JPH04120442A - Coagulation image discerning method - Google Patents

Coagulation image discerning method

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JPH04120442A
JPH04120442A JP24010690A JP24010690A JPH04120442A JP H04120442 A JPH04120442 A JP H04120442A JP 24010690 A JP24010690 A JP 24010690A JP 24010690 A JP24010690 A JP 24010690A JP H04120442 A JPH04120442 A JP H04120442A
Authority
JP
Japan
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data
pattern
coagulation
reaction pattern
boundary
Prior art date
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Pending
Application number
JP24010690A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Sadami Sekiguchi
定美 関口
Toshiaki Kato
俊明 加藤
Heihachi Arima
有馬 平八
Haruhisa Watanabe
晴久 渡辺
Tomohito Tanaka
智史 田中
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Olympus Corp
Original Assignee
Olympus Optical Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Olympus Optical Co Ltd filed Critical Olympus Optical Co Ltd
Priority to JP24010690A priority Critical patent/JPH04120442A/en
Publication of JPH04120442A publication Critical patent/JPH04120442A/en
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Abstract

PURPOSE:To automatically discern the coagulation from the non-coagulation of particles by detecting the border between the central part and peripheral part of a reaction pattern and obtaining the area of the border. CONSTITUTION:Many wells 11a having a conical concaved bottom surface are formed in matrix on a microplate 11. A solution which includes particles to be inspected is accommodated in each well 11a. A reaction pattern is formed by leaving the solution at rest. White the microplate 11 is illuminated by a fluorescent lamp 13, an image of the bottom surface of each well 11a is sequentially taken by a video camera 15. The image data is sent to an image processor 16. The processor 16 detects the boundary between the central part and peripheral part of the reaction pattern, and obtains the area X of the boundary. A data processor 19 compares the area X with a reference value thereby to discern the coagulation and non-coagulation of the particles. The result is displayed at 21. Accordingly, even the coagulation pattern with a small force of coagulation can be automatically discerned correctly without being erroneously judged as a non-coagulation pattern.

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は、臨床検査等において、反応容器の底面に形
成される被検粒子の反応パターンを光学的に測定して凝
集、非凝集、またはその他の属性を自動的に判定する凝
集像判定方法に関する。
Detailed Description of the Invention [Industrial Application Field] The present invention is used in clinical tests, etc. to optically measure the reaction pattern of test particles formed on the bottom of a reaction container to determine if they are agglomerated, non-agglomerated, or The present invention relates to an agglomerated image determination method for automatically determining other attributes.

〔従来の技術〕[Conventional technology]

従来の凝集像判定方法として、例えば特開昭58−10
5065公報に開示されているように、被検粒子の反応
パターンの測定データから中心部と周辺部との明るさの
比を求め、その比に基づいて凝集、非凝集を判定するよ
うにしたものや、特開昭61−215948号公報、同
62−105031号公報、同63−58237号公報
、同63−256839号公報に開示されているように
、TVカメラでマイクロプレートの光学的状態を取り込
み、その画像データを処理して凝集している部分、また
は静置法で反応容器の中心部等の低い部分に落ちている
粒子の面積を求め、その面積に基づいて凝集、非凝集を
判定するようにしたものがある。
As a conventional agglomerated image determination method, for example, Japanese Patent Application Laid-open No. 58-10
As disclosed in Publication No. 5065, the ratio of brightness between the center and the periphery is determined from the measurement data of the reaction pattern of the particles to be tested, and aggregation or non-aggregation is determined based on that ratio. Also, as disclosed in Japanese Patent Application Laid-open Nos. 61-215948, 62-105031, 63-58237, and 63-256839, the optical state of the microplate is captured with a TV camera. The image data is processed to determine the area of particles that are agglomerated or that have fallen to low areas such as the center of the reaction vessel using the static method, and based on that area, it is determined whether the particles are agglomerated or not. There is something like this.

〔発明が解決しようとする課題〕[Problem to be solved by the invention]

しかしながら、上述した従来の凝集像判定方法にあって
は、凝集力が非常に弱く、非凝集パターンと殆ど同じ反
応パターンが形成された場合には、これを自動的に正確
に判定することが非常に困難となる。このように、上記
の従来の凝集像判定方法にあっては、その判定結果の信
転性が低いため、かかる凝集像判定方法を実施する反応
パターンの自動判定装置にあっては、判定結果を操作者
等が目視その他の手段により一々チエツクして補正する
必要があり、操作者等の負担が増大するという問題があ
る。
However, in the conventional aggregation image determination method described above, the agglomeration force is very weak, and when a reaction pattern that is almost the same as a non-aggregation pattern is formed, it is very difficult to automatically and accurately determine this. becomes difficult. As described above, in the conventional agglutinated image determination method described above, the reliability of the determination result is low, and therefore, in the automatic reaction pattern determination device that implements such agglutinated image determination method, the determination result is It is necessary for the operator or the like to check and correct each correction visually or by other means, which increases the burden on the operator and the like.

この発明は、このような従来の問題点に着目してなされ
たもので、凝集力が非常に弱い凝集パターンでも自動的
に正確に判定でき、したがって信転性の高い判定結果が
得られる凝集像判定方法を提供することを目的とする。
This invention was made by focusing on these conventional problems, and it provides an agglutination image that can automatically and accurately judge even agglutination patterns with very weak cohesive force, and therefore provides highly reliable judgment results. The purpose is to provide a determination method.

〔課題を解決するための手段〕 上記目的を達成するため、この発明では、反応容器の底
面に形成される被検粒子の反応パターンを光学的に測定
して、前記反応パターンのほぼ中心を通る直線または曲
線上の測定データを得、その測定データに基づいて前記
反応パターンの中心部と周辺部との境界部を検出して該
境界部におけるデータ数を求め、そのデータ数に基づい
て前記被検粒子の凝集、非凝集、またはその他の属性を
自動的に判定する。
[Means for Solving the Problems] In order to achieve the above object, the present invention optically measures a reaction pattern of test particles formed on the bottom surface of a reaction vessel, and measures particles that pass approximately through the center of the reaction pattern. Obtain measurement data on a straight line or curve, detect the boundary between the center and the periphery of the reaction pattern based on the measurement data, calculate the number of data at the boundary, and calculate the number of data based on the number of data. Automatically determine agglutination, non-aggregation, or other attributes of sample particles.

また、この発明では、反応容器の底面に形成される被検
粒子の反応パターンの画像データを得、その画像データ
に基づいて前記反応パターンの中心部と周辺部との境界
部の面積を求め、その面積に基づいて前記被検粒子の凝
集、非凝集、またはその他の属性を自動的に判定する。
Further, in the present invention, image data of the reaction pattern of the test particles formed on the bottom surface of the reaction container is obtained, and based on the image data, the area of the boundary between the center part and the peripheral part of the reaction pattern is determined, Aggregation, non-aggregation, or other attributes of the test particles are automatically determined based on the area.

〔作 用〕[For production]

第1図AおよびBに示すように、マイクロプレート等の
円錐状に窪んだ底面を有する反応容器1に被検粒子を含
む検液を収容して、例えば静置法により反応パターンを
形成すると、第1図Aに示す非凝集パターンと第1図B
に示す凝集力が非常に弱い凝集パターンとが殆ど同じよ
うなパターンになることがある。しかしながら、第1図
已に示す凝集力の弱い凝集パターンは、第1図Aに示す
非凝集パターンに比べて反応容器1内の中心部に沈んだ
被検粒子の境界部がぼやけて、はっきりしていないとい
う特性がある。
As shown in FIGS. 1A and B, a test solution containing test particles is placed in a reaction container 1 having a conically concave bottom such as a microplate, and a reaction pattern is formed by, for example, a standing method. Non-aggregation pattern shown in Figure 1A and Figure 1B
The agglomeration pattern shown in Fig. 1 may be almost the same as the aggregation pattern with very weak cohesive force. However, in the agglomeration pattern with a weak cohesive force shown in Fig. 1, the boundaries of the test particles settled in the center of the reaction vessel 1 are blurred and not clear compared to the non-aggregation pattern shown in Fig. 1A. There is a characteristic that it is not.

この発明では、このような特性を利用して、非凝集パタ
ーンと凝集力の弱い凝集パターンとを区別する。
In this invention, such characteristics are utilized to distinguish between non-agglomerated patterns and agglomerated patterns with weak cohesive force.

すなわち、第1図AおよびBにおいて、例えば反応パタ
ーンの中心を通る直線上の透過光量を測定すると、それ
ぞれ第2図AおよびBに示すようになる。ここで、第2
図AおよびBに矢印りで示す反応パターンの中心部と周
辺部との境界部に着目すると、その直線上の部分の長さ
は、第2図Aの非凝集パターンよりも第2図Bの凝集力
の弱い凝集パターンの方が長いことがわかる。したがっ
て、透過光量の測定データから反応パターンの中心部と
周辺部との境界部の測定データを抽出し、その境界部に
おける測定データ数、すなわち境界部の長さを求めてチ
エツクすれば、凝集力の弱い凝集パターンと非凝集パタ
ーンとを正確に区別することが可能となる。
That is, in FIGS. 1A and 1B, for example, if the amount of transmitted light on a straight line passing through the center of the reaction pattern is measured, the results will be as shown in FIGS. 2A and B, respectively. Here, the second
Focusing on the boundary between the center and the periphery of the reaction pattern indicated by the arrows in Figures A and B, the length of the straight line part in Figure 2B is longer than that in the non-aggregation pattern in Figure 2A. It can be seen that the aggregation pattern with weaker cohesive force is longer. Therefore, by extracting the measurement data of the boundary between the center and the periphery of the reaction pattern from the measurement data of the amount of transmitted light, and checking the number of measurement data at the boundary, that is, the length of the boundary, the cohesive force can be determined. It becomes possible to accurately distinguish between weakly agglomerated patterns and non-agglomerated patterns.

同様に、ビデオカメラ等で反応パターンの画像データを
取り込み、その画像データに基づいて反応パターンの中
心部と周辺部との境界部の面積を求めてチエツクすれば
、凝集力の弱い凝集パターンと非凝集パターンとを正確
に区別することが可能となる。
Similarly, if you capture image data of a reaction pattern with a video camera, etc., and check the area of the boundary between the center and periphery of the reaction pattern based on that image data, you can distinguish between agglomerated patterns with weak cohesive force and non-agglomerated patterns. It becomes possible to accurately distinguish between agglomeration patterns and agglomeration patterns.

〔実施例] 第3図はこの発明を実施する凝集像自動判定装置の一例
の構成を示すブロック図である。この実施例では、反応
容器としてマイクロプレート11を用い、このマイクロ
プレート11を蛍光灯電源12に接続した蛍光灯13に
よって底面側から照明する。
[Embodiment] FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of an example of an automatic aggregation image determination apparatus that implements the present invention. In this embodiment, a microplate 11 is used as a reaction vessel, and this microplate 11 is illuminated from the bottom side by a fluorescent lamp 13 connected to a fluorescent lamp power source 12.

マイクロプレート11は、第4図に示すように、円錐状
に窪んだ底面を有するウェルllaをマトリクス状に多
数形成して構成し、その各ウェルIlaに被検粒子を含
む検液を収容して静置法により底面に反応パターンを形
成させるようにする。
As shown in FIG. 4, the microplate 11 is constructed by forming a large number of wells Ila each having a conically depressed bottom surface in a matrix, and each of the wells Ila contains a test solution containing test particles. A reaction pattern is formed on the bottom surface by a standing method.

蛍光灯13によって照明されたマイクロプレート11の
各ウェルllaの底面の像は、ビデオカメラ15で順次
撮像してその画像データを画像処理回路16に供給し、
ここで入力画像データに基づいてウェルllaの底面に
形成された反応パターンの中心部と周辺部との境界部を
検出してその面積を求める。
An image of the bottom surface of each well lla of the microplate 11 illuminated by the fluorescent lamp 13 is sequentially captured by a video camera 15 and the image data is supplied to the image processing circuit 16.
Here, the boundary between the center and the periphery of the reaction pattern formed on the bottom of the well lla is detected based on the input image data, and its area is determined.

なお、各ウェルllaの反応パターンの画像データは、
マイクロプレート11とビデオカメラ15とを水平面内
で2次元方向に相対的に移動させて、順次取り込むよう
にする。
The image data of the reaction pattern of each well lla is
The microplate 11 and the video camera 15 are relatively moved in a two-dimensional direction within a horizontal plane to sequentially capture images.

以下、この画像処理回路16でのデータ処理について説
明する。
Data processing in this image processing circuit 16 will be explained below.

画像処理回路16では、先ず、ビデオカメラ15からの
ウェルllaの反応パターンの画像データをデジタルデ
ータに変換する。なお、この画像データのデジタルデー
タへの変換は、明るいデータの値が大きく、暗いデータ
の値が小さくなるように行う。次に、デジタルデータに
変換された画像データに対して、第5図に示す予め設定
したウェル中心部エリア17から暗い部分のデータを一
定量取り出してその平均値Cを求めると共に、ウェル周
辺部エリア18のデータを取り出してその平均値Pを求
める。その後、平均値Cに予め定めた正の値を加算して
Cを求めると共に、平均値Pから予め定めた正の値を引
いてpを求めて、第2図AおよびBに矢印りで示した反
応パターンの中心部と周辺部との境界部におけるデータ
の範囲を決定する。
The image processing circuit 16 first converts the image data of the reaction pattern of the well 11a from the video camera 15 into digital data. Note that the conversion of this image data into digital data is performed such that the value of bright data is large and the value of dark data is small. Next, from the image data converted into digital data, a certain amount of dark data is extracted from the preset well center area 17 shown in FIG. 5, and the average value C thereof is determined. 18 data are taken out and the average value P is determined. Thereafter, C is obtained by adding a predetermined positive value to the average value C, and p is obtained by subtracting a predetermined positive value from the average value P. Determine the range of data at the boundary between the center and the periphery of the reaction pattern.

次に、第5図のウェル中心部エリア17のデータから、
p>x>cの関係を満たす境界部のデータを抽出してそ
のデータ数、すなわち面積Xを求める。
Next, from the data of the well center area 17 in FIG.
Boundary data that satisfies the relationship p>x>c is extracted and the number of data, that is, the area X is determined.

以上のようにして画像処理回路16で求めた境界部の面
積Xは、データ処理回路19に供給し、ここで予め定め
た基準値と比較して凝集・非凝集を判定し、その判定結
果をキーボード等の入力部20からの指示に応じて表示
部21に表示する。
The area X of the boundary obtained by the image processing circuit 16 as described above is supplied to the data processing circuit 19, where it is compared with a predetermined reference value to determine whether it is agglomerated or not. It is displayed on the display section 21 in response to instructions from the input section 20 such as a keyboard.

このように、ウェルllaに形成された反応パターンの
画像データに基づいて、反応パターンの中心部と周辺部
との境界部の面積を求め、その面積に基づいて反応パタ
ーンの凝集・非凝集を判定するようにすれば、凝集力の
弱い凝集パターンでも、非凝集パターンと誤ることなく
、自動的に正確に判定することができ、信転性の高い判
定結果を得ることができる。したがって、従来のように
、判定結果を操作者等が目視その他の手段によりチエツ
クして補正する必要がないので、操作者等の負担を大幅
に軽減することができる。
In this way, based on the image data of the reaction pattern formed in well lla, the area of the boundary between the center and the periphery of the reaction pattern is determined, and based on that area, the aggregation or non-aggregation of the reaction pattern is determined. By doing so, even an agglomerated pattern with a weak cohesive force can be automatically and accurately determined without being confused with a non-agglomerated pattern, and a highly reliable determination result can be obtained. Therefore, there is no need for the operator or the like to check and correct the determination result visually or by other means, unlike in the past, and the burden on the operator or the like can be significantly reduced.

なお、この実施例では、マイクロプレート11とビデオ
カメラ15とを水平面内で2次元方向に相対的に移動さ
せて、マイクロプレーH1の各ウェル11aに形成され
た反応パターンの画像データを順次取り込むようにした
が、マイクロプレート11の全体の画像データを取り込
み、その画像データから各ウェルllaの反応パターン
の画像データを抽出して同様に処理するようにしてもよ
い。
In this embodiment, the microplate 11 and the video camera 15 are moved relatively in a two-dimensional direction within a horizontal plane to sequentially capture image data of the reaction pattern formed in each well 11a of the microplate H1. However, the image data of the entire microplate 11 may be taken in, and the image data of the reaction pattern of each well lla may be extracted from the image data and processed in the same manner.

第6図はこの発明を実施する凝集像自動判定装置の他の
例の構成を示すブロック図である。この実施例では、マ
イクロプレート11を電源31に接続した光源32によ
ってレンズ群33を介して底面側からスポット照明し、
その透過光を受光器34で受光する。この受光器34の
出力は、受光データ処理部35でデジタル信号に変換し
てデータ処理部36に供給する。また、マイクロプレー
ト11は、データ処理部36の制御のちとにマイクロプ
レート移送機構37を介して水平面内で直線状に移動さ
せるようにし、これにより第7図Aに示すようにウェル
llaを直径方向に走査して、第7図Bに示すような透
過光量の測定データを得るようにする。なお、受光デー
タ処理部35でのアナログ−デジタル変換は、明るいデ
ータの値が大きく、暗いデータの値が小さくなるように
行う。
FIG. 6 is a block diagram showing the configuration of another example of an automatic agglomerated image determination apparatus embodying the present invention. In this embodiment, the microplate 11 is spot-illuminated from the bottom side through a lens group 33 by a light source 32 connected to a power source 31.
The transmitted light is received by a light receiver 34. The output of the light receiver 34 is converted into a digital signal by a light reception data processing section 35 and supplied to a data processing section 36 . Further, the microplate 11 is moved linearly in a horizontal plane via the microplate transfer mechanism 37 under the control of the data processing section 36, thereby moving the well 11a in the diametrical direction as shown in FIG. 7A. 7B to obtain measurement data of the amount of transmitted light as shown in FIG. 7B. Note that the analog-to-digital conversion in the received light data processing section 35 is performed such that the value of bright data is large and the value of dark data is small.

この実施例では、以上のようにして各ウェルIlaにつ
いて第7図Bに示すような透過光量の測定データを得、
そのデータに基づいてデータ処理部36において、当該
ウェルllaの底面に形成された反応パターンの中心部
と周辺部との境界部を検出して、該境界部におけるデー
タ数すなわち長さを求める。
In this example, the measurement data of the amount of transmitted light as shown in FIG. 7B is obtained for each well Ila as described above,
Based on the data, the data processing unit 36 detects the boundary between the center and the periphery of the reaction pattern formed on the bottom surface of the well lla, and calculates the number of data, that is, the length at the boundary.

以下、データ処理部36でのデータ処理について説明す
る。
Data processing in the data processing section 36 will be explained below.

データ処理部36では、各ウェルllaの測定データに
対して、先ず、予め設定したウェル中心部のデータの平
均値Cを求めると共に、ウェル周辺部のデータの平均値
Pを求める。その後、平均値Cに予め定めたlより大き
い正の値を乗算してCを求めると共に、平均値Pに予め
定めた1より小さい正の値を乗算してPを求めて、第2
図AおよびBに矢印りで示した反応パターンの中心部と
周辺部との境界部におけるデータの範囲を決定する。
The data processing unit 36 first calculates the average value C of the data at the center of the well set in advance for the measurement data of each well lla, and also calculates the average value P of the data at the periphery of the well. Thereafter, the average value C is multiplied by a predetermined positive value larger than l to obtain C, and the average value P is multiplied by a predetermined positive value smaller than 1 to obtain P.
The range of data at the boundary between the center and the periphery of the reaction pattern indicated by arrows in Figures A and B is determined.

ただし、平均値CおよびPにそれぞれ乗算する値は、p
 > cの条件を満たす値とする。次に、当該ウェルl
laの測定データから、p>x>cを満たすデータを抽
出してそのデータ数、すなわち境界部の長さXを求める
。その後、長さXと予め定めた基準値とを比較して凝集
・非凝集を判定する。
However, the values by which the average values C and P are multiplied are p
> A value that satisfies the condition c. Next, the well l
From the measurement data of la, data satisfying p>x>c is extracted and the number of data, that is, the length X of the boundary part is determined. Thereafter, the length X is compared with a predetermined reference value to determine aggregation/non-aggregation.

以上のようにして、データ処理部36で反応パターンを
判定した後は、その判定結果をキーボード等の入力部3
8からの指示に応じて表示部39に表示する。
After determining the reaction pattern in the data processing section 36 as described above, the determination result is transferred to the input section 3 such as a keyboard.
8 is displayed on the display section 39 in response to an instruction from 8.

このように、ウェルllaに形成される反応パターンの
ほぼ中心を通る直線上の測定データから、反応パターン
の中心部と周辺部との境界部の長さを求め、その長さに
基づいて反応パターンの凝集・非凝集を判定するように
すれば、上述した実施例と同様に、凝集力の弱い凝集パ
ターンでも、非凝集パターンと誤ることなく、自動的に
正確に判定することができ、信顛性の高い判定結果を得
ることができる。したがって、従来のように、判定結果
を操作者等が目視その他の手段によりチエツクして補正
する必要がないので、操作者等の負担を大幅に軽減する
ことができる。
In this way, the length of the boundary between the center and the periphery of the reaction pattern is determined from the measurement data on a straight line passing approximately through the center of the reaction pattern formed in well lla, and the reaction pattern is determined based on that length. If the agglomeration/non-aggregation is determined, as in the above-mentioned embodiment, even an aggregation pattern with a weak cohesive force can be automatically and accurately determined without being mistaken as a non-aggregation pattern. It is possible to obtain highly accurate judgment results. Therefore, there is no need for the operator or the like to check and correct the determination result visually or by other means, unlike in the past, and the burden on the operator or the like can be significantly reduced.

〔発明の効果〕〔Effect of the invention〕

以上のように、この発明によれば、反応パターンの中心
部と周辺部との境界部が、非凝集パターンに比べ凝集力
の弱い凝集パターンでは、ぼやけてはっきりしていない
という特性があるのに着目し、反応パターンの測定デー
タに基づいて上記境界部を検出してその面積あるいは長
さを求め、その面積あるいは長さに基づいて被検粒子の
凝集、非凝集、またはその他の属性を自動的に判定する
ようにしたので、信転性の高い正確な判定結果を得るこ
とができる。したがって、この発明を実施する装置によ
れば、従来のように判定結果を操作者等が目視その他の
手段によりチエツクして補正する必要がないので、操作
者等の負担を大幅に軽減することができる。
As described above, according to the present invention, the boundary between the center and the periphery of the reaction pattern is blurred and unclear in the agglomerated pattern, which has a weaker cohesive force than the non-agglomerated pattern. Based on the measurement data of the reaction pattern, the boundary part is detected and its area or length determined, and based on the area or length, it is automatically determined whether the target particle is agglomerated, non-agglomerated, or other attributes. Since the determination is made based on the following, it is possible to obtain highly reliable and accurate determination results. Therefore, according to the device implementing the present invention, there is no need for the operator, etc. to check and correct the determination result visually or by other means, as in the past, and the burden on the operator, etc. can be significantly reduced. can.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of drawings]

第1図A、Bおよび第2図A、Bはこの発明の詳細な説
明するだめの図、 第3図はこの発明を実施する凝集像自動判定装置の一例
の構成を示すブロック図、 第4図は第3図に示すマイクロプレートの構成を示す図
、 第5図は第3図の動作を説明するための図、第6図はこ
の発明を実施する凝集像自動判定装置の他の例の構成を
示すブロック図、 第7図AおよびBはその動作を説明するための図である
。 1・・・反応容器     11・・・マイクロプレー
ト11a・・・ウェル     12・・・蛍光灯電源
13・・・蛍光灯      15・・・ビデオカメラ
16・・・画像処理回路   17・・・ウェル中心部
18・・・ウェル周辺部   19・・・データ処理回
路20・・・入力部      21・・・表示部31
・・・電源       32・・・光源33・・・レ
ンズ群     34・・・受光器35・・・受光デー
タ処理部 36・・・データ処理部37・・・マイクロ
プレート移送機構 38・・・入力部      39・・・表示部第1図 A 第2図 第3図 第4図 ノ U 第5図 1a 第6図
1A and 2B and 2A and 2B are diagrams for explaining the present invention in detail; FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of an example of an automatic agglutination image determination apparatus that implements the present invention; This figure shows the structure of the microplate shown in FIG. 3, FIG. 5 is a diagram for explaining the operation of FIG. 3, and FIG. A block diagram showing the configuration and FIGS. 7A and 7B are diagrams for explaining its operation. 1... Reaction container 11... Microplate 11a... Well 12... Fluorescent light power source 13... Fluorescent light 15... Video camera 16... Image processing circuit 17... Well center 18...Well peripheral area 19...Data processing circuit 20...Input section 21...Display section 31
... Power source 32... Light source 33... Lens group 34... Light receiver 35... Light reception data processing section 36... Data processing section 37... Microplate transfer mechanism 38... Input section 39...Display section Fig. 1A Fig. 2 Fig. 3 Fig. 4 U Fig. 5 1a Fig. 6

Claims (1)

【特許請求の範囲】 1、反応容器の底面に形成される被検粒子の反応パター
ンを光学的に測定して、前記反応パターンのほぼ中心を
通る直線または曲線上の測定データを得、その測定デー
タに基づいて前記反応パターンの中心部と周辺部との境
界部を検出して該境界部におけるデータ数を求め、その
データ数に基づいて前記被検粒子の凝集、非凝集、また
はその他の属性を自動的に判定することを特徴とする凝
集像判定方法。 2、反応容器の底面に形成される被検粒子の反応パター
ンの画像データを得、その画像データに基づいて前記反
応パターンの中心部と周辺部との境界部の面積を求め、
その面積に基づいて前記被検粒子の凝集、非凝集、また
はその他の属性を自動的に判定することを特徴とする凝
集像判定方法。
[Claims] 1. Optically measuring a reaction pattern of test particles formed on the bottom surface of a reaction container to obtain measurement data on a straight line or curve passing approximately through the center of the reaction pattern; Based on the data, detect the boundary between the center and the periphery of the reaction pattern, calculate the number of data at the boundary, and determine whether the test particles are agglomerated, non-agglomerated, or other attributes based on the number of data. A method for determining an agglomerated image, characterized in that it automatically determines. 2. Obtaining image data of the reaction pattern of the test particles formed on the bottom surface of the reaction container, and determining the area of the boundary between the center and the periphery of the reaction pattern based on the image data,
A method for determining an agglomerated image, comprising automatically determining whether the test particles are agglomerated, non-agglomerated, or other attributes based on the area thereof.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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US5541417A (en) * 1995-05-18 1996-07-30 Abbott Laboratories Quantative agglutination reaction analysis method
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