CN111879683A - 测定成功与否的判定方法及试样测定装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种即使在以试样中所含有的稀少的粒子为目标粒子的情况下，也能够判定是否正确地进行了试样的测定的测定成功与否的判定方法以及试样测定装置。测定试样所含有的目标粒子的测定的测定成功与否的判定方法包括检测工序（S1）、测定的成功与否的判定工序（S2）。测定成功与否的判定方法在检测工序（S1）中检测测定试样中的目标粒子和目标粒子以外的其他粒子。另外，测定成功与否的判定方法在测定的成功与否的判定工序（S2）中，至少基于其他粒子的检测结果判定目标粒子的测定的成功与否。

Description

测定成功与否的判定方法及试样测定装置
技术领域
本发明涉及测定成功与否的判定方法及试样测定装置。
背景技术
近年来，以各种目的对试样所含有的粒子进行测定。例如，血液试样等所含有的细胞反映生物体的各种状态，因此以掌握被检者的疾病的状态等为目的对采自被检者的样本中的细胞进行测定。专利文献1中记载有用于拍摄外周血中所含有的血中循环肿瘤细胞（Circulating Tumor Cell：CTC）的粒子拍摄装置400（参照图22）。已知CTC是从肿瘤的原发病灶等游离至血液中的肿瘤细胞，在癌症患者的体内，微量的肿瘤细胞随着血流进行循环。
在专利文献1记载的粒子拍摄装置400中，基于粒子检测部410中粒子的检测结果，试样中所含有的粒子之中为CTC的可能性低的粒子通过粒子筛选部420流动至设在外侧的流路430。基于粒子检测部410中粒子的检测结果，为CTC的可能性高的粒子流动至设在中心的流路440，通过粒子拍摄部450拍摄粒子的图像。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本专利申请特开2017-116558号。
发明内容
发明要解决的技术问题
在此，当想要准确地测定试样中所含有的目标粒子的数量时，如果在检测粒子过程中发生因出现各种不良状况而无法在固定期间内检测粒子的状况的话，则无法准确地从检测结果评价试样中所含有的目标粒子的数量。例如以像CTC那样的试样中的稀少的粒子为目标粒子进行检测时，为了不遗漏地检测出所有目标粒子，对全部量的试样进行测定十分重要。但是，即使检测中出现不良状况造成粒子的检测出现漏失，也无法从测定结果判别是由于试样所含有的目标粒子实际上很少而造成检测出的目标粒子的数量少，还是由于检测的不良状况导致无法测定试样的全部量而造成检测出的目标粒子的数量少。因此，为了基于粒子的检测结果恰当地对被检者的状态进行评价，首先需要掌握粒子的检测本身是否是正确进行的。
在此，本发明目的在于提供一种即使在以试样中所含有的稀少的粒子为目标粒子的情况下，也能判定是否正确地进行了试样的测定成功与否的判定方法及试样测定装置。
解决技术问题的技术手段
本发明第1技术方案涉及测定试样中所含有的目标粒子的测定成功与否的判定方法。本技术方案涉及的测定成功与否的判定方法检测测定试样中的目标粒子及目标粒子以外的其他粒子，至少基于其他粒子的检测结果判定目标粒子的测定的成功与否。
发明人发现当以测定试样所含有的稀少粒子为目标粒子时，目标粒子以外的其他粒子检测结果会反映目标粒子的测定的成功与否的状态。因此，根据本技术方案涉及的测定成功与否的判定方法，能至少基于其他粒子的检测结果判定目标粒子的测定成功与否。
另外，像这样能够判定测定的成功与否的话，就能够判别是由于测定试样所含有的目标粒子实际很上少导致了检测出的目标粒子的数量少，还是由于检测的不良状况导致了检测出的目标粒子的数量少。因此能够基于测定的成功与否恰当地评价测定试样所含有的目标粒子。由此，例如在疾病的状态的判断中，能够防止由于不恰当的测定导致目标粒子的数量有误而变少而产生的假阴性。
另外，有时检测的不良状况在每次测定都会发生，根据本技术方案所涉及的测定成功与否的判定方法，基于实际进行的测定的检测结果判定测定的成功与否。因此，能够在每次测定测定试样时判定是否正确地进行了测定。
本技术方案所涉及的测定成功与否的判定方法可采用以下技术方案：在测定的成功与否的判定中，基于在粒子的检测中检测出的目标粒子和其他粒子的检测结果判定目标粒子的测定的成功与否。测定试样中不仅含有目标粒子以外的其他粒子也含有目标粒子。因此，也可以基于目标粒子和其他粒子二者的检测结果判定目标粒子的测定的成功与否。
本技术方案所涉及的测定成功与否的判定方法可采用以下技术方案：至少基于其他粒子的检测结果，算出在测定中检测出的目标粒子的检测率相关的值，在测定的成功与否的判定中，基于检测率相关的值判定目标粒子的测定的成功与否。目标粒子的检测率相关的值只要是反映了在测定试样的测定中测定试样所含有的目标粒子以何种程度的比率检测出的数值即可，例如可以是测定试样所含有的粒子整体的检测率、只有不是目标粒子的其他粒子的检测率。
此时，本技术方案所涉及的测定成功与否的判定方法可采用以下技术方案：在检测率相关的值的算出中，基于按单位时间检测出的至少其他粒子的数量算出在测定中有望检测出的至少其他粒子的数量相关的估值，基于估值、在测定中实际检测出的至少其他粒子的数量算出检测率相关的值。此时的估值只要至少包括在测定中有望检测出的其他粒子的数量即可，也可以包括在测定中有望检测出的目标粒子的数量。
此时，本技术方案所涉及的测定成功与否的判定方法可采用以下技术方案：在检测率相关的值的算出中，基于估值和在测定中实际检测出的至少其他粒子的数量的比算出检测率相关的值。
或者，本技术方案所涉及的测定成功与否的判定方法可采用以下技术方案：在检测率相关的值的算出中，基于测定中实际检测出的至少其他粒子的数量占估值的比率算出检测率相关的值。
本技术方案所涉及的测定成功与否的判定方法可采用以下技术方案：在检测率相关的值的算出中，基于按单位时间检测出的至少其他粒子的数量算出与在测定中检测的至少其他粒子的数量的时间变化近似的近似式，基于近似式算出在测定中有望检测出的至少其他粒子的数量相关的估值。
在该情况下，本技术方案所涉及的测定成功与否的判定方法可采用以下技术方案：在近似式的算出中将检测出的至少其他粒子为一定数以下的时间段除外算出近似式。
本技术方案所涉及的测定成功与否的判定方法可采用以下技术方案：将测定了测定试样的全部时间段中一定时间点以前的时间段除外算出近似式。这样的话，即使在测定刚开始后无意地出现了不良状况的情况下也能判定检测的不良状况。
本技术方案所涉及的测定成功与否的判定方法可采用如下技术方案：将测定了测定试样的全部时间段中一定时间点及以后的时间段除外算出近似式。这样的话，即使在无意地产生了粒子沉降的情况下也能判定检测的不良状况。
本技术方案所涉及的测定成功与否的判定方法可采用以下技术方案：在测定的成功与否的判定中，将检测率相关的值与一定阈值比较来判定目标粒子的测定的成功与否。
此时，本技术方案所涉及的测定成功与否的判定方法可采用如下技术方案：与使用者的输入相对应地变更一定阈值。这样的话，就能够与医院的要求、检查设施的运用等相应地设定阈值。
参照图2，本技术方案所涉及的测定成功与否的判定方法可采用如下技术方案：在显示部（13）显示测定的成功与否的判定结果。这样的话，操作人员能够参照显示在显示部的判定结果顺畅地掌握测定的成功与否。
此时，本技术方案所涉及的测定成功与否的判定方法可采用如下技术方案：在显示部（13）显示表示在测定中实际检测出的至少其他粒子的数量的时间变化的图表。这样的话，操作人员能够参照显示在显示部的图表来掌握测定的状况。
本技术方案所涉及的测定成功与否的判定方法可采用以下技术方案：在检测率相关的值的算出中，基于从按单位时间检测出的至少其他粒子得到的检测信号的值算出在测定中有望检测出的检测信号的值相关的估值，基于估值和在测定中实际检测出的检测信号的值算出检测率相关的值。
本技术方案所涉及的测定成功与否的判定方法可采用以下技术方案：在检测率相关的值的算出中，基于按单位时间检测出的至少其他粒子的数量为一定数以上的时间和/或按单位时间检测出的至少其他粒子的数量为一定数以下的时间的信息算出检测率相关的值。
本技术方案所涉及的测定成功与否的判定方法可采用以下技术方案：在目标粒子和其他粒子的检测中，使测定试样流入流路（111）并检测在流路（111）流动的测定试样中的目标粒子和其他粒子。
参照图5，本技术方案所涉及的测定成功与否的判定方法可采用以下技术方案：在目标粒子和其他粒子的检测中，使测定试样流入形成在流动室（110）的流路（111），向在流路（111）流动的测定试样照射光并检测从测定试样产生的光。
本技术方案所涉及的测定成功与否的判定方法可采用以下技术方案：在目标粒子和其他粒子的检测中，基于复数个图像检测测定试样所含有的目标粒子和其他粒子，在检测率相关的值的算出中，基于按图像检测出的至少其他粒子的数量算出在测定中有望检测出的至少其他粒子的数量相关的估值，基于估值和在测定中实际检测出的至少其他粒子的数量算出检测率相关的值。这样的话，例如用荧光显微镜进行检测的情况下能够通过测定成功与否的判定方法判定测定的成功与否。
在本技术方案所涉及的测定成功与否的判定方法中，目标粒子和其他粒子例如是细胞。
在本技术方案所涉及的测定成功与否的判定方法中，测定试样中的目标粒子的数量可以比测定试样中的其他粒子的数量少。
在本技术方案所涉及的测定成功与否的判定方法中，例如目标粒子是血中循环肿瘤细胞，其他粒子是白细胞。
在本技术方案所涉及的测定成功与否的判定方法中，可采用如下技术方案：基于血中循环肿瘤细胞和白细胞的大小的差异，将血液中所含有的白细胞的一部分除外以制备测定试样，在测定的成功与否的判定中，基于未在测定试样的制备中被去除的白细胞的检测结果来判定目标粒子的测定的成功与否。
参照图2，本技术方案所涉及的测定成功与否的判定方法可采用如下技术方案：在显示部（13）显示目标粒子的数量相关的值。这样的话，医师等能够通过参照目标粒子的数量相关的值对被检者进行诊断。
本发明第2技术方案涉及对测定试样所含有的目标粒子进行测定的试样测定装置。本技术方案所涉及的试样测定装置（10）具备：检测部（100），检测测定试样中的目标粒子和目标粒子以外的其他粒子；控制部（11），至少基于其他粒子的检测结果判定目标粒子的测定的成功与否。
检测部例如包括：向在设在流动室的流路流动的测定试样照射光并拍摄或测定从测定试样产生的光的光学式的检测部、使电流流入在流路流动的测定试样并基于电阻的变化测定粒子的电阻方式的检测部等。
根据本技术方案所涉及的试样测定装置能够发挥与第1技术方案相同的效果。
本发明第3技术方案涉及测定成功与否的判定方法。本技术方案所涉及的测定成功与否的判定方法检测测定试样中的粒子，基于按单位时间检测出的粒子的数量算出在测定中有望检测出的粒子的数量相关的估值，基于估值和在测定中实际检测出的粒子的数量算出检测率相关的值，基于检测率相关的值判定粒子的测定的成功与否。
根据本技术方案所涉及的测定成功与否的判定方法，检测率是反映了在测定试样的测定中测定试样所含有的粒子以何种程度的比率检测出的数值。因此，根据本技术方案所涉及的测定成功与否的判定方法能基于检测率相关的值判定粒子的测定的成功与否。
发明效果
根据本发明，在试样所含有的稀少的目标粒子的测定中，能够对是否正确进行了试样的测定进行判定。
附图说明
图1是实施方式1～4涉及的测定成功与否的判定方法的概要的流程图；
图2是实施方式1涉及的试样测定装置的结构的框图；
图3是实施方式1涉及的预处理的顺序的流程图；
图4（a）是实施方式1涉及的吸头的结构的示意图；图4（b）是实施方式1涉及的微流路的截面的示意图；图4（c）是实施方式1涉及的微流路的输出端部侧的端部的示意图；
图5是实施方式1涉及的检测部的结构的示意图；
图6是实施方式1涉及的用于使测定试样、参照液及鞘液流入流动室的检测部的结构的示意图；
图7是实施方式1涉及的试样测定装置的作业的流程图；
图8（a）～（c）是计测粒子数的示意图表，该图表用于说明实施方式1涉及的估值的获取及检测率的获取；
图9是实施方式1涉及的估值的获取工序的详情的流程图；
图10是实施方式1涉及的检测率的获取工序的详情的流程图；
图11（a）、（b）是在实施方式1的测定成功与否的判定方法的第2验证中获取的计测粒子数的图表；
图12（a）、（b）是在实施方式1的测定成功与否的判定方法的第2验证中获取的计测粒子数量的图表；
图13是在实施方式1涉及的测定的成功与否的判定工序的详情的流程图；
图14是在实施方式1涉及的显示工序中显示在显示部的界面的结构的示意图；
图15是在实施方式1涉及的显示工序中显示在显示部的界面的结构的示意图；
图16是在实施方式1涉及的测定成功与否的判定方法的第1验证中制作的散点图；
图17是在实施方式1涉及的测定成功与否的判定方法的第2验证中制作的检测率的分布图；
图18（a）、（b）是在实施方式1涉及的测定成功与否的判定方法的第2验证中所获取的计测粒子数的图表；
图19（a）～（c）是计测粒子数的示意图表，用于说明实施方式2涉及的估值的获取及检测率的获取；
图20（a）～（c）是计测粒子数的示意图表，用于说明实施方式3涉及的近似式的获取；
图21（a）、（b）是计测粒子数的示意图表，用于说明实施方式4涉及的检测率的获取；
图22是用于说明相关技术涉及的结构的示意图。
具体实施方式
参照图1，对本发明的测定成功与否的判定方法的概要进行说明。下面用以由外周血制备的测定试样所含有的CTC为目标粒子进行测定的例子进行说明。另外，在该测定中，以测定试样所含有的白细胞为目标粒子之外的其他粒子，至少基于白细胞的检测结果对目标粒子的测定的成功与否进行判定。
在检测工序S1中检测出测定试样中的目标粒子及目标粒子以外的其他粒子。由此进行粒子的图像的拍摄或基于从粒子产生的光等的检测信号的数据的获取。
接着，在测定的成功与否的判定工序S2中，基于在检测工序S1中获取的数据，判定目标粒子的测定的成功与否。在测定的成功与否的判定工序S2中，例如进行如下工序。
首先，从在检测工序S1所得到的检测信号的数据算出有望获取的估值，例如，基于在测定中实际检测出的粒子的数量、检测信号的值等的实测值与作为实测值原本有望获取的估值的比，算出目标粒子的检测率相关的值。关于算出目标粒子的检测率相关的值的详情将后述。然后，将目标粒子的检测率相关的值与一定阈值进行比较并判定目标粒子的测定的成功与否。例如，如果目标粒子的检测率相关的值为相对于估值而言的实测值的比率，则目标粒子的检测率相关的值比阈值大的话，即判断为充分检测出测定试样中的粒子且判断为目标粒子的测定是恰当的。
在此，从血液等制备而成的测定试样不仅含有CTC等分析对象目标粒子，也含有白细胞等目标粒子以外的其他粒子。例如，即使在目标粒子为稀少细胞且测定试样所含有的目标粒子少的情况下，通过含有其他粒子,由此测定试样所含有的粒子的数量就会是一定程度的数量。由此，在测定是恰当的情况和测定是不恰当的情况下，目标粒子的检测率相关的值与目标粒子的数量无关，而是根据测定的成功与否而增减，因此能够用目标粒子的检测率相关的值恰当地判断目标粒子的测定的成功与否。
另外，虽然设想用试样测定装置进行测定成功与否的判定方法，但也可以是操作人员手动进行各工序的一部分或全部。
＜实施方式1＞
（试样测定装置10的结构）
图2是试样测定装置10的结构的框图。
试样测定装置10具备控制部11、存储部12、显示部13、输入部14和检测部100。
控制部11由CPU构成。控制部11基于存储在存储部12的程序进行各种处理。控制部11与试样测定装置10内的各部连接，接受来自各部的信号并控制各部的作业。存储部12由RAM、ROM、硬盘等构成。显示部13由液晶显示器、等离子显示器、CRT（Cathode Ray Tube）显示器等构成。输入部14由鼠标、键盘等构成。另外，显示部13和输入部14也可以由触摸屏式的显示器一体化构成。检测部100是用于检测通过预处理制备的测定试样中的粒子的光学单元。关于检测部100的详情将后述。
图3是用于制备向试样测定装置10供给的测定试样的预处理的顺序的流程图。
就样本为全血试样、目标粒子是全血试样中的CTC的情况进行说明，但测定试样的预处理根据样本的种类、目标粒子等进行适宜设定，并不限于以下方法。采自被检者的样本不限于全血，只要是含有与分析相对应的目标粒子的样本即可，例如可以是尿、骨髄液等。目标粒子是来自被检者的稀少细胞，不限于CTC，也可以是循环内皮细胞（CirculatingEndothelial Cell：CEC）、造血干细胞（Hematopoietic Stem Cell：HSC）、胎儿成红细胞等细胞，也可以是胞外体（exosome）、微粒等粒子。
在样本的采集工序S11中，比如从被检者采集5mL全血作为样本。采自被检者的全血含有红细胞、血小板、白细胞及CTC。在红细胞的溶血工序S12中，对采自被检者的全血使用含有表面活性剂等在内的一定试剂，使红细胞溶血。接着，在第1离心分离工序S13中，通过离心分离器使红细胞溶血后的试样离心分离，去除上清液。由此获取基本无红细胞的试样。
接着，在其他粒子的去除工序S14中，通过使基本无红细胞的试样流入旋涡状的流路，由此目标粒子即CTC和CTC以外的粒子基于粒子的大小差异而分离。即，从在第1离心分离工序S13获取的试样获取去除了白细胞和血小板等其他粒子并增加了CTC的浓度的试样。
在其他粒子的去除工序S14中获取CTC的浓度得以增加的试样时，例如使用图4（a）所示的吸头500。
图4（a）是吸头500的结构的示意图。
通过使在第1离心分离工序S13获取的试样流入设在吸头500的微流路510，由此吸头500将在第1离心分离工序S13获取的试样分离成第1试样和第2试样。
吸头500具备微流路510、输入端部520和输出端部530。微流路一般是指深度和宽度在10μm～1000μm范围内的流路。吸头500例如是通过在形成有与微流路510、输入端部520及输出端部530对应的槽的薄板状构件重合其他的板状构件而构成。其他粒子的去除工序S14基于叫做迪恩流分馏（Dean Flow Fractionation）的分离原理而进行作业。
微流路510具有旋涡形状的曲线部511、2个直线部512、513。在从与吸头500垂直的方向看时，曲线部511的形状为圆弧状。在从与吸头500垂直的方向看时，2个直线部512、513的形状为直线状。输入端部520设在微流路510的旋涡形状的中心侧的端部，输出端部530设在微流路510的输入端部520相反侧的端部。输入端部520介由直线部512与曲线部511相连，输出端部530介由直线部513与曲线部511相连。
输入端部520具有2个入口521、522。2个入口521、522由设在构成吸头500的构件的孔构成。在微流路510的旋涡形状的外周侧，入口521介由直线部512与曲线部511相连接。在微流路510的旋涡形状的内周侧，入口522介由直线部512与曲线部511相连接。输出端部530具有2个出口531、532。2个出口531、532由设在构成吸头500的构件的孔构成。在微流路510的旋涡形状的内周侧，出口531介由直线部513与曲线部511相连接。在微流路510的旋涡形状的外周侧，出口532介由直线部513与曲线部511相连接。
将在第1离心分离工序S13获取的试样注入入口521，将用于使试样流动的鞘液注入入口522。注入入口521的试样的量例如是4mL，注入入口522的鞘液的量例如是45mL。然后，通过介由管连接于2个入口521、522的泵540对2个入口521、522施加正压。由此，注入到入口521的试样和注入到入口522的鞘液在微流路510内朝向输出端部530流动。从出口531获取的第1试样的量例如是10mL，从出口532获取的第2试样的量例如是39mL。
图4（b）是图4（a）所示的微流路510的A-A’截面图。在图4（b）中，右侧是旋涡形状的外周侧，左侧是旋涡形状的内周侧。
在第1离心分离工序S13获取的试样流入微流路510后，如图4（b）所示，在微流路510内，会产生使粒子的流动位置向与流路的朝向正交的方向变化的力。具体来说，与粒子的直径相对应地产生不同大小的升力FL和迪恩曳力FD。一般来说，在微流路中流速分布如下：流路的截面中心的速度大，壁附近的速度小。如图4（b）中椭圆状的箭头所示，在旋涡状的微流路510中，还会由于上述流速分布产生叫做迪恩涡流的二次流。能够通过以下式（1）、（2）表示迪恩曳力FD和升力FL。
数1
Figure 757534DEST_PATH_IMAGE001
…（1）
Figure DEST_PATH_IMAGE002
…（2）
Figure 736992DEST_PATH_IMAGE003
：流体的粘度
Figure 516729DEST_PATH_IMAGE003
：流体的密度
Figure DEST_PATH_IMAGE004
：迪恩速度
Figure 911938DEST_PATH_IMAGE005
：剪切速度
Figure DEST_PATH_IMAGE006
：粒径
Figure 539360DEST_PATH_IMAGE007
：升力系数
Figure DEST_PATH_IMAGE008
Figure 361822DEST_PATH_IMAGE009
：微流路的最大流速
Figure DEST_PATH_IMAGE010
：水力直径
试样内的粒子沿着微流路510被推着流动，并由于升力FL和迪恩曳力FD在微流路510内与直径的值相对应地分布。
图4（c）是微流路510的输出端部530侧的端部的示意图。
在微流路510中，如图4（c）所示，产生迪恩涡流的话，在微流路510的输出端部530侧的端部，粒子会与直径的值相对应地分布。这样，从出口531获取含有一定直径以上的粒子的第1试样，从出口532获取含有不足一定直径的粒子的第2试样。
半数以上的白细胞的直径在10μm～15μm附近的值以下，半数以上的CTC的直径在10μm～15μm附近的值以上。因此，从在第1离心分离工序S13获取的试样去除作为CTC以外的其他粒子的白细胞、血小板及未溶血而剩下的红细胞时，以10μm～15μm附近的值为临界值，设定吸头500中微流路的形状以去除直径比临界值小的粒子，取出直径在临界值以上的粒子。
在此，在血液中循环的CTC量极少，一般来说，即使是癌症患者，10mL血液中也仅存在数个至千个左右。因此，第1试样所含有的CTC的量也极少。虽然通过使用上述吸头500会去除含有CTC以外的其他粒子的第2试样，但也存在许多具有与CTC同样程度大小的白细胞，因此第1试样中仍然有一定程度的白细胞剩余。
另外，在上述例中使用溶血剂进行红细胞的去除，但不限于此，也可以通过旋涡状的流路基于CTC和红细胞的直径的差异分离CTC和红细胞。
回到图3，在CTC的荧光标记工序S15中，在其他粒子的去除工序S14所获取的第1试样中，CTC的目标部位被荧光标记。例如荧光标记的对象目标部位是核、Her2基因以及17号染色体的着丝粒区域（CEP17）。另外，被标记荧光的目标部位只要是细胞的部位即可。目标部位不限于基因、核，例如也可以是细胞的蛋白质、细胞质、细胞膜、细胞膜上的表面抗原。目标部位的荧光标记不限于基于原位杂交、特异性染色进行，也可以通过基于抗原抗体反应的免疫染色进行。若目标部位为基因，则不限于Her2基因、CEP17，也可以是其他的基因区域。目标部位像这样被荧光标记后，在后述的图7所述的试样测定装置10的分析工序S26中，能够识别并分析测定试样所含有的目标粒子。
接着，在第2离心分离工序S16中对含有目标部位被荧光标记的CTC的试样进行离心分离等处理并去除离心分离后的上清液。由此，在试样所含有的CTC残留的状态下液量减少，CTC的浓度增加。这样就得到用于供给至试样测定装置10的测定试样。
如上所述，通过红细胞的溶血工序S12及第1离心分离工序S13，红细胞基本被去除，在其他粒子的去除工序S14中，血小板及未溶血而剩下的红细胞基本被去除。另一方面，白细胞即使经过其他粒子的去除工序S14也仍残留在试样中。具体来说，测定试样中含有数个～数百个左右的CTC，与此相对地测定试样中含有不到1万～20万个左右的白细胞。像这样，通过预处理得到的测定试样中含有许多白细胞作为其他粒子。
在此，在之后的分析中CTC是分析对象目标粒子，与此相对地白细胞为不是分析对象的其他粒子。因此，从分析的观点来看白细胞原本是不需要的粒子。但是，在将参照图7进行说明的测定的成功与否的判定工序S25中，使用原本分析中不需要的白细胞的计数值来判定是否恰当地进行了试样测定装置10的目标粒子的测定。关于测定的成功与否的判定，稍后参照图7进行说明。
图5是检测部100的结构的示意图。
检测部100具备流动室110、4个光源121～124、7个聚光镜131～137、3个分色镜141～143、光晶格151、光检测器152、反射单元160、拍摄部170。图5示出了互相正交的XYZ轴。
在流动室110的流路111中，测定试样向Z轴正方向流动。4个光源121～124向在流动室110流动的测定试样照射光。4个光源121～124由半导体激光光源构成。从4个光源121～124射出的光是波长互异的激光，波长分别为
Figure 691172DEST_PATH_IMAGE011
11、
Figure 890072DEST_PATH_IMAGE011
12、
Figure 558951DEST_PATH_IMAGE011
13、
Figure 365364DEST_PATH_IMAGE011
14。4个聚光镜131～134分别聚集从4个光源121～124射出的光。分色镜141使波长为
Figure 119694DEST_PATH_IMAGE011
11的光透射并反射波长为
Figure 856705DEST_PATH_IMAGE011
12的光。分色镜142使波长为
Figure 380091DEST_PATH_IMAGE011
11、
Figure 685301DEST_PATH_IMAGE011
12的2种光透射并反射波长为
Figure 926927DEST_PATH_IMAGE011
13的光。这样，对在流路111流动的测定试样向X轴正方向照射波长为
Figure 202050DEST_PATH_IMAGE011
11、
Figure 845521DEST_PATH_IMAGE011
12、
Figure 243004DEST_PATH_IMAGE011
13的3种光。对在流路111流动的测定试样向Y轴正方向照射波长为
Figure 971926DEST_PATH_IMAGE011
14的光。
在此，从如下选择分别标记核和2个基因的荧光色素：由波长为
Figure 50740DEST_PATH_IMAGE011
11的激发光照射而产生波长为
Figure 548718DEST_PATH_IMAGE011
21的荧光的荧光色素；由波长为
Figure 133414DEST_PATH_IMAGE011
12的激发光照射而产生波长为
Figure 84053DEST_PATH_IMAGE011
22的荧光的荧光色素；由波长为
Figure 966558DEST_PATH_IMAGE011
13的激发光照射而产生波长为
Figure 319042DEST_PATH_IMAGE011
23的荧光的荧光色素。通过分别拍摄波长为
Figure 323907DEST_PATH_IMAGE011
21、
Figure 761842DEST_PATH_IMAGE011
22、
Figure 182459DEST_PATH_IMAGE011
23的3种荧光，由此能够获取作为目标部位的核和2个基因相关的荧光图像。
对在流动室110流动的测定试样照射波长为
Figure 655028DEST_PATH_IMAGE011
11、
Figure 581527DEST_PATH_IMAGE011
12、
Figure 506758DEST_PATH_IMAGE011
13的3种光的话，会从标记CTC的目标部位的荧光色素产生荧光。另外，对在流动室110流动的测定试样照射波长为
Figure 731066DEST_PATH_IMAGE011
14的光的话，该光会透射细胞。透射细胞的波长为
Figure 792563DEST_PATH_IMAGE011
14的光用于生成明视场图像。聚光镜135聚集从测定试样产生的波长为
Figure 139230DEST_PATH_IMAGE011
21、
Figure 551757DEST_PATH_IMAGE011
22、
Figure 579756DEST_PATH_IMAGE011
23、
Figure 761339DEST_PATH_IMAGE011
14的4种光。
在此，含有参照粒子的参照液与测定试样一同在流动室110中流动。参照粒子与测定试样所含有的粒子不同，是用于监视流路111内的流速的非生物粒子。参照粒子例如是乳胶等多聚物、无机物等。参照粒子具有被光照射时产生比测定试样所含有的细胞等其他粒子强的散射光的光学特性。
向与测定试样一同在流路111流动的参照粒子照射波长为
Figure 764061DEST_PATH_IMAGE011
11的光的话，会从参照粒子产生散射光。分色镜143反射从参照粒子产生的波长为
Figure 663884DEST_PATH_IMAGE011
11的散射光并透射波长为
Figure 229994DEST_PATH_IMAGE011
11以外的波长带的光。光学晶格151具备透明部分和不透明部分在Z轴方向交替配置的晶格结构。波长为
Figure 531663DEST_PATH_IMAGE011
11的散射光射入光学晶格151的话，光学晶格151会调制漫射光的强度。聚光镜136聚集在光学晶格151产生的调制光。光检测器152接收聚光镜136聚集的调制光。光检测器152例如由光电倍增管、光电二极管构成。控制部11（参照图2）基于光检测器152的检测信号算出在流动室110向Z轴方向流动的测定试样的流速。
反射单元160具有组合了4枚分色镜的结构。反射单元160的4枚分色镜以互相稍微不同的角度反射波长为
Figure 954554DEST_PATH_IMAGE011
21、
Figure 341673DEST_PATH_IMAGE011
22、
Figure 711474DEST_PATH_IMAGE011
23、
Figure 415119DEST_PATH_IMAGE011
14的4种光并使其在拍摄部170的光接收面上分离。聚光镜137聚集被反射单元160反射的光。
拍摄部170由TDI（Time Delay Integration）相机构成。拍摄部170基于以参照粒子为基础得到的流速拍摄波长为
Figure 212174DEST_PATH_IMAGE011
21、
Figure 821010DEST_PATH_IMAGE011
22、
Figure 994502DEST_PATH_IMAGE011
23的3种荧光和波长为
Figure 67500DEST_PATH_IMAGE011
14的光并生成分别与波长为
Figure 35456DEST_PATH_IMAGE011
21、
Figure 131588DEST_PATH_IMAGE011
22、
Figure 843192DEST_PATH_IMAGE011
23的3种荧光对应的荧光图像和与波长为
Figure 515570DEST_PATH_IMAGE011
14的光对应的明视场图像作为测定试样中的粒子的图像。控制部11将通过拍摄部170生成的荧光图像和明视场图像存储在存储部12。
在此，拍摄部170由TDI相机构成。基于用光检测器152算出的流速累计拍摄部170的光接收面所接收的光并生成荧光图像和明视场图像。由此能够提高荧光图像和明视场图像的质量。通过拍摄部170获取拍摄图像的话，能够在后续的分析工序S26（参照图7）中，使用拍摄图像高精度地分析测定试样所含有的粒子。
图6是用于使测定试样、参照液和鞘液流入流动室110的检测部100的结构的示意图。
除了图5所示的结构，检测部100还具备第1送液单元210、第2送液单元220、第3送液单元230、室240、5个流路251～255。
第1送液单元210是用于将测定试样送至流动室110的结构。第1送液单元210具备注射器211、执行器212、驱动机构213。执行器212由柱塞、活塞等构成并插入注射器211。驱动机构213由电机等构成并使执行器212移动。
第2送液单元220将含有参照粒子的参照液送至流动室110。第2送液单元220也与第1送液单元210具有同样地结构，具备注射器221、执行器222、驱动机构223。2个第3送液单元230设于流动室110并将鞘液送至流动室110。第3送液单元230也与第1送液单元210同样地构成，具备注射器231、执行器232、驱动机构233。在送鞘液时，2个第3送液单元230交替送鞘液，一个第3送液单元230送鞘液期间，另一个第3送液单元230向注射器231填充鞘液。由此不断地向流动室110送鞘液。
第1送液单元210、第2送液单元220、第3送液单元230可以是隔膜泵，也可以用与压缩机等压力源相连接的电气转换器发出的气压移送液体。
室240收容在预处理工序中制备的测定试样。流路251连接第1送液单元210和连接点256。流路252连接第2送液单元220和连接点256。流路253连接第3送液单元230和流动室110。流路254连接室240和连接点256。流路255连接连接点256和流动室110。
在检测部100进行检测时，第1送液单元210介由2个流路251、254将室240内的测定试样引至连接点256和第1送液单元210之间。接着，2个第3送液单元230的其中一者介由流路253向流动室110送鞘液，第2送液单元220介由2个流路252、255向流动室110送含有参照粒子的参照液。控制部11（参照图2）基于光检测器152（参照图5）的检测信号判定为流动室110的流路111内的流速变为一定值后，第1送液单元210介由2个流路251、255向流动室110送引到流路251的测定试样。然后如上所述，向在流动室110的流路111流动的测定试样照射波长为
Figure 654427DEST_PATH_IMAGE011
11、
Figure 237855DEST_PATH_IMAGE011
12、
Figure 549888DEST_PATH_IMAGE011
13、
Figure 535162DEST_PATH_IMAGE011
14的4种光。
（试样测定装置10的作业）
图7是实施方式1的试样测定装置10的作业的流程图。操作人员将指令输入试样测定装置10，试样测定装置10根据输入的指令执行各工序，由此进行图7所示的各工序。图7所示的各工序可以由试样测定装置10自动进行，也可以由操作人员手动进行图7所示工序的一部分或全部。
在检测工序S21中，图2所述的试样测定装置10的控制部11驱动图5所述的检测部100，使在预处理制备的一定量的测定试样流入流动室110的流路111并检测在流路111流动的测定试样所含有的粒子。具体来说，图5所述的拍摄部170在固定检测期间内从在流路111流动的测定试样所含有的各粒子拍摄荧光图像和明视场图像。图2所述的控制部11将拍摄的荧光图像和明视场图像和与拍摄时间相关联的信息一同存储在存储部12。
在此，如上所述，测定试样所含有的白细胞为不到1万～20万个左右，测定试样所含有的CTC为数个～数百个左右。这样，在测定试样中的粒子中，白细胞占了大部分，因此在检测工序S21检测出的粒子半数以上是白细胞。
在计测工序S22中，控制部11基于与时间相关联的信息一同存储在存储部12的明视场图像，按各个框架计测粒子的数量并获取按各个框架的粒子数。1框架与单位时间相当,例如是20秒。通过使用明视场图像能够高精度地计测粒子数。另外，在实施方式1中，在检测工序S21检测的粒子的半数以上是白细胞，因此在计测工序S22获取的计数值基本上是基于白细胞的计数值。
并且，一定量的测定试样是指在预处理制备的测定试样的一部分或全部。在实施方式1中，稀少细胞即CTC为分析对象，因此优选将测定试样的全部量流入流动室110并通过检测部100进行检测。另外，实施方式1的检测部100是向在设于流动室110的流路111流动的测定试样照射光并测定从测定试样产生的光的光学式的检测部，但不限于此，也可以是使电流流入在流路流动的测定试样，并基于电阻的变化检测粒子的电阻方式的检测部。
图8（a）是在计测工序S22中按单位时间检测出的粒子的数量的计测粒子数的示意图表。在各图表中，横轴表示测定时间中的经过时间，纵轴表示在各单位时间中计测的粒子数。
在计测工序S22中，控制部11基于拍摄部170获取的明视场图像，按单位时间计测粒子数。图表上的1个点表示在单位时间即20秒之间计测的粒子数。另外，如图8（a）所示，测定试样的送液在位于图表的左端的Tmin开始，在位于图表的右端的Tmax结束。换言之，在Tmin～Tmax期间完成测定试样的全部量的检测。在图8（a）所示的例子中，虽然有稳定地检测出粒子的时间段，但在部分时间段Ta31、Ta32中未进行粒子的检测，有可能是检测出现了不良状况。
像这样的检测的不良状况有时会在例如由于对图6所述的送鞘液的2个第3送液单元230进行了切换而产生鞘液送液混乱的情况下产生。另外，在以下等情况下可能出现检测的不良状况：由于图5所述的拍摄部170的对焦偏移导致未识别到粒子；基于参照粒子得到的流速与TDI相机的累计速度未能够恰当地同步；未从光源124恰当地射出光；拍摄部170中未恰当地生成明视场图像。
另外，图8（b）、（c）是以图8（a）的图表为基础的图表。关于图8（b）、（c）的图表，稍后将在估值的获取工序及检测率的获取工序S24中进行说明。
回到图7，在估值的获取工序S23中，控制部11基于在计测工序S22中按单位时间获取的粒子数，获取有望在检测工序S21中检测出的粒子的数量相关的估值。
在估值的获取工序S23中，控制部11从与计测粒子数的图表对应的测定数据算出并获取近似式。如果是图8（a）所示的计测粒子数的图表，控制部11将有可能出现了检测的不良状况的时间段除外，如图8（b）所示，基于除外之后的其他的时间段中的计测粒子数获取计测粒子数的近似式。近似式是近似检测出的粒子的数量随时间变化的直线。然后，控制部11基于近似式获取估值。
图9是估值的获取工序S23的详情的流程图。
在平均值的算出工序S101中，控制部11基于与图8（a）的图表对应的测定数据算出单位时间的计测粒子数为1以上的期间的计测粒子数的平均V1。接着，在1SD的值的算出工序S102中，控制部11算出单位时间的计测粒子数为1以上的期间的计测粒子数的1SD的值V2。接着，在阈值的算出工序S103中，控制部11从在平均值的算出工序S101中算出的平均V1减去在1SD的值的算出工序S102中算出的值V2，算出阈值Nth。图8（b）所示的细直的虚线表示阈值Nth。
在此，平均V1是表示在判断为检测未出现不良状况的时间段中单位时间内会获取多少计测粒子数的值。值V2是表示在判断为检测未出现不良状况时间段中，相对于平均V1，计测粒子数不规则分布的程度的值。因此，平均V1-值V2所算出的阈值Nth表示在判断为检测未出现不良状况的时间段中的计测粒子数的值的范围的1SD的下限。计测粒子数为阈值Nth以上的话，判断为在对象时间段中检测出了粒子，计测粒子数不足阈值Nth的话，判断为在对象时间带中未检测出粒子。
接着，在近似式的获取工序S104中，如图8（b）的图表所示，控制部11从图8（a）的图表仅抽取阈值Nth以上的计测粒子数并基于与图8（b）所示的图表对应的数据获取计测粒子数的一元线性回归方程作为近似式。虚线中的粗直线表示一元线性回归方程。像这样，将判断为在测定中未检测出粒子的时间段除外，求得一元线性回归方程。具体来说，该近似式表示在T秒～T+20秒的20秒之间有望检测出的粒子的数量。
并且，在此，近似式的计算使用了一元线性回归方程，但不限于此，例如也可以进行多项式近似。另外，用于将检测可能出现了不良状况的时间段除外的阈值Nth不限于通过上述的算出顺序算出。
接着，在估值的算出工序S105中，控制部11用如图8（b）所示的近似式获取规定的粒子的总数作为估值。该估值是在本次测定中有望检测出的粒子的数量的估值，即检测没有不良状况的话应该获取的总粒子数的估值。
具体来说，控制部11从Tmin至Tmax对在近似式的获取工序S104中获取的近似式积分并算出估值。在此，图8（b）的图表上的1个点表示20秒检测出的粒子的数量。因此，对近似式进行积分时，有必要预先在纵轴方向将近似式缩小至1/20。例如，假设横轴方向的时间为T，纵轴方向的计测粒子数为N的话，则近似式表示为N=-aT+b。在该情况下，在纵轴方向将近似式缩小至1/20的话，新设定的近似式为N=（-aT+b）/20。控制部11将像这样缩小至1/20的近似式从Tmin至Tmax进行积分并算出估值。
另外，用曲线图的形式显示在图表上的计测粒子数包括目标粒子的计测粒子数和其他粒子的计测粒子数。因此，在估值的算出工序S105中算出的估值是有望在测定中检测出的目标粒子的数量与有望在测定中检测出的其他粒子的数量的和。像这样，估值只要至少包括有望在测定中检测出的其他粒子的数量即可，也可以包括有望在测定中检测出的目标粒子的数量。
另外，该估值与由近似式、时间Tmin所对应的纵方向的直线、时间Tmax所对应的纵方向的直线、计测粒子数=0所对应的横方向的直线围成的四边形的面积A对应。面积A是在检测没有不良状况的情况下预计在测定中检测出的粒子的数量，是反应测定试样中的总粒子数的估值。这样，估值的获取工序S23中的估值的获取结束。
回到图7，在检测率的获取工序S24中，控制部11基于在估值的获取工序S23中获取的估值和在检测工序S21中实际检测出的粒子的数量获取检测率。
图10是检测率的获取工序S24的详情的流程图。
在实测值的算出工序S111中，控制部11算出在测定中实际检测出的粒子的数量（实测值）。测定中实际检测出的粒子的数量是按单位时间的计测粒子数的总和。在图8（c）所示的例子中，按单位时间的计测粒子数的总和与面积A1+A2+A3+A4对应。
接着，在检测率的算出工序S112中，控制部11基于测定试样中的总粒子数（估值）和在实测值的算出工序S111中算出的在测定中实际检测出的粒子的数量（实测值）的比算出检测率。用在图7所示的估值的获取工序S23中获取的估值作为测定试样中的总粒子数。具体来说，控制部11用实际检测出的粒子的数量（实测值）除以在没有不良状况的情况下预计的计测粒子数（估值）获取检测率。在图8（a）～（c）所示的例子中，检测率与（A1+A2+A3+A4）/A对应。这样，检测率的获取工序S24中的检测率的获取结束。
另外，在检测率的算出工序S112中，用于运算的估值及实测值是基于目标粒子和其他粒子两者的值，因此算出的检测率是测定试样所含有的粒子整体的检测率。但是不限于此，在检测率的算出工序S112中算出的检测率只要是目标粒子的检测率相关的值，即只要是反映了在测定试样的测定中以何种程度的比率检测出了测定试样所含有的目标粒子的数值即可。例如在检测率的算出工序S112中算出的检测率也可以是仅其他粒子的检测率。
在此，参照图11（a）、（b）及图12（a）、（b），对基于实际上发明人在测定成功与否的判定方法的验证中获取的图表获取检测率的顺序进行说明。
图11（a）、（b）及图12（a）、（b）是在计测工序S22中按各个单位时间检测出的粒子的数量的图表。在图11（a）所示的图表中，在位于以虚线所示的阈值Nth的直线的上侧的大部分的时间段中，稳定地计测有150个左右的细胞。在图12（a）所示的例子中，位于以虚线所示的阈值Nth的直线的下侧的时间段长，整体来看有可能是检测出现了不良状况。另外，测定试样的送液在位于图表的左端的0秒处开始，在位于图表的右端的4500秒处结束。
图11（a）所示的计测粒子数的图表的情况如下：计测粒子数为1以上的计测粒子数的平均V1为144.2。计测粒子数为1以上的计测粒子数的1SD的值V2为30.7。基于平均V1-值V2算出了阈值Nth为113.4。图11（b）的图表是从图11（a）的图表仅抽取了阈值Nth以上的计测粒子数的图表。在图11（b）的图表中，如粗直线所示，获取了计测粒子数的一元线性回归方程。在该情况下，一元线性回归方程为y=0.0024x+146.92，决定系数为0.0236。
接着，获取图11（b）所示的近似式所规定的粒子的总数作为估值。基于由以近似式为基础的直线、时间=0处对应的纵方向的直线、时间=4500处对应的纵方向的直线、计测粒子数=0处对应的横方向的直线所围成的四边形算出面积。在图11（b）的图表中，与估值相当的面积为34269.2。另外，在图11（a）的图表中，全部时间段中的计测粒子数的总和为31140。因此，检测率为31140/34269.2=90.9%。
图12（a）所示的计测粒子数的图表的情况如下：计测粒子数为1以上的计测粒子数的平均V1为25.1。计测粒子数为1以上的计测粒子数的1SD的值V2为11.3。基于平均V1-值V2算出了阈值Nth为13.8。图12（b）的图表是从图12（a）的图表仅抽取了阈值Nth以上的计测粒子数的图表。在图12（b）的图表中，如粗直线所示获取了计测粒子数的一元线性回归方程。在该情况下，一元线性回归方程为y=-0.0015x+33.732，决定系数为0.0749。
接着，获取图12（b）所示的近似式所规定的粒子的总数作为估值。在图12（b）的图表中，与估值相当的面积为6827.92。另外，在图12（a）的图表中，全部时间段中的计测粒子数的总和为3409。因此，检测率为3409/6827.92=49.9%。
回到图7，在测定的成功与否的判定工序S25中，控制部11通过比较检测率和用于判定的阈值Rth来判定目标粒子的测定的成功与否。
图13是测定的成功与否的判定工序S25的详情的流程图。
在阈值的读取工序S121中，控制部11从存储部12（参照图2）读取阈值Rth。基于需要检测出何种程度的粒子来决定阈值Rth。例如在将检测率的目标值设定为80%的情况下，考虑到优选检测率为80%-2SD以上，即64%以上，因此阈值Rth设定为64%。另外，阈值Rth不限于目标值的-2SD以上，也可以是目标值的-1SD以上。另外，阈值Rth根据使用试样测定装置10的设施的运用等而有所不同，因此控制部11也可以与操作人员用输入部14（参照图2）进行的输入相对应地变更阈值Rth。由此，能够与医院的要求、检查设施的运用等相对应地设定阈值Rth。
在判定工序S122中，控制部11判定在图7所示的检测率的获取工序S24获取的检测率是否为在阈值的读取工序S121读取的阈值Rth以上。检测率为阈值Rth以上时，在恰当判定工序S123中，控制部11判定为在图7所示的检测工序S21进行的检测是恰当的，且目标粒子的测定是恰当的。反之，在检测率不足阈值Rth时，在不恰当判定工序S124中，控制部11判定为在图7所示的检测工序S21进行的检测是不恰当的，且目标粒子的测定是不恰当的。
当阈值Rth设定为64%时，在图11（a）、（b）所示的例子中检测率为90.9%，因此控制部11判定为目标粒子的测定是恰当的。另一方面，在图12（a）、（b）所示的例子中，检测率为49.9%，因此控制部11判定为目标粒子的测定是不恰当的。
像这样能够判定目标粒子的测定的成功与否的话，就能够判别是由于测定试样所含有的目标粒子实际上少导致了检测出的目标粒子的数量少，还是由于检测的不良状况导致了检测出的目标粒子的数量少。因此，在获取测定试样所含有的目标粒子的数量时一并得到目标粒子的测定的成功与否的话，就能够基于测定的成功与否恰当地评价测定试样所含有的目标粒子。例如，当目标粒子为稀少细胞并基于目标粒子的数量判断疾病的状态时，在恰当地进行了测定的情况下能够基于目标粒子的数量恰当地判断疾病的状态。由此，例如能够在疾病的状态的判断中防止由于不恰当的测定导致目标粒子的数量有误而变少所产生的假阴性。
另外，有时每次检测都会出现检测的不良状况，在实施方式1中，基于实际进行的测定的检测结果判定测定的成功与否。因此，能够在每次对测定试样进行测定时判定是否正确地进行了测定。
另外，在测定的成功与否的判定工序S25中，用基于占测定试样的半数以上的白细胞的计数值的检测率来判定是否恰当地进行了试样测定装置10进行的测定。像这样，在实施方式1中，利用原本不是分析对象的其他粒子进行目标粒子的测定的成功与否的判定。
并且，在图10所示的检测率的算出中算出的检测率只要是与估值和在测定试样的测定中实际检测出的粒子的数量相应的值即可，如上所述，不限于在测定试样的测定中实际检测出的粒子的数量与估值的比率，例如也可以是估值与在测定试样的测定中实际检测出的粒子的数量的比率。在该情况下，检测率越小越能够判定为测定是恰当的。因此，在该情况下，检测率为阈值Rth以下的话，控制部11判定为在图7所示的检测工序S21进行的检测是恰当的且判定为测定是恰当的，检测率比阈值Rth大的话，控制部11判定为在图7所示的检测工序S21进行的检测是不恰当的且判定为测定是不恰当的。另外，检测率不限于是比率，也可以是与估值和在测定试样的测定中实际检测出的粒子的数量的差相应的值。
回到图7，在分析工序S26中，控制部11基于在检测工序S21获取的检测结果，即基于存储在存储部12的荧光图像进行目标粒子即CTC的分析。
具体来说，控制部11在从标记Her2基因的荧光色素产生的荧光图像和从标记CEP17的荧光色素产生的荧光图像中抽取亮点。控制部11针对各个细胞用基于Her2基因的亮点数除以基于CEP17的亮点数，当算出的值比1大时判定为在该细胞中Her2基因扩增。然后，控制部11将Her2基因扩增的阳性细胞判定为CTC。然后，控制部11获取已判定的CTC的数量、CTC与拍摄部170所拍摄的全部细胞的比率等。
并且，当目标粒子为血管内皮细胞（CEC）时，在分析工序S26中解析CEC所含有的蛋白质即NFκB在细胞内的局部存在。具体的来说，在预处理中，CEC介由与在CEC发现的抗体特异性结合的CD146的标记抗体被荧光标记，NFκB介由与NFκB特异性结合的标记抗体被荧光标记。在检测工序S21中，拍摄基于CEC的荧光并拍摄基于NFκB的荧光。然后，在分析工序S26中基于荧光图像检测CEC，判定信号分子即NFκB是否局部存在于核内并判定CEC有无活性化。另外，当目标粒子是来自肺癌的CTC且目标部位是细胞角蛋白时，在分析工序S26中，基于存在于细胞质内的细胞角蛋白的量进行CTC的检测并获取CTC的数量、CTC的比率。
在显示工序S27中，控制部11将在检测工序S21中获取的图像、在测定的成功与否的判定工序S25中获取的判定结果和在分析工序S26中获取的分析结果等显示在显示部13。
图14、15是在显示工序S27中在显示部13显示的界面300的结构的示意图。
如图14、15所示，界面300具备分析结果区域310、细胞图像区域320、图表区域330、判定结果区域340。图14中例示了显示关于图11（a）、（b）的图表所示的测定试样的界面300。图15中例示了显示关于图12（a）、（b）的图表所示的测定试样的界面300。
在图14、15所示的例子中，目标粒子的测定的成功与否的判定结果不同。以下，参照图14、15对界面300的结构进行说明。
分析结果区域310显示在分析工序S26中获取的CTC数、CTC的比率等与CTC的数量相关的值。细胞图像区域320显示在图7所示的检测工序S21中获取的荧光图像。医师等能够通过参照显示在分析结果区域310的CTC的数量相关的值和显示在细胞图像区域320的细胞的图像，对被采集了样本的被检者进行诊断。
图表区域330显示计测粒子数的图表331、332。图表331、332是表示检测出的粒子的数量的时间变化的图表。图表331是各个单位时间的计测粒子数的图表。在图表331中，以虚线示出了用于在近似式的生成中将粒子除外的阈值Nth。图表332是使图表331中只有阈值Nth以上的计测粒子数剩余的图表。图表332中示出了基于图表332上的计测粒子数生成的近似式。像这样，图表331、332显示在显示部13的话，操作人员就能参照图表331、332来掌握检测结果。
判定结果区域340显示实际检测出的粒子的数量、估值、检测率、判定所使用的阈值Rth、目标粒子的测定的成功与否的判定结果。在图14所示的例子中，检测率为阈值Rth以上，因此控制部11判定为目标粒子的测定是恰当的，并在判定结果区域340显示“正确地进行了测定。”的消息。在该情况下,操作人员能够掌握测定结果的可靠度高。另一方面，在图15所示的例子中，检测率不足阈值Rth，因此控制部11判定为目标粒子的测定不恰当，并在判定结果区域340显示“未正确地进行了测定。”的消息。在该情况下，操作人员能够掌握测定结果的可靠度低。像这样，在显示部13显示目标粒子的测定的成功与否的判定结果的话，操作人员就能够参照判定结果顺畅地掌握目标粒子的测定的成功与否。
另外，医师等通过参照测定的成功与否的判定结果，在正确地进行了目标粒子的测定的情况下,能够进行基于分析结果区域310和细胞图像区域320的诊断，在未正确地进行目标粒子的测定的情况下,暂缓基于分析结果区域310和细胞图像区域320的诊断。
并且，还可以是如下技术方案：当判定为目标粒子的测定不恰当时，在显示工序S27中，在显示于显示部13的界面300中，在分析结果区域310及细胞图像区域320不显示分析结果及细胞的图像。由此能够防止当目标粒子的测定不恰当时，医师等基于不妥当的结果对被检者进行诊断。
实施方式1的测定试样除了含有目标粒子即CTC以外，还含有比CTC数量多的白细胞作为其他粒子。像这样，在实施方式1中，测定试样含有某种程度的数量的其他粒子，因此能进行上述测定的成功与否的判定。因此，例如在测定试样仅含有稀少细胞即CTC的情况等整体来看仅含有很少的粒子的情况下，优选向测定试样混合例如微球等其他粒子，在某种程度上增加测定试样中的粒子数。测定试样中的粒子数增加的话，在图7所示的检测工序S21中检测的粒子的数量增加，因此就能进行上述测定的成功与否的判定。
＜测定成功与否的判定方法的第1验证＞
接下来，就发明人进行的测定成功与否的判定方法的第1验证进行说明。在第1验证中，用基于上述实施方式1的顺序获取的检测率与真实的检测率即数据获取率进行比较验证了能够在何种程度上恰当地判定测定的成功与否。第1验证由以下所示的顺序1-1、1-2、1-3、1-4、1-5构成。
1-1.测定试样的制备
用一定试剂对从CTC模型细胞株得到的CTC染色。然后，向PBS（磷酸盐缓冲盐水）添加CTC使得其含有18000个CTC，并制备了测定试样。使用血细胞计数器通过显微镜进行了CTC的计数。制备了8种像这样的测定试样。并且，该情况下的测定试样不含有CTC以外的白细胞等血细胞。
1-2.粒子数的计测
分别向试样测定装置10（参照图2）供应在顺序1-1制备的8种测定试样，在试样测定装置10中测定了测定试样。在此，测定了测定试样的全部量且测定时间为4500秒。基于通过测定获取的明视场图像，获取了每20秒的计测粒子数。在此，在测定8种测定试样之中的一些测定试样时，针对在流动室110流动的测定试样使对焦偏移，由此有意地使检测产生了不良状况。
1-3.数据获取率的算出
针对8种测定试样，分别用在顺序1-2的测定得到的计测粒子数的总和除以原本的18000个算出了数据获取率。粒子数18000如上所述，是对测定试样中的粒子实际计数获取的值，是向试样测定装置10实际供应了的粒子数。像这样，知道预先向试样测定装置10供应的粒子的真实的个数的话，算出的数据获取率就是真实地反映了试样测定装置10所检测出的粒子的检测率的值。因此，可以说数据获取率是能够确切地判定测定的成功与否的真实的检测率。
1-4.检测率的算出
针对8种测定试样，分别与上述实施方式1的顺序同样地算出了检测率。
具体来说，如上所述，算出了计测粒子数为1以上的计测粒子数的平均V1，并算出了计测粒子数为1以上的计测粒子数的1SD的值V2。然后，以平均V1-值V2为阈值Nth，使仅为阈值Nth以上的计测粒子数剩余生成了计测粒子数的图表。然后，基于生成的图表的计测粒子数获取了近似式。然后，与实施方式1的顺序同样地，将近似式从0秒至4500秒进行积分并算出了估值。然后，用在顺序1-2的测定得到的计测粒子数的总和除以估值，由此获取了检测率。
1-5.散点图的制作
图16是在顺序1-3获取的数据获取率和在顺序1-4获取的检测率的散点图。针对关于8种测定试样，散点图中绘制有由数据获取率和检测率构成的点。在图16的散点图中，如上所述，在测定一些测定试样时有意地使检测产生了不良状况，因此一些测定试样中数据获取率变低。基于制作的散点图算出了一元线性回归方程和决定系数。一元线性回归方程为y=1.0469x-0.0224，决定系数为0.9727。
在经过以上的顺序制作的散点图中，决定系数是接近1的值，因此针对8种测定试样所绘制的点大致沿着一元线性回归方程排列，可以说数据获取率和检测率之间存在高相关关系。
在此，用于顺序1-4的检测率的算出的估值是基于近似式的值，且是预估向试样测定装置10供应了的粒子的个数。原本，为了切实地获取在试样测定装置10中检测出了何种程度的粒子，需要在测定前对测定试样进行肉眼观察等并获取测定试样所含有的粒子的真实的个数。但是，如图16所示，基于估值的检测率与切实地反映了测定的成功与否的数据获取率之间存在相关关系。由此表明了，判定测定的成功与否时即使用检测率代替数据获取率，也能够恰当地判定测定的成功与否。
如图16所示，还可知由于数据获取率和检测率之间存在相关关系，因此能够基于检测率评价测定的精度。例如，在图16所示的例子的情况下，为达到所期望的数据获取率，可知优选检测率至少为与所期望的数据获取率相同程度的值以上。由此表明了，根据图7所示的测定的成功与否的判定工序S25，能够基于检测率是否比一定阈值Rth大来判定测定的成功与否。
＜测定成功与否的判定方法的第2验证＞
接下来，就发明人进行的测定成功与否的判定方法的第2验证进行说明。在第2验证中验证了通过检测率对测定的成功与否的判定与通过以人的眼睛确认计测粒子数的图表而判断的测定的成功与否是否一致。另外，在第2验证中验证了通过基于检测率的测定的成功与否的判定能够判定是否恰当地检测出了CTC。第2验证由以下所示的顺序2-1、2-2、2-3、2-4、2-5构成。
2-1.测定试样的制备
用一定试剂对从CTC模型细胞株得到的CTC进行了染色。然后，对CTC的数量进行计数之后将CTC添加至健康人的血液，制备了测定试样。使用显微镜进行了CTC的计数。制备了54种像这样的测定试样。并且，该情况下的测定试样含有CTC以外的白细胞等血细胞。
2-2.粒子数的计数
分别向试样测定装置10（参照图2）供应在顺序2-1制备的54种测定试样，在试样测定装置10中测定了测定试样。在此，测定了测定试样的全部量且测定时间为4500秒。基于通过测定获取的明视场图像，获取了每20秒的计测粒子数。并且，上述图11（a）、（b）及图12（a）、（b）中，在图表中示出了2种测定试样的结果代表54种测定试样。
2-3.检测率的算出
针对54种测定试样，分别与上述实施方式1的顺序及与第1验证的顺序1-4同样地算出了检测率。
2-4.检测率的分布图的制作
图17是在测定成功与否的判定方法的验证中制作的分布图。如图17所示，通过绘制基于54种测定试样获取的检测率制作了分布图。
在此，如上所述，与检测率进行比较的阈值Rth基于需要检测出何种程度的粒子而定。例如将检测率的目标值设为80%时，优选检测率在80%的-2SD以上，即64%以上，因此可以将阈值Rth设定为64%。或者，优选检测率在80%的-1SD以上，即72%以上，因此可以将阈值Rth设定为72%。像这样的阈值Rth的设定根据医院的要求、检查设施的运用等而不同。
在图17的分布图中，在将阈值Rth设定为64%和72%的其中一者时也判定为在49种测定试样中测定是恰当的，并判定为在5种测定试样中测定是不恰当的。发明人针对判定为测定是恰当的测定试样确认了计测粒子数的图表，得知与图11（a）、（b）相同，计测粒子数极少的时间段很短。另外，发明人针对判定为测定是不恰当的测定试样确认了计测粒子数的图表，得知与图12（a）、（b）相同，计测粒子数极少的时间段很长。
如上启示了根据测定成功与否的判定方法能够恰当地判定测定的成功与否。
2-5.CTC回收率的算出
图18（a）、（b）是针对54种测定试样之中与图11（a）、（b）及图12（a）、（b）所示的2种测定试样不同的测定试样获取的计测粒子数的图表。在此，将阈值Rth设为72%的情况下，在图18（a）的情况下，检测率是88.2%，因此判定为恰当地进行了检测，在图18（b）的情况下，检测率是68.4%，因此判定为未恰当地进行检测。
在此，针对图18（a）、（b）的各自的测定试样，与图7所示的分析工序S26同样地获取了CTC的数量。另外，针对图18（a）、（b）的各自的测定试样，通过用在顺序2-5中获取的CTC的数量除以在顺序2-1中计数的CTC的数量算出了CTC回收率。在图18（a）的情况下，CTC回收率是36.7%，在图18（b）的情况下，CTC回收率是28%。
在如图18（a）所示判定为测定是恰当的情况下，CTC回收率变高，在如图18（b）所示判定为测定不恰当的情况下，CTC回收率变低。因此，启示了进行上述测定的成功与否的判定时，测定的成功与否与CTC回收率之间存在相关关系。
＜实施方式2＞
在实施方式1中,在估值的获取工序S23（参照图7）中，通过基于拍摄部170（参照图5）拍摄的拍摄图像的计测粒子数生成了估值。与此相对地，在实施方式2中，在估值的获取工序S23中，基于以如图5所示的1个光检测器152接收的光为基础的检测信号的值算出估值。
在实施方式2中，在计测工序S22（参照图7）中，控制部11（参照图2）按单位时间对接收了明视场光所对应的波长为
Figure 844920DEST_PATH_IMAGE011
14的光的光检测器的检测信号进行积分，获取检测信号的值。在估值的获取工序S23（参照图7）中，控制部11求出与按单位时间检测出的检测信号的值的时间变化近似的近似式，并获取近似式所规定的检测信号的值的总和作为估值。在检测率的获取工序S24（参照图7）中，获取在测定中实际检测出的检测信号的值的总和与估值的比率作为检测率。实施方式2的其他技术方案与实施方式1相同。
参照图19（a）～（c），就实施方式2的估值及检测率的获取进行说明。
在实施方式2中，按单位时间对基于波长
Figure 915644DEST_PATH_IMAGE011
为14的光的检测信号进行积分，按单位时间获取检测信号的值。在图19（a）中，横轴表示经过时间，纵轴表示各单位时间的检测信号的值。图19（a）上的1个点是单位时间内积分的光检测器的检测信号，即单位时间内的检测信号的值。
控制部11基于与图19（a）的各点对应的数据，与实施方式1同样地获取估值及检测率。
具体来说，控制部11基于与图19（a）对应的数据生成阈值Nth，如图19（b）所示，基于阈值Nth以上的检测信号的值获取近似式。然后，控制部11对近似式从Tmin至Tmax进行积分并算出估值。并且，该情况下也按单位时间获取检测信号的值，因此控制部11对在纵轴方向缩小至1/20的近似式从Tmin至Tmax进行积分并算出估值。像这样算出的估值是指在本次测定中所期望的检测信号的总和的估值，即无检测的不良状况的话应该获取的检测信号的总和的估值。并且，该估值与图19（b）所示的面积A对应。
另外，控制部11算出在测定中实际获取的检测信号的值（实测值）。在测定中实际获取的检测信号的值是按单位时间的检测信号的值的总和。在图19（c）的示例中，各个单位时间的检测信号的值的总和与面积A1+A2+A3+A4对应。然后，控制部11基于所期望的检测信号的总和（估值）和在测定中实际获取的检测信号的值的总和（实测值）的比算出检测率。例如，控制部11用与实测值对应的面积除以与估值对应的面积获取检测率。在图19（a）～（c）的示例中，检测率与（A1+A2+A3+A4）/A对应。
在实施方式2中也能够通过比较检测率和阈值Rth判定目标粒子的测定的成功与否。由此，能够判别是由于测定试样所含有的粒子实际上很少导致了检测出的粒子的数量少，还是由于检测的不良状况导致了检测出的粒子的数量少。
＜实施方式3＞
参照图6，在实施方式3中，与实施方式1相比，第1送液单元210不是从室240的底部引测定试样，而是从室240的上侧引测定试样。在实施方式1中，可能出现由于测定试样内的粒子沉降导致送至流动室110的测定试样中的粒子的数量减少，随着时间的经过计测粒子数减少的不良状况。在该情况下，根据实施方式1的测定成功与否的判定方法，估值变低由此检测率变高，因此有可能出现即使测定不恰当也被判定为恰当的情况。
例如，获取了如图20（a）所示的计测粒子数的图表的情况下，基于该图表生成近似式的话，生成如图20（b）的近似式。在该情况下，在时间段Ta11中计测粒子数降低，因此近似式所规定的面积即估值变小。因此，用图20（a）的计测粒子数的总和除以估值得到的检测率变高，即使测定不恰当也会被判定为恰当。
在此，在实施方式3中，将全部时间段中能够判断为粒子正在沉降的一定时间点及以后的时间段除外求出近似式。能够判断为粒子正在沉降的一定时间点例如基于斯托克斯公式等粒子沉降相关的理论公式而定。并且，实施方式3的其他的结构与实施方式1相同。
如图20（c）所示，在实施方式3中，将一定时间点以后的时间段Ta11的计测粒子数除外，基于一定时间点之前的时间段Ta12的计测粒子数生成近似式。由此，图20（c）的近似式比在图20（b）生成的近似式接近平行，因此，近似式所规定的面积即估值比图20（b）的情况大。然后，在实施方式3中，通过用图20（a）的计测粒子数的总和除以基于图20（c）的近似式获取的估值求出检测率。该情况下的检测率与图20（b）的比较例相比小。因此，根据实施方式3，通过与实施方式1同样地比较检测率和阈值Rth，即使无意地产生粒子沉降的情况下也能够判定检测的不良状况。
并且，在实施方式3中，将全部时间段中一定时间点以后的时间段除外求出了近似式，但不限于此，也可设计为：预计在全部时间段中会在前半段产生不良状况时，将一定时间点以前的时间段除外求出近似式。另外，可设计为：在预计全部时间段中会在一定时间段产生不良状况在时，将一定时间段除外求出近似式。
＜实施方式4＞
在实施方式4中，在计测粒子数的图表中获取恰当地检测出粒子的时间段占全部时间段的比率作为检测率。实施方式4的其他技术方案与实施方式1相同。
例如，在获取如图21（a）所示的计测粒子数的图表时，如图21（b）所示，控制部11（参照图2）与实施方式1同样地获取用于判断检测出现了不良状况的可能性的阈值Nth。然后，控制部11获取计测粒子数为阈值Nth以上的时间段的总和时间。在图21（a）、（b）的示例中，计测粒子数为阈值Nth以上的时间段的总和时间是Ta21+Ta22+Ta23。然后，控制部11通过用计测粒子数为阈值Nth以上的时间段的总和时间除以测定试样的测定的全部时间段的总和时间来获取检测率。在图21（a）、（b）的示例中，全部时间段的总和时间是Ta20。因此，该情况下的检测率是（Ta21+Ta22+Ta23）/Ta20。
如上，在实施方式4中，也获取判断为恰当地进行了检测的时间段占全部时间段的比率作为检测率，因此与实施方式1同样地能够判定目标粒子的测定的成功与否。
并且，控制部11也可以通过用计测粒子数不足阈值Nth的时间段的总和时间除以全部时间段的总和时间获取检测率。在图21（a）、（b）的示例中，该情况下的检测率是｛Ta20-（Ta21+Ta22+Ta23）｝/Ta20。在该情况下，检测率为阈值Rth以下的话，判定为测定是恰当的，检测率比阈值Rth大的话，判定为测定是不恰当的。另外，检测率也可以是（Ta21+Ta22+Ta23）/｛Ta20-（Ta21+Ta22+Ta23）｝。另外，在上述的检测率的算出式中，分母和分子也可以相反。
另外，除了上述的检测率以外，也可以基于从按单位时间的计测粒子数得到的其他统计值判定目标粒子的测定的成功与否。例如可以是算出各个时间段之间的计测粒子数的差分、各时间段的计测粒子数的离差，包括全部时间段在内的期间的计测粒子数的标准离差等，并将算出的值与阈值进行比较以判定测定的成功与否。
另外，当从全血制备测定试样时，测定试样所含有的粒子的数量很少按测定试样而极端地不同。像这样测定试样所含有的粒子的数量无大变化的情况下，可以像实施方式3那样通过基于时间的比率的检测率来判定目标粒子的测定的成功与否。与此相对地，当测定试样所含有的粒子的数量变化大时、以及想要更加准确地判断目标粒子的测定的成功与否时，优选像实施方式1那样通过基于粒子数的比率的检测率来判定目标粒子的测定的成功与否。
符号说明
10试样测定装置
11控制部
13显示部
100检测部
110流动室
111流路
331、332图表

Claims (27)

1.一种测定成功与否的判定方法，其是测定试样所含有的目标粒子的测定的测定成功与否的判定方法，其特征在于：
检测所述测定试样中的所述目标粒子和所述目标粒子以外的其他粒子，
至少基于所述其他粒子的检测结果判定所述目标粒子的测定的成功与否。
2.根据权利要求1所述的测定成功与否的判定方法，其特征在于：
在所述测定的成功与否的判定中，基于所述目标粒子的检测结果和所述其他粒子的检测结果判定所述目标粒子的测定的成功与否。
3.根据权利要求1所述的测定成功与否的判定方法，其特征在于：
在所述测定的成功与否的判定中，基于按单位时间的至少所述其他粒子的检测结果判定所述目标粒子的测定的成功与否。
4.根据权利要求1所述的测定成功与否的判定方法，其特征在于还包括：
至少基于所述其他粒子的检测结果算出在所述测定中检测出的所述目标粒子的检测率相关的值，
其中，在所述测定的成功与否的判定中，基于所述检测率相关的值判定所述目标粒子的测定的成功与否。
5.根据权利要求4所述的测定成功与否的判定方法，其特征在于：
在所述检测率相关的值的算出中，
基于按单位时间检测出的至少所述其他粒子的数量，算出在所述测定中有望检测出的至少所述其他粒子的数量相关的估值，
基于所述估值和在所述测定中实际检测出的至少所述其他粒子的数量算出所述检测率相关的值。
6.根据权利要求5所述的测定成功与否的判定方法，其特征在于：
在所述检测率相关的值的算出中，基于所述估值和在所述测定中实际检测出的至少所述其他粒子的数量的比算出所述检测率相关的值。
7.根据权利要求5所述的测定成功与否的判定方法，其特征在于：
在所述检测率相关的值的算出中，基于在所述测定中实际检测出的至少所述其他粒子的数量占所述估值的比率算出所述检测率相关的值。
8.根据权利要求5所述的测定成功与否的判定方法，其特征在于：
在所述检测率相关的值的算出中，
基于按所述单位时间检测出的至少所述其他粒子的数量，算出与在所述测定中检测的至少所述其他粒子的数量随时间变化近似的近似式，
基于所述近似式算出在所述测定中有望检测出的至少所述其他粒子的数量相关的估值。
9.根据权利要求8所述的测定成功与否的判定方法，其特征在于：
在所述近似式的算出中，将检测出的至少所述其他粒子为一定数以下的时间段除外，算出所述近似式。
10.根据权利要求8所述的测定成功与否的判定方法，其特征在于：
将测定了所述测定试样的全部时间段中一定时间点以前的时间段除外，算出所述近似式。
11.根据权利要求8所述的测定成功与否的判定方法，其特征在于：
将测定了所述测定试样的全部时间段中一定时间点及以后的时间段除外，算出所述近似式。
12.根据权利要求4所述的测定成功与否的判定方法，其特征在于：
在所述测定的成功与否的判定中，将所述检测率相关的值与一定阈值比较，判定所述目标粒子的测定的成功与否。
13.根据权利要求12所述的测定成功与否的判定方法，其特征在于：
与使用者的输入相对应地变更所述一定阈值。
14.根据权利要求1至13的任意一项所述的测定成功与否的判定方法，其特征在于：
在显示部显示所述测定的成功与否的判定结果。
15.根据权利要求14所述的测定成功与否的判定方法，其特征在于：
在所述显示部显示表示在所述测定中实际检测出的至少所述其他粒子的数量的时间变化的图表。
16.根据权利要求4所述的测定成功与否的判定方法，其特征在于：
在所述检测率相关的值的算出中，
基于从按单位时间检测出的至少所述其他粒子得到的检测信号的值算出在所述测定中有望检测出的检测信号的值相关的估值，
基于所述估值和在所述测定中实际检测出的检测信号的值算出所述检测率相关的值。
17.根据权利要求4所述的测定成功与否的判定方法，其特征在于：
在所述检测率相关的值的算出中，基于按单位时间检测出的至少所述其他粒子的数量为一定数以上的时间和／或按所述单位时间检测出的至少所述其他粒子的数量为一定数以下的时间的信息，算出所述检测率相关的值。
18.根据权利要求1至13的任意一项所述的测定成功与否的判定方法，其特征在于：
在所述目标粒子和所述其他粒子的检测中，使所述测定试样流入流路，检测在所述流路流动的所述测定试样中的所述目标粒子和所述其他粒子。
19.根据权利要求1至13的任意一项所述的测定成功与否的判定方法，其特征在于：
在所述目标粒子和所述其他粒子的检测中，
使所述测定试样流入形成于流动室的流路，
向在所述流路流动的所述测定试样照射光，并检测从所述测定试样产生的光。
20.根据权利要求4所述的测定成功与否的判定方法，其特征在于：
在所述目标粒子和所述其他粒子的检测中，基于复数个图像检测所述测定试样所含有的所述目标粒子和所述其他粒子；
在所述检测率相关的值的算出中，
基于按所述图像检测出的至少所述其他粒子的数量，算出在所述测定中有望检测出的至少所述其他粒子的数量相关的估值，
基于所述估值和在所述测定中实际检测出的至少所述其他粒子的数量算出所述检测率相关的值。
21.根据权利要求1至13的任意一项所述的测定成功与否的判定方法，其特征在于：
所述目标粒子和所述其他粒子是细胞。
22.根据权利要求1至13的任意一项所述的测定成功与否的判定方法，其特征在于：
所述测定试样中的所述目标粒子的数量比所述测定试样中的其他粒子的数量少。
23.根据权利要求1至13的任意一项所述的测定成功与否的判定方法，其特征在于：
所述目标粒子是血中循环肿瘤细胞，所述其他粒子是白细胞。
24.根据权利要求23所述的测定成功与否的判定方法，其特征在于还包括：
基于所述血中循环肿瘤细胞和所述白细胞的大小的差异，将血液中所含有的所述白细胞的一部分除外以制备所述测定试样，
其中，在所述测定的成功与否的判定中，基于未在所述测定试样的制备中被去除的白细胞的检测结果来判定所述目标粒子的测定的成功与否。
25.根据权利要求1至13的任意一项所述的测定成功与否的判定方法，其特征在于：
在显示部显示所述目标粒子的数量相关的值。
26.一种试样测定装置，其是对测定试样所含有的目标粒子进行测定的试样测定装置，其其特征在于具有：
检测部，检测所述测定试样中的所述目标粒子和所述目标粒子以外的其他粒子；
控制部，至少基于所述其他粒子的检测结果判定所述目标粒子的测定的成功与否。
27.一种测定成功与否的判定方法，其特征在于：
检测测定试样中的粒子，
基于按单位时间检测出的所述粒子的数量，算出在测定中有望检测出的所述粒子的数量相关的估值，
基于所述估值和在所述测定中实际检测出的所述粒子的数量算出检测率相关的值，
基于所述检测率相关的值判定所述粒子的测定的成功与否。
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