(57)【要約】【課題】  様々な場面で採血管の自動判別を行うことができる自動採血管判別装置を提供すること、並びに、該自動採血管判別装置を用いた採血管照合装置、自動採血管判別装置用教師データ取得機能を備えた自動採血管準備装置及び採血管照合装置を備えた自動採血管準備装置を提供すること。【解決手段】  対象となる採血管を撮影する画像入力手段、撮影した画像から対象となる採血管画像データを抽出する画像処理手段、採血管画像データを入力値として、採血管の外観に関する外観特徴を出力するように学習した外観判定ＡＩプログラムと、採血管画像データを入力値として、採血管の状態に関する状態特徴を出力するように学習した状態判定用ＡＩプログラムと、  前記画像処理手段で抽出した採血管画像データを入力値として、前記特徴判定用ＡＩプログラム及び前記状態判定用ＡＩプログラムから出力された外観特徴及び状態特徴に基づいて採血管の外観及び状態を判別する判別手段とを備えていることを特徴とする。【選択図】図１
2020180973.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象となる採血管を撮影する画像入力手段、
撮影した画像から対象となる採血管画像データを抽出する画像処理手段、
採血管画像データを入力値として、採血管の外観に関する外観特徴を出力するように学習した外観判定ＡＩプログラムと、
採血管画像データを入力値として、採血管の状態に関する状態特徴を出力するように学習した状態判定用ＡＩプログラムと、
前記画像処理手段で抽出した採血管画像データを入力値として、前記特徴判定用ＡＩプログラム及び前記状態判定用ＡＩプログラムから出力された外観特徴及び状態特徴に基づいて採血管の外観及び状態を判別する判別手段と
を備えていることを特徴とする自動採血管判別装置。
【請求項２】
前記採血管の外観に関する外観特徴が、キャップ形状、管長及び管径、分離剤有無、キャップ色の中の少なくとも一つである
ことを特徴とする請求項１に記載の自動採血管判別装置。
【請求項３】
前記採血管の状態に関する状態特徴が、血液の有無、ラベル貼付けの有無及び採血管の方向の中の少なくとも一つである
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の自動採血管判別装置。
【請求項４】
前記画像入力手段が、採血管をその長手方向軸線を中心に回転させながら、複数の角度で採血管の外観を撮影し、
前記画像処理手段が、撮影した各画像から対象となる採血管画像データを抽出すると共に、同じ採血管の画像を紐づけし、
前記判定手段が、紐づけされた採血管画像から取得した外観特徴及び状態特徴に基づいて採血管の外観及び状態を判断する
ように構成されている
ことを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の自動採血管判別装置。
【請求項５】
請求項１〜４の何れか一項に記載の自動採血管判別装置と、
前記自動採血管判別装置で判別した採血管の外観及び状態を、当該採血管に対応する患者の検査に必要な採血管に関する照合元情報と照合する照合手段と
を備えていることを特徴とする採血管照合装置。
【請求項６】
自動採血管判別装置の画像処理手段で抽出した採血管画像における識別ラベルから画像認識及び／又は文字認識により、照合元情報に関連付けされた識別情報を抽出する識別情報抽出手段を備え、
前記識別情報抽出手段により抽出した検体情報に基づいて、前記照合手段が、前記自動採血管判別装置で判別した採血管の外観及び状態を、当該採血管に対応する患者の検査に必要な採血管に関する照合元情報と照合する
ことを特徴とする請求項５に記載の採血管照合装置。
【請求項７】
採血管に貼り付けられた識別ラベルから、採血管に対応する患者の識別情報を読み出す識別情報読み出し手段を備え、
前記識別情報読み出し手段により読み出した識別情報に基づいて、前記照合手段が、前記自動採血管判別装置で判別した採血管の外観及び状態を、当該採血管に対応する患者の検査に必要な採血管に関する照合元情報と照合する
ことを特徴とする請求項５又は６に記載の採血管照合装置。
【請求項８】
前記読み出し手段が、バーコードリーダ及び／又はＲＦＩＤリーダーである
ことを特徴とする請求項７に記載の採血管照合装置。
【請求項９】
少なくとも一種類の採血管を収容する採血管収容部を少なくとも二つ備え、
検査オーダー情報に基づいて、前記採血管収容部から患者の検査に必要な採血管を選択して取り出し、取り出した採血管を識別ラベル貼付手段に移送する採血管移送手段と、
取り出した採血管に対応する患者に関する検体情報を、バーコードの形態でラベルに印字するか、又は、ラベルに設けられた無線タグに記憶させて識別ラベルを形成し、該識別ラベルを採血管に貼り付ける識別ラベル貼付手段と、
識別ラベル貼付後の採血管を、患者単位で収容部材に収容させる採血管回収手段と
を備えた自動採血管準備装置において、
前記採血管移送手段及び／又は採血管回収手段に設けられた採血管の外観を撮影する撮影手段と、該撮影手段で撮影した採血管画像と当該採血管の種類に関する情報とを関連付けして記憶する記憶手段とを備えた教師データ取得装置を設けた
ことを特徴とする自動採血管準備装置。
【請求項１０】
前記自動採血管準備装置が、さらに、
採血管移送手段で移送中の採血管の管径及び管長を機械的に測定する管径及び管長測定装置と、
前記管径及び管長測定装置の測定結果と、検査オーダー情報とを照合して、移送中の採血管が検査オーダー情報に合致しているか否かを照合する照合手段を備え、
前記照合手段による照合の結果、移送中の採血管が検査オーダー情報に合致している場合のみ、前記教師データ取得装置で、教師データを取得するように構成されている
ことを特徴とする請求項９に記載の自動採血管準備装置。
【請求項１１】
前記自動採血管準備装置が、さらに、
採血管移送手段で移送中の採血管のキャップ色及び／又は分離剤の有無を取得する装置を備え、
前記照合手段が、取得したキャップ色及び／又は分離剤の有無に関する情報と、検査オーダー情報とを照合して、移送中の採血管が検査オーダー情報に合致しているか否かを照合するように構成されている
ことを特徴とする請求項１０に記載の自動採血管準備装置。
【請求項１２】
前記自動採血管準備装置が、さらに、
採血管移送手段で移送中の採血管の方向を検知する方向検知手段を備え、
前記方向検知手段において方向検知が成功した場合のみ、前記教師データ取得装置で、教師データを取得するように構成されている
ことを特徴とする請求項９〜１１の何れか一項に記載の自動採血管準備装置。
【請求項１３】
前記記憶手段が、採血管の種類に関する情報に加えて、状態に関する情報を、前記採血管画像と関連付けして記憶する
ことを特徴とする請求項９〜１１の何れか一項に記載の自動採血管準備装置。
【請求項１４】
前記撮影手段が、移送中の採血管を、その長手方向軸線を中心に回転させながら、複数の角度で採血管の外観を撮影するように構成されている
ことを特徴とする請求項９〜１２の何れか一項に記載の自動採血管準備装置。
【請求項１５】
少なくとも一種類の採血管を収容する採血管収容部を少なくとも二つ備え、
検査オーダー情報に基づいて、前記採血管収容部から患者の検査に必要な採血管を選択して取り出し、取り出した採血管を識別ラベル貼付手段に移送する採血管移送手段と、
取り出した採血管に対応する患者に関する検体情報を、バーコードの形態でラベルに印字するか、又は、ラベルに設けられた無線タグに記憶させて識別ラベルを形成し、該識別ラベルを採血管に貼り付ける識別ラベル貼付手段と、
識別ラベル貼付後の採血管を、患者単位で収容部材に収容させる採血管回収手段と
を備えた自動採血管準備装置において、
前記採血管移送手段に、請求項５に記載の採血管照合装置を設け、
前記採血管照合装置に設けられた自動採血管判別装置で、識別ラベル貼付前の採血管の外観及び状態を判別し、判別結果と、当該採血管に対応する患者の検査に必要な採血管に関する照合元情報と照合し、照合結果が一致した場合のみ当該採血管に識別ラベル貼付処理を行い、照合結果が不一致の場合には当該採血管をエラー採血管として識別ラベルの貼付処理を行わないように構成した
ことを特徴とする自動採血管準備装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＡＩプログラムを用いて採血管を自動的に判別することができる自動採血管判別装置、該自動採血管判別装置を用いた採血管照合装置、自動採血管判別装置用の教師データ取得装置を備えた自動採血管準備装置、及び該採血管照合装置を備えた自動採血管準備装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
患者の診断を行った医師は、その患者に対して何等かの血液検査が必要と判断した場合、検査内容に応じた採血指示を出す。
医師から採血指示が出されると、
検査内容に応じて、採血に必要な試験管の種類及び採血量が決められ、
ストックされている複数種類の採血管の中から患者の検査に必要な採血管を選択して取り出すと共に、
その患者に対応する検体情報等の識別情報を印字した識別ラベルを作成して取り出した採血管に貼り付け、
検査に必要な数と種類のラベル付き採血管を作成し、
ラベル付き採血管を患者単位でトレイ等に収容する採血前準備が行われ、
準備された採血管が採血者に受け渡される。
これは医師からの採血指示だけに限らず、例えば、健康診断等でも同様の採血前準備が行われる。
採血者は、準備されたトレイの中に入れられた採血管を使って、その採血指示に対応する患者から採血を行う。この採血時に、準備された採血管が、その患者の検査に対応しているものか否かの照合が行われる。
採血は、採血室の他、病棟等でも行われる。
採血後の採血管は、採血室又は病棟から検査室に集められ、
検査室で検査項目毎に仕分けられ、
各検査項目に対応する分析装置に送られる。
採血済み採血管を採血室や病棟から検査室に送る過程でも、正しい数と種類の採血管が運ばれているか照合を行うことが望ましく、また、検査室で検査項目毎に仕分ける際にも正しい数と種類の採血管があるか否か、そして、正しく仕分けがされているかを照合することが望ましい。
次いで、分析装置では、採血管を開栓して、中の血液を、直接、又は分注等を介して取出して、血液の成分の分析を行う。分析装置における採血管の開栓時、分注時及び血液取り出し時にも採血管の種類や数及び対応する患者の照合をすることが望ましい。
さらに、分析装置における分析後、残った採血管は一定期間保管庫に保管されるが、この保管時にも、採血管の種類や数及び対応する患者の照合をすることが望ましい。
上記したように、採血管は、採血を行う前から、採血中、採血後、検査前及び検査後の様々な場面で、その数や種類及び対応する患者を照合することが望まれている。
上記した照合を行うために、採血管に、識別情報をバーコード等で印字した識別ラベルを貼り付けたり、又は、無線タグを備えたラベルに、識別情報を記憶させて採血管に貼り付けたりすることが提案されている（特許文献１及び２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第3070522号公報
【特許文献２】特開2004-347376号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記した従来の方法は、採血管に貼り付けられた識別ラベルにバーコード等の形態で印字された識別情報又は識別ラベルに設けられた無線タグに記憶された識別情報に基づいて、採血管の種類や数及び対応する患者を照合するものであり、厳密に言うと、採血管そのものが照合されているのではなく、採血管に貼り付けられている識別ラベルから読み取れる識別情報が照合されているものである。
このため、識別情報をバーコード等の形態で識別ラベルに印字する装置や無線タグ付きラベルに識別情報を記憶させる装置を持たない施設では、照合を行うことができないという問題がある。
また、識別情報をバーコード等の形態で識別ラベルに印字する装置や無線タグ付きラベルに識別情報を記憶させる装置を有する施設であっても、場合によっては、患者氏名等を手書きした識別ラベルを採血管に貼り付けて採血を行うこともある。このような場合も、その採血管の照合を行うことはできない。
発明者等は、上記した従来の問題点に鑑みて、どのような施設においても、採血前準備、採血、回収、分析及び保管の様々な場面で簡単に採血管の自動判別を行うことができるようにする必要がある点に着目をして、鋭意研究を続け、発明を完成するに至った。
本発明は、従来の問題点を解決し、様々な場面で採血管の自動判別を行うことができる自動採血管判別装置を提供すること、並びに、該自動採血管判別装置を用いた採血管照合装置、自動採血管判別装置用教師データ取得機能を備えた自動採血管準備装置及び該採血管照合装置を備えた自動採血管準備装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記した目的を達成するために、本発明に係る自動採血管判別装置は、
対象となる採血管を撮影する画像入力手段、
撮影した画像から対象となる採血管画像データを抽出する画像処理手段、
採血管画像データを入力値として、採血管の外観に関する外観特徴を出力するように学習した外観判定ＡＩプログラムと、
採血管画像データを入力値として、採血管の状態に関する状態特徴を出力するように学習した状態判定用ＡＩプログラムと、
前記画像処理手段で抽出した採血管画像データを入力値として、前記特徴判定用ＡＩプログラム及び前記状態判定用ＡＩプログラムから出力された外観特徴及び状態特徴に基づいて採血管の外観及び状態を判別する判別手段と
を備えていることを特徴とする。
前記採血管の外観に関する外観特徴は、キャップ形状、管長及び管径、分離剤有無、キャップ色の中の少なくとも一つであり得る。
前記採血管の状態に関する状態特徴は、血液の有無、ラベル貼付けの有無及び採血管の方向の少なくとも一つであり得る。
また、本発明に係る採血管照合装置は、上記した自動採血管判別装置と、前記自動採血管判別装置で判別した採血管の外観及び状態を、当該採血管に対応する患者の検査に必要な採血管に関する照合元情報と照合する照合手段とを備えていることを特徴とする。
また、採血管照合装置は、自動採血管判別装置の画像処理手段で抽出した採血管画像における識別ラベルから画像認識及び／又は文字認識により、照合元情報に関連付けされた識別情報を抽出する識別情報抽出手段を備えることができ、この場合、前記識別情報抽出手段により抽出した識別情報に基づいて、前記照合手段が、前記自動採血管判別装置で判別した採血管の外観及び状態を、当該採血管に対応する患者の検査に必要な採血管に関する照合元情報と照合するように構成され得る。
さらに、採血管照合装置は、採血管に貼り付けられた識別ラベルから、採血管に対応する患者の識別情報を読み出す識別情報読み出し手段を有することができ、この場合、前記識別情報読み出し手段により読み出した識別情報に基づいて、前記照合手段が、前記自動採血管判別装置で判別した採血管の外観及び状態を、当該採血管に対応する患者の検査に必要な採血管に関する照合元情報と照合するように構成され得る。前記読み出し手段は、例えば、バーコードリーダ及び／又はＲＦＩＤリーダーであり得る。
また、本発明に係る教師データ取得装置を備えた自動採血管準備装置は、
少なくとも一種類の採血管を収容する採血管収容部を少なくとも二つ備え、
検査オーダー情報に基づいて、前記採血管収容部から患者の検査に必要な採血管を選択して取り出し、取り出した採血管を識別ラベル貼付手段に移送する採血管移送手段と、
取り出した採血管に対応する患者に関する検体情報を、バーコードの形態でラベルに印字するか、又は、ラベルに設けられた無線タグに記憶させて識別ラベルを形成し、該識別ラベルを採血管に貼り付ける識別ラベル貼付手段と、
識別ラベル貼付後の採血管を、患者単位で収容部材に収容させる採血管回収手段と
を備えた自動採血管準備装置において、
前記採血管移送手段及び／又は採血管回収手段に設けられた採血管の外観を撮影する撮影手段と、該撮影手段で撮影した採血管画像と当該採血管の種類に関する情報とを関連付けして記憶する記憶手段とを備えた教師データ取得装置を設けた
ことを特徴とする。
また、前記自動採血管準備装置は、さらに、採血管移送手段で移送中の採血管の管径及び管長を機械的に測定する管径及び管長測定装置と、  前記管径及び管長測定装置の測定結果と、検査オーダー情報とを照合して、移送中の採血管が検査オーダー情報に合致しているか否かを照合する照合手段とを有することができ、この場合、前記照合手段による照合の結果、移送中の採血管が検査オーダー情報に合致している場合のみ、前記教師データ取得装置で、教師データを取得するように構成され得る。
前記撮影手段は、好ましくは、移送中の採血管を、その長手方向軸線を中心に回転させながら、複数の角度で採血管の外観を撮影するように構成され得る。
さらにまた、前記採血管自動準備装置は、採血管移送手段で移送中の採血管の方向を検知する方向検知手段を有することができ、この場合、方向検知手段で方向検知が成功した場合のみ、前記教師データ取得装置で、教師データを取得するように構成され得る。
また、本発明に係る採血管照合装置を備えた自動採血管準備装置は、
少なくとも一種類の採血管を収容する採血管収容部を少なくとも二つ備え、
検査オーダー情報に基づいて、前記採血管収容部から患者の検査に必要な採血管を選択して取り出し、取り出した採血管を識別ラベル貼付手段に移送する採血管移送手段と、
取り出した採血管に対応する患者に関する検体情報を、バーコードの形態でラベルに印字するか、又は、ラベルに設けられた無線タグに記憶させて識別ラベルを形成し、該識別ラベルを採血管に貼り付ける識別ラベル貼付手段と、
識別ラベル貼付後の採血管を、患者単位で収容部材に収容させる採血管回収手段と
を備えた自動採血管準備装置において、
前記採血管移送手段に、前記採血管照合装置を設け、
前記採血管照合装置に設けられた自動採血管判別装置で、識別ラベル貼付前の採血管の外観及び状態を判別し、判別結果と、当該採血管に対応する患者の検査に必要な採血管に関する照合元情報と照合し、照合結果が一致した場合のみ当該採血管に識別ラベル貼付処理を行い、照合結果が不一致の場合には当該採血管をエラー採血管として識別ラベルの貼付処理を行わないように構成され得る。
【発明の効果】
【０００６】
本発明に係る自動採血管判別装置は、
対象となる採血管を撮影する画像入力手段、
撮影した画像から対象となる採血管画像データを抽出する画像処理手段、
採血管画像データを入力値として、採血管の外観に関する外観特徴を出力するように学習した外観判定ＡＩプログラムと、
採血管画像データを入力値として、採血管の状態に関する状態特徴を出力するように学習した状態判定用ＡＩプログラムと、
前記画像処理手段で抽出した採血管画像データを入力値として、前記特徴判定用ＡＩプログラム及び前記状態判定用ＡＩプログラムから出力された外観特徴及び状態特徴に基づいて採血管の外観及び状態を判別する判別手段と
を備えているので、
複数の採血管の外観及び状態を同時に判別することが可能である。このように、採血管の外観に加えて採血管の状態を自動判別することで、例えば、採血管の準備段階、採血前、採血後、検査室への搬入時、病棟への搬入時等、様々な場面で採血管を容易に判別することができるようになり、結果として、判別結果に基づいて採血管の照合をすることができるようになり、採血管間違い、採血忘れ、採血管紛失等の様々な問題を解消することが可能になる。
また、本発明に係る採血管照合装置は、上記した自動採血管判別装置と、前記自動採血管判別装置で判別した採血管の外観及び状態を、当該採血管に対応する患者の検査に必要な採血管に関する照合元情報と照合する照合手段とを備えているので、様々な場面で採血管の照合をすることができるようになり、採血管間違い、採血忘れ、採血管紛失等の様々な問題を解消することが可能になる。
また、本発明に係る教師データ取得装置を備えた自動採血管準備装置は、
少なくとも一種類の採血管を収容する採血管収容部を少なくとも二つ備え、
検査オーダー情報に基づいて、前記採血管収容部から患者の検査に必要な採血管を選択して取り出し、取り出した採血管を識別ラベル貼付手段に移送する採血管移送手段と、
取り出した採血管に対応する患者に関する検体情報を、バーコードの形態でラベルに印字するか、又は、ラベルに設けられた無線タグに記憶させて識別ラベルを形成し、該識別ラベルを採血管に貼り付ける識別ラベル貼付手段と、
識別ラベル貼付後の採血管を、患者単位で収容部材に収容させる採血管回収手段と
を備えた自動採血管準備装置において、
前記採血管移送手段及び／又は採血管回収手段に設けられた採血管の外観を撮影する撮影手段と、該撮影手段で撮影した採血管画像と当該採血管の外観に関する情報とを関連付けして記憶する記憶手段とを備えた教師データ取得装置を設けているので、
採血管判別装置を使用する施設に適した採血管に関する教師データを優先的に取得することが可能になり、結果として、採血管判別装置を使用する施設に合わせて効率よく学習させることが可能になる。
さらにまた、本発明に係る採血管照合装置を備えた自動採血管準備装置は、
少なくとも一種類の採血管を収容する採血管収容部を少なくとも二つ備え、
検査オーダー情報に基づいて、前記採血管収容部から患者の検査に必要な採血管を選択して取り出し、取り出した採血管を識別ラベル貼付手段に移送する採血管移送手段と、
取り出した採血管に対応する患者に関する検体情報を、バーコードの形態でラベルに印字するか、又は、ラベルに設けられた無線タグに記憶させて識別ラベルを形成し、該識別ラベルを採血管に貼り付ける識別ラベル貼付手段と、
識別ラベル貼付後の採血管を、患者単位で収容部材に収容させる採血管回収手段と
を備えた自動採血管準備装置において、
前記採血管移送手段に、前記採血管照合装置を設け、
前記採血管照合装置に設けられた自動採血管判別装置で、識別ラベル貼付前の採血管の外観及び状態を判別し、判別結果と、当該採血管に対応する患者の検査に必要な採血管に関する照合元情報と照合し、照合結果が一致した場合のみ当該採血管に識別ラベル貼付処理を行い、照合結果が不一致の場合には当該採血管をエラー採血管として識別ラベルの貼付処理を行わないように構成されていいるので、従来用いられていた、機械的な管径管長測定手段や方向検知手段を設けることなく、ラベル貼付前に採血管の照合をすることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】自動採血管判別装置の概略ブロック図を示している。
【図２ａ】採血管収容容器の概略平面図である。
【図２ｂ】図２ａにおけるA-A断面図を示している。
【図３】図３ａは複数の角度で撮影された採血管画像であり、図３ｂは切り出された後の画像を採血管毎に紐づけした状態を概念的に示す図である。
【図４】ＡＩプログラム部を構成するニューラルネットワークの原理を説明する概念図である。
【図５】学習用に用いられる外観特徴Ｃ１及び状態特徴Ｃ２の一覧を示している。
【図６】学習に使用される評価値算出方法の一例を示す図である。
【図７】学習用データ（教師データ）の一覧を示す図である。
【図８】評価用データの一覧を示す図である。
【図９】採血管照合装置の一実施例を示す概略ブロック図である。
【図１０】採血管照合装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１１】外来採血に採血管照合装置を使用した場合の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１２】病棟採血に採血管照合装置を使用した場合の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１３】教師データ取得装置を備えた自動採血管準備装置の構造を概略的に示す正面図である。
【図１４】図１３の概略Ｂ−Ｂ断面図である。
【図１５】（ａ）は管径管長測定手段９０の構成を概略的に示す背面図（図１４における右側から見た図）であり、（ｂ）は管径管長測定手段９０の構成を概略的に示す右側面図である。
【図１６】上下及び左右が下辺部材６６（ラック）及び上辺部材９２並びに左辺部材９３及び右辺部材９４で挟まれた採血管を示す図である。
【図１７】左右一対の方向検知手段の構造を概略的に示す図であり、（ａ）は方向検知手段の動作前の状態を示しており、（ｂ）は採血管のキャップが右側にある状態で方向検知手段が動作した状態を示す図であり、（ｃ）は採血管のキャップが左側にある状態で方向検知手段が動作した状態を示す図である。
【図１８】自動採血管判別装置及び採血管照合装置を備えた自動採血管準備装置の構造を概略的に示す図１４に対応する概略断面図である。
【図１９】図１８に示した自動採血管準備装置に設けられた採血管照合装置の一実施例を示す概略ブロック図である。
【図２０】ラック型採血管収容容器を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、添付図面に示した一実施例を参照して、本発明に係る自動採血管判別装置の実施の形態について説明していく。
図１は、本発明に係る自動採血管判別装置の構成を示す概略ブロック図を示している。
図面に示すように、この自動採血管判別装置１は、
判別すべき採血管の画像を入力する画像入力手段３と、
入力した画像を後述するＡＩ制御部に入力する画像データに加工する画像処理部５と、
該画像処理部５からの出力を入力値として、採血管の外観特徴Ｃ１及び採血管の状態特徴Ｃ２を出力するＡＩ制御部７と、
ＡＩ制御部７の出力に基づいて採血管を判別する判別部９と、
判別部９の判別結果を出力する出力手段１１と
を備えている。
【０００９】
画像入力手段３は、判別すべき採血管を撮影するカメラ等の撮影手段で構成され得るが、撮影手段に限定されるものではなく、例えば、予め取得した画像データを入力するように構成してもよい。
画像処理部５は、画像入力手段３から入力した画像から、判定すべき採血管の画像を自動的に切り出すように構成されている。
具体的には、例えば、カメラ等で採血管を撮影する際に、ＡＩ制御部７へ入力する画像として切り出すべき範囲を特定するマークを備えた容器に採血管を収容し、前記マークを含むように撮影範囲を設定したカメラで採血管を収容した容器を撮影した後、前記マークに基づいて、判別すべき採血管を含む容器の一部の画像を切り出すように構成され得る。また、別の実施例では、例えば、採血管を収容した容器とカメラの位置とを固定して、固定距離で採血管を収容した容器を撮影すると共に、撮影後の画像の切り出し範囲を予め決めておくことで、判別すべき採血管を含む容器の一部の画像を切り出すように構成してもよい。
画像処理部５は、必要に応じて、切り出した画像をさらに、ＡＩ制御部の入力に合わせてリサイズするように構成され得る。
図２は、撮影すべき採血管を収容する容器１５の一実施例を示す図であり、図２（ａ）は容器１５の平面図、図２（ｂ）は図２（ａ）におけるＡ−Ａ断面図を示している。
図面に示すように、この容器は、上方が解放した略矩形の箱型形状であり、その内部に、前側側壁１５ａと並行な三つのガイドプレート１９，２１及び２３が設けられている。各ガイドプレート１９，２１，２３には、採血管を入れた時に、採血管を保持可能な上向きに開放している半円形凹部１９ａ，２１ａ，２３ａが複数（この実施例では１０個）形成されており、これら半円形凹部１９ａ，２１ａ，２３ａに採血管を嵌め込むことで採血管を左右側壁１５ｃと並行に保持することができるように構成されている。
図２（ｂ）に示すように、前記ガイドプレート１９、２１、２３は徐々に低くなるように構成されており、これにより、採血管を、その栓側を上にして斜めに傾いた状態で収容することが可能になる。上記したように構成された容器１５は、図２（ａ）に示すように、各採血管が収容されるべき位置の周囲（この実施例では四隅）に、マーク１７が設けられている。
上記したように、この容器１５は、採血管を、その栓側を上にして傾けた状態で収容することができるように構成されているので、例えば、栓の前方に鏡（図示せず）を配置することにより、採血管の正面に加えて、栓の上面を撮影することが可能になる。図示実施例では示していないが、さらに、容器１５に収容された採血管をその長手方向軸線を中心として回転させるように構成されたローラ又はベルト等が設けられ得、これにより、採血管の正面を複数の角度から撮影することが可能になる。
また、上記したように、採血管を、その栓側を上にして傾けた状態で収容するように容器１５を構成することにより、例えば、採血管の中に、分離剤が入っている場合には分離剤を採血管の下方に集めることができ、また、採血管の中に血液が入っている場合も血液を採血管の下方に集めることができる。これにより、採血管を正面から撮影した時に、分離剤や血液が、採血管の正面画像に現れ、分離剤や血液の存在及び量を認識し易くなる。
【００１０】
画像入力手段３は、上記したように構成された容器１５に収容された一つ又は複数（図２では３本）の採血管の正面画像（及び必要に応じて栓画像）を、好ましくは、採血管を、その長手方向軸線を中心に回転させながら、複数回撮影して、一つの採血管に対して複数の画像を取得する。具体的には、例えば、採血管を９０°回転させながら４回撮影して、一つの採血管に対して４つの画像を取得し得る。このように構成することより、容器内での採血管の状態によって、例えば、ラベルが完全に裏側に隠れる等の問題が生じない。
画像処理部５は、取得した画像から前記マーク１７に従って、各採血管毎に画像データを切り出し、必要に応じて、具体的には、ＡＩ制御部７における入力に合わせて、切り出した画像データをリサイズする。
図３（ａ）は複数の採血管を収容した容器１５を、採血管を、その長手方向軸線を中心に回転させながら、正面から撮影した複数の画像の一例を示しており、図３（ｂ）は、図３（ａ）の画像から切り出された各採血管画像を採血管毎に紐づけした状態を概念的に示している。図３の実施例では、容器１５が３本の採血管を収容できるように構成されており、外観の異なる３本の採血管Ｔ１、Ｔ２及びＴ３が収容されている。図３の実施例では、採血管Ｔ１、Ｔ２及びＴ３を、それらの長手方向軸線を中心に９０°回転させながら、画像入力手段３によって容器１５を４回撮影し、四つの画像Ｐ１〜Ｐ４を取得している（図３（ａ））。
画像処理部５は、画像入力手段３によって取得された画像Ｐ１から各採血管Ｔ１、Ｔ２及びＴ３の画像Ｔ１（Ｐ１），Ｔ２（Ｐ１）、Ｔ３（Ｐ１）を切り出し、同様に、画像Ｐ２から各採血管Ｔ１、Ｔ２及びＴ３の画像Ｔ１（Ｐ２），Ｔ２（Ｐ２）、Ｔ３（Ｐ２）を切り出し、画像Ｐ３から各採血管Ｔ１、Ｔ２及びＴ３の画像Ｔ１（Ｐ３），Ｔ２（Ｐ３）、Ｔ３（Ｐ３）を切り出し、画像Ｐ４から各採血管Ｔ１、Ｔ２及びＴ３の画像Ｔ１（Ｐ４），Ｔ２（Ｐ４）、Ｔ３（Ｐ４）を切り出す。そして、切り出された画像は、図３（ｂ）に示すように同じ採血管毎に紐づけされてＡＩ制御部７に入力される。
尚、図３（ｂ）では、各採血管Ｔ１，Ｔ２及びＴ３について、その全体の画像を切り出してＡＩ制御部７に入力するように構成されているが、画像処理部５における画像切り出し方法は、本実施例に限定されることなく、ＡＩ制御部７における判定に適した画像であれば任意の切り出し方法でよい。具体的には、限定するものではないが、例えば、後述する採血管の状態特徴として、「採血管の方向」を用いる場合には、採血管の全体の画像よりも、長手方向半分の画像を切り出した方が有利であり得る。
【００１１】
ＡＩ制御部７は、少なくとも一つの採血管の外観に関する外観特徴Ｃ１を学習した少なくとも一つの外観判定用ＡＩプログラム部２５及び少なくとも一つの採血管の状態に関する状態特徴Ｃ２を学習した状態判定用ＡＩプログラム部２７を有する（図１）。
具体的には、この実施例では、ＡＩ制御部７は、
採血管有無Ｃ１ａ、採血管のキャップ形状Ｃ１ｂ、管長及び管径Ｃ１ｃ、分離剤有無Ｃ１ｄ、キャップの色Ｃ１ｅ及び管の種類Ｃ１ｆを、各々採血管の外観に関する外観特徴Ｃ１として学習した外観判定用ＡＩプログラム部２５ａ〜２５ｆと、
血液の有無Ｃ２ａ、ラベル貼付けの有無Ｃ２ｂ及び採血管の方向Ｃ２ｃを、各々採血管の状態に関する状態特徴Ｃ２として学習した状態判定用ＡＩプログラム部２７ａ〜２７ｃを備えている。
【００１２】
各ＡＩプログラム部２５及び２７は、入力層、少なくとも一つの中間層及び出力層を備えたニューラルネットワークから成り、画像処理部５で処理される画像に対応する、外観及び状態が既知の採血管画像を教師データとして入力し、外観特徴Ｃ１及び状態特徴Ｃ２の正解値が出力として得られるように、各層間のエッジの値を最適化することにより、外観特徴Ｃ１及び状態特徴Ｃ２が予め学習されている。
図４（ａ）は、ＡＩプログラム部を構成するニューラルネットワークの原理を説明する概念図である。
図面に示すように、入力層、中間層及び出力層毎に複数のノードを有し、上流にある層の各ノードからの出力が、その下流に位置する層の各ノードに入力される。図４（ｂ）は上流にある複数のノードと、下流にある一つのノードとの関係を表す図であり、図面に示すように、ノードＶｋｉ−１及びノードＶｉ間にはエッジ（重み付け係数）Ｗｋが付与されている。既知の複数の教師データの入力値に対して、出力層が所定の割合で正解値を出力するようになるまで、前記重み付け係数Ｗｋを調整することで、学習が行われる。
具体的には、本発明の場合、例えば、採血管のキャップ形状判定用ＡＩプログラム部２５ｂは、様々な形状のキャップが装着された、様々な寸法の採血管の画像を教師データとして入力し、出力が、正解値（即ち、教師データとして入力される採血管画像のキャップ形状）に近づくように、前記重み付け係数Ｗｋの調整が行われる。
入力層に入力される画像データは、前記したように入力層の入力に対応するように画像処理部５によってリサイズされる。即ち、例えば、入力層の入力が２５６×２５６ノード数から成る場合、画像処理部５は、切り出した採血管画像を２５６×２５６ピクセルにリサイズして、ＡＩ制御部７の入力層にリサイズ後の採血管画像を入力し、ＡＩ制御部７における各ＡＩプログラム部は、出力層の出力が、入力された採血管画像に対応する外観特徴又は状態特徴に近づくまで前記重み付け係数の調整を行うことで、外観特徴又は状態特徴を学習する。
【００１３】
以下にＡＩプログラム部の学習方法の一実施例について説明していく。
図５は、学習用に用いられる外観特徴Ｃ１及び状態特徴Ｃ２の一覧を示しており、図６は学習に使用される評価値算出方法の一例を示す図である。
図５に示すように、この実施例では、採血管の外観に関する外観特徴Ｃ１として、
採血管の有り及び採血管無しの２種類の採血管有無情報Ｃ１ａと  
フィルムキャップ、オーバーキャップ、ゴムキャップ及びその他のキャップの４種類のキャップ形状情報Ｃ１ｂと、
１１種類の管径及び管長情報Ｃ１ｃと、
分離剤有り及び分離剤なしの２種類の分離剤有無情報Ｃ１ｄと、
２０種類のキャップ色情報Ｃ１ｅと、
尿スピッツ（蓋なし）、尿スピッツ（蓋あり）、特殊容器１（赤血球沈降速度測定装置用容器）、特殊容器２（血沈検査用容器）及びその他の管から成る５種類の採血管種類情報Ｃ１ｆと
を使用し、
採血管の状態に関する状態特徴Ｃ２として、
血液有り及び血液無しの２種類の血液有無情報Ｃ２ａと、
ラベル有り及びラベル無しの２種類のラベル貼付有無情報Ｃ２ｂと、
キャップ右側及びキャップ左側（又はキャップ上側及びキャップ下側）の２種類の採血管方向情報Ｃ２ｃと
を使用する。
上記した外観特徴Ｃ１を満たす６８種類の採血管を、各々状態を変えて９パターンずつ合計６０９本用意した（尚、６８種類の採血管を９パターンずつ用意すると６１２本になるが、本実施例における学習では何れかの種類の採血管について６〜８パターンしか用意していない採血管があるため合計６０９本になっている。）。状態の変更は、具体的には、ラベル有＋血液有、ラベル有＋血液無及びラベル無＋血液無の状態の採血管においてラベル貼付け位置をずらしたり、血液量を変更したりしたものを左右（又は上下）に方向を変更することで実施した。
上記６０９本の採血管を、１０本入りの採血管収容容器に、各採血管が１０回収容されるように、ランダムに収容して１０００枚の採血管入り採血管収容容器画像を、カメラで撮影した。撮影画像の画素数は３０万画素である。
上記した１０００枚の画像から、採血管収容容器における各採血管収容位置に対応する画像（この実施例の場合は、採血管収容容器が１０本入りであるため、各画像から１０枚）を切り出し１００００枚の画像を取得し、各画像をＡＩ制御部におけるＡＩプログラムの入力ノード数に合わせて、２５６×２５６ピクセルにリサイズして教師データとした。
各外観特徴Ｃ１及び各状態特徴Ｃ２に対応する画像数（教師データ数）を図７に示す。
上記したように準備した教師データを使用して入力し、各ＡＩプログラム部２５ａ〜２５ｆ並びに２７ａ〜２７ｃの出力が、正解値に近づくように、各外観特徴Ｃ１及び各状態特徴Ｃ２について学習を行った。
図６は、学習評価値の算出方法の一実施例を示している。
上記した入力画像に対して、
真値Ａに対してＡを出力した結果をＴＰ(True Positive)とし、
真値Ａに対してｎｏｔＡを出力した結果をＦＮ(False Negative)とし、
真値ｎｏｔＡに対してＡを出力した結果をＦＰ(False Positive)とし、
真値ｎｏｔＡに対してｎｏｔＡを出力した結果をＴＮ(True Negative)として
全ての入力画像に対するデータを取得して、次式により精度(Precision)及び再現率(Recall)を求める。
Precision =  TP / TP+FP        式１
Recall = TP / TP+FN            式２
上記式１及び２から次式３を用いてＦ値を求める。
F = 2(Precision)(Recall) / Precision + Recall   式３
上記式３で得られるＦ値の値が１に近づくよう各ＡＩプログラム部のニューラルネットワークのノード間のエッジ（重み付け係数）を調整することにより学習を行った。
【００１４】
学習後のＡＩプログラム部２５ａ〜２５ｆ並びに２７ａ〜２７ｃについて検証を行った。具体的には、検証のために外観特徴Ｃ１を満たす６８種類の採血管を、各々状態を変えて１０パターンずつ合計５５８本用意した（尚、６８種類の採血管を１０パターンずつ用意すると６８０本になるが、本実施例における検証では、幾つか種類の採血管について１〜５パターン用意したため合計５５８本になっている。）。状態の変更は、具体的には、ラベル有＋血液有、ラベル有＋血液無及びラベル無＋血液無の状態の採血管においてラベル貼付け位置をずらしたり、血液量を変更したりしたものを左右（又は上下）に方向を変更することで実施した。
上記５５８本の採血管を、１０本入りの採血管収容容器に、各採血管が１回収容されるように、ランダムに収容して７６枚の採血管入り採血管収容容器画像を、カメラで撮影した。撮影画像の画素数は３０万画素である。
上記した７６枚の画像から、採血管収容容器における各採血管収容位置に対応する画像（この実施例の場合は、採血管収容容器が１０本入りであるため、各画像から１０枚）を切り出し７６０枚の画像を取得し、各画像をＡＩ制御部におけるＡＩプログラムの入力ノード数に合わせて、２５６×２５６ピクセルにリサイズして入力データとして検証を行った。
検証の結果、各外観特徴Ｃ１及び状態特徴Ｃ２について０．９５〜１のＦ値を得ることができた。
【００１５】
上記した学習済ＡＩプログラムを使用することにより、入力された画像に対して、ＡＩ制御部７における各ＡＩプログラム部２５及び２７から採血管に関して、各外観特徴及び各状態特徴の割合が出力される。
判別部９は、ＡＩ制御部７から出力される採血管に関する外観特徴Ｃ１及び状態特徴Ｃ２の割合に基づいて、信頼性判定を行った後、実際の採血管の外観及び状態を判定する。
信頼性判定は、各外観特徴及び各状態特徴について出力の割合、同一採血管に対して入力された複数の画像に対する出力間の関係、及び／又は当該自動採血管判別装置を導入する施設で使用される採血管と各外観特徴との関係に基づいて行われる。
具体的には、各外観特徴及び各状態特徴について出力の割合は、例えば、
外観判定用ＡＩプログラム２５における出力の割合についての閾値を９０％と設定し、
採血管のキャップ形状判定用ＡＩプログラム部２５ｂからの出力が、
０（フィルムキャプ）：０％
１（オーバーキャップ）：９５％
２（ゴムキャップ）：２％
３（その他）：３％
である場合に当該入力画像に対するキャップ形状判定用ＡＩプログラム部２５ｂの出力の信頼性を「あり」とする。
他方、同じ条件で採血管のキャップ形状判定用ＡＩプログラム部２５ｂからの出力が、
０（フィルムキャプ）：０％
１（オーバーキャップ）：８９％
２（ゴムキャップ）：７％
３（その他）：４％
である場合には当該入力画像に対するキャップ形状判定用ＡＩプログラム部２５ｂの出力の信頼性を「なし」とする。
また、同一採血管に対して入力された複数の画像に対する出力間の関係は、例えば、
採血管収容容器に入れた採血管を９０°回転させながら撮影した４つの画像を、同じ採血管毎に紐づけして入力することを条件とし、３つ以上の画像における出力の割合が９０％を超えていること閾値として設定し、
ラベル貼付けの有無判定用ＡＩプログラム部２７ｂにおける第一画像の出力が、
０（ラベル無）：０％
１（ラベル有）：１００％であり、
ラベル貼付けの有無判定用ＡＩプログラム部２７ｂにおける第二画像の出力が、
０（ラベル無）：０％
１（ラベル有）：１００％であり、
ラベル貼付けの有無判定用ＡＩプログラム部２７ｂにおける第三画像の出力が、
０（ラベル無）：４０％
１（ラベル有）：６０％であり、
ラベル貼付けの有無判定用ＡＩプログラム部２７ｂにおける第四画像の出力が、
０（ラベル無）：０％
１（ラベル有）：１００％である場合、
第一、第二及び第四画像における出力の割合が９０％を超えているので、当該入力画像に対するラベル貼付けの有無判定用ＡＩプログラム部２７ｂの出力の信頼性を「あり」とする。
他方、
ラベル貼付けの有無判定用ＡＩプログラム部２７ｂにおける第一画像の出力が、
０（ラベル無）：０％
１（ラベル有）：１００％であり、
ラベル貼付けの有無判定用ＡＩプログラム部２７ｂにおける第二画像の出力が、
０（ラベル無）：４０％
１（ラベル有）：６０％であり、
ラベル貼付けの有無判定用ＡＩプログラム部２７ｂにおける第三画像の出力が、
０（ラベル無）：２５％
１（ラベル有）：７５％であり、
ラベル貼付けの有無判定用ＡＩプログラム部２７ｂにおける第四画像の出力が、
０（ラベル無）：０％
１（ラベル有）：１００％である場合、
三つ以上の画像における出力の割合が９０％を超えていないので、当該入力画像に対するラベル貼付けの有無判定用ＡＩプログラム部２７ｂの出力を信頼性「なし」とする。
さらにまた、当該自動採血管判別装置を導入する施設で使用される採血管と各外観特徴との関係は、例えば、
予め該自動採血管判別装置を導入する施設で使用される採血管の種類を確認しておき、例えば、当該施設では赤色のオーバーキャップの採血管は使用していないことが確認できている場合には、オーバーキャップと赤色との組み合わせは信頼性「なし」と設定することにより、
キャップ形状判定用ＡＩプログラム部２５ｂの出力が１（オーバーキャップ）９５％であり、かつ、キャップの色判定用ＡＩプログラム部２５ｅの出力が０（赤）９８％の場合でも、これらのＡＩプログラム部の出力の信頼性は「なし」とされる
上記したように、各外観特徴及び各状態特徴に対する信頼性判定の判定基準の設定は、それぞれ最適なものを個別に設定することが望ましい。また、閾値を含む判定基準は、適当な入力インターフェイスを介して外部から登録可能に構成され得る。
判別部９は、ＡＩ制御部７から出力される採血管に関する外観特徴Ｃ１及び状態特徴Ｃ２に対する信頼性判定が「なし」の特徴があった場合には、他の信頼性「あり」の外観特徴及び／又は状態特徴と共に、信頼性「なし」の外観特徴及び／又は状態特徴をモニター等に表示して、使用者に信頼性「なし」の外観特徴及び／又は状態特徴の正解値を入力させる。好ましくは、この正解値の入力は、使用者が簡単に入力できるように入力すべき外観特徴及び／又は状態特徴に対する選択ボタンが配置され得る。具体的には、例えば、キャップの色判定用ＡＩプログラム部２５ｅの出力のみが信頼性「なし」と判定された場合には、他の信頼性がある外観特徴及び／又は状態特徴に関する情報と共に、キャップの色を確認して入力するよう指示を出す表示をモニターに出力し、同時に、「赤」「ピンク」・・・等のキャップ色に対応するボタンをモニターに表示して使用者がボタンを選択することで正解値を入力することができるように構成され得る。
判別部９は、信頼性の判定が終了し、必要に応じて、使用者による正解値の入力が終了した後、外観判定用ＡＩプログラム２５及び状態判定用ＡＩプログラム２７の出力に基づいて、採血管の判定を行う。
具体的には、例えば、
採血管有無判定用ＡＩプログラム部２５ａの出力が「１（有）」であり、
採血管のキャップ形状判定用ＡＩプログラム部２５ｂの出力が「１（オーバーキャップ）」であり、
管長及び管径判定用ＡＩプログラム部２５ｃの出力が「５（１５．５×１００）」であり、
分離剤有無判定用ＡＩプログラム部２５ｄの出力が「０（無）」であり、
キャップの色判定用ＡＩプログラム部２５ｅの出力が「９（紺）」であり、
管の種類判定用ＡＩプログラム部２５ｆの出力が「４（その他）」であり、
血液の有無判定用ＡＩプログラム部２７ａの出力が「０（無）」」であり、
ラベル貼付けの有無判定用ＡＩプログラム部２７ｂの出力が「１（有）」であり、かつ、
採血管方向判定用ＡＩプログラム部２７ｃの出力が「０（キャップ左側）」である場合、
判別部９は、これらの出力から判定すべき採血管は、
紺色のオーバーキャップが装着され、管径管長が１５．５×１００の分離剤が入っていない採血管であり、ラベルは貼り付けられているが、血液は未だ採血されていないキャップが左側になる向きの採血管であると判定する。
上記した判別部９において判定された採血管は、出力手段１１を介して出力され、判定結果は画像に表示されたり、又は、後述する照合装置の入力値として用いられ得る。
【００１６】
尚、自動採血管判別装置１におけるＡＩ制御部７は、既存の全ての採血管の外観及び状態に関する外観特徴及び状態特徴を学習することが望ましいが、採血管の種類は多岐に亘るため、全ての採血管の外観特徴及び状態特徴を予め学習することは困難である。また、施設に応じて、使用する採血管の種類も異なるため、その施設で全く使用しない採血管の外観特徴を学習しても意味がない。
よって、ＡＩ制御部７に学習させる採血管の外観特徴及び状態特徴は、自動採血管判別装置１を使用する施設に応じて選択されることが望ましい。好ましくは、自動採血管判別装置１を使用する施設毎に、その施設で使用される頻度が高い採血管を優先して学習が行われ得る。
【００１７】
次に、上記したように構成された自動採血管判別装置１を用いて採血管の照合を行う採血管照合装置３０の一実施例について説明していく。
図９は、採血管照合装置３０の構成を示す概略ブロック図である。
図面に示すように、採血管照合装置３０は、自動採血管判別装置３１、照合元情報取得手段４３、照合部４５及び照合結果出力部４７を備えている。
自動採血管判別装置３１は、画像入力手段３３、画像処理部３５、ＡＩ制御部３７、判別部３９及び出力手段４１を備えている。自動採血管判別装置３１は、上記した実施例で示した自動採血管判別装置１と同じ構成であり、画像入力手段３３は図１における画像入力手段３に対応し、画像処理部３５は図１の実施例における画像処理部５に対応し、ＡＩ制御部３７は図１の実施例におけるＡＩ制御部７に対応し、判別部３９は図１の実施例における判別部９に対応し、そして、出力手段４１は図１の実施例における出力手段１１に対応する。
この実施例では、画像入力手段３３は、カメラ等の撮影手段で構成されており、前記採血管収容容器１５に照合すべき採血管を並べて、該容器１５を撮影位置に配置した後に、採血管が収容された該収容容器１５を採血管を回転させながら画像入力手段３３を用いて複数回撮影し、画像処理部３５において撮影した画像データから各採血管画像を切り出して、採血管毎に採血管画像を紐づけして、ＡＩ制御部３７に入力し、ＡＩ制御部３７において入力された画像に基づいて採血管の外観特徴Ｃ１及び状態特徴Ｃ２を得て、判別部３９において外観特徴Ｃ１及び状態特徴Ｃ２から採血管を判別して、出力手段１１を介して判別結果を出力する。
照合元情報取得手段４３は、バーコードリーダ、ＲＦＩＤタグリーダ及び／又はキーボード等の入力部４９及び照合元情報取得部５１を備え、該入力部４９により照合すべき採血管に対応する患者の検体情報等の識別情報を入力し、該識別情報に基づいて、照合元情報取得部５１が、例えば、ホストコンピュータ等の上位コンピュータ５３又はそれ自身の記憶部等の照合元情報を記憶している媒体から当該患者の検査に必要な採血管に関する情報及び現在の採血管の状態に関する情報を読み出す。具体的には、例えば、入力部４９がバーコードリーダから成る場合、該バーコードリーダは、採血管収容容器１５が撮影位置に置かれた時に、容器１５内に収容された採血管に貼り付けられたラベルからバーコードを読み取ることができるように配置される。そして、採血管を回転させながら画像入力手段３３が容器１５を撮影している時に、同時に、バーコードリーダで各採血管のラベルのバーコードを読み出し、該バーコードに含まれている識別情報を用いて、照合元情報取得部５１で照合元情報を取得する。
照合部４５は、自動採血管判別装置３１から得られた採血管の判別結果と、照合元情報取得部取得手段４３により得られた照合元情報とを入力し、前記判別結果が照合元情報と合致しているか否かを照合する。照合部４５における照合結果は、照合結果出力部４７を介して、データとして、又は、聴覚的又は視覚的に認識可能な形態で出力される。
【００１８】
以下、一例として、図１０を参照しながら、患者Ａに対する検査のために採血管Ｔ１、Ｔ２及びＴ３を用いて採血を行った後に、採血後の採血管を照合する例について説明する。
この例では、照合元情報取得手段４３の入力部４９がバーコードリーダから成り、照合元情報取得部５１が上位コンピュータ５３から照合元情報を取得するように構成され、かつ、照合結果出力部４７がモニターで構成されているものとする。
また、採血管Ｔ１、Ｔ２及びＴ３は、自動採血管準備装置により準備された採血管であり、患者Ａの検体情報（識別情報）がバーコードの形態で印字されたラベルが採血前に貼り付けられているものとする。
採血使用者は、採血管Ｔ１、Ｔ２及びＴ３を用いて患者Ａから採血をする（ステップ１）。
採血使用者は、採血後の採血管を採血管収容容器１５に並べて、採血管照合装置３０における自動採血管判別装置３１の画像入力手段（カメラ）３３による撮影位置にセットする（ステップ２）。
カメラ３３は、収容容器１５に収容されている採血管を、その長手方向軸線を中心に９０°回転させながら採血管入り収容容器１５の画像を４回撮影する（ステップ３）。
この時、照合元情報手段４３のバーコードリーダ４９が、採血管Ｔ１、Ｔ２及びＴ３に貼り付けられているラベルから患者Ａの検体情報（識別情報）の読み取りを行う（ステップ４）。
カメラ３３で撮影された画像は、画像処理部３５において、採血管毎に切り出されて紐づけされ、適当なサイズにリサイズされてＡＩ制御部３７に入力される。ＡＩ制御部３７は、入力された画像から、その画像に対応する採血管の外観特徴Ｃ１及び状態特徴Ｃ２を抽出し（ステップ５）、判別部３９は、抽出した外観特徴Ｃ１及び状態特徴Ｃ２の信頼性判定を行う（ステップ６）。信頼性判定の結果は、判定の対象となる採血管のデータに紐づけられる。信頼性判定の後、外観特徴Ｃ１及び状態特徴Ｃ２に基づいて、各採血管が判別され、判別結果は出力手段４１を介して出力される（ステップ７）。
一方、採血管照合装置３０の照合元情報取得装置４３における照合元情報取得部５１は、バーコードリーダ４９でラベルから患者Ａの検体情報（識別情報）の読み取りができない場合には（ステップ８）、使用者にその旨を表示して使用者に照合元情報を入力させ（ステップ９）、バーコードリーダ４９でラベルから患者Ａの検体情報（識別情報）の読み取りができる場合には（ステップ８）、読み取った識別情報に基づいて、上位コンピュータ５３から、その識別情報に対応する患者の検査に必要な採血管の外観に関する照合元情報を読み出す（ステップ１０）。
照合部４５は、前記自動採血管判別装置３１から出力される各採血管の外観特徴Ｃ１及び状態特徴Ｃ２を含む採血管の判別結果と、上位コンピュータ５３から読み出した採血管の外観に関する情報並びに当該採血管照合装置３０が設けられている位置及び／又は照合をするタイミングに依存する採血管の状態特徴（血液の有無及びラベルの有無）とを照合する（ステップ１１）。具体的には、この例では、当該採血管照合装置３０は、採血後の採血管を照合するため、照合元になる採血管の状態特徴、即ち、血液の有無及びラベルの有無に関する情報は、血液有り及びラベル有りである。また、採血管は、採血管を収容する向きが決められた収容容器１５に収容されているため、照合元になる採血管の方向に関する情報は、一方向、例えば、キャップ左側又は右側（キャップ上側又は下側）の何れか一方であり、この実施例ではキャップ左側とする。
自動採血管判別装置３１からの出力が、採血管Ｔ１、Ｔ２及びＴ３の外観特徴を備えた採血管であり、全ての採血管の状態が、血液有り、ラベル有り、キャップ左側であれば、照合部４５における照合結果は「一致（照合ＯＫ）」である。照合ＯＫの場合、次いで、自動採血管判別装置３１から出力される各採血管の外観特徴Ｃ１及び状態特徴Ｃ２の中に信頼性の低い特徴データがあるか否かを判断する（ステップ１２）。ここで、信頼性が低い特徴データがある場合には、その結果を対応する採血管と共に表示して、使用者に正しい特徴データを入力させる（ステップ１３）。具体的には、例えば、採血管Ｔ１のキャップの色Ｃ１ｅの信頼性が低い場合、画面に採血管Ｔ１と共に、キャップの色Ｃ１ｅの色候補を表示して使用者に正確な色を選択させる。この正しい特徴データを入力させる方法は、この例に限定されることなく、任意の方法で実行され得る。例えば、信頼性が低い特徴データを含む採血管に対して、外観特徴を組み合わせた、様々な種類の採血管画像を表示して、使用者が採血管画像を選択するように構成してもよく、また、使用者がキーボード等で直接入力するように構成してもよい。
ステップ１２において信頼性あると判断した場合は、照合結果が照合結果出力部４７、例えば、モニターで表示され、必要に応じて、照合結果データが管理装置や教師データ蓄積装置等に出力される（ステップ１４）。ここで、前記教師データ蓄積装置に出力される照合結果データは、ステップ７における判別に用いられた画像及び該画像に対応する外観特徴及び状態特徴の正解値を含み、これらがＡＩ制御部３７におけるＡＩプログラム部の学習のための教師データとして使用され得る。
上記したように、照合を実施している際に、ＡＩ制御部３７から信頼性が低い出力があった場合でも、使用者が正しい特徴データを入力するように構成されているので、ステップ７において、判別に用いられる画像と、それに対応する外観特徴及び状態特徴の正解値を確実に得ることが可能になる。しかも、当該自動採血管判別装置３１を用いて自動判別されている採血管は、該判別装置３１を使用している施設において、比較的よく使用される採血管であるため、判別結果を教師データとして利用することで、ＡＩ制御部３７の学習を、それを使用する施設に適合させることが可能になる。
一方、自動採血管判別装置３１からの出力が何れか一つでも異なる場合には、照合結果は「不一致（照合ＮＧ）」となる。照合ＮＧの場合、次いで、自動採血管判別装置３１から出力される各採血管の外観特徴Ｃ１及び状態特徴Ｃ２の中に信頼性の低い特徴データがあるか否かを判断する（ステップ１５）。ここで、信頼性が低い特徴データがある場合には、その結果を対応する採血管と共に表示して、使用者に正しい特徴データを入力させる（ステップ１６）。正しい特徴データの入力方法は、ステップ１３の説明において既に説明してあるので、ここでは省略する。ステップ１５において信頼性があると判断した場合には、再照合をするか否か使用者に判断させる（ステップ１７）。使用者が再照合すると判断した場合には、例えば、採血管収容容器の採血管を入れなおす等して、再び、採血管収容容器を撮影位置に設置する（ステップ２）。使用者が再照合しないと判断した場合には、エラー情報を照合結果出力部４７、例えば、モニターに表示すると共に、必要に応じて、照合結果データが管理装置や教師データ蓄積装置等に出力される（ステップ１８）。ここで、前記教師データ蓄積装置に出力される照合結果データは、ステップ７における判別に用いられた画像及び該画像に対応する外観特徴及び状態特徴の正解値を含み、これらがＡＩ制御部３７におけるＡＩプログラム部の学習のための教師データとして使用され得る。尚、照合がＮＧであった場合でも、ステップ７における判別に用いられた画像及び該画像に対応する外観特徴及び状態特徴は正しい値であるため、教師データとして利用することが可能である。
照合結果の表示は、「一致」又は「不一致」だけでもよいが、必要に応じて、「不一致」の場合、どの特徴情報及び／又はどの採血管が不一致であるか表示することができる。
【００１９】
次に、上記したように構成された採血管照合装置３０を、外来採血及び病棟採血に使用する場合の実施例を、図１１及び図１２のフローチャートを用いてそれぞれ説明していく。
図１１は、外来採血において採血管照合装置を使用する例を示すフローチャートを示している。
この実施例では、採血作業を行う採血場に第一の採血管照合装置が、検査室に第二の採血管照合装置が設けられている。
患者の採血に使用する採血管は、自動採血管準備装置を用いて準備されている。
自動採血管準備装置は、採血オーダーに基づいて、患者の検査に必要な採血管を選択すると共に、該患者の採血情報をバーコードの形態でラベルに印字し、当該印刷済ラベルを前記採血管に貼り付け、ラベル貼付後の採血管を患者単位でトレイに収容するように構成された公知の自動採血管準備装置である。
以下、処理の流れを説明していく。
自動採血管準備装置が、患者の検査に必要なラベル貼付後の採血管を患者単位でトレイに収容して準備する（ステップ１）。
採血者は、前記トレイに収容された採血管を、採血管収容容器１５に並べて、第一の採血管照合装置３０における採血管撮影位置（カメラ３３で撮影をする位置）に採血管収容容器１５を置く（ステップ２）。
採血管照合装置３０は、採血管収容容器１５に収容された採血管を撮影して、収容されている各採血管の外観特徴及び状態特徴を学習済ＡＩプログラムを用いて取得して採血管の判別を行うと共に、採血管に貼り付けられたラベルからバーコードリーダで検体情報（識別情報）を読み取り、該検体情報に基づいて照合元情報を取得し、判別した採血管と、照合元情報及び照合タイミングに依存する照合元状態特徴とを照合する（ステップ３）。ここで、照合元になる状態特徴は、ラベル有り、血液無しである。また、この実施例でも、採血管は採血管を収容する向きが決められた収容容器１５に収容されているため、照合元になる採血管の方向に関する情報は、一方向、例えば、キャップ上側又は下側（キャップ左側又は右側）の何れか一方であり、この実施例ではキャップ上側とする。採血管照合装置３０における処理は、図１０の実施例で説明した通りである。図１１では、説明及び図面を簡単化するために、信頼性に関する判断のステップ等が省略されているが、信頼性に関する判断も実行されることは言うまでもない。上記したように、採血管照合装置３０において、準備された採血管を撮影した画像から採血管の判別を行い、かつ、準備された採血管に貼り付けられたラベルから照合元情報を取得し、判別した採血管を照合元情報に基づいて照合しているので、準備された採血管の種類の間違い、数の間違い、ラベルと採血管との不一致等を確認することが可能になる。
ステップ３における照合結果が不一致（照合ＮＧ）の場合には、再照合をするか否か使用者に判断させる（ステップ４）。使用者が再照合すると判断した場合には、例えば、採血管収容容器の採血管を入れなおす等して、再び、採血管収容容器を撮影位置に設置する（ステップ２）。使用者が再照合しないと判断した場合には、エラー情報を、例えば、モニターに表示する（ステップ５）。
ステップ３における照合結果が一致（照合ＯＫ）の場合には、その照合結果をモニターに表示すると共に、採血管収容容器１５に収容した採血管に対応する患者の採血整理番号をモニターに表示する等して患者の呼び出しを行う（ステップ６）。
呼び出した患者が採血場に来た後、氏名による照合や採血整理番号による照合等の公知の照合方法にて患者照合を行った後、採血を実施する（ステップ７）。
採血者は、採血後の採血管を、採血管収容容器１５に入れて、該収容容器１５を再び、採血管撮影位置に置く（ステップ８）。
採血管照合装置３０は、採血管収容容器１５に収容された採血済採血管の照合を行う。照合処理は、ステップ３と同じであるが、ここでは、照合元になる状態特徴は、ラベル有り及び血液有りである（ステップ９）。また、照合元になる状態特徴としての採血管の方向情報は、前記したように一方向である。照合元情報は、ステップ３で既に取得されている情報を使用してもよい。
ステップ９における照合結果が不一致の場合、再照合をするか否か使用者に判断させる（ステップ１０）。使用者が再照合すると判断した場合には、例えば、採血管収容容器の採血管を入れなおす等して、再び、採血管収容容器を撮影位置に設置する（ステップ８）。使用者が再照合しないと判断した場合には、エラー情報を、例えば、モニターに表示する（ステップ１１）。
ステップ９における照合結果が一致の場合、その照合結果をモニターに表示して採血処理を終了する（ステップ１２）。
照合済の採血済採血管を収容した採血管収容容器１５は、検査室に運ばれる。
検査室には、上記したように、第二の採血管照合装置３０が設けられている。採血管収容容器１５が検査室に到着すると（ステップ１３）、検査室で採血管収容容器１５を受け取った使用者は、採血管収容容器１５を採血管撮影位置に置く（ステップ１４）。
第二の採血管照合装置３０は、採血管収容容器１５に収容された採血済採血管の照合を行う。照合処理は、ステップ９と同じであり、照合元になる状態特徴は、ラベル有り及び血液有りであり、また、照合元になる状態特徴としての採血管の方向情報は、前記したように一方向である（ステップ１５）。
尚、採血前に採血管収容容器１５に収容されている採血管は患者一人分であるが、採血後に検査室に運ばれる時に採血管収容容器１５に収容されている採血管は患者一人分である必要はなく、複数の患者の採血済採血管が収容されていてもよい。複数の患者の採血管が収容されている場合、採血管照合装置３０において採血管のラベルから取得される照合元情報も複数の患者分になるため、採血管の種類及び数の照合、並びに採血管とラベルのマッチングの照合が可能であり、また、状態特徴の照合も可能である。
また、一つの採血管収容容器１５に複数の患者の採血済採血管を収容する場合、同じ患者の採血済採血管が二つの採血管収容容器１５に跨って収容される場合もある。従って、採血管収容容器１５に複数の患者の採血済採血管を収容する場合、撮影位置において、検査室に到着した全ての採血管収容容器１５の撮影を行った後に、各採血管に対する照合を行うことが望ましい。このように処理することで、同じ患者の採血済採血管が二つの採血管収容容器１５に跨って収容されていても、その患者の検査に必要な採血済採血管は全て揃っていることを前提に照合を行うことが可能になる。また、一つの採血管収容容器１５に複数の患者の採血済採血管を収容する場合、好ましくは、採血管収容容器１５に採血管を収容する順番を決めておき、具体的には、例えば、採血管収容容器１５に右詰で採血管を収容する等の順番を決めて置き、採血管照合装置３０は、前記順番に合わせて採血管画像切り出しを行い、切り出した画像と順番とを関連付けして記憶する。このようにすることで、照合エラーが生じた時に、何番目の採血管に照合エラーが発生したかを確認することが容易になり、従って、該当する患者を特定することも容易になる。また、必要に応じて、採血管収容容器１５に識別情報を設け、採血管照合装置３０は切り出した採血管画像と採血管収容容器１５の識別情報とを関連付けして記憶することもできる。これにより、照合エラーが生じた時に、照合エラーが生じた採血管を収容していた採血管収容容器１５を容易に特定することが可能になる。
ステップ１５における照合結果が不一致の場合、再照合をするか否か使用者に判断させる（ステップ１６）。使用者が再照合すると判断した場合には、例えば、採血管収容容器の採血管を入れなおす等して、再び、採血管収容容器を撮影位置に設置する（ステップ１４）。使用者が再照合しないと判断した場合には、エラー情報を、例えば、モニターに表示する（ステップ１７）。
ステップ１５における照合結果が一致の場合、その照合結果をモニターに表示して照合処理を終了した後、採血管は、検査に供される（ステップ１８）。
上記した一連の処理において、採血管照合装置における照合結果は、必要に応じて、上位コンピュータ等に送信され得る（ステップ１９）。これにより、照合結果を経時的に後で確認することが可能になる。
【００２０】
次に、病棟採血において採血管照合装置を使用する例について説明していく。
図１２は、病棟採血において採血管照合装置を使用する例を示すフローチャートを示している。
この実施例では、採血管を準備する準備室に第一の採血管照合装置が、各病棟の看護師室等に第二の採血管照合装置が、そして、検査室に第三の採血管照合装置が設けられている。
患者の採血に使用する採血管は、自動採血管準備装置を用いて準備されている。
自動採血管準備装置は、採血オーダーに基づいて、患者の検査に必要な採血管を選択すると共に、該患者の採血情報をバーコードの形態でラベルに印字し、当該印刷済ラベルを前記採血管に貼り付け、ラベル貼付後の採血管を患者単位でトレイに収容するように構成された公知の自動採血管準備装置である。
以下、処理の流れを説明していく。
自動採血管準備装置が、患者の検査に必要なラベル貼付後の採血管を患者単位でトレイに収容して準備する（ステップ１）。
使用者は、準備された採血管を、採血管収容容器１５に並べて、第一の採血管照合装置３０における採血管撮影位置（カメラ３３で撮影をする位置）に採血管収容容器１５を置く（ステップ２）。
採血管照合装置３０は、採血管収容容器１５に収容された採血管を撮影して、収容されている各採血管の外観特徴及び状態特徴を学習済ＡＩプログラムを用いて取得して採血管の判別を行うと共に、採血管に貼り付けられたラベルからバーコードリーダで検体情報（識別情報）を読み取り、該検体情報に基づいて照合元情報を取得し、判別した採血管と、照合元情報及び照合タイミングに依存する状態特徴とを照合する（ステップ３）。ここで、照合元になる状態特徴は、ラベル有り、血液無しである。また、照合元になる状態特徴としての採血管の方向情報は、前記したように一方向である。採血管照合装置３０における処理は、図１０の実施例で説明した通りである。図１２では、説明及び図面を簡単化するために、信頼性に関する判断のステップ等が省略されているが、信頼性に関する判断も実行されることは言うまでもない。上記したように、採血管照合装置３０において、準備された採血管を撮影した画像から採血管の判別を行い、かつ、準備された採血管に貼り付けられたラベルから照合元情報を取得し、判別した採血管を照合元情報に基づいて照合しているので、準備された採血管の種類の間違い、数の間違い、ラベルと採血管との不一致等を確認することが可能になる。
ステップ３における照合結果が不一致の場合には、再照合をするか否か使用者に判断させる（ステップ４）。使用者が再照合すると判断した場合には、例えば、採血管収容容器の採血管を入れなおす等して、再び、採血管収容容器を撮影位置に設置する（ステップ２）。使用者が再照合しないと判断した場合には、エラー情報を、例えば、モニターに表示する（ステップ５）。
ステップ３における照合結果が一致の場合には、その照合結果をモニターに表示すると共に、照合処理を終了する（ステップ６）。
照合結果が一致した採血管は、患者単位、かつ、病棟単位で病棟に運搬される（ステップ７）。
病棟に到着した後、採血管は、再び、採血管収容容器１５に収容され、第二の採血管照合装置３０の採血管撮影位置に置かれる（ステップ８）。尚、採血管が採血管収容容器１５に収容されたまま、病棟に運搬される場合には、採血管を採血管収容容器１５に収容する作業は省略される。
採血管照合装置３０は、採血管収容容器１５に収容された採血管の照合を行う（ステップ９）。照合処理は、ステップ３の照合処理を同じである。ここでも、照合元になる状態特徴は、ラベル有り、血液無しである。
ステップ９における照合結果が不一致の場合には、再照合をするか否か使用者に判断させる（ステップ１０）。使用者が再照合すると判断した場合には、例えば、採血管収容容器の採血管を入れなおす等して、再び、採血管収容容器を撮影位置に設置する（ステップ８）。使用者が再照合しないと判断した場合には、エラー情報を、例えば、モニターに表示する（ステップ１１）。
ステップ９における照合結果が一致の場合には、その照合結果をモニターに表示して照合処理を終了し（ステップ１２）、その採血管は病棟採血に供される（ステップ１３）。
このフローチャートには表示されていないが、必要に応じて、病棟採血後の採血管を採血管照合装置を用いて照合することができる。
採血終了後の採血管は、検査室に搬送される（ステップ１４）。
検査室には、上記したように、第三の採血管照合装置３０が設けられている。採血管収容容器１５が検査室に到着すると（ステップ１５）、検査室において採血された採血管を受け取った使用者は、採血済採血管を採血管収容容器１５に収容して、採血管撮影位置に置く（ステップ１６）。尚、採血済採血管を採血管収容容器１５に収容する作業は必ずしも必須ではなく、撮影位置において採血管画像を撮影可能な形態の容器に収容されたまま、採血管が搬送される場合には、採血管収容容器１５に入れ替えることなく、そのまま撮影することができることは言うまでもない。
第三の採血管照合装置３０は、採血管収容容器１５に収容された採血済採血管の照合を行う。照合処理は、ステップ３及びステップ９と同じであるが、ここでは、照合元になる状態特徴は、ラベル有り及び血液有りである（ステップ１７）。また、照合元になる状態特徴としての採血管の方向情報は、前記したように一方向である。
ステップ１７における照合結果が不一致の場合、再照合をするか否か使用者に判断させる（ステップ１８）。使用者が再照合すると判断した場合には、例えば、採血管収容容器の採血管を入れなおす等して、再び、採血管収容容器を撮影位置に設置する（ステップ１６）。使用者が再照合しないと判断した場合には、エラー情報を、例えば、モニターに表示する（ステップ１９）。
ステップ１７における照合結果が一致の場合、その照合結果をモニターに表示して照合処理を終了し（ステップ２０）、照合済の採血管は検査に供される。
上記した一連の処理において、採血管照合装置における照合結果は、必要に応じて、上位コンピュータ等に送信され得る（ステップ２１）。これにより、照合結果を経時的に後で確認することが可能になる。
【００２１】
上記した図１１及び図１２における一連の処理において、例えば、採血管準備完了、採血開始、採血終了、照合終了、運搬の開始、検体の到着等のタイミングで、検体管理装置にデータを送信するように構成することで、検体管理装置において検体の流れを一元管理することが可能になる。
【００２２】
上記した実施例では、照合元情報は、採血管に貼り付けられたラベルのバーコードから読み取った検体情報に基づいて取得されているが、これは本実施例に限定されることなく、例えば、採血管に検体情報を収容したＲＦＩＤタグ付きラベルが貼り付けられている場合には、該ＲＦＩＤタグから検体情報を読み取ってもよく、また、採血管収容容器１５に検体情報を読み取り可能な形態で記憶又は印字した採血指示書等が収容されている場合には、その採血指示書から読み取ってもよく、さらに、使用者が直接、検体情報を入力するように構成してもよい。さらにまた、画像入力手段３によって撮影した採血管の画像から、画像認識技術を用いて、ラベルのバーコードを読み取るように構成してもよい。
さらに、上記した実施例では照合元情報を上位コンピュータから取得しているが、これは本実施例に限定されることなく、例えば、採血管照合装置が照合元情報を記憶している場合には、その記憶した照合元情報を使用してもよく、さらに、採血管又は採血指示書に設けられたＲＦＩＤ等の記憶媒体に照合元情報が記憶されている場合には、その記憶媒体から読み取ってもよい。このようにすることで、オフラインでの運用も可能になる。
【００２３】
次に、図１３〜図１７を参照して、上記したように構成された自動採血管判別装置に用いられる教師データを取得する教師データ取得装置を備えた自動採血管準備装置の実施例を説明していく。
図１３及び図１４は、自動採血管準備装置の構造を概略的に示す正面図及びＢ−Ｂ断面図を示している。
図中、符号６１は自動採血管準備装置を示している。
この実施例では、自動採血管準備装置６１は、外観の異なる４種類の採血管ａ，ｂ，ｃ，ｄを使用するものとする。具体的には、採血管ａ及びｂはキャップ式の採血管であり、管の長さは同一だが管径が異なる。また、採血管ｃ及びｄはフィルム式の採血管であり、管の長さ及び管径は同一であるが、フィルムの色が異なる。具体的には採血管ｃのフィルムの色は赤であり、採血管ｄのフィルムの色は紫である。
自動採血管準備装置６１は、各々同一種類の採血管を収容する四つの採血管収容部６２ａ〜６２ｄと、
これら採血管収容部６２ａ〜６２ｄから選択的に採血管を取り出し、取り出した採血管を後述するラベル印字貼付手段７０のラベル貼付位置まで移送する移送手段６３を備えている。
移送手段６３は、各採血管収容部６２ａ〜６２ｄから採血管を押し出して取り出す押出手段６４ａ〜６４ｄと、
各押出手段６４ａ〜６４ｄによって押し出された採血管を受け取って、受け取った採血管を、後述する移送レーン６５に設けられたラック６６に渡す第一受渡手段６７ａ〜６７ｄと、
全ての採血管収容部６２ａ〜６２ｄに沿って、上方に位置するラベル印字貼付手段７０まで上下方向に伸びる移送レーン６５と、
移送レーン６５のラック６６から採血管を受け取って、受け取った採血管を、ラベル印字貼付手段７０のラベル貼付位置へ渡す第二受渡手段６８と
を備えている。
ラック６６は、モータ等の不図示の駆動部材によって移送レーン６５に沿って上下に移動可能に構成されている。
この実施例では、採血管収容部６２ａに採血管ａが、採血管収容部６２ｂに採血管ｂが、採血管収容部６２ｃに採血管ｃが、そして、採血管収容部６２ｄに採血管ｄが各々収容されているものとする。
ラベル印字貼付手段７０は、プリンタ７１、プラテンローラ（符号なし）、剥離板（符号なし）、ラベル付き台紙供給ローラ７４、台紙回収ローラ７５、貼付ローラ（符号なし）、加圧手段（符号なし）及び支持ローラ（符号なし）を備え、前記貼付ローラ、支持ローラ及び加圧手段でラベル貼付位置を画定している。
前記ラベルプリンタ７１は、ラベル貼付位置Ｘに移送されてくる採血管に対応する検査オーダー情報に基づいて検体情報及び／又は患者情報等の識別情報をバーコード及び文字の形態でラベルに印字して識別ラベルを作成する。
ラベルプリンタ７１で作成された識別ラベルは、ラベル貼付位置において採血管に貼り付けられる。
採血管へのラベルの貼付けが完了すると、ラベル貼付後の採血管は、排出コンベア８０に落とされる。
採血管排出コンベア８０は水平方向に伸びており、ラベル貼付後の採血管をトレイ８１に排出する。
採血管回収装置８２は、一つのトレイ８１に患者一人分の採血管が収容されると、トレイ８１を次の空のトレイ８１に入れ替える。
【００２４】
上記したように構成された自動採血管準備装置６１における移送レーン６５の上部には、管径管長測定手段９０及び採血管方向検知手段９７及び９８が設けられている。
図１５（ａ）は、管径管長測定手段９０の構成を概略的に示す背面図（図１４における右側から見た図）であり、図１５（ｂ）は管径管長測定手段９０の構成を概略的に示す右側面図である。
図面に示すように、この管径管長測定手段９０は、採血管の管径を測定するために、採血管の管本体を上下方向から挟むことができる下辺部材６６及び上辺部材９２と、横に寝かせた状態の採血管を左右から挟むことができる左辺部材９３及び右辺部材９４と、各部材で挟まれた状態の採血管を撮影するカメラ部材９５とを備えている。この実施例では、前記下辺部材は、ラック６６で構成され得る。
図１５（ａ）に示すように下辺部材を構成するラック６６は、モータ等の不図示の駆動部材によって移送レーン６５を上下に移動可能に構成されており、上辺部材９２は、移送レーン６５上を上下に移動自在に構成され、ストッパ９６によって少なくとも、ラック６６より上方で保持されている。上辺部材９２は、所定の重さを有し、ラック６６が採血管を保持したまま移送レーン６５を上方に移動する途中で、採血管の上に前記上辺部材９２が当たってラック６６が上辺部材９２と共に採血管を上方へ移動する時に、上辺部材９２が採血管に当接するようにしている。これにより、正確な管径の測定が可能になる。
また、前記左辺部材９３及び右辺部材９４は、上辺部材９２のさらに上方に配置され、モータ等の不図示の駆動部材によって、不図示のトルクリミッタを介して横方向に移動可能に構成されている。トルクリミッタを設けることにより、左辺部材９３及び右辺部材９４で確実に採血管を左右から挟むことを可能にしている。
上記したように構成された下辺部材６６（ラック）及び上辺部材９２並びに左辺部材９３及び右辺部材９４は、各々、カメラ部材９５側に画像認識を行いやすい任意のターゲットが設けられている。下辺部材６６（ラック）及び上辺部材９２のターゲットは同一又は対応しており、左辺部材９３及び右辺部材９４のターゲットも同一又は対応している。
これにより、図１６に示すように、上下及び左右が下辺部材６６（ラック）及び上辺部材９２並びに左辺部材９３及び右辺部材９４で挟まれた採血管をカメラ部材９５で撮影することで、透明な採血管であっても、撮影した画像を画像処理して、ターゲット間の距離から簡単に、かつ、正確に採血管の管径及び管長を測定することが可能になる。
この採血管の管径及び管長の測定結果に基づいて、処理中の採血管が、検査オーダーに基づいた患者の検査に必要な採血管か否かを照合し、照合結果が一致しなければ、その採血管をエラー採血管とする。尚、自動採血管準備装置６１は、上記したように、採血管収容部６２ａ〜６２ｄに収容されている採血管ａ，ｂ，ｃ，ｄに関する情報を持っており、さらに、処理中の採血管がどの採血管収容部から取り出された採血管であるかも分かっている。従って、前記管径及び管長の測定結果を、検査オーダーと直接照合するのではなく、採血管自動準備装置６１が予め持っている採血管に関する情報と照合することで、間接的に検査オーダーと照合するように構成してもよい。
図１７は、左右一対の方向検知手段９７及び９８の構造を概略的に示す図であり、図１７（ａ）は方向検知手段９７及び９８の動作前の状態を示している。
図面に示すように、方向検知手段９７及び９８は、採血管の頭部（キャップ）は侵入できないが、底部は侵入可能な寸法を有するガイド９７ａ及び９８ａを備えたスイッチ９７ｂ及び９８ｂから成り、採血管を挟んで左右に位置し、方向検知時に両方向検知手段９７及び９８が採血管に向けて動かされる。これにより、左右の方向検知手段９７及び９８の何れか一方のスイッチ９７ｂ（又は９８ｂ）が押されてオンになり、他方のスイッチ９８ｂ（又は９７ｂ）は押されないためオフになり、採血管の方向を検知することが可能になる。図１７（ｂ）は、採血管のキャップが図１７における右側に向いている状態で方向検知手段９７及び９８を動作させた状態を示す図であり、図１７（ｃ）[大澤1]は、採血管のキャップが図１７における左側に向いている状態で方向検知手段９７及び９８を動作させた状態を示す図である。尚、方向検知手段９７及び９８によって方向検知ができなかった場合、具体的には、方向検知手段９７及び９８の動作時に両方のスイッチ９７ｂ及び９８ｂがオンになっている場合、又はスイッチ９７ｂ及び９８ｂが両方共オフになっている場合には、その採血管をエラー採血管とする。
また、前記管径管長測定手段９０による管径管長の測定及び方向検知手段９７及び９８による採血管の向きの検出に加えて、カメラ部材９５で撮影した採血管の画像に基づいて、採血管のキャップの色及び分離剤の有無に関する情報を取得することが可能であり、この場合には、管径管長の測定結果に加えて撮影画像から取得したキャップ色及び分離剤有無に基づいて、処理中の採血管が、検査オーダーに基づいた患者の検査に必要な採血管か否かを照合することが可能になり、より詳細な照合をすることができる。
【００２５】
上記したように構成された自動採血管準備装置において、ラベルを採血管に貼り付ける前、好ましくは、前記管径管長測定手段９０で管径管長を測定して採血管の照合を行い、かつ、方向検知手段９７及び９８で採血管の向きを検知した後で、かつ、ラベルを採血管に貼り付ける前に、採血管の外観を撮影可能なカメラから成る教師データ取得装置１００が設けられている。
図示実施例では、教師データ取得装置１００を構成するカメラは、第二受渡手段６８の上方に設けられ、照合が完了し、かつ、方向検知された採血管は、第二受渡手段６８によってラベル印字貼付位置に供給される前に、カメラ１００によって外観が撮影され、撮影した採血管画像は、当該採血管の外観特徴及び状態特徴（ラベル無、血液無、採血管の方向）と関連付けられて教師データとして記憶装置１０１に保存される。尚、ここで状態特徴としての採血管の方向は、前記方向検知手段９７及び９８によって得られた採血管の方向に関する情報が用いられる。
ここで、カメラ１００によって撮影された採血管は、検査オーダーに基づいて採血管収容部から選択して取り出された採血管であるため、その外観特徴は既知であり、かつ、管径管長測定手段９０によって照合されているため採血管収容部への採血管の入れ間違え等による採血管と外観特徴との不一致等の問題が生じない。管径管長測定手段９０による照合結果が不一致な場合は勿論、方向検知手段９７及び９８によって方向検知ができなかった採血管もエラー採血管として教師データとしては使用しないように構成することで、正確な教師データを取得することが可能である。
また、自動採血管準備装置におけるラベルを採血管に貼り付けた後の任意の位置、この実施例では、採血管回収装置８２に、教師データ取得装置１０２が設けられている。この教師データ取得装置１０２は、カメラ及び記憶手段から成り、カメラでラベル貼付け後の採血管の外観を撮影し、撮影後の採血管画像を、その採血管の外観特徴及び状態特徴（ラベル有、血液無）と関連付けて教師データとして記憶手段に保存するように構成されている。
自動採血管準備装置には、通常、導入した施設で最も多く使用される採血管がセットされているため、上記したように自動採血管準備装置に、自動採血管判別装置用の教師データ取得装置を設けることにより、その施設で良く利用される採血管に関する教師データを優先的に取得することが可能になり、その結果、自動採血管判別装置で、使用する施設に適合した効率の良い学習を行うことが可能になる。
尚、この実施例では、教師データ取得手段は、教師データの取得のみを行っているが、教師データ取得手段で取得したデータを自動的に自動採血管判別装置のＡＩプログラムに学習させるように構成してもよい。
また、上記した実施例では、管径管長[大澤2]測定手段９０及び方向検知手段９７及び９８を設け、管径管長測定手段９０による照合結果が不一致な場合は勿論、方向検知手段９７及び９８によって方向検知ができなかった採血管もエラー採血管として教師データとしては使用しないように構成しているが、この構成は本実施例に限定されることなく、管径管長[大澤3][大澤4]測定手段９０又は方向検知手段９７及び９８の一方のみが設けられていてもよい。
【００２６】
最後に、図１８を参照して、本発明に係る自動採血管判別装置及び採血管照合装置を備えた自動採血管準備装置の実施例を説明する。
図１８は、図１４に示した自動採血管準備装置に対応する図面であり、同一の符号は、同一の構成要素を示すため、ここでは重複する説明は省略する。
この実施例では、教師データ取得装置１００及び記憶手段１０１の代わりに、第二受渡手段６８の上方に、採血管照合装置２０１が設けられている。図１９は、採血管照合装置２０１の構成を示す概略ブロック図である。
図面に示すように、採血管照合装置２０１は、自動採血管判別装置２０２、照合部２０４、及び照合結果出力部２０５を備えている。
自動採血管判別装置２０２は、画像入力手段としてのカメラ２１０（図１８にも示されている）、画像処理部２１１、ＡＩ制御部２１２、判別部２１３及び出力手段２１４を備えている。自動採血管判別装置２０２は、上記した実施例で示した自動採血管判別装置１と同じ構成であり、画像入力手段２１０は図１における画像入力手段３に対応し、画像処理部２１１は図１の実施例における画像処理部５に対応し、ＡＩ制御部２１２は図１の実施例におけるＡＩ制御部７に対応し、判別部２１３は図１の実施例における判別部９に対応し、そして、出力手段２１４は図１の実施例における出力手段１１に対応する。
この実施例では、第二受渡手段６８に位置する採血管をカメラ２１０で（好ましくは複数回）撮影し、画像処理部２１１において撮影した画像データから各採血管画像を切り出して、ＡＩ制御部２１２に入力し、ＡＩ制御部２１２において入力された画像に基づいて採血管の外観特徴Ｃ１及び状態特徴Ｃ２を抽出し、判別部２１３において外観特徴Ｃ１及び状態特徴Ｃ２から採血管を判別して、出力手段２１４を介して判別結果を出力する。
尚、この実施例では、ＡＩ制御部２１２において抽出される状態特徴Ｃ２の中の採血管の方向情報は、照合部２０４における照合には使用されない。
ＡＩ制御部２１２で得られる採血管の方向情報は、その後の自動採血管準備装置における処理に用いられる。即ち、自動採血管準備装置が、採血管の向きに併せてラベルの印字方向を変更するように構成されている場合には、前記採血管自動判別装置において状態特徴として抽出された採血管方向情報に基づいてラベルの印字方向が決められる。自動採血管準備装置が、ラベル貼付けの前に、採血管の向きを機械的に反転させる等して、採血管の向きを一方向に合わせるように構成されている場合には、前記ＡＩ制御部２１２において状態特徴として抽出された採血管方向情報に基づいて、不図示の採血管方向変更機構によって採血管の方向が変更される。
照合部２０４は、採血管自動判別装置２０２から得られる採血管の判別結果と、医師からの採血指示情報に基づいて決められた採血管とを照合し、照合結果出力部２０５を介して自動採血管準備装置の制御部（不図示）へ照合結果を出力する。ここで、照合結果が「合致」の場合には、第二受渡手段６８の採血管は、ラベル印字貼付手段７０へ送られ、通常の処理に供されるが、照合結果が「不一致」の場合には、自動採血管準備装置においてエラー処理が実行される。このエラー処理は、自動採血管準備装置の構成に応じて様々な処理が考えられ、例えば、不一致の採血管を通常の採血管移送ラインから自動又は手動で取り除く処理であり得る。不一致の採血かを通常の採血管移送ラインから自動又は手動で取り除く構造は、自動採血管準備装置では公知の構造であるので、ここでは詳細な説明は省略する。また、照合結果が「不一致」の場合には、必要に応じて、自動採血管準備装置に設けられた不図示のモニターに照合結果が不一致であることを表示するように構成され得、さらに、照合元の採血管と、判別結果の採血管とを前記モニターに表示して、人による再確認を促すように構成してもよい。
上記したように構成することで、採血管収容部６２ａ〜６２ｄの中に、予定していない種類の採血管が混入していたり、採血管収容部６２ａ〜６２ｄに予定していない採血管を収容してしまったりしている場合であっても、ラベル貼付け前に、採血管を照合することが可能になり、かつ、採血管自動判別装置２０２によって抽出される採血管の状態特徴としての「採血管方向情報」に基づいて、採血管の方向又はラベルの印字方向を制御することが可能になるので、別途採血管の方向を検知するためのセンサ等を設ける必要がなくなり、採血管自動準備装置の構造を簡単化することが可能になる。
【００２７】
以上説明した実施例では、画像入力手段３を用いて採血管を収容した採血管収容容器を撮影する時に、採血管を９０°回転させながら４回撮影する例を挙げて説明をしているが、採血かを回転させる角度や撮影する回数は本実施例に限定されることなく、任意の角度、任意の回数であってもよいことは勿論である。
また、上記した実施例では、採血管を横にして収容するように構成された採血管収容部を例に挙げて説明しているが、採血管収容部の構成は本実施例に限定されることなく、例えば、図２０に示すように、採血管を立てて収容するラック型に構成してもよい。この場合、ラック型採血管収容部は、好ましくは、図２０に示すように、収容されている採血管が見えるように、側面にスリットが形成され得る。また、収容されている採血管が見えるように、全体又は一部を透明な材料で形成してもよい。
また、上記した実施例では、予め採血管に関する幾つかの外観特徴と状態特徴とを決め、これら決められた外観特徴及び状態特徴毎にＡＩプログラム部を設けて、各ＡＩプログラム部に対応する外観特徴及び状態特徴を学習させ、ＡＩプログラム部の出力に基づいて採血管の判別を行っているが、これは本実施例に限定されることなく、採血管を外観特徴及び状態特徴に分けずに、採血管全体画像を教師データとしてＡＩプログラム部に学習させるように構成してもよい。
【符号の説明】
【００２８】
Ｔ１〜Ｔ３  採血管
Ｐ１〜Ｐ４  画像（画像処理前）
Ｔ１（Ｐ１）〜Ｔ１（Ｐ４）  画像データ（画像処理後）
Ｔ２（Ｐ１）〜Ｔ２（Ｐ４）  画像データ（画像処理後）
Ｔ３（Ｐ１）〜Ｔ３（Ｐ４）  画像データ（画像処理後）
Ｃ１  外観特徴
Ｃ１ａ  採血管有無
Ｃ１ｂ  採血管のキャップ形状
Ｃ１ｃ  管長及び管径
Ｃ１ｄ  分離剤有無
Ｃ１ｅ  キャップの色
Ｃ１ｆ  管の種類
Ｃ２  状態特徴
Ｃ２ａ  血液の有無
Ｃ２ｂ  ラベル貼付けの有無
Ｃ２ｃ  採血管の方向
１  自動採血管判別装置
３  画像入力手段
５  画像処理部
７  ＡＩ制御部
９  判別部
１１  出力手段
１５  採血管収容容器
１５ａ  前側側壁
１５ｂ  底面
１５ｃ  左右側壁
１７  マーク
１９  ガイドプレート
１９ａ  凹部
２１  ガイドプレート
２１ａ  凹部
２３  ガイドプレート
２３ａ  凹部
２５  外観判定用ＡＩプログラム
２５ａ  採血管有無判定用ＡＩプログラム部
２５ｂ  採血管のキャップ形状判定用ＡＩプログラム部
２５ｃ  管長及び管径判定用ＡＩプログラム部
２５ｄ  分離剤有無判定用ＡＩプログラム部
２５ｅ  キャップの色判定用ＡＩプログラム部
２５ｆ  管の種類判定用ＡＩプログラム部
２７  状態判定用ＡＩプログラム
２７ａ  血液の有無判定用ＡＩプログラム部
２７ｂ  ラベル貼付けの有無判定用ＡＩプログラム部
２７ｃ  採血管の方向判定用ＡＩプログラム部
３０  採血管照合装置
３１  自動採血管判別装置
３３  画像入力手段
３５  画像処理部
３７  ＡＩ制御部
３９  判別部
４１  出力手段
４３  照合元情報取得装置
４５  照合部
４７  照合結果出力部
４９  入力部
５１  照合元情報取得部
５３  上位コンピュータ
６１  自動採血管準備装置
６２ａ  採血管収容部
６２ｂ  採血管収容部
６２ｃ  採血管収容部
６２ｄ  採血管収容部
６３  移送手段
６４ａ  押出手段
６４ｂ  押出手段
６４ｃ  押出手段
６４ｄ  押出手段
６５  移送コンベア
６６  ラック（下辺部材）
６７ａ  第一受渡手段
６７ｂ  第一受渡手段
６７ｃ  第一受渡手段
６７ｄ  第一受渡手段
６８  第二受渡手段
７０  ラベル印字貼付手段
７１  プリンタ
７２  プラテンローラ
７３  剥離板
７４  ラベル付き台紙供給ローラ
７５  台紙回収ローラ
７６  貼付ローラ
７７  加圧手段
７８  支持ローラ
８０  排出コンベア
８１  トレイ
８２  採血管回収装置
９０  管径管長測定手段
９２  上辺部材
９３  左辺部材
９４  右辺部材
９５  カメラ部材
９６  ストッパ
９７  方向検知手段
９７ａ  ガイド部材
９７ｂ  スイッチ
９８  方向検知手段
９８ａ  ガイド部材
９８ｂ  スイッチ
１００  教師データ取得装置（カメラ）
１０１  記憶手段
１０２  教師データ取得装置
２０１  採血管照合装置
２０２  自動採血管判別装置
２０４  照合部
２０５  照合結果出力部
２１０  画像入力手段（カメラ）
２１１  画像処理部
２１２  ＡＩ制御部
２１３  判別部
２１４  出力手段
【図１】
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【図２ａ】
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【図２ｂ】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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