JPS6243541A - 血球粒度分布解析法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、臨床検査分野における血球粒度分布測定値の
解析法、その池ラテックス粒子、細胞粒子などの微細粒
子の粒度分布測定に応用できる解析法に関するものであ
る。

〔従来の技術〕

血球の粒度分布の測定は、測定法の困浦性、正確性の問
題で臨床検査への利用が不活発であったが、最近、シー
スフロ一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となり、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−
１８２９９号公報に示されるように、粒度分布域を四方
位変化係数で表わ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ツト法などが１吏用されていた。

〔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、分布の広がりを表示
するだけである。しかし実際には単一分布でない場きも
あり、その時は誤った情報を与えることになる。

また血小板粒度分布のカーブフィツト法は、血小板が対
数正規分布である前提に立ってフィツトしない血小板を
異常として、別方法で計測することを求めているのみで
ある。しかも血小板も対数正規分布でないものもあり、
その時は誤った情報を与えることになる。

本発明は上記の諸点に鑑みなされたもので、血球粒度分
布を正規分布または対数正規分布またはそれらの分布の
複数の重なりであると仮定して、分布の母数を推定し、
与えられた血球粒度分布の特徴抽出を行い、粒度分布の
特徴抽出パラメータをいくつか提案し、これらのパラメ
ータにより異常と思われる血球粒度分布を分類すること
が可能である血球粒度分布解析法の提供を目的とするも
のである。

また本発明は、従来の血液学的血球パラメータでは得ら
れなかった新しい血液パラメータを提供することによシ
、新たな医療情報とすることを目的としている。さらに
本発明は、従来法では内鍵であった血小板数測定におけ
る正確度および再現性の大幅な向上を可能とするもので
ある。本発明は血球粒度分布以外の粒子の粒度分布解析
にも有効に適用することができる。

〔問題点を解決するための手段および作用〕本発明の血
球粒度分布解析法は、容積に比例した血球パルスを容積
分布に変換して記憶装置に取り込み、取り込まれた粒度
分布データに含まれるノイズ成分を取り除いて平滑化（
分布のノイズなどによる細かい凹凸を平均化しスムーズ
にすること）した後、血球の粒度分布を解析するにあた
り、（ａ）　　平滑化された粒度分布の自然対数をとり
、この自然対数を微分し、 ■）適当なウィンドウ（粒度を示す横軸上の処理区間）
を設け、このウィンドウ内での微分係数の直線部分を見
付け、 （Ｃ）　　この直線部分から推定分布の平均値、標準偏
差を求め、 （ｄ）　　求められた平均値、標準偏差を正規分布式に
代入し、推定分布をノーマライズし、（ｅ）　　もとの
粒度分布と推定分布との面積差を求め、面積差が大きい
ものを異常粒度分布としてフラギング（記号の１つとし
て記憶すること）し、 （ｆ′）　　フラギングされた粒度分布から推定分布を
差し引いたものを副分布とし、 （２）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、副分布を新たに生粒度分布として
■）以下の操作を繰り返す、ことを特徴としている。

すなわち本発明は、分布解析などで用いられていたバタ
カｐヤ（Ｂｈａｔｔａｃｂａｒｙａ　）　Ｏ方法を血球
粒度分布に応用し発展させることで、与えられた血球粒
度分布の母集団を推定し、各要素分布に分離することで
各血球計数値の精度と信頼性を向上させ、さらに粒度分
布の特徴パラメータを新たに考案して新たな医療情報を
提供せんとするものである。

与えられた粒度分布が正規分布または対数正規分布また
はそれら複数の分布の重なシであると仮定すると、正規
母集団の度数の対数は放物線となることを利用したバタ
カルヤ法を適用することができる。正規分布は次式で与
えられる。

なお上式において、μは平均値、σは標準偏差ｇ（ｘ）
＝ｇｎｆ（幻とおくと、ｇ（Ｘ）はＸに関する２次式と
なる。

ｇ（幻を微分すると、ｇ’（Ｘ）は次式のようになムｇ
’（Ｘ）はＸ軸との交点がμ、傾きが−（−７）のσ １次式となるので、与えられた分布についてｇ′（Ｘ）
を求めることにより母集団の母数μ、σが推定できる。

さらに推定された正規分布ともとの分布とのマツチング
距離りを次式で定義することにより、与えられた分布の
特徴パラメータとすることかで上式において、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、本発明の方法を第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
など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、バタカルヤ法で示されるように、粒度分布の自然対
数をとり、１ｉｉＩシ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ィンドウを設定し、こ
のウィンドウ内でのｇ’（Ｘ）が最も１１線に近いとこ
ろをさがす。すなわち、粒度分布曲線の中で最も正規分
布に近いところをさがす。最も直線に近いｇ’（Ｘ）の
回帰直線式を求め、この式の傾きと切片によシ推定分布
の平均値と標準偏差を計算する。

ついで正規分布式に、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
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、もとの粒度分布が正規分布にどれだけフィツ
トしているかを定量化することができる。この値をマツ
チング距離りとする。このＤ値を粒度分布の特徴パラメ
ータとすることができる。面積差が大きい、すなわちマ
ツチング距離りが大きいということは、正規分布からか
け離れているものであるとし、異常粒度分布としてフラ
ギングする。ただし最初から粒度分布が複数の分布の重
なりであるとわかっているものについては、この限りで
ない。

フラギングされた粒度分布の副分布が、正規分布にフィ
ツトしているか否かを調べるために、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。ついでこの副分
布が、再度粒度分布推定を行うに十分な面積を持ってい
るか否かを判定する。

もし十分な面積を持っていれば、副分布を新たに生粒度
分布としてｇ’（Ｘ）の算出を行う。副分布の面噴が小
さい場合は操作を終了する。

上記処理を繰シ返すことにより、正規分布にフィツトし
ていない粒度分布をフラギングすることができるととも
に、４ｉ数分布の重なりであれば、各要素分布を推定す
ることができる。

〔実施例〕

以下、本発明の方法を市販の東亜医用電子株式会社（本
願出願人）ｉＪｌ！！Ｅ−２０００〜５０００シリーズ
で実施した結果について説明する。

赤血球（ＲＢＣ）粒度が正規分布に従うものとして、複
数分布バタカルヤ法を適用したところ、第２図に示すよ
うなタイプ（以下、タイプｌという）、第３図に示すよ
うなタイプ（以下、タイプＵという）、第４図に示すよ
うなタイプ（以下、タイプ■という）、すなわち３つの
タイプが観察された。

第２図に示すようなタイプＩは、はぼ完全な正規分布を
示している。単一分布バタカルヤ法でも完全に推定でき
る。図中の実線は与えられた粒度分布を示し、破線は推
定された正規分布を、斜めのプロット点が度数の自然対
数の差を示している。

推定された正規分布が与えられた分布に重なってしまっ
ているために、破線は見えていない。図中のＱはプロッ
ト点と回帰直線との平均距＊ｑを示している。Ｄ工ＳＴ
　ｌは推定された正規分布の赤血球数換算値を、Ｄ工Ｓ
Ｔ　２は与えられた分布より推定された正規分布を引い
た残りの部分の赤血球換算値を示している。第２図から
れかるように、Ｑおよびマツチング距離Ｄ　（ＤＥＦＦ
　）値が小さくなっている。

第３図に示すようなタイプ■は、斜めプロット点が直線
となっていない。このため推定された正規分布が与えら
れた分布にフィツトしておらず、ＤＥＦＦ値が大きくな
っている。このタイプの粒度は数多く存在し、ＤＥＦＦ
値によって容易にフラギングされる。パターンを見ると
、正規分布というより、対数正規分布に近いように思わ
れる。

第４図に示すようなタイプ■は、斜めプロット点が２つ
の直線部分を持っている。これは与えられた分布が２つ
の正規分布の和であることを示しており、図に示される
ように２つの分布がきれいに分離されている。図中のＤ
工ＳＴＩ、ＤＩＳＴ２はそれぞれの赤血球換算値を示し
ている。このタイプもタイプ■と同様にＤＥＦＦ値が大
きくなるため、容易にフラギングできる。

以上、赤血球粒度の３つのタイプについて説明したが、
特に、タイプ旺の粒度については対数正規分布の疑いが
あるため、対数正規分布推定を適用してみた。その結果
を第５図に示す。図を見ればわかるように、はぼ完全に
推定分布が与えられた分布にフィツトしている。ＤＥＦ
Ｆ値も正規分布推定に比べて約１／４〜１／６になって
いる。これは、タイプｌのＲＢＣ粒度が対数正規分布で
あることを示唆している。

ＲＢＣ粒度の中にはタイプｌに属すると思われる検体が
数多く見受けられた。タイプｌとタイプ■を区別する手
段として、正規分布推定によるＤＥＦＦ値と対数正規分
布推定によるＤＥＦＦ値を大小比較してみた。その結果
は次のとおりであった。

タイプＩに近いもの・・・・・・５２．８％タイプＩに
近いもの・・・・・・４７゜２％ト　−タ　ル　　　　
　　　　　　　・・・・・・　１００．０％このことか
ら、タイプｌとタイプ短の検体はほぼ同数あるものと推
定される。これまで、ＲＢＣ粒度は正規分布に近いもの
と考えてきたが、ここに至って、考え方を変えざるを得
ない。タイプｌとタイプ■に分かれる理由が何であるか
は不明であるが、これが検体固有のものなのか、測定原
理もしくは測定方法に由来しているものなのかを究明す
る必要があると考えられる。参考として、すべてのＲＢ
Ｃ粒度に対して正規分布推定と対数正規分布推定を行い
、そのＤＥＦＦ値の分布を調べた、その結果を第６図、
第７図に示す。すなわち、第６図は正規分布自動バタカ
ルヤ法による赤血球のＤＥＦＦの分布を示している。な
おウィンドウ＝５、ｎ（標本数）：２．１８５１７）場
合である。ＤＥＦＦ≧６０を異常とすると、異常検体比
率は１６％となり、ＤＥＦＦ≧１００を異常とすると、
異常検体比率は６．５％となっている。第７図は対数正
規分布自動バタカ）Ｖヤ法によるＤＥＦＦの分布を示し
ている。なおウィンドウ：５、ｎ　：　２．１８５の場
合である。ＤＥＦＦ≧６０を異常とすると、異常検体比
率は２０％となり、ＤＥＦＦ≧１００を異常とすると、
異常検体比率は６．９％となっている。

第６図、第・７図から明らかなように、いずれの分布も
きれいな対数分布を示しており、ＤＥＦＦ値の絶対値も
ほぼ同じである。これにより、ＲＢＣ粒度については正
規分布推定もしくは対数正規分布推定のどちらを用いて
もさしつかえないとの結論に達した。

以上のことから、ＲＢＣ粒度分布の分類フラギング方法
としては、次の手順を用いるのが良いであろう。まず、
正規分布推定を行い、ＤＥＦＦ値が小さいものをタイプ
Ｉとする。次に、対数正規分布推定を行い、ＤＥＦＦ値
が小さいものをタイプ■とする。そして、どちらの推定
法でもＤＥＦＦ値が大きいものを複数分布の重なりであ
るとしてタイプ■に分類するのである。

タイプ■に属する分布は、第４図に示した例のように、
はぼ同じ面積をしめる２つの正規分布の和となっている
ものがほとんどである。これは、２種類の赤血球が混じ
り合っているものと考えるのが自然であろう。

また血小板（ＰＬ　Ｔ　）粒度分布が対数正規分布に従
うものとして膜数分布バタカルヤ法を適用したところ、
正常検体と思われるＰＬＴ粒度分布検体では、はぼ完全
に対数正規分布にフィツトしていることが判明した。第
８図にその解析例を示す。

第８図では、与えられた粒度は実線で、推定された対数
正規分布は破線で、バタカルヤ法による度数の自然対数
の差が斜めプロットで示されている。実線と破線がほと
んど重なっており、ＤＥＦＦも小さな値となっているこ
とから、与えられた分布は対数正規分布であると断定し
てよいと考えられる。斜めプロット点も右側のみだれを
除くとほぼ直、腺となっているため、数学的にもこの仮
定は正しいものであると考えられる。

次に、ＰＬＴ粒度分布が対数正規分布であるという仮定
のもとで、多くのＰＬＴ粒度分布を解析したところ、対
数正規分布にフィツトしない検体が見られたので、その
例を次の（１）〜（３）に記載する。分類のパラメータ
としては、ＤＥＦＦ値を使用した。

（１）小赤血球のかぶりが認められる側車赤血球のかぶ
りがあるため、ＤＥＦＦ値が見かけ上大きくなったもの
と考えられるＰＬＴ粒度分布の解析例を第９図に示す。

図を見れば明らかなように、ＰＬＴ粒度分布域とＲＢＣ
粒度分布域が大きく重なっていることがわかる。図中に
示されたウィンドウの位置ではＲＢＣ粒度の影響がない
と仮定すれば、破線で示された推定対数正規分布がＰＬ
Ｔの粒度分布を示していることになる。この分布の面積
を計算することにより、推定のＰＬＴ値が計算できる。

この値はＰＬＴとＲＢＣをカーソルにて分離して得られ
たＰＬＴ値よりも信頼性が高いものと考えられる。特に
、第９図に示しｆｃＰＬＴ値５万といった低値の検体に
ついては、この差の影響は大きい。

（２）血小板（ＰＬＴ）凝集の疑いのある例ＰＬＴの２
〜３個の凝集のためと思われる粒度のみだれが認められ
るＰＬＴ粒度分布の解析例を第１０図に示す。これらの
分布についても、ＤＥＦＦ値は正常であると思われるも
のに対して数倍〜２０倍にもなるので、フラギングは容
易である。

（３）血小板（ＰＬＴ）低値の信頼性の例ＰＬＴ値が数
千〜致方の検体では、電気的ノイズや気泡、ゴーストな
どの影響が大きくなり、正確度と再現性が低下する。こ
のような粒度分布で、主分布のＭＤＲがウィンドウの幅
以上ある粒度分布であれば、主分布は再現性よく推定で
きる。そして、ＰＬＴ粒度分布が対数正規分布であると
いう仮定が正しければ、推定したＰＬＴ値はより真値に
近いものとなるであろう。

第１１図に、ＰＬＴ低値の粒度分布についての解析例を
示す。ＰＬＴが低値の粒度分布ではほとんど谷らしい谷
が出なくなり、カーソルによる分離は困矯であることが
わかる。今回の推定法では、ＰＬＴ粒度分布の立ち上が
りカーブを利用して、対数正規分布をきれいに推定して
いる。

以上、ＰＬＴ粒度についての解析結果を説明した。

パラメータとして使用したＤＥＦＦ値は、ＰＬＴ粒度異
常を発見する上で有効なものであることがわかった。フ
ラギングに使用するにあたって、ＤＥＦＦ値がどのよう
な分布を示しているかを調査した結果を第１２図に示す
。すなわち第１２図は対数正規分布自動バタカルヤ法に
よるＰＬＴのＤＥＦＦの分布を示している。なおウィン
ドウ：　５、ｎ　：２．１８５の場合である。ＤＥＦＦ
≧１５０を異常とすると、異常検体比率は１３％となり
、ＤＥＦＦ≧２００を異常とすると、異常検体比率は６
．２％となっている。

ＰＬＴ粒度分布に対するＤＥＦＦ値の分布は、ＲＢＣの
それに対して分布域がかなり広く絶対値も大きい。これ
は、ＰＬＴ粒度分布が他の粒子の影響を受けやすいこと
を示している。特に、小赤血球や血小板凝集粒子による
ものが大きい。またベスマン博士（Ｄｒ、　Ｂｅｓｓｍ
ａｎ　）の言う血球破片（Ｄｅ’ｂｒｉｓ　）の影響も
無視できない。

〔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）正常と思われる赤血球粒度分布を完全に正規分布
推定することができ、かつ正常と思われる血小板粒度分
布を完全に対数正規分布推定することができる。

（２）赤血球粒度分布を正規分布と仮定すると、異常粒
度分布を容易にフラギングすることができ、かつ血小板
粒度分布を対数正規分布と仮定すると、異常粒度分布を
容易にフラギングすることができる。

（３）各血球粒度分布を要素分布に分離し、その構成比
率を正しく推定することができる。そして中でも血小板
計数の低値推計（計測）に重要な意義を有する。

（ｄ）血小板粒度分布における他の粒子の影響を除去す
ることが可能となる。

（５）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、症例検
討で充分好結論が得られることが予測される。

（６）　　血球計数値の精度と信頼性を大幅に向上させ
ることができる。

（７）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充分応用できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の血球粒度分布解析法の一例を示すフロ
ーチャート、第２図〜第１２図は実施例におけるグラフ
で、第２図〜第４図は赤血球（ｍｃ）粒度解析例を示す
グラフ、第５図は赤血球粒度の対数正規分布推定の解析
例を示すグラフ、第６図は正規分布推定によるマツチン
グ距離ＤＥＦＦ値の分布例を示すグラフ、第７図は対数
正規分布推定によるマツチング距ｉ　ＤＥＦＦ　［の分
布例を示すグラフ、第８図は血小板（ＰＬＴ）粒度分布
解析例を示すグラフ、第９図は小赤血球のかぶりがある
ＰＬＴ粒度の解析例を示すグラフ、第１０図はＰＬＴ凝
集の疑いがあるＰＬＴ粒度の解析例を示すグラフ、第１
１図はＰＬＴ低値の解析例を示すグラフ、第１２図は対
数正規分布推定におけるマツチング距離ＤＥＦＦ値の分
布例を示すグラフである。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １　容積に比例した血球パルスを粒度分布に変換して記
   憶装置に取り込み、取り込まれた粒度分布データに含ま
   れるノイズ成分を取り除いて平滑化した後、血球の粒度
   分布を解析するにあたり、 （ａ）平滑化された粒度分布の自然対数をとり、この自
   然対数を微分し、 （ｂ）適当なウィンドウを設け、このウィンドウ内での
   微分係数の直線部分を見付け、 （ｃ）この直線部分から推定分布の平均値、標準偏差を
   求め、 （ｄ）求められた平均値、標準偏差を正規分布式に代入
   し、推定分布をノーマライズし、 （ｅ）もとの粒度分布と推定分布との面積差を求め、面
   積差が大きいものを異常粒度分布としてフラギングし、 （ｆ）フラギングされた粒度分布から推定分布を差し引
   いたものを副分布とし、 （ｇ）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、副分布を新たに生粒度分布として
   （ａ）以下の操作を繰り返す、ことを特徴とする血球粒
   度分布解析法。