CN104487851B - 自动分析装置 - Google Patents

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Abstract

实现自动分析装置，该自动分析装置在吸引量少的分注条件下，能切实地检测该分注时的异常，进行可靠性高的分析。对于首次分注中的吸引动作，由统计距离计算部(206a)计算特征变量，计算利用基准数据选择部(206f)从存储器(206b)中取出的特征变量距离基准数据的统计距离(D)。利用比较部(206c)对统计距离(D)与存储在存储器(206b)中的预先规定的阈值进行比较，其结果提供给判定部(206d)。判定部(206d)在统计距离(D)小于规定的阈值时，进行首次的排出动作。控制器根据第二次以后的分注的分注量条件来判定是否能够单独进行判定，如果不能单独判定，则基于首次的判断量选择基准数据。基于所选择的基准数据，判定第二次以后的吸引动作的正常异常。

Description

自动分析装置
技术领域
本发明涉及具备样品分注装置的自动分析装置。
背景技术
在自动分析装置中，例如在生物化学自动分析装置中，为了进行血清或尿等生物体试样的成分分析，使被检测试样与试剂发生反应，利用分光光度计等测光单元，以光学方式测定由此产生的色调和浑浊的变化。
为了使被检测试样与试剂发生反应，需要进行从容纳有各自的容器向反应容器的分注。因此，在自动分析装置中，具备将被检测试样或试剂从容纳有各自的容器向反应容器自动地吸引和排出的分注装置。
在从试样容器向反应容器分注被检测试样的样品分注装置中，有时因各种原因而会产生分注异常。在样品分注装置上具备进行样品的吸引和排出的探针，作为分注异常的产生原因而频率高的是纤维蛋白等固态异物的吸引所引起的探针堵塞。若探针产生堵塞，则无法将预定量的试样分注到反应容器中，无法得到具有可靠性的分析结果。
另外，在被检测试样的液面上存在气泡或液膜的情况下，导致将气泡或液膜判断为液面，无法吸引应当吸引的量的试样，产生分注异常。
为了避免存在气泡或液膜的情况下的分注异常，可考虑将探针向被检测试样中的浸渍量设为较大，但是如果探针向试样的浸渍量较大，则污染增大，有可能对分析结果带来不良影响。
于是，为了尽量减少探针向液体内的浸渍深度，一般的方法是检测容器内的液体的液面，在探针的前端到达比液面稍低的位置停止探针的下降动作，然后向探针内吸引预定量的液体，如此进行动作控制。
作为检测被检测试样的液面的方法，最常用的方式是检测探针与液面接触时的静电电容的变化的静电电容变化方式。但是，在使用这种液面传感器的情况下，如上所述，若在液面上存在气泡或液膜，则有时将此误检测为液面，产生分注异常。
作为判断如上所述的分注异常的方法，提出了很多在包括样品探针的分注流道内设置压力传感器、并基于压力变动而检测样品探针的堵塞等分注异常的技术。
在专利文献1中，公开了如下技术，将根据正常吸引时的压力的时序数据制作的数据作为基准数据，将吸引时的压力传感器的输出值的时序数据作为比较数据，并且基于根据基准数据和比较数据计算出的马哈拉诺比斯距离来检测吸引的异常。
根据专利文献1所记载的技术，根据包括分注量的分注条件准备基准数据，即使在不同的分注条件下也能准确地检测异常。另外，基于从开始吸引到结束后涉及整个区间的压力的时序数据，计算马哈拉诺比斯距离而检测异常，因此不仅能够检测由于特定的原因而产生的异常，而且还能检测由于各种原因而引起的异常。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2008－224691号公报
发明内容
发明要解决的问题
然而，在专利文献1所记载的方法中，在吸引量少的分注条件下，存在产生难以检测该分注异常的情况的问题。例如，吸引了微小的异物的情况或进行了气泡的吸入的情况就相当于该情况。一般而言这些情况下的压力变动，与探针完全堵塞的情况或吸引了高粘性的试样的情况相比，处于与正常进行了分注的情况之差较小的倾向。
即，在吸引量少的条件下，吸引和排出动作时间短，能够由此获取的压力信息也有限。因此，需要根据有限的信息来掌握较小的变化，难以进行分注异常的检测。
本发明的目的是实现在吸引量少的分注条件下、能够切实地检测该分注时的异常、并且进行可靠性高的分析的自动分析装置。尤其是，同一试样的第二次以后的分注动作，由于没有虚设用量的吸引，因此吸引量变少，从而有时难以进行高精度的分注异常的检测。
用于解决问题的方法
本发明为了达到上述目的，如下构成。
举出代表性的发明，则如下所示。
(1)一种自动分析装置，具备：试样探针，吸引容纳在试样容器中的试样，并排出到反应容器；试剂探针，吸引容纳在试剂容器中的试剂，并排出到反应容器；分析部，对容纳在上述反应容器中的试样进行分析；压力传感器，检测上述试样探针的内部压力；信号处理部，从上述压力传感器获取利用上述试样探针首次从上述试样容器吸引并排出到反应容器的试样的吸引压力数据，在针对同一试样第n次(2≤n，n为自然数)利用上述试样探针从上述试样容器吸引并排出到反应容器的情况下，根据上述吸引压力数据，从多个正常异常判定基准数据之中选择正常异常判断基准数据，计算出利用上述压力传感器检测出的基于上述试样探针的第n次的同一试样吸引压力数据的特征变量，对计算出的特征变量与上述正常异常基准数据进行比较，判断由上述试样探针进行的试样的吸引是否存在异常；以及控制器，对上述试样探针、上述试剂探针、上述分析部以及上述信号处理部的动作进行控制。
(2)另外，举出另一个代表性的发明，一种自动分析装置，具备：试样探针，吸引容纳在试样容器中的试样，并排出到反应容器；试剂探针，吸引容纳在试剂容器中的试剂，并排出到反应容器；分析部，对容纳在上述反应容器中的试样进行分析；压力传感器，检测上述试样探针的内部压力；信号处理部，通过利用上述试样探针首次从上述试样容器吸引并排出到反应容器，计算出利用上述压力传感器检测出的吸引压力数据的特征变量，在针对同一试样第n次(2≤n，n为自然数)利用上述试样探针从上述试样容器吸引并排出到反应容器的情况下，计算出第n次利用上述压力传感器检测出的吸引压力数据的特征变量，计算出组合了上述首次的特征变量与第n次特征变量的数据作为第n次的判定对象数据，对组合了根据首次吸引的试样的吸引量的正常异常判断基准数据和根据第n次吸引的试样的吸引量的正常异常判断基准数据的基准数据、与上述判定对象数据进行比较，判断由上述试样探针进行的试样的吸引是否存在异常；以及控制器，对上述试样探针、上述试剂探针、上述分析部以及上述信号处理部的动作进行控制。
(3)另外，举出其他代表性的发明，一种自动分析装置，具备：试样探针，吸引容纳在试样容器中的试样，并排出到反应容器；试剂探针，吸引容纳在试剂容器中的试剂，并排出到反应容器；分析部，对容纳在上述反应容器中的试样进行分析；压力传感器，检测上述试样探针的内部压力；信号处理部，通过利用上述试样探针首次从上述试样容器吸引并排出到反应容器，计算出利用上述压力传感器检测出的吸引压力数据的特征变量，在针对同一试样第n次(2≤n，n为自然数)利用上述试样探针从上述试样容器吸引并排出到反应容器的情况下，计算出第n次利用上述压力传感器检测出的吸引压力数据的特征变量，计算出组合了上述首次的特征变量与第n次特征变量的数据作为第n次的判定对象数据，对组合了第一正常异常判断基准数据和第二正常异常判定基准数据的基准数据、与上述判定对象数据进行比较，判断由上述试样探针进行的试样的吸引是否存在异常，其中，上述第一正常异常判断基准数据是根据首次吸引的试样的吸引量的数据，上述第二正常异常判定基准数据是根据第n次吸引的试样的吸引量和利用上述压力传感器检测的吸引压力数据而从多个正常异常判定基准数据之中选择的数据；以及控制器，对上述试样探针、上述试剂探针、上述分析部以及上述信号处理部的动作进行控制。
发明的效果
实现自动分析装置，其在吸引量少的分注条件下，能切实地检测该分注时的异常，并且进行可靠性高的分析。尤其是，实现在同一试样的第二次以后的分注动作中，能够切实地检测异常并进行可靠性高的分析的自动分析装置。
附图说明
图1是应用本发明的自动分析装置的概略结构图。
图2是本发明的实施例1中的主要部分(压力信号处理部)的说明图。
图3是表示从即将开始吸引直到刚结束后的样品探针的内部的状态变化的图。
图4是吸引试样时的压力传感器的输出的大致形状。
图5是本发明的实施例1中的信号处理器的内部结构图。
图6是表示本发明的实施例1中的判断量计算部的判断量的计算例的图。
图7是表示本发明的实施例1中的基准数据选择部所进行的基准数据的选择例的图。
图8是表示本发明的实施例1中的用于计算马哈拉诺比斯距离的基准数据的例子的图。
图9是本发明的实施例1中的辨别动作的流程图。
图10是表示本发明的实施例1中的实际进行分析时每次分注量等的例子的图。
图11是对于应用本发明的情况和未应用本发明的情况比较异常判定的精度的曲线图。
图12是本发明的实施例2中的信号处理器的内部结构图。
图13是本发明的实施例2中的辨别动作的流程图。
图14是表示本发明的实施例2中的第n次分注时的基准数据的例子的图。
具体实施方式
以下，使用附图对本发明的实施方式进行说明。
实施例
(实施例1)
图1是应用本发明的自动分析装置的概略结构图。
在图1中，自动分析装置具备：能够搭载多个用于保持试样的样品容器(试样容器)100的样品盘(试样盘)101；能够搭载多个用于保持试剂的试剂容器103的第一试剂盘104及第二试剂盘106；以及在圆周上配置多个反应容器110的反应盘111。
另外，自动分析装置具备：将从样品容器100吸引的试样分注到反应容器110的样品探针(试样探针)102；将从第一试剂盘104内的试剂容器103吸引的试剂分注到反应容器110的第一试剂探针105；以及将从第二试剂盘106内的试剂容器103吸引的试剂分注到反应容器110的第二试剂探针107。
而且，自动分析装置具备：对反应容器110内的液体进行搅拌的搅拌装置108；清洗反应容器110的容器清洗机构109；设在反应盘111的内周附近的光源112；分光检测器113；与分光检测器113连接的计算机114；以及控制自动分析装置整体的动作并与外部进行数据交换的控制器115。
样品探针102经由分注流道116与定量泵117连接，在分注流道116的中途设有压力传感器118。
图2是本发明的实施例1中的主要部分(样品探针102内的压力信号处理部)的说明图。
在图2中，在样品探针102的前端，形成有截面积比其他部位小的节流部200。另外，在定量泵117设有用驱动机构201进行驱动的柱塞202。并且，定量泵117经由阀203与泵204连接。
另外，压力传感器118经由AD转换器205与信号处理器(信号处理部)206连接。样品探针102内被系统液207充满，经由分离空气208来吸引试样209。图2所示的例子表示试样209被吸引到样品探针102内的状态。
样品探针102具有未图示的移动机构，通过上下进行旋转而能够移动到样品容器100和反应容器110。
接下来，对本发明的实施例1中的动作进行说明。
在图1、图2中，在样品容器100中放入有血清等检查对象的试样，并安放在样品盘101上。各个试样所需的分析的种类从计算机114输入到控制器115中。由样品探针102从样品容器100提取的试样以一定量分注到排列在反应盘111上的反应容器110中。
然后，一定量的试剂从设在第一试剂盘104或第二试剂盘106上的试剂容器103利用第一试剂探针105或第二试剂探针107分注到反应容器110，并由搅拌装置108进行搅拌。该试样及试剂的分注量根据每个分析种类而预先规定。
反应盘111周期性的反复进行旋转、停止，在反应容器110经过光源112的前方的时刻利用分光检测器113进行测光。在10分钟的反应时间期间利用分光检测器113反复进行测光，之后，用容器清洗机构109进行反应容器110内的反应液的排出及清洗。在此期间在另一反应容器110中，同时实施使用了其他试样、试剂的动作。用分光检测器113进行了测光的数据由计算机114进行运算，计算出根据分析种类的成分的浓度并显示在计算机114的显示器上。
对样品探针102的动作进行详细说明。
在吸引试样之前，首先，控制器115对阀203进行开闭而将样品探针102的流道内部利用从泵204供给的系统液207充满。然后，控制器115在样品探针102的前端处于空中的状态下，利用驱动机构201使柱塞202进行下降动作，吸引分离空气208。
然后，控制器115使样品探针102下降到样品容器100之中，在其前端浸渍在试样内的状态下将柱塞202下降预定量而将试样吸引到探针102内。在此情况下，吸引液209就是试样。样品探针102的从吸引开始紧接着进行的动作中的压力变动被压力传感器118检测出，并用AD转换器205进行数字转换后发送到信号处理器206。之后，将样品探针102移动到反应容器110上排出试样。
样品探针102的从排出试样时开始紧接着进行的动作中的压力变动，再次被压力传感器118检测出，并用AD转换器205进行数字转换后发送到信号处理器206。接着样品探针102通过阀203的开闭而其内外部被清洗，准备用于下一个分析。
在信号处理器206中根据样品探针102的试样吸引时、及排出时的压力波形来辨别分注异常的有无，在判断为存在异常时，中止其分析，在计算机114的显示部等上显示警报，并进行恢复动作。恢复动作从消除异常的原因再进行分注、转移到其他试样的检查、停止装置等之中进行选择。
图3是表示从即将开始吸引直到结束后的样品探针102的内部的状态变化图。
在对同一试样存在多个分析项目测定委托的情况下，根据分析项目数，进行试样的分注。在图3中，在同一试样的首次分注中，除了吸引排出用量209b之外，以防止试样的稀薄为目的而进行虚设用量209a的吸引。在第二次以后的分注中，在将该虚设用量209a保持在样品探针102内的状态下反复进行吸引和排出的动作。通常，作为虚设用量进行6～12μl的吸引。在首次分注中，由于追加了虚设用量209a的吸引，因此即使是相同的分注量，与第二次以后相比，根据吸引时的压力变动而容易掌握分注时的异常。另外，在第二次以后的分注中，由于没有该虚设用量209a的吸引，因此根据吸引时的压力变动难以掌握分注时的异常。在本发明中，将在该首次分注时获得的压力变动信息反映在第二次以后的异常判定中，从而提高分注第二次以后的异常检测性能。
图4是吸引试样时的压力传感器118的输出的大致形状。
在图4中，纵轴表示压力传感器118的输出所产生的压力，横轴表示时间轴。并且，在图4所示的波形中，实线表示吸引低粘性试样A(正常范围内)时的压力变动，虚线表示吸引高粘性试样B(正常范围内)时的压力变动，由此可知，根据试样的粘性的不同，压力的变化量及振动的表现方式不同。
如图4所示，越是高粘性的试样B，从开始吸引前的压力值向吸引中的压力值的变化量越大，刚开始吸引之后及刚结束之后的振动受到抑制。如此在吸引了正常的试样的情况下，压力变动模式也是多种多样的。尤其是，在吸引量少的条件下进行吸引的情况下，吸引区间变短，因此能够获取的信息量减少。因而，有时难以区分在正常范围下的高粘性试样B的气泡的吸入与在正常范围下吸引微小的异物时的低粘性试样A的吸引。但是，在进行高精度的异常检测的情况下，希望辨别出某一个异常或双方都异常。因此，估计作为首次吸引的程度的试样的粘度，在第二次以后的各个试样分注中，根据该粘度来选择最佳的正常异常判定用的基准数据，进行异常判定。详细内容在后面叙述。
在首次吸引中估计粘度是因为，由于存在虚设用量的吸引，因此比实际的排出用量多，与没有虚设用量的吸引的情况相比吸引区间长。从而，适合估计后述的差压、即吸引对象试样的粘度。
图5是本实施例1中的信号处理器206的内部结构图。
在图5中，信号处理器206具备判断量计算部206e、基准数据选择部206f、统计距离计算部206a、存储器206b、统计距离计算部206a、比较部206c以及判定部206d。信号处理器206的判定部206d将其判定结果传递给控制器115。信号处理器206既可以与控制器115分开设置，也可以设置在控制器115内。
图6是表示判断量计算部206e中的判断量的计算例的图。在图6中，P0是刚检测试样的液面之后还未进行吸引时的压力传感器118的输出。在该状态下的压力传感器118的输出成为受到大气压的影响的值。
另外，在图6中，P1是即将结束吸引之前的压力传感器118的输出。通过求出P0与P1的差压ΔP，能够避免由大气压产生的影响。在作为马达的驱动机构201的驱动模式相同的分注量范围内，P0与P1的差压ΔP反映试样的粘性。压力传感器118的输出值通常会产生微细的变动，因此P0及P1优选设为一定区间的平均值。
图7是表示基准数据选择部206f中的基准数据的选择例的图。在图7中，基准数据选择部206f使用在判断量计算部206a中计算出的判断量，从保持多个的基准数据之中进行选择。
在该例子中，准备了三个基准数据，基于判断量选择基准数据。各基准数据作为特征变量的结果而针对每个分注量或每个固定分注量范围进行准备。
在差压为Pa以上且少于Pb的情况下，成为基准数据Ⅰ，作为对象的粘度为0.9～1.6mPa·s。另外，在差压为Pb以上且少于Pc的情况下，成为基准数据Ⅱ，作为对象的粘度为1.6～2.3mPa·s。并且，在差压为Pc以上且少于Pd的情况下，成为基准数据Ⅲ，作为对象的粘度为2.3～3.0mPa·s。
由统计距离计算部206a计算的统计距离D是对用多个特征变量代表的两个现象之间的类似性进行数值化的指标，在本发明的实施例1的情况下，对于上述基准数据的集合，计算此时测定的数据偏离多少。统计距离D的计算方法，有马哈拉诺比斯距离、欧几里得距离、标准欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、明可夫斯基距离、多元正态密度等几种计算方法。
例如，马哈拉诺比斯距离D如下进行计算。
图8是表示本发明的实施例1中的用于计算马哈拉诺比斯距离的基准数据的例子的图。
如图8所示，如果特征变量号码为1至k，事件号码为1至n，则对于事件号码1，基准数据为x11～x1k、…，对于事件号码n，基准数据为xn1～xnk。
对于判定对象的各特征变量x1、x2、…、xk，使用基准数据的各特征变量的平均x’1、x’2、…、x’k(式(1)中对变量x附加横杠)及标准偏差σ1、σ2、···、σk，进行下式(1)的运算而进行标准化。
[式1]
X i = x i - x ‾ i σ i . . . ( 1 )
另外，在式(1)中，i＝1、2、···、k(整数)。
根据基准数据求出各特征变量之间的相关矩阵，根据其逆矩阵A和利用下式(2)进行了标准化的特征变量组进行以下的运算，计算出马哈拉诺比斯距离D。
[式2]
D = 1 k ( X i . . . X k ) A X i . . . X k . . . ( 2 )
图9是本发明的实施例1中的辨别动作的流程图。
在图9中，利用样品探针102进行首次分注中的吸引动作(步骤1)，由统计距离计算部206a针对从AD转换器205发送来的压力波形的数字信号，计算特征变量(步骤2)。
在此的特征变量只要是能够准确地表现压力变动的模式即可。例如是每隔一定时间间隔的压力平均值、柱塞202的开始动作及停止时所表现的压力变动的极小点及极大点的出现时刻等。
另外，信号处理器206将样品探针102正常地分注了试样时的特征变量的结果作为基准数据保持在存储器206b中，统计距离计算部206a计算所计算的特征变量距离基准数据的统计距离D(步骤3)。
然后，利用比较部206c，对统计距离D与存储在存储器206b中的预先规定的阈值(用于判断由试样探针进行的试样的吸引是否存在异常的阈值)进行比较(步骤4)，其结果被提供给判定部206d。
判定部206d在统计距离D大于所设定的阈值的情况下，判断为吸引存在异常，实施恢复处理1(步骤5)。该恢复处理1是如下一种处理，由判定部206d向控制器115及计算机114传递存在吸引异常，通过控制器115、计算机114的控制，执行利用计算机114的显示画面(异常报告部)进行进入到警报显示等的警报处理以及下一个检测体的处理的动作。
在步骤4中，在统计距离D小于阈值的情况下，按照来自判定部206d的指令，通过控制器115的控制，转移到首次的排出动作(步骤6)。然后，进行是否指示第二次以后的分注的判断(步骤7)，如果没有指示第二次以后的分注则结束处理。在步骤7中，在指示了第二次以后的分注的情况下，利用能够判断分注正确与否最少量(在后面叙述)，由控制器115判定能否单独进行判定(步骤8)。该能够判断分注正确与否最少量作为分注量的阈值而预先存储在存储器206b中，通过预定吸引量为该阈值以上或少于(或者，超过或以下)该阈值来进行判定。在步骤8中，如果能够进行单独的判定(阈值以上)，则从控制器115向信号处理器(信号处理部)206发出指令，决定选择符合此时的分注量条件的基准数据(步骤10)，进入到步骤11。进行步骤8的判定的理由是，在第二次以后的分注量多的情况下，即使不从相同的分注量中的多个基准数据、例如基准数据I、II、III之中选择一个数据，通过使用符合预先规定的分注量条件的基准数据，也能够辨别吸引是否异常。
在步骤8中，在不能进行单独的判定(少于阈值)的情况下，按照来自控制器115的指令，基准数据选择部206f基于分注量和在首次吸引动作中所使用的判断量(差压ΔP)来选择基准数据(步骤9)。
然后，进行同一样品的第二次以后的吸引动作(步骤11)。在通过步骤步骤10决定了选择基准数据的情况下，利用判断量计算部206e、基准数据选择部206f选择符合分注量条件的基准数据。然后，由统计距离计算部206a针对从AD转换器205发送来的压力波形的数字信号，计算(抽出)特征变量(步骤12)。统计距离计算部206a对所计算的特征变量距离所选择的基准数据的统计距离D进行计算(步骤13)。然后，利用比较部206c对统计距离D与存储在存储器206b中的预先规定的阈值进行比较，其结果被提供给判定部206d，判定统计距离D是否小于阈值(步骤14)。
判定部206d在统计距离D为规定的阈值以上的情况下，判定为吸引存在异常，实施恢复处理2(步骤15)。该恢复处理2是如下一种处理，由判定部206d向控制器115、计算机114传递存在吸引异常，通过控制器115、计算机118的控制而实施进入到警报处理及下一个检测体的处理的动作。
在步骤步骤14中，在统计距离D小于阈值的情况下，按照来自判定部206d的指令，通过控制器115的控制，转移到排出动作(步骤16)。之后，反复进行步骤7至步骤16直到下一个分注结束。
图10是应用了实际分析中的本发明的实施例1的例子，是表示每次分注量、虚设量、排出容量、能否进行单独的判定、能否适应首次的信息进行判定的例子图。在图10中，预先通过实验方式求出能够单独判断分注的正确与否(图9的步骤8)的量(能够判断分注正确与否最少量)，并预先设定该分注量。
在此情况下，假设将4.0μl设为能够单独判断分注的正确与否的最少量。并且，对于此时的虚设用量，设为10.0μl。在首次分注中，除了进行排出用量2.0μl的吸引之外，还进行虚设用量的吸引。进行单独的分注的正确与否的判定，在判断为正常的情况下，将差压ΔP存储在存储器206b中，以便用于选择在第二次以后的分注的正确与否判定中所使用的基准数据。
在第二次分注中，进行排出用量1.2μl的吸引。由于不足能够单独判断分注正确与否最少量4.0μl，因此使用首次的信息进行判定。在此的判定使用从首次分注时的差压ΔP和第二次分注量中选择的基准数据来进行判定。
在第三次分注中，进行排出用量8.0μl的吸引。由于是能够单独判断分注正确与否最少量4.0μl以上，因此不需要进行使用首次的信息的判定，在此的正确与否判定进行单独的判定。在第四次分注中，进行排出用量3.5μl的吸引。由于其不足能够判断分注正确与否最少量4.0μl，因此使用首次的信息进行判定。在此的判定使用从首次分注时的差压ΔP和第四次的分注量中选择的基准数据来进行判定。
图10是表示设定了能够判定分注正确与否最少量的情况的例子，但不一定要设定这种量，也可以一律基于判断量来选择基准数据(图9的步骤9)。即，也可以省略图9的步骤8。然而，通过设定该最少量，不需要将在多于该最少量的分注量下的、每个分注量的多个基准数据存储在存储器206b中，因此例如能够减小存储器206b的容量。
图11是对应用了本发明的情况和未应用本发明的情况的异常判定的精度进行比较的曲线图。图11的(a)是未应用本发明的情况的例子，表示未反映首次分注的信息的情况的例子，图11的(b)是应用了本发明的情况的例子，表示反映了首次分注的信息的情况的例子。
在图11的(a)中存在统计距离中的、正常的最大距离和异常的最少距离重复的部分，有时虽然为异常分注但判断为正常，虽然为正常分注但判断为异常。
另外，在图11的(b)所示的应用了本申请的情况下，统计距离中的正常的最大距离和异常的最少距离没有重复的部分，由此可知异常分注与正常分注被明确地进行区分。
如上所述，根据本发明的实施例1，能够实现即使在第二次以后的吸引量少的分注条件下，也能切实地检测其分注时的异常，并且进行可靠性高的分析的自动分析装置。
此外，在本实施例1中，虽然对应用于吸引时的压力变动进行了叙述，但本发明也能同样应用于排出时的压力变动。
(实施例2)
接下来，对本发明的实施例2进行说明。此外，对于与实施例1共同的结构及动作，省略图示及其详细说明。即，实施例1中说明的用图1～图3表示的结构、动作，在实施例2中也成为同样的结构、动作。
本发明的实施例2与实施例1的不同点在于，在实施例1中基于来自首次吸引动作时的压力变动的信息来选择适于判定第二次以后的分注的正确与否的基准数据，通过求出该基准数据与判定对象的统计距离来进行第二次以后的正确与否判定，相对于此，在本实施例2中，根据组合了首次的吸引动作时的压力变动的特征变量、与其以后的次数的吸引动作时压力变动的特征变量的信息，来进行分注的正确与否判定。
图12是本发明的实施例2中的信号处理器206的内部结构图。在图12中，信号处理器206具备统计距离计算部206a、存储器206b、比较部206c、判定部206d以及基准数据选择部206f。
信号处理器206的判定部206d将其判定结果传递给控制器115。信号处理器206既可以与控制器115分开设置，也可以设置在控制器115内。若进行首次分注中的吸引动作，则由统计距离计算部206a针对从AD转换器205发送来的压力波形的数字信号，计算特征变量。在此的特征变量只要是能够准确地表现压力变动的模式即可。例如为每隔一定时间间隔的压力平均值、柱塞202的开始动作及停止时所表现的压力变动的极小点及极大点的出现时刻等。
然后，计算存储在存储器206b中的基准数据与所计算的特征变量的统计距离。基准数据选择部206f在首次吸引动作的情况下，向统计距离计算部206a发出指令，使其按照吸引量从存储器206中选择预先进行存储的基准数据。
在样品探针102正常分注了试样的情况下，将此时的特征变量的结果作为数据而存储在存储器206b中。然后，在第二次吸引中也将特征变量的结果作为数据而存储在存储器206b中。第二次是否为正常吸引动作的判定对象是组合了该首次的特征变量的结果和第二次的特征变量的结果的数据。作为基准数据，将组合了根据首次分注量规定的基准数据和根据第二次分注量规定的基准数据的数据作为基准数据，计算出上述特征变量的组合数据的统计距离，判断是否为正常吸引。
然后，在第n次(2≤n，n为自然数)的试样吸引中，将对存储在存储器206b中的首次吸引时的特征变量和第n次吸引时的特征变量进行组合的数据作为判定对象，将组合了根据首次分注量规定的基准数据和根据第n次分注量规定的基准数据的数据作为基准数据，进行正常异常判定。
图13是本发明的实施例2中的辨别动作的流程图。该实施例2中的辨别动作流程图与实施例1中的辨别动作流程图的不同点在于，实施例1的步骤步骤9在实施例2中被替换为步骤步骤9A。
即，在图13的步骤步骤9A中，将组合了正常的首次吸引时的特征变量和第n次吸引时的特征变量的数据作为判定对象，作为基准数据，选择由根据首次分注量规定的基准数据和根据第n次分注量规定的基准数据的组合所构成的基准数据。其他步骤在实施例1和实施例2中是相同的。此外，在步骤8中，在能够进行单独的判定的情况下(步骤10)，不需要将基准数据和判定对象的数据设为如上所述的组合数据，与实施例1相同。从而，通过步骤8中的判定，步骤12和13的首次的基准数据和首次的特征变量的处理也不同。
图14是表示本发明的实施例2中的第n次分注时的进行了组合的基准数据的例子的图。由此可知，通过使基准数据包含首次的基准数据，信息量比单独的第n次的基准数据变多。从而，能够实现如下自动分析装置，其在第二次以后的吸引量少的分注条件下，基于吸引量的减少，能够将信息量的减少利用首次的基准数据进行补充，能够切实地检测分注时的异常，并且进行可靠性高的分析。
如上所述，在本发明的实施例2中，也能得到与实施例1相同的效果。
(实施例3)
接下来，对本发明的实施例3进行说明。实施例3是实施例1与2的组合。与实施例1同样地，基于首次吸引动作时的压力变动信息，从预先保持的多个基准数据之中，选择适于判定分注第n次(n≥2)的正确与否的基准数据。而且，在此选择的基准数据与实施例2同样地，是由首次吸引动作时的基准数据与之前选择的基准数据的组合所构成的数据。另外，与实施例2同样地，判定对象是由首次的吸引压力数据的特征变量与第n次的吸引压力数据的特征变量的组合所构成的数据。
在分注第n次(n≥2)的正确与否判定中，如果能够进行单独的判定，则选择符合分注量条件的基准数据。在不能进行单独的判定的情况下，组合根据首次吸引时的压力变动计算出的特征变量与根据第n次吸引时的压力变动计算出的特征变量，作为一个模式数据。然后，计算该模式数据与所选择的基准数据的统计距离。通过对计算出的统计距离与阈值进行比较，判断分注的正确与否。
实施例3中的信号处理部206的内部结构及其他结构与实施例2相同。
在本发明的实施例3中，也能得到与实施例1、2相同的效果。
此外，本发明不仅应用于生物化学自动分析装置，而且还能应用于免疫自动分析装置。
另外，本发明不仅应用于吸引时的压力变动，而且还能应用于排出时的压力变动。
附图标记的说明
100－样品容器、101－样品盘、102－样品探针、103－试剂容器、104－第一试剂盘、105－第一试剂探针、106－第二试剂盘、107－第二试剂探针、108－搅拌装置、109－容器清洗机构、110－反应容器、111－反应盘、112－光源、113－分光检测器、114－计算机、115－控制器、116－分注流道、117－定量泵、118－压力传感器、200－节流部、201－驱动机构、202－柱塞、203－阀、204－泵、205－AD转换器、206－信号处理器、206a－判断量计算部、206b－存储器、206c－比较部、206d－判定部、206e－判断量计算部、206f－基准数据计算部、207－系统液、208－分离空气、209－吸引液。

Claims (10)

1.一种自动分析装置，其特征在于，具备：
试样探针，吸引容纳在试样容器中的试样，并排出到反应容器；
试剂探针，吸引容纳在试剂容器中的试剂，并排出到反应容器；
分析部，对容纳在上述反应容器中的试样进行分析；
压力传感器，检测上述试样探针的内部压力；
信号处理部，从上述压力传感器获取利用上述试样探针首次从上述试样容器吸引并排出到反应容器的试样的吸引压力数据，在针对同一试样第n次利用上述试样探针从上述试样容器吸引并排出到反应容器的情况下，根据上述吸引压力数据，从多个正常异常判断基准数据之中选择最佳的正常异常判断基准数据，计算出利用上述压力传感器检测出的基于上述试样探针的第n次的同一试样吸引压力数据的特征变量，对计算出的特征变量与上述最佳的正常异常判断基准数据进行比较，判断由上述试样探针进行的试样的吸引是否存在异常；以及
控制器，对上述试样探针、上述试剂探针、上述分析部以及上述信号处理部的动作进行控制，
根据上述吸引压力数据的上述试样探针内的压力与即将结束试样吸引之前上述试样探针内的压力的压力差，进行选择上述最佳的正常异常判断基准数据，
在针对上述同一试样第n次利用上述试样探针从上述试样容器吸引并排出到反应容器的情况下，如果第n次吸引并排出的试样的量少于预定的量，则上述信号处理部按照上述首次的试样信息的上述压力差及第n次的试样的吸引量来选择上述最佳的正常异常判断基准数据，
如果上述吸引并排出的试样的量为上述预定的量以上，则按照上述吸引并排出的试样的吸引量来选择上述最佳的正常异常判断基准数据，
对基于上述试样探针的同一试样的第n次的吸引压力数据的特征变量与上述选择的最佳的正常异常判断基准数据进行比较，判断由上述试样探针进行的试样的吸引是否存在异常，
其中，2≤n，n为自然数。
2.根据权利要求1所述的自动分析装置，其特征在于，
上述信号处理部具有：
判断量计算部，计算出基于上述试样探针的试样的吸引压力数据的压力差即判断量；
存储器，用于存储针对试样的每次吸引量预先规定的上述正常异常判断基准数据、基于上述试样探针的首次的试样吸引压力数据、以及用于对基于上述试样探针的试样的吸引压力数据的特征变量与上述正常异常判断基准数据进行比较而判断由上述试样探针进行的试样的吸引是否存在异常的异常判定阈值；
正常异常判断基准数据选择部，基于由上述判断量计算部计算出的判断量，选择存储在上述存储器中的多个上述正常异常判断基准数据之中的一个上述最佳的正常异常判断基准数据；
统计距离计算部，计算出基于上述试样探针的试样的吸引压力数据的特征变量与上述选择的一个最佳的正常异常判断基准数据的统计距离；
比较部，对由上述统计距离计算部计算出的统计距离与存储在上述存储器中的异常判定阈值进行比较；以及
判定部，基于上述比较部的比较，判定由上述试样探针进行的试样的吸引动作是正常还是异常。
3.根据权利要求2所述的自动分析装置，其特征在于，
上述压力差是在上述试样探针检测试样的液面并停止后到开始吸引试样之前的期间的上述压力传感器的检测压力与吸引试样的过程中的上述压力传感器的检测压力的差压。
4.根据权利要求2所述的自动分析装置，其特征在于，
存储在上述存储器中的上述正常异常判断基准数据是按照试样的粘性而区分的压力波形数据。
5.根据权利要求2所述的自动分析装置，其特征在于，
上述统计距离计算部计算出的上述统计距离是马哈拉诺比斯距离、欧几里得距离、标准欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、明可夫斯基距离、多元正态密度中的任一种。
6.一种自动分析装置，其特征在于，具备：
试样探针，吸引容纳在试样容器中的试样，并排出到反应容器；
试剂探针，吸引容纳在试剂容器中的试剂，并排出到反应容器；
分析部，对容纳在上述反应容器中的试样进行分析；
压力传感器，检测上述试样探针的内部压力；
信号处理部，通过利用上述试样探针首次从上述试样容器吸引并排出到反应容器，计算出利用上述压力传感器检测出的吸引压力数据的特征变量，在针对同一试样第n次利用上述试样探针从上述试样容器吸引并排出到反应容器的情况下，计算出第n次利用上述压力传感器检测出的吸引压力数据的特征变量，计算出组合了上述首次的特征变量与第n次特征变量的数据作为第n次的判定对象数据，对组合了根据首次吸引的试样的吸引量的正常异常判断基准数据和根据第n次吸引的试样的吸引量的正常异常判断基准数据的正常异常判断基准数据、与上述判定对象数据进行比较，判断由上述试样探针进行的试样的吸引是否存在异常，其中，2≤n，n为自然数；以及
控制器，对上述试样探针、上述试剂探针、上述分析部以及上述信号处理部的动作进行控制。
7.根据权利要求6所述的自动分析装置，其特征在于，
在针对上述同一试样第n次利用上述试样探针从上述试样容器吸引并排出到反应容器的情况下，如果第n次吸引并排出的试样的量少于预定的量，则上述信号处理部对上述组合的正常异常判断基准数据与上述组合的判定对象数据进行比较，其中，2≤n，n为自然数，
如果上述吸引并排出的试样的量为上述预定的量以上，则按照上述吸引并排出的试样的吸引量，将基于上述试样探针的同一试样的第n次中的吸引压力数据的特征变量作为判定对象数据而与上述组合的正常异常判断基准数据进行比较，
判断由上述试样探针进行的试样的吸引是否存在异常。
8.根据权利要求7所述的自动分析装置，其特征在于，
上述信号处理部具有：
异常判定阈值，用于判断由上述试样探针进行的试样的吸引是否存在异常；
统计距离计算部，计算出上述判定对象数据与上述组合的正常异常判断基准数据的统计距离；
比较部，对由上述统计距离计算部计算出的统计距离与存储在存储器中的异常判定阈值进行比较；以及
判定部，基于上述比较部的比较，判定由上述试样探针进行的试样的吸引动作是正常还是异常。
9.一种自动分析装置，其特征在于，具备：
试样探针，吸引容纳在试样容器中的试样，并排出到反应容器；
试剂探针，吸引容纳在试剂容器中的试剂，并排出到反应容器；
分析部，对容纳在上述反应容器中的试样进行分析；
压力传感器，检测上述试样探针的内部压力；
信号处理部，通过利用上述试样探针首次从上述试样容器吸引并排出到反应容器，计算出利用上述压力传感器检测出的吸引压力数据的特征变量，在针对同一试样第n次利用上述试样探针从上述试样容器吸引并排出到反应容器的情况下，计算出第n次利用上述压力传感器检测出的吸引压力数据的特征变量，计算出组合了上述首次的特征变量与第n次特征变量的数据作为第n次的判定对象数据，对组合了第一正常异常判断基准数据和第二正常异常判断基准数据的正常异常判断基准数据、与上述判定对象数据进行比较，判断由上述试样探针进行的试样的吸引是否存在异常，其中，上述第一正常异常判断基准数据是根据首次吸引的试样的吸引量的数据，上述第二正常异常判断基准数据是根据第n次吸引的试样的吸引量和利用上述压力传感器检测出的吸引压力数据而从多个正常异常判断基准数据之中选择的数据，其中，2≤n，n为自然数；以及
控制器，对上述试样探针、上述试剂探针、上述分析部以及上述信号处理部的动作进行控制。
10.根据权利要求9所述的自动分析装置，其特征在于，
根据上述吸引压力数据的上述试样探针内的压力与即将结束试样吸引前的上述试样探针内的压力的压力差，进行选择上述第二正常异常判断基准数据。
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