自動分析装置
【課題】膨大な量の基準データを必要とせずに様々な原因による分注の異常を高精度に検出して信頼性の高い分析ができる自動分析装置を実現する。
【解決手段】サンプルプローブ１５の先端が試料内に浸かった状態でプランジャ６６を所定量下降して試料をプローブ内に吸引する。吸引動作中の圧力変動を圧力センサ２６で検出し、ＡＤ変換器７５でデジタル変換して信号処理器７６に送る。信号処理器７６は吸引波形の特徴変数の値を抽出し、正常群データからの統計距離Ｄを計算する。統計距離Ｄと閾値ｔｈとが比較され、統計距離Ｄが閾値ｔｈ以上の場合は、吸引に異常ありと判定する。統計距離Ｄが閾値ｔｈより小さい場合は、吐出動作に移行する。吐出動作後、吐出波形の特徴変数の値を抽出し、正常群データからの統計距離Ｄを計算する。統計距離Ｄが定められた閾値ｔｈ以上の場合は吐出に異常ありと判定する。
【解決手段】サンプルプローブ１５の先端が試料内に浸かった状態でプランジャ６６を所定量下降して試料をプローブ内に吸引する。吸引動作中の圧力変動を圧力センサ２６で検出し、ＡＤ変換器７５でデジタル変換して信号処理器７６に送る。信号処理器７６は吸引波形の特徴変数の値を抽出し、正常群データからの統計距離Ｄを計算する。統計距離Ｄと閾値ｔｈとが比較され、統計距離Ｄが閾値ｔｈ以上の場合は、吸引に異常ありと判定する。統計距離Ｄが閾値ｔｈより小さい場合は、吐出動作に移行する。吐出動作後、吐出波形の特徴変数の値を抽出し、正常群データからの統計距離Ｄを計算する。統計距離Ｄが定められた閾値ｔｈ以上の場合は吐出に異常ありと判定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、血液等の成分を自動的に分析する自動分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動分析装置は、血液や尿などの生体試料からなるサンプルをサンプル容器から反応ライン上の反応容器へサンプルを分注し、更に試薬容器から反応ライン上の反応容器へ試薬を分注し、サンプルと試薬の混合液を光度計の如き測定手段によって測定して定性あるいは定量分析を行う装置である。
【０００３】
サンプル、試薬共に分注動作の際には分注対象の液体内へ分注プローブの先端を浸漬させるが、その浸漬深さが大きいほどプローブ外壁への液体付着量が増しコンタミネーションが大きくなる。
【０００４】
そこで、分注プローブの液体内への浸漬深さを極力低減する為に、容器内の液体の液面を検出しプローブの先端が液面より僅かに下に達した位置でプローブの下降動作を停止させ、次いでプローブ内へ所定量の液体を吸引するように動作制御する手法が一般的である。被分注液の液面を検出する手段としては、分注プローブと被分注液間の静電容量を測定する方法などが使われている。この方法では、分注プローブと被分注液が接触すると静電容量が大きく変化することを利用して液面を検出している。
【０００５】
分注プローブを用いた分注では、分注液上の泡などによる液面検出の失敗や、分注液中の固形物などのために、予定した量の分注が正常に行われない可能性がある。このことは、自動分析装置における分析信頼性を大きく損なうことになる。
【０００６】
このような不具合を解決する手段として、サンプルプローブを含む分注流路内に圧力センサを設け、圧力変動を元にサンプルプローブの詰りなどを検出するようにしたものが数多く提案されている。
【０００７】
特許文献１には、吸引時の圧力センサの出力値の時系列データを比較データとし、正常に吸引された場合の圧力の時系列データから作成した基準データと上記比較データとから計算したマハラノビス距離に基づいて吸引の異常を検出する技術が開示されている。
【０００８】
これによると、分注量を含む分注条件に応じて基準データを用意し、異なる分注条件で正しく異常を検出することができる。また、吸引開始から終了後まで全区間に渡る圧力の時系列データを基にマハラノビス距離を計算して異常を検出するので、特定の原因によって生じる異常のみでなく、様々な原因による異常を検出することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００４−１２５７８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、特許文献１に記載の方法では、基準データとして正常に分注した場合の圧力波形のデータを記憶しておく必要があるが、高精度に異常検出を行うためには、分注量毎に別々に基準データを用意する必要があり、その装置で対応する分注量の種類が多い場合は、膨大な量の基準データが必要になる。このため、基準データの作成に多くの時間が必要であると共に、その膨大な量の基準データのための記憶領域を確保しなければならないという問題があった。
【００１１】
本発明の目的は、膨大な量の基準データを必要とせずに、様々な原因による分注の異常を高精度に検出して、信頼性の高い分析ができる自動分析装置及び分注動作正常異常判定方法を実現することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するために、本発明は次のように構成される。
【００１３】
本発明による自動分析装置及び分注動作正常異常判定方法は、試料または試薬を反応容器に分注する分注プローブを有する分注機構と、上記反応容器内の試料を分析する分析部とを備えた自動分析装置の分注動作正常異常判定方法であって、上記分注プローブの分注動作時におる分注プローブ内の複数時点の圧力データと、予め定めた基準圧力変化データとの統計距離を算出し、算出した統計距離が一定の閾値未満か否かにより、上記分注プローブの分注動作が正常に行われたか否かを判断する。
【発明の効果】
【００１４】
膨大な量の基準データを必要とせずに、様々な原因による分注の異常を高精度に検出して、信頼性の高い分析ができる自動分析装置及び分注動作正常異常判定方法を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明が適用される自動分析装置の概略構成図である。
【図２】本発明の実施例１における主要部（プローブ圧力信号処理部）の説明図である。
【図３】信号処理器の内部構成図である。
【図４】本発明の実施例１の特徴変数を示したグラフである。
【図５】本発明の実施例１における吸引波形の判別例を示したグラフである。
【図６】本発明の実施例１における分注量と駆動パターンとの関係を説明する図である。
【図７】図６に示した分注量で吸引した場合の、プローブ内の圧力波形を示す図である。
【図８】本発明の実施例１の試薬分注プローブにおける試薬吸引時の圧力波形を示す図である。
【図９】本発明の実施例１のサンプルプローブにおける吐出時の圧力波形を示す図である。
【図１０】本発明の実施例１のサンプルプローブにおける吐出時の圧力波形を示す図である。
【図１１】本発明の実施例１の判別動作のフロー図である。
【図１２】本発明の実施例２の判別動作のフロー図である。
【図１３】本発明の実施例３の判別動作のフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を用いて本発明の実施形態を説明する。
【実施例】
【００１７】
（実施例１）
図１は、本発明が適用される自動分析装置の概略構成図であり、図２は本発明の実施例１における主要部（プローブ圧力信号処理部）の説明図である。
【００１８】
図１において、自動分析装置は、試料を保持するサンプル容器１０を複数搭載可能なサンプルディスク１２と、試薬を保持する試薬容器４０を複数搭載可能な第１試薬ディスク４１および第２試薬ディスク４２と、周上に複数の反応容器３５を配置した反応ディスク３６とを備える。
【００１９】
また、自動分析装置は、サンプル容器１０から吸引した試料を反応容器３５に分注するサンプルプローブ１５と、第１試薬ディスク４１内の試薬容器４０から吸引した試薬を反応容器３５に分注する第１試薬プローブ２０と、第２試薬ディスク４２内の試薬容器４０から吸引した試薬を反応容器３５に分注する第２試薬プローブ２１と、反応容器３５内の液体を撹拌する攪拌装置３０と、反応容器３５を洗浄する容器洗浄機構４５と、反応ディスク３６の外周付近に設置された光源５０と、分光検出器５１と、分光検出器５１に接続されたコンピュータ６１と、装置全体の動作を制御し、外部とのデータの交換を行うコントローラ６０とを備える。
【００２０】
サンプルプローブ１５は、分注流路２４により定量ポンプ２５と接続され、分注流路２４の途中には圧力センサ２６が設けられている。図１には示していないが、第１試薬プローブ２０及び第２試薬プローブ２１にも、サンプルプローブ１５と同様に、分注流路、定量ポンプ、圧力センサが接続されている。
【００２１】
図２に詳細を示すように、サンプルプローブ１５の先端には断面積の小さい絞り部６５が設けられている。また、定量ポンプ２５には駆動機構６７で駆動されるプランジャ６６が設けられている。定量ポンプ２５は、バルブ６８を通してポンプ６９に接続されている。圧力センサ２６はＡＤ変換器７５を介して信号処理器（信号処理部）７６に接続されている。サンプルプローブ１５は図示しない移動機構を有しており、上下、回転してサンプル容器１０と反応容器３５に移動できる。
【００２２】
本実施例の装置は以下のように動作する。
【００２３】
サンプル容器１０には血液等の検査対象の試料が入れられ、サンプルディスク１２にセットされる。それぞれの試料で必要な分析の種類はコントローラ６０に入力される。サンプルプローブ１５によってサンプル容器１０から採取された試料は反応ディスク３６に並べられている反応容器３５に一定量分注される。そして、一定量の試薬が試薬ディスク４１または４２に設置された試薬容器４０から試薬プローブ２０または２１により反応容器３５に分注され、攪拌装置３０にて攪拌される。この試料および試薬の分注量は、分析の種類毎に予め設定されている。
【００２４】
反応ディスク３６は、周期的に回転、停止を繰り返し、反応容器３５が光源５０の前を通過するタイミングで分光検出器５１にて測光が行われる。１０分間の反応時間の間に測光を繰り返し、その後、容器洗浄機構４５で反応容器３５内の反応液の排出および洗浄がなされる。それらの間に別の反応容器３５では、別の試料、試薬を用いた動作が並行して実施される。分光検出器５１にて測光したデータはコンピュータ６１で演算し、分析の種類に応じた成分の濃度を算出してコンピュータ６１のディスプレイに表示される。
【００２５】
サンプルプローブ１５の動作を図２を用いて詳細に説明する。
【００２６】
試料を吸引する前に、まず、コントローラ６０は、バルブ６８を開閉してサンプルプローブ１５の流路内部をポンプ６９から供給されるシステム液７７で満たす。次に、コントローラ６０は、サンプルプローブ１５の先端が空中にある状態で、駆動機構６７によりプランジャ６６を下降動作させ、分離空気７８を吸引する。
【００２７】
次に、コントローラ６０は、サンプルプローブ１５をサンプル容器１０の中に下降させ、その先端が試料内に浸かった状態でプランジャ６６を所定量下降して試料をプローブ内に吸引する。この場合、吸引液７９は試料である。吸引から引続く動作中の圧力変動を圧力センサ２６で検出し、ＡＤ変換器７５でデジタル変換されて信号処理器７６に送る。その後、サンプルプローブ１５を反応容器３５上に移動して試料を吐出する。
【００２８】
試料吐出時から引続く動作中に再び、圧力変動を圧力センサ２６で検出し、ＡＤ変換器７５でデジタル変換されて信号処理器７６に送る。引続いてサンプルプローブ１５はバルブ６８の開閉で内外部が洗浄され、次の分析に備える。
【００２９】
信号処理器７６では吸引時、および吐出時の圧力波形から分注の異常の有無を判別し、異常があったと判断された場合は、その分析を中止させ、アラームを表示して、復帰動作をする。復帰動作は、異常の原因を除いて再分注する、別の試料の検査に移る、装置を停止するなどの中から選択される。
【００３０】
図３は、信号処理器７６の内部構成図である。信号処理器７６は、統計距離算出部７６ａと、メモリ７６ｂと、比較部７６ｃと、判定部７６ｄとを備える。
【００３１】
信号処理器７６の判定部７６ｄは、その判定結果をコントローラ６０に伝達する。信号処理器７６は、コントローラ６０とは別箇に設けられていてもよいし、コントローラ６０内に備えられていてもよいものである。
【００３２】
信号処理器７６で行われる分注の異常の有無の判別の詳細を図３を用いて説明する。図４は圧力センサ２６で検出される圧力の吸引時前後の変動波形を示したグラフであり、横軸は時間、縦軸は圧力である。図４中の曲線が圧力変動波形である。
【００３３】
吸引時間は、プランジャ６６を下降動作させている時間であり、サンプルプローブ１５の先端から試料を吸引している。図４に示すように、吸引時間中はサンプルプローブ１５内の圧力が低下し、吸引終了後は圧力は上昇し、吸引前と同様な値に戻るが、吸引開始時と吸引停止時には圧力値は振動的になる。
【００３４】
図４に示したＸ１からＸ２７は特徴変数である。本発明の一実施例の場合は、吸引開始時刻を第１基準時刻とし、第１基準時刻前後の一定時間間隔ごとの圧力平均値をＸ１からＸ７とする。そして、第１基準時刻後の最初の極小点の圧力値をＸ８、タイミングをＸ９、最初の極大点の圧力値をＸ１０、タイミングをＸ１１、２番目の極小点の圧力値をＸ１２、タイミングをＸ１３とする。
【００３５】
また、吸引終了時刻を第２基準時刻とし、第２基準時刻前後の一定時間間隔ごとの圧力平均値をＸ１４からＸ１９とする。第２基準時刻後の最初の極大点の圧力値をＸ２０、タイミングをＸ２１、その後の最初の極小点の圧力値をＸ２２、タイミングをＸ２３、２番目の極大点の圧力値をＸ２４、タイミングをＸ２５とする。
【００３６】
また、吸引時間中の圧力の平均値をＸ２６、吸引時間の一部分の圧力のＲＭＳ値をＸ２７とする。
【００３７】
信号処理器７６では、統計距離算出部７６ａが、ＡＤ変換器７５から送られてくる圧力波形のデジタル信号について、Ｘ１からＸ２７の特徴変数を計算する。また、信号処理器７６は、サンプルプローブ１５が正常に試料を分注できた場合の特徴変数Ｘ１からＸ２７の結果を正常群データとして内部メモリ７６ｂに保持しており、統計距離算出部７６ａは、計算した特徴変数Ｘ１からＸ２７の正常群データからの統計距離Ｄを計算する。そして、比較部７６ｃは、統計距離Ｄと、メモリ７６ｂに記憶された予め定めた閾値とを比較し、その差分を判定部７６ｄに供給する。判定部７６ｄは、統計距離Ｄと閾値との差が大きい場合に吸引に異常があったと判定し、小さい場合は正常に吸引が行えたと判定する。
【００３８】
吐出についても、上述した吸引の場合と同様の処理を行い、正常に吐出が行えたかどうかを判定部７６ｄが判定する。
【００３９】
統計距離Ｄは、複数の特徴変数で代表される２つの事象間の類似性を数値化した指標であり、本発明の一実施例の場合は、正常群データの集合に対して、その時に測定したデータが、どれだけ離れているかの計算になる。統計距離Ｄの計算法には、マハラノビス距離、ユークリッド距離、チェビシェフ距離、多変量正規密度、ミンコフスキー距離などいくつもの計算法があるが、ここでは、統計距離Ｄは次式（１）、（２）で計算する。
【００４０】
ｕｉ＝（Ｘｉ−μｉ）／σｉ ・・・（１）
Ｄ＝ｕＲ−１u' ・・・（２）
上記式（１）、（２）において、Ｒ、μ、σは、それぞれ正常群データの相関行列、平均値ベクトル、標準偏差ベクトルで、添え字ｉはベクトルのｉ番目の要素を表す。また、Ｄはマハラノビス距離である。また、ｕｉは正規化した特徴変数であり、ｕはｕｉを要素とするベクトルである。u'は、ｕの転置ベクトルである。
【００４１】
次に、本実施例での判別の例を図５から図１０を用いて説明する。
【００４２】
図５は、試料吸引の判別の例である。波形（ａ）、波形（ｂ）は正常範囲内の低粘性試料、高粘性試料を吸引した場合の波形であり、計算した統計距離Ｄは３０以下である（（ａ）はＤ＝２９、（ｂ）はＤ＝２７）。
【００４３】
波形（ｃ）はサンプルプローブ１５が試料に届かずに、空中で吸引してしまった場合の波形（空吸い（Ｄ＝３０７））である。波形（ｄ）は試料上部に泡が存在している状態で、サンプルプローブ１５が泡の部分で吸引してしまった場合の波形である（泡吸引（Ｄ＝１０７８）。この場合、異常判定閾値を１００程度（標準偏差μの３倍値を考慮した値）に設定しておくことで、波形（ａ）、（ｂ）は正常、波形（ｃ）、（ｄ）は異常と判断される。
【００４４】
図６は、本実施例で扱う代表的な分析の種類での試薬分注量における、駆動機構６７の駆動パターンである。横軸は時間で、縦軸はプランジャ６６の移動速度である。分注量１、２、３は、互いに同一の速度であって、速度小の場合である。分注量４、５は、互いに同一の速度であって、速度大の場合である。図６に示すように、分注量の違いにより、吸引時間、吸引速度が大きく異なる。
【００４５】
図７は、図６に示した分注量で吸引した場合の、プローブ１５内の圧力波形を示す図である。図７において、波形（ａ）から（ｅ）は、分注量１から５において、正常に吸引した場合の波形である。分注量は、駆動機構６７の駆動パターンの違いにより、圧力の変化時間、変化量が大きく異なる。圧力の変化時間、変化量が大きく異なるこの場合も、比較する正常群データは共通であるが、計算した統計距離Ｄは（ａ）から（ｅ）に対しては３０以下であった（Ｄ＝１８〜２８）。
【００４６】
図７の（ｆ）は分注量４の条件で泡を吸ってしまった場合の波形である。計算した統計距離Ｄは３０９であった。閾値を１００程度に設定しておくことで、波形（ａ）〜（ｅ）は正常であり、波形（ｆ）は異常であると判断でき、吸引の正常と異常とを正しく判別することが可能である。
【００４７】
このように、吸引パターンが異なる条件であっても、吸引の正常及び異常判別が正しく行えるのは、第１基準時刻（吸引開始時）を基準にした特徴変数と、第２基準時刻（吸引終了時）を基準にした特徴変数を利用しているので、吸引時間の違う条件でも適正な特徴を抽出できているからである。
【００４８】
図８は、第１試薬分注プローブ２０における試薬吸引時の圧力波形を示す図である。試薬は試料に比べて分注量が多いので、試薬分注プローブ２０は、先端の絞り部６５がサンプルプローブ１５に比べて太くなっている。そのため、吸引流体の粘性の違いが圧力波形に与える影響が小さい。
【００４９】
本実施例では、図８に示すように、正常吸引の場合の波形（ａ）、（ｂ）は統計距離Ｄが１５と２１であり、共に３０以下である。泡を吸引してしまった場合の波形（ｃ）は、統計距離Ｄが５９８と大きく、閾値を１００程度に設定しておけば異常の有無を正しく判別できる。
【００５０】
このように、圧力の変化の差が小さい条件でも判別できるのは、吸引開始時と終了時の振動波形の極大、極小値の圧力値およびタイミングを特徴変数に取り込んでいるからである。プローブ先端の絞り部６５での圧力損失に差が小さくても、気泡を吸引してしまうとプローブ内部での空気量が増えて振動特性に差が生じ、振動の極値のタイミングがずれるのを本実施例の方法では捕らえられるからである。
【００５１】
図９は、サンプルプローブ１５における吐出時の圧力波形を示す図である。図９において、試料吐出中は、試料吸引中とは逆に圧力が上昇しており、試料吐出終了後に吐出前の圧力に戻る。吐出開始時および終了時の圧力に、振動波形が生じるが、吸引時の振動よりは小さい。
【００５２】
図９において、波形（ａ）、（ｂ）は正常範囲内の低粘性試料および高粘性試料の場合であるが、統計距離Ｄは、波形（ａ）が２０、波形（ｂ）が４２であり、どちらも５０以下である。波形（ｃ）は空吸引してしまった場合の吐出時における圧力波形であり、統計距離Ｄは７１４であった。波形（ｄ）は、吸引時に泡を一緒に吸ってしまった場合の吐出時における波形であり、統計距離Ｄは８２９であった。この場合も、閾値を１００程度に設定しておくことで、吸引時における正常と異常とを吐出時において正しく判別することができる。
【００５３】
図１０は、サンプルプローブ１５における吐出時の圧力波形の別の例を示す図である。図１０において、波形（ａ）は正常に分注できた場合で統計距離Ｄは２８であった。波形（ｂ）は吐出後に吐出した試料の液滴の１部がサンプルプローブ１５の先端に付着してしまった場合である。波形（ｂ）の場合は、付着した試料をサンプルプローブ１５が持ち帰ってしまうので、分注量が不足してしまう。この場合も、統計距離Ｄは３０７と大きく、正常な場合と判別できる。
【００５４】
このような波形の違いが小さいような異常も正しく判別できるのは、正しい波形のみの正常群データを用いていることと、吐出終了時刻を基準とした特徴変数を用いているために吐出終了後の波形の特徴を的確に捉えられているからである。
【００５５】
図１１は、本実施例１の判別動作のフロー図である。
【００５６】
図１１において、サンプルプローブ１５にて吸引動作を行い（ステップＳ１）、統計処理算出部７６ａが吸引波形の特徴変数の値を抽出し、メモリ７６ｂに格納された正常群データからの統計距離Ｄを計算する（ステップＳ２、Ｓ３）。比較部７６ｃにより、統計距離Ｄとメモリ７６ｂに格納された閾値ｔｈとが比較され、その結果が判定部７６ｄに供給される（ステップＳ４）。
【００５７】
判定部７６ｄは、統計距離Ｄが定められた閾値ｔｈ以上の場合は、吸引に異常ありと判定し、復帰処理１を実施する（ステップＳ５）。この復帰処理１は、判定部７６ｄがコントローラ６０、コンピュータ６１に吸引異常ありを伝達し、アラーム処理及び次の検体の処理に進む動作を、コントローラ６０、コンピュータ６１の制御により実行する処理である。
【００５８】
統計距離Ｄが閾値ｔｈより小さい場合は、判定部７６ｄからの指令に従って、コントローラ６０の制御により、吐出動作に移行する（ステップＳ６）。吐出動作後、吐出波形の特徴変数の値を抽出し、正常群データからの統計距離Ｄを計算する（ステップＳ７、Ｓ８）。そして、統計距離Ｄが定められた閾値ｔｈ以上の場合は、吐出に異常ありと判定し（ステップＳ９）、復帰動作２を行う（ステップＳ１０）。この復帰動作２は、、判定部７６ｄがコントローラ６０、コンピュータ６１に吐出異常ありを伝達し、アラーム処理及びその検体の分析は実行せず、その検体に使用した反応容器を洗浄する動作を、コントローラ６０、コンピュータ６１の制御により実行する処理である。
【００５９】
統計距離Ｄが閾値ｔｈより小さい場合は、分注に異常なしと判定して判別動作を終了する。
【００６０】
以上のように、本実施例１では、サンプルプローブ１５で試料を吸引または吐出するときの圧力変動から、プランジャ動作開始時および終了時を第１基準時刻、第２基準時刻として、それぞれの基準時刻を基にした一定タイミングの圧力平均値と極大、極小点の圧力値およびタイミングを特徴変数として取り込み、正常群データとの統計距離Ｄを閾値と比較するので、分注時に起こる圧力変動が、正常に分注できた場合の圧力変動と異なる特徴がある場合を感度よく検出することができ、分注時の異常を判定でき、分注時の不良を見逃した誤った分析結果を出力することを防ぐことができ、信頼性の高い分析が可能な自動分析装置を提供することができる。
【００６１】
また、本実施例１の場合は、複数の特徴変数を用いて計算した正常群データからの統計距離Ｄを１つの閾値ｔｈと比較すると単純な論理で異常の有無を判定するので、圧力波形の各時刻の値を個々に正常データと比較して複雑な判定基準と比較する必要がなく、かつ、さまざまな原因で発生する分注の異常を見逃すことなく検出できるので、単純な演算で分注の異常の有無を正確に判別できる信頼性の高い自動分析装置を提供することができる。
【００６２】
また、本実施例１の場合は、正常な範囲の試料の取りうる粘性範囲の液体で取得した正常群データを用いることで、空気を吸引してしまった場合、泡を吸引してしまった場合、正常範囲外の高粘性の試料であった場合、試料中の固形物による詰りが発生した場合などの複数の原因による分注の異常を見逃すことなく検出でき、信頼性の高い分析が可能な自動分析装置を提供することができる。
【００６３】
また、本実施例１の場合は、圧力変動の時系列データから少数の特徴変数を抽出し、特徴変数に対して統計距離を計算するので、統計距離の計算に要する演算量が少なくてすみ、さまざまな原因による異常に対応しながらも高速な判別処理が可能で、高処理能力でかつ信頼性の高い分析が可能な自動分析装置を提供することができる。
【００６４】
また、本実施例１の場合は、吸引または吐出時のプランジャ動作開始時を基準とした特徴変数と、プランジャ動作終了時を基準とした特徴変数の両方を用いているので、プランジャ動作時間や動作速度などの条件の異なる分注動作に対しても共通の正常群データに含めても正しく異常を判別することができる。そのため、分注の条件が異なるさまざまな種類の分析を行う装置でも、正常群データの数が少数で済み、判別のための処理が単純で済む。そのため、多種の分析条件に対応しながら信頼性の高い分析が可能な自動分析装置を提供することができる。
【００６５】
また、プランジャ動作時間や動作速度などの条件の異なる分注動作に対して共通の正常群データとすることで、ばらつきの大きい正常郡データとすることができる。正常なのに異常と判断してしまう誤判定を防ぐためには、正常群データに、正常範囲内でのばらつきの大きいデータを含ませることが必要であるが、複数の分注条件を共通の正常群データとすることで正常群データ全体の数が少なくてもばらつきの大きいデータを含ませることができ、正常群データを収集する手間を簡略化でき、少ない正常群データでも精度の高い異常の判別ができる、信頼性の高い自動分析装置を提供することができる。
【００６６】
また、本実施例１の場合は、圧力変動の極大点、および極小点の圧力値とタイミングを特徴変数として抽出して統計距離の計算に用いているため、プローブ先端の内径の太い試薬分注系のように時刻毎の圧力値の比較では判別が困難な条件でも精度よく異常の判別ができ、検体分注と試薬分注の異常を検出できる信頼性の高い分析が可能な自動分析装置を提供できる。
【００６７】
また、本実施例１の場合は、吸引時の異常の有無と吐出時の異常の有無を両方判別するので、吸引時に発生する異常と吐出時に発生する異常を全て見逃さずに判別することができ、信頼性の高い分析ができる自動分析装置の提供が可能である。
【００６８】
また、本実施例１の場合は、吸引動作が終わった時点で吸引波形の異常を判別して、異常と判定した場合は回復動作を行うので、吐出動作開始前に回復動作を行うメリットがある。例えば、空吸いや泡吸いをした状態で反応容器３５内に吐出すると、反応容器３５内に泡を吐出してしまい洗浄が困難になるが、吸引動作で異常を検出した場合の復帰動作で反応容器３５への吐出を停止させれば、反応容器３５の内部を泡で汚すことがない。また、検体吸引時に異常を検出した場合は、引続く試薬分注を停止することができ、検体分注が正しく行えていないのに試薬を消費してしまうことを防ぐことができる。
【００６９】
このように、本実施例１では反応セルを汚したり試薬を無駄に消費したりすることを防ぐことができる。
【００７０】
また、本実施例１では、吐出波形に対してプランジャ動作開始時および終了時を第１基準時刻、第２基準時刻として、それぞれの基準時刻を基にした一定タイミングの圧力平均値と極大、極小点の圧力値およびタイミングを特徴変数として取り込み、正常群データとの統計距離Ｄを閾値と比較するので、吐出後に試料の一部をサンプルプローブ１５の先端に付着させたまま持ち帰ってしまうことによる分注不良を正しく検出することができ、信頼性の高い分析が可能な自動分析装置を提供することができる。
（実施例２）
図１２は、本発明の他の実施例である実施例２の判別動作のフロー図である。実施例１との違いは、吸引動作と吐出動作に分けずに、吐出が終えてから吸引、吐出の両方の波形の特徴変数の値を抽出し、正常群データからの特徴変数Ｄを計算して閾値ｔｈと比較するようにしている点である。他の構成については、実施例１と同様であるので、詳細な説明及び図示は省略する。また、図１２には、図１１に示したステップと同様なステップは、同等の参照符号を示すものとする。
【００７１】
図１２において、吸引動作（ステップＳ１）、吐出動作（ステップＳ６）を行った後、吸引波形及び吐出波形の特徴変数を抽出し（ステップＳ２、Ｓ７）、正常群データとの統計距離Ｄを算出する（ステップＳ３、Ｓ８）。この場合、統計距離算出部７６ａは、吸引時における吸引波形及び吐出時における吐出波形をメモリ７６ｂに格納しておき、吐出動作終了後に、メモリ７６ｂから読み出し、特徴変数の抽出及び統計距離Ｄの算出を行う。
【００７２】
そして、算出した統計距離Ｄが閾値より大の場合は、復帰処理を行う（ステップＳ１０）。算出した統計距離Ｄが閾値Ｄ未満であれば、処理は終了となる。
【００７３】
本実施例２の場合は、吸引時の情報と吐出時の情報を両方利用して１回の判別を行うので、雑音などの影響を受けにくく、かつ吸引時の異常と吐出時の異常を見逃すことがない正確な異常の判別が行え、信頼性の高い分析のできる自動分析装置を提供できる。
【００７４】
つまり、吸引時には、液体試料を吸引しながら液面を検知し、プローブを液面に追従して動作させる必要があるため、そのための機構が動作しており、ノイズが発生する可能性が高い。これに対して、試料吐出時には、プローブを液面に追従して動作させる必要はないため、ノイズの発生が少ないからである。
【００７５】
なお、吸引時及び吐出時共にＤが閾値未満であれば正常と判断し、吸引時及び吐出時共にＤが閾値以上であれば異常と判断することができる。吸引時か吐出時のうちのいずれか一方のＤが閾値以上の場合は、Ｄと閾値との差に応じて、正常か異常かを判断するように構成することもできる。
【００７６】
また、本実施例２の場合、吸引時と吐出時の波形をまとめて１回の判別処理を行うので、判別処理が単純化でき、処理能力の高い自動分析装置が提供できる。
【００７７】
なお、本実施例２では、吸引時と吐出時の両方の波形から特徴変数を抽出しているが、吸引時、または吐出時の片方の波形でもよく、更にプローブ移動時や洗浄時の変動波形を利用することも可能である。
（実施例３）
図１３は、本発明の他の実施例である実施例３の判別動作のフロー図である。実施例３のステップＳ１、Ｓ６、（Ｓ２、Ｓ７）、（Ｓ３、Ｓ８）、（Ｓ４、Ｓ９）は、実施例２のステップＳ１、Ｓ６、（Ｓ２、Ｓ７）、（Ｓ３、Ｓ８）、（Ｓ４、Ｓ９）と同様である。実施例３の実施例２との相違は、実施例３においては、空吸いが生じた場合及び詰りが生じた場合をも判断する点である。
【００７８】
この実施例３においては、予め、正常群データのみでなく、空吸いが生じた場合のデータと、詰りが生じた場合の群データを用意しておく。つまり、メモリ７６ｂに格納しておく。
【００７９】
吸引、吐出動作から抽出した特徴変数をまず正常群データからの統計距離Ｄを計算し（ステップ３、Ｓ８）、閾値ｔｈ以上と判断した場合は（ステップＳ４、Ｓ９）、更に空吸い群データからの統計距離Ｄを統計距離算出部７６ａが計算する（ステップＳ８ａ）。そして、統計距離Ｄが閾値ｔｈ未満か否かを判断し（ステップＳ９ａ）、閾値ｔｈ未満のときには、空吸いのアラームを出力し（ステップＳ１０ａ）、復帰処理を行う（ステップＳ１０）。
【００８０】
ステップＳ９ａにおいて、閾値ｔｈ以上の場合は、更に詰り群データからの統計距離Ｄを計算する（ステップＳ８ｂ）。そして、統計距離Ｄが閾値ｔｈ未満か否かを判断し（ステップＳ９ｂ）、Ｄが閾値ｔｈ未満のときは詰りアラームを出力し（ステップＳ１０ｂ）、復帰処理を行う（ステップＳ１０）。
【００８１】
ステップＳ９ｂにおいて、Ｄが閾値ｔｈ以上の場合はその他アラームを出力し（ステップＳ１０ｃ）、復帰処理（ステップＳ１０）を行って判別動作を終了する。
【００８２】
本実施例３の場合は、異常の有無だけでなく、異常の種類を判別してそれぞれに最適な動作を選択することが可能である。
【００８３】
また、本実施例３で示した異常の種類は空吸いと詰りだけであるが、それ以外にも異常粘性や流路漏れ、温度や気圧などの環境異常、異常振動など様々な種類の異常に対応させることが可能である。
【００８４】
また、異常の種類の判別に限らず、定量的に異常の程度を示すことも可能である。定量的に異常の程度を示す方法の一つは、特徴変数の値を入力とした回帰分析を利用することであり、それにより、例えば試料の粘性の大きさや、吐出量の推定値を出力することが可能である。
【符号の説明】
【００８５】
１０・・・サンプル容器、 １２・・・サンプルディスク、 １５・・・サンプルプローブ、 ２０・・・第１試薬プローブ、 ２１・・・第２試薬プローブ、 ２４・・・分注流路、 ２５・・・定量ポンプ、 ２６・・・圧力センサ、 ３０・・・攪拌装置、 ３５・・・反応容器、 ３６・・・反応ディスク、 ４０・・・試薬容器、 ４１・・・第１試薬ディスク、 ４２・・・第２試薬ディスク、 ４５・・・容器洗浄機構、 ５０・・・光源、 ５１・・・分光検出器、 ６０・・・コントローラ、 ６１・・・コンピュータ、 ６５・・・絞り部、 ６６・・・プランジャ、 ６７・・・駆動機構、 ６８・・・バルブ、 ６９・・・ポンプ、 ７５・・・Ａ／Ｄ変換器、 ７６・・・信号処理器、 ７７・・・システム液、 ７８・・・分離空気、 ７９・・・吸引液
【技術分野】
【０００１】
本発明は、血液等の成分を自動的に分析する自動分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動分析装置は、血液や尿などの生体試料からなるサンプルをサンプル容器から反応ライン上の反応容器へサンプルを分注し、更に試薬容器から反応ライン上の反応容器へ試薬を分注し、サンプルと試薬の混合液を光度計の如き測定手段によって測定して定性あるいは定量分析を行う装置である。
【０００３】
サンプル、試薬共に分注動作の際には分注対象の液体内へ分注プローブの先端を浸漬させるが、その浸漬深さが大きいほどプローブ外壁への液体付着量が増しコンタミネーションが大きくなる。
【０００４】
そこで、分注プローブの液体内への浸漬深さを極力低減する為に、容器内の液体の液面を検出しプローブの先端が液面より僅かに下に達した位置でプローブの下降動作を停止させ、次いでプローブ内へ所定量の液体を吸引するように動作制御する手法が一般的である。被分注液の液面を検出する手段としては、分注プローブと被分注液間の静電容量を測定する方法などが使われている。この方法では、分注プローブと被分注液が接触すると静電容量が大きく変化することを利用して液面を検出している。
【０００５】
分注プローブを用いた分注では、分注液上の泡などによる液面検出の失敗や、分注液中の固形物などのために、予定した量の分注が正常に行われない可能性がある。このことは、自動分析装置における分析信頼性を大きく損なうことになる。
【０００６】
このような不具合を解決する手段として、サンプルプローブを含む分注流路内に圧力センサを設け、圧力変動を元にサンプルプローブの詰りなどを検出するようにしたものが数多く提案されている。
【０００７】
特許文献１には、吸引時の圧力センサの出力値の時系列データを比較データとし、正常に吸引された場合の圧力の時系列データから作成した基準データと上記比較データとから計算したマハラノビス距離に基づいて吸引の異常を検出する技術が開示されている。
【０００８】
これによると、分注量を含む分注条件に応じて基準データを用意し、異なる分注条件で正しく異常を検出することができる。また、吸引開始から終了後まで全区間に渡る圧力の時系列データを基にマハラノビス距離を計算して異常を検出するので、特定の原因によって生じる異常のみでなく、様々な原因による異常を検出することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００４−１２５７８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、特許文献１に記載の方法では、基準データとして正常に分注した場合の圧力波形のデータを記憶しておく必要があるが、高精度に異常検出を行うためには、分注量毎に別々に基準データを用意する必要があり、その装置で対応する分注量の種類が多い場合は、膨大な量の基準データが必要になる。このため、基準データの作成に多くの時間が必要であると共に、その膨大な量の基準データのための記憶領域を確保しなければならないという問題があった。
【００１１】
本発明の目的は、膨大な量の基準データを必要とせずに、様々な原因による分注の異常を高精度に検出して、信頼性の高い分析ができる自動分析装置及び分注動作正常異常判定方法を実現することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するために、本発明は次のように構成される。
【００１３】
本発明による自動分析装置及び分注動作正常異常判定方法は、試料または試薬を反応容器に分注する分注プローブを有する分注機構と、上記反応容器内の試料を分析する分析部とを備えた自動分析装置の分注動作正常異常判定方法であって、上記分注プローブの分注動作時におる分注プローブ内の複数時点の圧力データと、予め定めた基準圧力変化データとの統計距離を算出し、算出した統計距離が一定の閾値未満か否かにより、上記分注プローブの分注動作が正常に行われたか否かを判断する。
【発明の効果】
【００１４】
膨大な量の基準データを必要とせずに、様々な原因による分注の異常を高精度に検出して、信頼性の高い分析ができる自動分析装置及び分注動作正常異常判定方法を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明が適用される自動分析装置の概略構成図である。
【図２】本発明の実施例１における主要部（プローブ圧力信号処理部）の説明図である。
【図３】信号処理器の内部構成図である。
【図４】本発明の実施例１の特徴変数を示したグラフである。
【図５】本発明の実施例１における吸引波形の判別例を示したグラフである。
【図６】本発明の実施例１における分注量と駆動パターンとの関係を説明する図である。
【図７】図６に示した分注量で吸引した場合の、プローブ内の圧力波形を示す図である。
【図８】本発明の実施例１の試薬分注プローブにおける試薬吸引時の圧力波形を示す図である。
【図９】本発明の実施例１のサンプルプローブにおける吐出時の圧力波形を示す図である。
【図１０】本発明の実施例１のサンプルプローブにおける吐出時の圧力波形を示す図である。
【図１１】本発明の実施例１の判別動作のフロー図である。
【図１２】本発明の実施例２の判別動作のフロー図である。
【図１３】本発明の実施例３の判別動作のフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を用いて本発明の実施形態を説明する。
【実施例】
【００１７】
（実施例１）
図１は、本発明が適用される自動分析装置の概略構成図であり、図２は本発明の実施例１における主要部（プローブ圧力信号処理部）の説明図である。
【００１８】
図１において、自動分析装置は、試料を保持するサンプル容器１０を複数搭載可能なサンプルディスク１２と、試薬を保持する試薬容器４０を複数搭載可能な第１試薬ディスク４１および第２試薬ディスク４２と、周上に複数の反応容器３５を配置した反応ディスク３６とを備える。
【００１９】
また、自動分析装置は、サンプル容器１０から吸引した試料を反応容器３５に分注するサンプルプローブ１５と、第１試薬ディスク４１内の試薬容器４０から吸引した試薬を反応容器３５に分注する第１試薬プローブ２０と、第２試薬ディスク４２内の試薬容器４０から吸引した試薬を反応容器３５に分注する第２試薬プローブ２１と、反応容器３５内の液体を撹拌する攪拌装置３０と、反応容器３５を洗浄する容器洗浄機構４５と、反応ディスク３６の外周付近に設置された光源５０と、分光検出器５１と、分光検出器５１に接続されたコンピュータ６１と、装置全体の動作を制御し、外部とのデータの交換を行うコントローラ６０とを備える。
【００２０】
サンプルプローブ１５は、分注流路２４により定量ポンプ２５と接続され、分注流路２４の途中には圧力センサ２６が設けられている。図１には示していないが、第１試薬プローブ２０及び第２試薬プローブ２１にも、サンプルプローブ１５と同様に、分注流路、定量ポンプ、圧力センサが接続されている。
【００２１】
図２に詳細を示すように、サンプルプローブ１５の先端には断面積の小さい絞り部６５が設けられている。また、定量ポンプ２５には駆動機構６７で駆動されるプランジャ６６が設けられている。定量ポンプ２５は、バルブ６８を通してポンプ６９に接続されている。圧力センサ２６はＡＤ変換器７５を介して信号処理器（信号処理部）７６に接続されている。サンプルプローブ１５は図示しない移動機構を有しており、上下、回転してサンプル容器１０と反応容器３５に移動できる。
【００２２】
本実施例の装置は以下のように動作する。
【００２３】
サンプル容器１０には血液等の検査対象の試料が入れられ、サンプルディスク１２にセットされる。それぞれの試料で必要な分析の種類はコントローラ６０に入力される。サンプルプローブ１５によってサンプル容器１０から採取された試料は反応ディスク３６に並べられている反応容器３５に一定量分注される。そして、一定量の試薬が試薬ディスク４１または４２に設置された試薬容器４０から試薬プローブ２０または２１により反応容器３５に分注され、攪拌装置３０にて攪拌される。この試料および試薬の分注量は、分析の種類毎に予め設定されている。
【００２４】
反応ディスク３６は、周期的に回転、停止を繰り返し、反応容器３５が光源５０の前を通過するタイミングで分光検出器５１にて測光が行われる。１０分間の反応時間の間に測光を繰り返し、その後、容器洗浄機構４５で反応容器３５内の反応液の排出および洗浄がなされる。それらの間に別の反応容器３５では、別の試料、試薬を用いた動作が並行して実施される。分光検出器５１にて測光したデータはコンピュータ６１で演算し、分析の種類に応じた成分の濃度を算出してコンピュータ６１のディスプレイに表示される。
【００２５】
サンプルプローブ１５の動作を図２を用いて詳細に説明する。
【００２６】
試料を吸引する前に、まず、コントローラ６０は、バルブ６８を開閉してサンプルプローブ１５の流路内部をポンプ６９から供給されるシステム液７７で満たす。次に、コントローラ６０は、サンプルプローブ１５の先端が空中にある状態で、駆動機構６７によりプランジャ６６を下降動作させ、分離空気７８を吸引する。
【００２７】
次に、コントローラ６０は、サンプルプローブ１５をサンプル容器１０の中に下降させ、その先端が試料内に浸かった状態でプランジャ６６を所定量下降して試料をプローブ内に吸引する。この場合、吸引液７９は試料である。吸引から引続く動作中の圧力変動を圧力センサ２６で検出し、ＡＤ変換器７５でデジタル変換されて信号処理器７６に送る。その後、サンプルプローブ１５を反応容器３５上に移動して試料を吐出する。
【００２８】
試料吐出時から引続く動作中に再び、圧力変動を圧力センサ２６で検出し、ＡＤ変換器７５でデジタル変換されて信号処理器７６に送る。引続いてサンプルプローブ１５はバルブ６８の開閉で内外部が洗浄され、次の分析に備える。
【００２９】
信号処理器７６では吸引時、および吐出時の圧力波形から分注の異常の有無を判別し、異常があったと判断された場合は、その分析を中止させ、アラームを表示して、復帰動作をする。復帰動作は、異常の原因を除いて再分注する、別の試料の検査に移る、装置を停止するなどの中から選択される。
【００３０】
図３は、信号処理器７６の内部構成図である。信号処理器７６は、統計距離算出部７６ａと、メモリ７６ｂと、比較部７６ｃと、判定部７６ｄとを備える。
【００３１】
信号処理器７６の判定部７６ｄは、その判定結果をコントローラ６０に伝達する。信号処理器７６は、コントローラ６０とは別箇に設けられていてもよいし、コントローラ６０内に備えられていてもよいものである。
【００３２】
信号処理器７６で行われる分注の異常の有無の判別の詳細を図３を用いて説明する。図４は圧力センサ２６で検出される圧力の吸引時前後の変動波形を示したグラフであり、横軸は時間、縦軸は圧力である。図４中の曲線が圧力変動波形である。
【００３３】
吸引時間は、プランジャ６６を下降動作させている時間であり、サンプルプローブ１５の先端から試料を吸引している。図４に示すように、吸引時間中はサンプルプローブ１５内の圧力が低下し、吸引終了後は圧力は上昇し、吸引前と同様な値に戻るが、吸引開始時と吸引停止時には圧力値は振動的になる。
【００３４】
図４に示したＸ１からＸ２７は特徴変数である。本発明の一実施例の場合は、吸引開始時刻を第１基準時刻とし、第１基準時刻前後の一定時間間隔ごとの圧力平均値をＸ１からＸ７とする。そして、第１基準時刻後の最初の極小点の圧力値をＸ８、タイミングをＸ９、最初の極大点の圧力値をＸ１０、タイミングをＸ１１、２番目の極小点の圧力値をＸ１２、タイミングをＸ１３とする。
【００３５】
また、吸引終了時刻を第２基準時刻とし、第２基準時刻前後の一定時間間隔ごとの圧力平均値をＸ１４からＸ１９とする。第２基準時刻後の最初の極大点の圧力値をＸ２０、タイミングをＸ２１、その後の最初の極小点の圧力値をＸ２２、タイミングをＸ２３、２番目の極大点の圧力値をＸ２４、タイミングをＸ２５とする。
【００３６】
また、吸引時間中の圧力の平均値をＸ２６、吸引時間の一部分の圧力のＲＭＳ値をＸ２７とする。
【００３７】
信号処理器７６では、統計距離算出部７６ａが、ＡＤ変換器７５から送られてくる圧力波形のデジタル信号について、Ｘ１からＸ２７の特徴変数を計算する。また、信号処理器７６は、サンプルプローブ１５が正常に試料を分注できた場合の特徴変数Ｘ１からＸ２７の結果を正常群データとして内部メモリ７６ｂに保持しており、統計距離算出部７６ａは、計算した特徴変数Ｘ１からＸ２７の正常群データからの統計距離Ｄを計算する。そして、比較部７６ｃは、統計距離Ｄと、メモリ７６ｂに記憶された予め定めた閾値とを比較し、その差分を判定部７６ｄに供給する。判定部７６ｄは、統計距離Ｄと閾値との差が大きい場合に吸引に異常があったと判定し、小さい場合は正常に吸引が行えたと判定する。
【００３８】
吐出についても、上述した吸引の場合と同様の処理を行い、正常に吐出が行えたかどうかを判定部７６ｄが判定する。
【００３９】
統計距離Ｄは、複数の特徴変数で代表される２つの事象間の類似性を数値化した指標であり、本発明の一実施例の場合は、正常群データの集合に対して、その時に測定したデータが、どれだけ離れているかの計算になる。統計距離Ｄの計算法には、マハラノビス距離、ユークリッド距離、チェビシェフ距離、多変量正規密度、ミンコフスキー距離などいくつもの計算法があるが、ここでは、統計距離Ｄは次式（１）、（２）で計算する。
【００４０】
ｕｉ＝（Ｘｉ−μｉ）／σｉ ・・・（１）
Ｄ＝ｕＲ−１u' ・・・（２）
上記式（１）、（２）において、Ｒ、μ、σは、それぞれ正常群データの相関行列、平均値ベクトル、標準偏差ベクトルで、添え字ｉはベクトルのｉ番目の要素を表す。また、Ｄはマハラノビス距離である。また、ｕｉは正規化した特徴変数であり、ｕはｕｉを要素とするベクトルである。u'は、ｕの転置ベクトルである。
【００４１】
次に、本実施例での判別の例を図５から図１０を用いて説明する。
【００４２】
図５は、試料吸引の判別の例である。波形（ａ）、波形（ｂ）は正常範囲内の低粘性試料、高粘性試料を吸引した場合の波形であり、計算した統計距離Ｄは３０以下である（（ａ）はＤ＝２９、（ｂ）はＤ＝２７）。
【００４３】
波形（ｃ）はサンプルプローブ１５が試料に届かずに、空中で吸引してしまった場合の波形（空吸い（Ｄ＝３０７））である。波形（ｄ）は試料上部に泡が存在している状態で、サンプルプローブ１５が泡の部分で吸引してしまった場合の波形である（泡吸引（Ｄ＝１０７８）。この場合、異常判定閾値を１００程度（標準偏差μの３倍値を考慮した値）に設定しておくことで、波形（ａ）、（ｂ）は正常、波形（ｃ）、（ｄ）は異常と判断される。
【００４４】
図６は、本実施例で扱う代表的な分析の種類での試薬分注量における、駆動機構６７の駆動パターンである。横軸は時間で、縦軸はプランジャ６６の移動速度である。分注量１、２、３は、互いに同一の速度であって、速度小の場合である。分注量４、５は、互いに同一の速度であって、速度大の場合である。図６に示すように、分注量の違いにより、吸引時間、吸引速度が大きく異なる。
【００４５】
図７は、図６に示した分注量で吸引した場合の、プローブ１５内の圧力波形を示す図である。図７において、波形（ａ）から（ｅ）は、分注量１から５において、正常に吸引した場合の波形である。分注量は、駆動機構６７の駆動パターンの違いにより、圧力の変化時間、変化量が大きく異なる。圧力の変化時間、変化量が大きく異なるこの場合も、比較する正常群データは共通であるが、計算した統計距離Ｄは（ａ）から（ｅ）に対しては３０以下であった（Ｄ＝１８〜２８）。
【００４６】
図７の（ｆ）は分注量４の条件で泡を吸ってしまった場合の波形である。計算した統計距離Ｄは３０９であった。閾値を１００程度に設定しておくことで、波形（ａ）〜（ｅ）は正常であり、波形（ｆ）は異常であると判断でき、吸引の正常と異常とを正しく判別することが可能である。
【００４７】
このように、吸引パターンが異なる条件であっても、吸引の正常及び異常判別が正しく行えるのは、第１基準時刻（吸引開始時）を基準にした特徴変数と、第２基準時刻（吸引終了時）を基準にした特徴変数を利用しているので、吸引時間の違う条件でも適正な特徴を抽出できているからである。
【００４８】
図８は、第１試薬分注プローブ２０における試薬吸引時の圧力波形を示す図である。試薬は試料に比べて分注量が多いので、試薬分注プローブ２０は、先端の絞り部６５がサンプルプローブ１５に比べて太くなっている。そのため、吸引流体の粘性の違いが圧力波形に与える影響が小さい。
【００４９】
本実施例では、図８に示すように、正常吸引の場合の波形（ａ）、（ｂ）は統計距離Ｄが１５と２１であり、共に３０以下である。泡を吸引してしまった場合の波形（ｃ）は、統計距離Ｄが５９８と大きく、閾値を１００程度に設定しておけば異常の有無を正しく判別できる。
【００５０】
このように、圧力の変化の差が小さい条件でも判別できるのは、吸引開始時と終了時の振動波形の極大、極小値の圧力値およびタイミングを特徴変数に取り込んでいるからである。プローブ先端の絞り部６５での圧力損失に差が小さくても、気泡を吸引してしまうとプローブ内部での空気量が増えて振動特性に差が生じ、振動の極値のタイミングがずれるのを本実施例の方法では捕らえられるからである。
【００５１】
図９は、サンプルプローブ１５における吐出時の圧力波形を示す図である。図９において、試料吐出中は、試料吸引中とは逆に圧力が上昇しており、試料吐出終了後に吐出前の圧力に戻る。吐出開始時および終了時の圧力に、振動波形が生じるが、吸引時の振動よりは小さい。
【００５２】
図９において、波形（ａ）、（ｂ）は正常範囲内の低粘性試料および高粘性試料の場合であるが、統計距離Ｄは、波形（ａ）が２０、波形（ｂ）が４２であり、どちらも５０以下である。波形（ｃ）は空吸引してしまった場合の吐出時における圧力波形であり、統計距離Ｄは７１４であった。波形（ｄ）は、吸引時に泡を一緒に吸ってしまった場合の吐出時における波形であり、統計距離Ｄは８２９であった。この場合も、閾値を１００程度に設定しておくことで、吸引時における正常と異常とを吐出時において正しく判別することができる。
【００５３】
図１０は、サンプルプローブ１５における吐出時の圧力波形の別の例を示す図である。図１０において、波形（ａ）は正常に分注できた場合で統計距離Ｄは２８であった。波形（ｂ）は吐出後に吐出した試料の液滴の１部がサンプルプローブ１５の先端に付着してしまった場合である。波形（ｂ）の場合は、付着した試料をサンプルプローブ１５が持ち帰ってしまうので、分注量が不足してしまう。この場合も、統計距離Ｄは３０７と大きく、正常な場合と判別できる。
【００５４】
このような波形の違いが小さいような異常も正しく判別できるのは、正しい波形のみの正常群データを用いていることと、吐出終了時刻を基準とした特徴変数を用いているために吐出終了後の波形の特徴を的確に捉えられているからである。
【００５５】
図１１は、本実施例１の判別動作のフロー図である。
【００５６】
図１１において、サンプルプローブ１５にて吸引動作を行い（ステップＳ１）、統計処理算出部７６ａが吸引波形の特徴変数の値を抽出し、メモリ７６ｂに格納された正常群データからの統計距離Ｄを計算する（ステップＳ２、Ｓ３）。比較部７６ｃにより、統計距離Ｄとメモリ７６ｂに格納された閾値ｔｈとが比較され、その結果が判定部７６ｄに供給される（ステップＳ４）。
【００５７】
判定部７６ｄは、統計距離Ｄが定められた閾値ｔｈ以上の場合は、吸引に異常ありと判定し、復帰処理１を実施する（ステップＳ５）。この復帰処理１は、判定部７６ｄがコントローラ６０、コンピュータ６１に吸引異常ありを伝達し、アラーム処理及び次の検体の処理に進む動作を、コントローラ６０、コンピュータ６１の制御により実行する処理である。
【００５８】
統計距離Ｄが閾値ｔｈより小さい場合は、判定部７６ｄからの指令に従って、コントローラ６０の制御により、吐出動作に移行する（ステップＳ６）。吐出動作後、吐出波形の特徴変数の値を抽出し、正常群データからの統計距離Ｄを計算する（ステップＳ７、Ｓ８）。そして、統計距離Ｄが定められた閾値ｔｈ以上の場合は、吐出に異常ありと判定し（ステップＳ９）、復帰動作２を行う（ステップＳ１０）。この復帰動作２は、、判定部７６ｄがコントローラ６０、コンピュータ６１に吐出異常ありを伝達し、アラーム処理及びその検体の分析は実行せず、その検体に使用した反応容器を洗浄する動作を、コントローラ６０、コンピュータ６１の制御により実行する処理である。
【００５９】
統計距離Ｄが閾値ｔｈより小さい場合は、分注に異常なしと判定して判別動作を終了する。
【００６０】
以上のように、本実施例１では、サンプルプローブ１５で試料を吸引または吐出するときの圧力変動から、プランジャ動作開始時および終了時を第１基準時刻、第２基準時刻として、それぞれの基準時刻を基にした一定タイミングの圧力平均値と極大、極小点の圧力値およびタイミングを特徴変数として取り込み、正常群データとの統計距離Ｄを閾値と比較するので、分注時に起こる圧力変動が、正常に分注できた場合の圧力変動と異なる特徴がある場合を感度よく検出することができ、分注時の異常を判定でき、分注時の不良を見逃した誤った分析結果を出力することを防ぐことができ、信頼性の高い分析が可能な自動分析装置を提供することができる。
【００６１】
また、本実施例１の場合は、複数の特徴変数を用いて計算した正常群データからの統計距離Ｄを１つの閾値ｔｈと比較すると単純な論理で異常の有無を判定するので、圧力波形の各時刻の値を個々に正常データと比較して複雑な判定基準と比較する必要がなく、かつ、さまざまな原因で発生する分注の異常を見逃すことなく検出できるので、単純な演算で分注の異常の有無を正確に判別できる信頼性の高い自動分析装置を提供することができる。
【００６２】
また、本実施例１の場合は、正常な範囲の試料の取りうる粘性範囲の液体で取得した正常群データを用いることで、空気を吸引してしまった場合、泡を吸引してしまった場合、正常範囲外の高粘性の試料であった場合、試料中の固形物による詰りが発生した場合などの複数の原因による分注の異常を見逃すことなく検出でき、信頼性の高い分析が可能な自動分析装置を提供することができる。
【００６３】
また、本実施例１の場合は、圧力変動の時系列データから少数の特徴変数を抽出し、特徴変数に対して統計距離を計算するので、統計距離の計算に要する演算量が少なくてすみ、さまざまな原因による異常に対応しながらも高速な判別処理が可能で、高処理能力でかつ信頼性の高い分析が可能な自動分析装置を提供することができる。
【００６４】
また、本実施例１の場合は、吸引または吐出時のプランジャ動作開始時を基準とした特徴変数と、プランジャ動作終了時を基準とした特徴変数の両方を用いているので、プランジャ動作時間や動作速度などの条件の異なる分注動作に対しても共通の正常群データに含めても正しく異常を判別することができる。そのため、分注の条件が異なるさまざまな種類の分析を行う装置でも、正常群データの数が少数で済み、判別のための処理が単純で済む。そのため、多種の分析条件に対応しながら信頼性の高い分析が可能な自動分析装置を提供することができる。
【００６５】
また、プランジャ動作時間や動作速度などの条件の異なる分注動作に対して共通の正常群データとすることで、ばらつきの大きい正常郡データとすることができる。正常なのに異常と判断してしまう誤判定を防ぐためには、正常群データに、正常範囲内でのばらつきの大きいデータを含ませることが必要であるが、複数の分注条件を共通の正常群データとすることで正常群データ全体の数が少なくてもばらつきの大きいデータを含ませることができ、正常群データを収集する手間を簡略化でき、少ない正常群データでも精度の高い異常の判別ができる、信頼性の高い自動分析装置を提供することができる。
【００６６】
また、本実施例１の場合は、圧力変動の極大点、および極小点の圧力値とタイミングを特徴変数として抽出して統計距離の計算に用いているため、プローブ先端の内径の太い試薬分注系のように時刻毎の圧力値の比較では判別が困難な条件でも精度よく異常の判別ができ、検体分注と試薬分注の異常を検出できる信頼性の高い分析が可能な自動分析装置を提供できる。
【００６７】
また、本実施例１の場合は、吸引時の異常の有無と吐出時の異常の有無を両方判別するので、吸引時に発生する異常と吐出時に発生する異常を全て見逃さずに判別することができ、信頼性の高い分析ができる自動分析装置の提供が可能である。
【００６８】
また、本実施例１の場合は、吸引動作が終わった時点で吸引波形の異常を判別して、異常と判定した場合は回復動作を行うので、吐出動作開始前に回復動作を行うメリットがある。例えば、空吸いや泡吸いをした状態で反応容器３５内に吐出すると、反応容器３５内に泡を吐出してしまい洗浄が困難になるが、吸引動作で異常を検出した場合の復帰動作で反応容器３５への吐出を停止させれば、反応容器３５の内部を泡で汚すことがない。また、検体吸引時に異常を検出した場合は、引続く試薬分注を停止することができ、検体分注が正しく行えていないのに試薬を消費してしまうことを防ぐことができる。
【００６９】
このように、本実施例１では反応セルを汚したり試薬を無駄に消費したりすることを防ぐことができる。
【００７０】
また、本実施例１では、吐出波形に対してプランジャ動作開始時および終了時を第１基準時刻、第２基準時刻として、それぞれの基準時刻を基にした一定タイミングの圧力平均値と極大、極小点の圧力値およびタイミングを特徴変数として取り込み、正常群データとの統計距離Ｄを閾値と比較するので、吐出後に試料の一部をサンプルプローブ１５の先端に付着させたまま持ち帰ってしまうことによる分注不良を正しく検出することができ、信頼性の高い分析が可能な自動分析装置を提供することができる。
（実施例２）
図１２は、本発明の他の実施例である実施例２の判別動作のフロー図である。実施例１との違いは、吸引動作と吐出動作に分けずに、吐出が終えてから吸引、吐出の両方の波形の特徴変数の値を抽出し、正常群データからの特徴変数Ｄを計算して閾値ｔｈと比較するようにしている点である。他の構成については、実施例１と同様であるので、詳細な説明及び図示は省略する。また、図１２には、図１１に示したステップと同様なステップは、同等の参照符号を示すものとする。
【００７１】
図１２において、吸引動作（ステップＳ１）、吐出動作（ステップＳ６）を行った後、吸引波形及び吐出波形の特徴変数を抽出し（ステップＳ２、Ｓ７）、正常群データとの統計距離Ｄを算出する（ステップＳ３、Ｓ８）。この場合、統計距離算出部７６ａは、吸引時における吸引波形及び吐出時における吐出波形をメモリ７６ｂに格納しておき、吐出動作終了後に、メモリ７６ｂから読み出し、特徴変数の抽出及び統計距離Ｄの算出を行う。
【００７２】
そして、算出した統計距離Ｄが閾値より大の場合は、復帰処理を行う（ステップＳ１０）。算出した統計距離Ｄが閾値Ｄ未満であれば、処理は終了となる。
【００７３】
本実施例２の場合は、吸引時の情報と吐出時の情報を両方利用して１回の判別を行うので、雑音などの影響を受けにくく、かつ吸引時の異常と吐出時の異常を見逃すことがない正確な異常の判別が行え、信頼性の高い分析のできる自動分析装置を提供できる。
【００７４】
つまり、吸引時には、液体試料を吸引しながら液面を検知し、プローブを液面に追従して動作させる必要があるため、そのための機構が動作しており、ノイズが発生する可能性が高い。これに対して、試料吐出時には、プローブを液面に追従して動作させる必要はないため、ノイズの発生が少ないからである。
【００７５】
なお、吸引時及び吐出時共にＤが閾値未満であれば正常と判断し、吸引時及び吐出時共にＤが閾値以上であれば異常と判断することができる。吸引時か吐出時のうちのいずれか一方のＤが閾値以上の場合は、Ｄと閾値との差に応じて、正常か異常かを判断するように構成することもできる。
【００７６】
また、本実施例２の場合、吸引時と吐出時の波形をまとめて１回の判別処理を行うので、判別処理が単純化でき、処理能力の高い自動分析装置が提供できる。
【００７７】
なお、本実施例２では、吸引時と吐出時の両方の波形から特徴変数を抽出しているが、吸引時、または吐出時の片方の波形でもよく、更にプローブ移動時や洗浄時の変動波形を利用することも可能である。
（実施例３）
図１３は、本発明の他の実施例である実施例３の判別動作のフロー図である。実施例３のステップＳ１、Ｓ６、（Ｓ２、Ｓ７）、（Ｓ３、Ｓ８）、（Ｓ４、Ｓ９）は、実施例２のステップＳ１、Ｓ６、（Ｓ２、Ｓ７）、（Ｓ３、Ｓ８）、（Ｓ４、Ｓ９）と同様である。実施例３の実施例２との相違は、実施例３においては、空吸いが生じた場合及び詰りが生じた場合をも判断する点である。
【００７８】
この実施例３においては、予め、正常群データのみでなく、空吸いが生じた場合のデータと、詰りが生じた場合の群データを用意しておく。つまり、メモリ７６ｂに格納しておく。
【００７９】
吸引、吐出動作から抽出した特徴変数をまず正常群データからの統計距離Ｄを計算し（ステップ３、Ｓ８）、閾値ｔｈ以上と判断した場合は（ステップＳ４、Ｓ９）、更に空吸い群データからの統計距離Ｄを統計距離算出部７６ａが計算する（ステップＳ８ａ）。そして、統計距離Ｄが閾値ｔｈ未満か否かを判断し（ステップＳ９ａ）、閾値ｔｈ未満のときには、空吸いのアラームを出力し（ステップＳ１０ａ）、復帰処理を行う（ステップＳ１０）。
【００８０】
ステップＳ９ａにおいて、閾値ｔｈ以上の場合は、更に詰り群データからの統計距離Ｄを計算する（ステップＳ８ｂ）。そして、統計距離Ｄが閾値ｔｈ未満か否かを判断し（ステップＳ９ｂ）、Ｄが閾値ｔｈ未満のときは詰りアラームを出力し（ステップＳ１０ｂ）、復帰処理を行う（ステップＳ１０）。
【００８１】
ステップＳ９ｂにおいて、Ｄが閾値ｔｈ以上の場合はその他アラームを出力し（ステップＳ１０ｃ）、復帰処理（ステップＳ１０）を行って判別動作を終了する。
【００８２】
本実施例３の場合は、異常の有無だけでなく、異常の種類を判別してそれぞれに最適な動作を選択することが可能である。
【００８３】
また、本実施例３で示した異常の種類は空吸いと詰りだけであるが、それ以外にも異常粘性や流路漏れ、温度や気圧などの環境異常、異常振動など様々な種類の異常に対応させることが可能である。
【００８４】
また、異常の種類の判別に限らず、定量的に異常の程度を示すことも可能である。定量的に異常の程度を示す方法の一つは、特徴変数の値を入力とした回帰分析を利用することであり、それにより、例えば試料の粘性の大きさや、吐出量の推定値を出力することが可能である。
【符号の説明】
【００８５】
１０・・・サンプル容器、 １２・・・サンプルディスク、 １５・・・サンプルプローブ、 ２０・・・第１試薬プローブ、 ２１・・・第２試薬プローブ、 ２４・・・分注流路、 ２５・・・定量ポンプ、 ２６・・・圧力センサ、 ３０・・・攪拌装置、 ３５・・・反応容器、 ３６・・・反応ディスク、 ４０・・・試薬容器、 ４１・・・第１試薬ディスク、 ４２・・・第２試薬ディスク、 ４５・・・容器洗浄機構、 ５０・・・光源、 ５１・・・分光検出器、 ６０・・・コントローラ、 ６１・・・コンピュータ、 ６５・・・絞り部、 ６６・・・プランジャ、 ６７・・・駆動機構、 ６８・・・バルブ、 ６９・・・ポンプ、 ７５・・・Ａ／Ｄ変換器、 ７６・・・信号処理器、 ７７・・・システム液、 ７８・・・分離空気、 ７９・・・吸引液
【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料または試薬を反応容器に分注する分注プローブを有する分注機構と、上記反応容器内の試料を分析する分析部とを備えた自動分析装置において、
上記プローブ内の圧力を検出する圧力センサと、
上記圧力センサにより検出された上記分注プローブの分注動作時における分注プローブ内の複数時点の圧力データと、予め定めた基準圧力変化データとの統計距離を算出し、算出した統計距離が一定の閾値未満か否かにより、上記分注プローブの分注動作が正常に行われたか否かを判断する信号処理部と、
を備えることを特徴とする自動分析装置。
【請求項２】
請求項１に記載の自動分析装置において、上記分注機構は、定量の吸引、吐出が可能な定量ポンプを有し、上記信号処理部は、上記圧力センサからの圧力データから、上記定量ポンプの動作の複数のタイミングを基準時刻として特徴変数を抽出して、上記基準圧力変化データとの統計距離を算出することを特徴とする自動分析装置。
【請求項３】
請求項１に記載の自動分析装置において、上記信号処理部は、上記基準圧力変化データ及び異常判定閾値とが格納されたメモリと、このメモリに格納された上記基準圧力変化データと上記圧力センサにより検出された圧力データとの統計距離を算出する統計距離算出部と、この統計距離算出部により算出された統計距離と上記メモリに格納された異常判定閾値とを比較する比較部と、この比較部による比較結果に基づいて、分注機構の分注動作が異常か正常かを判定する判定部とを有することを特徴とする自動分析装置。
【請求項４】
請求項３に記載の自動分析装置において、上記信号処理部のメモリに格納された上記基準圧力変化データは、試薬または試料の分注量を含む分注条件が異なる複数種類の基準圧力変化データであることを特徴とする自動分析装置。
【請求項５】
請求項２に記載の自動分析装置において、上記特徴変数は、基準時刻を基にした一定タイミングの圧力値と、基準時刻から圧力変動が極大または極小となるまでの時間と、極大または極小となった時の圧力値を含むことを特徴とする自動分析装置。
【請求項６】
請求項１に記載の自動分析装置において、上記信号処理部が算出する統計距離は、マハラノビス距離、ユークリッド距離、チェビシェフ距離、多変量正規密度、ミンコフスキー距離のいずれかであることを特徴とする自動分析装置。
【請求項７】
請求項１に記載の自動分析装置において、上記信号処理部は、上記分注プローブの試料または試薬の吸引時および吐出時の両方の圧力データを用いて、分注動作が正常に行われたか否かを判断することを特徴とする自動分析装置。
【請求項８】
請求項２に記載の自動分析装置において、上記定量ポンプの動作の複数のタイミングとする基準時刻は、上記定量ポンプの駆動開始時刻と駆動終了時刻であることを特徴とする自動分析装置。
【請求項９】
請求項１に記載の自動分析装置において、基準圧力変化データは、正常の試料または試薬と同等の粘性範囲をもつ液体を分注した圧力波形のデータであることを特徴とする自動分析装置。
【請求項１０】
請求項１に記載の自動分析装置において、上記信号処理部は、特定原因による異常群圧力データを基準圧力変化データとして用い、上記分注プローブが、正常に分注できなかったと判断した場合に、異常の種類を判別することを特徴とする自動分析装置。
【請求項１１】
試料または試薬を反応容器に分注する分注プローブを有する分注機構と、上記反応容器内の試料を分析する分析部とを備えた自動分析装置の分注動作正常異常判定方法において、
上記分注プローブの分注動作時におる分注プローブ内の複数時点の圧力データと、予め定めた基準圧力変化データとの統計距離を算出し、算出した統計距離が一定の閾値未満か否かにより、上記分注プローブの分注動作が正常に行われたか否かを判断することを特徴とする分注動作正常異常判定方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の分注動作正常異常判定方法において、上記分注機構は、定量の吸引、吐出が可能な定量ポンプを有し、上記圧力データから、上記定量ポンプの動作の複数のタイミングを基準時刻として特徴変数を抽出して、上記基準圧力変化データとの統計距離を算出することを特徴とする分注動作正常異常判定方法。
【請求項１３】
請求項１１に記載の分注動作正常異常判定方法において、上記基準圧力変化データは、試薬または試料の分注量を含む分注条件が異なる複数種類の基準圧力変化データであることを特徴とする分注動作正常異常判定方法。
【請求項１４】
請求項１２に記載の分注動作正常異常判定方法において、上記特徴変数は、基準時刻を基にした一定タイミングの圧力値と、基準時刻から圧力変動が極大または極小となるまでの時間と、極大または極小となった時の圧力値を含むことを特徴とする分注動作正常異常判定方法。
【請求項１５】
請求項１１に記載の分注動作正常異常判定方法において、算出する上記統計距離は、マハラノビス距離、ユークリッド距離、チェビシェフ距離、多変量正規密度、ミンコフスキー距離のいずれかであることを特徴とする分注動作正常異常判定方法。
【請求項１６】
請求項１１に記載の分注動作正常異常判定方法において、上記分注プローブの試料または試薬の吸引時および吐出時の両方の圧力データを用いて、分注動作が正常に行われたか否かを判断することを特徴とする分注動作正常異常判定方法。
【請求項１７】
請求項１２に記載の分注動作正常異常判定方法において、
上記定量ポンプの動作の複数のタイミングとする基準時刻は、上記定量ポンプの駆動開始時刻と駆動終了時刻であることを特徴とする分注動作正常異常判定方法。
【請求項１８】
請求項１１に記載の分注動作正常異常判定方法において、基準圧力変化データは、正常の試料または試薬と同等の粘性範囲をもつ液体を分注した圧力波形のデータであることを特徴とする分注動作正常異常判定方法。
【請求項１９】
請求項１１に記載の分注動作正常異常判定方法において、特定原因による異常群圧力データを基準圧力変化データとして用い、上記分注プローブが、正常に分注できなかったと判断した場合に、異常の種類を判別することを特徴とする分注動作正常異常判定方法。
【請求項１】
試料または試薬を反応容器に分注する分注プローブを有する分注機構と、上記反応容器内の試料を分析する分析部とを備えた自動分析装置において、
上記プローブ内の圧力を検出する圧力センサと、
上記圧力センサにより検出された上記分注プローブの分注動作時における分注プローブ内の複数時点の圧力データと、予め定めた基準圧力変化データとの統計距離を算出し、算出した統計距離が一定の閾値未満か否かにより、上記分注プローブの分注動作が正常に行われたか否かを判断する信号処理部と、
を備えることを特徴とする自動分析装置。
【請求項２】
請求項１に記載の自動分析装置において、上記分注機構は、定量の吸引、吐出が可能な定量ポンプを有し、上記信号処理部は、上記圧力センサからの圧力データから、上記定量ポンプの動作の複数のタイミングを基準時刻として特徴変数を抽出して、上記基準圧力変化データとの統計距離を算出することを特徴とする自動分析装置。
【請求項３】
請求項１に記載の自動分析装置において、上記信号処理部は、上記基準圧力変化データ及び異常判定閾値とが格納されたメモリと、このメモリに格納された上記基準圧力変化データと上記圧力センサにより検出された圧力データとの統計距離を算出する統計距離算出部と、この統計距離算出部により算出された統計距離と上記メモリに格納された異常判定閾値とを比較する比較部と、この比較部による比較結果に基づいて、分注機構の分注動作が異常か正常かを判定する判定部とを有することを特徴とする自動分析装置。
【請求項４】
請求項３に記載の自動分析装置において、上記信号処理部のメモリに格納された上記基準圧力変化データは、試薬または試料の分注量を含む分注条件が異なる複数種類の基準圧力変化データであることを特徴とする自動分析装置。
【請求項５】
請求項２に記載の自動分析装置において、上記特徴変数は、基準時刻を基にした一定タイミングの圧力値と、基準時刻から圧力変動が極大または極小となるまでの時間と、極大または極小となった時の圧力値を含むことを特徴とする自動分析装置。
【請求項６】
請求項１に記載の自動分析装置において、上記信号処理部が算出する統計距離は、マハラノビス距離、ユークリッド距離、チェビシェフ距離、多変量正規密度、ミンコフスキー距離のいずれかであることを特徴とする自動分析装置。
【請求項７】
請求項１に記載の自動分析装置において、上記信号処理部は、上記分注プローブの試料または試薬の吸引時および吐出時の両方の圧力データを用いて、分注動作が正常に行われたか否かを判断することを特徴とする自動分析装置。
【請求項８】
請求項２に記載の自動分析装置において、上記定量ポンプの動作の複数のタイミングとする基準時刻は、上記定量ポンプの駆動開始時刻と駆動終了時刻であることを特徴とする自動分析装置。
【請求項９】
請求項１に記載の自動分析装置において、基準圧力変化データは、正常の試料または試薬と同等の粘性範囲をもつ液体を分注した圧力波形のデータであることを特徴とする自動分析装置。
【請求項１０】
請求項１に記載の自動分析装置において、上記信号処理部は、特定原因による異常群圧力データを基準圧力変化データとして用い、上記分注プローブが、正常に分注できなかったと判断した場合に、異常の種類を判別することを特徴とする自動分析装置。
【請求項１１】
試料または試薬を反応容器に分注する分注プローブを有する分注機構と、上記反応容器内の試料を分析する分析部とを備えた自動分析装置の分注動作正常異常判定方法において、
上記分注プローブの分注動作時におる分注プローブ内の複数時点の圧力データと、予め定めた基準圧力変化データとの統計距離を算出し、算出した統計距離が一定の閾値未満か否かにより、上記分注プローブの分注動作が正常に行われたか否かを判断することを特徴とする分注動作正常異常判定方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の分注動作正常異常判定方法において、上記分注機構は、定量の吸引、吐出が可能な定量ポンプを有し、上記圧力データから、上記定量ポンプの動作の複数のタイミングを基準時刻として特徴変数を抽出して、上記基準圧力変化データとの統計距離を算出することを特徴とする分注動作正常異常判定方法。
【請求項１３】
請求項１１に記載の分注動作正常異常判定方法において、上記基準圧力変化データは、試薬または試料の分注量を含む分注条件が異なる複数種類の基準圧力変化データであることを特徴とする分注動作正常異常判定方法。
【請求項１４】
請求項１２に記載の分注動作正常異常判定方法において、上記特徴変数は、基準時刻を基にした一定タイミングの圧力値と、基準時刻から圧力変動が極大または極小となるまでの時間と、極大または極小となった時の圧力値を含むことを特徴とする分注動作正常異常判定方法。
【請求項１５】
請求項１１に記載の分注動作正常異常判定方法において、算出する上記統計距離は、マハラノビス距離、ユークリッド距離、チェビシェフ距離、多変量正規密度、ミンコフスキー距離のいずれかであることを特徴とする分注動作正常異常判定方法。
【請求項１６】
請求項１１に記載の分注動作正常異常判定方法において、上記分注プローブの試料または試薬の吸引時および吐出時の両方の圧力データを用いて、分注動作が正常に行われたか否かを判断することを特徴とする分注動作正常異常判定方法。
【請求項１７】
請求項１２に記載の分注動作正常異常判定方法において、
上記定量ポンプの動作の複数のタイミングとする基準時刻は、上記定量ポンプの駆動開始時刻と駆動終了時刻であることを特徴とする分注動作正常異常判定方法。
【請求項１８】
請求項１１に記載の分注動作正常異常判定方法において、基準圧力変化データは、正常の試料または試薬と同等の粘性範囲をもつ液体を分注した圧力波形のデータであることを特徴とする分注動作正常異常判定方法。
【請求項１９】
請求項１１に記載の分注動作正常異常判定方法において、特定原因による異常群圧力データを基準圧力変化データとして用い、上記分注プローブが、正常に分注できなかったと判断した場合に、異常の種類を判別することを特徴とする分注動作正常異常判定方法。
【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２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【公開番号】特開２０１３−５３８６８（Ｐ２０１３−５３８６８Ａ）
【公開日】平成２５年３月２１日（２０１３．３．２１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１９０６６４（Ｐ２０１１−１９０６６４）
【出願日】平成２３年９月１日（２０１１．９．１）
【出願人】（５０１３８７８３９）株式会社日立ハイテクノロジーズ (4,325)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年３月２１日（２０１３．３．２１）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年９月１日（２０１１．９．１）
【出願人】（５０１３８７８３９）株式会社日立ハイテクノロジーズ (4,325)
【Ｆターム（参考）】
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