JP2016502078A5

JP2016502078A5 -

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Publication number: JP2016502078A5
Application number: JP2015542853A
Authority: JP
Filing date: 2013-11-15
Publication date: 2017-01-05

Description

さらに別の態様では、本発明の実施形態は、自動フローサイトメトリゲートを評価するためのシステム及び方法を含む。例示的な方法は、ゲートについてヒストグラムに基づくメトリックを取得する工程と、ヒストグラムに基づくメトリックに基づいて自動ゲートを評価する工程と、を含んでもよい。他の態様では、例示的な方法は、ゲートについて母集団に基づくメトリックを取得する工程と、母集団に基づくメトリックに基づいて自動ゲートを評価する工程と、を含んでもよい。別の態様では、本発明の実施形態は、生のメトリックを重みづけされたメトリックに変換するためのシステム及び方法を含む。例示的な方法は、生のメトリックを取得する工程と、生のメトリックが取得されるデータに対応する有意性尺度を取得する工程と、有意性尺度に基づいて生のメトリックを重みづけされたメトリックに変換する工程と、を含んでもよい。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
累積事象の集合から事象の部分集合を分離するために用いられる境界の品質を評価する方法であって、前記部分集合は、物理的性質を共有する、関心のある母集団に対応し、前記集合はサンプル粒子に対応し、前記方法は、
累積事象の前記集合のプロットを取得する工程であって、累積事象の前記集合は事象の前記部分集合を含む、工程と、
前記境界を用いて、事象の前記部分集合を累積事象の前記集合の他の事象から分離する工程と、
前記境界の品質評価メトリックを決定する工程と、を含む、方法。
（項目２）
前記プロットは、ヒストグラムを含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記境界の配置は、自動化されている、項目１に記載の方法。
（項目４）
前記境界の配置は、手動で実行される、項目１に記載の方法。
（項目５）
前記品質評価メトリックは、事象の前記部分集合と前記境界との間の距離に基づく、項目１に記載の方法。
（項目６）
前記品質評価メトリックは、事象の前記部分集合と特性点との間の距離に基づく、項目１に記載の方法。
（項目７）
前記特性点は、前記部分集合の平均及び前記部分集合のモードから成る群から選択される要素を含む、項目６に記載の方法。
（項目８）
前記品質評価メトリックは、前記境界上にあるいくつかの事象に基づく、項目１に記載の方法。
（項目９）
前記境界は、前記関心のある母集団に対応する領域を少なくとも部分的に規定する、項目８に記載の方法。
（項目１０）
前記品質評価メトリックは、前記部分集合について計算される統計パラメータと理論的分布との間の比較に基づく、項目１に記載の方法。
（項目１１）
前記統計パラメータは、平均又は標準偏差である、項目１０に記載の方法。
（項目１２）
前記理論的分布は、ガウス分布である、項目１０記載の方法。
（項目１３）
前記比較は、前記統計パラメータ及び前記理論的分布を特徴づける相似量に基づき、前記相似量は、対事象距離の合計又は相関係数に基づいて計算される、項目１０に記載の方法。
（項目１４）
母集団を基礎とするメトリックを決定する工程をさらに含み、前記母集団を基礎とするメトリックは、複数の独立メトリックの組み合わせの関数であり、複数の独立メトリックの前記組み合わせは、第１の独立メトリック及び第２の独立メトリックを含み、前記第１の独立メトリックは、前記品質評価メトリックを含む、項目１に記載の方法。
（項目１５）
前記関数は、集計演算子を含む、項目１４に記載の方法。
（項目１６）
前記集計演算子は、平均値、最小値、及び最大値から成る群から選択される要素を含む、項目１５に記載の方法。
（項目１７）
前記第１の独立メトリックは、前記境界上にあるいくつかの事象に基づき、前記第２の独立メトリックは、前記部分集合について計算される統計パラメータと理論的分布との間の比較に基づく、項目１４に記載の方法。
（項目１８）
前記第１の独立メトリックは、前記関心のある母集団に対応し、前記第２の独立メトリックは、別の関心のある母集団に対応する、項目１４に記載の方法。
（項目１９）
データ区分技術の品質を評価する方法であって、前記方法は、
累積事象の集合についてのデータを取得する工程であって、累積事象の前記集合はサンプル粒子に対応する、工程と、
前記データ区分技術を用いて、累積事象の前記集合の部分集合についてのデータを区分する工程であって、前記部分集合は関心のある母集団に対応し、前記区分する工程はデータ区分結果を生成する、工程と、
前記データ区分結果に基づいて前記データ区分技術の前記品質を決定する工程と、を含む、方法。
（項目２０）
サンプル粒子についてのデータを生成するように構成される電子検出装置であって、前記データは累積事象の集合に対応し、累積事象の前記集合は、物理的性質を共有する、関心のある母集団に対応する事象の部分集合を含む、電子検出装置と、
累積事象の前記集合のプロット及び事象の前記部分集合を累積事象の前記集合の他の事象から分離する境界を表示するように構成されるディスプレイと、
プロセッサと、
前記境界の品質評価メトリックを決定するために、前記プロセッサによって実行される制御ロジックと、を含む、フローサイトメータ。

Claims

累積事象の集合から事象の部分集合１１０、６１０ａ、６１０ｂを分離するために用いられるデータ区分結果の品質を評価する方法であって、前記部分集合１１０、６１０ａ、６１０ｂは、物理的性質を共有する、関心のある母集団に対応し、前記集合はサンプル粒子に対応し、前記方法は、
前記累積事象の集合１００、６００ａ、６００ｂのプロットを取得することであって、前記累積事象の集合は前記事象の部分集合１１０、６１０ａ、６１０ｂを含む、ことと、
データ区分技術を用いて、前記事象の部分集合１１０、６１０ａ、６１０ｂについてのデータを前記累積事象の集合の他の事象から区分することであって、前記区分するステップは、前記データ区分結果を生成する、ことと、
前記データ区分結果の品質スコアを決定することと
を含む、方法。
前記品質スコアは、領域可分性スコアおよびデータ分布スコアのうちの１つであり、前記データ区分結果は、境界１２０、６２０ａ、６２０ｂであり、さらに、前記領域可分性スコアは、前記事象の部分集合１１０、６１０ａ、６１０ｂと前記境界１２０、６２０ａ、６２０ｂとの間の距離、および／または、前記事象の部分集合１１０、６１０ａ、６１０ｂと特性点との間の距離に基づいており、前記データ分布スコアは、前記事象の部分集合についての母集団データ分布および前記データの理論的分布の比較に基づいている、請求項１に記載の方法。
前記データ区分結果は、境界１２０、６２０ａ、６２０ｂであり、前記方法は、母集団を基礎とするスコアを決定することをさらに含み、前記母集団を基礎とするスコアは、複数の独立スコアの組み合わせの関数であり、前記複数の独立スコアのうちの少なくとも１つは、前記事象の部分集合１１０、６１０ａ、６１０ｂと前記境界１２０、６２０ａ、６２０ｂとの間の距離、および／または、前記事象の部分集合１１０、６１０ａ、６１０ｂと特性点との間の距離に基づいた領域可分性スコアである、請求項１に記載の方法。
前記データ区分結果は、境界１２０、６２０ａ、６２０ｂであり、前記方法は、母集団を基礎とするスコアを決定することをさらに含み、前記母集団を基礎とするスコアは、複数の独立スコアの組み合わせの関数であり、前記複数の独立スコアのうちの少なくとも１つは、前記事象の部分集合１１０、６１０ａ、６１０ｂについての母集団データ分布および前記データの理論的分布の比較に基づいたデータ分布スコアである、請求項１に記載の方法。
前記関数は、集計演算子を備える、請求項３または請求項４に記載の方法。
前記集計演算子は、平均、最小、最大から成る群から選択される要素を含む、請求項５に記載の方法。
前記特性点は、前記部分集合１１０、６１０ａ、６１０ｂの平均および前記部分集合１１０、６１０ａ、６１０ｂのモードから成る群から選択される要素を含む、請求項２に記載の方法。
前記品質スコアは、前記境界１２０、６２０ａ、６２０ｂ上にあるいくつかの事象に基づいている、請求項２に記載の方法。
前記複数の独立スコアのうちの少なくとも１つは、修正された独立スコアと関連付けられる母集団の優位性に基づいて修正される、請求項３〜６のいずれか一項に記載の方法。
前記複数の独立スコアのうちの少なくとも１つは、前記母集団を基礎とするスコアに対する影響を制御するために重みづけされる、請求項３〜６または請求項９のいずれか一項に記載の方法。
前記母集団を基礎とするスコアは、前記複数の独立スコアを単一の数値に結合し、前記単一の数値は、前記事象の部分集合１１０、６１０ａ、６１０ｂを分離するためにゲーティングプロセスにおける個々のステップのデータ区分結果の品質を表現する、請求項３〜６または請求項９〜１０のいずれか一項に記載の方法。
前記修正された独立スコアと関連付けられる前記母集団の前記有意性は、前記母集団における分数または事象の数に基づいている、請求項９に記載の方法。
前記複数の独立スコアは、前記関心のある母集団に対応する第１のスコアと、関心のある別の母集団に対応する第２のスコアとを含む、請求項３または請求項４に記載の方法。
前記品質スコアは、下限値と上限値とによって囲まれる数値であり、前記下限値またはその近くの数値は、前記データ区分結果における低いレベル信頼または信頼が全く存在しないことと関連付けられ、前記上限値またはその近くの数値は、前記データ区分結果における高いレベルの信頼または完全な信頼と関連付けられる、請求項１に記載の方法。
サンプル粒子についてのデータを生成するように構成される電子検出装置であって、前記データは累積事象の集合に対応し、前記累積事象の集合は、物理的性質を共有する、関心のある母集団に対応する事象の部分集合１１０、６１０ａ、６１０ｂを含む、電子検出装置と、
前記累積事象の集合１００、６００ａ、６００ｂのプロットと、前記事象の部分集合１１０、６１０ａ、６１０ｂを前記累積事象の集合の他の事象から分離する境界１２０、６２０ａ、６２０ｂとを表示するように構成されるディスプレイと、
プロセッサと、
前記境界１２０、６２０ａ、６２０ｂの品質スコアを決定するために、前記プロセッサによって実行される制御ロジックと
を含む、フローサイトメータ。