物质准备评估系统技术方案

本发明专利技术涉及物质准备评估系统，提供了自动物质准备和评估系统和方法，所述系统和方法用于在容器和

【技术实现步骤摘要】
物质准备评估系统
[0001]本申请是申请日为
2017
年
10
月
27
日
、
申请号为
201780073459.6、
专利技术名称为“物质准备评估系统”的中国专利申请的分案申请
。
[0002]相关专利申请的交叉引用
[0003]本申请作为
PCT
国际专利申请提交于
2017
年
10
月
27
日，并且要求于
2016
年
10
月
28
日提交的美国专利申请序列号
62/414,655
和
2017
年6月
28
日提交的美国专利申请序列号
62/525,948
的优先权权益，这两份专利申请的公开内容全文以引用方式并入
。


[0004]本专利技术整体涉及自动物质准备和评价领域
。
具体地讲，本专利技术涉及用于评估容器和
/
或分配尖端中的流体物质
(
诸如带有体液的样品
)
的方法和系统
。
此外，本专利技术涉及用于指示计算装置和
/
或处理装置执行评估流体物质的任何方法的步骤的计算机程序元素
。
此外，本专利技术涉及存储此类计算机程序元素的计算机可读介质
。

技术介绍

[0005]本专利技术的
技术介绍
涉及自动物质准备和评价领域的
技术介绍

。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的可以是提供用于自动评估流体物质的改进的方法和系统，其具有改进的可靠性
、
改进的品质
、
改进的精度和改进的吞吐量
。
[0007]通过独立权利要求的主题解决了本专利技术的目的，其中其他实施方案包含在从属权利要求和以下描述中
。
[0008]根据本公开的第一方面，提供了一种评估容器中的流体物质的方法
。
其中，根据第一方面的方法可以指用于操作分配尖端评估系统的方法，如参考图1所述的示例性方法，和
/
或指用于操作样品品质检测装置的方法，如参考图
42
至
55
所述的示例性方法
。
而且，根据第一方面的方法可以指用于操作体积检测系统的方法，如参考图5至
15
和
/
或图9至
21
所述的示例性方法
。
此外，第一方面的方法可以参考操作相关性数据生成系统的方法，如参考图8至图
21
所述的示例性方法
。
[0009]根据第一方面的方法包括以下步骤：
[0010]‑
使用图像捕获装置捕获容器的至少一部分的图像，其中该图像捕获装置可以包括图像捕获单元；
[0011]‑
使用至少一个计算装置和
/
或至少一个处理装置获得该图像的至少一部分的多个颜色参数；以及
[0012]‑
基于这多个颜色参数生成容器中包含的流体物质的样品分类结果
。
[0013]其中，样品分类结果代表和
/
或指示流体物质中至少一种干扰物的浓度
。
此处和下文中，图像捕获装置和
/
或图像捕获单元可以指例如分配尖端图像捕获单元
。
[0014]根据第一方面的方法的一个实施方案，获得多个颜色参数包括：
[0015]‑
为图像的至少一部分生成直方图，该直方图包括多个颜色通道；以及
[0016]‑
获得这多个颜色通道的多个平均值和
/
或均值，其中多个颜色参数包括这多个颜色通道的多个平均值
。
[0017]其中，可以为每个颜色通道或一部分颜色通道确定均值和
/
或平均值
。
[0018]根据第一方面的方法的一个实施方案，获得多个颜色参数包括：
[0019]‑
为图像的至少一部分生成直方图，该直方图包括多个颜色通道；以及
[0020]‑
获得和
/
或确定这多个颜色通道的多个黎曼和，其中多个颜色参数包括这多个颜色通道的多个黎曼和
。
[0021]其中，可以为每个颜色通道或者一部分颜色通道获得和
/
或确定黎曼和
。
[0022]根据第一方面的方法的一个实施方案，获得多个颜色参数包括：
[0023]‑
为图像的至少一部分生成直方图，该直方图包括多个颜色通道；
[0024]‑
获得这多个颜色通道的多个模式；
[0025]‑
获得这多个颜色通道的多个最大值；以及
/
或者
[0026]‑
获得这多个颜色通道的多个最小值，其中多个颜色参数包括这多个颜色通道的多个模式
、
最大值和
/
或最小值
。
[0027]根据第一方面的方法的一个实施方案，获得多个颜色参数包括：
[0028]‑
为图像的至少一部分生成直方图，该直方图包括多个颜色通道；
[0029]‑
获得这多个颜色通道的多个直方图头部；
[0030]‑
获得这多个颜色通道的多个直方图尾部；
[0031]‑
获得这多个颜色通道的多个直方图头部百分比；以及
/
或者
[0032]‑
获得这多个颜色通道的多个直方图尾部百分比，其中多个颜色参数包括这多个颜色通道的多个直方图头部
、
直方图尾部
、
直方图头部百分比和
/
或直方图尾部百分比
。
[0033]根据第一方面的方法的一个实施方案，所述多个颜色参数包括颜色通道的多个均值
、
颜色通道的多个黎曼和
、
颜色通道的多个模式
、
颜色通道的多个最大值
、
颜色通道的多个最小值
、
颜色通道的多个直方图头部
、
颜色通道的多个直方图尾部
、
颜色通道的多个直方图头部百分比
、
颜色通道的多个直方图尾部百分比中的至少一种，或前述的任何组合
。
[0034]根据第一方面的方法的一个实施方案，所述多个颜色通道包括红色分量
、
绿色分量和蓝色分量，例如在
RGB
模型中
。
然而，也可以使用任何其他类型的颜色模型，诸如例如
CMYK
颜色模型
。
[0035]根据第一方面的方法的一个实施方案，样品分类结果包括至少一个分类标识符，其中所述至少一个分类本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种评估容器中的流体物质的方法，所述方法包括：使用图像捕获装置捕获所述容器的至少一部分的图像；使用至少一个计算装置获得所述图像的至少一部分的多个颜色参数；以及基于所述多个颜色参数生成所述容器中包含的所述流体物质的样品分类结果；其中所述样品分类结果代表所述流体物质中的至少一种干扰物的浓度
。2.
根据权利要求1所述的方法，其中获得多个颜色参数包括：为所述图像的至少一部分生成直方图，所述直方图包括多个颜色通道；以及获得所述多个颜色通道的多个平均值，其中所述多个颜色参数包括所述多个颜色通道的所述多个平均值
。3.
根据权利要求1和2中任一项所述的方法，其中获得多个颜色参数包括：为所述图像的至少一部分生成直方图，所述直方图包括多个颜色通道；获得所述多个颜色通道的多个黎曼和；其中所述多个颜色参数包括所述多个颜色通道的所述多个黎曼和
。4.
根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中获得多个颜色参数包括：为所述图像的至少一部分生成直方图，所述直方图包括多个颜色通道；获得所述多个颜色通道的多个模式；以及
/
或者获得所述多个颜色通道的多个最大值；以及
/
或者获得所述多个颜色通道的多个最小值，其中所述多个颜色参数包括所述多个颜色通道的所述多个模式
、
最大值和
/
或最小值
。5.
根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中获得多个颜色参数包括：为所述图像的至少一部分生成直方图，所述直方图包括多个颜色通道；获得所述多个颜色通道的多个直方图头部；以及
/
或者获得所述多个颜色通道的多个直方图尾部；获得所述多个颜色通道的多个直方图头部百分比；以及
/
或者获得所述多个颜色通道的多个直方图尾部百分比，其中所述多个颜色参数包括所述多个颜色通道的所述多个直方图头部
、
直方图尾部
、
直方图头部百分比和
/
或直方图尾部百分比
。6.
根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述多个颜色参数包括所述颜色通道的多个均值
、
所述颜色通道的多个黎曼和
、
所述颜色通道的多个模式
、
所述颜色通道的多个最大值
、
所述颜色通道的多个最小值
、
所述颜色通道的多个直方图头部
、
所述颜色通道的多个直方图尾部
、
所述颜色通道的多个直方图头部百分比
、
所述颜色通道的多个直方图尾部百分比中的至少一种，或前述的任何组合
。7.
根据权利要求2至6中任一项所述的方法，其中所述多个颜色通道包括红色分量
、
绿色分量和蓝色分量
。8.
根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述样品分类结果包括至少一个分类标识符，其中所述至少一个分类标识符与所述多个颜色参数的至少一部分相关和
/
或与所述流体物质中所述至少一种干扰物的浓度相关
。9.
根据前述权利要求中任一项所述的方法，还包括：基于所述样品分类结果生成标记结果；其中所述标记结果指示所述流体物质的品质
。
10.
根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述至少一种干扰物是选自血红蛋白
、
黄疸和脂血中的一种或多种
。11.
根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述容器是被配置为抽吸所述流体物质的分配尖端
。12.
根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述图像捕获装置被配置和
/
或布置成从所述容器的侧面捕获所述流体物质的所述部分和
/
或所述容器的所述图像
。13.
根据前述权利要求中任一项所述的方法，还包括：使用所述至少一个计算装置识别所述图像中的参考点，所述参考点与所述容器相关联；使用所述至少一个计算装置识别所述图像中所述容器内的所述流体物质的表层；确定所述参考点和所述表层之间的距离；以及基于相关性数据将所述距离转换为所述流体物质的体积，所述相关性数据包括关于所述容器内的体积与从所述参考点到所述容器内的多个表层的距离之间的相关性的信息
。14.
根据权利要求
13
所述的方法，其中所述距离通过像素距离来测量
。15.
根据权利要求
13
或
14
中任一项所述的方法，其中所述容器是被配置为抽吸所述流体物质的分配尖端，其中识别参考点包括识别在所述分配尖端上形成的参考线
。16.
根据权利要求
15
所述的方法，其中基于所述捕获图像的图案匹配和
/
或分割来识别所述参考线
。17.
根据权利要求
15
或
16
中任一项所述的方法，其中识别所述参考线包括在所述捕获图像中搜索表示所述参考线的图案
。18.
根据权利要求
15
至
17
中任一项所述的方法，其中识别所述参考线包括将所述捕获图像的至少一部分与参考图像进行比较
。19.
根据权利要求
18
所述的方法，还包括：确定所述捕获图像的所述部分和所述参考图像的匹配率和
/
或相关值
。20.
根据前述权利要求中任一项所述的方法，还包括：向另一个容器供应液体；确定所述供应的液体的体积；捕获所述容器的另一个图像；确定所述图像中与所述另一个容器相关联的参考点之间的像素距离；以及使所述确定的体积与所述确定的像素距离相关
。21.
根据权利要求
20
所述的方法，还包括：基于所述确定的体积和所述确定的像素距离生成相关性数据
。22.
根据权利要求
21
中的一项所述的方法，其中基于多个确定的像素距离与供应到所述另一个容器的多个确定的液体体积之间的多个相关性来生成所述相关性数据
。23.
根据权利要求
20
至
22
中任一项所述的方法，其中所述供应的液体包括染料溶液；以及
/
或者其中基于分光光度法确定所述供应的液体的所述体积
。
24.
...

【专利技术属性】
技术研发人员：水谷高雪，莱伊拉，
申请(专利权)人：贝克曼库尔特有限公司，
类型：发明
国别省市：