人體結(jié)石智能定性定量檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及人體結(jié)石智能定性定量檢測方法。本發(fā)明為光源發(fā)出紅外光經(jīng)干涉儀照射到樣品室內(nèi)的樣品上,得到該樣品的結(jié)石紅外光譜,并存儲到計算機,結(jié)石紅外光譜進入數(shù)據(jù)解密,再至數(shù)據(jù)驗證,結(jié)石紅外光譜進入結(jié)石成分及含量分析,將分析結(jié)果存儲到存儲器中,將分析結(jié)果生成報告。本發(fā)明解決了因譜圖解析技術(shù)復雜而繁瑣,也無法生成治療或預防結(jié)石的方案,難以被非理化專業(yè)的醫(yī)生和護士掌握等缺陷。本發(fā)明結(jié)石標本分析準確率高,對于單一成分或混合成分結(jié)石標本均有效且準確率高,且為自動解析出結(jié)石紅外光譜圖,有助于克服使用者不會解析譜圖的障礙,可根據(jù)其報告的結(jié)石成分自動提供結(jié)石預防措施及藥物治療方案,有助于在臨床上的推廣和應(yīng)用。
【專利說明】人體結(jié)石智能定性定量檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及結(jié)石【技術(shù)領(lǐng)域】,特別涉及人體結(jié)石智能定性定量檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002]結(jié)石病(包括泌尿系結(jié)石、膽系結(jié)石、胰腺結(jié)石、涎腺結(jié)石、牙結(jié)石等)均為終生性疾病,治療后容易復發(fā)。
[0003]在本發(fā)明之前,紅外光譜法是分析結(jié)石成分的標準方法。但因譜圖解析技術(shù)復雜而繁瑣,也無法生成治療或預防結(jié)石的方案,難以被非理化專業(yè)的醫(yī)生和護士掌握,因而在臨床上的推廣和應(yīng)用受到極大的限制。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0004]本發(fā)明的目的就在于克服上述缺陷,研制一種人體結(jié)石智能定性定量檢測方法。
[0005]本發(fā)明的技術(shù)方案是:
[0006]人體結(jié)石智能定性定量檢測方法,包括:
[0007]光源發(fā)出紅外光經(jīng)干涉儀照射到樣品室內(nèi)的樣品上,得到該樣品的結(jié)石紅外光譜,并存儲到計算機;
[0008]結(jié)石紅外光譜進入數(shù)據(jù)解密,再至數(shù)據(jù)驗證;
[0009]其特征在于結(jié)石紅外光譜進入結(jié)石成分及含量分析;
[0010]將分析結(jié)果存儲到存儲器中;
[0011]將分析結(jié)果生成報告;
[0012]所述結(jié)石成分及含量分析包括數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)庫中包含與結(jié)石類別及含量對應(yīng)數(shù)值的結(jié)石紅外光譜;
[0013]將存儲在存儲器中的結(jié)石紅外光譜與數(shù)據(jù)庫中存儲的結(jié)石紅外光譜進行比較;
[0014]判別得到結(jié)石類別并存儲到存儲器;
[0015]再進行結(jié)石含量比較;
[0016]判別得到具體結(jié)石數(shù)據(jù)并存儲到存儲器。
[0017]所述將結(jié)石紅外光譜取值,即紅外光譜的X軸數(shù)值和Y軸數(shù)值;進行數(shù)據(jù)平滑處理,即通過濾波器進行三次函數(shù)擬合法;去除錯誤數(shù)據(jù),即基于離散傅立葉變換的時間序列相似性查找法;再進入結(jié)石成分分析及含量分析。
[0018]所述結(jié)石紅外光譜與數(shù)據(jù)庫中存儲的結(jié)石紅外光譜進行比較時,通過偏最小二乘法或加權(quán)法結(jié)合傳統(tǒng)的峰位、峰高、峰面積的數(shù)模計算方法,得到結(jié)石種類結(jié)果。
[0019]所述結(jié)石紅外光譜與數(shù)據(jù)庫中存儲的結(jié)石紅外光譜進行比較時采用支持向量機回歸分析算法進行比較,得到具體結(jié)石含量結(jié)果。
[0020]本發(fā)明的優(yōu)點在于結(jié)石標本分析準確率:(I)單一成分或混合成分主成分的結(jié)石標本:準確率為99.1% ±0.9% ; (2)對于混合成分的結(jié)石標本:雙重成分中的另外成分漏檢率約為1%。三重成分中的另外成分漏檢率約為3%。本發(fā)明的意義在于:能夠自動解析出結(jié)石紅外光譜圖,有助于克服使用者不會解析譜圖的障礙,可根據(jù)其報告的結(jié)石成分自動提供結(jié)石預防措施及藥物治療方案,作為患者的健康指導處方,有助于控制結(jié)石復發(fā),符合國家提倡的以“預防為主”的醫(yī)療戰(zhàn)略決策。有助于在臨床上的推廣和應(yīng)用。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0021]圖1——傅立葉紅外光譜儀。
[0022]圖2——結(jié)石紅外光譜示意圖
[0023]圖3——本發(fā)明流程示意圖。
[0024]圖4—圖3中結(jié)石成份及含量判別步驟子程序示意圖。
[0025]圖5——結(jié)石紅外光譜與結(jié)石類別及含量對應(yīng)數(shù)值示意圖。
[0026]圖1中各標號表示對應(yīng)的部件名稱如下:
[0027]光源1、干涉儀2、樣品室3、計算機4。
【具體實施方式】
[0028]本發(fā)明的技術(shù)思路是:
[0029]結(jié)石成分分析相當于結(jié)石的“病理”,只有明確結(jié)石成分(共有30余種),才能針對性的預防結(jié)石復發(fā),還可據(jù)其進行藥物溶石治療,減少對各種結(jié)石創(chuàng)傷性療法的過度依賴。此外,還能了解結(jié)石的脆性,預估體外及體內(nèi)碎石的能量用量,正確指導碎石。因此,根據(jù)光譜原理與結(jié)石成分的對應(yīng)關(guān)系,利用計算機軟件分析得到報告。
[0030]下面是具體說明。
[0031]如圖1所示:從光源I發(fā)出的紅外光經(jīng)干涉儀2照射到樣品室3內(nèi)的樣品上,從而得到該樣品的結(jié)石紅外光譜,并傳輸?shù)接嬎銠C4上,光譜中包含了結(jié)石的成分、含量等信
肩、O
[0032]傅立葉紅外光譜儀由光源1、干涉儀2及樣品室3構(gòu)成。
[0033]如圖2所示:
[0034]圖2即為完成圖1后所獲得的結(jié)石紅外光譜圖,圖中橫坐標表示波數(shù)(CnT1)Ji坐標表示透光率(τ% )。下面舉例說明具體含義:吸收峰I(向下的波形),即為波數(shù)在2100-2400(31^1之間,透光率約為85%的一個吸收峰。其所在的橫坐標區(qū)間可稱為峰位,峰尖所在縱坐標值可稱為峰高,該吸收峰所占面積稱為峰面積。
[0035]如圖3所示:
[0036]從傅立葉紅外光譜儀中獲得的結(jié)石紅外光譜被計算機4接收到后,首先通過數(shù)據(jù)解密101及數(shù)據(jù)驗證102,若不能通過則提示:數(shù)據(jù)錯誤,并結(jié)束分析;通過以上步驟之后才能進入結(jié)石成分及含量分析(步驟103);經(jīng)結(jié)石成分及含量分析(步驟103)后,判別出結(jié)石成分及含量,并將判別結(jié)果存儲到存儲器中,根據(jù)結(jié)石成分及含量,自動給出針對該成分及含量的預防措施及藥物治療方案,同時連同結(jié)石紅外光譜信息一起生成分析報告104,并結(jié)束分析。
[0037] 所述報告包括:L結(jié)石紅外光譜(即結(jié)石紅外光譜圖)么結(jié)石成分及含量結(jié)果;
3.預防措施及藥物治療方案。
[0038]如圖4所示:[0039]圖4是圖3中步驟103的子程序,具體說明如下:
[0040]從傅立葉紅外光譜儀中獲得的結(jié)石紅外光譜經(jīng)數(shù)據(jù)處理(步驟201)后獲得修正后結(jié)石紅外光譜202,修正后結(jié)石紅外光譜202通過與數(shù)據(jù)庫203中存儲的結(jié)石紅外光譜204進行比較來進行定性分析(步驟205)與定量分析(步驟206)。進行定性分析(步驟205)時,通過偏最小二乘法或加權(quán)法結(jié)合傳統(tǒng)的峰位、峰高、峰面積的數(shù)模計算方法,與存儲的結(jié)石紅外光譜204進行比較,從而得到結(jié)石的種類;進行定量分析(步驟206)時,通過向量機回歸分析算法,通過與存儲的結(jié)石紅外光譜204進行比較,得出結(jié)石含量。最終獲得結(jié)石成分及含量結(jié)果207,并生產(chǎn)分析報告208。
[0041]所述的數(shù)據(jù)處理(步驟201)包括:1.自動讀取紅外光譜的X軸數(shù)值和Y軸數(shù)值;
2.通過Savitzky-Golay濾波器進行三次函數(shù)擬合法,進行數(shù)據(jù)平滑處理;3.去除錯誤數(shù)據(jù),即利用基于離散傅立葉變換的時間序列相似性查找法。
[0042]所述的存儲的結(jié)石紅外光譜,即為圖5所述內(nèi)容。
[0043]實施例1:
[0044]取一水草酸鈣結(jié)石:從傅立葉紅外光譜儀中獲得一水草酸鈣結(jié)石的紅外光譜,經(jīng)數(shù)據(jù)解密及數(shù)據(jù)驗證之后,開始進行數(shù)據(jù)處理(即X軸和Y軸取值、數(shù)據(jù)平滑處理及去除錯誤信息),處理之后獲得一水草酸鈣結(jié)石修正后的結(jié)石紅外光譜。通過偏最小二乘法結(jié)合或加權(quán)法傳統(tǒng)的峰位、峰高、峰面積的數(shù)模計算方法,與存儲的結(jié)石紅外光譜進行對比,如圖5所示,一水草酸鈣結(jié)石在峰位2755-2759時,有向下的峰強為23%的吸收峰;在峰位2537-2541時,有峰強為20%的吸收峰;在峰位1310-1330時,有峰強為70%的吸收峰;在峰位1610-1670時,有峰強為90%的吸收峰;在峰位779-784時,有峰強為60%的吸收峰;在峰位580-590時,有峰強為70%的吸收峰。由此對一水草酸I丐結(jié)石進行判定。同時,通過向量機回歸分析算法,通過與存儲的結(jié)石紅外光譜進行對比,得出一水草酸鈣結(jié)石含量結(jié)果。最后生成分析報告,并結(jié)束分析。
[0045]實施例2:
[0046]取六水磷酸銨鎂結(jié)石:從傅立葉紅外光譜儀中獲得六水磷酸銨鎂結(jié)石的紅外光譜,經(jīng)數(shù)據(jù)解密及數(shù)據(jù)驗證之后,開始進行數(shù)據(jù)處理(即X軸和Y軸取值、數(shù)據(jù)平滑處理及去除錯誤信息),處理之后獲得六水磷酸銨鎂結(jié)石修正后的結(jié)石紅外光譜。通過偏最小二乘法或加權(quán)法結(jié)合傳統(tǒng)的峰位、峰高、峰面積的數(shù)模計算方法,與存儲的結(jié)石紅外光譜進行對t匕,如圖5所示,六水磷酸銨鎂結(jié)石在峰位1000-1098時,有向下的峰強為50%吸收峰;在峰位1400-1421時,有峰強為25%吸收峰;在峰位2911-3500時,有向下的圓底吸收峰;在峰位1010-1029時,有峰強為90%吸收峰。由此對六水磷酸銨鎂結(jié)石進行判定。同時,通過向量機回歸分析算法,通過與存儲的結(jié)石紅外光譜進行對比,得出六水磷酸銨鎂結(jié)石含量結(jié)果。最后生成分析報告,并結(jié)束分析。
[0047]實施例3:
[0048]取膽固醇結(jié)石:從傅立葉紅外光譜儀中獲得膽固醇結(jié)石的紅外光譜,經(jīng)數(shù)據(jù)解密及數(shù)據(jù)驗證之后,開始進行數(shù)據(jù)處理(即X軸和Y軸取值、數(shù)據(jù)平滑處理及去除錯誤信息),處理之后獲得膽固醇結(jié)石修正后的結(jié)石紅外光譜。通過偏最小二乘法或加權(quán)法結(jié)合傳統(tǒng)的峰位、峰高、峰面積的數(shù)模計算方法,與存儲的結(jié)石紅外光譜進行對比,如圖5所示,膽固醇結(jié)石在峰位3304-3409時,有向下的峰強為22%的吸收峰;在峰位2830-2950時,有峰強為41%的吸收峰;膽固醇結(jié)石在峰位2905-2910時,有峰強為90%的吸收峰;在峰位1102-1115時,有峰強為60%的吸收峰。由此對膽固醇結(jié)石進行判定。同時,通過向量機回歸分析算法,通過與存儲的結(jié)石紅外光譜進行對比,得出膽固醇結(jié)石含量結(jié)果。最后生成分析報告,并結(jié)束分析。
[0049]實施結(jié)果:
[0050]1、本發(fā)明的具體工作原理是通過計算機來自動解析結(jié)石成分的紅外光譜圖。其中主要涵蓋4項技術(shù)特點:①可對結(jié)石成分進行智能化定性分析;②通過制作結(jié)石成分標準曲線,采用回歸法數(shù)學模型自動測算結(jié)石成分的相對含量;③對患者的各項參數(shù)(包括性另O、年齡、職業(yè)、地域、家族史等)和結(jié)石指標(包括結(jié)石體積、部位、性質(zhì)、數(shù)目、成分,腎功能和治療方法等)進行統(tǒng)計學處理根據(jù)自動報告的結(jié)石成分,自動提供相應(yīng)的結(jié)石防治方案,來作為患者的健康指導處方。
[0051]2、本發(fā)明是根據(jù)偏最小二乘法結(jié)合傳統(tǒng)的峰位、峰高、峰面積的數(shù)模計算方法對結(jié)石成分進行智能化定性和定量分析?!揪唧w實施方式】是基于WindowsS操作系統(tǒng),使用Visual Stdio2012軟件平臺和Access2013數(shù)據(jù)庫軟件,利用C#語言,開發(fā)精確的數(shù)模計算軟件來實現(xiàn)上述功能。
[0052]所述峰位就是圖4表格中的第2、3列,峰高就是圖4表格中的第4列,峰面積就是利用峰位、峰高通過微積分來計算峰面積。計算機數(shù)據(jù)庫里儲存的也就是圖4。
[0053]本發(fā)明可以分析各類結(jié)石。
【權(quán)利要求】
1.人體結(jié)石智能定性定量檢測方法,包括: 光源發(fā)出紅外光經(jīng)干涉儀照射到樣品室內(nèi)的樣品上,得到該樣品的結(jié)石紅外光譜,并存儲到計算機; 結(jié)石紅外光譜進入數(shù)據(jù)解密,再至數(shù)據(jù)驗證; 其特征在于結(jié)石紅外光譜進入結(jié)石成分及含量分析; 將分析結(jié)果存儲到存儲器中; 將分析結(jié)果生成報告; 所述結(jié)石成分及含量分析包括數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)庫中包含與結(jié)石類別及含量對應(yīng)數(shù)值的結(jié)石紅外光譜; 將存儲在存儲器中的結(jié)石紅外光譜與數(shù)據(jù)庫中存儲的結(jié)石紅外光譜進行比較; 判別得到結(jié)石類別并存儲到存儲器; 再進行結(jié)石含量比較; 判別得到具體結(jié)石數(shù)據(jù)并存儲到存儲器。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人體結(jié)石智能定性定量檢測方法,其特征在于: 將結(jié)石紅外光譜取值,即紅外光譜的X軸數(shù)值和Y軸數(shù)值;進行數(shù)據(jù)平滑處理,即通過濾波器進行三次函數(shù)擬合法;去除錯誤數(shù)據(jù),即基于離散傅立葉變換的時間序列相似性查找法;再進入結(jié)石成分分析及含量分析。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人體結(jié)石智能定性定量檢測方法,其特征在于: 結(jié)石紅外光譜與數(shù)據(jù)庫中存儲的結(jié)石紅外光譜進行比較時,通過偏最小二乘法或加權(quán)法結(jié)合傳統(tǒng)的峰位、峰高、峰面積的數(shù)模計算方法,得到結(jié)石種類結(jié)果。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人體結(jié)石智能定性定量檢測方法,其特征在于: 結(jié)石紅外光譜與數(shù)據(jù)庫中存儲的結(jié)石紅外光譜進行比較時采用支持向量機回歸分析算法進行比較,得到具體結(jié)石含量結(jié)果。
【文檔編號】G01N21/3563GK103926211SQ201410173853
【公開日】2014年7月16日 申請日期:2014年4月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月25日
【發(fā)明者】孫西釗 申請人:孫西釗