Sciences de la vie

Gestion de la qualité des échantillons de sang

Cognex Deep Learning analyse le sang centrifugé pour garantir une bonne séparation

Blood_sample_quality_management

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Les analyseurs sanguins reposent sur des configurations de test et des échantillons préparés avec le plus grand soin. Les échantillons de sang centrifugés sont classés selon différents indices (p. ex. les taux d'hémoglobine, de bilirubine et d'intralipide) et reçoivent un score de qualité en fonction de la turbidité et de la couleur du plasma. Ces indices peuvent varier en termes d'aspect selon le chargement et l'orientation des échantillons sur le plateau. La séparation du sang et la présence/l'absence d'étiquettes et de bouchons sont des facteurs importants dans l'évaluation de la qualité, cruciale pour garantir des flux de travail fiables dans les laboratoires hautement automatisés. Comme trop de facteurs sont basés sur le jugement, une inspection humaine est souvent effectuée.

L'analyse d'images basée sur le deep learning peut vérifier si le sang centrifugé a été séparé de façon efficace en phases distinctes (plasma, couche leucocytaire et globules rouges) et classer les échantillons selon les critères utilisés dans le process. L'outil ViDi Green-Classify (outil de classification vert) Cognex est entraîné sur des images annotées de différentes classes jusqu'à ce qu'il conceptualise et généralise l'aspect des différentes phases. Lors de l'exécution, Cognex Deep Learning trie plusieurs classes dans un seul flacon, dégageant des facteurs de qualité du sang, tels que la couleur du plasma et la turbidité, le volume de la couche leucocytaire et l'état de centrifugation, dans différentes classes, tout en ignorant les qualités non pertinentes, comme l'état des bouchons et la présence d'étiquettes. ViDi sépare les bons échantillons des mauvais. Ces informations peuvent également fournir des informations de contrôle de process utiles sur les échantillons retirés et recentrifugés.

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