均值X处于低端区间(Xmin,Xa)之间时，需要对发光信号值进行低端补偿，采用低端补偿函数；

当检测的发光信号平均值X处于高端区间(Xb,Xmax)之间时，需要对发光信号值进行高端补偿，采用高端补偿函数；

当检测的发光信号平均值X处于线性区间(Xa,Xb)之间时，不需要对发光信号值进行补偿；

当检测的发光信号平均值X超出检测量程范围时，即低于Xmin或者高于Xmax，则仪器不能准确检测信号，不能获取到准确的浓度值，输出结果为：低于最低浓度值Ymin或高于最高渡值Ymax。

基于上述技术方案，本发明实施例提供的基于化学发光的测量方法，采用低端补偿函数对低值端进行补偿、高端补偿函数对高值端进行补偿的方式对数据进行修正，有效提高测试的准确度。

基于上述实施例，由于本实施例中的预设发光值范围包括正常范围时，对应的当初始检测发光值属于正常范围内时，调用浓度计算函数对初始检测发光值进行浓度检测，得到最终检测发光值。

具体的，本实施例中的浓度计算函数的函数形式可以与现有技术中一致，即若某化学发光类检测项目对应的浓度计算函数为线性函数Y＝kXs+Y0时，本实施例中同种化学发光类检测项目对应的浓度计算函数也可以为线性函数Y＝kXs+Y0。但是两者对应的参数k和Y0不相同。原因是现有技术中在得到的浓度计算函数是针对从检测最大值到检测最小值之间，即采用一个线性方程来根据发光值检测信号来计算检测浓度的方式。而本实施例则仅仅是针对线性范围内，即该线性范围也就是上述所说的正常范围必然是小于检测最大值到检测最小值之间的范围的。简单来说即现有技术中的在计算拟合浓度计算函数时包含了太多的不准确发光值与浓度值对应关系，因此得到的浓度计算函数不准确。而本实施例仅采用正常范围(即发光值与浓度值对应关系良好的，例如线性关系好)内进行拟合得到的浓度计算函数必然最贴合实际情况。

进一步，本实施例中的浓度计算函数的函数形式可以与现有技术中不一致。原因是现有技术中进行拟合是范围比较大，数据点平滑性差，因此对这样一个大范围内数据进行拟合时得到的浓度计算函数的形式可能会与本实施例中仅针对平滑性好的一小段数据进行拟合时得到的浓度计算函数的形式不相同。

因此可以看到即便本实施例用于现有技术相同的方式获取的浓度计算函数的准确性都要远远高于现有技术中的浓度计算函数。进一步，为了在此基础上再次提高浓度计算函数的准确性，可以利用如下的形式计算浓度计算函数。即优选的，浓度计算函数的确定方式可以包括：

获取正常范围内预定组数的发光值以及对应的浓度数值；

根据发光值以及对应的浓度数值计算预设浓度计算函数的参数，得到浓度计算函数。

具体的，本实施例并不限定预定组数的具体数值，也不限定具体的预设浓度计算函数的形式，例如可以是线性函数Y＝kXs+Y0。

其中，预定组数的发光值以及对应的浓度数值的选取方式可以是：制作N个已知浓度的样本(浓度值应当具备一定的梯度，以便提升数据分析的准确性)，这样每个样本便可以获得一个与已知浓度对应的发光值，以这些已知对应关系的多组浓度-发光值在坐标系中描点，取这些点集合中，连线趋势连续且较为平滑的一段来拟合曲线，该平滑段所处的区间为(Ya,Yb)之间，其中Ya为该区间的浓度值的低端值，Yb为该区间的浓度值的高端值。然后根据当前试剂的实际情况选取适当的预设浓度计算函数，并根据选取的发光值以及对应的浓度数值计算预设浓度计算函数中的参数，最终得到对应的浓度计算函数。例如当浓度计算函数为线行时可以记此区间的预设浓度计算函数为Y＝kX+Y0，计算后最终的浓度计算函数Y＝kXs+Y0。

其中，为了提高浓度计算函数的可靠性，需要选择一段线性程度较好的区间。可选的，获取正常范围内预定组数的发光值以及对应的浓度数值可以包括：

将正常范围内测试得到的全部发光值以及对应浓度数值，按照浓度数值从小到大的顺序进行排序；

选取连续排列的预定组数的发光值以及对应的浓度数值。

具体的，在获取了N个已知浓度的样本，通过检测并处理后，可以获得N个发光值，N个浓度值与N个发光值一一对应，形成N个数据组；再按浓度值的大小升序排序后，设定这N个数据组的序号分别为1，2，3……N(序号小的数据组浓度值相对较小)。选取连续排列的预定组数的发光值以及对应的浓度数值。其中，预定组数P的数字也可以是任意选择，但是至少为2，比如P＝INT(N*10％)(即N的10％的整数部分)，或者P＝INT(N*50％)；P的选择影响到实验的繁琐程度。已知浓度的样本数量N，可以选择为10个，或者其它数量，根据实验条件来确定；但选取的样本数量越多，可以提升最终的检测精确度。即本实施例可以得到可靠性和准确性较高的浓度计算函数。

随机选取其中多个序号(预定组数)连续的数值组，在坐标系中进行曲线拟合，便可以获得一个浓度计算函数。选取的数值组中，可以有如下设定：第一个数值组的序号为M，并且选取P个连续序号数值组，这些数据组的序号依次是(M，M+1,M+2……M+P-1)，则获得的线性方程可以标记为Ym。

基于上述实施例，为了确保计算得到的浓度计算函数的准确性，本实施例还可以包括在得到浓度计算函数之后对该浓度计算函数进行检测，以便判断其是否能够满足计算精度需求。本实施例并不限定对浓度计算函数进行检测的方式，例如利用其它已知但未使用的发光值以及对应浓度数值进行计算校验，或者是利用返值计算的方式来验证浓度计算函数的拟合准确程度。本实施例也不限定在各中检测方式中最终的判定参数的选择以及判定结果的确定方式，例如最终的判定参数可以使用偏差值进行计算，也可以选择偏差百分比进行计算。

可选的，利用返值计算的方式进行验证具体过程可以如下：

将选取的发光值分别输入到浓度计算函数，计算得到对应的计算浓度值；

计算各计算浓度值与相对应的浓度数值的偏差百分比；

具体的，上述两个步骤的具体过程即：将上述P个数值组按序号顺序，依次将发光值Xm代入浓度计算函数中，计算出浓度值Ym；将Ym与其已知浓度Yn进行比较，计算偏差百分比Dm＝|Yn-Ym|/Yn(二者之差的绝对值与已知浓度Yn的比值)，这样可以获得P个与序号对应的偏差。

判断是否存在连续预定检测个数的偏差百分比不大于预设偏差值；

若存在，则选用浓度计算函数；

若不存在，则重新选取连续排列的预定组数的发光值以及对应的浓度数值。

具体的，若这P个偏差中，连续Q(预定检测个数)个偏差均大于预设偏差值D，则表明获得的浓度计算函数不够准确，需要重新选择另外的数据组拟合该浓度计算函数。且在重新选取连续排列的预定组数的发光值以及对应的浓度数值计算该浓度计算函数时，为了避免选择到重复的数据组，可以要求后一次的数据组起始序号与前一次的起始序号不同。序号m可以是1，也可以是序号区间(1，N)中的任意一个自然数。

若这P个偏差中，连续Q个偏差均不大于预设偏差D，则表明获得的浓度计算函数比较准确，既可以选择其作为最终的浓度计算函数(例如当其为线性函数时即线性函数的线性程度较好，则选定该线性函数作为线性区间的浓度计算函数)。

其中，本实施例并不限定Q、D的数值。例如预设偏差值D可以根据要求的检测精度来确定，仪器检测后输出的浓度结果要求越准确，则预设偏差需要越小，一般预设偏差为10％，或者小于10％的其它百分数，例如5％。数字Q也可以任意选择，但至少为2且不能大于P，同时还需要结合D的选择来确定；若D值较大，Q可以选择较大，比如可以选择4或5等等，若D值较小，Q可以选择较小，比如可以选择2或3。以上数字只是举例，并不以此来限制Q的取值选择。

即本实施例通过对拟合得到的浓度计算函数进行检测，从而提高了浓度计算函数的准确性。且用户可以根据自身的实际需求去设定对应的检测精度，得到适合自己的浓度计算函数。

基于上述任意实施例，本实施例提供一种低端补偿函数的确定方式，具体过程可以如下：

获取设定次数的空白发光信号值取平均值得到空白背景发光值；

具体的，本实施例并不限定设定次数的具体数值，例如可以是5。多次测试试剂体系的空白，获得多个空白发光信号值，将这多个空白发光信号值取平均值，即获得空白背景发光值X00。空白是指在试剂体系中不加入样本，没有化学反应，直接测量未经化学反应的试剂体系的发光信号值，这样获得的发光信号值对应的检测浓度为0。

获取低端补偿发光值范围内至少两组低发光值以及对应的浓度数值；

将空白背景发光值和对应浓度数值0，以及低发光值和对应的浓度数值进行曲线拟合得到低端拟合函数；

具体的，在多个已知浓度的样本检测数据作为基础，在浓度区间(Ymin，Ya)之间取至少二组相对应的低发光值以及对应的浓度数值，结合试剂平均空白背景X00和浓度0这一组数据组，进行曲线拟合，以获得浓度区间(0,Ya)之间的浓度计算函数，记作YL＝f(XL)，此处YL为低端浓度值，XL为低端发光值。

本实施例并不限定该浓度计算函数的次数，即方程YL＝f(XL)为一元多次方程。方程次数确定后，方程本身便可以通过曲线拟合方式确定。本实施例并不限定方程次数的确定方式。通过该方程，可得出Ymin＝f(Xmin)，Ymin是已知值，反向计算可得到Xmin值。

将低端拟合函数带入浓度计算函数得到低端补偿函数。

具体的，由于浓度Y是相同的即YL＝Y，结合正常区间(Ya,Yb)浓度计算函数可以获得：YL＝f(XL)。计算可以得出X与XL的关系。由于XL处于低端发光值范围内，将其视作满足Xmin≤XL<Xa这一条件，所以此处的XL被作为初始检测发光值X0，XL＝X0，即可获得低端补偿函数为：X＝g(X0)。

以正常区间(Ya,Yb)浓度计算函数为一元一次函数为例说明上述过程：

由于浓度Y是相同的即YL＝Y，结合正常区间(Ya,Yb)浓度计算函数可以获得：YL＝f(XL)＝Y＝kX+Y0；

计算得出X与XL的关系：X＝g(XL)＝(f(XL)-Y0)/k。

由于XL处于低端发光值范围内，将其视作满足Xmin≤XL<Xa这一条件，所以此处的XL被作为初始检测发光值X0，XL＝X0，即可获得低端补偿函数为：X＝g(X0)＝(f(X0)-Y0)/k。

基于上述任意实施例，本实施例提供一种高端补偿函数的确定方式，具体过程可以如下：

获取高端补偿发光值范围内至少三组高发光值以及对应的浓度数值；

将高发光值和对应的浓度数值进行曲线拟合得到高端拟合函数；

具体的，在多个已知浓度的样本检测数据作为基础，在浓度区间(Yb,Ymax)之间取至少3个浓度，以及与上述至少3个浓度相对应的发光值，组成至少3个数据组即至少三组高发光值以及对应的浓度数值，以曲线拟合方式获得浓度区间(Yb,Ymax)之间的方程，记作YH＝f(XH)，此处YH为高端浓度值，XH为高端发光值。

本实施例并不限定该浓度计算函数的次数，即方程YH＝f(XH)为一元多次方程。方程次数确定后，方程本身便可以通过曲线拟合方式确定。本实施例并不限定方程次数的确定方式。通过该方程，可得出Ymax＝f(Xmax)，Ymax是已知值，反向计算可得到Xmax值。

将高端拟合函数带入浓度计算函数得到高端补偿函数。

具体的，由于浓度Y是相同的即YH＝Y，结合正常区间(Ya,Yb)浓度计算函数可以获得：YH＝f(XH)。计算可以得出X与XH的关系。由于XH处于高端发光值范围内，将其视作满足Xb≤XH<Xmax这一条件，所以此处的XH被作为初始检测发光值X0，XH＝X0，即可获得低端补偿函数为：X＝G(X0)。

以正常区间(Ya,Yb)浓度计算函数为一元一次函数为例说明上述过程：

由于浓度Y是相同的即YH＝Y，结合正常区间(Ya,Yb)浓度计算函数可以获得：YH＝f(XH)＝Y＝kX+Y0；

计算得出X与XH的关系：X＝G(XH)＝(f(XH)-Y0)/k。

由于XH处于高端发光值范围内，将其视作满足Xb≤XH<Xmax这一条件，所以此处的XH被作为初始检测发光值X0,XH＝X0，即可获得高端补偿函数为：X＝G(X0)＝(f(X0)-Y0)/k。

基于上述实施例，为了确保计算得到的低端补偿函数和/或高端补偿函数的准确性，本实施例还可以包括在得到低端补偿函数和/或高端补偿函数之后对该低端补偿函数和/或高端补偿函数进行检测，以便判断其是否能够满足计算精度需求。本实施例并不限定对低端补偿函数和/或高端补偿函数进行检测的方式，例如利用其它已知但未使用的发光值以及对应浓度数值进行计算校验，或者是利用返值计算的方式来验证低端补偿函数和/或高端补偿函数的拟合准确程度。本实施例也不限定在各中检测方式中最终的判定参数的选择以及判定结果的确定方式，例如最终的判定参数可以使用偏差值进行计算，也可以选择偏差百分比进行计算。

优选的，利用返值计算的方法检测低端补偿函数和/或高端补偿函数的准确性。具体的过程可以相应的参照浓度计算函数利用返值计算的方式进行验证具体过程。各参数进行适应性改变即可。

优选的，当低端补偿函数或高端补偿函数的准确性不符合要求时，还包括：重新求取对应的低端补偿函数或高端补偿函数，此时可以修改预设低端补偿函数或预设高端补偿函数的未知数项的次数，例如当原预设低端补偿函数或预设高端补偿函数的为一元一次方程时，可以修改为一元二次方程。以此类推。然后按照新的预设低端补偿函数或预设高端补偿函数拟合得到新的低端补偿函数或高端补偿函数。具体过程即：

当低端补偿函数的准确性不符合要求时，增加预设低端补偿函数的未知数项的次数重新计算新的低端补偿函数；

或当高端补偿函数的准确性不符合要求时，增加预设高端补偿函数的未知数项的次数重新计算新的高端补偿函数。

即具体过程可以如下：

低端补偿函数和高端补偿函数的确定方式相同，仅仅是选择的数据不同，低端补偿函数选择低端数据，高端补偿函数选择高端数据。方程次数确定步骤如下：

a方程选择次数为1，按照对应的补偿函数的生成方法，选取相应的数据组进行曲线拟合获得一元一次方程Y＝f(X)；

b对选取的数据组进行返值计算，获得与数据组数目对应的多个偏差值；

c对多个偏差值进行分析判断：

若连续若干个偏差值大于预设偏差值，则选择方程次数为2(即逐渐增加)

若连续若干个偏差值不大于预设偏差值，则确认方程次数为当前次数。

其中，返值计算中所提到的参数(包括各个数据组的数量和预设偏差值等)，与浓度计算函数进行返值计算过程中的参数相同，唯一不同的只是数据组的选择对象不同，根据各自所属情况，选择对应的数据组。

方程次数一般为1次、2次或3次，一般最多计算到3次便可以满足要求。

即通过本实施例可以提高低端补偿函数或高端补偿函数的准确性，本实施例可以同时都对低端补偿函数以及高端补偿函数的准确性进行检测，也可以仅仅对低端补偿函数的准确性进行检测或高端补偿函数的准确性进行检测。

下面通过具体试验数据说明上述过程：

举例一：Hs-CRP超敏C-反应蛋白项目算法：

1、反应完成后，连续测试298s，299s，300s，301s，302s这五个连续时间点的数据，对采集的5个数据进行5点3次平滑处理,然后对处理后的五个数据取平均值X。具体数据如表1所示。

表1举例1浓度值与平均发光值数据表

浓度Y(μg/mL)	0	0.03	0.25	0.5	0.75
						平均值X0	789	2705	21313	45122	68931
浓度Yμg/mL	1	9	17	25	33
						平均值X0	92741	854637	1616533	2119850	2423957

2、从数据表格得知CRP的线性区间为0.25-17μg/mL，此区间一次方程为Y＝1.05*10-5X+0.02621。

3、测试试剂体系的空白体系10次，计算出试剂平均空白背景X00＝789；同理，测试0.25，17浓度水平相应的平均测试值X0.25＝21313，X17＝1616533。

4、低值端补偿：在低端浓度区间(0.03-0.25μg/mL)取0.03、0.25μg/mL浓度，结合X00计算浓度区间0至0.25的二次方程，Y＝-1.87*10-10XL2+1.63*10-5XL-0.0128，结合Y＝kX+Y0计算X与XL的关系：X＝-1.78*10-5XL2+1.55XL-3710。

5、高值端补偿：在浓度水平区间(17-33)取17、25、33μg/mL浓度，计算浓度区间17-33的线性方程，Y＝1.3*10-11XH2-3.23*10-5XH+35.4961，结合Y＝kX+Y0计算X与XL的关系：X＝1.24*10-6XH2-3.08XH+3378095。

6、两端值计算：根据Y＝kLXL+YL计算出Xmin＝4669，根据Y＝kHXH+YH计算出Xmax＝2310889。

7、最终算法：

a.若X<4669则直接输出小于0.05μg/mL；

b.若X>2310889则直接输出大于30μg/mL；

c.若4669≤X<21297，则先对X进行负补偿，Xz＝-1.78*10-5X2+1.55X-3710；若21297≤X≤1617460，则Xz＝X；若1617460≤X≤2310889，则先对X进行正补偿Xz＝1.24*10-6X2-3.08X+3378095；判定完成后输出计算浓度Y＝0.0000105Xz+0.02621，输出Yμg/mL。

8、算法确定后测试数据处理方法的对比：对浓度为0.067、0.105、3.13、12.4、20.5、25μg/mL CRP样本进行测试，平行测试3次，测试数据及数据处理如下：表2为举例1原始数据，表3为举例1未进行补偿对应数据，表4举例1进行补偿对应数据。

表2为举例1原始数据

表3为举例1未进行补偿对应数据

表4举例1进行补偿对应数据

从上面表格数据可以看出，补偿后的对低值和高值数据准确度提升明显。

举例二：CP(C肽)项目算法：

1、反应完成后，连续测试298s，299s，300s，301s，302s的五个连续数据，对采集的5个数据进行5点3次平滑处理,然后对处理后的五个数据取平均值X。

表5举例2浓度值与平均发光值数据表

2、从数据表格得知CRP的线性区间为5-160ng/mL，此区间一次方程为Y＝1.17994*10-4X+0.2453。

3、测试试剂体系的空白体系10次，计算出试剂平均空白背景X0＝943；同理，测试5，160浓度水平相应的平均测试值X5＝40296，X160＝1353921。

4、低值端补偿：在浓度水平区间(0.5-5μg/mL)取0.5、5ng/mL浓度，结合X0计算浓度区间0-5的二次方程，Y＝1.25994*10-4XL-0.073，结合Y＝kX+Y0计算X与XL的关系：X＝1.0678XL-2698。

5、高值端补偿：在浓度水平区间(160-300)取160、280、360μg/mL浓度，计算浓度区间200-360的线性方程，Y＝5.04222*10-4XH-265.6882，结合Y＝kX+Y0计算X与XL的关系：X＝2.346XH-1828787。

6、两端值计算：根据Y＝kLXL+YL计算出Xmin＝4547，根据Y＝kHXH+YH计算出Xmax＝1862372。

7、最终算法：

a.若X<4547则直接输出小于0.5ng/mL；

b.若X>1862372则直接输出大于300ng/mL；

c.若4547≤X<40296，则先对X进行负补偿，Xz＝1.0678X-2698；若40296≤X≤1353921，则Xz＝X；若1353921≤X≤1862372，则先对X进行正补偿Xz＝2.346X-1828787；判定完成后输出计算浓度Y＝1.17994*10-4X+0.2453，输出Yng/mL。

8、算法确定后测试数据处理方法的对比：对浓度为0.067、0.105、3.13、12.4、20.5、25μg/mL CP样本进行测试，平行测试3次，测试数据及数据处理如下：表6为举例2原始数据，表7为举例2未进行补偿对应数据，表8举例2进行补偿对应数据。

表6为举例2原始数据

表7为举例2未进行补偿对应数据

表8举例2进行补偿对应数据

从上面表格数据可以看出，补偿后的对低值和高值数据准确度提升明显。

基于上述技术方案，本发明实施例提供的基于化学发光的测量方法，采用低端补偿函数对低值端进行补偿、高端补偿函数对高值端进行补偿的方式对数据进行修正，有效提高测试的准确度。且对得到的函数进行检测，以提高函数的准确性。

下面对本发明实施例提供的基于化学发光的测量系统及生物检测仪器进行介绍，下文描述的基于化学发光的测量系统及生物检测仪器与上文描述的基于化学发光的测量方法可相互对应参照。

请参考图2，图2为本发明实施例所提供的基于化学发光的测量系统的结构框图；该系统可以包括：

采集模块100，用于在化学发光测试反应过程结束后，利用采集到的发光信号数据得到初始检测发光值；

比较模块200，用于将初始检测发光值与各预设发光值范围进行比较；其中，预设发光值范围包括低端补偿发光值范围以及高端补偿发光值范围；

低端补偿模块300，用于当初始检测发光值属于低端补偿发光值范围内时，调用低端补偿函数对初始检测发光值进行补偿，得到最终检测发光值；

高端补偿模块400，用于当初始检测发光值属于高端补偿发光值范围内时，调用高端补偿函数对初始检测发光值进行补偿，得到最终检测发光值；

浓度检测模块500，用于根据最终检测发光值计算得到对应的检测浓度数值。

请参考图3，图3为本发明实施例所提供的生物检测仪器的结构框图；该生物检测仪器可以包括：

采集部件600，用于在化学发光测试反应过程结束后，利用采集到的发光信号数据得到初始检测发光值；

处理器700，用于将初始检测发光值与各预设发光值范围进行比较；其中，预设发光值范围包括低端补偿发光值范围以及高端补偿发光值范围；当初始检测发光值属于低端补偿发光值范围内时，调用低端补偿函数对初始检测发光值进行补偿，得到最终检测发光值；当初始检测发光值属于高端补偿发光值范围内时，调用高端补偿函数对初始检测发光值进行补偿，得到最终检测发光值；根据最终检测发光值计算得到对应的检测浓度数值。

说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

以上对本发明所提供的一种基于化学发光的测量方法、系统及生物检测仪器进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于化学发光的测量方法，其特征在于，所述方法包括：

在化学发光测试反应过程结束后，利用采集到的发光信号数据得到初始检测发光值；

将所述初始检测发光值与各预设发光值范围进行比较；其中，所述预设发光值范围包括低端补偿发光值范围以及高端补偿发光值范围；

当所述初始检测发光值属于低端补偿发光值范围内时，调用低端补偿函数对所述初始检测发光值进行补偿，得到最终检测发光值；

当所述初始检测发光值属于高端补偿发光值范围内时，调用高端补偿函数对所述初始检测发光值进行补偿，得到最终检测发光值；

根据所述最终检测发光值计算得到对应的检测浓度数值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用采集到的发光信号数据得到初始检测发光值，包括：

按照预定采集周期采集预设数量的发光信号数据；

利用五点三次平滑算法对每个所述发光信号数据进行处理，得到平滑发光信号数据；

计算所述预设数量的所述平滑发光信号数据的平均值，并将所述平均值作为初始检测发光值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述预设发光值范围包括正常范围时，包括：当所述初始检测发光值属于正常范围内时，调用浓度计算函数对所述初始检测发光值进行浓度检测，得到最终检测发光值；

其中，所述浓度计算函数的确定方式，包括：

获取所述正常范围内预定组数的发光值以及对应的浓度数值；

根据所述发光值以及对应的浓度数值计算预设浓度计算函数的参数，得到浓度计算函数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，得到浓度计算函数之后，还包括：

将选取的所述发光值分别输入到所述浓度计算函数，计算得到对应的计算浓度值；

计算各所述计算浓度值与相对应的浓度数值的偏差百分比；

判断是否存在连续预定检测个数的所述偏差百分比不大于预设偏差值；

若存在，则选用浓度计算函数；

若不存在，则重新选取连续排列的所述预定组数的发光值以及对应的浓度数值。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述低端补偿函数的确定方式，包括：

获取设定次数的空白发光信号值取平均值得到空白背景发光值；

获取所述低端补偿发光值范围内至少两组低发光值以及对应的浓度数值；

将所述空白背景发光值和对应浓度数值0，以及所述低发光值和对应的浓度数值进行曲线拟合得到低端拟合函数；

将所述低端拟合函数带入所述浓度计算函数得到低端补偿函数。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述高端补偿函数的确定方式，包括：

获取所述高端补偿发光值范围内至少三组高发光值以及对应的浓度数值；

将所述高发光值和对应的浓度数值进行曲线拟合得到高端拟合函数；

将所述高端拟合函数带入所述浓度计算函数得到高端补偿函数。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：

利用返值计算的方法检测所述低端补偿函数和/或所述高端补偿函数的准确性。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，当所述低端补偿函数或所述高端补偿函数的准确性不符合要求时，还包括：

增加预设低端补偿函数的未知数项的次数重新计算新的低端补偿函数；

或增加预设高端补偿函数的未知数项的次数重新计算新的高端补偿函数。

9.一种基于化学发光的测量系统，其特征在于，所述系统包括：

采集模块，用于在化学发光测试反应过程结束后，利用采集到的发光信号数据得到初始检测发光值；

比较模块，用于将所述初始检测发光值与各预设发光值范围进行比较；其中，所述预设发光值范围包括低端补偿发光值范围以及高端补偿发光值范围；

低端补偿模块，用于当所述初始检测发光值属于低端补偿发光值范围内时，调用低端补偿函数对所述初始检测发光值进行补偿，得到最终检测发光值；

高端补偿模块，用于当所述初始检测发光值属于高端补偿发光值范围内时，调用高端补偿函数对所述初始检测发光值进行补偿，得到最终检测发光值；

浓度检测模块，用于根据所述最终检测发光值计算得到对应的检测浓度数值。

10.一种生物检测仪器，其特征在于，包括：

采集部件，用于在化学发光测试反应过程结束后，利用采集到的发光信号数据得到初始检测发光值；

处理器，用于将所述初始检测发光值与各预设发光值范围进行比较；其中，所述预设发光值范围包括低端补偿发光值范围以及高端补偿发光值范围；当所述初始检测发光值属于低端补偿发光值范围内时，调用低端补偿函数对所述初始检测发光值进行补偿，得到最终检测发光值；当所述初始检测发光值属于高端补偿发光值范围内时，调用高端补偿函数对所述初始检测发光值进行补偿，得到最终检测发光值；根据所述最终检测发光值计算得到对应的检测浓度数值。