WO2009145251A1 - 反応過程データの異常判定支援方法及び自動分析装置 - Google Patents

反応過程データの異常判定支援方法及び自動分析装置 Download PDF

Info

Publication number
WO2009145251A1
WO2009145251A1 PCT/JP2009/059760 JP2009059760W WO2009145251A1 WO 2009145251 A1 WO2009145251 A1 WO 2009145251A1 JP 2009059760 W JP2009059760 W JP 2009059760W WO 2009145251 A1 WO2009145251 A1 WO 2009145251A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
index
value
calculated
automatic analyzer
time
Prior art date
Application number
PCT/JP2009/059760
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
訓 光山
祐貴 福山
英克 高田
秀行 伴
智憲 三村
Original Assignee
株式会社日立ハイテクノロジーズ
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社日立ハイテクノロジーズ filed Critical 株式会社日立ハイテクノロジーズ
Priority to CN200980120219.2A priority Critical patent/CN102047120B/zh
Priority to EP09754759.0A priority patent/EP2287620B1/en
Priority to US12/995,219 priority patent/US9217712B2/en
Publication of WO2009145251A1 publication Critical patent/WO2009145251A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/75—Systems in which material is subjected to a chemical reaction, the progress or the result of the reaction being investigated
    • G01N21/77—Systems in which material is subjected to a chemical reaction, the progress or the result of the reaction being investigated by observing the effect on a chemical indicator
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/27—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands using photo-electric detection ; circuits for computing concentration
    • G01N21/272—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands using photo-electric detection ; circuits for computing concentration for following a reaction, e.g. for determining photometrically a reaction rate (photometric cinetic analysis)
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/75—Systems in which material is subjected to a chemical reaction, the progress or the result of the reaction being investigated
    • G01N21/77—Systems in which material is subjected to a chemical reaction, the progress or the result of the reaction being investigated by observing the effect on a chemical indicator
    • G01N21/78—Systems in which material is subjected to a chemical reaction, the progress or the result of the reaction being investigated by observing the effect on a chemical indicator producing a change of colour
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N35/00—Automatic analysis not limited to methods or materials provided for in any single one of groups G01N1/00 - G01N33/00; Handling materials therefor
    • G01N35/00584—Control arrangements for automatic analysers
    • G01N35/00594—Quality control, including calibration or testing of components of the analyser
    • G01N35/00603—Reinspection of samples
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N35/00—Automatic analysis not limited to methods or materials provided for in any single one of groups G01N1/00 - G01N33/00; Handling materials therefor
    • G01N35/00584—Control arrangements for automatic analysers
    • G01N2035/0097—Control arrangements for automatic analysers monitoring reactions as a function of time

Definitions

  • the present invention relates to a technique and an automatic analyzer for measuring the concentration and activity value of a target component in a sample, and software and a system using data at the time of measurement.
  • An automatic analyzer is a system in which a sample and a reagent are dispensed into a cell to generate a chemical reaction, the absorbance of this mixture is measured, and the time series data of the absorbance due to the chemical reaction (hereinafter referred to as reaction process data) is used.
  • This is a device that calculates the amount of change in absorbance and the rate of change in absorbance, and calculates the concentration and activity value of the target component in the sample.
  • One method for assuring this measurement result is anomaly detection using reaction process data. This is a method of guaranteeing the measurement result by determining the presence or absence of an abnormal absorbance change appearing in the reaction process data. Therefore, if it is determined that there is an abnormal absorbance change, it means that some abnormality has occurred in the instrument, sample, and reagent at the time of measurement, and the test result cannot be guaranteed. It is necessary to investigate the cause of the abnormality and take countermeasures.
  • the object of the present invention has been made in response to the above problems, and is to provide a method for analyzing abnormality of specific absorbance appearing on reaction process data and supporting abnormality detection.
  • the above-described problem is achieved by applying an evaluation formula set in advance to time-series data of photometric values to calculate an index indicating a characteristic amount of a specific waveform, and the target data for the index calculated in the past.
  • Relative index calculating means for calculating a value indicating an index relationship; and index display means for simultaneously displaying the value calculated by the index calculating means and the value calculated by the relative index calculating means It can be solved by the abnormality determination support method.
  • the above-mentioned problem is calculated by calculating a difference between the reaction change component estimation means for estimating the photometric value change component due to the chemical reaction, and the estimated value obtained by the time series data and the reaction change component estimation means, and Disturbance change component extraction means for extracting time series data of change components, and the index calculation means performs processing using the time series data obtained by the disturbance change component extraction means.
  • This method can significantly reduce the influence of changes in absorbance due to chemical reaction, and can solve the problem while further improving the reliability of the determination result.
  • the problem is that the index calculating means, the frequency distribution generating means for generating the frequency distribution of the index in an arbitrary period, the frequency distribution of two periods, the time point of interest and the time point in the past from the time of interest. It can be solved by an abnormality determination support method characterized by having frequency distribution difference presenting means for presenting a difference in a period related to a specific abnormality occurrence frequency.
  • the discovery of a specific abnormality can be facilitated by the abnormality determination support method that calculates the feature quantity of a specific change in absorbance. It is possible to limit the location where the abnormality of the device occurs, and to detect the abnormality of the device at an early stage.
  • the abnormality judgment support method that presents the frequency of occurrence of abnormalities makes it possible to estimate the state of the equipment using reaction process data, improving the efficiency of equipment maintenance and improving equipment reliability without adding new parts. It becomes possible to do.
  • the block diagram of the abnormality determination assistance system which is an Example of this invention.
  • the block diagram of an automatic analyzer The flowchart of the abnormality determination assistance process in the Example of this invention.
  • the flowchart of the abnormality determination assistance process including a disturbance component extraction process.
  • FIG. 1 shows a configuration diagram of an abnormality determination support system 100 according to the first embodiment of the present invention.
  • the system 100 includes a control unit 101, a primary storage device 102, an in-device reaction process data extraction unit 103, a reaction process data approximation unit 104, a disturbance component extraction unit 105, a score calculation unit 106, and a score DB read-out.
  • a unit 107, a score DB 108, a score DB writing unit 109, a percentile calculation unit 110, a histogram creation unit 111, and a determination result output unit 112 are configured.
  • the system 100 is described as a hardware configuration, but the function of the system 100 may be configured by software.
  • the present system 100 can communicate with the automatic analyzer 130 via the network 120.
  • the system 100 can communicate with the input / output terminal 140 via the network 120.
  • the network 120 is premised on a network in an examination facility, but may be a network in a medical facility having an examination department.
  • the automatic analyzer 130 stores the reaction process data in the reaction process data storage device 131.
  • the reaction process data stored in the reaction process data storage device 131 can be extracted by the in-device reaction process data extraction unit 103 via the network 120.
  • the reaction process data stored in the reaction process data storage device 131 can be viewed on the input / output terminal 140 via the network 120.
  • the automatic analyzer 130 is described as hardware different from the system 100, the configuration of the system 100 may be configured in the automatic analyzer 130.
  • reaction process data storage device 131 is configured in the automatic analyzer 130, but the automatic analyzer 130 and the reaction process data storage device 131 may be configured by different hardware. Further, the reaction process data storage device 131 may be configured in the system 100. Further, the reaction process data storage device 131 may be configured in the input / output terminal 140.
  • the input / output terminal 140 is assumed to be an information device such as a personal computer having a keyboard or mouse as an input function and a CRT display as an output function, but may have other input / output functions.
  • the input / output terminal 140 may be a terminal equipped with a Web browser function.
  • the input / output terminal 140 is described as hardware different from the system 100, the input / output function of the input / output terminal 140 may be installed in the system 100.
  • the input / output terminal 140 is described as hardware different from the automatic analyzer 130, the input / output function of the input / output terminal 140 may be mounted on the automatic analyzer 130.
  • the input / output terminal 140 is assumed to be a personal computer, but may be a clinical examination system.
  • the cell is a reaction vessel, and a sample is dispensed from the sample dispensing nozzle 204, a first reagent is dispensed from the first reagent dispensing nozzle 205a, and a second reagent is dispensed from the second reagent dispensing nozzle 205b, and stirred.
  • a chemical reaction occurs inside the cell.
  • the chemical reaction at this time can be converted into the concentration or activity value of the analyte in the sample by measuring the absorbance over time (photometry).
  • Anomalies may appear in the reaction process data due to bubbles, water, or foreign matter in the thermostat 202 or cell 203 blocking the optical axis.
  • the abnormality occurring at this time appears as a temporary increase in absorbance (hereinafter referred to as a jump) on the reaction process data of a plurality of wavelengths. That is, when such jumps frequently appear on the reaction process data, it is suspected that water scale or foreign matter is mixed in the thermostat 202 or the cell 203. For this reason, out of abnormal absorbance changes that appear in the reaction process data, by detecting an abnormality caused by jumps, the cause of the abnormality is limited, and early detection of equipment abnormality, that is, efficient equipment maintenance, equipment reliability It can lead to improvement in performance.
  • FIG. 3 shows a flowchart 300 for supporting abnormality determination by jump based on reaction process data obtained by measuring a quality control sample.
  • control unit 101 activates the reaction process data extraction unit 103 in the apparatus, extracts reaction process data of the wavelength ⁇ to be processed from the reaction process data stored in the reaction process data storage device 131, and performs primary storage.
  • Step 301 of storing in the device 102 is executed.
  • control unit 101 activates the score DB writing unit 109, and executes step 303 in which the score calculated for the currently processed sample is registered in the DB.
  • control unit 101 executes step 305 for determining whether or not to execute a process of calculating the relative magnitude of the jump. If the process for calculating the relative magnitude of the jump is not performed, step 306 is executed. Step 306 will be described later.
  • control unit 101 activates the percentile calculation unit 110, and executes step 308 for calculating the percentile of the target sample and the photometry point score with respect to the same photometry point score of the read wavelength. Thereby, the relative magnitude of the jump of each photometric point of the target sample is shown.
  • FIG. 6 shows a score 600 of each photometric point and an example 600 of the calculated percentile.
  • the score read from the DB is plotted according to the photometry point and the score size, indicating that the percentile of the target sample at time t is 95%. Further, in the example 600, it can also be confirmed that the average value and the variance of the score distribution differ depending on the photometric point. By indicating the relative size of the score, it is possible to support jump determination that takes into account the influence of the difference in distribution of each photometric point.
  • FIG. 7 shows a screen example 700 of the input / output terminal 140 when the score ranking result is output.
  • a percentile indicating the relative magnitude of the score is displayed in a graph 701 indicating the absolute magnitude of the score.
  • the laboratory technician can know whether the point with a large score is specifically larger than the result of the same photometric point of another sample.
  • the score is relatively smaller than other photometric points, it can be confirmed whether it is specifically larger than the result of the same photometric point of another sample. Therefore, it is possible to easily determine whether a jump has occurred in the target sample.
  • step 305 it is determined whether it is determined in step 305 not to execute a process that relatively indicates the magnitude of a jump, or whether a process that presents a temporal change in the occurrence frequency of a jump is executed after step 310 is executed.
  • Step 306 is executed. If the process of presenting the change over time of the jump occurrence frequency is not performed, this process is terminated.
  • the control unit 101 When executing the process of presenting the change over time of the occurrence frequency of jumps, the control unit 101 activates the score DB reading unit 107, and scores of the same sample, reagent, and wavelength in the period P1 to be compared and the current period P2 Step 311 is read out.
  • the periods P1 and P2 are all samples from XX month to ⁇ month ⁇ days, all samples from XX hours to ⁇ hours and ⁇ minutes, all samples with sample IDs XX to ⁇ , and the like.
  • control unit 101 activates the histogram creation unit 111, and executes step 312 for creating a histogram having a score size for each wavelength and each photometry point in each of the periods P1 and P2. Thereby, the distribution of scores can be obtained in each period.
  • Step 313 is executed to determine whether the control unit 101 has processed all wavelengths to be processed. This makes it possible to analyze the reaction process data using the jump feature that jumps occur at all wavelengths. If it is determined that the processing has not been completed for all wavelengths to be processed, the control unit 101 executes steps 311 and 312 for the target wavelength.
  • FIG. 8 shows an example screen 800 of the input / output terminal 140 when two histograms are displayed.
  • the histogram 801 of the period P1 and the histogram 802 of the period P2 are displayed so that the peak heights are aligned.
  • a histogram 803 obtained by enlarging a part of the histogram 801 and a histogram 804 obtained by enlarging a part of the histogram 802 are displayed.
  • the range is set appropriately so that you can.
  • the score distributions can be compared in the periods P1 and P2, and the number of jump occurrence frequencies can be confirmed.
  • a histogram is created for each wavelength and photometric point.
  • a histogram may be created without distinguishing between wavelength and photometric point. Thereby, the frequency distribution of the target period can be confirmed by one histogram, and the data can be confirmed more simply by the laboratory technician.
  • step 312 the score size histogram is created, but the histogram may be created not from the score size but from the difference between the score and the average value of the scores. Thereby, the influence of the bias for each wavelength and photometry point is removed, and a more fair comparison can be performed when a histogram is created without distinguishing between wavelengths and photometry points.
  • step 314 the peak heights of the two histograms 801 and 802 are aligned, but the height of a certain data section may be aligned. Thereby, when the data section in which the peak exists is different, the difference can be clearly visualized.
  • Example 2 Next, a second embodiment of the present invention will be described.
  • a process for extracting an absorbance change component due to a disturbance by removing an absorbance change component due to a reaction from the reaction process data is added.
  • Other configurations and processes are basically the same as those in the first embodiment.
  • FIG. 9 shows a flowchart for quantifying the magnitude of the jump based on the reaction process data obtained by measuring the quality control sample.
  • Step 901 similar to Step 301 is executed.
  • control unit 101 activates the reaction process data approximation unit 104 and executes step 902 for calculating an approximate function of the reaction process data.
  • the model of the approximate function is Equation (2), approximate parameters k, A0, A1 are calculated, and approximate values are obtained.
  • FIG. 10 shows an example 1000 of reaction process data after execution of step 902.
  • the reaction process data is shown fitted by curve approximation.
  • control unit 101 activates the disturbance component extraction unit 105 and executes step 903 for extracting a disturbance component of the reaction by calculating a difference between the reaction process data and the approximate value.
  • the absorbance change component due to the reaction in the reaction process data is removed, the change in absorbance due to disturbance is clarified, and it is possible to make a highly accurate abnormality determination.
  • the reaction process data there may be a large difference due to the reaction in the absorbance distribution for each wavelength or photometry point, but the difference can be reduced by extracting the disturbance component. This makes it possible to compare scores between wavelengths or photometric points.
  • FIG. 11 shows an example 1100 of disturbance component data after execution of step 903.
  • Example 1100 it is shown that the absorbance change component due to the reaction is removed, and the change in absorbance due to disturbance is removed.
  • the control unit 101 activates the score calculation unit 106 and executes step 904 in which a score representing the magnitude of the jump is calculated for each photometric point from the disturbance component data.
  • the score is calculated by equation (3). Equation (3) is the same as equation (1), but the disturbance component calculated in step 903 is used instead of using the difference in absorbance as the score. In equation (3), D is a disturbance component.
  • step 902 the approximation is performed using the equation (2) as a model.
  • any model such as polynomial approximation or Taylor expansion may be used as the approximation method. This makes it possible to select a model formula suitable for the reaction process data, and to calculate a score with higher accuracy. However, the parameters derived in this case are different.
  • step 910 the percentile is calculated for each wavelength and each photometric point, but the percentile may be calculated without distinguishing between the wavelength and the photometric point. Further, the average value or median value of the calculated percentiles for each wavelength may be used as the representative value at the photometric point. As a result, the number of graphs showing the percentile of one sample is reduced, and the data confirmation work of the laboratory technician is facilitated.
  • a histogram is created for each wavelength and photometric point.
  • a histogram may be created without distinguishing between wavelength and photometric point. Thereby, the frequency distribution of the target period can be confirmed by one histogram, and the data can be confirmed more simply by the laboratory technician.
  • the histogram of the score size is created.
  • the histogram may be created not from the score size but from the difference between the score and the average value of the scores. Thereby, the influence of the bias for each wavelength and photometry point is removed, and a more fair comparison can be performed when a histogram is created without distinguishing between wavelengths and photometry points.
  • step 916 the heights of the peaks of the two histograms 801 and 802 are aligned, but the height of a certain data section may be aligned. Thereby, when the data section in which the peak exists is different, the difference can be clearly visualized.
  • FIG. 12 shows a processing flow for determining whether or not the reaction process data is abnormal in the present embodiment.
  • the same symbol is attached
  • FIG. 12 shows a processing flow for determining whether or not the reaction process data is abnormal in the present embodiment.
  • the same symbol is attached
  • processing steps 901 to 912 are the same as the processing step of the same sign in FIG. Further, the processing steps 1210 to 1230 described below are performed by the control unit.
  • the user determines in advance whether or not to calculate the percentile value in processing step 907. Percentile calculation may be executed for all items, or only some items may be executed. Alternatively, the setting may be such that the percentile is not executed for all items.
  • a determination threshold value for determining abnormality is read.
  • a predetermined value is stored as the threshold for determination.
  • the value may be stored in the score DB 108 or may be held in the control unit 101.
  • the value may be configured to be changeable by the user.
  • a different threshold value may be set for each inspection item or reagent. Further, the same value may be used for each photometric point, or a different value may be used for each photometric point.
  • the percentile value for determination For the item that is determined to be subjected to the percentile in step 907, it is possible to easily set, as a threshold value for determination, how much it deviates from the distribution of the past score values by using a relative value. It is. For example, when it is determined that the upper and lower score values of 1% from the distribution of past data are abnormal, two types of threshold values 1% and 99% are set for the percentile value.
  • processing step 1220 the presence or absence of abnormality is determined by comparing the score value calculated in processing step 904 or the percentile value calculated in processing step 910 with the determination threshold value read in processing step 1210. For example, when two threshold values for determination of 1% and 99% are set as described above, if the percentile value calculated in process step 910 is 1% or less, or 99% or more, it is determined that there is an abnormality. Otherwise, it is determined as normal.
  • disturbance component extraction processing is performed in processing steps 902 and 903, but a configuration in which disturbance component extraction is not performed is also possible as in the first embodiment. In this case, it is possible to speed up the processing because the calculation processing of the approximate expression that requires time is not performed.
  • abnormal data in which only one point of reaction process data shows abnormal fluctuation can be detected with high accuracy. Is possible. Also, by using the percentile value converted from the score value, it is possible to easily set the relative value to determine how much data deviates from the past data is abnormal. Also, by extracting disturbance components using approximate equations, it is possible to detect abnormal fluctuation components with higher accuracy.

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Plasma & Fusion (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Automatic Analysis And Handling Materials Therefor (AREA)

Abstract

　装置や試料や試薬の異常が疑われる場合に，検査技師が異常な反応過程データを一つずつ確認し，異常原因を推定しなければならず，手間と時間がかかる場合があった。 　測光値の時系列データに予め設定した評価式を適用して，特定の波形の特徴量を示す指標を算出する指標算出手段と，過去に算出された前記指標に対する対象データの前記指標の関係を示す値を算出する相対指標算出手段と，前期指標算出手段により算出された値と前記相対指標算出手段により算出された値とを同時に表示する指標表示手段とを用いて異常判定支援する。特定の吸光度変化の特徴量を算出する異常判定支援方法である本方法により，特定の異常の発見を容易にすることができ，新たな部品を追加することなく装置保全の効率化，装置の信頼性向上を実現することが可能となる。

Description

反応過程データの異常判定支援方法及び自動分析装置
　本発明は，試料中の目的成分の濃度や活性値を測定する技術及び自動分析装置，及び測定時のデータを利用するソフトウェア及びシステムに関する。
　自動分析装置とは，試料と試薬をセル内に分注して化学反応を発生させ，この混合液の吸光度を測定し，化学反応による吸光度の時系列データ（以降，反応過程データと呼ぶ）をもとに，吸光度変化量や吸光度変化率を計算し，試料中の目的成分の濃度や活性値を算出する装置である。
　このような自動分析装置は，主に医療機関において生化学検査や免疫検査等に用いられ，その検査結果は，医師が患者の病状把握や治療効果の判定，予後の経過観察など各種の診断を行う上で極めて重要な役割を担っている。このため，自動分析装置による分析では，測定が正しく行われたことを保証するための技術が重要となる。
　この測定結果を保証するための一つの方法として，反応過程データを用いた異常検出がある。これは，反応過程データに現れる異常な吸光度変化の有無を判定することで，測定結果を保証する方法である。したがって，異常な吸光度変化が有ると判定された場合，測定時に装置，試料，試薬に何らかの異常が発生していたことになり，検査結果を保証することができないため，ユーザは分析を停止し，異常原因を究明して対策を行う必要がある。
　この反応過程データ上の異常を検出する従来技術として，特開昭６３－１０１７３４号公報に記載の「自動化学分析装置」には，試料及び試薬の化学反応状態に応じて吸光度が変化しない非測定用波長の反応過程データに対して，予め設定した閾値を超える変化のある測光点を検出し，測定波長について検出された測光点の吸光度変化を補正する技術が記載されている。
特開昭６３－１０１７３４号公報
　しかし，上記特開昭６３－１０１７３４号公報に記載された技術では，反応過程データの全体的な異常の有無を判定しており，装置や試料や試薬などが原因で発生する様々な異常の種類を特定することが必ずしも容易でなかった。この場合，装置や試料や試薬の異常が疑われる場合に，検査技師が異常な反応過程データを一つずつ確認し，異常原因を推定しなければならず，手間と時間がかかる場合があった。
　本発明の目的は，以上の課題に対処してなされたもので，反応過程データ上に現れる特定の吸光度変化について分析し，異常検出支援を行う方法を提供することにある。
　上記課題は，測光値の時系列データに予め設定した評価式を適用して，特定の波形の特徴量を示す指標を算出する指標算出手段と，過去に算出された前記指標に対する対象データの前記指標の関係を示す値を算出する相対指標算出手段と，前記指標算出手段により算出された値と前記相対指標算出手段により算出された値とを同時に表示する指標表示手段と，を有することを特徴とする異常判定支援方法により，解決できる。
　また，上記課題は，化学反応による測光値変化成分を推定する反応変化成分推定手段と，前記時系列データと前記反応変化成分推定手段で得られた推定値との差分を算出して，外乱による変化成分の時系列データを抽出する外乱変化成分抽出手段とを備え，前記指標算出手段は，前記外乱変化成分抽出手段で得られた時系列データを用いて処理することを特徴とする異常判定支援方法により，化学反応による吸光度変化の影響を著しく低減することができるため，判定結果の信頼性をより高めつつ，解決できる。
　また，上記課題は，前記指標算出手段と，任意の期間における前記指標の度数分布を生成する度数分布生成手段と，着目した時点と，前記着目時点より過去の時点の２つの期間の度数分布を用いて，特定の異常発生頻度に関する期間の差異を提示する度数分布差提示手段と，を有することを特徴とする異常判定支援方法により，解決できる。
　特定の吸光度変化の特徴量を算出する異常判定支援方法により，特定の異常の発見を容易にすることができる。装置の異常の発生箇所が限定でき，早期に装置異常を発見することができる。また，異常の発生頻度を提示する異常判定支援方法により，反応過程データを用いた装置の状態推定が可能となり，新たな部品を追加することなく装置保全の効率化，装置の信頼性向上を実現することが可能となる。
本発明の実施例である異常判定支援システムの構成図。 自動分析装置の構成図。 本発明の実施例における異常判定支援処理のフローチャート。 ステップ３０２実行時のスコア算出例。 スコアＤＢのデータテーブル例。 各測光点のスコアと算出したパーセンタイルの例。 ステップ３１０実行後の入出力端末の画面例。 ステップ３１４実行後の入出力端末の画面例。 外乱成分抽出処理を含む異常判定支援処理のフローチャート。 ステップ９０２実行後の反応過程データとその近似値の例。 ステップ９０３実行後の反応過程データの外乱成分の例。 本発明の第３の実施例の処理フローを示す図。
［実施例１］
　図１に，本発明の第１の実施例である異常判定支援システム１００の構成図を示す。
　本システム１００は，制御部１０１と，一次記憶装置１０２と，装置内反応過程データ抽出部１０３と，反応過程データ近似部１０４と，外乱成分抽出部１０５と，スコア算出部１０６と，スコアＤＢ読み出し部１０７と，スコアＤＢ１０８と，スコアＤＢ書き出し部１０９と，パーセンタイル算出部１１０と，ヒストグラム作成部１１１と，判定結果出力部１１２と，で構成される。
　本システム１００はハードウェア構成として記載しているが，本システム１００の機能はソフトウェアで構成されていてもよい。
　本システム１００は，ネットワーク１２０を介して，自動分析装置１３０と通信できる。また，本システム１００は，ネットワーク１２０を介して，入出力端末１４０と通信できる。
　ネットワーク１２０は，検査施設内のネットワークを前提としているが，検査部門を有する医療施設内のネットワークでもよい。
　自動分析装置１３０は，反応過程データを反応過程データ記憶装置１３１に格納する。また，反応過程データ記憶装置１３１に保存された反応過程データは，ネットワーク１２０を介して，装置内反応過程データ抽出部１０３によって抽出できる。また，反応過程データ記憶装置１３１に保存された反応過程データは，ネットワーク１２０を介して，入出力端末１４０で閲覧できる。
　自動分析装置１３０は，本システム１００とは別のハードウェアとして記載しているが，本システム１００の構成が自動分析装置１３０内に構成されていてもよい。
　反応過程データ記憶装置１３１は，自動分析装置１３０内に構成されることを前提としているが，自動分析装置１３０と反応過程データ記憶装置１３１が別のハードウェアで構成されていてもよい。また，反応過程データ記憶装置１３１が，本システム１００内に構成されていてもよい。また，反応過程データ記憶装置１３１が，入出力端末１４０内に構成されていてもよい。
　入出力端末１４０は，キーボードやマウス等を入力機能，ＣＲＴディスプレイを出力機能とするパソコン等の情報機器を想定しているが，他の入出力機能を有していてもよい。また，入出力端末１４０は，Ｗｅｂブラウザ機能を搭載した端末でもよい。また，入出力端末１４０は，本システム１００とは別のハードウェアとして記載しているが，入出力端末１４０の入出力機能が本システム１００に搭載されていてもよい。また，入出力端末１４０は，自動分析装置１３０とは別のハードウェアとして記載しているが，入出力端末１４０の入出力機能が自動分析装置１３０に搭載されていてもよい。また，入出力端末１４０は，パーソナルコンピュータを前提としているが，臨床検査システムでもよい。
　また，入出力端末１４０のユーザは，検査技師等，自動分析装置１３０の操作者を前提としているが，自動分析装置１３０のメンテナンス担当者等，他のユーザでもよい。
　また，本システム１００と，自動分析装置１３０と，入出力端末１４０は，１つのハードウェアとして構成されていてもよい。
　図２に，自動分析装置１３０の構成図を示す。自動分析装置１３０は，光源ランプ２０１と，恒温槽２０２と，セル２０３と，試料分注ノズル２０４と，第１試薬分注ノズル２０５ａと，第２試薬分注ノズル２０５ｂと，攪拌機構２０６と，分光器２０７と，検知器２０８と，増幅器２０９と，Ａ／Ｄ変換器２１０と，で構成される。分析時には，光源ランプ２０１から発せられた白色光（全波長）が，恒温槽２０２に浸けられたセル２０３を透過して分光器２０７に入り，分析項目によって異なる特定の単波長成分が検知器２０８で受光され，増幅器２０９による増幅後，Ａ／Ｄ変換器２１０でＡ／Ｄ変換され，吸光度として出力される。
　セルは反応容器になっており，試料分注ノズル２０４から試料が，第１試薬分注ノズル２０５ａから第１試薬が，第２試薬分注ノズル２０５ｂから第２試薬が，それぞれ分注され，攪拌機構２０６によって撹拌されることで，セル内部で化学反応が起こる。このときの化学反応について，経時的に吸光度を測定（測光）することで，試料中の分析物の濃度や活性値に換算することが可能となる。
　以下に反応過程データ上に現れる特徴的な吸光度変化について説明する。
　恒温槽２０２やセル２０３内の気泡や水あかや異物が光軸を遮ることにより反応過程データに異常が現れる場合がある。このとき発生する異常は，複数波長の反応過程データ上に一時的な吸光度の上昇（以降ジャンプと呼ぶ）として現れる。つまり，反応過程データ上にこのようなジャンプが頻繁に現れる場合は，恒温槽２０２やセル２０３内に水あかや異物が混入していることが疑われる。このため，反応過程データに現れる異常な吸光度変化のうち，ジャンプによる異常を検出することで，異常の発生原因を限定し，早期的な装置異常の発見，すなわち装置保全の効率化，装置の信頼性向上につなげることができる。
　本発明の目的は，反応過程データよりジャンプの大きさを自動的に分析し，ジャンプの大きな点の検出やジャンプの発生頻度を提示することにある。
　図３に，精度管理試料を測定して得られた反応過程データをもとにジャンプによる異常判定を支援する時のフローチャート３００を示す。
　まず，制御部１０１が装置内反応過程データ抽出部１０３を起動し，反応過程データ記憶装置１３１に記憶された反応過程データから，処理の対象となる波長λの反応過程データを抽出し，一次記憶装置１０２に格納するステップ３０１を実行する。
　次に，制御部１０１がスコア算出部１０６を起動し，反応過程データよりジャンプの大きさを表すスコアを測光点ごとに算出するステップ３０２を実行する。スコアは式（１）によって算出される。式（１）は，時刻ｔの測光点におけるジャンプのスコアが，前後のｔ－１，ｔ＋１との吸光度差の小さい方で定義されることを示している。これにより，ジャンプの特徴である瞬間的な吸光度の上昇，即ち１点のみの吸光度の上昇を定量化することができる。
　　　Ｅ(ｔ)＝min((Ａ(ｔ)－Ａ(ｔ－１))，(Ａ(ｔ)－Ａ(ｔ＋１)))　　…(1)
　図４に，反応過程データ上のジャンプに対して式（１）を適用する例４００を示す。例４００において，Ａtは時刻ｔにおける吸光度を表しており，時刻ｔで吸光度のジャンプが発生している。Ａtに対して式（１）を適用すると，ＡtとＡt-1，Ａt+1の差のうちの小さい方がスコアとして算出される。ジャンプが発生している場合，Ａt-1，Ａt+1から吸光度が大きく離れているため，スコアは周囲のスコアよりも大きくなる。
　次に，制御部１０１がスコアＤＢ書き出し部１０９を起動し，現在処理している試料で算出したスコアをＤＢに登録するステップ３０３を実行する。
　図５にスコアＤＢの例５００を示す。スコアＤＢ１０８は，試料の種類を識別する試料ＩＤを格納するフィールド５０１と，第１試薬と第２試薬の種類を識別する試薬ＩＤを格納するフィールド５０２と，分析に使用した波長の種類を格納するフィールド５０３と，算出したスコアを測光点ごとに格納するフィールド５０４と，で構成されている。例５００では，試薬「ＲA１」と「ＲA２」を使用して，波長「λ1」で分析した試料ＩＤ「Ａ」で識別される試料について，測光点２２のスコアが「－３．５８」，測光点２３のスコアが「１．３３」，測光点２４のスコアが「－５．４５」であることを示している。
　次に，制御部１０１が，処理すべき全ての波長に対して処理を行ったかを判断するステップ３０４を実行する。
　ステップ３０４で処理すべき全ての波長に対して処理が終了していないと判断された場合，制御部１０１が，装置内反応過程データ抽出部１０３を起動し，処理が終了していない波長についてステップ３０２からステップ３０３までを実行する。これにより，気泡や水あか，異物によるジャンプが複数の波長において発生するという特徴を活用したデータ分析が可能となる。
　以上のステップ３０１からステップ３０４により，対象となる測光点の吸光度が周囲の測光点の吸光度よりどの程度上昇しているかを定量化することが可能となる。
　次に，スコアを利用して，ジャンプの相対的な大きさを算出することで，ジャンプ判定の支援を行う処理を説明する。
　まず，制御部１０１が，ジャンプの相対的な大きさを算出する処理を実行するかを判断するステップ３０５を実行する。ジャンプの相対的な大きさを算出する処理を行わない場合は，ステップ３０６を実行する。ステップ３０６については後述する。
　ジャンプの相対的な大きさを算出する処理を行う場合，制御部１０１がスコアＤＢ読み出し部１０７を起動し，対象と同一の試料，試薬，波長のスコアをスコアＤＢ１０８より読み出すステップ３０７を実行する。
　次に，制御部１０１がパーセンタイル算出部１１０を起動し，読み出された波長の同一測光点のスコアに対する対象試料，測光点のスコアのパーセンタイルを算出するステップ３０８を実行する。これにより，対象となる試料の各測光点のジャンプの相対的な大きさが示される。
　図６に，各測光点のスコアと算出したパーセンタイルの例６００を示す。例６００では，ＤＢから読み出されたスコアが，測光点とスコアの大きさによってプロットされており，時刻ｔにおける対象となる試料のパーセンタイルが９５％であることを示している。また，例６００では，測光点によってスコアの分布の平均値や分散が異なっていることも確認できる。スコアの相対的な大きさを示すことにより，各測光点の分布の差異の影響を加味したジャンプ判定を支援することができる。
　次に，制御部１０１が処理すべき全ての波長に対して処理を行ったかを判断するステップ３０９を実行する。これにより，ジャンプは全ての波長において発生するというジャンプの特徴を活用した反応過程データの分析が可能となる。処理すべき全ての波長に対して処理が終了していないと判断された場合，制御部１０１が対象となる波長に対してステップ３０７と３０８を実行する。
　次に，制御部１０１が判定結果出力部１１２を起動し，各波長のスコアの絶対値とパーセンタイルを出力するステップ３１０を実行する。
　図７に，スコアの順位の結果が出力されたときの入出力端末１４０の画面例を７００に示す。画面例７００では，スコアの絶対的な大きさを示すグラフ７０１にスコアの相対的な大きさを示すパーセンタイルが表示されている。これにより，検査技師はスコアの大きな点が他の試料の同一測光点の結果と比較して特異的に大きいかを知ることができる。一方で，スコアが他の測光点よりも比較的小さくても，他の試料の同一測光点の結果と比較して特異的に大きいかを確認することができる。よって，対象となる試料にジャンプが発生しているかを判断することを容易にすることができる。
　以上の手順により，ジャンプの相対的な大きさを算出することで，ジャンプ判定の支援を行うことが可能となる。
　次に，ステップ３０５でジャンプの大きさを相対的に示す処理を実行しないと判断した場合か，ステップ３１０を実行した後，ジャンプの発生頻度の経時変化を提示する処理を実行するかを判断するステップ３０６を実行する。ジャンプの発生頻度の経時変化を提示する処理を行わない場合は，本処理を終了する。
　ジャンプの発生頻度の経時変化を提示する処理を実行する場合，制御部１０１がスコアＤＢ読み出し部１０７を起動し，比較対象となる期間Ｐ１と現在の期間Ｐ２における同一の試料，試薬，波長のスコアを読み出すステップ３１１を実行する。例えば，期間Ｐ１，Ｐ２は○月○日～△月△日の全試料，○時○分～△時△分の全試料，試料ＩＤ○○～△△の全試料などである。
　次に，制御部１０１がヒストグラム作成部１１１を起動し，波長毎，測光点毎にスコアの大きさのヒストグラムを期間Ｐ１，Ｐ２それぞれで作成するステップ３１２を実行する。これにより，スコアの分布をそれぞれの期間で得ることができる。
　次に，制御部１０１が処理すべき全ての波長に対して処理を行ったかを判断するステップ３１３を実行する。これにより，ジャンプは全ての波長において発生するというジャンプの特徴を活用した反応過程データの分析が可能となる。処理すべき全ての波長に対して処理が終了していないと判断された場合，制御部１０１が対象となる波長に対してステップ３１１と３１２を実行する。
　次に，制御部が結果出力部１１２を起動し，期間Ｐ１，Ｐ２のヒストグラムを同時に出力するステップ３１４を実施する。
　図８に，２つのヒストグラムが表示されたときの入出力端末１４０の画面例８００を示す。画面例８００では，期間Ｐ１のヒストグラム８０１と期間Ｐ２のヒストグラム８０２が，ピークの高さが揃うように表示されている。また，スコアの大きな測光点の頻度をわかりやすく表示するため，ヒストグラム８０１の一部を拡大したヒストグラム８０３，ヒストグラム８０２の一部を拡大したヒストグラム８０４が表示されており，頻度の差を一目で確認できるように，値域が適切に設定されている。これにより，スコア分布を期間Ｐ１，Ｐ２で比較することができ，ジャンプ発生頻度の多寡を確認することができる。発生頻度に差異が見られ，現在のジャンプが多い場合，恒温槽２０２やセル２０３内に水あかや異物が混入していることなどの装置の異常が考えられる。検査技師は大きなジャンプの発生頻度に大きな違いがないか，この画面により容易に判断できるので，適切なタイミングで装置のメンテナンスができる。
　以上のステップ３０１から３１４により，反応過程データを分析することにより，ジャンプによる異常判定を支援することが可能となる。
　本実施例では，ステップ３１２において，波長，測光点ごとにヒストグラムを作成するとしたが，波長や測光点で区別せずにヒストグラムを作成してもよい。これにより，一つのヒストグラムで対象となる期間の度数分布が確認することができ，検査技師のより簡潔にデータの確認をすることができる。
　また，ステップ３１２において，スコアの大きさのヒストグラムを作成するとしたが，スコアの大きさではなく，スコアとスコアの平均値との差からヒストグラムを作成してもよい。これにより，波長や測光点毎の偏りの影響が除去され，波長や測光点で区別せずにヒストグラムを作成する場合により公平な比較を行うことができる。
　また，ステップ３１４において，二つのヒストグラム８０１，８０２のピークの高さを揃えるとしたが，ある基準となるデータ区間の高さを揃えるとしてもよい。これにより，ピークが存在するデータ区間が異なる場合において，その差異を明確に可視化することができる。
［実施例２］
　次に，本発明の第２の実施例について説明する。本実施例は反応過程データから，反応による吸光度変化成分を除去することにより外乱による吸光度変化成分を抽出する処理を加えたものである。その他の構成や処理については，第１の実施例と基本的に同じである。
　図９に，精度管理試料を測定して得られた反応過程データをもとにジャンプの大きさを定量化する時のフローチャートを示す。
　まず，前記ステップ３０１と同様のステップ９０１を実行する。
　次に，制御部１０１が反応過程データ近似部１０４を起動し，反応過程データの近似関数を算出するステップ９０２を実行する。例えば，近似関数のモデルを式（２）とした場合，近似パラメータであるｋ，Ａ０，Ａ１が算出され，近似値が求められる。
　　　Ａ(ｔ)＝Ａ０＋Ａ１（１－ｅ-kt）　　　…(2)
　このとき，ｋは反応速度定数，Ａ０は反応開始時の初期吸光度，Ａ１は目的成分の濃度，を示す近似パラメータであり，ｔは時刻，Ａ(ｔ)は時刻ｔにおける測光点の吸光度，ｅは自然対数の底である。
　図１０にステップ９０２実行後の反応過程データの例１０００を示す。例１０００では，反応過程データについて曲線近似によるフィッティングが行われた様子を示している。
　次に，制御部１０１が外乱成分抽出部１０５を起動し，反応過程データと近似値の差分を算出することにより，反応の外乱成分を抽出するステップ９０３を実行する。これにより，反応過程データの反応による吸光度変化成分が除去され，外乱による吸光度の変化が明確となり，高精度な異常判定を行うことが可能となる。また，反応過程データには波長ごとや測光点ごとの吸光度の分布に反応による大きな差異がみられる場合があるが，外乱成分を抽出することでその差異を低減することができる。これにより，波長間や測光点間のスコアの比較が可能となる。
　図１１にステップ９０３実行後の外乱成分データの例１１００を示す。例１１００では，反応による吸光度変化成分が除去され，外乱による吸光度の変化が除去されていることが示されている。
　次に，制御部１０１がスコア算出部１０６を起動し，外乱成分データよりジャンプの大きさを表すスコアを測光点ごとに算出するステップ９０４を実行する。スコアは式（３）によって算出される。式（３）は，式（１）と同様の式であるが，吸光度の差分をスコアに用いるのではなく，ステップ９０３で算出した外乱成分を利用する。式（３）中，Ｄは外乱成分である。
　　　Ｅ(ｔ)＝min((Ｄ(ｔ)－Ｄ(ｔ－１))，(Ｄ(ｔ)－Ｄ(ｔ＋１)))　　　　…(3)
　以上のステップ９０１からステップ９０４により，対象となる測光点の吸光度が周囲の測光点の吸光度よりどの程度上昇しているかを吸光度変化の外乱成分より定量化することが可能となる。
　ステップ９０５からステップ９１６については前記ステップ３０３からステップ３１４と同様であるため，割愛する。
　以上のステップ９０１から９１６により，反応過程データより抽出した外乱による吸光度変化成分を分析することにより，ジャンプによる異常判定の支援をより正確に実施することが可能となる。
　本実施例では，ステップ９０２において，式（２）をモデルとした近似を行うとしたが，近似手法は多項式近似やテイラー展開など，どのようなモデルを使用してもよい。これにより，反応過程データによって適したモデル式を選択することができ，より高精度なスコア算出が可能となる。ただし，この場合導出するパラメータは異なる。
　また，ステップ９１０において，波長毎，測光点毎にパーセンタイルを算出しているが，波長や測光点で区別を行わずにパーセンタイルを算出してもよい。また，算出されたパーセンタイルの波長ごとの平均値や中央値をその測光点における代表値としてもよい。これにより，一つの試料のパーセンタイルを示すグラフの数が減り，検査技師のデータ確認業務が容易となる。
　また，ステップ９１４において，波長，測光点ごとにヒストグラムを作成するとしたが，波長や測光点で区別せずにヒストグラムを作成してもよい。これにより，一つのヒストグラムで対象となる期間の度数分布が確認することができ，検査技師のより簡潔にデータの確認をすることができる。
　また，ステップ９１４において，スコアの大きさのヒストグラムを作成するとしたが，スコアの大きさではなく，スコアとスコアの平均値との差からヒストグラムを作成してもよい。これにより，波長や測光点毎の偏りの影響が除去され，波長や測光点で区別せずにヒストグラムを作成する場合により公平な比較を行うことができる。
　また，ステップ９１６において，二つのヒストグラム８０１，８０２のピークの高さを揃えるとしたが，ある基準となるデータ区間の高さを揃えるとしてもよい。これにより，ピークが存在するデータ区間が異なる場合において，その差異が明確に可視化することができる。
［実施例３］
　次に本発明の第３の実施例を説明する。装置の構成は実施例１，２と同じである。図１２は，本実施例において，反応過程データの異常の有無を判定するための処理フローを示している。なお，実施例２の説明に用いた処理フローを説明する図９と同一の処理を行う処理ステップには，同じ記号を付している。
　処理ステップ９０１～９１２間での処理は実施例３における図９の同符合の処理ステップと同一であるため，説明は省略する。また，以下で述べる処理ステップ１２１０～１２３０の処理は制御部で行う。処理ステップ９０７におけるパーセンタイル値を算出するかどうかの判断は，予めユーザが設定しておく。全項目に対してパーセンタイル算出を実行しても良いし，一部の項目についてのみ実行しても良い。また，全項目に対してパーセンタイルを実行させないという設定でも良い。
　処理ステップ１２１０では異常を判定するための，判定用閾値を読み出す。判定用の閾値は予め設定された値が記憶されている。値はスコアＤＢ１０８に記憶しても良いし，制御部１０１内に保持していても良い。また，値はユーザが変更可能な構成としても良い。閾値は検査項目や試薬ごとに異なる値を設定しても良い。また，各測光ポイントで同一の値を用いても良いし，測光ポイントごとに異なる値を用いても良い。
　ステップ９０７においてパーセンタイルを実行すると判断された項目に対しては，判定用閾値として，過去のスコア値の分布に対してどの程度はずれたら異常と判定するかを相対値により容易に設定することが可能である。例えば，過去のデータの分布から上下１％のスコア値を異常と判定する場合には，パーセンタイル値に対し１％，９９％という２種類の閾値を設定しておく。
　処理ステップ１２２０では，処理ステップ９０４で算出したスコア値，または処理ステップ９１０で算出したパーセンタイル値と，処理ステップ１２１０で読み出した判定用閾値を比較することにより，異常の有無を判定する。例えば上記のように１％，９９％の２種類の判定用閾値を設定した場合，処理ステップ９１０で算出したパーセンタイル値が１％以下，または９９％以上であった場合に異常と判定し，それ以外の場合には正常と判定する。
　処理ステップ１２３０では処理ステップ１２２０での判定結果を判定結果出力部１１２に出力する。
　図１２に示した処理フローでは，処理ステップ９０２，９０３において外乱成分の抽出処理を行っているが，第１の実施例と同様，外乱成分の抽出を行わない構成も可能である。この場合，時間を要する近似式の算出処理を行わないため，処理を高速化することが可能である。
　以上述べた第３の実施例によれば，近傍の測光ポイントとの差分値に基くスコア値を用いることにより，反応過程データの一点のみが異常な変動を示すような異常データを高精度に検出可能である。また，スコア値から換算したパーセンタイル値を用いることにより，過去のデータからどの程度外れたデータを異常と判定するかを相対値により容易に設定することが可能である。また，近似式を用いて外乱成分を抽出することにより，より高精度に異常な変動成分を検出可能となる。
１００　異常判定支援システム
１０１　制御部
１０２　一次記憶装置
１０３　装置内反応過程データ抽出部
１０４　反応過程データ近似部
１０５　外乱抽出部
１０６　スコア算出部
１０７　スコアＤＢ読み出し部
１０８　スコアＤＢ
１０９　スコアＤＢ書き出し部
１１０　パーセンタイル算出部
１１１　ヒストグラム作成
１１３　判定結果出力部
１２０　検査施設内のネットワーク
１３０　自動分析装置
１３１　反応過程データ記憶装置
１４０　入出力端末
２０１　光源ランプ
２０２　恒温槽
２０３　セル
２０４　試料分注ノズル
２０５ａ　第１試薬分注ノズル
２０５ｂ　第２試薬分注ノズル
２０６　攪拌機構
２０７　分光器
２０８　検知器
２０９　増幅器
２１０　Ａ／Ｄ変換器

Claims (12)

  1. 　試料と１種類以上の試薬を混合した混合液を複数の波長で光学的に測定した測光値の時系列データから，前記試料中の目的成分の濃度や活性値の測定を行う自動分析装置において，
    　前記測光値の時系列データに予め設定した評価式を適用し，特定の波形の特徴量を示す指標を算出する指標算出手段と，過去に算出された前記指標に対する対象データの前記指標の関係を示す値を算出する相対指標算出手段と，前記指標算出手段により算出された値と前記相対指標算出手段により算出された値とを同時に表示する指標表示手段とを有することを特徴とする自動分析装置。
  2. 　請求項１に記載の自動分析装置であって，
    　化学反応による測光値変化成分を推定する反応変化成分推定手段と，前記時系列データと前記反応変化成分推定手段で得られた推定値との差分を算出して，外乱による変化成分の時系列データを抽出する外乱変化成分抽出手段とを備え，前指標算出手段は，前記外乱変化成分抽出手段で得られた時系列データに予め設定した評価式を適用し，特定の波形の特徴量を示す指標を算出する処理を実行することを特徴とする自動分析装置。
  3. 　請求項１に記載の自動分析装置であって，
    　任意の期間における前記指標の度数分布を生成する度数分布生成手段と，着目した時点と，前記着目時点より過去の時点の２つの期間の度数分布を用いて，特定の異常発生頻度に関する期間の差異を提示する度数分布差提示手段と，を有することを特徴とする自動分析装置。
  4. 　試料と１種類以上の試薬を混合した混合液を複数の波長で光学的に測定した測光値の時系列データから，前記試料中の目的成分の濃度や活性値の測定を行う自動分析装置における前記時系列データの異常判定を支援する方法であって，
    　前記時系列データに予め設定した評価式を適用して，特定の波形の特徴量を示す指標を算出し，
    　過去に算出された前記指標に対する対象データの前記指標の関係を示す値を算出し，
    　当該算出された特定の波形の特徴量を示す指標と前記過去に算出された前記指標に対する対象データの前記指標の関係を示す値とを同時に表示する
    ことを特徴とする異常判定支援方法。
  5. 　請求項４に記載の異常判定支援方法であって，
    　化学反応による測光値変化成分を推定し，前記時系列データと前記反応変化成分推定手段で得られた推定値との差分を算出して，外乱による変化成分の時系列データを抽出し，当該抽出された外乱による変化成分の時系列データを用いて前記試料中の目的成分の濃度や活性値の測定処理を実行することを特徴とする異常判定支援方法。
  6. 　請求項４に記載の異常判定支援方法であって，
    　前記算出された特定の波形の特徴量を示す指標をもとに，任意の期間における前記指標の度数分布を生成し，着目したある時点と，前記着目時点より過去の時点の２つの期間の度数分布を用いて，特定の異常発生頻度に関する期間の差異を提示することを特徴とする異常判定支援方法。
  7. 　試料と１種類以上の試薬を混合した混合液を複数の波長で光学的に測定した測光値の時系列データから，前記試料中の目的成分の濃度や活性値の測定を行う自動分析装置において，
    　前記時系列データの各時点において１時点前のデータとの第１の差分値と，１時点後ろのデータとの第２の差分値を計算し，前記第１の差分値の絶対値と前記第２の差分値の絶対値を比較し，小さい方の値を指標とする指標算出手段を有し，
    　該指標の値により異常の有無を判定することを特徴とする自動分析装置。
  8. 　請求項７記載の自動分析装置において，過去に測定された試料に対し算出された複数の前記指標の分布の中心と，新たに測定された試料に対し算出された前記指標との相対的距離を計算する相対指標算出手段とを有することを特徴とする自動分析装置。
  9. 　請求項７記載の自動分析装置において，前記時系列データを関数により近似し，該関数より近似される値を化学反応による測光値変化成分とする反応変化成分推定手段と，前記時系列データと前記反応変化成分推定手段で得られた推定値との差分を算出して，外乱による変化成分の時系列データを抽出する外乱変化成分抽出手段とを備えることを特徴とする自動分析装置。
  10. 　請求項７記載の自動分析装置において，前記指標算出手段により算出された値と前記相対指標算出手段により算出された値とを同時に表示する指標表示手段とを有することを特徴とする自動分析装置。
  11. 　請求項７記載の自動分析装置において，前記指標算出手段により算出された値に基き，異常の有無を判定する手段を有すること特徴とする自動分析装置。
  12. 　請求項７記載の自動分析装置において，過去に測定された試料に対し算出された複数の前記指標の分布の中心と，新たに測定された試料に対し算出された前記指標との相対的距離を計算する相対指標算出手段と，該相対指標に基き異常の有無を判定する手段とを有することを特徴とする自動分析装置。
PCT/JP2009/059760 2008-05-30 2009-05-28 反応過程データの異常判定支援方法及び自動分析装置 WO2009145251A1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN200980120219.2A CN102047120B (zh) 2008-05-30 2009-05-28 反应过程数据的异常判定支援方法以及自动分析装置
EP09754759.0A EP2287620B1 (en) 2008-05-30 2009-05-28 Automatic analyzer comprising means for assisting judgment of abnormality of reaction process data
US12/995,219 US9217712B2 (en) 2008-05-30 2009-05-28 Method for assisting judgment of abnormality of reaction process data and automatic analyzer

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2008141861 2008-05-30
JP2008-141861 2008-05-30
JP2009-094057 2009-04-08
JP2009094057A JP2010008402A (ja) 2008-05-30 2009-04-08 反応過程データの異常判定支援方法及び自動分析装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2009145251A1 true WO2009145251A1 (ja) 2009-12-03

Family

ID=41377121

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2009/059760 WO2009145251A1 (ja) 2008-05-30 2009-05-28 反応過程データの異常判定支援方法及び自動分析装置

Country Status (5)

Country Link
US (1) US9217712B2 (ja)
EP (1) EP2287620B1 (ja)
JP (1) JP2010008402A (ja)
CN (1) CN102047120B (ja)
WO (1) WO2009145251A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108959493A (zh) * 2018-06-25 2018-12-07 阿里巴巴集团控股有限公司 指标异常波动的检测方法、装置及设备

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5350811B2 (ja) * 2009-01-09 2013-11-27 ベックマン コールター， インコーポレイテッド 自動分析装置
JP6174411B2 (ja) * 2013-07-29 2017-08-02 株式会社堀場製作所 水質分析装置及び水質分析方法
CN104502338B (zh) * 2014-12-29 2017-04-26 厦门安东电子有限公司 一种农药残留辅助检测装置和检测方法
US20160238627A1 (en) 2015-02-13 2016-08-18 Abbott Laboratories Decapping and capping apparatus, systems and methods for use in diagnostic analyzers
US10604954B2 (en) 2015-04-27 2020-03-31 Waterguru Inc. Pool and spa water quality control system and method
US11047870B2 (en) * 2016-07-21 2021-06-29 Siemens Healthcare Diagnostics Inc. Photometric cuvette mapping
WO2019126127A1 (en) * 2017-12-18 2019-06-27 Waterguru Inc. Pool and spa water quality control system and method
EP3734288B1 (en) * 2017-12-26 2023-11-08 Hitachi High-Tech Corporation Automated analyzer and automated analysis method
CN110274844B (zh) * 2018-03-15 2021-12-24 中冶长天国际工程有限责任公司 烧结燃料粒度组成检测系统中干燥过程的诊断方法及装置
US11714095B2 (en) * 2018-10-17 2023-08-01 Hitachi High-Tech Corporation Abnormality determining method, and automatic analyzer

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS63101734A (ja) 1986-10-18 1988-05-06 Toshiba Corp 自動化学分析装置
JP2000039400A (ja) * 1998-07-21 2000-02-08 Hitachi Ltd 自動分析装置
JP2003247937A (ja) * 2002-02-22 2003-09-05 Horiba Ltd 溶液濃度計および濃度測定方法
JP2004347385A (ja) * 2003-05-21 2004-12-09 Hitachi Ltd 異常検出システム及び異常検出方法
JP2006023214A (ja) * 2004-07-09 2006-01-26 Hitachi High-Technologies Corp 測定反応過程の異常の有無判定方法，該方法を実行可能な自動分析装置及び該方法のプログラムを記憶した記憶媒体
JP2007248089A (ja) * 2006-03-14 2007-09-27 Hitachi High-Technologies Corp 自己診断型自動分析装置

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS59142424A (ja) 1983-02-03 1984-08-15 Mitsubishi Electric Corp 異常検出装置
US5759424A (en) 1994-03-24 1998-06-02 Hitachi, Ltd. Plasma processing apparatus and processing method
JPH08106992A (ja) 1994-03-24 1996-04-23 Hitachi Ltd プラズマ処理方法およびその装置
JPH1062271A (ja) 1996-08-23 1998-03-06 Toshiba Corp 鉄道車両の機器温度監視装置
CN1223842C (zh) * 2003-10-31 2005-10-19 清华大学 漫射光的生物组织血氧代谢的无损监测方法及其系统
US7307718B2 (en) * 2004-02-23 2007-12-11 Ortho-Clinical Diagnostics, Inc. Determining an analyte by multiple measurements through a cuvette
WO2006009251A1 (ja) * 2004-07-22 2006-01-26 Wako Pure Chemical Industries, Ltd. 分析支援方法、分析装置、遠隔コンピュータ、データ解析方法及びプログラム並びに試薬容器
JP4598682B2 (ja) 2006-01-23 2010-12-15 株式会社日立ハイテクノロジーズ 自動分析装置
JP2008002897A (ja) * 2006-06-21 2008-01-10 Olympus Corp 分注装置および自動分析装置
JP2008058163A (ja) * 2006-08-31 2008-03-13 Hitachi High-Technologies Corp 自動分析装置
JP2009020059A (ja) * 2007-07-13 2009-01-29 Hitachi High-Technologies Corp 自動分析装置、および自動分析装置の分析方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS63101734A (ja) 1986-10-18 1988-05-06 Toshiba Corp 自動化学分析装置
JP2000039400A (ja) * 1998-07-21 2000-02-08 Hitachi Ltd 自動分析装置
JP2003247937A (ja) * 2002-02-22 2003-09-05 Horiba Ltd 溶液濃度計および濃度測定方法
JP2004347385A (ja) * 2003-05-21 2004-12-09 Hitachi Ltd 異常検出システム及び異常検出方法
JP2006023214A (ja) * 2004-07-09 2006-01-26 Hitachi High-Technologies Corp 測定反応過程の異常の有無判定方法，該方法を実行可能な自動分析装置及び該方法のプログラムを記憶した記憶媒体
JP2007248089A (ja) * 2006-03-14 2007-09-27 Hitachi High-Technologies Corp 自己診断型自動分析装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108959493A (zh) * 2018-06-25 2018-12-07 阿里巴巴集团控股有限公司 指标异常波动的检测方法、装置及设备

Also Published As

Publication number Publication date
US9217712B2 (en) 2015-12-22
CN102047120B (zh) 2014-03-05
EP2287620A1 (en) 2011-02-23
US20110125415A1 (en) 2011-05-26
CN102047120A (zh) 2011-05-04
EP2287620B1 (en) 2019-09-18
JP2010008402A (ja) 2010-01-14
EP2287620A4 (en) 2017-12-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2009145251A1 (ja) 反応過程データの異常判定支援方法及び自動分析装置
EP2096442B1 (en) Automatic analyzer
JP4276894B2 (ja) 異常検出システム及び異常検出方法
JP5425487B2 (ja) 自動分析装置
JP5520519B2 (ja) 自動分析装置及び分析方法
JP5557750B2 (ja) 自動分析装置
EP2428802B1 (en) Automatic analysis device and analysis method
JP2019086518A (ja) 血液凝固機能の評価方法
JP2007248090A (ja) 臨床検査の精度管理システム
WO2022092248A1 (ja) 血液凝固反応の検出方法
JP5787948B2 (ja) 反応過程データの異常判定支援方法及び自動分析装置
CN111727366B (zh) 信号处理装置和信号处理方法
JP2006023214A (ja) 測定反応過程の異常の有無判定方法，該方法を実行可能な自動分析装置及び該方法のプログラムを記憶した記憶媒体
JP2005127757A (ja) 自動分析装置
CN109030801A (zh) 一种临床样本自动生化分析仪
JP2005201843A (ja) 分析装置
JP5953089B2 (ja) 測定データの異常を検出する方法、及び、測定データの異常検出装置
JP2008058065A (ja) 自動分析装置および自動分析方法
JP7299914B2 (ja) 異常判定方法、および自動分析装置
JP2005207897A (ja) 自動分析装置
CN117881968A (zh) 凝血反应异常的检测方法

Legal Events

Date Code Title Description
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 200980120219.2

Country of ref document: CN

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 09754759

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 8426/DELNP/2010

Country of ref document: IN

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2009754759

Country of ref document: EP

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 12995219

Country of ref document: US