1.本发明涉及细菌识别领域，尤其是涉及一种用于生长缓慢细菌识别的方法。
背景技术：
2.血培养是一种将新鲜离体的血液标本接种于营养培养基上，在一定温度、湿度等条件下，使对营养要求较高的细菌生长繁殖并对其进行鉴别，从而确定病原菌的一种人工培养法。当血培养中检测到病原菌，则显示样本阳性；当血培养中没有检测到病原菌，则显示样本阴性。但由于血培养中细菌具有生长缓慢、生长持续时间长，生长曲线呈s型但数据质量差的特征，直接影响了血培养过程中对细菌的识别，常常出现样本假阳性和样本假阴性，致使目前常用的细菌识别方法均不适用于对生长缓慢细菌的识别。
技术实现要素：
3.本发明目的在于提供一种用于生长缓慢细菌识别的方法。
4.为实现上述目的，本发明可采取下述技术方案：本发明所述一种用于生长缓慢细菌识别的方法，包括以下步骤：s1,定时采集样本中的细菌生长数据；s2,舍弃样本中开始阶段所述细菌生长数据连续下降的细菌生长数据，并识别和处理细菌生长数据中跳跃点，生成有效细菌生长数据；s3,判断所述有效细菌生长数据的数量是否满足预设的最小值；当满足所述预设的最小值，则执行s4步，否则终止识别；s4,对有效细菌生长数据进行拟合，获得拟合函数；s5,判断所述拟合函数中常数c是否小于检测阈值和常数b是否大于斜率阈值，当所述常数c小于所述检测阈值且所述常数b大于所述斜率阈值，执行s6步，否则执行s4步；s6,判断拟合优度r2是否大于第一阈值；当所述拟合优度r2大于所述第一阈值，执行s7步；否则执行s4步；s7,结合采集到的细菌生长数据，检查对数期点个数和平台期点个数，若所述对数期点个数满足第一对数期点数阈值，所述平台期点个数满足平台期点数阈值，执行s8步，否则执行s9步；s8,计算下凸值，并判断所述下凸值是否大于第一凹凸性阈值；当下凸值大于所述第一凹凸性阈值，显示样本为阳性；否则执行s9步；s9, 判断拟合优度r2是否大于第二阈值；当拟合优度r2大于所述第二阈值，执行s10步；否则执行s4步；s10, 结合采集到的细菌生长数据，检查对数期点个数；若对数期点个数满足第二对数期点数阈值，执行s11步，否则执行s4步；s11,计算下凸值，并判断下凸值是否大于第二凹凸性阈值；当下凸值大于所述第二凹凸性阈值，显示样本为阳性；否则执行s4步。
5.进一步地，s2步中，所述识别和处理所述细菌生长数据中所述跳跃点，包括以下步骤：s2.1,计算每个采样时间的一阶差分；所述一阶差分是指连续两个所述采样时间上，后一次采样时间上细菌生长数据与前一次采样时间上细菌生长数据的差值；s2.2,计算每个采样时间上的一阶差分滑动均值；所述一阶差分滑动均值是指连续多个一阶差分的算术平均值；s2.3,找出跳跃点；跳跃点是指当前采样时间上的一阶差分绝对值连续大于当前采样时间之前，预设步长内，每个一阶差分滑动均值与预设倍数的乘积；s2.4,跳跃点及跳跃点之后采集到的细菌生长数据减去跳跃值，加上前一个一阶差分滑动均值，即生成所述有效细菌生长数据。
6.进一步地，s4步中，包括以下步骤：s4.1,第一次执行时，对全部所述有效细菌生长数据进行数据拟合，获得所述拟合函数；s4.2,之后每次执行时，在前一次参与拟合的有效细菌生长数据的基础上，舍弃采样时间在前，且与所述预设步长数量相等的有效细菌生长数据，将剩余的有效细菌生长数据进行数据拟合，获得拟合函数；所述数据拟合包括l-m算法，牛顿法，拟牛顿法；拟合函数为，其中a,b,c,d,e,f,g为常数，x代表采样时间。
7.进一步地，s6步中，根据所述采样时间上的所述细菌生长数据与s4步中所述拟合函数计算的细菌生长预测数据，计算所述拟合优度r2，r2大于0且小于1，r2的值越大代表拟合度也高。
8.进一步地，s8步中，所述下凸值计算公式为：，其中取0.5，和为所述拟合函数起始所述采样时间与最后采样时间。
9.本发明优点在于针对细菌生长缓慢的样本，能够显著提高阳性检出率，有效降低了样本前期增加较快导致的假阳性问题。
附图说明
10.图1是本发明所述方法的流程图。
11.图2是本发明所述方法绘制的细菌生长曲线图。
12.图3是本发明所述方法的跳跃点识别示意图。
13.图4是本发明所述方法绘制的有效生长曲线图。
14.图5是本发明所述方法的拟合函数取值过程示意图。
15.图6是本发明所述方法的下凹值计算示意图。
具体实施方式
16.下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施
例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
17.如图1所示，本发明所述一种用于生长缓慢细菌识别的方法，包括以下步骤：s1,定时采集样本中的细菌生长数据；定时采集样本中的细菌生长数据可以绘制成细菌生长曲线，如图2所示。其中横轴代表采样时间，纵轴为荧光值。细菌在培养瓶中生长会产生co2，co2激活了包埋在培养瓶底部的荧光物质，荧光物质在发光二级管的照射下被激发出荧光，培养孔位底部的荧光探测器探测到荧光并将数据传递到后部的微处理器，微处理器通过预设的一系列运算模式计算出荧光值；荧光值的强弱与co
2 浓度成正比，而co
2 浓度又与微生物浓度成正比，通过co2将荧光强度与微生物浓度关联起来，用荧光值来反映微生物的生长数据，荧光值越大，微生物生长浓度越高。
18.s2,舍弃样本中开始阶段所述细菌生长数据连续下降的细菌生长数据，并识别和处理细菌生长数据中跳跃点，生成有效细菌生长数据；在血培养开始阶段，若出现细菌生长数据连续下降，就舍弃该细菌生长数据，直到出现细菌生长数据上升为止。之后，进入识别和处理细菌生长数据中跳跃点阶段，该阶段具体包括以下步骤：s2.1,计算每个采样时间的一阶差分；所述一阶差分是指连续两个所述采样时间上，后一次采样时间上细菌生长数据与前一次采样时间上细菌生长数据的差值；s2.2,计算每个采样时间上的一阶差分滑动均值；所述一阶差分滑动均值是指连续多个一阶差分的算术平均值；如，连续3个一阶差分计算算术平均值，得到一阶差分滑动均值，则当前采样时间上的一阶差分，和当前采样时间之前连续的2个一阶差分进行算术平均，得到当前采样时间的一阶差分滑动均值；s2.3,找出跳跃点；跳跃点是指当前采样时间上的一阶差分绝对值连续大于当前采样时间之前，预设步长内，每个一阶差分滑动均值与预设倍数的乘积；如图3所示，图表中第一列为采样时间上的细菌生长数据，第二列为采样时间的一阶差分绝对值，第三列为采样时间的一阶差分，第四列为采样时间的一阶差分滑动均值。在寻找跳跃点时，首先确定预设步长和预设倍数，如预设步长为10，预设倍数为5。可以看到，细菌生长数据为1965时，其一阶差分绝对值为16，连续大于其采样时间之前的10个一阶差分滑动均值，且均大于每个一阶差分滑动均值5倍以上，故该采样点为跳跃点，该点的细菌生长数据为跳跃值。
19.s2.4,跳跃点及跳跃点之后采集到的细菌生长数据减去跳跃值，加上前一个一阶差分滑动均值，即生成所述有效细菌生长数据。
20.如图4所示，将有效细菌生长数据按照采样时间绘制成曲线图，横轴为采样时间，纵轴为处理后的荧光值；s3,判断所述有效细菌生长数据的数量是否满足预设的最小值；当满足所述预设的最小值，则执行s4步，否则终止识别；s4,对有效细菌生长数据进行拟合，获得拟合函数；具体包括以下步骤：
s4.1,第一次执行时，对全部所述有效细菌生长数据进行数据拟合，获得所述拟合函数；s4.2,之后每次执行时，在前一次参与拟合的有效细菌生长数据的基础上，舍弃采样时间在前，且与所述预设步长数量相等的有效细菌生长数据，将剩余的有效细菌生长数据进行数据拟合，获得拟合函数；当参与拟合的有效数据数量小于预设步长时，终止识别；其中，数据拟合包括l-m算法，牛顿法，拟牛顿法；拟合函数为，其中a,b,c,d,e,f,g为常数，x代表采样时间。
21.如图5所示，一个样本共采集了31个生长数据，预设步长为10，则第一次31个生长数据均参与拟合，获得拟合函数之后，按照s5-s11步进行样本阳性判断。当第二次循环执行s4步时，在前一次参与拟合的31个有效生长数据的基础上，舍弃采集时间在前，且与预设步长相等的10个有效生长数据数量，将剩余的21个有效生长数据进行拟合，获得拟合函数；当第三次循环执行s4步时，在前一次参与拟合的21个有效生长数据的基础上，舍弃采集时间在前，且与预设步长相等的10个有效生长数据数量，将剩余的11个有效生长数据进行拟合，获得拟合函数；当参与拟合的有效数据数量小于预设步长时，终止识别；s5,判断所述拟合函数中常数c是否小于检测阈值和常数b是否大于斜率阈值，当所述常数c小于所述检测阈值且所述常数b大于所述斜率阈值，执行s6步，否则执行s4步；s6,判断拟合优度r2是否大于第一阈值；当所述拟合优度r2大于所述第一阈值，执行s7步；否则执行s4步；根据所述采样时间上的所述细菌生长数据与s4步中所述拟合函数计算的细菌生长预测数据，计算所述拟合优度r2，r2大于0且小于1，r2的值越大代表拟合度也高。
22.s7,结合采集到的细菌生长数据，检查对数期点个数和平台期点个数，若所述对数期点个数满足第一对数期点数阈值，所述平台期点个数满足平台期点数阈值，执行s8步，否则执行s9步；s8,计算下凸值，并判断所述下凸值是否大于第一凹凸性阈值；当下凸值大于所述第一凹凸性阈值，显示样本为阳性；否则执行s9步；下凸值计算公式为：，其中取0.5，和为所述拟合函数起始所述采样时间与最后采样时间。
23.s9, 判断拟合优度r2是否大于第二阈值；当拟合优度r2大于所述第二阈值，执行s10步；否则执行s4步；如图6所示，其中由小方块构成的曲线1代表细菌生长曲线，曲线2为该细菌生长曲线对应的拟合函数，按照下凸值计算公式，取=0.5,x3为拟合函数起始采样点对应采样时间,即曲线2的左端点，x4为拟合函数终点采样点对应采样时间，即曲线2的右端点。
24.s10, 结合采集到的细菌生长数据，检查对数期点个数；若对数期点个数满足第二对数期点数阈值，执行s11步，否则执行s4步；s11,计算下凸值，并判断下凸值是否大于第二凹凸性阈值；当下凸值大于所述第
二凹凸性阈值，显示样本为阳性；否则执行s4步。