ライフサイエンス

血液サンプル品質管理

遠心分離された血液の分離を分析するCognex Deep Learning

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血液検査分析装置は正確に準備されたサンプルと試験設定を使用します。遠心分離された血液サンプルは、様々な指標(ヘモグロビン、ビリルビン、イントラリピドインデックスレベルなど)に基づいてランク付けされ、濁度と血しょう色に基づいて品質スコアが付きます。これらのインデックスはすべてサンプルの扱いや棚に置かれる向きなどで外観が変わります。血液分離とラベルやキャップの有無は品質評価において重要な要因であり、高度に自動化されたラボでの確実なワークフローに不可欠です。この検査は判断要素が多いため、人が行うと失敗することがあります。

ディープラーニングベースの画像分析は、確実に遠心分離された血液を効率的に別個の相 (血しょう、軟膜、赤血球) に分離し、処理で使用される基準に基づいてサンプルを分類します。ディープラーニング分類ツールは、さまざまなクラスのラベル付けされた画像に基づいてトレーニングを行います。このトレーニングは、各フェーズの通常の外観を適切に概念化、一般化するまで行われます。実行時、Cognex Deep Learning は、単一のバイアル内の複数のクラスをソートし、キャップの状態やラベルなどの無関係な資質を無視します。血しょう色と濁度のような血液の品質要因、軟膜の量、および遠心分離の状態をクラス別に抽出します。クラスに基づいて通過するサンプルから不良を区分します。この情報は、採取および再遠心分離処理されるサンプルの処理管理に役立つ情報も提供します。

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