(57)【要約】【課題】フローサイトメトリー法により、真菌を形態毎に分類可能な尿検体分析装置および尿検体分析方法を提供する。【解決手段】尿検体分析装置では、尿検体と試薬とを混合して調製された測定試料の流れにレーザ光が照射され、測定試料中の真菌により生じた前方散乱光が検出される。情報処理装置では、真菌の集団が、横軸を前方散乱光信号の幅（ＦＳＣＷ）とし縦軸を頻度とするヒストグラムＨＧ上に表される。また、真菌の集団が、前方散乱光信号の幅（ＦＳＣＷ）と前方散乱光信号のピーク値（ＦＳＣＰ）とを２軸とするスキャッタグラムＳＧ２上にプロットされる。領域Ａ２１、Ａ２２と範囲Ｒ１３内の粒子数を計数することにより、それぞれ、出芽が生じていない真菌の数と、突起様の出芽が生じている真菌の数と、菌糸様の出芽が生じている真菌の数が取得される。【選択図】図８
2015087176.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
尿検体に含まれる粒子を分析して分析結果を出力する尿検体分析装置であって、
尿検体と試薬とを混合して調製された測定試料を流すフローセルと、
測定試料の流れに光を照射する光照射部と、
測定試料中の粒子からの光を検出する光検出部と、
光検出部で検出された信号に基づいて粒子ごとに細胞の塊の長さを反映する特徴パラメータ情報を取得し、取得した細胞の塊の長さを反映する特徴パラメータ情報を用いて測定試料中の真菌を形態の異なる複数の集団に分類するデータ処理部と、を備える、
ことを特徴とする尿検体分析装置。
【請求項２】
請求項１に記載の尿検体分析装置において、
前記データ処理部は、真菌を、少なくとも、出芽が生じている真菌と、それ以外の真菌とに分類する、
ことを特徴とする尿検体分析装置。
【請求項３】
請求項１に記載の尿検体分析装置において、
前記データ処理部は、真菌を、少なくとも、菌糸様の出芽が生じている真菌と、それ以外の真菌とに分類する、
ことを特徴とする尿検体分析装置。
【請求項４】
請求項１ないし３の何れか一項に記載の尿検体分析装置において、
前記データ処理部は、前記細胞の塊の長さを反映する特徴パラメータ情報として、前記光検出部によって検出される散乱光信号の幅を用いる、
ことを特徴とする尿検体分析装置。
【請求項５】
請求項１ないし４の何れか一項に記載の尿検体分析装置において、
前記データ処理部は、前記細胞の塊の長さを反映する特徴パラメータ情報とともに細胞の塊に含まれる細胞の数を反映する第２の特徴パラメータ情報を用いて、真菌を形態の異なる複数の集団に分類する、
ことを特徴とする尿検体分析装置。
【請求項６】
請求項５に記載の尿検体分析装置において、
前記データ処理部は、前記細胞の塊の長さを反映する特徴パラメータ情報とともに前記第２の特徴パラメータ情報を用いて、真菌を形態の異なる３つの集団に分類する、
ことを特徴とする尿検体分析装置。
【請求項７】
請求項６に記載の尿検体分析装置において、
前記データ処理部は、真菌を、菌糸様の出芽が生じている真菌と、突起様の出芽が生じている真菌と、出芽が生じていない真菌とに分類する、
ことを特徴とする尿検体分析装置。
【請求項８】
請求項５ないし７の何れか一項に記載の尿検体分析装置において、
前記データ処理部は、前記第２の特徴パラメータ情報として、前記光検出部によって検出される散乱光信号のピーク値もしくは面積、または、前記光検出部によって検出される蛍光信号のピーク値もしくは面積を用いる、
ことを特徴とする尿検体分析装置。
【請求項９】
請求項１ないし８の何れか一項に記載の尿検体分析装置において、
前記データ処理部は、粒子ごとに取得した特徴パラメータ情報を用いて、尿中粒子から
真菌の集団を抽出し、抽出した真菌の集団を、形態の異なる複数の集団に分類する、
ことを特徴とする尿検体分析装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の尿検体分析装置において、
前記データ処理部は、前記光検出部によって検出される蛍光信号と散乱光信号とに基づいて、尿中粒子から真菌の集団を抽出する、
ことを特徴とする尿検体分析装置。
【請求項１１】
尿検体に含まれる粒子を分析して分析結果を出力する尿検体分析装置であって、
尿検体と試薬とを混合して調製された測定試料を流すフローセルと、
測定試料の流れに光を照射する光照射部と、
測定試料中の粒子からの光を検出する光検出部と、
光検出部で検出された信号に基づいて粒子ごとに細胞の塊の長さを反映する第１の特徴パラメータ情報と細胞の塊に含まれる細胞の数を反映する第２の特徴パラメータ情報を取得し、取得した第１および第２の特徴パラメータ情報を用いて、測定試料中の真菌を少なくとも出芽が生じている真菌と出芽が生じていない真菌とに分類するデータ処理部と、を備える、
ことを特徴とする尿検体分析装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載の尿検体分析装置において、
前記データ処理部は、前記第１の特徴パラメータ情報と前記第２の特徴パラメータ情報とを用いて、出芽が生じている真菌を、さらに突起様の出芽が生じている真菌と、菌糸様の出芽が生じている真菌とに分類する、
ことを特徴とする尿検体分析装置。
【請求項１３】
尿検体と試薬とを混合して測定試料を調製し、
調製された測定試料をフローセルに流し、
前記フローセルの測定試料の流れに光を照射し、
測定試料中の粒子からの光を検出して検出信号を生成し、
生成した検出信号に基づいて粒子ごとに特徴パラメータ情報を取得し、
細胞の塊の長さを反映する特徴パラメータ情報を用いて、測定試料中の真菌を形態の異なる複数の集団に分類する、
ことを特徴とする尿検体分析方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の尿検体分析方法において、
真菌は、少なくとも、出芽が生じている真菌と、それ以外の真菌とに分類される、
ことを特徴とする尿検体分析方法。
【請求項１５】
請求項１３に記載の尿検体分析方法において、
真菌は、少なくとも、菌糸様の出芽が生じている真菌と、それ以外の真菌とに分類される、
ことを特徴とする尿検体分析方法。
【請求項１６】
請求項１３ないし１５の何れか一項に記載の尿検体分析方法において、
真菌は、前記細胞の塊の長さを反映する特徴パラメータ情報とともに細胞の塊に含まれる細胞の数を反映する第２の特徴パラメータ情報を用いて、菌糸様の出芽が生じている真菌と、突起様の出芽が生じている真菌と、出芽が生じていない真菌とに分類される、
ことを特徴とする尿検体分析方法。
【請求項１７】
請求項１３ないし１６の何れか一項に記載の尿検体分析方法において、
粒子ごとに取得した特徴パラメータ情報を用いて、尿中粒子から真菌の集団を抽出し、
抽出した真菌の集団を、形態の異なる複数の集団に分類する、
ことを特徴とする尿検体分析方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載の尿検体分析方法において、
真菌の集団は、粒子から検出される蛍光信号と散乱光信号とに基づいて抽出される、
ことを特徴とする尿検体分析方法。
【請求項１９】
尿検体と試薬とを混合して測定試料を調製し、
調製された測定試料をフローセルに流し、
前記フローセルの測定試料の流れに光を照射し、
測定試料中の粒子からの光を検出して検出信号を生成し、
生成した検出信号に基づいて粒子ごとに特徴パラメータ情報を取得し、
細胞の塊の長さを反映する第１の特徴パラメータ情報と細胞の塊に含まれる細胞の数を反映する第２の特徴パラメータ情報を用いて、測定試料中の真菌を、少なくとも出芽が生じている真菌と出芽が生じていない真菌とに分類する、
ことを特徴とする尿検体分析方法。
【請求項２０】
請求項１９に記載の尿検体分析方法において、
前記第１の特徴パラメータ情報と前記第２の特徴パラメータ情報とを用いて、出芽が生じている真菌は、さらに突起様の出芽が生じている真菌と、菌糸様の出芽が生じている真菌とに分類される、
ことを特徴とする尿検体分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、尿中粒子を分析する尿検体分析装置および尿検体分析方法に関し、特に、真菌の分析に用いて好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
腎臓や尿路の異常部位やその原因を知るために、尿中に含まれている有形成分を分析することが行われている。たとえば、尿路感染症では、多くの場合、細菌感染が原因であるが、真菌が原因である場合もある。このため、尿分析においては、細菌の検出の他、真菌の検出も行われている。
【０００３】
たとえば、特許文献１、２には、フローサイトメトリー法による尿中有形成分の分析方法が記載されている。ここでは、尿検体に染色処理が施され、各粒子成分から得られた散乱光信号と蛍光信号を基に、分布図が生成される。そして、この分布図上における分布領域の違いに基づき、酵母様真菌と他の粒子とが弁別される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−１０５６２５号公報
【特許文献２】特開２００７−２５５９５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
一概に真菌といってもその形態は様々であり、出芽が生じているものもあれば、出芽が生じていないものもある。出芽が生じている真菌には、分裂した細胞が塊を形成しているものや、菌糸状の出芽が生じているものもある。上記特許文献１、２では、異なる形態毎に真菌を分類することは開示されていないが、形態によって真菌をさらに分類し、検査結果として提示することができれば、その情報を診断や治療に役立たせることができる。
【０００６】
かかる課題に鑑み、本発明は、フローサイトメトリー法により、真菌を形態毎に分類可能な尿検体分析装置および尿検体分析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】
【０００７】
本発明の第１の態様は、尿検体に含まれる粒子を分析して分析結果を出力する尿検体分析装置に関する。この態様に係る尿検体分析装置は、尿検体と試薬とを混合して調製された測定試料を流すフローセルと、測定試料の流れに光を照射する光照射部と、測定試料中の粒子からの光を検出する光検出部と、光検出部で検出された信号に基づいて粒子ごとに細胞の塊の長さを反映する特徴パラメータ情報を取得し、取得した細胞の塊の長さを反映する特徴パラメータ情報を用いて測定試料中の真菌を形態の異なる複数の集団に分類するデータ処理部と、を備える。
【０００８】
尿中に含まれる真菌には、出芽が生じていない真菌と、突起様の出芽が生じている真菌と、仮性菌糸等、菌糸様の出芽が生じている真菌が含まれる。突起様の出芽が生じている真菌は、出芽が生じていない真菌に比べて長く、菌糸様の出芽が生じている真菌は、他の真菌に比べて、数段長い。したがって、本態様に係る尿検体分析装置によれば、細胞の塊の長さを反映する特徴パラメータ情報によって、測定試料中の真菌を形態の異なる複数の集団に分類することができる。
【０００９】
本態様に係る尿検体分析装置において、前記データ処理部は、真菌を、少なくとも、出芽が生じている真菌と、それ以外の真菌とに分類する構成とされ得る。上記のように、出芽が生じている真菌は、出芽が生じていない真菌に比べて長い。よって、細胞の塊の長さを反映する特徴パラメータ情報を用いることにより、少なくとも、出芽が生じている真菌と、それ以外の真菌とを分類することができる。
【００１０】
また、本態様に係る尿検体分析装置において、前記データ処理部は、真菌を、少なくとも、菌糸様の出芽が生じている真菌と、それ以外の真菌とに分類する構成とされ得る。上記のように、菌糸様の出芽が生じている真菌は、他の真菌に比べて数段長い。よって、細胞の塊の長さを反映する特徴パラメータ情報を用いることにより、少なくとも、菌糸様の出芽が生じている真菌と、それ以外の真菌とを分類することができる。
【００１１】
また、本態様に係る尿検体分析装置において、前記データ処理部は、前記細胞の塊の長さを反映する特徴パラメータ情報として、前記光検出部によって検出される散乱光信号の幅を用いる構成とされ得る。
【００１２】
また、本態様に係る尿検体分析装置において、前記データ処理部は、前記細胞の塊の長さを反映する特徴パラメータ情報とともに細胞の塊に含まれる細胞の数を反映する第２の特徴パラメータ情報を用いて、真菌を形態の異なる複数の集団に分類する構成とされ得る。真菌は、出芽により増殖する。具体的には、母細胞の一部が突出および発育して娘細胞となる。そして、この娘細胞が母細胞から遊離して、新たな母細胞となる。娘細胞が遊離する前の母細胞には細胞が複数存在し、母細胞から遊離して新たに生じた娘細胞には細胞が一つだけ存在する。したがって、細胞の塊に含まれる細胞の数を反映する第２の特徴パラメータ情報を用いることで、真菌の形態分類の精度をさらに向上させることができる。
【００１３】
この場合、前記データ処理部は、前記細胞の塊の長さを反映する特徴パラメータ情報とともに前記第２の特徴パラメータ情報を用いて、真菌を形態の異なる３つの集団に分類する構成とされ得る。
【００１４】
より具体的には、前記データ処理部は、真菌を、菌糸様の出芽が生じている真菌と、突起様の出芽が生じている真菌と、出芽が生じていない真菌とに分類する構成とされ得る。
【００１５】
なお、前記データ処理部は、前記第２の特徴パラメータ情報として、前記光検出部によって検出される散乱光信号のピーク値もしくは面積、または、前記光検出部によって検出される蛍光信号のピーク値もしくは面積を用い得る。
【００１６】
本態様に係る尿検体分析装置において、前記データ処理部は、粒子ごとに取得した特徴パラメータ情報を用いて、尿中粒子から真菌の集団を抽出し、抽出した真菌の集団を、形態の異なる複数の集団に分類する構成とされ得る。
【００１７】
この場合、前記データ処理部は、前記光検出部によって検出される蛍光信号と散乱光信号とに基づいて、尿中粒子から真菌の集団を抽出する構成とされ得る。
【００１８】
本発明の第２の態様は、尿検体に含まれる粒子を分析して分析結果を出力する尿検体分析装置に関する。この態様に係る尿検体分析装置は、尿検体と試薬とを混合して調製された測定試料を流すフローセルと、測定試料の流れに光を照射する光照射部と、測定試料中の粒子からの光を検出する光検出部と、光検出部で検出された信号に基づいて粒子ごとに細胞の塊の長さを反映する第１の特徴パラメータ情報と細胞の塊に含まれる細胞の数を反映する第２の特徴パラメータ情報を取得し、取得した第１および第２の特徴パラメータ情報を用いて、測定試料中の真菌を少なくとも出芽が生じている真菌と出芽が生じていない
真菌とに分類するデータ処理部と、を備える。
【００１９】
本態様に係る尿検体分析装置によれば、粒子ごとに取得された第１および第２の特徴パラメータを用いることにより、測定試料中の真菌を少なくとも出芽が生じている真菌の集団と出芽が生じていない真菌の集団とに分類することができる。
【００２０】
本態様に係る尿検体分析装置において、前記データ処理部は、前記第１の特徴パラメータ情報と前記第２の特徴パラメータ情報とを用いて、出芽が生じている真菌を、さらに突起様の出芽が生じている真菌と、菌糸様の出芽が生じている真菌とに分類する構成とされ得る。
【００２１】
本発明の第３の態様は、尿検体分析方法に関する。この態様に係る尿検体分析方法は、尿検体と試薬とを混合して測定試料を調製し、調製された測定試料をフローセルに流し、前記フローセルの測定試料の流れに光を照射し、測定試料中の粒子からの光を検出して検出信号を生成し、生成した検出信号に基づいて粒子ごとに特徴パラメータ情報を取得し、細胞の塊の長さを反映する特徴パラメータ情報を用いて、測定試料中の真菌を形態の異なる複数の集団に分類する。
【００２２】
本態様に係る尿検体分析方法によれば、上記第１の態様と同様の効果が奏され得る。
【００２３】
本態様に係る尿検体分析方法において、真菌は、少なくとも、出芽が生じている真菌と、それ以外の真菌とに分類され得る。
【００２４】
また、本態様に係る尿検体分析方法において、真菌は、少なくとも、菌糸様の出芽が生じている真菌と、それ以外の真菌とに分類され得る。
【００２５】
本態様に係る尿検体分析方法は、前記細胞の塊の長さを反映する特徴パラメータ情報とともに細胞の塊に含まれる細胞の数を反映する第２の特徴パラメータ情報を用いて、真菌を、菌糸様の出芽が生じている真菌と、突起様の出芽が生じている真菌と、出芽が生じていない真菌とに分類するよう構成され得る。
【００２６】
また、本態様に係る尿検体分析方法は、粒子ごとに取得した特徴パラメータ情報を用いて、尿中粒子から真菌の集団を抽出し、抽出した真菌の集団を、形態の異なる複数の集団に分類するよう構成され得る。
【００２７】
この場合、真菌の集団は、たとえば、粒子から検出される蛍光信号と散乱光信号とに基づいて抽出される。
【００２８】
本発明の第４の態様は、尿検体分析方法に関する。この態様に係る尿検体分析方法は、尿検体と試薬とを混合して測定試料を調製し、調製された測定試料をフローセルに流し、前記フローセルの測定試料の流れに光を照射し、測定試料中の粒子からの光を検出して検出信号を生成し、生成した検出信号に基づいて粒子ごとに特徴パラメータ情報を取得し、細胞の塊の長さを反映する第１の特徴パラメータ情報と細胞の塊に含まれる細胞の数を反映する第２の特徴パラメータ情報を用いて、測定試料中の真菌を、少なくとも出芽が生じている真菌と出芽が生じていない真菌とに分類する。
【００２９】
本態様に係る尿検体分析方法によれば、上記第２の態様と同様の効果が奏され得る。
【００３０】
本態様に係る尿検体分析方法は、前記第１の特徴パラメータ情報と前記第２の特徴パラメータ情報とを用いて、出芽が生じている真菌を、さらに突起様の出芽が生じている真菌
と、菌糸様の出芽が生じている真菌とに分類する構成とされ得る。
【発明の効果】
【００３１】
以上のとおり、本発明によれば、フローサイトメトリー法により、真菌を形態毎に分類可能な尿検体分析装置および尿検体分析方法を提供することができる。
【００３２】
本発明の効果ないし意義は、以下に示す実施の形態の説明により更に明らかとなろう。ただし、以下に示す実施の形態は、あくまでも、本発明を実施化する際の一つの例示であって、本発明は、以下の実施の形態により何ら制限されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】実施の形態に係る尿検体分析装置の外観の構成を示す図である。
【図２】実施の形態に係る測定装置の構成を示す図である。
【図３】実施の形態に係る光学検出部の構成を示す模式図である。
【図４】実施の形態に係る特徴パラメータについて説明する図である。
【図５】実施の形態に係る情報処理装置の構成を示す図である。
【図６】実施の形態に係る真菌の形態を示す模式図およびスキャッタグラムに設定される領域を示す図である。
【図７】処理例１に係る測定装置と情報処理装置の処理を示すフローチャートである。
【図８】処理例１に係るスキャッタグラムおよびヒストグラムを示す図である。
【図９】処理例１に係る表示部に表示される画面を示す図である。
【図１０】処理例２に係る情報処理装置の処理を示すフローチャートおよびスキャッタグラム、ならびに、処理例３に係る情報処理装置の処理を示すフローチャートおよびヒストグラムを示す図である。
【図１１】処理例４に係る情報処理装置の処理を示すフローチャート、ヒストグラム、スキャッタグラム、および、表示部に表示される画面を示す図である。
【図１２】処理例５に係る情報処理装置の処理を示すフローチャート、ヒストグラム、スキャッタグラム、および、表示部に表示される画面を示す図である。
【図１３】変更例に係るスキャッタグラムを示す図である。
【図１４】変更例に係るスキャッタグラムを示す図である。
【図１５】変更例に係る表示部に表示される画面を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
本実施の形態は、尿検体に含まれる血球、真菌、細菌、円柱、上皮細胞などの粒子を分析する尿検体分析装置に本発明を適用したものである。測定対象となる尿検体は、排泄された尿の他に、原尿、尿管中の尿、膀胱内の尿、尿道中の尿など、生体内から採取した尿を含むものである。
【００３５】
以下、本実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００３６】
図１は、尿検体分析装置１の外観の構成を示す図である。
【００３７】
尿検体分析装置１は、尿検体に含まれる粒子をフローサイトメータにより光学的に測定する測定装置２と、測定装置２から出力された後述の測定データを処理する情報処理装置３とを備えている。測定装置２の前方には搬送部２ａが設けられており、搬送部２ａによって、尿検体が収容された容器Ｔを複数保持するラックＲが搬送される。情報処理装置３は、本体３０と、分析結果等が表示される表示部３１と、オペレータの指示を受け付ける入力部３２を備えている。
【００３８】
図２は、測定装置２の構成を示す図である。
【００３９】
測定装置２は、検体分配部２１と、試料調製部２２と、光学検出部２３と、信号処理回路２４と、ＣＰＵ２５と、メモリ２６と、通信インターフェース２７とを有する。信号処理回路２４は、アナログ信号処理回路２４１と、Ａ／Ｄコンバータ２４２と、デジタル信号処理回路２４３と、メモリ２４４とを有する。
【００４０】
検体分配部２１は、搬送部２ａによって搬送された容器Ｔから所定量の尿検体を吸引し、試料調製部２２に供給する。試料調製部２２は、混合容器とポンプ（図示せず）を備えている。また、試料調製部２２には、容器２２１、２２２が、チューブを介して接続されている。容器２２１には、核酸を染色するための試薬が収容されている。試薬には核酸を染色する色素が含まれており、たとえばシアニン系色素が好適に用いられる。容器２２２には、希釈液が収容されており、この希釈液には、細胞膜に損傷を与えることにより容器２２１内の試薬の膜通過を進行させるとともに、赤血球を溶血させるための試薬が含まれている。真菌や白血球等の核酸を有する細胞を測定する場合、混合容器において、検体分配部２１から供給された検体に対して、容器２２１、２２２から供給される試薬と希釈液が混合され、測定試料の調製が行われる。混合容器で調製された測定試料は、ポンプにより、シース液と共に光学検出部２３のフローセル２０５（図３参照）に供給される。赤血球等の核酸を有しない粒子を測定する場合には、図示しない容器に収容された試薬および希釈液が検体に混和され、測定試料の調製が行われる。
【００４１】
図３は、光学検出部２３の構成を示す模式図である。
【００４２】
光学検出部２３は、半導体レーザ光源２０１と、コリメータレンズ２０２と、シリンドリカルレンズ２０３と、コンデンサレンズ２０４と、フローセル２０５と、集光レンズ２０６と、ビームストッパ２０７と、ピンホール２０８と、フォトダイオード２０９と、集光レンズ２１０と、ダイクロイックミラー２１１と、フォトマルチプライヤ２１２と、分光フィルタ２１３と、フォトマルチプライヤ２１４を備えている。
【００４３】
半導体レーザ光源２０１は、波長４８８ｎｍ程度のレーザ光をＸ軸正方向に出射する。半導体レーザ光源２０１から出射されたレーザ光は、コリメータレンズ２０２により平行光に変換される。コリメータレンズ２０２を透過したレーザ光は、シリンドリカルレンズ２０３によりＹ軸方向にのみ収束される。シリンドリカルレンズ２０３を透過したレーザ光は、コンデンサレンズ２０４により、Ｙ軸方向とＺ軸方向に集光される。これにより、半導体レーザ光源２０１から出射されるレーザ光が、フローセル２０５内をＺ軸方向に流れる測定試料に対して、Ｙ軸方向に細長いビーム形状で照射される。
【００４４】
こうして、レーザ光が測定試料中の粒子に照射されると、フローセル２０５の前方（Ｘ軸正方向）に前方散乱光が生じ、フローセル２０５の側方（Ｙ軸正方向）に側方散乱光が生じる。さらに、容器２２１内の試薬により染色された真菌や白血球等の核から、フローセル２０５の側方（Ｙ軸正方向）に側方蛍光が生じる。
【００４５】
前方散乱光は、フローセル２０５のＸ軸正方向側に配置された集光レンズ２０６により、ピンホール２０８の位置に集光される。半導体レーザ光源２０１から出射された光のうち、測定試料中の粒子に照射されずにフローセル２０５を透過したレーザ光は、集光レンズ２０６によって集光された後、フォトダイオード２０９に入射しないようビームストッパ２０７によって遮断される。ピンホール２０８を通過した前方散乱光は、フォトダイオード２０９により検出される。フォトダイオード２０９は、検出した前方散乱光に基づいて前方散乱光信号（ＦＳＣ）を出力する。
【００４６】
側方散乱光は、フローセル２０５のＹ軸正方向側に配置された集光レンズ２１０によって収束される。集光レンズ２１０を透過した側方散乱光は、ダイクロイックミラー２１１により反射される。ダイクロイックミラー２１１によって反射された側方散乱光は、フォトマルチプライヤ２１２により検出される。フォトマルチプライヤ２１２は、検出した側方散乱光に基づいて側方散乱光信号（ＳＳＣ）を出力する。
【００４７】
側方蛍光は、側方散乱光と同様、集光レンズ２１０によって収束される。集光レンズ２１０を透過した側方蛍光は、ダイクロイックミラー２１１を透過し、分光フィルタ２１３に通されて、フォトマルチプライヤ２１４により検出される。フォトマルチプライヤ２１４は、検出した側方蛍光に基づいて側方蛍光信号（ＳＦＬ）を出力する。
【００４８】
図２に戻り、光学検出部２３は、前方散乱光信号（ＦＳＣ）と、側方散乱光信号（ＳＳＣ）と、側方蛍光信号（ＳＦＬ）を、アナログ信号処理回路２４１に出力する。アナログ信号処理回路２４１は、ＣＰＵ２５の指示に従って、光学検出部２３から出力された各光に基づく電気信号を、アンプにより増幅し、Ａ／Ｄコンバータ２４２に出力する。
【００４９】
Ａ／Ｄコンバータ２４２は、アナログ信号処理回路２４１から出力された電気信号をデジタル信号に変換し、デジタル信号処理回路２４３に出力する。デジタル信号処理回路２４３は、ＣＰＵ２５の指示に従って、Ａ／Ｄコンバータ２４２から出力されたデジタル信号に対して、所定の信号処理を施す。これにより、フローセル２０５内を粒子が通過する度に生じる前方散乱光と、側方散乱光と、側方蛍光に対応する信号波形が取得される。すなわち、測定試料に含まれる粒子（赤血球、白血球、真菌、上皮細胞、円柱、細菌等）ごとに、各光に対応する信号波形が取得される。取得された信号波形は、メモリ２４４に記憶される。
【００５０】
ＣＰＵ２５は、メモリ２４４に記憶された信号波形から、前方散乱光と、側方散乱光と、側方蛍光に対応する、複数の特徴パラメータ（ピーク値、幅、面積）を算出する。
【００５１】
ピーク値（Ｐ）は、図４（ａ）に示すように、信号波形の最大値である。幅（Ｗ）は、図４（ｂ）に示すように、所定の閾値よりも大きい信号波形の部分の幅である。面積（Ａ）は、図４（ｃ）に示すように、所定の閾値と信号波形が交わる点から下に延ばした線分と、信号波形とに囲まれる部分の面積である。なお、図４（ｂ）、（ｃ）で用いられる閾値は、適切な特徴パラメータが得られるよう、特徴パラメータごとに適宜設定される。こうして算出された各光の特徴パラメータは、メモリ２６に記憶される。
【００５２】
ＣＰＵ２５は、算出した粒子ごとの特徴パラメータ（以下、「測定データ」という）を、通信インターフェース２７を介して情報処理装置３に送信する。また、ＣＰＵ２５は、通信インターフェース２７を介して情報処理装置３から制御信号を受信し、かかる制御信号に従って測定装置２の各部を駆動する。
【００５３】
図５は、情報処理装置３の構成を示す図である。
【００５４】
情報処理装置３は、パーソナルコンピュータからなり、本体３０と、表示部３１と、入力部３２から構成されている。本体３０は、ＣＰＵ３０１と、ＲＯＭ３０２と、ＲＡＭ３０３と、ハードディスク３０４と、読出装置３０５と、画像出力インターフェース３０６と、入出力インターフェース３０７と、通信インターフェース３０８を有する。
【００５５】
ＣＰＵ３０１は、ＲＯＭ３０２に記憶されているコンピュータプログラムと、ＲＡＭ３０３にロードされたコンピュータプログラムを実行する。ＲＡＭ３０３は、ＲＯＭ３０２とハードディスク３０４に記憶されているコンピュータプログラムの読み出しに用いられ
る。また、ＲＡＭ３０３は、これらのコンピュータプログラムを実行するときに、ＣＰＵ３０１の作業領域としても利用される。
【００５６】
ハードディスク３０４には、オペレーティングシステムと、ＣＰＵ３０１に実行させるためのコンピュータプログラムと、コンピュータプログラムの実行に用いるデータが記憶されている。また、ハードディスク３０４には、図７、図１０（ａ）、図１０（ｃ）、図１１（ａ）、または、図１２（ａ）に示す処理を実行させるためのプログラム３０４ａが予め記憶されており、測定装置２から受信した測定データが順次記憶される。読出装置３０５は、ＣＤドライブまたはＤＶＤドライブ等によって構成されており、記録媒体３０５ａに記録されたコンピュータプログラムとデータを読み出すことができる。なお、上記プログラム３０４ａが記録媒体３０５ａに記録されている場合には、読出装置３０５により記録媒体３０５ａから読み出されたプログラム３０４ａが、ハードディスク３０４に記憶される。
【００５７】
画像出力インターフェース３０６は、画像データに応じた映像信号を表示部３１に出力し、表示部３１は、映像信号に基づいて画像を表示する。オペレータが入力部３２を介して指示を入力すると、入出力インターフェース３０７は、入力された信号を受け付ける。通信インターフェース３０８は、測定装置２に接続されており、ＣＰＵ３０１は、通信インターフェース３０８を介して、測定装置２との間で指示信号およびデータの送受信を行う。
【００５８】
ここで、本実施の形態において分類対象となる真菌について説明する。
【００５９】
一般に、尿検体に含まれる真菌は、図６（ａ）の模式図に示すように、酵母様真菌と、菌糸様の出芽が生じている真菌とに分類される。酵母様真菌は、出芽が生じていない真菌と、突起様の出芽が生じている真菌とに分類される。仮性菌糸は、菌糸様の出芽が生じている真菌の分類に含まれる。本実施の形態では、尿検体に含まれる真菌が、酵母様真菌と、菌糸様の出芽が生じている真菌とに分類され、さらに、酵母様真菌が、出芽が生じていない真菌と、突起様の出芽が生じている真菌とに分類される。
【００６０】
ここで、出芽が生じていない真菌は、他の真菌に比べて短く、突起様の出芽が生じている真菌は、出芽が生じていない真菌に比べて長い。また、菌糸様の出芽が生じている真菌は、他の真菌に比べて数段長い。よって、真菌を、出芽が生じていない真菌、突起様の出芽が生じている真菌、および、菌糸様の出芽が生じている真菌に分類する場合には、真菌の長さを反映するパラメータを用いることができる。
【００６１】
また、出芽により真菌が増殖する場合、まず、母細胞の一部が突出および発育して娘細胞となる。そして、この娘細胞が母細胞から遊離して、新たな母細胞となる。娘細胞が遊離する前の母細胞には細胞が複数存在し、母細胞から遊離して新たに生じた娘細胞には細胞が一つだけ存在する。したがって、真菌を細胞の塊と見なすと、真菌に含まれる細胞の数は、出芽が生じていない真菌よりも、突起様の出芽が生じている真菌および菌糸様の出芽が生じている真菌の方が多い。よって、真菌を、出芽が生じていない真菌、突起様の出芽が生じている真菌、および、菌糸様の出芽が生じている真菌に分類する場合には、真菌に含まれる細胞の数を反映するパラメータを用いることができる。
【００６２】
図３に示す光学検出部２３により取得される信号のうち、前方散乱光信号の幅（ＦＳＣＷ）は、フローセル２０５を通過する真菌の長さを反映する。したがって、真菌を上記のように分類するためのパラメータとして、前方散乱光信号の幅（ＦＳＣＷ）を用いることができる。また、光学検出部２３により取得される信号のうち、前方散乱光信号のピーク値（ＦＳＣＰ）は、ビームが照射される真菌の部分の表面積に応じて変化するため、フロ
ーセル２０５を通過する真菌に含まれる細胞の数を反映する。すなわち、図６（ａ）左図と中図に示すように、真菌に含まれる細胞の数が増加すると、真菌の表面積が増加し、このため、ビームが照射される真菌の部分の表面積も増加する傾向にある。よって、前方散乱光信号のピーク値（ＦＳＣＰ）は、真菌に含まれる細胞の数を反映するパラメータとなる。したがって、真菌を上記のように分類するためのパラメータとして、前方散乱光信号のピーク値（ＦＳＣＰ）を用いることができる。
【００６３】
次に、前方散乱光信号の幅（ＦＳＣＷ）とピーク値（ＦＳＣＰ）を用いて、真菌を、出芽が生じていない真菌、突起様の出芽が生じている真菌、および、菌糸様の出芽が生じている真菌に分類する手法について説明する。
【００６４】
図６（ｂ）は、前方散乱光信号の幅（ＦＳＣＷ）と前方散乱光信号のピーク値（ＦＳＣＰ）とを２軸とするスキャッタグラム上において、各形態の真菌がどのように分布するかを模式的に示す図である。図６（ｂ）には、出芽が生じていない真菌が分布する領域ａ１と、突起様の出芽が生じている真菌が分布する領域ａ２と、菌糸様の出芽が生じている真菌が分布する領域ａ３が模式的に示されている。各領域（以下、ゲートともいう）に含まれる粒子が、それぞれ、各形態の真菌として計数される。
【００６５】
菌糸様の出芽が生じている真菌と、突起様の出芽が生じている真菌と、出芽が生じていない真菌とでは、細胞の塊の長さにおいて顕著な違いがみられる。そこで、ＦＳＣＷとＦＳＣＰを２軸とするスキャッタグラム上では、主にＦＳＣＷの相違によって各形態を分類できるように領域ａ１〜ａ３を設定することが好ましい。具体的には、図６（ｂ）に示すように、原点側から横軸に沿って、出芽が生じていない真菌が分布する領域ａ１、突起様の出芽が生じている真菌が分布する領域ａ２、菌糸様の出芽が生じている真菌が分布する領域ａ３の順に並んで設定することが好ましい。なお、細胞の塊の長さだけに着目して、ＦＳＣＰを用いずに、ＦＳＣＷのみによって真菌を形態分類することも可能である。たとえば、ＦＳＣＷに対して段階的な閾値を設定することで、各形態を分類することもできる。
【００６６】
ただし、分類の精度は、経験的に求めた分布図における出現位置と真菌の形態との関係を基に各ゲートの形状ないし位置を最適化することで向上する。ゆえに、ＦＳＣＷに対して閾値を設定して行う形態分類に比べ、２種類のパラメータを軸とするスキャッタグラム上で２次元のゲートを設定する方が、真菌を良好に分類すべくゲートの形状ないし位置を最適化する自由度が高く、好適である。
【００６７】
ゲートの形状ないし位置は、試薬組成、測定試料の調製の条件、測光条件など種々の条件を加味し、各形態の真菌が良好に弁別されるような形状および位置を経験的に求めることにより設定される。
【００６８】
図６（ｂ）には、各ゲートの位置および形状の好ましい一例を示している。菌糸様の出芽が生じている真菌は、他の真菌に比べて格段に長いため、領域ａ３は、領域ａ１および領域ａ２に比べてＦＳＣＷの高い位置に設定するのが好ましい。しかも菌糸の長さは多様であるため、領域ａ３は他の領域ａ１、ａ２に比べて広範囲に設定される。出芽が生じていない真菌と、突起様の出芽が生じている真菌の細胞の長さの違いは、菌糸様の出芽が生じている真菌ほど顕著な違いとして現れないため、領域ａ１と領域ａ２は、横軸方向に近い位置に設定することが好ましい。
【００６９】
図６（ｂ）のスキャッタグラムにおいて、領域ａ１〜ａ３は右斜め上に延びるような形状にしている。これは、形態的には同じ集団に属する真菌であっても、細胞の粒が大きくなるにつれて、細胞の表面積（ＦＳＣＰ）が増加するだけでなく同時に細胞塊の長さ（Ｆ
ＳＣＷ）も増加する傾向にあるからである。したがって、図６（ｂ）のようなゲートの形状とすることで、各形態の真菌の集団を的確に捉えることが可能になる。
【００７０】
真菌の形態分類は、出芽が生じていない真菌、突起様の出芽が生じている真菌、菌糸様の出芽が生じている真菌の３つの集団に分類することが、詳細な検査情報を提供するという目的において好ましいが、分類する集団の数は、目的に応じて適宜設定すればよい。たとえば、出芽が生じていない真菌と、突起様ないし菌糸様の出芽を生じている真菌の２つの集団に分類してもよいし、酵母様真菌と菌糸様の出芽を生じている真菌の２つの集団に分類してもよい。
【００７１】
形態分類に使用するパラメータは、細胞の長さを反映するパラメータ（たとえばＦＳＣＷ）のみを用いてもよいし、細胞の塊に含まれる細胞の数を反映するパラメータ（たとえばＦＳＣＰ）と組み合わせてもよい。特に、真菌を形態の異なる３つの集団に分類する場合であれば、後述の処理例１のように、細胞の塊の長さにおいて顕著な違いがあることに着目して、酵母様真菌と菌糸様の出芽を生じている真菌を細胞の塊の長さを反映するパラメータのみによって弁別し、酵母様真菌を、上記の２つのパラメータを組み合わせて、さらに、出芽が生じていない真菌と、突起様の出芽が生じている真菌とに分類してもよい。
【００７２】
以下、図７〜図１２（ｄ）を参照して、上記手法に基づいて真菌の形態を判定する場合の尿検体分析装置１の５つの処理例について説明する。
【００７３】
＜処理例１＞
本処理例では、尿検体に含まれる真菌が、ＦＳＣＷのみによって、酵母様真菌と菌糸様の出芽が生じている真菌とに分類され、さらに、酵母様真菌が、ＦＳＣＷとＦＳＣＰとによって、出芽が生じていない真菌と、突起様の出芽が生じている真菌とに分類される。
【００７４】
図７は、測定装置２と情報処理装置３の処理を示すフローチャートである。
【００７５】
情報処理装置３のＣＰＵ３０１は、入力部３２を介してオペレータによる測定指示を受け付けると（Ｓ１０１：ＹＥＳ）、測定開始信号を測定装置２に送信する（Ｓ１０２）。一方、測定装置２のＣＰＵ２５は、情報処理装置３から測定開始信号を受信すると（Ｓ２０１：ＹＥＳ）、測定試料の調製を行い（Ｓ２０２）、調製した測定試料をフローセル２０５内に流す（Ｓ２０３）。続いて、上述したように、半導体レーザ光源２０１から出射されたレーザ光が、フローセル２０５内を流れる測定試料に照射され、測定試料に含まれる粒子ごとに、前方散乱光と、側方散乱光と、側方蛍光が、それぞれ、フォトダイオード２０９と、フォトマルチプライヤ２１２、２１４により検出される（Ｓ２０４）。
【００７６】
続いて、ＣＰＵ２５は、検出した各光に対応する信号波形を取得し（Ｓ２０５）、取得した信号波形に基づいて、上述した複数の特徴パラメータを算出する（Ｓ２０６）。しかる後、ＣＰＵ２５は、算出した粒子ごとの複数の特徴パラメータ（測定データ）を、情報処理装置３に送信する（Ｓ２０７）。
【００７７】
一方、情報処理装置３のＣＰＵ３０１は、測定データを受信すると（Ｓ１０３：ＹＥＳ）、スキャッタグラムＳＧ１に領域Ａ１１〜Ａ１３を設定する（Ｓ１０４）。具体的には、図８（ａ）に示すように、測定データに含まれる各粒子が、アナログ信号処理回路２４１によって高感度に増幅された側方蛍光信号のピーク値（ＦＬＨＰ）と、前方散乱光信号のピーク値（ＦＳＣＰ）とを２軸とするスキャッタグラムＳＧ１上にプロットされる。そして、スキャッタグラムＳＧ１に領域Ａ１１〜Ａ１３が設定される。領域Ａ１１〜Ａ１３は、それぞれ、測定試料に含まれる真菌と、精子と、トリコモナスに対応する領域である。ＣＰＵ３０１は、スキャッタグラムＳＧ１上の領域Ａ１１に含まれる粒子、すなわち、
真菌を抽出する（Ｓ１０５）。
【００７８】
図８（ａ）において、横軸のＦＬＨＰは、粒子の染色度合いを反映し、縦軸のＦＳＣＰは、粒子の表面積を反映する。真菌の場合、図６（ａ）に示したように複数の細胞が連なっていることがあるため、染色度合いおよび表面積のバラつきが大きくなる。このため、真菌に対応する領域Ａ１１は、スキャッタグラムＳＧ１上において横方向および縦方向に大きく設定されることになる。
【００７９】
なお、赤血球は、核酸を染色するための試薬により染色されず、さらに溶血されているため、スキャッタグラムＳＧ１上においては左端近傍に現れるか、もしくはノイズとして除去されている。
【００８０】
なお、ここでは、説明の便宜上、スキャッタグラムＳＧ１に粒子がプロットされ、スキャッタグラムＳＧ１に設定された領域Ａ１１に含まれる粒子が抽出されている。しかしながら、スキャッタグラムＳＧ１と領域Ａ１１〜Ａ１３は、必ずしも図形やグラフとして作成される必要はなく、領域Ａ１１に含まれる粒子の抽出は、特定の数値範囲に属する粒子のみをフィルタリングによって抽出するデータ処理によって行われるようにしても良い。同様に、後述するヒストグラムＨＧと、これに設定される範囲Ｒ１１〜Ｒ１５と、スキャッタグラムＳＧ２〜ＳＧ５と、これらに設定される領域Ａ２１〜Ａ２５も、必ずしも図形やグラフとして作成される必要はなく、範囲Ｒ１１〜Ｒ１５と領域Ａ２１〜Ａ２５に含まれる粒子数の計数は、データ処理によって行われるようにしても良い。
【００８１】
次に、ＣＰＵ３０１は、ヒストグラムＨＧにおいて範囲Ｒ１３を設定する（Ｓ１０６）。具体的には、図８（ｂ）に示すように、Ｓ１０５で抽出した図８（ａ）の領域Ａ１１の各粒子が、横軸を前方散乱光信号の幅（ＦＳＣＷ）とし、縦軸を頻度とするヒストグラムＨＧ上に表される。そして、ヒストグラムＨＧに範囲Ｒ１３が設定される。
【００８２】
図８（ｂ）において、範囲Ｒ１３は、測定試料に含まれる菌糸様の出芽が生じている真菌に対応する範囲である。ＣＰＵ３０１は、ヒストグラムＨＧ上の範囲Ｒ１３に含まれる粒子を菌糸様の出芽が生じている真菌として計数する（Ｓ１０７）。
【００８３】
次に、ＣＰＵ３０１は、スキャッタグラムＳＧ２に領域Ａ２１、Ａ２２を設定する（Ｓ１０８）。具体的には、図８（ｃ）に示すように、Ｓ１０５で抽出した図８（ａ）の領域Ａ１１の各粒子が、前方散乱光信号の幅（ＦＳＣＷ）と前方散乱光信号のピーク値（ＦＳＣＰ）とを２軸とするスキャッタグラムＳＧ２上にプロットされる。そして、スキャッタグラムＳＧ２に領域Ａ２１、Ａ２２が設定される。
【００８４】
図８（ｃ）において、領域Ａ２１、Ａ２２は、それぞれ、出芽が生じていない真菌と、突起様の出芽が生じている真菌に対応する領域である（図６（ｂ）参照）。ＣＰＵ３０１は、スキャッタグラムＳＧ２上の領域Ａ２１、Ａ２２に含まれる粒子を、出芽が生じていない真菌の数と、突起様の出芽が生じている真菌の数として、それぞれ計数する（Ｓ１０９）。
【００８５】
続いて、ＣＰＵ３０１は、Ｓ１０７、Ｓ１０９において取得した粒子数に基づいて、図９に示す画面Ｄ１を、表示部３１に表示する（Ｓ１１０）。画面Ｄ１には、真菌の数、酵母様真菌の数、出芽が生じていない真菌の数、突起様の出芽が生じている真菌の数、菌糸様の出芽が生じている真菌の数が表示される。真菌の数は、３つの形態の真菌の数を合計したものであり、酵母様真菌の数は、出芽が生じていない真菌と突起様の出芽が生じている真菌の数を合計したものである。こうして、測定装置２と情報処理装置３の処理が終了する。
【００８６】
＜処理例２＞
本処理例では、尿検体に含まれる真菌が、ＦＳＣＷとＦＳＣＰによって、出芽が生じていない真菌と、突起様の出芽が生じている真菌と、菌糸様の出芽が生じている真菌とに分類される。
【００８７】
図１０（ａ）は、この場合の情報処理装置３の処理を示すフローチャートである。この場合、図７に示すＳ１０６〜Ｓ１０９に替えて、Ｓ２０１、Ｓ２０２が追加されている。以下、Ｓ２０１、Ｓ２０２の処理についてのみ説明する。
【００８８】
ＣＰＵ３０１は、スキャッタグラムＳＧ２に領域Ａ２１〜Ａ２３を設定する（Ｓ２０１）。具体的には、図１０（ｂ）に示すように、Ｓ１０５で抽出した図８（ａ）の領域Ａ１１の各粒子が、前方散乱光信号の幅（ＦＳＣＷ）と前方散乱光信号のピーク値（ＦＳＣＰ）とを２軸とするスキャッタグラムＳＧ２上にプロットされる。そして、スキャッタグラムＳＧ２に領域Ａ２１〜Ａ２３が設定される。
【００８９】
図１０（ｂ）において、領域Ａ２１〜Ａ２３は、それぞれ、出芽が生じていない真菌と、突起様の出芽が生じている真菌と、菌糸様の出芽が生じている真菌に対応する領域である（図６（ｂ）参照）。
【００９０】
ＣＰＵ３０１は、スキャッタグラムＳＧ２上の領域Ａ２１〜Ａ２３に含まれる粒子を、それぞれ、出芽が生じていない真菌の数、突起様の出芽が生じている真菌の数、菌糸様の出芽が生じている真菌の数として計数する（Ｓ２０２）。そして、ＣＰＵ３０１は、Ｓ２０２において取得した粒子数に基づいて、図９に示す画面Ｄ１を、表示部３１に表示する（Ｓ１１０）。
【００９１】
＜処理例３＞
本処理例では、尿検体に含まれる真菌が、ＦＳＣＷのみによって、出芽が生じていない真菌と、突起様の出芽が生じている真菌と、菌糸様の出芽が生じている真菌とに分類される。
【００９２】
図１０（ｃ）は、この場合の情報処理装置３の処理を示すフローチャートである。この場合、図７に示すＳ１０６〜Ｓ１０９に替えて、Ｓ３０１、Ｓ３０２が追加されている。以下、Ｓ３０１、Ｓ３０２の処理についてのみ説明する。
【００９３】
ＣＰＵ３０１は、ヒストグラムＨＧにおいて範囲Ｒ１１〜Ｒ１３を設定する（Ｓ３０１）。具体的には、図１０（ｄ）に示すように、Ｓ１０５で抽出した図８（ａ）の領域Ａ１１の各粒子が、横軸を前方散乱光信号の幅（ＦＳＣＷ）とし、縦軸を頻度とするヒストグラムＨＧ上に表される。そして、ヒストグラムＨＧに範囲Ｒ１１〜Ｒ１３が設定される。
【００９４】
図１０（ｄ）において、範囲Ｒ１１〜Ｒ１３は、それぞれ、出芽が生じていない真菌と、突起様の出芽が生じている真菌と、菌糸様の出芽が生じている真菌に対応する範囲である。範囲Ｒ１３は、図８（ｂ）の範囲Ｒ１３と同様である。範囲Ｒ１１、Ｒ１２は、図６（ｂ）の領域ａ１、ａ２の横軸方向の範囲に対応している。なお、図６（ｂ）の領域ａ１、ａ２の横軸方向の範囲は、互いに一部重複しているため、図１０（ｄ）の例では、出芽が生じていない真菌と突起様の出芽が生じている真菌とが明瞭に区別できるように閾値が設定されている。図１０（ｄ）に示すように、範囲Ｒ１１、Ｒ１２の境界付近の頻度は、範囲Ｒ１１内の頻度のピークと範囲Ｒ１２内の頻度のピークよりも一段小さくなっている。
【００９５】
ＣＰＵ３０１は、ヒストグラムＨＧ上の範囲Ｒ１１〜Ｒ１３に含まれる粒子数を、それぞれ、出芽が生じていない真菌の数、突起様の出芽が生じている真菌の数、菌糸様の出芽が生じている真菌の数として計数する（Ｓ３０２）。そして、ＣＰＵ３０１は、Ｓ３０２において取得した粒子数に基づいて、図９に示す画面Ｄ１を、表示部３１に表示する（Ｓ１１０）。
【００９６】
＜処理例４＞
上記処理例１〜３では、真菌を形態の異なる３つの集団に分類する例を示した。以下の処理例４では、真菌を形態の異なる２つの集団、具体的には、出芽が生じている真菌と出芽が生じていない真菌の２つの集団に分類する例を説明する。
【００９７】
図１１（ａ）は、処理例４の情報処理装置３の処理を示すフローチャートである。この場合、図７に示すＳ１０６〜Ｓ１０９に替えて、Ｓ４０１、Ｓ４０２が追加されている。以下、Ｓ４０１、Ｓ４０２の処理についてのみ説明する。
【００９８】
ＣＰＵ３０１は、ヒストグラムＨＧに範囲Ｒ１１、Ｒ１４を設定する（Ｓ４０１）。具体的には、図１１（ｂ）に示すように、Ｓ１０５で抽出した図８（ａ）の領域Ａ１１の各粒子が、横軸を前方散乱光信号の幅（ＦＳＣＷ）とし、縦軸を頻度とするヒストグラムＨＧ上に表される。そして、ヒストグラムＨＧに範囲Ｒ１１、Ｒ１４が設定される。図１１（ｂ）において、範囲Ｒ１１は、図１０（ｄ）の範囲Ｒ１１と同様の範囲であり、範囲Ｒ１４は、図１０（ｄ）の範囲Ｒ１２、Ｒ１３を合わせた範囲である。
【００９９】
ＣＰＵ３０１は、ヒストグラムＨＧ上の範囲Ｒ１１、Ｒ１４に含まれる粒子数を、それぞれ、出芽が生じていない真菌の数と、出芽が生じている真菌の数として計数する（Ｓ４０２）。そして、ＣＰＵ３０１は、Ｓ４０２において取得した粒子数に基づいて、図１１（ｃ）に示す画面Ｄ２を、表示部３１に表示する（Ｓ１１０）。画面Ｄ２には、真菌の数、出芽が生じていない真菌の数、出芽が生じている真菌の数が表示される。
【０１００】
なお、処理例４では、出芽が生じている真菌と出芽が生じていない真菌との弁別は、ヒストグラムＨＧに範囲Ｒ１１、Ｒ１４を設定することにより行われたが、これに限らず、図１１（ｄ）に示すように、スキャッタグラムＳＧ２に領域Ａ２１、Ａ２４を設定することにより行われるようにしても良い。図１１（ｄ）において、領域Ａ２１は、図１０（ｂ）の領域Ａ２１と同様の領域であり、領域Ａ２４は、図１０（ｂ）の領域Ａ２２、Ａ２３を含む領域である。この場合、図１１（ａ）のＳ４０１では、スキャッタグラムＳＧ２に領域Ａ２１、Ａ２４が設定され、Ｓ４０２では、領域Ａ２１、Ａ２４に含まれる粒子数が計数される。そして、計数結果に基づいて、図１１（ｃ）に示す画面Ｄ２が表示部３１に表示される。これにより、図１１（ｂ）に示すヒストグラムＨＧが用いられる場合と同様の効果が奏され得る。
【０１０１】
また、図１１（ｃ）の画面に、出芽が生じている真菌をさらに分類するためのボタンが含まれても良い。この場合、オペレータがこのボタンを操作することにより、画面上の“出芽が生じている真菌”から、“突起様の出芽が生じている真菌”と“菌糸様の出芽が生じている真菌”の分岐が生じ、各分岐に計数結果が表示される。各分岐に対する真菌の計数は、たとえば、図１０（ｂ）、（ｄ）の場合と同様、スキャッタグラムまたはヒストグラムに領域を設定することにより行われる。
【０１０２】
＜処理例５＞
上記処理例４では、真菌が、出芽が生じている真菌（突起様の出芽が生じている真菌と菌糸様の出芽が生じている真菌）と、それ以外の真菌（出芽が生じていない真菌）とに分類された。以下の処理例５では、真菌を形態の異なる２つの集団、具体的には、菌糸様の
出芽が生じている真菌と、それ以外の真菌（酵母様真菌）とに分類する例を説明する。
【０１０３】
図１２（ａ）は、処理例５の情報処理装置３の処理を示すフローチャートである。この場合、図７に示すＳ１０６〜Ｓ１０９に替えて、Ｓ６０１、Ｓ６０２が追加されている。以下、Ｓ６０１、Ｓ６０２の処理についてのみ説明する。
【０１０４】
ＣＰＵ３０１は、ヒストグラムＨＧに範囲Ｒ１３、Ｒ１５を設定する（Ｓ６０１）。具体的には、図１２（ｂ）に示すように、Ｓ１０５で抽出した図８（ａ）の領域Ａ１１の各粒子が、横軸を前方散乱光信号の幅（ＦＳＣＷ）とし、縦軸を頻度とするヒストグラムＨＧ上に表される。そして、ヒストグラムＨＧに範囲Ｒ１３、Ｒ１５が設定される。図１２（ｂ）において、範囲Ｒ１３は、図１０（ｄ）の範囲Ｒ１３と同様の範囲であり、範囲Ｒ１５は、図１０（ｄ）の範囲Ｒ１１、Ｒ１２を合わせた範囲である。
【０１０５】
ＣＰＵ３０１は、ヒストグラムＨＧ上の範囲Ｒ１３、Ｒ１５に含まれる粒子数を、それぞれ、菌糸様の出芽が生じている真菌の数と、酵母様真菌の数として計数する（Ｓ６０２）。そして、ＣＰＵ３０１は、Ｓ６０２において取得した粒子数に基づいて、図１２（ｃ）に示す画面Ｄ３を、表示部３１に表示する（Ｓ１１０）。画面Ｄ３には、真菌の数、酵母様真菌の数、菌糸様の出芽が生じている真菌の数が表示される。
【０１０６】
なお、処理例５では、菌糸様の出芽が生じている真菌と酵母様真菌との弁別は、ヒストグラムＨＧに範囲Ｒ１３、Ｒ１５を設定することにより行われたが、これに限らず、図１２（ｄ）に示すように、スキャッタグラムＳＧ２に領域Ａ２３、Ａ２５を設定することにより行われるようにしても良い。図１２（ｄ）において、領域Ａ２３は、図１０（ｂ）の領域Ａ２３と同様の領域であり、領域Ａ２５は、図１０（ｂ）の領域Ａ２１、Ａ２２を含む領域である。この場合、図１２（ａ）のＳ５０１では、スキャッタグラムＳＧ２に領域Ａ２３、Ａ２５が設定され、Ｓ５０２では、領域Ａ２３、Ａ２５に含まれる粒子数が計数される。そして、計数結果に基づいて、図１２（ｃ）に示す画面Ｄ３が表示部３１に表示される。これにより、図１２（ｂ）に示すヒストグラムＨＧが用いられる場合と同様の効果が奏され得る。
【０１０７】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施の形態に制限されるものではなく、また、本発明の実施の形態も上記以外に種々の変更が可能である。
【０１０８】
たとえば、上記実施の形態では、真菌の長さを反映するパラメータとして前方散乱光信号の幅（ＦＳＣＷ）を用いたが、これに限らず、真菌の長さを反映する他の特徴パラメータを用いてもよい。たとえば、側方散乱光信号の幅（ＳＳＣＷ）を用いてもよい。
【０１０９】
上記実施の形態では、真菌に含まれる細胞の数を反映するパラメータとして前方散乱光信号のピーク値（ＦＳＣＰ）を用いたが、これに限らず、真菌に含まれる細胞の数を反映する他の特徴パラメータを用いてもよい。たとえば、真菌に含まれる細胞の数を反映する他の特徴パラメータとして、側方蛍光信号の面積（ＦＬＡ）、側方蛍光信号のピーク値（ＦＬＰ）、前方散乱光信号の面積（ＦＳＣＡ）などを用いてもよい。図１３（ａ）のスキャッタグラムＳＧ３は、スキャッタグラムＳＧ２に替えて、縦軸に側方蛍光信号の面積（ＦＬＡ）を用いた場合のスキャッタグラムの例である。図１３（ｂ）のスキャッタグラムＳＧ４は、スキャッタグラムＳＧ２に替えて、縦軸に側方蛍光信号のピーク値（ＦＬＰ）を用いた場合のスキャッタグラムの例である。図１３（ｃ）のスキャッタグラムＳＧ５は、スキャッタグラムＳＧ２に替えて、縦軸に前方散乱光信号の面積（ＦＳＣＡ）を用いた場合のスキャッタグラムの例である。これらのスキャッタグラムによっても、真菌の形態を分類することができる。
【０１１０】
上記処理例１、２、４、５では、細胞の長さを反映するパラメータ（ＦＳＣＷ）と、真菌に含まれる細胞の数を反映するパラメータ（ＦＳＣＰ）の２つのパラメータを組み合わせて真菌を形態の異なる複数の集団に分類しているが、３つ以上のパラメータを組み合わせてもよい。たとえば、真菌に含まれる細胞の数を反映するパラメータ（ＦＳＣＰ、ＦＬＡ、ＦＬＰまたはＦＳＣＡ）のうちのいずれか２つと、細胞の長さを反映するパラメータ（ＦＳＣＷまたはＳＳＣＷ）とを含む計３つのパラメータを用いて、真菌を形態の異なる複数の集団に分類してもよい。この場合、ＳＧ２〜ＳＧ５に例示したような２次元のスキャッタグラムではなく、３次元のスキャッタグラムが生成され、それを基に真菌の形態分類が行われる。
【０１１１】
また、上記処理例１〜５では、形態分類の結果として計数した結果をすべて表示しているが、必ずしも計数結果をすべて表示しなくてもよい。たとえば、菌糸様の出芽が生じている真菌は、免疫力の低下が著しい重篤な患者の尿検体に含まれる場合があるが、菌糸様の出芽が生じている真菌が含まれる頻度は高くない。そこで、菌糸様の出芽が生じている真菌の計数結果は、所定数以上である場合にのみ表示するようにしてもよい。あるいは、菌糸様の出芽が生じている真菌の計数結果が所定数以上である場合には、患者が重篤である疑いがあることを示すフラグのみを表示して、計数結果を表示しないようにしてもよい。さらなる別の形態として、デフォルトでは真菌の計数結果のみを表示し、ユーザが詳細な計数結果の表示を要求したときに、形態毎の真菌の計数結果を表示するようにしてもよい。
【０１１２】
上記実施の形態において、スキャッタグラムＳＧ２上に設定される領域Ａ２１〜Ａ２３は、図１４（ａ）に示すように、互いに隣り合う境界線が縦軸に平行となるよう設定されても良い。この場合、領域Ａ２１〜Ａ２３の上下にプロットされる真菌以外のごみ等を除外することが可能となる。また、スキャッタグラムＳＧ２上に設定される領域Ａ２１〜Ａ２３は、図１４（ｂ）に示すように、それぞれ、円形状と矩形形状のうち何れかの形状となるよう適宜設定されても良い。
【０１１３】
上記実施の形態では、領域Ａ２１〜Ａ２５は、あらかじめ決められた固定領域であったが、これに限らず、固定領域に基づいて適宜微調整された領域であっても良い。同様に、範囲Ｒ１１〜Ｒ１５は、あらかじめ決められた固定範囲であったが、これに限らず、固定範囲に基づいて適宜調整された範囲であっても良い。また、範囲Ｒ１１〜Ｒ１５の範囲は、必ずしも、上記実施の形態に示すものに限らず、出芽が生じていない真菌と、突起様の出芽が生じている真菌と、菌糸様の出芽が生じている真菌とを精度よく抽出可能な範囲に適宜調整され得る。
【０１１４】
上記実施の形態では、各形態の真菌の数が表示部３１に表示されたが、これに限らず、各形態の真菌の数とともに、スキャッタグラムＳＧ１と、スキャッタグラムＳＧ２と、ヒストグラムＨＧとを表示する画面Ｄ４が、表示部３１に表示されるようにしても良い。図１５には、処理例１の場合に表示される画面Ｄ４が例示されている。なお、画面Ｄ４には、真菌の抽出に用いた領域Ａ１１、および、各形態の真菌の分類に用いた範囲Ｒ１１〜Ｒ１５と領域Ａ２１〜Ａ２５が、適宜表示される。なお、画面Ｄ４において、真菌の抽出に用いたスキャッタグラムＳＧ１は省略されても良い。
【０１１５】
また、上記実施の形態では、各形態の真菌の数を示す画面Ｄ１〜Ｄ４が表示部３１に表示されたが、これに限らず、各形態の真菌の数が情報処理装置３のスピーカーから音声として出力されるようにしても良い。
【０１１６】
また、上記実施の形態では、赤血球を溶血させ、核酸を染色するための試薬を用いることにより、図８（ａ）に示すように、スキャッタグラムＳＧ１の領域Ａ１１から真菌の集
団の抽出が行われたが、これに限らず、真菌の集団の抽出はどのような方法によって行われても良い。たとえば、特開２００６−１０５６２５号公報に記載されているように、赤血球を溶血させずに真菌の細胞内部を染色することにより、真菌の集団の抽出が行われるようにしても良い。
【０１１７】
また、上記実施の形態では、スキャッタグラムＳＧ１の作成と領域Ａ１１〜Ａ１３の設定、スキャッタグラムＳＧ２の作成と領域Ａ２１〜Ａ２５の設定、および、ヒストグラムＨＧの作成と範囲Ｒ１１〜Ｒ１５の設定が、それぞれ、別のステップで示された。しかしながら、各形態の真菌の弁別は、必ずしも、一連のステップを順番に実行して行われる必要はなく、たとえば、各粒子に対応づけられた複数のデータが所定の条件を満たすか否かによって、各形態の真菌の弁別が行われても良い。
【０１１８】
たとえば、処理例１では、各粒子に対応づけられたＦＬＨＰと、ＦＳＣＷと、ＦＳＣＰとが、図８（ａ）に示す領域Ａ１１に対応するＦＬＨＰとＦＳＣＰの範囲に含まれ、且つ、図８（ｂ）に示す範囲Ｒ１３に含まれる場合に、当該粒子を、菌糸様の出芽が生じている真菌と判定するようにしても良い。また、各粒子に対応づけられたＦＬＨＰと、ＦＳＣＷと、ＦＳＣＰとが、図８（ａ）に示す領域Ａ１１に対応するＦＬＨＰとＦＳＣＰの範囲に含まれ、且つ、図８（ｃ）に示す領域Ａ２１に対応するＦＳＣＷとＦＳＣＰの範囲に含まれる場合に、当該粒子を、出芽が生じていない真菌と判定するようにしても良い。また、各粒子に対応づけられたＦＬＨＰと、ＦＳＣＷと、ＦＳＣＰとが、図８（ａ）に示す領域Ａ１１に対応するＦＬＨＰとＦＳＣＰの範囲に含まれ、且つ、図８（ｃ）に示す領域Ａ２２に対応するＦＳＣＷとＦＳＣＰの範囲に含まれる場合に、当該粒子を、突起様の出芽が生じている真菌と判定するようにしても良い。この場合、各粒子に対応付けられた各データが所定の条件式に適用され、各粒子が条件式に規定された条件節を満たす場合に、当該粒子が当該条件式に規定された分類に割り当てられる。同様に、他の処理例においても、各粒子に対応付けられた各データが所定の条件式に適用され、各粒子が条件式に規定された条件節を満たす場合に、当該粒子が当該条件式に規定された分類に割り当てられる。
【０１１９】
この他、本発明の実施の形態は、特許請求の範囲に示された技術的思想の範囲内において、適宜、種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【０１２０】
１  …  尿検体分析装置
３  …  情報処理装置（データ処理部）
２０１  …  半導体レーザ光源（光照射部）
２０５  …  フローセル
２０９  …  フォトダイオード（光検出部）
２１２、２１４  …  フォトマルチプライヤ（光検出部）
【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９】
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【図１４】
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【図８】
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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１５】
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