基于灰色聚类的移液过程压力监控曲线定性评估

基于灰色聚类的移液过程压力监控曲线定性评估

1基于灰色聚类分析的移液检测方法液体采集和储存的过程包括液体采集、储存、称重和分配。广泛应用于生物化学、化学分析、医疗设备等领域。全自动微量移液系统作为全自动酶免分析仪前处理系统的重要功能模块，在加快反应速度、降低成本、增大实验数量等方面具有十分重要的意义，一直以来都是全自动酶免分析仪的关键技术之一。然而，移液过程中可能遇到血液凝块造成的堵针、样本表面有气泡、样本量不足等问题，直接影响吸液过程的完整性和准确性，并影响整个酶联免疫吸附试验的成败。因此对移液过程进行全程监控，快速、准确地判定吸分液过程中遇到问题，并及时报警显得非常必要。在过去几十年中，国内外学者提出了很多方法用于吸液过程问题判定。MichaelKaplit对吸液过程结束前一段压力曲线进行一元线性回归分析，根据与临界压力值的标准偏差，对样本量不足问题进行判定，减少了数据采集量;MasaakiTakeda等人对堵针问题进行了分类和分析，设计了专门的压力判别电路，将不同的采样周期的采样值送入到不同的电路中，与已设定的阈值进行比较，实现了对堵针情况的准确判别，其优点是动态响应迅速，但是电路结构比较复杂。上述2种方法只是针对某一问题进行判定，对移液过程的评价不够全面。J.L.Camenisch通过试验获得正常压力曲线误差带，将吸分液过程中实测压力曲线与正常吸分液曲线进行比较，实现对移液过程全面评估。但是，当吸液量和样本稠密度不同时，误差带的获得需要进行大量重复性实验，通用性较差。聚类分析方法是一种比较先进的分类技术，在对吸液过程压力监控曲线进行分类的基础上，可以对正常、气泡、样本量不足、堵针等现象进行定性分析、判定。由于移液过程问题类型与压力曲线变化之间没有明确的对应关系，所以引入灰色系统理论，采用了一种基于灰色聚类分析的吸液过程评估方法。本文将灰色聚类分析方法应用于移液过程评估，建立了移液过程定性评价模型。不仅可以简单地给出每一个观测对象所属灰类，而且指明聚类的外围，不同聚类间的衔接和离散情况。同时讨论了灰色动态平滑滤波及一阶导数曲线分析等前处理方法，实现对移液过程原始压力监控数据系统误差和随机噪声的消除。利用灰色聚类分析方法能有效地对移液过程进行量化描述、综合评估，并对吸液问题作出快速准确的判断，并及时给出问题报告。2方法研究2.1gm1,1预测模型由于电路运行中的电磁干扰及电机运动，原始压力曲线数据中存在大量随机噪声。为了提高采样结果的准确性，从而保证定性评估的可靠性，需要对采样结果进行平滑滤波处理。针对微量移液系统“外延明确，内涵不明确”的特征，本文选用基于GM(1,1)预测模型的灰色动态平滑滤波算法。GM(1,1)模型可以在建模过程中，通过累加生成对原始压力曲线数据中的高频噪声进行平滑和抑制。灰色动态平滑滤波算法包括以下3个步骤:1)设移液过程原始压力采样数据个数为N，取前n项作为初始序列，即:x0(0)={x0(0)(1),x0(0)(2)，…，x0(0)(n)}，构建GM(1,1)模型，并对序列的每个元素进行预测得到含有n个预测值的预测集合。2)把数据序列的第1个数去掉，使整个数据序列向左平移一位，并在右边补充上原始采样数的第n+1个数，得到同维的新序列，然后再建立灰色GM(1,1)模型并预测。3)重复上述步骤，可得到N-n+1个等维预测集合。设每个预测集合的权重相同，则以每个点的预测平均值作为该点的最佳估计值。具体实现过程如图1所示。2.2移液枪内部合理压力曲线全自动酶免分析仪微量移液过程中可能会出现堵针、气泡和样本量不足等问题，直接影响移液精度。图2给出正常移液过程以及异常移液过程滤波后压力监控曲线。正常吸液压力监控曲线如图2(a)所示。在正常吸液情况下，移液枪内的压强变化均匀，无明显突变，其中:0～t1时间段表示移液尖下降进行液面探测，此时移液尖内部压强保持稳定;在t1时刻探测到液面并开始吸液;t1～t2时间段由于粘附作用影响，液体并未立即流入到移液尖内，因此移液枪内气压变化较大;t2～t3时间段随着活塞运动液体流入移液尖内，移液枪内部气压变化趋于平稳;t3时刻活塞停止运动;t3～t4时间段由于移液枪内外压差及惯性作用，液体继续流入移液尖，移液枪内气压开始缓慢平衡;t4时刻移液枪内外压差平衡，液体停止流动，吸液过程结束。堵针问题压力曲线如图2(b)所示。当用取样阵吸取含有小凝块的样品时，可能会导致移液尖堵塞，造成不能正常吸取到样品，造成测量结果错误。在t1之前，移液尖正常吸液，变化与正常曲线相同;在t1时刻，移液尖遇到凝结的血块，此时出现一个突变的压力差，在这种情况下，活塞正常运动，但由于移液尖被完全堵塞，试剂并没有进入到移液尖内。气泡问题压力曲线如图2(c)所示。当分层液体的上层血浆表面有气泡时，移液尖在液面探测的过程中，会误把接触到的液面泡沫当作已经接触到血浆液面，从而使取样针在接触到血浆上层泡沫时就开始吸样。在t2之前属于正常吸液;t2～t3时间段移液尖遇到气泡，由于泡沫的不均匀性，导致吸液过程中，移液枪内气压出现振荡变化;它t3～t4时间段活塞停止运动，内外压差缓慢平衡，直到t4时刻液体停止运动，吸液过程结束。图2(d)给出了样本量不足时压力曲线，如图所示，t2之前与正常曲线相同;t2时刻试管中已无样本，随着活塞的继续运动，移液枪内外压差迅速趋于平衡;在t3之后直到吸液结束，气压基本保持不变。2.3基于中心三角白化权函数的聚类分析灰色聚类分析是根据灰色关联矩阵或灰数的白化权函数将一些观测指标或观测对象划分成若干个可定义类别的方法。按聚类对象划分，灰色聚类可以分为灰色关联聚类和灰色白化权函数聚类。灰色关联聚类主要用于同类因素的归并，简化系统。灰色白化权函数聚类主要用于检查观测对象是否属于事先设定的不同类别。本文采用基于中心点三角白化权函数的聚类分析方法对移液过程进行评估，其具体实现步骤如下:设有n个观测对象，m个评估指标，s个不同的灰类。则每个观测对象有m个特征数据需要观测，可得序列如式(1)所示:1)确定灰类1,2，…，s的中心点λ1，λ2，…，λs，将各个指标的取值范围也相应地划分为s个灰类。2)将灰类向不同方向进行延拓，考虑增加0灰类和s+1灰类，并确定其中心点λ0和λs+1，从而得到新的中心点序列:λ0，λ1，λ2，…，λs，λs+1，分别连接点(λk,1)与第k-1和k+1个小灰类的中心点(λk-1,0)和(λk+1,0)，得到j指标关于k灰类的三角白化权函数fjk(·)(j=1,2，…，m;k=1,2，…，s)，对于指标j的一个观测值x，可由:计算出其属于灰类k(k=1,2，…，s)的隶属度fjk(x)。3)计算对象i(i=1,2，…，n)关于灰类k的综合聚类系数:式中:fjk(xij)为j指标k子类白化权函数，ηj为指标j在综合聚类中的权重。3实验与结果分析3.1压力监控模块本实验系统是基于全自动酶免分析仪实验平台搭建。全自动酶免分析仪实物如图3所示。主要由微量移液系统、孵育模块、洗板模块、自动装载、读板模块和运动控制模块组成，其中微量移液系统是核心。而压力监控模块作为移液系统重要组成部分，直接影响整个移液过程的成败，主要负责对整个移液过程进行监控、评估，并对问题过程进行及时报警。压力监控模块总体框图如图4所示，主要包括:压力传感器、处理电路、微处理器和计算机几部分。压力监控模块实物图如图5所示。压力传感器选用Honeywell40PC015G2A，装于移液枪侧壁，用来将移液尖内压力值进行实时监控，并将气压值转换成容易测量的模拟电压信号。通过滤波和放大等处理电路，调节至可量测的范围内。由微处理器A/D采集模块，将模拟信号转换成数字信号，通过USB传输到上位机。微处理器选用TMS320F2812，主要用于电机控制(移液电机、Z向电机、Y向电机和挤压电机)和对模数转换和数据传输。最后由上位机软件对吸液过程进行评估。实验条件:样本液体采用浓度为40μg/mL苋菜红水溶液(国家标准物质中心提供);吸液量300μL;采用直径1mm塑料微球模拟凝块堵针，利用手动微量移液枪对样本液进行冲气搅拌模拟气泡现象。主要实验包括1)11组正常吸液压力监控数据采集;2)对模拟问题样本液和正常样本液共11组，移液过程压力数据采集。3.2两组随机噪声的比较由于各移液通道之间自身结构及电子器件的差异，电子线路之间的干扰可能导致系统误差(表现为压力曲线基线漂移)和随机误差(表现为随机噪声)。这些因素的存在不利于真实信息的提取，并将导致计算准确度下降。因此在进行数据分析之前需要对原始采集数据进行预处理，以减少非相关因素带来的干扰。图6给出了正常吸液及各类问题压力监控曲线及一阶导数曲线。如图6所示，由于通道机械结构及电子线路差异，压力监控曲线存在明显的基线漂移，通过差分法对原始数据求一阶导数曲线，既可校正基线，又可强化曲线特征，从而提供比原始数据更高分辨率和更清晰的曲线轮廓变化，将压力曲线的上升沿、极值点、稳定度等曲线特征清晰的表示。对于随机噪声，本文采用灰色动态滤波方法进行平滑，该方法具有适应能力强、处理速度快、输出曲线平滑等特点。为了验证该方法的有效性，与传统的基于加权最小二乘原理的Savitzky-Golay(SG)窗口移动多项式平滑滤波方法进行了比较，实验结果如图7所示。其中SG滤波参数选定为:4次多项式，平滑点数160;灰色动态滤波平滑点数160;压力数据为任取的11组正常吸液的一阶导数曲线。需要特别指出的是由于一阶导数曲线过0点的个数和位置，是后续聚类分析的重要指标，而信号本身经滤波后仍有微小的波动，因此本文设定0带范围[-0.05,+0.05]，即一阶导数值在此区间内，均按零值处理。从图7可以看出，2种方法均能对随机噪声进行一定程度的滤除。通过对曲线过零点附近区域和进行局部放大发现，经SG法滤波后的曲线存在零点抖动的现象，对后续聚类分析指标的设定影响极大，而灰色动态滤波后的曲线相对较为平滑，过零位置清晰，基本上消除了零点抖动。3.3分析模型评估结果任取11次移液过程监测到的压力数据作为观测对象，进行灰色聚类分析，并对每次移液过程进行评估，同时与J.L.Camenisch所提出的压力曲线误差带方法的评估结果进行比较。3.3.1实验结果和误差带分析误差带方法是对多次测量正常压力曲线进行分析，得到正常压力数据误差带曲线，并根据选定的特殊点(一般为曲线拐点)将移液过程分为几个区域，在各区域内通过对实测曲线与误差带曲线进行比较，实现对移液过程的评估，具体实现步骤参见文献。该方法的核心为误差带的选取。本次试验通过对11次正常移液曲线进行分析得到误差带。因测量次数较少，取t分布计算11组数据算术平均值的极限误差作为误差范围的上下限，计算公式为:式中:显著水平α=0.01，置信概率P=0.99，置信系数取tα=3.17，均值，σ为样本标准差，由贝塞尔公式得到，,n=11为测量次数。误差带法评估如图8所示，其中Dh和Dl分别为误差带的上下界。根据误差带曲线的拐点取t1=180,t2=350,t3=1250,t4=1900，将整个移液过程分为5个区。由图8可知，正常移液过程S7～S11的压力值均落在误差范围带内;移液过程S1,S2在各区域内均超出误差带，判定S1和S2为堵针;S3～S6在t1～t4之间的区域均小于Dl，在t4时刻后包含于误差带中，只能判定为问题移液过程，问题类型无法确定。3.3.2压力曲线误差带检测结果分析灰色聚类分析根据观测对象的多个特征指标进行分类，将多指标决策问题转换为单一指标决策问题。为了系统、综合、直观地评价观测对象，可以选取正常移液压力曲线的一阶导数曲线作为参照和量度，如图9所示。对全自动酶免分析仪移液过程中移液枪内压力进行监控并保存原始数据。任取其中11组数据进行灰色聚类评价，其中，第1和2组为堵针问题数据;3～5组为气泡问题数据;6组为样本量不足问题数据，其他为正常移液数据。灰色聚类分析步骤如下:1)聚类对象集合:11组实测压力一阶导数曲线集:{X1,X2，…，X11}。2)聚类指标集合，如图10所示。3)灰类集合:{堵针;气泡;样本量不足;正常}4)灰色聚类指标参数及权值，如表1所示。由于聚类指标的意义、量纲不同且在数量上悬殊较大，需采用灰色定权聚类，即对各聚类指标事先赋权。根据每个灰色聚类指标对于每个灰类的重要性为其赋一个权值，其目的是用来调节各指标在各灰类中的比例，当得到最终的权值后，利用权值对各维特征进行加权后，再进行聚类，就可以得到最后的聚类分析结果。本文根据各类问题的一阶导数曲线特点设定指标权值如表2所示。堵针灰类极点个数和极大值大小2个指标与其他灰类有明显区别，因此权值分别设为0.3和0.4，其他权值为0.1;气泡灰类的特点是极值点多，并且首个极大值和极小值之间距离相对较小，将其权值分别设定为0.5和0.2;样本量不足灰类稳定时间短，极小值明显小于其他灰类，因此将1和4指标权值设为0.3和0.3，其他为0.1;所有指标参数是参考正常吸液的一阶导数曲线特点设定的，因此各指标相对于正常灰类的权重相等，设定为0.2。5)灰量白化。所有灰色指标I1～I5均按照4个等级，从优到劣的顺序进行白化，结果为:I1～I5:强:1;中0.75;弱:0.5;差