CN103534596B - 自动分析装置以及自动分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明实现混合试样和试剂并测定混合液的经时变化的自动分析装置的精度管理。从试样和试剂的反应过程中取得多个测定点数据。将对多个测定点数据进行近似的近似式的参数和检查值积累在存储部中。根据在存储部中积累的预定个数的参数或检查值，生成与参数或检查值对应的参考数据的分布图。然后，在显示画面上排列多个地提示将与应用多个回归函数而得到的多个回归函数候选对应的曲线个别地与分布图重叠所示的画面，以便近似参考数据的分布图。

Description

自动分析装置以及自动分析方法

技术领域

本发明涉及一种对试样进行定性或定量分析的自动分析装置以及实现该处理功能的程序。例如，涉及具有监视临床检查分析时的反应的功能的自动分析装置以及实现该处理功能的程序。

背景技术

临床检查用的自动分析装置，在分注一定量的试样和试剂使其反应后，经过一定时间测定反应液的吸光度，根据测定结果求出测定对象物质的检查值(浓度、活性值)。检查结果在由医生进行的患者的病情掌握、治疗效果的判定等各种诊断中起到重要的作用。因此，必须进行用于保证正确进行自动分析装置的测定的精度管理。

作为普通的精度管理方法，有以下的方法，即测定浓度已知的精度管理试样，将测定结果与预先确定的允许范围进行比较。在测定普通(患者)检体的空闲期间定期地执行精度管理试样的测定和比较。如果精度管理试样的测定结果处于允许范围内，则能够判断为正确地执行了在从精度管理试样的上次测定到本次测定之间执行的普通检体的测定。

作为保证各个普通检体的测定精度的方法，有使用反应过程数据(反应过程曲线)的精度管理方法(例如参照专利文献1和2)。反应过程数据是指在试剂和试样的反应后多次测量的吸光度的时序数据。在临床检查的测定方法中，大致有终点(endpoint)法和速率(rate)法这两种，与之相伴，反应过程曲线也不同。

主要在测定包含在试样中的蛋白质、脂类等成分的浓度时使用终点法。试样中的成分和试剂反应所生成的物质随着时间而渐近固定量，因此测量值也随着时间渐近固定值。

主要在测定包含在试样中的酶成分的活性时使用速率法，并不测定酶自身的浓度，而是测定其活性值。在向试样中添加了试剂和一定量的基质的状态下进行活性值的测定，通过试剂来测定酶消耗基质而变化的要素。如果基质浓度高到某种程度，则酶反应速度渐近理论上限值。在生物化学项目测定用的试剂中包含充分量的基质。因此，如果正常地进行试剂与试样的反应，则该反应一般相对于时间变化而测量值每次固定量地线性变化。

在专利文献1和2中表示出以下的方法，即使用基于化学反应模型导出的近似式来近似反应过程曲线，将得到的近似式参数等与预先确定的成为基准的参数的分布(正常参数的分布或正常参数和异常参数的分布)进行比较。在这些方法中，在近似式参数等包含在正常范围内的情况下，判断为正确地进行了该测定。此外，在专利文献1中记载了与终点法有关的精度管理方法，在专利文献2中记载了与速率法有关的精度管理方法。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：特开2010-261822号公报

专利文献2：特开2010-271095号公报

发明内容

发明要解决的课题

但是，使用精度管理试样的精度管理方法，即使根据最新的精度管理试样的测定结果检测出异常值，也无法根据上次的使用了精度管理试样的测定判断在哪个阶段发生了异常。因此，存在无法针对在其间测定的全部普通检体保证测定精度的问题。为了解决该问题，也有增加精度管理试样的测定频度的方法，但精度管理试样、试剂一般是昂贵的。因此，对于增加测定频度的方法，存在用户的费用负担增大这样的其他问题。

此外，在专利文献1和2中记载有个别地判定普通检体的反应过程数据的异常的方法。该方法不使用精度管理试样，因此能够解决上述的问题。此外，在这些专利文献中表示出预先设定在正常和异常的判定中使用的基准参数的分布。

但是，对于反应过程曲线，即使检查项目相同，如果测定所使用的试剂不同(例如生产厂商、自制、批次不同)，反应过程曲线的形状也不见得相同。因此，必须每次在变更试剂厂商、批次等时重新生成基准参数的分布。

另外，在由于因患者造成的异常、因装置造成的异常、因试剂造成的异常等各种原因而产生异常数据方面，其出现频度自身也非常少。因此，在基准参数的分布的设定中需要长期的数据的积累。但是，如上述那样，基准参数的分布还由于试剂批次等的变更而变化。即，一般难以在其分布形状不变的期间内生成基准参数的分布。因此，专利文献1和2所示的方法的精度管理依然在准确性上存在制约。

用于解决课题的手段

因此，在一个发明中，提出了一种混合试样和试剂并测定混合液的经时变化的自动分析装置，其中具备：(a)测定点数据取得部，其从试样和试剂的反应过程中取得多个测定点数据；(b)第一存储部，其积累对多个测定点数据进行近似的近似式的参数和检查值；(c)数据处理部，其根据在第一存储部中积累的预定个数的参数或检查值，生成与参数或检查值对应的参考数据的分布图；(d)第二存储部，其存储多个回归函数；(e)输出部，其在显示画面上排列多个地提示画面，上述画面将与应用多个回归函数而得到的多个回归函数候选对应的曲线个别地与分布图重叠显示，以便近似参考数据的分布图。

另外，在一个发明中，提出了一种混合试样和试剂并测定混合液的经时变化的自动分析装置，其中具备：(a)测定点数据取得部，其从试样和试剂的反应过程中取得多个测定点数据；(b)第一存储部，其积累对多个测定点数据进行近似的近似式的参数和检查值；(c)数据处理部，其根据在第一存储部中积累的预定个数的参数或检查值，生成与参数或检查值对应的参考数据的分布图；(d)第二存储部，其存储排除判定用的阈值；(e)输出部，其基于阈值，在显示画面上提示包含在参考数据的分布图中的排除数据候选；(f)第三存储部，其将表示是否是从参考数据的分布图中排除的数据的判定结果作为参考数据的附属信息来存储。

发明效果

根据本发明，即使在试剂批次等发生变更的情况下，用户也能够根据客观的信息生成作为判定基准而使用的参考数据的分布。其结果能够提高对各个试剂的精度管理的准确性。

根据以下的实施方式的说明能够了解上述以外的课题、结构和效果。

附图说明

图1是说明第一实施例的处理步骤的流程图。

图2是说明自动分析装置的概要结构的图。

图3是说明参数和检查值的计算步骤的流程图。

图4是表示控制部的内部结构例子的图。

图5是表示记述了检查项目、试剂的种类、最佳的近似式的关系的表例子的图。

图6是说明评价参数的图。

图7是表示记述了检查项目、试剂的种类、评价参数的关系的表例子的图。

图8是说明参考数据的分布图例的图。

图9是表示记述了检查项目、试剂的种类、在偏离判定中使用的近似式/评价参数以及检查值的关系的表例子的图。

图10是说明将回归函数候选分别与参考数据的分布图重叠所示的显示画面例子的图。

图11是说明在回归函数的种类的选择处理中使用的处理步骤例子的流程图。

图12是表示并排显示过去使用的参考数据的分布图、新生成的参考数据的分布图的显示画面例子的图。

图13是表示记述了检查项目、试剂的种类、在参考数据的生成中使用的近似式/评价参数以及检查值、排除数据选择用的阈值的关系的表例子的图。

图14A是表示排除数据的选择画面例子的图。

图14B是表示与候选点对应的反应过程数据的显示画面例子的图。

图14C是表示排除数据的设定画面例子的图。

图15是表示偏离判定的处理步骤的流程图。

图16A是表示偏离判定画面例子的图。

图16B是表示偏离判定画面例子的图。

图16C是表示偏离判定画面例子的图。

图17是说明第二实施例的处理步骤的流程图。

图18A是表示偏离判定画面例子的图。

图18B是表示偏离判定画面例子的图。

图18C是表示偏离判定画面例子的图。

图19A是说明第三实施例的处理步骤的流程图。

图19B是说明第三实施例的处理步骤的流程图。

图20A是表示正常/异常分布图的显示例子的图。

图20B是表示正常/异常分布图的显示例子的图。

图21是表示偏离判定画面例子的图。

图22A是表示存储排除判定结果的表结构的图。

图22B是表示存储构成参考数据的数据的表结构的图。

图22C是表示存储参考数据的回归函数和基准范围的表结构例子的图。

具体实施方式

以下，根据附图说明本发明的实施例。此外，后述的装置结构、处理动作的内容是用于说明发明的一个例子。在本发明中还包含将已知的技术与后述的装置结构、处理动作组合所得的发明、将后述的装置结构、处理动作的一部分置换为已知的技术所得的发明。

以下说明的实施例大致分为由以下的3个处理功能构成。

(1)参考数据的分布图的生成和异常数据的排除

(2)对参考数据的分布图的偏离判定和偏离判定结果的提示

(3)能够识别正常数据/异常数据的分布图的生成

处理功能之一涉及在偏离判定等中使用的参考数据的生成处理。如在课题中所述的那样，需要在发生试剂制造厂商、批次等的变更的时刻重新生成参考数据的分布图。除此以外，也可以如一周、一个月等那样，在由用户指定的每个期间重新生成参考数据。另外，也可以如积累1000个测试数据等那样，针对由用户指定的每个测试数据数量，重新生成参考数据的分布图。此外，如果参考数据的分布图变更了，则应用的回归函数一般也变化。

处理功能之一涉及向用户提示装置(程序)使用参考数据的分布图执行的偏离判定的结果的处理。用户能够在一日的最后、向医生等报告检查结果之前的时刻等确认被判定为从正常范围偏离的测试数据，由此能够提高精度管理的准确性。

处理功能之一涉及生成正常数据/异常数据的分布图的处理。在伴随着试剂批次的变更等而重新生成了参考数据的分布图后，继续生成能够识别正常数据和异常数据的分布图，由此能够提高长期的精度管理的准确性。

[实施例1]

[装置结构]

以下，参照附图，详细说明实施例1的自动分析装置的装置结构和处理动作。在图2中表示安装上述分析功能的生物化学自动分析装置的概要结构例子。

生物化学自动分析装置具备：样本盘1、试剂盘2、反应盘3、反应槽4、检体采样机构5、吸液机构6、搅拌机构7、测光机构8、清洗机构9、计算机(PC)10、存储装置12、控制部13、压电元件驱动器14、搅拌机构控制器15、试样容器16、圆形盘17、19、试剂容器18、冷藏库20、反应容器21、反应容器支架22、驱动机构23、采样探针24、支承轴25、28、臂26、29、试剂分注探针27、固定部31、喷嘴33、上下驱动机构34。

在存储装置12中存储分析参数、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。

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生物化学自动分析装置的试样的分析。

通过控制部13经由计算机10控制样本盘1。在样本盘1上在圆周上排列地设置多个试样容器16。试样容器16依照分析顺序移动到采样探针24下面。通过与检体采样机构5连结的试样用泵将试样容器16中的检体每次预定量地分注到反应容器21中。

分注了试样的反应容器21在反应槽4中移动到第一试剂的添加位置。通过与试剂分注探针27连结的试剂用泵(未图示)将从试剂容器18吸取的预定量的试剂添加到移动后的反应容器21中。在添加了第一试剂后，反应容器21移动到搅拌机构7的位置，进行最初的搅拌。例如对第一～第四试剂进行这样的试剂的添加和搅拌。

对内容物进行搅拌后的反应容器21被配置在从光源发出的光束中。光束的一部分通过反应容器21，一部分被内容物吸收。例如通过由多波长光度计构成的测光机构8来检测吸收的程度。测光机构8将随着时间的经过检测出的与检体有关的吸收的程度作为测定点数据(吸光度信号)输出到控制部13。

控制部13通过后述的数据处理，执行参考数据的生成、排除数据的判定、偏离数据的判定、正常/异常模式的生成等。将通过控制部13生成的参考数据、排除数据、偏离数据等全部存储在存储装置12中，显示在附属于计算机10的显示装置中。测光结束后的反应容器21被输送到清洗机构9的位置，在清洗后在下一次分析中使用。

在图4中表示实现该处理功能的控制部13的内部结构例子。图4从硬件的观点出发表示实现该处理功能的程序。图4所示的控制部13由吸光度数据取得部410、检查值计算部415、近似式/评价参数计算部420、参考数据生成部425、偏离判定部435、显示部440、正常/异常分布图生成部445、将它们相互连接起来的数据总线450构成。

图4所示的各部能够通过数据总线450相互收发数据。此外，构成控制部13的功能模块也可以由控制部13以外的硬件、CPU构成。当然，构成控制部13的功能模块也可以作为软件模块而安装在同一CPU内。

[处理动作]

在本实施例中，说明在控制部13中执行的(1)参考数据的生成处理步骤、(2)偏离判定处理步骤和偏离判定结果的确认处理步骤。

在图1中表示参考数据的生成处理步骤(包含排除数据的判定处理步骤)。

[参考数据的生成处理(图1)]

[步骤S3]

控制部13执行近似式参数、评价参数、检查值的计算和记录。在该处理中使用吸光度数据取得部410、检查值计算部415等。

在图3中表示该处理的详细步骤。如果开始某检查项目的测定，则在步骤S300中，近似式/评价参数计算部420选择读出与检查项目和试剂代码的组合对应的最佳的近似式。表示作为选择对象的吸光度的时间变化的多个近似式被预先存储在存储装置12中。作为可选择的近似式，本实施例例如设想式(1)～式(8)所示的函数。

式(1)x＝a*t+b+c*exp(－k*t)

式(2)x＝a*t+b+e/(t+d)

式(3)x＝a*t+b+w/{exp(u*t)+v}

式(4)x＝a*t+b+p*log{1+q*exp(r*t)}

式(5)x＝a0－a1*exp(－k*t)

式(6)x＝a0－a1*exp(－k1*t)－a2*exp(－k2*t)

式(7)x＝a+k/(t+b)

式(8)x＝a+b/(exp(k*t)+c)

此外，在各函数中，t表示时刻，x表示吸光度。另外，a、b、c、d、e、k、p、q、r、u、v、w、a0、a1、k1、k2是近似式参数。

式(1)～式(4)所示的函数主要被应用于速率法，式(5)～式(8)所示的函数主要被应用于终点法。当然并不限于它们，也可以准备除此以外的函数作为近似式。

此外，根据检查项目和试剂代码的组合自动地执行近似式/评价参数计算部420对近似式的选择。为了实现该功能，例如使用使最适合的近似式与检查项目和试剂代码的每个组合对应所得的表。该表例如存储在存储装置12中即可。近似式/评价参数计算部420根据检查项目和试剂代码的组合来检索该表，选择与组合对应的最佳近似式。

在图5中表示该表的例子。表500由列510、520、530构成。在列510中记述检查项目，在列520中记述表示试剂的种类的试剂代码，在列530中记述与检查项目和试剂代码的种类对应的最佳近似式。

在本实施例的情况下，近似式/评价参数计算部420根据检查项目和试剂代码的组合检索表500，选择与检查项目和试剂代码的组合对应的最佳近似式。此外，也可以构成为能够由用户变更存储在表500中的对应关系的内容。

随着时间的经过多次测定吸光度。在接下来的步骤S310中，吸光度数据取得部410从测光机构8输入一次测定或多次测定平均的吸光度数据。即，吸光度数据被输入到控制部13。在使用在伴随着试剂和检体的反应的色调变化中吸光度有很大变化的波长(主波长)的光、吸光度几乎没有变化的波长(副波长)的光的测定方式中，输入主波长光的吸光度和副波长光的吸光度之间的差作为吸光度数据。

在步骤S315中，吸光度数据取得部410判定是否添加了主反应试剂。在判定为没有添加主反应试剂的情况下，处理过程返回到步骤S310，进行下一个吸光度数据的输入。直到判定出添加了主反应试剂为止，重复执行以上的判定动作。在此，主反应试剂是指在使用多个试剂的反应中引起主要的吸光度变化的试剂(通常是最终的试剂)。在添加了主反应试剂的情况下，处理过程转移到步骤S320。

在步骤S320中，吸光度数据取得部410将输入的吸光度数据存储在存储装置12中。

在步骤S325中，吸光度数据取得部410判定是否存储了最后的吸光度数据。在此，在判定为最后的吸光度数据没有存储在存储装置12中的情况下，处理过程返回到步骤S310。直到将必要的数据数存储在存储装置12中为止，重复执行该循环动作(吸光度数据的输入和存储)。在通过吸光度数据取得部410判定为积累了必要的数据数的情况下，处理过程前进到步骤S330。

在步骤S330中，近似式/评价参数计算部420计算数学式中的参数的值，使得由在步骤S300中选择出的近似式表示的吸光度的时间变化与实际的吸光度的时间变化之间的差尽量小。具体地说，计算出数学式中的参数值，使得作为测定结果而存储的吸光度数据与根据近似式计算出的对应时刻的吸光度数据之间的平方误差尽量小。在参数值的计算中可以利用现有的最小二乘计算方法。作为能够与各种形式的数学式对应的方法，例如可以采用根据最速下降法计算平方误差为最小的参数值的方法。

进而，在步骤S330中，近似式/评价参数计算部420进行评价参数的计算。对于评价参数，例如使用根据近似式计算的吸光度(近似值)与实际测定的吸光度(实测值)之间的差(误差)的平均值、误差的平方平均值、误差的最大值等即可。

另外，例如如以下所示的式(9)所示那样，使用组合式(1)～式(8)所示的近似式参数进行各种计算所得的值即可。

式(9)A0＝a0－a1

此外，式(9)是用于使用式(5)所示的近似式参数得到表示终点法的初始吸光度(设为A0)的评价参数值的式例。另外，例如也可以使用表示反应过程曲线的形状的参数。

图6是说明表示速率法的反应过程曲线的形状的评价参数的图。在图6中，横轴110表示从反应开始起的经过时间，纵轴120表示吸光度。曲线210表示根据近似式求出的吸光度变化的近似曲线。直线220是曲线210渐近的直线。另外，横轴110上的点230表示曲线210充分渐近直线220的时刻TI，横轴110的0～TI的范围相当于延迟时间部。在该情况下，可以使用TI作为评价参数。

在此，延迟时间部是指在速率法中由于检体的浓度、搅拌的状况、反应温度等理由而到反应速度成为固定(直线)为止出现的曲线部。另外，例如预先确定微小的值ε，充分渐近的时刻定义为曲线210和直线220之间的差成为ε以下的时刻。ε既可以是固定值，也可以与初始吸光度、吸光度的变化幅度对应地设定。例如可以把将初始吸光度乘以常数所得的值、或将初始吸光度和最终吸光度之间的差乘以常数所得的值作为ε。

另外，也可以预先确定微小的值δ，而将充分渐近的时刻定义为曲线210和直线220的斜率的差成为δ以下的时刻。在该情况下，δ既可以为固定值，也可以与直线220的斜率对应地设定。例如可以把将直线220的斜率乘以常数所得的值作为δ。

此外，假设评价参数及其计算方法预先存储在存储装置12中。另外，根据检查项目和试剂代码的组合自动地执行近似式/评价参数计算部420对评价参数的选择。为了功能的实现，例如将检查项目和试剂代码的组合与评价参数之间的对应关系作为表而存储在存储装置12中即可。近似式/评价参数计算部420根据检查项目和试剂代码的组合检索该表，选择与各组合对应的评价参数的组合。

在图7中表示该表的例子。表700由列710、720、730构成。在列710中记述检查项目，在列720中记述试剂的种类，在列730中记述与检查项目和试剂代码的种类对应的评价参数的组合。图中的记号“○”表示采用，记号“×”表示不采用。评价参数既可以一个也不选择，也可以选择一个或组合地选择多个。另外，也可以选择评价参数的全部。在本实施例的情况下，近似式/评价参数计算部420根据检查项目和试剂代码的组合检索表700，选择与检查项目和试剂代码的组合对应的评价参数的组合。此外，也可以构成为能够由用户变更存储在表700中的对应关系的内容。

在步骤S335中，近似式/评价参数计算部420针对检查项目和试剂代码的每个组合，将近似式参数值和评价参数值存储在存储装置12中。

在步骤S340中，检查值计算部415根据所得到的吸光度数据基于检量线计算检查值。检量线数据预先存储在存储装置12中。

在步骤S345中，检查值计算部415将针对检查项目和试剂代码的每个组合计算出的检查值存储在存储装置12中。

[步骤S5]

返回图1的说明。在步骤S5中，参考数据生成部425根据指定的检查项目和试剂代码的组合检索存储装置12，读出与组合对应的近似式参数、评价参数以及检查值。

[步骤S6]

在步骤S6中，参考数据生成部425判定读出的近似式参数、评价参数以及检查值的数据是否是带标志数据。带标志数据例如是指要测定的试样的分析量已经调整。或者是指装置赋予了警告的数据。警告例如有线性度检查。线性度检查是在速率法的分析项目中检查吸光度变化的直线性的功能。在线性度检查中，求出一定的测光范围的前半部和后半部的吸光度变化量的差，在该差超过预先指定的线性度检查值的情况下判断为不是直线，对数据赋予警告。

另外，警告的其他例子有ABS限制。在要测定的试样的浓度或酶活性值异常高，超过了试剂的可测定范围的情况下，试剂中的基质或辅酶在测光时间前全部被消耗而吸光度值急剧变化，无法得到正确的测定值。因此，设定吸光度的上限或下限的反应界限值(ABS限制)，在检测出超过了反应界限值的情况下，对数据赋予警告。另外，理想的是校准物、控制检体等市场销售的检体数据也为带标志数据。这是因为有时在市售试样和普通检体中粘性等性质不同，反应过程曲线的形状不同。

这样的带标志数据的反应过程曲线与正常的反应过程曲线的形状不同的可能性高。因此，如果包含这些数据地生成参考数据，则无法得到正常的分布的可能性高。因此，最好通过在步骤S6中进行判定，在参考数据中不包含带标志数据。此外，带标志数据的定义既可以预先设定，也可以采用由用户自由选择的方法。为了实现前者的功能，例如将带标志数据的定义预先存储在存储装置12中即可。此外，带标志数据并不限于上述的警告，根据自动分析装置的功能来定义即可。在步骤S6中判定为带标志数据的情况下，返回到步骤S5，读出近似式参数、评价参数和检查值。在步骤S6中判定为不是带标志数据的情况下，转移到步骤S7。

[步骤S7]

在步骤S7中，参考数据生成部425将读出的近似式参数、评价参数和检查值存储在存储装置12内的其他区域中。

[步骤S10]

在步骤S10中，参考数据生成部425判定是否存储了参考数据的生成所需要的个数的近似式参数、评价参数和检查值。在判定为没有存储的情况下，参考数据生成部425返回到步骤S5，直到必要数据数备齐为止，重复进行近似式参数、评价参数和检查值的读出和存储。在参考数据生成部425判定为积累了必要个数的近似式参数、评价参数和检查值的情况下，处理过程前进到S15。

[步骤S15]

在步骤S15中，参考数据生成部425使用积累的近似式参数、评价参数和检查值生成分布图。

图8是说明参考数据的分布图的图。在图8中，横轴810表示评价参数A1，纵轴820表示评价参数Err。评价参数A1表示终点法中的反应过程数据的吸光度变化量。例如在使用式(5)的近似式的情况下，评价参数A1与近似式参数a1相同。评价参数Err表示针对各时刻通过近似式计算的吸光度(近似值)与实际测定的吸光度(实测值)之间的差的平均平方误差。记号830表示各数据的评价参数的值的组合坐标。

此外，预先将对参考数据的分布图的纵轴820和横轴810使用哪个评价参数存储在存储装置12中。例如将适合于检查项目和试剂代码的每个组合的评价参数的组合作为表存储在存储装置12中即可。参考数据生成部425与检查项目和试剂代码的组合对应地检索该表，选择与组合对应的评价参数的组合。

在图9中表示表的例子。表900由列910、920、930和940构成。在列910中记述检查项目，在列920中记述表示试剂的种类的试剂代码，在列930和列940中记述近似式参数、评价参数或检查值的组合。在列930中记述与图8的纵轴820对应的近似式参数、评价参数或检查值。在列940中记述与图8的横轴810对应的近似式参数、评价参数或检查值。此外，也可以构成为能够由用户变更存储在表900中的对应关系的内容。

[步骤S20]

在步骤S20中，参考数据生成部425判定是否在过去生成了项目和试剂代码的组合与当前处理对象相同的参考数据。在过去没有生成的情况下，转移到步骤S25。

[步骤S25]

在步骤S25中，参考数据生成部425读出存储在存储装置12中的为了生成参考数据的分布图而存储的全部回归函数，计算使各回归函数近似参考数据的参数的值。在本实施例中，将用于近似反应过程曲线的式子作为“近似式”，将用于近似参考数据的分布图的式子作为“回归函数”来加以区别。

在回归函数中，准备一次式、二次式、三次式等多项式、指数函数、乘方函数、对数函数等公知的函数即可。另外，也可以为组合多个这些函数所得的式子。当然也可以准备除此以外的函数作为回归函数。在回归函数的参数的计算中使用现有的最小二乘计算方法等即可。另外，参考数据生成部425除了计算回归函数的参数以外，还计算用于评价回归精度的指标。在指标中，使用R平方值(用该回归函数表示某现象的概率。在直线回归的情况下为相关系数)、实测值和近似值的残差的平均值、残差的平方平均值等即可。在计算后，显示部440将参考数据的分布图和回归函数、近似评价指标显示在附属于计算机10的显示装置上。

在图10中，针对图8所示的参考数据的分布图，表示在步骤S25中计算回归函数和近似评价指标的结果的输出例子。在显示画面1010中，表示出与各回归函数对应的6个处理结果画面。各处理结果画面由作为使各回归函数近似参考数据的结果所得的回归函数式1040、表示各个近似精度的评价指标1050、参考数据的分布图1030构成。在图10的情况下，指标是R平方值和残差的平方平均值。另外，将与回归函数式1040对应的曲线与分布图1030重叠地显示，使得用户容易进行判断。

在显示画面1010中进行显示使得能够从视觉上确认近似精度最好的回归函数式1040。例如从近似精度好的开始顺序地显示，用框线1060围住表示近似精度最好的回归函数的应用结果的处理结果画面而显示。在图10的情况下，显示在显示画面1010的上段侧的处理结果画面(回归函数)与显示在下段侧的处理结果画面(回归函数)相比，近似精度相对较高，显示在左侧的处理结果画面(回归函数)与显示在右侧的处理结果画面(回归函数)相比，近似精度相对较高。

如图10所示，通过在同一画面上排列多个地显示将与各回归函数对应的曲线与参考数据的分布图重叠表示的处理结果画面，用户能够在画面上对比地确认因回归函数的不同造成的近似精度的不同。由此，能够客观地决定反映参考数据的分布图的特征的回归函数。

[步骤S30]

在步骤S30中，用户参考与通过近似处理得到的回归函数候选对应的各曲线与参考数据的分布图的重叠程度的不同、表示各曲线的近似精度的评价值1050，选择最适合于在步骤S15中生成的参考数据的分布图的回归函数式1040。这样，期待以下的效果，即在显示画面1010中支持用户选择最佳的回归函数式1040。

[步骤S32]

在步骤S32中，参考数据生成部425取得用户选择出的回归函数，然后前进到步骤S50。

[步骤S35]

在上述的步骤S20中，判定为参考数据生成部425在过去生成了项目和试剂代码的组合与当前处理对象相同的参考数据的情况下，转移到步骤S35。

在步骤S35中，参考数据生成部425选择回归函数的种类。图11是说明在步骤S35中执行的回归函数的种类的选择的流程图。

在步骤S1100中，参考数据生成部425从存储装置12读出生成项目和试剂代码的组合与当前处理对象相同的参考数据时使用的回归函数的种类。

在步骤S1120中，参考数据生成部425判定回归函数的种类是否有多个。在回归函数的种类是一种的情况下，参考数据生成部425前进到步骤S1130，将回归函数的种类存储在存储装置12的其他区域中。

与此相对，在步骤S1120中判定为回归函数的种类有多个的情况下，参考数据生成部425前进到步骤S1150。

在步骤S1150中，参考数据生成部425判定过去最多采用的回归函数的种类和最近采用的回归函数的种类是否相同。在判定为相同的情况下，参考数据生成部425前进到步骤S1160，将过去最多采用并且最近采用的回归函数的种类存储在存储装置12的其他区域中。

与此相对，在步骤S1150中判定为不同的情况下，参考数据生成部425前进到步骤S1170，将过去最多采用的回归函数的种类和最近采用的回归函数的种类的双方存储在存储装置12的其他区域中。

[步骤S40]

在步骤S40中，参考数据生成部425使用在步骤S35中选择出的回归函数执行参考数据的近似处理。对近似计算使用现有的最小二乘计算方法等即可。另外，与步骤S25的情况同样地，也可以计算用于评价近似精度的指标。在近似计算后，在计算出参考数据的分布图和回归函数的情况下，显示部440将近似评价指标显示在附属于计算机10的显示装置上。

图12针对图8所示的参考数据的分布图表示计算回归函数和近似评价指标的结果的输出例子。在显示画面1210上显示在步骤S40中计算出的参考数据的分布图1220、过去的参考数据的分布图1230。在此，对于过去的参考数据，显示最近的数据即可。

在步骤S35中选择了2种回归函数的情况下，显示各自对应的分布图、应用了各回归函数的过去数据中的最接近现在的数据的分布图即可。通过准备图21所示的显示画面1210，用户能够一边参照过去的参考数据的分布图，一边评价本次的参考数据的近似精度。因此，能够在接下来的步骤S45中支持用户判定最佳回归函数。

[步骤S45]

在步骤S45中，用户一边参照近似结果一边判定是否采用所提示的回归函数。在采用的情况下，执行上述的步骤S32。即，参考数据生成部425取得用户决定的回归函数，然后前进到步骤S50。这时，在步骤S40中有2种回归函数的情况下，选择任意一方的回归函数。在该情况下，在步骤S32中，参考数据生成部425在取得用户选择出的回归函数后，前进到步骤S50。

另一方面，在步骤S45中判定为用户不采用所提示的回归函数的情况下，参考数据生成部425前进到步骤S25，执行对可应用的全部回归函数的近似处理。这时，关于图10的显示，理想的是在用户希望的情况下能够显示过去的参考数据的分布图。例如在显示画面1010上设定按键1070。如果用户在显示画面1010上按下按键1070，则显示图12所示那样的过去的参考数据的分布图。

[步骤S50]

在步骤S50中，参考数据生成部425将用户选择或决定的参考数据的分布图、回归函数、近似精度指标存储在存储装置12中。

[步骤S52]

在步骤S52中，参考数据生成部425提示用于催促用户决定是否选择不包含在参考数据中的排除数据的画面。通过显示部440将该画面显示在附属于计算机10的显示装置上。

[步骤S55]

在步骤S55中，判定用户是否选择排除数据。在判定为用户不选择排除数据的情况下，参考数据生成部425前进到步骤S75。另一方面，在判定为用户选择排除数据的情况下，参考数据生成部425前进到步骤S60。

[步骤S60]

在步骤S60中，参考数据生成部425选择不包含在参考数据中的排除数据候选。排除数据候选的选择，例如使用与在参考数据的分布图中使用的参数对应排除数据即可。在此，例如对一个参数的分布设置阈值，将该阈值设为平均值±标准偏差(为SD)的2倍，排除数据设为该范围外的数据即可。阈值预先存储在存储装置12中。例如将检查项目和试剂代码、适合于对参考数据使用的参数的组合的阈值作为表而存储在存储装置12中即可。参考数据生成部425根据检查项目和试剂代码、对参考数据使用的参数的组合检索该表，选择与组合对应的阈值。

在图13中表示该表的例子。表1300由列1310、1320、1330、1340构成。在列1310中记述检查项目，在列1320中记述试剂代码，在列1330中记述在参考数据生成时使用的近似式参数、评价参数或检查值的种类，在列1340中记述用于选择排除数据候选的阈值。此外，也可以构成为能够由用户变更存储在表1300中的对应关系的内容。

另外，也可以将在步骤S60中由参考数据生成部425选择的排除数据候选设为从在步骤S50中决定的回归函数偏离的数据。在此，从回归函数偏离的数据例如设为从回归值±标准偏差的2倍偏离的数据即可。阈值与图13同样地预先存储在存储装置12中。如果通过上述的方法等选择了排除数据候选，则显示部440将排除数据候选显示在附属于计算机10的显示装置上。

图14A表示在步骤S60中选择出的排除数据候选的显示例子。在显示画面1400中，显示由选择排除数据之前的参考数据的分布图和近似精度指标构成的处理结果画面(上段左端)、由与多个排除方法对应的参考数据的分布图和近似精度指标构成的处理结果画面(下段左端、下段中央、下段右端)。

此外，对于显示几个与各个排除方法对应的处理结果画面，既可以预先设定，也可以由用户登录。包含记号1410的正方形的记号表示原始数据(包含在参考数据中的数据)，包含记号1420、1421和1422的菱形的记号表示排除数据候选。另外，范围1430表示用于选择从参考数据中排除的数据候选的阈值。

此外，以模式1所示的处理结果画面(下段左端)表示针对评价参数Err将平均值±标准偏差的2倍设为阈值而选择排除数据候选的情况。以模式2所示的处理结果画面(下段中央)表示针对评价参数A1将平均值±标准偏差的2倍设为阈值而选择排除数据候选的情况。以模式3所示的处理结果画面(下段右端)表示针对回归函数将回归值±标准偏差的2倍设为阈值而选择排除数据候选的情况。排除数据候选的显示并不限于此，既可以显示组合多个模式1～模式3的情况，也可以显示其他的排除数据候选的选择方法的结果。

另外，在过去生成了项目和试剂代码的组合与当前处理对象相同的参考数据的情况下，将过去的参考数据的分布图1460(上段中央)也显示在显示画面1400上。这时，以通过过去的参考数据了解排除了的数据的方式进行显示。例如，可以如过去的参考数据的分布图1460所示那样，使得能够根据标记的颜色、形状等区别包含在参考数据中的数据1461(正方形的记号)和排除了的数据1462(菱形的记号)。

此外，关于过去的数据，既可以显示在步骤S50中存储的过去的参考数据的分布图，也可以显示使用过去的参考数据判定了偏离的全部检体数据的分布图。这时，也进行显示使得知道判定为偏离的数据。

[步骤S65]

在步骤S65中，用户一边确认参考数据的分布图(图14A的上段左端)、明示出排除数据候选的参考数据的分布图(图14A的下段左端、下段中央、下段右端)、在存在的情况下过去的参考数据或判定为偏离的全部数据的分布图(图14A的上段中央)、各数据的反应过程曲线(图14A的上段右端)，一边选择最佳的排除数据。

例如，在图14A中，如果用户在画面上点击表示“排除数据候选A”的记号1420，则通过显示部440显示该排除数据的反应过程曲线1440(图14A的上段右端)。理想的是将该反应过程曲线1440显示在显示画面1400上，但也可以显示在其他画面上。通过确认反应过程曲线1440，可知在“排除数据候选A”的反应过程曲线上有不连续的测定值。用户按顺序地确认排除数据候选。

在图14B中表示在与显示画面1400不同的画面上显示表示“排除数据候选B”的记号1421、表示“排除数据候选C”的记号1422的反应过程数据的例子。可知“排除数据候选B”的反应过程曲线1441是正常的，但“排除数据候选C”的反应过程曲线1442的吸光度是离散的。

此外，也可以将与排除数据候选对应的多个反应过程曲线同时显示在显示画面1400上。将同时显示的反应过程曲线的个数设为多少，既可以预先确定，也可以能够由用户设定。另外，也可以重叠地显示排除数据候选的反应过程曲线。在该情况下，可以使得能够根据颜色进行区别、或根据标记的形状进行区别，使得知道哪个反应过程曲线与哪个候选对应。另外，无论是并排地显示还是重叠地显示，都可以还同时显示排除候选以外的数据。

在本说明中，考虑用户在确认了全部的排除数据候选的基础上希望只排除“排除数据候选A”。在该情况下，用户选择图14A所示的3个模式中的模式3即可。

另外，考虑用户在确认了全部排除数据候选的基础上，希望排除“排除数据候选A”和“排除数据候选C”。在该情况下，用户选择图14A所示的3个模式中的模式3，进而点击模式3上的与“排除数据候选C”对应的数据，将数据的种类变更为排除数据。

对于变更方法，例如如图14C所示那样，如果用户选择了对象数据，则与原来的显示重叠地显示菜单画面1450，使得用户能够选择在菜单画面1450上显示的个别的设定项目即可。

此外，在图14A中，在显示画面1400上，在用户点击了参考数据生成部425提示的排除数据候选以外的数据的情况下，也显示与点击了的数据对应的反应过程曲线(图中的上段的从右开始第2个图表)。用户实际确认关注的数据的反应过程曲线，如果认为希望排除，则通过与图14C的情况同样的方法，能够将数据的种类变更为排除数据。与此相反，在希望解除排除数据的设定的情况下，理想的是也能够通过同样的操作变更数据种类。

进而，关于排除数据，由用户选择或输入排除的理由(异常的种类)。选择或输入例如使用菜单画面1470即可。在菜单画面1470中，预先显示被考虑的异常信息(由于装置、由于试剂、由于检体)作为选择项目。用户在确认排除数据候选时，能够选择或输入各项目。

也可以使得能够由用户自由地设定菜单画面1470的画面结构。另外，也可以在菜单画面1470中设置文字输入栏，能够由用户自由地输入。

通过准备图14A～图14C所示的显示画面，用户能够根据统计处理客观地从参考数据中排除数据。另外，用户能够一边确认一个一个的反应过程曲线，一边选择排除数据。因此，能够只选择最佳的排除数据。能够选择最佳的排除数据具有能够生成可靠性高的参考数据的效果。

[步骤S68]

在步骤S68中，参考数据生成部425取得用户选择出的排除数据。

[步骤S70]

在步骤S70中，参考数据生成部425将用户选择出的排除数据和排除理由存储在存储装置12中。

[步骤S75]

在步骤S75中，参考数据生成部425设定在偏离判定中使用的基准范围。将基准范围设定得将用户选择出的排除数据以外的全部参考数据判定为正常。例如如下这样设定。

计算包含在参考数据中的全部数据相对于回归线的残差，求出最大残差值(Emax)。根据该残差值使用式(10)求出作为基准范围的成为回归值(Eave)±标准偏差(SD)的n倍的n。

式(10)n≧|Emax|/SD

此外，记号||表示绝对值，n可以是正数并且为满足式(10)的最小值。或者，也可以预先由用户设定n的数值(设为h)作为预测值，将最接近该数值h并且满足式(10)的正数设为n。

除此以外，也可以通过以下那样的方法设定基准范围。求出用户选择出的排除数据中的相对于回归线的残差最小的残差值(Emin)。根据该残差值使用式(11)求出作为基准范围的成为回归值(Eave)±标准偏差(SD)的m倍的m的范围。

式(11)|Emax|/SD≤m≤|Emin|/SD

此外，记号||表示绝对值，m为正数。可以使得用户能够根据满足式(11)的正数自由地设定在基准范围中使用的m。

另外，并不限于这些设定方法，也可以使用根据回归函数和包含在参考数据中的数据之间的距离计算出的范围、对分布的轴使用的近似式参数、根据评价参数或检查值和包含在参考数据中的数据之间的距离计算出的范围来设定基准范围。

另外，也可以组合一个或多个范围来设定基准范围。例如在图14A中，使用近似式参数A1和回归函数来设定用户将“排除数据候选A”和“排除数据候选C”选择为排除数据的情况下的基准范围即可，设为“A1>(A1的平均值-标准偏差的k倍)、并且回归值±标准偏差的p倍”即可。此外，k和p表示正数。

[步骤S80]

在步骤S80中，参考数据生成部425将在偏离判定中使用的基准范围存储在存储装置12中。

将通过图1所示的处理步骤生成的参考数据存储在存储装置12的数据库中。

在图22A～图22C中表示数据库的结构例子，数据库由3个表构成。

图22A所示的表2300表示存储了各数据是否包含在参考数据中的判定结果、判定为“排除数据候选”的情况下的理由的表。表2300由列2301、2302、2303、2304、2305、2306、2307和2308构成。

在列2301中存储采样ID，在列2302中存储检查项目，在列2303中存储参考数据ID，在列2304中存储对参考数据使用的近似式参数值、评价参数值或检查值，在列2305中存储用户判定是否包含在参考数据中的结果，在列2306中存储用户进行偏离判定的结果，在列2307中存储从参考数据中排除了样本的理由，在列2308中存储判定为偏离的情况下的偏离理由。

此外，对列2301的采样ID附加ID使得唯一地确定数据。另外，在列2304中，用(横轴、纵轴)的坐标存储在参考数据的分布图中使用的近似式参数值、评价参数值或检查值即可。将在后面详细说明列2306和列2308。

图22B所示的表2310表示存储了参考数据ID、该参考数据的表。表2310由列2311、2312构成。在列2311中存储参考数据ID，在列2312中存储构成参考数据的采样ID。

图22C所示的表2320表示存储了参考数据的回归函数和在偏离判定中使用的基准范围的表。由列2321、列2322、列2323和列2324构成。在列2321中存储参考数据ID，在列2322中存储回归函数的种类，在列2323中存储根据参考数据的分布图确定的回归函数参数，在列2324中存储在偏离判定中使用的基准范围。

[偏离判定处理步骤和偏离判定结果的确认处理(图15)]

如以上说明的那样，如果使用图1所示的参考数据的生成处理步骤，则用户能够客观地设定在每次试剂制造厂商、批次等变更时需要重新生成的参考数据的生成处理(分布图的生成处理、回归函数曲线的选择处理、排除数据的除去处理、基准范围的设定处理)。

在图15中，表示偏离判定处理步骤和偏离判定结果的确认处理步骤，表示使用所生成的参考数据来判定测试数据的偏离的处理步骤。

[步骤S3]

在该处理中，执行与图1的步骤S3相同的处理。即，控制部13计算近似式参数、评价参数、检查值。

[步骤S1500]

在步骤S1500中，偏离判定部435从存储装置12中读出测试数据的近似式参数、评价参数和检查值。

[步骤S1510]

在步骤S1510中，偏离判定部435从存储装置12中读出与测试数据对应的参考数据的分布图、回归函数、基准范围。

[步骤S1520]

在步骤S1520中，偏离判定部435判定测试数据的偏离。在测试数据的近似式参数、评价参数和检查值在基准范围内的情况下，偏离判定部435判定为测试数据没有偏离。另一方面，在测试数据的近似式参数、评价参数和检查值的任意一个为基准范围外的情况下，偏离判定部435判定为测试数据是偏离数据。

[步骤S1530]

在步骤S1530中，偏离判定部435将被判定为偏离的数据存储在存储装置12中。

用户在一日的最后、向医生报告检查结果前等时刻，确认判定为偏离的数据。如果用户确认偏离数据，则显示部440将偏离数据确认画面显示在附属于计算机10的显示装置上。

在图16A～图16C中表示偏离数据的确认画面例子。图16A所示的显示画面的横轴1600表示评价参数A1，纵轴1605表示评价参数Err。记号1610表示参考数据，函数1620表示参考数据的回归函数，范围1630表示基准范围。

记号1640表示测试数据。记号1650表示被判定为偏离的测试数据。将被判定为偏离的数据1650显示得能够与收敛在基准范围内的测试数据1640区别。例如用标记的颜色、形状进行区别即可。在图16A的情况下，通过空白的菱形表示记号1640，通过黑色的菱形表示记号1650。此外，如果通过点击操作在画面上选择了由用户判定为偏离的数据，则通过显示部440将该数据的反应过程曲线显示在附属于计算机10的显示装置上。

理想的是如图16B所示的显示画面1660、图16C所示的显示画面1665那样，将反应过程曲线显示在与对应的偏离判定结果的显示画面相同的画面上。当然也可以将反应过程曲线显示在与偏离判定结果不同的画面上。

此外，在显示反应过程曲线的情况下，理想的是如显示画面1660(图16B)那样，重叠地显示被判定为偏离的数据的反应过程曲线1670、参考数据或收敛在基准范围内的数据的反应过程曲线1675。通过采用该显示方法，用户能够容易地确认被判定为偏离的反应过程曲线的偏离的程度、理由。

另外，也可以如显示画面1665(图16C)所示那样，在同一画面上排列多个地显示被判定为偏离的数据的反应过程曲线1670、参考数据或收敛在基准范围内的数据的反应过程曲线1675。在此，使得用户能够自由选择地显示参考数据或收敛在基准范围内的数据即可。

此外，理想的是在显示画面1665(图16C)中显示得能够区别偏离的数据的反应过程曲线1670、参考数据或收敛在基准范围内的数据的反应过程曲线1675。例如，能够用标记的颜色、形状进行区别即可。

进而，理想的是关于被判定为偏离的数据，能够由用户选择或输入偏离的理由。对于选择用或输入用的画面，例如使用菜单画面1680即可。在菜单画面1680中，预先显示被考虑的异常信息(由于装置、由于试剂、由于检体)作为选择项目。用户在确认偏离数据候选时，能够选择或输入各项目。

菜单画面1680的画面结构可以是与图14所示的菜单画面1470相同的结构。通过确认被判定为偏离的数据的反应过程曲线1670，用户能够在画面上确认在该数据中有不连续的测定值。在该情况下，用户选择在菜单画面1680中准备的项目中的“不连续的测定值”。

另外，理想的是对于被判定为偏离的数据，也能够根据用户的判断解除偏离判定(判定为基准范围内)。在该情况下，返回到图1的步骤S75，重新设定基准范围即可。将用户判定的结果存储在存储装置12中。

与排除判定的结果和排除的理由同样地，将偏离判定的结果和偏离的理由存储在存储装置12的数据库(图22A所示的表)中。在列2301中存储采样ID，在列2302中存储检查项目，在列2303中存储在偏离判定中使用的参考数据ID，在列2304中存储在偏离判定中使用的近似式参数值、评价参数值或检查值，在列2306中存储在步骤S1520中进行偏离判定的结果，在列2308中存储判定为偏离的情况下的偏离理由。

[变形例子]

在本实施例中，说明了通过控制部13执行全部处理的例子。但是，也可以使用自动分析装置的控制部13以外的处理装置执行同样的处理。例如也可以作为在计算机(PC)10内执行的软件处理来执行实施例1所示的处理。另外，也可以使用计算机(PC)10内部的存储装置作为存储装置12。

[总结]

通过采用在本实施例中说明的参考数据的生成方法，用户能够根据客观的信息设定在每次试剂制造厂商、批次等变更时需要重新生成的参考数据(分布图的生成处理、回归函数曲线的选择处理、排除数据的除去处理、基准范围的设定处理)。另外，由于使得能够在每次试剂制造厂商、批次等变更时生成最佳的参考数据，所以精度管理的准确性提高。

[实施例2]

[装置结构]

接着，参照附图详细说明实施例2的自动分析装置的装置结构和处理动作。在本实施例的情况下，自动分析装置也是生物化学自动分析装置。因此，其装置结构与实施例1相同。即，具有图2所示的装置结构。另外，控制部13以外的动作与实施例1相同。因此，省略控制部13以外的详细说明。

[处理动作]

本实施例的控制部13针对(2)偏离判定处理步骤和偏离判定结果的确认处理步骤，执行与实施例1不同的处理动作。在本实施例的情况下，针对全部近似式参数生成参考数据。另外，在该生成时，参考数据的分布图的横轴全部是检查值。

在图17中表示偏离判定步骤。此外，对图17中的与实施例1的图15对应的处理步骤附加相同符号来表示。图17所示的处理过程中的步骤S3、步骤S1500～步骤S1520的处理与图15中的步骤S3、步骤S1500～步骤S1520的处理相同。

在步骤S1700中，偏离判定部435针对被判定为偏离的数据，根据参考数据的回归函数计算不偏离(收敛在基准值范围内)的情况下的预测反应过程曲线(为理想的反应过程曲线)的近似式参数。

图18A表示以下的例子，即例如使用式(5)的近似式计算近似式参数，在使用近似式参数a0和检查值而生成的参考数据中判定为偏离。此外，在本实施例中，关于其他的近似式参数a1、k，假定判定为基准范围内。

在图18A中，横轴1800表示检查值，纵轴1805表示近似式参数a0。记号1840表示参考数据，函数1810表示参考数据的回归函数。范围1820表示与函数1810对应的基准范围。记号1830表示被判定为偏离的测试数据。通过回归函数式1815表示函数1810。对于任意的检查值，可以从近似函数式1815根据式(12)计算出表示理想的反应过程曲线的近似式参数a0。

式(12)理想的反应过程曲线的a0(理想)＝0.0794×检查值₁₈₃₀+4.043

此外，检查值₁₈₃₀表示偏离数据(记号1830)的检查值。

如以上说明的那样，如果使用参考数据的回归函数，则求出表示理想的反应过程曲线的近似式参数。另外，还同时计算出理想的反应过程曲线的错误条。错误条，作为参考数据的离散，求出参考数据相对于回归函数的距离的离散(标准偏差)即可。或者，也可以设为在偏离判定中使用的基准范围。

在步骤S1710中，偏离判定部435将判定的偏离数据和表示理想的反应过程曲线的近似式参数、理想的反应过程曲线的错误条存储在存储装置12中。

用户在一日的最后、向医生报告检查结果前等时刻，确认被判定为偏离的数据。如果用户执行偏离数据的确认，则显示部440将偏离数据确认画面显示在附属于计算机10的显示装置上。在图18B和图18C中表示偏离数据的确认画面例子。图18B所示的显示画面1850，在用户在参考数据的分布图(左图)上选择了偏离数据(记号1830)的情况下，由显示部440显示在附属于计算机10的显示画面上。在显示画面1850的右画面上显示与偏离数据(记号1830)对应的反应过程曲线1835。即，在与偏离判定结果相同的画面上显示反应过程曲线1835。可以这样在相同画面上显示偏离判定结果和反应过程曲线1835，但也可以将它们分别显示在不同的画面上。

如果用户在显示画面1850中指示理想的反应过程曲线的显示，则显示部440针对被判定为偏离的反应过程曲线1835，重叠地显示在步骤S1710中存储的理想的反应过程曲线1855和错误条1860。

例如如反应过程曲线1870(图18C的左图)、反应过程曲线1880(图18C的右图)那样，重叠或排列地显示偏离的反应过程曲线1835和收敛在基准范围内的其他反应过程曲线，则难以理解为什么判定为偏离的理由。

但是，通过如图18B那样，重叠地显示理想的反应过程曲线1855和被判定为偏离的反应过程曲线1835，变得容易理解判定为偏离的理由。同样，通过将表示判定为不偏离的范围的错误条1860与判定为偏离的反应过程曲线1835重叠地显示，变得容易理解判定为偏离的理由。例如在图18B的情况下，可知判定为偏离的反应过程曲线1835具有反应过程的前半部分的基线上升的特征。

进而，理想的是关于被判定为偏离的数据，能够由用户选择或输入偏离的理由。对于选择用或输入用的画面，例如使用菜单画面1680即可。在菜单画面1680中，预先显示被考虑的异常信息(由于装置、由于试剂、由于检体)作为选择项目。用户在确认偏离数据候选时，能够选择或输入各项目。

菜单画面1680的画面结构可以是与图14所示的菜单画面1470相同的结构。用户判定的结果被存储在存储装置12中。

通过采用在本实施例中说明的处理方法，能够对每个检查项目、试剂代码、试剂批次生成理想的反应过程曲线。通过在能够比较的形式下显示该理想的反应过程曲线和被判定为偏离的数据的反应过程曲线，用户容易确认偏离理由。

[实施例3]

[装置结构]

接着，参照附图详细说明实施例3的自动分析装置的装置结构和处理动作。在本实施例的情况下，自动分析装置也是生物化学自动分析装置。因此，其装置结构与实施例1相同。即，具有图2所示的装置结构。另外，控制部13以外的动作与实施例1相同。因此，省略控制部13以外的详细说明。

[处理动作]

本实施例的控制部13执行(3)生成正常数据和异常数据的分布图的处理步骤。

在图19A和图19B中表示该分布图的生成步骤。图19A所示的处理过程中的步骤S3～步骤S80的处理与图1中的步骤S3～步骤S80的处理相同。

在步骤S1900中，正常/异常分布图生成部445从存储在存储装置12中的数据库中读出参考数据的分布图1220、参考数据的回归函数、排除数据、排除数据的理由信息。

在步骤S1910中，正常/异常分布图生成部445进行在步骤S1900中读出的参考数据的分布图1220的标准化。对标准化使用正态分布的标准化即可。

在图20A中表示标准化的概念方法。在此，用y＝f(x)给出参考数据的分布图2090的回归函数2001。另外，用σ(x)给出基准范围2003。某值2005(A1＝xa)的回归值2004(f(xa))遵循正态分布2070。用(f(xa)、σ(xa))表示正态分布2070。

可以通过式(13)表示该标准化。

式(13)Ya＝(ya－f(xa))/σ(xa)

通过标准化，正态分布2070变得遵循标准正态分布N(0，1)。同样，如果对参考数据的分布图2090所示的全部数据进行标准化，则其分布被变换为标准化分布图2080。如标准化分布图2080那样，包含在参考数据中的数据作为正常数据分布在用记号2020所示的框内，用记号2000所示的排除数据作为异常数据分布在用记号2030所示的框内。用记号2020所示的框的范围和用记号2030所示的框的范围不重叠。这样，通过标准化，正常数据和异常数据分别形成不同的群体。

在步骤S1920中，正常/异常分布图生成部445从存储装置12中读出使用了相同项目、相同试剂代码、相同近似式参数、评价参数和检查值的轴的分布图、相同回归函数的种类的正常数据和异常数据的分布图。在不存在对应的分布图的情况下，转移到步骤S1940。

在步骤S1930中，正常/异常分布图生成部445将标准化后的数据与正常数据和异常数据的分布图合并。

在步骤S1940中，正常/异常分布图生成部445将合并后的正常数据和异常数据的分布图(正常/异常分布图)存储在存储装置12中。

对进行了偏离判定的测试数据也进行相同的处理。图19B表示对测试数据执行的处理过程。如果用户在图16A～图16C、图18A～图18C所示的显示画面中确认偏离结果，登记偏离数据和偏离理由信息，则与登记同时地转移到步骤S1950。

在步骤S1950中，正常/异常分布图生成部445从存储在存储装置12中的数据库中读出测试数据分布图、偏离数据、偏离数据的理由信息。在此，测试数据的分布图是指被判定为不偏离的数据的群。步骤S1910～步骤S1940的处理与图19A所示的步骤1910～步骤1940的处理相同。

在图20中表示正常数据和异常数据的分布图的合并例子。参考数据的分布图2090(图20A)和测试数据的分布图2095(图20B)是使用了相同项目、相同试剂的种类、相同评价参数的轴的分布图，回归函数的种类也相同。但是，试剂的批次不同，因此假定针对其他数据群生成了参考数据。

参考数据的分布图2090(图20A)已经标准化，生成了正常数据/异常数据的标准化分布图2080。另一方面，如果生成了测试数据的分布图2095(图20B)，则执行图19B所示的处理，与标准化分布图2080(图20A)合并。

在标准化分布图2085(图20B)中表示合并后的分布图。在合并后，测试数据的分布图2095的正常数据分布在附加了记号2020的框内。另一方面，测试数据的分布图2095的排除数据2002作为异常数据分布在附加了记号2050的第三框内。在该合并时，关于正常数据，用相同标记将全部合并即可，但关于排除数据、偏离数据，使得能够对排除或偏离的每个理由信息(异常的种类)区别标记即可。例如用标记的颜色、形状进行区别即可。

图21表示出通过在由于试剂批次的变更等而重新生成了参考数据后也继续积累正常数据和异常数据而生成的正常数据/异常数据的分布图的利用方法。在此，设想用户进行最新的测试数据的分布图2200的偏离判定结果的确认的情况。

如果用户指示了正常数据/异常数据的分布图的显示，则显示部440将与测试数据的分布图2200(图中左上)对应的正常数据/异常数据的标准化分布图2088(图中右上)显示在附属于计算机10的显示装置上。

进而，正常/异常分布图生成部445针对正常数据/异常数据的分布图2088的全部数据，执行与标准化相反的运算处理，在最新的测试数据的分布图上重叠地显示正常数据的分布和异常数据的分布。分布图2201(图中左下)表示显示结果例子。

最新的测试数据的偏离数据(记号2210)位于分布图2201的异常数据分布(记号2030)。因此，偏离的理由与异常数据分布(记号2030)相同的可能性高。可以利用现有的模式识别技术来判定测试数据存在于分布图上的哪个位置。如果接收到判定结果的用户在画面上点击选择偏离数据(记号2210)，则显示菜单画面1680。

这时，进行显示使得可知可能性最高的偏离的理由(异常的种类)。例如，通过“显示在最上”、“闪烁显示”、“变更字体”等来显示可能性高的项目即可。

如图21所示，如果使用通过标准化生成的正常数据/异常数据的分布图，则能够在新生成的参考数据(测试数据)上重叠地显示正常数据的分布和异常数据的分布。另外，关于异常数据的分布，可以对每个异常的理由(种类)显示分布，因此也可以确定偏离数据的异常的种类。

[变形例子]

在本实施例中说明了控制部13执行图19A和图19B所示的处理的例子。但是，也可以使用自动分析装置的控制部13以外的处理装置执行同样的处理。例如也可以作为在计算机(PC)10内执行的软件处理来执行实施例3所示的处理。另外，也可以使用计算机(PC)10内部的存储装置来作为存储装置12。

[总结]

如在本实施例中说明的处理方法那样，通过根据正态分布对分布图进行标准化，可以将由于试剂批次等理由而变化了的参考数据的分布图、测试数据的分布图合并在一个分布图上。由此，即使重新生成参考数据，也能够继续积累数据。结果能够生成准确的正常数据/异常数据的分布图。

进而，通过还同时积累在生成参考数据时排除了数据的情况下的排除理由信息、偏离判定后的偏离数据的偏离理由信息，异常数据的分布图能够对每个异常的理由(种类)生成分布。通过使用该正常数据/异常数据的分布图，能够在新生成的测试数据的分布图上重叠地显示正常数据和异常数据的分布。

另外，关于异常数据的分布，能够对每个异常的种类重叠地显示分布数据。由此，还能够确定偏离数据的异常的种类。

[变形例子]

此外，本发明并不限于上述实施例，包含各种变形例子。例如上述实施例是为了容易理解地说明本发明而详细说明的，并不限于一定具备所说明的全部结构。另外，可以将某实施例的一部分置换为其他实施例的结构，另外也可以向某实施例的结构追加其他实施例的结构。另外，还可以针对各实施例的结构的一部分追加、删除或置换其他结构。

另外，上述的各结构、功能、处理部、处理手段等例如也可以作为集成电路及其他硬件来实现它们的一部分或全部。另外，也可以通过由处理器解释、执行用于实现各个功能的程序来实现上述的各结构、功能等。即，可以作为软件来实现。可以将实现各功能的程序、表、文件等信息存储在存储器、硬盘、SSD(固态驱动器)等存储装置、IC卡、SD卡、DVD等存储介质中。

另外，控制线、信息线是考虑到说明上的必要而表示的，并不表示产品上必需的全部控制线、信息线。实际上可以考虑将几乎全部的结构相互连接起来。

产业上的可利用性

在一般情况下，如果收集数据而一次生成在偏离判定中使用的参考数据，则大多能够一直利用相同的参考数据。但是，通过自动分析装置的测定而得到的反应过程曲线即使在同一检查项目中，有时也由于所使用的试剂(制造厂商、自制、批次)而形状不同。因此，必须在每次试剂制造厂商、批次等变更时重新生成参考数据。

但是，在实施例1中说明的自动分析装置的情况下，即使在由于试剂制造厂商、批次等的变更而需要重新生成参考数据的情况下，用户也能够在同一画面上同时观察重叠地表示回归函数候选和参考数据的多个处理结果画面。因此，用户能够客观地选择应用于参考数据的回归函数候选。另外，用户自己能够一边确认成为判定对象的数据的反应过程曲线，一边客观地判断应该从参考数据中排除特定的数据、还是应该判定为偏离。因此，能够提高精度管理的准确性。

另外，在实施例2中说明的自动分析装置的情况下，能够对每个检查项目、试剂制造厂商、批次生成与检查值对应的理想的反应过程曲线。通过对该理想的反应过程曲线和被判定为偏离的数据进行比较，用户容易进行偏离理由的确认。因此，减轻了用户的偏离判定的负担。

为了判定偏离数据的异常的种类，需要与全部的异常的种类对应的异常的分布。但是，异常的出现频度非常低，另外由于患者的异常、由于装置的异常、由于试剂的异常等其种类也是丰富的。因此，为了提高判定精度，必须长期地积累数据。但在自动分析装置的情况下，如上述那样，由于试剂批次等的变更而成为前提的分布自身变化。结果存在以下的问题，即在分布形状不变的期间内，难以生成异常数据的分布图。

另一方面，在实施例3中说明的自动分析装置的情况下，即使由于试剂批次等而异常的分布变化，也能够生成可以继续使用的异常数据的分布图。进而，在实施例3中说明的自动分析装置的情况下，能够通过使用了所积累的正常数据/异常数据的分布图的模式识别来确定异常的种类。因此，能够减轻用户对偏离数据等的判定负担。进而，能够对自动分析装置的性能维持、患者检体的诊断支持作出贡献。

符号说明

1：样本盘；2：试剂盘；3：反应盘；4：反应槽；5：检体采样机构；6：吸液机构；7：搅拌机构；8：测光机构8；9：清洗机构；10：计算机(PC)；12：存储装置；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：圆形盘；18：试剂容器；19：圆形盘；20：冷藏库；21：反应容器；22：反应容器支架；23：驱动机构；24：采样探针；25：支承轴；26：臂；27：试剂分注探针；28：支承轴；29：臂；31：固定部；33：喷嘴；34：上下驱动机构；110：横轴(时间的经过)；120：纵轴(吸光度)；210：曲线(表示根据近似式计算出的吸光度的曲线)；220：直线(近似反应过程数据所得的曲线渐近的直线)；230：点(近似反应过程数据所得的曲线210充分渐近直线220的时间)；410：吸光度数据取得部；415：检查值计算部；420：近似式/评价参数计算部；425：参考数据生成部425；435：偏离判定部；440：显示部；445：正常/异常分布图生成部；450：数据总线；500：表；510：列(检查项目)；520：列(试剂的种类)；530：列(近似式的种类)；700：表；710：列(检查项目)；720：列(试剂的种类)；730：列(评价参数的种类)；810：横轴(参数值)；820：纵轴(参数值)；830：记号(各数据的参数值的组合坐标)；900：表；910：列(检查项目)；920：列(试剂的种类)；930：列(在偏离判定中使用的近似式参数、评价参数和检查值的种类)；940：列(在偏离判定中使用的近似式参数、评价参数和检查值的种类)；1010：显示画面(参考数据分布图的近似结果)；1030：参考数据的分布图；1040：回归函数式(参考数据分布图的回归函数)；1050：评价值(相关系数和误差)；1060：框线(最佳参考数据分布图)；1070：按键(用于显示过去的参考数据的分布图的按键)；1210：显示画面(生成中参考数据的分布图/过去生成的参考数据的分布图)；1220：分布图(生成中参考数据的分布图)；1230：分布图(过去生成的参考数据的分布图)；1300：表；1310：列(检查项目)；1320：列(试剂的种类)；1330：列(在生成参考数据时使用的近似式/评价参数和检查值的种类)；1340：列(排除数据选择用阈值)；1400：显示画面(参考数据分布图/排除数据候选/过去的参考数据分布图/排除数据候选的反应过程曲线/排除数据用菜单)；1410：记号(包含在参考数据中的数据)；1420：记号(排除数据候选A)；1421：记号(排除数据候选B)；1422：记号(排除数据候选C)；1430：阈值(排除数据选择用阈值)；1440：反应过程曲线(排除候选A的反应过程曲线)；1441：反应过程曲线(排除候选B的反应过程曲线)；1442：反应过程曲线(排除候选C的反应过程曲线)；1450：菜单画面；1460：分布图(过去的参考数据的分布图)；1461：记号(过去包含在参考数据中的数据)；1462：记号(过去从参考数据中排除的数据)；1470：菜单画面(排除理由选择画面)；1600：横轴(参数值)；1605：纵轴(参数值)；1610：记号(参考数据)；1620：函数(参考数据分布图的回归函数)；1630：范围(基准范围)；1640：记号(测试数据)；1650：记号(被判定为偏离的测试数据)；1660、1665：显示画面(参考数据、测试数据分布图/反应过程曲线)；1670：反应过程曲线(被判定为偏离的反应过程曲线)；1675：反应过程曲线(基准范围内的反应过程曲线)；1680：菜单画面(排除理由选择画面)；1800：横轴(检查值)；1805：纵轴(参数值)；1810：函数(参考数据分布图的回归函数)；1815：回归函数式(参考数据分布图的回归函数式)；1820：范围(基准范围)；1830：记号(被判定为偏离的测试数据)；1835：反应过程曲线(被判定为偏离的反应过程曲线)；1840：记号(参照数据)；1850：显示画面(参考数据、测试数据分布图/反应过程曲线)；1855：反应过程曲线(理想的反应过程曲线)；1860：错误条；1870：反应过程曲线(重叠显示)；1880：反应过程曲线(排列显示)；2000：记号(被判定为偏离的数据)；2002：记号(被判定为偏离的数据)；2020：记号(被判定为正常的数据)；2030、2040、2050：记号(被判定为偏离的数据的分布)；2080：标准化分布图(正常/异常分布图)；2085：标准化分布图(合并后)；2088：标准化分布图(合并后)；2090：分布图(参考数据、测试数据的分布图)；2095：分布图(测试数据的分布图)；2200：分布图(测试数据的分布图)；2210：记号(被判定为偏离的数据)；2201：分布图(重叠地显示变换后的正常数据/异常数据的分布图所得的测试数据的分布图)；2300：表；2301：列(采样ID)；2302：列(检查项目)；2303：列(参考数据ID)；2304：列(近似式/评价参数值、检查值)；2305：列(排除判定结果)；2306：列(偏离判定结果)；2307：列(排除理由)；2308：列(偏离理由)；2310：表；2311：列(参考数据ID)；2312：列(采样ID)；2320：表；2321：列(参考数据ID)；2322：列(回归函数的种类)；2323：列(回归函数参数)；2324：列(基准范围)。

Claims (11)

1.一种自动分析装置，混合试样和试剂并测定混合液的经时变化，该自动分析装置的特征在于，具备：

测定点数据取得部，其从上述试样和上述试剂的反应过程中取得多个测定点数据；

第一存储部，其积累对上述多个测定点数据进行近似的近似式的参数和检查值；

第一数据处理部，其根据在上述第一存储部中积累的预定个数的上述参数或上述检查值，生成与上述参数或上述检查值对应的、作为判定基准而使用的参考数据的分布图；

第二存储部，其存储排除判定用的阈值；

输出部，其基于所述阈值，在显示画面上提示在所述参考数据的分布图中包含的排除数据候选；以及

第三存储部，其将表示是否是从上述参考数据的分布图中排除的数据的判定结果作为上述参考数据的附属信息来存储。

2.根据权利要求1所述的自动分析装置，其特征在于，

上述输出部针对在上述分布图上进行了指定输入的参考数据，在显示画面上显示由对应的多个测定点数据构成的反应过程曲线。

3.根据权利要求1所述的自动分析装置，其特征在于，

上述第三存储部在上述判定结果表示排除的情况下，存储与从分布图中排除相应参考数据的理由相关的信息。

4.根据权利要求1所述的自动分析装置，其特征在于，

上述输出部在上述参考数据的分布图上提示上述阈值和上述排除数据候选的关系。

5.根据权利要求1所述的自动分析装置，其特征在于，具备：

偏离判定部，其判定新取得的测试数据相对于上述参考数据的分布图是否偏离；以及

第四存储部，其将表示是否从上述参考数据的分布图偏离的判定结果作为上述参考数据的附属信息来存储，

上述输出部在上述参考数据的分布图上提示上述偏离判定部的判定结果。

6.根据权利要求5所述的自动分析装置，其特征在于，

上述第四存储部在上述判定结果表示偏离的情况下，存储与相应参考数据从分布图偏离的理由相关的信息。

7.根据权利要求5所述的自动分析装置，其特征在于，具备：

第二数据处理部，其计算表示在与构成上述分布图的参考数据对应的上述参数和上述检查值之间存在的关系的回归函数；以及

第三数据处理部，其根据上述回归函数，计算与任意的测试数据对应的理想的反应过程曲线，

上述输出部在显示画面上重叠地显示与由上述偏离判定部判定为偏离的测试数据对应的反应过程曲线和上述理想的反应过程曲线。

8.根据权利要求5所述的自动分析装置，其特征在于，具备：

第四数据处理部，其对构成上述参考数据的分布图的一组参考数据进行标准化；

第五数据处理部，其对从上述参考数据的分布图中排除了的数据进行标准化；以及

第六数据处理部，其生成可识别地将由上述第四数据处理部生成的正常数据的分布和由上述第五数据处理部生成的异常数据的分布合并所得的标准化分布图，

上述输出部在显示画面上显示上述标准化分布图。

9.根据权利要求5所述的自动分析装置，其特征在于，具备：

第四数据处理部，其对构成上述参考数据的分布图的一组参考数据进行标准化；

第七数据处理部，其对上述新取得的测试数据中的在上述偏离判定部中判定为偏离的测试数据进行标准化；以及

第八数据处理部，其生成可识别地将由上述第四数据处理部生成的正常数据的分布和由上述第七数据处理部生成的异常数据的分布合并所得的标准化分布图，

上述输出部在显示画面上显示上述标准化分布图。

10.根据权利要求9所述的自动分析装置，其特征在于，具备：

第九数据处理部，其对上述标准化分布图应用与上述标准化相反的数据处理，生成能够识别正常数据和异常数据的分布图，

上述输出部将上述新取得的测试数据与上述第九数据处理部生成的分布图重叠地显示。

11.一种自动分析方法，用于混合试样和试剂并测定混合液的经时变化的自动分析装置，该自动分析方法的特征在于，具备以下步骤：

从上述试样和上述试剂的反应过程中取得多个测定点数据的步骤；

将对上述多个测定点数据进行近似的近似式的参数和检查值积累在第一存储部中的步骤；

根据在上述第一存储部中积累的预定个数的上述参数或上述检查值，生成与上述参数或上述检查值对应的、作为判定基准而使用的参考数据的分布图的步骤；

根据排除判定用的阈值，在显示画面上提示包含在上述参考数据的分布图中的排除数据候选的步骤；以及

将表示是否是从上述参考数据的分布图中排除的数据的判定结果作为上述参考数据的附属信息存储在第二存储部中的步骤。