(57)【要約】【課題】時系列信号に僅かな影響しか及ぼさない異常が発生した場合に対しても、それを検知することによって、より信頼性の高い測定を実現する信号処理装置及び信号処理方法を提供する。【解決手段】この信号処理装置は、第１の時間分解能で第１の時系列信号を取得する第１計測部と、前記第１の時間分解能よりも高い第２の時間分解能で第２の時系列信号を取得する第２計測部と、前記第２の時系列信号に基づいて、測定異常の判定を行う判定部とを備えたことを特徴とする。第１の時系列信号により通常の測定が行われる一方で、第２の時系列信号を得て、これに基づいて測定異常の判定が行われる。【選択図】図１
2019109152.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の時間分解能で第１の時系列信号を取得する第１計測部と、
前記第１の時間分解能よりも高い第２の時間分解能で第２の時系列信号を取得する第２計測部と、
前記第２の時系列信号に基づいて、測定異常の判定を行う判定部と
を備えたことを特徴とする信号処理装置。
【請求項２】
前記判定部は、前記第２の時系列信号のピーク位置に関する特徴量に基づき、測定異常の判定を行う、請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項３】
前記判定部は、前記第２の時系列信号のピーク位置を含むピーク部分の起点付近及び終点付近の特徴量に基づき、測定異常の判定を行う、請求項２に記載の信号処理装置。
【請求項４】
前記判定部は、前記第２の時系列信号の立ち上がり部分の特徴量に基づき、測定異常の判定を行う、請求項１〜３のいずれか１項に記載の信号処理装置。
【請求項５】
前記判定部は、前記第２の時系列信号の立ち上がり部分の特徴量、前記第２の時系列信号のピーク位置を含むピーク部分の起点付近の特徴量、及び前記第２の時系列信号のピーク位置を含むピーク部分の終点付近の特徴量のうちの少なくとも１つに基づき、測定異常の判定を行う、請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項６】
前記第２の時系列信号を平滑化し、前記平滑化後の前記第２の時系列信号のピーク位置を抽出するデータ処理部を更に備え、
前記判定部は、前記ピーク位置に関する特徴量に基づき、測定異常の判定を行う、請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項７】
前記判定部は、前記特徴量の参照データクラスタからのマハラノビス汎距離を求め、このマハラノビス汎距離に基づき測定異常の判定を行う、請求項６に記載の信号処理装置。
【請求項８】
前記参照データクラスタは、正常な測定に基づく測定データ群である正常参照データクラスタと、所定の異常状態での測定に基づく測定データ群である異常参照データクラスタとを含み、
前記判定部は、前記特徴量の前記正常参照データクラスタからのマハラノビス汎距離と、前記特徴量の前記異常参照データクラスタからのマハラノビス汎距離とを比較し、その比較結果に基づき測定異常の判定を行う、請求項７に記載の信号処理装置。
【請求項９】
前記判定部は、前記特徴量の分布状態に基づき、前記測定異常の有無に加え、前記測定異常の種類の判定を行うことを特徴とする、請求項２又は４に記載の信号処理装置。
【請求項１０】
第１の時間分解能で第１の時系列信号を取得する第１の計測工程と、
前記第１の時間分解能よりも高い第２の時間分解能で第２の時系列信号を取得する第２の計測工程と、
前記第２の時系列信号に基づいて、測定異常の判定を行う判定工程と
を備えたことを特徴とする、信号処理方法。
【請求項１１】
前記判定工程は、前記第２の時系列信号のピーク位置に関する特徴量に基づき、測定異常の判定を行う、請求項１０に記載の信号処理方法。
【請求項１２】
前記判定工程は、前記第２の時系列信号のピーク位置を含むピーク部分の起点付近及び終点付近の特徴量に基づき、測定異常の判定を行う、請求項１１に記載の信号処理方法。
【請求項１３】
前記判定工程は、前記第２の時系列信号の立ち上がり部分の特徴量に基づき、測定異常の判定を行う、請求項１０〜１２のいずれか１項に記載の信号処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、信号処理装置及び信号処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
血液、尿等の生体サンプル中に含まれる成分の定量を行う測定方法として、測定対象成分と特異的に結合し、かつトリガを付与されると発光を生じる標識試薬を利用して対象成分の濃度を測定する方法が広く用いられている。標識試薬の例としては、放射性物質、化学反応によって発光する物質、励起光の照射によって蛍光を発する物質等を挙げることができる。この測定方法では、トリガ付与後の標識試薬からの発光の信号強度を一定の時間に亘って時系列的に計測して、一定の信号計測時間における信号強度の積分値を対象成分の濃度に換算する。
【０００３】
ここで、装置各部の異常、生体サンプルや標識試薬の品質の経時的変化、及び外来ノイズなどを含む測定異常が光の信号強度の時系列信号に影響を及ぼし、濃度測定値に誤差が生じる虞がある。このような測定異常を検知する方法として、特許文献１及び特許文献２に記載された方法が提案されている。
【０００４】
特許文献１に記載された方法は、測定対象である時系列信号のピーク時刻を、あらかじめ設定したピーク時刻と比較することで、測定異常を判定するものである。特許文献２に記載された方法は、測定対象である時系列信号のピークからの一定時間後の減衰量を抽出し、正常な場合の減衰量と比較することで、測定異常を判定するものである。
また、特許文献１、２には、測定対象成分の濃度に換算される積分値の算出に使用するための時系列信号を基にして、特定の１つの特徴量（それぞれピーク時刻またはピークからの一定時間後の減衰量）を抽出し、この１つの特徴量を用いて測定異常を判定する方法が提示されている。
【０００５】
しかし、実際に起こりうる異常には、発光シグナルの時系列信号に及ぼす影響が僅かなものも多い。本発明者らは、例えば、長期間使用後の寿命超過容器やバクテリアの繁殖した発光基質溶液を使用したような異常系では、従来の時系列信号から抽出された上記の特徴量には顕著な変化が見られないことを見出した。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−８５８０４号公報
【特許文献２】特開２０１３−１５２２１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、時系列信号に僅かな影響しか及ぼさない異常が発生した場合に対しても、それを検知することによって、より信頼性の高い測定を実現する信号処理装置及び信号処理方法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】
【０００８】
上記の課題を解決するため、本発明に係る信号処理装置は、第１の時間分解能で第１の時系列信号を取得する第１計測部と、前記第１の時間分解能よりも高い第２の時間分解能で第２の時系列信号を取得する第２計測部と、前記第２の時系列信号に基づいて、測定異常の判定を行う判定部とを備えたことを特徴とする。
また、本発明に係る信号処理方法は、第１の時間分解能で第１の時系列信号を取得する第１の計測工程と、前記第１の時間分解能よりも高い第２の時間分解能で第２の時系列信号を取得する第２の計測工程と、前記第２の時系列信号に基づいて、測定異常の判定を行う判定工程とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の信号処理装置及び信号処理方法によれば、時系列信号に僅かな影響しか及ぼさない異常が発生した場合に対しても、それを検知することによって、より信頼性の高い測定を実現する信号処理装置及び信号処理方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１の実施の形態に係る信号処理装置の構成例を示す。
【図２】図１に示す第１計測部１１、及び第２計測部１２の一例としての自動分析装置２００の構成例を示す。
【図３】Ａ／Ｄ変換器２１０Ａから、トリガ信号の発生後、サンプリング間隔１０ｍＳ、信号計測期間４００ｍＳで４０点のデータを取得した場合の測定結果を示すグラフの例を示している。
【図４】Ａ／Ｄ変換器２１０Ｂから、トリガ信号の発生後、サンプリング間隔２５０μＳで得られた測定結果を示すグラフの例を示す。
【図５】第１の実施の形態において、高分解能時系列信号の信号波形の形状に基づいて測定異常の有無を判定する処理の一例を説明するフローチャートである。
【図６】信号波形のピーク位置の抽出方法を示す概念図である。
【図７】信号波形から算出される特徴量について説明する概念図である。
【図８】長期間使用後の寿命超過反応容器を使用した測定システムにおいて異常判定を行うため、上述の特徴量ｓ１と特徴量ｓ０を計算した場合における、特徴量ｓ１とｓ０の２次元空間でのデータ分布の例を示す。
【図９】第２の実施の形態において、高分解能時系列信号の信号波形の形状に基づいて測定異常の有無及びその種類を判定する処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１０】第２の実施の形態の動作を示すグラフである。
【図１１】第２の実施の形態の動作を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照して本実施形態について説明する。添付図面では、機能的に同じ要素は同じ番号で表示される場合もある。なお、添付図面は本開示の原理に則った実施形態と実装例を示しているが、これらは本開示の理解のためのものであり、決して本開示を限定的に解釈するために用いられるものではない。本明細書の記述は典型的な例示に過ぎず、本開示の特許請求の範囲又は適用例を如何なる意味においても限定するものではない。
【００１２】
本実施形態では、当業者が本開示を実施するのに十分詳細にその説明がなされているが、他の実装・形態も可能で、本開示の技術的思想の範囲と精神を逸脱することなく構成・構造の変更や多様な要素の置き換えが可能であることを理解する必要がある。従って、以降の記述をこれに限定して解釈してはならない。
【００１３】
［第１の実施の形態］
図１に、本発明の第１の実施の形態に係る信号処理装置の構成例を示す。この信号処理装置は、測定部１０と、信号処理部２０と、参照データ波形形状特徴量データベース３０と、プロセッサ４０と、表示部５０とから大略構成され、これらの構成要素及び外部ネットワークがインタフェース６０，７０により接続されて、データのやり取りが可能に構成されている。
【００１４】
測定部１０は、信号強度を一定の時間に亘って時系列的に計測する計測部を備えており、異なる時間分解能の測定が可能な複数の測定手段を備える。この図示の例では、低い時間分解能で時系列信号（第１の時系列信号）を取得する第１計測部１１と、高い時間分解能で時系列信号（第２の時系列信号）を取得する第２計測部１２との２つの計測手段を備えるが、３つ以上の計測手段を備えることも可能である。
第１計測部１１、及び第２計測部１２は、一例として血液や尿などの体液成分を検体としてその成分を分析する自動分析装置である。通常の成分分析においては、低い時間分解能の第１計測部１１の測定結果が用いられる。高い時間分解能の第２計測部１２の測定結果は、測定異常の判定のために用いられる。この点は、後に詳しく説明する。
【００１５】
このような自動分析装置が設置される診療現場では、受診当日に実施した検査の結果に基づく診療が定着しつつあり、臨床検査の迅速化が望まれてきている。また同時に、臨床検査装置として測定結果の確からしさをいかに担保するかがより重要視されてきている。近年、自動分析装置の性能の向上により、微量なサンプル、試薬でも様々な項目を高精度に分析することが可能となっている。その反面、装置各部の僅かな異常、サンプルや試薬の品質の微妙な経時的変化、また微小な外来ノイズなどが測定結果の精度に影響を及ぼすことがある。これらの測定異常を自動で迅速に検知することにより、測定結果の信頼性を向上させることが可能であると考えられる。この第１の実施の形態の信号処理装置は、以下に説明する特徴を有することにより、測定異常を迅速に検知し、測定結果の信頼性を向上させることができるものである。
【００１６】
信号処理部２０は、時系列信号記憶部２１、時系列信号データ処理部２２、波形形状特徴量抽出部２３、波形形状特徴量記憶部２４、異常判定部２５、及び結果出力部２６を備える。
測定部１０で新規に取得した時系列信号は、まず時系列信号記憶部２１に記憶され、その後、時系列信号データ処理部２２で所定のデータ処理を受ける。時系列信号データ処理部２２は、第１計測部１１及び第２計測部１２の測定結果（時系列信号）を処理し、分析、その他必要なデータの演算を行う。
波形形状特徴量抽出部２３は、第２計測部１２で得られた測定信号の信号波形の形状の特徴量（波形形状特徴量:以下、単に「特徴量」と呼ぶこともある）を抽出する機能を有する。抽出された波形形状特徴量は波形形状特徴量記憶部２４に記憶される。
【００１７】
異常判定部２５は、新規に測定され波形形状特徴量記憶部２４に記憶された波形形状特徴量と、参照データ波形形状特徴量データベース３０に蓄積された参照データの波形形状特徴量とを比較して異常判定を行う。結果出力部２６は、その異常判定の結果を表示部５０その他に出力する。プロセッサ４０は、信号処理部２０と連携して様々なデータ処理を実行する。表示部５０は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、プリンタなど、上記異常判定の結果や、その他の測定結果を出力可能なデバイスである。
【００１８】
図２に、第１計測部１１、及び第２計測部１２の一例としての自動分析装置２００の構成例を示す。自動分析装置２００は、一例として、光源２０１と、恒温槽２０２と、セル２０３と、試料分注ノズル２０４と、第１試薬分注ノズル２０５ａと、第２試薬分注ノズル２０５ｂと、攪拌機構２０６と、光度計２０８と、増幅器２０９と、Ａ／Ｄ変換器２１０Ａ，２１０Ｂとで構成される。分析時には、光源（ＬＥＤ）２０１から発せられた光が、恒温槽２０２に浸されたセル２０３に照射され、試料からの発光光が光度計２０８に入射する。この光度計２０８の検出信号が増幅器２０９により増幅される。増幅された信号（アナログ信号）はＡ／Ｄ変換器２１０Ａ，２１０Ｂにおいてデジタル信号に変換され出力される。Ａ／Ｄ変換器２１０Ａは、サンプリング周波数が小さく（サンプリング間隔が大きく）、図１の第１計測部１１（低分解能）として機能する。一方、Ａ／Ｄ変換器２１０Ｂは、Ａ／Ｄ変換器２１０Ａよりも大きなサンプリング周波数（小さなサンプリング間隔）でサンプリングを行い、図１の第２計測部１２として機能する。一例として、Ａ／Ｄ変換器２１０Ａのサンプリング間隔は１０ｍＳ〜５０ｍＳ程度、Ａ／Ｄ変換器２１０Ｂのサンプリング間隔は１００μＳ〜３００μＳ程度に設定することができる。
【００１９】
セル２０３は、検査対象である試料と試薬とを反応させるための反応容器である。セル２０３には、試料分注ノズル２０４から試料が注入され、第１試薬分注ノズル２０５ａから第１試薬が分注され、第２試薬分注ノズル２０５ｂから第２試薬が分注される。これらの試料と試薬が、攪拌機構２０６によって撹拌されることで、セル２０３の内部で化学反応が起こる。このときの化学反応について、時系列的に発光度を測定（測光）することで、試料中の分析対象物の濃度を測定することができる。
【００２０】
図３は、Ａ／Ｄ変換器２１０Ａにおいて、トリガ信号の発生後、サンプリング間隔１０ｍＳ、信号計測期間４００ｍＳで４０点のデータを取得した場合の測定結果を示すグラフの例を示している。この４０点の測定データが信号処理部２０の時系列信号データ処理部２２において信号計測期間（４００ｍＳ）に亘って積分され、この得られた積分値に基づいて、検査対象の成分の濃度が求められる。
【００２１】
このような低い時間分解能の時系列信号においても、何らかの測定異常が発生すると、それは時系列信号のピークの大きさや位置のズレとして現れることはある。しかし、そのようなピークの大きさや位置のズレとしては現れず、判定が難しい測定異常があることに本発明者らは着目した。そこで、この第１の実施の形態では、本来の分析のために用いる低い時間分解能の信号をＡ／Ｄ変換器２１０Ａから得ることに加え、高い時間分解能の信号をＡ／Ｄ変換器２１０Ｂから取得し、この高い時間分解能の信号に基づいて測定異常の有無を判定する。具体的には、低い時間分解能の信号をＡ／Ｄ変換器２１０Ａ（第１計測部１１）から取得して本来の測定に供する一方、定期的に（例えば１週間ごと）、又は所定のタイミング（毎朝の装置起動時、スタンバイ状態）又は測定異常が疑われたときに必要に応じて、これよりも高い時間分解能の信号をＡ／Ｄ変換器２１０Ｂ（第２計測部１２）から得て測定異常の有無を判定する。
【００２２】
図４に、Ａ／Ｄ変換器２１０Ｂから、トリガ信号の発生後、２５０μＳのサンプリング間隔で得られた高分解能時系列信号の例を示す。Ａ／Ｄ変換器２１０Ｂからの高分解能時系列信号は、Ａ／Ｄ変換器２１０Ａからの低時間分解能の信号の信号計測時間の全体に亘って取得されてもよいし、得られた高分解能時系列信号の注目する形状に応じて、当該信号計測時間よりも短い時間領域のみについて取得してもよい。
【００２３】
以下、図５のフローチャートを参照して、高分解能時系列信号の信号波形の形状に基づいて測定異常の有無を判定する処理方法の一例を説明する。
前述の通り、通常の検体の分析は、Ａ／Ｄ変換器２１０Ａからの低分解能時系列信号に基づいて行われるが、定期検査、及び必要に応じた検査により、装置の測定異常を判定する場合において、Ａ／Ｄ変換器２１０Ｂからの高分解能時系列信号が用いられる。
Ａ／Ｄ変換器２１０Ｂから高分解能時系列信号が取得され時系列信号記憶部２１に記憶されると（ステップＳ１）、まず、時系列信号データ処理部２２において、ノイズの影響を小さくした上で信号波形の形状を抽出するために、データの平滑化が行われる（ステップＳ２）。平滑化には、高速フーリエ変換を用いたローパスフィルタリング、平均値フィルタリング、メディアンフィルタリングなどの一般的な平滑化技術を用いることができる。
【００２４】
次に、信号波形に見られるピークの位置を抽出する（ステップＳ３）。ピークの位置の抽出方法を、図６を参照して説明する。平滑化後の時系列信号において、ノイズによる局所的な微小ピークの検出を避けて、大局的なピーク部分を抽出するための方法として、例えば、以下の式［数１］で定義される位置ｐをピーク部分として抽出する。
【００２５】
【数１】
2019109152.tif 000003
【００２６】
これは、平滑化された時系列信号において、ある時間幅ｗをもつ区間での傾きが正から負に変わる点をピーク部分として抽出することに相当する。ここで、ｗは抽出するピーク部分を含む任意の値である。ｗの値が小さい値となるほど、局所的な微小ピークを検出してしまいやすくなる。最適なｗの値は、データに応じて網羅的に探索して決めることができる。
【００２７】
次に、信号波形の形状を表す波形形状特徴量を、平滑化された時系列信号から抽出する（ステップＳ４）。例えば、信号波形の局所的な傾きを、以下の特徴量ｓ０、ｓ１、ｓ２として算出する。
【００２８】
【数２】
2019109152.tif 000004
【００２９】
ここで、〜ｙは、時系列信号を最大信号強度で規格化した規格化信号強度、ｘは時間の関数である。ｂは時系列信号の立ち上がり時点の時刻を示し、また、ｐ０はピーク部分の起点の時刻を示し、ｖはピーク部分の起点及び終点からの時間幅を示す。また、ｗはピーク部分の時間幅を示す。また、ｉ、ｊ、ｋは、各地点での傾きが計算される微小時間幅を示す。
【００３０】
特徴量ｓ０は、時系列信号の立ち上がり時点での傾きに相当する特徴量である。一例として、特徴量ｓ０は、上述の数式、及び図７に示すように、時系列信号がトリガ信号により立ち上がった時刻ｂにおける微小区間ｋ（ｂ〜ｂ＋ｋ）の傾きに相当する特徴量として算出することができる。特徴量ｓ１は、ステップｓ３で抽出されたピーク位置ｐを含むピーク部分（ｐ０〜ｐ０＋ｗ）の起点付近における傾きに相当する特徴量である。一例として、特徴量ｓ１は、上述の数式、及び図７に示すように、ピーク部分の起点の時刻ｐ０よりも時間幅ｖだけ前の時刻における微小区間ｉ（ｐ０−ｖ〜ｐ０−ｖ＋ｉ）の傾きに相当する特徴量として算出することができる。特徴量ｓ２は、ステップｓ３で抽出されたピーク位置ｐを含むピーク部分（ｐ０〜ｐ０＋ｗ）の終点付近における傾きに相当する特徴量である。一例として、特徴量ｓ２は、上述の数式、及び図７に示すように、ピーク部分の終点の時刻ｐ０＋ｗよりも時間幅ｖだけ前の時刻における微小区間ｊ（ｐ０＋ｗ＋ｖ―ｊ〜ｐ０＋ｗ＋ｖ）の傾きに相当する特徴量として算出することができる。
ｉ、ｊ、ｋに関しては、測定異常がないと判定されるときの正常データと、測定異常があると判定されるときのデータとの間の相違が最も大きくなるようなｉ、ｊ、ｋが網羅的に探索され、この探索結果に従いｉ、ｊ、ｋの値が決定され得る。
【００３１】
この後、ステップＳ５では、ステップＳ４で算出した波形形状特徴量ｓ０、ｓ１、ｓ２に基づいて測定部１０における測定異常の有無を判別する。測定異常の有無を判定する方法として、マハラノビス汎距離に基づく判別分析を用いることができる。マハラノビス汎距離Ｄは、あるデータクラスタからの距離を、クラスタ内のデータの分散を考慮して一般化したものであり、以下の式で定義される。
【００３２】
【数３】
2019109152.tif 000005
【００３３】
ここで、χは距離を求めたいデータ（例えば特徴量ｓ０、ｓ１、ｓ２）の特徴量ベクトル、μはクラスタ内のデータの特徴量ベクトルの平均、Ｓはクラスタ内のデータの特徴量ベクトルの分散共分散行列である。マハラノビス汎距離Ｄに基づく判別分析は、新規の時系列信号の特徴量に関して、それぞれ正常参照データクラスタ（正常な測定により得られた測定データ群）と異常参照データクラスタ（所定の異常状態での測定により得られた測定データ群）からのマハラノビス汎距離Ｄ２Ｎｏｒｍａｌ、Ｄ２Ａｂｎｏｒｍａｌを求め、その大小関係を判別することにより、測定が正常か異常かを判断するものである。具体的には、大小関係が以下の判別関数となる場合に、式の右側に示される判断を行うものである。
【００３４】
【数４】
2019109152.tif 000006
【００３５】
図８に、長期間使用後の寿命超過反応容器を使用した測定システムにおいて異常判定を行うため、上述の特徴量ｓ１と特徴量ｓ０を計算した場合における、特徴量ｓ１とｓ０の２次元空間でのデータ分布の例を示す。図８のグラフにおいて、横軸（ｓｌｏｐｅ１）は特徴量ｓ１のマハラノビス汎距離の分布を示し、縦軸（ｓｌｏｐｅ０）は、特徴量ｓ０のマハラノビス汎距離の分布を示す。この図８のグラフは、表示部５０において表示することができ、オペレータに提示することで、新規に得られた時系列信号（測定結果）に測定異常が存在するか否かを示すことができる。
図８のグラフにおいて、黒の菱形のドットは正常と判定されたデータであり、白丸のドットは異常と判定されたデータである。図８中の曲線Ｃ１は、特徴量ｓ１、ｓ０についてＤ２Ｎｏｒｍａｌ＝Ｄ２Ａｂｎｏｒｍａｌとなる位置を示している。この曲線Ｃ１を挟んで一方の側の測定結果は正常と判断され、他方の側の測定結果は異常と判断し得る。
【００３６】
１つの特徴量のみに基づいた異常有無の判定の場合、正常と判定されたデータと異常と判定されたデータとが接近し測定の正常／異常の判断が難しい場合があり得るが、図８のように２つかそれ以上の特徴量に基づいた測定異常の有無の判定を行う場合には、正常と判定されたデータと異常と判定されたデータとの境界が明確になり、測定異常の有無の判定を正確且つ迅速に行うことが可能となる。図８は、２つの特徴量に基づく判定の場合を示したが、３つ、又はそれ以上の特徴量を用いることで、より正確な異常有無の判定を行うことが可能になる。
以上説明したように、この第１の実施の形態の信号処理装置によれば、低分解能の時系列信号で通常の測定を行う一方で、これとは別に高分解能の時系列信号を取得し、これを分析することにより、測定装置の測定異常を正確に検知することができる。高分解能の時系列信号は、測定異常の判定を行うタイミングで適宜行うことができるため、通常の測定の所要時間を長くすることなく、適切に測定異常の判定を行うことができる。
【００３７】
上記の例では、異常の有無の判定において、正常参照データと異常参照データの両方を用い、正常参照データに基づくマハラノビス汎距離Ｄ２Ｎｏｒｍａｌと、異常参照データに基づくマハラノビス汎距離Ｄ２Ａｂｎｏｒｍａｌとを求め、その大小関係を比較して異常判定を行う。しかし、異常判定はこれに限定されるものではなく、例えば、正常参照データに基づくマハラノビス汎距離Ｄ２Ｎｏｒｍａｌのみを用いて異常判定を行うこともできる。マハラノビス汎距離は、第一自由度ｐ、第二自由度ｎのＦ分布に従うことが分かっている。ここで、ｐは特徴量の数、ｎはデータの数である。この性質を利用して、判別基準をｐ値＝０．０５に設定すると、判別関数を以下のように定義することができる。
【００３８】
【数５】
2019109152.tif 000007
【００３９】
なお、上記の例で示した各種判別関数は、ある装置で得られたものを汎用的に用いるだけでなく、装置毎に定義することもできる。
【００４０】
［第２の実施の形態］
次に、第２の実施の形態に係る信号処理装置を、図９〜図１１を参照して説明する。装置の全体構成は、第１の実施の形態（図１）と同様であるので、以下では重複する説明は省略する。この第２の実施の形態では、異常判定部２５が、Ａ／Ｄ変換器２１０Ｂから得られた高分解能時系列信号の信号波形の形状に基づき、測定異常の有無だけでなく測定異常の種類を推定するように構成されている。測定異常の種類は、例えば、装置各部の異常、試料や標識試薬の品質の経時的変化による異常、外来ノイズに基づく異常、いわゆるフック効果（高濃度の検体から疑似的に低い数値の測定結果が得られること）に基づく異常、検体に含まれる反応阻害物質に基づく測定異常などを含む。
以下に説明する具体例では、測定異常の種類として、セル２０３における異常と、フック効果に基づく異常の２つを識別する例を説明するが、これはあくまでも一例であり、別の種類の測定異常を検知することもできるし、同時に検知される測定異常の種類の数も、２種類に限らず、３種類以上とすることも可能である。
【００４１】
図９のフローチャートを参照して、高分解能時系列信号の信号波形の形状に基づいて測定異常有無及びその種類を判定する処理の一例について説明する。ここでは、第１の実施の形態で説明した３種類の特徴量ｓ１、ｓ２、ｓ０を高分解能時系列信号から取得し、それぞれについてマハラノビス汎距離を計算した例を説明する。
【００４２】
第１の実施の形態と同様に、高分解能時系列信号が取得・記憶され（ステップＳ１）、平滑化が行われ（ステップＳ２）、信号波形のピークの位置が抽出される（ステップＳ３）。次に、ステップＳ４において、特徴量ｓ０、ｓ１、ｓ２が算出され、ステップＳ５’において異常の有無、及びその種類が判定される。ステップＳ６では、その判定結果が出力される。
【００４３】
ステップＳ５’における、特徴量ｓ０、ｓ１、ｓ２に基づく測定異常の有無及びその種類の判定について、図１０及び図１１を参照して説明する。図１０及び図１１は、第２の実施の形態に従った測定の結果をプロットしたグラフの一例である。図１０の横軸は、特徴量ｓ１に対応し、縦軸は特徴量ｓ０に対応する。図１１の横軸は、特徴量ｓ１に対応し、縦軸は特徴量ｓ２に対応する。すなわち、図１０と図１１とにより、特徴量ｓ０、ｓ１、ｓ２のマハラノビス汎距離が３次元座標で表されている。
この第２の実施の形態では、特徴量のマハラノビス汎距離を計算し、このマハラノビス汎距離に基づいて測定異常の有無を判定し、更に測定の種類も判定することができる。すなわち、新規の時系列信号に対して、それぞれ正常参照データクラスタ、フック現象由来異常参照データクラスタ、セル由来異常参照データクラスタからのマハラノビス汎距離Ｄ２Ｎｏｒｍａｌ、Ｄ２ＡｂｎｏｒｍａｌＨ、Ｄ２ＡｂｎｏｒｍａｌＣを求め、その大小関係を判別することにより、測定が正常か異常かを判断することができる。図１０及び図１１のグラフにおいて、黒の菱形のドットは正常と判定されたデータであり、十字のドットはフック現象が原因となって測定異常と判定されるデータであり、白丸のドットはセルの寿命超過が原因で測定異常と判定されるデータである。
以上説明したように、第２の実施の形態によれば、第１の実施の形態と同一の効果を得ることができることに加え、測定異常の種類も判定することができる。
【００４４】
以上、本発明のいくつかの実施の形態を説明したが、これらの実施の形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施の形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施の形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００４５】
１０…測定部、  １１…第１計測部、  １２…第２計測部、  ２０…信号処理部、  ２１…時系列信号記憶部、  ２２…時系列信号データ処理部、  ２３…波形形状特徴量抽出部
２４…波形形状特徴量記憶部、  ２５…異常判定部、  ２６…結果出力部、  ３０…参照データ波形形状特徴量データベース、  ４０…プロセッサ、  ５０…表示部、  ６０…インタフェース、  ７０…インタフェース、  ２００…自動分析装置、  ２０１…光源（ＬＥＤ）、  ２０２…恒温槽、  ２０３…セル、  ２０４…試料分注ノズル、  ２０５ａ…第１試薬分注ノズル、  ２０５ｂ…第２試薬分注ノズル、  ２０６…攪拌機構、  ２０８…光度計、  ２０９…増幅器、  ２１０Ａ，２１０Ｂ…Ａ／Ｄ変換器。
【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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