JP2008190878A - 粒子分析装置、粒子分析方法およびコンピュータプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】粒子分析装置は、粒子を含む試料から得られる測定試料を測定し、試料に含まれる粒子の複数の特徴情報を取得する特徴情報取得手段と、前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、試料に含まれる特定の種類の粒子の粒子数、および前記特定の種類とは異なる複数種類の粒子の各粒子数を取得する粒子数取得手段と、前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、前記粒子数取得手段により粒子数が取得された前記複数種類の粒子のうち、粒子数を補正する対象粒子を選択する選択手段と、前記粒子数取得手段により取得された前記特定の種類の粒子の粒子数を用いて、前記選択手段により選択された対象粒子の粒子数を補正する補正手段と、を備える。
【選択図】図14
Description
また、特許文献1に記載の粒子分析装置は、有核赤血球が含まれる血液試料を測定した場合に、スキャッタグラムに出現する粒子の分画異常を判定し、判定結果を表示部に表示することで誤った分析を防止している。
WBC/BASO測定の際には、血液試料に第3測定(WBC/BASO測定)用の第3試薬を混合した第3測定試料を調製し、その第3測定試料を白血球検出部で測定する。
データ処理部3は、測定部2から第1〜第3測定結果を受信したか否かを判断し(ステップS3−2)、受信したと判断すると、以下に説明する分類・計数処理を実行する。
データ処理部3のCPU301aは、第1〜第3測定結果に基づいて、測定試料に含まれる粒子の分類・計数処理を実行する(ステップS3−3)。詳細には、図10に示すように、CPU301aは、NRBC測定(第1測定)結果に対して、有核赤血球を分類・計数するための第1分類・計数処理を実行する(ステップS31)。また、CPU301aは、DIFF測定(第2測定)結果およびWBC/BASO測定(第3測定)結果に対して、白血球を分類・計数するための第2および第3分類・計数処理を実行する(ステップS32,S33)。以下、第1分類・計数処理について説明する。
第1分類・計数処理においては、データ処理部3のCPU301aは、まず、第1分類処理を実行する(ステップS31A)。第1分類処理では、NRBCスキャッタグラム上で、有核赤血球の粒子集団(クラスター)と、白血球のクラスターと、赤血球ゴーストのクラスターとが分類される。本実施形態の第1分類処理においては、スキャッタグラム上にプロットされた各粒子と各クラスターの重心位置との距離から、各粒子の各クラスターへの帰属度が得られる。そして、これらの帰属度に応じて、各粒子が各クラスターに割り当てられる。この粒子分類方法は、特開平5−149863号公報に詳細に記載されている。これにより、図5に示すように、NRBCスキャッタグラム上で、有核赤血球のクラスターと他の領域とを区別するための境界、白血球のクラスターと他の領域とを区別するための境界、および赤血球ゴーストのクラスターと他の領域とを区別するための境界が生成される。そして、これらの境界内に存在する粒子がクラスターに属する粒子として認識される。
第2分類・計数処理においては、データ処理部3のCPU301aは、まず、第2分類処理を実行する(ステップS32A)。第2分類処理では、DIFFスキャッタグラム上で、リンパ球のクラスターと、単球のクラスターと、好中球+好塩基球のクラスターと、好酸球のクラスターと、赤血球ゴーストのクラスターとが分類される。なお、当該ステップS32Bの第2分類処理のアルゴリズムは、上述したステップS31Aの第1分類処理と同様であるので、その説明を省略する。これにより、図6に示すように、DIFFスキャッタグラム上で、リンパ球のクラスターと他の領域とを区別するための境界、単球のクラスターと他の領域とを区別するための境界、好中球+好塩基球のクラスターと他の領域とを区別するための境界、好酸球のクラスターと他の領域とを区別するための境界、および赤血球ゴーストのクラスターと他の領域とを区別するための境界が生成される。そして、これらの境界内に存在する粒子がクラスターに属する粒子として認識される。
第3分類・計数処理においては、データ処理部3のCPU301aは、まず、第3分類処理を実行する(ステップS33A)。第3分類処理では、WBC/BASOスキャッタグラム上で、好塩基球のクラスターと、好塩基球以外の白血球のクラスターと、赤血球ゴーストのクラスターとが分類される。なお、当該ステップS33Aの第3分類処理のアルゴリズムは、上述のステップS31Aの第1分類処理と同様であるので、その説明を省略する。これにより、図7に示すように、WBC/BASOスキャッタグラム上で、好塩基球のクラスターと他の領域とを区別するための境界、好塩基球以外の白血球のクラスターと他の領域とを区別するための境界、および赤血球ゴーストのクラスターと他の領域とを区別するための境界が生成される。そして、これらの境界内に存在する粒子がクラスターに属する粒子として認識される。
データ処理部3のCPU301aは、第2分類・計数処理によって白血球を4つに分類・計数した結果と、第3分類・計数処理によって白血球を2つに分類・計数した結果とに基づいて、血液試料に含まれる白血球を5分類する(ステップS34)。具体的には、CPU301aは、第2分類・計数処理によって得られた「好中球+好塩基球の血球数」から第3分類・計数処理によって得られた「好塩基球の血球数」を減算し、好中球の血球数と好塩基球の血球数をそれぞれ取得する。これにより、白血球が5分類(リンパ球、単球、好中球、好塩基球、好酸球)され、各分類項目の血球数が取得される。
次に、データ処理部3のCPU301aは、第1分類・計数処理による計数結果に基づいて、測定された血液試料に有核赤血球が含まれているか否かを判定する(ステップS3−4)。
図13は、データ処理部3のCPU301aによる選択処理の手順を示している。この選択処理においては、CPU301aは、有核赤血球数を減算する補正(NRBC補正)を行う対象のクラスターを、DIFFスキャッタグラム上のリンパ球のクラスターおよび好中球のクラスターから選択する(ステップS3−5)。以下、この選択処理について詳細に説明する。
NAREA≧T1・・・(1)
NR≧T2・・・(2)
GAREA≧T3・・・(3)
NR≧T2・・・(4)
次に、データ処理部3のCPU301aは、第3分類・計数処理により取得した総白血球数、および上記選択処理によって補正対象として選択されたクラスターの粒子数を補正する(NRBC補正)(ステップS3−6)。図15は、補正処理の手順を示すフローチャートである。この図15を参照して補正処理について詳細に説明する。まず、CPU301aは、第3分類・計数処理により取得した総白血球数WALLから第1分類・計数処理(NRBC分類・計数処理)により取得された有核赤血球数NRを減算する(ステップS61)。次に、CPU301aは、補正対象のクラスターにいずれのクラスターが選択されたか、またはどのクラスターも補正対象のクラスターに選択されていないかを判定する(ステップS62)。ステップS62において、補正対象のクラスターがリンパ球のクラスターである場合、CPU301aは、白血球の5分類(図10参照)により取得されたリンパ球数(リンパ球のクラスターに含まれる全粒子数)LALLから、NRBC分類・計数処理により取得された有核赤血球数NRを減算し(ステップS63)、処理をリターンする。一方、ステップS62において、補正対象のクラスターが好中球のクラスターである場合には、CPU301aは、白血球の5分類により取得された好中球数NALLから、NRBC分類・計数処理により取得された有核赤血球数NRを減算し(ステップS64)、処理をリターンする。また、ステップS62において、補正対象のクラスターがない場合には、CPU301aは、そのまま処理をリターンする。
データ処理部3のCPU301aは、上述のようにして得られた分析結果をディスプレイ302に出力(表示)する(ステップS3−7)。具体的に説明すると、この出力処理では、図16に示すように、総白血球(WBC)の計数結果、5種類の白血球(NEUT、LYMPH、MONO、EO、BASO)の計数結果、及び有核赤血球(NRBC)の計数結果と、WBC/BASOスキャッタグラムと、DIFFスキャッタグラムと、NRBCスキャッタグラムとが表示される。例えば、上記補正処理によって、リンパ球のクラスターの粒子数および総白血球数が補正された場合には、図16に示すように、LYMPH(リンパ球数)およびWBC(総白血球数)の表示位置に、補正を実施したことを示す&マークが付される。これにより、ユーザは、リンパ球のクラスターの粒子数および総白血球数が有核赤血球数に基づいて補正されたことを知ることができる。上記補正処理によって、好中球のクラスターの粒子数および総白血球数が補正された場合には、NEUT(好中球)およびWBCの表示位置に&マークが付される。これにより、ユーザは、好中球のクラスターの粒子数および総白血球数が有核赤血球数に基づいて補正されたことを知ることができる。なお、上記選択処理によって補正の対象となるクラスターが選択されず、総白血球数のみを有核赤血球数に基づいて補正した場合には、WBCの表示位置のみに&マークが付される。
2 測定部
3 データ処理部
301a CPU
301b ROM
301c RAM
301d ハードディスク
301e 読取装置
301f 入出力インタフェース
301h 画像出力インタフェース
301i バス
302 ディスプレイ
4 検出部
6 マイクロコンピュータ部
63 制御部
64 分布図作成部
Claims (18)
- 粒子を含む試料から得られる測定試料を測定し、試料に含まれる粒子の複数の特徴情報を取得する特徴情報取得手段と、
前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、試料に含まれる特定の種類の粒子の粒子数、および前記特定の種類とは異なる複数種類の粒子の各粒子数を取得する粒子数取得手段と、
前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、前記粒子数取得手段により粒子数が取得された前記複数種類の粒子のうち、粒子数を補正する対象粒子を選択する選択手段と、
前記粒子数取得手段により取得された前記特定の種類の粒子の粒子数を用いて、前記選択手段により選択された対象粒子の粒子数を補正する補正手段と、を備える粒子分析装置。 - 前記粒子数取得手段は、
前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づき、試料に含まれる前記特定の種類の粒子の粒子数を取得する第1粒子数取得手段と、
前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づき、試料に含まれる前記複数種類の粒子の各粒子数を取得する第2粒子数取得手段とを備える請求項1記載の粒子分析装置。 - 前記特徴情報取得手段は、試料と第1試薬とから調製される第1測定試料を測定することにより、試料に含まれる粒子の第1特徴情報を取得し、かつ、試料と前記第1試薬とは異なる第2試薬とから調製される第2測定試料を測定することにより、試料に含まれる粒子の第2特徴情報を取得し、
前記第1粒子数取得手段は、前記第1特徴情報に基づいて、前記特定の種類の粒子の粒子数を取得し、
前記第2粒子数取得手段は、前記第2特徴情報に基づいて、前記複数種類の粒子の各粒子数を取得する請求項2記載の粒子分析装置。 - 前記特徴情報取得手段により取得された前記第1特徴情報を用いて、試料に含まれる粒子から前記特定の種類の粒子の粒子集団を分類するための第1粒子分布図を作成し、かつ、前記特徴情報取得手段により取得された前記第2特徴情報を用いて、試料に含まれる粒子を前記複数種類の粒子の各粒子集団に分類するための第2粒子分布図を作成する分布図作成手段をさらに備え、
前記選択手段は、前記第2粒子分布図における所定の領域に出現する粒子に基づいて、前記対象粒子を選択する請求項3記載の粒子分析装置。 - 前記所定の領域とは、前記第2粒子分布図において前記特定の種類の粒子が出現する領域である請求項4記載の粒子分析装置。
- 前記選択手段は、前記所定の領域に出現する前記複数種類の粒子の各粒子数に基づいて、前記対象粒子を選択する請求項4又は5に記載の粒子分析装置。
- 前記補正手段は、前記粒子数取得手段により求められた前記対象粒子の粒子数から前記特定の種類の粒子の粒子数を減算することにより、前記対象粒子の粒子数を補正する請求項1〜6のいずれか1項に記載の粒子分析装置。
- 前記特定の種類の粒子は、有核赤血球であり、前記複数種類の粒子は、リンパ球および好中球を含む請求項1〜7のいずれか1項に記載の粒子分析装置。
- 前記複数の特徴情報は、前記測定試料に光を照射して得られる光学情報である請求項1〜8のいずれか1項に記載の粒子分析装置。
- 前記複数の特徴情報は、前方散乱光強度、側方散乱光強度および側方蛍光強度に基づく情報である請求項9記載の粒子分析装置。
- 前記試料中に前記特定の種類の粒子が存在するか否かを判定する判定手段をさらに備え、
前記判定手段により前記試料中に前記特定の種類の粒子が存在すると判定された場合には、前記補正手段は、前記選択手段により選択された対象粒子の粒子数を補正し、
前記判定手段により前記試料中に前記特定の種類の粒子が存在しないと判定された場合には、前記補正手段は前記複数種類の粒子の粒子数を補正しない、請求項1〜10のいずれか1項に記載の粒子分析装置。 - 分析結果を出力するための出力部と、
前記補正手段により前記対象粒子の粒子数が補正された場合には、前記補正手段により補正された粒子数を出力部に出力させる出力制御手段と、を備える請求項11記載の粒子分析装置。 - 前記出力制御手段は、前記補正手段により前記対象粒子の粒子数が補正された場合には、前記補正手段により補正された粒子数と、この粒子数が補正されたものであることを示す情報とを前記出力部に出力させる請求項12記載の粒子分析装置。
- 粒子を含む試料から得られる測定試料を測定し、試料に含まれる粒子の複数の特徴情報を取得する特徴情報取得手段と、
前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、特定の種類の粒子の粒子数、および前記特定の種類とは異なる複数種類の粒子の各粒子数を取得する粒子数取得手段と、
前記粒子数取得手段により取得された前記複数種類の粒子の各粒子数を補正するための補正の度合いを決定する決定手段と、
前記粒子数取得手段により取得された前記特定の種類の粒子の粒子数および前記決定手段により決定された補正の度合いに基づき、前記粒子数取得手段により取得された前記複数種類の粒子の各粒子数を補正する補正手段と、を備える粒子分析装置。 - 前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報を用いて、試料に含まれる粒子を前記複数種類の粒子の各粒子集団に分類するための粒子分布図を作成する分布図作成手段をさらに備え、
前記決定手段は、前記分布図作成手段により作成された粒子分布図の所定の領域に出現する粒子に基づいて、前記補正の度合いを決定する請求項14記載の粒子分析装置。 - 前記決定手段は、前記所定の領域に出現する前記複数種類の粒子の粒子数の比率を算出し、
前記補正手段は、前記粒子数取得手段により取得された前記特定の種類の粒子の粒子数を、前記決定手段により算出された比率に応じて、前記粒子数取得手段により取得された前記複数種類の粒子の各粒子数から減算する、請求項15記載の粒子分析装置。 - (a)粒子を含む試料から得られる測定試料を測定し、試料に含まれる粒子の複数の特徴情報を取得するステップと、
(b)ステップ(a)により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、試料に含まれる特定の種類の粒子の粒子数、および前記特定の種類とは異なる複数種類の粒子の各粒子数を取得するステップと、
(c)ステップ(a)により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、ステップ(b)により粒子数が取得された前記複数種類の粒子のうち、粒子数を補正する対象粒子を選択するステップと、
(d)ステップ(b)により取得された前記特定の種類の粒子の粒子数を用いて、ステップ(c)により選択された対象粒子の粒子数を補正するステップと、を備える粒子分析方法。 - 粒子を含む試料から得られる測定試料を測定し、試料に含まれる粒子の複数の特徴情報を取得する測定装置に接続されたコンピュータを、
前記測定装置により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、試料に含まれる特定の種類の粒子の粒子数、および前記特定の種類とは異なる複数種類の粒子の各粒子数を取得する粒子数取得手段と、
前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、前記粒子数取得手段により粒子数が取得された前記複数種類の粒子のうち、粒子数を補正する対象粒子を選択する選択手段と、
前記粒子数取得手段により取得された前記特定の種類の粒子の粒子数を用いて、前記選択手段により選択された対象粒子の粒子数を補正する補正手段として機能させるためのコンピュータプログラム。
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