JP6170865B2 - 血液分析装置 - Google Patents
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Description
本発明は、血球減少症の鑑別に有用な情報を提供することができる血液分析装置に関するものである。
血球減少症には、血小板減少症、赤血球減少症、白血球減少症、汎血球減少症がある。
ここで、特許文献１には、血小板減少症である特発性血小板減少性紫斑病（ＩＴＰ）と再生不良性貧血（ＡＡ）とを鑑別する際に、幼若血小板率が、有用な情報となることが記載されている。特許文献１の測定装置は、血小板減少症の鑑別のための情報として、血小板の測定データから得られた幼若血小板率を装置ユーザに提示することができる。
なお、幼若血小板率＝幼若血小板数／（幼若血小板数＋成熟血小板数）である。
ここで、特許文献１には、血小板減少症である特発性血小板減少性紫斑病（ＩＴＰ）と再生不良性貧血（ＡＡ）とを鑑別する際に、幼若血小板率が、有用な情報となることが記載されている。特許文献１の測定装置は、血小板減少症の鑑別のための情報として、血小板の測定データから得られた幼若血小板率を装置ユーザに提示することができる。
なお、幼若血小板率＝幼若血小板数／（幼若血小板数＋成熟血小板数）である。
特許文献１の技術では、血小板減少症の鑑別を支援する情報として、血小板に関する情報を提示するだけであった。血球減少症の鑑別を支援する情報に関しては、更なる精度の向上が望まれる。
（１）本発明の態様は、血液試料を測定して測定データを出力する測定部と、測定部から出力された測定データを分析し、赤血球、白血球、および血小板を含む複数の血球それぞれに関する分析データを生成し、分析データにおける、複数の血球のうち所定の血球に関する第１分析データと、所定の血球以外の血球に関する第２分析データと、を用いて、所定の血球の減少原因の鑑別を支援する支援情報を生成する制御部と、支援情報を出力する出力部と、を備える血液分析装置である。
本発明によれば、血球の減少原因の鑑別を支援する情報の精度を向上させることができる。
以下、添付図面を参照しつつ、本発明の実施形態を詳細に説明する。
［１．血液分析装置］
図１は、血液分析装置（多項目血球計数装置）１を示している。血液分析装置１は、血液試料に含まれる血球（白血球、赤血球、血小板）を計数し、血液の分析を行う。血液分析装置１は、測定ユニット（測定部）３と、測定ユニット３を制御可能な情報処理ユニット５と、を備えている。
図１は、血液分析装置（多項目血球計数装置）１を示している。血液分析装置１は、血液試料に含まれる血球（白血球、赤血球、血小板）を計数し、血液の分析を行う。血液分析装置１は、測定ユニット（測定部）３と、測定ユニット３を制御可能な情報処理ユニット５と、を備えている。
［２．測定ユニット］
図２及び図３は、測定ユニット３の構成を示している。測定ユニット３は、吸引部３０１、試料調製部３０２、検出部３０３、及び通信部３０５などを備えている。吸引部３０１は、試料容器Ｗに収容された血液試料から血液試料を吸引する。吸引部３０１は、試料容器Ｗ内の血液試料を吸引するためのピアサ３３を備えている。
試料調製部３０２は、吸引部３０１により吸引した血液試料から測定に用いられる測定試料を調製する。検出部３０３は、試料調製部３０２により調製された測定試料から血球を検出する。
通信部３０５は、測定ユニット３が情報処理ユニット５との通信を行う。通信部３０５は、情報処理ユニット５からの制御指令を受信する。また、通信部３０５は、検出部３０３による検出で得られた測定データを情報処理ユニット５に送信する。
図２及び図３は、測定ユニット３の構成を示している。測定ユニット３は、吸引部３０１、試料調製部３０２、検出部３０３、及び通信部３０５などを備えている。吸引部３０１は、試料容器Ｗに収容された血液試料から血液試料を吸引する。吸引部３０１は、試料容器Ｗ内の血液試料を吸引するためのピアサ３３を備えている。
試料調製部３０２は、吸引部３０１により吸引した血液試料から測定に用いられる測定試料を調製する。検出部３０３は、試料調製部３０２により調製された測定試料から血球を検出する。
通信部３０５は、測定ユニット３が情報処理ユニット５との通信を行う。通信部３０５は、情報処理ユニット５からの制御指令を受信する。また、通信部３０５は、検出部３０３による検出で得られた測定データを情報処理ユニット５に送信する。
吸引部３０１、試料調製部３０２及び検出部３０３は、流体回路を有して構成されている。この流体回路は、ピアサ３３によって吸引された血液から測定試料を調製し、その測定試料を検出部３０３に与えるよう動作する。試料調整部３０２は、試料を調製するための第１反応チャンバＣ１〜第５反応チャンバＣ５を備えている。検出部３０３は、測定試料を検出する第１検出器Ｄ１〜第３検出器Ｄ３を備えている。
試料調整部３０２を構成する流体回路は、第１流体回路Ｅ１〜第３流体回路Ｅ３を含んでいる。流体回路Ｅ１〜Ｅ４は、図示しないバルブ及びポンプなどを備えており、バルブによって流路の切替を行い、ポンプによって流体回路中に血液試料などの流体を搬送させることができる。第１流体回路Ｅ１は、ピアサ３３から各反応チャンバＣ１〜Ｃ７へ血液試料を分注する。なお、第１流体回路Ｅ１は、各反応チャンバＣ１〜Ｃ７へ、希釈液、溶血剤、染色液などを必要に応じて供給する。希釈液、溶血剤、染色液などの液体（試料調製用液）は、測定試料の調製に用いられる。
第２流体回路Ｅ２は、第１反応チャンバＣ１〜第５反応チャンバＣ５において調製された測定試料を第１検出部Ｄ１に搬送する。第３流体回路Ｅ３は、第６反応チャンバＣ６において調製された測定試料を、第２検出部Ｄ２に搬送する。第４流体回路Ｅ４は、第７反応チャンバＣ７において調製された測定試料を第３検出部Ｄ３に搬送する。検出が終了すると、検出部Ｄ１〜Ｄ３内の測定試料は、廃液チャンバ（図示省略）へ排出される。
第２流体回路Ｅ２は、第１反応チャンバＣ１〜第５反応チャンバＣ５において調製された測定試料を第１検出部Ｄ１に搬送する。第３流体回路Ｅ３は、第６反応チャンバＣ６において調製された測定試料を、第２検出部Ｄ２に搬送する。第４流体回路Ｅ４は、第７反応チャンバＣ７において調製された測定試料を第３検出部Ｄ３に搬送する。検出が終了すると、検出部Ｄ１〜Ｄ３内の測定試料は、廃液チャンバ（図示省略）へ排出される。
第１反応チャンバＣ１は、白血球／有核赤血球に関する分析を行うための試料（第１試料）を調製するための反応チャンバである。
第２反応チャンバＣ２は、白血球分類に関する分析を行うための試料（第２試料）を調製するための反応チャンバである。
第３反応チャンバＣ３は、異常細胞／幼若細胞数に関する分析を行うための試料（第１試料）を調製するための反応チャンバである。
第４反応チャンバＣ４は、網赤血球に関する分析を行うための試料（第４試料）を調製するための反応チャンバである。
第５反応チャンバＣ５は、血小板に関する分析を行うための試料（第５試料）を調製するための反応チャンバである。
第６反応チャンバＣ６は、赤血球及び血小板に関する分析を行うための試料（第６試料）を調製するための反応チャンバである。
第７反応チャンバＣ７は、ヘモグロビンに関する分析を行うための試料（第７試料）を調製するための反応チャンバである。
第２反応チャンバＣ２は、白血球分類に関する分析を行うための試料（第２試料）を調製するための反応チャンバである。
第３反応チャンバＣ３は、異常細胞／幼若細胞数に関する分析を行うための試料（第１試料）を調製するための反応チャンバである。
第４反応チャンバＣ４は、網赤血球に関する分析を行うための試料（第４試料）を調製するための反応チャンバである。
第５反応チャンバＣ５は、血小板に関する分析を行うための試料（第５試料）を調製するための反応チャンバである。
第６反応チャンバＣ６は、赤血球及び血小板に関する分析を行うための試料（第６試料）を調製するための反応チャンバである。
第７反応チャンバＣ７は、ヘモグロビンに関する分析を行うための試料（第７試料）を調製するための反応チャンバである。
第１検出部Ｄ１は、半導体レーザを使用したフローサイトメトリー法により測定を行うためのフローセルと光学検出器を有する。光学検出器により、試料中の血球（白血球、赤血球、血小板など）から光学情報（側方蛍光信号、前方散乱光信号、側方散乱光信号）が、測定データとして検出される。
第１検出部Ｄ１は、第１試料に対する測定（第１測定：白血球／有核赤血球に関する分析用の測定）、第２試料に対する測定（第２測定：白血球分類に関する分析用の測定）、第３試料に対する測定（第３測定：異常細胞／幼若細胞数に関する分析用の測定）、第４試料に対する測定（第４測定：網赤血球に関する分析用の測定）、及び第５試料に対する測定（第５測定：血小板に関する分析用の測定）を行う。
第１検出部Ｄ１は、第１試料に対する測定（第１測定：白血球／有核赤血球に関する分析用の測定）、第２試料に対する測定（第２測定：白血球分類に関する分析用の測定）、第３試料に対する測定（第３測定：異常細胞／幼若細胞数に関する分析用の測定）、第４試料に対する測定（第４測定：網赤血球に関する分析用の測定）、及び第５試料に対する測定（第５測定：血小板に関する分析用の測定）を行う。
第２検出部Ｄ２は、シースフローＤＣ検出法により測定を行う。第２検出部Ｄ２は、第６試料に対する測定（第６測定：赤血球及び血小板に関する分析用の測定）を行う。
第３検出部Ｄ３は、ＳＬＳ−ヘモグロビン法により測定を行う。第３検出部Ｄ３は、第７試料に対する試料（第７測定：ヘモグロビンに関する分析用の測定）を行う。
第３検出部Ｄ３は、ＳＬＳ−ヘモグロビン法により測定を行う。第３検出部Ｄ３は、第７試料に対する試料（第７測定：ヘモグロビンに関する分析用の測定）を行う。
［３．情報処理ユニット］
情報処理ユニット５は、コンピュータにより構成されている。図４は、情報処理ユニット５の構成を示すブロック図である。図４に示すように、コンピュータ５は、本体（制御部）５１と、表示部（出力部）５２と、入力部５３とを備えている。本体５１は、ＣＰＵ５１ａ、ＲＯＭ５１ｂ、ＲＡＭ５１ｃ、ハードディスク５１ｄ、読出装置５１ｅ、入出力インタフェース５１ｆ、通信インタフェース５１ｇ、及び画像出力インタフェース５１ｈを備えており、ＣＰＵ５１ａ、ＲＯＭ５１ｂ、ＲＡＭ５１ｃ、ハードディスク５１ｄ、読出装置５１ｅ、入出力インタフェース５１ｆ、通信インタフェース５１ｇ、及び画像出力インタフェース５１ｈは、バス５１iによって接続されている。
情報処理ユニット５は、コンピュータにより構成されている。図４は、情報処理ユニット５の構成を示すブロック図である。図４に示すように、コンピュータ５は、本体（制御部）５１と、表示部（出力部）５２と、入力部５３とを備えている。本体５１は、ＣＰＵ５１ａ、ＲＯＭ５１ｂ、ＲＡＭ５１ｃ、ハードディスク５１ｄ、読出装置５１ｅ、入出力インタフェース５１ｆ、通信インタフェース５１ｇ、及び画像出力インタフェース５１ｈを備えており、ＣＰＵ５１ａ、ＲＯＭ５１ｂ、ＲＡＭ５１ｃ、ハードディスク５１ｄ、読出装置５１ｅ、入出力インタフェース５１ｆ、通信インタフェース５１ｇ、及び画像出力インタフェース５１ｈは、バス５１iによって接続されている。
ＣＰＵ５１ａは、コンピュータプログラムを実行することが可能である。
ハードディスク（記憶装置）５１ｄは、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラム等、ＣＰＵ５１ａに実行させるための種々のコンピュータプログラム５４ａ及び当該コンピュータプログラムの実行に用いられるデータがインストールされている。
コンピュータプログラム５４ａには、測定ユニットの制御、測定データの分析、情報の出力などを行うプログラムが含まれる。コンピュータプログラム５４ａは、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬型記録媒体５４に記録することができる。読出装置５１ｅは、記録媒体５４に記録されたコンピュータプログラム５４ａを読み出すことができる。
コンピュータプログラム５４ａは、可搬型記録媒体５４によって提供されるのみならず、電気通信回線（有線、無線を問わない）によってコンピュータ５と通信可能に接続された外部の機器から前記電気通信回線を通じて提供することも可能である。
ハードディスク（記憶装置）５１ｄは、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラム等、ＣＰＵ５１ａに実行させるための種々のコンピュータプログラム５４ａ及び当該コンピュータプログラムの実行に用いられるデータがインストールされている。
コンピュータプログラム５４ａには、測定ユニットの制御、測定データの分析、情報の出力などを行うプログラムが含まれる。コンピュータプログラム５４ａは、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬型記録媒体５４に記録することができる。読出装置５１ｅは、記録媒体５４に記録されたコンピュータプログラム５４ａを読み出すことができる。
コンピュータプログラム５４ａは、可搬型記録媒体５４によって提供されるのみならず、電気通信回線（有線、無線を問わない）によってコンピュータ５と通信可能に接続された外部の機器から前記電気通信回線を通じて提供することも可能である。
また、ハードディスク５１ｄは、各種データを記憶する記憶部（測定データ記憶部５４ｂ、分析データ記憶部５４ｃ、スコアリング情報記憶部５４ｄ、及び支援情報記憶部５４ｅ）としても機能する。
測定データ記憶部５４ｂは、測定ユニット３から受信した測定データを記憶する。分析データ記憶部５４ｃは、測定データを分析して生成された分析データを記憶する。スコアリング情報記憶部５４ｄは、分析データをスコアリングするための情報（スコアリング情報）を記憶する。スコアリング情報は、スコアリング情報記憶部５４ｄにおいて予め設定されている。支援情報記憶部５４ｅは、分析データに基づいて生成された支援情報を記憶する。
測定データ記憶部５４ｂは、測定ユニット３から受信した測定データを記憶する。分析データ記憶部５４ｃは、測定データを分析して生成された分析データを記憶する。スコアリング情報記憶部５４ｄは、分析データをスコアリングするための情報（スコアリング情報）を記憶する。スコアリング情報は、スコアリング情報記憶部５４ｄにおいて予め設定されている。支援情報記憶部５４ｅは、分析データに基づいて生成された支援情報を記憶する。
入出力インタフェース５１ｆは、測定ユニット３に接続されている。これにより、情報処理ユニット５は、測定ユニット２を制御し、測定ユニット３から測定データを受信することができる。
画像出力インタフェース５１ｈは、ディスプレイ等で構成された表示部（出力部）５２に接続されている。したがって、情報処理ユニット５は、支援情報などの各種情報を表示（出力）することができる。
画像出力インタフェース５１ｈは、ディスプレイ等で構成された表示部（出力部）５２に接続されている。したがって、情報処理ユニット５は、支援情報などの各種情報を表示（出力）することができる。
図５は、情報処理ユニット５（ＣＰＵ５１ａ）によって実行される測定・分析の処理手順を示している。図５の処理は、コンピュータプログラム５４ａがＣＰＵ５１ａによって実行されることよって実現される。
まず、情報処理ユニット５は、測定制御処理を実行する（ステップＳ１）。測定制御処理によって、測定ユニット３が測定試料の測定のために制御される。測定ユニット３は、測定試料を測定して得られた測定データを情報処理ユニット５へ出力する。情報処理ユニット５は、その測定データを受信する（ステップＳ２）。続いて、情報処理ユニット５は、受信した測定データを分析して、分析データを生成する（ステップＳ３）。情報処理ユニット５は、分析データを用いて、支援情報を生成する（ステップＳ４）。情報処理ユニット５は、生成された分析データ及び支援情報を表示部（出力部）５２に出力する（ステップＳ５）。
まず、情報処理ユニット５は、測定制御処理を実行する（ステップＳ１）。測定制御処理によって、測定ユニット３が測定試料の測定のために制御される。測定ユニット３は、測定試料を測定して得られた測定データを情報処理ユニット５へ出力する。情報処理ユニット５は、その測定データを受信する（ステップＳ２）。続いて、情報処理ユニット５は、受信した測定データを分析して、分析データを生成する（ステップＳ３）。情報処理ユニット５は、分析データを用いて、支援情報を生成する（ステップＳ４）。情報処理ユニット５は、生成された分析データ及び支援情報を表示部（出力部）５２に出力する（ステップＳ５）。
図６は、測定制御処理（ステップＳ１）から支援情報生成処理（ステップＳ４）までの処理に関して情報処理ユニット５によって発揮される機能を示す機能ブロック図である。図６に示す機能ブロックには、測定制御部５６、測定データ記憶部５４ｂ、測定データ分析部（第１生成部）５７、分析データ記憶部５４ｃ、及び支援情報生成部（第２生成部）５８が含まれる。なお、図６の機能ブロックで示す機能は、コンピュータプログラム５４ａがＣＰＵ５１ａによって実行されることよって、情報処理ユニット５において発揮される機能である。
測定制御部５６は、測定ユニット３における各測定を制御するものであり、第１測定部５６ａ〜第７測定部５６ｇを備えている。第１測定制御部５６ａは、白血球／有核赤血球に関する分析用の測定（第１測定）を制御する。第２測定制御部５６ｂは、白血球分類に関する分析用の測定（第２測定）を制御する。第３測定制御部５６ｃは、異常細胞／幼若細胞数に関する分析用の測定（第３測定）を制御する。第４測定制御部５６ｄは、網赤血球に関する分析用の測定（第４測定）を制御する。第５測定制御部５６ｅは、血小板に関する分析用の測定（第５測定）を制御する。第６測定制御部５６ｆは、赤血球及び血小板に関する分析用の測定（第６測定）を制御する。第７測定制御部５６ｇは、ヘモグロビンに関する分析用の測定（第７測定）を制御する。
測定データ記憶部５４ｂは、測定ユニット３から受信した測定データを記憶するものであり、第１測定データ記憶部５４ｂ−１〜第７測定データ記憶部５４ｂ−７を備えている。
第１測定データ記憶部５４ｂ−１は、白血球／有核赤血球に関する分析用の測定（第１測定）によって得られた第１測定データ（白血球／有核赤血球測定データ）を記憶する。
第２測定データ記憶部５４ｂ−２は、白血球分類に関する分析用の測定（第２測定）によって得られた第２測定データ（白血球分類測定データ）を記憶する。
第３測定データ記憶部５４ｂ−３は、異常細胞／幼若細胞数に関する分析用の測定（第３測定）によって得られた第３測定データ（異常細胞／幼若細胞数測定データ）を記憶する。
第４測定データ記憶部５４ｂ−４は、網赤血球に関する分析用の測定（第４測定）によって得られた第４測定データ（網赤血球測定データ）を記憶する。
第５測定データ記憶部５４ｂ−５は、血小板に関する分析用の測定（第５測定）によって得られた第５測定データ（血小板測定データ）を記憶する。
第６測定データ記憶部５４ｂ−６は、赤血球及び血小板に関する分析用の測定（第６測定）によって得られた第６測定データ（赤血球及び血小板測定データ）を記憶する。
第７測定データ記憶部５４ｂ−７は、ヘモグロビンに関する分析用の測定（第７測定）によって得られた第７測定データ（ヘモグロビン測定データ）を記憶する。
第１測定データ記憶部５４ｂ−１は、白血球／有核赤血球に関する分析用の測定（第１測定）によって得られた第１測定データ（白血球／有核赤血球測定データ）を記憶する。
第２測定データ記憶部５４ｂ−２は、白血球分類に関する分析用の測定（第２測定）によって得られた第２測定データ（白血球分類測定データ）を記憶する。
第３測定データ記憶部５４ｂ−３は、異常細胞／幼若細胞数に関する分析用の測定（第３測定）によって得られた第３測定データ（異常細胞／幼若細胞数測定データ）を記憶する。
第４測定データ記憶部５４ｂ−４は、網赤血球に関する分析用の測定（第４測定）によって得られた第４測定データ（網赤血球測定データ）を記憶する。
第５測定データ記憶部５４ｂ−５は、血小板に関する分析用の測定（第５測定）によって得られた第５測定データ（血小板測定データ）を記憶する。
第６測定データ記憶部５４ｂ−６は、赤血球及び血小板に関する分析用の測定（第６測定）によって得られた第６測定データ（赤血球及び血小板測定データ）を記憶する。
第７測定データ記憶部５４ｂ−７は、ヘモグロビンに関する分析用の測定（第７測定）によって得られた第７測定データ（ヘモグロビン測定データ）を記憶する。
測定データ分析部５７は、各測定データ記憶部５４ｂ−１〜５４ｂ−７に記憶された各測定データを用いて分析データを生成するものであり、第１測定データ分析部５７ａ〜第７測定データ分析部５７ｇを備えている。
第１測定データ分析部５７ａは、第１測定データを用いて、白血球／有核赤血球に関する分析データを生成する。
第２測定データ分析部５７ｂは、第２測定データを用いて、白血球分類に関する分析データを生成する。
第３測定データ分析部５７ｃは、第３測定データを用いて、異常細胞／幼若細胞数に関する分析データを生成する。
第４測定データ分析部５７ｄは、第４測定データを用いて、網赤血球に関する分析データを生成する。
第５測定データ分析部５７ｅは、第５測定データを用いて、血小板に関する分析データを生成する。
第６測定データ分析部５７ｆは、第６測定データを用いて、赤血球及び血小板に関する分析データを生成する。
第７測定データ分析部５７ｇは、第７測定データを用いて、ヘモグロビンに関する分析データを生成する。
第１測定データ分析部５７ａは、第１測定データを用いて、白血球／有核赤血球に関する分析データを生成する。
第２測定データ分析部５７ｂは、第２測定データを用いて、白血球分類に関する分析データを生成する。
第３測定データ分析部５７ｃは、第３測定データを用いて、異常細胞／幼若細胞数に関する分析データを生成する。
第４測定データ分析部５７ｄは、第４測定データを用いて、網赤血球に関する分析データを生成する。
第５測定データ分析部５７ｅは、第５測定データを用いて、血小板に関する分析データを生成する。
第６測定データ分析部５７ｆは、第６測定データを用いて、赤血球及び血小板に関する分析データを生成する。
第７測定データ分析部５７ｇは、第７測定データを用いて、ヘモグロビンに関する分析データを生成する。
第１測定データ分析部５７ａ〜第５測定データ分析部５７ｅは、それぞれ、第１検出部Ｄ１から出力された測定データである光学情報（側方蛍光信号、前方散乱光信号、側方散乱光信号）を用いて、スキャッタグラムを形成する。各分析部５７ａ〜５７ｅは、それぞれが形成したスキャッタグラムに基づいて、血球数及びその他の分析項目に関する分析データを生成する。
各測定データ分析部５７ａ〜５７ｅが形成するスキャッタグラムの例として、第５測定データ分析部５７ｅが形成するスキャッタグラムを図７（ａ）に示し、第４測定データ分析部５７ｄが形成するスキャッタグラムを図７（ｂ）に示した。
図７（ａ）のスキャッタグラムは、（側方）蛍光強度を横軸にとり、前方散乱光（ＦＳＣ）を縦軸にとった２次元座標であり、第５試料中の各粒子について、蛍光強度及び前方散乱光強度を座標上にプロットしたものである。図７（ａ）のスキャッタグラムには、血小板が出現する領域（ＰＬＴ領域）と、幼若血小板が出現する領域（ＩＰＦ領域）とが設定されている。第５測定データ分析部５７ｅは、ＰＬＴ領域に出現しているプロット数（血小板数；ＰＬＴ）及びＩＰＦ領域に出現しているプロット数（幼若血小板数；ＩＰＦ）を計数する。このようにして、血小板に関する分析データとしての血小板数（ＰＬＴ）及び幼若血小板数（ＩＰＦ）を生成することができる。
さらに、第５測定データ分析部５７ｅは、血小板数（ＰＬＴ）及び幼若血小板数（ＩＰＦ）を用いて、幼若血小板比率（ＩＰＦ％）を、血小板に関する分析データとして生成する。なお、ここでは、幼若血小板比率（ＩＰＦ％）＝幼若血小板数（ＩＰＦ）／血小板数（ＰＬＴ）である。
さらに、第５測定データ分析部５７ｅは、血小板数（ＰＬＴ）及び幼若血小板数（ＩＰＦ）を用いて、幼若血小板比率（ＩＰＦ％）を、血小板に関する分析データとして生成する。なお、ここでは、幼若血小板比率（ＩＰＦ％）＝幼若血小板数（ＩＰＦ）／血小板数（ＰＬＴ）である。
図７（ｂ）のスキャッタグラムは、（側方）蛍光強度を横軸にとり、前方散乱光（ＦＳＣ）を縦軸にとった２次元座標であり、第４試料中の各粒子について、蛍光強度及び前方散乱校強度を座標上にプロットしたものであり、図７（ｂ）のスキャッタグラムには、網赤血球が出現する領域（ＲＥＴ領域）が設定されている。第４測定データ分析部５７ｄは、ＲＥＴ領域に出現しているプロット数（網赤血球数；ＲＥＴ＃）を計数する。このようにして、網赤血球に関する分析データとしての網赤血球数（ＲＥＴ＃）を生成することができる。
第１検出部Ｄ１から得られた測定データを分析する他の測定データ分析部５７ａ〜５７ｃも、それぞれがスキャッタグラムを形成して、分析データを生成する。
第６測定データ分析部５７ｆは、第２検出部Ｄ２から出力された第６測定データを用いて、赤血球及び血小板に関する分析データとして、赤血球数、血小板数、及び赤血球及び血小板に関するその他の分析項目に関する分析データを生成する。
第７測定データ分析部５７ｇは、第３検出部Ｄ３から出力された第７測定データを用いて、ヘモグロビン濃度などのヘモグロビンに関する分析データを生成する。
第７測定データ分析部５７ｇは、第３検出部Ｄ３から出力された第７測定データを用いて、ヘモグロビン濃度などのヘモグロビンに関する分析データを生成する。
分析データ記憶部５４ｃは、各測定データ分析部５７ａ〜５７ｇによって生成された分析データを記憶するものであり、第１分析データ記憶部５４ｃ−１、第２分析データ記憶部５４ｃ−２、第３分析データ記憶部５４ｃ−３、第４分析データ記憶部５４ｃ−４、第５分析データ記憶部５４ｃ−５、第６分析データ記憶部５４ｃ−６、及び、第７分析データ記憶部５４ｃ−７を備えている。
図６に示すように、血液分析装置１は、試料を測定して分析データを生成するまでの処理に関し、複数の分析チャンネル６１〜６７を有している。複数のチャンネル６１〜６７は、白血球／有核赤血球に関する分析を行う第１分析チャンネル６１、白血球分類に関する分析を行う第２分析チャンネル６２、異常細胞／幼若細胞数に関する分析を行う第３分析チャンネル６３、網赤血球に関する分析を行う第４分析チャンネル６４、血小板に関する分析を行う第５分析チャンネル６５、赤血球及び血小板に関する分析を行う第６分析チャンネル６６、及びヘモグロビンに関する分析を行う第７分析チャンネル６７を含んでいる。
分析データを生成することに関し、複数の分析チャンネル（測定系）は、それぞれ独立している。すなわち、ある分析チャンネルの分析データを生成する際には、その分析チャンネルの測定データが用いられ、他の分析チャンネルの測定データは用いられることはない。例えば、血小板に関する分析を行う第５分析チャンネル６５の場合、第５測定データ分析部５７ｅは、血小板に関する分析データ分析データを生成する際には、第５試料を測定して得られた第５測定データのみを用い、他の分析チャンネル６１〜６４，６６，６７の測定データは用いない。
分析データを生成することに関し、複数の分析チャンネル（測定系）は、それぞれ独立している。すなわち、ある分析チャンネルの分析データを生成する際には、その分析チャンネルの測定データが用いられ、他の分析チャンネルの測定データは用いられることはない。例えば、血小板に関する分析を行う第５分析チャンネル６５の場合、第５測定データ分析部５７ｅは、血小板に関する分析データ分析データを生成する際には、第５試料を測定して得られた第５測定データのみを用い、他の分析チャンネル６１〜６４，６６，６７の測定データは用いない。
［４．分析データ］
以下、複数の測定データ分析部５７ａ〜５７ｅそれぞれによって生成される分析データについて説明する。なお、分析データは、以下において具体的に列挙したものに限定されるわけではない。
第１白血球／有核赤血球に関する分析データには、白血球／有核赤血球に関する複数の分析項目に対応した複数の分析データが含まれる。白血球／有核赤血球に関する複数の分析項目に対応した複数の分析データには、例えば、白血球数（ＷＢＣ）、好塩基球数（ＢＡＳＯ）、有核赤血球数（ＮＲＢＣ＃）などが含まれる。
以下、複数の測定データ分析部５７ａ〜５７ｅそれぞれによって生成される分析データについて説明する。なお、分析データは、以下において具体的に列挙したものに限定されるわけではない。
第１白血球／有核赤血球に関する分析データには、白血球／有核赤血球に関する複数の分析項目に対応した複数の分析データが含まれる。白血球／有核赤血球に関する複数の分析項目に対応した複数の分析データには、例えば、白血球数（ＷＢＣ）、好塩基球数（ＢＡＳＯ）、有核赤血球数（ＮＲＢＣ＃）などが含まれる。
白血球分類に関する分析データには、白血球分類に関する複数の分析項目に対応した複数の分析データが含まれる。白血球分類に関する複数の分析項目に対応した複数の分析データには、例えば、好中球数（Ｎｅｕｔ＃）、リンパ球数（Ｌｙｍｐｈ＃）、単球数（ＭＯＮＯ＃）、好酸球数（ＥＯ＃）、幼若顆粒球数比率（ＩＧ％）などが含まれる。なお、幼若顆粒球数比率（ＩＧ％）は、全白血球数に対する幼若顆粒球数の比率である。
異常細胞／幼若細胞数に関する分析データには、異常細胞／幼若細胞数に関する複数の分析項目に対応した複数の分析データが含まれる。異常細胞／幼若細胞数に関する複数の分析項目に対応した複数の分析データには、例えば、白血球数（ＷＢＣ−Ｐ）、総有核細胞数（ＴＮＣ−Ｐ）などが含まれる。なお、総有核細胞数（ＴＮＣ−Ｐ）＝白血球数＋有核赤血球数である。
網赤血球に関する分析データには、網赤血球に関する複数の分析項目に対応した複数の分析データが含まれる。網赤血球に関する複数の分析項目に対応した複数の分析データには、例えば、網赤血球数（ＲＥＴ＃）、破砕赤血球の指標（ＦＲＣ＃）などの分析データが含まれる。
血小板に関する分析データには、血小板に関する複数の分析項目に対応した複数の分析データが含まれる。血小板に関する複数の分析項目に対応した複数の分析データには、例えば、血小板数（ＰＬＴ）、幼若血小板比率（ＩＰＦ％）などの分析データが含まれる。
赤血球及び血小板に関する分析データには、赤血球及び血小板に関する複数の分析項目に対応した複数の分析データが含まれる。赤血球及び血小板に関する複数の分析項目に対応した複数の分析データには、例えば、赤血球数（ＲＢＣ＃）、平均赤血球容積（ＭＣＶ）、赤血球分布幅（ＲＤＷ−ＳＤ）、平均血小板容積（ＭＰＶ）などの分析データが含まれる。
ヘモグロビンに関する分析データには、例えば、ヘモグロビン濃度（Ｈｇｂ）などの分析データが含まれる。
［５．血球減少症の鑑別］
［５．１ 血球減少症について］
血球減少症は、血液中の血球が減少する疾患である。血球減少症には、血小板減少症、赤血球減少症、白血球減少症、汎血球減少症がある。
血小板減少症では、末梢血中の血小板が減少する。血小板減少症の原因となる疾患としては、例えば、特発性血小板減少性紫斑病（ＩＴＰ）、再生不良性貧血（ＡＡ）、骨髄異形成症候群（ＭＤＳ）などがある。血液中の血小板が減少する原因としては、主に、血小板の破壊亢進及び産生不良が挙げられる。特発性血小板減少性紫斑病（ＩＴＰ）の原因は破壊亢進であり、再生不良性貧血（ＡＡ）及び骨髄異形成症候群（ＭＤＳ）の原因は産生不良である。
［５．１ 血球減少症について］
血球減少症は、血液中の血球が減少する疾患である。血球減少症には、血小板減少症、赤血球減少症、白血球減少症、汎血球減少症がある。
血小板減少症では、末梢血中の血小板が減少する。血小板減少症の原因となる疾患としては、例えば、特発性血小板減少性紫斑病（ＩＴＰ）、再生不良性貧血（ＡＡ）、骨髄異形成症候群（ＭＤＳ）などがある。血液中の血小板が減少する原因としては、主に、血小板の破壊亢進及び産生不良が挙げられる。特発性血小板減少性紫斑病（ＩＴＰ）の原因は破壊亢進であり、再生不良性貧血（ＡＡ）及び骨髄異形成症候群（ＭＤＳ）の原因は産生不良である。
破壊亢進が原因である疾患（ＩＴＰ）と、産生不良が原因の疾患（ＡＡ／ＭＤＳ）とでは、治療法が大きく異なるため、これらの鑑別が重要である。現在の臨床現場では、血液分析装置による検査結果だけで、血球減少症の鑑別をすることは行われておらず、骨髄検査などの他の検査が利用されている。とりわけ、骨髄における血球の産生不良が原因として疑われる場合には、骨髄検査が必要となる。しかし、骨髄検査は、患者への負担が大きい。また、無駄な検査が行われる可能性も高くなる。
したがって、原因となる疾患の鑑別が簡易になることが望まれ、少なくとも、治療法が大きく異なる破壊亢進か産生不良かの鑑別が簡易になることが望まれる。
したがって、原因となる疾患の鑑別が簡易になることが望まれ、少なくとも、治療法が大きく異なる破壊亢進か産生不良かの鑑別が簡易になることが望まれる。
以上のような状況は、血小板減少症以外の他の血球減少症でも同様である。例えば、末梢血中の赤血球が減少する赤血球減少症の原因となる疾患としては、鉄欠乏性貧血（ＩＤＡ）、再生不良性貧血（ＡＡ）、骨髄異形成症候群（ＭＤＳ）、溶血性貧血（ＨＡ）などがある。血液中の赤血球が減少する原因としては、赤血球の破壊亢進及び産生不良のほか、鉄不足など多数ある。溶血性貧血（ＨＡ）の原因は破壊亢進であり、再生不良性貧血（ＡＡ）、骨髄異形成症候群（ＭＤＳ）、及び鉄欠乏性貧血（ＩＤＡ）の原因は産生不良である。また、鉄欠乏性貧血（ＩＤＡ）の原因としては鉄不足も挙げられる。
したがって、赤血球減少症（及び他の血球減少症）においても、原因となる疾患の鑑別が簡易になることが望まれ、少なくとも、治療法が大きく異なる破壊亢進か産生不良かの鑑別が簡易になることが望まれる。
したがって、赤血球減少症（及び他の血球減少症）においても、原因となる疾患の鑑別が簡易になることが望まれ、少なくとも、治療法が大きく異なる破壊亢進か産生不良かの鑑別が簡易になることが望まれる。
［５．２ 血球減少症の鑑別について］
図８（ａ）は、特許文献１と同様に、幼若血小板比率（ＩＰＦ％）による血球減少症の鑑別能の評価を行った結果を示している。なお、ここでは、特許文献１とは異なり、疾患として、血小板減少症である特発性血小板減少性紫斑病（ＩＴＰ）及び再生不良性貧血（ＡＡ）のほか、同じく血小板減少症である骨髄異形成症候群（ＭＤＳ）を含めた。
図８（ａ）では、幼若血小板比率（ＩＰＦ％）を縦軸にとり、ＡＡ，ＩＴＰ，ＭＤＳそれぞれの患者の幼若血小板比率がプロットされている。なお、図８（ａ）において、ＡＡの症例数Ｎ＝１４２、ＩＴＰの症例数Ｎ＝３０９、ＭＤＳの症例数Ｎ＝１４７である。幼若血小板比率（ＩＰＦ％）に対するカットオフ値を１６％とした場合、ＡＡの偽陽性率は３．５％となり、ＩＴＰの真陽性率は１７．５％となり、ＭＤＳの偽陽性率は２９．９％となった。なお、幼若血小板比率（ＩＰＦ％）がカットオフ値を上回った場合が陽性である。
図８による結果によれば、幼若血小板比率（ＩＰＦ％）を用いるだけでは、ＩＴＰとＭＤＳとの鑑別は必ずしも容易ではないことがわかる。
図８（ａ）は、特許文献１と同様に、幼若血小板比率（ＩＰＦ％）による血球減少症の鑑別能の評価を行った結果を示している。なお、ここでは、特許文献１とは異なり、疾患として、血小板減少症である特発性血小板減少性紫斑病（ＩＴＰ）及び再生不良性貧血（ＡＡ）のほか、同じく血小板減少症である骨髄異形成症候群（ＭＤＳ）を含めた。
図８（ａ）では、幼若血小板比率（ＩＰＦ％）を縦軸にとり、ＡＡ，ＩＴＰ，ＭＤＳそれぞれの患者の幼若血小板比率がプロットされている。なお、図８（ａ）において、ＡＡの症例数Ｎ＝１４２、ＩＴＰの症例数Ｎ＝３０９、ＭＤＳの症例数Ｎ＝１４７である。幼若血小板比率（ＩＰＦ％）に対するカットオフ値を１６％とした場合、ＡＡの偽陽性率は３．５％となり、ＩＴＰの真陽性率は１７．５％となり、ＭＤＳの偽陽性率は２９．９％となった。なお、幼若血小板比率（ＩＰＦ％）がカットオフ値を上回った場合が陽性である。
図８による結果によれば、幼若血小板比率（ＩＰＦ％）を用いるだけでは、ＩＴＰとＭＤＳとの鑑別は必ずしも容易ではないことがわかる。
また、本発明者らは、幼若血小板比率（ＩＰＦ％）だけでなく、他の複数のパラメータをスコア化した血小板破壊亢進スコア（ＩＴＰスコア）を独自に算出し、このＩＴＰスコアによる血小板減少症の鑑別能の評価を行った。図８（ｂ）はその結果を示している。
なお、ここでのＩＴＰスコアの算出には、リンパ球数（Ｌｙｍｐｈ＃）、好中球数（Ｎｅｕｔ＃）、赤血球分布幅（ＲＤＷ−ＳＤ）、ヘモグロビン濃度（Ｈｇｂ）、網赤血球数（ＲＥＴ＃）、平均赤血球容積（ＭＣＶ）、血小板数（ＰＬＴ）、平均血小板容積（ＭＰＶ）、幼若血小板比率（ＩＰＦ％）などを用いた。
図８（ｂ）では、ＩＴＰスコアを縦軸にとり、ＡＡ，ＩＴＰ，ＭＤＳそれぞれの患者のＩＴＰスコアがプロットされている。なお、図８（ｂ）において、ＡＡの症例数Ｎ＝１１８、ＩＴＰの症例数Ｎ＝２２８、ＭＤＳの症例数Ｎ＝１０３である。ＩＴＰスコアに対するカットオフ値を２．４とした。この場合、ＡＡの偽陽性率は２．５％となり、幼若血小板比率だけを用いる場合に比べて偽陽性率が１．０％低下した。ＩＴＰの真陽性率は７０．６％となり、幼若血小板比率だけを用いる場合に比べて真陽性率が５３．１％増大した。ＭＤＳの偽陽性率は３．９％となり、幼若血小板比率だけを用いる場合に比べて偽陽性率が２０．０％低下した。
なお、ここでのＩＴＰスコアの算出には、リンパ球数（Ｌｙｍｐｈ＃）、好中球数（Ｎｅｕｔ＃）、赤血球分布幅（ＲＤＷ−ＳＤ）、ヘモグロビン濃度（Ｈｇｂ）、網赤血球数（ＲＥＴ＃）、平均赤血球容積（ＭＣＶ）、血小板数（ＰＬＴ）、平均血小板容積（ＭＰＶ）、幼若血小板比率（ＩＰＦ％）などを用いた。
図８（ｂ）では、ＩＴＰスコアを縦軸にとり、ＡＡ，ＩＴＰ，ＭＤＳそれぞれの患者のＩＴＰスコアがプロットされている。なお、図８（ｂ）において、ＡＡの症例数Ｎ＝１１８、ＩＴＰの症例数Ｎ＝２２８、ＭＤＳの症例数Ｎ＝１０３である。ＩＴＰスコアに対するカットオフ値を２．４とした。この場合、ＡＡの偽陽性率は２．５％となり、幼若血小板比率だけを用いる場合に比べて偽陽性率が１．０％低下した。ＩＴＰの真陽性率は７０．６％となり、幼若血小板比率だけを用いる場合に比べて真陽性率が５３．１％増大した。ＭＤＳの偽陽性率は３．９％となり、幼若血小板比率だけを用いる場合に比べて偽陽性率が２０．０％低下した。
以上の結果から、本発明者らは、所定の血球（図８では、血小板）の減少原因の鑑別を支援する情報を提供する場合、当該所定の血球に関する情報（図８では、幼若血小板比率）だけでなく、当該所定の血球以外の血球に関する情報をも反映させた情報の方が、血液分析装置１から提示される情報の精度を向上させることができ、医師による鑑別に役立つという知見を得た。
そこで、本実施形態の血液分析装置１は、特許文献１のように血小板減少症の鑑別を支援する情報として単に血小板に関する分析データを用いるのではなく、複数の血球の分析データを統合して、支援情報を生成する。
そこで、本実施形態の血液分析装置１は、特許文献１のように血小板減少症の鑑別を支援する情報として単に血小板に関する分析データを用いるのではなく、複数の血球の分析データを統合して、支援情報を生成する。
［６．血球減少症の鑑別を支援する情報の生成］
［６．１ 支援情報］
本実施形態では、血液分析装置１から出力される支援情報による鑑別支援の対象となる血球減少原因としては、主に、破壊亢進及び産生不良が採用される。ただし、支援情報による鑑別支援の対象となる血球減少原因は、破壊亢進及び産生不良に限定されるものではなく、原料（鉄、ビタミンＢ１２，葉酸など）の不足、造血因子不足（エリスロポエチンなど）、出血などであってもよい。
また、支援情報による鑑別支援の対象となる血球減少原因は、ＩＴＰ，ＡＡ，ＭＤＳなどの疾患であってもよい。
［６．１ 支援情報］
本実施形態では、血液分析装置１から出力される支援情報による鑑別支援の対象となる血球減少原因としては、主に、破壊亢進及び産生不良が採用される。ただし、支援情報による鑑別支援の対象となる血球減少原因は、破壊亢進及び産生不良に限定されるものではなく、原料（鉄、ビタミンＢ１２，葉酸など）の不足、造血因子不足（エリスロポエチンなど）、出血などであってもよい。
また、支援情報による鑑別支援の対象となる血球減少原因は、ＩＴＰ，ＡＡ，ＭＤＳなどの疾患であってもよい。
支援情報は、鑑別支援の対象となる複数の血球減少原因に対応する複数の原因情報によって構成されるのが好ましい。例えば、破壊亢進及び産生不良の鑑別の場合、支援情報は、破壊亢進に関する第１原因情報（破壊亢進らしさを示す情報）、及び、産生不良に関する第２原因情報（産生不良らしさを示す情報）を含んで構成されるのが好ましい。単一の指標だけを複数の原因の鑑別支援情報とするのではなく、それぞれの原因に対応した情報を示すことで支援情報としての精度が向上し、医師による鑑別が容易となる。
また、支援情報は、ＩＴＰに関する第１原因情報（ＩＴＰらしさを示す情報）、ＭＤＳに関する第２原因情報（ＭＤＳらしさを示す情報）、ＡＡに関する第３原因情報（ＡＡらしさを示す情報）によって構成されていてもよい。
また、支援情報は、ＩＴＰに関する第１原因情報（ＩＴＰらしさを示す情報）、ＭＤＳに関する第２原因情報（ＭＤＳらしさを示す情報）、ＡＡに関する第３原因情報（ＡＡらしさを示す情報）によって構成されていてもよい。
［６．２ 支援情報生成に用いられる分析データ］
本実施形態では、血球減少症の鑑別の支援情報生成に用いられる分析データとして、複数種類の血球に関する分析データを用いる。本実施形態では、支援情報の精度向上の観点から、支援情報生成には、白血球、赤血球、及び血小板の３種類の血球の分析データを用いる。ただし、２種類の血球（例えば、血小板と赤血球）の分析データを用いても良い。
支援情報生成に用いられる分析データは、一種類の血球について、複数個であるのが、情報の精度向上の観点からみて好ましいが、一種類の血球について１個であっても良い。
本実施形態では、血球減少症の鑑別の支援情報生成に用いられる分析データとして、複数種類の血球に関する分析データを用いる。本実施形態では、支援情報の精度向上の観点から、支援情報生成には、白血球、赤血球、及び血小板の３種類の血球の分析データを用いる。ただし、２種類の血球（例えば、血小板と赤血球）の分析データを用いても良い。
支援情報生成に用いられる分析データは、一種類の血球について、複数個であるのが、情報の精度向上の観点からみて好ましいが、一種類の血球について１個であっても良い。
血球減少症の鑑別の支援情報生成に用いられる分析データのうち、白血球に関する分析データとしては、異常細胞／幼若細胞数に関する分析データ（第３チャンネルから生成される分析データ）、白血球分類に関する分析データ（第２チャンネルから生成される分析データ）、及び、白血球／有核赤血球に関する分析データ（第１チャンネルから生成される分析データ）からなる群から選択される１又は複数の分析データであるのが好ましく、幼若顆粒球比率（ＩＧ％）、好中球数（Ｎｅｕｔ＃）、単球数（Ｍｏｎｏ＃）、及びリンパ球数（Ｌｙｍｐｈ＃）からなる群から選択される１又は複数の分析データであるのがより好ましい。
血球減少症の鑑別の支援情報生成に用いられる分析データのうち、赤血球に関する分析データとしては、網赤血球に関する分析データ（第４チャンネルから生成される分析データ）、赤血球及び血小板に関する分析データ（第６チャンネルから生成される分析データ）、及び、ヘモグロビンに関する分析データ（第７チャンネルから生成される分析データ）からなる群から選択される１又は複数の分析データであるのが好ましく、ヘモグロビン濃度（Ｈｇｂ）、平均赤血球容積（ＭＣＶ）、網赤血球数（ＲＥＴ＃）、赤血球数（ＲＢＣ＃）、赤血球分布幅（ＲＤＷ−ＳＤ）、及び破砕赤血球の指標（ＦＲＣ＃）からなる群から選択される１又は複数の分析データであるのがより好ましい。
血球減少症の鑑別の支援情報生成に用いられる分析データのうち、血小板に関する分析データとしては、網赤血球に関する分析データ（第４チャンネルから生成される分析データ）、血小板に関する分析データ（第５チャンネルから生成される分析データ）、赤血球及び血小板に関する分析データ（第６チャンネルから生成される分析データ）からなる群から選択される１又は複数の分析データであるのが好ましく、血小板数（ＰＬＴ）、幼若血小板比率（ＩＰＦ％）、及び平均血小板容積（ＭＰＶ）からなる群から選択される１又は複数の分析データであるのがより好ましい。
血小板減少症の原因の鑑別を支援する場合（所定の血球が血小板である場合）、支援情報生成に用いられる情報には、少なくとも、所定の血球（血小板）に関する分析データ（第１分析データ）が含まれるべきであり、他の血球（赤血球又は白血球）に関する分析データ（第２分析データ）も含まれる。
赤血球減少症の原因の鑑別を支援する場合（所定の血球が赤血球である場合）、支援情報生成に用いられる情報には、少なくとも、所定の血球（赤血球）に関する分析データ（第１分析データ）が含まれるべきであり、他の血球（血小板又は白血球）に関する分析データ（第２分析データ）も含まれる。
白血球減少症の原因の鑑別を支援する場合（所定の血球が白血球である場合）、支援情報生成に用いられる情報には、少なくとも、所定の血球（白血球）に関する分析データ（第１分析データ）が含まれるべきであり、他の血球（赤血球又は血小板）に関する分析データ（第２分析データ）も含まれる。
血小板減少に関する支援情報（原因情報）を生成する場合（所定の血球が血小板である場合）、所定の血球（血小板）に関する分析データ（第１分析データ）には、少なくとも幼若血小板比率（ＩＰＦ％）が含まれているのが好ましい。血小板破壊亢進（ＩＴＰ）の場合、幼若血小板比率が高値になる傾向があるからである。
また、血小板産生不良（ＡＡ／ＭＤＳ）の場合、幼若血小板比率は、ＡＡでは低値になることが多く、ＭＤＳでは広範囲に分布する。このため、血小板破壊亢進に関する第１原因情報（破壊亢進らしさを示す情報)及び血小板産生不良に関する第２原因情報（産生不良らしさを示す情報）の双方を生成する場合、幼若血小板比率は、血小板破壊亢進に関する第１原因情報を生成する場合により重視されるべきである。
また、血小板産生不良（ＡＡ／ＭＤＳ）の場合、幼若血小板比率は、ＡＡでは低値になることが多く、ＭＤＳでは広範囲に分布する。このため、血小板破壊亢進に関する第１原因情報（破壊亢進らしさを示す情報)及び血小板産生不良に関する第２原因情報（産生不良らしさを示す情報）の双方を生成する場合、幼若血小板比率は、血小板破壊亢進に関する第１原因情報を生成する場合により重視されるべきである。
血小板減少に関する支援情報（原因情報）を生成する場合（所定の血球が血小板である場合）、所定の血球以外の第１の他の血球（赤血球）に関する分析データ（第２分析データ）には、ヘモグロビン濃度（Ｈｇｂ）が含まれているのが好ましい。血小板産生不良（ＡＡ／ＭＤＳ）の場合、ヘモグロビン濃度が低値になる傾向があるのに対し、血小板破壊亢進（ＩＴＰ）の場合、ヘモグロビン濃度は正常値になる傾向があるからである。
血小板減少に関する支援情報（原因情報）を生成する場合（所定の血球が血小板である場合）、所定の血球以外の第１の他の血球（赤血球）に関する分析データ（第２分析データ）には、赤血球数（ＲＢＣ＃）が含まれているのが好ましい。血小板産生不良（ＡＡ／ＭＤＳ）の場合、赤血球数が低下する傾向があるのに対し、血小板破壊亢進（ＩＴＰ）の場合、赤血球数は正常値になる傾向があるからである。
血小板減少に関する支援情報（原因情報）を生成する場合（所定の血球が血小板である場合）、所定の血球以外の第１の他の血球（赤血球）に関する分析データ（第２分析データ）には、平均赤血球容積（ＭＣＶ）が含まれているのが好ましい。血小板産生不良の場合、赤血球の異常も生じて、平均赤血球容積が正常範囲から外れやすくなるからである。
血小板減少に関する支援情報（原因情報）を生成する場合（所定の血球が血小板である場合）、所定の血球以外の第２の他の血球（白血球）に関する分析データ（第２分析データ）には、好中球数（Ｎｅｕｔ＃）が含まれているのが好ましい。血小板産生不良（ＡＡ／ＭＤＳ）の場合、好中球数が低下する傾向があるのに対し、血小板破壊亢進（ＩＴＰ）の場合、好中球数は正常値になる傾向があるからである。
血小板減少に関する支援情報（原因情報）を生成する場合（所定の血球が血小板である場合）、所定の血球以外の第２の他の血球（白血球）に関する分析データ（第２分析データ）には、単球数（Ｍｏｎｏ＃）が含まれているのが好ましい。血小板産生不良（ＡＡ）の場合、単球数が低下する傾向があるのに対し、血小板破壊亢進（ＩＴＰ）の場合、好中球数は正常値になる傾向があるからである。
以上に鑑みると、血小板破壊亢進に関する支援情報（第１原因情報）を生成する場合（所定の血球が血小板である場合）、所定の血球以外の第２の他の血球（白血球）に関する分析データ（第２分析データ）には、好中球数（Ｎｅｕｔ＃）及び単球数（Ｍｏｎｏ＃）からなる群から選択される１又は複数の分析データが含まれているのが好ましい。また、血小板破壊亢進に関する支援情報（第１原因情報）を生成する場合（所定の血球が血小板である場合）、所定の血球以外の第１の他の血球（赤血球）に関する分析データ（第２分析データ）には、ヘモグロビン濃度（Ｈｇｂ）が含まれているのが好ましい。
さらに、血小板産生不良に関する支援情報（第２原因情報）を生成する場合（所定の血球が血小板である場合）、所定の血球以外の第２の他の血球（白血球）に関する分析データ（第２分析データ）には、好中球数（Ｎｅｕｔ＃）が含まれているのが好ましい。また、血小板産生不良に関する支援情報（第２原因情報）を生成する場合（所定の血球が血小板である場合）、所定の血球以外の第１の他の血球（赤血球）に関する分析データ（第２分析データ）には、赤血球数（ＲＢＣ＃）、ヘモグロビン濃度（Ｈｇｂ）、及び平均赤血球容積（ＭＣＶ）からなる群から選択される１又は複数の分析データが含まれているのが好ましい。
さらに、血小板産生不良に関する支援情報（第２原因情報）を生成する場合（所定の血球が血小板である場合）、所定の血球以外の第２の他の血球（白血球）に関する分析データ（第２分析データ）には、好中球数（Ｎｅｕｔ＃）が含まれているのが好ましい。また、血小板産生不良に関する支援情報（第２原因情報）を生成する場合（所定の血球が血小板である場合）、所定の血球以外の第１の他の血球（赤血球）に関する分析データ（第２分析データ）には、赤血球数（ＲＢＣ＃）、ヘモグロビン濃度（Ｈｇｂ）、及び平均赤血球容積（ＭＣＶ）からなる群から選択される１又は複数の分析データが含まれているのが好ましい。
赤血球減少に関する支援情報（原因情報）を生成する場合（所定の血球が赤血球である場合）、所定の血球（赤血球）に関する分析データ（第１分析データ）には、網赤血球数（ＲＥＴ＃）が含まれているのが好ましい。赤血球破壊亢進の場合、破壊（消費）された分を補うべく産生亢進状態となり、網赤血球数が多くなるのに対し、赤血球産生不良の場合、赤血球が産生されにくいため網赤血球数が低値になる傾向があるからである。
赤血球減少に関する支援情報（原因情報）を生成する場合（所定の血球が赤血球である場合）、所定の血球（赤血球）に関する分析データ（第１分析データ）には、平均赤血球容積（ＭＣＶ）が含まれているのが好ましい。赤血球産生不良の場合、赤血球異常のため、平均赤血球容積が正常範囲から外れやすくなるのに対し、赤血球破壊亢進の場合、赤血球異常は小さいため、平均赤血球容積は正常範囲に近くなる傾向があるからである。
赤血球減少に関する支援情報（原因情報）を生成する場合（所定の血球が赤血球である場合）、所定の血球（赤血球）に関する分析データ（第１分析データ）には、破砕赤血球の指標（ＦＲＣ＃）が含まれているのが好ましい。赤血球破壊亢進の場合、赤血球破壊によって生じるかけら（破砕赤血球）が多くなる傾向があるからである。
赤血球減少に関する支援情報（原因情報）を生成する場合（所定の血球が赤血球である場合）、所定の血球（赤血球）に関する分析データ（第１分析データ）には、赤血球数（ＲＢＣ＃）が含まれているのが好ましい。赤血球産生不良（ＡＡ／ＭＤＳ）の場合、重篤な貧血になりがちだからである。
赤血球減少に関する支援情報（原因情報）を生成する場合（所定の血球が赤血球である場合）、所定の血球（赤血球）に関する分析データ（第１分析データ）には、赤血球分布幅（ＲＤＷ−ＳＤ）が含まれているのが好ましい。赤血球産生不良（ＡＡ／ＭＤＳ）の場合、赤血球の産生状態にばらつきがでるからである。
赤血球減少に関する支援情報（原因情報）を生成する場合（所定の血球が赤血球である場合）、所定の血球以外の第１の他の血球（白血球）に関する分析データ（第２分析データ）には、好中球数（Ｎｅｕｔ＃）が含まれているのが好ましく、血小板に関する分析データ（第２分析データ）には、血小板数（ＰＬＴ）が含まれているのが好ましい。好中球数や血小板数が産生不良（ＡＡ／ＭＤＳ）を示唆する場合があるからである。
以上に鑑みると、赤血球破壊亢進に関する支援情報（第１原因情報）を生成する場合（所定の血球が赤血球である場合）、所定の血球（赤血球）に関する分析データ（第１分析データ）には、平均赤血球容積（ＭＣＶ）、網赤血球数（ＲＥＴ＃）、及び破砕赤血球の指標（ＦＲＣ＃）からなる群から選択される１又は複数の分析データが含まれているのが好ましい。
また、赤血球破壊亢進に関する支援情報（第１原因情報）を生成する場合（所定の血球が赤血球である場合）、第２分析データには、好中球数（Ｎｅｕｔ＃）及び血小板数（ＰＬＴ）からなる群から選択される１又は複数の分析データが含まれているのが好ましい。
さらに、赤血球産生不良に関する支援情報（第２原因情報）を生成する場合（所定の血球が赤血球である場合）、所定の血球（赤血球）に関する分析データ(第１分析データ)には、赤血球数（ＲＢＣ＃）、網赤血球数（ＲＥＴ＃）、平均赤血球容積（ＭＣＶ）及び赤血球分布幅（ＲＤＷ−ＳＤ）からなる群から選択される１又は複数の分析データが含まれているのが好ましい。
また、赤血球産生不良に関する支援情報（第２原因情報）を生成する場合（所定の血球が赤血球である場合）、第２分析データには、好中球数（Ｎｅｕｔ＃）及び血小板数（ＰＬＴ）からなる群から選択される１又は複数の分析データが含まれているのが好ましい。
また、赤血球破壊亢進に関する支援情報（第１原因情報）を生成する場合（所定の血球が赤血球である場合）、第２分析データには、好中球数（Ｎｅｕｔ＃）及び血小板数（ＰＬＴ）からなる群から選択される１又は複数の分析データが含まれているのが好ましい。
さらに、赤血球産生不良に関する支援情報（第２原因情報）を生成する場合（所定の血球が赤血球である場合）、所定の血球（赤血球）に関する分析データ(第１分析データ)には、赤血球数（ＲＢＣ＃）、網赤血球数（ＲＥＴ＃）、平均赤血球容積（ＭＣＶ）及び赤血球分布幅（ＲＤＷ−ＳＤ）からなる群から選択される１又は複数の分析データが含まれているのが好ましい。
また、赤血球産生不良に関する支援情報（第２原因情報）を生成する場合（所定の血球が赤血球である場合）、第２分析データには、好中球数（Ｎｅｕｔ＃）及び血小板数（ＰＬＴ）からなる群から選択される１又は複数の分析データが含まれているのが好ましい。
［６．３ 血小板減少症の鑑別を支援する情報の生成］
図９は、図５の支援情報生成ステップ（ステップＳ４）における処理手順を示している。なお、図６の支援情報生成部(第２生成部)５８は、この支援情報生成ステップを実行する機能部に相当する。図６の支援情報生成部５８は、血球の破壊亢進に関する鑑別支援情報（第１原因情報）を生成する破壊亢進スコア生成部（第１原因情報生成部）５８ａと、血球の産生不良不スコア生成部（第２原因情報生成部）５８ｂと、を備えている。
図９は、図５の支援情報生成ステップ（ステップＳ４）における処理手順を示している。なお、図６の支援情報生成部(第２生成部)５８は、この支援情報生成ステップを実行する機能部に相当する。図６の支援情報生成部５８は、血球の破壊亢進に関する鑑別支援情報（第１原因情報）を生成する破壊亢進スコア生成部（第１原因情報生成部）５８ａと、血球の産生不良不スコア生成部（第２原因情報生成部）５８ｂと、を備えている。
破壊亢進スコア生成部５８ａ及び産生不良スコア生成部５８ｂは、それぞれ、スコアリング情報記憶部５４ｄに記憶されたスコアリング情報（支援情報生成用情報）を参照して、分析データ記憶部５４ｃに記憶された複数の分析データから、鑑別支援情報を生成する。
スコアリング情報記憶部５４ｄは、血小板破壊亢進の鑑別支援情報を生成するための情報である血小板破壊亢進スコアリング情報５４ｄ−１（図１０参照）と、血小板産生不良の鑑別支援情報を生成するための情報である血小板産生不良スコアリング情報５４ｄ−２（図１１参照）と、を記憶している。
なお、スコアリング情報記憶部５４ｄは、後述の赤血球減少症の鑑別支援情報を生成するための情報５４ｄ−３，５４ｄ−４（図１２，１３参照）も記憶している。これらの情報５４ｄ−３，５４−４については後述する。
なお、スコアリング情報記憶部５４ｄは、後述の赤血球減少症の鑑別支援情報を生成するための情報５４ｄ−３，５４ｄ−４（図１２，１３参照）も記憶している。これらの情報５４ｄ−３，５４−４については後述する。
血小板減少症の鑑別支援情報生成のため、破壊亢進スコア生成部５８ａは、血小板破壊亢進スコアリング情報５４ｄ−１を参照して、分析データ記憶部５４ｃに記憶されている複数の分析データのうち、血小板の破壊亢進に関する鑑別支援情報（第１原因情報）の生成に用いられる分析データ（第１対象分析データ）を選択する（ステップＳ１１）。
血小板破壊亢進スコアリング情報５４ｄ−１には、血小板破壊亢進の第１対象分析データとして、幼若顆粒球数比率（ＩＧ％）、好中球数（Ｎｅｕｔ＃）、ヘモグロビン濃度（Ｈｇｂ）、平均赤血球容積（ＭＣＶ）、網赤血球数（ＲＥＴ＃）、血小板数（ＰＬＴ）、幼若血小板比率（ＩＰＦ％）、及び単球数（Ｍｏｎｏ＃）が設定されている。破壊亢進スコア生成部５８ａは、これらの複数の第１対象分析データを分析データ記憶部５４ｃから読み込む。
血小板破壊亢進スコアリング情報５４ｄ−１には、血小板破壊亢進の第１対象分析データとして、幼若顆粒球数比率（ＩＧ％）、好中球数（Ｎｅｕｔ＃）、ヘモグロビン濃度（Ｈｇｂ）、平均赤血球容積（ＭＣＶ）、網赤血球数（ＲＥＴ＃）、血小板数（ＰＬＴ）、幼若血小板比率（ＩＰＦ％）、及び単球数（Ｍｏｎｏ＃）が設定されている。破壊亢進スコア生成部５８ａは、これらの複数の第１対象分析データを分析データ記憶部５４ｃから読み込む。
同様に、産生不良スコア生成部５８ｂは、血小板産生不良スコアリング情報５４ｄ−２を参照して、分析データ記憶部５４ｃに記憶されている複数の分析データのうち、血小板の産生不良に関する鑑別支援情報（第２原因情報）の生成に用いられる分析データ（第２対象分析データ）を選択する（ステップＳ１１）。
血小板産生不良スコアリング情報５４ｄ−２には、血小板産生不良の第２対象分析データとして、好中球数（Ｎｅｕｔ＃）、赤血球数（ＲＢＣ＃）、ヘモグロビン濃度（Ｈｇｂ）、平均赤血球容積（ＭＣＶ），血小板数（ＰＬＴ），幼若血小板比率（ＩＰＦ％）が設定されている。産生不良スコア生成部５８ｂは、これらの複数の第２対象分析データを分析データ記憶部５４ｃから読み込む。
血小板産生不良スコアリング情報５４ｄ−２には、血小板産生不良の第２対象分析データとして、好中球数（Ｎｅｕｔ＃）、赤血球数（ＲＢＣ＃）、ヘモグロビン濃度（Ｈｇｂ）、平均赤血球容積（ＭＣＶ），血小板数（ＰＬＴ），幼若血小板比率（ＩＰＦ％）が設定されている。産生不良スコア生成部５８ｂは、これらの複数の第２対象分析データを分析データ記憶部５４ｃから読み込む。
前述のように本実施形態では、分析データを生成するまでは、複数の分析チャンネル（測定系）６１〜６７は独立しており、ある分析チャンネルの分析データを生成する際には、その分析チャンネルの測定データが用いられ、他の分析チャンネルの測定データは用いられることはない。
一方、本実施形態では、血球減少症の鑑別の支援情報を生成する際（所定の血球が血小板である場合）には、所定の血球（血小板）に関する分析データ以外に第１の他の血球（赤血球）に関する分析データ及び第２の他の血球（白血球）に関する分析データを用いる。
つまり、血小板減少症の鑑別の支援情報を生成する際には、所定の血球（血小板）に関する分析データ（例えば、幼若血小板比率（ＩＰＦ％））を生成する第５分析チャンネル６５によって生成された分析データだけでなく、他の分析チャンネル（第２分析チャンネル６２、第４分析チャンネル６４、第６分析チャンネル６６、第７分析チャンネル６７など）によって生成された分析データも用いられる。このように、本実施形態では、支援情報を生成する際には、複数の分析チャンネル（測定系）における複数の分析データが横断的に用いられる。
一方、本実施形態では、血球減少症の鑑別の支援情報を生成する際（所定の血球が血小板である場合）には、所定の血球（血小板）に関する分析データ以外に第１の他の血球（赤血球）に関する分析データ及び第２の他の血球（白血球）に関する分析データを用いる。
つまり、血小板減少症の鑑別の支援情報を生成する際には、所定の血球（血小板）に関する分析データ（例えば、幼若血小板比率（ＩＰＦ％））を生成する第５分析チャンネル６５によって生成された分析データだけでなく、他の分析チャンネル（第２分析チャンネル６２、第４分析チャンネル６４、第６分析チャンネル６６、第７分析チャンネル６７など）によって生成された分析データも用いられる。このように、本実施形態では、支援情報を生成する際には、複数の分析チャンネル（測定系）における複数の分析データが横断的に用いられる。
続いて、破壊亢進スコア生成部５８ａは、複数の第１対象分析データの値を、図１０に示す血小板破壊亢進スコアリング情報（測定範囲値表）５４ｄ−１に従って、スコアリング（規格化）する。
血小板破壊亢進スコアリング情報（測定範囲値表）５４ｄ−１では、第１対象分析データそれぞれについて、分析データの値とスコア（０点〜３点）との対応関係が規定されている。破壊亢進スコア生成部５８ａは、このスコアリング情報５４ｄ−１に従って、第１対象分析データそれぞれの値をスコア（第１スコア）に変換する（ステップＳ１２）。
血小板破壊亢進スコアリング情報（測定範囲値表）５４ｄ−１では、第１対象分析データそれぞれについて、分析データの値とスコア（０点〜３点）との対応関係が規定されている。破壊亢進スコア生成部５８ａは、このスコアリング情報５４ｄ−１に従って、第１対象分析データそれぞれの値をスコア（第１スコア）に変換する（ステップＳ１２）。
同様に、産生不良スコア生成部５８ｂは、複数の第２対象分析データの値を、図１１に示す血小板産生不良スコアリング情報（測定範囲値表）５４ｄ−２に従って、スコアリング（規格化）する。
血小板産生不良スコアリング情報（測定範囲値表）５４ｄ−２においても、第２対象分析データそれぞれについて、分析データの値とスコア（０点〜３点）との対応関係が規定されている。産生不良スコア生成部５８ｂは、このスコアリング情報５４ｄ−２に従って、第２対象分析データそれぞれの値をスコア（第２スコア）に変換する（ステップＳ１２）。
血小板産生不良スコアリング情報（測定範囲値表）５４ｄ−２においても、第２対象分析データそれぞれについて、分析データの値とスコア（０点〜３点）との対応関係が規定されている。産生不良スコア生成部５８ｂは、このスコアリング情報５４ｄ−２に従って、第２対象分析データそれぞれの値をスコア（第２スコア）に変換する（ステップＳ１２）。
このようなスコアリングを行うことにより、複数の分析データを統合した支援情報生成が容易となる。本実施形態では、複数の血球（血小板、赤血球、白血球）それぞれに関する分析データを総合的に考慮するが、それぞれの分析データには全く異なる単位の値も含まれているため、複数の分析データをそのままの値で総合的に考慮するには困難を伴う。これに対し、本実施形態のようにスコアリング情報５４ｄ−１〜５４ｄ−４を予め設定しておき、そのスコアリング情報にしたがって、複数の分析データそれぞれをスコアリングすることで、後述のような簡単な算出式を用いてスコアを算出することができる。
そして、破壊亢進スコア生成部５８ａは、第１対象分析データそれぞれの第１スコアについて、破壊亢進状態における特徴としての重要度に応じた重み付け（第１スコアに対する重みの乗算）を行い、重みづけされた第１スコアの合計を求め、その合計を第１対象分析データ数で除算し、血小板の破壊亢進スコア（鑑別支援情報；第１原因情報）を得る（ステップＳ１３）。なお、各対象分析データの重みも、スコアリング情報５４ｄ−１に設定されている。
また、第１対象分析データの値が、破壊亢進状態における特徴を強く示す第１特別条件に合致する場合には、上記のようにして求めた破壊亢進スコアに対して、第１特別条件に応じて設定された値を加算して破壊亢進スコアとしてもよい。
また、重みづけされた第１スコアの合計を第１対象分析データ数で除算する工程は省略してもよい。
また、第１対象分析データの値が、破壊亢進状態における特徴を強く示す第１特別条件に合致する場合には、上記のようにして求めた破壊亢進スコアに対して、第１特別条件に応じて設定された値を加算して破壊亢進スコアとしてもよい。
また、重みづけされた第１スコアの合計を第１対象分析データ数で除算する工程は省略してもよい。
同様に、産生不良スコア生成部５８ｂは、第２対象分析データそれぞれの第２スコアについて、産生不良状態における特徴としての重要度に応じた重み付け（第２スコアに対する重みの乗算）を行い、重みづけされた第２スコアの合計を求め、その合計を第２対象分析データ数で除算し、血小板の産生不良スコア（鑑別支援情報；第２原因情報）を得る（ステップＳ１３）。なお、各対象分析データの重みも、スコアリング情報５４ｄ−２に設定されている。
また、第２対象分析データの値が、産生不良状態における特徴を強く示す第２特別条件に合致する場合には、上記のようにして求めた産生不良スコアに対して、第２特別条件に応じて設定された値を加算して産生不良スコアとしてもよい。
また、重みづけされた第２スコアの合計を第２対象分析数で除算する工程は省略してもよい。
また、第２対象分析データの値が、産生不良状態における特徴を強く示す第２特別条件に合致する場合には、上記のようにして求めた産生不良スコアに対して、第２特別条件に応じて設定された値を加算して産生不良スコアとしてもよい。
また、重みづけされた第２スコアの合計を第２対象分析数で除算する工程は省略してもよい。
以上のようにして算出されるスコアの算出式は、以下の通りである。
Ｂａｌｌ＝Ａ１×Ｂ１＋Ａ２×Ｂ２＋Ａ３×Ｂ３＋・・＋Ａｎ×Ｂｎ
Ｃ＝Ｂａｌｌ÷ｎ
スコアＥ＝Ｃ＋（Ｄ１＋Ｄ２＋・・＋Ｄｍ）
なお、除算する工程を省略する場合、スコアＥは、Ｅ＝Ｂａｌｌ＋（Ｄ１＋Ｄ２＋・・＋Ｄｍ）の式で算出される。
Ｂａｌｌ＝Ａ１×Ｂ１＋Ａ２×Ｂ２＋Ａ３×Ｂ３＋・・＋Ａｎ×Ｂｎ
Ｃ＝Ｂａｌｌ÷ｎ
スコアＥ＝Ｃ＋（Ｄ１＋Ｄ２＋・・＋Ｄｍ）
なお、除算する工程を省略する場合、スコアＥは、Ｅ＝Ｂａｌｌ＋（Ｄ１＋Ｄ２＋・・＋Ｄｍ）の式で算出される。
ここで、
ｎ：対象分析データの数
Ａｉ：対象分析データのスコア（ｉ：１〜ｎ）
Ｂｉ：重み（ｉ：１〜ｎ）
Ｄｊ：特別条件Ｘｊに応じた加算値（ｊ：１〜ｍ；ｍは特別条件の数）
ｎ：対象分析データの数
Ａｉ：対象分析データのスコア（ｉ：１〜ｎ）
Ｂｉ：重み（ｉ：１〜ｎ）
Ｄｊ：特別条件Ｘｊに応じた加算値（ｊ：１〜ｍ；ｍは特別条件の数）
破壊亢進に関する第１特別条件としては、例えば、以下の２つの条件Ｘ１，Ｘ２を設定できる。
Ｘ１：幼若血小板比率（ＩＰＦ％）＞１０％の場合は、Ｄ１＝１５であり、そうでなければ、Ｄ１＝０
Ｘ２：ヘモグロビン濃度（Ｈｇｂ）＜１２．０ｇ／ｄｌの場合、かつ好中球数（Ｎｅｕｔ＃）＞２０００／ｕＬの場合は、Ｄ２＝４０であり、そうでなければ、Ｄ２＝０
Ｘ１：幼若血小板比率（ＩＰＦ％）＞１０％の場合は、Ｄ１＝１５であり、そうでなければ、Ｄ１＝０
Ｘ２：ヘモグロビン濃度（Ｈｇｂ）＜１２．０ｇ／ｄｌの場合、かつ好中球数（Ｎｅｕｔ＃）＞２０００／ｕＬの場合は、Ｄ２＝４０であり、そうでなければ、Ｄ２＝０
産生不良に関する第２特別条件としては、例えば、以下の２つの条件Ｘ１，Ｘ２を設定できる。
Ｘ１：幼若血小板比率（ＩＰＦ％）＜６％の場合は、Ｄ１＝２０であり、そうでなければ、Ｄ１＝０
Ｘ２：ヘモグロビン濃度（Ｈｇｂ）＜１０．０ｇ／ｄＬ及び好中球数（Ｎｅｕｔ＃）＜１５００の場合は、Ｄ２＝１０であり、そうでなければ、Ｄ２＝０
Ｘ１：幼若血小板比率（ＩＰＦ％）＜６％の場合は、Ｄ１＝２０であり、そうでなければ、Ｄ１＝０
Ｘ２：ヘモグロビン濃度（Ｈｇｂ）＜１０．０ｇ／ｄＬ及び好中球数（Ｎｅｕｔ＃）＜１５００の場合は、Ｄ２＝１０であり、そうでなければ、Ｄ２＝０
前述の算出式に従うと、破壊亢進に関する第１対象分析データが図１０に示す通りである場合、破壊亢進スコアは、以下の算出式で求められる。
Ｂａｌｌ＝［幼若顆粒球数比率（ＩＰＦ％）スコア×１］＋［好中球数（Ｎｅｕｔ＃）スコア×１．５］＋［ヘモグロビン濃度（Ｈｇｂ）スコア×２］＋［平均赤血球容積（ＭＣＶ）スコア×１］＋［網赤血球数（ＲＥＴ＃）スコア×１］＋［血小板数（ＰＬＴ）スコア×１］＋［幼若血小板比率（ＩＰＦ％）スコア×３］＋［単球数（Ｍｏｎｏ＃）スコア×１．２］
Ｃ＝Ｂａｌｌ÷８
破壊亢進スコア＝Ｃ＋（Ｄ１＋Ｄ２）
Ｂａｌｌ＝［幼若顆粒球数比率（ＩＰＦ％）スコア×１］＋［好中球数（Ｎｅｕｔ＃）スコア×１．５］＋［ヘモグロビン濃度（Ｈｇｂ）スコア×２］＋［平均赤血球容積（ＭＣＶ）スコア×１］＋［網赤血球数（ＲＥＴ＃）スコア×１］＋［血小板数（ＰＬＴ）スコア×１］＋［幼若血小板比率（ＩＰＦ％）スコア×３］＋［単球数（Ｍｏｎｏ＃）スコア×１．２］
Ｃ＝Ｂａｌｌ÷８
破壊亢進スコア＝Ｃ＋（Ｄ１＋Ｄ２）
また、産生不良に関する第２対象分析データが図１１に示す通りである場合、産生不良スコアは、以下の算出式で求められる。
Ｂａｌｌ＝［好中球数（Ｎｅｕｔ＃）×１］＋［赤血球数（ＲＢＣ＃）×３］＋［ヘモグロビン濃度（Ｈｇｂ）×１．２］＋［平均赤血球容積（ＭＣＶ）×１．１］＋［血小板数（ＰＬＴ）×１］＋［幼若血小板比率（ＩＰＦ％）×２］
Ｃ＝Ｂａｌｌ÷６
産生不良スコア＝Ｃ＋（Ｄ１＋Ｄ２）
Ｂａｌｌ＝［好中球数（Ｎｅｕｔ＃）×１］＋［赤血球数（ＲＢＣ＃）×３］＋［ヘモグロビン濃度（Ｈｇｂ）×１．２］＋［平均赤血球容積（ＭＣＶ）×１．１］＋［血小板数（ＰＬＴ）×１］＋［幼若血小板比率（ＩＰＦ％）×２］
Ｃ＝Ｂａｌｌ÷６
産生不良スコア＝Ｃ＋（Ｄ１＋Ｄ２）
なお、破壊亢進スコアの算出式における幼若血小板比率の重みは３であるのに対し、産生不良スコアの算出式における幼若血小板比率の重みは２であり、破壊亢進スコア算出時の方が、幼若血小板比率が重視されている。
以上のようにして算出された血小板の破壊亢進スコア及び産生不良スコアは、ハードディスク５１ｄの支援情報記憶部５４ｅに支援情報として記憶される（ステップＳ１４）。
上記の破壊亢進スコア算出式にて得られた破壊亢進スコアによる鑑別能の評価を、破壊亢進状態の疾患（ＩＴＰ）２２７例と、破壊亢進が進んでいない疾患（ＡＡ／ＭＤＳ）２２１例にて実施した。上記の破壊亢進スコア算出式にて得られた破壊亢進スコアに対するカットオフ値を１．８とした場合、前者（ＩＴＰ）の陽性率は７３．６％であり、後者（ＡＡ／ＭＤＳ）の陽性率は１４．５％であった。なお、スコアがカットオフ値を上回った場合が陽性であり、カットオフ値を下回った場合が陰性である。
また、上記の産生不良スコア算出式にて得られた産生不良スコアによる鑑別能の評価を、産生不良状態の疾患（ＡＡ／ＭＤＳ）２２１例と、産生不良が進んでいない疾患（ＩＴＰ）２２７例にて実施した。上記の産生不良スコア算出式にて得られた産生不良スコアに対するカットオフ値を１．４とした場合、前者（ＡＡ／ＭＤＳ）の陽性率は８６．４％であり、後者（ＩＴＰ）の陽性率は１８．１％であった。なお、スコアがカットオフ値を上回った場合が陽性であり、カットオフ値を下回った場合が陰性である。
以上のように、破壊亢進スコアと産生不良スコアは、それぞれ、破壊亢進らしさ及び産生不良らしさを良く示していることがわかる。このように、血小板減少症の鑑別を支援する情報として、血小板に関する分析データだけでなく、赤血球や白血球に関する分析データも考慮した支援情報とすることで、鑑別が容易となる。
しかも、破壊亢進スコアと産生不良スコアの双方が医師に提示されることで、いずれか一方のスコアが提示される場合に比べて、医師による鑑別が容易となる。
しかも、破壊亢進スコアと産生不良スコアの双方が医師に提示されることで、いずれか一方のスコアが提示される場合に比べて、医師による鑑別が容易となる。
［６．４ 赤血球減少症の鑑別を支援する情報の生成］
前述の破壊亢進スコア生成部５８ａ及び産生不良不スコア生成部５８ｂは、血小板減少症の鑑別を支援する情報を生成するだけなく、赤血球減少症の鑑別を支援する情報（赤血球破壊亢進スコア及び赤血球産生不良スコア）も生成することができる。
赤血球の破壊亢進及び産生不良のスコアを生成する手順は、図９に示す血小板の場合と同様であり、図９における「血小板」を「赤血球」と読み替えればよい。
前述の破壊亢進スコア生成部５８ａ及び産生不良不スコア生成部５８ｂは、血小板減少症の鑑別を支援する情報を生成するだけなく、赤血球減少症の鑑別を支援する情報（赤血球破壊亢進スコア及び赤血球産生不良スコア）も生成することができる。
赤血球の破壊亢進及び産生不良のスコアを生成する手順は、図９に示す血小板の場合と同様であり、図９における「血小板」を「赤血球」と読み替えればよい。
赤血球の破壊亢進及び産生不良のスコアを生成するための具体的な処理手順は、以下の通りである。
まず、破壊亢進スコア生成部５８ａは、図１２に示す破壊亢進スコアリング情報５４ｄ−３を参照して、分析データ記憶部５４ｃに記憶されている複数の分析データのうち、赤血球の破壊亢進に関する鑑別支援情報（第１原因情報）の生成に用いられる分析データ（第１対象分析データ）を選択する（ステップＳ１１）。
赤血球破壊亢進スコアリング情報５４ｄ−３には、赤血球破壊亢進の第１対象分析データとして、平均赤血球容積（ＭＣＶ）、好中球数（Ｎｅｕｔ＃）、網赤血球数（ＲＥＴ＃）、血小板数（ＰＬＴ）、破砕赤血球の指標（ＦＲＣ＃）が設定されている。破壊亢進スコア生成部５８ａは、これらの複数の第１対象分析データを分析データ記憶部５４ｃから読み込む。
まず、破壊亢進スコア生成部５８ａは、図１２に示す破壊亢進スコアリング情報５４ｄ−３を参照して、分析データ記憶部５４ｃに記憶されている複数の分析データのうち、赤血球の破壊亢進に関する鑑別支援情報（第１原因情報）の生成に用いられる分析データ（第１対象分析データ）を選択する（ステップＳ１１）。
赤血球破壊亢進スコアリング情報５４ｄ−３には、赤血球破壊亢進の第１対象分析データとして、平均赤血球容積（ＭＣＶ）、好中球数（Ｎｅｕｔ＃）、網赤血球数（ＲＥＴ＃）、血小板数（ＰＬＴ）、破砕赤血球の指標（ＦＲＣ＃）が設定されている。破壊亢進スコア生成部５８ａは、これらの複数の第１対象分析データを分析データ記憶部５４ｃから読み込む。
同様に、産生不良スコア生成部５８ｂは、図１３に示す産生不良スコアリング情報５４ｄ−４を参照して、分析データ記憶部５４ｃに記憶されている複数の分析データのうち、赤血球の産生不良に関する鑑別支援情報（第２原因情報）の生成に用いられる分析データ（第２対象分析データ）を選択する（ステップＳ１１）。
赤血球産生不良スコアリング情報５４ｄ−４には、赤血球産生不良の第２対象分析データとして、好中球数（Ｎｅｕｔ＃）、赤血球数（ＲＢＣ＃）、血小板数（ＰＬＴ），網赤血球数（ＲＥＴ＃）、平均赤血球容積（ＭＣＶ）、赤血球分布幅（ＲＤＷ−ＳＤ）が設定されている。産生不良スコア生成部５８ｂは、これらの複数の第２対象分析データを分析データ記憶部５４ｃから読み込む。
赤血球産生不良スコアリング情報５４ｄ−４には、赤血球産生不良の第２対象分析データとして、好中球数（Ｎｅｕｔ＃）、赤血球数（ＲＢＣ＃）、血小板数（ＰＬＴ），網赤血球数（ＲＥＴ＃）、平均赤血球容積（ＭＣＶ）、赤血球分布幅（ＲＤＷ−ＳＤ）が設定されている。産生不良スコア生成部５８ｂは、これらの複数の第２対象分析データを分析データ記憶部５４ｃから読み込む。
続いて、破壊亢進スコア生成部５８ａは、複数の第１対象分析データの値を、図１２に示す赤血球破壊亢進スコアリング情報（測定範囲値表）５４ｄ−３に従って、スコアリング（規格化）する。
赤血球破壊亢進スコアリング情報（測定範囲値表）５４ｄ−３では、第１対象分析データそれぞれについて、分析データの値とスコア（０点〜３点）との対応関係が規定されている。破壊亢進スコア生成部５８ａは、このスコアリング情報５４ｄ−３に従って、第１対象分析データそれぞれの値をスコア（第１スコア）に変換する（ステップＳ１２）。
赤血球破壊亢進スコアリング情報（測定範囲値表）５４ｄ−３では、第１対象分析データそれぞれについて、分析データの値とスコア（０点〜３点）との対応関係が規定されている。破壊亢進スコア生成部５８ａは、このスコアリング情報５４ｄ−３に従って、第１対象分析データそれぞれの値をスコア（第１スコア）に変換する（ステップＳ１２）。
同様に、産生不良スコア生成部５８ｂは、複数の第２対象分析データの値を、図１３に示す赤血球産生不良スコアリング情報（測定範囲値表）５４ｄ−４に従って、スコアリング（規格化）する。
赤血球産生不良スコアリング情報（測定範囲値表）５４ｄ−４においても、第２対象分析データそれぞれについて、分析データの値とスコア（０点〜３点）との対応関係が規定されている。産生不良スコア生成部５８ｂは、このスコアリング情報５４ｄ−２に従って、第２対象分析データそれぞれの値をスコア（第２スコア）に変換する（ステップＳ１２）。
赤血球産生不良スコアリング情報（測定範囲値表）５４ｄ−４においても、第２対象分析データそれぞれについて、分析データの値とスコア（０点〜３点）との対応関係が規定されている。産生不良スコア生成部５８ｂは、このスコアリング情報５４ｄ−２に従って、第２対象分析データそれぞれの値をスコア（第２スコア）に変換する（ステップＳ１２）。
そして、破壊亢進スコア生成部５８ａは、第１対象分析データそれぞれの第１スコアを用いて、破壊亢進スコアを算出する（ステップＳ１３）。
同様に、産生不良スコア生成部５８ｂは、第２対象分析データそれぞれの第２スコアを用いて、産生不良スコアを算出する（ステップＳ１３）。
同様に、産生不良スコア生成部５８ｂは、第２対象分析データそれぞれの第２スコアを用いて、産生不良スコアを算出する（ステップＳ１３）。
前述の算出式に従うと、破壊亢進に関する第１対象分析データが図１２に示す通りである場合、赤血球の破壊亢進スコアは、以下の算出式で求められる。なお、ここでは、特別条件は考慮しないが、血小板の場合と同様に考慮してもよい。
Ｂａｌｌ＝［平均赤血球容積（ＭＣＶ）スコア×２］＋［好中球数（Ｎｅｕｔ＃）スコア×１］＋［網赤血球数（ＲＥＴ＃）スコア×３］＋［血小板数（ＰＬＴ）スコア×１］＋［破砕赤血球の指標（ＦＲＣ＃）スコア×２］
赤血球の破壊亢進スコア＝Ｂａｌｌ÷５
Ｂａｌｌ＝［平均赤血球容積（ＭＣＶ）スコア×２］＋［好中球数（Ｎｅｕｔ＃）スコア×１］＋［網赤血球数（ＲＥＴ＃）スコア×３］＋［血小板数（ＰＬＴ）スコア×１］＋［破砕赤血球の指標（ＦＲＣ＃）スコア×２］
赤血球の破壊亢進スコア＝Ｂａｌｌ÷５
また、産生不良に関する第２対象分析データが図１３に示す通りである場合、赤血球の産生不良スコアは、以下の算出式で求められる。なお、ここでは、特別条件は考慮しないが、血小板の場合と同様に考慮してもよい。
Ｂａｌｌ＝［好中球数（Ｎｅｕｔ＃）スコア×１］＋［赤血球数（ＲＢＣ＃）スコア×１．５］＋［血小板数（ＰＬＴ）スコア×１．２］＋［網赤血球数（ＲＥＴ＃）スコア×３］＋［平均赤血球容積（ＭＣＶ）スコア×２］＋［赤血球分布幅（ＲＤＷ−ＳＤ）スコア×１］
赤血球の産生不良スコア＝Ｂａｌｌ÷６
Ｂａｌｌ＝［好中球数（Ｎｅｕｔ＃）スコア×１］＋［赤血球数（ＲＢＣ＃）スコア×１．５］＋［血小板数（ＰＬＴ）スコア×１．２］＋［網赤血球数（ＲＥＴ＃）スコア×３］＋［平均赤血球容積（ＭＣＶ）スコア×２］＋［赤血球分布幅（ＲＤＷ−ＳＤ）スコア×１］
赤血球の産生不良スコア＝Ｂａｌｌ÷６
以上のようにして算出された赤血球の破壊亢進スコア及び産生不良スコアは、ハードディスク５１ｄの支援情報記憶部５４ｅに支援情報として記憶される（ステップＳ１４）。
［７．支援情報の出力］
図１４及び図１５は、図５の情報出力ステップＳ５において、表示部（出力部）５２に出力される支援情報の出力例を示している。図１４（ａ）は、第１原因情報としての血小板破壊亢進スコア（血小板減少破壊亢進ｓｕｓｐｅｃｔスコア）、及び第２原因情報としての血小板産生不良スコア（血小板減少産生不良ｓｕｓｐｅｃｔスコア）それぞれをグラフ（棒グラフ）にて表示した例を示している。
支援情報生成ステップＳ４において複数のスコア（破壊亢進スコア及び産生不良スコア）が算出される場合において、出力ステップＳ５で出力されるスコアは、より大きい（最も大きい）スコアだけであってもよい。しかし、図１４（ａ）に示すように、算出された複数のスコアそれぞれを出力する方が、鑑別が容易となる。例えば、破壊亢進スコアが１００点満点で５０点であり、産生不良スコアが１００点満点で２０点である場合を考える。この場合、破壊亢進スコアが５０点であることだけを出力するよりも、産生不良スコアが２０点であることも表示する方が、産生不良状態ではなく破壊亢進状態であることをより強く示唆する。よって、複数のスコアを比較可能に表示する方が、鑑別が容易となる。なお、表示部（出力部）５２において複数のスコアを同時に出力するなどして、複数のスコアが表示部５２においていずれも表示されている状態が生じるようにすることで、複数のスコアの比較が容易となる。
図１４及び図１５は、図５の情報出力ステップＳ５において、表示部（出力部）５２に出力される支援情報の出力例を示している。図１４（ａ）は、第１原因情報としての血小板破壊亢進スコア（血小板減少破壊亢進ｓｕｓｐｅｃｔスコア）、及び第２原因情報としての血小板産生不良スコア（血小板減少産生不良ｓｕｓｐｅｃｔスコア）それぞれをグラフ（棒グラフ）にて表示した例を示している。
支援情報生成ステップＳ４において複数のスコア（破壊亢進スコア及び産生不良スコア）が算出される場合において、出力ステップＳ５で出力されるスコアは、より大きい（最も大きい）スコアだけであってもよい。しかし、図１４（ａ）に示すように、算出された複数のスコアそれぞれを出力する方が、鑑別が容易となる。例えば、破壊亢進スコアが１００点満点で５０点であり、産生不良スコアが１００点満点で２０点である場合を考える。この場合、破壊亢進スコアが５０点であることだけを出力するよりも、産生不良スコアが２０点であることも表示する方が、産生不良状態ではなく破壊亢進状態であることをより強く示唆する。よって、複数のスコアを比較可能に表示する方が、鑑別が容易となる。なお、表示部（出力部）５２において複数のスコアを同時に出力するなどして、複数のスコアが表示部５２においていずれも表示されている状態が生じるようにすることで、複数のスコアの比較が容易となる。
図１４（ｂ）は、支援情報が、第１原因情報としてのＩＴＰｓｕｓｐｅｃｔスコア（ＩＴＰらしさを示す情報）、第２原因情報としてのＭＤＳｓｕｐｅｃｔスコア（ＭＤＳらしさを示す情報）、第３原因情報としてのＡＡｓｕｓｐｅｃｔスコア（ＡＡらしさを示す情報）によって構成されている場合の支援情報出力例を示している。
なお、ＩＴＰｓｕｓｐｅｃｔスコアは、血小板破壊亢進スコアと同様に算出できる。ＭＤＳｓｕｐｅｃｔスコアは、前述の血小板産生不良スコアの算出式において、ＭＤＳを強く特徴付ける分析データの重みを大きくするなどの変更を加えた算出式を用いることで算出できる。同様に、ＡＡｓｕｓｐｅｃｔスコアは、前述の血小板産生不良スコアの算出式においてＡＡを強く特徴付ける分析データの重みを大きくするなどの変更を加えた算出式を用いることで算出できる。
なお、ＩＴＰｓｕｓｐｅｃｔスコアは、血小板破壊亢進スコアと同様に算出できる。ＭＤＳｓｕｐｅｃｔスコアは、前述の血小板産生不良スコアの算出式において、ＭＤＳを強く特徴付ける分析データの重みを大きくするなどの変更を加えた算出式を用いることで算出できる。同様に、ＡＡｓｕｓｐｅｃｔスコアは、前述の血小板産生不良スコアの算出式においてＡＡを強く特徴付ける分析データの重みを大きくするなどの変更を加えた算出式を用いることで算出できる。
図１５（ａ）は、第１原因情報としての赤血球破壊亢進スコア（赤血球減少破壊亢進ｓｕｓｐｅｃｔスコア）、及び第２原因情報としての赤血球産生不良スコア（血小板減少産生低下ｓｕｓｐｅｃｔスコア）それぞれをグラフ（棒グラフ）にて表示した例を示している。なお、図１５（ａ）においても、いずれか一方のスコアだけを出力してもよいが、複数のスコアを出力する方が、鑑別が容易となる。
図１５（ｂ）は、支援情報が、赤血球減少破壊亢進ｓｕｓｐｅｃｔスコア及び赤血球減少産生低下ｓｕｓｐｅｃｔスコアのほか、赤血球減少鉄不足ｓｕｓｐｅｃｔスコアを含んでいる場合の支援情報出力例を示している。
なお、赤血球減少鉄不足ｓｕｓｐｅｃｔスコアは、前述の赤血球産生不良スコアの算出式において、鉄不足を強く特徴付ける分析データの重みを大きくするなどの変更を加えた算出式を用いることで算出できる。
なお、赤血球減少鉄不足ｓｕｓｐｅｃｔスコアは、前述の赤血球産生不良スコアの算出式において、鉄不足を強く特徴付ける分析データの重みを大きくするなどの変更を加えた算出式を用いることで算出できる。
図１４及び図１５のようにスコアを表示する場合、スコアに応じて、次の検査を誘導するようなメッセージを出力してもよい。メッセージとしては、例えば、「○○を測定してください。」「××を確認してください。」「△△検査の□□を確認してください。」などを採用できる。
また、支援情報の出力態様は、図１４及び図１５のように算出式で求めたスコアの値を示す棒グラフとして出力されるものに限らず、図１６に示すようにレーダーチャートのような他の形式のグラフで出力しても良い。図１６のレーダーチャートでは、分析データのスコアそれぞれが各軸の値として設定されており、複数の分析データのスコア（又は重みづけされた分析データのスコア）が、レーダーチャートに表示される。この場合、レーダーチャートで囲まれた部分の面積の大小が、破壊亢進スコア算出式で求めた破壊亢進スコアなどのスコアに対応する。
図１４〜図１６に示す支援情報の出力態様は一例であり、他の様々な形式を採用することができる。
［８．付記］
なお、本発明は、前述した実施の形態及び変形例に限定されるものではなく、種々の変更が可能である。
なお、本発明は、前述した実施の形態及び変形例に限定されるものではなく、種々の変更が可能である。
１ 血液分析装置
３ 測定ユニット（測定部）
５ 情報処理ユニット
５１ 本体（制御部）
５２ 表示部（出力部）
５７ 測定データ分析部
５８ 支援情報生成部
３ 測定ユニット（測定部）
５ 情報処理ユニット
５１ 本体（制御部）
５２ 表示部（出力部）
５７ 測定データ分析部
５８ 支援情報生成部
Claims (11)
- 血液試料を測定して測定データを出力する測定部と、
前記測定部から出力された測定データを分析し、赤血球、白血球、および血小板を含む複数の血球それぞれに関する分析データを生成し、前記分析データにおける、前記複数の血球のうち所定の血球に関する第１分析データと、前記所定の血球以外の血球に関する第２分析データと、を用いて、前記所定の血球の減少原因の鑑別を支援する支援情報を生成する制御部と、
前記支援情報を出力する出力部と、を備え、
前記支援情報は、血小板の破壊亢進に関する情報を含み、
前記所定の血球は血小板であり、
前記所定の血球以外の血球は赤血球であり、
前記第１分析データは、幼若血小板比率であり、
前記第２分析データは、ヘモグロビン濃度である、
血液分析装置。 - 前記所定の血球以外の血球としてさらに白血球を含み、
前記第２分析データとして、好中球数および単球数を含む、
請求項１に記載の血液分析装置。 - 血液試料を測定して測定データを出力する測定部と、
前記測定部から出力された測定データを分析し、赤血球、白血球、および血小板を含む複数の血球それぞれに関する分析データを生成し、前記分析データにおける、前記複数の血球のうち所定の血球に関する第１分析データと、前記所定の血球以外の血球に関する第２分析データと、を用いて、前記所定の血球の減少原因の鑑別を支援する支援情報を生成する制御部と、
前記支援情報を出力する出力部と、を備え、
前記支援情報は、血小板の産生不良に関する情報を含み、
前記所定の血球は血小板であり、
前記所定の血球以外の血球は赤血球であり、
前記第１分析データは、幼若血小板比率であり、
前記第２分析データは、赤血球数である、
血液分析装置。 - 前記所定の血球以外の血球としてさらに白血球を含み、
前記第２分析データとして、好中球数を含む、
請求項３に記載の血液分析装置。 - 血液試料を測定して測定データを出力する測定部と、
前記測定部から出力された測定データを分析し、赤血球、白血球、および血小板を含む複数の血球それぞれに関する分析データを生成し、前記分析データにおける、前記複数の血球のうち所定の血球に関する第１分析データと、前記所定の血球以外の血球に関する第２分析データと、を用いて、前記所定の血球の減少原因の鑑別を支援する支援情報を生成する制御部と、
前記支援情報を出力する出力部と、を備え、
前記支援情報は、赤血球の破壊亢進および産生不良の少なくとも一方に関する情報を含み、
前記所定の血球は赤血球であり、
前記所定の血球以外の血球として、白血球および血小板を含み、
前記第１分析データは、網赤血球数であり、
前記第２分析データとして、好中球数および血小板数を含む、
血液分析装置。 - 前記制御部は、
前記第１分析データ及び前記第２分析データそれぞれのスコアリングを行って、前記第１分析データのスコア及び前記第２分析データのスコアを求め、
前記第１分析データのスコア及び前記第２分析データのスコアを用いて、前記支援情報を生成する、
請求項１又は２に記載の血液分析装置。 - 前記制御部は、前記第１分析データのスコア及び前記第２分析データのスコアそれぞれに対して重み付けした結果を用いて前記支援情報を生成する、
請求項６記載の血液分析装置。 - 前記支援情報は、前記所定の血球の第１減少原因に関する第１原因情報と、前記所定の血球の第２減少原因に関する第２原因情報と、を含み、
前記制御部は、前記第１原因情報および前記第２原因情報を生成する、
請求項１〜７のいずれか１項に記載の血液分析装置。 - 血液試料を測定して測定データを出力する測定部と、
前記測定部から出力された測定データを分析し、赤血球、白血球、および血小板を含む複数の血球それぞれに関する分析データを生成し、前記分析データにおける、前記複数の血球のうち所定の血球に関する第１分析データと、前記所定の血球以外の血球に関する第２分析データと、を用いて、前記所定の血球の減少原因の鑑別を支援する支援情報を生成する制御部と、
前記支援情報を出力する出力部と、を備え、
前記支援情報は、前記所定の血球の第１減少原因に関する第１原因情報と、前記所定の血球の第２減少原因に関する第２原因情報と、を含み、
前記制御部は、前記第１原因情報および前記第２原因情報を生成し、
前記第１原因情報は、前記所定の血球の破壊亢進に関する情報であり、
前記第２原因情報は、前記所定の血球の産生不良に関する情報である、
血液分析装置。 - 血液試料を測定して測定データを出力する測定部と、
前記測定部から出力された測定データを分析し、赤血球、白血球、および血小板を含む複数の血球それぞれに関する分析データを生成し、前記分析データにおける、前記複数の血球のうち所定の血球に関する第１分析データと、前記所定の血球以外の血球に関する第２分析データと、を用いて、前記所定の血球の減少原因の鑑別を支援する支援情報を生成する制御部と、
前記支援情報を出力する出力部と、を備え、
前記支援情報は、前記所定の血球の第１減少原因に関する第１原因情報と、前記所定の血球の第２減少原因に関する第２原因情報と、を含み、
前記制御部は、前記第１原因情報および前記第２原因情報を生成し、
前記出力部は、前記第１原因情報及び第２原因情報を比較可能に出力する、
血液分析装置。 - 前記制御部は、前記第２分析データとして、前記所定の血球以外の複数の血球それぞれに関する分析データを用いる、
請求項１〜１０のいずれか１項に記載の血液分析装置。
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