JPWO2008111566A1 - 泳動波形を用いた検査値予測装置、予測方法および予測プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
易動度および該易動度に対応する吸光度をペアデータとし、複数の前記ペアデータで構成される泳動波形データと、検体中の所定物質の量又は検体が採取された生体における疾患の有無の予測式とが、前記記録部に記録され、
前記予測式が、複数の検体に関する前記泳動波形データが正規化および面積補正されて生成された修正波形データの、易動度に対応する吸光度を説明変数とし、前記所定物質の量又は疾患の有無を目的変数として、最尤推定法によって、予め決定された回帰式であり、
前記処理部が、
前記記録部に記録された前記泳動波形データを読み出し、該泳動波形データを正規化および面積補正して修正波形データを生成し、
前記記録部に記録された前記予測式を読み出し、該予測式の説明変数である易動度に対応する吸光度に、前記記録部に記録された前記泳動波形データから生成された前記修正波形データの吸光度を代入して前記予測式の値を計算し、該計算値を前記所定物質の量又は疾患の有無の予測値とし、
前記面積補正が、前記正規化された泳動波形データの面積、前記検体の総蛋白値を用いて、泳動波形データの吸光度を修正する処理である。
前記予測式の決定に使用される前記修正波形データが、複数の検体に関する前記泳動波形データが正規化されて生成された波形データに、ガウス分布を用いてコンボリューション演算を行なって得られる波形データであり、
前記処理部が、前記記録部に記録された前記泳動波形データを正規化した後、正規化された該波形データにガウス分布を用いてコンボリューション演算を行なって、前記予測値の計算に使用する前記修正波形データを生成する。
前記所定物質がCEAであり、
前記予測式の決定に目的変数として使用される前記所定物質の量が、CEAの測定値の対数値である。
前記記録部に、正規化に使用する第1パラメータおよび第2パラメータがさらに記録され、
前記処理部が、前記第1パラメータを傾きとし、前記第2パラメータを切片とする一次関数を用いて前記泳動波形データを正規化し、
前記第1および第2パラメータが、
泳動波形データを複数の参照波形データの各々に変換する複数のワーピング関数、および各ワーピング関数に対応するDTW距離が求められ、
複数の前記DTW距離のうちの最小のDTW距離に対応する前記ワーピング関数を近似する直線の傾きおよび切片であり、
前記ワーピング関数を近似する前記直線の傾きが、
前記ワーピング関数の任意の屈曲点間の傾きを計算し、
複数の前記屈曲点間の傾きを大きさの順に並べた場合に両端の所定領域に含まれる傾きを除外して、前記屈曲点間の傾きから求められる。
前記修正波形データが、アルブミンのピーク位置が149番目、マーカのピーク位置が396番目となるように生成された場合、
ヘモグロビンA1cの予測式が、前記説明変数として、少なくとも28番目、130番目、138番目、148番目、258番目、261番目、302番目、329番目及び419番目の易動度に対応する吸光度を含む、
HDLコレステロールの予測式が、前記説明変数として、少なくとも189番目の易動度に対応する吸光度を含む、又は、
グリコアルブミンの予測式が、前記説明変数として、少なくとも27番目、28番目、31番目、128番目、150番目、P346番目及び347番目の易動度に対応する吸光度を含む。
易動度および該易動度に対応する吸光度をペアデータとし、複数の前記ペアデータで構成される泳動波形データと、検体中の所定物質の量又は検体が採取された生体における疾患の有無の予測式とが、前記記録部に記録され、
前記予測式が、複数の検体に関する前記泳動波形データが正規化および面積補正されて生成された修正波形データの、易動度に対応する吸光度を説明変数とし、前記所定物質の量又は疾患の有無を目的変数として、最尤推定法によって、予め決定された回帰式であり、
前記処理部が、前記記録部に記録された前記泳動波形データを読み出し、該泳動波形データを正規化および面積補正して修正波形データを生成する第1ステップと、
前記処理部が、前記記録部に記録された前記予測式を読み出し、該予測式の説明変数である易動度に対応する吸光度に、前記記録部に記録された前記泳動波形データから生成された前記修正波形データの吸光度を代入して前記予測式の値を計算し、該計算値を前記所定物質の量又は疾患の有無の予測値とする第2ステップとを含み、
前記面積補正が、前記正規化された泳動波形データの面積、前記検体の総蛋白値を用いて、泳動波形データの吸光度を修正する処理である。
前記所定物質が、ヘモグロビンA1c、グリコアルブミン、HDLコレステロール、LDLコレステロール、総コレステロール、トリグリセライド、AFP、CEA、ALB、C4、トランスフェリン、CRP、IgA、IgG、IgM、TP、CHE、GLB、ZTT、血清Ca、尿中Na、RBC、HT、HB、血沈、蓄尿糖、蓄尿蛋白、1.5−AG、抗GADAb、糖日内変動、糖負荷検査の血糖(各時間値)、糖負荷検査のインスリン(各時間値)、乳酸、ピルビンサン、シアルサン、ヒアルロンサン、E−CHO、NEFA、H−CHO、TIBC、血清銅、亜鉛、ビタミンB1、RBP、LCAT、リゾチ−ム、CKMB(MB%、MM%)、LH、FSH、プロラクチン、ACTH、T3、T4、CPR、インスリン、BNP−FEI、FIB、ルプスアンチコアグラント、ASK、CH50、C3、LE、サイロイド、コウ−TG、コウ−TPO、ハプトグロン、SAA、IAP、B2−MIC、NSE、HGF、P−3−P、コラーゲン7S、CA19−9R、CA72−4、BCA225、STN、プロGRP、TPA、ELASTA、SPAN1、ICTP、PSA、ICG、尿中ALB、尿中NAG、および鼻汁好酸球からなる群の中から選択される1つの物質である。
前記予測式の決定に使用される前記修正波形データが、複数の検体に関する前記泳動波形データが正規化されて生成された波形データに、ガウス分布を用いてコンボリューション演算を行なって得られる波形データであり、
前記第2ステップにおいて、前記処理部が、前記記録部に記録された前記泳動波形データを正規化した後、正規化された該波形データにガウス分布を用いてコンボリューション演算を行なって、前記予測値の計算に使用する前記修正波形データを生成する。
前記所定物質がCEAであり、
前記予測式の決定に目的変数として使用される前記所定物質の量が、CEAの測定値の対数値である。
前記記録部に、正規化に使用する第1パラメータおよび第2パラメータがさらに記録され、
前記第1ステップにおいて、前記処理部が、前記第1パラメータを傾きとし、前記第2パラメータを切片とする一次関数を用いて前記泳動波形データを正規化し、
前記第1および第2パラメータが、
泳動波形データを複数の参照波形データの各々に変換する複数のワーピング関数、および各ワーピング関数に対応するDTW距離が求められ、
複数の前記DTW距離のうちの最小のDTW距離に対応する前記ワーピング関数を近似する直線の傾きおよび切片であり、
前記ワーピング関数を近似する前記直線の傾きが、
前記ワーピング関数の任意の屈曲点間の傾きを計算し、
複数の前記屈曲点間の傾きを大きさの順に並べた場合に両端の所定領域に含まれる傾きを除外して、前記屈曲点間の傾きから求められる。
前記修正波形データが、アルブミンのピーク位置が149番目、マーカのピーク位置が396番目となるように生成された場合、
ヘモグロビンA1cの予測式が、前記説明変数として、少なくとも28番目、130番目、138番目、148番目、258番目、261番目、302番目、329番目及び419番目の易動度に対応する吸光度を含む、
HDLコレステロールの予測式が、前記説明変数として、少なくとも189番目の易動度に対応する吸光度を含む、又は、
グリコアルブミンの予測式が、前記説明変数として、少なくとも27番目、28番目、31番目、128番目、150番目、P346番目及び347番目の易動度に対応する吸光度を含む。
易動度および該易動度に対応する吸光度をペアデータとし、複数の前記ペアデータで構成される泳動波形データと、検体中の所定物質の量又は検体が採取された生体における疾患の有無の予測式とが、前記記録部に記録され、
前記予測式が、複数の検体に関する前記泳動波形データが正規化および面積補正されて生成された修正波形データの、易動度に対応する吸光度を説明変数とし、前記所定物質の量又は疾患の有無を目的変数として、最尤推定法によって、予め決定された回帰式であり、
前記処理部に、前記記録部に記録された前記泳動波形データを読み出し、該泳動波形データを正規化および面積補正して修正波形データを生成させる第1の機能と、
前記処理部に、前記記録部に記録された前記予測式を読み出し、該予測式の説明変数である易動度に、前記記録部に記録された前記泳動波形データから生成された前記修正波形データの吸光度を代入して前記予測式の値を計算させ、該計算値を前記所定物質の量の予測値とさせる第2機能とを実現させ、
前記面積補正が、前記正規化された泳動波形データの面積、前記検体の総蛋白値を用いて、泳動波形データの吸光度を修正する処理である。
11 演算処理部
12 一時記憶部
13 記録部
14 操作部
15 表示部
16 入出力インタフェース部
17 通信インタフェース部
18 内部バス
2 測定装置
まず、ステップS1において、通信IF部17を介して、測定装置(電気泳動装置)2から測定データを取得し、記録部13に記録する。測定されたデータは、特定の検体に関する易動度の波形データであり、所定の時間間隔で測定された時系列の1次元データである。
補正ファクター = 総蛋白値 × 1×106 / 7.0 × 面積
正規化された波形の高さ = 面積補正前の吸光度 × 補正ファクター
によって計算する。
Y=a0+a1×Sex+a2×Age+Σpi×Pi・・・(式1)
ここで、Yは検査値、Sexは性別(男性の場合+1、女性の場合−1)、Ageは年齢(正の整数値)、Piは波形データの易動度iに対応する値(吸光度)であり、Σは整数値iに関する和を意味する。係数a1、a2、piは、Sex、AgeおよびPiを説明変数として重回帰分析によって、予め決定されている回帰係数であり、定数a0は切片である。従って、ステップS2で正規化された波形データを式1のPiに代入し、波形データを測定した検体を採取した被検査者の性別および年齢をSexおよびAgeに代入して、Yの値を計算する。
次に、予測値の計算に用いる予測式を重回帰分析によって生成する処理に関して説明する。
次に、測定装置(電気泳動装置)2によって得られた測定データを正規化する方法の一例を、図5のフローチャートを用いて説明する。本正規化方法では、DTW処理によって、測定データを参照波形データに変換するワーピング関数を求める処理を、複数の測定データに関して行い、得られた複数のワーピング関数の傾きおよび切片を用いて正規化対象の測定データを正規化する。
疾患群(糖尿病)に属する確率=1/(1+e−x)
X=b0+b1×M1+b2×M2+・・・+bn×Mn
ここで、b0,b1,・・・,bnは回帰係数であり、M1,・・・,Mnは、変数名P001,・・・,Pnで示された易動度に対応する吸光度である。
Claims (13)
- 記録部と処理部とを備え、
易動度および該易動度に対応する吸光度をペアデータとし、複数の前記ペアデータで構成される泳動波形データと、検体中の所定物質の量又は検体が採取された生体における疾患の有無の予測式とが、前記記録部に記録され、
前記予測式が、複数の検体に関する前記泳動波形データが正規化および面積補正されて生成された修正波形データの、易動度に対応する吸光度を説明変数とし、前記所定物質の量又は疾患の有無を目的変数として、最尤推定法によって、予め決定された回帰式であり、
前記処理部が、
前記記録部に記録された前記泳動波形データを読み出し、該泳動波形データを正規化および面積補正して修正波形データを生成し、
前記記録部に記録された前記予測式を読み出し、該予測式の説明変数である易動度に対応する吸光度に、前記記録部に記録された前記泳動波形データから生成された前記修正波形データの吸光度を代入して前記予測式の値を計算し、該計算値を前記所定物質の量又は疾患の有無の予測値とし、
前記面積補正が、前記正規化された泳動波形データの面積、前記検体の総蛋白値を用いて、泳動波形データの吸光度を修正する処理である検査値予測装置。 - 前記所定物質が、ヘモグロビンA1c、グリコアルブミン、HDLコレステロール、LDLコレステロール、総コレステロール、トリグリセライド、AFP、CEA、ALB、C4、トランスフェリン、CRP、IgA、IgG、IgM、TP、CHE、GLB、ZTT、血清Ca、尿中Na、RBC、HT、HB、血沈、蓄尿糖、蓄尿蛋白、1.5−AG、抗GADAb、糖日内変動、糖負荷検査の血糖(各時間値)、糖負荷検査のインスリン(各時間値)、乳酸、ピルビンサン、シアルサン、ヒアルロンサン、E−CHO、NEFA、H−CHO、TIBC、血清銅、亜鉛、ビタミンB1、RBP、LCAT、リゾチ−ム、CKMB(MB%、MM%)、LH、FSH、プロラクチン、ACTH、T3、T4、CPR、インスリン、BNP−FEI、FIB、ルプスアンチコアグラント、ASK、CH50、C3、LE、サイロイド、コウ−TG、コウ−TPO、ハプトグロン、SAA、IAP、B2−MIC、NSE、HGF、P−3−P、コラーゲン7S、CA19−9R、CA72−4、BCA225、STN、プロGRP、TPA、ELASTA、SPAN1、ICTP、PSA、ICG、尿中ALB、尿中NAG、および鼻汁好酸球からなる群の中から選択される1つの物質である請求項1に記載の検査値予測装置。
- 前記予測式の決定に使用される前記修正波形データが、複数の検体に関する前記泳動波形データが正規化されて生成された波形データに、ガウス分布を用いてコンボリューション演算を行なって得られる波形データであり、
前記処理部が、前記記録部に記録された前記泳動波形データを正規化した後、正規化された該波形データにガウス分布を用いてコンボリューション演算を行なって、前記予測値の計算に使用する前記修正波形データを生成する請求項1に記載の検査値予測装置。 - 前記所定物質がCEAであり、
前記予測式の決定に目的変数として使用される前記所定物質の量が、CEAの測定値の対数値である請求項1に記載の検査値予測装置。 - 前記記録部に、正規化に使用する第1パラメータおよび第2パラメータがさらに記録され、
前記処理部が、前記第1パラメータを傾きとし、前記第2パラメータを切片とする一次関数を用いて前記泳動波形データを正規化し、
前記第1および第2パラメータが、
泳動波形データを複数の参照波形データの各々に変換する複数のワーピング関数、および各ワーピング関数に対応するDTW距離が求められ、
複数の前記DTW距離のうちの最小のDTW距離に対応する前記ワーピング関数を近似する直線の傾きおよび切片であり、
前記ワーピング関数を近似する前記直線の傾きが、
前記ワーピング関数の任意の屈曲点間の傾きを計算し、
複数の前記屈曲点間の傾きを大きさの順に並べた場合に両端の所定領域に含まれる傾きを除外して、前記屈曲点間の傾きから求められる請求項1に記載の検査値予測装置。 - 前記修正波形データが、アルブミンのピーク位置が149番目、マーカのピーク位置が396番目となるように生成された場合、
ヘモグロビンA1cの予測式が、前記説明変数として、少なくとも28番目、130番目、138番目、148番目、258番目、261番目、302番目、329番目及び419番目の易動度に対応する吸光度を含む、
HDLコレステロールの予測式が、前記説明変数として、少なくとも189番目の易動度に対応する吸光度を含む、又は、
グリコアルブミンの予測式が、前記説明変数として、少なくとも27番目、28番目、31番目、128番目、150番目、P346番目及び347番目の易動度に対応する吸光度を含む請求項1に記載の検査値予測装置。 - 記録部と処理部とを備えたコンピュータを用いて検体中の所定物質の量又は検体が採取された生体における疾患の有無を予測する方法であって、
易動度および該易動度に対応する吸光度をペアデータとし、複数の前記ペアデータで構成される泳動波形データと、検体中の所定物質の量又は検体が採取された生体における疾患の有無の予測式とが、前記記録部に記録され、
前記予測式が、複数の検体に関する前記泳動波形データが正規化および面積補正されて生成された修正波形データの、易動度に対応する吸光度を説明変数とし、前記所定物質の量又は疾患の有無を目的変数として、最尤推定法によって、予め決定された回帰式であり、
前記処理部が、前記記録部に記録された前記泳動波形データを読み出し、該泳動波形データを正規化および面積補正して修正波形データを生成する第1ステップと、
前記処理部が、前記記録部に記録された前記予測式を読み出し、該予測式の説明変数である易動度に対応する吸光度に、前記記録部に記録された前記泳動波形データから生成された前記修正波形データの吸光度を代入して前記予測式の値を計算し、該計算値を前記所定物質の量又は疾患の有無の予測値とする第2ステップとを含み、
前記面積補正が、前記正規化された泳動波形データの面積、前記検体の総蛋白値を用いて、泳動波形データの吸光度を修正する処理である検査値予測方法。 - 前記所定物質が、ヘモグロビンA1c、グリコアルブミン、HDLコレステロール、LDLコレステロール、総コレステロール、トリグリセライド、AFP、CEA、ALB、C4、トランスフェリン、CRP、IgA、IgG、IgM、TP、CHE、GLB、ZTT、血清Ca、尿中Na、RBC、HT、HB、血沈、蓄尿糖、蓄尿蛋白、1.5−AG、抗GADAb、糖日内変動、糖負荷検査の血糖(各時間値)、糖負荷検査のインスリン(各時間値)、乳酸、ピルビンサン、シアルサン、ヒアルロンサン、E−CHO、NEFA、H−CHO、TIBC、血清銅、亜鉛、ビタミンB1、RBP、LCAT、リゾチ−ム、CKMB(MB%、MM%)、LH、FSH、プロラクチン、ACTH、T3、T4、CPR、インスリン、BNP−FEI、FIB、ルプスアンチコアグラント、ASK、CH50、C3、LE、サイロイド、コウ−TG、コウ−TPO、ハプトグロン、SAA、IAP、B2−MIC、NSE、HGF、P−3−P、コラーゲン7S、CA19−9R、CA72−4、BCA225、STN、プロGRP、TPA、ELASTA、SPAN1、ICTP、PSA、ICG、尿中ALB、尿中NAG、および鼻汁好酸球からなる群の中から選択される1つの物質である請求項7に記載の検査値予測方法。
- 前記予測式の決定に使用される前記修正波形データが、複数の検体に関する前記泳動波形データが正規化されて生成された波形データに、ガウス分布を用いてコンボリューション演算を行なって得られる波形データであり、
前記第2ステップにおいて、前記処理部が、前記記録部に記録された前記泳動波形データを正規化した後、正規化された該波形データにガウス分布を用いてコンボリューション演算を行なって、前記予測値の計算に使用する前記修正波形データを生成する請求項7に記載の検査値予測方法。 - 前記所定物質がCEAであり、
前記予測式の決定に目的変数として使用される前記所定物質の量が、CEAの測定値の対数値である請求項7に記載の検査値予測方法。 - 前記記録部に、正規化に使用する第1パラメータおよび第2パラメータがさらに記録され、
前記第1ステップにおいて、前記処理部が、前記第1パラメータを傾きとし、前記第2パラメータを切片とする一次関数を用いて前記泳動波形データを正規化し、
前記第1および第2パラメータが、
泳動波形データを複数の参照波形データの各々に変換する複数のワーピング関数、および各ワーピング関数に対応するDTW距離が求められ、
複数の前記DTW距離のうちの最小のDTW距離に対応する前記ワーピング関数を近似する直線の傾きおよび切片であり、
前記ワーピング関数を近似する前記直線の傾きが、
前記ワーピング関数の任意の屈曲点間の傾きを計算し、
複数の前記屈曲点間の傾きを大きさの順に並べた場合に両端の所定領域に含まれる傾きを除外して、前記屈曲点間の傾きから求められる請求項7に記載の検査値予測方法。 - 前記修正波形データが、アルブミンのピーク位置が149番目、マーカのピーク位置が396番目となるように生成された場合、
ヘモグロビンA1cの予測式が、前記説明変数として、少なくとも28番目、130番目、138番目、148番目、258番目、261番目、302番目、329番目及び419番目の易動度に対応する吸光度を含む、
HDLコレステロールの予測式が、前記説明変数として、少なくとも189番目の易動度に対応する吸光度を含む、又は、
グリコアルブミンの予測式が、前記説明変数として、少なくとも27番目、28番目、31番目、128番目、150番目、P346番目及び347番目の易動度に対応する吸光度を含む請求項7に記載の検査値予測方法。 - 記録部と処理部とを備えたコンピュータに検体中の所定物質の量又は検体が採取された生体における疾患の有無を予測させるプログラムであって、
易動度および該易動度に対応する吸光度をペアデータとし、複数の前記ペアデータで構成される泳動波形データと、検体中の所定物質の量又は検体が採取された生体における疾患の有無の予測式とが、前記記録部に記録され、
前記予測式が、複数の検体に関する前記泳動波形データが正規化および面積補正されて生成された修正波形データの、易動度に対応する吸光度を説明変数とし、前記所定物質の量又は疾患の有無を目的変数として、最尤推定法によって、予め決定された回帰式であり、
前記処理部に、前記記録部に記録された前記泳動波形データを読み出し、該泳動波形データを正規化および面積補正して修正波形データを生成させる第1の機能と、
前記処理部に、前記記録部に記録された前記予測式を読み出し、該予測式の説明変数である易動度に、前記記録部に記録された前記泳動波形データから生成された前記修正波形データの吸光度を代入して前記予測式の値を計算させ、該計算値を前記所定物質の量の予測値とさせる第2機能とを実現させ、
前記面積補正が、前記正規化された泳動波形データの面積、前記検体の総蛋白値を用いて、泳動波形データの吸光度を修正する処理である検査値予測プログラム。
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