JP2018136262A - Particle detector and particle detection method - Google Patents
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Landscapes
- Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
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- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
Abstract
Description
本発明は検査技術に関し、粒子検出装置及び粒子検出方法に関する。 The present invention relates to an inspection technique, and relates to a particle detection apparatus and a particle detection method.
光学式の粒子検出装置は、例えば、流体を吸引し、吸引した流体に光を照射する。流体に生物粒子や非生物粒子が含まれていると、光を照射された粒子が自家蛍光を含む蛍光を発したり、粒子において散乱光が生じたりする。そのため、蛍光や散乱光を検出することにより、流体に含まれる生物粒子や非生物粒子の数や大きさ等を迅速に検出することが可能である（例えば、非特許文献１から３参照。）。 The optical particle detection device, for example, sucks a fluid and irradiates the sucked fluid with light. When the fluid contains biological particles or non-biological particles, the particles irradiated with light emit fluorescence including autofluorescence, or scattered light is generated in the particles. Therefore, it is possible to quickly detect the number and size of biological particles and non-biological particles contained in the fluid by detecting fluorescence and scattered light (for example, see Non-Patent Documents 1 to 3). .
生物粒子と非生物粒子の両方が蛍光を発する場合、検出した粒子が、生物粒子であるか、あるいは非生物粒子であるか、を判別することが困難である場合がある。これに対し、レーザ誘起蛍光法により、生物粒子と非生物粒子とを識別する方法（例えば、非特許文献４参照。）が提案されている。また、加熱処理を含む殺傷処理による蛍光強度の変化の有無により、生物粒子と非生物粒子とを識別する方法（例えば、特許文献１から３参照。）が提案されている。 When both biological particles and non-biological particles emit fluorescence, it may be difficult to determine whether the detected particles are biological particles or non-biological particles. On the other hand, a method for discriminating biological particles from non-biological particles by a laser-induced fluorescence method (for example, see Non-Patent Document 4) has been proposed. In addition, a method for discriminating biological particles from non-biological particles based on the presence or absence of changes in fluorescence intensity due to killing treatment including heat treatment (for example, see Patent Documents 1 to 3) has been proposed.
本発明は、粒子に占める生物粒子の数を精度よく検出可能な粒子検出装置及び粒子検出方法を提供することを目的の一つとする。 An object of the present invention is to provide a particle detection apparatus and a particle detection method that can accurately detect the number of biological particles in a particle.
本発明の態様によれば、複数の粒子のそれぞれが発した蛍光の強度に基づき、蛍光の強度の第１測定分布を算出し、殺傷処理をされた複数の粒子のそれぞれが発した蛍光の強度に基づき、蛍光の強度の第２測定分布を算出する分布算出部と、第１測定分布が、生物粒子による第１生物粒子分布と、非生物粒子による非生物粒子分布と、の混合分布であるとみなし、第２測定分布が、処理された生物粒子による第２生物粒子分布と、非生物粒子による非生物粒子分布と、の混合分布であるとみなして、第１生物粒子分布と第２生物粒子分布が異なるとの条件の下、生物粒子の検出数を算出する粒子数算出部と、を備える、粒子検出装置が提供される。 According to the aspect of the present invention, the first measurement distribution of the fluorescence intensity is calculated based on the fluorescence intensity emitted from each of the plurality of particles, and the fluorescence intensity emitted from each of the plurality of particles subjected to the killing process is calculated. And the first measurement distribution is a mixed distribution of the first biological particle distribution by the biological particles and the non-biological particle distribution by the non-biological particles. And the second measurement distribution is considered to be a mixed distribution of the second biological particle distribution by the treated biological particles and the non-biological particle distribution by the non-biological particles, and the first biological particle distribution and the second biological particle distribution. There is provided a particle detection apparatus comprising: a particle number calculation unit that calculates the number of detected biological particles under a condition that the particle distribution is different.
上記の粒子検出装置において、粒子数算出部が、第１測定分布及び第２測定分布において、非生物粒子分布が同じであるとの条件の下、生物粒子の検出数を算出してもよい。 In the above particle detection apparatus, the particle number calculation unit may calculate the number of detected biological particles under the condition that the non-biological particle distribution is the same in the first measurement distribution and the second measurement distribution.
上記の粒子検出装置において、粒子数算出部が、第１測定分布を与える粒子の総数と、第２測定分布を与える粒子の総数と、が、同じであるとの条件の下、生物粒子の検出数を算出してもよい。 In the above particle detection apparatus, the particle number calculation unit detects biological particles under the condition that the total number of particles giving the first measurement distribution and the total number of particles giving the second measurement distribution are the same. A number may be calculated.
上記の粒子検出装置において、粒子数算出部が、第１生物粒子分布を与える生物粒子の数と、第２生物粒子分布を与える生物粒子の数と、が、同じであるとの条件の下、生物粒子の検出数を算出してもよい。 In the above particle detection apparatus, the particle number calculation unit has a condition that the number of biological particles giving the first biological particle distribution is the same as the number of biological particles giving the second biological particle distribution. The number of detected biological particles may be calculated.
上記の粒子検出装置において、粒子数算出部が、第１測定分布及び第２測定分布において、非生物粒子分布を与える非生物粒子の数が同じであるとの条件の下、生物粒子の検出数を算出してもよい。 In the above particle detection apparatus, the number of biological particles is detected under the condition that the number of non-biological particles giving the non-biological particle distribution is the same in the first measurement distribution and the second measurement distribution. May be calculated.
上記の粒子検出装置において、粒子数算出部が、粒子の総数に占める生物粒子の数を設定することと、尤度が最大になる、第１生物粒子分布のパラメータと、第２生物粒子分布のパラメータと、非生物粒子分布のパラメータと、を算出することと、得られたパラメータを用いて、第１生物粒子分布と非生物粒子分布の第１算出混合分布と、第２生物粒子分布と非生物粒子分布の第２算出混合分布と、を算出することと、第１算出混合分布と第１測定分布の第１一致度と、第２算出混合分布と第２測定分布の第２一致度と、を算出することと、を含むアルゴリズムを備えていてもよい。 In the above particle detection apparatus, the particle number calculation unit sets the number of biological particles in the total number of particles, the parameter of the first biological particle distribution that maximizes the likelihood, and the second biological particle distribution Calculating the parameter and the parameter of the non-biological particle distribution, and using the obtained parameter, the first calculated mixed distribution of the first biological particle distribution and the non-biological particle distribution, the second biological particle distribution and the non-biological particle distribution Calculating a second calculated mixed distribution of the biological particle distribution; a first coincidence between the first calculated mixed distribution and the first measurement distribution; a second coincidence between the second calculated mixed distribution and the second measurement distribution; , May be included.
上記の粒子検出装置において、粒子数算出部が、生物粒子の設定数を変えながらアルゴリズムを繰り返し実行し、第１一致度と、第２一致度と、の和が最良となる生物粒子の数を、生物粒子の検出数としてもよい。 In the above particle detection apparatus, the particle number calculation unit repeatedly executes the algorithm while changing the set number of biological particles, and determines the number of biological particles with the best sum of the first coincidence and the second coincidence. Alternatively, the number of detected biological particles may be used.
上記の粒子検出装置において、アルゴリズムが、第１測定分布の各ビンにおける、生物粒子の存在確率を決定することと、第２測定分布の各ビンにおける、生物粒子の存在確率を決定することと、を含んでいてもよい。 In the above particle detection apparatus, the algorithm determines the existence probability of biological particles in each bin of the first measurement distribution, and determines the existence probability of biological particles in each bin of the second measurement distribution; May be included.
上記の粒子検出装置において、粒子数算出部が、第１生物粒子分布、第２生物粒子分布、及び非生物粒子分布のそれぞれを、ベータ分布又はガウス分布に近似してもよい。 In the particle detection apparatus, the particle number calculation unit may approximate each of the first biological particle distribution, the second biological particle distribution, and the non-biological particle distribution to a beta distribution or a Gaussian distribution.
上記の粒子検出装置が、複数の粒子を殺傷処理する殺傷処理装置をさらに備えていてもよい。 Said particle | grain detection apparatus may further be provided with the killing processing apparatus which kills and processes several particle | grains.
上記の粒子検出装置において、殺傷処理が、複数の粒子にエネルギーを加えることであってもよい。 In the above particle detection apparatus, the killing process may be applying energy to a plurality of particles.
上記の粒子検出装置において、殺傷処理が、複数の粒子に紫外線を照射することであってもよい。 In the above particle detection apparatus, the killing process may be to irradiate a plurality of particles with ultraviolet rays.
上記の粒子検出装置において、殺傷処理が、複数の粒子をオゾンに曝すことであってもよい。 In the above particle detection apparatus, the killing process may be exposing a plurality of particles to ozone.
上記の粒子検出装置において、殺傷処理が、複数の粒子に熱を加えることであってもよい。 In the above particle detection apparatus, the killing process may be applying heat to a plurality of particles.
上記の粒子検出装置において、殺傷処理が、複数の粒子を薬品に曝すことであってもよい。 In the above particle detection apparatus, the killing process may be exposing a plurality of particles to a chemical.
上記の粒子検出装置において、粒子数算出部が、粒子の総数から生物粒子の検出数を引いた値を、非生物粒子の検出数としてもよい。 In the particle detection apparatus, the particle number calculation unit may use a value obtained by subtracting the number of detected biological particles from the total number of particles as the number of detected non-biological particles.
また、本発明の態様によれば、複数の粒子のそれぞれが発した蛍光の強度に基づき、蛍光の強度の第１測定分布を算出することと、殺傷処理をされた複数の粒子のそれぞれが発した蛍光の強度に基づき、蛍光の強度の第２測定分布を算出することと、第１測定分布が、生物粒子による第１生物粒子分布と、非生物粒子による非生物粒子分布と、の混合分布であるとみなし、第２測定分布が、処理された生物粒子による第２生物粒子分布と、非生物粒子による非生物粒子分布と、の混合分布であるとみなすことと、第１生物粒子分布と第２生物粒子分布が異なるとの条件の下、生物粒子の検出数を算出することと、を含む、粒子検出方法が提供される。 According to the aspect of the present invention, the first measurement distribution of the fluorescence intensity is calculated based on the fluorescence intensity emitted from each of the plurality of particles, and each of the plurality of particles subjected to the killing process emits light. Calculating the second measurement distribution of the fluorescence intensity based on the intensity of the fluorescence, and the first measurement distribution is a mixed distribution of the first biological particle distribution by the biological particles and the non-biological particle distribution by the non-biological particles. The second measured distribution is considered to be a mixed distribution of the second biological particle distribution by the treated biological particles and the non-biological particle distribution by the non-biological particles, and the first biological particle distribution, Calculating a number of detected biological particles under the condition that the second biological particle distribution is different.
上記の粒子検出方法において、第１測定分布及び第２測定分布において、非生物粒子分布が同じであるとの条件の下、生物粒子の検出数を算出してもよい。 In the above particle detection method, the number of detected biological particles may be calculated under the condition that the non-biological particle distribution is the same in the first measurement distribution and the second measurement distribution.
上記の粒子検出方法において、第１測定分布を与える粒子の総数と、第２測定分布を与える粒子の総数と、が、同じであるとの条件の下、生物粒子の検出数を算出してもよい。 In the above particle detection method, even if the total number of particles giving the first measurement distribution and the total number of particles giving the second measurement distribution are the same, the number of biological particles detected can be calculated. Good.
上記の粒子検出方法において、第１生物粒子分布を与える生物粒子の数と、第２生物粒子分布を与える生物粒子の数と、が、同じであるとの条件の下、生物粒子の検出数を算出してもよい。 In the above particle detection method, the number of biological particles detected is set under the condition that the number of biological particles giving the first biological particle distribution is the same as the number of biological particles giving the second biological particle distribution. It may be calculated.
上記の粒子検出方法において、第１測定分布及び第２測定分布において、非生物粒子分布を与える非生物粒子の数が同じであるとの条件の下、生物粒子の検出数を算出してもよい。 In the particle detection method described above, the number of detected biological particles may be calculated under the condition that the number of non-living particles giving the non-living particle distribution is the same in the first measurement distribution and the second measurement distribution. .
上記の粒子検出方法において、生物粒子の検出数を算出することが、粒子の総数に占める生物粒子の数を設定することと、尤度が最大になる、第１生物粒子分布のパラメータと、第２生物粒子分布のパラメータと、非生物粒子分布のパラメータと、を算出することと、得られたパラメータを用いて、第１生物粒子分布と非生物粒子分布の第１算出混合分布と、第２生物粒子分布と非生物粒子分布の第２算出混合分布と、を算出することと、第１算出混合分布と第１測定分布の第１一致度と、第２算出混合分布と第２測定分布の第２一致度と、を算出することと、を含むアルゴリズムを、生物粒子の設定数を変えながら繰り返し実行することを含んでいてもよい。 In the above particle detection method, calculating the number of detected biological particles sets the number of biological particles in the total number of particles, the first biological particle distribution parameter that maximizes the likelihood, 2 calculating a biological particle distribution parameter and a non-biological particle distribution parameter; using the obtained parameters, a first calculated mixed distribution of the first biological particle distribution and the non-biological particle distribution; Calculating the second calculated mixed distribution of the biological particle distribution and the non-biological particle distribution, the first coincidence of the first calculated mixed distribution and the first measured distribution, and the second calculated mixed distribution and the second measured distribution. It may include repeatedly executing an algorithm including calculating the second matching degree while changing the set number of biological particles.
上記の粒子検出方法において、生物粒子の検出数を算出することが、第１一致度と、第２一致度と、の和が最良となる生物粒子の数を算出し、当該算出した生物粒子の数を、生物粒子の検出数とすることを含んでいてもよい。 In the above particle detection method, calculating the number of detected biological particles calculates the number of biological particles that has the best sum of the first coincidence and the second coincidence, The number may include making the detected number of biological particles.
上記の粒子検出方法において、アルゴリズムが、第１測定分布の各ビンにおける、生物粒子の存在確率を決定することと、第２測定分布の各ビンにおける、生物粒子の存在確率を決定することと、を含んでいてもよい。 In the above particle detection method, the algorithm determines the existence probability of the biological particles in each bin of the first measurement distribution, and determines the existence probability of the biological particles in each bin of the second measurement distribution; May be included.
上記の粒子検出方法において、第１生物粒子分布、第２生物粒子分布、及び非生物粒子分布のそれぞれを、ベータ分布又はガウス分布に近似してもよい。 In the above particle detection method, each of the first biological particle distribution, the second biological particle distribution, and the non-biological particle distribution may be approximated to a beta distribution or a Gaussian distribution.
上記の粒子検出方法が、複数の粒子を殺傷処理することをさらに含んでいてもよい。 The particle detection method may further include killing a plurality of particles.
上記の粒子検出方法において、殺傷処理が、複数の粒子にエネルギーを加えることであってもよい。 In the above particle detection method, the killing process may be applying energy to a plurality of particles.
上記の粒子検出方法において、殺傷処理が、複数の粒子に紫外線を照射することであってもよい。 In the above particle detection method, the killing treatment may be to irradiate a plurality of particles with ultraviolet rays.
上記の粒子検出方法において、殺傷処理が、複数の粒子をオゾンに曝すことであってもよい。 In the above particle detection method, the killing process may be exposing a plurality of particles to ozone.
上記の粒子検出方法において、殺傷処理が、複数の粒子に熱を加えることであってもよい。 In the above particle detection method, the killing process may be applying heat to a plurality of particles.
上記の粒子検出方法において、殺傷処理が、複数の粒子を薬品に曝すことであってもよい。 In the above particle detection method, the killing process may be exposing a plurality of particles to a chemical.
上記の粒子検出方法が、粒子の総数から生物粒子の検出数を引いた値を、非生物粒子の検出数とすることをさらに含んでいてもよい。 The particle detection method may further include setting a value obtained by subtracting the number of detected biological particles from the total number of particles as the number of detected non-biological particles.
本発明によれば、粒子に占める生物粒子の数を精度よく検出可能な粒子検出装置及び粒子検出方法を提供可能である。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the particle | grain detection apparatus and particle | grain detection method which can detect the number of the biological particle which occupies for a particle | grain accurately can be provided.
以下に本発明の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号で表している。ただし、図面は模式的なものである。したがって、具体的な寸法等は以下の説明を照らし合わせて判断するべきものである。また、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることは勿論である。 Embodiments of the present invention will be described below. In the following description of the drawings, the same or similar parts are denoted by the same or similar reference numerals. However, the drawings are schematic. Therefore, specific dimensions and the like should be determined in light of the following description. Moreover, it is a matter of course that portions having different dimensional relationships and ratios are included between the drawings.
細菌等の生物粒子に光を照射すると、生物粒子において散乱光が発生する。また、金属又は樹脂からなる非生物粒子に光を照射しても、非生物粒子において散乱光が発生する。粒子で生じる散乱光の強度は、粒子の粒径に依存する傾向にある。生物粒子の粒径は、微生物の種類毎に異なる。また、非生物粒子の粒径も、種類毎に異なる。そのため、散乱光の強度から、流体に含まれる被測定粒子の種類を特定することが可能である。 When biological particles such as bacteria are irradiated with light, scattered light is generated in the biological particles. In addition, even when light is applied to non-living particles made of metal or resin, scattered light is generated in the non-living particles. The intensity of scattered light generated in the particles tends to depend on the particle size of the particles. The particle size of the biological particles varies depending on the type of microorganism. In addition, the particle size of the non-biological particles is different for each type. Therefore, it is possible to specify the type of particles to be measured contained in the fluid from the intensity of the scattered light.
また、生物粒子に励起光を照射すると、生物粒子に含まれるニコチンアミドアデニンジヌクレオチド（ＮＡＤＨ）及びリボフラビン等が、蛍光を発する。非生物粒子に光を照射しても、非生物粒子が蛍光帯域の光を発する場合がある。例えばポリエステルからなるクリーニングしたガウンから飛散した蛍光粒子は、光を照射されると蛍光を発する。ポリスチレン粒子も蛍光を発し、その後退色する。 Further, when the biological particles are irradiated with excitation light, nicotinamide adenine dinucleotide (NADH) and riboflavin contained in the biological particles emit fluorescence. Even if light is applied to non-living particles, the non-living particles may emit light in the fluorescence band. For example, fluorescent particles scattered from a cleaned gown made of polyester emit fluorescence when irradiated with light. Polystyrene particles also fluoresce and reverse their color.
さらに、例えば、気体中に二酸化窒素（ＮＯ2）を含む窒素酸化物（ＮＯX）、硫黄酸化物（ＳＯX）、オゾンガス（Ｏ3）、酸化アルミ系のガス、アルミ合金、ガラス粉末、並びに大腸菌及びカビ等の異物を除染するための除染ガス等が含まれていると、これらのミー散乱を起こす粒子よりも小さいこともある気体含有物質が光を受けて蛍光帯域の光を発する。 Further, for example, nitrogen oxide (NO x ) containing nitrogen dioxide (NO 2 ) in the gas, sulfur oxide (SO x ), ozone gas (O 3 ), aluminum oxide-based gas, aluminum alloy, glass powder, and If decontamination gas for decontaminating foreign substances such as Escherichia coli and mold is included, gas-containing substances that may be smaller than these particles that cause Mie scattering receive light and emit light in the fluorescence band .
例えば、二酸化窒素は、光を吸収すると、赤方偏移した光を放出して基底状態に戻る。二酸化窒素の吸収スペクトルは、波長４４０ｎｍ付近にピークを有するが、１００ないし２００ｎｍ程度の広い帯域を有する。そのため、二酸化窒素の存在下、４０５ｎｍの波長を有する光でＮＡＤＨ由来の蛍光及びフラビン由来の蛍光を励起しようとすると、ＮＡＤＨ及びフラビンと励起光の吸収スペクトルが重なる二酸化窒素においても蛍光が励起されうる。また、二酸化窒素は、物質が燃焼するときに、気体中の窒素と酸素が反応して発生する。そのため、元々検査対象の気体中に二酸化窒素が含まれていなくても、検査対象の気体に励起光として高いビーム密度を有するレーザ光あるいは強力な電磁放射線を照射すると、気体中の物質が燃焼して二酸化窒素が生じ、二酸化窒素が蛍光を発することもある。さらに、一酸化窒素とオゾンが反応して二酸化窒素を形成し、蛍光を発することもある。 For example, when nitrogen dioxide absorbs light, it emits red-shifted light and returns to the ground state. The absorption spectrum of nitrogen dioxide has a peak in the vicinity of a wavelength of 440 nm, but has a wide band of about 100 to 200 nm. Therefore, when excitation of NADH-derived fluorescence and flavin-derived fluorescence with light having a wavelength of 405 nm in the presence of nitrogen dioxide, fluorescence can be excited even in nitrogen dioxide where NADH and flavin and the absorption spectrum of excitation light overlap. . Nitrogen dioxide is generated by the reaction of nitrogen and oxygen in the gas when the substance burns. Therefore, even if the gas to be inspected originally does not contain nitrogen dioxide, if the gas to be inspected is irradiated with laser light having a high beam density or strong electromagnetic radiation as excitation light, the substance in the gas will burn. Nitrogen dioxide is generated, and nitrogen dioxide may fluoresce. Further, nitric oxide and ozone react to form nitrogen dioxide, which may emit fluorescence.
二酸化窒素については、特開２００３−１３９７０７号公報、Joel A. Thorntonら著、「Atmospheric NO2: In Situ Laser-Induced Fluorescence Detection at Parts per Trillion Mixing Ratios」、Analytical Chemistry、Vol. 72、No. 3、February 1、2000、pp.528−539、及びS.A.Nizkorodovら著、「Time-resolved fluorescence of NO2 in a magnetic field」、Volume 215、number 6、CHEMICAL PHYSICS LETTERS、17 December 1993、pp. 662-667参照。硫黄酸化物については、特開２０１２−８６１０５号公報参照。 Regarding nitrogen dioxide, JP 2003-139707 A, Joel A. Thornton et al., “Atmospheric NO2: In Situ Laser-Induced Fluorescence Detection at Parts per Trillion Mixing Ratios”, Analytical Chemistry, Vol. 72, No. 3, February 1, 2000, pp. 528-539, and SANizkorodov et al., “Time-resolved fluorescence of NO 2 in a magnetic field”, Volume 215, number 6, CHEMICAL PHYSICS LETTERS, 17 December 1993, pp. 662-667. . For sulfur oxides, see JP 2012-86105 A.
従来、図１に示すように、非生物粒子を殺傷処理しても、非生物粒子が発する蛍光の強度は変化しないが、生物粒子を殺傷処理すると、生物粒子が発する蛍光の強度が変化し、例えば強くなるとの報告がある。したがって、粒子を殺傷処理して、粒子が発する蛍光の強度が変化しなければ、粒子を非生物粒子とみなし、粒子が発する蛍光の強度が変化すれば、粒子を生物粒子とみなす方法が提案されている。 Conventionally, as shown in FIG. 1, the intensity of fluorescence emitted from non-biological particles does not change even when the non-biological particles are killed, but when the biological particles are killed, the intensity of fluorescence emitted from the biological particles changes, For example, there are reports that it will become stronger. Therefore, if the intensity of the fluorescence emitted by the particle does not change after the particle is killed, a method is considered in which the particle is regarded as a non-biological particle, and if the intensity of the fluorescence emitted by the particle changes, the particle is regarded as a biological particle. ing.
図１に示すように、殺傷処理された生物粒子が発する蛍光の強度の分布が、非生物粒子が発する蛍光の強度の分布から完全に離れれば、生物粒子の数を数えることは可能である。しかし、図２に示すように、殺傷処理された生物粒子が発する蛍光の強度の分布が、非生物粒子が発する蛍光の強度の分布と重なる場合、生物粒子と非生物粒子を判別すること、及び生物粒子の数を数えることは、従来、不可能であった。 As shown in FIG. 1, the number of biological particles can be counted if the distribution of the intensity of the fluorescence emitted by the killed biological particles is completely separated from the distribution of the intensity of the fluorescence emitted by the non-biological particles. However, as shown in FIG. 2, when the fluorescence intensity distribution emitted by the killed biological particles overlaps with the fluorescence intensity distribution emitted by the non-biological particles, the biological particles and the non-biological particles are distinguished, and It has been impossible to count the number of biological particles.
これに対し、本発明者らは鋭意研究の末、生物粒子を殺傷処理すると、生物粒子が発する蛍光の強度の分布の幅等の形状が変化するが、非生物粒子を殺傷処理しても、非生物粒子が発する蛍光の強度の分布の形状が変化しないことを見出した。例えば、図３に示すように、殺傷処理をされる前の生物粒子と非生物粒子とを含む流体に検査光を照射すると、殺傷処理前の生物粒子による蛍光の強度の分布と、非生物粒子による蛍光の強度の分布と、の混合分布が測定される。次に、生物粒子と非生物粒子とを含む流体に殺傷処理として紫外線照射をし、その後、殺傷処理をされた後の生物粒子と非生物粒子とを含む流体に検査光を照射すると、図４に示すように、殺傷処理後の生物粒子による蛍光の強度の分布と、非生物粒子による蛍光の強度の分布と、の混合分布が測定される。 On the other hand, as a result of diligent research, the present inventors changed the shape such as the width of the distribution of the intensity of fluorescence emitted by the biological particles when the biological particles were killed, but even when the non-biological particles were killed, It was found that the shape of the intensity distribution of fluorescence emitted by non-biological particles does not change. For example, as shown in FIG. 3, when a fluid containing biological particles and non-biological particles before being killed is irradiated with inspection light, the distribution of fluorescence intensity by the biological particles before the killing treatment and the non-biological particles The distribution of fluorescence intensity and the mixed distribution are measured. Next, when the fluid containing biological particles and non-biological particles is irradiated with ultraviolet rays as a killing process, and then the fluid containing the biological particles and non-biological particles after the killing process is irradiated with inspection light, FIG. As shown in FIG. 5, a mixed distribution of the fluorescence intensity distribution by the biological particles after the killing treatment and the fluorescence intensity distribution by the non-biological particles is measured.
ここで、紫外線照射により、生物粒子による蛍光の強度の分布の幅は狭くなるため、殺傷処理前に測定される混合分布に対して、殺傷処理後に測定される混合分布は、変化する。生物粒子と非生物粒子が混合している場合、生物粒子による蛍光の強度の分布と、非生物粒子による蛍光の強度の分布と、のそれぞれを、直接計測することはできない。しかし、本発明者らは、計測可能な混合分布から、生物粒子による蛍光の強度の幅が変化した分布を抽出すれば、検出した粒子の総数に占める、生物粒子の数と、非生物粒子の数と、を計数可能であることを見出した。 Here, since the width of the fluorescence intensity distribution due to the biological particles is narrowed by ultraviolet irradiation, the mixed distribution measured after the killing process changes with respect to the mixed distribution measured before the killing process. When biological particles and non-biological particles are mixed, it is not possible to directly measure the distribution of fluorescence intensity due to biological particles and the distribution of fluorescence intensity due to non-biological particles. However, if the present inventors extract a distribution in which the intensity range of fluorescence due to biological particles changes from a measurable mixed distribution, the number of biological particles and the number of non-biological particles in the total number of detected particles It was found that the numbers could be counted.
ここで、実施形態に係る粒子検出装置は、図５に示すように、複数の粒子のそれぞれが発した蛍光の強度に基づき、蛍光の強度の第１測定分布を算出し、殺傷処理をされた複数の粒子のそれぞれが発した蛍光の強度に基づき、蛍光の強度の第２測定分布を算出する分布算出部３０１と、第１測定分布が、生物粒子による第１生物粒子分布と、非生物粒子による非生物粒子分布と、の混合分布であるとみなし、第２測定分布が、処理された生物粒子による第２生物粒子分布と、非生物粒子による非生物粒子分布と、の混合分布であるとみなして、第１生物粒子分布と第２生物粒子分布が異なるとの条件の下、生物粒子の検出数を算出する粒子数算出部３０２と、を備える。分布算出部３０１及び粒子数算出部３０２は、例えば、中央演算処理装置（ＣＰＵ）３００に含まれる。 Here, as shown in FIG. 5, the particle detection device according to the embodiment calculates the first measurement distribution of the fluorescence intensity based on the intensity of the fluorescence emitted from each of the plurality of particles, and is subjected to the killing process. A distribution calculation unit 301 that calculates a second measurement distribution of fluorescence intensity based on the intensity of fluorescence emitted from each of the plurality of particles, the first measurement distribution includes a first biological particle distribution by biological particles, and a non-biological particle And the second measurement distribution is a mixed distribution of the second biological particle distribution by the treated biological particles and the non-biological particle distribution by the non-biological particles. The particle number calculation unit 302 calculates the number of detected biological particles under the condition that the first biological particle distribution is different from the second biological particle distribution. The distribution calculation unit 301 and the particle number calculation unit 302 are included in a central processing unit (CPU) 300, for example.
例えば、粒子検出装置は、さらに、被測定粒子で生じた蛍光の強度の測定値を測定する蛍光強度測定器１０２を備える。ＣＰＵ３００は、蛍光強度測定器１０２に電気的に接続されている。なお、本開示において、「蛍光」とは、蛍光、自家蛍光、及び必ずしも蛍光ではないが、波長帯域が蛍光と重なる光を含む。また、「流体」とは、気体及び液体を含む。 For example, the particle detection apparatus further includes a fluorescence intensity measuring device 102 that measures a measurement value of the intensity of fluorescence generated in the particle to be measured. The CPU 300 is electrically connected to the fluorescence intensity measuring device 102. In the present disclosure, “fluorescence” includes fluorescence, autofluorescence, and light that is not necessarily fluorescence but whose wavelength band overlaps with fluorescence. The “fluid” includes gas and liquid.
粒子検出装置によって粒子を含むか否かが検査される気体は、ノズル４０から噴出される。ノズル４０から噴出された流体に向けて、光源１０から広帯域波長の検査光が照射される。なお、液体が検査される場合は、液体が流れるフローセル等に向けて、光源１０から広帯域波長の検査光が照射される。以下、流体が気体である例を説明する。 A gas to be inspected whether or not it contains particles by the particle detector is ejected from the nozzle 40. Broadband wavelength inspection light is emitted from the light source 10 toward the fluid ejected from the nozzle 40. When the liquid is inspected, the light source 10 emits the inspection light having a broadband wavelength toward the flow cell or the like through which the liquid flows. Hereinafter, an example in which the fluid is a gas will be described.
光源１０としては、例えば、発光ダイオード（ＬＥＤ）及びレーザが使用可能である。検査光の波長は、例えば２５０ないし５５０ｎｍである。検査光は、可視光であっても、紫外光であってもよい。検査光が可視光である場合、検査光の波長は、例えば４００ないし５５０ｎｍの範囲内であり、例えば４０５ｎｍである。検査光が紫外光である場合、検査光の波長は、例えば３００ないし３８０ｎｍの範囲内であり、例えば３４０ｎｍである。ただし、検査光の波長は、これらに限定されない。光源１０には、光源１０に電力を供給する光源駆動電源１１が接続されている。光源駆動電源１１には、光源１０に供給される電力を制御する電源制御装置１２が接続されている。 As the light source 10, for example, a light emitting diode (LED) and a laser can be used. The wavelength of the inspection light is, for example, 250 to 550 nm. The inspection light may be visible light or ultraviolet light. When the inspection light is visible light, the wavelength of the inspection light is, for example, in the range of 400 to 550 nm, for example, 405 nm. When the inspection light is ultraviolet light, the wavelength of the inspection light is, for example, in the range of 300 to 380 nm, for example, 340 nm. However, the wavelength of the inspection light is not limited to these. A light source driving power source 11 that supplies power to the light source 10 is connected to the light source 10. A power source control device 12 that controls the power supplied to the light source 10 is connected to the light source driving power source 11.
光源１０と、蛍光強度測定器１０２と、は、筐体３０に設けられている。また、電源制御装置１２、及び蛍光強度測定器１０２は、ＣＰＵ３００に電気的に接続されている。 The light source 10 and the fluorescence intensity measuring device 102 are provided in the housing 30. Further, the power supply control device 12 and the fluorescence intensity measuring device 102 are electrically connected to the CPU 300.
蛍光強度測定器１０２は、被測定粒子が発する蛍光を検出する。検査光の焦点には、同時に複数の粒子が通過しないよう設定されるので、蛍光が１回検出されれば、粒子が１回通過したとみなすことが可能である。したがって、蛍光の検出回数から、検出した粒子の総数を求めることが可能である。蛍光強度測定器１０２は、蛍光を受光する受光素子２０を備える。受光素子２０としては、フォトダイオード及び光電管等が使用可能であり、蛍光を受光すると、光エネルギーを電気エネルギーに変換する。 The fluorescence intensity measuring device 102 detects the fluorescence emitted from the particles to be measured. Since the focus of the inspection light is set so that a plurality of particles do not pass at the same time, if the fluorescence is detected once, it can be considered that the particles have passed once. Therefore, it is possible to obtain the total number of detected particles from the number of fluorescence detections. The fluorescence intensity measuring device 102 includes a light receiving element 20 that receives fluorescence. As the light receiving element 20, a photodiode, a phototube, or the like can be used. When receiving the fluorescence, the light energy is converted into electric energy.
受光素子２０には、受光素子２０で生じた電流を増幅する増幅器２１が接続されている。増幅器２１には、増幅器２１に電力を供給する増幅器電源２２が接続されている。また、増幅器２１には、増幅器２１で増幅された電流を受け取り、受光素子２０が受光した蛍光の強度を算出する光強度算出装置２３が接続されている。光強度算出装置２３には、光強度算出装置２３が算出した蛍光の強度を保存する光強度記憶装置２４が接続されている。 An amplifier 21 that amplifies the current generated in the light receiving element 20 is connected to the light receiving element 20. An amplifier power supply 22 that supplies power to the amplifier 21 is connected to the amplifier 21. The amplifier 21 is connected to a light intensity calculation device 23 that receives the current amplified by the amplifier 21 and calculates the intensity of the fluorescence received by the light receiving element 20. A light intensity storage device 24 that stores the fluorescence intensity calculated by the light intensity calculation device 23 is connected to the light intensity calculation device 23.
粒子を含む流体は、殺傷処理をする前に、蛍光強度測定器１０２で蛍光を測定される。さらに、粒子を含む流体は、殺傷処理をされた後に、再度、蛍光強度測定器１０２で蛍光を測定される。殺傷処理は、生物粒子による蛍光の強度の分布の形状を変化させる処理であれば、任意である。殺傷処理は、例えば、複数の粒子にエネルギーを加えることであってもよい。複数の粒子にエネルギーを加えることは、例えば、複数の粒子に紫外線を照射することであってもよいし、複数の粒子をオゾンに曝すことであってもよいし、複数の粒子に熱を加えることであってもよい。あるいは、殺傷処理は、複数の粒子を電解水等の薬品に曝すことであってもよい。 The fluid containing the particles is measured for fluorescence by the fluorescence intensity measuring device 102 before being killed. Further, after the fluid containing the particles is killed, the fluorescence is measured again by the fluorescence intensity measuring device 102. The killing process is optional as long as it is a process that changes the shape of the fluorescence intensity distribution by the biological particles. The killing process may be, for example, applying energy to a plurality of particles. Applying energy to the plurality of particles may be, for example, irradiating the plurality of particles with ultraviolet rays, exposing the plurality of particles to ozone, or applying heat to the plurality of particles. It may be. Alternatively, the killing treatment may be exposing a plurality of particles to chemicals such as electrolyzed water.
実施形態に係る粒子検出装置は、複数の粒子を殺傷処理する殺傷処理装置をさらに備えていてもよい。例えば、粒子を含む流体が、蛍光強度測定器１０２と、殺傷処理装置と、を循環し、殺傷処理される前の粒子による蛍光と、殺傷処理された後の粒子による蛍光と、が測定されてもよい。あるいは、蛍光強度測定器１０２と、殺傷処理装置と、もう一台の蛍光強度測定器と、を接続し、殺傷処理される前の粒子による蛍光と、殺傷処理された後の粒子による蛍光と、が測定されてもよい。 The particle detection device according to the embodiment may further include a killing treatment device that kills a plurality of particles. For example, the fluid containing the particles circulates through the fluorescence intensity measuring device 102 and the killing device, and the fluorescence by the particles before being killed and the fluorescence by the particles after being killed are measured. Also good. Alternatively, the fluorescence intensity measuring device 102, the killing treatment apparatus, and another fluorescence intensity measuring device are connected to each other, the fluorescence by the particles before the killing treatment, the fluorescence by the particles after the killing treatment, May be measured.
分布算出部３０１は、光強度記憶装置２４に保存されている、殺傷処理をされる前の複数の粒子のそれぞれが発した蛍光の強度に基づき、蛍光の強度の第１測定分布を算出する。また、分布算出部３０１は、殺傷処理をされた後の複数の粒子のそれぞれが発した蛍光の強度に基づき、蛍光の強度の第２測定分布を算出する。第１測定分布及び第２測定分布は、ヒストグラムで与えられてもよいし、関数で与えられてもよい。 The distribution calculation unit 301 calculates the first measurement distribution of the fluorescence intensity based on the fluorescence intensity emitted from each of the plurality of particles stored in the light intensity storage device 24 before being killed. In addition, the distribution calculation unit 301 calculates a second measurement distribution of fluorescence intensity based on the intensity of fluorescence emitted from each of the plurality of particles after being killed. The first measurement distribution and the second measurement distribution may be given as a histogram or may be given as a function.
例えば、第１測定分布を表すヒストグラムＱ(bfr)は、下記（１）式で与えられる。
Q(bfr)=[q1 (bfr), q2 (bfr), …, qi (bfr), …,qN (bfr)] (1)
ここで、Ｎは、ヒストグラムのビンの数、ｉは、１からＮの自然数、ｑi (bfr)は、ｉ番目のビンにおけるカウントを表す。
For example, the histogram Q (bfr) representing the first measurement distribution is given by the following equation (1).
Q (bfr) = [q 1 (bfr) , q 2 (bfr) ,…, q i (bfr) ,…, q N (bfr) ] (1)
Here, N is the number of bins in the histogram, i is a natural number from 1 to N, and q i (bfr) is a count in the i-th bin.
また、例えば、第２測定分布を表すヒストグラムＱ(aft)は、下記（２）式で与えられる。
Q(aft)=[q1 (aft), q2 (aft), …, qi (aft), …,qN (aft)] (2)
ここで、ｑi (aft)は、ｉ番目のビンにおけるカウントを表す。
Further, for example, the histogram Q (aft) representing the second measurement distribution is given by the following equation (2).
Q (aft) = [q 1 (aft) , q 2 (aft) ,…, q i (aft) ,…, q N (aft) ] (2)
Here, q i (aft) represents the count in the i-th bin.
ヒストグラム中の各ビンの中心値ｘiの集合Ｘは、下記（３）式で与えられる。
X=[x1, x2, …, xi, …, xN] (3)
A set X of center values x i of each bin in the histogram is given by the following equation (3).
X = [x 1 , x 2 ,…, x i ,…, x N ] (3)
粒子数算出部３０２は、第１測定分布Ｑ(bfr)が、殺傷処理をされる前の生物粒子による第１生物粒子分布と、非生物粒子による非生物粒子分布と、の混合分布であるとの条件を設定する。また、粒子数算出部３０２は、第２測定分布Ｑ(aft)が、殺傷処理をされた後の生物粒子による第２生物粒子分布と、非生物粒子による非生物粒子分布と、の混合分布であるとの条件を設定する。 In the particle number calculation unit 302, the first measurement distribution Q (bfr) is a mixed distribution of the first biological particle distribution by the biological particles before being killed and the non-biological particle distribution by the non-biological particles. Set the conditions. In addition, the particle number calculation unit 302 is configured such that the second measurement distribution Q (aft) is a mixed distribution of the second biological particle distribution by the biological particles after being killed and the non-biological particle distribution by the non-biological particles. Set the condition that there is.
粒子数算出部３０２は、第１測定分布Ｑ(bfr)を与える粒子の総数ｗallと、第２測定分布Ｑ(aft)を与える粒子の総数ｗallと、が、同じであるとの条件を設定する。また、粒子数算出部３０２は、第１測定分布Ｑ(bfr)における第１生物粒子分布を与える生物粒子の数ｗbioと、第２測定分布Ｑ(aft)における第２生物粒子分布を与える生物粒子の数ｗbioと、が、同じであるとの条件を設定する。さらに、粒子数算出部３０２は、第１測定分布Ｑ(bfr)における非生物粒子分布を与える非生物粒子の数（ｗall−ｗbio）と、第２測定分布Ｑ(aft)における非生物粒子分布を与える非生物粒子の数（ｗall−ｗbio）と、が同じであるとの条件を設定する。 Number calculating unit 302 particles, the total number w all of the particles to provide a first measurement profile Q a (bfr), the total number w all of the particles to provide a second measurement profile Q (aft), but the condition of the same Set. In addition, the particle number calculation unit 302 includes the number w bio of biological particles that give the first biological particle distribution in the first measurement distribution Q (bfr) and the organism that gives the second biological particle distribution in the second measurement distribution Q (aft) . The condition that the number of particles w bio is the same is set. Furthermore, the particle number calculation unit 302 includes the number of non-living particles (w all −w bio ) that gives the non-living particle distribution in the first measurement distribution Q (bfr) and the non-living particles in the second measurement distribution Q (aft) . The condition that the number of non-living particles (w all −w bio ) giving the distribution is the same is set.
粒子数算出部３０２は、第１測定分布Ｑ(bfr)における第１生物粒子分布と、第２測定分布Ｑ(aft)における第２生物粒子分布と、が異なるとの条件を設定する。また、粒子数算出部３０２は、第１測定分布Ｑ(bfr)における非生物粒子分布と、２測定分布Ｑ(aft)における非生物粒子分布と、が同じであるとの条件を設定する。 The particle number calculation unit 302 sets a condition that the first biological particle distribution in the first measurement distribution Q (bfr) is different from the second biological particle distribution in the second measurement distribution Q (aft) . In addition, the particle number calculation unit 302 sets a condition that the non-biological particle distribution in the first measurement distribution Q (bfr) and the non-biological particle distribution in the second measurement distribution Q (aft) are the same.
上記のように設定した条件に基づき、粒子数算出部３０２は、例えば、第１測定分布のｉ番目のビンにおけるカウントｑi (bfr)を、下記（４）式で定義する。
qi (bfr)≒wbiof(xi, αbio (bfr), βbio (bfr))+(wall-wbio)f(xi, αinr (cmn), βinr (cmn)) (4)
また、粒子数算出部３０２は、例えば、第２測定分布のｉ番目のビンにおけるカウントｑi (aft)を、下記（５）式で定義する。
qi (aft)≒wbiof(xi, αbio (aft), βbio (aft))+(wall-wbio)f(xi, αinr (cmn), βinr (cmn)) (5)
Based on the conditions set as described above, the particle number calculation unit 302 defines, for example, the count q i (bfr) in the i-th bin of the first measurement distribution by the following equation (4).
q i (bfr) ≒ w bio f (x i, α bio (bfr), β bio (bfr)) + (w all -w bio) f (x i, α inr (cmn), β inr (cmn)) (Four)
In addition, the particle number calculation unit 302 defines, for example, the count q i (aft) in the i-th bin of the second measurement distribution by the following equation (5).
q i (aft) ≒ w bio f (x i, α bio (aft), β bio (aft)) + (w all -w bio) f (x i, α inr (cmn), β inr (cmn)) (Five)
ここで、ｗallは、検出した粒子の総数を表す。ｗbioは、検出した粒子の総数における生物粒子の数を表す。（ｗall−ｗbio）は、検出した粒子の総数における非生物粒子の数を表す。 Here, w all represents the total number of detected particles. w bio represents the number of biological particles in the total number of detected particles. (W all −w bio ) represents the number of non-biological particles in the total number of detected particles.
f(xi, αbio (bfr), βbio (bfr))は、第１測定分布における生物粒子による蛍光の強度のベータ分布を与える確率密度関数を表す。αbio (bfr)及びβbio (bfr)は、第１測定分布における生物粒子による蛍光の強度のベータ分布を与える確率密度関数のパラメータを表す。 f (x i , α bio (bfr) , β bio (bfr) ) represents a probability density function that gives a beta distribution of the intensity of fluorescence by biological particles in the first measurement distribution. α bio (bfr) and β bio (bfr) represent parameters of a probability density function that gives a beta distribution of the intensity of fluorescence by biological particles in the first measured distribution.
f(xi, αbio (aft), βbio (aft))は、第２測定分布における生物粒子による蛍光の強度のベータ分布を与える確率密度関数を表す。αbio (aft)及びβbio (aft)は、第２測定分布における生物粒子による蛍光の強度のベータ分布を与える確率密度関数のパラメータを表す。 f (x i , α bio (aft) , β bio (aft) ) represents a probability density function that gives a beta distribution of the intensity of fluorescence by biological particles in the second measurement distribution. α bio (aft) and β bio (aft) represent parameters of a probability density function that gives a beta distribution of the intensity of fluorescence by biological particles in the second measured distribution.
f(xi, αinr (cmn), βinr (cmn))は、第１測定分布及び第２測定分布の両方における非生物粒子による蛍光の強度のベータ分布を与える確率密度関数を表す。αinr (cmn)及びβinr (cmn)は、第１測定分布及び第２測定分布の両方における非生物粒子による蛍光の強度のベータ分布を与える確率密度関数のパラメータを表す。 f (x i, α inr ( cmn), β inr (cmn)) represents the probability density function that gives the beta distribution of the intensity of fluorescence by abiotic particles in both the first measurement profile and the second measurement profile. alpha inr (cmn) and beta inr (cmn) represents the parameters of the probability density function that gives the beta distribution of the intensity of fluorescence by abiotic particles in both the first measurement profile and the second measurement profile.
確率密度関数ｆ（ｘ，α，β）は、下記（６）式及び（７）式で与えられる。確率密度関数ｆ（ｘ，α，β）は、総面積を１に正規化したヒストグラムにおける、ビンの中心値ｘに対応するカウントに相当する。
f(x, α, β) = [xα-1(1-x)β-1]/B(α, β) (6)
f (x, α, β) = [xα -1 (1-x) β -1 ] / B (α, β) (6)
粒子数算出部３０２は、例えば、図６に示すアルゴリズムを実施する。まず、ステップＳ１０１で、粒子の総数ｗallに占める生物粒子の設定数ｗbioの初期値を設定する。これにより、非生物粒子の設定数（ｗall−ｗbio）の初期値も設定される。 The particle number calculation unit 302 executes, for example, the algorithm shown in FIG. First, in step S101, an initial value of the set number w bio of biological particles occupying the total number of particles w all is set. Thereby, the initial value of the set number of non-living particles (w all −w bio ) is also set.
ステップＳ１０２で、粒子数算出部３０２は、第１測定分布の各ビンにおける生物粒子の存在確率ｐ（ｉ）(bfr)の初期値と、第２測定分布の各ビンにおける生物粒子の存在確率ｐ（ｉ）(aft)の初期値と、を設定する。例えば、全ての生物粒子は非生物粒子より蛍光強度が高いという仮説を立てた場合、ある蛍光強度以下のビンにおける生物粒子の存在確率を０と初期化し、ある蛍光強度より大きいビンにおける生物粒子の存在確率を１と初期化する。 In step S102, the particle number calculation unit 302 sets the initial value of the biological particle existence probability p (i) (bfr) in each bin of the first measurement distribution and the biological particle existence probability p in each bin of the second measurement distribution. (I) Set the initial value of (aft) . For example, if it is hypothesized that the fluorescence intensity of all biological particles is higher than that of non-biological particles, the existence probability of the biological particles in a bin below a certain fluorescence intensity is initialized to 0, and The existence probability is initialized to 1.
ステップＳ１０３で、粒子数算出部３０２は、設定した生物粒子の数ｗbioと、第１測定分布の各ビンにおける生物粒子の存在確率ｐ（ｉ）(bfr)と、第２測定分布の各ビンにおける生物粒子の存在確率ｐ（ｉ）(aft)と、用いて、下記（８）式で与えられる第１の尤度Ｌ(bfr)と、下記（９）式で与えられる第２の尤度Ｌ(aft)と、の和が最大になる、第１生物粒子分布のパラメータ（αbio (bfr)、βbio (bfr)）と、第２生物粒子分布のパラメータ（αbio (aft)、βbio (aft)）と、非生物粒子分布のパラメータ（αinr (cmn)、及びβinr (cmn)）と、の組み合わせを算出する。
ステップＳ１０４で、粒子数算出部３０２は、下記（１０）式に示すように、設定した生物粒子の数ｗbioと、算出されたパラメータの組み合わせ（αbio (bfr)、βbio (bfr)、αinr (cmn)、βinr (cmn)）と、を用いて、第１測定分布の各ビンにおける生物粒子の存在確率ｐ（ｉ）(bfr)の値を算出する。粒子数算出部３０２は、これまで保持してきた存在確率ｐ（ｉ）(bfr)の値を、算出した存在確率ｐ（ｉ）(bfr)の値で更新する。
また、粒子数算出部３０２は、下記（１１）式に示すように、設定した生物粒子の数ｗbioと、算出されたパラメータの組み合わせ（αbio (aft)、βbio (aft)、αinr (cmn)、βinr (cmn)）と、を用いて、第２測定分布の各ビンにおける生物粒子の存在確率ｐ（ｉ）(aft)の値を算出する。粒子数算出部３０２は、これまで保持してきた存在確率ｐ（ｉ）(aft)の値を、算出した存在確率ｐ（ｉ）(aft)の値で更新する。
ステップＳ１０５で、粒子数算出部３０２は、第１測定分布の各ビンにおける生物粒子の存在確率ｐ（ｉ）(bfr)と、第２測定分布の各ビンにおける生物粒子の存在確率ｐ（ｉ）(aft)と、の更新を終了するべき否かを判断する。例えば、更新回数が、所定の更新回数に達していない場合、ステップＳ１０３に戻り、粒子数算出部３０２は、生物粒子の存在確率ｐ（ｉ）(bfr)、ｐ（ｉ）(aft)を更新しながら、ステップＳ１０３からステップＳ１０５のループを繰り返し実行する。更新回数が、所定の更新回数に達した場合、粒子数算出部３０２は、算出した存在確率ｐ（ｉ）(bfr)、ｐ（ｉ）(aft)を、ＣＰＵ３００に接続された記憶装置３５０に保存する。 In step S <b> 105, the particle number calculation unit 302 includes the biological particle existence probability p (i) (bfr) in each bin of the first measurement distribution and the biological particle existence probability p (i) in each bin of the second measurement distribution. (aft) and whether or not to end the update. For example, if the number of updates has not reached the predetermined number of updates, the process returns to step S103, and the particle number calculation unit 302 updates the biological particle existence probabilities p (i) (bfr) and p (i) (aft) . However, the loop from step S103 to step S105 is repeatedly executed. When the number of updates reaches a predetermined number of updates, the particle number calculation unit 302 stores the calculated existence probabilities p (i) (bfr) and p (i) (aft) in the storage device 350 connected to the CPU 300. save.
ステップＳ１０６で、粒子数算出部３０２は、下記（１２）式に示すように、設定した生物粒子の数ｗbioと、算出されたパラメータの組み合わせ（αbio (bfr)、βbio (bfr)、αinr (cmn)、βinr (cmn)）と、を用いて、第１生物粒子分布と非生物粒子分布の第１算出混合分布ＱC (bfr)を算出する。
QC (bfr)=[q1C (bfr), q2 C (bfr), …, qi C (bfr), …,qN C (bfr)] (12)
ここで、第１算出混合分布ＱC (bfr)のｉ番目のビンにおけるカウントｑiC (bfr)は、設定した生物粒子の数ｗbioと、算出されたパラメータの組み合わせ（αbio (bfr)、βbio (bfr)、αinr (cmn)、βinr (cmn)）と、を用いて、下記（１３）式で与えられる。
qiC (bfr)=wbiof(xi, αbio (bfr), βbio (bfr))+(wall-wbio)f(xi, αinr (cmn), βinr (cmn)) (13)
In step S106, as shown in the following equation (12), the particle number calculation unit 302 sets the set number of bio particles w bio and the calculated parameters (α bio (bfr) , β bio (bfr) , alpha inr (cmn), and β inr (cmn)), using the calculated first calculated mixture distribution Q C of the first biological particle distribution and non-biological particles distribution (bfr).
Q C (bfr) = [q 1C (bfr) , q 2 C (bfr) ,…, q i C (bfr) ,…, q NC (bfr) ] (12)
Here, the count q iC (bfr) in the i-th bin of the first calculated mixture distribution Q C (bfr) is the combination of the set number of biological particles w bio and the calculated parameters (α bio (bfr) , β bio (bfr), α inr (cmn), and beta inr (cmn)), using a given by the following equation (13).
q iC (bfr) = w bio f (x i, α bio (bfr), β bio (bfr)) + (w all -w bio) f (x i, α inr (cmn), β inr (cmn)) (13)
また、粒子数算出部３０２は、下記（１４）式に示すように、設定した生物粒子の数ｗbioと、算出されたパラメータの組み合わせ（αbio (aft)、βbio (aft)、αinr (cmn)、βinr (cmn)）と、を用いて、第２生物粒子分布と非生物粒子分布の第２算出混合分布ＱC (aft)を算出する。
QC (aft)=[q1C (aft), q2 C (aft), …, qi C (aft), …,qN C (aft)] (14)
ここで、第２算出混合分布ＱC (aft)のｉ番目のビンにおけるカウントｑiC (aft)は、設定した生物粒子の数ｗbioと、算出されたパラメータの組み合わせ（αbio (aft)、βbio (aft)、αinr (cmn)、βinr (cmn)）と、を用いて、下記（１５）式で与えられる。
qiC (aft)=wbiof(xi, αbio (aft), βbio (aft))+(wall-wbio)f(xi, αinr (cmn), βinr (cmn)) (15)
In addition, as shown in the following equation (14), the particle number calculation unit 302 has a combination of the set biological particle number w bio and the calculated parameters (α bio (aft) , β bio (aft) , α inr (cmn), beta inr and (cmn)), using the calculated second calculated mixture distribution of the second biological particle distribution and abiotic particle distribution Q C a (aft).
Q C (aft) = [q 1C (aft) , q 2 C (aft) ,…, q i C (aft) ,…, q NC (aft) ] (14)
Here, the count q iC (aft) in the i-th bin of the second calculated mixture distribution Q C (aft) is the combination of the set number of biological particles w bio and the calculated parameters (α bio (aft) , β bio (aft), α inr (cmn), and beta inr (cmn)), using a given by the following equation (15).
q iC (aft) = w bio f (x i, α bio (aft), β bio (aft)) + (w all -w bio) f (x i, α inr (cmn), β inr (cmn)) (15)
ステップＳ１０７で、粒子数算出部３０２は、上記（１２）式で与えられる第１算出混合分布ＱC (bfr)と、上記（１）式で与えられる第１測定分布Ｑ(bfr)と、の一致度である第１一致度を算出する。また、粒子数算出部３０２は、上記（１４）式で与えられる第２算出混合分布ＱC (aft)と、上記（２）式で与えられる第１測定分布Ｑ(aft)と、の一致度である第２一致度を算出する。一致度の算出には、例えば、正規化相関を用いる。さらに、粒子数算出部３０２は、第１一致度と、第２一致度と、の和を、一致度スコアとして算出し、記憶装置３５０に保存する。なお、算出された一致度スコアがこれまで算出された一致度スコアより良好であった場合は、算出された一致度スコアを上書き保存してもよい。また、算出された一致度スコアがこれまで算出された一致度スコアより低かった場合は、算出された一致度スコアを保存しなくともよい。 In step S107, the particle number calculation unit 302 calculates the first calculated mixture distribution Q C (bfr) given by the above equation (12 ) and the first measurement distribution Q (bfr) given by the above equation (1). A first degree of coincidence that is a degree of coincidence is calculated. The number-of-particles calculation unit 302 matches the degree of coincidence between the second calculated mixture distribution Q C (aft) given by the above equation (14) and the first measurement distribution Q (aft) given by the above equation (2). The second matching degree is calculated. For example, normalized correlation is used to calculate the degree of coincidence. Further, the particle number calculation unit 302 calculates the sum of the first coincidence and the second coincidence as a coincidence score and stores it in the storage device 350. If the calculated coincidence score is better than the previously calculated coincidence score, the calculated coincidence score may be overwritten and saved. Further, when the calculated coincidence score is lower than the previously calculated coincidence score, the calculated coincidence score may not be stored.
ステップＳ１０８で、粒子数算出部３０２は、生物粒子の設定数ｗbioの更新を終了すべきか否かを判断する。例えば、生物粒子の設定数ｗbioが終値でない場合、粒子数算出部３０２は、生物粒子の設定数ｗbioの更新を終了すべきではないと判断し、ステップＳ１０９に進む。 In step S108, the particle number calculation unit 302 determines whether or not to update the biological particle set number w bio . For example, if the set number w bio of the biological particles is not the final price, the particle number calculation unit 302 determines that the update of the set number w bio of the biological particles should not be terminated, and proceeds to step S109.
ステップＳ１０９で、粒子数算出部３０２は、生物粒子の設定数ｗbioを更新する。例えば、生物粒子の設定数ｗbioの初期値が、考え得る生物粒子の数ｗbioの最小値であった場合、粒子数算出部３０２は、生物粒子の設定数ｗbioを、増加させる。あるいは、生物粒子の設定数ｗbioの初期値が、考え得る生物粒子の数ｗbioの最大値であった場合、粒子数算出部３０２は、生物粒子の設定数ｗbioを、減少させる。 In step S109, the particle number calculation unit 302 updates the set number w bio of biological particles. For example, when the initial value of the biological particle setting number w bio is the minimum value of the possible biological particle number w bio , the particle number calculation unit 302 increases the biological particle setting number w bio . Alternatively, when the initial value of the biological particle setting number w bio is the maximum value of the possible biological particle number w bio , the particle number calculation unit 302 decreases the biological particle setting number w bio .
ステップＳ１０９の次に、ステップＳ１０２に戻り、粒子数算出部３０２は、生物粒子の設定数ｗbioを更新しながら、ステップＳ１０２からステップＳ１０９のループを繰り返し実行し、生物粒子の各設定数ｗbioにおける一致度スコアを算出する。 After step S109, the process returns to step S102, and the particle number calculation unit 302 repeatedly executes the loop from step S102 to step S109 while updating the set number w bio of the biological particles, and sets each set number w bio of the biological particles. The coincidence score at is calculated.
ステップＳ１０８で、生物粒子の設定数ｗbioが終値であった場合、粒子数算出部３０２は、生物粒子の設定数ｗbioの更新を終了すべきと判断し、ステップＳ１１０に進む。ステップＳ１１０で、粒子数算出部３０２は、最良の一致度スコアを与えた生物粒子の設定数ｗbioを、生物粒子の検出数として特定する。粒子数算出部３０２は、算出した生物粒子の検出数を記憶装置３５０に保存する。また、粒子数算出部３０２は、算出した生物粒子の検出数をＣＰＵ３００に接続された出力装置４０１に出力する。粒子数算出部３０２は、検出した粒子の総数から生物粒子の検出数を引いた値を、非生物粒子の検出数として算出してもよい。粒子数算出部３０２は、算出した非生物粒子の検出数を記憶装置３５０に保存してもよい。また、粒子数算出部３０２は、算出した非生物粒子の検出数を出力装置４０１に出力してもよい。出力装置４０１としては、ディスプレイ、プリンタ、及び音響装置等が使用可能である。 In step S108, when the set number w bio Bio biological particles was closing, the particle number calculating unit 302, and determines to end the updating of the set number w bio Bio biological particles, the process proceeds to step S110. In step S <b> 110, the particle number calculation unit 302 specifies the set number w bio of the biological particles that gave the best matching score as the number of detected biological particles. The particle number calculation unit 302 stores the calculated number of detected biological particles in the storage device 350. In addition, the particle number calculation unit 302 outputs the calculated number of detected biological particles to the output device 401 connected to the CPU 300. The particle number calculation unit 302 may calculate a value obtained by subtracting the number of detected biological particles from the total number of detected particles as the number of detected non-biological particles. The particle number calculation unit 302 may store the calculated number of detected non-living particles in the storage device 350. Further, the particle number calculation unit 302 may output the calculated number of detected non-living particles to the output device 401. As the output device 401, a display, a printer, an audio device, and the like can be used.
任意で、ステップＳ１１１で、粒子数算出部３０２は、特定された生物粒子の検出数において算出された、上記（１０）式で与えられる第１測定分布の各ビンにおける生物粒子の存在確率ｐ（ｉ）(bfr)を特定する。粒子数算出部３０２は、第１測定分布に、特定された生物粒子の存在確率ｐ（ｉ）(bfr)を乗じて、第１測定分布から、殺傷処理をされる前の生物粒子による第１生物粒子分布を分離する。粒子数算出部３０２は、分離した第１生物粒子分布を記憶装置３５０に保存してもよい。また、粒子数算出部３０２は、分離した第１生物粒子分布を出力装置４０１に出力してもよい。 Optionally, in step S111, the particle number calculation unit 302 calculates the existence probability p () of each biological particle in each bin of the first measurement distribution given by the above equation (10), which is calculated based on the number of detected biological particles. i) Specify (bfr) . The number-of-particles calculation unit 302 multiplies the first measurement distribution by the existence probability p (i) (bfr) of the specified biological particle, and from the first measurement distribution, the first biological particle before the killing process is performed. Separate bioparticle distribution. The particle number calculation unit 302 may store the separated first biological particle distribution in the storage device 350. Further, the particle number calculation unit 302 may output the separated first biological particle distribution to the output device 401.
また、粒子数算出部３０２は、特定された生物粒子の検出数において算出された、上記（１１）式で与えられる第２測定分布の各ビンにおける生物粒子の存在確率ｐ（ｉ）(aft)を特定する。粒子数算出部３０２は、第２測定分布に、特定された生物粒子の存在確率ｐ（ｉ）(aft)を乗じて、第２測定分布から殺傷処理をされた後の生物粒子による第２生物粒子分布を分離する。粒子数算出部３０２は、分離した第２生物粒子分布を記憶装置３５０に保存してもよい。また、粒子数算出部３０２は、分離した第２生物粒子分布を出力装置４０１に出力してもよい。 In addition, the particle number calculation unit 302 calculates the biological particle existence probability p (i) (aft) in each bin of the second measurement distribution given by the above equation (11), which is calculated based on the identified number of detected biological particles. Is identified. The number-of-particles calculation unit 302 multiplies the second measurement distribution by the existence probability p (i) (aft) of the specified biological particle, and performs the killing process from the second measurement distribution to generate the second organism by the biological particle. Separate the particle distribution. The particle number calculation unit 302 may store the separated second biological particle distribution in the storage device 350. In addition, the particle number calculation unit 302 may output the separated second biological particle distribution to the output device 401.
任意で、ステップＳ１１２で、粒子数算出部３０２は、分離した第１生物粒子分布から、例えば、蛍光の強度の平均値、分散、及び標準偏差等の統計値を算出する。また、粒子数算出部３０２は、分離した第２生物粒子分布からも、統計値を算出する。粒子数算出部３０２は、算出した統計値を記憶装置３５０に保存してもよい。また、粒子数算出部３０２は、算出した統計値を出力装置４０１に出力してもよい。 Optionally, in step S112, the particle number calculation unit 302 calculates, for example, statistical values such as an average value, dispersion, and standard deviation of fluorescence intensity from the separated first biological particle distribution. The particle number calculation unit 302 also calculates a statistical value from the separated second biological particle distribution. The particle number calculation unit 302 may store the calculated statistical value in the storage device 350. Further, the particle number calculation unit 302 may output the calculated statistical value to the output device 401.
以上説明した実施形態に係る粒子検出装置によれば、混合分布モデルを用いて、粒子に占める生物粒子の数を精度よく検出することが可能である。 According to the particle detection apparatus according to the embodiment described above, it is possible to accurately detect the number of biological particles occupying the particles using the mixed distribution model.
（他の実施形態）
上記のように本発明を実施の形態によって記載したが、この開示の一部をなす記述及び図面はこの発明を限定するものであると理解するべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかになるはずである。例えば、実施形態では、図５に示す粒子数算出部３０２が、第１生物粒子分布、第２生物粒子分布、及び非生物粒子分布のそれぞれを、非対称な単峰分布であるベータ分布に近似する例を説明した。これに対し、粒子数算出部３０２が、第１生物粒子分布、第２生物粒子分布、及び非生物粒子分布のそれぞれを、対称な単峰分布であるガウス分布に近似してもよい。このように、本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を包含するということを理解すべきである。
(Other embodiments)
Although the present invention has been described by the embodiments as described above, it should not be understood that the description and drawings constituting a part of this disclosure limit the present invention. From this disclosure, various alternative embodiments, examples and operational techniques should be apparent to those skilled in the art. For example, in the embodiment, the particle number calculation unit 302 illustrated in FIG. 5 approximates each of the first biological particle distribution, the second biological particle distribution, and the non-biological particle distribution to a beta distribution that is an asymmetric unimodal distribution. An example was explained. On the other hand, the particle number calculation unit 302 may approximate each of the first biological particle distribution, the second biological particle distribution, and the non-biological particle distribution to a Gaussian distribution that is a symmetric single-peak distribution. Thus, it should be understood that the present invention includes various embodiments and the like not described herein.
［実施例１］
（微生物の培養）
大腸菌（Ｅｓｃｈｅｒｉｃｈｉａ ｃｏｌｉ，ＡＴＣＣ １３７０６）を試験管中のトリプチケースソイブロス（ＴＳＢ）培地に植菌し、３２℃で一夜培養した。次に、培地を遠心して大腸菌を集菌し、集菌した大腸菌を滅菌水で３回洗浄した。その後、大腸菌の濃度がおよそ８×１０8細胞／ｍＬになるよう調整し、試験懸濁液とした。
[Example 1]
(Microbial culture)
Escherichia coli (ATCC 13706) was inoculated into trypticase soy broth (TSB) medium in a test tube and cultured overnight at 32 ° C. Next, the medium was centrifuged to collect E. coli, and the collected E. coli was washed three times with sterilized water. Thereafter, the concentration of Escherichia coli was adjusted to approximately 8 × 10 8 cells / mL to obtain a test suspension.
（大腸菌の蛍光強度測定）
リアルタイム微生物ディテクタ（ＩＭＤ−Ｗ、アズビル株式会社製）を用いて、希釈した試験懸濁液に含まれる大腸菌の一菌ごとの散乱光強度と、緑色帯域の蛍光強度と、を測定した。次に、リアルタイム微生物ディテクタで測定した懸濁液に紫外線ランプを入れ、周りをアルミ箔で遮光した後、１０分間、懸濁液に紫外線を照射した。その後、リアルタイム微生物ディテクタ（ＩＭＤ−Ｗ、アズビル株式会社製）を用いて、紫外線を照射した懸濁液に含まれる大腸菌の一菌ごとの散乱光強度と、緑色帯域の蛍光強度と、を再度測定した。
(Measurement of fluorescence intensity of E. coli)
Using a real-time microbial detector (IMD-W, manufactured by Azbil Corporation), the scattered light intensity of each Escherichia coli contained in the diluted test suspension and the fluorescence intensity of the green band were measured. Next, an ultraviolet lamp was put into the suspension measured with the real-time microorganism detector, the surroundings were shielded from light with aluminum foil, and then the suspension was irradiated with ultraviolet rays for 10 minutes. Then, using a real-time microbial detector (IMD-W, manufactured by Azbil Corporation), the scattered light intensity of each Escherichia coli contained in the suspension irradiated with ultraviolet rays and the fluorescence intensity in the green band are measured again. did.
その結果、図７、図８及び図９に示すように、紫外線を照射される前の大腸菌による緑色帯域の蛍光の強度の分散と比較して、紫外線を照射された後の大腸菌による緑色帯域の蛍光の強度の分散は、小さくなった。 As a result, as shown in FIG. 7, FIG. 8 and FIG. 9, compared to the dispersion of the green band fluorescence intensity by E. coli before being irradiated with ultraviolet rays, The dispersion of the fluorescence intensity became smaller.
［実施例２］
実施形態で説明したアルゴリズムをシミュレーションで検証した。紫外線を照射される前の生物粒子による蛍光の強度の実測値のヒストグラムと、紫外線を照射された後の生物粒子による蛍光の強度の実測値のヒストグラムと、を得た。また、シミュレーションで作成した非生物粒子による蛍光の強度のヒストグラムを得た。ここで、非生物粒子の数は、生物粒子の数の５０％に設定した。
[Example 2]
The algorithm described in the embodiment was verified by simulation. A histogram of actual measurement values of fluorescence intensity by biological particles before being irradiated with ultraviolet rays and a histogram of actual measurement values of fluorescence intensity by biological particles after being irradiated with ultraviolet rays were obtained. In addition, a histogram of the intensity of fluorescence by non-biological particles created by simulation was obtained. Here, the number of non-living particles was set to 50% of the number of living particles.
紫外線を照射される前の生物粒子による蛍光の強度の実測値のヒストグラムに、シミュレーションで作成した非生物粒子による蛍光の強度のヒストグラムを重ね合わせて、図１０に示す紫外線を照射される前の生物粒子及び非生物粒子による蛍光の強度の混合ヒストグラムを作成した。 The biological intensity before irradiation with ultraviolet rays shown in FIG. 10 is obtained by superimposing the histogram of fluorescence intensity with non-biological particles created by simulation on the histogram of the fluorescence intensity measured with biological particles before being irradiated with ultraviolet rays. A mixed histogram of the intensity of fluorescence by particles and non-biological particles was generated.
また、紫外線を照射された後の生物粒子による蛍光の強度の実測値のヒストグラムに、シミュレーションで作成した非生物粒子による蛍光の強度のヒストグラムを重ね合わせて、図１１に示す紫外線を照射された後の生物粒子及び非生物粒子による蛍光の強度の混合ヒストグラムを作成した。 Further, after the irradiation of ultraviolet rays shown in FIG. 11 is performed by superimposing the histogram of the fluorescence intensity of non-biological particles created by simulation on the histogram of the measured values of fluorescence intensity of biological particles after being irradiated with ultraviolet rays. A mixed histogram of the intensity of fluorescence by biological and non-biological particles was generated.
図１０及び図１１に示した混合ヒストグラムに対し、実施形態で説明したアルゴリズムを実施し、図１２に示す紫外線を照射される前の生物粒子による蛍光の強度のヒストグラムと、図１３に示す紫外線を照射された後の生物粒子による蛍光の強度のヒストグラムと、を算出した。図１２に示す紫外線を照射される前の生物粒子による蛍光の強度のヒストグラムにおいて、蛍光の強度を表すフォトダイオードの信号電圧の平均値は０．０７７Ｖであり、標準偏差は０．０２９Ｖであった。また、図１３に示す紫外線を照射された後の生物粒子による蛍光の強度のヒストグラムにおいて、蛍光の強度を表すフォトダイオードの信号電圧の平均値は０．０８０Ｖであり、標準偏差は０．０２７Ｖであった。算出されたヒストグラムは、実測値のヒストグラムとよく一致していた。 The algorithm described in the embodiment is performed on the mixed histograms shown in FIGS. 10 and 11, and the histogram of fluorescence intensity by biological particles before irradiation with ultraviolet rays shown in FIG. 12 and the ultraviolet rays shown in FIG. A histogram of the intensity of fluorescence by biological particles after irradiation was calculated. In the histogram of fluorescence intensity by biological particles before irradiation with ultraviolet rays shown in FIG. 12, the average value of the signal voltage of the photodiode representing the fluorescence intensity was 0.077V, and the standard deviation was 0.029V. . Further, in the histogram of fluorescence intensity due to biological particles after irradiation with ultraviolet rays shown in FIG. 13, the average value of the photodiode signal voltage representing the fluorescence intensity is 0.080 V, and the standard deviation is 0.027 V. there were. The calculated histogram was in good agreement with the measured value histogram.
［実施例３］
非生物粒子の数を、生物粒子の数の１００％に設定した以外は、実施例２と同様にして、紫外線を照射される前の生物粒子による蛍光の強度の実測値のヒストグラムに、シミュレーションで作成した非生物粒子による蛍光の強度のヒストグラムを重ね合わせて、図１４に示す紫外線を照射される前の生物粒子及び非生物粒子による蛍光の強度の混合ヒストグラムを作成した。
[Example 3]
Except for setting the number of non-living particles to 100% of the number of living particles, the simulation was performed on the histogram of the measured values of the fluorescence intensity of the living particles before being irradiated with ultraviolet rays in the same manner as in Example 2. The created histograms of fluorescence intensity due to non-biological particles were superimposed to create a mixed histogram of the fluorescence intensity due to biological particles and non-biological particles before irradiation with ultraviolet rays as shown in FIG.
また、紫外線を照射された後の生物粒子による蛍光の強度の実測値のヒストグラムに、シミュレーションで作成した非生物粒子による蛍光の強度のヒストグラムを重ね合わせて、図１５に示す紫外線を照射された後の生物粒子及び非生物粒子による蛍光の強度の混合ヒストグラムを作成した。 Further, after irradiating the ultraviolet rays shown in FIG. 15 by superimposing the histogram of the fluorescence intensity caused by the non-biological particles created by the simulation on the histogram of the measured values of the fluorescence intensity caused by the biological particles after being irradiated with the ultraviolet rays. A mixed histogram of the intensity of fluorescence by biological and non-biological particles was generated.
図１４及び図１５に示した混合ヒストグラムに対し、実施形態で説明したアルゴリズムを実施し、図１６に示す紫外線を照射される前の生物粒子による蛍光の強度のヒストグラムと、図１７に示す紫外線を照射された後の生物粒子による蛍光の強度のヒストグラムと、を算出した。図１６に示す紫外線を照射される前の生物粒子による蛍光の強度のヒストグラムにおいて、蛍光の強度を表すフォトダイオードの信号電圧の平均値は０．０７８Ｖであり、標準偏差は０．０３０Ｖであった。また、図１７に示す紫外線を照射された後の生物粒子による蛍光の強度のヒストグラムにおいて、蛍光の強度を表すフォトダイオードの信号電圧の平均値は０．０８１Ｖであり、標準偏差は０．０２８Ｖであった。算出されたヒストグラムは、実測値のヒストグラムとよく一致していた。 The algorithm described in the embodiment is applied to the mixed histograms shown in FIGS. 14 and 15, and the histogram of fluorescence intensity by biological particles before irradiation with ultraviolet rays shown in FIG. 16 and the ultraviolet rays shown in FIG. A histogram of the intensity of fluorescence by biological particles after irradiation was calculated. In the histogram of fluorescence intensity by biological particles before being irradiated with ultraviolet rays shown in FIG. 16, the average value of the signal voltage of the photodiode representing the fluorescence intensity was 0.078V, and the standard deviation was 0.030V. . Further, in the histogram of fluorescence intensity due to biological particles after irradiation with ultraviolet rays shown in FIG. 17, the average value of the signal voltage of the photodiode representing the fluorescence intensity is 0.081V, and the standard deviation is 0.028V. there were. The calculated histogram was in good agreement with the measured value histogram.
１０・・・光源、１１・・・光源駆動電源、１２・・・電源制御装置、２０・・・受光素子、２１・・・増幅器、２２・・・増幅器電源、２３・・・光強度算出装置、２４・・・光強度記憶装置、３０・・・筐体、４０・・・ノズル、１０２・・・蛍光強度測定器、３００・・・中央演算処理装置、３０１・・・分布算出部、３０２・・・粒子数算出部、３５０・・・記憶装置、４０１・・・出力装置 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Light source, 11 ... Light source drive power supply, 12 ... Power supply control apparatus, 20 ... Light receiving element, 21 ... Amplifier, 22 ... Amplifier power supply, 23 ... Light intensity calculation apparatus , 24 ... Light intensity storage device, 30 ... Housing, 40 ... Nozzle, 102 ... Fluorescence intensity measuring device, 300 ... Central processing unit, 301 ... Distribution calculation unit, 302 ... Particle number calculation unit, 350 ... Storage device, 401 ... Output device
Claims (10)
前記第１測定分布が、生物粒子による第１生物粒子分布と、非生物粒子による非生物粒子分布と、の混合分布であるとみなし、前記第２測定分布が、前記処理された生物粒子による第２生物粒子分布と、前記非生物粒子による前記非生物粒子分布と、の混合分布であるとみなして、前記第１生物粒子分布と前記第２生物粒子分布が異なるとの条件の下、前記生物粒子の検出数を算出する粒子数算出部と、
を備える、粒子検出装置。 Based on the intensity of fluorescence emitted from each of a plurality of particles, a first measurement distribution of the intensity of fluorescence is calculated, and based on the intensity of fluorescence emitted from each of the plurality of particles that have been killed, A distribution calculation unit for calculating a second measurement distribution of intensity;
The first measurement distribution is regarded as a mixed distribution of the first biological particle distribution by the biological particles and the non-biological particle distribution by the non-biological particles, and the second measured distribution is the first distribution by the processed biological particles. 2) The biological organism under the condition that the first biological particle distribution and the second biological particle distribution are different, assuming that the distribution is a mixed distribution of two biological particle distributions and the non-biological particle distribution by the non-biological particles. A particle number calculation unit for calculating the number of detected particles;
A particle detector.
前記粒子の総数に占める前記生物粒子の数を設定することと、
尤度が最大になる、前記第１生物粒子分布のパラメータと、前記第２生物粒子分布のパラメータと、前記非生物粒子分布のパラメータと、を算出することと、
得られた前記パラメータを用いて、前記第１生物粒子分布と前記非生物粒子分布の第１算出混合分布と、前記第２生物粒子分布と前記非生物粒子分布の第２算出混合分布と、を算出することと、
前記第１算出混合分布と前記第１測定分布の第１一致度と、前記第２算出混合分布と前記第２測定分布の第２一致度と、を算出することと、
を含むアルゴリズムを備える、
請求項１から５のいずれか１項に記載の粒子検出装置。 The particle number calculation unit,
Setting the number of biological particles in the total number of the particles;
Calculating a parameter of the first biological particle distribution, a parameter of the second biological particle distribution, and a parameter of the non-biological particle distribution that have a maximum likelihood;
Using the obtained parameter, a first calculated mixed distribution of the first biological particle distribution and the non-biological particle distribution, a second calculated mixed distribution of the second biological particle distribution and the non-biological particle distribution, and Calculating,
Calculating a first degree of coincidence between the first calculated mixed distribution and the first measured distribution, and a second degree of coincidence between the second calculated mixed distribution and the second measured distribution;
Comprising an algorithm including
The particle | grain detection apparatus of any one of Claim 1 to 5.
請求項６に記載の粒子検出装置。 The particle number calculation unit repeatedly executes the algorithm while changing the set number of the biological particles, and determines the number of the biological particles that gives the best sum of the first coincidence and the second coincidence. The number of detected biological particles,
The particle | grain detection apparatus of Claim 6.
前記第１測定分布の各ビンにおける、前記生物粒子の存在確率を決定することと、
前記第２測定分布の各ビンにおける、前記生物粒子の存在確率を決定することと、
を含む、
請求項６に記載の粒子検出装置。 The algorithm is
Determining the existence probability of the bioparticle in each bin of the first measurement distribution;
Determining the existence probability of the bioparticle in each bin of the second measurement distribution;
including,
The particle | grain detection apparatus of Claim 6.
殺傷処理をされた前記複数の粒子のそれぞれが発した蛍光の強度に基づき、前記蛍光の強度の第２測定分布を算出することと、
前記第１測定分布が、生物粒子による第１生物粒子分布と、非生物粒子による非生物粒子分布と、の混合分布であるとみなし、前記第２測定分布が、前記処理された生物粒子による第２生物粒子分布と、前記非生物粒子による前記非生物粒子分布と、の混合分布であるとみなすことと、
前記第１生物粒子分布と前記第２生物粒子分布が異なるとの条件の下、前記生物粒子の検出数を算出することと、
を含む、粒子検出方法。 Calculating a first measurement distribution of the fluorescence intensity based on the fluorescence intensity emitted by each of the plurality of particles;
Calculating a second measurement distribution of the intensity of the fluorescence based on the intensity of the fluorescence emitted from each of the plurality of particles subjected to the killing treatment;
The first measurement distribution is regarded as a mixed distribution of the first biological particle distribution by the biological particles and the non-biological particle distribution by the non-biological particles, and the second measured distribution is the first distribution by the processed biological particles. Considering a mixed distribution of two biological particle distributions and the non-biological particle distribution by the non-biological particles;
Calculating the number of detected bioparticles under the condition that the first bioparticle distribution and the second bioparticle distribution are different;
A particle detection method comprising:
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017032336A JP2018136262A (en) | 2017-02-23 | 2017-02-23 | Particle detector and particle detection method |
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| JP2018136262A true JP2018136262A (en) | 2018-08-30 |
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| JP (1) | JP2018136262A (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102225665B1 (en) * | 2019-10-10 | 2021-03-10 | 국방과학연구소 | A Method for Detecting Biological Particles |
-
2017
- 2017-02-23 JP JP2017032336A patent/JP2018136262A/en active Pending
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| KR102225665B1 (en) * | 2019-10-10 | 2021-03-10 | 국방과학연구소 | A Method for Detecting Biological Particles |
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