DE4331018C2

DE4331018C2 - Verfahren zur Bewertung von Blutproben

Info

Publication number: DE4331018C2
Application number: DE4331018A
Authority: DE
Inventors: Hisamitsu Yokogawa
Original assignee: Olympus Optical Co Ltd
Current assignee: Beckman Coulter Inc
Priority date: 1992-09-11
Filing date: 1993-09-13
Publication date: 2002-02-21
Anticipated expiration: 2013-09-14
Also published as: ITMI931967A1; JPH0696138A; ITMI931967A0; ITMI931947A0; ITMI931947A1; DE4331018A1; IT1270978B; JP3054273B2

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Bewertung von Blutproben.

Verfahren dieser Art sind bekannt. So wurde bereits vorgeschla gen, einen Krankheitstyp aus mittels einem Elektrophoresegerät erhaltenen Analysedaten, welche Proteinfraktionsdaten umfassen, automatische zu ermitteln, indem die Proteinfraktionsdaten automatisch bewertet werden. Dazu wurde ein Flußdiagramm- Verfahren vorgeschlagen, das einen auch Entscheidungsbaum genannten logischen Baum verwendet. Die Patentinhaberin selbst hat ein Verfahren zur automatischen Bewertung eines Krankheits typs in den Japanischen Patentanmeldungs-Offenlegungsschriften Nr. 62-47534, 62-174631 und 62-251651 vorgeschlagen, das von Proteinfraktionsdaten ausgeht und einen logischen Baum verwen det.

In diesem bekannten Verfahren werden unterschiedliche charakte ristische Punkte oder Parameter aus den Proteinfraktionsdaten abgeleitet, die von dem Elektrophoresegerät erhalten werden, nachdem verschiedene Bildverarbeitungen, z. B. Glätten, Normali sieren der Länge und der Amplitude des elektrophoretischen Fraktionsbildes, Numerisierung der Fraktionsmuster, Erfassen eines Peak eines monoklonalen Proteins (M-Peak), Erfassen einer Veränderung der elektrophoretischen Bildgestalt, usw. ausge führt worden sind.

In dem bekannten Verfahren werden, um automatisch den Kran heitstyp zu bewerten, indem die charakteristischen Parameter durch den logischen Baum verarbeitet werden, die Bewertungsbe dingungen für die einzelnen Krankheitstypen getrennt bereitge stellt, und daher ist es notwendig, Standard- oder Schwellwerte in den Bewertungsbedingungen in Übereinstimmung mit den jewei ligen Elektrophoresegeräten und Analysebedingungen zu verän dern. Allerdings konnten die Bewertungsbedingungen kaum geändert werden, oder eine neue Bewertungsbedingung konnte nur mit Schwierigkeiten hinzugefügt werden. Das heißt, sobald die Logik für die Bewertung festgelegt worden ist, ist es schwierig, diese Logik zu ändern. Des weiteren wird die Bewertung durch den logischen Baum ausgeführt, so daß ein Krankheitstyp durch Ableiten eines logischen Produktes von allen den Bewertungsbe dingungen bestimmt wird und nur ein Krankheitstyp wird erhal ten. Es sei bemerkt, daß für bestimmte Proben eine Vielzahl von Krankheitstypen zu bewerten ist. Zum Beispiel wird in dem bekannten Verfahren, das in den vorstehend erwähnten Veröffent lichungen beschrieben ist, zuerst das Vorhandensein des M-Peak erfaßt, und wenn dieser erfaßt wird, wird weiter bewertet, ob oder ob nicht eine Unterdrückung der Gamma-Fraktion vorliegt. Wenn die Unterdrückung der Gamma-Fraktion erfaßt worden ist, wird bewertet, daß eine relevante Probe von einem Myelomtyp ist. Wenn die Unterdrückung der Gamma-Fraktion nicht erfaßt wird, dann wird bewertet, daß die Probe von einem gutartigen M- Proteintyp ist. Auf diese Weise wird in dem bekannten Bewer tungsverfahren das Muster nur als eines von einer Vielzahl von vorangehend bereiteten Krankheitstypen bewertet.

Obwohl der M-Peak nicht erkannt wird, können die Proteinfrakti onsdaten weitere nützliche Parameter enthalten. Das heißt, in dem bekannten Bewertungsverfahren konnten die charakteristi schen Parameter, die von den Proteinfraktionsdaten abgeleitet sind, nicht optimal verwendet werden, und so ist die Genauig keit der Bewertung vermutlich gering.

Aus der US 4,920,498 ist ein Verfahren zum Verarbeiten und Analysieren eines elektrophoretischen Bildes beschrieben. Die Elektropherogramme einer Probe und eines als Referenz dienenden Normalzustandes werden normalisiert und übereinander gedruckt. Das normalisierte Elektropherogramm der Probe wird auf bestimm te Peaks, Täler, Brücken und Verläufe untersucht, um Daten zur Diagnose unterschiedlicher Krankheiten zu gewinnen.

Der vorliegenden Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein neues Verfahren zur automatischen Bewertung des Krankheitstyps bereitzustellen, in dem die vorstehend erwähnten Nachteile der bekannten Verfahren beseitigt sind, wobei die Standardwerte und Bewertungsbedingungen einfach geändert und/oder erweitert werden können, und mehr als ein Kranheitstyp für jede Probe genau bewertet werden kann, indem die charakteristischen Param ter optimal ausgenutzt werden.

Diese Aufgabe ist erfindungsgemäß durch ein Verfahren zur Bewertung von Blutproben gelöst, das die im Patentanspruch 1 angegebenen Merkmale aufweist. Erfindungsgemäß werden demnach Normalbereiche in Form einer Analysenwert-Obergrenze und einer Analysenwert-Untergrenze für analytische Meßgrößen vorgegeben, für die mittels eines Elektrophoresegerätes Meßwerte ermittelt werden. Die Analysenmeßwerte werden in einer Bewertungsvorrich tung gespeichert, in der auch eine Suchtabelle abgelegt ist, die für bestimmte Krankheiten charakteristische Bitdatenmuster enthält, die jeweils angeben, ob die Analysenwerte der Meßgrö ßen sich bezüglich einer der bestimmten Krankheiten im Normal bereich befinden oder nicht. Aus den gespeicherten Analysenmeß werten wird ein zu bewertendes Patienten-Bitdatenmuster gebil det, das angibt, ob die Analysenmeßwerte sich hinsichtlich der bestimmten Krankheiten im Normalbereich befinden oder nicht. Das gebildete Patienten-Bitdatenmuster wird mit der zumindest einen Suchtabelle verglichen und es wird die Bezeichnung derje nigen Krankheit ausgegeben, deren charakteristisches Bitdaten muster mit dem Patienten-Bitdatenmuster übereinstimmt.

Erfindungsgemäß können somit ein oder mehrere Krankheitstypen für jede Probe ausgelesen werden. Darüberhinaus können Stan dardwerte und Inhalte der Suchtabelle(n) einfach geändert oder ergänzt werden.

Kurzbeschreibung der Zeichnungen

Fig. 1 ist ein Blockdiagramm, das einen Aufbau eines automatischen Fraktionsmustertyp-Bewertungssystems gemäß einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens zeigt;

Fig. 2 ist ein Blockdiagramm, das einen Aufbau des in Fig. 1 gezeigten Analysesystems erläutert;

Fig. 3 ist ein Flußdiagramm, das den Bewertungsvorgang der in Fig. 1 gezeigten Vorrichtung darstellt;

Fig. 4 ist ein Flußdiagramm, das den Ablauf des Extrahie rens der charakteristischen Parameter erläutert;

Fig. 5 ist ein Diagramm, das eine Erfassungsweise eines Grades der Beta-Gamma-Verkettung zwischen den Beta- und Gamma-Fraktionen wiedergibt;

Fig. 6A, 6B und 6C sind Diagramme, die die Art der Bewertung des Grades der Beta-Gamma-Verkettung zwischen den Gamma- und Beta-Fraktionen wiedergeben;

Fig. 7 ist ein Flußdiagramm, das die Vorgehensweise bei der Bewertung des Krankheitstyps zeigt;

Fig. 8A, 8B und 8C sind Diagramme, die eine Weise der Bewertung des Krankheitstyps gemäß dem in Fig. 7 gezeigten Verfahren erläutern;

Fig. 9 ist ein Diagramm, das ein Beispiel eines durch das in Fig. 1 dargestellte System gebildeten Berichtes wiedergibt;

Fig. 10A, 10B und 10C sind Diagramme, die eine weitere Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens zeigen;

Fig. 11 ist eine Darstellung, die ein Beispiel eines Test berichtes zeigt, der durch das in Fig. 10 gezeigte Verfahren erhalten wird;

Fig. 12 ist eine Darstellung, die ein weiteres Beispiel des Testberichtes zeigt; und

Fig. 13 ist eine Darstellung, die noch eine weitere Ausfüh rungsform des Testberichtes zeigt.

Fig. 1 ist ein Blockdiagramm, das eine Ausführungsform eines Systems zeigt, um ein Beispiel des Krankheitstyp-Bewertungs verfahrens gemäß der vorliegenden Erfindung auszuführen.

Das System weist ein Elektrophoresegerät 1, eine Bewertungs vorrichtung 2 und einen Gastrechner 3 auf, die in einem Krankenhaus installiert sind. Durch das Elektrophoresegerät 1 erhaltene Elektrophoresefraktionsdaten werden der Bewer tungsvorrichtung 2 direkt oder über Datenträger zugeführt, und Patienteninformationen werden der Bewertungsvorrichtung 2 von dem Gastrechner 3 direkt oder über Datenträger zuge führt.

Die Bewertungsvorrichtung 2 erhält auch eine Gesamtprotein menge (TP), die von einem nicht gezeigten chemischen Analy segerät direkt oder durch einen Datenträger abgeleitet wird. Die Gesamtproteinmenge TP kann in die Bewertungsvorrichtung 2 manuell mit Hilfe einer Tastatur eingegeben werden. Die Bewertungsvorrichtung 2 führt eine vorgegebene Bewertung entsprechend der Proteinfraktionsdaten, der Gesamtprotein menge und den Patienteninformationen sowie unterschiedlichen Standard- oder Schwellwerten und Suchtabellen aus, und bewertete Ergebnisse werden dem Gastrechner 3 zugeführt.

In der vorliegenden Ausführungsform wird das Elektrophorese gerät 1 durch ein Elektrophoresegerät AES 600 (Handelsname von Olympus Optical Co., Japan, HITE-SYSTEM 600 in Europa) gebildet, und Substrate, auf denen Proben zugeführt werden, sind aus Zellulose-Acetat-Material, z. B. Separax (Fuji Film Inc., Japan, Typ 11200 (Sartorius, Deutschland) oder dergl. gebildet.

Fig. 2 ist ein Blockdiagramm, das den Aufbau der Bewertungs vorrichtung 2 zeigt. Die Bewertungsvorrichtung 2 weist einen Personalcomputer 11 zum Ausführen der Bewertung entsprechend den Eingangsdaten und einem vorgegebenen Programm, eine Tastatur 12 zur Eingabe verschiedener Daten und Befehle, eine Kathodenstrahlröhre (CRT) 13 zum Anzeigen der bewerte ten Ergebnisse, und einen Drucker 14 auf, um die bewerteten Ergebnisse auf Versuchsprotokollen auszudrucken. Der Personal computer 11 weist auch eine RS-232C-Schnittstelle 15 (I/F) zum Übertragen der Daten zwischen dem Personalcomputer 11 und dem Elektrophoresegerät 1 sowie dem in dem Krankenhaus eingerichteten Gastrechner 3, ein Festplattenlaufwerk (HDD) 16 zum Abspeichern unterschiedlicher Programme und intelli genter Tabellen, ein Floppy Disk-Laufwerk (FDD) 17 zum Abspeichern der unterschiedlichen Arten von Daten, einen Speicher 18 zum Speichern von Programmen und Daten, eine Zentralverarbeitungseinheit (CPU) 19 zum Ausführen der Bewertung auf. In der vorliegenden Ausführungsform ist der Personalcomputer 14 durch einen PC-9801DA gebildet, der von NEC hergestellt wird.

Vor der tatsächlichen Bewertung werden unterschiedliche Arten von Standardwerten und Suchtabellen vorher in den Personalcomputer 11 mit Hilfe der Tastatur 12 einge geben. Die Standardwerte können experimentell durch Verar beiten statistischer Daten einer großen Anzahl von gesunden Personen für die jeweiligen Analysebedingungen und Arten von Substraten bestimmt werden. In dem vorliegenden Ausführungs beispiel sind die folgenden Standardwertbereiche vorgegeben.

Tabelle 1

Die Tabellen 2 und 3 zeigen Suchtabellen zur Bewertung des Krankheitstyps. Gemäß der Erfindung ist die Suchtabelle aus charakteristischen Parametern zusammengesetzt. In der vorliegenden Ausführungsform ist jede Spalte der Suchtabelle aus 32 Bit oder Zellen gebildet und es sind 25 Krankheitstypen vorgesehen. In der vorliegenden Ausführungsform ist die Suchtabelle in zwei Hälften geteilt. Das heißt, jede Spalte der Tabellen 2 und 3 besteht aus 16 Bit. Tabelle 2 umfaßt charakteristische Parameter, die aus den Konzentrationen der Fraktionen abgeleitet sind, und die Tabelle 3 enthält charakteristische Parameter, die aus der Gestalt des elektrophoretischen Bildes abgeleitet sind.

In der Tabelle 2 bezeichnet "H", daß ein relevanter Wert höher als eine Obergrenze eines Normalbereiches über dem relevanten charakteristischen Parameter ist, "L" bezeichnet, daß der Wert niedriger als eine Untergrenze des Normalberei ches ist, "-" bezeichnet, daß der relevante charakteristi sche Parameter nicht bewertet wird, "0" bezeichnet, daß der relevante charakteristische Parameter nicht "Ja" sein sollte und "1" bezeichnet, daß der relevante charakteristische Parameter "Ja" sein sollte. Daher bedeutet "H" = "1", "L" = "0", daß ein relevanter Wert höher als eine Obergrenze sein sollte, "H" = "0", "L" = "1" bedeutet, daß ein relevanter Wert niedriger als eine Untergrenze sein sollte, "H" = "0", "L" = "0" bedeutet, daß ein relevanter Wert in einem normalen Bereich sein sollte. Des weiteren bedeutet "H" = "0", "L" = "-", daß ein relevanter Wert nicht höher als eine Obergrenze sein sollte, d. h. in einem normalen Bereich oder kleiner als eine Unter grenze, und "H" = "-", "L" = "0" zeigt, daß ein relevanter Wert nicht niedriger als eine Untergrenze sein sollte, d. h. in einem Normalbereich oder höher als eine obere Grenze.

In den Tabellen 2 und 3 bezeichnet "MASK" ein Bedingungsmas kenmuster zum Ausblenden charakteristischer Parameter, die für die Bewertung ausgeschlossen sein sollten und "ANTW" bezeichnet ein Bewertungsmuster. Das Bedingungsmaskenmuster "MASK" und das Bewertungsmuster "ANTW" sind in hexadezimaler Darstellung wiedergegeben. Der Aufbau und die Funktion dieser Muster wird später verdeutlicht.

In der Tabelle 3 bezeichnet "γ" die Unterdrückung der Gamma-Fraktion aufgrund des M-Proteins, "MP" M-Protein und "M?" bedeutet, daß eine Befürchtung wegen M-Protein besteht. "β-γ" bedeutet, daß eine β-γ-Verknüpfung (Verkettung) vorhanden ist. Der Grad dieser β-γ-Verkettung wird durch zwei Bit wiedergegeben, und das ganz linke Bit bedeutet einen hohen Grad und ein ganz rechtes Bit bedeutet einen niedrigen Grad.

In der vorliegenden Ausführungsform sind zum Ausdruck von Kommentaren von analysierten Ergebnissen von Testberichten entsprechend den bewerteten Ergebnissen von Krankheitstypen und Elektrophoresebildern in der Bewertungsvorrichtung 2 vorher Kommentare der Bewertungen gespeichert, wie in einer Tabelle 4 gezeigt.

Tabelle 4(a)

Tabelle 4(b)

Tabelle 4(c)

Tabelle 4(d)

Nachstehend wird ein Beispiel einer Bewertung in der Bewer tungsvorrichtung 2 unter Bezugnahme auf ein Flußdiagramm erläutert, das in Fig. 3 gezeigt ist.

Zuerst werden die Proteinfraktionsdaten, d. h. photometri sierte Daten für entsprechende Proben von dem Elektrophore segerät 1 eingegeben. Als nächstes werden die so eingegebe nen Proteinfraktionsdaten normalisiert. Das bedeutet, die Glättung, die Erfassung der Peak-Positionen, die Normalisie rung der elektrophoretischen Ausdehnungslängen (in horizon taler Richtung), die Normalisierung der elektrophoretischen Höhe (in vertikaler Richtung) und die Normalisierung der Gestalt des Fraktionsbildes werden in einer bekannten Weise ausgeführt. Dann werden unterschiedliche Werte, z. B. die Fraktionsprozentzahlen der jeweiligen Fraktionen, der Wert von A/G und die Konzentrationen der jeweiligen Fraktionen berechnet. Danach wird geprüft, ob oder ob nicht die elek trophoretischen Bilder korrekt geteilt oder expandiert sind, und falls das richtige Fraktionsbild nicht erhalten wird, wird die notwendige Korrektur ausgeführt.

Nachdem die elektrophoretischen Daten normalisiert worden sind und verschiedene Werte berechnet worden sind, werden unterschiedliche charakteristische Parameter auf der Grund lage der so erhaltenen photoelektrophoretischen Daten und berechneten Werte erfaßt. Dann werden die charakteristischen Parameter einer Probe in ein(e) charakteristische(s) Para metermuster oder -spalte mit 32 Bit formuliert. Es versteht sich, daß das Format des charakteristischen Parametermusters mit dem Format einer Spalte der Suchtabellen 2 und 3 korrespondieren sollte. Das bis jetzt beschriebene Ver fahren wurde im Detail in der Japanischen Patentanmeldungs- Offenlegungsschrift Kokai Sho 62-46534 beschrieben. Im Fall der Ausbildung des charakteristischen Parametermusters werden zuerst alle Bit in dem charakteristischen Parameter muster auf "0" gesetzt, wie dies in einem in Fig. 4 erläuter ten Flußdiagramm gezeigt ist, und logische Werte der charakteristischen Parameter werden von den Konzentrationen der Fraktionen und der Gestalt des elektrophoretischen Bildes erfaßt. Zum Ableiten der logischen Werte der charakteris tischen Parameter von den Konzentrationen der Fraktionen wird zuerst ein analysierter Wert von Alb mit einer unteren Grenze L eines bezogenen Normalbereiches verglichen und, falls Alb kleiner ist als L, dann wird das relevante Bit "Alb-L" in "1" verändert, aber falls Alb größer oder gleich L ist, verbleibt das relevante Bit unverändert, d. h. "0". Als nächstes wird Alb mit einer oberen Grenze H des rele vanten Normalbereiches verglichen, und falls Alb größer als H ist, dann wird ein relevantes Bit (Alb-H) in "1" verän dert. In einer ähnlichen Weise werden die Werte von α1, α2, β, γ, TP, α1 + α2 und α1/α2 mit unteren und oberen Grenzen jeweiliger Normalbereiche verglichen und entsprechende Bits werden gesetzt. Das heißt, falls die Werte die Grenzen überschreiten, werden die jeweiligen Bits in "1" geändert.

Für die Erkennung der charakteristischen Parameter aus der Gestalt des Fraktionsbildes, werden die β-γ-Verkettung, das M-Protein und die γ-Fraktionsunterdrückung erfaßt. Wenn erfaßt wird, daß die β-γ-Verkettung erkannt wird, dann wird des weiteren bewertet, ob das Maß der Verkettung hoch oder niedrig ist. Das heißt, das Maß des Tals zwischen dem β-Fraktionsbild und dem γ-Fraktionsbild wird erfaßt. Dies wird in der in Fig. 5 gezeigten Weise ausgeführt. Ein Verhältnis einer Höhe a eines Peak der β-Fraktion zu einer Höhe b des Peaks der γ-Fraktion, d. h. a/b, wird abgeleitet, und dann wird dieses Verhältnis mit einem vorbestimmten Standardwert verglichen. Wenn das Verhältnis a/b kleiner als der Standardwert ist, ist das Maß der Verkettung als stark bewertet, und wenn das Verhältnis gleich oder größer als der Standardwert ist, wird das Maß der Verkettung als schwach bewertet.

Wenn das Tal zwischen den β- und γ-Fraktionen erkannt werden kann, aber das Tal, wie in Fig. 6A gezeigt, verdeckt ist, dann wird die Verkettung (Verknüpfung) als leicht bewertet, und wenn das Tal zu einem so großen Ausmaß ver deckt ist, daß das Tal nicht klar erkannt werden kann, wie in Fig. 6B gezeigt, wird die Verkettung als stark bewertet. Wenn das Tal deutlich erkennbar ist, aber die beiden Frak tionsbilder voneinander durch einen großen Abstand getrennt sind (siehe Fig. 6C), wird die Verkettung als stark bewertet. Auf diese Weise kann die β-γ-Verkettung präzise bewertet werden. Wenn bewertet wird, daß die β-γ-Verkettung nicht vorhanden ist, wird der Parameter "β-γ" auf "00" gesetzt, wenn die schwache Verkettung erkannt wird, wird "01" gesetzt, und wenn die Verkettung als stark bewertet wird, wird "10" für den relevanten Parameter gesetzt.

Für die Bewertung des M-Proteins, wenn zu bewerten ist, daß das M-Protein vorhanden ist, wird "MP" auf "1" gesetzt, aber wenn bewertet wird, daß das M-Protein nicht vorhanden ist, wird "MP" auf "0" gesetzt. Wenn bewertet wird, daß das Nicht-Vorhandensein des M-Proteins fraglich ist, wird "M?" auf "1" gesetzt und wenn bewertet wird, daß das Nichtvorhan densein des M-Proteins nicht fraglich ist, dann wird "M?" auf "0" gesetzt. Des weiteren wird, falls bewertet wird, daß die Gamma-Fraktion unterdrückt ist, "γ" auf "1" gesetzt, und falls die Unterdrückung der Gamma-Fraktion nicht erkannt wird, wird "γ" auf "0" gesetzt.

Nachdem die charakteristischen Parameter wie zuvor erklärt abgeleitet worden sind, werden die Parameter für das charakteristische Parama termuster, bestehend aus 32 Bit, formuliert, und die Krank heitstypbewertung wird durch Vergleichen der, charakteristi schen Parametermuster mit den Suchtabellen in der Tabellen-Absuchmethode, wie in Fig. 7 gezeigt, ausgeführt.

Nachdem das charakteristische Parametermuster A formuliert worden ist, wird die Anzahl der aufgefundenen Krankheitsty pen überprüft. Dies wird in der folgenden Weise ausgeführt. Zuerst wird ein logisches Produkt zwischen dem charakteri stischen Parametermuster und den Bedingungsmaskenmustern (MASK) Mi (i ist der Krankheitstypcode) der jeweiligen Krankheitstypen ermittelt. Dann wird das so erhaltene logische Produkt X mit den Bewertungsmustern (ANTW) Ti der jeweiligen Krankheitstypen verglichen. Auf diese Weise wird die Zahl der aufgefundenen Krankheitstypen erfaßt. In der folgenden Ausführungsform ist die Suchtabelle in zwei Tabellen unterteilt, in denen jede Spalte aus 16 Bit besteht, so daß die charakteristischen Parametermuster ebenfalls in zwei Hälften unterteilt sind, die jeweils aus 16 Bit bestehen.

Nachdem die Zahl der aufgefundenen Krankheitstypen erfaßt worden ist, wird bewertet, ob die Zahl n null ist oder nicht. Falls die Zahl n null ist, wird n = 1 gesetzt und ein Krankheitstypcode i = 0 wird festgelegt, da die Suchtabelle den normalen Typ enthält. Falls die Zahl n nicht null ist, werden eine oder mehrere aufgefundene Krankheits typcodes gesetzt, und als das bewertete Ergebnis abgeleitet.

Wenn eine normale Probe analysiert wird, wird in der Suchtabelle der normale Typ ausgelesen, so daß die Zahl der aufgefundenen Krankheitstypen n zu n = 1 gesetzt sein sollte. Wenn also die Anzahl n als n = 0 bestätigt wird, muß die jeweilige Probe als eine anomale Probe klassifiziert werden. Allerdings kann ein Krankheitstyp dieser Probe nicht durch Verwenden der Suchtabelle bewertet werden.

Nachstehend wird ein Beispiel des Bewertungsprozesses und das bewertete Ergebnis erläutert. Fig. 8A zeigt das charak teristische Parametermuster A. Dieses charakteristische Parametermuster A wird mit einem Maskenmuster des nephroti schen Typs M5 verglichen, das in Fig. 8B gezeigt ist. Das heißt, ein logisches Produkt zwischen dem charakteristischen Parametermuster A und dem Maskenmuster des nephrotischen Typs M5 wird abgeleitet, um ein Bitmuster X zu erhalten, das in Fig. 8C gezeigt ist. Dann wird das so erhaltene Bitmuster X mit einem Bewertungsmuster T5 des nephrotischen Typs verglichen. In diesem Fall sind diese Muster miteinander identisch, so daß eine logische "1" erzeugt wird. Auf diese Weise wird eine relevante Probe als zum nephrotischen Typ gehörend bewertet. Diese Bewertung wird für alle Krankheits typen wiederholt.

Fig. 9 ist ein Diagramm, das ein Beispiel des Versuchsprotokolls zeigt. In dem vorliegenden Beispiel werden darauf Patienteninformationen, die einen Patientennamen, die Fraktionsdaten inklusive der Fraktionsprozentzahlen jewei liger Fraktionen, das Verhältnis A/G, den Konzentrationen der jeweiligen Fraktionen, das elektrophoretische Bild usw. sowie das bewertete Ergebnis inklusive des Kommentars über die Fraktionswerte, der Kommentar über das Fraktionsbild, ein Gruppencode und der Kommentar der Bewertungen aufge druckt. In den Spalten der Konzentrationen der Fraktionen werden Vergleichsergebnisse als "H" und "L" ausgedruckt. Das heißt, wenn ein Konzentrationswert höher als eine Obergrenze ist, wird "H" gesetzt, wenn eine Konzentration niedriger ist als eine Untergrenze, wird "L" gesetzt, und wenn eine Konzentration in einem normalen Bereich liegt, wird keine Marke gedruckt. Des weiteren wird ein elektrophoretisches Referenzbild (dünne Linie) dem gemessenen elektrophore tischen Bild (dicke Linie) überlagert ausgedruckt. In einer Spalte für den Kommentar über den Fraktionswert werden ein oder mehrere Komponenten inklusive dem Gesamtprotein TP, die anomale Werte anzeigen, angegeben, zusammen mit Pfeilen, die Richtungen der Anomalität anzeigen. In einer Spalte für den Kommentar über das Fraktionsbild werden Bestandteile betreffend die Erfassung des M-Proteins und der β-γ-Verket tung gedruckt. In einer Spalte für den Gruppencode werden eine oder mehrere aufgefundene Krankheitstypcodes gedruckt. In dem vorliegenden Beispiel wird der nephrotische Typ-Code gedruckt. In einer Spalte für den Kommentar der Bewertung werden ein oder mehrere Kommentare, betreffend die aufgefun denen Krankheitstypen gedruckt.

Fig. 10A bis 10C erläutern eine weitere Ausführungsform zur Bewertung des Krankheitstyps. Fig. 10A zeigt ein charakteri stisches Parametermuster A, und Fig. 10B erläutert ein Maskenmuster M14 des zirrhotischen Typs. Wenn ein logisches Produkt zwischen dem charakteristischen Parametermuster A und dem Maskenmuster M14 ermittelt wird, erhält man ein Bitmuster X, das in Fig. 10C gezeigt ist. Dann wird ein logisches Produkt zwischen dem so erhaltenen Bitmuster X und einem Bewertungsmuster des zirrhotischen Typs T14 ermittelt, bei dem man eine logische "1" erhält. Das heißt, diese Muster sind miteinander identisch, so daß bewertet wird, daß eine relevante Probe zu dem zirrhotischen Typ gehört. Dann wird ein Protokoll ausgedruckt, das in Fig. 11 dargestellt ist.

Fig. 12 und 13 sind Darstellungen, die andere Beispiele des Protokolls zeigen. Das in Fig. 12 gezeigte Protokoll zeigt, daß eine relevante Probe vom multiplen Myelomtyp ist und das Protokoll in Fig. 13 zeigt, daß eine Probe zu dem Gamma-Globulin-Anämie-Typ und zu dem akuten Entzündungstyp gehört.

Die vorliegende Erfindung ist nicht auf die vorstehend beschriebenen Beispiele begrenzt, sondern vielfältige Abwandlungen und Veränderungen können durch Fachleute innerhalb des Schutzbereiches der Erfindung gefunden werden.

In dem vorstehenden Ausführungsbeispiel wird das charakteri stische Parameterfeld in zwei Hälften geteilt und die Suchtabellen sind ebenfalls in zwei Tabellen geteilt. Aber gemäß der Erfindung ist es auch möglich, die charakteristischen Parametermuster, die aus 32 Bit bestehen, mit den aus 32 Bit bestehenden Suchtabellen zu vergleichen.

In dem vorliegenden Ausführungsbeispiel besteht das Bedin gungsmuster aus dem Maskenmuster und dem Bewertungsmuster, und nachdem das charakteristische Parametermuster mit dem Maskenmuster verglichen worden ist, um das Bitmuster abzu leiten, wird das Bitmuster mit dem Bewertungsmuster ver glichen. Allerdings kann gemäß der Erfindung nur ein Bedin gungsmuster verwendet werden und die Bewertung kann nur durch einen Vergleich ausgeführt werden. Das heißt, die charakteristischen Parameter der Konzentration der Fraktion werden in der folgenden Weise dargestellt. Falls die Konzen tration höher als eine obere Grenze eines Normalbereiches ist, wird "100" (H) gesetzt, falls die Konzentration in dem Normalbereich liegt, wird "010" (N) gesetzt, und falls die Konzentration niedriger als eine untere Grenze ist, wird "001" (L) gesetzt. Die Gamma-Unterdrückung wird durch zwei Bit ausgedrückt. Falls die Gamma-Unterdrückung nicht erkannt wird, wird "01" gesetzt, und falls die Gamma-Unterdrückung erkannt wird, wird "10" gesetzt. Das MP und M? sind durch drei Bit ausgedrückt. Falls das MP erkannt wird, wird "100" gesetzt und falls M? erkannt wird, wird "001" gesetzt. Die β-γ-Verkettung wird durch drei Bit ausgedrückt und "001" wird für keine Verkettung gesetzt, "010" wird für die schwache Verkettung gesetzt, und "100" wird für die starke Verkettung gesetzt.

Das Bedingungsmuster besteht aus den gleichen Bitzahlen wie das charakteristische Parametermuster und "H", "N" und "L" werden durch "100", "010" und "001" jeweils ausgedrückt. Des weiteren werden "NICHT H" und "NICHT L" durch "011" und "110" jeweils ausgedrückt. "KEINE BEWERTUNG" wird durch "111" wiedergegeben. Das Nichtvorhandensein der Gamma-Unter drückung wird durch "01" dargestellt, das Vorhandensein der Gamma-Unterdrückung wird durch "10" ausgedrückt, und die Nicht-Bewertung wird durch "11" bezeichnet. Das Nichtvorhan densein von sowohl MP als auch M? wird durch "010" bezeich net, das Vorhandensein von MP durch "100", und das Vorhan densein von M? durch "001", und Nicht-Bewertung wird durch "111" dargestellt. Das Nichtvorhandensein der β-γ-Verkettung wird durch "000" ausgedrückt, und das Vorhandensein der schwachen Verkettung durch "010" und das Vorhandensein der starken Verkettung durch "100" und Nicht-Bewertung wird durch "111" bezeichnet.

Dann werden logische Produkte für jeweilige Bit für jeden Parameter des charakteristischen Parametermusters und das Bedingungsmuster abgeleitet, und dann wird eine logische Summe dieser logischen Produkte abgeleitet. Als nächstes wird ein logisches Produkt der so erhaltenen logischen Summen aller Parameter abgeleitet. Falls das logische Produkt "1" ist, dann wird bewertet, daß eine Probe zu einem relevanten Krankheitentyp gehört. In der vorstehenden Beschreibung wird der charakteristische Parameter durch drei Bit ausgedrückt, aber er kann auch durch fünf Bit ausge drückt werden. In diesem Fall können zusätzlich extrem hoher Wert und ein extrem niedriger Wert bezeichnet werden.

Die quantitativen Werte der normalen Bereich schwanken für unterschiedliche Gruppierungen, die für jeweilige schwan kende Parameter z. B. Alter, Geschlecht, Rasse, Geburtsort, Verfassung und klinische Geschichte klassifiziert werden.

Insbesondere sind das Alter, das Geschlecht und die Rasse des Patienten bei den schwankenden Parametern wichtig. Um eine genauere Bewertung des Krankheitstyps zu bewirken, werden diese drei schwankenden Parameter bevorzugt in Betracht gezogen. In einer veränderten Ausführungsform des Bewertungsverfahrens gemäß der Erfindung werden vorher eine Vielzahl von Gruppierungen (Populationen) entsprechend den jeweiligen schwankenden Parametern zusammengestellt und eine Gruppierung, die einem oder mehreren Parametern zugeordnet ist, wird extrahiert. Dann werden Normalbereiche von der so extrahierten Gruppierung abgeleitet und in der Festplatte 16 gespeichert. Bei der Bewertung werden einer oder mehrere der sich verändernden Parameter der Patienten in die Bewertungs vorrichtung mit Hilfe der Tastatur 12 eingegeben. Dann werden eine oder mehrere Gruppierungen entsprechend der eingegebenen sich verändernden Parameter ausgelesen und eine oder mehrere Mengen von Normalbereichen werden aus den Daten errechnet, die in der einen oder den mehreren Gruppierungen enthalten sind. Als nächstes werden eine oder mehrere Suchtabellen entsprechend der so berechneten Normalbereiche gebildet. Dann wird das charakteristische Parametermuster eines Patienten mit den so gebildeten Suchtabellen verglichen. Auf diese Weise kann eine genauere Bewertung des Krankheitstyps ausgeführt werden.

In diesem Fall kann die Extraktion der Gruppierungen durch eine Bedienperson ausgeführt werden, aber es wird bevorzugt, den Extrahiervorgang automatisch auszuführen. In dem letz teren Fall sind die elektrophoretischen Daten einer großen Gruppe, die eine Anzahl von Gruppierungen enthält, die jeweils zu den entsprechenden sich ändernden Parametern korrespondieren, in der großen Festplatte HDD 16 oder im Speicher 18 abgelegt und eine Gruppierung wird automatisch von diesen Gruppierungen in Übereinstimmung mit einem oder mehreren sich ändernden Parameter extrahiert, die durch Tastaturbetätigung identifiziert werden können.

Wenn z. B. eine Suchtabelle verwendet wird, die mit dem Alter der Patienten korrespondiert, kann die Bewertung für den Hypo-Gamma-Globulin-Anämie-Typ wie folgt ausgeführt werden: wenn das Alter eines Patienten drei Monate oder älter als drei Monate und jünger als drei Jahre ist (Klein kind) wird es als normal angesehen, aber wenn das Alter eines Patienten jünger ist als drei Monate Säugling) wird es als anomal bewertet. Wenn die Suchtabelle von einer Gruppierung gebildet wird, die nach ihrem Geschlecht sortiert ist, kann eine neue Suchtabelle gebildet werden, um zu bewerten, ob eine Patientin schwanger ist oder nicht. Diese Suchtabelle zur Schwangerschaftsbewer tung kann nur durch die Beta-Fraktion gebildet werden. D. h., wenn der Wert der Beta-Fraktion höher als ein vorbestimmter Standardwert ist, wird bewertet, daß eine Patientin schwan ger ist.

Auf diese Weise kann gemäß der Erfindung das Hinzufügen oder Löschen der Krankheitstypen auf einfache Weise durch die Tastatur 12 ausgeführt werden. Es sei bemerkt, daß wenn die Suchtabelle verändert wird, um nur eine minimale Zahl von Krankheitstypen zu enthalten, die für eine Bewer tung erforderlich sind, die Auffindungszeit minimiert werden kann.

Wenn des weiteren eine Probe als gutartiger M-Protein-Typ oder MP?-Typ bewertet wird, was die Elektrophorese von Protein aufeinanderfolgend erfordert, werden die Daten der jeweiligen Probe in der Bewertungsvorrichtung für eine lange Zeit gespeichert und bei einem späteren Test kann eine Suchtabelle nur solche Krankheitstypen enthalten, die für eine nachfolgende Beobachtung notwendig sind, und eine endgültige Bewertung wird durch Betrachten einer Vielzahl von Testergebnissen insgesamt ausgeführt.

Es sei bemerkt, daß die Normalbereiche der verschiedenen Proteinfraktion für unterschiedliche Krankenhäuser und Test labors in Entsprechung mit Unterschieden in den Gebieten und der Empfindlichkeit der Elektrophoreseapparate sein können. Gemäß der Erfindung können die oberen und unteren Grenzen der Normalbereiche mit der Hilfe der Tastatur einfach geändert werden. Zum Beispiel kann eine Vielzahl von Suchtabellen gebildet werden, indem die Normalwerte geändert werden und die Bewertung kann dann ausgeführt werden, indem diese neuen Tabellen verwendet werden. In diesem Fall kann auch eine Vielzahl von oberen und unteren Grenzen für eine lange Zeit in dem Speicher 18 gespeichert sein und jeder beliebige gewünschte obere und untere Grenz wert kann durch Betätigen der Tastatur 12 ausgewählt werden.

Wie vorstehend beschrieben, werden gemäß der Erfindung vorgegebene charakteristische Parameter abgeleitet, und die so abgeleiteten charakteristischen Parameter werden mit der Suchtabelle verglichen, die die Information über eine Beziehung zwischen den charakteristischen Parametern und den Krankheitstypen enthält, und daher können die Krankheitstypen bewertet werden durch ein Absuchen der Tabellen, und eine Vielzahl von Krankheitstypen kann für einzelne Proben erkannt und bewertet werden. In dem bekann ten Bewertungsverfahren konnte nicht mehr als ein Krank heitstyp bewertet werden. Auf die gemäß der Erfindung ausgeführte Weise kann die Bewertung des Krankheitstyps genauer und zuverlässiger ausgeführt werden.

Des weiteren werden für Proben die charakteristischen Parameter abgeleitet, so daß die Standardwerte einfach gemäß den Analyseapparaten und den Analysebedingungen geändert werden können. Des weiteren können die Bewertungsbedingungen in den Suchtabellen auf einfache Weise geändert werden, und neue Bedingungen können auch auf einfache Weise hinzugefügt werden.

Claims

1. Verfahren zur Bewertung von Blutproben, mit den Schrit ten:

- Analysieren einer Blutprobe mittels eines Elektrophorese gerätes zur Ermittlung der Analysenmeßwerte vorherbestimmter analytischer Meßgrößen,
- Vorgeben eines Normalbereiches für jede dieser analyti schen Meßgrößen in Form einer Analysenwert-Obergrenze und ei ner Analysenwert-Untergrenze in einer Bewertungsvorrichtung,
- Speichern der Analysenmeßwerte in der Bewertungs vorrichtung,
- Ablegen zumindest einer Suchtabelle in der Bewertungsvor richtung, wobei die Suchtabelle für bestimmte Krankheiten charakteristische Bitdatenmuster enthält, die jeweils ange ben, ob die Analysenwerte der Meßgrößen sich bezüglich einer der bestimmten Krankheiten im Normalbereich befinden oder nicht,
- Bilden eines zu bewertenden Patienten-Bitdatenmusters aus den gespeicherten Analysenmeßwerten, das angibt, ob diese Analysenmeßwerte sich hinsichtlich der bestimmten Krankheiten im Normalbereich befinden oder nicht,
- Vergleichen des gebildeten Patienten-Bitdatenmusters mit der zumindest einen in der Bewertungsvorrichtung abgelegten Suchtabelle, und,
- Ausgeben der Bezeichnung derjenigen Krankheit, deren charakteristisches Bitdatenmuster mit dem Patienten-Bitdaten muster übereinstimmt.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß zunächst das logische Produkt aus dem Patienten-Bitdatenmuster und einem Maskenmuster, das die jenigen charakteristischen Bitdaten ausblendet, die nicht zur Bewertung einer bestimmten Krankheit benötigt werden, gebil det wird und daß dann aus diesem logischen Produkt und einem Bewertungsmuster ein weiteres logisches Produkt gebildet wird.

3. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die Suchtabelle auch ein für einen Normalzustand charakteristisches Bitdatenmuster ent hält, das ausgelesen wird, wenn eine untersuchte Probe diesem Normalzustand entspricht, und daß dann, wenn weder eine be stimmte Krankheit noch der Normalzustand erkannt wird, die entsprechende Probe als anomal bewertet wird.

4. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die charakteristischen Bitdaten eines charakteristischen Bitdatenmusters durch zwei oder drei Bit dargestellt sind, die einen ersten Fall, in dem ein zuge höriger Analysenwert niedriger als eine Untergrenze des ent sprechenden Normalbereiches ist, einen zweiten Fall, in dem der Analysenwert höher als eine Obergrenze des entsprechenden Normalbereiches ist, und einen dritten Fall bezeichnen, in dem der Wert innerhalb des entsprechenden Normalbereiches liegt, wobei aus jedem Bit der jeweiligen charakteristischen Bitdaten des Patienten-Bitdatenmusters und dem entsprechenden Bit in der Suchtabelle ein logisches Produkt gebildet wird, dann eine logische Summe der vorgenannten logischen Produkte der charakteristischen Bitdaten gebildet wird und daraufhin das logische Produkt aller logischen Summen gebildet wird, um eine oder mehrere Krankheiten zu erkennen.

5. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die erkannten Krankheiten auf einem Analyseprotokoll zusammen mit entsprechenden Erläute rungen ausgedruckt werden.

6. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die betrachteten Analysenwerte α2/α1, α1 + α2, Gesamtprotein, γ, β, α1, α2, Albumin, Gamma- Unterdrückung, M-Protein, fragliches M-Protein und β-γ- Kettenbildung umfassen.

7. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, daß die charakteristischen Bitdaten für die β-γ-Verkettung das Maß der Kettenbildung wiedergeben.

8. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die bestimmten Krankheiten den multiplen Myelomtyp, gutartigen M-Proteintyp, MP?-Typ, Hypo γ-Globulinanämietyp, nephrotischen Typ, Hypo-Globulinanämie- Typ, polyklonalen Typ, normalen Typ, akuten Entzündungstyp, chronischen Entzündungstyp, chronischen Entzündungs- oder leberzirrhotischen Typ, leberzirrhotischen Typ, Hepato degenerativen Typ und den Unterernährungstyp umfassen.

9. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die Normalbereiche der betrachte ten Analysenwerte in Abhängigkeit von Einflußgrößen wie z. B. Geschlecht, Alter, Rasse oder einer Kombination solcher Ein flußgrößen vorgegeben werden.

10. Verfahren nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, daß das zu bewertende Patienten- Bitdatenmuster automatisch mit einer Suchtabelle verglichen wird, die Kombinationen charakteristischer Bitdaten enthält, welche ausgehend von solchen Normalbereichen betrachteter Analysenwerte festgelegt wurden, bei denen eine oder mehrere Einflußgrößen mit denen des Patienten-Bitdatenmusters über einstimmen.