JP2015509582A - 比色アッセイを解析するための方法、システム、および装置 - Google Patents

Abstract

比色アッセイを解析するための方法、システムおよびコンピュータプログラムが本明細書に説明され、これは、アッセイの画像を取得するステップと、画像における環境照明条件をオプションで補正するステップと、赤色チャネル、緑色チャネル、または青色チャネルのうちの少なくとも１つの強度データを第１のデータポイントに変換するステップと、既定の標準曲線を呼び出すステップと、第１のデータポイントを標準曲線と比較するステップと、標準曲線からアッセイパラメータの値を特定するステップとを含む。

Description

関連出願
本特許出願は、２０１２年２月３日に出願された米国特許仮出願第６１／５９４，６８３号に対する優先権を主張するものであり、この開示は、参照によりその全体を本明細書に組み込まれる。

本発明は、比色診断アッセイ、より詳細には、比色診断アッセイを解析するための処理に関する。

近年、紙製のマイクロ流体分析装置が登場し、ＨＩＶチップ、ペーパーＥＬＩＳＡ、およびその他の低価格な比色診断アッセイを含む、多くの安価で迅速なポイント・オブ・ケア（ＰＯＣ）解析の開発につながっている。このような紙製のマイクロ流体アッセイは、資源の限られた環境における簡便で迅速な病気の検査方法として広く受け入れられてきている。これらのアッセイの測色結果は裸眼で視認できるが、解析対象物の量を正確に定量化することは難しい。ビデオカメラ、デジタル色分析器、スキャナまたは特注のポータブルリーダを用いる有望な測色検出結果が実証されてきた。これらの方法すべての主要な欠点は、特殊な機器を装備したり、コンピュータで画像を解析したりする必要があることである。

遠隔のコンピュータシステムに無線で接続できるスマートフォンおよびタブレットなどのモバイル機器は、現場での結果の撮像、解析、および通信のための魅力的な代替策を提供する。例えば、全世界で６０億の携帯電話の加入があるために、携帯電話は、どこにでも存在するようになってきている。実際に、いくつかの調査は、皮膚科、眼科、および比色診断における現場診断のための携帯電話での電話使用をすでに実証してきた。しかしながら、携帯電話は、比色検出に関しては、３つの主要な課題のためにいまだ広く受け入れられていない。第一に、従来型の携帯電話の組み込まれた色バランス機能は、強い環境光における写真撮影に最適化されており、正確な定量的測定が行われるべき場合の画像に適合されていない。第二に、撮像中の照明条件は、特に、実験室などの制御された環境の外では、制御するのが困難であり得る。第三に、画像の解析は、特に、色の変化が少ない場合、また赤色，緑色，青色強度（ＲＧＢ）値だけでは必ずしも十分ではない場合、困難であり得る。これらの理由により、携帯電話およびタブレットなどのモバイル装置に搭載されているカメラの使用は、ＰＯＣ解析に関して、いまだ十分活用されていない。

試験紙に基づくものなどの比色アッセイを解析するための方法、システム、および装置が本明細書に説明される。方法、システム、および装置は、携帯電話、タブレット、およびポータブルコンピュータなどのモバイル装置と共に利用され得る。さらに、本方法はまた、デスクトップシステムなどのあまり移動しないコンピュータシステムと共に利用され得る。

本発明の実施形態は、比色アッセイを解析する方法に関し、これは、アッセイの画像を取得するステップと、画像における環境照明条件をオプションで補正するステップと、ＲＧＢ強度データを第１のデータポイントに変換するステップと、既定の標準曲線を呼び出すステップと、第１のデータポイントを標準曲線と比較するステップと、標準曲線からアッセイパラメータの値を特定するステップとを含む。

本方法はまた、実験室環境外などの制御されていない照明条件下で画像を取得する場合、照明条件における差を補償し得る。モバイル装置をポータブル光検出器として用いることの課題は、ｐＨ試験紙と尿中ブドウ糖試験紙との２つの紙製アッセイを用いて本明細書に実証されるように、すべて対処され得る。したがって、本明細書における本方法は、定量的ＰＯＣ解析のための実行可能なツールとしてのモバイル装置の使用を可能にする。

添付の図面は、本明細書の一部分に組み込まれ、これを構成しているのだが、本発明の様々な実施形態を示し、また、上記の本発明の概要および下記の実施形態の詳細な説明と併せて、本発明の実施形態を説明するのに役立つ。

本発明の実施形態による比色アッセイを解析する方法を示す流れ図である。 本発明の実施形態による比色アッセイを解析する装置およびシステムの斜視図である。 比色アッセイの解析においてＲＧＢデータが不適当であることを示すグラフである。 本発明の実施形態による比色アッセイを解析する際に、照明条件を補償する方法を示す流れ図である。 本発明の実施形態による処理システムのブロック図である。 画像センサ感度試験のためのグレースケール画像である。 図６Ａのグレースケール画像の三次元表面強度プロットである。 複数の画像センサのグレースケール感度を示すグラフである。 本発明の実施形態による、ｐＨ値を色空間にマッピングしたＣＩＥ−１９３１カラーマップである。 本発明の実施形態による、図７Ａのカラーマップの三次元プロットである。 図７Ａのマッピングされた値と、測定した試料の実際のｐＨ値との間の相関関係を実証するグラフである。 本発明の実施形態による、尿中ブドウ糖試験紙からのブドウ糖値を色空間にマッピングしたＣＩＥ−１９３１カラーマップである。 本発明の実施形態による、図８Ａのカラーマップの三次元プロットである。 図８Ａのマッピングされた値と、測定した試料の実際の値との間の相関関係を実証するグラフである。 本発明の実施形態による、５０００Ｋ蛍光灯の標準的な照明条件下の照明と、３５００Ｋ蛍光灯の環境条件下の照明との間の線形性を実証するプロットである。 本発明の実施形態による、５０００Ｋ蛍光灯の標準的な照明条件下の照明と、太陽光の環境条件下の照明との間の線形性を実証するプロットである。 本発明の実施形態による、５０００Ｋ蛍光灯の標準的な照明条件下の照明と、日陰の環境条件下の照明との間の線形性を実証するプロットである。 本発明の実施形態による、５０００Ｋ蛍光灯の標準的な照明条件下の照明と、携帯電話のＬＥＤの環境条件下の照明との間の線形性を実証するプロットである。 本発明の実施形態による、標準的な光条件に対して校正された場合の環境条件下でなされた測定結果のずれを実証する色空間である。

図１を参照すると、また本発明の実施形態によれば、アッセイパラメータの値を特定するための改良された比色アッセイ１２（図２）（本明細書において試験アッセイと呼ぶ）の解析方法１０において、これが、アッセイの画像を取得するステップ（ブロック１００）と、画像を取得するのに用いた装置の自動色補正機能をオプションで安定させるステップ（ブロック１０２）と、画像における環境照明条件を補正するステップ（ブロック１０４）と、ＲＧＢ強度データを第１のデータポイントに変換するステップ（ブロック１０６）と、既定の標準曲線を呼び出すステップ（ブロック１０８）と、第１のデータポイントを標準曲線と比較するステップ（ブロック１１０）と、標準曲線からアッセイパラメータの値を特定するステップ（ブロック１１２）とを含む。

画像は、試験アッセイのデジタル画像を生成し得る装置を用いて取得され得る（ブロック１００）。装置は、画像の青色、緑色、および赤色の強度を取り込み得る電子センサを含む。例示的な画像センサには、電荷結合素子（ＣＣＤ）センサ、相補型金属酸化物半導体（ＣＭＯＳ）センサ、および密着型イメージセンサ（ＣＩＳ）が含まれる。

例示的な実施形態では、電子センサは、携帯電話、タブレット、ポータブルコンピュータ、コンピュータ、およびスキャナなどの装置に含まれる。有利なことに、装置は、説明される方法のステップの一部で実行し得るプロセッサもまた含むポータブル装置であり、好ましいポータブル装置には、携帯電話、タブレット、およびポータブルコンピュータが含まれる。アッセイの解析専用の装置などの同様の処理を行う同様にポータブルなその他の装置もまた利用され得る。図２は、例示的な実施形態を示しており、電子センサが、スマートフォン１２０などの携帯電話に含まれている。

大半のスマートフォンカメラなどの多くの携帯電話のカメラは、安価なＣＭＯＳアレイを用いており、また検出されたＲＧＢ信号を様々な比で調整することにより、良好な色再現を提供するように設計されたオートホワイトバランス（ＡＷＢ）などの様々な自動機能を組み込んでいる。結果として得られる画像は、より明るくて見た目が良いことから、自動機能は、素人の写真撮影者に評判が良い。しかしながら、ＲＧＢ値の変化は、定量的な測定のために携帯電話のカメラを用いようとする場合には、測定結果を歪めてしまう。この課題への解決方法は、すべてのカメラ機能を完全に制御して、試験間で一貫性を保つことである。しかしながら、完全一体型の携帯電話カメラではこれらの機能は一般にアクセス可能でなはいために、この手法は携帯電話に適用できないこともある。本明細書に説明される方法の実施形態は、ＣＭＯＳセンサまたはＣＣＤセンサなどの完全一体型の画像センサの使用を可能にして、比色アッセイを正確に解析する。

本方法の例示的な実施形態は、試験アッセイ１２６の画像を取得すると同時に、基準チャート１２４の画像をオプションで取得するステップを含む（図２）。例示的な基準チャート１２８は、既知の色強度を有する１２の基準領域１３０ａ−１３０ｌを含んで、完全一体型画像センサの自動色補正機能を安定させる。例示的な基準チャート１２８はまた、後述するように、後続のデータ処理において環境光の条件を補償するのに有用である。基準チャート１２８は、２４の基準領域を含む、写真撮影で利用される演色性チャートに類似している。本チャートは、７つのグレースケール領域（１３０ａ−１３０ｇ）、および短い波長（青色、１３０ｈ）からより長い波長（緑色１３０ｉ、黄色１３０ｊ、橙色１３０ｋ、赤色１３０ｌ）に及ぶ５つのカラー領域（１３０ｈ−１３０ｌ）を含んでいる。本基準チャート１２８は、自動カメラ機能の影響をほとんどなくし、画像を再現可能かつ定量化可能にする。シリコンが、これらのより長い波長において、より良好な応答性を呈することから、黄色、橙色および赤色の領域を含むことによって基準チャートを暖色の方向に偏らせると、ＣＭＯＳアレイの赤色チャネルにおいてゲイン低下するＡＷＢの傾向を克服する。写真撮影で利用される、より複雑な演色チャートと比べて、本基準チャート１２８の複雑さが軽減されたことにより、画像の品質を犠牲にすることなく、より簡便で迅速な解析が可能になる。さらに、１２領域基準チャートは、変換曲線を構築して、環境光における差を補償するのに十分である。

基準チャート１２８は、別個のシートであってもよいし、試験アッセイ１２上に直接印刷されてもよい。基準領域１３０ａ−１３０ｌは、１つまたは２つ以上の列、あるいは円形配置などの任意の順番でシート上に配置され得る。

試験アッセイ１２、基準チャート１２８、または試験アッセイ１２および基準チャート１２８の組み合わせは、ラベル部分１３４をさらに含み、これは、機械可読コード（バーコードとして図示されている）および識別子（英数字のコードとして図示されている）の両方、またはいずれか一方を含み、これは、アッセイ、プロトコル、日付、既定の標準などを特定するために用いられ得る。機械可読コードの画像１３６は、処理システム２０２（図５）によって用いられて、記憶装置２１２にローカルに記憶され得る、またはネットワークを介して処理システム２０２に接続されたリソースから読み出され得るこのような情報を特定したり、これにアクセスしたりし得る。例えば、情報は、サーバから読み出されてもよい。

基準チャートが正確な比色イメージングを支援するが、試験アッセイ１２６の画像は、なおかつ解析されなければならない。画像から取得されるＲＧＢ強度値を解析対象物の相当する濃度に直接変換する手法は、有用なデータをもたらさない。例えば、図３に示されるように、このことは、試験溶液のｐＨ値に応じて色が赤色から暗青色まで変わるｐＨ試験紙の撮像でよく理解される。図３にプロットされた１から１２まで増加するｐＨに関する画像のＲＧＢ値は、ＲＧＢ強度が、認識可能な傾向をなんら示しておらず、試験溶液のｐＨ値と関連付けるのが困難であることを示している。従来の方法は、色相の値を用いること、赤色チャネルおよび緑色チャネルの間の比をとること、または減法混色のＣＭＹＫおよび色相ベースのＨＳＬの値を用いることによって、この直接ＲＧＢ測定の欠点に対処することを試みている。しかしながら、これらの方法は、暗色を感知せず、用途が限定される。本方法は、これらの問題を克服する。

本方法の実施形態は、第１の比色アッセイの画像の少なくとも一部分からの赤色チャネル、緑色チャネル、または青色チャネル（ＲＧＢ）のうちの少なくとも１つからの強度データを、試験比色アッセイの色を示す第１の値および第２の値を有するデータポイントに変換する（図１、ブロック１０６）。一実施形態では、ＲＧＢ強度データは、比色画像を符号化するためにＣＩＥ色空間を用いるデータポイントに変換されて、単純なＲＧＢ解析の欠点を克服する。ＣＩＥ系は、最も認められている色の表現方法であり、三刺激値Ｘ、Ｙ、およびＺが可視光の波長域にわたって発光データの発光色を特徴づける。好ましくは、Ｙパラメータが色の輝度（明度）を表し、導出されたパラメータｘおよびｙが色の色度を決めるＣＩＥ１９３１ｘｙＹ表色系が用いられる。取得された画像データのＣＩＥ１９３１ｘｙＹ色空間への変換は、従来のＲＧＢ値から色空間表現が導出される３つのステップを含む。デジタルカメラや、携帯電話、タブレット、およびポータブルコンピュータなどのモバイル装置内のカメラなどのｓＲＧＢ色標準を利用する装置では、次式を用いて、非線形ｓＲＧＢ値が線形ＲＧＢ値に変換される。

上式で、Ｃｓｒｇｂは、Ｒｓｒｇｂ、Ｇｓｒｇｂ、およびＢｓｒｇｂを表し、Ｃｌｉｎｅａｒは、Ｒｌｉｎｅａｒ、Ｇｌｉｎｅａｒ、およびＢｌｉｎｅａｒを指す。次に、線形ＲＧＢ値は、次式により三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚに変換され得る。

最後に、色度値ｘおよびｙが次式により取得される。

ｘ、ｙおよびＹによって規定される新しい色空間は、平面図、すなわち馬蹄形の色度図で表現される。純色は、青色（３８０ｎｍ）から赤色（７００ｎｍ）へと境界曲線上に配置され、他方、黄色および桃色などのすべての混色は、曲線で囲まれる領域内に表される。図中のポイントの位置は、対応する色の色度を示す。実際に、比色アッセイからのデータポイントの第１および第２の値は、ｘｙ色度図上にプロットされる像のｘおよびｙ座標に対応する。

ＣＩＥ１９３１表色系のｘｙ色度図は、２色の混合結果の予測に用いられ得る。混色は、ｘｙ色度図上において、元の色の２点をつなぐ直線に沿って位置する。２つの元の色の比が混色の位置を決める。このことは、より複雑な比色アッセイにおいて、潜在的に有用であり得る。特に、色の色相および彩度は、これに基づいて幅広く使用されるＨＳＶおよびＨＳＬモデルが規定されるのであるが、ｘｙ図上のその位置から導出され得る。これらのＣＩＥ１９３１ｘｙＹ色空間の利点を考慮すると、比色アッセイを解析して色を定量化する本方法は、後述の実施例で実証されるように、汎用性があり、うまく機能する。

第１のデータポイントは、既定の三次元標準曲線と比較される。標準曲線は、複数のデータポイントを含み、各データポイントがｘ値、ｙ値、およびｚ値を有する。ｘおよびｙ値は、上述のｘｙ色度図のｘおよびｙ値に対応する。ｚ値は、例えば、解析対象物の濃度などの既定のアッセイ値に対応する。例示的な既定の標準曲線は、既知の解析対象物濃度で実行された複数の比色アッセイの画像を取得し、各解析対象物濃度に対するＲＧＢ強度データを、データポイントの色度を示すｘ値およびｙ値を有するデータポイントに変換し、三次元曲線上で、ｘ値およびｙ値を、解析対象物濃度を示すｚ値とあわせてプロットすることによって、様々な既知の濃度にわたる解析対象物について生成される。標準曲線は、既知の解析対象物濃度で行われたアッセイから取得されたデータポイントだけでなく、既知の解析対象物濃度のアッセイからのデータポイントをつなぐ曲線に沿ったデータポイントもまた含む。例示的な標準曲線は、図５Ｂおよび図６Ｂに示され、実施例を参照しながら後に説明される。標準曲線は、前もって準備され、装置のＲＡＭおよび書き込み可能媒体などの記憶媒体に記憶され得、これから、試験アッセイの解析で使用するために呼び出される（図１、ブロック１０８）。

解析対象物の濃度などの試験アッセイパラメータは、試験アッセイからのデータポイントを標準曲線（図１、ブロック１１０および１１２）と比較することにより特定される。ある実施形態では、試験アッセイパラメータは、標準曲線に沿ったデータポイントのｚ値であり、試験アッセイから取得されるデータポイントからのｘ値およびｙ値に最も厳密に一致するｘ値およびｙ値を有する。試験アッセイからのデータポイントに最も厳密に一致する標準曲線に沿ったデータポイントを特定する１つの方法は、試験アッセイからのデータポイントおよび標準曲線を構成するデータポイントの間の差の絶対値を計算することである。例えば、差は、試験アッセイのｘ値およびｙ値と、標準曲線のｘ値およびｙ値との間において計算され得る。ｘ値の差およびｙ値の差の絶対値が合計されて、データポイント間の差の絶対値を特定し得る。試験アッセイからのデータポイントに最も厳密に一致する標準曲線に沿ったデータポイントは、試験アッセイデータポイントからの差の絶対値が最も小さい標準曲線データポイントである。試験アッセイからのデータポイントに最も厳密に一致する標準曲線に沿ったデータポイントを特定するその他の方法もまた用いられ得る。

再び図１を参照すると、一部の実施形態では、本方法は、環境光の条件（１０４）を補償するステップを含む。環境光の条件の変動は、光源の位置、光の温度、または屋外照明環境によって決定される。物体は、特定の波長域の光を吸収する一方で、その残りを反射する。多くのポータブル装置で用いられるＣＭＯＳピクセルは、環境光の波長、反射、物体の色、およびＣＭＯＳピクセルのＲＧＢ応答性などの多くの因子に基づいて反射光の強度を測定する。実用的な方法は、これらすべての因子をブラックボックスとして扱って、測定された基準のＲＧＢ強度に基づいてマッピングアルゴリズムを構築することである。

図４を参照すると、環境光の補償は、試験アッセイの画像が取得されるのと同じ照明条件下で、基準チャート１２８（図２）などの基準チャートの画像を取得するステップを含む（図４、ブロック１４０）。例えば、基準チャート１２８の画像が、試験アッセイの画像と同時に取得され得る。基準チャート１２８は、少なくとも１つの基準領域１３０ａ−１３０ｌを含む（図２）。ある実施形態では、基準チャートは、グレースケールおよびカラーの両方で、様々な強度にわたる複数の領域を含む。少なくとも１つの基準領域の強度が測定される（ブロック１４２）。少なくとも１つの基準領域の測定された強度は、既定の照明条件下で測定された基準領域の既定の強度と比較され、試験アッセイデータポイントに必要とされる環境光補正を計算する。測定された基準チャートの基準領域の強度は、異なる環境光の条件間において、線形関係を有する。複数の基準領域の強度を測定する実施形態では、環境照明補正曲線は、一方の軸が各基準領域の測定された強度であり、他方の軸が各基準領域の既定の強度であるとしてプロットされる。次いで、結果として得られる曲線を定義する数式が利用されて、試験アッセイデータポイントを補正する。ある実施形態では、試験アッセイの画像からのＲＧＢ強度値は、ｘ値およびｙ値に変換される前に補正される。別の実施形態では、ｘ値およびｙ値の補正は、変換後に計算される。

一部の状況では、取得された試験アッセイの画像は、画像の一部分が日陰に入っている、あるいはより明るい照明条件に曝されているなどといった、異なる環境照明条件を有する領域を含み得る。本発明の実施形態は、画像内の照明条件の変化を認識し、考慮し得る。例えば、１つまたは２つ以上の基準領域の測定された強度が、それ以外の基準領域と線形関係にない場合、これは、これらの基準領域が、異なる環境照明条件に曝されていることを示す。そのため、本方法は、ユーザにより良い照明条件下で画像を再取得するように促し得る、あるいは、十分な基準領域からのデータが存在する場合、本方法は、最も近い基準領域からの補正に基づいて異なる環境光の条件に関係するデータポイントを補正し得る。代替策では、本方法は領域を外し、環境光の条件が、試験アッセイの画像の残りの部分の環境光の条件とは異なるとして特定される。

本明細書に説明される方法およびシステムは、アッセイが、本明細書に説明される方法によって検出され得る比色変化となる限りにおいて、様々なタイプの比色アッセイを解析するのに有用であり得る。例示的なアッセイは、ｐＨアッセイ、グルコース濃度アッセイ、ペーパーＥＬＩＳＡ、およびタンパク質、核酸、抗体、または微生物を検出するアッセイ、ならびに以下に開示される例示的なアッセイパラメータを検出し得るあらゆるアッセイを含む。例示的な定量化され得るアッセイパラメータは、解析対象物の濃度、解析対象物の存在、および酵素活性などの解析対象物の活性を含む。具体的な例示的な解析対象物には、水酸化物イオン、水素イオン、炭水化物、ケトン、アルコール、脂質、ペプチド、タンパク質、核酸、アミノ酸、抗体、亜硝酸塩、薬物、薬物代謝産物、細胞、ウイルス、金もしくは銀のナノ粒子などの金属のナノ粒子などの金属、塩、汚染物質、およびこれらの組み合わせが含まれる。

本発明の実施形態は、本方法のステップを実行するために、携帯電話、タブレット、ポータブルコンピュータ、またはコンピュータシステムなどの処理システム２０２上で実行可能な命令を含むプログラムコード２００を含む。一実施形態では、プログラムコード２００は、比色アッセイを解析するための命令を含む。１つまたは２つ以上のプロセッサ２０６によって実行される本発明の実施形態は、オペレーティングシステム２０４の一部、アプリケーション、コンポーネント、プログラムコード２００、オブジェクト、モジュール、または命令のシーケンスのいずれで実装されるのであっても、本明細書において「プログラムコード」と呼ぶ。プログラムコード２００は、一般に、様々な時に、処理システム２０２の様々なメモリ２０８および記憶装置２１２に常駐する１つまたは２つ以上の命令を備え、１つまたは２つ以上の前記プロセッサ２０６によって読み出され、実行される場合、本発明の様々な対応を実施するプログラムコード２００に実装された命令を実行するのに必要なステップを処理システム２０２に実行させる。

本発明の実施形態を完全に機能する処理システム２０２を文脈で説明してきたが、本発明の様々な実施形態がコンピュータ可読記憶媒体上のプログラム製品として配布され得ることを当業者であれば理解し得る。プログラム製品は、様々な形態を取り得る。本発明は、プログラムコード２００の配布を実際に行うために用いられる、特定のタイプのコンピュータ可読記憶媒体によらず、等しく適用される。プログラム製品のための適切なコンピュータ可読記憶媒体の例には、なかでも、揮発性および不揮発性メモリ装置、フロッピー（登録商標）およびその他のリムーバブルディスク、ハードディスクドライブ、ＵＳＢドライブ、光ディスク（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ブルーレイディスクなど）などの非一時的記録式媒体が含まれるが、限定されるものではない。

上述または図示されたあらゆる個々のプロセスは、当技術分野においてよく知られるルーチン、プロシージャ、方法、モジュール、オブジェクトなどの形態であってもよい。当然のことながら、本発明の実施形態は、本明細書に説明されるプログラム機能の特定の構成および配分に限定されるものではない。

加えて、試験アッセイを解析するためのシステムは、試験アッセイの画像を生成するためのモジュール（すなわち、画像生成器）２１０と、画像を受信するためのモジュール２１４とをさらに含む。画像生成器は、ＣＣＤセンサ、ＣＭＯＳセンサ、およびＣＩＳなどの画像センサを有する装置を含み得る。当技術分野において既知の画像生成器が本発明にしたがって用いられてもよい。画像受信モジュールは、コンポーネントおよびプログラムコードの両方、またはいずれか一方を含んで、画像生成モジュールから画像を受信する。

実施例１
スマートフォンを用いて、その光検出器としての適合性を検討し、その光感度をその他のより高価な検出器と比較した。この実施例で使用したスマートフォンは、カシオ製Ｇ’ｚｏｎｅ Ｃｏｍｍａｎｄｏスマートフォンであり、これは、Ａｎｄｒｏｉｄオペレーティングシステムを使い、軍用規格ＭＩＬ−ＳＴＤ−８１０Ｇ準拠として高耐久化されている。このように、この電話は、通常の家庭用電化製品よりも頑丈で耐久性があり、過酷な作業環境または屋外における活動などの活動に伴うしずく、液体のこぼれおよび汚れに対処し得る。１０のグレースケール標準（Ｌａｂｓｐｈｅｒｅ）の画像を取得し、各画像の強度をその他の装置で取得された強度に対して比較した（強度Ｉ＝０は黒色であり、Ｃｏｍｍａｎｄｏの８ビットの色深度の最大値Ｉ＝２５５は白色である）。感度を比較するために、フラットベッドデスクトップスキャナ（ＨＰ製Ｓｃａｎｊｅｔ Ｎ６３１０、１２ビットの色深度）およびＳＬＲカメラ（Ｃａｎｏｎ製ＥＯＳ Ｔ３ｉ、２２ビットの色深度）を用いた。図６Ａ、図６Ｂ、および図６Ｃは、各画像におけるグレースケール領域の平均強度を示しており、すべての撮像装置が線形の応答を示している。強度の差は、表面が光の一部分を吸収し、残りを反射する、紙の反射率に起因する。スマートフォンおよびＳＬＲカメラによって集光された光は、環境光の反射成分であったが、スキャナは、実質的により明るい内部光源を用いたため、より高い強度値を得た。全体としては、これらの結果は、スマートフォンカメラの感度が、十分な環境光が存在すれば、ＳＬＲカメラまたはデスクトップスキャナに匹敵することを実証した。以下の実施例においてカシオ製スマートフォンを用いて、比色アッセイの正確な解析における本方法の精度を実証した。

実施例２
説明される色の定量方法は、市販の比色試験紙に適用され得る。比色ｐＨ指示試験紙（Ｍｉｃｒｏ Ｅｓｓｅｎｔｉａｌ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ）を用いて、これを様々なｐＨ緩衝液に浸した後、スマートフォンカメラで撮像し、本方法を実証した。調査対象の領域（ＲＯＩ）の平均ＲＧＢ強度を計算し、色度値ｘおよびｙに変換した。図７Ａは、平面図が、ｐＨ試験紙の色の変化を直感的に反映しているだけでなく、ｐＨの変化にも対応していることを示す。ｐＨ値は、三次元空間において、色度値ｘおよびｙの関数のように見える（図６Ｂ）。既知のｐＨの様々な標準的な溶液の色度値を用いて、ｐＨ定量化のために校正平面を構築した。結果として得られた２次の多項式は、次式によって与えられる。

高い決定係数（Ｒ^２＝０．９８７４）が高度に正確なモデルであることを示している。校正された等式にｘおよびｙ値を代入することによって、対応するｐＨ値が得られた。図７Ｃは、２から１０の範囲でｐＨを測定するための標準曲線を示している。観測された感度０．５以下は、ｐＨ試験紙によって制限され、より正確な測定のための測定可能範囲の狭いｐＨ試験紙を用いることにより改善され得る。

実施例３
比色尿中ブドウ糖試験紙（Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｋｉｔ ＆ Ｂｏｒｅａｌ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓ）を本方法で試験した。比色尿中ブドウ糖試験は、尿中のブドウ糖を確認する迅速かつ安価な方法であり、自宅にて一人で、または医院でなされ得る最も一般に用いられる比色試験の１つである。正常な尿中のグルコースの範囲は、０−０．８ｍＭ（０−１５ｍｇ／ｄＬ）であるが、グルコースレベルが腎閾値〜１０ｍＭを超えると、グルコースが尿中に見出され得る。線形範囲は、臨床診断で用いられる０−６０ｍＭ尿中ブドウ糖濃度に広がり、尿中ブドウ糖濃度が５ｍＭを超えると青緑色に変色する。指示薬の存在する状態でのグルコースオキシダーゼおよびペルオキシダーゼを含む連続する２つの酵素反応が変色させている。試験紙の働きを実証するために、尿を０−６０ｍＭのグルコースと混合した。図８Ａ、図８Ｂ、および図８Ｃに結果を示す。色の定量化の後、グルコース濃度は次式のように表され得る。

ここでも高い決定係数（Ｒ^２＝０．９８７４）が高度に正確なモデルであることを示している。尿中ブドウ糖を０−６０ｍＭの範囲で測定するための標準曲線を図８Ｃに示す。観測された検出限界５ｍＭは、試験紙の限界であるが、複数の光検出器を有する比色リーダの結果に匹敵する。

上記ｐＨおよび尿中ブドウ糖の両方の試験のために開発された校正曲線は、スマートフォンのＣＭＯＳチップに応じて変わることに注意しなければならない。ＨＴＣおよびＢｌａｃｋＢｅｒｒｙ ｐｈｏｎｅでの試験では、わずかな変動（＜５％）を示し、より高い精度が望まれる場合には、使用される新しいスマートフォンそれぞれに対しての再校正の必要性を示している。しかしながら、初期校正のみを要するものであり、各測定に対して手順を繰り返す必要はない。また、さらなる測定エラーは、試験紙が撮像される際の環境光の条件における差によって生じ得ることにも注意しなければならない。したがって、環境光の影響を調べ、その補償のための手法を開発した。

実施例４
上述のベンチトップでの試験結果は、スマートフォンなどの携帯電話を定量的な比色解析に用いる能力を実証しているものの、制御された環境外での日常使用に関する課題は、環境光の条件を補償することである。基準チャート上の１２の領域を測定した後、様々な環境光の条件間で測定された強度が線形関係を有することが判明した。図９Ａ、図９Ｂ、図９Ｃ、および図９Ｄは、５０００Ｋ蛍光灯での基準チャート領域の赤色チャネル強度を、３５００Ｋ蛍光灯（図９Ａ）、太陽光（図９Ｂ）、日陰（図９Ｃ）、およびスマートフォンＬＥＤ（図９Ｄ）などのその他の光の条件と比較して示している。高い決定係数の値（Ｒ^２＞０．９９）は、適合の優れた線形性を示しており、基準色チャートが用いられて、環境光の変化によって生じる強度差を補償し得ることを実証している。図９Ａに示されるように、１つの光条件Ｉ_１で測定された強度は、別のＩ_２に変換され得る。試験紙の応答と、５０００Ｋ蛍光灯光源を用いた対応三次元適合モデルとを校正し、検出試験をその他の光条件下で行った。赤色、緑色、および青色チャネルにおいて補償等式を構築することによって、任意の撮像された試料のＲＧＢ強度は、５０００Ｋ露出に、そして計算された対応する色度値に変換され得る。この色変換手法は、環境光の変化によって生じたエラーの優れた補償方法を提供し、屋内から屋外まで、太陽光から曇りまでの任意の照明環境で携帯電話での検出手法を適用可能にする。

光校正方法のさらなる立証として、尿中ブドウ糖のための検出アルゴリズムを５０００Ｋの環境光の条件で校正した。次いで、３５００Ｋの環境光の条件で測定を繰り返した。図１０は、異なるブドウ糖濃度の試料に対する尿試験紙の色の応答に関する測定された色度座標を示している。３５００Ｋの環境光下で測定された色度値は、ｘについて約０．０５、ｙについて０．０３のシフトを呈しており、これは、ブドウ糖検出においておおきなエラーをもたらす。処理後、環境光によって生じた異なる強度が補償され、５０００Ｋでの校正によく一致する新しい一連の色度座標が得られた。わずかな変動は、基準色チャートの材料と、異なる反射率の試験紙によって生じる。基準チャートが試験紙に直接印刷されている場合、本方法の精度はさらに改善され得る。

光補償方法は、任意の光条件で検出された信号を校正光条件に変換できるようにし、即席での試験の校正を可能にする。正確な測定結果を得るためには、高い演色評価数の光源が依然として推奨され、色基準および試験紙の画像は、慎重に撮影されるべきである。本方法は、周囲の環境は、試料上に一様に照らされており、未知の試料に対して正確な変換曲線を構築するために基準色の強度が用いられ得るようにすることを仮定している。撮像装置が試料に接近しすぎている場合、光を遮って影をつくることがあり、これによって、一様性が損なわれ、測定の失敗につながる。このように、スマートフォンは、正確な読み取りをするには、カメラの位置に応じて適切な位置および高さに配置されなければならない。

これらのデータは、以下の潜在的な利点およびアプリケーションを示す。第一に、あらゆる携帯電話、タブレット、ポータブルコンピュータまたは画像センサを有するその他の装置は、比色試験の撮像に用いられ得る。国際電気通信連合（ＩＴＵ）によれば、２０１１年に携帯電話の加入件数は６０億件に達し、その７５％が新興国であり、３−８メガピクセルカメラは、大半の携帯電話において標準的な機構である。比色試験の撮像に携帯電話を用いることは、結果を読み取るのに（また潜在的に、セルラーネットワークを介して医師にデータを送信するのに）単純で便利な方法を提供し得る。スマートフォンであれば、即時に表示するために、電話で画像を処理することも可能であり得る。さらに、スマートフォンをデータ解析に用いることは、熟練者を必要とせず、初心者が数秒で達成し得る。安価な紙製の試験片と組み合わせて、スマートフォンは、新興国および資源の限られた環境における病気の検査方法に簡便な手法を提供し得る。スマートフォンベースの比色検出は、伝統的な顕微鏡または分光ベースの診断に置き換わることは期待されないが、多数の潜在的な患者の事前検査のための安価な解決方法を提供し得る。

第二に、本手法は、その他の手段で撮像された画像に対して容易に拡張され得る。実際に、本方法は、タブレット、顕微鏡およびスキャナで取得された画像にうまく適用されている。Ｍａｔｌａｂを用いて、色変換処理は、ラップトップコンピュータまたはタブレット（例えば、Ｆｕｊｉｔｓｕ Ｑ５５０）上で処理するために自動化され得る。ＣＩＥ１９３１表色系は、すべての可視色を明度に関係なく平面に射影し、本質的に環境光における強度の変化に強い。本方法は、色相の値または赤色チャネルおよび緑色チャネルの間の比を用いる直接ＲＧＢ測定よりも単純かつ正確である。色空間の変換を用いることにより、正確な定量化および環境光の補償につながる。さらに、既に述べたように、タブレットや携帯電話によって、セルラーネットワーク送信およびクラウドベースのデータ記憶を活用したり、あるいは、実験室の外で解析を行ったりすることができる。

第三に、色変換解析技術は、比色試験紙の撮像を超えて拡張され得、蛍光データを含むあらゆるカラー画像の解析に適用され得る。紙製マイクロ流体免疫測定法およびＥＬＩＳＡチップにおける最近の発展により、複雑な試料取扱いステップを実行することなく、これらの正確な方法に、エンドユーザが直接アクセスできるようになった。これらのアッセイに適合するユーザフレンドリーな手法を、本解析方法が提供することが想定される。最後に、本明細書に開示される方法が、任意のタイプの比色試験紙でのＰＯＣ診断、または比色応答を提供する任意のセンサシステムに幅広く適用され得ることが考えられる。

本発明をその具体的な実施形態の記述によって説明し、実施形態をかなり詳細に説明してきたが、このように詳細に、添付の特許請求の範囲を制限する、あるいはいかなる方法でも限定するものではない。本明細書に説明される様々な特長は、単独で、または任意の組み合わせで用いられ得る。例えば、詳細な説明では、主として、取得された画像からの１つの試験アッセイを解析することを開示しているが、紙製ＥＬＩＳＡアッセイなどの所与の画像における複数の試験アッセイが解析され得、そこで、複数の領域が同時に解析され得る。さらなる利点および修正は、当業者には容易に想到されるであろう。したがって、本発明は、その広い実施形態において、図示および説明された具体的な詳細、代表的な装置および方法、および説明のための例に限定されない。したがって、包括的発明概念の範囲または精神から逸脱することなしに、このような詳細から発展はなされ得る。

１２０ スマートフォン
１２４ 基準チャート
１２６ 試験アッセイ
１２８ 基準チャート
１３０ 基準領域
１３４ ラベル部分
１３６ 機械可読コードの画像
２００ プログラムコード
２０２ 処理システム
２０４ オペレーティングシステム
２０６ プロセッサ
２０８ メモリ
２１０ 画像生成器
２１２ 記憶装置
２１４ 画像受信器

Claims (19)

1. アッセイパラメータの値を特定するために比色アッセイを解析する方法であって、前記方法が、
   第１の比色アッセイの画像を取得するステップと、
   前記第１の比色アッセイの前記画像の少なくとも一部分からの赤色チャネル、緑色チャネル、または青色チャネルのうちの少なくとも１つからの強度データを、第１の値および第２の値を有する第１のデータポイントに変換するステップであって、前記第１の値および前記第２の値が試験比色アッセイの色度を示す、変換するステップと、
   記憶媒体から既定の標準曲線を呼び出すステップであって、前記標準曲線が、複数のデータポイントを含み、前記複数のデータポイントのそれぞれが、第３の値、第４の値、および第５の値を有し、前記第３の値および第４の値が、前記標準曲線に沿った前記データポイントの色度を示し、前記第５の値が、前記第３の値および前記第４の値に関係するアッセイパラメータの前記値を示す、記憶媒体から既定の標準曲線を呼び出すステップと、
   前記第１の比色アッセイの前記アッセイパラメータの前記値を特定するために、前記第１のデータポイントを前記標準曲線と比較するステップと
   を備える、アッセイパラメータの値を特定するために比色アッセイを解析する方法。
2. 前記アッセイパラメータの値が、前記第１のデータポイントの前記第１の値および第２の値に最も厳密に一致する第３の値および第４の値を有する前記標準曲線に沿った前記データポイントの前記第５の値として特定される、請求項１に記載の方法。
3. 前記標準曲線に沿った前記最も厳密に一致したデータポイントが、前記第１のデータポイントからの前記第１の値および前記第２の値からの差の絶対値が最も小さい状態で、第３の値および第４の値を有する前記データポイントとして特定される、請求項２に記載の方法。
4. 前記既定の標準曲線が、既知のアッセイパラメータ値を有する複数の比色アッセイから用意される、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記既定の標準曲線が、前記第１の比色アッセイの前記画像を取得するのに用いた装置と同じ特性を有する装置を用いて用意される、請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
6. 前記画像が、電荷結合素子（ＣＣＤ）センサ、相補型金属酸化物半導体（ＣＭＯＳ）センサ、および密着型イメージセンサ（ＣＩＳ）からなる群から選択される画像センサを有する装置で取得される、請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記画像が、デジタルカメラ、携帯電話、タブレット、ポータブルコンピュータ、コンピュータ、およびスキャナのうちの少なくとも１つで取得される、請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記画像からの前記強度データが、ＣＩＥ１９３１色空間コードを用いてデータポイントに変換される、請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記第１の比色アッセイの前記画像を取得するのと同時に基準チャートの画像を取得するステップであって、前記基準チャートが複数の基準領域を含む、基準チャートの画像を取得するステップと、
   前記基準チャートと共に前記画像を取得するのに用いられる前記装置の自動色補正機能を安定させるステップと
   をさらに備える、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法。
10. 前記画像の環境光の条件を補償するステップをさらに備える、請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法。
11. 前記環境光の補償ステップが、
    前記第１の比色アッセイの前記画像と同じ環境光の条件下で基準チャートの画像を取得するステップであって、前記基準チャートが少なくとも１つの基準領域を有する、取得するステップと、
    赤色チャネル、緑色チャネル、または青色チャネルのうちの少なくとも１つにおいて、前記少なくとも１つの基準領域の強度を測定するステップと、
    前記基準領域の前記測定された強度を既定の照明条件下で測定された前記基準領域の既定の強度と比較するステップと、
    前記基準領域の前記測定された強度と前記基準領域の前記既定の強度との比較に基づいて、前記第１のデータポイントの前記第１および第２の値を補正するステップと
    を含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記第１のデータポイントが、前記第１の比色アッセイの前記画像の少なくとも一部分からの赤色チャネル、緑色チャネル、または青色チャネルのうちの少なくとも１つからのＲＧＢ強度データをシフトすることによって補正される、請求項１１に記載の方法。
13. 前記第１のデータポイントが、前記第１のデータポイントの前記第１の値および前記第２の値をシフトすることによって補正される、請求項１１に記載の方法。
14. 前記測定された強度が、赤色チャネル、緑色チャネル、または青色チャネルのうちの少なくとも１つの前記測定された強度であり、前記既定の強度が、赤色チャネル、緑色チャネル、または青色チャネルのうちの少なくとも１つの前記強度である、請求項１１〜１３のいずれか１項に記載の方法。
15. 比色アッセイの画像から環境光の条件を補償する方法であって、
    解析される比色アッセイから取得された画像と同じ環境光の条件下で基準チャートの画像を取得するステップであって、前記基準チャートが少なくとも１つの基準領域を有する、取得するステップと、
    赤色チャネル、緑色チャネル、または青色チャネルのうちの少なくとも１つにおいて、前記少なくとも１つの基準領域の強度を測定するステップと、
    前記基準領域の前記測定された強度を既定の照明条件下で測定された前記基準領域の既定の強度と比較するステップと、
    前記基準領域の前記測定された強度の前記基準領域の前記既定の強度との比較に基づいて、第１のデータポイントの第１および第２の値を補正するステップと
    を備える、比色アッセイの画像から環境光の条件を補償する方法。
16. コンピュータプログラム製品であって、
    コンピュータ可読記憶媒体と、
    請求項１〜１５のいずれか１項に記載の方法を実行するプログラム命令と
    を備え、
    前記プログラム命令が、前記コンピュータ可読記憶媒体上に記憶される、
    コンピュータプログラム製品。
17. アッセイパラメータの値を特定するために比色アッセイを解析するためのシステムであって、方法が、データ解析モジュールを備え、前記データ解析モジュールが、
    ａ）比色アッセイの画像の少なくとも一部分からの赤色チャネル、緑色チャネル、または青色チャネルのうちの少なくとも１つからの強度データを、第１の値および第２の値を有する第１のデータポイントに変換し、前記第１の値および前記第２の値が試験比色アッセイの色度を示すように構成され、
    ｂ）記憶媒体から既定の標準曲線を呼び出し、前記標準曲線が、複数のデータポイントを含み、前記複数のデータポイントのそれぞれが、第３の値、第４の値、および第５の値を有し、前記第３の値および第４の値が、前記標準曲線に沿った前記データポイントの色度を示し、前記第５の値が、前記第３の値および前記第４の値に関係するアッセイパラメータの前記値を示すように構成され、
    ｃ）第１の比色アッセイの前記アッセイパラメータの前記値を特定するために、前記第１のデータポイントを前記標準曲線からの前記複数のデータポイントと比較するように構成される、
    アッセイパラメータの値を特定するために比色アッセイを解析するためのシステム。
18. 画像取得モジュールをさらに備え、前記画像取得モジュールが、前記比色アッセイからの強度データポイントを受信するように構成される、請求項１７に記載のシステム。
19. 基準チャートをさらに備え、前記基準チャートが複数の基準領域を含み、前記基準チャートが、画像取得モジュールの自動色補正機能を安定させるように構成される、請求項１７に記載のシステム。