血液サンプル品質管理

適切な分離のために遠心分離された血液の画像を分類するコグネックスのディープラーニング

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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解析は、遠心分離された血液が別個の相（血しょう、軟膜、赤血球）に効率的に分離されたかどうかに基づいて画像を分類し、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。 コグネックスのディープラーニング分類ツールは、異なるフェーズの正常な外観を概念化し、一般化できるまで、さまざまなクラスの注釈付きイメージを登録します。実行時、コグネックスディープラーニングは、単一のバイアル内の複数のクラスの画像を選別し、キャップの状態やラベルなどの無関係な資質を無視しながら、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、合格サンプルと不合格サンプルを区別します。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。