[發明專利]用于分析即時檢驗結果的圖像的系統和方法

在審

• 申請號: 201980084328.7
• 申請日: 2019-11-11
• 公開（公告）號: CN113286999A
• 公開（公告）日: 2021-08-20
• 發明（設計）人: J·朱希拉;T·羅波寧
• 申請（專利權）人: 阿科迪墨公司;艾弗利亞科技公司
• 主分類號: G01N21/78
• 分類號: G01N21/78;G01N21/84;G16H40/63
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 陳曉;呂傳奇

在電信網絡中用于分析即時POC檢驗結果的本發明的方法包括實行即時POC檢驗并且獲取檢驗結果。來自檢驗結果的信號用電信終端中的相機（2）檢測到，并且獲得圖像。圖像由人工神經網絡ANN解譯，該人工神經網絡做出對圖像的分析的決策。經解譯的圖像的分析結果被發送到最終用戶的用戶界面。用于分析即時POC檢驗結果的本發明的系統包括即時檢驗的檢驗結果、具有相機（2）和用戶界面的終端，以及用于解譯由相機拍攝的檢驗結果的圖像的軟件。該軟件使用人工神經網絡來解譯圖像并進行分析。

技術領域

本發明涉及用于分析即時（Point-Of-Care，POC）檢驗結果的方法和系統。

背景技術

即時檢驗（POCT）或床旁檢驗通常被定義為在患者護理時間和地點即時或接近即時地進行醫療診斷檢驗，而不是將標本發送到醫學實驗室，然后等待數小時或數天才獲得結果。

POCT有幾種定義，但沒有公認的通用定義。不管確切的定義如何，POCT的最關鍵要素是結果的快速傳送，以指導臨床決策以及完成相同臨床遭遇中的檢驗和后續行動。因此，用于向護理提供人員快速報告檢驗結果的系統，以及將檢驗結果鏈接到適當的咨詢和治療的機制，與該技術本身一樣重要。

可以通過肉眼或使用用于讀取作為圖像的結果的專用讀取器來評估POC檢驗結果的讀出。此類檢驗讀取器使用的圖像分析算法可以為用戶提供定性、半定量和定量結果。

檢驗讀取器中用于解譯即時檢驗結果的算法是如何通過實行計算、數據處理和自動化推理任務來解決檢驗結果解譯的規范。該算法可以被定義為“一組精確定義了一系列操作的規則”。該算法詳細說明了計算機應該以特定次序實行從而執行指定任務的特定指令。

已經進行了一些嘗試來開發用于評估檢驗結果的人工神經網絡（ANN）。

Ferhat Denirci，MD等人的學習算法文章“Artificial Neural NetworkApproach in Laboratory Test Reporting”（Am J Clin Pathol，2016年8月，146：227-237，DOI：10.1093/AJCP/AQW104）被呈現為在基于數值的檢驗報告中使用算法的現有技術。在測量結果上開發通過使用人工神經網絡（ANN）的決策算法模型，并且該模型可以被用來協助專家進行決策，但是不能用于醫學檢驗結果的直接評估。

通過在例如橫向流動檢驗中測量檢驗線的顏色強度以便于確定樣品中分析物的數量，計算機視覺已被證明是對于定量結果的有用工具。這是通過捕獲和處理檢驗圖像以用于獲得具有高重復性的檢驗線的客觀色彩強度測量結果來發生的。

存在使用智能電話以被用于橫向流動檢驗解譯的解決方案。Adrian Carrio ;*,Carlos Sampedro 1, Jose Luis Sanchez-Lopez 1, Miguel Pimienta 2和PascualCampoy在《傳感器（Sensors）》（2015, 15, 29569-29593; doi：10.3390/s151129569）中的文章“Automated Low-Cost Smartphone-Based Lateral Flow Saliva Test Reader forDrugs-of-Abuse Detection”呈現了一種基于智能電話的自動化讀取器，用于藥物濫用橫向流動測定檢驗，其由燈箱和智能電話設備組成。在設備中使用計算機視覺和機器學習技術處理利用智能電話的相機捕獲的檢驗圖像，以實行對結果的自動提取。算法的發展涉及檢驗圖像的分割，其在對表示每個分割條帶的感興趣的區域進行預處理以用于在分類步驟發生之前獲得檢驗圖像的數值數據之后。然后，已經針對數字圖像數據的分類實現了基于人工神經網絡（ANN）的監督型機器學習分類器，其是多層感知器（MLP）。