JP5178069B2 - Ｍｔシステムによる凝集像自動判定方法、装置、プログラムおよび記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、凝集像を自動判定するための方法およびシステムに関する。

現在、血液型や感染症を検査するための凝集反応による反応像を判定する方法には、装置による自動判定の後、肉眼で反応像を観察し、該判定に問題がないかを確認するのが一般的である。そして、自動判定においては、画像に対し、全体としての明暗や物体との境界線のぼやけ具合を、光量の変化率として凝集像、非凝集像を判断している（特許文献１）。

また、自動判定を人間の認識に近づける方法として、ビデオ画像を処理し、ある濃度層の平均粒子密度と集積量により三次元で判定する例も提案されている（特許文献２、特許文献３）。

このような従来の自動判定では、局部の異常をことさら強調して判定してしまう場合があり、全体的に観察すると明らかな凝集像があっても、適切な判定が出来ない場合がある。

従って、現在のところ判断の付かない画像に対しては、目視検査を実施しており、このことが検査担当者の負担となっている。
特開平４−７２５４７公報 特開平９−１４５５９４公報 特開平３−１０８６３８公報

本発明の目的は、より正確な判定が可能な自動判定方法、装置、プログラムおよび記録媒体を提供することである。

上記のような課題は、以下の手段により解決された。即ち、
（１） 反応容器内に形成される凝集パターンの判定方法であって、
（Ａ）単一または複数種類の典型的な反応画像群を基に、基準空間を設定すること、
（Ｂ）（Ａ）で得られた各々の基準空間について、各々単一または複数種類の単位領域を設定し、各々のマハラノビス距離を求めること、
（Ｃ）（Ｂ）で得られた各々のマハラノビス距離から、閾値を設定すること、
（Ｄ）判定対象の反応画像について単一または複数の単位領域を設定し、それぞれについてマハラノビス距離を求めること、および
（Ｅ）（Ｃ）で設定した閾値と（Ｄ）で求めた距離を比較することにより、判定対象を判定すること、
を具備する方法；
（２） 反応容器内に形成される凝集パターンの判定方法であって、
（Ａ）単一または複数の典型的な反応画像群を基に基準空間を設定すること、
（Ｂ）（Ａ）で設定された各々の基準空間について、各々単一または複数の単位領域を設定し、その単位領域毎に特徴量を抽出すること、
（Ｃ）（Ｂ）で得られた各々の特徴量より、基準空間に設定した反応像の基準空間からのマハラノビス距離を求めて閾値を設定すること、
（Ｄ）判定対象の反応画像について単一または複数の単位領域を設定し、それぞれについて特徴量を抽出すること、
（Ｅ）（Ｄ）で得られた特徴量より、各反応画像の基準空間からのマハラノビス距離を求めること、
（Ｆ）（Ｃ）で設定した閾値と（Ｅ）で求めた距離を比較することにより、判定対象を判定すること、
を具備する方法；
（３） 前記（Ａ）〜（Ｃ）までの工程が予め行われ、得られた当該設定を基に、前記（Ｄ）〜（Ｆ）の工程が繰り返して行われることを特徴とする（１）または（２）の何れか１項に記載の方法；
（４） 前記（Ｂ）において、設定される単位領域の数は複数であり、当該複数の単位領域のうちの少なくとも２つの単位領域の面積が互いに異なることを特徴とする（１）〜（３）の何れか１項に記載の方法；
（５） 前記閾値と距離との比較が、当該判定対象の反応画像の単一または複数の基準空間における単一または複数の領域から求められるマハラノビス距離の各々の関係から凝集判定を行うことを特徴とする（１）〜（４）の何れか１項に記載の方法；
（６） 前記閾値と距離との比較が、当該判定対象の反応画像の単一または複数の基準空間における単一または複数の領域から求められる統合されたマハラノビス距離から凝集判定を行うことを特徴とする（１）〜（４）の何れか１項に記載の方法；
（７） 反応容器内に形成される凝集パターンの判定方法であって、
（ａ）第一の基準空間のための非凝集像の画像と、第二の基準空間のための凝集像の画像を選択すること、
（ｂ）（ａ）で得られた第一の基準空間のための画像と第二の基準空間のための画像のそれぞれについて、単位領域を設定し、統計量を抽出すること、
（ｃ）第一の基準空間の単位領域の統計量から第一の基準空間に関するマハラノビス距離と、第二の基準空間の単位領域の統計量を基から第二の基準空間に関するマハラノビス距離を求めること、
（ｄ）判定対象画像について単位領域を設定し、それぞれについて統計量を抽出すること、
（ｅ）（ｄ）で得られた統計量と前記マハラノビス距離とを基に、第一の基準空間および第二の基準空間からの判定対象画像の距離を求めること、および
（ｆ）（ｅ）で得られた距離を基に凝集パターンを判定すること、
を具備する方法；
（８） 前記（ａ）〜（ｃ）までの工程が予め行われ、それにより得られた距離を基に、前記（ｄ）〜（ｆ）の工程が繰り返して行われることを特徴とする（７）に記載の方法；
（９） 前記単位領域が第一の領域を具備することを特徴とする（７）または（８）の何れか１項に記載の方法；
（１０） 前記単位領域が第一の領域と第二の領域を具備することを特徴とする（７）または（８）の何れか１項に記載の方法；
（１１） 前記（ｆ）の判定することが、判定対象画像の第一の領域と、第一の基準空間の第一の領域および第二の基準空間の第一の領域のそれぞれとの関係、並びに判定対象画像の第二の領域と、第一の基準空間の第二の領域および第二の基準空間の第二の領域のそれぞれとの関係から行われることを特徴とする（１０）に記載の方法；
（１２） 前記（ｆ）の判定することが、第一の基準空間の第一の領域および第二の基準空間の第一の領域について統合したマハラノビス距離と、判定対象画像の第一の領域との関係から、並びに第一の基準空間の第二の領域および第二の基準空間の第二の領域について統合したマハラノビス距離と、判定対象画像の第二の領域との関係から行われることを特徴とする（１０）に記載の方法；
（１３） 全ての画像が使用される前にグレースケールに変換されることを特徴とする（１）〜（１２）の何れか１項に記載の方法；
（１４）
当該マハラノビス距離が、前記画像の各画素の輝度値を用いるＭＴＡ法またはＭＴ法によって求められることを特徴とする（１）〜（１３）の何れか１項に記載の方法；
（１５） 前記反応容器が、非凝集像が当該底面の中心に粒子の集まった像であり、凝集像が当該底面の全体に粒子の存在する像であることを特徴とする（１）〜（１４）の何れか１項に記載の方法；
（１６） 前記反応容器が管状部分を有し、非凝集像が管状部分の最下部に粒子が集まった像を形成し、凝集像が管状部分の上部に粒子が存在する像を形成するような管状部分を有することを特徴とする（１）〜（１４）の何れか１項に記載の方法；
（１７） 前記反応容器が、その内部に特異的結合対を形成するための一方が固相化されている容器であることを特徴とする（１）〜（１４）の何れか１項に記載の方法；
（１８） 当該凝集反応が血液凝集反応であることを特徴とする（１）〜（１７）の何れか１項に記載の方法；
（１９） 前記単位領域の少なくとも一つが、当該反応画像の反応容器の中心を含む多角形または円形により含まれる領域であることを特徴とする（１）〜（１８）の何れか１項に記載の方法；
（２０） 前記第一の領域が、当該画像の容器の内壁に内接する多角形または円により囲まれる領域であり、前記第二の領域が当該第一の領域の多角形または円形と同心の多角形または円形により囲まれる領域であることを特徴とする（１３）〜（１８）の何れか１項に記載の方法；
（２１）前記第一の領域および第二の領域が互いに相似形で囲まれる領域であることを特徴とする（２０）に記載の方法；
（２２） 前記第一の領域の面積と第二の領域の面積が異なることを特徴とする（１０）〜（１８）、（２０）および（２１）の何れか１項に記載の方法；
（２３） 前記第一の領域の面積が前記第二の領域の面積より大きいことを特徴とする（７）〜（１８）、（２０）〜（２２）の何れか１項に記載の方法；
（２４） 反応容器内に形成される判定対象の凝集パターンを判定する装置であって、
１以上の典型的な非凝集像に対応する第一の基準空間と１以上の典型的な凝集像に対応する第二の基準空間から求められるマハラノビス距離に基づく判定基準に基づき判定を行うためのデータ処理部と、
前記データ処理部に送信するための前記判定対象の反応画像を取得するための画像取得部と、
を具備し、
前記データ処理部がマハラノビス距離に基づく演算結果に基づき凝集パターンの判定を行うことを特徴とする凝集パターンの自動判定装置；
（２５） 前記判定基準が、前記第一の基準空間および第二の基準空間に対するマハラノビス距離に応じて段階的な複数の閾値を有し、各々の閾値に基づいて凝集と非凝集の中間的な凝集パターンを分類することを特徴とする（２４）に記載の自動判定装置；
（２６） 前記判定基準が、第一の基準空間に対しては遠く且つ第二の基準空間に対しては近い場合には凝集と分類し、第一の基準空間に対しては近く且つ第二の基準空間に対しては遠い場合には非凝集と分類するような閾値を有することを特徴とする（２４）または（２５）の何れか１項に記載の自動判定装置；
（２７） 前記マハラノビス距離を算出するための単位領域の数および／または面積を設定するための入力手段を更に具備することを特徴とする（２４）〜（２６）の何れか１項に記載の自動判定装置；
（２８） 前記第一および第二の基準空間の候補となる凝集および非凝集の画像群を表示する表示手段と、前記表示手段に表示された画像群に基づいて画像の指定および／または画像数を指定するための入力手段を更に具備することを特徴とする（２４）〜（２６）の何れか１項に記載の自動判定装置；
（２９） 反応容器内に形成される凝集パターンを判定するためにコンピュータを、
１以上の典型的な非凝集像に対応する第一の基準空間と、１以上の典型的な凝集像に対応する第二の基準空間から求められるマハラノビス距離に基づく、格納された判定基準に基づき判定を行うデータ処理手段と、
判定対象の反応画像を取得して、取得された反応画像を前記データ処理手段に送信する画像取得手段と、
前記画像取得手段により得られた反応画像からマハラノビス距離を演算するデータ処理手段と、
前記判定基準と前記反応画像からのマハラノビス距離を比較することにより、前記判定対象の凝集パターンを判定するデータ処理手段と、
として機能させるための凝集パターン判定プログラム；
（３０） 前記格納された判定基準が、凝集と非凝集の中間的な凝集パターンを分類するために、前記第一の基準空間および第二の基準空間に対するマハラノビス距離に応じて段階的な複数の閾値を含む（２９）に記載のプログラム；
（３１） 前記格納された判定基準が、凝集パターンを判定するために、第一の基準空間に対しては遠く且つ第二の基準空間に対しては近い場合には凝集と分類し、第一の基準空間に対しては近く且つ第二の基準空間に対しては遠い場合には非凝集と分類する閾値を含む（２９）または（３０）の何れか１項に記載のプログラム；
（３２） コンピュータを、更に、前記マハラノビス距離を算出するための単位領域の数および／または面積を設定する入力手段として機能させることを具備する（２９）〜（３１）の何れか１項に記載の凝集判定プログラム；
（３３） コンピュータを、更に、前記第一および第二の基準空間の候補となる凝集および非凝集の画像群を表示する表示手段と、
前記表示手段に表示された画像群に基づいて画像の指定および／または画像数を指定するための入力手段と、
として機能させることを具備する凝集判定プログラム；
（４４） （２９）〜（３３）の何れか１項に記載のプログラムを読み取り可能に記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体；
である。

本発明により、より正確な判定が可能な自動判定方法、装置、プログラムおよび記録媒体を提供された。

当該方法における凝集像パターンには、基準空間が二種類あると考えられる。即ち、非凝集像から得られる第一の基準空間と、凝集像から得られる第二の基準空間である。

本発明においては、ＭＴシステムを用いて非凝集像から得られた第一の基準空間および第二の基準空間からそれぞれ特徴量を求め、当該特徴量からマハラノビス距離を算出する。他方、判定対象の反応画像であるところの判定対象画象についても、ＭＴシステムを用いて当該基準空間と同様に特徴量を求め、当該特徴量から、第一の基準空間および第二の基準空間からのマハラノビス距離の関係を比較する。それによって、判定対象画像が非凝集または凝集何れのパターンに属するか、またはどちらのパターンにも属さないかを判定できる。

図１を参照されたい。図１に本発明に従う方法の概念を示す。判定対象画像までのマハラノビス距離が、第一の基準空間から近く、第二の基準空間から遠い場合には、非凝集であると判定する。判定対象画像までのマハラノビス距離が、第一の基準空間から遠く、第二の基準空間から近い場合には、凝集であると判定する。また、判定対象画像までのマハラノビス距離が、第一の基準空間から近く且つ第二の基準空間から近い場合や、第一の基準空間から遠く且つ第二の基準空間から遠い場合などには、判定不能であると判定すればよい。

本発明において利用するＭＴシステムは、何れの方法であってもよいが、例えば、ＭＴＡ法またはＭＴ法などが好ましく、特に、標準ＳＮ比を用いるＴ法（即ち、ＲＳ法またはＲＴ法）を適用することが好ましい。本発明において利用可能なＭＴシステムの例および標準ＳＮ比を用いるＴ法の例は、以下の文献に詳細に記載されるのでそれらを参考にしてよい：田口玄一、「画像認識、標準ＳＮ比を用いるＴ法」、標準化と品質管理、Ｖｏｌ５８、Ｎｏ．１１；および、高橋和仁、「手書き文字の標準ＳＮ比のＴ法による識別」、第１４回品質光学研究発表大会論文集、品質工学会。

ここで使用される「試料」の語は、抗原または抗体、或いは凝集反応を生じ得る特異的結合を生じる結合対の一方の物質を含む試料であればよく、好ましくは血液である。ここで使用される「試薬」の語は、試料に含まれる抗原又は抗体、或いは前記結合対の一方の物質との反応によって特異的に凝集を生じる物質、例えば、抗体又は抗原、或いは前記結合対の他方の物質を含む試薬であればよい。なお、抗原および抗体による特異結合以外に例示される特異的凝集を形成し得る物質としては、いわゆるハイブリダイゼーション反応を呈示する核酸相補対が挙げられる。

本発明において用いられる凝集パターンは、一般的に凝集反応において使用される何れの反応容器内に形成されたものであってもよい。また、本発明に従う判定方法において用いられる画像は、反応容器内に形成された凝集パターンを撮像手段により得られた画像であることが好ましい。

そのような反応容器内に形成されるパターンの特徴を基に、試料と試薬の反応結果を分類および／または判定することができる。

これに限定するものではないが、本発明において使用される反応容器は、当業者に公知の何れの容器であってよく、例えば、一般的に凝集試験に使用される何れの容器であってもよい。そのような容器の例は、例えば、マイクロプレート、例えば、平面、Ｕ字底および／またはＶ字底の底面を有するマイクロプレート、種々の試験管、また、特許第３６２９０２３号に開示されるようなテラス斜面を有する反応容器、特公平８−７２１５および特開平１１−１０１７９７に開示されるようなカセット型の容器であってもよく、更にまたスライドグラスを反応容器として使用してもよい。

更に、このような容器内部、例えば、その底面などや当該容器に含まれるゲル、例えば、ガラスまたはラテックスなどに対して、例えば、所望の抗原、例えば、赤血球、白血球若しくは血小板など、または所望の抗原が固相化された容器を用いてもよい。このような容器の製造方法はそれ自身当業者に公知である。

本発明の方法に従うと、上記のような容器を用いる凝集反応検査、例えば、静置凝集法、遠心凝集法、プレート固相法、混合受身凝集検査(一般的に「MPHA」とも称する)、ゲルないしビーズ等を用いたカラム凝集法など、特公平８−７２１５、特開平１１−１０１７９７に開示される容器を用いた凝集反応など、それ自身当業者に公知の何れの凝集試験法を利用することが可能である。即ち、本発明に従う当該凝集試験は、血液型試験および感染症を検出するための抗原抗体反応など、凝集反応を利用した試験であり、その試験方法において凝集像と非凝集像が結果として存在する方法であれば、どのような方法であってもよい。

本発明における「基準空間」とは、上記の説明においては典型的な「凝集像」と「非凝集像」を基準空間として説明したが、本発明の基準空間は、これらに限定されるものではなく、「中間的凝集像」および／または「中間的非凝集像」の２種類の反応画像を基準空間として設定してもよい。また、任意の「異常像」に関しても、適宜、基準空間として選択してもよく、その場合、異常像の分別を高精度に実行し得るので好ましい。従って、基準空間は、実施者が任意に選択することが可能であり、その例として、例えば、「凝集像」、「非凝集像」、「中間的凝集像」、「中間的非凝集像」、および／または任意の「異常像」を実施者の所望に応じて組み合わせてもよく、また単一の基準空間のみを選択してもよい。

本発明における「単位領域」とは、特徴量を得るための領域であればよく、問題となる画像について、設定される単位領域は、単数であっても、複数であってもよい。複数の単位領域を用いる場合には、例えば、２つの領域、３つの領域、４つの領域、またはそれ以上の領域を設定し使用してよい。ここでは「単位領域」を単に「領域」とも記す。

これに限定するものではないが、当該テラス斜面を有する反応容器の例を図２に示す。図２Ａに示す反応容器は、マイクロプレート１であり、実際の反応はそこに具備されるウェル２中で行われる。図２Ａの上方の図は当該マイクロプレート１を線ａ−ａ’で切断した１ウェルについての断面４である。当該ウェル２の底面には、テラス３が設けられている。このような容器の場合、図２Ｃおよび図３Ａに示すように、非凝集物は当該テラス３を具備するテラス斜面を滑り落ち、当該反応容器底面の最も低い部分、即ち、当該容器の場合にはウェル底面の中心部に集まる。これにより、図２Ｃおよび図３Ａに示すような典型的な非凝集像が得られる。また、このようなテラス３により、当該反応により生じた凝集物は当該テラス３に引っかかり、当該底面全体に均一に存在するようになり、図２Ｂおよび図３Ｂに示すような典型的な凝集像が得られる。ここで、図３Ａは典型的な非凝集像の１例であり、図３Ｂは典型的な凝集像の一例である。また、遠心凝集法の場合は、凝集した場合にウェル底面中心部に凝集塊が集まり、非凝集の場合、粒子がほぐれたウェル底面全体に粒子が分散するような画像となる方法もある。

当該反応容器底面に形成された凝集反応後において得られる像が、凝集像および非凝集像以外の像には、例えば、異常像または弱凝集像などがある。そのような場合には、「判定不能」な像であると判定してもよい。そのような異常像の例を図４に示す。

図４Ａは所謂「ボタ落ち」、図４Ｂは所謂「乳び」、図４Ｃは所謂「崩れ」、図４Ｄは所謂「異物」と称される異常像を示す図である。判定対象画像が、これらの異常像であった場合、「再検査」または「判定不能」等の判定がなされることが必要である。本発明の方法によれば、このような異常像についてもその種類に応じて適切な判定を行うことが可能である。

２．判定方法
本発明に従って凝集像の判定を行う場合の１例を、図５のスキームを用いて説明する。図５を参照されたい。

凝集反応後に反応容器底面に形成されたパターンを含む画像について、凝集像であるか、非凝集像であるかを判定するための方法をスタートする。まず、Ｓ１に進む。

Ｓ１において、判定対象の判定を行うための基準となるデータを作成するための典型的な画像を選択する。即ち、非凝集像の画像から第一の基準空間を、凝集像の画像から第二の基準空間を作成するために、典型的な非凝集像の画像と凝集像の画像を選択する。

選択される画像は、判定毎に撮像手段により撮像されて得られてもよく、予め撮像された画像から選択してもよく、或いは入手可能な何れかのデータベースから入手してもよい。

必要であれば、この工程において、非凝集像の基準空間を、予め撮像して得た典型的な非凝集像の画像を予め定めた大きさに調整してもよい。同様に、必要であれば基準空間のための凝集像について、予め撮像して得た典型的な凝集像の画像を予め定めた大きさに調整してもよい。また、大きさの調整の前後何れかで、或いは大きさの調節をしない場合であっても何れの画像もグレースケールに変換されてよい。グレースケールは、例えば、２５６階調であってよい。

ここで使用される画像の数は、試験実施者が所望に応じて任意に決定することが可能である。しかしながら、数理上は、ＭＴ法では特徴量≧画像枚数であればよく、ＭＴＡ法では単数であってもよく、実用上は、例えば、３以上、好ましくは５０以上の画像群であってもよい。

またここで、非凝集像の画像は、当業者がその像から「非凝集像」と判定することができる典型的な非凝集像であればよい。上述したようなテラスを具備するウェルを用いた場合では、当該底面の中心に存在するもの、例えば、図３Ａに示すような画像であればよい。

またここで、凝集像の画像は、当業者がその像から「凝集像」と判定することができる典型的な凝集像であればよく、上述したようなテラスを具備するウェルを用いた場合では、当該底面全体に均一に存在するもの、例えば、図３Ｂに示すような画像であればよい。しかしながら、人が目視によって判定する場合であっても、各像にはばらつきが存在する。従って、典型的な画像は、人が判定することが可能な範囲のばらつきの影響を反映できるように、そのようなばらつきを含む代表的な像を選択することも望ましい。そのような代表的な像を含むことを考慮すると、非凝集像および凝集像のそれぞれについて５０以上の画像が用いられることが好ましい。

Ｓ１において少なくとも必要な数の画像を選択した後に、Ｓ２に進む。

Ｓ２において、Ｓ１で選択した画像、即ち、予め定めた数の典型的な複数の非凝集像の画像と、凝集像の画像の全てについて、２つの領域に分け、それぞれの領域について統計量を抽出し、Ｓ３へ進む。例えば、Ｓ２は図６に示すフロー２に示す通りであってもよい。

フロー２の手順１において、画像を２つの領域に分ける。１枚の画像の画素数が、例えば、１４０ｘ１４０ピクセルである場合に、単位領域としての第一の領域（本明細書および図面では「Ａｒｅａ１」とも記す）は７５ｘ７５ピクセルであってもよく、単位領域としての第二の領域（本明細書および図面では「Ａｒｅａ２」とも記す）は４５ｘ４５ピクセルであってもよい。図７を参照されたい。図７に示される画像は、テラスを具備する反応容器の底面に生じた非凝集像である。例として上記のような領域で２つの領域に画像を分けると、第一の領域は、凝集像の凝集物が分布する底面全体を無駄なく含む領域であり、反応容器の底面に内接することが好ましい。第二の領域は、非凝集像の非凝集物が集まる中心部の近傍を含む領域であり、第一の領域の内側に配置されることが好ましい。

ここで、上述では単位領域として２つの領域を使用する例を示したが、本発明の方法は、当該第一の領域および第二の領域を上記のような設定に限定するものではない。例えば、複数の領域を単位領域として使用する場合には、それぞれの領域に重なり合う部分があってもよく、重なり部分がある上でそれぞれの面積が異なっていてもよく、同じであってよい。また、複数の領域を単位領域として使用する場合に、それぞれの領域に重なり合う部分がなくともよい。

第一の領域は、ウェルの画像に内接する四角形であり、第二の領域は第一の領域と同心でかつ第一の領域より面積が小さい相似形であってもよい。ここで、前記四角は、円形または多角形でもよい。しかしながら、第一の領域、第二の領域は、必ずしも互いに相似である必要はない。

上述した例では、第一の領域および第二の領域の両方が、凝集像または非凝集像の何れかの典型的な画像において、最も粒子が集合する部分を含み、更に第一の領域と第二の領域の面積が互いに異なる例を示した。

本発明に従う判定方法は、試料と試薬とを反応した後に反応容器底面に形成されるパターンの特徴を基にして、反応結果を分類および／または凝集の有無を判定する凝集試験において使用されてよい。

更に、これらの第一の領域と第二の領域について、特徴量としての統計量を抽出する。統計量は、各画像に含まれる各画素の輝度値を基に算出する。このような処理の後手順２に進む。

手順２において、初めて各画像がグレースケールに変換されてもよい。またここでは、非凝集像の画像を５０枚、凝集像の画像を５０枚用いる例を説明する。グレースケールに変換された一枚の画像の第一の領域に含まれる各画素の輝度値を図８Ｂに示すように一列ずつに並べ替える。同様に第二の領域に含まれる各画素の輝度値も並べ替える。この作業を繰り返し、全ての画像について同様の結果を得る。その後、図８Ｃに示すような、画素位置と画像番号とを対応付けるテーブルを作成する。ここで、図８Ｃにおける「平均」は平均値を示し、図９の式（１）により計算する。線形式は図９の式（２）により計算する。このような処理の後手順３に進む。

手順３において、基準空間の一領域に含まれる画素について、同じ位置の全画素の平均（即ち、Ｍ_１、Ｍ_２、・・・、Ｍ_５６２５）からの個々のメンバーの差を、比例定数βｉおよびＳＮ比ηｉ（ここで、ｉは１〜５０の整数である）として求める。βｉおよびηｉは、図１６の（５３．１７）〜（５３．２３）の式に従って算出する。ここで、式中のＳ_Ｔ（ｉ）、Ｓ_β（ｉ）およびＶ（ｉ）の直感的な意味を図１０に示す。当該βｉおよびηｉの算出の後、手順４に進む。

手順４において、手順３で得られたβｉおよびηｉの値を基に各画像の第一の領域についての統計量Ｙ_１ｉとＹ_２ｉを求める。当該統計量は、図１７に示す（５３．２４）〜（５３．２５）の式に従って求めればよい。更に、図１１に示すように得られた全ての画像についての統計量から、第一の基準空間の第一の領域の統計量の平均（即ち、ｍ_１）を求める。手順３および手順４において、第一の基準空間の第一の領域、第一の基準空間の第二の領域、並びに第二の基準空間の第一の領域および第二の領域の全てについて算出した後に、Ｓ３に進む（図５）。

Ｓ３において、Ｓ２において抽出した（即ち、算出した）統計量Ｙ_１ｉとＹ_２ｉを用いて、２つの基準空間、即ち、第一の基準空間と第二の基準空間における第一の領域と第二の領域毎に、複合距離、即ち、マハラノビス距離を求める。具体的には、図１２に示すような、式（５３．２８）、（５３．２９）、（５３．３０）および（５３．３１）によりマハラノビス距離（Ｄ_ｉ）が得られる。その後、Ｓ４に進む。

なお、ここまでのステップ、即ち、Ｓ１、Ｓ１〜Ｓ２またはＳ１〜Ｓ３が凝集試験および／または凝集判定の実施前に予め行われてもよく、またその得られたデータが任意に記憶手段に記憶され所望に応じて呼び出されて利用されてもよい。このようにＳ１、Ｓ１〜Ｓ２またはＳ１〜Ｓ３を予め行っておくことにより、実施者は、そのような得られたデータを使用し、Ｓ１、Ｓ１〜Ｓ２またはＳ１〜Ｓ３以降の操作から凝集判定を開始することが可能となる。このような構成の方法も本発明の範囲内の凝集判定方法である。

Ｓ４において、Ｓ３において得た基準空間のマハラノビス距離を利用し、判定したい画像、即ち、判定対象画像の基準空間からの距離を求める。フロー４に進む。

フロー４を図１３に示す。フロー４の手順１において、判定対象画像を基準空間について行ったのと同様に処理し、各画素の輝度値を抽出する。更に、得られた数値は、基準空間のデータにおいて行ったように図１４に示すようなテーブルに纏めてもよい。ここで、Ｌ’_ｋの値は図１４Ｂに示す式（３）により得てよい。次にフロー４の手順２に進む（図１３）。

手順２において、判定対象画像毎に統計量を算出する。ここで、統計量はＹ’_１ｉおよびＹ’_２ｉであり、これらは図１６の（５３．１７）〜（５３．２３）に従って算出してよい。次に、手順３に進む（図１３）。

手順３において、判定対象画像の基準空間からの距離Ｄ’を算出する。当該算出は、図２０に示す式（５３．３１）〜（５３．３６）に従って求めることが可能である。これらの式を用いて、２つの基準空間（即ち、非凝集像および凝集像）の２つの領域（即ち、第一の領域および第二の領域毎に、判定したい画像の１枚当たりにつき４つの距離を求める。求めた距離を、図１５に示すようなテーブルに纏めることが可能である。その後、Ｓ５ＡまたはＳ５Ｂへ進む（図５）。ここで、Ｓ５Ａに進むか、Ｓ５Ｂに進むかの選択は実施者が適宜選択することが可能であるが、Ｓ５Ａの処理でも、Ｓ５Ｂと続くＳ６の処理でも同様に良好な結果を導くことが可能である。

Ｓ５Ａにおいて、判定対象画像の第一の領域と第二の領域についてそれぞれに求めた基準空間からの距離を基に凝集像、非凝集像の判定を行う。判定は、予め閾値または基準値を決定しておきその値と距離を比較することによって行ってよい。

また判定は、例えば、
（１）判定対象画像が非凝集像に近い、且つ凝集像から遠い場合には、「非凝集像」と判定する：
（２）判定対象画像が凝集像に近い、且つ非凝集像から遠い場合には、「凝集像」と判定する：
（３）判定対象画像が非凝集像から遠い、且つ凝集像から遠い場合には、「凝集像でも非凝集像でもない」または「判定不能」、或いは「？」と判定する。

或いは判定は、例えば、
（１）判定対象画像が第一の領域で非凝集像であり、且つ第二の領域で非凝集像の場合に、「非凝集像」と判定する：
（２）判定対象画像が第一の領域で凝集像であり、且つ第二の領域で凝集像である場合に、「凝集像」と判定する：
（３）それ以外は、「凝集像でも非凝集像でもない」または「判定不能」、或いは「？」と判定する。

「遠い」および「近い」の判定は、予め決定された閾値または基準値の値と比較することにより行ってよい。判定後にエンドに進み、全ての工程を終了する。

Ｓ５Ｂにおいては、第一の領域および第二の領域についてのマハラノビス距離を更に統合して得られるマハラノビス距離を第一の基準空間と第二の基準空間について求める。詳しくは、フロー５Ｂに進む（図１８）。

フロー５Ｂは図１８に記載する通りである。フロー５Ｂでは、手順１において、基準空間の各画像の第一の領域についてのマハラノビス距離Ｄ_１および第二の領域についてのマハラノビス距離Ｄ_２の平均値を求める。図面において、ある数値群の平均値は、その数値群を表す文字の上部に実線を付すことにより示す。即ち、例えば、Ｄ_１の平均値はＤ_１の上部に実線を付して表す。次に、手順２に進む。

手順２において、第一の領域のマハラノビス距離Ｄ_１の平均と第二の領域のマハラノビス距離Ｄ_２の平均をｍ_１、ｍ_２と読み替え、Ｄ１、Ｄ２、Ｄ_ｉ ^’ _１、Ｄ_ｉ ^’ _２、をそれぞれＹ_１、Ｙ_２、Ｙ^’ _１、Ｙ^’ _２と読み替えて、図２０に示す式（５３．２８）〜（５３．３１）に従って第一の領域と第二の領域とが統合されたマハラノビス距離を利用して、基準空間からの判定対象画像の距離を得る。次にＳ６へ進む（図５）。

Ｓ６において、Ｓ５Ｂにおいて得た基準空間からの判定対象画像の距離から、「非凝集像」、「凝集像」および「非凝集でも凝集でもない」または「判定不能」、或いは「？」の判定を行う。ここで、当該判定は、予め決定しておいた閾値または基準値の値を基に当該距離についての判定を行う。また、第一の基準空間と第二の基準空間のマハラノビス距離を２次元の分布に表し、それを基に判定を行ってもよい。２次元の分布の例を図２５〜図２８に示す。縦軸は第一の基準空間の（ｍ_１、ｍ_２）、即ち、中心またはゼロ点からのマハラノビス距離を示す、横軸は第二の基準空間の（ｍ_１、ｍ_２）、即ち、中心またはゼロ点からのマハラノビス距離を示す。この分布と像の種類との関係を大まかに模式的に示したグラフを図２４に示す。このような分布の領域について予め閾値または基準値を定めておき、その値との比較により判定を行えばよい。判定は、「非凝集像」、「凝集像」および「非凝集でも凝集でもない」、または「判定不能」、或いは「？」の判定を行う。判定を行った後にエンドに進み全工程を終了する。

また、本発明に従う方法をコンピュータを具備する反応装置、分析装置または検査装置などにおいて自動で行ってよい。そのような装置は、例えば、オリンパス自動輸血検査装置ＰＫシリーズ、例えば、自動輸血検査装置ＰＫ７３００（オリンパス社製）などにおいて利用されてよい。

更に本発明は、例えば、図２１Ａに示すような凝集像自動判定装置であってもよい。図２１Ａに示す凝集像自動判定装置は、マイクロプレート１を電源３１に接続した光源３２によってレンズ群３３を介して底面側からスポット照明するための照明手段と、この照明手段により照明されたウェル底面からの透過光ビームを受光する受光器３４を具備する。この受光器３４の出力は、受光データ処理部３５でデジタル信号に変換してデータ処理部３６に供給する。また、マイクロプレート１は、データ処理部３６の制御のもとにマイクロプレート移送機構３７を介して移動させることによってスキャンデータを得ると共に受光データ処理部３５によりスキャンデータから反応画像を再構築する。然るに、前述の照明手段と、受光器３４と、受光データ処理部３５と、マイクロプレート移送機構３７とで画像取得部としての機能を有している。図２１（Ａ）において、当該画像取得部を点線で囲むことにより示した。

以下、データ処理部３６でのデータ処理について説明する。

データ処理部３６では、各ウェル２のデータに対して、先ず、予め設定したウェル２底面をスキャンした受光データをデジタルデータに変換し、それを基に画像を構成してデータ処理部３６に記憶し、更に、入力部３８から入力される指示に従って表示部３９に表示する。次に、予め入力部３８より入力され、データ処理部３６に記憶されたプログラムされた手続に従い、また当該データ処理部３６に記憶されたデータを利用して、データ処理部３６において当該画像データの画素毎のデータを用いて既に上述した通りの計算を行う。当該計算により得られた結果を予め定めて入力部より入力して当該データ処理部３６に記憶させた基準値と比較することにより目的とする判定を行う。また、基準空間に利用する画像は、予め当該装置により得られたデータをデータ処理部３６に記憶させ集積したものであっても、予め入力部３８から入力されデータ処理部３６に記憶したものであってもよい。また、データ処理部３６をネットワークに接続させ、入手可能なデータベースにアクセスすることにより必要なデータを入手してもよい。

また、本発明は、例えば、図２１Ｂに示すような凝集像自動判定装置であってもよい。図２１Ｂに示す凝集像自動判定装置は、反応容器としてマイクロプレート１を用い、このマイクロプレート１を蛍光灯電源４２などの電源に接続した蛍光灯４３などの均一な照明を任意の照明手段によって底面側から照明する。マイクロプレート１は、図２に示すように円錐状に窪んだ底面を有するウェル２をマトリクス状に多数形成して構成し、その各ウェル２に被検粒子を含む検波を収容して静置法により底面に反応パターンを形成させるようにする。

蛍光灯４３によって照明されたマイクロプレート１の各ウェル２の底面の像は、ビデオカメラまたはＣＣＤカメラなどの撮像手段４５で順次または一度に撮像する。然るに、前述の照明手段と、撮像手段４５とで画像取得部としての機能を有している。図２１（Ｂ）において、当該画像取得部を点線で囲むことにより示した。撮像手段４５により撮像された画像データを画像処理回路４６に供給し、所望の画像処理が施され、更にデータ処理部４９において、入力画像データに基づいてウェル２の底面の画像データの各画素の輝度値を求める。なお、各ウェル２の底面の画像データは、マイクロプレート１と撮像手段４５とを水平面内で２次元方向に相対的に移動させて、順次取り込んでもよい。

以下、当該装置における処理の流れについて説明する。撮像手段４５で得られた画像は画像処理回路４６に送られる。画像処理回路４６では、先ず、撮像手段４５からのウェル２底面の入力画像データをデジタルデータに変換する。次に、デジタルデータに変換された画像に対して、画素毎の輝度値を求め、データ処理部４９に記憶し、また入力部４０から入力される指示に従って表示部４１に表示する。次に予め入力部４０より入力され、データ処理部４９に記憶されたプログラムされた手続に従い、また当該データ処理部４９に記憶されたデータを利用して、データ処理部４９において当該画像データの画素毎のデータを用いて既に上述した通りの計算を行う。当該計算により得られた結果を予め定めて入力部より入力して当該データ処理部４９に記憶させた閾値と比較することにより目的とする判定を行う。また、基準空間に利用する画像は、予め当該装置により得られたデータをデータ処理部４９に記憶させ集積したものであっても、予め入力部４０から入力されデータ処理部４９に記憶したものであってもよい。また、データ処理部４９をネットワークに接続させ、入手可能なデータベースにアクセスすることにより必要なデータを入手してもよい。

この入力部４０は、必要に応じて、後述するような各基準空間に対応する画像の選択や、閾値の個数および／または数値の変更や、単位領域の設定数の変更（即ち、増加または削減）を行うための手段であってもよい。これら入力部４０における操作の確認は、表示部４１を使用者または実施者が見ながら行うような設定用画面を介して行うのが好ましい。即ち、マハラノビス距離を算出するための単位領域の数および／または面積を設定するための入力手段として、入力部４０を利用することができる。また、各々の基準空間の候補となる凝集および非凝集の画像群を表示する表示手段として表示部４１が利用でき、この表示部４１に表示された画像群に基づいて画像の指定および／または画像数を指定するための入力手段として表示部４０が利用できる。また、マハラノビス距離を算出するための単位領域の数および／または面積を設定するための入力手段として、入力部４０を利用することができる。

なお、データ処理部４９による本発明の判定方法に係る機能を実行するためのプログラムは予め判定用の装置内に搭載されていてもよいが、当該プログラムを読み取り可能に記録している各種記憶媒体に具備されてもよい。外部より判定用装置にダウンロードして利用する場合には、本発明では予め装置に搭載されている場合と同等のものとして扱うものとする。当該プログラムおよび当該プログラムを読み取り可能に記録している各種記憶媒体も本発明の範囲内である。

次に、図２１Ｂに示す凝集像自動判定装置を用いて本発明に従う凝集パターンの判定方法を行う例を、図２２を用いて説明する。

当該凝集像自動判定装置において判定方法をスタートする。

Ｓ２１において、基準空間を作成するために使用する非凝集像および凝集像の選択を行う。まず、実施者が入力部４０から、基準空間を作成するために使用する非凝集像および凝集像の画像を何画像ずつどのように集めるか、並びに典型的な画像であると選択するための基準などの条件を入力し、各条件の入力により処理部に命令する。当該命令に従って、データ処理部４９は、当該凝集像自動判定装置の撮像手段４５により撮像してデータを得る、ネットワークを通じて入手可能なデータベースから入手する、若しくは既にデータ処理部４９に蓄積された画像から選択する、または実施者に選択させるための画像を表示部４１に出力するなどの処理を行う。実施者の入力部４０からの命令に応じてデータ処理部４９は選択された画像を表示部４１に出力させる。画像を選択した後Ｓ２２に進む。

Ｓ２２では、データ処理部４９が、Ｓ２１において実施者により選択された、またはデータ処理部４９により選択された画像の枚数が、予め設定された数に到達したか否かを判断する。画像の数が十分でなければＳ２１に戻る。画像の数が十分であればＳ２３に進む。ただし、予め設定された数が単数（即ち、１）である場合にはＳ２２は行われずに、データ処理部４９がＳ２１からＳ２３へと処理を進めてもよい。

Ｓ２３では、データ処理部４９が、Ｓ２１において選択された画像を用いて基準空間を作成し、図９の式を利用し図８に示すようなテーブルを得るための処理を行ない、得られた結果などのデータをデータ処理部に記憶および／または表示部４１に出力し、Ｓ２４に進む。

Ｓ２４では、データ処理部４９が、予め実施者が設定した条件に従ってＳ２３で得られた画像データについて第一の領域と第二の領域を設定し、図７に示すような画像を作成し、表示部４１に出力し、および／またはデータ処理部４９に記憶して、Ｓ２５に進む。

Ｓ２５では、データ処理部４９が、Ｓ２４で設定した領域毎に当該基準空間についてのデータを用いて、図１６および１７の式を利用して統計量を算出し、図１１のような画像および領域と統計量が対応付けられたテーブルを作成し、そのようなテーブルを表示部４１に表示および／またはデータ処理部４９に記憶し、Ｓ２６に進む。

Ｓ２６では、データ処理部４９が、Ｓ２５で得た統計量を基に図２０の式を利用してマハラノビス距離を算出し、得られた結果を図１２のような非凝集および凝集、領域並びに画像とマハラノビス距離とを対応付けたテーブルを作成し、そのようなテーブルを表示部４１に表示および／またはデータ処理部４９に記憶し、Ｓ２７に進む。なお、Ｓ２１〜Ｓ２６は、実施者による凝集試験実施前に予め行われていてもよく、その場合には、実施者は、凝集像自動判定装置における判定方法をＳ２７からスタートする。

Ｓ２７では、予めプログラムされた条件に従い、データ処理部４９が判定対象画像を準備し、その画像から輝度値を求めて図１４のような画素位置および画像番号と輝度値を対応付けるテーブルを作成し、更に図１５のような非凝集および凝集、領域並びに画像と基準空間からの距離を対応付けるテーブルを作成し、そのようなテーブルを表示部４１に表示および／またはデータ処理部４９に記憶し、Ｓ２８に進む。

Ｓ２８では、データ処理部４９が、判定対象画像の基準空間からの距離と予めデータ処理部４９に記憶された基準値とを比較することにより、判定対象画像についての判断を行う。データ処理部４９が、当該距離は非凝集像に近く凝集像から遠いと判断した場合、Ｓ２９に進み、「非凝集」と判定して表示部４１に「非凝集」と表示してエンドに進む。データ処理部４９が、当該距離は非凝集像からも凝集像からも遠いと判断した場合、Ｓ３０に進み、「判定不能」と判定して表示部４１に「判定不能」または「？」などと表示してエンドに進む。データ処理部４９が、当該距離は凝集像に近く非凝集像から遠いと判断した場合、Ｓ３１に進み、「凝集」と判定して表示部４１に「凝集」と表示してエンドに進む。更に、データ処理部４９が、当該距離は非凝集像に近く凝集像から遠いという条件に該当せず、且つ凝集像に近く非凝集像から遠いという条件にも該等しないと判断した場合、Ｓ３０に進み、「判定不能」と判定して表示部４１に「判定不能」または「？」などと表示してエンドに進む。

表示部に出力される判定結果は、テーブルの形で出力されてもよい。当該結果の表示と共にデータ処理部４９に記憶されてもよい。

更なる態様において本発明は、上記のようなコンピュータを利用した凝集パターン判定方法も提供する。また上記の手続の流れは１例であり、当業者が必要に応じて改変することも可能である。そのような改変されたものも本発明の範囲内に含まれる。

なお、上記の方法では、統計量を輝度値について算出したが、輝度値以外の画像データ、例えば、色などのデータを用いて同様に統計量を算出し、更にマハラノビス距離を算出してもよい。

また上述の例では、単位領域を２つ用いた例を示したが、単位領域が１つであっても、3以上であっても、同様に処理を行えばよい。

例１
１．実験の背景および目的
血液検査や感染症検査を目的としたオリンパス社製の現行輸血検査装置ＰＫ７３００は、業界トップの高速処理、独自開発マイクロプレートによる検査の完全自動化、各分析ステップでのプロトコル確認機能の充実を実現している。現在、各国の赤十字血液センターで使用されており、世界の献血用血液検査の８０％がこの装置によるものである。

現行機種での血液検査における検査の判定は、非検査者から採取した血液と試薬との反応後の凝集像パターンを画像処理することで行っている。本実施例ではこの血液検査における凝集像パターンに対し、ＭＴシステムの適用を試みた。

２．技術対象
試薬と反応した血液の凝集パターンがどの様に現れたかを図３に示す。血液と試薬がマイクロプレートのウェル内で反応して凝集すると、ウェルのテラスに凝集が引っかかり、図３Ｂに示すような全体に均一な像となる。これを凝集像と呼ぶ。凝集が出来なかった場合、テラス斜面を血球が滑り落ち、図３Ａに示すようなウェルの中心に血球が集まった像となる。これを非凝集像と呼ぶ。

また、反応が中間レベルにある弱凝集像も存在する。本輸血検査装置では、このような凝集パターンの違いを利用して感染症における陰性・陽性および血液型の判定を行っている。図３Ａおよび３Ｂにウェルの上部に取り付けたＣＣＤカメラで取得した典型的な凝集像および非凝集像が観察された。

血液凝集像にはこのような典型例の他、図４Ａに示すような「ボタ落ち」、図４Ｂに示すような「乳ビ」、図４Ｃに示すような「異物」、図４Ｄに示すような「崩れ」といった様々な異常像が観察された。このような異常像もその種類に応じて正確に自動判定できることが望まれている。

３．評価方法
３−１判定方法の概念
２．で示した技術対象について、本実施例のような血液凝集像には基準空間が２つあると考えた。１つは血液と試薬が反応し、凝集像がウェル内で均一に広がった典型的な凝集像であり、もう１つは血液と試薬が全く反応せず、ウェルの中心に血球がたまった典型的な非凝集像である。そこで本実施例ではＭＴシステムの各手法のうち、標準ＳＮ比を用いるＴ法（即ち、ＲＳ法またはＲＴ法）の適用を試みた。

凝集パターンの判定は、判定したい画像について２つの基準空間からのマハラノビス距離を計算し、その２つのマハラノビス距離の関係を利用することにした。

判定方法の概念を図１に示す。２つの基準空間をそれぞれ、
第一の基準空間：典型的な非凝集像の集団
第二の基準空間：典型的な凝集像の集団
と定義した。よって第一の基準空間からマハラノビス距離が近く、第二の基準空間からマハラノビス距離が遠ければ非凝集像、第一の基準空間からマハラノビス距離が遠く、第二の基準空間からマハラノビス距離が近ければ凝集像と判定できる。

３−２計算方法
３−１で述べた２つの基準空間のために、それぞれグレースケール(256階調)に変換した１４０×１４０ｐｉｃの画像５０枚を用意した。計算に用いる領域は、円状のウェルに内接する領域の７５×７５ｐｉｃとした。

計算は以下の手順で行った。

（１）基準空間内の画像それぞれについて、図８のように定めた７５×７５＝５６２５画素の輝度値を図８Ｂのように並び替え、画素毎の平均値Ｍと画像毎の線形式Ｌを求めた。

（２）基準空間内の画像に対して、標準ＳＮ比ηと感度βから統計量Ｙ_１、Ｙ_２を算出した。

（３）（２）で算出したＹ_１、Ｙ_２の平均値ｍ_１、ｍ_２を求め、基準空間の画像におけるマハラノビス距離Ｄと、基準空間外の画像におけるマハラノビス距離Ｄを算出した。

４．結果
２つの基準空間からの基準空間内の凝集像と非凝集像のマハラノビス距離を図２３Ａに、また２つの基準空間からの基準空間外の凝集像と非凝集像、およびその他様々な異常像のマハラノビス距離の一部を図２３Ｂに示した。

ここで２つのマハラノビス距離の関係により凝集像および非凝集像並びにそれ以外の様々な異常像を判定できるかどうか調べるため、図２５に示すように第一の基準空間および第二の基準空間からのマハラノビス距離をそれぞれ縦軸および横軸にプロットし、２次元の分布で表した。

先ず、基準空間に使用した画像５０データの分布を図２５示した。基準空間に関してはそれぞれに重なりはなく独立に分布していた。

基準空間外の凝集像と非凝集像、および弱凝集像の分布を重ねたグラフを図２６に示した。基準空間外の凝集像および非凝集像は像内部に気泡が混入したもの等、典型例ではないが、凝集像または非凝集像と判定したい画像である。一方、弱凝集像は反応が中間状態であるから、凝集像と非凝集像の中間に分布させたい像である。図２６より、基準空間外の像は概ね基準空間内のデータと重なっているが、一部基準空間とは大きく離れているデータが存在した。これらの像を調べたところ、典型例に近い画像ほど基準空間の分布に近く、気泡混入などのデータは基準空間から離れた分布となっていることがわかった。また、弱凝集像は、各基準空間からのマハラノビス距離とほぼ相関しており、典型的な凝集像および非凝集像が分布する両領域の中間領域に分布し、且つ凝集の強さに応じて連続的に分布していた。このことから、凝集反応が中間状態であるような凝集パターンについても、段階的に複数の中間的な閾値を設け、各々の閾値をマハラノビス距離と比較することによって判定結果も細分化できることが示唆された。段階的な閾値の個数と数値は、試験実施者等が表示画面等で確認しながら適宜の入力手段を用いて入力することにより設定できる。このように、従来ではその都度に細分化したい各画像に独特な判定用アルゴリズムを試行錯誤して決定する手間が必要であったが、本発明により基準空間から得られた閾値を段階的に分けるだけで簡単に中間画像を判定できる判定方法および装置を提供できる。

次に様々な異常像の分布を重ねたグラフを図２７に示した。それぞれの像が凝集像または非凝集像と重ならず独立して分布することを期待したが、結果として基準空間外の凝集像または非凝集像と重なりがあり、独立に判定することは難しいことが分かった。

以上の検討から、２つの基準空間からのマハラノビス距離の分布に対し、ある閾値を持って凝集像、非凝集像およびそれ以外という判定が可能であることが分かった。

例２
計算に用いる領域を図７に示すように、例１に示した領域を第一の領域とし、更に第二の領域としてウェル内部の領域４５×４５ｐｉｃとして、例１と同様な解析を行った。その結果を図２８に示す。

凝集像、非凝集像および弱凝集像に関して７５×７５ｐｉｃの検討と同様な分布を示した。また様々な異常像のうち、「ボタ落ち」および「異物」は独立して分布しており、７５×７５ｐｉｃでの検討と比較してより好ましい結果が得られた。

このことから、各単位領域の面積を異ならせることにより、異常像も分類できる可能性が示唆された。特に、この例２のように、第一の領域よりも第二の領域の面積を小さくすれば、第一の領域に多く現れる異常像を分離できるとみられ、凝集と非凝集に関する判定以外にも異常像の有無や分類結果も追加したり、異常像に関する凝集パターンを判定から除外（または判定保留）するような装置上の対応も可能となると期待される。単位領域の面積を変更する方法としては、入力手段を介して単位領域の設定数を増加（例えば、領域の細分化、若しくは未設定領域の設定追加による面積の縮小化など）または削減（例えば、領域の融合、若しくは既存領域の削除による面積の拡大化など）することによって、実行させることが出来る。

このように、従来では、その都度に細分化したい各画像に独特な判定用アルゴリズムを試行錯誤して決定する手間が必要であったが、本発明により基準空間に対する単位領域を変更するだけで簡単に異常画像を判定できる判定方法および装置を提供できる。

なお、この例２を他の観点から見ると、中間画像の分類能力の向上にも寄与している。即ち、単位領域の面積を変更（この例では、典型的な非凝集画像に相当する第一の基準空間に特有の画像部分に絞り込むように単位領域の面積を縮小）したことにより、図２８に示されるように中間画像に関するデータが凝集と非凝集との間でほぼ直線状に収束するような分布とすることができる。

例３
上述の例１および例２では、マハラノビス距離を算出するためにＭＴＡ法を用いた。また、同様にＭＴ法を用いてマハラノビス距離を算出し、画像を判定した結果、ＭＴＡ法と同様に画像を判定することができた。

例４
本発明の方法においてカラム凝集技術（一般的には「ＣＡＴ」とも称される）を使用することが可能である。

当該凝集試験方法は、免疫学的検定のために濾過を使用して非反応性成分から凝集粒子を分離する方法である。この方法では、例えば、抗ＩｇＧなどの試薬と共に、ゲルまたはガラスビーズ微粒子をマイクロカラムに収容されている容器が使用される。そのような例を図２９Ａに示す。図２９Ａのマイクロカラムは複数のカラムを具備するマイクロカラムである。それぞれのカラムにはゲルまたはガラスビーズ微粒子を含む。このようなマイクロカラムは遠心分離することにより、図２９Ａのように反応強度が粒子の分布に現れる。最も左のカラムが典型的な凝集像で、ゲル上部に凝集塊が位置する。最も右のカラムが典型的な非凝集像でゲル底部に血球粒子が集まる。

このようなマイクロカラムに具備されるカラムの１つを用いてさらに説明する。図２９Ｂを参照されたい。

赤血球または結合剤を伴う粒子がカラムの上の反応室に配置され、遠心分離中、血球または粒子は試薬５６とカラム中で混合される。この際、カラム中で反応が発生すると、血球の一部またはすべてが凝集し、遠心分離後ビーズ領域に捕らえられる。これに対して反応が発生しない場合には、非凝集血球は遠心力によってカラムの底部に移動する。反応結果は、遠心分離後に得られる当該マイクロカラム中の粒子の分布によって判定できる。例えば、結果は、反応発生の有無や、反応が生じた場合にはその反応の強度が視覚的に観察することが出来る。

図２９Ｂにマイクロカラムに具備される１つのカラムを示す。当該カラム５０には、５１〜５３の範囲にゲルが充填されており、ゲルの隙間を通過できる大ききの粒子は、カラムを遠心すると底部５５に粒子が移動する。従って、強い凝集が生じた場合には、当該ゲルの上部に凝集塊が５４に留まる。凝集の強さに応じて、第一のゲル５１、第二のゲル５２、第三のゲル５３の何れかの箇所、またはその組み合わせの位置に留まる。凝集が生じない場合には、底部５５に粒子は移動する。

従って、このような反応容器において行った凝集反応の結果については次のように単位領域を設定し、上述した方法に従って本発明に従う方法を実行することが可能である。

即ち、例えば、第一の領域を第一のゲル５１と第二のゲル５２を合わせた部分とし、第二の領域を第三のゲル５３の部分として設定する。そのような設定以外は、上述の例１または例２と同様に画像を得て、統計量を抽出し、必要な距離を算出することにより、ＭＴ法またはＭＴＡ法により画像を判定することができる。

また、上述の例では単位領域を２つとした例を示したが、３つ以上の領域としてもよく、また、１つの領域としてもよく、或いは、第一の領域と第二の領域の設定を変更してもよい。また、複数のマイクロカラムを具備するカード型マイクロカラムのそれぞれのカラムの底面は平面、Ｕ字およびＶ字の何れであってもよい。

例５
前記例４の応用を示す。図２９Ｂを参照されたい。図２９Ｂにおいて、第一のゲルの領域５１、第二のゲルの領域５２、第三のゲルの領域５３および第一から第三のゲルの領域を合わせた第四の領域の単位領域を設定し、第一〜第三の領域５１〜５３の各々のマハラノビス距離が所定の閾値の範囲であれば、正常な判定像と判断し、第四の領域のマハラノビス距離にて凝集、非凝集の判定をする。第一〜第三の領域５１〜５３の各々のマハラノビス距離が所定の閾値の範囲外であれば、異常な反応像として判定保留とする。

本発明の方法の概念を示す図。 本発明に使用される反応容器の１例とそこに形成されるパターンを示す図。 ＣＣＤカメラで取得された典型的な非凝集像および凝集像を示す図。 ＣＣＤカメラで取得された典型的な異常像を示す図。 本発明の方法の１態様を示すフローチャート。 図５のＳ２を更に説明するフローチャート。 本発明で用いられる領域の例を示す図。 本発明の方法において使用されるデータ処理の例を示す図。 本発明の方法において使用される式を示す図。 本発明の方法で使用される式中の要素の直感的な意味を示す図。 本発明において作成されるテーブルの例を示す図。 本発明において作成されるテーブルの例を示す図。 図５のＳ４を更に説明するフローチャート。 本発明の方法において使用されるデータ処理の例を示す図。 本発明において作成されるテーブルの例を示す図。 本発明の方法において使用される式を示す図。 本発明の方法において使用される式を示す図。 図５のＳ５Ｂを更に説明するフローチャート。 本発明において作成されるテーブルの例を示す図。 本発明の方法において使用される式を示す図。 本発明で使用される装置の例を示す図。 本発明の１態様を示すフローチャート。 本発明において作成されるテーブルの例を示す図。 本発明において作成されるグラフの例を示す図。 本発明において作成されるグラフの例を示す図。 本発明において作成されるグラフの例を示す図。 本発明において作成されるグラフの例を示す図。 本発明において作成されるグラフの例を示す図。 本発明の一態様を示す図。

符号の説明

１．マイクロプレート ２．ウェル ３．テラス ３１．電源 ３２．光源 ３３．レンズ群 ３４．受光器 ３５．受光データ処理部 ３６、４９．データ処理部 ３７．マイクロプレート移送機構 ３８、４０．入力部 ３９、４１．表示部 ４２．蛍光灯電源 ４３．蛍光灯 ４５．撮像手段 ４６．画像処理回路

Claims (34)

1. 反応容器内に形成される凝集パターンの判定方法であって、
   （Ａ）単一または複数種類の典型的な反応画像を基に、基準空間を設定すること、
   （Ｂ）（Ａ）で得られた各々の基準空間について、各々単一または複数種類の単位領域を設定し、各々のマハラノビス距離を求めること、
   （Ｃ）（Ｂ）で得られた各々のマハラノビス距離から、閾値を設定すること、
   （Ｄ）判定対象の反応画像について単一または複数の単位領域を設定し、それぞれについてマハラノビス距離を求めること、および
   （Ｅ）（Ｃ）で設定した閾値と（Ｄ）で求めた距離を比較することにより、判定対象を判定すること、
   を具備する方法。
2. 反応容器内に形成される凝集パターンの判定方法であって、
   （Ａ）単一または複数種類の典型的な反応画像を基に、基準空間を設定すること、
   （Ｂ）（Ａ）で設定された各々の基準空間について、各々単一または複数の単位領域を設定し、その単位領域毎に特徴量を抽出すること、
   （Ｃ）（Ｂ）で得られた各々の特徴量より、基準空間に設定した反応像の基準空間からのマハラノビス距離を求めて閾値を設定すること、
   （Ｄ）判定対象の反応画像について単一または複数の単位領域を設定し、それぞれについて特徴量を抽出すること、
   （Ｅ）（Ｄ）で得られた特徴量より、各反応画像の基準空間からのマハラノビス距離を求めること、
   （Ｆ）（Ｃ）で設定した閾値と（Ｅ）で求めた距離を比較することにより、判定対象を判定すること、
   を具備する方法。
3. 前記（Ａ）〜（Ｃ）までの工程が予め行われ、得られた当該設定を基に、前記（Ｄ）〜（Ｆ）の工程が繰り返して行われることを特徴とする請求項１または２の何れか１項に記載の方法。
4. 前記（Ｂ）において、設定される単位領域の数は複数であり、当該複数の単位領域のうちの少なくとも２つの単位領域の面積が互いに異なることを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の方法。
5. 前記閾値と距離との比較が、当該判定対象の反応画像の単一または複数の基準空間における単一または複数の領域から求められるマハラノビス距離の各々の関係から凝集判定を行うことを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の方法。
6. 前記閾値と距離との比較が、当該判定対象の反応画像の単一または複数の基準空間における単一または複数の領域から求められる統合されたマハラノビス距離から凝集判定を行うことを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の方法。
7. 反応容器内に形成される凝集パターンの判定方法であって、
   （ａ）第一の基準空間のための非凝集像の画像と、第二の基準空間のための凝集像の画像を選択すること、
   （ｂ）（ａ）で得られた第一の基準空間のための画像と第二の基準空間のための画像のそれぞれについて、単位領域を設定し、統計量を抽出すること、
   （ｃ）第一の基準空間の単位領域の統計量から第一の基準空間に関するマハラノビス距離と、第二の基準空間の単位領域の統計量を基から第二の基準空間に関するマハラノビス距離を求めること、
   （ｄ）判定対象画像について単位領域を設定し、それぞれについて統計量を抽出すること、
   （ｅ）（ｄ）で得られた統計量と前記マハラノビス距離とを基に、第一の基準空間および第二の基準空間からの判定対象画像の距離を求めること、および
   （ｆ）（ｅ）で得られた距離を基に凝集パターンを判定すること、
   を具備する方法。
8. 前記（ａ）〜（ｃ）までの工程が予め行われ、それにより得られた距離を基に、前記（ｄ）〜（ｆ）の工程が繰り返して行われることを特徴とする請求項７に記載の方法。
9. 前記単位領域が第一の領域を具備することを特徴とする請求項７または８の何れか１項
   に記載の方法。
10. 前記単位領域が第一の領域と第二の領域を具備することを特徴とする請求項７または８の何れか１項に記載の方法。
11. 前記（ｆ）の判定することが、判定対象画像の第一の領域と、第一の基準空間の第一の領域および第二の基準空間の第一の領域のそれぞれとの関係、並びに判定対象画像の第二の領域と、第一の基準空間の第二の領域および第二の基準空間の第二の領域のそれぞれとの関係から行われることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
12. 前記（ｆ）の判定することが、第一の基準空間の第一の領域および第二の基準空間の第一の領域について統合したマハラノビス距離と、判定対象画像の第一の領域との関係から、並びに第一の基準空間の第二の領域および第二の基準空間の第二の領域について統合したマハラノビス距離と、判定対象画像の第二の領域との関係から行われることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
13. 全ての画像が使用される前にグレースケールに変換されることを特徴とする請求項１〜１２の何れか１項に記載の方法。
14. 当該マハラノビス距離が、前記画像の各画素の輝度値を用いるＭＴＡ法またはＭＴ法によって求められることを特徴とする請求項１〜１３の何れか１項に記載の方法。
15. 前記反応容器が、非凝集像が当該底面の中心に粒子の集まった像であり、凝集像が当該底面の全体に粒子の存在する像であることを特徴とする請求項１〜１４の何れか１項に記載の方法。
16. 前記反応容器が管状部分を有し、非凝集像が管状部分の最下部に粒子が集まった像を形成し、凝集像が管状部分の上部に粒子が存在する像を形成するような管状部分を有することを特徴とする請求項１〜１４の何れか１項に記載の方法。
17. 前記反応容器が、その内部に特異的結合対を形成するための一方が固相化されている容器であることを特徴とする請求項１〜１４の何れか１項に記載の方法。
18. 当該凝集反応が血液凝集反応であることを特徴とする請求項１〜１７の何れか１項に記載の方法。
19. 前記単位領域の少なくとも一つが、当該反応画像の反応容器の中心を含む多角形または円形により含まれる領域であることを特徴とする請求項１〜１８の何れか１項に記載の方法。
20. 前記第一の領域が、当該画像の容器の内壁に内接する多角形または円により囲まれる領域であり、前記第二の領域が当該第一の領域の多角形または円形と同心の多角形または円形により囲まれる領域であることを特徴とする請求項１３〜１８の何れか１項に記載の方法。
21. 前記第一の領域および第二の領域が互いに相似形で囲まれる領域であることを特徴とする請求項２０に記載の方法。
22. 前記第一の領域の面積と第二の領域の面積が異なることを特徴とする請求項１０〜１８、２０および２１の何れか１項に記載の方法。
23. 前記第一の領域の面積が前記第二の領域の面積より大きいことを特徴とする請求項７〜１８、２０〜２２の何れか１項に記載の方法。
24. 反応容器内に形成される判定対象の凝集パターンを判定する装置であって、
    １以上の典型的な非凝集像に対応する第一の基準空間と１以上の典型的な凝集像に対応する第二の基準空間から求められるマハラノビス距離に基づく判定基準に基づき判定を行うためのデータ処理部と、
    前記データ処理部に送信するための前記判定対象の反応画像を取得するための画像取得部と、
    を具備し、
    前記データ処理部がマハラノビス距離に基づく演算結果に基づき凝集パターンの判定を行うことを特徴とする凝集パターンの自動判定装置。
25. 前記判定基準が、前記第一の基準空間および第二の基準空間に対するマハラノビス距離に応じて段階的な複数の閾値を有し、各々の閾値に基づいて凝集と非凝集の中間的な凝集パターンを分類することを特徴とする請求項２４に記載の自動判定装置。
26. 前記判定基準が、第一の基準空間に対しては遠く且つ第二の基準空間に対しては近い場合には凝集と分類し、第一の基準空間に対しては近く且つ第二の基準空間に対しては遠い場合には非凝集と分類するような閾値を有することを特徴とする請求項２４または２５の何れか１項に記載の自動判定装置。
27. 前記マハラノビス距離を算出するための単位領域の数および／または面積を設定するための入力手段を更に具備することを特徴とする請求項２４〜２６の何れか１項に記載の自動判定装置。
28. 前記第一および第二の基準空間の候補となる凝集および非凝集の画像群を表示する表示手段と、前記表示手段に表示された画像群に基づいて画像の指定および／または画像数を指定するための入力手段を更に具備することを特徴とする請求項２４〜２６の何れか１項に記載の自動判定装置。
29. 反応容器内に形成される凝集パターンを判定するためにコンピュータを、
    １以上の典型的な非凝集像に対応する第一の基準空間と、１以上の典型的な凝集像に対応する第二の基準空間から求められるマハラノビス距離に基づく、格納された判定基準に基づき判定を行うデータ処理手段と、
    判定対象の反応画像を取得して、取得された反応画像を前記データ処理手段に送信する画像取得手段と、
    前記画像取得手段により得られた反応画像からマハラノビス距離を演算するデータ処理手段と、
    前記判定基準と前記反応画像からのマハラノビス距離を比較することにより、前記判定対象の凝集パターンを判定するデータ処理手段と、
    として機能させるための凝集パターン判定プログラム。
30. 前記格納された判定基準が、凝集と非凝集の中間的な凝集パターンを分類するために、前記第一の基準空間および第二の基準空間に対するマハラノビス距離に応じて段階的な複数の閾値を含む請求項２９に記載のプログラム。
31. 前記格納された判定基準が、凝集パターンを判定するために、第一の基準空間に対しては遠く且つ第二の基準空間に対しては近い場合には凝集と分類し、第一の基準空間に対しては近く且つ第二の基準空間に対しては遠い場合には非凝集と分類する閾値を含む請求項２９または３０の何れか１項に記載のプログラム。
32. コンピュータを、更に、前記マハラノビス距離を算出するための単位領域の数および／または面積を設定する入力手段として機能させることを具備する請求項２９〜３１の何れか１項に記載の凝集判定プログラム。
33. コンピュータを、更に、前記第一および第二の基準空間の候補となる凝集および非凝集の画像群を表示する表示手段と、
    前記表示手段に表示された画像群に基づいて画像の指定および／または画像数を指定するための入力手段と、
    として機能させることを具備する凝集判定プログラム。
34. 請求項２９〜３３の何れか１項に記載のプログラムを読み取り可能に記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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