(57)【要約】【課題】粒子に占める生物粒子の数を精度よく検出可能な粒子検出装置を提供する。【解決手段】複数の粒子のそれぞれが発した蛍光の強度に基づき、蛍光の強度の第１測定分布を算出し、殺傷処理をされた複数の粒子のそれぞれが発した蛍光の強度に基づき、蛍光の強度の第２測定分布を算出する分布算出部３０１と、第１測定分布が、生物粒子による第１生物粒子分布と、非生物粒子による非生物粒子分布と、の混合分布であるとみなし、第２測定分布が、処理された生物粒子による第２生物粒子分布と、非生物粒子による非生物粒子分布と、の混合分布であるとみなして、第１生物粒子分布と第２生物粒子分布が異なるとの条件の下、生物粒子の検出数を算出する粒子数算出部３０２と、を備える粒子検出装置。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の粒子のそれぞれが発した蛍光の強度に基づき、前記蛍光の強度の第１測定分布を算出し、殺傷処理をされた前記複数の粒子のそれぞれが発した蛍光の強度に基づき、前記蛍光の強度の第２測定分布を算出する分布算出部と、
前記第１測定分布が、生物粒子による第１生物粒子分布と、非生物粒子による非生物粒子分布と、の混合分布であるとみなし、前記第２測定分布が、前記処理された生物粒子による第２生物粒子分布と、前記非生物粒子による前記非生物粒子分布と、の混合分布であるとみなして、前記第１生物粒子分布と前記第２生物粒子分布が異なるとの条件の下、前記生物粒子の検出数を算出する粒子数算出部と、
を備える、粒子検出装置。
【請求項２】
前記粒子数算出部が、前記第１測定分布及び第２測定分布において、前記非生物粒子分布が同じであるとの条件の下、前記生物粒子の検出数を算出する、請求項１に記載の粒子検出装置。
【請求項３】
前記粒子数算出部が、前記第１測定分布を与える前記粒子の総数と、前記第２測定分布を与える前記粒子の総数と、が、同じであるとの条件の下、前記生物粒子の検出数を算出する、請求項１又は２に記載の粒子検出装置。
【請求項４】
前記粒子数算出部が、前記第１生物粒子分布を与える前記生物粒子の数と、前記第２生物粒子分布を与える前記生物粒子の数と、が、同じであるとの条件の下、前記生物粒子の検出数を算出する、請求項１から３のいずれか１項に記載の粒子検出装置。
【請求項５】
前記粒子数算出部が、前記第１測定分布及び第２測定分布において、前記非生物粒子分布を与える非生物粒子の数が同じであるとの条件の下、前記生物粒子の検出数を算出する、請求項１から４のいずれか１項に記載の粒子検出装置。
【請求項６】
前記粒子数算出部が、
前記粒子の総数に占める前記生物粒子の数を設定することと、
尤度が最大になる、前記第１生物粒子分布のパラメータと、前記第２生物粒子分布のパラメータと、前記非生物粒子分布のパラメータと、を算出することと、
得られた前記パラメータを用いて、前記第１生物粒子分布と前記非生物粒子分布の第１算出混合分布と、前記第２生物粒子分布と前記非生物粒子分布の第２算出混合分布と、を算出することと、
前記第１算出混合分布と前記第１測定分布の第１一致度と、前記第２算出混合分布と前記第２測定分布の第２一致度と、を算出することと、
を含むアルゴリズムを備える、
請求項１から５のいずれか１項に記載の粒子検出装置。
【請求項７】
前記粒子数算出部が、前記生物粒子の設定数を変えながら前記アルゴリズムを繰り返し実行し、前記第１一致度と、前記第２一致度と、の和が最良となる前記生物粒子の数を、前記生物粒子の検出数とする、
請求項６に記載の粒子検出装置。
【請求項８】
前記アルゴリズムが、
前記第１測定分布の各ビンにおける、前記生物粒子の存在確率を決定することと、
前記第２測定分布の各ビンにおける、前記生物粒子の存在確率を決定することと、
を含む、
請求項６に記載の粒子検出装置。
【請求項９】
前記粒子数算出部が、前記第１生物粒子分布、前記第２生物粒子分布、及び前記非生物粒子分布のそれぞれを、ベータ分布又はガウス分布に近似する、請求項１に記載の粒子検出装置。
【請求項１０】
複数の粒子のそれぞれが発した蛍光の強度に基づき、前記蛍光の強度の第１測定分布を算出することと、
殺傷処理をされた前記複数の粒子のそれぞれが発した蛍光の強度に基づき、前記蛍光の強度の第２測定分布を算出することと、
前記第１測定分布が、生物粒子による第１生物粒子分布と、非生物粒子による非生物粒子分布と、の混合分布であるとみなし、前記第２測定分布が、前記処理された生物粒子による第２生物粒子分布と、前記非生物粒子による前記非生物粒子分布と、の混合分布であるとみなすことと、
前記第１生物粒子分布と前記第２生物粒子分布が異なるとの条件の下、前記生物粒子の検出数を算出することと、
を含む、粒子検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は検査技術に関し、粒子検出装置及び粒子検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
光学式の粒子検出装置は、例えば、流体を吸引し、吸引した流体に光を照射する。流体に生物粒子や非生物粒子が含まれていると、光を照射された粒子が自家蛍光を含む蛍光を発したり、粒子において散乱光が生じたりする。そのため、蛍光や散乱光を検出することにより、流体に含まれる生物粒子や非生物粒子の数や大きさ等を迅速に検出することが可能である（例えば、非特許文献１から３参照。）。
【０００３】
生物粒子と非生物粒子の両方が蛍光を発する場合、検出した粒子が、生物粒子であるか、あるいは非生物粒子であるか、を判別することが困難である場合がある。これに対し、レーザ誘起蛍光法により、生物粒子と非生物粒子とを識別する方法（例えば、非特許文献４参照。）が提案されている。また、加熱処理を含む殺傷処理による蛍光強度の変化の有無により、生物粒子と非生物粒子とを識別する方法（例えば、特許文献１から３参照。）が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５２７５５２２号公報
【特許文献２】特開２０１６−４０５３３号公報
【特許文献３】特開２０１６−４０５３４号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】MJ Miller et al, "Evaluation of the BioVigilant IMD-A, A novel optical spectroscopy technology for the continuous and real-time environmental monitoring of viable and nonviable particles. Part I. Review of the Technology and comparative studies with conventional methods" PDA Journal of Pharmaceutical Science and Technology May/June 2009 vol 63 (3), 245-258
【非特許文献２】T Nakamura et al, "Novel system to detect bacterial in real time in aquatic environments" Biocontrol Science (2013) vol 18 (2), 75-82
【非特許文献３】V Agranovski et al., "Real-Time Measurement of bacterial aerosols with the UVAPS: performance evaluation" Journal of Aerosol Science (2003) vol 34, 301-317
【非特許文献４】「BIOTRAK（登録商標）、MODEL 9510-BD、リアルタイム浮遊菌カウンタ」、ニッタ株式会社、クリーンエンジニアリング事業部、２０１２年、６月、インターネット(http://www.nitta.co.jp/ntresources_uploads/2013/01/BioTrak.pdf)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、粒子に占める生物粒子の数を精度よく検出可能な粒子検出装置及び粒子検出方法を提供することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の態様によれば、複数の粒子のそれぞれが発した蛍光の強度に基づき、蛍光の強度の第１測定分布を算出し、殺傷処理をされた複数の粒子のそれぞれが発した蛍光の強度に基づき、蛍光の強度の第２測定分布を算出する分布算出部と、第１測定分布が、生物粒子による第１生物粒子分布と、非生物粒子による非生物粒子分布と、の混合分布であるとみなし、第２測定分布が、処理された生物粒子による第２生物粒子分布と、非生物粒子による非生物粒子分布と、の混合分布であるとみなして、第１生物粒子分布と第２生物粒子分布が異なるとの条件の下、生物粒子の検出数を算出する粒子数算出部と、を備える、粒子検出装置が提供される。
【０００８】
上記の粒子検出装置において、粒子数算出部が、第１測定分布及び第２測定分布において、非生物粒子分布が同じであるとの条件の下、生物粒子の検出数を算出してもよい。
【０００９】
上記の粒子検出装置において、粒子数算出部が、第１測定分布を与える粒子の総数と、第２測定分布を与える粒子の総数と、が、同じであるとの条件の下、生物粒子の検出数を算出してもよい。
【００１０】
上記の粒子検出装置において、粒子数算出部が、第１生物粒子分布を与える生物粒子の数と、第２生物粒子分布を与える生物粒子の数と、が、同じであるとの条件の下、生物粒子の検出数を算出してもよい。
【００１１】
上記の粒子検出装置において、粒子数算出部が、第１測定分布及び第２測定分布において、非生物粒子分布を与える非生物粒子の数が同じであるとの条件の下、生物粒子の検出数を算出してもよい。
【００１２】
上記の粒子検出装置において、粒子数算出部が、粒子の総数に占める生物粒子の数を設定することと、尤度が最大になる、第１生物粒子分布のパラメータと、第２生物粒子分布のパラメータと、非生物粒子分布のパラメータと、を算出することと、得られたパラメータを用いて、第１生物粒子分布と非生物粒子分布の第１算出混合分布と、第２生物粒子分布と非生物粒子分布の第２算出混合分布と、を算出することと、第１算出混合分布と第１測定分布の第１一致度と、第２算出混合分布と第２測定分布の第２一致度と、を算出することと、を含むアルゴリズムを備えていてもよい。
【００１３】
上記の粒子検出装置において、粒子数算出部が、生物粒子の設定数を変えながらアルゴリズムを繰り返し実行し、第１一致度と、第２一致度と、の和が最良となる生物粒子の数を、生物粒子の検出数としてもよい。
【００１４】
上記の粒子検出装置において、アルゴリズムが、第１測定分布の各ビンにおける、生物粒子の存在確率を決定することと、第２測定分布の各ビンにおける、生物粒子の存在確率を決定することと、を含んでいてもよい。
【００１５】
上記の粒子検出装置において、粒子数算出部が、第１生物粒子分布、第２生物粒子分布、及び非生物粒子分布のそれぞれを、ベータ分布又はガウス分布に近似してもよい。
【００１６】
上記の粒子検出装置が、複数の粒子を殺傷処理する殺傷処理装置をさらに備えていてもよい。
【００１７】
上記の粒子検出装置において、殺傷処理が、複数の粒子にエネルギーを加えることであってもよい。
【００１８】
上記の粒子検出装置において、殺傷処理が、複数の粒子に紫外線を照射することであってもよい。
【００１９】
上記の粒子検出装置において、殺傷処理が、複数の粒子をオゾンに曝すことであってもよい。
【００２０】
上記の粒子検出装置において、殺傷処理が、複数の粒子に熱を加えることであってもよい。
【００２１】
上記の粒子検出装置において、殺傷処理が、複数の粒子を薬品に曝すことであってもよい。
【００２２】
上記の粒子検出装置において、粒子数算出部が、粒子の総数から生物粒子の検出数を引いた値を、非生物粒子の検出数としてもよい。
【００２３】
また、本発明の態様によれば、複数の粒子のそれぞれが発した蛍光の強度に基づき、蛍光の強度の第１測定分布を算出することと、殺傷処理をされた複数の粒子のそれぞれが発した蛍光の強度に基づき、蛍光の強度の第２測定分布を算出することと、第１測定分布が、生物粒子による第１生物粒子分布と、非生物粒子による非生物粒子分布と、の混合分布であるとみなし、第２測定分布が、処理された生物粒子による第２生物粒子分布と、非生物粒子による非生物粒子分布と、の混合分布であるとみなすことと、第１生物粒子分布と第２生物粒子分布が異なるとの条件の下、生物粒子の検出数を算出することと、を含む、粒子検出方法が提供される。
【００２４】
上記の粒子検出方法において、第１測定分布及び第２測定分布において、非生物粒子分布が同じであるとの条件の下、生物粒子の検出数を算出してもよい。
【００２５】
上記の粒子検出方法において、第１測定分布を与える粒子の総数と、第２測定分布を与える粒子の総数と、が、同じであるとの条件の下、生物粒子の検出数を算出してもよい。
【００２６】
上記の粒子検出方法において、第１生物粒子分布を与える生物粒子の数と、第２生物粒子分布を与える生物粒子の数と、が、同じであるとの条件の下、生物粒子の検出数を算出してもよい。
【００２７】
上記の粒子検出方法において、第１測定分布及び第２測定分布において、非生物粒子分布を与える非生物粒子の数が同じであるとの条件の下、生物粒子の検出数を算出してもよい。
【００２８】
上記の粒子検出方法において、生物粒子の検出数を算出することが、粒子の総数に占める生物粒子の数を設定することと、尤度が最大になる、第１生物粒子分布のパラメータと、第２生物粒子分布のパラメータと、非生物粒子分布のパラメータと、を算出することと、得られたパラメータを用いて、第１生物粒子分布と非生物粒子分布の第１算出混合分布と、第２生物粒子分布と非生物粒子分布の第２算出混合分布と、を算出することと、第１算出混合分布と第１測定分布の第１一致度と、第２算出混合分布と第２測定分布の第２一致度と、を算出することと、を含むアルゴリズムを、生物粒子の設定数を変えながら繰り返し実行することを含んでいてもよい。
【００２９】
上記の粒子検出方法において、生物粒子の検出数を算出することが、第１一致度と、第２一致度と、の和が最良となる生物粒子の数を算出し、当該算出した生物粒子の数を、生物粒子の検出数とすることを含んでいてもよい。
【００３０】
上記の粒子検出方法において、アルゴリズムが、第１測定分布の各ビンにおける、生物粒子の存在確率を決定することと、第２測定分布の各ビンにおける、生物粒子の存在確率を決定することと、を含んでいてもよい。
【００３１】
上記の粒子検出方法において、第１生物粒子分布、第２生物粒子分布、及び非生物粒子分布のそれぞれを、ベータ分布又はガウス分布に近似してもよい。
【００３２】
上記の粒子検出方法が、複数の粒子を殺傷処理することをさらに含んでいてもよい。
【００３３】
上記の粒子検出方法において、殺傷処理が、複数の粒子にエネルギーを加えることであってもよい。
【００３４】
上記の粒子検出方法において、殺傷処理が、複数の粒子に紫外線を照射することであってもよい。
【００３５】
上記の粒子検出方法において、殺傷処理が、複数の粒子をオゾンに曝すことであってもよい。
【００３６】
上記の粒子検出方法において、殺傷処理が、複数の粒子に熱を加えることであってもよい。
【００３７】
上記の粒子検出方法において、殺傷処理が、複数の粒子を薬品に曝すことであってもよい。
【００３８】
上記の粒子検出方法が、粒子の総数から生物粒子の検出数を引いた値を、非生物粒子の検出数とすることをさらに含んでいてもよい。
【発明の効果】
【００３９】
本発明によれば、粒子に占める生物粒子の数を精度よく検出可能な粒子検出装置及び粒子検出方法を提供可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】殺傷処理前後の生物粒子及び非生物粒子による蛍光の強度の度数分布を示す模式的なグラフである。
【図２】殺傷処理前後の生物粒子及び非生物粒子による蛍光の強度の度数分布を示す模式的なグラフである。
【図３】殺傷処理前の生物粒子による蛍光の強度の度数分布と、非生物粒子による蛍光の強度の度数分布と、の混合分布を示す模式的なグラフである。
【図４】殺傷処理後の生物粒子による蛍光の強度の度数分布と、非生物粒子による蛍光の強度の度数分布と、の混合分布を示す模式的なグラフである。
【図５】実施形態に係る粒子検出装置の模式図である。
【図６】実施形態に係る粒子検出方法を示すフローチャートである。
【図７】実施例１に係る紫外線照射前と照射後の大腸菌による蛍光強度の平均と分散を示す表である。
【図８】実施例１に係る紫外線照射前と照射後の大腸菌による蛍光強度の平均と分散を示す表である。
【図９】実施例１に係る紫外線照射前と照射後の大腸菌による蛍光強度の分布を示すグラフである。
【図１０】実施例２に係る紫外線を照射される前の生物粒子及び非生物粒子による蛍光の強度の混合ヒストグラムである。
【図１１】実施例２に係る紫外線を照射された後の生物粒子及び非生物粒子による蛍光の強度の混合ヒストグラムである。
【図１２】実施例２に係る紫外線を照射される前の生物粒子による蛍光の強度の分離されたヒストグラムである。
【図１３】実施例２に係る紫外線を照射された後の生物粒子による蛍光の強度の分離されたヒストグラムである。
【図１４】実施例３に係る紫外線を照射される前の生物粒子及び非生物粒子による蛍光の強度の混合ヒストグラムである。
【図１５】実施例３に係る紫外線を照射された後の生物粒子及び非生物粒子による蛍光の強度の混合ヒストグラムである。
【図１６】実施例３に係る紫外線を照射される前の生物粒子による蛍光の強度の分離されたヒストグラムである。
【図１７】実施例３に係る紫外線を照射された後の生物粒子による蛍光の強度の分離されたヒストグラムである。
【発明を実施するための形態】
【００４１】
以下に本発明の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号で表している。ただし、図面は模式的なものである。したがって、具体的な寸法等は以下の説明を照らし合わせて判断するべきものである。また、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることは勿論である。
【００４２】
細菌等の生物粒子に光を照射すると、生物粒子において散乱光が発生する。また、金属又は樹脂からなる非生物粒子に光を照射しても、非生物粒子において散乱光が発生する。粒子で生じる散乱光の強度は、粒子の粒径に依存する傾向にある。生物粒子の粒径は、微生物の種類毎に異なる。また、非生物粒子の粒径も、種類毎に異なる。そのため、散乱光の強度から、流体に含まれる被測定粒子の種類を特定することが可能である。
【００４３】
また、生物粒子に励起光を照射すると、生物粒子に含まれるニコチンアミドアデニンジヌクレオチド（ＮＡＤＨ）及びリボフラビン等が、蛍光を発する。非生物粒子に光を照射しても、非生物粒子が蛍光帯域の光を発する場合がある。例えばポリエステルからなるクリーニングしたガウンから飛散した蛍光粒子は、光を照射されると蛍光を発する。ポリスチレン粒子も蛍光を発し、その後退色する。
【００４４】
さらに、例えば、気体中に二酸化窒素（ＮＯ2）を含む窒素酸化物（ＮＯX）、硫黄酸化物（ＳＯX）、オゾンガス（Ｏ3）、酸化アルミ系のガス、アルミ合金、ガラス粉末、並びに大腸菌及びカビ等の異物を除染するための除染ガス等が含まれていると、これらのミー散乱を起こす粒子よりも小さいこともある気体含有物質が光を受けて蛍光帯域の光を発する。
【００４５】
例えば、二酸化窒素は、光を吸収すると、赤方偏移した光を放出して基底状態に戻る。二酸化窒素の吸収スペクトルは、波長４４０ｎｍ付近にピークを有するが、１００ないし２００ｎｍ程度の広い帯域を有する。そのため、二酸化窒素の存在下、４０５ｎｍの波長を有する光でＮＡＤＨ由来の蛍光及びフラビン由来の蛍光を励起しようとすると、ＮＡＤＨ及びフラビンと励起光の吸収スペクトルが重なる二酸化窒素においても蛍光が励起されうる。また、二酸化窒素は、物質が燃焼するときに、気体中の窒素と酸素が反応して発生する。そのため、元々検査対象の気体中に二酸化窒素が含まれていなくても、検査対象の気体に励起光として高いビーム密度を有するレーザ光あるいは強力な電磁放射線を照射すると、気体中の物質が燃焼して二酸化窒素が生じ、二酸化窒素が蛍光を発することもある。さらに、一酸化窒素とオゾンが反応して二酸化窒素を形成し、蛍光を発することもある。
【００４６】
二酸化窒素については、特開２００３−１３９７０７号公報、Joel A. Thorntonら著、「Atmospheric NO2: In Situ Laser-Induced  Fluorescence Detection at Parts per Trillion Mixing Ratios」、Analytical Chemistry、Vol. 72、No. 3、February 1、2000、pp.528−539、及びS.A.Nizkorodovら著、「Time-resolved fluorescence of NO2 in a magnetic field」、Volume 215、number 6、CHEMICAL PHYSICS LETTERS、17 December 1993、pp. 662-667参照。硫黄酸化物については、特開２０１２−８６１０５号公報参照。
【００４７】
従来、図１に示すように、非生物粒子を殺傷処理しても、非生物粒子が発する蛍光の強度は変化しないが、生物粒子を殺傷処理すると、生物粒子が発する蛍光の強度が変化し、例えば強くなるとの報告がある。したがって、粒子を殺傷処理して、粒子が発する蛍光の強度が変化しなければ、粒子を非生物粒子とみなし、粒子が発する蛍光の強度が変化すれば、粒子を生物粒子とみなす方法が提案されている。
【００４８】
図１に示すように、殺傷処理された生物粒子が発する蛍光の強度の分布が、非生物粒子が発する蛍光の強度の分布から完全に離れれば、生物粒子の数を数えることは可能である。しかし、図２に示すように、殺傷処理された生物粒子が発する蛍光の強度の分布が、非生物粒子が発する蛍光の強度の分布と重なる場合、生物粒子と非生物粒子を判別すること、及び生物粒子の数を数えることは、従来、不可能であった。
【００４９】
これに対し、本発明者らは鋭意研究の末、生物粒子を殺傷処理すると、生物粒子が発する蛍光の強度の分布の幅等の形状が変化するが、非生物粒子を殺傷処理しても、非生物粒子が発する蛍光の強度の分布の形状が変化しないことを見出した。例えば、図３に示すように、殺傷処理をされる前の生物粒子と非生物粒子とを含む流体に検査光を照射すると、殺傷処理前の生物粒子による蛍光の強度の分布と、非生物粒子による蛍光の強度の分布と、の混合分布が測定される。次に、生物粒子と非生物粒子とを含む流体に殺傷処理として紫外線照射をし、その後、殺傷処理をされた後の生物粒子と非生物粒子とを含む流体に検査光を照射すると、図４に示すように、殺傷処理後の生物粒子による蛍光の強度の分布と、非生物粒子による蛍光の強度の分布と、の混合分布が測定される。
【００５０】
ここで、紫外線照射により、生物粒子による蛍光の強度の分布の幅は狭くなるため、殺傷処理前に測定される混合分布に対して、殺傷処理後に測定される混合分布は、変化する。生物粒子と非生物粒子が混合している場合、生物粒子による蛍光の強度の分布と、非生物粒子による蛍光の強度の分布と、のそれぞれを、直接計測することはできない。しかし、本発明者らは、計測可能な混合分布から、生物粒子による蛍光の強度の幅が変化した分布を抽出すれば、検出した粒子の総数に占める、生物粒子の数と、非生物粒子の数と、を計数可能であることを見出した。
【００５１】
ここで、実施形態に係る粒子検出装置は、図５に示すように、複数の粒子のそれぞれが発した蛍光の強度に基づき、蛍光の強度の第１測定分布を算出し、殺傷処理をされた複数の粒子のそれぞれが発した蛍光の強度に基づき、蛍光の強度の第２測定分布を算出する分布算出部３０１と、第１測定分布が、生物粒子による第１生物粒子分布と、非生物粒子による非生物粒子分布と、の混合分布であるとみなし、第２測定分布が、処理された生物粒子による第２生物粒子分布と、非生物粒子による非生物粒子分布と、の混合分布であるとみなして、第１生物粒子分布と第２生物粒子分布が異なるとの条件の下、生物粒子の検出数を算出する粒子数算出部３０２と、を備える。分布算出部３０１及び粒子数算出部３０２は、例えば、中央演算処理装置（ＣＰＵ）３００に含まれる。
【００５２】
例えば、粒子検出装置は、さらに、被測定粒子で生じた蛍光の強度の測定値を測定する蛍光強度測定器１０２を備える。ＣＰＵ３００は、蛍光強度測定器１０２に電気的に接続されている。なお、本開示において、「蛍光」とは、蛍光、自家蛍光、及び必ずしも蛍光ではないが、波長帯域が蛍光と重なる光を含む。また、「流体」とは、気体及び液体を含む。
【００５３】
粒子検出装置によって粒子を含むか否かが検査される気体は、ノズル４０から噴出される。ノズル４０から噴出された流体に向けて、光源１０から広帯域波長の検査光が照射される。なお、液体が検査される場合は、液体が流れるフローセル等に向けて、光源１０から広帯域波長の検査光が照射される。以下、流体が気体である例を説明する。
【００５４】
光源１０としては、例えば、発光ダイオード（ＬＥＤ）及びレーザが使用可能である。検査光の波長は、例えば２５０ないし５５０ｎｍである。検査光は、可視光であっても、紫外光であってもよい。検査光が可視光である場合、検査光の波長は、例えば４００ないし５５０ｎｍの範囲内であり、例えば４０５ｎｍである。検査光が紫外光である場合、検査光の波長は、例えば３００ないし３８０ｎｍの範囲内であり、例えば３４０ｎｍである。ただし、検査光の波長は、これらに限定されない。光源１０には、光源１０に電力を供給する光源駆動電源１１が接続されている。光源駆動電源１１には、光源１０に供給される電力を制御する電源制御装置１２が接続されている。
【００５５】
光源１０と、蛍光強度測定器１０２と、は、筐体３０に設けられている。また、電源制御装置１２、及び蛍光強度測定器１０２は、ＣＰＵ３００に電気的に接続されている。
【００５６】
蛍光強度測定器１０２は、被測定粒子が発する蛍光を検出する。検査光の焦点には、同時に複数の粒子が通過しないよう設定されるので、蛍光が１回検出されれば、粒子が１回通過したとみなすことが可能である。したがって、蛍光の検出回数から、検出した粒子の総数を求めることが可能である。蛍光強度測定器１０２は、蛍光を受光する受光素子２０を備える。受光素子２０としては、フォトダイオード及び光電管等が使用可能であり、蛍光を受光すると、光エネルギーを電気エネルギーに変換する。
【００５７】
受光素子２０には、受光素子２０で生じた電流を増幅する増幅器２１が接続されている。増幅器２１には、増幅器２１に電力を供給する増幅器電源２２が接続されている。また、増幅器２１には、増幅器２１で増幅された電流を受け取り、受光素子２０が受光した蛍光の強度を算出する光強度算出装置２３が接続されている。光強度算出装置２３には、光強度算出装置２３が算出した蛍光の強度を保存する光強度記憶装置２４が接続されている。
【００５８】
粒子を含む流体は、殺傷処理をする前に、蛍光強度測定器１０２で蛍光を測定される。さらに、粒子を含む流体は、殺傷処理をされた後に、再度、蛍光強度測定器１０２で蛍光を測定される。殺傷処理は、生物粒子による蛍光の強度の分布の形状を変化させる処理であれば、任意である。殺傷処理は、例えば、複数の粒子にエネルギーを加えることであってもよい。複数の粒子にエネルギーを加えることは、例えば、複数の粒子に紫外線を照射することであってもよいし、複数の粒子をオゾンに曝すことであってもよいし、複数の粒子に熱を加えることであってもよい。あるいは、殺傷処理は、複数の粒子を電解水等の薬品に曝すことであってもよい。
【００５９】
実施形態に係る粒子検出装置は、複数の粒子を殺傷処理する殺傷処理装置をさらに備えていてもよい。例えば、粒子を含む流体が、蛍光強度測定器１０２と、殺傷処理装置と、を循環し、殺傷処理される前の粒子による蛍光と、殺傷処理された後の粒子による蛍光と、が測定されてもよい。あるいは、蛍光強度測定器１０２と、殺傷処理装置と、もう一台の蛍光強度測定器と、を接続し、殺傷処理される前の粒子による蛍光と、殺傷処理された後の粒子による蛍光と、が測定されてもよい。
【００６０】
分布算出部３０１は、光強度記憶装置２４に保存されている、殺傷処理をされる前の複数の粒子のそれぞれが発した蛍光の強度に基づき、蛍光の強度の第１測定分布を算出する。また、分布算出部３０１は、殺傷処理をされた後の複数の粒子のそれぞれが発した蛍光の強度に基づき、蛍光の強度の第２測定分布を算出する。第１測定分布及び第２測定分布は、ヒストグラムで与えられてもよいし、関数で与えられてもよい。
【００６１】
例えば、第１測定分布を表すヒストグラムＱ(bfr)は、下記（１）式で与えられる。
Q(bfr)=[q1(bfr), q2(bfr), …, qi(bfr), …,qN(bfr)]   (1)
ここで、Ｎは、ヒストグラムのビンの数、ｉは、１からＮの自然数、ｑi(bfr)は、ｉ番目のビンにおけるカウントを表す。
【００６２】
また、例えば、第２測定分布を表すヒストグラムＱ(aft)は、下記（２）式で与えられる。
Q(aft)=[q1(aft), q2(aft), …, qi(aft), …,qN(aft)]   (2)
ここで、ｑi(aft)は、ｉ番目のビンにおけるカウントを表す。
【００６３】
ヒストグラム中の各ビンの中心値ｘiの集合Ｘは、下記（３）式で与えられる。
X=[x1, x2, …, xi, …, xN]   (3)
【００６４】
粒子数算出部３０２は、第１測定分布Ｑ(bfr)が、殺傷処理をされる前の生物粒子による第１生物粒子分布と、非生物粒子による非生物粒子分布と、の混合分布であるとの条件を設定する。また、粒子数算出部３０２は、第２測定分布Ｑ(aft)が、殺傷処理をされた後の生物粒子による第２生物粒子分布と、非生物粒子による非生物粒子分布と、の混合分布であるとの条件を設定する。
【００６５】
粒子数算出部３０２は、第１測定分布Ｑ(bfr)を与える粒子の総数ｗallと、第２測定分布Ｑ(aft)を与える粒子の総数ｗallと、が、同じであるとの条件を設定する。また、粒子数算出部３０２は、第１測定分布Ｑ(bfr)における第１生物粒子分布を与える生物粒子の数ｗbioと、第２測定分布Ｑ(aft)における第２生物粒子分布を与える生物粒子の数ｗbioと、が、同じであるとの条件を設定する。さらに、粒子数算出部３０２は、第１測定分布Ｑ(bfr)における非生物粒子分布を与える非生物粒子の数（ｗall−ｗbio）と、第２測定分布Ｑ(aft)における非生物粒子分布を与える非生物粒子の数（ｗall−ｗbio）と、が同じであるとの条件を設定する。
【００６６】
粒子数算出部３０２は、第１測定分布Ｑ(bfr)における第１生物粒子分布と、第２測定分布Ｑ(aft)における第２生物粒子分布と、が異なるとの条件を設定する。また、粒子数算出部３０２は、第１測定分布Ｑ(bfr)における非生物粒子分布と、２測定分布Ｑ(aft)における非生物粒子分布と、が同じであるとの条件を設定する。
【００６７】
上記のように設定した条件に基づき、粒子数算出部３０２は、例えば、第１測定分布のｉ番目のビンにおけるカウントｑi(bfr)を、下記（４）式で定義する。
qi(bfr)≒wbiof(xi, αbio(bfr), βbio(bfr))+(wall-wbio)f(xi, αinr(cmn), βinr(cmn))   (4)
また、粒子数算出部３０２は、例えば、第２測定分布のｉ番目のビンにおけるカウントｑi(aft)を、下記（５）式で定義する。
qi(aft)≒wbiof(xi, αbio(aft), βbio(aft))+(wall-wbio)f(xi, αinr(cmn), βinr(cmn))   (5)
【００６８】
ここで、ｗallは、検出した粒子の総数を表す。ｗbioは、検出した粒子の総数における生物粒子の数を表す。（ｗall−ｗbio）は、検出した粒子の総数における非生物粒子の数を表す。
【００６９】
f(xi, αbio(bfr), βbio(bfr))は、第１測定分布における生物粒子による蛍光の強度のベータ分布を与える確率密度関数を表す。αbio(bfr)及びβbio(bfr)は、第１測定分布における生物粒子による蛍光の強度のベータ分布を与える確率密度関数のパラメータを表す。
【００７０】
f(xi, αbio(aft), βbio(aft))は、第２測定分布における生物粒子による蛍光の強度のベータ分布を与える確率密度関数を表す。αbio(aft)及びβbio(aft)は、第２測定分布における生物粒子による蛍光の強度のベータ分布を与える確率密度関数のパラメータを表す。
【００７１】
f(xi, αinr(cmn), βinr(cmn))は、第１測定分布及び第２測定分布の両方における非生物粒子による蛍光の強度のベータ分布を与える確率密度関数を表す。αinr(cmn)及びβinr(cmn)は、第１測定分布及び第２測定分布の両方における非生物粒子による蛍光の強度のベータ分布を与える確率密度関数のパラメータを表す。
【００７２】
確率密度関数ｆ（ｘ，α，β）は、下記（６）式及び（７）式で与えられる。確率密度関数ｆ（ｘ，α，β）は、総面積を１に正規化したヒストグラムにおける、ビンの中心値ｘに対応するカウントに相当する。
f(x, α, β) = [xα-1(1-x)β-1]/B(α, β)   (6)
【数１】
2018136262.tif 000003
【００７３】
粒子数算出部３０２は、例えば、図６に示すアルゴリズムを実施する。まず、ステップＳ１０１で、粒子の総数ｗallに占める生物粒子の設定数ｗbioの初期値を設定する。これにより、非生物粒子の設定数（ｗall−ｗbio）の初期値も設定される。
【００７４】
ステップＳ１０２で、粒子数算出部３０２は、第１測定分布の各ビンにおける生物粒子の存在確率ｐ（ｉ）(bfr)の初期値と、第２測定分布の各ビンにおける生物粒子の存在確率ｐ（ｉ）(aft)の初期値と、を設定する。例えば、全ての生物粒子は非生物粒子より蛍光強度が高いという仮説を立てた場合、ある蛍光強度以下のビンにおける生物粒子の存在確率を０と初期化し、ある蛍光強度より大きいビンにおける生物粒子の存在確率を１と初期化する。
【００７５】
ステップＳ１０３で、粒子数算出部３０２は、設定した生物粒子の数ｗbioと、第１測定分布の各ビンにおける生物粒子の存在確率ｐ（ｉ）(bfr)と、第２測定分布の各ビンにおける生物粒子の存在確率ｐ（ｉ）(aft)と、用いて、下記（８）式で与えられる第１の尤度Ｌ(bfr)と、下記（９）式で与えられる第２の尤度Ｌ(aft)と、の和が最大になる、第１生物粒子分布のパラメータ（αbio(bfr)、βbio(bfr)）と、第２生物粒子分布のパラメータ（αbio(aft)、βbio(aft)）と、非生物粒子分布のパラメータ（αinr(cmn)、及びβinr(cmn)）と、の組み合わせを算出する。
【数２】
2018136262.tif 000004
【数３】
2018136262.tif 000005
【００７６】
ステップＳ１０４で、粒子数算出部３０２は、下記（１０）式に示すように、設定した生物粒子の数ｗbioと、算出されたパラメータの組み合わせ（αbio(bfr)、βbio(bfr)、αinr(cmn)、βinr(cmn)）と、を用いて、第１測定分布の各ビンにおける生物粒子の存在確率ｐ（ｉ）(bfr)の値を算出する。粒子数算出部３０２は、これまで保持してきた存在確率ｐ（ｉ）(bfr)の値を、算出した存在確率ｐ（ｉ）(bfr)の値で更新する。
【数４】
2018136262.tif 000006
【００７７】
また、粒子数算出部３０２は、下記（１１）式に示すように、設定した生物粒子の数ｗbioと、算出されたパラメータの組み合わせ（αbio(aft)、βbio(aft)、αinr(cmn)、βinr(cmn)）と、を用いて、第２測定分布の各ビンにおける生物粒子の存在確率ｐ（ｉ）(aft)の値を算出する。粒子数算出部３０２は、これまで保持してきた存在確率ｐ（ｉ）(aft)の値を、算出した存在確率ｐ（ｉ）(aft)の値で更新する。
【数５】
2018136262.tif 000007
【００７８】
ステップＳ１０５で、粒子数算出部３０２は、第１測定分布の各ビンにおける生物粒子の存在確率ｐ（ｉ）(bfr)と、第２測定分布の各ビンにおける生物粒子の存在確率ｐ（ｉ）(aft)と、の更新を終了するべき否かを判断する。例えば、更新回数が、所定の更新回数に達していない場合、ステップＳ１０３に戻り、粒子数算出部３０２は、生物粒子の存在確率ｐ（ｉ）(bfr)、ｐ（ｉ）(aft)を更新しながら、ステップＳ１０３からステップＳ１０５のループを繰り返し実行する。更新回数が、所定の更新回数に達した場合、粒子数算出部３０２は、算出した存在確率ｐ（ｉ）(bfr)、ｐ（ｉ）(aft)を、ＣＰＵ３００に接続された記憶装置３５０に保存する。
【００７９】
ステップＳ１０６で、粒子数算出部３０２は、下記（１２）式に示すように、設定した生物粒子の数ｗbioと、算出されたパラメータの組み合わせ（αbio(bfr)、βbio(bfr)、αinr(cmn)、βinr(cmn)）と、を用いて、第１生物粒子分布と非生物粒子分布の第１算出混合分布ＱC(bfr)を算出する。
QC(bfr)=[q1C(bfr), q2 C(bfr), …, qi C(bfr), …,qN C(bfr)]   (12)
ここで、第１算出混合分布ＱC(bfr)のｉ番目のビンにおけるカウントｑiC(bfr)は、設定した生物粒子の数ｗbioと、算出されたパラメータの組み合わせ（αbio(bfr)、βbio(bfr)、αinr(cmn)、βinr(cmn)）と、を用いて、下記（１３）式で与えられる。
qiC(bfr)=wbiof(xi, αbio(bfr), βbio(bfr))+(wall-wbio)f(xi, αinr(cmn), βinr(cmn))   (13)
【００８０】
また、粒子数算出部３０２は、下記（１４）式に示すように、設定した生物粒子の数ｗbioと、算出されたパラメータの組み合わせ（αbio(aft)、βbio(aft)、αinr(cmn)、βinr(cmn)）と、を用いて、第２生物粒子分布と非生物粒子分布の第２算出混合分布ＱC(aft)を算出する。
QC(aft)=[q1C(aft), q2 C(aft), …, qi C(aft), …,qN C(aft)]   (14)
ここで、第２算出混合分布ＱC(aft)のｉ番目のビンにおけるカウントｑiC(aft)は、設定した生物粒子の数ｗbioと、算出されたパラメータの組み合わせ（αbio(aft)、βbio(aft)、αinr(cmn)、βinr(cmn)）と、を用いて、下記（１５）式で与えられる。
qiC(aft)=wbiof(xi, αbio(aft), βbio(aft))+(wall-wbio)f(xi, αinr(cmn), βinr(cmn))   (15)
【００８１】
ステップＳ１０７で、粒子数算出部３０２は、上記（１２）式で与えられる第１算出混合分布ＱC(bfr)と、上記（１）式で与えられる第１測定分布Ｑ(bfr)と、の一致度である第１一致度を算出する。また、粒子数算出部３０２は、上記（１４）式で与えられる第２算出混合分布ＱC(aft)と、上記（２）式で与えられる第１測定分布Ｑ(aft)と、の一致度である第２一致度を算出する。一致度の算出には、例えば、正規化相関を用いる。さらに、粒子数算出部３０２は、第１一致度と、第２一致度と、の和を、一致度スコアとして算出し、記憶装置３５０に保存する。なお、算出された一致度スコアがこれまで算出された一致度スコアより良好であった場合は、算出された一致度スコアを上書き保存してもよい。また、算出された一致度スコアがこれまで算出された一致度スコアより低かった場合は、算出された一致度スコアを保存しなくともよい。
【００８２】
ステップＳ１０８で、粒子数算出部３０２は、生物粒子の設定数ｗbioの更新を終了すべきか否かを判断する。例えば、生物粒子の設定数ｗbioが終値でない場合、粒子数算出部３０２は、生物粒子の設定数ｗbioの更新を終了すべきではないと判断し、ステップＳ１０９に進む。
【００８３】
ステップＳ１０９で、粒子数算出部３０２は、生物粒子の設定数ｗbioを更新する。例えば、生物粒子の設定数ｗbioの初期値が、考え得る生物粒子の数ｗbioの最小値であった場合、粒子数算出部３０２は、生物粒子の設定数ｗbioを、増加させる。あるいは、生物粒子の設定数ｗbioの初期値が、考え得る生物粒子の数ｗbioの最大値であった場合、粒子数算出部３０２は、生物粒子の設定数ｗbioを、減少させる。
【００８４】
ステップＳ１０９の次に、ステップＳ１０２に戻り、粒子数算出部３０２は、生物粒子の設定数ｗbioを更新しながら、ステップＳ１０２からステップＳ１０９のループを繰り返し実行し、生物粒子の各設定数ｗbioにおける一致度スコアを算出する。
【００８５】
ステップＳ１０８で、生物粒子の設定数ｗbioが終値であった場合、粒子数算出部３０２は、生物粒子の設定数ｗbioの更新を終了すべきと判断し、ステップＳ１１０に進む。ステップＳ１１０で、粒子数算出部３０２は、最良の一致度スコアを与えた生物粒子の設定数ｗbioを、生物粒子の検出数として特定する。粒子数算出部３０２は、算出した生物粒子の検出数を記憶装置３５０に保存する。また、粒子数算出部３０２は、算出した生物粒子の検出数をＣＰＵ３００に接続された出力装置４０１に出力する。粒子数算出部３０２は、検出した粒子の総数から生物粒子の検出数を引いた値を、非生物粒子の検出数として算出してもよい。粒子数算出部３０２は、算出した非生物粒子の検出数を記憶装置３５０に保存してもよい。また、粒子数算出部３０２は、算出した非生物粒子の検出数を出力装置４０１に出力してもよい。出力装置４０１としては、ディスプレイ、プリンタ、及び音響装置等が使用可能である。
【００８６】
任意で、ステップＳ１１１で、粒子数算出部３０２は、特定された生物粒子の検出数において算出された、上記（１０）式で与えられる第１測定分布の各ビンにおける生物粒子の存在確率ｐ（ｉ）(bfr)を特定する。粒子数算出部３０２は、第１測定分布に、特定された生物粒子の存在確率ｐ（ｉ）(bfr)を乗じて、第１測定分布から、殺傷処理をされる前の生物粒子による第１生物粒子分布を分離する。粒子数算出部３０２は、分離した第１生物粒子分布を記憶装置３５０に保存してもよい。また、粒子数算出部３０２は、分離した第１生物粒子分布を出力装置４０１に出力してもよい。
【００８７】
また、粒子数算出部３０２は、特定された生物粒子の検出数において算出された、上記（１１）式で与えられる第２測定分布の各ビンにおける生物粒子の存在確率ｐ（ｉ）(aft)を特定する。粒子数算出部３０２は、第２測定分布に、特定された生物粒子の存在確率ｐ（ｉ）(aft)を乗じて、第２測定分布から殺傷処理をされた後の生物粒子による第２生物粒子分布を分離する。粒子数算出部３０２は、分離した第２生物粒子分布を記憶装置３５０に保存してもよい。また、粒子数算出部３０２は、分離した第２生物粒子分布を出力装置４０１に出力してもよい。
【００８８】
任意で、ステップＳ１１２で、粒子数算出部３０２は、分離した第１生物粒子分布から、例えば、蛍光の強度の平均値、分散、及び標準偏差等の統計値を算出する。また、粒子数算出部３０２は、分離した第２生物粒子分布からも、統計値を算出する。粒子数算出部３０２は、算出した統計値を記憶装置３５０に保存してもよい。また、粒子数算出部３０２は、算出した統計値を出力装置４０１に出力してもよい。
【００８９】
以上説明した実施形態に係る粒子検出装置によれば、混合分布モデルを用いて、粒子に占める生物粒子の数を精度よく検出することが可能である。
【００９０】
（他の実施形態）
上記のように本発明を実施の形態によって記載したが、この開示の一部をなす記述及び図面はこの発明を限定するものであると理解するべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかになるはずである。例えば、実施形態では、図５に示す粒子数算出部３０２が、第１生物粒子分布、第２生物粒子分布、及び非生物粒子分布のそれぞれを、非対称な単峰分布であるベータ分布に近似する例を説明した。これに対し、粒子数算出部３０２が、第１生物粒子分布、第２生物粒子分布、及び非生物粒子分布のそれぞれを、対称な単峰分布であるガウス分布に近似してもよい。このように、本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を包含するということを理解すべきである。
【００９１】
［実施例１］
（微生物の培養）
大腸菌（Ｅｓｃｈｅｒｉｃｈｉａ  ｃｏｌｉ，ＡＴＣＣ  １３７０６）を試験管中のトリプチケースソイブロス（ＴＳＢ）培地に植菌し、３２℃で一夜培養した。次に、培地を遠心して大腸菌を集菌し、集菌した大腸菌を滅菌水で３回洗浄した。その後、大腸菌の濃度がおよそ８×１０8細胞／ｍＬになるよう調整し、試験懸濁液とした。
【００９２】
（大腸菌の蛍光強度測定）
リアルタイム微生物ディテクタ（ＩＭＤ−Ｗ、アズビル株式会社製）を用いて、希釈した試験懸濁液に含まれる大腸菌の一菌ごとの散乱光強度と、緑色帯域の蛍光強度と、を測定した。次に、リアルタイム微生物ディテクタで測定した懸濁液に紫外線ランプを入れ、周りをアルミ箔で遮光した後、１０分間、懸濁液に紫外線を照射した。その後、リアルタイム微生物ディテクタ（ＩＭＤ−Ｗ、アズビル株式会社製）を用いて、紫外線を照射した懸濁液に含まれる大腸菌の一菌ごとの散乱光強度と、緑色帯域の蛍光強度と、を再度測定した。
【００９３】
その結果、図７、図８及び図９に示すように、紫外線を照射される前の大腸菌による緑色帯域の蛍光の強度の分散と比較して、紫外線を照射された後の大腸菌による緑色帯域の蛍光の強度の分散は、小さくなった。
【００９４】
［実施例２］
実施形態で説明したアルゴリズムをシミュレーションで検証した。紫外線を照射される前の生物粒子による蛍光の強度の実測値のヒストグラムと、紫外線を照射された後の生物粒子による蛍光の強度の実測値のヒストグラムと、を得た。また、シミュレーションで作成した非生物粒子による蛍光の強度のヒストグラムを得た。ここで、非生物粒子の数は、生物粒子の数の５０％に設定した。
【００９５】
紫外線を照射される前の生物粒子による蛍光の強度の実測値のヒストグラムに、シミュレーションで作成した非生物粒子による蛍光の強度のヒストグラムを重ね合わせて、図１０に示す紫外線を照射される前の生物粒子及び非生物粒子による蛍光の強度の混合ヒストグラムを作成した。
【００９６】
また、紫外線を照射された後の生物粒子による蛍光の強度の実測値のヒストグラムに、シミュレーションで作成した非生物粒子による蛍光の強度のヒストグラムを重ね合わせて、図１１に示す紫外線を照射された後の生物粒子及び非生物粒子による蛍光の強度の混合ヒストグラムを作成した。
【００９７】
図１０及び図１１に示した混合ヒストグラムに対し、実施形態で説明したアルゴリズムを実施し、図１２に示す紫外線を照射される前の生物粒子による蛍光の強度のヒストグラムと、図１３に示す紫外線を照射された後の生物粒子による蛍光の強度のヒストグラムと、を算出した。図１２に示す紫外線を照射される前の生物粒子による蛍光の強度のヒストグラムにおいて、蛍光の強度を表すフォトダイオードの信号電圧の平均値は０．０７７Ｖであり、標準偏差は０．０２９Ｖであった。また、図１３に示す紫外線を照射された後の生物粒子による蛍光の強度のヒストグラムにおいて、蛍光の強度を表すフォトダイオードの信号電圧の平均値は０．０８０Ｖであり、標準偏差は０．０２７Ｖであった。算出されたヒストグラムは、実測値のヒストグラムとよく一致していた。
【００９８】
［実施例３］
非生物粒子の数を、生物粒子の数の１００％に設定した以外は、実施例２と同様にして、紫外線を照射される前の生物粒子による蛍光の強度の実測値のヒストグラムに、シミュレーションで作成した非生物粒子による蛍光の強度のヒストグラムを重ね合わせて、図１４に示す紫外線を照射される前の生物粒子及び非生物粒子による蛍光の強度の混合ヒストグラムを作成した。
【００９９】
また、紫外線を照射された後の生物粒子による蛍光の強度の実測値のヒストグラムに、シミュレーションで作成した非生物粒子による蛍光の強度のヒストグラムを重ね合わせて、図１５に示す紫外線を照射された後の生物粒子及び非生物粒子による蛍光の強度の混合ヒストグラムを作成した。
【０１００】
図１４及び図１５に示した混合ヒストグラムに対し、実施形態で説明したアルゴリズムを実施し、図１６に示す紫外線を照射される前の生物粒子による蛍光の強度のヒストグラムと、図１７に示す紫外線を照射された後の生物粒子による蛍光の強度のヒストグラムと、を算出した。図１６に示す紫外線を照射される前の生物粒子による蛍光の強度のヒストグラムにおいて、蛍光の強度を表すフォトダイオードの信号電圧の平均値は０．０７８Ｖであり、標準偏差は０．０３０Ｖであった。また、図１７に示す紫外線を照射された後の生物粒子による蛍光の強度のヒストグラムにおいて、蛍光の強度を表すフォトダイオードの信号電圧の平均値は０．０８１Ｖであり、標準偏差は０．０２８Ｖであった。算出されたヒストグラムは、実測値のヒストグラムとよく一致していた。
【符号の説明】
【０１０１】
１０・・・光源、１１・・・光源駆動電源、１２・・・電源制御装置、２０・・・受光素子、２１・・・増幅器、２２・・・増幅器電源、２３・・・光強度算出装置、２４・・・光強度記憶装置、３０・・・筐体、４０・・・ノズル、１０２・・・蛍光強度測定器、３００・・・中央演算処理装置、３０１・・・分布算出部、３０２・・・粒子数算出部、３５０・・・記憶装置、４０１・・・出力装置
【図１】
2018136262.tif 000008
【図２】
2018136262.tif 000009
【図３】
2018136262.tif 000010
【図４】
2018136262.tif 000011
【図５】
2018136262.tif 000012
【図６】
2018136262.tif 000013
【図７】
2018136262.tif 000014
【図８】
2018136262.tif 000015
【図９】
2018136262.tif 000016
【図１０】
2018136262.tif 000017
【図１１】
2018136262.tif 000018
【図１２】
2018136262.tif 000019
【図１３】
2018136262.tif 000020
【図１４】
2018136262.tif 000021
【図１５】
2018136262.tif 000022
【図１６】
2018136262.tif 000023
【図１７】
2018136262.tif 000024