JP2017517001A - ナノ粒子分析器 - Google Patents

Abstract

本明細書において開示される主題は、流体試料中に共存する同じ、同様の、または異なるサイズの個々のナノ粒子を、多スペクトラム分析を使用して検出および分析するための方法を提供する。複数の光源は、異なるスペクトル周波数帯において複数の光ビームを生成するように構成され得る。光学アセンブリは、複数の光ビームを１つまたは複数の入射光シートに合成するように構成され得る。それぞれの入射光シートは液体試料中の１つまたは複数のナノ粒子を照射し得る。１つまたは複数の画像検出器は、１つまたは複数のナノ粒子により散乱または発射された光を、複数の波長を使用して検出するように構成され得る。複数の波長は複数の光ビームの異なるスペクトル周波数帯に対応し得る。関連装置、システム、技術および物品も説明される。

Description

本発明はナノ粒子分析器に関する。

ナノ粒子は、遍在的であり、地球上の自然環境内の圧倒的に最も豊富な粒子状構成要素であり、人間活動に関連付けられた多くの用途にわたって広まっている。多くのタイプの自然発生ナノ粒子と人造（設計された）ナノ粒子とが存在する。ナノ粒子は、空気、水域環境、雨水、飲料水、バイオ流体、製薬、薬物投与および治療製品、および広範囲の多くの工業製品中に発生する。ナノ粒子は通常、様々なサイズの粒子の共起性により特徴付けられる多分散系集合体内に発生する。

ナノ粒子の広範な使用を考えると、それらの特性を制御し正確に特徴付ける能力は多くの用途に役立ち得る。従来のナノ粒子特性測定方法は、多くの用途でよくあるように、混合されたナノ粒子サイズの多分散系試料に対して不正確であり得る。これらの従来の手法のいくつかは試料中の多数のナノ粒子の集合に関する測定を行う。すべてのナノ粒子から散乱された光は同時に測定されるため、ある範囲の粒子サイズが存在する場合にナノ粒子をそれらの成分サイズに分離するのは困難であり得る。他の手法は、異なるサイズのナノ粒子により生成される散乱光の強度の大きい差をナノ粒子サイズの範囲全体にわたって考慮することができない。これらの手法では、小さいナノ粒子からの低散乱信号は検出できないことがあり得るか、またはより大きいナノ粒子からの高散乱信号がより小さいナノ粒子からの信号を覆い隠し得る。これらの欠陥の結果、任意サイズのナノ粒子の濃度および従ってサイズ分布全体は、未知誤差に曝され得る。

いくつかの例示的実施形態では、流体試料中に共存する同じ、同様の、または異なるサイズの個々のナノ粒子を、多スペクトラム分析を使用して検出および分析するためのシステム、方法、および製品が提供され得る。

一態様では、複数の光源が、異なるスペクトル周波数帯において複数の光ビームを生成するように構成される。光学アセンブリは、複数の光ビームを１つまたは複数の入射光シートに合成するように構成される。それぞれの入射光シートは液体試料中の１つまたは複数のナノ粒子を照射する。１つまたは複数の画像検出器は、１つまたは複数のナノ粒子により散乱された光を、複数の波長を使用して検出するように構成される。複数の波長は複数の光ビームの異なるスペクトル周波数帯に対応する。

上記方法、装置およびシステムは、いくつかの実施形態では、以下の特徴の１つまたは複数をさらに含み得る。
記録デバイスが、１つまたは複数の動画中の１つまたは複数の画像検出器から得られる画像の系列を記録するように構成され得る。

少なくとも１つのプロセッサが、少なくとも、画像の系列からの少なくとも２つの画像に基づき、１つまたは複数のナノ粒子の移動を検出および追跡するように構成され得る。少なくとも２つの画像は、１つまたは複数のナノ粒子による１つまたは複数の入射光シートの散乱を表示し得る。少なくとも１つのプロセッサはまた、１つまたは複数の動画から、１つまたは複数のナノ粒子の粒子サイズ分布を判断するように構成され得る。粒子サイズ分布は、１つまたは複数のナノ粒子径の１つまたは複数の濃度値を含み得る。

検出および追跡は、１つまたは複数のスペクトル画像を生成するために１つまたは複数の動画を１つまたは複数の別個のスペクトル成分に分割し、かつ各スペクトル画像を埋め戻すこと、１つまたは複数の動画から１つまたは複数の疑特徴を削除することであって、強度閾値またはサイズ閾値を含む１つまたは複数の判定基準に基づく、削除すること、１つまたは複数の動画の１つまたは複数の予め選択された開始フレーム内に存在する１つまたは複数のナノ粒子のサブセットのみを追跡すること、１つまたは複数のナノ粒子のドリフト運動を削除すること、または１つまたは複数の動画の１つまたは複数のスペクトル成分から重複ナノ粒子飛跡を削除することのうちの１つまたは複数を含み得る。

１つまたは複数のナノ粒子は動いていてもよい。
１つまたは複数のナノ粒子は動いていなくてもよい。
各光ビームは別個に調整可能なパワーレベルで出力され得る。

光学アセンブリは、ミラー、ビーム合成器、スリット、円柱レンズまたは長作動距離対物レンズのうちの１つまたは複数を含み得る。
複数の光ビームは可視光スペクトルの一部であり得る。

複数の光ビームは青色スペクトル周波数帯、緑色スペクトル周波数帯、および赤色スペクトル周波数帯を有する光ビームを含み得る。
１つまたは複数の画像検出器は、複数の光ビームの異なるスペクトル周波数帯を別個に検出するように構成されたベイヤパターンフィルタを含み得る。

１つまたは複数の画像検出器は、別個のカラー画素を有する１つまたは複数のベイヤパターン画像を生成するように構成されたベイヤパターンフィルタを含み得る。
光学アセンブリは、複数の光源と液体試料との間に配置された偏光子をさらに含み得る。偏光子は、１つまたは複数の入射光シートから液体試料へ転送される熱エネルギーに対して液体試料の照明を最適化するために、散乱面に対して複数の光ビームを垂直方向に偏光するように構成され得る。

１つまたは複数の画像検出器は、１つまたは複数のナノ粒子により散乱された光を複数の波長において同時に検出するようにさらに構成され得る。
１つまたは複数の画像検出器は、１つまたは複数のナノ粒子により放射された蛍光および／または他の放射線により生成された光を少なくとも検出するようにさらに構成され得る。

上述の概要と以下の詳細な説明との両方は例示的かつ説明的であり、限定するものではないことを理解すべきである。別の特徴および／または変形形態が本明細書に記載されたものに加えて提供され得る。例えば、本明細書で説明する実施形態は、開示された特徴の様々な組み合わせおよび部分的組み合わせ、ならびに／または詳細な説明において以下に開示されるいくつかの別の特徴の組み合わせおよび部分的組み合わせに向けられ得る。

本明細書に組み込まれ本明細書の一部を構成する添付図面は、本明細書において開示される主題のいくつかの態様を示し、本明細書と共に、本明細書において開示される主題と関連する原理のいくつかを説明するのを補助する。

類似のラベルが添付図面内の同じまたは同様の項目を参照するために使用される。

いくつかの例示的実施形態による、個々のナノ粒子を検出および分析するためのシステムを示す。 いくつかの例示的実施形態による、直線偏光を使用する液体試料の照明を示す。 いくつかの例示的実施形態による、ナノ粒子運動の画像データを分析する工程を示す。 いくつかの例示的実施形態による、ベイヤパターンフィルタを有するビデオカメラから生成された様々なスペクトル帯における単一ナノ粒子の画像である。 いくつかの例示的実施形態による、水中に懸濁された直径５０ナノメートル〜８００ナノメートルのサイズ範囲のポリスチレンナノ粒子の画像である。 いくつかの例示的実施形態による、ナノス粒子サイズ標準の多分散混合により行われた実験室結果のプロットを示す。 いくつかの例示的実施形態による、ナノス粒子サイズ標準の多分散混合により行われた実験室結果のプロットを示す。

本明細書において開示される主題は、多スペクトラム分析を利用して液媒中の可変サイズの個々のナノ粒子を検出、追跡、および分析するための技術を提供する。いくつかの実施形態では、個々のナノ粒子は約１０ナノメートル〜約１マイクロメートルのサイズの範囲に入り得る。これらの技術は、液体試料中に懸濁されたナノ粒子を照射し、個々のナノ粒子のブラウン運動を記録し得る。これらの記録はナノ粒子の粒子サイズ分布を判断するために分析され得る。粒子サイズ分布は、特定サイズビン内の試料の単位容積当たりのナノ粒子の数を表し得る。

図１は、本明細書において開示される技術を行うための例示的システム１００を示す。光源１０５はナノ粒子の液体試料を照射する複数の光ビームを生成し得る。光源１０５は、１つまたは複数のレーザ、１つまたは複数の発光ダイオード、およびそれらの任意の組み合せ等を含み得る。図１の実施形態では、光源１０５は、異なる波長においておよび別個に調整された出力パワーレベルにおいて光を出力する３つの光源１０５Ａ、１０５Ｂ、１０５Ｃを含み得る。例えば、光源１０５Ａは可視電磁スペクトルの赤色スペクトル周波数帯内の光ビーム（例えば６５０ｎｍにおける）を出力し得、光源１０５Ｂは可視電磁スペクトルの緑色スペクトル周波数帯内の光ビーム（例えば５２０ｎｍにおける）を出力し得、光源１０５Ｃは可視電磁スペクトルの青色スペクトル周波数帯内の光ビーム（例えば４７０ｎｍにおける）を出力し得る。３つの光源が図１の実施形態において使用されるが、例えば電磁スペクトルの可視部分外の周波数帯を含む任意数の異なる周波数帯内で動作する任意数の光源が採用され得る。いくつかの実施形態では、例えば単一の同調可能レーザ光源１０５のみが使用され得る。他の実施形態では、光源１０５Ａ、１０５Ｂ、および１０５Ｃのうちの１つまたは２つが使用され得る。

光源１０５Ａ、１０５Ｂ、および１０５Ｃから出力される光ビームは、懸濁されたナノ粒子の液体試料を照射し得る１つまたは複数のマルチカラー光面（またはマルチカラー光シート）に合成され得る。様々な光学部品を有する光学アセンブリが、これらの光ビームを合成するために使用され得る。光学アセンブリ内の光学部品は例えば、少なくとも１つまたは複数のミラー、ビーム合成器、スリット、円柱レンズ、長作動距離対物レンズおよびそれらの任意の組み合せ等を含み得る。図１の実施形態では、例えば、ミラー１１０Ａ、１１０Ｂ、および１１０Ｃは光源１０５Ａ、１０５Ｂ、および１０５Ｃから出力された光ビームをミラー１１３へそれぞれ反射し得る。ミラー１１３は別個の光ビームを単一のマルチカラー光シートに合成し得る。単一のマルチカラー光シートは、キュベット１２０などの試料容器内に保持されたナノ粒子の液体試料を照射するために１つまたは複数のスリット１１７と長作動距離対物レンズ１１９とを通過し得る。いくつかの実施形態では、円柱レンズがスリット１１７の代わりに使用され得る。いくつかの実施形態では、単一のマルチカラー光シートは、図２に関して以下に述べるように、液体試料を照射する前に偏光子１１５を任意選択的に通過し得る。キュベット１２０とその液体試料とは、液体試料の温度を制御および測定するために試料ホルダ内に配置され得る。図１の実施形態における光学部品の配置は、レーザ光源１０５の使用に関連付けられ得る。異なるタイプの光源１０５が使用される場合、光学部品の他の配置が使用され得る。

液体試料中に懸濁されたナノ粒子はマルチカラー光シートからの入射光を散乱し得る。液体試料は異なるサイズのナノ粒子を有し得るため、これらのナノ粒子により散乱される光の強度は変化し得る。長作動距離対物レンズ１２３は所定範囲の散乱角内の散乱光を収集し得る。長作動距離対物レンズ１２３の開口数が、収集された散乱光の角度を決定し得る。液体試料中のナノ粒子は、入射マルチカラー光シートの方向に対して約９０度の軸を中心とする角度に光を散乱し得る。長作動距離対物レンズ１２３は、この中心軸を中心に約±１０度〜約±２０度内に散乱された光を収集し得る。図１の実施形態では、例えば長作動距離対物レンズ１２３は約７５度〜１０５度の角度で散乱された光を収集し得るが、他の散乱角および光収集構成も実現され得る。

散乱光は筒およびレンズ１２５中を伝播し得、画像捕捉デバイス１２７は散乱光を検出および記録し得る。散乱光を生成する試料の体積は例えば１ナノリットル程度であり得る。図１の実施形態では、画像捕捉デバイス１２７はビデオカメラシステム（例えばデジタルビデオカメラ）であり得るが、他のタイプの画像捕捉デバイスが使用され得る。画像捕捉デバイス１２７は、光源１０５から出力される光ビームと同じまたはほぼ同様の周波数帯内の散乱光により提供される情報を同時に検出および記録し得る。いくつかの実施形態では、図１の実施形態に示すようにこれらの機能を単一デバイス内に統合する代わりに、２つの別個のデバイスが散乱光により提供される情報の検出および記録を行い得る（例えば別個の検出器と別個の記録装置とにより）。

光源１０５Ａ、１０５Ｂ、１０５Ｃが例えば赤色、緑色、青色波長レーザであれば、画像捕捉デバイス１２７は、３つの波長のそれぞれを別個に検出し得る検出器を有するカラービデオカメラであり得る。例えば、光源１０５Ａが赤色スペクトル周波数帯内の特定波長（例えば６５０ｎｍ）で光ビームを出力すれば、画像捕捉デバイス１２７は赤色スペクトル周波数帯の全体またはその一部内の光を検出するように構成され得る。同様に、光源１０５Ｂが緑色スペクトル周波数帯内の特定波長（例えば５２０ｎｍ）で光ビームを出力すれば、画像捕捉デバイス１２７は緑色スペクトル周波数帯の全体またはその一部内の光を検出するように構成され得る。同様に、光源１０５Ｃが青色スペクトル周波数帯内の特定波長（例えば４７０ｎｍ）で光ビームを出力すれば、画像捕捉デバイス１２７は青色スペクトル周波数帯の全体またはその一部内の光を検出するように構成され得る。図１の例では、ベイヤパターン検出器（またはフィルタ）１２９は光センサの画素アレイにおいて使用され得る。ベイヤフィルタパターン１２９の場合、同パターンは２×２画素格子上で５０％緑色、２５％赤色、および２５％青色であり得、２つの緑色画素は対角線上に配置され得るが、他の検出器構成も使用され得る。ベイヤパターンフィルタを使用することで、画像捕捉デバイス１２７が、ベイヤパターンをＲＧＢ画素に合成することなく、３つの別個の波長／色のそれぞれにおいて散乱するナノ粒子光を別個に検出および記録できるようにする（ベイヤパターンをＲＧＢ画素に合成することは波長／色を別個に検出することにより提供される検出分解能を失い得るため）。いくつかの実施形態では、画像捕捉デバイス１２７は光の異なる周波数帯のデータを検出するために３−ＣＣＤビデオカメラを含み得るが、他のタイプの検出器も使用され得る。これらの異なる周波数帯は光源１０５Ａ、１０５Ｂ、および１０５Ｃにより出力される光のスペクトル帯に対応し得るが、複数の検出器（例えば、ベイヤパターンと同様にレーザ源毎に１つ）を有する単一ビデオカメラも実装され得る。

画像捕捉デバイス１２７は、ナノ粒子の試料により散乱された光に基づき１つまたは複数の動画を記録し得る。これらの動画はナノ粒子のブラウン運動を表す情報を含み得る。個々のナノ粒子はこれらの動画中のブラウン運動を受ける輝点と見なされ得る。画像捕捉デバイス１２７はこれらの動画を少なくとも２５フレーム／秒（ｆｐｓ）で記録し得る。多種多様な動画長が使用され得るが、各動画は好適には１０〜１５秒長である。これは、この長さが通常、個々のナノ粒子のブラウン運動の統計的に重要な追跡および分析に適切であるためである。例えば、画像捕捉デバイス１２７が３０フレーム／秒で動画を記録すれば、単一動画の長さは約１０秒〜１５秒長（すなわち３００フレーム〜４５０フレーム）であり得る。

画像捕捉デバイス１２７は、統計的に頑強な結果を保証するために所与試料の様々な分割単位の複数動画を記録し得る。これらの動画は生データまたは生パターンとして格納され得る。例えば画像捕捉デバイス１２７がカラービデオカメラであれば、動画は生ベイヤパターンで格納され得る。これらの動画は画像捕捉デバイス１２７に格納されてもよく、コンピュータデバイス１３０に遠隔的に格納されてもよい。コンピュータデバイス１３０は、ナノ粒子の濃度およびサイズ分布を判断するためにこれらの生パターンの映像データを分析するように構成され得る少なくとも１つのプロセッサを有し得る。

上に説明したように、システム１００は偏光子１１５を任意選択的に含み得る。偏光子１１５は、液体試料を照射する前に、マルチカラー光シートを散乱面に対して垂直方向に偏光し得る。

通常、ナノ粒子検出の感度は散乱光の強度に依存し得る。上記散乱角では、垂直方向に偏光された光の寄与が支配的であり得、水平方向に偏光された光の寄与はほぼ無視でき得る。図２は、偏光ビーム２１０を無作為に使用する液体試料中のナノ粒子の照明を示す。入射ビームの水平成分がナノ粒子の液体試料を加熱し得る。この加熱はナノ粒子の検出に悪影響を与え得る。システム１００へ偏光子１１５を追加することで、入射ビームのこの水平成分をなくし、ナノ粒子検出への悪影響を低減し得る。偏光子１１５は、入射ビーム２１０の垂直成分（垂直方向に偏光された光２２０はほぼ直角の散乱強度の支配的成分であるため、ナノ粒子検出に影響を与えないことができる）がナノ粒子に衝突することのみを可能にし得る。

ナノ粒子は、例えば入射光ビームとのそれらの相互作用のために、蛍光などの放射線を放射し得るか、またはそれを放射させられ得る。画像捕捉デバイス１２７は、散乱光の検出に関して上に説明したのと同様の方法でこのような放射線（例えば蛍光）を検出し得る。

いくつかの実施形態では、本明細書において開示される主題は、様々なサイズのナノ粒子の潜在的露光不足および過露光に関連付けられる問題をなくすためのシステムおよび方法を提供し得る。これらの問題は、様々なスペクトル帯における様々な強度照射ビームを使用する多スペクトラム試料照明と、ナノ粒子により散乱された光の同時多スペクトラム検出との組み合わせを使用して解決され得る。

例えば、小さいナノ粒子により生成される散乱強度（すなわち約１００〜２００ｎｍ未満）は緑色および赤色スペクトル帯より青色スペクトル帯においてより強いことがあり得る。小さいナノ粒子の検出および分析を最適化するために、比較的高い出力パワー（例えば、約５００ｍＷ〜１０００ｍＷの範囲）で動作する青色光源１０５Ｃが液体試料を照射するために使用され得る。同様の方法で、中間のナノ粒子（約１００〜２００ｎｍと４００〜５００ｎｍ）の検出および分析は試料を緑色光源１０５Ｂにより照射することにより最適化され得る。緑色光源１０５Ｂは青色光源より低い出力パワー（例えば約５０ｍＷ〜２００ｍＷ）で動作し得る。大きいナノ粒子（すなわち、約４００〜５００ｎｍより大きい）の検出および分析は、低出力パワー（例えば約２０〜１００ｍＷ）で動作する赤色光源で試料を照射することにより最適化され得る。

コンピュータデバイス１３０は、青色、緑色、赤色で記録された画像および／または映像情報をそれぞれ同時に使用して、同じ液体試料からの小さい、中間および大きいナノ粒子の範囲を含むすべてのナノ粒子を分析し得る。これらのサイズ範囲は互いに重畳し得るため、本明細書で開示される主題は、ナノ粒子サイズの範囲全体にわたるナノ粒子の濃度およびサイズ分布の同時判断を可能にし得る。対照的に、液体試料が一定パワーの単一の単色光ビームにより照射されれば、低強度散乱光を生成する小さいナノ粒子が露光不足になり得るか、または検出できないことがあり得る。この悪影響は小さいナノ粒子の過小評価に繋がり得る。同様に、大きいナノ粒子は高強度散乱光を生成し過露光され得る。この過露光は、これらの粒子のブラウン運動の追跡とこれらの粒子のサイズの判断とに影響を与える得るアーティファクトを導入し、大きい過露光粒子近傍の小さい露光不足ナノ粒子を検出する能力に影響を与え得る。

コンピュータデバイス１３０は、画像捕捉デバイス１２７からのデータ（例えば画像データ、映像データなど）を分析し、液体試料中のナノ粒子の粒子サイズ分布（すなわちナノ粒子サイズに応じたナノ粒子の濃度）を判断するために、図３に示す工程３００を行い得る。図１に関して上に説明したように、映像データは、ナノ粒子ブラウン運動を表し、生画素パターンで記録され得る。

コンピュータデバイス１３０は、映像記録および取得アプリケーションのプログラムを使用して映像データを得ることが可能である。このプログラムはシステム１００に関係する様々な動作を行うように構成され得る。例えば、このプログラムは、液体試料の温度測定結果を所定間隔または必要に応じて採取し得る。コンピュータデバイス１３０は、ナノ粒子に関連付けられたブラウン拡散係数からナノ粒子径を計算するためにこれらの温度測定結果を使用し得る。このプログラムはまた、光源１０５Ａ、１０５Ｂ、および１０５Ｃの出力パワーを設定および読み取り、液体試料のキュベット１２０への送出を制御し得る。このプログラムは、１つまたは複数のデータ取得パラメータを有する入力ファイルを含み得る。この入力ファイルは、画像捕捉デバイス１２７を使用して、動画または動画の系列（例えば１つまたは複数の画像、ディジタル映像など）の記録を開始し得る。映像記録および取得アプリケーションプログラムにより収集されたデータは、画像捕捉デバイス１２７またはコンピュータデバイス１３０におけるログファイルに格納され得る。コンピュータデバイス１３０は収集された画像および映像データを分析するためにこのログファイルを使用し得る。

工程３００は、副工程３０５、３１０、３１５、３２０、３２５、および３３０に分割され得る。これらの副工程のそれぞれは以下に説明される。
副工程３０５では、コンピュータデバイス１３０は、画像捕捉デバイス１２７から収集された映像データを処理し得る。３０５Ａでは、コンピュータデバイス１３０は、画像捕捉デバイス１２７から収集された映像データをそのスペクトル成分に分割し得る。図１に関して上に説明したように、画像捕捉デバイス１２７は例えばベイヤフィルタパターンを有するカラーカメラであり得る。カラーカメラは、ベイヤフィルタを使用して、ナノ粒子移動を生パターンモードで記録し得る。副工程３０５Ａ中、コンピュータデバイス１３０は、動画の各フレームの映像データから赤色、緑色、青色成分（すなわち画素の階調強度または輝度）を別個に抽出し得る。３０５Ａに示すシンボルＲ、Ｇ、およびＢは赤色、緑色、および青色周波数帯内にそれぞれ記録された生映像データを指す。

３０５Ｂでは、コンピュータデバイス１３０は、移動平均を使用して、いかなる欠落画素も埋め得る。画像捕捉デバイス１２７は映像データを記録するためにベイヤパターンフィルタを使用し得るため、各画素は赤色、緑色、青色のうちの１つのみを記録し得る。例えば、２×２画素格子内では、画素の５０％（すなわち２つの画素）のみが緑色であり得る。コンピュータデバイス１３０は、移動平均値を使用して、欠落した２つの画素（すなわち緑色でない画素）を輝度値により埋め戻し得る。この移動平均値は、例えば４画素のランレングスを有し得る。３０５Ｂに示すシンボルＲ’、Ｇ’、およびＢ’は、各周波数帯内の欠落画素が埋められた後の赤色、緑色、および青色周波数帯内の生ビデオデータをそれぞれ指す。

コンピュータデバイス１３０は、３０５Ｃにおいて閾値輝度値を使用して、３０５Ｂから生成された映像データをフィルタ処理し得る。コンピュータデバイス１３０は、動画のフレーム毎の画素輝度値のヒストグラムを判断し、そのヒストグラムから１つまたは複数の閾値輝度値を選択し得る。コンピュータデバイス１３０は各画素の強度値とこの閾値輝度値とを比較し得る。例えば画素の強度値が閾値未満であれば、コンピュータデバイス１３０は、画像中の雑音の可能な影響（すなわち背景輝度）を最小化するために画素強度を零に設定し得る。３０５Ｃに示すシンボルＲ’’、Ｇ’’、およびＢ’’はフィルタ処理が完了した後のそれぞれ赤色、緑色、および青色周波数帯内のその結果の映像データを指す。

図４は、赤色、緑色、および青色スペクトル帯において単一ナノ粒子により散乱された光の画像４１０、４１５、４２０、４２５、４３０、および４３５の系列を示す。コンピュータデバイス１３０は、ベイヤパターンフィルタを有するＣＣＤビデオカメラを使用して、３０５Ａ、３０５Ｂ、および３０５Ｃにおいて行われる操作に基づきこれらの画像を生成し得る。画像４１０、４２０、および４３０は、青色、緑色、および赤色スペクトル帯内のナノ粒子の生の未加工画像をそれぞれ示す。これらの生画像では、輝点は、所与の特定スペクトル帯内の光を検出するベイヤパターンの画素に対応し得る。輝点間の暗領域は２つの他のスペクトル帯からの画素に対応し得る。画像４１５、４２５、および４３５は、コンピュータデバイス１３０が移動平均を使用してより暗い画素を埋めた後のナノ粒子の画像を示す。これらの画像から明らかなように、赤色帯域は、ナノ粒子が大きい（この例示では直径８００ｎｍ）場合の画像４３５内のナノ粒子の最良画像を提供する。

図３に戻ると、副工程３１０において、コンピュータデバイス１３０は、映像データ内のナノ粒子の存在を識別および検出し得る。３１０に示すシンボルｘｙ_Ｒ、ｘｙ_Ｇ、およびｘｙ_Ｂは各動画フレーム内および各スペクトル帯内で検出されたナノ粒子のｘおよびｙ座標を指す。ナノ粒子は動画フレーム上の明るい特徴または斑点として表示され得る。コンピュータデバイス１３０は、マリア．Ｌ．キルフォイル（Ｍａｒｉａ Ｌ．Ｋｉｌｆｏｉｌ）により開発された「粒子予備追跡および追跡、ならびに２Ｄ特徴発見（Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ｐｒｅｔｒａｃｋｉｎｇ ａｎｄ Ｔｒａｃｋｉｎｇ，ａｎｄ ２Ｄ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｆｉｎｄｉｎｇ）」アルゴリズム（「キルフォイルのアルゴリズム」と呼ばれる）の修正形態を使用して斑点の存在を検出し得る。コンピュータデバイス１３０は、さらなる分析のために映像データ内の所定特徴の運動を発見および追跡するためにキルフォイルのアルゴリズムを使用し得る。通常、ナノ粒子特徴（本明細書では斑点と呼ぶ）は円形でありかつ明るい傾向がある。雑音または他のアーティファクトに関連する非ナノ粒子特徴は、楕円状であり、形状が拡大され、ナノ粒子より強くないまたは明るくないことがあり得る。コンピュータデバイス１３０は、映像データの各フレーム上のおよび各スペクトル周波数帯内の所望のナノ粒子特徴を識別および定位するためにキルフォイルのアルゴリズムを使用し得る。キルフォイルのアルゴリズムの修正は、斑点の受け入れと、背景雑音または動画の各周波数帯内および各フレーム内の他の偽（非ナノ粒子）特徴の除去とを最適化し得る。これらの修正は、以下に説明され、任意の組み合わせでおよび任意の順で使用され得る。

キルフォイルのアルゴリズムの第１の修正では、コンピュータデバイス１３０は、ナノ粒子の強度閾値とサイズ閾値とのうちの１つまたは複数を計算し得る。これらのパラメータは、ナノ粒子斑点を偽特徴または背景雑音から識別するのを支援し得る。コンピュータデバイス１３０は、動画の各スペクトル帯内および各フレーム内のこれらのパラメータのうちの１つまたは複数を計算し得る。

強度閾値はフレーム内に存在するすべての斑点の強度値に基づき判断され得る。所与のナノ粒子斑点または偽特徴の強度値は、斑点または特徴が畳み込まれたマスク下のすべての画素の積分強度として計算され得る。これらの計算では、画素化円盤状マスクが所定直径（例えば２０画素）を有し得、マスク内の各画素は１の値の強度を有するものと想定される。

サイズ閾値は、フレーム内に存在するすべての斑点および他の特徴のサイズ値から判断され得る。所与の斑点または他の特徴のサイズは、斑点または特徴の旋回半径の２乗として計算され得る。

動画の第１のフレームから始まり、コンピュータデバイス１３０は、ナノ粒子（斑点）を雑音または他の偽特徴から識別するために、上記強度およびサイズ閾値を動画の各フレームおよび各スペクトル成分へ適用し得る。コンピュータデバイス１３０は、ナノ粒子を、予め選択された初期フレームから始まる各スペクトル帯内においておよびフレーム毎ベースで時間の経過と共に追跡し得る。いくつかの実施形態では、初期フレームは動画の第１フレームでなくてもよい。

キルフォイルのアルゴリズムの第２の修正では、コンピュータデバイス１３０はサイズ閾値が適用される方法を調整し得る。例えば、動画の青色および緑色スペクトル成分を分析する際、コンピュータデバイス１３０はフレーム内の斑点の輝度にかかわらずサイズ閾値を適用し得る。コンピュータデバイス１３０は、その後の追跡および分析のために、サイズ閾値より小さい斑点を受け入れ得る。コンピュータデバイス１３０はサイズ閾値より大きい斑点を拒絶し得る。各フレームでは、サイズ閾値は、例えばフレーム内の斑点の平均サイズまたは所定斑点サイズ未満の平均斑点サイズに対応し得る。所定斑点サイズは例えば円盤状マスクのサイズ（例えば直径が２０画素）に対応し得る。この修正は、特に青色周波数帯内の偽特徴の除去を強化し得る。

キルフォイルのアルゴリズムの第３の修正では、コンピュータデバイス１３０は強度閾値が適用される方法を調整し得る。例えば、動画の赤色スペクトル成分を分析する際、コンピュータデバイス１３０は斑点サイズにかかわらず強度閾値を適用し得る。コンピュータデバイス１３０は、強度閾値より高い積分強度を有する斑点を受け入れ（すなわち、ナノ粒子として受け入れ）得る。コンピュータデバイス１３０は強度閾値未満の積分強度を有する斑点を拒絶し得る。フレーム毎に、強度閾値は、スカラー係数（例えば０．１）が乗じられた最高集積度に対応し得る。

キルフォイルのアルゴリズムの第４の修正では、コンピュータデバイス１３０は個々の斑点に関連付けられ得るリング状アーティファクトを除去し得る。これらのアーティファクトは、試料中の斑点がピンボケで出現すると現われ、ナノ粒子の偽検出に繋がり得る。これらのアーティファクトを除去するために、コンピュータデバイス１３０は各フレーム内の隣接斑点特徴間の距離を判断し得る。この距離が所定値（例えばフレームのサイズ閾値の選択された倍数）未満であれば、コンピュータデバイス１３０はさらなる分析から斑点を拒絶し得る。

副工程３１５では、コンピュータデバイス１３０は、ナノ粒子の移動を追跡し得（３１５Ａ中に）、ナノ粒子により呈示されるいかなるドリフト（非ブラウン運動）も除去し得る（３１５Ｂ中に）。追跡中、コンピュータデバイス１３０は、副工程３１０中に検出されたナノ粒子のブラウン運動を別個に追跡し得る。コンピュータデバイス１３０は、ナノ粒子をフレーム毎におよび各スペクトル帯内において時間の経過と共に別個に追跡し得る。追跡工程は、例えば連続フレーム間の最大粒子変位（例えば１１画素）、飛跡内のフレームの最小数（例えば５）、およびナノ粒子の位置が未定であるフレーム間の最大ギャップ（例えば４）を含む様々な所定判定基準に基づき得る。飛跡は、所定判定基準のいくつか（すべてではないにしても）を満たせば、有効と考えられる。３１５Ａに示すシンボルＴ_Ｒ、Ｔ_Ｇ、およびＴ_Ｂは各スペクトル帯内で記録されたナノ粒子の有効飛跡を指す。追跡は、動画の予め選択された初期フレーム（例えばフレーム１）で開始し得、動画の終わりまでまたは最長飛跡の終わりに達するまですべての後続フレームを通じて継続し得る。

３１５Ａで行われる追跡工程はキルフォイルのアルゴリズムに基づき得るが、コンピュータデバイス１３０はこの工程の精度を改善するために様々な強化措置を採用し得る。第１の態様では、コンピュータデバイス１３０は、動画の予め選択された初期フレーム上で検出されたナノ粒子のみを追跡し得る。この修正は、ナノ粒子が複数回カウントされるのを防止し得、ナノ粒子が初期フレーム後に消え（例えば、その飛跡が終了するため）次に動画中に別のフレーム内に再現する状況において役立ち得る。加えて、コンピュータデバイス１３０は、初期フレームから失われるが、その後のフレーム内に出現するいかなる「新しい」ナノ粒子も無視し得る。

別の態様では、コンピュータデバイス１３０は、得られた結果の統計的頑強性を改善するために、様々な予め選択された初期フレームを使用して追跡工程を複数回繰り返し得る。例えば、コンピュータデバイス１３０は、フレーム１、１１、２１、３１、および４１において開始する所与の動画に関して上記追跡工程を５回繰り返し得る。得られたデータをこれらの繰り返しにわたって平均化することにより、コンピュータデバイス１３０は単一動画から得られる結果より正確な結果を得ることが可能である。いくつかの実施形態では、この工程は、それぞれが試料の様々な分割単位に対応する複数の動画を取得および分析することにより、液体試料の様々な分割単位に対して拡張および繰り返され得る。

３１５Ｂにおいて、コンピュータデバイス１３０は液体試料中のナノ粒子の併進運動ドリフトを計算し得る。ドリフト運動は、例えば照射光ビームが加熱して液体試料中に対流運動を引き起こすと生じ得る。コンピュータデバイス１３０は、３１５Ａにおいて得られた追跡結果からこの併進運動ドリフトを計算して取り除き得る。そうするために、コンピュータデバイス１３０は、ドリフト運動の有りおよび無しの状態におけるナノ粒子のブラウン運動のシミュレーション結果を比較し得る。対の映像フレーム間のドリフトに起因する所与のナノ粒子による走行距離は、フレーム内に記録されたナノ粒子の位置間の距離の一部分として定量化され得る。以下の工程は、ドリフト補正係数の計算について説明する。

最初に、コンピュータデバイス１３０は、粒子が検出された２つの最近接フレームからの位置データを使用して、連続フレームの各対間のｘ位置とｙ位置との差を計算し得る。この計算は、飛跡の始めから終わりまで行われ得、粒子が検出されないフレームを明らかにし得る。

一例では、ナノ粒子はフレーム１、３、４、７、８、１０、および１１内で検出および追跡され得る。コンピュータデバイス１３０は、フレーム１〜３間、フレーム３〜４間、フレーム４〜７間、フレーム７〜８間、フレーム８〜１０間、フレーム１０〜１１間のナノ粒子のｘ位置とｙ位置との差を計算し得る。フレーム１はフレーム３から２フレーム離れているため、コンピュータデバイス１３０は、フレーム１〜３間のフレーム毎の推定差を得るために、記録された差を２で除算し得る。同様に、フレーム３はフレーム４から１フレーム離れているため、コンピュータデバイス１３０はこれらフレーム間のｘ位置とｙ位置との差を取り、その差を１で除算し得る。コンピュータデバイス１３０は他の対のフレーム間の差を同様の方法で計算し得る。

コンピュータデバイス１３０はこれらの計算された差を加算し、この和を飛跡内のフレームの数未満の数で除算し得る。この商は、フレーム毎のドリフト補正の最終見積りを得るために補正係数（例えば０．４５）により乗算され得る。

コンピュータデバイス１３０は、フレーム毎のドリフト補正値に飛跡内の所望のフレームと第１のフレームとの間のフレーム数を乗算することにより、任意の所与のフレームの最終ドリフト補正を計算し得る。上記例を参照すると、コンピュータデバイス１３０は、飛跡内のフレーム３が第１のフレーム（フレーム１）から２フレーム離れているため、フレーム毎のドリフト補正値に２を乗算することによりフレーム３のドリフト補正値の終値を計算し得る。同様に、コンピュータデバイス１３０は、飛跡内のフレーム４が第１のフレームから３フレーム離れているため、フレーム毎のドリフト補正値に３を乗算することによりフレーム４のドリフト補正値の終値を計算し得る。コンピュータデバイス１３０は飛跡内の残りフレームのドリフト補正値の終値を同様の方法で計算し得る。ドリフト補正係数は、ブラウン運動とドリフト運動との組み合わせに関連付けられた粒子飛跡の１つまたは複数のモンテカロルシミュレーションに基づき得る。他の補正手順および補正係数がドリフト補正係数を判断するために使用され得る。

コンピュータデバイス１３０は、記録されたナノ粒子のｘ座標およびｙ座標から最終ドリフト補正値を減じることにより各フレーム内の補正されたナノ粒子のｘ位置およびｙ位置を得ることが可能である。新しく補正されたｘ位置およびｙ位置はナノ粒子のブラウン運動のみに起因し得る。コンピュータデバイス１３０は、３１５Ｂにおいて各ナノ粒子の平均平方変位（ＭＳＤ：ｍｅａｎ ｓｑｕａｒｅ ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ）の値を算出するために、動画内の各飛跡内の補正されたｘ位置およびｙ位置を使用し得る。時折、動画フレームの系列は、ナノ粒子のｘ位置およびｙ位置が未定である少数のフレームを含み得る。コンピュータデバイス１３０は、ＭＳＤ値を正しく計算するためにこれらの「欠落」フレーム内のデータを考慮し得る。３１５Ｂに示すシンボルＴ’_Ｒ、Ｔ’_Ｇ、およびＴ’_Ｂは、ドリフト運動の補正に伴う各スペクトル帯内に記録されたナノ粒子の有効飛跡（ナノ粒子毎のＭＳＤ値を計算するために使用される）を指す。

副工程３２０において、コンピュータデバイス１３０は、３１５Ｂにおいて計算されたＭＳＤ値を使用して、追跡されたナノ粒子毎のブラウン拡散係数を計算し得る。コンピュータデバイス１３０は、既知方法を使用して、各フレーム内および各スペクトル帯内のナノ粒子毎のブラウン係数を計算し得る。いくつかの実施形態では、コンピュータデバイス１３０は、容認し得ないほど大きい誤差に曝されるブラウン拡散係数のデータの生成を回避するために、いくつかの飛跡を削除し得る。３２０に示すシンボルＤ_Ｒ、Ｄ_Ｇ、およびＤ_Ｂは、各スペクトル帯内の追跡されたナノ粒子のブラウン拡散係数を指す。

副工程３２５では、コンピュータデバイス１３０は重複ナノ粒子を削除し得る。時折、同じナノ粒子が２つ以上のスペクトル帯内で検出および追跡され得る。コンピュータデバイス１３０は、動画の各スペクトル帯および各フレーム内の各ナノ粒子位置の比較に基づきこれらの重複を識別し得る。異なるスペクトル帯内で同じナノ粒子の重複飛跡が識別されれば、コンピュータデバイス１３０は、拡散係数（ナノ粒子サイズ分布の計算に次に使用される）の計算において最小不確定性を与えるナノ粒子飛跡を使用し得る。コンピュータデバイス１３０はいかなる残留重複飛跡および関連ブラウン拡散係数も無視し得る。

副工程３３０中、コンピュータデバイス１３０は、１つまたは複数のナノ粒子径を計算し（３３０Ａにおいて）、液体試料中のナノ粒子のサイズ分布を計算し得る（３３０Ｂにおいて）。

前者に関し、コンピュータデバイス１３０は、３２５において得られたブラウン拡散係数を使用して、各検出および追跡されたナノ粒子の流体力学的直径を計算し得る。この計算は、例えばアインシュタイン式（しばしば、ストーク・アインシュタイン式とも呼ばれる）を使用する既知方法に従って行われ得る。

すべての検出および追跡されたナノ粒子の直径を計算した後、コンピュータデバイス１３０は３３０Ｂにおいて液体試料中のナノ粒子の粒子サイズ分布を判断し得る。粒子サイズ分布は、各特定サイズビン内のナノ粒子の濃度（例えば、各サイズビン内の試料の単位体積当たりのナノ粒子の数）を表し得る。各サイズビンは異なるナノ粒子径に対応する中心を有する。ビン幅は１ｎｍほどの小ささであり得るが、異なるビニング方式が使用され得る。コンピュータデバイス１３０は、例えば粒子サイズ分布と各サイズビンに関連付けられたナノ粒子の濃度とを表示し得る。

図５は、異なるサイズのナノ粒子（５０、２４０、および８００ｎｍの直径を有する標準的ポリスチレンナノ粒子の混合物）の画像５００を示す。画像は、水中に懸濁されたナノ粒子により、１０秒間に取得された青色、緑色、および赤色スペクトル帯内の３００枚の映像フレームの重ね合せを表す。明るいクラスタまたは縞は時間の経過に伴う個々のナノ粒子の軌道（すなわち飛跡）を表す。コンピュータデバイス１３０は、工程３２５を行った後に図５を表示するように構成され得る。

図６Ａおよび図６Ｂは、異なるサイズのナノ粒子サイズ標準の混合からなる２つの試験試料による検証実験から得られた粒子サイズ分布（ＰＳＤ：ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｉｚｅ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）を示す。ＰＳＤは、１ｎｍの単位サイズ間隔当たりの任意の所与直径の粒子の濃度を表し得る密度関数として描写される。所与のサイズ範囲にわたる密度関数の積分がその範囲内の粒子の濃度を与え得る。例えば、１００ｎｍの直径における密度関数の値は、１ｎｍ幅（１００ｎｍを中心に９９．５ｎｍ〜１００．５ｎｍの範囲）のサイズビン内の粒子の濃度を表し得る。図６Ａおよび図６Ｂのグラフは、本明細書において開示されたシステムと別の身元不明システムとにより得られたＰＳＤと基準分布とを比較する。

図６Ａおよび図６Ｂは、本明細書において開示されたシステムはそのＰＳＤが基準データ点を密接に追跡するため、多分散系試料の高精度な結果を提供することを示す。対称的に、身元不明システムのＰＳＤは基準データ点とは著しく異なる。図６Ａにおいて提示された試料（すなわち、Ｎ〜ｄ^−１、ここで、Ｎはナノ粒子濃度、ｄはナノ粒子径である）に関し、身元不明システムのＰＳＤは基準分布の著しく下にある。この挙動は、調査された試料中のナノ粒子サイズの範囲全体にわたるナノ粒子濃度の過小評価を示し得る。身元不明システムの濃度値と基準濃度値との相対的差異はサイズ標準の様々な直径において−８１％〜−３４％の範囲であり、−６１％の平均差を有する。対称的に、本明細書において開示されたシステムに関連付けられた濃度と基準濃度値との差は著しく小さい。これらの差は−４２％〜＋９％の範囲であり、−１５％の平均差を有する。

図６Ｂに提示された試料（すなわちＮ〜ｄ^−３）に関し、身元不明システムのＰＳＤは基準分布の著しく上にある。この挙動は、ナノ粒子濃度の過大評価を示し得る。身元不明システムと基準濃度との相対的差異は＋５０％〜＋１，１１８％の範囲であり、＋４４６％の平均差を有する。対称的に、本明細書において開示されたシステムに関連付けられた濃度と基準濃度値との差は−３８％〜＋１１９％の範囲であり著しく小さく、＋４１％の平均差を有する。

図６Ａおよび図６Ｂからの結果は、身元不明システムにおける大きい誤差の存在を実証すると共に、これらの測定における偏りは試料毎に大きく変化し得ることも示す。例えば、偏りは、Ｎ〜ｄ^−１試料に関して著しく負であり得、Ｎ〜ｄ^−３試料に関して非常に正であり得る。

本明細書に記載される特許請求の範囲、解釈または用途をいかなる方法でも限定することなく、本明細書において開示された例示的実施形態のうちの１つまたは複数の実施形態の技術的効果は、ナノ粒子検出の強化を含み得る。

本明細書に記載の主題は、所望の構成に依存してシステム、装置、方法、および／または物品において具現化され得る。例えば、本明細書に記載される装置および／または工程は、プロセッサ実行プログラムコード、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ：ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、埋め込み型プロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）、および／またはそれらの組合せのうちの１つまたは複数を使用して実現され得る。これらの様々な実施形態は、格納システム、少なくとも１つの入力装置、および少なくとも１つの出力装置からデータおよび命令を受信するため、かつそれらにデータおよび命令を送信するために結合される、特定用途または汎用であり得る少なくとも１つのプログラム可能プロセッサを含む、プログラマブルシステム上で実行可能および／または解釈可能な１つまたは複数のコンピュータプログラムにおける実装を含み得る。これらのコンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、アプリケーション、部品、プログラムコードまたはコードとしても知られる）は、プログラム可能プロセッサの機械語命令を含み、ハイレベル手順および／またはオブジェクト指向プログラミング言語でおよび／またはアセンブリ／機械語で実現され得る。本明細書で使用されるように、用語「機械可読媒体」は、機械語命令および／またはデータをプログラム可能プロセッサへ提供するために使用される任意のコンピュータプログラム製品、コンピュータ可読媒体、コンピュータ可読記憶媒体、装置および／またはデバイス（例えば磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ：Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ））を指す（機械語命令を受信する機械可読媒体を含む）。同様に、プロセッサとプロセッサへ結合されたメモリとを含み得るシステムも本明細書において説明される。メモリは、本明細書に記載される動作の１つまたは複数をプロセッサに行わせる１つまたは複数のプログラムを含み得る。例えば、本明細書において開示された工程および動作の制御はコンピュータコードを含み得る。

上記説明および特許請求の範囲において、「少なくとも１つ」または「１つまたは複数」などの語句は要素または特徴の結合リストを伴って発生し得る。用語「および／または」はまた、２つ以上の要素または特徴のリストにおいて発生し得る。使用される文脈により暗黙的にまたは明示的に矛盾しない限り、このような語句は、列挙された要素もしくは特徴のうちの任意のものを個々に、または列挙された要素もしくは特徴のうちの任意のものを、他の列挙された要素または特徴のうちの任意のものとの組み合わせで意味するように意図されている。例えば、語句「ＡおよびΒの少なくとも１つ」、「ＡおよびΒの１つまたは複数」、「Ａおよび／またはＢ」は、それぞれ「Ａ単独、Ｂ単独、またはＡとＢとを一緒に」を意味するように意図されている。同様の解釈も３つ以上の項目を含むリストに向けられる。例えば、語句「Ａ、Ｂ、Ｃの少なくとも１つ」、「Ａ、Ｂ、Ｃの１つまたは複数」、および「Ａ、Ｂ、および／またはＣ」は、それぞれ「Ａ単独、Ｂ単独、Ｃ単独、ＡとＢとを一緒に、ＡとＣとを一緒に、ＢとＣとを一緒に、またはＡとＢとＣとを一緒に」を意味するように意図されている。加えて、上記および特許請求の範囲内の用語「基づく」の使用は、列挙されていない特徴または要素も許容可能となるように、「少なくとも部分的に基づく」を意味するように意図されている。

いくつかの変形形態について上に詳細に説明したが、他の修正形態または追加形態が可能である。特に、別の特徴および／または変形形態が、本明細書に記載されたものに加えて提供され得る。さらに、上述の実施形態は、開示された特徴の様々な組み合わせおよび部分的組み合わせ、ならびに／または上に開示されたいくつかの別の特徴の組み合わせおよび部分的組み合わせに向けられ得る。加えて、添付図面内に描写されおよび／または本明細書で説明された論理流れは、所望の結果を達成するために、示された特定の順番または順序を必要としない。他の実施形態は以下の特許請求の範囲に含まれ得る。さらに、これまでに提供された特定値は単なる一例であり、いくつかの実施形態では変わり得る。

本発明の様々な態様は特許請求の範囲に記載されるが、本発明の他の態様は、特許請求の範囲において明示的に記載される組み合わせだけではなく、上記実施形態からの特徴と特許請求の範囲の特徴との他の組み合わせを含む。

Claims (30)

1. 異なるスペクトル周波数帯において複数の光ビームを生成するように構成された複数の光源と、
   前記複数の光ビームを、１つまたは複数の入射光シートであって、それぞれの入射光シートが液体試料中の１つまたは複数のナノ粒子を照射する、１つまたは複数の入射光シートに合成するように構成された光学アセンブリと、
   １つまたは複数のナノ粒子により散乱された光を、前記複数の光ビームの前記異なるスペクトル周波数帯に対応する複数の波長を使用して検出するように構成された１つまたは複数の画像検出器と
   を備えるシステム。
2. １つまたは複数の動画中の前記１つまたは複数の画像検出器から得られる画像の系列を記録するように構成された記録デバイスをさらに備える請求項１に記載のシステム。
3. 少なくとも１つのプロセッサをさらに備え、前記少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも、
   前記画像の系列からの少なくとも２つの画像であって、前記１つまたは複数のナノ粒子による前記１つまたは複数の入射光シートの散乱を表示する、少なくとも２つの画像に基づき、前記１つまたは複数のナノ粒子の移動を検出および追跡し、
   前記１つまたは複数の動画から、前記１つまたは複数のナノ粒子の粒子サイズ分布であって、１つまたは複数のナノ粒子径の１つまたは複数の濃度値を含む、粒子サイズ分布を判断するように構成される、請求項１または２に記載のシステム。
4. 前記検出および追跡は、
   １つまたは複数のスペクトル画像を生成するために前記１つまたは複数の動画を１つまたは複数の別個のスペクトル成分に分割し、かつ各スペクトル画像を埋め戻すこと、
   前記１つまたは複数の動画から１つまたは複数の疑特徴を削除することであって、強度閾値またはサイズ閾値を含む１つまたは複数の判定基準に基づく、削除すること、
   前記１つまたは複数の動画の１つまたは複数の予め選択された開始フレーム内に存在する前記１つまたは複数のナノ粒子のサブセットのみを追跡すること、
   前記１つまたは複数のナノ粒子のドリフト運動を削除すること、
   前記１つまたは複数の動画の前記１つまたは複数のスペクトル成分から重複ナノ粒子飛跡を削除すること
   のうちの１つまたは複数を備える、請求項１〜３のいずれか一項に記載のシステム。
5. 前記１つまたは複数のナノ粒子は動いている、請求項１〜４のいずれか一項に記載のシステム。
6. 前記１つまたは複数のナノ粒子は動いていない、請求項１〜４のいずれか一項に記載のシステム。
7. 各光ビームは別個に調整可能なパワーレベルで出力される、請求項１〜６のいずれか一項に記載のシステム。
8. 前記光学アセンブリは、ミラー、ビーム合成器、スリット、円柱レンズまたは長作動距離対物レンズのうちの１つまたは複数を備える請求項１〜７のいずれか一項に記載のシステム。
9. 前記複数の光ビームは可視光スペクトルの一部である、請求項１〜８のいずれか一項に記載のシステム。
10. 前記複数の光ビームは、青色スペクトル周波数帯、緑色スペクトル周波数帯、および赤色スペクトル周波数帯を有する光ビームを含む、請求項１〜９のいずれか一項に記載のシステム。
11. 前記１つまたは複数の画像検出器は、前記複数の光ビームの前記異なるスペクトル周波数帯を別個に検出するように構成されたベイヤパターンフィルタを含む、請求項１〜１０のいずれか一項に記載のシステム。
12. 前記１つまたは複数の画像検出器は、別個のカラー画素を有する１つまたは複数のベイヤパターン画像を生成するように構成されたベイヤパターンフィルタを含む、請求項１〜１１のいずれか一項に記載のシステム。
13. 前記光学アセンブリは、前記複数の光源と前記液体試料との間に配置された偏光子であって、前記１つまたは複数の入射光シートから前記液体試料へ転送される熱エネルギーに対して前記液体試料の照明を最適化するために、散乱面に対して前記複数の光ビームを垂直方向に偏光するように構成された偏光子をさらに備える、請求項１〜１２のいずれか一項に記載のシステム。
14. 前記１つまたは複数の画像検出器は、前記１つまたは複数のナノ粒子により散乱された前記光を前記複数の波長において同時に検出するようにさらに構成される、請求項１〜１３のいずれか一項に記載のシステム。
15. 前記１つまたは複数の画像検出器は、前記１つまたは複数のナノ粒子により放射された蛍光および／または他の放射線により生成された光を少なくとも検出するようにさらに構成される、請求項１〜１４のいずれか一項に記載のシステム。
16. 異なるスペクトル周波数帯において複数の光ビームを生成する工程と、
    前記複数の光ビームを、１つまたは複数の入射光シートであって、それぞれの入射光シートが液体試料中の１つまたは複数のナノ粒子を照射する、１つまたは複数の入射光シートに合成する工程と、
    １つまたは複数のナノ粒子により散乱された光を、前記複数の光ビームの前記異なるスペクトル周波数帯に対応する複数の波長を使用して検出する工程と
    を備える方法。
17. 前記生成工程は複数の光源により行われ、
    前記合成工程は、ミラー、ビーム合成器、スリット、円柱レンズまたは長作動距離対物レンズのうちの１つまたは複数を含む光学アセンブリにより行われ、
    前記検出工程は１つまたは複数の画像検出器により行われる、請求項１６に記載の方法。
18. １つまたは複数の動画中の前記検出工程から得られる画像の系列を記録する工程をさらに備える、請求項１６または１７に記載の方法。
19. 前記画像の系列からの少なくとも２つの画像であって、前記１つまたは複数のナノ粒子による前記１つまたは複数の入射光シートの散乱を表示する、少なくとも２つの画像に基づき、前記１つまたは複数のナノ粒子の移動を検出および追跡する工程と、
    前記１つまたは複数の動画から、前記１つまたは複数のナノ粒子の粒子サイズ分布であって、１つまたは複数のナノ粒子径の１つまたは複数の濃度値を含む、粒子サイズ分布を判断する工程と
    をさらに備える、請求項１６〜１８のいずれか一項に記載の方法。
20. 前記検出および追跡工程は、
    １つまたは複数のスペクトル画像を生成するために前記１つまたは複数の動画を１つまたは複数の別個のスペクトル成分に分割し、かつ各スペクトル画像を埋め戻す工程、
    前記１つまたは複数の動画から１つまたは複数の疑特徴を削除する工程であって、強度閾値またはサイズ閾値を含む１つまたは複数の判定基準に基づく、工程、
    前記１つまたは複数の動画の１つまたは複数の予め選択された開始フレーム内に存在する前記１つまたは複数のナノ粒子のサブセットのみを追跡する工程、
    前記１つまたは複数のナノ粒子のドリフト運動を削除する工程、または
    前記１つまたは複数の動画の前記１つまたは複数のスペクトル成分から重複ナノ粒子飛跡を削除する工程
    のうちの１つまたは複数を含む、請求項１６〜１９のいずれか一項に記載の方法。
21. 前記１つまたは複数のナノ粒子は動いている、請求項１６〜２０のいずれか一項に記載の方法。
22. 前記１つまたは複数のナノ粒子は動いていない、請求項１６〜２０のいずれか一項に記載の方法。
23. 各光ビームは別個に調整可能なパワーレベルで出力される、請求項１６〜２２のいずれか一項に記載の方法。
24. 前記複数の光ビームは可視光スペクトルの一部である、請求項１６〜２３のいずれか一項に記載の方法。
25. 前記複数の光ビームは、青色スペクトル周波数帯、緑色スペクトル周波数帯、および赤色スペクトル周波数帯を有する光ビームを含む、請求項１６〜２４のいずれか一項に記載の方法。
26. 前記検出工程は、ベイヤパターンフィルタを使用して、前記複数の光ビームの前記異なるスペクトル周波数帯を別個に検出する工程を備える、請求項１６〜２５のいずれか一項に記載の方法。
27. 前記検出工程は、ベイヤパターンフィルタを使用して、別個のカラー画素を有する１つまたは複数のベイヤパターン画像を生成する工程を備える、請求項１６〜２６のいずれか一項に記載の方法。
28. 前記１つまたは複数の入射光シートから前記液体試料へ転送される熱エネルギーに対して前記液体試料の照明を最適化するために、散乱面に対して前記複数の光ビームを垂直方向に偏光する工程を備える、請求項１６〜２７のいずれか一項に記載の方法。
29. 前記検出工程は、前記１つまたは複数のナノ粒子により散乱された前記光を前記複数の波長において同時に検出する工程をさらに備える、請求項１６〜２８のいずれか一項に記載の方法。
30. 前記検出工程は、前記１つまたは複数のナノ粒子により放射された蛍光および他の放射線により生成された光の少なくとも一方を少なくとも検出する工程をさらに備える、請求項１６〜２９のいずれか一項に記載の方法。