JPH0424539A - 粒子凝集パターン判定装置 - Google Patents
粒子凝集パターン判定装置Info
- Publication number
- JPH0424539A JPH0424539A JP2128646A JP12864690A JPH0424539A JP H0424539 A JPH0424539 A JP H0424539A JP 2128646 A JP2128646 A JP 2128646A JP 12864690 A JP12864690 A JP 12864690A JP H0424539 A JPH0424539 A JP H0424539A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- pattern
- maximum value
- threshold
- value
- Prior art date
- Legal status (The legal status 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 status listed.)
- Granted
Links
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 title claims abstract description 37
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 title claims abstract description 33
- 239000002245 particle Substances 0.000 title claims abstract description 33
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims abstract description 23
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 47
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 22
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 13
- 238000000034 method Methods 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 6
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 6
- 238000005054 agglomeration Methods 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000004520 agglutination Effects 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241000700605 Viruses Species 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 239000000427 antigen Substances 0.000 description 1
- 102000036639 antigens Human genes 0.000 description 1
- 108091007433 antigens Proteins 0.000 description 1
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000003018 immunoassay Methods 0.000 description 1
- 239000004816 latex Substances 0.000 description 1
- 229920000126 latex Polymers 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000002250 progressing effect Effects 0.000 description 1
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 1
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 1
- 238000013207 serial dilution Methods 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/75—Systems in which material is subjected to a chemical reaction, the progress or the result of the reaction being investigated
- G01N21/77—Systems in which material is subjected to a chemical reaction, the progress or the result of the reaction being investigated by observing the effect on a chemical indicator
- G01N21/82—Systems in which material is subjected to a chemical reaction, the progress or the result of the reaction being investigated by observing the effect on a chemical indicator producing a precipitate or turbidity
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/194—Segmentation; Edge detection involving foreground-background segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/28—Quantising the image, e.g. histogram thresholding for discrimination between background and foreground patterns
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/59—Transmissivity
- G01N21/5907—Densitometers
- G01N2021/5957—Densitometers using an image detector type detector, e.g. CCD
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30072—Microarray; Biochip, DNA array; Well plate
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Plasma & Fusion (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
（産業上の利用分野〕
本発明は、粒子凝集パターン判定装置に係り、とくに、
血液型の判定、抗原・抗体の検出用として用いられてい
る所謂マイクロタイター法による血液粒子の凝集パター
ンの判定に好適な粒子凝集パターン判定装置に関する。
血液型の判定、抗原・抗体の検出用として用いられてい
る所謂マイクロタイター法による血液粒子の凝集パター
ンの判定に好適な粒子凝集パターン判定装置に関する。
医療分野においては、従来より、血液粒子やラテックス
粒子さらには炭素粒子等の凝集パターンを判別し、血液
中の種々の成分（例えば、血液型や各種抗体、或いは各
種蛋白質等）やビールス等を検出し分析することが広く
行われている。この凝集ハターンの判定方法としては、
所謂マイクロタイター法による手法が比較的多く行われ
ている。
粒子さらには炭素粒子等の凝集パターンを判別し、血液
中の種々の成分（例えば、血液型や各種抗体、或いは各
種蛋白質等）やビールス等を検出し分析することが広く
行われている。この凝集ハターンの判定方法としては、
所謂マイクロタイター法による手法が比較的多く行われ
ている。
この免疫学的測定におけるマイクロタイター法では、血
液をマイクロプレート上で所定の手法で凝集させ、その
凝集の有無を調べ、或いは凝集パターンの面積等を算定
し、これによって免疫成分の微量測定が行われる。この
凝集の有無の判定は、従来は肉眼による目視判定が行わ
れていたが、近時においては、その判定の自動化も進め
られている。
液をマイクロプレート上で所定の手法で凝集させ、その
凝集の有無を調べ、或いは凝集パターンの面積等を算定
し、これによって免疫成分の微量測定が行われる。この
凝集の有無の判定は、従来は肉眼による目視判定が行わ
れていたが、近時においては、その判定の自動化も進め
られている。
この凝集パターンに関する判定は、凝集の有無をウェル
（反応容器）内の粒子の分布を成る算度以下の部分の面
積としてとらえたり、また、標準パターンや標準非凝集
パターンと比較したり、更には検体試料の連続的段階希
釈系列を作成する等により、総合的に判定される。
（反応容器）内の粒子の分布を成る算度以下の部分の面
積としてとらえたり、また、標準パターンや標準非凝集
パターンと比較したり、更には検体試料の連続的段階希
釈系列を作成する等により、総合的に判定される。
そして、これら凝集パターンに対する判定の自動化は、
光学的手段と、この光学的手段により得られる凝集パタ
ーンを電気的に演算処理する電気的演算処理手段とによ
り行われる。
光学的手段と、この光学的手段により得られる凝集パタ
ーンを電気的に演算処理する電気的演算処理手段とによ
り行われる。
第９図に従来例を示す。この第９図に示す従来例にあっ
ては、マイクロプレート１００上に形成されたウェル（
反応容器）ＩＤＯＡ内の凝集パターンＰをＣＣＤライン
センサ１０１上に光学的に投影させ、このラインセンサ
１０１若しくはマイクロプレート１００を相対的に紙面
に直交する方向に順次微小移動させ、これによって凝集
像Ｐの二次元画像（明暗の）を得ようとするものである
。
ては、マイクロプレート１００上に形成されたウェル（
反応容器）ＩＤＯＡ内の凝集パターンＰをＣＣＤライン
センサ１０１上に光学的に投影させ、このラインセンサ
１０１若しくはマイクロプレート１００を相対的に紙面
に直交する方向に順次微小移動させ、これによって凝集
像Ｐの二次元画像（明暗の）を得ようとするものである
。
この第９図において符号１０２は光源を示し、符号１０
３は結像レンズを、又符号１０４はレンズホルダを各々
示す。
３は結像レンズを、又符号１０４はレンズホルダを各々
示す。
〔発明が解決しようとする課題］
しかしながら、上記従来例にあっては、レンズホルダ１
０４やレンズ１０３の収差等によって出力が第１０図に
示す如くそのウィンドＬの両端部Ｅ、Ｆで著しく暗くな
り、これが広がると、中央部の凝集パターン抽出に支障
をきたすという不都合が生じる。また、得られたデータ
を集計して第１１図に示す立体図を作成し、しかるのち
適当なしきい値で中央部の凝集パターンを抽出しようと
すると、外乱光や電気的ノイズの影響によって例えば、
第１２図に示すように暗部Ｌ 、 Ｚｚ 、 Ｚ３
が面積データ（同図内の実線部分）として大きく表示さ
れてしまうという不都合が、しばしば生じていた。
０４やレンズ１０３の収差等によって出力が第１０図に
示す如くそのウィンドＬの両端部Ｅ、Ｆで著しく暗くな
り、これが広がると、中央部の凝集パターン抽出に支障
をきたすという不都合が生じる。また、得られたデータ
を集計して第１１図に示す立体図を作成し、しかるのち
適当なしきい値で中央部の凝集パターンを抽出しようと
すると、外乱光や電気的ノイズの影響によって例えば、
第１２図に示すように暗部Ｌ 、 Ｚｚ 、 Ｚ３
が面積データ（同図内の実線部分）として大きく表示さ
れてしまうという不都合が、しばしば生じていた。
〔発明の目的］
本発明の目的は、かかる従来例の有する不都合を改善し
、とくに、外乱要因を有効に排除するとともに凝集パタ
ーンデータを有効に抽出することができ、これによって
装置全体の信転性向上を図った粒子凝集パターン判定装
置を提供することにある。
、とくに、外乱要因を有効に排除するとともに凝集パタ
ーンデータを有効に抽出することができ、これによって
装置全体の信転性向上を図った粒子凝集パターン判定装
置を提供することにある。
本発明では、ＣＣＤラインセンサがら出力される凝集パ
ターンのラインデータを所定のタイミングで順次記憶す
るデータ用メモリ回路と、このデータようメモリ回路に
記憶されるデータに基づいて一定のしきい値を特定する
しきい値特定手段と、このしきい値特定手段で特定され
たしきい値に基づいてデータ用メモリ回路内の記憶デー
タより凝集パターンを引き出すと共にその形状および面
積を求めるパターン面積演算手段とを備えている。
ターンのラインデータを所定のタイミングで順次記憶す
るデータ用メモリ回路と、このデータようメモリ回路に
記憶されるデータに基づいて一定のしきい値を特定する
しきい値特定手段と、このしきい値特定手段で特定され
たしきい値に基づいてデータ用メモリ回路内の記憶デー
タより凝集パターンを引き出すと共にその形状および面
積を求めるパターン面積演算手段とを備えている。
そして、しきい値特定手段が、データ用メモリ回路内の
各ラインデータの最大値を求める第１の最大値特定機能
と、これにより求められたラインデータ毎の各最大値か
ら更に全体の中の最大値を求める第２の最大値特定機能
と、この第２の最大値特定機能の作動により得られる最
大値に基づいて所定の大きさのしきい値を定めるしきい
値特定機能とを備えている、等の構成を採っている。こ
れによって前述した目的を達成しようとするものである
。
各ラインデータの最大値を求める第１の最大値特定機能
と、これにより求められたラインデータ毎の各最大値か
ら更に全体の中の最大値を求める第２の最大値特定機能
と、この第２の最大値特定機能の作動により得られる最
大値に基づいて所定の大きさのしきい値を定めるしきい
値特定機能とを備えている、等の構成を採っている。こ
れによって前述した目的を達成しようとするものである
。
〔第１実施例〕
以下、本発明の一実施例を第１図ないし第６図に基づい
て説明する。
て説明する。
第１図において、反応容器を備えたマイクロプレー１−
１００の下方には、前述した第９図に示す従来例と同様
に光学系を介してＣＣＤラインセンサ１０１が装備され
ている。マイクロプレート１００は、マイクロプレート
移動手段１１０に付勢されてＣＣＤラインセンサ１０１
に直交する方向の一方から他方へ又は他方から一方へ順
次微小距離づつ移動されるようになっている。符号１１
１は位置検出センサを示す。この位置検出センサ１１１
は、マイクロプレート１００の往復移動距離を定めるも
ので、そのセンサ出力は主制御部１内の第１の制御回路
ＩＡへ送り込まれている。これによって、マイクロプレ
ー）１００は、その位置が常に特定され、必要に応して
前進若しくは後退又は停止制御に付されるようになって
いる。
１００の下方には、前述した第９図に示す従来例と同様
に光学系を介してＣＣＤラインセンサ１０１が装備され
ている。マイクロプレート１００は、マイクロプレート
移動手段１１０に付勢されてＣＣＤラインセンサ１０１
に直交する方向の一方から他方へ又は他方から一方へ順
次微小距離づつ移動されるようになっている。符号１１
１は位置検出センサを示す。この位置検出センサ１１１
は、マイクロプレート１００の往復移動距離を定めるも
ので、そのセンサ出力は主制御部１内の第１の制御回路
ＩＡへ送り込まれている。これによって、マイクロプレ
ー）１００は、その位置が常に特定され、必要に応して
前進若しくは後退又は停止制御に付されるようになって
いる。
ＣＣＤラインセンサ１０１は、センサ走査駆動回路１１
２に付勢されて作動し、前述したマイクロプレート１０
ｏ上の粒子凝集パターンを、微小距離できざんだ状態の
ライン情報として、順次出力し得るようになっている。
２に付勢されて作動し、前述したマイクロプレート１０
ｏ上の粒子凝集パターンを、微小距離できざんだ状態の
ライン情報として、順次出力し得るようになっている。
さらに、この第１図に示す実施例は、ＣＣＤラインセン
サ１０１がら出力される凝集パターンのラインデータを
所定のタイミングで順次記憶するデータ用メモリ回路３
を備えている。また、このデータ用メモリ回路３に記憶
されるデータＧこ基づいて一定のしきい値を特定するし
きい値特定手段４と、このしきい値特定手段４で特定さ
れたしきい値に基づいてデータ用メモリ回路３内の記憶
データから粒子凝集パターンを引き出すと共にその形状
および面積を求めるパターン面積演算手段５とを備えて
いる。符号６は判定回路を示し、符号７は記録手段を示
す。
サ１０１がら出力される凝集パターンのラインデータを
所定のタイミングで順次記憶するデータ用メモリ回路３
を備えている。また、このデータ用メモリ回路３に記憶
されるデータＧこ基づいて一定のしきい値を特定するし
きい値特定手段４と、このしきい値特定手段４で特定さ
れたしきい値に基づいてデータ用メモリ回路３内の記憶
データから粒子凝集パターンを引き出すと共にその形状
および面積を求めるパターン面積演算手段５とを備えて
いる。符号６は判定回路を示し、符号７は記録手段を示
す。
しきい値特定手段４は、各ラインデータの最大値を求め
る最大値特定回路４Ａと、この最大値特定回路４Ａで特
定される最大値を記憶する最大値記憶回路４Ｂと、最大
値特定回路４Ａで最終的に定められる最大値に基づいて
所定のしきい値（例えば最大値の１／２の値）を定める
しきい値設定回路４Ｃとを備えている。
る最大値特定回路４Ａと、この最大値特定回路４Ａで特
定される最大値を記憶する最大値記憶回路４Ｂと、最大
値特定回路４Ａで最終的に定められる最大値に基づいて
所定のしきい値（例えば最大値の１／２の値）を定める
しきい値設定回路４Ｃとを備えている。
この内、最大値特定回路４Ａは、データ用メモリ回路３
内の各ラインデータの最大値を求める第１の最大値特定
機能と、これにより求められたラインデータ毎の各最大
値から更に全体の中の最大値を求める第２の最大値特定
機能とを備えている。
内の各ラインデータの最大値を求める第１の最大値特定
機能と、これにより求められたラインデータ毎の各最大
値から更に全体の中の最大値を求める第２の最大値特定
機能とを備えている。
各ラインデータの最大値は、例えば第２図に示すように
して特定される。すなわち、ＣＣＤラインセンサ１０１
から送られてくるライン情報Ａは、その線分がウィンド
幅しで区切られている。この第２図におけるしの範囲内
において最大値らしき情報Ｘは、Ｘ＋ 、Ｘ２．Ｘ：ｌ
の３点ある。この場合直ちに第１の最大値特定機能が作
用して、当該ラインデータの最大値Ｘの前後に位置する
二つのデータａ、ｂを選出すると共に、これらが、Ｘ＞
ａ ｘ＞ｂ を同時に満足した場合のＸを、当該ラインデータの最大
値として特定する。
して特定される。すなわち、ＣＣＤラインセンサ１０１
から送られてくるライン情報Ａは、その線分がウィンド
幅しで区切られている。この第２図におけるしの範囲内
において最大値らしき情報Ｘは、Ｘ＋ 、Ｘ２．Ｘ：ｌ
の３点ある。この場合直ちに第１の最大値特定機能が作
用して、当該ラインデータの最大値Ｘの前後に位置する
二つのデータａ、ｂを選出すると共に、これらが、Ｘ＞
ａ ｘ＞ｂ を同時に満足した場合のＸを、当該ラインデータの最大
値として特定する。
この第２図の場合にあっては、ｒＸ、＜ａ、Ｘ＞ｂ Ｊ
、 「Ｘ２ ＞ａ、 Ｘ２ ＞ｂ Ｊ 、 ’
Ｘ：ｌ ＜ａ。
、 「Ｘ２ ＞ａ、 Ｘ２ ＞ｂ Ｊ 、 ’
Ｘ：ｌ ＜ａ。
Ｘ３＞ｂＪとなっている。このため、この第２図の場合
はＸ２がこのラインデータの内の最大値すなわちＸ＝χ
２として特定される。
はＸ２がこのラインデータの内の最大値すなわちＸ＝χ
２として特定される。
このため、この第１実施例によると、明らかに中央部分
の位置するライン情報のみが粒子凝集パターンに係る情
報として特定される。すなわち、この最大値特定作業の
過程においてラインデータに対する要因が有効に排除さ
れるようになっている。
の位置するライン情報のみが粒子凝集パターンに係る情
報として特定される。すなわち、この最大値特定作業の
過程においてラインデータに対する要因が有効に排除さ
れるようになっている。
また、装置全体の動作を示すフローチャートを、第３図
に示す。全体的には第１ステツプＳ１のデータ取り込み
から第５ステツプＳ５の判定に至る５段階のステップに
より、粒子凝集パターンの判定動作が行われるようにな
っている。
に示す。全体的には第１ステツプＳ１のデータ取り込み
から第５ステツプＳ５の判定に至る５段階のステップに
より、粒子凝集パターンの判定動作が行われるようにな
っている。
更に、パターン面積演算手段５は、前述した各ラインデ
ータの内の最大値からしきい値に至る範囲の線分をパタ
ーン面積算定用のデータとする面積算定データ特定機能
と、この面積算定データ特定機能により特定される全ラ
インデータのパターン面積算定用のデータに基づいて当
該凝集パターンの面積を算定するパターン面積演算機能
とを備えでいる。これを更に詳述すると、パターン面積
演算手段５は、前述したしきい値特定回路４Ｃから出力
される所定レベルのしきい値に基づいてデータ用メモリ
回路内の記憶データより粒子既築パターン用のライン要
素を抽出する凝集パターン抽出回路５Ａと、この凝集パ
ターン抽出回路５Ａで抽出されたライン要素を加算して
凝集パターンの面積を算定する面積演算回路５Ｂとによ
り構成されている。
ータの内の最大値からしきい値に至る範囲の線分をパタ
ーン面積算定用のデータとする面積算定データ特定機能
と、この面積算定データ特定機能により特定される全ラ
インデータのパターン面積算定用のデータに基づいて当
該凝集パターンの面積を算定するパターン面積演算機能
とを備えでいる。これを更に詳述すると、パターン面積
演算手段５は、前述したしきい値特定回路４Ｃから出力
される所定レベルのしきい値に基づいてデータ用メモリ
回路内の記憶データより粒子既築パターン用のライン要
素を抽出する凝集パターン抽出回路５Ａと、この凝集パ
ターン抽出回路５Ａで抽出されたライン要素を加算して
凝集パターンの面積を算定する面積演算回路５Ｂとによ
り構成されている。
ここで、パターン抽出回路５Ａは、第４図に示すように
、最大値Ｘとしきい値Ｓとの間に位置する線分データの
みを面積算定用データとして取り込むようになっている
。このため、第４図に示すように外乱要因の一つとして
送られてくる符号ＥＦの領域は面積算定データから積極
的に除外される。
、最大値Ｘとしきい値Ｓとの間に位置する線分データの
みを面積算定用データとして取り込むようになっている
。このため、第４図に示すように外乱要因の一つとして
送られてくる符号ＥＦの領域は面積算定データから積極
的に除外される。
このように、本実施例にあっては、外乱光やノイズによ
る影響を無くし、粒子凝集パターンのみによる面積デー
タの算出を行えるという利点がある。
る影響を無くし、粒子凝集パターンのみによる面積デー
タの算出を行えるという利点がある。
尚、上記実施例において、パターン抽出回路５Ａにより
最大値Ｘとしきい値Ｓとの間に位置する線分データのみ
を面積算定用として取り込む場合について説明したが、
同等に機能するものであれば他の手法、例えば第５図に
示すように、ウィンド幅りの両端に連なるデータ部分Ｅ
’、Ｆ’ の線分データについては、これを面積値の対
象としない、という手法を取り入れたものであってもよ
い。
最大値Ｘとしきい値Ｓとの間に位置する線分データのみ
を面積算定用として取り込む場合について説明したが、
同等に機能するものであれば他の手法、例えば第５図に
示すように、ウィンド幅りの両端に連なるデータ部分Ｅ
’、Ｆ’ の線分データについては、これを面積値の対
象としない、という手法を取り入れたものであってもよ
い。
また、上記実施例において外乱要素が不規則に生じ、各
ラインデータの最大値Ｘが第６図に示す如くちらばった
場合については、前述した第１の最大値特定機能として
、前述した第１の最大値特定機能により特定される各ラ
インデータの最大値の内、ほぼ中央部に位置し且つ複数
の最大値がほぼ同一の線上に存在する場合の当該複数の
最大値から全うインデータの最大値を選定し特定するよ
うにしたものを採用してもよい。
ラインデータの最大値Ｘが第６図に示す如くちらばった
場合については、前述した第１の最大値特定機能として
、前述した第１の最大値特定機能により特定される各ラ
インデータの最大値の内、ほぼ中央部に位置し且つ複数
の最大値がほぼ同一の線上に存在する場合の当該複数の
最大値から全うインデータの最大値を選定し特定するよ
うにしたものを採用してもよい。
このようにすると、中央部の最大値ラインＹ（第６図参
照）からずれた最大値（外乱要素）を完全に排除し得る
という利点がある。
照）からずれた最大値（外乱要素）を完全に排除し得る
という利点がある。
〔第２実施例〕
次に、第２実施例を第７図に基づいて説明する。
ここで前述した第１図の実施例と同一の構成要素につい
ては同一の符号を用いることとする。
ては同一の符号を用いることとする。
この第７図に示す実施例は、前述した第１図に示す実施
例のしきい値特定回路４に最小値抽出回路４０Ａを併設
したもので、この最小値抽出回路４０Ａの出力に基づい
ても、しきい値を決定することができるようにした点に
特徴を有している。
例のしきい値特定回路４に最小値抽出回路４０Ａを併設
したもので、この最小値抽出回路４０Ａの出力に基づい
ても、しきい値を決定することができるようにした点に
特徴を有している。
すなわち、データ用メモリ回路３の出力段には、切換ス
イッチ１４を介してしきい値特定手段４０に入力される
ようになっている。このしきい値特定手段４０には、最
小値抽出回路４０Ａと最大値特定回路４Ａとが併設され
ている。この最小値抽出回路４０Ａと最大値特定回路４
Ａの各出力は、いづれもその出力側に設けられたしきい
値設定回路４０Ｃに入力される。
イッチ１４を介してしきい値特定手段４０に入力される
ようになっている。このしきい値特定手段４０には、最
小値抽出回路４０Ａと最大値特定回路４Ａとが併設され
ている。この最小値抽出回路４０Ａと最大値特定回路４
Ａの各出力は、いづれもその出力側に設けられたしきい
値設定回路４０Ｃに入力される。
符号４Ｂ、４０Ｂは最大値特定回路４Ａ、最小値抽出回
路４０Ａにそれぞれ併設されたメモリを示す。
路４０Ａにそれぞれ併設されたメモリを示す。
この内、最小抽出回路４０Ａは、メモリ４０Ｂの助けを
受けて、前述したデータ用メモリ回路３内の各ラインデ
ータの最小値を求める第１の最小特定機能と、これによ
り求められたラインデータ毎の各最小値から更に全体の
中の最小値を求める第２の最小値特定機能とを備えてい
る。そして、しきい値設定回路４０Ｃは、前述した第１
図の実施例におけるしきい値設定回路４Ｃと同等の機能
を有するほか、さらに前述した第２の最小値特定機能の
作動により得られる最小値に基づいて所定の大きさのし
きい値を定めるという別の手法によるしきい値特定機能
を備えている。
受けて、前述したデータ用メモリ回路３内の各ラインデ
ータの最小値を求める第１の最小特定機能と、これによ
り求められたラインデータ毎の各最小値から更に全体の
中の最小値を求める第２の最小値特定機能とを備えてい
る。そして、しきい値設定回路４０Ｃは、前述した第１
図の実施例におけるしきい値設定回路４Ｃと同等の機能
を有するほか、さらに前述した第２の最小値特定機能の
作動により得られる最小値に基づいて所定の大きさのし
きい値を定めるという別の手法によるしきい値特定機能
を備えている。
ここで、このラインデータの最小値に基づくしきい値決
定方法について更に詳述する。
定方法について更に詳述する。
まず、送られてくる各ラインデータに対して最小値抽出
回路４０Ａの第１の最小値特定機能が作用し、各ライン
データの最大値の左右に位置する最小のデータをそれぞ
れ第１最小値、第２最小値として特定する。次に、第２
の最小値特定機能が作用し、前述した第１の最小値特定
機能により特定された全ラインデータの第１最小値およ
び第２最小値の内の最大値を、当該凝集パターンデータ
に係る最小値として特定する。
回路４０Ａの第１の最小値特定機能が作用し、各ライン
データの最大値の左右に位置する最小のデータをそれぞ
れ第１最小値、第２最小値として特定する。次に、第２
の最小値特定機能が作用し、前述した第１の最小値特定
機能により特定された全ラインデータの第１最小値およ
び第２最小値の内の最大値を、当該凝集パターンデータ
に係る最小値として特定する。
その他の構成及び作用については前述した第１図の実施
例と同一となっている。
例と同一となっている。
このため、この第２実施例における最小値抽出回路４０
Ａを利用したしきい値の設定にあっては、例えば第８図
に示すようにしきい値Ｓを設定しても最大値を特定でき
ない、という不都合を完全に排除することができ、装置
全体の測定精度及び信軽度を著しく向上させることがで
きる。
Ａを利用したしきい値の設定にあっては、例えば第８図
に示すようにしきい値Ｓを設定しても最大値を特定でき
ない、という不都合を完全に排除することができ、装置
全体の測定精度及び信軽度を著しく向上させることがで
きる。
以上のように、本発明によると、粒子凝集パターンデー
タの最大値を（又必要な場合は最小値を）外乱に影響さ
れることなく高精度に求めることができ、これに基づい
てしきい値を外乱にまどわされることなく任意にしかも
正確に設定することができ、これがため粒子凝集パター
ンの判定に必要な形状及び面積を高精度に検知し特定す
ることができ、従って外乱による悪影響を排除し装置全
体の信頬性を著しく向上させることができるという従来
にない優れた粒子凝集パターン判定装置を提供すること
ができる。
タの最大値を（又必要な場合は最小値を）外乱に影響さ
れることなく高精度に求めることができ、これに基づい
てしきい値を外乱にまどわされることなく任意にしかも
正確に設定することができ、これがため粒子凝集パター
ンの判定に必要な形状及び面積を高精度に検知し特定す
ることができ、従って外乱による悪影響を排除し装置全
体の信頬性を著しく向上させることができるという従来
にない優れた粒子凝集パターン判定装置を提供すること
ができる。
第１図は本発明の第１実施例を示すブロック図、第２図
は第１図中のしきい値特定手段の機能の一部を示す説明
図、第３図は第１図の動作を示すフローチャート、第４
図は第１図中のパターン面積演算手段の機能の一部を示
す説明図、第５図は第１図中のパターン面積演算手段の
他の機能の例を示す説明図、第６図は第１図中のしきい
値特定手段の他の機能の例を示す説明図、第７図は第２
実施例を示す説明図、第８図は第７図の作用を示す説明
図、第９図ないし第１２図は各々従来例を示す説明図で
ある。 ３・・・データ用メモリ回路、４．４０・・・しきい値
特定手段、４Ａ・・・最大値特定回路、４Ｃ，４０Ｃ・
・・しきい値設定回路、５・・・パターン面積演算手段
、５Ａ・・・パターン抽出回路、５Ｂ・・・面積演算回
路、６・・・判定回路、４０Ａ・・・最小値抽出回路、
１００・・・マイクロプレート、 ■ ■・・・ＣＣＤラインセン サ。
は第１図中のしきい値特定手段の機能の一部を示す説明
図、第３図は第１図の動作を示すフローチャート、第４
図は第１図中のパターン面積演算手段の機能の一部を示
す説明図、第５図は第１図中のパターン面積演算手段の
他の機能の例を示す説明図、第６図は第１図中のしきい
値特定手段の他の機能の例を示す説明図、第７図は第２
実施例を示す説明図、第８図は第７図の作用を示す説明
図、第９図ないし第１２図は各々従来例を示す説明図で
ある。 ３・・・データ用メモリ回路、４．４０・・・しきい値
特定手段、４Ａ・・・最大値特定回路、４Ｃ，４０Ｃ・
・・しきい値設定回路、５・・・パターン面積演算手段
、５Ａ・・・パターン抽出回路、５Ｂ・・・面積演算回
路、６・・・判定回路、４０Ａ・・・最小値抽出回路、
１００・・・マイクロプレート、 ■ ■・・・ＣＣＤラインセン サ。
Claims (6)
- （１）、ＣＣＤラインセンサから出力される凝集パター
ンのラインデータを所定のタイミングで順次記憶するデ
ータ用メモリ回路と、このデータようメモリ回路に記憶
されるデータに基づいて一定のしきい値を特定するしき
い値特定手段と、このしきい値特定手段で特定されたし
きい値に基づいて前記データ用メモリ回路内の記憶デー
タより凝集パターンを引き出すと共にその形状および面
積を求めるパターン面積演算手段とを備えた粒子凝集パ
ターン判定装置において、 前記しきい値特定手段が、前記データ用メモリ回路内の
各ラインデータの最大値を求める第１の最大値特定機能
と、これにより求められたラインデータ毎の各最大値か
ら更に全体の中の最大値を求める第２の最大値特定機能
と、この第２の最大値特定機能の作動により得られる最
大値に基づいて所定の大きさのしきい値を定めるしきい
値特定機能とを備えていることを特徴とした粒子凝集パ
ターン判定装置。 - （２）、前記しきい値特定手段の第１の最大値特定機能
が、前記ラインデータ内の最大値の特定に際し、当該ラ
インデータの最大値Ｘの前後に位置する二つのデータａ
、ｂを選出すると共に、これらが、 Ｘ＞ａ Ｘ＞ｂ を同時に満足した場合のＸを、当該ラインデータの最大
値として特定するように機能することを特徴とした請求
項１記載の粒子凝集パターン判定装置。 - （３）、前記しきい値特定手段の第２の最大値特定機能
が、前記第１の最大値特定機能により特定された各ライ
ンデータの最大値の内、ほぼ中央部に位置し且つ複数の
最大値がほぼ同一の線上に存在する場合の当該複数の最
大値から全ラインデータの最大値を選定し特定するよう
に機能することを特徴とした請求項１記載の粒子凝集パ
ターン判定装置。 - （４）、ＣＣＤラインセンサから出力される凝集パター
ンのラインデータを所定のタイミングで順次記憶するデ
ータ用メモリ回路と、このデータようメモリ回路に記憶
されるデータに基づいて一定のしきい値を特定するしき
い値特定手段と、このしきい値特定手段で特定されたし
きい値に基づいて前記データ用メモリ回路内の記憶デー
タより凝集パターンを引き出すと共にその形状および面
積を求めるパターン面積演算手段とを備えた粒子凝集パ
ターン判定装置において、 前記しきい値特定手段が、前記データ用メモリ回路内の
各ラインデータの最小値を求める第１の最小値特定機能
と、これにより求められたラインデータ毎の各最小値か
ら更に全体の中の最小値を求める第２の最小値特定機能
と、この第２の最小値特定機能の作動により得られる最
小値に基づいて所定の大きさのしきい値を定めるしきい
値特定機能とを備えていることを特徴とした粒子凝集パ
ターン判定装置。 - （５）、前記しきい値特定手段の第１の最小値特定機能
が、各ラインデータの最大値の左右に位置する最小のデ
ータをそれぞれ第１最小値、第２最小値とすると共に、
前記第２の最小値特定機能が、前記第１の最小値特定機
能により特定された全ラインデータの第１最小値および
第２最小値の内の最大値を、当該凝集パターンデータに
係る最小値として特定することを特徴とした請求項４記
載の粒子凝集パターン判定装置。 - （６）、パターン面積演算手段が、前記各ラインデータ
の内の最大値からしきい値に至る範囲の線分をパターン
面積算定用のデータとする面積算定データ特定機能と、
この面積算定データ特定機能により特定される全ライン
データのパターン面積算定用のデータに基づいて当該凝
集パターンの面積を算定するパターン面積演算機能とを
備えていることを特徴とした請求項１、２、３、４、お
よび５記載の粒子凝集パターン判定装置。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2128646A JP2874008B2 (ja) | 1990-05-18 | 1990-05-18 | 粒子凝集パターン判定装置 |
| US07/700,618 US5230026A (en) | 1990-05-18 | 1991-05-15 | Apparatus for discriminating particle aggregation pattern |
| DE4116054A DE4116054C2 (de) | 1990-05-18 | 1991-05-16 | Vorrichtung zum Wahrnehmen einer Teilchenaggregation |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2128646A JP2874008B2 (ja) | 1990-05-18 | 1990-05-18 | 粒子凝集パターン判定装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0424539A true JPH0424539A (ja) | 1992-01-28 |
| JP2874008B2 JP2874008B2 (ja) | 1999-03-24 |
Family
ID=14989965
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2128646A Expired - Fee Related JP2874008B2 (ja) | 1990-05-18 | 1990-05-18 | 粒子凝集パターン判定装置 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5230026A (ja) |
| JP (1) | JP2874008B2 (ja) |
| DE (1) | DE4116054C2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11337479A (ja) * | 1998-04-17 | 1999-12-10 | Labsystems Oy | 光学濃度の測定装置 |
| JP2006226703A (ja) * | 2005-02-15 | 2006-08-31 | Sumitomo Metal Ind Ltd | 光ファイバーを利用した屈折率の異なる光透過性流体の混相流動状態の計測方法および装置 |
Families Citing this family (22)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5487112A (en) * | 1990-02-20 | 1996-01-23 | Board Of Regents, The University Of Texas System | Method and apparatus for time-resolved measurements of lymphocyte function and aggregate structure using computer-automated microscopy |
| KR100203995B1 (ko) * | 1995-02-16 | 1999-06-15 | 나가시마 카쭈시게, 노미야마 아키히코 | 입자충전방법 및 장치 |
| US5703784A (en) * | 1995-10-30 | 1997-12-30 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of Agriculture | Machine vision apparatus and method for sorting objects |
| DE69731629T2 (de) * | 1997-09-11 | 2005-11-03 | Randox Laboratories Ltd., Crumlin | Verfahren und Gerät zur Bildanalyse |
| DE19858456A1 (de) * | 1998-12-18 | 2000-07-06 | Leica Microsystems | Verfahren zum Auffinden, zur Aufnahme und gegebenenfalls zur Auswertung von Objektstrukturen |
| US7996188B2 (en) | 2005-08-22 | 2011-08-09 | Accuri Cytometers, Inc. | User interface for a flow cytometer system |
| US8303894B2 (en) | 2005-10-13 | 2012-11-06 | Accuri Cytometers, Inc. | Detection and fluidic system of a flow cytometer |
| US8017402B2 (en) | 2006-03-08 | 2011-09-13 | Accuri Cytometers, Inc. | Fluidic system for a flow cytometer |
| US8283177B2 (en) * | 2006-03-08 | 2012-10-09 | Accuri Cytometers, Inc. | Fluidic system with washing capabilities for a flow cytometer |
| US7780916B2 (en) * | 2006-03-08 | 2010-08-24 | Accuri Cytometers, Inc. | Flow cytometer system with unclogging feature |
| US8217943B2 (en) * | 2006-04-21 | 2012-07-10 | Beckman Coulter, Inc. | Displaying cellular analysis result data using a template |
| US8715573B2 (en) | 2006-10-13 | 2014-05-06 | Accuri Cytometers, Inc. | Fluidic system for a flow cytometer with temporal processing |
| US8445286B2 (en) * | 2006-11-07 | 2013-05-21 | Accuri Cytometers, Inc. | Flow cell for a flow cytometer system |
| US7739060B2 (en) * | 2006-12-22 | 2010-06-15 | Accuri Cytometers, Inc. | Detection system and user interface for a flow cytometer system |
| US8432541B2 (en) * | 2007-12-17 | 2013-04-30 | Accuri Cytometers, Inc. | Optical system for a flow cytometer with an interrogation zone |
| US8004674B2 (en) * | 2009-06-02 | 2011-08-23 | Accuri Cytometers, Inc. | Data collection system and method for a flow cytometer |
| US20110061471A1 (en) * | 2009-06-02 | 2011-03-17 | Rich Collin A | System and method of verification of a sample for a flow cytometer |
| US8507279B2 (en) | 2009-06-02 | 2013-08-13 | Accuri Cytometers, Inc. | System and method of verification of a prepared sample for a flow cytometer |
| US8779387B2 (en) * | 2010-02-23 | 2014-07-15 | Accuri Cytometers, Inc. | Method and system for detecting fluorochromes in a flow cytometer |
| US9551600B2 (en) | 2010-06-14 | 2017-01-24 | Accuri Cytometers, Inc. | System and method for creating a flow cytometer network |
| ES2897531T3 (es) | 2010-10-25 | 2022-03-01 | Accuri Cytometers Inc | Sistemas e interfaz de usuario para la recopilación de un conjunto de datos en un citómetro de flujo |
| WO2019059936A1 (en) * | 2017-09-23 | 2019-03-28 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | ELECTROPORATION |
Family Cites Families (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4060713A (en) * | 1971-06-23 | 1977-11-29 | The Perkin-Elmer Corporation | Analysis of images |
| US4207554A (en) * | 1972-08-04 | 1980-06-10 | Med-El Inc. | Method and apparatus for automated classification and analysis of cells |
| US4048616A (en) * | 1975-12-03 | 1977-09-13 | Geometric Data Corporation | Pattern recognition system with keyboard entry for adaptive sensitivity |
| US4097845A (en) * | 1976-11-01 | 1978-06-27 | Rush-Presbyterian-St. Luke's Medical Center | Method of and an apparatus for automatic classification of red blood cells |
| US4319271A (en) * | 1978-12-18 | 1982-03-09 | Merck & Co. Inc. | Automated plate reader |
| US4453266A (en) * | 1980-04-21 | 1984-06-05 | Rush-Presbyterian-St. Luke's Medical Center | Method and apparatus for measuring mean cell volume of red blood cells |
| US4592089A (en) * | 1983-08-15 | 1986-05-27 | Bio Image Corporation | Electrophoretogram analytical image processing system |
| EP0257660B1 (en) * | 1986-08-29 | 1993-01-27 | FUJIREBIO KABUSHIKI KAISHA also trading as FUJIREBIO INC. | Method and apparatus for judging agglutination |
| US5040112A (en) * | 1988-12-07 | 1991-08-13 | Serono-Baker Diagnostics, Inc. | Method of separating the three major types of blood cells from a white blood cell histogram |
| JP2750605B2 (ja) * | 1989-05-17 | 1998-05-13 | スズキ株式会社 | 粒子凝集パターン判定方法 |
-
1990
- 1990-05-18 JP JP2128646A patent/JP2874008B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1991
- 1991-05-15 US US07/700,618 patent/US5230026A/en not_active Expired - Fee Related
- 1991-05-16 DE DE4116054A patent/DE4116054C2/de not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11337479A (ja) * | 1998-04-17 | 1999-12-10 | Labsystems Oy | 光学濃度の測定装置 |
| JP2006226703A (ja) * | 2005-02-15 | 2006-08-31 | Sumitomo Metal Ind Ltd | 光ファイバーを利用した屈折率の異なる光透過性流体の混相流動状態の計測方法および装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| DE4116054C2 (de) | 1994-07-07 |
| JP2874008B2 (ja) | 1999-03-24 |
| US5230026A (en) | 1993-07-20 |
| DE4116054A1 (de) | 1991-11-21 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JPH0424539A (ja) | 粒子凝集パターン判定装置 | |
| EP0868705B1 (en) | Boundary mapping system and method | |
| US20050282175A1 (en) | Image processing method and system for microfluidic devices | |
| JPH10506462A (ja) | 自動化された細胞学的スコアリングのために不適切な状態を検出するための方法および装置 | |
| EP0088610B1 (en) | Method for determination of percentage t cell content of lymphocyte | |
| RU2363018C1 (ru) | Способ селекции объектов на удаленном фоне | |
| CN108648409B (zh) | 一种烟雾检测方法及装置 | |
| CN110503634A (zh) | 基于图像自动识别的能见度测量方法 | |
| Burie et al. | Detecting and localising obstacles in front of a moving vehicle using linear stereo vision | |
| JP7436270B2 (ja) | 生体検体解析装置 | |
| US5233668A (en) | Method and apparatus for discriminating aggregation pattern | |
| JP3165429B2 (ja) | 凝集像判定方法 | |
| JP3522406B2 (ja) | 粒子反応パターン判定方法およびその装置 | |
| CN116258666A (zh) | 一种晶圆检测Mark点定位方法及应用 | |
| JP2525487B2 (ja) | 粒子凝集パタ―ン判定方法 | |
| JP2790101B2 (ja) | 粒子凝集パターン判定装置 | |
| JP3700214B2 (ja) | 寸法測定装置 | |
| JPS6058828B2 (ja) | 免疫拡散による蛋白の定量分析方法 | |
| CN110441315A (zh) | 电子部件测试设备和方法 | |
| JPH07280560A (ja) | 相関演算評価方法 | |
| Alahmar | Edge Detection Methods in Scientific Cellular Photographs by Means of Analytical Assessment | |
| JP2009103492A (ja) | 血液分析装置およびプログラム | |
| JP2812525B2 (ja) | 距離計測方法 | |
| KR20220065435A (ko) | 옵티컬 플로우를 활용한 초분광영상의 영상정합 방법 | |
| JPS61129512A (ja) | リ−ド曲がり検査装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313532 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |