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WO2012008324A1 - 自動分析装置、分析方法及び情報処理装置 - Google Patents

自動分析装置、分析方法及び情報処理装置 Download PDF

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WO2012008324A1
WO2012008324A1 PCT/JP2011/065277 JP2011065277W WO2012008324A1 WO 2012008324 A1 WO2012008324 A1 WO 2012008324A1 JP 2011065277 W JP2011065277 W JP 2011065277W WO 2012008324 A1 WO2012008324 A1 WO 2012008324A1
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WO
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shape feature
reagent
feature amount
sample
reaction
Prior art date
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Ceased
Application number
PCT/JP2011/065277
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English (en)
French (fr)
Inventor
久美子 神原
光山　訓
三村　智憲
千裕 万里
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi High Tech Corp
Original Assignee
Hitachi High Technologies Corp
Hitachi High Tech Corp
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Publication date
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Priority to CN201180034242.7A priority patent/CN102985829B/zh
Priority to JP2012524517A priority patent/JP5562421B2/ja
Priority to US13/808,743 priority patent/US10352864B2/en
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    • Y10T436/11—Automated chemical analysis

Definitions

  • the present invention relates to an automatic analyzer, an analysis method, and an information processing apparatus that perform qualitative and quantitative analysis of biological samples such as blood and urine.
  • the reference time series data generated using a chemical reaction model in advance is stored, and the reaction process data of the sample is compared with the reference time series data, Absorbance change calculated by approximating the change in absorbance measured by the function that approximates the change in absorbance by what is determined to be abnormal when the deviation is large (see Patent Document 1) or a function stored in advance And determining abnormality from the magnitude of the deviation (see Patent Document 2).
  • the present invention has been made in view of the above, and provides an automatic analyzer, an analysis method, and an information processing device that can sufficiently detect an abnormality from each measurement result and that can identify the cause of the abnormality.
  • the purpose is to provide.
  • the present invention provides a sample container containing a sample to be measured, a reagent container containing a reagent to be reacted with the sample, a reaction container for mixing and reacting the sample and the reagent,
  • a sample dispensing mechanism for dispensing the sample in the sample container into the reaction container; a reagent dispensing mechanism for dispensing the reagent in the reagent container into the reaction container; and the sample and reagent contained in the reaction container
  • a calculation unit that selects an at least one approximation formula, generates an approximate curve from the plurality of measurement point data, calculates a shape feature amount from the approximate curve, and performs an abnormality determination using the shape feature amount
  • An abnormality determination unit And those with and the data processing unit.
  • an abnormality can be sufficiently detected from each measurement result, and the cause of the abnormality can be specified.
  • FIG. 1 is a diagram schematically showing an overall configuration of an automatic analyzer according to an embodiment of the present invention. It is a figure which shows roughly the function of the control part of the automatic analyzer which concerns on one embodiment of this invention. It is a figure which shows typically an example of the reaction process in the case of the rate analysis by a two-reagent method, and is a figure which shows the reaction process in which a light absorbency increases. It is a figure which shows typically an example of the reaction process in the case of the rate analysis by a two-reagent method, and shows the reaction process in which a light absorbency decreases. It is a figure which extracts and shows the vicinity of a lag phase among the reaction processes shown in FIG.
  • FIG. 1 is a diagram schematically showing an overall configuration of an automatic analyzer according to an embodiment of the present invention.
  • an automatic analyzer 100 includes a sample disk 1 having a circular disk 17 in which a plurality of sample containers 16 for storing biological samples such as blood and urine (hereinafter referred to as samples) are stored, and for analyzing samples.
  • a reagent disk 2 having a circular disk 19 in which a plurality of reagent containers 18 in which various reagents to be used are stored are stored, and having a cool box 20 that keeps the reagent containers 18 stored in the circular disk 19 warm (cooled);
  • a reaction vessel holder 22 for holding a plurality of reaction vessels 21 for mixing samples and reagents, a reaction vessel 4 for adjusting the temperature of the reaction vessel 21 held by the reaction vessel holder 22, and a drive mechanism 23
  • a probe 24 disposed at the tip of an arm 26 that can be rotated and driven up and down by a support shaft 25.
  • the sample dispensing mechanism 5 that dispenses a sample from the sample container 16 to the reaction container 21 and the probe 27 disposed at the tip of an arm 29 that can be rotated and driven up and down by the support shaft 26 from the reagent container 18.
  • the reagent dispensing mechanism 6 that dispenses the reagent into the reaction vessel 21 and the stirring mechanism controller 15 that controls the vibration of the fixing unit 31 via the piezoelectric element driver 14 are provided, and the mixed liquid in the reaction vessel 21 is stirred.
  • a storage device (storage unit) 12 that stores the number of performances, the maximum possible number of analyzes, a calibration result, an analysis result, and the like; a control unit 13 that controls the operation of the entire automatic analysis device 100;
  • a computer (PC) 10 having an input means for inputting a command and a display means for displaying various information is roughly provided.
  • FIG. 2 is a diagram schematically showing a part of functions in the control unit 13.
  • the control unit 13 includes an input / output unit 131, a calculation unit 132, and an abnormality determination unit 133, and exchanges data with each other via a data bus 134 that connects the units.
  • the input / output unit 131 exchanges data with the photometric mechanism (measuring unit) 8, the computer (PC) 10, and the storage device 12.
  • the input / output unit 131, the calculation unit 132, and the abnormality determination unit 133 of the control unit 13 may be configured by different hardware and CPU, but may be mounted as a software module in the same CPU.
  • the analysis of the sample in the automatic analyzer of this embodiment configured as described above is performed in the order of data processing such as sampling, reagent dispensing, stirring, photometry, washing of the reaction container, concentration conversion, and the like as follows.
  • the sample disk 1 is controlled by the control unit 13 via the computer (PC) 10.
  • a plurality of sample containers 16 are arranged side by side on the circumference, and move to the bottom of the probe 24 according to the order of samples to be analyzed.
  • a predetermined amount of the specimen in the sample container 16 is dispensed into the reaction container 21 by a sample pump (not shown) connected to the sample dispensing mechanism 5.
  • the reaction vessel 21 into which the sample has been dispensed moves in the reaction tank 4 to the first reagent addition position (below the probe 27).
  • a predetermined amount of reagent sucked from the reagent container 18 by a reagent pump (not shown) connected to the reagent dispensing mechanism 6 is added to the moved reaction container 21.
  • the reaction vessel 21 after the addition of the first reagent moves to the position of the stirring mechanism 7 and the first stirring is performed.
  • the steps of adding and stirring such a reagent are performed for the first to fourth reagents, for example.
  • the reaction vessel 21 in which the contents (mixed liquid) is stirred passes through the light beam emitted from the light source, and the absorbance at this time is detected by the photometric mechanism (measurement unit) 8 of the multiwavelength photometer.
  • the detected absorbance signal enters the control unit 13 and is converted into the concentration of the specimen. Further, the control unit 13 simultaneously performs an abnormality determination process (described later) based on the absorbance.
  • the absorbance data before and after the concentration conversion is stored in the storage device 12 and displayed on a display device attached to the computer (PC) 10. After completion of photometry, the reaction vessel 21 is moved to the position of the cleaning mechanism 9 and cleaned, and used for the next analysis.
  • Endpoint method mainly measures the concentration of components such as proteins and lipids contained in a sample. Since the substance produced by the reaction between the component in the sample and the reagent gradually approaches a certain amount with time, the measured value also gradually approaches a certain value with time.
  • Rate method is mainly used to measure the activity of enzyme components contained in a sample, and its activity value is measured rather than the concentration of the enzyme itself.
  • a certain amount of a substrate is added as a reagent, and an element that changes due to the enzyme consuming the substrate is measured.
  • the enzyme reaction rate approaches the theoretical upper limit when the substrate concentration is somewhat high.
  • Reagents for biochemical item measurement contain more than enough substrate, so if the reaction between the sample and the reagent is normal, the reaction is generally linear with a certain amount of measured value over time. Changes.
  • FIG. 3 and 4 schematically show an example of a reaction process in the case of rate analysis by the two-reagent method.
  • FIG. 3 shows a reaction process in which the absorbance increases
  • FIG. 4 shows a reaction process in which the absorbance decreases.
  • the horizontal axis indicates time
  • the vertical axis indicates the absorbance of the mixed solution in the reaction vessel 21, and the absorbance data 103 obtained at regular intervals is plotted.
  • the sample in the reaction vessel 21 and the first reagent are mixed, and then incubated at an appropriate temperature. During this time, side reactions that do not affect the measurement wavelength proceed.
  • the second reagent is added and stirred to start the main reaction, and the absorbance at the measurement wavelength changes.
  • the reaction process of such a rate method reflects the reaction state between the specimen and the reagent.
  • the absorbance increases from the time t1 when the main reaction starts, but the rate of this reaction is not necessarily constant from the beginning, and is almost constant after the time t2 when the reaction reaches a steady state.
  • the amount of change (increase) is constant. That is, as shown in FIG. 3, the change state after time t2 is shown in a straight line.
  • the time t1 to t2 from the start of the main reaction (time t1) to the steady state (time t2) is referred to as a lag phase.
  • the absorbance increases from the time t1 when the main reaction starts, but the rate of this reaction is not necessarily constant from the beginning, and is almost constant after the time t2 when the reaction reaches a steady state, and the amount of change (increase) in absorbance. Is constant.
  • the change state after time t2 is shown in a straight line. Times t1 to t2 from the start of the main reaction (time t1) to the steady state (time t2) are referred to as a lag phase as a time lag from the start of the main reaction to the steady state.
  • FIG. 5 is a diagram showing the vicinity of the lag phase (time t1 to t2) extracted from the reaction process shown in FIG.
  • the horizontal axis indicates time
  • the vertical axis indicates the absorbance of the mixed liquid in the reaction vessel 21, and the absorbance data 103 obtained at regular intervals is plotted.
  • the length of the lag phase (time t1 to t2) is T
  • the approximate straight line for the reaction process data after the end of the lag phase (time t2) is the straight line 104
  • the straight line indicating the time t1 (absorbance axis in FIG. 5) and straight line
  • Q be the intersection with 104
  • D the difference in absorbance at intersection t and time t1.
  • T, D, Q, and P are referred to as a shape feature amount as an index indicating the shape feature of the reaction process data.
  • shape feature amount T, the shape feature amount D, the shape feature amount Q, and the shape feature amount P It describes.
  • Factors that influence the accuracy of measurement results include, for example, sampling mechanisms, reagent dispensing mechanisms, stirring mechanisms, optical systems, reaction vessels, and thermostats, as well as the composition and characteristics of reagents and specimens. Such as single or comprehensive, affects the measurement results.
  • the reaction process data of rate analysis has a part that specifically represents the change of these multiple influencing factors.
  • the lag phase differs depending on the measurement item, reagent composition, agitation status, reaction temperature, concentration of the substance to be measured in the sample, and the like.
  • ⁇ GT ⁇ -glutamyltranspeptidase
  • LD lactate dehydrogenase
  • ALP alkaline phosphatase
  • AST aspartate aminotransferase
  • the lag phase is affected by various factors related to the reaction, but in the measurement under certain conditions, the factor can be specified.
  • the characteristics of the reaction process data including the lag phase and the relationship between the factors affecting the characteristics will be described.
  • Shape feature amount D Size of lag phase: Shape feature amount D
  • Agitation has the effect of physically mixing the specimen and the reagent and promoting the reaction. Therefore, if stirring is appropriately performed, the reaction between the specimen and the reagent in the rate analysis reaches the optimum condition immediately after stirring, and the reaction rate becomes constant, so the lag phase is considered to be small.
  • stirring is insufficient and the sample and reagent are not sufficiently mixed, a time lag occurs until the reaction speed reaches a constant optimum condition, and the rate at which the absorbance changes during that time is slow. It can be said that the lag phase becomes large.
  • the reactivity between the sample and the reagent can be evaluated, and it is possible to detect whether or not the stirring has been properly performed. It becomes.
  • the influence of the reagent is always constant.
  • the temperature of the thermostat is monitored, the reaction temperature is less likely to vary from measurement to measurement.
  • stirring is insufficient, that is, the mixed state of the mixture is inferred. can do.
  • (2-2-2) Length of lag phase shape feature T
  • the reaction state of the item can be evaluated by managing the time until the lag phase becomes a steady reaction.
  • the length of the lag phase may be influenced by other factors such as the specimen, reagent, stirring, and reaction temperature, but it is generally used when measurements are performed in the same facility.
  • the composition of the reagent is fixed, and the reaction temperature, which is one of the factors derived from the apparatus, does not change for each measurement.
  • the influence of the reaction inhibitor contained in the sample affects the time T of the lag phase (the time required from the start of the main reaction to the steady state) T shown in FIG.
  • T the time required from the start of the main reaction to the steady state
  • the influence of the reaction inhibitor contained in the sample affects the time T of the lag phase (the time required from the start of the main reaction to the steady state) T shown in FIG.
  • the intercept Q (shape feature Q) of the straight line 104 shown in FIG. 5 indicates the absorbance at the start of the reaction when the sample and the reagent are added.
  • the absorbance value is not derived from the concentration of the substance to be measured generated by the reaction between the sample and the reagent, but largely reflects the absorption of the mixture of the first reagent and the second reagent. It represents the absorbance of the reagent that does not depend on the reaction for generating the target substance and the specimen itself. As shown in FIG.
  • the rate method reagent that shows a reaction process in which the absorbance increases, the reagent with a large absorption of the first reagent degrades the reagent, thereby decomposing the dye component of the reagent and increasing the absorbance. It tends to be smaller.
  • the rate method reagent showing a reaction process in which the absorbance decreases the absorption of the first reagent itself is low, but the absorbance tends to increase as the reagent deteriorates.
  • the absorbance before the start of reaction does not depend on the concentration of the substance to be measured contained in the sample and is almost constant.
  • the shape feature value Q of data obtained by measuring specimens or controls is monitored in time series, the shape feature value Q gradually decreases or rises in time series as the reagent progresses. To go. In other words, the quality of the reagent cannot be confirmed for each measurement in calibration or measurement of the control sample. However, the quality of the reagent can be confirmed by using this index, and the value of the shape feature amount Q can be confirmed.
  • the reagent can be changed before the measurement result is affected, thus preventing abnormal measurement results. Can do.
  • specimens with chyle, turbidity or hemolysis are LD, AST, K (potassium), Fe (serum iron), TP (total protein), TTT ( It affects the measurement results of items such as thymol turbidity test) and ZTT (zinc sulfate turbidity test).
  • K (C2-C1) / (A2-B) (Formula 1) Using this K factor, the concentration is usually converted from the absorbance value at the designated measurement point of the measured sample.
  • Reagent performance evaluation Reagents that use enzyme reactions contain more than enough substrates and enzymes so that they can handle even high concentrations of analytes in samples. It is. However, there is a limit to the measurable range of the reagent, and it is described in the reagent book. However, the linearity actually varies depending on the change of the reagent over time, the lot difference, and the like. In the rate analysis, if the reagent performance is within the measurable range, the concentration or activity value of the substance to be measured in the sample and the amount of change in absorbance per fixed time have a linear relationship.
  • the concentration or activity value of the substance to be measured in the sample and the amount of change in absorbance per fixed time deviate from the linear relationship of the linear equation (no linearity) )That's what it means. That is, by monitoring the shape feature amount P, the reagent performance (that is, the concentration range that can be measured with the reagent), an abnormality that the measurement was performed outside the measurable range of the reagent, or Detection of abnormalities related to the measurable range of the reagent, such as the absence of linearity in the measurable range of the reagent's ability book (that is, the measurable range of the reagent's ability book differs from the actual measurable range) can do. Further, since the shape feature amount P corresponds to the amount of change in absorbance per fixed time, if the relationship between the measurement value of the measurement sample and the shape feature amount P is monitored, the accuracy of the sample of the measurement value can be evaluated. it can.
  • shape feature amount calculation processing In order to quantitatively obtain the above-described shape feature amount (T, D, Q, P) in the reaction process data, the reaction process data is approximated by a function, and the shape feature amount is calculated using the generated approximate curve.
  • the function used in the approximation process for approximating the reaction process data is a lag phase (curve part) that is a characteristic shape part of the reaction process of the rate method and a constant absorbance change.
  • An expression that can accurately approximate the portion (straight line portion) where the reaction proceeds steadily with an amount is used.
  • Functions used for generating the approximate curve in the present embodiment are shown in equations 2-5. In the following formulas including formulas 2 to 5, t represents time and y represents absorbance.
  • a, b, c, d, e, k, p, q, r, u, v, and w are parameters.
  • the shape characteristics of the lag phase are digitized.
  • the magnitude of the change is quantified.
  • the optimum approximate expression corresponding to the combination of the test item and the reagent is automatically determined and used from a plurality of approximate expressions representing the change in absorbance with time stored in the storage device 12.
  • Equation 3 The case where approximation processing is performed using the above approximate expression (formula 3) will be described as an example, and further details will be described.
  • the value of the parameter in the equation is calculated so that the time change of the absorbance represented by the generated approximate curve and the time change of the actual absorbance are minimized.
  • the parameter value in the equation is determined so that the square error between the measured and stored absorbance data and the absorbance calculated by the approximate equation is as small as possible.
  • An existing least square calculation method can be used to calculate the parameter value. As a method that can handle various types of mathematical expressions, for example, parameter values (a, b) that minimize the square error by the steepest descent method. , E, d).
  • a large change in absorbance begins after the addition of a reagent (usually the final reagent) that causes a major change in absorbance.
  • a reagent usually the final reagent
  • only the data after the addition of the reagent that causes the main change in absorbance is used for parameter value calculation.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a case where an approximate curve 107 is generated using an approximate expression from reaction process data in a reaction process in which absorbance increases as in FIG. 5, where the horizontal axis indicates time and the vertical axis indicates absorbance. Each is shown.
  • a straight line 105 is a tangent line of the approximate curve 107 at the main reaction start time (immediately after the start), and a straight line 106 (second straight line) is a straight line asymptotic to the approximate curve.
  • the time Tl that is sufficiently asymptotic is defined as a time when a small value ⁇ is determined in advance and the difference f between the approximate curve 107 and the straight line 106 at the same time becomes ⁇ or less.
  • ⁇ may be a constant value, or may be set according to the initial absorbance or the change width of the absorbance.
  • ⁇ may be a value obtained by multiplying the initial absorbance by a constant or a value obtained by multiplying the difference between the initial absorbance and the final absorbance by a constant.
  • a minute value ⁇ may be determined and defined as the time when the difference between the slopes of the approximate curve 107 and the straight line 106 is equal to or less than ⁇ .
  • ⁇ may be a constant value or may be set according to the slope of the straight line 106.
  • ⁇ may be a value obtained by multiplying the slope of the straight line 106 by a constant.
  • Shape feature amount T Time indicated by the intersection of the straight line 105 and the straight line 106 (Tc), or the time required for the straight line 106 and the approximate curve 107 to be sufficiently asymptotic (Tl).
  • Tc d (Expression 7)
  • Tl ⁇ d + (
  • Shape feature amount Q intersection of absorbance axis (vertical axis) and straight line 106 (intercept of straight line 106)
  • Q b (Formula 9)
  • the shape feature amount is calculated using the following Formulas 11-13.
  • Shape feature amount T Time indicated by the intersection of the straight line 105 and the straight line 106 (Tc), or the time required for the straight line 106 and the approximate curve 107 to be sufficiently asymptotic (Tl).
  • FIG. 7 shows an approximate curve from reaction progress data of a sample measured by changing the stirring conditions on the apparatus in the measurement by the automatic analyzer of ⁇ GT.
  • the shape feature amount D calculated using the reaction progress data in the case of poor stirring is placed on the horizontal axis 1 to 40, and the shape feature amount D calculated using the reaction progress data in the case of good stirring is displayed on the horizontal axis. 41 to 80.
  • the shape feature amount D in the case of poor stirring as in the data group 108 has a large absolute value, and the shape feature amount D in the case of good stirring as in the data group 109 is small. From this, the state of stirring can be evaluated from the value of the shape feature amount D.
  • FIG. 8 shows the shape feature T (Tl) calculated using the calculation formula (Formula 13) for the LD measurement result on the vertical axis. It is the figure which represented the measured value (U / L) calculated from an apparatus on the horizontal axis, and plotted.
  • the shape feature amount T indicates a value of 0 for most measurement results without depending on the magnitude of the measurement value. This means that the time of the lag phase is small.
  • the data of several points shown in the data group 109 has a large absolute value of Tl, and since this data is not related to time series, it is determined that the reaction is a specific reaction derived from the specimen. be able to.
  • FIG. 9 shows the shape feature quantity Q calculated using the calculation formula (formula 9) for the measurement item LD on the vertical axis and the time series on the horizontal axis. It is the figure plotted on the axis.
  • the data group 111 only the value of the shape feature value Q in a certain time series is higher than the other data groups 112 and 113, which matches the sample measurement time and the reagent bottle replacement date. Thus, it can be detected that the value of the shape feature value Q is a difference in the bottle of the reagent.
  • the data (group) 114 has a small shape feature value Q for only one measurement regardless of time series, which is considered to be caused by hemolysis of the specimen.
  • FIG. 10 shows the shape feature amount P measured using a calculation formula (Equation 10) by measuring a general specimen, and the vertical axis represents the shape feature amount P from the apparatus. It is the figure which plotted the measured value (U / L) calculated on the horizontal axis. Although the data group 115 is on the straight line 117, it can be seen that the data line 115 deviates from the straight line 117 when the measured value (U / L) exceeds 900 (U / L).
  • the measurable range of the reagent used at the time of measurement is up to about the measured value indicated by the straight line 118 (measured value 900 U / L in this example), and a group of data showing larger measured values. It can be seen that the two measurements at 116 require a weight loss retest.
  • FIG. 11 is a flowchart showing the processing content of the abnormality determination processing according to the present embodiment
  • FIG. 12 is a tree diagram showing the processing content of the abnormality factor determination processing in the abnormality determination processing.
  • the control unit 13 first selects an optimal approximate expression from one or more approximate expressions stored in the storage device 12 based on the combination of the test item and the reagent (step S10). .
  • the input / output unit 131 inputs absorbance data of one or more measurements measured among a plurality of absorbances measured over time from the photometric mechanism (measurement unit) 8 to the control unit 13. Then, the inputted absorbance data is stored in the storage device 12 (step S30). Then, it is determined whether or not the absorbance data required for the subsequent processing has been stored (step S40).
  • step S40 the calculation unit 132 approximates the time change of the absorbance represented by the approximate expression selected in step S10 and the time change of the actual absorbance as small as possible. Calculation of parameters in the equation is performed (approximation process) (step S50). Subsequently, the calculation unit 132 calculates the shape feature amount (T, D, Q, P) indicating the feature of the absorbance change pattern of the portion where the absorbance at the initial reaction of the main reaction changes in a curve (step S60), The calculated shape feature values are classified by type and stored in the storage device 12 (step S70).
  • step S80 it is determined whether or not the calculated shape feature amount exceeds a determination value (for example, a range determined by the upper and lower limit values) stored in advance in the storage device 12 (step S80). If the determination result is YES, the shape feature is determined.
  • An abnormality factor determination process (described later) for determining an abnormality factor from the amount type and pattern is performed (step S90), and the determination result is output from the abnormality determination unit 133 to the computer (PC) 10 (step S100). Moreover, a process is complete
  • control unit 13 first determines what kind of index (shape feature amount) exceeds the determination value (step S901).
  • step S901 when the index exceeding the determination value is the shape feature amount D or T, it is determined whether the measurement data continuously exceeds the determination value (step S902). If the determination result is YES, it is determined whether another item has occurred (step S906) and the data alarm for the stirring function has been issued (step S910). If both determination results are YES, stirring is performed. It is determined that the function is abnormal (step S912), and the process ends. Moreover, when the determination result in step S910 is NO, it is determined that the stirring parameter setting is defective (step S914), and the process is terminated. If the determination result in step S906 is NO, it is determined whether the lot of the reagent has been changed (step S911).
  • step S914 If the determination result is NO, it is determined that the stirring parameter setting is defective (step S914), and the determination result is determined. Is YES, it is determined that the determination value is changed by changing the lot (step S913), and the process is terminated. If the determination result in step 902 is NO, it is determined whether the value is larger than the previous value (step S907). If the determination result is YES, it is determined that stirring is insufficient (step S907). S915) If the determination result is NO, it is determined that the sample is specific (step S916), and the process is terminated.
  • step S901 if the index exceeding the determination value is the shape feature amount Q, it is determined whether the reagent bottle has been replaced (step S903). If the determination result is YES, the determination value is changed by changing the lot. (Step S913), and the process ends. If the determination result in step S903 is NO, it is determined whether or not the measurement has occurred continuously before and after the measurement (step S908). If the determination result is NO, it is determined that the sample is turbid or hemolyzed. If the determination result is YES, it is determined that the reagent is deteriorated (step S918), and the process is terminated.
  • step S901 when the index that exceeds the determination value is the shape feature amount Q, it is determined whether the sample is measured to increase or decrease (step S904). If the determination result is YES, it is normal. Determination is made (step S905), and the process is terminated. Further, if the determination result in step S904 is NO, it is determined whether or not it is within the technical limit range (step S909). If the determination result is YES, it is determined that the reagent is deteriorated (step S918). If the determination result is NO, it is determined that the reagent is out of the performance range (step S919), and the process is terminated.
  • the analysis of the sample in the automatic analyzer of this embodiment configured as described above is performed in the order of data processing such as sampling, reagent dispensing, stirring, photometry, washing of the reaction container, concentration conversion, and the like as follows.
  • the sample disk 1 is controlled by the control unit 13 via the computer (PC) 10 and arranged on the sample disk 1 along the circumference.
  • the plurality of sample containers 16 are moved under the probe 24 according to the order of samples to be analyzed.
  • the specimen in the sample container 16 is dispensed into the reaction container 21 by a sample pump (not shown) connected to the sample dispensing mechanism 5, and the reaction container 21 into which the sample has been dispensed is reacted.
  • the tank 4 is moved to the first reagent addition position (below the probe 27).
  • a predetermined amount of reagent sucked from the reagent container 18 by a reagent pump (not shown) connected to the reagent dispensing mechanism 6 is added to the moved reaction container 21.
  • the reaction vessel 21 after the addition of the first reagent moves to the position of the stirring mechanism 7 and the first stirring is performed.
  • the reaction vessel 21 in which all necessary reagents have been added and the contents (mixture) have been stirred passes through the light beam emitted from the light source, and the absorbance at this time is the photometric mechanism (measuring unit) 8 of the multiwavelength photometer. Is detected.
  • the detected absorbance signal enters the control unit 13 and is converted into the concentration of the specimen.
  • the controller 13 simultaneously performs an abnormality determination process based on the absorbance.
  • the absorbance data before and after the concentration conversion is stored in the storage device 12 and displayed on a display device attached to the computer (PC) 10.
  • the absorbance data determined to be abnormal by the abnormality determination process is displayed on the display device of the computer (PC) 10 together with the determination result of the abnormality factor.
  • the operator Based on the determination result, the operator performs appropriate processing such as adjustment of the abnormality factor and re-examination.
  • the reaction container 21 is moved to the position of the cleaning mechanism 9 and cleaned, and used for the next analysis.
  • an approximate curve is generated from the measurement point data, a shape feature amount is calculated from the approximate curve, and abnormality determination is performed using the shape feature amount. Abnormalities can be sufficiently detected from the individual measurement results, and the cause of the abnormality can be specified.
  • reaction abnormalities can be detected from changes in the reaction rate when the reagent deteriorates or when it is diluted with wash water in the reagent probe. Therefore, it is possible to detect reagent deterioration due to human error in daily inspection, and to prevent erroneous data output from being overlooked.
  • the computer (PC) 10 may be configured to perform abnormality determination processing by providing functions such as an input / output unit, a calculation unit, and an abnormality determination unit in software.
  • functions such as an input / output unit for reaction process data, a calculation unit, and an abnormality determination unit are provided in software in an external computer (PC) 101 that exists independently of the automatic analyzer. You may comprise so that abnormality determination processing may be performed. That is, the data obtained from the automatic analyzer can be calculated by an information processing apparatus that exists independently of the automatic analyzer. In this case, the information processing apparatus selects a storage unit that stores one or more approximate expressions for generating an approximate curve from measurement point data, and selects at least one approximate expression from a plurality of measurement point data.
  • a data processing unit includes a calculation unit that generates an approximate curve and calculates a shape feature amount from the approximate curve, and an abnormality determination unit that performs an abnormality determination using the shape feature amount.
  • a plurality of measurement point data in the reaction process of the mixed solution is output from the automatic analyzer.
  • the measurement point data (reaction process data) output from the automatic analyzer in this case may be sent by connecting the automatic analyzer and an external computer via a LAN or the like, or may be a CD-R or DVD-RAM.
  • the data may be stored in the external output medium 102, sent to an external computer (information processing apparatus) via them, and analyzed.
  • the details of the information processing are the same as the information processing function in the above-described automatic analyzer, and a description thereof will be omitted.

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Abstract

　測定対象の試料を収容した試料容器１６の試料を、試料と試薬とを混合して反応させる反応容器２１反応容器に分注する試料分注機構５と、試料と反応させる試薬を収容した試薬容器１８の試薬を反応容器に分注する試薬分注機構６と、反応容器２１に収容された試料と試薬の混合液を攪拌する攪拌機構７と、混合液の反応過程における複数の測定点データを取得する測定部８とを備えた自動分析装置において、測定点データから近似曲線を生成するための１つ以上の近似式から１つの近似式を選択し、複数の測定点データから近似曲線を生成して、近似曲線から形状特徴量を算出し、その形状特徴量を用いて異常判定を行う。これにより、個々の測定結果から十分に異常を検出することができ、かつ、異常の要因を特定することができる。

Description

自動分析装置、分析方法及び情報処理装置
　本発明は、血液や尿などの生体サンプルの定性・定量分析を行う自動分析装置、分析方法及び情報処理装置に関する。
　近年、血液や尿などの生体サンプルの定性・定量分析を行う自動分析装置においては、その性能の向上により、微量な検体や試薬で様々な項目について高精度に分析することが可能となってきている。その反面、自動分析装置各部の動作誤差や試薬の性質の変化など、分析精度を左右する因子の影響が大きくなってきており、それらの状態を正常範囲に保つとともに、異常の発生を検出し、適切に対応することが求められている。
　そのような異常を検出する従来技術としては、例えば、予め化学反応モデルを使用して生成した基準時系列データを記憶しておき、試料の反応過程データと基準時系列データとを比較して、乖離が大きかった場合に異常と判定するもの（特許文献１参照）や、予め記憶してある関数により吸光度変化を近似し、実際に測定された吸光度変化と近似された関数により計算される吸光度変化とを比較して、その乖離の大きさから異常を判定するもの（特許文献２参照）などがある。
特開２００４－３４７３８５号公報 特開２００６－３３７１２５号公報
　しかしながら、上記従来技術においては、濃度測定に使用する測光ポイント間以外の反応の異常や測定ごとの反応の変化を検出することができず、また、分析に用いる試薬の測定可能範囲はロットや経時的な性質変化によって異なってくるので、個々の測定結果から十分に異常を検出することは困難であった。また、検出した異常の要因特定までは行わないので、異常検出後の再検査における信頼性の低下や異常の再発生などが懸念される。
　検査技師によって検査結果や反応過程を確認することも考えられるが、臨床現場においては、日々、膨大な数の検体を分析しており、検査結果や反応過程の検査技師による全件確認は非常に困難である。また、検査技師による確認では、異常検出の精度や要因特定の精度が検査技師の経験や技量に左右されてしまうという問題点もある。
　本発明は上記に鑑みてなされたものであり、個々の測定結果から十分に異常を検出することができ、かつ、異常の要因を特定することができる自動分析装置、分析方法及び情報処理装置を提供することを目的とする。
　上記目的を達成するために、本発明は、測定対象の試料を収容した試料容器と、前記試料と反応させる試薬を収容した試薬容器と、前記試料と試薬とを混合して反応させる反応容器と、前記試料容器の試料を前記反応容器に分注する試料分注機構と、前記試薬容器の試薬を前記反応容器に分注する試薬分注機構と、前記反応容器に収容された試料と試薬の混合液を攪拌する攪拌機構と、前記混合液の反応過程における複数の測定点データを取得する測定部と、前記測定点データから近似曲線を生成するための１つ以上の近似式を格納した記憶部と、少なくとも１つの近似式を選択して前記複数の測定点データから近似曲線を生成し、その近似曲線から形状特徴量を算出する計算部と、該形状特徴量を用いて異常判定を行う異常判定部とを設けたデータ処理部とを備えたものとする。
　本発明によれば、個々の測定結果から十分に異常を検出することができ、かつ、異常の要因を特定することができる。
本発明の一実施の形態に係る自動分析装置の全体構成を概略的に示す図である。 本発明の一実施の形態に係る自動分析装置の制御部の機能を概略的に示す図である。 二試薬法によるレート分析の場合の反応過程の一例を模式的に示したものであり、吸光度が増加する反応過程を示す図である。 二試薬法によるレート分析の場合の反応過程の一例を模式的に示したものであり、吸光度が減少する反応過程を示す図である。 図３に示した反応過程のうち、ラグフェーズ近辺を抜き出して示す図である。 吸光度が増加する反応過程における反応過程データから、近似式を用いて近似曲線を生成した場合を示す図である。 γＧＴの自動分析装置による測定において装置上の攪拌の条件を変えて測定した検体についての反応経過データから生成した近似曲線を用いて算出した形状特徴量Ｄをプロットした図である。 測定項目ＬＤについて算出した形状特徴量Ｔをプロットした図である。 測定項目ＬＤについて算出した形状特徴量Ｑをプロットした図である。 一般検体を測定して算出した形状特徴量Ｐをプロットした図である。 本発明の一実施の形態に係る異常判定処理の処理内容を示すフローチャートである。 本発明の一実施の形態に係る異常要因判定処理の処理内容を示すツリー図である。 本発明の一実施の形態に係る情報処理装置の概略を示す図である。
　以下、本発明の実施の形態を図面を参照しつつ説明する。
　（１）自動分析装置の全体構成
  図１は、本発明の一実施の形態に係る自動分析装置の全体構成を概略的に示す図である。
　図１において、自動分析装置１００は、血液や尿などの生体サンプル（以下、試料と称する）を収容する複数の試料容器１６が収納された円形ディスク１７を有するサンプルディスク１と、試料の分析に用いる種々の試薬が収容された複数の試薬容器１８が収納された円形ディスク１９を有し、円形ディスク１９に収納された試薬容器１８を保温（保冷）する保冷庫２０を備えた試薬ディスク２と、試料と試薬を混合するための複数の反応容器２１を保持する反応容器ホルダ２２を有し、反応容器ホルダ２２に保持された反応容器２１の温度を調整する反応槽４を備え、駆動機構２３により回転駆動可能に設けられた反応ディスク３と、支承軸２５により回転駆動及び上下駆動可能に設けられたアーム２６の先端に配置されたプローブ２４によって試料容器１６から反応容器２１に試料を分注する試料分注機構５と、支承軸２６により回転駆動及び上下駆動可能に設けられたアーム２９の先端に配置されたプローブ２７によって試薬容器１８から反応容器２１に試薬を分注する試薬分注機構６と、圧電素子ドライバ１４を介して固定部３１の振動を制御する攪拌機構コントローラ１５を有し、反応容器２１内の混合液の攪拌を行う攪拌機構７と、光源（図示せず）から発せられた光束中を通過する反応容器２１の測光により、反応容器２１に収容された混合液の吸光度を検知する測光機構（測定部）８と、洗浄液を吐出吸引するノズル３３を駆動する上下駆動機構３４により駆動して測光の終了した反応容器２１の洗浄を行う洗浄機構９と、分析パラメータ、各試薬ボトルの分析可能回数、最大分析可能回数、キャリブレーション結果、分析結果等を記憶する記憶装置（記憶部）１２と、自動分析装置１００全体の動作を制御する制御部１３と、制御部１３への各種情報・指令の入力を行う入力手段や各種情報を表示する表示手段等を有するコンピュータ（ＰＣ）１０とを概略備えている。
　図２は、制御部１３における機能の一部を概略的に示す図である。
　図２において、制御部１３は、入出力部１３１、計算部１３２、及び異常判定部１３３を備えており、各部を接続するデータバス１３４を介して相互にデータの受け渡しを行う。入出力部１３１は測光機構（測定部）８、コンピュータ（ＰＣ）１０、及び記憶装置１２とのデータの受け渡しを行う。なお、制御部１３の入出力部１３１、計算部１３２、及び異常判定部１３３は別のハードウェア、ＣＰＵで構成しても良いが、同一のＣＰＵ内にソフトウェアモジュールとして実装しても良い。
　このように構成した本実施の形態の自動分析装置における試料の分析は、次のように、サンプリング、試薬分注、攪拌、測光、反応容器の洗浄、濃度換算等のデータ処理の順番に実施される。
　サンプルディスク１は、制御部１３によりコンピュータ（ＰＣ）１０を介して制御される。サンプルディスク１上には、複数の試料容器１６が円周上に並んで設置されており、分析される試料の順番に従ってプローブ２４の下まで移動する。試料容器１６中の検体は、試料分注機構５に連結された試料用ポンプ（図示せず）により反応容器２１の中に所定量分注される。試料を分注された反応容器２１は、反応槽４の中を第一試薬添加位置（プローブ２７の下）まで移動する。移動した反応容器２１には、試薬分注機構６に連結された試薬用ポンプ（図示せず）により試薬容器１８から吸引された試薬が所定量加えられる。第一試薬添加後の反応容器２１は、撹拌機構７の位置まで移動し、最初の撹拌が行われる。このような試薬の添加および撹拌の工程が、例えば第一から第四試薬について行われる。内容物（混合液）が撹拌された反応容器２１は光源から発した光束中を通過し、この時の吸光度は多波長光度計の測光機構（測定部）８により検知される。検知された吸光度信号（吸光度データ）は制御部１３に入り、検体の濃度に変換される。また、制御部１３では同時に吸光度に基づいた異常判定処理（後述）を行う。濃度変換前後の吸光度データは、記憶装置１２に記憶され、コンピュータ（ＰＣ）１０に付属する表示装置に表示される。測光の終了した反応容器２１は、洗浄機構９の位置まで移動し洗浄され、次の分析に供される。
　なお、試薬と検体との反応に伴う色調変化によって吸光度が大きく変化する波長の光（主波長光）と、吸光度が殆ど変化しない波長の光（副波長光）の２波長光を用いる測定方式においては、主波長光の吸光度と副波長光の吸光度との差を吸光度データとして入力する。
　（２）臨床検査の測定法
  試料と試薬との反応中、吸光度が複数回計測され、時系列データとして記録される。この時系列データは反応過程データとも呼ばれる。日常検査におけるデータの確認は反応過程データで行なわれている。その方法は分析法によって異なる。臨床検査の測定法は、分析法によってエンドポイント法とレート法の２種類に大別できる。なお、本実施の形態においては、レート法を用いて測定を行った場合を示しており、エンドポイント法については詳述を省略する。
　（２－１）エンドポイント法
  エンドポイント法は、主に試料に含まれる蛋白質、脂質などの成分の濃度を測定する。試料中の成分と試薬が反応して生成される物質は時間と共に一定量に漸近するため、計測値も時間と共に一定値に漸近する。
　（２－２）レート法
  レート法は主に、試料に含まれる酵素成分の活性を測定するときに使用され、酵素自体の濃度では無くその活性値が測定される。測定方法は、試薬として一定量の基質を添加して、酵素が基質を消費して変化する要素を測定する。酵素反応速度は基質濃度がある程度高いと、理論的上限値に漸近する。生化学項目測定の試薬には十二分の基質が含まれているため、試料と試薬の反応が正常に行なわれていれば、一般に反応は時間変化に対して、計測値が一定量ずつ直線的に変化する。
　図３及び図４は、二試薬法によるレート分析の場合の反応過程の一例を模式的に示したものであり、図３は吸光度が増加する反応過程を、図４は吸光度が減少する反応過程をそれぞれ示している。図３及び図４において、横軸は時間を、縦軸は反応容器２１中の混合液の吸光度をそれぞれ示しており、一定時間毎に得られる吸光度データ１０３がプロットされている。
　二試薬法では、まず、時間ｔ０において、反応容器２１中の試料と第一試薬とが混合され、次いで、適切な温度でインキュベーションされる。この間に測定波長に影響しない副反応などが進行する。副反応が終了した時間ｔ１において、第二試薬が添加・攪拌されて主反応が開始し、測定波長の吸光度が変化する。このようなレート法の反応過程には検体と試薬の反応の状態が反映する。
　図３に示す場合においては、主反応が開始する時間ｔ１から吸光度が増加するが、この反応の速度は必ずしも最初から一定ではなく、反応が定常状態となる時間ｔ２後からほぼ一定となり、吸光度の変化量（増加量）は一定となる。つまり、図３に示すように、時間ｔ２後の変化状態は直線状に示される。このように、主反応開始（時間ｔ１）から定常状態になる（時間ｔ２）までの時間ｔ１～ｔ２をタイムラグとしてラグフェーズと称する。
　図４に示す場合においても同様である。つまり、主反応が開始する時間ｔ１から吸光度が増加するが、この反応の速度は必ずしも最初から一定ではなく、反応が定常状態となる時間ｔ２後からほぼ一定となり、吸光度の変化量（増加量）は一定となる。図３に示すように、時間ｔ２後の変化状態は直線状に示される。そして、主反応開始（時間ｔ１）から定常状態になる（時間ｔ２）までの時間ｔ１～ｔ２を、主反応開始から定常状態になるまでのタイムラグとしてラグフェーズと称する。
　次に、ラグフェーズ付近における反応過程について、図面を参照しつつさらに詳細に説明する。ここでは、図３に示すような、反応が進むに従って吸光度が増加する場合を一例に説明する。図５は、図３に示した反応過程のうち、ラグフェーズ（時間ｔ１～ｔ２）近辺を抜き出して示す図である。
　図５においても、図３と同様に、横軸は時間を、縦軸は反応容器２１中の混合液の吸光度をそれぞれ示しており、一定時間毎に得られる吸光度データ１０３がプロットされている。また、ラグフェーズ（時間ｔ１～ｔ２）の長さをＴ、ラグフェーズ終了（時間ｔ２）後の反応過程データに対する近似直線を直線１０４とし、時間ｔ１を示す直線（図５における吸光度軸）と直線１０４との交点をＱ、交点Ｑと時間ｔ１における吸光度の差をＤとする。このとき、直線１０４の傾きをＰ（＝ΔＡＢＳ／ｍｉｎ）とすると、直線１０４はｙ＝Ｐｘ＋Ｑ（ｙ：吸光度変数、ｘ：時間変数）で表される。
　ここで、Ｔ，Ｄ，Ｑ，Ｐを、反応過程データの形状の特徴を示す指標として形状特徴量と称し、以降、形状特徴量Ｔ、形状特徴量Ｄ、形状特徴量Ｑ、形状特徴量Ｐと記載する。
　測定結果の正確性を左右する因子としては、分析装置に関しては例えばサンプリング機構、試薬分注機構、攪拌機構、光学系、反応容器、恒温槽が考えられ、加えて、試薬や検体の組成や特性などが単一または総合的に関わって、測定結果に影響する。レート分析の反応過程データにはこれら複数の影響因子の変化を特異的に表す部分がある。ラグフェーズは，測定項目や試薬の組成，攪拌の状況，反応温度，検体中の測定対象物質の濃度などによって異なる。例えばγＧＴ（γグルタミルトランスペプチダーゼ）やＬＤ（乳酸脱水素酵素）などはラグフェーズが比較的長いが、ＡＬＰ（アルカリ性フォスファターゼ）やＡＳＴ（アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ）などは短いという特徴がある。これは、酵素の活性の違いや共役酵素の数、または試薬の液性などが異なるためである。
　このようにラグフェーズは反応に関係するさまざまな要因に影響されるが、一定の条件下での測定においては、その要因を特定することができる。以下、ラグフェーズを含む反応過程データの特徴と、その特徴に影響を与える要因の関係について説明する。
　（２－２－１）ラグフェーズの大きさ：形状特長量Ｄ
  形状特長量Ｄに影響を与える要因としては、攪拌の状態が挙げられる。
  攪拌は検体と試薬を物理的に混合して、その反応を促進させる作用がある。したがって、攪拌が適切に行なわれれば、レート分析における検体と試薬の反応は、攪拌直後から最適条件に到達し、その反応速度は一定になるため，ラグフェーズは小さくなると考えられる。一方、攪拌が不十分で、検体と試薬の混合が十分に行なわれなかった場合には反応速度が一定な最適条件に到達するまでにタイムラグが発生するため、その間の吸光度が変化する速度は遅くなり、ラグフェーズは大きくなると言える。つまり、前出の図５で示したラグフェーズの大きさＤを指標とすることで、試料と試薬の反応性を評価することができ、攪拌が適切に行なわれたかどうかを検知することが可能となる。ある一つの項目について測定する場合、試薬のロットが同じで、かつ試薬の使用時期が同じ場合には、試薬の影響は常に一定であると想定できる。また、反応温度は、恒温槽の温度をモニタリングしておけば測定ごとにばらつきが起こる可能性が低い。測定対象物質の濃度とラグフェーズの大きさの間に一定の関係性があり、その関係性から外れた測定については攪拌が不十分である、すなわち、混合液の混合状態が異常であると推察することができる。
　（２－２－２）ラグフェーズの長さ：形状特徴量Ｔ
  形状特徴量Ｔに影響を与える要因としては、検体差が挙げられる。
  ラグフェーズは検体と試薬との反応に起因しているため、ラグフェーズが定常反応になるまでの時間を管理することによってその項目の反応状態を評価することが可能となる。ラグフェーズの長さは、その他にも検体と試薬や攪拌、反応温度といった総合的な因子に影響されるとも考えられるが、同一施設内で測定が行なわれる場合には、一般的に利用される試薬の組成は固定であり、装置由来の因子の１つである反応温度も１つの測定ごとに変わるものではない。したがって、特に検体中に含まれる反応阻害物質などの影響によって、前出の図５で示したラグフェーズの時間（主反応開始から定常状態になるまでにかかる時間）Ｔに影響があるため、ラグフェーズの時間Ｔをモニタリングすることにより検体の性質の差を検知することができ、反応阻害物質など測定対象以外の物質影響による異常を検知することができる。
　（２－２－３）ラグフェーズを除いた反応過程データから得られる一次式（ｙ＝Ｐｘ＋Ｑ）の切片：形状特徴量Ｑ
  形状特徴量Ｑに影響を与える要因としては、試薬に関する要因（劣化・安定性）と検体に関する要因（乳び・混濁・溶血）が挙げられる。
　（２－２－３．１）試薬の劣化・安定性
  図５で示した直線１０４の切片Ｑ（形状特徴量Ｑ）は検体と試薬が添加された反応開始時点での吸光度を示しているが、この吸光度の値は、検体と試薬の反応によって生成された測定対象物質の濃度に由来するものではなく、大部分は第１試薬と第２試薬が混合したものの吸収を反映しており、測定対象物質を生成する反応に依存しない試薬と検体自身が持つ吸光度を表している。図３に示したように吸光度が増加するような反応過程を示すレート法の試薬では、第一試薬の吸収が大きいものが、試薬が劣化することにより、試薬の色素成分が分解されて吸光度が小さくなる傾向にある。一方、図４に示したように吸光度が減少するような反応過程を示すレート法の試薬では、第一試薬自体の吸収は低いが、試薬の劣化が進むと、吸光度が高くなる傾向にある。反応開始前の吸光度は、検体中に含まれる測定対象物質の濃度に依存せず、ほぼ一定となる。したがって、検体やコントロールなどを測定したデータの形状特徴量Ｑの値を時系列でモニタリングしていくと、試薬の劣化が進むのに従って形状特徴量Ｑの値が時系列に徐々に低下あるいは上昇していく。つまり、キャリブレーションやコントロール検体の測定では測定ごとに試薬の品質の確認を行なうことができないが、この指標を用いることで、試薬の品質の確認の確認ができ、また、形状特徴量Ｑの値に対して閾値を設定し、閾値との比較結果に基づいて試薬の変更を行うことで、測定結果に影響がでる前に試薬の変更を行なうことができ、測定結果の異常を未然に防ぐことができる。
　（２－２－３．２）検体の乳び・混濁・溶血
  形状特徴量Ｑの値を時系列でモニタリングしたとき、試薬のロットやボトルの変更などに関係なく、不連続に値が変化した場合には、検体そのもの吸光度の影響であると考えられる。検体は通常血清を用いることが多いが、検体は血清分離剤の入った採血管に採取した末梢血を遠心分離にかけて、その上層から血清を得る。検体によっては採血中や分離処理時に溶血してしまうものや、乳び・混濁した血清がある。そのような検体は測定波長によっては吸光度に影響することがあり、乳び・混濁や溶血のある検体はＬＤやＡＳＴ、Ｋ（カリウム）、Ｆｅ（血清鉄）、ＴＰ（総蛋白）、ＴＴＴ（チモール混濁試験）、ＺＴＴ（硫酸亜鉛混濁試験）などの項目の測定結果に影響を及ぼす。Ｑの値をモニタリングすることで検体の乳び・混濁・溶血を検出することができる。
　（２－２－４）ラグフェーズを除いた反応過程データから得られる一次式（ｙ＝Ｐｘ＋Ｑ）の傾き：形状特徴量Ｐ
  形状特徴量Ｐに影響を与える要因としては、測定対象物に関する要因（濃度・活性値）と試薬に関する要因（性能）が挙げられる。
　（２－２－４．１）測定対象物質の濃度または活性値
  レート法における濃度計算方法の１つとして、２濃度の標準液で測定した測定値から、Ｃ２（第二標準液の濃度）、Ｃ１（第一標準液の濃度）、Ａ２（第二標準液の吸光度）、Ｂ（ブランクの標準液の吸光度）とした場合、以下の式１からＫファクター（換算係数）を算出する。
　Ｋ＝（Ｃ２－Ｃ１）/（Ａ２－Ｂ）　・・・（式１）
　このＫファクターを利用して、通常は測定した試料の指定した測定ポイントの吸光度の値から濃度を換算する。各試料で得られるレート法の反応過程は一定の時間内では直線的に変化する。図５で示したこの一次式（ｙ＝Ｐｘ＋Ｑ）で表されるこの直線１０４の傾きＰは、一定時間あたりの吸光度変化量であるため、この形状特徴量Ｐを用いて、測定対象物質の濃度または活性値を算出することができる。
　（２－２－４．２）試薬の性能評価
  酵素反応を利用した試薬の中には検体中の測定対象物質が高濃度であっても、対応できるように基質や酵素が十二分に含まれている。しかしながら試薬の測定可能範囲にも限度があり、試薬の能書などに記載されているが、実際には試薬の経時変化やロット差などによってその直線性は変動する。レート分析において試薬の性能として測定可能範囲内であれば検体中の測定対象物質の濃度や活性値と一定時間あたりの吸光度変化量は一次式の比例関係がある。逆に言えば、試薬の性能としての測定可能範囲外であれば、検体中の測定対象物質の濃度や活性値と一定時間あたりの吸光度変化量は一次式の比例関係から外れる（直線性がなくなる）ということである。つまり、形状特徴量Ｐをモニタリングすることにより、試薬の性能（つまり、その試薬で測定することができる濃度の範囲）、その試薬の測定可能範囲外で測定が行われたという異常、或いは、その試薬の能書上の測定可能範囲において直線性が無いこと（つまり、試薬の能書上の測定可能範囲と実際の測定可能範囲とが異なること）などの、試薬の測定可能範囲に関する異常を検知することができる。また、形状特徴量Ｐは一定時間あたりの吸光度変化量に相当することから、測定検体の測定値と形状特徴量Ｐの関係をモニタリングすれば、その測定値の検体の正確性を評価することができる。
　（３）形状特徴の定量化（形状特徴量算出処理）
  反応過程データにおける前述の形状特徴量（Ｔ，Ｄ，Ｑ，Ｐ）を定量的に得るために、反応過程データを関数によって近似し、生成した近似曲線を用いて形状特徴量を算出する。
　（３－１）近似曲線生成（近似処理）
  本実施の形態において、反応過程データを近似する（近似曲線を生成する）近似処理において用いる関数は、レート法の反応過程の特徴的な形状部位であるラグフェーズ（曲線部分）と一定の吸光度変化量で定常的に反応が進む部分（直線部分）とを精度よく近似することができる式を利用する。本実施の形態において近似曲線生成に用いる関数を式２～５に示す。式２～５を含む以降の式において、ｔは時間、ｙは吸光度を表す。また、ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｋ，ｐ，ｑ，ｒ，ｕ，ｖ，ｗはパラメータである。
　ｙ＝ａ×ｔ＋ｂ＋ｃ×ｅｘｐ（－ｋ×ｔ）　・・・（式２）
　ｙ＝ａ×ｔ＋ｂ＋ｅ／（ｔ＋ｄ）　・・・（式３）
　ｙ＝ａ×ｔ＋ｂ＋ｅ／（ｅｘｐ（ｕ×ｔ）＋ｖ）　・・・（式４）
　ｙ＝ａ×ｔ＋ｂ＋ｐ×ｌｏｇ（１＋ｑ×ｅｘｐ（ｒ×ｔ））　・・・（式５）
　これらの式から最も精度よく近似できる関数を選択し、レート分析の反応過程データを近似すると，各パラメータ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｋ，ｐ，ｑ，ｒ，ｕ，ｖ，ｗ）の数値が求められる。これらパラメータを利用して、ラグフェーズの形状特徴を数値化する。このように、測定ごとに得られる反応過程の形状変化を精度良く反映することができる近似式をあてはめることによって、その変化の大きさを数値化する。この数値化したパラメータの値を管理することによって各反応の特徴を捉えることができ、特に、測定結果の精度に影響する異常な反応を検出できる。本実施の形態においては、記憶装置１２に記憶されえいる吸光度の時間変化を表す複数の近似式の中から、検査項目と試薬の組合せに対応した最適な近似式を自動で判別して用いる。
　上記近似式（式３）を用いて近似処理を行う場合を一例として示し更に詳細を説明する。式３を用いて近似処理を行う場合、生成される近似曲線で表される吸光度の時間変化と、実際の吸光度の時間変化が出来るだけ小さくなるように、数式中のパラメータの値を算出する。具体的には、計測し記憶された吸光度データと近似式により算出される吸光度との二乗誤差が出来るだけ小さくなるように数式中のパラメータ値を定める。パラメータ値の算出には既存の最小二乗計算方法が利用可能であるが、様々な形式の数式に対応可能な方法としては、例えば、最急降下法により二乗誤差が最小となるパラメータ値（ａ，ｂ，ｅ，ｄ）を算出する。複数の試薬を用いる反応では、主たる吸光度変化をもたらす試薬（通常は最終の試薬）を添加した後、吸光度の大きな変化が始まる。この場合には、主たる吸光度変化をもたらす試薬が添加された後のデータのみを、パラメータ値算出に用いる。
　（３－２）形状特徴量（Ｔ，Ｄ，Ｑ，Ｐ）算出
  反応過程データから近似処理により生成した近似曲線から、形状特徴量形状特徴量（Ｔ，Ｄ，Ｑ，Ｐ）を算出する工程を図６を参照しつつ説明する。図６は、図５と同様に吸光度が増加する反応過程における反応過程データから、近似式を用いて近似曲線１０７を生成した場合を示す図であり、横軸は時間を、縦軸は吸光度をそれぞれ示している。
　図６において、直線１０５（第１直線）は主反応開始時点（開始直後）における近似曲線１０７の接線であり、直線１０６（第２直線）は近似曲線が漸近する直線である。
　十分漸近した時間Ｔｌは、微小な値εを予め定めておき、近似曲線１０７と直線１０６の同時間における差ｆがε以下になった時刻として定義する。εは一定値としても良いし、初期吸光度や吸光度の変化幅に応じて設定しても良い。例えば初期吸光度に定数を乗じた値、あるいは初期吸光度と最終吸光度の差に定数を乗じた値をεとしても良い。なお、時間Ｔｌを決めるために、微小な値δを定めておき、近似曲線１０７と直線１０６の傾きの差がδ以下になった時刻として定義しても良い。この場合、δは一定値としても良いし、直線１０６の傾きに応じて設定しても良い。例えば直線１０６の傾きに定数を乗じた値をδとしても良い。
　（３－２．１）近似式（式３）による近似曲線
  このような反応過程データの近似曲線に対して、形状特徴量は以下の式６～１０を用いて算出する。
・形状特徴量Ｄ：吸光度軸（縦軸）と直線１０６の交点、及び、吸光度軸（縦軸）と直線１０５の交点によって表される吸光度の差
  Ｄ＝ｅ／ｄ　・・・（式６）
・形状特徴量Ｔ：直線１０５と直線１０６の交点が示す時間（Ｔｃとする）、又は、直線１０６と近似曲線１０７が十分に漸近する時間（Ｔｌとする）
  Ｔｃ＝ｄ　・・・（式７）
  Ｔｌ＝－ｄ＋（｜ｅ｜／ε）　・・・（式８）
・形状特徴量Ｑ：吸光度軸（縦軸）と直線１０６の交点（直線１０６の切片）
  Ｑ＝ｂ　・・・（式９）
・形状特徴量Ｐ：直線１０６の傾き
  Ｐ＝ａ　・・・（式１０）
　（３－２．２）近似式（式４）による近似曲線
  近似式（式４）を用いて生成した近似曲線を用いた場合、形状特徴量は以下の式１１～１３を用いて算出する。
・形状特徴量Ｄ：吸光度軸（縦軸）と直線１０６の交点、及び、吸光度軸（縦軸）と直線１０５の交点によって表される吸光度の差
  Ｄ＝ｗ／（１＋ｖ）　・・・（式１１）
・形状特徴量Ｔ：直線１０５と直線１０６の交点が示す時間（Ｔｃとする）、又は、直線１０６と近似曲線１０７が十分に漸近する時間（Ｔｌとする）
  Ｔｃ＝（１＋ｖ）／ｕ　・・・（式１２）
  Ｔｌ＝１／ｕ×ｌｏｇ（－ｖ＋｜ｗ｜／ε）　・・・（式１３）
・形状特徴量Ｑ：吸光度軸（縦軸）と直線１０６の交点（直線１０６の切片）
  Ｑ＝ｂ　・・・（式９）
・形状特徴量Ｐ：直線１０６の傾き
  Ｐ＝ａ　・・・（式１０）
　（３－３）形状特徴量によるデータ評価
  ここで、測定条件（測定結果の正確性を左右する影響因子）を変化させた場合の反応過程データから算出した形状特徴量（Ｄ，Ｔ，Ｑ，Ｐ）を用いて、形状特徴量による測定データ（測定結果）評価について考察する。
　（３－３．１）形状特徴量Ｄを用いた測定データの評価
  図７は、γＧＴの自動分析装置による測定において装置上の攪拌の条件を変えて測定した検体についての反応経過データから近似曲線を生成し、計算式（式６）を用いて算出した形状特徴量Ｄを縦軸に、各反応経過データを横軸に表してプロットした図である。攪拌不良をおこした場合の反応経過データを用いて算出した形状特徴量Ｄを横軸の１～４０に配置し、攪拌良好の場合の反応経過データを用いて算出した形状特徴量Ｄを横軸の４１～８０に配置している。データ群１０８のように攪拌不良の場合の形状特徴量Ｄは絶対値が大きく、データ群１０９のように攪拌良好な場合の形状特徴量Ｄの絶対値は小さいことかわかる。このことから形状特徴量Ｄの値から攪拌の状態を評価することができる。
　（３－３．２）形状特徴量Ｔを用いた測定データの評価
  図８は、ＬＤの測定結果について計算式（式１３）を用いて算出した形状特徴量Ｔ（Ｔｌ）を縦軸に、装置から算出される測定値（Ｕ／Ｌ）を横軸に表してプロットした図である。データ群１１０のように、ＬＤに関しては、測定値の大きさに依存せず、ほとんどの測定結果について形状特徴量Ｔは、０の値を示している。これはつまりラグフェーズの時間が小さいということを示している。しかしながら、データ群１０９に示す数点のデータは、Ｔｌの絶対値が大きくなっており、このデータは時系列には関係していないことからも、検体由来の特異的な反応であると判断することができる。
　（３－３．３）形状特徴量Ｑを用いた測定データの評価
  図９は、測定項目ＬＤについて計算式（式９）を用いて算出した形状特徴量Ｑを縦軸に、時系列を横軸に表してプロットした図である。データ群１１１のように、ある時系列での形状特徴量Ｑの値のみ、他のデータ群１１２，１１３よりも高くなっており、これは、検体の測定時間と試薬ボトルの交換日と一致しており、形状特徴量Ｑの値が試薬のボトル差であることを検出することができる。また、データ（群）１１４は、時系列に関係なく１測定のみ形状特徴量Ｑの値が小さくなっており、これは検体の溶血が原因であると考えられる。
　（３－３．４）形状特徴量Ｐを用いた測定データの評価
  図１０は、一般検体を測定して計算式（式１０）を用いて算出した形状特徴量Ｐを縦軸に、装置から算出される測定値（Ｕ／Ｌ）を横軸表してプロットした図である。データ群１１５は、直線１１７上にのっているが、測定値（Ｕ／Ｌ）が９００（Ｕ／Ｌ）を超えたあたりから、直線１１７を外れていくことがわかる。このデータから、この測定時に利用した試薬の測定可能範囲は直線１１８で示される測定値（本例では測定値９００Ｕ／Ｌ）程度までであることがわかり、それより大きな測定値を示したデータ群１１６の２点の測定は、減量再検をする必要があるとことがわかる。
　（４）異常判定処理
  本実施の形態における制御部１３で実施される異常判定処理の処理内容について図面を参照しつつ説明する。図１１は、本実施の形態に係る異常判定処理の処理内容を示すフローチャートであり、図１２は異常判定処理における異常要因判定処理の処理内容を示すツリー図である。
　図１１に示す異常判定処理においては、制御部１３は、まず、検査項目と試薬の組み合わせに基づいて記憶装置１２に記憶した１つ以上の近似式から最適な近似式を選択する（ステップＳ１０）。次に、入出力部１３１により、時間の経過と共に複数回測定される吸光度のうちの１回の測定または複数回のへ測定平均の吸光度データを測光機構（測定部）８から制御部１３に入力し（ステップＳ２０）、入力された吸光度データを記憶装置１２に記憶する（ステップＳ３０）。そして、以降の処理に必要なだけの吸光度データが記憶されたかどうかを判定し（ステップＳ４０）、判定結果がＮＯの場合は、ステップＳ２０に戻り、判定結果がＹＥＳになるまでステップＳ２０，Ｓ３０の処理を繰り返す。また、ステップＳ４０での判定結果がＹＥＳの場合は、計算部１３２により、ステップＳ１０で選択した近似式によって表される吸光度の時間変化と、実際の吸光度の時間変化がなるべく小さくなるように、近似式中のパラメータの計算を行う（近似処理）（ステップＳ５０）。続いて、計算部１３２により、主反応の反応初期の吸光度が曲線的に変化する部分の吸光度変化パターンの特徴を示す形状特徴量（Ｔ，Ｄ，Ｑ，Ｐ）を算出し（ステップＳ６０）、算出した形状特徴量を種類毎に分類して記憶装置１２に記憶する（ステップＳ７０）。そして、算出した形状特徴量が記憶装置１２に予め記憶した判定値（例えば、上下限値により定められる範囲）を超えたかどうかを判定し（ステップＳ８０）、判定結果がＹＥＳの場合は、形状特徴量の種類とパターンから異常の要因を判定する異常要因判定処理（後述）を行い（ステップＳ９０）、判定結果を異常判定部１３３からコンピュータ（ＰＣ）１０に出力する（ステップＳ１００）。また、ステップＳ８０での判定結果がＮＯの場合は、処理を終了する。
　図１２に示す異常要因判定処理においては、制御部１３は、まず、判定値を超えた指標（形状特徴量）の種類は何かを判定する（ステップＳ９０１）。
　ステップＳ９０１において、判定値を超えた指標が形状特徴量Ｄ，Ｔである場合は、測定データが連続して判定値を超えているかを判定する（ステップＳ９０２）。判定結果がＹＥＳの場合は、他の項目でも起きているか（ステップＳ９０６）、及び、攪拌機能のデータアラームは出ているか（ステップＳ９１０）を判定し、判定結果が共にＹＥＳである場合は、攪拌機能異常であると判定し（ステップＳ９１２）、処理を終了する。また、ステップＳ９１０での判定結果がＮＯの場合は、攪拌パラメータ設定不良であると判定し（ステップＳ９１４）、処理を終了する。ステップＳ９０６での判定結果ＮＯの場合は、試薬のｌｏｔは変更したかを判定し（ステップＳ９１１）、判定結果がＮＯの場合は、攪拌パラメータ設定不良であると判定し（ステップＳ９１４）、判定結果がＹＥＳの場合は、ｌｏｔ変更による判定値の変更であると判定し（ステップＳ９１３）、処理を終了する。また、ステップ９０２での判定結果がＮＯの場合は、前回値と比べて値が大きいかどうかを判定し（ステップＳ９０７）、判定結果がＹＥＳの場合は、攪拌不十分であると判定し（ステップＳ９１５）、判定結果がＮＯの場合は、検体特異性であると判定し（ステップＳ９１６）、処理を終了する。
　ステップＳ９０１において、判定値を超えた指標が形状特徴量Ｑである場合は、試薬ボトルを交換したかどうかを判定し（ステップＳ９０３）、判定結果がＹＥＳの場合は、ｌｏｔ変更による判定値の変更であると判定し（ステップＳ９１３）、処理を終了する。また、ステップＳ９０３での判定結果がＮＯの場合は、測定の前後に連続して起きているかどうかを判定し（ステップＳ９０８）、判定結果がＮＯの場合は、検体の混濁・溶血であると判定し（ステップＳ９１７）、判定結果がＹＥＳの場合は、試薬の劣化であると判定し（ステップＳ９１８）、処理を終了する。
　ステップＳ９０１において、判定値を超えた指標が形状特徴量Ｑである場合は、検体を増量・減量測定しているかどうかを判定し（ステップＳ９０４）、判定結果がＹＥＳの場合は、正常であると判定し（ステップＳ９０５）、処理を終了する。また、ステップＳ９０４での判定結果がＮＯの場合は、テクニカルリミットの範囲内かどうかを判定し（ステップＳ９０９）、判定結果がＹＥＳの場合は、試薬の劣化であると判定し（ステップＳ９１８）、判定結果がＮＯの場合は、試薬の性能範囲外であると判定し（ステップＳ９１９）、処理を終了する。
　以上のように構成した本実施の形態における動作を説明する。
　このように構成した本実施の形態の自動分析装置における試料の分析は、次のように、サンプリング、試薬分注、攪拌、測光、反応容器の洗浄、濃度換算等のデータ処理の順番に実施される。
　本実施の形態の自動分析装置１００において分析処理が開始されると、制御部１３によりコンピュータ（ＰＣ）１０を介してサンプルディスク１が制御され、サンプルディスク１上に円周上に並んで配置された複数の試料容器１６が分析される試料の順番に従ってプローブ２４の下まで移動される。試料容器１６中の検体は、試料分注機構５に連結された試料用ポンプ（図示せず）により反応容器２１の中に所定量分注され、試料を分注された反応容器２１は、反応槽４の中を第一試薬添加位置（プローブ２７の下）まで移動する。そして、移動した反応容器２１には、試薬分注機構６に連結された試薬用ポンプ（図示せず）により試薬容器１８から吸引された試薬が所定量加えられる。第一試薬添加後の反応容器２１は、撹拌機構７の位置まで移動し、最初の撹拌が行われる。必要な全ての試薬の添加され、内容物（混合液）が撹拌された反応容器２１は光源から発した光束中を通過し、この時の吸光度は多波長光度計の測光機構（測定部）８により検知される。検知された吸光度信号（吸光度データ）は制御部１３に入り、検体の濃度に変換される。また、制御部１３では同時に吸光度に基づいた異常判定処理を行う。濃度変換前後の吸光度データは、記憶装置１２に記憶され、コンピュータ（ＰＣ）１０に付属する表示装置に表示される。また、異常判定処理により異常であると判定された吸光度データは、その異常要因の判定結果とともにコンピュータ（ＰＣ）１０の表示装置に表示される。オペレータは、その判定結果を基に異常要因の調整や再検などの適切な処理を行う。測光の終了した反応容器２１は、洗浄機構９の位置まで移動し洗浄され、次の分析に供される。
　以上のように構成した本実施の形態における効果を説明する。
　自動分析装置における測定結果の異常を検出する従来の技術においては、濃度測定に使用する測光ポイント間以外の反応の異常や測定ごとの反応の変化を検出することができず、また、分析に用いる試薬の測定可能範囲はロットや経時的な性質変化によって異なってくるので、個々の測定結果から十分に異常を検出することは困難であった。また、検出した異常の要因特定までは行わないので、異常検出後の再検査における信頼性の低下や異常の再発生などが懸念される。仮に、検査技師によって検査結果や反応過程を確認するとしても、臨床現場においては、日々、膨大な数の検体を分析しており、検査結果や反応過程の検査技師による全件確認は非常に困難である。また、検査技師による確認では、異常検出の精度や要因特定の精度が検査技師の経験や技量に左右されてしまうという問題点もあった。
　これに対し、本実施の形態においては、測定点データから近似曲線を生成し、その近似曲線から形状特徴量を算出して、その形状特徴量を用いて異常判定を行うように構成したので、個々の測定結果から十分に異常を検出することができ、かつ、異常の要因を特定することができる。
　また、コントロールやキャリブレータのみでなく、濃度が未知である患者検体の測定結果を一つ一つ評価することが可能となるので、コントロールのデータから、測定データの信頼性を保証することが可能となる。
　さらに、装置の異常が反応過程データに影響する因子について日常の検査データからその異常をチェックすることが可能になり、装置の性能維持に貢献することができる。
　また、コントロール検体、標準液などの濃度既知の検体において、反応過程カーブの変化を計算し、モニターすることは経時的な攪拌機構の性能をチェックすることになるので、攪拌の停止や反応速度の変化などを発見することができ、攪拌機構のメンテナンス、交換の必要性を自動分析装置側から、積極的に装置使用者に知らせることが可能になる。
　また、評価が曖昧であった攪拌の有無やレベルを定量化することができるので、攪拌機構の異常検知のみならず、項目ごと、試薬ごとの最適パラメータを検証・決定することが可能になる。
　また、反応の緩慢度を数値化できるため、試薬が劣化した場合や試薬プローブ内で洗浄水により希釈された場合の反応速度の変化から、反応異常を検知することが出来るので、試薬性能の評価が可能になり、日常の検査における人為的ミスによる試薬劣化の検知を行うことができ、誤ったデータ出力の見落としを防止することができる。
　なお、本実施の形態においいては、入出力部、計算部、異常判定部等の機能を持たせた制御部１３により異常判定処理を行う場合を例に説明したが、これに限られず、例えば、コンピュータ（ＰＣ）１０の内部にソフトウェア的に、入出力部、計算部、異常判定部等の機能を持たせて異常判定処理を行うように構成しても良い。
　また、図１３のように、自動分析装置とは別に独立して存在する外部コンピュータ（ＰＣ）１０１の内部にソフトウェア的に、反応過程データの入出力部、計算部、異常判定部等の機能を持たせて異常判定処理を行うように構成しても良い。すなわち、自動分析装置から得られるデータを、自動分析装置とは別に独立して存在する情報処理装置で演算させることもできる。この場合には、この情報処理装置は、測定点データから近似曲線を生成するための１つ以上の近似式を格納した記憶部と、少なくとも１つの近似式を選択して複数の測定点データから近似曲線を生成し、その近似曲線から形状特徴量を算出する計算部と、該形状特徴量を用いて異常判定を行う異常判定部とを設けたデータ処理部とを備える。そして、混合液の反応過程における複数の測定点データは自動分析装置から出力される。この場合の自動分析装置から出力される測定点データ（反応過程データ）は、自動分析装置と外部コンピュータをＬＡＮなどで接続して送られても良いし、またＣＤ－ＲやＤＶＤ－ＲＡＭなどといった外部出力メディア１０２に保存して、それらを介して外部コンピュータ（情報処理装置）にデータを送り、解析するようにしても良い。なお、情報処理の詳細については、前述の自動分析装置における情報処理の機能と同等であり、これについての説明は省略する。
　また，近似式として式３を用いる例について説明したが、これに限定されず、式２，４，５を用いても良く、その場合においても同様の効果を得られることは言うまでも無い。
１　サンプルディスク
２　試薬ディスク
３　反応ディスク
４　反応槽
５　試料分注機構
６　試薬分注機構
７　攪拌機構
８　測光機構（測定部）
９　洗浄機構
１０　表示部コンピュータ（ＰＣ）
１１　入力部
１２　記憶部
１３　制御部
１４　圧電素子ドライバ
１５　攪拌機構コントローラ
１６　試料容器
１７，１９　円形ディスク
１８　試薬ボトル
２０　保冷庫
２１　反応容器
２２　反応容器ホルダ
２３　駆動機構
２４，２７　プローブ
２５　支承軸
２６，２９　アーム
２８　支承軸
３１　固定部
３３　ノズル
３４　上下駆動機構
５１　入出力部
５２　計算部
５３　異常判定部
５４　記憶装置
５５　データバス
１００　自動分析装置
１０１　外部パソコン（情報処理装置）
１０２　外部出力メディア

Claims (8)

  1. 　測定対象の試料を収容した試料容器と、
    　前記試料と反応させる試薬を収容した試薬容器と、
    　前記試料と試薬とを混合して反応させる反応容器と、
    　前記試料容器の試料を前記反応容器に分注する試料分注機構と、
    　前記試薬容器の試薬を前記反応容器に分注する試薬分注機構と、
    　前記反応容器に収容された試料と試薬の混合液を攪拌する攪拌機構と、
    　前記混合液の反応過程における複数の測定点データを取得する測定部と、
    　前記測定点データから近似曲線を生成するための１つ以上の近似式を格納した記憶部と、
    　少なくとも１つの近似式を選択して前記複数の測定点データから近似曲線を生成し、その近似曲線から形状特徴量を算出する計算部と、該形状特徴量を用いて異常判定を行う異常判定部とを設けたデータ処理部と
    を備えたことを特徴とする自動分析装置。
  2. 　請求項１記載の自動分析装置において、
    　前記複数の測定点データを近似した近似曲線における、反応開始直後の前記近似曲線の接線を第１直線、前記近似曲線に漸近する直線を第２直線とし、
    　前記第１直線と第２直線が交差する時刻を前記近似曲線の形状特徴量Ｔ、
    　反応開始時における前記第１直線、及び第２直線のそれぞれの値の差を前記近似曲線の形状特徴量Ｄ、
    　反応開始時における前記第１直線の値を前記近似曲線の形状特徴量Ｑ
    　前記第２の直線の傾きを前記近似曲線の形状特徴量Ｐ
    としたとき、
    　前記データ処理部は、前記形状特徴量Ｔ、形状特徴量Ｄ、形状特徴量Ｑ、形状特徴量Ｐのうちの少なくとも１つを形状特徴量として生成し、その形状特徴量を用いて異常判定を行うことを特徴とする自動分析装置。
  3. 　請求項２記載の自動分析装置において、
    　前記データ処理部は、前記形状特徴量Ｔを形状特徴量として生成し、
    　前記異常判定部は、前記形状特徴量Ｔに基づいて、前記試料中に含まれる測定対象以外の物質の影響による異常を検出する異常判定を行うことを特徴とする自動分析装置。
  4. 　請求項２記載の自動分析装置において、
    　前記データ処理部は、形状特徴量Ｄを形状特徴量として生成し、
    　前記異常判定部は、前記形状特徴量Ｄに基づいて、前記試料と試薬の混合液の混合状態の異常を検出する異常判定を行うことを特徴とする自動分析装置。
  5. 　請求項２記載の自動分析装置において、
    　前記データ処理部は、形状特徴量Ｑを形状特徴量として生成し、
    　前記異常判定部は、前記形状特徴量Ｑに基づいて、試薬の品質の異常、検体の濁りによる異常、溶血による異常のうちの少なくとも何れか１つを検出する異常判定を行うことを特徴とする自動分析装置。
  6. 　請求項２記載の自動分析装置において、
    　前記データ処理部は、形状特徴量Ｐを形状特徴量として生成し、
    　前記異常判定部は、前記形状特徴量Ｐに基づいて、試薬の測定可能範囲に関する異常を検出する異常判定を行うことを特徴とする自動分析装置。
  7. 　測定対象の試料と、該試料と反応させる試薬との混合液の反応過程における複数の測定点データを取得する工程と、
    　前記測定点データから近似曲線を生成するための１つ以上の近似式を格納した記憶部から、少なくとも１つの近似式を選択して前記複数の測定点データから近似曲線を生成し、その近似曲線から形状特徴量を算出する工程と、
    　前記形状特徴量を用いて異常判定を行う工程と
    を設けたことを特徴とする分析方法。
  8. 　反応容器に収容された試料と試薬の混合液の反応過程における複数の測定点データを処理する情報処理装置であって、
    　前記測定点データから近似曲線を生成するための１つ以上の近似式を格納した記憶部と、
    　少なくとも１つの近似式を選択して前記複数の測定点データから近似曲線を生成し、その近似曲線から形状特徴量を算出する計算部と、
    　該形状特徴量を用いて異常判定を行う異常判定部とを設けたデータ処理部と、
    を備えたことを特徴とする情報処理装置。
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