粒子分析装置、粒子分析方法およびコンピュータプログラム
【課題】試料中の粒子をより精度良く分類・計数できる粒子分析装置、粒子分析方法およびコンピュータプログラムを提供する。
【解決手段】粒子分析装置は、粒子を含む試料から得られる測定試料を測定し、試料に含まれる粒子の複数の特徴情報を取得する特徴情報取得手段と、前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、試料に含まれる特定の種類の粒子の粒子数、および前記特定の種類とは異なる複数種類の粒子の各粒子数を取得する粒子数取得手段と、前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、前記粒子数取得手段により粒子数が取得された前記複数種類の粒子のうち、粒子数を補正する対象粒子を選択する選択手段と、前記粒子数取得手段により取得された前記特定の種類の粒子の粒子数を用いて、前記選択手段により選択された対象粒子の粒子数を補正する補正手段と、を備える。
【解決手段】粒子分析装置は、粒子を含む試料から得られる測定試料を測定し、試料に含まれる粒子の複数の特徴情報を取得する特徴情報取得手段と、前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、試料に含まれる特定の種類の粒子の粒子数、および前記特定の種類とは異なる複数種類の粒子の各粒子数を取得する粒子数取得手段と、前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、前記粒子数取得手段により粒子数が取得された前記複数種類の粒子のうち、粒子数を補正する対象粒子を選択する選択手段と、前記粒子数取得手段により取得された前記特定の種類の粒子の粒子数を用いて、前記選択手段により選択された対象粒子の粒子数を補正する補正手段と、を備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、粒子分析装置、粒子分析方法およびコンピュータプログラムに関し、特に、粒子の特徴パラメータに基づいて、試料に含まれる粒子の分類・計数を行う分析装置、分析方法およびコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、血液や尿などの試料に含まれる粒子の分類・計数が行われている。例えば、フローサイトメータを用いた粒子分析では、シース液に包んで流された粒子含有液に光を照射して、各粒子から特徴パラメータを検出し、その特徴パラメータを用いてスキャッタグラムが作成される。そして、そのスキャッタグラムに出現する粒子を複数の粒子集団に分類し、各粒子集団の粒子を計数することにより、粒子の分類・計数が行われている（例えば、特許文献１）。
また、特許文献１に記載の粒子分析装置は、有核赤血球が含まれる血液試料を測定した場合に、スキャッタグラムに出現する粒子の分画異常を判定し、判定結果を表示部に表示することで誤った分析を防止している。
【０００３】
ところで、特許文献１には、有核赤血球が含まれる血液試料では、有核赤血球は、白血球を４分類するスキャッタグラム上のリンパ球の分布領域およびその下部の領域に出現し、好中球の分布領域には出現しないと記載されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−１０６９８４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特殊な疾患患者の血液試料においては、有核赤血球は、スキャッタグラム上の好中球の分布領域もしくは赤血球ゴースト（溶血後の赤血球粒子）の分布領域に出現することがある。そのため、特許文献１に記載の粒子分析装置では、有核赤血球が好中球の分布領域や赤血球ゴーストの分布領域に出現する特殊な血液試料を測定する場合には、粒子の分画異常を正確に判定することができない。
【０００６】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであって、試料中の粒子をより精度良く分類・計数できる粒子分析装置、粒子分析方法およびコンピュータプログラムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１の局面による粒子分析装置は、粒子を含む試料から得られる測定試料を測定し、試料に含まれる粒子の複数の特徴情報を取得する特徴情報取得手段と、前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、試料に含まれる特定の種類の粒子の粒子数、および前記特定の種類とは異なる複数種類の粒子の各粒子数を取得する粒子数取得手段と、前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、前記粒子数取得手段により粒子数が取得された前記複数種類の粒子のうち、粒子数を補正する対象粒子を選択する選択手段と、前記粒子数取得手段により取得された前記特定の種類の粒子の粒子数を用いて、前記選択手段により選択された対象粒子の粒子数を補正する補正手段と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
本発明の第２の局面による粒子分析装置は、粒子を含む試料から得られる測定試料を測定し、試料に含まれる粒子の複数の特徴情報を取得する特徴情報取得手段と、前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、特定の種類の粒子の粒子数、および前記特定の種類とは異なる複数種類の粒子の各粒子数を取得する粒子数取得手段と、前記粒子数取得手段により取得された前記複数種類の粒子の各粒子数を補正するための補正の度合いを決定する決定手段と、前記粒子数取得手段により取得された前記特定の種類の粒子の粒子数および前記決定手段により決定された補正の度合いに基づき、前記粒子数取得手段により取得された前記複数種類の粒子の各粒子数を補正する補正手段と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明の第３の局面による粒子分析方法は、（ａ）粒子を含む試料から得られる測定試料を測定し、試料に含まれる粒子の複数の特徴情報を取得するステップと、（ｂ）ステップ（ａ）により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、試料に含まれる特定の種類の粒子の粒子数、および前記特定の種類とは異なる複数種類の粒子の各粒子数を取得するステップと、（ｃ）ステップ（ａ）により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、ステップ（ｂ）により粒子数が取得された前記複数種類の粒子のうち、粒子数を補正する対象粒子を選択するステップと、（ｄ）ステップ（ｂ）により取得された前記特定の種類の粒子の粒子数を用いて、ステップ（ｃ）により選択された対象粒子の粒子数を補正するステップと、を備えることを特徴とする。
【００１０】
本発明の第４の局面によるコンピュータプログラムは、粒子を含む試料から得られる測定試料を測定し、試料に含まれる粒子の複数の特徴情報を取得する測定装置に接続されたコンピュータを、前記測定装置により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、試料に含まれる特定の種類の粒子の粒子数、および前記特定の種類とは異なる複数種類の粒子の各粒子数を取得する粒子数取得手段と、前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、前記粒子数取得手段により粒子数が取得された前記複数種類の粒子のうち、粒子数を補正する対象粒子を選択する選択手段と、前記粒子数取得手段により取得された前記特定の種類の粒子の粒子数を用いて、前記選択手段により選択された対象粒子の粒子数を補正する補正手段として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、試料中の粒子をより精度良く分類・計数できる粒子分析装置、粒子分析方法およびコンピュータプログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の好ましい実施形態について図面に基づき説明する。
【００１３】
図１は、血液分析装置１を示している。この分析装置１は、血液検査を行うための多項目自動血球分析装置として構成されており、試料容器（採血管）に収容された血液試料の測定を行い、その測定結果の分析を行う。
【００１４】
分析装置１は、試料である血液の測定を行う機能を有する測定部２と、測定部２から出力された測定結果を処理して分析結果を得るデータ処理部３とを有して構成されている。
【００１５】
なお、図１では、測定部２とデータ処理部３とが別体の装置として構成されているが、両者が一体の装置として構成されていてもよい。
【００１６】
図２は、分析装置１の測定部２のブロック図を示している。図２に示すように、測定部２は、血球の検出部４、検出部４の出力に対するアナログ処理部５、マイクロコンピュータ部６、表示・操作部７、血液測定のための装置機構部８を備えている。
【００１７】
検出部４は、白血球を検出する白血球検出部を備えている。また、この白血球検出部は、有核赤血球の検出にも用いられる。なお、検出部４は、白血球検出部の他、赤血球数及び血小板数を測定するＲＢＣ／ＰＬＴ検出部、血液中の血色素量を測定するＨＧＢ検出部、幼若球を検出するＩＭＩ検出部も備えている。
【００１８】
前記白血球検出部は、光学式検出部として構成されており、具体的には、フローサイトメトリー法による検出部として構成されている。
【００１９】
ここで、サイトメトリーとは、細胞やその他の生物学的な粒子の物理的な性質や化学的な性質を測定することであり、フローサイトメトリーとは細い流れの中に、これらの粒子を通過させて測定を行う方法をいう。
【００２０】
図３は、白血球検出部の光学系を示している。同図において、レーザダイオード４０１から出射されたビームは、コリメートレンズ４０２を介してシースフローセル４０３内を通過する血球に照射される。
【００２１】
この白血球検出部では、光が照射されたシースフローセル内の血球から発せされる前方散乱光の強度、側方散乱光の強度、側方蛍光の強度が血球の特徴パラメータとして検出される。
【００２２】
ここで、光散乱は、血球のような粒子が光の進行方向に障害物として存在し、光がその進行方向を変えることによって生じる現象である。この散乱光を検出することによって、粒子の大きさや成分に関する粒子の特徴情報を得ることができる。なお、前方散乱光とは、照射された光の進行方向と略同じ方向に粒子から発せられる散乱光のことである。前方散乱光からは、粒子（血球）の大きさに関する特徴情報を得ることができる。また、側方散乱光とは、照射された光の進行方向と略垂直方向に粒子から発せられる散乱光のことである。側方散乱光からは、粒子内部に関する特徴情報を得ることができる。血球粒子にレーザ光が照射された場合、側方散乱光強度は細胞内部の複雑さ（核の形状、大きさ、密度や顆粒の量）に依存する。したがって、側方散乱光強度のこの特性を利用することで、血球を分類（弁別）した上で、血球の数を測定することができる。なお、本実施形態においては、散乱光として前方散乱光と側方散乱光とを用いる構成について述べたが、これに限定されるものではなく、分析に必要な粒子の特徴が表れる散乱光信号を得られるのであれば、光源からシースフローセルを透過する光の光軸に対してどのような角度の散乱光を用いてもよい。
【００２３】
また、染色された血球のような蛍光物質に光を照射すると、照射した光の波長より長い波長の光を発する。蛍光の強度はよく染色されていれば強くなり、この蛍光強度を測定することによって血球の染色度合いに関する特徴情報を得ることができる。したがって、（側方）蛍光強度の差によって、白血球の分類その他の測定を行うことができる。
【００２４】
図３に示すように、シースフローセル４０３を通過する血球（白血球や有核赤血球）から発せられる前方散乱光は、集光レンズ４０４とピンホール部４０５を介してフォトダイオード（前方散乱光受光部）４０６によって受光される。
【００２５】
側方散乱光は、集光レンズ４０７、ダイクロイックミラー４０８、光学フィルタ４０９、及びピンホール部４１０を介してフォトマルチプライヤ（側方散乱光受光部）４１１によって受光される。
【００２６】
側方蛍光は、集光レンズ４０７及びダイクロイックミラー４０８を介してフォトマルチプライヤ（側方蛍光受光部）４１２によって受光される。
【００２７】
各受光部４０６，４１１，４１２から出力された受光信号は、それぞれ、アンプ５１，５２，５３等からなるアナログ処理部５によって増幅・波形処理等のアナログ処理が施され、マイクロコンピュータ部６に与えられる。
【００２８】
マイクロコンピュータ部６は、アナログ処理部５から与えられた受光信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換部６１を備えている。Ａ／Ｄ変換部６１の出力は、マイクロコンピュータ部６の演算部６２に与えられ、演算部６２において受光信号に対する所定の処理を行う演算が行われる。
【００２９】
また、マイクロコンピュータ部６は、制御用プロセッサ及び制御用プロセッサの動作のためのメモリからなる制御部６３と、分布図作成用プロセッサ及び分布図作成用プロセッサの動作のためのメモリからなる分布図作成部６４とを備えている。
【００３０】
制御部６３は、採血管を自動供給するサンプラ（図示省略）、試料の調製・測定のための流体系などからなる装置機構部８の制御及びその他の制御を行うものである。
【００３１】
分布図作成部６４は、検出部４の出力に基づいて、２次元のスキャッタグラム（未分類のもの）を作成する。分布図作成部６４は、外部インタフェース部６５を介して、データ処理部３と接続されており、作成したスキャッタグラム等の測定結果をデータ処理部３へ送信することができる。
【００３２】
さらに、マイクロコンピュータ部６は、表示・操作部７との間に介在するインタフェース部６６、装置機構部８との間に介在するインタフェース部６７を備えている。
【００３３】
また、演算部６２、制御部６３、及びインタフェース部６６，６７は、バス６８を介して接続され、制御部６３と分布図作成部６４とはバス６９を介して接続されている。
【００３４】
本実施形態の分析装置１の測定部２は、同一の血液試料に対し、有核赤血球の測定として第１の測定（ＮＲＢＣ測定）と、白血球の測定として第２の測定（ＤＩＦＦ測定）と、白血球の測定として第３の測定（ＷＢＣ／ＢＡＳＯ測定）を行うことができる。なお、第１〜第３の測定は、装置機構部８に設けられたスタートボタン（図示省略）をユーザが押すことにより開始される。ここで、白血球は、大別して、リンパ球、単球、顆粒球に分類される。さらに、顆粒球は、顆粒の染色性によって好中球、好塩基球、好酸球に分かれる。
【００３５】
まず、前記第１測定（ＮＲＢＣ測定）について説明する。
【００３６】
図４は、分析装置１によるＮＲＢＣ測定、ＤＩＦＦ測定およびＷＢＣ／ＢＡＳＯ測定の流れを示す図である。ＮＲＢＣ測定の際には、血液試料に第１測定（ＮＲＢＣ測定）用の第１試薬を混合した第１測定試料を調製し、その第１測定試料を白血球検出部で測定する。
【００３７】
図４において、採血管１１内の血液試料は、図示しない吸引ピペットからサンプリングバルブ１２へと吸引される。吸引された血液試料はサンプリングバルブ１２で３つのアリコート(aliquot)に分配される。そのうち、第１のアリコートは、サンプリングバルブ１２において、第１試薬としての所定量の溶血剤（ストマトライザーＮＲ溶血剤、シスメックス株式会社製）によって希釈され、希釈試料として反応チャンバ１３に運ばれる。反応チャンバ１３には、さらに、他の第１試薬としての所定量の染色液（ストマトライザーＮＲ染色液、シスメックス株式会社製）が供給され、希釈試料がさらに希釈される。この状態で、希釈試料を反応チャンバ１３で所定時間反応させることで、血液試料中の赤血球が溶血され、白血球および有核赤血球が染色された第１測定試料が得られる。
【００３８】
第１測定試料は、図示しない定量シリンジによって、シース液（セルパック（II）、シスメックス株式会社製）とともに白血球検出部に送り込まれ、白血球検出部においてフローサイトメトリー法により測定される。
【００３９】
第１測定の場合、分布図作成部６４は、白血球検出部から出力された受光信号のうち前方散乱光と側方蛍光の信号を特徴パラメータとして、図５に示す２次元のスキャッタグラム（粒子分布図）を第１測定結果として生成する。
【００４０】
このスキャッタグラム（以下、ＮＲＢＣスキャッタグラムという）は、Ｘ軸に側方蛍光強度、Ｙ軸に前方散乱光強度をとって描いたものであり、血液試料中に有核赤血球が含まれている場合には、「赤血球ゴーストの粒子集団」、「有核赤血球の粒子集団」、「白血球の粒子集団」が出現する。これらの粒子集団は、データ処理部３によってＮＲＢＣスキャッタグラムを処理することにより認識される。また、データ処理部３は、第１の分類である有核赤血球の分類（ＮＲＢＣ分類）および有核赤血球の計数も行う。
【００４１】
次に、図４を用いて、前記第２測定（ＤＩＦＦ測定）について説明する。
【００４２】
ＤＩＦＦ測定の際には、血液試料に第２測定（ＤＩＦＦ測定）用の第２試薬を混合した第２測定試料を調製し、その第２測定試料を白血球検出部で測定する。
【００４３】
図４において、上述の３つのアリコートのうち、第２のアリコートは、サンプリングバルブ１２において、第２試薬としての所定量の溶血剤（ストマトライザー４ＤＬ、シスメックス株式会社製）によって希釈され、希釈試料として反応チャンバ１４に運ばれる。反応チャンバ１４には、さらに、他の第２試薬としての所定量の染色液（ストマトライザー４ＤＳ、シスメックス株式会社製）が供給され、希釈試料がさらに希釈される。この状態で、希釈試料を反応チャンバ１４で所定時間反応させることで、血液試料中の赤血球が溶血され、白血球が染色された第２測定試料が得られる。
【００４４】
第２測定試料は、図示しない定量シリンジによって、シース液（セルパック（ＩＩ）、シスメックス株式会社製）とともに白血球検出部に送り込まれ、白血球検出部においてフローサイトメトリー法により測定される。
【００４５】
第２測定の場合、分布図作成部６４は、白血球検出部から出力された受光信号のうち側方散乱光と側方蛍光の信号を特徴パラメータとして、図６に示す２次元のスキャッタグラム（粒子分布図）を第２測定結果として生成する。
【００４６】
このスキャッタグラム（以下、ＤＩＦＦスキャッタグラムという）は、Ｘ軸に側方散乱光強度、Ｙ軸に側方蛍光強度をとって描いたものであり、通常、「赤血球ゴーストの粒子集団」、「リンパ球の粒子集団」、「単球の粒子集団」、「好中球＋好塩基球の粒子集団」及び「好酸球の粒子集団」が出現する。これらの粒子集団は、データ処理部３によってＤＩＦＦスキャッタグラムを処理することにより認識される。また、データ処理部３は、第２の分類である白血球の分類（ＤＩＦＦ分類）および分類された各白血球の計数も行う。
【００４７】
なお、第２試薬としての溶血剤（ストマトライザー４ＤＬ、シスメックス株式会社製）は、溶血能力が比較的抑えられている。これは、溶血剤は、赤血球だけでなく白血球も溶血させて収縮させることから、白血球が溶血されすぎると白血球の分類が困難となるため、白血球が比較的細かく分類されるＤＩＦＦでは、比較的穏やかに溶血させておき、白血球の収縮を抑えているのである。
【００４８】
次に、図４を用いて、前記第３測定（ＷＢＣ／ＢＡＳＯ測定）について説明する。
ＷＢＣ／ＢＡＳＯ測定の際には、血液試料に第３測定（ＷＢＣ／ＢＡＳＯ測定）用の第３試薬を混合した第３測定試料を調製し、その第３測定試料を白血球検出部で測定する。
【００４９】
図４において、上述の３つのアリコートのうち、第３のアリコートは、サンプリングバルブ１２において、第３試薬としての所定量の溶血剤（ストマトライザーＦＢ（ＩＩ）、シスメックス株式会社製）によって希釈され、希釈試料として反応チャンバ１５に運ばれる。この状態で、希釈試料を反応チャンバ１５で所定時間反応させることで、血液試料中の赤血球が溶血された第３測定試料が得られる。
【００５０】
第３測定試料は、図示しない定量シリンジによって、シース液（セルパック（ＩＩ）、シスメックス株式会社製）とともに白血球検出部に送り込まれ、白血球検出部においてフローサイトメトリー法により測定される。
【００５１】
第３測定の場合、分布図作成部６４は、白血球検出部から出力された受光信号のうち側方散乱光と前方散乱光の信号を特徴パラメータとして、図７に示す２次元のスキャッタグラム（粒子分布図）を第３測定結果として作成する。
【００５２】
このスキャッタグラム（以下、ＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラムという）は、Ｘ軸に側方散乱光強度、Ｙ軸に前方散乱強度をとって描いたものであり、通常、「赤血球ゴーストの粒子集団」、「好塩基球の粒子集団」、「それ以外の白血球（リンパ球、単球、好中球、好酸球）の粒子集団」が出現する。これらの粒子集団は、データ処理部３によってＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラムを処理することにより認識される。また、データ処理部３は、第３の分類である白血球の分類（ＷＢＣ／ＢＡＳＯ分類）および分類された各白血球の計数も行う。
【００５３】
なお、第３試薬としての溶血剤（ストマトライザーＦＢ（ＩＩ）４ＤＬ、シスメックス株式会社製）は、溶血能力が第２試薬としての溶血剤（ストマトライザー４ＤＬ）よりも比較的高くなっている。第３測定（ＷＢＣ／ＢＡＳＯ）では、白血球の細かな分類をしないため、白血球も溶血剤によってある程度収縮させても、溶血剤によって赤血球を確実に溶血することで、白血球を確実に計数するとともに、採血後の白血球の経時変化による影響を抑えて白血球数を検出することができる。
【００５４】
測定部２のマイクロコンピュータ部６は、第１、第２および第３測定結果をデータ処理部３へ送る。図８に示すように、データ処理部３は、本体３０１と、ディスプレイ３０２と、入力デバイス３０３とから主として構成されたコンピュータによって構成されている。本体３０１は、ＣＰＵ３０１ａと、ＲＯＭ３０１ｂと、ＲＡＭ３０１ｃと、ハードディスク３０１ｄと、読出装置３０１ｅと、入出力インタフェース３０１ｆと、画像出力インタフェース３０１ｈとから主として構成されており、ＣＰＵ３０１ａ、ＲＯＭ３０１ｂ、ＲＡＭ３０１ｃ、ハードディスク３０１ｄ、読出装置３０１ｅ、入出力インタフェース３０１ｆ、及び画像出力インタフェース３０１ｈは、バス３０１ｉによってデータ通信可能に接続されている。
【００５５】
ＣＰＵ３０１ａは、ＲＯＭ３０１ｂに記憶されているコンピュータプログラム及びＲＡＭ３０１ｃにロードされたコンピュータプログラムを実行することが可能である。そして、後述するようなアプリケーションプログラム３０５ａを当該ＣＰＵ３０１ａが実行することにより、コンピュータがデータ処理部３として機能する。
【００５６】
ＲＯＭ３０１ｂは、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等によって構成されており、ＣＰＵ３０１ａに実行されるコンピュータプログラム及びこれに用いるデータ等が記録されている。
【００５７】
ＲＡＭ３０１ｃは、ＳＲＡＭ又はＤＲＡＭ等によって構成されている。ＲＡＭ３０１ｃは、ＲＯＭ３０１ｂ及びハードディスク３０１ｄに記録されているコンピュータプログラムの読み出しに用いられる。また、これらのコンピュータプログラムを実行するときに、ＣＰＵ３０１ａの作業領域として利用される。
【００５８】
ハードディスク３０１ｄは、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラム等、ＣＰＵ３０１ａに実行させるための種々のコンピュータプログラム及び当該コンピュータプログラムの実行に用いるデータがインストールされている。後述するアプリケーションプログラム３０５ａも、このハードディスク３０１ｄにインストールされている。
【００５９】
読出装置３０１ｅは、フレキシブルディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、又はＤＶＤ−ＲＯＭドライブ等によって構成されており、可搬型記録媒体３０５に記録されたコンピュータプログラム又はデータを読み出すことができる。また、可搬型記録媒体３０５には、コンピュータに所定の機能を実現させるためのアプリケーションプログラム３０５ａが格納されており、データ処理部３としてのコンピュータが当該可搬型記録媒体３０５からアプリケーションプログラム３０５ａを読み出し、当該アプリケーションプログラム３０５ａをハードディスク３０１ｄにインストールすることが可能である。
【００６０】
なお、前記アプリケーションプログラム３０５ａは、可搬型記録媒体３０５によって提供されるのみならず、電気通信回線（有線、無線を問わない）によってデータ処理部３と通信可能に接続された外部の機器から前記電気通信回線を通じて提供することも可能である。例えば、前記アプリケーションプログラム３０５ａがインターネット上のサーバコンピュータのハードディスク内に格納されており、このサーバコンピュータにデータ処理部３がアクセスして、当該コンピュータプログラムをダウンロードし、これをハードディスク３０１ｄにインストールすることも可能である。
【００６１】
また、ハードディスク３０１ｄには、例えば米マイクロソフト社が製造販売するＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）等のグラフィカルユーザインタフェース環境を提供するオペレーティングシステムがインストールされている。以下の説明においては、本実施形態に係るアプリケーションプログラム３０５ａは当該オペレーティングシステム上で動作するものとしている。
【００６２】
入出力インタフェース３０１ｆは、例えばＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、ＲＳ−２３２Ｃ等のシリアルインタフェース、ＳＣＳＩ、ＩＤＥ、ＩＥＥＥ１２８４等のパラレルインタフェース、およびＤ／Ａ変換器、Ａ／Ｄ変換器等からなるアナログインタフェース等から構成されている。入出力インタフェース３０１ｆには、キーボードおよびマウスからなる入力デバイス３０３が接続されており、ユーザが当該入力デバイス３０３を使用することにより、データ処理部３にデータを入力することが可能である。
【００６３】
画像出力インタフェース３０１ｈは、ＬＣＤまたはＣＲＴ等で構成されたディスプレイ３０２に接続されており、ＣＰＵ３０１ａから与えられた画像データに応じた映像信号をディスプレイ３０２に出力するようになっている。ディスプレイ３０２は、入力された映像信号にしたがって、画像（画面）を表示する。
【００６４】
次に、図９を用いて、測定部２及びデータ処理部３による処理の流れについて説明する。図９は、本実施形態に係る測定部２及びデータ処理部３の動作の流れを示すフローチャートである。まず、ユーザの操作により、測定部２およびデータ処理部３の電源が入れられると、測定部２の各機構部の初期化、およびデータ処理部３に格納されたコンピュータプログラム等の初期化が行われる（ステップＳ２−１、Ｓ３−１）。
【００６５】
続いて、測定部２において、ユーザの操作により、試料番号の入力および動作条件の設定等がなされた後、測定部２は、図示しないスタートボタンが押されたか否かを判断する（ステップＳ２−２）。
【００６６】
スタートボタンが押されたと判断されると、測定部２は、第１〜第３測定試料を調製する（ステップＳ２−３）。なお、ステップＳ２−４における第１〜第３測定試料の調製は並行して行われる。
【００６７】
続いて、測定部２の１つの白血球検出部により、第１測定（ＮＲＢＣ測定）（ステップＳ２−４）、第２測定（４ＤＩＦＦ測定）（ステップＳ２−５）、および第３測定（ＷＢＣ／ＢＡＳＯ測定）（ステップＳ２−６）が順次行われる。なお、ここでは、１つの白血球検出部により第１〜第３測定が順次行われる構成について述べたが、これに限定されるものではなく、第１測定を行う検出部、第２測定を行う検出部、および第３測定を行う検出部をそれぞれ設け、第１〜第３測定が並行して行われる構成であってもよい。
【００６８】
次に、測定部２は、第１〜第３測定で取得した測定結果（第１〜第３測定結果）をデータ処理部３に送信する（ステップＳ２−７）。
データ処理部３は、測定部２から第１〜第３測定結果を受信したか否かを判断し（ステップＳ３−２）、受信したと判断すると、以下に説明する分類・計数処理を実行する。
【００６９】
［分類・計数処理］
データ処理部３のＣＰＵ３０１ａは、第１〜第３測定結果に基づいて、測定試料に含まれる粒子の分類・計数処理を実行する（ステップＳ３−３）。詳細には、図１０に示すように、ＣＰＵ３０１ａは、ＮＲＢＣ測定（第１測定）結果に対して、有核赤血球を分類・計数するための第１分類・計数処理を実行する（ステップＳ３１）。また、ＣＰＵ３０１ａは、ＤＩＦＦ測定（第２測定）結果およびＷＢＣ／ＢＡＳＯ測定（第３測定）結果に対して、白血球を分類・計数するための第２および第３分類・計数処理を実行する（ステップＳ３２，Ｓ３３）。以下、第１分類・計数処理について説明する。
【００７０】
（第１分類・計数処理）
第１分類・計数処理においては、データ処理部３のＣＰＵ３０１ａは、まず、第１分類処理を実行する（ステップＳ３１Ａ）。第１分類処理では、ＮＲＢＣスキャッタグラム上で、有核赤血球の粒子集団（クラスター）と、白血球のクラスターと、赤血球ゴーストのクラスターとが分類される。本実施形態の第１分類処理においては、スキャッタグラム上にプロットされた各粒子と各クラスターの重心位置との距離から、各粒子の各クラスターへの帰属度が得られる。そして、これらの帰属度に応じて、各粒子が各クラスターに割り当てられる。この粒子分類方法は、特開平５−１４９８６３号公報に詳細に記載されている。これにより、図５に示すように、ＮＲＢＣスキャッタグラム上で、有核赤血球のクラスターと他の領域とを区別するための境界、白血球のクラスターと他の領域とを区別するための境界、および赤血球ゴーストのクラスターと他の領域とを区別するための境界が生成される。そして、これらの境界内に存在する粒子がクラスターに属する粒子として認識される。
【００７１】
次に、データ処理部３のＣＰＵ３０１ａは、第１計数処理を実行する（ステップＳ３１Ｂ）。第１計数処理では、第１分類処理において分類された有核赤血球のクラスターの粒子が計数される。
【００７２】
（第２分類・計数処理）
第２分類・計数処理においては、データ処理部３のＣＰＵ３０１ａは、まず、第２分類処理を実行する（ステップＳ３２Ａ）。第２分類処理では、ＤＩＦＦスキャッタグラム上で、リンパ球のクラスターと、単球のクラスターと、好中球＋好塩基球のクラスターと、好酸球のクラスターと、赤血球ゴーストのクラスターとが分類される。なお、当該ステップＳ３２Ｂの第２分類処理のアルゴリズムは、上述したステップＳ３１Ａの第１分類処理と同様であるので、その説明を省略する。これにより、図６に示すように、ＤＩＦＦスキャッタグラム上で、リンパ球のクラスターと他の領域とを区別するための境界、単球のクラスターと他の領域とを区別するための境界、好中球＋好塩基球のクラスターと他の領域とを区別するための境界、好酸球のクラスターと他の領域とを区別するための境界、および赤血球ゴーストのクラスターと他の領域とを区別するための境界が生成される。そして、これらの境界内に存在する粒子がクラスターに属する粒子として認識される。
【００７３】
次に、データ処理部３のＣＰＵ３０１ａは、第２計数処理を実行する（ステップＳ３２Ｂ）。第２計数処理では、第２分類処理において分類された白血球の４つのクラスターの粒子および赤血球ゴーストのクラスターの粒子が計数される。これにより、リンパ球、単球、好中球＋好塩基球および好酸球の各血球数と赤血球ゴーストの粒子数が取得される。
【００７４】
（第３分類・計数処理）
第３分類・計数処理においては、データ処理部３のＣＰＵ３０１ａは、まず、第３分類処理を実行する（ステップＳ３３Ａ）。第３分類処理では、ＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラム上で、好塩基球のクラスターと、好塩基球以外の白血球のクラスターと、赤血球ゴーストのクラスターとが分類される。なお、当該ステップＳ３３Ａの第３分類処理のアルゴリズムは、上述のステップＳ３１Ａの第１分類処理と同様であるので、その説明を省略する。これにより、図７に示すように、ＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラム上で、好塩基球のクラスターと他の領域とを区別するための境界、好塩基球以外の白血球のクラスターと他の領域とを区別するための境界、および赤血球ゴーストのクラスターと他の領域とを区別するための境界が生成される。そして、これらの境界内に存在する粒子がクラスターに属する粒子として認識される。
【００７５】
次に、データ処理部３のＣＰＵ３０１ａは、第３計数処理を実行する（ステップＳ３３Ｂ）。第３計数処理では、第３分類処理において分類された白血球の２つのクラスターの粒子が計数される。これにより、好塩基球およびそれ以外の白血球の各血球数が取得される。また、本実施形態においては、ＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラム上で分類された好塩基球のクラスターと好塩基球以外の白血球のクラスターの各粒子数の和を算出することにより、血液試料に含まれる総白血球数を取得する。
【００７６】
（白血球の５分類）
データ処理部３のＣＰＵ３０１ａは、第２分類・計数処理によって白血球を４つに分類・計数した結果と、第３分類・計数処理によって白血球を２つに分類・計数した結果とに基づいて、血液試料に含まれる白血球を５分類する（ステップＳ３４）。具体的には、ＣＰＵ３０１ａは、第２分類・計数処理によって得られた「好中球＋好塩基球の血球数」から第３分類・計数処理によって得られた「好塩基球の血球数」を減算し、好中球の血球数と好塩基球の血球数をそれぞれ取得する。これにより、白血球が５分類（リンパ球、単球、好中球、好塩基球、好酸球）され、各分類項目の血球数が取得される。
【００７７】
［判定処理］
次に、データ処理部３のＣＰＵ３０１ａは、第１分類・計数処理による計数結果に基づいて、測定された血液試料に有核赤血球が含まれているか否かを判定する（ステップＳ３−４）。
【００７８】
本実施形態に係る分析装置１では、有核赤血球が含まれる血液試料を測定した場合には、ＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラム上の好塩基球以外の白血球の分布領域に有核赤血球が出現する。本実施形態においては、ＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラム上で分類された好塩基球のクラスターと好塩基球以外の白血球のクラスターの各粒子数の和を総白血球数としているため、有核赤血球が血液試料に含まれる場合には、第３分類・計数処理により取得された総白血球数に有核赤血球による誤差が含まれている。
【００７９】
そのため、ＣＰＵ３０１ａが、本ステップにおいて、血液試料に有核赤血球が含まれていると判定した場合には、第３分類・計数処理により取得された総白血球数を補正することが必要となる。
【００８０】
また、有核赤血球が含まれる血液試料を測定した場合には、上述のようにして求められた白血球の５分類の結果に有核赤血球による誤差が含まれることがある。例えば、図１１に示すように、ＤＩＦＦスキャッタグラム上において、有核赤血球がリンパ球の分布領域の左下に出現するような血液試料の場合には、上述の第２分類処理の結果、有核赤血球は、リンパ球のクラスターＣ１として分類される。また、図１２に示すように、ＤＩＦＦスキャッタグラム上において、有核赤血球が好中球の分布領域の左下に出現するような血液試料の場合には、有核赤血球は、好中球のクラスターＣ２として分類される。また、図示しないが、有核赤血球は、赤血球ゴーストのクラスターとして分類されることもある。
【００８１】
そのため、ＣＰＵ３０１ａが、本ステップにおいて、血液試料に有核赤血球が含まれていると判定した場合には、白血球の５分類（図１０参照）により取得されたリンパ球数または好中球数を補正することが必要になる場合がある。
【００８２】
そこで、データ処理部３のＣＰＵ３０１ａは、本ステップにおいて、血液試料に有核赤血球が含まれていると判定した場合には、後述するステップＳ３−５における選択処理を実行する。また、データ処理部３のＣＰＵ３０１ａは、本ステップにおいて、血液試料に有核赤血球が含まれていないと判定した場合には、白血球の５分類により取得した分類結果、および第３分類・計数処理により取得した総白血球数をディスプレイ３０２に出力（表示）する（ステップＳ３−７）。この場合には、白血球の５分類により取得された分類結果および総白血球数は補正されずに表示される。
【００８３】
［選択処理］
図１３は、データ処理部３のＣＰＵ３０１ａによる選択処理の手順を示している。この選択処理においては、ＣＰＵ３０１ａは、有核赤血球数を減算する補正（ＮＲＢＣ補正）を行う対象のクラスターを、ＤＩＦＦスキャッタグラム上のリンパ球のクラスターおよび好中球のクラスターから選択する（ステップＳ３−５）。以下、この選択処理について詳細に説明する。
【００８４】
本実施形態では、図１４に示すように、ＤＩＦＦスキャッタグラム上における特定の領域（斜線部）が有核赤血球（ＮＲＢＣ）検出エリアとして予め設定されている。このＮＲＢＣ検出エリアは、有核赤血球が含まれる血液試料を測定した場合に、ＤＩＦＦスキャッタグラム上において有核赤血球が多く出現するエリアである。したがって、このＮＲＢＣ検出エリアに出現する粒子のクラスターには、有核赤血球が含まれていると考えることができる。このことから、本実施形態の選択処理では、ＣＰＵ３０１ａは、まず、リンパ球のクラスター、好中球のクラスター、及び赤血球ゴーストのクラスターのうちのいずれのクラスターの粒子がＮＲＢＣ検出エリアに最も多く出現したかを判定する（ステップＳ５１）。以下、ＮＲＢＣ検出エリアに最も多く粒子が出現したクラスターを「補正候補クラスター」という。
【００８５】
ステップＳ５１において、補正候補クラスターがリンパ球のクラスターである場合には、ＣＰＵ３０１ａは、リンパ球のクラスターをＮＲＢＣ補正の対象のクラスターに選択し（ステップＳ５２）、処理をリターンする。
【００８６】
一方、ステップＳ５１において、補正候補クラスターが好中球のクラスターである場合には、ＣＰＵ３０１ａは、ＮＲＢＣ検出エリアにおける好中球のクラスターの粒子数ＮＡＲＥＡが所定数（Ｔ１）を超えているか、かつ、第１分類・計数処理で取得した有核赤血球数ＮＲが所定数（Ｔ２）を超えているか、すなわち、次の式（１）および式（２）の両方が成立しているか否かを判定する（ステップＳ５３）。
ＮＡＲＥＡ≧Ｔ１・・・（１）
ＮＲ≧Ｔ２・・・（２）
【００８７】
ＣＰＵ３０１ａは、上記の式（１）および式（２）の両方が成立していると判定すると、好中球のクラスターをＮＲＢＣ補正の対象のクラスターに選択し（ステップＳ５４）、処理をリターンする。ＣＰＵ３０１ａは、上記の式（１）および式（２）の少なくとも一方が成立していないと判定すると、リンパ球のクラスターをＮＲＢＣ補正の対象のクラスターに選択し（ステップＳ５２）、処理をリターンする。
【００８８】
また、ステップＳ５１において、補正候補クラスターが赤血球ゴーストのクラスターである場合には、ＣＰＵ３０１ａは、ＮＲＢＣ検出エリアにおける赤血球ゴーストのクラスターの粒子数ＧＡＲＥＡが所定数（Ｔ３）を超えているか、かつ、第１分類・計数処理で取得した有核赤血球数ＮＲが所定数（Ｔ２）を超えているか、すなわち、次の式（３）および式（４）の両方が成立しているか否かを判定する（ステップＳ５５）。
ＧＡＲＥＡ≧Ｔ３・・・（３）
ＮＲ≧Ｔ２・・・（４）
【００８９】
ＣＰＵ３０１ａは、上記の式（３）および式（４）の両方が成立していると判定すると、ＮＲＢＣ補正の対象のクラスターにいずれのクラスターも選択せず、処理をリターンする。ＣＰＵ３０１ａは、上記の式（３）および式（４）の少なくとも一方が成立していないと判定すると、リンパ球のクラスターをＮＲＢＣ補正の対象のクラスターに選択し（ステップＳ５２）、処理をリターンする。
【００９０】
［補正処理］
次に、データ処理部３のＣＰＵ３０１ａは、第３分類・計数処理により取得した総白血球数、および上記選択処理によって補正対象として選択されたクラスターの粒子数を補正する（ＮＲＢＣ補正）（ステップＳ３−６）。図１５は、補正処理の手順を示すフローチャートである。この図１５を参照して補正処理について詳細に説明する。まず、ＣＰＵ３０１ａは、第３分類・計数処理により取得した総白血球数ＷＡＬＬから第１分類・計数処理（ＮＲＢＣ分類・計数処理）により取得された有核赤血球数ＮＲを減算する（ステップＳ６１）。次に、ＣＰＵ３０１ａは、補正対象のクラスターにいずれのクラスターが選択されたか、またはどのクラスターも補正対象のクラスターに選択されていないかを判定する（ステップＳ６２）。ステップＳ６２において、補正対象のクラスターがリンパ球のクラスターである場合、ＣＰＵ３０１ａは、白血球の５分類（図１０参照）により取得されたリンパ球数（リンパ球のクラスターに含まれる全粒子数）ＬＡＬＬから、ＮＲＢＣ分類・計数処理により取得された有核赤血球数ＮＲを減算し（ステップＳ６３）、処理をリターンする。一方、ステップＳ６２において、補正対象のクラスターが好中球のクラスターである場合には、ＣＰＵ３０１ａは、白血球の５分類により取得された好中球数ＮＡＬＬから、ＮＲＢＣ分類・計数処理により取得された有核赤血球数ＮＲを減算し（ステップＳ６４）、処理をリターンする。また、ステップＳ６２において、補正対象のクラスターがない場合には、ＣＰＵ３０１ａは、そのまま処理をリターンする。
【００９１】
［出力処理］
データ処理部３のＣＰＵ３０１ａは、上述のようにして得られた分析結果をディスプレイ３０２に出力（表示）する（ステップＳ３−７）。具体的に説明すると、この出力処理では、図１６に示すように、総白血球（ＷＢＣ）の計数結果、５種類の白血球（ＮＥＵＴ、ＬＹＭＰＨ、ＭＯＮＯ、ＥＯ、ＢＡＳＯ）の計数結果、及び有核赤血球（ＮＲＢＣ）の計数結果と、ＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラムと、ＤＩＦＦスキャッタグラムと、ＮＲＢＣスキャッタグラムとが表示される。例えば、上記補正処理によって、リンパ球のクラスターの粒子数および総白血球数が補正された場合には、図１６に示すように、ＬＹＭＰＨ（リンパ球数）およびＷＢＣ（総白血球数）の表示位置に、補正を実施したことを示す＆マークが付される。これにより、ユーザは、リンパ球のクラスターの粒子数および総白血球数が有核赤血球数に基づいて補正されたことを知ることができる。上記補正処理によって、好中球のクラスターの粒子数および総白血球数が補正された場合には、ＮＥＵＴ（好中球）およびＷＢＣの表示位置に＆マークが付される。これにより、ユーザは、好中球のクラスターの粒子数および総白血球数が有核赤血球数に基づいて補正されたことを知ることができる。なお、上記選択処理によって補正の対象となるクラスターが選択されず、総白血球数のみを有核赤血球数に基づいて補正した場合には、ＷＢＣの表示位置のみに＆マークが付される。
【００９２】
以上のように、本実施形態の血液分析装置１によれば、特定の種類の粒子（有核赤血球）が、当該特定の種類の粒子とは異なる複数の種類の粒子（好中球、リンパ球）のいずれかのクラスターに含まれた場合であっても、この特定の種類の粒子を含んだクラスターを補正対象として選択し、この補正対象のクラスターの粒子数を補正するので、精度良く白血球を分類・計数することができる。
【００９３】
なお、本実施形態では、ＮＲＢＣ検出エリアに最も多く粒子が出現するクラスターの粒子数から有核赤血球数を減算するＮＲＢＣ補正を行っているが、本発明の実施形態はこれに限られない。血液試料によっては、有核赤血球が、ＤＩＦＦスキャッタグラム上の複数のクラスターに分割して含まれる場合が考えられる。例えば、図１７に示すスキャッタグラムのように、リンパ球として分類されたクラスターＣ１に有核赤血球の一部が含まれ、好中球として分類されたクラスターＣ２に有核赤血球の他の一部が含まれている場合が考えられる。このような場合には、各クラスターＣ１，Ｃ２の補正の度合いを求め、その度合いに応じて、各クラスターＣ１，Ｃ２の粒子数に対してＮＲＢＣ補正を行ってもよい。図１８は、変形例の補正処理の手順を示すフローチャートである。この変形例では、図９で示すステップＳ４−５の選択処理において、ＣＰＵ３０１ａが、リンパ球のクラスターの補正の度合いと、好中球のクラスターの補正の度合いとをそれぞれ決定する。具体的には、ＣＰＵ３０１ａは、上述したようなＮＲＢＣ検出エリアに出現した粒子数のうち、リンパ球のクラスターに含まれる粒子数の比率Ｌratioと、好中球のクラスターに含まれる粒子数の比率Ｎratioとを算出する。そして、補正処理Ｓ４−６において、ＣＰＵ３０１ａは、まず、第３分類・計数処理で取得した総白血球数ＷＡＬＬからＮＲＢＣ分類・計数処理で取得した有核赤血球数ＮＲを減算する（ステップＳ６１１）。次に、ＣＰＵ３０１ａは、有核赤血球数ＮＲにリンパ球の粒子数の比率Ｌratioを乗じてリンパ球数補正値Ｌｃｏｍを算出し、有核赤血球数ＮＲに好中球の粒子数の比率Ｎratioを乗じて好中球数補正値Ｎｃｏｍを算出する（ステップＳ６１２）。次に、ＣＰＵ３０１ａは、白血球の５分類（図１０参照）により取得されたリンパ球数ＬＡＬＬからリンパ球数補正値Ｌｃｏｍを減算し、白血球の５分類により取得された好中球数ＮＡＬＬから好中球数補正値Ｎｃｏｍを減算し（ステップＳ６１３）、処理をリターンする。以上の処理により、有核赤血球が、ＤＩＦＦスキャッタグラム上の複数のクラスターに分割して含まれている場合にも、各クラスターの粒子数をクラスター毎に定められた補正の度合いに応じて補正することができる。
【００９４】
また、本実施形態では、測定部２の分布図作成部６４によってスキャッタグラムが作成されているが、データ処理部３のＣＰＵ３０１ａによってスキャッタグラムが作成されてもよい。
【００９５】
また、本実施形態では、データ処理部３において、粒子の分類・計数処理、有核赤血球の存否の判定処理、補正対象のクラスターの選択処理、および選択された補正対象のクラスターの粒子数の補正処理が実行されているが、これらの処理を測定部２において実行し、得られた分析結果をデータ処理部３が受信してディスプレイ３０２に出力してもよい。
【００９６】
また、本実施形態では、白血球検出部により検出された血球の特徴パラメータを用いてスキャッタグラムを作成し、作成されたスキャッタグラムに基づいて有核赤血球の分類・計数処理および白血球の分類・計数処理を実行しているが、スキャッタグラムを作成せずに有核赤血球の分類・計数処理および白血球の分類・計数処理を実行してもよい。
【００９７】
また、本実施形態では、有核赤血球が赤血球ゴーストのクラスターに含まれている場合には、赤血球ゴーストのクラスターの粒子数から有核赤血球数を減算する補正を行っていないが、この場合、赤血球ゴーストのクラスターの粒子数から有核赤血球数を減算する補正を行ってもよい。
【００９８】
また、本実施形態では、有核赤血球が含まれる血液試料を測定した場合に、スキャッタグラム上のリンパ球または好中球のクラスターから有核赤血球が含まれるクラスターを選択し、選択されたクラスターの粒子数から有核赤血球数を減算する補正を行っているが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、白血球の分類・計数結果に影響を与える幼若球が含まれる血液試料を測定した場合に、スキャッタグラム上の白血球の複数のクラスターから幼若球が含まれるクラスターを選択し、選択されたクラスターの粒子数から幼若球数を減算する補正を行う等、試料に含まれる複数の粒子のうちから補正対象となる粒子を選択し、その粒子の粒子数を他の種類の粒子の粒子数を用いて補正することが望まれる試料の測定において、本発明を適用することができる。
【００９９】
また、本実施形態では、血球から発せられる蛍光強度を検出し、血球の特徴パラメータの１つとして用いているが、蛍光強度の代わりに吸収光の強度を検出し、これを血球の特徴パラメータとして用いてもよい。
【０１００】
また、本実施形態では、測定試料に光を照射して血球の特徴パラメータを取得する光学式の測定を行っているが、本発明はこれに限られず、例えば、試料が流される微細孔に直流電流を流し、血球がその微細孔を通過する際に生じる電気抵抗の変化に基づく信号を血球の特徴パラメータとして取得してもよい。また、高周波電流を微細孔に流しておき、血球がその微細孔を通過する際に生じる血球の誘電率の変化に基づく信号を血球の特徴パラメータとして取得してもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１０１】
【図１】血液分析装置を示す斜視図である。
【図２】測定部の機能ブロック図である。
【図３】検出部の構成図である。
【図４】NRBC測定、DIFF測定およびＷＢＣ／ＢＡＳＯ測定の流れを示す図である。
【図５】ＮＲＢＣスキャッタグラムである。
【図６】４ＤＩＦＦスキャッタグラムである。
【図７】ＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラムである。
【図８】データ処理部の機能ブロック図である。
【図９】測定部およびデータ処理部による処理のフローチャートである。
【図１０】分類・計数処理の処理手順の詳細を示すフローチャートである。
【図１１】４ＤＩＦＦスキャッタグラム上で、有核赤血球がリンパ球として分類されたことを示す説明図である。
【図１２】４ＤＩＦＦスキャッタグラム上で、有核赤血球が好中球として分類されたことを示す説明図である。
【図１３】データ処理部における選択処理のフローチャートである。
【図１４】スキャッタグラム上で、粒子数を補正する粒子集団を選択するための説明図である。
【図１５】データ処理部における補正処理のフローチャートである。
【図１６】分類結果を表示する表示画面である。
【図１７】４ＤＩＦＦスキャッタグラム上で、有核赤血球の一部がリンパ球として、有核赤血球の他の一部が好中球として分類されたことを示す説明図である。
【図１８】変形例の補正処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１０２】
１ 血液分析装置
２ 測定部
３ データ処理部
３０１ａ ＣＰＵ
３０１ｂ ＲＯＭ
３０１ｃ ＲＡＭ
３０１ｄ ハードディスク
３０１ｅ 読取装置
３０１ｆ 入出力インタフェース
３０１ｈ 画像出力インタフェース
３０１ｉ バス
３０２ ディスプレイ
４ 検出部
６ マイクロコンピュータ部
６３ 制御部
６４ 分布図作成部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、粒子分析装置、粒子分析方法およびコンピュータプログラムに関し、特に、粒子の特徴パラメータに基づいて、試料に含まれる粒子の分類・計数を行う分析装置、分析方法およびコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、血液や尿などの試料に含まれる粒子の分類・計数が行われている。例えば、フローサイトメータを用いた粒子分析では、シース液に包んで流された粒子含有液に光を照射して、各粒子から特徴パラメータを検出し、その特徴パラメータを用いてスキャッタグラムが作成される。そして、そのスキャッタグラムに出現する粒子を複数の粒子集団に分類し、各粒子集団の粒子を計数することにより、粒子の分類・計数が行われている（例えば、特許文献１）。
また、特許文献１に記載の粒子分析装置は、有核赤血球が含まれる血液試料を測定した場合に、スキャッタグラムに出現する粒子の分画異常を判定し、判定結果を表示部に表示することで誤った分析を防止している。
【０００３】
ところで、特許文献１には、有核赤血球が含まれる血液試料では、有核赤血球は、白血球を４分類するスキャッタグラム上のリンパ球の分布領域およびその下部の領域に出現し、好中球の分布領域には出現しないと記載されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−１０６９８４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特殊な疾患患者の血液試料においては、有核赤血球は、スキャッタグラム上の好中球の分布領域もしくは赤血球ゴースト（溶血後の赤血球粒子）の分布領域に出現することがある。そのため、特許文献１に記載の粒子分析装置では、有核赤血球が好中球の分布領域や赤血球ゴーストの分布領域に出現する特殊な血液試料を測定する場合には、粒子の分画異常を正確に判定することができない。
【０００６】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであって、試料中の粒子をより精度良く分類・計数できる粒子分析装置、粒子分析方法およびコンピュータプログラムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１の局面による粒子分析装置は、粒子を含む試料から得られる測定試料を測定し、試料に含まれる粒子の複数の特徴情報を取得する特徴情報取得手段と、前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、試料に含まれる特定の種類の粒子の粒子数、および前記特定の種類とは異なる複数種類の粒子の各粒子数を取得する粒子数取得手段と、前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、前記粒子数取得手段により粒子数が取得された前記複数種類の粒子のうち、粒子数を補正する対象粒子を選択する選択手段と、前記粒子数取得手段により取得された前記特定の種類の粒子の粒子数を用いて、前記選択手段により選択された対象粒子の粒子数を補正する補正手段と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
本発明の第２の局面による粒子分析装置は、粒子を含む試料から得られる測定試料を測定し、試料に含まれる粒子の複数の特徴情報を取得する特徴情報取得手段と、前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、特定の種類の粒子の粒子数、および前記特定の種類とは異なる複数種類の粒子の各粒子数を取得する粒子数取得手段と、前記粒子数取得手段により取得された前記複数種類の粒子の各粒子数を補正するための補正の度合いを決定する決定手段と、前記粒子数取得手段により取得された前記特定の種類の粒子の粒子数および前記決定手段により決定された補正の度合いに基づき、前記粒子数取得手段により取得された前記複数種類の粒子の各粒子数を補正する補正手段と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明の第３の局面による粒子分析方法は、（ａ）粒子を含む試料から得られる測定試料を測定し、試料に含まれる粒子の複数の特徴情報を取得するステップと、（ｂ）ステップ（ａ）により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、試料に含まれる特定の種類の粒子の粒子数、および前記特定の種類とは異なる複数種類の粒子の各粒子数を取得するステップと、（ｃ）ステップ（ａ）により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、ステップ（ｂ）により粒子数が取得された前記複数種類の粒子のうち、粒子数を補正する対象粒子を選択するステップと、（ｄ）ステップ（ｂ）により取得された前記特定の種類の粒子の粒子数を用いて、ステップ（ｃ）により選択された対象粒子の粒子数を補正するステップと、を備えることを特徴とする。
【００１０】
本発明の第４の局面によるコンピュータプログラムは、粒子を含む試料から得られる測定試料を測定し、試料に含まれる粒子の複数の特徴情報を取得する測定装置に接続されたコンピュータを、前記測定装置により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、試料に含まれる特定の種類の粒子の粒子数、および前記特定の種類とは異なる複数種類の粒子の各粒子数を取得する粒子数取得手段と、前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、前記粒子数取得手段により粒子数が取得された前記複数種類の粒子のうち、粒子数を補正する対象粒子を選択する選択手段と、前記粒子数取得手段により取得された前記特定の種類の粒子の粒子数を用いて、前記選択手段により選択された対象粒子の粒子数を補正する補正手段として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、試料中の粒子をより精度良く分類・計数できる粒子分析装置、粒子分析方法およびコンピュータプログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の好ましい実施形態について図面に基づき説明する。
【００１３】
図１は、血液分析装置１を示している。この分析装置１は、血液検査を行うための多項目自動血球分析装置として構成されており、試料容器（採血管）に収容された血液試料の測定を行い、その測定結果の分析を行う。
【００１４】
分析装置１は、試料である血液の測定を行う機能を有する測定部２と、測定部２から出力された測定結果を処理して分析結果を得るデータ処理部３とを有して構成されている。
【００１５】
なお、図１では、測定部２とデータ処理部３とが別体の装置として構成されているが、両者が一体の装置として構成されていてもよい。
【００１６】
図２は、分析装置１の測定部２のブロック図を示している。図２に示すように、測定部２は、血球の検出部４、検出部４の出力に対するアナログ処理部５、マイクロコンピュータ部６、表示・操作部７、血液測定のための装置機構部８を備えている。
【００１７】
検出部４は、白血球を検出する白血球検出部を備えている。また、この白血球検出部は、有核赤血球の検出にも用いられる。なお、検出部４は、白血球検出部の他、赤血球数及び血小板数を測定するＲＢＣ／ＰＬＴ検出部、血液中の血色素量を測定するＨＧＢ検出部、幼若球を検出するＩＭＩ検出部も備えている。
【００１８】
前記白血球検出部は、光学式検出部として構成されており、具体的には、フローサイトメトリー法による検出部として構成されている。
【００１９】
ここで、サイトメトリーとは、細胞やその他の生物学的な粒子の物理的な性質や化学的な性質を測定することであり、フローサイトメトリーとは細い流れの中に、これらの粒子を通過させて測定を行う方法をいう。
【００２０】
図３は、白血球検出部の光学系を示している。同図において、レーザダイオード４０１から出射されたビームは、コリメートレンズ４０２を介してシースフローセル４０３内を通過する血球に照射される。
【００２１】
この白血球検出部では、光が照射されたシースフローセル内の血球から発せされる前方散乱光の強度、側方散乱光の強度、側方蛍光の強度が血球の特徴パラメータとして検出される。
【００２２】
ここで、光散乱は、血球のような粒子が光の進行方向に障害物として存在し、光がその進行方向を変えることによって生じる現象である。この散乱光を検出することによって、粒子の大きさや成分に関する粒子の特徴情報を得ることができる。なお、前方散乱光とは、照射された光の進行方向と略同じ方向に粒子から発せられる散乱光のことである。前方散乱光からは、粒子（血球）の大きさに関する特徴情報を得ることができる。また、側方散乱光とは、照射された光の進行方向と略垂直方向に粒子から発せられる散乱光のことである。側方散乱光からは、粒子内部に関する特徴情報を得ることができる。血球粒子にレーザ光が照射された場合、側方散乱光強度は細胞内部の複雑さ（核の形状、大きさ、密度や顆粒の量）に依存する。したがって、側方散乱光強度のこの特性を利用することで、血球を分類（弁別）した上で、血球の数を測定することができる。なお、本実施形態においては、散乱光として前方散乱光と側方散乱光とを用いる構成について述べたが、これに限定されるものではなく、分析に必要な粒子の特徴が表れる散乱光信号を得られるのであれば、光源からシースフローセルを透過する光の光軸に対してどのような角度の散乱光を用いてもよい。
【００２３】
また、染色された血球のような蛍光物質に光を照射すると、照射した光の波長より長い波長の光を発する。蛍光の強度はよく染色されていれば強くなり、この蛍光強度を測定することによって血球の染色度合いに関する特徴情報を得ることができる。したがって、（側方）蛍光強度の差によって、白血球の分類その他の測定を行うことができる。
【００２４】
図３に示すように、シースフローセル４０３を通過する血球（白血球や有核赤血球）から発せられる前方散乱光は、集光レンズ４０４とピンホール部４０５を介してフォトダイオード（前方散乱光受光部）４０６によって受光される。
【００２５】
側方散乱光は、集光レンズ４０７、ダイクロイックミラー４０８、光学フィルタ４０９、及びピンホール部４１０を介してフォトマルチプライヤ（側方散乱光受光部）４１１によって受光される。
【００２６】
側方蛍光は、集光レンズ４０７及びダイクロイックミラー４０８を介してフォトマルチプライヤ（側方蛍光受光部）４１２によって受光される。
【００２７】
各受光部４０６，４１１，４１２から出力された受光信号は、それぞれ、アンプ５１，５２，５３等からなるアナログ処理部５によって増幅・波形処理等のアナログ処理が施され、マイクロコンピュータ部６に与えられる。
【００２８】
マイクロコンピュータ部６は、アナログ処理部５から与えられた受光信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換部６１を備えている。Ａ／Ｄ変換部６１の出力は、マイクロコンピュータ部６の演算部６２に与えられ、演算部６２において受光信号に対する所定の処理を行う演算が行われる。
【００２９】
また、マイクロコンピュータ部６は、制御用プロセッサ及び制御用プロセッサの動作のためのメモリからなる制御部６３と、分布図作成用プロセッサ及び分布図作成用プロセッサの動作のためのメモリからなる分布図作成部６４とを備えている。
【００３０】
制御部６３は、採血管を自動供給するサンプラ（図示省略）、試料の調製・測定のための流体系などからなる装置機構部８の制御及びその他の制御を行うものである。
【００３１】
分布図作成部６４は、検出部４の出力に基づいて、２次元のスキャッタグラム（未分類のもの）を作成する。分布図作成部６４は、外部インタフェース部６５を介して、データ処理部３と接続されており、作成したスキャッタグラム等の測定結果をデータ処理部３へ送信することができる。
【００３２】
さらに、マイクロコンピュータ部６は、表示・操作部７との間に介在するインタフェース部６６、装置機構部８との間に介在するインタフェース部６７を備えている。
【００３３】
また、演算部６２、制御部６３、及びインタフェース部６６，６７は、バス６８を介して接続され、制御部６３と分布図作成部６４とはバス６９を介して接続されている。
【００３４】
本実施形態の分析装置１の測定部２は、同一の血液試料に対し、有核赤血球の測定として第１の測定（ＮＲＢＣ測定）と、白血球の測定として第２の測定（ＤＩＦＦ測定）と、白血球の測定として第３の測定（ＷＢＣ／ＢＡＳＯ測定）を行うことができる。なお、第１〜第３の測定は、装置機構部８に設けられたスタートボタン（図示省略）をユーザが押すことにより開始される。ここで、白血球は、大別して、リンパ球、単球、顆粒球に分類される。さらに、顆粒球は、顆粒の染色性によって好中球、好塩基球、好酸球に分かれる。
【００３５】
まず、前記第１測定（ＮＲＢＣ測定）について説明する。
【００３６】
図４は、分析装置１によるＮＲＢＣ測定、ＤＩＦＦ測定およびＷＢＣ／ＢＡＳＯ測定の流れを示す図である。ＮＲＢＣ測定の際には、血液試料に第１測定（ＮＲＢＣ測定）用の第１試薬を混合した第１測定試料を調製し、その第１測定試料を白血球検出部で測定する。
【００３７】
図４において、採血管１１内の血液試料は、図示しない吸引ピペットからサンプリングバルブ１２へと吸引される。吸引された血液試料はサンプリングバルブ１２で３つのアリコート(aliquot)に分配される。そのうち、第１のアリコートは、サンプリングバルブ１２において、第１試薬としての所定量の溶血剤（ストマトライザーＮＲ溶血剤、シスメックス株式会社製）によって希釈され、希釈試料として反応チャンバ１３に運ばれる。反応チャンバ１３には、さらに、他の第１試薬としての所定量の染色液（ストマトライザーＮＲ染色液、シスメックス株式会社製）が供給され、希釈試料がさらに希釈される。この状態で、希釈試料を反応チャンバ１３で所定時間反応させることで、血液試料中の赤血球が溶血され、白血球および有核赤血球が染色された第１測定試料が得られる。
【００３８】
第１測定試料は、図示しない定量シリンジによって、シース液（セルパック（II）、シスメックス株式会社製）とともに白血球検出部に送り込まれ、白血球検出部においてフローサイトメトリー法により測定される。
【００３９】
第１測定の場合、分布図作成部６４は、白血球検出部から出力された受光信号のうち前方散乱光と側方蛍光の信号を特徴パラメータとして、図５に示す２次元のスキャッタグラム（粒子分布図）を第１測定結果として生成する。
【００４０】
このスキャッタグラム（以下、ＮＲＢＣスキャッタグラムという）は、Ｘ軸に側方蛍光強度、Ｙ軸に前方散乱光強度をとって描いたものであり、血液試料中に有核赤血球が含まれている場合には、「赤血球ゴーストの粒子集団」、「有核赤血球の粒子集団」、「白血球の粒子集団」が出現する。これらの粒子集団は、データ処理部３によってＮＲＢＣスキャッタグラムを処理することにより認識される。また、データ処理部３は、第１の分類である有核赤血球の分類（ＮＲＢＣ分類）および有核赤血球の計数も行う。
【００４１】
次に、図４を用いて、前記第２測定（ＤＩＦＦ測定）について説明する。
【００４２】
ＤＩＦＦ測定の際には、血液試料に第２測定（ＤＩＦＦ測定）用の第２試薬を混合した第２測定試料を調製し、その第２測定試料を白血球検出部で測定する。
【００４３】
図４において、上述の３つのアリコートのうち、第２のアリコートは、サンプリングバルブ１２において、第２試薬としての所定量の溶血剤（ストマトライザー４ＤＬ、シスメックス株式会社製）によって希釈され、希釈試料として反応チャンバ１４に運ばれる。反応チャンバ１４には、さらに、他の第２試薬としての所定量の染色液（ストマトライザー４ＤＳ、シスメックス株式会社製）が供給され、希釈試料がさらに希釈される。この状態で、希釈試料を反応チャンバ１４で所定時間反応させることで、血液試料中の赤血球が溶血され、白血球が染色された第２測定試料が得られる。
【００４４】
第２測定試料は、図示しない定量シリンジによって、シース液（セルパック（ＩＩ）、シスメックス株式会社製）とともに白血球検出部に送り込まれ、白血球検出部においてフローサイトメトリー法により測定される。
【００４５】
第２測定の場合、分布図作成部６４は、白血球検出部から出力された受光信号のうち側方散乱光と側方蛍光の信号を特徴パラメータとして、図６に示す２次元のスキャッタグラム（粒子分布図）を第２測定結果として生成する。
【００４６】
このスキャッタグラム（以下、ＤＩＦＦスキャッタグラムという）は、Ｘ軸に側方散乱光強度、Ｙ軸に側方蛍光強度をとって描いたものであり、通常、「赤血球ゴーストの粒子集団」、「リンパ球の粒子集団」、「単球の粒子集団」、「好中球＋好塩基球の粒子集団」及び「好酸球の粒子集団」が出現する。これらの粒子集団は、データ処理部３によってＤＩＦＦスキャッタグラムを処理することにより認識される。また、データ処理部３は、第２の分類である白血球の分類（ＤＩＦＦ分類）および分類された各白血球の計数も行う。
【００４７】
なお、第２試薬としての溶血剤（ストマトライザー４ＤＬ、シスメックス株式会社製）は、溶血能力が比較的抑えられている。これは、溶血剤は、赤血球だけでなく白血球も溶血させて収縮させることから、白血球が溶血されすぎると白血球の分類が困難となるため、白血球が比較的細かく分類されるＤＩＦＦでは、比較的穏やかに溶血させておき、白血球の収縮を抑えているのである。
【００４８】
次に、図４を用いて、前記第３測定（ＷＢＣ／ＢＡＳＯ測定）について説明する。
ＷＢＣ／ＢＡＳＯ測定の際には、血液試料に第３測定（ＷＢＣ／ＢＡＳＯ測定）用の第３試薬を混合した第３測定試料を調製し、その第３測定試料を白血球検出部で測定する。
【００４９】
図４において、上述の３つのアリコートのうち、第３のアリコートは、サンプリングバルブ１２において、第３試薬としての所定量の溶血剤（ストマトライザーＦＢ（ＩＩ）、シスメックス株式会社製）によって希釈され、希釈試料として反応チャンバ１５に運ばれる。この状態で、希釈試料を反応チャンバ１５で所定時間反応させることで、血液試料中の赤血球が溶血された第３測定試料が得られる。
【００５０】
第３測定試料は、図示しない定量シリンジによって、シース液（セルパック（ＩＩ）、シスメックス株式会社製）とともに白血球検出部に送り込まれ、白血球検出部においてフローサイトメトリー法により測定される。
【００５１】
第３測定の場合、分布図作成部６４は、白血球検出部から出力された受光信号のうち側方散乱光と前方散乱光の信号を特徴パラメータとして、図７に示す２次元のスキャッタグラム（粒子分布図）を第３測定結果として作成する。
【００５２】
このスキャッタグラム（以下、ＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラムという）は、Ｘ軸に側方散乱光強度、Ｙ軸に前方散乱強度をとって描いたものであり、通常、「赤血球ゴーストの粒子集団」、「好塩基球の粒子集団」、「それ以外の白血球（リンパ球、単球、好中球、好酸球）の粒子集団」が出現する。これらの粒子集団は、データ処理部３によってＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラムを処理することにより認識される。また、データ処理部３は、第３の分類である白血球の分類（ＷＢＣ／ＢＡＳＯ分類）および分類された各白血球の計数も行う。
【００５３】
なお、第３試薬としての溶血剤（ストマトライザーＦＢ（ＩＩ）４ＤＬ、シスメックス株式会社製）は、溶血能力が第２試薬としての溶血剤（ストマトライザー４ＤＬ）よりも比較的高くなっている。第３測定（ＷＢＣ／ＢＡＳＯ）では、白血球の細かな分類をしないため、白血球も溶血剤によってある程度収縮させても、溶血剤によって赤血球を確実に溶血することで、白血球を確実に計数するとともに、採血後の白血球の経時変化による影響を抑えて白血球数を検出することができる。
【００５４】
測定部２のマイクロコンピュータ部６は、第１、第２および第３測定結果をデータ処理部３へ送る。図８に示すように、データ処理部３は、本体３０１と、ディスプレイ３０２と、入力デバイス３０３とから主として構成されたコンピュータによって構成されている。本体３０１は、ＣＰＵ３０１ａと、ＲＯＭ３０１ｂと、ＲＡＭ３０１ｃと、ハードディスク３０１ｄと、読出装置３０１ｅと、入出力インタフェース３０１ｆと、画像出力インタフェース３０１ｈとから主として構成されており、ＣＰＵ３０１ａ、ＲＯＭ３０１ｂ、ＲＡＭ３０１ｃ、ハードディスク３０１ｄ、読出装置３０１ｅ、入出力インタフェース３０１ｆ、及び画像出力インタフェース３０１ｈは、バス３０１ｉによってデータ通信可能に接続されている。
【００５５】
ＣＰＵ３０１ａは、ＲＯＭ３０１ｂに記憶されているコンピュータプログラム及びＲＡＭ３０１ｃにロードされたコンピュータプログラムを実行することが可能である。そして、後述するようなアプリケーションプログラム３０５ａを当該ＣＰＵ３０１ａが実行することにより、コンピュータがデータ処理部３として機能する。
【００５６】
ＲＯＭ３０１ｂは、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等によって構成されており、ＣＰＵ３０１ａに実行されるコンピュータプログラム及びこれに用いるデータ等が記録されている。
【００５７】
ＲＡＭ３０１ｃは、ＳＲＡＭ又はＤＲＡＭ等によって構成されている。ＲＡＭ３０１ｃは、ＲＯＭ３０１ｂ及びハードディスク３０１ｄに記録されているコンピュータプログラムの読み出しに用いられる。また、これらのコンピュータプログラムを実行するときに、ＣＰＵ３０１ａの作業領域として利用される。
【００５８】
ハードディスク３０１ｄは、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラム等、ＣＰＵ３０１ａに実行させるための種々のコンピュータプログラム及び当該コンピュータプログラムの実行に用いるデータがインストールされている。後述するアプリケーションプログラム３０５ａも、このハードディスク３０１ｄにインストールされている。
【００５９】
読出装置３０１ｅは、フレキシブルディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、又はＤＶＤ−ＲＯＭドライブ等によって構成されており、可搬型記録媒体３０５に記録されたコンピュータプログラム又はデータを読み出すことができる。また、可搬型記録媒体３０５には、コンピュータに所定の機能を実現させるためのアプリケーションプログラム３０５ａが格納されており、データ処理部３としてのコンピュータが当該可搬型記録媒体３０５からアプリケーションプログラム３０５ａを読み出し、当該アプリケーションプログラム３０５ａをハードディスク３０１ｄにインストールすることが可能である。
【００６０】
なお、前記アプリケーションプログラム３０５ａは、可搬型記録媒体３０５によって提供されるのみならず、電気通信回線（有線、無線を問わない）によってデータ処理部３と通信可能に接続された外部の機器から前記電気通信回線を通じて提供することも可能である。例えば、前記アプリケーションプログラム３０５ａがインターネット上のサーバコンピュータのハードディスク内に格納されており、このサーバコンピュータにデータ処理部３がアクセスして、当該コンピュータプログラムをダウンロードし、これをハードディスク３０１ｄにインストールすることも可能である。
【００６１】
また、ハードディスク３０１ｄには、例えば米マイクロソフト社が製造販売するＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）等のグラフィカルユーザインタフェース環境を提供するオペレーティングシステムがインストールされている。以下の説明においては、本実施形態に係るアプリケーションプログラム３０５ａは当該オペレーティングシステム上で動作するものとしている。
【００６２】
入出力インタフェース３０１ｆは、例えばＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、ＲＳ−２３２Ｃ等のシリアルインタフェース、ＳＣＳＩ、ＩＤＥ、ＩＥＥＥ１２８４等のパラレルインタフェース、およびＤ／Ａ変換器、Ａ／Ｄ変換器等からなるアナログインタフェース等から構成されている。入出力インタフェース３０１ｆには、キーボードおよびマウスからなる入力デバイス３０３が接続されており、ユーザが当該入力デバイス３０３を使用することにより、データ処理部３にデータを入力することが可能である。
【００６３】
画像出力インタフェース３０１ｈは、ＬＣＤまたはＣＲＴ等で構成されたディスプレイ３０２に接続されており、ＣＰＵ３０１ａから与えられた画像データに応じた映像信号をディスプレイ３０２に出力するようになっている。ディスプレイ３０２は、入力された映像信号にしたがって、画像（画面）を表示する。
【００６４】
次に、図９を用いて、測定部２及びデータ処理部３による処理の流れについて説明する。図９は、本実施形態に係る測定部２及びデータ処理部３の動作の流れを示すフローチャートである。まず、ユーザの操作により、測定部２およびデータ処理部３の電源が入れられると、測定部２の各機構部の初期化、およびデータ処理部３に格納されたコンピュータプログラム等の初期化が行われる（ステップＳ２−１、Ｓ３−１）。
【００６５】
続いて、測定部２において、ユーザの操作により、試料番号の入力および動作条件の設定等がなされた後、測定部２は、図示しないスタートボタンが押されたか否かを判断する（ステップＳ２−２）。
【００６６】
スタートボタンが押されたと判断されると、測定部２は、第１〜第３測定試料を調製する（ステップＳ２−３）。なお、ステップＳ２−４における第１〜第３測定試料の調製は並行して行われる。
【００６７】
続いて、測定部２の１つの白血球検出部により、第１測定（ＮＲＢＣ測定）（ステップＳ２−４）、第２測定（４ＤＩＦＦ測定）（ステップＳ２−５）、および第３測定（ＷＢＣ／ＢＡＳＯ測定）（ステップＳ２−６）が順次行われる。なお、ここでは、１つの白血球検出部により第１〜第３測定が順次行われる構成について述べたが、これに限定されるものではなく、第１測定を行う検出部、第２測定を行う検出部、および第３測定を行う検出部をそれぞれ設け、第１〜第３測定が並行して行われる構成であってもよい。
【００６８】
次に、測定部２は、第１〜第３測定で取得した測定結果（第１〜第３測定結果）をデータ処理部３に送信する（ステップＳ２−７）。
データ処理部３は、測定部２から第１〜第３測定結果を受信したか否かを判断し（ステップＳ３−２）、受信したと判断すると、以下に説明する分類・計数処理を実行する。
【００６９】
［分類・計数処理］
データ処理部３のＣＰＵ３０１ａは、第１〜第３測定結果に基づいて、測定試料に含まれる粒子の分類・計数処理を実行する（ステップＳ３−３）。詳細には、図１０に示すように、ＣＰＵ３０１ａは、ＮＲＢＣ測定（第１測定）結果に対して、有核赤血球を分類・計数するための第１分類・計数処理を実行する（ステップＳ３１）。また、ＣＰＵ３０１ａは、ＤＩＦＦ測定（第２測定）結果およびＷＢＣ／ＢＡＳＯ測定（第３測定）結果に対して、白血球を分類・計数するための第２および第３分類・計数処理を実行する（ステップＳ３２，Ｓ３３）。以下、第１分類・計数処理について説明する。
【００７０】
（第１分類・計数処理）
第１分類・計数処理においては、データ処理部３のＣＰＵ３０１ａは、まず、第１分類処理を実行する（ステップＳ３１Ａ）。第１分類処理では、ＮＲＢＣスキャッタグラム上で、有核赤血球の粒子集団（クラスター）と、白血球のクラスターと、赤血球ゴーストのクラスターとが分類される。本実施形態の第１分類処理においては、スキャッタグラム上にプロットされた各粒子と各クラスターの重心位置との距離から、各粒子の各クラスターへの帰属度が得られる。そして、これらの帰属度に応じて、各粒子が各クラスターに割り当てられる。この粒子分類方法は、特開平５−１４９８６３号公報に詳細に記載されている。これにより、図５に示すように、ＮＲＢＣスキャッタグラム上で、有核赤血球のクラスターと他の領域とを区別するための境界、白血球のクラスターと他の領域とを区別するための境界、および赤血球ゴーストのクラスターと他の領域とを区別するための境界が生成される。そして、これらの境界内に存在する粒子がクラスターに属する粒子として認識される。
【００７１】
次に、データ処理部３のＣＰＵ３０１ａは、第１計数処理を実行する（ステップＳ３１Ｂ）。第１計数処理では、第１分類処理において分類された有核赤血球のクラスターの粒子が計数される。
【００７２】
（第２分類・計数処理）
第２分類・計数処理においては、データ処理部３のＣＰＵ３０１ａは、まず、第２分類処理を実行する（ステップＳ３２Ａ）。第２分類処理では、ＤＩＦＦスキャッタグラム上で、リンパ球のクラスターと、単球のクラスターと、好中球＋好塩基球のクラスターと、好酸球のクラスターと、赤血球ゴーストのクラスターとが分類される。なお、当該ステップＳ３２Ｂの第２分類処理のアルゴリズムは、上述したステップＳ３１Ａの第１分類処理と同様であるので、その説明を省略する。これにより、図６に示すように、ＤＩＦＦスキャッタグラム上で、リンパ球のクラスターと他の領域とを区別するための境界、単球のクラスターと他の領域とを区別するための境界、好中球＋好塩基球のクラスターと他の領域とを区別するための境界、好酸球のクラスターと他の領域とを区別するための境界、および赤血球ゴーストのクラスターと他の領域とを区別するための境界が生成される。そして、これらの境界内に存在する粒子がクラスターに属する粒子として認識される。
【００７３】
次に、データ処理部３のＣＰＵ３０１ａは、第２計数処理を実行する（ステップＳ３２Ｂ）。第２計数処理では、第２分類処理において分類された白血球の４つのクラスターの粒子および赤血球ゴーストのクラスターの粒子が計数される。これにより、リンパ球、単球、好中球＋好塩基球および好酸球の各血球数と赤血球ゴーストの粒子数が取得される。
【００７４】
（第３分類・計数処理）
第３分類・計数処理においては、データ処理部３のＣＰＵ３０１ａは、まず、第３分類処理を実行する（ステップＳ３３Ａ）。第３分類処理では、ＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラム上で、好塩基球のクラスターと、好塩基球以外の白血球のクラスターと、赤血球ゴーストのクラスターとが分類される。なお、当該ステップＳ３３Ａの第３分類処理のアルゴリズムは、上述のステップＳ３１Ａの第１分類処理と同様であるので、その説明を省略する。これにより、図７に示すように、ＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラム上で、好塩基球のクラスターと他の領域とを区別するための境界、好塩基球以外の白血球のクラスターと他の領域とを区別するための境界、および赤血球ゴーストのクラスターと他の領域とを区別するための境界が生成される。そして、これらの境界内に存在する粒子がクラスターに属する粒子として認識される。
【００７５】
次に、データ処理部３のＣＰＵ３０１ａは、第３計数処理を実行する（ステップＳ３３Ｂ）。第３計数処理では、第３分類処理において分類された白血球の２つのクラスターの粒子が計数される。これにより、好塩基球およびそれ以外の白血球の各血球数が取得される。また、本実施形態においては、ＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラム上で分類された好塩基球のクラスターと好塩基球以外の白血球のクラスターの各粒子数の和を算出することにより、血液試料に含まれる総白血球数を取得する。
【００７６】
（白血球の５分類）
データ処理部３のＣＰＵ３０１ａは、第２分類・計数処理によって白血球を４つに分類・計数した結果と、第３分類・計数処理によって白血球を２つに分類・計数した結果とに基づいて、血液試料に含まれる白血球を５分類する（ステップＳ３４）。具体的には、ＣＰＵ３０１ａは、第２分類・計数処理によって得られた「好中球＋好塩基球の血球数」から第３分類・計数処理によって得られた「好塩基球の血球数」を減算し、好中球の血球数と好塩基球の血球数をそれぞれ取得する。これにより、白血球が５分類（リンパ球、単球、好中球、好塩基球、好酸球）され、各分類項目の血球数が取得される。
【００７７】
［判定処理］
次に、データ処理部３のＣＰＵ３０１ａは、第１分類・計数処理による計数結果に基づいて、測定された血液試料に有核赤血球が含まれているか否かを判定する（ステップＳ３−４）。
【００７８】
本実施形態に係る分析装置１では、有核赤血球が含まれる血液試料を測定した場合には、ＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラム上の好塩基球以外の白血球の分布領域に有核赤血球が出現する。本実施形態においては、ＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラム上で分類された好塩基球のクラスターと好塩基球以外の白血球のクラスターの各粒子数の和を総白血球数としているため、有核赤血球が血液試料に含まれる場合には、第３分類・計数処理により取得された総白血球数に有核赤血球による誤差が含まれている。
【００７９】
そのため、ＣＰＵ３０１ａが、本ステップにおいて、血液試料に有核赤血球が含まれていると判定した場合には、第３分類・計数処理により取得された総白血球数を補正することが必要となる。
【００８０】
また、有核赤血球が含まれる血液試料を測定した場合には、上述のようにして求められた白血球の５分類の結果に有核赤血球による誤差が含まれることがある。例えば、図１１に示すように、ＤＩＦＦスキャッタグラム上において、有核赤血球がリンパ球の分布領域の左下に出現するような血液試料の場合には、上述の第２分類処理の結果、有核赤血球は、リンパ球のクラスターＣ１として分類される。また、図１２に示すように、ＤＩＦＦスキャッタグラム上において、有核赤血球が好中球の分布領域の左下に出現するような血液試料の場合には、有核赤血球は、好中球のクラスターＣ２として分類される。また、図示しないが、有核赤血球は、赤血球ゴーストのクラスターとして分類されることもある。
【００８１】
そのため、ＣＰＵ３０１ａが、本ステップにおいて、血液試料に有核赤血球が含まれていると判定した場合には、白血球の５分類（図１０参照）により取得されたリンパ球数または好中球数を補正することが必要になる場合がある。
【００８２】
そこで、データ処理部３のＣＰＵ３０１ａは、本ステップにおいて、血液試料に有核赤血球が含まれていると判定した場合には、後述するステップＳ３−５における選択処理を実行する。また、データ処理部３のＣＰＵ３０１ａは、本ステップにおいて、血液試料に有核赤血球が含まれていないと判定した場合には、白血球の５分類により取得した分類結果、および第３分類・計数処理により取得した総白血球数をディスプレイ３０２に出力（表示）する（ステップＳ３−７）。この場合には、白血球の５分類により取得された分類結果および総白血球数は補正されずに表示される。
【００８３】
［選択処理］
図１３は、データ処理部３のＣＰＵ３０１ａによる選択処理の手順を示している。この選択処理においては、ＣＰＵ３０１ａは、有核赤血球数を減算する補正（ＮＲＢＣ補正）を行う対象のクラスターを、ＤＩＦＦスキャッタグラム上のリンパ球のクラスターおよび好中球のクラスターから選択する（ステップＳ３−５）。以下、この選択処理について詳細に説明する。
【００８４】
本実施形態では、図１４に示すように、ＤＩＦＦスキャッタグラム上における特定の領域（斜線部）が有核赤血球（ＮＲＢＣ）検出エリアとして予め設定されている。このＮＲＢＣ検出エリアは、有核赤血球が含まれる血液試料を測定した場合に、ＤＩＦＦスキャッタグラム上において有核赤血球が多く出現するエリアである。したがって、このＮＲＢＣ検出エリアに出現する粒子のクラスターには、有核赤血球が含まれていると考えることができる。このことから、本実施形態の選択処理では、ＣＰＵ３０１ａは、まず、リンパ球のクラスター、好中球のクラスター、及び赤血球ゴーストのクラスターのうちのいずれのクラスターの粒子がＮＲＢＣ検出エリアに最も多く出現したかを判定する（ステップＳ５１）。以下、ＮＲＢＣ検出エリアに最も多く粒子が出現したクラスターを「補正候補クラスター」という。
【００８５】
ステップＳ５１において、補正候補クラスターがリンパ球のクラスターである場合には、ＣＰＵ３０１ａは、リンパ球のクラスターをＮＲＢＣ補正の対象のクラスターに選択し（ステップＳ５２）、処理をリターンする。
【００８６】
一方、ステップＳ５１において、補正候補クラスターが好中球のクラスターである場合には、ＣＰＵ３０１ａは、ＮＲＢＣ検出エリアにおける好中球のクラスターの粒子数ＮＡＲＥＡが所定数（Ｔ１）を超えているか、かつ、第１分類・計数処理で取得した有核赤血球数ＮＲが所定数（Ｔ２）を超えているか、すなわち、次の式（１）および式（２）の両方が成立しているか否かを判定する（ステップＳ５３）。
ＮＡＲＥＡ≧Ｔ１・・・（１）
ＮＲ≧Ｔ２・・・（２）
【００８７】
ＣＰＵ３０１ａは、上記の式（１）および式（２）の両方が成立していると判定すると、好中球のクラスターをＮＲＢＣ補正の対象のクラスターに選択し（ステップＳ５４）、処理をリターンする。ＣＰＵ３０１ａは、上記の式（１）および式（２）の少なくとも一方が成立していないと判定すると、リンパ球のクラスターをＮＲＢＣ補正の対象のクラスターに選択し（ステップＳ５２）、処理をリターンする。
【００８８】
また、ステップＳ５１において、補正候補クラスターが赤血球ゴーストのクラスターである場合には、ＣＰＵ３０１ａは、ＮＲＢＣ検出エリアにおける赤血球ゴーストのクラスターの粒子数ＧＡＲＥＡが所定数（Ｔ３）を超えているか、かつ、第１分類・計数処理で取得した有核赤血球数ＮＲが所定数（Ｔ２）を超えているか、すなわち、次の式（３）および式（４）の両方が成立しているか否かを判定する（ステップＳ５５）。
ＧＡＲＥＡ≧Ｔ３・・・（３）
ＮＲ≧Ｔ２・・・（４）
【００８９】
ＣＰＵ３０１ａは、上記の式（３）および式（４）の両方が成立していると判定すると、ＮＲＢＣ補正の対象のクラスターにいずれのクラスターも選択せず、処理をリターンする。ＣＰＵ３０１ａは、上記の式（３）および式（４）の少なくとも一方が成立していないと判定すると、リンパ球のクラスターをＮＲＢＣ補正の対象のクラスターに選択し（ステップＳ５２）、処理をリターンする。
【００９０】
［補正処理］
次に、データ処理部３のＣＰＵ３０１ａは、第３分類・計数処理により取得した総白血球数、および上記選択処理によって補正対象として選択されたクラスターの粒子数を補正する（ＮＲＢＣ補正）（ステップＳ３−６）。図１５は、補正処理の手順を示すフローチャートである。この図１５を参照して補正処理について詳細に説明する。まず、ＣＰＵ３０１ａは、第３分類・計数処理により取得した総白血球数ＷＡＬＬから第１分類・計数処理（ＮＲＢＣ分類・計数処理）により取得された有核赤血球数ＮＲを減算する（ステップＳ６１）。次に、ＣＰＵ３０１ａは、補正対象のクラスターにいずれのクラスターが選択されたか、またはどのクラスターも補正対象のクラスターに選択されていないかを判定する（ステップＳ６２）。ステップＳ６２において、補正対象のクラスターがリンパ球のクラスターである場合、ＣＰＵ３０１ａは、白血球の５分類（図１０参照）により取得されたリンパ球数（リンパ球のクラスターに含まれる全粒子数）ＬＡＬＬから、ＮＲＢＣ分類・計数処理により取得された有核赤血球数ＮＲを減算し（ステップＳ６３）、処理をリターンする。一方、ステップＳ６２において、補正対象のクラスターが好中球のクラスターである場合には、ＣＰＵ３０１ａは、白血球の５分類により取得された好中球数ＮＡＬＬから、ＮＲＢＣ分類・計数処理により取得された有核赤血球数ＮＲを減算し（ステップＳ６４）、処理をリターンする。また、ステップＳ６２において、補正対象のクラスターがない場合には、ＣＰＵ３０１ａは、そのまま処理をリターンする。
【００９１】
［出力処理］
データ処理部３のＣＰＵ３０１ａは、上述のようにして得られた分析結果をディスプレイ３０２に出力（表示）する（ステップＳ３−７）。具体的に説明すると、この出力処理では、図１６に示すように、総白血球（ＷＢＣ）の計数結果、５種類の白血球（ＮＥＵＴ、ＬＹＭＰＨ、ＭＯＮＯ、ＥＯ、ＢＡＳＯ）の計数結果、及び有核赤血球（ＮＲＢＣ）の計数結果と、ＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラムと、ＤＩＦＦスキャッタグラムと、ＮＲＢＣスキャッタグラムとが表示される。例えば、上記補正処理によって、リンパ球のクラスターの粒子数および総白血球数が補正された場合には、図１６に示すように、ＬＹＭＰＨ（リンパ球数）およびＷＢＣ（総白血球数）の表示位置に、補正を実施したことを示す＆マークが付される。これにより、ユーザは、リンパ球のクラスターの粒子数および総白血球数が有核赤血球数に基づいて補正されたことを知ることができる。上記補正処理によって、好中球のクラスターの粒子数および総白血球数が補正された場合には、ＮＥＵＴ（好中球）およびＷＢＣの表示位置に＆マークが付される。これにより、ユーザは、好中球のクラスターの粒子数および総白血球数が有核赤血球数に基づいて補正されたことを知ることができる。なお、上記選択処理によって補正の対象となるクラスターが選択されず、総白血球数のみを有核赤血球数に基づいて補正した場合には、ＷＢＣの表示位置のみに＆マークが付される。
【００９２】
以上のように、本実施形態の血液分析装置１によれば、特定の種類の粒子（有核赤血球）が、当該特定の種類の粒子とは異なる複数の種類の粒子（好中球、リンパ球）のいずれかのクラスターに含まれた場合であっても、この特定の種類の粒子を含んだクラスターを補正対象として選択し、この補正対象のクラスターの粒子数を補正するので、精度良く白血球を分類・計数することができる。
【００９３】
なお、本実施形態では、ＮＲＢＣ検出エリアに最も多く粒子が出現するクラスターの粒子数から有核赤血球数を減算するＮＲＢＣ補正を行っているが、本発明の実施形態はこれに限られない。血液試料によっては、有核赤血球が、ＤＩＦＦスキャッタグラム上の複数のクラスターに分割して含まれる場合が考えられる。例えば、図１７に示すスキャッタグラムのように、リンパ球として分類されたクラスターＣ１に有核赤血球の一部が含まれ、好中球として分類されたクラスターＣ２に有核赤血球の他の一部が含まれている場合が考えられる。このような場合には、各クラスターＣ１，Ｃ２の補正の度合いを求め、その度合いに応じて、各クラスターＣ１，Ｃ２の粒子数に対してＮＲＢＣ補正を行ってもよい。図１８は、変形例の補正処理の手順を示すフローチャートである。この変形例では、図９で示すステップＳ４−５の選択処理において、ＣＰＵ３０１ａが、リンパ球のクラスターの補正の度合いと、好中球のクラスターの補正の度合いとをそれぞれ決定する。具体的には、ＣＰＵ３０１ａは、上述したようなＮＲＢＣ検出エリアに出現した粒子数のうち、リンパ球のクラスターに含まれる粒子数の比率Ｌratioと、好中球のクラスターに含まれる粒子数の比率Ｎratioとを算出する。そして、補正処理Ｓ４−６において、ＣＰＵ３０１ａは、まず、第３分類・計数処理で取得した総白血球数ＷＡＬＬからＮＲＢＣ分類・計数処理で取得した有核赤血球数ＮＲを減算する（ステップＳ６１１）。次に、ＣＰＵ３０１ａは、有核赤血球数ＮＲにリンパ球の粒子数の比率Ｌratioを乗じてリンパ球数補正値Ｌｃｏｍを算出し、有核赤血球数ＮＲに好中球の粒子数の比率Ｎratioを乗じて好中球数補正値Ｎｃｏｍを算出する（ステップＳ６１２）。次に、ＣＰＵ３０１ａは、白血球の５分類（図１０参照）により取得されたリンパ球数ＬＡＬＬからリンパ球数補正値Ｌｃｏｍを減算し、白血球の５分類により取得された好中球数ＮＡＬＬから好中球数補正値Ｎｃｏｍを減算し（ステップＳ６１３）、処理をリターンする。以上の処理により、有核赤血球が、ＤＩＦＦスキャッタグラム上の複数のクラスターに分割して含まれている場合にも、各クラスターの粒子数をクラスター毎に定められた補正の度合いに応じて補正することができる。
【００９４】
また、本実施形態では、測定部２の分布図作成部６４によってスキャッタグラムが作成されているが、データ処理部３のＣＰＵ３０１ａによってスキャッタグラムが作成されてもよい。
【００９５】
また、本実施形態では、データ処理部３において、粒子の分類・計数処理、有核赤血球の存否の判定処理、補正対象のクラスターの選択処理、および選択された補正対象のクラスターの粒子数の補正処理が実行されているが、これらの処理を測定部２において実行し、得られた分析結果をデータ処理部３が受信してディスプレイ３０２に出力してもよい。
【００９６】
また、本実施形態では、白血球検出部により検出された血球の特徴パラメータを用いてスキャッタグラムを作成し、作成されたスキャッタグラムに基づいて有核赤血球の分類・計数処理および白血球の分類・計数処理を実行しているが、スキャッタグラムを作成せずに有核赤血球の分類・計数処理および白血球の分類・計数処理を実行してもよい。
【００９７】
また、本実施形態では、有核赤血球が赤血球ゴーストのクラスターに含まれている場合には、赤血球ゴーストのクラスターの粒子数から有核赤血球数を減算する補正を行っていないが、この場合、赤血球ゴーストのクラスターの粒子数から有核赤血球数を減算する補正を行ってもよい。
【００９８】
また、本実施形態では、有核赤血球が含まれる血液試料を測定した場合に、スキャッタグラム上のリンパ球または好中球のクラスターから有核赤血球が含まれるクラスターを選択し、選択されたクラスターの粒子数から有核赤血球数を減算する補正を行っているが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、白血球の分類・計数結果に影響を与える幼若球が含まれる血液試料を測定した場合に、スキャッタグラム上の白血球の複数のクラスターから幼若球が含まれるクラスターを選択し、選択されたクラスターの粒子数から幼若球数を減算する補正を行う等、試料に含まれる複数の粒子のうちから補正対象となる粒子を選択し、その粒子の粒子数を他の種類の粒子の粒子数を用いて補正することが望まれる試料の測定において、本発明を適用することができる。
【００９９】
また、本実施形態では、血球から発せられる蛍光強度を検出し、血球の特徴パラメータの１つとして用いているが、蛍光強度の代わりに吸収光の強度を検出し、これを血球の特徴パラメータとして用いてもよい。
【０１００】
また、本実施形態では、測定試料に光を照射して血球の特徴パラメータを取得する光学式の測定を行っているが、本発明はこれに限られず、例えば、試料が流される微細孔に直流電流を流し、血球がその微細孔を通過する際に生じる電気抵抗の変化に基づく信号を血球の特徴パラメータとして取得してもよい。また、高周波電流を微細孔に流しておき、血球がその微細孔を通過する際に生じる血球の誘電率の変化に基づく信号を血球の特徴パラメータとして取得してもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１０１】
【図１】血液分析装置を示す斜視図である。
【図２】測定部の機能ブロック図である。
【図３】検出部の構成図である。
【図４】NRBC測定、DIFF測定およびＷＢＣ／ＢＡＳＯ測定の流れを示す図である。
【図５】ＮＲＢＣスキャッタグラムである。
【図６】４ＤＩＦＦスキャッタグラムである。
【図７】ＷＢＣ／ＢＡＳＯスキャッタグラムである。
【図８】データ処理部の機能ブロック図である。
【図９】測定部およびデータ処理部による処理のフローチャートである。
【図１０】分類・計数処理の処理手順の詳細を示すフローチャートである。
【図１１】４ＤＩＦＦスキャッタグラム上で、有核赤血球がリンパ球として分類されたことを示す説明図である。
【図１２】４ＤＩＦＦスキャッタグラム上で、有核赤血球が好中球として分類されたことを示す説明図である。
【図１３】データ処理部における選択処理のフローチャートである。
【図１４】スキャッタグラム上で、粒子数を補正する粒子集団を選択するための説明図である。
【図１５】データ処理部における補正処理のフローチャートである。
【図１６】分類結果を表示する表示画面である。
【図１７】４ＤＩＦＦスキャッタグラム上で、有核赤血球の一部がリンパ球として、有核赤血球の他の一部が好中球として分類されたことを示す説明図である。
【図１８】変形例の補正処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１０２】
１ 血液分析装置
２ 測定部
３ データ処理部
３０１ａ ＣＰＵ
３０１ｂ ＲＯＭ
３０１ｃ ＲＡＭ
３０１ｄ ハードディスク
３０１ｅ 読取装置
３０１ｆ 入出力インタフェース
３０１ｈ 画像出力インタフェース
３０１ｉ バス
３０２ ディスプレイ
４ 検出部
６ マイクロコンピュータ部
６３ 制御部
６４ 分布図作成部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
粒子を含む試料から得られる測定試料を測定し、試料に含まれる粒子の複数の特徴情報を取得する特徴情報取得手段と、
前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、試料に含まれる特定の種類の粒子の粒子数、および前記特定の種類とは異なる複数種類の粒子の各粒子数を取得する粒子数取得手段と、
前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、前記粒子数取得手段により粒子数が取得された前記複数種類の粒子のうち、粒子数を補正する対象粒子を選択する選択手段と、
前記粒子数取得手段により取得された前記特定の種類の粒子の粒子数を用いて、前記選択手段により選択された対象粒子の粒子数を補正する補正手段と、を備える粒子分析装置。
【請求項２】
前記粒子数取得手段は、
前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づき、試料に含まれる前記特定の種類の粒子の粒子数を取得する第１粒子数取得手段と、
前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づき、試料に含まれる前記複数種類の粒子の各粒子数を取得する第２粒子数取得手段とを備える請求項１記載の粒子分析装置。
【請求項３】
前記特徴情報取得手段は、試料と第１試薬とから調製される第１測定試料を測定することにより、試料に含まれる粒子の第１特徴情報を取得し、かつ、試料と前記第１試薬とは異なる第２試薬とから調製される第２測定試料を測定することにより、試料に含まれる粒子の第２特徴情報を取得し、
前記第１粒子数取得手段は、前記第１特徴情報に基づいて、前記特定の種類の粒子の粒子数を取得し、
前記第２粒子数取得手段は、前記第２特徴情報に基づいて、前記複数種類の粒子の各粒子数を取得する請求項２記載の粒子分析装置。
【請求項４】
前記特徴情報取得手段により取得された前記第１特徴情報を用いて、試料に含まれる粒子から前記特定の種類の粒子の粒子集団を分類するための第１粒子分布図を作成し、かつ、前記特徴情報取得手段により取得された前記第２特徴情報を用いて、試料に含まれる粒子を前記複数種類の粒子の各粒子集団に分類するための第２粒子分布図を作成する分布図作成手段をさらに備え、
前記選択手段は、前記第２粒子分布図における所定の領域に出現する粒子に基づいて、前記対象粒子を選択する請求項３記載の粒子分析装置。
【請求項５】
前記所定の領域とは、前記第２粒子分布図において前記特定の種類の粒子が出現する領域である請求項４記載の粒子分析装置。
【請求項６】
前記選択手段は、前記所定の領域に出現する前記複数種類の粒子の各粒子数に基づいて、前記対象粒子を選択する請求項４又は５に記載の粒子分析装置。
【請求項７】
前記補正手段は、前記粒子数取得手段により求められた前記対象粒子の粒子数から前記特定の種類の粒子の粒子数を減算することにより、前記対象粒子の粒子数を補正する請求項１〜６のいずれか１項に記載の粒子分析装置。
【請求項８】
前記特定の種類の粒子は、有核赤血球であり、前記複数種類の粒子は、リンパ球および好中球を含む請求項１〜７のいずれか１項に記載の粒子分析装置。
【請求項９】
前記複数の特徴情報は、前記測定試料に光を照射して得られる光学情報である請求項１〜８のいずれか１項に記載の粒子分析装置。
【請求項１０】
前記複数の特徴情報は、前方散乱光強度、側方散乱光強度および側方蛍光強度に基づく情報である請求項９記載の粒子分析装置。
【請求項１１】
前記試料中に前記特定の種類の粒子が存在するか否かを判定する判定手段をさらに備え、
前記判定手段により前記試料中に前記特定の種類の粒子が存在すると判定された場合には、前記補正手段は、前記選択手段により選択された対象粒子の粒子数を補正し、
前記判定手段により前記試料中に前記特定の種類の粒子が存在しないと判定された場合には、前記補正手段は前記複数種類の粒子の粒子数を補正しない、請求項１〜１０のいずれか１項に記載の粒子分析装置。
【請求項１２】
分析結果を出力するための出力部と、
前記補正手段により前記対象粒子の粒子数が補正された場合には、前記補正手段により補正された粒子数を出力部に出力させる出力制御手段と、を備える請求項１１記載の粒子分析装置。
【請求項１３】
前記出力制御手段は、前記補正手段により前記対象粒子の粒子数が補正された場合には、前記補正手段により補正された粒子数と、この粒子数が補正されたものであることを示す情報とを前記出力部に出力させる請求項１２記載の粒子分析装置。
【請求項１４】
粒子を含む試料から得られる測定試料を測定し、試料に含まれる粒子の複数の特徴情報を取得する特徴情報取得手段と、
前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、特定の種類の粒子の粒子数、および前記特定の種類とは異なる複数種類の粒子の各粒子数を取得する粒子数取得手段と、
前記粒子数取得手段により取得された前記複数種類の粒子の各粒子数を補正するための補正の度合いを決定する決定手段と、
前記粒子数取得手段により取得された前記特定の種類の粒子の粒子数および前記決定手段により決定された補正の度合いに基づき、前記粒子数取得手段により取得された前記複数種類の粒子の各粒子数を補正する補正手段と、を備える粒子分析装置。
【請求項１５】
前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報を用いて、試料に含まれる粒子を前記複数種類の粒子の各粒子集団に分類するための粒子分布図を作成する分布図作成手段をさらに備え、
前記決定手段は、前記分布図作成手段により作成された粒子分布図の所定の領域に出現する粒子に基づいて、前記補正の度合いを決定する請求項１４記載の粒子分析装置。
【請求項１６】
前記決定手段は、前記所定の領域に出現する前記複数種類の粒子の粒子数の比率を算出し、
前記補正手段は、前記粒子数取得手段により取得された前記特定の種類の粒子の粒子数を、前記決定手段により算出された比率に応じて、前記粒子数取得手段により取得された前記複数種類の粒子の各粒子数から減算する、請求項１５記載の粒子分析装置。
【請求項１７】
（ａ）粒子を含む試料から得られる測定試料を測定し、試料に含まれる粒子の複数の特徴情報を取得するステップと、
（ｂ）ステップ（ａ）により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、試料に含まれる特定の種類の粒子の粒子数、および前記特定の種類とは異なる複数種類の粒子の各粒子数を取得するステップと、
（ｃ）ステップ（ａ）により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、ステップ（ｂ）により粒子数が取得された前記複数種類の粒子のうち、粒子数を補正する対象粒子を選択するステップと、
（ｄ）ステップ（ｂ）により取得された前記特定の種類の粒子の粒子数を用いて、ステップ（ｃ）により選択された対象粒子の粒子数を補正するステップと、を備える粒子分析方法。
【請求項１８】
粒子を含む試料から得られる測定試料を測定し、試料に含まれる粒子の複数の特徴情報を取得する測定装置に接続されたコンピュータを、
前記測定装置により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、試料に含まれる特定の種類の粒子の粒子数、および前記特定の種類とは異なる複数種類の粒子の各粒子数を取得する粒子数取得手段と、
前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、前記粒子数取得手段により粒子数が取得された前記複数種類の粒子のうち、粒子数を補正する対象粒子を選択する選択手段と、
前記粒子数取得手段により取得された前記特定の種類の粒子の粒子数を用いて、前記選択手段により選択された対象粒子の粒子数を補正する補正手段として機能させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１】
粒子を含む試料から得られる測定試料を測定し、試料に含まれる粒子の複数の特徴情報を取得する特徴情報取得手段と、
前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、試料に含まれる特定の種類の粒子の粒子数、および前記特定の種類とは異なる複数種類の粒子の各粒子数を取得する粒子数取得手段と、
前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、前記粒子数取得手段により粒子数が取得された前記複数種類の粒子のうち、粒子数を補正する対象粒子を選択する選択手段と、
前記粒子数取得手段により取得された前記特定の種類の粒子の粒子数を用いて、前記選択手段により選択された対象粒子の粒子数を補正する補正手段と、を備える粒子分析装置。
【請求項２】
前記粒子数取得手段は、
前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づき、試料に含まれる前記特定の種類の粒子の粒子数を取得する第１粒子数取得手段と、
前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づき、試料に含まれる前記複数種類の粒子の各粒子数を取得する第２粒子数取得手段とを備える請求項１記載の粒子分析装置。
【請求項３】
前記特徴情報取得手段は、試料と第１試薬とから調製される第１測定試料を測定することにより、試料に含まれる粒子の第１特徴情報を取得し、かつ、試料と前記第１試薬とは異なる第２試薬とから調製される第２測定試料を測定することにより、試料に含まれる粒子の第２特徴情報を取得し、
前記第１粒子数取得手段は、前記第１特徴情報に基づいて、前記特定の種類の粒子の粒子数を取得し、
前記第２粒子数取得手段は、前記第２特徴情報に基づいて、前記複数種類の粒子の各粒子数を取得する請求項２記載の粒子分析装置。
【請求項４】
前記特徴情報取得手段により取得された前記第１特徴情報を用いて、試料に含まれる粒子から前記特定の種類の粒子の粒子集団を分類するための第１粒子分布図を作成し、かつ、前記特徴情報取得手段により取得された前記第２特徴情報を用いて、試料に含まれる粒子を前記複数種類の粒子の各粒子集団に分類するための第２粒子分布図を作成する分布図作成手段をさらに備え、
前記選択手段は、前記第２粒子分布図における所定の領域に出現する粒子に基づいて、前記対象粒子を選択する請求項３記載の粒子分析装置。
【請求項５】
前記所定の領域とは、前記第２粒子分布図において前記特定の種類の粒子が出現する領域である請求項４記載の粒子分析装置。
【請求項６】
前記選択手段は、前記所定の領域に出現する前記複数種類の粒子の各粒子数に基づいて、前記対象粒子を選択する請求項４又は５に記載の粒子分析装置。
【請求項７】
前記補正手段は、前記粒子数取得手段により求められた前記対象粒子の粒子数から前記特定の種類の粒子の粒子数を減算することにより、前記対象粒子の粒子数を補正する請求項１〜６のいずれか１項に記載の粒子分析装置。
【請求項８】
前記特定の種類の粒子は、有核赤血球であり、前記複数種類の粒子は、リンパ球および好中球を含む請求項１〜７のいずれか１項に記載の粒子分析装置。
【請求項９】
前記複数の特徴情報は、前記測定試料に光を照射して得られる光学情報である請求項１〜８のいずれか１項に記載の粒子分析装置。
【請求項１０】
前記複数の特徴情報は、前方散乱光強度、側方散乱光強度および側方蛍光強度に基づく情報である請求項９記載の粒子分析装置。
【請求項１１】
前記試料中に前記特定の種類の粒子が存在するか否かを判定する判定手段をさらに備え、
前記判定手段により前記試料中に前記特定の種類の粒子が存在すると判定された場合には、前記補正手段は、前記選択手段により選択された対象粒子の粒子数を補正し、
前記判定手段により前記試料中に前記特定の種類の粒子が存在しないと判定された場合には、前記補正手段は前記複数種類の粒子の粒子数を補正しない、請求項１〜１０のいずれか１項に記載の粒子分析装置。
【請求項１２】
分析結果を出力するための出力部と、
前記補正手段により前記対象粒子の粒子数が補正された場合には、前記補正手段により補正された粒子数を出力部に出力させる出力制御手段と、を備える請求項１１記載の粒子分析装置。
【請求項１３】
前記出力制御手段は、前記補正手段により前記対象粒子の粒子数が補正された場合には、前記補正手段により補正された粒子数と、この粒子数が補正されたものであることを示す情報とを前記出力部に出力させる請求項１２記載の粒子分析装置。
【請求項１４】
粒子を含む試料から得られる測定試料を測定し、試料に含まれる粒子の複数の特徴情報を取得する特徴情報取得手段と、
前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、特定の種類の粒子の粒子数、および前記特定の種類とは異なる複数種類の粒子の各粒子数を取得する粒子数取得手段と、
前記粒子数取得手段により取得された前記複数種類の粒子の各粒子数を補正するための補正の度合いを決定する決定手段と、
前記粒子数取得手段により取得された前記特定の種類の粒子の粒子数および前記決定手段により決定された補正の度合いに基づき、前記粒子数取得手段により取得された前記複数種類の粒子の各粒子数を補正する補正手段と、を備える粒子分析装置。
【請求項１５】
前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報を用いて、試料に含まれる粒子を前記複数種類の粒子の各粒子集団に分類するための粒子分布図を作成する分布図作成手段をさらに備え、
前記決定手段は、前記分布図作成手段により作成された粒子分布図の所定の領域に出現する粒子に基づいて、前記補正の度合いを決定する請求項１４記載の粒子分析装置。
【請求項１６】
前記決定手段は、前記所定の領域に出現する前記複数種類の粒子の粒子数の比率を算出し、
前記補正手段は、前記粒子数取得手段により取得された前記特定の種類の粒子の粒子数を、前記決定手段により算出された比率に応じて、前記粒子数取得手段により取得された前記複数種類の粒子の各粒子数から減算する、請求項１５記載の粒子分析装置。
【請求項１７】
（ａ）粒子を含む試料から得られる測定試料を測定し、試料に含まれる粒子の複数の特徴情報を取得するステップと、
（ｂ）ステップ（ａ）により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、試料に含まれる特定の種類の粒子の粒子数、および前記特定の種類とは異なる複数種類の粒子の各粒子数を取得するステップと、
（ｃ）ステップ（ａ）により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、ステップ（ｂ）により粒子数が取得された前記複数種類の粒子のうち、粒子数を補正する対象粒子を選択するステップと、
（ｄ）ステップ（ｂ）により取得された前記特定の種類の粒子の粒子数を用いて、ステップ（ｃ）により選択された対象粒子の粒子数を補正するステップと、を備える粒子分析方法。
【請求項１８】
粒子を含む試料から得られる測定試料を測定し、試料に含まれる粒子の複数の特徴情報を取得する測定装置に接続されたコンピュータを、
前記測定装置により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、試料に含まれる特定の種類の粒子の粒子数、および前記特定の種類とは異なる複数種類の粒子の各粒子数を取得する粒子数取得手段と、
前記特徴情報取得手段により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、前記粒子数取得手段により粒子数が取得された前記複数種類の粒子のうち、粒子数を補正する対象粒子を選択する選択手段と、
前記粒子数取得手段により取得された前記特定の種類の粒子の粒子数を用いて、前記選択手段により選択された対象粒子の粒子数を補正する補正手段として機能させるためのコンピュータプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図２】
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【図４】
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【図６】
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【図８】
【図９】
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【図１２】
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【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【公開番号】特開２００８−１９０８７８（Ｐ２００８−１９０８７８Ａ）
【公開日】平成２０年８月２１日（２００８．８．２１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−２２４３９（Ｐ２００７−２２４３９）
【出願日】平成１９年１月３１日（２００７．１．３１）
【出願人】（３９００１４９６０）シスメックス株式会社 (810)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年８月２１日（２００８．８．２１）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年１月３１日（２００７．１．３１）
【出願人】（３９００１４９６０）シスメックス株式会社 (810)
【Ｆターム（参考）】
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