JP2011528443A - 分析システムの分類マトリックス内に分類領域を構成するための、及びアッセイの粒子を分類するための方法、記憶媒体及びシステム - Google Patents
分析システムの分類マトリックス内に分類領域を構成するための、及びアッセイの粒子を分類するための方法、記憶媒体及びシステム Download PDFInfo
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Abstract
Description
とができる。しかしながら、その他の場合、目標は、アッセイ粒子集団カテゴリ内の他の点を参照することもできる。表1の次の3列は、(表1では「変換式」と呼ぶ)対数ベースの式のMFI目標を数学的に変換することによって得られる値を含む。このような数学的処理は、図5のブロック60に関する。使用できる例示的な対数ベースの式は、C=255/log10(32,767)としたときにC*log10(MFITarget+1)である。しかしながら、システム及びアッセイの用途に応じて他の対数ベースの式又は非対数ベースの式を使用することもできる。対数ベースの式から得られる値は、表1の次の3列の第1の整数値に、具体的には表1に示す例の値を四捨五入することにより換算される。代替の実施形態では、値を切り捨てることができる。このような数学的処理は、図5のブロック62に関する。
粒子集団−類似の特性を有する粒子の組
粒子集団カテゴリ−粒子集団の1又はそれ以上のパラメータの考えられる測定値のグループ分け
分類マトリックス−分類に使用する粒子の測定したパラメータに対応する(実際の又は仮想的な)多くの値
分類領域−粒子の集団を分類できる分類マトリックスの範囲
分類領域構成−形状、サイズなどによって特徴付けられるような分類領域の設定設計
目標空間−互いに積み重なった1又はそれ以上の分類領域構成を示す周辺部を有する境界範囲
ユニット位置−分類マトリックス内の特定の座標点
分類形状−分類マトリックスの1又はそれ以上の分類領域構成の少なくとも一部を表す構成を有する異なる目標空間の範囲
26 プロセッサ; 28 入力; 29 出力。
Claims (29)
- プログラム命令を含む記憶媒体であって、該プログラム命令が、プロセッサにより、
アッセイ分析のために構成された粒子の1又はそれ以上の測定可能パラメータに関連する値の範囲により構成される分類マトリックス内の複数の分類領域を識別し、
複数の分類領域の2又はそれ以上に共通して割り当てられたユニット位置を非分類領域として再割り当てする、
ように実行可能である、
ことを特徴とする記憶媒体。 - 前記プログラム命令が、前記プロセッサにより、前記共通して割り当てられたユニット位置に隣接するユニット位置を非分類領域としてさらに再割り当てするようにさらに実行可能である、
ことを特徴とする請求項1に記載の記憶媒体。 - 前記プログラム命令が、前記プロセッサにより、
前記分類マトリックスのユニット位置を非分類領域として再割り当てする前に、前記分類マトリックス内の前記共通して割り当てられたユニット位置の量を算出し、
共通して割り当てられたユニット位置の所定の閾値を超える量の算出時に、前記複数の分類領域のうちの1又はそれ以上の1又はそれ以上の次元属性値を調整し、
前記分類領域のうちの1又はそれ以上の1又はそれ以上の次元属性値を調整した後に、前記分類領域の2又はそれ以上に共通して割り当てられた前記分類マトリックス内のユニット位置を識別し、
前記分類マトリックス内の前記共通して割り当てられたユニット位置の量を算出するステップと、前記複数の分類領域のうちの1又はそれ以上の1又はそれ以上の次元属性値を調整するステップと、前記分類領域の2又はそれ以上に共通して割り当てられた前記分類マトリックス内のユニット位置を識別するステップとを、前記分類マトリックス内の共通して割り当てられたユニット位置の量が前記所定の閾値以下になるように計算されるまで反復する、
ようにさらに実行可能であり、
前記分類マトリックスのユニット位置を非分類領域として再割り当てするための前記プログラム命令が、前記共通して割り当てられたユニット位置の量が前記所定の閾値以下になるように計算された前記分類領域に関連する前記共通して割り当てられたユニット位置を非分類領域として再割り当てするためのプログラム命令を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の記憶媒体。 - 前記プログラム命令が、前記プロセッサにより、
前記分類マトリックスのユニット位置を非分類領域として再割り当てする前に、前記分類マトリックス内の前記共通して割り当てられたユニット位置の量を算出し、
前記複数の分類領域のうちの1又はそれ以上の1又はそれ以上の次元属性値を調整し、
前記分類領域のうちの1又はそれ以上の1又はそれ以上の次元属性値を調整した後に、前記分類領域の2又はそれ以上に共通して割り当てられた前記分類マトリックス内のユニット位置を識別し、
前記分類マトリックス内の前記共通して割り当てられたユニット位置の量を算出するステップと、前記複数の分類領域のうちの1又はそれ以上の1又はそれ以上の次元属性値を調整するステップと、前記分類領域の2又はそれ以上に共通して割り当てられた前記分類マトリックス内のユニット位置を識別するステップとを所定の回数反復する、
ようにさらに実行可能であり、
前記分類マトリックスのユニット位置を非分類領域として再割り当てするための前記プログラム命令が、前記共通して割り当てられたユニット位置の量が最も少ない前記分類領域に関連する前記共通して割り当てられたユニット位置を非分類領域として再割り当てするためのプログラム命令を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の記憶媒体。 - 前記複数の分類領域が楕円形であり、前記1又はそれ以上の次元属性値を調整するための前記プログラム命令が、前記複数の分類領域の1又はそれ以上の主軸、短軸、仰角、及び方位角のうちの少なくとも1つの値を調整するステップを含む、
ことを特徴とする請求項3に記載の記憶媒体。 - 前記プログラム命令が、前記プロセッサにより、
複数の粒子の測定可能パラメータに対応するデータを取得し、
前記分類マトリックス内の、前記データの少なくとも一部が対応するユニット位置を識別し、
前記複数の分類領域に関する前記複数の粒子の分類効率を計算し、
所定の閾値を下回る分類効率の算出時に、前記複数の分類領域のうちの1又はそれ以上の1又はそれ以上の次元属性値を調整し、
分類効率を計算するステップと、所定の閾値を下回る分類効率の算出時に1又はそれ以上の次元属性値を調整するステップとを、前記所定の閾値以上の分類効率が算出されるまで繰り返す、
ようにさらに実行可能である、
ことを特徴とする請求項1に記載の記憶媒体。 - 前記プログラム命令が、前記プロセッサにより、前記分類マトリックスのユニット位置を非分類領域として再割り当てするステップの前に、分類効率を計算するステップと、前記1又はそれ以上の次元属性値を調整するステップとを繰り返すようにさらに実行可能である、
ことを特徴とする請求項6に記載の記憶媒体。 - 前記プログラム命令が、前記プロセッサにより、前記分類マトリックスのユニット位置を非分類領域として再割り当てするステップの後に、分類効率を計算するステップと、前記1又はそれ以上の次元属性値を調整するステップとを繰り返すようにさらに実行可能である、
ことを特徴とする請求項6に記載の記憶媒体。 - プロセッサと、プログラム命令を含む記憶媒体と、を備え、前記プログラム命令が、前記プロセッサにより、
アッセイ粒子集団カテゴリ内の点に対応する第1の値を第2の値に数学的に変換し、
前記第2の値を第1の整数に換算し、
前記第1の値を数学的に変換するために使用した変換式とは逆の変換式を前記第1の整数に適用することにより、前記第1の整数を第3の値に数学的に変換し、
前記第3の値を第2の整数に換算し、
前記第2の整数を前記アッセイ粒子集団カテゴリ内の前記点の置き換え値として指定する、
ように実行可能である、
ことを特徴とするシステム。 - 前記アッセイ粒子集団カテゴリ内の前記点に対応する前記第1の値を数学的に変換するための前記プログラム命令が、前記アッセイ粒子集団カテゴリの中心となる点に対応する値を数学的に変換するためのプログラム命令を含む、
ことを特徴とする請求項9に記載のシステム。 - 前記第2の整数を、アッセイ分析に向けて粒子集団に着色するための目標として指定するためのプログラム命令をさらに含む、
ことを特徴とする請求項9に記載のシステム。 - 前記第1の値を数学的に変換するための前記プログラム命令が、前記第1の値を、対数ベースの式、指数関数を含む式、累乗を含む式、2項式を含む式、テイラー又はマクローリン級数を含む式、パラメータ方程式を含む式、座標変換を含む式、又は前記第1の値に定数を乗算する又は定数を加算する式で数学的に処理するためのプログラム命令を含む、
ことを特徴とする請求項9に記載のシステム。 - 前記第1の値を数学的に変換するために使用する前記変換式を前記第2の整数に適用することにより前記第2の整数を第4の値に数学的に変換するためのプログラム命令と、
前記第4の値とこれに最も近い整数との間の差分を計算するためのプログラム命令と、
所定の閾値よりも大きな差分の算出時に、前記第2の整数の前記置き換え値としての前記指定を破棄するためのプログラム命令と、
をさらに含むことを特徴とする請求項9に記載のシステム。 - 前記第1の値を数学的に変換するために使用する前記変換式を前記第2の整数に適用することにより前記第2の整数を第4の値に数学的に変換するためのプログラム命令と、
前記第4の値とこれに最も近い整数との間の第1の差分を計算するためのプログラム命令と、
前記第2の値とこれに最も近い整数との間の第2の差分を計算するためのプログラム命令と、
前記第2の差分が前記第1の差分よりも小さいと判定されると同時に、前記第2の整数の前記置き換え値としての前記指定を破棄するためのプログラム命令と、
をさらに含むことを特徴とする請求項9に記載のシステム。 - 前記プログラム命令が、前記プロセッサにより、
それぞれのアッセイ粒子集団カテゴリ内の点に対応する第1の値を第2の値に数学的に変換するステップと、前記第2の値を第1の整数に換算するステップと、前記第1の値を数学的に変換するために使用した変換式とは逆の変換式を前記第1の整数に適用することにより、前記第1の整数を第3の値に数学的に変換するステップと、前記第3の値を第2の整数に換算するステップと、前記第2の整数を前記それぞれのアッセイ粒子集団カテゴリ内の前記点に対応する置き換え値として指定するステップとを、複数の異なるアッセイ粒子集団カテゴリごとに繰り返し、
前記複数の異なるアッセイ粒子集団カテゴリの各々における前記点に対応する前記第1の値を数学的に変換するために使用した前記変換式を前記第2の整数に適用することにより、前記複数の異なるアッセイ粒子集団カテゴリごとに計算した個々の前記第2の整数を第4の値に数学的に変換し、
前記第4の値とこれらにそれぞれ最も近い整数との間の第1の差分を計算し、
所定の閾値を上回る前記差分の割合を計算し、
事前に設定したレベルよりも大きな割合の算出時に、前記第2の整数の前記置き換え値としての前記指定を破棄する、
ようにさらに実行可能である、
ことを特徴とする請求項9に記載のシステム。 - 粒子の測定可能パラメータに対応するデータを取得するステップと、
前記測定可能パラメータの少なくとも1つに関連する値により構成される、個々の粒子の前記データの少なくとも一部が対応する分類マトリックス内のユニット位置を識別するステップと、
前記識別したユニット位置に対応する前記データを前記分類マトリックス内の所定の座標経路に沿って平行移動させるステップと、
前記平行移動したデータが、前記分類マトリックス内の事前設定した位置に存在する目標空間に収まるかどうかを判定するステップと、
前記データを平行移動させるステップと、前記平行移動したデータが前記分類マトリックス内の異なる所定の座標経路の前記目標空間に収まるかどうかを判定するステップとを、前記平行移動したデータが前記目標空間に収まると判定することと、前記平行移動したデータが前記目標空間に収まると判定することなく前記データを事前設定した所定の座標経路数だけ平行移動させることとを含む2つの決定的行為の一方が行われるまで繰り返すステップと、
前記平行移動したデータが前記目標空間に収まると判定される、前記粒子を、前記データが前記目標空間に収まるように平行移動させた前記所定の座標経路に関連する粒子集団に分類するステップと、
前記平行移動したデータが前記目標空間に収まると判定することなく、前記データを前記事前設定した所定の座標経路数だけ平行移動をさせると、
他の目標空間を評価に利用できない場合、前記粒子をリジェクトクラスに分類することと、
前記データを平行移動させるステップと、前記平行移動したデータが前記所定の座標経路を介して異なる目標空間に収まるかどうかを判定するステップとを、前記2つの決定的行為の一方が行われるまで繰り返すことと、
を含む2つのアクションアイテムの一方を行うステップと、
を含むことを特徴とする方法。 - 分類マトリックス内のユニット位置を識別する前記ステップが、前記ユニット位置を含む前記分類マトリックスのセグメントを識別するステップをさらに含み、前記データを平行移動させる前記ステップが、前記識別したセグメントに関連する所定の座標経路に沿って前記データを平行移動させるステップを含む、
ことを特徴とする請求項16に記載の方法。 - 前記目標空間及び前記異なる目標空間の少なくとも一方が、単一の分類領域構成の周辺部を含む、
ことを特徴とする請求項16に記載の方法。 - 前記目標空間及び前記異なる目標空間の少なくとも一方が、前記同じ点を中心とする複数の分類領域構成の周辺部を含む、
ことを特徴とする請求項16に記載の方法。 - 前記平行移動したデータが前記目標空間に収まるかどうかを判定する前記ステップが、
前記データを平行移動させる前記ステップ中に、前記目標空間を含む多様な分類形状の1つを表すコードを検出するステップと、
前記コードが検出されるように前記データを平行移動した前記所定の座標経路に関連する粒子集団を識別するステップと、
前記検出したコードを、前記識別した粒子集団に関連する有効な形状コードと比較するステップと、
前記検出したコードが前記識別した粒子集団の有効な形状コードとしてリストされると判定すると同時に、前記平行移動したデータが前記目標空間に収まると判定するステップと、
前記検出したコードが前記識別した粒子集団の有効な形状コードとしてリストされないと判定すると同時に、前記平行移動したデータが前記目標空間に収まらないと判定するステップと、
を含むことを特徴とする請求項19に記載の方法。 - 前記検出したコードを有効な形状コードのリストと比較する前記ステップが、前記分類マトリックスに含まれる粒子集団ごとの有効な形状コードをリストするレジスタ内の有効な形状コードのリストを識別するステップを含む、
ことを特徴とする請求項20に記載の方法。 - 前記検出したコードを有効な形状コードのリストと比較する前記ステップが、
第1のレジスタ内の前記識別した粒子集団に関連する形状コードの塊を表す指標を参照するステップと、
第2の異なるレジスタ内の前記参照した指標に関連する有効な形状コードのリストを識別するステップと、
を含むことを特徴とする請求項20に記載の方法。 - プログラム命令を含む記憶媒体であって、該プログラム命令が、プロセッサにより、
粒子の測定可能パラメータに対応するデータを取得し、
前記測定可能パラメータの少なくとも1つに関連する値により構成される、個々の粒子の前記データの少なくとも一部が対応する分類マトリックス内のユニット位置を識別し、
前記分類マトリックス内の既知の位置に存在する目標空間を前記分類マトリックス内の所定の座標経路に沿って平行移動させ、
前記平行移動した目標空間が、前記分類マトリックスの前記識別したユニット位置を含むかどうかを判定し、
前記目標空間を平行移動させるステップと、前記平行移動した目標空間が前記分類マトリックス内の異なる所定の座標経路の前記識別したユニット位置を含むかどうかを判定するステップとを、前記平行移動した目標空間が前記識別したユニット位置を含むと判定することと、前記目標空間が前記識別したユニット位置を含むと判定することなく前記目標空間を事前設定した所定の座標経路数だけ平行移動させることとを含む2つの決定的行為の一方が行われるまで繰り返し、
前記目標空間が前記識別したユニット位置を含むと判定されると、前記粒子を、前記目標空間を前記識別したユニット位置を含むように平行移動させた前記所定の座標経路に関連する粒子集団に分類し、
前記目標空間が前記識別したユニット位置を含むと判定することなく、前記目標空間を前記事前設定した所定の座標経路数だけ平行移動をさせると、
他の目標空間を評価に利用できない場合、前記粒子をリジェクトクラスに分類することと、
異なる目標空間を平行移動させるステップと、前記異なる平行移動した目標空間が前記所定の座標経路を介して前記識別したユニット位置を含むかどうかを判定するステップとを、前記2つの決定的行為の一方が行われるまで繰り返すことと、
を含む2つのアクションアイテムの一方を行う、
ように実行可能である、
ことを特徴とする記憶媒体。 - 分類マトリックス内のユニット位置を識別するためのプログラム命令が、前記分類マトリックスの前記ユニット位置を含むセグメントを識別するためのプログラム命令をさらに含み、前記目標空間を平行移動させるための前記プログラム命令が、前記識別したセグメントに関連する所定の座標経路に沿って前記目標空間を平行移動させるためのプログラム命令を含む、
ことを特徴とする請求項23に記載の記憶媒体。 - 前記目標空間及び前記異なる目標空間の少なくとも一方が、単一の分類領域構成の周辺部を含む、
ことを特徴とする請求項23に記載の記憶媒体。 - 前記目標空間及び前記異なる目標空間の少なくとも一方が、前記同じ点を中心とする複数の分類領域構成の周辺部を含む、
ことを特徴とする請求項23に記載の記憶媒体。 - 前記平行移動した目標空間が、前記識別したユニット位置を含むかどうかを判定するためのプログラム命令が、
前記目標空間を平行移動させる前記ステップ中に、前記目標空間を含む多様な分類形状の1つを表すコードを検出するためのプログラム命令と、
前記目標空間が検出されるように前記目標空間を平行移動した前記所定の座標経路に関連する粒子集団を識別するためのプログラム命令と、
前記検出したコードを、前記識別した粒子集団に関連する有効な形状コードと比較するためのプログラム命令と、
前記検出したコードが前記識別した粒子集団の有効な形状コードとしてリストされると判定すると同時に、前記平行移動した目標空間が前記識別したユニット位置を含むと判定するためのプログラム命令と、
前記検出したコードが前記識別した粒子集団の有効な形状コードとしてリストされないと判定すると同時に、前記平行移動した目標空間が前記識別したユニット位置を含まないと判定するためのプログラム命令と、
を含むことを特徴とする請求項26に記載の記憶媒体。 - 前記検出したコードを有効な形状コードのリストと比較するための前記プログラム命令が、前記分類マトリックスに含まれる粒子集団ごとの有効な形状コードをリストするレジスタ内の有効な形状コードのリストを識別するためのプログラム命令を含む、
ことを特徴とする請求項27に記載の記憶媒体。 - 前記検出したコードを有効な分類コードのリストと比較するための前記プログラム命令が、
第1のレジスタ内の前記識別した粒子集団に関連する形状コードの塊を表す指標を参照するためのプログラム命令と、
第2の異なるレジスタ内の前記参照した指標に関連する有効な形状コードのリストを識別するためのプログラム命令と、
を含むことを特徴とする請求項20に記載の方法。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2016008957A (ja) * | 2014-06-26 | 2016-01-18 | アズビル株式会社 | 粒子検出装置及び粒子の検出方法 |
JP2016008958A (ja) * | 2014-06-26 | 2016-01-18 | アズビル株式会社 | 粒子検出装置及び粒子の検出方法 |
JP2022522263A (ja) * | 2019-01-11 | 2022-04-15 | ベクトン・ディキンソン・アンド・カンパニー | 最適化されたソーティングゲート |
Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2593771B1 (en) | 2010-07-16 | 2019-09-04 | Luminex Corporation | Methods, storage mediums, and systems for analyzing particle quantity and distribution within an imaging region of an assay analysis system and for evaluating the performance of a focusing routing performed on an assay analysis system |
US8977720B2 (en) * | 2010-12-04 | 2015-03-10 | Zhaobing Meng | Internet based hosted system and computer readable medium for modeling analysis |
JP6975474B2 (ja) | 2016-10-21 | 2021-12-01 | ファースト フロンティア ピーティーワイ リミテッドFirst Frontier Pty Ltd | 空気試料の自動分析を実行するためのシステム及び方法 |
AU2019260856A1 (en) | 2018-04-24 | 2020-12-17 | First Frontier Pty Ltd | System and method for performing automated analysis of air samples |
CN110674109B (zh) * | 2019-09-06 | 2024-02-06 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 数据导入方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质 |
CN113032943B (zh) * | 2019-12-24 | 2024-04-02 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 样本分析系统及其输入装置、输出装置、区域配置方法 |
CN115187060B (zh) * | 2022-07-08 | 2023-04-18 | 中科三清科技有限公司 | 土地利用数据处理方法、装置、存储介质及电子设备 |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6171337A (ja) * | 1984-09-11 | 1986-04-12 | ベクトン・デイツキンソン・アンド・カンパニー | フローサイトメトリー法を用いる粒子の検出および分類のための装置および方法 |
JPH02114147A (ja) * | 1988-10-24 | 1990-04-26 | Omron Tateisi Electron Co | 細胞分析装置 |
JPH05149863A (ja) * | 1991-11-27 | 1993-06-15 | Toa Medical Electronics Co Ltd | 粒子計数方法 |
JPH06507244A (ja) * | 1991-04-05 | 1994-08-11 | ザ ユニバーシティー オブ テキサス システム, ボード オブ リージェンツ | 粒子を柔軟的に分類するシステム |
JP2002107287A (ja) * | 2000-07-24 | 2002-04-10 | Sysmex Corp | 粒子分析装置とその粒子分画方法 |
JP2003083894A (ja) * | 2001-09-14 | 2003-03-19 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 蛍光値補正方法、蛍光値補正装置、蛍光値補正プログラム及び前記蛍光値補正プログラムを記録した記録媒体 |
JP2006230333A (ja) * | 2005-02-28 | 2006-09-07 | Hitachi Medical Corp | フローサイトメータ、細胞の解析方法、細胞解析プログラム、蛍光検出器の感度設定方法および陽性率判定法における基準ゲート設定方法 |
WO2007016517A1 (en) * | 2005-08-02 | 2007-02-08 | Luminex Corporation | Methods, data structures, and systems for classifying microparticles |
WO2007035840A2 (en) * | 2005-09-21 | 2007-03-29 | Luminex Corporation | Methods and systems for image data processing |
JP2007139438A (ja) * | 2005-11-15 | 2007-06-07 | Sysmex Corp | 血液分析装置 |
JP2007518106A (ja) * | 2004-01-14 | 2007-07-05 | ルミネックス・コーポレーション | 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 |
Family Cites Families (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4959798B1 (en) * | 1988-06-23 | 1995-06-06 | Total Spectrum Mfg Inc | Robotic television-camera dolly system |
WO1997014028A2 (en) * | 1995-10-11 | 1997-04-17 | Luminex Corporation | Multiplexed analysis of clinical specimens apparatus and method |
US5981180A (en) * | 1995-10-11 | 1999-11-09 | Luminex Corporation | Multiplexed analysis of clinical specimens apparatus and methods |
JP3702978B2 (ja) * | 1996-12-26 | 2005-10-05 | ソニー株式会社 | 認識装置および認識方法、並びに学習装置および学習方法 |
FR2813959B1 (fr) * | 2000-09-11 | 2002-12-13 | Inst Francais Du Petrole | Methode pour faciliter la reconnaissance d'objets, notamment geologiques, par une technique d'analyse discriminante |
US20050164261A1 (en) * | 2001-10-09 | 2005-07-28 | Chandler Don J. | Multiplexed analysis of clinical specimens apparatus and methods |
US8148171B2 (en) * | 2001-10-09 | 2012-04-03 | Luminex Corporation | Multiplexed analysis of clinical specimens apparatus and methods |
KR101135138B1 (ko) * | 2003-08-13 | 2012-04-16 | 루미넥스 코포레이션 | 유세포 분석기식 측정 시스템의 하나 이상의 파라미터의제어 방법 |
US20050251347A1 (en) * | 2004-05-05 | 2005-11-10 | Pietro Perona | Automatic visual recognition of biological particles |
AU2008215155A1 (en) | 2007-02-14 | 2008-08-21 | Newcastle Innovation Limited | An edge detection method and a particle counting method |
-
2009
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-
2011
- 2011-12-27 HK HK11113938.5A patent/HK1159781A1/xx unknown
-
2015
- 2015-11-12 HK HK15111160.4A patent/HK1210553A1/xx unknown
- 2015-11-17 HK HK15111307.8A patent/HK1210533A1/xx unknown
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6171337A (ja) * | 1984-09-11 | 1986-04-12 | ベクトン・デイツキンソン・アンド・カンパニー | フローサイトメトリー法を用いる粒子の検出および分類のための装置および方法 |
JPH02114147A (ja) * | 1988-10-24 | 1990-04-26 | Omron Tateisi Electron Co | 細胞分析装置 |
JPH06507244A (ja) * | 1991-04-05 | 1994-08-11 | ザ ユニバーシティー オブ テキサス システム, ボード オブ リージェンツ | 粒子を柔軟的に分類するシステム |
JPH05149863A (ja) * | 1991-11-27 | 1993-06-15 | Toa Medical Electronics Co Ltd | 粒子計数方法 |
JP2002107287A (ja) * | 2000-07-24 | 2002-04-10 | Sysmex Corp | 粒子分析装置とその粒子分画方法 |
JP2003083894A (ja) * | 2001-09-14 | 2003-03-19 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 蛍光値補正方法、蛍光値補正装置、蛍光値補正プログラム及び前記蛍光値補正プログラムを記録した記録媒体 |
JP2007518106A (ja) * | 2004-01-14 | 2007-07-05 | ルミネックス・コーポレーション | 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 |
JP2006230333A (ja) * | 2005-02-28 | 2006-09-07 | Hitachi Medical Corp | フローサイトメータ、細胞の解析方法、細胞解析プログラム、蛍光検出器の感度設定方法および陽性率判定法における基準ゲート設定方法 |
WO2007016517A1 (en) * | 2005-08-02 | 2007-02-08 | Luminex Corporation | Methods, data structures, and systems for classifying microparticles |
WO2007035840A2 (en) * | 2005-09-21 | 2007-03-29 | Luminex Corporation | Methods and systems for image data processing |
JP2007139438A (ja) * | 2005-11-15 | 2007-06-07 | Sysmex Corp | 血液分析装置 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2016008957A (ja) * | 2014-06-26 | 2016-01-18 | アズビル株式会社 | 粒子検出装置及び粒子の検出方法 |
JP2016008958A (ja) * | 2014-06-26 | 2016-01-18 | アズビル株式会社 | 粒子検出装置及び粒子の検出方法 |
JP2022522263A (ja) * | 2019-01-11 | 2022-04-15 | ベクトン・ディキンソン・アンド・カンパニー | 最適化されたソーティングゲート |
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Publication number | Publication date |
---|---|
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