医站点医维基

医疗之家-医疗器械-医疗设备-医疗技术

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

扫一扫,访问微社区

查看: 5307|回复: 0

[体液检验] 朗迈(LabUMat)一体化全自动尿液分析工作站

[复制链接]

79

主题

79

帖子

237

积分

中级会员

Rank: 3Rank: 3

积分
237
QQ
发表于 2017-3-16 01:50:50 | 显示全部楼层 |阅读模式
一、一体化全自动尿液分析工作站
一体化工作站,无须样本预处理,原尿上机先进行尿干化学分析:自动传送干化学试纸条、自动条码扫描、自动进样、自动检测;再进行尿有形成分检测:自动加载有形成分计数板、自动进样、自动混匀、自动离心、自动对焦镜检及识别、自动清理样本、自动合并干化学结果。一键全自动完成尿液干化学分析和有形成分镜检;
可显示尿液有形成分整体视野图,结果值得信赖,病案保存方便;
可打印干化学和有形成分一体化的综合检测报告(含有形成分图片);
尿液有形成分分析采用金标准方法学,朗迈的生物参考区间与人工镜检法最接近;
使用单位人份试纸条和沉渣板,成本真实可控;
最快,检验项目最多的尿液分析工作站:250测试/小时干化学,100测试/小时有形成分检测。11项干化学自动检测结果和15项有形成分定量自动检测结果。
二、朗迈干化学检测原理和优势技术
尿液干化学分析运用了CCD数字化光电转化技术和集成化多点光度测量技术已完善成熟的干化学分析技术。
检测原理:
在尿液干化学的检测模块中,白光照射到尿试纸条上,彩色CCD 传感器接收反射光。仪器内置程序对数字化的图像信号进行处理,先对试纸条上空白色块进行定位,然后对反射光的各波长进行分析,计算出尿液中各组成成分的数值结果。这些检测结果连同检测时间、病人ID号等标本信息一起存储在仪器中,随时可以输出综合操作电脑、打印机或LIS系统。
优势技术:
以CCD(Charge Coupled Device,电荷耦合和器件)作为光电转化的接收部件,将光信号直接转化为数字化的电信号,提高了检测灵敏度和精度。
采用高集成度的CCD器件,对同一波长进行多点测量,利于排除干扰,提高测量可靠性,使得单一检测项目的灵敏度可调。

三、朗迈尿有形成分分析原理及优势技术
检测原理:
朗迈尿有形成分分析采用形态学的方法,对离心后的尿液进行精细地自动对焦,以得到清晰的尿液全景视野图;再利用神经网络(自适应共振理论—专家控制技术ARTEC),对全景视野图进行分析和自动识别,进而区分有形成分的种类,得到检测结果。
核心技术:
机内非浓缩小离心力离心设计
吸样针将混匀过的尿液注入有形成分计数板中,随后此计数板被推入260g离心力的离心机中进行10s的快速离心沉淀,使得细胞在基本不被破坏的情况下快速将有形成分均匀沉淀并分布于板底。

离心后,有形成分计数板被推片装置推至显像系统上方的移动机械臂中,机械臂带动有形成分计数板自动移动20个摄像位,同时进行自动对焦及摄像。
快速细致的自动对焦技术

在第一个摄像位置,马达将带动显微镜在400um的范围内上下移动,调整焦平面进行粗对焦,检测到的图像会实时传送回处理器并进行分析。找到有形成分沉淀层之后,系统会在1到20的摄像位置进行小范围的细对焦,在每个摄像位置找到最清晰的对焦点并拍出照片以获得高清晰尿液有形成分全景视野图像。
获取全景视野图像后,软件系统应用先进的神经网络自适应共振理论—专家控制技术(ARTEC)对尿液有形成分进行识别和判定,给出最终的实验结果。
神经网络自适应共振理论—专家控制技术(ARTEC)
朗迈应用的神经网络ARTEC技术是在以数学算法模型模拟人类大脑,对尿液微粒进行智能化地自动识别。它不同于一般意义上的比对细胞与数据库存储图例。
简单的说,朗迈的神经网络数学模型包含一系列的参数和规则,通过这个数学模型,朗迈像人脑一样可以对细胞微粒按照规则和经验进行分析、判断和识别。
朗迈的神经网络数学模型(ARTEC技术)还可以像人类大脑一样用更多形态的细胞进行训练,以得到更多的经验和优化的判断规则,从而提高识别率,或增加对新分类细胞的识别。
模拟神经网络基本单元的数学模型(整个神经网络由上亿神经细胞体连接而成)

<P>
神经网络自适应共振理论——专家控制系统(ARTEC技术):
是当今最先进成熟的神经网络模型:可以更逼真的模拟生物神经系统,依靠神经元之间的兴奋、协调以及抑制、竞争的作用来进行信息处理,可模拟人脑的稳定性与可
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

QQ|关于我们|医维基|网站地图|Archiver|手机版|医疗之家 ( 沪ICP备15050839号|申请友情链接  

GMT+8, 2019-10-19 21:02 , Processed in 0.417281 second(s), 33 queries .

Powered by Discuz! X3.2 Licensed

© 2001-2013 Comsenz Inc.

快速回复 返回顶部 返回列表