環境感染誌

Vol. 37 no. 5, 2022

〈原 著〉

画像データを利用した蛍光マーカーの定量的ふき取り評価方法の検討
黒図

肇 1,2）・菅原えりさ 2）・佐伯
梶浦

2）

工 ・木村

哲

康弘 2）

2）

A Quantitative Fluorescent Marker Method for Evaluation of Surface Cleanliness Using Digital
Image Data
Hajime KUROZU1,2）, Erisa SUGAWARA2）, Yasuhiro SAEKI2）,
Takumi KAJIURA2）and Satoshi KIMURA2）
1）
Rejoice-company CO., Ltd., 2）Division of Infection Prevention and Control, Division of Postgraduate School of Healthcare Tokyo

Healthcare University（2022 年 4 月 13 日受付・2022 年 5 月 31 日受理）
要旨
医療環境の清掃を評価する方法の一つである蛍光マーカー法は安価で簡便でリアルタイムに清掃状態を可視化できるが評価は定性的で微生物除去との関連性も十分検討されていない．そこで今回
写真画像に着目し蛍光マーカー（Fm）を撮影した画像のピクセル値（PX）を用いた定量法の構築と微生物（Bc）除去率との関連性を検討した．まず「ピクセル上の Fm 量の増加に従い PX 値は
最大 PX 値（255）に対して指数関数的に漸近する」との仮説式により総 Fm 量（Xt）を算出した．
次に市販の Fm の希釈液の一定量を塩化ビニール黒，白，ステンレス（S）の 3 種の基板に塗布しデジタルカメラで撮影してその各画像の PX から Xt を算出し実塗布量との相関係数 R から仮説式を検証した．Bc 除去率には Staphylococcus aureus を使用した．白，S の各板上に Bc および Fm
を隣接塗布し含水ワイプで一方向にふき取りその後の Fm と Bc の各除去率を算出した．結果，仮説式に基づき算出した Xt と実塗布量は良好な相関性（黒，白，S 板上での相関係数は各々 0.99，0.99，0.99）を示した．また白，S 板上の Bc，Fm の各除去率の決定係数は各々 0.46，0.61 であった．一
方 Fm 除去率 90％ 以上に限れば Bc 除去率との一致性は良好な傾向を示した．これらより Fm 量を画像データから定量化することは可能であることが検証された．
Key words：清掃評価，蛍光マーカー法，定量評価，画像データ，ピクセル値

序からの医療関連感染について多数の報告がある５〜７）．

文医療施設において医療関連感染（Healthcare

associ-

CDC Guidelines for Environmental Infection Control

ated infections，HAI）は，重要な課題で，HAI の推定

in Health-Care Facilities８）は，高頻度接触表面に対して

20〜40% は，医療従事者の患者や汚染された環境表面

頻繁に清掃・消毒することを推奨し（カテゴリー II），の接触による交差感染であるとの報告がある１）．また，先CDC Prevention Toolkits Options for Evaluating Envi-に病室を利用していた患者がメチシリン耐性黄色ブドウ

ronmental Cleaning９）も同様に，高頻度接触表面の清掃

球菌やバンコマイシン耐性腸球菌を保菌していた場合，を徹底するためのプログラムの開発を奨励している．こ次にその病室を利用した患者がそれらの微生物を獲得す

れらのことから医療施設は，効果的な清掃・消毒の方法

る可能性が高いなど２〜４），微生物に汚染された環境表面を策定することに加えて，それらが適切に実施されているかを評価することが求められる．現在その評価方法に

1）株式会社リジョイスカンパニー，2）東京医療保健大学大学院医療保健学研究科感染制御学領域

は，直接作業観察法，微生物検査法，ATP（adenosine
triphosphate）法，蛍光マーカー法の 4 つがある．それ― 174 ―

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図 1 ピクセル値と蛍光マーカー量の関係図
PXmax：最大ピクセル値
PX：マーカー量 x の時のピクセル値
PXcut：カットオフとなるピクセル値，塗布前のピクセル値のヒストグラムにおいて累積相対度数
が 99.99% となる値
曲線：ピクセル上の蛍光マーカー量に対し観測されるピクセル値．蛍光マーカー量が増えるに従い PXmax に漸近していく．
円内の図：曲線上のある 1 点（丸）の拡大図．微量な蛍光マーカー量の増分（Δx）に対するピク
セル値の増分（ΔPX）を表している．仮説では，ピクセル値を連続変数として，この時の増分率（ΔPX/Δx）は PXmax とその点のピクセル値（PX）との差分（PXmax−PX）に比例（比例定数 k）
すると仮定した．

ぞれ目的に応じて使用するが，より簡便で安価で可視化

ル値（PX ）における微量な蛍光マーカー量の増分（⊿x ）しやすいのが蛍光マーカー法である．しかし，評価は目に対するピクセル値の増分（⊿PX ）を表している．こ視で判断するため定性的で客観性に乏しい．

の時の増分率（⊿PX/ ⊿x ）は PXmax とその点のピク

そこで，本研究では，蛍光マーカーそのものをデジタ

セル値（PX ）との差分（PXmax − PX ）に比例（比ルカメラで画像化し，そのピクセル（画素）値を活用し例定数 k ）する．

た定量評価方法の構築を試みた．また，微生物学的デー＊カットオフ値

タとの関連性を明らかにすることで，清掃評価方法とし塗布前の画像データからカットオフ値を算出する．図

ての有用性について検討した．

2 で示すように塗布前のピクセル値のヒストグラムにおいて累積相対度数が全度数の 99.99% となる値をカット

材料と方法

オフ値と定め，カットオフ値以下のピクセル値をゼロに

1．蛍光マーカー量とピクセル値に関する仮説と仮説

する．

式の立案

上記の 3 つの仮説に基づくと，下記の微分方程式（1）デジタルカメラの画像データから得られたピクセル値
は，光量により 0 から 255 の値を取る．0 は最も暗く，255
は最も明るい状態を表している．そこで，蛍光マーカーが成り立つ．
dPX（1）＝k・(PXmax−PX）…
dx

量をピクセル値から推定する以下のような仮説に基づき

ここで PXmax は最大ピクセル値（＝255）を表す．

仮説式を立案した．

上記（1）式は変数分離形の微分方程式となるので，以画像データ上の 1 つピクセルに注目し，そのピクセル上の蛍光マーカー量（x ）とそのピクセル値（PX ）について次のような仮説を立てた．

下の積分形に書き換えられる．

1∫（PXmax−PX）dPX＝∫ k dx

（1）一定ピクセル値以下をカットオフ値＊（PXcut ）と上記不定積分式を解くと以下のようになる．
（Const.

し，PXcut 以下のピクセル値を除外する．ピクセル上は積分定数）に蛍光マーカーが存在すれば，カットオフ値以上の値が−log (PXmax−PX）＝k・x + Const.
カットオフ条件である x ＝0 の時，PX＝PXcut を加蛍光マーカー量（x ）に関与している．
（2）本来 PX 値はデジタル値であるが，仮説の中でえて解くと，Const. はは連続値として考える．

Const.＝−log (PXmax−PXcut）（3）図 1 は，蛍光マーカー量（x ）に対応するピクセとなり，元の式に戻し変形すれば，― 175 ―

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⣼ ✚ ┦ ᑐ ᗘ ᩘ 99. 99% 䛸䛺䜛䝢䜽䝉䝹್ 䜢䜹䝑䝖䜸䝣 ್ 䛸 䛩䜛䚹ሬᕸ๓䜅䛝ྲྀ 䜚๓䜅䛝ྲྀ 䜚ᚋ
図2

log(

PXmax−PXcut
PXmax−PX

塗布前およびふき取り前後のピクセル値のヒストグラムと画像データ
右側の画像のピクセル値を Python にて算出しヒストグラムを作成

とすれば，

）

＝k・x

N

これをマーカー量（x ）について解くと，以下の（2）

x＝

log

PXmax−PXcut(

PXmax−PXcut

i

i＝1

i＝1

max

i

となる．ここで，検証値 Y を以下のように定義すると式が得られる．

1NΣ x ＝ k1 Σ log ( PX −PX ）…（3）

Xt ＝

N

）

…
（2）

PXmax−PXk（2）式は 1 個のピクセル上のマーカー量とピクセル値の関係式を表している．
全体のマーカー量 Xt ，各ピクセル上のマーカー量を

PXmax−PXcutΣ log ( PX −PX ）…（4）

Y＝

i＝1

（3）式は
Y
Xt ＝ …
（5）-1kx i，対象ピクセル数を N ，各ピクセルのピクセル値を PXi― 176 ―

maxi

環境感染誌k＝Y…（5）-2Xt

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3）撮影方法図 3 に示したような撮影環境を準備した．被写面とY＝k・Xt …（5）-3なる平面上に背景色となる塩ビ黒板，塩ビ白板，ステンとなる．

レス板を敷き，その上の中央にマーカーを塗布した透明以上が仮説から導いた関係式である．（5）-3 式に示さ

アクリル板を置いた．UV ライトは固定アームを用い，れたように Xt と Y とが比例するならば仮説が成立す

デジタルカメラのファインダーに反射光が映り込まない

る．これにより，ふき取り前後の画像データ（ピクセルよう，被写面から高さ 15 cm，垂直方向に対して 20˚ の値）からマーカー量の定量的評価が可能となる．

角度にセットした．レンズに光学フィルターを取り付け

なお，ピクセル値，ヒストグラムデータ，各式の値等

たデジタルカメラは，ピントが合うようにマーカー塗布の算出には，プログラム言語 Python にて画像データ処面から真上となる 22 cm の高さに固定し，撮影時は全理プログラムを作成し本検討に使用した．

体を暗幕で覆った．

2．仮説式の検証実験

4）解析方法

仮説の検証実験は，実際の医療現場で汎用されている撮影した各濃度の画像より実測ピクセル値から（4）式

蛍光マーカーを一定条件で処理した後デジタルカメラでを用いて Y 値を算出し，一番高い濃度（25%）の Y 値

撮影し，その蛍光マーカー画像のピクセル値を，前項でを 100 として他の 4 種の濃度の Y 値の相対値を算出した．蛍光マーカーの濃度を横軸に Y 値の相対値を縦軸立案した仮説式（（5）-3 式）で検証した．
1）検証実験に用いた材料にプロットし各背景色別の相関係数を求め，
（5）
-3 式の

蛍光マーカー（Diversey VeriCleanⓇシーバイエス）を妥当性を評価した．なお，カットオフ値は，各濃度の撮塗布する背景色は，色によるバイアスを避けるため，今影の度に蛍光マーカー未塗布の表面を撮影し，その画像

回は無彩色の，黒（塩化ビニール板（板厚 1 mm，サイのピクセル値より算出した．

ズ 200 mm×300 mm）：塩ビ黒板），白（塩化ビニール

3．蛍光マーカー除去率と細菌除去率の相関板（同サイズ）：塩ビ白板）および灰色（ステンレス板（同サイズ）：ステンレス板）の 3 色を用いた．

実際の清掃作業を想定したふき取り実験モデルで得た
蛍光マーカー画像と細菌データから，蛍光マーカー除去

その上に載せた透明アクリル板（板厚 1 mm，サイズ

率と細菌除去率の相関について検討した．

110 mm×150 mm）に蛍光剤を塗布し撮影した．撮影

1）使用材料Ⓡ

はデジタルカメラ（Canon EOS70D ）を使用した．今

蛍光マーカー，UV ライト，デジタルカメラ，暗幕の回供試した蛍光マーカーの励起波長範囲は 420〜440

撮影環境は「仮説式の検証実験」同様で，背景色は塩ビ

nm，蛍光波長は 440〜550 nm に分布し，485 nm 付近

白板およびス テ ン レ ス 板 の 2 色 と し た．供 試 菌 に はに極大値を持つ．またこの度使用した UV ライト（Bee-Staphylococcus aureus

sum UV100Ⓡ）の波長は 209.5，239，276，349（nm）にCasein Digest（SCD）寒天培地（SCD 寒天培地

ATCC6538 を用い，Soybeanアテ

極大値を持つため，蛍光マーカーの蛍光特性を考慮しクト）で 30℃ 約 24 時間培養後の発育コロニーをかき取（マーカーの蛍光波長範囲下限側の UV ライト由来により，リン酸緩衝液（pH7.2）（アテクト）内で十分撹拌

る光をノイズとしてカットするため）カメラレンズにはした菌混濁液にウシ血清アルブミン（Bovine serum al-

450 nm 以下の波長をカットする光学フィルター（短波bumin，BSA）
液を添加し，0.3%BSA 含有の約 109 CFU/

長カットフィルター VIS450 nmⓇ，朝日分光）を取り付

mL 菌液を調製した．
準備した清拭ワイプ（ワイプオールⓇX60

けた．

4 つ折りⓇ2）実験用蛍光マーカーとサンプル数

335 mm×343 mm 日本製紙）を用い，1 枚あたりに滅蛍光マーカーの定量評価をするための評価域としては，

菌精製水（吉田製薬）を約 17 mL 含浸させた．ふき取

原液濃度の 25%，10%，5%，2.5% 及 び 1% と し，消 毒

り加重は，通常大人がワイプを持ってふき取る時の重さ

用エタノール（富士フイルムワコーケミカル）にて各希（研究者測定）から 3 種の基準値（500 g，1,000 g，1,500

釈した液 10 μL を透明アクリル板上に直径約 10 mm のg）を設定し，それに相応する重りとして，プラスチッ

円状に塗布し，室温で約 30 分間乾燥させた．

クトレイ（411 g），プラスチックトレイ＋500 mL ペッ

サンプル数については，各濃度の蛍光マーカーを塩ビ

トボトル 1 本（952 g），プラスチックトレイ＋500 mL

黒板，塩ビ白板は各 16 塗布，ステンレス板は 5 塗布準ペットボトル 2 本（1,502 g）を使用した．尚，プラス

備し，3 つの背景色別に 1 塗布につき 1 回撮影した．従っ

チックトレイはそれ自体を重りとして使用することのほて，各塩ビ板では 80 画像（5 種の濃度×16 撮影数）
，ス

か，ペットボトル使用時における荷重の偏りを抑えるた

テンレス板は 25 画像（5 種の濃度×5 撮影数）を分析対めに使用した．

象とした．
― 177 ―

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図 3 蛍光マーカーの撮影条件
被写面となる平面上に背景色となる塩ビ黒板，塩ビ白板，ステンレス板を敷き，その上の中央にマーカーを塗布した
透明アクリル板を置いた．
UV ライトは固定アームを用い，デジタルカメラのファインダーに反射光が映り込まないよう，被写面から高さ 15cm，
垂直方向に対して 20°の角度にセットした．
レンズに光学フィルターを取り付けたデジタルカメラは，ピントが合うようにマーカー塗布面から真上となる 22cm の高さに固定し，撮影時は全体を暗幕で覆った．

2）実際の清掃作業を想定したふき取り実験モデル7.2））に含浸させた滅菌綿棒（栄研）で拭き取り回収し

図 4 に示したように，マーカーレーン（A），細菌レー

た．菌数測定は，回収綿棒を 10 mL の回収液中で 1 分ン（B），細菌（細菌を含んだ培養液，コントロール）レー間ボルテックスし，リン酸緩衝液で 10〜1,000 倍希釈し，ン（C）の 3 レーンを設定し，A 点と B 点の距離は 3 cm，各 0.1 mL を SCD 寒天培地に塗布し，30℃48 時間培養

B 点から C 点は 5.5 cm とした．レーンのサイズは 3 cm

後，発育コロニーをカウントして菌数を算出した．

×8 cm である．

マーカーのコントロールデータは，塗布前の A レー

ふき取り開始地点にレーン全体を覆うようにふき取りンを撮影した画像と，25% 濃度の蛍光マーカー 10 μL

ワイプを敷き，一定加重で一方向に一定の力（研究者手を直径約 10 mm の円状に塗布し，室温で約 30 分間乾動）でレーンの端（矢印先端）まで 1.5 秒間かけて牽引

燥させた後，A 点を含むマーカーレーン撮影域の画像

した．

とした．尚，撮影方法は，上述と同様の方法で行った（図3）データ収集，培養，撮影の方法

3）．

供試菌の採取と培養は以下のように実施した．

次に，上述 2）で示した方法にてふき取った後，A 点

ふき取り前データ（コントロール）は，図 4 に示したように，B 点と C 点に，供試菌液 10 μL を直径約 10を含むマーカーレーン及び B 点を含む細菌レーンを，それぞれ同様の方法で撮影，及び菌数を求めた．

mm の円状にそれぞれ塗布し，乾燥時間の短縮のため

なお，交差汚染を防止するために，供試菌回収の度に，30℃ のインキュベータ内で約 15 分間放置して菌液を乾細菌レーンおよびコントロールレーンは消毒用エタノー

燥させた．乾燥後，C 点を含むコントロールレーンを回ルで消毒した．

収液（0.05% ポリソルベート 80 含有リン酸緩衝液（PH― 178 ―

この一連の手順を，加重を変えて，塩ビ白板では，411

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図 4 蛍光マーカーと細菌のふき取り実験図
3cm×8cm サイズのマーカーレーン（A），細菌レーン（B），細菌（コントロール）レーン（C）を設定し，A 点と B 点の距離は 3cm，B 点から C 点は 5.5cm とした．
レーン全体を覆うふき取りワイプの上に重りを載せ，1.5 秒で一定の方向と力でレーンの端（矢印先端）まで引く．

g を 3 回，952 g を 5 回，1,502 g を 4 回 の 計 12 回，ス

カー量 Xt と Xt の最高濃度時の Y 値を 100 とした相テンレス板で は，411 g を 4 回，952 g を 5 回，1,502 g

対値について回帰直線を求めたところ，図 5 に示したを 3 回の計 12 回をそれぞれ実施した．

ように，いずれも 0.99 以上の相関係数を示す強い直線4）解析方法的な関連性が確認された．すなわち，マーカー量とピク

マーカー除去率は，塗布前の画像とふき取り前後の画セル値との仮説から得られる（5）-3 式は実測と整合し，像データから算出した．すなわち，マーカー塗布前画像仮説の妥当性が検証され，画像データから塗布された蛍データから PXcut を算出し，ふき取り前画像データか

光マーカー量を定量化できることが示された．

ら（5）-2 式の k 値を算出した．得られた PXcut ，k の2．蛍光マーカー除去率と細菌除去率の相関値を用い，ふき取り後画像データから（4）式，（5）-1 式

塩ビ白板，ステンレス板におけるマーカー除去率を（6）より，残存しているマーカー量 X2 を算出した．塗布し式より求めた．また，同時に行った細菌除去率は（7）式

たマーカー量 X1 と残存マーカー量 X2 から，下記の式により求めた．図 6 に示したように横軸にマーカー除によりマーカー除去率を求めた．

去率，縦軸に細菌除去率をプロットしたところ，塩ビ白マーカー除去率（%）＝（1−X2/X1）
×100 …
（6）

板では 0.46，ステンレス板では 0.61 の，決定係数 R2 をまた，細菌除去率は，コントロールレーンのコロニー

示す関連性がそれぞれ確認された．

数を Z1 ，清掃操作による拭き取り後の細菌レーンのコロニー数を Z2 とし，下記の式により求めた．

また，マーカー除去率と細菌除去率との相関について，
マーカー除去率に対する両除去率の比（%）をプロットしたところ，図 7 に示したように，塩ビ白，ステンレ

細菌除去率（%）＝（1−Z2/Z1）×100 …
（7）
2 色の背景色別にマーカー除去率を横軸に細菌除去率

ス共に 90％ 以上のマーカー除去率においては，細菌除を縦軸にプロットし決定係数 R2 を求めた．また，マー去率との一致性が向上する傾向にあった．つまり，しっカー除去率に対する細菌除去率の相対値を縦軸に，マーかりとしたふき取り操作時には細菌除去率も高くなるこ

カー除去率を横軸としたグラフを作成した．このグラフとが推測される結果であった．

により除去率に関連した両除去率の近似性の傾向を示す
ことができる．

考察

結

価法は手軽に利用されているが，主観的，定性的である

医療環境の清掃評価において，蛍光マーカーによる評果
1．仮説式の検証実験

ことから，比較や基準は施設内など特定のグループ内に仮説より，塗布マーカー量 Xt と（4）式で求めた検限定せざるを得ない．しかし，安価で簡便な蛍光マーカー

証値 Y は（5）-3 式 Y=k・Xt のように比例することが示のメリットを有効利用すべく，蛍光マーカーをデジタルされている．このことより，塩ビ黒板（n=80），塩ビ白カメラで撮影した画像データのピクセル（画素）値を活板（n=80），ステンレス板（n=25）について塗布マー

用し，定量化する方法を検討した．蛍光マーカーで定量― 179 ―

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⫼ ᬒ Ⰽ 㯮 䠄n = 80䠅ሷ 䝡ⓑ 䠄n = 12䠅⫼ ᬒ Ⰽ ⓑ 䠄n = 80䠅䝇䝔䞁䝺䝇䠄n = 12䠅
図 6 マーカー除去率と細菌除去率の比較
ふき取り時の加重：◆ 411g ■ 952g ▲ 1502g⫼ ᬒ Ⰽ 䝇䝔䞁䝺䝇䠄n = 25䠅
図 5 背景色別の仮説式の検証結果
背景別にマーカー量 Xt に対する検証値 Y との回帰直線．Xt と Y とが比例するならば仮説が成立する．

れた．これは，蛍光マーカー画像をピクセル値で定量的評価法を確立できれば，国内の清掃業務基準の標準化やある．実験で使用した市販の蛍光マーカーは汎用されて国際的な標準化を推進する身近な道具として期待できる．

いるものであるが，詳細な成分については非公開であっ画像データをピクセル値で処理するにあたり，仮説とた．今後基礎データの収集にあたっては，現在臨床現場

してピクセル上の蛍光マーカー量が増加するに従いピクで使用されているものに限らず，安全性が担保された上セル値は最大ピクセル値（255）に対し指数関数的に漸で成分の明らかな蛍光剤を吟味する必要がある．また，近することを数式で表した．それを実験的に検証した結光源によっては画像データにノイズとして影響を与える．

果，蛍光マーカー量とピクセル値は背景色 3 色（黒，白，今回使用した UV ライトは長時間使用時で徐々に光量ステンレス）において強い相関で漸近することが証明さ低下がみられ，光量低下がデータにどの程度影響したかに評価することを可能とする，本研究の目的の第 1 歩を達成したものである．
しかしながら，今回の検証実験にはいくつかの課題が― 180 ―

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きれば微生物の除去にもつながることを可視化したものであり，有用な情報である．一方，90％ 以下の低い除去率では相対値にばらつきが見られた．これは比較的弱い力でふき取った結果を意味し，弱い力では，汚れへの密着が弱く荷重も不均一になりやすいことが推測された．
最後に，今回の検討は蛍光マーカー量とピクセル値に関する仮説の理論形成と，その実証を目的とした基礎的検討である．簡便で身近な蛍光マーカーを活用した定量評価の可能性が見いだせたことは有用であり，将来の実用化に向けた発展が期待される．
ሷ 䝡ⓑ 䠄n = 12䠅

利益相反自己申告：申告すべきものなし．

文䝇䝔䞁䝺䝇䠄n = 12䠅

図 7 マーカー除去率と細菌除去率の一致性●細菌除去率/マーカー除去率（%）比が 100% から±20% 以上離れているサンプル■細菌除去率/マーカー除去率（%）比が 100% から±20% 未満のサンプル
細菌除去率/マーカー除去率（%）比をそのマーカー除去率に従ってプロットした．
塩ビ白，ステンレス共に高いマーカー除去率（90% 以上）時に細菌除去率との一致性が見られる傾向にあった．

は不明ではあるが，より安定した光源下でのデータ収集については論を待たない．さらに，今回使用した背景色
は 3 色（白色，黒色，ステンレス）のみであったが，現実には多様な色があり，また環境表面の材質・形状も多様であるため，それらを想定した検討が必要である．
さて，医療関連感染対策における病院清掃への期待として，環境表面の微生物の低減がある．今回の検討では，
蛍光マーカーの除去率と細菌除去率の相関は必ずしも強いとは言えなかった．
医療施設における清拭による環境清浄化において，消毒を目的にするには消毒薬の使用は欠かせない１０，１１）．今
回の検討は，消毒薬は使用せずふき取りによる微生物除去に重点を置いたもので，塩ビ板，ステンレス板ともにマーカー除去率が 90% 以上であれば細菌も同様に除去された．この結果は，汚れを強い力で取り除くことがで― 181 ―

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Vol. 37 no. 5, 2022

〔連絡先：〒105-0012 東京都港区芝大門 2-3-6 大門アーバニスト 2F
株式会社リジョイスカンパニー 黒図 肇
E-mail: h-kurozu@rejoice-company.co.jp〕

A Quantitative Fluorescent Marker Method for Evaluation of Surface Cleanliness Using Digital
Image Data
Hajime KUROZU1,2）, Erisa SUGAWARA2）, Yasuhiro SAEKI2）,
Takumi KAJIURA2）and Satoshi KIMURA2）
1）
Rejoice-company CO., Ltd., 2）Division of Infection Prevention and Control, Division of Postgraduate School of Healthcare Tokyo

Healthcare University
Abstract
The fluorescent marker method is a simple and inexpensive way to evaluate the cleanliness ofhealthcare environments in real time. However, quantitative relationships between fluorescentsignal and microbial removal have not been established.
Here, a quantitative method was developed using pixel values from digital photographic images of fluorescent markers, and the relationship between the rate of removal of fluorescentmarkers and the rate of removal of microorganisms from three surfaces: stainless steel and black
and white vinyl chloride was determined.
Specific amounts of solutions of commercially available fluorescent markers were applied adjacent to the samples of S. aureus , and the surfaces were photographed before and after wipingwith a hydrophobic wipe. The fluorescent marker was quantified based on an assumed exponential relationship between the fluorescent marker and measured pixel values with respect to the
maximum pixel value (255); coefficients of correlation between the calculated and actual amountsof fluorescent marker were in excess of 0.99 for each surface. The coefficients of determination
for the removal rates of S. aureus and fluorescent marker on the white and stainless steel surfaces were 0.46 and 0.61, respectively. Notably, the agreements were good only when the fluorescent marker removal rate was 90% or higher. These results confirm the possibility in quantifying the amount of fluorescent marker on a surface using digital image data, and this measurement can be used to estimate surface cleanliness.
Key words: cleaning evaluation, fluorescent marker method, quantitative evaluation, image data,
pixel value― 182 ―