WO2006103920A1 - 癌・異型細胞および凝集粒子を弁別する方法および細胞分析装置 - Google Patents

癌・異型細胞および凝集粒子を弁別する方法および細胞分析装置 Download PDF

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WO2006103920A1
WO2006103920A1 PCT/JP2006/305012 JP2006305012W WO2006103920A1 WO 2006103920 A1 WO2006103920 A1 WO 2006103920A1 JP 2006305012 W JP2006305012 W JP 2006305012W WO 2006103920 A1 WO2006103920 A1 WO 2006103920A1
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cell
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cancer
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Masaki Ishisaka
Yasuyuki Imura
Kazuki Kishi
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Sysmex Corporation
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    • G01N2021/4704—Angular selective
    • G01N2021/4707—Forward scatter; Low angle scatter

Definitions

  • the present invention relates to a method for discriminating cancerous atypical cells from a group of cells (specimen) collected from a living body and a method for discriminating aggregated particles necessary for the discrimination.
  • the surface of the cervix is scraped with a cotton swab scraper or the like, and the scraped cells are immediately smeared on a slide glass to prepare a specimen and observed with a microscope or the like.
  • Diagnosis is performed by Diagnosis by observing cell morphology with a microscope is actually performed by cell specialists for each specimen, and improvements are required in terms of accuracy and processing speed.
  • This automatic discrimination device smears specimens containing cervical cancer cells on a slide glass to produce a smear sample, stains the nucleus and cytoplasm of the specimen with Papanicolaou staining, and processes the morphology image of the specimen cell The presence or absence of cancer cells is determined.
  • this automatic cell discrimination device has a normal cell exclusion efficiency of 25. /.
  • the processing speed is about 8 to 10 samples / hour. Such accuracy and processing speed are not satisfactory for the on-site personnel who determine the presence or absence of cancer in a health checkup.
  • Patent Document 1 proposes an immunoassay that uses a cervical cancer-related protein and an antibody that recognizes it as a marker specific to cervical cancer and its precancerous state.
  • Patent Document 2 describes a sample of individually dispersed cell groups that is not just a cervical smear. Have been proposed for automated detection of tumor cells and their progenitor cells. This is done by automatically measuring the presence or absence of a fluorescent signal in the reagent bound to the marker using an antibody or nucleic acid probe that specifically reacts with two or more markers in cancer cells. This is a method for detecting the presence or absence of cancer cells.
  • Patent Document 1 Special Table 2001-500609
  • Patent Document 2 Japanese Patent Laid-Open No. 2002-296274
  • the present invention has been made in view of such circumstances. By analyzing the waveform of the optical signal obtained using flow cytometry, cancer / atypical cells are efficiently and accurately separated.
  • the present invention provides a method and a method for discriminating aggregated particles necessary for the differentiation of cancer's atypical cells.
  • one or more characteristic parameters are obtained by measuring a plurality of cells with a flow cytometer, obtaining a scattered light signal for each cell, and analyzing the waveform of each scattered light signal. And a method for discriminating cancer / atypical cells from the plurality of cells using the characteristic parameters.
  • the scattered light signal includes at least one of signals representing forward and side scattered light.
  • the cell may be a cervical cell.
  • the characteristic parameter may reflect the complexity of the scattered light signal waveform.
  • Two or more feature parameters may be combined.
  • One of the characteristic parameters may be a signal width.
  • the characteristic parameter may discriminate between cancer and atypical cells and leukocyte aggregates.
  • the characteristic parameter may be one that discriminates between cancer 'atypical cells and normal squamous cells.
  • Characteristic parameters distinguish cancer 'atypical cells from normal squamous cell aggregates May be.
  • the present invention measures one or more characteristic parameters by measuring a plurality of particles with a flow cytometer, acquiring a scattered light signal for each particle, and analyzing the waveform of each scattered light signal. And a method for discriminating particles aggregated from the plurality of particles using the characteristic parameters.
  • the feature parameter is preferably at least one of normalized second moment and differential integral / peak value.
  • one or more feature parameters are calculated from the waveform of the scattered light signal of the cells obtained from the flow cytometer and discriminated using the feature parameters, the discrimination of cancer 'atypical cells can be observed with a microscope Compared to the detection method and the detection method using only the marker, it is easy, efficient and highly accurate for a large number of cells.
  • a fluorescent signal can be detected in addition to the scattered light signal, and the fluorescent label is added to the method of the present invention. It is also possible to combine the detection methods using markers. In that case, it can be expected that the present invention can greatly improve the measurement accuracy problem in the method of detection using only a fluorescently labeled marker.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of an optical system of a flow cytometer used in the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram of a control system of a flow cytometer used in the present invention.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram showing the relationship between signal waveforms and feature parameters of the present invention.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing the relationship between signal waveforms and feature parameters of the present invention.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram showing the relationship between signal waveforms and feature parameters of the present invention.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram showing the relationship between signal waveforms and feature parameters according to the present invention.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram showing the relationship between signal waveforms and feature parameters of the present invention.
  • FIG. 8 is an explanatory diagram showing the relationship between signal waveforms and feature parameters of the present invention.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram showing a relationship between a signal waveform and a characteristic parameter according to the present invention.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram showing the relationship between signal waveforms and feature parameters of the present invention.
  • FIG. 11 is a flowchart showing a processing procedure of the present invention.
  • Sono 12] is an example of a captured image according to the present invention.
  • Sono 13 is an example of a captured image according to the present invention.
  • Sono 14 is an example of a captured image according to the present invention.
  • Sono 15 is an example of a captured image according to the present invention.
  • a flow cytometer having an optical system as shown in FIG. 1 is used in the present invention.
  • This flow cytometer detects forward fluorescence (FFL) and side fluorescence (FL1 to FL3) from cells or particles that pass through the flow cell 100, and detects forward scattered light (FSC) and side scattered light (SSC). Detect and capture a cell (particle) image with the camera 121.
  • FTL forward fluorescence
  • FL1 to FL3 side fluorescence
  • SSC side scattered light
  • a sample stream containing cells or particles is formed so that cells or particles flow through the flow cell 100 one by one, and light is detected from the cells or particles in the formed sample stream. I'm going.
  • a blue laser having an oscillation wavelength of 488 nm emitted from a continuous emission Ar ion laser 123 passes through a lens 101, so that a flat surface having a minor axis of 10 zm and a major axis of about 100 zm is obtained. It is arranged to have an elliptical beam profile and enters the flow cell 100.
  • the light incident on the flow cell 100 is condensed on the beam stopper 102 via the flow cell 100 and blocked there.
  • Forward fluorescence (FFL) and forward scattered light (FSC) from cells or particles are collected by the objective lens 103, passed through a dike mouth mirror 104 that has the property of allowing light with a wavelength of 530 nm or more to pass through, and a solid of about 10 degrees.
  • the front corner fluorescence (FFL) is incident on a detector (photomultiplier) 105 where it is detected.
  • a detector photomultiplier
  • Solid-angle forward scattered light (FSC) is incident on a detector (photodiode) 106 where it is detected.
  • side fluorescent light and side scattered light emitted from cells or particles are collected by an objective lens 107 having a high numerical aperture (NA) arranged on the side of the flow cell 100.
  • the light emitted from the objective lens 107 first enters the dichroic mirror 108 having the property of reflecting light having a wavelength shorter than 740 nm.
  • the side fluorescent light and side scattered light reflected by the mirror 108 first enter a dichroic mirror 109 having a property of reflecting light having a wavelength of 500 nm or less.
  • the light reflected from the mirror 109 is incident on a detector (photomultiplier tube) 111 via an interference filter 110 having a center wavelength of 474 nm and a pass wavelength of 49 nm, and side scattered light (SSC) detection is performed there.
  • a detector photomultiplier tube
  • SSC side scattered light
  • the light transmitted through the dichroic mirror 109 is incident on a dichroic mirror 112 having a property of reflecting light having a wavelength of 550 ⁇ m or less.
  • the light reflected by the mirror 112 is incident on a detector (photomultiplier tube) 114 through an interference filter 113 having a center wavelength of 534 nm and a passing wavelength of 26 nm, and side green fluorescence (FL1) is detected there.
  • the light that has passed through the dichroic mirror 112 is divided by the dichroic mirror 115 into light of 630 nm or less and light of 630 nm or more.
  • Light having a wavelength of 630 nm or less is incident on a detector (photomultiplier tube) 117 through an interference filter 116 having a central waveform of 597 nm and a pass wavelength of 49 nm, where lateral orange fluorescence (FL2) is detected.
  • Light of 630 nm or more passes through an interference filter 118 having a center waveform of 689 nm and a passing wavelength of 46 ⁇ m, and is incident on a detector (photomultiplier tube) 119, where side red fluorescence (FL3) is detected.
  • FSC forward scattered light
  • FTL forward fluorescence
  • SSC side scattered light
  • FL1 side orange fluorescence
  • FL2 side red fluorescence
  • FL3 Represents an A / D converter 124 (Fig. 2) and is input to the analyzer 200 (Fig. 2).
  • Cell (particle) force While passing through the S flow cell, a near-infrared pulsed laser 120 with an oscillation wavelength of 780 nm emits light as necessary.
  • the laser light from the pulse laser 120 serves as transmitted illumination, and the light emitted from the flow cell 100 passes through the dichroic mirror 108 and forms an image on the camera 121. In this way, it is possible to capture still images of cells or particles.
  • the cancer 'atypical cells are discriminated using the scattered light signal.
  • cells are stained with a fluorescent marker that specifically reacts with atypical cells, and the fluorescence signal of the cell bound to the fluorescent marker is obtained.
  • the fluorescence intensity, the fluorescence pulse width, the fluorescence pulse area, etc. By combining at least one of these fluorescence parameters and at least one of the characteristic parameters of scattered light described below, cancer's atypical cells can be discriminated with higher accuracy.
  • R-PE labeled cytokeratin 8 antibody can be used as a marker for adenocarcinoma cell detection
  • Alexa488 labeled NMP179 antibody can be used as a marker for cervical squamous epithelial atypical cells.
  • Cells are stained with these first-class force, measured with a flow cytometer with an optical system as shown in Fig. 1, for example, and fluorescence from each label (in the case of R_PE label, orange fluorescence, Alexa488 label)
  • cells other than adenocarcinoma or atypical atypical cells are efficiently excluded by analyzing cells that have a fluorescence intensity of a certain amount or more using the characteristic parameters of scattered light. can do.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a control system of the flow cytometer.
  • the control unit 200 receives signal waveforms of the detectors 105, 106, 111, 114, 117, and 119 via the A / D converter 124, and receives the obtained waveform data as waveform data.
  • the stored data is analyzed by the waveform data analysis unit 202. Based on the analysis result, the cells (particles) are discriminated by the cell (particle) discrimination unit 203, and the discrimination results are output to the output unit 400.
  • the imaging control unit 204 causes the pulse laser 120 to emit light based on the setting conditions from the input unit 300.
  • the camera 121 images a cell (particle), and the image data is stored in the image data storage unit 204 and is output from the output unit 400 as necessary.
  • a table in which the signal waveform stored in the waveform data storage unit 201 and the captured cell (particle) image stored in the data storage unit 204 are associated with each other is stored in the control unit 205.
  • control unit 200 is integrally configured by a microcomputer or a personal computer.
  • the input unit 300 mainly inputs and sets the analysis conditions of the waveform data analysis unit 202, the discrimination conditions of the cell (particle) discrimination unit 203, the imaging conditions of the imaging control unit 204, and the like. Keyboard, touch panel, or mouse.
  • the output unit consists of a CRT, LCD, or printer.
  • the A / D converter 124 samples one analog signal waveform at a time X0, XI, X2, ⁇ ⁇ with a sampling period of 20 nsec, and a maximum voltage of 10 V and a baseline.
  • the waveform data analysis unit 202 performs analysis calculation for the ten types of characteristic parameters shown in the following (1) to (: 10).
  • Peak value [Peak] The maximum value of the waveform as shown in FIG.
  • P is a subscript where Xp reaches its peak value.
  • Half width [HW] The waveform width at the peak / 2 height as shown in FIG. It is represented by However, ⁇ is a subscript where Xp reaches its peak value.
  • the difference integral value represents an accumulated addition value of absolute values of differences between adjacent sampling data.
  • M evaluates the undulation level of the waveform, especially the degree to which peak values (peaks or ridges) exist in parts separated in the left-right (time axis) direction.
  • the value M of the waveform in Fig. 6 (a) becomes larger at i on the horizontal axis, but the value of M is smaller in Fig. 6 (b).
  • Equation (6) the value of M is divided by the denominator value to normalize.
  • J is a parameter for evaluating the degree of wave waviness, especially the degree of deviation from the triangle.
  • the In other words, J is the product of the area above the broken line and the area below the broken line as shown in Fig. 7 (a). Becomes smaller.
  • width ⁇ peak value [C] to evaluate the shape of the waveform, particularly the flatness
  • the scattered light signal waveform includes complex forms, and the above-described characteristic parameters reflect the morphological characteristics of the complex scattered light signal waveform.
  • Each feature parameter analyzed by the waveform analysis unit 202 is stored in the control unit 205 in association with a cell (particle) image stored in the image data storage unit.
  • the cell (particle) discriminating unit 203 in FIG. Each of the above characteristic parameters is compared with a preset threshold value (input from the input unit 300) to obtain a value that is greater than or less than the threshold value, and all the parameters detected by the flow cytometer are detected. Discriminate desired cells (particles) by excluding them from cells (total particles). For example, discrimination between single cells (particles) and aggregates, discrimination between cancer's atypical cells and leukocyte aggregates, discrimination between cancer * atypical cells and normal squamous cells, and cancer * atypical cells and squamous cells. Discrimination from cell aggregates.
  • a measurement sample is prepared (step S1), and the prepared sample is supplied to the flow cytometer shown in FIGS. 1 and 2 for measurement (step S2).
  • the signal waveform obtained from each detector is stored in the waveform data storage unit 201 of the control unit 200 (step S3), and the waveform data analysis unit 202 calculates characteristic parameters from the stored signal waveform (step S4). .
  • the cell (particle) discriminating unit 203 discriminates the type of cell (particle) contained in the measurement sample using the calculated feature parameter, and causes the output unit 400 to output the result.
  • the imaging control unit 204 causes the camera 121 to capture a necessary cell (particle) image, causes the image data storage unit 205 to store the image data, and causes the output unit 400 to output the image.
  • step S3 of FIG. 11 the signal waveform was captured by the forward scattered light, and at the same time, imaging by the camera 121 (FIG. 1) was performed.
  • the signal waveform corresponding to each particle is stored in association with the captured particle image.
  • step S4 the 10 types of feature parameters described above were calculated.
  • the feature parameters are stored in association with the captured image. Since the characteristic parameter of each particle is stored in association with the captured image of each particle, the target particle to be discriminated is selected from the captured image stored in the image data storage unit 204 and corresponds to the selected captured image. By comparing the feature parameter and the threshold value, the discrimination ability by the feature parameter can be understood.
  • the threshold is set to a value that allows good discrimination between bead agglomeration and single bead, and those with a threshold value of 2 or more are regarded as bead agglutination, and those with a threshold value of less than 2 are regarded as single beads. I decided to judge. As a result, 11.4% of the 5 / im bead aggregation confirmed in the captured image was less than the threshold value of 2.2 and was judged as a single bead.
  • a single 9 ⁇ bead was selected from the captured images, and the feature parameter B corresponding to the selected image was compared with the threshold value.
  • the threshold is set to a value that allows good discrimination between bead aggregation and a single bead, and those with a threshold value of 2.2 or higher are regarded as bead aggregation, and those with a threshold value less than 2.2 are regarded as single beads. Judgment was made.
  • 99.1% of the 9 x m single beads confirmed in the captured image had a threshold value of less than 2.2, and were determined as single beads. Therefore, as a result, the accuracy of 85.7% (in Fig. 16, the percentage value of (2) is larger and the percentage value of (1) is smaller is better.
  • the value is defined as “accuracy” for convenience, and so on.)
  • the single bead is discriminated in S).
  • Figure 16 shows the data.
  • beads having a threshold value of 2100 or more are regarded as bead aggregation. Those having a threshold value of less than 2100 were judged as single beads. As a result, 2.9% of the 5 ⁇ m bead agglomeration confirmed in the image was less than the threshold of 2100 and was judged as a single bead. In addition, 99.7% of the 9 / im bead single beads confirmed in the captured image had a threshold value of less than 2100, and were judged as single beads. Therefore, the result is 96.8. It can be seen that single beads are discriminated with an accuracy of / 0 .
  • Figures 12 and 13 show examples of captured images of agglomeration of 9 ⁇ m single beads and 5 ⁇ m beads.
  • a measurement sample was prepared in the following manner.
  • Preservation solution Clinical specimen about 2x105 cells / tube
  • PreservCyt (Cytyc) is centrifuged for 1 minute at a rotation speed of 10,00 0 m, and 10% N acetylenolay L cysteine PBS solution is added to the resulting pellet. Then, the mixture was centrifuged again at a rotational speed of 10,000 mm for 1 minute to obtain a pellet from which mucus was removed.
  • Zamboni fixing solution (0.2% 2,4,6_trinitrophenol, 2% paraformaldehyde)
  • enzyme reaction solution (0.2% collagenase type I, 0.2% collagenase type II, PBS containing 0.1% protease (SIGMA)
  • SIGMA protease inhibitor
  • PBST PBS with 0.05% Tween 20
  • cell aggregates were removed by passing through a filter with a mesh size of 100 xm, followed by centrifugation at a rotational speed of 10,000 mm for 1 minute. The supernatant was discarded, and a let sheath solution (Sysmetas Co., Ltd.) was added and resuspended to prepare a measurement sample. The measurement sample was measured with a flow cytometer (Step 2)
  • step S3 of FIG. 11 the signal waveform of the forward scattered light and the side scattered light.
  • an image was taken with the camera 121 (Fig. 1).
  • the measured leukocyte aggregates, squamous cells, squamous cell aggregates and atypical cells are identified and classified, and the numbers N, N, N
  • FIGS. 1-10 Examples of images of atypical cells and squamous epithelial cells are shown in FIGS.
  • step S4 in FIG. 11 feature parameters were calculated using forward scattered light and side scattered light shown in Table 1, and in step S5, all feature parameters shown in Table 1 were compared in order.
  • the leukocyte aggregates confirmed in the captured image were selected, and the feature parameter M was compared with the threshold value for the selected image. Those with a threshold value of 20,000 or more were judged as leukocyte aggregates, and those with a threshold value less than 20,000 were judged as atypical cells.
  • those with a threshold value of 1,200 or more in the characteristic parameter Width are defined as leukocyte aggregates. Those less than 1,200 were determined as atypical cells.
  • N / NX100 was calculated by setting the number counted as n as the atypical cell.
  • squamous epithelial cells confirmed in the captured image were selected, and the characteristic parameter M was compared with the threshold value for the selected image. Those with a threshold value of 20,000 or more were judged as squamous epithelial cells, and those with a threshold value less than 20,000 were judged as atypical cells. Next, for cells with a threshold value of less than 20,000 and determined as atypical cells, those with a threshold value of 1,200 or more in the characteristic parameter Width are regarded as squamous cells, and the threshold is exceeded. Those with a value less than 1,200 were determined as atypical cells.
  • cells that are above or below the threshold in one characteristic parameter are considered to be non-atypical cells (flat epithelial cells), and at the stage where all the characteristic parameters in Table 1 and thresholds have been compared.
  • a force that is not determined to be an atypical cell the connected cell is an atypical cell, the counted number is n, and n /
  • squamous cell agglutination confirmed in the captured image was selected, and the characteristic parameter M was compared with the threshold value for the selected image.
  • Squamous epithelium with a threshold of 20,000 or more Cell aggregation was determined, and cells with a threshold value less than 20,000 were determined as atypical cells.
  • a threshold value of less than 20,000, which is determined as an atypical cell is characterized by squamous cell aggregation when the characteristic parameter Width is a threshold of 1,200 or more. Those with a threshold value of less than 1,200 were determined as atypical cells.
  • the atypical cell confirmed in the captured image was selected, and the characteristic parameter M and the threshold were compared with the selected image. Those with a threshold value of 20,000 or more were determined not to be atypical cells, and those with a threshold value less than 20,000 were determined as atypical cells. Next, with respect to those having a threshold value of less than 20,000 and having been determined as atypical cells, those having a threshold value of 1,200 or more in the characteristic parameter Width are assumed not to be atypical cells. Those with a threshold value of less than 1,200 were determined as atypical cells.
  • atypical cell is the atypical cell
  • the counted number is n
  • n / NX 100 is
  • the discrimination ability about was investigated.
  • the threshold value for discrimination was set to an optimum value.
  • the single characteristic parameters suitable for discrimination in (ii) above include B (difference integral value ⁇ peak value), M (normalized second moment) or J (undulation degree), as shown in FIG. ),
  • the single characteristic parameters suitable for the discrimination of the (mouth) include Width (width), HW (half width), B (difference integral value ⁇ peak value), M ( Normalized second moment) or J
  • the single characteristic parameters suitable for discrimination in (c) are as follows: Width (width), HW (half width), Area (area), B (difference integral) Value ⁇ peak value), M (normalized second moment), or J (undulation degree).

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  • Apparatus Associated With Microorganisms And Enzymes (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)

Abstract

　癌・異型細胞を精度よく簡単に弁別する。 　複数の細胞をフローサイトメータにて計測し、個々の細胞について散乱光信号を取得し、各散乱光信号の波形を解析することにより１つ以上の特徴パラメータを算出し、その特徴パラメータを用いて前記複数の細胞から癌・異型細胞を弁別する方法。

Description

明 細 書
癌 '異型細胞および凝集粒子を弁別する方法および細胞分析装置 技術分野
[0001] この発明は、生体から採取された細胞群 (検体)から癌'異型細胞を弁別する方法 およびその弁別に必要な凝集粒子の弁別方法に関する。
背景技術
[0002] 癌'とくに子宮頸癌の早期発見のためのスクリーニング法として、健康診断等では、 細胞診が有効に利用されている。
[0003] ここで、子宮頸癌の細胞診は、子宮頸部表面を綿棒ゃスクレーバ一等で擦過し、 擦過した細胞を、直ちにスライドグラス上に塗抹して標本を作り、顕微鏡等で観察す ることにより診断を行っている。顕微鏡による細胞の形態観察による診断は、細胞検 查士が、検体毎に行っているのが実情であり、精度、処理速度の点で、改善が求め られている。
[0004] 近年、細胞検体を自動的に検査して、癌細胞の有無を判断する装置が知られてい る。
この自動判別装置は、子宮頸癌細胞を含む検体をスライドグラスに塗抹して塗抹標 本を作製し、標本の細胞核及び細胞質をパパニコゥロウ染色で染色し、標本細胞の 形態イメージを処理した形態情報から癌細胞の有無を判別している。しかし、この自 動細胞判別装置の性能は、正常細胞の除外効率が 25。/。、処理速度が 8〜： 10検体 /時間程度である。このような精度、処理速度は、健康診断で癌の有無を判別する 現場担当者にとって、満足のゆくものではない。
[0005] 一方、細胞形態観察によらず、癌細胞に特異的なマーカーを検出することにより、 癌細胞の有無を判断する細胞診断方法がある。
[0006] 例えば、特許文献 1には、子宮頸癌及びその前癌状態に特異的なマーカーとして 、子宮頸癌関連タンパク質及びそれを認識する抗体を用いたィムノアツセィが提案さ れている。
[0007] 特許文献 2には、子宮頸部塗抹標本だけでなぐ個々に分散された細胞群の検体 について、腫瘍細胞及びそれらの前駆細胞の自動検出方法が提案されている。これ は、癌細胞における 2種以上のマーカーを、マーカーに特異的に反応する抗体又は 核酸プローブに蛍光標識した試薬を用いて、前記マーカーと結合した試薬の蛍光シ グナルの有無を自動的に測定することにより癌細胞の有無を検出する方法である。
[0008] し力、しながら、このようなマーカーを用いる方法でも、癌 '異型細胞の弁別において 、操作の簡便性や、測定の精度や速度などがまだ十分に満足できるものではない。 特許文献 1：特表 2001— 500609号公報
特許文献 2 :特開 2002— 296274号公報
発明の開示
発明が解決しょうとする課題
[0009] この発明はこのような事情を考慮してなされたもので、フローサイトメトリーを用い、 得られる光学信号の波形を分析することにより、癌 ·異型細胞を能率よく高精度に分 別する方法と、癌'異型細胞の分別に必要な凝集粒子の弁別方法を提供するもので ある。
課題を解決するための手段
[0010] この発明は、複数の細胞をフローサイトメータにて計測し、個々の細胞について散 乱光信号を取得し、各散乱光信号の波形を解析することにより 1つ以上の特徴パラメ ータを算出し、その特徴パラメータを用いて前記複数の細胞から癌 ·異型細胞を弁別 する方法を提供するものである。ここで、散乱光信号とは、前方および側方散乱光を 表す信号の内の少なくとも 1つを含む。
細胞が子宮頸部細胞であってもよい。
特徴パラメータは散乱光信号波形の複雑度を反映するものであってもよい。
2個以上の特徴パラメータを組み合わせであってもよい。
[0011] 特徴パラメータの一つが信号の幅であってもよい。
特徴パラメータは癌 ·異型細胞と白血球凝集塊とを弁別するものであってもよい。 特徴パラメータは癌 '異型細胞と正常扁平上皮細胞とを弁別するものであってもよ レ、。
特徴パラメータは癌 '異型細胞と正常扁平上皮細胞凝集塊とを弁別するものであつ てもよい。
別の観点からこの発明は、複数の粒子をフローサイトメータにて計測し、個々の粒 子について散乱光信号を取得し、各散乱光信号の波形を解析することにより 1っ以 上の特徴パラメータを算出し、その特徴パラメータを用いて前記複数の粒子から凝集 した粒子を弁別する方法を提供するものである。
特徴パラメータは正規化 2次モーメント、差分積分値/ピーク値のうちの少なくとも 1 つであることが好ましい。
発明の効果
[0012] フローサイトメータから得られる細胞の散乱光信号の波形から 1つ以上の特徴パラメ ータを算出し、その特徴パラメータを用いて弁別するので、癌 '異型細胞の弁別を、 顕微鏡で観察する方法やマーカーのみによって検出する方法に比べて、多量の細 胞に対して簡単に、能率よぐまた、高精度に行うことができる。
[0013] また、以下に述べる本発明の実施形態におけるフローサイトメータの構成では、散 乱光信号に加えて蛍光信号を検出できるようになっており、本発明の方法に前記蛍 光標識されたマーカーによって検出する方法を組み合わせることも可能である。その 場合には蛍光標識されたマーカーのみによって検出する方法における前記測定精 度の問題を本発明により大幅に改善できることが期待できる。
図面の簡単な説明
[0014] [図 1]この発明に用いるフローサイトメータの光学系の構成図である。
[図 2]この発明に用いるフローサイトメータの制御系のブロック図である。
[図 3]この発明の信号波形と特徴パラメータとの関係を示す説明図である。
[図 4]この発明の信号波形と特徴パラメータとの関係を示す説明図である。
[図 5]この発明の信号波形と特徴パラメータとの関係を示す説明図である。
[図 6]この発明の信号波形と特徴パラメータとの関係を示す説明図である。
[図 7]この発明の信号波形と特徴パラメータとの関係を示す説明図である。
[図 8]この発明の信号波形と特徴パラメータとの関係を示す説明図である。
[図 9]この発明の信号波形と特徴パラメータとの関係を示す説明図である。
[図 10]この発明の信号波形と特徴パラメータとの関係を示す説明図である。 [図 11]この発明の処理手順を示すフローチャートである。 園 12]この発明による撮像画像の一例である。
〇
〇
園 13]この発明による撮像画像の一例である。
園 14]この発明による撮像画像の一例である。
園 15]この発明による撮像画像の一例である。
園 16]この発明の第 1実施例の弁別能を示す説明図である。 園 17]この発明の第 2実施例の弁別能を示す説明図である。 園 18]この発明の第 3実施例の弁別能を示す説明図である。 園 19]この発明の第 3実施例の弁別能を示す説明図である。 園 20]この発明の第 3実施例の弁別能を示す説明図である。 符号の説明
フローセノレ
101 レンズ
102 ビームストッノヽ
103 対物レンズ
104 ダイクロイツクミラ
105 検出 ¾¾=
106 検出 ¾¾=
107 対物レンズ
108 ダイクロイツクミラ
109 ダイクロイツクミラ
110 干渉フィルタ
111 検出 ¾¾=
112 ダイクロイツクミラ
113 干渉フィルタ
114 検出器
115 ダイクロイツクミラ
116 干渉フィルタ 117 検出器
118 干渉フィルタ
119 検出器
120 ノ ノレスレーザ
121 カメラ
123 Arイオンレーザー
発明を実施するための最良の形態
[0016] 以下、図面に示す実施形態を用いてこの発明を詳述する。これによつてこの発明が 限定されるものではない。
フローサイトメータの構成
光学系
まず、この発明には、例えば、図 1に示すような光学系を有するフローサイトメータが 用いられる。
このフローサイトメータでは、フローセル 100を通過する細胞又は粒子からの前方 蛍光（FFL)および側方蛍光（FL1〜FL3)を検出するとともに、前方散乱光（FSC) および側方散乱光（SSC)を検出し、カメラ 121で細胞 (粒子）画像を撮像してレ、る。 また、このフローサイトメータでは、フローセル 100で細胞又は粒子が 1個ずつ流れる ように細胞又は粒子を含む試料流が形成され、形成された試料流中の細胞又は粒 子から光を検出するようにしてレ、る。
[0017] さらに詳述すると、まず連続発光の Arイオンレーザー 123から出射された 488nm の発振波長を持つ青色レーザーがレンズ 101を経ることにより、短径 10 z m、長軸 1 00 z m程度の扁平な楕円形ビームプロファイルを持つように整えられて、フローセル 100に入射する。
フローセル 100に入射した光は、フローセル 100を経てビームストッパ 102に集光し 、ここで遮られる。細胞又は粒子からの前方蛍光（FFL)および前方散乱光（FSC)は 対物レンズ 103で集められ、 530nm以上の波長の光が通過する性質を持ったダイク 口イツクミラー 104を経て、 10度前後の立体角の前方蛍光（FFL)は検出器（光電子 増倍管） 105に入射され、そこで検出される。 530nm以下の波長を持つ 10度前後の 立体角の前方散乱光（FSC)が検出器 (フォトダイオード） 106に入射され、そこで検 出される。
[0018] 一方、細胞又は粒子から発せられた側方蛍光および側方散乱光は、フローセル 10 0の側方に配置された高い開口数（NA)をもつ対物レンズ 107で集められる。対物レ ンズ 107を出射した光は、まず 740nmより短い波長の光を反射する性質を持ったダ ィクロイツクミラー 108に入射する。このミラー 108を反射した側方蛍光および側方散 乱光は、まず 500nm以下の波長をもつ光を反射する性質を持ったダイクロイツクミラ 一 109に入射する。ミラー 109を反射した光は、中心波長 474nm、通過波長 49nm の干渉フィルタ 110を経て検出器 (光電子増倍管） 111に入射され、そこで側方散乱 光（SSC)検出がされる。
ダイクロイツクミラー 109を透過した光は、 550 μ m以下の波長を持つ光を反射する 性質を持ったダイクロイツクミラー 112に入射する。ミラー 112を反射した光は、中心 波長 534nm、通過波長 26nmの干渉フィルタ 113を経て検出器（光電子増倍管） 11 4に入射され、そこで、側方緑蛍光（FL1)が検出される。
[0019] ダイクロイツクミラー 112を通過した光は、ダイクロイツクミラー 115で 630nm以下と 6 30nm以上の光に分けられる。 630nm以下の光は、中心波形 597nm、通過波長 49 nmの干渉フィルタ 116を経て検出器（光電子倍増管） 117に入射され、そこで側方 橙蛍光（FL2)が検出される。 630nm以上の光は、中心波形 689nm、通過波長 46η mの干渉フィルタ 118を経て、検出器 (光電子増倍管） 119に入射され、そこで側方 赤蛍光（FL3)が検出される。
[0020] 捕捉された前方散乱光 (FSC)、前方蛍光 (FFL)、側方散乱光（SSC)、側方緑蛍 光 (FL1)、側方橙蛍光 (FL2)、側方赤蛍光 (FL3)を表す電気信号波形は A/D変 換器 124 (図 2)により A/D変換後、分析装置 200 (図 2)に入力される。細胞 (粒子） 力 Sフローセルを通過中に、必要に応じて 780nmの発振波長を持つ近赤外のパルス レーザ 120が発光する。このパルスレーザ 120からのレーザ光は透過照明として働き 、フローセル 100から出射した光は、ダイクロイツクミラー 108を通過し、カメラ 121に 結像する。このようにして細胞又は粒子の静止画像の捕捉が可能となる。
[0021] なお、上記実施形態においては、散乱光信号を用いて、癌 '異型細胞を弁別する 方法を述べたが、細胞を癌ゃ異型細胞と特異的に反応する蛍光マーカーで染色し、 前記蛍光マーカーと結合した細胞の蛍光信号を取得し、蛍光強度、蛍光パルス幅及 び蛍光パルス面積等の蛍光パラメータを算出し、これら蛍光パラメータのうち少なくと も 1つと、以下に述べる散乱光の特長パラメータの少なくとも 1つと組み合わせること により、より高精度に癌'異型細胞を弁別することができる。例えば、腺癌細胞検出用 マーカーとして、 R— PE標識サイトケラチン 8抗体、子宮頸部扁平上皮系異型細胞 用マーカーとして、 Alexa488標識 NMP179抗体を用いることができる。これらのマ 一力一を用いて細胞を染色し、例えば図 1に示すような光学系を有するフローサイトメ ータで測定し、各標識由来の蛍光 (R_PE標識の場合は橙色蛍光、 Alexa488標識 の場合は緑色蛍光）を検出して、ある一定量以上の蛍光強度を有する細胞について 散乱光の特長パラメータを用いて解析することにより、腺癌あるいは扁平上皮異型細 胞以外の細胞を効率よく除外することができる。
[0022] 制御系
次に、図 2はフローサイトメータの制御系を示すブロック図である。同図に示すように 、制御部 200は、検出器 105、 106、 111、 114、 117、 119力らの信号波形を A/D 変換器 124を介して受け、得られた波形データを波形データ格納部 201に一旦格納 し、格納したデータを波形データ分析部 202で分析し、分析結果に基づいて細胞（ 粒子）を細胞 (粒子）弁別部 203で弁別し、弁別結果を出力部 400に出力させる。 さらに、制御部 200では、入力部 300からの設定条件に基づき、撮像制御部 204 がパルスレーザー 120を発光させる。
それによつて、カメラ 121は細胞 (粒子）を撮像し、その画像データは画像データ格 納部 204に格納され、必要に応じて、出力部 400から出力される。また、波形データ 格納部 201に格納された信号波形とデータ格納部 204に格納された撮像された細 胞 (粒子）画像とは対応付けられたテーブルが制御部 205に記憶されている。
[0023] ここで、制御部 200は、マイクロコンピュータやパーソナルコンピュータにより一体的 に構成される。
入力部 300は、主に波形データ分析部 202の分析条件、細胞 (粒子)弁別部 203 の弁別条件および、撮像制御部 204の撮像条件などを入力設定するためのものであ り、キーボード、タツチパネル、又はマウスなどにより構成される。
出力部は CRTや LCD又はプリンタなどで構成される。
[0024] なお、 A/D変換器 124は、 1つのアナログ信号波形を、 20nsecのサンプリング周 期で時刻 X0， XI, X2, · ' ·Χηにおいてサンプリングし、最大電圧 10Vとベースライン
(Baseline)電圧 0.05Vの間の計測電圧を 8ビットの分解能で量子化してデジタル信号 に変換するようになっている。
[0025] そこで、波形データ分析部 202では、次の（1)〜（： 10)に示す 10種類の特徴パラメ ータについて分析計算を行う。
(1)ピーク値〔Peak〕：図 3に示すように波形の最大値であり、
[数 1]
Peak≡ ma ) で表される。
[0026] (2)幅〔Width〕：図 3に示すようにベースライン Baselineより大きい部分の幅であり、 [数 2]
Width≡ argmax(x.;x;>BaseLine) - rgmin^. ;^ >BaseLine) ' ■ , ( 2 )
p≤i≤n 0≤i<P で表される。但し、 Pは Xpがピーク値になる添字である。
(3)半値幅〔HW〕：図 4に示すように Peak/2の高さにおける波形幅であり、
Figure imgf000010_0001
で表される。但し、 Ρは Xpがピーク値になる添字である。
[0028] (4)面積〔Area〕：図 5に示すように波形の面積に対応し、
[数 4]
Area≡》 max(xi ,0) ■ , , ( 4 ) で表される。 [0029] (5)差分積分値 ÷ピーク値〔B〕
[数 5]
B (ma ,， Xi_, )一 min (χ.， )) ÷ Peak ■ (5) で表される。ここで、差分積分値とは、隣り合うサンプリングデータの差の絶対値の累 積加算値を表す。
[0030] (6)正規化 2次モーメント〔M〕
[数 6]
∑ 。(max(x,,0). )2)
M (6)
Peak Width2
で表される。但し、 Pは Xpがピーク値となる添字である。
Mは波形の波打ち度合い、特に左右（時間軸）方向に離れた部位にピーク値（山な り又は隆起）が存在する度合を評価する。図 6 (a)の波形の Mは横軸の iにおいて値 が大きくなるが、図 6(b)では Mの値は小さい。
なお、式（6)では、 Mの値を正規化するために分母の値で除算している。
[0031] (7)波打ち度合い F〕
[数 7]
Figure imgf000011_0001
d = -1 ·Υ min xt - (n-i) ,0
n— P . とするとさ、
J≡(a + c)X(b + d)---(7)
で表される。但し、 pは Xpがピーク値となる添字である。
Jは波形の波打ち度合、特に三角形から乖離度合を評価するためのパラメータであ る。つまり、 Jは図 7 (a)に示すように破線の上にある部分の面積と下にある部分の面 積との積であり、図 7 (b)のような波形では Jの値は非常に小さくなる。
[0032] (8)幅 ÷ピーク値〔C〕：波形の形状、特に扁平度合を評価するものであり、
[数 8]
Width (― ,
Peak で表される。つまり、図 8 (a)の場合は図 8 (b)の場合に比べて Cの値が大きくなる。
(9)面積 ÷ (幅 Xピーク値）〔D〕：図 9に示すように波形の形状、特に三角形に近い の力 \方形に近いのかを評価するパラメータであり、
[数 9] n ≡ ^ ^ ― . . . ( 9 )
Peak - Width で表される。
図 9 (a)の場合にはその値は大きくなり、図 9 (b)の場合にはその値は小さくなる。
[0033] (10)ピーク左側面積 ÷ピーク右側面積〔E〕：波形の形状、特にピーク値の（時間軸 での）位置およびその左右での不均衡度合を評価するものであり、
[数 10]
Figure imgf000012_0001
で表される。
Pは Xpがピーク値となる添字である。図 10 (a)の場合、 Eは大きく、図 10 (b)の場合 、 Eは/ J、さくなる。
図 1〜： 10に示されるように、散乱光信号波形は、複雑な形態したものを含み、前述 した特徴パラメータは複雑な散乱光信号波形の形態的特徴を反映したものとなって いる。
なお、波形分析部 202で分析された各特徴パラメータは、画像データ格納部に記 憶された細胞 (粒子）画像と対応付けられて、制御部 205に記憶される。
次に、図 2における細胞 (粒子）弁別部 203は、波形データ分析部 202で算出され た上記の各特徴パラメータを予めそれぞれ設定されたしきい値 (入力部 300から入力 される）と比較し、そのしきい値以上、又は未満のものを求め、フローサイトメータで検 出された全細胞 (全粒子）に対して除外することによって所望の細胞 (粒子）を弁別す る。例えば、単一細胞 (粒子）と凝集塊との弁別、癌'異型細胞と白血球凝集塊との弁 別、癌 *異型細胞と正常扁平上皮細胞との弁別、および癌 *異型細胞と扁平上皮細 胞凝集塊との弁別などを行う。
[0034] 測定動作
このような構成における全体的な測定動作の流れを図 11に示すフローチャートを 用いて説明する。
まず、測定用試料を調製し (ステップ S1)、調製した試料を図 1および図 2に示すフ ローサイトメータに供給して測定を行う（ステップ S2)。
次に、各検出器から得られる信号波形を制御部 200の波形データ格納部 201に格 納し (ステップ S3)、格納した信号波形から波形データ分析部 202が特徴パラメータ を算出する (ステップ S4)。そして、細胞 (粒子)弁別部 203は、算出された特徴パラメ ータを用いて測定用試料に含まれる細胞 (粒子）の種類を弁別し、その結果を出力 部 400に出力させる。なお、撮像制御部 204は必要な細胞 (粒子）画像をカメラ 121 に撮像させ、画像データ格納部 205に画像データを格納させると共に、画像を出力 部 400に出力させる。
実施例 1
[0035] 癌 *異型細胞は、検体中に白血球凝集塊、正常扁平上皮細胞、および正常扁平上 皮細胞凝集塊などと混在する。従って、その中から癌 '異型細胞を弁別するためには 、凝集塊から単一細胞を弁別することが必要条件となる。
そこで、この発明によるその弁別能を模擬的に調べるため、細胞の代わりに人工粒 子、つまりビーズを用いて測定を行った。
図 11に示す手順に従レ、、まず、粒径 9 μ ΐηの単一ビーズ (ラテックス粒子）約 1200 0個をレットシース液 (シスメッタス (株)製）に懸濁させ、測定試料（1)を調製した。続 レヽて、若干の自然凝集を生じてレ、る粒径 5 β mの単一ビーズ (ラテックス粒子)約 120 00個をレットシース液 (シスメッタス (株)製）に懸濁させ、測定試料（2)を調製した (ス テツプ SI)。そして、各測定試料をフローサイトメータで測定した (ステップ 2)。
[0036] 次に、図 11のステップ S3に示すように、前方散乱光による信号波形のとり込みを行 レ、、同時にカメラ 121 (図 1)による撮像を行った。ここで、各粒子に対応する信号波 形は、撮像された粒子画像と対応付けられて記憶される。
ステップ S4において、前述の 10種類の特徴パラメータを算出した。ここで、特徴パ ラメータは、撮像された画像と対応付けられて記憶される。各粒子の特徴パラメータ は、各粒子の撮像画像と対応付けて記憶されているので、弁別する対象粒子を画像 データ格納部 204に記憶された撮像画像から選択し、選択された撮像画像に対応 する特徴パラメータとしきい値を比較することによって、特徴パラメータによる弁別能 が分かる。
そして、しきい値を適当に設定し撮像画像と比較した結果、特徴パラメータ B (差分 積分値 ÷ピーク値）、又は M (正規化 2次モーメント）を用いると、ビーズ凝集 (粒子凝 集）から単一ビーズ (単一粒子）が比較的良好に弁別できることが確認された。
撮像された画像から 5 μ mビーズのビーズ凝集を選択し、選択された画像に対応す る特徴パラメータ Bとしきい値を比較した。しきい値は、ビーズ凝集と単一ビーズを良 好に弁別できる値を設定し、しきい値 2· 2以上のものをビーズ凝集とし、しきい値 2· 2未満のものを単一ビーズとして、判定するようにした。その結果、撮像画像にて確認 した 5 /i mビーズのビーズ凝集に対して 11. 4%がしきい値 2. 2未満ものであり、単 一ビーズとして判定された。また、撮像された画像から 9 μ ΐηビーズの単一ビーズを 選択し、選択された画像に対応する特徴パラメータ Bとしきい値を比較した。しきい値 は、ビーズ凝集と単一ビーズを良好に弁別できる値を設定し、しきい値 2. 2以上のも のをビーズ凝集とし、しきい値 2. 2未満のものを単一ビーズとして、判定するようにし た。その結果、撮像画像で確認した 9 x m単一ビーズに対して 97. 1%がしきい値 2. 2未満ものであり、単一ビーズとして判定された。従って、結果的に 85. 7%の精度（ 図 16において (2)の％値が大きぐ（1)の％値が小さいほど弁別能が良いことになるの で (2)_(1)の値を便宜的に「精度」と定義した。以下同様。）で単一ビーズが弁別され ること力 S分力^)。そのデータを図 16に示す。
[0037] また、特徴パラメータ Mを用いた場合、しきい値 2100以上のものをビーズ凝集とし 、しきい値 2100未満のものを単一ビーズとして、判定するようにした。その結果、撮 像画像にて確認した 5 μ mビーズのビーズ凝集に対して 2. 9%がしきい値 2100未 満ものであり、単一ビーズとして判定された。また、撮像画像にて確認した 9 /i mビー ズの単一ビーズに対して 99. 7%がしきい値 2100未満ものであり、単一ビーズとして 判定された。従って、結果的に 96. 8。/0の精度で単一ビーズが弁別されることが分か る。
なお、 9 μ m単一ビーズと 5 μ mビーズの凝集の各撮像画像例を図 12と図 13に示 す。
実施例 2
[0038] 次に、臨床検体として子宮頸部細胞を用いて測定した場合について説明する。
まず、図 11のステップ S1に示すように、次の要領で測定試料を調製した。 保存液 PreservCyt (Cytyc)中に保存した臨床検体（約 2x105細胞/ tube)を 10,00 0卬 mの回転速度で 1分間、遠心処理し、得られたペレットに 10% N ァセチノレー L システィン PBS溶液を添カ卩後、再度 10,000卬 mの回転速度で 1分間、遠心処理し、 粘液除去したペレットを得た。
このペレットに、 Zamboni固定溶液（0. 2% 2，4，6_トリニトロフエノール， 2%パラホル ムァノレデヒド） を添加し、 10分間の反応後、 10,000rpmの回転速度で 1分間、遠心後 、上清を捨て、酵素反応液（0. 2%コラゲナーゼタイプ I、 0. 2%コラゲナーゼ タイ プ II、 0. 1%プロテアーゼ (SIGMA)含有 PBS)を添加し、 37°Cで 2分 30秒間反応させ た。反応後、氷上で冷やした 1 %プロテアーゼインヒビター（SIGMA) PBS溶液を添カロ し、 10，000rpmの回転速度で 1分間、遠心後、上清を捨て、細胞分散処理されたペレ ットを調製した。
さらに、 PBST (0.05% Tween 20入り PBS)を添加して懸濁し、メッシュ径 100 x mの フィルターを通すことにより細胞凝集物を除去した後、 10,000卬 mの回転速度で 1分 間、遠心し、上清を捨て、レットシース液（シスメッタス (株））を添加して再懸濁し、測 定用試料を調製した。そして、測定試料をフローサイトメータで測定した (ステップ 2)
[0039] 次に、図 11のステップ S3に示すように、前方散乱光と側方散乱光による信号波形 のとり込みを行い、同時にカメラ 121 (図 1)による撮像を行った。
まず、撮像した画像の形態的特徴から、測定された白血球凝集塊、扁平上皮細胞 、扁平上皮細胞凝集塊および異型細胞を確認して分類し、それぞれの数 N , N , N
1 2 3
, Nを計数した。異型細胞と扁平上皮細胞の画像例を図 14と図 15に示す。
4
次に、図 11のステップ S4において表 1に示す前方散乱光と側方散乱光による特徴 パラメータの算出を行レ、、ステップ S5において表 1に示す全ての特徴パラメータとし きい値を順に比較した。まず、撮像画像にて確認した白血球凝集塊を選択し、選択 された画像に対して特徴パラメータ Mとしきい値を比較した。しきい値 20, 000以上 のものを白血球凝集塊とし、しきい値 20， 000未満のものを異型細胞として、判定す るようにした。次に、しきい値 20, 000未満のものであり、異型細胞として判定されたも のに対して、特徴パラメータ Widthにおいて、しきい値 1， 200以上のものを白血球 凝集塊とし、しきい値 1 , 200未満のものを異型細胞として、判定するようにした。この ように、順番にひとつの特徴パラメータにおいてしきい値以上又は未満の細胞を異型 細胞でないもの（白血球凝集塊）とし、表 1の全ての特徴パラメータとしきい値の比較 が終わった段階で異型細胞でないと判定されなかったものを異型細胞として、計数さ れた個数を nとし、 n /N X 100を算出した。
1 1 1
次に、撮像画像にて確認した扁平上皮細胞を選択し、選択された画像に対して特 徴パラメータ Mとしきい値を比較した。しきい値 20, 000以上のものを扁平上皮細胞 とし、しきい値 20, 000未満のものを異型細胞として、判定するようにした。次に、しき い値 20, 000未満のものであり、異型細胞として判定されたものに対して、特徴パラメ ータ Widthにおいて、しきい値 1, 200以上のものを扁平上皮細胞とし、しきい値 1, 2 00未満のものを異型細胞として、判定するようにした。このように、順番にひとつの特 徴パラメータにおいてしきい値以上又は未満の細胞を異型細胞でないもの（扁平上 皮細胞）とし、表 1の全ての特徴パラメータとしきい値の比較が終わった段階で異型 細胞でないと判定されな力、つたものを異型細胞として、計数された個数を nとし、 n /
2 2
N X 100を算出した。
2
次に、撮像画像にて確認した扁平上皮細胞凝集を選択し、選択された画像に対し て特徴パラメータ Mとしきい値を比較した。しきい値 20， 000以上のものを扁平上皮 細胞凝集とし、しきい値 20, 000未満のものを異型細胞として、判定するようにした。 次に、しきレ、値 20, 000未満のものであり、異型細胞として判定されたものに対して、 特徴パラメータ Widthにおいて、しきい値 1 , 200以上のものを扁平上皮細胞凝集と し、しきい値 1 , 200未満のものを異型細胞として、判定するようにした。このように、順 番にひとつの特徴パラメータにおいてしきい値以上又は未満の細胞を異型細胞でな レ、もの（扁平上皮細胞凝集）とし、表 1の全ての特徴パラメータとしきい値の比較が終 わった段階で異型細胞でないと判定されなかったものを異型細胞として、計数された 個数を nとし、 n /N X 100を算出した。
3 3 3
次に、撮像画像にて確認した異型細胞を選択し、選択された画像に対して特徴パ ラメータ Mとしきい値を比較した。しきい値 20， 000以上のものを異型細胞でないもの とし、しきい値 20， 000未満のものを異型細胞として、判定するようにした。次に、しき い値 20， 000未満のものであり、異型細胞として判定されたものに対して、特徴パラメ ータ Widthにおいて、しきい値 1, 200以上のものを異型細胞でないものとし、しきい 値 1 , 200未満のものを異型細胞として、判定するようにした。このように、順番にひと つの特徴パラメータにおいてしきい値以上又は未満の細胞を異型細胞でないものと し、表 1の全ての特徴パラメータとしきい値の比較が終わった段階で異型細胞でない と判定されな力 たものを異型細胞として、計数された個数を nとし、 n /N X 100を
4 4 4 算出した。
[表 1]
光信号の種類 | 特徴パラメ一タ 除外するしきい値
M 2 0 , 0 0 0以上
Width 1 , 2 0 0以上
J 2 , 5 0 0以上 前方散乱光 B 3 . 0以上
M 4 , 0 0 0未満
Peak 6 . 5以上
C 8 0未満 ' 2 7 0以上
D 0 . 5未満 * 0 . 7以上
C 1， 0 0 0以上
M 2 , 0 0 0未満 側方散乱光 B 7 . 0以上
M 2 0 , 0 0 0以上
J 2 , 0 0 0以上 前方散乱光 E 0 . 3未満 · 2 . 3以上 側方散乱光 E 0 . 2未満 · 3 . 5以上
[0042] その結果を図 17に示す。つまり、白血球凝集塊に対し 8. 5%、扁平上皮細胞に対 し 2. 8%、扁平上皮細胞凝集に対し 0. 9%が異型細胞として判定され、これらの平 均が 4· 1%となり、異型細胞に対し 78. 8%が異型細胞として判定され、平均との差 力 7%となるので、異型細胞が効率よく弁別されることが分かる。
実施例 3
[0043] 第 2実施例の測定時に得られた前方散乱光による信号波形から、前述の 10種類の 特徴パラメータを算出し、その各特徴パラメータの、
(ィ）異型細胞と白血球凝集塊、
(口）異型細胞と扁平上皮細胞、
(ハ）異型細胞と扁平上皮細胞凝集塊、
についての弁別能を調べた。なお、弁別するしきい値は最適値に設定した。
[0044] その結果、各細胞の残存率から得られた比較的弁別能の高い特徴パラメータをそ れぞれ図 18、 19、 20に示す。
つまり、前記（ィ）の弁別に適した単一の特徴パラメータとしては、図 18に示すように B (差分積分値 ÷ピーク値）、 M (正規化 2次モーメント)又は J (波打ち度合レ、）であり 、前記（口）の弁別に適した単一の特徴パラメータとしては、図 19に示すように Width ( 幅）、 HW (半値幅）、 B (差分積分値 ÷ピーク値）、 M (正規化 2次モーメント）又は J ( 波打ち度合い）であり、前記 (ハ）の弁別に適した単一の特徴パラメータとしては、図 2 0に示すように Width (幅）、 HW (半値幅）、 Area (面積）、 B (差分積分値 ÷ピーク値） 、 M (正規化 2次モーメント）又は J (波打ち度合レ、）であることが分かる。

Claims

請求の範囲
[I] 複数の細胞をフローサイトメータにて計測し、個々の細胞について散乱光信号を取 得し、各散乱光信号の波形を解析することにより 1つ以上の特徴パラメータを算出し、 その特徴パラメータを用いて前記複数の細胞から癌'異型細胞を弁別する方法。
[2] 細胞が子宮頸部細胞である請求項 1記載の方法。
[3] 前記特徴パラメータは、前記散乱光信号の波形の形態的特徴を反映する請求項 1 または 2記載の方法。
[4] 特徴パラメータは正規化 2次モーメント、波打ち度合、差分積分値/ピーク値、幅 /ピーク値、面積/ (幅 Xピーク値）、ピーク左側面積とピーク右側面積和との比、の うちの少なくとも 1つである請求項 1または 2記載の方法。
[5] 2個以上の特徴パラメータを組み合わせて用いる請求項 1または 2記載の方法。
[6] 特徴パラメータの一つが信号の幅である請求項 5記載の方法。
[7] 特徴パラメータは癌 *異型細胞と白血球凝集塊とを弁別するものである請求項 2記 載の方法。
[8] 特徴パラメータは、差分積分値/ピーク値、正規化 2次モーメントおよび波打ち度 合レヽのレ、ずれかひとつである請求項 7記載の方法。
[9] 特徴パラメータは癌 '異型細胞と正常扁平上皮細胞とを弁別するものである請求項
2記載の方法。
[10] 特徴パラメータは、幅、半値幅、差分積分値/ピーク値、正規化 2次モーメントおよ び波打ち度合レ、のレ、ずれかひとつである請求項 9記載の方法。
[II] 特徴パラメータは癌'異型細胞と正常扁平上皮細胞凝集塊とを弁別するものである 請求項 2記載の方法。
[12] 特徴パラメータは、幅、半値幅、面積、差分積分値 Zピーク値、正規化 2次モーメン トおよび波打ち度合いのいずれかひとつである請求項 11記載の方法。
[13] 複数の粒子をフローサイトメータにて計測し、個々の粒子について散乱光信号を取 得し、各散乱光信号の波形を解析することにより 1つ以上の特徴パラメータを算出し、 その特徴パラメータを用いて前記複数の粒子から凝集した粒子を弁別する方法。
[14] 特徴パラメータは正規化 2次モーメント、差分積分値/ピーク値のうちの少なくとも 1 つである請求項 10記載の方法。
[15] 癌 '異型細胞を弁別するための細胞分析装置であって、
細胞を含む試料流を形成するためのフローセルと、フローセル中の前記試料流に 光を照射するための光源と、前記試料流からの細胞の散乱光を検出して散乱光信 号を出力する検出部と、出力された前記散乱光信号の波形を解析することにより 1つ 以上の特徴パラメータを算出する波形解析部と、算出された前記特徴パラメータに基 づいて前記細胞から癌 ·異型細胞を弁別するための制御部と、を備えた細胞分析装 置。
[16] 細胞が子宮頸部細胞である請求項 15記載の細胞分析装置。
[17] 前記特徴パラメータが、特徴パラメータは正規化 2次モーメント、幅、波打ち度合、 差分積分値/ピーク値、ピーク値、幅/ピーク値、面積/ (幅 Xピーク値）、ピーク左 側面積とピーク右側面積との比である請求項 15〜： 16いずれ力、 1項に記載の細胞分 析装置。
[18] 前記特徴パラメータは、差分積分値/ピーク値、正規化 2次モーメントおよび波打 ち度合いのいずれかひとつであり、前記制御部は、前記特徴パラメータに基づいて、 癌 *異型細胞と白血球凝集塊を弁別する請求項 15記載の細胞分析装置。
[19] 前記特徴パラメータは、幅、半値幅、差分積分値/ピーク値、正規化 2次モーメント および波打ち度合いのいずれかひとつであり、前記制御部は、前記特徴パラメータ に基づレ、て、癌'異型細胞と正常扁平上皮細胞を弁別する請求項 15記載の細胞分 析装置。
[20] 前記特徴パラメータは、幅、半値幅、面積、差分積分値/ピーク値、正規化 2次モ 一メントおよび波打ち度合いのいずれかひとつであり、前記制御部は、前記特徴パラ メータに基づいて、癌'異型細胞と正常扁平上皮細胞凝集塊を弁別する請求項 15 記載の細胞分析装置。
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Cited By (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009057525A1 (ja) 2007-10-29 2009-05-07 Sysmex Corporation 細胞分析装置及び細胞分析方法
JP2009103687A (ja) * 2007-10-03 2009-05-14 Sysmex Corp 細胞分析装置及び細胞分析方法
WO2009122999A1 (ja) 2008-03-31 2009-10-08 シスメックス株式会社 試料調製装置及び試料調製方法、並びに、細胞分析装置及び細胞分析方法
JP2009243978A (ja) * 2008-03-28 2009-10-22 Sysmex Corp 試料分析装置及びコンピュータプログラム
EP2306171A2 (en) 2009-09-30 2011-04-06 Sysmex Corporation Sample preparation apparatus
JP2011095181A (ja) * 2009-10-30 2011-05-12 Sysmex Corp 粒子分析装置
JP2011095182A (ja) * 2009-10-30 2011-05-12 Sysmex Corp 細胞分析装置及び細胞分析方法
JP2011229413A (ja) * 2010-04-23 2011-11-17 Nagoya Univ 細胞評価装置、インキュベータ、プログラム、および、培養方法
WO2013015089A1 (ja) 2011-07-22 2013-01-31 シスメックス株式会社 癌化情報提供方法および癌化情報提供装置
JP2013055950A (ja) * 2012-11-14 2013-03-28 Sysmex Corp 癌化情報提供方法および装置
CN103649717A (zh) * 2011-06-27 2014-03-19 希森美康株式会社 细胞分析装置
WO2014050963A1 (ja) 2012-09-28 2014-04-03 シスメックス株式会社 試料調製装置、細胞分析装置およびフィルタ部材
JP2014508925A (ja) * 2011-02-04 2014-04-10 ホリバ アベイクス エスアーエス 流体中の微粒子に関するマルチパラメータ測定のための装置および方法
JP2014513802A (ja) * 2011-05-05 2014-06-05 イー・エム・デイー・ミリポア・コーポレイシヨン 毛細管ベースのフローサイトメトリーにおける集光効率を高めるための装置及び方法
EP2784482A2 (en) 2013-03-29 2014-10-01 Sysmex Corporation Cell analyzer, cell collecting apparatus, and quality control method
JP2015141116A (ja) * 2014-01-29 2015-08-03 シスメックス株式会社 血球分析装置
JP2016128820A (ja) * 2016-01-20 2016-07-14 シスメックス株式会社 細胞分析方法、癌化情報提供方法、細胞分析装置および癌化情報提供装置
JP2017058361A (ja) * 2015-09-18 2017-03-23 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理システム
JP2017526914A (ja) * 2014-08-06 2017-09-14 ベックマン コールター， インコーポレイテッド フローサイトメーターを用いた多重ピークイベントの評価
EP3239694A1 (en) 2016-04-26 2017-11-01 Nihon Kohden Corporation Apparatus and method for diagnosing tumor
US9945783B2 (en) 2012-03-30 2018-04-17 Sysmex Corporation Cervical cancer information providing method and device
JPWO2017073737A1 (ja) * 2015-10-28 2018-09-27 国立大学法人 東京大学 分析装置
US10309877B2 (en) 2014-08-25 2019-06-04 Sysmex Corporation Method for analyzing atypical cells in urine, urine analyzer, and method for analyzing atypical cells in body fluid
US11054363B2 (en) 2015-02-24 2021-07-06 The University Of Tokyo Dynamic high-speed high-sensitivity imaging device and imaging method
WO2022239596A1 (ja) * 2021-05-11 2022-11-17 シンクサイト株式会社 特徴量算出装置、特徴量算出方法、及びプログラム
US11788948B2 (en) 2018-06-13 2023-10-17 Thinkcyte, Inc. Cytometry system and method for processing one or more target cells from a plurality of label-free cells

Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009121212A1 (zh) * 2008-04-03 2009-10-08 西门子公司 一种微生物细胞形态的检测系统和方法
JP5537347B2 (ja) * 2009-11-30 2014-07-02 シスメックス株式会社 粒子分析装置
JP5822534B2 (ja) * 2011-05-13 2015-11-24 株式会社日立ハイテクノロジーズ 自動分析装置
JP2013024629A (ja) * 2011-07-19 2013-02-04 Sysmex Corp フローサイトメータ
EP2734955A1 (en) * 2011-07-19 2014-05-28 Ovizio Imaging Systems NV/SA A method and system for detecting and/or classifying cancerous cells in a cell sample
US9176055B2 (en) * 2012-01-04 2015-11-03 Sony Corporation System and method for measuring narrow and wide angle light scatter on a high-speed cell sorting device
JP5970223B2 (ja) 2012-03-30 2016-08-17 シスメックス株式会社 癌化情報提供方法および癌化情報提供装置
JP5959988B2 (ja) 2012-08-16 2016-08-02 シスメックス株式会社 癌化情報取得装置、細胞分析装置、および細胞採取適否判定装置、ならびに、癌化情報取得方法および細胞採取適否判定方法。
JP5920830B2 (ja) 2012-09-28 2016-05-18 シスメックス株式会社 試料調製装置および細胞分析装置
JP6100658B2 (ja) * 2013-03-29 2017-03-22 シスメックス株式会社 血球分析装置および血球分析方法
JP6165574B2 (ja) 2013-09-26 2017-07-19 シスメックス株式会社 フィルタ部材および細胞取得方法
JP6117093B2 (ja) * 2013-12-20 2017-04-19 アズビル株式会社 粒子検出装置及び粒子の検出方法
WO2016133760A1 (en) * 2015-02-18 2016-08-25 Becton, Dickinson And Company Optical detection systems and methods of using the same
US20180058987A1 (en) * 2015-03-23 2018-03-01 New York University Systems and methods for selecting cellular strains
EP3244191A1 (en) 2016-05-06 2017-11-15 Deutsches Rheuma-Forschungszentrum Berlin Method and system for characterizing particles using a flow cytometer
US10337975B2 (en) 2016-05-06 2019-07-02 Deutsches Rheuma-Forschungszentrum Berlin Method and system for characterizing particles using a flow cytometer
EP3933376A1 (en) 2020-07-02 2022-01-05 Deutsches Rheuma-Forschungszentrum Berlin Method and system for characterizing particles using an angular detection in a flow cytometer

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5710437A (en) * 1980-06-20 1982-01-20 Toa Medical Electronics Co Ltd Particle analyzer
JPH10253624A (ja) * 1997-03-13 1998-09-25 Toa Medical Electronics Co Ltd 粒子測定装置
JP2001281132A (ja) * 2000-03-30 2001-10-10 Sysmex Corp フローサイトメータ
JP2001330550A (ja) * 2000-05-19 2001-11-30 Sysmex Corp パルス信号計測回路およびそれを用いたフローサイトメータ
JP2001345647A (ja) * 2000-06-05 2001-12-14 Sysmex Corp 光電変換素子用アンプとそれを用いたフローサイトメータ
JP3290786B2 (ja) * 1993-11-26 2002-06-10 シスメックス株式会社 粒子分析装置
JP2002188993A (ja) * 2000-12-21 2002-07-05 Sysmex Corp 粒子分析装置
JP3347495B2 (ja) * 1994-11-14 2002-11-20 シスメックス株式会社 粒子分析装置

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3375203B2 (ja) * 1994-08-08 2003-02-10 シスメックス株式会社 細胞分析装置
JP2002195932A (ja) * 2000-12-22 2002-07-10 Sysmex Corp フローサイトメータ
DE60218074T2 (de) * 2001-03-29 2008-02-07 Sysmex Corp. Durchflusszytometer
WO2002079752A2 (en) * 2001-03-30 2002-10-10 Molecular Diagnostics, Inc Detection of abnormal cells

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5710437A (en) * 1980-06-20 1982-01-20 Toa Medical Electronics Co Ltd Particle analyzer
JP3290786B2 (ja) * 1993-11-26 2002-06-10 シスメックス株式会社 粒子分析装置
JP3347495B2 (ja) * 1994-11-14 2002-11-20 シスメックス株式会社 粒子分析装置
JPH10253624A (ja) * 1997-03-13 1998-09-25 Toa Medical Electronics Co Ltd 粒子測定装置
JP2001281132A (ja) * 2000-03-30 2001-10-10 Sysmex Corp フローサイトメータ
JP2001330550A (ja) * 2000-05-19 2001-11-30 Sysmex Corp パルス信号計測回路およびそれを用いたフローサイトメータ
JP2001345647A (ja) * 2000-06-05 2001-12-14 Sysmex Corp 光電変換素子用アンプとそれを用いたフローサイトメータ
JP2002188993A (ja) * 2000-12-21 2002-07-05 Sysmex Corp 粒子分析装置

Cited By (57)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009103687A (ja) * 2007-10-03 2009-05-14 Sysmex Corp 細胞分析装置及び細胞分析方法
WO2009057525A1 (ja) 2007-10-29 2009-05-07 Sysmex Corporation 細胞分析装置及び細胞分析方法
JP2014211453A (ja) * 2007-10-29 2014-11-13 シスメックス株式会社 細胞分析装置
US9733186B2 (en) 2007-10-29 2017-08-15 Sysmex Corporation Cell analysis apparatus and cell analysis method
CN101842688A (zh) * 2007-10-29 2010-09-22 希森美康株式会社 细胞分析仪及细胞分析方法
US9625388B2 (en) 2007-10-29 2017-04-18 Sysmex Corporation Cell analysis apparatus and cell analysis method
JPWO2009057525A1 (ja) * 2007-10-29 2011-03-10 シスメックス株式会社 細胞分析装置及び細胞分析方法
JP2014029342A (ja) * 2007-10-29 2014-02-13 Sysmex Corp 細胞分析装置及び細胞分析方法
JP2014002170A (ja) * 2007-10-29 2014-01-09 Sysmex Corp 細胞分析装置及び細胞分析方法
JP5378228B2 (ja) * 2007-10-29 2013-12-25 シスメックス株式会社 細胞分析装置及び細胞分析方法
EP2204643A4 (en) * 2007-10-29 2017-08-02 Sysmex Corporation Cell analysis apparatus and cell analysis method
JP2009243978A (ja) * 2008-03-28 2009-10-22 Sysmex Corp 試料分析装置及びコンピュータプログラム
US8415145B2 (en) 2008-03-31 2013-04-09 Sysmex Corporation Cell processing apparatus, sample preparation apparatus, and cell analyzer
US8189177B2 (en) 2008-03-31 2012-05-29 Sysmex Corporation Sample preparation apparatus and sample preparation method, and cell analyzer and cell analysis method
US9329109B2 (en) 2008-03-31 2016-05-03 Sysmex Corporation Cell processing apparatus, sample preparation apparatus, and cell analyzer
WO2009123000A1 (ja) * 2008-03-31 2009-10-08 シスメックス株式会社 細胞処理装置、試料調製装置および細胞分析装置
JPWO2009122999A1 (ja) * 2008-03-31 2011-07-28 シスメックス株式会社 試料調製装置及び試料調製方法、並びに、細胞分析装置及び細胞分析方法
EP3570041A1 (en) 2008-03-31 2019-11-20 Sysmex Corporation Sample preparation apparatus and sample preparation method, and cell analyzer and cell analysis method
WO2009122999A1 (ja) 2008-03-31 2009-10-08 シスメックス株式会社 試料調製装置及び試料調製方法、並びに、細胞分析装置及び細胞分析方法
JP5441888B2 (ja) * 2008-03-31 2014-03-12 シスメックス株式会社 試料調製装置及び試料調製方法、並びに、細胞分析装置及び細胞分析方法
CN101983339A (zh) * 2008-03-31 2011-03-02 希森美康株式会社 制样装置与制样方法以及细胞分析装置与细胞分析方法
US8906674B2 (en) 2009-09-30 2014-12-09 Sysmex Corporation Sample preparation apparatus and cell analyzer
EP2306171A2 (en) 2009-09-30 2011-04-06 Sysmex Corporation Sample preparation apparatus
JP2011095181A (ja) * 2009-10-30 2011-05-12 Sysmex Corp 粒子分析装置
US8675196B2 (en) 2009-10-30 2014-03-18 Sysmex Corporation Analyzer and particle imaging method
JP2011095182A (ja) * 2009-10-30 2011-05-12 Sysmex Corp 細胞分析装置及び細胞分析方法
JP2011229413A (ja) * 2010-04-23 2011-11-17 Nagoya Univ 細胞評価装置、インキュベータ、プログラム、および、培養方法
JP2014508925A (ja) * 2011-02-04 2014-04-10 ホリバ アベイクス エスアーエス 流体中の微粒子に関するマルチパラメータ測定のための装置および方法
JP2014513802A (ja) * 2011-05-05 2014-06-05 イー・エム・デイー・ミリポア・コーポレイシヨン 毛細管ベースのフローサイトメトリーにおける集光効率を高めるための装置及び方法
CN103649717A (zh) * 2011-06-27 2014-03-19 希森美康株式会社 细胞分析装置
CN103649717B (zh) * 2011-06-27 2016-09-07 希森美康株式会社 细胞分析装置
WO2013015089A1 (ja) 2011-07-22 2013-01-31 シスメックス株式会社 癌化情報提供方法および癌化情報提供装置
JP2013024768A (ja) * 2011-07-22 2013-02-04 Sysmex Corp 癌化情報提供方法および装置
US10208352B2 (en) 2011-07-22 2019-02-19 Sysmex Corporation Providing cervical or oral mucosa canceration information from measurement of cells located toward the basal membrane side of epithelial tissue
US9945783B2 (en) 2012-03-30 2018-04-17 Sysmex Corporation Cervical cancer information providing method and device
WO2014050963A1 (ja) 2012-09-28 2014-04-03 シスメックス株式会社 試料調製装置、細胞分析装置およびフィルタ部材
US9709468B2 (en) 2012-09-28 2017-07-18 Sysmex Corporation Sample preparation device, cell analyzer, and filter member
JP2013055950A (ja) * 2012-11-14 2013-03-28 Sysmex Corp 癌化情報提供方法および装置
EP2784482A2 (en) 2013-03-29 2014-10-01 Sysmex Corporation Cell analyzer, cell collecting apparatus, and quality control method
US10067116B2 (en) 2013-03-29 2018-09-04 Sysmex Corporation Cell analyzer, cell collecting apparatus, and quality control method including processing and analyzing quality control particles
JP2015141116A (ja) * 2014-01-29 2015-08-03 シスメックス株式会社 血球分析装置
JP2017526914A (ja) * 2014-08-06 2017-09-14 ベックマン コールター， インコーポレイテッド フローサイトメーターを用いた多重ピークイベントの評価
US10309877B2 (en) 2014-08-25 2019-06-04 Sysmex Corporation Method for analyzing atypical cells in urine, urine analyzer, and method for analyzing atypical cells in body fluid
US11054363B2 (en) 2015-02-24 2021-07-06 The University Of Tokyo Dynamic high-speed high-sensitivity imaging device and imaging method
US11867610B2 (en) 2015-02-24 2024-01-09 The University Of Tokyo Dynamic high-speed high-sensitivity imaging device and imaging method
US11579075B2 (en) 2015-02-24 2023-02-14 The University Of Tokyo Dynamic high-speed high-sensitivity imaging device and imaging method
US11022537B2 (en) 2015-09-18 2021-06-01 Sony Corporation Information processing apparatus, information processing method, and information processing system
JP2017058361A (ja) * 2015-09-18 2017-03-23 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理システム
US11098275B2 (en) 2015-10-28 2021-08-24 The University Of Tokyo Analysis device
US11542461B2 (en) 2015-10-28 2023-01-03 The University Of Tokyo Analysis device
US11861889B2 (en) 2015-10-28 2024-01-02 The University Of Tokyo Analysis device
JPWO2017073737A1 (ja) * 2015-10-28 2018-09-27 国立大学法人 東京大学 分析装置
JP2016128820A (ja) * 2016-01-20 2016-07-14 シスメックス株式会社 細胞分析方法、癌化情報提供方法、細胞分析装置および癌化情報提供装置
EP3239694A1 (en) 2016-04-26 2017-11-01 Nihon Kohden Corporation Apparatus and method for diagnosing tumor
US10633709B2 (en) 2016-04-26 2020-04-28 Nihon Kohden Corporation Method and apparatus for diagnosing a tumor using a histogram and excluding abnormal fluorescence corresponding to DNA aneuploidy
US11788948B2 (en) 2018-06-13 2023-10-17 Thinkcyte, Inc. Cytometry system and method for processing one or more target cells from a plurality of label-free cells
WO2022239596A1 (ja) * 2021-05-11 2022-11-17 シンクサイト株式会社 特徴量算出装置、特徴量算出方法、及びプログラム

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