[发明专利]一种医院临床检验用血液采集存储装置及其采集方法

权利要求书

1.一种医院临床检验用血液采集存储装置，其特征在于，所述医院临床检验用血液采集存储装置包括：

信息采集模块、温度检测模块、血液成分检测模块、主控模块、抽取模块、制冷模块、射频模块、容量判断模块、显示模块；

信息采集模块，与主控模块连接，用于通过数据录入设备采集患者身份信息、生理信息；

温度检测模块，与主控模块连接，用于通过温度传感器实时检测存储环境的温度数据；

血液成分检测模块，与主控模块连接，用于通过光谱仪对采集的血液成分进行光检测；

主控模块，与信息采集模块、温度检测模块、血液成分检测模块、抽取模块、制冷模块、射频模块、容量判断模块、显示模块连接，用于通过单片机控制各个模块正常工作；

抽取模块，与主控模块连接，用于通过抽血管抽取血液操作；

制冷模块，与主控模块连接，用于通过制冷器对血液存储环境进行降温操作；

射频模块，与主控模块连接，用于通过RFID电子标签标示血液采集的信息；

容量判断模块，与主控模块连接，用于通过液位传感器判断采集的血液的容量数据；

显示模块，与主控模块连接，用于通过显示器显示血液采集装置的温度数据、血液成分数据；

所述信息采集模块中对采集患者身份信息、生理信息进行分类，采用的算法为：

H(p_i，p_j)＝exp[-κ|p_i-p_j|²]；

式中：参数κ＝1/σ²，σ称为高斯核函数的高斯系数，(p_i，p_j)为第i个训练样本，i＝1，2，…n；

所述患者身份信息、生理信息分类采用的算法中对参数σ和κ进行优化的步骤为：

步骤一，用(σ，κ)构建每一个粒子的初始状态，并完成种群内全部n个粒子的位置初始化和速度初始化，同时设定2个加速度参数a₁，a₂ 2的数值为2，以及最大迭代次数T；

步骤二，根据当前的各个粒子状态，计算适应度，并以信息分类正确的比率作为评价各个粒子适应度高低的依据；

步骤三，比较每一个粒子的适应度和其出现过的最优状态，选出L_i并更新最优状态，以便于下一次迭代过程的比较；

步骤四，比较各个粒子的适应度和整个种群出现过的最优状态，选出L_g并更新最优状态，以便于下一次迭代过程的比较；

步骤五，根据以下两式)更新粒子的位置和速度；

s_i，d(t+1)＝s_i，d(t)+v_i，d(t+1)

v_i，d(t+1)＝G·v_i，d(t)+a₁r₁·(L_i(t)-s_i，d(t))+a₂r₂·(L_g(t)-s_i，d(t))

式中：

粒子群的初始状态为S＝(s₁，s₂，…，s_n)，S_i代表优化问题的第i个解，它在待查找空间上的多维表示为s_i＝(s_i，1，s_i，2，…，s_i，m)，若各个粒子的速度为V_i＝(v₁，v₂，…，v_m)^T，群内的粒子个体位置最优解为L_i＝(l_i，1，l_i，2，…，l_i，m)^T，能使种群整体达到最优状态的解为L_g＝(l_g，1，l_g，2，…，l_g，m)^T，找到当前状态下的L_i和L_g以后，需要对群内的粒子进行位置更新和速度更新，其处理过程如上述位置和速度两式，G为粒子飞行过程中的惯性权重，a₁，a₂为加速度参数，r₁，r₂为随机数；

步骤六，不断重复从步骤2到步骤5的工作，直到迭代过程达到最大迭代次数T，此时的L_g下各个粒子的状态，就是最终优化的结果；

所述显示模块中采用的图像清晰度评价算法，如下：

式中：f(x+1，y)，f(x，y)，f(x+2，y)为对应位置的图像像素；

所述容量判断模块中的液位传感器温度复合补偿模型为：

式中a_j与b_j为复合拟合曲线的模型参数，x_k为液位测量值(mm)，t_k为环境温度值(℃)，L_j(x_k)、L_j(t_k)为Laguerre基函数。