JP6378544B2 - 細菌分析方法および検体分析装置 - Google Patents

Description

本発明は、検体と試薬とから調製された測定試料に光を照射して光学情報を取得し、光学情報に基づいて検体に含まれる細菌を分析する細菌分析方法および細菌を分析する機能を搭載した検体分析装置に関する。

現在、臨床検査等において、尿中の細菌や培養した検体に含まれる細菌を検出する細菌分析装置が用いられている。近年は、検体に含まれる細菌を検出するだけでなく、細菌の形態を判別する機能を搭載した細菌分析装置も提案されている（例えば特許文献１）。

特許文献１には、スキャッタグラムを用いた細菌の形態判定方法が開示されている。この方法では、検体に含まれる細菌の散乱光情報と蛍光情報とをパラメータとするスキャッタグラムが作成される。そして、スキャッタグラムの原点に対する各細菌の角度を検出し、角度と粒子数のヒストグラムを作成する。ヒストグラムにおいてピークが出現する角度に基づいて、細菌の形態を判定する。

特開２０１０−１９５５７号公報

本発明は、検体に含まれる細菌の形態を精度良く判定することが可能な細菌分析方法および検体分析装置を提供することを目的とする。

本発明の第１の態様は、細菌分析方法に関する。この態様に係る細菌分析方法は、検体と試薬を混合して調製された測定試料に光を照射し、前記測定試料に含まれる粒子について散乱光強度と蛍光強度を取得し、（イ）少なくとも前記散乱光強度および前記蛍光強度を軸として含む座標空間に各粒子をプロットした場合に球菌および桿菌の特徴を有する粒子がプロットされる第１領域内の粒子の分布パターンの特徴を示す情報；および（ロ）前記第１領域にプロットされた粒子のうち、桿菌の特徴を有する粒子が少なくともプロットされる前記散乱光強度が低値側の第２領域にプロットされた粒子の数に関する情報；の両方に基づいて、桿菌および球菌の少なくとも１つに関するフラグを前記検体に付与する。

本態様に係る細菌分析方法によれば、第１領域内の粒子の分布パターンの特徴を示す情報に加えて、第１領域にプロットされた粒子のうち、桿菌の特徴を有する粒子が少なくともプロットされる散乱光強度が低値側の第２領域にプロットされた粒子の数に関する情報の両方を用いて、桿菌および球菌の少なくとも１つに関するフラグが付与される。このように第２領域における分布状態を判定要素とすることで、粒子が第１領域全体にわたって分布しているのか局在しているのかが把握され、これを細菌判定の指標とすることができる。これにより、ヒストグラムに含まれるピーク角度のみに基づいて細菌の種類を判定していた先行技術に比べて、細菌の種類を精度良く判定することができる。特に、第２領域が桿菌の特徴を有する粒子が少なくともプロットされる前記散乱光強度が低値側の領域であるため、測定試料に含まれる細菌が桿菌であるかを、精度良く判定することができる。

また、本態様に係る細菌分析方法において、前記（イ）は、粒子が集中してプロットされる座標空間上の位置の情報とされ得る。

また、本態様に係る細菌分析方法において、前記（イ）は、前記座標空間を、基準点を中心として放射状に複数の領域に分割したときの各領域に含まれるプロットの数を反映する分布パターンの特徴を示す情報とされ得る。

あるいは、本態様に係る細菌分析方法において、前記（イ）は、前記座標空間を、基準点を中心として放射状に複数の領域に分割したときに、各領域の角度とプロットの頻度との関係を表す頻度分布においてピークが現れる角度を反映する情報とされ得る。

また、本態様に係る細菌分析方法において、前記（ロ）は、前記第１領域にプロットされた粒子の数に対する、前記第２領域にプロットされた粒子の相対的な数に関する情報とされ得る。

ここで、前記（イ）は、前記座標空間上にプロットされた粒子を、基準点を中心に一定の角度毎にカウントしたときに最もカウント数の多い角度であり、前記（ロ）は、所定角度よりも低角度に設定された前記第２領域に含まれるプロットの前記第１領域に含まれるプロット数に対する相対的な数に関する情報とされ得る。

また、本態様に係る細菌分析方法において、前記（イ）の前記分布パターンの特徴が桿菌の特徴に対応し、且つ、前記（ロ）によって取得される前記相対的な数が閾値以上であるとき、前記検体に桿菌のフラグが付与され得る。

この場合、さらに、前記（イ）の前記分布パターンの特徴が球菌もしくは球菌と桿菌の混合検体の特徴に対応するか、または前記（ロ）によって取得される前記相対的な数が閾値より小さいとき、前記検体に球菌または混合のフラグが付与され得る。こうすると、測定試料に含まれる細菌が桿菌または混合であるかを、精度良く判定することができる。

また、本態様に係る細菌分析方法において、前記（イ）の前記分布パターンの特徴が桿菌の特徴に対応し、且つ、前記（ロ）によって取得される前記相対的な数に基づく値が閾値より小さいとき、前記検体に混合のフラグが付与され得る。

この場合、さらに、前記（イ）の前記分布パターンの特徴が球菌の特徴に対応するとき、前記検体に球菌のフラグが付与され得る。こうすると、測定試料に含まれる細菌が桿菌、球菌または混合であるかを、精度良く判定することができる。

また、本態様に係る細菌分析方法において、前記（イ）および前記（ロ）に加えて、さらに（ハ）粒子の大きさを反映する光強度の低値側から高値側への粒子プロット数の増加傾向を示す特徴に基づいて、桿菌および球菌の少なくとも１つに関するフラグが前記検体に付与され得る。こうすると、さらに（ハ）の特徴情報により細菌の種類が判定されるため、細菌の種類の判定精度をより向上させることができる。

ここで、前記（イ）および前記（ロ）が、球菌または混合のフラグを付与する条件を満たしている場合であって、前記（ハ）が桿菌に対応する増加傾向を示している場合、前記検体に桿菌のフラグが付与され得る。

また、本態様に係る細菌分析方法において、前記（イ）および前記（ロ）に加えて、さらに（ニ）細菌の粒の長さまたは連鎖の数に応じて変化する粒子の光学的特徴に基づいて、桿菌および球菌の少なくとも１つに関するフラグが前記検体に付与され得る。こうすると、さらに（ニ）の特徴情報により細菌の種類が判定されるため、細菌の種類の判定精度をより向上させることができる。

ここで、前記（イ）および前記（ロ）が、球菌または混合のフラグを付与する条件を満たしている場合であって、前記（ニ）が桿菌に対応する特徴を示している場合、前記検体に桿菌のフラグが付与され得る。

この場合、前記検体に含まれる細菌の数および白血球の数をさらに取得し、取得した前記細菌の数が閾値以上であり、前記白血球の数が閾値以上である場合、前記検体にフラグを付与する。こうすると、不要な形態判定を防ぐことができるとともに、不十分な測定試料に基づく精度の低い判定結果がユーザに提供されることを防ぐことができる。

本発明の第２の態様は、細菌分析方法に関する。この態様に係る細菌分析方法は、光源から光を照射することでフローセル中にビームスポットを形成し、検体と試薬を混合して調製された測定試料を前記フローセルに流し、前記ビームスポットを通過した測定試料中の粒子から発せられる散乱光強度と蛍光強度を取得し、散乱光強度に関する軸と蛍光強度に関する軸とを少なくとも含む座標空間に各粒子をプロットし、（イ）前記座標空間上の桿菌および球菌に対応する第１領域にプロットされた各粒子の散乱光強度および蛍光強度の比を代表する値；および（ロ）前記第１領域にプロットされた粒子の数に対する、桿菌の特徴を有する粒子が少なくともプロットされる散乱光強度の低値側の第２領域にプロットされた粒子の相対的な数；の両方に基づいて、桿菌および球菌の少なくとも１つに関するフラグを前記検体に付与する。

本態様に係る細菌分析方法によれば、上記第１の態様と同様の効果が奏され得る。

本発明の第３の態様は、検体分析装置に関する。この態様に係る検体分析装置は、検体と試薬を混合して調製された測定試料に光を照射する光源部と、前記光源部からの光により前記測定試料から生じる光を検出することにより、前記測定試料に含まれる粒子について、散乱光強度と蛍光強度を取得する光学情報取得部と、取得された前記散乱光強度および前記蛍光強度を処理する処理部と、を備える。ここで、前記処理部は、（イ）少なくとも前記散乱光強度および前記蛍光強度を軸として含む座標空間に各粒子をプロットした場合に球菌および桿菌の特徴を有する粒子がプロットされる第１領域内の粒子の分布パターンの特徴を示す情報；および（ロ）前記第１領域にプロットされた粒子のうち、桿菌の特徴を有する粒子が少なくともプロットされる前記散乱光強度が低値側の第２領域にプロットされた粒子の数に関する情報；の両方に基づいて、桿菌および球菌の少なくとも１つに関するフラグを前記検体に付与する。

本態様に係る検体分析装置によれば、上記第１の態様と同様の効果が奏され得る。

本発明の第４の態様は、細菌分析方法に関する。この態様に係る細菌分析方法は、検体と試薬を混合して調製された測定試料に光を照射し、前記測定試料に含まれる粒子について散乱光強度と蛍光強度を取得し、前記散乱光強度および前記蛍光強度を軸とする座標空間における各粒子に対応する座標を求め、前記座標空間において粒子が集中する角度に関する第１特徴情報および全体の分布状態と桿菌の特徴を有する粒子が少なくともプロットされる前記散乱光強度が低値側の角度範囲における分布状態との関係に関する第２特徴情報を取得し、前記第１特徴情報および前記第２特徴情報に基づいて前記測定試料に含まれる細菌の種類として桿菌および球菌の少なくとも１つを判定する。

本態様に係る細菌分析方法によれば、粒子が集中する角度に関する第１特徴情報に加えて、全体の分布状態と桿菌の特徴を有する粒子が少なくともプロットされる散乱光強度が低値側の角度範囲における分布状態との関係に関する第２特徴情報が用いられる。このように散乱光強度が低値側の角度範囲における分布状態を判定要素とすることで、粒子が全体にわたって分布しているのか局在しているのかの指標とすることができる。これにより、ヒストグラムに含まれるピーク角度のみに基づいて細菌の種類を判定していた先行技術に比べて、細菌の種類を精度良く判定することができる。

本態様に係る細菌分析方法において、前記第１特徴情報は、基準軸に対する角度であって、当該角度付近において粒子が最も集中する角度に関する情報とされ得る。

また、本態様に係る細菌分析方法において、前記第２特徴情報は、前記角度範囲に含まれる粒子の数の、全て粒子の数に占める割合に関する情報とされ得る。

また、本態様に係る細菌分析方法は、前記測定試料について取得した前記第１特徴情報および前記第２特徴情報の組合せと、予め細菌の種類に応じて規定された前記第１特徴情報および前記第２特徴情報の区画範囲とに基づいて、前記測定試料に含まれる細菌の種類を判定するよう構成され得る。こうすると、第１の特徴情報と第２特徴情報がどの区画範囲に属するかにより、細菌の種類を判定することができる。

また、本態様に係る細菌分析方法は、前記第１特徴情報および前記第２特徴情報に基づいて前記測定試料に含まれる細菌の種類を判定する際に、前記測定試料について取得した前記第１特徴情報および前記第２特徴情報の組合せが、前記第１特徴情報および前記第２特徴情報により予め規定された複数の区画範囲のうちいずれかの区画範囲に該当するかを判定する工程を含み得る。

この場合、前記区画範囲は少なくとも３つあり、前記測定試料について取得した前記第１特徴情報および前記第２特徴情報の組合せが第１の区画範囲に属する場合には、前記測定試料に含まれる細菌が桿菌であると判定し、前記組合せが第２の区画範囲に属する場合には、前記測定試料に含まれる細菌が球菌であると判定し、前記組合せが第３の区画範囲に属する場合には、前記測定試料に含まれる細菌が混合であると判定するよう構成され得る。こうすると、測定試料に含まれる細菌が桿菌、球菌または混合であるかを、精度良く判定することができる。

あるいは、前記区画範囲が少なくとも２つあり、前記測定試料について取得した前記第１特徴情報および前記第２特徴情報の組合せが第１の区画範囲に属する場合には、前記測定試料に含まれる細菌が桿菌であると判定し、前記組合せが第４の区画範囲に属する場合には、前記測定試料に含まれる細菌が球菌または混合であると判定するよう構成され得る。このようにすると、測定試料に含まれる細菌が桿菌であるか、あるいは、球菌または混合であるかを、精度良く判定することができる。これによって通常では３〜４日かかる尿培養感受性検査の結果を待つことなく、迅速に尿路感染の起炎菌の推定が可能となり適切な抗菌薬選択に役立つ情報を提供することができる。

また、本態様に係る細菌分析方法は、前記測定試料に含まれる粒子から、検体の特性に関する第３特徴情報を取得し、第３特徴情報に基づいて、前記測定試料に対して細菌の種類判定を行うか否かを決定するよう構成され得る。こうすると、不要な種類判定を防ぐことができるとともに、不十分な測定試料に基づく精度の低い判定結果がユーザに提供されることを防ぐことができる。

この場合、前記第３特徴情報は、前記測定試料に含まれる細菌の数に関する情報を含み得る。

また、前記第３特徴情報は、前記測定試料に含まれる白血球の数に関する情報を含み得る。

本態様に係る細菌分析方法において、前記検体は、たとえば、尿とされ得る。この場合、細菌の形態により、尿路感染症等の疾患が疑わしいことを迅速に把握することができ、適時、効果的な投薬および処置を採ることが可能となる。

本態様に係る細菌分析方法は、測定試料に含まれる粒子について取得した散乱光強度と前記蛍光強度を座標軸として、所定の座標範囲に含まれる粒子の数に基づく他の特徴情報をさらに取得し、前記第１、第２および他の特徴情報に基づいて、前記測定試料に含まれる細菌の種類を判定するよう構成とされ得る。こうすると、さらに他の特徴情報により細菌の種類が判定されるため、細菌の種類の判定精度をより向上させることができる。

この場合、前記他の特徴情報は、測定試料から生じる散乱光強度および蛍光強度に関する情報を２つの座標軸としたときに、前記散乱光強度が小さい領域に設定された座標範囲に含まれる粒子の数に基づく第４特徴情報を含み得る。

また、前記他の特徴情報は、測定試料から生じる散乱光強度および散乱光パルス幅に関する情報を２つの座標軸としたときに、前記散乱光パルス幅が大きい領域に設定された座標範囲に含まれる粒子の数に基づく第５特徴情報を含み得る。

また、本態様に係る細菌分析方法は、前記第１特徴情報および前記第２特徴情報に基づく判定の結果、前記測定試料に含まれる細菌が桿菌であると判定した場合は、その判定結果を出力し、前記第１特徴情報および前記第２特徴情報に基づく判定の結果、前記測定試料に含まれる細菌が球菌または桿菌と球菌の混合であると判定した場合は、前記他の特徴情報に基づいて、判定結果を補正して出力するよう構成され得る。こうすると、たとえば、測定試料中に大きな桿菌が含まれるような場合に、測定試料中に含まれる細菌が球菌または桿菌と球菌の混合と判定されることが抑えられる。これにより、測定試料に含まれる細菌が桿菌である場合の判定精度をより向上させることができる。

本発明の第５の態様は、検体分析装置に関する。この態様に係る検体分析装置は、検体と試薬を混合して調製された測定試料に光を照射する光源部と、前記光源部からの光により前記測定試料から生じる光を検出することにより、前記測定試料に含まれる粒子について、散乱光強度と蛍光強度を取得する光学情報取得部と、取得された前記散乱光強度および前記蛍光強度を処理する処理部と、を備える。ここで、前記処理部は、前記散乱光強度および前記蛍光強度を軸として含む座標空間における各粒子の座標を求め、粒子が集中する角度に関する第１特徴情報および全体の分布状態と桿菌の特徴を有する粒子が少なくともプロットされる前記散乱光強度が低値側の角度範囲における分布状態との関係に関する第２特徴情報を取得し、前記第１特徴情報および前記第２特徴情報に基づいて前記測定試料に含まれる細菌の種類として桿菌および球菌の少なくとも１つを判定する。

また、本態様に係る検体分析装置において、前記処理部は、測定試料に含まれる粒子について取得した散乱光強度および蛍光強度を座標軸として、所定の座標範囲に含まれる粒子の数に基づく他の特徴情報をさらに取得し、前記第１、第２および他の特徴情報に基づいて、前記測定試料に含まれる細菌の種類を判定するよう構成され得る。

本態様に係る検体分析装置によれば、上記第４の態様と同様の効果が奏され得る。

以上のとおり、本発明によれば、検体に含まれる細菌の形態を精度良く判定することが可能な細菌分析方法および検体分析装置を提供することができる。

本発明の効果ないし意義は、以下に示す実施の形態の説明により更に明らかとなろう。ただし、以下に示す実施の形態は、あくまでも、本発明を実施化する際の一つの例示であって、本発明は、以下の実施の形態により何ら制限されるものではない。

実施の形態に係る尿検体分析装置の構成を示す図である。 実施の形態に係る測定装置の構成を示す図である。 実施の形態に係る試料調製部および光学検出部の構成を示す図である。 実施の形態に係る光学検出部およびアナログ信号部の構成を示す模式図である。 実施の形態に係る情報処理装置の構成を示す図である。 実施の形態に係る検体の測定処理および分析処理を示すフローチャートである。 実施の形態に係る細菌の形態に応じたスキャッタグラムの例示図である。 実施の形態に係るスキャッタグラムを示す図である。 実施の形態に係るスキャッタグラムの分割について説明する図およびスキャッタグラム上で細菌の数を計測するための領域を示す図である。 実施の形態に係るヒストグラムの例示図である。 実施の形態に係る細菌の形態を判定するための特徴空間を示す模式図である。 実施の形態に係るヒストグラムの例示図である。 実施の形態に係る分析処理を示すフローチャートである。 実施の形態に係る情報処理装置の表示部に表示される情報表示画面の例示図である。 実施の形態に係る細菌の形態判定結果の検証例を示す図である。 変更例に係る細菌の形態を判定するための特徴空間を示す模式図である。 変更例に係る細菌の形態を判定するための特徴空間を示す模式図である。 変更例に係る細菌の形態を判定するための特徴空間を示す模式図および細菌の形態の判定結果の検証例を示す図である。 変更例に係る細菌の形態に応じた前方散乱光強度と蛍光強度のスキャッタグラムおよびヒストグラムの例示図である。 変更例に係る前方散乱光強度が小さい領域における細菌の出現頻度に関するパラメータの設定例を示す図である。 変更例に係る細菌の形態に応じた前方散乱光強度と前方散乱光パルス幅のスキャッタグラムを示す例示図である。 変更例に係る分析処理を示すフローチャートである。 変更例に係る細菌の形態判定結果の検証例を示す図である。 変更例に係る前方散乱光強度と蛍光強度のスキャッタグラム上に設定される角度領域およびヒストグラムの例示図である。 変更例に係る前方散乱光強度と蛍光強度のスキャッタグラム上に設定される等高線領域の例示図である。 変更例に係る前方散乱光強度と蛍光強度のスキャッタグラム上に設定される方向ベクトルの例示図である。 変更例に係る前方散乱光強度と蛍光強度のスキャッタグラム上に設定される角度領域の例示図および分析処理を示すフローチャートである。

本実施の形態は、尿検体に含まれる細菌について測定を行い、かかる測定結果から得られる尿検体中の細菌の形態を判定する尿検体分析装置に本発明を適用したものである。

以下、本実施の形態に係る尿検体分析装置について、図面を参照して説明する。

図１は、本実施の形態に係る尿検体分析装置１の構成を示す図である。

尿検体分析装置１は、測定装置２と情報処理装置３を備える。測定装置２は、尿検体に含まれている細菌、および白血球等の尿中有形成分をフローサイトメーターにより光学的に測定する。情報処理装置３は、測定装置２による測定結果を分析し、分析結果を表示部３２０に表示する。

図２は、測定装置２の構成を示す図である。

測定装置２は、検体分配部２０１と、試料調製部２０２と、光学検出部２０３と、信号処理部２１０と、ＣＰＵ２０４と、通信インターフェース２０５と、メモリ２０６とを有する。信号処理部２１０は、アナログ信号処理部２１１と、Ａ／Ｄコンバータ２１２と、デジタル信号処理部２１３と、メモリ２１４とを有する。

検体分配部２０１は、吸引管とポンプ（図示せず）を備えている。ポンプが駆動されることにより、吸引管内に所定量の検体（尿）が吸引され、吸引管内に吸引された検体が吐出される。かかる吸引管とポンプにより、検体分配部２０１は、検体容器から吸引された所定量の検体を、試料調製部２０２に供給する。

試料調製部２０２は、試薬容器と、混合容器と、ポンプ（図示せず）を備えている。混合容器では、検体分配部２０１から供給された検体に対して、試薬容器から供給される希釈液と染色液が混合され、測定試料の調製が行われる。混合容器で調製された測定試料は、ポンプにより、シース液と共に光学検出部２０３のシースフローセル２０３ｃ（図４参照）に供給される。

光学検出部２０３は、測定試料に対してレーザ光を照射し、これにより生じた前方散乱光と、側方蛍光と、側方散乱光に基づく電気信号を、アナログ信号処理部２１１に出力する。アナログ信号処理部２１１は、ＣＰＵ２０４の指示に従って、光学検出部２０３から出力された電気信号を増幅し、Ａ／Ｄコンバータ２１２に出力する。

Ａ／Ｄコンバータ２１２は、アナログ信号処理部２１１によって増幅された電気信号をデジタル信号に変換し、デジタル信号処理部２１３に出力する。デジタル信号処理部２１３は、ＣＰＵ２０４の指示に従って、Ａ／Ｄコンバータ２１２から出力されるデジタル信号に対して所定の信号処理を施す。信号処理が施されたデジタル信号はメモリ２１４に記憶される。

メモリ２１４に記憶されるデジタル信号は、シースフローセル２０３ｃを細菌が通過する度に生じる前方散乱光および側方蛍光のパルス信号に基づく信号を含んでいる。なお、本実施の形態では、後述のように、シースフローセル２０３ｃによって、細菌の他、尿に含まれる赤血球、白血球、上皮細胞、円柱等に対する光学情報も取得され、メモリ２１４に記憶される。

ＣＰＵ２０４は、メモリ２１４に記憶されたデジタル信号から、前方散乱光および側方蛍光のパルス信号の高さを取得する。ここで、前方散乱光のパルス信号の高さは、シースフローセル２０３ｃを１つの細菌が通過したことによって生じた前方散乱光の強度を示している。レーザ光に細菌に照射されたときの細菌の表面積が大きいほど、レーザ光が細菌によって散乱される光量が多くなり、前方散乱光のパルス信号の高さが高くなる。すなわち、前方散乱光のパルス信号の高さは、細菌の表面積を反映している。また、側方蛍光のパルス信号の高さは、シースフローセル２０３ｃを１つの細菌が通過したことによって生じた側方蛍光の強さを示している。なお、側方蛍光のパルス信号の高さは、細菌に含まれる核酸の染色度合いを反映している。

ＣＰＵ２０４は、前方散乱光と側方蛍光のパルス信号の高さを取得した後、パルス信号の高さに基づき、シースフローセル２０３ｃを通過した各々の細菌についての前方散乱光強度と蛍光強度のデータ群（以下、「測定データ」という）を生成する。ＣＰＵ２０４は、かかる測定データを通信インターフェース２０５に出力する。また、ＣＰＵ２０４は、通信インターフェース２０５を介して情報処理装置３から制御信号を受信し、かかる制御信号に従って測定装置２の各部を駆動する。

通信インターフェース２０５は、ＣＰＵ２０４から出力される測定データを情報処理装置３に送信し、情報処理装置３から出力される制御信号を受信する。メモリ２０６は、ＣＰＵ２０４の作業領域として用いられる。

図３は試料調製部２０２および光学検出部２０３の概略機能構成を示す図である。図３において、試験管に入った検体（尿）は、吸引管２０１ａを用いて図示しないシリンジポンプにより吸引され、検体分配部２０１によって試料調製部２０２へ分注される。試料調製部２０２は、細菌系試料調製部２０２ａと沈渣系試料調製部２０２ｂとで構成されており、検体分配部２０１は、細菌系試料調製部２０２ａと沈渣系試料調製部２０２ｂのそれぞれに検体（尿）の定量されたアリコートが分配される。

細菌系試料調製部２０２ａの尿アリコートは、希釈液２０２ｃと染色液２０２ｄが混合されて染色液２０２ｄに含まれる色素により染色が施される。この染色試料は、検体（尿）中の細菌を分析するための懸濁液となる。

沈渣系試料調製部２０２ｂの尿アリコートは、希釈液２０２ｅと染色液２０２ｆが混合されて染色液２０２ｆに含まれる色素により染色が施される。この染色試料は、赤血球、白血球、上皮細胞、円柱等の比較的大きい尿中有形成分を分析するための懸濁液となる。

このようにして調製された２種類の懸濁液（試料）は、先に沈渣系試料調製部２０２ｂの懸濁液が光学検出部２０３に導かれ、シースフローセル２０３ｃにおいてシース液に包まれた細い流れを形成し、そこに、レーザ光が照射される。その後同様に、細菌系試料調製部２０２ａの懸濁液が光学検出部２０３に導かれ、シースフローセル２０３ｃにおいて細い流れを形成し、レーザ光が照射される。このような動作は、情報処理装置３の制御により、図示しない駆動部や電磁弁等を動作させることにより、自動的に行われる。

図４は、測定装置２のうち光学検出部２０３とアナログ信号処理部２１１の構成を示す模式図である。

光学検出部２０３は、発光部２０３ａと、照射レンズユニット２０３ｂと、シースフローセル２０３ｃと、集光レンズ２０３ｄと、ピンホール板２０３ｅと、ＰＤ（フォトダイオード）２０３ｆと、集光レンズ２０３ｇと、ダイクロイックミラー２０３ｈと、光学フィルタ２０３ｉと、ピンホール板２０３ｊと、ＰＭＴ（光電子倍増管）２０３ｋと、ＰＤ（フォトダイオード）２０３ｌとを備えている。アナログ信号処理部２１１は、アンプ２１１ａ、２１１ｂ、２１１ｃを備えている。

発光部２０３ａから出射されるレーザ光は、照射レンズユニット２０３ｂにより、試料流に垂直な方向に扁平なビームスポットとして、シースフローセル２０３ｃの内部を通過する測定試料を含む試料流に照射される。なお、シースフローセル２０３ｃの内部を通過する測定試料は、上述のようにして、測定対象となる検体（尿）に、希釈液と染色液が混合された２種類の懸濁液である。

集光レンズ２０３ｄは、発光部２０３ａから出射されるレーザ光の進行方向に配置されている。シースフローセル２０３ｃから生じる前方散乱光は、集光レンズ２０３ｄによって収束されて、ピンホール板２０３ｅを通り、ＰＤ２０３ｆによって受光される。

集光レンズ２０３ｇは、発光部２０３ａから出射されるレーザ光の進行方向と交差する方向に配置されている。シースフローセル２０３ｃから生じる側方蛍光と側方散乱光は、集光レンズ２０３ｇによって収束されて、ダイクロイックミラー２０３ｈに入射する。ダイクロイックミラー２０３ｈは、側方蛍光と側方散乱光を分離する。ダイクロイックミラー２０３ｈにより分離された側方蛍光は、光学フィルタ２０３ｉとピンホール板２０３ｊを通り、ＰＭＴ２０３ｋによって受光される。他方、ダイクロイックミラー２０３ｈにより分離された側方散乱光は、ＰＤ２０３ｌによって受光される。

ＰＤ２０３ｆ、ＰＭＴ２０３ｋ、ＰＤ２０３ｌは、それぞれ、受光した前方散乱光、側方蛍光、側方散乱光に応じて電気信号を出力する。アンプ２１１ａ、２１１ｂ、２１１ｃは、それぞれ、ＰＤ２０３ｆ、ＰＭＴ２０３ｋ、ＰＤ２０３ｌから出力される電気信号を増幅し、Ａ／Ｄコンバータ２１２に出力する。なお、アンプ２１１ａ、２１１ｂ、２１１ｃは、図２に示すアナログ信号処理部２１１を構成する。

図５は、情報処理装置３の構成を示す図である。

情報処理装置３は、パーソナルコンピュータからなっており、本体３００と、入力部３１０と、表示部３２０（図１参照）から構成されている。本体３００は、ＣＰＵ３０１と、ＲＯＭ３０２と、ＲＡＭ３０３と、ハードディスク３０４と、読出装置３０５と、入出力インターフェース３０６と、画像出力インターフェース３０７と、通信インターフェース３０８とを有する。

ＣＰＵ３０１は、ＲＯＭ３０２に記憶されているコンピュータプログラムおよびＲＡＭ３０３にロードされたコンピュータプログラムを実行する。ＲＡＭ３０３は、ＲＯＭ３０２およびハードディスク３０４に記録されているコンピュータプログラムの読み出しに用いられる。また、ＲＡＭ３０３は、これらのコンピュータプログラムを実行するときに、ＣＰＵ３０１の作業領域としても利用される。

ハードディスク３０４には、オペレーティングシステムおよびアプリケーションプログラムなど、ＣＰＵ３０１に実行させるための種々のコンピュータプログラムおよびコンピュータプログラムの実行に用いるデータがインストールされている。また、ハードディスク３０４には、測定装置２から受信した測定データが記憶されている。

さらに、ハードディスク３０４には、測定データに基づいて検体に含まれる細菌およびその他の尿中有形成分の数を取得し検体についての分析を行うためのプログラムや、分析結果を表示部３２０上に表示を行う表示プログラムがインストールされている。これらプログラムがインストールされることで、後述の分析処理や表示処理が行われる。すなわち、ＣＰＵ３０１は、かかるプログラムにより、後述する図６（ｂ）と図１３の処理を実行する機能や、図１４の画面を表示する機能が付与されている。

読出装置３０５は、ＣＤドライブまたはＤＶＤドライブ等によって構成されており、記録媒体などの外部記憶に記録されたコンピュータプログラムおよびデータを読み出すことができる。これにより、情報処理装置３で実行されるプログラムは、記録媒体などの外部記憶を介して更新可能となっている。

入出力インターフェース３０６には、マウスやキーボードからなる入力部３１０が接続されており、ユーザが入力部３１０を使用することにより、情報処理装置３に対する指示が行われる。画像出力インターフェース３０７は、ディスプレイ等で構成された表示部３２０に接続されており、画像データに応じた映像信号を、表示部３２０に出力する。表示部３２０は、入力された映像信号をもとに、画像を表示する。

また、通信インターフェース３０８により、測定装置２から送信された測定データの受信が可能となる。かかる測定データは、ハードディスク３０４に記憶される。

図６は、測定装置２のＣＰＵ２０４と情報処理装置３のＣＰＵ３０１の制御を示すフローチャートである。図６（ａ）は、測定装置２のＣＰＵ２０４による測定処理を示すフローチャートであり、図６（ｂ）は、情報処理装置３のＣＰＵ３０１による分析処理を示すフローチャートである。

図６（ｂ）を参照して、ＣＰＵ３０１は、入力部３１０を介してユーザからの測定開始指示があると（Ｓ１１：ＹＥＳ）、測定装置２に測定開始信号を送信する（Ｓ１２）。続いて、ＣＰＵ３０１は、測定データを受信したかを判定する（Ｓ１３）。測定データが受信されていないと（Ｓ１３：ＮＯ）、処理が待機される。

他方、図６（ａ）を参照して、ＣＰＵ２０４は、情報処理装置３から測定開始信号を受信すると（Ｓ２１：ＹＥＳ）、上述した検体の測定を行う（Ｓ２２）。検体の測定が終了すると、ＣＰＵ２０４は、情報処理装置３に測定データを送信し（Ｓ２３）、処理がＳ２１に戻される。

図６（ｂ）を参照して、ＣＰＵ３０１は、測定装置２から測定データを受信すると（Ｓ１３：ＹＥＳ）、ハードディスク３０４に測定データを記憶し、かかる測定データに基づいて分析処理を行う（Ｓ１４）。続いて、ＣＰＵ３０１は、Ｓ１４で取得した分析結果を表示部３２０に表示する（Ｓ１５）。しかる後、処理がＳ１１に戻される。

次に、図６のＳ１４における“分析処理”について説明する。

まず、図７（ａ）〜（ｃ）を参照して、細菌種別の検出原理について説明する。

図７（ａ）は、測定試料中に主として桿菌が含まれる場合の２次元スキャッタグラムの例示図である。図７（ｂ）は、測定試料中に主として連鎖球菌が含まれる場合の２次元スキャッタグラムの例示図である。図７（ｃ）は、測定試料中に主としてブドウ球菌が含まれる場合の２次元スキャッタグラムの例示図である。なお、図７（ａ）〜図７（ｃ）の下部には、それぞれ、各細菌に対するレーザ光（図４参照）の照射状態が模式的に示されている。図４を参照して説明したとおり、レーザ光はシースフローセル２０３ｃにおいて扁平なビームスポットを形成し、細菌を含む試料流はビームスポットを下から上に通過する。また、便宜上、図７（ａ）〜（ｃ）には、それぞれ、ドットの分布状態を横軸からの偏角で示すための直線が付記されている。

細菌の測定においては、細菌の大きさ（表面積）が大きいほど、前方散乱光強度（ピーク値）が高く、細菌の染色度合いが高いほど、蛍光強度が高くなる。このため、２次元スキャッタグラム上におけるドットの分布状態は、細菌の形態毎に互いに異なる。

図７（ａ）の下部に示すように、桿菌は、一つ一つの細菌が長細い棒状または円筒状の形状を有するため、連鎖球菌やブドウ球菌に比べて、レーザ光が照射される細菌の表面積が小さい。図７（ａ）の例では、２つの連なった桿菌の一部にレーザ光が照射されている。なお、図７（ａ）のに示す状態のほか、１つの桿菌のみにレーザ光が照射されることも起こり得る。このように桿菌は、レーザ光が照射される細菌の表面積が小さいため、前方散乱光強度が低い。このため、測定試料中に主として桿菌が含まれる場合には、図７（ａ）に示すように、大半のドットが下部の領域に分布する２次元スキャッタグラムが得られる。

図７（ｂ）の下部に示すように、連鎖球菌は、一つ一つの細菌が略円形状を有し、各細菌が直鎖状に連なっている。したがって、連鎖球菌は、桿菌に比べて、レーザ光が照射される表面積が大きい。このため、測定試料中に主として連鎖球菌が含まれる場合には、前方散乱光強度が桿菌の場合よりも大きくなり易く、これにより、図７（ｂ）に示すように、桿菌の場合よりも上側にドットが分布する２次元スキャッタグラムが得られる。

図７（ｃ）の下部に示すように、ブドウ球菌は、連鎖球菌と同様、一つ一つの細菌が略円形状を有しているが、連鎖球菌よりも、細菌の凝集度が高くなっている。したがって、ブドウ球菌は、連鎖球菌よりも、レーザ光が照射される表面積が大きくなる。このため、測定試料中に主としてブドウ球菌が含まれる場合には、連鎖球菌の場合よりも、さらに前方散乱光強度が高くなり易く、これにより、図７（ｃ）に示すように、連鎖球菌の場合よりもさらに上側にドットが分布する２次元スキャッタグラムが得られる。

図７（ａ）〜（ｃ）を参照すると、横軸から各直線までの偏角が、細菌毎に異なっている。したがって、横軸を蛍光強度、縦軸を前方散乱光強度とする２次元スキャッタグラムから偏角を求め、求めた偏角の大きさを所定の閾値と比較することで、測定試料中に含まれる細菌が桿菌であるか、球菌（連鎖球菌、ブドウ球菌）であるかを判定することができる。本実施の形態では、この原理に基づき、測定試料中に含まれる細菌の形態が判別される。

なお、測定試料中に複数形態の細菌が混在する場合、２次元スキャッタグラムにおけるドットの分布は、図７（ａ）〜（ｃ）のようにはならず、たとえば、２つの分布が融合したようなドットの分布となる。このような場合、測定試料中に複数の細菌が含まれると適正に判定されることが望ましく、誤って、測定試料中の細菌が桿菌単独または球菌単独（連鎖球菌、ブドウ球菌）であると判定されることを防ぐことが望ましい。本実施の形態では、このような場合に、測定試料中に複数の細菌が混在することが、偏角以外の他の特徴情報に基づいて判定される。これについては、以下に示す“分析処理”の具体的手法において説明する。

図８（ａ）は、分析処理において作成されるスキャッタグラムデータテーブルＴｓの構成を示す図である。

スキャッタグラムデータテーブルＴｓには、横軸（Ｘ軸）を蛍光強度、縦軸（Ｙ軸）を前方散乱光強度とする直交座標系上の各座標位置における測定データの度数（頻度）が保持される。たとえば、Ｇ１１は、座標位置（１，１）における測定データの度数（頻度）を示し、Ｇｎｎは、座標位置（ｎ，ｎ）における測定データの度数（頻度）を示している。つまり、スキャッタグラムデータテーブルＴｓは、各座標位置にプロットされる細菌の数を保持する。なお、図８（ａ）では、縦軸、横軸の座標がそれぞれ１〜ｎと規定されているが、これに限られるものではない。たとえば、縦と横の座標の設定数が互いに異なっていてもよい。

図８（ｂ）は、縦軸（Ｙ軸）を前方散乱光強度、横軸（Ｘ軸）を蛍光強度とする直交座標系に、細菌の測定データをドットとして分布させた２次元スキャッタグラムの例示図である。図８（ｃ）は、上記直交座標系上の座標位置（ｉ，ｊ）にプロットされるドットＰｉｊの偏角θｉｊを示す模式図である。図８（ｃ）に示すように、偏角θｉｊは、直交座標系の原点ＯとドットＰｉｊを結ぶ直線と、Ｘ軸（Ｙ＝０）とがなす角度である。なお、原点Ｏは、座標軸の０点をいかに設定するかによって適宜変更することができる。例えば、前方散乱光強度および蛍光強度が、それぞれ０〜２５５の数値範囲をとりうる場合、原点を（０、０）とすることもできるし、（ｎ、ｍ）（ただし、０≦ｎ、ｍ≦２５５）とすることもできる。

図９（ａ）は、２次元スキャッタグラム上に設定される角度領域θｋを概念的に示す図である。

直線ｄ０、ｄ１、ｄ２、ｄ３、ｄ４、…は、２次元スキャッタグラムの原点Ｏを中心とする仮想の円Ａの径方向の直線である。直線ｄ０は横軸に一致する直線であり、他の直線は、図示の如く、それぞれ隣り合う直線に対してγの角度を有している。角度領域θ１、θ２、θ３、θ４、…は、直線ｄ０、ｄ１、ｄ２、ｄ３、ｄ４、…によって分割された領域である。なお、γは任意に定めることができ、たとえば、１°に設定してもよいし、１０°に設定しても良い。このように２次元スキャッタグラムを複数の領域に分割した後、角度領域θ１、θ２、θ３、θ４、…から、さらに原点Ｏ付近の領域Ｂが除かれる。領域Ｂは、原点Ｏを中心とする円と各座標軸とが囲う扇形形状の領域である。

図９（ｂ）は、角度領域θｋから原点Ｏ付近の領域Ｂが除かれた領域を示す図である。図示の如く、角度領域θ１、θ２、θ３、θ４、…から、図９（ａ）で示した領域Ｂが除かれている。この原点Ｏ付近の領域Ｂが除かれた角度領域θ１、θ２、θ３、θ４、に含まれる細菌の数が計測される。

ここで、図９（ｂ）のように、角度領域θ１、θ２、θ３、θ４、…から領域Ｂが除かれる理由は、後述する尿路感染症の分類の判定と細菌の形態の判定の精度を高めるためである。すなわち、図８（ｂ）の２次元スキャッタグラムからも分かる通り、原点Ｏ付近に細菌の分布が偏り易い。このため、角度領域θ１、θ２、θ３、θ４、…のカウント結果に顕著な差が生じるように、原点Ｏ付近の細菌をカウント対象から除外することが好ましい。また、領域Ｂでは、領域Ｂ以外の領域（前方散乱光強度と蛍光強度が大きい領域）と比較して、直線ｄ０、ｄ１、ｄ２、ｄ３、ｄ４、…によって分割される領域が狭い。他方、原点Ｏ付近では、異なる細菌の分布が互いに重なり合い易い。このため、形態判定の精度を高めるために、原点Ｏ付近の細菌をカウント対象から除外することが好ましい。

このような理由から、尿路感染症の分類の判定と細菌の形態の判定では、原点Ｏ付近の細菌の数をカウントしないようにして各領域に含まれる細菌の数の差を顕著なものとするために、角度領域θ１、θ２、θ３、θ４、…から原点Ｏ付近の領域Ｂが除かれる。

なお、本実施の形態では、角度領域θ１、θ２、θ３、θ４、…から、扇形の領域Ｂが除外されたが、除外される領域は、矩形等他の形状であっても良い。以下の説明では、角度領域θ１、θ２、θ３、θ４、…から原点Ｏ付近の領域Ｂが除かれた領域を、角度領域θ１、θ２、θ３、θ４、…と称する。

図１０（ａ）は、分析処理において参照される偏角データテーブルＴｄの構成を示す図である。偏角データテーブルＴｄには、図８（ｃ）に示す各ドットＰｉｊの偏角θｉｊが、各ドットＰｉｊの座標位置に対応づけて保持されている。すなわち、偏角データテーブルＴｄの各欄には、図８（ａ）に示すスキャッタグラムデータテーブルＴｓ中の度数Ｇ１１〜Ｇｎｎにそれぞれ対応する２次元スキャッタグラム上のドットＰ１１〜Ｐｎｎの偏角θ１１〜θｎｎが格納される。偏角θｉｊは、図８（ｃ）に示すように、原点ＯとドットＰを結ぶ直線と、Ｘ軸（Ｙ＝０）がなす角度である。たとえば、座標（２，２）のドットＰ２２の偏角θ２２は、４５°となる。

図１０（ｂ）は、分析処理において作成されるヒストグラムデータテーブルＴｈの構成を示す図である。図１０（ｂ）において、左端の列には、２次元スキャッタグラム上の横軸から縦軸までの領域を角度方向にｍ個に区分した場合の、横軸からの区分順位が示されており、中央の列には、対応する区分順位の角度領域θｋの角度情報（θｋ）が示されている。また、ヒストグラムデータテーブルＴｈの右端の列には、角度領域θｋに含まれる細菌の出現頻度（プロット数）に関する度数データＦｋが格納される。

図９（ｂ）に示すように、角度領域θｋは、２つの直線ｄｋ−１、ｄｋによって区画される。図１０（ｂ）のヒストグラムデータテーブルＴｈ中の角度情報（θｋ）には、横軸に近い方の直線ｄｋ−１と横軸との間の角度が格納される。たとえば、角度領域θ２の角度範囲が１０°〜２０°である場合、ヒストグラムデータテーブルＴｈの角度情報（θ２）の欄には、１０°の値が格納される。

また、度数データＦｋの欄に格納される細菌の出現頻度は、角度領域θｋの角度範囲に含まれる偏角を、図１０（ａ）に示す偏角データテーブルＴｄにおいて特定し、特定した偏角に対応する座標位置を、図８（ａ）のスキャッタグラムデータテーブルＴｓにおいて特定し、特定した座標位置に格納された度数（頻度）を総計することにより取得される。たとえば、度数データＦ２の出現頻度を求める場合、まず、１０°〜２０°に含まれる偏角が、図１０（ａ）の偏角データテーブルＴｄにおいて特定される。この場合、偏角θ３１（θ３１≒１８°）、偏角θ４１（θ４１≒１４°）等が、偏角データテーブルＴｄにおいて特定される。次に、特定された偏角θ３１、θ４１に対応する座標位置（３，１）、（４，１）等が図８（ａ）のスキャッタグラムデータテーブルＴｓにおいて特定され、特定された座標位置（３，１）、（４，１）等に格納された度数Ｇ３１、Ｇ４１等が総計され、当該総計値が、度数データＦ２として取得される。なお、度数の総計においては、上記のように、領域Ｂに含まれる座標位置は、度数の総計対象から除かれる。

こうしてヒストグラムデータテーブルＴｈが作成された後、度数データが最大となる角度領域の角度情報が、偏角情報θｐとして取得される。たとえば、度数データＦｉが、全ての度数データの中で最大である場合、角度領域θｉの角度情報（θｉ）が、偏角情報θｐとして取得される。

図１０（ｃ）は、図１０（ｂ）に示すヒストグラムデータテーブルＴｈに格納された角度情報（θｋ）と度数データＦｋとに基づいてヒストグラムを作成した場合のヒストグラムの例示図である。図１０（ｃ）において、横軸は、角度領域θｋの角度情報（θｋ）、縦軸は、角度領域θｋに対応する度数データＦである。この例では、ヒストグラム中に現れる２つの山のうち、左側の山のピークに対応する角度情報が偏角情報θｐとして取得される。

こうして取得された偏角情報θｐは、図７（ａ）〜（ｃ）中に付記した直線の、横軸に対する傾角に対応する。偏角情報θｐは、２次元スキャッタグラムにおける粒子の分布パターンの特徴を示すパラメータである。より詳しくいえば、偏角情報θｐは、２次元スキャッタグラム上で粒子が集中してプロットされる位置を表しており、検体に含まれるそれぞれの細菌の表面積と色素による染まり具合との関係を代表的に表す値である。偏角情報θｐと所定の閾値とを比較することにより、測定試料中に含まれる細菌の形態を判定することができる。

なお、測定試料中に複数の細菌が混在する場合には、上述のように、複数の細菌が混在することが適正に判定されることが望ましい。本実施の形態では、この判定のために、全角度領域（θ１〜θｍ）の度数に対する低角度領域θＬの度数の割合αがさらに用いられる。ここで、低角度領域θＬは、図１０（ｃ）に示すように、０°〜θａの範囲に含まれる角度領域である。たとえば、低角度領域θＬが角度領域θ１およびθ２に設定される場合、度数データＦ１〜Ｆｍの総計値ＦＡに対する度数データＦ１およびＦ２の加算値ＦＬの割合が、割合αとして算出される。割合αは、次式により求められる。

α＝（ＦＬ／ＦＡ）×１００ …（１）

低角度領域θＬを定義するθａは、たとえば、０°＜θａ＜３０°と設定することができる。より好ましくは、θａは、０°＜θａ＜２０°とすることができる。

図１０（ｃ）に示すヒストグラムでは、ハッチングが付された領域が、低角度領域θＬに対応し、この領域の度数の全領域の度数に対する割合が、割合αとなる。

割合αは、０〜９０°の角度範囲におけるヒストグラム全体の分布状態と、一部の角度範囲における分布状態との関係を示すパラメータである。本実施形態における割合αは、低角度領域θＬにおける粒子数と、全体の角度範囲における粒子数との割合を示す値である。すなわち、割合αの値が大きければ大きいほど、スキャッタグラムにおける低角度領域に粒子が局在していることが示唆される。つまり、桿菌が単独で存在している可能性が高いことがわかる。一方、割合αの値が小さければ、低角度から高角度の広範囲に粒子が分散していることが示唆される。

こうして取得された割合αと、上述の偏角情報θｐとの組合せが、予め準備された特徴空間において、どの区画範囲（判定領域）に属するかによって、測定試料に含まれる細菌が、桿菌であるか、球菌（連鎖球菌、ブドウ球菌）であるか、あるいは、混合であるかが判定される。

図１１（ａ）は、検体に含まれる細菌の形態を判定するための特徴空間を模式的に示す図である。図１１（ａ）において、横軸は割合αの大きさ、縦軸は偏角情報θｐの大きさを示す。

図１１（ａ）に示すように、特徴空間は、縦軸と横軸に、それぞれ、閾値角度θｓと閾値αｓが設定され、これら閾値角度θｓと閾値αｓによって、判定領域Ｓ１〜Ｓ３に区分されている。上述のようにして、検体の測定結果が判定領域Ｓ１〜Ｓ３のうち、どの領域に含まれるかによって測定試料に含まれる細菌の形態が判定される。

図１１（ｂ）は、測定試料中に主として球菌（連鎖球菌、ブドウ球菌）が含まれる場合のヒストグラムの例示図である。図１１（ｃ）は、測定試料中に主として桿菌が含まれる場合のヒストグラムの例示図である。図１１（ｄ）は、測定試料中に複数形態の細菌が混在する場合のヒストグラムの例示図である。図１１（ｂ）には、測定試料中に連鎖球菌が含まれる場合のヒストグラムｈ１と、測定試料中にブドウ球菌が含まれる場合のヒストグラムｈ２が示されている。

図１１（ｃ）に示すように、測定試料中に主として桿菌が含まれる場合、ヒストグラムは、閾値角度θｓ以下の角度範囲にピークが現れ、データの出現度数も低角側に集中する傾向がある。したがって、図１１（ａ）に示すように、桿菌に対応する判定領域Ｓ１は、偏角情報θｐが閾値角度θｓ以下で、且つ、割合αが閾値αｓ以上の領域に設定される。

図１１（ｄ）に示すように、測定試料中に複数形態の細菌が混在する場合、ヒストグラムは、閾値角度θｓ以下の角度範囲にピークが現れ、データの出現度数は低角から高角までの範囲になだらかに分布する傾向がある。したがって、図１１（ａ）に示すように、混合（複数形態の細菌が混在するタイプ）に対応する判定領域Ｓ３は、偏角情報θｐが閾値角度θｓ以下で、且つ、割合αが閾値αｓより小さい領域に設定される。

図１１（ｂ）に示すように、測定試料中に主として球菌（連鎖球菌、ブドウ球菌）が含まれる場合、ヒストグラムは、閾値角度θｓよりも大きい角度範囲にピークが現れる。したがって、図１１（ａ）に示すように、球菌（連鎖球菌、ブドウ球菌）に対応する判定領域Ｓ２は、偏角情報θｐが閾値角度θｓよりも大きい領域に設定される。

測定試料に含まれる細菌の形態は、上述の偏角情報θｐと割合αの組合せが、図１１（ａ）の特徴空間上のどの判定領域に属するかによって判定される。すなわち、偏角情報θｐと割合αの組合せが判定領域Ｓ１に属する場合、測定試料に含まれる細菌は桿菌であると判定され、この組合せが判定領域Ｓ２に含まれる場合、測定試料に含まれる細菌は球菌（連鎖球菌、ブドウ球菌）であると判定される。また、偏角情報θｐと割合αの組合せが判定領域Ｓ３に属する場合、測定試料に含まれる細菌は混合であると判定される。

なお、閾値角度θｓおよび閾値αｓは、測定装置の特性等を考慮して、高い判定精度が得られるように設定される。同様に、割合αを取得するための低角度領域θＬもまた、測定装置の特性等を考慮して、高い判定精度が得られるように設定される。これら閾値角度θｓ、閾値αｓおよび低角度領域θＬは、デフォルトで設定される他、操作者により適宜調整可能であっても良い。

また、本実施の形態では、偏角情報θｐと割合αの組合せによって、細菌の形態が判定されるため、複数の角度範囲にピークが現れる場合であっても、適正に細菌の形態を判別することができる。たとえば、図１１（ｂ）のヒストグラムｈ１では、２つの角度においてピークが現れている。これは、測定試料中に桿菌と球菌が混在していたのではなく、２次元スキャッタグラムにおけるドットの分布具合により、低角度の角度範囲に小さなピークが出現したものである。このように、偶然にピークが複数の角度範囲において出現した場合、上記特許文献１に記載のピーク角度およびピーク角度の出現数のみに応じた細菌の形態の判別手法を用いると、測定試料中に含まれる細菌の形態は、混合であると誤判定される惧れがある。これに対し、本実施の形態における判定手法では、最大のピークθｐは閾値角度θｓよりも大きく、且つ、割合αが小さいため、測定試料中に含まれる細菌の形態は、球菌単独であると適正に判定され得る。

また、測定試料中に含まれる細菌の形態は混合であるが、ピークが１つのみ出現する場合、または、測定試料中に含まれる細菌の形態は桿菌単独であるが、ピークが複数出現する場合も起こり得る。

図１２（ａ）は、測定試料中に複数形態の細菌が混在する場合のヒストグラムの例示図である。図１２（ｂ）は、測定試料中に主として桿菌が含まれる場合のヒストグラムの例示図である。

連鎖球菌は、連鎖の長さが互いに異なる種々のタイプのものが含まれ得る。したがって、図１２（ａ）に示すように、桿菌を示すピークと球菌を示すピークが重畳する場合には、細菌の形態が混合であるにもかかわらず、全体が緩やかな波形で１つのピークのみが現れるヒストグラムとなることが起こり得る。この場合、上記特許文献１に記載のピーク角度およびピーク角度の出現数のみに応じた細菌の形態の判別手法を用いると、測定試料中に含まれる細菌の形態は、桿菌単独であると誤判定される惧れがある。これに対し、本実施の形態における判定手法では、割合αが閾値αｓよりも小さいため、測定試料中に含まれる細菌の形態は、混合であると適正に判定され得る。

また、測定試料中に含まれる細菌の形態が桿菌単独である場合であっても、シースフローセル２０３ｃに２つ以上の桿菌が同時に通過すると、複数の桿菌が密集して大きな粒子となり、図１２（ｂ）に示すように、高い角度範囲に偶然２つ目のピークが現れることが起こり得る。この場合、上記特許文献１に記載のピーク角度およびピーク角度の出現数のみに応じた細菌の形態の判別手法を用いると、測定試料中に含まれる細菌の形態は、混合であると誤判定される惧れがある。これに対し、本実施の形態における判定手法では、割合αが閾値αｓ以上となるため、測定試料中に含まれる細菌の形態は、桿菌単独であると適正に判定され得る。

図１３は、図６のＳ１４における“分析処理”の処理フローチャートである。

まず、ＣＰＵ３０１は、ハードディスク３０４から測定データをＲＡＭ３０３に読み出し、読み出した測定データに基づき、測定試料に含まれる細菌の総数および白血球の数を計測する（Ｓ１０１）。細菌の総数と白血球の総数は、図３に示した構成により、それぞれ、別々に調製された試料に対して得られた測定データに基づき、計測される。なお、本実施の形態では、図３に示すように、細菌の計測用の試料と白血球の計測用の試料が別々に調製されたが、細菌の計測用に調製された試料が白血球の計測にも用いられても良い。この場合、前方散乱光強度、および蛍光強度の検出感度が、細菌の計測時と白血球の計測時に、それぞれに適した感度に調整される。

続いて、ＣＰＵ３０１は、測定試料に含まれる細菌の数が所定値以上であるかを判定する（Ｓ１０２）。すなわち、Ｓ１０１で計測した細菌の総数から、１μＬの測定試料中に含まれる細菌の数を取得し、かかる細菌の数が所定値以上であるかを判定する。なお、本実施形態における細菌の種類判定の解析を行なうには、ある程度の数の細菌数が必要になる。本実施の形態では、Ｓ１０２の判定に用いる所定値は、１μＬの測定試料に対して１００個程度とされる。

測定試料に含まれる細菌の数が所定値以上の場合（Ｓ１０２：ＹＥＳ）、ＣＰＵ３０１は、さらに、測定試料に含まれる白血球の数が所定値以上であるかを判定する（Ｓ１０３）。すなわち、Ｓ１０１で計測した白血球の総数から、１μＬの測定試料に含まれる白血球の数を取得し、かかる白血球の数が所定値以上であるかを判定する。なお、本実施の形態では、Ｓ１０３の判定に用いる所定値は、たとえば、１μＬの測定試料に対して１０個程度とされる。

このように、本実施の形態では、細菌の形態判定の解析を始めるか否かの判定要素として、細菌の総数に加え、白血球の総数を用いることにより、尿路感染症である疑いのある検体に対してのみ細菌の形態判定の解析を行うことができる。

測定試料に含まれる細菌の数が所定値よりも小さいと判定され（Ｓ１０２：ＮＯ）、あるいは、測定試料に含まれる白血球の数が所定値よりも小さいと判定されると（Ｓ１０３：ＮＯ）、ＣＰＵ３０１は、細菌の形態判定は不要であると判定し（Ｓ１０４）、処理を終了する。他方、測定試料に含まれる細菌の数が所定値以上と判定され（Ｓ１０２：ＹＥＳ）、且つ、測定試料に含まれる白血球の数が所定値以上と判定されると（Ｓ１０３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ３０１は、処理をＳ１０５に進める。

Ｓ１０５において、ＣＰＵ３０１は、測定データに基づいて、図８（ａ）に示すスキャッタグラムデータテーブルＴｓを作成する。さらに、ＣＰＵ３０１は、作成したスキャッタグラムデータテーブルＴｓに基づいて、図１０（ｂ）に示すヒストグラムデータテーブルＴｈを作成する（Ｓ１０６）。

次に、ＣＰＵ３０１は、作成したヒストグラムデータテーブルＴｈを用いて、上記のように度数データが最大となっている角度領域を抽出し、当該角度領域に対応する偏角情報θｐを取得する（Ｓ１０７）。さらに、ＣＰＵ３０１は、ヒストグラムデータテーブルＴｈを用いて、上記のように低角度領域θＬの度数の全角度領域の度数に対する割合αを算出する（Ｓ１０８）。

こうして、偏角情報θｐと割合αが算出されると、ＣＰＵ３０１は、これらの特徴情報が、図１１（ａ）に示す特徴空間の判定領域Ｓ１〜Ｓ３のうち、どの領域に属するかを判定する（Ｓ１０９、Ｓ１１０）。これにより、検体に含まれる細菌の形態が判定され、判定結果に応じて細菌の形態的特徴に関するフラグが検体に付与される。具体的には、ＣＰＵ３０１は、偏角情報θｐが閾値角度θｓ以下であり（Ｓ１０９：ＹＥＳ）、且つ、割合αが閾値αｓ以上である場合（Ｓ１１０：ＹＥＳ）、すなわち、上記特徴情報が特徴空間の判定領域Ｓ１に含まれる場合、ＣＰＵ３０１は、測定試料に含まれる細菌が主として桿菌であると判定する（Ｓ１１１）。この検体には、細菌の形態的特徴に関するフラグとして「桿菌」のフラグが付与される。また、偏角情報θｐが閾値角度θｓ以下であり（Ｓ１０９：ＹＥＳ）、且つ、割合αが閾値αｓより小さい場合（Ｓ１１０：ＮＯ）、すなわち、上記特徴情報が特徴空間の判定領域Ｓ３に含まれる場合、ＣＰＵ３０１は、測定試料中に、複数形態の細菌が混在していると判定する（Ｓ１１２）。この検体には、細菌の形態的特徴に関するフラグとして「混合」のフラグが付与される。さらに、偏角情報θｐが閾値角度θｓを超える場合（Ｓ１０９：ＮＯ）、すなわち、上記特徴情報が特徴空間の判定領域Ｓ２に含まれる場合、ＣＰＵ３０１は、測定試料に含まれる細菌が、主として球菌（連鎖球菌またはブドウ球菌）であると判定する（Ｓ１１３）。この検体には、細菌の形態的特徴に関するフラグとして「球菌」のフラグが付与される。

なお、本実施の形態は、Ｓ１０９の判定により、検体に含まれる細菌が球菌であるか否かを判定したか、球菌の種別が、連鎖球菌であるか、ブドウ球菌であるかをさらに細かく判別しても良い。この場合、特徴空間の判定領域Ｓ２を２分割するための第２の閾値角度θｓ２が設定される。第２の閾値角度θｓ２は、連鎖球菌の場合に得られる偏角よりも高く、ブドウ球菌の場合に得られる偏角よりも小さい角度に設定される。たとえば、第２の閾値角度θｓ２は、図１１（ｂ）のヒストグラムｈ１の偏角情報θｐとヒストグラムｈ２の偏角情報θｐの間の角度となるように設定される。これにより、球菌の種別をさらに細かく判別することができる。

こうして、ＣＰＵ３０１は、上記の如くして得られた尿路感染症の有無に関する判定結果と細菌の形態的特徴に関するフラグとを含む分析結果を、ハードディスク３０４に記憶し（Ｓ１１４）、分析処理を終了する。そして、ＣＰＵ３０１は、図６（ｂ）のＳ１５において、得られた分析結果を表示するための表示画面を作成し、作成した表示画面を、表示部３２０に表示させる。

図１４は、情報処理装置３の表示部３２０に表示される情報表示画面４００の例示図である。情報表示画面４００は、図６のＳ１５に従って表示される。

情報表示画面４００は、被験者ＩＤ領域４０１と、測定日時領域４０２と、スキャッタグラム領域４０３と、ヒストグラム領域４０４と、被験者情報領域４０５と、細菌情報領域４０６とを含んでいる。

被験者ＩＤ領域４０１には、この分析の元となった検体を採取した被験者を識別する被験者ＩＤが表示される。測定日時領域４０２には、この測定が行われた測定日時が表示される。スキャッタグラム領域４０３には、この測定によって得られた図８（ｂ）に対応する２次元スキャッタグラムが表示される。ヒストグラム領域４０４には、スキャッタグラム領域４０３で表示されているスキャッタグラムに基づいて得られた図１０（ｃ）に対応するヒストグラムが表示される。

被験者情報領域４０５には、被験者ＩＤに対応する被験者の名前、担当医、担当医からのコメントなどが表示される。この他、この被験者に対して投与された薬剤に関する情報が、入力部３１０（図５参照）を介して入力され、被験者情報領域４０５に表示されるようにしても良い。

細菌情報領域４０６には、図１３で示した分析処理において検体に付与された細菌の形態的特徴に関するフラグ、またはフラグに対応するメッセージが表示される。たとえば、検体に桿菌のフラグが付与された場合（Ｓ１１１）、細菌情報領域４０６には、“桿菌？”と表示される。検体に混合のフラグが付与された場合（Ｓ１１２）、細菌情報領域４０６には、“混合？”あるいは“桿菌／球菌？”と表示される。また、検体に球菌のフラグが付与された場合（Ｓ１１３）、細菌情報領域４０６には、“球菌？”と表示される。なお、細菌情報領域４０６の表示内容の末尾に付加される“？”は、この検体に表示内容の細菌が含まれる可能性が高いということを示している。また、細菌の形態が判定されなかった場合や、細菌の形態が判定できなかった場合は、細菌情報領域４０６には空白または“ＵＮＫＮＯＷＮ”が表示される。

なお、情報表示画面４００に、尿路感染症の疑いの有無を表示する領域がさらに設けられてもよい。この場合、“尿路感染症？”と表示される。なお、図１３のＳ１０４の判定がなされると、この領域には何も表示されない。

図１５（ａ）は、尿路感染症検体８５検体に対して行った本実施の形態による細菌の形態の判定結果を示す表、図１５（ｂ）は、尿路感染症検体８５検体に対して行った上記特許文献１に記載の先行技術による判定結果を示す表である。それぞれリファレンスはグラム染色標本を目視検査としてなされた判定結果とし（桿菌６４検体、球菌１１検体、混合（桿菌と球菌の混合）１０検体）、それに対する一致率、感度、ＰＰＶ（陽性的中率）を示す。

なお、上記特許文献１に記載のアルゴリズムでは、検体に含まれる細菌の前方散乱光強度と蛍光強度とをパラメータとするスキャッタグラムについて、原点に対する各細菌の角度が検出される。そして、角度と細菌数のヒストグラムにおいてピークが出現する角度に基づいて、細菌の形態が判定される。細菌の判定では、ピークが含まれる角度領域と細菌の種別とが対応づけられる。ここでは、低角度領域（０度以上２５度以下）が桿菌に割り当てられ、中角度領域（２５度より大きく４５度以下）が連鎖球菌に割り当てられ、高角度領域（４５度より大きく８０度以下）がブドウ球菌に割り当てられる。図１５（ｂ）の判定では、ピークが連鎖球菌またはブドウ球菌の角度領域に含まれる場合は「球菌」と判定され、２つのピークがそれぞれ桿菌と球菌（連鎖球菌、ブドウ球菌）の角度領域に含まれる場合は「混合」と判定される。

図１５（ａ）を参照して本実施の形態による判定結果を説明する。

目視において桿菌と判定された６４検体のうち５０検体が本実施の形態の判別手法により桿菌と判定されている。また、目視において球菌と判定された１１検体のうち５検体が本実施の形態の判別手法により球菌と判定されている。さらに、目視において混合と判定された１０検体のうち５検体が本実施の形態の判別手法により混合と判定されている。

一方、本実施の形態による判定結果により桿菌と判定された５５検体のうち５０検体が目視においても桿菌と判定されている。また、本実施の形態による判定結果により球菌と判定された８検体のうち５検体が目視においても球菌と判定されている。さらに、本実施の形態による判定結果により混合と判定された２２検体のうち５検体が目視においても混合と判定されている。

以上のことから、目視と本実施の形態の判別手法との間の全体の一致率は、７０．６％（６０／８５）であり、高い判定精度が得られていることが判明した。より詳細には、桿菌に対する感度は、７８．１％（５０／６４）、桿菌に対するＰＰＶは、９０．９％（５０／５５）であり、球菌に対する感度は、４５．５％（５／１１）、球菌に対するＰＰＶは６２．５％（５／８）であり、桿菌と球菌の混合に対する感度は５０．０％（５／１０）、ＰＰＶは２２．７％（５／２２）である。

図１５（ｂ）を参照して先行技術による判定結果を説明する。

目視において桿菌と判定された６４検体のうち４８検体が先行技術の判別手法により桿菌と判定されている。また、目視において球菌と判定された１１検体のうち６検体が先行技術の判別手法により球菌と判定されている。さらに、目視において混合と判定された１０検体のうち０検体が先行技術の判別手法により混合と判定されている。

一方、先行技術による判定結果により桿菌と判定された５６検体のうち４８検体が目視においても桿菌と判定されている。また、先行技術による判定結果により球菌と判定された１５検体のうち６検体が目視においても球菌と判定されている。さらに、先行技術による判定結果により混合と判定された１４検体のうち０検体が目視においても混合と判定されている。

以上のことから、目視と先行技術の判別手法との間の全体の一致率は、６３．５％（５４／８５）であった。より詳細には、桿菌に対する感度は、７５．０％（４８／６４）、桿菌に対するＰＰＶは、８５．７％（４８／５６）であり、球菌に対する感度は、５４．５％（６／１１）、球菌に対するＰＰＶは４０．０％（６／１５）であり、桿菌と球菌の混合に対する感度は０.０％（０／１０）、ＰＰＶは０．０％（０／１４）である。

このように、本実施の形態による判別手法は、先行技術の判別手法と比較して、桿菌に対するＰＰＶ、球菌に対するＰＰＶが良好であり、特に、混合の感度とＰＰＶにおいて非常に良好な結果が得られたことがわかる。また、全体としては、７割強の一致率が得られており、本実施の形態による判別手法により精度よく細菌の形態が判別することができることがわかる。このように、桿菌のみを含む検体、球菌のみを含む検体、両者を含む検体を、それぞれ精度良く判別することができるため、適正な抗菌薬を選択するための情報を提供することができる。

以上、本実施の形態によれば、図１１（ａ）に示すように、偏角情報θｐと割合αとの関係から細菌の形態が判定される。したがって、図１１（ｂ）、図１２（ｂ）に示すように、ピークが複数出現するような場合であっても、細菌の形態が桿菌または球菌の単独であることを適正に判定することができる。また、図１２（ａ）に示すように、ピークが１つだけ出現するような場合であっても、細菌の形態が混合であることを適正に判定することができる。このように、上記特許文献１に記載のピーク角度およびピーク角度の出現数のみに応じた細菌の形態の判別手法に比べ、細菌の形態を精度良く判定することができる。

また、本実施の形態によれば、図１１（ａ）に示すように、判定領域Ｓ１〜Ｓ３に区画された特徴空間を用いながら、偏角情報θｐと割合αがどの判定領域に含まれるかよって、細菌の形態が判定されるため、検体に含まれる細菌の形態を、簡易な処理により判定することができる。

また、本実施の形態によれば、偏角情報θｐと割合αが判定領域Ｓ１に含まれる場合、検体に含まれる細菌が桿菌であると判定され、偏角情報θｐと割合αが判定領域Ｓ２に含まれる場合、検体に含まれる細菌が球菌であると判定され、偏角情報θｐと割合αが判定領域Ｓ３に含まれる場合、検体に含まれる細菌が桿菌および球菌の混合であると判定される。これにより、図１５に示すように、検体に含まれる細菌の形態が桿菌、球菌または混合であるかを、精度良く判定することができる。

また、本実施の形態によれば、図１３のＳ１０２に示すように、測定試料に含まれる細菌の数が所定値以上でない場合は、細菌の形態判定は不要であると判定され、細菌の形態判定の処理が行われない。したがって、不要な細菌の形態判定を防ぐことができるとともに、不十分な測定試料に基づく精度の低い判定結果がユーザに提供されることを防ぐことができる。

また、本実施の形態によれば、図１３のＳ１０３に示すように、細菌の数に加え、測定試料に含まれる白血球の数を参照することにより、細菌の形態判定の要否が判定される。このため、細菌の数のみにより細菌の形態判定の要否を判定する場合に比べて、さらに、細菌の形態判定の要否を適正に判定することができ、より精度の高い細菌の判定結果を得ることができる。

さらに、本実施の形態によれば、尿検体の細菌の形態が判定されるため、適時効果的な投薬および処理を採ることが可能となる。

以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施の形態に制限されるものではなく、また、本発明の実施の形態も上記以外に種々の変更が可能である。

たとえば、上記実施の形態では、測定対象として尿を例示したが、血液や尿以外の体液についても測定対象とされ得る。すなわち、体液を検査する検体検査装置にも本発明を適用することができる。ここで、「体液」とは、体腔内に存在する体腔液をいう。具体的には、脳脊髄液（髄液、ＣＳＦ：脳室とくも膜下腔に満たされている液）、胸水（胸膜液、ＰＥ：胸膜腔に溜まった液）、腹水（腹膜腔に溜まった液）、心嚢液（心膜腔に溜まった液）、関節液（滑液：関節、滑液嚢、腱鞘に存在する液）などをいう。また、腹膜透析（ＣＡＰＤ）の透析液や腹腔内洗浄液なども体液の一種として含まれる。

また、上記実施の形態では、前方散乱光強度と蛍光強度の２種類の光学情報を取得し、これらを２軸とする座標平面における粒子の分布を解析することで菌種を判定し、解析に使用した座標平面（スキャッタグラム）を情報表示画面（図１４）に表示した。しかし、情報表示画面に表示する粒子分布図は、解析に使用する座標平面と必ずしも同じでなくてもよい。たとえば、菌種判定のための座標平面とは別に、各粒子から取得した３つの光学情報（たとえば前方散乱光強度、側方散乱光強度および蛍光強度）に基づいて、それら３つのパラメータを軸とする３次元スキャッタグラムを生成し、情報表示画面に表示してもよい。あるいは、３次元の座標空間からなる粒子分布図を生成したうえで、その座標空間のうちの特定の平面に対して本実施形態の解析を行うことで、菌種の判定を実行してもよい。いずれの場合にせよ２種類の光学情報を軸とする座標平面上で粒子の分布を解析することが必須であり、そのような工程を経る限り、本発明による細菌分析方法の範囲に含まれる。

また、上記実施の形態では、図１１（ａ）に示すように、特徴空間が単純な矩形状で区画されたが、一致率や的中率をさらに向上させるためには、データ収集結果に基づき特徴空間の判定領域の最適化が図られることが望ましい。

図１６（ａ）は、特徴空間の例示図である。図１６（ｂ）は、特徴空間に細菌の形態の判別結果を分布させた例示図である。

図１６（ａ）に示すように、判定領域Ｓ１と判定領域Ｓ３の境界線が傾斜するように、特徴空間が区画されている。これにより、図１６（ｂ）に示すように、細菌の形態の判別がより適正化され得る。

また、上記実施の形態では、図１１（ａ）に示すように、特徴空間が判定領域Ｓ１〜Ｓ３の３つの領域に区画されたが、判定領域Ｓ２とＳ３が一つの判定領域に統合されても良い。

図１７は、検体に含まれる細菌の形態を判定するための特徴空間を模式的に示す図である。

図１７に示すように、検体の測定結果が判定領域Ｓ１およびＳ４のどちらかの領域に含まれるかによって測定試料に含まれる細菌の形態が桿菌単独であるか桿菌以外の類型（球菌または混合）であるかが判定される。

この場合、検体には、細菌の形態的特徴に関するフラグとして、「桿菌」および「球菌または混合」の２種類のいずれかが付与される。上述した実施形態に比べてフラグの種類は少ないが、２種類のフラグを付与することで桿菌に感受性のある抗菌薬を選択すべきか、桿菌と球菌の双方に感受性のある広域スペクトルをもつ抗菌薬を選択すべきかを判断するための情報を提供することができる。

図１８（ａ）は、図１７をさらに変形させた特徴空間を示す図である。図１８（ｂ）は、細菌の形態の判定結果を示す表である。

目視において桿菌と判定された６４検体のうち５２検体が本変更例の判別手法により桿菌と判定されている。また、目視において球菌または混合と判定された２１検体のうち１５検体が本変更例の判別手法により球菌または混合と判定されている。

一方、本変更例による判定結果により桿菌と判定された５８検体のうち５２検体が目視においても桿菌と判定されている。また、本変更例による判定結果により球菌または混合と判定された２７検体のうち１５検体が目視においても球菌または混合と判定されている。

以上のことから、目視と本変更例の判別手法との間の全体の一致率は、７８．８％（６７／８５）であり、より高い判定精度が得られていることが判明した。また、桿菌に対する感度は、８１．３％（５２／６４）、桿菌に対するＰＰＶは、８９．７％（５２／５８）であり、球菌または混合に対する感度は、７１．４％（１５／２１）、球菌または混合に対するＰＰＶは５５．６％（１５／２７）であり、球菌または混合をより良好に判定することができた。

特徴空間に設定される判定領域は、この他、楕円形状等、種々の形状であっても良い。また、判定する細菌の形態に応じて、領域の位置、数等も適宜変更され得る。

また、上記実施の形態では、図１１（ａ）に示すように、検体の測定結果が判定領域Ｓ１〜Ｓ３のうち、どの領域に含まれるかによって測定試料に含まれる細菌の形態が判定されたが、検体の測定結果がどの領域に含まれるかが一旦分類された後、特定の領域に含まれたものをさらに細分類することによって、測定試料に含まれる細菌の形態が判定されても良い。また、検体の測定結果がどの領域に含まれるかが一旦分類され、さらに、この分類を所定の基準に従って修正することにより、測定試料に含まれる細菌の形態が判定されても良い。

ところで、桿菌は、増殖する際に、ブドウ球菌や連鎖球菌のように大きな凝集塊を作りにくい。このため、桿菌は通常、図７（ａ）に示すように、前方散乱光強度（ピーク値）と蛍光強度の２次元スキャッタグラム上において、大半のドットが下部の領域に分布する傾向にある。しかしながら、桿菌の形態によっては、大きさが大きいものがあり、このような桿菌について検出される前方散乱光の強度（ピーク）は、比較的大きなものとなる。たとえば、Klebsiella pneumoniaeは、大腸菌などの腸内細菌科の細菌に比べて、大きさが大きい。このような形態の桿菌が測定試料中に大量に含まれる場合には、図１９（ａ）に示すように、球菌の場合に近いドットの分布で、ドットが分布することが起こり得る。

図１９（ａ）は、測定試料中に大きな桿菌が多数含まれている場合の前方散乱光強度（ピーク値）と蛍光強度の２次元スキャッタグラムの一例を示す図である。図１９（ｂ）、図１９（ｃ）は、それぞれ、図７（ｂ）、図７（ｃ）と同様の２次元スキャッタグラムを示す図である。

図１９（ａ）を参照すると、細菌の形態が桿菌である場合であっても、下部の領域にドットがあまり分布せず、図１９（ａ）のスキャッタグラムのドットの分布は、図１９（ｂ）、（ｃ）に示す球菌のスキャッタグラムのドットの分布に近づくようになる。このため、大きな形態の桿菌については、球菌または混合型と誤って判定することがないような判定基準を設定することが好ましい。

したがって、上記判別手法によって球菌または混合と判定された場合には、上記実施の形態および変更例とは異なる基準に従って細菌の形態を再判定し、判定結果を修正することが望ましい。

図１９（ｄ）〜図１９（ｆ）は、それぞれ、図１９（ａ）〜図１９（ｃ）の下部の領域Ａ１に含まれる細菌の出現頻度を示すヒストグラムを模式的に示す図である。

測定試料中に大きな桿菌が含まれる場合、前方散乱光の強度（ピーク）が大きくなるため、図１９（ａ）の領域Ａ１においては、前方散乱光強度が高い範囲において、桿菌の度数（頻度）が高くなる傾向がある。このため、図１９（ａ）の領域Ａ１の細菌に対するヒストグラムは、一般に、図１９（ｄ）に示すような傾向がある。なお、図１９（ｄ）中の小さなピークは、細菌以外の夾雑物の頻度（度数）に対応する。

これに対し、図１９（ｂ）に示す連鎖球菌のスキャッタグラムと、図１９（ｃ）に示すブドウ球菌のスキャッタグラムでは、一般に、前方散乱光強度が低い範囲に、単独の球菌が多数集中する。このため、図１９（ｂ）、（ｃ）の領域Ａ１の細菌に対するヒストグラムは、一般に、図１９（ｅ）、（ｆ）に示すような傾向がある。図１９（ｅ）、（ｆ）中のピークは、球菌が、互いに重なり合うことなくシースフローセル２０３ｃを通過した場合の球菌の頻度（度数）に対応する。

したがって、図１９（ａ）のスキャッタグラムと、図１９（ｂ）、（ｃ）のスキャッタグラムは、前方散乱光強度が小さい範囲における細菌の出現頻度に関するパラメータにより、互いに区別可能である。よって、このパラメータを用いて細菌の形態を再判定することにより、測定試料中に含まれる細菌が桿菌（大きな桿菌）であるか、球菌または混合であるかを区別することができる。

図２０（ａ）〜図２０（ｄ）は、それぞれ、前方散乱光強度が小さい領域における細菌の出現頻度に関するパラメータ（以下、「第１再判定パラメータ」という）の設定例を示す図である。図２０（ａ）〜図２０（ｄ）には、それぞれ、測定試料中に大きな桿菌が含まれる場合の領域Ａ１に含まれる細菌の出現頻度を示すヒストグラムｈ３と、測定試料中に主に球菌が含まれる場合の領域Ａ１に含まれる細菌の出現頻度を示すヒストグラムｈ４が重ねて示されている。なお、図１９（ａ）〜図１９（ｃ）に示すように領域Ａ１は、スキャッタグラムの原点付近の領域を含んでいる。

たとえば、第１再判定パラメータとして、前方散乱光強度のヒストグラムにおける所定のパーセンタイル値を用いることができる。ここで、パーセンタイル値とは、頻度が全頻度の所定パーセントに達するときの前方散乱光強度のことである。

図２０（ａ）に示すように、測定試料中に大きな桿菌が含まれる場合、ヒストグラムの原点付近における細菌の出現頻度が低く、測定試料中に球菌が含まれる場合、ヒストグラムの原点付近における細菌の出現頻度が非常に高い。すなわち、測定試料中に大きな桿菌が含まれる場合のヒストグラムｈ３でのパーセンタイル値Ｗ１は、測定試料中に球菌が含まれる場合のヒストグラムｈ４でのパーセンタイル値Ｗ２よりも大きくなる。したがって、このような場合、パーセンタイル値を第１再判定パラメータとして所定の閾値と比較することにより、測定試料中に大きな桿菌が含まれる場合と、測定試料中に球菌が含まれる場合とを区別することができる。

また、第１再判定パラメータとして、ヒストグラムにおける出現頻度のピーク値が用いられても良い。

図２０（ｂ）に示すように、ヒストグラムｈ４では、原点付近に細菌による頻度のピークが現れるため、前方散乱光強度がＭ２のときに、細菌の出現頻度が最大となる。これに対し、ヒストグラムｈ３では、原点付近に細菌による頻度のピークが現れないため、前方散乱光強度がＭ１のときに、細菌の出現頻度が最大となる。ここで、前方散乱光強度Ｍ１は、前方散乱光強度Ｍ２よりも大きい。したがって、出現頻度が最大となる前方散乱光強度を第１再判定パラメータとして所定の閾値と比較することにより、測定試料中に大きな桿菌が含まれる場合と、測定試料中に球菌が含まれる場合とを区別することができる。

なお、所定のパーセンタイル値以下の前方散乱光強度範囲における細菌の出現頻度の最大値が、第１再判定パラメータとして用いられても良い。通常、この最大値は、ヒストグラムｈ３の場合よりも、ヒストグラムｈ４の場合の方が大きい。したがって、この最大値を第１再判定パラメータとして用いることにより、測定試料中に含まれる細菌が桿菌（大きな桿菌）であるか、球菌または混合であるかを区別することができる。

また、第１再判定パラメータとして、所定の前方散乱光強度における細菌の出現頻度の値が用いられても良い。

図２０（ｃ）に示すように、ヒストグラムｈ４は、ヒストグラムｈ３に比べて、前方散乱光強度が小さい範囲において、急峻に出現頻度が高くなっている。このため、原点付近に所定の前方散乱光強度（ＦＳＣ０）を設定して、この前方散乱光強度（ＦＳＣ０）における細菌の頻度を参照すると、ヒストグラムｈ３における頻度Ｎ１は、ヒストグラムｈ４における頻度Ｎ２に比べて非常に小さくなる。したがって、所定の前方散乱光強度（ＦＳＣ０）における細菌の頻度を第１再判定パラメータとして所定の閾値と比較することにより、測定試料中に大きな桿菌が含まれる場合と、測定試料中に球菌が含まれる場合とを区別することができる。

さらに、第１再判定パラメータは、前方散乱光強度が小さい領域に含まれる細菌の総数が用いられても良い。

図２０（ｄ）に示すように、ヒストグラムｈ３の面積はヒストグラムｈ４の面積よりも小さい。したがって、前方散乱光強度が小さい領域に含まれる細菌の総数を第１再判定パラメータとして所定の閾値と比較することにより、測定試料中に大きな桿菌が含まれる場合と、測定試料中に球菌が含まれる場合とを区別することができる。なお、細菌の総数を取得する領域は、図１９（ａ）〜（ｃ）に示す領域Ａ１よりもさらに前方散乱光強度が小さい領域に設定しても良い。

また、細菌の形態を再判定するためのパラメータは、上記第１再判定パラメータの他にも以下のように設定され得る。

図２１（ａ）は、測定試料中に大きな桿菌が多数含まれている場合の前方散乱光強度（ピーク値）と前方散乱光パルス幅の２次元スキャッタグラムを示す例示図である。図２１（ｂ）は、測定試料中に球菌と大きな桿菌が含まれている場合の前方散乱光強度（ピーク値）と前方散乱光パルス幅の２次元スキャッタグラムを示す例示図、図２１（ｃ）は、測定試料中に球菌が含まれている場合の前方散乱光強度（ピーク値）と前方散乱光パルス幅の２次元スキャッタグラムを示す例示図である。

細菌の測定においては、細菌の長さが長いほど、レーザ光が細菌に照射される期間が長くなるため、前方散乱光パルス幅が大きくなる。

球菌は、増殖すると、凝集塊を作りやすいので、増殖しても全長が長くなりにくい。図７（ａ）の下部に示すように、桿菌は、一つ一つの細菌が長細い棒状または円筒の形状を有するため、増殖するほど全長が長くなりやすい。このため、測定試料中に大きな桿菌が多数含まれている場合は、図２１（ａ）に示すように、前方散乱光パルス幅の軸に対して広い範囲でドットが分布する２次元スキャッタグラムが得られる。これに対し、図２１（ｂ）、図２１（ｃ）に示すように、混合、球菌の場合は、図２１（ａ）の場合に比べ、前方散乱光パルス幅が大きい領域ではあまりドットが分布していない２次元スキャッタグラムが得られる。

したがって、図１９（ａ）のように、大きな桿菌が多数含まれているような場合であっても、前方散乱光強度（ピーク値）と前方散乱光パルス幅の２次元スキャッタグラムにおいて前方散乱光パルス幅が大きい領域での細菌の出現頻度に関するパラメータ（以下、「第２再判定パラメータ」という）を用いて細菌の形態を再判定することによって、測定試料中に含まれる細菌が桿菌（大きな桿菌）であるか球菌であるかを精度良く判定することができる。

なお、前方散乱光パルス幅が大きい領域のうち、領域Ａ２よりも上側の領域は、凝集した球菌が多数含まれている可能性が高いため、細菌の形態を再判定するための領域から除外されるのが望ましい。また、領域Ａ２よりも下側の領域は、夾雑物が含まれている可能性が高いため、細菌の形態を再判定するための領域から除外されるのが望ましい。したがって、本変更例では、図２１（ａ）〜図２１（ｃ）に示すように、前方散乱光パルス幅が大きい領域のうち、上部と下部の領域が除外された領域Ａ２における細菌の出現頻度に関するパラメータを用いて細菌の形態が再判定される。

第２再判定パラメータとして、たとえば、領域Ａ２に含まれる細菌の総数を用いることができる。

図２１（ａ）〜図２１（ｃ）を比較すると、図２１（ａ）の場合に、領域Ａ２に多数の細菌が含まれ、図２１（ｂ）、（ｃ）の場合には、領域Ａ２にそれほど多くの細菌が含まれない。したがって、前方散乱光パルス幅が大きい領域に含まれる細菌の総数を第２再判定パラメータとして所定の閾値と比較することにより、測定試料中に大きな桿菌が含まれる場合と、測定試料中に球菌が含まれる場合とを区別することができる。

図２２は、分析処理の処理フローチャートである。図２２のフローチャートでは、図１３のＳ１０９またはＳ１１０でＮＯと判定され、細菌の形態が球菌または混合と判定された場合に、細菌の形態が桿菌であるか否かを再判定する処理Ｓ２０１〜Ｓ２０７が追加されている。

偏角情報θｐと割合αにより細菌の形態が球菌と判定される場合（Ｓ１０９：ＮＯ）または混合と判定される場合（Ｓ１１０：ＮＯ）、ＣＰＵ３０１は、図２１（ａ）に示す前方散乱光強度と前方散乱光パルス幅の２次元スキャッタグラムに相当するスキャッタグラムデータテーブルＴｓ２を作成する（Ｓ２０１）。

次に、ＣＰＵ３０１は、Ｓ１０５（図１３参照）において作成したスキャッタグラムデータテーブルＴｓに基づいて、前方散乱光強度と蛍光強度の２次元スキャッタグラムの領域Ａ１（図１９（ａ）参照）内の粒子の頻度に関する第１再判定パラメータＰａを取得する（Ｓ２０２）。また、ＣＰＵ３０１は、Ｓ２０１において作成したスキャッタグラムデータテーブルＴｓ２に基づいて、前方散乱光強度と前方散乱光パルス幅の２次元スキャッタグラムの領域Ａ２（図２１（ａ）参照）内の粒子の頻度に関する第２再判定パラメータＰｂを取得する（Ｓ２０３）。こうして、第１再判定パラメータＰａおよび第２再判定パラメータＰｂが取得されると、ＣＰＵ３０１は、第１再判定パラメータＰａおよび第２再判定パラメータＰｂが、それぞれ、細菌が桿菌であることを示す所定の閾値条件を満たすか否かを判定する（Ｓ２０４、Ｓ２０５）。これにより、判定結果に応じて細菌の形態的特徴に関するフラグが検体に付与される。

第１再判定パラメータＰａが閾値条件を満たし（Ｓ２０４：ＹＥＳ）、且つ、第２再判定パラメータＰｂが閾値条件を満たす場合（Ｓ２０５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ３０１は、偏角情報θｐと割合αによる判定（Ｓ１０９：ＮＯ、または、Ｓ１１０：ＮＯ）に拘わらず、測定試料に含まれる細菌が主として桿菌であると判定する（Ｓ２０６）。この検体には、細菌の形態的特徴に関するフラグとして「桿菌」のフラグが付与される。一方、第１再判定パラメータＰａが閾値条件を満たさず（Ｓ２０４：ＮＯ）、または、第２再判定パラメータＰｂが閾値条件を満たさない場合（Ｓ２０５：ＮＯ）、ＣＰＵ３０１は、偏角情報θｐと割合αによる判定（Ｓ１０９：ＮＯ、または、Ｓ１１０：ＮＯ）に従って、細菌の形態が球菌または混合であると判定する（Ｓ２０７）。この検体には、細菌の形態的特徴に関するフラグとして「混合」のフラグが付与される。

図２３（ａ）は、尿路感染症検体８５検体に対して行った上記実施の形態による細菌の形態の判定結果を示す表である。図２３（ｂ）は、尿路感染症検体８５検体に対して行った本変更例による細菌の形態の判定結果を示す表である。図２３（ａ）では、本変更例と比較するために、上記実施の形態において球菌と判定された場合の値と、混合と判定された場合の値を合算した値が示されている。

図２３（ｂ）を参照して、目視において桿菌と判定された６４検体のうち５７検体が本変更例の判別手法により桿菌と判定されている。また、目視において球菌または混合と判定された２１検体のうち１４検体が本変更例の判別手法により球菌または混合と判定されている。

一方、本変更例による判定結果により桿菌と判定された６４検体のうち５７検体が目視においても桿菌と判定されている。また、本変更例による判定結果により球菌または混合と判定された２１検体のうち１４検体が目視においても球菌または混合と判定されている。

以上のことから、目視と本変更例の判別手法との間の全体の一致率は、８３．５％（７１／８５）であり、図２３（ａ）に示す上記実施の形態の場合の一致率（７７．６％）よりも高い判定精度が得られていることが判明した。また、桿菌に対する感度は、８９．１％（５７／６４）であり、上記実施の形態の場合（感度：７８．１％）に比べて桿菌をより良好に判定することができた。そのほか、桿菌に対するＰＰＶは、８９．１％（５７／６４）であり、球菌または混合に対する感度は、６６．７％（１４／２１）、球菌または混合に対するＰＰＶは６６．７％（１４／２１）であり、上記実施の形態と略遜色なく細菌の形態を判定することができた。

このように、本変更例の構成とすれば、第１再判定パラメータＰａと第２再判定パラメータＰｂを用いて細菌の形態の再判定を行うことにより、上記実施形態の判別手法のみによる場合と比較して、細菌の形態をより精度よく判定することができる。

また、上記実施の形態では、角度領域θｋに対する角度情報（θｋ）が、横軸（蛍光強度）から当該角度領域θｋまでの角度とされたが、縦軸（前方散乱光強度）から当該角度領域θｋまでの角度が、当該角度領域θｋに対する角度情報（θｋ）として設定されても良い。

また、上記実施の形態では、偏角情報θｐは、データの度数（細菌の出現頻度）が最も高い角度領域の角度情報に設定されたが、偏角情報θｐが取得される角度領域は、必ずしも、データの度数が最も高い角度領域でなくても良く、データの度数が最も高い角度領域に隣り合う角度領域等、データの度数が最も高くなる付近の角度領域に設定されても良い。

また、上記の実施形態では、割合αとして、低角度領域における粒子の全体の粒子数に占める割合を求めたが、低角度領域ではなく高角度側の一部の角度範囲における粒子の全体の粒子の割合を求めてもよい。

また、上記の実施形態では、粒子ごとに算出した偏角に基づいて作成したヒストグラム（図１０（ａ））に現れるピークに対応する偏角情報θｐを用いたが、粒子ごとの偏角は必ずしも算出する必要はない。たとえば、原点を中心とする所定の角度毎にスキャッタグラムを複数の領域に分割し、分割した領域に含まれる粒子の頻度を数えることにより、偏角情報θｐを求めてもよい。

図２４（ａ）は、２次元スキャッタグラム上に設定される角度領域Ｃ１〜Ｃ５を概念的に示す図である。図２４（ｂ）は、角度領域Ｃ１〜Ｃ５ごとの粒子の出現頻度を示すヒストグラムの例示図である。図２４（ａ）の２次元スキャッタグラムは、図８（ｂ）に示す２次元スキャッタグラムと同様に、横軸が蛍光強度であり、縦軸が前方散乱光強度である。

図２４（ａ）に示すように、２次元スキャッタグラム上において、所定の角度δ毎に角度領域Ｃ１〜Ｃ５が設定される。そして、角度領域Ｃ１〜Ｃ５に含まれる粒子の頻度（度数）の総数を数えることにより、図２４（ｂ）に示すように、角度領域Ｃ１〜Ｃ５の頻度を示すヒストグラムが生成される。このヒストグラムの頻度がピークとなっている角度領域を求めることにより、偏角情報θｐを算出できる。

なお、上記実施の形態同様、図９（ａ）に示すように、原点付近の領域については、粒子数のカウント対象から除外することが望ましい。

また、上記実施の形態では、図１１（ａ）、図１６（ａ）、図１７、図１８（ａ）の特徴空間の縦軸として偏角情報θｐを用いたが、これに代えて、粒子の分布パターンの特徴を示す他の情報を用いてもよい。たとえば、ヒストグラムを生成せずに、図２５に示すような粒子の頻度に基づく等高線を作成することにより、粒子の分布パターンの特徴を示す情報が取得されても良い。

図２５は、２次元スキャッタグラム上に設定される等高線を概念的に示す図である。図２５の２次元スキャッタグラムは、図８（ｂ）に示す２次元スキャッタグラムと同様に、横軸が蛍光強度であり、縦軸が前方散乱光強度である。

まず、２次元スキャッタグラム上で粒子の度数が最大となる座標が求められる。次に、それぞれの座標の度数に応じて、図２５に図示されるように、２次元スキャッタグラム上に段階的に複数の等高線領域が設定される。たとえば、度数の最大値を１００％とし、２０％毎に５つのレベルの等高線領域が設定される。頂点に対応するレベル５の位置が、偏角情報θｐに代えて、粒子の分布パターンの特徴を示す情報として用いられる。レベル５の位置が所定角度θｓに対応する破線よりも高角度側であるか低角度側であるかによって、特徴空間における検体の縦軸の位置が決まる。レベル５の位置がθｓよりも高角度側に属していれば、検体は領域Ｓ２にプロットされる。レベル５の位置がθｓと同じかθｓよりも低角度側に属していれば、検体は、領域Ｓ１またはＳ３にプロットされる。

なお、レベル５の等高線領域が低角度領域Ｄ１と高角度領域Ｄ２を跨がっている場合、レベル５の等高線領域のうち、低角度領域Ｄ１に属する粒子の度数の総数と、高角度領域Ｄ２に属する粒子の度数の総数が比較され、総数の大きい方の領域にレベル５の等高線領域が属していると判定される。

本変更例によって決まるのは図１１（ａ）の特徴空間における縦軸のみであるので、上記実施の形態と同様に、全体の粒子数に対する低角度の領域に含まれる粒子数の割合αが所定の閾値と比較される。これにより、低角度領域のみに粒子が集中しているかが判定され、細菌の形態が桿菌であるか混合であるかが判定される。

粒子の分布パターンの特徴を示す情報は、２次元スキャッタグラム上の粒子の分散に基づいた方向ベクトルの傾きであっても良い。

図２６は、２次元スキャッタグラム上に設定される方向ベクトルＥを概念的に示す図である。図２６の２次元スキャッタグラムは、図８（ｂ）に示す２次元スキャッタグラムと同様に、横軸が蛍光強度、縦軸が前方散乱光強度を示している。

細菌と他の粒子とを弁別するために、細菌のみが出現すると想定される領域ＢＣＴが設定される。この領域ＢＣＴ内に出現した粒子のみが細菌として計数される。領域ＢＣＴ内に存在する粒子の、２次元平面における分散を求め、分散の中心点を通り、且つ、分散が最大となる方向ベクトルＥが求められる。方向ベクトルＥの横軸に対する傾きが、偏角情報θｐに代えて、粒子の分布パターンの特徴を示す情報として用いられる。傾きが所定角度θｓよりも大きいか小さいかによって、特徴空間における検体の縦軸の位置が決まる。傾きがθｓよりも大きければ、検体は領域Ｓ２にプロットされる。傾きがθｓと同じかθｓよりも小さければ、検体は、領域Ｓ１またはＳ３にプロットされる。

このように２次元スキャッタグラム上の粒子の分散に基づいた方向ベクトルの傾きを用いた細菌の形態の判定手法は、本件出願人が先に出願した日本公開特許公報、特開２００４−３０５１７３号（対応米国特許公開公報Ｎｏ．ＵＳ−２００４−０２１９６２７−Ａ１、Ｎｏ．ＵＳ−２０１４−０１２７７９４−Ａ１）に記載されている。特開２００４−３０５１７３号（対応米国特許公開公報Ｎｏ．ＵＳ−２００４−０２１９６２７−Ａ１、Ｎｏ．ＵＳ−２０１４−０１２７７９４−Ａ１）の開示が、参照によりここに組み込まれる。

上記において例示された粒子の分布パターンの特徴を示す情報は、必ずしも代表的な値である必要はない。たとえば、分布パターン全体を過去に診断が行われた他の検体の分布パターンと比較することで、細菌の形態を判定しても良い。

たとえば、過去に診断が行われた患者の臨床データとして、信頼性の高い細菌の形態の判定手法（たとえば、目視による判定）により得られた判定結果と、この判定結果に対応する２次元スキャッタグラムの粒子の分布パターンを情報処理装置３（図５参照）のハードディスク３０４（図５参照）等に記憶しておく。新たに２次元スキャッタグラムが生成されると、この２次元スキャッタグラムの粒子の分布パターンと、ハードディスク３０４（図５参照）に記憶された過去の２次元スキャッタグラムの粒子の分布パターンを、パターンマッチング手法を用いて比較する。比較により、新たに生成された２次元スキャッタグラムに最も類似する分布パターンをもつ検体を抽出する。抽出された検体の菌種の判定結果が、暫定的な判定結果として得られる。

次に、全体の粒子数に対する低角度の領域に含まれる粒子数の割合αが求められる。割合αに基づき、パターンマッチングによって得た暫定的な判定結果の妥当性が評価される。たとえば、パターンマッチングの結果、最も類似した検体として球菌単独と診断された検体が抽出された場合、分布パターン全体としては球菌の特徴を示しているが、分布パターンの一部の領域に着目すると桿菌の特徴を示している場合がありえる。この場合、球菌単独のフラグを付与するのではなく、混合のフラグを付与することが好ましい。これにより、検査者は目視判定などのより詳しい検査を行うべきであることを確認できる。

また、上記実施の形態および変更例により「球菌または混合」と「桿菌単独」の二つに分類する形態において、球菌または混合と判定する場合、および桿菌単独と判定する場合のいずれの場合においても、偏角情報θｐ及び割合αを用いたが、球菌または混合と判定する場合には必ずしも２つのパラメータを用いる必要はない。

図２７（ａ）は、２次元スキャッタグラム上に設定される低角度領域Ｅ１、高角度領域Ｅ２を概念的に示す図である。図２７（ａ）の２次元スキャッタグラムは、図８（ｂ）に示す２次元スキャッタグラムと同様に、横軸が蛍光強度であり、縦軸が前方散乱光強度である。

図２７（ａ）を参照して、２次元スキャッタグラム上に低角度領域Ｅ１と高角度領域Ｅ２が設定される。上述のように、細菌の形態が桿菌である場合、粒子は低角度領域Ｅ１に密集する。低角度領域Ｅ１に含まれる粒子の頻度が非常に小さければ、その時点で細菌の形態が桿菌である可能性は低い。この場合、細菌の数が所定値以上であり（Ｓ１０３）、かつ桿菌の可能性が消去できるので、細菌の形態は球菌または混合型であると判定できる。

図２７（ｂ）は、分析処理の処理フローチャートである。図２７（ｂ）のフローチャートでは、図１３のＳ１０６〜Ｓ１１３に代えて、Ｓ３０１〜Ｓ３０５の処理が追加されている。

図２７（ｂ）を参照して、Ｓ１０５において、スキャッタグラムデータテーブルＴｓが生成されると、ＣＰＵ３０１は、スキャッタグラムデータテーブルＴｓのうち、低角度領域Ｅ１に含まれる粒子の頻度（度数）の総計値Ｑａを算出する（Ｓ３０１）。ＣＰＵ３０１は、この総計値Ｑａが所定の閾値Ｑｓよりも小さいか否かを判定する（Ｓ３０２）。これにより、判定結果に応じて細菌の形態的特徴に関するフラグが検体に付与される。

Ｓ３０１で求めた総計値Ｑａが閾値Ｑｓよりも小さい場合（Ｓ３０２：ＹＥＳ）、ＣＰＵ３０１は、細菌の形態が球菌または混合であると判定する（Ｓ３０４）。この検体には、細菌の形態的特徴に関するフラグとして「混合」のフラグが付与される。総計値Ｑａが所定の閾値Ｑｓ以上の場合（Ｓ３０２：ＮＯ）、ＣＰＵ３０１は、粒子の分布のピークが高角度領域Ｅ２にあるか否かを判定する（Ｓ３０３）。この判定には、図１０（ａ）〜（ｃ）を参照して説明したような偏角情報θｐを用いる手法や、図２４（ａ）、（ｂ）を参照して説明したような手法が用いられる。粒子の分布のピークが高角度領域Ｅ２にある場合（Ｓ３０３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ３０１は、細菌の形態が球菌または混合であると判定する（Ｓ３０４）。この検体には、細菌の形態的特徴に関するフラグとして「混合」のフラグが付与される。たとえば、低角度領域Ｅ１に含まれる粒子の頻度の総計値Ｑａがある程度大きいものの、高角度領域Ｅ２にも多数の粒子が含まれているような場合、桿菌以外の細菌も含まれている可能性が高いため、細菌の形態が球菌または混合であると判定される。粒子の分布のピークが高角度領域Ｅ２にない場合（Ｓ３０３：ＮＯ）、ＣＰＵ３０１は、細菌の形態が桿菌であると判定する（Ｓ３０５）。この検体には、細菌の形態的特徴に関するフラグとして「桿菌」のフラグが付与される。

そして、ＣＰＵ３０１は、上記実施の形態同様、細菌の形態の分析結果を、ハードディスク３０４に記憶し（Ｓ１１４）、分析処理を終了する。

また、上記実施の形態では、図１３のＳ１０２、Ｓ１０３に示すように、細菌の数と白血球の数の計測により、細菌の形態判定の要否の判定が行われたが、細菌の数の計測のみによって判定が行われても良く、あるいは、白血球の数の計測のみによって判定が行われても良い。また、Ｓ１０２、Ｓ１０３の判定処理は省略されても良いし、これらの判定処理の実施要否および閾値の設定がユーザによって適宜設定可能となっていても良い。

また、上記実施の形態では、図１４に示す画面表示例が示されたが、これに限られるものではなく、たとえば、２次元スキャッタグラムおよびヒストグラムの表示は適宜、省略されても良い。また、参考情報として、図１６（ｂ）に示す特徴空間と測定結果の分布図等が表示されても良い。

この他、本発明の実施の形態は、特許請求の範囲に示された技術的思想の範囲内において、適宜、種々の変更が可能である。

１ … 尿検体分析装置（検体分析装置）
２ … 測定装置
２０３ … 光学検出部（光学情報取得部）
２０３ａ … 発光部（光源部）
２０３ｆ … ＰＤ（光学情報取得部）
２０３ｋ … ＰＭＴ（光学情報取得部）
３０１ … ＣＰＵ（処理部）
３０４ … ハードディスク（処理部）

Claims (34)

1. 検体と試薬を混合して調製された測定試料に光を照射し、
   前記測定試料に含まれる粒子について散乱光強度と蛍光強度を取得し、
   （イ）少なくとも前記散乱光強度および前記蛍光強度を軸として含む座標空間に各粒子をプロットした場合に球菌および桿菌の特徴を有する粒子がプロットされる第１領域内の粒子の分布パターンの特徴を示す情報；および
   （ロ）前記第１領域にプロットされた粒子のうち、桿菌の特徴を有する粒子が少なくともプロットされる前記散乱光強度が低値側の第２領域にプロットされた粒子の数に関する情報；
   の両方に基づいて、桿菌および球菌の少なくとも１つに関するフラグを前記検体に付与する、細菌分析方法。
2. 前記（イ）は、粒子が集中してプロットされる座標空間上の位置の情報である、請求項１に記載の細菌分析方法。
3. 前記（イ）は、前記座標空間を、基準点を中心として放射状に複数の領域に分割したときの各領域に含まれるプロットの数を反映する分布パターンの特徴を示す情報である、請求項１に記載の細菌分析方法。
4. 前記（イ）は、前記座標空間を、基準点を中心として放射状に複数の領域に分割したときに、各領域の角度とプロットの頻度との関係を表す頻度分布においてピークが現れる角度を反映する情報である、請求項１に記載の細菌分析方法。
5. 前記（ロ）は、前記第１領域にプロットされた粒子の数に対する、前記第２領域にプロットされた粒子の相対的な数に関する情報である、請求項１ないし４の何れか一項に記載の細菌分析方法。
6. 前記（イ）は、前記座標空間上にプロットされた粒子を、基準点を中心に一定の角度毎にカウントしたときに最もカウント数の多い角度であり、
   前記（ロ）は、所定角度よりも低角度に設定された前記第２領域に含まれるプロットの前記第１領域に含まれるプロット数に対する相対的な数に関する情報である、請求項１ないし５のいずれか一項に記載の細菌分析方法。
7. 前記（イ）の前記分布パターンの特徴が桿菌の特徴に対応し、且つ
   前記（ロ）によって取得される前記相対的な数が閾値以上であるとき、
   前記検体に桿菌のフラグを付与する、請求項５に記載の細菌分析方法。
8. 前記（イ）の前記分布パターンの特徴が球菌もしくは球菌と桿菌の混合検体の特徴に対応するか、または
   前記（ロ）によって取得される前記相対的な数が閾値より小さいとき、
   前記検体に球菌または混合のフラグを付与する、請求項７に記載の細菌分析方法。
9. 前記（イ）の前記分布パターンの特徴が桿菌の特徴に対応し、且つ
   前記（ロ）によって取得される前記相対的な数が閾値より小さいとき、
   前記検体に混合のフラグを付与する、請求項７に記載の細菌分析方法。
10. 前記（イ）の前記分布パターンの特徴が球菌の特徴に対応するとき、
    前記検体に球菌のフラグを付与する、請求項９に記載の細菌分析方法。
11. 前記（イ）および前記（ロ）に加えて、さらに
    （ハ）粒子の大きさを反映する光強度の低値側から高値側への粒子プロット数の増加傾向を示す特徴に基づいて、桿菌および球菌の少なくとも１つに関するフラグを前記検体に付与する、請求項１ないし１０の何れか一項に記載の細菌分析方法。
12. 前記（イ）および前記（ロ）が、球菌または混合のフラグを付与する条件を満たしている場合であって、前記（ハ）が桿菌に対応する増加傾向を示している場合、前記検体に桿菌のフラグを付与する、請求項１１に記載の細菌分析方法。
13. 前記（イ）および前記（ロ）に加えて、さらに
    （ニ）細菌の粒の長さまたは連鎖の数に応じて変化する粒子の光学的特徴に基づいて、桿菌および球菌の少なくとも１つに関するフラグを前記検体に付与する、請求項１ないし１０の何れか一項に記載の細菌分析方法。
14. 前記（イ）および前記（ロ）が、球菌または混合のフラグを付与する条件を満たしている場合であって、前記（ニ）が桿菌に対応する特徴を示している場合、前記検体に桿菌のフラグを付与する、請求項１３に記載の細菌分析方法。
15. 前記検体に含まれる細菌の数および白血球の数をさらに取得し、取得した前記細菌の数が閾値以上であり、前記白血球の数が閾値以上である場合、前記検体にフラグを付与する、請求項１ないし１４に記載の細菌分析方法。
16. 光源から光を照射することでフローセル中にビームスポットを形成し、
    検体と試薬を混合して調製された測定試料を前記フローセルに流し、
    前記ビームスポットを通過した測定試料中の粒子から発せられる散乱光強度と蛍光強度を取得し、
    散乱光強度に関する軸と蛍光強度に関する軸とを少なくとも含む座標空間に各粒子をプロットし、
    （イ）前記座標空間上の桿菌および球菌に対応する第１領域にプロットされた各粒子の散乱光強度および蛍光強度の比を代表する値；および
    （ロ）前記第１領域にプロットされた粒子の数に対する、桿菌の特徴を有する粒子が少なくともプロットされる散乱光強度の低値側の第２領域にプロットされた粒子の相対的な数；
    の両方に基づいて、桿菌および球菌の少なくとも１つに関するフラグを前記検体に付与する、細菌分析方法。
17. 検体と試薬を混合して調製された測定試料に光を照射する光源部と、
    前記光源部からの光により前記測定試料から生じる光を検出することにより、前記測定試料に含まれる粒子について、散乱光強度と蛍光強度を取得する光学情報取得部と、
    取得された前記散乱光強度および前記蛍光強度を処理する処理部と、を備え、
    前記処理部は、
    （イ）少なくとも前記散乱光強度および前記蛍光強度を軸として含む座標空間に各粒子をプロットしたとき場合に球菌および桿菌の特徴を有する粒子がプロットされる第１領域内の粒子の分布パターンの特徴を示す情報；および
    （ロ）前記第１領域にプロットされた粒子のうち、桿菌の特徴を有する粒子が少なくともプロットされる前記散乱光強度が低値側の第２領域にプロットされた粒子の数に関する情報；
    の両方に基づいて、桿菌および球菌の少なくとも１つに関するフラグを前記検体に付与する、検体分析装置。
18. 検体と試薬を混合して調製された測定試料に光を照射し、
    前記測定試料に含まれる粒子について散乱光強度と蛍光強度を取得し、
    前記散乱光強度および前記蛍光強度を軸とする座標空間における各粒子に対応する座標を求め、
    前記座標空間において粒子が集中する角度に関する第１特徴情報および全体の分布状態と桿菌の特徴を有する粒子が少なくともプロットされる前記散乱光強度が低値側の角度範囲における分布状態との関係に関する第２特徴情報を取得し、
    前記第１特徴情報および前記第２特徴情報に基づいて前記測定試料に含まれる細菌の種類として桿菌および球菌の少なくとも１つを判定する、細菌分析方法。
19. 前記第１特徴情報は、基準軸に対する角度であって、当該角度付近において粒子が最も集中する角度に関する情報である、請求項１８に記載の細菌分析方法。
20. 前記第２特徴情報は、前記角度範囲に含まれる粒子の数の、全て粒子の数に占める割合に関する情報である、請求項１８または１９に記載の細菌分析方法。
21. 前記測定試料について取得した前記第１特徴情報および前記第２特徴情報の組合せと、予め細菌の種類に応じて規定された前記第１特徴情報および前記第２特徴情報の区画範囲とに基づいて、前記測定試料に含まれる細菌の種類を判定する、請求項１８ないし２０の何れか一項に記載の細菌分析方法。
22. 前記第１特徴情報および前記第２特徴情報に基づいて前記測定試料に含まれる細菌の種類を判定する際に、前記測定試料について取得した前記第１特徴情報および前記第２特徴情報の組合せが、前記第１特徴情報および前記第２特徴情報により予め規定された複数の区画範囲のうちいずれかの区画範囲に該当するかを判定する工程を含む、請求項２１に記載の細菌分析方法。
23. 前記区画範囲は少なくとも３つあり、
    前記測定試料について取得した前記第１特徴情報および前記第２特徴情報の組合せが第１の区画範囲に属する場合には、前記測定試料に含まれる細菌が桿菌であると判定し、前記組合せが第２の区画範囲に属する場合には、前記測定試料に含まれる細菌が球菌であると判定し、前記組合せが第３の区画範囲に属する場合には、前記測定試料に含まれる細菌が混合であると判定する、請求項２１または２２に記載の細菌分析方法。
24. 前記区画範囲は少なくとも２つあり、
    前記測定試料について取得した前記第１特徴情報および前記第２特徴情報の組合せが第１の区画範囲に属する場合には、前記測定試料に含まれる細菌が桿菌であると判定し、前記組合せが第４の区画範囲に属する場合には、前記測定試料に含まれる細菌が球菌または混合であると判定する、請求項２１または２２に記載の細菌分析方法。
25. 前記測定試料に含まれる粒子から、検体の特性に関する第３特徴情報を取得し、
    第３特徴情報に基づいて、前記測定試料に対して細菌の種類判定を行うか否かを決定する、請求項１８ないし２４の何れか一項に記載の細菌分析方法。
26. 前記第３特徴情報は、前記測定試料に含まれる細菌の数に関する情報を含む、請求項２５に記載の細菌分析方法。
27. 前記第３特徴情報は、前記測定試料に含まれる白血球の数に関する情報を含む、請求項２５または２６に記載の細菌分析方法。
28. 前記検体が尿である、請求項１８ないし２７の何れか一項に記載の細菌分析方法。
29. 測定試料に含まれる粒子について取得した前記散乱光強度と前記蛍光強度を座標軸として、所定の座標範囲に含まれる粒子の数に基づく他の特徴情報をさらに取得し、
    前記第１、第２および他の特徴情報に基づいて、前記測定試料に含まれる細菌の種類を判定する、請求項１８ないし２８の何れか一項に記載の細菌分析方法。
30. 前記他の特徴情報は、測定試料から生じる散乱光強度および蛍光強度に関する情報を２つの座標軸としたときに、前記散乱光強度が小さい領域に設定された座標範囲に含まれる粒子の数に基づく第４特徴情報を含む、請求項２９に記載の細菌分析方法。
31. 前記他の特徴情報は、測定試料から生じる散乱光強度および散乱光パルス幅に関する情報を２つの座標軸としたときに、前記散乱光パルス幅が大きい領域に設定された座標範囲に含まれる粒子の数に基づく第５特徴情報を含む、請求項２９または３０に記載の細菌分析方法。
32. 前記第１特徴情報および前記第２特徴情報に基づく判定の結果、前記測定試料に含まれる細菌が桿菌であると判定した場合は、その判定結果を出力し、
    前記第１特徴情報および前記第２特徴情報に基づく判定の結果、前記測定試料に含まれる細菌が球菌または桿菌と球菌の混合であると判定した場合は、前記他の特徴情報に基づいて、判定結果を補正して出力する、請求項２９ないし３１の何れか一項に記載の細菌分析方法。
33. 検体と試薬を混合して調製された測定試料に光を照射する光源部と、
    前記光源部からの光により前記測定試料から生じる光を検出することにより、前記測定試料に含まれる粒子について、散乱光強度と蛍光強度を取得する光学情報取得部と、
    取得された前記散乱光強度および前記蛍光強度を処理する処理部と、を備え、
    前記処理部は、
    前記散乱光強度および前記蛍光強度を軸として含む座標空間における各粒子の座標を求め、
    粒子が集中する角度に関する第１特徴情報および全体の分布状態と桿菌の特徴を有する粒子が少なくともプロットされる前記散乱光強度が低値側の角度範囲における分布状態との関係に関する第２特徴情報を取得し、
    前記第１特徴情報および前記第２特徴情報に基づいて前記測定試料に含まれる細菌の種類として桿菌および球菌の少なくとも１つを判定する、検体分析装置。
34. 前記処理部は、
    測定試料に含まれる粒子について取得した前記散乱光強度および前記蛍光強度を座標軸として、所定の座標範囲に含まれる粒子の数に基づく他の特徴情報をさらに取得し、
    前記第１、第２および他の特徴情報に基づいて、前記測定試料に含まれる細菌の種類を判定する、請求項３３に記載の検体分析装置。