专利名称：免疫数据分析方法和分析装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及免疫诊断技术领域，更具体地说，涉及一种免疫数据分析方法和分析
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背景技术：
目前，免疫诊断技术是广泛应用于国内外各医疗机构的主要辅助诊断技术之一， 分为酶联免疫、放射免疫、胶体金免疫、荧光免疫和化学发光免疫等多种诊断技术，对于临床疾病的检测和治疗具有极其重要的作用。临床免疫诊断技术的核心是抗原和抗体的特异性反应，其中，抗原和抗体的特异性反应遵循生物大分子热动力学反应原则。免疫诊断技术是在抗原抗体特异性反应的基础上，通过标记不同的信号发生物，对反应结果进行检测，通过少数标准品拟合出标准曲线，再根据标准曲线推算目标物的含量。现有技术中采用直线回归和双对数等曲线分析方法，通过几个离散点建立标准曲线，反映检测信号与样品浓度之间的函数关系，应用于临床疾病的检测和治疗。但是，随着诊断技术的发展，临床诊断的各项指标的精密度不断提高，现有技术采用的直线回归和双对数等曲线分析方法很难建立起合理的标准曲线来精确地反映检测信号与样品浓度之间的真实函数关系，不能很好的满足临床诊断的要求。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种免疫数据分析方法和分析装置，从而在免疫诊断过程中，精确地反映检测信号与样品浓度之间的真实函数关系。本发明提供了一种免疫数据分析方法，包括获取待测样品的检测信号值；采用式(1)所示的五参数模型确定待测样品的检测信号值与待测样品的样品浓度之间的拟合函数关系，计算，得到待测样品的样品浓度，
权利要求
1.一种免疫数据分析方法，其特征在于，包括获取待测样品的检测信号值；采用式(1)所示的五参数模型确定待测样品的检测信号值与待测样品的样品浓度之间的拟合函数关系，计算，得到待测样品的样品浓度，
2.根据权利要求1所述的免疫数据分析方法，其特征在于，所述A为0.3 0. 5。
3.根据权利要求2所述的免疫数据分析方法，其特征在于，所述A为0.423。
4.根据权利要求1所述的免疫数据分析方法，其特征在于，所述a，b，c,d，e按如下方法确定设标准品数量为n，标准品浓度分别为Xl，x2, ... , ^，利用发光免疫设备获取的标准品的检测信号值分别为I1, y2，...，yn，1彡i彡n，根据式(2)所示的规划模型求解拟合参数 a，b，c，d，e，
5.根据权利要求4所述的免疫数据分析方法，其特征在于，采用列文伯格-马夸尔特法得到所述拟合参数最优解。
6.根据权利要求5所述的免疫数据分析方法，其特征在于，所述列文伯格-马夸尔特法中阻尼因子初值λ ^为100，当拟合参数新解优于拟合参数当前最优解时，λ k+1 = 0. 1 λ k， 否则 xk+1 = 10Xk，k e N。
7.根据权利要求6所述的免疫数据分析方法，其特征在于，所述式( 所示的规划模型的初值 P0 = (a0, b0, c0, d0, e0)为
8.根据权利要求7所述的免疫数据分析方法，其特征在于，还包括利用列文伯格-马夸尔特法确定所述拟合参数时，若迭代结果不收敛或拟合优度指标过低，则去除偏离拟合曲线最远的观测点，对剩下的观测点重新拟合，以提高算法的鲁棒性。
9.根据权利要求1所述的免疫数据分析方法，其特征在于，还包括 求解式(6)所示的规划模型，
10.一种免疫数据分析装置，其特征在于，包括 获取检测信号值的获取单元；与所述获取单元相连的计算单元，用于根据所述检测信号值按式(1)所示的检测信号值与样品浓度之间的拟合函数关系计算，得到样品浓度，
全文摘要
本发明实施例公开了免疫数据分析方法和分析装置，该免疫数据分析方法包括获取待测样品的检测信号值；采用五参数模型确定待测样品的检测信号值与待测样品的样品浓度之间的拟合函数关系，计算，得到待测样品的样品浓度。本发明采用五参数模型的拟合函数，精确地反映检测信号与样品浓度之间的函数关系，能够在各个浓度下检测信号拟合的准确度，适用于夹心法、竞争法等多种免疫反应数据分析，与现有技术相比，显著提高拟合精度，从而满足临床诊断的要求。
文档编号G06F19/00GK102467608SQ201010541190
公开日2012年5月23日 申请日期2010年11月11日 优先权日2010年11月11日
发明者傅建军, 刘彦聪, 史楠, 康绍乐, 张亚伟, 张璞, 张芃芃, 朱国珍, 李华中, 杜剑平, 林兴兵, 王涛, 白仲虎, 韩中庚 申请人:郑州博赛生物技术股份有限公司