[发明专利]用于分析医学样品成分的方法

权利要求书

1、用于通过自动分析仪分析医学样品成份的方法，其中实现样品与试剂体系的反应，从测量样品与试剂组的反应得到一个物理上可测的量X，以便对于一个特定的样品至少确定一个测量值R，其中至少对一个测量值R用数据处理单元在数据处理阶段中进一步处理，以便获得一个测量结果A，在数据处理阶段中，使用是由神经元网络训练的结果构成的，在所说的训练中，对于大量标准样品的分析结果A是已知的，至少一个测量值或者从若干个测量值Ri中求出测量结果被施加到神经元网络的输入端。

2、按照权利要求1所述的方法，其中同一个物理上可测的量X的若干个测量值Ri是在不同的测量时间（ti＝t1，t2，…tn）测量的，并且描述了测量量X随时间变化的所有测量值Ri（ti）中的至少一部分被同时施加到神经元网络的输入端。

3、按照权利要求1或2所述的方法，其中同一个物理上可测的量的若干个测量值R是在不同的时间（ti＝t1，t2，…tn）测量的，从至少二个测量值求出至少一个测量结果，并且至少一个所求出测量结果被施加到神经元网络的输入端上。

4、按照前述的权利要求中的任何一个权利要求所述的方法，其中自组织神经元网络被用于神经元网络的训练中。

5、按照权利要求1-3中的任何一个权利要求所述的方法，每当至少一个测量值或测量结果被作为标准样品施加时，将其中已知的分析结果A或与测量结果连系的已知的辅助值在神经元网络训练时施加到神经元网络的输出端上。

6、按照前述的权利要求中的任何一个权利要求所述的方法，其中分析结果A是样品的一个成份的浓度C。

7、按照权利要求6所述的方法，其中神经元网络训练的结果是用于对从至少一个测量值R确定的浓度C的校准。

8、按照权利要求6或7所述的方法，其中神经元网络训练的结果用于把所分析的测量范围扩展到标准值所覆盖的浓度范围之外。

9、按照权利要求6所述的方法，其中浓度C用从随时间变化的测量值R（t）求出的校准输入变量Y修正，在此，校准曲线Y＝f（c）是非单调的，因此，输入变量Y的同一个值相应于在校准曲线的至少两个分段上的不同浓度值C，并且神经元网络训练的结果是用于指明一个输入变量Y，所说的输入变量是从R（t）到校准曲线的分段决定的。

10、按照权利要求1-5中的任何一个权利要求所述的方法，其中分析结果A是指明样品属至少两种不同的医学分析状态之一，且神经元网络训练的结果用于把至少一个测量值R正确地指定为不同的医学分析状态。

11、按照权利要求1-5中的任何一个权利要求所述的方法，其中神经元网络训练的结果用于把测量结果分成有误差的测量结果和没有误差的测量结果。

12、按照前述权利要求中任何一个权利要求所述的方法，其中部分的神经元网络训练是由与自动分析仪无关的试剂体系制造者实现。

13、按照权利要求12所述的方法，其中神经元网络训练包括两个分阶段，其中第一分阶段是由试剂体系制造者实现，第二分阶段是在自动分析仪上进行进一步训练时实现的。