JPH09218147A - 分布データ計測装置 - Google Patents
分布データ計測装置Info
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- JPH09218147A JPH09218147A JP8024231A JP2423196A JPH09218147A JP H09218147 A JPH09218147 A JP H09218147A JP 8024231 A JP8024231 A JP 8024231A JP 2423196 A JP2423196 A JP 2423196A JP H09218147 A JPH09218147 A JP H09218147A
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Landscapes
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 分布データの分布図における分布形態を定量
的に計測する。 【解決手段】 粒子含有試料を測定して得られた実測分
布データを入力する入力部と、入力されたデータを処理
するデータ処理部と、処理されたデータを出力する出力
部を備え、データ処理部は、入力された実測分布データ
から統計学的パラメータを抽出する抽出部と、統計学的
パラメータに基づいて実測分布データを近似式で近似す
る近似部と、前記近似式によって疑似分布データを算出
し実測分布データと比較して両者の近似度を定量化する
定量化部と、疑似分布データの分布図上における分布形
態を表わす形態パラメータを前記統計学的パラメータに
基づいて算出する算出部を備える。
的に計測する。 【解決手段】 粒子含有試料を測定して得られた実測分
布データを入力する入力部と、入力されたデータを処理
するデータ処理部と、処理されたデータを出力する出力
部を備え、データ処理部は、入力された実測分布データ
から統計学的パラメータを抽出する抽出部と、統計学的
パラメータに基づいて実測分布データを近似式で近似す
る近似部と、前記近似式によって疑似分布データを算出
し実測分布データと比較して両者の近似度を定量化する
定量化部と、疑似分布データの分布図上における分布形
態を表わす形態パラメータを前記統計学的パラメータに
基づいて算出する算出部を備える。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、粒子分析におい
て作成されるスキャッタグラムの分布形態を計測する装
置に関し、とくに、フローサイトメータを用いて、例え
ば血球や細胞についての得られるパラメータによって作
成されるスキャッタグラムの分布形態を計測する装置に
関する。
て作成されるスキャッタグラムの分布形態を計測する装
置に関し、とくに、フローサイトメータを用いて、例え
ば血球や細胞についての得られるパラメータによって作
成されるスキャッタグラムの分布形態を計測する装置に
関する。
【０００２】
【従来の技術】フローサイトメータのような粒子分析装
置においては、対象とする粒子を含んだ検体（試料液）
を光学的又は電気的に測定し、測定したデータ、つまり
分布データに基づいて分布図（スキャッタグラム）を作
成して、その分布図から粒子の分類や種類の特定を自動
的に行うようにしている。
置においては、対象とする粒子を含んだ検体（試料液）
を光学的又は電気的に測定し、測定したデータ、つまり
分布データに基づいて分布図（スキャッタグラム）を作
成して、その分布図から粒子の分類や種類の特定を自動
的に行うようにしている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところで、このような
分析装置においては、同じ検体を分析しても、装置が異
なると、機差によって異なる分布データが得られたり、
同じ検体を同じ装置で分析しても、試薬反応の過渡特性
や、装置の分析特性の経時的変化によって徐々に分布デ
ータが変化するという現象が見られるため、分析特性の
較正や分布データの補正が必要となるが、このような分
布データの変化を定量的に計測することは容易でないと
いう問題点があった。
分析装置においては、同じ検体を分析しても、装置が異
なると、機差によって異なる分布データが得られたり、
同じ検体を同じ装置で分析しても、試薬反応の過渡特性
や、装置の分析特性の経時的変化によって徐々に分布デ
ータが変化するという現象が見られるため、分析特性の
較正や分布データの補正が必要となるが、このような分
布データの変化を定量的に計測することは容易でないと
いう問題点があった。
【０００４】この発明は、このような事情を考慮してな
されたもので、分布データによって表わされる分布図に
おける分布形態を計測して分布データの変化や差を定量
的に判定することが可能な分布データ計測装置を提供す
るものである。
されたもので、分布データによって表わされる分布図に
おける分布形態を計測して分布データの変化や差を定量
的に判定することが可能な分布データ計測装置を提供す
るものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】この発明は、粒子含有試
料を測定して得られた実測分布データを入力する入力部
と、入力されたデータを処理するデータ処理部と、処理
されたデータを出力する出力部を備え、データ処理部
は、入力された実測分布データから統計学的パラメータ
を抽出する抽出部と、統計学的パラメータに基づいて実
測分布データを近似式で近似する近似部と、前記近似式
によって疑似分布データを算出し実測分布データと比較
して両者の近似度を定量化する定量化部と、疑似分布デ
ータの分布図上における分布形態を表わす形態パラメー
タを前記統計学的パラメータに基づいて算出する算出部
を備えることを特徴とする分布データ計測装置を提供す
るものである。
料を測定して得られた実測分布データを入力する入力部
と、入力されたデータを処理するデータ処理部と、処理
されたデータを出力する出力部を備え、データ処理部
は、入力された実測分布データから統計学的パラメータ
を抽出する抽出部と、統計学的パラメータに基づいて実
測分布データを近似式で近似する近似部と、前記近似式
によって疑似分布データを算出し実測分布データと比較
して両者の近似度を定量化する定量化部と、疑似分布デ
ータの分布図上における分布形態を表わす形態パラメー
タを前記統計学的パラメータに基づいて算出する算出部
を備えることを特徴とする分布データ計測装置を提供す
るものである。
【０００６】この発明における実測分布データとは、通
常のフローサイトメータのような粒子分析装置におい
て、分布図（スキャッタグラムやヒストグラム）を作成
するために、例えば、粒子を含む試料液から、電気的に
又は光学的に測定される粒子の特徴を表わす特徴パラメ
ータ、つまり、電気抵抗、前方又は側方散乱光強度、蛍
光強度などからなるデータを意味する。なお、粒子含有
試料における粒子は、ファインセラミックス、顔料、化
粧品用パウダーやトナーのような無機物の粉体、食品添
加物のような有機物の粉体、および血球のような生体粒
子などを含むものであり、予め染料や標識試薬によって
染色処理された粒子であってもよい。
常のフローサイトメータのような粒子分析装置におい
て、分布図（スキャッタグラムやヒストグラム）を作成
するために、例えば、粒子を含む試料液から、電気的に
又は光学的に測定される粒子の特徴を表わす特徴パラメ
ータ、つまり、電気抵抗、前方又は側方散乱光強度、蛍
光強度などからなるデータを意味する。なお、粒子含有
試料における粒子は、ファインセラミックス、顔料、化
粧品用パウダーやトナーのような無機物の粉体、食品添
加物のような有機物の粉体、および血球のような生体粒
子などを含むものであり、予め染料や標識試薬によって
染色処理された粒子であってもよい。
【０００７】また、入力部は、フロッピーディスクドラ
イブ又は光磁気ディスクドライブのような入力装置から
構成することができる。
イブ又は光磁気ディスクドライブのような入力装置から
構成することができる。
【０００８】データ処理部は、入力部から入力された分
布データの処理を行うが、これは例えば、ＣＰＵ、ＲＯ
Ｍ、ＲＡＭ、Ｉ／Ｏポートからなるマイクロコンピュー
タによって構成できる。
布データの処理を行うが、これは例えば、ＣＰＵ、ＲＯ
Ｍ、ＲＡＭ、Ｉ／Ｏポートからなるマイクロコンピュー
タによって構成できる。
【０００９】出力部は、処理部で処理されたデータを出
力するものであればいずれでもよいが、これには、例え
ば、ＣＲＴ、液晶ディスプレイ又はプリンタなどが用い
られる。
力するものであればいずれでもよいが、これには、例え
ば、ＣＲＴ、液晶ディスプレイ又はプリンタなどが用い
られる。
【００１０】また、入力部とデータ処理部と出力部と
を、パーソナルコンピュータで一体的に構成してもよ
い。
を、パーソナルコンピュータで一体的に構成してもよ
い。
【００１１】抽出部が実測分布データから抽出する統計
学的パラメータは、例えば、実測分布データがｘ−ｙ座
標平面上の２次元スキャッタグラムで表わされる場合に
は、実測分布データの分布の平均（μx，μy）、分散
（σx 2，σy 2）、および共分散σxyからなる。
学的パラメータは、例えば、実測分布データがｘ−ｙ座
標平面上の２次元スキャッタグラムで表わされる場合に
は、実測分布データの分布の平均（μx，μy）、分散
（σx 2，σy 2）、および共分散σxyからなる。
【００１２】近似部が統計学的パラメータに基づいて実
測分布データを近似するために用いる近似式とは、例え
ば、正規分布関数である。実測分布データがｘ−ｙ座標
平面上の２次元スキャッタグラムで表わされる場合に
は、近似式は、次式のような２変量正規分布関数ｆ
（ｘ，ｙ）であればよい。
測分布データを近似するために用いる近似式とは、例え
ば、正規分布関数である。実測分布データがｘ−ｙ座標
平面上の２次元スキャッタグラムで表わされる場合に
は、近似式は、次式のような２変量正規分布関数ｆ
（ｘ，ｙ）であればよい。
【００１３】
【数１】
【００１４】このとき、近似部は、この関数に実測分布
データから抽出された統計学的パラメータの値を代入し
て近似式を決定することができる。定量化部は、実測分
布データが、ｘ−ｙ座標平面上の２次元スキャッタグラ
ムで表わされ、領域Ｃにおけるｇ（ｘ，ｙ）とすると
き、近似度Ｖを次式で算出することが好ましい。
データから抽出された統計学的パラメータの値を代入し
て近似式を決定することができる。定量化部は、実測分
布データが、ｘ−ｙ座標平面上の２次元スキャッタグラ
ムで表わされ、領域Ｃにおけるｇ（ｘ，ｙ）とすると
き、近似度Ｖを次式で算出することが好ましい。
【００１５】
【数２】 ここで、ｎ：領域Ｃ内の粒子数である。
【００１６】また、この場合、算出部は、近似式ｆ
（ｘ，ｙ）で表わされる近似分布データをｘ−ｙ座標平
面における楕円と、その楕円内に正規分布する点の集合
と見なし、その楕円の長径ａ、短径ｂ、長軸の傾きθお
よび楕円の中心座標（μx，μy）を、疑似分布データの
形態パラメータとして次式を用いて算出することが好ま
しい。
（ｘ，ｙ）で表わされる近似分布データをｘ−ｙ座標平
面における楕円と、その楕円内に正規分布する点の集合
と見なし、その楕円の長径ａ、短径ｂ、長軸の傾きθお
よび楕円の中心座標（μx，μy）を、疑似分布データの
形態パラメータとして次式を用いて算出することが好ま
しい。
【００１７】
【数３】
【００１８】
【発明の実施の形態】以下、図面に示す実施形態を用い
てこの発明を詳述する。これによってこの発明が限定さ
れるものではない。
てこの発明を詳述する。これによってこの発明が限定さ
れるものではない。
【００１９】図１は、この発明の実施形態を示すブロッ
ク図であり、分布データ計測装置１は、入力部２および
キーボード３から入力又は設定されるデータを処理する
データ処理部４と、処理されたデータを表示するＣＲＴ
５を備える。分布データ計測装置１は、パーソナルコン
ピュータにより構成することができる。
ク図であり、分布データ計測装置１は、入力部２および
キーボード３から入力又は設定されるデータを処理する
データ処理部４と、処理されたデータを表示するＣＲＴ
５を備える。分布データ計測装置１は、パーソナルコン
ピュータにより構成することができる。
【００２０】入力部２には、フローサイトメータ６で実
測された２次元分布図（スキャッタグラム）作成用の分
布データ、例えば、前方散乱光強度、側方散乱光強度お
よび蛍光強度を示すデータが、フローサイトメータ６か
ら直接又は光磁気ディスクのような媒体を介して入力さ
れる。
測された２次元分布図（スキャッタグラム）作成用の分
布データ、例えば、前方散乱光強度、側方散乱光強度お
よび蛍光強度を示すデータが、フローサイトメータ６か
ら直接又は光磁気ディスクのような媒体を介して入力さ
れる。
【００２１】データ処理部４は、入力部２から入力され
るデータやキーボード３により設定されるデータや出力
結果、すなわち後記の抽出された統計学的パラメータや
確信度を格納するための格納部４１と、フローサイトメ
ータ６で実測された実測分布データから統計的パラメー
タを抽出するための抽出部４２と、抽出された統計学的
パラメータに基づいて実測分布データを２次元正規分布
関数で近似するための近似部４３と、前記正規分布関数
によって疑似分布データを算出し実測分布データと比較
して両者の近似の程度（以下、確信度という）を定量化
するための定量化部４４と、疑似分布データの２次元ス
キャッタグラム上における分布形態を表わす形態パラメ
ータを前記統計学パラメータに基づいて算出するための
算出部４５を備える。
るデータやキーボード３により設定されるデータや出力
結果、すなわち後記の抽出された統計学的パラメータや
確信度を格納するための格納部４１と、フローサイトメ
ータ６で実測された実測分布データから統計的パラメー
タを抽出するための抽出部４２と、抽出された統計学的
パラメータに基づいて実測分布データを２次元正規分布
関数で近似するための近似部４３と、前記正規分布関数
によって疑似分布データを算出し実測分布データと比較
して両者の近似の程度（以下、確信度という）を定量化
するための定量化部４４と、疑似分布データの２次元ス
キャッタグラム上における分布形態を表わす形態パラメ
ータを前記統計学パラメータに基づいて算出するための
算出部４５を備える。
【００２２】次に、このような構成における動作を、図
１に示すブロック図と図２に示すフローチャートとを用
いて説明する。
１に示すブロック図と図２に示すフローチャートとを用
いて説明する。
【００２３】フローサイトメータ６で実測された実測分
布データ（前方散乱光強度ＦＳＣＰと側方蛍光強度ＳＦ
ＬＬ）が入力部２に入力され、格納部４１に取込まれる
と（ステップＳ１）、その実測分布データが図３に示す
ように２次元スキャッタグラムとしてＣＲＴ５に表示さ
れる（ステップＳ２）。
布データ（前方散乱光強度ＦＳＣＰと側方蛍光強度ＳＦ
ＬＬ）が入力部２に入力され、格納部４１に取込まれる
と（ステップＳ１）、その実測分布データが図３に示す
ように２次元スキャッタグラムとしてＣＲＴ５に表示さ
れる（ステップＳ２）。
【００２４】そこで、使用者が、キーボード３を操作し
て、図４の示すように領域Ｃ１を多角形で設定すると
（ステップＳ３）、領域Ｃ１内の分布データｇ（ｘ，
ｙ）の統計学的パラメータつまり平均μx，μyと、分散
σx 2、σy 2と、共分散σxyが抽出部４２により抽出され
る（ステップＳ４）。
て、図４の示すように領域Ｃ１を多角形で設定すると
（ステップＳ３）、領域Ｃ１内の分布データｇ（ｘ，
ｙ）の統計学的パラメータつまり平均μx，μyと、分散
σx 2、σy 2と、共分散σxyが抽出部４２により抽出され
る（ステップＳ４）。
【００２５】ところで一般に、２次元正規分布の関数ｆ
（ｘ，ｙ）は、
（ｘ，ｙ）は、
【数４】 で表わされる。
【００２６】そこで、近似部４３では、ｇ（ｘ，ｙ）か
ら抽出した統計学的パラメータが式（１）に代入され、
ｇ（ｘ，ｙ）の近似式が算出される（ステップＳ５）。
次に、定量化部４４において近似式ｆ（ｘ，ｙ）のｇ
（ｘ，ｙ）に対する確信度Ｖ、つまり両者の分布の重な
り具合が、次式から算出される（ステップＳ６）。
ら抽出した統計学的パラメータが式（１）に代入され、
ｇ（ｘ，ｙ）の近似式が算出される（ステップＳ５）。
次に、定量化部４４において近似式ｆ（ｘ，ｙ）のｇ
（ｘ，ｙ）に対する確信度Ｖ、つまり両者の分布の重な
り具合が、次式から算出される（ステップＳ６）。
【００２７】
【数５】 ここで、ｎは領域Ｃ１内の粒子数である。
【００２８】なお、式（２）は、ｆ（ｘ，ｙ）とｇ
（ｘ，ｙ）／ｎとが、完全に重なり合う場合にはＶ＝
１、両者が離れるほどＶは０に近づくことを示してい
る。
（ｘ，ｙ）／ｎとが、完全に重なり合う場合にはＶ＝
１、両者が離れるほどＶは０に近づくことを示してい
る。
【００２９】また、上記統計学上パラメータは、算出部
４５において形態パラメータに変換される（ステップＳ
８）。統計学的パラメータから形態パラメータへの算出
は次のようにして行なわれる。
４５において形態パラメータに変換される（ステップＳ
８）。統計学的パラメータから形態パラメータへの算出
は次のようにして行なわれる。
【００３０】つまり、近似式ｆ（ｘ，ｙ）で表わされる
２次元正規分布は、図５に示すように、（ｘ，ｙ）面上
の楕円上に分布し、楕円の中心から±１ＳＤの距離内に
ある点の集合であるとすると、分布の形態を表わす形態
パラメータとして、楕円中心、長径ａ、短径ｂ、および
主軸の傾きθが次式から算出される。
２次元正規分布は、図５に示すように、（ｘ，ｙ）面上
の楕円上に分布し、楕円の中心から±１ＳＤの距離内に
ある点の集合であるとすると、分布の形態を表わす形態
パラメータとして、楕円中心、長径ａ、短径ｂ、および
主軸の傾きθが次式から算出される。
【００３１】
【数６】 また、楕円の中心は、（μx，μy）で表わされる。
【００３２】このようにして、図４に示す領域Ｃ２，Ｃ
３についても、ステップＳ３〜Ｓ７の処理をくり返すこ
とにより、形態パラメータおよび確信度が算出される。
そして、これらの算出値は、図６に示すようにＣＲＴ５
に表示される（ステップＳ８）。
３についても、ステップＳ３〜Ｓ７の処理をくり返すこ
とにより、形態パラメータおよび確信度が算出される。
そして、これらの算出値は、図６に示すようにＣＲＴ５
に表示される（ステップＳ８）。
【００３３】なお、確信度が低い場合、例えば０．８以
下の場合は、ステップＳ３において指定領域を変更つま
り再設定することにより、より高い値を得ることも可能
である。
下の場合は、ステップＳ３において指定領域を変更つま
り再設定することにより、より高い値を得ることも可能
である。
【００３４】実施例 尿検体に赤血球を染色するための試薬（染色液）を添加
したときに、試薬反応つまり染色作用が安定するに要す
る時間（試薬反応の過渡特性）を、この発明の装置を用
いて調べた。
したときに、試薬反応つまり染色作用が安定するに要す
る時間（試薬反応の過渡特性）を、この発明の装置を用
いて調べた。
【００３５】（方法）図１において、フローサイトメー
タ６に、尿検体をセットし、染色液添加後１０秒毎に分
布データ（前方散乱光強度と側方蛍光強度）を実測す
る。
タ６に、尿検体をセットし、染色液添加後１０秒毎に分
布データ（前方散乱光強度と側方蛍光強度）を実測す
る。
【００３６】そして、各実測分布データをフローサイト
メータ６から分布データ計測装置１に取込み、表示され
るスキャッタグラムにおいて確信度が０．８以上になる
ように領域を設定した上で、順次、各実測分布データか
ら得られる長径ａ、短径ｂを表示させる。
メータ６から分布データ計測装置１に取込み、表示され
るスキャッタグラムにおいて確信度が０．８以上になる
ように領域を設定した上で、順次、各実測分布データか
ら得られる長径ａ、短径ｂを表示させる。
【００３７】（結果）長径ａと短径ｂは、図７のように
時間的に変化し、染色液の検体への添加後、３０秒程度
で染色作用が安定することがわかった。
時間的に変化し、染色液の検体への添加後、３０秒程度
で染色作用が安定することがわかった。
【００３８】
【発明の効果】この発明によれば、分布図における分布
形態を定量的に測定することができるので、分布データ
の変化の掌握や分布データの比較などを容易に行うこと
が可能となる。
形態を定量的に測定することができるので、分布データ
の変化の掌握や分布データの比較などを容易に行うこと
が可能となる。
【図１】この発明の実施形態を示すブロック図である。
【図２】この発明の実施形態の動作を示すフローチャー
トである。
トである。
【図３】この発明の実施形態におけるスキャッタグラム
の説明図である。
の説明図である。
【図４】この発明の実施形態における領域設定を示す説
明図である。
明図である。
【図５】この発明の実施形態における疑似分布データの
形態パラメータを示す説明図である。
形態パラメータを示す説明図である。
【図６】この発明の実施形態の表示例を示す説明図であ
る。
る。
【図７】実施例の測定結果を示すグラフである。
【符号の説明】 １ 分布データ計測装置 ２ 入力部 ３ キーボード ４ データ処理部 ５ ＣＲＴ ４１ 格納部 ４２ 抽出部 ４３ 近似部 ４４ 定量化部 ４５ 算出部
Claims (6)
- 【請求項１】 粒子含有試料を測定して得られた実測分
布データを入力する入力部と、入力されたデータを処理
するデータ処理部と、処理されたデータを出力する出力
部を備え、データ処理部は、入力された実測分布データ
から統計学的パラメータを抽出する抽出部と、統計学的
パラメータに基づいて実測分布データを近似式で近似す
る近似部と、前記近似式によって疑似分布データを算出
し実測分布データと比較して両者の近似度を定量化する
定量化部と、疑似分布データの分布図上における分布形
態を表わす形態パラメータを前記統計学的パラメータに
基づいて算出する算出部を備えることを特徴とする分布
データ計測装置。 - 【請求項２】 統計学的パラメータが、実測分布データ
の分布の平均、分散および共分散を含む請求項１記載の
分布データ計測装置。 - 【請求項３】 近似式が正規分布関数からなる請求項１
記載の分布データ計測装置。 - 【請求項４】 近似式が２次元正規分布関数からなる請
求項１記載の分布データ計測装置。 - 【請求項５】 近似式で算出される疑似分布データが、
２次元座標平面における楕円と、その楕円内に正規分布
する点の集合として表わされる請求項１記載の分布デー
タ計測装置。 - 【請求項６】 形態パラメータが、疑似分布データに関
する２次元座標平面の楕円の長径、短径、長軸の傾きお
よび楕円の中心座標を含む請求項５記載の分布データ計
測装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8024231A JPH09218147A (ja) | 1996-02-09 | 1996-02-09 | 分布データ計測装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8024231A JPH09218147A (ja) | 1996-02-09 | 1996-02-09 | 分布データ計測装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09218147A true JPH09218147A (ja) | 1997-08-19 |
Family
ID=12132495
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8024231A Pending JPH09218147A (ja) | 1996-02-09 | 1996-02-09 | 分布データ計測装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09218147A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002107287A (ja) * | 2000-07-24 | 2002-04-10 | Sysmex Corp | 粒子分析装置とその粒子分画方法 |
| JP2003042936A (ja) * | 2001-07-26 | 2003-02-13 | Sysmex Corp | ２次元分布図の分画方法とそれを用いた血液分析装置 |
| JP2004501358A (ja) * | 2000-05-11 | 2004-01-15 | ベクトン・ディキンソン・アンド・カンパニー | 最適な境界を有する平滑化された多角形を使用して散布図中のクラスタを識別するシステム |
| JP2006017497A (ja) * | 2004-06-30 | 2006-01-19 | Sysmex Corp | 分析装置、分析プログラム、分析方法 |
-
1996
- 1996-02-09 JP JP8024231A patent/JPH09218147A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004501358A (ja) * | 2000-05-11 | 2004-01-15 | ベクトン・ディキンソン・アンド・カンパニー | 最適な境界を有する平滑化された多角形を使用して散布図中のクラスタを識別するシステム |
| JP2002107287A (ja) * | 2000-07-24 | 2002-04-10 | Sysmex Corp | 粒子分析装置とその粒子分画方法 |
| JP2003042936A (ja) * | 2001-07-26 | 2003-02-13 | Sysmex Corp | ２次元分布図の分画方法とそれを用いた血液分析装置 |
| JP2006017497A (ja) * | 2004-06-30 | 2006-01-19 | Sysmex Corp | 分析装置、分析プログラム、分析方法 |
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