JP5502285B2 - Sample analyzer, sample analysis method, and computer program - Google Patents

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Description

本発明は、血液、尿等の試料を分析する試料分析装置、試料分析方法及びコンピュータプログラムに関する。   The present invention relates to a sample analyzer, a sample analysis method, and a computer program for analyzing a sample such as blood and urine.

従来、血液、尿等の試料中の粒子を複数種類の粒子に分類する粒子分析装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。   Conventionally, a particle analyzer that classifies particles in a sample such as blood and urine into a plurality of types of particles is known (see, for example, Patent Document 1).

特許文献１では、動物種に応じた分析条件を事前に記憶しておき、誤った分析条件を用いて試料の分析を実行した場合には、正しい動物種に設定を変更し、設定変更後の動物種に対応した分析条件を用いて試料を再分析する血液分析装置が開示されている。具体的には、粒子分布図において粒子を分画するための分画レベルの設定範囲を動物種に応じて変更している。
特開２００７−１０１３１２号公報 In Patent Document 1, when analysis conditions according to animal species are stored in advance, and analysis of a sample is performed using incorrect analysis conditions, the setting is changed to the correct animal species, and the setting is changed. A blood analyzer for reanalyzing a sample using analysis conditions corresponding to animal species is disclosed. Specifically, the setting range of the fraction level for fractionating the particles in the particle distribution map is changed according to the animal species.
JP 2007-103112 A

特許文献１では、所定の動物種には所定の分析条件が固定的に割り当てられている。しかし、様々な種類の試料を分析する場合、割り当てられている分析条件が、必ずしも分析の対象である試料に最適な条件であるとは限らない。したがって、適切な分析条件ではない場合には、分析精度が不十分である場合が生じうるという問題点があった。   In Patent Document 1, a predetermined analysis condition is fixedly assigned to a predetermined animal species. However, when analyzing various types of samples, the assigned analysis conditions are not necessarily the optimum conditions for the sample to be analyzed. Therefore, there is a problem that the analysis accuracy may be insufficient if the analysis conditions are not appropriate.

本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、様々な種類の試料を分析する場合であっても、適切な分析条件を選択して精度良く分析することができる試料分析装置、試料分析方法及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of such circumstances, and even in the case of analyzing various types of samples, a sample analysis apparatus and a sample analysis that can accurately analyze by selecting appropriate analysis conditions It is an object to provide a method and a computer program.

上記目的を達成するために第１発明に係る試料分析装置は、生体粒子を含む試料と試薬とを混合して生体粒子が染色された測定試料を調製する試料調製部と、該試料調製部で調製された一の測定試料に含まれる生体粒子からの光を受光して複数の特徴情報を検出する検出部と、該検出部にて検出された複数の特徴情報に基づく生体粒子の分布データを、それぞれ異なる縮小率で複数生成する分布データ生成手段と、生成された前記複数の分布データのうち、分布データにおける第１の種類の生体粒子に対応する分布領域と、前記分布データにおける第２の種類の生体粒子に対応する分布領域とが重なる領域における粒子数が最も少ない一の分布データについて、生体粒子を複数の種類に分類して計数する処理を実行する分析手段と、前記一の分布データに基づく前記分析手段による分類計数結果を出力する出力手段とを備えることを特徴とする。 In order to achieve the above object, a sample analyzer according to a first invention comprises a sample preparation unit for preparing a measurement sample in which biological particles are stained by mixing a sample containing biological particles and a reagent, and the sample preparation unit. A detection unit that receives light from a biological particle contained in one prepared measurement sample and detects a plurality of feature information, and distribution data of the biological particles based on the plurality of feature information detected by the detection unit A plurality of distribution data generating means for generating a plurality of different reduction rates, a distribution area corresponding to the first type of biological particles in the distribution data, and a second in the distribution data. for the least one distribution data is the number of particles in the region where the distribution regions overlap corresponding to the type of biological particles, and analyzing means for performing a process of counting and classifying biological particles into a plurality of kinds, the one And an outputting means for outputting a classification count result by said analysis means based on the fabric data.

また、第２発明に係る試料分析装置は、生体粒子を含む試料と試薬とを混合して生体粒子が染色された測定試料を調製する試料調製部と、該試料調製部で調製された一の測定試料に含まれる生体粒子からの光を受光して複数の特徴情報を検出する検出部と、前記検出部における複数の検出条件を記憶する検出条件記憶手段と、前記検出条件記憶手段にて記憶された複数の検出条件で、前記測定試料からの複数の特徴情報の検出を実行するように前記検出部を制御する制御部と、前記検出部にて検出された複数の特徴情報に基づく生体粒子の分布データを、異なる検出条件毎に複数生成する分布データ生成手段と、生成された前記複数の分布データのうち、分布データにおける第１の種類の生体粒子に対応する分布領域と、前記分布データにおける第２の種類の生体粒子に対応する分布領域とが重なる領域における粒子数が最も少ない一の分布データについて、生体粒子を複数の種類に分類して計数する処理を実行する分析手段と、前記一の分布データに基づく前記分類手段による分類計数結果を出力する出力手段とを備えることを特徴とする。 The sample analyzer according to the second aspect of the invention comprises a sample preparation unit for preparing a measurement sample in which biological particles are stained by mixing a sample containing biological particles and a reagent, and one sample prepared by the sample preparation unit. A detection unit that receives light from biological particles contained in the measurement sample and detects a plurality of feature information, a detection condition storage unit that stores a plurality of detection conditions in the detection unit, and a memory that is stored in the detection condition storage unit A control unit that controls the detection unit to detect a plurality of pieces of feature information from the measurement sample under a plurality of detection conditions, and a biological particle based on the plurality of pieces of feature information detected by the detection unit Distribution data generating means for generating a plurality of distribution data for different detection conditions , a distribution region corresponding to a first type of biological particles in the distribution data among the generated distribution data, and the distribution data In That the second type one fewest number of particles in the region where the corresponding distribution region in the biological particles overlaps the distribution data, an analysis means for performing a process of counting and classifying biological particles into a plurality of types, the Output means for outputting a classification count result by the classification means based on one distribution data.

また、第３発明に係る試料分析装置は、第１又は第２発明において、前記検出部は、前記測定試料が通過するフローセルと、該フローセルを通過する測定試料に光を照射する発光部と、該発光部から光が照射された測定試料からの光を受光する受光部とを備えることを特徴とする。 The sample analyzer according to the third invention, the light emitting portion Oite the first or second invention, wherein the detection unit, for irradiating the flow cell the measurement sample passes through the light on the measurement sample passing through the flow cell And a light receiving unit that receives light from the measurement sample irradiated with light from the light emitting unit.

また、第４発明に係る試料分析装置は、第１乃至第３発明のいずれか１つにおいて、入力装置をさらに備え、前記出力手段は、前記分類計数結果とともに、生成された前記複数の分布データを出力し、前記一の分布データ以外の分布データが前記入力装置を介してユーザによって選択されると、ユーザによって選択された分布データに基づく分類計数結果を出力することを特徴とする。 The sample analyzer according to the fourth invention, in any one of the first to third inventions, further comprising, the output means an input device, together with the classification count result, generating said plurality of distribution data were When distribution data other than the one distribution data is selected by the user via the input device, a classification count result based on the distribution data selected by the user is output.

また、第５発明に係る試料分析装置は、第１乃至第４発明のいずれか１つにおいて、前記試料は血液であり、前記生体粒子は、リンパ球、単球、好中球、好酸球、好塩基球、及びこれらの組み合わせから選択されることを特徴とする。 The sample analyzer according to a fifth aspect of the present invention is the sample analyzer according to any one of the first to fourth aspects, wherein the sample is blood, and the biological particles are lymphocytes, monocytes, neutrophils, eosinophils. , Basophils, and combinations thereof.

次に、上記目的を達成するために第６発明に係る試料分析方法は、試料を分析する試料分析方法において、生体粒子を含む試料と試薬とを混合して生体粒子が染色された測定試料を調製し、調製された一の測定試料に含まれる生体粒子からの光を受光して複数の特徴情報を検出し、検出された複数の特徴情報に基づく生体粒子の分布データを、それぞれ異なる縮小率で複数生成し、生成された前記複数の分布データのうち、分布データにおける第１の種類の生体粒子に対応する分布領域と、前記分布データにおける第２の種類の生体粒子に対応する分布領域とが重なる領域における粒子数が最も少ない一の分布データについて、生体粒子を複数の種類に分類して計数し、前記一の分布データに基づく分類計数結果を出力することを特徴とする。 Next, in order to achieve the above object, a sample analysis method according to a sixth aspect of the present invention is a sample analysis method for analyzing a sample, wherein a sample containing biological particles and a reagent are mixed to measure a measurement sample in which the biological particles are stained. Prepared and received light from biological particles contained in one prepared measurement sample to detect multiple feature information, and the distribution data of biological particles based on the detected multiple feature information, respectively, with different reduction rates A plurality of generated distribution data, and among the generated distribution data, a distribution region corresponding to the first type of biological particles in the distribution data, and a distribution region corresponding to the second type of biological particles in the distribution data, for the least one distribution data is the number of particles in a region overlapping, counted by classifying biological particles into a plurality of types, and outputs the classification count result based on the one of the distribution data

次に、上記目的を達成するために第７発明に係るコンピュータプログラムは、生体粒子を含む試料と試薬とを混合して生体粒子が染色された測定試料を調製する試料調製部と、調製された一の測定試料に含まれる生体粒子からの光を受光して複数の特徴情報を検出する検出部とを有し、該検出部で検出された特徴情報に基づいて試料を分析する試料分析装置で実行することが可能なコンピュータプログラムにおいて、前記試料分析装置を、前記検出部にて検出された複数の特徴情報に基づく生体粒子の分布データを、それぞれ異なる縮小率で複数生成する分布データ生成手段、生成された前記複数の分布データのうち、分布データにおける第１の種類の生体粒子に対応する分布領域と、前記分布データにおける第２の種類の生体粒子に対応する分布領域とが重なる領域における粒子数が最も少ない一の分布データについて、生体粒子を複数の種類に分類して計数する処理を実行する分析手段、及び前記一の分布データに基づく前記分析手段による分類計数結果を出力する出力手段として機能させることを特徴とする。 Next, in order to achieve the above object, a computer program according to the seventh aspect of the invention is prepared by a sample preparation unit that prepares a measurement sample in which biological particles are mixed by mixing a sample containing biological particles and a reagent, and the biological particles are stained. A sample analyzer that receives light from biological particles contained in one measurement sample and detects a plurality of feature information, and analyzes the sample based on the feature information detected by the detection unit. In a computer program that can be executed, the sample analyzer is a distribution data generation unit that generates a plurality of distribution data of biological particles based on a plurality of feature information detected by the detection unit at different reduction rates, respectively. in the generated plurality of distribution data, the distribution area corresponding to the first type of biological particles in the distribution data, and corresponding to a second type of biological particles in the distribution data For the least one distribution data is the number of particles in the region where the distribution regions overlap, analysis means for performing a process of counting and classifying biological particles into a plurality of types, and the classification by the analyzing means, wherein according to one of the distribution data It functions as an output means for outputting the counting result.

第１発明、第６発明及び第７発明では、生体粒子を含む試料と試薬とを混合して生体粒子が染色された測定試料を調製し、調製された一の測定試料に含まれる生体粒子からの光を受光して複数の特徴情報を検出する。検出された複数の特徴情報に基づく生体粒子の分布データを、それぞれ異なる縮小率で複数生成し、生成された複数の分布データのうち、分布データにおける第１の種類の生体粒子に対応する分布領域と、前記分布データにおける第２の種類の生体粒子に対応する分布領域とが重なる領域における粒子数が最も少ない一の分布データについて、生体粒子を複数の種類に分類して計数し、一の分布データに基づく分類計数結果を出力する。事前に縮小率の異なる複数の分布データを生成しておき、試料に応じて最適な分布データについて分類計数結果を出力することにより、動物種が異なる、年齢が異なる、性別が異なる等の相違が存在する場合であっても、最適な分析条件を用いて分析することができ、分析精度の向上を図ることができる。 In the first invention, the sixth invention, and the seventh invention, a sample containing biological particles and a reagent are mixed to prepare a measurement sample in which the biological particles are stained. From the biological particles contained in the prepared one measurement sample A plurality of feature information is detected by receiving the light. A plurality of distribution data of biological particles based on a plurality of detected feature information are generated at different reduction ratios, and a distribution region corresponding to the first type of biological particles in the distribution data among the generated plurality of distribution data. And the distribution data having the smallest number of particles in a region where the distribution region corresponding to the second type of biological particles in the distribution data overlaps , the biological particles are classified into a plurality of types and counted. The classification count result based on the data is output. By generating multiple distribution data with different reduction rates in advance and outputting the classification count results for the optimal distribution data according to the sample, differences such as different animal species, different ages, and different genders Even if it exists, the analysis can be performed using the optimal analysis conditions, and the analysis accuracy can be improved.

第２発明では、検出部における複数の検出条件を記憶し、記憶された複数の検出条件で、測定試料からの複数の特徴情報を検出する。これにより、一の試料に対して複数の検出条件のそれぞれに対応した複数の特徴情報を検出することができ、検出条件を変更して再度解析を行うことが必要となる場合であっても再度検出部による検出処理を行う必要が無く、操作者を煩雑な操作から回避させることが可能となる。 In the second invention, a plurality of detection conditions in the detection unit are stored, and a plurality of pieces of feature information from the measurement sample are detected under the plurality of stored detection conditions. As a result, a plurality of pieces of feature information corresponding to each of a plurality of detection conditions can be detected for one sample, and even if it is necessary to change the detection conditions and perform an analysis again, There is no need to perform detection processing by the detection unit, and the operator can be avoided from complicated operations.

第３発明では、検出部は、測定試料が通過するフローセルと、該フローセルを通過する測定試料に光を照射する発光部と、該発光部から光が照射された測定試料からの光を受光する受光部とを備えることにより、測定試料に含まれる所定の成分の光学的な特徴情報を検出することが可能となる。 In the third invention, the detection unit receives light from the flow cell through which the measurement sample passes, the light emitting unit that irradiates light to the measurement sample that passes through the flow cell, and the measurement sample irradiated with light from the light emitting unit. By providing the light receiving unit, it is possible to detect optical characteristic information of a predetermined component included in the measurement sample.

第４発明では、分類計数結果とともに、生成された複数の分布データを出力し、一の分布データ以外の分布データが入力装置を介してユーザによって選択されると、ユーザによって選択された分布データに基づく分類計数結果を出力することにより、再度検出部による検出処理を行うことなく、異なる分布データに対する分類計数結果を確認することができる。 In the fourth invention, a plurality of generated distribution data are output together with the classification count result, and when distribution data other than one distribution data is selected by the user via the input device, the distribution data selected by the user is converted to the distribution data selected by the user. By outputting the classification count result based on it, the classification count result for different distribution data can be confirmed without performing detection processing by the detection unit again.

第５発明では、試料は血液であり、生体粒子は、リンパ球、単球、好中球、好酸球、好塩基球、及びこれらの組み合わせから選択されることにより、これらの血球の特徴情報を検出することが可能となる。 In the fifth invention, the sample is blood, and the biological particles are selected from lymphocytes, monocytes, neutrophils, eosinophils, basophils, and combinations thereof, whereby characteristic information of these blood cells is obtained. Can be detected.

上記構成によれば、事前に縮小率の異なる複数の分布データを生成しておき、試料に応じて最適な分布データについて分類計数結果を出力することにより、動物種が異なる、年齢が異なる、性別が異なる等の相違が存在する場合であっても、最適な分析条件を用いて分析することができ、分析精度の向上を図ることができる。 According to the above configuration, by generating a plurality of distribution data with different reduction ratios in advance and outputting the classification count results for the optimal distribution data according to the sample, the animal species are different, the ages are different, and the sex Even when there is a difference such as different, it is possible to analyze using optimum analysis conditions, and to improve analysis accuracy.

以下、本実施の形態では、試料分析装置として血液を分析する血液分析装置を一例とし、図面に基づいて具体的に説明する。したがって、分析処理は血球の分類処理となり、分析用データは分類用データとして生成される。   Hereinafter, in the present embodiment, a blood analyzer that analyzes blood as an example of a sample analyzer will be described as an example, and will be specifically described based on the drawings. Therefore, the analysis process is a blood cell classification process, and the analysis data is generated as classification data.

（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る試料分析装置の構成を模式的に示す斜視図である。図１に示すように、本実施の形態１に係る試料分析装置は、測定装置１と、測定装置１とデータ通信することが可能に接続されている演算表示装置２とで構成されている。 (Embodiment 1)
FIG. 1 is a perspective view schematically showing a configuration of a sample analyzer according to Embodiment 1 of the present invention. As shown in FIG. 1, the sample analyzer according to the first embodiment includes a measuring device 1 and a calculation display device 2 connected so as to be able to perform data communication with the measuring device 1.

測定装置１と演算表示装置２とは、図示しない通信線を介して接続されており、相互にデータ通信することにより、測定装置１の動作を制御し、測定装置１から出力された測定データを処理して分析結果を取得する。測定装置１と演算表示装置２とは、ネットワーク網を介して接続されていても良いし、一体として一つの装置を構成し、プロセス間通信等でデータの授受を行っても良い。   The measuring device 1 and the calculation display device 2 are connected via a communication line (not shown), and control the operation of the measuring device 1 by data communication with each other, and the measurement data output from the measuring device 1 is transmitted. Process to get analysis results. The measuring device 1 and the calculation display device 2 may be connected via a network, or may be integrated as one device to exchange data by interprocess communication or the like.

測定装置１は、フローサイトメトリー法を用いて、血液中の白血球、網状赤血球及び血小板等の特徴情報を検出して、検出結果を測定データとして演算表示装置２へ送信する。ここで、フローサイトメトリー法とは、測定試料を含む試料流を形成し、該試料流にレーザ光を照射することによって、測定試料中の粒子（血球）が発する前方散乱光、側方散乱光、側方蛍光等の光を検出し、これにより、試料中の粒子（血球）を検出する粒子（血球）の測定方法である。   The measuring device 1 detects characteristic information such as white blood cells, reticulocytes, and platelets in the blood using a flow cytometry method, and transmits the detection result to the calculation display device 2 as measurement data. Here, the flow cytometry method is a method of forming a sample flow including a measurement sample and irradiating the sample flow with a laser beam to forward scattered light and side scattered light emitted from particles (blood cells) in the measurement sample. This is a particle (blood cell) measurement method for detecting light such as side fluorescence and thereby detecting particles (blood cells) in a sample.

図２は、本発明の実施の形態１に係る試料分析装置の測定装置１の構成を示すブロック図である。測定装置１は、装置機構部４と、測定試料の測定を実行する検出部５と、検出部５の出力に対するアナログ処理部６と、表示・操作部７と、上述のハードウェア各部の動作を制御する制御基板部９とを備えている。   FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the measurement apparatus 1 of the sample analyzer according to Embodiment 1 of the present invention. The measuring apparatus 1 includes an apparatus mechanism unit 4, a detection unit 5 that performs measurement of a measurement sample, an analog processing unit 6 for the output of the detection unit 5, a display / operation unit 7, and the operations of the above-described hardware units. And a control board unit 9 to be controlled.

制御基板部９は、制御用プロセッサ及び制御用プロセッサを動作させるためのメモリを有する制御部９１と、アナログ処理部６から出力された信号をデジタル信号に変換する１２ビットのＡ／Ｄ変換部９２と、Ａ／Ｄ変換部９２から出力されたデジタル信号を記憶するとともに、制御部９１に出力するデータを選択する処理を実行する演算部９３とを有している。制御部９１は、バス９４ａ及びインタフェース９５ｂを介して表示・操作部７と接続され、バス９４ｂ及びインタフェース９５ｃを介して演算表示装置２と接続されている。また、演算部９３は、演算結果をインタフェース９５ｄ及びバス９４ａを介して制御部９１に出力する。さらに制御部９１は、演算結果（測定データ）を演算表示装置２へ送信する。   The control board unit 9 includes a control unit 91 having a control processor and a memory for operating the control processor, and a 12-bit A / D conversion unit 92 that converts a signal output from the analog processing unit 6 into a digital signal. And an arithmetic unit 93 that stores the digital signal output from the A / D conversion unit 92 and executes a process of selecting data to be output to the control unit 91. The control unit 91 is connected to the display / operation unit 7 via the bus 94a and the interface 95b, and is connected to the arithmetic display device 2 via the bus 94b and the interface 95c. The calculation unit 93 outputs the calculation result to the control unit 91 via the interface 95d and the bus 94a. Further, the control unit 91 transmits the calculation result (measurement data) to the calculation display device 2.

装置機構部４には、試薬と血液とから測定試料を調製する試料調製部４１が設けられている。試料調製部４１は、白血球測定用試料、網状赤血球測定用試料、血小板測定用試料を調製する。   The device mechanism unit 4 is provided with a sample preparation unit 41 for preparing a measurement sample from the reagent and blood. The sample preparation unit 41 prepares a white blood cell measurement sample, a reticulocyte measurement sample, and a platelet measurement sample.

図３は、本発明の実施の形態１に係る試料調製部４１の構成を模式的に説明するブロック図である。試料調製部４１は、血液が所定量充填される採血管４１ａと、血液が吸引されるサンプリングバルブ４１ｂと、反応チャンバ４１ｃとを備えている。   FIG. 3 is a block diagram schematically illustrating the configuration of the sample preparation unit 41 according to Embodiment 1 of the present invention. The sample preparation unit 41 includes a blood collection tube 41a filled with a predetermined amount of blood, a sampling valve 41b for sucking blood, and a reaction chamber 41c.

サンプリングバルブ４１ｂは、図示しない吸引ピペットにより吸引された採血管４１ａ内の血液を定量することが可能に構成されている。反応チャンバ４１ｃは、サンプリングバルブ４１ｂに接続されており、サンプリングバルブ４１ｂにより定量された血液に所定の試薬と染色液とをさらに混合することが可能となるように構成されている。また、反応チャンバ４１ｃは、検出部５に接続されており、反応チャンバ４１ｃにおいて所定の試薬と染色液とが混合された測定試料を検出部５に流入するように構成されている。   The sampling valve 41b is configured to be able to quantify blood in the blood collection tube 41a sucked by a suction pipette (not shown). The reaction chamber 41c is connected to the sampling valve 41b, and is configured so that a predetermined reagent and a staining solution can be further mixed with blood quantified by the sampling valve 41b. The reaction chamber 41c is connected to the detection unit 5, and is configured to flow into the detection unit 5 a measurement sample in which a predetermined reagent and a staining solution are mixed in the reaction chamber 41c.

これにより、試料調製部４１は、白血球測定用試料として、白血球が染色されるとともに赤血球が溶血された測定試料を調製することができる。また、網状赤血球測定用試料として、網状赤血球が染色された測定試料を調製することもできるし、血小板測定用試料として、血小板が染色された測定試料を調製することもできる。調製された測定試料は、シース液とともに後述する検出部５のシースフローセルに供給される。   Thereby, the sample preparation unit 41 can prepare a measurement sample in which white blood cells are stained and red blood cells are hemolyzed as a white blood cell measurement sample. In addition, a measurement sample in which reticulocytes are stained can be prepared as a sample for reticulocyte measurement, and a measurement sample in which platelets are stained can be prepared as a sample for platelet measurement. The prepared measurement sample is supplied to a sheath flow cell of the detection unit 5 described later together with the sheath liquid.

図４は、本発明の実施の形態１に係る検出部５及びアナログ処理部６の構成を模式的に説明するブロック図である。図４に示すように、検出部５は、レーザ光を出射する発光部５０１と、照射レンズユニット５０２と、レーザ光が照射されるシースフローセル５０３と、発光部５０１から出射されるレーザ光が進む方向の延長線上に配置されている集光レンズ５０４、ピンホール５０５、及びＰＤ（フォトダイオード）５０６と（シースフローセル５０３と集光レンズ５０４との間には図示しないビームストッパが配置されている）、発光部５０１から出射されるレーザ光が進む方向と交差する方向に配置されている集光レンズ５０７、ダイクロイックミラー５０８、光学フィルタ５０９、ピンホール５１０及びＡＰＤ（アバランシェフォトダイオード）５１１と、ダイクロイックミラー５０８の側方に配置されているＰＤ（フォトダイオード）５１２とを備えている。   FIG. 4 is a block diagram schematically illustrating the configuration of the detection unit 5 and the analog processing unit 6 according to Embodiment 1 of the present invention. As shown in FIG. 4, the detection unit 5 includes a light emitting unit 501 that emits laser light, an irradiation lens unit 502, a sheath flow cell 503 that is irradiated with laser light, and a laser beam that is emitted from the light emitting unit 501. A condensing lens 504, a pinhole 505, and a PD (photodiode) 506 disposed on an extension line in the direction (a beam stopper (not shown) is disposed between the sheath flow cell 503 and the condensing lens 504). , A condensing lens 507, a dichroic mirror 508, an optical filter 509, a pin hole 510, an APD (avalanche photodiode) 511, and a dichroic mirror, which are arranged in a direction crossing the direction in which the laser light emitted from the light emitting unit 501 travels. PD (photodiode) 512 arranged on the side of 508 Eteiru.

発光部５０１は、シースフローセル５０３の内部を通過する測定試料を含む試料流に対して光を出射するために設けられている。照射レンズユニット５０２は、発光部５０１から出射された光を平行光にするために設けられている。また、ＰＤ５０６は、シースフローセル５０３から出射された前方散乱光を受光するために設けられている。なお、シースフローセル５０３から出射された前方散乱光により、測定試料中の粒子（血球）の大きさに関する情報を得ることができる。   The light emitting unit 501 is provided to emit light to a sample flow including a measurement sample that passes through the inside of the sheath flow cell 503. The irradiation lens unit 502 is provided to make light emitted from the light emitting unit 501 into parallel light. The PD 506 is provided to receive forward scattered light emitted from the sheath flow cell 503. Information regarding the size of particles (blood cells) in the measurement sample can be obtained from the forward scattered light emitted from the sheath flow cell 503.

ダイクロイックミラー５０８は、シースフローセル５０３から出射された側方散乱光及び側方蛍光を分離するために設けられている。具体的には、ダイクロイックミラー５０８は、シースフローセル５０３から出射された側方散乱光をＰＤ５１２に入射させるとともに、シースフローセル５０３から出射された側方蛍光をＡＰＤ５１１に入射させるために設けられている。また、ＰＤ５１２は、側方散乱光を受光するために設けられている。シースフローセル５０３から出射された側方散乱光により、測定試料中の粒子（血球）の核の大きさ等の内部情報を得ることが可能となる。   The dichroic mirror 508 is provided to separate the side scattered light and the side fluorescence emitted from the sheath flow cell 503. Specifically, the dichroic mirror 508 is provided to cause the side scattered light emitted from the sheath flow cell 503 to enter the PD 512 and to cause the side fluorescence emitted from the sheath flow cell 503 to enter the APD 511. The PD 512 is provided to receive side scattered light. With the side scattered light emitted from the sheath flow cell 503, it is possible to obtain internal information such as the size of the nuclei of particles (blood cells) in the measurement sample.

また、ＡＰＤ５１１は、側方蛍光を受光するために設けられている。染色された血球のような蛍光物質に光を照射すると、照射した光の波長より長い波長の光が発せられる。蛍光強度は染色度合いが高いほど強くなる。そのため、シースフローセル５０３から出射された側方蛍光強度を測定することによって血球の染色度合いに関する特徴情報を得ることができる。したがって、側方蛍光強度の差によって、白血球の分類その他の測定を行うことができる。ＰＤ５０６、５１２及びＡＰＤ５１１は、それぞれ受光した光信号を電気信号に変換して、増幅器６１、６２、及び６３にて増幅して制御基板部９へ送信する。   The APD 511 is provided for receiving side fluorescence. When a fluorescent material such as a stained blood cell is irradiated with light, light having a wavelength longer than the wavelength of the irradiated light is emitted. The fluorescence intensity increases as the degree of staining increases. Therefore, characteristic information regarding the degree of staining of blood cells can be obtained by measuring the side fluorescence intensity emitted from the sheath flow cell 503. Therefore, the classification of white blood cells and other measurements can be performed based on the difference in lateral fluorescence intensity. The PDs 506 and 512 and the APD 511 convert the received optical signals into electric signals, amplify them by the amplifiers 61, 62 and 63, and transmit them to the control board unit 9.

本実施の形態１では、発光部５０１は、白血球分類測定（以下、ＤＩＦＦ測定という）時には、３．４ｍＷの出力で光を出射する。また、網状赤血球測定（以下、ＲＥＴ測定という）時には、６ｍＷの出力で光を出射する。さらに、血小板測定（ＰＬＴ測定）時には、１０ｍＷの出力で光を出射する。   In the first embodiment, the light emitting unit 501 emits light with an output of 3.4 mW during white blood cell classification measurement (hereinafter referred to as DIFF measurement). Further, at the time of reticulocyte measurement (hereinafter referred to as RET measurement), light is emitted with an output of 6 mW. Furthermore, at the time of platelet measurement (PLT measurement), light is emitted with an output of 10 mW.

図５は、本発明の実施の形態１に係る試料分析装置の演算表示装置２の構成を示すブロック図である。図５に示すように、演算表示装置２は、ＣＰＵ（中央演算装置）２１、ＲＡＭ２２、記憶装置２３、入力装置２４、表示装置２５、出力装置２６、通信インタフェース２７及び上述したハードウェアを接続する内部バス２８で構成されている。ＣＰＵ２１は、内部バス２８を介して演算表示装置２の上述したようなハードウェア各部と接続されており、上述したハードウェア各部の動作を制御するとともに、記憶装置２３に記憶されているコンピュータプログラム２３１に従って、種々のソフトウェア的機能を実行する。ＲＡＭ２２は、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ等の揮発性メモリで構成され、コンピュータプログラム２３１の実行時にロードモジュールが展開され、コンピュータプログラム２３１の実行時に発生する一時的なデータ等を記憶する。   FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of the calculation display device 2 of the sample analyzer according to Embodiment 1 of the present invention. As shown in FIG. 5, the arithmetic display device 2 connects a CPU (central processing unit) 21, a RAM 22, a storage device 23, an input device 24, a display device 25, an output device 26, a communication interface 27, and the hardware described above. An internal bus 28 is used. The CPU 21 is connected to each hardware unit as described above of the arithmetic display device 2 via the internal bus 28, controls the operation of each hardware unit described above, and stores the computer program 231 stored in the storage device 23. Various software functions are executed according to the above. The RAM 22 is composed of a volatile memory such as SRAM or SDRAM, and a load module is expanded when the computer program 231 is executed, and stores temporary data generated when the computer program 231 is executed.

記憶装置２３は、内蔵される固定型記憶装置（ハードディスク）等で構成されている。記憶装置２３は、バーコードラベルを読み取ることにより取得することができる識別情報に対応付けた患者（被検者）の年齢情報を含む患者に関する情報が記憶してある患者情報記憶部２３２も備えている。図６は、患者情報記憶部２３２のデータ構成の例示図である。図６に示すように、バーコードラベルを読み取ることにより取得する識別情報である試料ＩＤに対応付けて、被検者を識別する識別情報である被検者ＩＤ、被検者の性別情報、被検者の年齢情報、疾患の内容に関する疾患情報、及び診療科を識別する診療科情報を記憶してある。なお、患者情報記憶部２３２は記憶装置２３に備えることに限定されるものではなく、外部のコンピュータに記憶しておき、通信インタフェース２７を介して照会する構成であっても良い。   The storage device 23 is configured by a built-in fixed storage device (hard disk) or the like. The storage device 23 also includes a patient information storage unit 232 in which information about a patient including age information of a patient (subject) associated with identification information that can be acquired by reading a barcode label is stored. Yes. FIG. 6 is an exemplary diagram of a data configuration of the patient information storage unit 232. As shown in FIG. 6, in association with a sample ID that is identification information acquired by reading a barcode label, a subject ID that is identification information for identifying the subject, gender information of the subject, The age information of the examiner, the disease information regarding the contents of the disease, and the clinical department information for identifying the clinical department are stored. The patient information storage unit 232 is not limited to being provided in the storage device 23, but may be configured to store the information in an external computer and make an inquiry via the communication interface 27.

通信インタフェース２７は内部バス２８に接続されており、測定装置１と通信線を介して接続されることにより、データの送受信を行うことが可能となっている。すなわち、測定の開始を示す指示情報等を測定装置１へ送信し、測定データ等を受信する。   The communication interface 27 is connected to the internal bus 28, and can transmit and receive data by being connected to the measuring apparatus 1 via a communication line. That is, instruction information indicating the start of measurement is transmitted to the measurement apparatus 1 and measurement data is received.

入力装置２４は、キーボード及びマウス等のデータ入力媒体である。表示装置２５は、ＣＲＴモニタ、ＬＣＤ等の表示装置であり、分析結果をグラフィカルに表示する。出力装置２６は、レーザプリンタ、インクジェットプリンタ等の印刷装置等である。   The input device 24 is a data input medium such as a keyboard and a mouse. The display device 25 is a display device such as a CRT monitor or LCD, and displays the analysis result graphically. The output device 26 is a printing device such as a laser printer or an inkjet printer.

上述した構成の試料分析装置の測定装置１及び演算表示装置２にて、成人の血液を測定して、血液中に含まれている白血球をリンパ球、単球、好中球、好塩基球及び好酸球に分類した場合、図７に示されるようなスキャッタグラムが作成されて表示装置２５に表示される。図７は、白血球分類測定（ＤＩＦＦ測定）時のスキャッタグラムの例示図である。図７において、縦軸は側方蛍光強度を、横軸は側方散乱光強度を、それぞれ示している。以下、本実施の形態１に係る試料分析装置で用いられる白血球の分類方法について説明する。   In the measurement apparatus 1 and the calculation display apparatus 2 of the sample analyzer having the above-described configuration, blood of an adult is measured, and leukocytes contained in the blood are converted into lymphocytes, monocytes, neutrophils, basophils, and When classified into eosinophils, a scattergram as shown in FIG. 7 is created and displayed on the display device 25. FIG. 7 is an exemplary diagram of a scattergram at the time of white blood cell classification measurement (DIFF measurement). In FIG. 7, the vertical axis represents the side fluorescence intensity, and the horizontal axis represents the side scattered light intensity. Hereinafter, a method for classifying white blood cells used in the sample analyzer according to the first embodiment will be described.

実施の形態１に係る試料分析装置においては、図７に示すように、成人血の過去の統計値に基づき、リンパ球が分布すると想定されるリンパ球分布領域１０１、単球が分布すると想定される単球分布領域１０２、好酸球が分布すると想定される好酸球分布領域１０３、好中球が分布すると想定される好中球分布領域１０４、好塩基球が分布すると想定される好塩基球分布領域１０５が予め定められている。そして、同じ座標軸上に、測定データに基づく整数列情報をサンプリングした後、リンパ球分布領域１０１、単球分布領域１０２、好酸球分布領域１０３、好中球分布領域１０４、好塩基球分布領域１０５の各分布領域への血球の帰属度を算出し、算出された帰属度に応じて、各血球が特定の種類の血球に分類される。そして、分類された血球を計数することにより、リンパ球、単球等の数を求めることができる。上述の白血球の分類方法は、米国特許第５５５５１９６号公報に詳細に記載されている。なお、上述の白血球の分類方法を実行するためのコンピュータプログラム及びコンピュータプログラムの実行に用いられるデータは、記憶装置２３に事前に記憶されている。   In the sample analyzer according to the first embodiment, as shown in FIG. 7, it is assumed that lymphocytes are distributed based on the past statistical values of adult blood, lymphocyte distribution region 101, where monocytes are distributed, and monocytes are distributed. Monocyte distribution region 102, eosinophil distribution region 103 in which eosinophils are assumed to be distributed, neutrophil distribution region 104 in which neutrophils are assumed to be distributed, and basophils in which basophils are assumed to be distributed A sphere distribution area 105 is predetermined. Then, after sampling integer string information based on the measurement data on the same coordinate axis, the lymphocyte distribution region 101, the monocyte distribution region 102, the eosinophil distribution region 103, the neutrophil distribution region 104, the basophil distribution region The blood cell belonging degree to each of the distribution areas 105 is calculated, and each blood cell is classified into a specific type of blood cell according to the calculated belonging degree. Then, by counting the classified blood cells, the number of lymphocytes, monocytes and the like can be obtained. The above-described white blood cell classification method is described in detail in US Pat. No. 5,555,196. Note that a computer program for executing the above-described white blood cell classification method and data used for the execution of the computer program are stored in the storage device 23 in advance.

本発明者らにより、小児血に含まれる血球は、成人血に含まれる血球よりも染色液に染色される度合いが低いことが認知された。そのため、小児血を測定して得られた測定データにおいては、図７に示した本来分布するべき各領域のやや下方にサンプリング値が分布してしまうことが判明した。図８は、ＤＩＦＦ測定時に作成されたスキャッタグラムのリンパ球分布領域１０１とサンプリング値との関係の例示図である。   It has been recognized by the present inventors that blood cells contained in pediatric blood are less stained with a staining solution than blood cells contained in adult blood. For this reason, in the measurement data obtained by measuring pediatric blood, it has been found that the sampling values are distributed slightly below each region to be originally distributed as shown in FIG. FIG. 8 is an exemplary diagram showing the relationship between the lymphocyte distribution region 101 of the scattergram created during the DIFF measurement and the sampling value.

図８に示すように、測定データが成人血である場合には、リンパ球分布領域１０１周辺にサンプリング値が集約されるはずである。しかし、測定データが成人血ではなく小児血である場合には、成人血である場合よりも染料による染色度合いが小児血の方が低いため、蛍光強度、散乱光強度ともに低く測定されている。したがって、サンプリング値は、リンパ球分布領域１０１よりも下方である領域１１１近辺に集約してしまう。   As shown in FIG. 8, when the measurement data is adult blood, sampling values should be collected around the lymphocyte distribution region 101. However, when the measurement data is not pediatric blood but pediatric blood, since the degree of staining with dye is lower in pediatric blood than in the case of adult blood, both fluorescence intensity and scattered light intensity are measured lower. Therefore, the sampling values are collected in the vicinity of the region 111 that is below the lymphocyte distribution region 101.

このように、スキャッタグラムから分布傾向が全体として想定した領域よりも下方にシフトしている場合には、測定データが小児血を対象としたデータであると判断することができ、分類処理の精度を向上させるためには、サンプリング値の集約している領域１１１を、矢印１１２の方向へシフトする必要があることがわかる。   Thus, when the distribution trend is shifted downward from the region assumed as a whole from the scattergram, it can be determined that the measurement data is data for pediatric blood, and the accuracy of the classification process It can be seen that the area 111 where sampling values are aggregated needs to be shifted in the direction of the arrow 112 in order to improve.

図９は、本発明の実施の形態１に係る測定装置１の制御基板部９の制御部９１及び演算表示装置２のＣＰＵ２１の処理手順を示すフローチャートである。測定装置１の制御部９１は、測定装置１が起動されたことを検知した場合、初期化を実行し（ステップＳ９１５）、測定装置１各部の動作チェックを行う。また、演算表示装置２のＣＰＵ２１も、演算表示装置２が起動されたことを検知した場合、初期化（プログラムの初期化）を実行し（ステップＳ９０１）、表示装置２５にメニュー画面を表示する（ステップＳ９０２）。メニュー画面では、ＤＩＦＦ測定、ＲＥＴ測定、ＣＢＣ測定の選択を受け付けること、測定開始指示及びシャットダウン指示を受け付けること等が可能である。本実施の形態１では上記メニュー画面においてＤＩＦＦ測定が選択された場合について、以下説明する。   FIG. 9 is a flowchart showing a processing procedure of the control unit 91 of the control board unit 9 and the CPU 21 of the arithmetic display device 2 of the measuring apparatus 1 according to Embodiment 1 of the present invention. When the control unit 91 of the measurement apparatus 1 detects that the measurement apparatus 1 is activated, the control unit 91 performs initialization (step S915), and checks the operation of each unit of the measurement apparatus 1. In addition, when the CPU 21 of the calculation display device 2 detects that the calculation display device 2 is activated, the CPU 21 executes initialization (initialization of the program) (step S901) and displays a menu screen on the display device 25 (step S901). Step S902). On the menu screen, it is possible to accept selection of DIFF measurement, RET measurement, and CBC measurement, accept a measurement start instruction, and a shutdown instruction. In the first embodiment, a case where DIFF measurement is selected on the menu screen will be described below.

演算表示装置２のＣＰＵ２１は、測定開始指示を受け付けたか否かを判断し（ステップＳ９０３）、ＣＰＵ２１が、測定開始指示を受け付けたと判断した場合（ステップＳ９０３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、測定開始を示す指示情報を測定装置１へ送信する（ステップＳ９０４）。測定装置１の制御部９１は、測定開始を示す指示情報を受信したか否かを判断し（ステップＳ９１６）、制御部９１が、測定開始を示す指示情報を受信したと判断した場合（ステップＳ９１６：ＹＥＳ）、制御部９１は、血液を収容している容器に貼付されているバーコードラベル（図示せず）をバーコードリーダ（図示せず）に読み取らせ、血液の識別情報（試料ＩＤ）を取得する（ステップＳ９１７）。制御部９１が、測定開始を示す指示情報を受信していないと判断した場合（ステップＳ９１６：ＮＯ）、制御部９１は、ステップＳ９１７乃至ステップＳ９２１をスキップする。   The CPU 21 of the calculation display device 2 determines whether or not a measurement start instruction has been received (step S903). When the CPU 21 determines that a measurement start instruction has been received (step S903: YES), the CPU 21 indicates the start of measurement. The instruction information is transmitted to the measuring apparatus 1 (step S904). The control unit 91 of the measuring apparatus 1 determines whether or not the instruction information indicating the measurement start is received (step S916), and when the control unit 91 determines that the instruction information indicating the measurement start is received (step S916). : YES), the controller 91 causes a barcode reader (not shown) to read a barcode label (not shown) affixed to the blood container, and blood identification information (sample ID) Is acquired (step S917). When the control unit 91 determines that the instruction information indicating the start of measurement has not been received (step S916: NO), the control unit 91 skips steps S917 to S921.

制御部９１は、取得した識別情報（試料ＩＤ）を演算表示装置２へ送信し（ステップＳ９１８）、演算表示装置２のＣＰＵ２１は、識別情報（試料ＩＤ）を受信したか否かを判断する（ステップＳ９０５）。ＣＰＵ２１が、識別情報（試料ＩＤ）を受信していないと判断した場合（ステップＳ９０５：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、受信の待ち状態となる。ＣＰＵ２１が、識別情報（試料ＩＤ）を受信したと判断した場合（ステップＳ９０５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、記憶装置２３の患者情報記憶部２３２を照会して患者情報を取得し（ステップＳ９０６）、患者情報を測定装置１へ送信する（ステップＳ９０７）。   The control unit 91 transmits the acquired identification information (sample ID) to the calculation display device 2 (step S918), and the CPU 21 of the calculation display device 2 determines whether the identification information (sample ID) has been received (step S918). Step S905). When the CPU 21 determines that the identification information (sample ID) has not been received (step S905: NO), the CPU 21 enters a reception waiting state. When the CPU 21 determines that the identification information (sample ID) has been received (step S905: YES), the CPU 21 refers to the patient information storage unit 232 of the storage device 23 to acquire patient information (step S906), and the patient Information is transmitted to the measuring apparatus 1 (step S907).

次に、測定装置１の制御部９１は、患者情報を受信したか否かを判断し（ステップＳ９１９）、制御部９１が、受信していないと判断した場合（ステップＳ９１９：ＮＯ）、制御部９１は、受信待ち状態となる。制御部９１が、受信したと判断した場合（ステップＳ９１９：ＹＥＳ）、制御部９１は、測定試料を調製するよう試料調製部４１を制御した後、測定試料の測定を開始する（ステップＳ９２０）。具体的には、ＤＩＦＦ測定を実行し、検出部５及びアナログ処理部６を介して側方散乱光及び側方蛍光の受光強度に相当する電気信号が制御基板部９へ出力される。制御基板部９のＡ／Ｄ変換部９２は、取得したアナログ信号を１２ビットのデジタル信号に変換し、演算部９３は、Ａ／Ｄ変換部９２から出力されたデジタル信号に所定の処理を施して制御部９１へ渡す。制御部９１は、受け取った１２ビットの整数列情報を測定データとして、演算表示装置２へ送信する（ステップＳ９２１）。   Next, the control unit 91 of the measuring apparatus 1 determines whether or not patient information has been received (step S919). If the control unit 91 determines that it has not been received (step S919: NO), the control unit 91 is in a reception waiting state. When the control unit 91 determines that it has been received (step S919: YES), the control unit 91 controls the sample preparation unit 41 to prepare a measurement sample, and then starts measurement of the measurement sample (step S920). Specifically, DIFF measurement is performed, and electrical signals corresponding to the received light intensity of side scattered light and side fluorescence are output to the control board unit 9 via the detection unit 5 and the analog processing unit 6. The A / D conversion unit 92 of the control board unit 9 converts the acquired analog signal into a 12-bit digital signal, and the calculation unit 93 performs predetermined processing on the digital signal output from the A / D conversion unit 92. To the control unit 91. The control unit 91 transmits the received 12-bit integer string information as measurement data to the calculation display device 2 (step S921).

演算表示装置２のＣＰＵ２１は、測定データを受信したか否かを判断し（ステップＳ９０８）、ＣＰＵ２１が、測定データを受信したと判断した場合（ステップＳ９０８：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、受信した測定データに基づいて解析処理を実行する（ステップＳ９０９）。ＣＰＵ２１が、測定開始指示を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ９０３：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、ステップＳ９０４乃至ステップＳ９１２をスキップし、ＣＰＵ２１が、測定データを受信していないと判断した場合（ステップＳ９０８：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、受信待ち状態となる。   The CPU 21 of the calculation display device 2 determines whether or not measurement data has been received (step S908), and when the CPU 21 determines that the measurement data has been received (step S908: YES), the CPU 21 receives the received measurement data. Based on the above, an analysis process is executed (step S909). When the CPU 21 determines that the measurement start instruction has not been received (step S903: NO), the CPU 21 skips steps S904 to S912 and determines that the CPU 21 has not received measurement data (step S908). : NO), the CPU 21 enters a reception waiting state.

図１０は、本発明の実施の形態１に係る演算表示装置２のＣＰＵ２１の図９のステップＳ９０９で実行する解析処理手順を示すフローチャートである。図１０において、演算表示装置２のＣＰＵ２１は、カウンタｎを初期値１に設定し（ステップＳ１００１）、測定装置１から取得した測定データ（１２ビットの整数列情報）を８ビットの整数列情報へ縮小することにより第ｎの分類用データを生成して記憶する（ステップＳ１００２）。   FIG. 10 is a flowchart showing the analysis processing procedure executed in step S909 of FIG. 9 by the CPU 21 of the calculation display device 2 according to the first embodiment of the present invention. In FIG. 10, the CPU 21 of the calculation display device 2 sets the counter n to an initial value 1 (step S1001), and the measurement data (12-bit integer string information) acquired from the measurement apparatus 1 is converted to 8-bit integer string information. By reducing, the nth classification data is generated and stored (step S1002).

ＣＰＵ２１は、ｎが所定数より大きいか否かを判断し（ステップＳ１００３）、ＣＰＵ２１が、ｎが所定数以下であると判断した場合（ステップＳ１００３：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、ｎを１インクリメントし（ステップＳ１００４）、測定データの縮小率を変更して（ステップＳ１００５）、処理をステップＳ１００２へ戻して上述した処理を繰り返す。
ＣＰＵ２１が、ｎが所定数より大きいと判断した場合（ステップＳ１００３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、第１〜第ｎの分類用データを用いた分類処理をそれぞれ実行し（ステップＳ１００６）、分類結果をそれぞれ記憶装置２３に記憶する（ステップＳ１００７）。 The CPU 21 determines whether n is larger than a predetermined number (step S1003). When the CPU 21 determines that n is equal to or smaller than the predetermined number (step S1003: NO), the CPU 21 increments n by 1 ( In step S1004), the reduction rate of the measurement data is changed (step S1005), the process returns to step S1002, and the above-described process is repeated.
When the CPU 21 determines that n is larger than the predetermined number (step S1003: YES), the CPU 21 executes the classification process using the first to nth classification data (step S1006), and the classification result is obtained. It memorize | stores in the memory | storage device 23 (step S1007).

具体的には、ＣＰＵ２１が分類用データを生成する場合には、測定装置１から取得した１２ビットの整数列情報を所定の縮小率で縮小する。例えば８ビットの整数列情報に縮小しても良いし、１０ビットの整数列情報に縮小しても良いし、任意の縮小率を選択しても良い。   Specifically, when the CPU 21 generates the classification data, the 12-bit integer string information acquired from the measurement apparatus 1 is reduced at a predetermined reduction rate. For example, the information may be reduced to 8-bit integer string information, may be reduced to 10-bit integer string information, or an arbitrary reduction ratio may be selected.

また本実施の形態１では、分類用データとして用いるビット数（８ビット）よりも大きなビット数（１２ビット）を有する整数列情報として測定データを取得しておき、それを任意の縮小率で縮小することにより、様々な縮小率での複数の分類用データを生成する。このようにすることで、整数値の連続性を維持する割合が高まる。例えば成人血用の分類用データを生成する場合は１２ビットの整数列情報を１／１６倍するのに対して、小児血用の分類用データを生成する場合は１２ビットの整数列情報を１．２／１６倍することになることから、１．２／１６倍した場合に同じ整数値となる測定データの範囲が広がり、誤差が目立ちにくくなる。   In the first embodiment, measurement data is acquired as integer sequence information having a bit number (12 bits) larger than the bit number (8 bits) used as classification data, and is reduced at an arbitrary reduction ratio. By doing so, a plurality of classification data at various reduction rates is generated. By doing in this way, the ratio which maintains the continuity of an integer value increases. For example, when generating classification data for adult blood, 12-bit integer string information is multiplied by 1/16, whereas when generating classification data for pediatric blood, 12-bit integer string information is set to 1. Since it is multiplied by 2/16, the range of measurement data that becomes the same integer value when it is multiplied by 1.2 / 16 is widened, and the error is less noticeable.

より具体的には、例えばＮ×Ｎ個（Ｎは自然数）の要素を持つ二次元分布データＤｎにおける各要素（Ｘ１、Ｘ２）（Ｘ１、Ｘ２＝０、１、２、・・・）の度数をＦ（Ｘ１、Ｘ２）とし、二次元分布データＤｎをＭ×Ｍ個（Ｍは自然数）の要素を持つ二次元分布データＤｍに縮小する場合を考える。ただし、Ｍ＜Ｎとする。   More specifically, for example, the frequency of each element (X1, X2) (X1, X2 = 0, 1, 2,...) In the two-dimensional distribution data Dn having N × N elements (N is a natural number). Let F be (X1, X2), and the two-dimensional distribution data Dn is reduced to two-dimensional distribution data Dm having M × M elements (M is a natural number). However, M <N.

Ｎ×Ｎ個の要素を持つ二次元分布データＤｎにおける各要素（Ｘ１、Ｘ２）は、分布データＤｍにおいて、式（１）に示す要素（Ｕ１、Ｕ２）（Ｕ１、Ｕ２＝０、１、２、・・・、Ｍ）に対応する。ただし、式（１）において、Ｉｎｔ（ｘ）は、引数ｘの整数部分を表す関数とする。これは、例えば１２ビットの測定データを８ビットに縮小する処理に相当する。   Each element (X1, X2) in the two-dimensional distribution data Dn having N × N elements is the element (U1, U2) (U1, U2 = 0, 1, 2, 2) shown in the expression (1) in the distribution data Dm. , ..., M). In Expression (1), Int (x) is a function representing the integer part of the argument x. This corresponds to, for example, processing for reducing 12-bit measurement data to 8 bits.

（Ｕ１、Ｕ２）＝（Ｉｎｔ（Ｘ１×Ｍ／Ｎ）、Ｉｎｔ（Ｘ２×Ｍ／Ｎ）
・・・ （１） (U1, U2) = (Int (X1 × M / N), Int (X2 × M / N)
(1)

次に、二次元分布データＤｍ中の部分領域Ｌ×Ｌ個の要素を持つ二次元分布データＤＬをＭ×Ｍ個の要素を持つ二次元分布データに変換する場合（Ｌ＜Ｍ＜Ｎ）、分布データＤｎにおける各要素（Ｘ１、Ｘ２）（Ｘ１、Ｘ２＝０、１、２、・・・、Ｎ×Ｌ／Ｍ）は、式（２）に示すように、分布データＤmlにおける各要素（Ｖ１、Ｖ２）（Ｖ１、Ｖ２＝０、１、２、・・・、Ｍ）に対応する。これは、８ビットのデータを略上方へシフトアップする処理に相当する。   Next, when converting the two-dimensional distribution data DL having L × L elements in the partial region Lm in the two-dimensional distribution data Dm into two-dimensional distribution data having M × M elements (L <M <N), Each element (X1, X2) (X1, X2 = 0, 1, 2,..., N × L / M) in the distribution data Dn is expressed by each element (in the distribution data Dml, as shown in Expression (2)). V1, V2) (V1, V2 = 0, 1, 2,..., M). This corresponds to a process of shifting up 8-bit data substantially upward.

（Ｖ１、Ｖ２）＝（Ｉｎｔ（Ｘ１×Ｍ2 ／（Ｎ×Ｌ）、Ｉｎｔ（Ｘ２×Ｍ2 ／（Ｎ×Ｌ）
・・・ （２） (V1, V2) = (Int (X1 × M 2 / (N × L), Int (X2 × M 2 / (N × L)
(2)

すなわち、式（１）の処理と同様の処理を、最初は部分領域Ｌ×Ｌ個の要素を持つ二次元分布データＤＬをＮ×Ｎ個の要素を持つ二次元分布データに変換し（拡大し）、続いてＭ×Ｍ個の要素を持つ二次元分布データに変換することにより、分布データＤmlの各要素の度数が算出され、なめらかな分布データに変換することができる。   That is, the same processing as that of the expression (1) is first performed by converting (enlarging) the two-dimensional distribution data DL having L × L elements into the two-dimensional distribution data having N × N elements. Then, by converting the data into two-dimensional distribution data having M × M elements, the frequency of each element of the distribution data Dml can be calculated and converted into smooth distribution data.

図１０に戻って、演算表示装置２のＣＰＵ２１は、記憶装置２３に記憶されている複数の分類用データから一の分類用データを選択して（ステップＳ１００８）、選択された分類用データを記憶装置２３から読み出して、リンパ球、単球、好酸球、好中球、好塩基球等の血球数を計数し（ステップＳ１００９）、計数結果を記憶装置２３に記憶する（ステップＳ１０１０）。ＣＰＵ２１は、図７に示すようなスキャッタグラムも作成し、白血球の分類結果として、後述する図１２に示すような計数結果とスキャッタグラムとを表示装置２５に表示して（ステップＳ１０１１）、処理を図９のステップＳ９１０へ戻す。使用者は表示装置２５に表示されたスキャッタグラムを視覚的に確認することができる。そして、使用者は、サンプリング値の分布状態に応じて、再分類処理を実行する実行指示を入力することができる。   Returning to FIG. 10, the CPU 21 of the calculation display device 2 selects one classification data from the plurality of classification data stored in the storage device 23 (step S1008), and stores the selected classification data. Reading from the device 23, the number of blood cells such as lymphocytes, monocytes, eosinophils, neutrophils, basophils is counted (step S1009), and the counting result is stored in the storage device 23 (step S1010). The CPU 21 also creates a scattergram as shown in FIG. 7, displays the counting result and the scattergram as shown in FIG. 12 described later as the white blood cell classification result on the display device 25 (step S1011), and performs processing. Returning to step S910 of FIG. The user can visually confirm the scattergram displayed on the display device 25. Then, the user can input an execution instruction to execute the reclassification process according to the distribution state of the sampling values.

次に、図１０のステップＳ１００８に示す分類用データの選択処理について処理手順を説明する。図１１は、本発明の実施の形態１に係る演算表示装置２のＣＰＵ２１の分類用データの選択処理手順を示すフローチャートである。なお、本実施の形態１に係る試料分析装置では、図１０に示す所定数が３に設定されているものとする。   Next, a processing procedure for the classification data selection processing shown in step S1008 of FIG. 10 will be described. FIG. 11 is a flowchart illustrating the classification data selection processing procedure of the CPU 21 of the calculation display device 2 according to the first embodiment of the present invention. In the sample analyzer according to the first embodiment, it is assumed that the predetermined number shown in FIG.

演算処理装置２のＣＰＵ２１は、測定装置１から受信した患者情報に含まれる年齢情報に基づいて、被検者が小児であるか否かを判断する（ステップＳ１１０１）。ここで、「小児」とは新生児を意味しても良いし、乳児を意味しても良いし、幼児を意味しても良い。「小児」であるか否かは本実施の形態２に係る試料分析装置の使用者が任意に設定することができ、所定年齢以下の被検者だけでなく、例えば小児科や産婦人科に通院している被検者を「小児」としても良いし、小学校入学前の子供を「小児」としても良い。また、試料分析装置を製造する製造業者が「小児」の範囲を設定しても良い。ＣＰＵ２１が、被検者が小児であると判断した場合（ステップＳ１１０１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、第２の検出感度で得られた特徴情報に基づく第２の分類用データを選択し（ステップＳ１１０２）、処理をステップＳ１００９へ戻す。   The CPU 21 of the arithmetic processing device 2 determines whether or not the subject is a child based on the age information included in the patient information received from the measuring device 1 (step S1101). Here, “child” may mean a newborn, an infant, or an infant. Whether or not the patient is a “child” can be arbitrarily set by the user of the sample analyzer according to the second embodiment, and is not only a subject under a predetermined age but also, for example, going to pediatrics and gynecology. The subject who is doing this may be “children”, and the child before entering elementary school may be “children”. In addition, the manufacturer who manufactures the sample analyzer may set the range of “children”. When the CPU 21 determines that the subject is a child (step S1101: YES), the CPU 21 selects the second classification data based on the feature information obtained with the second detection sensitivity (step S1102). The process returns to step S1009.

ＣＰＵ２１が、被検者が小児でないと判断した場合（ステップＳ１１０１：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、第１乃至第３の各分類用データについて、リンパ球、単球、好酸球、好中球、好塩基球等のサンプリング値の集合領域が重なり合っている領域、例えば図７における領域Ａ（以下、「重なり領域」と略す）に含まれる粒子を計数して、ＲＡＭ２２に記憶する（ステップＳ１１０３）。重なり領域の粒子数が少ない場合には良好に血球の分類処理が行われていると考えられるため、ＣＰＵ２１は、重なり領域の粒子数が最も少ない分類用データを選択する。すなわちＣＰＵ２１は、まず、第１の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ１）が、第２の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ２）以下であるか否かを判断する（ステップＳ１１０４）。   When the CPU 21 determines that the subject is not a child (step S1101: NO), the CPU 21 determines lymphocytes, monocytes, eosinophils, neutrophils, neutrophils for the first to third classification data. Particles included in a region where sampling value collection regions such as base spheres overlap, for example, region A in FIG. 7 (hereinafter abbreviated as “overlapping region”) are counted and stored in the RAM 22 (step S1103). When the number of particles in the overlapping region is small, it is considered that the blood cell classification process is being performed well. Therefore, the CPU 21 selects the classification data having the smallest number of particles in the overlapping region. That is, the CPU 21 first determines whether or not the number of particles (N1) in the overlapping region in the first classification data is equal to or less than the number of particles (N2) in the overlapping region in the second classification data (step S1104). ).

ＣＰＵ２１が、第１の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ１）が、第２の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ２）以下であると判断した場合（ステップＳ１１０４：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、第１の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ１）が、第３の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ３）以下であるか否かを判断する（ステップＳ１１０５）。   When the CPU 21 determines that the number of particles in the overlapping region (N1) in the first classification data is equal to or less than the number of particles (N2) in the overlapping region in the second classification data (step S1104: YES), the CPU 21 Determines whether or not the number of particles (N1) in the overlapping region in the first classification data is equal to or less than the number of particles (N3) in the overlapping region in the third classification data (step S1105).

ＣＰＵ２１が、第１の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ１）が、第３の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ３）以下であると判断した場合（ステップＳ１１０５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、第１の分類用データを選択し（ステップＳ１１０６）、処理をステップＳ１００９へ戻す。   When the CPU 21 determines that the number of particles (N1) in the overlapping region in the first classification data is equal to or less than the number (N3) of the overlapping region in the third classification data (step S1105: YES), the CPU 21 Selects the first classification data (step S1106), and returns the process to step S1009.

ＣＰＵ２１が、第１の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ１）が、第２の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ２）より大きいと判断した場合（ステップＳ１１０４：ＮＯ）、又は第１の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ１）が、第３の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ３）より大きいと判断した場合（ステップＳ１１０５：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、第２の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ２）が、第３の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ３）以下であるか否かを判断する（ステップＳ１１０７）。   When the CPU 21 determines that the number of particles (N1) in the overlapping region in the first classification data is larger than the number of particles (N2) in the overlapping region in the second classification data (step S1104: NO), or When it is determined that the number of particles in the overlapping region (N1) in the classification data of 1 is larger than the number of particles (N3) in the overlapping region in the third classification data (step S1105: NO), the CPU 21 It is determined whether or not the number of particles in the overlapping region (N2) in the classification data is equal to or less than the number of particles in the overlapping region (N3) in the third classification data (step S1107).

ＣＰＵ２１が、第２の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ２）が、第３の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ３）以下であると判断した場合（ステップＳ１１０７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、第２の分類用データを選択して（ステップＳ１１０２）、処理をステップＳ１００９へ戻す。ＣＰＵ２１が、第２の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ２）が、第３の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ３）より大きいと判断した場合（ステップＳ１１０７：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、第３の分類用データを選択して（ステップＳ１１０８）、処理をステップＳ１００９へ戻す。   When the CPU 21 determines that the number of particles (N2) in the overlapping region in the second classification data is equal to or less than the number of particles (N3) in the overlapping region in the third classification data (step S1107: YES), the CPU 21 Selects the second classification data (step S1102), and returns the process to step S1009. When the CPU 21 determines that the number of particles in the overlapping area (N2) in the second classification data is larger than the number of particles (N3) in the overlapping area in the third classification data (step S1107: NO), the CPU 21 The third classification data is selected (step S1108), and the process returns to step S1009.

なお、分類用データを選択する方法は、特に限定されるものではないが、例えばリンパ球、単球、好酸球、好中球、好塩基球等のサンプリング値の集合領域の重なり具合、出現位置等に基づいてＣＰＵ２１が選択する。具体的には、（１）集合領域が重なり合っている領域に含まれる粒子数の大小により選択する、（２）集合領域の代表値と、事前に想定されている各領域の代表値との距離の大小により選択する、（３）集合領域と、事前に想定されている各領域との相対位置により選択する、（４）集合領域の面積と、事前に想定されている各領域の面積との大小により選択する等の方法を組み合わせることにより選択する。   Note that the method for selecting the classification data is not particularly limited, but for example, the overlapping state and appearance of sampling regions of lymphocytes, monocytes, eosinophils, neutrophils, basophils, etc. The CPU 21 selects based on the position and the like. Specifically, (1) the distance between the representative value of the collective region and the representative value of each region assumed in advance is selected based on the number of particles included in the region where the collective region overlaps (3) Select according to the relative position of the aggregate area and each area assumed in advance, (4) The area of the aggregate area and the area of each area assumed in advance Select by combining methods such as selecting by size.

図９に戻って、演算表示装置２のＣＰＵ２１は、使用者からの再分類処理の実行指示である再分類指示を受け付けたか否かを判断し（ステップＳ９１０）、ＣＰＵ２１が、再分類指示を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ９１０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、ステップＳ９１１及びステップＳ９１２をスキップする。ＣＰＵ２１が、再分類指示を受け付けたと判断した場合（ステップＳ９１０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、他の分類用データの選択を受け付け（ステップＳ９１１）、選択を受け付けた分類用データに基づいて計数処理を実行する（ステップＳ９１２）。   Returning to FIG. 9, the CPU 21 of the calculation display device 2 determines whether or not a reclassification instruction that is an instruction to execute the reclassification process is received from the user (step S <b> 910), and the CPU 21 accepts the reclassification instruction. If it is determined that it is not present (step S910: YES), the CPU 21 skips steps S911 and S912. If the CPU 21 determines that a reclassification instruction has been accepted (step S910: YES), the CPU 21 accepts selection of other classification data (step S911), and executes a counting process based on the classification data for which the selection has been accepted. (Step S912).

図１２は、本発明の実施の形態１に係る演算表示装置２の表示装置２５の分類結果を表示する画面の例示図である。図１２では、図１０におけるｎが３である場合、すなわち縮小率の互いに相違する３種類の分類用データが生成された場合の、各分類用データに基づく分類結果が表示されている。ＣＰＵ２１が選択した分類用データを用いた場合の分類結果が主結果表示領域２１１に表示され、他の分類用データを用いた場合に分類結果が副結果表示領域２１２、２１３に表示されている。   FIG. 12 is an exemplary view of a screen that displays the classification result of the display device 25 of the arithmetic display device 2 according to the first embodiment of the present invention. In FIG. 12, when n in FIG. 10 is 3, that is, when three types of classification data having different reduction ratios are generated, the classification result based on each classification data is displayed. The classification result when the classification data selected by the CPU 21 is used is displayed in the main result display area 211, and the classification result is displayed in the secondary result display areas 212 and 213 when other classification data is used.

再分類指示は、ユーザにより再分類を希望する分類用データに基づく分類結果を表示している副結果表示領域２１２、２１３のいずれかをマウス等で選択することにより行われる。例えば副結果表示領域２１２が選択された場合には、副結果表示領域２１２と主結果表示領域２１１との表示内容が入れ替わり、計数処理が実行される。   The reclassification instruction is performed by the user selecting one of the secondary result display areas 212 and 213 displaying the classification result based on the classification data desired to be reclassified by the user. For example, when the sub result display area 212 is selected, the display contents of the sub result display area 212 and the main result display area 211 are switched, and the counting process is executed.

図９に戻って、演算表示装置２のＣＰＵ２１は、シャットダウン指示を受け付けたか否かを判断し（ステップＳ９１３）、ＣＰＵ２１が、シャットダウン指示を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ９１３：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、処理をステップＳ９０３へ戻し、上述した処理を繰り返す。ＣＰＵ２１が、シャットダウン指示を受け付けたと判断した場合（ステップＳ９１３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、シャットダウンの指示情報を測定装置１へ送信する（ステップＳ９１４）。   Returning to FIG. 9, the CPU 21 of the calculation display device 2 determines whether or not a shutdown instruction has been received (step S <b> 913), and when the CPU 21 determines that a shutdown instruction has not been received (step S <b> 913: NO), the CPU 21. Returns the processing to step S903 and repeats the above-described processing. When the CPU 21 determines that a shutdown instruction has been received (step S913: YES), the CPU 21 transmits shutdown instruction information to the measurement apparatus 1 (step S914).

測定装置１の制御部９１は、シャットダウンの指示情報を受信したか否かを判断し（ステップＳ９２２）、制御部９１が、シャットダウンの指示情報を受信していない場合（ステップＳ９２２：ＮＯ）、制御部９１は、処理をステップＳ９１６へ戻し、上述した処理を繰り返す。制御部９１が、シャットダウンの指示情報を受信したと判断した場合（ステップＳ９２２：ＹＥＳ）、制御部９１は、シャットダウンを実行して（ステップＳ９２３）、処理を終了する。   The control unit 91 of the measuring apparatus 1 determines whether or not the shutdown instruction information has been received (step S922). If the control unit 91 has not received the shutdown instruction information (step S922: NO), the control is performed. The unit 91 returns the process to step S916 and repeats the above-described process. When the control unit 91 determines that the shutdown instruction information has been received (step S922: YES), the control unit 91 executes the shutdown (step S923) and ends the process.

以上のように本実施の形態１によれば、事前に縮小率の互いに相違する複数の分類用データを生成しておき、試料に応じて最適な分類用データを選択することにより、動物種が異なる、年齢が異なる、性別が異なる等の相違が存在する場合であっても、最適な分類用データを用いて計数処理を実行することができ、試料分析精度の向上を図ることが可能となる。   As described above, according to the first embodiment, a plurality of classification data having different reduction ratios are generated in advance, and the optimal classification data is selected according to the sample. Even when there are differences such as different, different ages, different genders, etc., the counting process can be executed using the optimum classification data, and the sample analysis accuracy can be improved. .

（実施の形態２）
以下、本発明の実施の形態２に係る試料分析装置について、図面に基づいて具体的に説明する。本発明の実施の形態２に係る試料分析装置の構成は実施の形態１と同様であることから、同一の符号を付することにより詳細な説明を省略する。本実施の形態２は、事前に縮小率の互いに相違する複数の分類用データを生成するのではなく、縮小率は一致しているが、特徴情報の検出時の検出条件が互いに相違する複数の分類用データを生成する点で、実施の形態１と相違する。 (Embodiment 2)
Hereinafter, a sample analyzer according to Embodiment 2 of the present invention will be specifically described with reference to the drawings. Since the configuration of the sample analyzer according to the second embodiment of the present invention is the same as that of the first embodiment, detailed description thereof is omitted by attaching the same reference numerals. The second embodiment does not generate a plurality of classification data having different reduction rates in advance, but the reduction rates are the same, but the detection conditions at the time of detecting feature information are different from each other. This is different from the first embodiment in that the classification data is generated.

図１３は、本発明の実施の形態２に係る測定装置１の制御基板部９の制御部９１及び演算表示装置２のＣＰＵ２１の処理手順を示すフローチャートである。測定装置１の制御部９１は、測定装置１が起動されたことを検知した場合、初期化を実行し（ステップＳ１３１５）、測定装置１各部の動作チェックを行う。また、演算表示装置２のＣＰＵ２１も、演算表示装置２が起動されたことを検知した場合、初期化（プログラムの初期化）を実行し（ステップＳ１３０１）、表示装置２５にメニュー画面を表示する（ステップＳ１３０２）。メニュー画面にて、ＤＩＦＦ測定、ＲＥＴ測定、ＣＢＣ測定の選択を受け付けること、測定開始指示及びシャットダウン指示を受け付けること等が可能である。本実施の形態２では上記メニュー画面においてＤＩＦＦ測定が選択された場合について、以下説明する。   FIG. 13 is a flowchart showing a processing procedure of the control unit 91 of the control board unit 9 and the CPU 21 of the arithmetic display device 2 of the measurement apparatus 1 according to Embodiment 2 of the present invention. When the control unit 91 of the measurement apparatus 1 detects that the measurement apparatus 1 is activated, the control unit 91 performs initialization (step S1315), and performs an operation check of each unit of the measurement apparatus 1. In addition, when the CPU 21 of the calculation display device 2 detects that the calculation display device 2 has been activated, the CPU 21 executes initialization (program initialization) (step S1301) and displays a menu screen on the display device 25 (step S1301). Step S1302). On the menu screen, it is possible to accept selections of DIFF measurement, RET measurement, and CBC measurement, accept a measurement start instruction, and a shutdown instruction. In the second embodiment, a case where DIFF measurement is selected on the menu screen will be described below.

演算表示装置２のＣＰＵ２１は、測定開始指示を受け付けたか否かを判断し（ステップＳ１３０３）、ＣＰＵ２１が、測定開始指示を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ１３０３：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、ステップＳ１３０４乃至ステップＳ１３１２をスキップする。ＣＰＵ２１が、測定開始指示を受け付けたと判断した場合（ステップＳ１３０３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、測定開始を示す指示情報を測定装置１へ送信する（ステップＳ１３０４）。測定装置１の制御部９１は、測定開始を示す指示情報を受信したか否かを判断し（ステップＳ１３１６）、制御部９１が、測定開始を示す指示情報を受信したと判断した場合（ステップＳ１３１６：ＹＥＳ）、制御部９１は、血液を収容している容器に貼付されているバーコードラベル（図示せず）をバーコードリーダ（図示せず）に読み取らせ、血液の識別情報（試料ＩＤ）を取得する（ステップＳ１３１７）。制御部９１が、測定開始を示す指示情報を受信していないと判断した場合（ステップＳ１３１６：ＮＯ）、制御部９１は、ステップＳ１３１７乃至ステップＳ１３２１をスキップする。   The CPU 21 of the calculation display device 2 determines whether or not a measurement start instruction has been received (step S1303), and when the CPU 21 determines that a measurement start instruction has not been received (step S1303: NO), the CPU 21 performs step S1304. Thru | or step S1312 is skipped. When the CPU 21 determines that the measurement start instruction has been received (step S1303: YES), the CPU 21 transmits instruction information indicating the measurement start to the measurement apparatus 1 (step S1304). The control unit 91 of the measurement apparatus 1 determines whether or not the instruction information indicating the measurement start is received (step S1316), and when the control unit 91 determines that the instruction information indicating the measurement start is received (step S1316). : YES), the controller 91 causes a barcode reader (not shown) to read a barcode label (not shown) affixed to the blood container, and blood identification information (sample ID) Is acquired (step S1317). When the control unit 91 determines that the instruction information indicating the start of measurement has not been received (step S1316: NO), the control unit 91 skips steps S1317 to S1321.

制御部９１は、取得した識別情報（試料ＩＤ）を演算表示装置２へ送信し（ステップＳ１３１８）、演算表示装置２のＣＰＵ２１は、識別情報（試料ＩＤ）を受信したか否かを判断する（ステップＳ１３０５）。ＣＰＵ２１が、識別情報（試料ＩＤ）を受信していないと判断した場合（ステップＳ１３０５：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、受信の待ち状態となる。ＣＰＵ２１が、識別情報（試料ＩＤ）を受信したと判断した場合（ステップＳ１３０５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、記憶装置２３の患者情報記憶部２３２を照会して患者情報を取得し（ステップＳ１３０６）、患者情報を測定装置１へ送信する（ステップＳ１３０７）。   The control unit 91 transmits the acquired identification information (sample ID) to the calculation display device 2 (step S1318), and the CPU 21 of the calculation display device 2 determines whether or not the identification information (sample ID) is received ( Step S1305). When the CPU 21 determines that the identification information (sample ID) is not received (step S1305: NO), the CPU 21 enters a reception waiting state. When the CPU 21 determines that the identification information (sample ID) has been received (step S1305: YES), the CPU 21 inquires of the patient information storage unit 232 of the storage device 23 to acquire patient information (step S1306). Information is transmitted to the measuring apparatus 1 (step S1307).

次に、測定装置１の制御部９１は、患者情報を受信したか否かを判断し（ステップＳ１３１９）、制御部９１が、受信していないと判断した場合（ステップＳ１３１９：ＮＯ）、制御部９１は、受信待ち状態となる。制御部９１が、受信したと判断した場合（ステップＳ１３１９：ＹＥＳ）、制御部９１は、測定試料を調製するよう試料調製部４１を制御した後、測定試料の測定処理を開始する（ステップＳ１３２０）。具体的には、ＤＩＦＦ測定を実行し、検出部５及びアナログ処理部６を介して側方散乱光及び側方蛍光の受光強度に相当する電気信号が制御基板部９へ出力される。制御基板部９のＡ／Ｄ変換部９２は、取得したアナログ信号を１２ビットのデジタル信号に変換し、演算部９３は、Ａ／Ｄ変換部９２から出力されたデジタル信号に所定の処理を施して制御部９１へ渡す。制御部９１は、受け取った１２ビットの整数列情報を測定データとして、演算表示装置２へ送信する（ステップＳ１３２１）。   Next, the control unit 91 of the measuring apparatus 1 determines whether or not patient information has been received (step S1319), and if the control unit 91 determines that it has not been received (step S1319: NO), the control unit 91 is in a reception waiting state. When the control unit 91 determines that it has been received (step S1319: YES), the control unit 91 controls the sample preparation unit 41 to prepare the measurement sample, and then starts the measurement sample measurement process (step S1320). . Specifically, DIFF measurement is performed, and electrical signals corresponding to the received light intensity of side scattered light and side fluorescence are output to the control board unit 9 via the detection unit 5 and the analog processing unit 6. The A / D conversion unit 92 of the control board unit 9 converts the acquired analog signal into a 12-bit digital signal, and the calculation unit 93 performs predetermined processing on the digital signal output from the A / D conversion unit 92. To the control unit 91. The control unit 91 transmits the received 12-bit integer string information as measurement data to the calculation display device 2 (step S1321).

図１４は、本発明の実施の形態２に係る測定装置１の制御基板部９の制御部９１の図１３のステップＳ１３２０で実行する測定処理手順を示すフローチャートである。図１４において、測定装置１の制御部９１は、測定試料の調製を行い（ステップＳ１４０１）、カウンタｎを初期値１に設定し（ステップＳ１４０２）、測定装置１の検出部５の検出条件として検出感度を第ｎの感度に設定する（ステップＳ１４０３）。検出感度は所定数設定されているものとする。なお、設定されている検出感度とは、図４に示す発光部５０１から照射された光を受光する受光部であるＰＤ５０６、５１２及びＡＰＤ５１１の検出感度を意味している。   FIG. 14 is a flowchart showing the measurement processing procedure executed in step S1320 of FIG. 13 of the control unit 91 of the control board unit 9 of the measurement apparatus 1 according to the second embodiment of the present invention. In FIG. 14, the control unit 91 of the measurement apparatus 1 prepares a measurement sample (step S1401), sets the counter n to an initial value 1 (step S1402), and detects it as a detection condition of the detection unit 5 of the measurement apparatus 1. The sensitivity is set to the nth sensitivity (step S1403). It is assumed that a predetermined number of detection sensitivities are set. The set detection sensitivity means the detection sensitivity of the PDs 506 and 512 and the APD 511 which are light receiving units that receive light emitted from the light emitting unit 501 shown in FIG.

制御部９１は、測定対象となる測定試料のシースフローセル５０３への供給を開始し（ステップＳ１４０４）、第ｎの検出感度にて検出される特徴情報の内蔵メモリへの記憶を開始する（ステップＳ１４０５）。制御部９１は、第ｎの検出感度にて特徴情報の記憶を開始してから１０秒が経過したか否かを判断し（ステップＳ１４０６）、制御部９１が、１０秒経過していないと判断した場合（ステップＳ１４０６：ＮＯ）、制御部９１は、経過待ち状態となる。   The control unit 91 starts supplying the measurement sample to be measured to the sheath flow cell 503 (step S1404), and starts storing the feature information detected at the nth detection sensitivity in the built-in memory (step S1405). ). The control unit 91 determines whether or not 10 seconds have elapsed since the start of storing feature information at the nth detection sensitivity (step S1406), and the control unit 91 determines that 10 seconds have not elapsed. When it does (step S1406: NO), the control part 91 will be in a progress waiting state.

制御部９１が、１０秒経過したと判断した場合（ステップＳ１４０６：ＹＥＳ）、制御部９１は、第ｎの検出感度にて検出される特徴情報の内蔵メモリへの記憶を停止し（ステップＳ１４０７）、カウンタｎが所定数を超えたか否かを判断する（ステップＳ１４０８）。制御部９１が、ｎが所定数を超えていないと判断した場合（ステップＳ１４０８：ＮＯ）、制御部９１は、カウンタｎを１インクリメントし（ステップＳ１４０９）、処理をステップＳ１４０３へ戻して上述した処理を繰り返す。制御部９１が、ｎが所定数を超えたと判断した場合（ステップＳ１４０８：ＹＥＳ）、制御部９１は、処理を図１３のステップＳ１３２１へ戻す。制御部９１の内蔵メモリに記憶されている複数の特徴情報が測定データである。なお、測定試料のシースフローセル５０３への供給時間は、制御部９１がｎが所定数を超えたと判断した後に供給が停止されるよう、予め設定されている。これにより、一の測定試料がシースフローセルに供給されている間に、複数の検出感度が連続的に設定されることになる。   When the control unit 91 determines that 10 seconds have elapsed (step S1406: YES), the control unit 91 stops storing the feature information detected with the nth detection sensitivity in the built-in memory (step S1407). Then, it is determined whether or not the counter n has exceeded a predetermined number (step S1408). When the control unit 91 determines that n does not exceed the predetermined number (step S1408: NO), the control unit 91 increments the counter n by 1 (step S1409), returns the processing to step S1403, and performs the processing described above. repeat. When the control unit 91 determines that n exceeds the predetermined number (step S1408: YES), the control unit 91 returns the process to step S1321 in FIG. A plurality of feature information stored in the built-in memory of the control unit 91 is measurement data. The supply time of the measurement sample to the sheath flow cell 503 is set in advance so that the supply is stopped after the control unit 91 determines that n exceeds a predetermined number. Thereby, a plurality of detection sensitivities are set continuously while one measurement sample is supplied to the sheath flow cell.

図１３に戻って、演算表示装置２のＣＰＵ２１は、測定データを受信したか否かを判断し（ステップＳ１３０８）、ＣＰＵ２１が、測定データを受信したと判断した場合（ステップＳ１３０８：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、受信した測定データに基づいて解析処理を実行する（ステップＳ１３０９）。ＣＰＵ２１が、測定データを受信していないと判断した場合（ステップＳ１３０８：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、受信待ち状態となる。   Returning to FIG. 13, the CPU 21 of the calculation display device 2 determines whether or not measurement data has been received (step S <b> 1308), and if the CPU 21 determines that the measurement data has been received (step S <b> 1308: YES), the CPU 21. Performs an analysis process based on the received measurement data (step S1309). When the CPU 21 determines that the measurement data is not received (step S1308: NO), the CPU 21 enters a reception waiting state.

図１５は、本発明の実施の形態２に係る演算表示装置２のＣＰＵ２１の図１３のステップＳ１３０９で実行する解析処理手順を示すフローチャートである。図１５において、演算表示装置２のＣＰＵ２１は、カウンタｎを初期値１に設定し（ステップＳ１５０１）、測定装置１から取得した測定データ（１２ビットの整数列情報）を８ビットの整数列情報へ縮小することにより第ｎの検出感度にて検出された特徴情報に基づく第ｎの分類用データを生成して記憶する（ステップＳ１５０２）。   FIG. 15 is a flowchart showing the analysis processing procedure executed in step S1309 of FIG. 13 by the CPU 21 of the calculation display device 2 according to the second embodiment of the present invention. In FIG. 15, the CPU 21 of the calculation display device 2 sets the counter n to an initial value 1 (step S1501), and the measurement data (12-bit integer string information) acquired from the measurement apparatus 1 is converted to 8-bit integer string information. The nth classification data based on the feature information detected with the nth detection sensitivity is generated by reduction and stored (step S1502).

ＣＰＵ２１は、ｎが所定数より大きいか否かを判断し（ステップＳ１５０３）、ＣＰＵ２１が、ｎが所定数以下であると判断した場合（ステップＳ１５０３：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、ｎを１インクリメントし（ステップＳ１５０４）、同一の縮小率のままで、処理をステップＳ１５０２へ戻して上述した処理を繰り返す。ＣＰＵ２１が、ｎが所定数より大きいと判断した場合（ステップＳ１５０３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、第１〜第ｎの分類用データを用いた分類処理をそれぞれ実行し（ステップＳ１５０５）、分類結果をそれぞれ記憶装置２３に記憶する（ステップＳ１５０６）。   The CPU 21 determines whether n is larger than a predetermined number (step S1503). When the CPU 21 determines that n is equal to or smaller than the predetermined number (step S1503: NO), the CPU 21 increments n by 1 ( In step S1504), the processing is returned to step S1502 and the above-described processing is repeated with the same reduction ratio. When the CPU 21 determines that n is larger than the predetermined number (step S1503: YES), the CPU 21 executes the classification process using the first to nth classification data (step S1505), and the classification results are respectively obtained. It memorize | stores in the memory | storage device 23 (step S1506).

具体的には、ＣＰＵ２１が分類用データを生成する場合には、測定装置１から取得した１２ビットの整数列情報を所定の縮小率で縮小する。例えば８ビットの整数列情報に縮小しても良いし、１０ビットの整数列情報に縮小しても良いし、任意の縮小率を選択しても良い。   Specifically, when the CPU 21 generates the classification data, the 12-bit integer string information acquired from the measurement apparatus 1 is reduced at a predetermined reduction rate. For example, the information may be reduced to 8-bit integer string information, may be reduced to 10-bit integer string information, or an arbitrary reduction ratio may be selected.

ＣＰＵ２１は、記憶装置２３に記憶されている複数の分類用データから一の分類用データを選択して（ステップＳ１５０７）、選択された分類用データを記憶装置２３から読み出して、リンパ球、単球、好酸球、好中球、好塩基球等の血球数を計数し（ステップＳ１５０８）、計数結果を記憶装置２３に記憶する（ステップＳ１５０９）。ＣＰＵ２１は、図７に示すようなスキャッタグラムも作成し、白血球の分類結果として、計数結果とスキャッタグラムとを表示装置２５に表示して（ステップＳ１５１０）、処理を図１３のステップＳ１３１０へ戻す。使用者は表示装置２５に表示されたスキャッタグラムを視覚的に確認することができる。そして、使用者は、サンプリング値の分布状態に応じて、再分類処理を実行する実行指示を入力することができる。   The CPU 21 selects one classification data from the plurality of classification data stored in the storage device 23 (step S1507), reads the selected classification data from the storage device 23, and obtains lymphocytes and monocytes. The number of blood cells such as eosinophils, neutrophils, and basophils is counted (step S1508), and the count result is stored in the storage device 23 (step S1509). The CPU 21 also creates a scattergram as shown in FIG. 7, displays the counting result and the scattergram as the white blood cell classification result on the display device 25 (step S1510), and returns the process to step S1310 in FIG. The user can visually confirm the scattergram displayed on the display device 25. Then, the user can input an execution instruction to execute the reclassification process according to the distribution state of the sampling values.

なお、ステップＳ１５０７における分類用データの選択処理手順は、実施の形態１の図１１と同様であることから、詳細な説明は省略する。また、分類用データを選択する方法は、特にこれに限定されるものではないが、例えばリンパ球、単球、好酸球、好中球、好塩基球等のサンプリング値の集合領域の重なり具合、出現位置等に基づいてＣＰＵ２１が選択する。具体的には、（１）集合領域が重なり合っている領域に含まれる粒子数の大小により選択する、（２）集合領域の代表値と、事前に想定されている各領域の代表値との距離の大小により選択する、（３）集合領域と、事前に想定されている各領域との相対位置により選択する、（４）集合領域の面積と、事前に想定されている各領域の面積との大小により選択する、等の方法を組み合わせることにより選択する。   Note that the classification data selection processing procedure in step S1507 is the same as that in FIG. 11 of the first embodiment, and a detailed description thereof will be omitted. Further, the method for selecting the classification data is not particularly limited to this. For example, the overlapping condition of the sampling value collection regions such as lymphocytes, monocytes, eosinophils, neutrophils, and basophils. The CPU 21 selects based on the appearance position and the like. Specifically, (1) the distance between the representative value of the collective region and the representative value of each region assumed in advance is selected based on the number of particles included in the region where the collective region overlaps (3) Select according to the relative position of the aggregate area and each area assumed in advance, (4) The area of the aggregate area and the area of each area assumed in advance Select by combining methods such as selecting by size.

図１３に戻って、演算表示装置２のＣＰＵ２１は、使用者からの再分類処理の実行指示である再分類指示を受け付けたか否かを判断し（ステップＳ１３１０）、ＣＰＵ２１が、再分類指示を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ１３１０：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、ステップＳ１３１１及びステップＳ１３１２をスキップする。ＣＰＵ２１が、再分類指示を受け付けたと判断した場合（ステップＳ１３１０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、他の分類用データの選択を受け付け（ステップＳ１３１１）、選択を受け付けた分類用データに基づいて計数処理を実行する（ステップＳ１３１２）。   Returning to FIG. 13, the CPU 21 of the calculation display device 2 determines whether or not a reclassification instruction that is an instruction to execute the reclassification process is received from the user (step S <b> 1310), and the CPU 21 accepts the reclassification instruction. If it is determined that it is not present (step S1310: NO), the CPU 21 skips steps S1311 and S1312. When the CPU 21 determines that a reclassification instruction has been accepted (step S1310: YES), the CPU 21 accepts selection of other classification data (step S1311), and executes a counting process based on the classification data for which the selection has been accepted. (Step S1312).

本発明の実施の形態２に係る演算表示装置２の表示装置２５に表示される分類結果を表示する画面は、図１２と同様であることから、詳細な説明は省略する。   Since the screen for displaying the classification result displayed on the display device 25 of the calculation display device 2 according to Embodiment 2 of the present invention is the same as that shown in FIG. 12, detailed description thereof is omitted.

ＣＰＵ２１は、シャットダウン指示を受け付けたか否かを判断し（ステップＳ１３１３）、ＣＰＵ２１が、シャットダウン指示を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ１３１３：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、処理をステップＳ１３０３へ戻し、上述した処理を繰り返す。ＣＰＵ２１が、シャットダウン指示を受け付けたと判断した場合（ステップＳ１３１３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、シャットダウンの指示情報を測定装置１へ送信する（ステップＳ１３１４）。   The CPU 21 determines whether or not a shutdown instruction has been received (step S1313). If the CPU 21 determines that a shutdown instruction has not been received (step S1313: NO), the CPU 21 returns the process to step S1303 and has been described above. Repeat the process. If the CPU 21 determines that a shutdown instruction has been received (step S1313: YES), the CPU 21 transmits shutdown instruction information to the measuring apparatus 1 (step S1314).

測定装置１の制御部９１は、シャットダウンの指示情報を受信したか否かを判断し（ステップＳ１３２２）、制御部９１が、シャットダウンの指示情報を受信していない場合（ステップＳ１３２２：ＮＯ）、制御部９１は、処理をステップＳ１３１６へ戻し、上述した処理を繰り返す。制御部９１が、シャットダウンの指示情報を受信したと判断した場合（ステップＳ１３２２：ＹＥＳ）、制御部９１は、シャットダウンを実行して（ステップＳ１３２３）、処理を終了する。   The control unit 91 of the measuring apparatus 1 determines whether or not the shutdown instruction information has been received (step S1322). If the control unit 91 has not received the shutdown instruction information (step S1322: NO), the control is performed. The unit 91 returns the process to step S1316 and repeats the above-described process. When the control unit 91 determines that the shutdown instruction information has been received (step S1322: YES), the control unit 91 executes the shutdown (step S1323) and ends the process.

以上のように本実施の形態２によれば、事前に検出条件の互いに相違する複数の分類用データを生成しておき、試料に応じて最適な分類用データを選択することにより、動物種が異なる、年齢が異なる、性別が異なる等の相違が存在する場合であっても、最適な分類用データを用いて計数処理を実行することができ、試料分析精度の向上を図ることが可能となる。   As described above, according to the second embodiment, a plurality of classification data having different detection conditions are generated in advance, and the optimal classification data is selected according to the sample. Even when there are differences such as different, different ages, different genders, etc., the counting process can be executed using the optimum classification data, and the sample analysis accuracy can be improved. .

なお、上述の実施の形態１及び２では、検出条件として、発光部５０１から照射された光を受光する受光部であるＰＤ５０６、５１２及びＡＰＤ５１１の検出感度を採用した場合について説明しているが、検出条件が検出感度に限定されるものではない。例えば、受光した光信号が光電変換された電気信号を増幅する増幅器６１、６２、及び６３における増幅率を複数設定しても良い。また、発光部５０１での光の照射強度を複数設定しても良い。   In the first and second embodiments described above, the detection sensitivity of the PDs 506 and 512 and the APD 511 that receive the light emitted from the light emitting unit 501 is described as the detection condition. The detection condition is not limited to the detection sensitivity. For example, a plurality of amplification factors may be set in the amplifiers 61, 62, and 63 that amplify electric signals obtained by photoelectrically converting received light signals. Further, a plurality of light irradiation intensities at the light emitting unit 501 may be set.

なお、上述した実施の形態１及び２では、試料として血液を用い、血液に含まれている血球を分析する血球分析装置を例に挙げて説明しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、尿中細胞のような生体粒子を含む試料を分析する試料分析装置に適用した場合であっても同様の効果が期待できる。さらに、上述の実施の形態１及び２では、分析結果を演算表示装置２の表示装置２５で表示しているが、特に限定されるものではなく、ネットワークを介して接続されている他のコンピュータが有している表示装置に表示させるものであっても良い。   In the first and second embodiments described above, blood is used as a sample, and a blood cell analyzer that analyzes blood cells contained in the blood is described as an example. However, the present invention is limited to this. However, the same effect can be expected even when the present invention is applied to a sample analyzer that analyzes a sample containing biological particles such as urine cells. Furthermore, in the first and second embodiments described above, the analysis result is displayed on the display device 25 of the calculation display device 2, but there is no particular limitation, and other computers connected via a network can be used. You may display on the display apparatus which has.

また、上述した実施の形態１及び２では、測定装置１から測定データとして１２ビットの整数列情報を取得し、その１２ビットの整数列情報を８ビットの整数列情報に縮小することにより分類用データを生成しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、測定装置１から１６ビットの整数列情報を取得しても良いし、１０ビットの分類用データを生成しても良い。また、上記の測定データ、分類用データは整数列情報でなくても良い。また、上述した実施の形態１及び２では、複数の分類用データは、複数の共通する指標である側方散乱光強度及び側方蛍光強度にて示されているが、側方散乱光強度のみ又は側方蛍光強度のみ等、共通する１つの指標で示されていても良いし、一の分類用データが側方散乱光強度及び側方蛍光強度で示され、他の分類用データが前方散乱光強度及び側方蛍光強度で示される等、互いに異なる複数の指標で示されていても良い。   In the first and second embodiments described above, 12-bit integer string information is obtained as measurement data from the measurement apparatus 1, and the 12-bit integer string information is reduced to 8-bit integer string information for classification. Although the data is generated, the present invention is not limited to this. For example, 16-bit integer string information may be acquired from the measuring apparatus 1, or 10-bit classification data is generated. Also good. Further, the measurement data and the classification data may not be integer string information. In the first and second embodiments described above, the plurality of classification data are indicated by the side scattered light intensity and the side fluorescence intensity, which are a plurality of common indices, but only the side scattered light intensity. Or, it may be indicated by one common index such as only the side fluorescence intensity, one classification data is indicated by the side scattered light intensity and the side fluorescence intensity, and the other classification data is forward scattered. It may be indicated by a plurality of different indexes such as light intensity and side fluorescence intensity.

なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨の範囲内であれば多種の変形、置換等が可能であることは言うまでもない。   It should be noted that the present invention is not limited to the above-described embodiments, and it goes without saying that various modifications and substitutions are possible within the scope of the gist of the present invention.

本発明の実施の形態１に係る試料分析装置の構成を模式的に示す斜視図である。It is a perspective view which shows typically the structure of the sample analyzer which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態１に係る試料分析装置の測定装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the measuring apparatus of the sample analyzer which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態１に係る試料調製部の構成を模式的に説明するブロック図である。It is a block diagram which illustrates typically the composition of the sample preparation part concerning Embodiment 1 of the present invention. 本発明の実施の形態１に係る検出部及びアナログ処理部の構成を模式的に説明するブロック図である。It is a block diagram which illustrates typically the composition of the detection part and analog processing part concerning Embodiment 1 of the present invention. 本発明の実施の形態１に係る試料分析装置の演算表示装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the calculation display apparatus of the sample analyzer which concerns on Embodiment 1 of this invention. 患者情報記憶部のデータ構成の例示図である。It is an illustration figure of the data structure of a patient information storage part. 白血球分類測定（ＤＩＦＦ測定）時のスキャッタグラムの例示図である。It is an illustration figure of the scattergram at the time of leukocyte classification measurement (DIFF measurement). ＤＩＦＦ測定時のスキャッタグラムのリンパ球の分布領域とサンプリング値との関係の例示図である。It is an illustration figure of the relationship between the distribution area of the lymphocyte of a scattergram at the time of DIFF measurement, and a sampling value. 本発明の実施の形態１に係る測定装置の制御基板部の制御部及び演算表示装置のＣＰＵの処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process procedure of CPU of the control part of a control board part of the measuring apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention, and a calculation display apparatus. 本発明の実施の形態１に係る演算表示装置のＣＰＵの解析処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the analysis processing procedure of CPU of the arithmetic display apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態１に係る演算表示装置のＣＰＵの分類用データの選択処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the selection processing procedure of the classification data of CPU of the calculation display apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態１に係る演算表示装置の表示装置の分類結果を表示する画面の例示図である。It is an illustration figure of the screen which displays the classification result of the display apparatus of the arithmetic display apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態２に係る測定装置の制御基板部の制御部及び演算表示装置のＣＰＵの処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process procedure of CPU of the control board part of the measuring apparatus which concerns on Embodiment 2 of this invention, and a calculation display apparatus. 本発明の実施の形態２に係る測定装置の制御基板部の制御部の測定処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the measurement process sequence of the control part of the control board part of the measuring apparatus which concerns on Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施の形態２に係る演算表示装置のＣＰＵの解析処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the analysis processing procedure of CPU of the calculation display apparatus which concerns on Embodiment 2 of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

１ 測定装置
２ 演算表示装置
４ 装置機構部
５ 検出部
６ アナログ処理部
９ 制御基板部
２１ ＣＰＵ
２２ ＲＡＭ
２３ 記憶装置
２４ 入力装置
２５ 表示装置
２６ 出力装置
２７ 通信インタフェース
２８ 内部バス
９１ 制御部
９２ Ａ／Ｄ変換部
９３ 演算部
２３１ コンピュータプログラム
２３２ 患者情報記憶部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Measuring apparatus 2 Computation display apparatus 4 Apparatus mechanism part 5 Detection part 6 Analog processing part 9 Control board part 21 CPU
22 RAM
23 storage device 24 input device 25 display device 26 output device 27 communication interface 28 internal bus 91 control unit 92 A / D conversion unit 93 calculation unit 231 computer program 232 patient information storage unit

Claims (7)

生体粒子を含む試料と試薬とを混合して生体粒子が染色された測定試料を調製する試料調製部と、
該試料調製部で調製された一の測定試料に含まれる生体粒子からの光を受光して複数の特徴情報を検出する検出部と、
該検出部にて検出された複数の特徴情報に基づく生体粒子の分布データを、それぞれ異なる縮小率で複数生成する分布データ生成手段と、
生成された前記複数の分布データのうち、分布データにおける第１の種類の生体粒子に対応する分布領域と、前記分布データにおける第２の種類の生体粒子に対応する分布領域とが重なる領域における粒子数が最も少ない一の分布データについて、生体粒子を複数の種類に分類して計数する処理を実行する分析手段と、
前記一の分布データに基づく前記分析手段による分類計数結果を出力する出力手段と
を備えることを特徴とする試料分析装置。 A sample preparation unit for preparing a measurement sample in which biological particles are stained by mixing a sample containing biological particles and a reagent;
A detector that receives light from biological particles contained in one measurement sample prepared by the sample preparation unit and detects a plurality of feature information;
Distribution data generation means for generating a plurality of biological particle distribution data based on a plurality of feature information detected by the detection unit, each with a different reduction ratio;
Among the plurality of generated distribution data, particles in a region where a distribution region corresponding to the first type of biological particles in the distribution data and a distribution region corresponding to the second type of biological particles in the distribution data overlap. Analyzing means for executing processing for classifying and counting biological particles into a plurality of types for one distribution data having the smallest number ;
An output means for outputting a result of classification and counting by the analyzing means based on the one distribution data. 生体粒子を含む試料と試薬とを混合して生体粒子が染色された測定試料を調製する試料調製部と、
該試料調製部で調製された一の測定試料に含まれる生体粒子からの光を受光して複数の特徴情報を検出する検出部と、
前記検出部における複数の検出条件を記憶する検出条件記憶手段と、
前記検出条件記憶手段にて記憶された複数の検出条件で、前記測定試料からの複数の特徴情報の検出を実行するように前記検出部を制御する制御部と、
前記検出部にて検出された複数の特徴情報に基づく生体粒子の分布データを、異なる検出条件毎に複数生成する分布データ生成手段と、
生成された前記複数の分布データのうち、分布データにおける第１の種類の生体粒子に対応する分布領域と、前記分布データにおける第２の種類の生体粒子に対応する分布領域とが重なる領域における粒子数が最も少ない一の分布データについて、生体粒子を複数の種類に分類して計数する処理を実行する分析手段と、
前記一の分布データに基づく前記分類手段による分類計数結果を出力する出力手段と
を備えることを特徴とする試料分析装置。 A sample preparation unit for preparing a measurement sample in which biological particles are stained by mixing a sample containing biological particles and a reagent;
A detector that receives light from biological particles contained in one measurement sample prepared by the sample preparation unit and detects a plurality of feature information;
Detection condition storage means for storing a plurality of detection conditions in the detection unit;
A control unit that controls the detection unit to perform detection of a plurality of feature information from the measurement sample under a plurality of detection conditions stored in the detection condition storage unit;
Distribution data generation means for generating a plurality of distribution data of biological particles based on a plurality of feature information detected by the detection unit for different detection conditions;
Among the plurality of generated distribution data, particles in a region where a distribution region corresponding to the first type of biological particles in the distribution data and a distribution region corresponding to the second type of biological particles in the distribution data overlap. Analyzing means for executing processing for classifying and counting biological particles into a plurality of types for one distribution data having the smallest number;
And output means for outputting a classification count result obtained by the classifying means based on said one distribution data
Specimen analyzer you comprising: a. 前記検出部は、
前記測定試料が通過するフローセルと、
該フローセルを通過する測定試料に光を照射する発光部と、
該発光部から光が照射された測定試料からの光を受光する受光部と
を備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の試料分析装置。 The detector is
A flow cell through which the measurement sample passes;
A light emitting unit for irradiating the measurement sample passing through the flow cell with light;
A light receiving portion for receiving light from a measurement sample irradiated with light from the light emitting portion;
The sample analyzer according to claim 1 or 2, characterized in that it comprises a. 入力装置をさらに備え、
前記出力手段は、前記分類計数結果とともに、生成された前記複数の分布データを出力し、前記一の分布データ以外の分布データが前記入力装置を介してユーザによって選択されると、ユーザによって選択された分布データに基づく分類計数結果を出力することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の試料分析装置。 An input device;
The output means outputs the plurality of generated distribution data together with the classification count result. When distribution data other than the one distribution data is selected by the user via the input device, the output means selects the distribution data. the sample analyzer according to any one of claims 1 to 3 and outputs the classification count result based on the distribution data. 前記試料は血液であり、
前記生体粒子は、リンパ球、単球、好中球、好酸球、好塩基球、及びこれらの組み合わせから選択されることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の試料分析装置。 The sample is blood;
The sample according to any one of claims 1 to 4, wherein the biological particles are selected from lymphocytes, monocytes, neutrophils, eosinophils, basophils, and combinations thereof. Analysis equipment. 試料を分析する試料分析方法において、
生体粒子を含む試料と試薬とを混合して生体粒子が染色された測定試料を調製し、
調製された一の測定試料に含まれる生体粒子からの光を受光して複数の特徴情報を検出し、
検出された複数の特徴情報に基づく生体粒子の分布データを、それぞれ異なる縮小率で複数生成し、
生成された前記複数の分布データのうち、分布データにおける第１の種類の生体粒子に対応する分布領域と、前記分布データにおける第２の種類の生体粒子に対応する分布領域とが重なる領域における粒子数が最も少ない一の分布データについて、生体粒子を複数の種類に分類して計数し、
前記一の分布データに基づく分類計数結果を出力することを特徴とする試料分析方法。 In a sample analysis method for analyzing a sample,
Prepare a measurement sample in which biological particles are stained by mixing a sample containing biological particles and a reagent,
Receiving light from biological particles contained in one prepared measurement sample to detect multiple feature information,
A plurality of distribution data of biological particles based on a plurality of detected feature information are generated at different reduction rates,
Among the plurality of generated distribution data, particles in a region where a distribution region corresponding to the first type of biological particles in the distribution data and a distribution region corresponding to the second type of biological particles in the distribution data overlap. For one distribution data with the smallest number, bioparticles are classified into multiple types and counted,
Specimen analyzing how to and outputting a classification count result based on the one distribution data. 生体粒子を含む試料と試薬とを混合して生体粒子が染色された測定試料を調製する試料調製部と、調製された一の測定試料に含まれる生体粒子からの光を受光して複数の特徴情報を検出する検出部とを有し、該検出部で検出された特徴情報に基づいて試料を分析する試料分析装置で実行することが可能なコンピュータプログラムにおいて、
前記試料分析装置を、
前記検出部にて検出された複数の特徴情報に基づく生体粒子の分布データを、それぞれ異なる縮小率で複数生成する分布データ生成手段、
生成された前記複数の分布データのうち、分布データにおける第１の種類の生体粒子に対応する分布領域と、前記分布データにおける第２の種類の生体粒子に対応する分布領域とが重なる領域における粒子数が最も少ない一の分布データについて、生体粒子を複数の種類に分類して計数する処理を実行する分析手段、及び
前記一の分布データに基づく前記分析手段による分類計数結果を出力する出力手段
として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。 A sample preparation unit that prepares a measurement sample in which biological particles are stained by mixing a sample containing biological particles and a reagent, and a plurality of features by receiving light from the biological particles contained in one prepared measurement sample A computer program that can be executed by a sample analyzer that includes a detection unit that detects information and analyzes a sample based on feature information detected by the detection unit;
The sample analyzer;
Distribution data generating means for generating a plurality of biological particle distribution data based on a plurality of pieces of feature information detected by the detection unit, each with a different reduction ratio ;
Among the plurality of generated distribution data, particles in a region where a distribution region corresponding to the first type of biological particles in the distribution data and a distribution region corresponding to the second type of biological particles in the distribution data overlap. Analyzing means for performing processing for classifying and counting biological particles into a plurality of types for one distribution data having the smallest number, and
Output means for outputting a classification count result by the analysis means based on the one distribution data
Computer program that is characterized in that to function as a.
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