JPH05209821A - 粒子判定装置 - Google Patents
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- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 47
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 48
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 11
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 6
- 238000012886 linear function Methods 0.000 claims description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 8
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 2
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- 210000000601 blood cell Anatomy 0.000 description 1
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- 238000000491 multivariate analysis Methods 0.000 description 1
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- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/10—Investigating individual particles
- G01N15/1012—Calibrating particle analysers; References therefor
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 被検粒子の目的粒子に対する確からしさを数
値として表すと共に被検粒子の判定精度を向上させるこ
とをリアルタイムで行う。 【構成】 被検粒子を検出した信号に基づいてそれぞれ
異なる複数の特徴パラメータX1、X2を求め、各特徴パラ
メータX1、X2を、目的粒子の各特徴パラメータ分布特性
またはこれの近似値に基づいて、データ変換部32-1、32
-2によってデータ変換して、各特徴パラメータX1、X2ご
とに、被検粒子の目的粒子に対する確からしさを示す値
をそれぞれ求める。判定部34が、データ変換部32-1、32
-2からの出力を演算、比較することにより、目的粒子で
あるか否か判定する。
値として表すと共に被検粒子の判定精度を向上させるこ
とをリアルタイムで行う。 【構成】 被検粒子を検出した信号に基づいてそれぞれ
異なる複数の特徴パラメータX1、X2を求め、各特徴パラ
メータX1、X2を、目的粒子の各特徴パラメータ分布特性
またはこれの近似値に基づいて、データ変換部32-1、32
-2によってデータ変換して、各特徴パラメータX1、X2ご
とに、被検粒子の目的粒子に対する確からしさを示す値
をそれぞれ求める。判定部34が、データ変換部32-1、32
-2からの出力を演算、比較することにより、目的粒子で
あるか否か判定する。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、検出した粒子が、捜そ
うとしている粒子であるか否か判定する装置に関し、特
に粒子を検出して得た検出信号に基づいて特徴パラメー
タを求め、これに基づいて判定するものに関する。
うとしている粒子であるか否か判定する装置に関し、特
に粒子を検出して得た検出信号に基づいて特徴パラメー
タを求め、これに基づいて判定するものに関する。
【0002】
【従来の技術】従来、様々な種類の粒子が混在している
検体中から、特定の種類の粒子を抽出し、その粒子の二
次元画像を撮像したり、その粒子自体を捕捉収拾したり
して、粒子を分析する粒子分析装置が使用されている。
このような粒子分析装置には、特定の種類の粒子の抽出
用に、粒子判定装置が設けられている。粒子判定装置で
は、粒子を検出領域に流すことによって、個々の粒子か
ら得られた信号を各種信号処理し、各粒子ごとに様々な
特徴パラメータを得ている。
検体中から、特定の種類の粒子を抽出し、その粒子の二
次元画像を撮像したり、その粒子自体を捕捉収拾したり
して、粒子を分析する粒子分析装置が使用されている。
このような粒子分析装置には、特定の種類の粒子の抽出
用に、粒子判定装置が設けられている。粒子判定装置で
は、粒子を検出領域に流すことによって、個々の粒子か
ら得られた信号を各種信号処理し、各粒子ごとに様々な
特徴パラメータを得ている。
【0003】これら特徴パラメータとしては、例えば、
散乱光強度、蛍光強度、吸光量、粒子径、粒子面積、N
/C比(粒子が血球等のように核と細胞質とからなるも
のの場合、その核と細胞質との比)、円形度等がある。
これら特徴パラメータ値は、各粒子の種類ごとにそれぞ
れ固有の値を持つので、これら特徴パラメータの違いに
より、粒子判定装置は、検出した粒子が目的とする種類
の粒子か否かをリアルタイムに判定している。
散乱光強度、蛍光強度、吸光量、粒子径、粒子面積、N
/C比(粒子が血球等のように核と細胞質とからなるも
のの場合、その核と細胞質との比)、円形度等がある。
これら特徴パラメータ値は、各粒子の種類ごとにそれぞ
れ固有の値を持つので、これら特徴パラメータの違いに
より、粒子判定装置は、検出した粒子が目的とする種類
の粒子か否かをリアルタイムに判定している。
【0004】このような粒子判定装置としては、例えば
図7に示すようなものがあった。この装置では、2つの
特徴パラメータX1、X2を用い、特徴パラメータX
1、X2に対し、上限値X1max、X2maxを上限
値設定レジスタ10、12に、下限値X1min、X2
minを、下限値設定レジスタ14、16にそれぞれ設
定し、特徴パラメータX1が上限値X1max及び下限
値X1minによって規定される範囲内にあるとき、そ
れぞれHレベルの信号を発生するように 比較器18、
20を構成し、特徴パラメータX2が上限値X2max
及び下限値X2minによって規定される範囲内にある
とき、それぞれHレベルの信号を発生するように、比較
器22、24を構成してある。
図7に示すようなものがあった。この装置では、2つの
特徴パラメータX1、X2を用い、特徴パラメータX
1、X2に対し、上限値X1max、X2maxを上限
値設定レジスタ10、12に、下限値X1min、X2
minを、下限値設定レジスタ14、16にそれぞれ設
定し、特徴パラメータX1が上限値X1max及び下限
値X1minによって規定される範囲内にあるとき、そ
れぞれHレベルの信号を発生するように 比較器18、
20を構成し、特徴パラメータX2が上限値X2max
及び下限値X2minによって規定される範囲内にある
とき、それぞれHレベルの信号を発生するように、比較
器22、24を構成してある。
【0005】さらに、比較器18、20の出力をAND
回路26に供給し、比較器22、24の出力をAND回
路28に供給し、これらAND回路26、28の出力を
AND回路30に供給してある。従って、特徴パラメー
タX1が上限値X1max及び下限値X1minによっ
て規定される範囲内にあり、かつ特徴パラメータX2が
上限値X2max及び下限値X2minによって規定さ
れる範囲内にあるとき、AND回路30がHレベルの信
号を発生し、検出した粒子が目的粒子であると判定す
る。
回路26に供給し、比較器22、24の出力をAND回
路28に供給し、これらAND回路26、28の出力を
AND回路30に供給してある。従って、特徴パラメー
タX1が上限値X1max及び下限値X1minによっ
て規定される範囲内にあり、かつ特徴パラメータX2が
上限値X2max及び下限値X2minによって規定さ
れる範囲内にあるとき、AND回路30がHレベルの信
号を発生し、検出した粒子が目的粒子であると判定す
る。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記のような
粒子判定装置では、特徴パラメータX1、X2の内いず
れかが上下限値によって規定された範囲からはずれる
と、目的粒子とは判定されない。図9では、説明を簡略
化するために、特徴パラメータを2種類としたが、実際
にはより多くの特徴パラメータを使用する。従って、わ
ずか1つの特徴パラメータが上下限値から外れただけ
で、目的粒子でないと判定すると、実際には目的粒子で
あるにもかかわらず、目的粒子でないと誤判定する可能
性が高くなる。これを防止しようとすると、上下限値に
よって規定される範囲を広げる必要があるが、そうする
と逆に目的外の粒子を目的粒子と誤判断する可能性が高
くなる。また、このような粒子判定装置では、判定対象
の粒子の目的粒子に対する確からしさを数値で表すこと
ができなかった。
粒子判定装置では、特徴パラメータX1、X2の内いず
れかが上下限値によって規定された範囲からはずれる
と、目的粒子とは判定されない。図9では、説明を簡略
化するために、特徴パラメータを2種類としたが、実際
にはより多くの特徴パラメータを使用する。従って、わ
ずか1つの特徴パラメータが上下限値から外れただけ
で、目的粒子でないと判定すると、実際には目的粒子で
あるにもかかわらず、目的粒子でないと誤判定する可能
性が高くなる。これを防止しようとすると、上下限値に
よって規定される範囲を広げる必要があるが、そうする
と逆に目的外の粒子を目的粒子と誤判断する可能性が高
くなる。また、このような粒子判定装置では、判定対象
の粒子の目的粒子に対する確からしさを数値で表すこと
ができなかった。
【0007】
【課題を解決するための手段】本発明は、リアルタイム
で粒子が目的粒子であるか否か判定することができる上
に、判定対象の粒子の目的粒子に対する確からしさを数
値で表すことができ、且つその判定精度を向上させた粒
子判定装置を提供することを目的とするものである。
で粒子が目的粒子であるか否か判定することができる上
に、判定対象の粒子の目的粒子に対する確からしさを数
値で表すことができ、且つその判定精度を向上させた粒
子判定装置を提供することを目的とするものである。
【0008】そのため、第1の発明は、個々の粒子をそ
れぞれ検出した信号に基づいて、各粒子ごとにその特徴
パラメータを求め、その違いに基づいて目的粒子である
か否かの判定を行う装置に、データ変換部を備えたもの
で、このデータ変換部は、求めた特徴パラメータを、目
的粒子の特徴パラメータの分布特性またはその近似値に
基づいてデータ変換することにより、上記求めたパラメ
ータに対応する粒子の上記目的粒子に対する確からしさ
を示す値を得るものである。このデータ変換部は、目的
粒子の特徴パラメータの平均値が設定されている設定手
段と、目的粒子の特徴パラメータの分布幅が設定される
設定手段と、求めた特徴パラメータと上記平均値との差
分値を得る差分手段と、上記差分値と上記分布幅とから
上記差分値を正規化した偏差を得る正規化手段と、上記
正規化した偏差を入力して変換する関数手段とを、具備
するものとすることができる。
れぞれ検出した信号に基づいて、各粒子ごとにその特徴
パラメータを求め、その違いに基づいて目的粒子である
か否かの判定を行う装置に、データ変換部を備えたもの
で、このデータ変換部は、求めた特徴パラメータを、目
的粒子の特徴パラメータの分布特性またはその近似値に
基づいてデータ変換することにより、上記求めたパラメ
ータに対応する粒子の上記目的粒子に対する確からしさ
を示す値を得るものである。このデータ変換部は、目的
粒子の特徴パラメータの平均値が設定されている設定手
段と、目的粒子の特徴パラメータの分布幅が設定される
設定手段と、求めた特徴パラメータと上記平均値との差
分値を得る差分手段と、上記差分値と上記分布幅とから
上記差分値を正規化した偏差を得る正規化手段と、上記
正規化した偏差を入力して変換する関数手段とを、具備
するものとすることができる。
【0009】また、第2の発明は、第1の発明における
データ変換部を、各特徴パラメータごとに設け、これら
データ変換部からの出力を演算、比較することにより上
記目的粒子であるか否か判定する判定部を設けたもので
ある。各関数手段は、それらの出力にそれぞれ所定の重
み係数に基づいて重み付けを行うことができる。また、
この重み付けは、各関数手段に複数の重み係数のうち1
つを選択する設定手段を、それぞれ設けるようにするこ
ともできる。さらに、各関数手段は、それぞれ異なる関
数のうち選択されたものに基づいて、変換するようにす
ることもできる。さらに、これらデータ変換部と判定部
とを複数設け、これら判定部の出力を論理演算するよう
にすることもできる。
データ変換部を、各特徴パラメータごとに設け、これら
データ変換部からの出力を演算、比較することにより上
記目的粒子であるか否か判定する判定部を設けたもので
ある。各関数手段は、それらの出力にそれぞれ所定の重
み係数に基づいて重み付けを行うことができる。また、
この重み付けは、各関数手段に複数の重み係数のうち1
つを選択する設定手段を、それぞれ設けるようにするこ
ともできる。さらに、各関数手段は、それぞれ異なる関
数のうち選択されたものに基づいて、変換するようにす
ることもできる。さらに、これらデータ変換部と判定部
とを複数設け、これら判定部の出力を論理演算するよう
にすることもできる。
【0010】さらに、判定部は、各変換部からの出力を
加算して判定評価値を求める演算手段と、判定基準値が
設定される設定部と、判定評価値と判定基準値とを比較
する比較手段とを、備えたものとすることができる。
加算して判定評価値を求める演算手段と、判定基準値が
設定される設定部と、判定評価値と判定基準値とを比較
する比較手段とを、備えたものとすることができる。
【0011】
【作用】第1の発明によれば、個々の粒子ごとに得られ
た特徴パラメータが、変換部に供給され、ここで逐次デ
ータ変換され、リアルタイムで目的粒子に対する確から
しさを示す値が求められる。また、第2の発明によれ
ば、個々の粒子ごとに得られた複数の特徴パラメータ
が、各パラメータに対応して設けられた各変換部におい
て、目的粒子に対する確からしさを示す値に変換され
る。これら各特徴パラメータごとに求められた目的粒子
に対する確からしさを表す値が、判定部において演算、
比較され、目的粒子であるか否か判定される。
た特徴パラメータが、変換部に供給され、ここで逐次デ
ータ変換され、リアルタイムで目的粒子に対する確から
しさを示す値が求められる。また、第2の発明によれ
ば、個々の粒子ごとに得られた複数の特徴パラメータ
が、各パラメータに対応して設けられた各変換部におい
て、目的粒子に対する確からしさを示す値に変換され
る。これら各特徴パラメータごとに求められた目的粒子
に対する確からしさを表す値が、判定部において演算、
比較され、目的粒子であるか否か判定される。
【0012】
【実施例】図1に、本発明による粒子判定装置の1実施
例の概略ブロック図を示す。この粒子判定装置は、図示
しない検出装置、例えばイメージングフローサイトメー
タによって1個の粒子を検出するごとに発生される特徴
パラメータX1、X2・・・の各チャンネルに対応した
変換部32−1、32−2・・・を有し、これら変換部
32−1、32−2・・・からの出力信号は、判定部3
4に供給される。
例の概略ブロック図を示す。この粒子判定装置は、図示
しない検出装置、例えばイメージングフローサイトメー
タによって1個の粒子を検出するごとに発生される特徴
パラメータX1、X2・・・の各チャンネルに対応した
変換部32−1、32−2・・・を有し、これら変換部
32−1、32−2・・・からの出力信号は、判定部3
4に供給される。
【0013】変換部32−1、32−2・・・は、対応
する特徴パラメータX1、X2・・・を入力し、これを
データ変換して、被検粒子の目的粒子に対する確からし
さを表す値Y1、Y2・・・を求める。値Y1、Y2・
・・は被検粒子がどれだけ目的粒子に近いかを表すもの
である。これらデータ変換は、目的粒子の特徴パラメー
タX1、X2・・・の分布特性(目的粒子であれば、ど
のような値を取るかを示す分布特性、またはその近似特
性)に基づく関数F1、F2・・・により、Y1=F1
(X1)、Y2=F2(X2)・・・によって行われ
る。また、これらの変換値Y1、Y2・・・は、更に或
る重み付け係数a1、a2・・・により重み付けされ、
Ya1(=a1*Y1)、Ya2(=a2*Y2)・・
・として出力される。係数a1、a2・・・の値は、そ
れぞれ0乃至1の定数であり、後述する判定ルールに基
づいて決定される。
する特徴パラメータX1、X2・・・を入力し、これを
データ変換して、被検粒子の目的粒子に対する確からし
さを表す値Y1、Y2・・・を求める。値Y1、Y2・
・・は被検粒子がどれだけ目的粒子に近いかを表すもの
である。これらデータ変換は、目的粒子の特徴パラメー
タX1、X2・・・の分布特性(目的粒子であれば、ど
のような値を取るかを示す分布特性、またはその近似特
性)に基づく関数F1、F2・・・により、Y1=F1
(X1)、Y2=F2(X2)・・・によって行われ
る。また、これらの変換値Y1、Y2・・・は、更に或
る重み付け係数a1、a2・・・により重み付けされ、
Ya1(=a1*Y1)、Ya2(=a2*Y2)・・
・として出力される。係数a1、a2・・・の値は、そ
れぞれ0乃至1の定数であり、後述する判定ルールに基
づいて決定される。
【0014】判定部34は、上記Ya1、Ya2・・・
を入力し、演算、比較等の処理を行って、その被検粒子
が目的粒子か否かを示す判定結果Z1を出力する。これ
ら変換部32−1、32−2・・・、判定部34での処
理は、リアルタイムでなされる。実際には、各特徴パラ
メータX1、X2・・・の値が揃ってから目的粒子か否
かの判定結果がでるまでに要する時間は、数百nsec
以内である。
を入力し、演算、比較等の処理を行って、その被検粒子
が目的粒子か否かを示す判定結果Z1を出力する。これ
ら変換部32−1、32−2・・・、判定部34での処
理は、リアルタイムでなされる。実際には、各特徴パラ
メータX1、X2・・・の値が揃ってから目的粒子か否
かの判定結果がでるまでに要する時間は、数百nsec
以内である。
【0015】図2に、データ変換部32−1の詳細なブ
ロック図を示す。データ変換部32−1では、目的粒子
の特徴パラメータX1の平均値U1を平均値レジスタ3
6に、分布幅W1を分布幅レジスタ38に設定してあ
る。分布幅W1は、例えば目的粒子の特徴パラメータX
1の標準偏差SDの3倍の値3SDに設定してある。
ロック図を示す。データ変換部32−1では、目的粒子
の特徴パラメータX1の平均値U1を平均値レジスタ3
6に、分布幅W1を分布幅レジスタ38に設定してあ
る。分布幅W1は、例えば目的粒子の特徴パラメータX
1の標準偏差SDの3倍の値3SDに設定してある。
【0016】検出された特徴パラメータX1と、平均値
U1とは差分手段40に入力され、両者の差の絶対値|
X1−U1|が、差分手段40より出力される。この差
分手段40の出力|X1−U1|と、分布幅レジスタ3
8の分布幅W1は、正規化手段42に入力され、正規化
手段42は、正規化された偏差ΔX1を、 ΔX1=k1(|X1−U1|/W1) の演算を行って出力する。なお、k1は係数である。
U1とは差分手段40に入力され、両者の差の絶対値|
X1−U1|が、差分手段40より出力される。この差
分手段40の出力|X1−U1|と、分布幅レジスタ3
8の分布幅W1は、正規化手段42に入力され、正規化
手段42は、正規化された偏差ΔX1を、 ΔX1=k1(|X1−U1|/W1) の演算を行って出力する。なお、k1は係数である。
【0017】正規化偏差ΔX1は、関数手段44に入力
される。関数手段44は、特徴パラメータX1におい
て、その被検粒子が目的粒子にどの程度近いかを表す関
数f1を有し、この関数f1によって目的粒子である確
率を表す値Y1〔=f1(ΔX1)〕を出力する。この
関数f1は、目的粒子がどのような特徴パラメータ値X
1を取りうるのかという分布情報(ヒストグラム)等を
元に設定されている。
される。関数手段44は、特徴パラメータX1におい
て、その被検粒子が目的粒子にどの程度近いかを表す関
数f1を有し、この関数f1によって目的粒子である確
率を表す値Y1〔=f1(ΔX1)〕を出力する。この
関数f1は、目的粒子がどのような特徴パラメータ値X
1を取りうるのかという分布情報(ヒストグラム)等を
元に設定されている。
【0018】このような関数f1の例を図3(a)乃至
(d)に示す。それぞれ横軸は正規化偏差ΔX1を表
し、縦軸は目的粒子である確率を表しており、同図
(a)乃至(c)はいずれも減少関数であり、入力され
る正規化偏差ΔX1が大きくなるに従って、被検粒子が
目的粒子である確率が低くなることを示している。なお
同図(d)に示すような増加関数を用いれば、関数手段
44は目的粒子でない確率を表す値を出力する。
(d)に示す。それぞれ横軸は正規化偏差ΔX1を表
し、縦軸は目的粒子である確率を表しており、同図
(a)乃至(c)はいずれも減少関数であり、入力され
る正規化偏差ΔX1が大きくなるに従って、被検粒子が
目的粒子である確率が低くなることを示している。なお
同図(d)に示すような増加関数を用いれば、関数手段
44は目的粒子でない確率を表す値を出力する。
【0019】目的粒子の特徴パラメータの頻度分布曲線
は、一般には正規分布曲線となるので、関数手段44で
使用する関数として図3(c)に示す正規分布関数が適
当であるが、これと近似している同図(b)に示す台形
関数でもよい。この台形関数を用いる場合、Y1の値を
正規化関数ΔXのどの値から減少させるか、またその減
少の勾配をどのように定めるかは実際の評価結果によっ
て定めることができる。
は、一般には正規分布曲線となるので、関数手段44で
使用する関数として図3(c)に示す正規分布関数が適
当であるが、これと近似している同図(b)に示す台形
関数でもよい。この台形関数を用いる場合、Y1の値を
正規化関数ΔXのどの値から減少させるか、またその減
少の勾配をどのように定めるかは実際の評価結果によっ
て定めることができる。
【0020】同図(a)に示す直線関数も使用可能であ
るが、これを使用した場合には、正規化偏差ΔX1と目
的粒子である確率との間に線形関係があるとするもので
あり、多変変量解析における重回帰分析法に相当する。
るが、これを使用した場合には、正規化偏差ΔX1と目
的粒子である確率との間に線形関係があるとするもので
あり、多変変量解析における重回帰分析法に相当する。
【0021】図3(a)乃至(c)に示した関数は、い
ずれも関数手段44に設定されており、関数選択手段4
6からの関数選択信号によって選択されたものが関数f
1として使用される。このように関数f1を選択できる
ようにしたのは、汎用性を向上させるためと、これら関
数のうち最も判定精度が良い関数を選択するためであ
る。
ずれも関数手段44に設定されており、関数選択手段4
6からの関数選択信号によって選択されたものが関数f
1として使用される。このように関数f1を選択できる
ようにしたのは、汎用性を向上させるためと、これら関
数のうち最も判定精度が良い関数を選択するためであ
る。
【0022】このように関数手段44では、正規化偏差
ΔX1を基に目的粒子である確率を表す値Y1を求めら
れるが、さらに、関数手段44は、Y1に或る重み係数
a1を乗算した値Ya1(=a1*Y1)を出力できる
ように構成されている。この重み係数を乗算するのは、
判定部34での判定ルールに基づく。従って、判定部3
4での判定ルールを変更すると、それに応じて重み係数
a1も変更する必要があるので、関数手段44には複数
の重み係数が設定されており、重み係数設定手段48か
らの選択信号に応じて、いずれかの重み係数をa1とし
て使用することができるようになっている。
ΔX1を基に目的粒子である確率を表す値Y1を求めら
れるが、さらに、関数手段44は、Y1に或る重み係数
a1を乗算した値Ya1(=a1*Y1)を出力できる
ように構成されている。この重み係数を乗算するのは、
判定部34での判定ルールに基づく。従って、判定部3
4での判定ルールを変更すると、それに応じて重み係数
a1も変更する必要があるので、関数手段44には複数
の重み係数が設定されており、重み係数設定手段48か
らの選択信号に応じて、いずれかの重み係数をa1とし
て使用することができるようになっている。
【0023】差分手段40、正規化手段42、関数手段
44としては、ルックアップテーブルを用いるのが望ま
しい。ルックアップテーブルは予め計算された数表テー
ブルをメモリに書き込んだもので、リアルタイムの演算
が要求されるときに有効である。
44としては、ルックアップテーブルを用いるのが望ま
しい。ルックアップテーブルは予め計算された数表テー
ブルをメモリに書き込んだもので、リアルタイムの演算
が要求されるときに有効である。
【0024】上記のようにデータ変換部32−1は構成
されているが、他のデータ変換部32−2・・・も同様
な構成である。但し、使用する平均値、分布幅、関数
は、入力される特徴パラメータX2・・・に応じたもの
に変更されている。
されているが、他のデータ変換部32−2・・・も同様
な構成である。但し、使用する平均値、分布幅、関数
は、入力される特徴パラメータX2・・・に応じたもの
に変更されている。
【0025】図4に判定部34のブロック図を示す。各
変換部32−1、32−1・・・から各特徴パラメータ
X1、X2・・・を変換して得た、目的粒子である確率
を表す値Y1、Y2・・・に、所定の重み係数a1、a
2・・・を乗算したYa1、Ya2・・・は、加算器5
0で加算され、判定評価値T(=Ya1+Ya2・・
・)として出力され、判定基準値設定手段52に設定さ
れている判定基準値Sと比較器54で比較される。判定
基準値Sとしては、例えばYa1、Ya2・・・それぞ
れの予測最大値を加算した値に、適当な係数(0乃至
1)を乗算した値を用いている。
変換部32−1、32−1・・・から各特徴パラメータ
X1、X2・・・を変換して得た、目的粒子である確率
を表す値Y1、Y2・・・に、所定の重み係数a1、a
2・・・を乗算したYa1、Ya2・・・は、加算器5
0で加算され、判定評価値T(=Ya1+Ya2・・
・)として出力され、判定基準値設定手段52に設定さ
れている判定基準値Sと比較器54で比較される。判定
基準値Sとしては、例えばYa1、Ya2・・・それぞ
れの予測最大値を加算した値に、適当な係数(0乃至
1)を乗算した値を用いている。
【0026】比較器54は、判定評価値Tが判定基準値
Sよりも大きいとき、Hレベルの出力Vを発生するよう
に構成されている。従って、比較器54の出力VがHレ
ベルのとき、被検粒子が目的粒子と判定でき、出力Vが
Lレベルのとき、被検粒子が目的粒子でないと判定でき
る。
Sよりも大きいとき、Hレベルの出力Vを発生するよう
に構成されている。従って、比較器54の出力VがHレ
ベルのとき、被検粒子が目的粒子と判定でき、出力Vが
Lレベルのとき、被検粒子が目的粒子でないと判定でき
る。
【0027】なお、判定には被検粒子が目的粒子である
と判定したい場合と、被検粒子が目的粒子でないと判定
したい場合とがあり、いずれの判定を行う場合でも、そ
の目的とする判定結果が得られたときには、Hレベルま
たはLレベルいずれか一方の出力が得られるようにした
い場合がある。そのため、この実施例では、比較器54
の出力Vを排他的論理和回路56の一方の入力に供給
し、他方の入力にはスイッチ58のオン・オフの切換に
よってHレベルまたはLレベルの信号が供給されるよう
に構成してある。
と判定したい場合と、被検粒子が目的粒子でないと判定
したい場合とがあり、いずれの判定を行う場合でも、そ
の目的とする判定結果が得られたときには、Hレベルま
たはLレベルいずれか一方の出力が得られるようにした
い場合がある。そのため、この実施例では、比較器54
の出力Vを排他的論理和回路56の一方の入力に供給
し、他方の入力にはスイッチ58のオン・オフの切換に
よってHレベルまたはLレベルの信号が供給されるよう
に構成してある。
【0028】即ち、スイッチ58をオンとして、排他的
論理和回路56の他方の入力にLレベルの信号を供給す
ると、比較器54の出力Vが反転されるので、被検粒子
が目的粒子であると判定された場合には、排他的論理和
回路56からLレベルの出力Z1が得られる。また、ス
イッチ58をオフとして、排他的論理和回路56の他方
の入力にHレベルの信号を供給しておくと、比較器54
の出力Vがそのまま排他的論理和回路56から出力され
るので、被検粒子が目的粒子でないと判定されたとき
に、排他的論理和回路56からLレベルの出力Z1が得
られる。
論理和回路56の他方の入力にLレベルの信号を供給す
ると、比較器54の出力Vが反転されるので、被検粒子
が目的粒子であると判定された場合には、排他的論理和
回路56からLレベルの出力Z1が得られる。また、ス
イッチ58をオフとして、排他的論理和回路56の他方
の入力にHレベルの信号を供給しておくと、比較器54
の出力Vがそのまま排他的論理和回路56から出力され
るので、被検粒子が目的粒子でないと判定されたとき
に、排他的論理和回路56からLレベルの出力Z1が得
られる。
【0029】このように、この粒子判定装置によって被
検粒子が目的粒子であるか否かの判定が行われるが、そ
の判定に基礎となっているルールとしては、例えば次の
ようなものがある。これらの例は、特徴パラメータとし
てX1乃至X3の3つを使用した場合のものである。
検粒子が目的粒子であるか否かの判定が行われるが、そ
の判定に基礎となっているルールとしては、例えば次の
ようなものがある。これらの例は、特徴パラメータとし
てX1乃至X3の3つを使用した場合のものである。
【0030】(例1) ルール:条件1 特徴パラメータX1が目的粒子の特徴
パラメータX1の平均値に近く、 条件2 特徴パラメータX2が目的粒子の特徴パラメー
タX2の平均値に近く、 条件3 特徴パラメータX3が目的粒子の特徴パラメー
タX3の平均値に近い場合、 その粒子は目的粒子Aである。被検粒子がAであるなら
ば、判定出力(排他的論理和回路56の出力)Z1をL
レベルにする。但し、条件1乃至3の重要度は同じとす
る。 判定条件:条件1、2、3に示すように本例では特徴パ
ラメータX1、X2、X3を用いて被検粒子が目的の粒
子Aであるか否かの判定を行うものであるので、予め、
粒子Aの特徴パラメータX1、X2、X3に関する設定
値が設定される。具体的には変換部32−1、32−
2、32−3における平均値、分布幅、関数、重み係数
が設定される。なお、条件1ないし3の重要度を同じに
するため、重み係数a1乃至a3には同一の値を用い
る。また、被検粒子がAである場合にZ1をLレベルに
するため、スイッチ56をオンとしておく。このような
状態において、粒子を測定して粒子ごとに特徴パラメー
タX1、X2、X3を得、変換部32−1、32−2、
32−3により値Ya1、Ya2、Ya3を求め、さら
に、 判定評価値T=Ya1+Ya2+Ya3 を求める。そして、この判定評価値Tについて 判定評価値T≧判定基準値S の判定を行うことにより被検粒子が目的粒子Aの場合に
判定出力Z1をLレベルとすることができる。なお、被
検粒子がAでない場合に、Z1をLレベルにする場合、
スイッチ56をオフとする。
パラメータX1の平均値に近く、 条件2 特徴パラメータX2が目的粒子の特徴パラメー
タX2の平均値に近く、 条件3 特徴パラメータX3が目的粒子の特徴パラメー
タX3の平均値に近い場合、 その粒子は目的粒子Aである。被検粒子がAであるなら
ば、判定出力(排他的論理和回路56の出力)Z1をL
レベルにする。但し、条件1乃至3の重要度は同じとす
る。 判定条件:条件1、2、3に示すように本例では特徴パ
ラメータX1、X2、X3を用いて被検粒子が目的の粒
子Aであるか否かの判定を行うものであるので、予め、
粒子Aの特徴パラメータX1、X2、X3に関する設定
値が設定される。具体的には変換部32−1、32−
2、32−3における平均値、分布幅、関数、重み係数
が設定される。なお、条件1ないし3の重要度を同じに
するため、重み係数a1乃至a3には同一の値を用い
る。また、被検粒子がAである場合にZ1をLレベルに
するため、スイッチ56をオンとしておく。このような
状態において、粒子を測定して粒子ごとに特徴パラメー
タX1、X2、X3を得、変換部32−1、32−2、
32−3により値Ya1、Ya2、Ya3を求め、さら
に、 判定評価値T=Ya1+Ya2+Ya3 を求める。そして、この判定評価値Tについて 判定評価値T≧判定基準値S の判定を行うことにより被検粒子が目的粒子Aの場合に
判定出力Z1をLレベルとすることができる。なお、被
検粒子がAでない場合に、Z1をLレベルにする場合、
スイッチ56をオフとする。
【0031】(例2) ルール:条件1 特徴パラメータX1が目的粒子の特徴
パラメータX1の平均値に近く、 条件2 特徴パラメータX2が目的粒子の特徴パラメー
タX2の平均値に近く、 条件3 特徴パラメータX3が目的粒子の特徴パラメー
タX3の平均値に近い場合、 その粒子は目的粒子Aである。被検粒子がAであるなら
ば、判定出力(排他的論理和回路56の出力)Z1をL
レベルにする。但し、条件1乃至3の重要度は、この順
に高、中、低とする。 判定条件:(例1)と同様に、変換部32−1、32−
2、32−3の各手段の設定をする。ただし、条件1乃
至3の重要度を高、中、低とするため、重み係数a1乃
至a3は a1>a2>a3 とする。そして、被検粒子がAである場合にZ1をLレ
ベルにするため、スイッチ56をオンとする。これによ
って 判定評価値T(=Ya1+Ya2+Ya3)≧判定基準
値S で判定出力Z1をLレベルとすることができる。なお、
被検粒子がAでない場合に、Z1をLレベルにするに
は、スイッチ56をオフとする。
パラメータX1の平均値に近く、 条件2 特徴パラメータX2が目的粒子の特徴パラメー
タX2の平均値に近く、 条件3 特徴パラメータX3が目的粒子の特徴パラメー
タX3の平均値に近い場合、 その粒子は目的粒子Aである。被検粒子がAであるなら
ば、判定出力(排他的論理和回路56の出力)Z1をL
レベルにする。但し、条件1乃至3の重要度は、この順
に高、中、低とする。 判定条件:(例1)と同様に、変換部32−1、32−
2、32−3の各手段の設定をする。ただし、条件1乃
至3の重要度を高、中、低とするため、重み係数a1乃
至a3は a1>a2>a3 とする。そして、被検粒子がAである場合にZ1をLレ
ベルにするため、スイッチ56をオンとする。これによ
って 判定評価値T(=Ya1+Ya2+Ya3)≧判定基準
値S で判定出力Z1をLレベルとすることができる。なお、
被検粒子がAでない場合に、Z1をLレベルにするに
は、スイッチ56をオフとする。
【0032】このように変換部32−1、32−2・・
・の平均値、分布幅、関数によって求められた目的粒子
である確率を表す値Y1、Y2・・・に、それぞれ重み
係数a1、a2・・・を乗算して、重み付けすることに
よって、粒子判定における条件の重要度を加味して、精
度の良い判定を行うことができる。なお、重み係数、例
えばa1を0とした場合、この重み係数a1に対応する
特徴パラメータX1を考慮しない、即ち無視することに
なる。
・の平均値、分布幅、関数によって求められた目的粒子
である確率を表す値Y1、Y2・・・に、それぞれ重み
係数a1、a2・・・を乗算して、重み付けすることに
よって、粒子判定における条件の重要度を加味して、精
度の良い判定を行うことができる。なお、重み係数、例
えばa1を0とした場合、この重み係数a1に対応する
特徴パラメータX1を考慮しない、即ち無視することに
なる。
【0033】上記の例1、例2は、いずれも判定ルール
が1つの場合であるが、或る被検粒子が目的粒子である
か判定するのに複数のルールを使用することがある。例
えば、被検粒子が目的粒子であると判定できる場合とし
て、(1)被検粒子の特徴パラメータX1、X2の値
が、それぞれ目的粒子の特徴パラメータX1、X2の平
均値に近く、または(2)被検粒子の特徴パラメータX
3、X4の値が、それぞれ目的粒子の特徴パラメータX
3、X4の平均値に近い場合がある。なお、各特徴パラ
メータの重要度はいずれも同じとする。このような場合
には、図5に示すように、(1)に対して1つの判定ブ
ロック60−1を、(2)に対して1つの判定ブロック
60−2・・・を、それぞれ設けなければならない。
が1つの場合であるが、或る被検粒子が目的粒子である
か判定するのに複数のルールを使用することがある。例
えば、被検粒子が目的粒子であると判定できる場合とし
て、(1)被検粒子の特徴パラメータX1、X2の値
が、それぞれ目的粒子の特徴パラメータX1、X2の平
均値に近く、または(2)被検粒子の特徴パラメータX
3、X4の値が、それぞれ目的粒子の特徴パラメータX
3、X4の平均値に近い場合がある。なお、各特徴パラ
メータの重要度はいずれも同じとする。このような場合
には、図5に示すように、(1)に対して1つの判定ブ
ロック60−1を、(2)に対して1つの判定ブロック
60−2・・・を、それぞれ設けなければならない。
【0034】無論、判定ブロック60−1、60−2・
・・は、いずれも図1に示したように、変換部と、判定
部とからなる。これら変換部は、図2に示したものと同
様に構成され、判定部は、図4に示したものと同様に構
成されている。
・・は、いずれも図1に示したように、変換部と、判定
部とからなる。これら変換部は、図2に示したものと同
様に構成され、判定部は、図4に示したものと同様に構
成されている。
【0035】各判定ブロック60−1、60−2・・・
からの判定出力(各判定ブロック内の判定部からの出
力)Z1、Z2・・・は、判定条件を満たすときLレベ
ルになるようにワイヤードORライン62によってワイ
ヤードOR接続されており、このワイヤードOR出力W
Zは、排他的論理和回路64の一方の入力に供給されて
いる。この排他的論理和回路64の他方の入力には、ス
イッチ66のオンオフに応じてHレベルまたはLレベル
の出力が供給されている。
からの判定出力(各判定ブロック内の判定部からの出
力)Z1、Z2・・・は、判定条件を満たすときLレベ
ルになるようにワイヤードORライン62によってワイ
ヤードOR接続されており、このワイヤードOR出力W
Zは、排他的論理和回路64の一方の入力に供給されて
いる。この排他的論理和回路64の他方の入力には、ス
イッチ66のオンオフに応じてHレベルまたはLレベル
の出力が供給されている。
【0036】従って、スイッチ66がオンのときには、
ワイヤードOR出力WZが反転され、スイッチ66がオ
フのときには、ワイヤード出力WZがそのまま出力され
る。スイッチ66は、通常にはオンとされ、判定ブロッ
ク60−1、60−2のいずれかがLレベルの判定出力
を発生したとき(図4の判定部34のスイッチ58に相
当する、判定ブロック60−1、60−2の判定部のス
イッチ58−1、58−2をオンとしている場合)、即
ち2つの判定ルールのうちいずれか一方を満たしたと
き、Hレベルの最終判定結果Zを出力する。
ワイヤードOR出力WZが反転され、スイッチ66がオ
フのときには、ワイヤード出力WZがそのまま出力され
る。スイッチ66は、通常にはオンとされ、判定ブロッ
ク60−1、60−2のいずれかがLレベルの判定出力
を発生したとき(図4の判定部34のスイッチ58に相
当する、判定ブロック60−1、60−2の判定部のス
イッチ58−1、58−2をオンとしている場合)、即
ち2つの判定ルールのうちいずれか一方を満たしたと
き、Hレベルの最終判定結果Zを出力する。
【0037】もし、上記の目的粒子以外の粒子を判定す
る場合には、スイッチ66をオフとすればよい。これに
よって、いずれの判定ブロック60−1、60−2もH
レベルの判定出力が発生したとき、排他的論理和回路6
4はHレベルの最終判定結果を出力する。
る場合には、スイッチ66をオフとすればよい。これに
よって、いずれの判定ブロック60−1、60−2もH
レベルの判定出力が発生したとき、排他的論理和回路6
4はHレベルの最終判定結果を出力する。
【0038】このように判定ルールごとに判定ブロック
60−1、60、2を設け、これら判定ブロックの出力
をワイヤードORによって論理演算して、排他的論理和
回路64に入力し、かつスイッチ66のオン、オフに応
じて最終判定結果Zを正転/逆転させているので、リア
ルタイムで様々な判定ルールに対応することが可能とな
る。また、上記のように論理演算をワイヤードORによ
って行っているので、判定ブロックの追加、削除が容易
に行える。
60−1、60、2を設け、これら判定ブロックの出力
をワイヤードORによって論理演算して、排他的論理和
回路64に入力し、かつスイッチ66のオン、オフに応
じて最終判定結果Zを正転/逆転させているので、リア
ルタイムで様々な判定ルールに対応することが可能とな
る。また、上記のように論理演算をワイヤードORによ
って行っているので、判定ブロックの追加、削除が容易
に行える。
【0039】図6は、粒子画像の撮像機能を備えたフロ
ーサイトメータであるイメージングフローサイトメータ
に、本発明による粒子判定装置を使用した場合のブロッ
ク図であり、この場合には、目的粒子のみを選択して、
それの静止画像を撮像することが可能となる。
ーサイトメータであるイメージングフローサイトメータ
に、本発明による粒子判定装置を使用した場合のブロッ
ク図であり、この場合には、目的粒子のみを選択して、
それの静止画像を撮像することが可能となる。
【0040】イメージングフローサイトメータ本体70
は、試料の偏平なシースフローを形成するためのフロー
セル機構、粒子個々の特徴を検出するための光源、光検
出器、粒子を撮像するためのストロボ光源、ビデオカメ
ラ等を備えている。
は、試料の偏平なシースフローを形成するためのフロー
セル機構、粒子個々の特徴を検出するための光源、光検
出器、粒子を撮像するためのストロボ光源、ビデオカメ
ラ等を備えている。
【0041】フローセル中を流れる個々の粒子に対して
得られた検出信号は、信号処理装置72に供給され、信
号処理装置72は各粒子ごとにそれぞれ特徴パラメータ
X1、X2・・・をリアルタイムで求める。これら特徴
パラメータX1、X2・・・は、判定ブロック600−
1、600−2、600−3・・・に供給される。これ
ら判定ブロック600−1、600−2、600−3・
・・は、図7に示した判定ブロック60−1、60−2
・・・にそれぞれ対応するものである。これら判定ブロ
ック600−1、600−2、600−3・・・は、特
徴パラメータが供給されてから数百nsec以内に判定
出力を出力する。
得られた検出信号は、信号処理装置72に供給され、信
号処理装置72は各粒子ごとにそれぞれ特徴パラメータ
X1、X2・・・をリアルタイムで求める。これら特徴
パラメータX1、X2・・・は、判定ブロック600−
1、600−2、600−3・・・に供給される。これ
ら判定ブロック600−1、600−2、600−3・
・・は、図7に示した判定ブロック60−1、60−2
・・・にそれぞれ対応するものである。これら判定ブロ
ック600−1、600−2、600−3・・・は、特
徴パラメータが供給されてから数百nsec以内に判定
出力を出力する。
【0042】これら判定出力は、符号621で示すよう
にワイヤードORされて、信号処理装置72に戻され
る。信号処理装置72内には、図5の排他的論理和回路
64、スイッチ66に対応する回路が設けられており、
これらによって最終判定される。この最終判定の結果、
目的粒子であると判定されると、被検粒子を撮像するた
めのストロボトリガ信号をイメージングフローサイトメ
ータ本体70に供給し、この本体70では、ストロボ光
源が発光し、被検粒子の撮像がビデオカメラによって行
われる。
にワイヤードORされて、信号処理装置72に戻され
る。信号処理装置72内には、図5の排他的論理和回路
64、スイッチ66に対応する回路が設けられており、
これらによって最終判定される。この最終判定の結果、
目的粒子であると判定されると、被検粒子を撮像するた
めのストロボトリガ信号をイメージングフローサイトメ
ータ本体70に供給し、この本体70では、ストロボ光
源が発光し、被検粒子の撮像がビデオカメラによって行
われる。
【0043】信号処理装置72で求めた各特徴パラメー
タは、データ解析装置74にも供給され、このデータ解
析装置74によって各特徴パラメータごとにヒストグラ
ムや多次元スキャッタグラム等の解析が行われる。この
解析結果を用いて、粒子判定ルールを決めたり、各特徴
パラメータの平均値、分布幅、重み、判定基準値等の判
定条件を決めて、それらの値を判定ブロックに設定する
こともできる。また、関数手段44への非線形関数テー
ブルのロードや判定結果の反転等のコントロールを行う
こともできる。
タは、データ解析装置74にも供給され、このデータ解
析装置74によって各特徴パラメータごとにヒストグラ
ムや多次元スキャッタグラム等の解析が行われる。この
解析結果を用いて、粒子判定ルールを決めたり、各特徴
パラメータの平均値、分布幅、重み、判定基準値等の判
定条件を決めて、それらの値を判定ブロックに設定する
こともできる。また、関数手段44への非線形関数テー
ブルのロードや判定結果の反転等のコントロールを行う
こともできる。
【0044】なお、本発明の粒子判定装置をセルソータ
に適用した場合には、目的粒子のみを採集することがで
きる。
に適用した場合には、目的粒子のみを採集することがで
きる。
【0045】上記の実施例では、複数の特徴パラメータ
を用いて被検粒子が目的粒子であるか否かを判定したの
で、各特徴パラメータごとに変換部を設けたが、1つの
特徴パラメータのみによって被検粒子が目的粒子である
か否かを判定する場合には、変換部は1台だけでよく、
その場合、重み付けは不要となる。
を用いて被検粒子が目的粒子であるか否かを判定したの
で、各特徴パラメータごとに変換部を設けたが、1つの
特徴パラメータのみによって被検粒子が目的粒子である
か否かを判定する場合には、変換部は1台だけでよく、
その場合、重み付けは不要となる。
【0046】
【発明の効果】請求項1記載の発明によれば、被検粒子
の目的粒子に対する確からしさを数値をリアルタイムに
よって得ることができる。請求項2、5記載の発明によ
れば、大容量のメモリを用いずに、比較的小容量のメモ
リだけでデータ変換を行うことができ、効率的で経済的
である。また、各手段で処理するデータも単純化でき
る。しかも、関数手段は、現実の分布特性に基づいた非
線形関数であるので、粒子の確からしさを示す値をより
高精度に求めることができる。
の目的粒子に対する確からしさを数値をリアルタイムに
よって得ることができる。請求項2、5記載の発明によ
れば、大容量のメモリを用いずに、比較的小容量のメモ
リだけでデータ変換を行うことができ、効率的で経済的
である。また、各手段で処理するデータも単純化でき
る。しかも、関数手段は、現実の分布特性に基づいた非
線形関数であるので、粒子の確からしさを示す値をより
高精度に求めることができる。
【0047】請求項3、9記載の発明によれば、粒子ご
とに得た複数の特徴パラメータからリアルタイムで被検
粒子が目的粒子であるか否かを判定できる。さらに、請
求項4、6記載の発明によれば、各変換部からの出力に
重み付けを行っているので、各特徴パラメータの重要度
を加味した判定が行え、高精度の判定を行える。請求項
7、8記載の発明では、重み係数や関数を選択あるいは
設定することができるので、汎用性を増すことができ
る。
とに得た複数の特徴パラメータからリアルタイムで被検
粒子が目的粒子であるか否かを判定できる。さらに、請
求項4、6記載の発明によれば、各変換部からの出力に
重み付けを行っているので、各特徴パラメータの重要度
を加味した判定が行え、高精度の判定を行える。請求項
7、8記載の発明では、重み係数や関数を選択あるいは
設定することができるので、汎用性を増すことができ
る。
【図1】本発明による粒子判定装置の1実施例のブロッ
ク図である。
ク図である。
【図2】同実施例のデータ変換部の詳細なブロック図で
ある。
ある。
【図3】同実施例のデータ変換部で使用する関数を示す
図である。
図である。
【図4】同実施例の判定部の詳細なブロック図である。
【図5】同実施例の粒子判定装置を複数の判定ルールに
基づくものに変更した場合のブロック図である。
基づくものに変更した場合のブロック図である。
【図6】同次子異例の粒子判定装置をイメージングフロ
ーサイトメータと共に使用する場合のブロック図であ
る。
ーサイトメータと共に使用する場合のブロック図であ
る。
【図7】従来の粒子判定装置のブロック図である。
32−1、32−2 データ変換部 34 判定部 36 平均値レジスタ 38 分布幅レジスタ 40 差分手段 42 正規化手段 44 関数手段 46 関数設定手段 48 重み係数設定手段
Claims (10)
- 【請求項1】 個々の粒子をそれぞれ検出した信号に基
づいて上記各粒子ごとにその特徴パラメータを求め、そ
の違いに基づいて目的粒子であるか否かの判定を行う装
置に、上記求めた特徴パラメータを、目的粒子の特徴パ
ラメータの分布特性またはこれの近似値に基づいてデー
タ変換することにより、上記求めたパラメータに対応す
る粒子の上記目的粒子に対する確からしさを示す値を得
るデータ変換部を、備えたことを特徴とする粒子判定装
置。 - 【請求項2】 請求項1記載の粒子判定装置において、
上記データ変換部が、上記目的粒子の特徴パラメータの
平均値が設定されている設定手段と、上記目的粒子の特
徴パラメータの分布幅が設定される設定手段と、上記求
めた特徴パラメータと上記平均値との差分値を得る差分
手段と、上記差分値と上記分布幅とから上記差分値を正
規化した偏差を得る正規化手段と、上記正規化した偏差
を入力して変換する非線形関数手段とを、具備する粒子
判定装置。 - 【請求項3】 個々の粒子をそれぞれ検出した信号に基
づいて上記各粒子ごとにそれぞれ異なる複数の特徴パラ
メータを求め、これら各特徴パラメータの違いに基づい
て目的粒子であるか否かの判定を行う装置において、 上記求めた各特徴パラメータを、上記目的粒子の各特徴
パラメータ分布特性またはこれの近似値に基づいてデー
タ変換することにより、上記求めた各特徴パラメータご
とに、これら求めた特徴パラメータに対応する粒子の上
記目的粒子に対する確からしさを示す値をそれぞれ求め
るデータ変換部と、 これらデータ変換部からの出力を演算、比較することに
より上記目的粒子であるか否か判定する判定部と、を具
備する粒子判定装置。 - 【請求項4】 請求項3記載の粒子判定装置において、
上記データ変換部が、上記目的粒子に対する確からしさ
を示す各値に、それぞれ重み付けをすることを特徴とす
る粒子判定装置。 - 【請求項5】 請求項3記載の粒子判定装置において、
上記各データ変換部が、上記目的粒子の特徴パラメータ
の平均値が設定される設定手段と、上記求めた特徴パラ
メータ値と上記平均値の差分値を求める差分手段と、上
記目的粒子の特徴パラメータの分布幅が設定される設定
手段と、上記差分手段からの差分値と上記特徴パラメー
タの分布幅とから上記差分値を正規化した偏差を求める
正規化手段と、上記正規化した偏差を入力して非線形変
換する関数手段とを、それぞれ具備することを特徴とす
る粒子判定装置。 - 【請求項6】 請求項5記載の粒子判定装置において、
上記各関数手段が、それらの出力にそれぞれ所定の重み
係数に基づいて重み付けを行うことを特徴とする粒子判
定装置。 - 【請求項7】 請求項6記載の粒子判定装置において、
上記各関数手段は複数の重み係数を有し、これら重み係
数のうちいずれかを選択する設定手段を設けたことを特
徴とする粒子判定装置。 - 【請求項8】 請求項3記載の粒子判定装置において、
上記各関数手段は、それぞれ異なる関数のうち選択され
たものに基づいて変換することを特徴とする粒子判定装
置。 - 【請求項9】 請求項3記載の粒子判定装置において、
上記判定部が、上記各変換部からの出力を加算して判定
評価値を求める演算手段と、判定基準値が設定される設
定部と、上記判定評価値と上記判定基準値とを比較する
比較手段とを、備えていることを特徴とする粒子判定装
置。 - 【請求項10】 請求項3記載の粒子判定装置を、複数
のルールに対応して複数台設け、これら粒子判定装置の
出力を論理演算することを特徴とする粒子判定装置。
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