CN104797940A - 自动分析装置、自动分析方法 - Google Patents

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Abstract

提供一种在血凝反应中，不论光量数据上的噪音的发生位置如何，均能够高精度地检测并去除噪音，并高精度地分析血凝反应的技术。本发明的自动分析装置将向样品照射的光的透射光量或散射光量的时序数据通过近似曲线进行近似，在该过程中，去除偏离近似曲线的异常数据点(参照图2)。

Description

自动分析装置、自动分析方法
技术领域
本发明涉及对来自血液的样品中包含的成分进行分析的技术，特别地，涉及对血凝反应进行分析的技术。
背景技术
血凝检查在凝固纤维蛋白原溶解系统的病态把握、DIC(弥散性血管内凝血综合症)的诊断、血栓治疗效果的确认、血友病的诊断等跨越多方面的目的下被实施。以往，血凝检查通过以目视方式捕捉血凝反应的终点即纤维蛋白析出来实施，然而，20世纪60年代以后，以检查吞吐量提高/高精度化为目的而开发出的血凝分析装置被用于日常检查中。
在血凝分析装置的纤维蛋白析出的检测中，主要应用了电阻检测方式、光学检测方式、力学检测方式等。特别地，光学检测方式由于是在凝固反应中样品与杂质不发生直接接触的非接触法，因此被广泛应用。光学检测法有：测定反应容器内生成凝聚物时的透射光的变化的透射光检测方式，以及检测散射光的散射光检测方式2种。任意一种方式均是对检测出的时序的光量值进行解析来计算凝固时间，在此之前已经提供了各种方法。
下述专利文献1中记载的技术，从最终获得的信号朝向最初获得信号地一边扫描一边搜索成为最终所获得信号的X倍和Y倍(O<X<Y<1)的信号的时刻T1和T2，针对从时刻T1到时刻T2之间的信号实施多项式回归分析，并根据所取得的近似曲线来计算凝固时间。由此实现了排除数据的不均匀性、高精度地计算凝固时间。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特公平7-82020号公报
发明内容
发明要解决的课题
光学检测法通过解析在样品中混合试剂后立即取得的时序的光量值来计算凝固时间。然而，在反应过程中，特别是在反应开始后立即取得的光量值中混入噪音，大多计算出错误的凝固时间。
在上述专利文献1中，通过将可能包含噪音的时刻T1以前的数据从检查对象中去除，并仅设从时刻T1到T2的范围的数据为检查对象，实现了该课题的解决。然而，例如在凝聚物持续生成的阶段中发生了噪音的情况下，在时刻T1与T2的范围之间混入噪音，结果，可能计算出错误的近似曲线以及错误的凝固时间。
本发明是鉴于上述课题而做出的，其目的在于，提供一种在血凝反应中，不论光量数据上的噪音的发生位置如何，均能够高精度地检测并去除噪音，并高精度地分析血凝反应的技术。
用于解决课题的手段
本发明的自动分析装置，将照射到样品的光的透射光量或散射光量的时序数据通过近似曲线进行近似，并在该过程中排除偏离近似曲线的异常数据点。
发明效果
根据本发明的自动分析装置，能够高精度地检测并去除血凝反应中测量数据中发生的噪音，高精度地分析血凝反应。
上述以外的课题、结构、以及效果，通过以下实施方式的说明而变得明确。
附图说明
图1是实施方式1的自动分析装置的结构图。
图2是表示控制部121检测并去除光量数据内的噪音，并计算血液凝固时间的处理流程的图。
图3是表示步骤S50中检测噪音数据点时的处理图像的图。
图4是表示操作用计算机118的输出画面例的图。
图5是表示实施方式2中控制部121计算血液凝固时间的处理流程的图。
图6是表示实施方式2中检测噪音数据点时的处理图像的图。
图7是表示应用了步骤S40、步骤S110、步骤S120、步骤S60、步骤S30的处理之后的情况的图。
图8是表示重复进行了噪音数据点的检测和去除以及近似曲线340的计算之后的情况的图。
图9是实施方式3中控制部121计算血液凝固时间的处理流程的图。
图10是计算图6所示时序光量数据330与近似曲线340之间的误差而绘制成的图。
图11是将多次重复噪音数据点的检测/去除和计算近似曲线340的处理之后的状态绘制成的图。
具体实施方式
<实施方式1：装置结构>
图1是本发明的实施方式1的自动分析装置的结构图。由于各部的功能是公知的，因此省略了详细描述。
本实施方式1的自动分析装置使用样品分注部101，吸取在左右旋转的样品盘102内配置的样品容器103内的试剂，并向反应容器104吐出。样品分注部101随着样品用注射泵105的动作而执行样品的吸取动作以及吐出动作。试剂分注部106吸取在试剂盘107中配置的试剂容器108内的试剂，并向反应容器104吐出，且在内部内置有试剂升温部109。反应容器104从反应容器贮存部111由进行旋转的反应容器输送部112保持并发生旋转移动，而被设置到检测部113的反应容器设置部114。反应容器设置部114为了能够载置反应容器104而设置有凹坑，该凹坑中能够插入反应容器104。反应容器设置部114与检测部113至少设置一个以上。反应容器输送部112实施反应容器104的输送和设置。
接着，说明测定的流程。首先，将应当针对各样品进行分析的分析项目从键盘等输入部120、操作用计算机118输入。检测部113的动作通过控制部121来控制。通过样品分注部101吸取样品盘102内配置的样品容器103内的试剂，并向载置到检测部113内的反应容器设置部114中的反应容器104分注。接着，对于试剂也同样地，通过试剂分注部106从试剂盘107中配置的试剂容器108中吸取，通过试剂升温部109被升温到合适温度，向反应容器104分注。当试剂被吐出时则立即开始血凝反应。
光源115向反应容器104照射光，检测器116通过光敏二极管等检测由于反应容器内的反应溶液导致散射的散射光或透射的透射光。测光信号经由A/D变换器122和接口123而作为时序光量数据被取入到控制部121。控制部121使用该光量数据来计算凝固时间。计算结果经由接口123向打印机124打印输出，或者输出到操作用计算机118的画面，并且存储于以RAM、硬盘等实现的存储部119。测光结束后的反应容器104通过反应容器输送部112保持，并被废弃到反应容器废弃部117。
控制部121能够使用实现其功能的电路器件等硬件而构成，也能够通过CPU(中央处理单元)等运算装置执行安装了同样功能的软件而构成。存储部119能够使用硬盘装置等存储装置而构成。打印机124、操作用计算机118的显示器、存储部119相当于本实施方式1中的输出部。
<实施方式1：装置动作>
以下，说明控制部121的详细处理。控制部121将血凝反应中特有的噪音从时序光量数据中检测并去除，高精度地计算凝固时间。以下，首先说明血凝反应的噪音特性，之后说明处理步骤的详情。
血凝反应具有这样的特征，即在将样品和试剂混合之后，比较快地开始反应。然而，在该反应初期，混合液中常常卷入气泡和其他相关粒子。认为是由于光量数据内产生的噪音在这些气泡和粒子通过测定区域时，引起测定出的光量暂时发生了变化。
基于上述情况认为，光量数据内产生的噪音具有这样的特性，即，当气泡和粒子进入测定区域时光量值发生变化，当从测定区域出来时仅该变化量复原。因此，当设纵轴为光量，设横轴为数据采集时刻来绘制光量数据时，噪音部分的图表形状成为上部凸状或下部凸状。在散射光检测法的情况下，光通过气泡和其他粒子时，散射光量暂时增加，因此，反应过程中的噪音形状为上部凸状。
此外，在开始测定的时间点，有时由于混合试剂时的冲击等导致产生液流的紊乱、气泡等。这种情况下，光量数据中从最初起即包含噪音，因此，数据形状一旦变化为凹状，则在其后出现凸状噪音。之后使用图3说明这些噪音的例子。
鉴于上述噪音特性，控制部121计算时序光量数据的近似曲线，比较时序光量数据与近似曲线，仅检测偏离了近似曲线的数据作为噪音数据。由此，能够从时序光量数据中检测并去除前述凸状噪音和凹状的开始噪音，高精度地计算血液凝固时间。
图2是表示控制部121检测并去除光量数据内的噪音，并计算血液凝固时间的处理流程的图。以下，说明图2的各步骤。
(图2：步骤S10)
控制部121经由A/D变换器122和接口123读入每隔一定周期检测器116检测到的光/电流变换数据，来作为时序光量数据。控制部121监视取入的时序光量数据，并在血凝反应结束的时间点前进到步骤S20。作为判定凝固反应是否结束的方法，一般能够应用广泛已知的方法。例如，能够通过对时序光量数据的测定时间设定阈值、对最新的光量值、光量值的变化量设定阈值等方法来判定凝固已经结束。
(图2：步骤S20)
控制部121从存储部119中预先存储的、对光量的时间变化进行近似的多个近似函数中，选择并取得与检查项目和试剂的组合相对应的最佳近似函数。例如，也能够预先定义检查项目与试剂的组合以及与此对应的近似函数，按照该定义来自动地选择最佳的近似函数。作为近似函数，考虑了例如下式1中表示的逻辑斯蒂增长函数。式1中，t表示时间，y表示光量值，ymax、yrange、α1、α2是参数。
y＝ymax-yrange/(1+exp(α1(t-α2))…式1
(图2：步骤S30)
控制部121以通过步骤S20中选择出的近似函数所表现的时间-光量值的近似曲线与时序光量数据之间的差尽可能变小的方式，计算近似函数中的参数的值。例如，以时序光量数据与通过近似用函数计算的光量之间的平方误差尽可能变小的方式，决定近似函数中的参数的值。作为计算参数值的方法，例如能够将最小二乘计算方法与梯度下降法、牛顿法等组合使用。通过本步骤，能够求取最佳地近似光量数据的近似曲线。即，存储部119存储的近似函数具有作为用于求取表示光量数据的近似曲线的初始值的功能。
(图2：步骤S40)
控制部121针对每一个时序光量数据点，计算时序光量数据与步骤S30中计算出的近似曲线之间的误差。这里的误差不是绝对值，作为具有正负的值来计算。例如，通过从时序光量数据的值中减去通过近似曲线计算的光量的值，来计算两者之间的误差。
(图2：步骤S50)
控制部121比较时序光量数据与步骤S30中计算出的近似曲线，检测偏离近似曲线的数据点(在散射光检测法的情况下，存在于近似曲线上部的数据点)作为噪音数据点。例如，以步骤S40中计算出的每一个数据点的误差为正的数据为对象，将事先确定的阈值与误差相比较，检测具有阈值以上的误差值的数据点作为噪音数据点。通过本步骤，能够检测凸状噪音、凹状噪音等噪音。
(图2：步骤S60)
控制部121将步骤S50中检测出的噪音数据点从时序光量数据中去除。实际上，可以从时序光量数据中剔除噪音数据点，也可以针对每个数据点将表示是否是噪音的信息标志(flag)化，并将该标志数据存储于存储部119中，由此来管理噪音数据点。
(图2：步骤S70)
控制部121使用步骤S60中得到的去除了噪音数据点后的时序光量数据、或步骤S30中计算出的近似曲线的至少某一方，计算血液凝固时间。去除噪音数据后的光量数据与近似曲线都提供有与实际血凝反应相关的某些指标值，因此，能够根据分析的用途、要求的精度等来使用某一方。作为计算凝固时间的方法，能够使用广泛已知的任意方法。例如，考虑了，通过计算去除噪音数据后的时序光量数据的彼此相邻的数据间差值来计算微分数据，并将该微分数据的峰位置计算为凝固时间的方法等。
(图2：步骤S80)
控制部121将与样品编号、检查项目等基本信息、步骤S10中取入的时序光量数据、步骤S30中计算出的近似曲线、步骤S50中检测出的噪音数据点、步骤S70中计算出的血液凝固时间等相关的信息，输出到操作用计算机118、打印机124，并在存储部119中保存。
图3是表示步骤S50中检测噪音数据点时的处理图像的图。横轴310表示从反应开始起的时间经过，纵轴320表示光量。虚曲线330表示示意性地表现了时序光量数据的数据点。实曲线340表示步骤S30中计算出的近似曲线。
虚曲线330在测定开始后立即包含凹状的噪音数据(虚线p-q部分)。此外，在反应的初始阶段包含由于气泡等原因导致的凸状的噪音数据(虚线r-s)。可知，通过比较近似曲线340和光量数据330，能够检测偏离近似曲线340(图3中，仅以近似曲线340上方的噪音为对象)的噪音数据点。
图4是表示操作用计算机118的输出画面例的图。图4所示的画面具有：显示各样品编号、检查项目、分析结果(血液凝固时间)等基本信息等的基本信息显示部410；显示选择出的样品的时序光量数据和步骤S30中计算的近似曲线的图表显示部420。图表显示部420可以显示检测部113测定出的光量数据本身，也可以显示去除了噪音数据点后的光量数据。此外，也可以显示计算近似曲线时使用的近似函数的式子。
控制部121可以将图2表示的处理过程中计算出的数据，例如在去除噪音数据点的过程中的光量数据等，存储在存储部119中。此外，也可以将与该中过程中经过相关的数据显示在图4所表示的画面上。
<实施方式1：变形例>
在以上的说明中，设控制部121实施图2表示的处理，然而其他功能部也能够实施相同处理。例如，也能够在操作用计算机118内设置安装有同样处理的软件，计算机118代替控制部121来执行该处理。在以下实施方式中也是同样的。
在以上的说明中表示了将近似函数、处理过程中的数据、处理结果保存在存储部119中的例子，然而也能够保存于其他功能部。例如，也能够存储于操作用计算机118内部的存储部中。
在步骤S20中，说明了使用式1作为近似函数的例子，然而能够应用于本发明的近似函数并不限于式1，也能够广泛使用增长曲线型的增长函数。这里描述的所谓增长函数，是具有初期相对于时间的变化量少，然后变化量逐渐变大，后期变化量再度变小的形状的函数。例如有逻辑斯蒂增长函数、龚伯兹函数函数(Gompertz function)、希尔函数等。另外，也可以使用将上述增长函数的项的一部分进行乘方运算后的函数、将与时间相关的非线性式子与上述增长函数相乘或相加后的函数、将上述增长函数的输入值事先通过非线性式子进行非线性变换的函数等。作为非线性式子，例如能够使用多项式。
在步骤S50中，说明了为了去除上部凸状的噪音数据点，消除存在于近似曲线的上部的噪音数据点的处理例，然而，在根据透射光量来分析血凝反应的情况下，需要去除下部凸状的噪音数据点。这种情况下，检测存在于近似曲线的下部的数据点作为噪音数据点。关于进行去除的基准，与步骤S50相同。
在步骤S80和图4中，设将时序光量数据所表示的凝固反应曲线和步骤S30的近似曲线输出到相同图表，然而，这些也可以分别输出到不同的图表。此外，为了易于区分噪音数据点，例如可以变更颜色地输出，也可以改变数据点形状地输出。
<实施方式1：总结>
如上述，本实施方式1的自动分析装置，计算时序光量数据的近似曲线，比较时序光量数据与近似曲线，仅检测存在于近似曲线的上部或下部的数据作为噪音数据点。由此，能够检测并去除血凝反应中特有的凸型噪音、测定开始时的凹状噪音。结果，能够高精度地计算血液凝固时间。
<实施方式2>
本发明的实施方式2，关于去除噪音数据点的方法说明与实施方式1不同的动作例。由于自动解析装置的结构与实施方式1相同，因此以下以与控制部121的动作相关的不同点为中心进行说明。
在本实施方式2中，控制部121重复执行计算时序光量数据的近似曲线的第1处理；使用近似曲线检测噪音数据点的第2处理以及去除噪音数据点的第3处理。一般地，关于通常包含一定量噪音的数据，如果一度计算近似曲线，则能够再现去除噪音后的本来的数据。然而，血凝反应特有的噪音相对于数据的增减方向是非对称形状，且是局部地发生的，因此仅凭一度计算出近似曲线，大多得不到准确的近似曲线。因此，在本实施方式2中，控制部121通过重复执行上述第1处理～第3处理，来依次检测并去除噪音数据点，并计算准确的近似曲线。由此认为能够高精度地计算血液凝固时间。
图5是表示本实施方式2中控制部121计算血液凝固时间的处理流程的图。在图5所示的处理流程中，对于与实施方式1的图2中说明的步骤相同的步骤赋予相同的步骤编号。即从步骤S10到步骤S40的处理、从步骤S60到步骤S80的处理与图2中相同，因此省略说明。在本实施方式2中，在步骤S40与步骤S70之间导入步骤S110与S120，并从步骤S120分支地实施步骤S60。步骤S60之后返回到步骤S30。
(图5：步骤S110)
控制部121检测从在步骤S30计算出的近似曲线偏离的数据点。例如，以步骤S40中计算出的每个数据点的误差为正的数据作为对象，比较事先确定的阈值与误差，检测具有阈值以上的误差值的数据点作为噪音数据点。
(图5：步骤S120)
控制部121判定当前的近似曲线相对于时序光量数据是否是理想的近似曲线。例如，将步骤S110中检测出的噪音数据点个数与事先设定的阈值相比较，根据噪音数据点个数是否存在阈值以上，来判定是否能够准确地推定近似曲线。在无法准确地推定近似曲线的情况下，前进到步骤S70，除此之外则前进到步骤S60。
以下，使用图6～图8来说明本实施方式2的噪音检测和去除的例子。
图6是表示本实施方式2中检测噪音数据点时的处理图像的图。图6中的符号表示与图3所示的符号相同的含义。在图6中，在近似曲线的上部存在噪音数据点。
图7是表示对于图6的时序数据330和近似曲线340，应用了步骤S40、步骤S110、步骤S120、步骤S60以及步骤S30的处理后的情况的图。在图7中，通过步骤S60去除了时序光量数据330的噪音数据点。此外，在第2次步骤S30中，更新了近似曲线340。
图8是表示重复进行了噪音数据点的检测和去除以及近似曲线340的计算，直到步骤S120中判定为噪音数据点的数量为阈值以下之后的情况的图。从时序光量数据330检测并去除全部噪音数据点。近似曲线340与去除了噪音数据点后的时序光量数据330基本一致。
将图6与图8相比较，可知，通过重复实施噪音数据点的检测和去除以及近似曲线的计算，求得从时序光量数据330中去除波形的初始下降沿、噪音部分后的时序光量数据330。此外，可知，图8的近似曲线340为对去除了时序光量数据330中的噪音数据点后的区域进行插补的理想的近似曲线。
<实施方式2：变形例>
在步骤S110中，与实施方式1同样地，说明了为了去除上部凸状的噪音而检测考虑了误差的正负的噪音数据点的例子，然而，在根据透射光量来分析血凝反应的情况下，需要去除下部凸状的噪音数据点。或者，也能够检测位于近似曲线的上部和下部的噪音数据点两者，作为噪音数据点。这种情况下，对于近似曲线和时序数据点之间的误差的绝对值设定阈值，在误差的绝对值超过了该阈值的情况下，处理为噪音数据点即可。
在步骤S120中说明了通过将噪音数据点个数与阈值相比较，来判定是否能够准确地推定近似曲线，然而，该步骤中的判定基准不限于此。例如，可以针对噪音数据点相对于全部时序光量数据点个数的比率来设定阈值，也可以针对误差的标准偏差来设定阈值。
<实施方式2：总结>
如上述，本实施方式2的自动解析装置通过重复执行计算时序光量数据的近似曲线的第1处理、使用近似曲线检测噪音数据点的处理以及去除噪音数据点的第3处理，来依次地检测并去除噪音数据点。由此，能够计算对去除了噪音数据点的区域进行补全的理想的近似曲线，并高精度地计算血液凝固时间。
<实施方式3>
本发明的实施方式2中，关于去除噪音数据点的方法，说明与实施方式1～2不同的动作例。由于自动解析装置的结构与实施方式1～2相同，因此以下以与控制部121的动作相关的不同点为中心进行说明。
在本实施方式3中，控制部121使用输入的时序光量数据来设定实施方式1～2中说明的噪音数据检测时的阈值。由此实现了噪音数据检测和去除的精度的提高。
图9是表示本实施方式3中控制部121计算血液凝固时间的处理流程的图。在图9所示的处理流程中，对于与实施方式1的图2中说明的步骤相同的步骤赋予相同的步骤编号。即从步骤S10到步骤S40的处理、从步骤S60到步骤S80的处理与图2中相同，因此省略说明。在本实施方式3中，在步骤S40与S70之间导入步骤S210～S240，并从步骤S240分支地实施步骤S60。步骤S60之后返回到步骤S30。
(图9：步骤S210)
控制部121选择时序光量数据的部分集合作为低噪音范围，计算该部分集合中的误差的标准偏差S。本步骤中，所谓的要选择的低噪音范围，是指设想为在时序光量数据中不包含大的噪音的范围。例如，在血凝反应中，容易在反应刚开始后发生大的噪音。因此，作为低噪音范围的决定方法，例如能够在设读入的时序光量数据的反应开始时刻为t_start、设反应结束时刻为t_end时，计算它们的中点t_middle(t_middle＝(t_start+t_end)/2)，并选择时刻t_middle以后的数据为低噪音范围。
(图9：步骤S220)
控制部121使用步骤S210中计算出的标准偏差S来决定用于噪音检测的容许误差T。例如根据下式2来决定T。在式2中，K是预先确定的常数，是调节噪音数据点检测的灵敏度的参数。例如，若设定K＝3.0，则在低噪音范围的数据波动为正态分布的情况下，能够以约0.3％的灵敏度来检测偏离低噪音范围中包含的近似曲线的数据。
T＝K*S…式2
(图9：步骤S230)
控制部121使用步骤S220中计算出的容许误差T来检测从近似曲线偏离的数据点。例如，以步骤S40中计算出的每个数据点的误差为正的数据点为对象，将步骤S40中计算出的每个数据点的误差与容许误差T相比较，检测具有阈值以上的误差值的数据点为噪音数据点。
(图9：步骤S240)
控制部121判定当前的近似曲线相对于时序光量数据是否是理想的近似曲线。例如，将步骤S230中检测出的数据点个数与事先设定的阈值相比较，根据噪音数据点个数是否存在于阈值以上，来判定是否能够准确地推定近似曲线。在无法准确地推定近似曲线的情况下，前进到步骤S70，除此之外则前进到步骤S60。
<实施方式3：效果>
一般地，时序光量数据至少由以下3要素构成。(1)血凝反应本来的时序变化、(2)来自于测量环境的大局上的微小噪音、(3)来自于搅拌时气泡和粒子的局部的噪音。
(2)的噪音是来自检测器116以及A/D变换器122等硬件的噪音、来自于反应容器内的反应液的噪音等来自于各种环境的噪音。(2)中的噪音相对于数据的增减方向大多呈对称形状，且振幅较小，因此，通过计算近似曲线能够再现去除噪音后的本来数据。
与此相对，(3)的噪音相对于数据的增减方向为非对称形状，振幅也较大，因此，即使计算近似曲线也无法再现去除噪音后的本来数据。因此，若在计算近似曲线之前仅消除(3)的噪音，则能够期待获得高精度的近似曲线。但是，在使用实施方式1～2中说明的检测噪音数据点的方法时，有时根据阈值的设定，检测(2)(3)两者的噪音而过多地去除了数据点，或者相反地噪音发生残留。
因此，本实施方式3，首先在步骤S220中，根据包含(3)的噪音的可能性低的反应后期的时序光量数据来设定阈值，并使用该阈值来检测噪音。该阈值是根据(2)的波动而设定的值，相当于恒定的噪音成分。通过在式2中将K设定为适当值(例如3.0等)，能够在不去除(2)的噪音而保留(2)的噪音的同时，仅检测(3)的噪音的数据点。使用图10说明具体例。
图10是计算图6所示时序光量数据330与近似曲线340之间的误差而绘制成的图。横轴310表示与图3相同的含义。纵轴1010是表示时序光量数据330与近似曲线340之间的误差的轴。虚曲线1020绘制了时序光量数据330与近似曲线340之间的误差值。符号1030是在步骤S210中设定的低噪音范围。符号1040是步骤S220中设定的阈值T。
图10中，通过与阈值T的比较而判定为噪音的时序数据点，是虚曲线1020中的虚曲线a-b、虚曲线c-d、虚曲线e-f。如此，通过基于反应后期的光量数据来设定阈值T，能够仅检测来自于气泡和粒子等的局部噪音。
本实施方式3的自动解析装置除了如图10中说明的仅检测局部噪音的效果之外，还能够提高与判定重复处理结束相关的精度。以下说明该效果。
在重复处理的初期，由于未完全去除(3)的噪音，因此无法准确地计算近似曲线，即使在低噪音范围内有时也无法进行准确的近似。这种情况下，由于基于低噪音范围的误差的标准偏差而设定的阈值未准确地反映(2)的噪音的波动，因此成为仅检测(3)的噪音中振幅较大的数据点的阈值。然而，随着重复处理不断进行并去除了(3)的噪音，近似曲线接近于去除(3)的噪音后的本来数据。此时，使用低噪音范围而设定的阈值不断接近于能够保留(2)的噪音同时仅消除(3)的噪音的最佳阈值。通过使用本实施方式3中说明的方法来决定用于判定重复结束的阈值，不会过多地去除数据点、或者不会残留噪音，而适当地实施重复结束的判定。使用图11来说明具体例。
图11是相对于图10所示的时序光量数据330与近似曲线340之间的误差，将多次重复噪音数据点的检测/去除与计算近似曲线340的处理后的状态绘制成的图。图11内的各符号表示与图10同样的含义。
在重复处理的初期(图10的状态)，在时序光量数据330的反应初始部分中存在(3)的噪音，并存在多个具有超过阈值T的误差的数据点。当到达重复处理的后期(图11的状态)时，(3)的噪音被去除，近似曲线能够再现去除噪音后的本来的时序光量数据，因此，反应初期的误差波动与反应后期的误差波动为同等。此时，阈值1040准确地反映了(2)的噪音的波动。因此，通过使用该阈值来判定有无(3)的噪音，能够不会过多地去除数据点、或者不会残留噪音，而适当地实现重复结束判定。此外，与该重复结束判定相关的方法也能够用于实施方式2。
<实施方式3：变形例>
在步骤S210中说明了选择读入的时序光量数据的时刻t_middle以后的数据作为低噪音范围，然而选择低噪音范围的基准并不限于此。例如也可以针对读入的时序光量数据的光量值来设定阈值，选择具有阈值以上的光量的数据。此外，也可以设定多个低噪音范围，在每个低噪音范围内计算出时序数据与近似曲线之间的误差的标准偏差的基础上，从这些多个标准偏差中选择某一个作为低噪音范围的噪音标准偏差，或者使用这些多个标准偏差来计算低噪音范围的噪音标准偏差。除此之外，也可以针对每个检查项目来变更低噪音范围的选择方法。此外，也可以针对每个重复处理来变更低噪音范围的选择方法。
在步骤S230中，与实施方式1同样地，说明了为了去除上部凸状的噪音而检测考虑了误差的正负的噪音数据点的例子，然而，在根据透射光量来分析血凝反应的情况下，需要去除下部凸状的噪音数据点。或者，也能够检测位于近似曲线的上部和下部的噪音数据点两者来作为噪音数据点。这种情况下，针对近似曲线和时序数据点之间的误差的绝对值设定阈值，在误差的绝对值超过了该阈值的情况下，处理为噪音数据点即可。
在步骤S240中说明了通过将噪音数据点个数与阈值相比较，来判定是否能够准确地推定近似曲线，然而，该步骤中的判定基准不限于此。例如，可以针对噪音数据点相对于全部时序光量数据点个数的比率来设定阈值，也可以针对误差的标准偏差来设定阈值。此外，这些阈值也可以根据步骤S210中计算出的标准偏差来设定。
<实施方式3：总结>
如上述，本实施方式4的自动分析装置通过根据反应后期的范围序列光量数据来设定阈值，能够提高重复处理的结束判定的精度。此外，如图10所说明的，能够在保留恒定微小噪音的同时，仅去除局部的噪音。
本发明不限于上述实施方式，而包含各种变形例。上述实施方式是为了使本发明易于理解而做的详细说明，并不一定受限于具备所说明的全部结构。此外，也能够将某实施方式的结构的一部分替换为其他实施方式的结构。此外，也能够在某实施方式的结构中添加其他实施方式的结构。此外，也能够针对各实施方式的结构的一部分追加/删除/替换其他结构。
符号说明
101：样品分注部、102：样品盘、103：样品容器、104：反应容器、105：样品用注射泵、106：试剂分注部、107：试剂盘、108：试剂容器、109：试剂升温部、111：反应容器贮存部、112：反应容器输送部、113：检测部、114：反应容器设置部、115：光源、116：检测器、117：反应容器废弃部、118：操作用计算机、119：存储部、120：输入部、121：控制部、122：A/D变换器、123：接口。

Claims (13)

1.一种自动分析装置，其对血凝反应进行分析，所述自动分析装置的特征在于，
具备：
反应容器，用于使样品与试剂混合并反应；
测定部，其向所述反应容器中的反应液照射光，并测定透射光量或散射光量；
控制部，其对所述测定部测定出的时序的光量数据进行处理；
存储部，其存储一个以上的对所述光量数据的时序变化进行近似的近似函数；以及
输出部，其输出所述控制部的处理结果，
其中，所述控制部执行以下处理：
选择所述存储部存储的所述近似函数的某个；
实施使用选择出的所述近似函数来计算表示所述光量数据的时序变化的近似曲线的第一处理、使用所述近似曲线来检测所述光量数据中包含的异常数据点的第二处理以及将所述异常数据点从所述光量数据中排除的第三处理；
使用所述光量数据与所述近似曲线的至少一方来分析所述血凝反应，
所述控制部在所述第三处理中检测所述异常数据点时，仅检测所述光量数据中与所述近似曲线相比光量值大的数据点或小的数据点的一方，来作为所述异常数据点。
2.根据权利要求1所述的自动分析装置，其特征在于，
所述测定部检测所述散射光量，
所述控制部仅检测所述光量数据中与所述近似曲线相比光量值大的数据点，来作为所述异常数据点。
3.根据权利要求1所述的自动分析装置，其特征在于，
所述测定部检测所述透射光量，
所述控制部仅检测所述光量数据中与所述近似曲线相比光量值小的数据点，来作为所述异常数据点。
4.根据权利要求1所述的自动分析装置，其特征在于，
所述控制部至少重复实施一次以上所述第一处理、所述第二处理以及所述第三处理，使用在满足预先确定的收敛条件的时间点的所述光量数据和所述近似曲线的至少一方来分析所述血凝反应。
5.根据权利要求1所述的自动分析装置，其特征在于，
所述控制部从所述光量数据中选择部分集合，使用所述光量数据与所述近似曲线之间的每个数据点的误差以及所述部分集合与所述近似曲线之间的每个数据点的误差的标准偏差，来检测所述光量数据中包含的所述异常数据点。
6.根据权利要求4所述的自动分析装置，其特征在于，
所述控制部从所述光量数据中选择部分集合，使用所述部分集合与所述近似曲线之间的每个数据点的误差的标准偏差，来判定是否满足了所述收敛条件。
7.根据权利要求5所述的自动分析装置，其特征在于，
所述控制部使用所述测定部开始所述光量数据的测定起经过预定时间之后取得的光量数据，来作为所述部分集合。
8.一种自动分析装置，其对血凝反应进行分析，所述自动分析装置的特征在于，
具备：
反应容器，用于使样品与试剂混合并反应；
测定部，其向所述反应容器中的反应液照射光，并测定透射光量或散射光量；
控制部，其对所述测定部测定出的时序的光量数据进行处理；
存储部，其存储一个以上的对所述光量数据的时序变化进行近似的近似函数；以及
输出部，其输出所述控制部的处理结果，
其中，所述控制部执行以下处理：
选择所述存储部存储的所述近似函数的某个；
实施使用选择出的所述近似函数来计算表示所述光量数据的时序变化的近似曲线的第一处理、使用所述近似曲线来检测所述光量数据中包含的异常数据点的第二处理以及将所述异常数据点从所述光量数据中排除的第三处理；以及
至少重复实施一次以上所述第一处理、所述第二处理以及所述第三处理，使用在满足预先确定的收敛条件的状态下的所述光量数据和所述近似曲线的至少一方，来分析所述血凝反应。
9.根据权利要求1所述的自动分析装置，其特征在于，
所述控制部以所述近似函数与所述光量数据之间的平方误差最小的方式改变所述近似函数的系数，由此来计算所述近似曲线。
10.根据权利要求1所述的自动分析装置，其特征在于，
所述近似函数是具有与时刻对应的光量的变化量逐渐变大的第一区域、在所述第一区域之后的时刻与时刻对应的光量的变化量小于所述第一区域的第二区域的函数。
11.根据权利要求1所述的自动分析装置，其特征在于，
所述控制部使用所述光量数据和所述近似曲线的至少一方来计算所述血凝反应的凝固时间。
12.根据权利要求1所述的自动分析装置，其特征在于，
所述输出部输出以下中的一项以上：
(1)以第一轴为时间，以第二轴为光量值而输出的所述光量数据；
(2)以第一轴为时间，以第二轴为光量值而输出的所述近似曲线；
(3)以第一轴为时间，以第二轴为光量值而输出的所述异常数据点；
(4)所述分析的结果；以及
(5)所述近似函数的式子。
13.一种自动分析方法，其对血凝反应进行分析，所述自动分析方法的特征在于，
具有以下步骤：
向用于使样品与试剂混合并反应的反应容器中的反应液照射光，并测定透射光量或散射光量的测定步骤；
对在所述测定步骤中测定出的时序的光量数据进行处理的控制步骤；以及
输出所述控制步骤中的处理结果的输出步骤，
其中，在所述控制步骤中：
从存储一个以上的对所述光量数据的时序变化进行近似的近似函数的存储部中选择并读出所述近似函数的某个；
实施使用选择出的所述近似函数来计算表示所述光量数据的时序变化的近似曲线的第一处理、使用所述近似曲线来检测所述光量数据中包含的异常数据点的第二处理以及将所述异常数据点从所述光量数据中排除的第三处理；
使用所述光量数据与所述近似曲线的至少一方来分析所述血凝反应；
在所述第三处理中检测所述异常数据点时，仅检测所述光量数据中与所述近似曲线相比光量值大的数据点或小的数据点的一方，来作为所述异常数据点。
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