JP2007518106A - 測定システムの1つ以上のパラメータを変更するための方法 - Google Patents
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Abstract
Description
1.CH1における重心シフト(CH1におけるもとの領域の重心とCH1における最適化分類領域の重心をつなぐベクトル)、
2.CH2における重心シフト(CH2におけるもとの領域の重心とCH2における最適化分類領域の重心をつなぐベクトル)、
3.集団に関する値を通る最良適合線の勾配、
4.CH1′とCH2′(回転)座標における集団に関する標準偏差、
5.所望のパーセンテージの各集団の粒子に関する値を包囲するのに必要な標準偏差数。
表1に示すCH1とCH2座標の関数としてこれら5つの統計値のそれぞれに関するモデルを生成するため、回帰モデルが作成される。例えば、このデータの場合、統計値3に関する式の形式は、下記の式であった。
勾配=0.515+(CH1*0.00205)+(CH2*0.00165)
Claims (24)
- 測定システムの1つ以上のパラメータを変更する方法であって、
前記システムを利用して、試料を分析し、前記システムの分類チャネルから前記試料中のある粒子集団に関する値を生成するステップと、
前記集団に関する値が位置する分類空間内の領域を識別するステップと、
ある所定のパーセンテージの前記集団に関する値に基づき、前記領域の1つ以上の特性を利用して、前記所定のパーセンテージの前記集団に関する値を含むように、前記集団に関する最適化分類領域を決定するステップとを含み、前記最適化分類領域が、追加試料中の粒子の分類に利用されることを特徴とする方法。 - 前記最適化分類領域の1つ以上の特性が前記領域の前記1つ以上の特性と異なり、前記1つ以上の特性に、サイズ、形状、位置、または、それらのある組み合わせを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- さらに、前記分析前に、前記システムを較正するステップを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記試料にマップ較正試薬を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記領域の1つ以上の特性に、前記領域における値の平均、算術平均、ピーク、または、中央値を含み、さらに前記領域における値の標準偏差を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記最適化分類領域の中心が、前記集団に関する値の中央値にいくつかの標準偏差を加えた値だけ前記中央値から離れた位置にくることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記最適化分類領域が、前記集団に関する値の中央値を取り巻く所定のサイズの境界によって形成されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記最適化分類領域のサイズが、前記所定のパーセンテージの前記集団に関する値を含む最小サイズであることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記分類チャネルからの値に蛍光値を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記分類チャネルからの値に光散乱強度値を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記分類チャネルからの値に前記粒子の体積測定値を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記試料に1つ以上の追加粒子集団を含み、前記方法が、さらに、前記1つ以上の追加集団に関する方法を実施するステップを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記試料に、1つ以上の追加粒子集団を含み、前記方法が、さらに、前記1つ以上の追加集団に関する方法を実施するステップと、前記集団と前記1つ以上の追加集団の前記最適化分類領域を利用して、前記試料に含まれていなかった別の粒子集団に関する最適化分類領域を補間するステップとを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記領域の1つ以上の特性に、前記集団に関する値の平均、算術平均、ピーク、または、中央値を含む、さらに前記集団に関する値の標準偏差を含み、前記方法が、さらに、前記領域の1つ以上の特性のうちの少なくとも1つと、前記領域の1つ以上の特性のうちの前記少なくとも1つに関する所定の範囲を比較するステップを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- さらに、前記比較結果に基づいて、前記システムの性能を評価するステップを含むことを特徴とする請求項14に記載の方法。
- 前記領域の1つ以上の特性のうちの前記少なくとも1つが前記所定の範囲外である場合、前記方法が、さらに、前記システムに対して、1つ以上の補正ステップを施すべきか否かを判定するステップを含むことを特徴とする請求項14に記載の方法。
- さらに、前記最適化分類領域の1つ以上の特性と前記領域の1つ以上の特性を比較するステップを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記最適化分類領域及び前記領域の前記1つ以上の特性に、サイズ、重心位置、前記領域または前記最適化分類領域内の値に対する最良適合線の勾配、前記最良適合線のオフセット、または、それらのある組み合わせを含むことを特徴とする請求項17に記載の方法。
- 前記比較結果が所定の限界を超えると、前記方法が、さらに、前記システムが誤動作しているか否かを判定するステップを含むことを特徴とする請求項17に記載の方法。
- 前記最適化分類領域に、前記分類空間の一部を含み、前記粒子の値が前記分類空間の前記一部に位置する確率が、所定の確率を超えることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記最適化分類領域において前記分類空間の一部が除外され、前記粒子の値が前記分類空間の前記一部に位置する確率が、所定の確率未満であることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記値が線形単位または対数単位で表わされることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 測定システムの1つ以上のパラメータを変更する方法であって、
前記システムを利用して、試料を分析し、前記システムの分類チャネルから前記試料中の2つ以上の粒子集団に関する値を生成するステップと、
それぞれ、前記2つ以上の粒子集団の1つに関する値が位置する、分類空間内の2つ以上の領域を識別するステップと、
それぞれ、前記2つ以上の領域の1つに対応する、2つ以上の最適化分類領域を決定するステップと、
前記2つ以上の最適化分類領域を利用して、前記試料に含まれていない追加粒子集団に関する最適化分類領域を補間するステップと
を含む方法。 - 測定システムの1つ以上のパラメータを変更する、コンピュータで実施される方法であって、
試料の分析中に前記システムの分類チャネルによって生成される値を含む、前記試料の粒子集団に関する値が位置する、分類空間内の領域を識別するステップと、
ある所定のパーセンテージの前記集団に関する値に基づき、前記領域の1つ以上の特性を利用して、前記所定のパーセンテージの前記集団に関する値を含むように、前記集団に関する最適化分類領域を決定するステップとを含み、前記最適化分類領域が、追加試料中の粒子の分類に利用されることを特徴とする方法。
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