1.本发明涉及生化检测技术领域，尤其涉及一种用于确定待测物质浓度的定标模型和方法。
背景技术：2.生化分析仪，免疫分析仪，化学发光仪，凝血分析仪是测量人体血液中待测物质浓度(活性)的工具，在临床中不可或缺。此类仪器的共同原理是将待测物质浓度(活性)信号转变为光信号。通过检测光信号，并根据描述光信号与浓度(活性)信号之间的定标函数曲线，确定待测物质的浓度(活性)值。因此，定标曲线函数关系能否准确表达光信号与浓度(活性)之间的关系，对于测量结果是十分关键的。
3.定标过程实际上是以有限点的已知光信号与浓度(活性)对应关系去推导一条无限点构成的函数关系曲线，这就使得生成定标函数有着多种可能性。已知的定标函数模型包括线性模块、诸如akima模型的样条函数模型、logit-log 3p模型、logit-log 4p模型、logit-log 5p模型以及指数型模型。这些已知的定标函数模型之间的差别在于是否能更准确描述光信号与浓度之间的关系，在一种系统中可能使用某种函数模型更好，而另一种系统中使用另一种函数模型更好。在这种情况下，多一种能够准确地表达待测物质光信号与浓度之间函数关系的定标模型和方法的选择具有重要意义。
4.上述对背景技术的陈述仅是为了方便对本发明技术方案(使用的技术手段、解决的技术问题以及产生的技术效果等方面)的深入理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该消息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
技术实现要素：5.本发明的目的在于提供一种用于确定待测物质浓度的定标模型和方法，其能够准确地表达待测物质光信号与浓度之间函数关系，并且结合检测到的光信号，从而准确地确定待测物质的浓度值。
6.根据本发明的实施方案，提供了一种用于确定待测物质浓度的定标模型，其包括：采集单元，其配置为采集关于待测物质的吸光值和浓度值，从而形成多个定标点；定标曲线函数确定单元，其配置为基于采集到的待测物质的吸光值和浓度值来确定定标曲线函数，从而拟合出关于待测物质的吸光值和浓度值的定标曲线。
7.进一步地，所述定标曲线函数确定单元包括：参数值确定单元，其配置为确定参数值，使得基于参数值的定标曲线函数与定标点的残差平方和最小。
8.进一步地，所述参数值确定单元包括：初始值确定单元，其配置为利用最小二乘法对定标点进行拟合，得到最小二乘法拟合曲线，将获得的最小二乘法拟合曲线的参数值作为定标曲线函数的参数值的初始值；线性化单元，其配置为利用泰勒展开式将定标曲线函数简化为关于参数值的增量的线性表达式；调整单元，其配置为利用列文伯格-马奎尔方法对线性表达式进行求解，对参数值的增量进行迭代修正，使得残差平方和最小。
9.进一步地，所述多个定标点的数量的取值范围为四个至十个。
10.进一步地，所述定标曲线函数为y＝a+bsin(cx+d)、y＝a+bcos(cx+d)、或者其中，x为浓度值，y为吸光值，a、b、c、d为参数值。
11.根据本发明的实施方案，提供了一种用于确定待测物质浓度的定标方法，其包括：采集关于待测物质的吸光值和浓度值，从而形成多个定标点；基于采集到的待测物质的吸光值和浓度值来确定定标曲线函数，从而拟合出关于待测物质的吸光值和浓度值的定标曲线。
12.进一步地，确定出基于正弦函数的定标曲线函数包括：确定参数值，使得基于参数值的定标曲线函数与定标点的残差平方和最小。
13.进一步地，确定参数值包括：利用最小二乘法对定标点进行拟合，得到最小二乘法拟合曲线，将获得的最小二乘法拟合曲线的参数值作为定标曲线函数的参数值的初始值；利用泰勒展开式将定标曲线函数简化为关于参数值的增量的线性表达式；利用列文伯格-马奎尔方法对线性表达式进行求解，对参数值的增量进行迭代修正，使得残差平方和最小。
14.进一步地，所述多个定标点的数量的取值范围为四个至十个。
15.进一步地，所述定标曲线函数为y＝a+bsin(cx+d)、y＝a+bcos(cx+d)、或者其中，x为浓度值，y为吸光值，a、b、c、d为参数值。
16.本发明采取以上技术方案，其具有以下有益效果：根据本发明的定标模型和方法能够准确地表达待测物质光信号与浓度之间函数关系，并且结合检测到的光信号，从而准确地确定待测物质的浓度值。在已知的定标函数模型之外，本发明提供了一种能够准确地表达待测物质光信号与浓度之间函数关系的定标模型和方法的选择，本发明的定标模型和方法在某些系统中能够产生更好的拟合效果。
附图说明
17.下文将结合附图对本发明的示例性实施例进行更为详细的说明。为清楚起见，不同附图中相同的部件以相同标记示出。需要说明的是，附图仅起到示意作用，其并不必然按照比例绘制。在这些附图中：
18.图1是示出根据本发明的实施方案的用于确定待测物质浓度的定标模型的配置的框图。
19.图2a是示出作为示例的经过1次迭代的拟合曲线，图2b是示出作为示例的迭代终止后的拟合曲线。
20.图3a至图3h是示出利用不同的定标模型对定标点进行拟合的曲线图。
21.图4是示出根据本发明的实施方案的用于确定待测物质浓度的定标模型的方法的流程图。
具体实施方式
22.下面对本发明的实施方案作详细说明，本实施方案在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施方案。
23.图1是示出根据本发明的实施方案的用于确定待测物质浓度的定标模型的配置的框图。如图1所示，根据本发明的实施方案的用于确定待测物质浓度的定标模型可以包括采集单元和定标曲线函数确定单元，采集单元配置为采集关于待测物质的吸光值和浓度值，从而形成多个定标点，定标曲线函数确定单元配置为基于采集到的待测物质的吸光值和浓度值来确定定标曲线函数，从而拟合出关于待测物质的吸光值和浓度值的定标曲线。
24.根据本发明的实施方案，定标曲线函数为y＝a+bsin(cx+d)、y＝a+bcos(cx+d)、或者
25.其中，x为浓度值，y为吸光值，a、b、c、d为参数值。
26.如上所述，本发明的实施方案使用基于诸如正弦函数、余弦函数、正弦函数的反函数、余弦函数的反函数的定标曲线函数来表达待测物质光信号与浓度的关系。
27.在下文中，以正弦函数作为定标曲线函数为例进行描述。正弦函数是数学领域中较为简单的函数形式，付立博提出了任何周期性函数在满足一定条件下都可以表达为正弦函数级数，表明正弦函数在刻画自然界本质特性上具有优良特性。正弦函数sinx在区间内具有单调性，其满足了此类检测的特殊要求。正弦函数sinx在区间的变化率起初较小，在中间逐渐增大，在后面又逐渐变小，这正好符合吸光度与浓度之间的变化特性。正弦函数表达直观，其函数值各阶导数值计算也十分简单。因此，本发明的实施方案选择基于诸如正弦函数、余弦函数、正弦函数的反函数、余弦函数的反函数的定标曲线函数对表达待测物质光信号与浓度的关系来说是有利的。
28.基于上述定标曲线函数，需要进一步确定定标曲线函数中a、b、c和d的最优值，以使定标曲线函数能够准确地表达待测物质光信号与浓度之间函数关系。相应地，定标曲线函数确定单元包括参数值确定单元。参数值确定单元用于确定最优的参数值。具体地，参数值确定单元配置为确定参数值，使得基于参数值的定标曲线函数与定标点的残差平方和最小，但参数值确定单元不限于此。
29.参数值确定单元可以包括：初始值确定单元、线性化单元、调整单元。根据本发明的实施方案，多个定标点的数量的取值范围为大于四个，优选地为四个至十个，但本发明不限于此。
30.以下表1是一组包括六个定标点的数据，基于这些定标点数据，以定标曲线函数y＝a+bsin(cx+d)为例，对根据本发明的实施方案的参数值确定单元中的各个单元进行详细描述。
31.表1
32.序号浓度吸光度10.001-18
21253432212194443777562641669410679
33.根据表1可得，已知的定标点数据为(0.001，-18)、(12，534)、(22，1219)、(44，3777)、(62，6416)、(94，10679)。实际上，已知的定标点数据是一组(x，y)值。
34.初始值确定单元可以配置为利用最小二乘法对定标点进行拟合，得到最小二乘法拟合曲线，将获得的最小二乘法拟合曲线的参数值作为定标曲线函数的参数值的初始值。基于表1所示定标点数据，可以得到参数值的初始值为a＝5233.5243，b＝5453.6916，c＝0.0280，d＝-1.4418。
35.在将定标曲线函数y＝a+bsin(cx+d)作为目标曲线表达式的情况下，通过已知的多组定标点数据来求未知的参数a、b、c和d的值。
36.最小二乘法是对未知数的线性表达式进行求解的一种方法，由于目标曲线表达式y＝f(x)＝a+bsin(cx+d)不是未知数的线性表达式，为了利用最小二乘法，通过对非线性的目标曲线表达式进行泰勒展开，从而得到目标曲线表达式的线性表达式。
37.由此，根据本发明的实施方案的线性化单元可以配置为将定标曲线函数进行泰勒展开，并且生成线性表达式。“简化”是指将一个非线性表达式进行泰勒展开，从而生成一个线性表达式的过程。
38.由于泰勒展开是一种近似的表达式，所以需要不断迭代逼近以求得最优结果。
39.泰勒一级展开为：
[0040][0041]
其中，y0为定标点数据中的y值。δa、δb、δc、δd为参数值a、b、c、d的增量。在参数值a、b、c、d的初始值确定后，由增量不断叠代逼近，从而得到较优值。
[0042]
当定标点数量为n时，代入定标点数据，可以得出δa、δb、δc、δd的线性方程组如下：
[0043][0044]
写成矩阵ax＝b的形式，则：
[0045][0046]
[0047][0048]
其中，xi，yi是定标点数据
[0049][0050][0051][0052][0053]
那么，最小二乘法的表达式为：
[0054]at
·a·
x＝a
t
·b[0055]
其中，a
t
表示a的转置。
[0056]
为了加速收敛，调整单元配置为利用列文伯格-马奎尔(levenberg-marquardt，lm)方法，其算法表达式为：
[0057]
[a
t
·
a+λ
·
diag(a
t
·
a)]
·
x＝a
t
·b[0058]
其中，λ为加速因子，初值取e-3
，然后通过不断进行10倍放大或缩小试探，计算不同λ所对应的残差平方和是否最小，得到最优的λ。
[0059]
并且其中，diag(a
t
·
a)为a
t
·
a的对角矩阵。
[0060]
迭代修正过程为：
[0061]
a＝a-δa
[0062]
b＝b-δb
[0063]
c＝c-δc
[0064]
d＝d-δd
[0065]
在计算残差平方和是否最小的过程中，作为一个示例，本次残差平方和与上次残差平方和比较差异在控制范围内，具体地，设置两次次残差平方和之差小于0.00001。此时，可以认为迭代收敛。
[0066]
作为另一个示例，残差平方和一直在变小，但某次后开始变大，可以说明已经找到残差平方和的最小值，虽然可能是局部的，但也只能停止。此时，要看实际拟合效果如何，决定计算结果是否接受。表2是示出作为示例的在多次迭代下参数值a、b、c、d和残差平方和的表。如下表2所示，第21次迭代已经是最小值，第22次迭代残差平方和变大，第23次迭代实际是恢复到第21次迭代结果。
[0067]
表2
[0068]
迭代次数abcd残差平方和05233.52435453.69160.0280-1.4418 15641.80075647.60830.0266-1.49520.072717
25829.43495797.62110.0262-1.50900.04573535918.51225872.96540.0259-1.50950.03509545969.78075924.47980.0256-1.50500.02950656004.45805964.62780.0254-1.49910.02598966030.89055998.10980.0252-1.49320.02346476052.62406027.03690.0251-1.48780.02148886071.29196052.51550.0249-1.48290.01985796087.72346075.21210.0248-1.47850.018467106102.38956095.57760.0247-1.47460.017261116115.59026113.94450.0246-1.47120.016200126127.53706130.57310.0245-1.46810.015261136138.39056145.67420.0244-1.46530.014423146148.27956159.42360.0243-1.46280.013729156157.31096171.97020.0243-1.46060.013497166165.57526183.44140.0242-1.45850.013289176173.15056193.94740.0241-1.45670.013111186180.10446203.58420.0241-1.45500.012940196186.49656212.43580.0240-1.45350.012785206192.37906220.57620.0240-1.45210.012643216197.79846228.07110.0240-1.45080.012605226202.79606234.97860.0239-1.44960.012646236197.79846228.07110.0240-1.45080.012605
[0069]
作为另一个示例，迭代次数达到给定值。给定值可以是100次，但不限于此。当迭代次数超过该给定值时，迭代停止，并且根据经验可以检查迭代结果是否能够接受。如果迭代结果能够接受，则迭代完成；如果迭代结果不能够接受，则需要进行进一步的迭代。
[0070]
由此，根据本发明的实施方案的用于确定待测物质浓度的定标模型计算的参数值的终值为：
[0071]
a＝6197.7984，b＝6228.0711，c＝0.0240，d＝-1.4508
[0072]
拟合曲线表达式：y＝6197.7984+6228.0711sin(0.024x+-1.4508)。
[0073]
图2a是示出作为示例的经过1次迭代的拟合曲线，图2b是示出作为示例的迭代终止后的拟合曲线。通过比较图2a和图2b，迭代终止后的拟合曲线更加靠近定标点数据。
[0074]
图3a至图3h是示出基于表1所示定标点数据，利用不同的定标模型对定标点进行拟合的曲线图。其中，图3a是示出利用折线型模型对定标点进行拟合的曲线图。图3b是利用根据本发明的实施方案的用于确定待测物质浓度的定标模型对定标点进行拟合的曲线图。图3c至图3e是分别利用logit-log 3p模型、logit-log 4p模型、logit-log 5p模型对定标点进行拟合的曲线图。图3f是利用指数型模型对定标点进行拟合的曲线图。图3g是利用三次样条函数模型对定标点进行拟合的曲线图。图3h是利用akima样条函数模型对定标点进行拟合的曲线图。
[0075]
其中，三次样条和akima样条是一种分段拟合的数学模型，即每段(2个定标点之
间)曲线是一个独立的函数表达式，这种拟合模型可以做到每个定标点的完全准确性；而其它模型是整体拟合数学模型，即一个函数表达式对应所有定标点，因此不能保证每个定标点的完全准确。但是样条模型只是表示了数学上的准确性，并不代表生化反应的准确性。因此，非样条的整体拟合方法也有其存在的价值。
[0076]
从图3a至图3h可以看出，针对这一组定标数据，图3b所示的根据本发明的实施方案的正弦函数模型有更好的拟合效果。从图3a至图3h，除了图3g、图3h所示的两个分段样条模型外，图3b作为整体拟合模型，在给定的这组定标点表现是最优的。因此，在已知的定标函数模型之外，本发明的实施方案提供了一种对能够准确地表达待测物质光信号与浓度之间函数关系的定标模型的选择。
[0077]
图4是示出根据本发明的实施方案的用于确定待测物质浓度的定标模型的方法的流程图。如图4所示，根据本发明的用于确定待测物质浓度的定标模型的方法包括：s410：采集关于待测物质的吸光值和浓度值，从而形成多个定标点，s420，基于采集到的待测物质的吸光值和浓度值来确定定标曲线函数，从而拟合出关于待测物质的吸光值和浓度值的定标曲线。
[0078]
在s420，定标曲线函数为y＝a+bsin(cx+d)、y＝a+bcos(cx+d)、或者其中，x为浓度值，y为吸光值，a、b、c、d为参数值。
[0079]
确定出基于正弦函数的定标曲线函数包括：确定参数值，使得基于参数值的定标曲线函数与定标点的残差平方和最小。具体地，确定参数值包括：利用最小二乘法对定标点进行拟合，得到最小二乘法拟合曲线，将获得的最小二乘法拟合曲线的参数值作为定标曲线函数的参数值的初始值；利用泰勒展开式将定标曲线函数简化为关于参数值的增量的线性表达式；利用列文伯格-马奎尔(lm)方法对线性表达式进行求解，对参数值的增量进行迭代修正，使得残差平方和最小。
[0080]
优选地，所述多个定标点的数量的取值范围为四个至十个。
[0081]
根据本发明的实施方案，用于确定待测物质浓度的定标模型和方法能够准确地表达待测物质光信号与浓度之间函数关系，并且结合检测到的光信号，从而准确地确定待测物质的浓度值。
[0082]
在已知的定标函数模型之外，本发明的实施方案使用基于诸如正弦函数、余弦函数、正弦函数的反函数、余弦函数的反函数的定标曲线函数，提供了一种能够准确地表达待测物质光信号与浓度之间函数关系的定标模型和方法的选择，本发明的定标模型和方法在某些系统中能够产生更好的拟合效果。
[0083]
本发明的各种实施方案并非所有可能组合的穷举性列表，而是旨在描述本发明的代表性方面，并且以各种实施方案描述的内容可以独立地或以两种或更多种的组合来应用。
[0084]
以上示例性实施方案所呈现的描述仅用以说明本发明的技术方案，并不想要成为毫无遗漏的，也不想要把本发明限制为所描述的精确形式。显然，本领域的普通技术人员根据上述教导做出很多改变和变化都是可能的。选择示例性实施方式并进行描述是为了解释本发明的特定原理及其实际应用，从而使得本领域的其它技术人员便于理解、实现并利用
本发明的各种示例性实施方式及其各种选择形式和修改形式。本发明的保护范围意在由所附权利要求书及其等效形式所限定。
技术特征：1.一种用于确定待测物质浓度的定标模型，其特征在于，包括：采集单元，其配置为采集关于待测物质的吸光值和浓度值，从而形成多个定标点；定标曲线函数确定单元，其配置为基于采集到的待测物质的吸光值和浓度值来确定定标曲线函数，从而拟合出关于待测物质的吸光值和浓度值的定标曲线。2.根据权利要求1所述的用于确定待测物质浓度的定标模型，其特征在于，所述定标曲线函数确定单元包括：参数值确定单元，其配置为确定参数值，使得基于参数值的定标曲线函数与定标点的残差平方和最小。3.根据权利要求2所述的用于确定待测物质浓度的定标模型，其特征在于，所述参数值确定单元包括：初始值确定单元，其配置为利用最小二乘法对定标点进行拟合，得到最小二乘法拟合曲线，将获得的最小二乘法拟合曲线的参数值作为定标曲线函数的参数值的初始值；线性化单元，其配置为利用泰勒展开式将定标曲线函数简化为关于参数值的增量的线性表达式；调整单元，其配置为利用列文伯格-马奎尔方法对线性表达式进行求解，对参数值的增量进行迭代修正，使得残差平方和最小。4.根据权利要求1所述的用于确定待测物质浓度的定标模型，其特征在于，所述多个定标点的数量的取值范围为四个至十个。5.根据权利要求1所述的用于确定待测物质浓度的定标模型，其特征在于，所述定标曲线函数为y＝a+b sin(cx+d)、y＝a+b cos(cx+d)、或者其中，x为浓度值，y为吸光值，a、b、c、d为参数值。6.一种用于确定待测物质浓度的定标方法，其特征在于，包括：采集关于待测物质的吸光值和浓度值，从而形成多个定标点；基于采集到的待测物质的吸光值和浓度值来确定定标曲线函数，从而拟合出关于待测物质的吸光值和浓度值的定标曲线。7.根据权利要求6所述的用于确定待测物质浓度的定标方法，其特征在于，确定出基于正弦函数的定标曲线函数包括：确定参数值，使得基于参数值的定标曲线函数与定标点的残差平方和最小。8.根据权利要求7所述的用于确定待测物质浓度的定标方法，其特征在于，确定参数值包括：利用最小二乘法对定标点进行拟合，得到最小二乘法拟合曲线，将获得的最小二乘法拟合曲线的参数值作为定标曲线函数的参数值的初始值；利用泰勒展开式将定标曲线函数简化为关于参数值的增量的线性表达式；利用列文伯格-马奎尔方法对线性表达式进行求解，对参数值的增量进行迭代修正，使得残差平方和最小。
9.根据权利要求6所述的用于确定待测物质浓度的定标方法，其特征在于，所述多个定标点的数量的取值范围为四个至十个。10.根据权利要求6所述的用于确定待测物质浓度的定标方法，其特征在于，所述定标曲线函数为y＝a+b sin(cx+d)、y＝a+b cos(cx+d)、或者其中，x为浓度值，y为吸光值，a、b、c、d为参数值。
技术总结本发明涉及用于确定待测物质浓度的定标模型和方法。一种用于确定待测物质浓度的定标模型包括采集单元和定标曲线函数确定单元。采集单元配置为采集关于待测物质的吸光值和浓度值，从而形成多个定标点配置为基于采集到的待测物质的吸光值和浓度值来确定定标曲线函数，从而拟合出关于待测物质的吸光值和浓度值的定标曲线。本发明能够准确地表达待测物质光信号与浓度之间函数关系，并且结合检测到的光信号，从而准确地确定待测物质的浓度值，提供了一种能够准确地表达待测物质光信号与浓度之间函数关系的定标模型和方法的选择，在某些系统中能够产生更好的拟合效果。系统中能够产生更好的拟合效果。系统中能够产生更好的拟合效果。
技术研发人员：庄献民 潘旱霖
受保护的技术使用者：北京九强生物技术股份有限公司
技术研发日：2022.07.21
技术公布日：2022/11/1
