(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体粒子を含む試料と試薬とを混合して生体粒子が染色された測定試料を調製する試料調製部と、
該試料調製部で調製された一の測定試料に含まれる生体粒子からの光を受光して複数の特徴情報を検出する検出部と、
該検出部にて検出された複数の特徴情報に基づく生体粒子の分布データを、それぞれ異なる縮小率で複数生成する分布データ生成手段と、
生成された前記複数の分布データのうち、分布データにおける第１の種類の生体粒子に対応する分布領域と、前記分布データにおける第２の種類の生体粒子に対応する分布領域とが重なる領域における粒子数が最も少ない一の分布データについて、生体粒子を複数の種類に分類して計数する処理を実行する分析手段と、
前記一の分布データに基づく前記分析手段による分類計数結果を出力する出力手段と
を備えることを特徴とする試料分析装置。
【請求項２】
生体粒子を含む試料と試薬とを混合して生体粒子が染色された測定試料を調製する試料調製部と、
該試料調製部で調製された一の測定試料に含まれる生体粒子からの光を受光して複数の特徴情報を検出する検出部と、
前記検出部における複数の検出条件を記憶する検出条件記憶手段と、
前記検出条件記憶手段にて記憶された複数の検出条件で、前記測定試料からの複数の特徴情報の検出を実行するように前記検出部を制御する制御部と、
前記検出部にて検出された複数の特徴情報に基づく生体粒子の分布データを、異なる検出条件毎に複数生成する分布データ生成手段と、
生成された前記複数の分布データのうち、分布データにおける第１の種類の生体粒子に対応する分布領域と、前記分布データにおける第２の種類の生体粒子に対応する分布領域とが重なる領域における粒子数が最も少ない一の分布データについて、生体粒子を複数の種類に分類して計数する処理を実行する分析手段と、
前記一の分布データに基づく前記分類手段による分類計数結果を出力する出力手段と
を備えることを特徴とする試料分析装置。
【請求項３】
前記検出部は、
前記測定試料が通過するフローセルと、
該フローセルを通過する測定試料に光を照射する発光部と、
該発光部から光が照射された測定試料からの光を受光する受光部と
を備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の試料分析装置。
【請求項４】
入力装置をさらに備え、
前記出力手段は、前記分類計数結果とともに、生成された前記複数の分布データを出力し、前記一の分布データ以外の分布データが前記入力装置を介してユーザによって選択されると、ユーザによって選択された分布データに基づく分類計数結果を出力することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の試料分析装置。
【請求項５】
前記試料は血液であり、
前記生体粒子は、リンパ球、単球、好中球、好酸球、好塩基球、及びこれらの組み合わせから選択されることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の試料分析装置。
【請求項６】
試料を分析する試料分析方法において、
生体粒子を含む試料と試薬とを混合して生体粒子が染色された測定試料を調製し、
調製された一の測定試料に含まれる生体粒子からの光を受光して複数の特徴情報を検出し、
検出された複数の特徴情報に基づく生体粒子の分布データを、それぞれ異なる縮小率で複数生成し、
生成された前記複数の分布データのうち、分布データにおける第１の種類の生体粒子に対応する分布領域と、前記分布データにおける第２の種類の生体粒子に対応する分布領域とが重なる領域における粒子数が最も少ない一の分布データについて、生体粒子を複数の種類に分類して計数し、
前記一の分布データに基づく分類計数結果を出力することを特徴とする試料分析方法。
【請求項７】
生体粒子を含む試料と試薬とを混合して生体粒子が染色された測定試料を調製する試料調製部と、調製された一の測定試料に含まれる生体粒子からの光を受光して複数の特徴情報を検出する検出部とを有し、該検出部で検出された特徴情報に基づいて試料を分析する試料分析装置で実行することが可能なコンピュータプログラムにおいて、
前記試料分析装置を、
前記検出部にて検出された複数の特徴情報に基づく生体粒子の分布データを、それぞれ異なる縮小率で複数生成する分布データ生成手段、
生成された前記複数の分布データのうち、分布データにおける第１の種類の生体粒子に対応する分布領域と、前記分布データにおける第２の種類の生体粒子に対応する分布領域とが重なる領域における粒子数が最も少ない一の分布データについて、生体粒子を複数の種類に分類して計数する処理を実行する分析手段、及び
前記一の分布データに基づく前記分析手段による分類計数結果を出力する出力手段
として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、血液、尿等の試料を分析する試料分析装置、試料分析方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、血液、尿等の試料中の粒子を複数種類の粒子に分類する粒子分析装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１では、動物種に応じた分析条件を事前に記憶しておき、誤った分析条件を用いて試料の分析を実行した場合には、正しい動物種に設定を変更し、設定変更後の動物種に対応した分析条件を用いて試料を再分析する血液分析装置が開示されている。具体的には、粒子分布図において粒子を分画するための分画レベルの設定範囲を動物種に応じて変更している。
【特許文献１】特開２００７−１０１３１２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１では、所定の動物種には所定の分析条件が固定的に割り当てられている。しかし、様々な種類の試料を分析する場合、割り当てられている分析条件が、必ずしも分析の対象である試料に最適な条件であるとは限らない。したがって、適切な分析条件ではない場合には、分析精度が不十分である場合が生じうるという問題点があった。
【０００５】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、様々な種類の試料を分析する場合であっても、適切な分析条件を選択して精度良く分析することができる試料分析装置、試料分析方法及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために第１発明に係る試料分析装置は、生体粒子を含む試料と試薬とを混合して生体粒子が染色された測定試料を調製する試料調製部と、該試料調製部で調製された一の測定試料に含まれる生体粒子からの光を受光して複数の特徴情報を検出する検出部と、該検出部にて検出された複数の特徴情報に基づく生体粒子の分布データを、それぞれ異なる縮小率で複数生成する分布データ生成手段と、生成された前記複数の分布データのうち、分布データにおける第１の種類の生体粒子に対応する分布領域と、前記分布データにおける第２の種類の生体粒子に対応する分布領域とが重なる領域における粒子数が最も少ない一の分布データについて、生体粒子を複数の種類に分類して計数する処理を実行する分析手段と、前記一の分布データに基づく前記分析手段による分類計数結果を出力する出力手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
また、第２発明に係る試料分析装置は、生体粒子を含む試料と試薬とを混合して生体粒子が染色された測定試料を調製する試料調製部と、該試料調製部で調製された一の測定試料に含まれる生体粒子からの光を受光して複数の特徴情報を検出する検出部と、前記検出部における複数の検出条件を記憶する検出条件記憶手段と、前記検出条件記憶手段にて記憶された複数の検出条件で、前記測定試料からの複数の特徴情報の検出を実行するように前記検出部を制御する制御部と、前記検出部にて検出された複数の特徴情報に基づく生体粒子の分布データを、異なる検出条件毎に複数生成する分布データ生成手段と、生成された前記複数の分布データのうち、分布データにおける第１の種類の生体粒子に対応する分布領域と、前記分布データにおける第２の種類の生体粒子に対応する分布領域とが重なる領域における粒子数が最も少ない一の分布データについて、生体粒子を複数の種類に分類して計数する処理を実行する分析手段と、前記一の分布データに基づく前記分類手段による分類計数結果を出力する出力手段とを備えることを特徴とする。
【００１１】
また、第３発明に係る試料分析装置は、第１又は第２発明において、前記検出部は、前記測定試料が通過するフローセルと、該フローセルを通過する測定試料に光を照射する発光部と、該発光部から光が照射された測定試料からの光を受光する受光部とを備えることを特徴とする。
【００１２】
また、第４発明に係る試料分析装置は、第１乃至第３発明のいずれか１つにおいて、入力装置をさらに備え、前記出力手段は、前記分類計数結果とともに、生成された前記複数の分布データを出力し、前記一の分布データ以外の分布データが前記入力装置を介してユーザによって選択されると、ユーザによって選択された分布データに基づく分類計数結果を出力することを特徴とする。
【００１３】
また、第５発明に係る試料分析装置は、第１乃至第４発明のいずれか１つにおいて、前記試料は血液であり、前記生体粒子は、リンパ球、単球、好中球、好酸球、好塩基球、及びこれらの組み合わせから選択されることを特徴とする。
【００１４】
次に、上記目的を達成するために第６発明に係る試料分析方法は、試料を分析する試料分析方法において、生体粒子を含む試料と試薬とを混合して生体粒子が染色された測定試料を調製し、調製された一の測定試料に含まれる生体粒子からの光を受光して複数の特徴情報を検出し、検出された複数の特徴情報に基づく生体粒子の分布データを、それぞれ異なる縮小率で複数生成し、生成された前記複数の分布データのうち、分布データにおける第１の種類の生体粒子に対応する分布領域と、前記分布データにおける第２の種類の生体粒子に対応する分布領域とが重なる領域における粒子数が最も少ない一の分布データについて、生体粒子を複数の種類に分類して計数し、前記一の分布データに基づく分類計数結果を出力することを特徴とする。
【００１５】
次に、上記目的を達成するために第７発明に係るコンピュータプログラムは、生体粒子を含む試料と試薬とを混合して生体粒子が染色された測定試料を調製する試料調製部と、調製された一の測定試料に含まれる生体粒子からの光を受光して複数の特徴情報を検出する検出部とを有し、該検出部で検出された特徴情報に基づいて試料を分析する試料分析装置で実行することが可能なコンピュータプログラムにおいて、前記試料分析装置を、前記検出部にて検出された複数の特徴情報に基づく生体粒子の分布データを、それぞれ異なる縮小率で複数生成する分布データ生成手段、生成された前記複数の分布データのうち、分布データにおける第１の種類の生体粒子に対応する分布領域と、前記分布データにおける第２の種類の生体粒子に対応する分布領域とが重なる領域における粒子数が最も少ない一の分布データについて、生体粒子を複数の種類に分類して計数する処理を実行する分析手段、及び前記一の分布データに基づく前記分析手段による分類計数結果を出力する出力手段として機能させることを特徴とする。
【００１６】
第１発明、第６発明及び第７発明では、生体粒子を含む試料と試薬とを混合して生体粒子が染色された測定試料を調製し、調製された一の測定試料に含まれる生体粒子からの光を受光して複数の特徴情報を検出する。検出された複数の特徴情報に基づく生体粒子の分布データを、それぞれ異なる縮小率で複数生成し、生成された複数の分布データのうち、分布データにおける第１の種類の生体粒子に対応する分布領域と、前記分布データにおける第２の種類の生体粒子に対応する分布領域とが重なる領域における粒子数が最も少ない一の分布データについて、生体粒子を複数の種類に分類して計数し、一の分布データに基づく分類計数結果を出力する。事前に縮小率の異なる複数の分布データを生成しておき、試料に応じて最適な分布データについて分類計数結果を出力することにより、動物種が異なる、年齢が異なる、性別が異なる等の相違が存在する場合であっても、最適な分析条件を用いて分析することができ、分析精度の向上を図ることができる。
【００１９】
第２発明では、検出部における複数の検出条件を記憶し、記憶された複数の検出条件で、測定試料からの複数の特徴情報を検出する。これにより、一の試料に対して複数の検出条件のそれぞれに対応した複数の特徴情報を検出することができ、検出条件を変更して再度解析を行うことが必要となる場合であっても再度検出部による検出処理を行う必要が無く、操作者を煩雑な操作から回避させることが可能となる。
【００２１】
第３発明では、検出部は、測定試料が通過するフローセルと、該フローセルを通過する測定試料に光を照射する発光部と、該発光部から光が照射された測定試料からの光を受光する受光部とを備えることにより、測定試料に含まれる所定の成分の光学的な特徴情報を検出することが可能となる。
【００２２】
第４発明では、分類計数結果とともに、生成された複数の分布データを出力し、一の分布データ以外の分布データが入力装置を介してユーザによって選択されると、ユーザによって選択された分布データに基づく分類計数結果を出力することにより、再度検出部による検出処理を行うことなく、異なる分布データに対する分類計数結果を確認することができる。
【００２３】
第５発明では、試料は血液であり、生体粒子は、リンパ球、単球、好中球、好酸球、好塩基球、及びこれらの組み合わせから選択されることにより、これらの血球の特徴情報を検出することが可能となる。
【発明の効果】
【００２４】
上記構成によれば、事前に縮小率の異なる複数の分布データを生成しておき、試料に応じて最適な分布データについて分類計数結果を出力することにより、動物種が異なる、年齢が異なる、性別が異なる等の相違が存在する場合であっても、最適な分析条件を用いて分析することができ、分析精度の向上を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本実施の形態では、試料分析装置として血液を分析する血液分析装置を一例とし、図面に基づいて具体的に説明する。したがって、分析処理は血球の分類処理となり、分析用データは分類用データとして生成される。
【００２６】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る試料分析装置の構成を模式的に示す斜視図である。図１に示すように、本実施の形態１に係る試料分析装置は、測定装置１と、測定装置１とデータ通信することが可能に接続されている演算表示装置２とで構成されている。
【００２７】
測定装置１と演算表示装置２とは、図示しない通信線を介して接続されており、相互にデータ通信することにより、測定装置１の動作を制御し、測定装置１から出力された測定データを処理して分析結果を取得する。測定装置１と演算表示装置２とは、ネットワーク網を介して接続されていても良いし、一体として一つの装置を構成し、プロセス間通信等でデータの授受を行っても良い。
【００２８】
測定装置１は、フローサイトメトリー法を用いて、血液中の白血球、網状赤血球及び血小板等の特徴情報を検出して、検出結果を測定データとして演算表示装置２へ送信する。ここで、フローサイトメトリー法とは、測定試料を含む試料流を形成し、該試料流にレーザ光を照射することによって、測定試料中の粒子（血球）が発する前方散乱光、側方散乱光、側方蛍光等の光を検出し、これにより、試料中の粒子（血球）を検出する粒子（血球）の測定方法である。
【００２９】
図２は、本発明の実施の形態１に係る試料分析装置の測定装置１の構成を示すブロック図である。測定装置１は、装置機構部４と、測定試料の測定を実行する検出部５と、検出部５の出力に対するアナログ処理部６と、表示・操作部７と、上述のハードウェア各部の動作を制御する制御基板部９とを備えている。
【００３０】
制御基板部９は、制御用プロセッサ及び制御用プロセッサを動作させるためのメモリを有する制御部９１と、アナログ処理部６から出力された信号をデジタル信号に変換する１２ビットのＡ／Ｄ変換部９２と、Ａ／Ｄ変換部９２から出力されたデジタル信号を記憶するとともに、制御部９１に出力するデータを選択する処理を実行する演算部９３とを有している。制御部９１は、バス９４ａ及びインタフェース９５ｂを介して表示・操作部７と接続され、バス９４ｂ及びインタフェース９５ｃを介して演算表示装置２と接続されている。また、演算部９３は、演算結果をインタフェース９５ｄ及びバス９４ａを介して制御部９１に出力する。さらに制御部９１は、演算結果（測定データ）を演算表示装置２へ送信する。
【００３１】
装置機構部４には、試薬と血液とから測定試料を調製する試料調製部４１が設けられている。試料調製部４１は、白血球測定用試料、網状赤血球測定用試料、血小板測定用試料を調製する。
【００３２】
図３は、本発明の実施の形態１に係る試料調製部４１の構成を模式的に説明するブロック図である。試料調製部４１は、血液が所定量充填される採血管４１ａと、血液が吸引されるサンプリングバルブ４１ｂと、反応チャンバ４１ｃとを備えている。
【００３３】
サンプリングバルブ４１ｂは、図示しない吸引ピペットにより吸引された採血管４１ａ内の血液を定量することが可能に構成されている。反応チャンバ４１ｃは、サンプリングバルブ４１ｂに接続されており、サンプリングバルブ４１ｂにより定量された血液に所定の試薬と染色液とをさらに混合することが可能となるように構成されている。また、反応チャンバ４１ｃは、検出部５に接続されており、反応チャンバ４１ｃにおいて所定の試薬と染色液とが混合された測定試料を検出部５に流入するように構成されている。
【００３４】
これにより、試料調製部４１は、白血球測定用試料として、白血球が染色されるとともに赤血球が溶血された測定試料を調製することができる。また、網状赤血球測定用試料として、網状赤血球が染色された測定試料を調製することもできるし、血小板測定用試料として、血小板が染色された測定試料を調製することもできる。調製された測定試料は、シース液とともに後述する検出部５のシースフローセルに供給される。
【００３５】
図４は、本発明の実施の形態１に係る検出部５及びアナログ処理部６の構成を模式的に説明するブロック図である。図４に示すように、検出部５は、レーザ光を出射する発光部５０１と、照射レンズユニット５０２と、レーザ光が照射されるシースフローセル５０３と、発光部５０１から出射されるレーザ光が進む方向の延長線上に配置されている集光レンズ５０４、ピンホール５０５、及びＰＤ（フォトダイオード）５０６と（シースフローセル５０３と集光レンズ５０４との間には図示しないビームストッパが配置されている）、発光部５０１から出射されるレーザ光が進む方向と交差する方向に配置されている集光レンズ５０７、ダイクロイックミラー５０８、光学フィルタ５０９、ピンホール５１０及びＡＰＤ（アバランシェフォトダイオード）５１１と、ダイクロイックミラー５０８の側方に配置されているＰＤ（フォトダイオード）５１２とを備えている。
【００３６】
発光部５０１は、シースフローセル５０３の内部を通過する測定試料を含む試料流に対して光を出射するために設けられている。照射レンズユニット５０２は、発光部５０１から出射された光を平行光にするために設けられている。また、ＰＤ５０６は、シースフローセル５０３から出射された前方散乱光を受光するために設けられている。なお、シースフローセル５０３から出射された前方散乱光により、測定試料中の粒子（血球）の大きさに関する情報を得ることができる。
【００３７】
ダイクロイックミラー５０８は、シースフローセル５０３から出射された側方散乱光及び側方蛍光を分離するために設けられている。具体的には、ダイクロイックミラー５０８は、シースフローセル５０３から出射された側方散乱光をＰＤ５１２に入射させるとともに、シースフローセル５０３から出射された側方蛍光をＡＰＤ５１１に入射させるために設けられている。また、ＰＤ５１２は、側方散乱光を受光するために設けられている。シースフローセル５０３から出射された側方散乱光により、測定試料中の粒子（血球）の核の大きさ等の内部情報を得ることが可能となる。
【００３８】
また、ＡＰＤ５１１は、側方蛍光を受光するために設けられている。染色された血球のような蛍光物質に光を照射すると、照射した光の波長より長い波長の光が発せられる。蛍光強度は染色度合いが高いほど強くなる。そのため、シースフローセル５０３から出射された側方蛍光強度を測定することによって血球の染色度合いに関する特徴情報を得ることができる。したがって、側方蛍光強度の差によって、白血球の分類その他の測定を行うことができる。ＰＤ５０６、５１２及びＡＰＤ５１１は、それぞれ受光した光信号を電気信号に変換して、増幅器６１、６２、及び６３にて増幅して制御基板部９へ送信する。
【００３９】
本実施の形態１では、発光部５０１は、白血球分類測定（以下、ＤＩＦＦ測定という）時には、３．４ｍＷの出力で光を出射する。また、網状赤血球測定（以下、ＲＥＴ測定という）時には、６ｍＷの出力で光を出射する。さらに、血小板測定（ＰＬＴ測定）時には、１０ｍＷの出力で光を出射する。
【００４０】
図５は、本発明の実施の形態１に係る試料分析装置の演算表示装置２の構成を示すブロック図である。図５に示すように、演算表示装置２は、ＣＰＵ（中央演算装置）２１、ＲＡＭ２２、記憶装置２３、入力装置２４、表示装置２５、出力装置２６、通信インタフェース２７及び上述したハードウェアを接続する内部バス２８で構成されている。ＣＰＵ２１は、内部バス２８を介して演算表示装置２の上述したようなハードウェア各部と接続されており、上述したハードウェア各部の動作を制御するとともに、記憶装置２３に記憶されているコンピュータプログラム２３１に従って、種々のソフトウェア的機能を実行する。ＲＡＭ２２は、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ等の揮発性メモリで構成され、コンピュータプログラム２３１の実行時にロードモジュールが展開され、コンピュータプログラム２３１の実行時に発生する一時的なデータ等を記憶する。
【００４１】
記憶装置２３は、内蔵される固定型記憶装置（ハードディスク）等で構成されている。記憶装置２３は、バーコードラベルを読み取ることにより取得することができる識別情報に対応付けた患者（被検者）の年齢情報を含む患者に関する情報が記憶してある患者情報記憶部２３２も備えている。図６は、患者情報記憶部２３２のデータ構成の例示図である。図６に示すように、バーコードラベルを読み取ることにより取得する識別情報である試料ＩＤに対応付けて、被検者を識別する識別情報である被検者ＩＤ、被検者の性別情報、被検者の年齢情報、疾患の内容に関する疾患情報、及び診療科を識別する診療科情報を記憶してある。なお、患者情報記憶部２３２は記憶装置２３に備えることに限定されるものではなく、外部のコンピュータに記憶しておき、通信インタフェース２７を介して照会する構成であっても良い。
【００４２】
通信インタフェース２７は内部バス２８に接続されており、測定装置１と通信線を介して接続されることにより、データの送受信を行うことが可能となっている。すなわち、測定の開始を示す指示情報等を測定装置１へ送信し、測定データ等を受信する。
【００４３】
入力装置２４は、キーボード及びマウス等のデータ入力媒体である。表示装置２５は、ＣＲＴモニタ、ＬＣＤ等の表示装置であり、分析結果をグラフィカルに表示する。出力装置２６は、レーザプリンタ、インクジェットプリンタ等の印刷装置等である。
【００４４】
上述した構成の試料分析装置の測定装置１及び演算表示装置２にて、成人の血液を測定して、血液中に含まれている白血球をリンパ球、単球、好中球、好塩基球及び好酸球に分類した場合、図７に示されるようなスキャッタグラムが作成されて表示装置２５に表示される。図７は、白血球分類測定（ＤＩＦＦ測定）時のスキャッタグラムの例示図である。図７において、縦軸は側方蛍光強度を、横軸は側方散乱光強度を、それぞれ示している。以下、本実施の形態１に係る試料分析装置で用いられる白血球の分類方法について説明する。
【００４５】
実施の形態１に係る試料分析装置においては、図７に示すように、成人血の過去の統計値に基づき、リンパ球が分布すると想定されるリンパ球分布領域１０１、単球が分布すると想定される単球分布領域１０２、好酸球が分布すると想定される好酸球分布領域１０３、好中球が分布すると想定される好中球分布領域１０４、好塩基球が分布すると想定される好塩基球分布領域１０５が予め定められている。そして、同じ座標軸上に、測定データに基づく整数列情報をサンプリングした後、リンパ球分布領域１０１、単球分布領域１０２、好酸球分布領域１０３、好中球分布領域１０４、好塩基球分布領域１０５の各分布領域への血球の帰属度を算出し、算出された帰属度に応じて、各血球が特定の種類の血球に分類される。そして、分類された血球を計数することにより、リンパ球、単球等の数を求めることができる。上述の白血球の分類方法は、米国特許第５５５５１９６号公報に詳細に記載されている。なお、上述の白血球の分類方法を実行するためのコンピュータプログラム及びコンピュータプログラムの実行に用いられるデータは、記憶装置２３に事前に記憶されている。
【００４６】
本発明者らにより、小児血に含まれる血球は、成人血に含まれる血球よりも染色液に染色される度合いが低いことが認知された。そのため、小児血を測定して得られた測定データにおいては、図７に示した本来分布するべき各領域のやや下方にサンプリング値が分布してしまうことが判明した。図８は、ＤＩＦＦ測定時に作成されたスキャッタグラムのリンパ球分布領域１０１とサンプリング値との関係の例示図である。
【００４７】
図８に示すように、測定データが成人血である場合には、リンパ球分布領域１０１周辺にサンプリング値が集約されるはずである。しかし、測定データが成人血ではなく小児血である場合には、成人血である場合よりも染料による染色度合いが小児血の方が低いため、蛍光強度、散乱光強度ともに低く測定されている。したがって、サンプリング値は、リンパ球分布領域１０１よりも下方である領域１１１近辺に集約してしまう。
【００４８】
このように、スキャッタグラムから分布傾向が全体として想定した領域よりも下方にシフトしている場合には、測定データが小児血を対象としたデータであると判断することができ、分類処理の精度を向上させるためには、サンプリング値の集約している領域１１１を、矢印１１２の方向へシフトする必要があることがわかる。
【００４９】
図９は、本発明の実施の形態１に係る測定装置１の制御基板部９の制御部９１及び演算表示装置２のＣＰＵ２１の処理手順を示すフローチャートである。測定装置１の制御部９１は、測定装置１が起動されたことを検知した場合、初期化を実行し（ステップＳ９１５）、測定装置１各部の動作チェックを行う。また、演算表示装置２のＣＰＵ２１も、演算表示装置２が起動されたことを検知した場合、初期化（プログラムの初期化）を実行し（ステップＳ９０１）、表示装置２５にメニュー画面を表示する（ステップＳ９０２）。メニュー画面では、ＤＩＦＦ測定、ＲＥＴ測定、ＣＢＣ測定の選択を受け付けること、測定開始指示及びシャットダウン指示を受け付けること等が可能である。本実施の形態１では上記メニュー画面においてＤＩＦＦ測定が選択された場合について、以下説明する。
【００５０】
演算表示装置２のＣＰＵ２１は、測定開始指示を受け付けたか否かを判断し（ステップＳ９０３）、ＣＰＵ２１が、測定開始指示を受け付けたと判断した場合（ステップＳ９０３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、測定開始を示す指示情報を測定装置１へ送信する（ステップＳ９０４）。測定装置１の制御部９１は、測定開始を示す指示情報を受信したか否かを判断し（ステップＳ９１６）、制御部９１が、測定開始を示す指示情報を受信したと判断した場合（ステップＳ９１６：ＹＥＳ）、制御部９１は、血液を収容している容器に貼付されているバーコードラベル（図示せず）をバーコードリーダ（図示せず）に読み取らせ、血液の識別情報（試料ＩＤ）を取得する（ステップＳ９１７）。制御部９１が、測定開始を示す指示情報を受信していないと判断した場合（ステップＳ９１６：ＮＯ）、制御部９１は、ステップＳ９１７乃至ステップＳ９２１をスキップする。
【００５１】
制御部９１は、取得した識別情報（試料ＩＤ）を演算表示装置２へ送信し（ステップＳ９１８）、演算表示装置２のＣＰＵ２１は、識別情報（試料ＩＤ）を受信したか否かを判断する（ステップＳ９０５）。ＣＰＵ２１が、識別情報（試料ＩＤ）を受信していないと判断した場合（ステップＳ９０５：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、受信の待ち状態となる。ＣＰＵ２１が、識別情報（試料ＩＤ）を受信したと判断した場合（ステップＳ９０５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、記憶装置２３の患者情報記憶部２３２を照会して患者情報を取得し（ステップＳ９０６）、患者情報を測定装置１へ送信する（ステップＳ９０７）。
【００５２】
次に、測定装置１の制御部９１は、患者情報を受信したか否かを判断し（ステップＳ９１９）、制御部９１が、受信していないと判断した場合（ステップＳ９１９：ＮＯ）、制御部９１は、受信待ち状態となる。制御部９１が、受信したと判断した場合（ステップＳ９１９：ＹＥＳ）、制御部９１は、測定試料を調製するよう試料調製部４１を制御した後、測定試料の測定を開始する（ステップＳ９２０）。具体的には、ＤＩＦＦ測定を実行し、検出部５及びアナログ処理部６を介して側方散乱光及び側方蛍光の受光強度に相当する電気信号が制御基板部９へ出力される。制御基板部９のＡ／Ｄ変換部９２は、取得したアナログ信号を１２ビットのデジタル信号に変換し、演算部９３は、Ａ／Ｄ変換部９２から出力されたデジタル信号に所定の処理を施して制御部９１へ渡す。制御部９１は、受け取った１２ビットの整数列情報を測定データとして、演算表示装置２へ送信する（ステップＳ９２１）。
【００５３】
演算表示装置２のＣＰＵ２１は、測定データを受信したか否かを判断し（ステップＳ９０８）、ＣＰＵ２１が、測定データを受信したと判断した場合（ステップＳ９０８：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、受信した測定データに基づいて解析処理を実行する（ステップＳ９０９）。ＣＰＵ２１が、測定開始指示を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ９０３：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、ステップＳ９０４乃至ステップＳ９１２をスキップし、ＣＰＵ２１が、測定データを受信していないと判断した場合（ステップＳ９０８：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、受信待ち状態となる。
【００５４】
図１０は、本発明の実施の形態１に係る演算表示装置２のＣＰＵ２１の図９のステップＳ９０９で実行する解析処理手順を示すフローチャートである。図１０において、演算表示装置２のＣＰＵ２１は、カウンタｎを初期値１に設定し（ステップＳ１００１）、測定装置１から取得した測定データ（１２ビットの整数列情報）を８ビットの整数列情報へ縮小することにより第ｎの分類用データを生成して記憶する（ステップＳ１００２）。
【００５５】
ＣＰＵ２１は、ｎが所定数より大きいか否かを判断し（ステップＳ１００３）、ＣＰＵ２１が、ｎが所定数以下であると判断した場合（ステップＳ１００３：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、ｎを１インクリメントし（ステップＳ１００４）、測定データの縮小率を変更して（ステップＳ１００５）、処理をステップＳ１００２へ戻して上述した処理を繰り返す。
ＣＰＵ２１が、ｎが所定数より大きいと判断した場合（ステップＳ１００３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、第１〜第ｎの分類用データを用いた分類処理をそれぞれ実行し（ステップＳ１００６）、分類結果をそれぞれ記憶装置２３に記憶する（ステップＳ１００７）。
【００５６】
具体的には、ＣＰＵ２１が分類用データを生成する場合には、測定装置１から取得した１２ビットの整数列情報を所定の縮小率で縮小する。例えば８ビットの整数列情報に縮小しても良いし、１０ビットの整数列情報に縮小しても良いし、任意の縮小率を選択しても良い。
【００５７】
また本実施の形態１では、分類用データとして用いるビット数（８ビット）よりも大きなビット数（１２ビット）を有する整数列情報として測定データを取得しておき、それを任意の縮小率で縮小することにより、様々な縮小率での複数の分類用データを生成する。このようにすることで、整数値の連続性を維持する割合が高まる。例えば成人血用の分類用データを生成する場合は１２ビットの整数列情報を１／１６倍するのに対して、小児血用の分類用データを生成する場合は１２ビットの整数列情報を１．２／１６倍することになることから、１．２／１６倍した場合に同じ整数値となる測定データの範囲が広がり、誤差が目立ちにくくなる。
【００５８】
より具体的には、例えばＮ×Ｎ個（Ｎは自然数）の要素を持つ二次元分布データＤｎにおける各要素（Ｘ１、Ｘ２）（Ｘ１、Ｘ２＝０、１、２、・・・）の度数をＦ（Ｘ１、Ｘ２）とし、二次元分布データＤｎをＭ×Ｍ個（Ｍは自然数）の要素を持つ二次元分布データＤｍに縮小する場合を考える。ただし、Ｍ＜Ｎとする。
【００５９】
Ｎ×Ｎ個の要素を持つ二次元分布データＤｎにおける各要素（Ｘ１、Ｘ２）は、分布データＤｍにおいて、式（１）に示す要素（Ｕ１、Ｕ２）（Ｕ１、Ｕ２＝０、１、２、・・・、Ｍ）に対応する。ただし、式（１）において、Ｉｎｔ（ｘ）は、引数ｘの整数部分を表す関数とする。これは、例えば１２ビットの測定データを８ビットに縮小する処理に相当する。
【００６０】
（Ｕ１、Ｕ２）＝（Ｉｎｔ（Ｘ１×Ｍ／Ｎ）、Ｉｎｔ（Ｘ２×Ｍ／Ｎ）
・・・  （１）
【００６１】
次に、二次元分布データＤｍ中の部分領域Ｌ×Ｌ個の要素を持つ二次元分布データＤＬをＭ×Ｍ個の要素を持つ二次元分布データに変換する場合（Ｌ＜Ｍ＜Ｎ）、分布データＤｎにおける各要素（Ｘ１、Ｘ２）（Ｘ１、Ｘ２＝０、１、２、・・・、Ｎ×Ｌ／Ｍ）は、式（２）に示すように、分布データＤmlにおける各要素（Ｖ１、Ｖ２）（Ｖ１、Ｖ２＝０、１、２、・・・、Ｍ）に対応する。これは、８ビットのデータを略上方へシフトアップする処理に相当する。
【００６２】
（Ｖ１、Ｖ２）＝（Ｉｎｔ（Ｘ１×Ｍ2 ／（Ｎ×Ｌ）、Ｉｎｔ（Ｘ２×Ｍ2 ／（Ｎ×Ｌ）
・・・  （２）
【００６３】
すなわち、式（１）の処理と同様の処理を、最初は部分領域Ｌ×Ｌ個の要素を持つ二次元分布データＤＬをＮ×Ｎ個の要素を持つ二次元分布データに変換し（拡大し）、続いてＭ×Ｍ個の要素を持つ二次元分布データに変換することにより、分布データＤmlの各要素の度数が算出され、なめらかな分布データに変換することができる。
【００６４】
図１０に戻って、演算表示装置２のＣＰＵ２１は、記憶装置２３に記憶されている複数の分類用データから一の分類用データを選択して（ステップＳ１００８）、選択された分類用データを記憶装置２３から読み出して、リンパ球、単球、好酸球、好中球、好塩基球等の血球数を計数し（ステップＳ１００９）、計数結果を記憶装置２３に記憶する（ステップＳ１０１０）。ＣＰＵ２１は、図７に示すようなスキャッタグラムも作成し、白血球の分類結果として、後述する図１２に示すような計数結果とスキャッタグラムとを表示装置２５に表示して（ステップＳ１０１１）、処理を図９のステップＳ９１０へ戻す。使用者は表示装置２５に表示されたスキャッタグラムを視覚的に確認することができる。そして、使用者は、サンプリング値の分布状態に応じて、再分類処理を実行する実行指示を入力することができる。
【００６５】
次に、図１０のステップＳ１００８に示す分類用データの選択処理について処理手順を説明する。図１１は、本発明の実施の形態１に係る演算表示装置２のＣＰＵ２１の分類用データの選択処理手順を示すフローチャートである。なお、本実施の形態１に係る試料分析装置では、図１０に示す所定数が３に設定されているものとする。
【００６６】
演算処理装置２のＣＰＵ２１は、測定装置１から受信した患者情報に含まれる年齢情報に基づいて、被検者が小児であるか否かを判断する（ステップＳ１１０１）。ここで、「小児」とは新生児を意味しても良いし、乳児を意味しても良いし、幼児を意味しても良い。「小児」であるか否かは本実施の形態２に係る試料分析装置の使用者が任意に設定することができ、所定年齢以下の被検者だけでなく、例えば小児科や産婦人科に通院している被検者を「小児」としても良いし、小学校入学前の子供を「小児」としても良い。また、試料分析装置を製造する製造業者が「小児」の範囲を設定しても良い。ＣＰＵ２１が、被検者が小児であると判断した場合（ステップＳ１１０１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、第２の検出感度で得られた特徴情報に基づく第２の分類用データを選択し（ステップＳ１１０２）、処理をステップＳ１００９へ戻す。
【００６７】
ＣＰＵ２１が、被検者が小児でないと判断した場合（ステップＳ１１０１：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、第１乃至第３の各分類用データについて、リンパ球、単球、好酸球、好中球、好塩基球等のサンプリング値の集合領域が重なり合っている領域、例えば図７における領域Ａ（以下、「重なり領域」と略す）に含まれる粒子を計数して、ＲＡＭ２２に記憶する（ステップＳ１１０３）。重なり領域の粒子数が少ない場合には良好に血球の分類処理が行われていると考えられるため、ＣＰＵ２１は、重なり領域の粒子数が最も少ない分類用データを選択する。すなわちＣＰＵ２１は、まず、第１の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ１）が、第２の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ２）以下であるか否かを判断する（ステップＳ１１０４）。
【００６８】
ＣＰＵ２１が、第１の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ１）が、第２の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ２）以下であると判断した場合（ステップＳ１１０４：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、第１の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ１）が、第３の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ３）以下であるか否かを判断する（ステップＳ１１０５）。
【００６９】
ＣＰＵ２１が、第１の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ１）が、第３の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ３）以下であると判断した場合（ステップＳ１１０５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、第１の分類用データを選択し（ステップＳ１１０６）、処理をステップＳ１００９へ戻す。
【００７０】
ＣＰＵ２１が、第１の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ１）が、第２の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ２）より大きいと判断した場合（ステップＳ１１０４：ＮＯ）、又は第１の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ１）が、第３の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ３）より大きいと判断した場合（ステップＳ１１０５：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、第２の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ２）が、第３の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ３）以下であるか否かを判断する（ステップＳ１１０７）。
【００７１】
ＣＰＵ２１が、第２の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ２）が、第３の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ３）以下であると判断した場合（ステップＳ１１０７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、第２の分類用データを選択して（ステップＳ１１０２）、処理をステップＳ１００９へ戻す。ＣＰＵ２１が、第２の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ２）が、第３の分類用データにおける重なり領域の粒子数（Ｎ３）より大きいと判断した場合（ステップＳ１１０７：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、第３の分類用データを選択して（ステップＳ１１０８）、処理をステップＳ１００９へ戻す。
【００７２】
なお、分類用データを選択する方法は、特に限定されるものではないが、例えばリンパ球、単球、好酸球、好中球、好塩基球等のサンプリング値の集合領域の重なり具合、出現位置等に基づいてＣＰＵ２１が選択する。具体的には、（１）集合領域が重なり合っている領域に含まれる粒子数の大小により選択する、（２）集合領域の代表値と、事前に想定されている各領域の代表値との距離の大小により選択する、（３）集合領域と、事前に想定されている各領域との相対位置により選択する、（４）集合領域の面積と、事前に想定されている各領域の面積との大小により選択する等の方法を組み合わせることにより選択する。
【００７３】
図９に戻って、演算表示装置２のＣＰＵ２１は、使用者からの再分類処理の実行指示である再分類指示を受け付けたか否かを判断し（ステップＳ９１０）、ＣＰＵ２１が、再分類指示を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ９１０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、ステップＳ９１１及びステップＳ９１２をスキップする。ＣＰＵ２１が、再分類指示を受け付けたと判断した場合（ステップＳ９１０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、他の分類用データの選択を受け付け（ステップＳ９１１）、選択を受け付けた分類用データに基づいて計数処理を実行する（ステップＳ９１２）。
【００７４】
図１２は、本発明の実施の形態１に係る演算表示装置２の表示装置２５の分類結果を表示する画面の例示図である。図１２では、図１０におけるｎが３である場合、すなわち縮小率の互いに相違する３種類の分類用データが生成された場合の、各分類用データに基づく分類結果が表示されている。ＣＰＵ２１が選択した分類用データを用いた場合の分類結果が主結果表示領域２１１に表示され、他の分類用データを用いた場合に分類結果が副結果表示領域２１２、２１３に表示されている。
【００７５】
再分類指示は、ユーザにより再分類を希望する分類用データに基づく分類結果を表示している副結果表示領域２１２、２１３のいずれかをマウス等で選択することにより行われる。例えば副結果表示領域２１２が選択された場合には、副結果表示領域２１２と主結果表示領域２１１との表示内容が入れ替わり、計数処理が実行される。
【００７６】
図９に戻って、演算表示装置２のＣＰＵ２１は、シャットダウン指示を受け付けたか否かを判断し（ステップＳ９１３）、ＣＰＵ２１が、シャットダウン指示を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ９１３：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、処理をステップＳ９０３へ戻し、上述した処理を繰り返す。ＣＰＵ２１が、シャットダウン指示を受け付けたと判断した場合（ステップＳ９１３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、シャットダウンの指示情報を測定装置１へ送信する（ステップＳ９１４）。
【００７７】
測定装置１の制御部９１は、シャットダウンの指示情報を受信したか否かを判断し（ステップＳ９２２）、制御部９１が、シャットダウンの指示情報を受信していない場合（ステップＳ９２２：ＮＯ）、制御部９１は、処理をステップＳ９１６へ戻し、上述した処理を繰り返す。制御部９１が、シャットダウンの指示情報を受信したと判断した場合（ステップＳ９２２：ＹＥＳ）、制御部９１は、シャットダウンを実行して（ステップＳ９２３）、処理を終了する。
【００７８】
以上のように本実施の形態１によれば、事前に縮小率の互いに相違する複数の分類用データを生成しておき、試料に応じて最適な分類用データを選択することにより、動物種が異なる、年齢が異なる、性別が異なる等の相違が存在する場合であっても、最適な分類用データを用いて計数処理を実行することができ、試料分析精度の向上を図ることが可能となる。
【００７９】
（実施の形態２）
以下、本発明の実施の形態２に係る試料分析装置について、図面に基づいて具体的に説明する。本発明の実施の形態２に係る試料分析装置の構成は実施の形態１と同様であることから、同一の符号を付することにより詳細な説明を省略する。本実施の形態２は、事前に縮小率の互いに相違する複数の分類用データを生成するのではなく、縮小率は一致しているが、特徴情報の検出時の検出条件が互いに相違する複数の分類用データを生成する点で、実施の形態１と相違する。
【００８０】
図１３は、本発明の実施の形態２に係る測定装置１の制御基板部９の制御部９１及び演算表示装置２のＣＰＵ２１の処理手順を示すフローチャートである。測定装置１の制御部９１は、測定装置１が起動されたことを検知した場合、初期化を実行し（ステップＳ１３１５）、測定装置１各部の動作チェックを行う。また、演算表示装置２のＣＰＵ２１も、演算表示装置２が起動されたことを検知した場合、初期化（プログラムの初期化）を実行し（ステップＳ１３０１）、表示装置２５にメニュー画面を表示する（ステップＳ１３０２）。メニュー画面にて、ＤＩＦＦ測定、ＲＥＴ測定、ＣＢＣ測定の選択を受け付けること、測定開始指示及びシャットダウン指示を受け付けること等が可能である。本実施の形態２では上記メニュー画面においてＤＩＦＦ測定が選択された場合について、以下説明する。
【００８１】
演算表示装置２のＣＰＵ２１は、測定開始指示を受け付けたか否かを判断し（ステップＳ１３０３）、ＣＰＵ２１が、測定開始指示を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ１３０３：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、ステップＳ１３０４乃至ステップＳ１３１２をスキップする。ＣＰＵ２１が、測定開始指示を受け付けたと判断した場合（ステップＳ１３０３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、測定開始を示す指示情報を測定装置１へ送信する（ステップＳ１３０４）。測定装置１の制御部９１は、測定開始を示す指示情報を受信したか否かを判断し（ステップＳ１３１６）、制御部９１が、測定開始を示す指示情報を受信したと判断した場合（ステップＳ１３１６：ＹＥＳ）、制御部９１は、血液を収容している容器に貼付されているバーコードラベル（図示せず）をバーコードリーダ（図示せず）に読み取らせ、血液の識別情報（試料ＩＤ）を取得する（ステップＳ１３１７）。制御部９１が、測定開始を示す指示情報を受信していないと判断した場合（ステップＳ１３１６：ＮＯ）、制御部９１は、ステップＳ１３１７乃至ステップＳ１３２１をスキップする。
【００８２】
制御部９１は、取得した識別情報（試料ＩＤ）を演算表示装置２へ送信し（ステップＳ１３１８）、演算表示装置２のＣＰＵ２１は、識別情報（試料ＩＤ）を受信したか否かを判断する（ステップＳ１３０５）。ＣＰＵ２１が、識別情報（試料ＩＤ）を受信していないと判断した場合（ステップＳ１３０５：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、受信の待ち状態となる。ＣＰＵ２１が、識別情報（試料ＩＤ）を受信したと判断した場合（ステップＳ１３０５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、記憶装置２３の患者情報記憶部２３２を照会して患者情報を取得し（ステップＳ１３０６）、患者情報を測定装置１へ送信する（ステップＳ１３０７）。
【００８３】
次に、測定装置１の制御部９１は、患者情報を受信したか否かを判断し（ステップＳ１３１９）、制御部９１が、受信していないと判断した場合（ステップＳ１３１９：ＮＯ）、制御部９１は、受信待ち状態となる。制御部９１が、受信したと判断した場合（ステップＳ１３１９：ＹＥＳ）、制御部９１は、測定試料を調製するよう試料調製部４１を制御した後、測定試料の測定処理を開始する（ステップＳ１３２０）。具体的には、ＤＩＦＦ測定を実行し、検出部５及びアナログ処理部６を介して側方散乱光及び側方蛍光の受光強度に相当する電気信号が制御基板部９へ出力される。制御基板部９のＡ／Ｄ変換部９２は、取得したアナログ信号を１２ビットのデジタル信号に変換し、演算部９３は、Ａ／Ｄ変換部９２から出力されたデジタル信号に所定の処理を施して制御部９１へ渡す。制御部９１は、受け取った１２ビットの整数列情報を測定データとして、演算表示装置２へ送信する（ステップＳ１３２１）。
【００８４】
図１４は、本発明の実施の形態２に係る測定装置１の制御基板部９の制御部９１の図１３のステップＳ１３２０で実行する測定処理手順を示すフローチャートである。図１４において、測定装置１の制御部９１は、測定試料の調製を行い（ステップＳ１４０１）、カウンタｎを初期値１に設定し（ステップＳ１４０２）、測定装置１の検出部５の検出条件として検出感度を第ｎの感度に設定する（ステップＳ１４０３）。検出感度は所定数設定されているものとする。なお、設定されている検出感度とは、図４に示す発光部５０１から照射された光を受光する受光部であるＰＤ５０６、５１２及びＡＰＤ５１１の検出感度を意味している。
【００８５】
制御部９１は、測定対象となる測定試料のシースフローセル５０３への供給を開始し（ステップＳ１４０４）、第ｎの検出感度にて検出される特徴情報の内蔵メモリへの記憶を開始する（ステップＳ１４０５）。制御部９１は、第ｎの検出感度にて特徴情報の記憶を開始してから１０秒が経過したか否かを判断し（ステップＳ１４０６）、制御部９１が、１０秒経過していないと判断した場合（ステップＳ１４０６：ＮＯ）、制御部９１は、経過待ち状態となる。
【００８６】
制御部９１が、１０秒経過したと判断した場合（ステップＳ１４０６：ＹＥＳ）、制御部９１は、第ｎの検出感度にて検出される特徴情報の内蔵メモリへの記憶を停止し（ステップＳ１４０７）、カウンタｎが所定数を超えたか否かを判断する（ステップＳ１４０８）。制御部９１が、ｎが所定数を超えていないと判断した場合（ステップＳ１４０８：ＮＯ）、制御部９１は、カウンタｎを１インクリメントし（ステップＳ１４０９）、処理をステップＳ１４０３へ戻して上述した処理を繰り返す。制御部９１が、ｎが所定数を超えたと判断した場合（ステップＳ１４０８：ＹＥＳ）、制御部９１は、処理を図１３のステップＳ１３２１へ戻す。制御部９１の内蔵メモリに記憶されている複数の特徴情報が測定データである。なお、測定試料のシースフローセル５０３への供給時間は、制御部９１がｎが所定数を超えたと判断した後に供給が停止されるよう、予め設定されている。これにより、一の測定試料がシースフローセルに供給されている間に、複数の検出感度が連続的に設定されることになる。
【００８７】
図１３に戻って、演算表示装置２のＣＰＵ２１は、測定データを受信したか否かを判断し（ステップＳ１３０８）、ＣＰＵ２１が、測定データを受信したと判断した場合（ステップＳ１３０８：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、受信した測定データに基づいて解析処理を実行する（ステップＳ１３０９）。ＣＰＵ２１が、測定データを受信していないと判断した場合（ステップＳ１３０８：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、受信待ち状態となる。
【００８８】
図１５は、本発明の実施の形態２に係る演算表示装置２のＣＰＵ２１の図１３のステップＳ１３０９で実行する解析処理手順を示すフローチャートである。図１５において、演算表示装置２のＣＰＵ２１は、カウンタｎを初期値１に設定し（ステップＳ１５０１）、測定装置１から取得した測定データ（１２ビットの整数列情報）を８ビットの整数列情報へ縮小することにより第ｎの検出感度にて検出された特徴情報に基づく第ｎの分類用データを生成して記憶する（ステップＳ１５０２）。
【００８９】
ＣＰＵ２１は、ｎが所定数より大きいか否かを判断し（ステップＳ１５０３）、ＣＰＵ２１が、ｎが所定数以下であると判断した場合（ステップＳ１５０３：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、ｎを１インクリメントし（ステップＳ１５０４）、同一の縮小率のままで、処理をステップＳ１５０２へ戻して上述した処理を繰り返す。ＣＰＵ２１が、ｎが所定数より大きいと判断した場合（ステップＳ１５０３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、第１〜第ｎの分類用データを用いた分類処理をそれぞれ実行し（ステップＳ１５０５）、分類結果をそれぞれ記憶装置２３に記憶する（ステップＳ１５０６）。
【００９０】
具体的には、ＣＰＵ２１が分類用データを生成する場合には、測定装置１から取得した１２ビットの整数列情報を所定の縮小率で縮小する。例えば８ビットの整数列情報に縮小しても良いし、１０ビットの整数列情報に縮小しても良いし、任意の縮小率を選択しても良い。
【００９１】
ＣＰＵ２１は、記憶装置２３に記憶されている複数の分類用データから一の分類用データを選択して（ステップＳ１５０７）、選択された分類用データを記憶装置２３から読み出して、リンパ球、単球、好酸球、好中球、好塩基球等の血球数を計数し（ステップＳ１５０８）、計数結果を記憶装置２３に記憶する（ステップＳ１５０９）。ＣＰＵ２１は、図７に示すようなスキャッタグラムも作成し、白血球の分類結果として、計数結果とスキャッタグラムとを表示装置２５に表示して（ステップＳ１５１０）、処理を図１３のステップＳ１３１０へ戻す。使用者は表示装置２５に表示されたスキャッタグラムを視覚的に確認することができる。そして、使用者は、サンプリング値の分布状態に応じて、再分類処理を実行する実行指示を入力することができる。
【００９２】
なお、ステップＳ１５０７における分類用データの選択処理手順は、実施の形態１の図１１と同様であることから、詳細な説明は省略する。また、分類用データを選択する方法は、特にこれに限定されるものではないが、例えばリンパ球、単球、好酸球、好中球、好塩基球等のサンプリング値の集合領域の重なり具合、出現位置等に基づいてＣＰＵ２１が選択する。具体的には、（１）集合領域が重なり合っている領域に含まれる粒子数の大小により選択する、（２）集合領域の代表値と、事前に想定されている各領域の代表値との距離の大小により選択する、（３）集合領域と、事前に想定されている各領域との相対位置により選択する、（４）集合領域の面積と、事前に想定されている各領域の面積との大小により選択する、等の方法を組み合わせることにより選択する。
【００９３】
図１３に戻って、演算表示装置２のＣＰＵ２１は、使用者からの再分類処理の実行指示である再分類指示を受け付けたか否かを判断し（ステップＳ１３１０）、ＣＰＵ２１が、再分類指示を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ１３１０：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、ステップＳ１３１１及びステップＳ１３１２をスキップする。ＣＰＵ２１が、再分類指示を受け付けたと判断した場合（ステップＳ１３１０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、他の分類用データの選択を受け付け（ステップＳ１３１１）、選択を受け付けた分類用データに基づいて計数処理を実行する（ステップＳ１３１２）。
【００９４】
本発明の実施の形態２に係る演算表示装置２の表示装置２５に表示される分類結果を表示する画面は、図１２と同様であることから、詳細な説明は省略する。
【００９５】
ＣＰＵ２１は、シャットダウン指示を受け付けたか否かを判断し（ステップＳ１３１３）、ＣＰＵ２１が、シャットダウン指示を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ１３１３：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、処理をステップＳ１３０３へ戻し、上述した処理を繰り返す。ＣＰＵ２１が、シャットダウン指示を受け付けたと判断した場合（ステップＳ１３１３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、シャットダウンの指示情報を測定装置１へ送信する（ステップＳ１３１４）。
【００９６】
測定装置１の制御部９１は、シャットダウンの指示情報を受信したか否かを判断し（ステップＳ１３２２）、制御部９１が、シャットダウンの指示情報を受信していない場合（ステップＳ１３２２：ＮＯ）、制御部９１は、処理をステップＳ１３１６へ戻し、上述した処理を繰り返す。制御部９１が、シャットダウンの指示情報を受信したと判断した場合（ステップＳ１３２２：ＹＥＳ）、制御部９１は、シャットダウンを実行して（ステップＳ１３２３）、処理を終了する。
【００９７】
以上のように本実施の形態２によれば、事前に検出条件の互いに相違する複数の分類用データを生成しておき、試料に応じて最適な分類用データを選択することにより、動物種が異なる、年齢が異なる、性別が異なる等の相違が存在する場合であっても、最適な分類用データを用いて計数処理を実行することができ、試料分析精度の向上を図ることが可能となる。
【００９８】
なお、上述の実施の形態１及び２では、検出条件として、発光部５０１から照射された光を受光する受光部であるＰＤ５０６、５１２及びＡＰＤ５１１の検出感度を採用した場合について説明しているが、検出条件が検出感度に限定されるものではない。例えば、受光した光信号が光電変換された電気信号を増幅する増幅器６１、６２、及び６３における増幅率を複数設定しても良い。また、発光部５０１での光の照射強度を複数設定しても良い。
【００９９】
なお、上述した実施の形態１及び２では、試料として血液を用い、血液に含まれている血球を分析する血球分析装置を例に挙げて説明しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、尿中細胞のような生体粒子を含む試料を分析する試料分析装置に適用した場合であっても同様の効果が期待できる。さらに、上述の実施の形態１及び２では、分析結果を演算表示装置２の表示装置２５で表示しているが、特に限定されるものではなく、ネットワークを介して接続されている他のコンピュータが有している表示装置に表示させるものであっても良い。
【０１００】
また、上述した実施の形態１及び２では、測定装置１から測定データとして１２ビットの整数列情報を取得し、その１２ビットの整数列情報を８ビットの整数列情報に縮小することにより分類用データを生成しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、測定装置１から１６ビットの整数列情報を取得しても良いし、１０ビットの分類用データを生成しても良い。また、上記の測定データ、分類用データは整数列情報でなくても良い。また、上述した実施の形態１及び２では、複数の分類用データは、複数の共通する指標である側方散乱光強度及び側方蛍光強度にて示されているが、側方散乱光強度のみ又は側方蛍光強度のみ等、共通する１つの指標で示されていても良いし、一の分類用データが側方散乱光強度及び側方蛍光強度で示され、他の分類用データが前方散乱光強度及び側方蛍光強度で示される等、互いに異なる複数の指標で示されていても良い。
【０１０１】
なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨の範囲内であれば多種の変形、置換等が可能であることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【０１０２】
【図１】本発明の実施の形態１に係る試料分析装置の構成を模式的に示す斜視図である。
【図２】本発明の実施の形態１に係る試料分析装置の測定装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態１に係る試料調製部の構成を模式的に説明するブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態１に係る検出部及びアナログ処理部の構成を模式的に説明するブロック図である。
【図５】本発明の実施の形態１に係る試料分析装置の演算表示装置の構成を示すブロック図である。
【図６】患者情報記憶部のデータ構成の例示図である。
【図７】白血球分類測定（ＤＩＦＦ測定）時のスキャッタグラムの例示図である。
【図８】ＤＩＦＦ測定時のスキャッタグラムのリンパ球の分布領域とサンプリング値との関係の例示図である。
【図９】本発明の実施の形態１に係る測定装置の制御基板部の制御部及び演算表示装置のＣＰＵの処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の実施の形態１に係る演算表示装置のＣＰＵの解析処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施の形態１に係る演算表示装置のＣＰＵの分類用データの選択処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の実施の形態１に係る演算表示装置の表示装置の分類結果を表示する画面の例示図である。
【図１３】本発明の実施の形態２に係る測定装置の制御基板部の制御部及び演算表示装置のＣＰＵの処理手順を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の実施の形態２に係る測定装置の制御基板部の制御部の測定処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の実施の形態２に係る演算表示装置のＣＰＵの解析処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１０３】
１  測定装置
２  演算表示装置
４  装置機構部
５  検出部
６  アナログ処理部
９  制御基板部
２１  ＣＰＵ
２２  ＲＡＭ
２３  記憶装置
２４  入力装置
２５  表示装置
２６  出力装置
２７  通信インタフェース
２８  内部バス
９１  制御部
９２  Ａ／Ｄ変換部
９３  演算部
２３１  コンピュータプログラム
２３２  患者情報記憶部
【図１】
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【図２】
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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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