JPH01129166A - Suspicious item discrimination apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
【産業上の利用分野〕
本発明は、検査値の中から検査過誤を含むものを発見す
ることにより、特に自動分析装置の再検査に好適な疑惑
項目判別装置に関する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Field of Industrial Application] The present invention relates to a suspicious item discriminating device that is particularly suitable for retesting an automatic analyzer by discovering test values that include test errors among test values.
たとえば、系統分類により検査過誤発見する方法は１日
本臨床検査自動化学会会誌、ボリューム１１、ナンバー
５．（１９８６）、第５８頁から第６２頁において論じ
られている。For example, a method for detecting test errors through systematic classification is described in 1 Journal of the Japan Society of Clinical Laboratory Automation, Volume 11, Number 5. (1986), pp. 58-62.
病院等における臨床検査で実施されている検査は、自動
分析装置に依頼項目を入力し試料をセットし分析終了後
、検査技師のデータチエツクによりデータ合理性チエツ
クが行なわれている。しかし、近年自動分析装置の処理
能力が向上し、高いもので３００検体／時、３２項目／
検体の装置がある。このような装置では、１時間に９６
００項目ものデータが出るので事実上検査技師によるデ
ータ合理性チエツクが量的に難かしくなってきている。In tests conducted in clinical tests at hospitals and the like, data rationality is checked by a laboratory technician after inputting requested items into an automatic analyzer, setting a sample, and completing the analysis. However, in recent years, the processing capacity of automatic analyzers has improved, and the processing capacity of automatic analyzers has increased to 300 samples/hour and 32 items/hour.
There is a sample device. With such a device, 96
Since 000 items of data are generated, it is becoming increasingly difficult for laboratory technicians to check the rationality of the data.
また、直接自動分析装置を扱うエペレータは、検体の前
処理等の作業のため、データの合理性チエツクを行う余
裕がないので、データ合理性チエツクの自動化のニーズ
が高まっている。In addition, the operator who directly handles automatic analyzers does not have time to check the rationality of data due to work such as sample pretreatment, so there is a growing need for automation of data rationality checks.
たとえば、上記文献によれば、「植物の分類に用いられ
る枝分れ型の系統図」と同様の形式で。For example, according to the above-mentioned document, in a format similar to "branching type phylogenetic diagram used for plant classification."
更に数学的要素すなわち項目開演算値の上下限チエツク
を組合わせた判定を用いて、再検査検体の自動抽出を行
なっている。Furthermore, automatic extraction of reexamination specimens is performed using a mathematical element, that is, a judgment that combines checking of upper and lower limits of the item open calculation value.
上述した系統分類による方法では、項目開式の値をディ
ジタル化し判定した。たとえば、ＧＯＴ／ＧＰＴ≧３．
５１ ならば、更にＬＤＨ≧４５０をチエツクし、Ｎｏ
ならば再検査するという具合である。しかし、この方法
は、実際の検査室現場で検査技師−らが行なっている成
績値検証作業と比較して関点が異なっていると考える。In the systematic classification method described above, the value of the item opening formula was digitized and determined. For example, GOT/GPT≧3.
51, further check LDH≧450 and select No.
If so, it will be re-examined. However, this method is considered to have different aspects compared to the performance value verification work performed by laboratory technicians in actual laboratories.
検査技師の考え方は、たとえば、「項目Ａと項目Ｂはな
んとなく比例するから項目Ａが高値で項目Ｂが低値のは
ずはない、」とならう、このような定性的な考え方は、
経験あるいは臨床的意味付けに支えられていると推測さ
れる。上述した系統分類による方法では１項目間式の設
定及び上／下限チエツクに使われる数値の設定にあたり
、統計的な裏付けが必要となり、検査技師が本来考えて
いる定性的な知識を定量化する作業を生じた。A laboratory technician's way of thinking is, for example, ``Since item A and item B are somehow proportional, there is no way that item A has a high value and item B has a low value.'' This kind of qualitative way of thinking is
It is assumed that this is supported by experience or clinical meaning. The systematic classification method described above requires statistical support when setting the formula between one item and the numerical values used for upper/lower limit checks, and requires the work of quantifying the qualitative knowledge originally considered by laboratory technicians. occurred.
つまり、上記従来技術は、検査技師の本来考えている定
性的な知識定量化する作業が生じるという問題があった
。In other words, the above-mentioned conventional technology has a problem in that it requires work to quantify the qualitative knowledge originally considered by the laboratory technician.
本発明の目的は、検査技師が考えている１項目間相関に
関する定性的知識を、定量化する作業を軽減することに
ある。An object of the present invention is to reduce the work of quantifying the qualitative knowledge regarding the correlation between one item considered by a laboratory technician.
上記目的は、１項目の成績値を有限個のディジタル値に
あてはめ、複数項目の成績値を複数ディジタル値の組合
せに対応させ、項目間相関からみて起こりにくいディジ
タル値の組合せが起きた場合、いずれかの項目に過誤が
あると判定することにより、達成される。The above purpose is to apply the performance value of one item to a finite number of digital values, to make the performance value of multiple items correspond to a combination of multiple digital values, and to solve the problem of This is achieved by determining that there is an error in that item.
１項目のディジタル値の取りうる値は有限個なので、複
数項目のディジタル値の組合せの取りうるパターンも有
限個である。この有限個の組合せパターンは、項目間の
相関関係からみて、現実に起きる組合せパターンと起き
ない組合せパターンに２分できる。従って、各組合せパ
ターン毎に起き、るか否かの判定を用意すれば、与えら
れた複数項目を含む検査成績値を、複数項目のディジタ
ル値組合せパターンに変換することにより、起きえない
成績値の組合せか否かを定性的に判定できる。Since the number of possible digital values for one item is finite, there are also a finite number of possible patterns for combinations of digital values for multiple items. This finite number of combination patterns can be divided into combination patterns that actually occur and combination patterns that do not occur, in view of the correlation between items. Therefore, if you prepare a judgment for each combination pattern to determine whether or not it occurs, you can convert a given test result value that includes multiple items into a digital value combination pattern that includes multiple items to determine the result value that does not occur. It is possible to qualitatively determine whether the combination of
また、スクリーニング期間を設けて、この期間中装置か
ら出力される成績値を各組合せパターン毎に度数分布を
調査し、パターン発生度数のしきい値を下回るパターン
を起きにくいとし、他のパターンを起きるとすれば、各
組合せパターン毎の起きるか否かの判定情報を自動集収
できる。これにより、従来かかった定量化作業を軽減す
ることもできる。In addition, a screening period is set, and during this period, the frequency distribution of the performance values output from the device is investigated for each combination pattern, and patterns below the threshold of pattern occurrence frequency are considered unlikely to occur, and other patterns are considered unlikely to occur. If so, it is possible to automatically collect information on whether or not each combination pattern occurs. This also makes it possible to reduce the conventional quantification work.
以下、本発明の一実施例を第１図により説明する。第１
図は、本発明は自動分析装置の検査過誤の発見に適用し
た場合の実施例を示すブロック図である６分析装置６は
、依頼項目に従って、検体を分析し、その成績値を算出
後、制御装置３に送り返す１項目情報記憶器５には、各
項目毎にどのようにディジタル化するかのパラメータが
入っている。具体的には、例えば、各項目の正常値の高
値限界値と低値限界値が入っている。高値限界値を越え
る領域をＡとし、高値限界値から低値限界値までの領域
を分割した０例えば４等分した領域の高値側から順に、
Ｂ、Ｃ，Ｄ、Ｅとし、また低値限界値を下回る領域をＦ
とする。この時、与えられた項目成績値はＡからＦまで
のいずれかの領域に属するので、その属する領域名を、
そのディジタル値とする０項目情報は、キーボード２に
より入力される。成績値パターン発生確率記憶器４には
、複数項目間、例えば２項目間のディジタル値のすべて
の組合せにおける発生確率が入っている０例えば、発生
確率を１（発生する）とＯ（発生しない）の２値に限り
、分析装置６が分析可能である分析項目数を３００項目
する。すると、４の記憶器には、２つの項目のディジタ
ル値、それぞれがＡからＦの６レベルをとりうるから６
×６＝３６コの発生確率が、３０項目中２項目の組合せ
分、すなわち、ａｏｃｚ＝４３５コ分記憶されている。An embodiment of the present invention will be described below with reference to FIG. 1st
The figure is a block diagram showing an embodiment in which the present invention is applied to detecting test errors using an automatic analyzer. 6 The analyzer 6 analyzes the sample according to the requested items, calculates the result value, and then controls the The one-item information storage 5 sent back to the device 3 contains parameters for how to digitize each item. Specifically, for example, the high limit value and low limit value of normal values for each item are included. The area exceeding the high value limit value is defined as A, and the area from the high value limit value to the low value limit value is divided into 0.
B, C, D, and E, and the area below the low limit value is F.
shall be. At this time, the given item score belongs to one of the areas from A to F, so the name of the area to which it belongs is written as
The zero item information, which is to be the digital value, is input using the keyboard 2. The performance value pattern occurrence probability memory 4 contains the probability of occurrence for all combinations of digital values between multiple items, for example between two items.For example, the probability of occurrence is set to 1 (occurs) and O (does not occur). The number of analysis items that the analyzer 6 can analyze is limited to 300 binary values. Then, in the memory unit 4, the digital values of the two items, each of which can take six levels from A to F, are stored as 6.
×6=36 occurrence probabilities are stored for combinations of 2 out of 30 items, that is, aocz=435.
この発生確率情報は、スクリーニング期間を設けて、分
析装置６から自動集収することができる。すなわち、ス
クリーニング期間中１介析装置から送られてきた成績値
について、２項目間のディジタル値の組合せの度数分布
を調査し、あるしきい値例えば１を下回る度数をもつ２
項目間のディジタル値の組合せを発生確率Ｏとし、他を
発生確率１とすることにより、発生確率情報を自動集収
できる。制御装置３により、疑わしいと判定された検体
の成績値は１表示器１に表示されオペレータに警告が発
せられる。This occurrence probability information can be automatically collected from the analyzer 6 by providing a screening period. That is, for the performance values sent from one intervention device during the screening period, the frequency distribution of combinations of digital values between two items is investigated, and two
By setting a combination of digital values between items to have an occurrence probability of O and others to have an occurrence probability of 1, occurrence probability information can be automatically collected. The control device 3 displays the result value of the sample determined to be suspicious on the 1 display 1 and issues a warning to the operator.
第２図は、実施例の動作を説明するためのフローチャー
トであり、第２図に基いて第１図の各部の動作を説明す
る。FIG. 2 is a flowchart for explaining the operation of the embodiment, and the operation of each part in FIG. 1 will be explained based on FIG.
まず、分析装置から１検体分の成績値が送られて来る（
１０１）、一般に１検体分の成績値は、複数項目の成績
値を含んでいる。First, the analytical device sends the results for one sample (
101), the performance value for one sample generally includes performance values for multiple items.
その後、検体に含まれる項目数を調ベル（１０２）。After that, the number of items included in the sample is checked (102).
項目数が１以下ならば、２項目間の比較ができないので
処理を終了し１次の検体を処理する。If the number of items is 1 or less, it is not possible to compare two items, so the process ends and the first sample is processed.
項目数が２以上ならば、各項目毎に成績値のディジタル
変換を行なう（１０３）、つまり、前記したように、１
項目毎に前記したＡからＦまでの領域のうちどの領域に
成績値が含まれるかを調べ、各項目毎にＡからＦのうち
１つの値を印付けする。If the number of items is 2 or more, the score value is digitally converted for each item (103), that is, as described above, 1
For each item, it is determined which of the areas A to F mentioned above contains the score, and one value from A to F is marked for each item.
この時、成績値がどの項目を含み、どの項目を含まない
かがわかるので、依頼項目の中で考えられる２項目の組
合せを全て列挙する。At this time, since it is known which items the grade value includes and which items it does not include, all possible combinations of two items among the requested items are listed.
全ての成績値がディジタルに変換されると、依頼項目の
中で考えられる２項目の組合せのそれぞれについて発生
発車がチエツクされる。依頼項目の中で考えられる２項
目の組合せ全てについて発生確率が１であれば、疑惑項
目が発見されなかったとして、その検体の処理を終了し
次の検体を処理する（１０４）。Once all performance values have been converted into digital data, the occurrence of departures is checked for each possible combination of two items among the request items. If the probability of occurrence is 1 for all possible combinations of two items among the requested items, it is assumed that no suspicious item has been found, and the processing of that sample is ended and the next sample is processed (104).
一方、チエツクされていない２項目の組合せが残ってい
て、その中から１つの組合せを選び（１０５）、その組
合せが形成するディジタル値の組合せにおいて発生確率
が０ならば（１０６）、その成績値は疑惑項目を含むこ
とを表示する（１０７）、’これにより、検査過誤号含
む可能性のある検体が検出される。On the other hand, if there are combinations of two items that have not been checked and one combination is selected from among them (105), and the probability of occurrence is 0 in the combination of digital values formed by that combination (106), the result value is indicates that the sample contains a suspected item (107); 'This allows a sample that may contain a test error code to be detected.
上述の実施例は、疑惑項目が発見されるとこれをオペレ
ータに報告するものであったが１本発明は、第３図に基
本的なブロック構成を示す、自動再検査システムにも適
用できることは言うまでもない。In the above-described embodiment, when a suspicious item is found, it is reported to the operator, but the present invention can also be applied to an automatic re-inspection system whose basic block configuration is shown in FIG. Needless to say.
第３図において、２０１は疑惑項目発見装置である。２
０２は、依頼項目受付装置であり、ここから検体の依頼
項目をオペレータが入力し、疑惑項目発見装置２０１を
介し分析装置６に送られる。In FIG. 3, 201 is a suspicious item finding device. 2
Reference numeral 02 denotes a request item reception device through which an operator inputs request items for the sample, which are sent to the analysis device 6 via the suspicious item discovery device 201.
分析装置６は、この依頼項目に基いて検体を分析し、成
績値を送り返す、送り返された成績値は疑惑項目発見装
置２０１により疑惑項目を含むか否かが調べられ、含ん
でいないと判定された場合は。The analyzer 6 analyzes the sample based on the requested items and sends back the grade values.The returned grade values are checked by the suspicious item detection device 201 to see if they contain any suspicious items, and are determined to not contain the suspected items. If so.
成績値を報告書作成装置２０３に送り、その検体の報告
書を作成する。疑惑項目を含むと判定された場合は、そ
の成績値を一時、成績値記憶装置２０４に蓄えておき、
分析装置１６に再検査依頼を行なう、再検査の依頼項目
は例えば、疑惑項目のみか当初依頼された全項目かのい
ずれかである。The result value is sent to the report creation device 203, and a report for the sample is created. If it is determined that a questionable item is included, the grade value is temporarily stored in the grade value storage device 204,
The reexamination request items for which the reexamination request is made to the analyzer 16 are, for example, either only the suspected items or all the originally requested items.
特に前者の場合全ての組合せについて疑惑項目をチエツ
クする。再検査成績値が分析装置６から返って′きた時
点で、成績値記憶装置２０４に蓄えられている当初の成
績値と再検査成績値を並らべてオペレータに提示する。Especially in the former case, suspicious items are checked for all combinations. When the retest result value is returned from the analyzer 6, the original result value stored in the result value storage device 204 and the retest result value are displayed side by side to the operator.
また、このとき、再検査成績値についても、疑惑項目が
含まれるか否かのチエツクが行なわれ、この結果もオペ
レータに提示される。オペレータは、第１回検査成績値
と再検査成績値を比べ、再現性、項目毎の異常の有無を
考慮し、どちらの成績値の報告書を作るか判定する。ま
た、第３図の実施例とするときでも、疑惑項目発見装置
２０１の構成は第１図と同様なものとなる。At this time, the retest result value is also checked to see if any suspicious items are included, and this result is also presented to the operator. The operator compares the first test result value and the retest result value, considers reproducibility and the presence or absence of abnormality for each item, and determines which result value report should be created. Further, even when using the embodiment shown in FIG. 3, the configuration of the suspicious item discovery device 201 is the same as that shown in FIG. 1.
第３図の実施例によれば、疑惑項目が発見された場合、
自動的に再検査が行なわれるので、オペレータの手間が
省ける０通常、検査成績値が検査過誤を含んでいると疑
われた時、検査技師はその検体を再検査する。再検査す
ることにより、同一検体につき、２回分の測定結果が得
られ１分析の再現性を調べることができる。自動分析装
置の突発誤差による過誤は、２度続けて起きる確率が低
いので、再現性チエツクにより発見されうる。−般、に
、再現した場合には、定常的誤差または患者の特異点な
成績値であることが期待される。いずれにしても、再検
査するための項目再依頼操作、再スタートの作業を削減
することができる。According to the embodiment shown in FIG. 3, when a suspicious item is discovered,
Automatic retesting saves the operator's time and effort.Normally, when a test result value contains a test error, a laboratory technician retests the specimen. By retesting, two measurement results can be obtained for the same sample, and the reproducibility of one analysis can be investigated. Errors caused by sudden errors in automatic analyzers have a low probability of occurring twice in a row, so they can be detected by a reproducibility check. - In general, if it is reproduced, it is expected that it will be a constant error or an idiosyncratic outcome value for the patient. In any case, operations for re-requesting items for re-inspection and restart operations can be reduced.
また、上述の実施例によれば、項目依存の誤差要因が発
見しやすいという利点がある。たとえば。Further, according to the above-described embodiment, there is an advantage that item-dependent error factors can be easily discovered. for example.
Ｘ、Ｙ、Ｚの３項目の成績値が与えられて、ｘ−Ｙ間、
Ｘ−２間に発生確率０のディジタル値組合せが発生し、
Ｙ−２間に発生確率１のディジタル値組合せが発生した
場合、項目Ｘに異常があったと推定できる。このような
項目依存の誤差要因をオペレータに提示することにより
、異常原因追求の作業を軽減することができる。この場
合、フローチャートにおいて、１度疑惑項目が見つかっ
ても（１０６）（１０７）更に続けて全ての組合せにお
いて、チエツクを続行するという変更をすればよい。Given the grade values for three items, X, Y, and Z, between x and Y,
A digital value combination with an occurrence probability of 0 occurs between X-2,
If a digital value combination with an occurrence probability of 1 occurs between Y-2, it can be estimated that there is an abnormality in item X. By presenting such item-dependent error factors to the operator, the task of searching for the cause of the abnormality can be reduced. In this case, the flowchart may be changed so that even if a suspicious item is found once (106), (107), checks are continued for all combinations.
以上の説明では、２項目間の相関について述べたが、本
発明はこれに限定されるものでなく、３項目以上の相関
についても実現し得るものである。In the above explanation, the correlation between two items has been described, but the present invention is not limited to this, and it is also possible to realize a correlation between three or more items.
例えば、特に３項目間に強い相関がみられるようなら、
３項目について３項目のディジタル値の組合せの発生確
率を記憶しておけば、同様の手順で発生確率０の組合せ
を発見し、オペレータに報告するか、再検査することが
できる。For example, if there is a particularly strong correlation between three items,
If the occurrence probabilities of combinations of digital values of the three items are stored, combinations with a probability of occurrence of 0 can be discovered using the same procedure and reported to the operator or re-examined.
また、上述の例では１発生確率を０と１の２値に限って
いるが、多値の発生確率としきい値によっても実現でき
る。すなわち、スクリーニング時にディジタル値の組合
せ毎の発生度数が計数できるので、度数の分散状況に応
じて、オペレータが項目の組合せ毎に度数しきい値と定
め、この度数しきい値を下回る様なディジタル値の組合
せを発生確率０と定めることにより、同様の手順で疑惑
項目を発見できる。Further, in the above example, the 1 occurrence probability is limited to two values, 0 and 1, but it can also be realized using multi-value occurrence probabilities and thresholds. In other words, since the frequency of occurrence for each combination of digital values can be counted during screening, the operator can set a frequency threshold for each combination of items, depending on the distribution of frequencies, and select digital values that fall below this frequency threshold. By setting the combination to have a probability of occurrence of 0, suspicious items can be discovered using the same procedure.
本発明は更に、発生確率の高い組合せを発見して、病症
診断に適用することができる６例えば、ある項目群の組
合せにおいて、あるディジタル値 ｄの組合せ群が、患
者のある症候群と相関のある場合、ディジタル値の組合
せに対応して発生確率のみらず症候群コードを記憶する
。これにより、症候群コードを含むディジタル値の組合
せが発生したら、報告書に症候群コードを付記し、医師
の診断支援を行なうことができる。Furthermore, the present invention can discover combinations with a high probability of occurrence and apply them to disease diagnosis6. For example, in a combination of a certain group of items, a certain combination of digital values d is correlated with a certain syndrome in a patient. In this case, not only the probability of occurrence but also the syndrome code is stored corresponding to the combination of digital values. As a result, when a combination of digital values including a syndrome code occurs, the syndrome code can be added to the report to assist the doctor in diagnosis.
以上述べたように１本発明によれば、項目間相関からみ
て起こりにくい項目成績値の組合せを発見するので、検
査過誤によるデータ異常を発見するオペレータの作業を
軽減できるという効果がある。また、あらかじめスクリ
ーニング期間を設けて、起こりにくい項目成績値の組合
せを自動的に集取できるので、当該施設に適応した判定
ルールを生成でき、判定ルールを作る作業を軽減できる
という効果がある。また、ある症候群に特有の項目成績
値の組合せについては、それが発生した時、報告書にこ
れを付記することで、医師の診断作業を軽減できるとい
う効果がある。As described above, according to one aspect of the present invention, combinations of item performance values that are unlikely to occur in terms of inter-item correlations are discovered, so the operator's work for discovering data abnormalities due to inspection errors can be reduced. Furthermore, since a screening period can be set in advance and combinations of item performance values that are unlikely to occur can be automatically collected, it is possible to generate judgment rules that are suitable for the facility in question, which has the effect of reducing the work involved in creating judgment rules. Furthermore, when a combination of item performance values unique to a certain syndrome occurs, it can be added to the report, which has the effect of reducing the diagnostic work of the doctor.
第１図は本発明の１実施例を示すブロック図、第２図は
第１図の動作手順を示すフローチャート、第３図は本発
明の他の実施例を示すブロック図である。
１・・・表示器、２・・・キーボード、３・・・制御装
置、４・・・成績値パターン発生確率記憶器、５・・・
項目情報記憶器、６・・・分析装置。FIG. 1 is a block diagram showing one embodiment of the present invention, FIG. 2 is a flowchart showing the operating procedure of FIG. 1, and FIG. 3 is a block diagram showing another embodiment of the invention. DESCRIPTION OF SYMBOLS 1...Display device, 2...Keyboard, 3...Control device, 4...Score value pattern occurrence probability memory, 5...
Item information storage device, 6... analysis device.
Claims (1)
検体測定値において、ｉ（ｉは１からＮまでの自然数）
番目の項目の測定値の値域をＮ＿ｉ（ｉ番目の項目に依
存して決まる自然数）個の領域に分割し、前記Ｎ項目の
成績値のとり方をＮ＿１×Ｎ＿２×…×Ｎ＿Ｎ個のパタ
ーンに対応させ、情報保持媒体に前記パターンに対応し
て保持されている前記パターンの発生確率が、しきい値
を下回るとき前記検体測定値に測定過誤があると判定す
ることを特徴とする疑惑項目の判別装置。 ２、検体測定値群から前記パターンの発生確率を算出し
、算出された発生確率を前記情報保持媒体に格納するこ
とを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の疑惑項目判
別装置。 ３、Ｎ（Ｎは２以上の自然数）項目間に相関関係のある
検体測定値において、ｉ（ｉは１からＮまでの自然数）
番目の項目の測定値の値域をＮ＿ｉ（ｉ番目の項目に依
存して決まる自然数）個の領域に分割し、前記Ｎ項目の
成績値のとり方をＮ＿１×Ｎ＿２×…×Ｎ＿Ｎ個のパタ
ーンに対応させ、情報保持媒体に前記パターンに対応し
て保持されている。測定対象の診断事項の発生確率が、
しきい値を上回るとき前記測定対象に前記診断事項があ
てはまると判定することを特徴とする疑惑項目判別装置
。[Claims] 1, N (N is a natural number of 2 or more) In sample measurement values that have a correlation between items, i (i is a natural number from 1 to N)
Divide the value range of the measured value of the th item into N_i (natural number determined depending on the ith item) areas, and correspond to N_1×N_2×…×N_N patterns for how to take the performance value of the N item. and determining that there is a measurement error in the sample measurement value when the probability of occurrence of the pattern stored in an information storage medium corresponding to the pattern is less than a threshold value. Device. 2. The suspicious item discriminating device according to claim 1, characterized in that the probability of occurrence of the pattern is calculated from a group of sample measurement values, and the calculated probability of occurrence is stored in the information storage medium. 3. N (N is a natural number of 2 or more) In sample measurement values that have a correlation between items, i (i is a natural number from 1 to N)
Divide the value range of the measured value of the th item into N_i (natural number determined depending on the ith item) areas, and correspond to N_1×N_2×…×N_N patterns for how to take the performance value of the N item. and is held in an information holding medium in correspondence with the pattern. The probability of occurrence of the diagnostic item to be measured is
A suspicious item discriminating device characterized in that it is determined that the diagnostic item applies to the measurement target when the value exceeds a threshold value.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28731687A JPH01129166A (en) | 1987-11-16 | 1987-11-16 | Suspicious item discrimination apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28731687A JPH01129166A (en) | 1987-11-16 | 1987-11-16 | Suspicious item discrimination apparatus |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH01129166A true JPH01129166A (en) | 1989-05-22 |
Family
ID=17715785
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP28731687A Pending JPH01129166A (en) | 1987-11-16 | 1987-11-16 | Suspicious item discrimination apparatus |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH01129166A (en) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10253406A (en) * | 1997-03-11 | 1998-09-25 | Toyota Motor Corp | Abnormality judging device for detecting means |
| EP1063527A2 (en) * | 1999-06-22 | 2000-12-27 | Hitachi, Ltd. | Automated analyser and automated analysis |
| JP2006503296A (en) * | 2002-10-18 | 2006-01-26 | アバクシス，インコーポレーテッド | System and method for detecting short and long samples |
| JP2013195146A (en) * | 2012-03-16 | 2013-09-30 | Arkray Inc | Urine test device, data processing device, data processing method, and program |
-
1987
- 1987-11-16 JP JP28731687A patent/JPH01129166A/en active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10253406A (en) * | 1997-03-11 | 1998-09-25 | Toyota Motor Corp | Abnormality judging device for detecting means |
| EP1063527A2 (en) * | 1999-06-22 | 2000-12-27 | Hitachi, Ltd. | Automated analyser and automated analysis |
| JP2006503296A (en) * | 2002-10-18 | 2006-01-26 | アバクシス，インコーポレーテッド | System and method for detecting short and long samples |
| US7765069B2 (en) | 2002-10-18 | 2010-07-27 | Abaxis, Inc. | Systems for the detection of short and long samples |
| JP2013195146A (en) * | 2012-03-16 | 2013-09-30 | Arkray Inc | Urine test device, data processing device, data processing method, and program |
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