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Life Sciences

Qualitätsmanagement Blutproben

Cognex Deep Learning analysiert zentrifugiertes Blut zur ordnungsgemäßen Trennung

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Analysesysteme für Bluttests benötigen präzise vorbereitete Proben und einen genauen Testaufbau. Zentrifugierte Blutproben werden nach verschiedenen Indizes bewertet (z. B. Hämoglobin, Bilirubin und lipovenöse Indexstände) und erhalten eine Qualitätseinstufung nach Trübheitsgrad und Plasmafarbe. Das Erscheinungsbild all dieser Indizes kann variieren, je nachdem, wie die Proben zugeführt und am Gestell ausgerichtet werden. Die Bluttrennung und das Vorhandensein/Fehlen von Etiketten und Verschlüssen sind wichtige Faktoren bei der Qualitätseinstufung, die für stabile Arbeitsabläufe in hochautomatisierten Laboren wesentlich ist. Diese Prüfung obliegt oft Menschen, da es so viele entscheidungsbasierte Faktoren gibt.

Die Deep-Learning-basierte Bildanalyse kann herausfinden, ob zentrifugiertes Blut wirksam in bestimmte Phasen (Plasma, Buffy-Coat und rote Blutkörperchen) getrennt wurde, sowie Proben nach den in der Verarbeitung verwendeten Kriterien klassifizieren. Das Cognex Deep Learning Klassifizierungs-Tool lernt von kommentierten Bildern verschiedener Klassen, bis es das normale Erscheinungsbild verschiedener Phasen erfolgreich konzeptioniert und verallgemeinert. Während der Laufzeit sortiert Cognex Deep Learning mehrere Klassen in einem Fläschchen und extrahiert Blutqualitätsfaktoren wie Plasmafarbe und Trübheitsgrad, Buffy-Coat-Volumen und Zentrifugierstatus in bestimmte Klassen, während es unerhebliche Eigenschaften wie Verschlussstatus und Vorhandensein von Etiketten ignoriert. Anhand der Klassen trennt es zulässige von mangelhaften Proben. Diese Informationen können auch wichtige Prozesskontrollinformationen über Proben liefern, die gezogen und neu zentrifugiert wurden.

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