CN111735970B - 一种凝血分析系统进行凝血分析的方法 - Google Patents

一种凝血分析系统进行凝血分析的方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种凝血分析系统的凝血分析方法，S1：CPU核心处理模块产生脉冲电压信号，并施加给反应区的待检测血液样本，激发待检测血液样本将反应腔室的电路导通，待检测血液样本与反应腔室的反应试剂进行反应并开始凝固，检测血液样本与反应试剂进行反应引起电流信号的变化；S2：由数据处理系统对电流信号进行处理与计算，得出凝血指标检测结果。该凝血分析系统的凝血分析方法可以实现对待测血液样本进行检测并对检测得到的数据通过代入模型进行精准的处理，从而得到精确的凝血指标检测结果。

Description

一种凝血分析系统进行凝血分析的方法
技术领域
本发明涉及医疗设备技术领域，尤其涉及一种凝血分析系统进行凝血分析的方法。
背景技术
体外诊断(In Vitro Diagnosis,IVD)是通过对人体的样品(血液、体液、组织等)进行检测而获取临床诊断信息的产品和服务，包括试剂、试剂产品、校准材料、控制材料、成套工具、仪表、装置、设备或系统。诊断试剂是检测患者是否患病和病情程度的基本工具，其结果是否准确直接影响到医生的诊断和患者的身体健康、生命安全。而随着现代医学科技的进步，对于医学检验的要求越来越精确、量化，从而对诊断试剂的质量提出了更高的要求。
凝血分析仪(Blood Coagulation Analyzer)作为IVD产品之一，是临床上测量人体血液中各种成分含量，定量生物化学分析结果，为临床诊断患者各种疾病提供可靠数字依据的常规检测医疗设备。凝血反应主要采用的检测方法有：凝固法、底物显色法、免疫法、乳胶凝集法等。
当前国内外各生产厂家生产的半自动血凝仪都是基于凝固法对血液凝固过程进行测量的。血液凝固是一系列凝血因子连锁性酶反应的结果。血液中的凝血因子以无活性酶原形式存在，当某一凝血因子被激活后，可使许多凝血因子按一定的次序先后被激活，彼此之间有复杂的催化作用，被称为“瀑布样学说”。凝固法是通过检测血浆在凝血激活剂作用下的一系列物理量(光、电、机械运动等)的变化，再由计算机分析所得数据并将之换算成最终结果，所以也可将其称作生物物理法。
因此，有必要开发一种能够精确控制的凝血分析系统进行凝血分析的方法，使凝血指标检测结果更加准确。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，提供一种能够精确控制且分析凝血指标数据的分析方法，使凝血指标检测结果更加准确。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：该凝血分析系统进行凝血分析的方法，具体包括以下步骤：
S1：CPU核心处理模块产生脉冲电压信号，并施加给反应区的待检测血液样本，激发待检测血液样本将反应腔室的电路导通，待检测血液样本与反应腔室的反应试剂进行反应并开始凝固，待检测血液样本与反应试剂进行反应引起电流信号的变化；S2：由数据处理系统对电流信号进行处理与计算，得出凝血指标检测结果。
作为本发明的优选技术方案，所述步骤S2具体为：
S21：信号调理电路模块对模拟信号进行运放处理，并将信号传输给ADC数据采集模块；
S22：ADC数据采集模块对模拟信号进行数据采集，转换成数字信号进行处理，并传输给指数平滑滤波模块进行数据平滑滤波处理，滤除数据中的异常值以及杂波信号，使数据曲线平滑；
S23：拐点查找模块将数据代入构建的模型，使用基于最小二乘拟合的算法，判断有无拐点，若有拐点则返回拐点位置，若没有则返回一个标记值；
S24：结果显示模块对曲线拐点进行校准，获得凝血指标检测结果。
采用上述技术方案，采用凝固法中的电流法，配合试剂卡即凝血检测卡，供人体样本的血液凝固检测用；电流法利用纤维蛋白原无导电性，而纤维蛋白具有导电性的特点，从而通过主控芯片产生脉冲电压信号，从而给反应区的血液样本加上脉冲电压信号，使血液样本作为电路的一部分，且导通电路，从而血液通过与固定的反应试剂结合诱发一系列的生化反应开始凝固，产生电流信号的变化，并生成与时间变化的凝固的反应曲线，由数据处理系统将数据代入构建的模型计算得出凝血指标检测结果；可检测的凝血项目包括人体凝血4项：凝血酶原时间(Prothrombin Time，PT)、活化部分凝血活酶时间(ActivatedPartial Thromboplatin Time，APTT)、凝血酶时间(Thrombintime，TT)和纤维蛋白原(Fibrinogen，FIB)；其中步骤S23中的特殊标记值为起始点位置；步骤S24中由于上述计算的曲线拐点与血液的目标靶值存在一定的差别，所以需要通过定标曲线对结果进行校准，其校准公式为y＝ax+b，其中y是凝血指标检测结果，x是拐点结果，a是斜率，b是截距。
作为本发明的进一步改进在于，所述步骤S23中构建模型的方法包括以下步骤：
设数据区间有N个数据，再设置一观察点为xi，观察点xi之前的数据用线性直线拟合，拟合直线为
Figure GDA0002735376350000031
其中
Figure GDA0002735376350000032
为L1曲线的参数；观察点xi后的数据也使用线性直线拟合，拟合直线为
Figure GDA0002735376350000033
其中
Figure GDA0002735376350000034
Figure GDA0002735376350000035
为L2曲线的参数，分别计算拟合值与实际值的平均误差平方和，计为代价函数J；则
前段代价函数J1为：
Figure GDA0002735376350000036
后段代价函数J2为：
Figure GDA0002735376350000037
设前段代价系数为α，后段代价系数为β，取两者的加权平均值为数据总代价函数Js，
Js＝αJ1+βJ2；
从而获得总代价函数曲线。
采用上述技术方案，之前通过人工找拐点的过程就是观察，在较大区间内某个点之前及之后的曲线趋于一条直线；根据人工找拐点的方法，就是找到一根直线使曲线前后半段尽可能地拟合曲线本身；而最小二乘原理的本质是拟合点与数据点的误差平方和最小，那么该直线是最能反应数据点形状的直线；因此采用最小二乘原理进行数据拟合可以达到人工寻拐的功效，且比人工寻拐更加准确，效率更高。
作为本发明的优选技术方案，所述步骤S23中先根据总代价函数曲线判定是否存在拐点，其判定方法包括以下步骤：将总代价函数的最大值和最小值的比值设为代价函数的变化率λ，则
Figure GDA0002735376350000038
设判定标准的经验值为λ0，总代价曲线判定有拐点则T＝1，无拐点则T＝0，得出判定标准为：
Figure GDA0002735376350000039
理论分析可知，无论凝血曲线是否有拐点，总代价函数均会找到一个最小值；进一步分析可知，当总代价函数的整体变化幅度不大，即总代价函数的曲线凹陷程度小时，可以判定原凝血曲线没有明显拐点，因此寻找一条判定方法和标准至关重要；其中标准的经验值为λ0通过大量数据判定标准得出的。
作为本发明的优选技术方案，所述步骤S23中采用的是最小二乘法对数据进行拟合，从而测试所述模型的可行性；具体为：采用凝血分析仪测试一条真实的凝血曲线，在拐点的搜寻过程中分别选取P1、P2、P3作为三个代表性点，根据判断总代价函数在观察点xi是否在最接近拐点时出现最小值，从而验证模型的可行性。根据最小二乘原理，误差平方和越小，代表拟合也贴近实际值，拟合效果越好；因此，可将寻拐点等效为找总代价函数的最小值点；测试一条真实的凝血曲线，拐点的搜寻过程中选取的三个代表性点，判断总代价函数在观察点最接近拐点时出现最小值，从实际上证实了理论模型的可行性。
作为本发明的优选技术方案，所述步骤S1具体为：
S11：CPU核心处理模块产生频率1KHz的脉冲信号以及通过DAC产生1V的模拟信号，并通过激励模块产生信号，产生频率为1KHz的0～1V交替变化的脉冲信号，通过试剂卡连接器施加在试剂卡的公共参比电极中；
S12：在使用过程中CPU核心处理模块控制温育模块通过PID算法使温度控制在37℃±0.5的范围内，以便对试剂卡的反应区进行温育处理；
S13：当待检测血液样本加入试剂卡后，血液会自动流入反应区域，进入反应区域后会与固定的反应试剂结合发生生化反应开始凝固，产生电流信号的变化；产生的电流信号的变化会通过信号调理电路模块将电流信号转化为电压信号，产生电压输出信号；
S14：在激励信号模块中产生与参比信号同频率、同时序的外部触发信号，并通过CPU核心处理模块采集ADC模拟信号，采集完成后进行数据处理。
其中为了精确接收4个通道的ADC模拟信号，在激励信号模块中产生与参比信号同频率、同时序的外部触发信号；CPU核心处理模块采用外部中断方式对4路通道的ADC模拟信号进行采集处理，采样频率为0.1s。
作为本发明的优选技术方案，所述步骤S22中采用预处理算法对采集到的原始数据进行滤波处理，所述预处理算法为指数平滑算法，指数平滑算法对不同的观测值给予不同的权数，即新的观测值给予较大的权数，之前的观测值给予较小的权数；其公式如下：
St＝a×yt+(1-a)×St-1 (1)
其中，St为t时刻的平滑值，yt为t时刻的实际值，S(t-1)是t-1时刻的平滑值，a为平滑常数，其取值范围为[0，1]。指数平滑法是移动平均法中的一种，其特点在于给之前的观测值不一样的权重，即较近期观测值的权数比较远期观测值的权数要大；根据平滑次数不同，指数平滑法分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。但它们的基本思想都是：预测值是以前观测值的加权和，且对不同的数据给予不同的权数，新的数据给予较大的权数，旧的数据给予较小的权数。
作为本发明的优选技术方案，所述指数平滑算法根据平滑次数不同，分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法。
作为本发明的优选技术方案，该凝血分析系统进行凝血分析的方法应用于分析凝血酶原时间、活化部分凝血活酶时间、凝血酶时间和纤维蛋白原。
作为本发明的优选技术方案，该凝血分析系统包括检测模块、显示触控模块、数据储存模块、扫码模块、蓝牙模块、WIFI模块、电池供电及管理模块、温育模块、温度检测模块、CPU核心处理模块、激励信号模块和数据处理系统，所述凝血检测卡检测模块、显示触控模块、数据储存模块、扫码模块、蓝牙模块、WIFI模块、电池供电及管理模块、温育模块、温度检测模块、数据处理系统、激励信号模块均和CPU核心处理模块数据连接。
作为本发明的优选技术方案，所述检测模块用于通过插入试剂卡，在试剂卡指定位置滴加待检测的血液样本，当待检测血液样本与电极导通以后，获得电流信号与时间变化的反应曲线，再采用滤波预处理后通过所述寻拐点算法得到凝血指标检测结果，再传输至显示触控模块在检测结果页面显示；
所述显示触控模块采用电容触摸屏，用于实现触控输入功能；
所述数据储存模块用于储存血液样本对应的病人基本信息、检测结果、设置参数，便于随时查看调用；
所述扫码模块用于通过扫码获取试剂卡项目编号；
所述蓝牙模块用于搜索能使用的蓝牙设备并根据用户选择进行配对连接；
所述WIFI模块用于搜索能使用WIFI网络并根据用户选择进行连接；
所述电池供电及管理模块用于实时读取该凝血分析系统的电池电量并显示；
所述温育模块用于通过加热使所述检测模块的温度达到37℃；由陶瓷加热片与热敏电阻两部分组成，CPU通过IO口控制三极管的导通给加热片供电，NTC热敏电阻实时监控当前加热片的温度变化情况，并反馈给CPU，CPU实时读取温度信息通过PID算法来控制IO口的输出频率，从而达到精确控制模块温度；所述温度检测模块采用DS18b20温度芯片读取所述检测模块温度。
作为本发明的优选技术方案，所述数据处理系统包括信号调理电路模块、ADC数据采集模块、指数平滑滤波器模块、拐点查找模块和结果显示模块，所述信号调理电路模块与所述ADC数据采集模块相连接，所述ADC数据采集模块与所述指数平滑滤波器模块相连接，所述指数平滑滤波器模块与所述拐点查找模块相连接，所述拐点查找模块与结果显示模块相连接。
作为本发明的优选技术方案，所述信号调理电路模块和所述ADC数据采集模块均为4通道，分别为FIB通道、TT通道、APTT通道和PT通道。
与现有技术相比，本发明的凝血分析的方法可以实现对待测血液样本进行检测并对检测得到的数据通过代入模型进行精准的处理，从而得到精确的凝血指标数据。
附图说明
图1A～1D为步骤S23中最小二乘原理寻点的过程图；
其中图1A是观察点为P1点拟合曲线图；
图1B是观察点为P2点拟合曲线图；
图1C是观察点为P3点拟合曲线图；
图1D为总代函数上的P1、P2和P3点的效果图；
图2为一次血样测试四通道标准化后的凝血曲线对比图；
图3为一次血样测试四通道凝血曲线的总代价函数曲线对比图。
具体实施方式
为了加深对本发明的理解，下面将结合附图和实施例对本发明做进一步详细描述，该实施例仅用于解释本发明，并不对本发明的保护范围构成限定。
实施例：该凝血分析系统进行凝血分析的方法，具体包括以下步骤：S1：CPU核心处理模块产生脉冲电压信号，并施加给反应区的待检测血液样本，激发待检测血液样本将反应腔室的电路导通并使待检测血液样本与反应腔室的反应试剂进行反应并开始凝固，待检测血液样本与反应试剂进行反应引起电流信号的变化；
所述步骤S1具体为：
S11：CPU核心处理模块产生频率1KHz的脉冲信号以及通过DAC产生1V的模拟信号，并通过激励模块产生信号，产生频率为1KHz的0～1V交替变化的脉冲信号，通过试剂卡连接器施加在试剂卡的公共参比电极中；
S12：在使用过程中CPU核心处理模块控制温育模块通过PID算法使温度控制在37℃±0.5的范围内，以便对试剂卡的反应区进行温育处理；
S13：当待测血液样本加入试剂卡后，血液会自动流入反应区域，进入反应区域后会与固定的反应试剂结合发生生化反应开始凝固，产生电流信号的变化；产生的电流信号的变化会通过信号调理电路模块将电流信号转化为电压信号，产生电压输出信号；
S14：在激励信号模块中产生与参比信号同频率、同时序的外部触发信号，并通过CPU核心处理模块采集ADC模拟信号，采集完成后进行数据处理；
S2：由数据处理系统对电流信号进行处理与计算，得出凝血指标检测结果；
所述步骤S2具体为：
S21：信号调理电路模块对模拟信号进行运放处理，并将信号传输给ADC数据采集模块；
S22：ADC数据采集模块将模拟信号进行数据采集，转换成数字信号进行处理，并传输给指数平滑滤波模块进行数据平滑滤波处理，滤除数据中的异常值以及杂波信号，使数据曲线平滑；
所述步骤S22中采用预处理算法对采集到的原始数据进行滤波处理，所述预处理算法为指数平滑算法，指数平滑算法对不同的观测值给予不同的权数，即新的观测值给予较大的权数，之前的观测值给予较小的权数；其公式如下：
St＝a×yt+(1-a)×St-1 (1)
其中，St为t时刻的平滑值，yt为t时刻的实际值，S(t-1)是t-1时刻的平滑值，a为平滑常数，其取值范围为[0，1]；指数平滑法是移动平均法中的一种，其特点在于给之前的观测值不一样的权重，即较近期观测值的权数比较远期观测值的权数要大；根据平滑次数不同，指数平滑法分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。但它们的基本思想都是：预测值是以前观测值的加权和，且对不同的数据给予不同的权数，新的数据给予较大的权数，旧的数据给予较小的权数；所述指数平滑算法根据平滑次数不同，分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法；
S23：拐点查找模块对采集到的经平滑滤波处理后的数据再进行滤波处理，使用基于最小二乘拟合的算法，判断有无拐点，若有拐点则返回拐点位置，若没有则返回一个特殊标记值(起始点位置)；
所述步骤S23中构建模型的方法包括以下步骤：
设数据区间有N个数据，再设置一观察点为xi，观察点xi之前的数据用线性直线拟合，拟合直线为
Figure GDA0002735376350000081
其中
Figure GDA0002735376350000082
为L1曲线的参数；观察点xi后的数据也使用线性直线拟合，拟合直线为
Figure GDA0002735376350000083
其中
Figure GDA0002735376350000084
Figure GDA0002735376350000085
为L2曲线的参数，分别计算拟合值与实际值的平均误差平方和，计为代价函数J；则
前段代价函数J1为：
Figure GDA0002735376350000086
后段代价函数J2为：
Figure GDA0002735376350000087
设前段代价系数为α，后段代价系数为β，取两者的加权平均值为数据总代价函数Js，
Js＝αJ1+βJ2；
从而获得总代价函数曲线；
所述步骤S23中先根据总代价函数曲线判定是否存在拐点，其判定方法包括以下步骤：将总代价函数的最大值和最小值的比值设为代价函数的变化率λ，则
Figure GDA0002735376350000091
设判定标准的经验值为λ0，总代价曲线判定有拐点则T＝1，无拐点则T＝0，得出判定标准为：
Figure GDA0002735376350000092
理论分析可知，无论凝血曲线是否有拐点，总代价函数均会找到一个最小值；进一步分析可知，当总代价函数的整体变化幅度不大，即总代价函数的曲线凹陷程度小时，可以判定原凝血曲线没有明显拐点，因此寻找一条判定方法和标准至关重要；其中标准的经验值为λ0通过大量数据判定标准得出的；
如图1A～1D所示，所述步骤S23中采用的是最小二乘法对数据进行拟合，从而测试所述模型的可行性；具体为：采用凝血分析仪测试一条真实的凝血曲线，在拐点的搜寻过程中分别选取P1、P2、P3作为三个代表性点，根据判断总代价函数在观察点xi是否在最接近拐点时出现最小值，从而验证模型的可行性。根据最小二乘原理，误差平方和越小，代表拟合也贴近实际值，拟合效果越好；因此，可将寻拐点等效为找总代价函数的最小值点；测试一条真实的凝血曲线，拐点的搜寻过程中选取的三个代表性点，判断总代价函数在观察点最接近拐点时出现最小值，从实际上证实了理论模型的可行性；从图1D中可看出代价函数在观察点最接近拐点时出现最小值，从实际上证实了理论模型的可行性。
S24：结果显示模块对曲线拐点进行校准，获得凝血指标检测结果；由于上述计算的曲线拐点与血液的目标靶值存在一定的差别，所以需要通过定标曲线对结果进行校准，其校准公式为y＝ax+b，其中y是凝血指标检测结果，x是拐点结果，a是斜率，b是截距。
该凝血分析系统进行凝血分析的方法应用于分析凝血酶原时间(ProthrombinTime,PT)、活化部分凝血活酶时间(Activated Partial Thromboplatin Time,APTT)、凝血酶时间(Thrombin time,TT)和纤维蛋白原(Fibrinogen,FIB)。
该凝血分析系统包括检测模块、显示触控模块、数据储存模块、扫码模块、蓝牙模块、WIFI模块、电池供电及管理模块、温育模块、温度检测模块、CPU核心处理模块、激励信号模块和数据处理系统，所述凝血检测卡检测模块、显示触控模块、数据储存模块、扫码模块、蓝牙模块、WIFI模块、电池供电及管理模块、温育模块、温度检测模块、数据处理系统、激励信号模块均和CPU核心处理模块数据连接；
所述检测模块用于通过插入试剂卡，在试剂卡指定位置滴加待检测的血液样本，当待检测血液样本与电极导通以后，获得电流信号与时间变化的反应曲线，再采用滤波预处理后通过所述寻拐点算法得到凝血指标检测结果，再传输至显示触控模块在检测结果页面显示；
所述显示触控模块采用电容触摸屏，用于实现触控输入功能；
所述数据储存模块用于储存血液样本对应的病人基本信息、检测结果、设置参数，便于随时查看调用；
所述扫码模块用于通过扫码获取试剂卡项目编号；
所述蓝牙模块用于搜索能使用的蓝牙设备并根据用户选择进行配对连接；
所述WIFI模块用于搜索能使用WIFI网络并根据用户选择进行连接；
所述电池供电及管理模块用于实时读取该凝血分析系统的电池电量并显示；
所述温育模块用于通过加热使所述检测模块的温度达到37℃；由陶瓷加热片与热敏电阻两部分组成，CPU通过IO口控制三极管的导通给加热片供电，NTC热敏电阻实时监控当前加热片的温度变化情况，并反馈给CPU，CPU实时读取温度信息通过PID算法来控制IO口的输出频率，从而达到精确控制模块温度；所述温度检测模块采用DS18b20温度芯片读取所述检测模块温度。
所述数据处理系统包括信号调理电路模块、ADC数据采集模块、指数平滑滤波器模块、拐点查找模块和结果显示模块，所述信号调理电路模块与所述ADC数据采集模块相连接，所述ADC数据采集模块与所述指数平滑滤波器模块相连接，所述指数平滑滤波器模块与所述拐点查找模块相连接，所述拐点查找模块与结果显示模块相连接。。
所述信号调理电路模块和所述ADC数据采集模块均为4通道，分别为FIB通道、TT通道、APTT通道和PT通道。其中为了精确接收4个通道的ADC模拟信号，在激励信号模块中产生与参比信号同频率、同时序的外部触发信号；CPU核心处理模块采用外部中断方式对4路通道的ADC模拟信号进行采集处理，采样频率为0.1s。
其中使用凝血分析仪的检测方法包括以下步骤：(1)手持式凝血分析系统初始化，进入主界面；
(2)若直接检测，则取出试剂卡条放置于工作台上，点击开始扫码按钮，将手持式凝血分析系统下部的扫码模块对准所述试剂卡条上的二维码，读取所述试剂卡条的批号，若批号有效则提示插入试剂卡条，否则弹出报警提示并回到扫码界面；
(3)插入所述试剂卡条后开始加热，并进入信息录入界面，将所述步骤(2)中有效的批号的信息录入该手持式凝血分析系统；
(4)录入信息以后，提示加样；用加样装置取样，然后将待测的血液样本加入所述试剂卡条的加样孔内，该手持式凝血分析系统开始检测分析；
(5)检测完成后弹出检测结果，在检测结果界面进行检测报告上传、打印操作；
(6)在所述步骤(1)中进入主界面后点击查询按钮进入记录查询界面，在查询界面输入需要的查询条件后点击查询按钮进行查询，对于需要打印或上传的记录，选中后弹出样本查看界面后点击相应按钮进行打印或上传；
(7)在所述步骤(1)中进入主界面后点击设置按钮，包括功能性设置、质量管理和工程师调试。
将一次实验的数据带入上述模型得到的测试结果如图2、3，图2是原电阻数据进行标准化后的数据(即一次血样测试四通道标准化后的凝血曲线对比)，图3展示了凝血曲线的总代价函数。观察FIB、APTT通道无拐点，该通道上对应的代价函数变化小，幅值小；而有拐点的TT、PT通道对应的代价函数曲线在FIB、APTT上方，幅度大，且变化趋势明显；根据上文的判定方法和标准计算λ如下表1，得到经验值λ0＝10。
表1λ计算结果
Figure GDA0002735376350000121
如图2所示为上述一次实验的血样测试四通道标准化后的凝血曲线对比图；图3为上述一次实验的血样测试四通道凝血曲线的总代价函数曲线对比图；从图2可以看出TT有明显的拐点，而PT、FIB、APTT没有；在图3里，从使用上述模型计算出来的代价函数的曲线中可以明显得看出有拐点的TT通道代价函数曲线和PT、FIB、APTT通道有明显差异，表现在TT的变化率(times)比较高。根据变化率这一指标可以对有无拐点进行区分；
当设置λ0＝10时，人工观测结果和采用本发明的模型计算结果如下表2所示。
表2人工观测结果与采用本发明的模型计算比较结果
凝血指标 人工观测(秒) 模型计算(秒) 准确度
FIB 无拐点 无拐点 100％
TT 8.3 7.2 86.7％
APTT 无拐点 无拐点 100％
PT 6.4 6.6 99.7％
从上表2中可以看，该模型对有无拐点的分类准确率高，在该测试下准确度为100％，且找到拐点的位置也相对准确，最低为86.7％，最高为99.7％。
对于本领域的普通技术人员而言，具体实施例只是对本发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进，或未经改进将本发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种凝血分析系统进行凝血分析的方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
S1：CPU核心处理模块产生脉冲电压信号，并施加给反应区的待检测血液样本，激发待检测血液样本将反应腔室的电路导通，待检测血液样本与反应腔室的反应试剂进行反应并开始凝固，待检测血液样本与反应试剂进行反应引起电流信号的变化；S2：由数据处理系统对电流信号进行处理与计算，得出凝血指标检测结果；所述步骤S2具体为：
S21：信号调理电路模块对模拟信号进行运放处理，并将信号传输给ADC数据采集模块；
S22：ADC数据采集模块对模拟信号进行数据采集，转换成数字信号进行处理，并传输给指数平滑滤波模块进行数据平滑滤波处理，滤除数据中的异常值以及杂波信号，使数据曲线平滑；
S23：拐点查找模块将数据代入构建的模型，使用基于最小二乘拟合的算法，判断有无拐点，若有拐点则返回拐点位置，若没有则返回一个标记值；
S24：结果显示模块对曲线拐点进行校准，获得凝血指标检测结果；
所述步骤S23中构建模型的方法包括以下步骤：
设数据区间有N个数据，再设置一观察点为xi，观察点xi之前的数据用线性直线拟合，拟合直线为
Figure FDA0002735376340000011
其中
Figure FDA0002735376340000012
为L1曲线的参数；观察点xi后的数据也使用线性直线拟合，拟合直线为
Figure FDA0002735376340000013
其中
Figure FDA0002735376340000014
Figure FDA0002735376340000015
为L2曲线的参数，分别计算拟合值与实际值的平均误差平方和，计为代价函数J；则
前段代价函数J1为：
Figure FDA0002735376340000016
后段代价函数J2为：
Figure FDA0002735376340000017
设前段代价系数为α，后段代价系数为β，取两者的加权平均值为数据总代价函数Js，
Js＝αJ1+βJ2；
从而获得总代价函数曲线；
所述步骤S23中先根据总代价函数曲线判定是否存在拐点，其判定方法包括以下步骤：将总代价函数的最大值和最小值的比值设为代价函数的变化率λ，则
Figure FDA0002735376340000021
设判定标准的经验值为λ0，总代价曲线判定有拐点则T＝1，无拐点则T＝0，得出判定标准为：
Figure FDA0002735376340000022
2.根据权利要求1所述的凝血分析系统进行凝血分析的方法，其特征在于，所述步骤S23中采用的是最小二乘法对数据进行拟合，从而测试所述模型的可行性；具体为：采用凝血分析仪测试一条真实的凝血曲线，在拐点的搜寻过程中分别选取P1、P2、P3作为三个代表性点，根据判断总代价函数在观察点xi是否在最接近拐点时出现最小值，从而验证模型的可行性。
3.根据权利要求1所述的凝血分析系统进行凝血分析的方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：
S11：CPU核心处理模块产生频率1KHz的脉冲信号以及通过DAC产生1V的模拟信号，并通过激励模块产生信号，产生频率为1KHz的0～1V交替变化的脉冲信号，通过试剂卡连接器施加在试剂卡的公共参比电极中；
S12：在使用过程中CPU核心处理模块控制温育模块通过PID算法使温度控制在37℃±0.5的范围内，以便对试剂卡的反应区进行温育处理；
S13：当待测血液样本加入试剂卡后，血液会自动流入反应区域，进入反应区域后会与固定的反应试剂结合发生生化反应开始凝固，产生电流信号的变化；产生的电流信号的变化会通过信号调理电路模块将电流信号转化为电压信号，产生电压输出信号；
S14：在激励信号模块中产生与参比信号同频率、同时序的外部触发信号，并通过CPU核心处理模块采集ADC模拟信号，采集完成后进行数据处理。
4.根据权利要求3所述的凝血分析系统进行凝血分析的方法，其特征在于，所述步骤S22中数据滤波处理采用的算法为指数平滑算法，指数平滑算法对不同的观测值给予不同的权数，即新的观测值给予较大的权数，之前的观测值给予较小的权数；其公式如下：
St＝a×yt+(1-a)×St-1 (1)
其中，St为t时刻的平滑值，yt为t时刻的实际值，S(t-1)是t-1时刻的平滑值，a为平滑常数，其取值范围为[0，1]。
5.根据权利要求4所述的凝血分析系统进行凝血分析的方法，其特征在于，所述指数平滑算法根据平滑次数不同，分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法。
6.根据权利要求4所述的凝血分析系统进行凝血分析的方法，其特征在于，该凝血分析系统进行凝血分析的方法应用于分析凝血酶原时间、活化部分凝血活酶时间、凝血酶时间和纤维蛋白原。
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Denomination of invention: A method for coagulation analysis by coagulation analysis system

Effective date of registration: 20211101

Granted publication date: 20201201

Pledgee: Bank of Hangzhou Limited by Share Ltd. Nanjing branch

Pledgor: LANSION BIOTECHNOLOGY Co.,Ltd.

Registration number: Y2021980011699