Ciências da Vida

Gerenciamento da Qualidade de Amostras de Sangue

O Cognex Deep Learning analisa o sangue centrifugado para uma separação adequada

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Analisadores de teste de sangue contam com amostras preparadas com precisão e configurações de teste. As amostras de sangue centrifugadas são classificadas de acordo com diferentes índices (por exemplo, níveis de hemoglobina, bilirrubina e índice intralipídico) e recebem escores de qualidade com base na turbidez e na cor do plasma. Todos esses índices podem variar em aparência com base em como as amostras são carregadas e orientadas no rack. A separação do sangue e a presença/ausência de rótulos e tampas são fatores importantes na avaliação da qualidade, o que é crucial para fluxos de trabalho robustos em laboratórios altamente automatizados. Como existem muitos fatores baseados em julgamento, essa inspeção geralmente recai sobre os seres humanos.

A análise de imagem com base na tecnologia Deep Learning pode verificar se o sangue centrifugado foi efetivamente separado em fases distintas (plasma, buffy coat e glóbulos vermelhos) e classificar as amostras pelos critérios usados no processamento. A ferramenta Cognex ViDi Green-Classify treina imagens anotadas de diferentes classes até que conceitualize e generalize com sucesso a aparência normal de diferentes fases. Durante o tempo de execução, o Cognex Deep Learning classifica várias classes em um único frasco, extraindo fatores de qualidade do sangue como cor e turbidez do plasma, volume de camada amarelada e status de centrifugação em classes distintas, ignorando qualidades irrelevantes como status da tampa e presença de rótulo. Com base nas classes, separa as amostras aprovadas das amostras com falha. Esta informação também pode fornecer informações úteis sobre o controle do processo sobre as amostras sendo retiradas e recentrifugadas.

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