【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及标本智能管理方法，特别是涉及一种医学检验用标本智能管理方法及系统。
技术介绍
1、近年来，随着现代医学影像技术的飞速发展，如磁共振成像(mri)、计算机在医学检验领域，生物标本的采集、运输、保存和检测是影响诊断准确性的重要环节。然而，由于标本从采集点到检验中心往往需要经历长时间、复杂的运输过程，环境因素如温度、湿度等变化可能对标本的活性和完整性产生极大的影响，导致检测结果的不准确甚至失效。因此，标本在运输过程中需要进行严格的环境监控，以保证其品质。然而，目前的标本管理方法存在一系列问题，尤其是在风险预测和实时状态监控方面的不足。
2、现有技术中，通常通过建立保存信息数据库记录标本的基础信息，比如采集时间、保存条件等，这些数据主要用于标本的基本管理。在标本运输过程中，依赖温度传感器和湿度传感器采集运输数据，将这些数据上传至数据中心。尽管这种方式能够在一定程度上对环境参数进行记录，但其动态性和智能性较低，仅限于简单的数据监测，未能实现实时的风险评估和动态调整。特别是在复杂的运输环境中，现有技术缺乏灵活的算法和风险评估机制来应对环境剧变，无法及时识别并规避潜在的标本损坏风险。
3、在风险控制方面，传统的标本管理系统普遍采用静态或线性算法来分析温湿度变化，以判断标本的风险状态。然而，线性分析对复杂环境变化的响应迟钝，无法适应多维度的非线性动态环境，尤其是在运输条件突变或环境波动较大的情况下，线性算法往往失去其精确性，无法对风险状态做出前瞻性判断。标本的状态监控方面，现有方法通常依赖有限的图像采集和检
技术实现思路
1、基于以上现有技术的不足，本专利技术提出了一种创新的医学检验用标本智能管理方法及系统，通过结合递进式风险预测算法、实时动态监控模块及图像识别技术，显著提升了标本管理的精确性与稳定性。
2、本专利技术提供一种医学检验用标本智能管理方法，所述方法包括以下步骤：
3、建立标本保存信息数据库，记录标本编号、标本类型、保存条件参数以及采集时间，所述保存信息数据库形成标本的初始保存信息；
4、基于所述保存信息数据库的标本信息，实时更新标本在运输过程中的环境参数，包括温度、湿度及时间参数，并将所述环境参数更新至所述保存信息数据库中；
5、基于更新后的环境参数，利用递进式风险预测算法对标本的运输风险进行智能预测，所述递进式风险预测算法包括多维非线性风险函数、自相关修正模型、曲率分析、熵权优化及模糊风险修正；
6、根据预测的风险指数，验证标本是否符合检测要求；
7、对符合检测要求的标本进行状态检测，获得标本的图像信息和/或视频信息，用于标本的进一步检验。
8、作为优选，所述递进式风险预测算法包括多维非线性风险函数，所述多维非线性风险函数用于获得初始风险指数，所述初始风险指数通过以下公式获得：
9、
10、其中，r为初始风险指数，表示标本在运输过程中风险的初步评估值；α、β、γ、δ、η为风险系数，分别控制各项参数的影响权重；t为当前运输温度，tc为预设的允许临界温度；h为当前运输湿度值，hc为预设的允许临界湿度；t为当前运输时间，t0为标本的初始采集时间。
11、作为优选，所述递进式风险预测算法包括自相关修正模型，所述自相关修正模型基于历史风险数据对所述初始风险指数进行时间序列修正，以获得修正风险指数，所述修正风险指数通过以下公式获得：
12、
13、其中，r′为修正风险指数，表示基于时间序列调整的风险评估值；ρi为自相关修正因子，用于调节历史风险变化的影响；ri-1和ri-2分别为前两次风险指数；n为修正阶数，根据运输数据自动确定。
14、作为优选，所述递进式风险预测算法包括基于微分几何的风险曲率分析模型，所述风险曲率分析模型基于所述修正风险指数分析风险曲率，以获得风险曲率值，所述风险曲率值通过以下公式获得：
15、
16、其中，k为风险曲率值，表示风险变化的敏感性；分别为修正风险指数在温度、湿度和时间方向上的二阶偏导数。
17、作为优选，所述递进式风险预测算法包括自适应熵权优化模型，所述熵权优化模型通过计算环境参数的信息熵对风险权重因子进行优化，以获得优化后的权重分配，所述权重因子通过以下公式确定：
18、
19、其中，wi为第i个风险权重因子，用于优化各参数对风险的贡献度；pij为第i个因素在第j次样本中的概率值，表示该因素在不同环境条件下的权重影响。
20、作为优选，所述递进式风险预测算法进一步包括模糊风险修正模型，所述模糊风险修正模型基于隶属度函数对所述优化后的权重分配进行风险修正，以获得最终风险指数，所述最终风险指数通过以下公式确定：
21、rf＝μ高·r′·w高+μ中·r′·w中+μ低·r′·w低
22、其中，rf为最终风险指数，表示经过模糊修正后的最终风险评估值；μ高、μ中和μ低分别为高、中、低风险的隶属度函数值，表示风险的模糊隶属程度；w高、w中、w低分别为高、中、低风险权重因子。
23、作为优选，所述标本状态检测基于图像识别模型，所述图像识别模型采集标本的图像和/或视频数据，获得标本的异常信息。
24、执行所述方法的一种医学生物检验用标本智能管理系统，所述系统包括用于实现标本保存信息管理、运输监测和接收管理的模块；所述系统包括：
25、保存信息模块，用于建立所述标本的初始保存信息数据库；
26、运输模块，用于监测并传输所述标本在运输过程中的环境参数至数据服务器；
27、数据服务器，用于存储所述运输模块传输的环境参数，并更新至所述保存信息数据库；
28、标本检测模块，用于检测所述标本的状态并获得图像或视频信息；
29、风险预测模块，基于递进式风险预测算法预测所述标本在运输过程中的风险。
30、作为优选，所述保存信息模块包括数据终端和采集终端，所述采集终端用于采集标本的初始保存信息并将所述信息传输至所述数据终端。
31、作为优选，所述风险预测模块结合自适应非线性多维风险函数、多重动态自相关修正、微分几何风险曲率分析、自适应熵权优化以及动态模糊风险修正，形成递进式风险评估体系，用于实时调整并输出所述标本的风险预测结果。
32、本专利技术的有益效果在于:
33、本专利技术中的方法首先在采集时对标本进行信息记录，并实时更新标本在运输过程中的温度、湿度等环境参数，确保标本的保存条件与数据库内容同步。基于这些更新的环境参数，系统能够通过递进式风险预测算法对标本的运输风险进行智能评估。该算法融合了多维非线性风险函数、自相关修正、风险曲本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种医学检验用标本智能管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的医学生物检验用标本智能管理方法，其特征在于，所述递进式风险预测算法包括多维非线性风险函数，所述多维非线性风险函数用于获得初始风险指数，所述初始风险指数通过以下公式获得：
3.根据权利要求2所述的医学生物检验用标本智能管理方法，其特征在于，所述递进式风险预测算法包括自相关修正模型，所述自相关修正模型基于历史风险数据对所述初始风险指数进行时间序列修正，以获得修正风险指数，所述修正风险指数通过以下公式获得：
4.根据权利要求3所述的医学生物检验用标本智能管理方法，其特征在于，所述递进式风险预测算法包括基于微分几何的风险曲率分析模型，所述风险曲率分析模型基于所述修正风险指数分析风险曲率，以获得风险曲率值，所述风险曲率值通过以下公式获得：
5.根据权利要求4所述的医学生物检验用标本智能管理方法，其特征在于，所述递进式风险预测算法包括自适应熵权优化模型，所述熵权优化模型通过计算环境参数的信息熵对风险权重因子进行优化，以获得优化后的权重分配，所述权重因
6.根据权利要求5所述的医学生物检验用标本智能管理方法，其特征在于，所述递进式风险预测算法包括模糊风险修正模型，所述模糊风险修正模型基于隶属度函数对所述优化后的权重分配进行风险修正，以获得最终风险指数，所述最终风险指数通过以下公式确定：
7.根据权利要求1所述的医学生物检验用标本智能管理方法，其特征在于，所述标本状态检测基于图像识别模型，所述图像识别模型采集标本的图像和/或视频数据，获得标本的异常信息。
8.执行权利要求1-7任一项所述方法的一种医学生物检验用标本智能管理系统，其特征在于，所述系统包括用于实现标本保存信息管理、运输监测和接收管理的模块；所述系统包括：
9.根据权利要求8所述的医学生物检验用标本智能管理系统，其特征在于，所述保存信息模块包括数据终端和采集终端，所述采集终端用于采集标本的初始保存信息并将所述信息传输至所述数据终端。
10.根据权利要求8所述的医学生物检验用标本智能管理系统，其特征在于，所述风险预测模块结合自适应非线性多维风险函数、多重动态自相关修正、微分几何风险曲率分析、自适应熵权优化以及动态模糊风险修正，形成递进式风险评估体系，用于实时调整并输出所述标本的风险预测结果。
...【技术特征摘要】
1.一种医学检验用标本智能管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的医学生物检验用标本智能管理方法，其特征在于，所述递进式风险预测算法包括多维非线性风险函数，所述多维非线性风险函数用于获得初始风险指数，所述初始风险指数通过以下公式获得：
3.根据权利要求2所述的医学生物检验用标本智能管理方法，其特征在于，所述递进式风险预测算法包括自相关修正模型，所述自相关修正模型基于历史风险数据对所述初始风险指数进行时间序列修正，以获得修正风险指数，所述修正风险指数通过以下公式获得：
4.根据权利要求3所述的医学生物检验用标本智能管理方法，其特征在于，所述递进式风险预测算法包括基于微分几何的风险曲率分析模型，所述风险曲率分析模型基于所述修正风险指数分析风险曲率，以获得风险曲率值，所述风险曲率值通过以下公式获得：
5.根据权利要求4所述的医学生物检验用标本智能管理方法，其特征在于，所述递进式风险预测算法包括自适应熵权优化模型，所述熵权优化模型通过计算环境参数的信息熵对风险权重因子进行优化，以获得优化后的权重分配，所述权重因子通过以下公式确定：
6.根据权利要求5...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨云，杨雪，
申请(专利权)人：四川蓉晟创噫科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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