(57)【要約】【課題】  あらゆる項目の反応過程に乱れが生じて分析結果に誤差を生じた可能性がある場合は警報を発し、再検査などを実施できるようにすること。また、反応過程の乱れを平滑化してデータの信頼性を向上させること。【解決手段】  測定項目毎に、該測定項目での吸光度変化曲線を近似するための未知の係数を含む関数を予め記憶し、記憶された予め設定された未知の係数を含む関数に、実際に測定された該測定項目の吸光度の中から選択された複数点を代入して関数の未知の係数を決定し、未知係数決定手段により得られた関数を用いて再度、実際に測定された測定項目の吸光度変化と該関数での吸光度変化との乖離をチェックし、乖離チェック手段によりチェックされた乖離が予め設定した閾値より大きい場合は、警報を発する機能を備えた自動分析装置。【選択図】図１１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料と試薬を混合して反応させ、その反応過程における吸光度を複数点測定する自動分析装置において、
測定項目毎に、該測定項目での吸光度変化曲線を近似するための未知の係数を含む関数を予め記憶する関数記憶手段と、
該関数記憶手段に記憶された前記予め設定された未知の係数を含む関数に、実際に測定された該測定項目の吸光度の中から選択された複数点を代入して該関数の未知の係数を決定する未知係数決定手段と、
該未知係数決定手段により得られた関数を用いて再度、実際に測定された測定項目の吸光度変化と該関数での吸光度変化との乖離をチェックする乖離チェック手段と、
該乖離チェック手段によりチェックされた乖離が予め設定した閾値より大きい場合は、警報を発する警報発生手段と、
を備えたことを特徴とする自動分析装置。
【請求項２】
請求項１記載の自動分析装置において、
前記関数は指数関数，反比例関数、または対数関数の少なくともいずれかを含むことを特徴とする自動分析装置。
【請求項３】
請求項１記載の自動分析装置において、
前記乖離チェック手段により、乖離が予め設定した閾値より大きいと判断された場合は、前記未知係数決定手段により得られた関数により得られた吸光度変化曲線に基づいて分析結果を算出する分析結果算出手段を備えたことを特徴とする自動分析装置。
【請求項４】
請求項１記載の自動分析装置において、
前記未知係数決定手段で未知の係数を含む関数に代入する複数の測定点は、予め複数組設定し、該複数組の測定点毎に未知の係数を決定し、その中から最も適確な未知数を選ぶような機能を備えたことを特徴とする自動分析装置。
【請求項５】
試料と試薬を混合して反応させ、その反応過程における吸光度を複数点測定する自動分析装置を用いた分析方法において、
測定項目毎に、該測定項目での吸光度変化曲線を近似するための未知の係数を含む関数を予め設定するステップと、
前記予め設定された未知の係数を含む関数に、実際に測定された該測定項目の吸光度の中から選択された複数点を代入して該関数の未知の係数を決定する未知係数決定ステップと、
該未知係数決定ステップにより得られた関数を用いて再度、実際に測定された測定項目の吸光度変化と該関数での吸光度変化との乖離をチェックする乖離チェックステップと、
該乖離チェックステップによりチェックされた乖離が予め設定した閾値より大きい場合は、警報を発する警報発生ステップと、
を含むことを特徴とする自動分析装置を用いた分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は血液，尿等の成分を定量あるいは定性分析する自動分析装置に係り、特に自動分析装置で得られた吸光度を用いて分析結果を得る場合のデータ処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動分析装置においては試料と試薬を反応容器内で混合し、混合液の吸光度変化に基づいて反応の進行を測定している。吸光度の測定は反応容器が光度計の光軸を横切る瞬間に測定され、約１０分間の反応時間中に６０回ぐらい横切らせて６０点の断続的測定点を得ている。それら６０点の測光点吸光度のうちから選ばれた数点を利用してデータ処理を行い分析結果を計算する。分析結果の計算には吸光度の変化率を用いるレート法，最終的な吸光度を用いるエンドポイント法など複数の方法があり、分析項目毎にどの計算方法を用いるか（どの測定点を用いるか）が異なる。データ処理に用いる測定点にばらつきがあると分析結果に誤差となって現れる。その対策として、特許文献１に開示されたような方法が知られている。
【０００３】
【特許文献１】特開平０４−２８６９４０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記載の方法では反応曲線が直線の場合のみを考慮していることに問題がある。すなわち、実際の反応過程の約半分は曲線であり、かつ、ばらついている測定点が１だけなら良いが、複数点ばらついている曲線や、途中から段差になったり、途中でせりあがったり、下降したりしている曲線に本方法を適用した場合には測定誤差が大きくなるという問題がある。
【０００５】
反応過程が乱れる原因としては、光度計の光軸をゴミが横切った、反応容器内の測光部に気泡がついている、反応容器内に浮遊物がある、予期せぬ液体が反応途中の反応容器内に落下した、反応液の攪拌などが不十分であった、もともと試薬の発色感度が低く測光ノイズレベルに埋もれている、などがある。
【０００６】
本発明の目的は、上記従来技術の欠点に鑑み、あらゆる項目の反応過程に乱れが生じて分析結果に誤差を生じた可能性がある場合は警報を発し、再検査などを実施できるようにすることにある。また、反応過程の乱れを平滑化してデータの信頼性を向上させることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
横軸が時間で、縦軸が吸光度なる反応曲線を近似するのに、直線関数に加えて指数関数，対数関数，反比例関数などの未知数を含んだ基本関数を分析項目毎に導入する。未知数を決定するために測光点吸光度を何点か選択して代入し、未知数の数分次元連立方程式を解くことにより未知数の値が決定される。選択する測定点はいろいろ変えてみて近似曲線を作ってみて、最適な近似反応曲線を選択する。反応過程が乱れている場合はこの近似曲線から乖離している測定点の数が多くなったり、吸光度の乖離量が多くなったりする。この乖離している測定点の数や、吸光度の乖離量が設定した閾値より大きい場合に警報を発するようにする。また、近似関数によって予測した吸光度を用いて分析結果のデータ処理も行ってデータ印字をすることもできる。
【０００８】
反応過程の近似関数としては、時間をｔ、吸光度をＡｂｓとすれば
Ａｂｓ＝−ｋｔ＋Ｂ
Ａｂｓ＝Ａｅ-kt＋Ｂ
Ａｂｓ＝Ａ／（１＋ｋｔ）＋Ｂ
ここに、Ａ，ｋ，Ｂは各反応に固有の定数
でほとんどが記述できる。
【発明の効果】
【０００９】
化学反応速度論的見地から反応過程の近似式を導入しているので理論的に在り得ない反応過程を排除でき、より正しく警報を発する事ができる。近似関数によって平滑化が行えるので試薬の発色感度が低い場合はその測光精度の再現性を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下図面を用いて本発明の実施例を説明する。
【００１１】
図１に正常に分析された場合の免疫グロブリンＩｇＡの反応過程を示す。免疫グロブリンＩｇＡは２試薬系の分析であり、試料と第一試薬が混合されてから約五分後に第二試薬が添加されて始めて吸光度の変化が現れる。ＩｇＡは１８ポイント目と４８ポイント目の吸光度の差を分析データ処理に用いている（２ポイントエンド法）。図２には途中で予期せぬ試薬が飛散りなどによってＩｇＡ測定中の反応容器に落下して反応過程に段差が発生した場合を示す。この場合は正しい測定は行われていないのであるからアラームを発生して再検すべきである。チェック方法としては、隣のポイントと常に変化値をチェックして段差なるべきものが見受けられればアラームを発するようにすれば良い。図３にＩｇＡで稀に起こる異常反応過程を示す。ＩｇＡの濃度が非常に高いため凝集が急激におこり沈殿物が発生して４２ポイント付近から吸光度が急上昇している。このような異常は前述の隣のポイントとの逐次比較では発見できない。異常反応が滑らかに変化しているからである。このような滑らかな異常反応過程は、非常に微小な気泡が反応容器内に付着してその微小気泡が膨張した場合や、第２試薬が吐出されたあとに第２試薬全てが反応液に添加されず一部が飛散って反応容器内に付着していたものがゆっくり反応容器壁付近を沈降している場合なども起こり得る。また撹拌不足の場合はゆっくりしたうねりが発生する。このような滑らかな異常反応をチェックできるようにすることが重要である。
【００１２】
図４に本発明を実施する反応過程を示す。横軸が第二試薬添加後の時間、縦軸が吸光度（Ａｂｓ）で、項目例として免疫グロブリンＩｇＡを示す。実際の反応過程を見ると２６ポイント目（第２試薬添加後から数えて）がノイズでジャンプしていることがわかる。
【００１３】
この第二試薬添加後の反応過程を指数関数で近似する。ＩｇＡの近似式は下記である。
【００１４】
Ａｂｓ＝Ａｅ-kt＋Ｂ
この近似式には３つの未知数Ａ，Ｂ，ｋが含まれる。したがって測定点３点を適当に選んで代入して未知数Ａ，Ｂ，ｋを３元連立方程式で解けばよい。指数関数の中に未知数が入っているので簡単には解けないが数値解析法などで許される精度で求めれば充分である。極端な話、漸近値Ｂは最終点（５０点目）の吸光度の値付近から少し変動させて数十案として決定し、その後、Ａ，ｋを２元連立方程式から解く。そして得られた近似関数予測値と各実測点の分散を計算して分散が最も小さい最適な漸近値Ｂを選択判断する方法もとれる。
【００１５】
時間軸を反応過程曲線の形を決定づける重要領域３つに区分けする。
領域１：測定点２９から３５、
領域２：測定点３６から４２、
領域３：測定点４３から５０、
この３つの時間領域から１点ずつ適当に選択し（合計３点選択し）下記の３元連立方程式を得る。
【００１６】
領域１からの選択ポイント（ｔ＝６０秒，Ａｂｓ＝０.６８）
領域２からの選択ポイント（ｔ＝１５０秒，Ａｂｓ＝０.９４５）
領域３からの選択ポイント（ｔ＝２８０秒，Ａｂｓ＝０.９９６）
０.６８＝Ａｅ-k60＋Ｂ
０.９４５＝Ａｅ-k150＋Ｂ
０.９９６＝Ａｅ-k280＋Ｂ
Ｂ＝１.０１と仮定して
ｌｎ（１.０１−０.６８）＝ｌｎ（−Ａ）＋６０ｋ
ｌｎ（１.０１−０.９４５）＝ｌｎ（−Ａ）＋１５０ｋ
ｌｎ（１.０１−０.９９６）＝ｌｎ（−Ａ）＋２８０ｋ
これより  候補１  Ａ＝−０.９７４６７      ｋ＝−０.０１８０５          
候補２  Ａ＝−０.３８２１９      ｋ＝−０.０１１８１          
候補３  Ａ＝−０.７８１３１      ｋ＝−０.０１４３６    
候補１の近似関数グラフが図５、候補２の近似関数グラフが図６、候補１の近似関数グラフが図７である。
【００１７】
これらの候補を使って分散、および各点の偏差の２乗値を計算する。
候補１の分散＝Σ(Ａｂｓｉ−Ａｂｓｉ′)2／Ｎ＝０.００６２／３０＝０.０００２１
候補２の分散＝Σ(Ａｂｓｉ−Ａｂｓｉ′)2／Ｎ＝０.６０６／３０＝０.０２０
候補３の分散＝Σ(Ａｂｓｉ−Ａｂｓｉ′)2／Ｎ＝０.０５８／３０＝０.００１９
候補１の偏差の２乗値のグラフを図８、候補２の偏差の２乗値のグラフを図９、候補３の偏差の２乗値のグラフを図１０に示す。
【００１８】
これらの偏差の２乗値で特別に他のポイントに比べて大きい（他の５倍以上）ポイントは除外するようにして再計算する。（ノイズなどによる突発的異常値の排除）３つの時間領域から選択した３つの選択ポイントを変更して再度計算を行い分散の最も少ない関数の未知数を決定する。
【００１９】
この分散が最も小さい候補を選択するとＢ＝１.０１では、候補１が先ず選択される。
【００２０】
次に  Ｂ＝１.００５  と仮定して  計算して候補を選択、
Ｂ＝１.０００  と仮定して  計算して候補を選択、
Ｂ＝０.９９５  と仮定して  計算して候補を選択、
Ｂ＝０.９９０  と仮定して  計算して候補を選択、
分散が最も小さいＢを選び、未知数Ａ，ｋ，Ｂを決定し近似関数を決定する。
【００２１】
このようにして得られた近似関数を用いて分析データ計算に使用するポイントが異常値になっていないか（使用するポイントの偏差の２乗が大きくないかをチェックし、規定値より大きければアラーム出したり、関数予測値を用いたりするようにする。
【００２２】
今までの計算工程を図１１のフローチャートに示す。
【００２３】
例として第二試薬添加後の反応過程の平滑化を説明したが、第一試薬添加から第二試薬添加直前まで（図１で測光点１〜１８）の反応過程も重要ならチェックする事も必要である。近似関数としては直線（比例）が良いと考えられるが、指数関数の方が適している。エンドジーナス反応などによって多少曲線気味になっており指数関数はパラメータ（未知数）によって直線に近い形状も近似できるからである。また、直線関数で近似できる項目でも試料に含まれる共存物質の影響によって曲線気味になる事がある。このような場合でも近似できるようにするには指数関数を用いた方がよい。
【００２４】
反応過程を反応速度理論に基づいてよりどころとなる関数で記述しているので、反応過程全体を見渡しながら測定点の良し悪しを判断できるようになる。つまり、測定点の吸光度がジャンプしたときにその変化が正当なものか判断がしやすくなる。
【００２５】
また、感度が低い場合は近似関数そのものが各測定点の平滑化効果をなす事となる。測定点での値がノイズなどでジャンプした場合、その測定点の吸光度を用いないで近似関数からの予測吸光度を用いて分析結果を出力することができるので平滑した反応過程から結果を出力できる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】正常に分析された場合の免疫グロブリンＩｇＡの反応過程を示す図。
【図２】途中で予期せぬ試薬が飛散りなどによってＩｇＡ測定中の反応容器に落下して反応過程に段差が発生した場合を示す図。
【図３】ＩｇＡで希に起こる異常反応過程を示す。
【図４】本発明を実施する反応過程（ＩｇＡ）を示す図。
【図５】候補１の近似関数グラフ。
【図６】候補２の近似関数グラフ。
【図７】候補１の近似関数グラフ。
【図８】候補１の偏差の２乗値のグラフ。
【図９】候補２の偏差の２乗値のグラフ。
【図１０】候補３の偏差の２乗値のグラフ。
【図１１】計算工程のフローチャート。
【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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