JP2023543800A - アーテファクトマスキングを用いて生体サンプルを分析するための方法 - Google Patents
アーテファクトマスキングを用いて生体サンプルを分析するための方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2023543800A JP2023543800A JP2023519052A JP2023519052A JP2023543800A JP 2023543800 A JP2023543800 A JP 2023543800A JP 2023519052 A JP2023519052 A JP 2023519052A JP 2023519052 A JP2023519052 A JP 2023519052A JP 2023543800 A JP2023543800 A JP 2023543800A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pixels
- image
- holographic
- value
- analysis
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 239000012472 biological sample Substances 0.000 title claims abstract description 51
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 19
- 230000000873 masking effect Effects 0.000 title claims description 58
- 239000003124 biologic agent Substances 0.000 claims abstract description 86
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 77
- 239000002028 Biomass Substances 0.000 claims abstract description 29
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 29
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 32
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 6
- 230000001747 exhibiting effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000002779 inactivation Effects 0.000 claims 1
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 claims 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 abstract description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 19
- 239000002054 inoculum Substances 0.000 description 15
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 14
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 13
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 7
- FAPWRFPIFSIZLT-UHFFFAOYSA-M Sodium chloride Chemical compound [Na+].[Cl-] FAPWRFPIFSIZLT-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 5
- 239000003242 anti bacterial agent Substances 0.000 description 5
- 229940088710 antibiotic agent Drugs 0.000 description 5
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 4
- 238000003556 assay Methods 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 230000010339 dilation Effects 0.000 description 4
- 230000003628 erosive effect Effects 0.000 description 4
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 4
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 4
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 4
- 241000894006 Bacteria Species 0.000 description 3
- 239000012895 dilution Substances 0.000 description 3
- 238000010790 dilution Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 3
- 239000011780 sodium chloride Substances 0.000 description 3
- 240000004808 Saccharomyces cerevisiae Species 0.000 description 2
- 238000009635 antibiotic susceptibility testing Methods 0.000 description 2
- 230000001580 bacterial effect Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 description 2
- 238000007789 sealing Methods 0.000 description 2
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 2
- 239000000725 suspension Substances 0.000 description 2
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 description 2
- 102000004190 Enzymes Human genes 0.000 description 1
- 108090000790 Enzymes Proteins 0.000 description 1
- 241000192125 Firmicutes Species 0.000 description 1
- 241000233866 Fungi Species 0.000 description 1
- 241000589517 Pseudomonas aeruginosa Species 0.000 description 1
- 238000002835 absorbance Methods 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000002730 additional effect Effects 0.000 description 1
- 230000003115 biocidal effect Effects 0.000 description 1
- 239000012620 biological material Substances 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 230000001427 coherent effect Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 239000013078 crystal Substances 0.000 description 1
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 1
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 1
- 230000005672 electromagnetic field Effects 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 239000001963 growth medium Substances 0.000 description 1
- 238000011534 incubation Methods 0.000 description 1
- 230000002401 inhibitory effect Effects 0.000 description 1
- 239000002609 medium Substances 0.000 description 1
- 244000005700 microbiome Species 0.000 description 1
- 238000000386 microscopy Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000001902 propagating effect Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000001429 visible spectrum Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/41—Refractivity; Phase-affecting properties, e.g. optical path length
- G01N21/45—Refractivity; Phase-affecting properties, e.g. optical path length using interferometric methods; using Schlieren methods
- G01N21/453—Holographic interferometry
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/10—Investigating individual particles
- G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
- G01N15/1429—Signal processing
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/10—Investigating individual particles
- G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
- G01N15/1429—Signal processing
- G01N15/1433—Signal processing using image recognition
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/10—Investigating individual particles
- G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
- G01N15/1434—Optical arrangements
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/10—Investigating individual particles
- G01N2015/1006—Investigating individual particles for cytology
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/10—Investigating individual particles
- G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
- G01N15/1434—Optical arrangements
- G01N2015/1447—Spatial selection
- G01N2015/145—Spatial selection by pattern of light, e.g. fringe pattern
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/10—Investigating individual particles
- G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
- G01N15/1434—Optical arrangements
- G01N2015/1454—Optical arrangements using phase shift or interference, e.g. for improving contrast
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Pathology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Dispersion Chemistry (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Holo Graphy (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Abstract
分析機器によって生体サンプルを分析するための方法であって、生体サンプルが、生物剤を備え、ホログラフィック撮像システム(10)の視野(11)中の分析レセプタクル(2)中に配置され、方法は、生体サンプルのホログラフィック画像を収集すること(S02)であって、ホログラフィック画像が、各ピクセルに強度値を関連付ける、ホログラフィック画像を収集すること(S02)と、収集されたホログラフィック画像から、ピクセルの強度値に従って各ピクセルにアクティブ状態または非アクティブ状態を、非アクティブ状態が、生物剤以外の視野中に存在する要素によって引き起こされたアーテファクトに対応するピクセルに関連付けられるように、関連付ける画像マスクを決定すること(S03)と、画像マスクによって定義されたアクティブ状態を有するホログラフィック画像のピクセルのみを使用して、視野(11)中の生物剤の定量空間的分布を表す少なくとも1つのバイオマスパラメータの値を決定すること(S05)と、分析結果からのバイオマスパラメータの値を供給すること(S06)とを備える、方法。【選択図】図3
Description
本発明は、撮像によって生体サンプルを分析する分野に関し、より詳細には、生体サンプルを分析する目的での前記生体サンプル中の生物剤の定量空間的分布を表すバイオマスパラメータの決定中の、画像中に存在し得るアーテファクトのマスキングに関する。
撮像による生体サンプルの分析は、分析されるべき生体サンプルがその中に導入される光学分析機器を利用する。生体サンプルは、生物剤の懸濁液からなる。生物剤は、たとえば、微生物(細菌、酵母菌、糸状菌など)である。生体サンプル中の生物剤の分析は、前記生物剤の同定、または前記生物剤に対して有効である最小阻止濃度など、この生物剤の特性の決定を備え得る。
それの初期状態では接種材料と呼ばれる、生体サンプルは、分析機器が生体サンプルの光学的性質の測定をそれを通して行うことができる、少なくとも部分的に透明であるレセプタクルまたはウェル中に配置される。ウェルは、生体サンプル中に存在する生物剤が、試薬との相互作用によって分析されることを可能にするための、酵素基質または抗生物質など、1つまたは複数の試薬とともに、栄養培地を含んでいる。通常、複数のウェルが、各々が接種材料の一部を受け取るように、提供され、ウェルの各々は、異なる試薬を、または異なる濃度の同じ試薬を提供される。接種材料中に存在する生物剤の本質に応じて、生物剤は、ある試薬と反応し、他の試薬とは反応しないか、またはある濃度において反応し、他の濃度においては反応しない。たとえば、抗生物質感受性試験のための耐性記録のコンテキストにおいて、試薬は、異なる濃度における異なる抗生物質からなり、生物剤は、生物剤がそれらに対して感受性のない、または抗生物質濃度が不十分である抗生物質を含んでいるウェル中で増倍するが、生物剤が十分な濃度においてそれらに対して感受性のある抗生物質を含んでいるウェル中で、生物剤の発達は多かれ少なかれ妨害される。
これにより、生物剤と試薬との間の相互作用のこれらの差は、ウェル中のバイオマスの異なる変化によって指し示される。バイオマス、すなわち、各ウェル中に存在する生物学的材料の量は、生物剤自体が、生物剤が懸濁している溶液とは異なる光学的特性を有するので、各ウェル中に存在する生体サンプルの光学的特性に影響を直接的に及ぼす。
詳細には、生体サンプルの透過率が、生物剤の濃度の変化によって影響を及ぼされる。これは、一般的にマクファーランド単位(McF)で表されるサンプルの濁度の測定値を決定する目的での、生体サンプルで満たされたウェルの全体的な透過率(または等価である吸光度)の培養段階における経時的変化の決定に基づいて、生体サンプルを分析するための方法の開発をもたらした。この濁度測定値は、生体サンプル中の生物剤のバイオマスを直接的に表す。この目的で、発光ダイオードが、知られている強度の光ビームを用いてサンプルを照らし、発光ダイオードからするとサンプルの反対側に載置された点接触フォトダイオードが、光ビームが生体サンプルを通過した後に受け取られる光度を決定するために使用され得る。しかしながら、透過率のそのような測定は、むしろ低い感度を有し、0.05McFを下回る、さらには0.1McFを下回る濁度を測定することを不可能にする。その上、バイオマスは、生物剤の濃度を決定するために常に使用され得るとは限らず、生物剤の体積が、たとえば、細菌の場合、伸長により増加した場合、バイオマスは、生物剤の数が同じままでありながら、増加する。
結果として、それは、分析レセプタクル中の生物剤の空間的分布、または行われる測定に影響を及ぼし得るアーテファクトを考慮に入れない、総括的測定である。そのようなアーテファクトは、様々な発生源を有し得る。たとえば、分析レセプタクル中の気泡の存在、または分析レセプタクルを密封するフィルムの折り目は、光波の伝搬を相当に変え、それゆえ、光学測定値を変え得る。アーテファクトは、生体サンプル中の異物、すなわち、外部の埃、細菌増殖のために使用される栄養素の結晶、食塩水中で解けなかった試薬など、分析レセプタクル中に存在する、生物剤および食塩水以外の物体によって引き起こされることもある。これらの異物は、光線の一部を吸収することがあり、それゆえ、透過率測定値を変えることもある。
米国特許第5,566,249号は、顕微鏡によって収集された画像中の泡を検出するための方法を提案する。グレースケール画像が、二項フィルタ処理され、グレースケール画像は、次いで、フィルタ処理済み画像から減じられる。輪郭検出が、気泡の輪郭を検出するために実装され、システムは、泡の存在をマッピングするために、このようにして検出された輪郭を埋める。しかしながら、このシステムは、ホログラフィック画像に好適ではなく、泡が輪郭としてその中で見える、顕微鏡によって収集された画像にのみ好適である。そのうえ、この方法は、気泡以外のアーテファクトをハイライトするために使用され得ない。
本発明の目的は、それゆえ、生体サンプルの分析において、気泡などの異物の存在によって引き起こされる、可能性があるアーテファクトによる測定値の変化なしに、生体サンプル中に存在する生物剤のバイオマスパラメータの値を決定することを可能にすることである。
この目的で、本発明は、分析機器によって生体サンプルを分析するための方法であって、生体サンプルが、生物剤を備え、ホログラフィック撮像システムの視野中の分析レセプタクル中に配置され、方法は、
- 測定の瞬間における生体サンプルのホログラフィック画像を収集することであって、ホログラフィック画像が、前記ホログラフィック画像の各ピクセルに強度値を関連付け、強度値が、最小強度値と最大強度値との間にわたる強度の範囲内にある、ホログラフィック画像を収集することと、
- 収集されたホログラフィック画像から、ホログラフィック画像のピクセルの強度値に従ってホログラフィック画像の各ピクセルにアクティブまたは非アクティブ状態を、非アクティブ状態が、生物剤以外の視野中に存在する要素によって引き起こされたアーテファクトに対応するホログラフィック画像のピクセルに関連付けられるように、関連付ける画像マスクを決定することであって、画像マスクは、非アクティブ状態が、強度範囲のサブセットを形成するマスキング範囲内の強度値を有するピクセルの接続されたセットの少なくともいくつかのピクセルに関連付けられるように決定され、前記マスキング範囲が、少なくとも1つのマスキングしきい値によって画定され、画像マスクの決定が、ホログラフィック画像のピクセルの強度値と少なくとも1つのマスキングしきい値との比較と、比較の結果に従う、各ピクセルとの、前記ピクセルの非アクティブ状態を指し示す第1のマスク値または前記ピクセルのアクティブ状態を指し示す第2のマスク値の関連付けとを備える、画像マスクを決定することと、
- 画像マスクによって定義されたアクティブ状態を呈するホログラフィック画像のピクセルのみに基づいて、視野中の生物剤の定量空間的分布を表す少なくとも1つのバイオマスパラメータの値を決定することと、
- 分析の結果のうちのバイオマスパラメータの前記値を供給することと
を備える、方法を提案する。
- 測定の瞬間における生体サンプルのホログラフィック画像を収集することであって、ホログラフィック画像が、前記ホログラフィック画像の各ピクセルに強度値を関連付け、強度値が、最小強度値と最大強度値との間にわたる強度の範囲内にある、ホログラフィック画像を収集することと、
- 収集されたホログラフィック画像から、ホログラフィック画像のピクセルの強度値に従ってホログラフィック画像の各ピクセルにアクティブまたは非アクティブ状態を、非アクティブ状態が、生物剤以外の視野中に存在する要素によって引き起こされたアーテファクトに対応するホログラフィック画像のピクセルに関連付けられるように、関連付ける画像マスクを決定することであって、画像マスクは、非アクティブ状態が、強度範囲のサブセットを形成するマスキング範囲内の強度値を有するピクセルの接続されたセットの少なくともいくつかのピクセルに関連付けられるように決定され、前記マスキング範囲が、少なくとも1つのマスキングしきい値によって画定され、画像マスクの決定が、ホログラフィック画像のピクセルの強度値と少なくとも1つのマスキングしきい値との比較と、比較の結果に従う、各ピクセルとの、前記ピクセルの非アクティブ状態を指し示す第1のマスク値または前記ピクセルのアクティブ状態を指し示す第2のマスク値の関連付けとを備える、画像マスクを決定することと、
- 画像マスクによって定義されたアクティブ状態を呈するホログラフィック画像のピクセルのみに基づいて、視野中の生物剤の定量空間的分布を表す少なくとも1つのバイオマスパラメータの値を決定することと、
- 分析の結果のうちのバイオマスパラメータの前記値を供給することと
を備える、方法を提案する。
画像マスクのために、生物剤以外の視野中に存在する要素によって引き起こされたアーテファクトに対応するホログラフィック画像のピクセルは、ホログラフィック画像の後続の分析において考慮に入れられず、その結果として、この分析の品質は、実質的に改善され、分析は、分析レセプタクル中の気泡などの異物に対してよりロバストにされる。
本発明は、個々に、またはそれらの様々な可能な組合せで考えられる、以下に列挙される様々な特性によって有利に補完される。
- 強度値が、最小強度値と最大強度値との間にわたる強度の範囲内にあり、下側マスキングしきい値が、強度範囲の広がりの5%と25%との間、好ましくは強度範囲の広がりの10%と20%との間の値に対応する。
- 強度値が、最小強度値と最大強度値との間にわたる強度の範囲内にあり、上側マスキングしきい値が、強度範囲の広がりの75%と95%との間、好ましくは強度範囲の広がりの80%と90%との間の値に対応する。
- マスクのピクセルの状態が、少なくとも1つのマスキングしきい値に対する前記ピクセルの強度値によって決定される。
- 画像マスクの決定が、マスキング範囲中の強度値を有するピクセルの接続されたセットのサイズまたは形状の基準を、ピクセルの前記セットのピクセルにアクティブまたは非アクティブ状態を割り当てる目的で考慮に入れ、および/あるいは同様のアクティブまたは非アクティブ状態を有するピクセルの接続されたセットのサイズまたは形状の基準を、ピクセルの前記セットのピクセルのアクティブまたは非アクティブ状態を変更する目的で考慮に入れる。
- 画像マスクの決定が、数理形態学の実装を備え、詳細には、形態学的拡張が、画像マスクに適用され、形態学的浸食がそれに続く。
- 画像マスクの決定が、生物剤以外の視野中に存在する要素によって引き起こされたアーテファクトに対応するホログラフィック画像のピクセルに非アクティブ状態を関連付けるように事前構成されたニューラルネットワークの使用を備える。
- バイオマスパラメータの値が、ホログラフィック画像のアクティブピクセル中で見える生物剤の数から導出される。
- バイオマスパラメータの値の決定が、ホログラフィック画像のアクティブピクセルの複数の区域の各々についての、アクティブピクセルの前記区域中の生物剤の存在または不在の決定を備える。
- アクティブピクセルの区域中の生物剤の存在または不在が、区域のグレーレベル値をしきい値と比較することによって、または区域のパターンをデータベース中の参照パターンと比較することによって決定される。
- 画像マスクが、ホログラフィック画像のピクセルの少なくとも25%に、好ましくはホログラフィック画像のピクセルの少なくとも35%にアクティブ状態を関連付ける。
- 強度値が、最小強度値と最大強度値との間にわたる強度の範囲内にあり、下側マスキングしきい値が、強度範囲の広がりの5%と25%との間、好ましくは強度範囲の広がりの10%と20%との間の値に対応する。
- 強度値が、最小強度値と最大強度値との間にわたる強度の範囲内にあり、上側マスキングしきい値が、強度範囲の広がりの75%と95%との間、好ましくは強度範囲の広がりの80%と90%との間の値に対応する。
- マスクのピクセルの状態が、少なくとも1つのマスキングしきい値に対する前記ピクセルの強度値によって決定される。
- 画像マスクの決定が、マスキング範囲中の強度値を有するピクセルの接続されたセットのサイズまたは形状の基準を、ピクセルの前記セットのピクセルにアクティブまたは非アクティブ状態を割り当てる目的で考慮に入れ、および/あるいは同様のアクティブまたは非アクティブ状態を有するピクセルの接続されたセットのサイズまたは形状の基準を、ピクセルの前記セットのピクセルのアクティブまたは非アクティブ状態を変更する目的で考慮に入れる。
- 画像マスクの決定が、数理形態学の実装を備え、詳細には、形態学的拡張が、画像マスクに適用され、形態学的浸食がそれに続く。
- 画像マスクの決定が、生物剤以外の視野中に存在する要素によって引き起こされたアーテファクトに対応するホログラフィック画像のピクセルに非アクティブ状態を関連付けるように事前構成されたニューラルネットワークの使用を備える。
- バイオマスパラメータの値が、ホログラフィック画像のアクティブピクセル中で見える生物剤の数から導出される。
- バイオマスパラメータの値の決定が、ホログラフィック画像のアクティブピクセルの複数の区域の各々についての、アクティブピクセルの前記区域中の生物剤の存在または不在の決定を備える。
- アクティブピクセルの区域中の生物剤の存在または不在が、区域のグレーレベル値をしきい値と比較することによって、または区域のパターンをデータベース中の参照パターンと比較することによって決定される。
- 画像マスクが、ホログラフィック画像のピクセルの少なくとも25%に、好ましくはホログラフィック画像のピクセルの少なくとも35%にアクティブ状態を関連付ける。
本発明は、ホログラフィック画像を収集するように構成された視野をもつホログラフィックシステムと、データ処理手段とを備える分析機器であって、分析機器が、ホログラフィックシステムの視野中の分析レセプタクル中で生体サンプルを受け取るように、および本発明による分析の方法のステップを実装するように構成された、分析機器にも関する。
本発明の他の特性、目的および利点が、純粋に例示的および非限定的なものであり、添付の図面を参照しながら読まれるべきである、以下の説明から明らかになろう。
生体サンプルを分析するための方法が、視野をもつホログラフィック撮像システムを備える分析機器によって実装され、分析機器は、ホログラフィック撮像システムの視野中の分析レセプタクル中で生体サンプルを受け取るように構成される。
図1は、分析のための生体サンプルを載置するために使用され得る、ウェルの形態の複数の分析レセプタクル2を備える分析カード1の例を示す。ここで、分析レセプタクル2は、平面上の2次元グリッドで編成され、各レセプタクル2は、一般的に、分析レセプタクル2中に存在する異なる試薬を使用して、異なる分析条件に関連付けられる。たとえば、抗生物質感受性試験のための耐性記録のコンテキストにおいて、試薬は、異なる濃度における異なる抗生物質からなる。分析カード1の使用は必須ではないが、そのような分析カード1は、分析の同じ期間において標準化された様式で複数の試験を行うことを可能にする。
各分析レセプタクル2は、可視またはそれ以外の光の少なくとも1つの波長に対して少なくとも部分的に透明であり、好ましくは、可視スペクトルについて少なくとも部分的に透明である。この透明性は、レセプタクル中に含まれている生体サンプルが、ホログラフィック撮像システムなどの光学手段によって分析されることを可能にする。好ましくは、分析レセプタクル2は、光の伝搬のための透明軸を提供するように、少なくとも2つの対向する透明面を有する。これらの2つの対向する透明面は、たとえば、10mm未満離れているか、または好ましくは5mm未満離れている。一般的に、対向する透明面は、分析レセプタクル2を画定する透明フィルムである。試薬は、一般に、透明面のうちの少なくとも1つに固定される。試薬は、これにより、フィルムが分析カード1に適用される前に、透明面を形成することになるフィルム上に試薬を配置することによって、分析レセプタクル2の中に導入され得る。
分析レセプタクル2を埋めるために、そのような分析カード1は、たとえば、チューブ4中に準備されたある量3の接種材料3に浸されるコンジット5を備え得る。接種材料は、オペレータによって準備され、オペレータは、生物剤、たとえば、食塩水中の懸濁液中の、ロッドまたはスワッブを用いてペトリ皿中の培養液から取り出された生物剤を導入し、希釈が、たとえば、細菌の形態の生物剤の場合は0.5McFと0.63McFとの間の、または代替的に、酵母菌の形態の生物剤の場合は1.8McFと2.2McFとの間の指定された濁度範囲に対応し、範囲は、行われる分析のタイプおよび測定機器に依存する。この予備懸濁液は、次いで、さらに、たとえば、グラム陰性細菌を分析する場合は20倍ないし最高100倍に、あるいはグラム陽性細菌を分析する場合は10倍ないし最高100倍に希釈される。このさらなる希釈は、とりわけ、自動化され得、それゆえ、チューブ4が分析機器中に載置された後に、測定機器によって実行され得る。明らかに、使用されるプロトコルに応じて、濁度の他の指定された範囲が使用され得る。所望の希釈は、上記の例の場合のように、1つの手順で、または2つ以上の手順で得られ得る。
その場合、コンジット5の一方の端部が、チューブ4中での準備から生じたある量の接種材料3に浸され、全体が、分析機器の中に導入される。明らかに、これらの準備ステップのうちのいずれかまたはすべては、自動化され得る。接種材料は、コンジット5を通って進み、次いで、分析カード1中に形成された流体流回路を介して、分析レセプタクル5の間で分配される。コンジット5および分析カード1中での接種材料のこの動きは、毛管作用によって、および/またはチューブ4の開放端部に存在する空気の圧力の低減によってもたらされ得る。たとえば、減圧の場合、大気圧にある、分析カード1中に存在する空気は、チューブ5を介して接種材料3を通って分析カード1の中から出て、接種材料3のための空間を空にし、接種材料3は、これにより、分析カード1の中にチューブ5を通って上昇する。逆に、接種材料3がチューブ5を上の方へ上昇することを引き起こすために、チューブ4の開放端部を介して接種材料に空気圧力を加えることが可能である。接種材料からなる生体サンプルは、次いで、分析レセプタクル2中に載置される。
分析機器は、視野をもつホログラフィック撮像システムを備え、この視野のホログラフィック画像を収集するように構成される。ホログラフィック画像の収集は、大きい被写界深度を提供し、結果として、生物剤を検出するための極めて高い感度を提供する。ホログラフィック画像の収集のために、ホログラフィック撮像システムは、分析レセプタクル2に面して位置決めされる。非限定的な例として、図2は、インラインホログラフィック撮像システム10を概略的に示し、インラインホログラフィック撮像システム10は、前記ホログラフィック撮像システム10の視野11が、分析レセプタクル2中に含まれている生体サンプルの体積内に含まれているように配置される。分析カード1、およびそれゆえ、分析カード1が備える分析レセプタクル2は、ホログラフィック撮像システム10の対物平面中に載置される。ホログラフィック撮像システム10は、撮像軸16を定義し、撮像軸16は、ここでは、光軸に対応する直線として簡略化されるが、撮像軸16は、ホログラフィック撮像システム10の光学構成要素の構成に応じて、光路を定義する連続する直線のセットからなり得る。
分析レセプタクル2の一方の側に、この場合は光軸16上に、十分にコヒーレントな光の照明ビームによってホログラフィック撮像システム10の視野中の分析レセプタクル2を照らすように構成された光源14がある。光源14は、照明光をもたらし得るか、または単に、場合によってはダイヤフラムまたはアイリスが設けられた、この照明光を誘導する光ファイバーの終端であり得る。照明ビームは、任意の特定の追加の制約なしに、ホログラフィック撮像のための従来の特性を有する。照明ビームは、これにより、(たとえば、約640nm~670nmの波長をもつ)単色であり得るか、または場合によっては、たとえば順々に使用される複数の波長から構成され得る。
分析レセプタクル2の反対側に、この場合は光軸16上に、CMOSまたはCCDセンサーなどのデジタルセンサーである、画像センサー12がある。画像センサー12は、ホログラフィック撮像システム10の画像平面上に載置され、ホログラム、すなわち、視野11中に載置された接種材料と照明ビームとの間の相互作用によって引き起こされた干渉の強度の空間的分布を収集するように構成される。
ホログラフィック撮像システム10は、ここでは、分析レセプタクル2とデジタル画像センサー12との間に配置された光学部材18のセット、たとえば、図示されている例では顕微鏡対物レンズ18aとチューブレンズ18bとが設けられる。しかしながら、顕微鏡対物レンズ18などの光学部材は、本発明がレンズベースのホログラフィック顕微鏡法に限定されないので、随意である。明らかに、ここで説明される配置は、非限定的な例である。(顕微鏡対物レンズをもつまたはもたないなど)異なる光学部材をもつ任意のホログラフィック撮像システム10が使用され得る。これにより、ホログラフィック撮像システム10が、生体サンプルによって生成された干渉パターンがその中で見える画像を収集することがあるとすれば、このホログラフィック撮像システムは、方法の実装に好適である。しかしながら、好ましくは、ホログラフィック撮像システム10は、収集20の各焦点平面の周りの光軸16の方向に少なくとも100μm被写界深度、好ましくは少なくとも150μmの深度、なお一層好ましくは少なくとも250μmの深度を定義するように構成される。一般的に、分析レセプタクル2は、光軸16に沿って配置された2つの対向する透明面を備え、被写界深度は、分析レセプタクルの2つの対向する透明面の間で少なくとも100μmだけ、好ましくは少なくとも150μmだけ、なお一層好ましくは少なくとも250μmだけ延びる。視野11は、生物剤の存在が、前記視野11を画像化するホログラムに基づいてその中で決定され得る、空間の形態で延びる。
測定機器は、プロセッサ、メモリ、通信バスなど、データを処理するための構成要素をも備える。これらの他の構成要素は、それらの構成要素が実装する方法およびそれらの構成要素が含んでいる命令に関するものを除いて固有ではないので、それらの構成要素は、さらに詳述されない。
図3は、上記で詳述された、ホログラフィック撮像システム10の視野11中の分析レセプタクル2中への生体サンプルの予備載置(ステップS1)に後続する、分析の方法のステップを図示する図である。
各測定サイクルは、測定の瞬間における生体サンプルのホログラフィック画像の収集(ステップS02)を備える。
ホログラフィック画像の収集のために、ホログラフィック撮像システムは、大きい被写界深度、および結果として、生体サンプル中の生物剤を検出するための極めて高い感度を提供するという利点を有するホログラムを収集する。ホログラムの収集のために、光源14は、撮像軸16に沿った方向Zに伝搬する平坦な参照波によって指し示され得る参照照明ビームを発する。分析レセプタクル2中の視野11中に存在する生物剤は、生物剤の回折性質のために入射参照光を拡散させる。生物剤による拡散波および参照波は、画像センサー12上で干渉し、ホログラムを形成する。画像センサー12は、電磁界強度にのみ反応するので、ホログラムは、各ピクセルのグレーレベル値によって指し示される、拡散波と参照波との加算に対応する合計界の強度の空間的分布に対応する。使用されるホログラフィック画像は、ホログラムであり得るか、またはたとえば、レイリーゾンマーフェルト回折理論に基づいて、伝搬アルゴリズムを使用して、ホログラムに基づくバックプロパゲーション計算によって再構成された画像であり得る。ホログラムと同じやり方で、そのような再構成された画像は、各ピクセルのグレーレベルによって定義される。再構成なしのホログラムを使用することによって、各生物剤は、前記生物剤の存在によって引き起こされた干渉パターンに対応する輪によって囲まれたホログラム中で見え、それにより、これらの生物剤の存在の検出を容易にするので、高い検出感度から恩恵を受けることが可能である。その上、再構成の省略は、時間および計算リソースに関して節約を生ずる。しかしながら、再構成された画像の使用は、再構成された画像中で見える生物剤を、場合によっては3次元において、正確に位置特定する能力など、他の利点を有する。
すべての場合において、ホログラフィック画像は、前記ホログラフィック画像の各ピクセルに強度値を関連付ける。これらの強度値は、最小強度値と最大強度値との間にわたる強度の範囲内にある。強度値は、一般的に、グレーレベル値である。グレーレベルが、8ビットで符号化される場合、強度値は、黒色に対応する最小強度値0と、白色に対応する最大強度値255との間の範囲内の整数であり得る。明らかに、強度値の他の符号化が使用され得る。
図4は、このようにして収集されたホログラフィック画像、この場合、ホログラムから再構築された画像の例を示す。これは、約200μmの被写界深度をもつおよそ1.5mm2にわたる視野11をカバーする2400×2500ピクセルの画像である。グレーレベルは、8ビットで符号化され(256個のグレーレベル)、0が黒色であり、255が白色である。ここでの生体サンプルは、生物剤としての緑膿菌の食塩水からなる。アーテファクトは生体サンプルのこの画像上で見え、視野11のかなりの部分をカバーする。最初に、画像上の黒色で見える気泡20が識別される。泡の内部の空気の屈折率と食塩水の屈折率との間の差のために、および泡の壁を形成する空気と水との間の境界面の丸い形状のために、入射光線の一部は反射され、他の光線は拡散され、それにより、光軸16に平行な、泡の中央の入射光線のみが、泡を通過し、画像センサー12に到着することができる。結果として、任意の光度の不在下で、気泡20は、本質的に、黒色であるが数個の発光トレースをもつ形状として見える。また、分析レセプタクル2を密封して2つの対向する透明面を形成する透明フィルムの非平坦度によって引き起こされた暗色トレース21が、画像中で識別可能である。たとえば、折り目などのレリーフ要素があり得る。気泡20またはこれらの暗色トレース21などのアーテファクトは、そのアーテファクトが、撮像されるべき生物剤ではないにもかかわらず、ホログラフィック画像中で見える。これらのアーテファクトは、それゆえ、ホログラフィック画像によって生体サンプルの正しい分析を実施するために、排除されなければならない。
この目的で、ホログラフィック画像が収集された後、ホログラフィック画像に基づいて画像マスクが決定される(ステップS03)。画像マスクは、ホログラフィック画像の各ピクセルにアクティブまたは非アクティブ状態を関連付ける。画像マスクは、それゆえ、ホログラフィック画像と同数のピクセルを備える。ホログラフィック画像のピクセルのアクティブまたは非アクティブ状態は、ホログラフィック画像のピクセルの強度値に基づいて決定される。画像マスクは、非アクティブ状態が、生物剤以外の視野中に存在する要素によって引き起こされたアーテファクトに対応するホログラフィック画像のピクセルに関連付けられるように決定される。
ホログラフィック画像中のアーテファクトは、しばしば、強度範囲のサブセットを形成するマスキング範囲内の強度値を有するピクセルの接続されたセットの形態をとるので、非アクティブ状態は、少なくとも、このマスキング範囲内の強度値を有する隣接ピクセルのセットのピクセルに関連付けられる。このマスキング範囲は、少なくとも1つのマスキングしきい値によって、好ましくはマスキングしきい値、すなわち、下側マスキングしきい値と、下側マスキングしきい値よりも高い上側マスキングしきい値とによって画定される。
たとえば、下側マスキングしきい値は、強度範囲の広がりの5%と25%との間、好ましくは、強度範囲の広がりの10%と20%との間の値に対応する。強度範囲は、最小強度値と最大強度値との間にわたる。8ビットで(したがって、0から255までの範囲で)符号化されるグレーレベルの例に戻ると、下側マスキングしきい値は、たとえば、13と64との間、好ましくは25と50との間である。たとえば、下側マスキングしきい値は、強度範囲の広がりの75%と95%との間、好ましくは強度範囲の広がりの80%と90%との間の値に対応する。8ビットで(したがって、0から255までの範囲で)符号化されるグレーレベルの例に戻ると、上側マスキングしきい値は、たとえば、191と243との間、好ましくは204と230との間である。好ましくは、下側マスキングしきい値および上側マスキングしきい値は、強度範囲の広がりの少なくとも60%だけ、好ましくは少なくとも70%だけ、好ましくは強度範囲の広がりの少なくとも80%だけ分離される。
画像マスクの決定は、たとえば、しきい値処理または数理形態学の適用などの一連の非線形演算を備え得る。これにより、マスクのピクセルの状態は、少なくとも1つのマスキングしきい値に対する前記ピクセルの強度値によって決定され得る。たとえば、画像マスクの生成において、ホログラフィック画像の各ピクセルの各強度値と、少なくとも1つのマスキングしきい値との間の比較の結果に応じて、ピクセルの非アクティブ状態を指し示す第1のマスク値が、前記ピクセルに関連付けられるか、または前記ピクセルのアクティブ状態を指し示す第2のマスク値が、前記ピクセルに関連付けられるのいずれかである。画像マスクは、一般的に強度範囲の少なくとも一方の端部に近いマスキング範囲中の強度値を有するピクセルに非アクティブ状態を関連付け、強度範囲の一方の端部への近接度は、マスキングしきい値によって定義される。これにより、ピクセルの強度値が、下側マスキングしきい値を下回る場合、非アクティブ状態が、前記ピクセルに関連付けられる。同様に、ピクセルの強度値が、上側マスキングしきい値を上回る場合、非アクティブ状態が、前記ピクセルに関連付けられる。逆に、それの強度値が、マスキング範囲の外側にある、すなわち、下側マスキングしきい値と上側マスキングしきい値との間にある、または下側マスキングしきい値が、使用される唯一のマスキングしきい値である場合、単に下側マスキングしきい値を上回る、または上側マスキングしきい値が、マスキング範囲を定義するために使用される唯一のマスキングしきい値である場合、単に上側マスキングしきい値を下回るピクセルに、アクティブ状態が関連付けられる。
各ピクセルにアクティブ状態または非アクティブ状態のいずれかを関連付ける画像マスクは、それゆえ、2値画像を定義するものとして解釈され得る。図5は、非アクティブ状態にあるピクセルが、黒色で表されており、非アクティブ状態にあるピクセルが、白色で表されている、図4のホログラフィック画像に基づいて決定された画像マスクのグラフィック表現の例を示す。この例では、画像マスクは、40にある、すなわち、グレーレベル値の広がり0~255の約15.7%にあるただ1つの下側マスキングしきい値を使用することによって生成された。40に等しいかまたはそれ以下のグレーレベル値を有するピクセルは、画像マスクの画像中の黒色の非アクティブ状態に関連付けられており、40超のグレーレベル値を有するピクセルは、画像マスクの画像中の白色のアクティブ状態に関連付けられている。
気泡の丸い形状22が、図4のホログラフィック画像の暗色トレース21に対応する黒色トレース23とともに、画像マスク上で黒色で見つけられ得る。しかしながら、光線の光学経路中の不規則性によって引き起こされるか、たとえば折り目によって引き起こされるか、または気泡を通過することが可能であった光線に対応していることがある、気泡の丸い形状22の内部の白色トレース24も見られる。加えて、黒色トレース23は、暗色トレース21の影響を受けたいくつかのピクセルが、画像マスクにおいて考慮に入れられないという事実により、不連続性を呈し得、これは、マスキングしきい値の使用の不可避な結果である。
画像マスクの決定は、特に以下で説明される少なくとも1つのマスキングしきい値との比較の後に、数理形態学の実装を備え得る。数理形態学演算の目的は、とりわけ、ピクセルの接続されたセットの形状を正規化するために、ピクセルの接続されたセットの形状をローカルに変更することであり得る。たとえば、画像マスク中のアーテファクトの連続性を改善するために、好ましくは、画像マスクに形態学的拡張が適用され、その後に形態学的浸食、すなわち、形態学的閉鎖の適用が続く。これらの形態学的演算において使用される構造化要素のサイズは、望まれる形態学的閉鎖のレベルに依存し、画像マスクの特性にも依存する。たとえば、高い値をもつ下側マスキングしきい値は、低い値をもつ下側マスキングしきい値よりも少ない程度の形態学的閉鎖演算を必要とする。
図6は、あるサイズのウィンドウによって表された構造化要素を用いた、形態学的拡張と、その後に続く形態学的浸食との適用から生じた画像マスクを示す。白色トレース24は、気泡の丸い形状22の内部で見られ得ない。これは、形態学的閉鎖が、黒色形状中に隔離された小さい白色トレースが黒色で埋められることを引き起こすからである。加えて、黒色トレース23は、いくぶんより規則的である。
画像マスクの決定は、マスキング範囲中の強度値を有するピクセルの接続されたセットのサイズまたは形状の基準を、ピクセルの前記セットのピクセルにアクティブまたは非アクティブ状態を割り当てる目的で考慮に入れ、および/あるいは同様のアクティブまたは非アクティブ状態を有するピクセルの接続されたセットのサイズまたは形状の基準を、ピクセルの前記セットのピクセルのアクティブまたは非アクティブ状態を変更する目的で考慮に入れ得る。たとえば、マスキングしきい値との比較および/または数理形態学の適用に加えて、非アクティブ状態とのピクセルの関連付けのために、ピクセルが、ある表面区域を表す、マスキング範囲中の強度値を有するピクセルの接続されたセットの一部を形成すべきであることを指定することが可能である。たとえば、気泡20のアーテファクトなどのアーテファクトは、規則的な丸い形状でもあり得る、延ばされたおよび接続された形状によって表される。非アクティブ状態に変更されるべきピクセルの接続されたセットのための最小サイズまたは形状の規則性の基準を指定することによって、非アクティブ状態は、たとえば、気泡20のピクセルに選択的に制限され得る。
画像マスクを決定する目的で、生物剤以外の視野中に存在する要素によって引き起こされたアーテファクトに対応するホログラフィック画像のピクセルに非アクティブ状態を関連付けるように事前構成されたニューラルネットワークを使用することも可能である。より正確には、ニューラルネットワークは、ホログラフィック画像と、対応する画像マスクとのペアから形成された学習データベース上で事前トレーニングされ、画像マスクは、たとえば、非アクティブ状態が、生物剤以外の視野中に存在する要素によって引き起こされたアーテファクトに対応するホログラフィック画像のピクセルに関連付けられるように、上記で解説されたように、または別のやり方で決定される。次いで、使用中に、ニューラルネットワークは、それの入力において、画像マスクがそれについて決定されるべきであるホログラフィック画像を受け取り、それの出力において、生物剤以外の視野中に存在する要素によって引き起こされたアーテファクトに対応するホログラフィック画像のピクセルに非アクティブ状態を関連付ける、対応する画像マスクを供給する。上記で述べられたように、ホログラフィック画像中のアーテファクトは、しばしば、マスキング範囲内の強度値を有するピクセルの接続されたセットの形態をとる。それゆえ、非アクティブ状態は、少なくとも、マスキング範囲内の強度値を有するピクセルの接続されたセットのピクセルにも関連付けられる。
画像マスクが得られると、画像マスクは、ホログラフィック画像に適用される(ステップS04)。マスクは、画像マスクのピクセルのアクティブおよび非アクティブ状態が、ホログラフィック画像に対して実行される後続の処理を制限するために使用されるように適用され、次いで、画像マスク中のアクティブ状態に対応するホログラフィック画像のピクセルのみが使用され、ピクセルの状態に対するアクティブおよび非アクティブの指定を生じる。たとえば、画像マスク中の非アクティブ状態に対応するホログラフィック画像のピクセルは、ホログラフィック画像から取り除かれ得、その場合、これらの取り除かれたピクセルの座標は、アトリビュートされない。そのような適用の結果が、画像マスク中の非アクティブ状態に対応するホログラフィック画像のピクセルが考慮に入れられないことであるとすれば、画像マスクを適用する他のやり方が想定され得る。
次いで、方法は、画像マスクによって定義されたアクティブ状態を呈するホログラフィック画像のピクセルのみに基づく、視野11中の生物剤の定量空間的分布を表す少なくとも1つのバイオマスパラメータの値の決定(ステップS05)を備える。非アクティブ状態にあるピクセルは、バイオマスパラメータの値の決定のために考慮に入れられない。アクティブ状態にある十分なピクセルが、それゆえ、方法が実装されることを可能にするために保持されなければならない。結果として、画像マスクは、好ましくは、ホログラフィック画像のピクセルの少なくとも25%に、好ましくはホログラフィック画像のピクセルの少なくとも35%にアクティブ状態を関連付ける。アクティブ状態にあるピクセルの数に、または非アクティブ状態にあるピクセルの最大数に対応するアクティビティしきい値が設定され得る。たとえば、画像マスクが有するアクティブ状態にあるピクセルが少な過ぎるので、画像マスクが、このアクティビティしきい値を満たさない場合、数個の可能な解決策がある。
しきい値が満たされないという事実は、ホログラフィック画像が、本質的に、アーテファクトから構成され、それゆえ、生体サンプルの高信頼の分析を可能にしないことを意味し得る。この場合、不適合警告が、オペレータに送信され得る。生体サンプルについての不適合警告は、いくつかの形態を取り得る。たとえば、分析機器は、電気音響変換器を備え得、不適合警告の送信は、不適合についてオペレータに警告するためのオペレータへの音の送信を備える。同様に、不適合警告の送信は、オペレータへの光信号の送信を備え得る。分析機器は、一般的に、ディスプレイスクリーンが設けられた人間機械インターフェースを備え、不適合警告の送信は、生体サンプルの不適合についてオペレータに警告するメッセージの、スクリーン上での表示を備え得る。そのような警告は、特にその警告が測定期間の開始時の測定の瞬間の間に行われるとき、分析レセプタクル2の正しくない充填など、生体サンプルの正しい分析を妨げる問題を警告することを可能にし得、測定期間が、培養の数時間にわたり得ると仮定すれば、オペレータが、測定期間の終わりを待つことなしに問題を検出し、生体サンプルを交換することを可能にし得る。不適合警告はまた、好ましくは分析結果のうちの測定の瞬間の指示を伴う、不適合の検出のシンプルな記述の形態をとり得る。これは、気泡が、一般に、測定期間または培養期間中に成長し、以前の測定値が使用されることを可能にしながら、後続の測定値を考慮に入れることを回避するために、泡の成長が高信頼の測定値を得ることを不可能にした瞬間を知ることは、有利であり得るからである。他のタイプの警告が、提供され得る。アクティビティしきい値が、画像マスクによって満たされない場合、これはまた、使用されるマスキングしきい値が好適でないことを指し示し得る。それゆえ、変更されたマスキングしきい値をもつ画像マスクの生成が、考えられ得る。
バイオマスパラメータは、視野11中の生物剤の定量空間的分布が考慮に入れられることを可能にする、任意のタイプのものであり得る。とりわけ、バイオマスパラメータの値は、ホログラフィック画像のアクティブピクセル中で見える生物剤の数から導出され得る。図7は、図4のホログラフィック画像への図6の画像マスクの適用の結果の例を示す。白色トレース24がない、気泡に対応する丸い黒色形状25、および黒色トレース26が、ここでは見られ得る。これらのピクセルは、非アクティブであると考えられ、考慮に入れられない。アクティブピクセルの領域26の略図が描かれており、この領域の拡大図が、図8中に示されている。この図は、アクティブピクセルのこの領域26中の生物剤30の存在を示す。生物剤は、小さい円の形態で、明確におよび明瞭に見える。それゆえ、これらの生物剤の存在を検出すること、さらにはその生物剤を定量化することが可能である。バイオマスパラメータは、たとえば、視野中の生物剤の数、またはたとえば、生物剤によって占有されたホログラフィック画像の広がりの割合である。たとえば、ホログラフィック画像中の生物剤の数が計数され得る。ホログラフィック画像が、ホログラムである場合、干渉パターンは、一般的に、生物剤の周りの輪の形態で見える。輪は、形状認識アルゴリズムを用いて特に同定しやすい形状であり、ホログラフィック画像は、それゆえ、同数の生物剤に対応する、そこで見えるすべての輪をリストするように分析され得る。
低信頼の結果を伴う、時間がかかり、リソースを必要とするプロシージャであり得る、生物剤の数を計数することの代わりに、バイオマスパラメータの値を決定することは、ホログラフィック画像のアクティブピクセルの複数の区域(一般的に、数千個の区域)の各々について、アクティブピクセルの前記区域中の生物剤の存在または不在を決定することを備え得る。バイオマスパラメータは、その場合、生物剤がその中で存在するアクティブピクセルの区域の数または割合に対応し得るか、またはより容易に、より実証しやすい、生物剤が不在である区域の数に対応し得る。区域のサイズは、生物剤が隔離されることを可能にするのに十分に小さいが、必ずしもこれらの因子の表現を削減することがないように選ばれる。たとえば、区域は、探される生物剤の一般的なサイズよりも5倍から20倍大きいものであり得る。一例では、アクティブピクセルの各区域は、20×20ピクセルにわたる。しかしながら、他のサイズが、たとえば、それの存在が検出されるべきである生物剤のサイズに従って、あるいは代替的に所望の正確度または利用可能なデータ処理手段およびデータ処理の速度に従って選ばれ得る。
ホログラフィック画像の区域中の生物剤の存在または不在は、たとえば、区域中の平均グレーレベル(または光度レベル)をグレーレベルしきい値と比較することによって決定され得る。区域のパターンを、生物剤の複数の外観に対応する参照パターンのデータベースと比較し、区域パターンに対して最も大きい類似度を有する参照パターンを同定することも可能である。この参照パターンに関連付けられた特性は、区域パターンの特性であると考えられ、これにより、区域中の生物剤の存在を検出することを可能にするだけでなく、データベースに記録された外観の特性に従って、生物剤の個々の増殖など、追加の特性を推定することをも可能にする。
ホログラフィック画像の収集およびバイオマスパラメータの値の決定は、画像マスクの決定とともに、測定サイクルを構成する。方法は、それゆえ、分析結果を得る目的で、測定期間の測定の複数の瞬間の間に反復様式で実装されるステップ(S02、S03、S04、S05)からなる複数の測定サイクルを備える。これらの測定サイクルは、一般的に、分析機器の速度、並列に処理される生体サンプルの数、およびたとえば、分析カード1中の分析レセプタクル2の数に応じて、ならびに場合によっては、生物剤と試薬との間の相互作用の速度に応じて、1分から30分に及ぶ期間にわたって繰り返される。測定期間は、数時間、一般的に10時間超にわたり、それにより、数10個の、さらには数100個の測定の瞬間がある。方法は、それゆえ一般的に、この測定期間中に測定の10個超のサイクル、好ましくは20個超のサイクルを備える。各測定サイクルは、それゆえ、視野中の生物剤の定量空間的分布を表すバイオマスパラメータの値を得るために使用され得る。
分析の方法は、分析結果のうちのバイオマスパラメータの少なくとも1つの値を供給する最終ステップを備える。一般的に、分析結果は、経時的な視野11中の生物剤の定量空間的分布の変化の監視を可能にするために、バイオマスパラメータの値の時系列による編成を備える。好ましくは、バイオマスパラメータの値の供給は、曲線、画像または表など、グラフィック表現の形態をとり、バイオマスパラメータの値が、オペレータに通信され、オペレータによって解釈されることを可能にする。グラフィック表現は、たとえば、グラフィック表現の表示を可能にするフォーマットにされ、ディスプレイスクリーン上に表示され得るか、またはグラフィック表現が印刷され得るようにプリンタに送信され得る。
本発明は、説明され、添付図中に表された実施形態に限定されない。変更が、それにより本発明の保護の範囲から逸脱することなく、とりわけ様々な特徴的な技法の組み合わせに関して、または技術的等価物の置き換えによって行われ得る。
Claims (11)
- 分析機器によって生体サンプルを分析するための方法であって、前記生体サンプルが、生物剤を備え、ホログラフィック撮像システム(10)の視野(11)中の分析レセプタクル(2)中に配置され、前記方法は、
- 測定の瞬間における前記生体サンプルのホログラフィック画像を収集すること(S02)であって、前記ホログラフィック画像が、前記ホログラフィック画像の各ピクセルに強度値を関連付け、前記強度値が、最小強度値と最大強度値との間にわたる強度の範囲内にある、ホログラフィック画像を収集すること(S02)と、
- 収集された前記ホログラフィック画像から、前記ホログラフィック画像の前記ピクセルの前記強度値に従って前記ホログラフィック画像の各ピクセルにアクティブまたは非アクティブ状態を、非アクティブ状態が、生物剤以外の前記視野中に存在する要素によって引き起こされたアーテファクトに対応する前記ホログラフィック画像のピクセルに関連付けられるように、関連付ける画像マスクを決定すること(S03)であって、前記画像マスクは、前記非アクティブ状態が、前記強度範囲のサブセットを形成するマスキング範囲内の強度値を有するピクセルの接続されたセットの少なくともいくつかのピクセルに関連付けられるように決定され、前記マスキング範囲が、少なくとも1つのマスキングしきい値によって画定され、前記画像マスクの前記決定が、前記ホログラフィック画像の前記ピクセルの強度値と前記少なくとも1つのマスキングしきい値との比較と、前記比較の結果に従う、各ピクセルとの、前記ピクセルの前記非アクティブ状態を指し示す第1のマスク値または前記ピクセルの前記アクティブ状態を指し示す第2のマスク値の関連付けとを備える、画像マスクを決定すること(S03)と、
- 前記画像マスクによって定義されたアクティブ状態を呈する前記ホログラフィック画像のピクセルのみに基づいて、前記視野(11)中の生物剤の定量空間的分布を表す少なくとも1つのバイオマスパラメータの値を決定すること(S05)と、
- 分析結果のうちの前記バイオマスパラメータの前記値を供給すること(S06)と
を備える、方法。 - 前記マスキング範囲が、少なくとも、前記強度範囲の広がりの5%と25%との間、好ましくは前記強度範囲の前記広がりの10%と20%との間の値に対応する下側マスキングしきい値によって画定される、請求項1に記載の分析の方法。
- 前記マスキング範囲が、少なくとも、前記強度範囲の前記広がりの75%と95%との間、好ましくは前記強度範囲の前記広がりの80%と90%との間の値に対応する上側マスキングしきい値によって画定される、請求項1または2に記載の分析の方法。
- 前記画像マスクの前記決定が、前記マスキング範囲中の強度値を有するピクセルの接続されたセットのサイズまたは形状の基準を、ピクセルの前記セットの前記ピクセルにアクティブまたは非アクティブ状態を割り当てる目的で考慮に入れ、および/あるいは同様のアクティブまたは非アクティブ状態を有するピクセルの接続されたセットのサイズまたは形状の基準を、ピクセルの前記セットの前記ピクセルのアクティブまたは非アクティブ状態を変更する目的で考慮に入れる、請求項1から3のいずれか一項に記載の分析の方法。
- 前記画像マスクの前記決定が、数理形態学の実装を備える、請求項1から4のいずれか一項に記載の分析の方法。
- 前記画像マスクの前記決定が、生物剤以外の前記視野(11)中に存在する要素によって引き起こされたアーテファクトに対応する前記ホログラフィック画像のピクセルに非アクティブ状態を関連付けるように事前構成されたニューラルネットワークの使用を備える、請求項1から5のいずれか一項に記載の分析の方法。
- 前記バイオマスパラメータの前記値が、前記ホログラフィック画像のアクティブピクセル中で見える生物剤の数から導出される、請求項1から6のいずれか一項に記載の分析の方法。
- 前記バイオマスパラメータの前記値の前記決定が、前記ホログラフィック画像のアクティブピクセルの複数の区域の各々についての、アクティブピクセルの前記区域中の生物剤の存在または不在の決定を備える、請求項1から7のいずれか一項に記載の分析の方法。
- アクティブピクセルの区域中の生物剤の前記存在または不在が、前記区域のグレーレベル値をしきい値と比較することによって、または前記区域のパターンをデータベース中の参照パターンと比較することによって決定される、請求項8に記載の分析の方法。
- 前記画像マスクが、前記ホログラフィック画像の前記ピクセルの少なくとも25%に、好ましくは前記ホログラフィック画像の前記ピクセルの少なくとも35%にアクティブ状態を関連付ける、請求項1から9のいずれか一項に記載の分析の方法。
- ホログラフィック画像を収集するように構成された視野(11)をもつホログラフィックシステム(10)と、データ処理手段とを備える分析機器であって、前記分析機器が、前記ホログラフィックシステム(10)の前記視野(11)中の分析レセプタクル(2)中で生体サンプルを受け取るように、および請求項1から10のいずれか一項に記載の分析の方法のステップを実装するように構成された、分析機器。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
FR2009775 | 2020-09-25 | ||
FR2009775A FR3114649A1 (fr) | 2020-09-25 | 2020-09-25 | Procédé d'analyse d'un échantillon biologique avec masquage d'artefacts |
PCT/FR2021/051633 WO2022064145A1 (fr) | 2020-09-25 | 2021-09-23 | Procede d'analyse d'un echantillon biologique avec masquage d'artefacts |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2023543800A true JP2023543800A (ja) | 2023-10-18 |
Family
ID=73793393
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2023519052A Pending JP2023543800A (ja) | 2020-09-25 | 2021-09-23 | アーテファクトマスキングを用いて生体サンプルを分析するための方法 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20230288329A1 (ja) |
EP (1) | EP4217712A1 (ja) |
JP (1) | JP2023543800A (ja) |
CN (1) | CN116406444A (ja) |
FR (1) | FR3114649A1 (ja) |
WO (1) | WO2022064145A1 (ja) |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5566249A (en) * | 1994-09-20 | 1996-10-15 | Neopath, Inc. | Apparatus for detecting bubbles in coverslip adhesive |
US20180052425A1 (en) * | 2015-01-22 | 2018-02-22 | The Regents Of The University Of California | Device and method for nanoparticle sizing based on time-resolved on-chip microscopy |
FR3076617B1 (fr) * | 2018-01-08 | 2020-02-07 | Horiba Abx Sas | Systeme d'imagerie holographique et procede d'analyse par imagerie holographique avec detection de defauts dans la chambre d'observation |
-
2020
- 2020-09-25 FR FR2009775A patent/FR3114649A1/fr active Pending
-
2021
- 2021-09-23 CN CN202180065844.2A patent/CN116406444A/zh active Pending
- 2021-09-23 EP EP21798062.2A patent/EP4217712A1/fr active Pending
- 2021-09-23 WO PCT/FR2021/051633 patent/WO2022064145A1/fr unknown
- 2021-09-23 US US18/025,824 patent/US20230288329A1/en active Pending
- 2021-09-23 JP JP2023519052A patent/JP2023543800A/ja active Pending
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
FR3114649A1 (fr) | 2022-04-01 |
US20230288329A1 (en) | 2023-09-14 |
EP4217712A1 (fr) | 2023-08-02 |
CN116406444A (zh) | 2023-07-07 |
WO2022064145A1 (fr) | 2022-03-31 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5907947B2 (ja) | 生物学的粒子のクラスターを検出するための方法 | |
EP3124953B1 (en) | Evaluation method of spheroid and spheroid evaluation apparatus | |
JP6986083B2 (ja) | レンズレス撮像によるサンプル内の粒子の計数方法 | |
EP3252455A1 (fr) | Dispositif et procede d'acquisition d'une particule presente dans un echantillon | |
JP2016529493A (ja) | 細胞選別方法および関連する装置 | |
EP3688182B1 (en) | Methods and systems for automated assessment of antibiotic sensitivity | |
US20140016137A1 (en) | Method and System for Reconstructing Optical Properties of Diffracting Objects Immersed in a Liquid Medium | |
JP6783150B2 (ja) | 生物学的粒子の有無を検出する方法 | |
KR102659470B1 (ko) | 입자 정량 장치 | |
CN109685046A (zh) | 一种基于图像灰度的皮肤光透明程度分析方法及其装置 | |
US20240019365A1 (en) | Method for analysing a biological sample comprising determination of the spatial distribution of biomass along the optical axis | |
JP2023543800A (ja) | アーテファクトマスキングを用いて生体サンプルを分析するための方法 | |
CN116660271A (zh) | 一种用于检测铟锭脱模后表面平整度和光洁度的方法 | |
JP4477173B2 (ja) | 微生物測定方法及び装置 | |
WO2021014682A1 (ja) | 粒子定量装置 | |
US20230340558A1 (en) | Method for analyzing a biological sample comprising an initial compliance analysis | |
KR20200096564A (ko) | 유체 내에서 미시적 물체 검출 | |
FR3050046B1 (fr) | Procede et dispositif electronique d'aide a la determination, dans une image d'un echantillon, d'au moins un element d'interet parmi des elements biologiques, programme d'ordinateur associe | |
CN114821578A (zh) | 一种基于显微成像的微球计数方法、系统和电子设备 | |
JP2002116150A (ja) | 眼用レンズの汚れ検出方法及び装置 | |
EP3221689A1 (fr) | Procede d'observation d'une pluralite d'echantillons et dispositifs associes |