KR940005954A - 의학적 시료의 성분 분석방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 자동분석장치의 보조하에 의학적 시료의 성분을 분석하는 방법에 관한 것으로서, 시료를 시약 시스템과 반응시키고 시료와 시약시스템의 반응에서 유래되는 물리적으로 측정가능한 양 X를 측정하여, 특정 시료에 대한 1개 이상의 측정값 R을 결정하고, 1개 이상의 측정값 R을 처시단계의 처리단위의 보조하에 더욱 처리하여 분석결과 A를 결정한다. 본 발명의 처리단계에 있어서는, 신경망 훈련의 결과로서 사용이 이루어지는데, 여기에서 분석결과 A를 알고있는 표준시료의 수에 대해서는 1개 이상의 측정값 R, 또는 몇개의 측정값 R1로부서 유도된 측정 결과률 신경망의 입력에 적용시키게 된다.

Description

의학적 시료의 성분 분석방법
본 내용은 요부공개 건이므로 전문내용을 수록하지 않았음
제1도는 본 발명의 방법을 수행하기 위한 자동분석장치의 블록도이고,
제2도는 본 발명의 바람직한 실현에 사용된 신경망을 위상수학적으로 도시한 것이고,
제3도는 본 발명의 바람직한 실현에 사용된 신경망을 위상수학적으로 도시한 것이고,
제4도는 본 발명의 바람직한 실현에 사용된 신경망을 위상수학적으로 도시한 것이다.

Claims (13)

  1. 자동분석장치를 이용한 의학적 시료의 성분 분석방법에 있어서, a.시료를 시약 시스템과 반응시키는 단계, b.시료와 시약 시스템의 반응에서 유래된 물리적으로 측정가능한 양 X를 측정하여, 특정 시료에 대한 1개 이상의 측정값 R을 결정하는 단계, 그리고 c.처리단계의 처리단위에 의해 상기 1개 이상의 측정값 R을 더욱 처리하여 분석결과 A를 결정하고, 이때 처리단계에서는 신경망 훈련의 결과로서 사용이 이루어지는데, 분석결과 A가 알려진 다수의 표준 시료에 대해서는 상기 신경망 훈련이 1개 이상의 측정값이나, 몇개의 측정값 R1로 부서 유도된 측정결과에서 신경망의 입력에 적용되는 단계로 이루어지는 것을 특징으로 하는 분석방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 측정단계에 다양한 측정시간(t1=t1,t2,...tn)에 물리적으로 측정가능한 동일한 양 X에 대한 몇개의 측정값 R1를 측정하는 단계, 그리고 측정량 X의 시간-의존적 변화를 나타내는 측정값 R1(t1)의 일부이상을 신경망의 입력에 동시에 적용시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 분석방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 측정단계에 다양한 측정시간(t1=t1,t2,...tn)에 물리적으로 측정가능한 동일한 양 X에 대한 몇개의 측정값 R1를 측정하는 단계, 2개 이상의 측정값 R1로부터 유도된 1개 이상의 측정결과를 결정하는 단계, 그리고 신경망의 입력에 상기의 1개 이상의 유도된 측정결과를 적용시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 분석방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 신경망 훈련에는 자체-조직화 신경망을 이용하는 단계가 더 포함되는 것을 특징으로 하는 분석방법.
  5. 제1항에 있어서, 표준 시료에 1개 이상의 측정값이나 측정결과를 적용시킬 때 상기의 처리단계에는 알고 있는 분석결과 A, 또는 분석결과와 관련된 알고있는 보조값을 신경망 훈련과정에서 신경망의 출력부에 적용시키는 단계가 더 포함되는 것을 특징으로 하는 분석방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 처리단계에 시료성분의 농도 C를 분석결과 A로 결정하는 단계가 더 포함되는 것을 특징으로 하는 분석방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 처리단계에 신경망 훈련의 결과를 교정으로 이용하여 상기 1개 이상의 측정값 R로 부터 농도 C를 결정하는 단계가 더 포함되는 것을 특징으로 하는 분석방법.
  8. 제6항에 있어서, 상기 처리단계에 신경망 훈련의 결과를 이용하여 분석의 측정범위를 표준 시료의 농도범위이상의 범위까지 연장시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제6항에 있어서. 농도 C는 측정값 R(t)의 시간-의존적 변화에서 유도된 교정 입력변수 Y와 상호관련이 있으며, 여기에서 교정곡선 Y=f(C)가 일정하지 않음으로써, 입력변수 Y에 대한 같은 입력값은 교정곡선의 2개이상의 하위구역에서 상이한 값에 대응하고, 상기 처리단계에는 신경망 훈련결과를 이용하여 R(t)로 부터 결정된 입력변수 Y를 교정곡선의 하위구역에 할당시키는 단계를 더 포함시키는 것을 특징으로 하는 분석방법.
  10. 제1항에 있어서, 상기 처리단계에는 시료를 2개 이상의 상이한 의학적-분석상태중의 하나에 할당함으로써 분석결과 A를 결정하는 단계, 그리고 신경망 훈련의 결과를 이용하여 1개 이상의 측정값 R을 다양한 의학적-분석 상태로 올바르게 할당시키는 단계가 더 포함되는 것을 특징으로 하는 분석방법.
  11. 제1항에 있어서, 상기 처리단계에 신경망 훈련의 결과를 이용하여 측정결과를 오차가 있는 측정결과의 오차가 없는 측정결과로 분류시키는 단계가 더 포함된 것을 특징으로 하는 방법.
  12. 제1항에 있어서, 상기 처리단계에 자동분석장치와는 무관하게 시약시스템의 제조자가 신경망 훈련의 일부이상을 수행하는 단계가 더 포함되는 것을 특징으로 하는 분석방법.
  13. 제12항에 있어서, 신경망 훈련방법에 우선 시약 시스템의 제조자가 제1하위단계를 수행하고나서 차후의 훈련으로서 자동분석장치상에서 제2의 하위단계를 수행하는 제1 및 제2하위단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
    ※ 참고사항 : 최초출원 내용에 의하여 공개하는 것임.
KR1019930014166A 1992-07-25 1993-07-26 의학적 시료의 성분 분석방법 KR940005954A (ko)

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