JP5511149B2 - 生体試料分析装置及び生体試料分析方法 - Google Patents

生体試料分析装置及び生体試料分析方法 Download PDF

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Description

本発明は、被検者の血液、尿等の生体試料を分析する生体試料分析装置及び生体試料分析方法に関する。
従来、血液、尿等の生体試料を分析する試料分析装置が知られている(例えば、特許文献1及び2参照)。
特許文献1では、動物種に応じて分析条件を変更する試料分析装置が開示されている。
特許文献2では、小児のように十分な採血量を確保することが困難である場合や、血球の数が異常に多い血液を分析する場合等において、血液を試薬で希釈して増量してから測定し、測定結果に対して、増量に対する補正を演算処理により行う血液分析装置が開示されている。
特開2000−310642号公報 特開2003−083960号公報
人間を除く動物から採取された試料では、動物種に応じて試料の性状が大きく相違するため、上述した特許文献1に示すように、動物種に応じて分析条件を変え、試料の分析を実行する試料分析装置は以前から存在した。
一方、人間から採取した試料では、被検者に応じて試料の性状が大きく相違することがないため、試料に応じて分析条件を変更することはなされていなかった。しかし、分析装置に要求される分析精度は年々高くなっており、従来の装置では斯かる要求に応えることができない場合も生じてきた。
例えば特許文献2に記載の血液分析装置は、小児血のように採血量が確保できない血液を、通常よりも希釈して試料を増大してから成人血の性状に応じた条件で測定を行うものであり、小児という人間の属性に応じた条件で測定を行うものではない。したがって、特許文献2に記載の血液分析装置では、人間の属性に応じた精度の高い分析を行うことは困難である。
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、年齢、性別等の属性に応じた条件で、人間から採取された生体試料を精度良く分析することができる生体試料分析装置及び生体試料分析方法を提供することを目的とする。
上記目的を達成するために第1発明に係る生体試料分析装置は、被検者の生体試料に含まれている粒子の特徴を示す特徴情報に基づいて生体試料を分析する生体試料分析装置において、前記生体試料と染色液とを混合して、前記粒子が染色された測定試料を調製する試料調製部と、調製された測定試料に光を照射して、該測定試料に含まれている粒子の特徴情報として蛍光情報を取得する特徴情報取得手段と、被検者が小児であるか否かを判定する判定手段と、該判定手段により被検者が小児でないと判定された場合、第1の分析条件に基づいて前記蛍光情報を分析することにより前記測定試料に含まれている粒子を分類して計数し、前記判定手段により被検者が小児であると判定された場合、小児に適した第2の分析条件に基づいて前記蛍光情報を分析することにより前記測定試料に含まれている粒子を分類して計数する分析手段とを備えることを特徴とする。
また、第2発明に係る生体試料分析装置は、第1発明において、記分析手段は、記第2の分析条件に基づいて、前記蛍光情報に関する数値を増加させる処理を実行し、得られた数値を分析することで前記測定試料に含まれている粒子を分類して計数し、前記第1の分析条件に基づいて、前記蛍光情報に関する数値を増加させる処理を実行することなく、前記蛍光情報を分析することにより前記測定試料に含まれている粒子を分類して計数することを特徴とする。
また、第3発明に係る生体試料分析装置は、第1又は第2発明において、前記特徴情報取得手段は、前記特徴情報として散乱光情報をさらに取得し、前記分析手段は、前記第1の分析条件又は前記第2の分析条件に基づいて前記蛍光情報と前記散乱光情報とを分析することにより、前記測定試料に含まれている粒子を分類して計数することを特徴とする
また、第4発明に係る生体試料分析装置は、第3発明において、前記生体試料に含まれている粒子は白血球であり、前記分析手段は、前記蛍光情報と前記散乱光情報とを分析することにより、前記生体試料に含まれている白血球を複数の種類に分類することを特徴とする。
また、第発明に係る生体試料分析装置は、第1乃至第発明のいずれか1つにおいて、被検者の属性情報を受け付ける属性情報受付手段を備え、前記判定手段は、受け付けた属性情報に基づいて、被検者が小児であるか否かを判定することを特徴とする。
次に、上記目的を達成するために第発明に係る生体試料分析装置は、被検者の生体試料に含まれている粒子の特徴を示す特徴情報に基づいて生体試料を分析する生体試料分析装置において、被検者が小児であるか否かを判定する判定手段と、前記生体試料と染色液とを混合して前記粒子が染色された測定試料を調製し、調製された測定試料に光を照射して、該測定試料に含まれている粒子の特徴情報として蛍光情報を検出する測定部と、前記判定手段により被検者が小児でないと判定された場合、第1の測定条件に基づいて測定を実行するよう前記測定部を制御し、前記判定手段により被検者が小児であると判定された場合、小児に適した第2の測定条件に基づいて測定を実行するよう前記測定部を制御する制御手段と、前記測定部で検出した蛍光情報を分析することにより、前記測定試料に含まれている粒子を分類して計数する分析手段とを備えることを特徴とする。
また、第7発明に係る生体試料分析装置は、第1乃至第6発明のいずれか1つにおいて、前記生体試料を識別する識別情報を取得する識別情報取得手段と、被検者の属性情報と前記識別情報とを対応付けて記憶する属性情報記憶部とを備え、前記判定手段は、前記識別情報取得手段にて取得した前記識別情報と、前記属性情報記憶部に記憶された前記属性情報とに基づいて、被検者が小児であるか否かを判定することを特徴とする。
また、第発明に係る生体試料分析装置は、第又は第発明において、前記測定部は、前記生体試料と染色液とを混合して測定試料を調製する試料調製部と、調製された測定試料を測光して染色された粒子の蛍光情報を検出する検出部とを含み、前記制御手段は、前記第1の測定条件又は前記第2の測定条件として、前記試料調製部による染色条件又は前記検出部による測光条件のいずれかについて、被検者が小児であると判定された場合と小児でないと判定された場合とで異なる条件を設定することを特徴とする。
また、第9発明に係る生体試料分析装置は、第8発明において、前記制御手段は、前記判定手段により被検者が小児ないと判定された場合、成人に対応する生体試料に適合するよう蛍光強度の検出感度を設定し、前記判定手段により被検者が小児であると判定された場合、小児に対応する生体試料に適合するよう蛍光強度の検出感度を設定することを特徴とする。
また、第10発明に係る生体試料分析装置は、第8発明において、前記制御手段は、前記判定手段により被検者が小児ないと判定された場合、成人に対応する生体試料に適合するよう前記染色液の量を設定し、前記判定手段により被検者が小児であると判定された場合、小児に対応する生体試料に適合するよう前記染色液の量を設定することを特徴とする
また、第11発明に係る生体試料分析装置は、第6乃至第10発明のいずれか1つにおいて、前記測定部は、前記特徴情報として散乱光情報をさらに取得し、前記分析手段は、前記蛍光情報と前記散乱光情報とを分析することにより、前記測定試料に含まれている粒子を分類して計数することを特徴とする。
また、第12発明に係る生体試料分析装置は、第11発明において、前記生体試料に含まれている粒子は、白血球であり、前記分析手段は、前記蛍光情報と前記散乱光情報とを分析することにより、前記生体試料に含まれている白血球を複数の種類に分類することを特徴とする。
また、第13発明に係る生体試料分析装置は、第1乃至第12発明のいずれか1つにおいて、取得された前記蛍光情報に基づいて、前記生体試料中の成分の分布状態を示す分布図データを作成する分布図作成手段と、該分布図作成手段により作成された分布図データを表示する表示手段とを備えることを特徴とする。
次に、上記目的を達成するために第1発明に係る生体試料分析方法は、被検者の生体試料に含まれている粒子の特徴を示す特徴情報に基づいて生体試料を分析する生体試料分析方法において、前記生体試料と染色液とを混合して、前記粒子が染色された測定試料を調製し、調製された測定試料に光を照射して、該測定試料に含まれている粒子の特徴情報として蛍光情報を取得し、被検者が小児であるか否かを判定し、被検者が小児でないと判定された場合、第1の分析条件に基づいて前記蛍光情報を分析することにより前記測定試料に含まれている粒子を分類して計数し、被検者が小児であると判定された場合、小児に適した第2の分析条件に基づいて前記蛍光情報を分析することにより前記測定試料に含まれている粒子を分類して計数することを特徴とする。
次に、上記目的を達成するために第1発明に係る生体試料分析方法は、被検者の生体試料に含まれている粒子の特徴を示す特徴情報に基づいて生体試料を分析する生体試料分析方法において、被検者が小児であるか否かを判定し、被検者が小児でないと判定された場合、前記生体試料と染色液とを混合して、前記粒子が染色された測定試料を調製する工程と、調製された測定試料に光を照射して、該測定試料に含まれている粒子の特徴情報として蛍光情報を検出する工程とを含む測定を、第1の測定条件に基づいて行い、被検者が小児であると判定された場合、前記測定を、小児に適した第2の測定条件に基づいて行い、検出された蛍光情報を分析することにより、前記測定試料に含まれている粒子を分類して計数することを特徴とする。
第1発明及び第14発明では、生体試料と染色液とを混合して、粒子が染色された測定試料を調製し、調製された測定試料に光を照射して、測定試料に含まれている粒子の特徴情報として蛍光情報を取得し、被検者が小児であるか否かを判定する。被検者が小児でないと判定された場合には、第1の分析条件に基づいて蛍光情報を分析することにより測定試料に含まれている粒子を分類して計数し、被検者が小児であると判定された場合には、小児に適した第2の分析条件に基づいて蛍光情報を分析することにより測定試料に含まれている粒子を分類して計数する。被検者が小児であるか否かに基づいて、特徴情報として取得した蛍光情報を分析する分析条件を変更することにより、被検者が小児でない場合には通常の分析条件で、被検者が小児である場合には小児に適した分析条件で、それぞれ蛍光情報を分析することができるため、粒子の染色度合い等の相違に応じた精度の高い分析を行うことが可能となる。
ここで、「特徴情報」とは、広く試料に含まれる粒子の特徴を示す情報を意味する。「分析条件」とは、生体試料の特徴情報を分析するために用いる条件を意味しており、例えば特徴情報分析時の測定データの縮小率等を意味している。
第2発明では、第2の分析条件に基づいて、蛍光情報に関する数値を増加させる処理を実行し、得られた数値を分析することで測定試料に含まれている粒子を分類して計数する。第1の分析条件に基づいて、蛍光情報に関する数値を増加させる処理を実行することなく、蛍光情報を分析することにより測定試料に含まれている粒子を分類して計数する。これにより、比較的血球が小さい小児の場合には数値を増加させて分析するので、小児に対しても成人の場合と同様の精度で分析を行うことができる。
第3発明では、特徴情報として散乱光情報をさらに取得し、第1の分析条件又は第2の分析条件に基づいて蛍光情報と散乱光情報とを分析することにより、測定試料に含まれている粒子を分類して計数する。蛍光情報だけでなく散乱光情報についても分析することにより、より高い精度で分析を行うことができる
第4発明では、生体試料に含まれている粒子は白血球であり、蛍光情報と散乱光情報とを分析することにより、生体試料に含まれている白血球を複数の種類に分類する。蛍光情報だけでなく散乱光情報についても分析することにより、小児と成人とで分析結果が異なる傾向がある白血球に対して精度の高い分析を行うことが可能となる。
発明では、被検者の属性情報を受け付け、受け付けた属性情報に基づいて、被検者が小児であるか否かを判定するので、受け付けた属性情報に応じて分析条件を変更することが可能となる。
発明及び第15発明では、被検者が小児であるか否かを判定し、生体試料と染色液とを混合して粒子が染色された測定試料を調製し、調製された測定試料に光を照射して、測定試料に含まれている粒子の特徴情報として蛍光情報を検出する。被検者が小児でないと判定された場合、第1の測定条件に基づいて測定を実行し、被検者が小児であると判定された場合、小児に適した第2の測定条件に基づいて測定を実行する。検出された蛍光情報を分析することにより、測定試料に含まれている粒子を分類して計数する。被検者が小児であるか否かに基づいて、特徴情報の測定条件を変更することにより、被検者が小児でない場合には通常の測定条件で、被検者が小児である場合には小児に適した測定条件で、それぞれ特徴情報を測定(検出)することができる。したがって、染色度合い等の相違に応じた精度の高い分析を行うことが可能となる。ここで、「測定条件」とは、生体試料の特徴情報を測定(検出)するために用いる条件を意味しており、例えば特徴情報の測定(検出)時の蛍光強度の検出感度、染色液の量等を意味している。
発明では、被検者の属性情報と識別情報とを対応付けて記憶しておき、生体試料を識別する識別情報を取得する。取得した識別情報と、記憶された属性情報とに基づいて、被検者が小児であるか否かを判定することにより、生体試料の識別情報を取得するだけで、生体試料の提供者である被検者が小児であるか否かを判定することが可能となる。
第8発明では、生体試料と染色液とを混合して測定試料を調製し、調製された測定試料を測光して染色された粒子の蛍光情報を検出する。第1の測定条件又は第2の測定条件として、試料調製部による染色条件又は検出部による測光条件のいずれかについて、被検者が小児であると判定された場合と小児でないと判定された場合とで異なる条件を設定することにより、被検者が成人である場合には通常の染色条件又は測光条件で、被検者が小児である場合には小児に適した染色条件又は測光条件で、それぞれ特徴情報(蛍光情報)を分析することができるため、粒子の染色度合い等の相違に応じた精度の高い分析を行うことが可能となる。
第9発明では、被検者が小児ないと判定された場合、成人に対応する生体試料に適合するよう蛍光強度の検出感度を設定し、被検者が小児であると判定された場合、小児に対応する生体試料に適合するよう蛍光強度の検出感度を設定する。これにより、被検者が成人である場合には成人に対応した検出感度で、被検者が小児である場合には小児に適した検出感度で、それぞれ特徴情報(蛍光情報)分析することができるため、粒子の染色度合い等の相違に応じた精度の高い分析を行うことが可能となる。
第10発明では、被検者が小児ないと判定された場合、成人に対応する生体試料に適合するよう染色液の量を設定し、被検者が小児であると判定された場合、小児に対応する生体試料に適合するよう染色液の量を設定する。これにより、被検者が成人である場合には成人に対応した染色度合いで、被検者が小児である場合には小児に適した染色度合いで、それぞれ特徴情報(蛍光情報)分析することができるため、粒子の染色度合い等の相違に応じた精度の高い分析を行うことが可能となる
第11発明では、特徴情報として散乱光情報をさらに取得し、蛍光情報と散乱光情報とを分析することにより、測定試料に含まれている粒子を分類して計数する。蛍光情報だけでなく散乱光情報についても分析することにより、より高い精度で分析を行うことができる。
第12発明では、生体試料に含まれている粒子は、白血球であり、蛍光情報と散乱光情報とを分析することにより、生体試料に含まれている白血球を複数の種類に分類する。白血球について蛍光情報だけでなく散乱光情報についても分析することにより、小児と成人とで分析結果が異なる傾向がある白血球に対して精度の高い分析を行うことが可能となる。
13発明では、取得された特徴情報(蛍光情報に基づいて、生体試料中の成分の分布状態を示す分布図データを作成し、作成された分布図データを表示することにより、特徴情報の分布を目視で確認することができ、分析の精度を向上させることが可能となる。
上記構成によれば、小児から採取された生体試料に対しても、精度の高い分析を行うことができる。
以下、本実施の形態では、生体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。
(実施の形態1)
図1は、本発明の実施の形態1に係る生体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に係る生体試料分析装置は、測定装置1と、該測定装置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。
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にて測定された測定結果に基づいて、様々な特徴情報について分析処理する。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。
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。
図2は、本発明の実施の形態1に係る生体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。
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。
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。
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。
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。
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503に供給される。
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。
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。
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。
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。蛍光の強度はよく染色されていれば強くなる。そのため、シースフローセル503から出射された側方蛍光の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。
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。
図5は、本発明の実施の形態1に係る生体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、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。なお、演算表示装置2には、I/Oポート29を介して出力装置26が接続されている。
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、年齢情報記憶部として機能する患者情報記憶部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、およ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。
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。
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、結果判断に関する情報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。
上述した構成の生体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(白血球分類測定(DIFF測定という))、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、生体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。
実施の形態1に係る生体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。
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。
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。
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。以下、測定データが小児血を対象としたデータであっても、成人血ベースで白血球を分類した場合と同じ血球分類方法を用いて精度良く分類処理を実行するために、小児血を対象とした測定データをシフトアップさせる手段につき記載する。
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S914)、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)、表示装置にメニュー画面を表示する(ステップS902)。このメニュー画面において、DIFF測定、RET測定、CBC測定の選択を受け付けたり、測定開始指示およびシャットダウン指示を受け付けたりすることが可能である。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。
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ていないと判断した場合(ステップS903:NO)、CPU21は、後述するステップS904乃至ステップS911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S915)、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S915: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S916)。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S915:NO)、制御部91は、ステップS916乃至ステップS920をスキップする。
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S917)、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を照会して被検者の年齢情報及び被検者IDを取得し(ステップS906)、患者情報として測定装置1へ送信する(ステップ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S918)、制御部91が、受信していないと判断した場合(ステップS918: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S918: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S919)。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S920)。
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。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、測定データを解析する解析処理を実行する(ステップS909)。
CPU21は、使用者からの再解析を実行する指示である再解析指示を受け付けたか否かを判断し(ステップS910)、CPU21が、再解析指示を受け付けていないと判断した場合(ステップS910:NO)、CPU21は、ステップS911をスキップする。CPU21が、再解析指示を受け付けたと判断した場合(ステップS910:YES)、CPU21は、再解析処理を実行する(ステップS911)。具体的には、表示装置25にて分類結果が表示されている画面のツールバーに「再解析」ボタンが設けられており、CPU21は、使用者によりその「再解析」ボタンが選択された場合に再解析指示を受け付ける。
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の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、測定装置1から取得した測定データ(例えば12ビットの整数列情報)に基づいて、例えば8ビットの整数列情報である第1分類用データを生成し、記憶装置23に記憶する(ステップS1001)。具体的には、CPU21は、測定装置1から取得した12ビットの整数列情報をそのまま8ビットの整数列情報へ縮小することにより、第1分類用データを生成する。一方、CPU21は、測定装置1から取得した12ビットの整数列情報を1.2倍し、その整数部分を8ビットの整数列情報に縮小することにより、第2分類用データを生成し、記憶装置23に記憶する(ステップS1002)。このように、小児血用の第2分類用データのデータ値は、成人血用の第1分類用データのデータ値よりも大きく生成される。成人血と小児血とで血球の染料による染色度合いが小児血の方が低いため、成人血と同一の血球分類方法を用いて血液中の血球を分類するためには、小児血について取得した整数列情報を若干引き上げる必要があるからである。
また、12ビットの整数列情報を1.2倍してから8ビットの整数列情報に縮小して小児血用の第2分類用データを生成することにより、成人血用の第1分類用データを単に1.2倍して第2分類用データを生成する場合に比べて、整数値の連続性を維持する割合を高めることができる。図11は、測定データの演算処理結果の例示図である。図11に示すように、測定データが9〜13の連続した整数値である場合に、これらの整数値を単に1.2倍した整数値では‘11’が欠落しており、連続した整数値とはなっていない。これでは、粒子を複数の種類に分類する場合に正確な計数結果を得ることができないおそれがある。
一方、本実施の形態1では、分類処理に用いるビット数(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1.2倍してその整数部分を8ビットの整数列情報に縮小することにより小児血用の第2分類用データを生成し、生成された第2分類用データを用いて分類処理を実行するようにしてある。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。すなわち、成人血用の第1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、小児血用の第2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。
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。
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。
(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。
(V1、V2)=(Int(X1×M2 /(N×L)、Int(X2×M2 /(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。
図10に戻って、演算表示装置2のCPU21は、生成した第1分類用データに基づいて白血球の分類処理を実行し(ステップS1003)、分類されたリンパ球、単球、好酸球、好中球、好塩基球の血球数を計数して(ステップS1004)、計数結果を記憶装置23に記憶する(ステップS1005)。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S1006)、処理を図9のステップS910へ戻す。
図12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S911で実行する再解析処理の手順を示すフローチャートである。図12において、演算表示装置2のCPU21は、小児血ベースで再解析を実行するか否かを判断する(ステップS1201)。演算表示装置2においては、成人血ベースで得られた分類結果を小児血ベースで再解析する再解析指示を行うことができるだけでなく、小児血ベースで得られた分類結果を成人血ベースで再解析する再解析指示を行うこともできる。そのため、CPU21は、ステップS1201において、小児血ベースで再解析を実行するか否か、すなわち、成人血ベースで得られた分類結果に対して小児血ベースで再解析をする再解析指示をステップS910において使用者から受け付けたか否かを判断し、CPU21が、小児血をベースに再解析を実行すると判断した場合(ステップS1201:YES)、CPU21は、第2分類用データを記憶装置23から読み出す(ステップS1202)。
CPU21が、小児血をベースに再解析を実行しないと判断した場合(ステップS1201:NO)、CPU21は、第1分類用データを記憶装置23から読み出す(ステップS1203)。CPU21は、読み出した第1分類用データ又は第2分類用データに基づく分類処理を実行し(ステップS1204)、分類されたリンパ球、単球、好酸球、好中球、好塩基球の血球数を計数する(ステップS1205)。CPU21は、計数結果を記憶装置23に記憶し(ステップS1206)、分類結果を表示装置25に表示して(ステップS1207)、処理を図9のステップS912へ戻す。
なお、「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に係る生体試料分析装置のユーザ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、生体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。
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S912)、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S912: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S912: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S913)。
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S921)、制御部91は、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S921:NO)、制御部91は、処理をステップS915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S921:YES)、制御部91は、シャットダウンを実行して(ステップS922)、処理を終了する。
以上のように本実施の形態1によれば、小児血と成人血とで測定データの分類用データを変更することにより、精度の高い分析結果を取得することができる。
なお、上述した実施例では、成人血用の第1分類用データ及び小児血用の第2分類用データを事前に生成しておき、被検者の年齢情報を取得した時点でいずれかの縮小データを選択して分類処理を実行しているが、被検者の年齢情報が判明した時点で成人血用の第1分類用データ及び小児血用の第2分類用データのいずれかを生成して分類処理を実行しても良い。
また、小児血であるか否かは、患者情報記憶部232に記憶されてある年齢情報に基づいて判定することに限定されるものではなく、例えば成人血として分析処理を実行した後、使用者から小児血として再度分析処理を実行する旨の指示を受け付けた場合に、小児血として再解析処理を実行しても良い。
また、上述した実施例では、成人血用の第1分類用データ及び小児血用の第2分類用データを生成し、第1分類用データに基づいた分類処理及び第2分類用データに基づいた分類処理をそれぞれ行うことにより、成人血用の解析処理と小児血用の解析処理とを実行しているが、本発明はこれに限らず、成人血用の第1分類用データと小児血用の第2分類用データとを同一にし、成人血の場合には成人用の血球分類方法で第1分類用小データを処理し、小児血の場合には小児血用の血球分類方法で第2分類用データを処理するようにしてもよい。例えば、白血球を分類する場合には、上述したリンパ球分類領域、単球分布領域等の分布領域(図7参照)を、小児血用の解析処理を行う場合と成人血用の解析処理を行う場合とで異なる領域に設定してもよい。
(実施の形態2)
以下、本発明の実施の形態2に係る生体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に係る生体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、試料である血液の測定を開始する前に被検者の年齢情報を取得し、その年齢情報に基づいて測定対象が小児血であるか成人血であるかを判定し、それに応じた測定条件にて測定データを取得する点で実施の形態1と相違する。
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S1313)、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)、表示装置にメニュー画面を表示する(ステップS1302)。このメニュー画面において、DIFF測定、RET測定、CBC測定の選択を受け付けたり、測定開始指示およびシャットダウン指示を受け付けたりすることが可能である。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。
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、後述するステップS1304乃至ステップS1310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S1314)、制御部91が、測定開始を示す指示情報を受信した場合(ステップS1314: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S1315)。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S1314:NO)、制御部91はステップS1315乃至ステップS1321をスキップする。
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S1316)、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を照会して被検者の年齢情報を含む患者情報を取得する(ステップS1306)。
CPU21は、取得した患者情報を測定装置1へ送信し(ステップS1307)、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する(ステップS1317)。制御部91が、患者情報を受信していないと判断した場合(ステップS1317:NO)、制御部91は、受信待ち状態となる。制御部91が、患者情報を受信したと判断した場合(ステップS1317:YES)、制御部91は、測定対象の血液が小児血であるか否かを、受信した患者情報に基づいて判断する(ステップS1318)。具体的には、被検者の年齢が所定の年齢、例えば1歳以下であれば、測定対象の血液が小児血であると判断する。
制御部91が、測定対象の血液が小児血であると判断した場合(ステップS1318:YES)、制御部91は、小児血用の測定条件を用いて血液の測定を開始する(ステップS1319)。具体的には、小児血用の測定を行う場合には、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、検出部5のPD512及びAPD511の動作電圧を290Vに設定して測定試料中の血球から側方散乱光及び側方蛍光を検出させる。そして、この検出部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。
一方、制御部91が、測定対象の血液が小児血ではないと判断した場合(ステップS1318:NO)、制御部91は、成人血用の測定条件を用いて血液の測定を開始する(ステップS1320)。具体的には、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、検出部5のPD512及びAPD511の動作電圧を280Vに設定して測定試料中の血球から側方散乱光および側方蛍光を検出させる。あとの測定手順は小児血の場合と同じであるので省略する。このように、成人血を測定する場合には検出部5のPD512及びAPD511の動作電圧を280Vに設定しているのに対して、小児血を測定する場合には検出部5のPD512及びAPD511の動作電圧を290Vに設定することにより、染色液に染まりにくい血球を含む小児血を測定した場合でも、成人血を測定した場合と同様の蛍光強度を得ることができる。そのため、後述する分析処理で小児血用の分析処理を行わなくても、精度の良い分析結果を得ることができる。
なお、測定試料を調製する際に用いられる染色液の量を、成人血用の測定の場合と小児血用の測定の場合とで変更してもよい。例えば、成人血用の測定試料の調製のために染色液を20μl用いるのに対して、小児血用の測定試料の調製のために染色液を25μl用いてもよい。これによっても、小児血に含まれる血球から成人血の場合と同様の蛍光強度を得ることができる。
また、小児血用の測定試料を調製する場合には、小児血の血球を十分に溶血させて染色液を染み込みやすくするために、成人血用の測定試料を調製する場合よりも溶血剤の量を増量しても良いし、溶血時間を長く設定しても良い。また、小児血の血球に染色液を十分に染みこませるために、染色時間を長く設定しても良い。
また、小児血を測定する場合には、成人血を測定する場合よりも、発光部501からの光の照射強度を上げても良いし、PD512及びAPD511で光電変換された電気信号を増幅する増幅器63及び62における増幅率を大きくしても良い。
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)。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。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の分析処理を実行し(ステップS1309)、分析結果を表示装置25に表示する(ステップS1310)。
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S1311)、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S1311: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S1311: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S1312)。
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と判断した場合(ステップS1322:NO)、制御部91は、処理をステップS1314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。
なお、小児血であるか否かは、演算表示装置2の患者情報記憶部232に記憶されてある年齢情報に基づいて判定することに限定されるものではなく、他の情報との総合判断により判定しても良い。また、例えば測定装置1に年齢情報を記憶するための記憶部を設けておき、表示・操作部7において使用者により入力された被検者の年齢情報を記憶部に記憶し、この記憶部に記憶されてある年齢情報に基づいて判定する構成であってもよい。
また、測定対象の血液に対して小児血用の条件で測定を行なう小児血モードか、又は、成人血用の条件で測定を行なう成人血モードかを設定する画面を、演算表示装置2の表示装置25に表示させ、使用者により設定された方のモードで血液の測定を行なうようにしてもよい。
以上のように本実施の形態2によれば、被検者が成人であるか小児であるかに基づいて、試料である血液の測定条件を変更することにより、被検者が成人である場合には成人に適した測定条件で、被検者が小児である場合には小児に適した測定条件で、それぞれ血液中の血球の特徴情報を取得することができるため、血球の染色度合いの相違等による影響を抑制し、精度の高い分析結果を得ることが可能となる。
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生体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。
また、上述した実施の形態1及び2では、患者情報記憶部232には試料IDに対応付けて被検者の年齢情報が記憶されているが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば被検者が乳幼児、新生児、未熟児等であることを示す情報を患者情報記憶部232に記憶しておいても良い。
また、上述した実施の形態1及び2では、使用者からの再解析指示を受け付けた場合に小児血用の第2分類用データを用いて白血球の解析処理を行い、その分類結果を表示しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、使用者からの再解析指示を受け付ける前に、成人血用の第1分類用データに基づいた分類処理、及び小児血用の第2分類用データに基づいた分類処理の両方を実行しておいてもよい。また、得られた成人血ベースの分類結果と小児血ベースの分類結果とを記憶装置に記憶しておき、使用者から小児血ベースの分類結果を表示する旨の指示を受け付けた場合に、小児血ベースの分類結果を表示するようにしてもよい。
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第1分類用データ及び第2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よいし、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よい。
また、上述した実施の形態1及び2では、成人血用の第1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そのまま8ビットの整数列情報に縮小し、小児血用の第2分類用データを生成する場合には、上記12ビットの整数列情報を1.2倍してからその整数部分を8ビットの整数列情報に縮小しているが、本発明はこれに限らず、測定装置1から測定データとして8ビットの整数列情報を取得し、成人血中の血球の分類処理を行う場合には、測定装置1から取得した8ビットの整数列情報をそのまま利用し、小児血中の血球の分類処理を行う場合には、測定装置1から取得した8ビットの整数列情報を1.2倍することにより得られた整数列情報を利用しても良い。
また、上述した実施の形態1及び2では、成人血用の第1分類用データと小児血用の第2分類用データとを生成し、それらのいずれかに基づいて血球の分類処理を行っているが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば巨核球を含む血液を分析する場合にも適用することができる。巨核球は細胞が大きく多核であるため、巨核球は染色液により染色されやすい性質を有している。そのため、巨核球を含む血液をフローサイトメータで測定して、図7に示すような側方蛍光強度をパラメータの1つとする二次元スキャッタグラムを作成した場合、巨核球はスキャッタグラムの上限位置に集約してしまうため、血液中の血球から良好に巨核球を分類できない場合がある。このような場合に、巨核球の分類に用いられる分類用データとして、例えば上記第1分類用データよりも大きさが縮小された整数列情報を有する第3分類用データを生成することができる。生成された第3分類用データに基づいて図7に示すようなスキャッタグラムを作成した場合、スキャッタグラムの上限位置に集約していた巨核球が下方にシフトし、巨核球の分類に適した領域に位置することになる。そのため、新たに生成された第3分類用データに基づいて分類処理を行えば、良好に巨核球を分類できる場合がある。
また、分類処理や測定処理は、被検者が成人か小児かに基づいて決定するものに限定されるものではなく、被検者が所定の属性を有するか否かに基づいて決定すれば良い。例えば、被検者が所定の疾患を有するか否かに基づいて決定しても良いし、被検者が所定の薬剤を投与しているか否かに基づいて決定しても良い。これらの属性情報は、患者情報記憶部232に試料IDと対応付けて記憶しておくことが望ましい。
本発明の実施の形態1に係る生体試料分析装置の構成を模式的に示す斜視図である。 本発明の実施の形態1に係る生体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。 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。 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。 本発明の実施の形態1に係る生体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。 年齢情報記憶部のデータ構成の例示図である。 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。 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。 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。 本発明の実施の形態1に係る演算表示装置のCPUの小児血用の分析処理手順を示すフローチャートである。 測定データの演算処理結果の例示図である。 本発明の実施の形態1に係る演算表示装置のCPUの成人血用の分析処理手順を示すフローチャートである。 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。
符号の説明
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

Claims (15)

  1. 被検者の生体試料に含まれている粒子の特徴を示す特徴情報に基づいて生体試料を分析する生体試料分析装置において、
    前記生体試料と染色液とを混合して、前記粒子が染色された測定試料を調製する試料調製部と、
    調製された測定試料に光を照射して、該測定試料に含まれている粒子の特徴情報として蛍光情報を取得する特徴情報取得手段と、
    被検者が小児であるか否かを判定する判定手段と、
    該判定手段により被検者が小児でないと判定された場合、第1の分析条件に基づいて前記蛍光情報を分析することにより前記測定試料に含まれている粒子を分類して計数し、前記判定手段により被検者が小児であると判定された場合、小児に適した第2の分析条件に基づいて前記蛍光情報を分析することにより前記測定試料に含まれている粒子を分類して計数する分析手段と
    を備えることを特徴とする生体試料分析装置。
  2. 前記分析手段は、
    前記第2の分析条件に基づいて、前記蛍光情報に関する数値を増加させる処理を実行し、得られた数値を分析することで前記測定試料に含まれている粒子を分類して計数し、
    前記第1の分析条件に基づいて、前記蛍光情報に関する数値を増加させる処理を実行することなく、前記蛍光情報を分析することにより前記測定試料に含まれている粒子を分類して計数することを特徴とする請求項1に記載の生体試料分析装置。
  3. 前記特徴情報取得手段は、前記特徴情報として散乱光情報をさらに取得し、
    前記分析手段は、前記第1の分析条件又は前記第2の分析条件に基づいて前記蛍光情報と前記散乱光情報とを分析することにより、前記測定試料に含まれている粒子を分類して計数することを特徴とする請求項1又は2に記載の生体試料分析装置。
  4. 前記生体試料に含まれている粒子は白血球であり、
    前記分析手段は、前記蛍光情報と前記散乱光情報とを分析することにより、前記生体試料に含まれている白血球を複数の種類に分類することを特徴とする請求項3に記載の生体試料分析装置。
  5. 被検者の属性情報を受け付ける属性情報受付手段を備え、
    前記判定手段は、受け付けた属性情報に基づいて、被検者が小児であるか否かを判定す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生体試料分析装置。
  6. 被検者の生体試料に含まれている粒子の特徴を示す特徴情報に基づいて生体試料を分析する生体試料分析装置において、
    被検者が小児であるか否かを判定する判定手段と、
    前記生体試料と染色液とを混合して前記粒子が染色された測定試料を調製し、調製された測定試料に光を照射して、該測定試料に含まれている粒子の特徴情報として蛍光情報を検出する測定部と、
    前記判定手段により被検者が小児でないと判定された場合、第1の測定条件に基づいて測定を実行するよう前記測定部を制御し、前記判定手段により被検者が小児であると判定された場合、小児に適した第2の測定条件に基づいて測定を実行するよう前記測定部を制御する制御手段と、
    前記測定部で検出した蛍光情報を分析することにより、前記測定試料に含まれている粒子を分類して計数する分析手段と
    を備えることを特徴とする生体試料分析装置。
  7. 前記生体試料を識別する識別情報を取得する識別情報取得手段と、
    被検者の属性情報と前記識別情報とを対応付けて記憶する属性情報記憶部と
    を備え、
    前記判定手段は、前記識別情報取得手段にて取得した前記識別情報と、前記属性情報記憶部に記憶された前記属性情報とに基づいて、被検者が小児であるか否かを判定することを特徴とする請求項1乃至6のいずれか一項に記載の生体試料分析装置。
  8. 前記測定部は、
    前記生体試料と染色液とを混合して測定試料を調製する試料調製部と、
    調製された測定試料を測光して染色された粒子の蛍光情報を検出する検出部とを含み、
    前記制御手段は、前記第1の測定条件又は前記第2の測定条件として、前記試料調製部による染色条件又は前記検出部による測光条件のいずれかについて、被検者が小児であると判定された場合と小児でないと判定された場合とで異なる条件を設定することを特徴とする請求項6又は7に記載の生体試料分析装置。
  9. 前記制御手段は、前記判定手段により被検者が小児でないと判定された場合、成人に対応する生体試料に適合するよう蛍光強度の検出感度を設定し、前記判定手段により被検者が小児であると判定された場合、小児に対応する生体試料に適合するよう蛍光強度の検出感度を設定することを特徴とする請求項8に記載の生体試料分析装置。
  10. 前記制御手段は、前記判定手段により被検者が小児でないと判定された場合、成人に対応する生体試料に適合するよう前記染色液の量を設定し、前記判定手段により被検者が小児であると判定された場合、小児に対応する生体試料に適合するよう前記染色液の量を設定することを特徴とする請求項8に記載の生体試料分析装置。
  11. 前記測定部は、前記特徴情報として散乱光情報をさらに取得し、
    前記分析手段は、前記蛍光情報と前記散乱光情報とを分析することにより、前記測定試料に含まれている粒子を分類して計数することを特徴とする請求項6乃至10のいずれか一項に記載の生体試料分析装置。
  12. 前記生体試料に含まれている粒子は、白血球であり、
    前記分析手段は、前記蛍光情報と前記散乱光情報とを分析することにより、前記生体試料に含まれている白血球を複数の種類に分類することを特徴とする請求項11に記載の生体試料分析装置。
  13. 取得された前記蛍光情報に基づいて、前記生体試料中の成分の分布状態を示す分布図データを作成する分布図作成手段と、
    該分布図作成手段により作成された分布図データを表示する表示手段と
    を備えることを特徴とする請求項1乃至12のいずれか一項に記載の生体試料分析装置。
  14. 被検者の生体試料に含まれている粒子の特徴を示す特徴情報に基づいて生体試料を分析する生体試料分析方法において、
    前記生体試料と染色液とを混合して、前記粒子が染色された測定試料を調製し、
    調製された測定試料に光を照射して、該測定試料に含まれている粒子の特徴情報として蛍光情報を取得し、
    被検者が小児であるか否かを判定し、
    被検者が小児でないと判定された場合、第1の分析条件に基づいて前記蛍光情報を分析することにより前記測定試料に含まれている粒子を分類して計数し、被検者が小児であると判定された場合、小児に適した第2の分析条件に基づいて前記蛍光情報を分析することにより前記測定試料に含まれている粒子を分類して計数することを特徴とする生体試料分析方法。
  15. 被検者の生体試料に含まれている粒子の特徴を示す特徴情報に基づいて生体試料を分析する生体試料分析方法において、
    被検者が小児であるか否かを判定し、
    被検者が小児でないと判定された場合、前記生体試料と染色液とを混合して、前記粒子が染色された測定試料を調製する工程と、調製された測定試料に光を照射して、該測定試料に含まれている粒子の特徴情報として蛍光情報を検出する工程とを含む測定を、第1の測定条件に基づいて行い、
    被検者が小児であると判定された場合、前記測定を、小児に適した第2の測定条件に基づいて行い、
    検出された蛍光情報を分析することにより、前記測定試料に含まれている粒子を分類して計数することを特徴とする生体試料分析方法。
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Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2348301B1 (en) 2010-01-08 2013-08-21 Sysmex Corporation Sample analyzer
CN103460018B (zh) 2011-02-04 2015-09-23 塞通诺米/St有限责任公司 颗粒分选设备和方法
CN105980852B (zh) * 2014-04-17 2019-07-26 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 细胞分析方法和系统、装置
CN105320973B (zh) * 2014-06-23 2020-04-28 上海永创医疗器械有限公司 一种全自动免疫组化染色仪的数据安全同步方法
DE102015110316B4 (de) * 2015-06-26 2021-09-09 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Vorrichtungen, Zytometer, Verfahren und Computerprogramm zum Bereitstellen von Information über zumindest eine Sequenz
CN108745923A (zh) * 2018-04-16 2018-11-06 曾真 一种玻片分类方法、装置以及玻片测试设备、系统
WO2020133257A1 (zh) * 2018-12-28 2020-07-02 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 处理测量对象的检测值的方法、血细胞分析仪及存储介质
JP2020154616A (ja) * 2019-03-19 2020-09-24 オムロンヘルスケア株式会社 食事情報管理装置、食事情報管理方法、及びプログラム
JP7357425B2 (ja) 2020-03-19 2023-10-06 シスメックス株式会社 細胞分類方法、分類装置及びプログラム。
CN111504869B (zh) * 2020-05-15 2021-06-08 中国计量科学研究院 流式聚集体杂质分析仪

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3048260B2 (ja) * 1991-07-29 2000-06-05 シスメックス株式会社 白血球分類計数用試料調製方法
JPH0580046A (ja) * 1991-09-20 1993-03-30 Hitachi Ltd 自動分析装置
JPH0627117A (ja) * 1992-07-08 1994-02-04 Nittec Co Ltd 自動分析装置
US6391263B1 (en) * 1999-02-26 2002-05-21 Sysmex Corporation Automated analyzing system and method therefor
JP4554736B2 (ja) * 1999-03-23 2010-09-29 シスメックス株式会社 無侵襲血液分析装置
AU2003245499A1 (en) * 2002-06-14 2003-12-31 Chromavision Medical Systems, Inc. Automated slide staining apparatus
FI112504B (fi) * 2002-08-07 2003-12-15 Cyflo Oy Menetelmä bakteerien tunnistamiseksi
US7697975B2 (en) * 2003-06-03 2010-04-13 British Colombia Cancer Agency Methods and apparatus for fluorescence imaging using multiple excitation-emission pairs and simultaneous multi-channel image detection
JP4825562B2 (ja) * 2006-03-30 2011-11-30 シスメックス株式会社 試料測定装置及び試料測定方法
JP2007322395A (ja) * 2006-06-05 2007-12-13 Olympus Corp 分析装置、分析方法および分析プログラム

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