JP2017009362A - Automatic analyzer - Google Patents
Automatic analyzer Download PDFInfo
- Publication number
- JP2017009362A JP2017009362A JP2015123414A JP2015123414A JP2017009362A JP 2017009362 A JP2017009362 A JP 2017009362A JP 2015123414 A JP2015123414 A JP 2015123414A JP 2015123414 A JP2015123414 A JP 2015123414A JP 2017009362 A JP2017009362 A JP 2017009362A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- automatic analyzer
- pressure
- sample
- probe
- waveform data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Automatic Analysis And Handling Materials Therefor (AREA)
Abstract
Description
本発明は、サンプル分注装置を備えた自動分析装置に関し、特に開栓処理を行うことなく、試験管の封止栓を突き抜いて分注する自動分析装置に関する。 The present invention relates to an automatic analyzer equipped with a sample dispensing device, and more particularly to an automatic analyzer that pierces and dispenses a sealing plug of a test tube without performing a plug opening process.
自動分析装置において、例えば、生化学自動分析装置では、血清や尿などの生体試料(以下試料と称する)の成分分析を行うために、試料と試薬とを反応させ、それによって生じる色調や濁りの変化を、分光光度計等の測光ユニットで光学的に測定する。 In an automatic analyzer, for example, in a biochemical automatic analyzer, in order to perform a component analysis of a biological sample such as serum or urine (hereinafter referred to as a sample), the sample and the reagent are reacted, and the resulting color tone and turbidity The change is measured optically with a photometric unit such as a spectrophotometer.
試料と試薬を反応させるためには、それぞれが収容されている容器から反応容器への分注を行う必要がある。このため自動分析装置では、試料あるいは試薬をそれぞれが収容されている容器から反応容器へ自動で吸引・吐出する分注装置を備えている。 In order to react the sample and the reagent, it is necessary to perform dispensing from the container in which the sample and the reagent are contained into the reaction container. For this reason, the automatic analyzer includes a dispensing device that automatically sucks and discharges a sample or a reagent from a container in which the sample or reagent is stored into the reaction container.
試料を封止栓により封止された試験管(以下真空採血管と称する)から反応容器へ分注するサンプル分注装置においては、種々の要因によって分注異常が発生することがある。主な分注異常の発生要因の一つして試料の吸引によるプローブ詰まり、及び異常な粘性をもった試料の吸引がある。 In a sample dispensing apparatus that dispenses a sample from a test tube (hereinafter referred to as a vacuum blood collection tube) sealed with a sealing stopper to a reaction container, dispensing abnormality may occur due to various factors. One of the main causes of dispensing abnormalities is clogging of the probe due to sample suction and suction of a sample having an abnormal viscosity.
プローブに詰まりが生じると、所定量の試料を反応容器に分注できず、信頼性のある分析結果を得ることができない。また、異常な粘性を持つ試料の吸引を行なった際においても正確な分注ができず、分析結果に影響を与える。 When the probe is clogged, a predetermined amount of sample cannot be dispensed into the reaction container, and a reliable analysis result cannot be obtained. Further, even when a sample having an abnormal viscosity is sucked, accurate dispensing cannot be performed, which affects the analysis result.
分注異常を判断する手段として、プローブを含む分注流路内に圧力センサを設け、圧力変動を基にプローブの詰まりなどの分注異常を検出する技術が数多く提案されている。 As means for determining dispensing abnormality, many techniques have been proposed in which a pressure sensor is provided in a dispensing flow path including a probe, and dispensing abnormality such as probe clogging is detected based on pressure fluctuation.
特許文献1に記載の技術では、封止栓と突き抜いたプローブを通し、真空採血管内の圧力を圧力センサにより監視する。圧力センサの検出値が閾値以下もしくは閾値以上であれば詰まりであると判定することが記載されている。
In the technique described in
しかしながら、上述の特許文献1に記載の方法では、真空採血管の種類による負圧量の違いや、採血量などのばらつきにより真空採血管内の負圧量にばらつきが生じるため、通常大気圧状態を基準とし定められた閾値による判断では正常吸引、異常吸引の判定を誤る可能性がある。
However, in the method described in
真空採血管を使用する場合、試料は全血となるため、粘性は20℃のグリセリン水溶液に例えると30〜60%の範囲での粘性を持つ。また、採血に用いられる試験管と封止栓で構成される真空採血管は予め負圧に充てんされている。採血管内の負圧量は採血管の種類とその採血管内にどの程度の血液が吸引出来たかにより、個々にばらつきが発生している。そのため試料を吸引する際、吸引時に取得した圧力波形のデータ取得した際には真空採血管内の残圧の影響をうけることとなる。そのため、同一の試料を吸引した場合でも吸引時に得られる圧力の波形データが異なる。結果として、真空採血管内の負圧量のばらつきと、全血試料のように広い範囲の粘性を持った試料に対しては吸引時の圧力波形データからでは特許文献1にあるような閾値の設定が困難となる。
When a vacuum blood collection tube is used, the sample is whole blood, and thus the viscosity is in the range of 30 to 60% when compared to a 20 ° C. glycerin aqueous solution. A vacuum blood collection tube composed of a test tube and a sealing stopper used for blood collection is filled with a negative pressure in advance. The amount of negative pressure in the blood collection tube varies depending on the type of blood collection tube and how much blood can be sucked into the blood collection tube. Therefore, when the sample is aspirated, the data of the pressure waveform acquired at the time of aspiration is affected by the residual pressure in the vacuum blood collection tube. For this reason, even when the same sample is sucked, the waveform data of the pressure obtained at the time of suction is different. As a result, for a sample having a wide range of viscosities such as a whole blood sample and a variation in the amount of negative pressure in the vacuum blood collection tube, the threshold value setting as described in
本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、試料の粘性や真空採血管の種類や採血量からくる圧力波形データのばらつきによる影響を踏まえ、正確に分注時の異常を検知する事を目的とする。 The present invention has been made in view of the above problems, and accurately detects abnormalities during dispensing in consideration of the effects of variations in pressure waveform data resulting from the viscosity of the sample, the type of vacuum blood collection tube, and the amount of blood collected. With the goal.
本発明は、上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば以下の通りである。 The present invention includes a plurality of means for solving the above-mentioned problems. An example of the means is as follows.
栓がされている真空採血管に対し当該栓を貫通させ、当該真空採血管内の試料を吸引し、反応容器へ吐出するプローブと、前記プローブに試料を吸引吐出させるシリンジと、前記シリンジを前記プローブに接続する分注流路と、該分注流路内に配置され、該分注流路内の圧力を検出する圧力センサと、該シリンジの動作時に該圧力センサから出力される圧力波形データを記録し、あらかじめ定められている複数の数値データからなる計算パラメータを用いて該圧力波形データから判定値を計算し、あらかじめ定められている閾値と該判定値の大小関係を比較するコントローラを備える自動分析装置において、前記コントローラは、第1の計算パラメータと第2の計算パラメータ、第1の閾値と第2の閾値を持ち、プローブが真空採血管の内部にある状態でシリンジを動作させた最中に取得した第1の圧力波形データと第1の計算パラメータにより計算した第1の判定値を第1の閾値と比較する第1の比較を行い、プローブが真空採血管の外部にある状態でシリンジを動作させた最中に取得した第2の圧力波形データと第2の計算パラメータにより計算した第2の判定値を第2の閾値と比較する第2の比較を行い、第1の比較と第2の比較を用いて、分注の異常の有無を判定する自動分析装置である。 A probe for penetrating the stopper into a vacuum blood collection tube, sucking a sample in the vacuum blood collection tube, and discharging the sample into a reaction vessel; a syringe for sucking and discharging the sample to the probe; and the syringe as the probe A dispensing channel connected to the pressure sensor, a pressure sensor arranged in the dispensing channel and detecting the pressure in the dispensing channel, and pressure waveform data output from the pressure sensor during operation of the syringe An automatic recording unit that records and calculates a determination value from the pressure waveform data using calculation parameters including a plurality of predetermined numerical data, and compares a predetermined threshold value with the determination value. In the analyzer, the controller has a first calculation parameter and a second calculation parameter, a first threshold value and a second threshold value, and the probe is inside the vacuum blood collection tube. The probe compares the first pressure waveform data acquired during the operation of the syringe in a certain state and the first determination value calculated by the first calculation parameter with the first threshold, and the probe The second pressure waveform data obtained during the operation of the syringe in a state outside the vacuum blood collection tube and the second determination value calculated by the second calculation parameter are compared with the second threshold value. It is an automatic analyzer that compares and determines the presence or absence of dispensing abnormality using the first comparison and the second comparison.
真空採血管の内部でシリンジを動作させた最中に圧力センサで得られる圧力波形データと、真空採血管の外部でのシリンジを動作させた最中に圧力センサで得られる圧力波形データをそれぞれ個別に設定された計算パラメータによって閾値の判定を行なうことで、試料の粘性や真空採血管内の圧力の状態に影響を受けず、分注時のプローブの詰まりや異常な粘性の試料吸引の検知が可能となり、信頼性の高い自動分析装置を提供できる。 Separate pressure waveform data obtained by the pressure sensor while operating the syringe inside the vacuum blood collection tube and pressure waveform data obtained by the pressure sensor while operating the syringe outside the vacuum blood collection tube Judgment of the threshold value based on the calculation parameters set to, enables detection of clogging of the probe during dispensing and abnormally viscous sample suction without being affected by the viscosity of the sample or the pressure in the vacuum blood collection tube Thus, a highly reliable automatic analyzer can be provided.
以下、図面を用いて本発明の実施形態を説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
図1は、本発明が適用される自動分析装置の概略構成図である。 FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an automatic analyzer to which the present invention is applied.
図1において、自動分析装置は、試料を保持する真空採血管(試料容器)100を複数搭載可能なサンプルディスク(試料ディスク)101と、試薬を保持する試薬容器103を複数搭載可能な第1試薬ディスク104および第2試薬ディスク106と、周上に複数の反応容器110を配置した反応ディスク111とを備える。
In FIG. 1, the automatic analyzer is a first reagent capable of mounting a plurality of sample disks (sample disks) 101 capable of mounting a plurality of vacuum blood collection tubes (sample containers) 100 holding a sample and a plurality of
また、自動分析装置は、真空採血管100から吸引した試料を反応容器110に分注するプローブ(試料プローブ)102と、第1試薬ディスク104内の試薬容器103から吸引した試薬を反応容器110に分注する第1試薬プローブ105と、第2試薬ディスク106内の試薬容器103から吸引した試薬を反応容器110に分注する第2試薬プローブ107を備える。
The automatic analyzer also supplies a probe (sample probe) 102 for dispensing a sample sucked from the vacuum
さらに、自動分析装置は、反応容器110内の液体を撹拌する攪拌装置108と、反応容器110を洗浄する容器洗浄機構109と、反応ディスク111の内周付近に設置された光源112と、分光検出器113と、分光検出器113に接続されたコンピュータ114と、自動分析装置全体の動作を制御し、外部とのデータの交換を行うコントローラ115とを備える。
Further, the automatic analyzer includes a
プローブ102は、分注流路116、119を介して定量ポンプ117と接続され、分注流路116、119の途中には圧力センサ118が設けられている。分注流路内に配置された圧力センサ118は、試料吸引および吐出時に分注流路内の圧力を検出することができる。
The
図2は、本発明の実施例における要部(プローブ102内の圧力信号処理部)の説明図である。 FIG. 2 is an explanatory diagram of a main part (pressure signal processing unit in the probe 102) in the embodiment of the present invention.
図2において、プローブ102と接続される、定量ポンプ117には駆動機構201で駆動されるプランジャ202(シリンジとも称す)が設けられている。また、定量ポンプ117は、バルブ203を通してポンプ204に接続されている。当該シリンジには配管119(分注流路)が接続され、当該配管119(分注流路)にはプローブ102が接続されている。当該シリンジの駆動により、プローブ102内に真空採血管100等から試料を吸引したり、プローブ102外に試料を吐出することができる。
In FIG. 2, the
また、圧力センサ118は、AD変換器205を介して信号処理器(信号処理部)206に接続されている。プローブ102内はシステム液207aで満たされ、分節空気208を介して試料209が吸引される。図2に示した例は、試料209がサンプルプローブ102内に吸引された状態を示している。
The
プローブ102は、図示しない移動機構により、上下方向、水平方向に回動して真空採血管100と反応容器110間を移動できる。
The
次に、本発明の実施例における動作について説明する。 Next, the operation in the embodiment of the present invention will be described.
図1、図2において、真空採血管100には血液等(例えば、全血)の検査対象の試料が入れられ、サンプルディスク101にセットされる。それぞれの試料で必要な分析の種類はコンピュータ114からコントローラ115に入力される。サンプルプローブ102によって真空採血管100から採取された試料は反応ディスク111に並べられている反応容器110に一定量分注される。サンプルプローブは、栓がされている真空採血管に対し当該栓を貫通させ、当該採血管内の試料を吸引し、反応容器110へ吐出するプローブである。また、サンプルプローブは当該栓を貫通させるために先端が尖っているプローブである。
1 and 2, a sample to be examined such as blood (for example, whole blood) is placed in a vacuum
そして、一定量の試薬が第1試薬ディスク104または第2試薬ディスク106に設置された試薬容器103から第1試薬プローブ105または第2試薬プローブ107により反応容器110に分注され、攪拌装置108にて攪拌される。この試料および試薬の分注量は、分析の種類毎に予め設定されている。
Then, a certain amount of reagent is dispensed from the
反応ディスク111は、周期的に回転、停止を繰り返し、反応容器110が光源112の前を通過するタイミングで分光検出器113にて測光が行われる。10分間の反応時間の間に分光検出器113により測光を繰り返し、その後、容器洗浄機構109で反応容器110内の反応液の排出および洗浄がなされる。この間に別の反応容器110では、別の試料、試薬の分注動作等が並行して実施される。分光検出器113にて測光したデータはコンピュータ114で演算され、分析の種類に応じた成分の濃度を算出してコンピュータ114のディスプレイに表示される。
The
プローブ102の動作を、詳細に説明する。
The operation of the
試料を吸引する前に、まず、コントローラ115は、バルブ203を開閉してサンプルプローブ102の流路内部をポンプ204から供給されるシステム液207で満たす。次に、コントローラ115は、プローブ102の先端が空中にある状態で、駆動機構201によりプランジャ(シリンジ)202を下降動作させ、この下降動作により分節空気208を吸引する。
Before the sample is sucked, first, the
次に、コントローラ115は、プローブ102を真空採血管100の中に下降させ、その先端が試料内に浸かった状態でプランジャ(シリンジ)202を所定量下降して試料をプローブ102内に吸引する。この場合、吸引液209は試料である。プローブ102の、吸引時の圧力(又は圧力変動)は、圧力センサ118で検出され、AD変換器205でデジタル変換されて信号処理器206に送られる。その後、プローブ102を反応容器110上に移動して試料を吐出する。この吐出時においても、プランジャ(シリンジ)202が動作している際の圧力(又は圧力変動)は、圧力センサ118で検出され、AD変換器205でデジタル変換されて信号処理器206に送られる。
Next, the
引き続いてプローブ102は、バルブ203の開閉で内部がシステム水等で洗浄され、また、外部も洗浄され、次の分析に備える。
Subsequently, the inside of the
信号処理器206ではプローブ102の試料吸引時に得られた第1の圧力波形データ、及び吐出時に取られた第2の圧力波形のデータより分注の異常の有無を判別し、異常があったと判断された場合は、その分析を中止させ、コンピュータ114の表示部等にアラームを表示し、復帰動作を行なう。復帰動作は、異常の原因を除いて再分注する、別の試料の検査(分注および分析)に移る、装置を停止するなどの中から選択される。
The
図3は、同一仕様の採血管を使用し、採血量による真空採血管内の圧力変化を表したものである。 FIG. 3 shows a change in pressure in the vacuum blood collection tube according to the amount of blood collected using the blood collection tube of the same specification.
図3において、縦軸は真空採血管内の空気量と圧力を表し、横軸は真空採血管内の採血量を表す。そして、図3に示した直線は空気量と採血量の関係を示し、曲線は採血量と圧力の関係を示している。採血量に応じて真空採血管内の圧力が異なることがわかる。 In FIG. 3, the vertical axis represents the air amount and pressure in the vacuum blood collection tube, and the horizontal axis represents the blood collection amount in the vacuum blood collection tube. The straight line shown in FIG. 3 indicates the relationship between the air volume and the blood sampling volume, and the curve indicates the relationship between the blood sampling volume and the pressure. It can be seen that the pressure in the vacuum blood collection tube varies depending on the amount of blood collected.
図3に示すように、採血量が少ないほど真空採血管内の負圧量が多く、採血量が多くなるにつれ大気圧に近づくことがわかる。患者から採血出来る採血量は必ずしも一定ではないため、同じサイズの真空採血管でも真空採血管内の圧力にばらつきが生じる。 As shown in FIG. 3, it can be seen that the smaller the amount of blood collected, the greater the amount of negative pressure in the vacuum blood collection tube, and the closer to the atmospheric pressure as the amount of blood collected increases. Since the amount of blood that can be collected from a patient is not always constant, the pressure in the vacuum blood collection tube varies even with vacuum blood collection tubes of the same size.
図4は、真空採血管内に粘性の異なった試料を充てんし、プローブで試料吸引した際の圧力センサで得られる圧力波形データの例である。なお、「正常」、「粘性異常」、「詰り」の夫々で複数の波形が示されているのは採血管内の負圧を変えているためである。 FIG. 4 is an example of pressure waveform data obtained by a pressure sensor when a sample having a different viscosity is filled in a vacuum blood collection tube and the sample is sucked with a probe. A plurality of waveforms are shown for each of “normal”, “abnormal viscosity”, and “clogging” because the negative pressure in the blood collection tube is changed.
図4において縦軸は圧力センサ118の圧力を表し、横軸は時間軸を示す。様々な負圧を持った採血管より吸引を行い、吸引開始時を0点として補正している。正常範囲の粘性の試料,高粘性(異常な粘性)の試料,詰まる試料を、線種により、「正常」、「粘性異常」、「詰り」とに分けている。圧力波形は試料の粘性によって、また真空採血管内部の負圧によって、吸引時の圧力波形データは影響を受けるため、正常時、粘性異常時、詰まり発生時の切り分けが困難であることが結果から分かる。真空採血管より吸引する試料は全血であり、グリセリン水溶液に例えると20℃のグリセリン水溶液30〜60%と粘性には大きく個人差がある。試料の粘性だけでなく、採血管内の負圧も圧力波形に影響を与えることから、試料吸引中の圧力波形データのみでは分注時における詰まりや、粘性の判定は不十分である。
In FIG. 4, the vertical axis represents the pressure of the
図5は、真空採血管内に粘性の異なった試料を充てんし、プローブで試料吐出した際の圧力センサで得られる圧力波形データの例である。なお、「正常」で複数の波形が示されているのは採血管内の負圧を変えているためである。 FIG. 5 is an example of pressure waveform data obtained by a pressure sensor when a sample having a different viscosity is filled in a vacuum blood collection tube and the sample is discharged by a probe. A plurality of waveforms are shown as “normal” because the negative pressure in the blood collection tube is changed.
図5において縦軸は圧力センサ118の圧力を表し、横軸は時間軸を示す。様々な負圧を持った採血管より試料の吐出を行い、図4と同様に、正常範囲の粘性の試料,高粘性(異常な粘性)の試料,詰まる試料を、線種により、「正常」、「粘性異常」、「詰り」とに分けている。圧力波形は試料の粘性によって変化し、吸引時の圧力波形データと比較して詰まり時の波形の判別が容易であることが結果から分かる。
In FIG. 5, the vertical axis represents the pressure of the
従い、判別が比較的困難な試料吸引中の圧力波形データと併せ、判別が比較的容易な試料吐出中の圧力波形データを利用することは有用であることが見て取れる。 Accordingly, it can be seen that it is useful to use the pressure waveform data during sample discharge that is relatively easy to distinguish, together with the pressure waveform data during sample suction that is relatively difficult to distinguish.
図6は、本実施例における信号処理器206の内部構成図である。
FIG. 6 is an internal configuration diagram of the
図6において、信号処理器206は、自動分析装置の各々の動作に対して分注異常の判定に用いる複数の計算パラメータが記憶されているメモリ206bと、比較部206aと、判定部206cとを備える。信号処理器206の判定部206cは、その判定結果をコントローラ115に伝達する。信号処理器206は、コントローラ115とは別箇に設けられていてもよいし、コントローラ115内に備えられていてもよいものである。なお、判定部206cでの判定に用いる基準パラメータを検知パラメータと称する場合もある。
In FIG. 6, the
メモリ206bに記憶されている動作に対応した計算パラメータから適切な計算パラメータが選択され使用される。計算パラメータは様々な条件の圧力波形データより生成され、異常な圧力波形データを判定するための閾値が設定されている。あらかじめ定められている複数の数値データからなる計算パラメータを用いて圧力波形データから判定値が計算される。比較部206aにおいて、この判定値(判定対象)とこの閾値を比較することで正常、異常の判定が行なわれる。ここで、判定値とは、圧力波形データと正常に分注が行われた場合の圧力波形データとの波形の違いを定量化する統計距離である。
An appropriate calculation parameter is selected from the calculation parameters corresponding to the operation stored in the
本実施例においては、後に説明する計算パラメータを2つとして説明しているが、自動分析装置の動作によって、採血管外での動作がこれよりも多い場合もあり、パラメータを3つ以上としても良い。 In this embodiment, the calculation parameters described later are described as two. However, there are cases where there are more operations outside the blood collection tube depending on the operation of the automatic analyzer, and even if there are three or more parameters. good.
計算パラメータについて詳細を説明する。計算パラメータとは、圧力波形と既知データの集合との統計距離を算出するために用いる数値データである。言い換えれば、計算パラメータとは、得られた圧力波形データ(測定中のシリンジ動作時に取得)と正常に分注が行われた場合の圧力波形データ(あらかじめ様々な条件下のシリンジ動作時に取得)との波形の違いを定量化する統計距離を計算するために用いる数値データである。ある動作における判定において、コントローラ115は、動作時における圧力波形データ(つまり、圧力センサ118の検出結果)を取得するとともに、メモリ206bに記憶された計算パラメータとの統計距離を算出する。つまり、前述の判定値は統計距離である。本実施の形態では、比較部206aで用いる統計距離として、マハラノビス距離を用いた場合を例示して説明する。
Details of the calculation parameters will be described. The calculation parameter is numerical data used for calculating a statistical distance between the pressure waveform and a set of known data. In other words, the calculated parameters are the obtained pressure waveform data (obtained when the syringe is operating during measurement) and the pressure waveform data when the dispensing is performed normally (obtained in advance during operation of the syringe under various conditions). It is the numerical data used in order to calculate the statistical distance which quantifies the difference in the waveform. In a determination in a certain operation, the
コントローラ115は、算出した統計距離を比較部206aで閾値と大小関係を比較し、その比較結果に基づいて、判定部206cで判定を行う。メモリ206bに記憶された計算パラメータ、及び閾値は、予め対象の動作ごとに必要に応じて定められている。本実施例においては吸引時と吐出時の2つの計算パラメータが定められているが、真空採血管内において吸引動作を行なった場合には、圧力波形の値は採血管内部の圧力と試料の粘性等の影響を受ける。これらの影響を考慮し、吐出の際の閾値に比較して、異常の判定の閾値が高く設定されている。閾値が高いとは、判定裕度が大きいことを意味している。つまり、先に述べたように、試料吸引時の異常判別は比較的困難であるため判定裕度を大きくしている。
The
例えば、吸引時と吐出時とで判定の閾値を同じにした場合、閾値を吸引時に合わせたとすると判定が比較的容易な吐出時の判定が甘くなり異常吐出を正常と判定する虞がある。一方、閾値を吐出時に合わせたとすると判定が比較的困難な吸引時の判定が厳しくなり正常吸引を異常吸引と判定する虞がある。従い、閾値を吸引時と吐出時の判定の容易性に合わせて個々に設けることでより信頼性の高い判定が可能となる。 For example, if the thresholds for determination are the same for suction and discharge, if the threshold is adjusted for suction, the determination at the time of discharge, which is relatively easy to determine, may be reduced, and abnormal discharge may be determined as normal. On the other hand, if the threshold is set at the time of ejection, the determination at the time of suction, which is relatively difficult to determine, becomes strict, and there is a possibility that normal suction is determined as abnormal suction. Accordingly, it is possible to perform determination with higher reliability by individually setting the threshold values in accordance with the ease of determination during suction and during discharge.
統計距離について説明する。統計距離は、複数の特徴変数で代表される2つの事象間の類似性を数値化した指標である。本実施の形態の場合には、予め用意した既知データの集合に対して、対象データがどれだけ離れているかを算出することになる。ここでは、統計距離の一例としてマハラノビス距離の計算方法について説明する。 The statistical distance will be described. The statistical distance is an index obtained by quantifying the similarity between two events represented by a plurality of feature variables. In the case of the present embodiment, how far the target data is from a set of known data prepared in advance is calculated. Here, a method of calculating the Mahalanobis distance will be described as an example of the statistical distance.
図7は、それぞれの動作において既知データの集合の一例を模式的に示す図である。本実施例中では、吸引動作、吐出動作それぞれにおいて既知波形データとなるn事象の各データがk個の特徴変数を有している(n,kは正の整数)。なお、nとkの数は(a)吸引動作中,(b)吐出動作中で一致する必要はない。 FIG. 7 is a diagram schematically illustrating an example of a set of known data in each operation. In the present embodiment, each of n event data, which is known waveform data in each of the suction operation and the discharge operation, has k characteristic variables (n and k are positive integers). Note that the numbers of n and k do not need to be the same during (a) the suction operation and (b) the discharge operation.
マハラノビス距離の計算では、まず、対象データの各特徴変数をy1,y2,・・・,
yk、既知データの集合の各特徴変数の平均をz1,z2,・・,zk、標準偏差をσ1,σ2,・・・,σkとした場合、下記の(式1)により正規化を行う。但し、i=1,・・・,kとする。
In calculating the Mahalanobis distance, first, each feature variable of the target data is expressed as y 1 , y 2 ,.
そして、既知データの集合に対する対象データのマハラノビス距離DMは、下記の(式2)により表される。ここで、式中のAは共分散行列の逆行列である。 The Mahalanobis distance D M of the target data for a set of known data is represented by the following (Equation 2). Here, A in the equation is an inverse matrix of the covariance matrix.
これにより、統計距離であるマハラノビス距離DMが算出でき、ある所定の閾値thと比較することで、プローブの詰まり判定を行うことができる。例えば、算出したDMが閾値th以下であればプローブの詰まりのない正常な分注とみなすことができる。 This allows calculation Mahalanobis distance D M is a statistical distance, is compared with some predetermined threshold th, it is possible to perform the clogging determination of the probe. For example, it can be regarded as calculated D M successfully without clogging of the probe equal to or smaller than the threshold value th dispensing.
既知データの集合から得られるz1,z2,・・,zk、σ1,σ2,・・・,σkは、理想的な圧力波形の所定時間の圧力値に相当する。この既知データの集合から計算される各特徴変数の平均,標準偏差,共分散行列の逆行列,および閾値thを計算パラメータとして,吸引時用と吐出時用の2つの計算パラメータをメモリ206bにあらかじめ格納しておく。
Z 1,
対象となる圧力波形データから各特徴変数を求め、コントローラは動作に対応した計算パラメータをメモリより読み出し、メモリにより各特徴変数の平均及び標準偏差を用いて、式1及び式2により、マハラノビス距離DMを算出することができる。算出した統計距離と閾値thを比較することで分注時の異常判定を行うことができる。
Each feature variable is obtained from the target pressure waveform data, and the controller reads the calculation parameters corresponding to the operation from the memory, and uses the mean and standard deviation of each feature variable by the memory, and the Mahalanobis distance D by
なお、本実施の形態に適用可能な統計距離の計算法としては、マハラノビス距離の他にも、ユークリッド距離、標準ユークリッド距離、マンハッタン距離、チェビシェフ距離、ミンコフスキー距離、多変量正規密度などの計算法がある。 In addition to the Mahalanobis distance, a statistical distance calculation method applicable to the present embodiment includes a calculation method such as Euclidean distance, standard Euclidean distance, Manhattan distance, Chebyshev distance, Minkowski distance, and multivariate normal density. is there.
なお、この計算パラメータは、対応した圧力波形データ以外からの情報によって補正を行ってもよい。例えば、真空採血管内における負圧がある一定以下であった場合、内圧による影響を勘案し、メモリから読み出した吐出時の閾値thに係数pを掛け合わせる。ここで、pは1より大きい正の数値である。その結果、後述の第2の計算パラメータにおける閾値を増加方向に変化させることができる。従い、真空採血管内における圧力が大きな負圧で吐出時の圧力波形に影響を与える場合であっても精度の高い判定を行うことができる。 This calculation parameter may be corrected by information other than the corresponding pressure waveform data. For example, when the negative pressure in the vacuum blood collection tube is below a certain level, the influence of the internal pressure is taken into consideration, and the threshold value th at the time of ejection read from the memory is multiplied by the coefficient p. Here, p is a positive numerical value greater than 1. As a result, the threshold value in the second calculation parameter described later can be changed in the increasing direction. Therefore, even when the pressure in the vacuum blood collection tube is a large negative pressure and affects the pressure waveform at the time of discharge, a highly accurate determination can be made.
図8は、本発明における判別動作のフローチャートである。なお、このフローはコントローラ115により行われる。
FIG. 8 is a flowchart of the discrimination operation in the present invention. This flow is performed by the
図8にて、プローブ102の下降動作を行う(STEP1)。この際、プローブは真空採血管の栓を貫通し、プローブ先端は真空採血管の内部に侵入する。プローブの下降が完了した後、プローブ102にて試料の吸引動作を行い、試料吸引時(シリンジの動作最中)の圧力データを圧力センサ118にて測定し、AD変換されたデータを第1の圧力波形データとして取得し、メモリに記録する(STEP2)。取得した第1の圧力波形データはコントローラ115でメモリ206bに記憶された第1の計算パラメータとの統計距離を算出する。本実施の形態では、比較部206aで用いる統計距離として、マハラノビス距離を用いた場合を例示して説明する。
In FIG. 8, the
コントローラ115は、算出した統計距離を、比較部206aで閾値と比較し(STEP3)、その比較結果に基づいて、判定部206cで吸引時におけるプローブの詰まりの判定を行う(STEP4)。統計距離が閾値を超えた場合は、プローブの詰まりが有ると判定し、プローブが詰まっているというアラームを表示部に表示し、吸引した試料を反応容器へ吐出せずにプローブの詰まりを除去する動作を行なう(STEP5)。すなわち、その回の分注動作は中止される。その際に、プローブの詰まりを除去する動作として、例えば内洗水などをプローブから吐出する動作を行い、詰まった異物を除去する動作を行う。
The
第1の圧力波形データの判定が正常に終了した後、すなわち統計距離が閾値以内である場合は、吸引した試料を真空採血管の外部で吐出する。なお、この前までにプローブは真空採血管から上昇し引き抜かれ、反応容器に移動している。試料吐出時(シリンジの動作最中)の圧力データの圧力センサ118にて測定し、AD変換されたデータを第2の圧力波形データとして取得し、メモリに記録する(STEP6)。取得した第2の圧力波形データはコントローラ115でメモリ206bに記憶された第2の計算パラメータとの統計距離を算出する。
After the determination of the first pressure waveform data is completed normally, that is, when the statistical distance is within the threshold value, the sucked sample is discharged outside the vacuum blood collection tube. Prior to this, the probe has been lifted and pulled out from the vacuum blood collection tube and moved to the reaction vessel. The
なお、STEP4と6の間に、計算パラメータの閾値を補正することが示されているが、これは任意である。ここでは、先に述べたように、第1の波形データから取り出した圧力値によって第2の閾値に補正を与えることを意味している。このような補正を与えることで、第2の閾値が大きくなり、真空採血管内の圧力を考慮した試料吐出のより信頼性の高い判定が可能となる。 In addition, although it is shown between STEP4 and STEP6 that the threshold value of a calculation parameter is corrected, this is arbitrary. Here, as described above, it means that the second threshold value is corrected by the pressure value extracted from the first waveform data. By giving such correction, the second threshold value is increased, and a more reliable determination of sample discharge in consideration of the pressure in the vacuum blood collection tube is possible.
また、同様の考え方として、先の補正に換えて、第1の波形データから取り出した圧力値に応じた、第2の計算パラメータと第2の閾値を選択することでより信頼性の高い判定が可能となる。例えば、真空採血管の内部の圧力に応じて、第2の計算パラメータと第2の閾値との組み合わせを複数組、装置は持っており、第1の圧力波形データから取り出した圧力値によって1つの組の第2の計算パラメータと第2の閾値を選択して、STEP7、8を実行する。なお、試料吸引時の圧力波形データから真空採血管の内部の圧力の求め方については公知であり公知の方法で真空採血管の内部の圧力を知ることができる。 Further, as a similar idea, instead of the previous correction, a more reliable determination can be made by selecting the second calculation parameter and the second threshold corresponding to the pressure value extracted from the first waveform data. It becomes possible. For example, according to the pressure inside the vacuum blood collection tube, the apparatus has a plurality of combinations of the second calculation parameter and the second threshold value, and one device is used depending on the pressure value extracted from the first pressure waveform data. A set of second calculation parameters and a second threshold value are selected, and STEPs 7 and 8 are executed. The method for obtaining the pressure inside the vacuum blood collection tube is known from the pressure waveform data at the time of sample suction, and the pressure inside the vacuum blood collection tube can be known by a known method.
コントローラ115は、算出した統計距離を、比較部206aで閾値と比較し(STEP7)、その比較結果に基づいて、判定部206cで吐出時における試料粘性の異常判定を行う(STEP8)。統計距離が閾値を超えた場合は、試料の粘性が正常範囲にないと判定し、試料の粘性異常ありというアラームを表示部に表示する。すなわちプローブの異常判定がなされたことになる(STEP9)。吐出された試料に関しては正常に分注が行なわれていない可能性があるので、試薬の分注は行なわずに試料が吐出された反応容器の洗浄を行う(STEP11)。これにより試薬の無駄を防ぐことができる。なお、反応容器の洗浄とプローブ異常判定は図示されているように洗浄が先でもよいし後でもよい。
The
STEP8において、試料吸引時の圧力データが閾値内の場合、すなわち統計距離が閾値以内である場合は、試料の粘性が正常範囲にあると判定し、判定部206cからの指令に従って、コントローラ115の制御により、反応容器への分注動作を行い、分析動作が開始する(STEP10)。従い、通常の分析動作に従い試薬が反応容器に分注される。
In STEP 8, when the pressure data at the time of sample suction is within the threshold value, that is, when the statistical distance is within the threshold value, it is determined that the viscosity of the sample is in the normal range, and the control of the
このようなフローを辿ることで、コントローラ115は、試料吸引時の統計距離と第1の閾値との第1の比較と、試料吐出時の統計距離と第2の閾値との第2の比較を用いて、分注の異常の有無を判定することができる。そして、コントローラ115は、第1の比較においてはプローブの詰まりの有無を判定し、第2の比較においては試料の粘性が正常範囲にあるか否かを判定することができる。また、上記のように、判定対象が異なるため、第1の比較で異常と判定された場合と、第2の比較で異常と判定された場合とは別のアラームが表示され、ユーザは一回の分注動作のうち、吸引動作でプローブが詰まった異常か、試料の粘性が正常範囲にない異常かの区別を容易に行うことができる。
By following such a flow, the
図9及び図10にて圧力波形データと既知波形データとの関係を説明する。図9と図10はそれぞれ、吸引時と吐出時の圧力波形データである。横軸は時間、縦軸は圧力値を示す。なお、図9に示す吸引時の圧力波形データは吸引開始地点を0点に補正している。 The relationship between the pressure waveform data and the known waveform data will be described with reference to FIGS. 9 and 10 are pressure waveform data at the time of suction and at the time of discharge, respectively. The horizontal axis represents time, and the vertical axis represents the pressure value. In the pressure waveform data at the time of suction shown in FIG. 9, the suction start point is corrected to zero point.
試料と採血管内部の圧力条件はグラフ中に図示し、図9と図10の試料の条件は同一のものを用いている。また、グラフ中に図7によって説明した、既知波形のデータ群を領域として示した。本実施例において用いている分析装置は真空採血管を採用しているため、図9において、採血管の負圧が大きいと吸引時の圧力のピークが低くなり、開放採血管と比較して正確な粘性が把握しにくい。そのため、吸引時は詰まりの判定のみを行なうように計算パラメータの閾値を設定している。 The pressure conditions inside the sample and the blood collection tube are shown in the graph, and the conditions of the samples in FIGS. 9 and 10 are the same. In the graph, the data group of known waveforms described with reference to FIG. 7 is shown as a region. Since the analyzer used in the present embodiment employs a vacuum blood collection tube, in FIG. 9, when the negative pressure of the blood collection tube is large, the pressure peak during suction is low, which is more accurate than the open blood collection tube. Difficult to grasp. Therefore, the threshold value of the calculation parameter is set so that only the clogging is determined at the time of suction.
図10は吐出時の圧力波形データの1例である。本実施例では、吐出動作は真空採血管の外部で行われるため、採血管内部の影響を受けずに吐出動作が実施できる。そのため、粘性の影響を把握することが出来るように計算パラメータを設定している。つまり、吸引時の圧力波形データからはプローブ内部の詰まりを、吐出時の圧力波形データからは異常な粘性の試料を判別できるように閾値を設定している。 FIG. 10 shows an example of pressure waveform data during discharge. In this embodiment, since the discharge operation is performed outside the vacuum blood collection tube, the discharge operation can be performed without being influenced by the inside of the blood collection tube. Therefore, the calculation parameters are set so that the influence of viscosity can be grasped. That is, the threshold value is set so that clogging inside the probe can be determined from the pressure waveform data at the time of suction, and an abnormally viscous sample can be determined from the pressure waveform data at the time of discharge.
吸引時に詰まりの検知を行なうことにより、反応容器内へ詰まりの原因となるゴムくずなどを反応容器へ吐出することを回避できる。また、吐出時に高粘性の試料を判定することで、粘性による試料の吐出失敗といったことを防止できる。その結果、より正確性の高い測定が実施できる装置の提供が可能となる。なお、図9及び図10では便宜上、既知波形データを領域で示したが、本発明では統計距離を用いて圧力波形データの判定を実施する。そのため、既知波形データの領域から外れた圧力波形データが必ず異常な波形であるといったことはないことを補足しておく。 By detecting clogging at the time of suction, it is possible to avoid discharging rubber scraps or the like that cause clogging into the reaction container. Further, by determining a highly viscous sample at the time of discharge, it is possible to prevent a sample discharge failure due to viscosity. As a result, it is possible to provide an apparatus that can perform measurement with higher accuracy. In FIG. 9 and FIG. 10, the known waveform data is shown as a region for convenience, but in the present invention, the pressure waveform data is determined using the statistical distance. Therefore, it is supplemented that the pressure waveform data out of the known waveform data area is not necessarily an abnormal waveform.
また、本実施の形態では、圧力センサ118の圧力結果からの波形を利用し、分注時の異常の判定を実施した。しかし、他の方法においてもプローブの吐出吸引時の圧力が計測できるのであれば、圧力センサを利用する必要はない。しかしながら、当該圧力センサ118の圧力を利用することで、適切な圧力結果を得ることができる。
Moreover, in this Embodiment, the abnormality from the time of dispensing was implemented using the waveform from the pressure result of the
また、本実施形態では、真空採血管内が負圧の場合について説明したが、真空採血管内が陽圧の場合においても、当該判定は有効であり、負圧に限った技術でないことは言うまでもない。 In the present embodiment, the case where the inside of the vacuum blood collection tube is under negative pressure has been described, but it is needless to say that the determination is effective even when the inside of the vacuum blood collection tube is under positive pressure, and the technique is not limited to negative pressure.
なお、装置として、サンプルディスク101を搭載した例で説明したが、試料容器を搭載したラックを搬送する搬送機構を搭載した、いわゆるラックタイプの装置にも本実施形態が適用できる。
Although the example in which the
100・・・真空採血管、101・・・サンプルディスク、102・・・サンプルプローブ、103・・・試薬容器、104・・・第1試薬ディスク、105・・・第1試薬プローブ、106・・・第2試薬ディスク、107・・・第2試薬プローブ、108・・・攪拌装置、109・・・容器洗浄機構、110・・・反応容器、111・・・反応ディスク、112・・・光源、113・・・分光検出器、114・・・コンピュータ、115・・・コントローラ、116・・・分注流路、117・・・定量ポンプ、118・・・圧力センサ、119・・・配管、201・・・駆動機構、202・・・プランジャ(シリンジ)、203・・・バルブ、204・・・ポンプ、205・・・A/D変換器、206・・・信号処理器、206a・・・比較部、206b・・・メモリ、206c・・・判定部、207a・・・システム水、207b・・・システム水、208・・・分節空気、208b・・・分節空気、209・・・吸引液
DESCRIPTION OF
Claims (9)
前記プローブに試料を吸引吐出させるシリンジと、
前記シリンジを前記プローブに接続する分注流路と、
該分注流路内に配置され、該分注流路内の圧力を検出する圧力センサと、
該シリンジの動作時に該圧力センサから出力される圧力波形データを記録し、あらかじめ定められている複数の数値データからなる計算パラメータを用いて該圧力波形データから判定値を計算し、
あらかじめ定められている閾値と該判定値の大小関係を比較するコントローラを備える自動分析装置において、
前記コントローラは、
第1の計算パラメータと第2の計算パラメータ、第1の閾値と第2の閾値を持ち、
プローブが真空採血管の内部にある状態でシリンジを動作させた最中に取得した第1の圧力波形データと第1の計算パラメータにより計算した第1の判定値を第1の閾値と比較する第1の比較を行い、
プローブが真空採血管の外部にある状態でシリンジを動作させた最中に取得した第2の圧力波形データと第2の計算パラメータにより計算した第2の判定値を第2の閾値と比較する第2の比較を行い、
第1の比較と第2の比較を用いて、分注の異常の有無を判定することを特徴とする自動分析装置。 A probe for penetrating the stopper to the vacuum blood collection tube, sucking the sample in the vacuum blood collection tube, and discharging it to the reaction container;
A syringe for sucking and discharging the sample to the probe;
A dispensing channel connecting the syringe to the probe;
A pressure sensor disposed in the dispensing flow path for detecting the pressure in the dispensing flow path;
The pressure waveform data output from the pressure sensor during the operation of the syringe is recorded, and a determination value is calculated from the pressure waveform data using calculation parameters including a plurality of predetermined numerical data,
In an automatic analyzer including a controller that compares a predetermined threshold value with a magnitude relationship between the determination value,
The controller is
Having a first calculation parameter and a second calculation parameter, a first threshold and a second threshold;
The first pressure waveform data acquired during the operation of the syringe while the probe is inside the vacuum blood collection tube and the first judgment value calculated by the first calculation parameter are compared with the first threshold value. Compare 1 and
The second pressure waveform data acquired during the operation of the syringe while the probe is outside the vacuum blood collection tube and the second determination value calculated by the second calculation parameter are compared with the second threshold value. 2 comparisons,
An automatic analyzer characterized by determining the presence or absence of dispensing abnormality using the first comparison and the second comparison.
第1の判定値および第2の判定値は、該圧力波形データと正常に分注が行われた場合の圧力波形データとの波形の違いを定量化する統計距離であり、
該計算パラメータは、統計距離を計算するために用いる数値データであることを特徴とする自動分析装置。 The automatic analyzer according to claim 1, wherein
The first determination value and the second determination value are statistical distances for quantifying the difference in waveform between the pressure waveform data and the pressure waveform data when dispensing is normally performed,
The automatic analysis apparatus, wherein the calculation parameter is numerical data used for calculating a statistical distance.
第1の閾値は、第2の閾値よりも高く設定されることを特徴とする自動分析装置。 The automatic analyzer according to claim 1 or 2,
The automatic analyzer is characterized in that the first threshold is set higher than the second threshold.
前記コントローラは、
第1の比較においてはプローブの詰まりの有無を判定し、
第2の比較においては試料の粘性が正常範囲にあるか否かを判定することを特徴とする自動分析装置。 The automatic analyzer according to claim 1 or 2,
The controller is
In the first comparison, determine whether the probe is clogged,
An automatic analyzer characterized by determining whether or not the viscosity of a sample is in a normal range in the second comparison.
第2の計算パラメータと第2の閾値との組み合わせを複数組持っており、
第1の圧力波形データから取り出した圧力値によって1つの組の第2の計算パラメータと第2の閾値を選択することを特徴とする自動分析装置。 The automatic analyzer according to claim 1 or 2,
Have multiple combinations of the second calculation parameter and the second threshold,
An automatic analyzer that selects a set of second calculation parameters and a second threshold value according to a pressure value extracted from first pressure waveform data.
第1の圧力波形データから取り出した圧力値によって第2の閾値に補正を与えることを特徴とする自動分析装置。 The automatic analyzer according to claim 1 or 2,
An automatic analyzer characterized in that the second threshold value is corrected by a pressure value extracted from the first pressure waveform data.
第1の比較で異常と判定された場合、その回の分注動作を中止することを特徴とする自動分析装置。 The automatic analyzer according to claim 1 or 2,
An automatic analyzer characterized in that when it is determined to be abnormal in the first comparison, the dispensing operation at that time is stopped.
第1の比較で異常と判定された場合、プローブ内部の詰まりを除去する動作を行なうことを特徴とする自動分析装置。 The automatic analyzer according to claim 1 or 2,
An automatic analyzer characterized by performing an operation of removing clogging inside a probe when it is determined as abnormal in the first comparison.
第1の比較で異常と判定された場合と、第2の比較で異常と判定された場合とは別のアラームを表示することを特徴とする自動分析装置。 The automatic analyzer according to claim 1 or 2,
An automatic analyzer characterized by displaying an alarm different from a case where an abnormality is determined in the first comparison and an abnormality determined in the second comparison.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015123414A JP6567890B2 (en) | 2015-06-19 | 2015-06-19 | Automatic analyzer |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015123414A JP6567890B2 (en) | 2015-06-19 | 2015-06-19 | Automatic analyzer |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2017009362A true JP2017009362A (en) | 2017-01-12 |
JP6567890B2 JP6567890B2 (en) | 2019-08-28 |
Family
ID=57762468
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015123414A Active JP6567890B2 (en) | 2015-06-19 | 2015-06-19 | Automatic analyzer |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6567890B2 (en) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020016449A (en) * | 2018-07-23 | 2020-01-30 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | Automatic analyzer and water leakage detection method of automatic analyzer |
CN110857946A (en) * | 2018-08-22 | 2020-03-03 | 株式会社日立高新技术 | Analysis system |
CN111133317A (en) * | 2018-03-15 | 2020-05-08 | 株式会社日立高新技术 | Automatic analyzer and method for detecting clogging of flow path in automatic analyzer |
CN111602061A (en) * | 2018-01-15 | 2020-08-28 | 株式会社日立高新技术 | Automatic analyzer |
JP2021508096A (en) * | 2018-11-02 | 2021-02-25 | アドバンスド ニュー テクノロジーズ カンパニー リミテッド | Monitoring multiple system indicators |
CN114113566A (en) * | 2020-08-28 | 2022-03-01 | 深圳市帝迈生物技术有限公司 | Method for detecting clogging of sampling needle, blood analyzer, and computer storage medium |
JP7523475B2 (en) | 2019-06-13 | 2024-07-26 | エフ. ホフマン-ラ ロシュ アーゲー | COMPUTERIZED METHOD FOR RAPIDLY DETECTING DEFECTS IN LABORATORY EQUIPMENT AND LABORATORY EQUIPMENT - Patent application |
JP7539547B2 (en) | 2021-03-04 | 2024-08-23 | 株式会社日立ハイテク | Automatic analyzer and sample dispensing method |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004125780A (en) * | 2002-08-07 | 2004-04-22 | Hitachi High-Technologies Corp | Sample dispensing apparatus and automatic analyzer using it |
US20090070049A1 (en) * | 2007-08-27 | 2009-03-12 | Roche Molecular Systems, Inc. | Method for monitoring a fluid transfer process |
JP2011085421A (en) * | 2009-10-13 | 2011-04-28 | Aloka Co Ltd | Puncture nozzle device |
JP2011106828A (en) * | 2009-11-12 | 2011-06-02 | Hitachi High-Technologies Corp | Dispensing device, automated analysis apparatus, and dispensing method |
JP2011519035A (en) * | 2008-04-23 | 2011-06-30 | シーメンス・ヘルスケア・ダイアグノスティックス・インコーポレイテッド | Distinguishing between abnormal viscosity and pipette clogging of samples during aspiration |
JP2013053868A (en) * | 2011-09-01 | 2013-03-21 | Hitachi High-Technologies Corp | Automatic analyzer |
JP2014021022A (en) * | 2012-07-20 | 2014-02-03 | Hitachi High-Technologies Corp | Autoanalyzer |
-
2015
- 2015-06-19 JP JP2015123414A patent/JP6567890B2/en active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004125780A (en) * | 2002-08-07 | 2004-04-22 | Hitachi High-Technologies Corp | Sample dispensing apparatus and automatic analyzer using it |
US20090070049A1 (en) * | 2007-08-27 | 2009-03-12 | Roche Molecular Systems, Inc. | Method for monitoring a fluid transfer process |
JP2011519035A (en) * | 2008-04-23 | 2011-06-30 | シーメンス・ヘルスケア・ダイアグノスティックス・インコーポレイテッド | Distinguishing between abnormal viscosity and pipette clogging of samples during aspiration |
JP2011085421A (en) * | 2009-10-13 | 2011-04-28 | Aloka Co Ltd | Puncture nozzle device |
JP2011106828A (en) * | 2009-11-12 | 2011-06-02 | Hitachi High-Technologies Corp | Dispensing device, automated analysis apparatus, and dispensing method |
JP2013053868A (en) * | 2011-09-01 | 2013-03-21 | Hitachi High-Technologies Corp | Automatic analyzer |
JP2014021022A (en) * | 2012-07-20 | 2014-02-03 | Hitachi High-Technologies Corp | Autoanalyzer |
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111602061B (en) * | 2018-01-15 | 2023-07-14 | 株式会社日立高新技术 | Automatic analysis device |
CN111602061A (en) * | 2018-01-15 | 2020-08-28 | 株式会社日立高新技术 | Automatic analyzer |
CN111133317A (en) * | 2018-03-15 | 2020-05-08 | 株式会社日立高新技术 | Automatic analyzer and method for detecting clogging of flow path in automatic analyzer |
CN111133317B (en) * | 2018-03-15 | 2021-05-04 | 株式会社日立高新技术 | Automatic analyzer and method for detecting clogging of flow path in automatic analyzer |
JP7208727B2 (en) | 2018-07-23 | 2023-01-19 | 株式会社日立ハイテク | AUTOMATIC ANALYZER AND WATER LEAK DETECTION METHOD OF AUTOMATIC ANALYZER |
JP2020016449A (en) * | 2018-07-23 | 2020-01-30 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | Automatic analyzer and water leakage detection method of automatic analyzer |
CN110857946B (en) * | 2018-08-22 | 2023-04-07 | 株式会社日立高新技术 | Analysis system |
CN110857946A (en) * | 2018-08-22 | 2020-03-03 | 株式会社日立高新技术 | Analysis system |
US11042461B2 (en) | 2018-11-02 | 2021-06-22 | Advanced New Technologies Co., Ltd. | Monitoring multiple system indicators |
JP2021508096A (en) * | 2018-11-02 | 2021-02-25 | アドバンスド ニュー テクノロジーズ カンパニー リミテッド | Monitoring multiple system indicators |
JP7523475B2 (en) | 2019-06-13 | 2024-07-26 | エフ. ホフマン-ラ ロシュ アーゲー | COMPUTERIZED METHOD FOR RAPIDLY DETECTING DEFECTS IN LABORATORY EQUIPMENT AND LABORATORY EQUIPMENT - Patent application |
CN114113566A (en) * | 2020-08-28 | 2022-03-01 | 深圳市帝迈生物技术有限公司 | Method for detecting clogging of sampling needle, blood analyzer, and computer storage medium |
JP7539547B2 (en) | 2021-03-04 | 2024-08-23 | 株式会社日立ハイテク | Automatic analyzer and sample dispensing method |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6567890B2 (en) | 2019-08-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6567890B2 (en) | Automatic analyzer | |
JP5865633B2 (en) | Automatic analyzer | |
JP5899075B2 (en) | Automatic analyzer | |
EP3101431B1 (en) | Automatic analytical apparatus | |
US9335335B2 (en) | Automatic analyzer | |
EP2952902B1 (en) | Automated analysis device | |
JP6602753B2 (en) | Automatic analyzer | |
US11169166B2 (en) | Automatic analyzer | |
JP6847200B2 (en) | Automatic analyzer | |
JP2004271266A (en) | Dispensing device and autoanalyzer using the same | |
WO2013035444A1 (en) | Automatic analyzing apparatus | |
JP4045211B2 (en) | Automatic analyzer | |
JP6121743B2 (en) | Automatic analyzer | |
JP2015031586A (en) | Analyzer and liquid suction device | |
JP2019143989A (en) | Automatic analyzer | |
WO2022259767A1 (en) | Dispensing device, automatic analysis device, and dispensing method |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20150622 |
|
RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20170119 |
|
RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20170125 |
|
RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20170803 |
|
RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20170804 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20180316 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20181120 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20181122 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190110 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20190702 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20190801 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6567890 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |