JPH0629838B2 - 粒度分布解析法 - Google Patents

Description

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

〔従来の技術〕

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

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

従来、赤血球の粒度分布解析法として、特開昭47-13299
号公報に示されるように、粒度分布域を四分位変化係数
で表すものが開示されている。

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

〔発明が解決しようとする問題点〕

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

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

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

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

〔問題点を解決するための手段および作用〕

本発明の粒度分布解析法は、微粒子測定装置から解析対
象粒度分布を取り込み、粒度分布を理論上の分布で推定
し、解析対象粒度分布と推定分布を比較し、その差を解
析対象粒度分布の特徴パラメータとすることを特徴とし
ている。

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

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

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

（ｂ）得られた母数から推定粒度分布を求める。

（ｃ）もとの粒度分布と推定分布とを比較して、特徴パ
ラメータを求める。

（ｄ）もとの粒度分布から推定分布を差し引いたものを
副分布とする。

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

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

〔実施例〕

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

なお上式で、μは平均値、σは標準偏差である。

ｆ(x)の自然体数をとると、 Ｘ＝ｌｎｘ，ｇ(x)＝ｌｎ ｆ(x)とおくと、 となり、ｇ(x)はＸに関する２次式となる。ｇ(x)を微分
すると、 となる。ｇ′(x)はＸ軸との交点がμ−σ^２、傾きが の１次式となるので、ｇ′(x)を求めることにより、平
均値μと、標準偏差σが計算でき、対数正規分布曲線を
推定できる。

ここで推定された対数正規分布と、もとの血球の粒度分
布との差を表す特徴パラメータの例として、次式で定義
されるマッチング距離Ｄを導入する。

Ｄ＝∫｛｜ｆ(x)−ｈ(x)｜｝ｄＸ 上式において、ｆ(x)は与えられた分布、ｈ(x)は推定さ
れた分布である。

以下、第１図に示すフローチャートに基づいて詳細に説
明する。まず容積に比例した血球パルスをコンパレータ
回路などで容積分布に変換し、記憶装置に取り込む。つ
いで取り込まれた粒度分布データを、粒度分布解析が容
易に行えるように平滑化する。すなわち、粒度分布に含
まれるノイズ成分を取り除く。その後、粒度分布の自然
対数をとり、隣りどうしの差を計算することにより、
ｇ′(x)を算出する。ついで与えられた分布の主分布を
さがす手段として適当なウインドウ（粒度分布の横軸上
の処理区間）を設定し、このウインドウ内でのｇ′(x)
が最も直線に近いところをさがす。最も直接に近いｇ′
(x)の回帰直線式を求め、この式の傾きと切片により推
定分布の平均値と標準偏差を計算する。ついで対数正規
分布に、求められた平均値と標準偏差を代入し、その最
大値をもとの粒度分布によりノーマライズ（もとの粒度
分布と推定分布の最大値を同じ大きさにすること）す
る。これによりもとの粒度分布と推定分布を比較するこ
とができるようになる。この後、もとの粒度分布と推定
分布の面積差を求めることにより、マッチング距離Ｄを
得る。

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

実際に、2185例の赤血球のマッチング距離Ｄを求めたと
ころ、マッチング距離Ｄは０〜400 程度まで分布してお
り、その分布は対数正規分布を示す。このうち、マッチ
ング距離Ｄが 100以上となるものが６．９％となり、そ
の病名を調査すると「悪性新生物」、「潰瘍」が８２．
１％見られた。これは全体の血液に占めるこの病名の血
液の比率が６．３％であり、十分このパラメータで抽出
できることから、新しい血液パラメータとして有用であ
ることを示す。

このようにマッチング距離Ｄを粒度分布の特徴パラメー
タとすることができ、新たな情報としてある数以上は異
常分布として警報を出す、あるいは粒度分布を分類する
などの応用が考えられる。

第２図は通常の赤血球の解析例を示しており、赤血球
（ＲＢＣ）＝445 ×１０^４／mm³、Ｄ＝６の場合であ
る。得られた粒度分布と推定粒度分布は殆ど重なってい
るため、推定粒度分布は図では分からない。

第３図は複数の分布の重なりがある赤血球の解析例を示
しており、赤血球（ＲＢＣ）＝ 317 ×１０^４／mm³、
Ｄ＝６６の場合である。破線が推定粒度分布を示してい
る。

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

なお、推定する分布が正規分布等他の分布であっても同
様に行うことができる。

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

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

〔発明の効果〕

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

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

(2) 粒度分布の異常を数字で評価することができる。

(3) 粒度分布が複数の分布の重なりであっても解析す
ることができる。

(4) 血球計数において、精度と信頼性を大幅に向上さ
せることができる。

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

【図面の簡単な説明】

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

Claims (2)

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