JP4856993B2 - 自己診断型自動分析装置 - Google Patents
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Description
k=x1n1+x2n2++xini
でありその区分数はnである。
(x1,x2,x3,,,xiのデータ構成は「光度計の計測値」と「装置の動作・稼動指標値」で構成する。「装置の動作・稼動指標値」は処理シーケンスに対応して、必要であれば追加し、不要であれば「光度計の計測値」のみとする。)
このnは当該過程の反応時間や処理時間に対応している。以下にデータ構成を示す。
(1)測定が正常に終了したk個のデータから、基準となるマハラノビス空間を作成する。このk個のデータには、各過程で動作・稼動する装置の状態を示した指標値である、例えばマハラノビス距離そのものを作成しておく。
(2)(1)項のk個のデータを所定の時間間隔或いはni毎に区分して新たなマハラノビス空間を過程進行と連動してni−1個作成する。例えば、前記n1区とn4区に装置の動作・稼動指標値(●)を追加する場合は、k3個と(k−(k1))個の内、各1個が動作・稼動指標値となっている。
(t1)なら、そのデータが収集完了した時点でk3個の基準空間へデータを宛がい、マハラノビス距離MD1を算出する。
(4)(3)項を測定終了まで繰り返すと、区分毎のマハラノビス距離の時間的な変化がわかる。つまり、下表の如く、マハラノビス距離MD1,Md2,MD3,MD4(例えば4区分の場合)が算出され、その時間的な変化がわかる。
さらに反応過程に関するデータベースを構築するために当該自動分析装置(検査項目)で測定したデータと、分析条件が異なり、結果が一定の許容範囲内の(一致している)測定結果を取得する演算部を備える。
1.1 分析シーケンス
本実施例で行う検体の分析のフロー図を図3に示す。
このようにして得られた吸光度の典型的な分析方法を図4に示す。吸光度から濃度演算には1ポイント分析法,2ポイントレート分析法,2ポイント分析法,3ポイント2項目分析法などが用いられている。1ポイント分析法では試薬添加から一定時刻経過後の吸光度から検査対象成分の濃度を計算している。2ポイントレート分析法では、試薬添加から定められた2つの時刻t1およびt2(t2>t1)における吸光度の差分を(t2−
t1)で割った吸光度変化の時間比率から濃度を計算している。2ポイント分析法では試薬添加から定められた2つの時刻t1およびt2(t2>t1)における吸光度を測定し、t1における吸光度から、t2における吸光度に対して定数ファクタをかけた値を差し引いたものから濃度を計算している。
図5,図6は本発明に関わる反応過程の異常検知の全体の処理フローとその詳細を示した図である。
20,入射スリット21,凹型回折格子22で構成している計測系)の再現性や信頼性は重要である。しかし、前記反応容器12に劣化や汚染等が発生した場合や、反応容器の洗浄(図3のA0)が不十分である場合や、何らかの原因で動作温度や周囲温度が変化した場合や、更には他の電気部品等の劣化が急速に加速した場合等は、前記計量値である水の吸光度値は変化するので分注された検体の吸光度値も変化する。このため、前記光度計
23の出力値に、システムの動作状況や状態変化を示す指標値を付加して、A01〜A02過程全体を検証している。
D2<xならば正常、
D2≧xならば異常
として判別する。
以下、その処理フローの概要を図9を参照しながら、その処理内容を以下に記す。
固有値の寄与率とその必要数knを算出する。(最大でもk個。)
(2)項の結果から、kn<kなら、その個数をkn個,kn+1個のみを使用し、前記(1)項で求めた固有ベクトルからマハラノビス距離(MD2)を算出する。
(図9の(5))である。(i=1〜kn、knは計測項目数)
一方、前記xva(i)は、前記マハラノビス距離を決定している計測項目の横位置
(yva(i))点での縦方向(直交方向)における計測項目の挙動を示している。よって、Σ{yva(i)*Σxva(i)}は、計測項目全体の総合的な挙動を示しており、基準空間作成時の各計測項目の挙動に対しての対象事象の各計測項目毎の寄与度や全体的な挙動の差(パターンの相違)を知らしめる指標となる。
(サンプル数:34ケ)の例を示す。
マハラノビス距離の方向性を算出するための特徴量と識別
特徴量1:図15の(6)−1
前記Yva(図9−2参照)から、方向性(+,−)を加味した変動エネルギの総和値の算出する。この時、その総和が+(正)であれば、本事象(例えばA,B点)は基準事象に対して、“+”側に偏っているとする。
前記マハラノビス距離を決定している計測項目の総合挙動の位置(パターン決定位置:Yva)と、各計測項目の挙動(項目毎の変動値:Xva)の積和の総合値を算出する。この時、その総和値が“+”であれば、本事象(例えばA,C)は基準事象に対して“+”側に偏っているとする。この指標値は前述の如く、計測項目の総合挙動の位置とその点における各計測項目の挙動の積和であるから、各計測項目のエネルギ変動とその方向性とをより総合的に示唆している。かかる指標は種々の実験とその検証結果から見出した指標である。
計測項目のパターン差の識別のための特徴量:図15の(7)−1,(7)−2
前述の(1)項のうち、特徴量2の算出過程においては、サンプル毎に各計測項目の総合挙動の位置とその点における各計測項目の挙動の積和が計測項目毎に算出されている。即ち、この計測項目毎の算出値は計測項目毎の総合的な挙動を示すものであるので、その挙動の大小を比較又は順位付けを行うことにより、そのパタ−ン差や寄与度が判別・判断できる。つまり、基準空間の作成時の各計測項目の変動に対して、その変動が大きいものは算出されたマハラノビス距離に対して、その寄与度が大きく、パターンの差を引き起こす主要因である。他方、基準空間の作成時の変動内或いは≒0であればその寄与度が小さく、パターンの差を引き起こす主要因ではない((7)−1)。
図16には、前記図11に例示した反応過程のデータに対して、前述の計算にて、再計算した結果を示す。表中のサンプルS−33は、基準空間の作成時のデータであり、且つその値が平均近傍のサンプルであり、そのマハラノビス距離(Mdx2欄)は≒0である。他方、サンプルS−23,S−24のマハラノビス距離は86.5と87.5あり、又サンプルS−25,S−26のマハラノビス距離は346.4と348.9の異常データである。かかる距離から、S−25,S−26の異常度合いはS−23,S−24に比して、そのマハラノビス距離が大きいので、異常度合が大きいことが判る。しかし、従来ではその内容やその原因系については不明であるが、本法によれば、表中の欄「方向」に示すように、又図6−1に示すように、その符号が相違し、明確に4つの指標に区分されている。
(応答倍率)で示してある。
0.9995 であり、項目を削除しても何ら問題ないことが明白である。つまり、本指標の妥当性とその有効性とを再確認できた。
“平均が0で−2〜+2の範囲域としている。かかる開示例の基準空間は、装置の初期稼動時や定期的な点検時に作成する基準空間ではなく、ある期間稼動した各機構部のデータ群から形成している。即ち、各機構部や有寿命部品の平均的な推奨期間や劣化状態におけるデータから基準空間を形成しているため、各機構部がより正常なら−側の値を示し、一方、より悪化なら+側の値を示すようにし、平均的な稼動状態を“0”として“−”から“+”方向に推移するようにしている(符号の付与は前述の図15により、任意であり
“+”→“−”に反転するしても良い)。前記各機構部やサブシステムの何れかに突発的な異常が発生した場合には、その値は突発的な“+”値を示し、或いは推奨期間を超えた場合には、その値は“+”側への単調増加を示す。その際、前述のs7の情報から該当機構部の判別や識別が可能であることは、前述の説明で明白である。
Claims (10)
- 測定が正常に終了した反応過程の、光度計の計測値の時系列データから基準となるマハラノビス空間を作成するステップにおいて、前記反応過程の時系列データを予め定めた複数の過程毎に区分して、区分した時点までの前記反応過程の時系列データから複数の新たなマハラノビス空間を作成するステップと、
新たに計測される光度計の計測値の時系列データから、前記区分した時点毎に、対応する新たなマハラノビス空間とのマハラノビスの距離を算出するステップと、
前記予め定めた複数の過程毎に、マハラノビスの距離に基づき異常の有無を判定するステップと、
を含む測定反応過程の異常の有無判定方法であって、
前記基準となるマハラノビス空間を作成するステップは、測定結果が正常と判断された反応過程の、光度計の計測値の時系列データと、反応過程に対応した機構部或いはそのシステムの動作・稼動の指標値の少なくとも一つと、をデータとして含んだ上で、基準となるマハラノビス空間を作成することを特徴とする測定反応過程の異常の有無判定方法。 - 請求項1記載の測定反応過程の異常の有無判定方法において、
前記予め定めた複数の過程が終了した時点毎に異常の有無を逐次判定するステップを含むことを特徴とする測定反応過程の異常の有無判定方法。 - 請求項1記載の測定反応過程の異常の有無判定方法において、
前記マハラノビスの距離の算出時に、前記マハラノビス距離を算出するための情報データ(情報データ1)と、前記情報データ1と直交するもう一つの新たなデータ(情報データ2)とを形成し、前記二つ情報データから、前記マハラノビス距離を正負に区分できる特徴量を形成し、前記特徴量にて前記マハラノビス距離に区分或いは方向性の指標を付与していることを特徴とする測定反応過程の異常の有無判定方法。 - 請求項1記載の測定反応過程の異常の有無判定方法において、
前記マハラノビスの距離の算出時に、前記マハラノビス距離を算出するための情報データ(情報データ1)と、前記情報データ1と直交するもう一つの新たなデータ(情報データ2)とを形成し、前記二つ情報データから、前記マハラノビス距離の構成要素である各計測項目の挙動或いは変動を表現できる特徴量を形成し、前記特徴量にて前記各計測項目の寄与度又は応答倍率或いは順位付けを行い、前記マハラノビス距離に各項目のパターン差情報を付与していることを特徴とする測定反応過程の異常の有無判定方法。 - 請求項1記載の測定反応過程の異常の有無判定方法において、
前記マハラノビスの距離の算出時に、前記マハラノビス距離を算出するための情報データ(情報データ1)と、前記情報データ1と直交するもう一つの新たなデータ(情報データ2)とを形成し、前記二つ情報データから、前記情報データ1と直交するもう一つの新たなデータ(情報データ2)とを形成し、前記二つ情報データから、前記マハラノビス距離を正負に区分できる特徴量を形成し、前記特徴量にて前記マハラノビス距離に区分或いは方向性の指標を付与するステップと、
前記マハラノビス距離の構成要素である各計測項目の挙動或いは変動を表現できる特徴量を形成し、前記特徴量にて前記各計測項目の寄与度又は応答倍率或いは順位付けを行い、前記マハラノビス距離に各項目のパターン差情報を付与するステップと、
を含むことを特徴とする測定反応過程の異常の有無判定方法。 - 請求項1記載の測定反応過程の異常の有無判定方法において、
前記測定において、濃度が既知の基準サンプルの測定結果が各々の濃度と一致した時に、且つ前記反応過程に対応した機構部或いはそのシステムの動作・稼動状態が正常或いは許容使用範囲内でのデータとを、その時の反応過程データを正常データ群として作成することを特徴とする測定反応過程の異常の有無判定方法。 - 請求項5記載の測定反応過程の異常の有無判定方法において、
前記反応過程に対応した機構部或いはそのシステムの動作・稼動状態が正常或いは許容使用範囲内でのデータから算出されるマハラノビス距離にて、その指標値としていることを特徴とする測定反応過程の異常の有無判定方法。 - 請求項1〜6のいずれかに記載の測定反応過程の異常の有無判定方法において、
反応過程における異常が検知された場合は、異常が検知された測定データに識別情報を付加することを特徴とする測定反応過程の異常の有無判定方法。 - 請求項1〜6のいずれかに記載の測定反応過程の異常の有無判定方法を実行するプログラムを記憶した記憶手段を備えたことを特徴とする自動分析装置。
- 請求項1〜6のいずれかに記載の測定反応過程の異常の有無判定方法を実行するプログラムを記憶したことを特徴とする記憶媒体。
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