JPH0225134B2 - - Google Patents
Info
- Publication number
- JPH0225134B2 JPH0225134B2 JP54163650A JP16365079A JPH0225134B2 JP H0225134 B2 JPH0225134 B2 JP H0225134B2 JP 54163650 A JP54163650 A JP 54163650A JP 16365079 A JP16365079 A JP 16365079A JP H0225134 B2 JPH0225134 B2 JP H0225134B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- channels
- signal
- distribution
- separation threshold
- histogram
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/10—Investigating individual particles
- G01N15/1031—Investigating individual particles by measuring electrical or magnetic effects
- G01N15/12—Investigating individual particles by measuring electrical or magnetic effects by observing changes in resistance or impedance across apertures when traversed by individual particles, e.g. by using the Coulter principle
- G01N15/131—Details
- G01N15/132—Circuits
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/69—Microscopic objects, e.g. biological cells or cellular parts
- G06V20/698—Matching; Classification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Algebra (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Dispersion Chemistry (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Sampling And Sample Adjustment (AREA)
Description
〔産業上の利用分野〕
この発明は、電気、光又は機械的な手段を用い
る粒子分析の分野に属し、特に赤血球分析の分野
に関する。 〔従来の技術〕 粒径の異なる粒子の混合物を分析すると、対象
とするクラスの分布に応じて困難な問題が生じ
る。ここで言う用語「分布」を用いて、対象物の
離散分布は粒子のの体積、狭義には、粒子の体積
の頻度のヒストグラムを意味する。統計的には、
このヒストグラム又は分布は、対象物が所定の区
間内に数値的に存在する確率密度である。この対
象物は、種々の物、例えば物理、化学、形態学的
又はその他の多くの物である。他のクラスの分布
から理想的に分離している特定のクラスの粒子数
にのみ注目すると、分析は一義的であり、発生す
る誤差は大抵分析装置自体に起因し、分析の精度
は装置固有のＳ／Ｎ比によつてのみ定まる。しか
し、混合分布があり、その場合、例えば異なる粒
子の種類又は異なるクラスの同じ粒径の種々の粒
子が、それぞれ固有は分布密度に属すると、重な
つた分布を分離する判定基準が必要になる。 全てのクラスが正規分布している混合分布が、
既知であれば、例えばゲー・ドエツシユ氏（G.
Doetsch）によつて提唱された方法で、有限個の
多数のクラスを解明できる。この方法は実際には
極めて困難で、混合分布が平均値と分散に対して
既知であることが前提になる。しかし、問題とし
ている応用分野では、殆ど経験的な分布しか分か
つていない。ここでは、丁度二つのクラスの混合
分布をそれに応じた試験で、可能性のある基本正
規分布であると突き止めるためには、確率のデー
タが粗い方法を与えてくれる。 従来の粒子分析装置では、粒子体積の混合分布
の種々の特定範囲を分離するため、人が直接関与
している。その人は詳しく述べない方法で求まる
分布スペクトル、又はこのスペクトルから得めた
関数を鑑定し、その人の選んだ判定基準に基づ
き、ある「分離しきい値」を定める。このしきい
値は、例えば、粒径がこの値以下の粒子を一方の
クラスに入れ、その値以上の粒子を他のクラスに
分級する。一度選定した分離しきい値を系に記憶
しておく。そして、粒子分析器は、例えば粒子に
属する信号が分離しきい値の上か下かと言う判定
のみ行う。分離しきい値以下の信号が妨害粒子に
より、分離しきい値以上の信号が分析する粒子か
ら生じているのであれば、設定したしきい値で妨
害信号と有効信号との区別が行える。多数の粒径
クラスの分布を測定するには、それに応じて多数
の分離しきい値を選び、測定系に入力しておく必
要がある。上記のことは、混合分布を概略的に知
るため、個々のクラスが充分分離しているが前提
になつている。このことは当然二種の混合分布に
も当てはまる。 粒子分析器を特定の目的、即ち限定された用途
（赤血球分析としよう）に導入すると、多くの装
置では計数又は測定すべき粒子を測定したくない
粒子から分離するために種々の分離しきい値を一
定に設定している。 多種の混合分布の曲線に分離しきい値を設定す
ることは、最初の結果で切り詰め分布となる。丸
めの程度は、分布密度の積分、例えば計数結果に
直接影響を与え、その精度はほぼ決める。この状
態は切り詰め分布でこの分布を適当に修正せず放
置した場合にのみ当て嵌まる。分布曲線が特定な
分離しきい値の回りで変わると、解析する分布の
切り詰めを強く又は弱くするので、分析結果も変
わる。この結果は、分離しきい値を初めに誤つて
設定した場合、正確になるが、通常はその逆で、
しきい値が初め最適に設定してあるので、得られ
る分析結果は悪化する。例えば、粒子分析器が人
血中の赤血球の体積分布の分析と計数用に設計し
てあると、即ち所定の粒径間隔の粒子の全サンプ
リング信号が測定に寄与し、分離しきい値は人工
的な物、即ち赤血球以外の粒子に起因する信号を
測定から排除する例外を無視すると、この分析器
はしきい値を変更しないで、動物の血液中の赤血
球を計数するために利用できない。粒子分析器の
Ｓ／Ｎ比が不充分な場合には、人血中の細胞の大
きさの生理学的に可能な可変範囲は、各血液検査
にしきい値を個別に適合させることを要求してい
る。上記の分析器は、どんな粒子の分析にも利用
できない。 従つて、固定した分離しきい値を有する粒子分
析器は、分布関数に対して応用範囲が極めて狭
く、またＳ／Ｎ比が不十分なとき、更に微妙な動
作をすることが分かる。 これに対して、分析器の外部に設けた装置で利
用者の要求に応じて、分離しきい値を設定できる
粒子分析器を用いている。上記の処理を予め指令
する専門家の目的は、分析器の各利用者によつて
確実に同じ特性で、同じ様にもたらされる必要が
ある。所謂、設定の指令は、利用者に望ましい分
離しきい値を確実に「設定」させ、利用者の操作
が分析結果を悪化させてはならない。このような
設定の指令は、部分的に極めて容易な性質のもの
であるが、その実施は困難で、しかも不確実であ
る。 粒子の信号を目視でき、判別器の変化又はしき
い値によつて分離するオシロスコープを用いた分
離しきい値の設定は、再現性の悪い値を与える。
他の推奨し得る方法では、加算した分布曲線を調
べる必要がある。上記の状況は、分離しきい値の
位置に対して計数結果をプロツトして得ることが
できる。その場合、理想的であれば、水平な線分
が生じる。即ち、それに基づきしきい値を設定で
きる水平部分である。この線分又は水平部分が水
平からのずれが少なく、水平の範囲が拡がれば拡
がるほど、分析器のＳ／Ｎ比は大きくなる。しか
し、実際の赤血球分析では水平部分が全くなく、
適合分野も狭く限定される。 しきい値の設定は、測定した分布曲線に基づく
と不正確である。しかも、加算した分布曲線を決
めるには、特にその分布曲線を周期的に、赤血球
と白血球に対して別々に記録する必要があり、相
当時間がかかる。更に、分析する細胞の懸濁液は
多くの場合不安定である。この事実は、多くの利
用者には知られていない。従つて、加算した分布
曲線は誤つたもので、この分布曲線に基づいた分
離しきい値の設定は疑わしい。この悪循環を解消
する一つの方法は、分析系のＳ／Ｎ比を改良する
ことにある。つまり、センサ及び電子回路に多額
の費用をかければ、問題のない分離しきい値の設
定ができる。もう一つの解決策は適応性のあるし
きい値を調節することにある。 しきい値に対する上記の調節は、フランス特許
第2097763号公報により公知である。この公報に
は、重なつた二つのヒストグラム分布の間の境界
を見出すことが開示されている。ここには、記録
した頻度が、直ぐ隣の二つのチヤンネルに記憶し
た頻度より小さいか否か、及びあるヒストグラム
のどのチヤンネルで頻度が隣の二つのチヤンネル
の頻度より低いかを確認する手段が開示されてい
る。この公知の系は、視界中で特定な対象物を捜
して確認する場合、明るい視界中に局部的に明る
い輝度の極値を確認するために利用されていて、
前記対象物は赤血球であることが開示されてい
る。この方法は、次のように実行されている。即
ち、完全なヒストグラムを記録した後、個々のチ
ヤンネルの計数器がいつぱいになり、その状態に
維持されるまで、この計数器を同期して増加させ
る。この場合、どの計数器が最終的にいつぱいに
なつたかが確認される。この計数器は、調べる極
値の存在するチヤンネルの計数器に相当する。明
らかなように、この過程程ではヒストグラムが消
去されしまい。信号分布の解析は最早不可能であ
る。事実、この公知の例では、二段階の処理が行
われる。即ち、第一段階では最初のヒストグラム
を収集したとき極値を確認し、一つのしきい値を
設定する。次いで、第二段階でヒストグラムを新
たに収集し、設定したしきい値でこのヒストグラ
ムを評価する。この種の処置は、初めに作成した
ヒストグラムが消去されるが、時間的に殆ど変化
しない画像をサンプリングする測定の場合のみ可
能である。その画像としては、航空用の目標物の
輝度画像や、顕微鏡の視野中にある赤血球の画像
等がある。前記の処置は、時間的に変化しない画
像を利用できない場合、例えば信号が輝度信号で
なくて、粒子の懸濁液中の粒径を表す場合には利
用することはできない。医療用実験に用いる分析
器では、ヒストグラムをかなりゆつくり作成す
る。即ち、連続検査では一回の分析時間を出来る
限り短くすることが重要である。従つて、どんな
分析でも二回（一回目はしきい値を設定し、二回
目はヒストグラムを評価するため）行うことは好
ましくない。しかも、引用した特許公報による処
置では、分析する粒子の懸濁液の量が通常の粒子
分析の二倍必要になる。このことは、分析系の潜
在的な購入者の批判を受けることになる。 〔発明の課題〕 この発明の課題は、粒径に関して二種の混合分
布を有する粒子分析で、重なつた粒径分布を区別
するため、しきい値を自動的に選定できることを
保証し、従来の単純な粒子分析に比較して長時間
を要することがなく、より多量の粒子懸濁液が不
要な方法を提供することにある。 〔課題の解決〕 上記の課題は、この発明により特許請求の範囲
第１項に記載した方法によつて解決されている。
この方法の他の有利な構成は、特許請求の範囲の
実施態様項に記載されている。 〔発明の効果〕 この発明による方法で、特に有利なことは、上
記の方法で使用される分析器が分布スペクトルに
対して広範囲に利用できる点にある。その理由
は、この方法が粒径分布の広い応用分野に自動的
に適合するからである。更に、測定の信頼性が確
保され、従つて未熟な利用者が操作した場合でも
分析精度が維持される。この場合、上記の特徴は
長い分析時間や、より多量の試料を用いなくても
得ることができる。 〔構成と作用〕 この発明を赤血球の分析の一実施例に関して説
明する。ここでは、人又は動物の血液中の赤血球
の粒径分布と粒子の数を測定する。人血の赤血球
は、40〜130fl（fl＝フエムト・リツター）の典型
的な粒径クラスを形成し、分布の最大値は約80fl
にある。これに対して、猫の血液中の赤血球は20
〜80flの典型的な粒径クラスを形成し、分布の最
大値は約45flにある。以下の表には、幾つかの異
なる種類の血液中の典型的な血球分布が示してあ
る。
る粒子分析の分野に属し、特に赤血球分析の分野
に関する。 〔従来の技術〕 粒径の異なる粒子の混合物を分析すると、対象
とするクラスの分布に応じて困難な問題が生じ
る。ここで言う用語「分布」を用いて、対象物の
離散分布は粒子のの体積、狭義には、粒子の体積
の頻度のヒストグラムを意味する。統計的には、
このヒストグラム又は分布は、対象物が所定の区
間内に数値的に存在する確率密度である。この対
象物は、種々の物、例えば物理、化学、形態学的
又はその他の多くの物である。他のクラスの分布
から理想的に分離している特定のクラスの粒子数
にのみ注目すると、分析は一義的であり、発生す
る誤差は大抵分析装置自体に起因し、分析の精度
は装置固有のＳ／Ｎ比によつてのみ定まる。しか
し、混合分布があり、その場合、例えば異なる粒
子の種類又は異なるクラスの同じ粒径の種々の粒
子が、それぞれ固有は分布密度に属すると、重な
つた分布を分離する判定基準が必要になる。 全てのクラスが正規分布している混合分布が、
既知であれば、例えばゲー・ドエツシユ氏（G.
Doetsch）によつて提唱された方法で、有限個の
多数のクラスを解明できる。この方法は実際には
極めて困難で、混合分布が平均値と分散に対して
既知であることが前提になる。しかし、問題とし
ている応用分野では、殆ど経験的な分布しか分か
つていない。ここでは、丁度二つのクラスの混合
分布をそれに応じた試験で、可能性のある基本正
規分布であると突き止めるためには、確率のデー
タが粗い方法を与えてくれる。 従来の粒子分析装置では、粒子体積の混合分布
の種々の特定範囲を分離するため、人が直接関与
している。その人は詳しく述べない方法で求まる
分布スペクトル、又はこのスペクトルから得めた
関数を鑑定し、その人の選んだ判定基準に基づ
き、ある「分離しきい値」を定める。このしきい
値は、例えば、粒径がこの値以下の粒子を一方の
クラスに入れ、その値以上の粒子を他のクラスに
分級する。一度選定した分離しきい値を系に記憶
しておく。そして、粒子分析器は、例えば粒子に
属する信号が分離しきい値の上か下かと言う判定
のみ行う。分離しきい値以下の信号が妨害粒子に
より、分離しきい値以上の信号が分析する粒子か
ら生じているのであれば、設定したしきい値で妨
害信号と有効信号との区別が行える。多数の粒径
クラスの分布を測定するには、それに応じて多数
の分離しきい値を選び、測定系に入力しておく必
要がある。上記のことは、混合分布を概略的に知
るため、個々のクラスが充分分離しているが前提
になつている。このことは当然二種の混合分布に
も当てはまる。 粒子分析器を特定の目的、即ち限定された用途
（赤血球分析としよう）に導入すると、多くの装
置では計数又は測定すべき粒子を測定したくない
粒子から分離するために種々の分離しきい値を一
定に設定している。 多種の混合分布の曲線に分離しきい値を設定す
ることは、最初の結果で切り詰め分布となる。丸
めの程度は、分布密度の積分、例えば計数結果に
直接影響を与え、その精度はほぼ決める。この状
態は切り詰め分布でこの分布を適当に修正せず放
置した場合にのみ当て嵌まる。分布曲線が特定な
分離しきい値の回りで変わると、解析する分布の
切り詰めを強く又は弱くするので、分析結果も変
わる。この結果は、分離しきい値を初めに誤つて
設定した場合、正確になるが、通常はその逆で、
しきい値が初め最適に設定してあるので、得られ
る分析結果は悪化する。例えば、粒子分析器が人
血中の赤血球の体積分布の分析と計数用に設計し
てあると、即ち所定の粒径間隔の粒子の全サンプ
リング信号が測定に寄与し、分離しきい値は人工
的な物、即ち赤血球以外の粒子に起因する信号を
測定から排除する例外を無視すると、この分析器
はしきい値を変更しないで、動物の血液中の赤血
球を計数するために利用できない。粒子分析器の
Ｓ／Ｎ比が不充分な場合には、人血中の細胞の大
きさの生理学的に可能な可変範囲は、各血液検査
にしきい値を個別に適合させることを要求してい
る。上記の分析器は、どんな粒子の分析にも利用
できない。 従つて、固定した分離しきい値を有する粒子分
析器は、分布関数に対して応用範囲が極めて狭
く、またＳ／Ｎ比が不十分なとき、更に微妙な動
作をすることが分かる。 これに対して、分析器の外部に設けた装置で利
用者の要求に応じて、分離しきい値を設定できる
粒子分析器を用いている。上記の処理を予め指令
する専門家の目的は、分析器の各利用者によつて
確実に同じ特性で、同じ様にもたらされる必要が
ある。所謂、設定の指令は、利用者に望ましい分
離しきい値を確実に「設定」させ、利用者の操作
が分析結果を悪化させてはならない。このような
設定の指令は、部分的に極めて容易な性質のもの
であるが、その実施は困難で、しかも不確実であ
る。 粒子の信号を目視でき、判別器の変化又はしき
い値によつて分離するオシロスコープを用いた分
離しきい値の設定は、再現性の悪い値を与える。
他の推奨し得る方法では、加算した分布曲線を調
べる必要がある。上記の状況は、分離しきい値の
位置に対して計数結果をプロツトして得ることが
できる。その場合、理想的であれば、水平な線分
が生じる。即ち、それに基づきしきい値を設定で
きる水平部分である。この線分又は水平部分が水
平からのずれが少なく、水平の範囲が拡がれば拡
がるほど、分析器のＳ／Ｎ比は大きくなる。しか
し、実際の赤血球分析では水平部分が全くなく、
適合分野も狭く限定される。 しきい値の設定は、測定した分布曲線に基づく
と不正確である。しかも、加算した分布曲線を決
めるには、特にその分布曲線を周期的に、赤血球
と白血球に対して別々に記録する必要があり、相
当時間がかかる。更に、分析する細胞の懸濁液は
多くの場合不安定である。この事実は、多くの利
用者には知られていない。従つて、加算した分布
曲線は誤つたもので、この分布曲線に基づいた分
離しきい値の設定は疑わしい。この悪循環を解消
する一つの方法は、分析系のＳ／Ｎ比を改良する
ことにある。つまり、センサ及び電子回路に多額
の費用をかければ、問題のない分離しきい値の設
定ができる。もう一つの解決策は適応性のあるし
きい値を調節することにある。 しきい値に対する上記の調節は、フランス特許
第2097763号公報により公知である。この公報に
は、重なつた二つのヒストグラム分布の間の境界
を見出すことが開示されている。ここには、記録
した頻度が、直ぐ隣の二つのチヤンネルに記憶し
た頻度より小さいか否か、及びあるヒストグラム
のどのチヤンネルで頻度が隣の二つのチヤンネル
の頻度より低いかを確認する手段が開示されてい
る。この公知の系は、視界中で特定な対象物を捜
して確認する場合、明るい視界中に局部的に明る
い輝度の極値を確認するために利用されていて、
前記対象物は赤血球であることが開示されてい
る。この方法は、次のように実行されている。即
ち、完全なヒストグラムを記録した後、個々のチ
ヤンネルの計数器がいつぱいになり、その状態に
維持されるまで、この計数器を同期して増加させ
る。この場合、どの計数器が最終的にいつぱいに
なつたかが確認される。この計数器は、調べる極
値の存在するチヤンネルの計数器に相当する。明
らかなように、この過程程ではヒストグラムが消
去されしまい。信号分布の解析は最早不可能であ
る。事実、この公知の例では、二段階の処理が行
われる。即ち、第一段階では最初のヒストグラム
を収集したとき極値を確認し、一つのしきい値を
設定する。次いで、第二段階でヒストグラムを新
たに収集し、設定したしきい値でこのヒストグラ
ムを評価する。この種の処置は、初めに作成した
ヒストグラムが消去されるが、時間的に殆ど変化
しない画像をサンプリングする測定の場合のみ可
能である。その画像としては、航空用の目標物の
輝度画像や、顕微鏡の視野中にある赤血球の画像
等がある。前記の処置は、時間的に変化しない画
像を利用できない場合、例えば信号が輝度信号で
なくて、粒子の懸濁液中の粒径を表す場合には利
用することはできない。医療用実験に用いる分析
器では、ヒストグラムをかなりゆつくり作成す
る。即ち、連続検査では一回の分析時間を出来る
限り短くすることが重要である。従つて、どんな
分析でも二回（一回目はしきい値を設定し、二回
目はヒストグラムを評価するため）行うことは好
ましくない。しかも、引用した特許公報による処
置では、分析する粒子の懸濁液の量が通常の粒子
分析の二倍必要になる。このことは、分析系の潜
在的な購入者の批判を受けることになる。 〔発明の課題〕 この発明の課題は、粒径に関して二種の混合分
布を有する粒子分析で、重なつた粒径分布を区別
するため、しきい値を自動的に選定できることを
保証し、従来の単純な粒子分析に比較して長時間
を要することがなく、より多量の粒子懸濁液が不
要な方法を提供することにある。 〔課題の解決〕 上記の課題は、この発明により特許請求の範囲
第１項に記載した方法によつて解決されている。
この方法の他の有利な構成は、特許請求の範囲の
実施態様項に記載されている。 〔発明の効果〕 この発明による方法で、特に有利なことは、上
記の方法で使用される分析器が分布スペクトルに
対して広範囲に利用できる点にある。その理由
は、この方法が粒径分布の広い応用分野に自動的
に適合するからである。更に、測定の信頼性が確
保され、従つて未熟な利用者が操作した場合でも
分析精度が維持される。この場合、上記の特徴は
長い分析時間や、より多量の試料を用いなくても
得ることができる。 〔構成と作用〕 この発明を赤血球の分析の一実施例に関して説
明する。ここでは、人又は動物の血液中の赤血球
の粒径分布と粒子の数を測定する。人血の赤血球
は、40〜130fl（fl＝フエムト・リツター）の典型
的な粒径クラスを形成し、分布の最大値は約80fl
にある。これに対して、猫の血液中の赤血球は20
〜80flの典型的な粒径クラスを形成し、分布の最
大値は約45flにある。以下の表には、幾つかの異
なる種類の血液中の典型的な血球分布が示してあ
る。
【表】
【表】
対して 下限値 最大値
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 検知素子で電気信号に変換し、記憶媒体に記
憶する個別信号の信号の集まり中で、 (a) Ｋ個のチヤンネルに構成し、分析用に記憶し
た信号の集まりを一つのヒストグラムに配列
し、 (b) ヒストグラムの関連するＮ個のチヤンネンル
中で、Ｎ個のチヤンネルに記憶した信号又はそ
の信号から導出した値を相互に比較し、前記チ
ヤンネルの中から信号値が最小になる一個のチ
ヤンネルを選定し、 (c) このように選定した前記一個のチヤンネルに
付属する特性値をヒストグラム中に分離しきい
値として記憶し、この分離しきい値の両側で信
号値を別々に評価して、 少なくとも二つの信号クラスを分離するため、
分離しきい値を決定する方法において、 (d) 選定したチヤンネルの信号値を、この選定し
たチヤンネルの一方の側に直接続く複数のPL
チヤンネルの信号値の各々と比較し、また選定
した前記チヤンネルの他方の側に直接続く複数
のPRチヤンネルの信号値の各々と比較し、 (e) 過程(d)で、続くPL又はPRチヤンネル中の少
なくとも一個の信号値が選定したチヤンネルの
信号値よりも小さいとき、Ｎ個のチヤンネルを
別に選択して、選定したチヤンネルの信号値が
最小になるまで、過程(b)以下を繰り返す、 ことを特徴とする方法。 ２ 過程(a)と(b)の間で、ヒストグラムの平滑化を
行うことを特徴とする特許請求の範囲第１項記載
の方法。 ３ 血液学への応用に対して、Ｋ個のチヤンネル
の特性値の範囲を０〜300flの粒子体積の範囲に
設定してあることを特徴とする特許請求の範囲第
１項記載の方法。 ４ チヤンネルの特性値は、flの単位の粒子体積
に相当することを特徴とする特許請求の範囲第３
項記載の方法。 ５ Ｎは、Ｋ／20〜Ｋ／５の間の整数値であるこ
とを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の方
法。 ６ PLは、PRに等しいことを特徴とする特許請
求の範囲第１項記載の方法。 ７ PLは整数で、Ｎ／２より小さいか、又は等
しいことを特徴とする特許請求の範囲第３項又は
第４項記載の方法。 ８ 分離しきい値に対応するチヤンネルの信号を
良否判定基準として使用することを特徴とする特
許請求の範囲第１項記載の方法。
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CH1290778 | 1978-12-19 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5590842A JPS5590842A (en) | 1980-07-09 |
| JPH0225134B2 true JPH0225134B2 (ja) | 1990-05-31 |
Family
ID=4387501
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP16365079A Granted JPS5590842A (en) | 1978-12-19 | 1979-12-18 | Signal classification using comparison with automatically set classification limit |
Country Status (7)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4309757A (ja) |
| EP (1) | EP0012418B1 (ja) |
| JP (1) | JPS5590842A (ja) |
| AT (1) | ATE935T1 (ja) |
| CA (1) | CA1133139A (ja) |
| DE (1) | DE2962651D1 (ja) |
| ES (1) | ES485470A1 (ja) |
Families Citing this family (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4488248A (en) * | 1980-12-05 | 1984-12-11 | Toa Medical Electronics Co., Ltd. | Particle size distribution analyzer |
| US4447883A (en) * | 1981-05-26 | 1984-05-08 | Technicon Instruments Corporation | Coincidence-error correcting apparatus and method |
| US4817446A (en) * | 1986-07-25 | 1989-04-04 | Toa Medical Electronics Co. Ltd. | Particle size distribution analysis |
| ATE67044T1 (de) * | 1987-02-05 | 1991-09-15 | Contraves Ag | Verfahren und vorrichtung zum bestimmen von schwellenwerten bei der teilchenanalyse einer fluessigkeit. |
| US4977517A (en) * | 1988-09-21 | 1990-12-11 | Toni Diagnostics, Inc. | Leak and clog detection and removal system for use with particle counters |
| JPH0366358A (ja) * | 1989-08-03 | 1991-03-22 | Terumo Corp | 生体信号計測装置 |
| AU6717096A (en) * | 1995-08-01 | 1997-02-26 | Mark J. Pasula | Method for measuring the volume of liquid and/or solid in a suspension |
| US7251413B2 (en) * | 2002-04-26 | 2007-07-31 | Digital Networks North America, Inc. | System and method for improved blackfield detection |
Family Cites Families (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3557352A (en) * | 1967-11-01 | 1971-01-19 | Coulter Electronics | Apparatus and method for measuring a dividing particle size of a particulate system |
| US3760377A (en) * | 1970-07-17 | 1973-09-18 | Ibm | Histogram data processor |
| ZA727670B (en) * | 1971-11-04 | 1974-06-26 | W Coulter | A system for altering a data distribution display |
| US3819913A (en) * | 1973-05-21 | 1974-06-25 | Corning Glass Works | Detection of eosinophil cells on a blood smeared slide |
| JPS5519371B2 (ja) * | 1973-09-13 | 1980-05-26 | ||
| US3944797A (en) * | 1974-08-06 | 1976-03-16 | Coulter Electronics, Inc. | Method and apparatus for determining the correct percentiles of the size distribution of a particulate system |
| GB1538225A (en) * | 1975-02-28 | 1979-01-10 | Nat Res Dev | Methods and apparatus for analysing frequency distributions |
| HU173092B (hu) * | 1976-02-24 | 1979-02-28 | Medicor Muevek | Ehlektroskhema dlja opredelenija chisla eritrocito, srednego ob"joma tel'ca, velichini gematokrita i drugikh parametrov krovi |
| US4063309A (en) * | 1976-09-16 | 1977-12-13 | Hycel, Inc. | Mean corpuscular volume measuring apparatus and method |
-
1979
- 1979-10-27 ES ES485470A patent/ES485470A1/es not_active Expired
- 1979-12-03 US US06/099,646 patent/US4309757A/en not_active Expired - Lifetime
- 1979-12-07 CA CA341,483A patent/CA1133139A/en not_active Expired
- 1979-12-10 EP EP79105054A patent/EP0012418B1/de not_active Expired
- 1979-12-10 DE DE7979105054T patent/DE2962651D1/de not_active Expired
- 1979-12-10 AT AT79105054T patent/ATE935T1/de not_active IP Right Cessation
- 1979-12-18 JP JP16365079A patent/JPS5590842A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS5590842A (en) | 1980-07-09 |
| EP0012418B1 (de) | 1982-04-28 |
| US4309757A (en) | 1982-01-05 |
| EP0012418A1 (de) | 1980-06-25 |
| ATE935T1 (de) | 1982-05-15 |
| CA1133139A (en) | 1982-10-05 |
| ES485470A1 (es) | 1980-09-01 |
| DE2962651D1 (en) | 1982-06-09 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109239360B (zh) | 一种反应曲线异常检测方法及装置 | |
| CA1236921A (en) | Methods for coagulation monitoring | |
| JP2841258B2 (ja) | 蛍光ｘ線定性分析方法 | |
| Puech et al. | Standardisation of DNA quantitation by image analysis: quality control of instrumentation | |
| US4817446A (en) | Particle size distribution analysis | |
| US4488248A (en) | Particle size distribution analyzer | |
| JP2006267111A (ja) | スペクトル、特にｎｍｒスペクトルのセットをプロセッシングする方法 | |
| EP0592997A2 (en) | Methods and apparatus for measuring tissue section thickness | |
| EP4397978A1 (en) | Method for detecting anomaly in blood coagulation reaction | |
| US4309757A (en) | Method for classification of signals by comparison with an automatically determined threshold | |
| Eudey | Statistical considerations in DNA flow cytometry | |
| US4314346A (en) | Auxiliary apparatus for a particle analyser | |
| EP0375201B1 (en) | A method of separating the three major types of blood cells from a white blood cell histogram | |
| JPS63196852A (ja) | 液体中の粒子分析の閾値決定方法とその装置 | |
| JP3174188B2 (ja) | ガス識別装置 | |
| US5841523A (en) | Method for performing spectroscopic analysis of inhomogeneous test samples | |
| EP1588164B1 (en) | Performance improvement for hematology analysis | |
| CN109030801A (zh) | 一种临床样本自动生化分析仪 | |
| JP2676089B2 (ja) | 粒度分布処理装置 | |
| CN114548189B (zh) | 一种凝血酶原时间的检测方法、检测装置及计算机可读存储介质 | |
| CN119310292B (zh) | 一种唾液样本的快速质谱检测方法 | |
| CN119314607B (zh) | 一种hiv快速检测试剂的应用性能评估方法及装置 | |
| Giavarina et al. | Method comparison of automated systems for the erythrocyte sedimentation rate | |
| JPH01169378A (ja) | 部分放電測定装置のデータ収集装置 | |
| JPH0465969B2 (ja) |