JP5873183B2 - 画像データ処理方法及びシステム - Google Patents

Description

優先権主張
本出願は、２０１１年１０月１８日出願の米国仮特許出願番号６１／６２７，８５１「Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｉｍａｇｅ Ｄａｔａ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ」の優先権を主張するものである。

本発明は、概して、画像データ処理のための方法及びシステムに関する。幾つかの実施態様は、粒子の複数の画像を処理して画像間の粒子の移動量を計算するための１つ又はそれ以上のステップを実行するための方法及びシステムに関する。

以下の説明及び例は、このセクションに含まれるという理由で従来技術と認められるものではない。

電荷結合素子（ＣＣＤ）検出器などの検出器を使用するイメージングは、バイオテクノロジアプリケーションにおいて現在利用可能な複数の機器で利用されている。このような応用例は、粒子の複数の画像を撮影することを必要とする場合がある。この粒子の複数の画像において、粒子は移動しているように見える場合がある。粒子の複数の画像が時間内（又はおそらく同時）に一緒に撮影された場合に、粒子は変位又は移動しているように見える場合がある。従って、粒子の画像をデータ処理して画像間の粒子の移動量を計算するための方法及びシステムを開発することが望ましい。

米国特許第５，７３６，３３０号 米国特許第５，９８１，１８０号 米国特許第６，０５７，１０７号 米国特許第６，２６８，２２２号 米国特許第６，４４９，５６２号 米国特許第６，５１４，２９５号 米国特許第６，５２４，７９３号 米国特許第６，５２８，１６５号 米国特許第６，６４９，４１４号 米国特許第６，５９２，８２２号 米国特許第６，９３９，７２０号 米国特許出願第１１／５３４，１６６号 米国特許出願第１１／２７０，７８６号

前述の問題は、その大部分が、粒子の画像データ処理と関連する１つ又はそれ以上のステップを実行するための、コンピュータに実装された方法、記憶媒体、及びシステムによって対処できる。以下は、コンピュータに実装された方法、記憶媒体、及びシステムの例示的な実施形態であり、特許請求の範囲の主題を限定するものと解釈すべきではない。

コンピュータに実装された方法、記憶媒体、及びシステムの実施形態は、蛍光材料と結合した粒子の、第１の画像内の粒子の位置を決定し、粒子の位置における粒子の第１の画像と粒子の第２の画像との間の推定移動量を規定する変換パラメータを計算し、変換パラメータを第１の画像内の粒子の位置に適用して、第２の画像内の粒子の移動位置を決定するように構成することができる。

方法、記憶媒体、及びシステムの幾つかの実施形態では、変換パラメータは、半径方向成分及び定数成分を含む。半径方向成分は、第１の画像内の粒子の位置と第１の画像の中心との間の距離に比例することができる。

方法、記憶媒体、及びシステムの幾つかの実施形態では、変換パラメータを計算することは、第２の画像内の粒子の推定位置を推定し、第１の画像内の粒子の位置及び第２の画像内の粒子の推定位置に基づいて可能性のある変換パラメータを計算することを含むことができる。幾つかの実施形態では、変換パラメータを計算することはさらに、可能性のある変換パラメータに基づいて最適な変換パラメータを決定することを含むことができる。

方法、記憶媒体、及びシステムの幾つかの実施形態では、第２の画像内の粒子の推定位置を推定することは、第２の画像と第１の画像内の粒子の位置とに基づいて最大積分位置を決定することを含むことができる。さらに、幾つかの実施形態では、最適な変換パラメータを決定することは、ハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換を使用することを含む。

方法、記憶媒体、及びシステムの幾つかの実施形態はさらに、粒子間の力に基づいて誤差成分を計算することを含むことができる。

不定冠詞は、本開示が明示的に別の方法で必要としない限り、１つ又はそれ以上として規定される。

「実質的に」という用語及びその変更例は、大部分は、として規定され、当業者であれば理解するように、必ずしも、明確化される完全なものとは限らず、非限定的な一実施形態では、「実質的に」という用語は、明確化されたものの、１０％の範囲内、好ましくは５％の範囲内、より好ましくは１％の範囲内、最も好ましくは０．５％の範囲内に言及する。

「備える」という用語（及び、「備え」及び「備えている」などの、備えることの任意の語形）、「有する」という用語（及び、「有し」及び「有している」などの、有することの任意の語形））、「含む」という用語（及び、「含み」及び「含んでいる」などの、含むことの任意の語形）、「包含する」という用語（及び、「包含し」及び「包含している」などの、包含することの任意の語形）は、非限定的な連結動詞である。結果的に、１つ又はそれ以上のステップ又は要素を、「備える」、「有する」、「含む」、又は「包含する」、方法又はデバイスは、これらの１つ又はそれ以上のステップ又は要素を保有するが、これらの１つ又はそれ以上の要素のみを保有することに限定されるものではない。同様に、１つ又はそれ以上の機能を、「備える」、「有する」、「含む」、又は「包含する」、方法のステップ又はデバイスの要素は、これらの１つ又はそれ以上の機能を保有するが、これらの１つ又はそれ以上の機能のみを保有することに限定されるものではない。さらに、特定の方法で構成されるデバイス又は構成は、少なくともその方法で構成されるが、記載されていない方法で構成することもできる。

別の機能及び関連する利点は、特定の実施形態の以下の詳細な説明を添付図面と併せて参照することにより明らかになるであろう。

以下の図面は本明細書の一部分を構成し、本発明の特定の態様をさらに示すために含まれる。これらの、１つ又はそれ以上の図面を、本明細書に示す特定の実施形態の詳細な説明と併せて参照することによって、本発明をよく理解することができる。

粒子の画像を取得及び処理するように構成されたシステムの一実施形態の断面図を示す概略図である。 粒子の画像を処理するための方法の概要を示すフローチャートである。 粒子の第１の画像と粒子の第２の画像との間での可能性のあるグリッド歪曲を示す。 粒子の自由物体図を示す。 最大積分位置を決定する特定の実施形態を示す。 最適な変換パラメータを決定することにおいて使用される投票空間を示す。 粒子の別の自由物体図を示す。

本明細書では粒子に関する実施形態を説明するが、本明細書で説明するシステム及び方法はさらに、ミクロスフィア、ポリスチレンビーズ、微粒子、金ナノ粒子、量子ドット、ナノドット、ナノ粒子、ナノシェル、ビーズ、マイクロビーズ、ラテックス粒子、ラテックスビーズ、蛍光ビーズ、蛍光粒子、カラー粒子、カラービーズ、組織、細胞、微生物、有機物、非有機物、又は当技術分野で既知の他の任意の別個の物質とともに使用することができることを理解されたい。粒子は、分子反応の媒介物として作用することができる。適切な粒子の例は、Ｆｕｌｔｏｎに付与された米国特許第５，７３６，３３０号、Ｃｈａｎｄｌｅｒ他に付与された米国特許第５，９８１，１８０号、Ｆｕｌｔｏｎに付与された米国特許第６，０５７，１０７号、Ｃｈａｎｄｌｅｒ他に付与された米国特許第６，２６８，２２２号、Ｃｈａｎｄｌｅｒ他に付与された米国特許第６，４４９，５６２号、Ｃｈａｎｄｌｅｒ他に付与された米国特許第６，５１４，２９５号、Ｃｈａｎｄｌｅｒ他に付与された米国特許第６，５２４，７９３号、及びＣｈａｎｄｌｅｒに付与された米国特許第６，５２８，１６５号に示され、説明されており、それらの全体は、引用により本明細書で紹介している。本明細書で説明するシステム及び方法は、これらの特許に記載された任意の粒子とともに使用することができる。さらに、本明細書で説明する方法及びシステムの実施形態で使用される粒子は、米国テキサス州オースチンのＬｕｍｉｎｅｘ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ社などの製造業者から入手することができる。「粒子」、「ミクロスフィア」、「ビーズ」という用語は、本明細書では交換可能の意味で使用される。

さらに、本明細書で説明するシステム及び方法と互換性がある種類の粒子は、粒子の表面に付着した又はそれと結合した蛍光材料を有する粒子を含む。これらの種類の粒子は、蛍光染料又は蛍光粒子が分類蛍光（ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ）（すなわち、粒子又は粒子が属するサブセットの識別情報を決定するために測定及び使用される蛍光放射）をもたらすために粒子の表面に直接結合され、Ｃｈａｎｄｌｅｒ他に付与された米国特許第６，２６８，２２２号及びＣｈａｎｄｌｅｒ他に付与された米国特許第６，６４９，４１４号に示され説明されており、それらの内容は本明細書で引用されている。本明細書で説明する方法及びシステムで使用できる種類の粒子はさらに、粒子の核に組み込まれた１つ又はそれ以上の蛍光色素又は蛍光染料を有する粒子を含む。

本明細書で説明する方法及びシステムで使用できる粒子はさらに、１つ又はそれ以上の適切な光源に曝されたときに自発的に１つ又はそれ以上の蛍光信号を示す粒子を含む。さらに、励起時に粒子が複数の蛍光信号を示し、粒子の識別情報を決定するためにこの蛍光信号の各々を別々に又は組み合わせて使用できる粒子を製造することができる。以下に説明するように、画像データ処理は、具体的には、複数検体流体に関する粒子の分類、並びに粒子に結合した検体の量の決定を含む。報告信号は、粒子に結合した検体の量を表すことができるが、オペレーション中は通常未知であるので、分類波長又は分類波長帯域だけでなく報告波長又は報告波長帯域でも蛍光を放射するように特別に染色された粒子を、本明細書で説明するシステムと併せて使用することができる。

本明細書で説明する方法は、概して、粒子の画像を解析するステップと、画像から測定されたデータを処理して画像内の粒子の位置を決定するステップとを含む。粒子の１つ又はそれ以上の特性の後続処理は、Ｆｕｌｔｏｎに付与された米国特許第５，７３６，３３０号、Ｃｈａｎｄｌｅｒ他に付与された米国特許第５，９８１，１８０号、Ｃｈａｎｄｌｅｒ他に付与された米国特許第６，４４９，５６２号、Ｃｈａｎｄｌｅｒ他に付与された米国特許第６，５２４，７９３号、Ｃｈａｎｄｌｅｒに付与された米国特許第６，５９２，８２２号、及びＣｈａｎｄｌｅｒ他に付与された米国特許第６，９３９，７２０号、並びにＲｏｔｈ他に付与された米国特許出願第１１／５３４，１６６号に記載の方法により実行することができ、これらの先行技術は本明細書で紹介している。

ここで図面に移るが、図１は縮尺どおりに作図されたものではないことに留意されたい。具体的には、この図面の要素の一部の縮尺は、それらの要素の特性を強調するために非常に誇張されている。システムの一部の要素は、明瞭にするために図面に含まれたものではない。

本明細書で説明する方法の実施形態により粒子の画像を生成、取得、又は供給し、それらの画像を処理するように構成されたシステムの一実施形態を、図１に示す。図１に示すシステムは、粒子の複数検体測定などの応用例で使用することができる。このシステムは、光源１０を含むイメージングサブシステムを含む。光源１０は、発光ダイオード（ＬＥＤ）、レーザー、アーク灯、白熱灯、又は当技術分野で公知の他の任意の適切な光源などの、１つ又はそれ以上の光源を含むことができる。追加的に又は代替的に、光源は、各々が異なる波長又は異なる波長帯域で光を生成するように構成された１つより多い光源（図示せず）を含むことができる。図１に示すシステムでの使用に適した光源の組み合わせの一例は、２つ又はそれより多いＬＥＤを含むが、それに限定されなるものではない。１つより多い光源からの光は、ビームスプリッタ（図示せず）又は当技術分野で公知の他の任意の適切な光学要素によって共通の照明経路に組み合わせることができ、それらの光源からの光は、粒子に同時に向けることができる。代替的に、イメージングサブシステムは、反射鏡などの光学要素（図示せず）と、どの光源が粒子を照明するのに使用されるかに応じて光学要素を照明経路の中又は外に移動させるように構成されたデバイス（図示せず）とを含むことができる。この方法で、光源を使用して、光の様々な波長又は様々な波長帯域を用いて粒子を連続的に照明することができる。さらに、光源は、基板（図示せず）の下からではなく基板の上から照明することができる（図示せず）。

光源は、粒子又はそれに結合された材料に蛍光を放射させる波長又は波長帯域で光を供給するように選択することができる。例えば、波長又は波長帯域は、粒子に組み込まれた、及び／又は粒子の表面に結合された蛍光染料又は他の蛍光材料を励起するように選択することができる。この方法で、波長又は波長帯域は、粒子が、その粒子の分類に使用される蛍光を放射するように選択することができる。さらに、波長又は波長帯域は、粒子の表面の試薬を介して粒子に結合された蛍光染料又は他の蛍光材料を励起するように選択することができる。従って、波長又は波長帯域は、粒子が、その表面で生じる反応を検出及び／又は定量化するのに使用される蛍光を放射するように選択することができる。

図１に示すように、イメージングサブシステムは、光源１０からの光を粒子１６が固定される基板１４に向けるように構成された光学要素１２を含むことができる。一実施例では、光学要素１２は、コリメーティングレンズとすることができる。しかしながら、光学要素１２は、光源１０からの光を基板１４にイメージングするのに使用できる他の任意の適切な光学要素を含むことができる。さらに、光学要素は、図１では単一の光学要素として図示されているが、光学要素１２が、１つより多い屈折要素を含むことができることを理解されたい。さらに、光学要素１２は、図１では屈折光学要素として示されているが、１つ又はそれ以上の反射光学要素を使用して（おそらくは１つ又はそれ以上の屈折光学要素と組み合わせて）、光源１０からの光を基板１４にイメージングできることを理解されたい。

粒子１６は、前述した粒子のいずれをも含むことができる。基板１４は、当技術分野で公知の任意の適切な基板を含むことができる。基板１４上に固定された粒子は、イメージングチャンバ（図示せず）内、又はイメージングサブシステムに関する、基板１４及びそれ固定された粒子１６の位置を維持するための他の任意のデバイス内に配置することができる。さらに、基板１４の位置を維持するためのデバイスは、イメージングの前に基板の位置を変更する（例えば、イメージングサブシステムの焦点を基板に合わせる）ように構成することができる。基板上での粒子の固定は、磁気吸引、真空フィルタプレート、又は当技術分野で公知の他の任意の適切な方法を使用して実行することができる。イメージングのためにミクロスフィアを位置決めする方法及びシステムの実施例は、２００５年１１月９日出願のＰｅｍｐｓｅｌｌに付与された米国特許出願第１１／２７０，７８６号に示されており、その全体は、引用により本明細書に記載されているかのように組み込まれる。粒子固定方法自体は、本明細書で説明する方法及びシステムにとって特に重要ではない。しかしながら、粒子は、粒子が、複数秒間とすることができる検出器積分器間中に、知覚可能に移動しないように固定されることが好ましい。

図１に示すように、イメージングサブシステムは、光学要素１８及びビームスプリッタ２０を含むことができる。光学要素１８は、基板１４及びその上に固定された粒子１６からの光の焦点をビームスプリッタ２０に合わせるように構成される。光学要素１８はさらに、光学要素１２に関して前述したように構成することができる。ビームスプリッタ２０は、当技術分野で公知の任意の適切なビームスプリッタを含むことができる。ビームスプリッタ２０は、光の波長に基づいて、光学要素１８からの光を種々の検出器に向けるように構成することができる。例えば、第１の波長又は波長帯域を有する光を、ビームスプリッタ２０によって透過させ、第１の波長又は波長帯域と異なる第２の波長又は波長帯域を有する光を、ビームスプリッタ２０によって反射させることができる。イメージングサブシステムはさらに、光学要素２２及び検出器２４を含むことができる。ビームスプリッタ２０によって透過された光は、光学要素２２に向けることができる。光学要素２２は、ビームスプリッタによって透過された光の焦点を検出器２４に合わせるように構成される。イメージングサブシステムはさらに、光学要素２６及び検出器２８を含むことができる。ビームスプリッタ２０によって反射された光は、光学要素２６に向けることができる。光学要素２６は、ビームスプリッタによって反射された光の焦点を検出器２８に合わせるように構成される。光学要素２２及び２６は、光学要素１２に関して前述したように構成することができる。

検出器２４及び２８は、例えば、電荷結合素子（ＣＣＤ）検出器、又は、ＣＭＯＳ検出器、感光要素の２次元アレイ、時間遅延積分（ＴＤＩ）検出器などの当技術分野で公知の他の任意の適切なイメージング検出器を含むことができる。いくつかの実施形態では、２次元ＣＣＤイメージングアレイなどの検出器を使用して、実質的に基板全体の画像又は基板上に固定された全ての粒子の画像を同時に取得することができる。この方法で、基板の照明された領域からの全ての光子を同時に収集することができ、これによって、光電子増倍管（ＰＭＴ）及びスキャニングデバイスを含む他の現在入手可能なシステムで使用されるサンプリングアパーチャに起因する誤差が排除される。さらに、このシステムに含まれる検出器の個数は、関与している波長又は波長帯域の数と等しくすることができ、各検出器は、それらの波長又は波長帯域のうちの１つで画像を生成するのに使用される。

検出器によって生成された各画像は、ビームスプリッタから検出器までの光経路内に配置された光学的バンドパス要素（図示せず）又は当技術分野で公知の他の任意の適切な光学要素を使用して、スペクトル的にフィルタリングすることができる。取り込まれる画像ごとに異なるフィルタ「帯域」を使用することができる。画像を取得する各波長又は各波長帯域に関する検出波長の中心及び幅は、それらが、粒子分類に使用されるものであれ、或いは報告信号であれ、関与している蛍光放射に一致させることができる。この方法で、図１に示すシステムのイメージングサブシステムは、異なる波長又は波長帯域で複数の画像を同時に生成するように構成することができる。図１に示すシステムは、２つの検出器を含むが、このシステムが、２つより多い検出器（例えば、３つの検出器、４つの検出器など）を含むことができることを理解されたい。前述したように、各検出器は、様々な波長又は波長帯域の光を異なる検出器に同時に及び／又は連続的に向けるための１つ又はそれ以上の光学要素を含めることによって、様々な波長又は波長帯域で同時及び／又は連続的に画像を生成するように構成することができる。

さらに、図１に示すシステムは、複数の検出器を含むが、このシステムは単一の検出器を含むことができることを理解されたい。単一の検出器は、複数の波長又は波長帯域で複数の画像を連続的に生成するために使用することができる。例えば、様々な波長又は波長帯域の光は、連続的に基板に向けることができ、種々の画像は、基板の照明中に様々な波長又は波長帯域の各々を用いて生成することができる。別の実施例では、単一の検出器に向けられる光の波長又は波長帯域を選択するための種々のフィルタを変更して（例えば、種々のフィルタをイメージング経路の中に又は外に移動させることによって）、様々な波長又は波長帯域で連続的に画像を生成することができる。

結果的に、図１に示すイメージングサブシステムは、関与している複数の波長で粒子１６の蛍光放射を表す複数の画像又は一連の画像を生成するように構成される。さらに、このシステムは、粒子の蛍光放射を表す複数のディジタル画像又は一連のディジタル画像をプロセッサ（すなわち、処理エンジン）に供給するように構成することができる。このような実施例の１つでは、このシステムは、プロセッサ３０を含むことができる。プロセッサ３０は、検出器２４及び２８から画像データを取得する（例えば、受け取る）ように構成することができる。例えば、プロセッサ３０は、当技術分野で公知の任意の適切な形態で検出器２４及び２８に連結することができる（例えば、各々が検出器のうちの１つをプロセッサに連結させる伝送媒体（図示せず）を介して、各々が検出器のうちの１つとプロセッサとの間に連結されたアナログ−ディジタル変換器などの１つ又はそれ以上の電子構成要素（図示せず）を介して、など）。好ましくは、プロセッサ３０は、少なくとも、これらの画像を処理及び解析して、粒子１６の分類、及び粒子の表面で生じる反応に関する情報などの、粒子１６の１つ又はそれ以上の特性情報を決定するように構成される。この１つ又はそれ以上の特性情報は、粒子ごとに波長ごとに蛍光の大きさの１項目を有するデータ配列などの任意の適切な形式でプロセッサによって出力することができる。具体的には、プロセッサは、さらに（例えば、追加的に又は代替的に）、本明細書で説明する方法の実施形態の１つ又はそれ以上のステップを実行して画像を処理及び解析するように構成することができる。

プロセッサ３０は、通常のパーソナルコンピュータ、メインフレームコンピュータシステム、ワークステーションなどに一般的に含まれるプロセッサなどのプロセッサとすることができる。一般的に、「コンピュータシステム」という用語は、メモリ媒体からの命令を実行する１つ又はそれ以上のプロセッサを有する全てのデバイスを含むものとして幅広く定義することができる。プロセッサは、他の任意の適切な機能的ハードウェアを使用して実装することができる。例えば、プロセッサは、ファームウェア内の固定プログラムを伴うディジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又はｖｅｒｙ ｈｉｇｈ ｓｐｅｅｄ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔｓ（ＶＨＳＩＣ）ｈａｒｄｗａｒｅ ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｌａｎｇｕａｇｅ（ＶＨＤＬ）などの高水準プログラミング言語で「記述された」シーケンシャルロジックを用いる他のプログラミング可能ロジックデバイス（ＰＬＤ）を含むことができる。別の実施例では、本明細書で説明するコンピュータに実装された方法の１つ又はそれ以上のステップを実行するための、プロセッサ３０上で実行可能なプログラム命令（図示せず）は、必要に応じて、適宜Ｃ＋＋で記述されたセクションを伴うＣ＃、ＡｃｔｉｖｅＸコントロール、Ｊａｖａ（登録商標）Ｂｅａｎｓ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ Ｃｌａｓｓｅｓ（「ＭＦＣ」）などの高水準言語、或いは他の技法又は方法でコーディングすることができる。プログラム命令は、とりわけ、手続きベースの技法、コンポーネントベースの技法、及び／又はオブジェクト指向の技法を含む様々な方法のいずれかで実装することができる。

本明細書で説明するものなどの方法を実行するプログラム命令は、記憶媒体を介して伝達すること又は記憶媒体に格納することができる。記憶媒体は、読取専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、磁気ディスク、光ディスク、又は磁気テープを含むことができるが、これらに限定されるものではない。各画像に関して、配置された全粒子情報、及び識別された粒子ごとに決定された値及び／又は統計値は、記憶媒体内のメモリ媒体に格納することができる。本明細書で説明する画像処理方法は、１つ又はそれ以上のアルゴリズムを使用して実行することができる。以下に詳細に説明するように、これらのアルゴリズムは、複雑である場合があり、従って、コンピュータ（例えば、処理デバイス）を介して最良に実装することができる。従って、本明細書で説明する方法、特に図２に関して説明する方法は、「コンピュータに実装された方法」と称する場合があり、「方法」及び「コンピュータに実装された方法」という用語は、本明細書では交換可能に用いられる場合がある。本明細書で説明するシステムのコンピュータに実装された方法及びプログラム命令は、一部の事例では、本明細書で説明する方法に関連する処理以外の処理を実行するように構成することができ、したがって、本明細書で説明するシステムのコンピュータに実装された方法及びプログラム命令は、必ずしも図面における記載に限定されるものではないことに留意されたい。

一実施形態により、画像データ処理のためのコンピュータに実装された方法は、１つ又はそれ以上の以下のステップ（すなわち、高水準オペレーション）、すなわち、第１の画像内の粒子の位置を決定するステップと、変換パラメータを計算するステップと、変換パラメータを第１の画像内の粒子の位置に適用して、第２の画像内の粒子の移動位置を決定するステップとを含む。幾つかの実施形態では、これらのステップは、前述の順番で連続的に実行することができる。

図２は、画像処理のためのステップの例示的なシーケンスを示す方法２００を示す。図示のように、方法２００は、蛍光材料と結合した粒子の複数の画像に関してデータを取得するステップ２０２を含むことができ、この複数の画像の各々は、異なる波長帯域に対応する。一部の事例では、このデータは、イメージングシステムから直接取得することができ、別の事例では、このデータは、記憶媒体から取得することができる。いずれの事例においても、データは、前述の様々な波長で撮影された複数の画像を表すことができる。使用できる例示的な波長は、限定されるものではないが、分類チャネル１に関しては赤、分類チャネル２に関しては赤（例えば、赤の波長と同じ又は異なる）、報告チャネルに関しては緑などの種々のカラーチャネルに対応することができる。さらに前述したように、各カラーチャネルに適応させるために、本明細書で説明する方法に関して使用される粒子は、関与している全ての波長又は波長帯域で放射するように特別に染色することができる。
具体的には、複数の画像内の分類信号と報告信号の両方を測定するために、本明細書で説明する方法は、分類波長又は分類波長帯域だけでなく報告波長又は報告波長帯域でも蛍光を放射するように特別に染色された粒子を使用して実行することができる。

幾つかの実施形態では、第１の波長で撮影された画像は、「第１の画像」と言及され、それと同じ又は異なる波長で撮影された後続／同時の画像は、「第２の画像」と言及される場合がある。好ましい実施形態では、第１の画像は、分類チャネル（例えば、ＣＬ１又はＣＬ２）に関連し、第２の画像は、報告チャネル（ＲＰ）に関連することができる。前述したように、第１の画像及び第２の画像は、連続的に（任意の順番で）又は同時に撮影することができる。

図１に関して説明するサブシステムの実施形態では、粒子は、１つ又はそれ以上の画像にわたって視認される場合に、移動しているように見える場合がある。画像間の粒子の移動は、少なくともレンズの歪曲及び／又は色収差に起因することができる。このことは、粒子が複数の画像間で実際に変位又は移動していなくとも、粒子が、レンズの歪曲又は色収差に基づいて移動しているように見える場合がある。図１に関して、レンズの歪曲及び／又は色収差は、フィルタ（例えば、フィルタホイール）、光源１０、及び／又は１つ又はそれ以上の光学要素１２、１８、２２、及び２６の結果とすることができる。図３（ａ）、（ｂ）、及び（ｃ）は、グリッド歪曲に起因することができる移動を示す。図３（ａ）は、レンズの歪曲による分類チャネル画像（例えば、第１の画像）でのグリッド歪曲を示す。図面に示すように、画像内の最大の歪曲は、角部で生じる。図３（ｂ）は、報告チャネル画像（例えば、第２の画像）でのグリッド歪曲を示す。この図面に示すように、ここでもまた、画像内の最大の歪曲は、角部で生じる。図３（ｃ）は、報告チャネル画像及び分類チャネル画像の１つの角部を重ね合わせた画像を示す。図示のように、図３（ｃ）は、分類チャネル画像から報告チャネル画像への画像の中心に向けての明確な移動を示す。このように、レンズの歪曲及び色収差の結果として、粒子は、分類チャネル画像と報告チャネル画像との間で移動しているように見える場合がある。図３に示すように、レンズの歪曲は、半径方向の移動の原因である。任意のグラス（例えば、光学要素、チャンバ、及び同様のもの）を通過する光では、様々な波長が、プリズムのように様々に屈折することができる。チャンバ（例えば、上端部プレート）又は別の光学要素での分散により、さらに異なるものとなる色収差をもたらすことができる。

複数の（例えば、少なくとも２つの）画像に関するデータを取得するステップ２０２の後に、方法２００は、引き続き、粒子の第１の画像内での粒子の位置を決定するステップに移ることができる。全体にわたって説明するように、粒子は、蛍光材料と結合させることができる。さらに、実施形態では、「第１の画像」は、具体的には分類チャネル画像に言及することができる。当業者であれば、ピーク検出及び同様の方法を含む、分類チャネル画像内の粒子の位置を決定するための様々な画像処理技術を認識するであろう。例えば、様々な方法が、Ｒｏｔｈ他に付与された米国特許出願第１１／５３４，１６６号に記載されている。

幾つかの実施形態では、分類チャネル画像内の粒子の位置を決定するステップは、報告チャネル画像内の粒子の位置を決定するステップより容易なものにできる。前述したように、分類チャネル画像は、粒子自体を明らかにするように構成することができ、報告チャネル画像は、粒子に結合された物質（例えば、検体）を明らかにするように構成することができる。分類チャネル画像内のピーク検出（又は、同様のアルゴリズム）は、それ自体で、粒子の位置を精密に観察することができる。同時に、ピーク検出（又は、同様のアルゴリズム）は、検体の位置を観察することができるが、検体の位置は、粒子の位置に、相関付けることができる、或いは相関付けることができない。より正確に言えば、このようなアルゴリズムは、粒子の縁部の検体の位置又は依然として別の粒子の位置を観察することができる。

方法２００の一部の実施形態では、本方法は、変換パラメータを計算するステップ２０６を含むことができる。変換パラメータは、粒子の第１の画像と粒子の第２の画像との間での粒子の位置の推定移動量を規定する。変換パラメータを使用することにより、第２の画像内の粒子の位置を第１の画像内の粒子の位置の関数として決定することができる。

幾つかの実施形態では、変換パラメータは、半径方向成分及び定数成分を含むことができる。例えば、図４は、変換パラメータを規定するために使用できる半径方向の移動及び一定の移動の一実施形態を示す。一定の移動は、フィルタホイールの光学的な効果によって引き起こされる場合がある。図４に示すように、ｐ₀は、第１の画像内の粒子の位置を示し、同様にｐ₁は、第２の画像内の粒子の位置を示す。移動量は、２つの成分、すなわち、（１）一定の移動ベクトルであるｓと、（２）半径方向の移動量であるａとの組み合わせとして規定することができる。半径方向成分は、第１の画像内の粒子の位置と画像の中心Ｏとの間の距離に比例するものとすることができる。従って、ｐ₁の位置は、数式（１）、すなわち、
を使用して決定することができる。

数式（１）及び変換パラメータ（例えば、ａ及びｓによって規定）を使用して、第１の画像内の粒子の位置を決定することができる。前述したように、数式（１）（成分ａ及びｓを使用）は、開示する方法の特定の実施形態を表す。変換パラメータは、単一の成分を含むこと、又は複数の成分さえも含むことができる。ｐ₀とｐ₁との間の関係は、線形である必要はなく、非線形とすることもできる。

幾つかの実施形態では、変換パラメータを計算するステップ２０６は、第２の画像内の粒子の推定位置を推定するステップ２０８を含むことができる。前述したように、ピーク検出アルゴリズムなどのアルゴリズムは、第２の画像内の粒子の位置を、求めることができる、又は求めることができない。このようなアルゴリズムを使用して、第２の画像内の粒子の位置を推定することができる。「最大積分位置（ｍａｘｉｍａｌ ｉｎｔｅｇｒａｌ ｌｏｃａｔｉｏｎ）」と称される別の方法を以下により詳細に説明する。

これらの推定位置のうちの１つ又はそれ以上に基づいて、可能性のある変換パラメータを計算すること２１０ができる。例えば、単一ペアのポイント（例えば、ｐ₀及び推定されたｐ₁）を使用して、１つ又はそれ以上の変換パラメータを規定することができる。しかしながら、１つより多い成分を含む変換パラメータの実施形態では、可能性のある変換パラメータを決定するために１つより多いペアのポイントが必要な場合がある。１つより多いペアのポイントを使用して、各ペアが単一の可能性のある変換パラメータを規定できるように構成して、一組の可能性のある変換パラメータを規定することができる。幾つかの実施形態では、一組の可能性のある変換パラメータを解析することによって、最適な変換パラメータを決定すること２１２ができる。一実施形態では、最適な変換パラメータを決定するステップは、一組の可能性のある変換パラメータの平均値、中央値、最頻値、又は同様の値を取得するステップを含むことができる。ハフ変換を用いる別の方法を以下により詳細に説明する。

幾つかの実施形態では、第２の画像内の粒子の位置を推定するステップ２０８は、第２の画像及び第１の画像内の粒子の位置に基づいて最大積分位置を決定するステップを含むことができる。図５（ａ）は、最大積分位置（例えば、推定されたｐ₁）を求める一実施形態を示す。最大積分位置を求めるステップは、第１の画像内のｐ₀の位置に基づいて第２の画像内のｐ₁の位置ｐ₁を推定するステップを含む。幾つかの実施形態では、最大積分位置を求めるステップは、第２の画像内のポイントｐ₀の位置を求めるステップを含む。粒子の元の位置ｐ₀を図５（ａ）に示す。最大積分位置を求めるステップはさらに、ｐ₀のまわりの特定の距離で画像を解析するステップを含むことができる。この、ｐ₀のまわりの特定の距離は、解析される領域を規定することができる。図５（ａ）では、正方形内に含まれる画像の部分を解析することができる。より具体的には、図面において、この正方形は、ｐ₀を起点とする各方向内の３つの画素によって規定される。様々な実施形態では、この距離は、任意の数の画素又は他の因子とすることができる。代替的に、幾つかの実施形態では、ｐ₀のまわりの特定の距離は、ｐ₀のまわりの円（例えば、半径に基づく）として規定することができる。

最大積分位置を求めるステップはさらに、領域内の１つ又はそれ以上のポイントｑに関して、ｑに中心合わせされた積分強度を計算するステップを含むことができる。図面に示すように、解析される領域内の一組の画素（例えば、正方形のボックス）は、一組のポイントｑを規定することができる。各ポイントｑに関して、積分強度が計算される。図面の特定の実施形態では、積分される領域は、円（例えば、２．５画素の半径を有する）によって規定される。別の実施形態では、積分される領域は、正方形（例えば、２．５画素の半分の辺長を有する）によって規定することができる。幾つかの実施形態では、積分強度を最大化するｑの値は、第２の画像内の粒子の位置（例えば、ｐ₁）であると推定される。

図５（ａ）に示すように、この特定の実施形態では、最大積分位置による方法は、第２の画像内の粒子の位置を正確に識別する。対照的に、図５（ｂ）では、最大積分位置による方法は、第２の画像内の粒子の位置を正確に識別するものではない。この図面では、第２の画像内に「低輝度」粒子と「高輝度」粒子の両方が存在する。第１の画像内の低輝度粒子の位置ｐ₀が与えられると、第２の画像内の粒子の実際の位置が、図面内の「正確なビーズ中心」に識別される。しかしながら、隣接する粒子による干渉により、ポイントｐ₁は、最大積分位置として求められる。図５（ｂ）に示す粒子の推定位置は、異常値である。図５（ａ）の一対のポイント（ｐ₀及びｐ₁）を使用して、「正確な」変換パラメータを計算することができるが、図５（ｂ）の一対のポイントは「不正確な」変換パラメータをもたらす。

図５に関して説明する方法のステップは、数式（２）及び数式（３）に関する特定の実施形態で説明される。数式（２）は、第２の画像（例えば、ＲＰ）内で積分半径ｒを有するポイントｐに関する画素の合計ｆ（ｐ）を規定する。数式（３）は、Ｋ（ｐ₀、ｍ）を、第２の画像（例えば、ＲＰ）内でｐ₀からの距離がｍより小さい全てのポイントｐ₁での積分強度の集合として規定する。

第１の画像内の粒子の中心ｐ₀が与えられると、この粒子の第２の画像内での最大積分位置は、ｆ（ｐ₁）がＫ（ｐ₀、ｍ）の最大値である場合の位置ｐ₁として規定することができる（この特定の実施形態において）。ここで、ｍは、第１の画像から第２の画像への粒子の検出可能な移動量である。

第２の画像内の粒子の位置を推定するステップ２０８の後に、一組の可能性のある変換パラメータを計算することができ、この一組の変換パラメータを使用して、最適な変換パラメータを決定することができる。図５に関して説明したように、１対のポイント（例えば、ｐ₀及び推定されたｐ₁）の一部は、「正確」な場合がある。すなわち、推定されたｐ₁は、第２の画像内の粒子の実際の位置に対応する。同様に、１対のポイントの一部は、「不正確」な場合がある。１対のポイントの多くは適切である（例えば、全てのペアのセットにおいてｐ₁が正確に推定されないことよりも可能性が高い）ので、このセットの解析により、最適な変換パラメータを明らかにすることができる。

特定の実施形態では、可能性のある変換パラメータは、ポイントの各ペアに基づいて計算することができる。さらに、変換（例えば、ハフ変換）を使用して、ポイントの各ペアが、可能性のある変換パラメータに関して「投票」することができる。結果的に、最適な変換パラメータは、最も全体的な投票が与えられる場合の可能性のある変換パラメータである。別のアルゴリズムを使用することができ、これらのアルゴリズムは、１）ｐ₀、ｐ₁のペアのランダムサンプルコンセンサス（ＲＡＮＳＡＣ）と、２）最初にＯに近接するｐ₀、ｐ₁を具体的に選択して、ａの効果を排除しｓに関して解決し、次にｓと残りのｐ０、ｐ１のペアとの両方を使用してａに関して解決することによる変数の除外と、を含むことができる。

可能性のある変換パラメータを計算するステップ２１０、及び最適な変換パラメータを決定するステップ２１２の具体的な実施形態を、数式（４）及び数式（５）に関して以下に説明する。この実施形態は、数式（１）によって規定される半径方向成分及び定数成分を有する変換パラメータを使用する。
数式（４）は、ｓに関して数式（１）を解決し、数式（５）は、ａに関して数式（１）を解決する。

以下の疑似コードは、パラメータＶ（例えば、ハフ空間又は投票空間）を取り入れている。
１）配列Ｖを０に初期化する。
２）Ａ内の各値ａに関して、以下の処理を行う。
ペアｐ₀、ｐ₁の各々に関して、以下の処理を行う。
ｓ（ｐ₀，ｐ₁，ａ）を計算する。
ｓをＳ内の量子化された値に最も近いｓ‘に設定（Ｃｏｅｒｃｅ）する。
Ｖ［ｓ‘］［ａ］をインクリメントする。
３）Ｓ内の各値ｓに関して、以下の処理を行う。
ペアｐ₀、ｐ₁の各々に関して、以下の処理を行う。
ｓ（ｐ₀，ｐ₁，ｓ）を計算する。
ａをＡ内で量子化された値に最も近いａ‘に設定（Ｃｏｅｒｃｅ）する。
Ｖ［ｓ‘］［ａ‘］をインクリメントする。

特定の実施形態では、ベクトルｓは、Ｓのセット内で異なるものとすることができる。例えば、セットＳは、＜−３，−３＞から＜３，３＞まで異なるものとなるように規定することができ、Ｓは、１／５画素ごとに量子化することができる。このようなＳのセットにより、３０の可能性のある変量が与えられる。当業者であれば、セットＳは、Ｓの範囲を拡大／縮小すること又は量子化因子を変更することのいずれかによって、より多い又は少ないものに規定できることを理解するであろう。スカラーａは、Ａのセット内で異なるものとすることができる。例えば、セットＡは、−．０００４から．０００４まで異なるものとなるように規定することができ、．０００１ステップごとに量子化することができる。このようなＡのセットは、８０のサイズを有する。画像が２０４８×２０４８画素を有する場合の実施形態では、ａ内の．００１ごとの変化は、画像の境界線での半径方向の移動量の約１画素に対応する（Ｏから画像の縁部までの距離が１０２４画素であるので）。−．００４から．００４までの範囲は、半径方向の移動量の約４画素の検出を可能にする。当業者であれば、セットＡは、量子化の範囲を変更することによって変更できることを理解するであろう。Ｓ又はＡのいずれかの範囲の拡大により、結果的に、半径方向移動及びスカラー移動の広範囲な成分が検出される。さらに、より精密な量子化を利用することにより、結果的に、最適な変換パラメータが、より精密に決定される。

図６は、配列Ｖの一部分の具体的な実施例を示す。ｓは、２次元ベクトルであるので、ｘ軸及びｙ軸上に表される。図示のように、Ｓは、両方の軸に沿って−３から３まで変化する。成分ａは、ｚ軸（垂直方向）上で表され、Ａは、−．００４から．００４まで変化する。図面（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、及び（ｄ）の各々は、配列Ｖのスライスを表す。図示のように、図面６（ｃ）は、投票空間内で最も大きいピークを表す。このピークは、量子化された位置ａ＝０．０００９、ｓ＝＜−０．４，０．４＞で生じる。しかしながら、量子化された位置は、「最適な変換パラメータ」でない場合がある。幾つかの実施形態では、ピーク位置に関して投票空間のボリューム内部の中心を計算することにより、最適な変換パラメータ：ａ^*＝９．０７×１０−４、及びｓ^*＝＜−．３６８４，．３８００＞が与えられる。

幾つかの実施形態では、方法２００はさらに、変換パラメータを第２の画像に適用するステップ２１４を含むことができる。このような実施形態では、計算された変換パラメータ（例えば、最適な変換パラメータ）を使用して、第１の画像内の粒子の位置に基づいて第２の画像内の粒子の位置を決定することができる。例えば、数式（１）を使用し、最適な変換パラメータ値ａ及びｓを使用して、各粒子の移動量を決定することができる。

幾つかの実施形態では、変換パラメータを第２の画像に適用するステップ２１４の前に、誤差ベクトルを計算することができる。従って、誤差ベクトルは、変換パラメータの計算における誤差原因の少なくとも１つに関する根拠とすることができる。具体的には、誤差ベクトルは隣接する粒子の影響を考慮に入れることができる。さらに、隣接する粒子は、所与の粒子に力を加えることができ、それによりその粒子が時間とともに移動する。誤差ベクトルは、数式（６）で規定される。

図７に示すように、各粒子ｑは、ｐ₀に対して力を作用させることができる。より具体的には、この力は、粒子間の磁力を含むことができる。粒子ｑによって作用する力は、数式（７）で規定された方向（ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ）を有すること、及び数式（８）で規定された大きさ（ｍａｇｎｉｔｕｄｅ）を有することができる。粒子ｑによって作用する力の大きさは、ｑからｐ₀までの距離の２乗に反比例する。ｑとｐ₀との間の距離の２乗を計算することに加えて、数式（８）には、変数ｇが取り入れられている。隣接する全てのビーズｑによってｐ₀に作用する力を組み合わせた全体的な誤差ベクトルは、数式（９）において一緒に合計される。

ｇの最適値が求められると、数式（１）は、誤差ベクトルを計算するために変更することができる。以下の数式（１０）は、半径方向成分、定数成分、及び誤差成分を計算する。

最適な変換パラメータの計算と同様に、誤差成分は、誤差成分に関する可能性のある値のセットを推定すること及び誤差成分の最適値を計算することによって決定することができる。数式（１１）は、所与の半径内で粒子ｑによって取り囲まれた所与のポイントｐに基づいてｇを計算して、集合Ｑを生成する方法を示す。

ｇの最適値は、以下の疑似コードを用いて計算することができる。
１） ｐ₀、ｐ₁ペアの各々に関して、以下の処理を行う。
εを計算する。
Ｑを、ｐ₀に「近接する」隣接粒子と定める。
Ｗを計算する。
ｇを計算する。
ｇが特定の範囲（例えば、―２０から０）内に含まれる場合、Ｇ内に記録する。
Ｇから最適値ｇ^*を選択する。

前述したように、次に、ａ、ｓ、及びｇの最適値を使用して、第１の画像と第２の画像との間の粒子の移動量を決定することができる。

本開示の恩恵を有する当業者であれば、本発明が、画像データ処理のための、コンピュータに実装された方法、記憶媒体、及びシステムを提供すると信じられるということを理解するであろう。さらに、本明細書を考慮すると、本発明の様々な態様の変更例及び代替的な実施形態は、当業者に明らかであろう。従って、本明細書は、例示的であると解釈されるにすぎず、本発明を実行する一般的な方法を当業者に教示することを目的としている。本明細書に示し説明した本発明の形態は、現在好ましい実施形態とみなされるものであることを理解されたい。要素及び材料は、本明細書に示し説明したものと置き換えることができ、部品及びプロセスは、入れ替えることができ、本発明の特定の機能は、別個に利用することができ、それらの全ては、本発明の説明の恩恵を得た後には当業者に明らかであろう。以下の特許請求の範囲に記載する本発明の思想及び範囲から逸脱することなく、本明細書で説明した要素での変更を行うことができる。

２４、２８ 検出器
３０ プロセッサ
１２、２２、２６ 光学要素
１８、２０ ビームスプリッタ
１６ 粒子
１４ 基板
１０ 光源
３０ プロセッサ

Claims (17)

1. 蛍光材料と結合した粒子の、第１の画像内の前記粒子の位置を決定するステップと、
   前記第１の画像内の前記粒子の位置と前記第１の画像の中心との間の距離に比例する半径方向成分、及び定数成分を含み、前記粒子の位置における前記粒子の第１の画像と前記粒子の第２の画像との間の推定移動量を規定する変換パラメータを計算するステップと、
   前記変換パラメータを前記第１の画像内の前記粒子の位置に適用して、前記第２の画像内の前記粒子の移動位置を決定するステップと、
   を含む、コンピュータに実装された方法。
2. 前記変換パラメータを計算するステップは、
   前記第２の画像内の粒子の推定位置を推定するステップと、
   前記第１の画像内の前記粒子の位置及び前記第２の画像内の前記粒子の推定位置に基づいて可能性のある変換パラメータを計算するステップと、
   を含む、請求項１に記載のコンピュータに実装された方法。
3. 前記変換パラメータを計算するステップはさらに、
   前記可能性のある変換パラメータに基づいて最適な変換パラメータを決定するステップを含む、請求項２に記載のコンピュータに実装された方法。
4. 前記第２の画像内の前記粒子の推定位置を推定するステップは、
   前記第２の画像と前記第１の画像内の前記粒子の位置とに基づいて最大積分位置を決定するステップを含む、請求項２に記載のコンピュータに実装された方法。
5. 前記最適な変換パラメータを決定するステップは、ハフ変換を計算するステップを含む、請求項３に記載のコンピュータに実装された方法。
6. 前記粒子間の力に基づいて誤差成分を計算するステップをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータに実装された方法。
7. プロセッサによって実行可能なプログラム命令を含む持続性記憶媒体であって、該プログラム命令は、
   蛍光材料と結合した粒子の、第１の画像内の前記粒子の位置を決定するステップと、
   前記第１の画像内の前記粒子の位置と前記第１の画像の中心との間の距離に比例する半径方向成分、及び定数成分を含み、前記粒子の位置における前記粒子の第１の画像と前記粒子の第２の画像との間の推定移動量を規定する変換パラメータを計算するステップと、
   前記変換パラメータを前記第１の画像内の前記粒子の位置に適用して、前記第２の画像内の前記粒子の移動位置を決定するステップと、
   を実行するための命令であることを特徴とする、持続性記憶媒体。
8. 前記変換パラメータを計算するステップは、
   前記第２の画像内の粒子の推定位置を推定するステップと、
   前記第１の画像内の前記粒子の位置、及び前記第２の画像内の前記粒子の推定位置に基づいて可能性のある変換パラメータを計算するステップと、
   を含む、請求項７に記載の持続性記憶媒体。
9. 前記変換パラメータを計算するステップはさらに、
   前記可能性のある変換パラメータに基づいて最適な変換パラメータを決定するステップを含む、請求項８に記載の持続性記憶媒体。
10. 前記第２の画像内の前記粒子の推定位置を推定するステップは、
    前記第２の画像と前記第１の画像内の前記粒子の位置とに基づいて最大積分位置を決定するステップを含む、請求項８に記載の持続性記憶媒体。
11. 前記最適な変換パラメータを決定するステップは、ハフ変換を計算するステップを含む、請求項９に記載の持続性記憶媒体。
12. 前記粒子間の力に基づいて誤差成分を計算するステップをさらに含む、請求項７に記載の持続性記憶媒体。
13. 内部に配置された粒子を様々な波長帯域でイメージングするように構成されたイメージングサブシステムと、
    プロセッサによって実行可能なプログラム命令を含む持続性記憶媒体と、
    を備える、画像データを取得し処理するように構成されたシステムであって、
    前記プログラム命令は、
    各々が様々な波長帯域に対応する前記粒子の複数の画像に関して取得したデータを格納するステップと、
    蛍光材料と結合した前記粒子の、第１の画像内の前記粒子の位置を決定するステップと、
    前記第１の画像内の前記粒子の位置と前記第１の画像の中心との間の距離に比例する半径方向成分、及び定数成分を含み、前記粒子の位置における前記粒子の第１の画像と前記粒子の第２の画像との間の推定移動量を規定する変換パラメータを計算するステップと、
    前記変換パラメータを前記第１の画像内の前記粒子の位置に適用して、前記第２の画像内の前記粒子の移動位置を決定するステップと、
    を実行できるように構成されることを特徴とする、システム。
14. 前記変換パラメータを計算するステップは、
    前記第２の画像内の粒子の推定位置を推定するステップと、
    前記第１の画像内の前記粒子の位置、及び前記第２の画像内の前記粒子の推定位置に基づいて可能性のある変換パラメータを計算するステップと、
    を含む、請求項１３に記載のシステム。
15. 前記変換パラメータを計算するステップはさらに、
    前記可能性のある変換パラメータに基づいて最適な変換パラメータを決定するステップを含む、請求項１４に記載のシステム。
16. 前記第２の画像内の前記粒子の推定位置を推定するステップは、
    前記第２の画像と前記第１の画像内の前記粒子の位置とに基づいて最大積分位置を決定するステップを含む、請求項１４に記載のシステム。
17. 前記最適な変換パラメータを決定するステップは、ハフ変換を計算するステップを含む、請求項１５に記載のシステム。