用于分类支持的分析方法技术

总体上，本发明专利技术涉及一种用于分类支持的分析方法、一种用于确定用于该分析方法的分析参数Ys，Ei，Ii，σi的求出方法、一种计算机程序产品和一种用于分类支持的光学分析系统，其中基于第一和第二校准数据能够确定分析参数Ys，Ei，Ii，σi，分析参数根据判别分析的规则提供分类支持，分类支持为了分类、尤其是疾病诊断、分类建议或诊断建议基于光学特征i的、尤其器官分散体的测量值Pi允许其信息内容与阈值Ys相比较。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种用于分类支持的分析方法、一种用于确定该分析方法的参数的求出方法、一种计算机程序产品和一种光学分析系统。
技术介绍
在医疗领域中应用光学分析系统和光学方法，以便光学地分析器官分散体，器官分散体一方面由分散体介质并且另一方面由分散相构成。分散相通常包括颗粒，尤其器官材料，例如细胞或细胞组成部分。分散体介质能够设想如下介质，其包括、稀释或不同地吸收分散相，例如血浆。分散体的组成部分的分析能够借助光学方法执行，其中光束、尤其激光束聚焦到分散体中并且随后对不同的光学特征进行研究。以该方式能够求出分散体的特定的特征的测量值。从WO00/58727中已知一种分析系统，分析系统由光源构成，光源的光聚焦到分散体循环单元(流动细胞)中并且随后进行评估。评估尤其涉及所应用的光的在分散体中吸收的波长的光谱确定。另一方面，记录在近场还有远场中的衍射特性，以便推导出分散体、尤其包含在分散体中的颗粒、例如红色的血细胞、白色的血细胞或血小板的特定的特性。光学的、血液的研究，如其从现有技术中已知的那样，能够有利地自动执行，其中研究分散体的一系列的光学特性。然而，光学分析方法限制了能够对于分散体提取的信息内容。尽管能够获取对于吸收表现、白色的血细胞和红色的血细胞或血小板的频数值的信息，但对于执行多种医疗诊断而言所提取的信息内容总是不足够的。例如，在疟疾诊断时表现为，不能够自动地研究病人的血液样本作为分散体，而是以手动的方式和方法必须在显微镜下在实验室中进行研究。疟疾诊断的如今最佳的方法(黄金法则)是物镜载体上的或在两个物镜载体之间的血液涂片。疟疾寄生虫以光显微的方式借助于薄和厚血液涂片来证实。诊断的精确性大部分地与血液涂片的质量和实验室人员的经验相关。寄生侵害的红色的血细胞的特征是特别的环形形状，环形形状应在显微镜下识别，然而，仅当在血液样本的分散体中能够数出充足数量的这种环形的红色的血细胞时，才确保可靠的诊断。根据该计数实验，医生能够识别，其是否为强的或不那么强的疟疾感染。然而，在显微镜下计数环形的红色的血细胞是极其费时的、耗费的和有错的，因此疟疾诊断是昂贵的和过于不精确的。此外，在不同的实验室在不同的标记法中关于计数环形的红色的血细胞方面涉及不同的领域。此外，以该方式存在如下问题，如何能够可靠地执行标准化的、可靠的疟疾诊断或还有其他疾病的或阴性状态的诊断。
技术实现思路
本专利技术基于如下目的，提供一种光学分析方法，其如下改进光学分析方法的信息内容，即能够精确地证明分散体、尤其是诊断和分类。根据本专利技术，该目的通过根据权利要求1的用于分类支持的分析方法、根据权利要求7的用于确定分析方法的分析参数的求出方法、根据权利要求13的计算机程序产品和根据权利要求14的光学分析系统来实现。根据本专利技术，用于分类支持的分析方法具有如下步骤：-确定要分类的测试分散体的光学特征的测量值(Pi)，其中测试分散体由分散体介质和分散相形成，分散体介质尤其是血浆，并且分散相具有特别是器官材料的细胞或细胞组成部分，-计算分类系数Y，通过如下公式限定Y=Σi=1nli*(Pi-Ei)/σi]]>其中分类系数Y与测试分散体的光学特征i的数量n、相应的所述光学特征i的显著性参数li、相应的光学特征i的平均值Ei和相应的光学特征i的标准偏差σi相关。分类系数设置用于，提供一种信息，其允许对于分散体、尤其器官分散体执行分类。在此，分类能够源自医疗、技术的不同的领域或源自概率理论或类似的领域。可行的分类例如是疾病的存在或不存在，同样还有应以最普遍意义理解的特性的存在或不存在。在此，分类的数量同样地受到很少限制，还有其
也受到很少限制，因此，两个、三个或更多个分类替代方案是可行的并且通过分类系数来指出。此外，通过分类系数进行分类能够视作为是建议，建议以一定概率是适合的，然而不必强制性地存在。因此可行的是：分类系数建议分散体的分类，然而该建议就具体情况而言以一定的、理想情况下很小的概率是不适合的。分散体介质应理解为如下介质，尤其是如下液态介质，其能够吸收分散相，使得属于分散相的细胞或细胞组成部分能够通过分散体介质的移动连带运输。例如，有意义的是，在要分类的测试分散体中，例如血液样本中，分散体在光学地确定光学特征的测量值期间保持在流动状态下。以该方式，一方面能够确保测试分散体的对于统计观察所需要的混匀或者替代地预防分散体的内在引起的变化，例如在血液分散体中的凝结。分类系数与测试分散体的光学特征的数量相关。测量值应与测试分散体的光学特征相对应，因此能够通过测量相对应的测量值获取测试分散体的一定的信息内容。光学特征例如能够是在特定的容积单位之内的确定数量的细胞、例如红色的血细胞、白色的血细胞等。但是也能够是对于所提出的细胞的吸收特性或形状的光学特征。该特征列表不是排他的。光学特征本身不能实现单一的分类、索引或诊断，使得单独的光学特征几乎不提供可用的信息。然而，涉及分类的光学特征却载有一定的显著性。为了获得对于分类的支持，有利的是：选择一定数量的特定的光学特征，这些光学特征能够包含对于该分类的一定的显著性。根据实施方式的相应的分类问题，能够引用技术背景或技术基本知识以选择光学特征，光学特征的测量值于是能够作为分类支持的分析方法的基础。此外，该基础的光学特征也称作为特征组。例如，在测试分散体的血液样本的情况下，在疟疾诊断支持中考虑结合红色的血细胞实现的光学特征。这能够通过基础知识来建立，基础知识起源于常用的、基于显微镜的诊断支持，其中同样研究红色的血细胞。然而，涉及测试分散体的其他的组成部分的其他光学特征可以逐渐地增加给特征组，或者基于信息内容的显著性已经从特征组中移除相应的特征。因此能够发现：一种光学特征，尽管其涉及红色的血细胞然而不具有疟疾方面的证明效力进而从特征组中移除。相反地，例如涉及与红色的血细胞交互作用的细胞的且因此同样在寄生疟疾侵袭的情况下是重要的一种光学特征经由相应的光学特征有助于，即其显著的信息内容通过如下方式提供给用于分类支持的分析方法：即将该光学特征考虑用于疟疾诊断支持。显著性参数分别与光学特征相对应，其中光学特征通过其量值和/或符号能够显示：相应的光学特征的测量值怎样作用于分类系数。此外，根据显著性参数能够排列优选次序，根据优先次序得出特征对于分类、诊断等的权重。根据显著性参数也可以识别本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于分类支持的分析方法，具有如下步骤‑求出对于要分类的测试分散体的光学特征(i)的测量值(Pi)，其中所述测试分散体由尤其是血浆的分散体介质和分散相形成，并且分散相具有器官材料的细胞或细胞组成部分，‑计算分类系数(Y)，通过下式限定Y=Σi=1nli*(Pi-Ei)/σi]]>其中所述分类系数(Y)与所述测试分散体的所述光学特征(i)的数量(n)、相应的所述光学特征(i)的显著性参数(li)、相应的所述光学特征(i)的平均值(Ei)和相应的所述光学特征(i)的标准偏差(σi)相关。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2013.08.19 DE 102013216362.21.一种用于分类支持的分析方法，具有如下步骤
-求出对于要分类的测试分散体的光学特征(i)的测量值(Pi)，
其中所述测试分散体由尤其是血浆的分散体介质和分散相形成，并
且分散相具有器官材料的细胞或细胞组成部分，
-计算分类系数(Y)，通过下式限定
Y=Σi=1nli*(Pi-Ei)/σi]]>其中所述分类系数(Y)与所述测试分散体的所述光学特征(i)
的数量(n)、相应的所述光学特征(i)的显著性参数(li)、相应的
所述光学特征(i)的平均值(Ei)和相应的所述光学特征(i)的标
准偏差(σi)相关。
2.根据权利要求1所述的分析方法，其中，所述光学特征(i)的所述
平均值(Ei)和所述光学特征(i)的所述标准偏差(σi)基于第一
校准数据来求出，其中所述第一校准数据从具有阴性分类的分散体
中推导出，尤其从第一校准数据和第二校准数据中推导出，其中第
二校准数据从具有阳性分类的分散体中推导出。
3.根据权利要求2所述的分析方法，其中，所述显著性参数(i)从所
述第一校准数据和所述第二校准数据借助判别分析推导出，其中在
判别分析中尤其应用贝叶斯定理。
4.根据权利要求3所述的分析方法，其中，基于所述第一校准数据的
第一平均分类系数(Y1)、尤其第一重心和所述第二校准数据的第二
平均分类系数(Y2)、尤其第二重心能够将阈值(YS)用于分类支持，
其中Y>YS与阳性分类相关联并且Y<YS与阴性分类相关联。
5.根据权利要求4所述的分析方法，其中，阳性分类显示存在贫乏、
寄生侵袭或异常状态，其中贫乏尤其是贫血、尤其是地中海贫血症
或镰状细胞贫血症，并且其中所述寄生侵袭尤其是利什曼病或其他
的寄生感染。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的分析方法，其中，为了计算所
述分类系数(Y)考虑至少两个光学特征(i)：
Y(n＝2)＝l1*(P1–E1)/σ1+l2*(P2–E2)/σ2，
其中n＝2并且第一光学特征是...

【专利技术属性】
技术研发人员：芭芭拉·卡夫塞克，彼得·莱德雷尔，彼得·塔尔，扬·范德布加特，
申请(专利权)人：西门子医学诊断产品有限责任公司，
类型：发明
国别省市：德国;DE