JPH0921740A - 粒子判定基準の決定方法およびその装置並びにその判定基準を用いた粒子分析装置 - Google Patents

粒子判定基準の決定方法およびその装置並びにその判定基準を用いた粒子分析装置

Info

Publication number
JPH0921740A
JPH0921740A JP7168751A JP16875195A JPH0921740A JP H0921740 A JPH0921740 A JP H0921740A JP 7168751 A JP7168751 A JP 7168751A JP 16875195 A JP16875195 A JP 16875195A JP H0921740 A JPH0921740 A JP H0921740A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
distribution data
particle
determination
particles
basic
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
Application number
JP7168751A
Other languages
English (en)
Other versions
JP3504030B2 (ja
Inventor
Kimiyo Shibata
樹美代 柴田
Yoshihiro Mishima
義博 三島
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sysmex Corp
Original Assignee
Sysmex Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sysmex Corp filed Critical Sysmex Corp
Priority to JP16875195A priority Critical patent/JP3504030B2/ja
Priority to US08/674,103 priority patent/US5690105A/en
Publication of JPH0921740A publication Critical patent/JPH0921740A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP3504030B2 publication Critical patent/JP3504030B2/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • 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
    • G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry

Landscapes

  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Dispersion Chemistry (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【構成】 第１カテゴリーに属する第１検体群の各分布
データを積算して第１基本分布データを作成する第１工
程と、、第２カテゴリーに属する第２検体群の各分布デ
ータを積算して第２基本分布データを作成する第２工程
と、第１および第２基本分布データを比較して第１およ
び第２カテゴリーのいずれか一方に特有の粒子が存在す
る分布データ上の領域を算出する第３工程からなり、算
出した領域を粒子判定基準とする粒子判定基準の決定方
法を備える。 【効果】 異なる２種類のカテゴリーに属する検体群の
分布データの相違を求めることにより、特有の粒子が存
在する分布データ上の領域、すなわち異常粒子の判定領
域が決定されるので、その決定を容易にかつ、客観的に
行うことができる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、細胞や血球のような
粒子や無機微粒子などを分析する粒子分析装置に関し、
とくに、検体を測定して作成した血球のスキャッタグラ
ムから異常血球を識別するための粒子判定基準の決定方
法およびその装置並びにその判定基準を用いた粒子分析
装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の血液分析装置においては、検体に
含まれる血球のスキャッタグラムを作成し、予めスキャ
ッタグラム中に粒子判定基準として設定された判定領域
に出現する異常血球の数を計数して、その数に応じて検
体の状態を判定し、多数の検体を能率よくスクリーニン
グ検査するようにしたものが知られている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな判定領域を予め適正に決定することは、血液学や試
薬特性などに精通した熟練者でなければ難しいという問
題点があった。
【０００４】この発明はこのような事情を考慮してなさ
れたもので、熟練を要することなく、容易に判定領域を
決定することができる粒子判定基準の決定方法と装置、
および、その粒子分析装置を提供するものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段およびその作用】この発明
は、検体の粒子の分布データに対し粒子判定基準として
所定領域を設定し、その所定領域に出現する粒子に基づ
いて検体の粒子を分析するための粒子判定基準の決定方
法であって、第１カテゴリーに属する第１検体群の各分
布データを積算して第１基本分布データを作成する第１
工程と、第２カテゴリーに属する第２検体群の各分布デ
ータを積算して第２基本分布データを作成する第２工程
と、第１および第２基本分布データを比較して第１およ
び第２カテゴリーのいずれか一方に特有の粒子が存在す
る分布データ上の領域を算出する第３工程からなり、算
出した領域を粒子判定基準とする粒子判定基準の決定方
法を提供するものである。
【０００６】さらに、この発明は、検体の粒子の分布デ
ータに対し粒子判定基準として判定領域を設定し、その
判定領域に出現する粒子に基づいて検体の粒子を分析す
るための粒子判定基準の決定装置であって、第１カテゴ
リーに属する第１検体群の各分布データを記憶する第１
記憶手段と、第２カテゴリーに属する第２検体群の各分
布データを記憶する第２記憶手段と、第１検体群の各分
布データを積算して第１基本分布データを作成する第１
データ作成手段と、第２検体群の各分布データを積算し
て第２基本分布データを作成する第２データ作成手段
と、第１基本分布データと第２基本分布データとを比較
して第１および第２カテゴリーのいずれか一方に特有の
粒子が存在する分布データ上の領域を粒子判定基準とし
て算出する領域決定手段を備えた粒子判定基準の決定装
置を提供するものである。
【０００７】この発明の粒子分析装置における分析対象
粒子は、体液中の各種細胞、血球、無機微粒子のような
粒子を含む。
【０００８】第１カテゴリーに属する第１検体とは、検
体に含まれる粒子の形態やサイズなどの特徴を示すパラ
メータが、所定範囲内に分布すると考えられる検体、例
えば、正常な複数の人体から採取した正常な血液の検体
である。
【０００９】これに対して、第２カテゴリーに属する第
２検体とは、検体に含まれる粒子の形態やサイズなどの
特徴を示すパラメータが、前記所定範囲と異なる範囲に
も分布すると考えられる検体、例えば、特定の疾患を有
する人体から採取した異常な血液検体（芽球出現検体、
未成熟顆粒球出現検体、左方移動検体又は赤芽球出現検
体のような検体）である。
【００１０】また、検体に含まれる粒子の分布データと
は、検体に含まれる粒子を分類するために、電気的、光
学的に計測した粒子の形態やサイズなどの特徴を示すパ
ラメータ（電気抵抗、前方散乱光強度、側方散乱光強
度、蛍光強度など）により分布図、つまり、スキャッタ
グラム又はヒストグラムを表わすためのデータのことで
ある。分布データは、分布図における粒子のアドレスと
度数から構成される。
【００１１】また、検体群の各分布データを積算して基
本分布データを作成するとは、検体群から得られた全分
布図について、アドレス毎に度数（粒子数）を重畳（加
算）することによって新しい１つの分布図（スキャッタ
グラム）を形成することである。
【００１２】また、第１および第２基本分布データを比
較して決定される、第１および第２カテゴリーのいずれ
かに特有の粒子が存在する分布データ上の領域とは、第
１および第２基本分布データを比較したとき、いずれか
一方のみが存在する分布データ上の領域であってもよい
し、第１および第２基本分布データの比を算出し、その
比が所定値よりも大きい分布データ上の領域であっても
よいし、さらに、その両方の領域であってもよい。
【００１３】なお、第１および第２記憶手段、第１およ
び第２データ作成手段と、領域算出手段は、ＲＡＭ，Ｒ
ＯＭおよびＣＰＵからなるマイクロコンピュータを用い
て一体的に構成することができる。
【００１４】さらに、この発明は、前記粒子判定基準の
決定装置によって決定された領域を判定領域として記憶
する判定領域記憶手段と、検体を測定しその検体に含ま
れる粒子の分布データを作成する分布データ作成手段
と、作成された分布データについて前記判定領域内に存
在する粒子を判定する判定手段と、判定手段の判定結果
を出力する出力手段を備えた粒子分析装置を提供するも
のである。
【００１５】そして、判定領域記憶手段は、前記粒子判
定基準の決定装置によって決定された領域を判定領域と
して記憶し、分布データ作成手段は、検体を測定して分
布データを作成し、判定手段は、その分布データについ
て前記判定領域内に存在（出現）する粒子を判定する。
【００１６】ここで、分布データ作成手段の代りに予め
作成された任意の分布データを入力する入力手段、例え
ば、光ディスク読取装置を備え、判定手段は入力された
分布データについて判定領域内に存在する粒子を判定す
るようにしてもよい。
【００１７】
【実施例】図１は、この発明の一実施例を示す粒子分析
装置の基本構成図であり、粒子分析装置１００は、細胞
を整列させて流すフローセル３と、このフローセル３内
を流れる細胞にレーザ光を照射する光照射手段１と、細
胞によって散乱された２種類の前方散乱光をそれぞれ検
知し得る少なくとも２個に分画された受光センサー部を
有する受光手段６と、光照射手段１から出射されたレー
ザ光をフローセル３に集光する第１集光手段２と、細胞
によって散乱された２種類の前記前方散乱光を光照射手
段１から出射されるレーザ光の光軸とほぼ平行になるよ
うに集光する第２集光手段５と、光照射手段１からの直
接光の通過を阻止するビームストッパ４を備える。
【００１８】また、粒子分析装置１００は、受光手段６
によって検知された２種類の前方散乱光のパルス信号を
分析する信号分析手段７を備え、白血球を前記フローセ
ル３に流し、フローセル３によって細流化された白血球
によって散乱された２種類の前方散乱光を受光手段６に
よって検出し、信号分析手段７によって白血球を分析
し、その結果を表示手段８に表示させる。
【００１９】図２は図１の要部詳細図であり、図２にお
いて、２１は、光照射手段１としての半導体レーザであ
り、これには、たとえば東芝製半導体レーザTOLD9421
（光出力最大５mW、出力波長650nm）を用いる。
【００２０】２２はコリメータレンズ、２３はコンデン
サレンズであり、これらは第１集光手段２を構成する。
半導体レーザ２から発せられたレーザ光はフローセル３
内の粒子が流れる部分に集光される。 フローセル３に
は、試薬によって処理された血液が細流化され（シース
フローが形成され）図２では紙面の裏から表の方向に向
かって流される。
【００２１】また、半導体レーザ２１の位置する側とは
反対側つまりフローセル３の後方には、ビームストッパ
４と、第２集光手段５としてのコレクタレンズ２５とが
配置され、さらに少し離れて受光手段６であるフォトダ
イオード２６が１つ配置される。ビームストッパ４はフ
ローセル３を透過した中央部のレーザ光（直接光）を阻
止するためにフローセルの流れ方向に延びる細長い板で
ある。
【００２２】コレクタレンズ２５は、フローセル３を流
れる細胞で散乱された前方散乱光を光軸に平行になるよ
うに集光するレンズであり、第２集光手段５を構成す
る。
【００２３】フォトダイオード２６は、コレクタレンズ
２５によって光軸に平行とされた前方散乱光を受光する
が、散乱光のうち２種類の前方散乱光を受光できるよう
な分画された受光面を持つ。
【００２４】図３は、フォトダイオード２６の斜視図、
図４はその受光面の形状を示す説明図である。フォトダ
イオード２６は、図４に示すように、中央部に円状の受
光面Ｃ、周辺部に半円状の受光面Ａを備える。
【００２５】そして、フォトダイオード２６は、光軸に
対して１°から５°までの低角前方散乱光と、光軸に対
して６°から２０°までの高角前方散乱光を、それぞれ
受光面Ｃと受光面Ａで検出する。
【００２６】低角前方散乱光は、細胞の大きさを反映す
るものであり、高角前方散乱光は、細胞の内部形態を反
映するものであるので、これらの散乱光から得られる信
号を分析することによって、細胞の計数及び分類が可能
となる。ここで、たとえば受光面Ｃの直径は、１．５m
m、半円状の受光面Ａは直径６mm程度の円の一部として
形成される。
【００２７】フォトダイオード２６は、通常用いられる
フォトダイオードと同様に、図３に示すように金属缶タ
イプの容器の収容され、受光した散乱光強度に対応した
電気パルス信号を出力する端子を数本備えている。
【００２８】この端子は、図１に示すように信号分析手
段７に接続される。信号分析手段７は、増幅回路、ピー
ク検出回路、Ａ／Ｄ変換回路及びマイクロコンピュータ
等から構成される。マイクロコンピュータは、ＣＰＵ，
ＲＯＭ，ＲＡＭなどを備え、キーボードやマウスなどの
入力装置が必要に応じて接続される。また、表示手段８
は、ＣＲＴやＬＣＤやプリンタなどにより構成される。
【００２９】フォトダイオード２６から出力される電気
パルス信号は、低角前方散乱光と高角前方散乱光の光強
度に対応した２種類の信号であり、フローセル３の光照
射領域を通過する細胞ごとに出力される。
【００３０】信号分析手段７では、上述のような電気パ
ルス信号を受けて、そのパルスのピーク値、パルス幅及
びパルス波形の面積等を計測することによって、細胞分
析に必要なデータを導出し、細胞の計数及び分類を行
う。
【００３１】図５は、粒子分析装置１００において、白
血球の分類を行ったときに表示される分布図、つまりス
キャッタグラムの例を示す。ここで、横軸（Ｘ軸）は高
角前方散乱光パルスの強度ＩＨを示し、縦軸（Ｙ軸）は
低角前方散乱光パルスの強度ＩＬを示している。
【００３２】このスキャッタグラムは、図６に示すよう
に、リンパ球が集団（クラスタ）Ｌとして、単球が集団
Ｍとして、好酸球以外の顆粒球が集団Ｇとして、好酸球
が集団Ｅとして、４つの集団に分類される。
【００３３】図６において、破線で囲まれた領域Ｗは、
予め信号分析手段７に設定された異常粒子判定領域（以
下、判定領域という）の１例である。（この実施例で
は、領域Ｗを未成熟顆粒球出現領域としている）。そし
て、領域Ｗ内に、図７に示すように検出細胞（未成熟顆
粒球）が出現する（プロットされる）場合には、信号分
析手段７は、出現数を計数し、その数が所定値を越える
と、表示手段８に、例えば、“ＰＯＳＩＴＩＶＥ（陽
性）”というメッセージと、その異常細胞（未成熟顆粒
球）の出現に対応したメッセージを表示する。
【００３４】なお、ここでは、説明を省略するが、判定
領域としては、上記の未成熟顆粒の判定領域以外に、芽
球、左方移動、異型リンパ球および有核赤血球などの判
定領域を設定することができる。従って、粒子分析装置
１００を用いれば、複数の異なる検体についてスクリー
ニング検査を能率よく行うことができる。
【００３５】次に、この判定領域の決定方法とその装置
について説明する。まず、粒子分析装置１００におい
て、信号分析手段７に、図８に示すように粒子判定基準
決定装置２００を接続する。粒子判定基準決定装置２０
０は、第１記憶手段１０、第２記憶手段１１、第１デー
タ作成手段１２、第２データ作成手段１３、および領域
決定手段１４を備え、マイクロコンピュータやパーソナ
ルコンピュータによって構成される。
【００３６】次に、複数の正常な検体と、複数の異常な
検体（ここでは、未成熟顆粒球が出現する検体）につい
て、粒子分析装置１００で分析して各スキャッタグラム
を作成する。
【００３７】装置２００は、各スキャッタグラムのデー
タを信号分析手段７から受け取り、次に説明する２つの
方法、すなわち(1)出現粒子数法と(2)出現確率法とによ
って、判定領域を決定し、決定した領域を、図６の領域
Ｗのように、信号分析手段７に設定する。なお、この
時、後述する判定領域の位置決め用基準点（領域基準
点）も信号分析手段７に設定される。
【００３８】（１）出現粒子数法 説明を簡単にするために、図５に示すようなスキャッタ
グラムの平面上の各ドットの座標（アドレス）(X,Y)を
図９のように定義し、各アドレスに対する度数をＦ(X,
Y)で表わすとする。すなわちスキャッタグラムを表わす
分布データをＦ(X,Y)とする（図９において例えば、ｎ
＝２５６）。
【００３９】そして、Ｎ件（例えば２００件）の正常な
検体について粒子分析装置１００で、各スキャッタグラ
ムを作成する。図１０(a)に示すＮ個の分布データＦ
1(X,Y)，Ｆ2(X,Y)，…，ＦN(X,Y)を、装置２００の第１
記憶手段１０に格納する。
【００４０】次に、Ｍ件（例えば１００件）の異常な検
体（未成熟顆粒球出現検体）について粒子分析装置１０
０でスキャッタグラムを作成する。図１０(b)に示すＭ
個の分布データＧ1(X,Y)，Ｇ2(X,Y)，…，ＧM(X,Y)が装
置２００の第２記憶手段１１に格納される。第１データ
作成手段１２は、図１１の(a)に示すように、第１記憶
手段１０に格納された分布データを重ね合わせる（アド
レス単位に加算する）。
【００４１】つまり、 Ｆ♯(X,Y)＝Ｆ1(X,Y)＋Ｆ2(X,Y)＋…＋ＦN(X,Y)…(1) によって図１２の(a)に示すように基本正常スキャッタ
グラムの分布データＦ♯(X,Y)を算出する。
【００４２】一方、第２データ作成手段１３は、図１１
の(b)に示すように、第２記憶手段１１に格納された分
布データを重ね合わせる（アドレス単位に加算する）。
つまり、 Ｇ♯(X,Y)＝〔Ｇ1(X,Y)＋Ｇ2(X,Y)＋…＋ＧM(X,Y)〕・(N/M)…(2) によって、図１２の(b)に示すように基本異常スキャッ
タグラムの分布データＧ♯(X,Y)を算出する。なお、式
(2)の右辺の(N/M)は式(1)とスキャッタグラム件数を合
わせるために乗じたものである。
【００４３】そして、図１２の(a)に示す分布データＦ
♯(X,Y)の表わすスキャッタグラムが、ノイズのような
余分な成分を含んで図１３の(a)のようになり、その断
面ヒストグラムが図１３の(b)に示すように裾で広がっ
ている場合には、所定のしきい値th1で裾がカットさ
れ、それぞれ、図１４の(a)と(b)に示されるように修正
される。
【００４４】つまり、 Ｆ♯th(X,Y) ＝Ｆ♯(X,Y) −th1 （Ｆ♯(X,Y) ＞th1 ）…(3) Ｆ♯th(X,Y) ＝０ （Ｆ♯(X,Y) ≦th1 ） から算出された図１４の(a)に示すＦ♯th(X,Y)が基本正
常スキャッタグラムの分布データになる。
【００４５】そこで、領域決定手段１４は、次のように
して判定領域を決定する。まず、図１５の(a)と(b)に示
すように基本異常スキャッタグラムＧ♯(X,Y)から基本
正常スキャッタグラムＦ♯th(X,Y)を型抜きする。
【００４６】その結果、図１６の(a)に示すようなスキ
ャッタグラムＨ♯(X,Y)を得る。図１６の(b)は、その断
面ヒストグラムである。つまり、 Ｈ♯(X,Y) ＝Ｇ♯(X,Y) （Ｆ♯th(X,Y) ＝０のとき） Ｈ♯(X,Y) ＝０ （Ｆ♯th(X,Y) ＞０のとき） として算出される。
【００４７】ここで、図１６の(a)に示すように得られ
た領域は複数個存在する。従って、それを最も典型的な
１個に絞るため、図１６の(b)に示すようにしきい値ｔ
ｈ２でカットする。
【００４８】つまり、 Ｈ♯th(X,Y) ＝Ｈ♯(X,Y) −th2 （Ｈ♯(X,Y) ＞ｔｈ２）…(5) Ｈ♯th(X,Y) ＝０ （Ｈ♯(X,Y) ≦ｔｈ２） を演算する。
【００４９】次に、 Ｉ♯(X,Y)＝１ （Ｈ♯th(X,Y)＞０）…(6) Ｉ♯(X,Y)＝０ （Ｈ♯th(X,Y)＝０） を演算して、図１７に示す判定領域Ｗ♯を表わす分布デ
ータＩ♯(X,Y)を決定する。
【００５０】（２）出現確率法 前述のように、正常検体および異常検体について作成さ
れたスキャッタグラムの分布データが、図１０の(a)と
(b)に示すように、第１記憶手段１０と第２記憶手段１
２にそれぞれ格納されると、第１データ作成手段１２と
第２データ作成手段１３は、それぞれ、各スキャッタグ
ラムの分布データを、次式により、正規化する。
【００５１】
【数１】
【００５２】ここで、正規化とは、１つのスキャッタグ
ラムについて、それを形成する総細胞数に対する各ドッ
トにおける細胞数の比率（％）、つまり、出現確率を求
め、その比率によってスキャッタグラムを形成し直すこ
とである。
【００５３】次に、第１データ作成手段１２および第２
データ作成手段１３は、図１８の(a)と(b)に示すよう
に、各分布データを重ね合わせる（アドレス単位に加算
する）。つまり、 Ｆ％(X,Y)＝Ｆ1％(X,Y)＋Ｆ2％(X,Y)＋…＋ＦN％(X,Y)…(9) Ｇ％(X,Y)＝Ｇ1％(X,Y)＋Ｇ2％(X,Y)＋…＋ＧM％(X,Y)(N/M)…(10) を算出する。これらが、図１９の(a)と(b)とに示す基本
正常スキャッタグラムの分布データＦ％(X,Y)と基本異
常スキャッタグラムの分布データＧ％(X,Y)になる。
【００５４】そこで、領域決定手段１４は、次のように
して判定領域を決定する。まず、基本異常スキャッタグ
ラムの分布データＧ％(X,Y)を、基本正常スキャッタグ
ラムの分布データＦ％(X,Y)で除算して、次式のように
Ｈ％(X,Y)を算出する。 Ｈ％(X,Y) ＝Ｇ％(X,Y) ／Ｆ％(X,Y) （Ｇ％(X,Y) ≧Ｆ％(X,Y)）…(11) Ｈ％(X,Y) ＝０ （Ｇ％(X,Y) ＜Ｆ％(X,Y) ）
【００５５】そして、図２０の(a)に示すようにＨ％(X,
Y)の示すスキャッタグラムについて、図２０の(b)に示
すように、しきい値th3でカットする。つまり、 Ｈ％th(X,Y) ＝Ｈ％(X,Y) −th3 （Ｈ％(X,Y) ＞th3 ）…(12) Ｈ％th(X,Y) ＝０ （Ｈ％(X,Y) ≦th3 ） を演算する。なお、図２０の(b)は図２０の(a)の要部断
面ヒストグラムである。
【００５６】次に、 Ｉ％(X,Y)＝１ （Ｈ％th(X,Y)＞０） …(13) Ｉ％(X,Y)＝０ （Ｈ♯th(X,Y)＝０）
を演算して、図２１に示す判定領域
Ｗ％を表わす領域データを算出する。
【００５７】このようにして判定領域Ｗ♯およびＷ％の
領域データが算出されると、領域決定手段１４は、これ
らの領域の位置決め用基準点（以下、領域基準点とい
う）Ｐの座標、即ちＰ（ｍ1，ｎ1）を式(1)又は(3)によ
って得られるスキャッタグラムの集団Ｇの統計学的重心
として算出する。そして、これらの領域データおよび領
域基準点の座標が信号分析手段７に図２２に示すように
設定される。
【００５８】次に、このように設定された判定領域の較
正方法およびその装置について説明する。図２５は図１
に示す信号分析手段７の詳細ブロック図であり、信号分
析手段７は、受光手段６からの信号をうけてスキャッタ
グラムの分布データ（分布図）を作成する分布データ作
成手段２１、作成された分布データを記憶する分布デー
タ記憶手段２２、スキャッタグラムの分布データの各集
団の位置を示す集団基準点を抽出する基準点抽出手段２
５、領域決定手段１４によって算出される領域基準点を
記憶する領域基準点記憶手段２３、領域決定手段１４に
よって決定される判定領域を記憶する判定領域記憶手段
２４、集団基準点と領域基準点の各座標を比較して判定
領域の移動量を算出する移動量算出手段２６、その移動
量に基づいて判定領域のスキャッタグラム上の位置を較
正する判定領域較正手段２７、および判定領域に出現す
る細胞数を計数して異常判定を行う異常判定手段２８を
備える。
【００５９】そこで、検査すべき１つの検体がフローセ
ル３に供給されると、信号分析装置７の分布データ作成
手段２１は、その検体についてのスキャッタグラムを図
２３に示すように作成し、その分布データを分布データ
記憶手段２２に格納する。次に、基準点抽出手段２５
は、作成されたスキャッタグラムの集団Ｇの統計学的重
心Ｑ(m2,n2) を算出してそれを集団基準点として抽出す
る。
【００６０】移動量算出手段２６は、判定領域Ｗ♯，Ｗ
％の領域基準点Ｐ(m1,n1) を集団基準点Ｑ(m2,n2) に一
致させるために必要な移動量ΔＸ＝ｍ2−ｍ1，ΔＹ＝ｎ
2−ｎ1を算出する。
【００６１】そして、判定領域較正手段２７は、算出さ
れた移動量だけ、判定領域Ｗ♯，Ｗ％を移動させること
により、その判定領域の位置を図２４に示すように較正
する。異常判定手段２８は、前記スキャッタグラムに関
して、較正された判定領域内に出現する細胞数を計数
し、その数に応じたメッセージを表示手段８に表示させ
る。
【００６２】
【発明の効果】この発明によれば、異なる２種類のカテ
ゴリーに属する検体群の分布データの相違を統計的に算
出することにより、特有の粒子が存在する分布データ上
の領域、すなわち異常粒子の判定領域が決定されるの
で、その決定を容易にかつ、客観的に行うことができ
る。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施例を示すブロック図である。
【図２】図１の要部詳細図である。
【図３】図２の要部詳細斜視図である。
【図４】図２の要部説明図である。
【図５】実施例によって作成されるスキャッタグラムの
一例である。
【図６】図５のにおける集団を示す説明図である。
【図７】実施例の判定領域を示す説明図である。
【図８】図１の実施例に適用した判定領域決定装置を示
すブロック図である。
【図９】実施例のスキャッタグラムの座標を示す説明図
である。
【図１０】実施例の判定領域の決定方法を示す説明図で
ある。
【図１１】実施例の判定領域の決定方法を示す説明図で
ある。
【図１２】実施例の判定領域の決定方法を示す説明図で
ある。
【図１３】実施例の判定領域の決定方法を示す説明図で
ある。
【図１４】実施例の判定領域の決定方法を示す説明図で
ある。
【図１５】実施例の判定領域の決定方法を示す説明図で
ある。
【図１６】実施例の判定領域の決定方法を示す説明図で
ある。
【図１７】実施例の判定領域の決定方法を示す説明図で
ある。
【図１８】実施例の判定領域の決定方法を示す説明図で
ある。
【図１９】実施例の判定領域の決定方法を示す説明図で
ある。
【図２０】実施例の判定領域の決定方法を示す説明図で
ある。
【図２１】実施例の判定領域の決定方法を示す説明図で
ある。
【図２２】実施例のスキャッタグラムにおける判定領域
と領域基準点を示す説明図である。
【図２３】実施例のスキャッタグラムにおける判定領域
と集団との位置関係を示す説明図である。
【図２４】実施例のスキャッタグラムにおける判定領域
の位置の較正方法を示す説明図である。
【図２５】図１の要部詳細を示すブロック図である。
【符号の説明】
１ 光照射手段 ２ 第１集光手段 ３ フローセル ４ ビームストッパ ５ 第２集光手段 ６ 受光手段 ７ 信号分析手段 ８ 表示手段 ２１ 半導体レーザ ２２ コリメータレンズ ２３ コンデンサレンズ ２４ フローセル ２５ コレクタレンズ ２６ フォトダイオード ２７ ビームストッパ

Claims (12)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 検体の粒子の分布データに対し粒子判定
    基準として所定領域を設定し、その所定領域に出現する
    粒子に基づいて検体の粒子を分析するための粒子判定基
    準の決定方法であって、第１カテゴリーに属する第１検
    体群の各分布データを積算して第１基本分布データを作
    成する第１工程と、第２カテゴリーに属する第２検体群
    の各分布データを積算して第２基本分布データを作成す
    る第２工程と、第１および第２基本分布データを比較し
    て第１および第２カテゴリーのいずれか一方に特有の粒
    子が存在する分布データ上の領域を算出する第３工程か
    らなり、算出した領域を粒子判定基準とする粒子判定基
    準の決定方法。
  2. 【請求項２】 第１カテゴリーに属する第１検体群が、
    正常粒子からなる正常検体群であり、第２カテゴリーに
    属する第２検体群が、正常および異常粒子からなる異常
    検体群であり、特有の粒子が、前記異常粒子である請求
    項１記載の方法。
  3. 【請求項３】 粒子の分布データが、分布図における粒
    子のアドレスと度数からなるデータであり、第１および
    第２工程が各分布データの度数をアドレス単位に加算す
    ることによって、それぞれ第１および第２基本分布デー
    タを作成する工程である請求項１記載の方法。
  4. 【請求項４】 第３工程が、第１基本分布データと第２
    基本分布データとを比較していずれか一方のみが存在す
    る分布データ上の領域を粒子判定基準として算出する工
    程である請求項１記載の方法。
  5. 【請求項５】 第３工程が、第１基本分布データと第２
    基本分布データとの比を算出し、その比が所定値よりも
    大きい分布データ上の領域を粒子判定基準として算出す
    る工程である請求項１記載の方法。
  6. 【請求項６】 検体の粒子の分布データに対し粒子判定
    基準として判定領域を設定し、その判定領域に出現する
    粒子に基づいて検体の粒子を分析するための粒子判定基
    準の決定装置であって、第１カテゴリーに属する第１検
    体群の各分布データを記憶する第１記憶手段と、第２カ
    テゴリーに属する第２検体群の各分布データを記憶する
    第２記憶手段と、第１検体群の各分布データを積算して
    第１基本分布データを作成する第１データ作成手段と、
    第２検体群の各分布データを積算して第２基本分布デー
    タを作成する第２データ作成手段と、第１基本分布デー
    タと第２基本分布データとを比較して第１および第２カ
    テゴリーのいずれか一方に特有の粒子が存在する分布デ
    ータ上の領域を粒子判定基準として算出する領域決定手
    段を備えた粒子判定基準の決定装置。
  7. 【請求項７】 第１カテゴリーに属する第１検体群が、
    正常粒子からなる正常検体群であり、第２カテゴリーに
    属する第２検体群が、正常および異常粒子からなる異常
    検体群であり、特有の粒子が、前記異常粒子である請求
    項６の装置。
  8. 【請求項８】 粒子の分布データが、分布図における粒
    子のアドレスと度数からなるデータであり、第１および
    第２データ作成手段は、各分布データの度数をアドレス
    単位に加算することによって、それぞれ第１および第２
    基本分布データを作成することを特徴とする請求項６記
    載の装置。
  9. 【請求項９】 領域決定手段は、第１基本分布データと
    第２基本分布データとを比較していずれか一方のみが存
    在する分布データ上の領域を粒子判定基準として算出す
    る請求項６記載の装置。
  10. 【請求項１０】 領域決定手段は、第１基本分布データ
    と第２基本分布データとの比を算出し、その比が所定値
    よりも大きい分布データ上の領域を粒子判定基準として
    算出する請求項６記載の装置。
  11. 【請求項１１】 請求項６記載の装置によって算出され
    た領域を粒子判定基準として記憶する判定領域記憶手段
    と、任意の検体を測定しその検体の分布データを作成す
    る分布データ作成手段と、作成された分布データにおい
    て前記領域内に存在する粒子を判定する判定手段と、判
    定手段の判定結果を出力する出力手段を備えた粒子分析
    装置。
  12. 【請求項１２】 請求項６記載の装置によって算出され
    た領域を粒子判定基準として記憶する判定領域記憶手段
    と、任意の検体の分布データを入力する入力手段と、入
    力された分布データについて前記領域内に存在する粒子
    を判定する判定手段と、判定手段の判定結果を出力する
    出力手段を備えた粒子分析装置。
JP16875195A 1995-07-04 1995-07-04 粒子判定基準の決定方法およびその装置並びにその判定基準を用いた粒子分析装置 Expired - Fee Related JP3504030B2 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP16875195A JP3504030B2 (ja) 1995-07-04 1995-07-04 粒子判定基準の決定方法およびその装置並びにその判定基準を用いた粒子分析装置
US08/674,103 US5690105A (en) 1995-07-04 1996-07-03 Method and apparatus for determining a particle criterion and particle analyzer using the criterion

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP16875195A JP3504030B2 (ja) 1995-07-04 1995-07-04 粒子判定基準の決定方法およびその装置並びにその判定基準を用いた粒子分析装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPH0921740A true JPH0921740A (ja) 1997-01-21
JP3504030B2 JP3504030B2 (ja) 2004-03-08

Family

ID=15873759

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP16875195A Expired - Fee Related JP3504030B2 (ja) 1995-07-04 1995-07-04 粒子判定基準の決定方法およびその装置並びにその判定基準を用いた粒子分析装置

Country Status (2)

Country Link
US (1) US5690105A (ja)
JP (1) JP3504030B2 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003042936A (ja) * 2001-07-26 2003-02-13 Sysmex Corp ２次元分布図の分画方法とそれを用いた血液分析装置

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4708605B2 (ja) * 2000-07-24 2011-06-22 シスメックス株式会社 粒子分析装置とその粒子分画方法
US6535836B1 (en) * 2000-09-29 2003-03-18 Coulter International Corp. Method for the analysis of abnormal particle populations
US6979570B2 (en) * 2001-07-26 2005-12-27 Sysmex Corporation Particle analyzer and particle analyzing method
JP4817450B2 (ja) * 2007-01-31 2011-11-16 シスメックス株式会社 血液分析装置、血液分析方法およびコンピュータプログラム
ITMI20071632A1 (it) * 2007-08-06 2009-02-07 Consiglio Nazionale Ricerche Apparato per indagini citofluorimetriche e metodi di ottimizzazione della catena di condizionamento
ITMI20071631A1 (it) * 2007-08-06 2009-02-07 Consiglio Nazionale Ricerche Apparato per indagini citofluorimetriche
EP3611504B1 (en) * 2017-04-14 2021-12-29 National Cancer Center Japan Method for detecting effector-type t-cells, t-cells analyzing device and analyzing system

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2674705B2 (ja) * 1988-06-10 1997-11-12 東亜医用電子株式会社 一次元分布分画方法
US5257182B1 (en) * 1991-01-29 1996-05-07 Neuromedical Systems Inc Morphological classification system and method
US5187673A (en) * 1991-02-05 1993-02-16 Edward L. Carver, Jr. Method and apparatus for determining the distribution of constituent subpopulations within a population of particles having overlapping subpopulations
US5548395A (en) * 1991-09-20 1996-08-20 Toa Medical Electronics Co., Ltd. Particle analyzer
JP3102938B2 (ja) * 1991-12-30 2000-10-23 シスメックス株式会社 粒子画像分析装置
JP3130628B2 (ja) * 1992-01-30 2001-01-31 シスメックス株式会社 粒子判定装置
JP3215175B2 (ja) * 1992-08-10 2001-10-02 シスメックス株式会社 粒子分析装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003042936A (ja) * 2001-07-26 2003-02-13 Sysmex Corp ２次元分布図の分画方法とそれを用いた血液分析装置

Also Published As

Publication number Publication date
JP3504030B2 (ja) 2004-03-08
US5690105A (en) 1997-11-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP3375203B2 (ja) 細胞分析装置
US7390662B2 (en) Method and apparatus for performing platelet measurement
JP2505873B2 (ja) 散乱光による粒子分析装置
US6133995A (en) Particle measuring apparatus
US5616501A (en) Reticulocyte analyzing method and apparatus utilizing light scatter techniques
US4727020A (en) Method for analysis of subpopulations of blood cells
EP1438564B1 (en) High numerical aperture flow cytometer and method of using same
EP0515099B1 (en) Apparatus for analyzing cells in urine
US5719666A (en) Particle analyzer classifying particles of various biological types using a correlation of measurements
CN1153063C (zh) 尿液中有形成分分析装置
JP2815435B2 (ja) 粒子解析装置及び血球カウンタ
CN106687810B (zh) 一种非诊断目的的有核红细胞报警方法、装置及流式细胞分析仪
US20050176152A1 (en) Method of measurement of nucleated red blood cells
US20120075630A1 (en) Transducer Module
CN107576634B (zh) 血液细胞分析仪及其细胞的识别方法与系统
CN106662572A (zh) 细胞分析仪、粒子分类方法及装置
JPH0293342A (ja) 核の分葉指数を求めるための粒子分析装置及び方法
EP0008874B1 (en) Method and apparatus for discriminating red blood cells from platelets
JP3504030B2 (ja) 粒子判定基準の決定方法およびその装置並びにその判定基準を用いた粒子分析装置
JP3504029B2 (ja) 粒子分析装置
JP3642658B2 (ja) 尿中有形成分分析装置および分析方法
US5684584A (en) Apparatus for analyzing cells in urine
JPH1130580A (ja) 粒子測定装置
AU3597600A (en) High numerical aperture flow cytometer and method of using same
EP0585754A1 (en) Method and apparatus for measurement of fluorescence pulse area/peak for cell size analysis

Legal Events

Date Code Title Description
A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20031209

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20071219

Year of fee payment: 4

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091219

Year of fee payment: 6

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees