JP2013213674A - 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 - Google Patents

Abstract

【課題】特に臨床検査の分野において用いられる自動分析方法および自動分析装置において、各測定結果についてその反応過程の異常の検出の精度を上げることで、分析作業全体の効率向上を図ることを可能にする技術を提供する。
【解決手段】本発明の一側面に係る測定データの異常を検出する方法は、（ａ）指定された期間における、測定開始点と測定終了点までの各測定ポイント間の測定データ変化量を求める工程、（ｂ）当該測定データ変化量から近似式を算出する工程、（ｃ）（ｂ）で算出された近似式から判定値の設定を行う工程、及び、（ｄ）(c)で設定された近似式の判
定値に基づいて、異常の有無を判定する工程、を含む。
【選択図】図１３

Description

本発明は、測定データに基づいて、その測定対象の異常を検出する方法、及び、異常検出装置に関する。

近年、生化学検査をはじめとした臨床検査分野においては、自動分析装置が一般的に使用されている。自動分析装置では、試料と試薬を各反応容器に一定量分注して攪拌反応させ、反応液の吸光度を一定時間測定した結果に基づき、測定対象物質の濃度や活性値などを求める。

このような機器分析の分析性能を左右する装置内部の因子としては、サンプリング機構、試薬分注機構、攪拌機構、光学系、反応容器、恒温槽、などが挙げられる。また、自動分析装置等の装置以外の因子としては試薬、校正用標準液、精度管理試料に加えて、分析中の装置、試薬の状態のチェックなどがあり、これらのものが組み合わされて最終的な分析性能が得られる。

よって、自動分析装置を日常的に使用して臨床検査を行う場合には、このような因子についての状態を確認してから、正常に臨床検査が可能かどうかを判断する必要がある。

さらに、精度の高い臨床検査を実施するには、自動分析装置の良好な分析性能を維持するための上記のような因子のチェック機構に加えて、日常検査における吸光度の時系列データである反応過程における測定データの解析から異常を検出する方法がある。

反応過程における測定データを利用して異常の有無を判定する方法としては、例えば特許文献１、特許文献２、特許文献３に開示される方法がある。特許文献１による方法では、予め化学反応モデルを使用し、基準時系列データを作成して記憶しておき、試料の測定データを基準時系列データと比較し、乖離が大きかった場合に異常と判定する。特許文献２による方法では、測定データが、ある近似式に当てはまると仮定し、正常反応時の反応近似式のパラメータ係数と、測定データから算出した反応近似式のパラメータ係数を比較することにより反応の正常、異常を判断している。特許文献３による方法では、測定データから反応曲線に精度良く合致する近似式を複数用意しておき、選択された近似式に対し測定データが良く一致するような近似式の係数や切片等を算出して得られる複数のパラメータ係数値から適正に反応が行われたか否かを、本来あるべき値との乖離から判断する方法である。

特開２００４−３４７３８５号公報 特開２００８−０５８０６５号公報 特開２０１０−２６１８２２号公報

しかしながら、上記のような反応過程における測定データを用いた異常判定方法において、以下のような問題点がある。

特許文献１の方法では、予め同じ反応過程について基準データを用意する必要があり、
項目別・試薬別、といったようにあらゆる既知の異常のデータを用意しておく必要がある。

このような方法では、既知のあらゆる異常のデータを記憶させたとしても、装置が異常と認識できるパターンが限られてしまい、新たに生じた異常パターンに対応できない。また、反応過程が揺らぐ場合があり、濃度演算に用いる反応過程の範囲にこの揺らぎが起きた場合に正確に測定値を得ることができない。

特許文献２の方法では、各測光ポイントに隣接する測光ポイント間の測定データの変化率の上限値および下限値が設定した値の範囲外にあったときに異常な測定データとして検出するため、変化率が大きい区間で異常を判定出来ない場合や、逆に変化率の小さい区間で過敏に判定してしまう恐れがある。また、判定値の設定、管理の比較に関して、反応の過程で変化率は一定ではないことが想定されるが、精度よく反応の異常を検出するには変化率に合わせて判定の上下限値を細かく設定する必要があり、判定基準値の設定、管理が煩雑になるという問題がある。

特許文献３の方法では、判定値として設定した係数において、正常な反応における係数がその反応過程のスケール、つまり、測定データの絶対値の違いにより変化する。そのため、反応過程のスケール差を考慮した係数設定又は反応過程のスケールごとに係数を管理する必要があり、煩雑な作業を要する。すなわち、正常なデータであっても反応過程のスケールによって係数の値が大きく異なるため、反応過程のスケールが異なるデータの場合には、係数の違いによる異常の判定が困難であるという問題点を有する。

また、係数算出手順や初期値による係数の違いについての問題がある。近似式の種類によっては、係数を求めるに際してその初期値が大きな要素となるため、各係数の初期値により近似式が成り立つ係数が複数存在する場合があり、係数の違いによる判断が困難になる。また、初期値によっては係数が求まらないこともあるなど、初期値を設定する方法が煩雑となる、等の問題がある。

本発明者らは、上記のような課題を解決する手段を鋭意検討したところ、反応過程における測定データに異常がある場合、その変化量が滑らかな曲線を描かないことを発見し、測定データそのものではなくその測定データ変化量に基づいた異常を検出するための判定ロジック（異常判定ロジック）を採用し、基準データ無しに反応過程における測定データの異常を検出することができることを見出した。また、それによって分析作業全体の効率向上を図ることが可能な測定データの異常を検出する方法および異常検出装置を提供するものである。

すなわち、本発明は以下の内容に関する。

本発明の一側面に係る測定データの異常を検出する方法は、（ａ）指定された期間における、測定開始点と測定終了点までの各測定ポイント間の測定データ変化量を求める工程、（ｂ）当該測定データ変化量から近似式を算出する工程、（ｃ）（ｂ）で算出された近似式から判定値の設定を行う工程、及び、（ｄ）(c)で設定された近似式の判定値に基づ
いて、異常の有無を判定する工程、を含む。

また、上記一側面に係る測定データの異常を検出する方法の別の形態として、前記工程（ｃ）における前記判定値が、測定データに対する割合から算出されてもよい。

また、上記一側面に係る測定データの異常を検出する方法の別の形態として、前記工程
（ｃ）における前記判定値が、測定データ変化量から算出された近似式の決定係数の値に応じて設定された許容幅から決定されてもよい。

また、上記一側面に係る測定データの異常を検出する方法の別の形態として、前記工程（ｃ）における前記判定値が、測定データ変化量から算出された前記近似式の決定係数により変動する許容値であってもよい。

また、上記一側面に係る測定データの異常を検出する方法の別の形態として、前記工程（ｃ）において設定される前記判定値が測定データ全体に対する割合から算出した上限許容値及び／または下限許容値であってもよい。

また、上記一側面に係る測定データの異常を検出する方法の別の形態として、前記工程（ｃ）において設定される前記判定値が面積であらわされる面積許容値であってもよい。

また、上記一側面に係る測定データの異常を検出する方法の別の形態として、前記工程（ｃ）において設定される前記面積許容値が、測定データ変化量と近似式とで囲まれた面積をもとに算出されてもよい。

また、上記一側面に係る測定データの異常を検出する方法の別の形態として、前記工程（ｃ）における前記判定値が測定データ変化量の測定ポイント数に対する割合から求められる回数許容値であってもよい。

また、上記一側面に係る測定データの異常を検出する方法の別の形態として、前記工程（ｃ）における前記判定値の算出が、測定データ変化量の測定ポイント数に対する割合から求められ、測定データ変化量から算出された近似式に対して、回数許容値と当該測定データ変化量の値が近似式を跨いで入替った回数（Ｃ）を比較し、回数（Ｃ）が回数許容値を越えた場合に異常が検出されてもよい。

また、上記一側面に係る測定データの異常を検出する方法の別の形態として、測定データが吸光度であってもよい。

また、上記一側面に係る測定データの異常を検出する方法の別の形態として、前記近似式が後述する（数１）であらわされてもよい。ただし、ｌｎは自然対数、ｘは測定データ区間を、ｙは測定データ区間xにおける測定値の変化量を、ａおよびｂはそれぞれ係数を
示す。

なお、上記一側面に係る測定データの異常を検出する方法の別の形態として、以上の各構成を実現する情報処理装置（異常検出装置）であってもよいし、情報処理システムであってもよいし、プログラムであってもよいし、このようなプログラムを記録したコンピュータその他装置、機械等が読み取り可能な記憶媒体であってもよい。ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的、又は、化学的作用によって蓄積する媒体である。なお、情報処理システムは、１又は複数の情報処理装置によって実現されてもよい。

本発明における測定データの異常を検出する方法は、反応過程における測定データそのものではなく該測定データ変化量を利用した判定ロジックを採用している。そのため、基準データが無くても反応過程の異常を検出できるだけでなく、既知の異常な反応過程のパターンに特化しない新たな異常な反応過程の検出にも対応が可能である。

また、吸光度変化量の近似式から算出される値と、吸光度変化量とを比較し、その乖離の程度から異常の有無を判定するため、過去のデータと比較する必要がないだけでなく、係数を比較しなくても歪（いびつ）な形状や外れ値のような反応過程の異常を検出することが可能である。

更に、近似式は反応ごとに求めるため、反応過程のスケールが異なっていても対応が可能である。よって、近似式の係数が測定データの絶対値の違いによる影響を受けたり、近似式の係数が一意的に定まらなかったりして異常の有無を判定ができないといった事態を生ずることがないため、様々な異常な反応を精度よく検出することができる。

よって、特に臨床検査の分野において用いられる自動分析方法および自動分析装置において、各測定結果についてその反応過程の異常の検出の精度を上げることで、分析作業全体の効率向上を図ることが可能となる。

図１は、エンドポイント法による反応過程における測定データの正常な反応過程例である。なお、横軸は測定ポイントを、縦軸は吸光度をあらわす。 図２は、図１に例示した正常な反応過程に、その各測定データから算出された変化量を例示した図である。なお、横軸は測定ポイントを、縦軸は吸光度をあらわす。 図３は、図２で例示した測定データから算出された変化量の推移を例示した図である。なお、横軸は測定データ区間を、縦軸は吸光度変化量をあらわす。 図４は、図３で例示された各測定データから算出された変化量の推移から算出された近似式を、変化量の推移と併せて例示した図である。なお、横軸は測定データ区間を、縦軸は吸光度変化量をあらわす。 図５は、エンドポイント法による反応過程における測定データの異常な反応過程例である。なお、横軸は測定ポイントを、縦軸は吸光度をあらわす。 図６は、図５に例示した異常な反応過程に、その各測定データから算出された変化量を例示した図である。なお、横軸は測定ポイントを、縦軸は吸光度をあらわす。 図７は、図６で例示した各測定データから算出された変化量の推移を例示した図である。なお、横軸は測定データ区間を、縦軸は吸光度変化量をあらわす。 図８は、図７で例示された各測定データから算出された変化量の推移から算出された近似式を、変化量の推移と併せて例示した図である。なお、横軸は測定データ区間を、縦軸は吸光度変化量をあらわす。 図９は、変化量の推移とその推移から算出された近似式、さらに設定された近似式の上下限を例示した図である。なお、横軸は測定データ区間を、縦軸は吸光度変化量をあらわす。 図１０は、変化量の推移から算出された近似式と変化量とで形成される領域を例示した図である。なお、横軸は測定データ区間を、縦軸は吸光度変化量をあらわす。 図１１は、測定データの異常な反応過程を例示する。なお、横軸は測定ポイントを、縦軸は吸光度をあらわす。 図１２は、図１１に例示した異常な反応過程例から算出された変化量の近似式に対する、変化量の上下頻度例である。なお、横軸は測定データ区間を、縦軸は吸光度変化量をあらわす。 図１３は、異常を検出する処理の各工程を例示するフローチャートである。 図１４は、エンドポイント法によるZTTの正常な反応過程例において、吸光度変化量とその変化量の近似式の図に許容幅を併記した図である。なお、横軸は測定データ区間を、縦軸は吸光度変化量をあらわす。 図１５は、吸光度変化量とその変化量の近似式の図に許容幅を併記した図である。なお、横軸は測定データ区間を、縦軸は吸光度変化量をあらわす。 図１６は、項目ZTT検査の異常な反応過程例において、吸光度変化量とその変化量の近似式の図である。なお、横軸は測定データ区間を、縦軸は吸光度変化量をあらわす。 図１７は、レート法によるＣｈＥの正常な反応過程例において、吸光度変化量とその変化量の近似式の図に許容幅を併記した図である。なお、横軸は測定データ区間を、縦軸は吸光度変化量をあらわす。 図１８は、吸光度変化量とその変化量の近似式の図に許容幅を併記した図である。なお、横軸は測定データ区間を、縦軸は吸光度変化量をあらわす。 図１９は、項目ＣｈＥ検査の正常な反応過程例において、吸光度変化量とその変化量の近似式の図である。なお、横軸は測定データ区間を、縦軸は吸光度変化量をあらわす。 図２０は、項目ＣｈＥ検査の異常な反応過程例において、吸光度変化量とその変化量の近似式の図である。なお、横軸は測定データ区間を、縦軸は吸光度変化量をあらわす。 図２１は、実施の形態に係る異常判定装置を例示する。

以下において、自動分析装置を使用した場合の本発明の実施形態について適宜図面を参照しながら詳細に説明するが、利用方法の態様についてはこれに限定されるものではない。

本発明の異常を検出する方法（以下、本発明の方法）は、例えば、臨床検査の分野において用いられる自動分析装置の測定データの異常を検出し精度管理する方法において、使用することができる。なお、本発明の方法を実施することが可能である測定データの異常検出装置も本発明の範囲に含まれる。

自動分析装置とは、例えば、試料分注機構、試薬分注機構、攪拌機構、測光部、反応容器、恒温槽、を備えた装置である。このような自動分析装置は一般に臨床検査用を目的として販売されているが、このような自動測定装置に限定されず、吸光光学系や蛍光光学系のような測定原理に基づいて実施可能な測光部を備えることで反応過程データを取得することができる装置であれば本発明に使用可能である。

また、本発明の方法は、当該自動測定装置により測定される下記の測定法に限定されず、測定データが得られる測定法に広く適用可能である。

また、対象となりうる測定データは該反応過程に限定されるものではなく、Ｘ軸およびＹ軸を使用した二次元のグラフで表され、かつ、その正常パターンが既知のものであれば適用が可能である。

例えば、分析装置の光源の強度の異常を検出することなどが挙げられる。より具体的には、分析装置の光源から発せられる波長ごとの光の明るさを測定したデータを使って、分析装置の光源が正常に作動しているかをチェックする機構として本発明を適用することが可能である。

また、好ましくは、臨床検査分野における測定データの異常を検出することにおいて本発明は使用される。例えば、臨床検査項目において、Ｘ軸およびＹ軸を使用した二次元のグラフで表される反応過程有し、かつ、その反応過程の正常パターンが既知のものであり、その反応過程における測定データが得られる方法であれば、該臨床検査項目（血清学検査、生化学検査、血液学検査など）を問わずに本発明を使用することができる。

上記のような時系列によって変化するデータが得られる検査としては、吸光度を測定する検査、発光量を測定する検査、蛍光量を測定する検査などがあり、吸光度測定の場合は酵素法、紫外部吸光光度分析法、免疫比濁法、酵素免疫測定法、ラテックス凝集比濁法、ラテックス近赤外比濁法などが挙げられ、発光量測定の場合は化学発光免疫測定法、電気化学発光免疫測定法などが利用可能である。対象となる検査はこれらに限定されず、実施の形態に応じて様々な反応過程における測定データが得られる臨床検査項目に本発明を適用することができる。

当該自動分析装置はコンピュータによって制御される形態をとる場合が一般的である。当該コンピュータは、汎用のＰＣ（personal computer）であってもよいし、専用の装置
であってもよい。図２１は、当該コンピュータ１を例示する。当該コンピュータ１は、例えば、そのハードウェア構成として、バス１３に接続される、記憶部１１、制御部１２、入出力部１４等を有する情報処理装置である。

記憶部１１は、制御部１２で実行される処理で利用される各種データ及びプログラムを記憶する（不図示）。記憶部１１は、例えば、ハードディスクによって実現される。記憶部１１は、ＵＳＢメモリ等の記録媒体により実現されてもよい。

なお、記憶部１１が格納する当該各種データ及びプログラムは、ＣＤ（Compact Disc）又はＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の記録媒体から取得されてもよい。また、記憶部１１は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。

制御部１２は、マイクロプロセッサ又はＣＰＵ（Central Processing Unit）等の１又
は複数のプロセッサと、このプロセッサの処理に利用される周辺回路（ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、インタフェース回路等）と、を有する。制御部１２は、記憶部１１に格納されている各種データ及びプログラムを実行することにより、本実施形態におけるコンピュータ１の処理を実現する。ＲＯＭ、ＲＡＭ等は、制御部１２内のプロセッサが取り扱うアドレス空間に配置されているという意味で主記憶装置と呼ばれてもよい。

また、制御部１２は、データ取得部３１及びデータ解析部３２を含む。データ取得部３１及びデータ解析部３２は、例えば、記憶部１１に格納されたプログラム等が制御部１２の周辺回路であるＲＡＭ等に展開され、制御部１２のプロセッサにより実行されることによって実現される。ここで、自動分析装置は、該臨床検査項目に対して検体を測定するための反応部を有し、生化学反応や免疫学的反応などにより、検体の状態に応じた反応から測定データを得る（反応工程）。データ取得部３１は、当該測定データを取得し、データ解析部３２は、当該取得された測定データを解析する（解析工程）。反応工程では、反応過程における測定データが得られる。

入出力部１４は、コンピュータ１の外部に存在する装置とデータの送受信を行うための１又は複数のインタフェースである。入出力部１４は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）ケーブルを接続するためのインタフェース、入力装置及び出力装置等のユーザインタフェースと接続するためのインタフェース、又はＵＳＢ（Universal Serial Bus）等のインタフェースである。

入出力部１４は、例えば、自動分析装置と接続してもよい。また、入出力部１４は、不図示のユーザインタフェース（タッチパネル、テンキー、キーボード、マウス、ディスプレイ等の入出力装置）と接続してもよい。更に、入出力部１４は、ＣＤドライブ、ＤＶＤドライブ等の着脱可能な記録媒体の入出力装置、或いはメモリカード等の不揮発性の可搬
型の記録媒体等の入出力装置と接続してもよい。入出力部１４は、ネットワーク接続を行うインタフェース（通信部）としての機能を有してもよい。

本発明に係る測定データの異常を検出する方法（以下、単に「本発明の方法」とも記載する）は、主に、データ解析部３２において実施される。本発明の方法を実施するデータ解析部３２を有する装置（例えば、コンピュータ１）が本発明の異常検出装置（以下、単に「本発明の装置」とも記載する）に相当する。本発明の装置は、自動分析装置と一体とされて使用することもできるし、自動分析装置とネットワークを介して接続されて使用することもできるし、単独で使用することもできる。以下に詳細な態様と使用例を示すが、これに限定して解釈されるものではない。

本発明の装置を自動分析装置と一体とされて使用するとは、該自動分析装置内に、本発明の方法を実施するデータ解析部３２を有することが挙げられる。個々の自動分析装置の、各反応工程等で起こる異常を経時的に検出することができるので好ましい。

本発明の装置を自動分析装置とネットワークを介して接続されて使用するとは、該自動分析装置と本発明の装置をネットワークを介して接続して使用することが挙げられる。複数の自動分析装置の、各反応工程等で起こる異常を同時に経時的に検出することができたり、本発明の方法が備えられていない自動分析装置においても、各反応工程等で起こる異常を経時的に検出することができたりするので好ましい。

本発明の装置を単独で使用するとは、様々な自動分析装置（本発明の方法が備えられている装置及び備えられていない装置）と独立して本発明の装置を使用することが挙げられる。自動分析装置で取得されたデータを、適宜解析して、各反応工程等で起こった異常を検出することができたりするので好ましい。

以下、当業者により十分に理解されていると考えられるが、本発明の解説を促進するため、用語の定義を記載する。

反応過程とは、測定開始点から測定終了点までの、反応の変化を表すものである。例えば、一定速度で複数回測定されたデータの集合を意味し、具体的には、吸光度を利用した臨床検査項目の測定法においては、反応容器が光度計の光軸を横切る瞬間に得られた断続的な吸光度の集合や、光を照射された物質がそのエネルギーを一旦吸収した後の発光を測定した蛍光強度の集合などが挙げられる。

測定データとは、検出器で測定された測定データである。

変化量とは、連続する２つの測定ポイント間において、測定データが増加あるいは減少した量をいう。例えば反応過程によって得られた吸光度を測定データとして利用した場合には、連続する２つの測定ポイント間における吸光度が増加或いは減少した量をあらわす。

決定係数（Ｒ²）とは、変化量から算出された近似式のあてはまりの良さの尺度として
利用され、近似式の確からしさをあらわす。

以下において本発明の方法を、測定データとして反応過程における吸光度の値を使用することを例として、図１３に沿って、測定データに基づく異常を検出する方法の具体的な実施態様、すなわち異常判定ロジックについて説明をする。

本発明の異常判定ロジックは、正常反応時の反応過程は滑らかに増加あるいは減少する
ため、測定データに異常がある場合は、その滑らかでない部分が吸光度変化量の推移に顕著に現れる、という事実に基づくものである。なお、以下の処理は、上記コンピュータ１の制御部１２（データ解析部３２）の処理として説明可能である。

本態様の測定データに基づく異常判定ロジックにおいては、まず範囲指定ステップ（Ｓ１００）において、異常の判定に使用する測定データの使用範囲が設定される。異常の判定をしたいデータの範囲について、好適な数や頻度の測定データが取込まれるように設定される。

設定する範囲については、当業者であれば検査項目毎に反応過程を考慮し、適宜選択して設定することができる。例えば、反応の立ち上がりにおいて、測定データの急激な変化が見られる場合には、当該部分については除外をして設定をすることができる。

解析に使用する測定データ数は多い方がその異常を精度良く判定できるので好ましいが、当業者であれば、適宜好適な数を設定することができる。例えば、臨床検査分野における一般的な検査項目の反応過程であれば、測定開始時から測定終了時の間で１〜５０ポイントや２６〜４８ポイント等を取得することが挙げられる。

次に、測定データの取込ステップ（Ｓ１０１）において、指定した範囲内における測定データの取込が行われる。測定データとしては、解析可能な数値データであれば良い。例えば、測光部で測定される光の種類としては、目的物質の濃度により吸光度が異なることを利用した吸光光度法に加えて、光を照射された物質がそのエネルギーを一旦吸収した後に発光した蛍光強度を利用した蛍光光度法などがあげられるが、上記のような原理に基いて測定が実施可能な測光部によって取得された測定データであれば使用可能である。本願においては吸光度を例に説明を行うが、本発明の範囲はこれに限定されない。

吸光度は時間の経過と共に複数回測定されるが、測定された全データのうち前工程Ｓ１００において指定された、異常判定に使用する指定範囲の吸光度が取り込まれる（Ｓ１０２）。

測定データの取り込みは、自動分析装置の反応工程中に経時的に取り込まれても良いし、反応工程終了後、あるいは独立して取り込まれても良い。取り込まれた測定データは、反応過程ごとに本発明の異常の検出方法により解析される。取り込まれた測定データがそのまま使用できない場合には、実施の形態に応じて、適宜、任意の方法に従って補正して解析に利用することができる。例えば、測定データが負の値を含むものであった場合、一定の値を加算して、全ての測定データを正の値とすること等が挙げられる。

ここで、様々な反応の形態において、反応過程における測定データを利用した近似式の求め方を例示する。

図１−４は、正常反応時における反応過程とその吸光度変化量、及び吸光度変化量から算出された近似式、図５−９は、異常反応時における反応過程とその吸光度変化量、及び吸光度変化量から算出された近似式を例示する。なお、図１、図２、図５、図６において横軸は測定ポイントを、縦軸は吸光度をあらわし、図３−図４、図７−９において横軸は測定データ区間を、縦軸は吸光度変化量をあらわす。

エンドポイント法とは、目的成分と試薬を反応させて全てを生成物に変化させた後に、吸光度の変化総量を測定して目的成分を測定する方法である。一方、レート法とは、目的成分と試薬を反応させて、その反応が進行している時の速度を単位時間当たりの吸光度変化量として測定し、目的成分を測定する方法である。以下、本願におけるエンドポイント
法の反応過程は、反応工程が正常に進行した際に吸光度が増加し続ける場合を例に説明するが、反応工程が正常に進行した際に吸光度が減少し続ける場合にも同様に適用することができ、本発明の範囲はこれに限定されるものではない。

まず、図１及び図５に示すように、反応過程における吸光度が測定される。

図１は、反応工程が正常に進行したエンドポイント法の反応過程の例を示す。図１のように、エンドポイント法において正常に反応が進行した場合にはその吸光度は増加し続けるが、その吸光度の増加は反応初期において最も多く見られる。反応が進行するにつれてプラトー状態に近づくため、吸光度の増加は減少していく。そのため、反応開始から終了までの各測定ポイントにおける吸光度は、滑らかなカーブを描く。

図５は、反応工程が正常に進行しなかったエンドポイント法の反応過程の例である。正常に反応が進行しなかった場合にも、吸光度の増加は反応初期において最も多く見られる。反応が進行するにつれて吸光度がプラトー状態に近づく傾向は見られるものの、それまでの各測定ポイントでは吸光度が増加だけでなく減少する場合が観察される。よって、反応開始から終了までの各測定ポイントにおける吸光度は、滑らかなカーブではなく、凹凸のある形状となる。

次に、予め範囲設定ステップで設定された範囲において、各測定ポイント間における反応過程における測定データ変化量が求められる。例えば、測定データが吸光度の場合は、吸光度変化量が求められる。該吸光度変化量の算出は、例えば、ｙ（ｄｘ）＝ｙ（ｘ＋１）−ｙ（ｘ）によって算出される。

図２、図３、図６、図７に示すように吸光度変化量が認められる。

図２は、図１に例示した反応工程が正常に進行したエンドポイント法において、測定データと各測定ポイント間における差分、すなわち吸光度変化量を示した図である。このように、正常に反応が進行した場合には吸光度は増加し続け、また、滑らかなカーブを描くためその変化量も反応初期が最も大きく、反応が進行するにつれてその変化量は小さくなる。

図３は、図１で例示した反応工程が正常に進行したエンドポイント法において、図２にて例示した吸光度変化量をグラフとして表わしたものである。このように、正常に反応が進行した場合には吸光度は増加し続け、また、滑らかなカーブを描くためその変化量も反応初期が最も大きく、反応が進行するにつれてその変化量は小さくなる。よって、正常に進行した反応の場合には、吸光度変化量も滑らかなカーブを描く。

一方、図６は、図５で例示した反応工程が正常に進行しなかったエンドポイント法において、反応過程における測定データと各測定ポイント間における差分、すなわち吸光度変化量を示した図である。このように、正常に反応が進行しなかった場合においても、反応初期において最も吸光度の増加が見られ、反応が進行するにつれてその増加はプラトー状態に近づく傾向が見られるが、その吸光度は増加だけでなく減少する場合も観察される。よって、反応開始から終了までの各測定ポイント間における吸光度変化量は、増加する場合と減少する場合とが存在する。

図７は、図５で例示した反応工程が正常に進行しなかったエンドポイント法において、図６にて示した吸光度変化量をグラフとして表わしたものである。正常に反応が進行しなかった場合においても、反応初期において最も吸光度の増加が見られ、反応が進行するにつれてその増加はプラトー状態に近づく傾向は見られるが、その吸光度は増加だけでなく
減少する場合も観察される。また、反応開始から終了までの各測定ポイント間における吸光度変化量は、増加する場合と減少する場合とが存在する。したがって、反応開始から終了までの各測定ポイント間における吸光度変化量は滑らかな曲線を描かず、部分的に増加・減少を示す箇所が混在したグラフとなる。

そこで、近似式の算出ステップ（Ｓ１０３）において、測定データ変化量（例えば、吸光度変化量）に基づいて近似式が算出され、近似式の決定係数（Ｒ²）や各種パラメータ
係数が取得される。

図４、図８に吸光度変化量から算出された近似式及び吸光度変化量を重ねて示す。

図４は、反応工程が正常に進行したエンドポイント法において、図３で示された測定ポイント間における吸光度変化量について、その各測定ポイント間の吸光度変化量から算出された近似式を併せて記載した図である。正常に反応が進行した場合には、算出された近似式のグラフの形状は吸光度変化量のグラフの形状と近い形状を示す。

一方、図８は、反応工程が正常に進行しなかったエンドポイント法において、図７で示された測定ポイント間における吸光度変化量について、その各測定ポイント間の吸光度変化量から算出された近似式のグラフを併せて記載した図である。測定反応が正常に進行しなかった場合には、算出された近似式のグラフの形状は、吸光度変化量のグラフの形状と部分的に形状が異なる箇所が混在する。

ここで近似式とは、上記指定範囲内における測定データについて異常を検出するために用いることができる式を意味し、指定範囲内において、その測定データ変化量（例えば、反応過程データ変化量、好ましくは、吸光度変化量である）の値に近い値を算出する式であればよい。近似式を算出する方法としては、補間多項式、最小二乗法など、当業者であれば適宜選択して実施することができる。特に好ましくは、最小二乗法を使用して近似式を算出されることが望ましい。

以下に、近似式を求める一例を示すが、近似式の算出方法については上述したとおり、これに限定されるものではない。

ここで、ｘは測定データ区間を、ｌｎは自然対数、ｙは測定データ区間xにおける測定
値の変化量を、ａおよびｂはそれぞれ係数を示し、これらの係数 ａ、ｂ及び、式の近似
具合の確からしさを表す決定係数（Ｒ²）を算出する。また、本文中で式を示す場合には
、“×”に代えて“*”を乗算を表わす記号とする。

正常な反応過程は滑らかに増加あるいは減少するため、その変化量も単純増加あるいは減少し、（数１）に一致すると考えられる。一方で、異常な反応過程では吸光度変化量が単純増加あるいは単純減少する傾向から外れるため、近似式に一致しない部分が見出される。

ここではエンドポイント法において吸光度が増加し続ける反応過程を例にして説明したが、吸光度が減少する反応過程である場合はもちろん、レート法における反応過程についても同様に、過度な試行錯誤なく上述した方法を適用することが可能である。

次に、判定値の算出ステップ（Ｓ１０４）では、異常判定に使用する判定値の算出が行われる。そして、異常判定ステップ（Ｓ１０５）では、算出された判定値に基づいて、測定データが異常であるか否かの判定が行われる。測定データの異常の有無は、測定データ変化量とその測定データ変化量から求めた近似式との乖離の程度をもとに判定される。当業者であれば、適宜、好適な判定方法を選択し実施することができる。詳しくは、後述する。

次に、異常判定ステップの結果に基づいて、判定結果の通知が行われる（Ｓ１０６）。具体的な判定結果の通知ステップとしては、解析部から異常判定ステップで得られた正常、異常の判定結果が出力される。通知内容としては、少なくとも、反応過程に異常があった検体を特定可能な番号が挙げられ、更に、検査項目、日付、異常が発生した測定ポイント、判定精度を示す事項等の情報なども挙げられる。当業者であれば、実施形態に併せて、通知内容を適宜選択して実施することができる。例えば、各実施の態様１−４において述べる通知内容等が挙げられる。

出力の手段としては、公知の手法を使用することができるが、例えば、コンピューターの画面上に表示させる場合、紙媒体で出力して異常を知らせる場合などが挙げられる。通知する手段は通知内容を示すことができる手段であれば特に限定されず、当業者であれば適宜選択して実施することができる。

判定結果の出力方法は、測定に関わるどのような異常を検出するかにより、様々な方法を用いることが可能である。

本発明の測定データの異常の有無を判定する手法及び判定結果の通知方法として、吸光度変化量を利用した例を以下に列挙するが、これらを単独あるいは可能な限り組み合わせて実施しても良く、また、本発明の範囲はこれらに限定されるものではない。

（実施の態様１）
実施の態様１では、変化量の近似式を基底とした上下限値からの変化量の逸脱により、異常判定する例を示す。

吸光度変化量に基づいて近似式を算出し、近似式に対して許容値を考慮して判定値として上限値及び／又は下限値で囲まれる許容範囲を設定し、例えば、変化量がその許容範囲を越えた場合に異常と判定する。許容値の例としては、測定データに対する割合などが考えられ、例えば、測定データの平均値×項目ごとの定数値で表わされる。当業者であれば各項目に応じて、臨床検体を使用して得られた正常反応を示す反応過程と異常反応を示す反応過程における測定データから、過度な試行錯誤なく、当該定数値を適宜決定することができる。例えば、ＣｈＥ（Cholinesterase）の場合には１．００％、ＺＴＴ（zinc sulfate turbidity test）の場合には３．００％、γ−ＧＴ（Gamma-glutamyl transｆeｒase）の場合には０．５０〜５．００％を使用することができる。

次に、異常判定ステップの結果に基づいて、（１）異常が有ると判定した測定データを特定する番号、（２）近似式の係数（ａ、ｂ）及び、決定係数（Ｒ²）、（３）各測定ポ
イント間における上下限値、（４）異常が有ると判定した箇所（何ポイント目で異常が発生したか）、（５）上限下限のどちらか（上限を越えたか、下限を下回ったか）、（６）異常があると判定した回数等、を通知する。

図８は、異常な反応過程における、吸光度変化量とその近似式をあらわしたものである。また、図９は、本発明によって異常の有無を判定する際に設定された、上限値、下限値を併記したものである。

（実施の態様２）
実施の態様２では、変化量の近似式と変化量とで囲まれた領域の大きさに基づいて、測定データの異常を判定する例を示す。

実施の態様２に係る方法は、吸光度変化量に基づいて近似式を算出し、該吸光度の変化量及び該近似式で囲まれた領域値（Ｓ）を算出し、当該領域値（Ｓ）に対して判定値として設定された許容値（許容領域値）を当該領域値（Ｓ）が越えた場合に異常と判定する方法である。領域値（Ｓ）は、積分法などに従って求めることができる。

許容領域値の例としては、測定データに対する割合などが考えられ、例えば、測定データの絶対値の最大値×項目ごとの定数値で表わされる。当業者であれば各項目に応じて、臨床検体を使用して得られた正常反応を示す反応過程と異常反応を示す反応過程における測定データから、過度な試行錯誤なく、当該定数値を適宜決定することができる。例えば、ＣｈＥの場合には０．７０％、ＺＴＴの場合には４．００〜５．００％、γ−ＧＴの場合には０．６５〜９．００％を使用することができる。

次に、異常判定ステップの結果に基づいて、（１）異常が有ると判定したデータを特定する番号、（２）近似式の係数（ａ、ｂ）及び、決定係数（Ｒ²）、（３）領域（Ｓ）と
領域許容値等、を通知する。

図８は、異常な反応過程における、吸光度変化量とその近似式をあらわしたものである。図１０は本発明によって異常の有無を判定する近似式と変化量によって囲まれた領域を表わした概念図である。なお、図８、図１０ともに横軸は測定データ区間を、縦軸は吸光度変化量をあらわす。

（実施の態様３）
実施の態様３では、変化量の近似式の決定係数(確からしさ)に基づいて設定された許容値で測定データの異常を判定する例を示す。

吸光度変化量に対する近似式の確からしさをあらわす近似式の決定係数（Ｒ²）を利用
することで、各反応の特徴に合わせて動的に変動させた許容値を判定値として使用することが可能である。

すなわち、近似式の決定係数（Ｒ²）が悪い場合には、反応全体を通して吸光度変化量
が滑らかに増加あるいは減少をしていないと考えられる。そのため、決定係数（Ｒ²）に
応じて許容値を大きく設定することにより、必要以上に異常が有ると判定しないことが可能となり、全体を通して特に異常が有るデータに対してのみ異常が有ると認識できる。

また、近似式の決定係数（Ｒ²）が良い場合には、反応全体を通して、変化量が滑らか
に増加あるいは減少をしていると考えられる。そのため、決定係数（Ｒ²）に応じて許容
値を小さく設定することにより、より微細な異常も判定することが可能となる。

吸光度変化量に基づいて近似式及び決定係数（Ｒ²）を算出し、実施の態様１と同様に
、近似式に対して許容値を考慮して上限値及び／又は下限値で囲まれる許容範囲と許容値（ここでは一次許容値と言う）を設定する。次に、決定係数（Ｒ²）に応じて、前記一次
許容値の調整を行い、判定に使用する二次許容値を求める。例えば、一般的に相関が良いと判断される決定係数（Ｒ²）＝０．７を基準として、０．７を上回った場合には、決定
係数（Ｒ²）との差分（１−決定係数）を乗算、または下回った場合には、決定係数（Ｒ²）の逆数を乗算することが挙げられる。この調整された一次許容値（二次許容値）から求
められた許容範囲を、例えば、変化量が越えた場合に異常と判定する。

次に、異常判定ステップの結果に基づいて、（１）異常が有ると判定した測定データを特定する番号、（２）近似式の係数（ａ、ｂ）及び、決定係数（Ｒ²）、（３）各測定ポ
イント間における上下限値、（４）異常が有ると判定した箇所（何ポイント目で異常が発生したか）、（５）上限下限のどちらか（上限を越えたか、下限を下回ったか）、（６）異常があると判定した回数等、を通知する。

（実施の態様４）
実施の態様４では、変化量の近似式を基底とした、上側、下側の入替り頻度を使用した異常判定の例を示す。

吸光度変化量に基づいて近似式を算出し、反応過程において吸光度変化量が近似式を跨いで上側あるいは下側に移動した頻度に対して判定値として回数許容値を設定する。回数許容値の例としては、吸光度変化量を求めたポイント数に対する割合などが考えられる。吸光度変化量の移動頻度が回数許容値を越えた場合に、測定データは異常が有ると判定される。

例えば、回数許容値は以下のように算出することができる。まず、反応過程において吸光度変化量がその近似式を跨いだ回数（Ｃ）を算出する。次に、近似式の決定係数（Ｒ²
）等を勘案し、回数許容値を算出する。回数許容値は、吸光度変化量を求めたポイント数×定数×決定係数（Ｒ²）で設定される。該定数値は、当業者であれば各項目に応じて、
臨床検体を使用して得られた正常反応を示す反応過程と異常反応を示す反応過程における測定データから、過度な試行錯誤なく、適宜決定することができる。

次に、異常判定ステップの結果に基づいて,（１）異常が有ると判定したデータを特定
する番号、（２）近似式の係数（ａ、ｂ）及び、決定係数（Ｒ²）、（３）回数（Ｃ）と
回数許容値等、とを通知する。

図１１は、異常な反応過程の例を示す。図１２は、図１１に示した異常な反応過程から算出された吸光度変化量とその近似式に対する、吸光度変化量の上下頻度例である。なお、図１１において横軸は測定ポイントを、縦軸は吸光度をあらわし、図１２においては横軸は測定データ区間を、縦軸は吸光度変化量をあらわす。

以下に、実施例を挙げて本発明をより詳細に説明するが、本実施例は本発明を単に例示するものにすぎず、本発明の範囲はこれらの実施例に限定されるものではない。本発明の精神から離れることなく、いかなる変更、改良または改変を加えることができることは当業者には自明である。

［実施例１：変化量の近似式を基底とした上下限値からの変化量の逸脱を利用した判定（エンドポイント法）］
本願発明の効果を検証するために、硫酸亜鉛混濁試験（ＺＴＴ）についてエンドポイント法による測定を行った。測定試薬には、ＺＴＴ測定用試薬であるＺＴＴ−ＨＲ ワコー
（和光純薬工業株式会社）を、自動分析装置としては７７００型日立自動分析装置（株式会社日立ハイテクノロジーズ）を、試料としては患者から採取された血清検体を使用して測定を実施した。異常を検出しなかった例（正常例）と異常を検出した例を示す。

（１−１）正常な反応過程例
検体の測定終了後、ＺＴＴの項目について予め設定した範囲である、測光ポイント３〜
２４の測定データを取り込んだ。この範囲における吸光度変化量として、指定範囲における各ポイント間のｙ（ｄｘ）＝ｙ（ｘ＋１）−ｙ（ｘ）を算出した。次に、算出された吸光度変化量に基づいて近似式ｙ＝ａ*ｌｎ(ｘ)＋ｂのパラメータ係数を算出したところ、
近似式はｙ＝−１７．２８４ｌｎ（ｘ）＋５６．５８９であり、決定係数（Ｒ²）はＲ²＝０．９８４７であった。図１４に、測定データから算出した吸光度変化量とその変化量の近似式の図に許容幅を併記して示す。なお、図１４における“△”が各点における上限値を示す。また、図１４における“□”が各点における下限値を示す。図１５、１７、及び、１８についても同様である。図１４において、横軸は測定データ区間を、縦軸は吸光度変化量をあらわす。また、あらかじめ設定された測光ポイント３〜４の区間における吸光度変化量を測定データ区間の開始点（区間１）として全体をプロットした。定数は３．００％を設定した。許容値は、測定データに対する割合から算出し、測定データの平均値に定数３．００％をかけあわせた。更に、ＺＴＴ項目の決定係数（Ｒ²）が０．７を上回り
相関がよいと判断されたため、決定係数（Ｒ²）との差分（１−決定係数（Ｒ²））をかけあわせて許容値幅は±１６．７６７と算出された。この結果、測定データから算出された吸光度変化量は、いずれの測定データにおいても許容幅の上下限を超えることはなかったことから、反応過程の異常は検出されなかった。

（１−２）異常な反応過程例
一方、ＺＴＴの異常な反応過程を示した測定データにおいて、（１−１）と同様して異常の有無を判定した。近似式と決定係数（Ｒ²）を算出したところ、近似式はｙ＝−９．
８５７７ｌｎ（ｘ）＋３５．３５であり、決定係数（Ｒ²）はＲ²＝０．２８６であった。更に、決定係数（Ｒ²）が０．７を下回り、相関が悪いと判断されたため、測定データの
平均値に定数３．００％をかけあわせたものに、更に、決定係数（Ｒ²）の逆数をかけあ
わせて許容値幅は４０．４７５と算出された。図１５に、測定データから算出された吸光度変化量とその変化量の近似式の図に許容幅を併記して示す。図１５において、横軸は測定データ区間を、縦軸は吸光度変化量をあらわす。また、あらかじめ設定された測光ポイント３〜２４の区間に関わらず、測定データ区間の開始点は１として異常判定に使用した。この結果、指定された範囲の後半の測光ポイント２１付近において、測定データから算出された吸光度変化量が、前記許容値幅を超えたことから、反応過程の異常が検出された。

［実施例２：変化量の近似式と変化量とで囲まれた領域の大きさを利用した判定（エンドポイント法）］
本願発明の効果を検証するために、硫酸亜鉛混濁試験（ZTT）についてエンドポイント
法による測定を行った。測定データを得る工程は、実施例１と同様にして実施した。
（２−１）正常な反応過程例
実施例１と同様にして、ＺＴＴの項目について予め設定した範囲である、測光ポイント３〜２４の測定データを取り込んだ。この範囲における吸光度変化量として、指定範囲における各ポイント間のｙ（ｄｘ）＝ｙ（ｘ＋１）−ｙ（ｘ）を算出した。次に、算出された吸光度変化量に基づいて、近似式ｙ＝ａ*ｌｎ（ｘ）＋ｂのパラメータ係数を算出した
ところ、近似式はｙ＝−１７．２８４ｌｎ（ｘ）＋５６．５８９であり、決定係数（Ｒ²
）はＲ²＝０．９８４７であった。図１４に、測定データから算出した吸光度変化量とそ
の変化量の近似式の図に許容幅を併記した図である。この時、吸光度変化量と近似式とで囲まれる領域値（Ｓ）を公知の方法に従って算出したところ、２５．８６９であった。定数（％）は、５．００％とした。ここで許容領域値を、測定データの絶対値の最大値に定数５．００％をかけあわせて算出したところ、１１８．２９０であった。この結果、測定データから算出された領域値（Ｓ）は許容領域値を超えなかったため、反応過程の異常は検出されなかった。

（２−２）異常な反応過程例
一方、ZTTの異常な反応過程を示した測定データにおいて、（２−１）と同様して異常
の有無を判定した。まず、近似式と決定係数を算出したところ、近似式はｙ＝−１８．８６１ｌｎ（ｘ）＋５１．６１５であり、決定係数（Ｒ²）はＲ²＝０．５４３１であった。図１６に、測定データから算出された吸光度変化量とその変化量の近似式の図を示す。図１６において、横軸は測定データ区間を、縦軸は吸光度変化量をあらわす。また、あらかじめ設定された測光ポイント３〜２４の区間に関わらず、測定データ区間の開始点は１として異常判定に使用した。この時、吸光度変化量と近似式とで囲まれる領域値（Ｓ）を公知の方法に従って算出したところ、１７３．５０１であった。また、許容領域値は、測定データの絶対値の最大値に定数５．００％をかけあわせて算出したところ、１０６．１５０が算出された。この結果、測定データから算出された領域値（Ｓ）は許容領域値を超えたため、反応過程の異常が検出された。

［実施例３：変化量の近似式を基底とした上下限値からの変化量の逸脱を利用した判定（レート法）］
レート法による反応過程について、本願発明の効果を検証するために、コリンエステラーゼ（ＣｈＥ）の測定を行った。測定試薬には、ＣｈＥ−ＣＬ（株式会社 セロテック）
を使用した以外は実施例１と同様に行った。

（３−１）正常な反応過程例
検体の測定終了後、ＣｈＥの項目について予め設定した範囲である、測光ポイント２６〜５０の測定データを取り込んだ。この範囲における吸光度変化量として、指定範囲における各ポイント間のｙ（ｄｘ）＝ｙ（ｘ＋１）−ｙ（ｘ）を算出した。次に、算出された吸光度変化量に基づいて、近似式ｙ＝ａ*ｌｎ（ｘ）＋ｂのパラメータ係数を算出したとこ
ろ、反応過程における近似式はｙ＝−４．７６０６ｌｎ（ｘ）−９６．７５８であり、決定係数（Ｒ²）はＲ²＝０．６７０４であった。図１７に、測定データから求めた吸光度変化量とその変化量の近似式の図に許容幅を併記して示す。図１７において、横軸は測定データ区間を、縦軸は吸光度変化量をあらわす。また、あらかじめ設定された測光ポイント２６〜５０の区間に関わらず、測定データ区間の開始点は１として異常判定に使用した。定数は１．００％を設定した。許容値は、測定データに対する割合から算出し、許容値幅は、測定データの平均値に定数１．０をかけあわせて±５４．５５７と算出された。この結果、測定データから算出された吸光度変化量はいずれの測定データにおいても許容幅の上下限を超えることはなかったことから、反応過程の異常は検出されなかった。

（３−２）異常な反応過程例
一方、ＣｈＥの異常な反応過程を示した測定データにおいて、（３−１）と同様して異常の有無を判定した。まず、近似式と決定係数（Ｒ²）を算出したところ、近似式はｙ＝
−５．４１３４ｌｎ（ｘ）−９０．３９３であり、決定係数（Ｒ²）はＲ²＝０．０４９１であった。図１８に、測定データから求めた吸光度変化量とその変化量の近似式の図に許容幅を併記して示す。図１８において、横軸は測定データ区間を、縦軸は吸光度変化量をあらわす。また、あらかじめ設定された測光ポイント２６〜５０の区間に関わらず、測定データ区間の開始点は１として異常判定に使用した。許容値は、測定データに対する割合から算出し、許容値幅は、測定データの平均値に定数１．００％をかけあわせて±５５．５８９と算出された。この結果、測光ポイント３９付近において、測定データから算出された吸光度変化量が許容幅の下限を超えたことから、反応過程の異常が検出された。

［実施例４：変化量の近似式と変化量とで囲まれた領域の大きさを利用した判定（レート法）］
本願発明の効果を検証するために、コリンエステラーゼ（ＣｈＥ）の測定を行った。測定値を得る工程は、実施例１と同様にして実施した。

（４−１）正常な反応過程例
検体の測定終了後、ＣｈＥの項目について予め設定した範囲である、測光ポイント２６〜５０の測定データを取り込んだ。この範囲における吸光度変化量として、指定範囲における各ポイント間のｙ（ｄｘ）＝ｙ（ｘ＋１）−ｙ（ｘ）を算出した。次に、算出された吸光度変化量に基づいて、近似式ｙ＝ａ*ｌｎ（ｘ）＋ｂのパラメータ係数を算出したと
ころ、近似式はｙ＝１．６４３５ｌｎ（ｘ）−１６．６２７であり、決定係数（Ｒ²）は
Ｒ²＝０．３９２７であった。図１９に、測定データから算出した吸光度変化量とその変
化量の近似式の図を示す。図１９において、横軸は測定データ区間を、縦軸は吸光度変化量をあらわす。また、あらかじめ設定された測光ポイント２６〜５０の区間に関わらず、測定データ区間の開始点は１として異常判定に使用した。定数は０．７０％を設定した。吸光度変化量と近似式とで囲まれる領域値（Ｓ）を公知の方法に従って算出したところ、２４．３４０であった。許容領域値を、測定データの絶対値の最大値に定数（％）０．７０をかけあわせて算出したところ、２１６．１３９であった。この結果、測定データから算出された領域値（Ｓ）は許容領域値を超えなかったため、反応過程の異常は検出されなかった。

（４−２）異常な反応過程例
一方、ＣｈＥの異常な反応過程を示した測定データにおいて、（３−１）と同様して異常の有無を判定した。まず、同様に近似式と決定係数を算出したところ、近似式はｙ＝０．１２５８ｌｎ（ｘ）−０．３２８８であり、決定係数（Ｒ²）はＲ²＝０．００６２であった。吸光度変化量と近似式とで囲まれる領域値（Ｓ）を算出したところ、１８．５９０であった。図２０に、測定データから求めた吸光度変化量とその変化量の近似式の図を示す。図２０において、横軸は測定データ区間を、縦軸は吸光度変化量をあらわす。また、あらかじめ設定された測光ポイント２６〜５０の区間に関わらず、測定データ区間の開始点は１として異常判定に使用した。許容領域値を測定データの絶対値の最大値に定数０．７０％をかけあわせて算出したところ、１４．８４８であった。この結果、測定データから算出された領域値（Ｓ）が許容領域値を超えたため、反応過程の異常が検出された。

本発明は、主に臨床検査の現場において使用可能であり、従来の評価方法では不可能であった、検体ごとの測定結果に信頼性を与える新しい評価基準となり得るものである。よって、更に精度の高い臨床検査結果を提供することを可能とするものである。また、本発明によって分析作業全体の効率向上を図ることが可能である。

１…コンピュータ、
１１…記憶部、１２…制御部、１３…バス、１４…入出力部
３１…データ取得部、３２…データ解析部

Claims (13)

1. （ａ）指定された期間における、測定開始点と測定終了点までの各測定ポイント間の測定データ変化量を求める工程、
   （ｂ）当該測定データ変化量から近似式を算出する工程、
   （ｃ）（ｂ）で算出された近似式から判定値の設定を行う工程、及び、
   （ｄ）(c)で設定された近似式の判定値に基づいて、異常の有無を判定する工程、
   を含む測定データの異常を検出する方法。
2. 前記工程（ｃ）における前記判定値が、測定データに対する割合から算出される、請求項1に記載の測定データの異常を検出する方法。
3. 前記工程（ｃ）における前記判定値が、測定データ変化量から算出された前記近似式の決定係数の値に応じて設定された許容幅から決定される、請求項１又は２に記載の測定データの異常を検出する方法。
4. 前記工程（ｃ）における前記判定値が、測定データ変化量から算出された前記近似式の決定係数により変動する許容値である、請求項２又は３に記載の測定データの異常を検出する方法。
5. 前記工程（ｃ）において設定される前記判定値が、測定データ全体に対する割合から算出した上限許容値及び／または下限許容値である、請求項４に記載の測定データの異常を検出する方法。
6. 前記工程（ｃ）において設定される前記判定値が面積であらわされる面積許容値である、請求項５に記載の測定データの異常を検出する方法。
7. 前記工程（ｃ）において設定される前記面積許容値が、測定データ変化量と近似式とで囲まれた面積をもとに算出される、請求項６に記載の測定データの異常を検出する方法。
8. 前記工程（ｃ）における前記判定値が測定データ変化量の測定ポイント数に対する割合から求められる回数許容値である、請求項４に記載の測定データの異常を検出する方法。
9. 前記工程（ｃ）における前記判定値の算出が、測定データ変化量の測定ポイント数に対する割合から求められ、
   測定データ変化量から算出された近似式に対して、回数許容値と当該測定データ変化量の値が近似式を跨いで入替った回数（Ｃ）を比較し、回数（Ｃ）が回数許容値を越えた場合に異常を検出する、
   請求項８に記載の測定データの異常を検出する方法。
10. 測定データが吸光度である、請求項１乃至９のいずれか１項に記載の測定データの異常を検出する方法。
11. 前記近似式が以下の式（１）であらわされる、請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の測定データの異常を検出する方法。
    

    

    ・・・・（１）
    ただし、ｘは測定データ区間を、ｌｎは自然対数、ｙは測定データ区間xにおける測定
    値の変化量を、ａおよびｂはそれぞれ係数を示す。
12. （ａ）測定データを取得する手段、
    （ｂ）指定された期間における、測定開始点と測定終了点までの各測定ポイント間の測定データ変化量を求める手段、
    （ｃ）当該測定データ変化量から近似式を算出する手段、
    （ｄ）（ｂ）で算出された近似式から判定値の設定を行う手段、及び、
    （ｅ）（ｃ）で算出された近似式の判定値に基づいて、異常の有無を判定する手段、
    を備える測定データの異常検出装置。
13. （ａ）指定された期間における、測定開始点と測定終了点までの各測定ポイント間の測定データ変化量を求める手段、
    （ｂ）当該測定データ変化量から近似式を算出する手段、
    （ｃ）（ｂ）で算出された近似式から判定値の設定を行う手段、及び、
    （ｄ）（ｃ）上記ステップで算出された近似式の判定値に基づいて、異常の有無を判定する手段、
    を備える測定データの異常検出装置。

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