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龙图腾网获悉北京红桥科技发展有限公司申请的专利一种基于大数据的血液分析设备检测性能评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116223785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211572467.4，技术领域涉及：G01N33/48；该发明授权一种基于大数据的血液分析设备检测性能评估方法是由刘宗建设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的血液分析设备检测性能评估方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于大数据的血液分析设备检测性能评估方法，步骤为：在选定的检测模式下，采集血液分析设备多个参数的本底记数误差、精密度、分析次数数据；分别构建基于BP神经网络的本底记数误差预测模型和基于BP神经网络的精密度预测模型；并分别本底记数误差预测模型和精密度预测模型的BP神经网络进行训练；采集待评估血液分析设备的实时数据，并分别输入训练好的本底记数误差预测模型和精密度预测模型中，对未来某一时段血液分析设备的性能进行评估。本申请通过对未来某一时段血液分析设备的性能进行预测评估，即保证了设备的运行精度，又减少了设备校正的时间和频次，提高了设备的运行稳定性。

本发明授权一种基于大数据的血液分析设备检测性能评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的血液分析设备检测性能评估方法，其特征在于，具体步骤为： 1数据采集：在选定的检测模式下，以Δt为时间间隔采集血液分析设备多个参数的本底记数误差、精密度，以及采样周期内分析设备的分析次数，获得采集数据集； 2数据预处理：将采集数据集按比例随机划分为训练集和测试集； 3构建模型：分别构建基于BP神经网络的本底记数误差预测模型和基于BP神经网络的精密度预测模型； 4构建训练：将步骤2中划分的训练集数据分别输入步骤3中构建的本底记数误差预测模型和精密度预测模型中，分别本底记数误差预测模型和精密度预测模型的BP神经网络进行训练； 5性能评估：采集待评估血液分析设备的实时数据，并分别输入步骤4中训练好的本底记数误差预测模型和精密度预测模型中，对未来某一时段血液分析设备的性能进行评估； 步骤1中数据采集的具体步骤为： 2-1在选定的检测模式下，以Δt为时间间隔分别对血液分析设备的白细胞计数WBC、红细胞计数RBC、血红蛋白测定HGB、红细胞压积测定HCT、血小板测定PLT共5个项目的本底记数误差进行采集，其中：j∈1～5分别表示5个项目，t为采样时刻； 2-2在选定的检测模式下，以Δt为时间间隔分别对血液分析设备的白细胞计数WBC、红细胞计数RBC、血红蛋白测定HGB、红细胞平均体积MCV、血小板测定PLT共5个项目的精密度CVtj进行采集，其中：j∈1～5分别表示5个项目，t为采样时刻； 2-3采集每个采样周期内血液分析设备的分析次数N＝{n1,n2,...,ni,...,nm}，其中：m为最大采样次数，ni为第i个采样周期内血液分析设备的分析次数； 步骤5中性能评估的具体方法为： 5-1获取待评估时刻tf前3个采样周期时刻tf-3Δt、tf-2Δt、tf-Δt的本底记数误差和精密度以及三个采样时刻对应采样周期内血液分析设备的分析次数获得实时数据； 5-2将步骤5-1中的实时数据分别输入步骤4中训练后的10个BP神经网络模型中，对待评估时刻tf的本底记数误差和精密度进行预测； 5-3若步骤5-2中预测的本底记数误差和精密度均小于预设阈值，则血液分析设备继续使用；若本底记数误差和精密度任意一项大于预设阈值，则在t-Δt时刻对血液分析设备进行校正操作； 5-4计算t-2Δt、t-Δt时刻的本底记数误差变化率和精密度变化率获得本底记数误差变化率均值和精密度变化率均值 根据本底记数误差变化率均值和精密度变化率均值将血液分析设备划分为不同的生命周期阶段，并根据不同的生命周期阶段调整采样评估的时间间隔： 则血液分析设备处于其寿命的初始期，该阶段设备状态运行非常稳定，采样评估的时间间隔等于初始采样间隔Δt； 若则血液分析设备处于其寿命的中前期，该阶段设备状态运行较为稳定，采样评估的时间间隔等于初始采样间隔0.8Δt； 若则血液分析设备处于其寿命的中期，该阶段设备状态运行稳定，将其采样评估的时间间隔等于初始采样间隔0.6Δt； 若则血液分析设备处于其寿命的中后期，该阶段设备运行状态较为不稳定，将其采样评估的时间间隔等于初始采样间隔0.5Δt； 若则血液分析设备处于其寿命的末期，该阶段设备运行状态极为不稳定，将其采样评估的时间间隔等于初始采样间隔0.4Δt； 其中：均为根据经验预设的变化率阈值。

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