(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
血球を含む測定試料を流すフローセルと、
前記フローセルを流れる前記測定試料に、第１波長を有する光を照射する第１光源と、
前記フローセルを流れる前記測定試料に、前記第１波長とは異なる第２波長を有する光を照射する第２光源と、
前記フローセルを流れる血球に前記第１光源からの光を照射することにより得られる第１散乱光を受光する第１受光部と、
前記フローセルを流れる血球に前記第２光源からの光を照射することにより得られる第２散乱光を受光する第２受光部と、
前記第１受光部から出力される信号に基づく第１散乱光情報および前記第２受光部から出力される信号に基づく第２散乱光情報に基づいて、赤血球から得られる前記第１散乱光情報および前記第２散乱光情報の分布状態を示す分布情報を求め、求めた前記分布情報に基づいて、小球性貧血の種類に関する判定を行う処理部と、を備える血液分析装置。
【請求項２】
前記第１光源は、４００ｎｍ以上４３５ｎｍ以下の波長の光を照射し、前記第２光源は、６１０ｎｍ以上７５０ｎｍ以下の波長の光を照射する、請求項１に記載の血液分析装置。
【請求項３】
前記処理部は、赤血球から得られる前記第１散乱光情報および前記第２散乱光情報の分布の形状に基づいて小球性貧血の種類に関する判定を行う、請求項１または２に記載の血液分析装置。
【請求項４】
前記処理部は、前記第１散乱光情報における赤血球の分布のばらつきに関する第１の値と、前記第２散乱光情報における赤血球の分布のばらつきに関する第２の値に基づいて、小球性貧血の種類に関する判定を行う、請求項１ないし３の何れか一項に記載の血液分析装置。
【請求項５】
前記処理部は、前記第１の値と前記第２の値の比に基づいて、小球性貧血の種類に関する判定を行う、請求項４に記載の血液分析装置。
【請求項６】
前記処理部は、赤血球から得られる前記第１散乱光情報および前記第２散乱光情報に基づいて、鉄欠乏性貧血に関する判定を行う、請求項１ないし５の何れか一項に記載の血液分析装置。
【請求項７】
前記処理部は、赤血球から得られる前記第１散乱光情報および前記第２散乱光情報に基づいて、サラセミアに関する判定を行う、請求項１ないし６の何れか一項に記載の血液分析装置。
【請求項８】
前記処理部は、前記第１散乱光情報および前記第２散乱光情報に基づいて大きさが小さい赤血球の割合を取得し、取得した前記割合に基づいて、小球性貧血か否かの判定を行う、請求項１ないし７の何れか一項に記載の血液分析装置。
【請求項９】
出力部をさらに備え、
前記処理部は、前記小球性貧血の種類に関する判定結果と、前記第１散乱光情報と前記第２散乱光情報を２つの座標軸とするスキャッタグラムと、を前記出力部に表示させる、請求項１ないし８の何れか一項に記載の血液分析装置。
【請求項１０】
血球を含む測定試料に、第１波長を有する第１の光と、前記第１波長とは異なる第２波長を有する第２の光と、をそれぞれ照射し、
前記血球に前記第１の光が照射されることにより得られる第１散乱光と、前記血球に前記第２の光が照射されることにより得られる第２の散乱光と、をそれぞれ受光し、
前記第１散乱光に基づく第１散乱光情報および前記第２散乱光に基づく第２散乱光情報に基づいて、赤血球から得られる前記第１散乱光情報および前記第２散乱光情報の分布状態を示す分布情報を求め、求めた前記分布情報に基づいて、小球性貧血の種類に関する判定を行う、血液分析方法。
【請求項１１】
血球を含む測定試料を流すフローセルと、
前記フローセルを流れる前記測定試料に、第１波長を有する光を照射する第１光源と、
前記フローセルを流れる前記測定試料に、前記第１波長とは異なる第２波長を有する光を照射する第２光源と、
前記フローセルを流れる血球に前記第１光源からの光を照射することにより得られる第１散乱光を受光する第１受光部と、
前記フローセルを流れる血球に前記第２光源からの光を照射することにより得られる第２散乱光を受光する第２受光部と、
前記第１受光部から出力される信号に基づく第１散乱光情報および前記第２受光部から出力される信号に基づく第２散乱光情報の分布の形状に基づいて、小球性貧血の種類に関する判定を行う処理部と、を備える血液分析装置。
【請求項１２】
前記第１光源は、４００ｎｍ以上４３５ｎｍ以下の波長の光を照射し、前記第２光源は、６１０ｎｍ以上７５０ｎｍ以下の波長の光を照射する、請求項１１に記載の血液分析装置。
【請求項１３】
前記処理部は、前記第１散乱光情報における赤血球の分布のばらつきに関する第１の値と、前記第２散乱光情報における赤血球の分布のばらつきに関する第２の値に基づいて、小球性貧血の種類に関する判定を行う、請求項１１または１２に記載の血液分析装置。
【請求項１４】
前記処理部は、前記第１の値と前記第２の値の比に基づいて、小球性貧血の種類に関する判定を行う、請求項１３に記載の血液分析装置。
【請求項１５】
前記処理部は、赤血球から得られる前記第１散乱光情報および前記第２散乱光情報に基づいて、鉄欠乏性貧血に関する判定を行う、請求項１１ないし１４の何れか一項に記載の血液分析装置。
【請求項１６】
前記処理部は、赤血球から得られる前記第１散乱光情報および前記第２散乱光情報に基づいて、サラセミアに関する判定を行う、請求項１１ないし１５の何れか一項に記載の血液分析装置。
【請求項１７】
前記処理部は、前記第１散乱光情報および前記第２散乱光情報に基づいて大きさが小さい赤血球の割合を取得し、取得した前記割合に基づいて、小球性貧血か否かの判定を行う、請求項１１ないし１６の何れか一項に記載の血液分析装置。
【請求項１８】
出力部をさらに備え、
前記処理部は、前記小球性貧血の種類に関する判定結果と、前記第１散乱光情報と前記第２散乱光情報を２つの座標軸とするスキャッタグラムと、を前記出力部に表示させる、請求項１１ないし１７の何れか一項に記載の血液分析装置。
【請求項１９】
血球を含む測定試料に、第１波長を有する第１の光と、前記第１波長とは異なる第２波長を有する第２の光と、をそれぞれ照射し、
前記血球に前記第１の光が照射されることにより得られる第１散乱光と、前記血球に前記第２の光が照射されることにより得られる第２の散乱光と、をそれぞれ受光し、
前記第１散乱光に基づく第１散乱光情報および前記第２散乱光に基づく第２散乱光情報の分布の形状に基づいて、処理部が、小球性貧血の種類に関する判定を行う、血液分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、血液分析装置および血液分析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
貧血症には、様々な種類がある。貧血症としては、大別して、大球性貧血、正球性貧血、および小球性貧血が知られている。さらに、小球性貧血に分類される貧血症としては、鉄欠乏性貧血、サラセミア等が知られている。ここで、貧血症の約５０％は、鉄欠乏性貧血である。貧血患者の治療および投薬には、患者がどの種類の貧血であるかを的確に鑑別する必要がある。
【０００３】
特許文献１には、血球計数装置の基本的な測定項目であるＣＢＣ項目の測定値を用いて、小球性貧血のうち鉄欠乏性貧血とサラセミアとを鑑別する方法が記載されている。この方法では、ＣＢＣ測定項目の値に基づいて、鉄欠乏性貧血とサラセミアとが鑑別されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−３２６３１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、鉄欠乏性貧血とサラセミアは、ＣＢＣ測定項目の測定値が似通っているため、ＣＢＣ測定項目の測定値を用いた鑑別方法では、小球性貧血の種類の鑑別精度を高めることが難しい。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の態様に係る血液分析装置は、血球を含む測定試料を流すフローセルと、フローセルを流れる測定試料に、第１波長を有する光を照射する第１光源と、フローセルを流れる測定試料に、第１波長とは異なる第２波長を有する光を照射する第２光源と、フローセルを流れる血球に第１光源からの光を照射することにより得られる第１散乱光を受光する第１受光部と、フローセルを流れる血球に第２光源からの光を照射することにより得られる第２散乱光を受光する第２受光部と、第１受光部から出力される信号に基づく第１散乱光情報および前記第２受光部から出力される信号に基づく第２散乱光情報に基づいて、赤血球から得られる第１散乱光情報および第２散乱光情報の分布状態を示す分布情報を求め、求めた分布情報に基づいて、小球性貧血の種類に関する判定を行う処理部と、を備える。
【０００７】
本発明の第２の態様に係る血液分析方法は、血球を含む測定試料に、第１波長を有する第１の光と、第１波長とは異なる第２波長を有する第２の光と、をそれぞれ照射し、血球に第１の光が照射されることにより得られる第１散乱光と、血球に第２の光が照射されることにより得られる第２の散乱光と、をそれぞれ受光し、第１散乱光に基づく第１散乱光情報および前記第２散乱光に基づく第２散乱光情報に基づいて、赤血球から得られる第１散乱光情報および第２散乱光情報の分布状態を示す分布情報を求め、求めた分布情報に基づいて、処理部が、小球性貧血の種類に関する判定を行う。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、赤血球１つ１つから得られる情報を基に解析を行うことができることから、より高精度に小球性貧血の種類の鑑別を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施形態１に係る血液分析装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２（ａ）、（ｂ）は、それぞれ、実施形態１に係る光学検出部をＹ軸負方向とＸ軸正方向に見た場合の模式図である。
【図３】図３（ａ）〜（ｄ）は、それぞれ、実施形態１に係るフローセル、ビームストッパ、ピンホールおよび光検出器の構成を示す模式図である。
【図４】図４（ａ）は、濃度が低い第１測定試料を測定したときの検出タイミングを示す図であり、図４（ｂ）は、通常濃度の第１測定試料を測定したときの検出タイミングを示す図である。
【図５】図５（ａ）は、赤血球に含まれるヘモグロビンの吸収特性を示す図であり、図５（ｂ）は、実施形態１に係る赤血球を分類するためのスキャッタグラムである。
【図６】図６（ａ）〜（ｄ）は、それぞれ、実施形態１に係る、正常な血液検体と、鉄欠乏性貧血の血液検体と、αサラセミアの血液検体と、βサラセミアの血液検体とに基づいて作成されたスキャッタグラムである。
【図７】図７は、実施形態１に係る血液分析装置による処理を示すフローチャートである。
【図８】図８（ａ）は、実施形態１に係る鑑別処理を示すフローチャートであり、図８（ｂ）は、実施形態１に係る出力部に表示される画面を示す図である。
【図９】図９（ａ）は、実施形態１に係るアスペクト比とＭＣＨとの関係を示す図であり、図９（ｂ）は、実施形態１の変更例に係るアスペクト比とＭＣＶとの関係を示す図である。
【図１０】図１０（ａ）〜（ｄ）は、それぞれ、実施形態２に係る、正常な血液検体と、鉄欠乏性貧血の血液検体と、αサラセミアの血液検体と、βサラセミアの血液検体とに基づいて作成されたスキャッタグラムである。
【図１１】図１１は、実施形態２に係る鑑別処理を示すフローチャートである。
【図１２】図１２（ａ）は、実施形態２に係るテール比とＭＣＨとの関係を示す図であり、図１２（ｂ）は、実施形態２の変更例に係るアスペクト比とテール比との関係を示す図である。
【図１３】図１３は、粒子分析のシミュレーション結果を示す図である。
【図１４】図１４（ａ）は、実施形態３に係るマップ情報を組み込んだ場合のスキャッタグラムであり、図１４（ｂ）は、実施形態３に係る赤血球容積とヘモグロビン濃度を２軸とするスキャッタグラムであり、図１４（ｃ）は、実施形態３に係る血液分析装置による処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に示す実施形態１〜３は、血液検体に含まれる赤血球等を検出し、血球を計数することにより、血液に関する検査および分析を行うための装置に本発明を適用したものである。
【００１１】
＜実施形態１＞
図１に示すように、血液分析装置１０は、測定部１０ａと情報処理部１０ｂを備える。測定部１０ａは、測定制御部１１と、検体吸引部１２と、試料調製部１３と、光学検出部１４と、信号処理回路１５と、電気抵抗式検出部１６と、ヘモグロビン検出部１７と、を備える。測定制御部１１は、記憶部１１ａを備える。情報処理部１０ｂは、処理部２１と、出力部２２と、入力部２３と、を備える。処理部２１は、記憶部２１ａを備える。
【００１２】
測定制御部１１は、測定部１０ａの各部が出力する信号を受信し、測定部１０ａの各部を制御する。測定制御部１１は、情報処理部１０ｂと通信を行う。検体吸引部１２は、検体容器に収容された血液検体を吸引管により吸引する。試料調製部１３には、試薬１３ａを収容する容器と、試薬１３ｂを収容する容器とが接続されている。試薬１３ａは希釈液である。試薬１３ａは、光学検出部１４のフローセル１１０と、電気抵抗式検出部１６のシースフローセルとに、測定試料を流すためのシース液としても用いられる。試薬１３ｂは、溶血剤である。
【００１３】
試料調製部１３は、試薬１３ａと、検体吸引部１２により吸引された血液検体とを混和して、光学検出部１４の測定で用いるための第１測定試料を調製する。第１測定試料の調製において、赤血球の形状は、試薬１３ａにより球状になる。試料調製部１３は、試薬１３ａと、検体吸引部１２により吸引された血液検体とを混和して、電気抵抗式検出部１６の測定で用いるための第２測定試料を調製する。第１および第２測定試料の調製は、溶血剤と染色剤を用いずに行われる。第１および第２測定試料は、血液検体中の血球を含んでいる。試料調製部１３は、試薬１３ａ、１３ｂと、検体吸引部１２により吸引された血液検体とを混和して、ヘモグロビン検出部１７の測定で用いるための第３測定試料を調製する。
【００１４】
光学検出部１４は、フローセル１１０と、第１光源１２１と、第２光源１２２と、光検出器１３１〜１３３と、を備える。第１光源１２１は、フローセル１１０を流れる第１測定試料に、第１波長を有する第１の光２１０を照射する。第２光源１２２は、フローセル１１０を流れる第１測定試料に、第１波長とは異なる第２波長を有する第２の光２２０を照射する。
【００１５】
光検出器１３１は、第１受光部１３１ａと第２受光部１３１ｂを備える。第１受光部１３１ａは、フローセル１１０を流れる血球に、第１の光２１０を照射することにより得られる第１散乱光を受光する。実施形態１では、第１散乱光は、第１前方散乱光２１１である。第２受光部１３１ｂは、フローセル１１０を流れる血球に、第２の光２２０を照射することにより得られる第２散乱光を受光する。実施形態１では、第２散乱光は、第２前方散乱光２２１である。光検出器１３２は、受光部１３２ａを備える。受光部１３２ａは、フローセル１１０を流れる血球に、第２の光２２０を照射することにより得られる第２側方散乱光２２２を受光する。光検出器１３３は、フローセル１１０を流れる血球に、第１の光２１０を照射することにより得られる第１蛍光２１３を受光する。
【００１６】
第１散乱光は、後述する第１側方散乱光２１２であっても良い。すなわち、第１受光部１３１ａは、第１散乱光として第１側方散乱光２１２を受光するよう配置されても良い。第２散乱光は、第２側方散乱光２２２であっても良い。すなわち、第２受光部１３１ｂは、第２散乱光として第２側方散乱光２２２を受光するよう配置されても良い。
【００１７】
第１受光部１３１ａは、第１前方散乱光２１１に基づく信号を出力する。第２受光部１３１ｂは、第２前方散乱光２２１に基づく信号を出力する。光検出器１３１は、第１受光部１３１ａと第２受光部１３１ｂから出力される信号を、信号処理回路１５に出力する。受光部１３２ａは、第２側方散乱光２２２に基づく信号を出力する。光検出器１３２は、受光部１３２ａから出力される信号を、信号処理回路１５に出力する。光検出器１３３は、第１蛍光２１３に基づく信号を、信号処理回路１５に出力する。光学検出部１４については、追って図２（ａ）、（ｂ）と図３（ａ）〜（ｄ）を参照して説明する。
【００１８】
電気抵抗式検出部１６は、シースフローＤＣ検出法により血球の測定を行う。電気抵抗式検出部１６には、試料調製部１３から第２測定試料が供給される。電気抵抗式検出部１６は、シースフローセルを流れる第２測定試料に電圧を印加し、血球が通過することによる電圧の変化を捉えて血球を検出する。電気抵抗式検出部１６は、検出信号を信号処理回路１５に出力する。
【００１９】
ヘモグロビン検出部１７は、ＳＬＳ−ヘモグロビン法によりヘモグロビン量の測定を行う。ヘモグロビン検出部１７には、試料調製部１３から第３測定試料が供給される。ヘモグロビン検出部１７は、セル中に収容された第３測定試料に波長５５５ｎｍの光を照射し、第３測定試料による吸光度を検出する。ヘモグロビン検出部１７は、検出信号を信号処理回路１５に出力する。
【００２０】
信号処理回路１５は、光検出器１３１〜１３３が出力する信号に基づいて、血球に対応する波形を抽出し、波形のピーク値、幅、面積等を算出する。信号処理回路１５は、第１散乱光情報として、第１前方散乱光２１１に基づく信号から得られた波形のピーク値を算出する。信号処理回路１５は、第２散乱光情報として、第２前方散乱光２２１に基づく信号から得られた波形のピーク値を算出する。信号処理回路１５は、第３散乱光情報として、第２側方散乱光２２２に基づく信号から得られた波形のピーク値を算出する。信号処理回路１５は、蛍光情報として、第１蛍光２１３に基づく信号から得られた波形のピーク値を算出する。信号処理回路１５は、電気抵抗式検出部１６が出力する信号に基づいて、血球に対応する波形を抽出し、血球情報として波形のピーク値を算出する。信号処理回路１５は、ヘモグロビン検出部１７が出力する信号を、ヘモグロビン量に変換する。
【００２１】
第１散乱光を第１側方散乱光２１２とする場合、第１散乱光情報は、第１側方散乱光２１２に基づく信号から得られた波形のピーク値となる。第２散乱光を第２側方散乱光２２２とする場合、第２散乱光情報は、第２側方散乱光２２２に基づく信号から得られた波形のピーク値となる。
【００２２】
信号処理回路１５は、第１散乱光情報と、第２散乱光情報と、第３散乱光情報と、蛍光情報と、血球情報と、ヘモグロビン量とを、測定制御部１１に出力する。測定制御部１１は、信号処理回路１５から出力された情報を記憶部１１ａに記憶する。血液検体の測定が終わると、測定制御部１１は、血球ごとに得られた第１散乱光情報と、第２散乱光情報と、第３散乱光情報と、蛍光情報と、血球情報と、ヘモグロビン量とを、測定データとして情報処理部１０ｂに送信する。
【００２３】
処理部２１は、情報処理部１０ｂの各部が出力する信号を受信し、情報処理部１０ｂの各部を制御する。記憶部２１ａは、処理部２１により実行されるプログラムと、各種データとを記憶している。また、記憶部２１ａは、処理部２１の作業領域としても利用される。処理部２１は、第１散乱光情報と第２散乱光情報に基づいて、小球性貧血の種類に関する判定を行う。処理部２１は、その他、血球の分類と計数を行い、各種の値を取得する。処理部２１が行う処理については、追って図７と図８（ａ）を参照して説明する。
【００２４】
出力部２２は、文字情報と図形情報を表示するためのディスプレイである。入力部２３は、オペレータによる入力を受け付けるためのキーボードとマウスである。
【００２５】
図２（ａ）、（ｂ）に示すように、光学検出部１４は、フローセル１１０と、第１光源１２１と、第２光源１２２と、光検出器１３１〜１３３と、コリメータレンズ１４１、１４２と、ダイクロイックミラー１４３と、シリンドリカルレンズ１４４と、集光レンズ１４５、１４６と、ビームストッパ１４７と、ピンホール１４８と、コリメータレンズ１４９と、ダイクロイックミラー１５０と、集光レンズ１５１と、分光フィルタ１５２と、集光レンズ１５３と、を備える。図２（ａ）、（ｂ）には、便宜上、互いに直交するＸＹＺ座標軸が示されている。
【００２６】
図３（ａ）に示すように、フローセル１１０は、シース液供給口１１１と、試料ノズル１１２と、細孔部１１３と、廃液口１１４と、を備える。シース液供給口１１１は、シース液をフローセル１１０内に供給する。試料ノズル１１２は、フローセル１１０内において第１測定試料をＹ軸正方向に噴射する。第１測定試料は、シース液に包まれた状態で、細孔部１１３に形成されている流路１１５を通って廃液口１１４へと進む。流路１１５は、Ｙ軸方向に延びている。第１測定試料に含まれる血球は、一列に整列した状態で流路１１５を通る。
【００２７】
図２（ａ）、（ｂ）に戻り、第１光源１２１は、第１の光２１０をＸ軸負方向に出射する。第１の光２１０は、レーザ光である。第１の光２１０の波長は、４００ｎｍ以上４３５ｎｍ以下に設定される。実施形態１では、第１の光２１０の波長は約４０５ｎｍである。第１光源１２１は、図示しない発光部の半導体層の積層方向がＺ軸方向に一致するよう配置される。したがって、第１の光２１０の広がり角は、Ｚ軸方向において最大となり、Ｙ軸方向において最小となる。第１光源１２１の出射光軸は、コリメータレンズ１４２の光軸２０１に交差する。光軸２０１は、Ｚ軸に平行である。
【００２８】
第２光源１２２は、第２の光２２０をＺ軸正方向に出射する。第２の光２２０は、レーザ光である。第２の光２２０の波長は、６１０ｎｍ以上７５０ｎｍ以下に設定される。実施形態１では、第２の光２２０の波長は約６４０ｎｍである。第２光源１２２は、図示しない発光部の半導体層の積層方向がＸ軸方向に一致するよう配置される。したがって、第２の光２２０の広がり角は、Ｘ軸方向において最大となり、Ｙ軸方向において最小となる。第２光源１２２の出射光軸は、光軸２０１に一致している。
【００２９】
コリメータレンズ１４１は、第１の光２１０を平行光に変換する。コリメータレンズ１４２は、第２の光２２０を平行光に変換する。ダイクロイックミラー１４３は、第１の光２１０を反射し、第２の光２２０を透過する。ダイクロイックミラー１４３は、ダイクロイックミラー１４３によって反射された第１の光２１０の進行方向が、図２（ｂ）に示すように、Ｚ軸方向からややＹ軸正方向に傾くように配置されている。
【００３０】
シリンドリカルレンズ１４４は、第１の光２１０と第２の光２２０をＸ軸方向にのみ収束させる。集光レンズ１４５は、第１の光２１０と第２の光２２０をＹ軸方向に収束させて、フローセル１１０の流路１１５の位置に合焦させる。また、集光レンズ１４５は、第１の光２１０と第２の光２２０をＸ軸方向に収束させて流路１１５のＺ軸負側の位置に合焦させる。これにより、流路１１５には、図３（ａ）に示すように、Ｘ軸方向に細長いビーム形状で、第１の光２１０と第２の光２２０が照射される。
【００３１】
図２（ｂ）に示すように、ダイクロイックミラー１４３によって反射された第１の光２１０は、Ｚ軸方向からＹ軸方向にやや傾いた方向に進むため、流路１１５における第１の光２１０の照射位置２０２は、第２の光２２０の照射位置２０３よりもＹ軸正方向にずれている。第２の光２２０の照射位置２０３は、光軸２０１上にある。
【００３２】
照射位置２０２の血球に対して第１の光２１０が照射されると、第１の光２１０が照射された血球から、第１前方散乱光２１１と、第１側方散乱光２１２と、第１蛍光２１３が生じる。第１前方散乱光２１１の波長と第１側方散乱光２１２の波長は、第１の光２１０の波長と略同じである。照射位置２０３の粒子に対して第２の光２２０が照射されると、第２の光２２０が照射された血球から、第２前方散乱光２２１と、第２側方散乱光２２２と、第２蛍光２２３が生じる。第２前方散乱光２２１の波長と第２側方散乱光２２２の波長は、第２の光２２０の波長と略同じである。
【００３３】
集光レンズ１４６は、第１前方散乱光２１１と第２前方散乱光２２１に対して色収差を補正する機能を備える。集光レンズ１４６は、第１前方散乱光２１１と第２前方散乱光２２１をピンホール１４８の位置に集光させる。また、集光レンズ１４６は、第１の光２１０と第２の光２２０の一部であって血球に照射されずにフローセル１１０を透過した光を、ビームストッパ１４７の位置に集光させる。図２（ｂ）に示すように、集光レンズ１４６の光軸は、Ｚ軸と平行であり、且つ、光軸２０１からＹ軸正方向にずれている。これにより、第１前方散乱光２１１の中心を通る光線は、集光レンズ１４６を透過した後、Ｚ軸正方向からややＹ軸負方向に傾く方向に進む。第２前方散乱光２２１の中心を通る光線は、集光レンズ１４６を透過した後、Ｚ軸正方向からややＹ軸正方向に傾く方向に進む。
【００３４】
図３（ｂ）に示すように、ビームストッパ１４７は、開口１４７ａ、１４７ｂと遮光部１４７ｃと、を備える。開口１４７ａ、１４７ｂの形状は、半円形状である。遮光部１４７ｃは、開口１４７ａと開口１４７ｂの間に形成されている。ビームストッパ１４７は、光を透過しない薄板状の部材によって構成されている。ビームストッパ１４７は、第１の光２１０および第２の光２２０のＸ軸方向の焦点位置に配置される。これにより、第１の光２１０と第２の光２２０は、遮光部１４７ｃ上でＹ軸方向に長いビーム形状となり、遮光部１４７ｃによって遮光される。第１前方散乱光２１１と第２前方散乱光２２１の大部分は、開口１４７ａ、１４７ｂを介してビームストッパ１４７を通過する。
【００３５】
図３（ｃ）に示すように、ピンホール１４８は、Ｙ軸方向に並ぶ２つの孔１４８ａ、１４８ｂを備える。第１前方散乱光２１１は、孔１４８ａの位置に集光され、第２前方散乱光２２１は、孔１４８ｂの位置に集光される。第１前方散乱光２１１と第２前方散乱光２２１は、それぞれ、孔１４８ａ、１４８ｂを通り抜ける。
【００３６】
図３（ｄ）に示すように、光検出器１３１は、フォトダイオードである。第１受光部１３１ａと第２受光部１３１ｂは、同一平面上に配置されている。光検出器１３１は、第１受光部１３１ａに照射された第１前方散乱光２１１に基づく信号と、第２受光部１３１ｂに照射された第２前方散乱光２２１に基づく信号とを出力する。
【００３７】
図２（ａ）に戻り、コリメータレンズ１４９は、第１側方散乱光２１２と、第２側方散乱光２２２と、第１蛍光２１３と、第２蛍光２２３とを、平行光に変換する。コリメータレンズ１４９の光軸は、フローセル１１０の流路１１５を通るＸ軸に平行な直線と一致する。ダイクロイックミラー１５０は、第２側方散乱光２２２をＺ軸正方向に反射し、第１側方散乱光２１２と、第１蛍光２１３と、第２蛍光２２３とを透過する。
【００３８】
集光レンズ１５１は、ダイクロイックミラー１５０により反射された第２側方散乱光２２２を集光する。光検出器１３２は、フォトダイオードである。光検出器１３２は、受光部１３２ａに照射された第２側方散乱光２２２に基づく信号を出力する。分光フィルタ１５２は、第１側方散乱光２１２と第２蛍光２２３を吸収し、第１蛍光２１３を透過する。集光レンズ１５３は、分光フィルタ１５２を透過した第１蛍光２１３を集光する。光検出器１３３は、アバランシェフォトダイオードである。光検出器１３３は、第１蛍光２１３に基づく信号を出力する。
【００３９】
次に、第１散乱光情報と第２散乱光情報とを対応付ける方法について説明する。
【００４０】
図２（ｂ）を参照して説明したように、第１の光２１０の照射位置２０２と、第２の光２２０の照射位置２０３とは、互いにＹ軸方向にずれている。流路１１５内の血球は、照射位置２０３から照射位置２０２へと流れる。したがって、照射位置２０３において血球に第２の光２２０が照射されてから、照射位置２０２において同じ血球に第１の光２１０が照射されるまでには、所定のタイムラグがある。このため、第１の光２１０により生じた第１前方散乱光２１１に基づく第１散乱光情報と、第２の光２２０により生じた第２前方散乱光２２１に基づく第２散乱光情報とを解析に用いる場合には、同一の血球から生じた第１散乱光情報と第２散乱光情報とを互いに対応付ける必要がある。
【００４１】
図４（ａ）に示すように、濃度が低い第１測定試料を測定したとき、第２前方散乱光２２１の検出タイミングと第１前方散乱光２１１の検出タイミングは離散的になる。この場合、通常、１つの血球に基づく第２前方散乱光２２１の検出タイミングと第１前方散乱光２１１の検出タイミングとの間の期間に、次の血球に基づく第２前方散乱光２２１の検出タイミングが入ることはない。したがって、第２前方散乱光２２１の検出タイミングの次に到来する第１前方散乱光２１１の検出タイミングを、同一血球に対する検出タイミングとして対応づけることができる。
【００４２】
図４（ａ）の例では、検出タイミングＴ２１〜Ｔ２３が、それぞれ、検出タイミングＴ１１〜Ｔ１３に対応づけられる。同一血球に基づく検出タイミングの時間差は、何れの血球の場合も略同じである。したがって、たとえば、互いに対応付けられた２つの検出タイミングの時間差Δｔ１、Δｔ２、Δｔ３を取得し、これら時間差を平均することにより時間差Δｔを算出する。こうすると、時間差Δｔを、各血球に対する第２前方散乱光２２１と第１前方散乱光２１１との検出タイミングの時間差として用いることができる。
【００４３】
図４（ｂ）に示すように、通常濃度の第１測定試料を測定したとき、第２前方散乱光２２１の検出タイミングと第１前方散乱光２１１の検出タイミングとが混在し合うことになる。この場合、同一の血球に基づく第２前方散乱光２２１の検出タイミングと第１前方散乱光２１１の検出タイミングとを対応付けることは難しい。しかしながら、フローセル１１０を流れる第１測定試料の速度は、濃度が高い場合と濃度が低い場合とで略同じである。よって、濃度が低い場合に取得された時間差Δｔを、濃度が高い場合の同一血球に基づく第２前方散乱光２２１の検出タイミングと第１前方散乱光２１１の検出タイミングとの時間差として用いることができる。図４（ｂ）の例では、時間差Δｔを用いることにより、検出タイミングＴ２ｎ、Ｔ２ｍが、それぞれ、検出タイミングＴ１ｎ、Ｔ１ｍに対応づけられる。
【００４４】
実施形態１では、測定を行う前に、濃度が低い試料をフローセル１１０に流して、予め時間差Δｔを取得しておき、実際の測定時に、同一の血球に基づく第２散乱光情報と第１散乱光情報とを、順次、時間差Δｔを用いて対応づける。同様に、実際の測定時に、同一の血球に基づく第２散乱光情報と蛍光情報とを、順次、時間差Δｔを用いて対応づける。このように、予め取得した時間差Δｔを用いることにより、同一の血球に基づく全ての情報を対応づけることができる。
【００４５】
次に、赤血球から生じる第１前方散乱光２１１と、赤血球以外の血球から生じる第１前方散乱光２１１との違いについて説明する。赤血球以外の血球は、白血球と血小板を含む。
【００４６】
光が照射されることにより粒子から生じる散乱光は、Ｍｉｅ散乱理論によれば、その粒子の粒径と屈折率とにより定まる。屈折率は、実数部と虚数部からなる複素数により表すことができる。すなわち、複素屈折率をｍ、屈折率をｎｒ、吸収をｎｉとすると、複素屈折率ｍは、以下の式により算出できる。
【００４７】
ｍ＝ｎｒ＋ｉｎｉ
【００４８】
上記式によれば、複素屈折率ｍは吸収ｎｉに応じて変化するため、光に対する粒子の吸収度合いが異なれば、屈折率も異なることになる。よって、異なる種類の粒子が互いに異なる吸収度合いを有する場合、これら粒子に対して光を照射すると、生じる散乱光も互いに異なったものとなる。
【００４９】
赤血球に含まれるヘモグロビンは、図５（ａ）に示すような吸収特性を有する。図５（ａ）において、横軸はヘモグロビンに照射される光の波長を示し、縦軸は吸収係数を示している。図５（ａ）には、酸素化ヘモグロビンと脱酸素化ヘモグロビンの吸収係数がそれぞれ示されている。赤血球中のヘモグロビンは、酸素化ヘモグロビンと、脱酸素化ヘモグロビンとが混在した状態にあり、一般的には、静脈血のヘモグロビン酸素飽和度は約７５％、すなわち、酸素化ヘモグロビンと脱酸素化ヘモグロビンの存在比率が３対１となっている。このため、血液検体に含まれる赤血球では、酸素化ヘモグロビンの性質が支配的となる。
【００５０】
波長が４００ｎｍ以上４３５ｎｍ以下の範囲では、酸素化ヘモグロビンの吸収係数は、他の波長帯に比べて数段大きくなっている。一方、波長が６１０ｎｍ以上７５０ｎｍ以下の範囲では、酸素化ヘモグロビンの吸収係数は、他の波長帯に比べて数段小さくなっている。すなわち、第１の光２１０に対する赤血球の吸収度合いと、第２の光２２０に対する赤血球の吸収度合いとの差は、大きいものとなる。他方、赤血球以外の血球はヘモグロビンを含んでいないため、第１の光２１０に対する赤血球以外の血球の吸収度合いと、第２の光２２０に対する赤血球以外の血球の吸収度合いとの差は、小さいものとなる。
【００５１】
以上のことから、赤血球と、赤血球以外の血球とでは、第１の光２１０に対する吸収度合いと、第２の光２２０に対する吸収度合いとの差が顕著に異なる。したがって、赤血球と、赤血球以外の血球とでは、第１の光２１０が照射される場合に生じる第１前方散乱光２１１の強度と、第２の光２２０が照射される場合に生じる第２前方散乱光２２１の強度との差も異なるものとなる。具体的には、赤血球では、第１散乱光情報は、第２散乱光情報よりも小さくなり易い。赤血球以外の血球では、第１散乱光情報と第２散乱光情報は、同程度になり易い。
【００５２】
そこで、実施形態１では、図５（ｂ）に示すように、スキャッタグラム４００に設定した領域４１０、４２０、４３０を用いることにより、赤血球を、他の血球である白血球および血小板と分けることができる。スキャッタグラム４００には、各血球から得られた第１散乱光情報と第２散乱光情報とに基づいて、各血球がプロットされている。スキャッタグラム４００の横軸と縦軸は、それぞれ、第１散乱光情報と第２散乱光情報である。領域４１０、４２０、４３０は、それぞれ、赤血球と、白血球と、血小板とが分布する領域である。スキャッタグラム４００において第２散乱光情報が閾値Ｖ１以下の部分は、ノイズを含む信号のため除去されている。
【００５３】
図５（ｂ）に示すように、赤血球は分布曲線４０１に沿うように分布し、白血球と血小板は分布曲線４０２に沿うように分布する。赤血球が分布する分布曲線４０１は、上述した理由により、白血球と血小板が分布する分布曲線４０２の左側に位置する。このように、実測値において、分布曲線４０１、４０２は、互いに異なる角度で延びており交わらないため、領域４１０、４２０、４３０は、互いに重なりにくい。よって、検体中の血球から赤血球を精度良く分離できる。
【００５４】
ここで、小球性貧血の一種である鉄欠乏性貧血においては、正常な場合と比べて、赤血球は小さくなり、且つ、赤血球のヘモグロビン濃度は小さくなる傾向がある。小球性貧血の一種であるサラセミアにおいては、正常な場合と比べて、赤血球は小さくなり、且つ、赤血球のヘモグロビン濃度はやや小さくなる傾向がある。したがって、赤血球の大きさと赤血球のヘモグロビン濃度とに基づけば、小球性貧血の種類に関する判定を行うことができる。
【００５５】
そこで、発明者らは、スキャッタグラム４００を用いることにより、小球性貧血の種類に関する判定を行うことを考えた。散乱光情報は、血球の大きさおよび血球中のヘモグロビン濃度を反映している。しかし、スキャッタグラム４００において、縦軸である第２散乱光情報は、血球の大きさの影響がより支配的であり、横軸である第１散乱光情報は、第１の光２１０に対する吸収度合い、すなわち、血球中のヘモグロビン濃度の影響がより支配的である。また、赤血球が分布する領域４１０は、領域４２０、４３０と重なっていない。したがって、赤血球が分布する領域４１０を参照することにより赤血球の分布状態を取得でき、取得した赤血球の分布状態に基づいて小球性貧血の種類に関する判定を行うことができる。
【００５６】
図６（ａ）〜（ｄ）を参照して、小球性貧血の種類に応じてスキャッタグラム４００上の赤血球の分布状態が異なること、および、分布状態を判定するための領域について説明する。図６（ａ）〜（ｄ）は、便宜上、スキャッタグラム４００において第１散乱光情報が小さい部分を示している。
【００５７】
図６（ａ）〜（ｄ）に示すように、実施形態１では、スキャッタグラム４００に、矩形の領域４４０が設定される。領域４４０は、図５（ｂ）に示す赤血球が分布する領域４１０に対応するものである。領域４４０は、図５（ｂ）の領域４１０に基づいて設定される。領域４４０は、領域４１０と同じとするのが好ましい。しかし、領域４４０は、領域４１０の一部または全部を含むように設定されても良く、領域４４０の全部が、領域４１０に含まれるように設定されても良い。領域４４０の形状は、矩形以外の形状であっても良い。
【００５８】
図６（ａ）〜（ｄ）の領域４４０内を参照すると、それぞれ赤血球の分布の形状が異なっていることが分かる。これは、上述したように、小球性貧血の種類ごとに、赤血球の大きさと赤血球のヘモグロビン濃度との傾向が異なるためである。たとえば、図６（ａ）に示す正常な血液検体の分布形状は、楕円形状であり、図６（ｂ）に示す鉄欠乏性貧血の血液検体の分布形状は、三日月形状であり、図６（ｃ）に示すαサラセミアの血液検体の分布形状と、図６（ｄ）に示すβサラセミアの血液検体の分布形状とは、略円形状である。また、図６（ｂ）に示す鉄欠乏性貧血の血液検体では、図６（ａ）に示す正常な血液検体と、図６（ｃ）、（ｄ）に示すサラセミアの血液検体とに比べて、縦軸方向の広がりが大きい。図６（ｃ）、（ｄ）に示すサラセミアの血液検体では、図６（ａ）に示す正常な血液検体に比べて、中央付近から下方向へ赤血球が散らばっている。
【００５９】
実施形態１では、領域４４０内の赤血球の分布状態を示す分布情報を取得し、取得した分布情報に基づいて小球性貧血の種類に関する判定を行う。具体的な判定については、追って図８（ａ）を参照して説明する。
【００６０】
次に、血液分析装置１０による処理について図７と図８（ａ）を参照して説明する。図７のステップＳ１１〜Ｓ１９は、測定制御部１１の制御のもとで行われ、図７のステップＳ２１〜Ｓ２５と、図８（ａ）のステップＳ１０１〜Ｓ１０６とは、処理部２１の制御のもとで行われる。
【００６１】
血液分析装置１０が起動されると、図４（ａ）、（ｂ）を参照して説明したように、予め時間差Δｔが取得される。取得された時間差Δｔは、測定部１０ａの記憶部１１ａに記憶される。
【００６２】
図７に示すように、ステップＳ１１において、血液検体と試薬１３ａとが混和されることにより第１および第２測定試料が調製され、血液検体と試薬１３ａ、１３ｂとが混和されることにより第３測定試料が調製される。第１および第２測定試料の調製は、溶血剤と染色剤が混和されることなく行われる。
【００６３】
ステップＳ１２において、第１測定試料がフローセル１１０に流される。ステップＳ１３において、第１の光２１０と第２の光２２０が、フローセル１１０を流れる第１測定試料に照射される。フローセル１１０を流れる血球に第１の光２１０が照射されることにより得られる第１前方散乱光２１１と第１蛍光２１３とが、第１受光部１３１ａと光検出器１３３により受光される。フローセル１１０を流れる血球に第２の光２２０が照射されることにより得られる第２前方散乱光２２１と第２側方散乱光２２２とが、第２受光部１３１ｂと受光部１３２ａにより受光される。
【００６４】
ステップＳ１４において、測定制御部１１は、時間差Δｔに基づいて、同一の血球から生じた第１散乱光情報と、第２散乱光情報と、第３散乱光情報と、蛍光情報とを互いに対応付けて、記憶部１１ａに記憶する。第２散乱光情報が図５（ｂ）に示す閾値Ｖ１以下であると、各情報は記憶部１１ａに記憶されない。閾値Ｖ１は微小な値に設定されている。
【００６５】
ステップＳ１５において、第２測定試料が電気抵抗式検出部１６のシースフローセルに流され、血球の測定が行われる。ステップＳ１６において、測定制御部１１は、血球情報を記憶部１１ａに記憶する。ステップＳ１７において、第３測定試料がヘモグロビン検出部１７に供給され、ヘモグロビン量の測定が行われる。ステップＳ１８において、測定制御部１１は、ヘモグロビン量を記憶部１１ａに記憶する。
【００６６】
ステップＳ１９において、測定制御部１１は、記憶部１１ａに記憶した測定データを、情報処理部１０ｂに送信する。ステップＳ１２〜Ｓ１４の処理と、ステップＳ１５、Ｓ１６の処理と、ステップＳ１７、Ｓ１８の処理とは、互いに並行して行われても良い。全ての測定が終了すると、ステップＳ１９の処理が実行される。
【００６７】
ステップＳ２１において、処理部２１は、測定部１０ａから測定データを受信したか否かを判定する。ステップＳ２１においてＹＥＳと判定すると、ステップＳ２２において、処理部２１は、図５（ｂ）に示すスキャッタグラム４００に基づいて、領域４１０の血球数を計数し、赤血球数を取得する。
【００６８】
ステップＳ２２では、説明の便宜上、スキャッタグラム４００上に領域４１０を設定し、領域４１０の血球数を計数している。しかしながら、スキャッタグラム４００と領域４１０を必ずしも作成する必要はなく、領域４１０の血球数をデータ処理により取得しても良い。
【００６９】
後述する処理においても同様である。すなわち、図８（ａ）のステップＳ１０１においても、スキャッタグラム４００と領域４４０を必ずしも作成する必要はなく、領域４４０の血球をデータ処理により抽出し、アスペクト比をデータ処理により取得しても良い。図１１のステップＳ１１１においても、スキャッタグラム４００と領域４５１、４５２を必ずしも作成する必要はなく、領域４５１、４５２の血球数をデータ処理により取得しても良い。図１４（ｃ）のステップＳ２０１においても、スキャッタグラム７００を必ずしも作成する必要はなく、各値をデータ処理により取得しても良い。
【００７０】
続いて、ステップＳ２３において、処理部２１は、以下の値を取得する。処理部２１は、ステップＳ１５、Ｓ１６において取得された血球情報に基づいて、赤血球数すなわちＲＢＣと、平均赤血球容積すなわちＭＣＶとを取得する。ステップＳ１７、Ｓ１８で取得されたヘモグロビン量をＨＧＢとして、処理部２１は、平均赤血球血色素量すなわちＭＣＨを、ＨＧＢ／ＲＢＣにより算出する。ＲＢＣは、ステップＳ２２で取得された赤血球数としても良い。
【００７１】
ステップＳ２４において、処理部２１は、図８（ａ）に示す鑑別処理を実行する。図８（ａ）に示すように、ステップＳ１０１において、処理部２１は、取得した第１散乱光情報と第２散乱光情報とに基づいて、図６（ａ）〜（ｄ）に示すようなスキャッタグラム４００を作成し、スキャッタグラム４００に領域４４０を設定する。そして、処理部２１は、分布状態を示す分布情報として、領域４４０に基づいてアスペクト比を算出する。
【００７２】
具体的には、処理部２１は、第１散乱光情報における赤血球の分布のばらつきに関する第１の値として、領域４４０内の血球について第１散乱光情報の標準偏差を取得する。処理部２１は、第２散乱光情報における赤血球の分布のばらつきに関する第２の値として、領域４４０内の血球について第２散乱光情報の標準偏差を取得する。処理部２１は、アスペクト比を、第２の値／第１の値により算出する。アスペクト比は、領域４４０内の赤血球の分布形状を反映している。
【００７３】
ステップＳ１０２において、処理部２１は、ステップＳ２３で算出したＭＣＨが閾値Ｔｈ１０より大きいか否かを判定する。閾値Ｔｈ１０は、血液検体が正常と小球性貧血の何れであるかをＭＣＨに基づいて判定するための閾値である。上述したように、小球性貧血においては、赤血球が小さくなり赤血球のヘモグロビン濃度が小さくなる傾向があるため、ＭＣＨすなわち平均赤血球血色素量によって、血液検体が小球性貧血であるか否かを判定できる。ステップＳ１０２でＭＣＨが閾値Ｔｈ１０より大きいと判定すると、ステップＳ１０３において、処理部２１は、鑑別結果を正常とし、鑑別処理を終了する。
【００７４】
ステップＳ１０２において、処理部２１は、ステップＳ２３で算出したＭＣＶが閾値Ｔｈ１１より大きいか否かを判定しても良い。閾値Ｔｈ１１は、血液検体が正常と小球性貧血の何れであるかをＭＣＶに基づいて判定するための閾値である。上述したように、小球性貧血においては赤血球が小さくなる傾向があるため、ＭＣＶすなわち平均赤血球容積によって、血液検体が小球性貧血であるか否かを判定できる。
【００７５】
ステップＳ１０２でＮＯと判定すると、ステップＳ１０４において、処理部２１は、アスペクト比が閾値Ｔｈ２０より大きいか否かを判定する。閾値Ｔｈ２０は、血液検体が鉄欠乏性貧血であるか否かをアスペクト比に基づいて判定するための閾値である。ステップＳ１０４でアスペクト比が閾値Ｔｈ２０より大きいと判定すると、ステップＳ１０５において、処理部２１は、鑑別結果を鉄欠乏性貧血とし、鑑別処理を終了する。ステップＳ１０４でＮＯと判定すると、ステップＳ１０６において、処理部２１は、鑑別結果をサラセミアとし、鑑別処理を終了する。
【００７６】
このように、実施形態１によれば、第１散乱光情報と第２散乱光情報に基づいて、分布情報すなわちアスペクト比を取得し、取得したアスペクト比に基づいて、小球性貧血の種類に関する判定を行うことができる。小球性貧血の種類に関する判定結果が医師等に提供されれば、医師等は、貧血要因の診断にあたり参考とすることができる。
【００７７】
鑑別処理において、処理部２１は、分布状態を示す分布情報として、アスペクト比以外の値を算出し、算出した値に基づいて小球性貧血の種類に関する判定を行っても良い。図６（ａ）〜（ｄ）を参照して説明したように小球性貧血の種類ごとに赤血球の分布の形状は異なるため、鑑別処理において、処理部２１は、赤血球の分布の形状に基づいて、小球性貧血の種類に関する判定を行っても良い。
【００７８】
図７に戻り、ステップＳ２５において、処理部２１は、図８（ｂ）に示す画面５００を、出力部２２に表示する。画面５００は、領域５１０、５２０とリスト５３０を含む。領域５１０は、小球性貧血の種類に関する判定結果を示す。領域５１０には、鑑別結果が正常であった場合“正常”が表示され、鑑別結果が鉄欠乏性貧血であった場合“鉄欠乏性貧血？”が表示され、鑑別結果がサラセミアであった場合“サラセミア？”が表示される。領域５２０は、測定を行った血液検体に基づくスキャッタグラム４００を示す。リスト５３０は、ステップＳ２２、Ｓ２３で取得した値を示す。
【００７９】
オペレータは、画面５００を参照することにより、鑑別結果と測定結果を視覚的に把握できる。画面５００には、図８（ｂ）に示すような２軸からなるスキャッタグラム４００だけでなく、他のパラメータの軸がさらに追加された３軸からなるスキャッタグラムを含んでも良い。
【００８０】
次に、被験者の症例に対するアスペクト比とＭＣＨとの関係について、図９（ａ）を参照して説明する。
【００８１】
以下の検証では、４種類の症例に分かれる１９４の血液検体を用意した。１９４の血液検体のうち、正常な血液検体数は７１であり、鉄欠乏性貧血の血液検体数は６７であり、αサラセミアの血液検体数は２６であり、βサラセミアの血液検体数は３０であった。このような４つの症例に分かれる１９４の血液検体に対して、実施形態１の血液分析装置１０により測定を行って、上述の手法によりアスペクト比とＭＣＨを算出した。図９（ａ）に示すグラフには、アスペクト比とＭＣＨをそれぞれ縦軸と横軸として、１９４の血液検体に対応する点がプロットされている。
【００８２】
図９（ａ）に示すグラフによれば、閾値Ｔｈ１０に対応する破線Ｌ１０を設定すると、破線Ｌ１０の右側には正常な血液検体が分布する傾向があり、破線Ｌ１０の左側には小球性貧血の血液検体が分布する傾向があることが分かる。閾値Ｔｈ２０に対応する破線Ｌ２０を設定すると、破線Ｌ２０の上側には鉄欠乏性貧血の血液検体が分布する傾向があり、破線Ｌ２０の下側には正常な血液検体およびサラセミアの血液検体が分布する傾向があることが分かる。
【００８３】
したがって、図８（ａ）のステップＳ１０２で用いる閾値Ｔｈ１０は、図９（ａ）に示すように、複数の症例からなる血液検体において、正常な血液検体と小球性貧血の血液検体とを区別できるような値に設定される。図８（ａ）のステップＳ１０４で用いる閾値Ｔｈ２０は、図９（ａ）に示すように、複数の症例からなる血液検体において、鉄欠乏性貧血の血液検体と、正常な血液検体およびサラセミアの血液検体とを、区別できるような値に設定される。これにより、図８（ａ）の鑑別処理において、測定した血液検体が、正常な血液検体と、鉄欠乏性貧血の血液検体と、サラセミアの血液検体との何れであるかを、精度良く判定できる。
【００８４】
上述したように、鑑別処理において、ＭＣＨに代えてＭＣＶを用いることもできる。図９（ｂ）に示すグラフは、図９（ａ）に示すグラフの横軸をＭＣＶに置き換えたものである。図９（ｂ）に示すグラフには、アスペクト比とＭＣＶをパラメータとして、上記１９４の血液検体がプロットされている。この場合の血液検体ごとのＭＣＶは、図９（ａ）に示すアスペクト比とＭＣＨとを算出したときに、合わせて取得したものである。
【００８５】
図９（ｂ）に示すグラフによれば、閾値Ｔｈ１１に対応する破線Ｌ１１を設定すると、図９（ａ）の場合と同様、破線Ｌ１１の右側には正常な血液検体が分布する傾向があり、破線Ｌ１１の左側には小球性貧血の血液検体が分布する傾向があることが分かる。しかしながら、図９（ｂ）に示すグラフでは、図９（ａ）に比べて、鉄欠乏性貧血の血液検体の分布領域と、正常な血液検体の分布領域とが横軸方向において接近している。このため、図８（ｂ）のステップＳ１０２においてＭＣＨの代わりにＭＣＶを用いると、鑑別結果の精度がやや低下する惧れがある。よって、図８（ｂ）のステップＳ１０２では、ＭＣＨを用いて判定するのが望ましい。
【００８６】
＜実施形態２＞
実施形態２では、血液分析装置１０の構成は、実施形態１と同様であり、血液分析装置１０による鑑別処理のみが、後述するように実施形態１から変更される。
【００８７】
図１０（ａ）〜（ｄ）に示すように、実施形態２では、スキャッタグラム４００に領域４５１、４５２が設定される。図１０（ａ）〜（ｄ）のスキャッタグラム４００は、それぞれ、図６（ａ）〜（ｄ）と同様のスキャッタグラム４００である。領域４５１は、図６（ａ）〜（ｄ）の領域４４０と同様に設定される。領域４５２は、領域４５１の下方において、赤血球の散らばりに合わせて設定される。
【００８８】
図１０（ａ）〜（ｄ）の領域４５２内を参照すると、それぞれ赤血球の分布状態が異なっていることが分かる。たとえば、図１０（ｂ）に示す鉄欠乏性貧血の血液検体では、図１０（ａ）に示す正常な血液検体と、図１０（ｃ）、（ｄ）に示すサラセミアの血液検体とに比べて、領域４５２内の赤血球数は多い。図１０（ｃ）、（ｄ）に示すサラセミアの血液検体では、図１０（ｂ）に示す鉄欠乏性貧血の血液検体に比べて、領域４５２内の赤血球数は少ないものの、図１０（ａ）に示す正常な血液検体に比べて、領域４５２内の赤血球数は多い。実施形態２では、領域４５１と領域４５２とを合わせた領域内の赤血球の分布状態を示す分布情報を取得し、取得した分布情報に基づいて小球性貧血の種類に関する判定を行う。
【００８９】
実施形態２の鑑別処理について、図１１を参照して説明する。
【００９０】
ステップＳ１１１において、処理部２１は、取得した第１散乱光情報と第２散乱光情報とに基づいて、図１０（ａ）〜（ｄ）に示すようなスキャッタグラム４００を作成し、スキャッタグラム４００に領域４５１、４５２を設定する。そして、処理部２１は、分布状態を示す分布情報として、領域４５１、４５２に基づいてテール比を算出する。領域４５１内の赤血球数をＮ１とし、領域４５２内の赤血球数をＮ２とすると、テール比は、Ｎ２／（Ｎ１＋Ｎ２）により算出される。テール比は、領域４５１と領域４５２とを合わせた領域内の赤血球の分布形状を反映している。
【００９１】
ステップＳ１１２において、処理部２１は、テール比が閾値Ｔｈ３０より大きいか否かを判定する。閾値Ｔｈ３０は、血液検体が小球性貧血であるか否かをテール比に基づいて判定するための閾値である。ステップＳ１１２でテール比が閾値Ｔｈ３０より大きいと判定すると、ステップＳ１１３において、処理部２１は、鑑別結果を小球性貧血とし、鑑別処理を終了する。ステップＳ１１２でＮＯと判定すると、ステップＳ１１４において、処理部２１は、鑑別結果を正常とし、鑑別処理を終了する。図８（ｂ）に示す画面５００の領域５１０には、鑑別結果が正常であった場合“正常”が表示され、鑑別結果が小球性貧血であった場合“小球性貧血？”が表示される。
【００９２】
このように、実施形態２によれば、第１散乱光情報と第２散乱光情報に基づいて、大きさが小さい赤血球の割合としてテール比を取得し、取得したテール比に基づいて、小球性貧血か否かの判定を行うことができる。
【００９３】
次に、被験者の症例に対するテール比およびＭＣＨの関係について、図１２（ａ）を参照して説明する。
【００９４】
図１２（ａ）に示すグラフは、図９（ａ）に示すグラフの縦軸をテール比に置き換えたものである。図１２（ａ）に示すグラフには、テール比とＭＣＨをそれぞれ縦軸と横軸として、上記１９４の血液検体がプロットされている。
【００９５】
図１２（ａ）に示すグラフによれば、閾値Ｔｈ３０に対応する破線Ｌ３０を設定すると、破線Ｌ３０の下側には正常な血液検体が分布する傾向があり、破線Ｌ３０の上側には小球性貧血の血液検体、すなわち、鉄欠乏性貧血の血液検体とサラセミアの血液検体とが分布する傾向があることが分かる。したがって、図１１のステップＳ１１２で用いる閾値Ｔｈ３０は、図１２（ａ）に示すように、複数の症例からなる血液検体において、正常な血液検体と小球性貧血の血液検体とを区別できるような値に設定される。これにより、図１１に示す鑑別処理において、測定した血液検体が、正常な血液検体と小球性貧血の血液検体との何れであるかを、精度良く判定できる。
【００９６】
鑑別処理において、アスペクト比とテール比の両方を用いることもできる。図１２（ｂ）に示すグラフは、図９（ａ）に示すグラフの横軸をテール比に置き換えたものである。図１２（ｂ）に示すグラフには、アスペクト比とテール比をそれぞれ縦軸と横軸として、上記１９４の血液検体がプロットされている。
【００９７】
図１２（ｂ）に示すグラフによれば、斜め方向に延びる破線Ｌ４０を設定すると、破線Ｌ４０の左下には正常な血液検体が分布する傾向があり、破線Ｌ４０の右上には小球性貧血の血液検体が分布する傾向があることが分かる。また、実施形態１と同様、閾値Ｔｈ２０に対応する破線Ｌ２０によれば、鉄欠乏性貧血の血液検体と、正常な血液検体およびサラセミアの血液検体とを区別できる。したがって、アスペクト比とテール比を用いて鑑別処理を行うことにより、測定した血液検体が、正常な血液検体と、鉄欠乏性貧血の血液検体と、サラセミアの血液検体との何れであるかを判定できる。
【００９８】
＜実施形態３＞
実施形態３では、実施形態１、２と比較して、試薬１３ｂと、電気抵抗式検出部１６と、ヘモグロビン検出部１７とが省略される。実施形態３では、血液分析装置１０のその他の構成は、実施形態１と同様であり、血液分析装置１０による処理が、後述するように実施形態１と比べて一部変更される。実施形態３では、光学検出部１４の検出信号に基づいて、図５（ｂ）と同様のスキャッタグラム４００が作成される。そして、スキャッタグラム４００に基づいて、後述するスキャッタグラム７００が作成され、スキャッタグラム７００に基づいて、ＭＣＨと、ＭＣＶと、ＨＧＢとが取得される。
【００９９】
まず、粒子分析のシミュレーションについて説明する。
【０１００】
本シミュレーションを以下の条件で行った。前方散乱光を受光する光学系のＮＡを０．２２とした。前方散乱光を受光する光学系として、集光レンズ１４６と、ビームストッパ１４７と、ピンホール１４８と、光検出器１３１とを備える光学系を用いた。ビームストッパ１４７における遮光部１４７ｃのＸ軸方向の幅を０．３ｍｍとした。フローセル１１０とビームストッパ１４７との間を６ｍｍとした。フローセル１１０に照射する第１の光２１０および第２の光２２０のＹ軸方向における幅を１０μｍとした。本シミュレーションでは、赤血球と同様の性質を有する８１個の球状粒子と、血小板と同様の性質を有する４個の球状粒子とを設定した。これら粒子に対して所定波長のレーザ光を照射することにより生じる前方散乱光の強度を、シミュレーションにより算出した。
【０１０１】
本シミュレーションでは、赤血球と血小板に相当する粒子に、波長４０５ｎｍの第１の光２１０と、波長６４０ｎｍの第２の光２２０とを照射した。これにより得られた各粒子に対応する第１散乱光情報と第２散乱光情報とを、図１３に示すスキャッタグラム６００上にプロットした。スキャッタグラム６００の横軸と縦軸は、それぞれ、第１散乱光情報と第２散乱光情報である。
【０１０２】
続いて、赤血球に相当する粒子に基づいて、スキャッタグラム６００に、マップ６１０を設定した。マップ６１０の２軸は、赤血球容積とヘモグロビン濃度である。マップ６１０は、赤血球容積の値がＶ３０〜Ｖ１５０であり、ヘモグロビン濃度の値がＨＣ２２〜ＨＣ４６である８１個の粒子に基づいて作成されている。マップ６１０の格子の交点は、各粒子がプロットされた位置である。マップ６１０は、赤血球が分布する範囲に相当する。健常者の赤血球では、概ね、赤血球容積がＶ６０〜Ｖ１２０であり、ヘモグロビン濃度がＨＣ３１〜ＨＣ３７である。続いて、血小板に相当する粒子に基づいて、スキャッタグラム６００に、分布線６２０を設定した。分布線６２０は、体積の値がＶ０．５〜Ｖ３３である４個の粒子に基づいて作成されている。
【０１０３】
本シミュレーションの結果から、被検者から採取される赤血球も、マップ６１０内に分布すると考えられ、被検者から採取される血小板も、分布線６２０上に分布すると考えられる。分布線６２０と、分布線６２０の延長線６２１とは、図５（ｂ）に示す分布曲線４０２に対応する。
【０１０４】
ここで、図１３に示すマップ６１０は、赤血球と同様の性質を有し、赤血球容積の値がＶ３０〜Ｖ１５０であり、ヘモグロビン濃度の値がＨＣ２２〜ＨＣ４６である８１個の粒子に基づいて作成された。したがって、図１４（ａ）に示すように、スキャッタグラム４００の赤血球に対応する領域４１０に、赤血球容積とヘモグロビン濃度とを示すマップ情報を組み込むことにより、領域４１０内の各血球について、赤血球容積とヘモグロビン濃度とを取得できる。なお、図１４（ａ）は、便宜上、図５（ｂ）のスキャッタグラム４００において第１散乱光情報が小さい部分を示している。
【０１０５】
具体的には、図１４（ａ）に示すように、実際の測定で得られたスキャッタグラム４００に、マップ情報を含む領域４１０を適用する。そして、領域４１０を、領域４１０に含まれる血球と共に展開して、図１４（ｂ）に示すスキャッタグラム７００を作成し、スキャッタグラム７００上のプロット位置に基づいて、血球ごとに赤血球容積とヘモグロビン濃度を取得する。スキャッタグラム７００において、横軸はヘモグロビン濃度を示し、縦軸は赤血球容積を示す。
【０１０６】
より具体的には、処理部２１の記憶部２１ａは、変換情報を記憶している。変換情報は、変換テーブルと変換プログラムから構成される。変換テーブルは、図１４（ａ）に示す領域４１０内の８１個の交点が、図１４（ｂ）に示すスキャッタグラム７００のどの位置にプロットされるかを示すテーブルである。変換プログラムは、図１４（ａ）に示す領域４１０の交点の間に位置する粒子を、交点との距離に基づいてスキャッタグラム７００上の位置に変換するためのプログラムである。すなわち、変換情報は、第１散乱光情報および第２散乱光情報の組み合わせと、赤血球容積およびヘモグロビン濃度の組み合わせと、の関係を規定する情報である。処理部２１は、変換情報を用いて、第１散乱光情報および第２散乱光情報から、赤血球容積とヘモグロビン濃度を取得する。
【０１０７】
図１４（ｃ）に示すように、実施形態３の血液分析装置１０による処理は、図７と比較して、ステップＳ２３に代えてステップＳ２０１が追加されている。
【０１０８】
ステップＳ２０１において、処理部２１は、変換情報を用いて、スキャッタグラム４００の領域４１０を、図１４（ｂ）に示すスキャッタグラム７００に変換する。これにより、処理部２１は、領域４１０内の赤血球ごとに、赤血球容積とヘモグロビン濃度を取得する。
【０１０９】
さらに、ステップＳ２０１において、処理部２１は、以下の各値を取得する。ステップＳ２２で取得した赤血球数をＲＢＣとして、処理部２１は、平均赤血球容積すなわちＭＣＶと、平均赤血球血色素濃度すなわちＭＣＨＣとを求める。ＭＣＶは、スキャッタグラム７００における全粒子の赤血球容積の和を、ＲＢＣで割ることにより算出される。ＭＣＨＣは、スキャッタグラム７００における全粒子のヘモグロビン濃度の和を、ＲＢＣで割ることにより算出される。処理部２１は、平均赤血球血色素量すなわちＭＣＨを、ＭＣＶ×ＭＣＨＣにより算出する。処理部２１は、ヘマトクリット値すなわちＨＣＴを、ＭＣＶ×ＲＢＣにより算出する。処理部２１は、ヘモグロビン量すなわちＨＧＢを、ＨＣＴ×ＭＣＨＣにより算出する。
【０１１０】
ステップＳ２４において、処理部２１は、ステップＳ２０１で取得したＭＣＨを用いて、図８（ａ）に示す鑑別処理を実行する。処理部２１は、ＭＣＨに代えてＭＣＶを用いて鑑別処理を行う場合も、ステップＳ２０１で取得したＭＣＶを用いる。ステップＳ２５で表示する画面５００には、図１４（ａ）に示すスキャッタグラム４００と、図１４（ｂ）に示すスキャッタグラム７００とを、合わせて表示しても良い。
【０１１１】
実施形態３によれば、実施形態１と同様に鑑別結果を取得できる。電気抵抗式検出部１６とヘモグロビン検出部１７を省略できるため、血液分析装置１０を小型化できる。溶血剤と染色剤を用いることなく鑑別結果を取得できるため、測定に要するコストを低減でき、環境負荷を抑えることができる。
【符号の説明】
【０１１２】
１０  …  血液分析装置
２１  …  処理部
２２  …  出力部
１１０  …  フローセル
１２１  …  第１光源
１２２  …  第２光源
１３１ａ  …  第１受光部
１３１ｂ  …  第２受光部
２１０  …  第１の光
２１１  …  第１前方散乱光
２２０  …  第２の光
２２１  …  第２前方散乱光
４００  …  スキャッタグラム
【図１】
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【図２】
0006370659.tif 000003
【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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