本发明涉及管理系统领域，具体而言，涉及一种无人值守的实验室管理系统。
背景技术：
1、随着科技的进步和自动化水平的提高，实验室管理正逐渐向着无人值守的方向发展。传统的实验室管理方法往往依赖于人工操作，不仅效率低下，而且容易出现错误。此外，质控样本的管理和质控数据分析是实验室工作中的重要环节，对于确保实验结果的准确性和可靠性至关重要。然而，现有的实验室管理系统在质控方面往往存在诸多不足，如无法实时追踪样本状态、质控标准固定且无法根据历史数据进行动态调整。
2、因此我们对此做出改进，提出一种无人值守的实验室管理系统。
技术实现思路
1、本发明的目的在于：针对目前存在的现有的实验室管理系统在质控方面往往存在诸多不足，如无法实时追踪样本状态、质控标准固定且无法根据历史数据进行动态调整的问题。
2、为了实现上述发明目的，本发明提供了一种无人值守的实验室管理系统，以改善上述问题。
3、本申请具体是这样的：
4、包括以下模块：
5、质控检测模块，用于质控样本的管理以及质控数据分析，当样本进入质控检测模块时，通过扫描样本上的条码自动识别样本信息，包括样本编号、采集时间、患者信息；
6、质控检测模块具体包括以下模块：
7、智能化样本识别与追踪模块，利用条码扫描识别样本上的条码信息，通过rfid标签实现样本在检测过程中的实时追踪和监控；
8、自适应质控标准模块，通过历史数据和统计分析自动调整质控标准，并引入机器学习方法对质控数据进行深度挖掘，以发现潜在的异常模式和趋势。
9、作为本申请优选的技术方案，还包括以下模块：
10、采血模块，包括窗口机器人，用于执行自动采血操作；
11、样本分配模块，用于接收采血后的样本，自动识别样本信息，对样本进行分类；
12、自动检测模块，接收分管后的样本，并将其分别送入血常规检测设备和生化免疫检测设备进行自动检测；
13、自动审核模块，对自动检测的结果执行个体化自动审核，并生成检测报告；
14、后处理模块，用于在实验室内检测完成后自动处理样本。
15、作为本申请优选的技术方案，自适应质控标准模块采用lstm算法，具体包括以下步骤：
16、s1、数据收集：收集历史质控数据，包括样本编号、检测时间、检测结果，检测时间记为t，检测结果记为yt，对每个样本，按检测时间排序结果，构造时间序列，公式为：y＝(t1，y1)，(t2，y2)，...，(tt，yt)，t是时间序列的长度；
17、s2、lstm模型构建与训练：
18、lstm模型表示为：ht，ct＝lstm(xt，ht-1，ct-1)，其中，ht是隐藏状态，ct是细胞状态；
19、使用mse(均方误差)作为损失函数：其中，是lstm模型在时间点t的预测值。
20、s3、模型评估与异常检测：对于新的质控数据点xt′，使用训练好的lstm模型进行预测，得到预测值然后计算异常分数st′，公式为：
21、s4、质控标准自适应调整与趋势分析：基于异常分数和连续异常点的数量，动态调整质控标准。
22、作为本申请优选的技术方案，所述s1中，特征向量构造与数据归一化，对于每个时间点t，构造特征向量xt，包括当前和过去几个时间点的检测结果：xt＝[yt-n，yt-(n-1)，...，yt-1，yt]，其中n是选择的时间窗口大小。
23、作为本申请优选的技术方案，对数据进行归一化，使得每个特征具有零均值和单位方差，μ是序列的均值，σ是序列的标准差。
24、作为本申请优选的技术方案，所述s3还包括设定异常阈值，设定一个阈值th，当st′＞th，则判定时间点t′的数据为异常。
25、作为本申请优选的技术方案，还包括用户界面模块，用于显示实验室各项数据、管理信息以及提供用户操作接口，使得用户能够远程监控实验室状态、查询检测结果和调整系统设置。
26、作为本申请优选的技术方案，用户界面模块还包括报警模块，用于触发报警通知，及时提醒相关人员处理异常情况，以确保实验室的安全运行。
27、作为本申请优选的技术方案，所述样本分配模块自动识别样本信息具体包括以下步骤：
28、图像采集：通过扫描仪对每一个样本试管进行360度环绕拍摄；
29、图像预处理：去除图像中的噪音、杂质；
30、信息识别与提取：应用ocr技术识别试管上的文字信息，包括患者姓名、编号、采血时间，利用图像分析技术提取样本的颜色、形态、纹理特征。
31、作为本申请优选的技术方案，所述样本分配模块自动识别样本信息还包括以下步骤：
32、样本分类：使用支持向量机学习算法对提取的样本特征进行分类；
33、结果输出与存储：将分类结果以数字信号、标签和报告的形式输出，便于医护人员查看和管理。
34、与现有技术相比，本发明的有益效果：
35、在本申请的方案中：
36、1.通过历史数据和统计分析自动调整质控标准，使质控标准更加科学、合理，并能够及时发现潜在的异常模式和趋势，有助于提高实验结果的可靠性和准确性，引入机器学习方法对质控数据进行深度挖掘，能够发现数据中的隐藏信息和关联，为实验室管理人员提供更有价值的决策支持，通过自动化识别和追踪样本，减少了人工操作和记录的需要，从而大大提高了实验室工作的效率和准确性。
1.一种无人值守的实验室管理系统，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的一种无人值守的实验室管理系统，其特征在于，还包括以下模块：
3.根据权利要求1所述的一种无人值守的实验室管理系统，其特征在于，自适应质控标准模块采用lstm算法，具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种无人值守的实验室管理系统，其特征在于，所述s1中，特征向量构造与数据归一化，对于每个时间点t，构造特征向量xt，包括当前和过去几个时间点的检测结果：xt＝[yt-n，yt-(n-1),…,yt-1，yt]，其中n是选择的时间窗口大小。
5.根据权利要求4所述的一种无人值守的实验室管理系统，其特征在于，对数据进行归一化，使得每个特征具有零均值和单位方差，μ是序列的均值，σ是序列的标准差。
6.根据权利要求3所述的一种无人值守的实验室管理系统，其特征在于，所述s3还包括设定异常阈值，设定一个阈值th，当st′＞th，则判定时间点t′的数据为异常。
7.根据权利要求6所述的一种无人值守的实验室管理系统，其特征在于，还包括用户界面模块，用于显示实验室各项数据、管理信息以及提供用户操作接口，使得用户能够远程监控实验室状态、查询检测结果和调整系统设置。
8.根据权利要求7所述的一种无人值守的实验室管理系统，其特征在于，用户界面模块还包括报警模块，用于触发报警通知，及时提醒相关人员处理异常情况，以确保实验室的安全运行。
9.根据权利要求2所述的一种无人值守的实验室管理系统，其特征在于，所述样本分配模块自动识别样本信息具体包括以下步骤：
10.根据权利要求9所述的一种无人值守的实验室管理系统，其特征在于，所述样本分配模块自动识别样本信息还包括以下步骤：
