檢驗科自動化流程控制系統(tǒng)及方法 技術領域 [0001] 本發(fā)明涉及檢驗流程自動化技術領域，尤其涉及檢驗科自動化流程控制系統(tǒng)及方法。 背景技術 [0002] 檢驗流程自動化技術領域專注于通過先進的技術手段進行檢驗科工作流程的自動化。這一領域通常涉及將機器學習、人工智能、機器人技術以及數(shù)據(jù)處理技術應用于醫(yī)療、化學、生物學等實驗室檢驗中，目標是提高檢驗的效率和準確性，同時減少人力資源的依賴。在這個領域中，重點包括自動樣本處理、實驗數(shù)據(jù)的自動收集和分析、以及實驗過程的實時監(jiān)控。自動化技術不僅加速了檢驗過程，還提高了結果的可靠性，減少了人為錯誤的可能性。 [0003] 其中，檢驗科自動化流程控制系統(tǒng)是一種專為實驗室檢驗流程設計的集成系統(tǒng)，主要目的是通過自動化技術提高檢驗科工作的效率和準確性。系統(tǒng)通常包括自動化設備、軟件和算法，用于管理和執(zhí)行從樣本收集到結果分析的整個檢驗過程，目標是減少手動操作，加快檢驗速度，同時保證檢驗結果的一致性和可靠性。通過減少人工干預，有助于降低交叉污染的風險，并提高整體的實驗室安全性。 [0004] 傳統(tǒng)檢驗科系統(tǒng)在樣本處理和分析方面存在局限性，依賴人工操作和傳統(tǒng)的樣本分析方法，導致樣本處理效率低下，分析精度有限。在病原體檢測、細胞分類和疾病診斷方面，導致錯誤診斷或延誤診斷。傳統(tǒng)系統(tǒng)在處理大量樣本時容易出現(xiàn)瓶頸，難以應對緊急或高強度的檢測需求，限制了醫(yī)療檢驗科技的發(fā)展和患者服務的改進。 發(fā)明內容 [0005] 本發(fā)明的目的是解決現(xiàn)有技術中存在的缺點，而提出的檢驗科自動化流程控制系統(tǒng)及方法。 [0006] 為了進行上述目的，本發(fā)明采用了如下技術方案：檢驗科自動化流程控制系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括譜系深度分析模塊、聲譜精準定位模塊、病毒載量計算模塊、光譜細胞識別模塊、細胞電性能分析模塊、樣本綜合決策模塊、智能樣本處理模塊； [0007] 所述譜系深度分析模塊基于樣本圖像，采用圖像頻譜分析算法對樣本進行頻譜特征分解，利用圖卷積網(wǎng)絡對分解后的頻譜特征進行深度學習分析，結合圖像特征重構算法對樣本進行分類，生成深度分類指標； [0008] 所述聲譜精準定位模塊基于深度分類指標，采用聲譜分析方法對樣本聲波數(shù)據(jù)進行頻譜特性分析，利用隱馬爾可夫模型對聲譜數(shù)據(jù)進行模式識別，通過聲波特征匹配算法定位樣本成分，生成成分定位結果； [0009] 所述病毒載量計算模塊基于成分定位結果，應用時頻域分析方法對病毒RNA和DNA擴增信號進行分析，使用小波變換對信號進行時頻特性提取，結合快速傅里葉變換技術進行頻譜重構，對信號進行載量計算，生成病毒載量計算數(shù)據(jù)； [0010] 所述光譜細胞識別模塊基于病毒載量計算數(shù)據(jù)，利用光譜分析技術對流式細胞儀收集的細胞數(shù)據(jù)進行光譜特性分析，然后采用深度置信網(wǎng)絡對光譜數(shù)據(jù)進行深層學習處理，通過細胞特性重構算法進行細胞類型識別，生成細胞識別數(shù)據(jù)； [0011] 所述細胞電性能分析模塊基于細胞識別數(shù)據(jù)，結合微流控技術進行血細胞流動控制，應用細胞電阻抗分析技術對流經(jīng)細胞進行電阻抗測量，結合電性能分析算法對細胞電特性進行深度評估，生成電性能分析指標； [0012] 所述樣本綜合決策模塊基于深度分類指標、成分定位結果、病毒載量計算數(shù)據(jù)、細胞識別數(shù)據(jù)、電性能分析指標，應用綜合數(shù)據(jù)分析方法進行整合處理，通過決策支持算法對樣本進行全面評估，結合風險評估模型對樣本進行綜合決策分析，生成綜合決策分析結果； [0013] 所述智能樣本處理模塊基于綜合決策分析結果，利用智能算法優(yōu)化樣本處理流程，應用流程自動化控制技術進行樣本處理流程進行智能化調控，結合處理效率優(yōu)化模型對樣本處理流程進行調整，生成智能調控結果。 [0014] 本發(fā)明改進有，所述深度分類指標具體為樣本的頻譜特征、圖像特征及其深層關聯(lián)性，所述成分定位結果包括樣本的聲學特征和成分識別，所述病毒載量計算數(shù)據(jù)具體指病毒擴增信號的時頻特性和載量估計，所述細胞識別數(shù)據(jù)包括細胞的光譜特征和類型識別，所述電性能分析指標具體指血細胞的電阻抗特性和狀態(tài)分析，所述綜合決策分析結果包括樣本的全面評估和風險分析，所述智能調控結果具體為樣本處理流程的優(yōu)化和自動化調整。 [0015] 本發(fā)明改進有，所述譜系深度分析模塊包括頻譜分析子模塊、圖卷積網(wǎng)絡應用子模塊、分類指標優(yōu)化子模塊； [0016] 所述頻譜分析子模塊基于樣本圖像，采用傅里葉變換算法進行頻譜特征分解，將圖像的時間域信號轉換為頻域信號，揭示樣本圖像的頻率特性，包括對圖像像素點的亮度值進行周期性波動的分析，捕捉樣本的頻率信息，并進行基于頻率的圖像分析，生成基本頻譜信息； [0017] 所述圖卷積網(wǎng)絡應用子模塊基于基本頻譜信息，使用圖卷積網(wǎng)絡進行深度學習處理，利用圖像數(shù)據(jù)的非線性特征，通過圖卷積操作捕捉樣本之間的關系，圖卷積網(wǎng)絡對每個節(jié)點的特征進行加權聚合，捕捉圖像的關鍵特征，生成關鍵特征信息；

1.檢驗科自動化流程控制系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括譜系深度分析模塊、聲譜精準定位模塊、病毒載量計算模塊、光譜細胞識別模塊、細胞電性能分析模塊、樣本綜合決策模塊、智能樣本處理模塊； 所述譜系深度分析模塊基于樣本圖像，采用圖像頻譜分析算法對樣本進行頻譜特征分解，利用圖卷積網(wǎng)絡對分解后的頻譜特征進行深度學習分析，結合圖像特征重構算法對樣本進行分類，生成深度分類指標； 所述聲譜精準定位模塊基于深度分類指標，采用聲譜分析方法對樣本聲波數(shù)據(jù)進行頻譜特性分析，利用隱馬爾可夫模型對聲譜數(shù)據(jù)進行模式識別，通過聲波特征匹配算法定位樣本成分，生成成分定位結果； 所述病毒載量計算模塊基于成分定位結果，應用時頻域分析方法對病毒RNA和DNA擴增信號進行分析，使用小波變換對信號進行時頻特性提取，結合快速傅里葉變換技術進行頻譜重構，對信號進行載量計算，生成病毒載量計算數(shù)據(jù)； 所述光譜細胞識別模塊基于病毒載量計算數(shù)據(jù)，利用光譜分析技術對流式細胞儀收集的細胞數(shù)據(jù)進行光譜特性分析，然后采用深度置信網(wǎng)絡對光譜數(shù)據(jù)進行深層學習處理，通過細胞特性重構算法進行細胞類型識別，生成細胞識別數(shù)據(jù)； 所述細胞電性能分析模塊基于細胞識別數(shù)據(jù)，結合微流控技術進行血細胞流動控制，應用細胞電阻抗分析技術對流經(jīng)細胞進行電阻抗測量，結合電性能分析算法對細胞電特性進行深度評估，生成電性能分析指標； 所述樣本綜合決策模塊基于深度分類指標、成分定位結果、病毒載量計算數(shù)據(jù)、細胞識別數(shù)據(jù)、電性能分析指標，應用綜合數(shù)據(jù)分析方法進行整合處理，通過決策支持算法對樣本進行全面評估，結合風險評估模型對樣本進行綜合決策分析，生成綜合決策分析結果； 所述智能樣本處理模塊基于綜合決策分析結果，利用智能算法優(yōu)化樣本處理流程，應用流程自動化控制技術進行樣本處理流程進行智能化調控，結合處理效率優(yōu)化模型對樣本處理流程進行調整，生成智能調控結果。 2.根據(jù)權利要求1所述的檢驗科自動化流程控制系統(tǒng)，其特征在于：所述深度分類指標具體為樣本的頻譜特征、圖像特征及其深層關聯(lián)性，所述成分定位結果包括樣本的聲學特征和成分識別，所述病毒載量計算數(shù)據(jù)具體指病毒擴增信號的時頻特性和載量估計，所述細胞識別數(shù)據(jù)包括細胞的光譜特征和類型識別，所述電性能分析指標具體指血細胞的電阻抗特性和狀態(tài)分析，所述綜合決策分析結果包括樣本的全面評估和風險分析，所述智能調控結果具體為樣本處理流程的優(yōu)化和自動化調整。