JPH10274653A

JPH10274653A - イムノクロマトグラフィによる検体の画像処理定量方法

Info

Publication number: JPH10274653A
Application number: JP9094636A
Authority: JP
Inventors: Nobukazu Haneda; 信和羽田; Kenichi Nakano; 健一中野; Hideki Egawa; 秀樹江川; Haruto Okamura; 晴人岡村
Original assignee: Sanko Junyaku Co Ltd
Current assignee: Sanko Junyaku Co Ltd
Priority date: 1997-03-28
Filing date: 1997-03-28
Publication date: 1998-10-13

Abstract

(57)【要約】（修正有）【課題】定量化測定システムを改善して、コスト低減
を図る。【解決手段】試料検体をシート上に滴下し発色像を形
成させ、取得した画像データの解析範囲を指定する工
程、解析範囲の生データのピクセル値の全平均値を算出
し、各ピクセル値の各列及び各行の効果を算出する工
程、各ピクセル値の誤差を算出する工程、各ピクセル値
から各ピクセル値の誤差の分離を行なう工程、各ピクセ
ル値の誤差を除いたデータからベースラインを差し引い
て零補正を行い、任意の位置で輪切りをしても同一形状
のグラフとなるようにデータの整理加工を行なう工程、
並びに整理加工されたデータにつき、任意の箇所で輪切
りにして輪切りデータグラフを得、この輪切りデータグ
ラフからその面積及び／又はピークのピクセル値を求め
る工程を有し、既知濃度の検体から作成した面積及び／
又はピークのピクセル値と検体濃度との関係を示す検量
線を用い、試料検体の濃度を求める。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、試料検体、例え
ば、便中のヒトヘモグロビンをイムノクロマトグラフィ
法（Immuno Chromatography:ＩＣＧ法と略称される）に
よって定量するにあたり、ＩＣＧシート上に形成される
発色像を画像処理することによって行なう方法及び装置
に関する。

【０００２】

【関連技術】ＩＣＧ法は、抗原抗体反応の高い特異性と
検出感度を利用して抗原または抗体を定量する方法とし
て知られるイムノアッセイをクロマトグラフィに応用し
たものである。このＩＣＧ法は、検出すべき検体と特異
的に反応する物質（標識物質）を固相化したニトロセル
ロース支持体（以下、ＩＣＧシートという）を用いる検
体の濃度測定方法である。

【０００３】例えば、便中ヒトヘモグロビン（以下Ｈｂ
ということがある）の測定をＩＣＧ法で行なう場合につ
いて、図１７及び図１８を参照して説明する。ニトロセ
ルロース支持体１２の一端部分の標識部位１６にラテッ
クス粒子標識抗ヒトヘモグロビン抗体（以下抗Ｈｂとい
うことがある）を固相化し、また他端部分の測定バンド
２０に抗Ｈｂ２２を固相化してＩＣＧシート１４を作成
する。

【０００４】このＩＣＧシート１４の一端部に試料検体
２４を加えると該試料検体２４は該ＩＣＧシート１４に
沿って他端方向に移行し、測定バンド２０において試料
検体２４中のＨｂ２６と抗Ｈｂ２２とラテックス粒子標
識抗Ｈｂ１８との測定複合体２８が形成される。この測
定複合体２８が形成されると、該測定バンド２０に形成
された測定複合体２８が発色するため該測定バンド２０
には発色像が形成されることとなる。この測定バンド２
０における発色の有無でヒトヘモグロビンの有無の判定
を行なう。

【０００５】つまり、ＩＣＧシート１４の測定バンド２
０での発色がない場合には、陰性と判断し、発色した場
合は、陽性と判断される。Ｈｂ２６の量が多い程発色濃
度が濃くなる。ラテックス粒子標識抗Ｈｂ１８に用いら
れるラテックス粒子が着色されているためにその着色さ
れた色が測定複合体２８の形成により集合して発色する
こととなる。

【０００６】ラテックス粒子は所望の色に着色すること
ができるが、通常は判定が容易なように、赤や青等の原
色が用いられる。図示の例では赤色に着色したラテック
ス粒子を用いた場合について説明した。また、上記ラテ
ックス粒子に代えて金コロイド粒子が用いられることも
ある。

【０００７】図１７及び図１８において、３０は上記測
定バンド２０の外側に設けられたコントロールバンドで
ある。該コントロールバンド３０には抗ウサギＩｇＧ３
２が固相化されている。この場合、ニトロセルロース支
持体１２の標識部位１６には、前記したラテックス粒子
標識抗Ｈｂ１８とともにラテックス粒子標識ウサギＩｇ
Ｇ３４が固相化される。

【０００８】このように構成したＩＣＧシート１４の一
端部に試料検体２４を加えると、該ラテックス粒子標識
ウサギＩｇＧ３４が該ＩＣＧシート１４に沿って他端方
向に移行し、コントロールバンド３０において抗ウサギ
ＩｇＧ３２とラテックス粒子標識ウサギＩｇＧ３４との
コントロール複合体３６が形成され、前記した測定複合
体２８とは異なる発色（図示の例では青色）を行なう。

【０００９】このコントロール複合体３６の発色によ
り、試料検体２４が間違いなくＩＣＧシート１４上に添
加されたかを確認することができる。したがって、陰
性、陽性の判定パターンは次の３種類となる。陰性：
赤色無、青色有。陽性：赤色有、青色有。判定不
能：赤色無、青色無。従来はこの判定を目視によって行
なっていたがヒトヘモグロビン量の正確な値を判断する
ことは不可能であった。

【００１０】一方、ニトロセルロースのような薄い膜、
濾紙及びメンブラン等で分画された蛋白等の濃淡を測定
する比色定量法として、デンシトメトリーが知られてい
る。このデンシトメトリーは、ヒト血清全体の蛋白分画
のパターンを測定する研究的要素の高い方法であるが、
近年この原理を応用して臨床試薬の測定に用いられてい
る。

【００１１】そこで、本発明者は、上記したＩＣＧ法に
おける目視判定の不正確を解消すべくこの判定に対して
デンシトメーターを利用したデンシトメトリーが適用で
きないかについて検討した。

【００１２】しかし、本発明者の検討によれば、デンシ
トメトリーは、次のような欠点を有しているので、上記
した判定に用いるには不適当であった。デンシトメー
ターは汎用機であるため、ベースラインの設定や各種計
測条件の設定をユーザーが設定しなければならない。
測定感度が良好でない。計測バンドをそのまま輪切りに
した計測方法のため、ＩＣＧ法に付随する計測誤差（試
薬・検体の拡散速度の不均一、シートのバラツキ等によ
る）を同時に計測データとしてしまう。測定可能な濃
度範囲が狭く限定されてしまう。測定値を算出するま
でに時間がかかるので多数検体処理が難かしい。測定時
間は、１検体あたり３〜５分が必要である。ＣＣＤカ
メラ、ビデオカメラを使用するので小型軽量化するのが
難かしくコストが高くなってしまう。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】本発明者は、上記した
ＩＣＧ法の判定方法についてさらに改良を行なうべくデ
ンシトメトリー以外の方法についての検討を続けた結
果、本発明に到達したものである。本発明は、ＩＣＧ法
における定量化測定システムの構築を可能とし、しかも
画像入力装置、表計算ソフト、コンピュータ等の市販品
の若干の改造で、上記定量化測定システムは利用できる
ため、コスト低減を図ることができ、抗原−抗体反応や
酵素−基質反応における反応の極大値及び収束について
のデータ解析が容易となり、従来から画像解析により行
なっていた凝集像の自動判定についても応用可能で、こ
の分野においても廉価なシステム構成を可能としたＩＣ
Ｇ法による検体の画像処理定量方法及び装置を提供する
ことを目的とする。

【００１４】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明のイムノクロマトグラフィによる検体の画像
処理定量方法は、（１）試料検体をＩＣＧシートに滴下
しＩＣＧシート上に発色像を形成させる工程と、（２）
該発色像を画像データとして取り込む工程と、（３）取
り込んだ画像データの解析範囲を指定する工程と、
（４）該解析範囲の生データのピクセル値の全平均値を
算出し、各ピクセル値の各列及び各行の効果を算出する
工程と、（５）各ピクセル値の誤差を算出する工程と、
（６）各ピクセル値から各ピクセル値の誤差の分離を行
なう工程と、（７）上記した各ピクセル値から各ピクセ
ル値の誤差を除いたデータからベースラインを差し引い
て零補正を行い、任意の位置で輪切りをしても同一形状
のグラフとなるようにデータの整理加工を行なう工程
と、（８）上記したように工程（７）で整理加工された
データにつき、任意の箇所で輪切りにして輪切りデータ
グラフを得、この輪切りデータグラフからその面積及び
／又はピークのピクセル値を求める工程と、（９）既知
濃度の検体から作成した面積及び／又はピークのピクセ
ル値と検体濃度との関係を示す検量線を用い、試料検体
の面積及び／又はピークのピクセル値に基づいて試料検
体の濃度を求める工程とからなることを特徴とする。

【００１５】検体をＩＣＧシート上に滴下しＩＣＧシー
ト上に発色像を形成させる工程（１）は、従来のＩＣＧ
法と同様に行なえばよい。

【００１６】該発色像を画像データとして取り込む工程
（２）は、イメージスキャナー、ＣＣＤカメラや保存さ
れているデータファイルを用いて行なわれる。

【００１７】取り込んだ画像データの解析範囲を指定す
る工程（３）は、画像データの解析範囲を数値またはマ
ウスで指定することによって行なう。また、取り込む画
像の行列間隔が均一なら自動指定を使用することもでき
る。

【００１８】該解析範囲の生データのピクセル値の全平
均値を算出し、各ピクセル値の各列及び各行の効果を算
出する工程（４）においては、Ｒ（赤），Ｇ（緑），Ｂ
（青）各色又は指定色についてのピクセル値について算
出し、これにより測定バンドの方眼スライスデータが得
られる。

【００１９】各ピクセル値の誤差を算出する工程（５）
においては、各ピクセル値の生データから誤差を算出す
る。例えば、１行１列のピクセル値の誤差は次の式によ
って求められる。１行１列のピクセル値の誤差＝（１行
１列の生のピクセル値）−（１行１列のピクセル値の行
の効果）−（１行１列のピクセル値の列の効果）−（全
ピクセル値の平均値）

【００２０】各ピクセル値から各ピクセル値の誤差の分
離を行なう工程（６）においては、各ピクセル値の生デ
ータから誤差を分離する。すなわち、（１行１列の誤差
を除いたピクセル値）＝（１行１列の生のピクセル値）
−（１行１列のピクセル値の誤差）によって、誤差の分
離を行なう。

【００２１】各ピクセル値から各ピクセル値の誤差を除
いたデータからベースラインを差し引いて零補正を行う
ことにより、任意の位置で輪切りをしても同一形状のグ
ラフ、即ち、金太郎飴状態のグラフとなるようにデータ
の整理加工が行なわれる〔工程（７）〕。

【００２２】工程（７）で整理加工されたデータにつ
き、任意の箇所で輪切りにして輪切りデータグラフを
得、この輪切りデータグラフからその面積及び／又はピ
ークのピクセル値を求めることができる〔工程
（８）〕。

【００２３】既知濃度の検体から作成した面積及び／又
はピークのピクセル値と検体濃度との関係を示す検量線
を別途作成する。この検量線を用いて、試料検体の面積
及び／又はピークのピクセル値に基づいて試料検体の濃
度を求めることができる〔工程（９）〕。

【００２４】ピクセル値を示すデータグラフの面積（ピ
クセル値の総和）の値から試料検体の濃度を求めるのが
最適である。データグラフのピーク（ピクセル値の最大
高さ）の値から試料検体の濃度を求めることも可能であ
るが、ピークの位置から試料検体の発色の態様を知るこ
とができるので、面積のデータとは別の情報を得ること
ができる。面積＋ピークの値から検体濃度を求めること
もできるが、それだけ演算の手間がかかるので、通常は
面積から検体濃度を求めれば充分である。

【００２５】上記した本発明の態様では、工程（７）で
整理加工されたデータからデータグラフを得る工程
（８）が採用されるが、必ずしもデータグラフを作成す
る必要はなく、整理加工されたデータから面積及び／又
はピークのピクセル値をデータグラフを作成することな
く直接求めることも可能である。

【００２６】本発明の画像処理定量方法は、単一のＩＣ
Ｇシート上に単一の発色像を形成させ、この単一の発色
像を画像処理することもできるが、同種及び／又は異種
の複数枚のＩＣＧシート上に前記発色像を複数個形成せ
しめ、それらの発色像を同時に画像処理を行なうことが
できるので、異なる複数個の試料検体を同時に測定する
ことができるし、また同一の試料検体を同時に測定する
こともできる。そのため極めて効率的な画像処理定量方
法を実現することができる。

【００２７】前記試料検体としては、便、尿、血液又は
体液等を用いることができる。本発明装置は、画像入力
装置と、データ解析部と、出力装置とからなり、上述し
たＩＣＧ法による検体の画像処理定量方法を実施するも
のである。

【００２８】

【発明の実施の形態】以下に本発明の実施の形態を添付
図面に基づいて説明する。図１は本発明方法の手順を示
すフローチャート及び図２は本発明方法を実施するため
の装置の基本的な機器の設置例を示すブロック図であ
る。

【００２９】本発明方法を実施するための装置は、図２
に示すごとく、画像入力装置５０、例えばイメージスキ
ャナーやＣＣＤカメラ／ビデオカメラと、パーソナルコ
ンピュータから構成されるデータ解析部５２と、プリン
ター５４やディスプレイ５６から構成される出力装置を
有している。なお、画像データとしては、画像入力装置
５０によって予め入力された画像データを収容するハー
ドディスクやその他のメディアを利用することもでき
る。

【００３０】本発明方法は、前述したごとく、工程
（１）〜工程（９）によって構成される。図１におい
て、符号１０１は、本発明方法の工程（１）を示す。該
工程（１）においては、前述した従来のＩＣＧ法と同様
に、検体をＩＣＧシート１４上に滴下し、ＩＣＧシート
１４上に測定複合体２８の発色像を形成せしめる（図
３）。本例においては、発色像は赤色の場合について説
明する。

【００３１】符号１０２は、本発明方法の工程（２）を
示す。該工程（２）においては、該ＩＣＧシート１４上
に形成された発色像を画像入力装置５０、例えばイメー
ジスキャナーを用いて画像データとして取り込む（図
４）。この画像データは、各ピクセル値の生データとし
て表示される。

【００３２】符号１０３は、本発明方法の工程（３）を
示す。該工程（３）においては、取り込んだ画像データ
の解析範囲を指定する。本例においては、３０行及び１
００列の範囲でピクセル値を指定した（各行各列のピク
セル値を示す後記する表１〜８においては、繁雑を避け
るため中間のピクセル値データの記載を省略してあ
る）。

【００３３】本例においては、着色像は赤色であり赤色
の変動が少ないため、Ｒ、Ｇ、Ｂの内、Ｒについてのピ
クセル値の抽出は行なわず、Ｇ（緑）とＢ（青）につい
ての抽出を行ない、そのピクセル値を表１（緑成分）及
び表２（青成分）に示した。そして、緑成分と青成分の
積を算出して表３に示した。この表３のピクセル値の分
布を立体的に示したグラフが図５であり、列を横軸とし
て平面的に示したグラフが図６である。

【００３４】

【表１】

【００３５】

【表２】

【００３６】

【表３】

【００３７】符号１０４は、本発明方法の工程（４）を
示す。該工程（４）においては、解析範囲の画像データ
のピクセル値の全平均を算出し、ピクセル値の各行各列
の効果の算出を行なう（表４）。

【００３８】

【表４】

【００３９】符号１０５は、本発明方法の工程（５）を
示す。該工程（５）においては、各ピクセル値の誤差の
算出が次の式により行なわれる。（１行１列のピクセル
値の誤差）＝（１行１列の生のピクセル値）−（１行１
列のピクセル値の行の効果）−（１行１列のピクセル値
の列の効果）−（全ピクセル値の平均値）。表５は算出
した誤差を示し、図７は誤差の分布を立体的に示すグラ
フであり、図８は列を横軸として平面的に示したグラフ
である。

【００４０】

【表５】

【００４１】符号１０６は、本発明方法の工程（６）を
示す。該工程（６）においては、各ピクセル値の誤差の
分離を次の式により行ない正しいピクセル値を算出す
る。（１行１列の正しいピクセル値）＝（１行１列の生
のピクセル値）−（１行１列のピクセル値の誤差）。表
６は各ピクセル値から誤差を分離したピクセル値を示し
ている。図９は、各ピクセル値から誤差を取り除いたピ
クセル値の分布を立体的に示すグラフであり、図１０は
列を横軸として平面的に示したグラフである。

【００４２】

【表６】

【００４３】符号１０７は、本発明方法の工程（７）を
示す。該工程（７）においては、誤差を分離した各ピク
セル値からベースラインを削除して零補正を行う。表７
はベースラインの値を示し、表８は零補正した各ピクセ
ル値を示している。図１１は誤差を分離した各ピクセル
値からベースラインを削除したピクセル値の分布を示す
グラフであり、図１２は列を横軸として平面的に示した
グラフである。この状態では図１１及び図１２のグラフ
を任意の位置で輪切りにしても図１３に示すような同一
形状の輪切りデータグラフとなる。即ち、金太郎飴状態
となるようにデータの整理加工が行なわれる。

【００４４】

【表７】

【００４５】

【表８】

【００４６】符号１０８は、本発明方法の工程（８）を
示す。該工程（８）においては、工程（７）で整理加工
されたデータにつき、任意の箇所で輪切りにして輪切り
データグラフ（図１３）を得、この輪切りデータグラフ
からその面積及び／又はピークのピクセル値を求める。
この場合、整理加工されたデータから面積及び／又はピ
ークのピクセル値をデータグラフを作成することなく直
接求めることも勿論可能である。

【００４７】符号１０９は、本発明方法の工程（９）を
示す。該工程（９）においては、既知濃度の検体から作
成した面積及び／又はピークのピクセル値と検体濃度と
の関係を示す検量線を用い、試料検体の面積及び／又は
ピークのピクセル値に基づいて試料検体中の検体濃度を
求める。

【００４８】検量線は未知濃度の検体と同種の既知濃度
の検体につき、別途作成される。例えば、表９のような
検体（ヘモグロビン）の既知濃度とピクセル値（面積）
との関係が、算出された場合には、標準ヘモグロビンの
検量線は図１４で示される。

【００４９】

【表９】

【００５０】この場合の検量線式は

【００５１】

【式１】ｙ＝０．０００００２ｘ²＋０．００４４ｘ＋
１３．８５６

【００５２】で表わされる。上式において、ｙ：計算値
濃度（ｎｇ／ｍｌ）、ｘ：ピクセル値である。

【００５３】例えば、未知濃度の検体（ヘモグロビン）
のピクセル値（面積）が２０００と測定された場合に
は、ヘモグロビン濃度は３２ｎｇ／ｍｌであることが判
明する。また、未知濃度の検体のピクセル値が１０，０
００であれば、ヘモグロビン濃度は約３００ｎｇ／ｍｌ
であることがわかる。

【００５４】図１３のデータグラフからは、ピクセル値
の面積（ピクセル値の総和を示す）とピーク（ピクセル
値の最大高さを示す）を知ることができる。このピクセ
ル値の面積とピークとはいずれも検体濃度と関連性を有
するので、いずれのデータ又は双方のデータから検体濃
度を知ることが可能である。ピークのデータからは濃度
以外にもピークの位置から検体試料の発色の態様を知る
ことができるので、面積のデータとは別の情報（反応の
速度、即ち反応が極大に達する時を表示している）を得
ることができる。面積は発色像の全体の発色状態をトー
タルで示すものであるから濃度を最もよく示すものであ
る。面積＋ピークの値から検体濃度を求めることもでき
るが、それだけ演算の時間がかかるので、通常は面積か
ら検体濃度を求めれば充分である。

【００５５】

【実施例】以下に本発明方法の実施例を挙げてさらに具
体的に説明する。

【００５６】実施例１（１）試料検体：１２人〔健常人６人（検体Ｎｏ．１〜
６）と大腸癌患者６人（検体Ｎｏ．Ａ１〜Ａ６）〕の糞
便２ｍｇを採便容器で採取したもの。

【００５７】（２）使用機器：画像入力装置として
は、イメージスキャナー（ＥＰＳＯＮ９０００）を用い
た。データ解析部としては、パーソナルコンピュータ
（ＦＭＶ−５１５０ＤＰＳ）を用いた。出力装置とし
ては、プリンター（ＥＰＳＯＮ８１０Ｃ）及び上記パー
ソナルコンピュータに備えられたディスプレイを用い
た。

【００５８】（３）検量線の作成：標準ヒトヘモグロビ
ン（シグマ社製）の濃度がそれぞれ０、５、１０、２
５、５０、１００、２５０、５００、１０００ｎｇ／ｍ
ｌのもの１００μｌをそれぞれＩＣＧシート〔わかもと
製薬（株）製〕に滴下し、１０分間放置後、前記した画
像処理装置を用いてＩＣＧシート上の発色像について、
前述した手法に従って、発色像のピクセル値の総和（面
積）及びピクセル値の最大高さ（ピーク）を示すグラフ
を作成し、その面積を計測した。この計測を５回繰り返
しその結果を表９に示した。表９に示した標準ヒトヘモ
グロビン濃度とピクセル値の総和（面積）の平均値との
関係を検量線として図１４に示した。この検量線式は、

【００５９】

【式２】ｙ＝０．０００００２ｘ²＋０．００４４ｘ＋
１３．８５６

【００６０】である。

【００６１】（４）実験手順：採便容器に便抽出液を１
ｍｌ加え、１５分間振とうして、その１００μｌをＩＣ
Ｇシート〔わかもと製薬（株）製〕に滴下した。１０分
間放置後、前記した画像処理装置を用いてＩＣＧシート
上の発色像について、前述した手法に従って発色像のピ
クセル値の総和（面積）及びピクセル値の最大高さ（ピ
ーク）を示すグラフを作成し、その面積を計測し、その
結果を表１０に示した。前記した検量線を用いてこの面
積（ピクセル値の総和）のデータから未知検体の便中ヒ
トヘモグロビン濃度を換算した。この結果を面積の測定
値とともに表１０に示した。

【００６２】

【表１０】

【００６３】これらの結果から明らかなように、本発明
方法によれば、未知検体の便中ヒトヘモグロビン濃度を
極めて正確に表示することが可能である。一方、目視判
定の場合には、検体Ａ１〜Ａ６は単に陽性と判定され、
検体１〜６については単に陰性と判定された。

【００６４】上記した実施例においては、単一の発色像
を画像処理する場合について説明したが、図１５に示す
ように複数の検体Ａ〜Ｇについての同時測定を行なうこ
とができるし、図１６に示すように同一の検体Ａについ
て複数の検査項目イ〜トについて同時測定を行なうこと
もできる。

【００６５】また、上記実施例では、便中ヒトヘモグロ
ビン濃度についての測定を行なった例を示したが、その
他の検体、例えば、尿、血液（血清、血漿）、体液（脳
液、髄液、腹水等）についての測定を行なうことができ
る。

【００６６】例えば、血液についていえば、感染症につ
き、ＨＢｓ抗原、ＨＢｓ抗体、ＨＢｅ抗原、ＨＢｅ抗
体、ＨＩＶ抗体、ＨＣＶ抗体や、腫瘍マーカー、例え
ば、ＣＥＡ（ガン胎児性抗原）、ＡＦＰ（αーフェトプ
ロテイン）等や、各種のアレルゲン由来抗体、例えば、
スギ花粉、ハウスダスト等由来の特異ＩｇＥ抗体の濃度
測定が可能である。

【００６７】このように一つの検体について複数の検査
項目が存在する場合には、本発明方法によれば、上述し
たように同時測定が可能であるので、非常に効率的な測
定を行なうことができる。

【００６８】

【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、Ｉ
ＣＧ法における定量化測定システムの構築を可能とし、
しかも画像入力装置、表計算ソフト、コンピュータ等の
市販品の若干の改造で、上記定量化測定システムは利用
できるため、コスト低減を図ることができ、抗原−抗体
反応や酵素−基質反応における反応の極大値及び収束に
ついてのデータ解析が容易となり、従来から画像解析に
より行なっていた凝集像の自動判定についても応用可能
で、この分野においても廉価なシステム構成が可能とな
るという大きな効果が達成できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明方法の手順を示すフローチャートであ
る。

【図２】本発明方法を実施するための装置における各部
材の配列を示すブロック図である。

【図３】ＩＣＧシート上における測定複合体及びコント
ロール複合体の発色状態を示す説明図である。

【図４】ＩＣＧシート状に形成された発色像を画像入力
装置によって取り込まれた画像データを示す図面であ
る。

【図５】緑成分と青成分の積のピクセル値の分布を立体
的に示すグラフである。

【図６】緑成分と青成分の積のピクセル値の分布を列を
横軸として平面的に示すグラフである。

【図７】ピクセル値の誤差の分布を立体的に示すグラフ
である。

【図８】ピクセル値の誤差の分布を列を横軸として平面
的に示すグラフである。

【図９】ピクセル値から誤差を取り除いたピクセル値の
分布を立体的に示すグラフである。

【図１０】ピクセル値から誤差を取り除いたピクセル値
の分布を列を横軸として平面的に示すグラフである。

【図１１】誤差を分離したピクセル値からベースライン
を削除したピクセル値の分布を示すグラフである。

【図１２】誤差を分離したピクセル値からベースライン
を削除したピクセル値の分布を列を横軸として平面的に
示すグラフである。

【図１３】図１１又は図１２のグラフを任意の箇所で輪
切りにした状態を示すグラフである。

【図１４】標準ヘモグロビン検量線を示すグラフであ
る。

【図１５】複数の試料検体に対して一つの検査項目を複
数枚のＩＣＧシートを用いて同時に測定する場合の態様
例を示す図面である。

【図１６】同一の試料検体に対して複数の検査項目を複
数枚のＩＣＧシートを用いて同時に測定する場合の態様
例を示す図面である。

【図１７】ＩＣＧ法の原理を示す説明図である。

【図１８】ＩＣＧシートを示す上面説明図である。

【符号の説明】

１２ニトロセルロース支持体１４ＩＣＧシート１６標識部位１８ラテックス粒子標識抗Ｈｂ２０測定バンド２２抗Ｈｂ２４検体２６ヒトヘモグロビン（Ｈｂ）２８測定複合体３０コントロールバンド３２抗ウサギＩｇＧ３４ラテックス粒子標識ウサギＩｇＧ３６コントロール複合体５０画像入力装置５２データ解析部５４プリンター５６ディスプレイ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者岡村晴人東京都千代田区岩本町１の10の６三光純薬株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】（１）試料検体をＩＣＧシート上に滴下
しＩＣＧシート上に発色像を形成させる工程と、（２）
該発色像を画像データとして取り込む工程と、（３）取
り込んだ画像データの解析範囲を指定する工程と、
（４）該解析範囲の生データのピクセル値の全平均値を
算出し、各ピクセル値の各列及び各行の効果を算出する
工程と、（５）各ピクセル値の誤差を算出する工程と、
（６）各ピクセル値から各ピクセル値の誤差の分離を行
なう工程と、（７）上記した各ピクセル値から各ピクセ
ル値の誤差を除いたデータからベースラインを差し引い
て零補正を行い、任意の位置で輪切りをしても同一形状
のグラフとなるようにデータの整理加工を行なう工程
と、（８）上記したように工程（７）で整理加工された
データにつき、任意の箇所で輪切りにして輪切りデータ
グラフを得、この輪切りデータグラフからその面積及び
／又はピークのピクセル値を求める工程と、（９）既知
濃度の検体から作成した面積及び／又はピークのピクセ
ル値と検体濃度との関係を示す検量線を用い、試料検体
の面積及び／又はピークのピクセル値に基づいて試料検
体の濃度を求める工程とからなることを特徴とするイム
ノクロマトグラフィによる検体の画像処理定量方法。
【請求項２】（１）試料検体をＩＣＧシート上に滴下
しＩＣＧシート上に発色像を形成させる工程と、（２）
該発色像を画像データとして取り込む工程と、（３）取
り込んだ画像データの解析範囲を指定する工程と、
（４）該解析範囲の生データのピクセル値の全平均値を
算出し、各ピクセル値の各列及び各行の効果を算出する
工程と、（５）各ピクセル値の誤差を算出する工程と、
（６）各ピクセル値から各ピクセル値の誤差の分離を行
なう工程と、（７）上記した各ピクセル値から各ピクセ
ル値の誤差を除いたデータからベースラインを差し引い
て零補正を行い、任意の位置で輪切りをしても同一形状
のグラフとなるようにデータの整理加工を行なう工程
と、（８）上記したように工程（７）で整理加工された
データから、任意の一列のデータを取り出してその中の
絶対値における最大値を求めこれをピークのピクセル値
とし及び／又は負又は正のデータのすべてを加算してこ
れを面積のピクセル値とする工程と、（９）既知濃度の
検体から作成した面積及び／又はピークのピクセル値と
検体濃度との関係を示す検量線を用い、試料検体の面積
及び／又はピークのピクセル値に基づいて試料検体の濃
度を求める工程とからなることを特徴とするイムノクロ
マトグラフィによる検体の画像処理定量方法。
【請求項３】同種及び／又は異種の複数枚のＩＣＧシ
ート上に前記発色像を複数個形成せしめ、それらの発色
像を同時に画像処理を行ない、試料検体の濃度を求める
ようにしたことを特徴とする請求項１又は２記載のイム
ノクロマトグラフィによる検体の画像処理定量方法。
【請求項４】前記試料検体が、便、尿、血液又は体液
であることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項記
載のイムノクロマトグラフィによる検体の画像処理定量
方法。
【請求項５】画像入力装置と、データ解析部と、出力
装置とからなり、請求項１〜４のいずれか１項記載の定
量方法を実施するための装置。