[發(fā)明專利]一種免疫熒光試劑盒的檢測評估方法及系統(tǒng)

在審

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• 申請日: 2022-12-22
• 公開（公告）號: CN115902227A
• 公開（公告）日: 2023-04-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 莊子檳;李登紅;黃光強(qiáng);韓艷華;梁亞運(yùn);王洪濤
• 申請（專利權(quán)）人: 巴迪泰（廣西）生物科技有限公司
• 主分類號: G01N33/58
• 分類號: G01N33/58;G01N21/64
• 代理公司: 南京九致知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 32307
• 代理人: 莫冬麗

1.一種免疫熒光試劑盒的檢測評估方法，其特征在于，所述方法包括：

隨機(jī)采用待評估批次的免疫熒光試劑盒，分別進(jìn)行多個(gè)免疫熒光實(shí)驗(yàn)；

采集多次免疫熒光實(shí)驗(yàn)的多個(gè)顯微圖像，將所述多個(gè)顯微圖像輸入熒光圖像分析模型，獲得多個(gè)檢測結(jié)果；

根據(jù)所述多個(gè)檢測結(jié)果，獲得所述待評估批次的免疫熒光試劑盒的檢出限信息；

獲取多個(gè)參考檢測結(jié)果，對所述多個(gè)檢測結(jié)果進(jìn)行計(jì)算，獲得多個(gè)檢測準(zhǔn)確度信息，并獲得平均檢測準(zhǔn)確度信息；

將所述檢出限信息和所述平均檢測準(zhǔn)確度信息輸入質(zhì)量評估模型，獲得質(zhì)量評估結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，采集多次免疫熒光實(shí)驗(yàn)的多個(gè)顯微圖像，將所述多個(gè)顯微圖像輸入熒光圖像分析模型，獲得多個(gè)檢測結(jié)果，包括：

根據(jù)所述多個(gè)免疫熒光實(shí)驗(yàn)，獲取歷史內(nèi)進(jìn)行免疫熒光實(shí)驗(yàn)的顯微圖像，獲得多個(gè)樣本顯微圖像；

獲取歷史內(nèi)進(jìn)行免疫熒光實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，獲取多個(gè)樣本檢測結(jié)果；

采用所述多個(gè)樣本顯微圖像和多個(gè)樣本檢測結(jié)果，構(gòu)建所述熒光圖像分析模型；

將所述多個(gè)顯微圖像輸入所述熒光圖像分析模型，獲得所述多個(gè)檢測結(jié)果。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，采用所述多個(gè)樣本顯微圖像和多個(gè)樣本檢測結(jié)果，構(gòu)建所述熒光圖像分析模型，包括：

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建所述熒光圖像分析模型，所述熒光圖像分析模型的輸入數(shù)據(jù)為熒光實(shí)驗(yàn)的顯微圖像，輸出數(shù)據(jù)為檢測結(jié)果；

采用所述多個(gè)樣本顯微圖像和多個(gè)樣本檢測結(jié)果，對所述熒光圖像分析模型進(jìn)行監(jiān)督訓(xùn)練和驗(yàn)證，直到收斂過準(zhǔn)確率達(dá)到預(yù)設(shè)要求，獲得所述熒光圖像分析模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述多個(gè)檢測結(jié)果，獲得所述待評估批次的免疫熒光試劑盒的檢出限信息，包括：

獲取所述多個(gè)免疫熒光實(shí)驗(yàn)的多個(gè)預(yù)設(shè)濃度信息；

判斷所述多個(gè)檢測結(jié)果是否滿足所述多個(gè)預(yù)設(shè)濃度信息，獲得多個(gè)合格檢測結(jié)果；

將最小的一個(gè)合格檢測結(jié)果對應(yīng)的預(yù)設(shè)濃度信息作為所述檢出限信息。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，獲取多個(gè)參考檢測結(jié)果，對所述多個(gè)檢測結(jié)果進(jìn)行計(jì)算，獲得多個(gè)檢測準(zhǔn)確度信息，并獲得平均檢測準(zhǔn)確度信息，包括：

將所述多個(gè)預(yù)設(shè)濃度信息作為所述多個(gè)參考檢測結(jié)果；

根據(jù)所述多個(gè)檢測結(jié)果和所述多個(gè)參考檢測結(jié)果，計(jì)算獲得所述多個(gè)免疫熒光實(shí)驗(yàn)檢測結(jié)果的誤差程度，作為所述多個(gè)檢測準(zhǔn)確度信息；

根據(jù)所述多個(gè)檢測準(zhǔn)確度信息，計(jì)算獲得所述平均檢測準(zhǔn)確度信息。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，將所述檢出限信息和所述平均檢測準(zhǔn)確度信息輸入質(zhì)量評估模型，獲得質(zhì)量評估結(jié)果，包括：

獲取多個(gè)樣本檢出限信息和多個(gè)樣本平均檢測準(zhǔn)確度信息；

根據(jù)所述多個(gè)樣本檢出限信息和多個(gè)樣本平均檢測準(zhǔn)確度信息，獲取多個(gè)樣本質(zhì)量評估結(jié)果；

基于檢出限信息和評論檢測準(zhǔn)確度信息，構(gòu)建互相垂直的第一坐標(biāo)軸和第二坐標(biāo)軸，形成評估坐標(biāo)系；

將所述多個(gè)樣本檢出限信息和多個(gè)樣本平均檢測準(zhǔn)確度信息進(jìn)行一一組合，并輸入所述評估坐標(biāo)系，獲得多個(gè)樣本坐標(biāo)點(diǎn)；

采用所述多個(gè)樣本質(zhì)量評估結(jié)果，作為多個(gè)標(biāo)簽，對所述多個(gè)樣本坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記，獲得所述質(zhì)量評估模型；

將所述檢出限信息和所述平均檢測準(zhǔn)確度信息輸入所述質(zhì)量評估模型，獲得所述質(zhì)量評估結(jié)果。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，將所述檢出限信息和所述平均檢測準(zhǔn)確度信息輸入所述質(zhì)量評估模型，獲得所述質(zhì)量評估結(jié)果，包括：

將所述檢出限信息和所述平均檢測準(zhǔn)確度信息輸入所述評估坐標(biāo)系，獲得實(shí)驗(yàn)坐標(biāo)點(diǎn)；

獲取所述實(shí)驗(yàn)坐標(biāo)點(diǎn)最接近的k個(gè)樣本坐標(biāo)點(diǎn)，以及對應(yīng)的k個(gè)樣本質(zhì)量評估結(jié)果，k為奇數(shù)；

獲取所述k個(gè)樣本質(zhì)量評估結(jié)果內(nèi)出現(xiàn)頻率最高的樣本質(zhì)量評估結(jié)果，作為所述質(zhì)量評估結(jié)果。