WO2013031416A1 - 自動分析装置 - Google Patents

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WO2013031416A1
WO2013031416A1 PCT/JP2012/068380 JP2012068380W WO2013031416A1 WO 2013031416 A1 WO2013031416 A1 WO 2013031416A1 JP 2012068380 W JP2012068380 W JP 2012068380W WO 2013031416 A1 WO2013031416 A1 WO 2013031416A1
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dispensing
sample
pressure
probe
statistical distance
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PCT/JP2012/068380
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山崎　功夫
正治 西田
久美子 神原
秀人 為實
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株式会社日立ハイテクノロジーズ
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    • Y10T436/11—Automated chemical analysis
    • Y10T436/119163—Automated chemical analysis with aspirator of claimed structure

Definitions

  • the present invention relates to an automatic analyzer that automatically analyzes components such as blood.
  • the automatic analyzer dispenses a sample consisting of a biological sample such as blood or urine from the sample container to the reaction container on the reaction line, and further dispenses the reagent from the reagent container to the reaction container on the reaction line, It is an apparatus which measures the mixed solution of the reagent and the reagent by a measuring means such as a photometer to perform qualitative or quantitative analysis.
  • a measuring means such as a photometer
  • Both the sample and the reagent are dipped in the tip of the dispensing probe in the liquid to be dispensed in the dispensing operation, but the larger the immersion depth, the larger the amount of liquid attached to the outer wall of the probe and the larger the contamination.
  • the liquid level of the liquid in the container is detected, and the lowering operation of the probe is performed at the position where the tip of the probe reaches slightly below the liquid level. It is common practice to stop and then control the operation to aspirate a predetermined amount of liquid into the probe.
  • a means for detecting the liquid level of the liquid to be dispensed a method of measuring the capacitance between the dispensing probe and the liquid to be dispensed is used. In this method, the liquid level is detected by using a large change in capacitance when the dispensing probe and the liquid to be dispensed come in contact with each other.
  • the planned amount of dispensing may not be performed normally due to failure of liquid level detection due to bubbles or the like on the dispensing solution, or solids in the dispensing solution, etc. There is sex. This greatly reduces the analysis reliability in the automatic analyzer.
  • a pressure sensor is provided in a dispensing channel including a sample probe, and clogging or the like of the sample probe is detected based on pressure fluctuation.
  • Patent Document 1 the time series data of the output value of the pressure sensor at the time of suction is used as comparison data, and the Mahalanobis distance calculated from the reference data created from the time series data of pressure when suctioned normally and the comparison data.
  • a technique for detecting a suction abnormality based on the following.
  • Patent Document 1 it is necessary to store pressure waveform data in the case of normal dispensing as reference data, but in order to perform abnormality detection with high accuracy, every dispensing amount If it is necessary to prepare reference data separately, and there are many types of corresponding dispensing volumes in the device, a huge amount of reference data is required. Therefore, much time is required to create reference data, and there is a problem that a storage area for the huge amount of reference data must be secured.
  • An object of the present invention is to provide an automatic analyzer capable of highly reliable analysis by accurately detecting an abnormality in dispensing due to various causes without requiring a large amount of reference data, and an abnormality in dispensing operation normally. It is to realize the judgment method.
  • the present invention is configured as follows.
  • the automatic analyzer and the dispensing operation normal abnormality judging method comprises a dispensing mechanism having a dispensing probe for dispensing a sample or a reagent into a reaction container, and an analysis unit for analyzing the sample in the reaction container.
  • a dispensing operation normal abnormality determination method of the automatic analyzer wherein a statistical distance between pressure data at a plurality of points in time in the dispensing probe at the time of dispensing operation of the dispensing probe and a predetermined reference pressure change data Whether or not the dispensing operation of the dispensing probe has been performed normally is determined depending on whether or not the calculated statistical distance is less than a predetermined threshold value.
  • FIG. 1 It is a schematic block diagram of an automatic analyzer to which the present invention is applied. It is explanatory drawing of the principal part (probe pressure signal processing part) in Example 1 of this invention. It is an internal block diagram of a signal processor. It is the graph which showed the characteristic variable of Example 1 of this invention. It is the graph which showed the example of distinction of the suction waveform in Example 1 of the present invention. It is a figure explaining the relationship between the dispensing amount and the drive pattern in Example 1 of this invention. It is a figure which shows the pressure waveform in a probe at the time of attraction
  • FIG. 1 is a schematic block diagram of an automatic analyzer to which the present invention is applied
  • FIG. 2 is an explanatory view of a main part (probe pressure signal processing part) in the first embodiment of the present invention.
  • the automatic analyzer comprises a sample disk 12 on which a plurality of sample containers 10 for holding a sample can be mounted, and a first reagent disk 41 and a second reagent disk 42 on which a plurality of reagent containers 40 for holding reagents can be mounted. , And a reaction disc 36 in which a plurality of reaction vessels 35 are arranged on the circumference.
  • the automatic analyzer dispenses the sample probe 15 for dispensing the sample drawn from the sample container 10 into the reaction container 35 and the reagent drawn from the reagent container 40 in the first reagent disc 41 into the reaction container 35.
  • the operation of the entire apparatus is controlled by a container cleaning mechanism 45 for cleaning the container 35, a light source 50 installed near the outer periphery of the reaction disk 36, a spectral detector 51, a computer 61 connected to the spectral detector 51. , And a controller 60 that exchanges data with the outside.
  • the sample probe 15 is connected to the metering pump 25 by the dispensing channel 24, and a pressure sensor 26 is provided in the middle of the dispensing channel 24.
  • the dispensing channel, the metering pump, and the pressure sensor are connected to the first reagent probe 20 and the second reagent probe 21 as well as the sample probe 15.
  • a narrowed portion 65 having a small cross-sectional area is provided at the tip of the sample probe 15.
  • the metering pump 25 is provided with a plunger 66 driven by a drive mechanism 67.
  • the metering pump 25 is connected to the pump 69 through a valve 68.
  • the pressure sensor 26 is connected to a signal processor (signal processing unit) 76 via an AD converter 75.
  • the sample probe 15 has a moving mechanism (not shown), and can be moved up and down to move to the sample container 10 and the reaction container 35.
  • the apparatus of this embodiment operates as follows.
  • a sample to be tested such as blood is placed in the sample container 10 and set on the sample disc 12.
  • the type of analysis required for each sample is input to the controller 60.
  • a predetermined amount of the sample collected from the sample container 10 by the sample probe 15 is dispensed into the reaction container 35 arranged on the reaction disk 36.
  • a fixed amount of reagent is dispensed from the reagent container 40 installed on the reagent disc 41 or 42 to the reaction container 35 by the reagent probe 20 or 21 and stirred by the stirring device 30.
  • the aliquots of the sample and reagent are preset for each type of analysis.
  • the reaction disk 36 is periodically rotated and stopped repeatedly, and the photometry is performed by the spectral detector 51 at the timing when the reaction container 35 passes in front of the light source 50.
  • the photometry is repeated during the reaction time of 10 minutes, and then the container washing mechanism 45 discharges and cleans the reaction liquid in the reaction container 35.
  • operations using another sample and reagent are performed in parallel.
  • the data measured by the spectral detector 51 is calculated by the computer 61, and the concentration of the component corresponding to the type of analysis is calculated and displayed on the display of the computer 61.
  • the controller 60 Before aspirating the sample, the controller 60 first opens and closes the valve 68 to fill the inside of the flow path of the sample probe 15 with the system liquid 77 supplied from the pump 69. Next, with the tip of the sample probe 15 in the air, the controller 60 causes the driving mechanism 67 to lower the plunger 66 to suck the separation air 78.
  • the controller 60 lowers the sample probe 15 into the sample container 10, and with the tip immersed in the sample, the plunger 66 is lowered by a predetermined amount to aspirate the sample into the probe.
  • the suction liquid 79 is a sample. Pressure fluctuation during operation following suction is detected by the pressure sensor 26, converted to digital by the AD converter 75, and sent to the signal processor 76. Thereafter, the sample probe 15 is moved onto the reaction container 35 to discharge the sample.
  • the pressure fluctuation is again detected by the pressure sensor 26 during the subsequent operation from the time of sample ejection, and is digitally converted by the AD converter 75 and sent to the signal processor 76. Subsequently, the inside and outside of the sample probe 15 are cleaned by opening and closing the valve 68 to prepare for the next analysis.
  • the signal processor 76 determines the presence or absence of a dispensing abnormality from the pressure waveform at the time of suction and discharge, and if it is determined that there is an abnormality, the analysis is stopped, an alarm is displayed, and the recovery operation is performed. Do.
  • the return operation is selected from among redispensing except for the cause of abnormality, transferring to another sample inspection, stopping the apparatus, and the like.
  • FIG. 3 is an internal block diagram of the signal processor 76. As shown in FIG.
  • the signal processor 76 includes a statistical distance calculation unit 76 a, a memory 76 b, a comparison unit 76 c, and a determination unit 76 d.
  • the determination unit 76 d of the signal processor 76 transmits the determination result to the controller 60.
  • the signal processor 76 may be provided separately from the controller 60 or may be provided in the controller 60.
  • FIG. 4 is a graph showing a fluctuation waveform before and after suction of the pressure detected by the pressure sensor 26.
  • the horizontal axis is time, and the vertical axis is pressure.
  • the curve in FIG. 4 is a pressure fluctuation waveform.
  • the suction time is a time during which the plunger 66 is moved downward, and a sample is suctioned from the tip of the sample probe 15.
  • the pressure in the sample probe 15 decreases during the suction time, and the pressure rises after the suction ends, and returns to the same value as before suction, but the pressure value is the same at the start and end of suction. Become oscillatory.
  • X1 to X27 shown in FIG. 4 are feature variables.
  • the suction start time is taken as the first reference time
  • the pressure average value at fixed time intervals before and after the first reference time is taken as X1 to X7.
  • the pressure value of the first minimum point after the first reference time is X8
  • the timing is X9
  • the pressure value of the first maximum point is X10
  • the timing is X11
  • the pressure value of the second minimum point is X12
  • the timing is X13 I assume.
  • the suction end time is set as a second reference time
  • the pressure average value at fixed time intervals before and after the second reference time is set as X14 to X19.
  • the pressure value of the first maximum point after the second reference time is X20
  • the timing is X21
  • the pressure value of the first minimum point is X22
  • the timing is X23
  • the pressure value of the second maximum point is X24
  • the timing is X25 I assume.
  • an average value of pressure during suction time is X26
  • an RMS value of pressure of a part of suction time is X27.
  • the statistical distance calculation unit 76a calculates feature variables X1 to X27 for the digital signal of the pressure waveform sent from the AD converter 75. Further, the signal processor 76 holds the results of the feature variables X1 to X27 in the internal memory 76b as normal group data when the sample probe 15 can dispense the sample normally, and the statistical distance calculation unit 76a A statistical distance D from the calculated normal variables of feature variables X1 to X27 is calculated. Then, the comparison unit 76c compares the statistical distance D with a predetermined threshold stored in the memory 76b, and supplies the difference to the determination unit 76d. When the difference between the statistical distance D and the threshold value is large, the determination unit 76d determines that there is an abnormality in suction, and when the difference is small, determines that suction has been normally performed.
  • the determination unit 76d determines whether the discharge can be normally performed.
  • the statistical distance D is an index that quantifies the similarity between two events represented by a plurality of feature variables, and in the case of one embodiment of the present invention, it is measured at that time with respect to a set of normal group data. Calculation of how far apart the data are from.
  • statistical distance D is expressed by the following equations (1) and (2) Calculate with
  • u i (X i - ⁇ i ) / ⁇ i (1)
  • D uR -1 u '(2)
  • R, ⁇ and ⁇ are the correlation matrix of the normal group data, the mean value vector and the standard deviation vector, respectively, and the subscript i represents the i-th element of the vector.
  • D is the Mahalanobis distance.
  • u i is a normalized feature variable
  • u is a vector having u i as an element.
  • u ' is a transposed vector of u.
  • FIG. 5 is an example of discrimination of sample suction.
  • the abnormality determination threshold value Is set to about 100 (value taking into consideration the triple value of the standard deviation ⁇ ), it is determined that the waveforms (a) and (b) are normal and the waveforms (c) and (d) are abnormal.
  • FIG. 6 is a drive pattern of the drive mechanism 67 in the reagent dispensing amount in the typical type of analysis handled in the present embodiment.
  • the horizontal axis is time, and the vertical axis is the moving speed of the plunger 66.
  • the dispensing amounts 1, 2 and 3 are the same speed as each other and are small.
  • the dispensing amounts 4 and 5 are the same speed and large speed. As shown in FIG. 6, the suction time and the suction speed greatly differ depending on the difference of the dispensing amount.
  • FIG. 7 is a diagram showing a pressure waveform in the probe 15 in the case of suction with the dispensing amount shown in FIG.
  • (F) of FIG. 7 is a waveform when bubbles are absorbed under the condition of the dispensing amount 4.
  • the calculated statistical distance D was 309.
  • waveforms (a) to (e) are normal and waveform (f) can be determined to be abnormal, and it is possible to correctly discriminate between normal and abnormal suction. It is.
  • FIG. 8 is a view showing a pressure waveform at the time of reagent aspiration in the first reagent dispensing probe 20.
  • the narrow portion 65 of the tip of the reagent dispensing probe 20 is thicker than the sample probe 15. Therefore, the difference in viscosity of the suction fluid has little influence on the pressure waveform.
  • the statistical distance D is 15 and 21, both of which are 30 or less.
  • the statistical distance D is as large as 598 and the threshold value is set to about 100, it is possible to correctly determine the presence or absence of abnormality.
  • the reason why the difference in pressure change is small can be determined because the pressure value and timing of the maximum and minimum values of the vibration waveform at the start and end of suction are taken into the feature variable. Even if there is a small difference in pressure loss at the throttling portion 65 at the tip of the probe, if air bubbles are sucked, the amount of air inside the probe will increase and a difference will occur in the vibration characteristics, and the timing of extreme values of vibration will be shifted. It is because it is caught by the method of the present embodiment.
  • FIG. 9 is a diagram showing a pressure waveform at the time of discharge in the sample probe 15.
  • the pressure rises contrary to that during suction of the sample, and returns to the pressure before discharge after the end of discharge of the sample.
  • a vibration waveform is generated at the pressure at the start and end of discharge, but smaller than the vibration at suction.
  • waveforms (a) and (b) are for low viscosity samples and high viscosity samples within the normal range, but the statistical distance D is 20 for waveform (a) and 42 for waveform (b). , Both are less than 50.
  • the waveform (c) is a pressure waveform at the time of discharge when empty suction has occurred, and the statistical distance D was 714.
  • the waveform (d) is a waveform at the time of discharge when the bubbles are sucked together at the time of suction, and the statistical distance D was 829. Also in this case, by setting the threshold value to about 100, it is possible to correctly distinguish between normal and abnormal at the time of suction.
  • FIG. 10 is a view showing another example of the pressure waveform at the time of discharge in the sample probe 15.
  • the statistical distance D is 28.
  • the waveform (b) is the case where a part of the droplet of the sample discharged after the discharge adheres to the tip of the sample probe 15. In the case of the waveform (b), since the sample probe 15 brings back the attached sample, the amount of dispensing is insufficient. Also in this case, the statistical distance D is as large as 307, and it can be determined that it is normal.
  • FIG. 11 is a flowchart of the determination operation of the first embodiment.
  • the suction operation is performed by the sample probe 15 (step S1), the statistical processing calculation unit 76a extracts the value of the characteristic variable of the suction waveform, and the statistical distance D from the normal group data stored in the memory 76b is calculated. Calculate (steps S2 and S3).
  • the comparing unit 76c compares the statistical distance D with the threshold th stored in the memory 76b, and the result is supplied to the determining unit 76d (step S4).
  • the recovery process 1 is a process in which the determination unit 76 d transmits the aspiration abnormality to the controller 60 and the computer 61 and executes the operation of proceeding to the alarm process and the process of the next sample under the control of the controller 60 and the computer 61.
  • the controller 60 shifts to a discharge operation under the control of the controller 60 in accordance with the command from the determination unit 76d (step S6).
  • the value of the characteristic variable of the ejection waveform is extracted, and the statistical distance D from the normal group data is calculated (steps S7 and S8).
  • the statistical distance D is equal to or greater than the predetermined threshold th, it is determined that there is an abnormality in the ejection (step S9), and the return operation 2 is performed (step S10).
  • the determination unit 76d transmits an abnormal discharge to the controller 60 and the computer 61, does not execute the alarm processing and the analysis of the sample, and performs the operation of cleaning the reaction container used for the sample 60 is a process executed under the control of the computer 61.
  • the reference start time and end time of the plunger operation are set as the first reference time and the second reference time, respectively.
  • the pressure fluctuation occurring at the time of dispensing is normal It is possible to detect with high sensitivity the case where there is a feature different from the pressure fluctuation in the case where it can be dispensed into the tube, to judge the abnormality at the time of dispensing, and to output the wrong analysis result which missed the defect at the time of dispensing. It is possible to provide an automatic analyzer which can be prevented and which can perform highly reliable analysis.
  • the presence or absence of abnormality is determined by a simple logic. It is not necessary to compare the values at each time individually with the normal data to compare with complicated judgment criteria, and it is possible to detect a dispensing abnormality that occurs due to various causes, so dispensing with simple calculations It is possible to provide a highly reliable automatic analyzer that can accurately determine the presence or absence of an abnormality of
  • the bubbles are sucked. If the sample is a high viscosity sample out of the normal range, it can be detected without missing dispensing errors due to multiple causes such as clogging by solid matter in the sample, enabling highly reliable analysis An automated analyzer can be provided.
  • the amount of calculation required to calculate the statistical distance may be small. It is possible to provide an automatic analyzer that can perform high-speed discrimination processing while coping with abnormalities due to various causes, and can perform high-throughput and highly reliable analysis.
  • the plunger operation time or operation is Even in the case of dispensing operations with different conditions such as speed, it is possible to correctly determine an abnormality even if it is included in common normal group data. Therefore, even with apparatuses that perform various types of analysis with different dispensing conditions, the number of normal group data can be small, and the process for determination can be simple. Therefore, it is possible to provide an automatic analyzer capable of highly reliable analysis while dealing with various analysis conditions.
  • common normal group data By setting common normal group data to dispensing operations under different conditions such as plunger operation time and operation speed, it is possible to obtain normal group data with large variations. Although it is necessary to include data with large variation within the normal range in the normal group data in order to prevent an erroneous determination that it is determined to be abnormal although it is normal, common multiple group dispensing condition is common group data By doing this, even if the total number of normal group data is small, data with large variations can be included, the time and effort of collecting normal group data can be simplified, and even with a small number of normal group data, an abnormality can be determined with high accuracy. It is possible to provide a reliable automatic analyzer.
  • the abnormality of the suction waveform is determined when the suction operation is completed, and the recovery operation is performed when it is determined that the suction waveform is abnormal. Therefore, there is a merit of performing the recovery operation before the discharge operation starts. . For example, if it is discharged into the reaction container 35 in a state where it sucks in air or sucks bubbles, the bubbles are discharged into the reaction container 35 and cleaning becomes difficult, but the reaction is performed by the return operation when an abnormality is detected by the suction operation. If the discharge to the container 35 is stopped, the inside of the reaction container 35 is not contaminated with bubbles. In addition, when an abnormality is detected at the time of sample aspiration, it is possible to stop the subsequent reagent dispensing, and it is possible to prevent the reagent from being consumed even if the sample dispensing has not been performed correctly.
  • Example 1 it is possible to prevent the reaction cell from being polluted and the reagent being consumed wastefully.
  • the pressure average value and the local maximum and local minimum at constant timing based on the respective reference times are defined as the first reference time and the second reference time at the plunger operation start and end times for the discharge waveform. Since the pressure value and timing of the point are taken as feature variables, and the statistical distance D from the normal group data is compared with the threshold value, after discharge, part of the sample is kept attached to the tip of the sample probe 15 Note: It is possible to provide an automatic analyzer that can detect defects properly and can perform highly reliable analysis. (Example 2) FIG. 12 is a flowchart of the discrimination operation of the second embodiment which is another embodiment of the present invention.
  • the difference from the first embodiment is that the values of characteristic variables of both suction and discharge waveforms are extracted after discharge is finished without dividing into suction operation and discharge operation, and the characteristic variable D from normal group data is calculated. And the threshold value th.
  • the other configuration is the same as that of the first embodiment, so the detailed description and the illustration will be omitted. Further, in FIG. 12, steps similar to the steps shown in FIG. 11 indicate equivalent reference numerals.
  • step S1 and the discharge operation step S6
  • step S2 and S7 feature variables of the suction waveform and the discharge waveform are extracted
  • step S3 and S8 the statistical distance calculation unit 76a stores the suction waveform during suction and the discharge waveform during discharge in the memory 76b, reads out from the memory 76b after the discharge operation, and extracts feature variables and calculates the statistical distance D. I do.
  • step S10 If the calculated statistical distance D is less than the threshold D, the process ends.
  • D is less than the threshold at the time of suction and discharge, it is judged as normal, and if D is equal to or more than the threshold at both suction and discharge, it can be judged as abnormal.
  • one of D at the time of suction and discharge is equal to or more than the threshold value, it may be configured to determine whether it is normal or abnormal according to the difference between D and the threshold value.
  • the discrimination processing is performed once by collecting the waveforms at the time of suction and at the time of discharge, the discrimination processing can be simplified, and an automatic analyzer with high processing capacity can be provided.
  • FIG. 13 is a flowchart of the determination operation of the third embodiment which is another embodiment of the present invention. Steps S1, S6, (S2, S7), (S3, S8) and (S4, S9) of the third embodiment are the same as steps S1, S6, (S2, S7), (S3, S8), and (S3, S8) of the second embodiment. It is the same as S4 and S9).
  • the difference between the third embodiment and the second embodiment is that in the third embodiment, it is also determined whether empty suction has occurred and clogging has occurred.
  • not only the normal group data but also data in the case where the air suction occurs and group data in the case where the clogging occurs are prepared in advance. That is, they are stored in the memory 76b.
  • the statistical distance D from the normal group data is calculated from the feature variables extracted from the suction and discharge operations (step 3 and S8), and if it is determined that the threshold value th or more (steps S4 and S9)
  • the statistical distance calculation unit 76a calculates the statistical distance D of (step S8a). Then, it is judged whether or not the statistical distance D is less than the threshold th (step S9a), and when it is less than the threshold th, an air sucking alarm is output (step S10a) and return processing is performed (step S10).
  • step S9a if it is equal to or more than the threshold th, a statistical distance D from the clogging group data is further calculated (step S8b). Then, it is judged whether or not the statistical distance D is less than the threshold th (step S9b), and when D is less than the threshold th, a jam alarm is output (step S10b), and a return process is performed (step S10).
  • step S9b when D is equal to or greater than the threshold th, another alarm is output (step S10c), return processing (step S10) is performed, and the determination operation is ended.
  • abnormalities shown in the third embodiment are only empty suction and clogging, other than that, various types of abnormalities such as abnormal viscosity, flow path leakage, environmental abnormality such as temperature and pressure, abnormal vibration, etc. It is possible to make it correspond.
  • One of the methods of quantitatively indicating the degree of abnormality is to use regression analysis with the value of the feature variable as an input, thereby outputting, for example, the size of viscosity of the sample and the estimated value of the discharge amount. It is possible.

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Abstract

　膨大な量の基準データを必要とせずに様々な原因による分注の異常を高精度に検出して信頼性の高い分析ができる自動分析装置が実現される。サンプルプローブ１５の先端が試料内に浸かった状態でプランジャ６６を所定量下降して試料をプローブ内に吸引する。吸引動作中の圧力変動を圧力センサ２６で検出し、ＡＤ変換器７５でデジタル変換して信号処理器７６に送る。信号処理器７６は吸引波形の特徴変数の値を抽出し、正常群データからの統計距離Ｄを計算する。統計距離Ｄと閾値ｔｈとが比較され、統計距離Ｄが閾値ｔｈ以上の場合は、吸引に異常ありと判定する。統計距離Ｄが閾値ｔｈより小さい場合は、吐出動作に移行する。吐出動作後、吐出波形の特徴変数の値を抽出し、正常群データからの統計距離Ｄを計算する。統計距離Ｄが定められた閾値ｔｈ以上の場合は吐出に異常ありと判定する。

Description

自動分析装置
　本発明は、血液等の成分を自動的に分析する自動分析装置に関する。
　自動分析装置は、血液や尿などの生体試料からなるサンプルをサンプル容器から反応ライン上の反応容器へサンプルを分注し、更に試薬容器から反応ライン上の反応容器へ試薬を分注し、サンプルと試薬の混合液を光度計の如き測定手段によって測定して定性あるいは定量分析を行う装置である。
　サンプル、試薬共に分注動作の際には分注対象の液体内へ分注プローブの先端を浸漬させるが、その浸漬深さが大きいほどプローブ外壁への液体付着量が増しコンタミネーションが大きくなる。
　そこで、分注プローブの液体内への浸漬深さを極力低減する為に、容器内の液体の液面を検出しプローブの先端が液面より僅かに下に達した位置でプローブの下降動作を停止させ、次いでプローブ内へ所定量の液体を吸引するように動作制御する手法が一般的である。被分注液の液面を検出する手段としては、分注プローブと被分注液間の静電容量を測定する方法などが使われている。この方法では、分注プローブと被分注液が接触すると静電容量が大きく変化することを利用して液面を検出している。
　分注プローブを用いた分注では、分注液上の泡などによる液面検出の失敗や、分注液中の固形物などのために、予定した量の分注が正常に行われない可能性がある。このことは、自動分析装置における分析信頼性を大きく損なうことになる。
　このような不具合を解決する手段として、サンプルプローブを含む分注流路内に圧力センサを設け、圧力変動を元にサンプルプローブの詰りなどを検出するようにしたものが数多く提案されている。
　特許文献１には、吸引時の圧力センサの出力値の時系列データを比較データとし、正常に吸引された場合の圧力の時系列データから作成した基準データと上記比較データとから計算したマハラノビス距離に基づいて吸引の異常を検出する技術が開示されている。
　これによると、分注量を含む分注条件に応じて基準データを用意し、異なる分注条件で正しく異常を検出することができる。また、吸引開始から終了後まで全区間に渡る圧力の時系列データを基にマハラノビス距離を計算して異常を検出するので、特定の原因によって生じる異常のみでなく、様々な原因による異常を検出することができる。
特開２００４－１２５７８０号公報
　しかしながら、特許文献１に記載の方法では、基準データとして正常に分注した場合の圧力波形のデータを記憶しておく必要があるが、高精度に異常検出を行うためには、分注量毎に別々に基準データを用意する必要があり、その装置で対応する分注量の種類が多い場合は、膨大な量の基準データが必要になる。このため、基準データの作成に多くの時間が必要であると共に、その膨大な量の基準データのための記憶領域を確保しなければならないという問題があった。
　本発明の目的は、膨大な量の基準データを必要とせずに、様々な原因による分注の異常を高精度に検出して、信頼性の高い分析ができる自動分析装置及び分注動作正常異常判定方法を実現することである。
　上記目的を達成するために、本発明は次のように構成される。
　本発明による自動分析装置及び分注動作正常異常判定方法は、試料または試薬を反応容器に分注する分注プローブを有する分注機構と、上記反応容器内の試料を分析する分析部とを備えた自動分析装置の分注動作正常異常判定方法であって、上記分注プローブの分注動作時におる分注プローブ内の複数時点の圧力データと、予め定めた基準圧力変化データとの統計距離を算出し、算出した統計距離が一定の閾値未満か否かにより、上記分注プローブの分注動作が正常に行われたか否かを判断する。
　膨大な量の基準データを必要とせずに、様々な原因による分注の異常を高精度に検出して、信頼性の高い分析ができる自動分析装置及び分注動作正常異常判定方法を実現することができる。
本発明が適用される自動分析装置の概略構成図である。 本発明の実施例１における主要部（プローブ圧力信号処理部）の説明図である。 信号処理器の内部構成図である。 本発明の実施例１の特徴変数を示したグラフである。 本発明の実施例１における吸引波形の判別例を示したグラフである。 本発明の実施例１における分注量と駆動パターンとの関係を説明する図である。 図６に示した分注量で吸引した場合の、プローブ内の圧力波形を示す図である。 本発明の実施例１の試薬分注プローブにおける試薬吸引時の圧力波形を示す図である。 本発明の実施例１のサンプルプローブにおける吐出時の圧力波形を示す図である。 本発明の実施例１のサンプルプローブにおける吐出時の圧力波形を示す図である。 本発明の実施例１の判別動作のフロー図である。 本発明の実施例２の判別動作のフロー図である。 本発明の実施例３の判別動作のフロー図である。
　以下、図面を用いて本発明の実施形態を説明する。
（実施例１）
　図１は、本発明が適用される自動分析装置の概略構成図であり、図２は本発明の実施例１における主要部（プローブ圧力信号処理部）の説明図である。
　図１において、自動分析装置は、試料を保持するサンプル容器１０を複数搭載可能なサンプルディスク１２と、試薬を保持する試薬容器４０を複数搭載可能な第１試薬ディスク４１および第２試薬ディスク４２と、周上に複数の反応容器３５を配置した反応ディスク３６とを備える。
　また、自動分析装置は、サンプル容器１０から吸引した試料を反応容器３５に分注するサンプルプローブ１５と、第１試薬ディスク４１内の試薬容器４０から吸引した試薬を反応容器３５に分注する第１試薬プローブ２０と、第２試薬ディスク４２内の試薬容器４０から吸引した試薬を反応容器３５に分注する第２試薬プローブ２１と、反応容器３５内の液体を撹拌する攪拌装置３０と、反応容器３５を洗浄する容器洗浄機構４５と、反応ディスク３６の外周付近に設置された光源５０と、分光検出器５１と、分光検出器５１に接続されたコンピュータ６１と、装置全体の動作を制御し、外部とのデータの交換を行うコントローラ６０とを備える。
　サンプルプローブ１５は、分注流路２４により定量ポンプ２５と接続され、分注流路２４の途中には圧力センサ２６が設けられている。図１には示していないが、第１試薬プローブ２０及び第２試薬プローブ２１にも、サンプルプローブ１５と同様に、分注流路、定量ポンプ、圧力センサが接続されている。
　図２に詳細を示すように、サンプルプローブ１５の先端には断面積の小さい絞り部６５が設けられている。また、定量ポンプ２５には駆動機構６７で駆動されるプランジャ６６が設けられている。定量ポンプ２５は、バルブ６８を通してポンプ６９に接続されている。圧力センサ２６はＡＤ変換器７５を介して信号処理器（信号処理部）７６に接続されている。サンプルプローブ１５は図示しない移動機構を有しており、上下、回転してサンプル容器１０と反応容器３５に移動できる。
　本実施例の装置は以下のように動作する。
　サンプル容器１０には血液等の検査対象の試料が入れられ、サンプルディスク１２にセットされる。それぞれの試料で必要な分析の種類はコントローラ６０に入力される。サンプルプローブ１５によってサンプル容器１０から採取された試料は反応ディスク３６に並べられている反応容器３５に一定量分注される。そして、一定量の試薬が試薬ディスク４１または４２に設置された試薬容器４０から試薬プローブ２０または２１により反応容器３５に分注され、攪拌装置３０にて攪拌される。この試料および試薬の分注量は、分析の種類毎に予め設定されている。
　反応ディスク３６は、周期的に回転、停止を繰り返し、反応容器３５が光源５０の前を通過するタイミングで分光検出器５１にて測光が行われる。１０分間の反応時間の間に測光を繰り返し、その後、容器洗浄機構４５で反応容器３５内の反応液の排出および洗浄がなされる。それらの間に別の反応容器３５では、別の試料、試薬を用いた動作が並行して実施される。分光検出器５１にて測光したデータはコンピュータ６１で演算し、分析の種類に応じた成分の濃度を算出してコンピュータ６１のディスプレイに表示される。
　サンプルプローブ１５の動作を図２を用いて詳細に説明する。
　試料を吸引する前に、まず、コントローラ６０は、バルブ６８を開閉してサンプルプローブ１５の流路内部をポンプ６９から供給されるシステム液７７で満たす。次に、コントローラ６０は、サンプルプローブ１５の先端が空中にある状態で、駆動機構６７によりプランジャ６６を下降動作させ、分離空気７８を吸引する。
　次に、コントローラ６０は、サンプルプローブ１５をサンプル容器１０の中に下降させ、その先端が試料内に浸かった状態でプランジャ６６を所定量下降して試料をプローブ内に吸引する。この場合、吸引液７９は試料である。吸引から引続く動作中の圧力変動を圧力センサ２６で検出し、ＡＤ変換器７５でデジタル変換されて信号処理器７６に送る。その後、サンプルプローブ１５を反応容器３５上に移動して試料を吐出する。
　試料吐出時から引続く動作中に再び、圧力変動を圧力センサ２６で検出し、ＡＤ変換器７５でデジタル変換されて信号処理器７６に送る。引続いてサンプルプローブ１５はバルブ６８の開閉で内外部が洗浄され、次の分析に備える。
　信号処理器７６では吸引時、および吐出時の圧力波形から分注の異常の有無を判別し、異常があったと判断された場合は、その分析を中止させ、アラームを表示して、復帰動作をする。復帰動作は、異常の原因を除いて再分注する、別の試料の検査に移る、装置を停止するなどの中から選択される。
　図３は、信号処理器７６の内部構成図である。信号処理器７６は、統計距離算出部７６ａと、メモリ７６ｂと、比較部７６ｃと、判定部７６ｄとを備える。
　信号処理器７６の判定部７６ｄは、その判定結果をコントローラ６０に伝達する。信号処理器７６は、コントローラ６０とは別箇に設けられていてもよいし、コントローラ６０内に備えられていてもよいものである。
　信号処理器７６で行われる分注の異常の有無の判別の詳細を図３を用いて説明する。図４は圧力センサ２６で検出される圧力の吸引時前後の変動波形を示したグラフであり、横軸は時間、縦軸は圧力である。図４中の曲線が圧力変動波形である。
　吸引時間は、プランジャ６６を下降動作させている時間であり、サンプルプローブ１５の先端から試料を吸引している。図４に示すように、吸引時間中はサンプルプローブ１５内の圧力が低下し、吸引終了後は圧力は上昇し、吸引前と同様な値に戻るが、吸引開始時と吸引停止時には圧力値は振動的になる。
　図４に示したＸ１からＸ２７は特徴変数である。本発明の一実施例の場合は、吸引開始時刻を第１基準時刻とし、第１基準時刻前後の一定時間間隔ごとの圧力平均値をＸ１からＸ７とする。そして、第１基準時刻後の最初の極小点の圧力値をＸ８、タイミングをＸ９、最初の極大点の圧力値をＸ１０、タイミングをＸ１１、２番目の極小点の圧力値をＸ１２、タイミングをＸ１３とする。
　また、吸引終了時刻を第２基準時刻とし、第２基準時刻前後の一定時間間隔ごとの圧力平均値をＸ１４からＸ１９とする。第２基準時刻後の最初の極大点の圧力値をＸ２０、タイミングをＸ２１、その後の最初の極小点の圧力値をＸ２２、タイミングをＸ２３、２番目の極大点の圧力値をＸ２４、タイミングをＸ２５とする。
　また、吸引時間中の圧力の平均値をＸ２６、吸引時間の一部分の圧力のＲＭＳ値をＸ２７とする。
　信号処理器７６では、統計距離算出部７６ａが、ＡＤ変換器７５から送られてくる圧力波形のデジタル信号について、Ｘ１からＸ２７の特徴変数を計算する。また、信号処理器７６は、サンプルプローブ１５が正常に試料を分注できた場合の特徴変数Ｘ１からＸ２７の結果を正常群データとして内部メモリ７６ｂに保持しており、統計距離算出部７６ａは、計算した特徴変数Ｘ１からＸ２７の正常群データからの統計距離Ｄを計算する。そして、比較部７６ｃは、統計距離Ｄと、メモリ７６ｂに記憶された予め定めた閾値とを比較し、その差分を判定部７６ｄに供給する。判定部７６ｄは、統計距離Ｄと閾値との差が大きい場合に吸引に異常があったと判定し、小さい場合は正常に吸引が行えたと判定する。
　吐出についても、上述した吸引の場合と同様の処理を行い、正常に吐出が行えたかどうかを判定部７６ｄが判定する。
　統計距離Ｄは、複数の特徴変数で代表される２つの事象間の類似性を数値化した指標であり、本発明の一実施例の場合は、正常群データの集合に対して、その時に測定したデータが、どれだけ離れているかの計算になる。統計距離Ｄの計算法には、マハラノビス距離、ユークリッド距離、チェビシェフ距離、多変量正規密度、ミンコフスキー距離などいくつもの計算法があるが、ここでは、統計距離Ｄは次式（１）、（２）で計算する。
　ｕｉ＝（Ｘｉ－μｉ）／σｉ　　　・・・（１）
　Ｄ＝ｕＲ－１u’　　　・・・（２）
　上記式（１）、（２）において、Ｒ、μ、σは、それぞれ正常群データの相関行列、平均値ベクトル、標準偏差ベクトルで、添え字ｉはベクトルのｉ番目の要素を表す。また、Ｄはマハラノビス距離である。また、ｕｉは正規化した特徴変数であり、ｕはｕｉを要素とするベクトルである。u’は、ｕの転置ベクトルである。
　次に、本実施例での判別の例を図５から図１０を用いて説明する。
　図５は、試料吸引の判別の例である。波形（ａ）、波形（ｂ）は正常範囲内の低粘性試料、高粘性試料を吸引した場合の波形であり、計算した統計距離Ｄは３０以下である（（ａ）はＤ＝２９、（ｂ）はＤ＝２７）。
　波形（ｃ）はサンプルプローブ１５が試料に届かずに、空中で吸引してしまった場合の波形（空吸い（Ｄ＝３０７））である。波形（ｄ）は試料上部に泡が存在している状態で、サンプルプローブ１５が泡の部分で吸引してしまった場合の波形である（泡吸引（Ｄ＝１０７８）。この場合、異常判定閾値を１００程度（標準偏差μの３倍値を考慮した値）に設定しておくことで、波形（ａ）、（ｂ）は正常、波形（ｃ）、（ｄ）は異常と判断される。
　図６は、本実施例で扱う代表的な分析の種類での試薬分注量における、駆動機構６７の駆動パターンである。横軸は時間で、縦軸はプランジャ６６の移動速度である。分注量１、２、３は、互いに同一の速度であって、速度小の場合である。分注量４、５は、互いに同一の速度であって、速度大の場合である。図６に示すように、分注量の違いにより、吸引時間、吸引速度が大きく異なる。
　図７は、図６に示した分注量で吸引した場合の、プローブ１５内の圧力波形を示す図である。図７において、波形（ａ）から（ｅ）は、分注量１から５において、正常に吸引した場合の波形である。分注量は、駆動機構６７の駆動パターンの違いにより、圧力の変化時間、変化量が大きく異なる。圧力の変化時間、変化量が大きく異なるこの場合も、比較する正常群データは共通であるが、計算した統計距離Ｄは（ａ）から（ｅ）に対しては３０以下であった（Ｄ＝１８～２８）。
　図７の（ｆ）は分注量４の条件で泡を吸ってしまった場合の波形である。計算した統計距離Ｄは３０９であった。閾値を１００程度に設定しておくことで、波形（ａ）～（ｅ）は正常であり、波形（ｆ）は異常であると判断でき、吸引の正常と異常とを正しく判別することが可能である。
　このように、吸引パターンが異なる条件であっても、吸引の正常及び異常判別が正しく行えるのは、第１基準時刻（吸引開始時）を基準にした特徴変数と、第２基準時刻（吸引終了時）を基準にした特徴変数を利用しているので、吸引時間の違う条件でも適正な特徴を抽出できているからである。
　図８は、第１試薬分注プローブ２０における試薬吸引時の圧力波形を示す図である。試薬は試料に比べて分注量が多いので、試薬分注プローブ２０は、先端の絞り部６５がサンプルプローブ１５に比べて太くなっている。そのため、吸引流体の粘性の違いが圧力波形に与える影響が小さい。
　本実施例では、図８に示すように、正常吸引の場合の波形（ａ）、（ｂ）は統計距離Ｄが１５と２１であり、共に３０以下である。泡を吸引してしまった場合の波形（ｃ）は、統計距離Ｄが５９８と大きく、閾値を１００程度に設定しておけば異常の有無を正しく判別できる。
　このように、圧力の変化の差が小さい条件でも判別できるのは、吸引開始時と終了時の振動波形の極大、極小値の圧力値およびタイミングを特徴変数に取り込んでいるからである。プローブ先端の絞り部６５での圧力損失に差が小さくても、気泡を吸引してしまうとプローブ内部での空気量が増えて振動特性に差が生じ、振動の極値のタイミングがずれるのを本実施例の方法では捕らえられるからである。
　図９は、サンプルプローブ１５における吐出時の圧力波形を示す図である。図９において、試料吐出中は、試料吸引中とは逆に圧力が上昇しており、試料吐出終了後に吐出前の圧力に戻る。吐出開始時および終了時の圧力に、振動波形が生じるが、吸引時の振動よりは小さい。
　図９において、波形（ａ）、（ｂ）は正常範囲内の低粘性試料および高粘性試料の場合であるが、統計距離Ｄは、波形（ａ）が２０、波形（ｂ）が４２であり、どちらも５０以下である。波形（ｃ）は空吸引してしまった場合の吐出時における圧力波形であり、統計距離Ｄは７１４であった。波形（ｄ）は、吸引時に泡を一緒に吸ってしまった場合の吐出時における波形であり、統計距離Ｄは８２９であった。この場合も、閾値を１００程度に設定しておくことで、吸引時における正常と異常とを吐出時において正しく判別することができる。
　図１０は、サンプルプローブ１５における吐出時の圧力波形の別の例を示す図である。図１０において、波形（ａ）は正常に分注できた場合で統計距離Ｄは２８であった。波形（ｂ）は吐出後に吐出した試料の液滴の１部がサンプルプローブ１５の先端に付着してしまった場合である。波形（ｂ）の場合は、付着した試料をサンプルプローブ１５が持ち帰ってしまうので、分注量が不足してしまう。この場合も、統計距離Ｄは３０７と大きく、正常な場合と判別できる。
　このような波形の違いが小さいような異常も正しく判別できるのは、正しい波形のみの正常群データを用いていることと、吐出終了時刻を基準とした特徴変数を用いているために吐出終了後の波形の特徴を的確に捉えられているからである。
　図１１は、本実施例１の判別動作のフロー図である。
　図１１において、サンプルプローブ１５にて吸引動作を行い（ステップＳ１）、統計処理算出部７６ａが吸引波形の特徴変数の値を抽出し、メモリ７６ｂに格納された正常群データからの統計距離Ｄを計算する（ステップＳ２、Ｓ３）。比較部７６ｃにより、統計距離Ｄとメモリ７６ｂに格納された閾値ｔｈとが比較され、その結果が判定部７６ｄに供給される（ステップＳ４）。
　判定部７６ｄは、統計距離Ｄが定められた閾値ｔｈ以上の場合は、吸引に異常ありと判定し、復帰処理１を実施する（ステップＳ５）。この復帰処理１は、判定部７６ｄがコントローラ６０、コンピュータ６１に吸引異常ありを伝達し、アラーム処理及び次の検体の処理に進む動作を、コントローラ６０、コンピュータ６１の制御により実行する処理である。
　統計距離Ｄが閾値ｔｈより小さい場合は、判定部７６ｄからの指令に従って、コントローラ６０の制御により、吐出動作に移行する（ステップＳ６）。吐出動作後、吐出波形の特徴変数の値を抽出し、正常群データからの統計距離Ｄを計算する（ステップＳ７、Ｓ８）。そして、統計距離Ｄが定められた閾値ｔｈ以上の場合は、吐出に異常ありと判定し（ステップＳ９）、復帰動作２を行う（ステップＳ１０）。この復帰動作２は、、判定部７６ｄがコントローラ６０、コンピュータ６１に吐出異常ありを伝達し、アラーム処理及びその検体の分析は実行せず、その検体に使用した反応容器を洗浄する動作を、コントローラ６０、コンピュータ６１の制御により実行する処理である。
　統計距離Ｄが閾値ｔｈより小さい場合は、分注に異常なしと判定して判別動作を終了する。
　以上のように、本実施例１では、サンプルプローブ１５で試料を吸引または吐出するときの圧力変動から、プランジャ動作開始時および終了時を第１基準時刻、第２基準時刻として、それぞれの基準時刻を基にした一定タイミングの圧力平均値と極大、極小点の圧力値およびタイミングを特徴変数として取り込み、正常群データとの統計距離Ｄを閾値と比較するので、分注時に起こる圧力変動が、正常に分注できた場合の圧力変動と異なる特徴がある場合を感度よく検出することができ、分注時の異常を判定でき、分注時の不良を見逃した誤った分析結果を出力することを防ぐことができ、信頼性の高い分析が可能な自動分析装置を提供することができる。
　また、本実施例１の場合は、複数の特徴変数を用いて計算した正常群データからの統計距離Ｄを１つの閾値ｔｈと比較すると単純な論理で異常の有無を判定するので、圧力波形の各時刻の値を個々に正常データと比較して複雑な判定基準と比較する必要がなく、かつ、さまざまな原因で発生する分注の異常を見逃すことなく検出できるので、単純な演算で分注の異常の有無を正確に判別できる信頼性の高い自動分析装置を提供することができる。
　また、本実施例１の場合は、正常な範囲の試料の取りうる粘性範囲の液体で取得した正常群データを用いることで、空気を吸引してしまった場合、泡を吸引してしまった場合、正常範囲外の高粘性の試料であった場合、試料中の固形物による詰りが発生した場合などの複数の原因による分注の異常を見逃すことなく検出でき、信頼性の高い分析が可能な自動分析装置を提供することができる。
　また、本実施例１の場合は、圧力変動の時系列データから少数の特徴変数を抽出し、特徴変数に対して統計距離を計算するので、統計距離の計算に要する演算量が少なくてすみ、さまざまな原因による異常に対応しながらも高速な判別処理が可能で、高処理能力でかつ信頼性の高い分析が可能な自動分析装置を提供することができる。
　また、本実施例１の場合は、吸引または吐出時のプランジャ動作開始時を基準とした特徴変数と、プランジャ動作終了時を基準とした特徴変数の両方を用いているので、プランジャ動作時間や動作速度などの条件の異なる分注動作に対しても共通の正常群データに含めても正しく異常を判別することができる。そのため、分注の条件が異なるさまざまな種類の分析を行う装置でも、正常群データの数が少数で済み、判別のための処理が単純で済む。そのため、多種の分析条件に対応しながら信頼性の高い分析が可能な自動分析装置を提供することができる。
　また、プランジャ動作時間や動作速度などの条件の異なる分注動作に対して共通の正常群データとすることで、ばらつきの大きい正常郡データとすることができる。正常なのに異常と判断してしまう誤判定を防ぐためには、正常群データに、正常範囲内でのばらつきの大きいデータを含ませることが必要であるが、複数の分注条件を共通の正常群データとすることで正常群データ全体の数が少なくてもばらつきの大きいデータを含ませることができ、正常群データを収集する手間を簡略化でき、少ない正常群データでも精度の高い異常の判別ができる、信頼性の高い自動分析装置を提供することができる。
　また、本実施例１の場合は、圧力変動の極大点、および極小点の圧力値とタイミングを特徴変数として抽出して統計距離の計算に用いているため、プローブ先端の内径の太い試薬分注系のように時刻毎の圧力値の比較では判別が困難な条件でも精度よく異常の判別ができ、検体分注と試薬分注の異常を検出できる信頼性の高い分析が可能な自動分析装置を提供できる。
　また、本実施例１の場合は、吸引時の異常の有無と吐出時の異常の有無を両方判別するので、吸引時に発生する異常と吐出時に発生する異常を全て見逃さずに判別することができ、信頼性の高い分析ができる自動分析装置の提供が可能である。
　また、本実施例１の場合は、吸引動作が終わった時点で吸引波形の異常を判別して、異常と判定した場合は回復動作を行うので、吐出動作開始前に回復動作を行うメリットがある。例えば、空吸いや泡吸いをした状態で反応容器３５内に吐出すると、反応容器３５内に泡を吐出してしまい洗浄が困難になるが、吸引動作で異常を検出した場合の復帰動作で反応容器３５への吐出を停止させれば、反応容器３５の内部を泡で汚すことがない。また、検体吸引時に異常を検出した場合は、引続く試薬分注を停止することができ、検体分注が正しく行えていないのに試薬を消費してしまうことを防ぐことができる。
　このように、本実施例１では反応セルを汚したり試薬を無駄に消費したりすることを防ぐことができる。
　また、本実施例１では、吐出波形に対してプランジャ動作開始時および終了時を第１基準時刻、第２基準時刻として、それぞれの基準時刻を基にした一定タイミングの圧力平均値と極大、極小点の圧力値およびタイミングを特徴変数として取り込み、正常群データとの統計距離Ｄを閾値と比較するので、吐出後に試料の一部をサンプルプローブ１５の先端に付着させたまま持ち帰ってしまうことによる分注不良を正しく検出することができ、信頼性の高い分析が可能な自動分析装置を提供することができる。
（実施例２）
　図１２は、本発明の他の実施例である実施例２の判別動作のフロー図である。実施例１との違いは、吸引動作と吐出動作に分けずに、吐出が終えてから吸引、吐出の両方の波形の特徴変数の値を抽出し、正常群データからの特徴変数Ｄを計算して閾値ｔｈと比較するようにしている点である。他の構成については、実施例１と同様であるので、詳細な説明及び図示は省略する。また、図１２には、図１１に示したステップと同様なステップは、同等の参照符号を示すものとする。
　図１２において、吸引動作（ステップＳ１）、吐出動作（ステップＳ６）を行った後、吸引波形及び吐出波形の特徴変数を抽出し（ステップＳ２、Ｓ７）、正常群データとの統計距離Ｄを算出する（ステップＳ３、Ｓ８）。この場合、統計距離算出部７６ａは、吸引時における吸引波形及び吐出時における吐出波形をメモリ７６ｂに格納しておき、吐出動作終了後に、メモリ７６ｂから読み出し、特徴変数の抽出及び統計距離Ｄの算出を行う。
　そして、算出した統計距離Ｄが閾値より大の場合は、復帰処理を行う（ステップＳ１０）。算出した統計距離Ｄが閾値Ｄ未満であれば、処理は終了となる。
　本実施例２の場合は、吸引時の情報と吐出時の情報を両方利用して１回の判別を行うので、雑音などの影響を受けにくく、かつ吸引時の異常と吐出時の異常を見逃すことがない正確な異常の判別が行え、信頼性の高い分析のできる自動分析装置を提供できる。
　つまり、吸引時には、液体試料を吸引しながら液面を検知し、プローブを液面に追従して動作させる必要があるため、そのための機構が動作しており、ノイズが発生する可能性が高い。これに対して、試料吐出時には、プローブを液面に追従して動作させる必要はないため、ノイズの発生が少ないからである。
　なお、吸引時及び吐出時共にＤが閾値未満であれば正常と判断し、吸引時及び吐出時共にＤが閾値以上であれば異常と判断することができる。吸引時か吐出時のうちのいずれか一方のＤが閾値以上の場合は、Ｄと閾値との差に応じて、正常か異常かを判断するように構成することもできる。
　また、本実施例２の場合、吸引時と吐出時の波形をまとめて１回の判別処理を行うので、判別処理が単純化でき、処理能力の高い自動分析装置が提供できる。
　なお、本実施例２では、吸引時と吐出時の両方の波形から特徴変数を抽出しているが、吸引時、または吐出時の片方の波形でもよく、更にプローブ移動時や洗浄時の変動波形を利用することも可能である。
（実施例３）
　図１３は、本発明の他の実施例である実施例３の判別動作のフロー図である。実施例３のステップＳ１、Ｓ６、（Ｓ２、Ｓ７）、（Ｓ３、Ｓ８）、（Ｓ４、Ｓ９）は、実施例２のステップＳ１、Ｓ６、（Ｓ２、Ｓ７）、（Ｓ３、Ｓ８）、（Ｓ４、Ｓ９）と同様である。実施例３の実施例２との相違は、実施例３においては、空吸いが生じた場合及び詰りが生じた場合をも判断する点である。
　この実施例３においては、予め、正常群データのみでなく、空吸いが生じた場合のデータと、詰りが生じた場合の群データを用意しておく。つまり、メモリ７６ｂに格納しておく。
　吸引、吐出動作から抽出した特徴変数をまず正常群データからの統計距離Ｄを計算し（ステップ３、Ｓ８）、閾値ｔｈ以上と判断した場合は（ステップＳ４、Ｓ９）、更に空吸い群データからの統計距離Ｄを統計距離算出部７６ａが計算する（ステップＳ８ａ）。そして、統計距離Ｄが閾値ｔｈ未満か否かを判断し（ステップＳ９ａ）、閾値ｔｈ未満のときには、空吸いのアラームを出力し（ステップＳ１０ａ）、復帰処理を行う（ステップＳ１０）。
　ステップＳ９ａにおいて、閾値ｔｈ以上の場合は、更に詰り群データからの統計距離Ｄを計算する（ステップＳ８ｂ）。そして、統計距離Ｄが閾値ｔｈ未満か否かを判断し（ステップＳ９ｂ）、Ｄが閾値ｔｈ未満のときは詰りアラームを出力し（ステップＳ１０ｂ）、復帰処理を行う（ステップＳ１０）。
　ステップＳ９ｂにおいて、Ｄが閾値ｔｈ以上の場合はその他アラームを出力し（ステップＳ１０ｃ）、復帰処理（ステップＳ１０）を行って判別動作を終了する。
　本実施例３の場合は、異常の有無だけでなく、異常の種類を判別してそれぞれに最適な動作を選択することが可能である。
　また、本実施例３で示した異常の種類は空吸いと詰りだけであるが、それ以外にも異常粘性や流路漏れ、温度や気圧などの環境異常、異常振動など様々な種類の異常に対応させることが可能である。
　また、異常の種類の判別に限らず、定量的に異常の程度を示すことも可能である。定量的に異常の程度を示す方法の一つは、特徴変数の値を入力とした回帰分析を利用することであり、それにより、例えば試料の粘性の大きさや、吐出量の推定値を出力することが可能である。
　１０・・・サンプル容器、　１２・・・サンプルディスク、　１５・・・サンプルプローブ、　２０・・・第１試薬プローブ、　２１・・・第２試薬プローブ、　２４・・・分注流路、　２５・・・定量ポンプ、　２６・・・圧力センサ、　３０・・・攪拌装置、　３５・・・反応容器、　３６・・・反応ディスク、　４０・・・試薬容器、　４１・・・第１試薬ディスク、　４２・・・第２試薬ディスク、　４５・・・容器洗浄機構、　５０・・・光源、　５１・・・分光検出器、　６０・・・コントローラ、　６１・・・コンピュータ、　６５・・・絞り部、　６６・・・プランジャ、　６７・・・駆動機構、　６８・・・バルブ、　６９・・・ポンプ、　７５・・・Ａ／Ｄ変換器、　７６・・・信号処理器、　７７・・・システム液、　７８・・・分離空気、　７９・・・吸引液

Claims (19)

  1. 　試料または試薬を反応容器に分注する分注プローブを有する分注機構と、上記反応容器内の試料を分析する分析部とを備えた自動分析装置において、
    　上記プローブ内の圧力を検出する圧力センサと、
    　上記圧力センサにより検出された上記分注プローブの分注動作時における分注プローブ内の複数時点の圧力データと、予め定めた基準圧力変化データとの統計距離を算出し、算出した統計距離が一定の閾値未満か否かにより、上記分注プローブの分注動作が正常に行われたか否かを判断する信号処理部と、
    　を備え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において、上記分注機構は、定量の吸引、吐出が可能な定量ポンプを有し、上記信号処理部は、上記圧力センサからの圧力データから、上記定量ポンプの動作の複数のタイミングを基準時刻として特徴変数を抽出して、上記基準圧力変化データとの統計距離を算出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において、上記信号処理部は、上記基準圧力変化データ及び異常判定閾値とが格納されたメモリと、このメモリに格納された上記基準圧力変化データと上記圧力センサにより検出された圧力データとの統計距離を算出する統計距離算出部と、この統計距離算出部により算出された統計距離と上記メモリに格納された異常判定閾値とを比較する比較部と、この比較部による比較結果に基づいて、分注機構の分注動作が異常か正常かを判定する判定部とを有することを特徴とする自動分析装置。
  4. 　請求項３に記載の自動分析装置において、上記信号処理部のメモリに格納された上記基準圧力変化データは、試薬または試料の分注量を含む分注条件が異なる複数種類の基準圧力変化データであることを特徴とする自動分析装置。
  5. 　請求項２に記載の自動分析装置において、上記特徴変数は、基準時刻を基にした一定タイミングの圧力値と、基準時刻から圧力変動が極大または極小となるまでの時間と、極大または極小となった時の圧力値を含むことを特徴とする自動分析装置。
  6. 　請求項１に記載の自動分析装置において、上記信号処理部が算出する統計距離は、マハラノビス距離、ユークリッド距離、チェビシェフ距離、多変量正規密度、ミンコフスキー距離のいずれかであることを特徴とする自動分析装置。
  7. 　請求項１に記載の自動分析装置において、上記信号処理部は、上記分注プローブの試料または試薬の吸引時および吐出時の両方の圧力データを用いて、分注動作が正常に行われたか否かを判断することを特徴とする自動分析装置。
  8. 　請求項２に記載の自動分析装置において、上記定量ポンプの動作の複数のタイミングとする基準時刻は、上記定量ポンプの駆動開始時刻と駆動終了時刻であることを特徴とする自動分析装置。
  9. 　請求項１に記載の自動分析装置において、基準圧力変化データは、正常の試料または試薬と同等の粘性範囲をもつ液体を分注した圧力波形のデータであることを特徴とする自動分析装置。
  10. 　請求項１に記載の自動分析装置において、上記信号処理部は、特定原因による異常群圧力データを基準圧力変化データとして用い、上記分注プローブが、正常に分注できなかったと判断した場合に、異常の種類を判別することを特徴とする自動分析装置。
  11. 　試料または試薬を反応容器に分注する分注プローブを有する分注機構と、上記反応容器内の試料を分析する分析部とを備えた自動分析装置の分注動作正常異常判定方法において、
    　上記分注プローブの分注動作時におる分注プローブ内の複数時点の圧力データと、予め定めた基準圧力変化データとの統計距離を算出し、算出した統計距離が一定の閾値未満か否かにより、上記分注プローブの分注動作が正常に行われたか否かを判断することを特徴とする分注動作正常異常判定方法。
  12. 　請求項１１に記載の分注動作正常異常判定方法において、上記分注機構は、定量の吸引、吐出が可能な定量ポンプを有し、上記圧力データから、上記定量ポンプの動作の複数のタイミングを基準時刻として特徴変数を抽出して、上記基準圧力変化データとの統計距離を算出することを特徴とする分注動作正常異常判定方法。
  13. 　請求項１１に記載の分注動作正常異常判定方法において、上記基準圧力変化データは、試薬または試料の分注量を含む分注条件が異なる複数種類の基準圧力変化データであることを特徴とする分注動作正常異常判定方法。
  14. 　請求項１２に記載の分注動作正常異常判定方法において、上記特徴変数は、基準時刻を基にした一定タイミングの圧力値と、基準時刻から圧力変動が極大または極小となるまでの時間と、極大または極小となった時の圧力値を含むことを特徴とする分注動作正常異常判定方法。
  15. 　請求項１１に記載の分注動作正常異常判定方法において、算出する上記統計距離は、マハラノビス距離、ユークリッド距離、チェビシェフ距離、多変量正規密度、ミンコフスキー距離のいずれかであることを特徴とする分注動作正常異常判定方法。
  16. 　請求項１１に記載の分注動作正常異常判定方法において、上記分注プローブの試料または試薬の吸引時および吐出時の両方の圧力データを用いて、分注動作が正常に行われたか否かを判断することを特徴とする分注動作正常異常判定方法。
  17. 　請求項１２に記載の分注動作正常異常判定方法において、
    　上記定量ポンプの動作の複数のタイミングとする基準時刻は、上記定量ポンプの駆動開始時刻と駆動終了時刻であることを特徴とする分注動作正常異常判定方法。
  18. 　請求項１１に記載の分注動作正常異常判定方法において、基準圧力変化データは、正常の試料または試薬と同等の粘性範囲をもつ液体を分注した圧力波形のデータであることを特徴とする分注動作正常異常判定方法。
  19. 　請求項１１に記載の分注動作正常異常判定方法において、特定原因による異常群圧力データを基準圧力変化データとして用い、上記分注プローブが、正常に分注できなかったと判断した場合に、異常の種類を判別することを特徴とする分注動作正常異常判定方法。
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