CN104949944B - 血液分析装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种血液分析装置，其具有：测定部件，用于测定血液试样，输出测定数据；控制部件，分析测定部件输出的测定数据，分别生成包括红细胞、白细胞和血小板在内的数种血细胞的相关分析数据，用分析数据中数种血细胞中一定血细胞的相关第一分析数据和一定血细胞以外的血细胞的相关第二分析数据，生成辅助鉴别一定血细胞的减少原因的辅助信息；输出部件，用于输出辅助信息。

Description

血液分析装置
技术领域
本发明涉及一种能够提供鉴别血细胞减少症所需信息的血液分析装置。
血细胞减少症包括血小板减少症、红细胞减少症、白细胞减少症和全血细胞减少症。
在此，据特开（日本专利公开）2005-24472号（专利文献1）公报记述，鉴别血小板减少症的特发性血小板减少性紫癜（ITP）和再生障碍性贫血（AA）时，未成熟血小板比率(immature platelet fraction )是有用的信息。专利文献1的测定装置可以向装置用户提供从血小板测定数据获得的未成熟血小板比率作为血小板减少症鉴别的信息。
另外，未成熟血小板比率=未成熟血小板数/（未成熟血小板数+成熟血小板数）。
在特开（日本专利公开）2005-24472号公报的技术中，作为鉴别血小板减少症的辅助信息，仅提示关于血小板的信息。鉴别血细胞减少症的辅助信息的精度有望进一步提高。
发明内容
本发明的范围只由后附权利要求书所规定，在任何程度上都不受这一节发明内容的陈述所限。
因此，本发明提供一种血液分析装置，其具有：测定部件，用于测定血液试样，输出测定数据、控制部件，分析测定部件输出的测定数据，分别生成有关包括红细胞、白细胞和血小板在内的数种血细胞的分析数据，用分析数据中数种血细胞中有关一定血细胞的第一分析数据和有关一定血细胞以外的其他血细胞的第二分析数据生成帮助鉴别一定血细胞的减少原因的辅助信息、输出部件，用于输出辅助信息。
优选地，所述辅助信息包括血小板的破坏增加的相关信息；所述一定血细胞是血小板；所述一定血细胞以外的血细胞为红细胞；所述第一分析数据为未成熟血小板比率；所述第二分析数据为血红蛋白浓度。
优选地，所述一定血细胞以外的血细胞还包括白细胞；所述第二分析数据包括嗜中性粒细胞数和单核细胞数。
优选地，所述辅助信息包括血小板生成障碍的相关信息；所述一定血细胞是血小板；所述一定血细胞以外的血细胞为红细胞；所述第一分析数据为未成熟血小板比率；所述第二分析数据为红细胞数。
优选地，所述一定血细胞以外的血细胞还包括白细胞；所述第二分析数据包含嗜中性粒细胞数。
优选地，所述辅助信息包括红细胞的破坏增加和生成障碍中的至少其中之一的相关信息；所述一定血细胞为红细胞；所述一定血细胞以外的血细胞包括白细胞和血小板；所述第一分析数据为网织红细胞数；所述第二分析数据为嗜中性粒细胞数和血小板数。
优选地，所述控制部件分别将所述第一分析数据和所述第二分析数据分值化，求出所述第一分析数据的分值和所述第二分析数据的分值；所述控制部件用所述第一分析数据的分值和所述第二分析数据的分值生成所述辅助信息。
优选地，所述控制部件用对所述第一分析数据的分值和所述第二分析数据的分值分别加权后的结果生成所述辅助信息。
优选地，所述辅助信息包括有关所述一定血细胞的第一减少原因的第一原因信息和有关所述一定血细胞的第二减少原因的第二原因信息；所述控制部件生成所述第一原因信息和所述第二原因信息。
优选地，所述第一原因信息是所述一定血细胞的破坏增加的相关信息；所述第二原因信息是所述一定血细胞的生成障碍的相关信息。
优选地，所述输出部件能够比较地输出所述第一原因信息和第二原因信息。
优选地，所述控制部件分别用所述一定血细胞以外的数种血细胞的相关分析数据作为所述第二分析数据。
根据本发明，可以提高鉴别血细胞减少原因的辅助信息的精度。
附图说明
图1为血液分析装置的整体图；
图2为测定单元的框图；
图3为测定单元的流路图；
图4为信息处理单元的结构图；
图5为信息处理单元的处理流程图；
图6为信息处理单元的功能模块图；
图7（a）为PLT-F测定系统获得的散点图；
图7（b）为RET测定系统获得的散点图；
图8（a）为疾病与未成熟血小板比率（IPF%）的关系图；
图8（b）为疾病与ITP分值的关系图；
图9为辅助信息生成步骤的流程图；
图10为血小板破坏增加分值信息图；
图11为血小板生成障碍分值信息图；
图12为红细胞破坏增加分值信息图；
图13为红细胞生成障碍分值信息图；
图14为血小板减少症的鉴别辅助信息的输出例示图；
图15为红细胞减少症的鉴别辅助信息的输出例示图；
图16为辅助信息输出的其他例示图。
具体实施方式
下面参照附图，详细说明本发明的实施方式。
【1.血液分析装置】
图1为血液分析装置（多项目血细胞计数装置）1的示图。血液分析装置1对血液试样中所含有的血细胞（白细胞、红细胞、血小板）进行计数，对血液进行分析。血液分析装置1具有测定单元（测定部件）3和能够控制测定单元3的信息处理单元5。
【2. 测定单元】
图2和图3显示了测定单元3的结构。测定单元3有吸移部件301、试样制备部件302、检测部件303和通信部件305等。吸移部件301从装在试样容器W中的血液试样吸移血液试样。吸移部件301具有吸移试样容器W内的血液试样的穿刺针33。
试样制备部件302由吸移部件301所吸移的血液试样制备测定用的测定试样。检测部件303从试样制备部件302制备的测定试样中检测血细胞。
通信部件305使测定单元3与信息处理单元5进行通信。通信部件305接收信息处理单元5发出的控制指令。通信部件305还向信息处理单元5传送检测部件303测得的测定数据。
吸移部件301、试样制备部件302和检测部件303具有流路。此流路工作，从穿刺针33吸移的血液制备测定试样，将该测定试样传送到检测部件303。试样制备部件302有制备试样的第一反应室C1~第七反应室C7。检测部件303有检测测定试样的第一检测器D1~第三检测器D3。
构成试样制备部件302的流路包括第一流路E1~第四流路E4。流路E1~E4有无图示的阀和泵等，通过阀来切换流路，通过泵在流路中运送血液试样等流体。第一流路E1从穿刺针33向各反应室C1~C7分装血液试样。第一流路E1还根据需要向各反应室C1~C7供应稀释液、溶血剂和染色液等。稀释液、溶血剂和染色液等液体（试样制备用液）用于制备测定试样。
第二流路E2将在第一反应室C1~第五反应室C5制备的测定试样运送到第一检测器D1。第三流路E3将在第六反应室C6制备的测定试样运送到第二检测器D2。第四流路E4将在第七反应室C7制备的测定试样运送到第三检测器D3。检测结束后，检测器D1~D3内的测定试样被排到废液室（图示省略）。
第一反应室C1是制备白细胞/有核红细胞的相关分析用试样（第一试样）的反应室。
第二反应室C2是制备白细胞分类的相关分析用试样（第二试样）的反应室。
第三反应室C3是制备异常细胞/未成熟细胞数相关分析用试样（第三试样）的反应室。
第四反应室C4是制备网织红细胞相关分析用试样（第四试样）的反应室。
第五反应室C5是制备血小板相关分析用试样（第五试样）的反应室。
第六反应室C6是制备红细胞和血小板相关分析用试样（第六试样）的反应室。
第七反应室C7是制备血红蛋白相关分析用试样（第七试样）的反应室。
第一检测器D1有通过使用半导体激光器的流式细胞法进行测定的流动室和光学检测器。通过光学检测器从试样中的血细胞（白细胞、红细胞和血小板等）检测光学信息（侧向荧光信号、前向散射光信号和侧向散射光信号）作为测定数据。
第一检测器D1进行对第一试样的测定（第一测定：用于分析白细胞/有核红细胞的测定）、对第二试样的测定（第二测定：用于分析白细胞分类的测定）、对第三试样的测定（第三测定：用于分析异常细胞/未成熟细胞数的测定）、对第四试样的测定（第四测定：用于分析网织红细胞的测定）及对第五试样的测定（第五测定：用于分析血小板的测定）。
第二检测器D2通过鞘流DC检测法进行测定。第二检测器D2进行对第六试样的测定（第六测定：用于分析红细胞和血小板的测定）。
第三检测器D3通过SLS-血红蛋白法进行测定。第三检测器D3进行对第七试样的测定（第七测定：用于分析血红蛋白的测定）。
【3.信息处理单元】
信息处理单元5由计算机构成。图4为信息处理单元5的结构图。如图4所示，计算机5具有主机（控制部件）51、显示部件（输出部件）52、输入部件53。主机51具有CPU51a、ROM51b、RAM51c、硬盘51d、读取装置51e、输入输出接口51f、通信接口51g和图像输出接口51h，CPU51a、ROM51b、RAM51c、硬盘51d、读取装置51e、输入输出接口51f、通信接口51g和图像输出接口51h由总线51i连接。
CPU51a能够执行计算机程序。
硬盘（存储装置）51d装有操作系统和应用程序等供CPU51ａ执行的各种计算机程序54a及执行该计算机程序所需的数据。
计算机程序54a包括用于控制测定单元、分析测定数据、输出信息等的程序。计算机程序54a可以存储在CD-ROM等可移动存储介质54中。读取装置51ｅ能够读取存储于存储介质54的计算机程序54a。
计算机程序54a不限于由可移动存储介质54提供，还能够通过电气通讯线路从外部设备提供，所述外部设备通过所述电气通讯线路（不论有线、无线）与计算机5进行可通信连接。
硬盘51d也作为存储各种数据的存储部件（测定数据存储部件54b、分析数据存储部件54c、分值信息存储部件54d和辅助信息存储部件54e）发挥作用。
测定数据存储部件54b存储从测定单元3收到的测定数据。分析数据存储部件54c存储分析测定数据生成的分析数据。分值信息存储部件54d存储对分析数据进行评分用的信息（分值信息）。分值信息预设在分值信息存储部件54d中。辅助信息存储部件54e存储根据分析数据生成的辅助信息。
输入输出接口51f连接测定单元3。以此，信息处理单元5就能控制测定单元3，从测定单元3接收测定数据。
图像输出接口51h连接由显示器等构成的显示部件（输出部件）52。因此，信息处理单元5就能显示（输出）辅助信息等各种信息。
图5显示了信息处理单元5（CPU51a）实施测定和分析处理的步骤。图5所示处理均通过CPU51a执行计算机程序54a得以实现。
首先，信息处理单元5实施测定控制处理（步骤S1）。通过实施测定控制处理，控制测定单元3测定测定试样。测定单元3将测定测定试样获得的测定数据输出到信息处理单元5。信息处理单元5接收该测定数据（步骤S2）。然后，信息处理单元5分析收到的测定数据，生成分析数据（步骤S3）。信息处理单元5用分析数据生成辅助信息（步骤S4）。信息处理单元5向显示部件（输出部件）52输出生成的分析数据和辅助信息（步骤S5）。
图6为功能模块图，它显示了信息处理单元5从测定控制处理（步骤S1）到辅助信息生成处理（步骤S4）所发挥的功能。图6所示功能模块包括测定控制部件56、测定数据存储部件54b、测定数据分析部件（第一生成部件）57、分析数据存储部件54c和辅助信息生成部件（第二生成部件）58。图6的功能模块所示功能是CPU51a执行计算机程序54a时信息处理单元5所发挥的功能。
测定控制部件56控制测定单元3中的各种测定，其具有第一测定控制部件56a~第七测定控制部件56g。第一测定控制部件56a控制有关白细胞/有核红细胞的分析用测定（第一测定）。第二测定控制部件56b控制有关白细胞分类的分析用测定（第二测定）。第三测定控制部件56c控制有关异常细胞/未成熟细胞数的分析用测定（第三测定）。第四测定控制部件56d控制有关网织红细胞的分析用测定（第四测定）。第五测定控制部件56e控制有关血小板的分析用测定（第五测定）。第六测定控制部件56f控制有关红细胞和血小板的分析用测定（第六测定）。第七测定控制部件56g控制有关血红蛋白的分析用测定（第七测定）。
测定数据存储部件54b存储从测定单元3接收的测定数据，其具有第一测定数据存储部件54b-1~第七测定数据存储部件54b-7。
第一测定数据存储部件54b-1存储有关白细胞/有核红细胞的分析用测定（第一测定）获得的第一测定数据（白细胞/有核红细胞测定数据）。
第二测定数据存储部件54b-2存储有关白细胞分类的分析用测定（第二测定）获得的第二测定数据（白细胞分类测定数据）。
第三测定数据存储部件54b-3存储有关异常细胞/未成熟细胞数的分析用测定（第三测定）获得的第三测定数据（异常细胞/未成熟细胞数测定数据）。
第四测定数据存储部件54b-4存储有关网织红细胞的分析用测定（第四测定）获得的第四测定数据（网织红细胞测定数据）。
第五测定数据存储部件54b-5存储有关血小板的分析用测定（第五测定）获得的第五测定数据（血小板测定数据）。
第六测定数据存储部件54b-6存储有关红细胞和血小板的分析用测定（第六测定）获得的第六测定数据（红细胞和血小板测定数据）。
第七测定数据存储部件54b-7存储有关血红蛋白的分析用测定（第七测定）获得的第七测定数据（血红蛋白测定数据）。
测定数据分析部件57用存储在各测定数据存储部件54b-1~54b-7的各测定数据生成分析数据，其具有第一测定数据分析部件57a~第七测定数据分析部件57g。
第一测定数据分析部件57a用第一测定数据生成有关白细胞/有核红细胞的分析数据。
第二测定数据分析部件57b用第二测定数据生成有关白细胞分类的分析数据。
第三测定数据分析部件57c用第三测定数据生成有关异常细胞/未成熟细胞数的分析数据。
第四测定数据分析部件57d用第四测定数据生成有关网织红细胞的分析数据。
第五测定数据分析部件57e用第五测定数据生成有关血小板的分析数据。
第六测定数据分析部件57f用第六测定数据生成有关红细胞和血小板的分析数据。
第七测定数据分析部件57g用第七测定数据生成有关血红蛋白的分析数据。
第一测定数据分析部件57a~第五测定数据分析部件57e分别利用第一检测器D1输出的测定数据---即光学信息（侧向荧光信号、前向散射光信号、侧向散射光信号）形成散点图。各分析部件57a~57e根据各自形成的散点图生成有关血细胞数和其他分析项目的分析数据。
作为各测定数据分析部件57a~57e形成的散点图的例示，图7（a）显示了第五测定数据分析部件57e形成的散点图，图7（b）显示了第四测定数据分析部件57d形成的散点图。
图7（a）的散点图是以（侧向）荧光强度为横坐标，以前向散射光（FSC）为纵坐标的二维坐标，在坐标上点绘了第五试样中各粒子的荧光强度及前向散射光强度。图7（a）的散点图中设有血小板出现区域（PLT区域）和未成熟血小板出现区域（IPF区域）。第五测定数据分析部件57e对出现在PLT区域的点数（血小板数：PLT）和出现在IPF区域的点数（未成熟血小板数：IPF）进行计数。如此，能够生成有关血小板的分析数据，即血小板数（PLT）和未成熟血小板数（IPF）。
第五测定数据分析部件57e再用血小板数（PLT）和未成熟血小板数（IPF）生成未成熟血小板比率（IPF%）作为有关血小板的分析数据。在此，未成熟血小板比率（IPF%）=未成熟血小板数（IPF）/血小板数（PLT）。
图7（b）的散点图是以（侧向）荧光强度为横坐标，以前向散射光（FSC）为纵坐标的二维坐标，在坐标上点绘了第四试样中各粒子的荧光强度及前向散射光强度，图7（b）的散点图中设有网织红细胞出现的区域（RET区域）。第四测定数据分析部件57d对出现在RET区域的点数（网织红细胞数：RET#）进行计数。如此，能够生成有关网织红细胞的分析数据，即网织红细胞数（RET#）。
对从第一检测器D1获得的测定数据进行分析的其他测定数据分析部件57a~57c也分别形成散点图，生成分析数据。
第六测定数据分析部件57f用第二检测器D2输出的第六测定数据，生成红细胞数、血小板数以及红细胞和血小板相关的其他分析项目的相关分析数据，将其作为红细胞和血小板相关分析数据。
第七测定数据分析部件57g用第三检测器D3输出的第七测定数据生成血红蛋白浓度等有关血红蛋白的分析数据。
分析数据存储部件54c存储各测定数据分析部件57a~57g生成的分析数据，其具有第一分析数据存储部件54c-1、第二分析数据存储部件54c-2、第三分析数据存储部件54c-3、第四分析数据存储部件54c-4、第五分析数据存储部件54c-5、第六分析数据存储部件54c-6和第七分析数据存储部件54c-7。
如图6所示，血液分析装置1与测定试样、生成分析数据为止的处理相关，有数个分析通道61~67。数个通道61~67包括进行白细胞/有核红细胞相关分析的第一分析通道61、进行白细胞分类相关分析的第二分析通道62、进行异常细胞/未成熟细胞数相关分析的第三分析通道63、进行网织红细胞相关分析的第四分析通道64、进行血小板相关分析的第五分析通道65、进行红细胞和血小板相关分析的第六分析通道66及进行血红蛋白相关分析的第七分析通道67。
关于生成分析数据一事，数个分析通道（测定系统）各自独立。即，当生成某个分析通道的分析数据时，使用该分析通道的测定数据，不会用其他分析通道的测定数据。例如，以进行血小板相关分析的第五分析通道65为例，第五测定数据分析部件57e生成有关血小板的分析数据时，只使用测定第五试样测得的第五测定数据，不使用其他分析通道61~64、66、67的测定数据。
【4. 分析数据】
以下就数个测定数据分析部件57a~57e分别生成的分析数据进行说明。分析数据不限于以下具体举例。
关于白细胞/有核红细胞的分析数据包括与有关白细胞/有核红细胞的数个分析项目相应的数个分析数据。与有关白细胞/有核红细胞的数个分析项目相应的数个分析数据如包括：白细胞数（WBC）、嗜碱性粒细胞数（BASO）、有核红细胞数（NRBC#）等。
关于白细胞分类的分析数据包括与有关白细胞分类的数个分析项目相应的数个分析数据。与有关白细胞分类的数个分析项目相应的数个分析数据如包括：嗜中性粒细胞数（Neut#）、淋巴细胞数（Lymph#）、单核细胞数（MONO#）、嗜酸性粒细胞数（EO#）、未成熟粒细胞数比率(IG%)等。未成熟粒细胞数比率(IG%)是未成熟粒细胞数在白细胞总数中的比率。
关于异常细胞/未成熟细胞数的分析数据中包括与有关异常细胞/未成熟细胞数的数个分析项目相应的数个分析数据。与有关异常细胞/未成熟细胞数的数个分析项目相应的数个分析数据中如包括白细胞数（WBC-P）、有核细胞总数（TNC-P）等。有核细胞总数（TNC-P）=白细胞数+有核红细胞数。
关于网织红细胞的分析数据包括与有关网织红细胞的数个分析项目相应的数个分析数据。与有关网织红细胞的数个分析项目相应的数个分析数据如包括网织红细胞数（RET#）、红细胞碎片指标（FRC#）等分析数据。
关于血小板的分析数据包括与有关血小板的数个分析项目相应的数个分析数据。与有关血小板的数个分析项目相应的数个分析数据如包括血小板数（PLT）、未成熟血小板比率（IPF%）等分析数据。
关于红细胞和血小板的分析数据包括与有关红细胞和血小板的数个分析项目相应的数个分析数据。与有关红细胞和血小板的数个分析项目相应的数个分析数据如包括红细胞数（RBC#）、平均红细胞容积（MCV）、红细胞分布宽度（RDW-SD）和平均血小板容积（MPV）等分析数据。
关于血红蛋白的分析数据如包括血红蛋白浓度（Hgb）等分析数据。
【5. 血细胞减少症的鉴别】
【5.1 关于血细胞减少症】
血细胞减少症是一种血液中的血细胞减少的疾病。血细胞减少症有血小板减少症、红细胞减少症、白细胞减少症和全血细胞减少症。
血小板减少症是末梢血中的血小板减少。引起血小板减少症的病因例如有特发性血小板减少性紫癜（ITP）、再生障碍性贫血（AA）、骨髓异常增生综合征(MDS)等。血液中血小板减少的原因主要是血小板破坏增加和生成障碍。特发性血小板减少性紫癜（ITP）的原因是破坏增加，再生障碍性贫血（AA）和骨髓异常增生综合征(MDS)的原因是生成障碍。
破坏增加引起的疾病(ITP)和生成障碍引起的疾病（AA/MDS）治疗方法大不相同，因此区分很重要。现在在临床上，不是仅凭血液分析装置的检查结果鉴别血细胞减少症，还利用骨髓检查等其他检查。尤其是当怀疑骨髓中血细胞生成障碍是病因时，需要进行骨髓检查。然而，骨髓检查对患都的负担太大。还有可能是无用的检查。
因此，人们希望鉴别致病疾病能够更加简便，至少能够更容易鉴别治疗方法大不相同的破坏增加和生成障碍。
以上这种状况在除血小板减少症以外的其他血细胞减少症中也同样存在。例如，引起末梢血中红细胞减少的红细胞减少症的疾病有缺铁性贫血（IDA）、再生障碍性贫血（AA）、骨髓异常增生综合征(MDS)和溶血性贫血（HA）等。血液中的红细胞减少的原因除了红细胞破坏增加和生成障碍外，还有缺铁等多种原因。溶血性贫血（HA）的原因是破坏增加，再生障碍性贫血（AA）、骨髓异常增生综合征(MDS)和缺铁性贫血（IDA）的原因是生成障碍。缺铁性贫血（IDA）的原因也可以是缺铁。
因此，在红细胞减少症（及其他血细胞减少症）中人们也希望更加简便地鉴别致病原因，至少能够更容易鉴别治疗方法大不相同的破坏增加和生成障碍。
【5.2 关于血细胞减少症的鉴别】
图8（a）显示了与专利文献1同样对用未成熟血小板比率（IPF%）鉴别血细胞减少症的能力进行评价的结果。在此，与专利文献1不同的是，疾病除了血小板减少症中的特发性血小板减少性紫癜（ITP）及再生障碍性贫血（AA）外，还包含同样是血小板减少症的骨髓异常增生综合征（MDS）。
图8（a）以未成熟血小板比率（IPF%）为纵坐标，点绘了分别患有AA、ITP、MDS的患者的未成熟血小板比率。另外，在图8（a），AA的病例数N=142，ITP的病例数N=309，MDS的病例数N=147。当对未成熟血小板比率（IPF%）的截断值设为16%时，AA的假阳性率为3.5%，ITP的真阳性率为17.5%，MDS的假阳性率为29.9%。未成熟血小板比率（IPF%）超过截断值时为阳性。
根据图8的结果得知，只用未成熟血小板比率（IPF%）不太容易鉴别ITP和MDS。
本发明者不仅用未成熟血小板比率（IPF%），还独自算出了将其他多个参数分值化后的血小板破坏增加分值（ITP分值），对此ITP分值的血小板减少症鉴别能力进行了评价。图8（b）显示了其结果。
在此算出ITP分值时使用了淋巴细胞数（Ｌｙｍｐｈ＃）、嗜中性粒细胞数（Ｎｅｕｔ＃）、红细胞分布宽度（ＲＤＷ－ＳＤ）、血红蛋白浓度（Ｈｇｂ）、网织红细胞数（ＲＥＴ＃）、平均红细胞容积（ＭＣＶ）、血小板数（ＰＬＴ）、平均血小板容积（ＭＰＶ）、未成熟血小板比率（IPF%）等。
图8（b）以ITP分值为纵坐标，点绘了分别患有AA、ITP、MDS的患者的ITP分值。另外，在图8（b），AA的病例数N=118，ITP的病例数N=228，MDS的病例数N=103。将ITP分值的截断值，设为2.4。此时，AA的假阳性率为2.5%，比只用未成熟血小板比率时的假阳性率下降了1.0%。ITP的真阳性率为70.6%，比只用未成熟血小板比率时的真阳性率提高了53.1%。MDS的假阳性率为3.9%。比只用未成熟血小板比率时的假阳性率下降了26.0%。
从以上结果本发明者们得知，当提供帮助鉴别一定血细胞（图8中为血小板）减少原因的信息时，不仅使用该一定血细胞相关信息（在图8中为未成熟血小板比率），还要反映出该一定血细胞之外的血细胞信息，这种信息更能提高血液分析装置1所提示的信息的精确度，对医生鉴别有所帮助。
因此，本实施方式涉及的血液分析装置1不单单如专利文献1那样用血小板相关分析数据作为鉴别血小板减少症的辅助信息，还统合多种血细胞分析数据，生成辅助信息。
【6. 血细胞减少症的鉴别辅助信息的生成】
【6.1 辅助信息】
在本实施方式中，用血液分析装置1输出的辅助信息帮助鉴别的目标——即血细胞减少原因主要为破坏增加和生成障碍。但是，辅助信息帮助鉴别的血细胞减少原因不限于破坏增加和生成障碍，也可以是原料（铁、维生素B12、叶酸等）不足、造血因子不足（促红细胞生成素等）和出血等。
辅助信息帮助鉴别的目标—即血细胞减少原因也可以是ITP、AA、MDS等疾病。
辅助信息最好由与充当辅助鉴别目标的数个血细胞减少原因相应的数个原因信息构成。例如，鉴别破坏增加和生成障碍时，辅助信息最好包括破坏增加相关的第一原因信息（表示疑似破坏增加的信息）和生成障碍相关的第二原因信息（表示疑似生成障碍的信息）。不是仅以单一指标为数个原因的鉴别辅助信息，而是显示各个原因相应的信息，提高作为辅助信息的精确度，使医生更容易鉴别。
辅助信息也可以由关于ITP的第一原因信息（表示疑似ITP的信息）、关于MDS的第二原因信息（表示疑似MDS的信息）和关于AA的第三原因信息（表示疑似AA的信息）构成。
【6.2 辅助信息生成所使用的分析数据】
在本实施方式中，用于生成鉴别血细胞减少症的辅助信息的分析数据使用了关于数种血细胞的分析数据。本实施方式从提高辅助信息精确度的观点出发，用白细胞、红细胞和血小板三种血细胞的分析数据生成辅助信息。但是，也可以用两种血细胞（比如，血小板和红细胞）的分析数据。
从提高信息精确度的观点来看，用于生成辅助信息的分析数据最好是关于一种血细胞有数个，也可以一种血细胞1个。
用于生成鉴别血细胞减少症的辅助信息的分析数据中，有关白细胞的分析数据最好是从由异常细胞/未成熟细胞数相关分析数据（第三通道生成的分析数据）、白细胞分类相关分析数据（第二通道生成的分析数据）及白细胞/有核红细胞相关分析数据（第一通道生成的分析数据）构成的群中所选择的一个或数个分析数据。从未成熟粒细胞比率（IG%）、嗜中性粒细胞数（Neut#）、单核细胞数（Mono#）及淋巴细胞数（Lymph#）构成的群中选择一个或数个分析数据更好。
用于生成鉴别血细胞减少症的辅助信息的分析数据中，有关红细胞的分析数据最好是从由网织红细胞相关分析数据（第四通道生成的分析数据）、红细胞和血小板相关分析数据（第六通道生成的分析数据）及血红蛋白相关分析数据（第七通道生成的分析数据）构成的群中选择的1个或数个分析数据。从血红蛋白浓度（Hgb）、平均红细胞容积（MCV）、网织红细胞数（RET#）、红细胞数（RBC#）、红细胞分布宽度（RDW-SD）和红细胞碎片指标（FRC#）构成的群中选择1个或数个分析数据则更好。
用于生成鉴别血细胞减少症的辅助信息的分析数据中，有关血小板的分析数据最好选自由网织红细胞相关分析数据（第四通道生成的分析数据）、血小板相关分析数据（第五通道生成的分析数据）及红细胞和血小板相关分析数据（第六通道生成的分析数据）构成的群中的1个或数个分析数据。从血小板数（PLT）、未成熟血小板比率（IPF%）及平均血小板容积（MPV）构成的群中选择1个或数个分析数据则更好。
当辅助鉴别血小板减少症的原因时（一定血细胞是血小板时），生成辅助信息用的信息中至少应该包括一定血细胞（血小板）的相关分析数据（第一分析数据），还包含其他血细胞（红细胞或白细胞）相关的分析数据（第二分析数据）。
当辅助鉴别红细胞减少症的原因时（一定血细胞是红细胞时），生成辅助信息用的信息中至少应该包括一定血细胞（红细胞）的相关分析数据（第一分析数据），还包含其他血细胞（血小板或白细胞）相关的分析数据（第二分析数据）。
当辅助鉴别白细胞减少症的原因时（一定血细胞是白细胞时），生成辅助信息用的信息中至少应该包括一定血细胞（白细胞）相关的分析数据（第一分析数据），还包含其他血细胞（血小板或红细胞）相关的分析数据（第二分析数据）。
当生成有关血小板减少的辅助信息（原因信息）时（一定血细胞是血小板时），一定血细胞（血小板）相关分析数据（第一分析数据）中最好至少包含未成熟血小板比率（IPF%）。因为当血小板破坏增加（ITP）时，未成熟血小板比率趋于升高。
在血小板生成障碍（AA/MDS）的情况下，未成熟血小板比率中AA多呈低值，MDS中分布广泛。因此，当有关血小板破坏增加的第一原因信息（疑似破坏增加信息）及血小板生成障碍相关的第二原因信息（疑似生成障碍的信息）两者都要生成时，未成熟血小板比率应该比生成有关血小板破坏增加的第一原因信息时更加受到重视。
当生成有关血小板减少的辅助信息（原因信息）时（一定血细胞是血小板时），有关一定血细胞以外的第一个其他血细胞（红细胞）的分析数据（第二分析数据）中最好包含血红蛋白浓度（Hgb）。在血小板生成障碍（AA/MDS）的情况下，血红蛋白浓度趋于降低，与此相反，血小板破坏增加（ITP）的情况下，血红蛋白浓度趋于正常。
当生成有关血小板减少的辅助信息（原因信息）时（一定血细胞是血小板时），有关一定血细胞以外的第一个其他血细胞（红细胞）的分析数据（第二分析数据）中最好包含红细胞数（RBC#）。因为当血小板生成障碍（AA/MDS）时，红细胞数呈下降趋势，与此相反，血小板破坏增加（ITP）时，红细胞数趋于正常。
当生成有关血小板减少的辅助信息（原因信息）时（一定血细胞是血小板时），有关一定血细胞以外的第一个其他血细胞（红细胞）的分析数据（第二分析数据）中最好包含平均红细胞容积（MCV）。因为当血小板生成障碍时，红细胞也出现异常，平均红细胞容积往往脱离正常范围。
当生成有关血小板减少的辅助信息（原因信息）时（一定血细胞是血小板时），有关一定血细胞以外的第二个其他血细胞（白细胞）的分析数据（第二分析数据）中最好包含嗜中性粒细胞（Neut#）。因为当血小板生成障碍（AA/MDS）时，嗜中性粒细胞数呈下降趋势，与此相反，血小板破坏增加（ITP）时，嗜中性粒细胞数趋于正常。
当生成有关血小板减少的辅助信息（原因信息）时（一定血细胞是血小板时），有关一定血细胞以外的第二个其他血细胞（白细胞）的分析数据（第二分析数据）中最好包含单核细胞数（Mono#）。因为当血小板生成障碍（AA）时，单核细胞数呈下降趋势，与此相反，当血小板破坏增加（ITP）时，单核细胞数趋于正常。
鉴于以上所述，当生成血小板破坏增加相关辅助信息（第一原因信息）时（一定血细胞是血小板时），有关一定血细胞以外的第二个其他血细胞（白细胞）的分析数据（第二分析数据）中最好包含选自由嗜中性粒细胞数（Neut#）和单核细胞数（Mono#）构成的群中的1个或数个分析数据。当生成血小板破坏增加相关辅助信息（第一原因信息）时（一定血细胞是血小板时），有关一定血细胞以外的第一个其他血细胞（红细胞）的分析数据（第二分析数据）中最好包含血红蛋白浓度（Hgb）。
当生成血小板生成障碍相关辅助信息（第二原因信息）时（一定血细胞是血小板时），有关一定血细胞以外的第二个其他血细胞（白细胞）的分析数据（第二分析数据）中最好包含嗜中性粒细胞数（Neut#）。当生成血小板生成障碍相关辅助信息（第二原因信息）时（一定血细胞是血小板时），有关一定血细胞以外的第一个其他血细胞（红细胞）的分析数据（第二分析数据）中最好包含选自由红细胞数（RBC#）、血红蛋白浓度（Hgb）和平均红细胞容积（MCV）构成的群中的1个或数个分析数据。
当生成红细胞减少相关辅助信息（原因信息）时（一定血细胞是红细胞时），有关一定血细胞（红细胞）的分析数据（第一分析数据）中最好包括网织红细胞数（RET#）。因为当红细胞破坏增加时，为补充被破坏（消耗）的量，生成会呈现增加状态，网织红细胞数增多，与此相反，当红细胞生成障碍时，由于很难产生红细胞，所以网织红细胞数呈下降趋势。
当生成红细胞减少相关辅助信息（原因信息）时（一定血细胞是红细胞时），有关一定血细胞（红细胞）的分析数据（第一分析数据）中最好包括平均红细胞容积（MCV）。因为当红细胞生成障碍时，由于红细胞异常，平均红细胞容积很容易偏离正常范围，与此相反，当红细胞破坏增加时，红细胞异常情况小，平均红细胞容积趋于接近正常范围。
当生成红细胞减少相关辅助信息（原因信息）时（一定血细胞是红细胞时），有关一定血细胞（红细胞）的分析数据（第一分析数据）中最好包括红细胞碎片指标（FRC#）。因为当红细胞破坏增加时，红细胞破坏所产生的碎片（红细胞碎片）趋于增多。
当生成红细胞减少相关辅助信息（原因信息）时（一定血细胞是红细胞时），有关一定血细胞（红细胞）的分析数据（第一分析数据）中最好包括红细胞数（RBC#）。因为当红细胞生成障碍（AA/MDS）时，往往会患重度贫血。
当生成红细胞减少相关辅助信息（原因信息）时（一定血细胞是红细胞时），有关一定血细胞（红细胞）的分析数据（第一分析数据）中最好包括红细胞分布宽度（RDW-SD）。因为当红细胞生成障碍（AA/MDS）时，红细胞的生成状态会参差不齐。
当生成红细胞减少相关辅助信息（原因信息）时（一定血细胞是红细胞时），有关一定血细胞以外的第一其他血细胞（白细胞）的分析数据（第二分析数据）中最好包括嗜中性粒细胞数（Neut#），有关血小板的分析数据（第二分析数据）中最好包括血小板数（PLT）。因为嗜中性粒细胞数和血小板数有时会表示生成障碍（AA/MDS）。
鉴于以上所述，当生成有关红细胞破坏增加的辅助信息（第一原因信息）时（当一定血细胞为红细胞时），有关一定血细胞（红细胞）的分析数据（第一分析数据）中最好包含从平均红细胞容积（MCV）、网织红细胞数（RET#）及红细胞碎片指标（FRC#）所构成的群中选择的一个或数个分析数据。
当生成有关红细胞破坏增加的辅助信息（第一原因信息）时（当一定血细胞为红细胞时），第二分析数据中最好包含从嗜中性粒细胞数（Neut#）和血小板数（PLT）构成的群中选择的一个或数个分析数据。
当生成有关红细胞生成障碍的辅助信息（第二原因信息）时（当一定血细胞为红细胞时），有关一定血细胞（红细胞）的分析数据（第一分析数据）中最好包含选自红细胞数（RBC#）、网织红细胞数（RET#）、平均红细胞容积（MCV）和红细胞分布宽度（RDW-SD）构成的群中的一个或数个分析数据。
当生成有关红细胞生成障碍的辅助信息（第二原因信息）时（当一定血细胞为红细胞时），第二分析数据中最好包含选自由嗜中性粒细胞数（Neut#）和血小板数（PLT）构成的群中的一个或数个分析数据。
【6.3 生成鉴别血小板减少症的辅助信息】
图9显示了图5的辅助信息生成步骤（步骤S4）的处理流程。图6的辅助信息生成部件（第二生成部件）58相当于执行此辅助信息生成步骤的功能部件。图6的辅助信息生成部件58具有生成有关血细胞破坏增加的鉴别辅助信息（第一原因信息）的破坏增加分值生成部件（第一原因信息生成部件）58a和血细胞生成障碍分值生成部件（第二原因信息生成部件）58b。
破坏增加分值生成部件58a和生成障碍分值生成部件58b分别参照存在分值信息存储部件54d的分值信息（辅助信息生成用信息），从存在分析数据存储部件54c的数个分析数据生成鉴别辅助信息。
分值信息存储部件54d存储着用于生成血小板破坏增加鉴别辅助信息的信息——血小板破坏增加分值信息54d-1（参照图10）、以及用于生成血小板生成障碍鉴别辅助信息的信息——血小板生成障碍分值信息54d-2（参照图11）。
另外，分值信息存储部件54d还存储用于生成后述红细胞减少症鉴别辅助信息的信息54d-3、54d-4（参照图12、13）。关于这些信息54d-3、54d-4待后详述。
要生成血小板减少症鉴别辅助信息时，破坏增加分值生成部件58a参照血小板破坏增加分值信息54d-1，从存在分析数据存储部件54c的数个分析数据中选择用于生成有关血小板破坏增加的鉴别辅助信息（第一原因信息）的分析数据（第一目标分析数据）（步骤S11）。
血小板破坏增加分值信息54d-1中，设有未成熟粒细胞数比率（IG%）、嗜中性粒细胞数（Neut#）、血红蛋白浓度（Hgb）、平均红细胞容积（MCV）、网织红细胞数（RET#）、血小板数（PLT）、未成熟血小板比率（IPF%）及单核细胞数（Mono#）作为血小板破坏增加的第一目标分析数据。破坏增加分值生成部件58a从分析数据存储部件54c读取上述数个第一目标分析数据。
同样，生成障碍分值生成部件58b参照血小板生成障碍分值信息54d-2，从存在分析数据存储部件54c的数个分析数据中选择用于生成有关血小板生成障碍的鉴别辅助信息（第二原因信息）的分析数据（第二目标分析数据）（步骤S11）。
血小板生成障碍分值信息54d-2中，设有嗜中性粒细胞数（Neut#）、红细胞数（RBC#）、血红蛋白浓度（Hgb）、平均红细胞容积（MCV）、血小板数（PLT）、未成熟血小板比率（IPF%）作为血小板生成障碍的第二目标分析数据。生成障碍分值生成部件58b从分析数据存储部件54c读取上述数个第二目标分析数据。
如上所述，在本实施方式中，直至生成分析数据为止，数个分析通道（测定系统）61~67都是独立的，生成某个分析通道的分析数据时，使用该分析通道的测定数据，不会使用其他分析通道的测定数据。
另一方面，在本实施方式中，生成血细胞减少症鉴别辅助信息时（一定血细胞是血小板时），除一定血细胞（血小板）的相关分析数据外，还使用第一其他血细胞（红细胞）的相关分析数据及第二其他血细胞（白细胞）的相关分析数据。
即，生成血小板减少症鉴别辅助信息时，不仅用生成一定血细胞（血小板）相关分析数据（如未成熟血小板比率（IPF%））的第五分析通道65生成的分析数据，还使用其他分析通道（第二分析通道62、第四分析通道64、第六分析通道66、第七分析通道67等）生成的分析数据。这样一来，本实施方式生成辅助信息时，交叉使用数个分析通道（测定系统）中的数个分析数据。
破坏增加分值生成部件58a按照图10所示血小板破坏增加分值信息（测定范围值表）54d-1将数个第一目标分析数据的值分值化（标准化）。
血小板破坏增加分值信息（测定范围值表）54d-1中，就各个第一目标分析数据分别规定了分析数据的值与分值（0分~3分）的对应关系。破坏增加分值生成部件58a按照此分值信息54d-1将各个第一目标分析数据的值转换为分值（第一分值）（步骤S12）。
同样，生成障碍分值生成部件58b按照图11所示血小板生成障碍分值信息（测定范围值表）54d-2将数个第二目标分析数据的值分值化（标准化）。
血小板生成障碍分值信息（测定范围值表）54d-2中，也就各个第二目标分析数据分别规定了分析数据的值与分值（0分~3分）的对应关系。生成障碍分值生成部件58b按照此分值信息54d-2将各个第二目标分析数据的值转换为分值（第二分值）（步骤S12）。
通过这种分值化处理，易于生成整合了数个分析数据的辅助信息。在本实施方式中，综合考虑数种血细胞（血小板、红细胞、白细胞）的各个分析数据，但各个分析数据中也包含完全不同单位的值，因此，以原有的值直接综合考虑数个分析数据有困难。对此，如本实施方式这样，预先设定分值信息54d-1~54d-4，按照该分值信息将数个分析数据分别分值化，以此可以用后述简单的算式算出分值。
针对各个第一目标分析数据的第一分值，破坏增加分值生成部件58a进行破坏增加状态中的特征重要度的相应加权（针对第一分值的权重乘法），求出加权的第一分值的合计，用第一目标分析数据数除该合计，得出血小板破坏增加分值（鉴别辅助信息；第一原因信息）（步骤S13）。另外，各目标分析数据的权重也设在分值信息54d-1中。
当第一目标分析数据的值与强烈显示破坏增加状态的特征的第一特别条件吻合时，也可以在如上求出的破坏增加分值上加上根据第一特别条件设定的值，作为破坏增加分值。
加权后的第一分值的合计除以第一目标分析数据数的步骤也可以省略。
同样，对各个第二目标分析数据的第二分值，生成障碍分值生成部件58b进行生成障碍状态的特征重要度的相应加权（针对第二分值的权重乘法），求出加权后的第二分值的合计，用第二目标分析数据数除该合计，得出血小板生成障碍分值（鉴别辅助信息；第二原因信息）（步骤S13）。另外，各目标分析数据的权重也设在分值信息54d-2中。
当第二目标分析数据的值与强烈显示生成障碍状态的特征的第二特别条件吻合时，也可以在如上求出的生成障碍分值上加上根据第二特别条件设定的值，作为生成障碍分值。
加权后的第二分值的合计除以第二目标分析数的步骤也可以省略。
如上计算的分值算式如下：
Ｂall＝Ａ１×Ｂ１＋Ａ２×Ｂ２＋Ａ３×Ｂ３＋……＋Ａｎ×Ｂｎ
Ｃ＝Ｂall÷ｎ
分值E=C+（D1+D2+……+Dm）
另外，当除法步骤省略时，分值E用Ｅ＝Ｂａｌｌ＋（Ｄ１＋Ｄ２＋……＋Ｄｍ）式求出。
在此
n：目标分析数据的数目
Ai：目标分析数据的分值（i：1~n）
Bi：权重（i：1~n）
Dj：与特别条件Xj 相应的加法值（j：1~m；m是特别条件的数）
作为破坏增加相关的第一特别条件，如可设定以下两个条件X1、X2。
X1：当未成熟血小板比率（IPF%）＞10％时，D1=15，否则D1=0
X2：当血红蛋白浓度（Hgb）＜12．0g／dl时，且嗜中性粒细胞数（Neut#）＞2000/ｕL时，D2=40，否则D2=0
作为生成障碍相关的第二特别条件，如可设定以下两个条件X1、X2。
X1：当未成熟血小板比率（IPF%）＜6％时，D1=20，否则D1=0
X2：当血红蛋白浓度（Hgb）＜10．0g／dL及嗜中性粒细胞数（Neut#）＜1500时，D2=10，否则D2=0
根据上述算式，当破坏增加相关的第一目标分析数据如图10所示时，破坏增加分值用以下算式求出。
Ｂall＝[未成熟粒细胞数比率（IG%）分值×1]+[嗜中性粒细胞数（Neut#）分值×1.5]+ [血红蛋白浓度（Hgb）分值×2]+ [平均红细胞容积（MCV）分值×1]+[网织红细胞数（RET#）分值×1]+[血小板数（PLT）分值×1] + [未成熟血小板比率（IPF%）分值×3]+[单核细胞数（Mono#）分值×1.2]
C=Ｂall÷8
破坏增加分值=C+（D1+D2）
当生成障碍相关的第二目标分析数据如图11所示时，生成障碍分值按以下算式求出。
Ｂall=[嗜中性粒细胞数（Neut#）×1]+ [红细胞数（RBC#）×3]+ [血红蛋白浓度（Hgb）×1.2]+ [平均红细胞容积（MCV）×1.1]+ [血小板数（PLT）×1] + [未成熟血小板比率（IPF%）×2]
C=Ｂall÷6
生成障碍分值=C+（D1+D2）
另外，破坏增加分值算式中的未成熟血小板比率权重为3，与此相对比，生成障碍分值算式中的未成熟血小板比率权重为2，求破坏增加分值时未成熟血小板比率更受到重视。
如上求出的血小板破坏增加分值和生成障碍分值作为辅助信息存入硬盘51d的辅助信息存储部件54e（步骤S14）。
在227例破坏增加状态的疾病（ITP）和221例没有破坏增加的疾病（AA/MDS）中，对以上述破坏增加分值算式求得的破坏增加分值的鉴别能力进行了评价。当上述破坏增加分值算式求得的破坏增加分值的截断值设置为1.8时，前者（ITP）的阳性率为73.6%，后者（AA/MDS）的阳性率为14.5%。另外，分值高于截断值时为阳性，低于截断值时为阴性。
在生成障碍状态的疾病（AA/MDS）221例和没有生成障碍的疾病（ITP）227例中，对以上述生成障碍分值算式求得的生成障碍分值的鉴别能力进行了评价。当以上述生成障碍分值算式求得的生成障碍分值的截断值设为1.4时，前者（AA/MDS）的阳性率为86.4%，后者（ITP）的阳性率为18.1%。另外，分值高于截断值时为阳性，低于截断值时为阴性。
如上所述，可以知道，破坏增加分值与生成障碍分值分别充分地显示了疑似破坏增加性和疑似生成障碍性。如此，关于辅助鉴别血小板减少症的信息，不仅在辅助信息中考虑了血小板相关分析数据，还考虑了红细胞和白细胞相关分析数据，使鉴别变得更容易。
而且，破坏增加分值与生成障碍分值二者都向医生提示，与仅提示其中一个分值相比，医生更容易鉴别。
【6.4 生成帮助鉴别红细胞减少症的信息】
上述破坏增加分值生成部件58a及生成障碍分值生成部件58b不仅生成帮助鉴别血小板减少症的信息，也可以生成帮助鉴别红细胞减少症的信息（红细胞破坏增加分值及红细胞生成障碍分值）。
生成红细胞破坏增加及生成障碍分值的步骤与图9所示血小板的情况一样，将图9中的“血小板”换作为“红细胞”即可。
生成红细胞破坏增加及生成障碍分值的具体处理步骤如下：
首先，破坏增加分值生成部件58a参照图12所示破坏增加分值信息54d-3，从存在分析数据存储部件54c的数个分析数据中选择用于生成有关红细胞破坏增加的鉴别辅助信息（第一原因信息）的分析数据（第一目标分析数据）（步骤S11）。
红细胞破坏增加分值信息54d-3中，设有平均红细胞容积（MCV）、嗜中性粒细胞数（Neut#）、网织红细胞数（RET#）、血小板数（PLT）和红细胞碎片指标（FRC#）作为红细胞破坏增加的第一目标分析数据。破坏增加分值生成部件58a从分析数据存储部件54c读取上述数个第一目标分析数据。
同样，生成障碍分值生成部件58b参照图13所示生成障碍分值信息54d-4，从存在分析数据存储部件54c的数个分析数据中选择用于生成有关红细胞生成障碍的鉴别辅助信息（第二原因信息）的分析数据（第二目标分析数据）（步骤S11）。
红细胞生成障碍分值信息54d-4中，设有嗜中性粒细胞数（Neut#）、红细胞数（RBC#）、血小板数（PLT）、网织红细胞数（RET#）、平均红细胞容积（MCV）、红细胞分布宽度（RDW-SD）作为红细胞生成障碍的第二目标分析数据。生成障碍分值生成部件58b从分析数据存储部件54c读取上述数个第二目标分析数据。
破坏增加分值生成部件58a按照图12所示红细胞破坏增加分值信息（测定范围值表）54d-3将数个第一目标分析数据的值分值化（标准化）。
红细胞破坏增加分值信息（测定范围值表）54d-3中就各个第一目标分析数据分别规定了分析数据的值与分值（0分~3分）的对应关系。破坏增加分值生成部件58a按照此分值信息54d-3将各个第一目标分析数据的值转换为分值（第一分值）（步骤S12）。
同样，生成障碍分值生成部件58b按照图13所示红细胞生成障碍分值信息（测定范围值表）54d-4将数个第二目标分析数据的值分值化（标准化）。
红细胞生成障碍分值信息（测定范围值表）54d-4中，也就各个第二目标分析数据分别规定了分析数据的值与分值（0分~3分）的对应关系。生成障碍分值生成部件58b按照此分值信息54d-2将各个第二目标分析数据的值转换为分值（第二分值）（步骤S12）。
破坏增加分值生成部件58a用各个第一目标分析数据的第一分值算出破坏增加分值（步骤S13）。
同样，生成障碍分值生成部件58b用各个第二目标分析数据的第二分值算出生成障碍分值（步骤S13）。
按照上述算式，当有关破坏增加的第一目标分析数据如图12所示时，红细胞的破坏增加分值用以下算式求出。另外，在此未考虑特别条件，但也可以同血小板的情况一样考虑。
Ｂall＝[平均红细胞容积（MCV）分值×2]+ [嗜中性粒细胞数（Neut#）分值×1]+[网织红细胞数（RET#）分值×3]+ [血小板数（PLT）分值×1] +[红细胞碎片指标（FRC#）分值×2]
红细胞破坏增加分值=Ｂall ÷5
当有关生成障碍的第二目标分析数据如图13所示时，红细胞的生成障碍分值用以下算式求出。另外，在此未考虑特别条件，但也可以同血小板的情况一样考虑。
Ｂall＝[嗜中性粒细胞数（Neut#）分值×1]+ [红细胞数（RBC#）分值×1.5] + [血小板数（PLT）分值×1.2] + [网织红细胞数（RET#）分值×3] + [平均红细胞容积（MCV）分值×2] + [红细胞分布宽度（RDW-SD）分值×1]
红细胞生成障碍分值=Ｂall ÷6
如上求出的红细胞破坏增加分值和生成障碍分值作为辅助信息存入硬盘51d的辅助信息存储部件54e（步骤S14）。
【7. 辅助信息的输出】
图14和图15显示了在图5的信息输出步骤S5中输出至显示部件（输出部件）52的辅助信息的输出例。图14（a）以图表（柱状图）的形式分别显示了作为第一原因信息的血小板破坏增加分值（血小板减少破坏增加疑似分值）及作为第二原因信息的血小板生成障碍分值（血小板减少生成障碍疑似分值）。
当在辅助信息生成步骤S4算出数个分值（破坏增加分值和生成障碍分值）时，在输出步骤S5输出的分值也可以只是较大（最大）的分值。然而，如图14（a）所示，分别输出算出的数个分值更易于鉴别。比如，假设破坏增加分值在100分满分的条件下为50分，生成障碍分值在100分满分的情况下为20分。此时，与其只输出破坏增加分值为50分这一信息，不如也显示生成障碍分值为20分，这样会更强烈地显示出不是生成障碍状态，而是破坏增加状态。以此，可比较地显示数个分值更易于鉴别。另外，在显示部件（输出部件）52同时输出数个分值等，出现数个分值都出现在显示部件52的状态，易于比较数个分值。
图14（b）显示了当辅助信息由作为第一原因信息的ITP疑似分值（表示疑似ITP的信息）、作为第二原因信息的MDS疑似分值（表示疑似MDS的信息）和作为第三原因信息的AA疑似分值（表示疑似AA的信息）构成时的辅助信息输出例。
另外，ITP疑似分值可以与血小板破坏增加分值同样算出。计算MDS疑似分值时，可以在上述血小板生成障碍分值算式中加大突出MDS特征的分析数据权重等，以改变后的算式进行计算。同样的，计算AA疑似分值时，可以在上述血小板生成障碍分值算式中加大突出AA特征的分析数据权重等，以改变后的算式进行计算。
图15（a）以图表（柱状图）的形式分别显示了作为第一原因信息的红细胞破坏增加分值（红细胞减少破坏增加疑似分值）及作为第二原因信息的红细胞生成障碍分值（血小板减少生成减少疑似分值）。另外，在图15（a）也可以只输出其中一个分值，但输出多个分值更易于鉴别。
图15（b）显示了当辅助信息除红细胞减少破坏增加疑似分值和红细胞减少生成减少疑似分值外还包含红细胞减少缺铁疑似分值时的辅助信息输出例。
计算红细胞减少缺铁疑似分值时，可以在上述红细胞生成障碍分值算式中加大突出缺铁特征的分析数据的权重等，用变更后的算式进行计算。
如图14和图15显示分值时，也可以根据分值输出诱导下一个检查的信息。作为该信息如可以采用“请测定OO。”、“请确认XX。”、“请确认△△检查的□□。”等。
辅助信息输出方式不限于如图14和图15那样输出表示用算式求出的分值的柱状图，也可以如图16所示用雷达图等其他图形输出。在图16所示雷达图中，各分析数据的分值分别设定为各坐标的值，数个分析数据的分值（或加权后的分析数据的分值）显示在雷达图。此时，在雷达图划定的部分的面积大小与破坏增加分值算式求出的破坏增加分值等分值相对应。
图14~图16所示辅助信息输出方式只是其中一例，还可以采用其他各种方式。
本发明不限于上述实施方式及其变形例，可以有各种变更。

Claims (9)

1.一种血液分析装置，包括：
测定部件，用于测定血液试样，输出测定数据；
控制部件，分析所述测定部件输出的测定数据，分别生成包括红细胞、白细胞和血小板在内的数种血细胞的相关分析数据，用所述分析数据中作为血小板的相关第一分析数据的未成熟血小板比率和作为所述血小板以外的血细胞的相关第二分析数据的血红蛋白浓度，生成用于鉴别特发性血小板减少性紫癜和再生障碍性贫血且鉴别特发性血小板减少性紫癜和骨髓异常增生综合征的辅助信息；
输出部件，用于输出所述辅助信息。
2.根据权利要求1所述的血液分析装置，其特征在于：
所述控制部件还用嗜中性粒细胞数和单核细胞数作为所述第二分析数据生成用于鉴别特发性血小板减少性紫癜和再生障碍性贫血且鉴别特发性血小板减少性紫癜和骨髓异常增生综合征的辅助信息。
3.根据权利要求2所述的血液分析装置，其特征在于：
所述控制部件还用红细胞数作为所述第二分析数据生成用于鉴别特发性血小板减少性紫癜和再生障碍性贫血且鉴别特发性血小板减少性紫癜和骨髓异常增生综合征的辅助信息。
4.根据权利要求1所述的血液分析装置，其特征在于：
所述控制部件分别将所述第一分析数据和所述第二分析数据分值化，求出所述第一分析数据的分值和所述第二分析数据的分值；
所述控制部件用所述第一分析数据的分值和所述第二分析数据的分值生成所述辅助信息。
5.根据权利要求4所述的血液分析装置，其特征在于：
所述控制部件用对所述第一分析数据的分值和所述第二分析数据的分值分别加权后的结果生成所述辅助信息。
6.根据权利要求1所述的血液分析装置，其特征在于：
所述辅助信息包括有关血小板的第一减少原因的第一原因信息和有关血小板的第二减少原因的第二原因信息；
所述控制部件生成所述第一原因信息和所述第二原因信息。
7.根据权利要求6所述的血液分析装置，其特征在于：
所述第一原因信息是血小板的破坏增加的相关信息；
所述第二原因信息是血小板的生成障碍的相关信息。
8.根据权利要求6所述的血液分析装置，其特征在于：
所述输出部件同时输出所述第一原因信息和第二原因信息。
9.根据权利要求1所述的血液分析装置，其特征在于：
所述控制部件分别用血小板以外的数种血细胞的相关分析数据作为所述第二分析数据。
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Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016106688A1 (zh) * 2014-12-31 2016-07-07 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种有核红细胞报警方法、装置及流式细胞分析仪
CN105334336A (zh) * 2015-11-16 2016-02-17 青岛安倍康生物医药技术有限公司 自动血细胞计数系统及其控制方法
JP7061757B2 (ja) * 2017-09-29 2022-05-02 学校法人 川崎学園 脳梗塞の発症の予測方法、赤血球造血因子製剤の治療効果の判定方法、及び慢性腎臓病の病期判定方法
CN110501504B (zh) * 2018-05-16 2024-03-12 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 血液含量检测方法和系统
CN109508649B (zh) * 2018-10-22 2023-07-18 迪瑞医疗科技股份有限公司 一种血细胞分析仪的脉冲信号分析识别方法
CN113009163B (zh) * 2019-12-20 2023-02-17 深圳市帝迈生物技术有限公司 一种用于样本分析仪的分析系统及样本分析仪
JP2021162323A (ja) * 2020-03-30 2021-10-11 学校法人順天堂 疾患鑑別支援方法、疾患鑑別支援装置、及び疾患鑑別支援コンピュータプログラム

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101236195A (zh) * 2007-02-01 2008-08-06 希森美康株式会社 血细胞分析仪、体液分析方法及其控制系统
CN102033035A (zh) * 2009-09-25 2011-04-27 希森美康株式会社 血球计数装置、诊断支援装置、诊断支援方法以及控制系统

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6114173A (en) * 1997-04-03 2000-09-05 Bayer Corporation Fully automated method and reagent composition therefor for rapid identification and characterization of reticulocytes erythrocytes and platelets in whole blood
JP3783808B2 (ja) 1997-05-19 2006-06-07 シスメックス株式会社 白血球分類計数用試薬
JP2001086705A (ja) 1999-09-13 2001-03-30 Nikki Denso Kk パワー半導体を用いたモータ駆動装置の高効率放熱手段
JP2001269174A (ja) 2000-03-24 2001-10-02 Kirin Brewery Co Ltd 骨髄異形成症候群（ｍｄｓ）の検出方法及びｍｄｓの治療剤
US7641856B2 (en) * 2004-05-14 2010-01-05 Honeywell International Inc. Portable sample analyzer with removable cartridge
US8071051B2 (en) * 2004-05-14 2011-12-06 Honeywell International Inc. Portable sample analyzer cartridge
JP3312204B2 (ja) 2000-10-17 2002-08-05 学校法人 慶應義塾 血小板減少症の診断用キット
US6448085B1 (en) * 2001-04-13 2002-09-10 Sysmex Corporation Quality control material and calibrator for nucleated red blood cell tested on hematology analyzer
EP1496360A4 (en) 2002-04-09 2007-06-27 Univ Tokai METHOD OF DETERMINING LEUKEMIA, PRELEUGEEMY OR ALEUCEMIC MALIGNANT BLOOD DISEASE, AND DIAGNOSTIC METHOD
JP2004184103A (ja) 2002-11-29 2004-07-02 Mitsubishi Kagaku Bio-Clinical Laboratories Inc 骨髄異形成症候群の検査方法
ATE465275T1 (de) 2003-06-13 2010-05-15 Univ Pittsburgh Überwachung von immunologischen, hämatologischen und entzündlichen erkrankungen
JP2005024472A (ja) * 2003-07-04 2005-01-27 Sysmex Corp 幼若血小板測定装置
JP2005037343A (ja) 2003-07-18 2005-02-10 Miyazaki Toshiyasu フローサイトメトリーによる骨髄異形成症候群細胞の解析法
JP2005221323A (ja) 2004-02-04 2005-08-18 Nippon Medical School 骨髄異形成症候群の検出方法
JP2006010630A (ja) * 2004-06-29 2006-01-12 Sysmex Corp 異常細胞の検出装置およびその検出方法
JP3735676B1 (ja) 2004-11-17 2006-01-18 国立大学法人金沢大学 再生不良性貧血患者血清に存在する自己抗体の検出方法
JP4745030B2 (ja) * 2005-11-15 2011-08-10 シスメックス株式会社 血液分析装置
JP5025371B2 (ja) * 2007-07-31 2012-09-12 シスメックス株式会社 血液分析装置
WO2009058876A1 (en) 2007-10-29 2009-05-07 Beckman Coulter, Inc. Method for a rapid antibody-based analysis of platelet populations
JP5530691B2 (ja) * 2009-09-25 2014-06-25 シスメックス株式会社 血球計数装置、診断支援装置、診断支援方法及びコンピュータプログラム
JP5791095B2 (ja) 2010-12-10 2015-10-07 国立大学法人金沢大学 Ｐｎｈ型白血球の検出方法
JP2013145178A (ja) 2012-01-13 2013-07-25 Sapporo Medical Univ 再生不良性貧血のマーカーおよびその利用

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101236195A (zh) * 2007-02-01 2008-08-06 希森美康株式会社 血细胞分析仪、体液分析方法及其控制系统
CN102033035A (zh) * 2009-09-25 2011-04-27 希森美康株式会社 血球计数装置、诊断支援装置、诊断支援方法以及控制系统

Also Published As

Publication number Publication date
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