JP2022506205A - 液分布試料中の細胞外小胞を検出して識別する装置及び方法 - Google Patents
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Abstract
Description
変調周波数によって変調したレーザーを各標本上へ放射するステップと;
標本毎に、所定継続時間の複数の期間について、各標本によって後方散乱されたレーザー光から時間信号を捕捉するステップと;
上記期間毎に、捕捉した信号から、標本のDCT(Discrete Cosine Transformation:離散(ディスクリート)コサイン変換)係数またはウェーブレット変換係数を計算するステップと;
計算した係数を用いて機械学習分類器を事前学習させるステップとを含み、
上記電子データプロセッサは:
レーザー発光器を用いて、変調周波数によって変調したレーザーを試料上へ放射し;
上記受光器を用いて、所定継続時間の複数の期間について、試料によって後方散乱されたレーザー光からの信号を捕捉し;
上記期間毎に、捕捉した信号から、試料のDCT係数またはウェーブレット変換係数を計算し;
事前学習させた機械学習分類器を用いて、計算した試料の変換係数を、細胞外小胞が存在するものと存在しないものとに分類する
ように構成されている。
この方法は、電子データプロセッサを用いて、細胞外小胞の複数の液分布標本で機械学習分類器を事前学習させ:
変調周波数によって変調したレーザーを各標本上へ放射するステップと;
標本毎に、所定継続時間の複数の期間について、各標本によって後方散乱されたレーザー光から時間信号を捕捉するステップと;
上記期間毎に、捕捉した信号から、標本のDCT係数またはウェーブレット変換係数を計算するステップと;
計算した係数を用いて機械学習分類器を事前学習させるステップとを含み、
この方法は、
当該レーザー発光器に結合された焦点調節光学系を有するレーザー発光器を用いて、変調周波数によって変調したレーザーを試料上へ放射するステップと;
受光器を用いて、所定継続時間の複数の期間について、試料によって後方散乱されたレーザー光から信号を捕捉するステップと;
上記期間毎に、捕捉した信号から、試料のDCT係数またはウェーブレット変換係数を計算するステップと;
事前学習させた機械学習分類器を用いて、計算した試料の係数を、細胞外小胞が存在するものと存在しないものとに分類するステップと
をさらに含む。
本発明を以下により詳細に説明する。
σ(t)=2Dt (5)
及びD:
Claims (32)
- 液分布試料中に分散した細胞外小胞を検出する方法であって、電子データプロセッサを用いて前記試料を細胞外小胞が存在するものと存在しないものとに分類する方法において、
前記電子データプロセッサを用いて、細胞外小胞の複数の液分布標本で機械学習分類器を事前学習させることを含み、
変調周波数によって変調したレーザーを各々の前記標本上へ放射するステップと、
前記標本毎に、所定継続時間の複数の期間について、当該標本によって後方散乱されたレーザー光から時間信号を捕捉するステップと、
前記期間毎に、前記捕捉した時間信号から、前記標本のDCT係数またはウェーブレット変換係数を計算するステップと、
前記計算した係数を用いて、前記機械学習分類器を事前学習させるステップとを含み、
前記方法は、
焦点調節光学系が結合されたレーザー発光器を用いて、前記変調周波数によって変調したレーザーを前記試料上へ放射するステップと、
受光器を用いて、前記所定継続時間の複数の期間について、前記試料によって後方散乱されたレーザー光から信号を捕捉するステップと、
前記期間毎に、前記捕捉した信号から、前記試料のDCT係数またはウェーブレット変換係数を計算するステップと、
前記事前学習させた前記機械学習分類器を用いて、前記計算した前記試料の係数を、細胞外小胞が存在するものと存在しないものとに分類するステップと
をさらに含む方法。 - 前記細胞外小胞が、任意の粒子方向に1μm未満の粒子サイズを有する、請求項1に記載の方法。
- 前記方法が、前記液分布試料中の細胞外小胞を検出して識別し、前記電子データプロセッサが、前記細胞外小胞が存在する場合に、前記細胞外小胞の前記液分布標本の種類の複数クラスを用いて事前学習させた前記機械学習分類器を用いることによって、前記細胞外小胞を、細胞外小胞タイプの複数クラスのうちの1つに分類するステップをさらに含む、請求項2に記載の方法。
- 前記レーザーが可視光レーザーまたは赤外線レーザーであり、特に赤外線レーザーである、請求項1~3のいずれかに記載の方法。
- 前記レーザーが1つ以上の追加的な変調周波数によってさらに変調される、請求項1~4のいずれかに記載の方法。
- 前記標本用の前記変調周波数と前記試料用の前記変調周波数とが同一である、請求項1~5のいずれかに記載の方法。
- 前記標本用の前記所定継続時間と前記試料用の前記所定継続時間とが同一である、請求項1~6のいずれかに記載の方法。
- 前記捕捉における前記所定継続時間の複数の期間が、前記捕捉した時間信号のうち前記所定継続時間よりも長い継続時間を有する時間信号を分割することによって得られる、請求項1~7のいずれかに記載の方法。
- 前記分割された期間が、互いにオーバーラップする期間である、請求項8に記載の方法。
- 前記所定継続時間が、1.5~2.5秒から選択され、特に2秒である、請求項1~9のいずれかに記載の方法。
- 前記電子データプロセッサが、前記捕捉した信号からの、時間領域のヒストグラム由来の特徴または時間領域の統計量由来の特徴、特に、wNakagamiパラメータ、μNakagamiパラメータ、エントロピー、標準偏差、またはこれらの組合せを用いて、前記事前学習及び前記分類を行うようにさらに構成されている、請求項1~10のいずれかに記載の方法。
- 前記焦点調節光学系が収束レンズであり、特に光ファイバまたは導波路の先端に配置されたポリマー集光器である、請求項1~11のいずれかに記載の方法。
- 前記レンズが、当該レンズのベース直径の1/3~1/4のビームウェストに相当する焦点スポットを有する、請求項12に記載の方法。
- 前記レンズが0.5を超える開口数(NA)を有する、請求項11~13のいずれかに記載の方法。
- 前記レンズが、5~10μm、特に6~8μmのベース直径を有する、請求項11~14のいずれかに記載の方法。
- 前記レンズが球形であり、30~50μm、特に37~47μmの長さを有する、請求項11~15のいずれかに記載の方法。
- 前記レンズが、2~5μm、特に2.5~3.5μmの曲率半径を有する、請求項11~16のいずれかに記載の方法。
- 前記赤外線受光器が、400~1000nmの帯域幅を具えた光検出器である、請求項1~17のいずれかに記載の方法。
- 前記DCT係数または前記ウェーブレット変換係数の計算が、前記信号の全エネルギーのうちの所定割合が前記DCTまたは前記ウェーブレット変換によって保存されるように、DCT係数またはウェーブレット変換係数の最小部分集合を選択することを含む、請求項1~18のいずれかに記載の方法。
- 前記最小部分集合中の前記DCT係数の個数を、20~40から選択し、あるいは20、30、または40から選択する、請求項19に記載の方法。
- 前記信号の捕捉を、少なくとも、前記変調周波数の少なくとも5倍のサンプリング周波数で実行するステップを含む、請求項1~20のいずれかに記載の方法。
- 前記信号の捕捉がハイパスフィルタの使用を含む、請求項1~21のいずれかに記載の方法。
- 前記変調周波数が1kHz以上である、請求項1~22のいずれかに記載の方法。
- 液分布試料中の細胞外小胞を検出する方法を実現するためのプログラム命令を含む非一時的記憶媒体であって、該プログラム命令は、電子データプロセッサによって実行可能であり、請求項1~23のいずれかに記載の方法を実行するための命令を含む非一時的記憶媒体。
- 液分布試料中の細胞外小胞を検出する装置であって、レーザー発光器と、該レーザー発光器に結合された焦点調節光学系と、赤外線受光器と、電子データプロセッサとを具えた装置において、
前記電子データプロセッサは、細胞外小胞の複数の液分布標本を用いて事前学習させた機械学習分類器を用いて、方法によって前記試料を細胞外小胞が存在するものと存在しないものとに分類するように構成され、前記方法は、
変調周波数によって変調したレーザーを各々の前記標本上へ放射するステップと、
前記標本毎に、所定継続時間の複数の期間について、当該標本によって後方散乱されたレーザー光から時間信号を捕捉するステップと、
前記期間毎に、前記捕捉した時間信号から、前記標本のDCT係数またはウェーブレット変換係数を計算するステップと、
前記計算した係数を用いて、前記機械学習分類器を事前学習させるステップとを含み、
前記電子データプロセッサは、
前記レーザー発光器を用いて、変調周波数によって変調したレーザーを前記試料上へ放射し、
前記受光器を用いて、所定継続時間の複数の期間について、前記試料によって後方散乱されたレーザー光からの信号を捕捉し、
前記期間毎に、前記捕捉した信号から、前記試料のDCT係数またはウェーブレット変換係数を計算し、
前記事前学習させた前記機械学習分類器を用いて、前記計算した前記試料の係数を、細胞外小胞が存在するものと存在しないものとに分類するようにさらに構成されている装置。 - 前記装置が、前記液分布試料中の細胞外小胞を検出して識別し、前記電子データプロセッサが、前記細胞外小胞が存在する場合に、前記細胞外小胞の前記液分布標本の種類の複数クラスを用いて事前学習させた前記機械学習分類器を用いることによって、前記細胞外小胞を、細胞外小胞タイプの複数クラスのうちの1つに分類するステップをさらに含む、請求項25に記載の装置。
- 前記細胞外小胞が、任意の粒子方向に1μm未満の粒子サイズを有する、請求項25または26に記載の装置。
- 前記レーザーが赤外線レーザーである、請求項25~27のいずれかに記載の装置。
- 分割された前記期間が、互いにオーバーラップする期間である、請求項25~28のいずれかに記載の装置。
- 前記電子データプロセッサが、前記捕捉した信号からの、時間領域のヒストグラム由来の特徴または時間領域の統計量由来の特徴、特に、wNakagamiパラメータ、μNakagamiパラメータ、エントロピー、標準偏差、またはこれらの組合せを用いて、前記事前学習及び前記分類を行うようにさらに構成されている、請求項25~29のいずれかに記載の装置。
- 前記焦点調節光学系が収束レンズであり、特に、該レンズが、当該レンズのベース直径の1/3~1/4のビームウェストに相当する焦点スポットを有する、請求項25~30のいずれかに記載の装置。
- 前記焦点調節光学系が、視野勾配パターンを提供するのに適した焦点調節光学系である、請求項25~31のいずれかに記載の装置。
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