JPS6332345A - 粒度分布解析法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は血液、細胞、ラテックス粒子等の微細粒子の粒
度分布測定値の解析法に関するものである。

〔従来の技術〕

従来、例えば、９ｐ床検査分野における、血球の粒度分
布の測定は測定法の困難性、正確性の問題で、臨床検査
への利用が不活発であった。

最近では、シースフロ一方式などの流体制御技術の発展
により正確性の高い自動粒度分布測定が容易になり、粒
度分布の解析が重要視されてきた。

従来、赤血球の粒度分布解析法として、特開昭４７−１
３２９９号公報に示されるように、粒度分布域を四分位
変化係数で表すものが開示されている。

一方、血小板粒度分布に関しては、血小板分布を対数正
規分布曲線と仮定し、それに合わないものを探して異常
表示するカーブフィツト法などが使用されている。

〔発明が解決しようとする問題点〕

従来の赤血球粒度分布の解析は、赤血球粒度が正規分布
で単一の分布である仮定のちとに、分布幅を表示するだ
−すである。しかし実際には単一分布でない場合もあり
、その時は誤った情報を与えることになる。

血小板分布のカーブフィツト法は、血小板粒度が対数正
規分布であるとの前提に立って、フィノトしない血小板
を異常とするのみである。しかし異常の度合を客観的な
数字で示すことはできない。

本発明は上記の諸点に鑑みなされたもので、得られた粒
度分布から理論的な粒度分布を推定し、この推定粒度分
布と、もとの粒度分布との差を客観的な数字で示す粒度
分布解析法の提供を目的とするものである。同時にもと
の粒度分布が複数の分布の重なりである場合には、各分
布に分解した上で、もとの粒度分布との差を客観的な数
字で示す粒度分布解析法の提供を目的とするものである
＼。

また、この推定粒度分布と、もとの粒度分布との差を示
すパラメータは、従来の血液学的血液パラメータでは得
られなかった、新しい血液パラメータとして、新たな医
療情報とする粒度分布解析法の提供を目的とするもので
ある。

〔問題点を解決するための手段および作用〕本発明の粒
度分布解析法は、微粒子測定装置から解析対象粒度分布
を取り込み、粒度分布を理論上の分布で推定し、解析対
象粒度分布と推定分布を比較し、その差を解析対象粒度
分布の特徴パラメータとすることを特徴としている。

また、解析対象粒度分布に推定分布が複数適用できる場
合には、順次推定分布を求め特徴パラメータとする。

本発明の方法における「微粒子測定装置」とは、微粒子
懸濁液を微細孔に通過させ、微粒子と液との電気的差異
または光学的差異に基づいて微粒子を検出し、微粒子の
大きさく容積）に比例したパルス信号を発生させ、この
パルス信号を粒度分布に変換するようにした装置を指称
する。

本発明の粒度分布解析法は、血球等微粒子容積に比例し
たパルスを容積分布に変換して記憶装置に取り込んだ後
、粒度分布を解析するにあたり、（ａ）粒度分布から理
論分布の母数を推定する。

（ｂ）得られた母数から推定粒度分布を求める。

（ｃ）もとの粒度分布と推定分布とを比較して、特徴パ
ラメータを求める。

（ｄ）もとの粒度分布から推定分布を差し引いたものを
副分布とする。

（ｅ）副分布の面積が小さければ操作を終了し、副分布
の面積が大きければ、副分布を新たにもとの粒度分布と
して（ａ）以下の操作を繰り返す。

すなわち本発明は、与えられた粒度分布の特徴パラメー
タを新たに知見して、新たな情報を提供せんとするとと
もに、与えられた粒度分布が複数の分布の重なりである
場合には、各要素分布に分解することで、各微細粒子の
計数値の精度と信頬性を向上させるものである。

１実施例］ 以下、本発明の方法を血球粒度の解析に適用し、理論分
布として対数正規分布を用いた例について説明する。対
数正規分布は次式で与えられる。

なお上式で、μは平均値、σは標準偏差である。

（Ｉｔ　ｎｘ）　　μ　　　　　　μ２Ｘ＝１ｎｘ、　
ｇ（ｘ）＝ｆｎ　　ｆ（ｘ）　　とおくと、２　σ２ となり、ｇ　（ｘ）はＸに関する２次式となる。ｇ　＜
ｘ＞を微分すると、 ＝−−＜Ｘ−μ＋σ２） σ２ となる。ｇ″（ｘ）はＸ軸との交点がμ−σ２、傾きが
−□の１次式となるので、ｇ　’　（ｘ）を求めること
により、平均値μと、標準偏差σが計算でき、対数正規
分布曲線を推定できる。

ここで）検定された対数正規分布と、もとの血球の粒度
分布との差を表す特徴パラメータの例として、次式で定
義されるマツチング距離りを導入する。

Ｄ＝　ｆ（：　ｆ（ｘ）　−ｈ（ｘ）　１１　ｄＸ上式
において、ｆ（×）は与えられた分布、ｈ（×）は推定
された分布である。

以下、第１図に示すフローチャートに基づいて詳細に説
明する。まず容積に比例した血球パルスをコンパレータ
回路などで容積分布に変１負し、記憶装置に取り込む。

ついで取り込まれた粒度分布データを、粒度分布解析が
容易に行えるように平滑化する。すなわち、粒度分布に
含まれるノイズ成分を取り除（。その後、粒度分布の自
然対数をとり、隣りどうしの差を計算することにより、
ｇ゛（×）を算出する。ついで与えられた分布の主分布
をさがす手段として適当なウィンドウ（粒度分布の横軸
上の処理区間）を設定し、このウィンドウ内でのｇ’　
（ｘ）が最も直線に近いところをさがす。

最も直線に近いｇ’（ｘ）の回帰直線式を求め、この式
の傾きと切片により推定分布の平均値と標準偏差を計算
する。ついで対数正規分布に、求められた平均値と標準
偏差を代入し、その最大値をもとの粒度分布によりノー
マライズ（もとの粒度分布と推定分布の最大値を同じ大
きさにすること）する。これによりもとの粒度分布と推
定分布を比較することができるようになる。この後、も
との粒度分布と推定分布の面積差を求めることにより、
マツチング距離りを得る。

つぎにもとの粒度分布から推定分布を差し引いて副分布
とする。この副分布が再度推定粒度分布を求めるのに十
分な面積を持っていれば、副分布を新たにもとの粒度分
布として上記を繰り返す。

副分布の面積が小さい場合は操作を終了する。

実際に、２１８５例の赤血球のマツチング距離りを求め
たところ、マツチング距離りはＯ〜４００程度まで分布
しており、その分布は対数正規分布を示す。このうち、
マツチング距ＷＩＤが１００以上となるものが６．９％
となり、その病名を調査すると１悪性新生物」、「潰瘍
」が８２．１％見られた。これは全体の血液に占めるこ
の病名の血液の比率が６．３％であり、十分このパラメ
ータで抽出できることから、新しい血液パラメータとし
て有用であることを示す。

このように、マツチング距離りを粒度分布の特徴パラメ
ータとすることができ、新たな情報としである数取上は
異常分布として警報を出す、あるいは粒度分布を分類す
るなどの応用が考えられる。

第２図は通常の赤血球の解析例を示しており、赤血球（
ＲＢＣ）　＝４４５　Ｘ　１０’　７ｍｍ３、Ｄ＝６の
場合である。得られた粒度分布と推定粒度分布は殆ど重
なっているため、推定粒度分布は図では分からない。

第３図は複数の分布の重なりがある赤血球の解析例を示
しており、赤血球（ＲＢＣ）　＝　３１７　　Ｘｌ　０
’　／ａｍ”　、Ｄ＝　６６の場合である。破線が推定
粒度分布を示している。

第４図は推定粒度分布を対数正規分布とした時の赤血球
のマツチング距離りと検体数との関係を示している。

なお、推定する分布が正規分布等信の分布であっても同
様に行うことができる。

また、推定粒度分布ともとの粒度分布の差異を表すパラ
メータとしては、 マツチング比Ｐ１ 等多くのパラメータが考えられる。

同様に、零粒度分布解析法は、血球粒度に限らず、ラテ
ックス粒子、細胞粒子などの粒度分布解析にも適用でき
る。

〔発明の効果〕

本発明は上記のように構成されているので、つぎのよう
な種々の優れた効果を奏する。

（１）　　新パラメータにより、粒度分布の特徴抽出を
行うことで、新しい医療情報を提供することができる。

（２）粒度分布の異常を数字で評価することができる。

（３）粒度分布が複数の分布の重なりであっても解析す
ることができる。

（４）血球計数において、精度と信頼性を大幅に向上さ
せることができる。

（５）血球粒度に限らず、ラテックス粒子、柵胞粒子な
どの粒度分布解析にも応用できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の粒度分布解析法の一例を示すフローチ
ャート、第２図は通常の赤血球の解析例を示すグラフ、
第３図は複数の分布の重なりがある赤血球の解析例を示
すグラフ、第４図は推定粒度分布を対数正規分布とした
時の赤血球のマツチング距離りの分布を示すグラフであ
る。 第２図 第４図 マ”／＋ンブど巨短ＤイＩＬ

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １　微粒子測定装置から解析対象粒度分布を取り込み、
   粒度分布を理論上の分布で推定し、解析対象粒度分布と
   推定分布を比較し、その差を解析対象粒度分布の特徴パ
   ラメータとすることを特徴とする粒度分布解析法。 ２　解析対象粒度分布に推定分布が複数適用できる場合
   には、順次推定分布を求め特徴パラメータとする特許請
   求の範囲第１項記載の粒度分布解析法。