JPH07113738A - 流体中の粒子検査装置 - Google Patents

流体中の粒子検査装置

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JPH07113738A
JPH07113738A JP5258049A JP25804993A JPH07113738A JP H07113738 A JPH07113738 A JP H07113738A JP 5258049 A JP5258049 A JP 5258049A JP 25804993 A JP25804993 A JP 25804993A JP H07113738 A JPH07113738 A JP H07113738A
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particles
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fluid
particle
unit
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Application number
JP5258049A
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English (en)
Inventor
Riyouhei Yabe
良平 矢辺
Hakuo Owada
伯男 大和田
Hidenori Asai
英規 浅井
Hideyuki Horiuchi
秀之 堀内
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Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
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Publication date
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  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【目的】 種々の成分が高濃度で存在する検体に対して
も、自動的に正確で迅速な成分粒子分析が実行可能な流
体中の粒子検査装置を実現する。 【構成】 サンプルの粒子画像は顕微鏡対物レンズ5で
結像位置6に形成され投影レンズ7でカメラ8の撮像面
上に投影され光電変換される。カメラ8からの画像信号
はA/D変換器24から画像メモリ25に供給され画像
処理制御部26に供給される。画像メモリ25からの画
像信号は特徴抽出部28に供給され粒子の特徴が抽出さ
れる。抽出された特徴は識別部29に供給されニューラ
ルネットワークにより沈渣成分の分類が行われる。ニュ
ーラルネットワークは専門家の判断に基づく大量のデー
タを用いて学習を実行し、各ニューロン間の結合係数は
最適化されている。したがって、識別部29は入力され
たパラメータを用いて、対象となる沈渣成分の自動分類
を実行できる。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、流体中の粒子、例えば
尿中の沈渣成分を自動的に検出して分類し対象となる沈
渣成分の画像を記憶可能な、流体中の粒子検査装置に関
する。
【0002】
【従来の技術】流体中の粒子、例えば、尿中の沈渣成分
を、検査技師が目視で検査する場合、検査対象である尿
を遠心分離し、沈澱した沈渣物をスライドガラス上に滴
下する。そして、スライドガラス上の沈渣物に必要に応
じて染色を施した後、標本を作製し、検査技師が目視で
顕微鏡観察する。尿中の沈渣成分を検査技師が目視で検
査する方法に対し、これら検査を自動化する装置とし
て、粒子を液体中に懸濁させままフローセル中に流し
て、光学的に分析するものがある。例えば、特公平3−
52573号公報に記載された粒子分析装置において
は、流体試料を特別な形状の流路に通し、そこで試料中
の粒子を幅広の作像領域中に閉じこめて、静止像を作成
する装置が示されている。この粒子分析装置によれば、
静止画像を画像解析することにより粒子の形態分析が可
能であり、尿中の沈渣物を自動的に分類することが可能
となる。
【0003】流体試料中の粒子の静止画像を表示する方
法としては、例えば、画像を特定の順序で表示する方法
として、特開昭60−38653号公報に記載された流
体試料の粒子分析方法がある。この粒子分析方法によれ
ば、目視識別特性の階級によってある順序の配列で画像
をディスプレイに表示することにより、大きさ、色彩の
順序で粒子画像を表示することが可能となる。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】上記特公平3−525
73号公報に記載の方法は、健常者の尿は、尿中の沈渣
成分が極めて少ないので、画像の記憶及び表示は比較的
容易に行える。しかしながら、健常者の尿に対して非健
常者の尿には、無晶性塩類・粘液糸・赤血球・白血球等
の種々の成分が高濃度で存在し、これら成分粒子の特
徴、例えば、形状や大きさ等の範囲が重なり合ってい
る。上記特公平3−52573号公報記載の方法にあっ
ては、上記非健常者の尿に対しては、考慮されていない
ため、無晶性塩類・粘液糸・赤血球・白血球等の種々の
成分粒子が高濃度で存在する検体を正確に分析すること
ができなかった。
【0005】また、特開昭60−38653号公報記載
の方法により、種々の成分が高濃度で存在する検体を分
析する場合、大きさ、色彩などの順序で成分粒子を表示
すると、異なる種類の粒子を同時に表示することにな
る。例えば、大きさの順序で成分粒子を表示すると、尿
中の白血球・赤血球の大きさの範囲はオーバーラップし
ているため、同一画面上に白血球と赤血球とが混在す
る。また、色彩別に表示する場合は、硝子円柱と粘液糸
とは、両者の色調が類似しているため、やはり同一画面
上に硝子円柱と粘液糸とが混在してしまう。
【0006】さらに、特開昭60−38653号公報記
載の方法では、出現した粒子画像全てをディスプレー上
に表示する構成となっている。このため、非健常者の尿
は、上述のように、極めて多数の沈渣成分が出現するた
め、これらを全て表示することは、表示画像を判断する
のに時間がかかるばかりでなく、診断上重要な意味を持
ち出現頻度の少ない沈渣成分(例えば、異型細胞・癌細
胞など)を見逃す可能性がある。また、出現した沈渣画
像全てを記憶するには膨大な記憶容量を必要とし、多数
検体を同時に記憶すること極めて困難である。以上のよ
うに、従来の方法においては、種々の成分が高濃度で存
在する検体に対して、正確で迅速な尿沈渣分析が困難で
あった。
【0007】本発明の目的は、種々の成分が高濃度で存
在する検体に対しても、自動的に正確で迅速な成分粒子
分析が実行可能な流体中の粒子検査装置を実現すること
である。
【0008】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記目的を達
成するため、次のように構成される。流体中の粒子を検
出し、検出した粒子を撮像可能な流体中の粒子検査装置
において、撮像した粒子画像から複数の特徴を抽出する
特徴抽出部と、抽出された複数の特徴に基づいて、粒子
の種類を識別する種類識別部と、少なくとも、種類識別
部が粒子の種類を識別できない場合には、識別できなか
った粒子の画像を記憶する記憶部と、記憶部に記憶され
た画像を表示する表示部とを備える。
【0009】また、流体中の粒子を検出し、検出した粒
子を撮像可能な流体中の粒子検査装置において、撮像し
た粒子画像から複数の特徴を抽出する特徴抽出部と、抽
出された複数の特徴に基づいて、粒子の種類を識別する
種類識別部と、撮像した粒子画像と、種類識別部により
識別された粒子の種類とを記憶する記憶部と、記憶部に
記憶された画像を、選択的に表示する表示部とを備え
る。
【0010】好ましくは上記流体中の粒子検査装置にお
いて、検査すべき流体が通過される流体通過手段を備
え、この流体通過手段を通過する流体中の粒子を検出
し、検出した粒子の静止画像を撮像し、特徴抽出部は、
撮像した静止画像を画像解析して複数の特徴を抽出す
る。
【0011】また、好ましくは、上記流体中の粒子検査
装置において、種類識別部は、自己学習能力を有するニ
ューラルネットワーク論理に基づき、粒子の種類を識別
する。また、好ましくは、上記流体中の粒子検査装置に
おいて、流体は、尿である。
【0012】
【作用】特徴抽出部により抽出された粒子の複数の特徴
が、種類識別部に供給される。種類識別部は、供給され
た複数の特徴から、粒子の種類を予測判別する。種類識
別部により、種類の予測判別ができなかった粒子につい
ては、その画像が記憶部に記憶される。そして、記憶さ
れた画像は、表示部により表示され、この表示内容が検
査技師等により確認され、粒子の種類が判別される。ま
た、記憶部には、種類の予測判別ができた場合もできな
かった場合も、粒子画像を記憶するように構成し、記憶
された画像を表示部に表示させることもできる。この場
合には、表示された画像が、種類の予測判別できなかっ
た粒子であれば、これが検査技師等により確認され、粒
子の種類が判別される。
【0013】
【実施例】以下に、本発明の実施例を添付図面を用いて
説明する。図1は、本発明の第1の実施例である流体中
の粒子検査装置の概略構成図であり、尿沈渣検査装置に
適用した場合の例である。図1において、顕微鏡光源で
あるフラッシュランプ1から発生された光は、顕微鏡光
軸9上を進み、フィールドレンズ2を通過し、視野絞り
11及び開口絞り12により制限され、光源光束10と
なる。そして、この光束10は、コンデンサレンズ3を
介して、フローセル(流体通過手段)4内を流れるサン
プル13上に集光される。
【0014】サンプル13の粒子画像は、顕微鏡対物レ
ンズ5により、結像位置6に形成される。この結像位置
6の粒子画像は、投影レンズ7によりTVカメラ8の撮
像面上に投影され、ここで光電変換される。TVカメラ
8としては、例えば、残像の少ないCCD(電荷結合デ
バイス)タイプのものが使用される。また、尿沈渣検査
の対象物は、直径1μm以下のものから200μm以上
と測定領域が広いため、必要に応じて、投影レンズ7に
よりTVカメラ8の投影倍率が切り換えられる。TVカ
メラ8からの画像信号は、A/D変換器24を介して画
像メモリ25に供給されるとともに、画像処理制御部2
6に供給される。この画像処理制御部26は、画像メモ
リ25への画像の書き込みや画像処理の制御を実行す
る。画像メモリ25から出力される画像信号は、特徴抽
出部28に供給され、画像中の複数の粒子の特徴が抽出
される。つまり、特徴抽出部28により、沈渣成分の形
状、色彩、大きさ等の一次パラメータが抽出される。画
像処理制御部26は、上記一次パラメータ及びこれらの
組み合わせ演算で生じる2次パラメータを識別部29に
供給する。
【0015】識別部29は、ラメルハートタイプのニュ
ーラルネットワークを用いて、沈渣成分の分類を行う。
このニューラルネットワークは、予め専門家の判断に基
づく大量のデータを用いて学習を実行しており、各ニュ
ーロン間の結合係数は最適化されている。したがって、
識別部29は、入力されたパラメータを用いて、ニュー
ラルネットワーク演算を行い、対象となる沈渣成分の自
動分類を実行する事ができる。
【0016】識別部29により実行された分類結果は、
中央制御部30に供給される。すると、中央制御部30
は、記憶要不要判別部301を備えており、この記憶要
不要判別部301が、分類された成分を画像として記憶
する必要があるか否かを、予め設定されている条件に従
い判断する。そして、画像を記憶する必要がある場合に
は、画像記憶部31にその画像を記憶させる。中央制御
部30は、画像処理制御部26との送受信、ディスプレ
イ32への画像表示指令、キーボード33からの指令信
号の受信等も実行する。尿沈渣成分の種類は、極めて多
岐に亘るため、全ての沈渣成分を自動的に分類すること
は不可能であり、分類不可能な沈渣成分が出現する。し
たがって、画像記憶部31に記憶させる尿沈渣成分は、
分類不能な成分である。
【0017】次に、フローセル4内の粒子通過の検出に
ついて説明する。半導体レーザ15は、常時点灯してお
り、この半導体レーザ15からの光束は、コリメータレ
ンズ17で平行光束に変換され、シリンドリカルレンズ
18で光束の1方向のみ集束される。シリンドリカルレ
ンズ18からの光束は、反射鏡19及び微少反射鏡14
により反射され、フローセル4内のサンプル13上のレ
ーザ集束位置に集束される。そして、このレーザー光
は、ビームスプリッタ20により反射され、絞り21を
介して光検出器22に供給される。光検出器22からの
信号が点灯制御部23に供給される。
【0018】フローセル4内において、測定対象である
沈渣成分がレーザ光束を通過すると、レーザ光は光散乱
される。点灯制御部23は、散乱光による粒子検出信号
が所定の信号以上の場合、画像処理対象粒子が所定の位
置を通過すると判断する。そして、点灯制御回路23
は、粒子がTVカメラ8の取り込み画像領域の所定の位
置に達したとき、フラッシュランプ1が点灯するように
ランプ駆動回路27を制御する。
【0019】フラッシュランプ1は、その発光時間内に
サンプル13の流れ中の粒子の移動量が無視できるほど
発光時間を短く設定してある。このため、フラッシュラ
ンプ1が発光すると、TVカメラ8のビデオ出力信号
は、サンプル13の流れ中の沈渣成分を静止画像として
撮像できる。
【0020】図2は、図1の例の動作フローチャートで
ある。図2のステップ100において、点灯制御部23
によりサンプル13中に粒子が検出されると、ステップ
101において、フラッシュランプ1が発光される。そ
して、ステップ102において、TVカメラ8、A/D
変換器24、画像メモリ25により画像が取り込まれ、
特徴抽出部28に供給される。次に、ステップ103に
おいて、特徴抽出部28により、取り込まれた画像から
粒子の特徴が抽出される。
【0021】そして、ステップ104において、識別部
29により、粒子が分類される。次に、ステップ105
において、中央制御部30の記憶要不要判別部301に
より上記分類結果が指定された細胞か否かが判断され
る。ステップ105において、分類結果が指定細胞であ
ったか、もしくは判別不能であった場合には、ステップ
106に進む。そして、このステップ106において、
中央制御部30は、画像処理制御部26を介して画像メ
モリ25に記憶された粒子画像を取り出し、判別結果と
粒子画像とを画像記憶部31に格納する。判別不能であ
った場合には、識別部29で識別した情報を粒子画像と
ともに画像記憶部31に格納する。次に、処理はステッ
プ107に進む。ステップ105において、分類結果が
判別可能であり、指定細胞ではなかった場合には、ステ
ップ107に進む。そして、ステップ107において、
分類が終了か否かが判断され、終了でなければ、ステッ
プ100に戻り、上記ステップ100から105、10
6が実行される。ステップ107において、分類終了で
あれば、処理終了となる。なお、ステップ105におい
て、細胞の指定は、オペレータ等によりキーボード33
から中央制御部30に予め入力される。また、ステップ
105において、指定細胞では無い場合には、その細胞
名等はディスプレイ32に表示することもできる。
【0022】図3は、図2のステップ106において、
記憶された画像を検査技師等が確認判断する場合の動作
フローチャートである。図3のステップ200におい
て、検査技師が、検査中あるいは検査終了後の任意の時
間に、画像記憶部31に記憶されている画像をディスプ
レー32に表示するように、キーボード33から中央制
御部30に指示する。すると、中央制御部30は、判定
結果と共に沈渣成分の画像を画像記憶部31から取り出
し、画像ディスプレー32に表示させる。表示画像の例
を図4に示す。この図4の例は、検出された粒子のう
ち、8個の扁平上皮を表示させ、その他、白血球、赤血
球等の検出された数を表示させている。表示を行う順番
としては分類カテゴリーごとの表示あるいは出現順の表
示の両者を選択可能である。次に、ステップ201にお
いて、検査技師は、ディスプレー32に表示された判断
結果と画像とを確認し、判断結果が正しいか否かを判断
する。そして、判断結果が誤っていれば、ステップ20
2に進み、キーボード33を操作して結果を修正し、新
たな判断情報を識別部29に学習させる。この操作によ
り、識別部29の識別能力が向上されていく。次に、ス
テップ203に進む。ステップ201において、判断結
果が正しければ、ステップ203に進む。このステップ
203において、読み出す画像が終了したか否かを判断
し、終了していなければ、ステップ200に戻り、上記
ステップ200から203を実行する。ステップ203
において、読み出す画像が終了したのであれば、処理は
終了となる。
【0023】以上のように、本発明の第1の実施例によ
れば、尿中の検出された粒子を、識別部29において、
ニューラルネットワークにより、成分粒子種類を総合的
に判別する。さらに、判別不能であった粒子について
は、その画像及び識別情報を画像記憶部31に格納し、
検査技師等によって、判断結果を確認訂正し、識別部2
9に判断情報を学習させる構成となっている。したがっ
て、種々の成分が高濃度で存在する、非健常者の尿に対
しても、自動的に正確で迅速な成分粒子分析が実行可能
である尿の粒子検査装置を実現することができる。ま
た、画像記憶部31には、判別不能であった粒子や指定
細胞等特定のもののみ格納する構成となっているので、
画像記憶部を大容量とする必要がない。
【0024】図5は、本発明の第2の実施例の動作フロ
ーチャートである。装置の構成は、図1の例と同様とな
るので、図示は省略する。ただし、この第2の実施例に
おいては、中央制御部30の記憶要不要判別部301は
備えられていない。つまり、第2の実施例は、第1の実
施例と画像記憶の方法が異なる。第1の実施例において
は、指定された成分又は判別不能の粒子みの画像を記憶
するが、第2の実施例では、検出された全ての沈渣成分
の画像を記憶する構成となっている。
【0025】図5において、ステップ100から104
までは、図2の例と同様である。そして、ステップ10
4において、分類が実行されると、ステップ106に進
み、分類された粒子の画像及び分類結果が記憶される。
そして、ステップ107に進み、分類終了か否かが判断
され、終了でなければ、ステップ100に戻る。ステッ
プ107において、分類終了であれば、処理は終了とな
る。
【0026】図6は、図5のステップ106において記
憶された画像及び分類結果を検査技師等が確認判断する
場合の動作フローチャートである。図6のステップ20
0Aにおいて、記憶された分類結果が読み込まれる。次
に、ステップ200Bにおいて、分類結果が指定細胞か
否か、又は、判断不能であったか否かが判定される。分
類結果が指定細胞ではなく、判断不能でも無い場合に
は、ステップ203に進む。ステップ200Bにおい
て、分類結果が指定細胞であるか、又は、判断不能の場
合には、ステップ200Cに進み、記憶された画像が読
み込まれ、表示される。そして、ステップ201におい
て、分類結果が正しいか否かが判断され、結果が正しけ
れば、ステップ203に進む。ステップ201におい
て、結果が正しくなければ、ステップ202に進み、結
果が修正され、成分判別部297に判断情報を学習させ
る。次に、ステップ203に進み、画像終了か否かが判
断される。終了でなければ、ステップ200Aに戻り、
ステップ200Aから202が実行される。ステップ2
03において、画像終了であれば、処理は終了される。
【0027】上述した本発明の第2の実施例において
も、第1の実施例と同様に、種々の成分が高濃度で存在
する、非健常者の尿に対しても、自動的に正確で迅速な
成分粒子分析が実行可能である尿の粒子検査装置を実現
することができる。
【0028】図7は、本発明の第3の実施例の概略構成
図である。この図7の例と、図1の例との異なるところ
は、識別部29の構成であり、他の部分は同等であるの
で、説明は省略する。図7において、識別部29は、特
徴抽出部28で抽出された複数粒子の特徴のうち、粒子
のサイズ範囲を判別するサイズ範囲判別部291と、濃
度範囲を判別する濃度範囲判別部292と、形状範囲を
判別する形状範囲判別部293とを備えている。また、
識別部29は、サイズ範囲順重み付け部294と、濃度
範囲順重み付け部295と、形状範囲順重み付け部29
6と、成分判別部297とを備えている。
【0029】そして、サイズ範囲順重み付け部294
は、サイズ範囲判別部291により、判別されたサイズ
範囲に基づいて、予想される粒子種類のうちの、可能性
が高い種類から順に、重み付けを行い、その重みと粒子
種類と(複数種)を示す信号を成分判別部297に供給
する。また、濃度範囲順重み付け部295は、濃度範囲
判別部292により、判別された濃度範囲に基づいて、
予想される粒子種類のうちの、可能性が高い種類から順
に、重み付けを行い、その重みと粒子種類と(複数種)
を示す信号を成分判別部297に供給する。さらに、形
状範囲順重み付け部296は、形状範囲判別部293に
より、判別された形状範囲に基づいて、予想される粒子
種類のうちの、可能性が高い種類から順に、重み付けを
行い、その重みと粒子種類と(複数種)を示す信号を成
分判別部297に供給する。
【0030】成分判別部297は、重み付け部294、
295、296から供給された複数の粒子種類とその重
みを、総合判断して、成分粒子の種類を判別し、それを
示す信号を中央制御部30に供給する。もし、成分判別
部297が、成分粒子の種類を判別不可能であれば、そ
れを示す信号を中央制御部30に供給する。中央制御部
30は、記憶要不要判別部301を備えており、成分判
別部297からの信号に基づいて、画像を画像記憶部3
1に記憶するか否かを判別する。
【0031】以上のように、本発明の第3の実施例によ
れば、尿中の検出された粒子を、サイズ、濃度、形状毎
に、可能性の高い種類順に重み付けを行い、この重み付
けの結果に基づいて、成分判別部297により、成分粒
子種類を総合的に判別する。さらに、判別不能であった
粒子については、その画像及び識別情報を画像記憶部3
1に格納し、検査技師等によって、判断結果を確認訂正
し、成分判別部297に判断情報を学習させる構成とな
っている。したがって、図1の例と同様に、種々の成分
が高濃度で存在する、非健常者の尿に対しても、自動的
に正確で迅速な成分粒子分析が実行可能である尿の粒子
検査装置を実現することができる。また、画像記憶部3
1には、判別不能であった粒子や指定細胞等特定のもの
のみ格納する構成となっているので、画像記憶部を大容
量とする必要がない。
【0032】なお、画像記憶部31としては、記憶容量
が大きく、消去、書き込みが可能な光磁気ディスクを用
いることができる。また、必要に応じて出現頻度は少な
いが、臨床判断に重要な意義を持つ成分(例えば、異型
細胞・癌細胞など)を記憶させることも可能である。ま
た、上述した例は、本発明を尿中の粒子検査装置に適用
した場合の例であるが、本発明は、これに限らず流体中
の粒子検査装置に適用可能である。
【0033】
【発明の効果】本発明は、以上のように構成されている
ので、次のような効果がある。流体中の粒子を検出し、
検出した粒子を撮像可能な流体中の粒子検査装置におい
て、撮像した粒子画像から複数の特徴を抽出する特徴抽
出部と、抽出された複数の特徴に基づいて、粒子の種類
を識別する種類識別部と、少なくとも、種類識別部が粒
子の種類を識別できない場合には、識別できなかった粒
子の画像を記憶する記憶部と、記憶部に記憶された画像
を表示する表示部とを備える。
【0034】また、流体中の粒子を検出し、検出した粒
子を撮像可能な流体中の粒子検査装置において、撮像し
た粒子画像から複数の特徴を抽出する特徴抽出部と、抽
出された複数の特徴に基づいて、粒子の種類を識別する
種類識別部と、撮像した粒子画像と、種類識別部により
識別された粒子の種類とを記憶する記憶部と、記憶部に
記憶された画像を、選択的に表示する表示部とを備え
る。
【0035】したがって、種々の成分が高濃度で存在す
る検体に対しても、自動的に正確で迅速な成分粒子分析
が実行可能な流体中の粒子検査装置を実現することがで
きる。
【0036】さらに、次のような効果も得られる。成分
粒子を検査技師等が目視確認するにあたり、技師は任意
の時間に検査が実施可能であり、検査の省力化が図れ
る。また、少なくとも、種類が判別できなかった粒子画
像を記憶する場合においては、次のような効果も得られ
る。 (1)画像を記憶するための記憶部の記憶容量を低減で
きる。 (2)画像記憶部の記憶容量が低減できるため、検査速
度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の第1の実施例の概略構成図である。
【図2】図1の例の動作フローチャートである。
【図3】図1の例において記憶された画像を読み出す場
合の動作フローチャートである。
【図4】表示画面の一例を示す図である。
【図5】本発明の第2の実施例の動作フローチャートで
ある。
【図6】図5の例において記憶された画像を読み出す場
合の動作フローチャートである。
【図7】本発明の第3の実施例の概略構成図である。
【符号の説明】
1 フラッシュランプ 2 フィールドレンズ 3 コンデンサレンズ 4 フローセル 5 対物レンズ 6 結像位置 7 投影レンズ 8 TVカメラ 11 視野絞り 12 開口絞り 13 サンプル 14 微少反射鏡 15 半導体レーザ 17 コリメータレンズ 18 シリンドリカルレンズ 19 反射鏡 20 ビームスプリッタ 21 絞り 22 光検出器 24 A/D変換器 25 画像メモリ 26 画像処理制御部 27 ランプ点灯制御部 28 特徴抽出部 29 識別部 30 中央制御部 31 画像記憶部 32 ディスプレイ 33 キーボード 291 サイズ範囲判別部 292 濃度範囲判別部 293 形状範囲判別部 294 サイズ範囲順重み付け部 295 濃度範囲順重み付け部 296 形状範囲順重み付け部 297 成分判別部 301 記憶要不要判別部
フロントページの続き (72)発明者 堀内 秀之 茨城県勝田市市毛882番地 株式会社日立 製作所計測器事業部内

Claims (5)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 流体中の粒子を検出し、検出した粒子を
    撮像可能な流体中の粒子検査装置において、 撮像した粒子画像から複数の特徴を抽出する特徴抽出部
    と、 抽出された複数の特徴に基づいて、粒子の種類を識別す
    る種類識別部と、 少なくとも、上記種類識別部が粒子の種類を識別できな
    い場合には、識別できなかった粒子の画像を記憶する記
    憶部と、 上記記憶部に記憶された画像を表示する表示部と、 を備えることを特徴とする流体中の粒子検査装置。
  2. 【請求項2】 流体中の粒子を検出し、検出した粒子を
    撮像可能な流体中の粒子検査装置において、 撮像した粒子画像から複数の特徴を抽出する特徴抽出部
    と、 抽出された複数の特徴に基づいて、粒子の種類を識別す
    る種類識別部と、 撮像した粒子画像と、上記種類識別部により識別された
    粒子の種類とを記憶する記憶部と、 上記記憶部に記憶された画像を、選択的に表示する表示
    部と、 を備えることを特徴とする流体中の粒子検査装置。
  3. 【請求項3】 請求項1又は2記載の流体中の粒子検査
    装置において、検査すべき流体が通過される流体通過手
    段を備え、この流体通過手段を通過する流体中の粒子を
    検出し、検出した粒子の静止画像を撮像し、特徴抽出部
    は、撮像した静止画像を画像解析して複数の特徴を抽出
    することを特徴とする流体中の粒子検査装置。
  4. 【請求項4】 請求項1又は2記載の流体中の粒子検査
    装置において、上記種類識別部は、自己学習能力を有す
    るニューラルネットワーク論理に基づき、粒子の種類を
    識別することを特徴とする流体中の粒子検査装置。
  5. 【請求項5】 請求項1又は2記載の流体中の粒子検査
    装置において、上記流体は、尿であることを特徴とする
    流体中の粒子検査装置。
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