JP2006010630A - 異常細胞の検出装置およびその検出方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】異常細胞の検出装置において、異常細胞の検出感度を向上させること、特に、異常細胞の特異度を維持したまま、検出感度の向上を図ることを課題とする。
【解決手段】多数の血球を含む血液試料から測定された散乱光強度，蛍光強度，直流抵抗値および高周波抵抗値を用いて、血球を特定のグループごとに分画表示することが可能な複数の散布図を生成し、この散布図を用いて、血液試料に含まれる異常細胞を特定するのに有用な複数のパラメータを算出する。パラメータごとに所定の評価点を与えるためのスコア基準データに基づいて、算出されたパラメータの値にそれぞれ評価点を付与し、算出された各評価点に所定の重み付けをして、異常細胞の出現可能性を判定するための評価値を算出する。
【選択図】図２
【解決手段】多数の血球を含む血液試料から測定された散乱光強度，蛍光強度，直流抵抗値および高周波抵抗値を用いて、血球を特定のグループごとに分画表示することが可能な複数の散布図を生成し、この散布図を用いて、血液試料に含まれる異常細胞を特定するのに有用な複数のパラメータを算出する。パラメータごとに所定の評価点を与えるためのスコア基準データに基づいて、算出されたパラメータの値にそれぞれ評価点を付与し、算出された各評価点に所定の重み付けをして、異常細胞の出現可能性を判定するための評価値を算出する。
【選択図】図２
Description
この発明は、異常細胞の検出装置に関し、特に、細胞の大きさや内部状態を反映した情報を取得して、異常細胞の出現を判定する異常細胞の検出装置に関する。
特に、異常細胞としては、骨髄球系白血病の患者に出現する未成熟細胞の一つである芽球（Blast）などが挙げられる。
特に、異常細胞としては、骨髄球系白血病の患者に出現する未成熟細胞の一つである芽球（Blast）などが挙げられる。
近年、各社から自動血球分析装置が開発されているが、赤血球や白血球の血球数を自動的に計数するだけでなく、血液中に含まれる白血球の種類を分類することのできる装置が市販されている。
このような血球計数処理と血球分類処理とを組み合わせることにより、白血病患者等に特異的に出現する異常細胞の検出を行い、異常細胞の出現や発病のおそれの有無を報知することが行われている。医者は、この報知内容をもとにして、必要に応じて異常細胞が出現した異常検体の目視検査を行ったり、再検査を行うことにより、病気か否かの判断し、治療方針を決定する。
このような血球計数処理と血球分類処理とを組み合わせることにより、白血病患者等に特異的に出現する異常細胞の検出を行い、異常細胞の出現や発病のおそれの有無を報知することが行われている。医者は、この報知内容をもとにして、必要に応じて異常細胞が出現した異常検体の目視検査を行ったり、再検査を行うことにより、病気か否かの判断し、治療方針を決定する。
目視検査は、熟練した担当者でも数時間かかることがあり、負担が非常に大きいので、自動血球分析装置を用いて、完全ではないが一次的な異常細胞の検出を短時間で行うことが行われている。
従来の自動血球分析装置では、血液中に含まれる種々の血球の情報を得るために、ＲＦ／ＤＣ検出法，シースフローＤＣ検出法，あるいは半導体レーザを使用したフローサイトメトリー法などが用いられている。
従来の自動血球分析装置では、血液中に含まれる種々の血球の情報を得るために、ＲＦ／ＤＣ検出法，シースフローＤＣ検出法，あるいは半導体レーザを使用したフローサイトメトリー法などが用いられている。
たとえば、ＲＦ／ＤＣ検出法では、溶血剤または希釈液と混合した血液試料に直流電流と高周波電流を流し、血球の大きさを反映した直流抵抗の変化（以下、ＤＣと呼ぶ）と、血球内部の密度を反映した高周波抵抗の変化（以下、ＲＦと呼ぶ）を測定する。測定された２つの情報を直交軸とする２次元の散布図（以下、スキャッタグラムと呼ぶ）に描くことにより、血液中に存在する血球の数や種類を知ることができる。ＤＣとＲＦとを直交軸とするスキャッタグラムを、ＩＭＩスキャッタグラムと読んでいる。
また、半導体レーザを使用したフローサイトメトリー法では、溶血剤または希釈液と混合した血液試料を細流化してフローセルと呼ばれる容器に流し、この細流に半導体レーザ光を照射したときに得られる前方散乱光（以下、ＦＳＣと呼ぶ）、側方散乱光（以下、ＳＳＣと呼ぶ）、および側方蛍光（以下、ＳＦＬと呼ぶ）の強度を測定する。
測定された３つの強度情報のうち２つの情報を用いてスキャッタグラムを描くことにより、血液中に存在する細胞の分類や異常細胞の出現を検出することができる。
ＳＦＬとＳＳＣとを直交軸とするスキャッタグラムを、ＤＩＦＦスキャッタグラム、ＦＳＣとＳＳＣとを直交軸とするスキャッタグラムを、ＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラムと呼んでいる。
測定された３つの強度情報のうち２つの情報を用いてスキャッタグラムを描くことにより、血液中に存在する細胞の分類や異常細胞の出現を検出することができる。
ＳＦＬとＳＳＣとを直交軸とするスキャッタグラムを、ＤＩＦＦスキャッタグラム、ＦＳＣとＳＳＣとを直交軸とするスキャッタグラムを、ＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラムと呼んでいる。
以上のような測定を行うことができる自動血球分析装置を用いて、白血球の分類や異常細胞の検出がすでに行われている。たとえば、自動血球分析装置は、骨髄球系白血病の発病か否かを判断する上で重要な要因となる芽球（以下、Ｂｌａｓｔと呼ぶ）の検出にも用いられている。従来の自動血球分析装置において、Ｂｌａｓｔの検出のためには、ＲＦ／ＤＣ検出法を用いたＩＭＩチャネルの測定と、フローサイトメトリー法を用いたＤＩＦＦチャネルの測定とが用いられている。
ＩＭＩチャネルの測定では、前記したＲＦ／ＤＣ検出法によって得られたＲＦ信号とＤＣ信号とを２つの直交軸とするＩＭＩスキャッタグラムを作成し、ＩＭＩスキャッタグラムの粒子分布の中で特定の領域に出現する幼若白血球の数（ＩＡ）を計数する。
図１３に、異常細胞を含む血液試料のＩＭＩスキャッタグラムの例を示す。図１３において、Ｂｌａｓｔｓと示した領域の粒子数を計数する。
図１３に、異常細胞を含む血液試料のＩＭＩスキャッタグラムの例を示す。図１３において、Ｂｌａｓｔｓと示した領域の粒子数を計数する。
一方、ＤＩＦＦチャネルの測定では、フローサイトメトリー法によって得られた白血球の側方蛍光強度（ＳＦＬ）と、側方散乱光強度（ＳＳＣ）とからＤＩＦＦスキャッタグラムを作成する。ＤＩＦＦスキャッタグラムでは、白血球の種類によって出現する領域がほぼ決まっているので、芽球（Ｂｌａｓｔ）が出現すると考えられる領域の粒子数（ｄＢ）を計数する。
図１４に、異常細胞を含む血球のＤＩＦＦスキャッタグラムの例を示す。
図１４において、「Blasts/Atypical Lympho」と示した領域の粒子数（ｄＢ）を計数する。
従来は、この２つの粒子数（ＩＡ，ｄＢ）が、所定のしきい値を越えた場合に、Ｂｌａｓｔが検出されたと判定し、異常細胞であるＢｌａｓｔが出現している可能性が高いことを報知していた。
従来の異常細胞の検出に関する技術文献としては、次のようなものがある。
Comparative Evaluation of Abbott Cell-Dyn 3700, Bayer Advia 120, and Sysmex XE-2100 Antomated Leukocyte Differentials and Flagging, 2002，Laboratory Hematology 8:102-117, Carden Jennings Publishing Co., Ltd. Three-Way Evaluation of High-Throughput Hematology Analyzers-Beckman Coulter LH750, Abbott Cell-Dyn 4000, and Sysmex XE-2100, 2002，Laboratory Hematology 8:230-238, Carden Jennings Publishing Co., Ltd.
図１４において、「Blasts/Atypical Lympho」と示した領域の粒子数（ｄＢ）を計数する。
従来は、この２つの粒子数（ＩＡ，ｄＢ）が、所定のしきい値を越えた場合に、Ｂｌａｓｔが検出されたと判定し、異常細胞であるＢｌａｓｔが出現している可能性が高いことを報知していた。
従来の異常細胞の検出に関する技術文献としては、次のようなものがある。
Comparative Evaluation of Abbott Cell-Dyn 3700, Bayer Advia 120, and Sysmex XE-2100 Antomated Leukocyte Differentials and Flagging, 2002，Laboratory Hematology 8:102-117, Carden Jennings Publishing Co., Ltd. Three-Way Evaluation of High-Throughput Hematology Analyzers-Beckman Coulter LH750, Abbott Cell-Dyn 4000, and Sysmex XE-2100, 2002，Laboratory Hematology 8:230-238, Carden Jennings Publishing Co., Ltd.
しかし、従来のように、２つのスキャッタグラムから得られる粒子数を測定するものでは、いわゆる特異度は比較的高いが、感度があまり高くないのが現状である。
特異度Ｎとは、ある血液試料について目視検査により正常細胞と判定された粒子の数Ｎ１に対して、従来の自動血球分析装置で正常細胞として計数された粒子数Ｎ２の占める割合（Ｎ＝Ｎ２／Ｎ１×１００（％））をいう。
特異度Ｎとは、ある血液試料について目視検査により正常細胞と判定された粒子の数Ｎ１に対して、従来の自動血球分析装置で正常細胞として計数された粒子数Ｎ２の占める割合（Ｎ＝Ｎ２／Ｎ１×１００（％））をいう。
感度Ｐとは、ある血液試料について目視検査により異常細胞と判定された粒子の数Ｐ１に対して、従来の自動血球分析装置で異常細胞として計数された粒子数Ｐ２の占める割合（Ｐ＝Ｐ２／Ｐ１×１００（％））をいう。
過去の経験や多数のサンプルにより、スキャッタグラム上の異常細胞の出現する領域を予め定めているが、あらゆる検体に適用できる出現領域を設定することは困難である。また、そのような領域が設定できたとしても、固体差があるため、本来目視では正常細胞であるにもかかわらず、装置の測定では、異常細胞の検出領域に分類されてしまう場合があり、逆に、異常が正常と判定されてしまう場合もある。
過去の経験や多数のサンプルにより、スキャッタグラム上の異常細胞の出現する領域を予め定めているが、あらゆる検体に適用できる出現領域を設定することは困難である。また、そのような領域が設定できたとしても、固体差があるため、本来目視では正常細胞であるにもかかわらず、装置の測定では、異常細胞の検出領域に分類されてしまう場合があり、逆に、異常が正常と判定されてしまう場合もある。
図１５に、従来の細胞分析装置で行ったＢｌａｓｔ検出に対する感度と特異度の具体例の説明図を示す。
図１５において、目視検査では、異常（Ｐ）と判定された検体数（ｔｏｔａｌ＝１２０）に対して、装置によるＢｌａｓｔ検出では５６検体が異常（Ｐ）と判定され、６４検体が正常（Ｎ）と判定されたことを示している。すなわち、この場合、感度は、５６／１２０×１００＝４７（％）であり、低い。
図１５において、目視検査では、異常（Ｐ）と判定された検体数（ｔｏｔａｌ＝１２０）に対して、装置によるＢｌａｓｔ検出では５６検体が異常（Ｐ）と判定され、６４検体が正常（Ｎ）と判定されたことを示している。すなわち、この場合、感度は、５６／１２０×１００＝４７（％）であり、低い。
また、目視検査では正常と判定された検体数（ｔｏｔａｌ＝２０１）に対して、装置による正常細胞の検出では１０検体が異常（Ｐ）と判定され、１９１検体が正常（Ｎ）と判定されたことを示している。すなわち、特異度は、１９１／２０１×１００＝９５（％）である。
このように、従来のように２つの粒子数を基にして異常細胞を検出する場合に、感度が低いのは、次のような理由による。
このように、従来のように２つの粒子数を基にして異常細胞を検出する場合に、感度が低いのは、次のような理由による。
異常細胞が出現すると考えられる領域を広く設定した場合には、本来他の領域に属すべき粒子が異常細胞出現領域に混入する場合があるので、感度は低くなる傾向があった。
また、異常細胞の出現領域を狭く設定した場合には、感度は高くなるが、逆に正常細胞の領域に異常細胞が含まれる可能性が大きくなるので、特異度が低くなる傾向があった。
したがって、従来のように２つの粒子数をもとに異常細胞の出現の判定をするものでは、高い特異度を維持したまま、感度を上げることは困難であった。
また、異常細胞の出現領域を狭く設定した場合には、感度は高くなるが、逆に正常細胞の領域に異常細胞が含まれる可能性が大きくなるので、特異度が低くなる傾向があった。
したがって、従来のように２つの粒子数をもとに異常細胞の出現の判定をするものでは、高い特異度を維持したまま、感度を上げることは困難であった。
また、骨髄球系白血病において、異常細胞としては、本来骨髄中にのみ存在し、まだ未成熟な段階の血球である「芽球（Ｂｌａｓｔ）」や「幼若顕粒球」があげられ、芽球等が末梢血中に出現した場合に、白血病と診断される。
従来の白血病の治療では、異常細胞を含む正常な白血球をすべて攻撃し除去する治療方法が採用されており、Ｂｌａｓｔのみの検出感度が低くても、他の異常細胞を含めて、異常細胞全体として高い感度で検出ができれば、治療効果を上げることができた。例えば、図１６に図１５と同じ血液試料について、従来の細胞分析装置で行った異常細胞全体の検出に対する感度と特異度の具体例の説明図を示す。ここで、異常細胞全体では、８７％の高い検出感度で検出できていることがわかる。
従来の白血病の治療では、異常細胞を含む正常な白血球をすべて攻撃し除去する治療方法が採用されており、Ｂｌａｓｔのみの検出感度が低くても、他の異常細胞を含めて、異常細胞全体として高い感度で検出ができれば、治療効果を上げることができた。例えば、図１６に図１５と同じ血液試料について、従来の細胞分析装置で行った異常細胞全体の検出に対する感度と特異度の具体例の説明図を示す。ここで、異常細胞全体では、８７％の高い検出感度で検出できていることがわかる。
しかし、今日では、白血球の除去治療を行った後に、どのような異常細胞が再度出現するかを確認することが、その後の治療方針にとって重要であることが認められている。すなわち、医療の現場では、芽球（Ｂｌａｓｔ）などの異常細胞のうちのどの異常細胞が出現しているのかを、感度良く検出することが求められている。言いかえれば、出現した異常細胞の特定とその検出感度の向上が求められている。
ところで、白血病の診断，治療の現場では、異常細胞の検出については、最終的には熟練した担当者による目視検査で判断され、このような装置による判定結果は、判定要素の一つとして用いられているにすぎない。
しかし、目視検査のみでは、担当者の負担が大きく、迅速性と診断の質の均一性に欠けるので、自動血球分析装置を用いた細胞検出において、異常細胞を検出する感度と特異度のどちらも高くすることができれば、白血病の診断および治療について全体として時間短縮と質の向上に寄与できる。
そこで、この発明は、以上のような事情を考慮してなされたものであり、白血病等の診断および治療において必要となる異常細胞の検出を、高い特異度を維持したまま、従来よりも高い感度で行うことのできる異常細胞検出装置を提供することを課題とする。
この発明は、多数の血球を含む血液試料にレーザ光を照射することにより血球ごとの散乱光強度および蛍光強度を測定する第１測定部と、前記血液試料に直流電流および高周波電流を印加することにより血球ごとの直流抵抗値および高周波抵抗値を測定する第２測定部と、前記第１および第２測定部で測定された散乱光強度，蛍光強度，直流抵抗値および高周波抵抗値を用いて、血球を特定のグループごとに分画表示することが可能な複数の散布図を生成する演算部と、演算部によって生成された散布図を用いて、血液試料に含まれる異常細胞を特定するのに有用な複数のパラメータを算出するパラメータ算出部と、算出されたパラメータごとに所定の評価点を与えるためのスコア基準データを記憶した記憶部と、前記スコア基準データに基づいて前記算出されたパラメータの値にそれぞれ評価点を付与するスコア算出部と、スコア算出部によって算出された各評価点に所定の重み付けをして、異常細胞の出現可能性を判定するための評価値を算出する異常細胞判定部とを備えたことを特徴とする異常細胞検出装置を提供するものである。
ここで、前記測定される散乱光が前方散乱光および側方散乱光を含み、前記散布図が、側方散乱光強度および蛍光強度を直交軸とする第１散布図と、側方散乱光強度および前方散乱光を直交軸とする第２散布図と、直流抵抗値と高周波抵抗値を直交軸とする第３散布図とからなるものとする。
また、前記異常細胞判定部が判定する異常細胞が、骨髄球系白血病に特有の芽球である場合、前記パラメータ算出部で算出されるパラメータが、次の４つのパラメータ
（１）前記第１散布図の特定の領域に分布した単核球クラスタの蛍光強度平均値（Ｄ１）、
（２）前記第１散布図において、健常人では血球が測定されることのない所定の高蛍光強度領域の中に出現した血球の粒子数（Ｄ２）、
（３）前記第２散布図の特定の領域に分布した単核球およびリンパ球を含むＢＷＣクラスタの重心位置の基準位置に対する変化量（Ｄ３）、
（４）前記第３散布図において予め定められた芽球出現領域の中に出現した血球の粒子数（Ｄ４）、
からなるものとする。
（１）前記第１散布図の特定の領域に分布した単核球クラスタの蛍光強度平均値（Ｄ１）、
（２）前記第１散布図において、健常人では血球が測定されることのない所定の高蛍光強度領域の中に出現した血球の粒子数（Ｄ２）、
（３）前記第２散布図の特定の領域に分布した単核球およびリンパ球を含むＢＷＣクラスタの重心位置の基準位置に対する変化量（Ｄ３）、
（４）前記第３散布図において予め定められた芽球出現領域の中に出現した血球の粒子数（Ｄ４）、
からなるものとする。
さらに、前記パラメータ算出部で算出されるパラメータがｎ個ある場合において、各パラメータごとに付与される評価点をＳＣｉ（ｉ＝１〜ｎ）とし、その各評価点ごとに定められた重み付けの定数をＫｉ（ｉ＝１〜ｎ）とした場合、異常細胞判定部が算出する評価値Ｈは、評価値Ｈ＝Ｋ1＊ＳＣ1＋Ｋ2＊ＳＣ2＋…Ｋｉ×ＳＣｉ＋…Ｋｎ＊ＳＣｎ、で与えられるものとする。
また、この発明は、多数の血球を含む血液試料にレーザ光を照射することにより血球ごとの散乱光強度および蛍光強度を測定する第１測定ステップと、前記血液試料に直流電流および高周波電流を印加することにより血球ごとの直流抵抗値および高周波抵抗値を測定する第２測定ステップと、前記第１および第２測定ステップで測定された散乱光強度，蛍光強度，直流抵抗値および高周波抵抗値を用いて、血球を特定のグループごとに分画表示することが可能な複数の散布図を生成する演算ステップと、演算ステップによって生成された散布図を用いて、血液試料に含まれる異常細胞を特定するのに有用な複数のパラメータを算出するパラメータ算出ステップと、算出されたパラメータごとに所定の評価点を与えるためのスコア基準データに基づいて、前記算出されたパラメータの値にそれぞれ評価点を付与するスコア算出ステップと、スコア算出ステップによって算出された各評価点に所定の重み付けをして、異常細胞の出現可能性を判定するための評価値を算出する異常細胞判定ステップとを備えたことを特徴とする異常細胞の検出方法を提供するものである。
この発明によれば、異常細胞を特定するのに有用な複数のパラメータを算出し、算出されたパラメータにそれぞれ評価点を付与し、各評価点を重み付けして異常細胞の出現可能性を判定するための評価値を算出するので、血液試料に含まれる異常細胞の検出の精度を向上させることができる。
特に、骨髄球系白血病において出現する芽球（Ｂｌａｓｔ）の検出において、その特異度を高く維持したまま、検出感度を向上させることができる。
したがって、白血病の診断および治療について、全体として時間短縮，担当者の負担軽減，および診断の質の向上に寄与できる。
特に、骨髄球系白血病において出現する芽球（Ｂｌａｓｔ）の検出において、その特異度を高く維持したまま、検出感度を向上させることができる。
したがって、白血病の診断および治療について、全体として時間短縮，担当者の負担軽減，および診断の質の向上に寄与できる。
この発明において、第１測定部で測定される散乱光強度には、少なくとも前方散乱光強度と側方散乱光強度の２つがある。また、第１測定部は、少なくとも側方蛍光強度を測定するＳＦＬ測定部と、側方散乱光強度を測定するＳＳＣ測定部と、前方散乱光強度を測定するＦＳＣ測定部とから構成される。
第２測定部は、直流抵抗値を測定するＤＣ検出部と、高周波抵抗値を測定するＲＦ検出部とから構成される。
また、第１測定部の構成は、従来の半導体レーザを使用したフローサイトメトリー法で利用されている装置と同じものを用いることができる。
第２測定部の構成は、従来のＲＦ／ＤＣ検出法で利用されている装置と同じものを用いることができる。
第２測定部は、直流抵抗値を測定するＤＣ検出部と、高周波抵抗値を測定するＲＦ検出部とから構成される。
また、第１測定部の構成は、従来の半導体レーザを使用したフローサイトメトリー法で利用されている装置と同じものを用いることができる。
第２測定部の構成は、従来のＲＦ／ＤＣ検出法で利用されている装置と同じものを用いることができる。
この発明の散布図とは、いわゆるスキャッタグラムを意味し、第１散布図とはＤＩＦＦスキャッタグラム，第２散布図とはＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラム，第３散布図とはＩＭＩスキャッタグラムを意味する。
また、この発明の演算部，パラメータ算出部，スコア算出部および異常細胞判定部は、この発明の検出装置を機能面から見て分けた機能ブロックであり、各機能ブロックの動作は、主として、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，Ｉ／Ｏインターフェース，タイマーなどからなるマイクロコンピュータが、ＲＯＭ又はＲＡＭ等に格納されたプログラムに基づいて各種ハードウェアを制御することにより実現される。
また、この発明の演算部，パラメータ算出部，スコア算出部および異常細胞判定部は、この発明の検出装置を機能面から見て分けた機能ブロックであり、各機能ブロックの動作は、主として、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，Ｉ／Ｏインターフェース，タイマーなどからなるマイクロコンピュータが、ＲＯＭ又はＲＡＭ等に格納されたプログラムに基づいて各種ハードウェアを制御することにより実現される。
以下、図に示す実施例に基づいて本発明を詳述する。なお、本発明はこれによって限定されるものではない。
以下の実施例では、骨髄球系白血病（myelocytic leukemia）の患者に出現する異常細胞の一つである芽球（Ｂｌａｓｔ）の検出を行う場合について、この発明の構成，機能および検出方法を説明する。ただし、これに限るものではなく、異常細胞分析装置の構成，機能および検出方法の主要部分は、他の異常細胞の検出にも応用できる。たとえば、リンパ球性白血病（lymphocytic leukemia）の異常細胞（Blastなど）の検出に応用できる。
＜この発明の異常細胞検出装置の構成＞
図１に、この発明の異常細胞検出装置の一実施例の構成ブロック図を示す。
この発明の異常細胞検出装置は、主として、血球情報を取得するための測定部（７１〜７６），異常細胞を特定するのに有用なパラメータ（Ｄ１〜Ｄ４）を求めるための演算部（８１〜８３，９１〜９４），上記パラメータから判定に用いる評価値（Ｈ）を求めるためのスコア算出部５とＢＬＡＳＴ判定部６，データおよび選択指示などを入力する入力部２，評価値，演算データおよび各種スキャッタグラムなどを出力する出力部３，判定に用いる基準データや演算データを記憶する記憶部４および以上の各部分の動作を制御する制御部１とから構成される。
図１に、この発明の異常細胞検出装置の一実施例の構成ブロック図を示す。
この発明の異常細胞検出装置は、主として、血球情報を取得するための測定部（７１〜７６），異常細胞を特定するのに有用なパラメータ（Ｄ１〜Ｄ４）を求めるための演算部（８１〜８３，９１〜９４），上記パラメータから判定に用いる評価値（Ｈ）を求めるためのスコア算出部５とＢＬＡＳＴ判定部６，データおよび選択指示などを入力する入力部２，評価値，演算データおよび各種スキャッタグラムなどを出力する出力部３，判定に用いる基準データや演算データを記憶する記憶部４および以上の各部分の動作を制御する制御部１とから構成される。
〔測定部の構成と機能〕
測定部は、従来の自動血球分析装置でも行われている部分であり、この発明で利用されるものとして、ＳＦＬ測定部７１，ＳＳＣ測定部７２，ＦＳＣ測定部７３，ＩＭＩ検出部７４がある。
ＳＦＬ測定部７１は、側方蛍光（ＳＦＬ）の強度を測定する部分であり、ＳＳＣ測定部７２は、側方散乱光（ＳＳＣ）の強度を測定する部分であり、ＦＳＣ測定部７３は、前方散乱光（ＦＳＣ）の強度を測定する部分である。
これらの測定は、それぞれ別々に行われるのではなく、半導体レーザを使用したフローサイトメトリー法を用いて同じ測定系でほぼ同時に行われる。測定装置および測定方法は、従来と同じものを用いることができる。
測定部は、従来の自動血球分析装置でも行われている部分であり、この発明で利用されるものとして、ＳＦＬ測定部７１，ＳＳＣ測定部７２，ＦＳＣ測定部７３，ＩＭＩ検出部７４がある。
ＳＦＬ測定部７１は、側方蛍光（ＳＦＬ）の強度を測定する部分であり、ＳＳＣ測定部７２は、側方散乱光（ＳＳＣ）の強度を測定する部分であり、ＦＳＣ測定部７３は、前方散乱光（ＦＳＣ）の強度を測定する部分である。
これらの測定は、それぞれ別々に行われるのではなく、半導体レーザを使用したフローサイトメトリー法を用いて同じ測定系でほぼ同時に行われる。測定装置および測定方法は、従来と同じものを用いることができる。
ＩＭＩ検出部７４は、ＲＦ検出部７５とＤＣ検出部７６とからなり、血球の大きさに対応した直流抵抗の変化（ＤＣ値）と、血球内部の密度（核の大きさなど）に対応した高周波抵抗の変化（ＲＦ値）とを測定する部分である。
ＩＭＩ検出部７４も、従来と同じ測定装置および測定方法を用いることができる。血液中に含まれる１つの血球ごとに、ほぼ同時に、ＤＣ値とＲＦ値とが測定される。
ＩＭＩ検出部７４も、従来と同じ測定装置および測定方法を用いることができる。血液中に含まれる１つの血球ごとに、ほぼ同時に、ＤＣ値とＲＦ値とが測定される。
〔演算部の構成と機能〕
演算部は、測定部で取得した血球情報を組み合わせて、スキャッタグラムを生成する部分（８１，８２，８３）と、スキャッタグラムを用いて異常細胞であるＢｌａｓｔを検出するのに有用なパラメータ（Ｄ１〜Ｄ４）を求める部分（９１〜９４）とから構成される。
演算部は、測定部で取得した血球情報を組み合わせて、スキャッタグラムを生成する部分（８１，８２，８３）と、スキャッタグラムを用いて異常細胞であるＢｌａｓｔを検出するのに有用なパラメータ（Ｄ１〜Ｄ４）を求める部分（９１〜９４）とから構成される。
この発明では、Ｂｌａｓｔの検出のために、３つのスキャッタグラムを生成する。
ＤＩＦＦ演算部８１は、ＳＳＣ測定部７２で測定された側方散乱光（ＳＳＣ）をＸ軸方向とし、ＳＦＬ測定部７１で測定された側方蛍光（ＳＦＬ）をＹ軸方向としたＤＩＦＦスキャッタグラムを生成する部分である。
ＤＩＦＦスキャッタグラムは、通常、赤血球ゴースト，リンパ球，単核球，好酸球，好中球，好酸基球の集団（クラスタと呼ぶ）を分画して表示することができるものであるが、この発明では単核球クラスタの蛍光強度の平均値（Ｄ１）を求めるために用いられる。
この平均値（Ｄ１）は細胞の活性化および増殖度を反映したものであり、Ｂｌａｓｔを含む血液ではこの平均値が大きくなる傾向がある。
ＤＩＦＦ演算部８１は、ＳＳＣ測定部７２で測定された側方散乱光（ＳＳＣ）をＸ軸方向とし、ＳＦＬ測定部７１で測定された側方蛍光（ＳＦＬ）をＹ軸方向としたＤＩＦＦスキャッタグラムを生成する部分である。
ＤＩＦＦスキャッタグラムは、通常、赤血球ゴースト，リンパ球，単核球，好酸球，好中球，好酸基球の集団（クラスタと呼ぶ）を分画して表示することができるものであるが、この発明では単核球クラスタの蛍光強度の平均値（Ｄ１）を求めるために用いられる。
この平均値（Ｄ１）は細胞の活性化および増殖度を反映したものであり、Ｂｌａｓｔを含む血液ではこの平均値が大きくなる傾向がある。
また、ＤＩＦＦスキャッタグラム上において、蛍光強度が比較的高い領域には、健常人には出現しない未成熟な白血球細胞が分画して表示される場合がある。
この発明では、ＤＩＦＦスキャッタグラム上において、健常人では血球が測定されることのない予め定められた高蛍光強度領域に出現した粒子の数（Ｄ２）をカウントする。
図１の平均値算出部９１は、ＤＩＦＦスキャッタグラムから、単核球クラスタの蛍光強度の平均値（Ｄ１）を求める部分であり、高蛍光強度計数部９２は、ＤＩＦＦスキャッタグラムから所定の高蛍光強度領域に出現した粒子の粒子数（Ｄ２）を求める部分である。
この発明では、ＤＩＦＦスキャッタグラム上において、健常人では血球が測定されることのない予め定められた高蛍光強度領域に出現した粒子の数（Ｄ２）をカウントする。
図１の平均値算出部９１は、ＤＩＦＦスキャッタグラムから、単核球クラスタの蛍光強度の平均値（Ｄ１）を求める部分であり、高蛍光強度計数部９２は、ＤＩＦＦスキャッタグラムから所定の高蛍光強度領域に出現した粒子の粒子数（Ｄ２）を求める部分である。
ＷＢＣ／ＢＡＳＯ演算部８２は、ＳＳＣ測定部７１で測定された側方散乱光（ＳＳＣ）をＸ軸方向とし、ＦＳＣ測定部７３で測定された前方散乱光（ＦＳＣ）をＹ軸方向としたＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラムを生成する部分である。
ＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラムは、赤血球ゴースト，白血球の中の好塩基球（ＢＡＳＯ）とそれ以外の白血球（リンパ球，単核球，好中球，好酸球）の集団（ＷＢＣクラスタと呼ぶ）とを分画して表示することができるものであるが、この発明では、ＷＢＣクラスタの重心の変位量（Ｄ３）を求めるために用いられる。
ＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラムは、赤血球ゴースト，白血球の中の好塩基球（ＢＡＳＯ）とそれ以外の白血球（リンパ球，単核球，好中球，好酸球）の集団（ＷＢＣクラスタと呼ぶ）とを分画して表示することができるものであるが、この発明では、ＷＢＣクラスタの重心の変位量（Ｄ３）を求めるために用いられる。
Ｂｌａｓｔを含む血液では、ＷＢＣクラスタのスキャッタグラム上の位置は、Ｂｌａｓｔを含まない健常人のＷＢＣクラスタの位置に対して、ＳＳＣが大きくかつＦＳＣが小さくなる方向にシフトする傾向がある。
すなわち、このシフトした量に対応した重心の変位量（Ｄ３）は、Ｂｌａｓｔの検出のために有用なパラメータとなる。
図１の重心算出部９３が、ＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラムを利用して、ＷＢＣのクラスタの重心の変位量（Ｄ３）を算出する部分である。
ここで、多数の健常人から得たＷＢＣクラスタの重心の位置を基準位置として予め設定しておき、測定対象となった人の血液試料から得られたＷＢＣクラスタの重心位置と、この基準位置との直線的な距離を重心の変位量（Ｄ３）とする。
すなわち、このシフトした量に対応した重心の変位量（Ｄ３）は、Ｂｌａｓｔの検出のために有用なパラメータとなる。
図１の重心算出部９３が、ＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラムを利用して、ＷＢＣのクラスタの重心の変位量（Ｄ３）を算出する部分である。
ここで、多数の健常人から得たＷＢＣクラスタの重心の位置を基準位置として予め設定しておき、測定対象となった人の血液試料から得られたＷＢＣクラスタの重心位置と、この基準位置との直線的な距離を重心の変位量（Ｄ３）とする。
ＩＭＩ演算部８３は、ＤＣ検出部７６で検出されたＤＣ値をＸ軸方向とし、ＲＦ検出部７５で検出されたＲＦ値をＹ軸方向としたＩＭＩスキャッタグラムを生成する部分である。
ＩＭＩスキャッタグラムは、赤血球ゴーストと白血球成熟細胞（好中球など）とを含むクラスタと、Ｂｌａｓｔを含む白血球の未成熟細胞のクラスタとを分画して表示することができるものである。
白血球の未成熟細胞には、ｂｌａｓｔの他に骨髄球などの幼若顕粒球も含まれるが、ＩＭＩスキャッタグラム上でＢｌａｓｔの出現する領域はほぼ一定しているので、この発明では、ＩＭＩスキャッタグラム上の予め定められた芽球出現領域の中に出現した粒子の粒子数（Ｄ４）をカウントする。
図１の芽球計数部９４が、ＩＭＩスキャッタグラムを利用して、所定の芽球出現領域の粒子数（Ｄ４）を求める部分である。
ＩＭＩスキャッタグラムは、赤血球ゴーストと白血球成熟細胞（好中球など）とを含むクラスタと、Ｂｌａｓｔを含む白血球の未成熟細胞のクラスタとを分画して表示することができるものである。
白血球の未成熟細胞には、ｂｌａｓｔの他に骨髄球などの幼若顕粒球も含まれるが、ＩＭＩスキャッタグラム上でＢｌａｓｔの出現する領域はほぼ一定しているので、この発明では、ＩＭＩスキャッタグラム上の予め定められた芽球出現領域の中に出現した粒子の粒子数（Ｄ４）をカウントする。
図１の芽球計数部９４が、ＩＭＩスキャッタグラムを利用して、所定の芽球出現領域の粒子数（Ｄ４）を求める部分である。
図３に、ＤＩＦＦ演算部８１で生成されるＤＩＦＦスキャッタグラムの一実施例を示す。
図３では、説明のために、粒子が出現する領域を模式的な円形で示している。
図３において、領域Ａ１が赤血球ゴースト，領域Ａ２がリンパ球，領域Ａ３が単核球，領域Ａ４が好中球および好塩基球，領域Ａ５が好酸球の出現するおおよその領域を示している。
図３（ａ）は、健常人で測定される典型的なＤＩＦＦスキャッタグラムである。
ここで、単核球が出現する領域Ａ３は側方蛍光強度（ＳＦＬ）が比較的低い部分であり、図の高蛍光強度領域（ＨＦ）には粒子は測定されない。
図３（ｂ）は、Ｂｌａｓｔなどの異常細胞を含む場合に測定されるＤＩＦＦスキャッタグラムの例である。
図３では、説明のために、粒子が出現する領域を模式的な円形で示している。
図３において、領域Ａ１が赤血球ゴースト，領域Ａ２がリンパ球，領域Ａ３が単核球，領域Ａ４が好中球および好塩基球，領域Ａ５が好酸球の出現するおおよその領域を示している。
図３（ａ）は、健常人で測定される典型的なＤＩＦＦスキャッタグラムである。
ここで、単核球が出現する領域Ａ３は側方蛍光強度（ＳＦＬ）が比較的低い部分であり、図の高蛍光強度領域（ＨＦ）には粒子は測定されない。
図３（ｂ）は、Ｂｌａｓｔなどの異常細胞を含む場合に測定されるＤＩＦＦスキャッタグラムの例である。
ここで、単核球が出現する領域Ａ３が、健常人の図３（ａ）に比べて、比較的高い側方蛍光強度の領域（ＨＦ）まで伸びている。したがって、単核球が出現する領域の蛍光強度の平均値（Ｄ１）は、図３（ａ）の場合よりも大きいことがわかる。
また、図３（ａ）では粒子が測定されなかった高蛍光強度領域（ＨＦ）において、粒子が出現している。この領域（ＨＦ）に出現した粒子の粒子数がＤ２である。
また、図３（ａ）では粒子が測定されなかった高蛍光強度領域（ＨＦ）において、粒子が出現している。この領域（ＨＦ）に出現した粒子の粒子数がＤ２である。
図４に、ＷＢＣ／ＢＡＳＯ演算部８２で生成されるＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラムの一実施例を示す。
図４（ａ）は、健常人で測定される典型的なＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラムである。領域Ａ１が赤血球ゴースト，領域Ａ６がリンパ球，好中球および好酸球，領域Ａ７が好塩基球（ＢＡＳＯ）の出現するおおよその領域である。
図４（ｂ）は、Ｂｌａｓｔなどの異常細胞を含む場合に測定されるＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラムである。領域Ａ６を、ＷＢＣクラスタとも呼ぶ。
図４（ａ）は、健常人で測定される典型的なＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラムである。領域Ａ１が赤血球ゴースト，領域Ａ６がリンパ球，好中球および好酸球，領域Ａ７が好塩基球（ＢＡＳＯ）の出現するおおよその領域である。
図４（ｂ）は、Ｂｌａｓｔなどの異常細胞を含む場合に測定されるＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラムである。領域Ａ６を、ＷＢＣクラスタとも呼ぶ。
ここで、図４（ａ）では、ＷＢＣの粒子群のクラスタ（Ａ６）の重心Ｇ0が図示した直線Ｌ上にあったとすると、Ｂｌａｓｔを含む図４（ｂ）では、ＷＢＣのクラスタ（Ａ６）の形状が変化し、その重心Ｇ1が直線Ｌよりも右ななめ下方向にシフトしている。
一般に、多数の健常人の血液サンプルを観測すると、ＷＢＣクラスタの重心の位置Ｇ0はほぼ一定している。そこで、たとえばＢｌａｓｔを含む図３（ｂ）のスキャッタグラムで求めたＷＢＣクラスタの重心Ｇ1と、基準位置となる予め定められた重心Ｇ0との直線距離を、重心変位量（Ｄ３）として算出する。
一般に、多数の健常人の血液サンプルを観測すると、ＷＢＣクラスタの重心の位置Ｇ0はほぼ一定している。そこで、たとえばＢｌａｓｔを含む図３（ｂ）のスキャッタグラムで求めたＷＢＣクラスタの重心Ｇ1と、基準位置となる予め定められた重心Ｇ0との直線距離を、重心変位量（Ｄ３）として算出する。
図５に、ＩＭＩ演算部８３で生成されるＩＭＩスキャッタグラムの一実施例を示す。
図５（ａ）は、健常人で測定される典型的なＩＭＩスキャッタグラムである。領域Ａ８が、白血球成熟細胞および赤血球ゴーストの出現領域である。
図５（ｂ）は、Ｂｌａｓｔなどの異常細胞を含む場合に測定されるＩＭＩスキャッタグラムである。ここで、図５（ａ）では全く粒子の存在しなかった領域（Ａ９，Ａ１０）に、図５（ｂ）では粒子が出現する。
領域Ａ９が芽球出現領域であり、領域Ａ１０が幼芽球出現領域である。この領域Ａ９の粒子数がパラメータＤ４に相当する。
図５（ａ）は、健常人で測定される典型的なＩＭＩスキャッタグラムである。領域Ａ８が、白血球成熟細胞および赤血球ゴーストの出現領域である。
図５（ｂ）は、Ｂｌａｓｔなどの異常細胞を含む場合に測定されるＩＭＩスキャッタグラムである。ここで、図５（ａ）では全く粒子の存在しなかった領域（Ａ９，Ａ１０）に、図５（ｂ）では粒子が出現する。
領域Ａ９が芽球出現領域であり、領域Ａ１０が幼芽球出現領域である。この領域Ａ９の粒子数がパラメータＤ４に相当する。
平均値算出部９１によって算出される単核球蛍光強度平均値Ｄ１は、図３（ｂ）に示した単核球の出現領域Ａ３の中に含まれるすべての粒子について測定された蛍光強度を読み出し、その平均をとることにより求められる。
蛍光強度の最大値を２５６〔ｃｈ〕とした場合、健常人の蛍光強度の平均値Ｄ１は、６０〜７０〔ｃｈ〕という値を示すのに対して、Ｂｌａｓｔを含む血液試料の場合には、７０〔ｃｈ〕以上の数値を示し、Ｂｌａｓｔの数が多いほど高い数値となる。
蛍光強度の最大値を２５６〔ｃｈ〕とした場合、健常人の蛍光強度の平均値Ｄ１は、６０〜７０〔ｃｈ〕という値を示すのに対して、Ｂｌａｓｔを含む血液試料の場合には、７０〔ｃｈ〕以上の数値を示し、Ｂｌａｓｔの数が多いほど高い数値となる。
重心算出部９３で求めるＷＢＣクラスタ（領域Ａ６）の重心は、ＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラムのＸＹ座標系の（Ｘ，Ｙ）＝（ＳＳＣ，ＦＳＣ）によって表される。
健常人の多数のＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラムから予め定められた重心Ｇ0の位置を（Ｘ0，Ｙ0）とする。
図４（ｂ）に示されたようなＢｌａｓｔを含む場合のＷＢＣクラスタ（領域Ａ６）の重心Ｇ1の位置を（Ｘ1，Ｙ1）とする。
重心Ｇ1の位置は、領域Ａ６に含まれる粒子の各Ｘ−Ｙ座標の平均をとることで求められる。
重心の変位量Ｄ３を、２つの重心間の距離（Ｇ0−Ｇ1）で表すとすると、変位量Ｄ３は次式（式（１））で求められる。
Ｄ３＝√（(Ｘ1−Ｘ0)2＋(Ｙ1−Ｙ0)2） ……式（１）
重心の変位量Ｄ３は値が小さいほど正常に近く、値が大きくなるほどＢｌａｓｔなどの異常細胞が多数出現していると考えることができる。
健常人の多数のＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラムから予め定められた重心Ｇ0の位置を（Ｘ0，Ｙ0）とする。
図４（ｂ）に示されたようなＢｌａｓｔを含む場合のＷＢＣクラスタ（領域Ａ６）の重心Ｇ1の位置を（Ｘ1，Ｙ1）とする。
重心Ｇ1の位置は、領域Ａ６に含まれる粒子の各Ｘ−Ｙ座標の平均をとることで求められる。
重心の変位量Ｄ３を、２つの重心間の距離（Ｇ0−Ｇ1）で表すとすると、変位量Ｄ３は次式（式（１））で求められる。
Ｄ３＝√（(Ｘ1−Ｘ0)2＋(Ｙ1−Ｙ0)2） ……式（１）
重心の変位量Ｄ３は値が小さいほど正常に近く、値が大きくなるほどＢｌａｓｔなどの異常細胞が多数出現していると考えることができる。
重心の変位量Ｄ３の具体値として、たとえば、Ｄ３＜１の場合は正常であるが、Ｄ３≧１であればＢｌａｓｔが検出されており、Ｄ３の数値が大きいほど多数のＢｌａｓｔが検出されているという判断をすることができる。
高蛍光強度計数部９２で算出される粒子数Ｄ２は、図３（ｂ）のＤＩＦＦスキャッタグラムの領域ＨＦの中の粒子の数をカウントしたものである。
図３（ａ）に示す健常人のＤＩＦＦスキャッタグラムでは、領域ＨＦには粒子は出現しないので、この粒子数Ｄ２が多いほど、Ｂｌａｓｔなどの異常細胞が出現していることを意味する。
図３に示した領域ＨＦの範囲は、健常人の多数のＤＩＦＦスキャッタグラムを用いることにより予め定めることができる。
また、領域ＨＦには、単核球が含まれる場合もあるので、領域ＨＦをさらに複数個の領域（ＨＦ１，ＨＦ２，……）に分けて、それぞれの領域内の粒子数を別々にカウントしてもよい。
図３（ａ）に示す健常人のＤＩＦＦスキャッタグラムでは、領域ＨＦには粒子は出現しないので、この粒子数Ｄ２が多いほど、Ｂｌａｓｔなどの異常細胞が出現していることを意味する。
図３に示した領域ＨＦの範囲は、健常人の多数のＤＩＦＦスキャッタグラムを用いることにより予め定めることができる。
また、領域ＨＦには、単核球が含まれる場合もあるので、領域ＨＦをさらに複数個の領域（ＨＦ１，ＨＦ２，……）に分けて、それぞれの領域内の粒子数を別々にカウントしてもよい。
また、芽球計数部９４は、図５（ｂ）のＩＭＩスキャッタグラムの領域Ａ９に出現した粒子の数（Ｄ４）をカウントするが、この領域Ａ９は、芽球出現検体により予め定めることができる。
〔スコア算出部の機能〕
図１において、スコア算出部５は、演算部で求められた４つのパラメータ（Ｄ１〜Ｄ４）を用いて、各パラメータに対する評価点（スコア，ＳＣ１〜ＳＣ４）を算出する部分である。
各パラメータに対する評価点（スコア）は、予め記憶部４に記憶されたスコア基準データ４１により算出する。
図１において、スコア算出部５は、演算部で求められた４つのパラメータ（Ｄ１〜Ｄ４）を用いて、各パラメータに対する評価点（スコア，ＳＣ１〜ＳＣ４）を算出する部分である。
各パラメータに対する評価点（スコア）は、予め記憶部４に記憶されたスコア基準データ４１により算出する。
図６に、この発明で用いるスコア基準データの一実施例を示す。
図６のスコア基準データは、０〜５の６段階の評価点（スコア）と、４つのパラメータごとに各評価点に属するそのパラメータの数値範囲を示したデータとから構成される。
ただし、評価点（ＳＣ１〜ＳＣ４）は、この６段階に限るものではなく、検出しようとする異常細胞の種類や検出精度等の観点から必要に応じて段階の数を増減してもよく、また、各パラメータの数値範囲についても変更してもよい。
図６のスコア基準データは、０〜５の６段階の評価点（スコア）と、４つのパラメータごとに各評価点に属するそのパラメータの数値範囲を示したデータとから構成される。
ただし、評価点（ＳＣ１〜ＳＣ４）は、この６段階に限るものではなく、検出しようとする異常細胞の種類や検出精度等の観点から必要に応じて段階の数を増減してもよく、また、各パラメータの数値範囲についても変更してもよい。
図６において、たとえば、算出された平均値Ｄ１が７０未満であれば、スコアＳＣ１は０に設定することを意味する。
また、Ｄ１＝７０〜７５の範囲内であればそのスコアＳＣ１は１に設定し、以下同様に、Ｄ１＝７５〜８０，８０〜８５，８５〜９０および９０以上のそれぞれに対して、スコアＳＣ１を２，３，４，および５に設定することを意味する。
また、Ｄ１＝７０〜７５の範囲内であればそのスコアＳＣ１は１に設定し、以下同様に、Ｄ１＝７５〜８０，８０〜８５，８５〜９０および９０以上のそれぞれに対して、スコアＳＣ１を２，３，４，および５に設定することを意味する。
また、高蛍光強度粒子数Ｄ２については、Ｄ２＜１０，Ｄ２＝１０〜２０，２１〜３０，３１〜４０，４１〜５０およびＤ２≧５１のそれぞれに対して、スコアＳＣ２を０，１，２，３，４および５に設定する。
重心変位量Ｄ３については、Ｄ３＜４，Ｄ３＝４〜５，５〜６，６〜７，７〜８およびＤ３≧８のそれぞれに対して、スコアＳＣ３を０，１，２，３，４および５に設定する。
芽球出現領域粒子数Ｄ４については、Ｄ４＜１，Ｄ４＝１，２，３，４およびＤ４≧５のそれぞれに対して、スコアＳＣ４を０，１，２，３，４および５に設定する。
重心変位量Ｄ３については、Ｄ３＜４，Ｄ３＝４〜５，５〜６，６〜７，７〜８およびＤ３≧８のそれぞれに対して、スコアＳＣ３を０，１，２，３，４および５に設定する。
芽球出現領域粒子数Ｄ４については、Ｄ４＜１，Ｄ４＝１，２，３，４およびＤ４≧５のそれぞれに対して、スコアＳＣ４を０，１，２，３，４および５に設定する。
〔ＢＬＡＳＴ判定部の機能〕
ＢＬＡＳＴ判定部６は、スコア算出部５で求められた各パラメータごとの評価点（ＳＣ１〜ＳＣ４）を用いて、Ｂｌａｓｔが検出されたことを示す評価値（Ｈ）を求める部分である。ＢＬＡＳＴ判定部６は、異常細胞判定部に相当する。
評価値（Ｈ）は、記憶部４に予め記憶された判定基準データ４２を用いて行う。
判定基準データ４２とは、各評価点（ＳＣ１〜ＳＣ４）に対する重み付けの係数（Ｋ１〜Ｋ４）を意味し、検出する異常細胞ごとに予め定められる。
評価値（Ｈ）は、各評価点（ＳＣ１〜ＳＣ４）と重み付けの係数（Ｋ１〜Ｋ４）とを用いて、次式（２）により算出される。
評価値Ｈ＝Ｆ（ＳＣ１，ＳＣ２，ＳＣ３，ＳＣ４）
＝Ｋ１＊ＳＣ１＋Ｋ２＊ＳＣ２＋Ｋ３＊ＳＣ３＋Ｋ４＊ＳＣ４……式（２）
ＢＬＡＳＴ判定部６は、スコア算出部５で求められた各パラメータごとの評価点（ＳＣ１〜ＳＣ４）を用いて、Ｂｌａｓｔが検出されたことを示す評価値（Ｈ）を求める部分である。ＢＬＡＳＴ判定部６は、異常細胞判定部に相当する。
評価値（Ｈ）は、記憶部４に予め記憶された判定基準データ４２を用いて行う。
判定基準データ４２とは、各評価点（ＳＣ１〜ＳＣ４）に対する重み付けの係数（Ｋ１〜Ｋ４）を意味し、検出する異常細胞ごとに予め定められる。
評価値（Ｈ）は、各評価点（ＳＣ１〜ＳＣ４）と重み付けの係数（Ｋ１〜Ｋ４）とを用いて、次式（２）により算出される。
評価値Ｈ＝Ｆ（ＳＣ１，ＳＣ２，ＳＣ３，ＳＣ４）
＝Ｋ１＊ＳＣ１＋Ｋ２＊ＳＣ２＋Ｋ３＊ＳＣ３＋Ｋ４＊ＳＣ４……式（２）
後述する実施例では、より高い精度の評価値（Ｈ）を求めるため、図３（ｂ）のＤＩＦＦスキャッタグラムの高蛍光強度の領域（ＨＦ）を２つに分けた場合を示しており、それぞれの領域ごとに、高蛍光強度粒子数（Ｄ２１，Ｄ２２）を求めている。
さらに、この２つの高蛍光強度粒子数に対応させて２つの評価点（ＳＣ２１，ＳＣ２２）を設定し、２つの評価点に対応した重み付けの係数（Ｋ２１，Ｋ２２）を設定している。
後述する実施例では、５つの重み係数（Ｋ１，Ｋ２１，Ｋ２２，Ｋ３，Ｋ４）に対して、それぞれ１，１１，１４，１６，５という数値を設定し、評価値Ｈは次式（３）で求めるものとする。
評価値Ｈ＝Ｋ１＊ＳＣ１＋Ｋ２１＊ＳＣ２１＋Ｋ２２＊ＳＣ２２＋Ｋ３＊ＳＣ３＋
Ｋ４＊ＳＣ４
＝１＊ＳＣ１＋１１＊ＳＣ２１＋１４＊ＳＣ２２＋６＊ＳＣ３＋５＊ＳＣ４
さらに、この２つの高蛍光強度粒子数に対応させて２つの評価点（ＳＣ２１，ＳＣ２２）を設定し、２つの評価点に対応した重み付けの係数（Ｋ２１，Ｋ２２）を設定している。
後述する実施例では、５つの重み係数（Ｋ１，Ｋ２１，Ｋ２２，Ｋ３，Ｋ４）に対して、それぞれ１，１１，１４，１６，５という数値を設定し、評価値Ｈは次式（３）で求めるものとする。
評価値Ｈ＝Ｋ１＊ＳＣ１＋Ｋ２１＊ＳＣ２１＋Ｋ２２＊ＳＣ２２＋Ｋ３＊ＳＣ３＋
Ｋ４＊ＳＣ４
＝１＊ＳＣ１＋１１＊ＳＣ２１＋１４＊ＳＣ２２＋６＊ＳＣ３＋５＊ＳＣ４
〔その他の機能ブロック〕
図１において、入力部２には、キーボード，マウス，タッチパネルをはじめとする各種入力装置を用いることができ、出力部３には、ＣＲＴ，ＬＣＤ，ＥＬなどの表示装置や印刷装置が用いられる。 記憶部４には、ＲＯＭ，ＲＡＭ，フラッシュメモリなどの半導体メモリの他、ＩＣカード，ＣＤ，ＭＤ，ＭＯ，ＤＶＤ，ＦＤ，ハードディスクなどの記憶媒体が用いられる。
記憶部４には、前記したスコア基準データ４１，判定基準データ４２の他、演算部で算出された各種データやスキャッタグラム等のデータ４３，入力部２から入力されたデータ等が記憶される。
入力部２からは、スコア基準データ４１などのデータの入力の他、各機能ブロックの動作指示（Ｂｌａｓｔ判定の起動指示）などが入力される。
出力部３からは、スキャッタグラムやＢｌａｓｔ判定の結果である評価値（Ｈ）などが利用者に視覚的にわかる形式で出力される。
図１において、入力部２には、キーボード，マウス，タッチパネルをはじめとする各種入力装置を用いることができ、出力部３には、ＣＲＴ，ＬＣＤ，ＥＬなどの表示装置や印刷装置が用いられる。 記憶部４には、ＲＯＭ，ＲＡＭ，フラッシュメモリなどの半導体メモリの他、ＩＣカード，ＣＤ，ＭＤ，ＭＯ，ＤＶＤ，ＦＤ，ハードディスクなどの記憶媒体が用いられる。
記憶部４には、前記したスコア基準データ４１，判定基準データ４２の他、演算部で算出された各種データやスキャッタグラム等のデータ４３，入力部２から入力されたデータ等が記憶される。
入力部２からは、スコア基準データ４１などのデータの入力の他、各機能ブロックの動作指示（Ｂｌａｓｔ判定の起動指示）などが入力される。
出力部３からは、スキャッタグラムやＢｌａｓｔ判定の結果である評価値（Ｈ）などが利用者に視覚的にわかる形式で出力される。
制御部１は、図１に示した各機能ブロックを動作させる部分であり、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，Ｉ／Ｏコントローラ，タイマーなどからなるマイクロコンピュータにより実現される。
また、演算部（８１〜８３，９１〜９４），スコア算出部５，Ｂｌａｓｔ判定部６の各ブロックの機能は、記憶部４のＲＯＭ，ＲＡＭ等に記憶された制御プログラムに基づいて、ＣＰＵが各種ハードウェアを動作させることにより実現される。
また、演算部（８１〜８３，９１〜９４），スコア算出部５，Ｂｌａｓｔ判定部６の各ブロックの機能は、記憶部４のＲＯＭ，ＲＡＭ等に記憶された制御プログラムに基づいて、ＣＰＵが各種ハードウェアを動作させることにより実現される。
＜Ｂｌａｓｔ検出処理の説明＞
次に、この発明の検出装置を、Ｂｌａｓｔ検出に利用した場合の処理手順について説明する。
図２に、この発明のＢｌａｓｔ検出処理の一実施例のフローチャートを示す。
次に、この発明の検出装置を、Ｂｌａｓｔ検出に利用した場合の処理手順について説明する。
図２に、この発明のＢｌａｓｔ検出処理の一実施例のフローチャートを示す。
〔ステップＳ１〜Ｓ３〕
まず、検査をしようとする血液試料を採取し、ＤＩＦＦ測定（ステップＳ１），ＷＢＣ／ＢＡＳＯ測定（ステップＳ２），ＩＭＩ測定（ステップＳ３）を行う。この３つの測定の順序は問わない。たとえば、ＩＭＩ測定を先にしてもよい。
ＤＩＦＦ測定とＷＢＣ／ＢＡＳＯ測定とは、半導体レーザを使用したフローサイトメトリー法により行い、ＩＭＩ測定はＲＦ／ＤＣ検出法により行う。
まず、検査をしようとする血液試料を採取し、ＤＩＦＦ測定（ステップＳ１），ＷＢＣ／ＢＡＳＯ測定（ステップＳ２），ＩＭＩ測定（ステップＳ３）を行う。この３つの測定の順序は問わない。たとえば、ＩＭＩ測定を先にしてもよい。
ＤＩＦＦ測定とＷＢＣ／ＢＡＳＯ測定とは、半導体レーザを使用したフローサイトメトリー法により行い、ＩＭＩ測定はＲＦ／ＤＣ検出法により行う。
フローサイトメトリー法では、血液試料を含む液体を細流化してフローセルに流し、この流れに半導体レーザを照射して得られる散乱光および側方蛍光を光検出器で受光し、光信号を電気パルスに変換する。
フローサイトメトリー法を用いるＤＩＦＦ測定（ステップＳ１）では、一定量の血液試料に、一定量の溶血剤を添加して希釈化し、反応チャンバで一定時間反応させて赤血球を溶血し、白血球を染色する。
この後、希釈化された血液試料をフローセルに流して、ＳＦＬ測定部７１で側方蛍光強度（ＳＦＬ）を測定し、ＳＳＣ測定部７２で側方散乱光強度（ＳＳＣ）を測定する。測定されたＳＦＬとＳＳＣは、アナログ電気信号として取り出されるが、増幅処理やＡ−Ｄ変換処理をした後、デジタル信号としてＤＩＦＦ演算部８１に与えられる。
フローサイトメトリー法を用いるＤＩＦＦ測定（ステップＳ１）では、一定量の血液試料に、一定量の溶血剤を添加して希釈化し、反応チャンバで一定時間反応させて赤血球を溶血し、白血球を染色する。
この後、希釈化された血液試料をフローセルに流して、ＳＦＬ測定部７１で側方蛍光強度（ＳＦＬ）を測定し、ＳＳＣ測定部７２で側方散乱光強度（ＳＳＣ）を測定する。測定されたＳＦＬとＳＳＣは、アナログ電気信号として取り出されるが、増幅処理やＡ−Ｄ変換処理をした後、デジタル信号としてＤＩＦＦ演算部８１に与えられる。
フローサイトメトリー法を用いるＷＢＣ／ＢＡＳＯ測定（ステップＳ２）では、一定量の血液試料に、一定量の溶血剤を添加して希釈化し、反応チャンバで一定時間反応させて赤血球を溶血させる。
この後、希釈化された血液試料をフローセルに流して、ＳＳＣ測定部７２で側方散乱光強度（ＳＳＣ）を測定し、ＦＳＣ測定部７３で前方散乱光強度（ＦＳＣ）を測定する。測定されたＳＳＣとＦＳＣは、アナログ電気信号として取り出されるが、増幅処理やＡ−Ｄ変換処理をした後、デジタル信号としてＷＢＣ／ＢＡＳＯ演算部８２に与えられる。
この後、希釈化された血液試料をフローセルに流して、ＳＳＣ測定部７２で側方散乱光強度（ＳＳＣ）を測定し、ＦＳＣ測定部７３で前方散乱光強度（ＦＳＣ）を測定する。測定されたＳＳＣとＦＳＣは、アナログ電気信号として取り出されるが、増幅処理やＡ−Ｄ変換処理をした後、デジタル信号としてＷＢＣ／ＢＡＳＯ演算部８２に与えられる。
ＲＦ／ＤＣ検出法では、希釈化された血液試料をアパーチャと呼ばれる細孔を有するＩＭＩ検出器に導入し、細孔の両側にある電極間に直流電流と高周波電流を流し、血球がアパーチャを通過することによって変化する電極間の直流抵抗値（ＤＣ値）と高周波抵抗値（ＲＦ値）の変化量を、電気パルスとして検出する。
ＲＦ／ＤＣ検出法を用いるＩＭＩ測定（ステップＳ３）では、一定量の血液試料に、一定量のストマトライザを加えて希釈化したものをＩＭＩ検出器に導入し、一定時間反応させて、赤血球を溶血し、幼若球（Ｂｌａｓｔを含む）を除く他の白血球を裸核化かつ縮小させる。
その後、希釈化された血液試料を、アパーチャを通して吸引し、アパーチャを通過する粒子に対して、ＲＦ検出部７５により高周波抵抗値（ＲＦ値）を検出し、ＤＣ検出部７６により直流抵抗値（ＤＣ値）を検出する。検出されたＲＦとＤＣは、アナログ信号として取り出され、増幅処理やＡ−Ｄ変換処理をした後、デジタル信号としてＩＭＩ演算部８３に与えられる。
ＲＦ／ＤＣ検出法を用いるＩＭＩ測定（ステップＳ３）では、一定量の血液試料に、一定量のストマトライザを加えて希釈化したものをＩＭＩ検出器に導入し、一定時間反応させて、赤血球を溶血し、幼若球（Ｂｌａｓｔを含む）を除く他の白血球を裸核化かつ縮小させる。
その後、希釈化された血液試料を、アパーチャを通して吸引し、アパーチャを通過する粒子に対して、ＲＦ検出部７５により高周波抵抗値（ＲＦ値）を検出し、ＤＣ検出部７６により直流抵抗値（ＤＣ値）を検出する。検出されたＲＦとＤＣは、アナログ信号として取り出され、増幅処理やＡ−Ｄ変換処理をした後、デジタル信号としてＩＭＩ演算部８３に与えられる。
〔ステップＳ４〜Ｓ６〕
以上の３つの測定を行った後、各演算部でスキャッタグラムを生成し、４つのパラメータ（Ｄ１〜Ｄ４）を算出する。すなわち、ＤＩＦＦ演算処理（ステップＳ４），ＷＢＣ／ＢＡＳＯ演算処理（ステップＳ５），ＩＭＩ演算処理（ステップＳ６）を行う。この３つの演算処理の順序は問わない。
ＤＩＦＦ演算処理（ステップＳ４）では、まず、ＤＩＦＦ演算部８１によりＤＩＦＦスキャッタグラム（図３参照）を生成し、次に平均値算出部９１による単核球蛍光強度平均値（Ｄ１）の算出と、高蛍光強度計数部９２による高蛍光強度領域に出現した粒子の粒子数（Ｄ２）の計数を行う。これらの演算データ４３は、記憶部４に格納される。
以上の３つの測定を行った後、各演算部でスキャッタグラムを生成し、４つのパラメータ（Ｄ１〜Ｄ４）を算出する。すなわち、ＤＩＦＦ演算処理（ステップＳ４），ＷＢＣ／ＢＡＳＯ演算処理（ステップＳ５），ＩＭＩ演算処理（ステップＳ６）を行う。この３つの演算処理の順序は問わない。
ＤＩＦＦ演算処理（ステップＳ４）では、まず、ＤＩＦＦ演算部８１によりＤＩＦＦスキャッタグラム（図３参照）を生成し、次に平均値算出部９１による単核球蛍光強度平均値（Ｄ１）の算出と、高蛍光強度計数部９２による高蛍光強度領域に出現した粒子の粒子数（Ｄ２）の計数を行う。これらの演算データ４３は、記憶部４に格納される。
ＷＢＣ／ＢＡＳＯ演算処理（ステップＳ５）では、まず、ＷＢＣ／ＢＡＳＯ演算部８２によりＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラム（図４参照）を生成し、次に重心算出部９３によりＷＢＣクラスタの重心の変位量（Ｄ３）を算出する。これらの演算データ４３は、記憶部４に格納される。
ＩＭＩ演算処理（ステップＳ６）では、まず、ＩＭＩ演算部８３によりＩＭＩスキャッタグラム（図５参照）を生成し、次に、芽球計数部９４により予め定められた芽球出現領域に含まれる粒子数（Ｄ４）を計数する。これらの演算データ４３は、記憶部４に格納される。
以上の３つの演算処理により、次の評価点（スコア）の算出およびＢｌａｓｔ判定のために用いられる４つのパラメータ（Ｄ１〜Ｄ４）が求められた。
ＩＭＩ演算処理（ステップＳ６）では、まず、ＩＭＩ演算部８３によりＩＭＩスキャッタグラム（図５参照）を生成し、次に、芽球計数部９４により予め定められた芽球出現領域に含まれる粒子数（Ｄ４）を計数する。これらの演算データ４３は、記憶部４に格納される。
以上の３つの演算処理により、次の評価点（スコア）の算出およびＢｌａｓｔ判定のために用いられる４つのパラメータ（Ｄ１〜Ｄ４）が求められた。
〔ステップＳ７〕
次に、ステップＳ７において、スコア算出部５が、各パラメータに対する評価点（スコア：ＳＣ１〜ＳＣ４）を算出する。
各スコア（ＳＣ１〜ＳＣ４）は、前記したように、記憶部４に記憶されたスコア基準データ（図６参照）を用いて、各パラメータ（Ｄ１〜Ｄ４）ごとに求められる。
次に、ステップＳ７において、スコア算出部５が、各パラメータに対する評価点（スコア：ＳＣ１〜ＳＣ４）を算出する。
各スコア（ＳＣ１〜ＳＣ４）は、前記したように、記憶部４に記憶されたスコア基準データ（図６参照）を用いて、各パラメータ（Ｄ１〜Ｄ４）ごとに求められる。
〔ステップＳ８〕
ステップＳ８において、ＢＬＡＳＴ判定部６が、Ｂｌａｓｔの出現の可能性の判定を行う。ここでは、記憶部４に記憶された判定基準データ４２と、ステップＳ７で求められたスコア（ＳＣ１〜ＳＣ４）とを、前記した式（２）に代入することにより評価値（Ｈ）を算出する。
ステップＳ８において、ＢＬＡＳＴ判定部６が、Ｂｌａｓｔの出現の可能性の判定を行う。ここでは、記憶部４に記憶された判定基準データ４２と、ステップＳ７で求められたスコア（ＳＣ１〜ＳＣ４）とを、前記した式（２）に代入することにより評価値（Ｈ）を算出する。
〔ステップＳ９〕
最後に、ステップＳ９において、算出された評価値（Ｈ）を出力部３から出力する。
ここで、たとえば、評価値（Ｈ）の数値をそのままディスプレイに表示してもよい。また、評価値の適当な判定基準値（Ｈ0）を予め設けておき、ステップＳ８で求められた評価値（Ｈ）とこの基準値（Ｈ0）と比較して、評価値（Ｈ）が基準値（Ｈ0）を超えた場合にＢｌａｓｔ出現の可能性が大きいと判断し、「Ｂｌａｓｔ陽性」というように、担当者が理解しやすいような表現で判定結果を提示してもよい。判定基準値（Ｈ0）は予め記憶部４に記憶しておき、担当者が必要に応じて変更できるようにしてもよい。
最後に、ステップＳ９において、算出された評価値（Ｈ）を出力部３から出力する。
ここで、たとえば、評価値（Ｈ）の数値をそのままディスプレイに表示してもよい。また、評価値の適当な判定基準値（Ｈ0）を予め設けておき、ステップＳ８で求められた評価値（Ｈ）とこの基準値（Ｈ0）と比較して、評価値（Ｈ）が基準値（Ｈ0）を超えた場合にＢｌａｓｔ出現の可能性が大きいと判断し、「Ｂｌａｓｔ陽性」というように、担当者が理解しやすいような表現で判定結果を提示してもよい。判定基準値（Ｈ0）は予め記憶部４に記憶しておき、担当者が必要に応じて変更できるようにしてもよい。
＜この発明の判定結果＞
図９に、図１５に示した従来の方法で判定した検体群と同じ血液試料について、この発明の判定方法を適用した場合のＢｌａｓｔの判定結果を示す。
図９において、この発明の判定では全検体数（ｔｏｔａｌ）３２１検体のうち、１２０検体がＢｌａｓｔ出現検体であり、２０１検体がＢｌａｓｔ出現検体でないと判定されている。
また、目視検査では、全部で１２０検体がＢｌａｓｔ出現検体であると判定されたが、このうちこの発明の判定では９９検体がＢｌａｓｔ出現検体であり、２１個はＢｌａｓｔ出現検体でないと判定されている。
したがって、目視検査で異常細胞（Ｂｌａｓｔ）と判断されたもののうち、この発明でも異常であると判断されたものは８３％であった。すなわち感度は８３％であった。
図９に、図１５に示した従来の方法で判定した検体群と同じ血液試料について、この発明の判定方法を適用した場合のＢｌａｓｔの判定結果を示す。
図９において、この発明の判定では全検体数（ｔｏｔａｌ）３２１検体のうち、１２０検体がＢｌａｓｔ出現検体であり、２０１検体がＢｌａｓｔ出現検体でないと判定されている。
また、目視検査では、全部で１２０検体がＢｌａｓｔ出現検体であると判定されたが、このうちこの発明の判定では９９検体がＢｌａｓｔ出現検体であり、２１個はＢｌａｓｔ出現検体でないと判定されている。
したがって、目視検査で異常細胞（Ｂｌａｓｔ）と判断されたもののうち、この発明でも異常であると判断されたものは８３％であった。すなわち感度は８３％であった。
また、目視検査で２０１検体が正常と判定されたもののうち、この発明の判定では１８０検体が正常と判定されている。すなわち、この発明の特異度は９０％であった。
図１５の従来の方法で判定した結果と比べると、感度は４７％から８３％となり、かなり向上したことがわかる。また、特異度は９５％から９０％と少し悪くなっているが、比較的高水準を維持していると言える。
この結果より、この発明のＢｌａｓｔ検出方法を用いれば、正常検体を正常と判定する特異度は高水準を維持したまま、Ｂｌａｓｔ検出の感度を向上させることができるということがわかる。
図１５の従来の方法で判定した結果と比べると、感度は４７％から８３％となり、かなり向上したことがわかる。また、特異度は９５％から９０％と少し悪くなっているが、比較的高水準を維持していると言える。
この結果より、この発明のＢｌａｓｔ検出方法を用いれば、正常検体を正常と判定する特異度は高水準を維持したまま、Ｂｌａｓｔ検出の感度を向上させることができるということがわかる。
＜この発明の評価値の具体例＞
図７および図８に、健常人の血液サンプルの３つのスキャッタグラムと、Ｂｌａｓｔ等の異常細胞を含む血液サンプルの３つのスキャッタグラムの具体例を示す。
図７（ａ），図８（ａ）が、ＤＩＦＦスキャッタグラム，図７（ｂ），図７（ｂ）がＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラム，図７（ｃ），図８（ｃ）がＩＭＩスキャッタグラムである。これらのスキャッタグラムは、演算部（８１，８２，８３）によって生成されたものである。
この具体例では、ＤＩＦＦスキャッタグラムの高蛍光領域を２つに分け、それぞれの高蛍光領域に出現した粒子の数を、パラメータＤ２１，Ｄ２２とする。
図７および図８に、健常人の血液サンプルの３つのスキャッタグラムと、Ｂｌａｓｔ等の異常細胞を含む血液サンプルの３つのスキャッタグラムの具体例を示す。
図７（ａ），図８（ａ）が、ＤＩＦＦスキャッタグラム，図７（ｂ），図７（ｂ）がＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラム，図７（ｃ），図８（ｃ）がＩＭＩスキャッタグラムである。これらのスキャッタグラムは、演算部（８１，８２，８３）によって生成されたものである。
この具体例では、ＤＩＦＦスキャッタグラムの高蛍光領域を２つに分け、それぞれの高蛍光領域に出現した粒子の数を、パラメータＤ２１，Ｄ２２とする。
これらのスキャッタグラムから、次のような５つのパラメータ（Ｄ１〜Ｄ４）が算出された。また、図６のスコア基準データから評価点（スコア、ＳＣ１〜ＳＣ４）を求め、前記した評価値（Ｈ）の式（３）を用いると、評価値（Ｈ）は次のようになる。
（１）健常人の場合（図７）
Ｄ１＝７０．８，ＳＣ１＝１，Ｋ１＝１
Ｄ２１＝０，ＳＣ２１＝０，Ｋ２１＝１１
Ｄ２２＝０，ＳＣ２２＝０，Ｋ２２＝１４
Ｄ３＝０．３，ＳＣ３＝０，Ｋ３＝６
Ｄ４＝０，ＳＣ４＝０，Ｋ４＝５
Ｈ＝Ｋ１＊ＳＣ１＋Ｋ２１＊ＳＣ２１＋Ｋ２２＊ＳＣ２２＋Ｋ３×ＳＣ３＋
Ｋ４＊ＳＣ４
＝１×１＋１１×０＋１４×０＋６×０＋５×０
＝１
（２）異常細胞を含む場合（図８）
Ｄ１＝９２，ＳＣ１＝５，Ｋ１＝１
Ｄ２１＝７１，ＳＣ２１＝５，Ｋ２１＝１１
Ｄ２２＝６，ＳＣ２２＝１，Ｋ２２＝１４
Ｄ３＝１０．８，ＳＣ３＝５，Ｋ３＝６
Ｄ４＝８，ＳＣ４＝５，Ｋ＝５
Ｈ＝Ｋ１＊ＳＣ１＋Ｋ２１＊ＳＣ２１＋Ｋ２２＊ＳＣ２２＋Ｋ３＊ＳＣ３＋
Ｋ４＊ＳＣ４
＝１×５＋１１×５＋１４×１＋６×５＋５×５
＝１２９
（１）健常人の場合（図７）
Ｄ１＝７０．８，ＳＣ１＝１，Ｋ１＝１
Ｄ２１＝０，ＳＣ２１＝０，Ｋ２１＝１１
Ｄ２２＝０，ＳＣ２２＝０，Ｋ２２＝１４
Ｄ３＝０．３，ＳＣ３＝０，Ｋ３＝６
Ｄ４＝０，ＳＣ４＝０，Ｋ４＝５
Ｈ＝Ｋ１＊ＳＣ１＋Ｋ２１＊ＳＣ２１＋Ｋ２２＊ＳＣ２２＋Ｋ３×ＳＣ３＋
Ｋ４＊ＳＣ４
＝１×１＋１１×０＋１４×０＋６×０＋５×０
＝１
（２）異常細胞を含む場合（図８）
Ｄ１＝９２，ＳＣ１＝５，Ｋ１＝１
Ｄ２１＝７１，ＳＣ２１＝５，Ｋ２１＝１１
Ｄ２２＝６，ＳＣ２２＝１，Ｋ２２＝１４
Ｄ３＝１０．８，ＳＣ３＝５，Ｋ３＝６
Ｄ４＝８，ＳＣ４＝５，Ｋ＝５
Ｈ＝Ｋ１＊ＳＣ１＋Ｋ２１＊ＳＣ２１＋Ｋ２２＊ＳＣ２２＋Ｋ３＊ＳＣ３＋
Ｋ４＊ＳＣ４
＝１×５＋１１×５＋１４×１＋６×５＋５×５
＝１２９
ここで、判定基準値（Ｈ0）として、３０を設定していたとし、Ｈ≧Ｈ0の場合、Ｂｌａｓｔが検出されたことを意味する「Ｂｌａｓｔ陽性」を表示し、Ｈ＜Ｈ0の場合、Ｂｌａｓｔは検出されていないことを意味する「Ｂｌａｓｔ陰性」を表示する。図７の健常人の場合は、Ｈ＜３０なので「Ｂｌａｓｔ陰性」という評価を表示し、図８の異常細胞を含む場合は、Ｈ＞３０なので「Ｂｌａｓｔ陽性」という評価を表示することになる。
なお、図８の血液試料について、従来の２つの粒子数に基づく判定をした場合、Ｂｌａｓｔ陰性であった。
一方、同じ血液試料についてこの発明のＢｌａｓｔ検出を適用した結果では、Ｂｌａｓｔ陽性となり、感度が大きく向上している。
以上のように、この発明によれば、Ｂｌａｓｔ検出において、高い特異度を維持したまま、感度を向上させることができる。
また、４つのパラメータ（Ｄ１〜Ｄ４）を用いてＢｌａｓｔ検出の判定をしているので、より精度の高い判定結果を利用者に提供することができる。
一方、同じ血液試料についてこの発明のＢｌａｓｔ検出を適用した結果では、Ｂｌａｓｔ陽性となり、感度が大きく向上している。
以上のように、この発明によれば、Ｂｌａｓｔ検出において、高い特異度を維持したまま、感度を向上させることができる。
また、４つのパラメータ（Ｄ１〜Ｄ４）を用いてＢｌａｓｔ検出の判定をしているので、より精度の高い判定結果を利用者に提供することができる。
したがって、Ｂｌａｓｔ判定において高い感度で判定を下すことができるので、一度治療をした後に、再度出現する異常細胞の検出においても、医者が迅速かつ的確に治療方針を決定することができ、白血病の診断および治療に対し、全体として時間短縮と質の向上を図ることができる。
＜本発明でＢｌａｓｔ陽性、従来の装置でＢｌａｓｔ陰性と判定された具体例＞
次に、目視検査ではＢｌａｓｔ陽性と判断された血液試料について、本発明の評価値によればＢｌａｓｔ陽性と判定されるが、従来のＢｌａｓｔ判定では陰性と判定された具体例について説明する。
図１０，図１１および図１２に、目視検査でＢｌａｓｔを検出した血液試料についての３つのスキャッタグラムの具体例を示す。
いずれも、上から順にＤＩＦＦスキャッタグラム，ＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラム，ＩＭＩスキャッタグラムである。
また、いずれの血液試料も、従来の２つの粒子数から求めた検出方法では、「Ｂｌａｓｔ陰性」と判定されたものである。
次に、目視検査ではＢｌａｓｔ陽性と判断された血液試料について、本発明の評価値によればＢｌａｓｔ陽性と判定されるが、従来のＢｌａｓｔ判定では陰性と判定された具体例について説明する。
図１０，図１１および図１２に、目視検査でＢｌａｓｔを検出した血液試料についての３つのスキャッタグラムの具体例を示す。
いずれも、上から順にＤＩＦＦスキャッタグラム，ＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラム，ＩＭＩスキャッタグラムである。
また、いずれの血液試料も、従来の２つの粒子数から求めた検出方法では、「Ｂｌａｓｔ陰性」と判定されたものである。
図１０は、ＷＢＣクラスタに含まれる粒子数＝１２８０個のうち、目視検査で１９２個のＢｌａｓｔが検出された血液試料である。
この血液試料の３つのスキャッタグラムから、前記した５つのパラメータ（Ｄ１〜Ｄ４）を算出し、前記した評価値の計算式（３）で評価値Ｈを求めると、Ｈ＝６９となった。この数値は評価基準値（Ｈ0＝３０）よりも大きいので、「Ｂｌａｓｔ陽性」と判定される。
この血液試料の３つのスキャッタグラムから、前記した５つのパラメータ（Ｄ１〜Ｄ４）を算出し、前記した評価値の計算式（３）で評価値Ｈを求めると、Ｈ＝６９となった。この数値は評価基準値（Ｈ0＝３０）よりも大きいので、「Ｂｌａｓｔ陽性」と判定される。
同様に、図１１においては、次のような結果が得られた。
ＷＢＣクラスタに含まれる粒子数＝７３０個
目視検査のＢｌａｓｔの数＝１６１個
評価値Ｈ＝８６，「Ｂｌａｓｔ陽性」と判定。
図１１の血液試料について、従来の検出方法では、Ｂｌａｓｔ陰性であったので、この場合も感度が向上したことがわかる。
ＷＢＣクラスタに含まれる粒子数＝７３０個
目視検査のＢｌａｓｔの数＝１６１個
評価値Ｈ＝８６，「Ｂｌａｓｔ陽性」と判定。
図１１の血液試料について、従来の検出方法では、Ｂｌａｓｔ陰性であったので、この場合も感度が向上したことがわかる。
図１２においては、次のような結果が得られた。
ＷＢＣクラスタに含まれる粒子数＝６００個
目視検査のＢｌａｔの数＝１３５個
評価値Ｈ＝７８，「Ｂｌａｓｔ陽性」と判定。
図１２の血液試料について、従来の検出方法では、Ｂｌａｓｔ陰性であったので、この場合も感度が向上したことがわかる。
以上のように、この発明の評価方法によれば、従来は実際はＢｌａｓｔが出現しているにもかかわらずＢｌａｓｔを検出できなかった血液試料について、目視検査と同じ評価結果（「Ｂｌａｓｔ陽性」という評価）を得る可能性が高く、Ｂｌａｓｔ検出の精度を向上させることができる。
ＷＢＣクラスタに含まれる粒子数＝６００個
目視検査のＢｌａｔの数＝１３５個
評価値Ｈ＝７８，「Ｂｌａｓｔ陽性」と判定。
図１２の血液試料について、従来の検出方法では、Ｂｌａｓｔ陰性であったので、この場合も感度が向上したことがわかる。
以上のように、この発明の評価方法によれば、従来は実際はＢｌａｓｔが出現しているにもかかわらずＢｌａｓｔを検出できなかった血液試料について、目視検査と同じ評価結果（「Ｂｌａｓｔ陽性」という評価）を得る可能性が高く、Ｂｌａｓｔ検出の精度を向上させることができる。
１ 制御部
２ 入力部
３ 出力部
４ 記憶部
５ スコア算出部
６ ＢＬＡＳＴ判定部
４１ スコア基準データ
４２ 判定基準データ
４３ 演算データ
７１ ＳＦＬ測定部
７２ ＳＳＣ測定部
７３ ＦＳＣ測定部
７４ ＩＭＩ検出部
７５ ＲＦ検出部
７６ ＤＣ検出部
８１ ＤＩＦＦ演算部
８２ ＷＢＣ／ＢＡＳＯ演算部
８３ ＩＭＩ演算部
９１ 平均値算出部
９２ 高蛍光強度計数部
９３ 重心算出部
９４ 芽球計数部
２ 入力部
３ 出力部
４ 記憶部
５ スコア算出部
６ ＢＬＡＳＴ判定部
４１ スコア基準データ
４２ 判定基準データ
４３ 演算データ
７１ ＳＦＬ測定部
７２ ＳＳＣ測定部
７３ ＦＳＣ測定部
７４ ＩＭＩ検出部
７５ ＲＦ検出部
７６ ＤＣ検出部
８１ ＤＩＦＦ演算部
８２ ＷＢＣ／ＢＡＳＯ演算部
８３ ＩＭＩ演算部
９１ 平均値算出部
９２ 高蛍光強度計数部
９３ 重心算出部
９４ 芽球計数部
Claims (6)
- 多数の血球を含む血液試料にレーザ光を照射することにより血球ごとの散乱光強度および蛍光強度を測定する第１測定部と、前記血液試料に直流電流および高周波電流を印加することにより血球ごとの直流抵抗値および高周波抵抗値を測定する第２測定部と、前記第１および第２測定部で測定された散乱光強度，蛍光強度，直流抵抗値および高周波抵抗値を用いて、血球を特定のグループごとに分画表示することが可能な複数の散布図を生成する演算部と、演算部によって生成された散布図を用いて、血液試料に含まれる異常細胞を特定するのに有用な複数のパラメータを算出するパラメータ算出部と、算出されたパラメータごとに所定の評価点を与えるためのスコア基準データを記憶した記憶部と、前記スコア基準データに基づいて前記算出されたパラメータの値にそれぞれ評価点を付与するスコア算出部と、スコア算出部によって算出された各評価点に所定の重み付けをして、異常細胞の出現可能性を判定するための評価値を算出する異常細胞判定部とを備えたことを特徴とする異常細胞の検出装置。
- 前記測定される散乱光が前方散乱光および側方散乱光を含み、前記散布図が、側方散乱光強度および蛍光強度を直交軸とする第１散布図と、側方散乱光強度および前方散乱光を直交軸とする第２散布図と、直流抵抗値と高周波抵抗値を直交軸とする第３散布図とからなることを特徴とする請求項１の異常細胞の検出装置。
- 前記異常細胞判定部が判定する異常細胞が、骨髄球系白血病に特有の芽球である場合、前記パラメータ算出部で算出されるパラメータが、次の４つのパラメータ
（１）前記第１散布図の特定の領域に分布した単核球クラスタの蛍光強度平均値（Ｄ１）、
（２）前記第１散布図において、健常人では血球が測定されることのない所定の高蛍光強度領域の中に出現した血球の粒子数（Ｄ２）、
（３）前記第２散布図の特定の領域に分布した単核球およびリンパ球を含むＷＢＣクラスタの重心位置の基準位置に対する変化量（Ｄ３）、
（４）前記第３散布図において予め定められた芽球出現領域の中に出現した血球の粒子数（Ｄ４）、
からなることを特徴とする請求項２の異常細胞の検出装置。 - 前記パラメータ算出部で算出されるパラメータがｎ個ある場合において、各パラメータごとに付与される評価点をＳＣｉ（ｉ＝１〜ｎ）とし、その各評価点ごとに定められた重み付けの定数をＫｉ（ｉ＝１〜ｎ）とした場合、異常細胞判定部が算出する評価値Ｈは、
- 多数の血球を含む血液試料にレーザ光を照射することにより血球ごとの散乱光強度および蛍光強度を測定する第１測定ステップと、前記血液試料に直流電流および高周波電流を印加することにより血球ごとの直流抵抗値および高周波抵抗値を測定する第２測定ステップと、前記第１および第２測定ステップで測定された散乱光強度，蛍光強度，直流抵抗値および高周波抵抗値を用いて、血球を特定のグループごとに分画表示することが可能な複数の散布図を生成する演算ステップと、演算ステップによって生成された散布図を用いて、血液試料に含まれる異常細胞を特定するのに有用な複数のパラメータを算出するパラメータ算出ステップと、算出されたパラメータごとに所定の評価点を与えるためのスコア基準データに基づいて、前記算出されたパラメータの値にそれぞれ評価点を付与するスコア算出ステップと、スコア算出ステップによって算出された各評価点に所定の重み付けをして、異常細胞の出現可能性を判定するための評価値を算出する異常細胞判定ステップとを備えたことを特徴とする異常細胞の検出方法。
- 前記請求項５記載の検出方法の各ステップの機能を、コンピュータに実現させるための異常細胞検出プログラム。
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