JPS61180140A - 血液自動分析におけるオンラインリアルタイム精度管理方法 - Google Patents
血液自動分析におけるオンラインリアルタイム精度管理方法Info
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- JPS61180140A JPS61180140A JP1999985A JP1999985A JPS61180140A JP S61180140 A JPS61180140 A JP S61180140A JP 1999985 A JP1999985 A JP 1999985A JP 1999985 A JP1999985 A JP 1999985A JP S61180140 A JPS61180140 A JP S61180140A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- control
- region
- bit pattern
- serum
- analysis
- Prior art date
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- Pending
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- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の利用分野〕
本発明は血液自動分析におけるオンラインリアルタイム
精度管理方法に係り、特にＭａｌｔｅ−Ｒｕｌｅ ３ｈ
ｅｗａｒｌ管理図を適用した精度管理処理の処理速度を
向上するのに好適な血液自動分析におけるオンラインリ
アルタイム精度管理方法に関するものである。
精度管理方法に係り、特にＭａｌｔｅ−Ｒｕｌｅ ３ｈ
ｅｗａｒｌ管理図を適用した精度管理処理の処理速度を
向上するのに好適な血液自動分析におけるオンラインリ
アルタイム精度管理方法に関するものである。
血液自動分析における精度管理は、通常、検体のルーチ
ン作業の精密度を検査する九めに非常に大切なことであ
り、かつ、不可欠なものである。
ン作業の精密度を検査する九めに非常に大切なことであ
り、かつ、不可欠なものである。
また、精度管理方法としては、管理の目的に応じて様々
な方法が採用されているが、そのほとんどはコンピュー
タによるパッチ処理での管理作業またにその精度の作成
などを行っている場合が多い。
な方法が採用されているが、そのほとんどはコンピュー
タによるパッチ処理での管理作業またにその精度の作成
などを行っている場合が多い。
しかし、患者から採取された生体試料が微量であること
や試薬が高価なものが少なくないなどの理由から、分析
装置の異常や試薬劣化などの分析棄却につながる要因を
早期発見し、生体試料や試薬の無駄な消費およびルーチ
ン作業の重複を最少限にすることが大切である。
や試薬が高価なものが少なくないなどの理由から、分析
装置の異常や試薬劣化などの分析棄却につながる要因を
早期発見し、生体試料や試薬の無駄な消費およびルーチ
ン作業の重複を最少限にすることが大切である。
このような問題を解決するために、血液自動分析装置に
直結したコンピュータによるオンラインリアルタイムな
精度管理方法が要求されている。
直結したコンピュータによるオンラインリアルタイムな
精度管理方法が要求されている。
そのためには、統計学上からもリアルタイムで得られる
情報に対処し得る精度管理方法を採用すること、−さら
にその精度管理処理の実行時間を早くすることが要求さ
れる。
情報に対処し得る精度管理方法を採用すること、−さら
にその精度管理処理の実行時間を早くすることが要求さ
れる。
これらの条件を踏まえ、一般に公知のＭａｌＮ−Ｒｕｌ
ｅ ３ｈｅｗａｒｌ管理図による精度管理方法が採用さ
れている。これについては、’ Ｃ１１ｎｉｃａｌ。
ｅ ３ｈｅｗａｒｌ管理図による精度管理方法が採用さ
れている。これについては、’ Ｃ１１ｎｉｃａｌ。
Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ ’ Ｖｏｌ、 ２７ Ａ３ ｐ４
９３〜５０１ （１９８１）のＪａｍｅｆ ｏ、 Ｗｅ
ｓｔ Ｑａｒｄ らによる” Ｍｕｅｔ ｉ−Ｒｕ１−
Ｒｕ１ｅＳｈｅ Ｃｈａｒｔ ｆ□ｒ Ｑｕａｌｉｔｙ
Ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｎ。
９３〜５０１ （１９８１）のＪａｍｅｆ ｏ、 Ｗｅ
ｓｔ Ｑａｒｄ らによる” Ｍｕｅｔ ｉ−Ｒｕ１−
Ｒｕ１ｅＳｈｅ Ｃｈａｒｔ ｆ□ｒ Ｑｕａｌｉｔｙ
Ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｎ。
Ｃ１１ｎｉｃａｌ Ｃｈｅｍｉｓｔｒ）’”という文献
に示しである。
に示しである。
以下、上記管理図による管理方法を第６図、第７図を用
いて簡単に説明する。
いて簡単に説明する。
第６図ＨＭａｌｔｉ Ｒｕ１ｅ Ｓｈｅｗａｒｔ管理図
、第７図ｔ！Ｍｕｌｔｉ Ｒｕ１ｅ ８ｈｅＷａｒｔ管
理図による精度管理における処理流れ図である。この精
度管理方法は、成分濃度の異なる管理血清２種を連続し
て分析し、これを１組の管理血清として通常の検体試料
と同時に分析することによシ分析結果の精度を管理する
ものである。すなわち、第６図（ａ）、 （ｂ）に示す
ように、縦軸に管理血清の分析濃度の平均値（期待値、
ＭＥＡＮ）と標準偏差（ＳＤ）をとシ、横軸に連続して
分析した分析回数をとった線図を各管理血清について用
意し、それぞれの分析結果を時系列にプロットし、その
両者の変動を検査することによシ精度管理を行う。
、第７図ｔ！Ｍｕｌｔｉ Ｒｕ１ｅ ８ｈｅＷａｒｔ管
理図による精度管理における処理流れ図である。この精
度管理方法は、成分濃度の異なる管理血清２種を連続し
て分析し、これを１組の管理血清として通常の検体試料
と同時に分析することによシ分析結果の精度を管理する
ものである。すなわち、第６図（ａ）、 （ｂ）に示す
ように、縦軸に管理血清の分析濃度の平均値（期待値、
ＭＥＡＮ）と標準偏差（ＳＤ）をとシ、横軸に連続して
分析した分析回数をとった線図を各管理血清について用
意し、それぞれの分析結果を時系列にプロットし、その
両者の変動を検査することによシ精度管理を行う。
第７図において、Ｓｌは２種の管理血清の分析結果で、
それぞれ最新１０個（計２０個）のコントロールデータ
である。以下８２〜Ｓ７の管理限界についての判定を８
１での分析結果に対して実施し、管理限界オーバーのと
きＨＹ ｅ ｓの方向へ、また、管理限界内のときはＮ
ｏ６方向へ進む。最終的に８８の管理限界内（Ｉ Ｎ
−Ｃ０ＮＴＲ０Ｌ）に到達すれば、分析受付（ＡＣＣＥ
ＰＴ ＲＵＮ）となシ、また、Ｓ９の管理限界外（ＯＵ
Ｔ −ＯＦ −ＣＯＮＴＲＯＬ）に到達すれば、分析
棄却（Ｒ，ＥＪＥＣ’ＴＲＵＮ）の判定が下されること
になる。
それぞれ最新１０個（計２０個）のコントロールデータ
である。以下８２〜Ｓ７の管理限界についての判定を８
１での分析結果に対して実施し、管理限界オーバーのと
きＨＹ ｅ ｓの方向へ、また、管理限界内のときはＮ
ｏ６方向へ進む。最終的に８８の管理限界内（Ｉ Ｎ
−Ｃ０ＮＴＲ０Ｌ）に到達すれば、分析受付（ＡＣＣＥ
ＰＴ ＲＵＮ）となシ、また、Ｓ９の管理限界外（ＯＵ
Ｔ −ＯＦ −ＣＯＮＴＲＯＬ）に到達すれば、分析
棄却（Ｒ，ＥＪＥＣ’ＴＲＵＮ）の判定が下されること
になる。
次に、８２〜Ｓ７の管理限界の判定について説明する。
Ｓ２の１ ＊ａ ｎ、２種の管理血清の最新１個の分
析結果がともに、ま念は、一方の管理血清の最新２個の
分析結果がともに（ＭＥＡＮ＋２ＳＤ）を越えているか
、もしくは、ともに（ＭＥＡＮ−２ＳＤ）を越えている
かの判定を行う。ｓ５αＬ８は、一方の管理血清の最新
１個の分析結果が（ＭＥＡＮ＋２ＳＤ）を越え、かつ、
他方のそれが（ＭＥＡＮ ２ＳＤ）を越えているかの判
定を行う。
析結果がともに、ま念は、一方の管理血清の最新２個の
分析結果がともに（ＭＥＡＮ＋２ＳＤ）を越えているか
、もしくは、ともに（ＭＥＡＮ−２ＳＤ）を越えている
かの判定を行う。ｓ５αＬ８は、一方の管理血清の最新
１個の分析結果が（ＭＥＡＮ＋２ＳＤ）を越え、かつ、
他方のそれが（ＭＥＡＮ ２ＳＤ）を越えているかの判
定を行う。
Ｓ６の４ ＋ｌ ｉｌｔ、 ２種の管理血清の最新２個
の分析結邑計４個）がすべてまたは一方の管理血清の最
新４個の分析結果がすべて（ＭＥＡＮ＋ＳＤ）を越えて
いるか、もしくは、すべて（ＭＥＡＮ−８Ｄ）を越えて
いるかの判定を行う。ｓ７の１０ｉは、２種の管理血清
の最新５個の分析結果（計１０個）がすべてまたげ一方
の管理血清の最新１０個の分析結果がすべてＭＥＡＮを
同じ方向に越えているかの判定を行う。
の分析結邑計４個）がすべてまたは一方の管理血清の最
新４個の分析結果がすべて（ＭＥＡＮ＋ＳＤ）を越えて
いるか、もしくは、すべて（ＭＥＡＮ−８Ｄ）を越えて
いるかの判定を行う。ｓ７の１０ｉは、２種の管理血清
の最新５個の分析結果（計１０個）がすべてまたげ一方
の管理血清の最新１０個の分析結果がすべてＭＥＡＮを
同じ方向に越えているかの判定を行う。
以上がＭｕｌｔｉ −Ｒｕｌｅ Ｓｈｅｗａｒｔ管理図
による精度管理方法の概要である。
による精度管理方法の概要である。
ここで、本処理をコンピュータにて処理する際に、従来
のように数値計算のみを使用して素直に実行させた場合
の処理時間および本処理は管理血清の１成分についての
みの処理であって、マルチ管理血清など複数成分につい
て同様の処理を実行させる必要があることなどを考慮す
れば、自動分析装置からのデータ入力サイクル時間にも
関係するが、従来の処理方法でに、オンラインリアルタ
イム化は、処理時間的に困難であるという問題があった
。
のように数値計算のみを使用して素直に実行させた場合
の処理時間および本処理は管理血清の１成分についての
みの処理であって、マルチ管理血清など複数成分につい
て同様の処理を実行させる必要があることなどを考慮す
れば、自動分析装置からのデータ入力サイクル時間にも
関係するが、従来の処理方法でに、オンラインリアルタ
イム化は、処理時間的に困難であるという問題があった
。
〔発明の目的〕
本発明に上記に鑑みてなされ次もので、その目的とする
ところは、精度管理処理の処理速度を向上し、オンライ
ンリアルタイムにて精度管理を実行することができる血
液自動分析におけるオンラインリアルタイム精度管理方
法を提供することにある。
ところは、精度管理処理の処理速度を向上し、オンライ
ンリアルタイムにて精度管理を実行することができる血
液自動分析におけるオンラインリアルタイム精度管理方
法を提供することにある。
本発明の特徴は、血液自動分析装置の精度管理をすると
きに、アナログ情報として得られ管理血清の分析結果を
それぞれ管理血清の管理限界を境界とする領域のどの領
域に含まれるデータであるかを判別して領域表現化し次
ディジタル情報に変換し、精度管理処理を司どる演算処
理部にシいて、前記ディジタル情報を論理的に処理して
精度管理を実行するようにした点にある。
きに、アナログ情報として得られ管理血清の分析結果を
それぞれ管理血清の管理限界を境界とする領域のどの領
域に含まれるデータであるかを判別して領域表現化し次
ディジタル情報に変換し、精度管理処理を司どる演算処
理部にシいて、前記ディジタル情報を論理的に処理して
精度管理を実行するようにした点にある。
以下本発明の方法の一実施例を第１図〜第５図を用いて
詳細に説明する。
詳細に説明する。
第１図は本発明の血液自動分析におけるオンラインリア
ルタイム精度管理方法を適用した血液自動分析装置の精
度管理のＭｕｌｔｉ−Ｒｕｌｅ ３ｃｈｅｙａｒｌ精度
管理方式の一例を示すブロック図である。第１図におい
て、２０．２５は２種の管理血清のそれぞれ最新１０個
の分析結果であり、それぞれをｘＩ （ｉ＝１．２．−
．１０）およびＹｔ （ｉ＝１．２．・・・、１０）と
記しである。これらのデータは、アナログ量で表わされ
たデータであシ、論理計算を実行させる上で、まず、こ
れらのデータをディジタル化する必要がある。そこで、
まず、一方の管理血清の分析結果ｘ１をＸ軸とし、他方
の管理血清の分析結果ｙｌをｙ軸として、両者の平均値
が原点で交差する平面図を考える。この平面図上では、
ｉ回目に分析され九両管理血清の分析結果の相関関係が
座標（ｘＩ、）’ｔ ）として表わせる。
ルタイム精度管理方法を適用した血液自動分析装置の精
度管理のＭｕｌｔｉ−Ｒｕｌｅ ３ｃｈｅｙａｒｌ精度
管理方式の一例を示すブロック図である。第１図におい
て、２０．２５は２種の管理血清のそれぞれ最新１０個
の分析結果であり、それぞれをｘＩ （ｉ＝１．２．−
．１０）およびＹｔ （ｉ＝１．２．・・・、１０）と
記しである。これらのデータは、アナログ量で表わされ
たデータであシ、論理計算を実行させる上で、まず、こ
れらのデータをディジタル化する必要がある。そこで、
まず、一方の管理血清の分析結果ｘ１をＸ軸とし、他方
の管理血清の分析結果ｙｌをｙ軸として、両者の平均値
が原点で交差する平面図を考える。この平面図上では、
ｉ回目に分析され九両管理血清の分析結果の相関関係が
座標（ｘＩ、）’ｔ ）として表わせる。
次に、この平面図上において、それぞれの管理血清の管
理限界（ＭＥＡＮ、±８Ｄ、±２ＳＤ。
理限界（ＭＥＡＮ、±８Ｄ、±２ＳＤ。
±３ＳＤ）を境界とする領域を設定する。第２図は領域
ビットハターンの各領域を示す図で、１６種類の領域に
区別することができる。ここで、管理血清の分析結果Ｘ
＋またはｙＩがどの領域に含まれるデータであるかを個
々の領域について判別し、例えば、含まれる領域であれ
ば″１”、含まれない領域であれば′０“とする情報を
作成することにより、アナログデータであるｘｌを領域
表現化し次ディジタルデータに変換することができる。
ビットハターンの各領域を示す図で、１６種類の領域に
区別することができる。ここで、管理血清の分析結果Ｘ
＋またはｙＩがどの領域に含まれるデータであるかを個
々の領域について判別し、例えば、含まれる領域であれ
ば″１”、含まれない領域であれば′０“とする情報を
作成することにより、アナログデータであるｘｌを領域
表現化し次ディジタルデータに変換することができる。
これにより、分析結果は領域■から領域１６までの情報
が各ビットに対応している１６ビツト（１語長）の領域
ビットパターンのデータとして表現できる。この領域ビ
ットパターンは、それぞれの管理血清の各管理限界値で
区切つ九範囲においては共通であり、ま之、この範囲に
依存する固定の情報である。
が各ビットに対応している１６ビツト（１語長）の領域
ビットパターンのデータとして表現できる。この領域ビ
ットパターンは、それぞれの管理血清の各管理限界値で
区切つ九範囲においては共通であり、ま之、この範囲に
依存する固定の情報である。
第３図は領域マトリクスを示す図で、管理血清（ｘｌ
）について、各管理限界値で区切られた範囲に対する領
域ビットパターンを表している。
）について、各管理限界値で区切られた範囲に対する領
域ビットパターンを表している。
５１はその領域マトリクスでアシ、領域マトリクス５１
にあらかじめ定められている固定情報であるため、ＸＩ
がどの範囲に存在するかを決定するだけで、その領域ビ
ットハターンＰ（ｘＩ）が抽出できる。５２は抽出され
た領域ビットパターンの例を示したものである。
にあらかじめ定められている固定情報であるため、ＸＩ
がどの範囲に存在するかを決定するだけで、その領域ビ
ットハターンＰ（ｘＩ）が抽出できる。５２は抽出され
た領域ビットパターンの例を示したものである。
第１図において、２１．２２にそれぞれｘｌの管理限界
値を指定するための管理血清の成分濃度の平均値ＣＭＥ
ＡＮ）および標準偏差値（ＳＤ）である。２３は分析結
果Ｘｌの領域ビットパターンを抽出するための領域マト
リクス、２４はＸｌに対応して抽出された領域ビットパ
ターンＰ（ｘＩ）である。ｉ念、他方の管理血清の分析
結果ｙ１についてもｘＩと同様の処理が行われる。すな
わち、２６．２７，２８．２９はそれぞれ２１，２２゜
２３．２４に対応している。
値を指定するための管理血清の成分濃度の平均値ＣＭＥ
ＡＮ）および標準偏差値（ＳＤ）である。２３は分析結
果Ｘｌの領域ビットパターンを抽出するための領域マト
リクス、２４はＸｌに対応して抽出された領域ビットパ
ターンＰ（ｘＩ）である。ｉ念、他方の管理血清の分析
結果ｙ１についてもｘＩと同様の処理が行われる。すな
わち、２６．２７，２８．２９はそれぞれ２１，２２゜
２３．２４に対応している。
次に、このようにして抽出された領域ビットハターンを
用いて論理計算を実行し、分析結果の精度を判定する。
用いて論理計算を実行し、分析結果の精度を判定する。
３０は第７図で示し次処理流れ図を実行する論理計算モ
ジュールである。３１にその論理計算モジュール３０内
で判定のために使用スルコントロールマスクパターンで
、３２ｆｌ論理計算結果として出力される出力値で、分
析結果に対する精度の判定結果である。
ジュールである。３１にその論理計算モジュール３０内
で判定のために使用スルコントロールマスクパターンで
、３２ｆｌ論理計算結果として出力される出力値で、分
析結果に対する精度の判定結果である。
第４図は論理計算モジュール３０内で処理されるロジッ
クの一例を示す図である。この例は第７図におけるＳ２
の管理限界判定に対応するロジック例でアリ、この判定
内容に、両管理血清の最新１個の分析結果ＸＩまたｕＹ
＋のどちらか一方でも（ＭＥＡＮ＋２８Ｄ）を越えてい
るかという判定である。第４図において、６１１”ｔｘ
＋の領域ビットパターン、６２１１）’ｔの領域ビット
パターンである。
クの一例を示す図である。この例は第７図におけるＳ２
の管理限界判定に対応するロジック例でアリ、この判定
内容に、両管理血清の最新１個の分析結果ＸＩまたｕＹ
＋のどちらか一方でも（ＭＥＡＮ＋２８Ｄ）を越えてい
るかという判定である。第４図において、６１１”ｔｘ
＋の領域ビットパターン、６２１１）’ｔの領域ビット
パターンである。
６３ＨＡＮＤゲート、６４Ｈこの両者の論理積の結果で
、座標（ｘＩ、Ｙｔ）が含まれる領域ビットパターンを
表わす。６５はこの座標がＸＩま之はｙｌの±２ＳＤを
越える領域に存在するか否か全判定する領域ビットパタ
ーンのコントロールマスクパターンである。この場合の
マスクパターンぼ、第２図における領域■、■、Ｏ，（
！ に対応するビットが１１＃で、他のビットｈ″″
０″に設定された領域ビットパターンである。６６はＡ
ＮＤ回路、６７Ｈ６３と６４との論理積の結果で、この
結果が０でおれば管理限界内であり、また、０でなけれ
ば管理限界を越えているという判、定になる。
、座標（ｘＩ、Ｙｔ）が含まれる領域ビットパターンを
表わす。６５はこの座標がＸＩま之はｙｌの±２ＳＤを
越える領域に存在するか否か全判定する領域ビットパタ
ーンのコントロールマスクパターンである。この場合の
マスクパターンぼ、第２図における領域■、■、Ｏ，（
！ に対応するビットが１１＃で、他のビットｈ″″
０″に設定された領域ビットパターンである。６６はＡ
ＮＤ回路、６７Ｈ６３と６４との論理積の結果で、この
結果が０でおれば管理限界内であり、また、０でなけれ
ば管理限界を越えているという判、定になる。
第５図は第１図における処理の一例を示すフローチャー
トである。ステップ１００では、同期して分析された濃
度の異なる２種の管理血清の最新１０回分の分析結果を
日内ＱＣリングツくツファより取り出す。そして、ステ
ップ１０１で、あらかじめＣＲＴより設定されているそ
れぞれの管理血清の平均値および標準偏差値を取り出す
。データはともにナナログデータである。ステップ１０
２では、個々の分析結果が平均値と標準偏差値から決定
される管理限界範囲のどの範囲に含まれるかを決定し、
当該範囲に対応する領域ビットノくターンを領域マトリ
クスより抽出する。これにより、アナログデータである
分析結果がディジタルデータである領域ビットパターン
にＡ／Ｄ変換され穴形となる。ステップ１０３では、一
方の管理血清の最新分析結果に対応する領域ビットパタ
ーンと他方のそれをＡＮＤし、マルチルールの第１ルー
ルの判定を行う。管理限界内であれば、今回（最新）の
分析結果は正常と判定し、管理限界オーツ（−であれば
、さらに過去の分析結果を考慮した判定を行い、今回の
分析結果に対する妥当性をチェックする。ステップ１０
４では、判定に必要な過去の分析結果に対応する領域ビ
ットパターンをＡＮＤ Ｌ、て、分析結果の傾向を示す
領域ピットノ（ターンを作成する。ステップ１０５では
、マルチルールの各段階における判定をマスクパターン
を用いて実行する。そして、管理限界オーバのときは分
析異常とし、管理限界内のときは、さらに次段階の判定
を実行するようにする。ステップ１０６では、最終段階
のルールの判定まで繰シ返す。第１段階以降の全段階の
ルールにおいて管理限界内の判定を満足すれば、今回の
分析は正常と判定する。ステップ１０７では、管理限界
オーバーが発生した段階に対応させて、偶発誤差ま九は
系統誤差発生の旨をＣＲＴに表示する。
トである。ステップ１００では、同期して分析された濃
度の異なる２種の管理血清の最新１０回分の分析結果を
日内ＱＣリングツくツファより取り出す。そして、ステ
ップ１０１で、あらかじめＣＲＴより設定されているそ
れぞれの管理血清の平均値および標準偏差値を取り出す
。データはともにナナログデータである。ステップ１０
２では、個々の分析結果が平均値と標準偏差値から決定
される管理限界範囲のどの範囲に含まれるかを決定し、
当該範囲に対応する領域ビットノくターンを領域マトリ
クスより抽出する。これにより、アナログデータである
分析結果がディジタルデータである領域ビットパターン
にＡ／Ｄ変換され穴形となる。ステップ１０３では、一
方の管理血清の最新分析結果に対応する領域ビットパタ
ーンと他方のそれをＡＮＤし、マルチルールの第１ルー
ルの判定を行う。管理限界内であれば、今回（最新）の
分析結果は正常と判定し、管理限界オーツ（−であれば
、さらに過去の分析結果を考慮した判定を行い、今回の
分析結果に対する妥当性をチェックする。ステップ１０
４では、判定に必要な過去の分析結果に対応する領域ビ
ットパターンをＡＮＤ Ｌ、て、分析結果の傾向を示す
領域ピットノ（ターンを作成する。ステップ１０５では
、マルチルールの各段階における判定をマスクパターン
を用いて実行する。そして、管理限界オーバのときは分
析異常とし、管理限界内のときは、さらに次段階の判定
を実行するようにする。ステップ１０６では、最終段階
のルールの判定まで繰シ返す。第１段階以降の全段階の
ルールにおいて管理限界内の判定を満足すれば、今回の
分析は正常と判定する。ステップ１０７では、管理限界
オーバーが発生した段階に対応させて、偶発誤差ま九は
系統誤差発生の旨をＣＲＴに表示する。
ところで、従来の方式では、ステップ１０２に相当する
Ａ／Ｄ変換部がなく、ステップ１０３〜１０６の処理を
論理回路を用いて実数計算によって実行していた。
Ａ／Ｄ変換部がなく、ステップ１０３〜１０６の処理を
論理回路を用いて実数計算によって実行していた。
以上説明したように、本発明によれば、精度管理の演算
処理部で論理演算をするようにし九ので、ｆ＃度管理処
理の処理速度が向上し、オンラインリアルタイムにて血
液自動分析における精度管理を実行でき、試薬の劣化や
品質変化、装置異常およびその他外的因子による分析異
常などの早期発見が可能となるという効果がある。
処理部で論理演算をするようにし九ので、ｆ＃度管理処
理の処理速度が向上し、オンラインリアルタイムにて血
液自動分析における精度管理を実行でき、試薬の劣化や
品質変化、装置異常およびその他外的因子による分析異
常などの早期発見が可能となるという効果がある。
第１図は本発明の血液自動分析におけるオンラインリア
ルタイム精度管理方法を適用した血液自動分析製電の精
度管理のＭｕｌＨ−Ｒｕｌｅ ５ｃｈｅｙａｒｔ精度管
、理方式の一例を示すブロック図、第２図は領域ビット
パターンの各領域を示す図、第３図は領域セトリクスを
示す図、第４図は第１図の論理計算モジュール内で処理
されるロジックの一例を示す図、第５図は第１図におけ
る処理の一例を示すフローチャート、第６図ｔｆＭｕｌ
ｔｉ−１％ｕｌｅ３ｈｅｙａ ｒ ｔ 管理図、Ｗｃ
７図はＭｕｌｔｉ−ＲｕｌｅＳｈｅｗａｒｔ 管理図
による精度管理における処理流れ図である。
ルタイム精度管理方法を適用した血液自動分析製電の精
度管理のＭｕｌＨ−Ｒｕｌｅ ５ｃｈｅｙａｒｔ精度管
、理方式の一例を示すブロック図、第２図は領域ビット
パターンの各領域を示す図、第３図は領域セトリクスを
示す図、第４図は第１図の論理計算モジュール内で処理
されるロジックの一例を示す図、第５図は第１図におけ
る処理の一例を示すフローチャート、第６図ｔｆＭｕｌ
ｔｉ−１％ｕｌｅ３ｈｅｙａ ｒ ｔ 管理図、Ｗｃ
７図はＭｕｌｔｉ−ＲｕｌｅＳｈｅｗａｒｔ 管理図
による精度管理における処理流れ図である。
Claims (1)
- １、血液自動分析装置の精度管理を実行するときに、ア
ナログ情報として得られる管理血清の分析結果をそれぞ
れの管理血清の管理限界を境界とする領域のどの領域に
含まれるデータであるかを判別して領域表現化したディ
ジタル情報に変換し、精度管理処理を司どる演算処理部
において、前記ディジタル情報を論理的に処理して精度
管理を実行することを特徴とする血液自動分析における
オンラインリアルタイム精度管理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1999985A JPS61180140A (ja) | 1985-02-06 | 1985-02-06 | 血液自動分析におけるオンラインリアルタイム精度管理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1999985A JPS61180140A (ja) | 1985-02-06 | 1985-02-06 | 血液自動分析におけるオンラインリアルタイム精度管理方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS61180140A true JPS61180140A (ja) | 1986-08-12 |
Family
ID=12014853
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1999985A Pending JPS61180140A (ja) | 1985-02-06 | 1985-02-06 | 血液自動分析におけるオンラインリアルタイム精度管理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS61180140A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0759667A (ja) * | 1993-08-26 | 1995-03-07 | Sekou Sangyo Kk | 自動連続フライヤ装置における天麩羅用材料の供給装置 |
| JP2012527690A (ja) * | 2009-05-22 | 2012-11-08 | バイオ−ラッド ラボラトリーズ，インコーポレイティド | 医療診断プロセスの自動的な品質管理のシステムおよび方法 |
-
1985
- 1985-02-06 JP JP1999985A patent/JPS61180140A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0759667A (ja) * | 1993-08-26 | 1995-03-07 | Sekou Sangyo Kk | 自動連続フライヤ装置における天麩羅用材料の供給装置 |
| JP2012527690A (ja) * | 2009-05-22 | 2012-11-08 | バイオ−ラッド ラボラトリーズ，インコーポレイティド | 医療診断プロセスの自動的な品質管理のシステムおよび方法 |
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