JPH0580045A - 血液学検査装置 - Google Patents
血液学検査装置Info
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- JPH0580045A JPH0580045A JP23930091A JP23930091A JPH0580045A JP H0580045 A JPH0580045 A JP H0580045A JP 23930091 A JP23930091 A JP 23930091A JP 23930091 A JP23930091 A JP 23930091A JP H0580045 A JPH0580045 A JP H0580045A
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- Japan
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- blood cell
- automatic
- neural network
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- Automatic Analysis And Handling Materials Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【構成】自動血球算定装置２，自動血球分類装置３，標
本作成装置４，血液像自動分類装置５と制御コンピュー
タ１を備え、各装置の測定データを制御コンピュータ１
内のニューラルネットワークに入力し、ニューラルネッ
トワークの出力に応じて、各装置の測定を制御する。 【効果】各装置により測定された結果により異常のおそ
れのある検体は自動的に血球分類装置により測定され血
球の粗分類が実行され、さらに個の段階で異常のおそれ
のある検体は自動的に血液像分類装置により、精密に血
球分類が実施され異常検体を確実に検出可能となり、検
査の信頼性を落とすことなく、高効率化を図ることがで
きる。
本作成装置４，血液像自動分類装置５と制御コンピュー
タ１を備え、各装置の測定データを制御コンピュータ１
内のニューラルネットワークに入力し、ニューラルネッ
トワークの出力に応じて、各装置の測定を制御する。 【効果】各装置により測定された結果により異常のおそ
れのある検体は自動的に血球分類装置により測定され血
球の粗分類が実行され、さらに個の段階で異常のおそれ
のある検体は自動的に血液像分類装置により、精密に血
球分類が実施され異常検体を確実に検出可能となり、検
査の信頼性を落とすことなく、高効率化を図ることがで
きる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は血液学検査の最適化及び
高信頼性を達成する装置に関する。
高信頼性を達成する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来は血液学の検査においては血球算定
及び血液像検査は各々単独に行われているか、または検
査技師が個々のデータを判断して必要に応じて検査精度
を維持するため経験的に判断して必要な検査を実施して
いた。
及び血液像検査は各々単独に行われているか、または検
査技師が個々のデータを判断して必要に応じて検査精度
を維持するため経験的に判断して必要な検査を実施して
いた。
【０００３】血液学検査の精度を向上するためには各々
の装置を組み合わせそれらのデータから異常検体に対し
て精密な検査を実施することにより達成可能である。上
記のような例としては特開昭60−162955号に記載のよう
な自動血球算定装置と自動分類装置を組み合わせ血球分
類をより精密に実施する装置がある。
の装置を組み合わせそれらのデータから異常検体に対し
て精密な検査を実施することにより達成可能である。上
記のような例としては特開昭60−162955号に記載のよう
な自動血球算定装置と自動分類装置を組み合わせ血球分
類をより精密に実施する装置がある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上記従来技術は近年そ
の精度が向上している血液検体を希釈後定量し、流体中
の血球の物理的あるいは化学的特性により血球を粗く分
類する装置にはふれておらずパターン認識による精密な
血球分類の前のスクリーニング機能に関しては述べられ
ていない。さらに各々の装置からのデータを基に制御コ
ンピュータが測定すべき項目を自動的に最適化を行い決
定する手段に関しては記述されていない。本発明の目的
は、自動血球算定装置による血球計数，流体中の血球の
物理的あるいは化学的特性により血球を粗く分類する血
球分類装置及びパターン認識による血液像分類装置を組
み合わせ各々のデータを検査技師が経験的に判断してい
た再検査の方法をニューラルネットワークを用いて学習
し学習後は自動的に再検査情報を出力可能としさらに自
動的に再検査を実施することである。
の精度が向上している血液検体を希釈後定量し、流体中
の血球の物理的あるいは化学的特性により血球を粗く分
類する装置にはふれておらずパターン認識による精密な
血球分類の前のスクリーニング機能に関しては述べられ
ていない。さらに各々の装置からのデータを基に制御コ
ンピュータが測定すべき項目を自動的に最適化を行い決
定する手段に関しては記述されていない。本発明の目的
は、自動血球算定装置による血球計数，流体中の血球の
物理的あるいは化学的特性により血球を粗く分類する血
球分類装置及びパターン認識による血液像分類装置を組
み合わせ各々のデータを検査技師が経験的に判断してい
た再検査の方法をニューラルネットワークを用いて学習
し学習後は自動的に再検査情報を出力可能としさらに自
動的に再検査を実施することである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は自動血球算定装置による血球計数，流体中
の血球の物理的あるいは化学的特性により血球を粗く分
類する血球分類装置及びパターン認識による血液像分類
装置を組み合わせ個々の装置から出力されるデータをニ
ューラルネットワークに入力し検査技師がそのデータを
基に再検査が必要なデータの場合はニューラルネットワ
ークの出力に再検査すべき装置を入力することによりニ
ューラルネットワークを学習させ十分なデータを用いて
学習後自動的に再検査を可能とする事により効率よくさ
らに信頼性の高い血液学検査を実行可能としたものであ
る。
に、本発明は自動血球算定装置による血球計数，流体中
の血球の物理的あるいは化学的特性により血球を粗く分
類する血球分類装置及びパターン認識による血液像分類
装置を組み合わせ個々の装置から出力されるデータをニ
ューラルネットワークに入力し検査技師がそのデータを
基に再検査が必要なデータの場合はニューラルネットワ
ークの出力に再検査すべき装置を入力することによりニ
ューラルネットワークを学習させ十分なデータを用いて
学習後自動的に再検査を可能とする事により効率よくさ
らに信頼性の高い血液学検査を実行可能としたものであ
る。
【０００６】
【作用】自動血球血球算定装置は一定容積中の血球数等
を測定しその結果を制御コンピュータに送信する。自動
血球分類装置は流体中の血球の物理的あるいは化学的特
性により血球を粗く分類しその結果を制御コンピュータ
に送信する。血液像自動分類装置はパターン認識の手法
を用いて血球を精密に分類しその結果を制御コンピュー
タに送信する。検査技師はこれらの結果から、再検査を
必要とする検査又は追加すべき検査を判断し制御コンピ
ュータに入力する。制御コンピュータは各装置の測定結
果をニューラルネットワークの入力とし、検査技師の判
断結果をニューラルネットワークの出力として、この入
出力の誤差を最小にするようにニューラルネットワーク
内のニューロン間の結合係数を最適化する。
を測定しその結果を制御コンピュータに送信する。自動
血球分類装置は流体中の血球の物理的あるいは化学的特
性により血球を粗く分類しその結果を制御コンピュータ
に送信する。血液像自動分類装置はパターン認識の手法
を用いて血球を精密に分類しその結果を制御コンピュー
タに送信する。検査技師はこれらの結果から、再検査を
必要とする検査又は追加すべき検査を判断し制御コンピ
ュータに入力する。制御コンピュータは各装置の測定結
果をニューラルネットワークの入力とし、検査技師の判
断結果をニューラルネットワークの出力として、この入
出力の誤差を最小にするようにニューラルネットワーク
内のニューロン間の結合係数を最適化する。
【０００７】結合係数を最適化した後は、制御コンピュ
ータは各装置の測定結果を基に自動的に再検査をすべき
項目を決定できる。
ータは各装置の測定結果を基に自動的に再検査をすべき
項目を決定できる。
【０００８】
【実施例】以下、本発明の一実施例を図１により説明す
る。２は自動血球算定装置であり、その測定項目の代表
例は下記の通りである。
る。２は自動血球算定装置であり、その測定項目の代表
例は下記の通りである。
【０００９】 白血球数 （ＷＢＣ＃） 赤血球数 （ＲＢＣ＃） 血小板数 （ＰＬＴ＃） ヘモグロビン量 （Hgb） ヘマトクリット値 （Hct） 平均赤血球体積 （ＭＣＶ） 平均ヘモグロビン量 （ＭＣＨ） 平均体積当たりヘモグロビン量（ＭＣＨＣ） 自動血球算定装置２は上記測定項目を測定し結果を制御
コンピュータ１に送信する。
コンピュータ１に送信する。
【００１０】血球分類装置３は下記の項目を測定する。
【００１１】 好中球比率 （Neut％） 好酸球比率 （Eosi％） 好塩基球比率 （baso％) 単球比率 （Mono％） リンパ球比率 （Ｌｙｍｐ％) 異常血球存在フラッグ（Abnormal Flag) 血球分類装置３は上記測定項目を測定し結果を制御コン
ピュータ１に送信する。
ピュータ１に送信する。
【００１２】標本作製装置４は検体から血液像用の標本
を作製し血液像分類装置５に標本を送り血液像分類装置
５は下記の項目の自動分類を行う。
を作製し血液像分類装置５に標本を送り血液像分類装置
５は下記の項目の自動分類を行う。
【００１３】 杆状核好中球比率 （Band％) 分葉核好中球比率 （Segm％) 好酸球比率 （Eosi％) 好塩基球比率 （baso％) 単球比率 （Mono％) リンパ球比率 （Lymp％) 芽球比率 （Bl％) 前骨髄球比率 （Pro％) 骨髄球比率 （Myel％） 後骨髄球比率 （Meta％) 異型リンパ球比率 （Atl％) 赤芽球比率 （Ebl％) 不明球比率 （Oth％) 血液像分類装置５は上記の項目を測定する。
【００１４】ニューラルネットワークを構築する手順を
以下に説明する。
以下に説明する。
【００１５】まずニューラルネットワークを用いて十分
な精度が得られるまで学習を実施必要がある。すなわち
大量の結果の判っているデータを用いてニューラルネッ
トワークの入出力の差を最小にするようにニューロン間
の結合係数を最適化する。
な精度が得られるまで学習を実施必要がある。すなわち
大量の結果の判っているデータを用いてニューラルネッ
トワークの入出力の差を最小にするようにニューロン間
の結合係数を最適化する。
【００１６】通常血液学検査室には過去に測定された大
量のデータが保存されているのでこのデータを用いてニ
ューラルネットワークの学習を行えば良い。具体的に
は、自動血球算定装置，自動血球分類装置，血液像自動
分類装置の全部あるいは１部のデータを図２に示すよう
にニューラルネットワークの入力層に入力し、その測定
値に対する再検すべき項目をニューラルネットワークの
出力層に教師データとして入出力装置６を用いて与え
る。
量のデータが保存されているのでこのデータを用いてニ
ューラルネットワークの学習を行えば良い。具体的に
は、自動血球算定装置，自動血球分類装置，血液像自動
分類装置の全部あるいは１部のデータを図２に示すよう
にニューラルネットワークの入力層に入力し、その測定
値に対する再検すべき項目をニューラルネットワークの
出力層に教師データとして入出力装置６を用いて与え
る。
【００１７】具体例をあげると、自動血球算定装置のデ
ータに異常があると検査技師が判断し、自動血球算定装
置の測定を再度行うと共に、自動血球分類装置の測定も
必要とする場合は、出力層の自動血球算定装置，自動血
球分類装置のニューロンを“１”とすれば良い。他の場
合も同様に各装置の測定結果から再検査の必要な装置又
は追加検査の必要な装置に対応する出力層のニューロン
を“１”とする。
ータに異常があると検査技師が判断し、自動血球算定装
置の測定を再度行うと共に、自動血球分類装置の測定も
必要とする場合は、出力層の自動血球算定装置，自動血
球分類装置のニューロンを“１”とすれば良い。他の場
合も同様に各装置の測定結果から再検査の必要な装置又
は追加検査の必要な装置に対応する出力層のニューロン
を“１”とする。
【００１８】制御コンピュータはこれらのデータを用い
て、入力層の測定データと出力層の教師データとの差が
最小になるように各ニューロン間の結合係数（重み係
数）をバックプロパゲーション法と呼ばれる手法を用い
て最適化する。
て、入力層の測定データと出力層の教師データとの差が
最小になるように各ニューロン間の結合係数（重み係
数）をバックプロパゲーション法と呼ばれる手法を用い
て最適化する。
【００１９】以上の学習を必要十分なデータ数を用いて
行うと、ニューラルネットワークは未知のデータに対し
ても、正確な結果を出力層に出力可能となる。
行うと、ニューラルネットワークは未知のデータに対し
ても、正確な結果を出力層に出力可能となる。
【００２０】学習終了後は実際の血液学検査を実施中に
以下に述べるようにリアルタイムで各検査の最適化が可
能となる。
以下に述べるようにリアルタイムで各検査の最適化が可
能となる。
【００２１】自動血球算定装置２は測定項目を測定し結
果を制御コンピュータ１に送信する。制御コンピュータ
１はこれらのデータをニューラルネットワークの入力層
に入力しニューラルネットワーク演算を実行し出力層の
結果に従い必要があれば自動血球算定装置の再測定の指
示、又は血球分類の指示がない場合も血球分類装置３に
対し検査が必要時には測定指示を送信する。
果を制御コンピュータ１に送信する。制御コンピュータ
１はこれらのデータをニューラルネットワークの入力層
に入力しニューラルネットワーク演算を実行し出力層の
結果に従い必要があれば自動血球算定装置の再測定の指
示、又は血球分類の指示がない場合も血球分類装置３に
対し検査が必要時には測定指示を送信する。
【００２２】血球分類装置３は測定項目を測定し結果を
制御コンピュータ１に送信する。
制御コンピュータ１に送信する。
【００２３】制御コンピュータ１はこれらのデータをニ
ューラルネットワークの入力層に入力しニューラルネッ
トワーク演算を実行し出力層の結果に従い必要があれば
自動血球算定装置，自動血球分類装置の再測定の指示、
又は血液像自動分類装置の指示がない場合も血液像自動
分類装置に対し検査が必要時には、標本作製装置４に対
し、標本作製指令を送信する。
ューラルネットワークの入力層に入力しニューラルネッ
トワーク演算を実行し出力層の結果に従い必要があれば
自動血球算定装置，自動血球分類装置の再測定の指示、
又は血液像自動分類装置の指示がない場合も血液像自動
分類装置に対し検査が必要時には、標本作製装置４に対
し、標本作製指令を送信する。
【００２４】標本作製装置４は検体から血液像用の標本
を作製し血液像分類装置５に標本を送り血液像分類装置
５は下記の項目の自動分類を行う。
を作製し血液像分類装置５に標本を送り血液像分類装置
５は下記の項目の自動分類を行う。
【００２５】血液像分類装置５は上記の項目を測定し不
明球としたものを技師が再度血球を見直し判定結果を入
力することで、測定を完了する。
明球としたものを技師が再度血球を見直し判定結果を入
力することで、測定を完了する。
【００２６】さらに、上記のように血液学検査を実行中
に検査技師の判断と異なる再検指示がでた場合は制御コ
ンピュータに正しい再検指示を与え、再度ニューラルネ
ットワークの結合係数を修正することにより、より正確
な血液学検査システムを構築可能となる。
に検査技師の判断と異なる再検指示がでた場合は制御コ
ンピュータに正しい再検指示を与え、再度ニューラルネ
ットワークの結合係数を修正することにより、より正確
な血液学検査システムを構築可能となる。
【００２７】
【発明の効果】本発明は、以上説明したように構成され
ているので以下に記載されるような効果を奏する。
ているので以下に記載されるような効果を奏する。
【００２８】自動血球算定装置により測定された結果に
より異常のおそれのある検体は自動的に血球分類装置に
より測定され血球の粗分類が実行され、さらに個の段階
で異常のおそれのある検体は自動的に血液像分類装置に
より、精密に血球分類が実施され異常検体を確実に検出
可能となる。
より異常のおそれのある検体は自動的に血球分類装置に
より測定され血球の粗分類が実行され、さらに個の段階
で異常のおそれのある検体は自動的に血液像分類装置に
より、精密に血球分類が実施され異常検体を確実に検出
可能となる。
【００２９】さらに検査の効率の面でも、標本作製に時
間の要する血液像分類を実施する前に、検査時間が短
く、標本作製の不要な血球分類を実施することにより、
検体をある程度ふるい分けられるため、検査の信頼性を
落とすことなく、高効率化を図ることができる。
間の要する血液像分類を実施する前に、検査時間が短
く、標本作製の不要な血球分類を実施することにより、
検体をある程度ふるい分けられるため、検査の信頼性を
落とすことなく、高効率化を図ることができる。
【図１】血液学検査システム全体の構成図である。
【図２】本発明で用いる多層ラメルハート形ニューラル
ネットワークの入出力および構成を示すである。
ネットワークの入出力および構成を示すである。
１…制御コンピュータ、２…自動血球算定装置、３…自
動血球分類装置、４…標本作成装置、５…血液像自動分
類装置、６…入出力装置。
動血球分類装置、４…標本作成装置、５…血液像自動分
類装置、６…入出力装置。
Claims (2)
- 【請求項１】血液検体から一定量の血液をサンプリング
し希釈定量して一定容積中の血球数を計数する自動血球
算定装置と、該血液検体から一定量の血液をサンプリン
グし希釈定量して一定容積中の血球を複数個の種類に粗
分類する自動血球分類装置と、該血液検体から血液をサ
ンプリングしスライドガラスに塗沫してから染色して血
液標本を作製する標本作製装置と、該標本作製装置によ
り作製された標本をパターン認識法により精密に分類す
る血液像自動分類装置と上記各々の装置からデータを受
け取り各装置を制御するコンピュータからなるものにお
いて、各装置の測定値を基に再検査項目を自動的に決定
することを特徴とする血液学検査装置。 - 【請求項２】請求項１において、自動的に再検査項目を
決定する手段としてニューラルネットワークを用いるこ
とを特徴とする血液学検査装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23930091A JPH0580045A (ja) | 1991-09-19 | 1991-09-19 | 血液学検査装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23930091A JPH0580045A (ja) | 1991-09-19 | 1991-09-19 | 血液学検査装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0580045A true JPH0580045A (ja) | 1993-03-30 |
Family
ID=17042679
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP23930091A Pending JPH0580045A (ja) | 1991-09-19 | 1991-09-19 | 血液学検査装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0580045A (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2083268A1 (en) * | 2006-10-13 | 2009-07-29 | Tecom Science Corporation | Analysis method for 5-differential complete blood cell based on visual image |
| JP2010107258A (ja) * | 2008-10-28 | 2010-05-13 | Sysmex Corp | 検体処理システムおよび血球画像分類装置 |
| JP2010107257A (ja) * | 2008-10-28 | 2010-05-13 | Sysmex Corp | 検体処理システムおよび血球画像分類装置 |
| JP2012137409A (ja) * | 2010-12-27 | 2012-07-19 | Sysmex Corp | 検体測定用情報処理装置及び検体測定システム |
| US8842900B2 (en) | 2008-10-28 | 2014-09-23 | Sysmex Corporation | Specimen processing system and blood cell image classifying apparatus |
| KR101600869B1 (ko) * | 2015-08-17 | 2016-03-08 | (주) 비비비 | 사용자의 혈액 채취와 사용자의 혈액 내 적혈구 숫자 계측을 동시에 수행하는 장치, 방법 및 그 시스템 |
| CN111700638A (zh) * | 2019-03-18 | 2020-09-25 | 通用电气公司 | 出血的自动检测和定位 |
-
1991
- 1991-09-19 JP JP23930091A patent/JPH0580045A/ja active Pending
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2083268A1 (en) * | 2006-10-13 | 2009-07-29 | Tecom Science Corporation | Analysis method for 5-differential complete blood cell based on visual image |
| JP2010506175A (ja) * | 2006-10-13 | 2010-02-25 | 江西特康科技有限公司 | 視覚画像に基づく５分画全血球の分析方法 |
| EP2083268A4 (en) * | 2006-10-13 | 2013-01-02 | Tecom Science Corp | VISUAL IMAGE BASED ANALYSIS PROCEDURE FOR 5-DIFFERENTIAL COMPLETE BLOOD CELL |
| JP2010107258A (ja) * | 2008-10-28 | 2010-05-13 | Sysmex Corp | 検体処理システムおよび血球画像分類装置 |
| JP2010107257A (ja) * | 2008-10-28 | 2010-05-13 | Sysmex Corp | 検体処理システムおよび血球画像分類装置 |
| US8842900B2 (en) | 2008-10-28 | 2014-09-23 | Sysmex Corporation | Specimen processing system and blood cell image classifying apparatus |
| JP2012137409A (ja) * | 2010-12-27 | 2012-07-19 | Sysmex Corp | 検体測定用情報処理装置及び検体測定システム |
| KR101600869B1 (ko) * | 2015-08-17 | 2016-03-08 | (주) 비비비 | 사용자의 혈액 채취와 사용자의 혈액 내 적혈구 숫자 계측을 동시에 수행하는 장치, 방법 및 그 시스템 |
| CN111700638A (zh) * | 2019-03-18 | 2020-09-25 | 通用电气公司 | 出血的自动检测和定位 |
| CN111700638B (zh) * | 2019-03-18 | 2023-08-22 | 通用电气公司 | 出血的自动检测和定位 |
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