JPWO2017110753A1 - 個数分析方法、個数分析装置および個数分析用記憶媒体 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】検体の粒子の貫通孔12の通過に応じて、ナノポアデバイス8によって検出した粒子通過検出信号のデータ群をベースにして、コンピュータ制御プログラムを実行することにより、個数導出手段である粒子種分布推定プログラムの実行によって、該粒子通過検出信号として得られる粒子通過に対応するパルス状信号の波形形態の特徴を示す特徴量に基づくデータ群から確率密度推定を行い、粒子種別の個数を導出することができる。
【選択図】図2
Description
見に基づいてなされた発明である。
貫通孔を形成した隔壁と、前記貫通孔を介して前記隔壁の表裏側に配置された電極とを配置し、
粒子状または分子状の分析物を含む流動性物質を前記隔壁の一面側に供給し、
前記分析物が前記貫通孔を通過することにより生ずる電極間の通電変化を検出した検出信号のデータに基づいてコンピュータ制御プログラムの実行によって分析物種別の個数を分析する個数分析方法であって、
前記コンピュータ制御プログラムは、
前記検出信号として得られた分析物通過に対応するパルス状信号の波形形態の特徴を示す特徴量に基づくデータ群から確率密度推定を行い、分析物種別の個数を導出する個数導出手段を少なくとも有することを特徴とする個数分析方法である。
前記特徴量は、
前記パルス状信号の波形の局所的特徴を示す第1類型と、
前記パルス状信号の波形の全体的特徴を示す第2類型のいずれかである個数分析方法である。
前記第1類型の特徴量は、
所定の時間幅内における波形の波高値、
パルス波長ta、
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間tbとtaとの比tb/taで表わされるピーク位置比、
該波形の鋭さを表す尖度、
パルス開始からパルスピークに至る傾きを表す俯角、
波形を所定の時間毎に区分した時間区分面積の総和を表す面積、および
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間区分面積の和の、全波形面積に対する面積比のいずれかである個数分析方法である。
前記第2類型の特徴量は、
パルス開始時点を中心にして前記時間区分面積を質量に、かつ該中心から前記時間区分面積に至る時間を回転半径に擬制したときに定まる時間慣性モーメント、
前記時間慣性モーメントに対し波高が基準値になるように規格化した場合の規格化された時間慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、パルスピーク前後それぞれにおいて各分割単位毎に時刻値の平均値を算出し、同一波高位置の平均値の差をベクトルの成分とする平均値の差ベクトルを質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに定まる波幅平均値慣性モーメント、
前記波幅平均値慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅平均値慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、分割単位毎の時刻値から分散を求め、該分散をベクトルの成分とする分散ベクトルを質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに定まる波幅分散慣性モーメント、および
前記波幅分散慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅分散慣性モーメントのいずれかである個数分析方法である。
前記コンピュータ制御プログラムは、
前記検出信号のデータないしそれに含まれる揺らぎ成分から、分析物通過のないときの基準ラインを抽出する基準ライン抽出手段と、
前記基準ラインを基準にして所定範囲を超える信号データを前記パルス状信号のデータとして抽出するパルス抽出手段と、
抽出した前記パルス状信号のデータから前記特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、を含む個数分析方法である。
貫通孔を形成した隔壁と、前記貫通孔を介して前記隔壁の表裏側に配置された電極とを配置し、
粒子状または分子状の分析物を含む流動性物質を前記隔壁の一面側に供給し、
前記分析物が前記貫通孔を通過することにより生ずる電極間の通電変化を検出した検出信号のデータに基づいてコンピュータ制御プログラムの実行によって分析物種別の個数を分析する個数分析装置であって、
前記検出信号のデータを記憶する記憶手段と、
前記検出信号のデータに基づく前記コンピュータ制御プログラムの実行制御を行う制御手段と、を有し、
前記コンピュータ制御プログラムは、
前記検出信号として得られた分析物通過に対応するパルス状信号の波形形態の特徴を示す特徴量に基づくデータ群から確率密度推定を行い、分析物種別の個数を導出する個数導出手段を少なくとも有することを特徴とする個数分析装置である。
前記特徴量は、
前記パルス状信号の波形の局所的特徴を示す第1類型と、
前記パルス状信号の波形の全体的特徴を示す第2類型のいずれかである個数分析装置である。
前記第1類型の特徴量は、
所定の時間幅内における波形の波高値、
パルス波長ta、
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間tbとtaとの比tb/taで表わされるピーク位置比、
該波形の鋭さを表す尖度、
パルス開始からパルスピークに至る傾きを表す俯角、
波形を所定の時間毎に区分した時間区分面積の総和を表す面積、および
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間区分面積の和の、全波形面積に対する面積比のいずれかである個数分析装置である。
前記第2類型の特徴量は、
パルス開始時点を中心にして前記時間区分面積を質量に、かつ該中心から前記時間区分面積に至る時間を回転半径に擬制したときに定まる時間慣性モーメント、
前記時間慣性モーメントに対し波高が基準値になるように規格化した場合の規格化された時間慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、パルスピーク前後それぞれにおいて各分割単位毎に時刻値の平均値を算出し、同一波高位置の平均値の差をベクトルの成分とする平均値の差ベクト
ルを質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに定まる波幅平均値慣性モーメント、
前記波幅平均値慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅平均値慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、分割単位毎の時刻値から分散を求め、該分散をベクトルの成分とする分散ベクトルを質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに定まる波幅分散慣性モーメント、および
前記波幅分散慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅分散慣性モーメントのいずれかである個数分析装置である。
前記コンピュータ制御プログラムは、
前記検出信号のデータないしそれに含まれる揺らぎ成分から、分析物通過のないときの基準ラインを抽出する基準ライン抽出手段と、
前記基準ラインを基準にして所定範囲を超える信号データを前記パルス状信号のデータとして抽出するパルス抽出手段と、
抽出した前記パルス状信号のデータから前記特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、を含む個数分析装置である。
前記第1類型の特徴量は、
所定の時間幅内における波形の波高値、
パルス波長ta、
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間tbとtaとの比tb/taで表わされるピーク位置比、
該波形の鋭さを表す尖度、
パルス開始からパルスピークに至る傾きを表す俯角、
波形を所定の時間毎に区分した時間区分面積の総和を表す面積、および
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間区分面積の和の、全波形面積に対する面積比のいずれかであるので、これらのうち1または2以上の特徴量を使用して個数分析を行うことによって、分析物種別に応じた個数ないし個数分布を高精度に分析することができ、分析検査における簡易化および低コスト化に寄与することができる。
前記第2類型の特徴量は、
パルス開始時点を中心にして前記時間区分面積を質量に、かつ該中心から前記時間区分面積に至る時間を回転半径に擬制したときに定まる時間慣性モーメント、
前記時間慣性モーメントに対し波高が基準値になるように規格化した場合の規格化された時間慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、パルスピーク前後それぞれにおいて各分割単位毎に時刻値の平均値を算出し、同一波高位置の平均値の差をベクトルの成分とする平均値の差ベクトルを質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに定まる波幅平均値慣性モーメント、
前記波幅平均値慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅平均値慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、分割単位毎の時刻値から分散を求め、該分散をベクトルの成分とする分散ベクトルを質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに定まる波幅分散慣性モーメント、および
前記波幅分散慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅分散慣性モーメントのいずれかであるので、これらのうち1または2以上の特徴量を使用して個数分析を行うことによって、分析物種別に応じた個数ないし個数分布を高精度に分析することができ、分析検査における簡易化および低コスト化に寄与することができる。
徴量をそれぞれ少なくとも1つ以上、組み合わせて使用して個数分析を行うことができる。
前記第1類型の特徴量は、
所定の時間幅内における波形の波高値、
パルス波長ta、
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間tbとtaとの比tb/taで表わされるピーク位置比、
該波形の鋭さを表す尖度、
パルス開始からパルスピークに至る傾きを表す俯角、
波形を所定の時間毎に区分した時間区分面積の総和を表す面積、および
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間区分面積の和の、全波形面積に対する面積比のいずれかであるので、これらのうち1または2以上の特徴量を使用して個数分析を行うことによって、分析物種別に応じた個数ないし個数分布を高精度に分析することができ、簡便かつ安価に粒子種分析を行える個数分析装置を提供することができる。
前記第2類型の特徴量は、
パルス開始時点を中心にして前記時間区分面積を質量に、かつ該中心から前記時間区分面積に至る時間を回転半径に擬制したときに定まる時間慣性モーメント、
前記時間慣性モーメントに対し波高が基準値になるように規格化した場合の規格化された時間慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、パルスピーク前後それぞれにおいて各分割単位毎に時刻値の平均値を算出し、同一波高位置の平均値の差をベクトルの成分とする平均値の差ベクトルを質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに定まる波幅平均値慣性モーメント、
前記波幅平均値慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅平均値慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、分割単位毎の時刻値から分散を求め、該分散をベクトルの成分とする分散ベクトルを質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに定まる波幅分散慣性モーメント、および
前記波幅分散慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅分散慣性モーメントのいずれかであるので、これらのうち1または2以上の特徴量を使用して個数分析を行うことによって、分析物種別に応じた個数ないし個数分布を高精度に分析することができ、簡便かつ安価に粒子種分析を行える個数分析装置を提供することができる。
μmの円形の開口パターンを形成して、貫通孔12が穿設されている。貫通孔12の裏側においては、KOHによるウェットエッチングを行い50μm角の開口を形成して凹部18を設けている。凹部18の形成は、ウェットエッチングに限らず、例えば、CF4系ガスによるドライエッチングなどによる等方的なエッチング等により行うことができる。
図4は、実施例の大腸菌と枯草菌につき実測した粒子通過によるパルス波形例を示す。図4の(4−1)〜(4−9)は、大腸菌の実測パルス波形例(9種類)を示し、(4−10)〜(4−18)は、枯草菌の実測パルス波形例(9種類)を示す。両者を外観で比較すると、両者間に波高や波長には差異はあまりないが、ピーク位置や波形尖度等の粒子通過パルス波形形態の属性に顕著な相違がみられる。例えば、大腸菌の場合、ピークが時間経過に伴い前倒し傾向にあり、全体的に波形が尖っている(波形尖度が大きい)。枯草菌の場合、ピークが時間経過に伴い後倒し傾向にあり、波形尖度が小さい。
所定の時間幅内における波形の波高値、
パルス波長ta、
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間tbとtaとの比tb/taで表わされるピーク位置比、
該波形の鋭さ(ピーク波形の広がり)を表す尖度、
パルス開始からパルスピークに至る傾きを表す俯角、
波形を所定の時間毎に区分した時間区分面積の総和を表す面積、および
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間区分面積の和の、全波形面積に対する面積比のいずれかである。
5のBLは、パルス波形データから抽出(後述のBL抽出処理参照)した基準ライン(以下、ベースラインという。)を示す。これら4種類のパルス特徴量は、図5に基づいて示すと以下の(1)〜(4)で定義される。
(2)波高|h|: h=xp−xo(BLのxoを基準にしてパルスピークPPのxpまでのパルス波形の高さ)
(3)ピーク位置比r: r=(tp−ts)/(te−ts)(パルス波長(=Δt)と、パルス開始からパルスピークppに至るまでの時間tb(=tp−ts)との比)
(4)ピーク尖度κ: 波高|h|=1、ts=0、te=1となるように正規化し、パルスピークPPから波高30%の水平線と交差する時刻の時刻集合[T]=[[ti]|i=1,・・・,m]を収集して、下記数1に示すように、時刻集合[T]のデータの分散をパルス波形広がりとしてκが求められる。
パルス開始時点を中心にして時間区分面積を質量に、かつ該中心から時間区分面積に至る時間を回転半径に擬制したときに定まる時間慣性モーメント、
時間慣性モーメントに対し波高が基準値になるように規格化した場合の規格化された時間慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、パルスピーク前後それぞれにおいて各分割単位毎に時刻値の平均値を算出し、同一波高位置の平均値の差をベクトルの成分とする平均値の差ベクトルを質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに定まる波幅平均値慣性モーメント、
波幅平均値慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅平均値慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、分割単位毎の時刻値から分散を求め、該分散をベクトルの成分とする分散ベクトルを質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに定まる波幅分散慣性モーメント、および
波幅分散慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅分散慣性モーメントのいずれかである。
一つの波形を波高方向にi次元で等分割し、パルスピーク前後それぞれにおいて各分割単位(分割領域wi)毎の時刻値から分散を求め、該分散をベクトルの成分とする分散ベクトルを質量分布hi(ベクトルの次元数をnとしたとき、i=1〜n)と擬制して波形裾野の時間軸Atを回転中心にした場合の慣性モーメントとして定義される特徴量であり、波幅平均値慣性モーメントと同様に、数5で定義される。
方向にdw等分し、各区分毎に求めた波高値の平均値の差または分散を成分にもつdw次元ベクトルである。(37B)の場合、波幅ベクトルの次元は10次元である。(37B)に示した時間軸Atは、ベースラインBLと異なり、波幅ベクトルから得られるパルス裾野周りの回転軸ラインである。
格化した場合の特徴量である。また、特徴量の作成に用いた波高ベクトルおよび波幅ベクトルのベクトル次元数は、分割数に拘泥する必要はなく任意に設定することができる。波高ベクトルおよび波幅ベクトルは、波長ないし波高の一方向に細分化した場合であるが、特徴量の作成には、複数方向に細分化したベクトルを使用することができる。
一般に細菌等は微細に異なる形態を有する微小物体である。例えば、平均的な大腸菌の場合、2〜4μmの体長で外径が0.4〜0.7μmである。平均的な枯草菌の場合、2〜3μmの体長で外径が0.7〜0.8μmである。さらに、大腸菌などには20〜30nmの鞭毛が付随している。
な因子である。イオン電流検出部による計測周波数をf(Hz)とすると時刻データは1/f(秒)刻みとなる。システム制御入力[ut]の影響は実際上非常に小さいものと仮定してベースラインの推定を行うことができる。
計測されるべきパルス数は12になり、(12C)では11となっている。したがって、実施例では、パルス数の最大値の最も小さい(12C)を採用して、m=100000、k=50、α=6のチューニング設定を行っている。これらのチューニング設定データはあらかじめRAM23の設定エリアに記憶、設定されている。
図13は、特徴量抽出プログラムの実行処理内容の概要を示す。
の時間(=tp−ts)との比)を演算して求められる。
<確率密度関数の推定について>
同種の粒子であっても計測されるパルス波形が一定とは限らないので、粒子種分布推定のための準備として、テストデータから予め粒子種別のパルス波形の確率密度関数の推定が行われる。確率密度関数の推定により導出される確率密度関数によって各パルスの出現確率を表すことができる。
<最尤法(maxium likelihood estimation:統計学において与えられたデータからそれが従う確率分布の母数を点推定する方法である。)について
>
今、実際のパルス推定結果として、データセット[D]=[x1,x2,x3,・・・xN]が得られれているとする。推定されたj番目のパルス波高データが出現する尤度(尤もらしさ)は下記数12で表わされる。
<ラグランジュ未定乗数法(束縛条件のもとで最適化を行う解析学的方法であり、各束縛条件に対して未定乗数を用意し、これらを係数にする線形結合を新しい関数(未定乗数も新たな変数とする)として捉えることによって束縛問題を通常の極値問題として解く方法である。)について>
データセットDが出現する尤度を最大化することは、データセット[D]が出現する対数尤度を最大化することに等しい。下記数14はラグランジュ未定乗数法の適否を調べるための対数尤度を導出する過程を示す。
of normal distributions. Technomerics,8,pp.431−444)に記述されている。
図14に示した粒子種推定処理において実行可能な、データファイル作成処理(ステップS1)、確率密度関数の推定処理(ステップS2)、粒子数の推定処理(ステップS3)および推定粒子種分布の算出処理(ステップS4)を以下に詳述する。
である。(24C)および(25D)は特徴量としてパルス波高およびパルス尖度を注して粒子数推定処理の実行により得られた粒子種ごとの推定個数データのヒストグラム、分散図を示す。
本発明者らは、上記実施例の大腸菌と枯草菌の計測電流データを用いて下記の評価条件下で粒子種個数の分析性能の検証1を行った。
粒径の真の個数割合を掛けたものを、全粒径について足した数値である。
<特徴量による粒子種個数の分析精度の検証2について>
本発明者らは、上記実施例の大腸菌と枯草菌の計測電流データを用いて、検証1とは別の粒子種個数の分析性能の検証2を行った。検証2においては、検証1とは異なり、第1類型および第2類型の特徴量((1)〜(13)の13種類)を算出して用い、これらの組合せに係る特徴量とサンプリングデータ数との関連性および各組合せの分析性能を検証した。
との推定評価結果は、検証1の(4)と同様に交差検定法により得られた、上側に記載の平均精度と、下側に括弧書きで示した標準偏差を表す。表中の慣性I、慣性I(規格化)、慣性I w、慣性I wv、慣性I w(規格化)、慣性I wv(規格化)は、それぞれ、(8)の時間慣性モーメント、(9)の規格化された時間慣性モーメント、(10)の波幅平均値慣性モーメント、(12)の波幅分散慣性モーメント、(11)の規格化された波幅平均値慣性モーメント、(13)の規格化された波幅分散慣性モーメントの特徴量を示す。
(R1)図47および図50に示すように、全サンプリングデータを使用したときには、上位5種の組合せ、すなわち、波長Δt−慣性I、波長Δt−面積m、ピーク位置比r−慣性I、俯角θ−慣性I、慣性I−慣性I w(規格化)の特徴量の場合、高い個数推定精度を得ることができる。これらの特徴量の組合せによる個数推定精度(重み付き平均相対誤差)は、例えば、波長Δt−慣性Iで250〜1000kHzのサンプリング領域において約9〜10%、波長Δt−面積mで125〜250kHzのサンプリング領域において約9〜10%、、波長Δt−慣性Iで16〜63kHzのサンプリング領域において約13〜15%である。
合せで示せば、波長Δt−面積m、波長Δt−慣性I、俯角θ−面積m、面積m−慣性I
wv(規格化)、ピーク位置比r−面積mの5種である。これらの特徴量の組合せによる個数推定精度(重み付き平均相対誤差)は、波長Δt−慣性Iで250〜1000kHzのサンプリング領域において約9〜10%、波長Δt−面積mで125〜250kHzのサンプリング領域において約9〜10%、、波長Δt−慣性Iで16〜63kHzのサンプリング領域において約13〜16%である。
個数推定には、Hasselblad法による反復計算に要する所要計算時間がかかるので、この所要計算時間とサンプリング周波数との関係について特徴量の比較検討を検証3で検証した。検証3の比較検討例には、図51の(51B)に示した、波長Δt−面積m、波長Δt−慣性I、尖度k−波高|h|、尖度k−ピーク位置比rの4種類の特徴量の組合せを使用した。これらの組合せは、他の組合せと比較して交差検定精度の良い組合せである。個数分析の計算に要する時間には、特徴量作成に要する時間と、Hasselblad法による反復計算に要する計算時間とが含まれるので、特徴量作成に要する計算時間CT1、Hasselblad法による反復計算に要する計算時間CT2およびそれらの合計計算時間CT3(=CT1+CT2)について比較検討を行った。この場合も、それぞれの所要計算時間は、50回の交差検定を行って得られた各計算時間の平均値である。
的な個数分析にとどまらず、例えば、緊急性を要する検疫検査や医療現場において、菌類等の粒子有無や個数の判別処理を迅速に行うことができる。
2 CPU
3 ROM
4 RAM
5 データファイル記憶部
6 入力手段
7 表示手段
8 マイクロ・ナノポアデバイス
9 チャンバー
10 基板
11 隔壁
12 貫通孔
13 電極
14 電極
15 電源
16 増幅器
17 オペアンプ
18 凹部
19 帰還抵抗
20 電圧計
21 検体
22 大腸菌
23 枯草菌
24 電解質溶液
Claims (12)
- 貫通孔を形成した隔壁と、前記貫通孔を介して前記隔壁の表裏側に配置された電極とを配置し、
粒子状または分子状の分析物を含む流動性物質を前記隔壁の一面側に供給し、
前記分析物が前記貫通孔を通過することにより生ずる電極間の通電変化を検出した検出信号のデータに基づいてコンピュータ制御プログラムの実行によって分析物種別の個数を分析する個数分析方法であって、
前記コンピュータ制御プログラムは、
前記検出信号として得られた分析物通過に対応するパルス状信号の波形形態の特徴を示す特徴量に基づくデータ群から確率密度推定を行い、分析物種別の個数を導出する個数導出手段を少なくとも有することを特徴とする個数分析方法。 - 前記特徴量は、
前記パルス状信号の波形の局所的特徴を示す第1類型と、
前記パルス状信号の波形の全体的特徴を示す第2類型のいずれかである請求項1に記載の個数分析方法。 - 前記第1類型の特徴量は、
所定の時間幅内における波形の波高値、
パルス波長ta、
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間tbとtaとの比tb/taで表わされるピーク位置比、
該波形の鋭さを表す尖度、
パルス開始からパルスピークに至る傾きを表す俯角、
波形を所定の時間毎に区分した時間区分面積の総和を表す面積、および
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間区分面積の和の、全波形面積に対する面積比のいずれかである請求項2に記載の個数分析方法。 - 前記第2類型の特徴量は、
パルス開始時点を中心にして前記時間区分面積を質量に、かつ該中心から前記時間区分面積に至る時間を回転半径に擬制したときに定まる時間慣性モーメント、
前記時間慣性モーメントに対し波高が基準値になるように規格化した場合の規格化された時間慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、パルスピーク前後それぞれにおいて各分割単位毎に時刻値の平均値を算出し、同一波高位置の平均値の差をベクトルの成分とする平均値の差ベクトルを質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに定まる波幅平均値慣性モーメント、
前記波幅平均値慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅平均値慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、分割単位毎の時刻値から分散を求め、該分散をベクトルの成分とする分散ベクトルを質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに定まる波幅分散慣性モーメント、および
前記波幅分散慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅分散慣性モーメントのいずれかである請求項2に記載の個数分析方法。 - 前記コンピュータ制御プログラムは、
前記検出信号のデータないしそれに含まれる揺らぎ成分から、分析物通過のないときの基準ラインを抽出する基準ライン抽出手段と、
前記基準ラインを基準にして所定範囲を超える信号データを前記パルス状信号のデータ
として抽出するパルス抽出手段と、
抽出した前記パルス状信号のデータから前記特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、を含む請求項1〜4のいずれかに記載の個数分析方法。 - 貫通孔を形成した隔壁と、前記貫通孔を介して前記隔壁の表裏側に配置された電極とを配置し、
粒子状または分子状の分析物を含む流動性物質を前記隔壁の一面側に供給し、
前記分析物が前記貫通孔を通過することにより生ずる電極間の通電変化を検出した検出信号のデータに基づいてコンピュータ制御プログラムの実行によって分析物種別の個数を分析する個数分析装置であって、
前記検出信号のデータを記憶する記憶手段と、
前記検出信号のデータに基づく前記コンピュータ制御プログラムの実行制御を行う制御手段と、を有し、
前記コンピュータ制御プログラムは、
前記検出信号として得られた分析物通過に対応するパルス状信号の波形形態の特徴を示す特徴量に基づくデータ群から確率密度推定を行い、分析物種別の個数を導出する個数導出手段を少なくとも有することを特徴とする個数分析装置。 - 前記特徴量は、
前記パルス状信号の波形の局所的特徴を示す第1類型と、
前記パルス状信号の波形の全体的特徴を示す第2類型のいずれかである請求項6に記載の個数分析装置。 - 前記第1類型の特徴量は、
所定の時間幅内における波形の波高値、
パルス波長ta、
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間tbとtaとの比tb/taで表わされるピーク位置比、
該波形の鋭さを表す尖度、
パルス開始からパルスピークに至る傾きを表す俯角、
波形を所定の時間毎に区分した時間区分面積の総和を表す面積、および
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間区分面積の和の、全波形面積に対する面積比のいずれかである請求項7に記載の個数分析装置。 - 前記第2類型の特徴量は、
パルス開始時点を中心にして前記時間区分面積を質量に、かつ該中心から前記時間区分面積に至る時間を回転半径に擬制したときに定まる時間慣性モーメント、
前記時間慣性モーメントに対し波高が基準値になるように規格化した場合の規格化された時間慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、パルスピーク前後それぞれにおいて各分割単位毎に時刻値の平均値を算出し、同一波高位置の平均値の差をベクトルの成分とする平均値の差ベクトルを質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに定まる波幅平均値慣性モーメント、
前記波幅平均値慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅平均値慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、分割単位毎の時刻値から分散を求め、該分散をベクトルの成分とする分散ベクトルを質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに定まる波幅分散慣性モーメント、および
前記波幅分散慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅分散慣性モーメントのいずれかである請求項7に記載の個数分析装置。 - 前記コンピュータ制御プログラムは、
前記検出信号のデータないしそれに含まれる揺らぎ成分から、分析物通過のないときの基準ラインを抽出する基準ライン抽出手段と、
前記基準ラインを基準にして所定範囲を超える信号データを前記パルス状信号のデータとして抽出するパルス抽出手段と、
抽出した前記パルス状信号のデータから前記特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、を含む請求項6〜9のいずれかに記載の個数分析装置。 - 前記個数導出手段により導出した個数データを分析物種別に所定の出力態様で出力する出力手段を有する請求項6〜10のいずれかに記載の個数分析装置。
- 請求項1に記載の前記コンピュータ制御プログラムを記憶したことを特徴とする個数分析用記憶媒体。
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Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5841336A (ja) * | 1981-09-04 | 1983-03-10 | Toa Medical Electronics Co Ltd | 粒子分析装置 |
JPS5883234A (ja) * | 1981-11-13 | 1983-05-19 | Toa Medical Electronics Co Ltd | 粒子分析装置 |
JPS58189543A (ja) * | 1982-04-28 | 1983-11-05 | Toa Medical Electronics Co Ltd | 血液分析装置 |
JPH01250037A (ja) * | 1988-03-30 | 1989-10-05 | Toa Medical Electronics Co Ltd | 粒子解析装置 |
JPH08136438A (ja) * | 1994-11-14 | 1996-05-31 | Toa Medical Electronics Co Ltd | 粒子分析装置 |
JP2001305041A (ja) * | 2000-04-21 | 2001-10-31 | Sysmex Corp | 粒子信号処理装置およびそれを用いた粒子測定装置 |
WO2013137209A1 (ja) * | 2012-03-13 | 2013-09-19 | 株式会社 東芝 | 一粒子解析装置および解析方法 |
WO2015099116A1 (ja) * | 2013-12-27 | 2015-07-02 | 株式会社堀場製作所 | 粒子計数方法および粒子計数装置 |
Family Cites Families (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3961249A (en) | 1973-10-15 | 1976-06-01 | Coulter Electronics, Inc. | Particle size distribution analyzation employing trailing edge differentiation |
JPS61153545A (ja) * | 1984-12-27 | 1986-07-12 | Toshiba Corp | 粒子分析装置 |
US6337564B2 (en) * | 1999-04-13 | 2002-01-08 | Alcoa Inc. | Detecting and classifying hard and soft inclusions in liquid metal |
AU2008232616B2 (en) * | 2007-03-28 | 2014-08-07 | Bionano Genomics, Inc. | Methods of macromolecular analysis using nanochannel arrays |
WO2009045472A1 (en) * | 2007-10-02 | 2009-04-09 | President And Fellows Of Harvard College | Capture, recapture, and trapping of molecules with a nanopore |
CN101842688B (zh) * | 2007-10-29 | 2017-02-08 | 希森美康株式会社 | 细胞分析仪及细胞分析方法 |
GB201113309D0 (en) * | 2011-08-02 | 2011-09-14 | Izon Science Ltd | Characterisation of particles |
US8702940B2 (en) * | 2012-07-27 | 2014-04-22 | International Business Machines Corporation | Increased molecule capture rate into a nanopore |
WO2014138253A1 (en) * | 2013-03-05 | 2014-09-12 | Arizona Board Of Regents, Acting For And On Behalf Of Arizona State University | Translocation of a polymer through a nanopore |
JP2015087176A (ja) * | 2013-10-29 | 2015-05-07 | シスメックス株式会社 | 尿検体分析装置および尿検体分析方法 |
CA2969912A1 (en) * | 2014-12-10 | 2016-06-16 | Neogenomics Laboratories, Inc. | Automated flow cytometry analysis method and system |
US9804116B2 (en) * | 2014-12-26 | 2017-10-31 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Method and device for detecting sample |
JP7082013B2 (ja) * | 2018-09-04 | 2022-06-07 | 株式会社アドバンテスト | 微粒子測定システム、計測装置 |
-
2016
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- 2016-12-19 US US16/065,633 patent/US11597898B2/en active Active
- 2016-12-19 CN CN201680075604.XA patent/CN108474726B/zh active Active
- 2016-12-19 JP JP2017558125A patent/JP6621039B2/ja active Active
-
2017
- 2017-12-12 WO PCT/JP2017/044534 patent/WO2018110540A1/ja active Search and Examination
- 2017-12-12 EP EP17881653.4A patent/EP3557225A4/en not_active Withdrawn
-
2020
- 2020-06-09 JP JP2020100372A patent/JP6971499B2/ja active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5841336A (ja) * | 1981-09-04 | 1983-03-10 | Toa Medical Electronics Co Ltd | 粒子分析装置 |
JPS5883234A (ja) * | 1981-11-13 | 1983-05-19 | Toa Medical Electronics Co Ltd | 粒子分析装置 |
JPS58189543A (ja) * | 1982-04-28 | 1983-11-05 | Toa Medical Electronics Co Ltd | 血液分析装置 |
JPH01250037A (ja) * | 1988-03-30 | 1989-10-05 | Toa Medical Electronics Co Ltd | 粒子解析装置 |
JPH08136438A (ja) * | 1994-11-14 | 1996-05-31 | Toa Medical Electronics Co Ltd | 粒子分析装置 |
JP2001305041A (ja) * | 2000-04-21 | 2001-10-31 | Sysmex Corp | 粒子信号処理装置およびそれを用いた粒子測定装置 |
WO2013137209A1 (ja) * | 2012-03-13 | 2013-09-19 | 株式会社 東芝 | 一粒子解析装置および解析方法 |
WO2015099116A1 (ja) * | 2013-12-27 | 2015-07-02 | 株式会社堀場製作所 | 粒子計数方法および粒子計数装置 |
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