DE3789736T2

DE3789736T2 - Verfahren zur Auswertung eines Teilchengrössenverteilung.

Info

Publication number: DE3789736T2
Application number: DE3789736T
Authority: DE
Inventors: Shigeo Kanamori
Original assignee: Sysmex Corp
Current assignee: Sysmex Corp
Priority date: 1986-07-25
Filing date: 1987-02-18
Publication date: 1994-08-18
Anticipated expiration: 2007-02-19
Also published as: US4817446A; EP0254380A3; EP0254380A2; DE3789736D1; EP0254380B1; CA1276299C

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Messen und Analysieren von Teilchengrößenverteilungen, bei dem die Teilchen Blutkörperchen, verschiedene Zellen, Latexteilchen oder irgendwelche anderen feinen Teilchen sind.
Die Messung und Analyse von Blutkörperchen sind in der Technik bekannt, doch ist es unüblich, daß sie auf die klinische Diagnose angewendet werden. Dies beruht auf der Schwierigkeit und Ungenauigkeit, die mit ihrer Durchführung verbunden sind. Die jüngste Entwicklung eines Fluidsteuersystems, wie eines Hüllenflußsteuersystems, hat jedoch die Genauigkeit einer automatischen Meßmethode von Teilchengrößenverteilungen verbessert und die Anwendung der Methode für klinische Zwecke erleichtert. Gleichzeitig weckte dies die Aufmerksamkeit von Leuten für die Bedeutung einer Analyse einer Teilchengrößenverteilung.
Ein Beispiel der herkömmlichen Analysen ist in der ungeprüften japanischen Patentveröffentlichung Nr. 47 (1972)-13 299 beschrieben. Diese bekannte Methode dient der Analyse der Teilchengrößenverteilung roter Blutzellen und ist durch die Wiedergabe der Verteilungsfläche als variable Viertelwertkoeffizienten gekennzeichnet.
Bezüglich der Teilchengrößenverteilung von Blutplättchen wird angenommen, daß die Blutplättchen in einer Lognormalverteilung vorliegen, und dann werden jene, die nicht in Übereinstimmung mit der Annahme sind, als anomal angesehen, was üblicherweise als "Curve Fit"-Methode bezeichnet wird. Das Merkmal der ersterwähnten bekannten Methode für rote Blutzellen besteht in der Angabe der Breite der Verteilung unter der Annahme, daß die Teilchengrößenverteilung roter Blutzellen konstant gleichmäßig ist. Außerdem werden die Blutkörperchen durch Schmutz und tote Zellen leicht beeinflußt. Aus diesen Gründen können ungenaue Messungen resultieren. Außerdem enthalten die Blutkörperchenmessungen unvermeidbar Rauschkomponenten, so daß die Schwellen verwendet werden, um die Körperchenanzahl auszuzählen. Nichtsdestoweniger kann die resultierende Messung ungenau sein, wenn sich eine Rauschkomponenten- und eine Körperchenmessung überlappen oder wenn zwei oder mehr Körperchenmessungen einander überlappen.
Die "Curve Fit"-Methode bestimmt die Anomalität von Blutplättchen unter der Annahme, daß sie in der Lognormalverteilung vorliegen, gibt aber den Anomalitätsgrad nicht numerisch, d. h. in einer objektiven Weise wieder.
Um die oben ausgesprochenen Probleme zu lösen, gab The international Committee for Standardization in Haematology (ICSH) 1982 eine amtliche Empfehlung heraus, in welcher die theoretische Verteilung auf Teilchengrößenverteilungen angewendet werden sollte. Das Committee gab auch eine allgemeine Erklärung zur Unterstützung seiner Empfehlung.
In der US-A-4 128 884 enthält eine Blutprobe zwei Zelltypen. So hat die gemessene Teilchengrößenverteilung zwei Peaks. Die beiden Peakfrequenzen werden gemessen und verwendet, um einen numerischen Wert zu berechnen, der den Anteil der ersten Zelltype repräsentiert.
Die US-A-4 488 248 beschreibt ein Verfahren zum Messen und Analysieren einer Teilchengrößenverteilung mit den Stufen, in denen man die gemessene Teilchengrößenverteilung einer bestimmten Probe von einem Teilchengrößenmeßinstrument bekommt und die gemessene Teilchengrößenverteilung mit einer hiervon verschiedenen Teilchengrößenverteilung vergleicht Der Leser wird auf die Fig. 4 bis 8 der US-A-4 488 248 und den entsprechenden Teil der Beschreibung hingewiesen.
Die gemessene Teilchengrößenverteilung (z. B. 3001, 3002 oder 3003 von Fig. 4) wird mit einer gemessenen Bezugsverteilung (3004 von Fig. 5) einer Bezugsprobe verglichen. Der Unterschied wird auf einer Graphik (siehe Fig. 6, 7 oder 8) wiedergegeben, und die Form der Differenzkurve wird verwendet, um eine Diagnose zu steilen.
Gemäß der vorliegenden Erfindung bekommt man ein Verfahren zum Messen und Analysieren einer Teilchengrößenverteilung mit den Stufen, in denen man
i) eine gemessene Teilchengrößenverteilung einer bestimmten Probe von einem Teilchengrößenmeßinstrument bekommt und
iv) die gemessene Teilchengrößenverteilung mit einer hiervon verschiedenen Teilchengrößenverteilung vergleicht, dadurch gekennzeichnet, daß die hiervon verschiedene Teilchengrößenverteilung eine theoretische Teilchengrößenverteilung ist, die eine Normal- oder Lognormalverteilung ist, und daß das Verfahren die weiteren Stufen umfaßt, in denen man
ii) eine Standardabweichung und einen Mittelwert für die theoretische Teilchengrößenverteilung durch Analysieren der gemessenen Teilchengrößenverteilung berechnet, iii) die theoretische Teilchengrößenverteilung durch Verwendung der berechneten Standardabweichung und des berechneten Mittelwertes erzeugt, und
v) eine Parametercharakteristik des Ergebnisses des Vergleichs der Stufe (iv) für eine Verwendung bei der Einstufung der gemessenen Teilchengrößenverteilung erzeugt
Für eine Probe, wie eine Blutprobe, die bekanntermaßen eine Normal- oder Lognormalteilchengrößenverteilung hat, je nach der medizinischen Beschaffenheit des Blutes, erleichtert die vorliegende Erfindung eine klinische Diagnose. Der Mittelwert und die Standardabweichung der theoretischen Verteilung werden durch Analysieren der gemessenen Verteilung bestimmt. So wird die theoretische Verteilung angepaßt, um zu der gemessenen Verteilung so eng wie möglich zu passen. Die gemessenen und theoretischen Verteilungen werden verglichen, und eine Parametercharakteristik des Vergleichsergebnisses wird erzeugt Der Vergleich kann eine Subtraktion einschließen, um einen charakteristischen Parameter zu erzeugen, der ein Abstimmungsabstand (D) ist, oder der Vergleich kann eine Division einschließen, um einen charakteristischen Parameter zu erzeugen, der ein Abstimmungsverhältnis (P) ist.
Vorzugsweise werden die Stufen (ii) bis (v) ein zweites Mal durchgeführt, wobei die theoretische Teilchengrößenverteilung diejenige der Normal- und Lognormalverteilung ist, die beim ersten Mal nicht verwendet wurde, so daß man einen anderen charakteristischen Parameter erzeugt.
Vorzugsweise umfaßt das Verfahren weiterhin die Stufe, in der man
vi) die gemessene Teilchengrößenverteilung auf der Grundlage des charakteristischen Parameters oder der charakteristischen Parameter und der Type der theoretischen Verteilung oder Verteilungen einstuft.
Vorzugsweise umfaßt die Stufe (ii):
a) eine Bestimmung des Logarithmus jedes Frequenzwertes der gemessenen Verteilung und eine Bestimmung des Unterschiedes zwischen jedem Paar benachbarter logarithmischer Werte, um eine Reihe von Unterschieden zu erzeugen, die sich einer Ableitung der gemessenen Verteilung nähert,
b) Auffinden eines im wesentlichen linearen Abschnittes der Reihe von Unterschieden und
c) Berechnung des Mittelwertes und der Standardabweichung von dem im wesentlichen linearen Abschnitt.
Die Erfindung wird nun nur beispielhalber unter Bezugnahme auf die beigefügte Zeichnung beschrieben, in welcher
Fig. 1 ein Fließbild ist, das ein System nach der vorliegenden Erfindung zeigt,
Fig. 2 eine graphische Darstellung ist, die ein Beispiel für die Analyse normaler roter Blutzellen zeigt,
Fig. 3 eine graphische Darstellung ist, die ein Beispiel für die Analyse roter Blutzellen zeigt, deren Teilchengrößenverteilungen einander überlappen,
Fig. 4 eine graphische Darstellung ist, die die Verteilung des Abstimmungsabstandes (D) zeigt, den man erhält, wenn die geschätzte Teilchengrößenverteilung eine Lognormalverteilung ist,
Fig. 5 ein Fließbild ist, das eine modifizierte Version des Systems nach der vorliegenden Erfindung zeigt,
Fig. 6 bis Fig. 9 jeweils graphische Darstellungen sind, die Beispiele der Analysen zeigen,
Fig. 10 ein Fließbild ist, das eine weitere modifizierte Version des Systems nach der vorliegenden Erfindung zeigt,
Fig. 11 eine graphische Darstellung ist, die durch Aufzeichnung der Werte von g' (x) entstanden ist,
Fig. 12 eine graphische Darstellung ist, die ein Beispiel zeigt, in welchem das g' (x) mehrere lineare Abschnitte besitzt.
Fig. 13 eine graphische Darstellung ist, die ein Beispiel zeigt, in welchem ein Blutplättchenabschnitt den Abschnitt der roten Blutzellen überlappt,
Fig. 14 eine graphische Darstellung ist, die ein Beispiel zeigt, in welchem es wenig Blutplättchen gibt und
Fig. 15 eine graphische Darstellung ist, die ein Beispiel roter Blutzeilen mit mehreren theoretischen Verteilungen zeigt.
Um das nachfolgend beschriebene Verfahren durchzuführen, wird ein instrumentverwendet um Teilchengrößenverteilungen zu messen. Das Instrument, auf das hier Bezug genommen wird, ist eine Einrichtung, die es gestattet, daß eine feine Teilchen enthaltende Suspension durch die darin erzeugten feinen Poren geht, die Teilchen durch elektrische oder optische Unterschiede zwischen der Flüssigkeit und den Teilchen erfaßt Impulse im Verhältnis zu der Amplitude (Volumen) der Teilchen erzeugt und die Signale in eine Teilchengrößenverteilung umwandelt.

Beispiel 1

Dies ist ein Beispiel, in welchem das Verfahren der vorliegenden Erfindung auf die Analyse einer Teilchengrößenverteilung von Blutkörperchen unter Verwendung einer Lognormalverteilung angewendet wurde, welche durch
ausgedrückt wird, worin u ein Mittelwert und σ eine Standardabweichung ist. Der natürliche Logarithmus des f (x) wird dann folgendermaßen ausgedrückt:
Durch Ersetzen von Inx und in f (x) durch X bzw. g (x) bekommen wir:
Auf diese Weise wird g (x) durch einen quadratischen Ausdruck bezüglich X ausgedrückt. Hier wird g (x) folgendermaßen differenziert:
So wird g' (x) durch einen linearen Ausdruck wiedergegeben, der die X-Achse bei u - σ² schneidet und der zu ihr mit - 1/σ² geneigt ist von diesem erhält man den Wert von g' (x), auf dessen Grundlage der Mittelwert u und die Standardabweichung σ berechnet werden. Auf diese Weise wird die Lognormalverteilungskurve ermittelt.
Als ein Beispiel eines Parameters, der den Unterschied zwischen der ermitteiten Lognormalverteilung und der Teilchengrößenverteilung der ursprünglichen Blutkörperchen repräsentiert, wird der Abstimmungsabstand (D) eingeführt, der folgendermaßen definiert ist
worin f (x) die vorgegebene Verteilung ist und h (x) die ermittelte Verteilung ist.
Unter Bezugnahme auf Fig. 1 werden die Blutkörperchen-Impulse proportional zu dem Volumen durch einen Komparator, dessen Ergebnis in einem Speicher gespeichert wird, in eine Volumenverteilung umgewandelt. Die gespeicherten Daten werden geglättet, was bedeutet, daß das in der Teilchengrößenverteilung enthaltene Rauschen so entfernt werden, daß die Analyse der Teilchengröße erleichtert wird. Sodann wird der natürliche Logarithmus für die Teilchengrößenverteilung erhalten, und der Abgleich zwischen den benachbarten Werten wird berechnet, um den Wert von g' (x) zu bestimmen. Sodann wird ein Fenster (ein Bereich, in welchem eine Behandlung auf die X-Achse angewendet wird) eingestellt, um so einen Hauptabschnitt der vorgegebenen Teilchengrößenverteilung zu finden, und in diesem Fenster wird ein Punkt bestimmt, wo das g' (x) linear oder etwa linear wird. Der Wert des linearen Abschnittes von g' (x) wird durch eine Regressionsliniengleichung ausgedrückt, und aus der Neigung und der Schnittstelle der Gleichung werden der Mittelwert der bestimmten Teilchengrößenverteilung und die Standardabweichung berechnet. Diese erhaltenen Werte werden in die Lognormalverteilung eingeführt, und deren Maximalwert wird durch die ursprüngliche Teilchengrößenverteilung normalisiert. Das heißt, die Maximalwerte der ursprünglichen Teilchengrößenverteilung und der bestimmten Verteilung werden abgeglichen, wodurch der Vergleich zwischen ihnen erleichtert wird. Dann wird der Flächenunterschied zwischen den beiden Verteilungen berechnet, um den Abstimmungsabstand (D) zu bestimmen.
Die ursprüngliche Teilchengrößenverteilung wird durch die bestimmte Verteilung unter Bildung einer Unterverteilung abgeglichen. Wenn diese Unterverteilung eine genügend große Fläche hat, um zu erlauben, daß eine andere geschätzte Verteilung bestimmt wird, kann die Unterverteilung als die frische ursprüngliche Teilchengrößenverteilung verwendet werden. Dieses Verfahren wird wiederholt.
Wenn die Fläche der Unterverteilung klein ist, wird das Verfahren beendet.
In einem Experiment wurden 2185 Proben von roten Blutzellen getestet, um den Abstimmungsabstand (D) zu finden, und es wurde gefunden, daß sie in einem ziemlich weiten Bereich von 0 bis 400 verteilt waren, was eine Lognormalverteilung zeigt. Unter den 2185 Proben hatten 6,9% davon einen Abstimmungsabstand (D) von 100 oder mehr, wovon 82,1% als ein bösartiger neuer Organismus und als geschwürerzeugend diagnostiziert wurden. Der Test ergab, daß 6,3% der gesamten Proben unter diesen Unpäßlichkeiten litten. Dies beweist, daß das Verfahren der vorliegenden Erfindung als ein Parameter zum Diagnostizieren der Krankheiten von Patienten durch die Blutdiagnose verwendet werden kann.
In Fig. 2 zeigt die graphische Darstellung einen Fall, worin
rote Blutzellen (RBC) - 445 · 10&sup4;/mm³
Abstimmungsabstand (D) = 6.
In dieser graphischen Darstellung überlappen sich die erhaltenen und geschätzten Teilchengrößenverteilungen fast, was zu einer einzigen Kurve führt.
In Fig. 3 zeigt die graphische Darstellung ein Analysebeispiel für rote Blutzellen, deren Teilchengrößenverteilungen einander überlappen, worin
rote Blutzeilen (RBC) - 317 · 10&sup4; mm³
Abstimmunungsabstand (D) = 66.
Die gestrichelte Linie zeigt die geschätzte Teilchengrößenverteilung.
In Fig. 4 zeigt die graphische Darstellung eine Beziehung zwischen dem Abstimmungsabstand (D) und der Probenanzahl bezüglich roter Blutzellen, worin die Teilchengrößenverteilung eine Lognormalverteilung ist. Das gleiche gilt, wenn die geschätzte Teilchengrößenverteilung eine andere als eine Lognormaiverteilung ist. Der Unterschied zwischen der ursprünglichen Teilchengrößenverteilung und der geschätzten kann durch mehrere Parameter repräsentiert werden, wie beispielsweise jenen, den man aus der folgenden Gleichung erhält, worin P ein Abstimmungsverhältnis ist:

Beispiel 2

Im Beispiel (2) wurde das Verfahren der vorliegenden Erfindung auf die Analyse von Teilchengrößenverteilungen oder Blutzellen unter Verwendung einer Normalverteilung und einer Lognormalverteilung angewendet. Die Normalverteilung wird durch die folgende Gleichung wiedergegeben:
worin u ein Mittelwert und σ eine Standardabweichung ist.
g (x) wird durch In f (x) ersetzt. Dann wird die obige Gleichung folgendermaßen verändert:
g (x) wird differenziert:
So wird g' (x) durch einen linearen Ausdruck ausgedrückt, der die X-Achse bei u² schneidet und der zu ihr mit - 1/σ² geneigt ist. Hieraus werden der Mittelwert u und die Standardabweichung σ berechnet. Auf diese Weise wird die Normalverteilungskurve geschätzt.
Als ein Beispiel eines Parameters, der die Differenz zwischen der geschätzten Normalverteilung und der ursprünglichen Teilchengrößenverteilung von Blutkörperchen wiedergibt, wird ein Abstimmungsabstand (D) in die letzterwähnte Gleichung eingeführt, wobei der Abstimmungsabstand (D) durch
ausgedrückt wird, worin f (x) eine bestimmte Verteilung und h (x) eine geschätzte Verteilung ist.
Unter Bezugnahme auf Fig. 5 werden Blutkörperchenimpulse proportional zu den Volumina in Volumenverteilungen durch Verwendung eines Komparators umgewandelt und in einem Speicher gespeichert. Sodann werden die darin gespeicherten Daten geglättet, um die Analyse der Teilchengrößenverteilung zu erleichtern. Die Glättung soll Rauschkomponenten aus der Teilchengrößenverteilung entfernen. Dann wird der natürliche Logarithmus einer jeden Verteilung erhalten, um so den Unterschied zwischen den benachbarten Werten zu berechnen. Auf diese Weise wird g' (x) berechnet. Ein geeignetes Fenster wird festgelegt, um einen Hauptabschnitt der gegebenen Verteilung zu finden, und in diesem Fenster wird ein Punkt bestimmt, wo g' (x) linear oder fast linear wird. Dieser Punkt ist der Teil der Teilchengrößenverteilung, welcher identisch mit der Normalverteilung ist. Eine Regressionsliniengleichung dieses linearen Abschnittes von g' (x) wird aufgestellt, und aus der Neigung und dem Schnittpunkt der Kurve werden der Mittelwert und die Standardabweichung der geschätzten Verteilung berechnet. Sodann werden der Mittelwert und die Standardabweichung in die Normalverteilung eingeführt, und der erhaltene Maximalwert wird durch die ursprüngliche Teilchengrößenverteilung normalisiert. Das heißt, die Maximalwerte der ursprünglichen Teilchengrößenverteilung und der geschätzten Verteilung werden abgeglichen und dadurch der Vergleich zwischen ihnen erleichtert. Sodann wird der Unterschied der Fläche zwischen den beiden Verteilungen berechnet, um einen Abstimmungsabstand (D) zu erhalten.
Die Fig. 6, 7 und 8 zeigen verschiedene Typen graphischer Darstellungen, die man erhält wenn Normalverteilungen theoretisch angewendet werden, um rote Blutzellen zu analysieren. Nachfolgend werden diese Typen als Typ I, Typ II bzw. Typ III bezeichnet.
Die in Fig. 6 gezeigte graphische Darstellung überlappt fast die Normalverteilung. Die gestrichelten Linien zeigen die geschätzte Teilchengrößenverteilung, die die ursprüngliche Verteilung in einem unmerklichen Umfang überlappt.
Die graphische Darstellung in Fig. 7 zeigt einen relativ großen Abstimmungsabstand (D) und zeigt auch, daß die aus der Normalverteilung geschätzte (durch die gestrichelten Linien gezeigte) Verteilung die ursprüngliche Verteilung nicht überlappt.
Die in Fig. 9 gezeigte graphische Darstellung wurde erhalten, um eine Teilchengrößenverteilung durch die Verwendung einer Lognormalverteilung als eine theoretische Verteilung zu schätzen. Diese graphische Darstellung zeigt, daß die geschätzte Verteilung (durch die gestrichelten Linien gezeigt) und die Lognormalverteilung einander fast genau überlappen. Es wird bemerkt werden, daß der Abstimmungsabstand (D) etwa ein Sechstel so kurz wie im Falle der Normalverteilung ist.
Fig. 8 zeigt ein Beispiel, wo es einen großen Raum gibt, der verbleibt, nachdem die Schätzung durch eine einzelne Normalverteilung gibt, was eine weitere Schätzung durch Verwendung von Normalverteilung gestattet. Mit anderen Worten, man läßt zwei Normalverteilungen zu, um die Verteilungen zu schätzen. Diese Verteilungstype wird normalerweise durch die Addition der beiden Normalverteilungen gebildet.
2500 Blutproben wurden gemäß dieser Type eingestuft. Als Ergebnis gehörten 51,3% zu Typ I, 4,52% zu Typ II und 3,5% zu Typ III. Das meiste zu Typ III gehörende Blut wurde bei den Patienten gefunden, die an Eisenmangelanämie litten.
325 Blutproben wurden geprüft, ob sie einen Abstimmungsabstand (D) von 60 oder mehr unter der Normalverteilungsschätzung und weniger als 60 unter Lognormalverteilungsschätzung hatten. Als Ergebnis wurden 39 Proben ausgewählt, von denen 35 Proben von Patienten gesammelt wurden, die unter bösartigen neuen Organismen litten.
Auf diese Weise wird die Teilchengrößenverteilung durch eine theoretische Verteilung oder sogar durch einen Abstimmungsabstand (D) eingestuft, was bedeutet, daß sie als neue Parameter für die Blutdiagnose brauchbar sein können.
Wie oben für Parameter erwähnt, die den Unterschied zwischen der geschätzten Teilchengrößenverteilung und der ursprünglichen repräsentieren, wird das Abstimmungsverhältnis (P) durch die folgende Gleichung ausgedrückt.
Wie aus der Gleichung ersichtlich ist, können verschiedene Parameter verwendet werden.

Beispiel 3

Es gibt eine Lognormalverteilung, die der folgenden Gleichung genügt:
worin u ein Mittelwert und σ eine Standardabweichung ist.
So wird der natürliche Logarithmus von f (x) ausgedrückt durch:
Hierin werden X und g (x) durch InX bzw. Inf (x) ersetzt.
Dann
Wie hieraus ersichtlich ist, wird g (x) durch eine quadratischen Ausdruck in Bezug auf x ausgedrückt. g (x) wird folgendermaßen differenziert:
g' (x) wird durch einen linearen Ausdruck ausgedrückt, der die X-Achse bei u - σ² schneidet und zu dieser mit - 1/σ² geneigt ist. Mit dem Wert von g' (x) werden der Mittelwert u und die Standardabweichung σ berechnet und so eine Lognormalverteilung geschätzt.
Unter Bezugnahme auf Fig. 10 werden Blutkörperchenimpulse proportional zu den Volumina in einer Volumenverteilung durch einen Komparator umgewandelt und in einem Speicher gespeichert. Die darin gespeicherten Teilchengrößenverteilungsdaten werden geglättet, um so die Analyse der Teilchengrößenverteilung zu erleichtern, was bedeutet, daß die Rauschkomponenten in der Verteilung entfernt werden. Sodann wird der natürliche Logarithmus der Frequenzen der Teilchengrößenverteilung und der Unterschied zwischen benachbarten Verteilungen berechnet. Die berechneten Unterschiede werden durch einen Abgleich zwischen den Logarithmen der entsprechenden Reihen dividiert. Die Quotienten werden gegen den Logarithmus einer jeden Reihe aufgetragen, was in Fig. 11 gezeigt ist. Auf diese Weise wird g' (x) berechnet.
Fig. 12 zeigt ein Beispiel, in welchem g' (x) mehrere lineare Abschnitte hat. In diesem Fall sind zwei theoretische Verteilungen verfügbar. Um die linearen Abschnitte von g' (x) zu bestimmen, wird ein Fenster vorgesehen und entlang der X-Achse versetzt. Auf diese Weise werden lineare oder nahezu lineare Abschnitte extrapoliert, und aus den Schnittstellen der X- und Y-Achse werden der Mittelwert und die Standardabweichung berechnet. Dann werden diese Werte in die Lognormalverteilung eingeführt, und der Maximalwert wird durch die ursprüngliche Teilchengrößenverteilung normalisiert. Das heißt, der Maximalwert wird auf jenen der ursprünglichen Teilchengrößenverteilung abgeglichen, wodurch der Vergleich zwischen der ursprünglichen Teilchengrößenverteilung und der geschätzten erleichtert wird. Sodann wir die Frequenz der geschätzten Teilchengrößenverteilung bestimmt. Die Vielzahl linearer Abschnitte von g' (x) führt zu einer Vielzahl theoretischer Verteilungen. Daher werden auf der Grundlage eines jeden linearen Abschnittes eine geschätzte Verteilung und die Frequenz erhalten. Die erhaltenen Daten sind der Ausgang zu einem CRT-Drucker oder Wirtscomputer.
Die folgenden Fälle sind solche, bei denen das Verfahren auf Blutkörperchen angewendet wird:
(1) Ein Fall, wo rote Blutzellen die Blutplättchenabschnitte überlappen: Die graphische Darstellung von Fig. 13 zeigt ein Beispiel, wo ein Abschnitt für rote Blutzeilen einen Blutplättchenabschnitt (PLT) überlappt. Der linke Abschnitt zeigt den PLT- Abschnitt, und die theoretische Verteilung ist durch gestrichelte Linien angezeigt. Der rechte Abschnitt ist der Abschnitt für rote Blutzellen, dessen graphische Darstellung wie eine gerade Linie wegen der Kurve, die bei einem bestimmten Wert weggeschnitten wird, aussieht. Im Hinblick auf die Überlappung des Abschnittes für rote Blutzellen und des PLT-Abschnittes war der aus der theoretischen Verteilung erhaltene gemessene Wert 163 000 PLT, während der durch einen gewöhnliche Schwelle erhaltene Wert 217 000 PLT war.
(2) Ein Fall, wo eine kleine PLT-Menge vorhanden ist: Wenn das Blut eine kleine PLT-Zahl hat, wie einige Tausend oder einige Zehntausend derselben, wirken die Verunreinigungsfaktoren, wie Rauschen, nachteilig und führen zu der ungenauen Messung, für welche Fig. 14 ein Beispiel zeigt. Der linke Abschnitt ist ein Rauschabschnitt, der Mittelabschnitt ist der PLT-Abschnitt, und der rechte Abschnitt ist ein Abschnitt für rote Blutzellen. Die theoretische Verteilung ist durch die gestrichelten Linien gezeigt. Der gemessene Wert aus der theoretischen Verteilung war 44000, während jener aus einer gewöhnlichen Schweile 86 000 war.
(3) Ein Fall, wo eine rote Blutzeile zwei oder mehr theoretische Verteilungen hat: Unter Bezugnahme auf Fig. 15 sind die theoretischen Verteilungen durch die gestrichelten Linien gezeigt. Das Blut in diesem Beispiel enthielt unterschiedliche Größen von Blutkörperchen aufgrund einer Transfusion mit 5 090 000 roten Blutzellen (RBC), worin der größere Abschnitt 3 660 000 RBC und der kleinere Abschnitt 1 420 000 RBC hatte.
Wie aus der vorausgehenden Beschreibung von Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung ersichtlich ist, ist es möglich, irrelevante Teilchen aus den Probenteilchen zu entfernen und dadurch eine zuverlässige Messung sicherzustellen. Wenn mehrere Verteilungen einander überlappen, sind die beschriebenen Ausführungsformen besonders vorteilhaft bei der Messung der betreffenden Verteilungen.
Unter Bezugnahme auf das Obige kann die theoretische Verteilung eine Normal- oder Lognormalverteilung sein. Das Verfahren der vorliegenden Erfindung kann gleichermaßen auf die Analyse von Latexteilchen, vieler Zellarten oder anderer extrem feiner Teilchen angewendet werden.
Die Hauptvorteile der beschriebenen Ausführungsformen sind folgende:
(1) Die Annahme eines neuen Parameters erleichtert die Erkennung von Charakteristiken von Teilchengrößenverteilungen und das Sammeln klinischer Daten.
(2) Die Anomalität kann numerisch wiedergegeben werden, wodurch die Objektivität der Daten sichergestellt wird.
(3) Die Analyse einer Teilchengrößenverteilung kann wirksam erfolgen, wenn mehrere Verteilungen einander überlappen.
(4) Die Anzahl von Blutkörperchen kann genau ausgezählt werden.
(5) Das Verfahren der vorliegenden Erfindung kann nicht nur auf Blutkörperchen, sondern auch auf Latexteilchen, Zeilen oder andere extrem feine Teilchen angewendet werden.
(6) Das Auszählen der Teilchen kann in einem Zustand frei von Rauschen oder anderen Verunreinigungsfaktoren durchgeführt werden, wodurch die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten erhöht wird.
(7) Die oben beschriebene Methode kann mit einer relativ kleinen Apparatur, wie einem Blutkörperchenzähler, durchgeführt werden, so daß die Methode in einem begrenzten Raum in Krankenhäusern und Laboratorien anwendbar ist.
(8) Bei der Durchführung der Verfahren werden die zu diagnostizierende Teilchengrenverteilung und die zu verwendende theoretische Verteilung gleichzeitig angezeigt, so daß das Bedienungspersonal von vornherein eine genaue Information über sie hat.

Claims

1. Verfahren zum Messen und Analysieren einer Teilchengrößenverteilung mit den Stufen, in denen man

(i) die gemessene Teilchengrößenverteilung einer bestimmten Probe von einem Teilchengrößenmeßinstrument bekommt und

(iv) die gemessene Teilchengrößenverteilung mit einer anderen Teilchengrößenverteilung vergleicht, dadurch gekennzeichnet, daß die andere Teilchengrößenverteilung eine theoretische Teilchengrößenverteilung ist, die eine Normal- oder Lognormalverteilung ist, und das Verfahren die weiteren Stufen umfaßt, in denen man

(ii) eine Standardabweichung und einen Mittelwert für die theoretische Teilchengrößenverteilung durch Analysieren der gemessenen Teilchengrößenverteilung berechnet, (iii) die theoretische Teilchengrößenverteilung unter Verwendung der berechneten Standardabweichung und des berechneten Mittelwertes erzeugt und

(v) eine Parametercharakteristik des Ergebnisses des Vergleiches der Stufe (iv) für die Verwendung in der Einstufung der gemessenen Teilchengrößenverteilung erzeugt.

2. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem man die Stufen (ii) bis (v) ein zweites Mal durchführt, wobei die theoretische Teilchengrößenverteilung eine der Normal- und Lognormalverteilungen ist, die das erste Mal nicht verwendet wurde, und so einen anderen charakteristischen Parameter erzeugt.

3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, weiterhin mit der Stufe, in der man (vi) die gemessene Teilchengrößenverteilung auf der Grundlage des charakteristischen Parameters oder der charakteristischen Parameter und der Type oder Typen der theoretischen Verteilung oder Verteilungen einstuft.

4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, bei dem man in der Stufe (ii)

a) den Logarithmus eines jeden Frequenzwertes der gemessenen Verteilung bestimmt und den Unterschied zwischen jedem Paar einander benachbarter logarithmischer Werte bestimmt, um eine Reihe von Unterschieden zu erzeugen, die sich einer Ableitung der gemessenen Verteilung nähert,

b) einen im wesentlichen linearen Abschnitt der Reihe von Unterschieden findet und

c) den Mittelwert und die Standardabweichung aus dem im wesentlichen linearen Abschnitt berechnet.

5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, bei dem man in der Stufe (iv) den Unterschied zwischen der gemessenen und der anderen Teilchengrößenverteilung bestimmt und diesen Unterschied in der Stufe (v) verwendet, um den charakteristischen Parameter zu erzeugen.