[发明专利]一种实时质量控制的优化方法、系统和设备

权利要求书

1.一种实时质量控制的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

导出原始实验数据，进行预处理和清洗；

在数据中随机选取失控模拟的数据起始点，并在起始点后选取一段数据添加误差值；

基于失控数据对实时质量控制模型进行模拟，根据模拟结果筛选优化模型；

采用群体搜索算法评价实时质量控制模型性能，以此优化模型参数。

2.如权利要求1所述的一种实时质量控制的优化方法，其特征在于，所述数据的误差值包括绝对值误差，计算公式如下：

其中x为检测结果、TEa为总允许误差、n为误差系数以控制引入误差的大小，x’为引入误差后的结果。

3.如权利要求1所述的一种实时质量控制的优化方法，其特征在于，所述数据的误差值包括百分比误差，计算公式如下：

x′＝x×(1+n×TEa)

其中x为检测结果、TEa为总允许误差、n为误差系数以控制引入误差的大小，x’为引入误差后的结果。

4.如权利要求1所述的一种实时质量控制的优化方法，其特征在于，还包括：基于未添加误差值的正常数据对实时质量控制模型进行模拟，根据模型的假阳性报警率评价模型，所述假阳性报警率的计算公式为：

假阳性报警率FAR＝假阳性报警数/总样本数。

5.如权利要求4所述的一种实时质量控制的优化方法，其特征在于，还包括：基于添加误差值的正常数据对实时质量控制模型进行再次模拟，计算模拟数据中误差所需患者样本数后求平均值获得发现误差所需平均患者样本数ANPed，根据ANPed评价模型性能，选择ANPed最小的模型为优化模型。

6.如权利要求1所述的一种实时质量控制的优化方法，其特征在于，所述群体搜索算法包括以下步骤：

随机选取模型的参数组合，生成100个实时质量控制模型；

采用体格函数评价多个实时质量控制模型；

获取性能排名前10的模型作为父辈，随机交配和变异进行传代，生成100个子辈模型；

采用体格函数对子辈模型进行评估，获取性能排名前10的子辈模型；

重复上述传代和评估过程，直到体格函数达到性能收敛或特定传代数。

7.如权利要求6所述的一种实时质量控制的优化方法，其特征在于，所述实时质量控制模型的参数组合包括上截断值、下截断值、浮动计算样本量。

8.一种实时质量控制的优化系统，其特征在于，包括：

数据处理模块，数据导出原始实验数据，进行预处理和清洗；

失控模拟模块，在数据中随机选取失控模拟的数据起始点，并在起始点后选取一段数据添加误差值；

模型评价模块，基于失控数据对实时质量控制模型进行模拟，根据模拟结果筛选优化模型；

参数优化模块，采用群体搜索法评价实时质量控制模型性能，以此优化模型参数。

9.一种电子设备，其特征在于：包括处理器和用于存储处理器可执行指令的存储器，所述存储器所存储的可执行指令被配置为执行如权利要求1到7所述任一项所述的实时质量控制的优化方法的步骤。

10.一种存储装置，其特征在于所述存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行权利要求1至7任一项所述的实时质量控制的优化方法中的步骤。