JP2676087B2 - 粒度分布処理装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、血球、細胞、ラテックス粒子等の微細粒子
の粒度分布の処理装置に関する。

〔従来の技術〕

測定対象である粒子の大きさ分布を求め、粒子の大き
さに対する出現頻度ヒストグラムとして表わした、いわ
ゆる粒度分布図は、工業分野他、様々な分野で利用され
ている。

特に、粒子を一個ずつ微小な検出部に通過させ、その
とき得られる粒子一個ごとの大きさに対応する電気信号
（パルス）を検出する自動粒子分析装置によって、その
パルスの高さ情報から、極めて簡単に粒度分布図が得ら
れるようになってからは、一段と利用の分野が広がって
いる。

臨床検査分野においても、粒子を検出部の中央部に精
度良く一列に整列させて流し、測定する、いわゆるシー
スフロー分析装置が利用されるようになり、極めて正確
な粒度分布図が得られるようになったこともあり、血液
中の赤血球、白血球、および血小板の粒度分布を測定す
ることによる臨床診断等への積極的な応用がなされてい
る。

〔発明が解決しようとする課題〕

第３図は、粒子分析装置により検出された、測定試料
中の各粒子を、検出信号の大きさにしたがって128レベ
ルにクラス分けし、その頻度分布を表示したものであ
る。横軸は粒子の大きさを表し、縦軸は頻度を表す（以
下の粒度分布図においても、横軸、縦軸の意味は同様で
ある）。上記128レベルのような、粒度分布図における
粒子の大きさのクラス数のことを、以下、粒度分布の分
解能と呼ぶことにする。通常、粒度分布を表現するため
には、50〜200程度の分解能が必要とされている。

第３図のような頻度分布図を一旦記憶装置に記憶して
おき、後に、必要に応じて読み出し、粒度分布の確認ま
たは解析を行うこともよくある。記憶する際には、各大
きさのクラス毎に、その頻度を記憶装置のメモリに蓄積
していく。場合によっては、何百検体ないし何千検体の
粒度分布を記憶することもある。したがって、記憶装置
は膨大なメモリ容量を備える必要がある。このことは、
上記記憶装置を粒子分析装置内に内蔵させる場合におい
ても、あるいは、外部のデータ処理装置内に設ける場合
においても、装置の大型化および高価格化をもたらし、
好ましくない。

本発明は、粒度分布データを圧縮して記憶し、必要に
応じて、元の粒度分布からノイズ成分を除去した粒度分
布を復元可能とすることにより、記憶装置のメモリ容量
を削減するとともに、元の粒度分布に含まれていたノイ
ズ成分を除去することのできる粒度分布処理装置を提供
することを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

上記の目的に達成するために、本発明の粒度分布処理
装置は、第１図に示すように、粒子検出手段から送られ
る粒子検出信号を受け、原粒度分布を検出する粒度分布
検出手段12と、原粒度分布からノイズ成分を除去した圧
縮化粒度分布を作成する粒度分布圧縮手段14と、圧縮化
粒度分布を記憶する記憶手段16と、圧縮化粒度分布を記
憶手段から読み出し、原粒度分布に含まれていたノイズ
成分を除去した粒度分布を復元する粒度分布復元手段18
とを包含するように構成したものである。

本発明において、「圧縮化粒度分布」とは、原粒度分
布の分解能を落として、データを圧縮した粒度分布のこ
とを言う。

〔作用〕

粒度分布圧縮手段14により、原粒度分布の分解能が落
とされ、データが圧縮され、かつ、ノイズ成分が除去さ
れた圧縮化粒度分布が得られるので、原粒度分布のデー
タをそのまま記憶する装置と比べて、記憶手段16の記憶
メモリ容量を削減できる。

また、粒度分布復元手段18により復元した粒度分布
は、原粒度分布に含まれていたノイズ成分が除去されて
いる。

〔実施例〕

以下、本発明の実施例について説明する。

第１図に、本発明の粒度分布処理装置10の一例の概略
構成図を示す。粒子検出手段11から送られる粒子検出信
号Ａを受け、粒度分布検出手段12は、分解能50〜200程
度の原粒度分布Ｂを検出する。原粒度分布Ｂを受けた粒
度分布圧縮手段14は、原粒度分布Ｂを分解能数個ないし
二、三十個程度に圧縮し、ノイズ成分を除去した圧縮化
粒度分布Ｃを作成する。圧縮化粒度分布Ｃは記憶手段16
に記憶される。その後、圧縮化粒度分布Ｃは、粒度分布
復元手段18によって記憶手段16から読み出され、原粒度
分布に含まれていたノイズ成分を除去した粒度分布Ｄが
復元される。

粒度分布検出手段12が受ける粒子検出信号Ａは、周知
の、光学的粒子検出手段または電気的粒子検出手段によ
って得られるものである。ただし、粒子の大きさを忠実
に反映した粒子検出信号を得るためには、電気的粒子検
出手段の方が好ましく、さらに、それが前述のシースフ
ロー方式であれば、最も好ましい。

次に、粒度分布検出手段12の一例を、第２図に示す概
略図に基づいて説明する。粒子検出信号Ａはピークホル
ダ20およびピーク検出回路22に入力され、ピーク検出回
路22が粒子検出信号のピークを検出すると、ピークホル
ダ20は粒子検出信号のピーク値（波高値）をホールドす
る。粒子検出信号の波高値は粒子の大きさ情報を反映し
ている。ホールドされた波高値は、A/Dコンバータ24に
おいてアナログ、デジタル変換される。A/D変換中はA/D
コンバータ24からBUSY信号が発せられ、極めて近接して
到来する次の粒子検出信号のピーク検出およびピーク値
のホールドが禁止される。デジタル値に変換された波高
値は、メモリアクセスコントローラ26に入力される。一
方、メモリ28にはA/Dコンバータ24の分解能に対応する
個数の記憶領域が設けられている。メモリアクセスコン
トローラ26は、＋１加算器30を動作させ、上記デジタル
値に対応する、メモリ28内の所定記憶領域の内容に１を
加算する。計数制御回路32は、本ブロック外から入力さ
れる計数スタートストップ信号を受け、本粒度分布検出
手段12が計数スタートストップ信号によって規定される
所定時間だけ動作するように制御する。従って、メモリ
28には、上記所定時間内に得られる、通常数千〜数万の
粒子検出信号の個数が、上記デジタル値に対応する記憶
領域に分配されて、記憶される。計数終了後、メモリ28
の内容を、表示手段（図示せず）によって表示すれば、
第３図に示すような原粒度分布図が得られる。

なお、粒度分布検出手段12の構成例としては、第２図
に示すようなものの他に、粒度分布の分解能に対応す
る、50〜200個程度のコンパレータを並列に配置し、各
コンパレータの一方の入力端子には、所定間隔で少しず
つ異なった比較電圧を入力し、各コンパレータの他方の
入力端子には、粒子検出信号を入力し、各コンパレータ
の比較電圧を越える大きさの粒子検出信号の個数を、各
コンパレータに後続するカウンタで計数する構成とした
ものも既知である。この場合には、いわゆる累積粒度分
布が得られるので、第３図に示すような粒度分布が必要
な場合には、変換処理が必要である。

粒度分布圧縮手段14は、上記原粒度分布Ｂの分解能を
数個ないし二、三十個に落とし、粒度分布のデータを圧
縮するとともに、原粒度分布からノイズ成分を除去する
ものである。具体的には、原粒度分布の横軸（粒子の大
きさを表す）を数個ないし二、三十個のセグメントに分
割し、各セグメント内の粒子数（頻度）の合計を各々求
め、その各合計を各セグメントの幅で割ることにより、
各セグメント内の粒子数（頻度）の平均値を求めて、粒
度分布データの圧縮は行われる。粒度分布圧縮手段14に
よって第３図に示す原粒度分布を圧縮した例を第４図に
示す。セグメント数は８である。第４図の棒グラフが原
粒度分布からノイズ成分を除去した圧縮化粒度分布Ｃで
ある。各棒は、各セグメントの幅の中心位置に描いてあ
る。点線の曲線は元の原粒度分布である。また、圧縮化
粒度分布のピークの高さと元の粒度分布のピークの高さ
とを一致させて描いている。以下、第６、８、10、12、
14図においても同様に、点線の曲線は元の原粒度分布Ｂ
を表し、棒グラフは原粒度分布からノイズ成分を除去し
た圧縮化粒度分布Ｃを表している。

粒度分布圧縮手段14は、既知の、論理回路素子の組み
合わせまたはマイクロプロセッサにより構成される。

記憶手段16は、上記圧縮化粒度分布Ｃを記憶するもの
である。圧縮化粒度分布の各セグメントの頻度が、記憶
手段16内にある各セグメントに対応する記憶領域に記憶
される。一つの圧縮化粒度分布を記憶するのに数個ない
し二、三十個の記憶領域が使用されるだけなので、全て
の原粒度分布を記憶するよりも、遥かにメモリ容量を削
減できる。

粒度分布復元手段18は、記憶手段16から圧縮化粒度分
布Ｃを読み出し、原粒度分布に含まれていたノイズ成分
を除去した粒度分布Ｄを復元する。圧縮化粒度分布か
ら、もとの原粒度分布Ｂと同じ分解能の粒度分布を復元
するためには、補間法を用いる。補間法としては種々の
方法が知られているが、本実施例においては、３次のス
プライン補間（市田浩三、吉本富士市、スプライン関数
とその応用、教育出版、東京、1979、p.43-59.参照）を
使用した。第４図に示された圧縮化粒度分布Ｃを、３次
のスプライン補間式を用いて補間し、復元した粒度分布
Ｄを第５図に示す。元の原粒度分布Ｂ（第３図）とほぼ
一致した粒度分布Ｄが復元されることが示された。

粒度分布復元手段18は、３次のスプライン補間式を記
憶したメモリとマイクロプロセッサとにより構成され
る。

粒度分布の圧縮および復元を施した他の例を、以下に
示す。

第６図は、二峰性を示す粒度分布の例であり、粒度分
布圧縮化の際のセグメント数は８である。第７図に、第
６図に示す圧縮化粒度分布Ｃから復元した粒度分布Ｄを
示す。元の粒度分布Ｂ（第６図）が、かなり変形されて
復元されている。第８図の原粒度分布Ｂは、第６図のも
のと同じである。第８図においては、粒度分布圧縮化の
際のセグメント数を16としている。第９図に、第８図に
示す圧縮化粒度分布Ｃから復元した粒度分布Ｄを示す。
元の粒度分布Ｂが、良好に復元されている。このよう
に、元の原粒度分布が二峰性のように複雑になるにつ
れ、上記セグメント数を増やす必要がでてくる。

第10図は、同じく二峰性を示す粒度分布の例である
が、粒度分布にノイズがのっていることもあり、さらに
複雑な粒度分布となっている。第10図において、粒度分
布圧縮化の際のセグメント数は８である。第11図に、第
10図に示す圧縮化粒度分布Ｃから復元した粒度分布Ｄを
示す。元の粒度分布Ｂ（第10図）が、かなり変形されて
復元されている。第12図の原粒度分布Ｂは、第10図のも
のと同じである。第12図においては、粒度分布圧縮化の
際のセグメント数を16としている。第13図に、第12図に
示す圧縮化粒度分布Ｃから復元した粒度分布Ｄを示す。
元の粒度分布Ｂが、第11図のときよりは良好に復元され
ている。第14図の原粒度分布Ｂも、第10図のものと同じ
である。第14図においては、粒度分布圧縮化の際のセグ
メント数を32としている。第15図に、第14図を示す圧縮
化粒度分布Ｃから復元した粒度分布Ｄを示す。第15図に
おいては、元の粒度分布Ｂにのっている不要なノイズ成
分も復元されているため、粒度分布が歪められている。
したがって、一般には、粒度分布圧縮化の際のセグメン
ト数を増加させるほど、より良く元の原粒度分布が復元
可能になると言えるが、元の原粒度分布にノイズがのっ
ている場合には、上記セグメント数を増やすことは必ず
しも効果的とは言えない。また、セグメント数を増やす
ことは、記憶手段16の必要記憶領域を増加させることに
なる。以上の点を考慮して、セグメント数は数個ないし
二、三十個の間の好適な数に設定される。

また、上述の点から導き出される効果として、原粒度
分布を圧縮し、復元することによって、原粒度分布にの
っていたノイズ成分等を除去可能となることがあげられ
る。粒度分布の解析においては、平均粒径や粒度分布幅
等の種々のパラメータを算出したり、複数の分布の重な
りがある場合には、個々の分布への分解処理等が行われ
るが、これらの粒度分布解析を行う際に、元の粒度分布
にノイズがのっていると、不正確な解析結果を出すこと
もある。したがって、粒度分布の圧縮化および復元処理
を施して、ノイズ成分を除去した粒度分布を解析対象と
した方が望ましい場合もある。また、最初に、元の原粒
度分布を解析対象として粒度分布解析を行い、続いて粒
度分布の圧縮を行い、粒度分布解析結果（第１の解析結
果）および圧縮化粒度分布を記憶しておき、後に、圧縮
化粒度分布からノイズ成分を除去した粒度分布を復元
し、復元された粒度分布を解析対象として再度粒度分布
解析を行い（結果を第２の解析結果とする）、第１と第
２の解析結果を比較することも有用である。これらの解
析結果を比較することによって、粒度分布が正確に復元
されていなかったり、あるいは、元の粒度分布にノイズ
成分がのっていることを警報として知らせることができ
る。

その場合の装置構成例を第16図に示す。原粒度分布Ｂ
は、粒度分布解析手段34aにおいて解析され、解析結果
は第１の解析結果として解析結果記憶手段36に記憶され
る。一方、復元された粒度分布Ｄは、粒度分布解析手段
34bにおいて解析され、第２の解析結果となる。第２の
解析結果と解析結果記憶手段36に記憶されていた第１の
解析結果とは、解析結果比較手段38に送られ、異常が認
められれば、警報手段40によって警報が出される。な
お、粒度分布解析手段34aと34bとは同一のものであって
もよい。

〔発明の効果〕

本発明の粒度分布処理装置によれば、粒度分布データ
を圧縮して記憶し、必要に応じて、元の粒度分布を復元
することが可能となり、元の粒度分布のデータをそのま
ま記憶する装置と比べて、記憶装置のメモリ容量を削減
することができる。

また、元の粒度分布を圧縮し、復元することによっ
て、元の粒度分布にのっていたノイズ成分等を除去する
ことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の粒度分布処理装置の一実施例を示す概
略構成図、第２図は粒度分布検出手段の一例を示す概略
図、第３図は原粒度分布の一例を示す図、第４、６、
８、10、12、14図は原粒度分布および圧縮化粒度分布を
示す図、第５、７、９、11、13、15図は復元された粒度
分布を示す図、第16図は本発明の粒度分布処理装置の別
の実施例を示す図である。 10……粒度分布処理装置、11……粒子検出手段、12……
粒度分布検出手段、14……粒度分布圧縮手段、16……記
憶手段、18……粒度分布復元手段、20……ピークホル
ダ、22……ピーク検出回路、24……A/Dコンバータ、26
……メモリアクセスコントローラ、28……メモリ、30…
…＋１加算器、32……計算制御回路、34a、34b……粒度
分布解析手段、36……解析結果記憶手段、38……解析結
果記憶手段、40……警報手段

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】粒子検出手段から送られる粒子検出信号を
   受け、原粒度分布を検出する粒度分布検出手段と、原粒
   度分布からノイズ成分を除去した圧縮化粒度分布を作成
   する粒度分布圧縮手段と、圧縮化粒度分布を記憶する記
   憶手段と、圧縮化粒度分布を記憶手段から読み出し、原
   粒度分布に含まれていたノイズ成分を除去した粒度分布
   を復元する粒度分布復元手段とを包含することを特徴と
   する粒度分布処理装置。