JPH0979985A - 粒子反応パターン判定方法およびその装置 - Google Patents
粒子反応パターン判定方法およびその装置Info
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- JPH0979985A JPH0979985A JP23433495A JP23433495A JPH0979985A JP H0979985 A JPH0979985 A JP H0979985A JP 23433495 A JP23433495 A JP 23433495A JP 23433495 A JP23433495 A JP 23433495A JP H0979985 A JPH0979985 A JP H0979985A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】反応パターンと気泡パターンとを良好に分離す
ることができ、もって反応パターンを精度よく検出で
き、信頼性の高いパターン判定を実現する。 【解決手段】検査対象から得られた二次元画像データＳ
を回路４１，４２を使って高低２つの閾値でスライス
し、このスライスによって分離された各領域のスライス
レベル間での面積差から回路５０を使って各領域の急峻
度を求め、また、回路５１，５２を使って各領域のスラ
イスレベルでの円形度を求め、さらに回路４７を使って
各領域の最大値を求め、得られた最大値、円形度および
急峻度のデータと気泡判断基準データとを比較して各領
域の中に気泡領域が存在するか否か判定し、気泡領域が
存在するときには二次元画像データから気泡領域の二次
元画像データを削除したデータを基にして粒子パターン
判定回路５５でパターンを判定するようにしている。
ることができ、もって反応パターンを精度よく検出で
き、信頼性の高いパターン判定を実現する。 【解決手段】検査対象から得られた二次元画像データＳ
を回路４１，４２を使って高低２つの閾値でスライス
し、このスライスによって分離された各領域のスライス
レベル間での面積差から回路５０を使って各領域の急峻
度を求め、また、回路５１，５２を使って各領域のスラ
イスレベルでの円形度を求め、さらに回路４７を使って
各領域の最大値を求め、得られた最大値、円形度および
急峻度のデータと気泡判断基準データとを比較して各領
域の中に気泡領域が存在するか否か判定し、気泡領域が
存在するときには二次元画像データから気泡領域の二次
元画像データを削除したデータを基にして粒子パターン
判定回路５５でパターンを判定するようにしている。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、血液中の抗原抗体
の検出や細菌感受性の検査などを行う目的で、いわゆる
マイクロタイター法を実行するときに必要なパターン判
定の自動化に寄与できる粒子反応パターン判定方法およ
びその装置に関する。
の検出や細菌感受性の検査などを行う目的で、いわゆる
マイクロタイター法を実行するときに必要なパターン判
定の自動化に寄与できる粒子反応パターン判定方法およ
びその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】医療分野では、血液型の判定、抗原抗体
の検出、各種蛋白質の検出、ビールス等の検出、細菌感
受性の検査を行うとき、マイクロタイター法で検出・判
定することが広く行われている。
の検出、各種蛋白質の検出、ビールス等の検出、細菌感
受性の検査を行うとき、マイクロタイター法で検出・判
定することが広く行われている。
【０００３】このマイクロタイター法を実施する場合に
は、検体を収容するために、図３に示すようなマイクロ
タイタープレート（以後、ＭＴＰと略称する。）１と呼
称されている検体収容容器が使用される。
は、検体を収容するために、図３に示すようなマイクロ
タイタープレート（以後、ＭＴＰと略称する。）１と呼
称されている検体収容容器が使用される。
【０００４】ＭＴＰ１は、通常、アクリル樹脂、ポリス
チレン、ポリ塩化ビニールなどの透光性のプラスチック
で形成されており、検体を収容するためのウエル２を、
たとえば８×１２の配列で９６個備えている。ウエル２
相互の間隔は一定に保たれており、各ウエル２の底壁は
図４に示すようにＵ字状あるいはＶ字状に形成されてい
る。ＭＴＰ１の周壁３は、ウエル２の深さより所定だけ
高く形成されており、その下端周縁部には水平方向外方
に向けて２ｍｍ程度突出する厚さ３ｍｍ程度のリブ４が
形成されている。そして、リブ４の下面で内周縁部に
は、周壁３の厚みに相当する幅の切欠部５が形成されて
おり、この切欠部５と別のＭＴＰの上端部とを嵌合させ
ることによって、ＭＴＰ１を複数積層できるようになっ
ている。また、周壁３の外面には図３に示すように、各
ＭＴＰを識別するためのバーコードラベル６を貼着する
領域が設定されている。
チレン、ポリ塩化ビニールなどの透光性のプラスチック
で形成されており、検体を収容するためのウエル２を、
たとえば８×１２の配列で９６個備えている。ウエル２
相互の間隔は一定に保たれており、各ウエル２の底壁は
図４に示すようにＵ字状あるいはＶ字状に形成されてい
る。ＭＴＰ１の周壁３は、ウエル２の深さより所定だけ
高く形成されており、その下端周縁部には水平方向外方
に向けて２ｍｍ程度突出する厚さ３ｍｍ程度のリブ４が
形成されている。そして、リブ４の下面で内周縁部に
は、周壁３の厚みに相当する幅の切欠部５が形成されて
おり、この切欠部５と別のＭＴＰの上端部とを嵌合させ
ることによって、ＭＴＰ１を複数積層できるようになっ
ている。また、周壁３の外面には図３に示すように、各
ＭＴＰを識別するためのバーコードラベル６を貼着する
領域が設定されている。
【０００５】このように構成されたＭＴＰ１を用いてマ
イクロタイター法で、たとえば抗原抗体反応を検査する
場合には、図４に示すように、採取した血液７をウエル
２内に収容し、これに試薬を添加する。この試薬の添加
によって粒子反応が起こり、この粒子反応は図５(a) に
示すようにパターン８として現れる。このパターン８の
面積は反応の程度を表している。そこで、パターン８の
たとえば面積を基準面積と比較し、図５(b) に示すよう
に陰性（−）か陽性（＋）かを判定するようにしてい
る。
イクロタイター法で、たとえば抗原抗体反応を検査する
場合には、図４に示すように、採取した血液７をウエル
２内に収容し、これに試薬を添加する。この試薬の添加
によって粒子反応が起こり、この粒子反応は図５(a) に
示すようにパターン８として現れる。このパターン８の
面積は反応の程度を表している。そこで、パターン８の
たとえば面積を基準面積と比較し、図５(b) に示すよう
に陰性（−）か陽性（＋）かを判定するようにしてい
る。
【０００６】ところで、上述した粒子反応パターンの判
定は、検査者の目視によって行われている場合が多い。
しかし、最近では画像処理技術を応用してパターン判定
を自動化する試みがなされている。
定は、検査者の目視によって行われている場合が多い。
しかし、最近では画像処理技術を応用してパターン判定
を自動化する試みがなされている。
【０００７】図６には粒子反応パターンの判定を自動化
した従来の粒子反応パターン判定装置の概略構成が示さ
れている。この装置では、検査に供されるＭＴＰ１を水
平に保持するＭＴＰ保持台１１を備えている。ＭＴＰ保
持台１１の下方には、ＭＴＰ保持台１１に保持されてい
るＭＴＰ１の下面に向けて照明光を照射する照明装置１
２が設けられている。この照明装置１２は、光源１３か
ら放射された光を拡散板１４に通し、この拡散板１４に
よって拡散された光を照明光としてＭＴＰ１の下面に照
射する。
した従来の粒子反応パターン判定装置の概略構成が示さ
れている。この装置では、検査に供されるＭＴＰ１を水
平に保持するＭＴＰ保持台１１を備えている。ＭＴＰ保
持台１１の下方には、ＭＴＰ保持台１１に保持されてい
るＭＴＰ１の下面に向けて照明光を照射する照明装置１
２が設けられている。この照明装置１２は、光源１３か
ら放射された光を拡散板１４に通し、この拡散板１４に
よって拡散された光を照明光としてＭＴＰ１の下面に照
射する。
【０００８】一方、ＭＴＰ保持台１１の上方にはＭＴＰ
１の各ウエル２内の粒子反応パターン像を検出するＣＣ
ＤＴＶカメラ等で代表されるパターン検出器１５が配置
されている。
１の各ウエル２内の粒子反応パターン像を検出するＣＣ
ＤＴＶカメラ等で代表されるパターン検出器１５が配置
されている。
【０００９】パターン検出器１５で検出された各パター
ン情報と図示しないバーコードリーダで読み取られた識
別情報とは判定処理装置１６に導入される。判定処理装
置１６は、各ウエル毎に得られたパターン情報と基準と
なるパターン情報とを比較して図５(b) に示すような判
定結果を求める。そして、この判定結果と識別情報とを
プリンタ１７へ出力する。なお、ＭＴＰ１を自動搬送す
るようにした装置も考えられている。
ン情報と図示しないバーコードリーダで読み取られた識
別情報とは判定処理装置１６に導入される。判定処理装
置１６は、各ウエル毎に得られたパターン情報と基準と
なるパターン情報とを比較して図５(b) に示すような判
定結果を求める。そして、この判定結果と識別情報とを
プリンタ１７へ出力する。なお、ＭＴＰ１を自動搬送す
るようにした装置も考えられている。
【００１０】しかしながら、上記のように構成された従
来の粒子反応パターン判定装置にあっては次のような問
題があった。すなわち、上述したマイクロタイター法を
実行するとき、ウエル２の検体中に気泡の含まれている
場合が往々してある。気泡は反応とは関係ないが、従来
の装置では気泡も反応パターンの一部として検出しまう
ため、正確な判定を行うことが困難であった。
来の粒子反応パターン判定装置にあっては次のような問
題があった。すなわち、上述したマイクロタイター法を
実行するとき、ウエル２の検体中に気泡の含まれている
場合が往々してある。気泡は反応とは関係ないが、従来
の装置では気泡も反応パターンの一部として検出しまう
ため、正確な判定を行うことが困難であった。
【００１１】なお、気泡を撮像したときに得られる輝度
分布パターンは反応パターンの輝度分布に較べて変化率
が大きい。このことを利用してパターン検出器で検出さ
れた輝度分布を微分し、この微分値の分布に基づいて気
泡の混入を判定するようにした装置も考えられている。
分布パターンは反応パターンの輝度分布に較べて変化率
が大きい。このことを利用してパターン検出器で検出さ
れた輝度分布を微分し、この微分値の分布に基づいて気
泡の混入を判定するようにした装置も考えられている。
【００１２】しかし、細菌感受性反応などにおいては、
図７に反転輝度レベルとして反応パターンの輝度分布２
１を示すように、局所的に極めて急峻な箇所２２を持つ
反応の生じることがあり、この急峻な箇所２２では気泡
の微分値と同程度となる。また、急峻な箇所は１箇所に
限らず複数生じることもある。したがって、微分値の分
布のみで気泡を判定すると、誤った判定が行われる場合
があった。
図７に反転輝度レベルとして反応パターンの輝度分布２
１を示すように、局所的に極めて急峻な箇所２２を持つ
反応の生じることがあり、この急峻な箇所２２では気泡
の微分値と同程度となる。また、急峻な箇所は１箇所に
限らず複数生じることもある。したがって、微分値の分
布のみで気泡を判定すると、誤った判定が行われる場合
があった。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】上述の如く、従来の粒
子反応パターン判定装置にあっては、ウエル中に混入し
た気泡の影響を受けて反応パターンを精度よく検出する
ことが困難で、信頼性の高いパターン判定を行えない問
題があった。
子反応パターン判定装置にあっては、ウエル中に混入し
た気泡の影響を受けて反応パターンを精度よく検出する
ことが困難で、信頼性の高いパターン判定を行えない問
題があった。
【００１４】そこで本発明は、反応パターンと気泡パタ
ーンとを良好に分離することができ、もって反応パター
ンを精度よく検出でき、信頼性の高いパターン判定の実
現に寄与できる粒子反応パターン判定方法およびその装
置を提供することを目的としている。
ーンとを良好に分離することができ、もって反応パター
ンを精度よく検出でき、信頼性の高いパターン判定の実
現に寄与できる粒子反応パターン判定方法およびその装
置を提供することを目的としている。
【００１５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１に係る発明では、粒子反応パターンを判定
するに当って、検査対象から得られた二次元画像データ
を高低２つの閾値でスライスし、このスライスによって
分離された各領域のスライスレベル間での面積差から各
領域の急峻度を求めるとともに前記各領域のスライスレ
ベルでの円形度を求め、さらに前記各領域の最大値を求
め、得られた最大値、円形度および急峻度のデータと気
泡判断基準データとを比較して前記各領域の中に気泡領
域が存在するか否か判定し、気泡領域が存在するときに
は前記二次元画像データから気泡領域の二次元画像デー
タを削除したデータを基にしてパターンを判定するよう
にしている。
に、請求項１に係る発明では、粒子反応パターンを判定
するに当って、検査対象から得られた二次元画像データ
を高低２つの閾値でスライスし、このスライスによって
分離された各領域のスライスレベル間での面積差から各
領域の急峻度を求めるとともに前記各領域のスライスレ
ベルでの円形度を求め、さらに前記各領域の最大値を求
め、得られた最大値、円形度および急峻度のデータと気
泡判断基準データとを比較して前記各領域の中に気泡領
域が存在するか否か判定し、気泡領域が存在するときに
は前記二次元画像データから気泡領域の二次元画像デー
タを削除したデータを基にしてパターンを判定するよう
にしている。
【００１６】また、上記目的を達成するために、請求項
２に係る発明では、検体を収容するウエルを複数有した
透光性のマイクロタイタープレートに向けて照明光を照
射する照明手段と、前記マイクロタイタープレートの前
記各ウエルを観測して上記各ウエル内に収容されている
検体の反応パターン像を検出するパターン検出手段と、
このパターン検出手段で得られた検出結果を判定する判
定手段とを備えた粒子反応パターン判定装置において、
前記判定手段は、前記パターン検出器によって前記各ウ
エル毎に得られた二次元画像データを高低２つの閾値で
スライスし、このスライスによって分離された各領域の
スライスレベル間での面積差から各領域の急峻度を求め
る急峻度算出手段と、前記各領域のスライスレベルでの
円形度を算出する円形度算出手段と、前記各領域の最大
値を求める最大値算出手段と、この最大値算出手段、前
記円形度算出手段および前記急峻度算出手段で算出され
た各領域データと気泡判断基準データとを比較して前記
各領域の中に気泡領域が存在するか否か判定し、気泡領
域が存在するときには前記二次元画像データから気泡領
域の二次元画像データを削除する気泡領域データ削除手
段と、この手段によって気泡領域データの削除された二
次元画像データを基にしてパターンを判定するパターン
判定手段とを備えている。
２に係る発明では、検体を収容するウエルを複数有した
透光性のマイクロタイタープレートに向けて照明光を照
射する照明手段と、前記マイクロタイタープレートの前
記各ウエルを観測して上記各ウエル内に収容されている
検体の反応パターン像を検出するパターン検出手段と、
このパターン検出手段で得られた検出結果を判定する判
定手段とを備えた粒子反応パターン判定装置において、
前記判定手段は、前記パターン検出器によって前記各ウ
エル毎に得られた二次元画像データを高低２つの閾値で
スライスし、このスライスによって分離された各領域の
スライスレベル間での面積差から各領域の急峻度を求め
る急峻度算出手段と、前記各領域のスライスレベルでの
円形度を算出する円形度算出手段と、前記各領域の最大
値を求める最大値算出手段と、この最大値算出手段、前
記円形度算出手段および前記急峻度算出手段で算出され
た各領域データと気泡判断基準データとを比較して前記
各領域の中に気泡領域が存在するか否か判定し、気泡領
域が存在するときには前記二次元画像データから気泡領
域の二次元画像データを削除する気泡領域データ削除手
段と、この手段によって気泡領域データの削除された二
次元画像データを基にしてパターンを判定するパターン
判定手段とを備えている。
【００１７】本発明に係る方法および装置では、気泡を
撮像して得られる二次元画像データが次のような３つの
特徴を有しているという事実を応用している。すなわ
ち、第１に気泡部分は反応部分より最大値（反転輝度分
布データ上での）が高い場合が多い。第２に気泡部分で
は反応部分に較べて輝度の変化率が大きい。つまり反応
部分に較べて急峻度が大きい。第３に気泡部分では反応
部分に較べて水平断面の円形度が高い。
撮像して得られる二次元画像データが次のような３つの
特徴を有しているという事実を応用している。すなわ
ち、第１に気泡部分は反応部分より最大値（反転輝度分
布データ上での）が高い場合が多い。第２に気泡部分で
は反応部分に較べて輝度の変化率が大きい。つまり反応
部分に較べて急峻度が大きい。第３に気泡部分では反応
部分に較べて水平断面の円形度が高い。
【００１８】本発明に係る方法および装置では、上述し
た最大値、急峻度、円形度を知らべ、これらのデータと
気泡判断基準データとを比較することによってどの領域
が気泡であるかを知るようにしている。そして、最終的
にパターン検出器から得られた二次元画像データから気
泡領域の二次元画像データを削除し、残った二次元画像
データを使ってパターン判定を行うようにしている。
た最大値、急峻度、円形度を知らべ、これらのデータと
気泡判断基準データとを比較することによってどの領域
が気泡であるかを知るようにしている。そして、最終的
にパターン検出器から得られた二次元画像データから気
泡領域の二次元画像データを削除し、残った二次元画像
データを使ってパターン判定を行うようにしている。
【００１９】したがって、急峻度だけで気泡を判定する
場合に較べて、高い正確度で気泡領域を判定・削除する
ことができ、パターン判定の信頼性を向上させることが
できる。
場合に較べて、高い正確度で気泡領域を判定・削除する
ことができ、パターン判定の信頼性を向上させることが
できる。
【００２０】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら発明の
実施形態を説明する。図１には本発明の一実施形態に係
る粒子反応パターン判定装置のブロック構成図が示され
ている。
実施形態を説明する。図１には本発明の一実施形態に係
る粒子反応パターン判定装置のブロック構成図が示され
ている。
【００２１】光源３１から出た光は拡散板等の光学系３
２を介してＭＴＰ１の下面に照射される。一方、ＭＴＰ
１の上方位置にはＭＴＰ１の各ウエル２内の粒子反応パ
ターン像を検出するＣＣＤＴＶカメラ等で代表されるパ
ターン検出器３３が設けられている。
２を介してＭＴＰ１の下面に照射される。一方、ＭＴＰ
１の上方位置にはＭＴＰ１の各ウエル２内の粒子反応パ
ターン像を検出するＣＣＤＴＶカメラ等で代表されるパ
ターン検出器３３が設けられている。
【００２２】このパターン検出器３３よって各ウエル２
毎に得られた二次元画像データ（反転輝度分布デー
タ）、データメモリ回路３４に格納された後、判定装置
３５の前段要素であるデータ処理部３６に各ウエル毎に
順次送られる。
毎に得られた二次元画像データ（反転輝度分布デー
タ）、データメモリ回路３４に格納された後、判定装置
３５の前段要素であるデータ処理部３６に各ウエル毎に
順次送られる。
【００２３】データ処理部３６では送られてきた二次元
画像データＡを平均最大値算出回路３７と平均最小値算
出回路３８とに導入する。平均最大値算出回路３７と平
均最小値算出回路３８は、各ラインデータのうちからそ
れぞれ最大値と最小値とをプロットし、これらを平均し
て平均最大値ＡＶmax と平均最小値ＡＶmin を算出す
る。そして、算出された平均最大値ＡＶmax データおよ
び平均最小値ＡＶmin データは第１の閾値算出回路３９
と第２の閾値算出回路４０とに与えれれる。
画像データＡを平均最大値算出回路３７と平均最小値算
出回路３８とに導入する。平均最大値算出回路３７と平
均最小値算出回路３８は、各ラインデータのうちからそ
れぞれ最大値と最小値とをプロットし、これらを平均し
て平均最大値ＡＶmax と平均最小値ＡＶmin を算出す
る。そして、算出された平均最大値ＡＶmax データおよ
び平均最小値ＡＶmin データは第１の閾値算出回路３９
と第２の閾値算出回路４０とに与えれれる。
【００２４】第１の閾値算出回路３９は、第１の閾値Ｌ
1 をＬ1 ＝Ｐ1 ×（ＡＶmax −ＡＶmin ）／100 として
算出する。なお、Ｐ1 は係数で、たとえば0.9 の値が用
いられる。第２の閾値算出回路４０は、第２の閾値Ｌ2
をＬ2 ＝Ｐ2 ×（ＡＶmax −ＡＶmin ）／100 として算
出する。なお、Ｐ2 は係数で、たとえば0.2 の値が用い
られる。
1 をＬ1 ＝Ｐ1 ×（ＡＶmax −ＡＶmin ）／100 として
算出する。なお、Ｐ1 は係数で、たとえば0.9 の値が用
いられる。第２の閾値算出回路４０は、第２の閾値Ｌ2
をＬ2 ＝Ｐ2 ×（ＡＶmax −ＡＶmin ）／100 として算
出する。なお、Ｐ2 は係数で、たとえば0.2 の値が用い
られる。
【００２５】これらＬ1 データおよびＬ2 データは、高
低２つのスライスレベルとして第１の閾値領域分離回路
４１と第２の閾値領域分離回路４２とに与えられる。第
１の閾値領域分離回路４１では二次元画像データＡを導
入し、このデータＡを第１の閾値Ｌ1 でスライスする。
また、第２の閾値領域分離回路４２も二次元画像データ
Ａを導入し、このデータＡを第２の閾値Ｌ2 でスライス
する。このスライスによって二次元画像データＡは、複
数の独立した領域に分離される。
低２つのスライスレベルとして第１の閾値領域分離回路
４１と第２の閾値領域分離回路４２とに与えられる。第
１の閾値領域分離回路４１では二次元画像データＡを導
入し、このデータＡを第１の閾値Ｌ1 でスライスする。
また、第２の閾値領域分離回路４２も二次元画像データ
Ａを導入し、このデータＡを第２の閾値Ｌ2 でスライス
する。このスライスによって二次元画像データＡは、複
数の独立した領域に分離される。
【００２６】これら分離された領域には第１の閾値領域
指定回路４３および第２の閾値領域指定回路４４によっ
て番号が付される。ただし、第２の閾値Ｌ2 によるスラ
イスのみで存在する領域には番号は付されない。そし
て、第１の閾値領域指定回路４３および第２の閾値領域
指定回路４４は、番号の付されている領域を順次指定す
る。
指定回路４３および第２の閾値領域指定回路４４によっ
て番号が付される。ただし、第２の閾値Ｌ2 によるスラ
イスのみで存在する領域には番号は付されない。そし
て、第１の閾値領域指定回路４３および第２の閾値領域
指定回路４４は、番号の付されている領域を順次指定す
る。
【００２７】この領域指定指令は第１の閾値面積演算回
路４５と第２の閾値面積演算回路４６とに与えられる。
また、第１の閾値領域指定回路４３からの領域指定指令
は最大値検出回路４７にも与えられる。最大値検出回路
４７はその領域ｎにおける最大値Ｍｎを検出する。
路４５と第２の閾値面積演算回路４６とに与えられる。
また、第１の閾値領域指定回路４３からの領域指定指令
は最大値検出回路４７にも与えられる。最大値検出回路
４７はその領域ｎにおける最大値Ｍｎを検出する。
【００２８】第１の閾値面積演算回路４５と第２の閾値
面積演算回路４６とは、図２に示すように、指定された
領域ｎのスライスレベルＬ1 での面積Ｓ1nと、指定され
た領域ｎのスライスレベルＬ2 での面積Ｓ2nとをそれぞ
れ算出する。算出された面積Ｓ1nデータと面積Ｓ2nデー
タとは面積差演算回路４８に導入され、この回路４８お
いて面積差ＳDn＝Ｓ1n−Ｓ2nが求められる。一方、第１
の閾値算出回路３９および第２の閾値算出回路４０で算
出された第１の閾値Ｌ1 データおよび第２の閾値Ｌ2 デ
ータは閾値差演算回路４９に導入され、この回路４９に
おいて閾値差が求められる。
面積演算回路４６とは、図２に示すように、指定された
領域ｎのスライスレベルＬ1 での面積Ｓ1nと、指定され
た領域ｎのスライスレベルＬ2 での面積Ｓ2nとをそれぞ
れ算出する。算出された面積Ｓ1nデータと面積Ｓ2nデー
タとは面積差演算回路４８に導入され、この回路４８お
いて面積差ＳDn＝Ｓ1n−Ｓ2nが求められる。一方、第１
の閾値算出回路３９および第２の閾値算出回路４０で算
出された第１の閾値Ｌ1 データおよび第２の閾値Ｌ2 デ
ータは閾値差演算回路４９に導入され、この回路４９に
おいて閾値差が求められる。
【００２９】閾値差演算回路４９で算出された閾値差デ
ータと面積差演算回路４８で求められた面積差ＳDnデー
タとは比率ＲＳＬ演算回路５０に導入され、この回路に
おいて領域ｎにおける急峻度ＲＳＬn ＝（Ｓ1n−Ｓ2n）
／（Ｌ1 −Ｌ2 ）が算出される。
ータと面積差演算回路４８で求められた面積差ＳDnデー
タとは比率ＲＳＬ演算回路５０に導入され、この回路に
おいて領域ｎにおける急峻度ＲＳＬn ＝（Ｓ1n−Ｓ2n）
／（Ｌ1 −Ｌ2 ）が算出される。
【００３０】一方、前述した第１の閾値領域指定回路４
３および第２の閾値領域指定回路４４の領域指定指令
は、第１の閾値円形度演算回路５１と第２の閾値円形度
演算回路５２とに与えられる。この第１の閾値円形度演
算回路５１および第２の閾値円形度演算回路５２は、領
域ｎのスライスレベルＬ1 での円形度Ｒ1nと領域ｎのス
ライスレベルＬ2 での円形度Ｒ2nとを算出する。
３および第２の閾値領域指定回路４４の領域指定指令
は、第１の閾値円形度演算回路５１と第２の閾値円形度
演算回路５２とに与えられる。この第１の閾値円形度演
算回路５１および第２の閾値円形度演算回路５２は、領
域ｎのスライスレベルＬ1 での円形度Ｒ1nと領域ｎのス
ライスレベルＬ2 での円形度Ｒ2nとを算出する。
【００３１】このようにして算出された領域ｎの最大値
Ｍn 、高低スライスレベル間での急峻度ＳDn、高低スラ
イスレベルでの円形度Ｒ1n，Ｒ2nは、気泡判定回路５３
に導入される。気泡判定回路５３は、これらのデータと
基準値設定回路５４から読み出された気泡判断基準デー
タとを比較し、領域ｎに気泡が存在するか否か判定し、
気泡が存在するときには気泡が存在していることを示す
領域削除指令を粒子パターン判定回路５５に与える。こ
のような気泡検出動作が分離された全ての領域について
順次行われる。
Ｍn 、高低スライスレベル間での急峻度ＳDn、高低スラ
イスレベルでの円形度Ｒ1n，Ｒ2nは、気泡判定回路５３
に導入される。気泡判定回路５３は、これらのデータと
基準値設定回路５４から読み出された気泡判断基準デー
タとを比較し、領域ｎに気泡が存在するか否か判定し、
気泡が存在するときには気泡が存在していることを示す
領域削除指令を粒子パターン判定回路５５に与える。こ
のような気泡検出動作が分離された全ての領域について
順次行われる。
【００３２】粒子パターン判定回路５５は、領域削除指
令が与えられる都度、その領域ｎの二次元画像データを
元の二次元画像データＡから削除する。そして、粒子パ
ターン判定回路５５は、気泡検出動作が全て終了し、こ
れに基づく領域データ削除動作が終了した時点で、残っ
た二次元画像データのパターンと基準パターンとを比較
して各ウエル毎に図５(b) に示すような判定結果を求
め、この判定結果と図示しない検出手段で得られたＭＴ
Ｐの識別情報とをプリンタ５６へ出力する。
令が与えられる都度、その領域ｎの二次元画像データを
元の二次元画像データＡから削除する。そして、粒子パ
ターン判定回路５５は、気泡検出動作が全て終了し、こ
れに基づく領域データ削除動作が終了した時点で、残っ
た二次元画像データのパターンと基準パターンとを比較
して各ウエル毎に図５(b) に示すような判定結果を求
め、この判定結果と図示しない検出手段で得られたＭＴ
Ｐの識別情報とをプリンタ５６へ出力する。
【００３３】このように、気泡の存在を識別するのに有
効な最大値、急峻度、円形度の３つのデータを収集し、
これらのデータと気泡判断基準データとを比較すること
によってどの領域が気泡であるかを知り、パターン検出
器３３から得られた二次元画像データから気泡領域の二
次元画像データを削除し、残った二次元画像データを使
って通常のパターン判定を行うようにしている。
効な最大値、急峻度、円形度の３つのデータを収集し、
これらのデータと気泡判断基準データとを比較すること
によってどの領域が気泡であるかを知り、パターン検出
器３３から得られた二次元画像データから気泡領域の二
次元画像データを削除し、残った二次元画像データを使
って通常のパターン判定を行うようにしている。
【００３４】したがって、高い正確度で気泡領域を特定
・削除することができるので、精度の高いパターン検出
が可能となり、パターン判定の信頼性を向上させること
ができ、パターン判定の自動化に寄与できる。。
・削除することができるので、精度の高いパターン検出
が可能となり、パターン判定の信頼性を向上させること
ができ、パターン判定の自動化に寄与できる。。
【００３５】なお、上述した例では気泡を認識し、画像
の上で気泡を除去しているが、同じ手法で正規の反応パ
ターンについても、前述した特性値を選択することによ
り反応パターンを判定することができる。すなわち、正
規の反応パターンに対して基準となる特性値を設定して
おき、この基準特性値に合致するパターンを正規の反応
パターンとして認識することができる。また、上述した
気泡除去処理は、専用のハードウェアを設けて行う場合
に限らずソフトウェアで実行させるようにしてもよい。
の上で気泡を除去しているが、同じ手法で正規の反応パ
ターンについても、前述した特性値を選択することによ
り反応パターンを判定することができる。すなわち、正
規の反応パターンに対して基準となる特性値を設定して
おき、この基準特性値に合致するパターンを正規の反応
パターンとして認識することができる。また、上述した
気泡除去処理は、専用のハードウェアを設けて行う場合
に限らずソフトウェアで実行させるようにしてもよい。
【００３６】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
気泡による誤判定の発生を防止でき、判定の自動化に寄
与できる。
気泡による誤判定の発生を防止でき、判定の自動化に寄
与できる。
【図１】本発明の一実施形態に係る粒子反応パターン判
定装置のブロック構成図
定装置のブロック構成図
【図２】同装置で運用するスライスレベルの説明図
【図３】マイクロタイター法で用いられるマイクロタイ
タープレートの斜視図
タープレートの斜視図
【図４】同プレートを局部的に取出して示す断面図
【図５】マイクロタイター法による粒子反応パターンの
パターン形態の一例および同パターンの判定結果の一例
を示す図
パターン形態の一例および同パターンの判定結果の一例
を示す図
【図６】従来の粒子反応パターン判定装置の概略構成図
【図７】粒子反応パターンの輝度分布の一例を示す図
１…マイクロタイタープレート（ＭＴＰ） ２…ウエル ７…試料 ３３…パターン検出器 ３４…データメモリ回路 ３５…判定装置 ３６…データ処理部 ３７…平均最大値算出回路 ３８…平均最小値算出回路 ３９…第１の閾値算出回路 ４０…第２の閾値算出回路 ４１…第１の閾値領域分離回路 ４２…第２の閾値領域分離回路 ４５…第１の閾値面積演算回路 ４６…第２の閾値面積演算回路 ４７…最大値検出回路 ５０…比率ＲＬＳ演算回路 ５１…第１の閾値円形度演算回路 ５２…第２の閾値円形度演算回路 ５３…気泡判定回路 ５４…基準値設定回路 ５５…粒子パターン判定回路 ５６…プリンタ
Claims (2)
- 【請求項１】粒子反応パターンを判定するに当って、検
査対象から得られた二次元画像データを高低２つの閾値
でスライスし、このスライスによって分離された各領域
のスライスレベル間での面積差から各領域の急峻度を求
めるとともに前記各領域のスライスレベルでの円形度を
求め、さらに前記各領域の最大値を求め、得られた最大
値、円形度および急峻度のデータと気泡判断基準データ
とを比較して前記各領域の中に気泡領域が存在するか否
か判定し、気泡領域が存在するときには前記二次元画像
データから気泡領域の二次元画素データを削除したデー
タを基にしてパターンを判定することを特徴とする粒子
反応パターン判定方法。 - 【請求項２】検体を収容するウエルを複数有した透光性
のマイクロタイタープレートに向けて照明光を照射する
照明手段と、前記マイクロタイタープレートの前記各ウ
エルを観測して上記各ウエル内に収容されている検体の
反応パターン像を検出するパターン検出手段と、このパ
ターン検出手段で得られた検出結果を判定する判定手段
とを備えた粒子反応パターン判定装置において、 前記判定手段は、前記パターン検出器によって前記各ウ
エル毎に得られた二次元画像データを高低２つの閾値で
スライスし、このスライスによって分離された各領域の
スライスレベル間での面積差から各領域の急峻度を求め
る急峻度算出手段と、前記各領域のスライスレベルでの
円形度を算出する円形度算出手段と、前記各領域の最大
値を求める最大値算出手段と、この最大値算出手段、前
記円形度算出手段および前記急峻度算出手段で算出され
た各領域データと気泡判断基準データとを比較して前記
各領域の中に気泡領域が存在するか否か判定し、気泡領
域が存在するときには前記二次元画像データから気泡領
域の二次元画像データを削除する気泡領域データ削除手
段と、この手段によって気泡領域データの削除された二
次元画像データを基にしてパターンを判定するパターン
判定手段とを具備してなることを特徴とする粒子反応パ
ターン判定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23433495A JP3522406B2 (ja) | 1995-09-12 | 1995-09-12 | 粒子反応パターン判定方法およびその装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23433495A JP3522406B2 (ja) | 1995-09-12 | 1995-09-12 | 粒子反応パターン判定方法およびその装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0979985A true JPH0979985A (ja) | 1997-03-28 |
| JP3522406B2 JP3522406B2 (ja) | 2004-04-26 |
Family
ID=16969373
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP23433495A Expired - Lifetime JP3522406B2 (ja) | 1995-09-12 | 1995-09-12 | 粒子反応パターン判定方法およびその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3522406B2 (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004361410A (ja) * | 2003-06-04 | 2004-12-24 | Inverness Medical Switzerland Gmbh | 分析結果判定の方法及びデバイス |
| JP2006226703A (ja) * | 2005-02-15 | 2006-08-31 | Sumitomo Metal Ind Ltd | 光ファイバーを利用した屈折率の異なる光透過性流体の混相流動状態の計測方法および装置 |
| JP2008275473A (ja) * | 2007-04-27 | 2008-11-13 | Olympus Corp | 分析装置および分析方法 |
| JP2009031191A (ja) * | 2007-07-30 | 2009-02-12 | Yokohama National Univ | 重合状態判定装置 |
| JP2015142975A (ja) * | 2014-01-31 | 2015-08-06 | 東芝テック株式会社 | 画像形成装置 |
| CN113759435A (zh) * | 2021-08-19 | 2021-12-07 | 常州捷佳创精密机械有限公司 | 加工台面异物检测装置及检测方法 |
| CN114103031A (zh) * | 2021-11-22 | 2022-03-01 | 兴宇伟业（天津）科技有限公司 | 一种硅胶定型加工装置及其加工方法 |
-
1995
- 1995-09-12 JP JP23433495A patent/JP3522406B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004361410A (ja) * | 2003-06-04 | 2004-12-24 | Inverness Medical Switzerland Gmbh | 分析結果判定の方法及びデバイス |
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| CN114103031A (zh) * | 2021-11-22 | 2022-03-01 | 兴宇伟业（天津）科技有限公司 | 一种硅胶定型加工装置及其加工方法 |
| CN114103031B (zh) * | 2021-11-22 | 2023-11-21 | 兴宇伟业（天津）科技有限公司 | 一种硅胶定型加工装置及其加工方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3522406B2 (ja) | 2004-04-26 |
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| JPS6349178B2 (ja) |
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