JP2009503547A - 微粒子を分類するための方法、データ構造、システム - Google Patents

Abstract

粒子を分類するための方法、データ構造、及びシステムが、提供される。特に、方法及びシステムは、微粒子の測定可能なパラメータに対応する第１のデータ・セットを獲得し、第１のデータ・セットが対応するルックアップ・テーブルのロケーションを識別するように構成され、ルックアップ・テーブルは、測定可能なパラメータの少なくとも１つに関連する値によって組み立てられる。さらに、方法及びシステムは、第１のデータ・セットが、ルックアップ・テーブルの識別されたロケーションに関連する異なる微粒子分類をそれぞれ示す、１つ又は複数の事前に決めたアルゴリズムに合うかどうかを判定するように構成される。方法及びシステムは、第１のデータ・セットが、１つ又は複数の事前に決めたアルゴリズムに合うかどうかの判定に基づき、少なくとも１つの事前に決めたカテゴリ分類内に微粒子を分類するようにさらに構成される。

Description

本発明は、一般に、微粒子を分類するための方法、データ構造、システムに関する。いくつかの実施態様は、或る微粒子に関して獲得されたデータを、様々な微粒子分類に関連するルックアップ・テーブルや、１つ又は複数のアルゴリズムと組み合わせて使用して、その微粒子を分類するための方法に関する。

以下の説明及び例は、このセクションに含まれることにより、先行技術であるとは認められない。

一般に、フロー・サイトメータは、フローチャンバの中を微粒子が直線的に通るにつれ、微粒子（例えば、レーザによって励起されたポリスチレン・ビーズ）の蛍光強度や、その他の光学特性の測定値を提供する。微粒子によって散乱させられる光のレベル、微粒子の電気インピーダンスの測定、微粒子の蛍光の１つ又は複数の測定を含むが、以上には限定されない様々な測定を、実行することができる。これら、及びその他のあらゆる測定は、検出器と、場合により、その検出器に結合された他の構成要素（例えば、光学構成要素、電子構成要素など）とを含むシステムの様々な「チャネル」（例えば、レポータ・チャネル及び分類チャネル）によって実行される。

微粒子は、微粒子の測定値の１つ又は複数によって分類されることがある。各値は、微粒子の様々な「パラメータ」（前段に例を記した）に対応する。例えば、微粒子を分類する１つの一般的な方法は、測定値を分類空間（例えば、ビットマップ）においてグラフ化し、そのグラフ化されたロケーションが、微粒子の或る特定の分類に対応する分類空間の所定の領域内に位置しているかどうかを判定することである。そのようなプロセスを本明細書では、ビットマップ・ベースの従来の分類方法と呼ぶ。残念ながら、このプロセスは、欠点を有する。特に、この方法を使用する分類スキームのグラフ表現は、２つより多くのパラメータに容易に拡張されない。

前述した分類方法を２つより多くのパラメータに拡張する際に直面する１つの具体的な問題は、グラフのサイズが、微粒子を分類するのに使用される各パラメータの分解能に対して直線的に、さらに、パラメータの数に応じて指数的に拡大することである。例えば、２次元ビットマップが、１００ユニットの総合サイズ（すなわち、１０ユニット×１０ユニット）を有する場合、３次元ビットマップは、１０００ユニットの総合サイズを有し、４次元のビットマップは、１００００ユニットの総合サイズを有する。そのような指数的増加は、一部のケースにおいて、いくらかのシステム・メモリ容量に関して完全に法外である。また、フロー・サイトメトリによって微粒子に関して獲得されるデータのパラメータは、しばしば、可能な１００ユニットよりはるかに大きい総合サイズを有し、通常、３つ以上のパラメータを含むことにも留意されたい。さらに、２次元を超えてビットマップを作成することは、２次元においてよりもはるかに困難である。というのは、「２より多くの」次元のビットマップを、紙又はコンピュータ・ディスプレイなどの２次元構造において表現することは、実際のデータに対する忠実度をいくらか犠牲にすることを要求するからである。

したがって、２つより多くのパラメータを超えて容易に拡張されることが可能であり、追加の各パラメータとともに指数的にメモリ使用量を拡大することなく、粒子分類が実行される処理時間を最小限に抑えるように構造化された、粒子を分類するための方法、データ構造、システムを開発することが望ましい。

方法、データ構造、システムの様々な実施態様の以下の説明は、全く、添付の特許請求の範囲の主題を限定するものと解釈されるべきではない。

コンピュータによって実施される方法の実施態様は、微粒子の測定可能なパラメータに対応する第１のデータ・セットを獲得するステップと、第１のデータ・セットが対応するルックアップ・テーブルのロケーションを識別するステップとを含み、ルックアップ・テーブルが、測定可能なパラメータの少なくとも１つに関連する値によって組み立てられる。さらに、方法は、第１のデータ・セットが、１つ又は複数の事前に決めたアルゴリズムに合うかどうかを判定するステップを含み、１つ又は複数の事前に決めたアルゴリズムのそれぞれは、ルックアップ・テーブルの識別されたロケーションに関連する複数の微粒子分類の異なる微粒子分類をそれぞれ示す。方法は、第１のデータ・セットが、１つ又は複数の事前に決めたアルゴリズムに合うかどうかの判定に基づき、少なくとも１つの事前に決めたカテゴリ分類内に微粒子を分類するステップをさらに含む。方法の、この実施態様は、本明細書で説明される他のあらゆるステップを含むことが可能である。

システムの或る実施態様は、プロセッサと、微粒子の１つ又は複数の測定可能なパラメータによって組み立てられたルックアップ・テーブルと、前述したコンピュータによって実施される方法のステップを実行するためにプロセッサによって実行可能であるプログラム命令とを含む。システムの、この実施態様は、本明細書で説明されるとおり、さらに構成される。さらに、ルックアップ・テーブルのデータ構造は、本明細書で説明されるとおり、さらに構成される。

コンピュータによって実施される方法の別の実施態様は、微粒子の測定可能なパラメータに対応する第１のデータ・セットを獲得するステップと、第１のデータ・セットの１つ又は複数の異なる値にそれぞれが対応する１つ又は複数の包括値を含む第２のデータ・セットを作成するステップとを含む。包括値のそれぞれは、対応する測定可能なパラメータに関する或る範囲の可能な値を表す。方法は、第２のデータ・セットが対応するルックアップ・テーブルのロケーションを識別するステップをさらに含み、ルックアップ・テーブルは、測定可能なパラメータの少なくとも１つのパラメータの包括値によって組み立てられる。さらに、方法は、第１のデータ・セットが、ルックアップ・テーブルの識別されたロケーションに関連する微粒子分類を示す事前に決めたアルゴリズムに合うかどうかを判定するステップと、そのような判定に基づいて、少なくとも１つの事前に決めたカテゴリ分類内に微粒子を分類するステップとを含む。方法の、この実施態様は、本明細書で説明される他のあらゆるステップを含むことが可能である。

本発明の他の目的及び利点は、以下の詳細な説明を読み、添付の図面を参照することで、明白となろう。

本発明は、様々な変形形態と代替の形態が可能であるが、本発明の特定の実施形態が、例として、図面に示され、本明細書で詳細に説明される。しかし、本発明の図面及び詳細な説明は、本発明を、開示される特定の形態に限定することは意図しておらず、それどころか、本発明は、添付の特許請求の範囲によって決められる本発明の精神と範囲に含まれる全ての変形形態、均等形態、代替形態を範囲に含むものとされることを理解されたい。

「微粒子」という用語は、本明細書では、粒子、マイクロスフィア、ポリスチレン・ビーズ、量子ドット、ナノドット、ナノ粒子、ナノシェル、ビーズ、マイクロビーズ、ラテックス粒子、ラテックス・ビーズ、蛍光ビーズ、蛍光粒子、カラー粒子、カラー・ビーズ、組織、細胞、微生物、有機物、非有機的な物質、又は当技術分野で知られている他のあらゆる離散的な基材もしくは物質を全体的に指すのに使用される。そのような用語のいずれも、本明細書で互いに区別なく使用されることが可能である。本明細書で説明される方法、データ構造、システムは、任意のタイプの微粒子の分類のために使用されることが可能である。一部のケースにおいて、本明細書で説明される方法、データ構造、システムは、分子反応のためのビヒクルの役割をする微粒子に関して、特に使用されることが可能である。フロー・サイトメトリにおいて使用される例示的な分子反応微粒子には、テキサス州オースティン所在のＬｕｍｉｎｅｘ社から市販で入手することができる、ｘＭＡＰ（登録商標）マイクロスフィアが含まれる。

本明細書で使用される、「分類」という用語は、サンプルにおける個々の微粒子の識別を特定することとして一般に決められる。識別は、個々の微粒子が属する母集団と関係する。そのような分類は、しばしば、サンプルが、サンプルの単一回の試験において複数の異なる母集団の微粒子を使用して分析されるため、特に重要である。特に、異なる母集団の微粒子は、通常、サンプル内の様々なタイプ及び／又は量の検体の存在が、単一回の試験において検出され、及び／又は定量化されることが可能であるように、微粒子に結合した物質のタイプ、及び／又は微粒子に結合した物質の量などの、少なくとも１つの様々な特性を有する。測定結果を解釈するのに、サンプルにおける個々の微粒子の識別又は分類は、測定値が、個々の微粒子の特性と互いに関係付けられることが可能であるように、特定される。このようにして、異なる母集団の微粒子に関連する測定値が、区別されて、関心対象の検体にそれぞれ帰せられる。

本明細書で説明されるプロセスの１つ又は複数を実行するように構成されるシステムには、Ｌｕｍｉｎｅｘ（登録商標）１００（商標）、Ｌｕｍｉｎｅｘ（登録商標）ＨＴＳ、Ｌｕｍｉｎｅｘ（登録商標）１００Ｅ、Ｌｕｍｉｎｅｘ（登録商標）２００（商標）、テキサス州オースティン所在のＬｕｍｉｎｅｘ社から入手可能な、このファミリの製品へのあらゆるさらなるアドオンが含まれるが、以上には限定されない。そのようなシステムの１つの一般的な例を、図５を参照して本明細書でさらに説明する。しかし、本明細書で説明される方法、データ構造、システムは、任意の測定システムによって獲得される微粒子のデータを使用することができ、あるいは使用するように構成できることを理解されたい。測定システムの例には、フロー・サイトメータや蛍光イメージング・システムが含まれる。加えて、微粒子分類のために使用することができる様々なパラメータが、本明細書で説明されるが、本明細書で説明される実施形態は、異なる母集団の微粒子を区別するのに使用されることが可能な微粒子の任意の測定可能なパラメータを使用することができることを理解されたい。さらに、本明細書で説明される方法、データ構造、システムは、微粒子分類に限定されない。特に、本明細書で説明される実施形態は、微粒子上に、又はサンプルに存在する反応生成物の識別又は量などの、ただし、これらには限定されない、微粒子の他のパラメータを特定することにも同様に適用されることが可能である。

図面を参照すると、図１は、従来の仕方で微粒子を分類するのに使用されることが可能な例示的な分類空間を示す。プロセスは、フロー・サイトメータ又は他の適切なデバイスを使用し、分類のためのデータを使用して、微粒子に関するデータを獲得することを含む。特に、方法は、通常、（図１の軸タイトル、パラメータ１とパラメータ２によって示されるような）異なるパラメータにそれぞれが対応する２つの軸を有するグラフ上に、２つのパラメータに関する測定データをプロットすることを含む。また、グラフは、異なる母集団の微粒子にそれぞれが対応する、異なる分類領域（例えば、図１に示される領域１〜１２）も含む。微粒子の測定されたパラメータに対応するグラフにおけるデータ・ポイントのロケーションにより、それらの母集団の１つへの、微粒子の帰属が決まる。例えば、図１に示されるとおり、単一の微粒子に関して獲得された２つのパラメータの値に対応する単一のデータ・ポイントが、アステリスク（^*）によって示される。データ・ポイントは、領域９（番号９というラベルが付けられた網掛けされた空間としてグラフで表される）の境界内にあるため、微粒子は、領域９に対応する母集団のメンバとして分類される。データ・ポイントが、そうではなく、領域１〜１２の外でグラフの白い空間内に位置している場合、微粒子は、いずれの領域のメンバでもないものとして分類され、その結果、いずれの母集団に属するものとしても分類されない。

本明細書で説明される方法とシステムは、以上に説明したのとは異なる仕方で微粒子分類を実行する。特に、本明細書で説明される実施形態は、ＬＵＴ（ルックアップ・テーブル）を利用して、微粒子が属する可能性がある分類母集団のサーチを絞り、その後、ルックアップ・テーブルの識別されたロケーションに関連する１つ又は複数の事前に決めたアルゴリズムにおいて、微粒子に関して獲得されたデータを処理する。

そのような方法の例示的なステップの概要を示す流れ図を、図２に示す。後段でより詳細に説明するとおり、微粒子分類を決めるのに使用されるアルゴリズムは、一部の実施形態では、複雑であり（例えば、アルゴリズムは、微粒子の２つより多くの測定パラメータを関係付けることが可能である）、したがって、コンピュータを介して実施されるのが最善であろう。このため、図５に関連して説明されるような、本明細書で説明されるシステムと記憶媒体は、プロセッサによって実行可能であり、図２に示されるプロセスを実行するように構成されたプログラム命令を含むことが可能である。したがって、図２に関連して説明される方法は、「コンピュータによって実施される方法」と呼ばれ、「方法」と「コンピュータ実施方法」は、本明細書で互いに区別なく使用されることが可能である。本明細書で説明されるシステムのコンピュータによって実施される方法とプログラム命令は、一部のケースでは、微粒子分類に関連するプロセス以外のプロセスを実行するように構成されることが可能であり、したがって、本明細書で説明されるシステムのコンピュータによって実施される方法とプログラム命令は、図２の図示に必ずしも限定されないことに留意されたい。さらに、本明細書で説明されるステップは、「微粒子」の分類に関して説明されるものの、本明細書で説明される方法実施形態の任意の又は全てのステップは、セットの中の１つ又は複数の微粒子（例えば、セットの中の微粒子のいくつか、又は全て）に関して実行されることが可能であることを理解されたい。

図２に示されるとおり、本明細書で説明されるシステムの方法とプログラム命令は、第１のデータ・セットが、微粒子の測定可能なパラメータに対応する、ブロック１０を含むことが可能である。そのようなデータ・セットは、フロー・サイトメータ又は他の適切なデバイスによって獲得されたデータ・セットである。データは、フロー・サイトメータを使用して個々の微粒子に関するデータを測定することにより、又はフロー・サイトメータからデータを要求して、受け取ることにより、獲得される。このようにして、方法は、測定システム自体によって（例えば、測定システムのプロセッサによって）、又は測定システムに結合されたシステム（例えば、スタンドアロンのコンピュータ・システムのプロセッサ）によって実行されることが可能である。いずれにしても、データ・セットは、一部の実施形態では、微粒子を分類するのに使用されるパラメータを含むが、それらには限定されない、いくつかの異なるパラメータの測定値を含むことが可能である。例えば、第１のデータ・セットは、微粒子の蛍光、光散乱、電気インピーダンス、又は他の任意の測定可能な特性を含むことが可能である。

一部の実施形態では、本明細書で説明されるシステムの方法とプログラム命令は、図２に示されるブロック５２に進み、第１のデータ・セットの１つ又は複数の個別の値とそれぞれ互いに関係する１つ又は複数の包括値を有する第２のデータ・セットを作成することが可能である。そのようなステップにより、第１のデータ・セット内の測定値の分解能が、ルックアップ・テーブルを組み立てるのに使用される測定パラメータ値のスケールと一致するように、有利に低くなることが可能である。後段でより詳細に説明するとおり、ルックアップ・テーブルは、微粒子がカテゴリ分類される先の微粒子分類のサーチを絞るのに使用されるデータ構造である。比較的低い分解能の値によって組み立てられたルックアップ・テーブルは、テーブルが、より少ないユニット数でサイズ設定されることが可能となり、これにより、テーブルを特徴付けるのに必要とされるメモリのサイズが制限される。ルックアップ・テーブルのためのメモリのサイズを制限することは、一部のケースにおいて、特に、システムの費用を抑えるために、有利である。第１のデータ・セットの対応する値に比べて、より低い分解能の値を有する第２のデータ・セットを作成することは、一部のケースにおいて有利である可能性があるものの、本明細書で説明される方法における第２のデータ・セットの作成は、オプションであり、その結果、ブロック５２は、点線で輪郭が描かれていることに留意されたい。特に、本明細書で説明される方法は、より低い分解能値を有するデータ・セットの作成を含むことを必ずしも必要としない。むしろ、方法は、後段でより詳細に説明するとおり、ブロック５２を省略して、ブロック５４に進み、第１のデータ・セットが対応するルックアップ・テーブルのロケーションを特定してもよい。

一部の実施形態では、第２のデータ・セットの作成は、第１のデータ・セットの１つ又は複数の値を置き換えること、及びレプリケートされる値の１つ又は複数の値の分解能を低減させることを含むことが可能である。一部のケースでは、レプリケートされた値の全ての値の分解能が、低くなることが可能である。一方、他のケースでは、レプリケートされた値の全てに満たない値が、低くなることが可能である。このため、第２のデータ・セットは、低減された分解能の値を含むように作成されるものの、第２のデータ・セットは、分解能が低減されていない（すなわち、第１のデータ・セットの中の対応する値に比べて）値も含むことを、必ずしも制限されない。例えば、一部の実施形態では、ルックアップ・テーブルを組み立てる測定パラメータの１つだけしか、低い分解能のスケールを含まないことが可能であり、したがって、その測定パラメータに関連する、レプリケートされた値の分解能を低減することだけが、妥当である可能性がある。他のシナリオも、レプリケートされた値の一部の値の分解能を低減する正当な理由になる可能性があり、したがって、本明細書で説明される方法は、そのような例に必ずしも限定されない。

一部の実施形態では、第２のデータ・セットは、第１のデータ・セットに関して獲得された値の全てに関連する値を含むことが可能である。他の実施形態では、第２のデータ・セットは、第１のデータ・セットに関して獲得された値より少ない値を含むことが可能である。例えば、本明細書で説明される方法とプログラム命令は、一部の実施形態では、ルックアップ・テーブルを組み立てる測定パラメータに関連する値だけを有する第２のデータ・セットを作成するように構成される。他のシナリオも、第２のデータ・セットが、第１のデータ・セットに関して獲得された値の一部を含む、正当な理由となる可能性があり、したがって、本明細書で説明される方法は、前述した例に必ずしも限定されない。

いずれにしても、第２のデータ・セット内のより低い分解能（すなわち、第１のデータ・セットの中の対応する値に比べて）の値を、本明細書では、「包括値」と呼ぶことができる。換言すると、「包括値」という用語は、対応する測定パラメータに関する可能な値の範囲又はスパンを表す値を一般的に指すことが可能である。これに対して、第１のデータ・セットの中の値などの、分解能が低減されていない値を、本明細書では、「個別の値」及び／又は「測定値」と呼ぶことができる。一部のケースでは、第２のデータ・セットを作成することは、第１のデータ・セットの１つ又は複数のレプリケートされた値を、最も近い整数値に丸めることを含むことが可能である。例えば、１．０７及び１．０９という測定値がともに、１．１という包括値によって表されることが可能である。このようにして、丸められた値のそれぞれが、丸められた整数未満、丸められた整数より大きい、又は丸められた整数から次の整数までの中途にある、或る範囲の可能な測定値を全体的に表すことが可能である。例えば、前述した実施形態では、１．１という包括値が、１．０１から１．１０までの測定値を表すことが可能である。他の実施形態では、１．１という包括値が、１．１０から１．１９までの測定値、又は１．０５から１．１４までの測定値を表すことが可能である。一般に、包括値が表すことが可能な測定値の範囲は、その方法に関してセットアップされた設計仕様に依存することが可能であり、一部の実施形態では、そのようなプロセス・ステップを実行するように構成されたプログラム命令の設計仕様に依存する。

他のケースでは、第２のデータ・セットは、或る測定パラメータに関する整数の範囲を表す包括値を含むことが可能である。例えば、表１に示されるとおり、第１のデータ・セットの中のパラメータ１に関連する離散値が、第２のデータ・セットの中の４つの包括値のいずれの値によって参照されてもよい。表１は、単に、個別の値と包括値の例示的な相互関係に過ぎないことに留意されたい。個別の値の範囲と、測定値に関する選択された包括値の数とは、方法とプログラム命令の様々なセットアップの間で異なる可能性がある。

さらに、表１に示される離散値の範囲は、包括値の間で等しく分離されているが（すなわち、各包括値に関して２５の離散値）、各包括値は、任意の数の離散値に対応することが可能であることを理解されたい。つまり、或る測定パラメータに関する包括値にそれぞれ関連する個別の値の範囲は、必ずしも一様でなくてもよい。一部のケースでは、各離散値の分解能が低くなる度合いは、例えば、微粒子分類の特性、微粒子母集団の特性、及び／又は母集団の中の個々の微粒子の特性に応じて異なる。

いずれにしても、様々な測定パラメータに対応する値の分解能は、一部の実施形態では、第２のデータ・セットに関して同様の仕方で低くなる。特に、様々な測定パラメータに対応する個別の値は、最も近い整数に丸められて、又は整数範囲に関する値を割り当てられて、第２のデータ・セットが作成される。他の実施形態では、様々な測定パラメータに対応する個別の値は、第２のデータ・セットに関して様々な仕方で低くなることが可能である。いずれにしても、様々な測定パラメータに関する包括値の数は、同一であっても、異なっていてもよい。

図２に戻ると、本明細書で説明される方法とプログラム命令は、ブロック５４に進み、第２のデータ・セット及び／又は第１のデータ・セットが対応するルックアップ・テーブルのロケーションを識別するように構成される。より具体的には、ブロック５２が、プロセスに含められる場合、第２のデータ・セットが対応するルックアップ・テーブルのロケーションが、ブロック５４に関連して識別される。第２のデータ・セットは、第１のデータ・セットの中の測定された値に対応する値を含むので、そのような実施形態においてブロック５４に関して識別されるルックアップ・テーブルのロケーションは、第１のデータ・セットに対応するとともに、第２のデータ・セットにも対応することに留意されたい。しかし、ブロック５２が、プロセスから省略された実施形態では、ブロック５４に関して識別されるルックアップ・テーブルのロケーションは、第２のデータ・セットが作成されていないので、第１のデータ・セットだけに対応する。

ブロック５２が、プロセスから省略された実施形態では、ブロック５４は、一般に、或るポイントを、第１のデータ・セットが対応するルックアップ・テーブル内の「識別されたロケーション」として、事実上、ロケーションを特定して、ルックアップ・テーブルを組み立てるパラメータに関連する第１のデータ・セットからの測定された値を指し示すことを含む。一部のケースでは、ブロック５２を含む方法が、或るポイントを、ルックアップ・テーブル内の「識別されたロケーション」としてロケーションを特定するように構成されてもよい。特に、ルックアップ・テーブルを組み立てる測定パラメータのそれぞれに関するスケール分解能が、第２のデータ・セットの中の対応する値の分解能と同一である場合、ブロック５４は、第２のデータ・セットからのそのような値を指し示して、或るロケーションを識別する、又は、より具体的には、第２のデータ・セットが対応するルックアップ・テーブル内の或るポイントを識別することを含む。例えば、第２のデータ・セット内の包括値が、第１のデータ・セットの個別の値から丸められた整数を表し、ルックアップ・テーブルを組み立てる、対応する測定パラメータのスケール分解能が、少なくとも、個々の整数を区別するのに十分なだけ高い場合、そのような値を指し示すことは、ルックアップ・テーブルの中の或るポイントに至ることになる。ルックアップ・テーブル内で、そのようにロケーションを正確に特定することは、対応する測定パラメータのスケール分解能が、第２のデータ・セットからの個別の値と同一である限り、それらの個別の値を指し示すことも含むことが可能であることに留意されたい。

第２のデータ・セットの値に対応するロケーションとしてポイントが識別されることが可能なルックアップ・テーブルの例示的な実施形態を、図３に示す。特に、図３は、スケールが、０から１００までにおよび、整数値に限定された、２つの測定パラメータによって組み立てられた例示的なルックアップ・テーブルを示す。ルックアップ・テーブルに関する様々な構成が、本明細書で説明される方法のために使用されることが可能であることに留意されたい。特に、前述したとおり、ルックアップ・テーブルを組み立てる測定パラメータのスケールは、所望される分解能に応じて、離散値、整数、又は整数の範囲を表す値である。さらに、ルックアップ・テーブルを組み立てる様々な測定パラメータに関するスケールは、同一であっても、異なっていてもよい。さらに、本明細書で説明されるルックアップ・テーブルは、任意の数の測定パラメータによって組み立てられてもよい。後段でより詳細に説明するとおり、本明細書で説明される方法は、２つより多くの測定パラメータによって組み立てられるルックアップ・テーブルに特に適用可能である。このため、本明細書で説明される方法に関するルックアップ・テーブルは、図３における例の図示に必ずしも限定されない。

一般に、図３に示されるルックアップ・テーブルの或るロケーションを識別することは、パラメータ１及び２に関連する整数包括値を指し示すことを含む。ブロック５６に関連して後段でより詳細に説明するとおり、識別されたロケーションが、ノード１〜５のいずれかと一致する場合、そのノードに関連するアルゴリズムが、第１のデータ・セットの測定された値を使用して処理されて、その粒子を、そのノードに対応する微粒子分類内に分類できるかどうかが判定される。これに対して、識別されたロケーションが、ノード１〜５のいずれとも一致しない場合、その粒子は、棄却分類内にカテゴリ分類される。本明細書で説明される方法に関する分類のそのような判定は、後段でより詳細に説明するとおり、複数のノードを含むルックアップ・テーブルの粗いロケーションが、或るデータ・セットと合致するものと識別される場合、変化する。

いずれにしても、本明細書で説明される、ルックアップ・テーブルを使用して、試験されるべき微粒子分類のサーチを絞ることにより、サンプルの各微粒子分類を繰り返し処理して、或る粒子の分類を特定すること（これについても、後段でより詳細に説明する）に比べて、時間が節約される。分類目的で、図３のノード１〜５は、ルックアップ・テーブルを組み立てるパラメータに関する様々な微粒子分類を表し、このため、第１のデータ・セット及び／又は第２のデータ・セットに対応するルックアップ・テーブルの識別されたロケーションでは、必ずしもないことに留意されたい。さらに、後段でより詳細に説明するとおり、ノード１〜５は、図３に示されるノードより大きくても、小さくてもよい。

前述したとおり、ルックアップ・テーブルの粗いロケーションが、ブロック５４に関するデータ・セットに対応するものとして識別される。特に、ブロック５４は、ルックアップ・テーブルを組み立てる測定パラメータの比較的低い分解能スケールと関係して、整数の範囲を表す包括値を指し示して、ルックアップ・テーブルのブロック・ロケーションを識別することを含む。より具体的には、ルックアップ・テーブルのスケールは、スケール上の値が、ルックアップ・テーブルの行及び列と互いに関係付けられるように、比較的低い分解能を含む。そのようなケースでは、測定パラメータの所与の幅に対するルックアップ・テーブルのサイズは、整数値スケールを有するルックアップ・テーブル（図３に示されるような）より小さい、特に、分解能が低下していないスケールを有するルックアップ・テーブルに比べて小さいことが可能である。その結果、ルックアップ・テーブルのメモリ・サイズが、低くなることが可能である。

第２のデータ・セットの値に対応するロケーションとして粗いロケーションが識別される例示的なルックアップ・テーブルを、表２に示す。特に、表２は、２つの測定パラメータによって組み立てられた例示的なルックアップ・テーブルを示し、ルックアップ・テーブルのスケールは、それぞれが、それぞれの測定パラメータに関する異なる範囲の整数とそれぞれが互いに関係して、１から４までである。表２のルックアップ・テーブルは、例えば、一部の実施形態における２つのパラメータの元の値の最大分解能のルックアップ・テーブルに含まれることが可能な１００００の要素（測定パラメータのそれぞれに関して１００×１００のユニット）と比較して、１６のロケーションだけしか有さない。

図３に示されるルックアップ・テーブルの場合と同様に、表２のルックアップ・テーブルは、粒子が分類されることが可能な微粒子分類のサーチを絞るのに使用される。特に、一部の実施形態において、粗いロケーションのいくつかが、微粒子分類に関連するノードを含み、したがって、ノードを有するロケーションの識別により、その粒子が、その微粒子分類に分類されることが可能であるかどうかについての調査が、さらに円滑になる。特に、識別されたロケーションが、ノードを含む場合、そのノードに関連するアルゴリズムが、第１のデータ・セットの測定された値を使用して処理されて、その粒子を、そのノードに対応する微粒子分類内に分類できるかどうかが判定される。これに対して、識別された粗いロケーションが、ノードを含まない場合、その粒子は、棄却分類内に分類される。例えば、表２のルックアップ・テーブルを使用して、或る特定のデータ・ポイントが、パラメータ１＝２、及びパラメータ２＝１（すなわち、２，１）に関する包括値を有する場合、方法は、そのデータ・ポイントが、いずれのノードのメンバでもないと判定する。というのは、これらのパラメータのこれらの包括値に対応するルックアップ・テーブルの粗いロケーションは、いずれのノードにも関連していないからである。代わりに、データ・ポイントが、（２，２）という包括値を有する場合、方法は、そのデータ・ポイントを処理して、そのデータ・ポイントが、ノード１のメンバである可能性があるが、ノード２〜５のメンバではないと判定することができる。したがって、表２のルックアップ・テーブルを使用して、試験されるべき微粒子分類のサーチを絞ることで、ノード１〜５のそれぞれを繰り返し処理して、或る粒子の分類を特定することに比べて、時間が節約される。

表２におけるノード１〜５を含む粗いロケーションは、ノードを含まない粗いロケーションに対して、それらのロケーションの存在を区別するように太線で輪郭が描かれている。前述したとおり、ルックアップ・テーブルに関する様々な構成が、本明細書で説明される方法のために使用されることが可能であり、このため、粗いロケーションの識別のために構成されるルックアップ・テーブルは、表２に限定されない。特に、ルックアップ・テーブルを組み立てる様々な測定パラメータに関するスケールは、同一であっても、異なっていてもよい。さらに、本明細書で説明されるルックアップ・テーブルは、測定パラメータのそれぞれに関して、任意の数のスケール値を含むことが可能であり（すなわち、スケール値の数は、表２に示される４つの値に限定されない）、任意の数の測定パラメータによって組み立てられることが可能である。さらに、ノードの数及び分布は、本明細書で説明されるルックアップ・テーブル内で変わることも可能である。例えば、一部の実施形態では、ルックアップ・テーブルの全ての粗いロケーションが、ノードを含んでもよい。

一般に、粗いロケーション当たりのノードの数を使用して、ルックアップ・テーブルの「分解能」が決定されることが可能である。例えば、表２に関連して説明されるような、せいぜい１つのノードが、それぞれの粗いロケーションに含まれているルックアップ・テーブルが、最高の役立つ分解能を有する。しかし、そのような分解能を有するルックアップ・テーブルは、一部の実施形態では、比較的大きい可能性がある。例えば、異なる１０００の母集団を含む微粒子セットの場合、粗いロケーション当たりせいぜい１つのノードを有するルックアップ・テーブルは、最小で１０００の粗いロケーションを必要とする。それほど多くのノードを表すのに必要とされるメモリ要領を最小に抑えるため、ルックアップ・テーブルの分解能を低くして、複数のノードが、１つ又は複数の粗いロケーション内に配置されるようにすることが、有利である。

このため、第２のデータ・セットの値に対応するロケーションとして粗いロケーションが識別されることが可能な別の例示的なルックアップ・テーブルを、表３に示す。特に、表３は、２つの測定パラメータによって組み立てられた例示的なルックアップ・テーブルを示し、ルックアップ・テーブルのスケールは、それぞれが、表２におけるとおり、それぞれの測定パラメータに関する異なる範囲の整数とそれぞれが互いに関係して、１から４までである。しかし、表３は、複数のノード（すなわち、ノード・セット）を有する、いくつかの粗いロケーションを有することにより、表２とは異なる。特に、表３は、複数のノードをそれぞれが有する４つの粗いロケーションを示す。単一の粗いロケーション内の複数のノードを、本明細書では、「ノード・セット」と呼ぶ。より具体的には、表３は、ノード・セット１〜４を有する４つの粗いロケーションを含む。また、表３は、ノード５と呼ばれる単一のノードを有する１つの粗いロケーション、及び全くノードを有さない１１の粗いロケーションも含む。そのような構成は、所与のサイズのルックアップ・テーブルが、より多くのノードを含むことを可能にし、より多くの微粒子分類が、サンプル内の粒子を分類することを可能にする。加えて、又は代替として、前述したとおり、粗いロケーション内に複数のノードを有するルックアップ・テーブルが、粗いロケーション当たり１つのノードだけしか含まないルックアップ・テーブルに比べて、より低い分解能のスケールを有するように構成されてもよい。その結果、そのようなルックアップ・テーブルのメモリ・サイズが、低くなることが可能である。

表３に示されるとおり、ルックアップ・テーブルの粗いロケーションのいくつかは、全くノードを含まない、又は単一のノードを含むことが可能である。表３におけるノード１〜５を含む粗いロケーションは、ノードを含まない粗いロケーションに対して、それらのロケーションの存在を区別するように太線で輪郭が描かれている。前述したとおり、ルックアップ・テーブルに関する様々な構成を、本明細書で説明される方法に対して使用することが可能であり、このため、粗いロケーション内に複数のノードを有するルックアップ・テーブルは、表３に限定されない。特に、ルックアップ・テーブルを組み立てる様々な測定パラメータに関するスケールは、同一であっても、異なっていてもよい。さらに、本明細書で説明されるルックアップ・テーブルは、測定パラメータのそれぞれに関して、任意の数のスケール値を含むことが可能であり（すなわち、スケール値の数は、表３に示される４つの値に限定されない）、任意の数の測定パラメータによって組み立てられることが可能である。さらに、ノードの数、サイズ、形状、分布は、本明細書で説明されるルックアップ・テーブル内で変わることも可能である。例えば、一部の実施形態では、ルックアップ・テーブルの全ての粗いロケーションが、少なくとも１つのノードを含んでもよい。加えて、又は代替として、ノードは、ルックアップ・テーブルの単一の粗いロケーション内のノード、及び異なる粗いロケーションのノードを含め、重なり合ってもよい。１つのノードへの、或るデータ・ポイントの帰属が、別のノードへの帰属と相容れない場合、各ノードの規則を、重なり合わないように決めることが可能であることに留意されたい。

図４は、テーブルの粗いロケーション内に配置された複数のノードを含むルックアップ・テーブルのさらに別の実施形態を示す。表３の場合と同様に、図４は、全くノードを有さないいくつかのロケーション、１つのノードを有するいくつかのロケーション、複数のノードを有するその他のロケーションを有するルックアップ・テーブルを示す。図４は、ノードの数、サイズ、形状、分布が、ルックアップ・テーブル間で異なる可能性があるとともに、単一のルックアップ・テーブル内でも異なる可能性があることを示すことにより、表３とは異なる。さらに、図４は、ノード６と１０に関して示されるとおり、ノードが、粗いロケーションの境界に重なり合う可能性があり、したがって、複数のロケーションに関連する可能性があることを示す。さらに、図４は、ノードが、一部の実施形態では、ノード３と７によって示されるとおり、重なり合う可能性があることを示す。

図２に戻ると、ルックアップ・テーブル内のロケーションの識別の後、方法は、ブロック５６に進み、ブロック１０で獲得された第１のデータ・セットが、識別されたロケーションに関連する第ｎ番の分類を示す事前に決めたアルゴリズムに合うかどうかを判定することが可能であり、ｎは、このステップの最初の処理を表す１と等しくなるように設定される。前述したとおり、ルックアップ・テーブルの識別されたロケーションが、或る粒子を分類する微粒子分類を含むかどうかについての判定は、或るノードの存在によって表されることが可能である。特に、ノードは、一般に、ルックアップ・テーブルを組み立てる測定パラメータの値が合う微粒子分類を表す。しかし、ルックアップ・テーブルの識別されたロケーション内のノードの存在は、その粒子が、関連する微粒子分類に属することを必ずしも示すわけではないことに留意されたい。特に、微粒子分類が、ルックアップ・テーブルを組み立てる、又は、より具体的には、検出されたノードを決める測定パラメータ以外の測定パラメータによって特徴付けられる場合、粒子は、微粒子分類を決めるアルゴリズムに合う可能性も、合わない可能性もあり、したがって、そのような分類に適合する可能性も、適合しない可能性もある。換言すると、微粒子分類は、依存関係が、ルックアップ・テーブルの粗いパラメータによって全て表されるわけではない可能性がある、複数の測定パラメータによって決められることがある。例えば、微粒子分類は、異なる５つのパラメータによって決められることがあるが、ルックアップ・テーブルは、４つの（又はそれより少ない）パラメータを有して構成される。このため、ルックアップ・テーブルの中で表されていない測定パラメータの値が、その粒子が、或る分類内に分類されることが可能であるかどうかに影響を及ぼす可能性がある。

データ・セットの任意の数のパラメータ、及び事実上、いずれの数学関数又は論理関数も、本明細書で説明されるルックアップ・テーブルに記載されるノードを特徴付けるのに使用されることが可能であるが、ルックアップ・テーブルは、一部の実施形態では、微粒子分類を決めるのに使用されるパラメータより少ない数のパラメータでノードを特徴付けるように構成される。そのような構成は、ルックアップ・テーブルが、データ・セットが、或る特定の分類に属することが可能であるかどうかについての、比較的良好な近似を提供することを可能にし、したがって、微粒子分類のサーチを絞る迅速な仕方を提供する一方、ノードを決める多くのパラメータを有することの複雑さを回避することができる。ブロック５６に関して説明したとおり、本明細書で説明される方法とプログラム命令は、ノードの検出の後、微粒子分類に固有のアルゴリズムの使用を介して、或る粒子の実際のカテゴリ分類を特定する最終的な評価を提供するように構成されてもよい。

一部のケースでは、ノードは、それらのノードが表すように特徴付けられている微粒子分類の測定パラメータ以外の属性によって特徴付けられる。ノードが、それらのノードが表すように特徴付けられている微粒子分類の測定パラメータだけによって決められる実施形態は、本明細書では、全く属性を有さないものとして参照されることが可能である。しかし、一部のケースでは、ノードは、それらのノードが表すように特徴付けられている微粒子分類の測定パラメータ、及びさらなる属性によって決められることがある。一部のケースでは、或るノードを決めるのに使用される属性には、広い範囲が含まれることが可能であり、したがって、或るノードが、ルックアップ・テーブル内で範囲に含むデータ・ポイントは、対応する微粒子分類の特徴付けよりも広い。属性の例には、他のノードと比べた、大きさ、向きパラメータ、又はロケーションが含まれることが可能である。

一部の実施形態では、ノードは、単一の属性によって特徴付けられることが可能である。例えば、円の中心が、コース・ロケーションの中心であるものと想定される場合、半径を、ノードを決めるのに使用することができる。そのようなケースでは、ノードの半径内にあるデータ・ポイントを有する、全ての微粒子が、そのノードによって特徴付けられる。全てのノードの半径は、実質的に同一であることが可能であり、あるいは、代替として、ノードの少なくともいくつかが、異なる半径を有してもよい。他の実施形態では、２つ以上の属性が、各ノードに関連してもよい。例えば、２つ以上の大きさをノードを特徴付けるのに使用して、ノードの形状を決めることが可能である。例えば、属性は、例えば、円、楕円、正方形、又は長方形などの２次元の形状を決めることが可能である（楕円は、長軸及び短軸の大きさ、ならびに焦点ロケーションによって決められる）。加えて、属性は、例えば、球、直角プリズム、又は立方体などの、３次元の形状を決めることができる。他の複雑な形状は、２つ以上の属性も使用して決められて、ノードのデータ・ポイントの境界が決められることがある。また、他の属性は、（例えば、楕円の軸を、ルックアップ・テーブルの測定パラメータの軸と揃えさせるのではなく）ルックアップ・テーブル内のノードの向きを決めるのに使用されてもよい。別の例では、データ・セットの各パラメータに関して１つずつの、ノード当たり２つの属性を使用して、ノードの最小限度と最大限度が設定されてもよい。

２次元のノード、及び３次元のノードについて以上に説明したが、本明細書で説明されるノードの特徴付けの長所の１つは、３次元以上のデータのグラフィック表現が、不可能である、又は現実的でない場合でさえ、特徴付けを、３次元を超えて、任意の次元数に容易に拡張することができることである。加えて、本明細書で説明されるノード／属性ベースの微粒子分類の利点は、データがグラフィックスで視覚化されなくてもよいことである。ビットマップ・ベースの従来の分類方法では、データは、微粒子の母集団に対応する各領域に関する境界を生成するため、作成中にビットマップにおいてグラフィックスで表現されることが可能である。しかし、本明細書で説明されるノードの境界は、微粒子分類の測定値、及び／又はルックアップ・テーブル内で或る形状を形成する属性によって決められる。そのような境界の視覚化は、領域を作成するのに必要とされず、したがって、ノードのグラフィック表現は、必要とされない。

図２のブロック５６に戻ると、微粒子分類を示すアルゴリズムが、微粒子の母集団の特性分布に基づいて決められる。前述したとおり、微粒子は、その微粒子が、ルックアップ・テーブルの識別されたロケーション内のノードに対応する微粒子母集団のメンバであるかどうかを判定することにより、或る事前に決めた分類内に分類される。より具体的には、方法は、図２のブロック５８に進み、第１のデータ・セットが、ブロック５４において識別されたルックアップ・テーブルのロケーションに関連する事前に決めたアルゴリズムに入るかどうかを判定することができる。図２に示されるとおり、第１のデータ・セットが、事前に決めたアルゴリズムに合うことを検出すると、方法は、ブロック６０に進むことが可能であり、微粒子は、その微粒子分類内に分類される。そこから、粒子の分類の評価は、一部の実施形態では、ルックアップ・テーブルの識別されたロケーション内に配置されたノードの数にかかわらず、終了することが可能である。しかし、一部の実施形態では、プロセスは、ブロック６２に進み、ルックアップ・テーブルの識別されたロケーション内に他の分類ノードが存在するかどうかを判定することが可能である。そのようなオプションが、ブロック６０の後に分類プロセスを終了させるステップの代替として、そのようなオプションを区別するように、図２に破線によって表される。

図２に示されるとおり、方法が、ブロック６０から代替のパスに沿って進む場合、又は第１のデータ・セットが、事前に決めたアルゴリズムに合わない場合、方法は、ブロック６２に進み、ルックアップ・テーブルの識別されたロケーション内に配置されたさらなるノードが存在するかどうかを判定する。他のノードを全く検出しなかった場合、プロセスは、ブロック６４に進み、（ブロック６０などにおいて）微粒子が分類されているかどうかを判定する。微粒子が分類されている場合、プロセスは、終了する。しかし、微粒子が、まだ分類されていない場合、微粒子は、ブロック６６で棄却分類に分類され、プロセスは、その後、終了する。ブロック６６で参照される棄却分類とは、一般に、知られている分類に容易に割り当てられることが可能でない粒子のカテゴリを指す。

前述したとおり、本明細書で説明される方法とプログラム命令は、ルックアップ・テーブルの粗いロケーション内の複数のノードを有するテーブルを使用することに特に適用可能である。一部の実施形態では、ブロック１０で獲得された第１のデータ・セットが、複数のノードのアルゴリズムを介して処理されて、微粒子に関する分類が特定される。特に、複数のノードに関連するアルゴリズムは、一部の実施形態では、その粒子に関する分類が特定されるまで、順次に処理される。そのような実施形態は、微粒子分類が相容れないケースに関して有利である可能性がある。他の実施形態では、複数のノードに関連する複数のアルゴリズムが、処理されて、データ・セットが、それらのノードに関連する分類の複数に合うかどうかが判定される。そのようなケースでは、分類は、重なり合う特徴付けを有する。或る粒子が、複数のカテゴリ分類に分類される実施形態において、方法は、複数の事前に決めたアルゴリズムのいずれのアルゴリズムが、第１のデータ・セットに最もよく合うかどうかを判定し、その後、その粒子を、その単一の事前に決めたアルゴリズムに関連する微粒子分類内に分類整理することをさらに含む。代替として、方法は、その粒子を、複数の母集団のメンバとして分類整理することを、それらの母集団が相反しない場合に、行うことを含んでもよい。

いずれにしても、ルックアップ・テーブルの識別されたロケーション内にさらなる分類ノードが存在すると判定すると、方法は、ｎファクタを１だけ増やして、ブロック５６に戻り、第１のデータ・セットが、識別されたロケーション内の別のノードに関連する事前に決めたアルゴリズムに合うかどうかを判定する。その後、方法は、前述したとおり、ブロック５８、６０、６２、６４、６６を経るように進む。一般に、そのようなステップの構成は、１つ又は複数のノードを含む、又は全くノードを含まないルックアップ・テーブルのロケーションが微粒子を分類するために評価される。前述したとおり、方法は、微粒子を分類する時間が、サンプルに関する可能な全ての分類を評価する方法に比べて、短縮されるように、分類のサーチをいくつかの選定されたノードに有利に絞ることができる。

図５は、微粒子を分類するように構成されたシステムの例示的な実施形態を示す。図５は、一律の縮尺に従わずに描かれていることに留意されたい。特に、この図の諸要素のいくつかの要素のスケールは、それらの要素の特性を強調するように大きく誇張されている。システムのいくつかの要素は、簡明のために、この図に含められていない。図５で、システムは、微粒子１２が流れるキュベット１０の断面を通る面に沿って示される。一部の実施形態では、キュベットは、標準のフロー・サイトメータにおいて使用されるような、標準の石英キュベットである。しかし、他の任意の適切なタイプの目視チャンバ又は送出チャンバを、分析のためにサンプルを送出するのに使用することができる。

システムは、光源１４を含む。光源１４は、レーザなどの、当技術分野で知られている任意の適切な光源を含む。光源は、青の光、又は緑の光などの１つ又は複数の波長を有する光を放出するように構成される。光源１４は、微粒子がキュベットを流れるにつれ、微粒子に光を当てるように構成される。このように光を当てることにより、微粒子が、１つ又は複数の波長又は波長域を有する蛍光を放出させられる。一部の実施形態では、システムは、光源からの光を微粒子上、又は流路上に集束させるように構成された１つ又は複数のレンズ（図示せず）を含む。また、システムは、複数の光源を含んでもよい。一部のケースでは、光源は、異なる波長又は波長域を有する光（例えば、青の光及び緑の光）を微粒子に当てるように構成される。一部の実施形態では、光源は、異なる方向で微粒子に光を当てるように構成される。

微粒子から前方に散乱された光を、折り畳みミラー１８、又は別のそのような光方向付け構成要素によって検出システム１６に向ける。代替として、検出システム１６が、前方に散乱された光の経路に直接に置かれてもよい。このようにして、折り畳みミラー、又は他の光方向付け構成要素は、システムに含められないことも可能である。一部の実施形態では、前方に散乱された光は、図５に示されるとおり、光源１４による照明の方向から約１８０°の角度で微粒子によって散乱された光である。前方に散乱された光の角度は、照明の方向から正確に１８０°でなく、したがって、光源からの入射光は、検出システムの感光面に当たらない。例えば、前方に散乱された光は、照明の方向から１８０°より小さい、又は１８０°より大きい角度で微粒子によって散乱された光（例えば、約１７０°、約１７５°、約１８５°、又は約１９０°の角度で散乱された光）である。

また、照明の方向から約９０°の角度で微粒子によって散乱された光も、収集される。一実施形態では、この散乱された光は、１つ又は複数のビーム・スプリッタ又はダイクロイック・ミラーによって複数の光線に分離される。例えば、照明の方向に約９０°の角度で散乱された光が、ビーム・スプリッタ２０によって異なる２つの光線に分離される。この２つの異なる光線が、ビーム・スプリッタ２２、２４によって再び分離されて、異なる４つの光線とされる。これらの光線のそれぞれは、１つ又は複数の検出器を含む異なる検出システムに向けられる。例えば、その４つの光線の１つが、検出システム２６に向けられる。検出システム２６は、微粒子によって散乱された光を検出するように構成される。

検出システム１６及び／又は検出システム２６によって検出された散乱光は、概ね、光源によって光が当てられる微粒子の体積に比例する。したがって、検出システム１６の出力信号、及び／又は検出システム２６の出力信号を使用して、照明ゾーン又は検出ウインドウの中にある微粒子の直径及び／又は体積が算出される。さらに、検出システム１６及び／又は検出システム２６の出力信号を使用して、一緒にくっついた、又はほぼ同時に照明ゾーンを通過する複数の微粒子が識別される。したがって、そのような微粒子が、他のサンプル微粒子や検定微粒子から区別される。さらに、検出システム１６及び／又は検出システム２６の出力信号を使用して、サンプル微粒子と検定微粒子が区別されることも可能である。

その他の３つの光線は、検出システム２８、３０、３２に向けられる。検出システム２８、３０、３２は、微粒子によって放出された蛍光を検出するように構成される。検出システムのそれぞれは、異なる波長、又は異なる範囲の波長の蛍光を検出するように構成される。例えば、それらの検出システムの１つは、緑の蛍光を検出するように構成される。検出システムの別の１つは、黄−橙色の蛍光を検出するように構成され、残りの検出システムは、赤の蛍光を検出するように構成される。一部の実施形態では、スペクトル・フィルタ３４、３６、３８がそれぞれ、検出システム２８、３０、３２に結合される。スペクトル・フィルタは、検出システムが検出するように構成された波長以外の波長の蛍光を阻止するように構成される。さらに、１つ又は複数のレンズ（図示せず）が、検出システムのそれぞれに光学的に結合される。それらのレンズは、散乱された光、又は放出された蛍光を、検出器の感光面上に集束させるように構成される。

検出器の出力電流のそれぞれは、その検出器に当たる蛍光に比例し、電流パルスを提供する。この電流パルスが、電圧パルスに変換され、ローパス・フィルタリングされ、次いで、Ａ／Ｄ変換器によってデジタル化される。この変換、フィルタリング、デジタル化は、当技術分野で知られている任意の適切な構成要素を使用して実行される。後段で説明するとおり、サンプル微粒子の識別を特定するのに使用される検出システム（例えば、検出システム２８及び３０）は、ＡＰＤ（アバランシェ・フォトダイオード）、ＰＭＴ（光電子増倍管）、又は別の光検出器である。微粒子の表面で生じる反応を識別するのに使用される検出システム（例えば、検出システム３２）は、ＰＭＴ、ＡＰＤ、又は別の形態の光検出器であることが可能である。

図５のシステムは、異なる染色特性を有する微粒子を区別するために２つの検出ウインドウを有する２つの検出システムを含むものとして示され、以下に説明されるが、システムは、２つより多くのそのような検出ウインドウ（すなわち、３つの検出ウインドウ、４つの検出ウインドウなど）を含んでもよいことを理解されたい。そのような実施形態では、システムは、さらなるビーム・スプリッタや、他の検出ウインドウを有するさらなる検出システムを含むことが可能である。加えて、スペクトル・フィルタ及び／又はレンズが、さらなる検出システムのそれぞれに結合されてもよい。別の実施形態では、システムは、微粒子の表面で反応させられる異なる物質を区別するように構成された２つ以上の検出システムを含む。異なる反応物質は、微粒子の染色特性とは異なる染色特性を有する。

また、システムは、プロセッサ４０も含む。プロセッサ４０は、１つ又は複数の伝送媒体、及び、オプションとして、プロセッサと検出器の間に置かれた１つ又は複数の構成要素によって検出器に結合される。例えば、プロセッサ４０は、伝送媒体４２によって検出システム２６に結合される。伝送媒体には、当技術分野で知られている任意の適切な伝送媒体が含まれ、「有線」部分と「無線」部分が含まれる。プロセッサは、一例では、蛍光の明るさを表す数値を提供するパルス下の領域を組み込むように構成されたＤＳＰを含む。また、プロセッサは、本明細書で説明される実施形態のステップの１つ又は複数を実行するように構成される。

一部の実施形態では、微粒子によって放出される蛍光から生成された出力信号を使用して、微粒子の識別、及び微粒子の表面で生じる反応についての情報が特定される。例えば、検出システムのうち２つのシステムの出力信号を使用して、本明細書で説明されるとおり、微粒子の識別が特定され、残りの検出システムの出力信号を使用して、微粒子の表面で生じている、又は生じた反応が特定される。したがって、検出器とスペクトル・フィルタの選択は、微粒子に組み込まれる、又は結合される色素のタイプ、及び／又は測定されている反応（すなわち、反応に関与する反応物質に組み込まれた、又は結合された色素）に応じて、異なる。検出システム１６、２６、２８、３０、３２によって生成された値が、本明細書で説明される方法において使用されてもよい。

図５に示されるシステムは、本明細書で説明される実施形態に従って微粒子を分類するように構成される。一部の実施形態では、システムは、記憶媒体４４を含む。記憶媒体４４は、ルックアップ・テーブル４６とともに、プログラム命令４５も含む。記憶媒体及びルックアップ・テーブルは、本明細書で説明されるとおり構成される。一部の実施形態では、プロセッサ４０は、ルックアップ・テーブル４６を、微粒子に関して獲得されたデータと組み合わせて使用して、微粒子を分類するように構成される。データが、本明細書で説明されるとおり獲得される。このようにして、測定システムのプロセッサは、本明細書で説明されるとおり、微粒子を分類するように構成される。代替として、スタンドアロンのコンピュータ・システムのプロセッサなどの、実際には、測定システムの一部分ではないが、測定システムに結合された（例えば、伝送媒体によって）プロセッサが、本明細書で説明されるとおり、微粒子を分類するように構成される。

本明細書で説明される方法のような方法を実施するプログラム命令は、伝送される、又は記憶媒体（例えば、記憶媒体４４）上に格納される。記憶媒体には、読み取り専用メモリ、ランダム・アクセス・メモリ、磁気ディスク又は光ディスク、あるいは磁気テープが含まれるが、以上には限定されない。或る実施形態では、プロセッサ４０のようなプロセッサが、前述した実施形態によるコンピュータによって実施される方法を実行するプログラム命令を実行するように構成される。プロセッサは、パーソナル・コンピュータ・システム、メインフレーム・コンピュータ・システム、ワークステーション、ネットワーク・アプリケーション、インターネット機器、ＰＤＡ（パーソナル・デジタル・アシスタント）、ＤＳＰ（デジタル・シグナル・プロセッサ）、ＦＰＧＡ（フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ）、又はその他を含め、様々な形態をとることが可能である。一般に、「コンピュータ・システム」という用語は、メモリ媒体から命令を実行する、１つ又は複数のプロセッサを有する任意のデバイスを包含するように広く定義される。プログラム命令は、とりわけ、プロシージャ・ベースの技術、コンポーネント・ベースの技術、及び／又はオブジェクト指向技術を含め、様々な仕方のいずれで実施されてもよい。例えば、プログラム命令は、所望に応じて、ＡｃｔｉｖｅＸコントロール、Ｃ＋＋オブジェクト、Ｊａｖａ（登録商標）Ｂｅａｎｓ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ Ｃｌａｓｓ（「ＭＦＣ」）、又は他の技術もしくは方法を使用して実施されることが可能である。

本発明は、微粒子を分類するための方法、データ構造、システムを提供すると考えられていることは、本開示を利用する当業者には理解されよう。本発明の様々な態様のさらなる変形形態、代替の実施形態が、以上の説明に鑑みて当業者には明白となろう。したがって、以上の説明は、単に例示的であるものと解釈されるべきであり、本発明を実施する一般的な仕方を当業者に教示することを目的としている。本明細書で図示され、説明される本発明の形態は、現在、好ましいとされる実施形態であるものと解釈されるべきであることを理解されたい。本発明の説明を利用した後、当業者には全て明白となるとおり、要素及び材料が、本明細書で図示され、説明されるものに代用されることが可能であり、部分及びプロセスが、逆転されることが可能であり、本発明のいくつかの特徴が、独立に利用されることが可能である。添付の特許請求の範囲に記載されるとおり、本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく、本明細書で説明される要素に変更が加えられることが可能である。

微粒子がメンバであることが可能な母集団に対応する分類空間を含む２次元グラフである。 微粒子を分類するための方法を示す流れ図である。 ルックアップ・テーブルの様々な実施形態を示す概略図である。 ルックアップ・テーブルの様々な実施形態を示す概略図である。 微粒子を分類するように構成されたシステムの一実施形態を示す概略図である。

Claims (8)

1. 微粒子の測定可能なパラメータに対応する第１のデータ・セットを獲得するステップと、
   前記測定可能なパラメータの少なくとも１つに関連する値によって組み立てられたルックアップ・テーブルの、前記第１のデータ・セットが対応するロケーションを識別するステップと、
   前記ルックアップ・テーブルの前記識別されたロケーションに関連する複数の微粒子分類の異なる微粒子分類をそれぞれが示す、１つ又は複数の事前に決めたアルゴリズムに、前記第１のデータ・セットが合うかどうかを判定するステップと、
   前記識別するステップ及び前記判定するステップの後、前記第１のデータ・セットが、前記１つ又は複数の事前に決めたアルゴリズムに合うかどうかを前記判定するステップに基づき、少なくとも１つの事前に決めたカテゴリ分類内に前記微粒子を分類するステップと
   を含むコンピュータによって実施される方法。
2. 前記微粒子を前記分類するステップは、
   前記第１のデータ・セットが、前記少なくとも１つの微粒子分類に関連する事前に決めたアルゴリズムに合うと判定すると、前記微粒子分類の少なくとも１つの分類内に前記微粒子を分類するステップと、
   前記第１のデータ・セットが、前記１つ又は複数の事前に決めたアルゴリズムに合わないと判定すると、棄却分類内に前記微粒子を分類するステップの１つを含む請求項１に記載の方法。
3. 前記第１のデータ・セットが、前記１つ又は複数の事前に決めたアルゴリズムに合うかどうかを前記判定するステップは、前記第１のデータ・セットが、事前に決めたカテゴリ分類に分類されるまで、前記１つ又は複数の事前に決めたアルゴリズム内で前記データ・セットを繰り返し処理するステップを含む請求項１に記載の方法。
4. 前記微粒子を前記分類するステップは、前記第１のデータ・セットが、複数の前記事前に決めたアルゴリズムに合うと判定すると、複数の微粒子分類内に前記微粒子を分類するステップを含む請求項１に記載の方法。
5. 前記第１のデータ・セットに最もよく合う前記複数の事前に決めたアルゴリズムの単一の事前に決めたアルゴリズムを特定するステップと、
   前記単一の事前に決めたアルゴリズムに関連する微粒子分類内に前記粒子を分類整理するステップとをさらに含む請求項４に記載の方法。
6. 前記ルックアップ・テーブルの前記ロケーションを識別するステップは、前記ルックアップ・テーブルの粗いロケーションを識別するステップを含む請求項１に記載の方法。
7. 前記ルックアップ・テーブルの前記ロケーションを識別するステップに先立ち、前記第１のデータ・セットの１つ又は複数の個別の値とそれぞれ互いに関係する１つ又は複数の包括値を含む第２のデータ・セットを作成するステップをさらに含み、前記包括値のそれぞれは、対応する測定可能なパラメータに関する或る範囲の可能な値を表し、前記ルックアップ・テーブルは、前記測定可能なパラメータの少なくとも１つのパラメータの包括値によって組み立てられ、前記ルックアップ・テーブルの前記ロケーションを識別する後続のステップは、前記第２のデータ・セットが対応する前記ルックアップ・テーブルのロケーションを識別するステップを含む請求項１に記載の方法。
8. プロセッサと、
   微粒子の１つ又は複数の測定可能なパラメータによって組み立てられたルックアップ・テーブルと、
   前記プロセッサによって実行可能なプログラム命令を含む記憶媒体と
   を含み、前記プログラム命令が、
   微粒子の測定可能なパラメータに対応するデータ・セットを獲得するステップと、
   前記データ・セットが対応する前記ルックアップ・テーブルのロケーションを識別するステップと、
   前記ルックアップ・テーブルの前記識別されたロケーションに関連する複数の微粒子分類の異なる微粒子分類をそれぞれが示す、１つ又は複数の事前に決めたアルゴリズムに、前記第１のデータ・セットが合うかどうかを判定するステップと、
   前記獲得するステップ、前記識別するステップ、前記判定するステップの後、前記データ・セットが、前記１つ又は複数の事前に決めたアルゴリズムに合うかどうかを前記判定することに基づき、少なくとも１つの事前に決めたカテゴリ分類内に前記微粒子を分類するステップとを実行可能である、システム。

Images