被检物分析装置、被检物分析方法以及程序制造方法及图纸

提供一种被检物分析装置、被检物分析方法以及程序，能够减轻利用人工智能算法分析通过测定被检物得到的数据的计算机的负荷。用于分析被检物中的分析物的被检物分析装置(4000)具备：测定单元(400)，包括用于从第1测定试样获取第1光学信号、从第2测定试样获取第2光学信号的光学式检测部；以及分析单元(300)，分析与第1光学信号对应的第1数据及与第2光学信号对应的第2数据。分析单元(300)通过利用人工智能算法处理第1数据的第1分析工作来执行针对第1测定试样的第1测定项目的分析，通过第1分析工作及处理第1数据中的与分析物的特征对应的第1代表值的第2分析工作中的至少一者来执行针对第1测定试样的第2测定项目的分析。行针对第1测定试样的第2测定项目的分析。行针对第1测定试样的第2测定项目的分析。

【技术实现步骤摘要】
被检物分析装置、被检物分析方法以及程序


[0001]本专利技术涉及分析被检物的被检物分析装置、被检物分析方法以及程序。

技术介绍

[0002]专利文献1中记载了如下方法：通过人工智能算法对利用流式细胞仪(flow cytometer)测定细胞而得到的信号进行解析，根据类别对细胞进行分类。
[0003]现有技术文献
[0004]专利文献
[0005]专利文献1：国际公开第2018/203568号

技术实现思路

[0006]专利技术所要解决的技术课题
[0007]在使用人工智能算法处理数据的情况下，数据容量越增加，处理数据的计算机的负荷就越增加。例如，为了提高分类精度，当增加用于被检物中的成分(例如细胞、有形成分)的分类的信息量时，在含有多种成分的血液、尿液等被检物中，由于从1种成分得到的信息量增加而以被检物为单位的数据容量增大。在检查对象的被检物数量增大的情况下，数据容量也增大。专利文献1中尚未公开能够减轻使用人工智能算法进行数据处理时的计算机负荷的技术。
[0008]鉴于该技术课题，本专利技术的目的在于提供能够减轻利用人工智能算法对通过测定被检物得到的数据进行分析的计算机的负荷的被检物分析装置、被检物分析方法以及程序。
[0009]用于解决技术课题的技术方案
[0010]本专利技术的被检物分析装置(4000)涉及用于对被检物中的分析物进行分析的被检物分析装置。本专利技术的被检物分析装置(4000)具备：测定单元(400)，包括：多个第1试样制备部(440a)，基于被检物和第1试剂制备第1测定试样；第2试样制备部(440b、440c、440d)，基于被检物和第2试剂制备第2测定试样；以及光学式检测部(410、470)，用于从第1测定试样获取第1光学信号(80a、80b、80c)，从第2测定试样获取第2光学信号(80a、80b、80c)；以及分析单元(300)，对与第1光学信号(80a、80b、80c)对应的第1数据(82a、82b、82c)及与第2光学信号(80a、80b、80c)对应的第2数据(82a、82b、82c)进行分析。分析单元(300)通过第1分析工作来执行针对第1测定试样的第1测定项目的分析，通过第1分析工作及第2分析工作中的至少一者来执行针对第1测定试样的第2测定项目的分析，通过第3分析工作来执行针对第2测定试样的分析，其中，在第1分析工作中利用人工智能算法(60)对第1数据(82a、82b、82c)进行处理，在第2分析工作中对第1数据(82a、82b、82c)中的与分析物的特征对应的第1代表值进行处理，在第3分析工作中对第2数据(82a、82b、82c)中的与分析物的特征对应的第2代表值进行处理。
[0011]根据本专利技术的被检物分析装置，通过用基于人工智能算法的第1分析工作和对与
分析物的特征对应的第1及第2代表值进行处理的第2及第3分析工作来分担与从被检物获取的光学信号对应的数据的分析处理，与一概仅使用人工智能算法来对与光学信号对应的数据进行分析的情况相比较，能够减轻处理数据的计算机即分析单元的负荷。
[0012]另外，通过基于人工智能算法的第1分析工作以及对与分析物的特征对应的第1代表值进行处理的第2分析工作中的至少一者来执行针对第1测定试样的第2测定项目的分析。由此，例如即使在用第2分析工作难以对第2测定项目进行分析的情况下，也能够适当利用第1分析工作来进行高精度的分析。
[0013]另外，由于设置有多个第1试样制备部，因此能够基于多个被检物并行地制备多个第1测定试样。由此，能够提高被检物分析的吞吐量。
[0014]本专利技术的被检物分析方法涉及用于对被检物中的分析物进行分析的被检物分析方法。本专利技术的被检物分析方法包括：基于被检物和第1试剂制备第1测定试样且基于被检物和第2试剂制备第2测定试样的工序(S301)、从第1测定试样获取第1光学信号(80a、80b、80c)且从第2测定试样获取第2光学信号(80a、80b、80c)的工序(S1、S11、S121、S131、S302)、和对与第1光学信号(80a、80b、80c)对应的第1数据(82a、82b、82c)及与第2光学信号(80a、80b、80c)对应的第2数据(82a、82b、82c)进行分析的分析工序(S2、S3、S14、S16、S71、S74、S81、S84、S91、S95、S122、S124、S132、S134、S201、S202)。在分析工序(S2、S3、S14、S16、S71、S74、S81、S84、S91、S95、S122、S124、S132、S134、S201、S202)中，通过第1分析工作执行针对第1测定试样的第1测定项目的分析，通过第1分析工作及第2分析工作中的至少一者来执行针对第1测定试样的第2测定项目的分析，通过第3分析工作来执行针对第2测定试样的分析，其中，在第1分析工作中利用人工智能算法(60)对第1数据(82a、82b、82c)进行处理，在第2分析工作中对第1数据(82a、82b、82c)中的与分析物的特征对应的第1代表值进行处理，在第3分析工作中对第2数据(82a、82b、82c)中的与分析物的特征对应的第2代表值进行处理。
[0015]根据本专利技术的被检物分析方法，通过用基于人工智能算法的第1分析工作和对与分析物的特征对应的第1及第2代表值进行处理的第2及第3分析工作来分担与从被检物获取的光学信号对应的数据的分析处理，与一概仅使用人工智能算法来对与光学信号对应的数据进行分析的情况相比较，能够减轻处理数据的计算机的负荷。
[0016]另外，通过基于人工智能算法的第1分析工作以及对与分析物的特征对应的第1代表值进行处理的第2分析工作中的至少一者来执行针对第1测定试样的第2测定项目的分析。由此，例如即使在用第2分析工作难以对第2测定项目进行分析的情况下，也能够适当利用第1分析工作来进行高精度的分析。
[0017]本专利技术的程序涉及使计算机(300、600、3001、3002、6001、6002)执行对被检物中的分析物进行分析的处理的程序。本专利技术的程序包括对第1数据(82a、82b、82c)和第2数据(82a、82b、82c)进行分析的处理，该第1数据对应于从基于被检物和第1试剂制备出的第1测定试样获取的第1光学信号(80a、80b、80c)，该第2数据对应于从基于被检物和第2试剂制备出的第2测定试样获取的第2光学信号(80a、80b、80c)。在该处理中，通过第1分析工作来执行针对第1测定试样的第1测定项目的分析，通过第1分析工作及第2分析工作中的至少一者来执行针对第1测定试样的第2测定项目的分析，通过第3分析工作来执行针对第2测定试样的分析，其中，在第1分析工作中利用人工智能算法(60)对第1数据(82a、82b、82c)进行处
理，在第2分析工作中对第1数据(82a、82b、82c)中的与分析物的特征对应的第1代表值进行处理，在第3分析工作中对第2数据(82a、82b、82c)中的与分析物的特征对应的第2代表值进行处理。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种被检物分析装置，用于对被检物中的分析物进行分析，该被检物分析装置的特征在于，具备：测定单元，包括：多个第1试样制备部，基于所述被检物和第1试剂制备第1测定试样；第2试样制备部，基于所述被检物和第2试剂制备第2测定试样；以及光学式检测部，用于从所述第1测定试样获取第1光学信号，从所述第2测定试样获取第2光学信号；以及分析单元，对与所述第1光学信号对应的第1数据以及与所述第2光学信号对应的第2数据进行分析，其中，所述分析单元通过利用人工智能算法处理所述第1数据的第1分析工作来执行针对所述第1测定试样的第1测定项目的分析，通过所述第1分析工作以及对所述第1数据中的与所述分析物的特征对应的第1代表值进行处理的第2分析工作中的至少一者来执行针对所述第1测定试样的第2测定项目的分析，通过对所述第2数据中的与所述分析物的特征对应的第2代表值进行处理的第3分析工作来执行针对所述第2测定试样的分析。2.根据权利要求1所述的被检物分析装置，其中，所述多个第1试样制备部并行地执行与多个不同被检物各自对应的多个所述第1测定试样的制备。3.根据权利要求1或2所述的被检物分析装置，其中，所述分析单元在第2分析工作中，基于所述第1数据确定所述第1代表值，对确定出的所述代表值进行处理。4.根据权利要求3所述的被检物分析装置，其中，所述分析单元在第2分析工作中，基于所述第2数据的大小来确定所述代表值。5.根据权利要求3或4所述的被检物分析装置，其中，所述第1光学信号具有与所述被检物中的各个分析物对应的区域，所述分析单元基于与所述第1光学信号的各个所述区域对应的所述第1数据来确定所述第1代表值。6.根据权利要求5所述的被检物分析装置，其中，所述分析单元将所述第1数据在所述区域中的峰值确定为所述第1代表值。7.根据权利要求1至6中任一项所述的被检物分析装置，其中，所述第1光学信号具有与所述被检物中的各个分析物对应的区域，所述分析单元在所述第1分析工作中，将与所述第1光学信号的各个所述区域对应的所述第1数据输入到所述人工智能算法。8.根据权利要求1至7中任一项所述的被检物分析装置，其中，所述测定单元基于与所述第1光学信号的强度对应的大于预定阈值的信号，获取所述第1数据。9.根据权利要求1所述的被检物分析装置，其中，所述测定单元基于所述光学信号获取所述代表值，所述分析单元在第2分析工作中，对所述测定单元获取的所述代表值进行处理。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的被检物分析装置，其中，所述第1光学信号为反映出所述被检物中的分析物的存在的信号。11.根据权利要求1至10中任一项所述的被检物分析装置，其中，所述光学式检测部具备光源、流通池及光检测器，对所述流通池照射光并检测从在所述流通池流动的所述被检物中的分析物产生的光。12.根据权利要求11所述的被检物分析装置，其中，所述第1数据及所述第2数据分别对应于在所述分析物通过所述光的照射位置期间所获取的所述第1光学信号及所述第2光学信号。13.根据权利要求1至12中任一项所述的被检物分析装置，其中，所述分析单元用基于所述人工智能算法的卷积运算来分析所述第1数据。14.根据权利要求1至13中任一项所述的被检物分析装置，其中，所述分析单元用基于所述人工智能算法的矩阵运算来分析所述第1数据。15.根据权利要求14所述的被检物分析装置，其中，所述分析单元通过由并行处理处理器进行的并行处理来执行基于所述人工智能算法的矩阵运算。16.根据权利要求15所述的被检物分析装置，其中，所述分析单元通过所述并行处理处理器执行所述第1分析工作，通过所述并行处理处理器的...

【专利技术属性】
技术研发人员：木村考伸，铃木健一郎，中西利志，
申请(专利权)人：希森美康株式会社，
类型：发明
国别省市：