JP2018508020A - 体液試料内の一時誤りを検出すること - Google Patents
体液試料内の一時誤りを検出すること Download PDFInfo
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Abstract
Description
本発明は、一般に試験過程中の誤りを検出するための品質保証プログラムに関する。より詳細には、本発明はセンサの応答曲線の形状に基づいて体液試料内の一時誤りを検出するための手法に関する。
ポイントオブケア(POC)装置の主な利用者は研究所の経歴をもたない医療従事者なので、POC臨床分析機器は使い易さ、手入れの簡単さ、及び十分に制御されることを求めて設計されるべきである。かかるシステムを開発する際の重要要件は、試験過程の各段階、つまり分析前の段階、分析段階、及び分析後の段階中の誤りを検出する能力を有する総合品質保証(QA)プログラムを有することである。
本発明は従来技術の装置及び方法の欠点を克服し、センサの応答曲線の形状に基づいて体液試料内の一時誤りを検出するための手法を対象とする。本明細書に記載の様々な実施形態によれば、本発明は、誤り検出機能を高めるために試料測定中に新たなセンサ応答パターンチェックを適用することについて記載する。本手法の一部の例は、適合係数を決定するためにセンサ応答出力を対数多項式関数に適合させることに基づく。体液試料内の一時誤りを検出するための試料応答形状の指標として適合係数の大きさを使用する。
本発明のこれらの実施形態及び他の態様が、本発明を限定するのではなく例示することを意図する以下の詳細な説明及び添付図面から容易に明らかになる。
添付図面と共に読むべき以下の説明によって本発明がより完全に理解される。この説明では、本発明の様々な実施形態の中で同様の番号が同様の要素を指す。この説明の中で、特許請求の範囲に記載の本発明を実施形態に関して説明する。本明細書に記載する方法及びシステムは例示に過ぎず、本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなしに改変を加えることができることを当業者なら容易に理解されよう。
倍したものに等しく、式中、hiiはその点のテコ値であり、テコ値hiiは、i番目の適合値に対してi番目の観察値yiによって及ぼされるテコ値の大きさを識別するハット行列Hの要素hiiとして定義される。統計的回帰内の点の影響度を定量化する式の別のバージョンは、回帰適合から個別点を除去することによって生じる外挿点における変化を示す測度である。かかる測度の例は次式:
の通りであり、式中、55は外挿点に対応する時間である。log(t)における線形適合の場合(Aはハット行列に関係する行列であり、A=(XT*X)−1として定められる)、
が成立する。log(t)における二次適合の場合。上記の式は古典的なDFITTS又はDFFITS2の変形である。
R2=1−(合計((yi−fi)2)/(合計((yi−平均(yi))2)、
式中、yi及びfiはそれぞれ、指定された時点における観察値及び計算値である。
以下の例示的実施形態は本発明を更に説明するために示すが、本発明はこれらの例示的実施形態だけに限定されないことに留意すべきである。
s(t)=a(log(t))2+b(log(t))+c
式中、a、b、及びcは変換されたデータ点に基づいて決定される多項式係数であり、s(t)は特定の時点tにおける計算されたセンサ出力である。一実施形態では、臨界点が生じる時間の対数の所定値が与えられ、その所定値は多項式係数間の関係を提供する。使用されるセンサ構成ごとに実験的に又は分析的に(例えば回帰分析を使用して)決定されるa、b、及びcの正確な値は分析物の濃度、試料の大きさ、温度、センサトランスデューサ構成の幾何学的配置、及び他のパラメータに部分的に依存する。一例では、臨界点は極点であり、所定値(V)はb=−2aVの形式の適合パラメータbとaとの間の関係を提供し、適合パラメータa及びcは曲線適合技法(これだけに限定されないが回帰分析法や最小二乗法等)によってセンサ応答に基づいて決定される。或るセンサ構成についてa、b、及びcの値が決定されると、曲線適合方程式を使用して試料内の分析物の濃度を素早く推定することができる。本発明によれば、分析物の濃度を決定するためにセンサが最終的な読取値を提供するのを待つ必要がない。
s(t)=a(log(t))2+b(log(t))+c
式中、a、b、及びcは変換されたデータ点に基づいて決定される多項式係数であり、s(t)は特定の時点tにおける計算されたセンサ出力である。一実施形態では、臨界点が生じる時間の対数の所定値が与えられ、その所定値は多項式係数間の関係を提供する。使用されるセンサ構成ごとに実験的に又は分析的に(例えば回帰分析を使用して)決定されるa、b、及びcの正確な値は分析物の濃度、試料の大きさ、温度、センサトランスデューサ構成の幾何学的配置、及び他のパラメータに部分的に依存する。一例では、臨界点は局所的極点であり、所定値(V)はb=−2aVの形式の適合パラメータbとaとの間の関係を提供し、適合パラメータa及びcはセンサ応答に基づいて決定される。
Claims (28)
- 患者から採取される体液試料内の一時誤りを検出するための方法であって、
前記体液試料内の分析物の濃度を決定するための臨床分析機器内で、
センサから測定信号を受信することであって、前記測定信号は前記体液試料内の前記分析物の前記センサによる測定を表す、受信すること、
前記測定信号に基づいて応答曲線を定める方程式を生成することであって、前記方程式は前記応答曲線の傾斜に基づく第1の係数及び前記応答曲線の曲率に基づく第2の係数を含む、生成すること、
前記第1の係数を第1の一連の係数と比較して第1の比較を生成することであって、前記第1の一連の係数は前記分析物の既知の濃度に対応する応答曲線の第1の係数を含む、生成すること、
前記第2の係数を第2の一連の係数と比較して第2の比較を生成することであって、前記第2の一連の係数は前記分析物の既知の濃度に対応する応答曲線の第2の係数を含む、生成すること、
前記第1の比較を前記第2の比較と組み合わせて、組み合わさった比較を生成すること、及び
前記組み合わさった比較に基づいて前記体液試料内の一時誤りを検出すること
を含み、
前記第1の比較、前記第2の比較、前記組み合わさった比較、及び前記検出は、非一時的コンピュータ可読媒体内に実装されるコンピュータ可読命令を実行するプロセッシング一時誤り検出器によって生成される、
方法。 - 前記応答曲線を表す前記方程式が対数方程式及び二次方程式の何れかである、請求項1に記載の方法。
- 前記方程式が前記センサによって感知されている前記分析物に関連する、請求項1に記載の方法。
- 前記分析物の所与の濃度に関する前記第1の一連の係数又は前記第2の一連の係数の少なくとも1つが、前記分析物の所与の濃度に対応する応答曲線の係数の平均から決定される平均係数と、
前記平均係数からの標準偏差の負の数によって定められる下限と、
前記平均係数からの標準偏差の正の数によって定められる上限と
を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記平均係数からの標準偏差の前記負の数の絶対値と前記平均係数からの標準偏差の前記正の数の絶対値とが異なる、請求項4に記載の方法。
- 前記一連の係数の前記下限及び前記上限が前記分析物の濃度変化に対して不変である、請求項4に記載の方法。
- 前記一連の係数の前記下限及び前記上限の少なくとも一方が前記分析物の濃度変化と共に変化する、請求項4に記載の方法。
- 前記体液試料内の前記分析物の前記濃度に対応する前記応答曲線の前記係数に基づいて前記一連の係数を修正することを更に含む、請求項4に記載の方法。
- 前記分析物の前記既知の濃度が、過去に収集された体液試料及び標準液の少なくとも1つから決定される、請求項1に記載の方法。
- 前記第1の一連の係数又は前記第2の一連の係数の少なくとも1つが前記体液試料の基質に依存する、請求項1に記載の方法。
- 前記検出の結果に基づき、前記体液試料内の前記分析物の前記濃度を前記方程式に基づいて決定することを更に含む、請求項1に記載の方法。
- 前記体液試料内の前記分析物の前記濃度を前記方程式に基づいて決定することを更に含み、
前記一時誤りを検出することが、前記分析物の前記決定された濃度内の前記一時誤りを前記組み合わさった比較に基づいて検出することを含む、
請求項1に記載の方法。 - 前記検出に基づき、前記体液試料内で一時誤りが検出されたことを前記分析機器の利用者に報告することを更に含む、請求項1に記載の方法。
- 前記報告することが、視覚アラーム、可聴アラーム、又はその組合せを前記利用者に与えることのためを含む、請求項13に記載の方法。
- 前記検出に基づき、前記分析物の前記濃度を決定することを含む試料測定過程を停止することを更に含む、請求項1に記載の方法。
- 前記検出に基づき、前記体液試料が一時誤りによって損なわれている可能性があることを前記分析機器の利用者に報告すること、及び前記分析物の前記濃度を決定することを含む試料測定過程を続行することを更に含む、請求項1に記載の方法。
- 体液試料内の一時誤りを検出するためのシステムであって、
コンピュータ実行可能命令を有するメモリと、
センサから測定信号を受信する少なくとも1つのインタフェースであって、前記測定信号は前記体液試料内の分析物の前記センサによる測定を表す、少なくとも1つのインタフェースと、
前記メモリ及び前記少なくとも1つのインタフェースに結合される一時誤り検出器であって、
前記測定信号に基づいて応答曲線を定める方程式を生成することであって、前記方程式は前記応答曲線の傾斜に基づく第1の係数及び前記応答曲線の曲率に基づく第2の係数を含む、生成すること、
前記第1の係数を第1の一連の係数と比較して第1の比較を生成することであって、前記第1の一連の係数は前記分析物の既知の濃度に対応する応答曲線の第1の係数を含む、生成すること、
前記第2の係数を第2の一連の係数と比較して第2の比較を生成することであって、前記第2の一連の係数は前記分析物の既知の濃度に対応する応答曲線の第2の係数を含む、生成すること、
前記第1の比較を前記第2の比較と組み合わせて、組み合わさった比較を生成すること、及び
前記組み合わさった比較に基づいて前記体液試料内の一時誤りを検出すること
を行うための前記命令を実行するように構成される、一時誤り検出器と
を含む、システム。 - 前記応答曲線を表す前記方程式が対数方程式及び二次方程式の何れかである、請求項17に記載のシステム。
- 分析物の所与の濃度に関する前記第1の一連の係数又は前記第2の一連の係数の少なくとも1つが、前記分析物の所与の濃度に対応する応答曲線の係数の平均から決定される平均係数と、
前記平均係数からの標準偏差の負の数によって定められる下限と、
前記平均係数からの標準偏差の正の数によって定められる上限と
を含む、請求項17に記載のシステム。 - 体液試料内の一時誤りを検出するためのコンピュータ可読命令を内部に記憶している有形の非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、センサの応答曲線を表し且つ体液試料内の分析物の濃度を決定するための方程式が与えられる1個又は複数個のプロセッサによって実行され、前記方程式が前記応答曲線の曲率を表す少なくとも1つの第1の係数及び前記応答曲線の傾斜を表す少なくとも1つの第2の係数を含む場合、
前記第1の係数を第1の一連の係数と比較して第1の比較を生成することであって、前記第1の一連の係数は前記分析物の既知の濃度に対応する応答曲線の第1の係数を含む、生成すること、
前記第2の係数を第2の一連の係数と比較して第2の比較を生成することであって、前記第2の一連の係数は前記分析物の既知の濃度に対応する応答曲線の第2の係数を含む、生成すること、
前記第1の比較を前記第2の比較と組み合わせて、組み合わさった比較を生成すること、及び
前記組み合わさった比較に基づいて前記体液試料内の一時誤りを検出すること
を前記1個又は複数個のプロセッサに行わせる、
有形の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。 - 前記応答曲線を表す前記方程式が対数方程式及び二次方程式の何れかである、請求項20に記載の有形の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 分析物の所与の濃度に関する前記第1の一連の係数又は前記第2の一連の係数の少なくとも1つが、前記分析物の所与の濃度に対応する応答曲線の係数の平均から算出される平均係数と、
前記平均係数からの標準偏差の負の数によって定められる下限と、
前記平均係数からの標準偏差の正の数によって定められる上限と
を含む、請求項20に記載の有形の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。 - 前記組み合わさった比較を生成することが、前記第1の比較を前記第2の比較と等しく重み付けすることを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記組み合わさった比較を生成することが、前記第1の比較を前記第2の比較と異なるように重み付けすることを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記組み合わさった比較を生成することが、前記第1の比較を前記第2の比較と等しく重み付けすることを含む、請求項17に記載の方法。
- 前記組み合わさった比較を生成することが、前記第1の比較を前記第2の比較と異なるように重み付けすることを含む、請求項17に記載の方法。
- 前記組み合わさった比較を生成することが、前記第1の比較を前記第2の比較と等しく重み付けすることを含む、請求項20に記載の方法。
- 前記組み合わさった比較を生成することが、前記第1の比較を前記第2の比較と異なるように重み付けすることを含む、請求項20に記載の方法。
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CN109557227A (zh) * | 2018-12-04 | 2019-04-02 | 北京工商大学 | 一种基于多项式拟合结合理化指标预测煎炸油质量的方法 |
CN114563366B (zh) * | 2019-09-29 | 2023-09-01 | 迈克医疗电子有限公司 | 高浓度试样识别方法、装置及检测系统 |
US20230195079A1 (en) * | 2021-12-21 | 2023-06-22 | International Business Machines Corporation | Characterizing liquids based on features extracted from time-dependent, differential signal measurements |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5112455A (en) * | 1990-07-20 | 1992-05-12 | I Stat Corporation | Method for analytically utilizing microfabricated sensors during wet-up |
WO2001033195A1 (en) * | 1999-10-29 | 2001-05-10 | Radiometer Medical A/S | Method and apparatus for detection of a bubble in a liquid |
JP2010524001A (ja) * | 2007-04-12 | 2010-07-15 | ホーム ダイアグナスティックス,インコーポレーテッド | 診断テストシステムにおけるエラーの検出及び排除 |
JP2014521984A (ja) * | 2011-08-16 | 2014-08-28 | インストゥルメンテーション ラボラトリー カンパニー | 試料処理量を増やすための補間センサデータの外挿 |
JP2014521982A (ja) * | 2011-08-16 | 2014-08-28 | インストゥルメンテーション ラボラトリー カンパニー | 試料処理量を高めるための内挿センサデータの外挿 |
Family Cites Families (36)
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---|---|---|---|---|
US5890489A (en) | 1996-04-23 | 1999-04-06 | Dermal Therapy (Barbados) Inc. | Method for non-invasive determination of glucose in body fluids |
US6175752B1 (en) | 1998-04-30 | 2001-01-16 | Therasense, Inc. | Analyte monitoring device and methods of use |
US6064898A (en) | 1998-09-21 | 2000-05-16 | Essential Medical Devices | Non-invasive blood component analyzer |
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US6652720B1 (en) | 2001-05-31 | 2003-11-25 | Instrumentation Laboratory Company | Analytical instruments, biosensors and methods thereof |
US6960466B2 (en) | 2001-05-31 | 2005-11-01 | Instrumentation Laboratory Company | Composite membrane containing a cross-linked enzyme matrix for a biosensor |
CA2623782C (en) | 2001-08-22 | 2015-04-07 | Instrumentation Laboratory Company | An automated system for continuously and automatically calibrating electrochemical sensors |
EP2301428B1 (en) * | 2003-12-09 | 2016-11-30 | Dexcom, Inc. | Signal processing for continuous analyte sensor |
CA2554060C (en) * | 2004-02-06 | 2013-04-16 | Bayer Healthcare Llc | Electrochemical biosensor |
WO2005106450A1 (en) * | 2004-04-28 | 2005-11-10 | Sionex Corporation | System and method for ion species analysis with enhanced condition control and data interpretation using differential mobility spectrometers |
US7392074B2 (en) | 2005-01-21 | 2008-06-24 | Nonin Medical, Inc. | Sensor system with memory and method of using same |
US7972279B2 (en) | 2005-01-27 | 2011-07-05 | Instrumentation Laboratory Company | Method and system for managing patient data |
US20100168535A1 (en) | 2006-04-12 | 2010-07-01 | Mark Ries Robinson | Methods and apparatuses related to blood analyte measurement system |
EP1742039A1 (en) | 2005-07-07 | 2007-01-10 | F. Hoffmann-La Roche Ltd. | Method for the determination of the concentration of a non-volatile analyte |
US8812239B2 (en) | 2005-12-14 | 2014-08-19 | Ut-Battelle, Llc | Method and system for real-time analysis of biosensor data |
US7822557B2 (en) | 2006-10-31 | 2010-10-26 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte sensors and methods |
US20080114549A1 (en) | 2006-11-09 | 2008-05-15 | Mark Evan Schafer | Rapid response blood analyzer |
WO2008139869A1 (ja) | 2007-05-10 | 2008-11-20 | Konica Minolta Medical & Graphic, Inc. | 超音波送受信素子、超音波探触子および超音波診断装置 |
US8101062B2 (en) | 2007-07-26 | 2012-01-24 | Nipro Diagnostics, Inc. | System and methods for determination of analyte concentration using time resolved amperometry |
US8042073B1 (en) | 2007-11-28 | 2011-10-18 | Marvell International Ltd. | Sorted data outlier identification |
US8112375B2 (en) | 2008-03-31 | 2012-02-07 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Wavelength selection and outlier detection in reduced rank linear models |
JP5366432B2 (ja) * | 2008-05-09 | 2013-12-11 | 株式会社船井電機新応用技術研究所 | ガス検出システム |
WO2011006786A1 (de) | 2009-07-13 | 2011-01-20 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zur plausibilitätsprüfung von digitalen messsignalen |
CA2684636A1 (en) * | 2009-10-30 | 2011-04-30 | Sqi Diagnostics Systems Inc | Multiplex microarrays and methods for the quantification of analytes |
EP3901624B1 (en) * | 2010-12-22 | 2024-01-31 | Roche Diabetes Care GmbH | Methods to compensate for sources of error during electrochemical testing |
WO2012134890A1 (en) * | 2011-03-25 | 2012-10-04 | Cilag Gmbh International | System and method for measuring an analyte in a sample and correcting for interferents |
ES2964546T3 (es) * | 2011-04-15 | 2024-04-08 | Dexcom Inc | Calibración avanzada de sensor de analito y detección de errores |
US9903830B2 (en) * | 2011-12-29 | 2018-02-27 | Lifescan Scotland Limited | Accurate analyte measurements for electrochemical test strip based on sensed physical characteristic(s) of the sample containing the analyte |
US9700253B2 (en) * | 2012-03-16 | 2017-07-11 | Dexcom, Inc. | Systems and methods for processing analyte sensor data |
GB2512842A (en) * | 2013-04-08 | 2014-10-15 | Sphere Medical Ltd | Sensor calibration method and apparatus |
US9828621B2 (en) * | 2013-09-10 | 2017-11-28 | Lifescan Scotland Limited | Anomalous signal error trap for an analyte measurement determined from a specified sampling time derived from a sensed physical characteristic of the sample containing the analyte |
WO2015095239A1 (en) * | 2013-12-18 | 2015-06-25 | Optiscan Biomedical Corporation | Systems and methods for detecting leaks |
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5112455A (en) * | 1990-07-20 | 1992-05-12 | I Stat Corporation | Method for analytically utilizing microfabricated sensors during wet-up |
JPH05509408A (ja) * | 1990-07-20 | 1993-12-22 | アイ―スタット コーポレーション | 浸潤中に微細加工されたセンサーを分析に使用するための方法 |
WO2001033195A1 (en) * | 1999-10-29 | 2001-05-10 | Radiometer Medical A/S | Method and apparatus for detection of a bubble in a liquid |
JP2003513269A (ja) * | 1999-10-29 | 2003-04-08 | ラジオメーター・メディカル・アクティーゼルスカブ | 液体の中の気泡の検出方法及び装置 |
JP2010524001A (ja) * | 2007-04-12 | 2010-07-15 | ホーム ダイアグナスティックス,インコーポレーテッド | 診断テストシステムにおけるエラーの検出及び排除 |
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