JPH07151677A - 濃度計 - Google Patents
濃度計Info
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- JPH07151677A JPH07151677A JP30193493A JP30193493A JPH07151677A JP H07151677 A JPH07151677 A JP H07151677A JP 30193493 A JP30193493 A JP 30193493A JP 30193493 A JP30193493 A JP 30193493A JP H07151677 A JPH07151677 A JP H07151677A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】異常値を持つ試料を高精度に定量することにあ
る。 【構成】標準物質群から飛散した値を持つ試料を判別す
る機能を設け、飛散値をもつと判別された試料を補正す
る機構を設けた。
る。 【構成】標準物質群から飛散した値を持つ試料を判別す
る機能を設け、飛散値をもつと判別された試料を補正す
る機構を設けた。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、スペクトルを用いた複
数成分の定量分析法に関するもので特に赤外分光法を用
いた血液生化学検査装置に用いられる定量方法に関す
る。
数成分の定量分析法に関するもので特に赤外分光法を用
いた血液生化学検査装置に用いられる定量方法に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】赤外吸収スペクトルを用いた血液生化学
成分の定量分析に関しては、アナリティカル ケミスト
リ（１９８９年）第２０１６ページから第２０２３ペー
ジに述べられている。ここでは、患者より採血した成分
濃度既知の血液をテストセットとし、成分濃度を目的変
数，測定したスペクトルを説明変数として部分最小二乗
法（Partial Least Square：ＰＬＳ法）によって潜在変
数を導きだし、潜在変数と目的変数を最小二乗すること
によって回帰式を算出し、未知濃度試料の定量を試みて
いる。統計からはずれた飛散値を持つ試料は、アウトラ
イア デテクション(outlier detection）によってこれ
らの一連のテストセットから除外される。従って飛散
値，臨床検査分野で言うところの異常値をもつ検体は、
ＰＬＳモデルに適合せず、測定しても誤差が大きくな
る。またＰＬＳ，outlier detection の方法について
は、ケモメトリックス（１９９２年，相島 鐡郎，丸善
株式会社）第１１６〜１１８ページ，第８９〜１０２ペ
ージにおいて述べられている。
成分の定量分析に関しては、アナリティカル ケミスト
リ（１９８９年）第２０１６ページから第２０２３ペー
ジに述べられている。ここでは、患者より採血した成分
濃度既知の血液をテストセットとし、成分濃度を目的変
数，測定したスペクトルを説明変数として部分最小二乗
法（Partial Least Square：ＰＬＳ法）によって潜在変
数を導きだし、潜在変数と目的変数を最小二乗すること
によって回帰式を算出し、未知濃度試料の定量を試みて
いる。統計からはずれた飛散値を持つ試料は、アウトラ
イア デテクション(outlier detection）によってこれ
らの一連のテストセットから除外される。従って飛散
値，臨床検査分野で言うところの異常値をもつ検体は、
ＰＬＳモデルに適合せず、測定しても誤差が大きくな
る。またＰＬＳ，outlier detection の方法について
は、ケモメトリックス（１９９２年，相島 鐡郎，丸善
株式会社）第１１６〜１１８ページ，第８９〜１０２ペ
ージにおいて述べられている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来用いられていたス
ペクトルにおける多変量解析を用いた定量分析の場合、
前述したように予測精度を向上させるため、校正に用い
ようとするテストセットの平均より外れた値を持つスペ
クトルはoutlier としてテストセットから除外したうえ
で校正を行い、またサンプルもテストセットより外れた
値を持つものは正しい濃度予測が行えないという問題が
あった。特に多成分が混在する物質を測定対象とする場
合、定量精度を保つにはテストセットをそれら一連の成
分全てを含有する混合物質から構成し、しかもその濃度
分布が連続的な群を形成している必要があるため、既成
の物質をテストセットとして用いることが多い。従って
予想される異常値まで連続的にカバーするようなテスト
セットを作成するのは困難である。特に血液の生化学分
析の場合、異常値を検出しこれを正しく測定することが
重要なのでこれら一連の定量法を血液分析にそのまま適
用するのには問題があった。
ペクトルにおける多変量解析を用いた定量分析の場合、
前述したように予測精度を向上させるため、校正に用い
ようとするテストセットの平均より外れた値を持つスペ
クトルはoutlier としてテストセットから除外したうえ
で校正を行い、またサンプルもテストセットより外れた
値を持つものは正しい濃度予測が行えないという問題が
あった。特に多成分が混在する物質を測定対象とする場
合、定量精度を保つにはテストセットをそれら一連の成
分全てを含有する混合物質から構成し、しかもその濃度
分布が連続的な群を形成している必要があるため、既成
の物質をテストセットとして用いることが多い。従って
予想される異常値まで連続的にカバーするようなテスト
セットを作成するのは困難である。特に血液の生化学分
析の場合、異常値を検出しこれを正しく測定することが
重要なのでこれら一連の定量法を血液分析にそのまま適
用するのには問題があった。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記問題を解決するため
に、テストセットとサンプルの適合性の判定機能と、サ
ンプルの測定濃度の補正機構を設けた。
に、テストセットとサンプルの適合性の判定機能と、サ
ンプルの測定濃度の補正機構を設けた。
【０００５】
【作用】上記手段は以下のように作用する。テストセッ
トとサンプルの適合性の判定機能は、サンプルがテスト
セットの形成する群から飛散していないかを調べる機能
である。サンプルの飛散が認められない場合、このサン
プルはテストセットに適合し、その測定濃度にはテスト
セット由来の系統誤差が無く、補正の必要なしとみな
し、そのまま測定濃度が出力される。
トとサンプルの適合性の判定機能は、サンプルがテスト
セットの形成する群から飛散していないかを調べる機能
である。サンプルの飛散が認められない場合、このサン
プルはテストセットに適合し、その測定濃度にはテスト
セット由来の系統誤差が無く、補正の必要なしとみな
し、そのまま測定濃度が出力される。
【０００６】サンプルがテストセットから飛散している
場合、飛散の方向性によってサンプル測定値には系統的
な誤差が生じる。従ってサンプルの測定濃度をより精度
の高いものとするために、系統誤差を補償するための補
正機構を設けた。テストセットに不適合とみなされたサ
ンプルは、補正機構に送られ、誤差を補正されより精度
の高い測定値として出力される。
場合、飛散の方向性によってサンプル測定値には系統的
な誤差が生じる。従ってサンプルの測定濃度をより精度
の高いものとするために、系統誤差を補償するための補
正機構を設けた。テストセットに不適合とみなされたサ
ンプルは、補正機構に送られ、誤差を補正されより精度
の高い測定値として出力される。
【０００７】
【実施例】以下、実施例に基づいて本発明を詳細に説明
する。図１は本発明の実施例の血中グルコース分析装置
の装置構成である。本装置は、分光器１と分光器で測定
した信号を数値処理し、更に処理結果から試料濃度の予
測を行うためのデータ処理部２から構成される。分光器
１内の光源３から出射した赤外光４は減衰全反射プリズ
ムを使用した試料セル５に入射する。試料セル５の上に
は血液６が導入されており、血液６によって光４は特定
の波長のみ吸収され、セル５より出射する。セル５より
出射した光４は干渉計７によって位相差を生じ、検知器
８によって検知され、ＡＤ変換器９を介してデジタル信
号１０に変換される。干渉計７によって位相差を生じて
いた信号１０は、データ処理部２に送られ、フーリエ変
換によって各波長毎の強度が算出される。
する。図１は本発明の実施例の血中グルコース分析装置
の装置構成である。本装置は、分光器１と分光器で測定
した信号を数値処理し、更に処理結果から試料濃度の予
測を行うためのデータ処理部２から構成される。分光器
１内の光源３から出射した赤外光４は減衰全反射プリズ
ムを使用した試料セル５に入射する。試料セル５の上に
は血液６が導入されており、血液６によって光４は特定
の波長のみ吸収され、セル５より出射する。セル５より
出射した光４は干渉計７によって位相差を生じ、検知器
８によって検知され、ＡＤ変換器９を介してデジタル信
号１０に変換される。干渉計７によって位相差を生じて
いた信号１０は、データ処理部２に送られ、フーリエ変
換によって各波長毎の強度が算出される。
【０００８】図２は、本発明の実施例の血中グルコース
の定量分析方法の概略を示したものである。本分析法は
テストセット１１の作成１２，テストセット１１を用い
た校正１３及びサンプル１４の濃度予測１５，テストセ
ット１１とサンプル１４の適合性の判定１６，テストセ
ットとサンプルが不適合な場合の補正１７，測定濃度の
出力１８の６段階に大きく分けることができる。以下、
各段階について詳細に説明する。
の定量分析方法の概略を示したものである。本分析法は
テストセット１１の作成１２，テストセット１１を用い
た校正１３及びサンプル１４の濃度予測１５，テストセ
ット１１とサンプル１４の適合性の判定１６，テストセ
ットとサンプルが不適合な場合の補正１７，測定濃度の
出力１８の６段階に大きく分けることができる。以下、
各段階について詳細に説明する。
【０００９】図３はテストセットの作成１２のフローで
ある。ここでは、ｎ人の患者１９から無作為に採取した
ｎ個の血液２０のグルコース濃度を基準法２１によって
測定し（以下基準法によって測定したグルコース濃度を
便宜的に基準値と呼ぶ）、ｎ×１の目的変数数列ｙ２２
を作成する。さらに図１に示した分光器１でｎ個の検体
２０を測定し、グルコースに特異的な吸収を持つ１１８
１〜９５０cm-1の波数範囲のｍ個の波数の吸光度によっ
てｎ×ｍの説明変数数列Ｘ２３を作成する。テストセッ
トによる校正１３および濃度予測１５では、ＰＬＳ法を
用いた分析を行う。ＰＬＳモデリングは、説明変数数列
Ｘと目的変数数列ｙを数１，数２のように潜在変数数列
Ｔ，Ｐ，ｑで表す。
ある。ここでは、ｎ人の患者１９から無作為に採取した
ｎ個の血液２０のグルコース濃度を基準法２１によって
測定し（以下基準法によって測定したグルコース濃度を
便宜的に基準値と呼ぶ）、ｎ×１の目的変数数列ｙ２２
を作成する。さらに図１に示した分光器１でｎ個の検体
２０を測定し、グルコースに特異的な吸収を持つ１１８
１〜９５０cm-1の波数範囲のｍ個の波数の吸光度によっ
てｎ×ｍの説明変数数列Ｘ２３を作成する。テストセッ
トによる校正１３および濃度予測１５では、ＰＬＳ法を
用いた分析を行う。ＰＬＳモデリングは、説明変数数列
Ｘと目的変数数列ｙを数１，数２のように潜在変数数列
Ｔ，Ｐ，ｑで表す。
【００１０】
【数１】 Ｘ＝ＴＰ′＋Ｅ …（数１）
【００１１】
【数２】 ｙ＝Ｔｑ′＋ｆ …（数２） ここで数列Ｔはｎ×ａ、数列Ｐはｍ×ａ、数列ｑはａ×
１の配列を持ち、数列Ｅとｆは変数Ｘ，ｙの残差で配列
はそれぞれｎ×ｍ，ｎ×１で、ａはＰＬＳモデルの因子
数である。潜在変数数列Ｔ，Ｐ，ｑは、Ｘとｙから求め
られるｍ次の重みベクトルｗから算出される。ｙのＰＬ
Ｓ回帰式ｙ＾は、潜在変数Ｔを用いて数３のように表さ
れる。ＴはＸの線形結合であるので数３は、数４のよう
に説明変数Ｘの線形結合として表され、係数ｂはａ個の
重みベクトルｗから数５で算出できる。
１の配列を持ち、数列Ｅとｆは変数Ｘ，ｙの残差で配列
はそれぞれｎ×ｍ，ｎ×１で、ａはＰＬＳモデルの因子
数である。潜在変数数列Ｔ，Ｐ，ｑは、Ｘとｙから求め
られるｍ次の重みベクトルｗから算出される。ｙのＰＬ
Ｓ回帰式ｙ＾は、潜在変数Ｔを用いて数３のように表さ
れる。ＴはＸの線形結合であるので数３は、数４のよう
に説明変数Ｘの線形結合として表され、係数ｂはａ個の
重みベクトルｗから数５で算出できる。
【００１２】
【数３】 ｙ＾＝Ｔｑ＋Ｅ …（数３）
【００１３】
【数４】 ｙ＾＝Ｔｑ＋Ｅ＝Ｘｂ＋Ｅ …（数４）
【００１４】
【数５】 ｂ＝Ｗ(Ｐ′Ｗ)-1ｑ …（数５） 以上のようにしてテストセットをもとにＰＬＳ回帰式
（数４）を算出し、サンプルの濃度予測に用いる。濃度
予測１４では、校正１２で求めたＰＬＳ回帰式（数４）
の係数ｂと残差Ｅを用いて未知濃度のサンプル１３の濃
度予測を行う。サンプル１３は分光器１によって測定さ
れｍ×１の吸光度数列ｘ＾として表される。この吸光度
数列ｘ＾と数４よりサンプル中のグルコース濃度ｙ＾
（以下基準値と区別するためＰＬＳ濃度とよぶ）は数６
で表される。
（数４）を算出し、サンプルの濃度予測に用いる。濃度
予測１４では、校正１２で求めたＰＬＳ回帰式（数４）
の係数ｂと残差Ｅを用いて未知濃度のサンプル１３の濃
度予測を行う。サンプル１３は分光器１によって測定さ
れｍ×１の吸光度数列ｘ＾として表される。この吸光度
数列ｘ＾と数４よりサンプル中のグルコース濃度ｙ＾
（以下基準値と区別するためＰＬＳ濃度とよぶ）は数６
で表される。
【００１５】
【数６】 ｙ＾＝ｘ＾ｂ＋Ｅ …（数６） 一方、サンプルのテストセットとの適合性の判定１６で
は、テストセットの説明変数の統計値からサンプル吸光
度の飛散が無いかを判定する。サンプルがテストセット
から飛散している場合、数６によって算出されたサンプ
ルのＰＬＳ濃度ｙ＾は、系統誤差を含んでおり、ｙ＾の
補正が必要になる。判定１６では、ＳＩＭＣＡ（soft i
ndependent modeling of class analogy）と呼ばれる手
法を用いて、サンプルが異常値検体であるか否かを判定
する。
は、テストセットの説明変数の統計値からサンプル吸光
度の飛散が無いかを判定する。サンプルがテストセット
から飛散している場合、数６によって算出されたサンプ
ルのＰＬＳ濃度ｙ＾は、系統誤差を含んでおり、ｙ＾の
補正が必要になる。判定１６では、ＳＩＭＣＡ（soft i
ndependent modeling of class analogy）と呼ばれる手
法を用いて、サンプルが異常値検体であるか否かを判定
する。
【００１６】ＳＩＭＣＡでは、まず最初にテストセット
の説明変数数列Ｘを主成分分析し、数７で表す。
の説明変数数列Ｘを主成分分析し、数７で表す。
【００１７】
【数７】 Ｘ＝ｘ-＋ＶＵ＋Ｅ …（数７） ここでｍ×１の数列ｘ- は、説明変数数列Ｘの平均値で
あり、ｍ×ｄの数列Ｖは、説明変数数列Ｘから算出した
主成分への負荷量であり、ｄ×ｎの数列Ｕはｄ個の主成
分に対する主成分得点，ｎ×ｍの数列Ｅは、残差であ
る。ＳＩＭＣＡはこの残差Ｅの変動によって判定範囲を
設定し、異常値の判別を行う。残差Ｅの変動ｓ0 は数８
によって表される。
あり、ｍ×ｄの数列Ｖは、説明変数数列Ｘから算出した
主成分への負荷量であり、ｄ×ｎの数列Ｕはｄ個の主成
分に対する主成分得点，ｎ×ｍの数列Ｅは、残差であ
る。ＳＩＭＣＡはこの残差Ｅの変動によって判定範囲を
設定し、異常値の判別を行う。残差Ｅの変動ｓ0 は数８
によって表される。
【００１８】
【数８】
【００１９】次にサンプル１３の判定を行う。テストセ
ットの平均値とサンプルｘ＾の差を目的変数，数７の主
成分への負荷量数列Ｖを説明変数として重回帰分析によ
り数９の誤差が最小になるように主成分得点の推定値Ｕ
＾を数１０のように算出する。
ットの平均値とサンプルｘ＾の差を目的変数，数７の主
成分への負荷量数列Ｖを説明変数として重回帰分析によ
り数９の誤差が最小になるように主成分得点の推定値Ｕ
＾を数１０のように算出する。
【００２０】
【数９】 ｘ＾−ｘ-＝ＶＵ＾＋Ｅ …（数９）
【００２１】
【数１０】 Ｕ＾＝（Ｖ′Ｖ）-1Ｖ′（ｘ＾−ｘ-） …（数１０） 数９，数１０によってサンプル１３の誤差Ｅを算出した
後、誤差Ｅの分散ｓを数１１によって算出する。
後、誤差Ｅの分散ｓを数１１によって算出する。
【００２２】
【数１１】
【００２３】数８によって求めたｓ0 と数１１によって
求めたｓの比（数１２）をＦ値として、Ｆ分布に従いサ
ンプル１３がテストセットに適合するか否かの判定を行
う。
求めたｓの比（数１２）をＦ値として、Ｆ分布に従いサ
ンプル１３がテストセットに適合するか否かの判定を行
う。
【００２４】
【数１２】 Ｆ＝ｓ2／ｓ0 2 …（数１２） 適合した場合は、数６で求めたサンプル１３のＰＬＳ濃
度ｙ＾はそのまま補正をせずに出力する。不適合な場合
は、補正１７でｙ＾に補正を加える。図４は補正のフロ
ーを示したものである。補正は、補正式の算出２４とｙ
＾の補正２５の二段階に大きく分けることができる。補
正式の算出２４では、ｔ個の異常値検体２６について、
校正で用いた説明変数数列Ｘとの吸光度誤差２７(Ｅ
s），それぞれの異常値検体２６の数６によるＰＬＳ濃
度ｙ＾と基準値との濃度誤差２８（Ｅｃ）を算出し、Ｅ
ｓとＥcの系統的な関係を多変量解析により解析するこ
とで補正式２９を算出する。
度ｙ＾はそのまま補正をせずに出力する。不適合な場合
は、補正１７でｙ＾に補正を加える。図４は補正のフロ
ーを示したものである。補正は、補正式の算出２４とｙ
＾の補正２５の二段階に大きく分けることができる。補
正式の算出２４では、ｔ個の異常値検体２６について、
校正で用いた説明変数数列Ｘとの吸光度誤差２７(Ｅ
s），それぞれの異常値検体２６の数６によるＰＬＳ濃
度ｙ＾と基準値との濃度誤差２８（Ｅｃ）を算出し、Ｅ
ｓとＥcの系統的な関係を多変量解析により解析するこ
とで補正式２９を算出する。
【００２５】以下詳しくその手順を述べる。まずｔ個の
異常値検体２６を基準法と分光器によって測定し、ｔ×
１の基準値数列Ｙｒとｔ×ｍの吸光度数列Ｘs が作成で
きる。吸光度数列Ｘs はそのままｔ個のサンプルとして
数６によりＰＬＳ濃度を予測し、ｔ個の予測濃度数列Ｙ
c を作成する。さらに数１３のように二つの濃度数列の
差をとることによってｔ×１のＰＬＳモデルの濃度誤差
Ｅｃを算出する。
異常値検体２６を基準法と分光器によって測定し、ｔ×
１の基準値数列Ｙｒとｔ×ｍの吸光度数列Ｘs が作成で
きる。吸光度数列Ｘs はそのままｔ個のサンプルとして
数６によりＰＬＳ濃度を予測し、ｔ個の予測濃度数列Ｙ
c を作成する。さらに数１３のように二つの濃度数列の
差をとることによってｔ×１のＰＬＳモデルの濃度誤差
Ｅｃを算出する。
【００２６】
【数１３】 Ｅｃ＝Ｙr−Ｙc …（数１３） ｔ×ｍのＰＬＳモデルの吸光度誤差Ｅs の算出は、前述
した校正１２で求めた潜在変数Ｐを使って吸光度数列Ｘ
sとテストセットとの平均値ｘ-との差を数１４のように
記述することにより求められる。
した校正１２で求めた潜在変数Ｐを使って吸光度数列Ｘ
sとテストセットとの平均値ｘ-との差を数１４のように
記述することにより求められる。
【００２７】
【数１４】 Ｘs−ｘ-＝Ｔ＾Ｐ＋Ｅs …（数１４） 潜在変数Ｔの推定値Ｔ＾はＥs を最小にするように下式
によって求められる。
によって求められる。
【００２８】
【数１５】 Ｔ＾＝（Ｐ′Ｐ)-1Ｐ′(Ｘs−ｘ-） …（数１５） 数１４，数１５よりＥs を求めた後、濃度誤差Ｅc を目
的変数，吸光度誤差Ｅs を説明変数として再びＰＬＳ法
によって両変数の関係を表すＰＬＳ回帰式Ｅc＾数１６
を算出する。
的変数，吸光度誤差Ｅs を説明変数として再びＰＬＳ法
によって両変数の関係を表すＰＬＳ回帰式Ｅc＾数１６
を算出する。
【００２９】
【数１６】 Ｅc＾＝ｚＥs＋Ｅ …（数１６） したがって図４の補正式２９は数１７のようになる。
【００３０】
【数１７】 ｙ*＝ｙ＾＋Ｅs＾ …（数１７） 一方判定数１６でテストセットとは不適合だと判定され
たサンプルは、補正２５において数１４によりテストセ
ットからの誤差Ｘs＾ を算出し、数１６によって補正値
Ｅc＾ を算出する。さらに数１７によって濃度予測１５
で求めたｙ＾にこれを加えて補正したＰＬＳ濃度ｙ* を
求め、これを測定濃度として出力する。
たサンプルは、補正２５において数１４によりテストセ
ットからの誤差Ｘs＾ を算出し、数１６によって補正値
Ｅc＾ を算出する。さらに数１７によって濃度予測１５
で求めたｙ＾にこれを加えて補正したＰＬＳ濃度ｙ* を
求め、これを測定濃度として出力する。
【００３１】図５，図６は本発明の効果を表わしたグラ
フである。図５は補正機構を用いず実施例の血中グルコ
ース分析装置で、血液中のグルコース濃度を測定した結
果である。横軸に基準法による測定値，縦軸に実施例の
装置の測定値をプロットし二つのグルコース濃度の相関
を評価した。その結果、実施例で用いたテストセットの
範囲外のグルコース濃度を持つサンプル、即ち、約２０
０ｍｇ／ｄｌ以上と５０ｍｇ／ｄｌ以下の基準値を持つ
サンプルは、基準値とＰＬＳ濃度との差が大きく相関が
悪かった。図６は、補正機構を用いて同様の評価を行っ
た結果のグラフである。この結果によれば、テストセッ
トより飛散したサンプルも基準値と近い濃度に補正され
ており、相関も良好であった。
フである。図５は補正機構を用いず実施例の血中グルコ
ース分析装置で、血液中のグルコース濃度を測定した結
果である。横軸に基準法による測定値，縦軸に実施例の
装置の測定値をプロットし二つのグルコース濃度の相関
を評価した。その結果、実施例で用いたテストセットの
範囲外のグルコース濃度を持つサンプル、即ち、約２０
０ｍｇ／ｄｌ以上と５０ｍｇ／ｄｌ以下の基準値を持つ
サンプルは、基準値とＰＬＳ濃度との差が大きく相関が
悪かった。図６は、補正機構を用いて同様の評価を行っ
た結果のグラフである。この結果によれば、テストセッ
トより飛散したサンプルも基準値と近い濃度に補正され
ており、相関も良好であった。
【００３２】
【発明の効果】本発明によれば、異常値を連続的にカバ
ーするテストセットを作成する必要なしに異常値試料を
高精度に測定することができる。
ーするテストセットを作成する必要なしに異常値試料を
高精度に測定することができる。
【図１】本発明の一実施例の装置のブロック図。
【図２】実施例に使用した定量法のフローチャート。
【図３】テストセットの作成法のフローチャート。
【図４】補正方法の概略を示すフローチャート。
【図５】本発明の効果を表わす特性図。
【図６】本発明の効果を表わす特性図。
１…分光器、２…データ処理部、３…光源、４…赤外
光、５…試料セル、６…血液、７…干渉計、８…検知
器、９…ＡＤ変換器、１０…デジタル信号。
光、５…試料セル、６…血液、７…干渉計、８…検知
器、９…ＡＤ変換器、１０…デジタル信号。
Claims (8)
- 【請求項１】光を照射する光源と、前記光源の光を試料
に照射するための受光部を持つ試料セルと前記試料セル
を透過もしくは反射，散乱した光を少なくともｍ個の波
長に分光する分光手段と光を検出する検知器と前記検知
器により測定した信号を数値処理するデータ処理部から
なり、一試料に対する測定結果がｍ個の波長に対する光
強度としてｍ個の数値で出力される分光計において、ｎ
個の濃度既知の試料を標準物質として測定を行い、ｎ×
ｍの光強度からなる説明変数数列と測定対象成分の濃度
からなるｎ個の目的変数数列の回帰分析によって校正を
行い検量式を算出し、前記検量式と未知濃度試料の光強
度からを試料の成分濃度を測定する定量方法で、未知試
料が校正に使用する標準物質群に属するか否かを判定す
る判別機能を持ち、標準物質群に属さない未知試料の光
強度数列と標準物質群の説明変数数列とのずれをｍ個か
らなる光強度誤差数列によって表し、前記光強度誤差数
列によって未知試料濃度の補正を行う機構を持つことを
特徴とする濃度計。 - 【請求項２】請求項１において、前記補正機構は、前記
ｎ個の標準物質群から飛散した値を持つｔ個の異常値物
質の光強度誤差と、前記校正で算出された検量式により
求められたｔ個の異常値物質の濃度と実際の濃度との誤
差とを回帰して求められた回帰式を補正に使用する濃度
計。 - 【請求項３】請求項１または２において、前記回帰分析
法は、重回帰分析，主成分分析，部分最小二乗法を用い
る濃度計。 - 【請求項４】請求項１において、前記光源は２.５μｍ
〜２５μｍ の波長の光を発する濃度計。 - 【請求項５】請求項１において、前記分光手段は回折格
子，プリズム，干渉計である濃度計。 - 【請求項６】請求項１において、前記試料セルは、減衰
全反射プリズムを用いる濃度計。 - 【請求項７】請求項１において、前記誤差数列は、主成
分分析，部分最小二乗法，重回帰分析を用いて算出する
濃度計。 - 【請求項８】請求項１に記載の前記濃度計を用いた血液
生化学分析装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30193493A JPH07151677A (ja) | 1993-12-01 | 1993-12-01 | 濃度計 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30193493A JPH07151677A (ja) | 1993-12-01 | 1993-12-01 | 濃度計 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07151677A true JPH07151677A (ja) | 1995-06-16 |
Family
ID=17902872
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP30193493A Pending JPH07151677A (ja) | 1993-12-01 | 1993-12-01 | 濃度計 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07151677A (ja) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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-
1993
- 1993-12-01 JP JP30193493A patent/JPH07151677A/ja active Pending
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