辅助诊断方法及其生物样本分析方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本申请提供了一种辅助诊断方法及其生物样本分析方法、装置、设备和介质，所述样本分析方法通过获取待检测对象的生物样本在各个不同检测通道采集的脉冲数据，并分别对各个所述不同检测通道的所述脉冲数据所承载的多个设定类型的脉冲特征进行量化，获得各个对应的第一数组，再将所述设定类型的脉冲特征对应的所述第一数组进行融合，获得第二数组，对所述第二数组进行特征提取，输出所述第二数组所承载的所述生物样本中目标对象的识别结果。所述第二数组包含了各个不同检测通道的脉冲数据的多个设定类型的脉冲特征，如此，基于所述第二数组作为识别模型的输入数据获得所述识别结果的准确度较高。果的准确度较高。果的准确度较高。

【技术实现步骤摘要】
辅助诊断方法及其生物样本分析方法、装置、设备和介质


[0001]本申请涉及医疗器械
，尤其涉及一种辅助诊断方法及其生物样本分析方法、装置、设备和介质。

技术介绍

[0002]目前，血细胞分析设备对血细胞的检测分析是通过内设的检测通道将血细胞的不同生物学特性转换成对应的脉冲信号后，将对应的所述脉冲信号转换成图像数据进行分析，以便于从所述图像数据中提取学细胞的相关特征，实现对学细胞的识别。脉冲信号在转换成对应的图像数据的过程中，会丢失一部分信息，如在将脉冲数据的脉冲高度转换成图像数据后，该图像数据会丢失脉冲信号全峰宽、半峰宽及脉冲面积等脉冲特征，显然，在基于该图像数据对血细胞进行分析的过程中，这些丢失的脉冲特征无法并未对分析做出贡献。
[0003]然而，从先验知识可知，上述丢失的脉冲特征与血细胞的分类是相关的，因此，基于将血细胞的生物学特性对应的脉冲信号转换成的图像数据对血细胞进行分析的准确性不高。

技术实现思路

[0004]为解决存在的技术问题，本申请提供了一种准确性较高的辅助诊断方法及其生物样本分析方法、装置、设备和介质。
[0005]一种生物样本分析方法，包括:
[0006]获取待检测对象的生物样本在各个不同检测通道采集的脉冲数据；
[0007]分别对各个所述不同检测通道的所述脉冲数据所承载的多个设定类型的脉冲特征进行量化，获得各个对应的第一数组；
[0008]将所述设定类型的脉冲特征对应的所述第一数组进行融合，获得第二数组；
[0009]对所述第二数组进行特征提取，输出所述第二数组所承载的所述生物样本中目标对象的识别结果。
[0010]一种辅助诊断方法，包括：
[0011]获取采用所述的生物样本分析方法对待检测对象的生物样本进行分析获得的所述生物样本中目标对象的识别结果；
[0012]获取所述待检测对象的临床信息；
[0013]基于所述识别结果和所述临床信息，确定所述待检测对象的生物样本中的异常目标对象，输出与所述异常目标对象对应的辅助诊断决策信息。
[0014]一种生物样本识别装置，其特征在于，包括：
[0015]获取模块，用于获取待检测对象的生物样本在各个不同检测通道采集的脉冲数据；
[0016]量化模块，用于分别对各个所述不同检测通道的所述脉冲数据所承载的多个设定
类型的脉冲特征进行量化，获得各个对应的第一数组；
[0017]融合模块，用于将所述设定类型的脉冲特征对应的所述第一数组进行融合，获得第二数组；
[0018]识别模块，用于对所述第二数组进行特征提取，输出所述第二数组所承载的所述生物样本中目标对象的识别结果。
[0019]一种生物样本分析设备，包括处理器及存储器，所述存储器内存储有可被所述处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现所述的生物样本分析方法。
[0020]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被控制器执行时实现所述的生物样本分析方法。
[0021]一种辅助诊断设备，包括处理器及存储器，所述存储器内存储有可被所述处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现所述的辅助诊断方法。
[0022]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被控制器执行时实现所述的辅助诊断方法。
[0023]由上可见，在一方面，在本申请提供所述样本分析方法通过获取待检测对象的生物样本在各个不同检测通道采集的脉冲数据，并分别对各个所述不同检测通道的所述脉冲数据所承载的多个设定类型的脉冲特征进行量化，获得各个对应的第一数组，再将所述设定类型的脉冲特征对应的所述第一数组进行融合，获得第二数组，对所述第二数组进行特征提取，输出所述第二数组所承载的所述生物样本中目标对象的识别结果。所述第二数组包含了各个不同检测通道的脉冲数据的多个设定类型的脉冲特征，如此，基于所述第二数组作为识别模型的输入数据获得所述识别结果的准确度较高。
[0024]在另一方面，本申请提供的辅助诊断方法根据所述生物样本分析方法获得的识别结果和所述待检测对象的临床信息，确定所述待检测对象的生物样本中的异常目标对象，输出与所述异常目标对象对应的辅助诊断决策信息，如此，可将生物样本中所包含的异常目标对象作为识别对象，结合待检测对象的临床信息确定所述生物样本的异常目标对象，基于异常目标对象输出与其对应的辅助诊断决策信息，无需依赖检验医师个人经验水平即可得到准确的辅助诊断决策，从而可提高检验效率、检测结果更准确、且诊断结论更具可解释性。
附图说明
[0025]附图仅用于示出实施方式，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
[0026]图1为依据本申请实施例一提供的生物样本分析方法的方法流程示意图；
[0027]图2为依据本申请实施例二提供的生物样本分析方法的方法流程示意图；
[0028]图3为依据本申请实施例三提供的生物样本分析方法的方法流程示意图；
[0029]图4为依据本申请实施例四提供的生物样本分析方法的方法流程示意图；
[0030]图5为依据本申请实施例五提供的生物样本分析方法的方法流程示意图；
[0031]图6为依据本申请实施例六提供的生物样本分析方法的方法流程示意图；
[0032]图7为依据本申请实施例七提供的生物样本分析方法的方法流程示意图；
[0033]图8为依据本申请实施例八提供的生物样本分析方法的方法流程示意图；
[0034]图9为依据本申请实施例九提供的生物样本分析方法的方法流程示意图；
[0035]图10为依据本申请实施例十提供的生物样本分析方法的方法流程示意图；
[0036]图11为依据本申请实施例十一提供的生物样本分析方法的方法流程示意图；
[0037]图12为依据本申请一些实施例提供的生物样本分析方法中的第二数组构成示意图；
[0038]图13为依据本申请实施例一提供的生物样本分析装置的结构示意图；
[0039]图14为依据本申请实施例一提供的生物样本分析设备的结构示意图；
[0040]图15为依据本申请一些实施例提供的辅助诊断方法的方法流程示意图。
具体实施方式
[0041]以下结合说明书附图及具体实施例对本申请技术方案做进一步的详细阐述。
[0042]为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述，所描述的实施例不应视为对本申请的限制，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
[0043]在以下的描述中，涉及到“一些实施例”的表述，其描述了所有可能实施例的子集，需要说明的是,“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种生物样本分析方法，其特征在于，包括:获取待检测对象的生物样本在各个不同检测通道采集的脉冲数据；分别对各个所述不同检测通道的所述脉冲数据所承载的多个设定类型的脉冲特征进行量化，获得各个对应的第一数组；将所述设定类型的脉冲特征对应的所述第一数组进行融合，获得第二数组；对所述第二数组进行特征提取，输出所述第二数组所承载的所述生物样本中目标对象的识别结果。2.根据权利要求1所述的生物样本分析方法，其特征在于，所述对所述第二数组进行特征提取，输出所述第二数组所承载的所述生物样本中目标对象的识别结果，包括：通过AI识别模型对所述第二数组进行特征提取，输出所述第二数组所承载的所述生物样本中目标对象的识别结果；或，通过传统算法模型对所述第二数组进行特征提取，输出所述第二数组所承载的所述生物样本中目标对象的识别结果。3.根据权利要求1所述的生物样本分析方法，其特征在于，所述分别对各个所述不同检测通道的所述脉冲数据所承载的多个设定类型的脉冲特征进行量化，获得各个对应的第一数组，包括：分别对各个所述不同检测通道的所述脉冲数据所承载的多个设定类型的脉冲特征进行量化，获得各个所述检测通道对应的各个二维第一数组，所述各个二维第一数组在第一维度方向的第一维度值根据多个设定类型的脉冲特征的取值范围确定，所述各个二维第一数组在第二维度方向的第二维度值根据所述检测通道的通道数确定；所述将所述第一脉冲特征对应的第一数组和所述第二脉冲特征对应的第一数组进行融合，获得多特征融合的第二数组，包括：将所述第一脉冲特征对应的第一数组和所述第二脉冲特征对应的二维第一数组在第三维度方向进行叠加融合，获得多特征融合的三维第二数组，所述三维第二数组在所述第三维度方向的第三维度值根据所述多个设定类型的脉冲特征的特征个数确定。4.根据权利要求1所述的生物样本分析方法，其特征在于，所述分别对各个所述不同检测通道的所述脉冲数据所承载的各个不同设定类型的脉冲特征按设定方式进行量化，获得各个对应的第一数组，包括：对各个所述检测通道的所述脉冲数据所承载设定类型的第一脉冲特征进行频数统计，获得所述第一脉冲特征对应的设定长度值的第一数组；基于所述第一脉冲特征对应的第一数组和设定类型的第二脉冲特征，计算所述第二脉冲特征与所述第一脉冲特征的各个频数位置对应的均值，确定所述第二脉冲特征对应的第一数组。5.根据权利要求4所述的生物样本分析方法，其特征在于，所述对各个所述检测通道的所述脉冲数据所承载设定类型的第一脉冲特征进行频数统计，获得所述第一脉冲特征对应的第一数组，包括：对各个所述检测通道的所述脉冲数据所承载的脉冲高度进行频数统计，获得所述脉冲高度对应的第一数组。6.根据权利要求5所述的生物样本分析方法，其特征在于，所述基于所述第一脉冲特征
对应的第一数组和设定类型的第二脉冲特征，计算所述第二脉冲特征与所述第一脉冲特征的各个频数位置对应的均值，确定所述第二脉冲特征对应的第一数组，包括如下至少之一：基于所述脉冲数据的所述脉冲高度对应的所述第一数组和所述脉冲数据的全峰宽，计算所述全峰宽与所述脉冲高度的各个频数位置对应的均值，确定所述全峰宽对应的第一数组；基于所述脉冲数据的所述脉冲高度对应的所述第一数组和所述脉冲数据的前半峰宽，计算所述前半峰宽与所述脉冲高度的各个频数位置对应的均值，确定所述前半峰宽对应的第一数组；基于所述脉冲数据的所述脉冲高度对应的所述第一数组和所述脉冲数据的后半峰宽，计算所述后半峰宽与所述脉冲高度的各个频数位置对应的均值，确定所述后半峰宽对应的第一数组；基于所述脉冲数据的所述脉冲高度对应的所述第一数组和所述脉冲数据的脉冲面积，计算所述脉冲面积与所述脉冲高度的各个频数位置对应的均值，确定所述脉冲面积对应的第一数组。7.根据权利要求5所述的生物样本分析方法，其特征在于，在所述对各个所述检测通道的所述脉冲数据所承载的脉冲高度进行频数统计，获得所述脉冲高度对应的第一数组之前，所述生物样本分析方法还还包括：根据所述脉冲高度的高度范围，设定所述第一脉冲特征对应的第一数组在长度维度方向的长度值；所述对各个所述检测通道的所述脉冲数据所承载的脉冲...

【专利技术属性】
技术研发人员：詹念吉，方建伟，王玉亭，霍子凌，刘治志，李国军，
申请(专利权)人：深圳市帝迈生物技术有限公司，
类型：发明
国别省市：