JPS6040954A - 網赤血球自動算定装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野Ｊ 本発明は、染色された血液標本の色情報を用いて、赤血
球および網赤血球を識別し、その結果を用いて網赤血球
を自動算定する装置に関するものである。

〔発明の背景〕

ニューメチレンブルー　（Ｎｅｗ　ｍｅｔｈｙｌｅｎｅ
　ｂｌｕｅ）等による超生体染色を施した新鮮血液標本
において、帯緑黄色の赤血球中に紫青色の顆粒状物質お
よび紐状物質がもつれあって存在する幼若な赤血球が網
赤血球である。核を有する赤芽球は骨髄内で脱核して末
梢血へと出てくるが、その過程で必らず網赤血球の時期
をへてくる。末梢血における網赤血球比率の増減は、幼
若赤血球の増減、すなわち赤血球生成能の昂進減退をあ
られす。したがって、網赤血球の算定は、赤血球生成を
知る重要なパラメータである。

この網赤血球算定検査は、採血した血液に超生体染色を
施こし、スライドガラス上に塗抹、乾燥したのち顕微鏡
下で、赤血球１０００個当りの網赤血球の個数をカウン
トする検査である。この検査は白血球分類検査と同様、
検査技師が顕微鏡下で目視によって行なっており１作業
が煩雑で、目の疲労が大なため、検査の自動化が強く望
まれている。

〔発明の目的〕

本発明は、上記の事実に基ずき、網赤血球算定検査を自
動化する装置の提供を目的とするものである。

〔発明の概要〕

本発明の網赤血球自動算定装置は、染色を施こした血液
標本の透過光を複数個の単色に色分離し。

この分離された情報を利用して抽出された赤血球および
網赤血球をめる装置において、上記の各血球の濃度ヒス
トグラムをめる手段と、このヒストグラムの最大値の所
定・く−セントの頻度値を有する高濃度部の濃度値をめ
る手段と、この濃度以上の頻度の総和をめる手段と、上
記血球の最高濃度値と上記の高濃度部の濃度値の差をめ
る手段と、上記の頻度値の総オロと上記の濃度値の差と
を対数変換する手段とからなることを特徴とする。

本発明の他の特徴は、以下に示す実施例の説明（ごて明
らかにされる。

〔発明の実施例〕

第１図は本発明の一実施例の構成を示す図である。光源
１の光を顕微鏡２のステージ上に置かれた血液標本３に
導き、血液標本３からの透過光をカラーテレビカメラ４
に導き赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）成分に色分解する
。これらの色信号ｉＡ／Ｄ変換器５によりディジタル信
号に変換し。

ＩＣメモリ６に格納する。例えば、比信号ヲＩＣメモリ
６ａに、Ｂ信号％ＩＯメモリ６ｂに、Ｇ信号を１０メモ
ＩＪ６ｃに格納する。

一般に、テレビカメラから得られる画像中には。

数個ないし１０数個の赤血球が存在するから１個個の赤
血球を別々に処理するため１こ１個々の赤血球にラベル
付けをする必要がある。ラベル付けされたマスク画像の
作成を次に説明する。

Ｂｕ！ｍ（Ｉ！成分ＢＩＯメモリ６ｂより読み出しヒス
トグラム作成回路８で、第２図のような濃度ヒストグラ
ムを作成する。この図から分かるように各血球成分ＢＬ
は高濃度部に、背景成分ＨＧは低濃度部にそれぞれ分布
するため１両者の境界値、すなわち上記濃度ヒストグラ
ムの谷部分Ｖに相当する濃度値Ｓ（ｇ）’＜、血球部分
と背景部分を分離するためのしきい値とする。９はこの
濃度しきい値８　（ｇ　）’＜検出するしきい値検出回
路である。

次に、上記のＢ画像成分をＩＯメモリ６ｂより読み出し
、比較回路１０において、上記の濃度値Ｓ（ｇ）’くし
きい値レベルとして二値化画像を作る。

例えば、血球部分を１　ｍ、その他の部分を“０″とす
る二値化パターンを作成し、ＩＣメモリ６ｄに格納する
。再びこの二値化パターンをＩＯメモ１７６ｄより読み
出し、ラベリング回路１１を用いて、各血球像にラベル
付けをして、ＩＣメモリ６ｄに再度、格納する。かくし
て、ラベル付はすしたマスク画像がＩＣメモリ６ｄに格
納される０各面球像にラベル付けされると、各ラベルご
とに以下に述べる処理をくり返えす。そして、その処理
された血球数の合計が、最初設定した個数になるまで１
例えば１０００個になるまで、顕微鏡２のステージの視
野を変え１画像入力をくり返えす０顕微鏡ステージは、
ステージ制御回路２４によって、ステージ移動および自
動焦点調節が行なわれる。

次に、赤血球及び網赤血球の識別処理について説明する
。まず、赤血球および網赤血球を識別するために必要な
特徴パラメータの抽出についで説明する。

この特徴パラメータの抽出はＩＣメモリー６に格納され
たマスク画像、０画像及び几画像を用いて行なう。即ち
、ラベル付けされたマスク画像をＩＯメモ１７６　ｄか
ら読み出し、面積計算回路７ａ。

および周囲長針算回路７ｂｌこより、各血球の面積Ｓ１
周囲長りをめる。次に、上記のマスク画像とＩＯメモリ
６Ｃに格納されている０画像から。

その画面内にある全血球像の濃度ヒストグラムをヒスト
グラム作成回路８により作成する。この濃ＪＪｊヒＸ）
グラムの一例を第３図に示す。この濃度ヒストグラムか
ら初めに、濃度ヒストグラムの最大値ＨＩ３求め、続い
て最大値ＨＴのαパーセントの頻度値に相当する高濃度
側の濃度値ｆＫ、Ｌきい値濃度検出回路１２でめる。

次に、マスク画像を１０メモリ６ｄから、Ｇ画像４１０
メモリ６ｃから読み出し、ヒストグラム作成回路８を用
いて、第４図（Ａ）及び第４図（Ｂ）のような０画像に
おける各血球単位での濃度ヒストグラムをめる。第４図
（Ａ）は赤血球の濃度ヒストグラム、第４図（Ｂ）は網
赤血球の濃度ヒストグラムを示す。両図から分るように
、両者の高濃度部のヒストグラムは明らかに異なってお
り、この性質を利用すると１両者を識別することが可納
となるのである。この濃度ヒストグラムを用いてしきい
値濃度検出回路１３により、濃度ヒストグラムの最大値
Ｈｏ％求め、続いて最大値ＨＯのαパーセントの頻度値
に相当する高濃度側の濃度値ｄ、および最高濃度値ｅを
める。ここで、上記αの値は統計的にめる値であり、血
液標本の染色条件によって変わるが、２０〜３０俤の値
が良い結果を得ている。同様に、ｌ七画像をＩＣメモリ
６ａより読み出し、Ｒ画像における血球像単位での濃度
ヒストグラムを作成し、最大ヒスグラムのαパーセント
に相当する濃度値および最高濃度値をめる。ＧＩＩｆｉ
Ｉ像からめた上記の濃度値ｄより濃度が濃い部分は、実
際の血球像では網赤血球の網状体部に相当する。よって
、この濃度値ｄｉしきい値レベルにして、１０メモリ６
Ｃの０画像を用いて、比較回路１４により、網状体を検
出し、濃＃ｄより濃い部分を網状体部と見なし、この部
分を”１”、その他の部分を０′に置き、ＩＣメモリ６
ｂに格納する。次に、こうして得られた網状体向＊Ｖ再
び■０メモＩＪ　６　ｂより読み出し５周囲長計算回路
７ｂで、網状体周囲長ＬＲをめる。

上記以外の特徴パラメータは、パラメータ抽出回路１５
でめる。このパラメータ抽出回路１５の詳細な説明図を
第５図に示す０各面球像単位ごとのＧ画像成分又はＲ画
像成分の濃度ヒストグラムＨ（ｇ）と、先にめた濃度値
ｄおよびｆ、最高濃度値ｅを用いて、特徴パラメータを
める０３０は加算器で、濃度ヒストグラムＨ（ｇ）’ｉ
＝。

濃度値ｄから最高濃度値ｅまで加算し　請求めるもので
ある。一方、３１は減 算器で、Ｊ）ａｅ＝ｅ−ｄをめる。３２および３３は対
数変換器で、各々１０ｇ８ｄｅおよび請求める。８ｄｅ
は第４図（Ａ迎及び第４図（Ｂ）に示す血球像単位の濃
度ヒストグラムの濃度値ｄから最高濃度値ｅまでの面積
、すなわち網状体の面積（斜線部分の面積）に相当し　
ｐｄｎは最高濃度値ｅと濃度値ｄとの濃度差である。

同様に、３４は加算器で、濃度ヒストグラムＨ（ｇ）を
、濃度値ｆから最高濃度値ｅまで加算し。

８ｔｅ＝ΣＨ（ｇ）をめるものである〇一方。

３５は減算器で、Ｄ（ｅ＝ｅ　ｆをめる０３６および３
７は対数変換器で、各々ｊｏｇ　Ｓ　ｔｅ　およびｊｏ
ｇＤｒ＠をめる。

３８はＳ　ｄｅとＤｄ俄の２乗和の平方根、すなわち Ｄ・・−／Ｔコ］］＝７ を計算する演算回路である。このパラメータは。

網赤血球のハイルマイアの分類を行なう場合に。

重要なパラメータである０ 上記のハイルマイアの分類は、網赤血球を線状顆粒の疎
密の差によって５型に区別するもので。

網状体の疎なものから４型、３型、２型、１型。

０型で表わす（小宮正文著「図説　血球の見方」南山堂
）。

なお、上記のパラメータ抽出回路１５で、／＜ラメータ
Ｓｄｅ、Ｄｄｅ、８ｆａ及びＤｔｅ’２対数変換する目
的は次のとおりである。ここでは、ノ＜ラメータｌｏｇ
　Ｓ　ｄｅ及びｌｏｇ　ｌ）　ｄｅｉ例にとって説明す
る。変換前のパラメータ８　ｄｓ及びＤｄεの赤血球に
関する分布は、原点近傍に集中するため分布の中心が原
点に近い場所をしめ、網赤血球領域に向かって長い子そ
そ示す。この状態で上記の・（ラメ−タＳｄｅ及び１）
ｄａの大小関係を用いて赤血球と網赤血球を識別すると
、赤血球と網赤血球の混在する境界領域にある赤血球を
網赤血球と判定することがある。そこで、上記のパラメ
ータ８　ｄｅ及びＤｄｓを対数変換したパラメータｊｏ
ｇ８ａ＊及びｌｏｇ　Ｄ　ｄｅ　と赤血球及び網赤血球
の関係をめると、第６図のようになる。第６図は、横軸
に上記パラメータｊｏｇ　Ｄ　ｄａ　ｆ定め、縦軸に上
記パラメータｊＯｇｓｄａ％定めており、これらパラメ
ータ１ｏｇＪ）ｄｓ及びｊｏｇｓａａ　で定まる直線Ｌ
Ｒ（識別関数）の上側が網赤血球の存在領域であり、直
線Ｌ　Ｒの下側が赤血球の存在領域となる。したがって
、Ｒ別回路１６は上記直線ＬＲよりも大きい値をもつ血
球像は網赤血球であり、小さい値をもつ血球像は赤血球
であることが識別される。このようにパラメータ５ｄｅ
Ｉ及びＤｄｅを対数変換すると。

赤血球の分布中心が、原点から離れ正規分布の形に近づ
く、赤血球の生起する確率が網赤血球に比較し１００倍
大きいため、赤血球と網赤血球が混在する境界領域にあ
る赤血球は、すべて赤血球に識別される。したがって赤
血球の識別精度は９９゜９％以上にできる。網赤血球に
対しては識別精度が９０％程鵬になる。

また、１画面内にある全血球像のｍｉヒストグラムから
、αパーセント点の濃度値ｆ４求めて。

特徴パラメータｌｏｇ　８　ｔｅ及びｌｏｇ　Ｄ　ｔｅ
　請求めている理由は次のとおりである。上記のハイル
マイア分類の３〜４型では、製置ヒストグラムＨ（ｇ）
は、第７図（Ａ）のようになる。一方、ハイルマイアの
分類の０〜２型のように、網赤血球の網状体の濃度が濃
く、かつ面積が大きくなると、１［ヒストグラムＨ（ｇ
）は第６図（Ｂ）のようになる。このため、血球像単位
での濃度ヒストグラムＩ−ｉ　（ｇ　）からめたαパー
セント点の濃度値は。

第６図（Ａ）及び（Ｂ）のｄ点に設定される。このため
、上述したパラメータｌｏｇ　Ｓ　ｄｇ及びｊｏｇＤｄ
ｅでは、網赤血球の特徴を抽出できない可能性がある。

つまり、上記のパラメータ１０ｇ　Ｓ　ｄａ　及びＤｄ
ｅＫ用いて、赤血球及び網赤血球を識別すると、赤血球
と判定したものの中には、ハイルマイア分類θ〜２型の
網赤血球が含まれている可能性があり、赤血球と網赤血
球の識別が正確に行なえないことがある。この問題を解
決するために。

１画面内にある全血球像での濃度ヒストグラムからαパ
ーセント点の濃度値ｆ％−求め、１画面で平均化した濃
度値を用いることにより、上記の問題を解決するのであ
る。つまり、赤血球の濃度ヒストグラムを示す第４図（
Ａ）と、ハイルマイア分類０〜２型の網赤血球の濃度ヒ
ストグラムを示す第７図（Ｂ）から分るように、上記の
濃度値ｆより高い濃度部のヒストグラムは明らかに異な
っており、パラメータｊｏｇ　Ｓ　ｃｍ及びｌｏｇ　Ｄ
　ｔ＠を利用すると両者を識別することが可能となるの
である。

上記のパラメータｌｏｇ　Ｓ　ｔｏ及びｌｏｇ　Ｄ　ｒ
ｅと赤血球及び・・イルマイア分類θ〜２型の網赤血球
の関係をめると第８図のようになる。ここに、第８図は
、横軸に上記パラメータｊｏｇ　Ｓ　ｔｅ　を定め。

縦軸に上記パラメータｊｏｇＤｔｅ　を定めており。

これらパラメータｊｏｇ　Ｓ　ｒｅ値とｌｏｇ　Ｄ　ｔ
ｅ値とで定まる直、ＷＬＲ’（判別関数）の上側が網赤
血球の存在領域であり、直線ＬｋＬ’の下側が赤球球の
存在領域となる。したがって、上記直線Ｌル′よりも大
きい値をもつ血球は網赤血球であり、小さい値をもつ血
球は赤血球であることが識別される。

８画像に対しても、同様にパラメータ抽出回路１５を用
い、特徴パラメータを抽出するが、８画像からめられる
特徴パラメータ量は、０画像のそれとほとんど同じであ
るから、種々のパラメータは必要でなく、パラメータ８
ａａ及びＤａｅのみをめればよい。

次に、上記の糧々の特徴パラメータを用いて。

第１図の識別回路１６において赤血球、網赤血球及びそ
の他に分類し、それぞわカウンタ１８゜１９．２０にて
計数する。この操作は、赤血球と網赤血球の合計個数が
所定個数になるまで繰返し実行する。次に、識別回路１
６で網赤血球と判定されたものに関しても、ハイルマイ
ア分類識別回路１７で再分類し、その結果を所定のカウ
ンタ２１．２２．２３にて計数する。

２５は１本発明における網赤血球自動算定装置全体を制
御する制御回路である。

識別回路１６での網赤血球識別は、多段階識別枝分れ論
理によって行なっている０まず、第１段階では、各血球
像の面積Ｓおよび周囲長しのパラメータを用いて、連結
した赤血球、大小のゴミ等を取り除く。次に第２段階で
は、０画像からのｊｏｇ８ｄ＠およびｌｏｇＤａｅの特
徴パラメータを用いた２次識別関数により、赤血球と網
赤血球を識別する。すなわち、第６図に示したように、
２次識別関数Ｌ）Ｌをめ、パラメータｌｏｇ８ａｅ及び
ｊｏｇｌ）ｄｓ　が上記関数り几よりも大きい値をもつ
血球を網赤血球とし、小さい値をもつ血球を赤血球と判
定する。第′２段階で赤血球と判定したものの中には１
Ｍ７図（Ｂ）で示したような、ノ・イルマイア分類Ｏ〜
２型の網赤血球が含まれている可能性があるため、第３
段階で、ｊｏｇｓｒａ　およびｌｏｇＤｔｅ　の特徴パ
ラメータを用いて、上記の網赤血球を検出し、これらヲ
Ｉ・イルマイアの分類のＯ〜２型に計数する。一方、第
２段階で網赤血球と判定されたものについては、網状体
の面積Ｓｄｅ、周囲長ＬＲ及び、ｆａ度差ｐｄｅなど、
０画像およびＲ画像からの特徴パラメータを用いて、網
赤血球と、赤血球に塔状にしわが入っている擬似網赤血
球とを区別する。上記の擬似網赤血球の特徴は、網赤血
球として見えるものの、網状体の面積は比較的小さく、
形状が簡単、すなわち周囲長が短かく、かつ濃度が網赤
血球に比較して犬なる特徴を有する。こわらの特徴は、
すべて、上記の特徴パラメータＳｄｇ、ＬＲ及びＤｄｅ
に表現されているものであり、これらのパラメータを用
いて網赤血球及び擬似網赤血球を識別するのが第４段階
である。網赤血球以外の血球はその他とし、処理対象か
ら除く。

第４段階で網赤血球と判定されたものは１次に。

ハイルマイア分類識別回路１７で／・イルマイアの分類
を行なう。すなわち、０画像から得られたパラメータＳ
ｄｇ及びＤｄａ　とノ・イルマイア分類別の網赤血球の
関係をめると第９図のようになる。

ここに、第９図は、横軸に上記パラメータＳ　ｄａを定
め、縦軸に上記パラ（メータＤａｅを定めている０図か
ら明らかなように、／・イルマイア分類４型の網赤血球
Ｈ４は原点に近く、ハイルマイア分類Ｏ〜２型の網赤血
球ＨＯ〜２は原点から遠く離ｎ、・・イルマイア分類３
型の網赤血球Ｈ３は、上記のＨ４とＨｏ〜２の中間に位
置する。したがって。

原点からの距離に対応する特徴パラメータｐ１＠−８ｄ
ａ２＋　Ｄ　ｄａ２　を利用すると、この）くラメータ
ＤＩＩの大小関係でＩ・イルマイアの分類が可能となる
のである。つまり、上記のパラメータＤｌの値で定まる
原点からの距離Ｌ１及びＬ２に対し。

１）＋ａ≦Ｌｌである網赤血球はハイルマイア分類４型
（Ｈ４）であり、Ｌｌ（ＤＩ−≦Ｌ２である網赤血球は
・・イルマイア分類３型（Ｈりであり、ＤＩ−’：＞Ｌ
２　である網赤血球は〕・イルマイア分類０〜２型（Ｈ
ａ〜２）であることが判定される。この結果は。

それぞれカウンタ２１，２２．２３でカウントされる。

なお１本実施例ではハイルマイア分類Ｏ〜２型の網赤血
球は、正常人の場合合計０．１％以下と非常に少ないの
で、θ〜２型の細分類を行なわない。

上記の識別回路１６及びハイルマイア分類識別回路１７
は、公知の回路部品を用いて簡単に構成することができ
るが、コンピュータを用いて識別することも可能である
。

以上、本発明に係る網赤血球自動算定装置について説明
したが、以下に述べる前処理を施した血液標本を用いる
ことによって、網赤血球算定処理で問題となった擬似網
赤血球を減少させることができ、更に精度よく網赤血球
算定が行なえる０才ず、擬似網赤血球について詳細に説
明する。

網赤血球算定は、ニューメチレンブルー（Ｎｅｗｍｅｔ
ｈｙｌｅｎｅ　ｂｌｕｅ）等による超生体染色を施した
新鮮血液標本を、油浸対物レンズを用いた高倍率の光学
顕微鏡で検鏡して行なわれる０この場合。

上記の血液標本の乾燥条件および、検鋭才での経過した
時間の長短により１個々の赤血球中央付近に、しわ状の
変形が発生することがある０このように油浸対物レンズ
で検鏡する場合、赤血球の上記しわ状変形が起こってい
る部分に油が浸透できず、赤血球の顕微鏡像は網赤血球
像と非常に似かよったものになってしまう。（このよう
な赤血球を擬似網赤血球という。）この擬似網赤血球を
上述した網赤血球自動算定装置蚤こおいて、網状体の面
積８　ｄａ１周囲長Ｌａ及び濃度差Ｄｄｌｌ等の特徴パ
ラメータを用いて網赤血球と擬似網赤血球を識別してい
るが、上記擬似網赤血球の発生頻度は、少ない場合で赤
血球１０００個に対し数個、多い場合に１００個以上に
達するのに対し、網赤血球の正常人の発生＠度は、赤血
球１０００個に対し３〜１１個と非常に少なく、擬似網
赤血球の存在は算定結果に大きな影響を与えることは明
らかである０ ここで説明する血液前処理方法は、超生体染色された血
液標本を有機溶剤中に所定時間浸たし。

上記血液標本に顕微鏡油浸レンズ用油を塗抹することに
より、赤血球に生じたしわ状変形を除去するものである
。

この血液標本前処理装置の一実施例を第１０図に示す。

第１０図において、１０１は血液標本１０２を収納する
カセットケースであり、１０２は超生体染色されている
。１０３は有機溶剤キシレン、１０４は顕微鏡油浸レン
ズ用油、（例えば米Ｌ！ｉｌＲ，１’、０ＡＲＧＩＬＦ
ｉ　ＬＡＢＯＲＡＴＯＲＩＥ８゜ＩＮＯ，社３１のＴＹ
ＰｌａＡ）、１０５は上記前１０４を血液標本１０２に
導くチューブ、１０６は血液標本１０２を油の滴下位ま
で移動させるレバー、１０７は上記レバー１０６の駆動
部、１０Ｂは、油滴下後に血ｉｉ標本１０２をカセット
位置までおしもどす機構部である。カセット１０１に収
納された血液標本１０２は、最初キシレン溶液１０３に
１分ないし１０分間浸たす。この浸たす時間は、染色後
の乾燥条件および経過時間によって調節する。ただし、
１０分間以上浸たすと染色された赤血球尋が脱色し始め
るため、長ずきるのは望ましくない。次に、血液標本を
キシレン溶液から引上げる段階において、レバー１０６
で血液標本を１枚ごとに、カセツｌ−１０１から押し出
し、この血液標本の表面に油１０４を、チューブ１０５
から適当量滴下させて、血液標本の表面に一様に油浸レ
ンズ用油を塗抹する０なお、塗抹についではスリット状
の穴から油を押出す方法又は刷子で油を塗抹する方法で
も良いことは勿論である。このとき、上記のキシレン１
０３が血液標本の表面から完全に蒸発しでしまわない前
ｌこ、できるだけ早く油を滴下することが望ましい。滴
下後、その血液標本をカセツ）１０１に再セットする。

次に、カセツ）　１０１　ｒｅ血液標本１枚分だけ上方
向に移動させ、上記の操作を繰り返す。力、セラ）１０
１の最下位の血液標本１０２は、キシレン溶液１０３に
一番長く浸していることになるから、この時間が１０分
間を越えないようにすることが望ましい。

以上の操作を行なうと、！初擬似網赤血球であったもの
は、そのしわ状の変形部にキ／レンカ浸透するとともに
、油等による血液標本のよごれが除去され、油浸レンズ
用油￥：滴下した際、この油が上記しわ状の変形部に十
分浸透し、擬似網赤血球を大部分消失することができる
。もし、まだ擬似網赤血球が残っている血液標本に対し
ては上記の操作をもう１友くり返えし行なうことにより
完全に擬似網赤血球を取除くことができる。２度目の操
作では１度目で行った油浸レンズ用油が塗抹されたまま
の状態で、上記の操作をくり返してよい０ このようにして油浸レンズ用油が塗抹された血液標本は
、ただちに顕微鏡にて検鏡してもよいし。

油自体は蒸発しないため、以後長時間放置してもしわ状
変形は解消された状態で保たれるので１時間をおいて検
鏡してもよい。

以上の説明では、有機溶剤としてキシレンを用いた場合
について説明したが、■油浸レンズ用油を溶解すること
、■化学的に安定であり、金属。

ガラス、生物資料及び染色色素等と反応し、変性。

溶解及び腐触等を起こさないこと、■揮発生があり、容
易に除去し得ること等のキシレンと同様の効果を有する
有機溶剤を用いることができる。

以上、説明した如く本前処理方法ｉこよれば、擬似網赤
血球の発生頻度が赤血球１０００個ｉこ対し１００個以
上であるような血液標本に対しても。

擬似網赤血球の発生頻度を赤血球１０００個に対し１個
以下と極めて減少させることができ、網赤血球算定処理
において、極めて大きな効果が期待できる。

抜た。第１０図に示した血液標本前処理装置を。

第１図に示した網赤血球自動算定装置に組込み。

しわ状変形のある赤血球対策がなされた血液標本を自動
的に顕微鏡下にセットする機能をもつオート・ローダを
付加して、全自動網赤血球算定装置を構成することも可
能である。

〔発明の効果〕

以上１本発明について、一実施例を用いて説明した。以
下１本発明の効果について述べる。

１、網赤血球算定において、新しい特徴パラメータを導
入したこと１こより、赤血球、網赤血球。

擬似網赤血球の識別率が向上した。特にｌｏｇ８　ｄｏ
　、　ｌｏｇ　Ｄ　ｄａ、およびｊｏｇ　Ｓ　ｒｅ　、
　ｌｏｇ　Ｄ　ｒａの導入は、網赤血球の識別率の増大
、および。

赤血球を網赤血球に誤判定する割合を減少させるのに効
果がある。

２、本発明の第２の特徴は、網赤血球を更に細分類する
ハイルマイアの分類を可能にする特徴パラメータＤ　Ｉ
−ｆ導入し、ハイルマイアの分類を行なっていることで
ある。

３、本発明により、網赤血球算定の自動化、高精度化、
高速化を容易にし、さらに従来、検査技師による顕微鏡
下の検査作業を大巾に省力化できる。

４、本発明は従来の血液像自動分析装置１％に白血球形
態検査、赤血球形態検査装置に容易に組みこむことがで
き、網赤血球算定装置を加えた総合的な血液像自動分析
装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は１本発明に係る網赤血球自動算定装置の一実施
例の構成を示すブロック図、第２図、第３図、第４図（
Ａ）、第４図（Ｂ）、第６図、第７図（Ａ）、第７部（
Ｂ）、第８図及び第９図は。 第１図に示した構成の動作を説明するための図。 第５図は第１図に示した要部の一実施例の構成を示す図
、第１０図は、血液標本前処理装置の一実施例を示す図
である。 第２図　葛５図 θ　障ｇｓ〆ｅ 第５図 第７図 （Ａン　（３） ￥″Ｊ　８　図　高　ｑ　図 第１頁の続き ０発　明　者　橋　詰　明　英　国分寺市東恋う央研究
所内 ０発　明　者　山　本　真　司　国分寺市東恋う央研究
所内 ・窪１丁目２８幡地　株式会社日立製作所中・窪１丁目
２８幡地　株式会社日立製作所中手続補正書（方式） ％式％ 発明の名称 網赤血球自動算定装置 補正をする者 ＩＩＩ’ｌとの１助　特許出願人 に　称　′５１０１抹式会目　］１　立　装　ｆ乍　所
代　理　人 補正の対象　明細省の一面の簡単な説明」の欄ｈｌｉ　
ｊｌＥ　ｎ　内容　明細書第２４頁第１６行「第７部Ｕ
月を「第７図β月に訂正する。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 ■、染色を施こした血液標本の透過光を複数個の単色に
   色分離し、この分離された情報を利用して抽出された赤
   血球および網赤血球をめる装置において、上記の各血球
   の濃度ヒストグラムをめる手段と、このヒストグラムの
   最大値の所定パーセントの頻度値を有する高濃度部の濃
   度値をめる手段と、この濃度以上の頻度の総和をめる手
   段と、上記血球の最高濃度値と上記の高濃度部の濃度値
   の差をめる手段と、上記の頻度値の総和と上記の濃度値
   の差とを対数変換する手段とからなる赤血球と網赤血球
   を識別することヲ特徴とする網赤血球自動算定装置０２
   、第１項記載の網赤血球自動算定装置において。 上記の高濃度部の濃度値をめる手段が、１画面内にある
   全血球の濃度ヒストグラムをめる手段と、このａｉヒス
   トグラムの最大値の所定パーセントの頻度値を有する高
   濃度部の濃度値をめる手段とからなることを特徴とする
   網赤血球自動算定装置。