[发明专利]自动分析装置有效
申请号: | 201580014094.0 | 申请日: | 2015-03-09 |
公开(公告)号: | CN106133526B | 公开(公告)日: | 2018-03-27 |
发明(设计)人: | 垂水信二;足立作一郎;薮谷千枝;牧野彰久 | 申请(专利权)人: | 株式会社日立高新技术 |
主分类号: | G01N35/00 | 分类号: | G01N35/00;G01N21/75 |
代理公司: | 北京银龙知识产权代理有限公司11243 | 代理人: | 范胜杰,赵宇 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 自动 分析 装置 | ||
技术领域
本发明涉及一种自动分析装置。
背景技术
在血液凝固纤维蛋白溶解系统的病态掌握、DIC(弥散性血管内凝血综合症)的诊断、血栓治疗效果的确认、血友病的诊断等跨越多方面的目的下,进行血凝检查。以往,通过目测捕捉血凝反应的终点即纤维蛋白析出来进行血凝检查,但在20世纪60年代以后,在日常检查中广泛使用以提高检查吞吐量、高精度化为目的而开发的血凝分析装置。
在血凝分析装置的纤维蛋白析出的检测中,主要使用电阻检测方式、光学检测方式、力学检测方式等测量方式,尤其,光学检测方式是在凝固反应中样本不与异物直接接触的非接触的测量方式,被广泛利用。光学检测方式有透射光检测方式和散射光检测方式这2种,其中,透射光检测方式是测定在反应容器内生成凝聚物时的透射光的变化的方式;散射光检测方式是检测散射光的方式。任意一种方式都是根据时序的光量变化,将凝固反应的进程作为反应曲线而检测出,并实现高精度的分析的方式。
如上所述,光学检测方式虽然具有非接触且高精度的特征,但是有时会在血凝反应中测量出与其他生化反应不同、且不稳定的反应曲线。其主要原因可以列举:凝固反应为多个因子相互影响的多阶段且复杂的反应、有时在测定测量中的反应容器中混入了搅拌时的气泡等异物等。作为基于前者原因引起的不稳定的反应曲线,有反应速度一度降低后再次增大的两阶段反应等。此外,作为基于后者的测量异常引起的不稳定的反应曲线,有在反应后半段速度不变为零的漂移反应、在反应曲线的过程中光量在短时间内大幅度变化的跳变异常、光量暂时上下变动的噪声等。
以往,在发生了这些异常的情况下,现场的作业员需要通过目测确认每个检体的反应曲线,在判定异常并分类后,讨论再次检查、装置的检验等之后的对策。但是,在日常的检查业务中,目测确认所测量的所有反应曲线是困难的,尤其,对于一度检测出正常检测值的数据,有可能看漏异常的结果,实施准确性低的检查。因此,此前提出了,自动检测反应曲线中所包含的上述那样的异常,并通知给作业员的自动分析装置和处理方法。例如,在专利文献1中提出了,对特定的变化量/时间设定核查区域,对光量/时间/反应速度设定阈值来检测异常的血凝反应解析方法。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:日本特开2003-169700号公报
发明内容
发明要解决的课题
但是,在上述专利文献1所示的方法中,无法适当地对与所检测出的异常相关的信息进行分类。此外,通过光学检测方式取得的凝固反应过程曲线根据检体所包含的物质的含量,在反应速度、反应前后的光量的变化中发生较大的差异,因此无法根据凝固反应的进程缓慢的反应曲线准确地检测出异常。这样,在以往所公开的技术中,对于在具有对每个检体绘制不同曲线的特征的血凝反应中取得的异常的反应过程曲线,无法准确地检测并分类。
本发明的目的是,提供一种在对样本所包含的成分进行分析的自动分析装置中,能够准确地对异常的反应过程曲线进行检测并分类的技术。
用于解决课题的手段
为了解决上述课题,例如采用权利要求书中所记载的结构。本申请包含多个用于解决上述课题的手段,举其中的一例,即提供一种自动分析装置,具备:反应容器,其用于使样本与试剂混合而反应;测定部,其向上述反应容器中的反应液照射光,测定透射光量或散射光量;控制部,其处理由上述测定部测定出的时序的光量数据;存储部,其存储1个以上的对上述光量数据的时序变化进行近似的近似函数;以及输出部,其输出上述控制部的处理结果,上述控制部进行如下处理:选择上述存储部存储的上述近似函数中的某一个;使用上述选择出的近似函数,计算表示上述光量数据的时序变化的近似曲线;计算基于上述光量数据和上述近似曲线的偏离信息的偏离特征信息;以及使用上述偏离特征信息,对上述光量数据所包含的异常进行检测和分类,上述输出部输出上述检测和分类而得的与异常相关的信息。
发明效果
通过本发明,在对样本所包含的成分进行分析的自动分析装置中,能够准确地对异常的反应过程曲线进行检测并分类。通过本说明书的记述和附图,使与本发明相关联的其他特征变得更加明确。此外,通过以下的实施例的说明,使上述以外的课题、结构以及效果变得更加明确。
附图说明
图1是第1实施例的自动分析装置的结构图。
图2是表示第1实施例中的对异常的光量数据进行检测并分类的处理流程的图。
图3是表示图2的步骤S208中的异常分类处理的处理流程的图。
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