[发明专利]一种光学检测反应曲线优化算法

说明书

一种光学检测反应曲线优化算法，包括如下步骤：S1光学信号采集板负责采集光学信号，采集时间从免疫反应开始到免疫反应结束；采集数据为m个离散数据；S2信号采集完毕后，按照时间顺序汇总信号数据；S3将信号数据拟合出一个3次多项式曲线方程；S4判断该3次多项式方程的确定系数R²是否大于预设值，如果R²大于预设值，则认为拟合出的曲线方程符合要求，执行步骤S5；如果R²小于预设值，则认为曲线方程不满足要求，执行修正步骤S6；S5以拟合出的3次多项式曲线方程为公式，计算吸光度。本发明通过寻找V形波动以及断层相关数据点，以新数据替换问题数据生成了新的反应曲线；以新的反应曲线作为计算吸光度的依据，最大限度还原真实的免疫反应曲线。

技术领域

本发明涉及光学检测技术领域，涉及吸光度检测方法，尤其涉及一种光学检测反应曲线优化算法。

背景技术

在医学检测领域，凝血检测项目DD、FDP等一般采用免疫透射比浊法进行检测；免疫透射比浊法原理是：抗原抗体结合后引起液体介质浊度改变，光线被吸收一部分，使光线透过量减少，在一定范围内，透射光被吸收量与被测物呈正相关，依所测吸光度值推算待测抗原量的分析技术；

由免疫透射比浊法的原理可以看出，吸光度的准确计算是关键所在，而吸光度的关键在于光学信号曲线（即光学检测反应曲线）的稳定采集；然而免疫反应过程中受到仪器抖动等影响，可能会导致反应曲线出现V形波动（如图3所示）或者整体向上或向下的波动，简称曲线断层（如图4所示），V形波动以及曲线断层使得反应曲线不再顺滑，这样最后计算的吸光度也是不准确的；所以为了保证吸光度的准确性，关键技术就是要保证反应曲线的平滑性，避免V形波动和曲线断层带来的影响。

为了解决反应曲线的V型波动，现有技术通常采用的是拟合多项式方程的技术；即将采集的光学信号值拟合成多项式方程，然后以该方程为公式，重新计算每个点的光学信号值，以新的信号值作为反应曲线，然后计算吸光度，具体流程如图2所示；直接拟合多项式方程虽然可以解决曲线V形波动的问题，但是对曲线断层不能进行处理。

发明内容

为克服现有技术存在的缺陷，本发明公开了一种光学检测反应曲线优化算法。

本发明所述一种光学检测反应曲线优化算法，包括如下步骤：

S1光学信号采集板负责采集光学信号；采集数据为m个离散数据；

S2信号采集完毕后，按照时间顺序汇总信号数据；

S3将信号数据拟合出一个3次多项式曲线方程；

S4判断该3次多项式方程的确定系数R²是否大于预设值，如果R²大于预设值，则认为拟合出的曲线方程符合要求，执行步骤S5；如果R²小于预设值，则认为曲线方程不满足要求，执行修正步骤S6；

S5以拟合出的3次多项式曲线方程为公式，计算吸光度；

其特征在于，所述修正S6步骤的具体过程是：

S61对步骤S1 得到的m个信号数据，按照预设长度n，nm,将m个数据按照时间顺序分为多组数据组，每组包括n个信号数据，当m不能被n 整除时，仅任意一组取不足n个数据，依次为每组数据拟合一条初始直线方程F1i，得到p=INT（m/n）个方程Fi,i=1，2…p;其中INT表示进位取整；

S62针对p个初始直线方程F1i，以每个初始直线方程的斜率S1i作为纵坐标，以横坐标单位坐标1，2…p作为横坐标，再次拟合一条修正直线方程F2；

S63根据修正直线方程F2，以方程F2上横坐标1，2…p对应的纵坐标作为新的斜率值，记为数据S2i；

S64计算p个S1i和S2i的差值，记为集合D1，包括p个D1i=S1i-S2i；

S65针对集合D1，根据筛选标准，选出符合筛选标准的待替换数据，定义为集合D2；