JPH04326129A - データ判別論理作成方式 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、生化学自動分析装置か
ら大量に発生する検査データのチェック作業の自動化方
式に係り、特に、チェック用判定論理の作成方式に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】（１）　　春日他３名：検査値を用いた
病型分類方式の検討およびそのファジィ理論の適用によ
る改善：第１０回医療情報学連合大会予稿集（Ｎｏｖ．
１９９０） （２）　　西村他３名：ファジィ臨床検査データベース
システム：第１０回医療情報学連合大会予稿集（Ｎｏｖ
．１９９０） 従来技術（１）では、測定値の分布図を利用してメンバ
ーシップ関数の設定を行う際、測定データの属性として
、正常群，異常群に分類された測定値分布図を利用して
行っている。

【０００３】さらに、従来技術（２）では、正常群の分
布のみを利用し、統計的に、標準偏差の整数倍の値を利
用して、メンバーシップ関数の形態を決定している。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記従来技術では、（
１）　　データ分布の形態が単純な場合は、メンバーシ
ップ関数作成に有効だが、そうでない場合に対処できな
い、（２）　　メンバーシップ関数設定のための、測定
データの、正常・異常の分類は、基本的には簡単でない
、（３）　　作成した判別論理の検証に対する配慮がな
く、同時に、論理の登録、更新の作業に対する配慮がな
い、という問題点がある。

【０００５】本発明では、以上の課題を解決し、判別論
理作成を支援し、論理精度の向上を目的とするデータ判
別方式を提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、以下の手段を設けた。

【０００７】（１）　　利用する測定値のデータ分布図
を変換する手段、（２）　　測定値のデータ分布図、あ
るいは、前記データ分布図を変換する手段により変換さ
れた分布図が、メンバーシップ関数作成に利用可能か否
かを判断する手段、（３）　　測定値のデータ分布図、
あるいは、前記データ分布図を変換する手段により変換
された分布図からメンバーシップ関数を作成する手段、
（４）　　分布図以外の情報を利用して、メンバーシッ
プ関数を作成する手段、（５）　　判別論理を記述する
ための、ルール，メンバーシップ関数の編集手段、（６
）　　作成した判別論理を検証する手段。

【０００８】さらに、（１）の手段に関して、利用する
分布図を変換（例．平滑化）する手段、あるいは、利用
する測定値を再分類する測定値前処理手段を設けた。 （２）の手段に関して、データ表示端末にデータ分布図
を表示することにより確認する手段と、測定値の種々統
計値を利用して確認する手段を設けた。 （４）の手段に関して、メンバーシップ関数のパターン
を複数表示し、入力者が任意に選択し、必要なパラメー
タを入力することによりメンバーシップ関数を作成する
手段を設けた。 また、（６）の手段に関して、対話型による論理の検証
手段、あるいは、データ判別結果の判別率を利用する手
段、あるいは、新規に発生した測定値を利用して再作成
する手段を設けた。

【０００９】

【作用】前記、各機能は、図１に示す処理フローに従い
動作する。

【００１０】（１）　　ステップ１１では、ルールを作
成する。 （２）　　ステップ１２では、測定値分布図を変換処理
する。 （３）　　ステップ１３では、変換処理した分布図がメ
ンバーシップ関数作成に利用可能か否か確認する。この
際、変換処理（ステップ１２）を行わない測定値分布図
を直接確認することも可能である。 （４）　　利用可能と判断した場合、ステップ１４にて
、必要パラメータを設定して、メンバーシップ関数を作
成する。 （５）　　利用不可能と判断した場合、ステップ１２に
て、変換処理を行う。あるいは、ステップ１５にて、処
理を行う。 （６）　　ステップ１５では、登録されているパターン
を利用してメンバーシップ関数を作成する。 （７）　　ステップ１６では、判別論理検証のために、
試験的に判別作業を行う。（８）　　ステップ１７では
、検証作業を行い、必要に応じて、ステップ１１，１２
，１４，１５にて、判別論理を修正する。

【００１１】

【実施例】以下、本発明の実施例を、図面を用いて詳細
に説明する。本実施例は、生化学分析装置から出力され
る測定値を、正常・異常の判別を行い、さらに、再検査
の指示を行うための判別論理を作成するものである。

【００１２】図２は、本発明を適用する装置のブロック
構成図である。自動再検査機構を有する生化学分析装置
２１と、測定判別装置２２と、ディスプレイ装置２３と
キーボード２４，マウス２５からなる。さらに、測定値
ファイル２６を、生化学自動分析装置２１と測定値判別
装置２２に接続したものである。測定値ファイル２６に
は、あらかじめ多数の測定値が蓄積されている。

【００１３】本実施例における、判別論理作成処理フロ
ーを図３に示す。 （１）　　ステップ３０１では、ルールを作成する。 （２）　　ステップ３０２では、測定値分布図をディス
プレイ装置に表示する。 （３）　　ステップ３０３では、メンバーシップ関数作
成に採用か、不採用か確認する。 （４）　　ステップ３０３にて、採用と判断した場合、
ステップ３０４では、作成条件を設定する。 （５）　　ステップ３０５で、メンバーシップ関数を作
成する。 （６）　　ステップ３０３にて、不採用と判断した場合
、ステップ３１０で処理方法を選択する。 （７）　　ステップ３１１では、測定値分布図の変換処
理を行い、ステップ３０２にて、再度分布図を表示し、
確認する。 （８）　　ステップ３１２では、パターンを利用したメ
ンバーシップ関数作成のための条件を設定し、ステップ
３０５にて、メンバーシップ関数を作成する。 （９）　　ステップ３０６では、判別論理検証のために
、試験的に判別処理を行う。 （１０）　　ステップ３０７では、検証結果を出力する
。 （１１）　　ステップ３０８では、出力された結果を検
証する。 （１２）　　ＯＫの場合は、ステップ３０９終了する。 （１３）　　ＮＯの場合は、ステップ３０１，３０４，
３１０，３１１へもどる。 以上が本実施例の処理手順である。

【００１４】次に、本発明による判別論理作成を、図２
ディスプレイ装置２３上で行う手順を、画面例と共に説
明する。

【００１５】例として、以下の論理を入力する場合を説
明する。 例）論理１　　項目ＧＯＴ値が、高いならば、ＧＯＴ値
は異常。 論理２　　項目ＧＯＴ値が、低いならば、ＧＯＴ値は異
常。 論理３　　項目ＧＯＴ値が、正常ならば、ＧＯＴ値は正
常。 論理４　　ＧＯＴ値が、異常ならば、再検する。 論理５　　ＧＯＴ値が、正常ならば、再検しない。

【００１６】まず、ルール作成を画面例、図４により説
明する。

【００１７】上記論理１から５を図４，４１〜４５に示
すように、日常語に近い形態で入力する。入力は、あみ
かけの部分に関して行う。

【００１８】次に、ＧＯＴ値の分布図を利用してメンバ
ーシップ関数を作成する際、分布図が利用可能か否かを
確認する画面例を図５に示す。この画面で、分布図の項
目名５１と、横軸は測定値、縦軸はその頻度を表す測定
値分布図５２が画面上に表示される。同時に、標準偏差
５３，平均値５４，最大値５５，最少値５６が表示され
る。この表示を、判別者が、黙視で確認する。

【００１９】この分布図を採用する場合は、画面上５７
をカーソル５９で選択する。不採用の場合は、画面上５
８を選択する。

【００２０】採用と選択された場合、画面例図６にて、
メンバーシップ関数作成用パラメータを設定する。画面
上６０１に、メンバーシップ関数の数を入力する。ここ
では、例として、３を入力する。次に、メンバーシップ
関数の番号のそれぞれの意味を、画面上６０２に入力す
る。ここでは、関数６０６に対しては「ＧＯＴが低い」
を入力し、関数６０７に対しては「ＧＯＴが正常」を入
力し、関数６０８に対しては「ＧＯＴが高い」を入力す
る。ここで、画面上に関数が３つ表示される。図中のグ
ラフは、縦軸は、確信度を表し、横軸は、数値を表す。

【００２１】次に、この関数の最少値，最大値を画面上
６０３，６０４に入力する。さらに、関数の、確定区間
（確信度が１．０である区間）、交差値を画面上６０５
に入力する。ここでは、例として、分布図の統計値であ
る標準偏差値（略号ＳＤ）を利用して値を設定する。２
ＳＤとは、関数２の標準偏差値の２倍の値を入力したこ
とを意味する。

【００２２】ここで、関数６０７は、図５で採用された
分布図の、確定区間を設定した関数である。さらに、図
６中メンバーシップ関数６０６の右下がり曲線は、メン
バーシップ関数６０７の左下がり曲線の傾きの逆数を用
いて作成する。同様に、メンバーシップ関数６０８の左
下がり曲線は、メンバーシップ関数６０７の右下がり曲
線の傾きの逆数を用いて作成する。

【００２３】最後に、このメンバーシップ関数を採用す
る場合は、画面上６０９を、カーソル６１０で選択する
。不採用の場合は、画面上６１１を選択する。

【００２４】画面例、図５で、不採用（画面上５８）を
選択した場合の実施例を説明する。まず、測定値分布図
に対して、変換処理を行う例を、図７を用いて説明する
。変換処理の方法は、画面上７１に示すように、再分類
を行う処理として、 （１）　　属性分類 （２）　　測定値範囲指定分類 （３）　　分布図平滑化処理 等が上げられる。

【００２５】（１）は、全測定値をその属性により分類
し、それぞれの分布図を利用する。

【００２６】例えば、性別により分類する、あるいは、
年齢による分類を行う。その他、特定の期間、または、
特定のデータ（健康診断用のデータ等）のみを利用する
、などの指定を行う。

【００２７】（２）は、測定値を、任意区間により分割
した分布図を利用してメンバーシップ関数を作成する。

【００２８】（３）は、測定値分布図が、滑らかな形状
を成さないとき、平滑化処理を行い、メンバーシップ関
数に利用できるようにする。

【００２９】図７では、カーソル７２で、分布図平滑化
処理を選択し、滑らかな形状を成さない分布図７３を、
滑らかな分布図７４に変換した例を示す。

【００３０】さらに、画面例、図５で、不採用（画面上
５８）を選択した場合で、パターンを利用したメンバー
シップ関数作成を行う実施例を、図８を利用して説明す
る。まず、画面上８０１に、メンバーシップ関数の数を
入力する。ここでは、３を入力する。次に、メンバーシ
ップ関数のパターンを図中８０２に入力する。ここでは
、パターン１を選択する。

【００３１】画面上８０４に、各メンバーシップ関数の
意味を入力する。

【００３２】次に、選択したメンバーシップ関数のパタ
ーンに関して、グラフ８０５上で、関数の最小値８０６
、最大値８０７、各種パラメータ８０８（関数の確定区
間、交差値）を入力する。

【００３３】最後に、設定したメンバーシップ関数を採
用する場合は、画面上８０９をカーソル８１０で選択す
る。不採用の場合は、画面上８１１を選択する。

【００３４】以上が、判別論理作成作業の実施例である
。

【００３５】次に、検証作業例を、画面例、図９を利用
して説明する。

【００３６】検証に利用する数値の種類を画面中９１に
入力し、検証論理式を画面上９２に入力する。ここでは
、目標検出率と実際に判別処理を行った現検出率の差が
、１０．０　％以上である場合は、判別論理を修正する
必要があることを意味する。そして、判別論理修正動作
として、画面上９４に示されるメニューの中から、カー
ソル９５を用いて選択する。修正の方法として、（１）
　　分布図変換 （２）　　分布図利用メンバーシップ関数作成（３）　
　パターン利用メンバーシップ関数作成（４）　　ルー
ル作成 （５）　　新規測定値を利用して再作成があげられる。

【００３７】（１）〜（４）では、それぞれの画面（図
７，６，４，８）を利用して、各種パラメータを再設定
することにより、判別論理を修正する。（５）では、新
たな複数測定値を利用して判別論理を作成する。

【００３８】以上が、本発明を利用して判別論理を作成
する実施例である。

【００３９】

【発明の効果】本発明により、適応性のある判別（人間
の手作業による判別作業に近い判別）を実現し、データ
判別論理の信頼性が向上し、判別精度が向上する効果が
ある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の処理手順を表す図。

【図２】本発明を適用する装置構成を表す図。

【図３】本発明の実施例における処理手順を表す図。

【図４】ルールによる判別論理を入力する画面例を表す
図。

【図５】測定値分布図を、メンバーシップ関数に利用可
能か否か判断する画面例を表す図。

【図６】測定分布図を利用してメンバーシップ関数を作
成する画面例を表す図。

【図７】測定値分布図に対して変換処理を行う画面例を
表す図。

【図８】パターンを利用してメンバーシップ関数を作成
する画面例を表す図。

【図９】判別論理を検証，修正を行うことを指定する画
面例を表す図。

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】分析装置から出力される測定値の異常・正
   常を、ｉｆ〜ｔｈｅｎ部の形式で記述されるファジィル
   ールと、前記ファジィルールのｉｆ部、および、ｔｈｅ
   ｎ部に記述される各々の命題の意味を定義するメンバー
   シップ関数を用いて記述された論理により判別する手段
   と、複数の測定値のデータ分布図を利用して、前記メン
   バーシップ関数を作成する手段を有する装置において、
   データ（チェック）判別用の判定論理を作成する際、利
   用する測定値のデータ分布図を変換する手段と、測定値
   のデータ分布図、あるいは、前記データ分布図の変換手
   段により変換された分布図が、メンバーシップ関数作成
   に利用可能か否かを判断する手段と、測定値のデータ分
   布図、あるいは、前記変換された分布図からメンバーシ
   ップ関数を作成する手段を有することを特徴とするデー
   タ判別論理作成方式。
2. 【請求項２】請求項１記載の測定値のデータ分布図を変
   換する手段は、少なくとも、利用する測定値データ分布
   図を平滑化する機能、あるいは、利用する測定値をその
   属性により分類する機能を有することを特徴とするデー
   タ判別論理作成方式。
3. 【請求項３】請求項１記載のメンバーシップ関数作成に
   利用可能か否かを判断する手段は、少なくとも、データ
   表示端末にデータ分布図を表示することにより確認する
   機能と、測定値の種々統計値を利用して確認する機能を
   有することを特徴とするデータ判別論理作成方式。
4. 【請求項４】請求項１記載のメンバーシップ関数を作成
   する手段は、メンバーシップ関数作成のための各種パラ
   メータを入力する手段と、パラメータを入力せずにあら
   かじめ設定された数値に従って自動的にメンバーシップ
   関数を作成する手段を有することを特徴とするデータ判
   別論理作成方式。
5. 【請求項５】請求項１記載のメンバーシップ関数を作成
   する手段は、メンバーシップ関数のパターンを複数表示
   し、入力者が任意に選択し、必要なパラメータを入力す
   ることによりメンバーシップ関数を作成する機能を有す
   ることを特徴とするデータ判別論理作成方式。
6. 【請求項６】ｉｆ〜ｔｈｅｎ部の形式で記述されるルー
   ル、前記機能により作成されたメンバーシップ関数，フ
   ァジィ推論結果の判定ルールをそれぞれ、修正，登録，
   更新する機能を有することを特徴とするデータ判別論理
   作成方式。
7. 【請求項７】上記手段により作成された判別論理を、測
   定値を利用して検証する機能を有することを特徴とする
   請求項１乃至６のいずれか記載のデータ判別論理作成方
   式。
8. 【請求項８】請求項７記載の論理検証機能は、少なくと
   も、人間の判別結果との比較を利用する対話型の検証機
   能、あるいは、データ判別結果の判別率を利用する検証
   機能を有することを特徴とするデータ判別論理作成方式
   。
9. 【請求項９】請求項７記載の論理検証機能により判定論
   理の修正が必要な場合、判定論理を再作成する機能と、
   新規に発生した測定データを利用して修正する機能を有
   することを特徴とするデータ判別論理作成方式。