CN1826529B - 临床检查分析装置及临床检查分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明通过图案匹配部(304)分别将使用了标本的上次数据和本次数据，与标准图案组进行图案匹配。通过图案匹配，分别选择标准图案组中最近似的标准图案。距离计算部(305)对所选择的2个标准图案(A)、(B)的距离(d)进行计算。判定部(306)将距离(d)和阈值进行比较，当距离(d)超过阈值时，则显示需要进行标本的重新检查的主旨而进行上次值核对。

Description

临床检查分析装置及临床检查分析方法
技术领域
本发明涉及一种临床检查分析装置、临床检查分析方法以及使该方法在计算机中执行的程序，尤其涉及一种可以采用波形或图像的数据有效进行上次值核对的临床检查分析装置、临床检查分析方法以及使该方法在计算机中执行的程序。 
背景技术
以往，在临床检查中，对于各标本(由被检验者提供的检查试样)进行规定项目的检查，根据其分析结果来判断被检验者的病情。尤其在近年来，在短时间内分析许多标本的自动分析装置发达，被导入需要临床检查的地方、例如医院的检查室。通过发展临床检查技术，从而可靠性高的检查以及基于检查结果的病情判断成为可能。 
另外还有下述的所谓上次值核对的方法，即在同一个被检验者中，对上次的检查结果和本次的检查结果进行对比，判断针对本次的检查数据的检查是否被正常进行的方法。就该上次值核对而言，是当例如针对某患者的检查数据的值持续处于较高的状态时，尽管可以预测本次的检查数据也为某种程度的高值，但当为极端低的值时等，则判断针对本次检查数据的检查的有效性可疑的方法。该上次值核对是使用自动分析装置对可以作为数值来定量的项目进行的(参照专利文献1：特许第2828609号公报)。 
另外，本申请人申请的临床检查分析装置，是在求出上次数据和本次数据的差值之后，使该差值与标准图案进行匹配，根据其最短距离的值进行上次值核对(参照专利文献2：特开2003-114231号公报)。 
另外，对血细胞粒度数据进行数据库化，利用自身组织化映像(SOM：Self Organizing Map)进行聚类，进行疾病病例和图案分类的报告(非专利文献1：井冲浩美等、“根据白细胞粒度数据的变态疾病领域的图案”、医疗信息学会、第22届医疗信息学联合大会、医疗支援系统/一般讲演会议：医疗支援系统(1)、2002年11月)
然而，以往的技术中存在以下问题。在专利文献1的构成中，仅对于使用数值的项目进行上次值核对，无法使用蛋白电泳的波形数据、或血细胞粒度分布图那样的图像数据等图解数据进行上次值核对。针对这样的检查数据的上次值核对依赖于视觉识别，因此并非有效。 
另外，在专利文献2所公开的技术中，求出上次数据和本次数据的值的差值与标准图案匹配，因此该差值的直接意义尚不明确，同时根据上次数据和本次数据的值的大小，得出差值为正(+)、或者相反为(一)，因此难以直觉判断基于该方法的上次值核对。另外，与上述同样，无法使用图解数据进行上次值核对。 
发明内容
本发明正是鉴于上述问题而完成的发明，其目的在于，提供一种能够针对图解数据进行上次值核对、并能够提高上次值核对的判断的可靠性而减少无用的重新检查所费的工夫的临床检查分析装置、临床检查分析方法以及使该方法在计算机中执行的程序。 
为了解决上述问题，实现目的，本发明具有以下的特征。一种临床检查分析装置，其为了确认与临床检查的被检验者所提供的标本有关的本次的检查数据的有效性，进行对所述被检验者所进行的上次检查的数据值核对，其中，具备：输入机构，其输入上次的检查数据以及本次的检查数据；标准图案组储存机构，其预先对已进行多个等级的类型分类的标准图案组进行储存；图案匹配机构，其针对所述的上次检查数据，从所述标准图案组中选择图案最近似的标准图案，同时针对所述的本次检查数据，从所述标准图案组中选择图案最近似的标准图案；距离计算机构，其对所述标准图案组上的适合于所述的上次检查数据的标准图案的位置、和适合于所述的本次检查数据的标准图案的位置之间的距离进行计算；和判断机构，其对由所述距离计算机构所计算的距离与预定的阈值进行比较，根据所述距离是否超过所述阈值来判定上次值核对的有效性。 
根据本发明，能够进行使用了图解数据的上次值核对，使依赖于视觉识别的判断得以有效进行。另外，即使仅上次数据和本次数据的值的变化很大，当在标准图案之间的距离很小时，能够判断为正常，能够提高上次值核对的可靠性。 
附图说明
图1为表示本发明的临床检查分析装置与自动分析装置连接的外观构成的一例的图。 
图2为表示临床检查分析装置100的硬件构成的一例的示意图。 
图3为表示临床检查分析装置100的功能构成的一例的示意图。 
图4为表示由散布图生成血细胞粒度数据的自身组织化映像的图表。 
图5为将图4所示的标准图案组中的一个标准图案放大后的示意图。 
图6为当使用图4所示的标准图案求出图4的标准图案时所使用的总体的数据的近似程度(最短距离)的分布的示意图。 
图7为表示通过临床检查分析装置100进行上次值核对的处理步骤的流程图。 
具体实施方式
以下，参照附图对本发明的实施方式进行详细说明。在此，采用医院中临床检查分析装置与自动分析装置连接的一例进行说明。 
图1为表示本发明的临床检查分析装置与自动分析装置连接的外观构成的一例的图。在临床检查分析装置100中，随时输入从自动血细胞计数装置200随时输出的许多被检验者的临床检查的分析结果，进行上次值核对。通过该上次值核对判定有无重新检查。另外，自动血细胞计数装置200对于来自许多被检验者的标本进行临床检查，将其分析结果对临床检查分析装置100进行输出。 
其中，在此，所谓临床检查主要是指标本检查，是指针对由被检验者提供的标本，含有多个分析项目在内的检查。标本检查的分类可以采用例如依据保险点数的分类，作为例子，可以举出尿中一般物质定性半定量检查、尿中特殊物质定性定量检查、尿沉淀显微镜检查、粪便检查、穿刺/ 采集液检查、血液形态/功能检查、出血/凝固检查、血液化学检查、内分泌学检查、肿瘤标记物、特殊分析、免疫血液学检查、炎症血清反应、肝炎病毒关联检查、自身抗体检查、血浆蛋白免疫学检查、细胞功能检查、排泄物、渗出物或者分泌物的细菌显微镜检查、细菌培养鉴定检查、细菌药剂敏感性检查、抗酸菌分离培养检查、抗酸菌鉴定检查、抗酸菌药剂敏感性检查、微生物核酸鉴定/定量检查、动物使用检查。另外，在各临床检查中包含多个分析项目。该分析项目是指例如测定电解质中的Na浓度，是指构成临床检查的多个检查项目乃至分析项目。 
接着，对自动血细胞计数装置200进行概说，对如何输出计数结果进行说明。如图1所示，自动血细胞计数装置200具有：计数部201、消耗品储存部202、标本储存部203、显示/解析部204、向临床检查分析装置100传送分析结果的通信线205。 
省略详细说明，对设置在标本储存部203中的血液进行自动搅拌，由计数部201，依据规定的稀释倍率将血液自动稀释，由计数部201测定各项目后输出结果。另外，计数部201在每次计数时都要清洗计数部201内部，以使上一次的标本不会混入到下一次标本测定中。消耗品储存部202，对用于进行计数或测定的各种消耗品进行储存。消耗品中有各种用于进行计数/测定的试剂类或洗涤液。 
显示/解析部204基于在计数部201所得到的测定结果，根据需要对测定项目进行整理、显示。例如，可以使用已计量的数据，制作血液细胞的不同大小的粒度分布图，或者利用已同时测定2个项目以上的血液细胞特性，在2维或者2维以上的维度下进行总体分析，可以按每个细胞集团进行计数。如后述图5所示，显示/解析部204将计数部201的测定结果作为2维的图像数据输出。 
显示/解析部204对各种信息进行输出显示。作为显示项目，可以举出检查项目、测定日、标本数量、检查的进展状况等。此外，当在测定中产生错误(故障)时，还显示错误内容、装置状态、用于修复手续的操作步骤。另外，如后所述，当通过上次值核对有效性产生怀疑时，显示催促标本的重新检查的画面。 
通信线205将临床检查的多个分析结果(从计数部201或者显示/解析部204输出的分析结果)传送给临床检查分析装置100。作为传送的方法，考虑各种通过LAN或电话电线等的网络连接、经由USB的连接等，然而，只要能将分析结果迅速输出到临床分析装置100，则对其形式没有被特别限定。其中，如后所述，在本实施方式中，通过LAN发送数据。
这样，从自动血细胞计数装置200随时输出来自许多被检验者的涉及多个项目的分析结果。在此，由于自动血细胞计数装置200设置在医院，因此其总体为具有某种疾病的人的集合，大多情况下包含许多脱离健康者的数值的项目。因此，不能因为得到异常值就单纯进行重新检查，在判断上次值核对为正当之后，需要掌握异常值的倾向判断是否为真正需要重新检查的异常值。 
在本实施方式中，对自动血细胞计数装置200的显示/解析部204所输出的血细胞粒度数据进行数据库化，使用利用上述自身组织化映像(SOM)对该血细胞粒度的图像等对象数据进行类型分类的图案(血细胞粒度分布图案)进行分析。具体来说，如上述非专利文献1所述，使用已类型分类的图案。 
接着，针对临床检查分析装置100详细描述其构成。图2为表示临床检查分析装置100的硬件构成的一例的示意图。就临床检查分析装置100而言，作为其硬件构成，具有：CPU101、RAM102、ROM103、硬盘(HD)104、网络接口卡(NIC)105、视频卡106、和周边机器接口(I/F)107。另外，在周边机器接口(I/F)107上连接有鼠标171、键盘172。另外，在视频卡106上连接有CRT或LCD等显示器(参照图1)。 
HD104由程序部141、和数据库部142构成。程序部141中储存有：作为进行临床检查分析装置100整体的基本控制的程序的OS、后述的通信程序、近似度计算程序、规格化变换程序、判定程序、警告显示程序等。另外，在数据库部142中预先储存有与临床检查的类别相应的标准图案(含有上述血细胞粒度分布图案的多个图案)。 
接着，对临床检查分析装置100的功能构成进行说明。对各功能部与图2所示的硬件的具体关系进行说明。图3为表示临床检查分析装置100的功能构成的一例的示意图。就临床检查分析装置100而言，作为其功能构成，具有：标准图案组储存部301、上次数据输入部302、本次数据输入部303、图案匹配部304、距离计算部305、和判定部306。 
标准图案组储存部301，储存多个用于进行分析处理的标准图案组。另外，当分析项目不同时，采用不同的标准图案组。在本实施方式中，使用血细胞粒度分布图案作为标准图案组。图4为表示通过散布图生成血细胞粒度数据的自身组织化映像的图表。在该图4中，表示竞争层144(12×12个、输入层128×128×8bit)的标准图案组400。为方便起见，将一部分标准图案放大显示。图5为将图4所示的标准图案组中的一个标准图案放大后的示意图。 
图5所示的横轴为血细胞的容积，纵轴表示透光度。将血细胞染色后，用电阻法测定血细胞容积，根据与染色程度对应的透光度对细胞组成进行分析。通过组合这些容积和透光度2者的测定原理，进行4个类型(淋巴细胞501、单核细胞502、中性粒细胞503、嗜酸性粒细胞504)的定量。对上述标本进行计数的分析结果为，得到与图5所示的标准图案500相同的图像数据。 
接着，通过标准图案进行更加详细的说明。图4所示的标准图案组400是使用许多(例如大约六千件)被检验者的血液检查的数据，使用上述非专利文献1所述的技术的自身组织化映像(SOM)而求出的。就自身组织化映像而言，作为用于对在非线形多变量的数据中潜在的有用知识进行可视化的有效方法而被定位，像自动血细胞计数装置200那样，当输出关系到多项目的分析结果(非线形多变量)时，有助于捕捉各项目的相关。其中，SOM由于是所谓数据挖掘技术的一种，因此，只要使用数据挖掘，可以求出能计算出后述的近似程度的标准图案，则即使是SOM以外也可以采用机械学习或神经网络等各种技术。通过使用数据挖掘的技术，能够对以往如果不是熟练的医生就难以判断的数值的相关进行判断。 
另外，在如图4所示的标准图案组400中，虽然表示了12×12合计为144个图案，然而该数量是任意的，可以根据总体的数据数量(被检验者数量)或项目数等适当决定。这样，标准图案组400是由被配置成2维矩阵状的图解性的图像数据组成，是对中性粒细胞、嗜酸性粒细胞、淋巴细菌、单核细胞等的图案进行综合类型分类。上述标准图案组储存部301，例如可以通过HD104的数据库部142(参照图2)实现其功能。 
接着，说明图3的各构成部。从自动血细胞计数装置200向上次数据输入部302输入关于被检验者在上次检查时的上次数据，向本次数据输入部303中输入同一被检验者在本次检查时的本次数据。上次数据和本次数据，全部都是对与同一检查项目有关的血液检查进行分析后的图像数据(参照图5)。这些上次数据输入部302和本次数据输入部303，例如通过NIC105(参照图2)、CPU101以及在HID104的程序部141中储存的通信程序可以实现其功能。 
图案匹配部304，是对标准图案组储存部301所储存着的多个标准图案、和向上次数据输入部302输入的上次数据的图案进行图案匹配。同样地，对标准图案组储存部301所储存着的多个标准图案、和向本次数据输入部303输入的本次数据的图案进行图案匹配。图案匹配具体来说，是计算与各标准图案的数据的近似度，选定近似度最小的图案。其中，就近似的程度而言，只要是可以得到与所比较的多个标准图案中最近似的标准图案则可，其计算方法没有被限定。 
在这里，对与图4所示的标准图案的近似程度进行说明。图6为表示当使用图4所示的标准图案求出图4的标准图案时所使用的总体的数据的近似程度(最短距离)的分布的示意图。图6的横轴表示数据的编号，纵轴表示最短距离，关于横轴，按距离小的顺序重新排列。如图6所示，大多数被检验者的最短距离都小，因此没有必要进行重新检查乃至精密检查。另一方面，在图6的右端，曲线的上升急剧，最短距离变得非常大，则考虑是应成为重新检查乃至精密检查的对象的数据。 
图案匹配部304例如通过CPU101、和在HD104的程序部141中存储的近似度计算程序可以实现其功能。 
距离计算部305，计算由图案匹配部304选定的与上次数据近似的标准图案A(图4的400a)、和与本次数据近似的标准图案B(图4的400b)之间的距离d。该距离d使用通过自身组织化映像的标准图案组400上的距离。并不限于此，也可以对标准图案组400上的各标准图案之间的距离d进行计算或者定义后进行一览表化，从该一览表中读出与所选定的标准图案A、B之间相当的距离。 
判定部306，将由距离计算部305计算出的距离d与已预先设定的阈 值进行比较，进行判定本次数据的有效性的上次值核对。另外，如果距离d为比阈值大的距离，则判定上次值核对为NG(本次数据的有效性可疑)，如果距离d为比阈值小的距离，则判定上次值核对为OK(本次数据有效)。在NG判定时，将上次值核对为NG(本次数据的有效性可疑)的主旨警告显示在显示器等中， 
作为NG判定的例子，最多的情况是被检验者的弄错、使用的标本的搞错。例如，表示标本的标签(条形码)的粘贴错误也会产生标本的搞错。因此，如果使用本发明的临床检查分析装置100，也会发挥防止单纯的医疗失误的效果。在该NG判定时，可以进行警告显示以再一次进行使用了相同标本的检查。此外，在该NG判定时，有时也需要自动血细胞计数装置200的测定或调节。其中，该OK/NG判定是与本次数据的有效性相关的判定，并非判定检查数据本身的值是正常还是异常的。 
判定部306，例如可以通过CPU101、在HD104的程序部141中储存的判定程序以及警告显示程序、在数据库部142中储存的用于判定的阈值来实现其功能。另外，上述的阈值可以通过病例或检查内容任意规定。 
最后，关于临床检查分析装置100的运行例，采用流程图进行说明。图7为表示通过临床检查分析装置100进行上次值核对的处理步骤的流程图。 
首先，操作者(例如检查技师)，指定血细胞粒度分布作为该临床检查。按照该指定，从数据库部142中读出对应的标准图案以及用于判定的阈值，并储存在RAM102中。接着，将通信程序、近似度计算程序、规格化变换程序、判定程序从程序部141储存至RAM102以及CPU101的高速缓存中。因此，完成运行准备，CPU101按照通信程序从自动血细胞计数装置200获得该被检验者的本次测定数据(步骤S701)。 
接着，对同一被检验者的上次数据进行检索(步骤S702)。如果检索的结果没有上次数据(步骤S703：否)，则不进行上次值核对而结束。如果有上次数据(步骤S703：是)，则获得相应的该上次数据(S704)。接着，读取该血细胞粒度分布的标准图案组400(参照图4)(步骤S705)。 
然后，适当通过规格化变换程序对上次数据进行数据变换后，与标准图案组400的全部标准图案进行图案对照(步骤S706)。近似度计算程序 是，计算在该图案对照工序中标准图案相对于上次数据的近似程度，选定最近似的标准图案A，并存储(步骤S707)。 
同样地，适当通过规格化变换程序对本次数据进行数据变换后，与标准图案组400的全部标准图案进行图案对照(步骤S708)。近似度计算程序是，计算在该图案对照工序中标准图案相对于本次数据的近似程度，选定最近似的标准图案B，并存储(步骤S709)。 
上次数据和本次数据，全部都是作为图像数据从自动血细胞计数装置200被输出的构成，成为与标准图案同样形式的图像数据。然而并不限于此，上次数据和本次数据，其构成也可以是输入数值，在临床检查分析装置100内部变换成与标准图案相同形式的图像数据。在这种情况下，上述规格化变换程序的数据变换进行该图像数据的生成处理。 
接着，通过计算求出所选定的这些标准图案A和标准图案B的距离d(步骤S710)。距离d如上所述也可以从一览表中获得。然后，将所得到的距离d与已预先设定的阈值进行比较(步骤S711)。如果距离d比阈值大(步骤S711：是)，则进行上次值核对的结果为NG(本次数据的有效性可疑)的警告显示(步骤S712)，输出上次值核对的结果(步骤S713)，并结束。输出场所除了上述显示器之外，还有来自打印机的打印输出或向特定文件的数据输出等。另外，如果距离d比阈值小(步骤S711：否)，则不进行步骤S712的警告显示，输出上次值核对的结果(步骤S713)、结束。 
如以上所说明，临床检查分析装置100，由于基于应有的图案进行上次值核对，因此容易判断是否真正需要标本的重新检查。另外，在以上的说明中，虽然以针对住院或门诊患者等被检验者进行临床检查的例子进行了说明，然而并不限于此，还可以进行针对健康者的总体的检查。作为该应用例，可以举出按照地域差、年龄层的临床检查。 
另外，临床检查分析装置100，可以从自动血细胞计数装置200输入大量的临床检查数据而使用。因此，可以将多个临床检查数据储存在HD104中，根据需要使用SOM重新构建标准图案组400。其中，标准图案组400可以通过采用适当的软件而构建。该标准图案组400并不限于图像，还可以使用波形数据。 
具体来说，在上述的实施方式中，虽然成为使用血细胞粒度分布的图像数据的构成，但除此以外，还可以是准备蛋白电泳的波形数据的标准图案组来进行图案匹配的构成。已使用该波形数据的图案匹配，可以根据波形之间的重叠状况来测量匹配的程度，与图像数据对比，可以更简单地进行匹配处理。此外，即使在使用波形数据的情况下，可以与图像数据一样通过SOM等的数据挖掘构建标准波形数据组。 
如以上所说明的那样，在本实施方式的临床检查分析装置中，使用标准图案组400，选定分别与上次数据和本次数据所匹配的图案，根据所选定的标准图案A、B的距离进行上次值核对，因此即使上次数据所表示的数值和本次数据所表示的数值的差值较大，当所选定的标准图案A、B的距离较小时，可以判定为正常，因此能够提高上述值核对的可靠性。由此，使得能够节省上次值核对所耗费的无用的工夫和时间，还能够有望医疗费的抑制。 
另外，由于将上次数据和本次数据都与血细胞粒度分布图案等的标准图案组400进行图案匹配，因此能够在视觉上容易地确认标准图案的类型分类与推定病例的关联。此外，根据标准图案组400上的适合于上次数据或本次数据的标准图案的选择区域以及该选择区域内的选择频率，可以适当判断推定病例或检查结果的变化。 
另外，可以采用近似度简单地选择适合于上次以及本次的检查数据的标准图案。另外，进行使用了作为图解性图像数据的血细胞粒度分布的检查的上次值核对、或进行使用了作为图解性波形数据的蛋白电泳的检查的上次值核对。另外，使用通过数据挖掘所构建的标准图案组，进行针对图解性数据的上次值核对。另外，可以通过显示输出适当执行使用了标本的重新检查。另外，只从数据库读出所需要的标准图案组，就可以进行每次不同检查的上次值核对。另外，没有必要逐次计算出距离，仅读出预先储存的距离，便可以容易地获得对应于所有组合的距离。 
如以上所说明地那样，根据本发明，不是对上次数据和本次数据进行直接比较，都是与所有最匹配的标准图案进行比较，因此能够进行使用了图解性数据的上次值核对，使得有效进行依赖于视觉识别的判断。另外，即使在只有上次数据和本次数据的值的变化较大时，当标准图案之间的距离很小时，能够判断为正常，实现能够提高上次值核对的可靠性的效果。 
工业上的可利用性 
以上所述，本发明适于可以使用波形或图像的数据有效进行上次值核对的临床检查分析装置。 

Claims (14)

1.一种临床检查分析装置，其为了确认与临床检查的被检验者所提供的标本有关的本次的检查数据的有效性，进行对所述被检验者所进行的上次检查的数据值核对，其中，具备：
输入机构，其输入上次的检查数据以及本次的检查数据；
标准图案组储存机构，其预先对已进行多个等级的类型分类的标准图案组进行储存；
图案匹配机构，其针对所述的上次检查数据，从所述标准图案组中选择图案最近似的标准图案，同时针对所述的本次检查数据，从所述标准图案组中选择图案最近似的标准图案；
距离计算机构，其对所述标准图案组上的适合于所述的上次检查数据的标准图案的位置、和适合于所述的本次检查数据的标准图案的位置之间的距离进行计算；和
判断机构，其对由所述距离计算机构所计算的距离与预定的阈值进行比较，根据所述距离是否超过所述阈值来判定上次值核对的有效性。
2.根据权利要求1所述的临床检查分析装置，其特征在于，
所述标本的检查数据以及所述标准图案组是血细胞的计数结果的图像数据或血细胞的粒度分析数据。
3.根据权利要求1所述的临床检查分析装置，其特征在于，
所述标本的检查数据以及所述标准图案组是蛋白电泳的分析结果的波形数据。
4.根据权利要求1所述的临床检查分析装置，其特征在于，
所述标准图案组是通过规定的数据挖掘技术进行聚类后的结果。
5.根据权利要求1所述的临床检查分析装置，其特征在于，
所述判定机构在判定所述有效性可疑时，对需要重新检查的主旨进行显示输出，其中所述的重新检查使用所述标本。
6.根据权利要求1所述的临床检查分析装置，其特征在于，
所述标准图案组储存机构具备数据库，从所述数据库中读出与希望的检查项目对应的标准图案组而使用，其中所述数据库按使用了所述标本的每个检查项目预先对不同的标准图案组进行储存。
7.根据权利要求1所述的临床检查分析装置，其特征在于，
所述距离计算机构，其预先以一览表的形式对在所述标准图案组上配置的适合所述的上次检查数据的标准图案、和适合所述的本次检查数据的标准图案之间的距离进行储存，将与该标准图案之间相当的距离输出。
8.一种临床检查分析方法，其为了确认与临床检查的被检验者所提供的标本有关的本次的检查数据的有效性，进行对所述被检验者所进行的上次检查的数据值核对，其中，包含：
输入工序，其输入上次的检查数据以及本次的检查数据；
标准图案组获得工序，其获得已进行了多个等级的类型分类的标准图案组；
上次标准图案匹配工序，其相对于所述上次的检查数据，在所述标准图案组中选择最近似的标准图案；
本次标准图案匹配工序，其相对于所述本次的检查数据，在所述标准图案组中选择最近似的标准图案；
距离计算工序，其对所述标准图案组上的适合于所述的上次检查数据的标准图案的位置、和适合于所述的本次检查数据的标准图案的位置之间的距离进行计算；和
判定工序，其对由所述距离计算工序所计算的距离与预定的阈值进行比较，根据所述距离是否超过所述阈值来判定上次值核对的有效性。
9.根据权利要求8所述的临床检查分析方法，其特征在于，
所述标本的检查数据以及所述标准图案组是血细胞的计数结果的图像数据或血细胞的粒度分析数据。
10.根据权利要求8所述的临床检查分析方法，其特征在于，
所述标本的检查数据以及所述标准图案组是蛋白电泳的分析结果的波形数据。
11.根据权利要求8所述的临床检查分析方法，其特征在于，
所述标准图案组是通过规定的数据挖掘技术进行聚类后的结果。
12.根据权利要求8所述的临床检查分析方法，其特征在于，
所述判定工序在判定所述有效性可疑时，对需要重新检查的主旨进行显示输出，其中所述的重新检查使用所述标本。
13.根据权利要求8所述的临床检查分析方法，其特征在于，
所述标准图案组获得工序，从按使用了所述标本的每个检查项目预先对不同的标准图案组进行储存的数据库，读出与希望的检查项目对应的标准图案组而使用。
14.根据权利要求8所述的临床检查分析方法，其特征在于，
所述距离计算工序，其预先以一览表的形式对在所述标准图案组上配置的适合所述的上次检查数据的标准图案、和适合所述的本次检查数据的标准图案之间的距离进行储存，将与该标准图案之间相当的距离输出。
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Families Citing this family (69)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4521490B2 (ja) * 2003-11-21 2010-08-11 国立大学法人高知大学 類似パターン検索装置、類似パターン検索方法、類似パターン検索プログラム、および分画分離装置
US20050168660A1 (en) * 2004-01-29 2005-08-04 Mircea Popescu Digital moving picture device
US7231590B2 (en) * 2004-02-11 2007-06-12 Microsoft Corporation Method and apparatus for visually emphasizing numerical data contained within an electronic document
US7299135B2 (en) * 2005-11-10 2007-11-20 Idexx Laboratories, Inc. Methods for identifying discrete populations (e.g., clusters) of data within a flow cytometer multi-dimensional data set
JP5217793B2 (ja) * 2008-08-29 2013-06-19 東洋紡株式会社 データの精度を向上する方法、および、そのためのシステム
US9060934B2 (en) 2008-10-31 2015-06-23 The Invention Science Fund I, Llc Compositions and methods for surface abrasion with frozen particles
US8603495B2 (en) 2008-10-31 2013-12-10 The Invention Science Fund I, Llc Compositions and methods for biological remodeling with frozen particle compositions
US9050251B2 (en) 2008-10-31 2015-06-09 The Invention Science Fund I, Llc Compositions and methods for delivery of frozen particle adhesives
US9072799B2 (en) 2008-10-31 2015-07-07 The Invention Science Fund I, Llc Compositions and methods for surface abrasion with frozen particles
US8545855B2 (en) 2008-10-31 2013-10-01 The Invention Science Fund I, Llc Compositions and methods for surface abrasion with frozen particles
US8545857B2 (en) 2008-10-31 2013-10-01 The Invention Science Fund I, Llc Compositions and methods for administering compartmentalized frozen particles
US8551505B2 (en) 2008-10-31 2013-10-08 The Invention Science Fund I, Llc Compositions and methods for therapeutic delivery with frozen particles
US20100111857A1 (en) 2008-10-31 2010-05-06 Boyden Edward S Compositions and methods for surface abrasion with frozen particles
US8551506B2 (en) 2008-10-31 2013-10-08 The Invention Science Fund I, Llc Compositions and methods for administering compartmentalized frozen particles
US8725420B2 (en) 2008-10-31 2014-05-13 The Invention Science Fund I, Llc Compositions and methods for surface abrasion with frozen particles
US8568363B2 (en) 2008-10-31 2013-10-29 The Invention Science Fund I, Llc Frozen compositions and methods for piercing a substrate
US8518031B2 (en) 2008-10-31 2013-08-27 The Invention Science Fund I, Llc Systems, devices and methods for making or administering frozen particles
US8721583B2 (en) 2008-10-31 2014-05-13 The Invention Science Fund I, Llc Compositions and methods for surface abrasion with frozen particles
US8409376B2 (en) 2008-10-31 2013-04-02 The Invention Science Fund I, Llc Compositions and methods for surface abrasion with frozen particles
US9060931B2 (en) 2008-10-31 2015-06-23 The Invention Science Fund I, Llc Compositions and methods for delivery of frozen particle adhesives
US9060926B2 (en) 2008-10-31 2015-06-23 The Invention Science Fund I, Llc Compositions and methods for therapeutic delivery with frozen particles
US8731840B2 (en) * 2008-10-31 2014-05-20 The Invention Science Fund I, Llc Compositions and methods for therapeutic delivery with frozen particles
US8788211B2 (en) 2008-10-31 2014-07-22 The Invention Science Fund I, Llc Method and system for comparing tissue ablation or abrasion data to data related to administration of a frozen particle composition
US9072688B2 (en) 2008-10-31 2015-07-07 The Invention Science Fund I, Llc Compositions and methods for therapeutic delivery with frozen particles
US9050070B2 (en) 2008-10-31 2015-06-09 The Invention Science Fund I, Llc Compositions and methods for surface abrasion with frozen particles
US9050317B2 (en) 2008-10-31 2015-06-09 The Invention Science Fund I, Llc Compositions and methods for therapeutic delivery with frozen particles
US8793075B2 (en) 2008-10-31 2014-07-29 The Invention Science Fund I, Llc Compositions and methods for therapeutic delivery with frozen particles
US8731842B2 (en) 2008-10-31 2014-05-20 The Invention Science Fund I, Llc Compositions and methods for biological remodeling with frozen particle compositions
US8731841B2 (en) 2008-10-31 2014-05-20 The Invention Science Fund I, Llc Compositions and methods for therapeutic delivery with frozen particles
US8762067B2 (en) 2008-10-31 2014-06-24 The Invention Science Fund I, Llc Methods and systems for ablation or abrasion with frozen particles and comparing tissue surface ablation or abrasion data to clinical outcome data
US20100178038A1 (en) * 2009-01-12 2010-07-15 Mediatek Inc. Video player
WO2012120755A1 (ja) * 2011-03-04 2012-09-13 株式会社 日立ハイテクノロジーズ 分析装置
US8799269B2 (en) 2012-01-03 2014-08-05 International Business Machines Corporation Optimizing map/reduce searches by using synthetic events
CN102733469A (zh) * 2012-06-08 2012-10-17 南京物联传感技术有限公司 一种网络化多功能马桶及其工作方法
US9460200B2 (en) 2012-07-02 2016-10-04 International Business Machines Corporation Activity recommendation based on a context-based electronic files search
US8898165B2 (en) 2012-07-02 2014-11-25 International Business Machines Corporation Identification of null sets in a context-based electronic document search
US8903813B2 (en) 2012-07-02 2014-12-02 International Business Machines Corporation Context-based electronic document search using a synthetic event
CN102733468B (zh) * 2012-07-04 2014-04-23 广州市晶华光学电子有限公司 一种智能大小便检验马桶及其工作方法
US9262499B2 (en) 2012-08-08 2016-02-16 International Business Machines Corporation Context-based graphical database
US8676857B1 (en) 2012-08-23 2014-03-18 International Business Machines Corporation Context-based search for a data store related to a graph node
US8959119B2 (en) 2012-08-27 2015-02-17 International Business Machines Corporation Context-based graph-relational intersect derived database
US8620958B1 (en) 2012-09-11 2013-12-31 International Business Machines Corporation Dimensionally constrained synthetic context objects database
US9619580B2 (en) 2012-09-11 2017-04-11 International Business Machines Corporation Generation of synthetic context objects
US9251237B2 (en) 2012-09-11 2016-02-02 International Business Machines Corporation User-specific synthetic context object matching
US9223846B2 (en) 2012-09-18 2015-12-29 International Business Machines Corporation Context-based navigation through a database
US8782777B2 (en) 2012-09-27 2014-07-15 International Business Machines Corporation Use of synthetic context-based objects to secure data stores
US9741138B2 (en) 2012-10-10 2017-08-22 International Business Machines Corporation Node cluster relationships in a graph database
US8931109B2 (en) 2012-11-19 2015-01-06 International Business Machines Corporation Context-based security screening for accessing data
US9229932B2 (en) 2013-01-02 2016-01-05 International Business Machines Corporation Conformed dimensional data gravity wells
US8983981B2 (en) 2013-01-02 2015-03-17 International Business Machines Corporation Conformed dimensional and context-based data gravity wells
US8914413B2 (en) 2013-01-02 2014-12-16 International Business Machines Corporation Context-based data gravity wells
US9053102B2 (en) 2013-01-31 2015-06-09 International Business Machines Corporation Generation of synthetic context frameworks for dimensionally constrained hierarchical synthetic context-based objects
US8856946B2 (en) 2013-01-31 2014-10-07 International Business Machines Corporation Security filter for context-based data gravity wells
US9069752B2 (en) 2013-01-31 2015-06-30 International Business Machines Corporation Measuring and displaying facets in context-based conformed dimensional data gravity wells
US9110722B2 (en) 2013-02-28 2015-08-18 International Business Machines Corporation Data processing work allocation
US9292506B2 (en) 2013-02-28 2016-03-22 International Business Machines Corporation Dynamic generation of demonstrative aids for a meeting
JP2014202608A (ja) * 2013-04-04 2014-10-27 日本光電工業株式会社 外部精度管理の評価用データの表示方法
US10152526B2 (en) 2013-04-11 2018-12-11 International Business Machines Corporation Generation of synthetic context objects using bounded context objects
US9348794B2 (en) 2013-05-17 2016-05-24 International Business Machines Corporation Population of context-based data gravity wells
US9195608B2 (en) 2013-05-17 2015-11-24 International Business Machines Corporation Stored data analysis
US9053192B2 (en) 2013-05-28 2015-06-09 International Business Machines Corporation Minimization of surprisal context data through application of customized surprisal context filters
US9176998B2 (en) 2013-05-28 2015-11-03 International Business Machines Corporation Minimization of surprisal context data through application of a hierarchy of reference artifacts
US10452660B2 (en) 2013-05-31 2019-10-22 International Business Machines Corporation Generation and maintenance of synthetic context events from synthetic context objects
CN105424560A (zh) * 2015-11-24 2016-03-23 苏州创继生物科技有限公司 流式颗粒仪数据自动化定量分析方法
CN107041843B (zh) * 2017-02-09 2021-03-26 深圳市卫邦科技有限公司 药品抽吸控制方法及装置
JP7133911B2 (ja) * 2017-07-14 2022-09-09 株式会社堀場製作所 検体分析装置
CN108181312B (zh) * 2018-01-18 2020-09-04 魏燕 前列腺液自动分析方法及装置
KR102261474B1 (ko) * 2019-07-12 2021-06-07 주식회사 젠큐릭스 자동 경계화를 이용한 데이터 처리 방법 및 시스템
CN111413504B (zh) * 2020-04-03 2022-01-28 河北医科大学第四医院 一种辅助判读ki67增殖指数的标准比对卡

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2828609B2 (ja) * 1994-09-22 1998-11-25 株式会社エイアンドティー 臨床検査分析装置

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH02259421A (ja) * 1989-03-31 1990-10-22 Toshiba Corp 自動分析装置
JP3823162B2 (ja) * 2001-07-31 2006-09-20 株式会社エイアンドティー 臨床検査分析装置、臨床検査分析方法および臨床検査分析プログラム
IL147502A0 (en) * 2002-01-07 2002-08-14 Widemed Ltd Self-adaptive system, for the analysis of biomedical signals of a patient

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2828609B2 (ja) * 1994-09-22 1998-11-25 株式会社エイアンドティー 臨床検査分析装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
贾春光，段会龙，吕维雪.医学图像的匹配方法.国外医学生物医学工程分册21 3.1998,21(3),140-149.
贾春光,段会龙,吕维雪.医学图像的匹配方法.国外医学生物医学工程分册21 3.1998,21(3),140-149. *

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Publication number Publication date
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