JPS5829872B2 - 白血球識別方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は、多段の識別工程を有することにより精度よく
バタンを識別するバタン識別装置に関する０ 本発明は、他のバタン識別への適用も可能であるが、こ
こでは話を白血球自動分類に限定して説明する。

これ１でにも、白血球自動分類における識別法として、
次の最適識別関数 ｎ ：特徴パラメータの個数 Ｐ（ｉ） ： ｉ種の事前生起確率 Σ、：ｉ種の共分散行列（ｎＸｎ） Ｘ ：特徴パラメータ・ベクトル（ＩＸＨ）μ、：ｉ種
の特徴パラメータの平均値ベクトル（１，ＸＨ） を用い、ｍａｘ（Ｐ（Ｘｌｉ）） 浸るｉ種と識別する
識別法（最小距離法）が試みられてきた。

（Ｎ。Ｊ 、Ｎｉ１ｓｏｎ：Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｍａｃ
ｈｉｎｅｓｙＭｃＧＲＡＷ−ＨＩＬＬ １９６５ 、
Ｊ、Ｗ、Ｂａｃｕｓ ：Ｌｅｕｋｏｃｙｔｅ Ｒｅｃ
ｏｇｎｉｔｉｏｎ、ＩＥＥＥＴｒａｎｓ、ｏｎ ＳＭ
Ｃ２Ｎｎ４．１９７２ ）Ｌかし後者の文献に見られる
ように、種類は正常白血球６種類に限定して、最大事後
確率Ｐ（ＸＩＫ）（−ｍａｘ ｐ（ｘｉｉ）の下限を設
け、異常を検出する識も１１法では、異常白血球を正常
白血球と識別する割合が、かなり大きいこと、さらに正
常白血球内の識別精度が少し悪いこと等の欠点がある。

上記欠点を解消する方法として、第１の方法は上記最適
識別関数に用いる特徴パラメータの個数をふやす、ある
いは正常白血球６種類のみでなく異常白血球の判定基準
を追加するという方法が考えられる。

第２の方法としては、上記最適識別関数で識別された各
種類の内部を見直す方法が考えられる。

第１の方法のうち、特徴パラメータの個数に関しては、
５〜６個の特徴パラメータでほぼ白血球の特徴を表現し
ており、その個数をふやしても、余り識別精度の改善は
みられない。

また判定基準を追加する方法に関しては、正常白血球の
一一種類内での分散に較べ、異常白血球の同一種類内で
の分散は大きく、その判定基準数はかなり多くとる必要
がある。

そのため識別に要する処理時間が長くなる欠点がある。

本発明は、以下の事実に基づき、上記第２の方法を用い
て、上記欠点を解消するバタン識別装置を提供するもの
である。

第２図に、多段階識別法の概念模式図を、第３図に第２
段以降における識別空間での分布の１例を示す。

第１段では、上記最適識別関数において核の大きさ、形
、細胞質の大きさ、核・細胞質色彩相関情報（詳細は、
特開昭５３−５２４９３号（％願昭５１−１２７２４０
号）「白血球分類方法」を参照）等の特徴パラメータを
用い、第２２図ａにみるように杆状核好中球４１．分節
核好中球４２、好酸球４３、好塩基球４４、単球４５、
リンパ球４６、異常白血球４７（正常白血球が混入する
率は１％以下）の７種に大別する。

ただし、好酸球４３のように細胞質中に顆粒を含む白血
球では、核・細胞質色彩相関情報は実質的には核・顆粒
色相関情報となる。

第２段以降に釦いて、７種に大別された種類内を見直す
。

その１例として、第１段でリンパ球４６と識別されたも
のを、核・細胞質色彩相関情報を用いることにより、第
３図に示したようにリンパ球７０と芽球７１に分類可能
なことがわかる。

他の種類についても、第３図に相当する識別空間が得ら
れ、一般的には各種類について複数個の識別空間をもう
け、の正負判定により、正常内の再識別、異常の再検出
・識別を行なう。

これらの識別空間としては、例えば、杆状様好中球４１
では、核の大きさと形を用いることにより、杆状様好中
球と後骨髄球に分離可能である。

好酸球４３では、核・細胞質相関情報のうち特に色ベク
トルの大きさを用いることにより、好酸球と後骨髄球に
分離できる。

単球４５では、核の形と核・細胞体面積比を用いて単球
と芽球・骨髄法の分離が可能でありさらに核の大きさと
核・顆粒を含めた大きさを用いて単球と前骨髄球を分離
できる。

またリンパ球４６では、第３図の識別空間に加えて、細
胞質の大きさと核高濃度部面積（例えば特開昭５３−１
３４９１号（特願昭５１８７２８６号）「バタン抽出装
置」を参照）を用いて、リンパ球と後骨髄球の分離が可
能であり、核の大きさを用いてリンパ球と赤芽球の分類
が可能である。

その結果を模式図として示したのが、第２図すであり、
杆状様好中球５１、分節様好中球５２、好酸球５．３、
好塩基球５４、単球５５、リンパ球５６、骨髄法５７（
前骨髄球、骨髄法、後骨髄球を含む）、芽球５８、異型
リンパ球５９赤芽球６０等に識別される。

上記多段階識別法は、処理時間の面の問題はなく、また
第１段のみに較べて識別精度（特に異常白血球の検出率
）は格段に改善される。

上述した事実に基づき、以下図面を用いて本発明の詳細
な説明する。

第１図の実施例では、バタン抽出装置で抽出し、さらに
定量化・補正した特徴パラメータ１（核の大きさ・形、
細胞質の大きさ、核・細胞質色彩相関情報など）を識別
装置２０に導く。

これらの特徴パラメータについては特開昭５３−１３４
９１号（特願昭５１−８７２８６号）、特開昭５３−５
２４９３号（特願昭５１−１２７２４０号）、特開昭５
３−５２４．７９号（特願昭５１１２７２４３号）、特
開昭５３−５２４９６号（特願昭５１１２７２４５号）
に詳しいので省略する。

識別装置２０の内部には、例えば正常白血球６種類に対
応する識別器２１〜２６があり、特徴パラメータ１をも
とに各々事後確率ｐ（Ｘｌｉ）（ｉ＝１〜６）の演算を
行う。

上記識別器２１〜２６の出力は、最大確率選択・判定装
置５に導かれ、最大確率を示す種類の選択・判定装置５
に導かれ、最大確率を示す種類の選択釦よび最大確率値
から正常・異常の判定を行う（しきい値は１×１０〜ｌ
Ｘｌ０ ）。

次に、上記最大確率選択・判定装置５の出力で第２段識
別器群３１〜３７の一つを選択された識別器に必要な特
徴パラメータ１１〜１７を入力する。

例えば、上記識別装置２０での識別結果がリンパ球であ
れば、識別器３６が選択され、特徴ノ々ラメータ１６（
核面積、核・細胞質色彩相関情報、細胞質面積、核高濃
度部面積等）をもとに、リンパ球４６をリンパ球５６、
芽球５８、骨髄球５，７、異型リンパ球５９、赤芽球６
０に再識別する。

他の場合も同様である。

これらの演算は全てプログラムを用いた計算機で実行可
能であるが、一部が専用装置におきかわってもよい。

以下に上記演算の専用回路の一実施例を記述する。

第１段の各識別器２１〜２６の詳細図を第４図に示す。

先述した最適識別関数のｅを底とした対数（自然対数）
をとると となり、行列計算により識別に必要な結果が得られる。

第４図にトいて、入力端子１０１〜１０５には第１図の
特徴パラメータ１（核の大きさ、核の形、細胞質の大き
さ、核・細胞質色彩相関情報（色ベクトルの方向、色ベ
クトルの大きさ））が各々人力され、各々減算器８１〜
８５のプラス入力に導かれる。

減算器８１〜８５のマイナス入力には、記憶素子９１〜
９５にあらかじめ与えた特徴パラメータ１に対応する平
均値を導く。

そして減算器８１〜８５にむいて、対応する特徴パラメ
ータと平均値との差を求め、乗算器１１０〜１１９にそ
の結果を出力する。

次に乗算器１１０〜１１９ＶＬ”イーｃ、式（３）ノ（
Ｘｋ−μ１ｋ）（Ｘ１μｍ、）・の計算を行ない、各々
結果を乗算器１２０〜１２９に出力する。

乗算器１２０〜１２９のもう一方の入力端子には、記憶
素子１３０〜１３９にあらかじめ与えた逆行例の値を入
力し、乗算器１２０〜１２９にお−いて規３）の５ｋｌ
（Ｘｋ−μ１ｋ）（Ｘｋ−μｉｌ）の計算を行ない、各
々結果を加算器群１４０〜１４６に出力する。

加算器群１４０〜１４６において式（３）のΣ５ｋｌ（
Ｘｋ−７１ｋ）（Ｘｋ−μｍｌ）の計算を行ない、その
結果を減算器１５０のマイナス入力に出力する。

減算器１５０のプラス入力には、記憶素子１５１にあら
かじめ与えた定数を入力し、減算器１５０で式（３）の
計算を完了した後、その結果を記憶素子１５５に出力す
る。

第５図は、第１図の最大確率選択、判定装置５の詳細図
である。

リング計数器１６０、計数器１６１、記憶素子１６２．
１６３は各々リセット、端子１６４〜１６７の信号によ
ってリセットされる。

ただしリセット端子１６６の信号は、ＯＲ素１７７を通
じて入力する信号が記憶され、記憶素子１６３には上記
記憶素子１６２に記憶された信号を出力した識別器２１
〜２６を示す信号が記憶される。

上記動作を所定回数だけ繰返し、最大確率を出力する識
別器を示す信号を、記憶素子１６３に記憶する。

上記記憶素子１６３の出力をもとに、第２段の識別器３
１〜３７の一つを選択する。

第６図は、第２段の各識別器３１〜３７の詳細図である
。

第６図において、乗算器１８４゜１８５の一方の入力端
子１８０，１８１には、各々の識別器３１〜３７に必要
な特徴パラメータの値（例えば識別器３７では核の大き
さ、核の形）が入力され、他方の入力端子には、記憶素
子１８２．１８３にあらかじめ与えた係数を入力し、乗
算器１８４，１８５にむいて乗算を行なう。

乗算器１８４，１８５の出力は、加算器１８６に導かれ
、２者の和を求め、比較器１８７において記憶素子１８
８にあらかじめ与えた値と比較を行ない、大きいときは
“１″、小さいときは“Ｏｎを出力する。

（例えば識別器３１の場合では、１″のとき好中球、“
０″のとき後骨髄球に対応する） 以上、詳述した本発明により、識別精度の良い白血球識
別装置が実現できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明の実施例図であり、第２図は、多段階
識別法の概念模式図であり、第３図は、第１段でリンパ
球と識別された白血球の二次元識別空間に卦ける分布の
一例を示す図、第４．５．６図は第１図の実症例の要部
の詳細図である。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １ 血液標本を光電変換手段をもちいて映像信号とし、
   該映像信号から白血球をぬき出し１、該白血球の複数個
   の特徴パラメータを算出し、該特徴パラメータを用いて
   上記白血球を複数種類の正常白血球あるいは異常白血球
   識別方法において、上記複数個の特徴パラメータを入力
   とする上記複数種類の正常白血球にそれぞれ対応する第
   １の識別演算群により、上記白血球が上記複数種類の正
   常白血球のそれぞれに識別される確率を算出する第１の
   工程と、上記確率の最大値を求め、該最大値により上記
   複数種類の正常白仙球および異常白血球のそれぞれに対
   応する第２の識別演算群から上記白血球の特定の特徴パ
   ラメータを用いる特定の識別演算を選択する第２の工程
   と、上記特定の識別演算の結果により上記白血球が上記
   複数種類の正常白血球釦よび異常白血球のいずれに属す
   るかを識別する第３の工程とを有することを特徴とする
   白血球識別方法。