体外诊断试剂(免疫法)目测检验法与机器判读法相关性研究

体外诊断试剂(免疫法)目测检验法与机器判读法相关性研究冯涛;吕宏光
【摘要】本文介绍了使用读卡机检测体外诊断试剂相对于传统目测检验的优势,使用统计回归和参数区间估计原理研究2种检测方法相关性,为建立使用读卡机品检验的判定标准奠定基础.
【期刊名称】《中国医疗器械信息》
【年(卷),期】2010(016)011
【总页数】7页(P11-17)
【关键词】体外诊断试剂;读卡机;统计;回归;参数估计
【作者】冯涛;吕宏光
【作者单位】艾博生物医药(杭州)有限公司,杭州,310018;艾博生物医药(杭州)有限公司,杭州,310018
【正文语种】中文
【中图分类】R446
0 背景
目前的体外诊断试剂(免疫层析法)生产企业，产品检验主要采用目测方法，把检测结果与固定的色卡*对比，将色卡上与线条强度最接近的档次作为检测结果纪录下来，属于定性判定。

Camera Reader作为新型机器判读方法开始应用于快诊行业的检验过程。

该系统主要由照相成像(数码相机)，图像处理和数据转换(计算机) 2
个功能模块构成。

其工作原理：被测试剂通过数码成像，采用专用软件截取有效检测区域图像，将检测线条的强度转换成连续性数值，作为检测结果输出在显示器上，属于定量判定。

与传统检测手段相比，机器判读有以下优势(表1)。

表1 目测检验法与机器判读法比较
为了使机器判读用于产品检验过程，必须建立Reader读数和目测判读的相关性，而目测判读的分辨率为0.5档次，其对应的Reader读数对于检验有极其重要的意义。

色卡*：用于检测强度判定的一种标尺，按颜色深浅将检测线分为10个档次，记
为G1，G2，……G10，估读值0.5/档次。

2 目的
使用统计方法分析目测判读与Reader读数，寻找两者之间的相关性。

输出各目测水平相差0.5个档次所对应的Reader值。

3 实验设计方案
以金标产品早孕试剂条(尿液样本)为例，通过调整标准品浓度，使产品检测线呈现不同强度。

让3个人对每个产品都进行一次目测判定，结果不一致以多数为准，
立即使用reader判读，记录该目测值和对应的reader读数，每个目测档次所收
集的Reader读数不少于30个(表2)。

重复早孕试剂条(血清样本),链球菌A试剂条和链球菌试剂盒产品的数据收集。

4 数据分析方法
4.1. 使用2次拟合回归分析工具研究目测和机器读数之间的相关性。

4.2. 均值分析
本实验的目的是寻找目测相差0.5个档次所对应的Reader值，以统计语言来讲，就是求2个总体间均值差。

因此可以使用两个正态总体均值差的区间估计这个工具。

置信区间为99%，α=0.01
公式
X为一组数据的均值，是该组数据的方差，n1是该组数据的数量
为另一组数据的均值，是该组数据的方差，n2是该组数据的数量。

za/2是标准正态分布的分位数，本实验为2.57
以G2.5和G3为例
目测档次 2.5 3数据个数 64 107平均值 1.53 2.014样本标准差 0.265 0.299样本方差 0.070 0.089
计算：
目测G3与G2.5对应的READER值之差为(0.372，0.597)，99%置信区间。

同样方法计算出所有目测相差0.5档次对应的READER值。

4.3 个值分析
在以往检验中个值差异也作为差异分析的依据，因此相对应的READER个值差异也需要分析输出。

分析以G3.5，G4为例，下图是READER值分布示意图。

图1 Reader值分布示意图
表2 计划表*reader30+：30个以上数据目测档次G2.5 G3 G3.5…G8 G8.5乳胶系列产品试剂条 reader30+* reader30+ reader30+ reader30+ reader30+ reader30+试剂盒 reader30+ reader30+ reader30+ reader30+ reader30+ reader30+金标系列产品尿液 reader30+ reader30+ reader30+ reader30+ reader30+ reader30+血清 reader30+ reader30+ reader30+ reader30+ reader30+ reader30+产品系列产品/样本形式
表3 原始数据汇总表金标尿液目测档次机读均值1 金标血清目测档次机读均值2乳胶试剂条目测档次机读均值3乳胶试剂盒目测档次机读均值4 2.5 1.530 2.5
1.618
2.5 1.192 2.5 1.280 3 2.014 3 2.083 3 1.753 3 1.833
3.5 2.510 3.5
2.605
3.5 2.098 3.5 2.146 4 3.186 4 3.314 4 2.389 4 2.588
4.5 4.032 4.5 4.125 4.5 2.756 4.5 3.037 5 4.948 5
5.008 5 3.500 5 3.984 5.5
6.333 5.5 6.648 5.5 4.386 5.5 4.709 6 8.941 6 8.660 6 4.967 6 5.546 6.5 10.178 6.5 10.157 6.5
7.592 6.5
8.798 7 11.923 7 12.522 7 12.056 7 12.442 7.5 15.520 7.5 16.635 7.5 15.149 7.5 15.518 8 21.639 8 21.393 8 17.998 8 18.389 8.5 26.594 8.5 25.119 8.5 23.969 8.5 22.302
分别计算G3.5档次0.5%累积概率对应的READER值和G4档次99.5%累积概率对应的READER值，2者之差即个值最大差异(99%置信限)。

同理可以计算G3.5，G4.5个值的最大差异(99%置信限)。

5 分析结果
5.1 相关性研究
表3为原始数据汇总表。

使用Minitab软件，以目测档次为因变量，机读均值为输出变量进行2次回归拟合，得以下拟合图，及相应的方差分析报告。

图2 金标产品(尿液样本) 回归拟合图
拟合线：金标尿液目测档次与平均值1
多项式回归分析：平均值1 与金标尿液目测档次
回归方程为
平均值1 = 11.33 – 5.639 金标尿液目测档次 + 0.8554金标尿液目测档次**2
图3 金标产品(血清样本) 回归拟合图
多项式回归分析：平均值2 与金标血清目测档次
回归方程为
平均值2 = 9.814 – 4.916 金标血清目测档次 + 0.7836金标血清目测档次**2
图4 乳胶试剂条产品回归拟合图
多项式回归分析：机读均值3 与乳胶条目测档次
回归方程为
机读均值3 = 13.41 – 6.659 乳胶条目测档次 + 0.9153乳胶条目测档次**2
多项式回归分析:机读均值4 与乳胶盒目测档次
回归方程为
机读均值4 = 10.47 – 5.291 乳胶盒目测档次 + 0.7857
图5 乳胶试剂盒产品回归拟合图
乳胶盒目测档次**2
结论：根据方差分析结果，p值均小于0.05，回归系数均具有显著意义，故4个回归方程具有显著意义。

5.2 均值分析结果
5.2.1 金标系列产品Urine (表4)
表4目测档次 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5数据个数 64 107 171 248 142 185 207 89 39 72 120 73 32平均值 1.53 2.014 2.510 3.186 4.03 4.95 6.33 8.94 10.18 11.92 15.52 21.64 26.59样本标准偏差 0.27 0.30 0.37 0.48 0.58 0.67 0.82 1.06 1.29 1.15 2.01 2.64 3.16均值差的公差 0.11 0.10 0.11 0.15 0.18 0.19 0.32 0.60 0.63 0.59 0.92 1.64 2.37 0.5档次均值最大差异 0.60 0.60
0.78 0.99 1.09 1.58 2.93 1.84 2.38 4.18 7.04 6.60 4.55
5.2.2 金标系列产品Serum (表5)
5.2.4 乳胶系列Device产品(表7)
5.2.3 乳胶系列Strip类产品(表6)
5.3 个值分析结果
5.3.1 金标系列产品(尿液样本)(表8)
5.3.2 金标系列产品(血清样本) (表9)
5.3.3 乳胶试剂条产品(表10)
5.3.4 乳胶试剂盒产品(表11)
6 结论
综上所述，我们可以得到2个结果
6.1 输出目测和机读数据的相关方程，为进一步建立机
表5目测档次 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5数据个数 56 107 171 248 142 185 207 89 39 72 120 73 32平均值 1.62 2.08 2.60 3.31 4.12 5.01 6.65 8.66 10.16 12.52 16.63 21.39 25.12样本标准偏差 0.24 0.29 0.36 0.45 0.49 0.63 0.94 0.96 1.07 1.89 2.12 2.39 2.06均值差的公差 0.11 0.10 0.10 0.13 0.16 0.21 0.31 0.51 0.72 0.76 0.87 1.18 1.44 0.5档次均值最大差异 0.57 0.62 0.81 0.94 1.04 1.85 2.32 2.01 3.09 4.87 5.63 4.91 6.56
表6目测档次 L2.5 L3 L3.5 L4 L4.5 L5 L5.5 L6 L6.5 L7 L7.5 L8 L8.5样本数 39 319 46 144 101 314 33 167 241 254 130 150 26机读均值 1.19 1.75 2.10 2.39 2.76 3.50 4.39 4.97 7.59 12.06 15.15 18.00 23.97机读标准差 0.29 0.32
0.41 0.44 0.47 0.62 0.77 0.80 1.57 2.08 1.70 2.38 2.89均值差的公差 0.13 0.16 0.18 0.15 0.15 0.36 0.38 0.30 0.42 0.51 0.63 1.54 2.41 0.5档次均值最大差异0.69 0.51 0.47 0.52 0.89 1.24 0.96 2.93 4.89 3.60 3.48 7.51 4.95
表7?
表8目测档次 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9机读均值 1.53 2.01 2.51 3.19 4.03 4.95 6.33 8.94 10.18 11.92 15.52 21.64 26.59 28.78机读标准差
0.27 0.30 0.37 0.48 0.58 0.67 0.82 1.06 1.29 1.15 2.01 2.64 3.16 2.74 0.5%累积概率 0.85 1.24 1.55 1.96 2.53 3.23 4.22 6.21 6.85 8.96 10.34 14.83 18.45 21.71 99.5%累积概率 2.21 2.78 3.47 4.42 5.54 6.66 8.45 11.68 13.50 14.89 20.70 28.44 34.74 35.85 0.5档次差异 1.94 2.22 2.86 3.58 4.13 5.21 7.46 7.30 8.03 11.75 18.11 19.91 17.40 1.0档次差异 2.62 3.17 3.98 4.71 5.92 8.44 9.28 8.68 13.85 19.49 24.40 21.01
表9目测档次 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9机读均值 1.62 2.08 2.60 3.31 4.12 5.01 6.65 8.66 10.16 12.52 16.63 21.39 25.12 30.24机读标准差
0.24 0.29 0.36 0.45 0.49 0.63 0.94 0.96 1.07 1.89 2.12 2.39 2.06 1.60 0.5%累积概率 0.99 1.34 1.67 2.15 2.86 3.40 4.22 6.18 7.39 7.64 11.18 15.24 19.81 26.13 99.5%累积概率 2.24 2.82 3.54 4.48 5.39 6.62 9.08 11.14 12.92 17.40 22.09 27.55 30.43 34.36 0.5档次差异 1.83 2.20 2.81 3.24 3.76 5.68 6.92 6.75 10.01 14.45 16.37 15.19 14.54 1.0档次差异 2.55 3.14 3.72 4.47 6.22 7.75 8.70 11.22 14.70 19.91 19.25 19.12
表10目测档次 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9机读均值 1.19 1.75 2.10 2.39 2.76 3.50 4.39 4.97 7.59 12.06 15.15 18.00 23.97 26.50机读标准差 0.29 0.32 0.41 0.44 0.47 0.62 0.77 0.80 1.57 2.08 1.70 2.38 2.89 3.10 0.5%累积概率 0.51 1.01 1.15 1.36 1.66 2.07 2.59 3.11 3.95 7.22 11.20 12.47 17.26 19.30
99.5%累积概率 1.87 2.50 3.04 3.42 3.86 4.94 6.19 6.82 11.24 16.89 19.10 23.53 30.68 33.70 0.5档次差异 1.99 2.04 2.27 2.50 3.28 4.12 4.23 8.12 12.94 11.88 12.33 18.21 16.45 1.0档次差异 2.53 2.42 2.71 3.58 4.53 4.75 8.65 13.77 15.15 16.30 19.48 21.24
表11目测档次 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9机读均值 1.28 1.83 2.15 2.59 3.04 3.98 4.71 5.55 8.80 12.44 15.52 18.39 22.30 25.72机读标准差 0.29 0.30 0.30 0.44 0.51 0.69 0.71 0.80 1.86 2.03 2.43 2.93 2.63 2.56 0.5%累积概率 0.60 1.12 1.45 1.56 1.85 2.38 3.05 3.68 4.46 7.72 9.86 11.57 16.19 19.77 99.5%累积概率 1.96 2.54 2.84 3.62 4.22 5.59 6.37 7.41 13.13 17.17 21.17 25.21 28.41 31.67 0.5档次差异 1.94 1.72 2.17 2.66 3.73 3.98 4.36 9.45 12.70 13.46 15.34 16.84 15.48 1.0档次差异 2.24 2.49 2.77 4.03 4.52 5.03 10.08 13.49 16.71 17.49 18.55 20.10在目测2.5与3.0档次水平上，如相差0.5个档次，其个值reader读数相差最大不超过1.94；相差1个档次，其个值read er读数相差最大不超过2.2 4
器判读标准提供基础。

根据产品类型和加样形式输出以下4个方程：
金标产品，使用尿样本：
机读均值
= 11.33 - 5.639×目测档次+ 0.8554×目测档次2金标产品，使用血清样本：
机读均值
= 9.814 - 4.916×目测档次+ 0.7836×目测档次2乳胶试剂条产品：
机读均值
= 13.41 - 6.659×目测档次+ 0.9153×目测档次2乳胶试剂盒产品：
机读均值
= 10.47 - 5.291×目测档次+ 0.7857×目测档次2 6.2 根据5.2.1-5.2.4和5.3.1-
5.3.4输出的参数对照表，可以判断2组样本间的机读差异是否超过目测方法所允许的范围(通常为0.5个档次)，做出客观的质量判定。

参数对照表的使用见附件。

附件：对照表使用方法。