CN102985829A - 自动分析装置、分析方法以及信息处理装置 - Google Patents

自动分析装置、分析方法以及信息处理装置 Download PDF

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Abstract

自动分析装置,具备:向将试样与试剂混合使其反应的反应容器(21)分注收容了作为测定对象的试样的试样容器(16)的试样的试样分注机构(5);向反应容器分注收容了与试样进行反应的试剂的试剂容器(18)的试剂的试剂分注机构(6);对在反应容器(21)中收容的试样与试剂的混合液进行搅拌的搅拌机构(7);以及取得混合液的反应过程中的多个测定点数据的测定部(8),其中,从用于根据测定点数据生成近似曲线的一个以上的近似式中选择一个近似式,根据多个测定点数据生成近似曲线,根据近似曲线计算形状特征量,使用该形状特征量进行异常判定。由此,能够根据各个测定结果充分地检测异常,并且能够确定异常的原因。

Description

自动分析装置、分析方法以及信息处理装置
技术领域
本发明涉及进行血液或尿等生物样本的定性、定量分析的自动分析装置、分析方法以及信息处理装置。
背景技术
近年来,在进行血液或尿等生物样本的定性、定量分析的自动分析装置中,由于其性能的提高,能够通过微量的检体或试剂针对各个项目高精度地进行分析。作为相反一面,自动分析装置各部的动作误差或试剂的性质的变化等左右分析精度的因素的影响变大,要求将它们的状态保持在正常范围内,并且检测异常的发生,恰当地应对。
作为检测这样的异常的现有技术,例如具有以下技术:存储预先使用化学反应模型生成的基准时间序列数据,将试样的反应过程数据与基准时间序列数据进行比较,在偏离大的情况下判定为异常(参照专利文献1),或者通过预先存储的函数来近似吸光度变化,将实际测定的吸光度变化与通过近似的函数计算的吸光度变化进行比较,根据其偏离的大小来判定异常(参照专利文献2)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:特开2004-347385号公报
专利文献2:特开2006-337125号公报
发明内容
发明要解决的课题
但是,在上述现有技术中无法检测在浓度测定中使用的测光点间以外的反应的异常和每次测定的反应的变化,此外,在分析中使用的试剂的可测定范围由于批次或随时间的性质变化而不同,因此难以根据各个测定结果充分检测异常。此外,因为无法确定检测出的异常的原因,所以担心检测到异常后的再检查中的可靠性降低或再次发生异常等。
还考虑由检查技师来确认检查结果和反应过程,但是在临床现场每天分析大量的检体,检查技师难以确认全部的检查结果和反应过程。此外,在检查技师进行的确认中,还存在异常检测的精度或原因确定的精度被检查技师的经验或技能所左右的问题。
本发明是鉴于上述问题而提出的,其目的在于提供一种能够根据各个测定结果充分地检测异常,并且能够确定异常的原因的自动分析装置、分析方法以及信息处理装置。
用于解决课题的手段
为了达成上述目的,本发明具备:收容作为测定对象的试样的试样容器、收容与所述试样进行反应的试剂的试剂容器、将所述试样与试剂混合使其反应的反应容器、向所述反应容器分注所述试样容器的试样的试样分注机构、向所述反应容器分注所述试剂容器的试剂的试剂分注机构、对所述反应容器中收容的试样和试剂的混合液进行搅拌的搅拌机构、取得所述混合液的反应过程中的多个测定点的数据的测定部、存储用于根据所述测定点数据生成近似曲线的一个以上的近似式的存储部、以及设有计算部和异常判定部的数据处理部,所述计算部选择至少一个近似式来根据所述多个测定点数据生成近似曲线,并根据该近似曲线计算形状特征量,所述异常判定部使用该形状特征量进行异常判定。
发明的效果
根据本发明,能够根据各个测定结果充分地检测异常,并且能够确定异常的原因。
附图说明
图1概要地表示本发明一个实施方式的自动分析装置的全体结构。
图2概要地表示本发明一个实施方式的自动分析装置的控制部的功能。
图3示意性地表示基于二试剂法的比率分析的情况下的反应过程的一例,表示吸光度增加的反应过程。
图4示意性地表示基于二试剂法的比率分析的情况下的反应过程的一例,表示吸光度减少的反应过程。
图5是从图3所示的反应过程中提出迟缓期附近来表示的图。
图6表示根据吸光度增加的反应过程中的反应过程数据,使用近似式生成近似曲线的情况。
图7描绘了形状特征量D,该形状特征量D是使用根据在γGT的自动分析装置的测定中改变装置上的搅拌条件所测定到的检体的反应过程数据而生成的近似曲线计算出的。
图8描绘关于测定项目LD计算出的形状特征量T。
图9描绘关于测定项目LD计算出的形状特征量Q。
图10描绘测定一般检体所计算出的形状特征量P。
图11是表示本发明一个实施方式的异常判定处理的处理内容的流程图。
图12是表示本发明一个实施方式的异常原因判定处理的处理内容的树形图。
图13表示本发明一个实施方式的信息处理装置的概要。
具体实施方式
以下参照附图对本发明的实施方式进行说明
(1)自动分析装置的全体结构
图1概要地表示本发明一个实施方式的自动分析装置的全体结构。
在图1中,自动分析装置100大体具备:具有收纳了多个试样容器16的圆形盘的样本盘1,所述试样容器16收容血液或尿等生物体样本(以下称为试样);具有收纳了收容在试样的分析中使用的各种试剂多个试剂容器18的圆形盘19,并且具备对在圆形盘19中收纳的试剂容器18进行保温(保冷)的保冷箱20的试剂盘2;具有保持用于混合试样与试剂的多个反应容器21的反应容器支架22,并具备对反应容器支架22上保持的反应容器21的温度进行调整的反应槽4,通过驱动结构23可旋转地设置的反应盘3;通过配置在臂26的前端的探针24从试样容器16向反应容器21分注试样的试样分注机构5,所述臂26通过支承轴25能够旋转驱动以及上下驱动地被设置;通过配置在臂29的前端的探针27从试剂容器18向反应容器21分注试剂的试剂分注机构6,所述臂29通过支承轴26能够旋转驱动以及上下驱动地被设置;具有经由压电元件驱动器14控制固定部31的振动的搅拌机构控制器15,进行反应容器21内的混合液的搅拌的搅拌机构7;通过在从光源(未图示)发出的光束中通过的反应容器21的测光,检测在反应容器21中收容的混合液的吸光度的测光机构(测定部)8;通过用于驱动排出吸取清洗液的喷嘴33的上下驱动机构34进行驱动,进行测光结束后的反应容器21的清洗的清洗机构9;存储分析参数、各试剂瓶的可分析次数、最大可分析次数、校准结果、分析结果等的存储装置(存储部)12;控制整个自动分析装置100的动作的控制部13;具有向控制部13输入各种信息、指令的输入单元和显示各种信息的显示单元等的计算机(PC)10。
图2概要地表示控制部13中的部分功能。
在图2中,控制部13具备输入输出部131、计算部132以及异常判定部133,经由连接各部的数据总线134相互交换数据。输入输出部131进行与测光机构(测定部)8、计算机(PC)10以及存储装置12的数据交换。控制部13的输入输出部13、计算部132以及异常判定部133可以由不同的硬件、CPU构成,也可以作为软件模块安装在同一CPU内。
如上所述,如此构成的本实施方式的自动分析装置中的试样的分析,按照采样、试剂分注、搅拌、测光、反应容器的清洗、浓度换算等数据处理的顺序来执行。
通过控制部13经由计算机(PC)10控制样本盘1。在样本盘1上,在圆周上排列设置多个试样容器16,按照要被分析的试样的顺序移动到探针24下。通过与试样分注机构5连接的试样泵(未图示)向反应容器21中分注预定量的试样容器16中的检体。分注了试样后的反应容器21在反应槽4中移动到第一试剂添加位置(探针27下)。在移动后的反应容器21中加入预定量的通过与试剂分注机构6连接的试剂泵(未图示)从试剂容器18吸取的试剂。添加第一试剂后的反应容器21移动到搅拌机构7的位置,进行最初的搅拌。例如对于第一至第四试剂进行这样的试剂的添加以及搅拌的工序。对内容物(混合液)进行搅拌后的反应容器21在从光源发出的光束中通过,通过多波长光度计的测光机构(测定部)8检测此时的吸光度。向控制部13输入检测到的吸光度信号(吸光度数据),变换为检体的浓度。此外,在控制部13中同时进行基于吸光度的异常判定处理(后述)。把浓度变换前后的吸光度数据存储在存储装置12中,并在附属于计算机(PC)10的显示装置中显示。测光结束后的反应容器21移动到清洗机构9的位置进行清洗,供下次分析使用。
在使用根据与试剂和检体的反应相伴的色调变化,吸光度较大变化的波长的光(主波长光)和吸光度几乎不变化的波长的光(副波长光)的两波长光的测定方法中,输入主波长光的吸光度与副波长光的吸光度的差来作为吸光度数据。
(2)临床检查的测定法
在试样和试剂的反应过程中,多次测量吸光度,作为时间序列数据来进行记录。该时间序列数据也被称为反应过程数据。通过反应过程数据进行日常检查中的数据的确认。该方法根据分析法而不同。根据分析法,临床检查的测定法大致分为终点(endpoint)法和比率(rate)法这两类。在本实施方式中,表示了使用比率法进行测定的情况,关于终点法省略详细说明。
(2-1)终点法
终点法主要测定在试样中包含的蛋白质、类脂物等成分的浓度。试样中成分与试剂反应所生成的物质与时间一起逐渐接近一定量,因此,测量值也与时间一起逐渐接近一定值。
(2-2)比率法
比率法主要在测定试样中包含的酶成分的活性时使用,不是测定酶自身的浓度而是测定其活性值。关于测定方法,作为试剂添加一定量的培养基,测定酶消耗培养基而变化的要素。当培养基浓度高到一定程度时,酶反应速度逐渐接近理论的上限值。因为在生化学项目的测定的试剂中包含十二分的培养基,所以如果正常地进行试样与试剂的反应,则一般反应中相对于时间变化,测量值每次以一定量直线地变化。
图3以及图4示意地表示了基于二试剂法的比率分析的情况下的反应过程的一例,图3表示吸光度增加的反应过程,图4表示吸光度减少的反应过程。在图3以及图4中,横轴表示时间,纵轴表示反应容器21中的混合液的吸光度,描绘了针对每隔一定时间得到的吸光度数据103。
在二试剂法中,首先,在时间t0将反应容器21中的试样与第一试剂混合,然后,在恰当的温度下进行培养(incubation)。在该期间进行不对测定波长造成影响的副反应等。在副反应结束的时间t1,添加第二试剂并搅拌,主反应开始,测定波长的吸光度变化。在该比率法的反应过程中,反映检体与试剂的反应的状态。
在图3所示的情况下,从主反应开始的时间t1开始吸光度增加,但是该反应的速度未必从最初开始恒定,而从反应成为稳定状态的时间t2后几乎变得恒定,吸光度的变化量(增加量)变得恒定。即,如图3所示,直线状地表示了时间t2以后的变化状态。如此,将从主反应开始(时间t1)起直到成为稳定状态(时间t2)的时间t1~t2作为时间延迟,称为迟缓期(lag phase)。
图4所示的情况下也相同。即,从主反应开始的时间t1开始吸光度增加,但是该反应的速度未必从最初起恒定,而从反应成为稳定状态的时间t2后几乎变得恒定,吸光度的变化量(增加量)变得恒定。如图3所示,直线状地表示了时间t2以后的变化状态。并且,将从主反应开始(时间t1)起直到成为稳定状态(时间t2)的时间t1~t2作为从主反应开始起直到成为稳定状态的时间延迟,称为迟缓期。
然后,参照附图进一步详细说明迟缓期附近的反应过程。在此,以图3所示的、吸光度随着反应的进行而增加的情况为一例来进行说明。图5是从图3所示的反应过程中,提出迟缓期(时间t1~t2)附近来表示的图。
在图5中也与图3相同,横轴表示时间,纵轴表示反应容器21中的混合液的吸光度,描绘了每隔一定时间得到的吸光度数据103。此外,将迟缓期(时间t1~t2)的长度设为T,把与迟缓期结束(时间t2)后的反应过程数据对应的近似直线设为直线104,把表示时间t1的直线(图5中的吸光度轴)与直线104的交点设为Q,将交点Q与时间t1的吸光度的差设为D。此时,当把直线104的斜率设为P(=ΔABS/min)时,直线104由y=Px+Q(y:吸光度变量,x:时间变量)来表示。
在此,将T、D、Q、P作为表示反应过程数据的形状的特征的指标,称为形状特征量,以后,记载为形状特征量T、形状特征量D、形状特征量Q、形状特征量P。
作为左右测定结果的准确性的因素,关于分析装置例如考虑到采样机构、试剂分注机构、搅拌机构、光学系统、反应容器、恒温槽,除此之外,试剂或检体的组成或特性等单一或综合地相关,影响测定结果。在比率分析的反应过程数据中存在特异地表示这些多个影响因素的变化的部分。迟缓期根据测定项目或试剂组成、搅拌的状况、反应温度、检体中的测定对象物质的浓度等而不同。例如,γGT(γ-谷氨酰转移酶)或LD(乳酸脱氢酶)等具有迟缓期比较长的特征,ALP(碱性磷酸酶)或AST(门冬氨酸氨基转移酶)等具有迟缓期比较短的特征。这是因为酶的活性的不同、共轭酶的数量或试剂的液性等不同。
如此,迟缓期受与反应有关的各种各样的原因影响,但是在一定条件下的测定中,可以确定其原因。以下,说明包含迟缓期的反应过程数据的特征与对该特征产生影响的原因的关系。
(2-2-1)迟缓期的大小:形状特征量D
作为对形状特征量D产生影响的原因,举出搅拌的状态。
搅拌具有将检体与试剂物理地混合,促进其反应的作用。因此,如果恰当地进行搅拌,则比率分析中的检体与试剂的反应在搅拌后立即达到最佳条件,其反应速度变为恒定,所以认为迟缓期变小。另一方面,当搅拌不充分,没有充分进行检体与试剂的混合时,直到达到反应速度恒定的最佳条件为止产生时间延迟,在该期间的吸光度变化的速度减慢,可以说迟缓期变大。即,通过将之前图5所示的迟缓期的大小D作为指标,可以评价试样与试剂的反应性,能够检测是否恰当地进行了搅拌。在对于某一个项目进行测定时,在试剂的批次相同,并且试剂的使用期相同的情况下,可以设想试剂的影响始终恒定。此外,关于反应温度,如果监视恒温槽的温度,则在每次测定中产生波动的可能性小。在测定对象物质的浓度与迟缓期的大小的之间存在一定的关系性,关于偏离该关系性的测定,可以推测出搅拌不充分、即混合液的混合状态为异常。
(2-2-2)迟缓期的长度:形状特征量T
作为对形状特征量T产生影响的原因,举出检体的差异。
迟缓期是由于检体与试剂的反应而产生的,所以能够通过管理直到迟缓期成为稳定反应为止的时间来评价该项目的反应状态。除此之外,还认为检体与试剂、搅拌、反应温度这些综合的因素影响迟缓期的长度,但是当在同一设施内进行测定时,一般使用的试剂的组成固定,作为装置引起的因素之一的反应温度也不会针对每一次测定而变更。因此,特别是由于检体中包含的反应阻碍物质等的影响,对之前图5所示的迟缓期的时间(从主反应开始到成为稳定状态花费的时间)T存在影响,因此通过监视迟缓期的时间T可以检测检体的性质的差异,能够检测由于反应阻碍物质等测定对象以外的物质影响导致的异常。
(2-2-3)根据除去了迟缓期的反应过程数据得到的一次式(y=Px+Q)的截距:形状特征量Q
作为对形状特征量Q产生影响的原因,举出与试剂有关的原因(劣化、稳定性)和与检体有关的原因(乳糜、混浊、溶血)。
(2-2-3.1)试剂的劣化、稳定性
图5中所示的直线104的截距Q(形状特征量Q)表示添加了检体和试剂的反应开始时刻的吸光度,但是该吸光度的值并非是根据由于检体与试剂的反应而生成的测定对象物质的浓度而得到的,大部分反映了第一试剂与第二试剂混合后的物质的吸收,表示了不依赖于生成测定对象物质的反应的试剂与检体自身具有的吸光度。在表示如图3所示那样吸光度增加的反应过程的比率法的试剂中,第一试剂的吸收大,但是由于试剂劣化,试剂的染料成分被分解,有吸光度减小的倾向。另一方面,在表示如图4所示那样吸光度减少的反应过程的比率法的试剂中,第一试剂自身的吸收低,但是当试剂继续劣化时,有吸光度升高的倾向。反应开始前的吸光度不依赖于检体中包含的测定对象物质的浓度而几乎恒定。因此,当按照时间序列监视通过测定检体或对照样(control)等而得到的数据的形状特征量Q的值时,随着试剂的劣化发展,形状特征量Q的值按照时间序列缓缓地降低或上升。即,虽然在校准或控制检体的测定中无法针对每次测定确认试剂的品质,但是通过使用该指标可以确认试剂的品质,此外,针对形状特征量Q的值设定阈值,根据与阈值的比较结果进行试剂的变更,由此可以在对测定结果产生影响之前变更试剂,可以事先防止测定结果的异常。
(2-2-3.2)检体的乳糜、混浊、溶血
在按照时间序列监视形状特征量Q的值时,在与试剂的批次或试剂瓶的变更等无关,值不连续地变化时,考虑是检体自身的吸光度的影响。检体通常使用血清的情况较多,关于检体,对放入了血清分离剂的在采血管中采集到的末梢血实施离心分离,从其上层得到血清。根据检体不同,存在在采血过程中或分离处理时发生溶血的物质或乳糜、混浊的血清。这样的检体根据测定波长有时对吸光度造成影响,具有乳糜、混浊或溶血的检体对LD或AST、K(钙)、Fe(血清铁)、TP(总蛋白)、TTT(麝香草酚浊度试验)、ZTT(硫酸锌浊度试验)等项目的测定结果造成影响。通过监视Q的值,可以检测检体的乳糜、混浊、溶血。
(2-2-4)根据除去了迟缓期的反应过程数据得到的一次式(y=Px+Q)的斜率:形状特征量P
作为对形状特征量P产生影响的原因,举出与测定对象物有关的原因(浓度、活性度)和与试剂有关的原因(性能)。
(2-2-4.1)测定对象物质的浓度或活性值
作为比率法中的浓度计算方法之一,根据通过两个浓度的标准液测定到的测定值,在设为C2(第二标准液的浓度)、C1(第一标准液的浓度)、A2(第二标准液的吸光度)、B(空白样的标准液的吸光度)时,根据以下的式1计算K因子(换算系数)。
K=(C2-C1)/(A2-B)    (式1)
使用该K因子,通常根据测定的试样的指定的测定点的吸光度的值来换算浓度。通过各试样得到的比率法的反应过程在一定时间内直线地变化。图5所示的通过该一次式(y=Px+Q)表示的该直线104的斜率P是每一定时间的吸光度变化量,所以可以使用该形状特征量P计算测定对象物质的浓度或活性值。
(2-2-4.2)试剂的性能评价
在利用酶反应的试剂中十二分地包含了培养基和酶,从而即使检体中的测定对象物质为高浓度也能够应对。但是,试剂的可测定范围也存在限制,虽然在药品说明书等中进行了记载,但实际上由于试剂的随时间变化或批次差异等,其直线性变动。在比率分析中,如果作为试剂性能在可测定范围内,则检体中的测定对象物质的浓度或活性值和每一定时间的吸光度变化量具有一次式的比例关系。相反地说,如果在作为试剂性能的可测定范围外,则检体中的测定对象物质的浓度或活性值和每一定时间的吸光度变化量偏离一次式的比例关系(不具有直线性)。即,通过监视形状特征量P,能够检测试剂的性能(即,通过该试剂可以测定的浓度的范围)、在该试剂的可测定范围外进行测定的异常、或在该试剂的药品说明书上的可测定范围中没有直线性(即,试剂的药品说明书上的可测定范围与实际的可测定范围不同)等与试剂的可测定范围有关的异常。另外,形状特征量P相当于每一定时间的吸光度变化量,因此,若监视测定检体的测定值和形状特征量P的关系,则可以评价该测定值的检体的准确性。(3)形状特征的定量化(形状特征量计算处理)
为了定量地得到反应过程数据中的上述的形状特征量(T、D、Q、P),通过函数来近似反应过程数据,使用生成的近似曲线来计算形状特征量。
(3-1)近似曲线生成(近似处理)
在本实施方式中,在近似反应过程数据(生成近似曲线)的近似处理中使用的函数,利用能够精度良好地近似作为比率法的反应过程的特征性的形状部位的迟缓期(曲线部分)、和反应按照一定的吸光度变化量稳定地进行的部分(直线部分)的式子。在本实施方式中,在式2~5中表示在生成近似曲线中使用的函数。在包含式2~5的以后的式子中,t表示时间,y表示吸光度。此外,a,b,c,d、e、k、p、q、r、u、v、w是参数。
y=a×t+b+c×e×p(-k×t)    (式2)
y=a×t+b+e/(t+d)    (式3)
y=a×t+b+e/(e×p(u×t)+v)    (式4)
y=a×t+b+p×log(1+q×e×p(r×t))    (式5)
当从这些式子中选择能够精度最高地进行近似的函数,来对比率分析的反应过程数据进行近似时,求出各参数(a,b,c,d、e、k、p、q、r、u、v、w)的数值。使用这些参数,将迟缓期的形状特征数值化。如此,通过采用能够精度良好地反映针对每次测定得到的反应过程的形状变化的近似式,将该变化的大小数值化。通过管理该数值化的参数的值,能够捕捉到各反应的特征,特别是能够检测对测定结果的精度造成影响的异常的反应。在本实施方式中,从在存储装置12中存储的表示吸光度的时间变化的多个近似式中自动地判别与检查项目和试剂的组合对应的最佳的近似值来使用。
把使用上述近似式(式3)进行近似处理的情况作为一例,更加详细地进行说明。在使用式3进行近似处理时,计算数学式中的参数的值,以使以生产的近似曲线表示的吸光度的时间变化和实际的吸光度的时间变化尽可能变小。具体地说,以测量并存储的吸光度数据和通过该近似式计算出的吸光度的平方误差尽可能变小的方式决定数学式中的参数值。在参数值的计算中可以使用现有的最小二乘法,但是作为可与各种形式的数学式对应的方法,例如可以通过最陡下降法计算平方误差为最小的参数值(a、b、e、d)。在使用多个试剂的反应中,在添加了引起主要的吸光度变化的试剂(通常是最后的试剂)后,吸光度的大变化开始。此时,仅把添加了引起主要的吸光度变化的试剂后的数据用于参数值的计算。
(3-2)形状特征量(T、D、Q、P)计算
参照图6说明根据近似曲线计算形状特征量(T、D、Q、P)的工序,所述近似曲线根据反应过程数据通过近似处理来生成。图6和图5一样,表示了根据吸光度增加的反应过程中的反应过程数据,使用近似式生成近似曲线107的情况,横轴表示时间,纵轴表示吸光度。
在图6中,直线105(第一直线)是主反应开始时刻(刚刚开始后)的近似曲线107的切线,直线106(第二直线)是近似曲线逐渐接近的直线。
预先决定微小值ε,将充分逐渐接近的时间TI定义为近似曲线107和直线106的同时间的差f成为ε以下的时刻。可以将ε作为恒定值,也可以根据初始吸光度或吸光度的变化幅度来设定。例如,可以将初始吸光度乘以常数后的值或者初始吸光度和最终吸光度的差乘以常数后的值设为ε。为了决定时间TI,可以预先决定微小值δ,定义为近似曲线107和直线106的斜率的差成为δ以下的时刻。此时,可以将δ设为恒定值,还可以根据直线106的斜率来设定。例如可以将直线106的斜率乘以常数后的值设为δ。
(3-2.1)基于近似式(式3)的近似曲线
针对这样的反应过程数据的近似曲线,使用以下的式6~10计算形状特征量。
·形状特征量D:通过吸光度轴(纵轴)与直线106的交点以及吸光度轴(纵轴)与直线105的交点表示的吸光度的差
D=e/d    (式6)
·形状特征量T:直线105和直线106的交点表示的时间(设为Tc)或直线106和近似曲线107充分逐渐接近的时间(设为TI)
Tc=d    (式7)
TI=-d+(|e|/ε)    (式8)
·形状特征量Q:吸光度轴(纵轴)与直线106的交点(直线106的截距)
Q=b    (式9)
·形状特征量P:直线106的斜率
P=a    (式10)
(3-2.2)基于近似式(式4)的近似曲线
在应用使用近似式(式4)生成的近似曲线时,使用以下的式11~13计算形状特征量。
·形状特征量D:通过吸光度(纵轴)和直线106的交点以及吸光度轴(纵轴)和直线105的交点表示的吸光度的差
D=w/(1+v)    (式11)
·形状特征量T:直线105和直线106的交点表示的时间(设为Tc)或直线106和近似曲线107充分逐渐接近的时间(设为TI)
Tc=(1+v)/u    (式12)
TI=1/u×log(-v+|w|/ε)    (式13)
·形状特征量Q:吸光度轴(纵轴)和直线106的交点(直线106的截距)
Q=b    (式9)
·形状特征量P:直线106的斜率
P=a    (式10)
(3-3)基于形状特征量的数据评价
在此,使用根据使测定条件(左右测定结果的准确性的影响因素)变化时的反应过程数据计算出的形状特征量(D、T、Q、P),考察基于形状特征量的测定数据(测定结果)评价。
(3-3.1)使用形状特征量D的测定数据的评价
图7是在γGT的自动分析装置的测定中根据改变装置上的搅拌的条件而测定到的关于检体的反应经过数据生成近似曲线,在纵轴表示使用计算式(式6)计算出的形状特征量D,在横轴表示各反应经过数据而描绘的图。在横轴的1~40配置使用发生搅拌不良时的反应经过数据计算出的形状特征量D,在横轴的41~80配置使用搅拌良好时的反应经过数据计算出的形状特征量D。可知如数据组108那样,搅拌不良时的形状特征量D的绝对值大,如数据组109那样搅拌良好时的形状特征量D的绝对值小。由此可以根据形状特征量D的值评价搅拌的状态。
(3-3.2)使用形状特征量T的测定数据的评价
图8是在纵轴上表示关于LD的测定结果使用计算式(式13)计算出的形状特征量T(TI),在横轴上表示从装置计算出的测定值(U/L)而描绘的图。如数据组110那样,关于LD,不依赖于测定值的大小,针对几乎所有的测定结果,形状特征量T表示0的值。即表示了迟缓期小。但是,数据组109表示的数点的数据,TI的绝对值增大,该数据与时间序列没有关系,由此也可以判断为是检体导致的特异的反应。
(3-3.3)使用形状特征量Q的测定数据的评价
图9是在纵轴表示关于测定项目LD使用计算式(式9)计算出的形状特征量Q,在横轴表示时间序列而描绘的图。如数据组111那样,仅在某个时间序列的形状特征量Q的值高于其他数据组112、113,这表示检体的测定时间和试剂瓶的更换日一致,可以检测出形状特征量Q的值为试剂瓶的差异。此外,关于数据(组)114,可以认为与时间序列无关,仅一个测定的形状特征量Q的值减小,其原因在于检体的溶血。
(3-3.4)使用形状特征量P的测定数据的评价
图10是在纵轴表示测定一般检体使用计算式(式10)计算出的形状特征量P,在横轴表示从装置计算出的测定值(U/L)而描绘的图。可知数据组115搭载在直线117上,从测定值(U/L)超过900(U/L)开始偏离直线117。根据该数据可知在该测定时使用的试剂的可测定范围是直到直线118表示的测定值(在本例中为测定值900U/L)的程度,可知表示比该程度大的测定值的数据组116的两点的测定不需要进行减量再检测。
(4)异常判定处理
参照附图说明本实施方式中的通过控制部13执行的异常判定处理的处理内容。图11是表示本实施方式的异常判定处理的处理内容的流程图,图12是表示异常判定处理中的异常原因判定处理的处理内容的树形图。
在图11所示的异常判定处理中,控制部13首先根据检查项目与试剂的组合从存储装置12中存储的一个以上的近似式中选择最佳的近似式(步骤S10)。然后,通过输入输出部131从测光机构(测定部)8向控制部13输入随时间经过而多次测定的吸光度中的一次测定或多次测定的平均的吸光度数据(步骤S20),在存储装置12中存储输入的吸光度数据(步骤S30)。然后,判定是否存储了以后的处理所需要的吸光度数据(步骤S40),在判定结果为否时,返回步骤S20,直到判定结果为是为止重复步骤S20、S30的处理。此外,在步骤S40中的判定结果为是时,通过计算部132以在步骤S10中选择的近似式所表示的吸光度的时间变化和实际的吸光度的时间变化尽可能变小的方式计算近似式中的参数(近似处理)(步骤S50)。接着,通过计算部132计算表示主反应的反应初期的吸光度曲线状地变化的部分的吸光度变化图形的特征的形状特征量(T、D、Q、P)(步骤S60),对于每个种类将计算出的形状特征量进行分类并存储在存储装置12中(步骤S70)。然后,判定计算出的形状特征量是否超过在存储装置12中预先存储的判定值(例如由上下限值规定的范围)(步骤S80),在判定结果为是时,进行根据形状特征量的种类和图形判定异常的原因的异常原因判定处理(后述)(步骤S90),从异常判定部133向计算机(PC)10输出判定结果(步骤S100)。此外,当在步骤S80中的判定结果为否时,结束处理。
在图12表示的异常原因判定处理中,控制部13首先判定超过了判定值的指标(形状特征量)的种类是哪一种类(步骤S901)。
在步骤S901中,在超过判定值的指标为形状特征量D、T时,判定测定数据是否连续地超过判定值(步骤S902)。在判定结果为是时,判定是否在其他的项目中也产生(步骤S906)以及是否出现了搅拌功能的数据警报(步骤S910),在判定结果都为是时,判定为搅拌功能异常(步骤S912),结束处理。此外,当在步骤S910中的判定结果为否时,判定为搅拌参数设定不良(步骤S914),结束处理。当在步骤S906的判定结果为否时,判定是否变更了试剂的批号(步骤S911),在判定结果为否时,判定为搅拌参数设定不良(步骤S914),在判定结果为是时,判定为由于批号变更导致的判定值的变更(步骤S913),结束处理。此外,当在步骤902中的判定结果为否时,判定与上次的值相比值是否大(步骤S907),在判定结果为是时,判定为搅拌不充分(步骤S915),在判定结果为否时,判定为检体特异性(步骤S916),结束处理。
在步骤S901中,在超过判定值的指标为形状特征量Q时,判定是否更换了试剂瓶(步骤S903),在判定结果为是时,判定为批号变更导致的判定值的变更(步骤S913),结束处理。此外,当在步骤S903中的判定结果为否时,判定是否在测定的前后连续地产生(步骤S908),在判定结果为否时,判定为检体的混浊、溶血(步骤S917),在判定结果为是时,判定为试剂的劣化(步骤S918),结束处理。
在步骤S901中,在超过判定值的指标为形状特征量Q时,判定是否对检体进行了增量/减量测定(步骤S904),在判定结果为是时,判定为正常(步骤S905),结束处理。此外,当在步骤S904中的判定结果为否时,判定是否在技术界限的范围内(步骤S909),在判定结果为是时,判定为试剂的劣化(步骤S918),在判定结果为否时,判定为超出了试剂的性能范围(步骤S919),结束处理。
说明如上构成的本实施方式的动作。
如下那样,按照采样、试剂分注、搅拌、测光、反应容器的清洗、浓度换算等数据处理的顺序执行如此构成的本实施方式的自动分析装置中的试样的分析。
当在本实施方式的自动分析装置100中开始分析处理时,通过控制部13经由计算机(PC)10控制样本盘1,把在样本盘1上在圆周上排列配置的多个试样容器16,按照要分析的试样的顺序移动到探针24下。通过与试样分注机构5连接的试样泵(未图示)向反应容器21中分注预定量的试样容器16中的检体,分注了试样后的反应容器21在反应槽4中移动到第一试剂添加位置(探针27下)。然后,在移动后的反应容器21中加入预定量的通过与试剂分注机构6连接的试剂泵(未图示)从试剂容器18吸取的试剂。添加第一试剂后的反应容器21移动到搅拌机构7的位置,进行最初的搅拌。添加了所需要的全部的试剂,并对内容物(混合液)进行搅拌后的反应容器21在从光源发出的光束中通过,通过多波长光度计的测光机构(测定部)8检测此时的吸光度。向控制部13输入检测到的吸光度信号(吸光度数据),变换为检体的浓度。此外,在控制部13中同时进行基于吸光度的异常判定处理。把浓度变换前后的吸光度数据存储在存储装置12中,并在附属于计算机(PC)10的显示装置中显示。此外,还把通过异常判定处理判定为异常的吸光度数据与其异常原因的判定结果一同在计算机(PC)10的显示装置中显示。操作者根据该判定结果进行异常原因的调整或再检测等恰当的处理。测光结束后的反应容器21移动到清洗机构9的位置进行清洗,供下次分析使用。
说明如上构成的本实施方式的效果。
在检测自动分析装置中的测定结果的异常的现有技术中,无法检测在浓度测定中使用的测光点间以外的反应的异常和每次测定的反应的变化,此外,在分析中使用的试剂的可测定范围根据批次或随时间的性质变化而不同,因此难以根据各个测定结果充分检测异常。此外,因为无法确定检测出的异常的原因,所以担心检测到异常后再检查的可靠性降低或再次发生异常等。即使假设由检查技师来确认检查结果和反应过程,但是在临床现场,每天分析大量的检体,检查技师很难确认全部的检查结果和反应过程。此外,在检查技师的确认中,还存在异常检测的精度或原因确定的精度被检查技师的经验和技能所左右的问题。
对此,在本实施方式中,根据测定点数据生成近似曲线,根据该近似曲线计算形状特征量,使用该形状特征量判定异常,所以能够根据各个测定结果充分地检测异常,并且能够确定异常的原因。
此外,不仅是对照样或校准样,还可以一个一个地评价浓度未知的患者检体的测定结果,因此根据对照样的数据,可以保证测定数据的可靠性。
并且,关于装置的异常对反应过程数据产生影响的因素,可以根据日常的检查数据检查该异常,有助于维持装置的性能。
此外,在控制检体、标准液等浓度已知的检体中,计算并监视反应过程曲线的变化成为检查随时间变化的搅拌机构的性能,因此能够发现搅拌的停止或反应速度的变化等,能够从自动分析装置一侧积极地向装置使用者通知维护、更换搅拌机构的必要性。
此外,可以将评价不明的搅拌的有无或等级进行量化,不仅是搅拌机构的异常检测,还能够验证/决定每个项目、每个试剂的最佳参数。
此外,因为能够将反应的缓慢度数值化,所以可以根据试剂劣化时或在试剂探针内通过清洗水进行了稀释时的反应速度的变化,检测反应异常,所以能够评价试剂性能,能够检测日常检查中的人为失误导致的试剂劣化,能够防止错误的数据输出的漏看。
在本实施方式中,以具有输入输出部、计算部、异常判定部等的功能的控制部13进行异常判定处理的情况为例进行了说明,但是不限于此,例如可以通过软件在计算机(PC)10的内部具有输入输出部、计算部、异常判定部等的功能来进行异常判定处理。
此外,如图13那样,可以通过软件在与自动分析装置独立存在的外部计算机(PC)101的内部具有反应过程数据的输入输出部、计算部、异常判定部等的功能来进行异常判定处理。即,也可以通过与自动分析装置独立地存在的信息处理装置运算从自动分析装置得到的数据。此时,该信息处理装置具备:存储用于根据测定点数据生成近似曲线的一个以上的近似式的存储部、以及设置了选择至少一个近似式根据多个测定点数据生成近似曲线,根据该近似曲线计算形状特征量的计算部、和使用该形状特征量进行异常判定的异常判定部的数据处理部。然后,从自动分析装置输出混合液的反应过程中的多个测定点数据。可以通过LAN等将外部计算机与自动分析装置连接来发送此时从自动分析装置输出的测定点数据(反应过程数据),此外,还可以保存在CD-R或DVD-RAM等外部输出介质102中,经由它们向外部计算机(信息处理装置)发送数据来进行分析。关于信息处理的详细内容,与上述自动分析装置中的信息处理的功能相同,省略其说明。
此外,说明了作为近似式使用式3的例子,但是不限于此,可以使用式2、4、5,此时当然也可以得到相同的效果。
符号说明
1样本盘;2试剂盘;3反应盘;4反应槽;5试样分注机构;6试剂分注机构;7搅拌机构;8测光机构(测定部);9清洗机构;10显示部计算机(PC);11输入部;112存储部;13控制部;14压电元件驱动器;15搅拌机构控制器;16试样容器;17、19圆形盘;18试剂瓶;20保冷箱;21反应容器;22反应容器支架;23驱动机构;24、27探针;25支承轴;26、29臂;28支承轴;31固定部;33喷嘴;34上下驱动机构;51输入输出部;52计算部;53异常判定部;54存储装置;55数据总线;100自动分析装置;101外部个人计算机(信息处理装置);102外部输出介质

Claims (8)

1.一种自动分析装置,其特征在于,具备:
收容作为测定对象的试样的试样容器;
收容与所述试样进行反应的试剂的试剂容器;
将所述试样与试剂混合使其反应的反应容器;
向所述反应容器分注所述试样容器的试样的试样分注机构;
向所述反应容器分注所述试剂容器的试剂的试剂分注机构;
对所述反应容器中收容的试样和试剂的混合液进行搅拌的搅拌机构;
取得所述混合液的反应过程中的多个测定点数据的测定部;
存储用于根据所述测定点数据生成近似曲线的一个以上的近似式的存储部;以及
设有计算部和异常判定部的数据处理部,所述计算部选择至少一个近似式来根据所述多个测定点数据生成近似曲线,并根据该近似曲线计算形状特征量,所述异常判定部使用该形状特征量进行异常判定。
2.根据权利要求1所述的自动分析装置,其特征在于,
在将近似所述多个测定点数据而得的近似曲线中的反应刚刚开始后的所述近似曲线的切线设为第一直线,将逐渐接近所述近似曲线的直线设为第二直线,
将所述第一直线和第二直线交差的时刻设为所述近似曲线的形状特征量T,
将反应开始时的所述第一直线以及第二直线各自的值的差设为所述近似曲线的形状特征量D,
将反应开始时的所述第一直线的值设为所述近似曲线的形状特征量Q,
将所述第二直线的斜率设为所述近似曲线的形状特征量P时,
所述数据处理部生成所述形状特征量T、形状特征量D、形状特征量Q、形状特征量P中的至少一个来作为形状特征量,使用该形状特征量进行异常判定。
3.根据权利要求2所述的自动分析装置,其特征在于,
所述数据处理部生成所述形状特征量T来作为形状特征量,
所述异常判定部根据所述形状特征量T,进行检测所述试样中包含的测定对象以外的物质的影响导致的异常的异常判定。
4.根据权利要求2所述的自动分析装置,其特征在于,
所述数据处理部生成形状特征量D来作为形状特征量,
所述异常判定部根据所述形状特征量D,进行检测所述试样和试剂的混合液的混合状态的异常的异常判定。
5.根据权利要求2所述的自动分析装置,其特征在于,
所述数据处理部生成形状特征量Q来作为形状特征量,
所述异常判定部根据所述形状特征量Q,进行检测所述试剂的品质的异常、检体的浑浊导致的异常、溶血导致的异常中的至少某一种异常的异常判定。
6.根据权利要求2所述的自动分析装置,其特征在于,
所述数据处理部生成形状特征量P来作为形状特征量,
所述异常判定部根据所述形状特征量P,进行检测与试剂的可测定范围有关的异常的异常判定。
7.一种分析方法,其特征在于,具备以下工序:
取得作为测定对象的试样和与该试样进行反应的试剂的混合液的反应过程中的多个测定点数据的工序;
从存储有用于根据所述测定点数据生成近似曲线的一个以上的近似式的存储部选择至少一个近似式来根据所述多个测定点数据生成近似曲线,并根据该近似曲线计算形状特征量的工序;以及
使用所述形状特征量进行异常判定的工序。
8.一种信息处理装置,其对反应容器中收容的试样与试剂的混合液的反应过程中的多个测定点数据进行处理,其特征在于,
具备:
存储有用于根据所述测定点数据生成近似曲线的一个以上的近似式的存储部;以及
设置有计算部和异常判定部的数据处理部,所述计算部选择至少一个近似式来根据所述多个测定点数据生成近似曲线,并根据该近似曲线计算形状特征量,所述异常判定部使用该形状特征量进行异常判定。
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