特開 2024-66938 光学システムおよび検体分析装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024066938

(43)【公開日】2024-05-16

(54)【発明の名称】光学システムおよび検体分析装置

(51)【国際特許分類】

   G02B 21/06 20060101AFI20240509BHJP

   G01N 21/64 20060101ALI20240509BHJP

   G01N 15/1429 20240101ALI20240509BHJP

   G01N 15/14 20240101ALI20240509BHJP

   G01N 15/1434 20240101ALI20240509BHJP

【ＦＩ】

G02B21/06

G01N21/64 F

G01N15/14 K

G01N15/14 C

G01N15/14 D

【審査請求】未請求

【請求項の数】18

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022176767

(22)【出願日】2022-11-02

(71)【出願人】

【識別番号】390014960

【氏名又は名称】シスメックス株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100111383

【弁理士】

【氏名又は名称】芝野 正雅

(74)【代理人】

【識別番号】100170922

【弁理士】

【氏名又は名称】大橋 誠

(72)【発明者】

【氏名】桑名 卓也

(72)【発明者】

【氏名】杉山 岳史

(72)【発明者】

【氏名】山田 和宏

(72)【発明者】

【氏名】田川 礼人

【テーマコード（参考）】

2G043

2H052

【Ｆターム（参考）】

2G043AA01

2G043BA16

2G043CA04

2G043DA02

2G043DA05

2G043EA01

2G043EA14

2G043HA01

2G043HA09

2G043JA03

2G043KA02

2G043KA05

2G043KA09

2G043LA01

2G043LA02

2G043NA01

2G043NA02

2H052AC34

2H052AF02

2H052AF14

2H052AF21

2H052AF25

(57)【要約】

【課題】小型化を実現可能な光学システムおよび検体分析装置を提供する。
【解決手段】光学システム１００は、光を出射する光源１１１と、回折光学素子１１４により生じた複数の回折光が分布する照明光を照射する照射光学系ＩＳと、細胞を含む試料を流すフローセル１０１と、照明光の照射により、フローセル１０１を流れる細胞から生じた光を受光する受光部１２３、１３３、１４３と、を備え、他の回折光に対する相対強度が１０倍以下である０次回折光を含む照明光をフローセル１０１の細胞が通る位置に照射する。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

光を出射する光源と、
前記光が入射する回折光学素子を含み、前記回折光学素子により生じた複数の回折光が分布する照明光を照射する照射光学系と、
前記照射光学系により照明光が照射される位置に細胞を含む試料を流すフローセルと、
前記照明光学系による前記照明光の照射により、前記フローセルを流れる前記細胞から生じた光を受光する受光部と、を備え、
前記照明光は、他の回折光に対する相対強度が１０倍以下である０次回折光を含み、
前記照射光学系は、前記０次回折光を含む照明光を前記フローセルの細胞が通る位置に照射する、
光学システム。

【請求項2】

前記照射光学系は、前記回折光学素子から生じた照明光を前記フローセルに集光し、
前記相対強度は、前記照明光の集光面における前記０次回折光の光量と前記他の回折光の光量の比の値である、
請求項１に記載の光学システム。

【請求項3】

前記他の回折光の光量は、前記他の回折光によって形成される複数のスポットのうち少なくともいくつかのスポットの光量の代表値である、
請求項２に記載の光学システム。

【請求項4】

前記代表値は、最大値、平均値、中央値または最頻値である、
請求項３に記載の光学システム。

【請求項5】

前記回折光学素子に入射する入射光の強度をＬ０、前記０次回折光の強度をＬ１、前記０次回折光以外の他の回折光の強度をＬ２、前記回折光学素子から生じる前記０次回折光の前記入射光の強度に対する比率をＲ１、前記回折光学素子の回折効率をＲ２、前記照明光に含まれる前記他の回折光の数をＮとすると、
前記０次回折光の強度Ｌ１は、以下の式（１）で表され、
前記他の回折光の強度Ｌ２は、以下の式（２）で表され、
前記相対強度は、Ｌ１／Ｌ２により表される、
請求項１に記載の光学システム。
Ｌ１＝Ｌ０×Ｒ１ …（１）
Ｌ２＝（Ｌ０－Ｌ１）×Ｒ２／Ｎ …（２）

【請求項6】

前記０次回折光は、前記照明光に含まれる他の回折光に対する相対強度が１倍以下である、
請求項１に記載の光学システム。

【請求項7】

前記照明光における１つの前記回折光が含まれる領域および前記回折光が含まれない領域を含む格子状の複数の領域に対する前記０次回折光以外の他の回折光が含まれる領域の個数の比率は、０．３％以上２％以下である、
請求項１に記載の光学システム。

【請求項8】

前記フローセルの前記試料の流れ方向における前記照明光の長さは、前記照明光における１つの前記回折光が含まれる領域を１ピクセルとした場合、３００ピクセル以上である、
請求項１に記載の光学システム。

【請求項9】

前記受光部は、前記フローセルを流れる前記細胞から生じた散乱光を受光する、
請求項１に記載の光学システム。

【請求項10】

前記受光部は、前記フローセルを流れる前記細胞から生じた蛍光を受光する、
請求項１に記載の光学システム。

【請求項11】

前記照射光学系は、他の光源から出射された他の光を前記照明光に整合させる整合光学素子をさらに備え、
前記照明光により前記細胞から生じた光と前記他の光により前記細胞から生じた光を分離する分離光学素子と、
前記分離光学素子により分離された前記他の光に基づく前記光を受光する他の受光部と、をさらに備える、
請求項１に記載の光学システム。

【請求項12】

細胞を含む検体と試薬とを混合し、試料を調製する試料調製部と、
光を出射する光源と、
前記光が入射する回折光学素子を含み、前記回折光学素子により生じた複数の回折光が分布する照明光を照射する照射光学系と、
前記照射光学系により照明光が照射される位置に細胞を含む試料を流すフローセルと、
前記照射光学系による前記照明光の照射により、前記フローセルを流れる前記細胞から生じた光を受光する受光部と、
前記受光部からの信号に基づいて前記細胞を分類する制御部と、を備え、
前記照明光は、複数の他の回折光に対する相対強度が１０倍以下である０次回折光を含み、
前記照射光学系は、前記０次回折光を含む照明光を前記フローセルの細胞が通る位置に照射する、
検体分析装置。

【請求項13】

前記照射光学系は、前記回折光学素子から生じた前記回折光を前記フローセルに集光する集光レンズを備える、
請求項１２に記載の検体分析装置。

【請求項14】

前記受光部は、前記フローセルを流れる前記細胞から生じた散乱光を受光する、
請求項１２に記載の検体分析装置。

【請求項15】

前記受光部は、前記フローセルを流れる前記細胞から生じた蛍光を受光する、
請求項１２に記載の検体分析装置。

【請求項16】

前記照射光学系は、他の光源から出射された他の光を前記照明光に整合させる整合光学素子をさらに備え、
前記照明光により前記細胞から生じた光と前記他の光により前記細胞から生じた光を分離する分離光学素子と、
前記分離光学素子により分離された前記他の光に基づく前記光を受光する他の受光部と、をさらに備える、
請求項１２に記載の検体分析装置。

【請求項17】

前記検体は、血液、髄液、骨髄液および体腔液のいずれかである、
請求項１２に記載の検体分析装置。

【請求項18】

前記試薬は、溶血剤を含む、
請求項１２に記載の検体分析装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、光学システムおよび検体分析装置に関する。

【背景技術】

【0002】

試料に含まれる細胞の分類を正確かつ高速に行う手法として、以下の特許文献１には、ゴーストサイトメトリー（登録商標）と呼ばれる手法が記載されている。この手法では、パターン化された構造化光照明が細胞を含む試料に照射され、細胞から生じた光の情報が機械学習分類器に入力されることにより、細胞の分類が行われる。例えば、図１５に示す光学系のように、構造化光照明は、回折光学素子ＤＯＥ－１、ＤＯＥ－２を使用して生成され、対物レンズ１００４および蛍光フィルム１００１を介して細胞を含む試料に照射される。回折光学素子ＤＯＥ－１、ＤＯＥ－２によって生成された構造化照明は、解析に必要な細胞由来のシグナルに及ぼすノイズの影響を抑えるために、１５０ｍｍの焦点距離を有するレンズ１００２を使用して結合イメージ面に照明され、結合イメージ面に配置される空間フィルタにより０次および多次の回折光を含む回折パターンが遮断される。回折パターンが遮断された構造化照明は１５０ｍｍの焦点距離を有するレンズ１００３によって中継され、対物レンズ１００４および蛍光フィルム１００１を通して試料に照射される。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特表２０２１－５３０７１５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

特許文献１の構成では、解析に必要な細胞由来のシグナルに及ぼすノイズの影響を抑えるために、回折パターンを遮断する構成を設けているため、光学システムが大型化するとの問題が生じる。具体的には、特許文献１の構成では、回折パターンを遮断する空間フィルタを配置するために２つのレンズ１００２、１００３が必要である。２つのレンズ１００２、１００３は、焦点距離を考慮し３００ｍｍの間隔をあけて配置され、光学システムの大型化の要因となっていた。

【0005】

かかる課題に鑑み、本発明は、小型化を実現可能としつつ、解析に必要な細胞由来のシグナルに及ぼすノイズの影響を抑えた光学システムおよび検体分析装置を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の光学システム（１００）は、光を出射する光源（１１１）と、光が入射する回折光学素子（１１４）を含み、回折光学素子（１１４）により生じた複数の回折光が分布する照明光を照射する照射光学系（ＩＳ）と、照射光学系（ＩＳ）により照明光が照射される位置に細胞を含む試料を流すフローセル（１０１）と、照射光学系（ＩＳ）による照明光の照射により、フローセル（１０１）を流れる細胞から生じた光を受光する受光部（１２３、１３３、１４３）と、を備え、照明光は、他の回折光に対する相対強度が１０倍以下である０次回折光を含み、照射光学系（ＩＳ）は、０次回折光を含む照明光をフローセル（１０１）の細胞が通る位置（Ｒ）に照射する。

【0007】

この光学システムによれば、０次の回折光を遮断するための構成が不要になるため、小型の光学システムを構成しつつ、解析に必要な細胞由来のシグナルに及ぼすノイズの影響を抑えることができる。

【0008】

本発明の検体分析装置（１）は、細胞を含む検体と試薬とを混合し、試料を調製する試料調製部（２１）と、光を出射する光源（１１１）と、光が入射する回折光学素子（１１４）を含み、回折光学素子（１１４）により生じた複数の回折光が分布する照明光を照射する照射光学系（ＩＳ）と、照射光学系（ＩＳ）により照明光が照射される位置に細胞を含む試料を流すフローセル（１０１）と、照射光学系（ＩＳ）による照明光の照射により、フローセル（１０１）を流れる細胞から生じた光を受光する受光部（１２３、１３３、１４３）と、受光部（１２２、１３３、１４３）からの信号に基づいて細胞を分類する制御部（１０）と、を備え、照明光は、複数の他の回折光に対する相対強度が１０倍以下である０次回折光を含み、照射光学系（ＩＳ）は、０次回折光を含む照明光をフローセル（１０１）の細胞が通る位置（Ｒ）に照射する。

【0009】

この検体分析装置によれば、０次の回折光を遮断するための構成が不要になるため、検体分析装置の小型化を実現しつつ、解析に必要な細胞由来のシグナルに及ぼすノイズの影響を抑えることができる。

【発明の効果】

【0010】

本発明によれば、光学システムおよび検体分析装置の小型化を実現できる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】図１は、実施形態１に係る、検体分析装置の構成を示すブロック図である。

【図2】図２は、実施形態１に係る、訓練前および訓練後のＡＩアルゴリズムを示す模式図である。

【図3】図３は、実施形態１に係る、光学システムの構成を模式的に示す図である。

【図4】図４は、実施形態１に係る、フローセルおよび照明光を模式的に示す図である。

【図5】図５は、実施形態１に係る、照明光に含まれる回折光の分布パターンを模式的に示す図である。

【図6】図６は、実施形態１に係る、実験においてリンパ球に基づいて取得された検出信号を示す図である。

【図7】図７は、実施形態１に係る、実験において好中球に基づいて取得された検出信号を示す図である。

【図8】図８は、実施形態１に係る、照明光の長さを変化させた場合の分類性能の実験結果を示す図である。

【図9】図９は、比較例および実施形態１に係る、相対強度に対応する検出信号のシミュレーション結果を示す図である。

【図10】図１０は、実施形態１に係る、相対強度に対応する検出信号のシミュレーション結果を示す図である。

【図11】図１１は、実施形態１に係る、他の回折光のスポット比率を変化させた場合の回折光学素子の性能のシミュレーション結果を示す図である。

【図12】図１２は、実施形態２に係る、光学ユニットの構成を模式的に示す図である。

【図13】図１３は、実施形態３に係る、検体処理システムの構成を模式的に示す側面図である。

【図14】図１４は、実施形態３に係る、他の検体分析装置が備える光学システムの構成を模式的に示す図である。

【図15】図１５は、従来技術に係る光学システムを模式的に示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

＜実施形態１＞
図１は、検体分析装置１の構成を示すブロック図である。

【0013】

検体分析装置１は、制御部１０と、演算部１１と、記憶部１２と、表示部１３と、入力部１４と、搬送部１５と、読取部１６と、通信部１７と、測定部２０と、を備える。

【0014】

制御部１０は、ＣＰＵにより構成される。演算部１１は、ＧＰＵにより構成される。記憶部１２は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＳＳＤ、ＨＤＤなどにより構成される。制御部１０は、検体分析装置１の各部が出力する信号を受信し、検体分析装置１の各部を制御する。

【0015】

また、制御部１０は、細胞の分析のために記憶部１２に記憶されたプログラムを実行し、測定部２０で得られた検出信号に基づいて、演算部１１にＡＩアルゴリズムによる細胞の分析を行わせる。この場合のＡＩアルゴリズムは、深層学習アルゴリズムである。より詳細には、演算部１１は、学習済みのニューラルネットワークで構成されるＡＩアルゴリズム３２（図２参照）を実行し、測定部２０で得られた検出信号に基づいて細胞の分類結果を取得する。

【0016】

なお、演算部１１は、学習済みのニューラルネットワークから構成されるＡＩアルゴリズム３２による解析を行う前に、訓練前のニューラルネットワークで構成されるＡＩアルゴリズム３１（図２参照）を実行して、訓練データを用いた学習を行い、学習済みのニューラルネットワークから構成されるＡＩアルゴリズム３２（図２参照）を生成するようにしてもよい。

【0017】

なお、図１では、制御部１０が検体分析装置１の各部の制御を行い、演算部１１がＡＩアルゴリズム３２による細胞の分類を行ったが、一つの制御部１０により、検体分析装置１の各部の制御とＡＩアルゴリズム３２による細胞の分類を行ってもよい。

【0018】

表示部１３は、液晶ディスプレイにより構成される。入力部１４は、キーボード、マウス、およびタッチパネルを含むポインティングデバイスにより構成される。なお、表示部１３の液晶ディスプレイと入力部１４のタッチパネルが一体的に構成されてもよい。読取部１６は、バーコードリーダにより構成される。読取部１６は、検体容器に付されたラベルからバーコードを読み取り、検体ＩＤを取得する。搬送部１５は、検体容器を保持した検体ラックを搬送し、読取部１６の読み取り位置に搬送する。通信部１７は、イーサネット規格に基づく通信インターフェースである。制御部１０は、通信部１７を介して他の装置と通信を行うことができる。

【0019】

測定部２０は、試料調製部２１、流体調整部２２、光学システム１００、増幅器２３、およびＡ／Ｄコンバータ２４、を備える。

【0020】

試料調製部２１は、検体容器から検体を吸引するピペットと、検体と試薬とを混合して試料を調製するチャンバと、を含んで構成される。検体分析装置１に供される検体は、細胞を含む検体であればよく、例えば、血液、髄液、骨髄液および体腔液などである。検体と混合される試薬は、赤血球を溶血させるための溶血剤と、細胞の所定部位を染色するための蛍光色素を含む。流体調整部２２は、シース液を貯蔵する容器と、試料やシース液を吸引するためのシリンジを含んで構成される。流体調整部２２は試料やシース液を光学システム１００に供給し、光学システム１００での試料の流れを調整する。光学システム１００は、流体調整部２２により供給された試料を測定し、細胞の特徴を反映したアナログ信号を出力する。増幅器２３は、光学システム１００から出力されたアナログ信号を増幅する。Ａ／Ｄコンバータ２４は、増幅器２３によって増幅されたアナログ信号をデジタル信号である検出信号に変換する。

【0021】

図２は、訓練前のＡＩアルゴリズム３１および訓練後のＡＩアルゴリズム３２を示す模式図である。

【0022】

図２の上段に示すように、訓練前のＡＩアルゴリズム３１を訓練するために用いられる訓練用の検出信号４１は、例えば特定の細胞を検体分析装置１によって測定して得られた検出信号である。この検出信号に対して、他の分析装置により取得された細胞の種別（図２の上段の例では「細胞Ａ」）が対応付けられる。

【0023】

ＡＩアルゴリズム３１は、多層の中間層を含むニューラルネットワークにより構成される。この場合のニューラルネットワークは、例えば、畳み込み層を有する畳み込みニューラルネットワークである。ＡＩアルゴリズム３１は、入力層３１ａと、出力層３１ｂと、中間層３１ｃと、を有する。１つの細胞から得られるアナログ信号を所定のサンプリング周期でサンプリングして得られた検出信号のデータ群が入力層３１ａに入力され、細胞の種別に対応するラベル値が出力層３１ｂに入力されることにより、ＡＩアルゴリズム３１が訓練される。このような訓練があらかじめ繰り返し実行されることにより、訓練後のＡＩアルゴリズム３２が生成される。

【0024】

図２の下段に示すように、訓練後のＡＩアルゴリズム３２も、入力層３２ａと、出力層３２ｂと、中間層３２ｃと、を有する。被検者の検体に基づいて取得された検出信号４２は、入力層３２ａに入力される。これにより、出力層３２ｂから、検出信号４２に対応する細胞の種別に関する分類情報４３が出力される。分類情報４３は、対象細胞が、複数の種別の各々に該当する確率を含む。さらに、演算部１１が演算したこれらの確率を含む演算結果に基づいて、制御部１０は最も確率が高い種別（図２の下段の例では「細胞Ａ」）を、対象細胞の種別と判定し、判定結果を表示部１３に表示させる。

【0025】

このようなＡＩアルゴリズム３１の訓練およびＡＩアルゴリズム３２を用いた分類は、後述する３つの受光部１２３、１３３、１４３（図３参照）のうちの１つ以上の受光部によって個々の細胞毎に得られる検出信号のデータ群を、入力データとして入力層３２ａに入力することにより行われる。具体的には、受光部１２３、１３３、１４３のいずれか１つから得られる検出信号を用い、個々の細胞について得られる検出信号からｎ個のデータ群を得る場合、１つの細胞に対応してＡＩアルゴリズム３１、３２に入力される検出信号のデータ数はｎ個となり、入力層３１ａ、３２ａのノードの数もｎ個となる。また例えば、３つの受光部１２３、１３３、１４３（図３参照）のそれぞれから得られる３つの検出信号のデータ群を入力データとして入力層３１ａ、３２ａに入力する場合、３つの検出信号から３ｎ個のデータ群を得ることになり、入力層３１ａ、３２ａのノードの数も３ｎ個となる。

【0026】

図３は、光学システム１００の構成を模式的に示す図である。図３には、便宜上、互いに直交するＸ、Ｙ、Ｚ軸が付記されている。Ｚ軸正方向は、フローセル１０１における試料の流れ方向である。

【0027】

光学システム１００は、フローセル１０１と、光源１１１と、照射光学系ＩＳと、集光レンズ１２１、１３１、１４１と、光学フィルタ１２２、１３２、１４２と、受光部１２３、１３３、１４３と、を備える。照射光学系ＩＳは、コリメータレンズ１１２と、シリンドリカルレンズ１１３Ａ、１１３Ｂと、回折光学素子（ＤＯＥ：Diffractive Optical Element）１１４と、集光レンズ１１５と、を備える。照射光学系ＩＳは、照明光をフローセル１０１に照射する。

【0028】

光源１１１は、例えば、半導体レーザ光源である。光源１１１は、Ｘ軸正方向に所定の波長λ１０の光を出射する。波長λ１０は、例えば、４０５ｎｍである。光源１１１のファスト軸方向およびスロー軸方向は、それぞれ、Ｙ軸方向およびＺ軸方向に平行である。

【0029】

コリメータレンズ１１２は、Ｙ軸およびＺ軸に対して湾曲する曲面を有し、光源１１１から出射された光の広がり角を小さくする。

【0030】

シリンドリカルレンズ１１３Ａは、Ｘ－Ｙ平面に平行な方向のみに湾曲するレンズ面を有し、このレンズ面の母線はＺ軸に平行である。シリンドリカルレンズ１１３Ａは、光源１１１から出射された光をファスト軸方向に収束させて、ファスト軸方向の光の広がりを略平行な状態に調整する。すなわち、シリンドリカルレンズ１１３Ａは、光源１１１から出射された光を、ファスト軸方向にのみ平行光化する作用を有する。

【0031】

シリンドリカルレンズ１１３Ｂは、Ｘ－Ｚ平面に平行な方向のみに湾曲するレンズ面を有し、このレンズ面の母線はＹ軸に平行である。シリンドリカルレンズ１１３Ｂは、光源１１１から出射された光をスロー軸方向に収束させて、スロー軸方向の光の広がりを略平行な状態に調整する。すなわち、シリンドリカルレンズ１１３Ｂは、光源１１１から出射された光を、スロー軸方向にのみ平行光化する作用を有する。

【0032】

光源１１１から出射されコリメータレンズ１１２およびシリンドリカルレンズ１１３Ａ、１１３Ｂを透過した光が、Ｘ軸方向に見て略真円の形状となるよう、コリメータレンズ１１２およびシリンドリカルレンズ１１３Ａ、１１３Ｂが配置される。これにより、回折光学素子１１４に入射する光は、略真円の形状となる。

【0033】

回折光学素子１１４には、入射する光に回折作用を付与するための溝や傾斜などによる複雑な凹凸形状の回折パターンが形成されている。回折光学素子１１４は、例えば特許第５８４９９５４号公報の記載に基づいて作製することができる。回折光学素子１１４は、シリンドリカルレンズ１１３Ｂ側から入射するＸ軸方向の光をＸ軸方向に対して回折させて、互いに進行方向が相違する複数の回折光を生じさせる。複数の回折光は、入射する光を分光したものになる。複数の回折光の回折次数は、互いに異なっている。集光レンズ１１５は、回折光学素子１１４から生じた複数の回折光をフローセル１０１に集光する。回折光学素子１１４で生じた互いに進行方向が異なる複数の回折光は、フローセル１０１に集光されて照明光を形成する。照明光に含まれる複数の回折光のうち、回折光学素子１１４の法線方向に０次回折光が生じ、回折光学素子１１４の法線方向とは異なる方向に、０次回折光以外の他の回折光が生じる。０次回折光以外の他の回折光の強度は互いにほぼ同じとなる。一方、０次回折光の強度は、回折光学素子１１４の設計にもよるが他の回折光の強度と同等にはならない。ここで光の強度とは、照明光の集光面における各回折光の光量（ｍＷ）を意味する。

【0034】

フローセル１０１には、好中球、好酸球、好塩基球、リンパ球および単球などの細胞を含む試料が流れる。フローセル１０１を流れる細胞に照明光が照射され、照明光中の各々の回折光が照射された細胞の部位から前方散乱光、側方散乱光および蛍光が生じる。前方散乱光は、Ｘ軸正方向に生じ、側方散乱光および蛍光は、Ｘ軸方向に交わる方向（例えば、Ｙ軸方向）に生じる。ここでは、細胞を染色する蛍光色素に波長λ１０の光が照射されると、この蛍光色素から波長λ１１の蛍光が生じる。

【0035】

集光レンズ１２１は、細胞から生じた前方散乱光を受光部１２３に集光する。光学フィルタ１２２は、波長λ１０の光のみを透過するよう構成されている。受光部１２３は、光学フィルタ１２２を透過した前方散乱光を受光して、受光強度に応じた検出信号を出力する。受光部１２３は、光電子増倍管（ＰＭＴ）である。

【0036】

集光レンズ１３１は、細胞から生じた側方散乱光を受光部１３３に集光する。光学フィルタ１３２は、波長λ１０の光のみを透過するよう構成されている。受光部１３３は、光学フィルタ１３２を透過した側方散乱光を受光して、受光強度に応じた検出信号を出力する。受光部１３３は、光電子増倍管（ＰＭＴ）である。

【0037】

集光レンズ１４１は、細胞から生じた蛍光を受光部１４３に集光する。光学フィルタ１４２は、波長λ１１の光のみを透過するよう構成されている。受光部１４３は、光学フィルタ１４２を透過した蛍光を受光して、受光強度に応じた検出信号を出力する。受光部１４３は、光電子増倍管（ＰＭＴ）である。受光部１２３、１３３、１４３は、光電子増倍管（ＰＭＴ）に替えて、フォトダイオードを用いてもよい。

【0038】

図４は、フローセル１０１および照明光を模式的に示す図である。図４には、図３と同様のＸ、Ｙ、Ｚ軸が付記されている。

【0039】

フローセル１０１の内部には、試料が流れる流路１０１ａがＺ軸に平行に形成されている。流路１０１ａに試料とともにシース液を流すことで、試料に含まれる細胞はシース液に包まれて流路１０１ａの中心領域ＣＥを通過する。集光レンズ１１５により集光された照明光は、流路１０１ａの中心領域ＣＥに位置する所定の照射範囲Ｒに照射される。照射範囲Ｒには、一度に１つの細胞のみが位置付けられるように、言い換えれば２つ以上の細胞が照射範囲Ｒを同時に通過しないように、試料の濃度や、試料の流速などが調整される。

【0040】

図４の下段には、回折光学素子１１４の試作品（AGC株式会社）で生成した照明光を暗室に照射してカメラ（Basler AG，acA3800）で撮像して得られた画像が示されている。

【0041】

図４の照明光の画像において、黒い部分は光が含まれない範囲を示しており、白い点は光を含む範囲を示している。照明光の画像の中央付近の白い点は、回折光学素子１１４で生じた０次回折光を示している。照明光の画像の他の白い点は、回折光学素子１１４で生じた０次回折光以外の他の回折光を示している。本実施形態の回折光は、０次回折光、＋１～＋３００次回折光および－１～－３００次回折光を含んでおり、合計６０１個の白い点として照明光の画像に示される。図４の照明光の画像に示すように各回折光が分布するよう、回折光学素子１１４には回折パターン（ステップや溝）などが形成されている。

【0042】

図５は、照明光に含まれる回折光の分布パターンを模式的に示す図である。

【0043】

図５は、０次回折光のスポットの直径と同じ長さの辺をもつ複数のマス目によって照射範囲Ｒを格子状に区画したイメージを表している。中央のハッチングで示したマス目は、０次回折光のスポットが含まれる領域を示しており、黒いマス目は、０次回折光以外の他の１つの回折光のスポットが含まれる領域を示している。白いマス目は、回折光のスポットが含まれない領域を示している。図５には、照射範囲Ｒを通る細胞を破線の円形として示している。図４の照明光の画像に含まれる回折光のスポットの直径は約１μｍであるため、この場合、それぞれのマス目のサイズは１×１μｍである。細胞の大きさは１０μｍ程度である。

【0044】

照射範囲Ｒ（図４参照）における照明光のサイズおよびＹ軸方向またはＺ軸方向の長さは、格子状の各領域を１ピクセルとした場合、ピクセル数で表すことができる。図５に示す例では、フローセル１０１の試料の流れ方向（Ｚ軸方向）における照明光の長さはｐｘ１（ピクセル）であり、照明光の短手方向（Ｙ軸方向）の長さはｐｘ２（ピクセル）であり、照明光のサイズはｐｘ１×ｐｘ２（ピクセル）である。

【0045】

照明光を構成する複数の回折光が所定のパターンで分布するように回折光学素子１１４が設計される。所定のパターンは、ここではランダムなパターンとしている。なお、パターンとしては、特定のパターンの繰り返しが全くないものでもよく、特定のパターンが繰り返す周期性があってもよい。ただし、細胞の部位全体が少なくとも１回は照明光に露光されるよう、Ｙ軸方向の長さが１ピクセルでＺ軸方向に延びた領域には、少なくとも１つの他の回折光が配置されることが好ましい。

【0046】

測定時にフローセル１０１の流路１０１ａに試料が流されると、試料中の細胞が、照射光の照射範囲ＲをＺ軸正方向に移動する。このとき、流体調整部２２により流速はほぼ一定となるよう調整される。Ｚ軸正方向に流れる細胞に照明光に含まれる回折光が照射されると、回折光が照射された細胞の部分から前方散乱光および側方散乱光が生じる。また、蛍光色素によって染色された細胞に回折光が照射されると、回折光が照射された蛍光色素から蛍光が生じる。受光部１２３は、細胞に照射された１または複数の回折光により生じた前方散乱光を受光し、受光部１３３は、細胞の位置に照射された１または複数の回折光により生じた側方散乱光を受光し、受光部１４３は、染色された細胞の所定部位の位置に照射された１または複数の回折光により生じた蛍光を受光する。

【0047】

細胞がＺ軸正方向に流れることに合わせて、細胞に照射される回折光の数がかわることや、各回折光があたる細胞の部位が変化することで、細胞から生じる前方散乱光や側方散乱光、蛍光の強度が経時的に変化する。このため、各受光部１２３、１３３、１４３の検出信号も時系列で変化する。演算部１１は、これらの検出信号に基づいて、ＡＩアルゴリズム３２により細胞を分類する。

【0048】

特許文献１に例示されるような従来の装置では、図１５を参照して説明したように、回折光学素子から生じる０次および多次の回折光を含む回折パターンをレンズ１００２、１００３と空間フィルタによって遮断していたが、この構成が光学システムの小型化の制約となっていた。これに対し、発明者らが検討を重ねた結果、他の回折光に対する相対強度が１０倍以下である０次回折光を含んだ照明光を細胞に照射する構成とすることで、ＡＩアルゴリズムによる細胞分類を可能としつつ、装置の小型化を実現可能であることを見出した。

【0049】

ここで、０次回折光以外の他の少なくとも一つの回折光に対する０次回折光の相対強度をＲＩとし、相対強度ＲＩの算出方法について説明する。

【0050】

以下、回折光学素子１１４に入射する入射光の強度をＬ０とする。０次回折光の強度をＬ１とする。０次回折光以外の他の回折光の強度をＬ２とする。なお、光の強度Ｌ０、Ｌ１、Ｌ２は、光パワーメータを用いて測定したり、ビームプロファイラやカメラを用いて照明光を撮像し、撮像された光に対応する複数の画素の輝度値を積算することで得ることができる。強度Ｌ２は、複数の他の回折光の強度が実質的に同一の場合、例えば３％以下のバラつきである場合、いずれか一つの他の回折光の強度とすることができる。あるいは、実質的に同一ではない場合、複数の他の回折光のうちいくつかの平均値、中央値、最頻値または最大値などの代表値を用いてもよい。

【0051】

また、回折光学素子１１４から生じる０次回折光の強度Ｌ１の入射光の強度Ｌ０に対する比率をＲ１とする。回折光学素子１１４の回折効率をＲ２とする。照明光に含まれる他の回折光の数をＮとする。比率Ｒ１、Ｒ２は回折光学素子の特性値である。Ｎは、０次回折光以外の他の回折光によって形成される照明光の点（スポットともいう）の数である。０次回折光の強度Ｌ１は、以下の式（１１）で表され、他の回折光の強度Ｌ２は、以下の式（１２）で表される。

【0052】

Ｌ１＝Ｌ０×Ｒ１ …（１１）
Ｌ２＝（Ｌ０－Ｌ１）×Ｒ２／Ｎ …（１２）

【0053】

相対強度ＲＩは、以下の式（１３）で表される。

【0054】

ＲＩ＝Ｌ１／Ｌ２＝Ｎ×Ｒ１／（Ｒ２－Ｒ１×Ｒ２） …（１３）

【0055】

この式（１３）から、相対強度ＲＩは、光の強度Ｌ１、Ｌ２を実際に測定して得られる測定値から求めることもできるし、回折光学素子１１４の特性値Ｒ１、Ｒ２およびスポットの数Ｎから求めることもできる。

【0056】

照明光における１つのスポットを１ピクセルとした場合のスポットを形成可能な全領域の面積をＳ（単位はピクセル数）とし、全領域の面積のうち他の回折光によって形成される照明光の点（スポット）が形成された面積の比率をスポット比率ＲＳ（単位は％（個／ピクセル数））とする。スポット比率ＲＳは、言い換えれば、照明光における１つの回折光が含まれる領域および回折光が含まれない領域を含む格子状の複数の領域（図５参照）に対する他の回折光が含まれる領域の個数の比率である。この場合、スポット数Ｎは、以下の式（１４）で表される。

【0057】

Ｎ＝Ｓ×ＲＳ／１００ …（１４）

【0058】

上記式（１１）～（１４）によれば、以下のことが言える。

【0059】

入射光に対する０次回折光の比率Ｒ１を小さくすることにより、相対強度ＲＩを小さくできる。比率Ｒ１は、例えば、３％未満であることが好ましい。

【0060】

回折光学素子１１４の回折効率Ｒ２を大きくすることにより、相対強度ＲＩを小さくできる。回折効率Ｒ２は、例えば、６０％以上であることが好ましい。

【0061】

照明光に含まれるスポット数Ｎを小さくすることにより、相対強度ＲＩを小さくできる。言い換えると、照明光の面積Ｓを小さくする、または、スポット比率ＲＳを小さくすることで、スポット数Ｎを減少させることにより、相対強度ＲＩを小さくできる。面積Ｓを形成するＹ軸方向およびＺ軸方向の長さは、例えば、それぞれ５９ピクセルおよび９９９ピクセルに設定される。面積Ｓを構成するＺ軸方向の長さの好ましい範囲については、追って図８を参照して説明する。スポット比率ＲＳは、例えば、０．３％以上２％以下に設定されることが好ましい。スポット比率ＲＳの好ましい範囲については、追って図１１を参照して説明する。

【0062】

ただし、相対強度ＲＩが１０倍以下を実現できれば、好ましい範囲は上記に限らない。

【0063】

以下、図６～１０を参照して、相対強度ＲＩが１０倍以下となる場合に、０次回折光の影響を効果的に抑制できることについて説明する。

【0064】

まず、ＡＩアルゴリズムによる細胞分類性能を維持しつつ、光学システムとして許容可能な相対強度ＲＩについて、発明者が試作した装置（以下、実施例という）を用いて検討した。実施例に係る回折光学素子１１４としては、先に図４の下段で照明光の画像を示した試作品を用いた。この回折光学素子１１４の試作品を含む照射光学系ＩＳの仕様は以下とした。

【0065】

【表1】

【0066】

回折光学素子１１４の試作品は、入射光を透過して出射する透過型の構成とした。０次回折光の入射光に対する強度の比率Ｒ１は０．１％であった。回折光学素子１１４の回折効率Ｒ２は０．７であった。照明光のサイズは、試料の流れる方向が９９９ピクセル、試料の流れに直交する方向が５９ピクセルであった。他の回折光のスポット比率ＲＳは１．０９％であった。そして、他の回折光に対する０次回折光の相対強度ＲＩは０．９３倍であった。

【0067】

図６、７は、適正な照明光の強度を検討するために行った実験において取得された検出信号を示すグラフである。

【0068】

白血球の分類を行う場合、好中球、好酸球、好塩基球、リンパ球および単球などの細胞からの光により検出信号が得られるが、リンパ球に基づく検出信号の強度が最も小さく、好中球に基づく検出信号の強度が最も大きい。このため、リンパ球の検出信号をノイズと区別して取得できるよう、０次回折光を含む照明光の強度はある程度大きく設定しつつ、好中球に基づく光によって受光部が飽和しないよう、照明光の強度をある程度以上には大きくしないことが必要となる。以下、発明者らは、実施例の装置で白血球を測定する実験を行った。この実験では、リンパ球および好中球を含むコントロール血液（streck社製、CD-Chex Plus、品番213367）を検体として用い、この検体に含まれる複数種類の細胞に対して、照明光の照射により各細胞から生じた側方散乱光に基づく検出信号を受光部１３３により取得した。また、検体に対してリンパ球および好中球の細胞種を特定するための蛍光標識を行い、蛍光に基づく検出信号を受光部１４３により取得した。

【0069】

図６に示すグラフでは受光部１３３が飽和するときの検出信号の値を１．０として、検出信号の相対値を縦軸に示し、測定時間[μsec]を横軸に示している。図６の上段のグラフは、リンパ球を実際に測定したときに得られた検出信号を示している。図６の下段のグラフは、図６の上段のグラフを拡大表示したものである。図６の下段のグラフにおいて、２つの一点鎖線の範囲は、検出信号に重畳するノイズが略含まれる範囲である。ノイズ範囲の上限値すなわちノイズの閾値は、例えば、グラフの左端付近のノイズ領域において、ベースライン（０）にノイズの２ＳＤの値（０．００８５６）を加算した値に設定される。図６の下段のグラフにおいて、破線で囲まれた部分は、ノイズを除く検出信号のうち、最も小さい検出信号である。したがって、破線で囲んだ部分は、照明光に含まれる０次回折光以外の他の回折光の１つに基づく検出信号と見なすことができる。この検出信号の値は約０．０２である。

【0070】

受光部１３３の感度や照明光の強度を小さくした場合、リンパ球の検出信号がノイズの閾値を下回り、リンパ球の検出信号とノイズの検出信号とを区別できなくなる。そこで、図６では、リンパ球の検出信号をノイズと区別して取得できるレベルに、受光部１３３の照明光の強度が設定されている。具体的には、破線で囲まれた他の回折光の１つに基づく検出信号が、ノイズの閾値を僅かに超えるように、受光部１３３の感度および照明光の強度が設定されている。

【0071】

図７の上段のグラフは、好中球を実際に測定したときに得られた検出信号を示している。この場合の検出信号は、図６のリンパ球の検出時と同様の受光部１３３の感度および照明光の強度で取得されている。図７の上段のグラフにおいて、破線で囲まれた部分は、ノイズを除く検出信号のうち、最も小さい検出信号である。したがって、破線で囲んだ部分は、照明光に含まれる回折光の１つに基づく好中球の検出信号と見なすことができる。この検出信号の値は約０．１である。

【0072】

ここで、上述したように、この実験で用いた実施例に係る回折光学素子１１４における０次回折光の相対強度ＲＩは０．９３倍であることから、照明光に含まれる０次回折光に基づく検出信号の値は、他の回折光の１つに基づく検出信号の値と同程度である。また、この場合の受光部１３３が飽和するときの検出信号の値は１．０である。したがって、０次回折光に基づく検出信号の値が、０．１から１．０の範囲であれば、受光部１３３の飽和を防ぐことが可能である。すなわち、図７の上段のグラフに対して０次回折光の相対強度ＲＩが１０倍の０次回折光を想定すると、図７の下段のグラフにおいて点線で示すように、０次回折光に基づく検出信号が１．０付近まで伸びる。しかしながら、このときの０次回折光に基づく検出信号は、受光部１３３が飽和するときの値（１．０）以下であるため、受光部１３３の飽和は回避される。

【0073】

以上のように、図６、７に示した実験によれば、白血球の分類において、相対強度ＲＩを１０倍以下に設定することにより、検出信号が最も小さいリンパ球の場合および検出信号が最も大きい好中球の場合のいずれにおいても、検出信号をノイズと区別でき、受光部１３３が飽和することを回避できる。

【0074】

なお、この実験では、側方散乱光に基づく受光部１３３の検出信号について検討したが、前方散乱光および蛍光に基づく検出信号についても同様である。すなわち、前方散乱光を受光する受光部１２３の検出信号と、蛍光を受光する受光部１４３の検出信号とにおいても、相対強度ＲＩが１０倍以下に設定されることにより、リンパ球および好中球のいずれにおいても、検出信号をノイズと区別でき、受光部１３３の飽和を回避できる。

【0075】

次に、図８を参照して、照明光のＺ軸方向の長さを変化させた場合のＡＩアルゴリズムの分類性能に関する実験結果について説明する。

【0076】

この実験では、実施例に係る装置を用いた。試作品の回折光学素子１１４の他の回折光のスポット比率ＲＳは１．０９％であった。回折光学素子１１４の０次回折光の相対強度ＲＩは０．９３倍であった。好中球、好酸球、好塩基球、リンパ球および単球を含む試料をフローセル１０１に流し、Ｚ軸方向の長さが９９９ピクセルである照明光をフローセル１０１に照射し、側方散乱光に基づく受光部１３３の検出信号を用いて、各細胞をＡＩアルゴリズム３２により分類した。細胞ごとに分類結果の正解および不正解を判定してＦ値を取得し、分類性能として各細胞のＦ値の平均を取得した。また、Ｚ軸方向の長さが９９９ピクセルである照明光に対応する検出信号全体から、Ｚ軸方向の長さが１００、２００、３００、４００、５００、６００、および７００ピクセルである照明光に対応する検出信号を抽出し、抽出した検出信号ごとに上記のＦ値およびＦ値の平均を取得した。

【0077】

図８は、照明光の長さを変化させた場合の分類性能を示すグラフである。図８のグラフにおいて、縦軸は分類性能を示し、横軸は照明光のＺ軸方向の長さ（抽出した検出信号に対応する照明光の長さ）を示している。図８の下段の表は、図８の上段のグラフの詳細を示している。

【0078】

図８のグラフに示すように、この実施例で用いた光学システムによれば、相対強度ＲＩを１倍以下とすることにより、ＡＩアルゴリズムによる細胞分類性能として、Ｚ軸方向の長さが１００ピクセル以上の全ての例で９５％以上の正答率を達成できた。照明光のＺ軸方向の長さが大きくなるにつれて、分類性能が上がっている。この理由としては、照明光のＺ軸方向の長さが長くなるほど、取得できる検出信号の情報量が多くなり、より正確に細胞を分類できるためと考えられる。また、照明光のＺ軸方向の長さが３００ピクセルを超えるときの分類性能は、長さが１００または２００ピクセルであるときの分類性能に比べて、一段階大きく、また分類性能の変化が小さくなっている。したがって、照明光のＺ軸方向の長さは、３００ピクセル以上に設定することがより好ましい。

【0079】

なお、この実験では、側方散乱光に基づく受光部１３３の検出信号を用いた場合の照明光の長さについて検討したが、前方散乱光および蛍光に基づく検出信号を用いた場合についても同様である。すなわち、前方散乱光を受光する受光部１２３の検出信号を用いた場合と、蛍光を受光する受光部１４３の検出信号を用いた場合とにおいても、照明光のＺ軸方向の長さは、３００ピクセル以上に設定するのが好ましいことが想定される。

【0080】

次に、細胞分類性能を維持するための相対強度ＲＩの許容範囲をシミュレーションにより確認した。図９、１０は、相対強度ＲＩが異なる場合の検出信号の波形の違いを検討したシミュレーション結果を示すグラフである。シミュレーションでは、０次回折光の相対強度ＲＩを４６倍、１０倍、５倍、１倍に変化させた。

【0081】

このシミュレーションでは、まず、図４の下段に示される画像と同じ回折光の分布パターンを画素値によって再現したマップを作成した。具体的には、表計算ソフトを用いて、図５に示すようなマス目状のマップを作成し、図４の画像の白い光点に対応するマス目には１、黒い領域には０を入力した。０次回折光に対応するマス目には、相対強度ＲＩに応じて、４６、１０、５、または１を入力した。次に、このマップに、予め作成したビーズ画像を重ね、重なった範囲のマス目の画素値とビーズ画像の画素値の内積を計算し、これを検出信号の値とした。この計算を、ビーズ画像の位置を１ステップごとに１ピクセルずつ左から右に移動させる毎に繰り返し、検出信号の時系列の波形を作成した。図９、１０の各グラフでは、検出信号が時系列に沿って変化する波形が示されている。各グラフにおいて、縦軸は検出信号の強度を示しており、横軸は、経過時間に対応する経過ステップ数を示している。グラフの左端および右端は、それぞれ、ビーズが照射範囲Ｒの左端および右端に位置付けられたときに取得される検出信号を示している。すなわち、横軸の経過時間は、Ｚ軸正方向に移動する細胞の位置に対応する。

【0082】

図９の上段のグラフは、０次回折光の相対強度ＲＩを４６倍とした場合の検出信号、すなわち、０次回折光の強度値を４６、その他の回折光の強度値を１とした場合の検出信号を示している。この場合、０次回折光により生じた光の強度が他の回折光により生じた光の強度よりも顕著に大きいため、０次回折光がビーズに照射されるタイミングで、顕著に強度が高い検出信号が検出されている。このように顕著に強度が高い検出信号を検出するように検出器および後段の増幅器やＡ／Ｄ変換回路を構成すると、検出信号をアナログ信号からサンプリングしてデジタル信号に変換する際に、他の回折光による強度の低い検出信号の信号分解能が大きく低下してしまう。具体的には、デジタル信号の全階調が２５６階調の場合、高値側の５-２５６階調は０次回折光による検出信号でしか用いられず、他の回折光による検出信号は、低値側の１-５階調といった極めて狭い階調のみを用いることになる。したがって、０次回析光の他の回折光を用いたＡＩアルゴリズムによる細胞の分類が難しくなってしまう。

【0083】

図９の下段のグラフは、相対強度ＲＩを１０倍とした場合の検出信号、すなわち、０次回折光の強度値を１０、その他の回折光の強度値を１とした場合の検出信号を示している。この場合、図９の上段のグラフと比較して、０次回折光により生じた光の強度と他の回折光により生じた光の強度との差が縮まっている。このように１０倍程度の相対強度の検出信号を検出するように検出器および後段の増幅器やＡ／Ｄ変換回路を構成すると、検出信号をアナログ信号からサンプリングしてデジタル信号に変換する際にも、他の回折光による強度の低い検出信号の信号分解能は一定程度保たれる。具体的には、デジタル信号の全階調が２５６階調の場合、高値側の２６-２５６階調は０次回折光による検出信号でしか用いられないが、他の回折光による検出信号は、低値側の１-２５階調といった階調を用いることができる。０次回析光の他の回折光に対して、２５階調程度の信号分解能があれば、ＡＩアルゴリズムにより、一定以上の精度で細胞を分類することが可能になる。

【0084】

図１０の上段のグラフは、相対強度ＲＩを５倍とした場合の検出信号、すなわち、０次回折光の強度値を５、その他の回折光の強度値を１とした場合の検出信号を示している。この場合、図９の下段のグラフと比較して、さらに０次回折光により生じた光の強度と他の回折光により生じた光の強度との差が縮まっている。このように５倍程度の相対強度の検出信号を検出するように検出器および後段の増幅器やＡ／Ｄ変換回路を構成すると、デジタル信号の全階調が２５６階調の場合、高値側の５１-２５６階調は０次回折光による検出信号でしか用いられないが、他の回折光による検出信号は、低値側の１-５０階調といった階調を用いることができる。したがって、ＡＩアルゴリズムにより、より高い精度で細胞を分類することが可能になる。

【0085】

図１０の下段のグラフは、相対強度ＲＩを１倍とした場合の検出信号、すなわち、０次回折光および他の回折光の強度値を１とした場合の検出信号を示している。このように１倍程度の相対強度の検出信号を検出するように検出器および後段の増幅器やＡ／Ｄ変換回路を構成すると、デジタル信号の全階調が２５６階調の場合、他の回折光による検出信号は、２５６階調の全て用いることができる。したがって、ＡＩアルゴリズムにより、さらに高い精度で細胞を分類することが可能になる。

【0086】

次に、図１１を参照して、他の回折光のスポット比率ＲＳを変化させた場合の回折光学素子１１４の性能のシミュレーション結果について説明する。

【0087】

このシミュレーションでは、測定対象をビーズの蛍光画像とし、０次回折光の相対強度ＲＩを１倍とした。他の回折光のスポット比率ＲＳとして、０．１％、０．３％、０．５％、０．７％、１％、２％および３％とした。各スポット比率ＲＳにおいて、互いに異なる分布パターンの照射光を生じさせる１０００種類の回折光学素子１１４を用いて、測定対象（ビーズ）と照明光の分布パターンとから、蛍光に基づく受光部１４３の検出信号を生成した。生成した検出信号と照明光の分布パターンとから元のビーズの画像（蛍光画像）を復元し、検出信号の信号量に対応する指標として、ＰＳＮＲ（ピーク信号対雑音比）を算出した。ＰＳＮＲは、どの程度精度良くビーズの画像を復元できるかを示す指標であり、ＰＳＮＲが高い検出信号を用いることにより、ゴーストサイトメトリー（登録商標）においてより精度よく細胞分類を行うことが期待できる。

【0088】

図１１は、スポット比率ＲＳごとのＰＳＮＲの最大値を示すグラフである。図１１のグラフにおいて、横軸はスポット比率ＲＳを示し、縦軸は１０００種類の回折光学素子１１４に基づくＰＳＮＲの最大値である。

【0089】

図１１のグラフに示すように、スポット比率ＲＳが０．３％以上２％以下であるときのＰＳＮＲの最大値は、ＰＳＮＲが０．１％または３％であるときのＰＳＮＲの最大値よりも顕著に大きくなった。このことから、ＰＳＮＲが最大値となる回折光学素子１１４を用いる場合、スポット比率ＲＳを０．３％以上２％以下に設定することにより、検出信号の信号量を効果的に高めることができ、精度良くビーズの画像を復元できることが分かる。また、スポット比率ＲＳを１％に設定すると、ＰＳＮＲの最大値を最も高く設定できた。このため、スポット比率ＲＳは、０．３％以上２％以下に設定されることが好ましく、１％であることがさらに好ましい。

【0090】

＜実施形態１による光学システムおよび検体分析装置の効果＞
図３に示したように、照射光学系ＩＳは、光源１１１からの光が入射する回折光学素子１１４を含み、回折光学素子１１４により生じた０次回折光を含む複数の回折光が所定の分布パターンで分布する照明光（図４、５参照）をフローセル１０１に照射する。受光部１２３、１３３、１４３は、０次回折光を含む複数の回折光を含む照明光の照射により、フローセル１０１を流れる細胞から生じた光を受光する。照射光学系ＩＳは０次および多次の回折光を遮断する構成を備えない。

【0091】

０次および多次の回折光を遮断する構成を設けないことによる小型化の効果について説明する。特許文献１の細胞分析装置では、０次および多次の回折光を含む回折パターンの遮断のために回折光学素子と対物レンズの間でいったん構造化照明を結像させるための２つのレンズを設けている。特許文献１で用いられている２つのレンズの焦点距離はそれぞれ１５０ｍｍである。つまり、特許文献１では、回折光学素子と対物レンズの間の２つのレンズ間の距離だけで３００ｍｍを確保する必要がある。一方、発明者らの試作による実験機では、図３に示す回折光学素子１１４と集光レンズ１１５の間の距離は約２０ｍｍであり、特許文献１の光学系に比べてＤＯＥと対物レンズの間の距離を１／１５以下に短縮することができた。また、特許文献１のレンズ間距離が３００ｍｍであるのに対して、実験機の光学系全体のＸ軸方向のサイズが約３５０ｍｍであることからも、大幅な小型化が実現できたことがいえる。

【0092】

＜実施形態２＞
実施形態２の光学システム１００は、回折光学素子１１４を経由しない他の光が細胞に照射されたときに生じる光を受光する構成をさらに備える。

【0093】

図１２は、実施形態２に係る、光学システム１００の構成を模式的に示す図である。

【0094】

実施形態２の光学システム１００は、図３に示した実施形態１の光学システム１００と比較して、光源１５１と、コリメータレンズ１５２と、光源１５３と、コリメータレンズ１５４と、ダイクロイックミラー１５５と、シリンドリカルレンズ１５６と、ダイクロイックミラー１５７と、ダイクロイックミラー１２４、１３４、１４４と、光学フィルタ１２５、１３５、１４５と、受光部１２６、１３６、１４６と、ビームストッパ１１６と、を備える。ダイクロイックミラー１５７は、照射光学系ＩＳに含まれる。以下、実施形態１との違いについて説明する。

【0095】

光源１５１、１５３は、例えば、半導体レーザ光源である。光源１５１は、Ｙ軸負方向に所定の波長λ２０の光を出射し、光源１５３は、Ｘ軸正方向に所定の波長λ３０の光を出射する。波長λ２０は、例えば６４２ｎｍであり、波長λ３０は、例えば４８８ｎｍである。コリメータレンズ１５２、１５４は、それぞれ、光源１５１、１５３から出射された光を平行光に変換する。ダイクロイックミラー１５５は、光源１５１からの波長λ２０の光を透過し、光源１５３からの波長λ３０の光を反射する。ダイクロイックミラー１５５により、光源１５１、１５３からの光の光軸が一致させられる。

【0096】

シリンドリカルレンズ１５６は、ダイクロイックミラー１５５からの光をＺ軸方向に収束させ、フローセル１０１の位置において扁平形状にする。ダイクロイックミラー１５７は、光源１１１からの波長λ１０の光を透過し、光源１５１からの波長λ２０の光および光源１５３からの波長λ３０の光を反射する。ダイクロイックミラー１５７により、光源１５１、１５３からの光の光軸と、回折光学素子１１４からの照明光の中心軸とが一致させられる。

【0097】

集光レンズ１１５は、光源１１１、１５１、１５３からの光を、フローセル１０１の流路１０１ａに集光する。集光レンズ１１５は、波長λ１０、λ２０、λ３０の光に対して色収差を抑制するよう構成される。光源１５１、１５３からの光は、シリンドリカルレンズ１５６の作用により、Ｚ軸方向の幅が小さい扁平形状でフローセル１０１の流路１０１ａに照射される。

【0098】

フローセル１０１を流れる細胞に光源１５１、１５３からの光が照射されると、光が照射された細胞の部位から前方散乱光、側方散乱光および蛍光が生じる。ここでは、細胞を染色する他の蛍光色素に波長λ３０の光が照射されると、他の蛍光色素から波長λ３１の光が生じることが想定されている。

【0099】

集光レンズ１２１は、細胞から生じた波長λ２０の前方散乱光を受光部１２６に集光する。ダイクロイックミラー１２４は、波長λ１０の前方散乱光を反射し、波長λ２０の前方散乱光を透過する。ビームストッパ１１６は、細胞に照射されずにフローセル１０１を透過した波長λ２０の光を遮断し、細胞から生じた波長λ２０の前方散乱光を通過させる。光学フィルタ１２５は、波長λ２０の光のみを透過するよう構成されている。受光部１２６は、光学フィルタ１２５を透過した波長λ２０の前方散乱光を受光して、受光強度に応じた検出信号を出力する。受光部１２６は、例えば、フォトダイオード（ＰＤ）である。

【0100】

集光レンズ１３１は、細胞から生じた波長λ１０の側方散乱光を受光部１３３に集光し、細胞から生じた波長λ２０の側方散乱光を受光部１３６に集光する。ダイクロイックミラー１３４は、波長λ１０の側方散乱光を反射し、波長λ２０の側方散乱光を透過する。光学フィルタ１３５は、波長λ２０の光のみを透過するよう構成されている。受光部１３６は、光学フィルタ１３５を透過した波長λ２０の側方散乱光を受光して、受光強度に応じた検出信号を出力する。受光部１３６は、例えば、フォトダイオード（ＰＤ）である。

【0101】

集光レンズ１４１は、細胞から生じた波長λ１１の蛍光を受光部１４３に集光し、細胞から生じた波長λ３１の蛍光を受光部１４６に集光する。ダイクロイックミラー１４４は、波長λ１１の蛍光を反射し、波長λ３１の蛍光を透過する。光学フィルタ１４５は、波長λ３１の光のみを透過するよう構成されている。受光部１４６は、光学フィルタ１４５を透過した波長λ３１の蛍光を受光して、受光強度に応じた検出信号を出力する。受光部１４６は、例えば、光電子増倍管（ＰＭＴ）である。

【0102】

実施形態２では、受光部１２６、１３６、１４６の検出信号に基づいて、試料ごとにスキャッタグラムやヒストグラムを生成し、生成したスキャッタグラムやヒストグラムに基づいて細胞を分類する。

【0103】

＜実施形態２による光学システムおよび検体分析装置の効果＞
図１２に示したように、照射光学系ＩＳは、光源１５１、１５３（他の光源）から出射された他の光を照明光に整合させるダイクロイックミラー１５７（整合光学素子）をさらに備えている。光学システム１００は、照明光により細胞から生じた光と他の光により細胞から生じた光を分離するダイクロイックミラー１２４、１３４、１４４（分離光学素子）と、ダイクロイックミラー１２４、１３４、１４４（分離光学素子）により分離された他の光に基づく光を受光する受光部１２６、１３６、１４６（他の受光部）と、をさらに備える。

【0104】

この構成によれば、光源１５１、１５３から出射された他の光による細胞の光学情報をさらに取得できるため、検体分析装置１は、多様な分析を行うことができる。

【0105】

図１２に示したように、光源１５１、１５３と、光源１５１、１５３からの光により細胞から生じた光を受光するための構成とが、光源１１１と、光源１１１からの光により細胞から生じた光を受光するための構成の隙間に配置されている。したがって、実施形態２の光学システム１００によれば、上記２種類の構成を備えつつ、光学システム１００を小型に構成できる。

【0106】

光源１１１からの光と光源１５１、１５３からの光とが、フローセル１０１の流路１０１ａに同時に照射されることにより、１つの試料を用いて、受光部１２３、１３３、１４３の検出信号と、受光部１２６、１３６、１４６の検出信号とを同時に取得できる。また、これらの検出信号を同時に取得できるため、受光部１２３、１３３、１４３の検出信号に基づくＡＩアルゴリズム３２による分析と、受光部１２６、１３６、１４６の検出信号に基づくスキャッタグラムやヒストグラムによる分析とを同時に行うことができる。よって、２種類の分析にかかる時間を短くできる。

【0107】

＜実施形態３＞
実施形態２では、光源１１１からの光により細胞から生じた光を受光する構成と、光源１５１、１５３からの光により細胞から生じた光を受光する構成とが、１つの検体分析装置１の光学システム１００に配置された。これに対し、実施形態３では、これら２つの構成が別々の検体分析装置に配置され、これら２つの検体分析装置と他の分析装置とが、搬送装置により接続される。

【0108】

図１３は、検体処理システム５の構成を模式的に示す側面図である。

【0109】

検体処理システム５は、検体分析装置１、２と、塗抹標本作製装置３と、搬送装置４と、を備える。

【0110】

実施形態３の検体分析装置１は、実施形態１の検体分析装置１と同様の構成である。検体分析装置２は、実施形態２の検体分析装置２から、光源１１１からの光により細胞から生じた光を受光する構成が省略されたものである。検体分析装置２は、実施形態２の検体分析装置１と比較して、光学システム１００に代えて光学システム３００を備える。光学システム３００については、追って図１４を参照して説明する。塗抹標本作製装置３は、血液検体から塗抹標本を作製する装置である。搬送装置４は、検体分析装置１、２および塗抹標本作製装置３に跨がって配置されており、検体ラック２０１に保持された検体容器２０２を各装置に搬送する。

【0111】

搬送装置４は、オペレータにより搬送装置４の右端に置かれた検体ラック２０１を左方向に搬送して、検体分析装置１、２および塗抹標本作製装置３の前方に検体容器２０２を位置付ける。

【0112】

検体分析装置１は、検体容器２０２に付されたラベルから、読取部１６（図１参照）によりバーコードを読み取る。検体分析装置１は、検体容器２０２内の検体を測定し、検出信号に基づいてＡＩアルゴリズム３２による細胞の分類を行う。検体分析装置２は、検体容器２０２に付されたラベルから、読取部１６によりバーコードを読み取る。検体分析装置２は、検体容器２０２内の検体を測定し、検出信号に基づいてスキャッタグラムやヒストグラムに基づく細胞の分類を行う。塗抹標本作製装置３は、検体容器２０２に付されたラベルからバーコードを読み取り、検体容器２０２内の検体から塗抹標本を作製する。搬送装置４の左端まで搬送された検体ラック２０１は、オペレータにより取り出される。

【0113】

図１４は、検体分析装置２が備える光学システム３００の構成を模式的に示す図である。

【0114】

光学システム３００は、図１２に示した実施形態２の光学システム１００と比較して、光源１１１、コリメータレンズ１１２、シリンドリカルレンズ１１３Ａ、１１３Ｂ、回折光学素子１１４、ダイクロイックミラー１５７、光学フィルタ１２２、１３２、１４２、受光部１２３、１３３、１４３およびダイクロイックミラー１２４、１３４、１４４が省略されている。また、光源１５１は、Ｘ軸正方向に光を出射し、光源１５３はＹ軸正方向に光を出射し、光源１５１、１５３からの光の進行方向は、ダイクロイックミラー１５５によりＸ軸正方向に整合される。

【0115】

＜実施形態３による光学システムおよび検体分析装置の効果＞
実施形態３によれば、検体ラック２０１に保持された検体容器２０２が、搬送装置４により、検体分析装置１、２および塗抹標本作製装置３に供給される。これにより、必要に応じて検体を各装置に円滑に供給できるため、検体分析装置１、２による検体の分析および塗抹標本の作製を迅速に行うことができる。

【0116】

＜変更例＞
上記実施形態１～３において、回折光学素子１１４が集光作用を有してもよい。この場合、例えば、回折光学素子１１４に形成された回折パターン自体が集光作用を有してもよく、回折光学素子１１４の入射面に回折光を生じさせる回折パターンが形成され、回折光学素子１１４の出射面にレンズ作用を有するパターンやフレネルレンズが形成されてもよい。回折光学素子１１４が集光作用を有する場合、集光レンズ１１５が省略されてもよい。

【0117】

上記実施形態１～３において、回折光学素子１１４は、透過型の回折光学素子であったが、反射型の回折光学素子であってもよい。

【0118】

上記実施形態１～３において、検体分析装置１の演算部１１は、受光部１２３、１３３、１４３の検出信号に基づいてＡＩアルゴリズム３２により細胞を分類したが、これに限らず、受光部１２３、１３３、１４３の検出信号のパターンと、あらかじめ記憶部１２に記憶したパターンとを照合することにより細胞を分類してもよい。

【0119】

本発明の実施形態は、特許請求の範囲に示された技術的思想の範囲内において、適宜、種々の変更が可能である。

【符号の説明】

【0120】

１ 検体分析装置
１０ 制御部
２１ 試料調製部
１００ 光学システム
１０１ フローセル
１１１ 光源
１１４ 回折光学素子
１１５ 集光レンズ
１２３、１３３、１４３ 受光部
１２４、１３４、１４４ ダイクロイックミラー（分離光学素子）
１２６、１３６、１４６ 受光部（他の受光部）
１５１、１５３ 光源（他の光源）
１５７ ダイクロイックミラー（整合光学素子）
ＩＳ 照射光学系

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】