JP4200176B2 - 階級重みを使用する流体サンプル分析 - Google Patents
階級重みを使用する流体サンプル分析 Download PDFInfo
- Publication number
- JP4200176B2 JP4200176B2 JP2006514934A JP2006514934A JP4200176B2 JP 4200176 B2 JP4200176 B2 JP 4200176B2 JP 2006514934 A JP2006514934 A JP 2006514934A JP 2006514934 A JP2006514934 A JP 2006514934A JP 4200176 B2 JP4200176 B2 JP 4200176B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- bin
- particles
- class
- max
- weight
- 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.)
- Expired - Lifetime
Links
- 239000012530 fluid Substances 0.000 title claims description 9
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title description 4
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims description 482
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 126
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 79
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 11
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 5
- 238000012552 review Methods 0.000 description 16
- 210000003743 erythrocyte Anatomy 0.000 description 10
- 210000000265 leukocyte Anatomy 0.000 description 10
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000010972 statistical evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000005353 urine analysis Methods 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 1
- 230000001010 compromised effect Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000000338 in vitro Methods 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000004904 shortening Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- 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
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/69—Microscopic objects, e.g. biological cells or cellular parts
-
- 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
- G01N2015/1486—Counting the particles
-
- 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
- G01N2015/1488—Methods for deciding
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Dispersion Chemistry (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Description
本出願は、「35 U.S.C.§119(e)」に準拠して2003年5月23日出願の米国特許仮出願出願番号第60/473,176号の恩典を請求するものである。米国特許仮出願出願番号第60/473,176号の内容は、本明細書においてその全体が引用により組み込まれている。
本発明は、一般的に、サンプル内の粒子の分析、より詳細には、サンプル内の粒子の濃度を決定する方法及びシステムに関する。
完全分類は、正確な結果をもたらすが、オペレータに多くの時間を要求する。部分分類は、オペレータにそれほど多くの時間を要求しないが、正確さが損なわれる場合がある。完全分類モードにおいてオペレータが時間を節約することを助け、部分分類モードの精度を改善することになる方法が望まれている。
一態様では、本発明は、I個の粒子を含有する流体サンプルの分析の方法である。本方法は、N個の粒子を第1の階級、第2の階級、及びアーチファクト階級の1つに分類する段階を伴い、第1及び第2の階級に分類する段階は、それぞれ第1及び第2の所定の階級決定基準に適合した粒子に基づいて実行され、アーチファクト階級に分類する段階は、第1及び第2の所定の階級決定基準のいずれにも適合しなかった粒子に基づいて実行される。第1の階級の重みと第2の階級の重みは、それぞれ第1及び第2の階級に対する粒子の既知の以前の誤分類に基づいて決定される。第1の階級に分類された粒子の数には、第1の階級の重みが乗算されて、第1の階級に分類された粒子の補正数を生成し、第2の階級に分類された粒子の数には、第2の階級の重みが乗算されて、第2の階級に分類された粒子の補正数を生成する。
更に別の態様では、本発明は、上述のコンピュータ可読プログラム組み込む流体サンプルを分析するための装置である。
本明細書で使用される時の「粒子」は、限定はしないが細胞を含む流体サンプル中に担持することができるあらゆる物質である。本明細書で使用される時の「誤分類」は、属している実際の階級とは異なる階級に属するものとして粒子を識別することを含む。粒子の「再分類」は、1つの階級から別の階級への粒子の階級の変更であり、アーチファクト階級と所定の決定基準の組を有する階級との間の粒子の移動を含む。
本発明の方法は、各粒子の階級に階級重み(CW)を割り当てる。階級重みは、予備分類の平均的結果と完全で誤差のない結果との間の相関の統計的評価から得られた無単位パラメータである。階級重みは、実質的に、予備分類がある一定の頻度(例えば、x個の粒子毎に1回の誤分類)で誤差を生じるという事実に対して補償する乗数である。階級重みは、通常、各粒子の階級に対して異なるものである。特定の粒子階級に属する全ての粒子は、同じ階級重み値を共有する。
階級重みを使用して各階級の粒子の数が決定された状態で濃度が計算される。濃度の計算方法に関する詳細を以下に示す。本明細書で使用されるIは、サンプル内の粒子の総数を表している。
オペレータは、分類の詳細な精査をしないで計算された濃度の結果を承認するように選択するか、又は手作業の精査を行うことができる(段階12)。オペレータが更なる精査をしないで結果を出すように選択すると、結果は、レポートにコンパイルされる(段階14)。一方で、オペレータが結果の精査を選択すると、完全編集処理30が始まる。
CWNew=〔(N−NMoved)・CWOld+NMoved〕/N (1)
ここで、CWNew=調節後の新しい階級重み、CWOld=調節前の古い階級重み、N=分類される粒子の総数(アーチファクトを含む)、及び、NMoved=再分類された粒子の有効数である。
CCLASS A=(CWA、New・Σ(Class A)EW)/REF (2)
ここで、REFは、「実行相当係数」(すなわち、望ましい濃度の単位により、サンプルの体積、あるいは分類された粒子の総数)である。EWは、粒子に対する編集重み(以下により詳細に定められる)であり、Σ(Class A)EWは、階級A内の粒子の全ての編集重みの合計である。各粒子の編集重みが1である完全分類の場合、Σ(Class A)EWは、階級A内の粒子の現在の数(すなわち、最も最近の再分類後)と同じである。実施形態により、再計算された濃度は、オペレータに表示することができる。
分類されたN個の粒子は、第1のN個の粒子の分類が高濃度で存在する粒子だけの分類をもたらし、低濃度で存在する粒子のいずれの分類にも失敗する可能性があるために、サンプル中の最初のN個の粒子ではない場合がある。N個の粒子をいくつかの「ビン」に分類する方法は、本明細書において引用により組み込まれている米国特許第6,141,624号に開示されている。
階級A:画像の大きさが0からSAピクセルの間の粒子(例えば、69ピクセル)、
階級B:画像の大きさが(SA+1)からSBピクセルの間の粒子(例えば、109ピクセル)、及び
階級C:画像の大きさが(SB+1)ピクセルよりも大きい粒子。
ここで、ピクセルは、段階51で抽出された粒子画像のピクセルを指すものである。用途により、「ビン」のための選択決定基準として、粒子の大きさの代わりに粒子のあらゆる視覚的に識別可能な特徴(例えば、平均粒子輝度、色、形状など)を使用することができると考えられる。本明細書で用いる場合、粒子は、「ビン」の1つに入れられると「選択」されたことになる。
1.上述の選択処理中にサンプルに対してNMAXに到達したが、どの「ビン」も一杯でない場合、全ての選択された粒子画像に対してEW=「ファイル容積比(FVR)」となり、捕捉された画像のフレーム数をNMAXに到達した時の最後のフレーム数で割算してFVRが計算される。例えば、NMAXが750として、「ビン」選択処理が「ビン」A、「ビン」B、及び「ビン」C内のそれぞれ400、300、及び50個の粒子で停止したと仮定する。また、150フレームが精査された後でNMAXに到達し、全体のサンプルが400フレームを包含すると仮定する。この例の粒子のFVRは、400/150=2.67となり、この例の各粒子が同じ粒子タイプの2.67個の粒子を呈することを示している。
2.サンプルに対してNMAXに到達しなかったが、「ビン」のいずれかに対して「ビン」の最大数(MAXBIN)に到達した場合、それらの「ビン」内の粒子画像に対してEW=「ビン容積比(BVR)」となり、捕捉された画像のフレーム数をその「ビン」に対してMAXBINに到達した時の最後のフレーム数で割算して各「ビン」に対するBVRが計算される。従って、例えば、「ビン」Aに500個のタイプAの粒子があると、「ビン」Aに粒子を入れることは、100番目のフレームで停止し、全サンプル容量は400フレームを包含して、編集重みは、400/100=4となる。この例では、捕捉された全ての粒子Aは、4個のタイプAの粒子を表している。
3.NMAXとMAXBINの両方に到達すると、MAXBINに到達した「ビン」内の粒子のEWは、BVRを使用して計算される。一方、満杯よりも少ない「ビン」内の粒子のEWは、FVRを使用して計算される。
4.I<NMAXであり、NMAXとMAXBINのいずれかに到達することなくサンプル内の全ての粒子が「ビン」に入れられる場合には、EW=1である。
オペレータが手作業の精査を行わないと決定すると、段階55で決定された濃度は、レポート44に組み込まれる。一方、オペレータが手作業の精査を行うと決定すると、短縮編集処理60が開始される。
行われる編集がそれ以上ない場合は(段階64)、現在の結果がレポート44に組み込まれる。一方、オペレータが新しい又は前に再分類された粒子のいずれかを再分類したい場合には、再分類が行われ、処理はループして段階61に戻る。
短縮編集処理90は、実質的に第1の部分分類処理40の短縮編集処理60と同様である。
次の実施例は、粒子濃度に対する再分類の影響を示すものである。
CR=2×40=80粒子/容積
CW=1.5×20=30粒子/容積
CC=4×5=20粒子/容積
CR=CWR,New×Σ(Class)EW={[2(115−3)+3]/115}×41=80.93粒子/容積
CW=CWW,New×Σ(Class)EW={[1.5(115−3)+3]/115}×19=28.25粒子/容積
CC=CWC,New×Σ(Class)EW={[4(115−3)+3]/115}×5=19.6粒子/容積
分類の結果は、1個の粒子の移動により濃度の大きな変化はないことを示している(3回の移動の全体的な結果は、WからRへの再分類である)。再分類によって階級Cは直接影響されなかったが、その濃度は影響されたことに注意すべきである。
CR=CWR,New×Σ(Class)EW={[2(115−5)+5]/115}×40=78.26粒子/容積
CW=CWW,New×Σ(Class)EW={[1.5(115−5)+5]/115}×20=29.56粒子/容積
CC=CWC,New×Σ(Class)EW={[4(115−5)+5]/115}×10=38.7粒子/容積
5個のアーチファクトを階級Cに移すことは、階級Cの濃度をほぼ2倍にした。
ここで、階級重みと濃度を再計算するための代替方法を以下に示す。この代替方法の場合、予備分類の段階は、上述の方法の場合と同様である。
この代替方法では、階級重みを低下させることは、好ましくは次の式を使用して行われる。
階級重みを増大させることは、好ましくは次の式を使用して行われる。
CCLASS A=(CWn・Σ(Class A)EW)/REF (5)
式(5)は、式(1)から得られたCWNewの代わりに式(3)と(4)を使用して計算されたCWnが使用される以外は、式(2)と同様である。完全分類の場合には、Σ(Class)EWは、各粒子の編集重みが1であるために、最も新しい再分類後の階級A内の粒子の数に等しい。しかし、部分的な再分類の場合には、Σ(Class)EWの値は、粒子の少なくともいくつかが1つよりも多い粒子を表すために、通常は1よりも大きい。
i)階級Aの階級重み(CW)が1であり(すなわち、アーチファクト階級)、階級Bの階級重み(CW)が厳密に1よりも上位(すなわち、アーチファクト階級ではない)の場合、
・階級Aの計算濃度は式5により低下し、階級Aの階級重みCWは同じままとなり、
・階級Bの計算濃度は、好ましくは式3を使用して階級Bの階級重み(CW)が低下することにより、式5により同じままとなる。
ii)階級Aの階級重み(CW)が厳密に1よりも上位であり(すなわち、アーチファクト階級ではない)、階級Bの階級重み(CW)が1である(すなわち、アーチファクト階級)場合、
・階級Aの計算濃度は、好ましくは式4を使用して階級Aの階級重み(CW)が低下することにより、式5により同じままとなり、
・階級Bの計算濃度は式5により増大し、階級Bの階級重みCWは同じままとなる。
iii)階級Aの階級重み(CW)が厳密に1よりも上位であり(すなわち、アーチファクト階級ではない)、階級Bの階級重み(CW)が厳密に1よりも上位(すなわち、アーチファクト階級ではない)の場合、
・階級Aの計算濃度は式5により低下し、階級Aの階級重みCWは同じままとなり、
・階級Bの計算濃度は式5により増大し、階級Bの階級重みCWは同じままとなる。
iv)階級Aの階級重み(CW)が1であり(すなわち、アーチファクト階級)、階級Bの階級重み(CW)が1である(すなわち、アーチファクト階級)場合、
・階級Aの計算濃度は式5により低下し、階級Aの階級重みCWは同じままとなり、
・階級Bの計算濃度は式5により低下し、階級Bの階級重みCWは同じままとなる。
v)階級Bが作成される場合(その中に粒子を移動させることにより)、階級Bの階級重みCWは、上述のように、階級内の粒子があったとしたら使用されたであろう最初の階級重みに等しい階級重み値を最初に割り当てられる。
vi)階級Aが空になる場合(その中の唯一の粒子を除くことにより)、階級Aは、規定の階級重みCWを持たないことになる。万一その後に粒子画像が階級Aに戻されると、上述のように、それは、CWOldに等しい階級重み値(すなわち、階級が空になる前の最後の階級重み)を最初に割り当てられる。
vii)オペレータが上述のようにいずれかの粒子画像を階級A(その元のAPR決定された階級)から階級Bに移動し、その後、同じ粒子画像を階級Bから階級Cに移動した状態で、次に、
・粒子画像を階級Bから階級Aに移動させるために上述の規則が適用され、次に、
・粒子画像を階級Aから階級Cに移動させるために上述の規則が適用される。
CR=2×41=82粒子/容積
CW=1.5×19=28.5粒子/容積
CC=4×5=20粒子/容積
CR=2×40=80粒子/容積
CW=1.5×20=30粒子/容積
CC=(5/6×4)×6=20粒子/容積
この実施例は、代替方法を使用する時には、アーチファクト階級から階級Cへの1個の粒子の移動が階級Cの濃度に影響を及ぼさないことを明らかにしている。
CR=2×40=80粒子/容積
CW=1.5×20=30粒子/容積
CC=最大値〔1、5/25×4〕×25=最大値〔1、0.8〕×25=25粒子/容積
20個の粒子がアーチファクト階級から階級Cへ動かされる時には、階級Cの濃度は変わる。
本発明の好ましい実施形態を上述のように詳細に説明したが、当業者に対して表された本明細書に教示された基本的な革新的概念の多くの変形及び/又は変更が、依然として本発明の精神及び範囲に該当することを明確に理解すべきである。
20 予備決定処理
30 完全編集処理
Claims (53)
- I個の粒子を含有する流体サンプルを分析する方法であって、
N個の粒子を第1の階級、第2の階級、及び第1の階級及び第2の階級以外の階級であるアーチファクト階級の1つに分類する段階、
を含み、
前記第1及び第2の階級に分類する段階は、それぞれ第1及び第2の所定の階級決定基準に適合した粒子に基づいて実行され、前記アーチファクト階級に分類する段階は、該第1及び第2の所定の階級決定基準のいずれにも適合しなかった粒子に基づいて実行され、 前記第1及び第2の階級に対する粒子の既知の以前の誤分類に基づいて第1及び第2の階級重みを決定する段階と、
前記第1の階級に分類された粒子の数に前記第1の階級重みを乗算して、該第1の階級に分類された粒子の補正数を生成する段階と、
前記第2の階級に分類された粒子の数に前記第2の階級重みを乗算して、該第2の階級に分類された粒子の補正数を生成する段階と、
を更に含むことを特徴とする方法。 - 前記アーチファクト階級内の粒子に対して1の階級重みを割り当てる段階を更に含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 粒子の各々に対するものである、各粒子について、その粒子が代表する同じ階級の粒子の数である編集重みを決定する段階と、
前記階級重みと前記編集重みを使用して、前記第1の階級の粒子と前記の第2の階級の、全ての粒子に対するある階級の粒子の割合である粒子の濃度を計算する段階と、
を更に含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - Nは、I以下であり、
前記編集重みを決定する段階は、ビン選択処理を含み、
前記ビン選択処理は、
第1の階級の粒子と第2の階級の粒子が、一組の互いに排他的なビン選択決定基準によって規定されるように、第1の階級の粒子に対して第1のビン及び第2の階級の粒子に対して第2のビンを設定する段階と、
前記第1のビンと前記第2のビンに入れるために検査される最大粒子数(NMAX)を選択する段階と、
前記第1のビンに対する最大第1ビン容量MAXBIN 1と前記第2のビンに対する最大第2ビン容量MAXBIN 2とを設定する段階と、
前記第1の階級の粒子を前記第1のビンに入れ、前記第1ビン容量MAXBIN 1に達したら、たとえNMAXに達していなくても次の第1の階級の粒子を該第1のビンに入れるのを止める段階と、
前記第2の階級の粒子を前記第1のビンに入れ、前記第2ビン容量MAXBIN 2に達したら、たとえNMAXに達していなくても次の第2の階級の粒子を該第2のビンに入れるのを止める段階と、
を含み、
N MAX には達しているが、前記第1ビン容量MAX BIN 1 にも前記第2ビン容量MAX BIN 2 にも達していない場合、前記第1のビン及び前記第2のビンに入った粒子についての編集重みは、前記サンプル中の粒子の数IをN MAX に達した時に前記第1のビン及び前記第2のビンに入った粒子の数で割り算したものとして決定され、
N MAX には達していないが、前記第1ビン容量MAX BIN 1 又は前記第2ビン容量MAX BIN 2 のいずれかには達している場合、前記第1のビン及び前記第2のビンに入った粒子についての編集重みは、前記サンプル中の粒子の数Iをビン容量に達したビンに入った粒子の数で割り算したものとして決定され、
N MAX に達しており、前記第1ビン容量MAX BIN 1 又は前記第2ビン容量MAX BIN 2 のいずれかにも達している場合、ビン容量に達したビンに入った粒子についての編集重みは、前記サンプル中の粒子の数Iをビン容量に達したビンに入った粒子の数で割り算し たものとして決定され、ビン容量に達していないビンに入った粒子についての編集重みは、前記サンプル中の粒子の数IをN MAX に達した時に前記第1のビン及び前記第2のビンに入った粒子の数で割り算したものとして決定され、
N MAX に達しておらず、前記第1ビン容量MAX BIN 1 にも前記第2ビン容量MAX BIN 2 にも達していない場合、前記第1のビン及び前記第2のビンに入った粒子についての編集重みは1と決定される、
ことを特徴とする請求項3に記載の方法。 - MAXBIN 1とMAXBIN 2の各々は、NMAXよりも小さいが、MAXBIN 1とMAXBIN 2の合計は、NMAXよりも大きいことを特徴とする請求項4に記載の方法。
- 前記編集重みを決定する段階は、
前記第1のビンに入った各粒子について、該粒子が代表する前記第1のビンに入らない第1の階級の粒子の数を表す補正係数である第1の編集重みを、前記第1の階級の粒子に割り当てる段階と、
前記第2のビンに入った各粒子について、該粒子が代表する前記第2のビンに入らない第2の階級の粒子の数を表す補正係数である第2の編集重みを、前記第2の階級の粒子に割り当てる段階と、
を含むことを特徴とする請求項4に記載の方法。 - 前記第1の階級の粒子に割り当てられた前記編集重みを全て足し合わせて、合計値を取得する段階と、
前記合計値に前記第1の階級重みを乗算して積を生成する段階と、
前記サンプルの容積である「実行相当係数」で前記積を割算する段階と、
により、前記の第1の階級の粒子の濃度を決定する段階を更に含むことを特徴とする請求項6に記載の方法。 - 前記ビン選択処理は、前記N個の粒子を分類する段階の前に実行されることを特徴とする請求項4に記載の方法。
- 前記ビン選択処理は、前記N個の粒子を分類する段階の後に実行されることを特徴とする請求項4に記載の方法。
- N=Iであり、
各粒子に対する前記編集重みは1である、
ことを特徴とする請求項3に記載の方法。 - 前記第1の階級の粒子の濃度を計算する段階は、
前記第1の階級の粒子の数と前記第1の階級重みを乗算して第1の階級の粒子の補正数を生成する段階、及び該第1の階級の粒子の数を、前記サンプルの体積で割算する段階、
を含むことを特徴とする請求項10に記載の方法。 - 粒子の1つを再分類する段階と、
前記第1の階級に分類された粒子の数を前記第1の階級重みによって乗算する段階の前に、前記再分類に応じて該第1の階級重みを修正する段階と、
更に含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 粒子の各々に対して編集重みを決定する段階と、
前記階級重みと前記編集重みを使用して、前記第1の階級の粒子と前記の第2の階級の粒子の濃度を計算する段階と、
を更に含むことを特徴とする請求項12に記載の方法。 - Nは、I以下であり、
前記編集重みを決定する段階は、ビン選択処理を含み、
前記ビン選択処理は、
第1の階級の粒子と第2の階級の粒子が、一組の互いに排他的なビン選択決定基準によって規定されるように、第1の階級の粒子に対して第1のビン及び第2の階級の粒子に対して第2のビンを設定する段階と、
前記第1のビンと前記第2のビンに入れるために検査される最大粒子数(NMAX)を選択する段階と、
前記第1のビンに対する最大第1ビン容量MAXBIN 1と前記第2のビンに対する最大第2ビン容量MAXBIN 2とを設定する段階と、
前記第1の階級の粒子を前記第1のビンに入れ、前記第1ビン容量MAXBIN 1に達したら、たとえNMAXに達していなくても次の第1の階級の粒子を該第1のビンに入れるのを止める段階と、
前記第2の階級の粒子を前記第1のビンに入れ、前記第2ビン容量MAXBIN 2に達したら、たとえNMAXに達していなくても次の第2の階級の粒子を該第2のビンに入れるのを止める段階と、
を含み、
N MAX には達しているが、前記第1ビン容量MAX BIN 1 にも前記第2ビン容量MAX BIN 2 にも達していない場合、前記第1のビン及び前記第2のビンに入った粒子についての編集重みは、前記サンプル中の粒子の数IをN MAX に達した時に前記第1のビン及び前記第2のビンに入った粒子の数で割り算したものとして決定され、
N MAX には達していないが、前記第1ビン容量MAX BIN 1 又は前記第2ビン容量MAX BIN 2 のいずれかには達している場合、前記第1のビン及び前記第2のビンに入った粒子についての編集重みは、前記サンプル中の粒子の数Iをビン容量に達したビンに入った粒子の数で割り算したものとして決定され、
N MAX に達しており、前記第1ビン容量MAX BIN 1 又は前記第2ビン容量MAX BIN 2 のいずれかにも達している場合、ビン容量に達したビンに入った粒子についての編集重みは、前記サンプル中の粒子の数Iをビン容量に達したビンに入った粒子の数で割り算したものとして決定され、ビン容量に達していないビンに入った粒子についての編集重みは、前記サンプル中の粒子の数IをN MAX に達した時に前記第1のビン及び前記第2のビンに入った粒子の数で割り算したものとして決定され、
N MAX に達しておらず、前記第1ビン容量MAX BIN 1 にも前記第2ビン容量MAX BIN 2 にも達していない場合、前記第1のビン及び前記第2のビンに入った粒子についての編集重みは1と決定される、
ことを特徴とする請求項13に記載の方法。 - MAXBIN 1とMAXBIN 2の各々は、NMAXよりも小さいが、MAXBIN 1とMAXBIN 2の合計は、NMAXよりも大きいことを特徴とする請求項14に記載の方法。
- 前記編集重みを決定する段階は、
前記第1のビンに入った各粒子について、該粒子が代表する前記第1のビンに入らない第1の階級の粒子の数を表す補正係数である第1の編集重みを、前記第1の階級の粒子に割り当てる段階と、
前記第2のビンに入った各粒子について、該粒子が代表する前記第2のビンに入らない第2の階級の粒子の数を表す補正係数である第2の編集重みを、前記第2の階級の粒子に割り当てる段階と、
を含むことを特徴とする請求項14に記載の方法。 - 前記第1の階級の粒子の前記編集重みを全て足し合わせて、合計値を取得する段階と、
前記合計値に前記修正された第1の階級重みを乗算して積を生成する段階と、
前記サンプルの容積である「実行相当係数」で前記積を割算する段階と、
により、前記の第1の階級の粒子の濃度を決定する段階を更に含むことを特徴とする請求項14に記載の方法。 - 前記ビン選択処理は、前記N個の粒子を分類する段階の前に実行されることを特徴とする請求項14に記載の方法。
- 前記ビン選択処理は、前記N個の粒子を分類する段階の後に実行されることを特徴とする請求項14に記載の方法。
- N=Iであり、
各粒子に対する前記編集重みは1である、
ことを特徴とする請求項12に記載の方法。 - 第1の階級の粒子の数と前記修正された第1の階級重みを乗算して第1の階級の粒子の補正数を生成し、かつ第1の階級の粒子の数を、前記サンプルの体積で割算することにより、前記サンプル内の第1の階級の粒子の濃度を決定する段階を更に含むことを特徴とする請求項20に記載の方法。
- 前記再分類は、前記階級の1つから前記第1の階級又は前記第2の階級のいずれかに粒子を移動する段階を含むことを特徴とする請求項12に記載の方法。
- 前記第1の階級重みを修正する段階は、
再分類された粒子の総数(NMoved)を決定する段階と、
前記値(N−NMoved)に前記第1の階級重みを乗算して中間の第1の階級重みを生成する段階と、
前記数NMovedを前記中間の第1の階級重みに加算して合計を生成する段階と、
前記合計をNで割算して修正された第1の階級重みを生成する段階と、
を含むことを特徴とする請求項12に記載の方法。 - 前記第1の階級重みを修正する段階は、
再分類された粒子の総数(NMoved)を決定する段階と、
NMovedを前記第1の階級に分類された粒子の編集重みを全て足し合わせて取得した合計値から減算して差を生成する段階と、
前記差を前記第1の階級に分類された粒子の編集重みの前記合計値で割算して係数を生成する段階と、
前記係数を前記第1の階級重みで乗算して積を生成する段階と、
前記第1の階級重みを1と前記積の間の大きい方の値に設定する段階と、
により、該第1の階級重みを低減する段階を含むことを特徴とする請求項12に記載の方法。 - 前記第1の階級重みを修正する段階は、
再分類された粒子の総数(NMoved)を決定する段階と、
NMovedを前記第1の階級に分類された粒子の編集重みを全て足し合わせて取得した合計値に加算して分子を生成する段階と、
前記分子を前記第1の階級に分類された粒子の編集重みの前記合計値で割算して係数を生成する段階と、
前記第1の階級重みを前記係数と前記第1の階級重みの積に設定する段階と、
により、該第1の階級重みを増大する段階を含むことを特徴とする請求項12に記載の方法。 - 前記N個の粒子は、粒子画像を使用して分類され、
前記サンプルの異なる部分の静止フレームを取得する段階と、
前記静止フレームから粒子画像を抽出する段階と、
を更に含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - コンピュータにI個の粒子を含有するサンプルを分析するための一組の命令を実行させるためのプログラムであって、
N個の粒子を第1の階級、第2の階級、及び第1の階級及び第2の階級以外の階級であるアーチファクト階級の1つに分類するための命令、
を含み、
前記第1及び第2の階級への分類は、それぞれ第1及び第2の所定の階級決定基準に適合した粒子に基づいて実行され、前記アーチファクト階級への分類は、該第1及び第2の所定の階級決定基準のいずれにも適合しなかった粒子に基づいて実行され、
前記第1及び第2の階級に対する粒子の既知の以前の誤分類に基づいて第1及び第2の階級重みを決定するための命令と、
前記第1の階級に分類された粒子の数に前記第1の階級重みを乗算して、該第1の階級に分類された粒子の補正数を生成するための命令と、
前記第2の階級に分類された粒子の数に前記第2の階級重みを乗算して、該第2の階級に分類された粒子の補正数を生成するための命令と、
を更に含むことを特徴とするプログラム。 - 前記アーチファクト階級内の粒子に対して1の階級重みを割り当てるための命令を更に含むことを特徴とする請求項27に記載のプログラム。
- 粒子の各々に関連する、各粒子について、その粒子が代表する同じ階級の粒子の数である編集重みを決定するための命令と、
前記階級重みと前記編集重みを使用して、前記第1の階級の粒子と前記の第2の階級の、全ての粒子に対するある階級の粒子の割合である粒子の濃度を計算するための命令と、
を更に含むことを特徴とする請求項27に記載のプログラム。 - Nは、I以下であり、
前記編集重みを決定するための命令は、ビン選択のための命令を含み、
前記ビン選択のための命令は、
第1の階級の粒子と第2の階級の粒子が、一組の互いに排他的なビン選択決定基準によって規定されるように、第1の階級の粒子に対して第1のビン及び第2の階級の粒子に対して第2のビンを設定するための命令と、
前記第1のビンと前記第2のビンに入れるために検査される最大粒子数(NMAX)を選択するための命令と、
前記第1のビンに対する最大第1ビン容量MAXBIN 1と前記第2のビンに対する最大第2ビン容量MAXBIN 2とを設定するための命令と、
前記第1の階級の粒子を前記第1のビンに入れ、前記第1ビン容量MAXBIN 1に達したら、たとえNMAXに達していなくても次の第1の階級の粒子を該第1のビンに入れるのを止める命令と、
前記第2の階級の粒子を前記第1のビンに入れ、前記第2ビン容量MAXBIN 2に達したら、たとえNMAXに達していなくても次の第2の階級の粒子を該第2のビンに入れるのを止める命令と、
を含み、
N MAX には達しているが、前記第1ビン容量MAX BIN 1 にも前記第2ビン容量MAX BIN 2 にも達していない場合、前記第1のビン及び前記第2のビンに入った粒子についての編集重みは、前記サンプル中の粒子の数IをN MAX に達した時に前記第1のビン及び前記第2のビンに入った粒子の数で割り算したものとして決定され、
N MAX には達していないが、前記第1ビン容量MAX BIN 1 又は前記第2ビン容量MAX BIN 2 のいずれかには達している場合、前記第1のビン及び前記第2のビンに入った粒子についての編集重みは、前記サンプル中の粒子の数Iをビン容量に達したビンに入った粒子の数で割り算したものとして決定され、
N MAX に達しており、前記第1ビン容量MAX BIN 1 又は前記第2ビン容量MAX BIN 2 のいずれかにも達している場合、ビン容量に達したビンに入った粒子についての編集重みは、前記サンプル中の粒子の数Iをビン容量に達したビンに入った粒子の数で割り算したものとして決定され、ビン容量に達していないビンに入った粒子についての編集重みは、前記サンプル中の粒子の数IをN MAX に達した時に前記第1のビン及び前記第2のビンに入った粒子の数で割り算したものとして決定され、
N MAX に達しておらず、前記第1ビン容量MAX BIN 1 にも前記第2ビン容量MAX BIN 2 にも達していない場合、前記第1のビン及び前記第2のビンに入った粒子についての編集重みは1と決定される、
ことを特徴とする請求項29に記載のプログラム。 - MAXBIN 1とMAXBIN 2の各々は、NMAXよりも小さいが、MAXBIN 1とMAXBIN 2の合計は、NMAXよりも大きいことを特徴とする請求項30に記載のプログラム。
- 前記編集重みを決定するための命令は、
前記第1のビンに入った各粒子について、該粒子が代表する前記第1のビンに入らない第1の階級の粒子の数を表す補正係数である第1の編集重みを、前記第1の階級の粒子に割り当てるための命令と、
前記第2のビンに入った各粒子について、該粒子が代表する前記第2のビンに入らない第2の階級の粒子の数を表す補正係数である第2の編集重みを、前記第2の階級の粒子に割り当てるための命令と、
を含むことを特徴とする請求項30に記載のプログラム。 - 前記第1の階級の粒子に割り当てられた前記編集重みを全て足し合わせて、合計値を取得し、
前記合計値に前記第1の階級重みを乗算して積を生成し、
前記サンプルの容積で前記積を割算する、
ことにより前記の第1の階級の粒子の濃度を決定するための命令を更に含むことを特徴とする請求項32に記載のプログラム。 - 前記ビン選択処理は、前記N個の粒子を分類する段階の前に実行されることを特徴とする請求項30に記載のプログラム。
- 前記ビン選択処理は、前記N個の粒子を分類する段階の後に実行されることを特徴とする請求項30に記載のプログラム。
- N=Iであり、
各粒子に対する前記編集重みは1である、
ことを特徴とする請求項29に記載のプログラム。 - 前記第1の階級の粒子の濃度を計算するための命令は、
前記第1の階級の粒子の数と前記第1の階級重みを乗算して第1の階級の粒子の補正数を生成し、該第1の階級の粒子の数を、前記サンプルの体積で割算するための命令、
を含むことを特徴とする請求項36に記載のプログラム。 - 粒子の1つを再分類するための命令と、
前記第1の階級に分類された粒子の数を前記第1の階級重みで乗算して該第1の階級に分類された粒子の補正数を生成するための前記命令を実行する前に、前記再分類に応じて該第1の階級重みを修正するための命令と、
を更に含むことを特徴とする請求項27に記載のプログラム。 - 粒子の各々に関連する編集重みを決定するための命令と、
前記階級重みと前記編集重みを使用して、前記第1の階級の粒子と前記の第2の階級の粒子の濃度を計算するための命令と、
を更に含むことを特徴とする請求項38に記載のプログラム。 - Nは、I以下であり、
前記編集重みを決定するための命令は、
第1の階級の粒子と第2の階級の粒子が、一組の互いに排他的なビン選択決定基準によって規定されるように、第1の階級の粒子に対して第1のビン及び第2の階級の粒子に対して第2のビンを設定するための命令と、
前記第1のビンと前記第2のビンに入れるために検査される最大粒子数(NMAX)を選択するための命令と、
前記第1のビンに対する最大第1ビン容量MAXBIN 1と前記第2のビンに対する最大第2ビン容量MAXBIN 2とを設定するための命令と、
前記第1の階級の粒子を前記第1のビンに入れ、前記第1ビン容量MAXBIN 1に達したら、たとえNMAXに達していなくても次の第1の階級の粒子を該第1のビンに入れるのを止める命令と、
前記第2の階級の粒子を前記第1のビンに入れ、前記第2ビン容量MAXBIN 2に達したら、たとえNMAXに達していなくても次の第2の階級の粒子を該第2のビンに入れるのを止める命令と、
を含み、
N MAX には達しているが、前記第1ビン容量MAX BIN 1 にも前記第2ビン容量MAX BIN 2 にも達していない場合、前記第1のビン及び前記第2のビンに入った粒子について の編集重みは、前記サンプル中の粒子の数IをN MAX に達した時に前記第1のビン及び前記第2のビンに入った粒子の数で割り算したものとして決定され、
N MAX には達していないが、前記第1ビン容量MAX BIN 1 又は前記第2ビン容量MAX BIN 2 のいずれかには達している場合、前記第1のビン及び前記第2のビンに入った粒子についての編集重みは、前記サンプル中の粒子の数Iをビン容量に達したビンに入った粒子の数で割り算したものとして決定され、
N MAX に達しており、前記第1ビン容量MAX BIN 1 又は前記第2ビン容量MAX BIN 2 のいずれかにも達している場合、ビン容量に達したビンに入った粒子についての編集重みは、前記サンプル中の粒子の数Iをビン容量に達したビンに入った粒子の数で割り算したものとして決定され、ビン容量に達していないビンに入った粒子についての編集重みは、前記サンプル中の粒子の数IをN MAX に達した時に前記第1のビン及び前記第2のビンに入った粒子の数で割り算したものとして決定され、
N MAX に達しておらず、前記第1ビン容量MAX BIN 1 にも前記第2ビン容量MAX BIN 2 にも達していない場合、前記第1のビン及び前記第2のビンに入った粒子についての編集重みは1と決定される、
ことを特徴とする請求項39に記載のプログラム。 - MAXBIN 1とMAXBIN 2の各々は、NMAXよりも小さいが、MAXBIN 1とMAXBIN 2の合計は、NMAXよりも大きいことを特徴とする請求項40に記載のプログラム。
- 前記編集重みを決定するための命令は、
前記第1のビンに入った各粒子について、該粒子が代表する前記第1のビンに入らない第1の階級の粒子の数を表す補正係数である第1の編集重みを、前記第1の階級の粒子に割り当てるための命令と、
前記第2のビンに入った各粒子について、該粒子が代表する前記第2のビンに入らない第2の階級の粒子の数を表す補正係数である第2の編集重みを、前記第2の階級の粒子に割り当てるための命令と、
を含むことを特徴とする請求項40に記載のプログラム。 - 前記第1の階級の粒子の前記編集重みを全て足し合わせて、合計値を取得し、
前記合計値に前記修正された第1の階級重みを乗算して積を生成し、
前記サンプルの容積で前記積を割算する、
ことにより前記の第1の階級の粒子の濃度を決定するための命令を更に含むことを特徴とする請求項40に記載のプログラム。 - 前記ビン選択処理は、前記N個の粒子を分類する段階の前に実行されることを特徴とする請求項40に記載のプログラム。
- 前記ビン選択処理は、前記N個の粒子を分類する段階の後に実行されることを特徴とする請求項40に記載のプログラム。
- N=Iであり、
各粒子に対する前記編集重みは1である、
ことを特徴とする請求項38に記載のプログラム。 - 第1の階級の粒子の数と前記修正された第1の階級重みを乗算して第1の階級の粒子の補正数を生成し、かつ第1の階級の粒子の数を、前記サンプルの体積で割算することによって前記サンプル内の第1の階級の粒子の濃度を決定するための命令を更に含むことを特徴とする請求項46に記載のプログラム。
- 前記再分類は、前記階級の1つから前記第1の階級又は前記第2の階級のいずれかに粒子を移動する段階を含むことを特徴とする請求項38に記載のプログラム。
- 前記第1の階級重みを修正するための命令は、
再分類された粒子の総数(NMoved)を決定するための命令と、
前記値(N−NMoved)に前記第1の階級重みを乗算して中間の第1の階級重みを生成するための命令と、
前記数NMovedを前記中間の第1の階級重みに加算して合計を生成するための命令と、 前記合計をNで割算して修正された第1の階級重みを生成するための命令と、
を含むことを特徴とする請求項38に記載のプログラム。 - 前記第1の階級重みを修正するための命令は、
再分類された粒子の総数(NMoved)を決定し、
NMovedを前記第1の階級に分類された粒子の編集重みの合計から減算して差を生成し、
前記差を前記第1の階級に分類された粒子の編集重みの前記合計で割算して係数を生成し、
前記係数を前記第1の階級重みで乗算して積を生成し、
前記第1の階級重みを1と前記積の間の大きい方の値に設定する、
ことによって該第1の階級重みを低減するための命令を含むことを特徴とする請求項38に記載のプログラム。 - 前記第1の階級重みを修正するための命令は、
再分類された粒子の総数(NMoved)を決定し、
NMovedを前記第1の階級に分類された粒子の編集重みの合計に加算して分子を生成し、
前記分子を前記第1の階級に分類された粒子の編集重みの前記合計で割算して係数を生成し、
前記第1の階級重みを前記係数と前記第1の階級重みの積に設定する、
ことによって該第1の階級重みを増大するための命令を含むことを特徴とする請求項38に記載のプログラム。 - 前記N個の粒子は、粒子画像を使用して分類され、
前記サンプルの異なる部分の静止フレームを取得するための命令と、
前記静止フレームから粒子画像を抽出するための命令と、
を更に含むことを特徴とする請求項27に記載のプログラム。 - マシンによって実行されるコンピュータ可読プログラムを組み込んだ流体サンプルを分析するための装置であって、
プログラムが、
N個の粒子を第1の階級、第2の階級、及び第1の階級及び第2の階級以外の階級であるアーチファクト階級の1つに分類するための命令、
を含み、
前記第1及び第2の階級への分類は、それぞれ第1及び第2の所定の階級決定基準に適合した粒子に基づいて実行され、前記アーチファクト階級への分類は、該第1及び第2の所定の階級決定基準のいずれにも適合しなかった粒子に基づいて実行され、
前記プログラムは、
前記第1及び第2の階級に対する粒子の既知の以前の誤分類に基づいて第1及び第2の階級重みを決定するための命令と、
前記第1の階級に分類された粒子の数に前記第1の階級重みを乗算して、該第1の階級に分類された粒子の補正数を生成するための命令と、
前記第2の階級に分類された粒子の数に前記第2の階級重みを乗算して、該第2の階級に分類された粒子の補正数を生成するための命令と、
を更に含むことを特徴とする装置。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US47317603P | 2003-05-23 | 2003-05-23 | |
US10/850,786 US7324694B2 (en) | 2003-05-23 | 2004-05-21 | Fluid sample analysis using class weights |
PCT/US2004/016158 WO2004113865A2 (en) | 2003-05-23 | 2004-05-24 | Fluid sample analysis using class weights |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2007525649A JP2007525649A (ja) | 2007-09-06 |
JP4200176B2 true JP4200176B2 (ja) | 2008-12-24 |
Family
ID=33544285
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2006514934A Expired - Lifetime JP4200176B2 (ja) | 2003-05-23 | 2004-05-24 | 階級重みを使用する流体サンプル分析 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US7324694B2 (ja) |
EP (1) | EP1639339A4 (ja) |
JP (1) | JP4200176B2 (ja) |
AU (1) | AU2004250122B2 (ja) |
CA (1) | CA2526917C (ja) |
WO (1) | WO2004113865A2 (ja) |
Families Citing this family (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011095182A (ja) * | 2009-10-30 | 2011-05-12 | Sysmex Corp | 細胞分析装置及び細胞分析方法 |
US9522396B2 (en) | 2010-12-29 | 2016-12-20 | S.D. Sight Diagnostics Ltd. | Apparatus and method for automatic detection of pathogens |
CN104169719B (zh) | 2011-12-29 | 2017-03-08 | 思迪赛特诊断有限公司 | 用于检测生物样品中病原体的方法和系统 |
US9857361B2 (en) | 2013-03-15 | 2018-01-02 | Iris International, Inc. | Flowcell, sheath fluid, and autofocus systems and methods for particle analysis in urine samples |
KR102095617B1 (ko) | 2013-03-15 | 2020-03-31 | 아이리스 인터내셔널 인크. | 혈액 샘플에서의 입자 분석을 위한 오토포커스 시스템 및 방법 |
WO2014188405A1 (en) | 2013-05-23 | 2014-11-27 | Parasight Ltd. | Method and system for imaging a cell sample |
IL227276A0 (en) | 2013-07-01 | 2014-03-06 | Parasight Ltd | A method and system for obtaining a monolayer of cells, for use specifically for diagnosis |
US10831013B2 (en) | 2013-08-26 | 2020-11-10 | S.D. Sight Diagnostics Ltd. | Digital microscopy systems, methods and computer program products |
US10482595B2 (en) | 2014-08-27 | 2019-11-19 | S.D. Sight Diagnostics Ltd. | System and method for calculating focus variation for a digital microscope |
US10776713B2 (en) * | 2015-04-24 | 2020-09-15 | Regents Of The University Of Minnesota | Classification of highly-skewed data |
US10488644B2 (en) | 2015-09-17 | 2019-11-26 | S.D. Sight Diagnostics Ltd. | Methods and apparatus for detecting an entity in a bodily sample |
EP3436864B1 (en) | 2016-03-30 | 2021-04-28 | S.D. Sight Diagnostics Ltd. | Image processing device for identifying blood parasites |
BR112018072627A2 (pt) | 2016-05-11 | 2019-02-19 | S D Sight Diagnostics Ltd | realização de medições óticas em uma amostra |
US11307196B2 (en) | 2016-05-11 | 2022-04-19 | S.D. Sight Diagnostics Ltd. | Sample carrier for optical measurements |
CN111788471B (zh) | 2017-11-14 | 2023-12-12 | 思迪赛特诊断有限公司 | 用于光学测量的样品载体 |
JP2020085535A (ja) * | 2018-11-19 | 2020-06-04 | アークレイ株式会社 | 情報処理装置、測定システム、及びプログラム |
Family Cites Families (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4338024A (en) * | 1980-05-02 | 1982-07-06 | International Remote Imaging Systems, Inc. | Flow analyzer and system for analysis of fluids with particles |
US4612614A (en) * | 1980-09-12 | 1986-09-16 | International Remote Imaging Systems, Inc. | Method of analyzing particles in a fluid sample |
US4393466A (en) * | 1980-09-12 | 1983-07-12 | International Remote Imaging Systems | Method of analyzing particles in a dilute fluid sample |
US4667335A (en) * | 1983-06-20 | 1987-05-19 | International Remote Imaging Systems, Inc. | Method of determining the diagnostic significance of the content of a volume of biological sample containing particles |
US4965725B1 (en) * | 1988-04-08 | 1996-05-07 | Neuromedical Systems Inc | Neural network based automated cytological specimen classification system and method |
JPH05322882A (ja) | 1992-05-21 | 1993-12-07 | Hitachi Ltd | 血液分析装置 |
JP3165247B2 (ja) * | 1992-06-19 | 2001-05-14 | シスメックス株式会社 | 粒子分析方法及び装置 |
WO1996010801A1 (en) * | 1994-09-30 | 1996-04-11 | Neopath, Inc. | Method and apparatus for highly efficient computer aided screening |
WO1996020456A1 (en) * | 1994-12-23 | 1996-07-04 | International Remote Imaging Systems, Inc. | Method and apparatus of analyzing particles in a fluid sample and displaying same |
US5741213A (en) * | 1995-10-25 | 1998-04-21 | Toa Medical Electronics Co., Ltd. | Apparatus for analyzing blood |
US6549661B1 (en) * | 1996-12-25 | 2003-04-15 | Hitachi, Ltd. | Pattern recognition apparatus and pattern recognition method |
US6141624A (en) * | 1997-05-13 | 2000-10-31 | International Remote Imaging Systems | Fluid sample for analysis controlled by total fluid volume and by total particle counts |
CN1214340C (zh) * | 2000-04-24 | 2005-08-10 | 国际遥距成象系统公司 | 多个神经网络的成像设备和方法 |
US6960756B1 (en) * | 2001-11-15 | 2005-11-01 | Visionworks Llc | Particle size and shape distribution analyzer |
-
2004
- 2004-05-21 US US10/850,786 patent/US7324694B2/en active Active
- 2004-05-24 AU AU2004250122A patent/AU2004250122B2/en not_active Ceased
- 2004-05-24 EP EP04753055A patent/EP1639339A4/en not_active Withdrawn
- 2004-05-24 WO PCT/US2004/016158 patent/WO2004113865A2/en active IP Right Grant
- 2004-05-24 JP JP2006514934A patent/JP4200176B2/ja not_active Expired - Lifetime
- 2004-05-24 CA CA002526917A patent/CA2526917C/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CA2526917A1 (en) | 2004-12-29 |
US7324694B2 (en) | 2008-01-29 |
AU2004250122B2 (en) | 2007-06-07 |
AU2004250122A1 (en) | 2004-12-29 |
CA2526917C (en) | 2009-09-08 |
EP1639339A4 (en) | 2011-05-18 |
EP1639339A2 (en) | 2006-03-29 |
WO2004113865A2 (en) | 2004-12-29 |
US20050008228A1 (en) | 2005-01-13 |
JP2007525649A (ja) | 2007-09-06 |
WO2004113865A3 (en) | 2006-03-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP4200176B2 (ja) | 階級重みを使用する流体サンプル分析 | |
JP5058791B2 (ja) | 結節境界の検出方法 | |
CN111325103B (zh) | 一种细胞标注系统和方法 | |
JP4149598B2 (ja) | 画像収集中にx線イメージングシステムのコリメータを自動設定する方法、およびx線イメージングシステム | |
KR101901397B1 (ko) | 딥러닝을 이용한 수완부 방사선 영상으로부터 골 성숙도(smi) 자동 분석방법 | |
CN109102506B (zh) | 一种基于三级级联网络进行腹部ct肝脏病变图像的自动分割方法 | |
US8090178B2 (en) | System and method for automatic detection of internal structures in medical images | |
JP3050406B2 (ja) | 正常な生物医学検体を確認する方法 | |
AU2003258417B2 (en) | A method and a system for detection of malignancy-associated changes | |
US20110038523A1 (en) | Image segmentation | |
US20160093096A1 (en) | Automated aorta detection in a cta volume | |
CN110942447B (zh) | Oct图像分割方法、装置、设备及存储介质 | |
CN111242947A (zh) | 一种ct扫描图像质量评价方法、计算机可读存储介质、ct扫描装置 | |
WO2021209887A1 (en) | Rapid, accurate and machine-agnostic segmentation and quantification method and device for coronavirus ct-based diagnosis | |
JPH10508690A (ja) | 細胞の有糸分裂の分析における改善された正確度 | |
CN109919912A (zh) | 一种医学影像的质量评价方法和装置 | |
WO2023186833A1 (en) | Computer implemented method for the detection of anomalies in an imaging dataset of a wafer, and systems making use of such methods | |
Sandor et al. | Segmentation of brain CT images using the concept of region growing | |
KR102033484B1 (ko) | 적대적 인공지능 생성망 (gan)을 활용한 반려동물 검사의 정상범위 기준치 설정 방법 및 장치 | |
US8433112B2 (en) | Method and apparatus for processing chest X-ray images | |
CN112085695A (zh) | 一种图像处理方法、装置及存储介质 | |
WO2020037255A1 (en) | Automatic identification and analysis of a tissue sample | |
CN111401119A (zh) | 细胞核的分类 | |
US20180293427A1 (en) | Automatic Calculation for Ploidy Classification | |
Christoyianni et al. | Automatic detection of abnormal tissue in mammography |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20070604 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20070904 |
|
A602 | Written permission of extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602 Effective date: 20070911 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20071204 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20080225 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20080526 |
|
A602 | Written permission of extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602 Effective date: 20080602 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20080825 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20080922 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20081006 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111010 Year of fee payment: 3 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 4200176 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121010 Year of fee payment: 4 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131010 Year of fee payment: 5 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |