一种定标方法、装置、存储介质以及计算机设备与流程

1.本发明涉及样条插值曲线拟合定标技术领域，尤其涉及一种定标方法、装置、存储介质以及计算机设备。


背景技术：

2.目前，由于仪器在测量校准品的过程中，随着定标点数的增加，以及全程仪器本身在测试过程中的偶发性因素，导致用于免疫反应检测的定标方法存在一定的误差，使得其准确性不能得到保证，因而导致免疫反应物检测的结果精度不够，影响到临床的诊断。
3.在临床免疫学检测中，定标方法通常是以系列浓度校准品测得剂量反应曲线(即标准曲线)，并以此推算待测未知标本的浓度，一般通过采用插值法和拟合法来得到标准曲线，两者都是依据已知的离散数据来寻着合适的函数表达式，区别在于，插值法得到的函数能够穿过已知的点，拟合法只求函数图形神似，虽然插值法能更准确的反映离散数据的函数关系，但其对数据的精密度和准确性依赖较大，因此亟须一种能够确保标准曲线准确性的定标方法。


技术实现要素：

4.本发明的主要目的在于提供一种定标方法、装置、计算机设备及存储介质，可以解决现有技术中标准曲线准确性较低的问题。
5.为实现上述目的，本发明第一方面提供一种定标方法，所述方法包括：
6.获取校准品的反应度，将所述校准品的浓度值以及反应度的对应关系作为一组数据，对各组数据按照浓度的大小进行排列，将排列后的每相邻两组数据中的浓度值组为一个浓度区间，得到n-1个浓度区间，其中，n为校准品的总数；
7.对于目标浓度区间，基于spline插值算法，计算所述目标浓度区间对应的相邻两组数据中的浓度值和反应度之间的函数关系，得到目标浓度区间对应的函数关系；其中，所述目标浓度区间为n-1个浓度区间中的任意一个；
8.根据目标浓度区间对应的函数关系，计算函数关系在目标浓度区间内的极值点，若在目标浓度区间内存在极值点，则根据极值点与构成所述目标浓度区间的最大浓度值和最小浓度值的比较结果以及极值点个数，判断所述目标浓度区间对应的相邻两组数据中，是否存在反应度测量有误的目标校准品，若存在所述目标校准品，则重新测量所述目标校准品的反应度，利用重新测量得到的反应度替换所述目标校准品的反应度，并重新执行对各组数据按照浓度的大小进行排列的步骤，直到目标浓度区间不存在极值点；
9.若目标浓度区间不存在极值点，则根据各个浓度区间的函数关系，得到曲线拟合数据，计算所述曲线拟合数据的一阶差分数组，根据所述一阶差分数组计算二阶差分数组，根据所述二阶差分数组判断是否存在反应度测量有误的校准品，若存在反应度测量有误的校准品，则重新测量有误的校准品的反应度，若不存在反应度测量有误的校准品，则结束判断，并根据校准品浓度以及测量无误的反应度，基于spline插值算法，得到标准曲线。
10.结合第一方面，在一种可能的实现方式中，上述将每相邻两组数据中的浓度值组为一个浓度区间，得到n-1个浓度区间之前，包括：比较第i+1组数据中的反应度和第i组数据中的反应度，当每组数据是根据校准品浓度值由小到大排序时，若第i+1组数据中的反应度小于第i组数据中的反应度时，则确定第i+1组数据中的反应度测量出现了误差，并重新测量第i+1组数据中对应的校准品的反应度；对第i+1组数据对应的校准品重新测量得到的反应度，替换第i+1组数据中原有的反应度，重新执行比较第i+1组数据中的反应度和第i组数据中的反应度的步骤，直到第i+1组数据中的反应度大于第i组数据中的反应度；其中，i的取值从1至n-1；当每组数据是根据校准品浓度值由大到小排序时，若第i+1组数据中的反应度大于第i组数据中的反应度时，则确定第i组数据中的反应度测量出现了误差，并重新测量第i组数据中对应的校准品的反应度；对第i组数据对应的校准品重新测量得到的反应度，替换第i组数据中原有的反应度，重新执行比较第i+1组数据中的反应度和第i组数据中的反应度的步骤，直到第i+1组数据中的反应度小于第i组数据中的反应度。
11.结合第一方面，在一种可能的实现方式中，上述根据极值点与构成所述目标浓度区间的最大浓度值和最小浓度值的比较结果以及极值点个数，判断所述目标浓度区间对应的相邻两组数据中，是否存在反应度测量有误的目标校准品，包括：将极值点与所述最大浓度值和最小浓度值进行比较，若极值点与最小浓度值之间的差值大于最大浓度值与极值点之间的差值，且所述极值点个数大于第一阈值时，则确定所述目标浓度区间对应的相邻两组数据中，具有所述最大浓度值的校准品的反应度测量有误；若极值点与最小浓度值之间的差值小于最大浓度值与极值点之间的差值，且所述极值点个数大于第一阈值时，则确定所述目标浓度区间对应的相邻两组数据中，具有最小浓度值的校准品的反应度测量有误。
12.结合第一方面，在一种可能的实现方式中，上述根据所述二阶差分数组判断是否存在反应度测量有误的校准品，若存在反应度测量有误的校准品，则重新测量有误的校准品的反应度，若不存在反应度测量有误的校准品，则结束判断，包括：计算第一二阶差分数组与第二二阶差分数组乘积之间的乘积；其中，第一二阶差分数组是指在k+1下的二阶差分数组，第二二阶差分数组是指在k下的二阶差分数组，k为预设梯度值；若第一二阶差分数组与第二二阶差分数组之间乘积不小于0，则确定不存在反应度测量有误的校准品，并结束判断；若第一二阶差分数组与第二二阶差分数组之间乘积小于0，则计算第一二阶差分数组的绝对值与第二二阶差分数组的绝对值之和，若第一二阶差分数组的绝对值与第二二阶差分数组的绝对值之和小于第二阈值，则确定不存在反应度测量有误的校准品，并结束判断；若第一二阶差分数组的绝对值与第二二阶差分数组的绝对值之和大于第二阈值，则计算每个浓度区间内的浓度值与k之差的绝对值，并判断浓度为所述浓度值与k之差的绝对值中的最小值对应的校准品的反应度测量有误，重新测量反应度测量有误的校准品的反应度，将重新测量得到的反应度测量有误的校准品的反应度，替换所述反应度测量有误的校准品对应的数据中原有的反应度，重新执行对各组数据按照浓度的大小进行排列的步骤，直到第一二阶差分数组的绝对值与第二二阶差分数组的绝对值之和小于第二阈值，或者第一二阶差分数组与第二二阶差分数组之间乘积不小于0。
13.结合第一方面，在一种可能的实现方式中，上述根据目标浓度区间的函数关系，计算目标浓度区间的极值点，包括：对所述函数关系求导，得到函数关系的导函数，根据所述导函数计算极值点。
14.为实现上述目的，本发明第二方面提供一种定标装置，所述装置包括：
15.区间划分模块：用于获取校准品的反应度，将所述校准品的浓度值以及反应度的对应关系作为一组数据，对各组数据按照浓度的大小进行排列，将排列后的每相邻两组数据中的浓度值组为一个浓度区间，得到n-1个浓度区间，其中，n为校准品的总数；
16.函数建立模块：用于对于目标浓度区间，基于spline插值算法，计算所述目标浓度区间对应的相邻两组数据中的浓度值和反应度之间的函数关系，得到目标浓度区间对应的函数关系；其中，所述目标浓度区间为n-1个浓度区间中的任意一个；
17.一次判断模块：用于根据目标浓度区间对应的函数关系，计算函数关系在目标浓度区间内的极值点，若在目标浓度区间内存在极值点，则根据极值点与构成所述目标浓度区间的最大浓度值和最小浓度值的比较结果以及极值点个数，判断所述目标浓度区间对应的相邻两组数据中，是否存在反应度测量有误的目标校准品，若存在所述目标校准品，则重新测量所述目标校准品的反应度，利用重新测量得到的反应度替换所述目标校准品的反应度，并重新执行对各组数据按照浓度的大小进行排列的步骤，直到目标浓度区间不存在极值点；
18.二次判断模块：用于若目标浓度区间不存在极值点，则根据各个浓度区间的函数关系，得到曲线拟合数据，计算所述曲线拟合数据的一阶差分数组，根据所述一阶差分数组计算二阶差分数组，根据所述二阶差分数组判断是否存在反应度测量有误的校准品，若存在反应度测量有误的校准品，则重新测量有误的校准品的反应度，若不存在反应度测量有误的校准品，则结束判断，并根据校准品浓度以及测量无误的反应度，基于spline插值算法，得到标准曲线。
19.为实现上述目的，本发明第三方面提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：
20.获取校准品的反应度，将所述校准品的浓度值以及反应度的对应关系作为一组数据，对各组数据按照浓度的大小进行排列，将排列后的每相邻两组数据中的浓度值组为一个浓度区间，得到n-1个浓度区间，其中，n为校准品的总数；
21.对于目标浓度区间，基于spline插值算法，计算所述目标浓度区间对应的相邻两组数据中的浓度值和反应度之间的函数关系，得到目标浓度区间对应的函数关系；其中，所述目标浓度区间为n-1个浓度区间中的任意一个；
22.根据目标浓度区间对应的函数关系，计算函数关系在目标浓度区间内的极值点，若在目标浓度区间内存在极值点，则根据极值点与构成所述目标浓度区间的最大浓度值和最小浓度值的比较结果以及极值点个数，判断所述目标浓度区间对应的相邻两组数据中，是否存在反应度测量有误的目标校准品，若存在所述目标校准品，则重新测量所述目标校准品的反应度，利用重新测量得到的反应度替换所述目标校准品的反应度，并重新执行对各组数据按照浓度的大小进行排列的步骤，直到目标浓度区间不存在极值点；
23.若目标浓度区间不存在极值点，则根据各个浓度区间的函数关系，得到曲线拟合数据，计算所述曲线拟合数据的一阶差分数组，根据所述一阶差分数组计算二阶差分数组，根据所述二阶差分数组判断是否存在反应度测量有误的校准品，若存在反应度测量有误的校准品，则重新测量有误的校准品的反应度，若不存在反应度测量有误的校准品，则结束判断，并根据校准品浓度以及测量无误的反应度，基于spline插值算法，得到标准曲线。
24.为实现上述目的，本发明第四方面提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：
25.获取校准品的反应度，将所述校准品的浓度值以及反应度的对应关系作为一组数据，对各组数据按照浓度的大小进行排列，将排列后的每相邻两组数据中的浓度值组为一个浓度区间，得到n-1个浓度区间，其中，n为校准品的总数；
26.对于目标浓度区间，基于spline插值算法，计算所述目标浓度区间对应的相邻两组数据中的浓度值和反应度之间的函数关系，得到目标浓度区间对应的函数关系；其中，所述目标浓度区间为n-1个浓度区间中的任意一个；
27.根据目标浓度区间对应的函数关系，计算函数关系在目标浓度区间内的极值点，若在目标浓度区间内存在极值点，则根据极值点与构成所述目标浓度区间的最大浓度值和最小浓度值的比较结果以及极值点个数，判断所述目标浓度区间对应的相邻两组数据中，是否存在反应度测量有误的目标校准品，若存在所述目标校准品，则重新测量所述目标校准品的反应度，利用重新测量得到的反应度替换所述目标校准品的反应度，并重新执行对各组数据按照浓度的大小进行排列的步骤，直到目标浓度区间不存在极值点；
28.若目标浓度区间不存在极值点，则根据各个浓度区间的函数关系，得到曲线拟合数据，计算所述曲线拟合数据的一阶差分数组，根据所述一阶差分数组计算二阶差分数组，根据所述二阶差分数组判断是否存在反应度测量有误的校准品，若存在反应度测量有误的校准品，则重新测量有误的校准品的反应度，若不存在反应度测量有误的校准品，则结束判断，并根据校准品浓度以及测量无误的反应度，基于spline插值算法，得到标准曲线。
29.采用本发明实施例，具有如下有益效果：
30.本发明提供一种定标方法，通过获取校准品的反应度，将校准品的浓度值以及反应度的对应关系作为一组数据，对各组数据按照浓度的大小进行排列，将排列后的每相邻两组数据中的浓度值组为一个浓度区间，得到n-1个浓度区间，其中，n为校准品的总数；对于目标浓度区间，基于spline插值算法，计算目标浓度区间对应的相邻两组数据中的浓度值和反应度之间的函数关系，得到目标浓度区间对应的函数关系；其中，目标浓度区间为n-1个浓度区间中的任意一个；根据目标浓度区间对应的函数关系，计算函数关系在目标浓度区间内的极值点，若在目标浓度区间内存在极值点，则根据极值点与构成目标浓度区间的最大浓度值和最小浓度值的比较结果以及极值点个数，判断目标浓度区间对应的相邻两组数据中，是否存在反应度测量有误的目标校准品，若存在目标校准品，则重新测量目标校准品的反应度，利用重新测量得到的反应度替换目标校准品的反应度，并重新执行对于目标浓度区间，基于spline插值算法，计算目标浓度区间的浓度值和反应度之间的函数关系的步骤，直到目标浓度区间不存在极值点；若目标浓度区间不存在极值点，则根据各个浓度区间的函数关系，得到曲线拟合数据，根据曲线拟合数据，判断是否存在反应度测量有误的校准品，若存在反应度测量有误的校准品，则重新测量有误的校准品的反应度，若不存在反应度测量有误的校准品，则结束判断，并将不存在反应度测量有误的校准品时，根据校准品浓度以及测量无误的反应度，得到标准曲线。基于本技术方案，利用spline插值算法，得到浓度值和反应度之间的函数关系，基于所述函数关系和曲线拟合数据，对反应度测量有误的校准品进行判断，从而对测量有误的校准品的反应度进行重新测量，直到所有判断条件都
符合预设条件，才结束判断，提高了校准品的反应度测量的准确度，从而提高了得到的标准曲线的准确性，进而提高了定标的准确性。
附图说明
31.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
32.其中：
33.图1为本发明实施例中一种定标方法的流程示意图；
34.图2为本发明实施例中一种定标装置的结构框图；
35.图3为本发明实施例中计算机设备的结构框图。
具体实施方式
36.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
37.本发明实施例提供了一种定标方法，参照图1，图1为本发明实施例提供的一种定标方法的流程示意图，如图1所示，该方法具体步骤如下：
38.步骤s101、获取校准品的反应度，将所述校准品的浓度值以及反应度的对应关系作为一组数据，对各组数据按照浓度的大小进行排列，将排列后的每相邻两组数据中的浓度值组为一个浓度区间，得到n-1个浓度区间。
39.其中，n为校准品的总数。
40.在仪器上测量校准品的反应度，其中，各个校准品的浓度值并不相同，即在仪器上测量不同浓度校准品的反应度，此外，由于仪器自身的测量精度的限制，以及一些未知因素的干扰，可能会导致测量存在误差，为了提高校准品的反应度的准确度，每个浓度的校准品在仪器上测量多次反应度，然后根据测量到的多次反应度计算其平均值，将该平均值作为该校准品最终的反应度，在本实施例中，每个浓度的校准品在仪器上至少测量三次反应度。比如，对浓度值为c1的校准品，测量得到的3次反应度为r
11
、r
12
、r
13
，则计算r
11
、r
12
、r
13
的平均值r1，将r1作为该校准品的反应度。
41.在本实施例中，所有待测的校准品测量完毕后，主机将校准品的浓度值以及反应度的对应关系作为一组数据存入第一数组中，比如说，待测的校准品包括浓度为c1的校准品1、浓度为c2的校准品2以及浓度为c3的校准品3，测量得到，校准品1的反应度为r1，校准品2的反应度为r2以及校准品3的反应度为r3，则将校准品1的c1与r1作为一组数据、校准品3的c2与r2作为一组数据以及校准品3的c3与r3作为一组数据，将三组数据存入第一数组中。
42.主机将第一数组发送给算法模块，算法模块接收主机传过来的第一数组后，根据校准品浓度值大小，将第一数组中的每组数据进行排序，可以根据校准品浓度值由小到大排序，也可以根据校准品浓度值由大到小排序。
43.步骤s1011、比较第i+1组数据中的反应度和第i组数据中的反应度，当每组数据是根据校准品浓度值由小到大排序时，若第i+1组数据中的反应度小于第i组数据中的反应度时，则确定第i+1组数据中的反应度测量出现了误差，并重新测量第i+1组数据中对应的校准品的反应度；其中，i的取值从1至n-1；对第i+1组数据对应的校准品重新测量得到的反应度，替换第i+1组数据中原有的反应度，重新执行比较第i+1组数据中的反应度和第i组数据中的反应度的步骤，直到第i+1组数据中的反应度大于第i组数据中的反应度。
44.步骤s1012、当每组数据是根据校准品浓度值由大到小排序时，若第i+1组数据中的反应度大于第i组数据中的反应度时，则确定第i组数据中的反应度测量出现了误差，并重新测量第i组数据中对应的校准品的反应度；对第i组数据对应的校准品重新测量得到的反应度，替换第i组数据中原有的反应度，重新执行比较第i+1组数据中的反应度和第i组数据中的反应度的步骤，直到第i+1组数据中的反应度小于第i组数据中的反应度。
45.排序完成后，比较每相邻两组数据中的反应度，具体为，当每组数据是根据校准品浓度值由小到大排序时，则若第i+1组数据中的反应度小于第i组数据中的反应度，表示出现了定标点异常情况，也就是存在反应度测量有误的校准品，可判定第i+1组数据中的反应度测量出现了较大偏差，需要重新测量第i+1组数据对应的校准品的反应度，同时将判定信息上报主机，比如说上报主机“第i+1组数据对应的校准品的反应度测量有误，需要重新测量该校准品的反应度”。当每组数据是根据校准品浓度值由大到小排序时，则若第i+1组数据中的反应度大于第i组数据中的反应度，表示出现了定标点异常情况，也就是存在反应度测量有误的校准品，可判定第i组数据中的反应度测量出现了较大偏差，需要重新测量第i组数据对应的校准品的反应度，同时将判定信息上报主机，比如说上报主机“第i组数据对应的校准品的反应度测量有误，需要重新测量该校准品的反应度”。
46.待仪器重新测量测量有误的校准品的反应度后，主机重新将重新测量得到的反应度给算法模块，算法模块更新测量有误的校准品对应的数据中的反应度，即将重新测量得到的反应度替换数据中原来的反应度，重新执行比较每相邻两组数据中的反应度，若每组数据是根据校准品浓度值由小到大排序时，则直到第i+1组数据中的反应度大于第i组数据中的反应度，若每组数据是根据校准品浓度值由大到小排序时，则直到第i+1组数据中的反应度小于第i组数据中的反应度。
47.当每相邻组数据中反应度比较结果都符合条件后，将每相邻两组数据中的浓度值组为一个浓度区间，得到n-1个浓度区间，即将排序好的两组数据中的浓度值ci(i∈1,2,3,l,n)中，每相邻两组数据中的浓度值组成一个小区间，使得分成n-1个浓度区间分别为(c1，c2)、(c2，c3)、......、(c
n-1
，cn)，其中，每个区间可以用xj(j∈1,2,3,l,n-1)来表示，需要说明的是，表示符号不限定于字母符号x。
48.比如说排列后的每组数据中浓度值顺序为0.1、0.2、0.3、0.4、0.5，则划分的到的4个浓度区间分别为(0.1，0.2)、(0.2，0.3)、(0.3，0.4)、(0.4，0.5)，若排列后的每组数据中浓度值顺序为0.5、0.4、0.3、0.2、0.1，则划分的到的4个浓度区间也分别为(0.1，0.2)、(0.2，0.3)、(0.3，0.4)、(0.4，0.5)。
49.步骤s102、对于目标浓度区间，基于spline插值算法，计算所述目标浓度区间对应的相邻两组数据中的浓度值和反应度之间的函数关系，得到目标浓度区间对应的函数关系。
50.在本实施例中，计算每一个浓度区间对应的的相邻两组数据中的浓度值和反应度之间的函数关系s(xj)＝yj(j∈1,2,3,l,n-1)，j表示浓度区间中的第j个浓度区间，yj(j∈1,2,3,l,n-1)表示第j个浓度区间对应的函数关系。可以理解为，经过spline插值算法，计算目标浓度区间对应的相邻两组数据中的浓度值和反应度之间的函数关系，得到目标浓度区间对应的函数关系，其中，该目标浓度区间为n-1个浓度区间中的任意一个。
51.步骤s103、根据目标浓度区间对应的函数关系，计算函数关系在目标浓度区间内的极值点，若在目标浓度区间内存在极值点，则根据极值点与构成所述目标浓度区间的最大浓度值和最小浓度值的比较结果以及极值点个数，判断所述目标浓度区间对应的相邻两组数据中，是否存在反应度测量有误的目标校准品，若存在所述目标校准品，则重新测量所述目标校准品的反应度，利用重新测量得到的反应度替换所述目标校准品的反应度，并重新执行对各组数据按照浓度的大小进行排列的步骤，直到目标浓度区间不存在极值点。
52.进一步地，对目标浓度区间对应的函数关系s(xj)求导，得到其导函数求其导函数在目标浓度区间的极值点c
site
，根据极值点与构成目标浓度区间的最大浓度值和最小浓度值的比较结果以及极值点个数，判断目标浓度区间对应的相邻两组数据中，是否存在反应度测量有误的目标校准品。其中，若目标浓度区间为(a，b)，则最大浓度值为b，最小浓度值为a。
53.步骤s1031、将极值点与所述最大浓度值和最小浓度值进行比较，若极值点与最小浓度值之间的差值大于最大浓度值与极值点之间的差值，且所述极值点个数大于第一阈值时，则确定所述目标浓度区间对应的相邻两组数据中，具有所述最大浓度值的校准品的反应度测量有误。
54.步骤s1032、若极值点与最小浓度值之间的差值小于最大浓度值与极值点之间的差值，且所述极值点个数大于第一阈值时，则确定所述目标浓度区间对应的相邻两组数据中，具有最小浓度值的校准品的反应度测量有误。
55.具体为，如果存在极值点c
site
，则表示出现了定标点异常情况，即存在反应度测量有误的目标校准品，则记录极值点的总个数c
number
，并将极值点c
site
与目标浓度区间的最小浓度值c
l
，以及最大浓度值ch进行比较，如果|c
site-c
l
|》|c
h-c
site
|，则将ch存入第二数组，反之将c
l
存入第二数组。
56.如果c
number
》th1，算法模块上报给主机定标失败的信号，比如上报给主机“定标失败，请重新定标！”，主机接收到这个信号后，清除第一数组中所有反应度，重新测量所有校准品的反应度存入第一数组进行定标，即重新执行步骤s101，直到c
number
《th1或者不存在极值点c
site
。
57.若c
number
《th1，则上报主机反应度测量有误的信号，比如说上报主机“浓度为第二数组中的值的目标校准品的反应度测量有误，需重新测量这些目标校准品的反应度”。其中，th1为第一阈值，可以根据经验确定。比如，当将ch存入第二数组时，则确定浓度为最大浓度值ch的校准品的反应度测量有误，当将c
l
存入第二数组时，则确定浓度为最小浓度值c
l
的校准品的反应度测量有误。
58.待仪器重新测量测量有误的校准品的反应度后，主机重新将重新测量得到的反应
度给算法模块，算法模块更新第一数组中测量有误的校准品对应的数据中的反应度，即将重新测量得到的反应度替换数据中原来的反应度，重新执行对各组数据按照浓度的大小进行排列的步骤，直到目标浓度区间不存在极值点。比如，目标浓度区间为(a，b)，则最大浓度值为b，其最大浓度值为b对应的校准品为c2，最小浓度值为a，其最小浓度值为a对应的校准品为c1，则当确定浓度为最大浓度值b的校准品的反应度测量有误时，即确定c2的反应度测量有误，则重新测量c2的反应度，得到c2的新的反应度，将c2的新的反应度替换第一数组中c2对应的数据中的原有反应度。
59.步骤s104、若目标浓度区间不存在极值点，则根据各个浓度区间的函数关系，得到曲线拟合数据，计算所述曲线拟合数据的一阶差分数组，根据所述一阶差分数组计算二阶差分数组，根据所述二阶差分数组判断是否存在反应度测量有误的校准品，若存在反应度测量有误的校准品，则重新测量有误的校准品的反应度，若不存在反应度测量有误的校准品，则结束判断，并根据校准品浓度以及测量无误的反应度，基于spline插值算法，得到标准曲线。
60.如果不存在极值点c
site
，即满足c
number
＝0，则根据各个浓度区间的函数关系s(xj)＝yj(j∈1,2,3,l,n-1)，得到曲线拟合数据，计算曲线拟合数据的一阶差分数组r，再根据一阶差分数组r计算二阶差分数组r1，根据二阶差分数组r1判断是否存在反应度测量有误的校准品。
61.其中，根据二阶差分数组r1，判断是否存在反应度测量有误的校准品具体步骤如下：
62.步骤s1041、计算第一二阶差分数组与第二二阶差分数组乘积之间的乘积。
63.步骤s1042、若第一二阶差分数组与第二二阶差分数组之间乘积不小于0，则确定不存在反应度测量有误的校准品，并结束判断。
64.步骤s1043、若第一二阶差分数组与第二二阶差分数组之间乘积小于0，则计算第一二阶差分数组的绝对值与第二二阶差分数组的绝对值之和，若第一二阶差分数组的绝对值与第二二阶差分数组的绝对值之和小于第二阈值，则确定不存在反应度测量有误的校准品，并结束判断；若第一二阶差分数组的绝对值与第二二阶差分数组的绝对值之和大于第二阈值，则计算每个浓度区间内的浓度值与k之差的绝对值，并判断浓度为所述浓度值与k之差的绝对值中的最小值对应的校准品的反应度测量有误，重新测量反应度测量有误的校准品的反应度，将重新测量得到的反应度测量有误的校准品的反应度，替换所述反应度测量有误的校准品对应的数据中原有的反应度，重新执行对各组数据按照浓度的大小进行排列的步骤，直到第一二阶差分数组的绝对值与第二二阶差分数组的绝对值之和小于第二阈值，或者第一二阶差分数组与第二二阶差分数组之间乘积不小于0。
65.其中，第一二阶差分数组是指在k+1下的二阶差分数组，第二二阶差分数组是指在k下的二阶差分数组，k为预设梯度值。
66.具体为，如果r1数组中满足r1[k+1]
×
r1[k]≥0，则说明无异常的定标点，即不存在反应度测量有误的校准品，结束判断，最后，根据结束判断后的第一数组中存储的所有浓度以及对应的反应度，得到标准曲线。
[0067]
如果r1数组中满足r1[k+1]
×
r1[k]《0，表示出现了定标点异常情况，即存在反应度测量有误的校准品，则计算第一二阶差分数组的绝对值与第二二阶差分数组的绝对值之
和，其中，r1[k+1]为第一二阶差分数组，r1[k]为第二二阶差分数组，k表示根据所有校准品的浓度值中最大浓度值和最小浓度值，划分的预设浓度梯度，比如说，所有校准品包括浓度值为0.1的校准品、浓度值为0.4的校准品以及浓度值为0.6的校准品，则校准品中最大浓度值为0.6，最小浓度值为0.1，这可以将从0.1至0.6，划分浓度梯度为0.1、0.2、0.3、0.4、0.5以及0.6，即k可以为0.1、0.2、0.3、0.4、0.5以及0.6。
[0068]
如果出现|r1[k+1]|+|r1[k]|》th2，则计算rj＝|c
j-k|(j∈1,2,3,l,n)，取rj中最小值对应的cj存入第二数组，并上报主机反应度测量有误信号，比如上报主机“浓度为第二数组中的值的校准品的反应度测量有误，需重新测量这些校准品的反应度”，其中，th2为第二阈值，可以根据经验确定。
[0069]
待仪器重新测量测量有误的校准品的反应度后，主机重新将重新测量得到的反应度给算法模块，算法模块更新测量有误的校准品对应的数据中的反应度，即将重新测量得到的反应度替换数据中原来的反应度，重新执行对各组数据按照浓度的大小进行排列的步骤，直到|r1[k+1]|+|r1[k]|《th2。
[0070]
如果满足|r1[k+1]|+|r1[k]|《th2，则结束判断，此时第一数组中存储的所有浓度对应的反应度都是有效的，因此，可以基于spline插值算法，根据校准品浓度以及测量无误的反应度得到标准曲线，即根据结束判断后的第一数组中存储的所有浓度以及对应的反应度，得到标准曲线，以完成定标。
[0071]
基于上述方法，通过获取校准品的反应度，将校准品的浓度值以及反应度的对应关系作为一组数据，对各组数据按照浓度的大小进行排列，将排列后的每相邻两组数据中的浓度值组为一个浓度区间，得到n-1个浓度区间，其中，n为校准品的总数；对于目标浓度区间，基于spline插值算法，计算目标浓度区间对应的相邻两组数据中的浓度值和反应度之间的函数关系，得到目标浓度区间对应的函数关系；其中，目标浓度区间为n-1个浓度区间中的任意一个；根据目标浓度区间对应的函数关系，计算函数关系在目标浓度区间内的极值点，若在目标浓度区间内存在极值点，则根据极值点与构成目标浓度区间的最大浓度值和最小浓度值的比较结果以及极值点个数，判断目标浓度区间对应的相邻两组数据中，是否存在反应度测量有误的目标校准品，若存在目标校准品，则重新测量目标校准品的反应度，利用重新测量得到的反应度替换目标校准品的反应度，并重新执行对于目标浓度区间，基于spline插值算法，计算目标浓度区间的浓度值和反应度之间的函数关系的步骤，直到目标浓度区间不存在极值点；若目标浓度区间不存在极值点，则根据各个浓度区间的函数关系，得到曲线拟合数据，根据曲线拟合数据，判断是否存在反应度测量有误的校准品，若存在反应度测量有误的校准品，则重新测量有误的校准品的反应度，若不存在反应度测量有误的校准品，则结束判断，并将不存在反应度测量有误的校准品时，根据校准品浓度以及测量无误的反应度，基于spline插值算法，得到标准曲线。基于本技术方案，利用spline插值算法，得到浓度值和反应度之间的函数关系，基于所述函数关系和曲线拟合数据，对反应度测量有误的校准品进行判断，从而对测量有误的校准品的反应度进行重新测量，直到所有判断条件都符合预设条件，才结束判断，提高了校准品的反应度测量的准确度，从而提高了得到的标准曲线的准确性，进而提高了定标的准确性。
[0072]
为了更好的实现上述方法，本实施例提供了一种定标装置，参照图2，图2为本实施例提供的一种定标装置的结构框图，如图2所示，该装置20包括：
[0073]
区间划分模块201：用于获取校准品的反应度，将所述校准品的浓度值以及反应度的对应关系作为一组数据，对各组数据按照浓度的大小进行排列，将排列后的每相邻两组数据中的浓度值组为一个浓度区间，得到n-1个浓度区间，其中，n为校准品的总数。
[0074]
函数建立模块202：用于对于目标浓度区间，基于spline插值算法，计算所述目标浓度区间对应的相邻两组数据中的浓度值和反应度之间的函数关系，得到目标浓度区间对应的函数关系；其中，所述目标浓度区间为n-1个浓度区间中的任意一个。
[0075]
一次判断模块203：用于根据目标浓度区间对应的函数关系，计算函数关系在目标浓度区间内的极值点，若在目标浓度区间内存在极值点，则根据极值点与构成所述目标浓度区间的最大浓度值和最小浓度值的比较结果以及极值点个数，判断所述目标浓度区间对应的相邻两组数据中，是否存在反应度测量有误的目标校准品，若存在所述目标校准品，则重新测量所述目标校准品的反应度，利用重新测量得到的反应度替换所述目标校准品的反应度，并重新执行对各组数据按照浓度的大小进行排列的步骤，直到目标浓度区间不存在极值点。
[0076]
二次判断模块204：用于若目标浓度区间不存在极值点，则根据各个浓度区间的函数关系，得到曲线拟合数据，计算所述曲线拟合数据的一阶差分数组，根据所述一阶差分数组计算二阶差分数组，根据所述二阶差分数组判断是否存在反应度测量有误的校准品，若存在反应度测量有误的校准品，则重新测量有误的校准品的反应度，若不存在反应度测量有误的校准品，则结束判断，并根据校准品浓度以及测量无误的反应度，基于spline插值算法，得到标准曲线。
[0077]
在一种可能的设计中，区间划分模块201还包括比较判断模块，该比较判断模块用于比较第i+1组数据中的反应度和第i组数据中的反应度，当每组数据是根据校准品浓度值由小到大排序时，若第i+1组数据中的反应度小于第i组数据中的反应度时，则确定第i+1组数据中的反应度测量出现了误差，并重新测量第i+1组数据中对应的校准品的反应度；对第i+1组数据对应的校准品重新测量得到的反应度，替换第i+1组数据中原有的反应度，重新执行比较第i+1组数据中的反应度和第i组数据中的反应度的步骤，直到第i+1组数据中的反应度大于第i组数据中的反应度；其中，i的取值从1至n-1；当每组数据是根据校准品浓度值由大到小排序时，若第i+1组数据中的反应度大于第i组数据中的反应度时，则确定第i组数据中的反应度测量出现了误差，并重新测量第i组数据中对应的校准品的反应度；对第i组数据对应的校准品重新测量得到的反应度，替换第i组数据中原有的反应度，重新执行比较第i+1组数据中的反应度和第i组数据中的反应度的步骤，直到第i+1组数据中的反应度小于第i组数据中的反应度。
[0078]
在一种可能的设计中，一次判断模块203还包括求导计算模块，其求导计算模块用于对所述函数关系求导，得到函数关系的导函数，根据所述导函数计算极值点。
[0079]
在一种可能的设计中，一次判断模块203具体用于：将极值点与所述最大浓度值和最小浓度值进行比较，若极值点与最小浓度值之间的差值大于最大浓度值与极值点之间的差值，且所述极值点个数大于第一阈值时，则确定所述目标浓度区间对应的相邻两组数据中，具有所述最大浓度值的校准品的反应度测量有误；若极值点与最小浓度值之间的差值小于最大浓度值与极值点之间的差值，且所述极值点个数大于第一阈值时，则确定所述目标浓度区间对应的相邻两组数据中，具有最小浓度值的校准品的反应度测量有误。
[0080]
在一种可能的设计中，二次判断模块204具体用于：计算第一二阶差分数组与第二二阶差分数组乘积之间的乘积；其中，第一二阶差分数组是指在k+1下的二阶差分数组，第二二阶差分数组是指在k下的二阶差分数组，k为预设梯度值；若第一二阶差分数组与第二二阶差分数组之间乘积不小于0，则确定不存在反应度测量有误的校准品，并结束判断；若第一二阶差分数组与第二二阶差分数组之间乘积小于0，则计算第一二阶差分数组的绝对值与第二二阶差分数组的绝对值之和，若第一二阶差分数组的绝对值与第二二阶差分数组的绝对值之和小于第二阈值，则确定不存在反应度测量有误的校准品，并结束判断；若第一二阶差分数组的绝对值与第二二阶差分数组的绝对值之和大于第二阈值，则计算每个浓度区间内的浓度值与k之差的绝对值，并判断浓度为所述浓度值与k之差的绝对值中的最小值对应的校准品的反应度测量有误，重新测量反应度测量有误的校准品的反应度，将重新测量得到的反应度测量有误的校准品的反应度，替换所述反应度测量有误的校准品对应的数据中原有的反应度，重新执行对各组数据按照浓度的大小进行排列的步骤，直到第一二阶差分数组的绝对值与第二二阶差分数组的绝对值之和小于第二阈值，或者第一二阶差分数组与第二二阶差分数组之间乘积不小于0。
[0081]
基于上述装置，通过获取校准品的反应度，将校准品的浓度值以及反应度的对应关系作为一组数据，对各组数据按照浓度的大小进行排列，将排列后的每相邻两组数据中的浓度值组为一个浓度区间，得到n-1个浓度区间，其中，n为校准品的总数；对于目标浓度区间，基于spline插值算法，计算目标浓度区间对应的相邻两组数据中的浓度值和反应度之间的函数关系，得到目标浓度区间对应的函数关系；其中，目标浓度区间为n-1个浓度区间中的任意一个；根据目标浓度区间对应的函数关系，计算函数关系在目标浓度区间内的极值点，若在目标浓度区间内存在极值点，则根据极值点与构成目标浓度区间的最大浓度值和最小浓度值的比较结果以及极值点个数，判断目标浓度区间对应的相邻两组数据中，是否存在反应度测量有误的目标校准品，若存在目标校准品，则重新测量目标校准品的反应度，利用重新测量得到的反应度替换目标校准品的反应度，并重新执行对于目标浓度区间，基于spline插值算法，计算目标浓度区间的浓度值和反应度之间的函数关系的步骤，直到目标浓度区间不存在极值点；若目标浓度区间不存在极值点，则根据各个浓度区间的函数关系，得到曲线拟合数据，根据曲线拟合数据，判断是否存在反应度测量有误的校准品，若存在反应度测量有误的校准品，则重新测量有误的校准品的反应度，若不存在反应度测量有误的校准品，则结束判断，并将不存在反应度测量有误的校准品时，根据校准品浓度以及测量无误的反应度，基于spline插值算法，得到标准曲线。基于本技术方案，利用spline插值算法，得到浓度值和反应度之间的函数关系，基于所述函数关系和曲线拟合数据，对反应度测量有误的校准品进行判断，从而对测量有误的校准品的反应度进行重新测量，直到所有判断条件都符合预设条件，才结束判断，提高了校准品的反应度测量的准确度，从而提高了得到的标准曲线的准确性，进而提高了定标的准确性。
[0082]
图3示出了一个实施例中计算机设备的内部结构图。该计算机设备具体可以是终端，也可以是服务器。如图3所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统，还可存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行上述方法的各个步骤。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理
器执行时，可使得处理器执行上述方法的各个步骤。本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0083]
在一个实施例中，提出了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述方法的全部步骤。
[0084]
在一个实施例中，提出了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行上述方法的全部步骤。
[0085]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
[0086]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0087]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。