CN109357697A - 一种基于质评靶值计算的医学仪器校准方法、系统及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于质评靶值计算的医学仪器校准方法、系统及装置，方法包括：根据检测类型、项目类型、样本批次、质控试剂、仪器类型以及仪器型号，对检测结果数据集进行第一数据集筛选，得到第一数据集；计算第一数据集的标准差，并根据计算得到的标准差进行第二数据集筛选，得到第二数据集；计算第二数据集的靶值；基于预设的基数，根据靶值计算参考范围；根据参考范围，对第二数据集进行第三数据集筛选，得到满足仪器校准要求的第三数据集；系统包括第一筛选模块、第二筛选模块、靶值计算模块、参考范围计算模块和第三数据筛选模块。本发明降低了仪器校准误差，提高了仪器检测结果的准确性，且适用范围广，可广泛应用于仪器校准技术领域。
Description
技术领域
本发明涉及仪器校准技术领域，尤其是一种基于质评靶值计算的医学仪器校准方法、系统及装置。
背景技术
目前，为了提高医学仪器对标本进行检测的准确性，检验医生需要时刻对医学仪器进行校准，而现有方法对医学仪器进行校准一般是采用单一的3SD倍数校准法来实现，这种校准法并没有考虑医学仪器的类型以及检测的对象等因素，其并不能保证对所有医学仪器(比如不同类型的医学仪器和不同使用方式的医学仪器)进行精确校准，进而导致医学仪器的测量结果出现较大误差。
其中，3SD倍数校准法是指，将检测结果与标准差(Standard Deviation，SD)的正负3倍(即±3SD)进行比较，若检测结果在±3SD的范围内，则认为结果准确，反之，则认为结果误差较大。
靶值的含义如下：对于定量试验，靶值指的是排除异常值后(即在±3SD的范围外)所有参加结果的平均数。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明的目的在于：提供一种适用范围广且误差小的，基于质评靶值计算的医学仪器校准方法、系统及装置。
本发明一方面所采取的技术方案的一方面为：
一种基于质评靶值计算的医学仪器校准方法，包括以下步骤：
根据检测类型、项目类型、样本批次、质控试剂、仪器类型以及仪器型号，对检测结果数据集进行第一数据集筛选，得到第一数据集；
计算第一数据集的标准差，并根据计算得到的标准差进行第二数据集筛选，得到第二数据集；
计算第二数据集的靶值；
基于预设的基数，根据靶值计算参考范围；
根据参考范围，对第二数据集进行第三数据集筛选，得到满足仪器校准要求的第三数据集。
进一步，所述根据检测类型、项目类型、样本批次、质控试剂、仪器类型以及仪器型号进行第一数据集筛选，得到第一数据集这一步骤，包括以下步骤：
根据检测类型，将检测结果数据集分为临检组数据集、生化组数据集和免疫组数据集；
根据项目类型，将免疫组数据集分为特异性免疫组数据集和非特异性免疫组数据集；
根据样本批次、质控试剂、仪器类型以及仪器型号，对临检组数据集、生化组数据集、特异性免疫组数据集和非特异性免疫组数据集进行分类，得到第一数据集。
进一步，所述计算第一数据集的标准差，并根据计算得到的标准差进行第二数据集筛选，得到第二数据集这一步骤，包括以下步骤：
计算第一数据集的标准差；
根据计算得到的标准差和预设的倍数，得到标准差筛选范围；
若第一数据集中有数据处于标准差筛选范围之外，则将处于标准差筛选范围之外的数据剔除，并基于剔除操作之后的第一数据集，返回执行计算第一数据集的标准差这一步骤，直至第一数据集中的所有数据均处于标准差筛选范围之内。
进一步，还包括对第三数据集进行可视化展示的步骤。
进一步，所述对第三数据集进行可视化展示这一步骤，包括以下步骤：
采用轨迹落点的展示方式，将第三数据集中的每个数据作为一个落点进行图像展示；
根据每个落点的位置，基于预设的位置权值为每个落点赋值；
对所有落点的值进行求和，得到满足仪器校准要求的第三数据集的总值；
根据第三数据集的总值，判断第三数据集是否满足预设的检测误差要求。
本发明另一方面所采取的技术方案是：
一种基于质评靶值计算的医学仪器校准系统，包括：
第一筛选模块，用于根据检测类型、项目类型、样本批次、质控试剂、仪器类型以及仪器型号，对检测结果数据集进行第一数据集筛选，得到第一数据集；
第二筛选模块，用于计算第一数据集的标准差，并根据计算得到的标准差进行第二数据集筛选，得到第二数据集；
靶值计算模块，用于计算第二数据集的靶值；
参考范围计算模块，用于基于预设的基数，根据靶值计算参考范围；
第三数据筛选模块，用于根据参考范围，对第二数据集进行第三数据集筛选，得到满足仪器校准要求的第三数据集。
进一步，所述第一筛选模块包括：
第一分类单元，用于根据检测类型，将检测结果数据集分为临检组数据集、生化组数据集和免疫组数据集；
第二分类单元，用于根据项目类型，将免疫组数据集分为特异性免疫组数据集和非特异性免疫组数据集；
第三分类单元，用于根据样本批次、质控试剂、仪器类型以及仪器型号，对临检组数据集、生化组数据集、特异性免疫组数据集和非特异性免疫组数据集进行分类，得到第一数据集。
进一步，所述第二筛选模块包括：
标准差计算单元，用于计算第一数据集的标准差；
标准差筛选范围计算单元，用于根据计算得到的标准差和预设的倍数，得到标准差筛选范围；
剔除单元，用于执行以下步骤：若第一数据集中有数据处于标准差筛选范围之外，则将处于标准差筛选范围之外的数据剔除，并基于剔除操作之后的第一数据集，返回执行标准差计算单元，直至第一数据集中的所有数据均处于标准差筛选范围之内。
进一步，还包括可视化展示模块，用于对第三数据集进行可视化展示；
其中，所述可视化展示模块包括：
落点展示单元，用于采用轨迹落点的展示方式，将第三数据集中的每个数据作为一个落点进行图像展示；
落点赋值单元，用于根据每个落点的位置，基于预设的位置权值为每个落点赋值；
求和单元，用于对所有落点的值进行求和，得到满足仪器校准要求的第三数据集的总值；
判断单元，用于根据第三数据集的总值，判断第三数据集是否满足预设的检测误差要求。
本发明另一方面所采取的技术方案是：
一种基于质评靶值计算的医学仪器校准装置，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如所述的基于质评靶值计算的医学仪器校准方法。
本发明的有益效果是：本发明在传统的3SD倍数校准法基础上，增加了根据检测类型、项目类型、样本批次、质控试剂、仪器类型以及仪器型号进行数据筛选的方法，并进一步结合标准差和靶值分别进行第二数据筛选和第三数据筛选，大大降低了仪器校准误差，提高了仪器检测结果的准确性，且能适用于不同类型的医学仪器和不同使用方式的医学仪器，适用范围广。
附图说明
图1为本发明实施例的步骤流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图和具体实施例对本发明作进一步解释和说明。对于本发明实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
参照图1，本发明实施例提供了一种基于质评靶值计算的医学仪器校准方法，包括以下步骤：
S1、根据检测类型、项目类型、样本批次、质控试剂、仪器类型以及仪器型号，对检测结果数据集进行第一数据集筛选，得到第一数据集；
其中，所述步骤S1包括以下步骤：
S11、根据检测类型，将检测结果数据集分为临检组数据集、生化组数据集和免疫组数据集；
S12、根据项目类型，将免疫组数据集分为特异性免疫组数据集和非特异性免疫组数据集；
S13、根据样本批次、质控试剂、仪器类型以及仪器型号，对临检组数据集、生化组数据集、特异性免疫组数据集和非特异性免疫组数据集进行分类，得到第一数据集。
S2、计算第一数据集的标准差，并根据计算得到的标准差进行第二数据集筛选，得到第二数据集；
其中，步骤S2包括以下步骤：
S21、计算第一数据集的标准差；
S22、根据计算得到的标准差和预设的倍数，得到标准差筛选范围；
S23、若第一数据集中有数据处于标准差筛选范围之外，则将处于标准差筛选范围之外的数据剔除，并基于剔除操作之后的第一数据集，返回执行计算第一数据集的标准差这一步骤，直至第一数据集中的所有数据均处于标准差筛选范围之内。
其中，所述标准差SD的计算公式为：
SD＝sqrt(((x1-x)2+(x2-x)2+......(xn-x)2)/n)，
其中，xn代表第n个数据。
S3、计算第二数据集的靶值；
其中，本实施例通过计算第二数据集中所有数据结果的总和，用这个总和除以对应数据结果的医院总数，得到最终的第二数据集的靶值。
S4、基于预设的基数，根据靶值计算参考范围；
其中，本实施例以标准差的正负3倍作为参考范围(即±3SD)。
S5、根据参考范围，对第二数据集进行第三数据集筛选，得到满足仪器校准要求的第三数据集；
S6、对第三数据集进行可视化展示。
其中，所述步骤S6包括以下步骤：
S61、采用轨迹落点的展示方式，将第三数据集中的每个数据作为一个落点进行图像展示；
S62、根据每个落点的位置，基于预设的位置权值为每个落点赋值；
S63、对所有落点的值进行求和，得到满足仪器校准要求的第三数据集的总值；
S64、根据第三数据集的总值，判断第三数据集是否满足预设的检测误差要求。
本发明首先按检测类型、项目方法归类、样本批次、质控试剂、仪器类型和型号等条件筛选出第一数据集；
接着，在每次进行第一数据集筛选的过程中还算出标准差，按照算出的标准差逐个淘汰不符合标准差范围的数据，直到淘汰到最后一批完全符合标准差范围的数据才认为是最优的结果，并将此最优结果作为第二数据集，也就是第二数据集筛选过程；
然后根据第二数据集算出项目的最终靶值，再把这个靶值乘上一个基数作为参考范围，把第二数据集中的每个检测结果和这个参考范围做对比，并以图像的形式展示每个结果在图像上的落点轨迹，进而大大提高图像和结果的可读性，同时也根据每个检测结果所处的位置范围，给每个检测结果进行赋值，以一个项目按5个批次为例，设每个项目中每个批次通过的数据赋值20分，每个项目的总分为100分，规定80以上的得分为优秀，60分以上为合格，60分以下则认为是不合格。
本发明通过多批次多条件筛选的方法得出来的最终结果对于仪器校准数据的依据是偏差最小的，这样有助于医生检测标本，也为校准仪器提供了更有力的科学依据。
具体的，本发明的实现过程如下：首先根据仪器，样本编号，测定方法，检测年份和检测次数等作为条件查询得出每个项目的结果数据集合；然后根据每个项目的结果和结果设定的范围，算出每个项目的标准差；接着在结果数据集里面排除在正负3倍标准差之外的结果，得出新的结果集，再在新的结果集里面再次算出新的标准差，再次排除在正负3倍标准差之外的结果，以此类推，一直排除到所有结果都在正负3倍标准差之内的结果集为止；最后在得出的最优结果集中算出每个结果的总和，用每个项目结果的总和除上出现这些结果的医院总数最终得出靶值。
与图1的方法相对应，本发明实施例还提供了一种基于质评靶值计算的医学仪器校准系统，包括：
第一筛选模块，用于根据检测类型、项目类型、样本批次、质控试剂、仪器类型以及仪器型号，对检测结果数据集进行第一数据集筛选，得到第一数据集；
第二筛选模块，用于计算第一数据集的标准差，并根据计算得到的标准差进行第二数据集筛选，得到第二数据集；
靶值计算模块，用于计算第二数据集的靶值；
参考范围计算模块，用于基于预设的基数，根据靶值计算参考范围；
第三数据筛选模块，用于根据参考范围，对第二数据集进行第三数据集筛选，得到满足仪器校准要求的第三数据集。
进一步作为优选的实施方式，所述第一筛选模块包括：
第一分类单元，用于根据检测类型，将检测结果数据集分为临检组数据集、生化组数据集和免疫组数据集；
第二分类单元，用于根据项目类型，将免疫组数据集分为特异性免疫组数据集和非特异性免疫组数据集；
第三分类单元，用于根据样本批次、质控试剂、仪器类型以及仪器型号，对临检组数据集、生化组数据集、特异性免疫组数据集和非特异性免疫组数据集进行分类，得到第一数据集。
进一步作为优选的实施方式，所述第二筛选模块包括：
标准差计算单元，用于计算第一数据集的标准差；
标准差筛选范围计算单元，用于根据计算得到的标准差和预设的倍数，得到标准差筛选范围；
剔除单元，用于执行以下步骤：若第一数据集中有数据处于标准差筛选范围之外，则将处于标准差筛选范围之外的数据剔除，并基于剔除操作之后的第一数据集，返回执行标准差计算单元，直至第一数据集中的所有数据均处于标准差筛选范围之内。
进一步作为优选的实施方式，还包括可视化展示模块，用于对第三数据集进行可视化展示；
其中，所述可视化展示模块包括：
落点展示单元，用于采用轨迹落点的展示方式，将第三数据集中的每个数据作为一个落点进行图像展示；
落点赋值单元，用于根据每个落点的位置，基于预设的位置权值为每个落点赋值；
求和单元，用于对所有落点的值进行求和，得到满足仪器校准要求的第三数据集的总值；
判断单元，用于根据第三数据集的总值，判断第三数据集是否满足预设的检测误差要求。
上述方法实施例中的内容均适用于本系统实施例中，本系统实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。
本发明实施例还提供了一种基于质评靶值计算的医学仪器校准装置，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现所述的基于质评靶值计算的医学仪器校准方法。
上述方法实施例中的内容均适用于本装置实施例中，本装置实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (10)
1.一种基于质评靶值计算的医学仪器校准方法，其特征在于：包括以下步骤：
根据检测类型、项目类型、样本批次、质控试剂、仪器类型以及仪器型号，对检测结果数据集进行第一数据集筛选，得到第一数据集；
计算第一数据集的标准差，并根据计算得到的标准差进行第二数据集筛选，得到第二数据集；
计算第二数据集的靶值；
基于预设的基数，根据靶值计算参考范围；
根据参考范围，对第二数据集进行第三数据集筛选，得到满足仪器校准要求的第三数据集。
2.根据权利要求1所述的一种基于质评靶值计算的医学仪器校准方法，其特征在于：所述根据检测类型、项目类型、样本批次、质控试剂、仪器类型以及仪器型号进行第一数据集筛选，得到第一数据集这一步骤，包括以下步骤：
根据检测类型，将检测结果数据集分为临检组数据集、生化组数据集和免疫组数据集；
根据项目类型，将免疫组数据集分为特异性免疫组数据集和非特异性免疫组数据集；
根据样本批次、质控试剂、仪器类型以及仪器型号，对临检组数据集、生化组数据集、特异性免疫组数据集和非特异性免疫组数据集进行分类，得到第一数据集。
3.根据权利要求1所述的一种基于质评靶值计算的医学仪器校准方法，其特征在于：所述计算第一数据集的标准差，并根据计算得到的标准差进行第二数据集筛选，得到第二数据集这一步骤，包括以下步骤：
计算第一数据集的标准差；
根据计算得到的标准差和预设的倍数，得到标准差筛选范围；
若第一数据集中有数据处于标准差筛选范围之外，则将处于标准差筛选范围之外的数据剔除，并基于剔除操作之后的第一数据集，返回执行计算第一数据集的标准差这一步骤，直至第一数据集中的所有数据均处于标准差筛选范围之内。
4.根据权利要求1所述的一种基于质评靶值计算的医学仪器校准方法，其特征在于：还包括对第三数据集进行可视化展示的步骤。
5.根据权利要求4所述的一种基于质评靶值计算的医学仪器校准方法，其特征在于：所述对第三数据集进行可视化展示这一步骤，包括以下步骤：
采用轨迹落点的展示方式，将第三数据集中的每个数据作为一个落点进行图像展示；
根据每个落点的位置，基于预设的位置权值为每个落点赋值；
对所有落点的值进行求和，得到满足仪器校准要求的第三数据集的总值；
根据第三数据集的总值，判断第三数据集是否满足预设的检测误差要求。
6.一种基于质评靶值计算的医学仪器校准系统，其特征在于：包括：
第一筛选模块，用于根据检测类型、项目类型、样本批次、质控试剂、仪器类型以及仪器型号，对检测结果数据集进行第一数据集筛选，得到第一数据集；
第二筛选模块，用于计算第一数据集的标准差，并根据计算得到的标准差进行第二数据集筛选，得到第二数据集；
靶值计算模块，用于计算第二数据集的靶值；
参考范围计算模块，用于基于预设的基数，根据靶值计算参考范围；
第三数据筛选模块，用于根据参考范围，对第二数据集进行第三数据集筛选，得到满足仪器校准要求的第三数据集。
7.根据权利要求6所述的一种基于质评靶值计算的医学仪器校准系统，其特征在于：所述第一筛选模块包括：
第一分类单元，用于根据检测类型，将检测结果数据集分为临检组数据集、生化组数据集和免疫组数据集；
第二分类单元，用于根据项目类型，将免疫组数据集分为特异性免疫组数据集和非特异性免疫组数据集；
第三分类单元，用于根据样本批次、质控试剂、仪器类型以及仪器型号，对临检组数据集、生化组数据集、特异性免疫组数据集和非特异性免疫组数据集进行分类，得到第一数据集。
8.根据权利要求6所述的一种基于质评靶值计算的医学仪器校准系统，其特征在于：所述第二筛选模块包括：
标准差计算单元，用于计算第一数据集的标准差；
标准差筛选范围计算单元，用于根据计算得到的标准差和预设的倍数，得到标准差筛选范围；
剔除单元，用于执行以下步骤：若第一数据集中有数据处于标准差筛选范围之外，则将处于标准差筛选范围之外的数据剔除，并基于剔除操作之后的第一数据集，返回执行标准差计算单元，直至第一数据集中的所有数据均处于标准差筛选范围之内。
9.根据权利要求6所述的一种基于质评靶值计算的医学仪器校准系统，其特征在于：还包括可视化展示模块，用于对第三数据集进行可视化展示；
其中，所述可视化展示模块包括：
落点展示单元，用于采用轨迹落点的展示方式，将第三数据集中的每个数据作为一个落点进行图像展示；
落点赋值单元，用于根据每个落点的位置，基于预设的位置权值为每个落点赋值；
求和单元，用于对所有落点的值进行求和，得到满足仪器校准要求的第三数据集的总值；
判断单元，用于根据第三数据集的总值，判断第三数据集是否满足预设的检测误差要求。
10.一种基于质评靶值计算的医学仪器校准装置，其特征在于：包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如权利要求1-5中任一项所述的基于质评靶值计算的医学仪器校准方法。
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