JP6226965B2 - 血液粒子等の液体中に含まれる粒子の移動速度を特性評価するための方法及びシステム - Google Patents

Description

本発明は、液体中に含まれる血液粒子等の粒子の速度変化又は粒子の凝集を特性評価するための方法に関し、本方法は、
‐ 液体を流体チャンバ内に導入するステップと、
‐ 光源によって放出される励起レーザービームを用いて、流体チャンバを照らすステップであって、レーザービームは長手方向において流体チャンバを通り抜ける、ステップと、
‐ マトリクス光検出器を用いて少なくとも一枚の画像を取得するステップであって、画像が、照らされた流体チャンバを透過した放射によって形成される、ステップと、
‐ 取得した少なくとも一枚の画像から、粒子の速度変化又は凝集の特性を示す少なくとも一つの指標を計算するステップと、を含む。

また、本発明は、液体中に含まれる粒子（例えば血液粒子）の速度変化又は粒子の凝集を特性評価するためのシステムにも関する。

特に、本発明は、血液等の液体を特性評価するために、流体チャンバを照らすレーザービームのレンズレス撮像の分野に関する。

特に、本発明は、血液の凝固に関するパラメータの決定、特に、凝固時間の測定に適用され、また、血液中の粒子の凝集に関するパラメータの決定、特に、検査される血液と抗体との間の細胞凝集を特性評価することによる血液型の決定に適用される。

特許文献１から、上述のタイプの特性評価方法及びシステムが知られている。その方法は、血液を含む流体の凝固又は沈降の動力学を特性評価することを目的としている。この方法を実施するためのシステムは、液体を受容する流体チャンバと、光レーザービームを放出可能な空間的コヒーレント光源と、レーザービームをチャンバに向けて反射するためのミラーとを備える。レーザービームは、長手方向に沿って反射ミラーから流体チャンバに向けて延伸する。

そのシステムは、チャンバ内に含まれる粒子とレーザービームとの間の相互作用によって生成される光学的な粒度パターンの時系列的な一組の画像を取得することを可能にするように配置されたＣＣＤ（ｃｈａｒｇｅ‐ｃｏｕｐｌｅｄ ｄｅｖｉｃｅ，電荷結合素子）又はＣＭＯＳ（ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ ｍｅｔａｌ ｏｘｉｄｅ ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ，相補型金属酸化物半導体）型のマトリクスセンサー等の画像センサーも備える。また、特性評価システムは、時系列的な一組の画像を処理するための処理ユニットも備える。

流体チャンバは、長手方向においてミラーと画像センサーとの間に配置される。長手方向における流体チャンバと画像センサーとの間の距離は、数センチメートル又は数十センチメートルである。空間的コヒーレント光源によって放出されるレーザービームは、長手方向に垂直な平面に沿って１０μｍ^２から数ｍｍ^２の間の面積を有し、流体チャンバを通り抜ける。

このようなシステム及び方法は、液体に含まれる血液の凝固又は沈降の動力学を効果的に特性評価することを可能にする。

しかしながら、このようなシステムは比較的嵩張り、更に、比較的小容量の流体チャンバにおいてのみ凝固現象を観測することができるものである。

欧州特許出願公開第２２３３９２３号明細書

従って、本発明の目的は、特性評価システムの嵩張りを制限しながら、大容量の液体を観測することを可能にする特性評価方法及びシステムを提案することである。

そのため、本発明は、取得ステップ中において、光検出器が、長手方向において流体チャンバから１ｃｍ未満の距離に配置されることを特徴とする上記タイプの特性評価方法に関する。

本発明の他の有利な態様によると、本特性評価方法は、以下の特徴のうち一つ以上を、単独で、又は技術的に可能なあらゆる組み合わせを考慮して、備える：
‐ レーザービームが、長手方向に垂直な平面内において、５ｍｍ^２から２００ｍｍ^２の間、好ましくは２５ｍｍ^２に等しい表面積を有し、その平面が流体チャンバと接触して配置されること；
‐ レーザービームが流体チャンバを直接照らし、流体チャンバと光検出器との間に配置される拡大レンズ無しで（これは、光検出器の各画素に配置された対物マイクロレンズの使用可能性を排除するものではない）、照らされた流体チャンバを透過した放射によって画像が直接形成されること；
‐ 取得ステップ中において、複数の透過画像が異なる複数の時点において逐次的に取得され、計算ステップ中に計算される第一指標が、粒子の速度変化の特性を示すことができる相関指標であり、その相関指標が、時点ｎ、ｎ＋ｍにそれぞれ取得された少なくとも二枚の透過画像間の相関、又はそれら透過画像の所定の領域についての相関を表すこと；
‐ 本方法が、粒子の減速を促進することができる試薬（例えば、血液の凝固によって血液粒子の減速を促進することができる試薬等）と液体を混合するためのステップも含むこと；
‐ 本方法が、計算された第一指標から、及び／又は、初期時点と、計算された第一指標が所定の閾値を取る時点との間の時間間隔（凝固時間と称される）から、血液粒子の凝固を決定するステップも含むこと；
‐ 光源がレーザー等の空間的及び時間的コヒーレント光源であること；
‐ 第一指標が、透過画像間の空間的相関を定める相関画像から、又はその相関画像の所定の領域から計算されること；
‐ 相関画像が以下の式によって決定され、

ここで、ｘ及びｙが画像の点の座標を表し、Ｉｃｏｒｒ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）がＸ行Ｙ列の行列であり、
ｋ１（ｘ，ｙ）がＰ行Ｑ列の所定の行列を表し、
Ａ_ｎ（ｘ，ｙ）及びＡ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）が以下の式によって定義され、

Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）が、時点ｎ、ｎ＋ｍにおける二つの連続した透過画像を表し、Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）が、Ｘ行Ｙ列の行列であり、
記号

が、

によって定義される畳み込み積分を表し、
Ｆ（ｘ，ｙ）がＸ行Ｙ列の行列であり、
Ｘ、Ｙ、Ｐ及びＱが、Ｘ≧Ｐ≧１、及びＹ≧Ｑ≧１を満たす整数であること；
‐ 第一指標が以下の式を用いて計算され、

ここで、Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}が第一指標を表し、
Ｃ_ｎ（ｘ，ｙ）及びＣ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）が以下の式に従って定義され、

Ｉ’_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ’_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）がそれぞれ、時点ｎ、ｎ＋ｍにおける二つの連続した透過画像の所定の領域を表し、ｘ及びｙが画像の点の座標を表し、Ｉ’_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ’_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）がＮ行Ｍ列の行列であり、

がそれぞれ所定の領域Ｉ’_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ’_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）の平均値を表すこと；
‐ 本方法が、粒子の凝集を生じさせることができる試薬と液体を混合するためのステップも含み、計算ステップ中において計算される第二指標が各取得画像についての指標であり、第二指標が画像の所定の領域内の画像の画素の強度を表し、本方法が、計算された第二指標から粒子の凝集状態を決定するステップも含むこと；
‐ 凝集状態が、第二指標が所定の閾値を超えた際に決定されること；
‐ 凝集状態が、第二指標が、参照領域で撮られた画像によって得られる参照指標を超えた際に決定されること；
‐ 血液粒子が赤血球であり、試薬が抗体であり、血液型に関する情報も凝集状態から決定されること；
‐ 液体が検体を含み、本方法が、その第二指標に応じて、液体中の検体の量を推定するステップを含みこと；
‐ 流体チャンバが、複数の流体循環チャネルを含み、計算ステップ中において、各チャネルについて指標が計算されること。

また、本発明は、液体中に含まれる血液粒子等の粒子の速度変化又は粒子の凝集を特性評価するためのシステムにも関し、そのシステムは、
‐ 液体を受容するように設計された流体チャンバと、
‐ 励起レーザービームを放出して、流体チャンバを照らすことができる光源と（レーザービームは長手方向において流体チャンバを通り抜ける）、
‐ 照らされた流体チャンバを透過した放射の少なくとも一枚の画像を取得することができるマトリクス光検出器と、
‐ 取得した少なくとも一枚の画像から、粒子の速度変化又は凝集の特性を示す少なくとも一つの指標を計算するための計算手段を含む情報処理ユニットとを備え、
光検出器が、長手方向において流体チャンバから１ｃｍ未満の距離に配置されることを特徴とする。

本発明の他の有利な態様によると、マトリクス光検出器は、複数の画素を含み、各画素が、４μｍ以下の各寸法を有する。

本発明の特徴及び利点は、添付図面を参照して、単に非限定的な例として与えられる以下の説明を読むことで明らかとなる。

特性評価される液体を受容する流体チャンバと、長手方向においてチャンバを照らすことができる光源と、照らされたチャンバを透過した放射の画像を取得するためのマトリクス光検出器と、情報処理ユニットとを備えた本発明に係る特性評価システムの非常に概略的な図である。 マトリクス光検出器に対する光源の他の配置構成による本発明に係る特性評価システムの非常に概略的な図である。 第一代替例に係る長手方向における流体チャンバの概略図と、そのチャンバに対する図１のマトリクス光検出器の配置構成である。 第二代替例に係る図３と同様の図である。 本発明に係る特性評価方法の流れ図である。 マトリクス光検出器によって取得された図１のチャンバの空のチャネルの画像である。 異なる時点において光検出器によって取得された液体を含むチャンバの画像である。 異なる時点において光検出器によって取得された液体を含むチャンバの画像である。 異なる時点において取得された画像から、図１の処理ユニットによって計算された相関画像である。 異なる時点において取得された画像から、図１の処理ユニットによって計算された相関画像である。 粒子の減速等の液体中に含まれる粒子の速度変化の特性を示す指標の経時的な発展の図である。 血液型及び堆積された抗体の関数として細胞凝集を場合分けする表である。 第二実施形態に係る図３及び図４と同様の図であり、流体チャンバが二つのチャネルを含む。 図１３のチャンバの第一チャネルの画像であり、画像は図１の光検出器によって取得されている。 図１３のチャンバの第二チャネルの画像であり、第二チャネルは細胞凝集体を有し、画像は図１の光検出器によって取得されている。 図１４において取得された画像のグレーレベルのヒストグラムである。 図１５において取得された画像のグレーレベルのヒストグラムである。 第二実施形態の第二例に係る光検出器によって取得された特性評価される液体の画像であり、特性評価される液体は血液を含み、それに可変量の抗体が添加され、画像が抗体の量の増大にあわせて取得されている。 第二実施形態の第二例に係る光検出器によって取得された特性評価される液体の画像であり、特性評価される液体は血液を含み、それに可変量の抗体が添加され、画像が抗体の量の増大にあわせて取得されている。 第二実施形態の第二例に係る光検出器によって取得された特性評価される液体の画像であり、特性評価される液体は血液を含み、それに可変量の抗体が添加され、画像が抗体の量の増大にあわせて取得されている。 第二実施形態の第二例に係る光検出器によって取得された特性評価される液体の画像であり、特性評価される液体は血液を含み、それに可変量の抗体が添加され、画像が抗体の量の増大にあわせて取得されている。 図１８で取得された画像のグレーレベルのヒストグラムである。 図１９で取得された画像のグレーレベルのヒストグラムである。 図２０で取得された画像のグレーレベルのヒストグラムである。 図２１で取得された画像のグレーレベルのヒストグラムである。 顕微鏡を用いて希釈後に得られた図１８において特性評価された液体の画像であり、参照画像を形成している。 顕微鏡を用いて希釈後に得られた図１９において特性評価された液体の画像であり、参照画像を形成している。 顕微鏡を用いて希釈後に得られた図２０において特性評価された液体の画像であり、参照画像を形成している。 顕微鏡を用いて希釈後に得られた図２１において特性評価された液体の画像であり、参照画像を形成している。 第二実施形態の第三例に係る光検出器によって取得された特性評価される液体の画像であり、特性評価される液体は、血液と、可変量のＡタンパク質と、同じ量で添加された抗体とを含む。 第二実施形態の第三例に係る光検出器によって取得された特性評価される液体の画像であり、特性評価される液体は、血液と、可変量のＡタンパク質と、同じ量で添加された抗体とを含む。 第二実施形態の第三例に係る光検出器によって取得された特性評価される液体の画像であり、特性評価される液体は、血液と、可変量のＡタンパク質と、同じ量で添加された抗体とを含む。 第二実施形態の第三例に係る光検出器によって取得された特性評価される液体の画像であり、特性評価される液体は、血液と、可変量のＡタンパク質と、同じ量で添加された抗体とを含む。 第二実施形態の第三例に係る光検出器によって取得された特性評価される液体の画像であり、特性評価される液体は、血液と、可変量のＡタンパク質と、同じ量で添加された抗体とを含む。 図３０で得られた画像のグレーレベルのヒストグラムである。 図３１で得られた画像のグレーレベルのヒストグラムである。 図３２で得られた画像のグレーレベルのヒストグラムである。 図３３で得られた画像のグレーレベルのヒストグラムである。 図３４で得られた画像のグレーレベルのヒストグラムである。 希釈後に顕微鏡を用いて得られた図３０において特性評価された液体の画像であり、参照画像を形成している。 希釈後に顕微鏡を用いて得られた図３１において特性評価された液体の画像であり、参照画像を形成している。 希釈後に顕微鏡を用いて得られた図３２において特性評価された液体の画像であり、参照画像を形成している。 希釈後に顕微鏡を用いて得られた図３３において特性評価された液体の画像であり、参照画像を形成している。 希釈後に顕微鏡を用いて得られた図３４において特性評価された液体の画像であり、参照画像を形成している。 抗体を用いた赤血球及びＡタンパク質の凝集の非常に概略的な図である。

図１において、特性評価システム１０は、液体１２内に含まれる血液粒子等の粒子の速度変化又は粒子の凝集を特性評価するように設計されていて、照らされた液体１２を透過した放射によって形成された画像を取得して、画像を処理することで特性評価が行われる。粒子の速度変化は、例えば、以下で詳細に説明するように、粒子の減速である。当業者は、本発明に係る特性評価システム１０が、粒子の加速を特性評価することも同様に可能であることを理解されたい。

従って、一般的には、特性評価システム１０は、粒子を備えた液体のパラメータを特性評価するように設計されていて、その液体は特に血液である。このパラメータは、例えば、液体を構成する粒子の凝固又は凝集であり、代わりに、粒子数又は粒子の形態の観測である。

“粒子”との用語は、特に、生物学的粒子、つまり、細胞（例えば、赤血球、白血球、血小板）、細菌、ウイルス、又は他の分子（例えば、タンパク質）のことを指称する。

凝集（ａｇｇｌｕｔｉｎａｔｉｏｎ，ａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎ）とは、試薬を導入した影響下で互いに接続された粒子の三次元構造が形成されることを指称する。

凝集状態とは、凝集体のサイズの相対的若しくは絶対的なサイズであり得る推定、又は凝集体に存在する粒子の量に関する推定を指称する。

特性評価システム１０は、液体１２を受容するように設計された流体チャンバ１４と、励起レーザービーム１８を放出して流体チャンバ１４を照らすことができる光源１６（そのレーザービーム１８は、流体チャンバ１４を通り抜けるように長手方向Ｘに向けられる）と、レーザービーム１８によって照らされた流体チャンバ１４を透過した放射の画像を取得することができるマトリクス光検出器２０とを備える。透過した放射とは、流体チャンバを通り抜ける放射を指称し、マトリクス光検出器２０及び光源１６が流体チャンバ１４の両側に配置される。

特性評価システム１０は、情報処理ユニット２１と、チャンバ１４の画像を表示するためのスクリーン２２とを備える。

本実施形態では、特性評価システム１０は、血液の凝固又は血液粒子の凝集を特性評価することができ、その血液粒子の凝集は、対応する血液型を決定することを可能にする。液体１２は血液を含む。液体１２は、例えば、全血、血液成分、又は血漿である。代わりに、液体１２は、尿、汗等の他の体液である。

流体チャンバ１４は、長手方向Ｘにおいて光源１６とマトリクス光検出器２０との間に配置される。流体チャンバ１４は、図３に示されるように、液体の堆積領域２６と、液体１２用の一つ以上の循環チャネル２８とを備える。

流体チャンバ１４は、上部板及び下部板（図示せず）によって方向Ｘにおいて区切られた少なくとも一つの流体チャネルを含む。これらの板は、少なくとも部分的に半透明であり、光源１６を用いて液体１２を照らすこと、マトリクス光検出器２０を透過した放射を検出することができるようになっている。

下部板及び上部板は、例えば、ガラススライド（図示せず）であり、スペーサ（図示せず）によって離隔されていて、ガラススライドが長手方向Ｘにおいて略１６０μｍ離隔されるようになっている。

流体チャンバ１４は、長手方向Ｘにおいて厚さＥを有する。厚さＥは、例えば、２０μｍから１００μｍの間、好ましくは３０μｍから３００μｍの間の値を有する。

光源１６は、長手方向Ｘにレーザービーム１８を放出することができる。

光源１６は、長手方向Ｘにおいて流体チャンバ１４から第一距離Ｄ１に配置される。第一距離Ｄ１は、好ましくは１ｃｍから３０ｃｍの間、例えば２０ｃｍの値を有する。

本実施形態では、光源１６は空間的及び時間的コヒーレント源である。光源１６は、例えばレーザーである。代わりに、光源１６は、レーザーダイオード（ＬＤ，ｌａｓｅｒ ｄｉｏｄｅ）、又はＶＣＳＥＬ（ｖｅｒｔｉｃａｌ ｃａｖｉｔｙ ｓｕｒｆａｃｅ ｅｍｉｔｔｉｎｇ ｌａｓｅｒ，垂直キャビティ面発光レーザー）型のレーザーダイオードである。

代わりに、光源１６は発光ダイオード（ＬＥＤ，ｌｉｇｈｔ‐ｅｍｉｔｔｉｎｇ ｄｉｏｌｄｅ）であり、単色性であり、空間的にコヒーレントであるとされるのに十分小さな寸法を有し、ＬＥＤの直径は、チャンバからＬＥＤを離隔する第一距離Ｄ１の１／１０よりも小さい。

レーザービーム１８は、図１に示されるように、長手方向Ｘに向けられて、流体チャンバのレベルにおいて、長手方向に垂直な平面Ｐ内において５ｍｍ^２から２００ｍｍ^２の間、好ましくは２５ｍｍ^２に等しい表面積を有する。平面Ｐは流体チャンバ１４に接触して配置される。従って、照らされる流体表面が従来技術よりも大きくなる。これによって、決定したいパラメータの局所的な変動を排除することができる。

レーザービーム１８は、好ましくは光源１６と流体チャンバ１４との間に配置される拡大レンズ無しで、直接流体チャンバ１４を照らすことができる。

マトリクス光検出器２０は、画素化画像センサーであり、複数の画素（図示せず）を含む。光検出器２０の各画素は、１０μｍ、又は４μｍ以下の寸法を有する。各画素は、例えば正方形であり、各辺が１０μｍ又は４μｍ以下の値を有する。本実施形態では、各画素は、辺の長さ４μｍの正方形の形状である。代わりに、各画素は、辺の長さ２．２μｍの正方形の形状である。

マトリクス光検出器２０は、長手方向Ｘにおいて流体チャンバ１４から第二距離Ｄ２に配置される。第二距離Ｄ２は、１ｃｍ未満、好ましくは１００μｍから２ｍｍの間の値を有する。検出器とチャンバとの間の有利に短い距離が、異なる回折パターン間の干渉現象を制限することを可能にする。実際、この距離が増大すると、特に回折粒子の数が増える場合に、干渉が画像を使用不可能なものにし得る。これは、照らされる流体の体積が従来技術の特許文献１で説明されているデバイスの場合よりも大きいという事実に起因するものである。１ｃｍよりも大きな距離で検出器を配置すると、検出器で得られる画像が使用し難くなる。

マトリクス光検出器２０によって取得される画像は、流体チャンバ１４とマトリクス光検出器２０との間に配置される拡大レンズ無しで、照らされる流体チャンバ１４を直接透過した放射によって形成される。また、マトリクス光検出器２０は、レンズレス撮像デバイスとも呼ばれ、流体チャンバ１４から短距離に配置され、流体チャンバ１４の画像を形成することができる。短距離とは、１ｃｍ未満の距離を指称する。

マトリクス光検出器２０は、５秒毎に少なくとも一枚の画像を生成することができるので、その取得リズムは０．２Ｈｚよりも大きい。マトリクス光検出器２０は二次元画像センサーであり、つまり、長手軸Ｘに垂直な平面内に存在する。画像の取得周波数は、好ましくは１Ｈｚから２０Ｈｚの間である。

マトリクス光検出器２０は例えばＣＣＤセンサーである。代わりに、光検出器２０はＣＭＯＳセンサーである。

マトリクス光検出器２０は、例えば、図３に光検出器２０が破線で示されるように、長手方向Ｘにおいて流体チャンバ１４と実質的に整列される。

代わりに、マトリクス光検出器２０は、図４に光検出器２０が破線で示されるように、長手方向Ｘに沿ってチャンバ１４に対して僅かにずらされている。

図１に示される情報処理ユニット２１は、データプロセッサ３０と、そのプロセッサに付随するメモリ３２を含む。

図２の例示的な実施形態では、マトリクス光検出器２０と、光源１６と、任意で情報処理ユニット２１の全部又は一部とが、第二基板２３に固定される。特性評価システム１０は、光学システム２４、例えばミラーを備え、光源１６からのレーザービーム１８を光検出器２０に向けることができる。これは、小型システムを可能にする。流体チャンバ１４は、例えば取り外し可能サポート２５に形成される。取り外し可能サポート２５は、例えば使い捨て可能であり、光検出器２０から短距離でその光検出器２０を覆って挿入されて、流体チャンバをレーザービーム１８で照らすことができるようにされる。この例示的な実施形態によると、サポート２５は、分析される流体１２を受容して、その後、分析を行えるように光検出器２０近くに挿入されるように設計される。例えば、サポート２５は、導管を含み、その中において流体１２が、流体チャンバのチャネル２８の範囲で循環し、流体チャンバ１４がその導管に接続される。分析が完了すると、サポート２５を取り外して、特に捨てる。そして、特性評価システム１０は別のサポートを用いて別の測定を行うように利用可能である。

当業者は、図２の例示的な実施形態において、長手方向Ｘは、光学システム２４の対応するミラーと光検出器２０との間で流体チャンバ１４を通り抜けるレーザービーム１８の最後の部分に対応することを理解されたい。

各循環チャネル２８は、図３及び図４に示される幅Ｌを有する。幅Ｌは、例えば、５０μｍから５ｍｍの間、好ましくは１．５ｍｍの値を有する。

メモリ３２は、マトリクス光検出器２０が取得した画像を受信するためのソフトウェア３４と、所望のパラメータ、この場合、減速といった粒子の速度変化の特性を示すことができる第一指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}を計算することができる第一ソフトウェア３６とを記憶することができる。追加的に又は代替的に、メモリ３２は、他の所望のパラメータ、この場合、粒子の凝集の特性を示すことができる第二指標Ｉｎｄ２を計算するための第二ソフトウェア３８を記憶することができる。また、メモリ３２は、粒子の速度変化及び／又は粒子の凝集を特性評価するためのソフトウェア４０を記憶することもできる。

代わりに、受信手段３４、第一計算手段３６、第二計算手段３８、及び特性評価手段４０は、プログラム可能論理コンポーネントとして、又は専用集積回路として設けられる。

受信ソフトウェア３４は、光検出器２０から、異なる時点において逐次的に取得された画像を規則的に受信することができる。受信ソフトウェア３４は、１秒当たり少なくとも一枚の画像を受信することができ、画像の受信リズムは、０．２Ｈｚよりも大きく、典型的には１Ｈｚから２０Ｈｚまでである。

第一計算ソフトウェア３６は、局所的平均が取り出される透過画像Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）を表す画像Ａ_ｎを計算することができる。局所的平均は、画像Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）とカーネルｋ１との畳み込みによって得られる。このカーネルｋ１は、Ｉ_ｎに対して相対的に寸法の小さな行列である。例えば、カーネルｋ１の寸法は、１０画素×１０画素であり、Ｉ_ｎの寸法は、カーネルｋ１の寸法の少なくとも２倍、場合によっては１０倍大きい。Ｐ行Ｑ列のカーネルｋ１は、例えば均一であり、その値が全て同一である。この場合、Ｐ及びＱは整数であり、例えば１０である。従って、二つの画像Ａ_ｎ及びＡ_ｎ＋ｍが求められ、それぞれ整数である時点ｎ及びｎ＋ｍに対応する。一般的に、ｍは１であり、透過画像Ｉ_ｎ及びＩ_ｎ＋１は二つの連続した透過画像である。

ここで、Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）は、時点ｎ及びｎ＋ｍにおける二つの連続した透過画像を表し、ｘ及びｙは、各画像の点の座標であり、Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）はＸ行Ｙ列の行列であり、記号

は、以下の式によって定義される畳み込み積分を表す：

ＦはＸ行Ｙ列の行列であり、
ｋ１は、取得した画像の相関に対するカーネルを表し、ｋ１はＰ行Ｑ列の行列であり、
Ｘ、Ｙ、Ｐ及びＱは、Ｘ≧Ｐ≧１、Ｙ≧Ｑ≧１を満たす整数である。

画像は、例えば、マトリクス光検出器２０によって毎秒取得され、二つの透過画像Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ_ｎ＋１（ｘ，ｙ）は、一秒の間隔で取得された画像となる。

次に、第一計算ソフトウェア３６は、例えば以下の式に従って、二つの透過画像Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）の間の相関を表す相関画像Ｉｃｏｒｒ_{ｎ，ｎ＋ｍ}（ｘ，ｙ）を計算することができる：

ここで、Ｉｃｏｒｒ_{ｎ，ｎ＋ｍ}（ｘ，ｙ）は個々の時点ｎ及びｎ＋ｍにおいて求められた二つの透過画像Ｉ_ｎ、Ｉ_ｎ＋ｍの相関画像を表し、ｘ及びｙは画像の点の座標であり、Ｉｃｏｒｒ_{ｎ，ｎ＋ｍ}（ｘ，ｙ）はＸ行Ｙ列の行列である。

最後に、第一計算ソフトウェア３６は、得られた相関画像Ｉｃｏｒｒ_{ｎ，ｎ＋ｍ}（ｘ，ｙ）から第一指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}を計算することができる。この指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}は、画像Ｉｃｏｒｒ_{ｎ，ｎ＋ｍ}（ｘ，ｙ）の強度を表す。この指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}は、減速等の粒子の速度変化の特徴を表すことができる。

相関指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}は、それぞれ時点ｎ及びｎ＋ｍに取得した少なくとも二枚の透過画像Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）及びＩ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）の間の相関を表し、その相関は、相関画像Ｉｃｏｒｒ_{ｎ，ｎ＋ｍ}（ｘ，ｙ）の関心領域１４２について求められる。関心領域１４２は使用者によって決定されて、相関指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}を決定するのに使用したい相関画像Ｉｃｏｒｒ_{ｎ，ｎ＋ｍ}（ｘ，ｙ）の領域に対応し、例えば、一辺当たり数十画素、例えば５０×５０画素の正方形の領域である。相関指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}は、関心領域１４２内の強度の値を変換し、特に、画像Ｉｃｏｒｒ_{ｎ，ｎ＋ｍ}（ｘ，ｙ）の関心領域１４２内の平均強度又は全強度から決定される。その指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}は、例えば、関心領域１４２内の平均強度レベル、又は全強度を表す。

代わりに、第一計算ソフトウェア３６は、以下の式に従って、時点ｎ及びｎ＋ｍにおいて取得された二つの透過画像Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）から中間画像Ｃ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｃ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）を計算することができる：

ここで、Ｉ’_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ’_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）はそれぞれ二つの透過画像Ｉ_ｎ、Ｉ_ｎ＋ｍの関心領域を表す。上述のように、添え字ｍは、例えば、１である。座標ｘ及びｙは画像の点の座標を指し、Ｃ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｃ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）はＮ行Ｍ列の行列であり、

はそれぞれ関心領域Ｉ’_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ’_ｍ（ｘ，ｙ）の平均値を表す。Ｉ’_ｎ、Ｉ’_ｎ＋ｍからのそれぞれ

の引き算は任意であることを明記しておく。これは正規化ステップに対応し、０から１の間の指標を得ることを可能にし、更に、二つの画像の間の媒体の照明強度の揺らぎ効果を排除することを可能にする。

この代替例によると、次に、第一計算ソフトウェア３６は、以下の式に従って第一指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}を計算することができる：

ここで、Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}が第一指標を表す。

特性評価ソフトウェア４０は、液体１２中に含まれる粒子の速度変化及び／又は凝集を特性評価することができる。より具体的には、特性評価ソフトウェア４０は、計算された第一指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}から、液体１２中に含まれる粒子の速度変化（減速等）を計算することができる。液体１２が血液を含む実施形態では、第一特性評価ソフトウェア４０は、計算された第一指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}から、血液粒子の凝固、及び／又は、凝固時間と呼ばれる、初期時点と計算された第一指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}が所定の値を取る時点との間の時間間隔を決定することができる。従って、一般的には、Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}は、時点ｎ及びｎ＋ｍ（ｍは一般的には１から１０の間であり、好ましくは１である）における透過画像Ｉ_ｎ、Ｉ_ｎ＋ｍの観測に基づいて、血液の凝固パラメータの特性を表す。

以下、本発明に係る特性評価システム１０の動作を、本発明に係る特性評価方法の流れ図を示す図５を用いて説明する。

使用前において、流体チャンバの循環チャネル２８は空であり、チャンバ１４の初期画像Ｉ_０は、図６に示されるように、循環チャネル２８に対応する白色領域と、チャネルを区切る領域（この例では、流体チャンバ１４の残りの部分に対応する暗色領域で表される）とを示す。

初期ステップ１００において、液体１２が流体チャンバの堆積領域２６に導入される。液体１２は、毛細管現象によって堆積領域２６内を循環チャネル２８に向けて流れる。

そして、液体１２は、任意で、ステップ１１０において、図３及び図４に示される試薬１１２と混合されて、粒子の減速現象を引き起こす又は促進することができる。試薬１１２は、例えば、血液の凝固を介して血液粒子の減速を促進することができる凍結乾燥試薬である。

試薬１１２は、例えば、光検出器２０によって画像が取得される図３の破線の内側の領域に対応する光学検出領域の上流に堆積される。代わりに、試薬１１２は、図４に示されるように、光学検出領域の内側に配置される。液体１２と試薬１１２との混合は、液体１２が循環チャネル２８の内側に流れて試薬１１２と接触した際に生じる（矢印Ｆ１）。

本実施形態では、試薬１１２は、凝血源タンパク質である。このタンパク質は、循環チャネル２８内に堆積、乾燥、又は凍結乾燥される。試薬１１２は、例えば、ＩＮＲ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｒａｔｉｏ，国際標準化比）パラメータが決定される場合には、プロトロンビンタンパク質（ＰＴとも呼ばれる）である。

Ｔは、測定された凝固時間であり、Ｔｒｅｆは、検討される参照時間であり、ＩＳＩは、凝固を引き起こすのに用いられる試薬に依存する相関因子である。

代わりに、ＥＣＴ（Ｅｃａｒｉｎ Ｃｌｏｔｔｉｎｇ Ｔｉｍｅ，エカリン凝固時間）試験を用いて凝固時間が測定される場合には、試薬１１２はエカリンタンパク質である。代わりに、ＴＴ（Ｔｈｒｏｍｂｉｎ Ｔｉｍｅ，トロンビン時間）試験を用いて凝固時間が測定される場合には、試薬１１２はトロンビンタンパク質である。

液体１２は、ステップ１２０中においてレーザービーム１８によって照らされる。実際、光源１６は、長手方向Ｘに沿って、液体１２が存在する流体チャンバ１４に向けてレーザービーム１８を放出する。

そして、ステップ１３０中において、マトリクス光検出器２０が、異なる時点ｎ及びｎ＋ｍにおいて複数の透過画像Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）を逐次的に取得する。各透過画像Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）は、照らされた流体チャンバ１４を透過した放射によって対応する取得時間に形成される。

画像Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）は、例えば、図７及び図８に示されるように、極めて連続した画像であり、ｍが１であり、好ましくは毎秒取得され、連続して取得される二つの画像Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ_ｎ＋１（ｘ，ｙ）の時間間隔は１秒である。

取得された画像Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ_ｎ＋１（ｘ，ｙ）は、液体１２内に懸濁した粒子によって生成された回折パターンの干渉に対応する。レーザービーム等の空間的及び時間的コヒーレントビーム１８で粒子を照らすことは、液体１２内に含まれる粒子の移動に起因して時間と共に変化する干渉パターンを生成する。

短距離で離してマトリクス光検出器２０を配置することによる利用可能な回折パターンの観測は、特に、流体チャンバ１４と光検出器２０との間に拡大レンズが存在しないことのおかげである。

取得ステップ１３０において、光検出器２０が流体チャンバ１４から短距離に配置され、その流体チャンバ１４と光検出器２０との間の長手方向Ｘにおける第二距離Ｄ２は、１ｃｍ未満である。

取得ステップ１３０が終わると、特に画像Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ_ｎ＋１（ｘ，ｙ）の取得後に、第一計算ソフトウェア３６が、ステップ１４０において、式（１）、（２）及び（３）を用いて画像Ａ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ａ_ｎ＋１（ｘ，ｙ）の計算を始める。

そして、第一計算ソフトウェア３６は、画像Ａ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ａ_ｎ＋１（ｘ，ｙ）から、式（４）を用いて、対応する相関画像Ｉｃｏｒｒ_{ｎ，ｎ＋１}（ｘ，ｙ）を計算する。

本実施形態では、相関画像は、図９及び図１０に示されるように、時間の関数として発展し、相関画像Ｉｃｏｒｒ_{Ｎ１，Ｎ１＋１}（ｘ，ｙ）が、Ｉｃｏｒｒ_Ｎ１（ｘ，ｙ）と表され、凝固前のｎ＝Ｎ１（図９）で行われた二つの透過画像Ｉ_ｎ、Ｉ_ｎ＋１の間の相関に対応し、凝固後のｎ＝Ｎ２（図１０）で行われた二つの透過画像Ｉ_Ｎ２、Ｉ_Ｎ２＋１の間の相関に対応する画像Ｉｃｏｒｒ_Ｎ２（ｘ，ｙ）とは大きく異なる見た目を有する。

最後に、第一計算ソフトウェア３６は、得られた各相関画像Ｉｃｏｒｒ_{ｎ，ｎ＋１}（ｘ，ｙ）についての第一指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋１}の値を計算する。第一指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋１}の値は、例えば、図９及び図１０に見て取れる所定の関心領域１４２における相関画像Ｉｃｏｒｒ_{ｎ，ｎ＋１}（ｘ，ｙ）の点の平均値である。代わりに、第一指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋１}の値は、関心領域１４２の画像の積分（つまり、各画像のグレーレベルの和）である。また、代わりに、第一指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋１}の値はその積分の関数である。

代わりに、第一計算ソフトウェア３６は、ステップ１４０において、式（５）及び（６）を用いて中間画像Ｃ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｃ_ｎ＋１（ｘ，ｙ）の計算を始める。

次に、第一計算ソフトウェア３６は、中間画像Ｃ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｃ_ｎ＋１（ｘ，ｙ）から式（７）を用いて、第一指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋１}の値を出す。

本実施形態では、計算ステップ１４０が終わると、特性評価方法は、ステップ１３０に戻り、照らされた流体チャンバ１４の新たな画像を取得し、そして、同様にステップ１４０中において、新たな相関画像Ｉｃｏｒｒ_{ｎ＋１，ｎ＋２}（ｘ，ｙ）と、第一指標Ｉｎｄ１_{ｎ＋１，ｎ＋２}の新たな値とを計算する。

そして、取得ステップ１３０及び計算ステップ１４０を、所定の長さの時間（例えば、６０秒より長く）にわたって、又は、使用者による停止まで、特に、第一指標の経時的な発展を考慮して、規則的に（例えば毎秒）反復する。

図１１に示される曲線１４５で説明される実施形態に示される第一指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}の経時的な発展は、液体１２に含まれる粒子の速度変化（血液粒子の減速等）を計算することを可能にする。

図１１では、初期時点ｔ０は、液体１２と試薬の混合に対応し、第一時点ｔ１において、光学検出領域の真向かいの循環チャネル２８が充填される。つまり、図１１の例示的な実施形態は、図３に示されるように、光学検出領域の直前に試薬１１２が堆積される場合に対応する。

曲線１４５は、第一時点ｔ１から、第一指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}の値が減少して、０．１未満の最小値に達する様子を示す。曲線１４５は、第二時点ｔ２_Ａから、第一指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}の値が０．８付近で安定化するまで急激に増大する様子を示す。

第一指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}の値が小さい第一時点ｔ１と第二時点ｔ２_Ａとの間の段階は、第一段階とも呼ばれ、連続的に取得された透過画像間の低い相関に対応する。実際、これは、第一段階における一方の画像から他方の画像への回折パターンの顕著な変化に起因するものであって、関心領域１４２に対応する空間において、液体１２中に懸濁された粒子の移動に起因するものである。

第二時点ｔ２_Ａで始まり特性強化の終わりまでの段階は、第二段階とも呼ばれ、液体１２中の粒子の膨張に対応し、連続的な画像間の相関の増加に達する。

特性評価ソフトウェア４０は、投入された第一指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}から、初期時点ｔ０と時点ｔ２_Ａ（その時点において第一指標が再び増大する相関値を有する）との間の時間間隔を決定する。初期時点ｔ０と第二時点ｔ２_Ａとの間の時間間隔は凝固時間Ｔｃとも呼ばれる。図１１の例示的な実施形態では、凝固時間Ｔｃは略２９秒である。

また、特性評価ソフトウェア４０は、投入された第一指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}から、血液粒子の凝固も決定する。凝固時間Ｔは、例えば、初期時点ｔ０（図１１の曲線１４５のｔ＝０）と凝固時点（血液凝固の特性を示す）との間の時間間隔に対応する。

この凝固時点は、曲線１４５が停滞状態に達する点に対応し、この点を越えると、第一指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}の値は事実上発展しない（第二時点ｔ２_Ａ）。この凝固時点ｔ２_Ａを、第一指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}の発展を記述する時間関数の導関数から決定することもできることを理解されたい（例えば、第一指標が特定の閾値以下に下がる時）。

代わりに、この規定時点を、関数の二次導関数から決定する。その二次導関数から、曲線１４５の変曲点１４６の位置を決定することができる。そして、その変曲点１４６に対応する時点ｔ２_Ａを、例えば、凝固時点を決定するのに用いる。

図１１の例示的な実施形態では、曲線１４５に対する接線１４７が、その変曲点１４６を通って引かれている。凝固時点は、接線１４７が曲線の基線と交差する横座標（第二時点ｔ２_Ａ）、又は接線１４７がｘ軸と交差する横座標（第三時点ｔ２_Ｂ）に対応する。基線とは、第一指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}の値が急激に上昇する前の実質的に平坦な曲線の部分のことを称する。図示されている例では、基線は、横座標が略１５秒から２８秒（第二時点ｔ２_Ａ）の間である曲線１４５の部分に対応する。

上述のように、凝固時間Ｔは、凝固時点ｔ２_Ａ、ｔ２_Ｂと、曲線１４５のｘ軸の原点に選択された初期時点ｔ０との間の差によって得られる。

従って、本発明に係る特性評価システム１０及び特性評価方法は、流体チャンバ１４と光検出器２０との間の短距離に起因して、流体チャネルの循環チャネル２８の大部分にわたって液体１２内に含まれる粒子の速度変化を特性評価することを可能にする。

図１１の例示的な実施形態では、本発明に係る特性評価システム１０及び特性評価方法は、連続的な画像間の相関の増大を検出することによって、粒子の減速を特性評価することを可能にする。

当業者は、本発明に係る特性評価システム１０及び特性評価方法が、同様に、連続した画像間の相関の減少を検出することによって、粒子の加速を特性評価することも可能にすることを理解されたい。

また、流体チャンバ１４と光検出器２０との間の１ｃｍ未満の第二距離Ｄ２は、特性評価システム１０の嵩張りを制限することも可能にする。

更に、平面Ｐに沿った、レーザービーム１８の顕著な範囲、つまり５ｍｍ^２以上、例えば５ｍｍ^２から２００ｍｍ^２の間の範囲が、流体チャンバ１４内に含まれる液体１２の加熱を制限することを可能にする。実際、レーザービーム１８の顕著な表面積は、低出力の光学密度を有することを可能にする。

更に、拡大レーザービームを用いて、チャンバから短距離の画像を形成することが、大容量の流体を試験することを可能にする。そして、レーザービームが細い場合に支配的になる可能性がある局所的現象の影響が排除され、分析される流体の容量が格別なものとなる。二つの透過画像Ｉ_ｎ、Ｉ_ｎ＋ｍの間の相関の分析は、マイクロ流体チャネル２８の平面内において、凝固の空間的構造を考慮することを可能にする。つまり、血液凝固の発展が二次元で観測される。

図１２から図１７は第二実施形態を示し、上述の第一実施形態と同様の要素を同一の参照符号を用いて識別し、繰り返しては説明しない。

第二実施形態によると、特性評価システム１０は、液体１２に含まれる粒子の凝集をより具体的に特性評価するように設計される。特性評価システム１０は、例えば、赤血球等の血液粒子の凝集を特性評価することができる。

また、血液型に関する情報が、凝集状態から決定される。

周知のように、ベス・ビンセント（Ｂｅｔｈ‐Ｖｉｎｃｅｎｔ）試験を用いて、抗Ａ抗体、抗Ｂ抗体の不存在を示唆するＡ抗原、Ｂ抗原の存在を検出することによって、血液型を決定することができる。試験された血液の赤血球がＡ抗原又はＢ抗原を有する場合、抗原抗体複合体が形成されて、図１２に示される表２００で思い出される細胞凝集がもたらされる。

流体チャンバ１４は、二つの別々の循環チャネル２０２、２０４、つまり図１３に示されるように第一チャネル２０２と第二チャネル２０４とを含む。

第二実施形態によると、光源１６は任意のタイプの光源である。レーザー１６は、必ずしも空間的及び時間的にコヒーレントでなくてよい。

第二実施形態によると、第二計算ソフトウェア３８は、粒子の凝集の特性を示すことができる第二指標Ｉｎｄ２を計算可能であり、その第二指標Ｉｎｄ２は、取得された各画像Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）についての強度指標である。第二指標Ｉｎｄ２は、画像Ｉ_ｎ又はその関心領域内の各画素の強度のヒストグラムを表し、例えば、画像Ｉ_ｎの全強度の測定によって、又は画像Ｉ_ｎの所定の関心領域において決定され、任意で閾値化の後に行われる。

次に、特性評価システム４０は、計算された第二指標Ｉｎｄ２から液体１２の粒子の凝集状態を決定することができる。凝集状態は、例えば、第二指標Ｉｎｄ２が所定の閾値を超えた際に決定される。

本実施形態では、液体１２が血液を含み、粒子は例えば赤血球であり、特性評価ソフトウェアが、凝集状態から血液型に関する情報を決定することができる。

以下、図１３から図１７を用いて、第二実施形態の動作について説明する。

初期ステップ１００中に、液体１２、例えば、血液型を決定したい供血者の血液サンプルを、流体チャンバの堆積領域２６内に導入する。液体１２は、例えば毛細管現象によって、堆積領域２６から循環チャネル２８に向けて流れる。

次に、ステップ１１０中において、図１３に示されるように、液体１２を個別の第一試薬２０６及び第二試薬２０８と混合する。

各試薬２０６、２０８を、例えば、光検出器２０によって画像が取得される図１３の破線内部の領域に対応する光学検出領域から上流に堆積させる。

液体１２と第一試薬２０６及び第二試薬２０８との間の混合は、液体１２が第一チャネル２０２内部に流れて第一試薬２０６と接触する際（矢印Ｆ２）に、また液体１２が第二チャネル２０４内部に流れて第二試薬２０８と接触する際（矢印Ｆ３）にそれぞれ行われる。

本実施形態では、第一試薬２０６は、ドナーＡ血清であり、つまり抗Ｂ抗体を含み、第二試薬２０８はドナーＢ血清であり、つまり抗Ａ抗体を含む。

血液サンプル１２に関する血液型に依存して、循環チャネル２０２、２０４各々の内において、細胞凝集が生じたり生じなかったりする。

そして、ステップ１２０中において、第一試薬２０６及び第二試薬２０８と混合した血液サンプル等の液体１２が、光ビーム１８によって照らされる。

そして、ステップ１３０中において、マトリクス光検出器２０が、二つの循環チャネル２０２、２０４を含む光学検出領域に対応する透過画像Ｉ（ｘ，ｙ）を取得する。

当業者は、第二実施形態によると、単一の透過画像Ｉ（ｘ，ｙ）の取得が、その画像を参照画像Ｉ_ｒｅｆ（ｘ，ｙ）と比較することによって、液体１２に含まれる粒子の凝集を特性評価することを可能にすることを理解されたい。参照画像Ｉ_ｒｅｆ（ｘ，ｙ）は、例えば、血液が試薬と混合されていない参照領域（図示せず）に対して撮られた画像である。この参照領域は、例えば、第一チャネル２０２又は第二チャネル２０４と同一の幾何学的形状を有するが、試薬を含んでいない第三チャネルである。

代わりに、参照領域は、試薬２０６、２０８から上流において第一チャネル２０２又は第二チャネル２０４に位置する領域である。

代わりに、参照画像Ｉ_ｒｅｆ（ｘ，ｙ）は、分析される液体をチャネルに充填させた直後に、透過画像と同じ箇所において生成され、透過画像Ｉ（ｘ，ｙ）が、同じ条件下で、一定時間（例えば１分間）後に撮られて、分析される液体に対する試薬の影響が測定可能とされる。

取得される画像Ｉ（ｘ，ｙ）は、同様に、液体１２に懸濁された粒子による光ビーム１８の回折及び拡散に対応する。好ましくは、この画像は、二つのチャネル並びに参照領域に対して同一条件下で撮られる。同一条件とは、特に照明条件、光源から検出器の距離、使用される検出器の特性、配置時間、観測される場、画像サイズについてのことである。

レーザービーム１８で粒子を照らすと、回折パターンが生成される。上述のように、流体と光検出器２０との間で入射ビームの顕著な表面に結合される拡大レンズが存在しないことによって、短距離で使用可能な画像を形成することを可能にし、数ミリメートル平方の面積を有する場等の大きな流体場をカバーすることができる。

取得ステップ１３０中に、光検出器２０が流体チャンバ１４近くに配置され、長手方向Ｘにおける流体チャンバ１４と光検出器２０との間の第二距離Ｄ２は、１ｃｍ未満である。

図１４の例示的な実施形態では、第一チャネル２０２の取得画像２１０と、第二チャネル２０４の取得画像２１２が示されていて、画像２１２における白色のしみの存在によって、第二チャネル２０４内においてのみ細胞凝集が観測される。つまり、試験した血液サンプルに関する血液型は、図１２の表２００によるとＢ型である。

取得ステップ１３０が終わると、第二計算ソフトウェア３８は、ステップ１４０中において、粒子の凝集の特性を示すことができる第二指標Ｉｎｄ２を計算し、その第二指標Ｉｎｄ２は、取得された各画像Ｉ（ｘ，ｙ）についての強度指標である。第二指標Ｉｎｄ２は、画像の所定の関心領域における強度、特にその領域内の画素の強度分布を表す。

第二指標Ｉｎｄ２は、例えば、画像の特性、特に、図１６及び図１７に示されるように、各チャネル２０２、２０４並びに利用可能であれば参照チャネルについて取得した画像のグレーレベルのヒストグラムの特性であり、第一チャネル２０２の取得画像のグレーレベルのヒストグラム２１４、第二チャネル２０４の取得画像のグレーレベルのヒストグラム２１６がそれぞれ示されている。各グレーレベルヒストグラム２１４、２１６は、ｘ軸上にグレーレベルの値を有し、ｙ軸上に画素分布、つまり、ｘ軸上に与えられたグレーレベルに対する画素の数を有する。ヒストグラムの特性は、例えば、画像を閾値化した後の画素の平均強度（Ｉ_ｍｅａｎで指称される）であり、その閾値化が、強度が一定の閾値よりも大きい画素についての情報のみを保持することを可能にする。

図１６及び図１７に示される例を参照すると、値１２０に対応する強度において閾値化を行った後において、図１７に対応する画像の平均強度が、図１６に対応する画像の平均強度よりも高いことが見て取れる。これは、粒子の凝集の観測を示す図１７のヒストグラムが、非凝集の観測を示す図１６のヒストグラムよりも強い画素（２００よりも高いグレーレベル）を有することに起因する。第二指標Ｉｎｄ２は、例えば、画像の平均強度に従って求められる。

一代替例によると、生成された各画像について、画像のヒストグラムにおいて、所定の数の画素、例えば５００画素をまとめた強度の最大値に対応する強度Ｉ_ｍａｘを決定する。そして、Ｉ_ｍａｘ−Ｉ_ｍｅａｎの引き算によって、Ｉ_ｍａｘとＩ_ｍｅａｎとの間の偏差を決定し、第二指標Ｉｎｄ２が、その偏差を表す。図１７のヒストグラムにおいて、このようにして定められた第二指標Ｉｎｄ２は、図１６のヒストグラムの場合よりも高い。このようにして決定された第二指標Ｉｎｄ２の値は、例えば、参照領域に対して得られた値Ｉｎｄ２_ｒｅｆとの比較、又は、例えば実験的試験に従って予め決定された値との比較によって、凝集現象の存在又は不存在を結論付けることを可能にする。

一代替例によると、各透過画像について、ヒストグラムの最大値に対応する強度Ｉ_ｐｅａｋ、つまり、最高数の画素をまとめた強度値を決定する。図１６及び図１７において、この値は、各分布のピークに対応し、それぞれ１２０、１３０に等しい。また、所定の閾値よりも大きな値を備えた多数の画素をまとめた最大値Ｉ_ｍａｘも決定する。図１６及び図１７に関して、５００の閾値を適用すると、Ｉ_ｍａｘはそれぞれ１８１、２５６に等しい。第二指標Ｉｎｄ２は、Ｉ_ｍａｘとＩ_ｐｅａｋとの間の距離に対応し、図１６について６１であり、図１７について１２６である。第二指標Ｉｎｄ２が、所定の閾値よりも例えば略２５％大きい場合に、又は、参照領域について求められた指標Ｉｎｄ２_ｒｅｆよりも大きい場合に、凝集があると結論付けられる。

一代替例によると、第二指標Ｉｎｄ２は、以下のような、透過画像Ｉの関心領域と、試薬を含まない（従って凝集が生じていない）参照画像Ｉ_ｒｅｆとの間の比較指標である：

第二指標Ｉｎｄ２は、所定の閾値、例えば０．２５と比較される。そして、第二指標Ｉｎｄ２がその閾値よりも大きければ、凝集が見られる。

そして、特性評価ソフトウェア４０は、計算された第二指標Ｉｎｄ２から、液体の粒子の凝集状態を決定することができる。

凝集状態は、例えば、第二指標Ｉｎｄ２が所定の閾値を超えた際に決定される。

比較が正である、つまり、得られたグレーレベルが所定の閾値よりも大きいと、特性評価ソフトウェア４０は、対応するチャネル２０２、２０４における細胞凝集の存在を推測する。

本第二実施形態では、最後に、特性評価ソフトウェア４０は、第一領域２０６及び第二領域２０８のタイプから、また表２００から、試験された血液サンプル１２に関する血液型を決定する。

本第二実施形態の利点は、上述の第一実施形態のものと同一である。

第一実施形態の補完として、流体チャンバ１４は、複数のチャネル、例えば図１３に見て取れる二つのチャネル２０２、２０４を含み、液体１２が異なる複数の試薬（各試薬は流体チャンバ１４の各チャネル２０２、２０４に配置される）と混合された際に液体１２の粒子の速度変化を特性評価する。これは、同一のデバイスで、同じ液体サンプルの異なる複数の分析パラメータ、例えば凝固時間及び血液型を決定することを可能にする。

このような流体チャンバ１４は、血液凝固を介して血液粒子の減速を促進することができる異なる複数の試薬（上述のような異なる試薬１１２等）を用いて、例えば、血液を含む液体１２の凝固を特性評価するのに有利である。

本発明に係る特性評価システム１０が、嵩張りを制限しつつ、流体チャンバ１４の大部分を観測することを可能にすることが理解される。

図１８から図２９は、第二実施形態の第二例を示し、特性評価される液体１２は、生物学的液体、特に、血液又は希釈血液であり、特性評価システム１０は、生物学的液体１２中の粒子、この場合、赤血球の凝集を特性評価することができる。

この例で特性評価される液体１２は、ＰＢＳ（Ｐｈｏｓｐｈａｔｅ ＢｕｆｆｅｒｅｄＳａｌｉｎｅ，リン酸緩衝生理食塩水）バッファで１／２０に希釈させた血液を含み、そのバッファは１体積％のＦＢＳ（Ｆｅｔａｌ Ｂｏｖｉｎｅ Ｓｅｒｕｍ，ウシ胎仔血清）を含む。

希釈血液の容積は４０μＬであり、それに、可変量の抗体（例えば、ＢＤ５５５５６９との型番でベクトン・ディッキンソン社から販売されているＣＤ２３５Ａと呼ばれる抗赤血球抗体等）が添加される。添加される抗体の量は、希釈血液１μｌ当たり０から１μｇであり、０から６．７μＭの間の濃度に対応する。

こうした抗体の添加は、凝集を引き起こす赤血球（特に、グリコホリンＡ）の表面抗原をマスキングすることを可能にする。

この第二例の目的は、特性評価システム１０を用いたレンズレス撮像によって、血液粒子、例えば赤血球の凝集状態の特性評価が可能になることを示すことである。

特性評価される液体１２に添加された各量の抗体について、特性評価される液体サンプル１２が、特性評価システム１０を用いて取得され、つまりレンズレス撮像され、得られた画像２２０Ａ、２２０Ｂ、２２０Ｃ、２２０Ｄを図１８から図２１に見て取れる。これら画像２２０Ａ、２２０Ｂ、２２０Ｃ、２２０Ｄの各々の画素の強度のグレースケールヒストグラムが計算され、計算されたヒストグラム２２２Ａ、２２２Ｂ、２２２Ｃ、２２２Ｄが図２２から図２５に見て取れる。特性評価される液体サンプル１２の参照画像２２４Ａ、２２４Ｂ、２２４Ｃ、２２４Ｄも、図２６から図２９に示されるように、顕微鏡を用いて得られる。顕微鏡観察について、血液サンプルは、１／１０の希釈率で希釈される点に留意されたい。

第二例では、光源１６はレーザーダイオードであり、例えば６７０ｎｍに等しい波長λに中心がある放出スペクトルを有し、第一距離Ｄ１は実質的に８ｃｍに等しい。サンプルは、厚さ２００μｍの二つの透明な壁の間に形成された厚さ１５０μｍのチャネル２８を含む流体チャンバ１４に閉じ込められる。これらの壁は、プラスチック物質、例えば、ＣＯＰ（Ｃｙｃｌｏ Ｏｌｅｆｉｎ Ｐｏｌｙｍｅｒ，シクロオレフィンポリマー）製である。

流体チャンバ１４は、マトリクス光検出器２０のガラスカバーの上に直接配置され、そのマトリクス光検出器２０は、例えばＣＭＯＳセンサーであり、１２８０×１０２４の画素を含み、各画素が５μｍ×５μｍのサイズを有し、流体チャンバ１４が、ＣＭＯＳセンサーと光源１６との間に配置される。第二距離Ｄ２は、好ましくは１ｃｍよりも小さく、例えば５５０μｍに等しい。

画像取得は、例えば、５ｍｓの露光時間で行われ、一回の取得毎に一枚の画像が得られる。画像２２０Ａ，２２０Ｂ、２２０Ｃ、２２０Ｄは、抗体の添加量の増大に対応している。より具体的には、画像２２０Ａ、２２０Ｂ、２２０Ｃ、２２０Ｄは、それぞれ以下の量に対応する：
‐ 実質的にゼロの抗体量；
‐ 閾値濃度Ｃ未満の抗体量；
‐ 閾値濃度Ｃに等しい抗体量；
‐ 閾値濃度の２倍に等しい抗体量。

添加された抗体量が閾値濃度Ｃを超えると、赤血球が凝集し、特性評価システム１０を用いたレンズレス撮像によって得られた画像が、凝集体のサイズを反映する。閾値濃度Ｃの値は、例えば、１μｌの希釈されていない血液に対して２５０ｎｇの抗体に等しく、１．７μＭに対応する。

赤血球の凝集は、暗色領域（低グレーレベル）によって区切られた拡大明色領域（高グレーレベル）の見た目を生じさせるものとして観測される。比較可能なグレーレベルの数十から数百の画素を含む領域への画像分割効果は、凝集が観測されていない画像２２０Ａ（図１８）又は２２０Ｂ（図１９）を、凝集が観測されている画像２２０Ｃ（図２０）又は２２０Ｄ（図２１）と比較することによって、観測可能である。画像２２０Ａ、２２０Ｂ、２２０Ｃ及び２２０Ｄにおいて観測可能な粒子の凝集の存在又は不存在は、画像２２４Ａ（図２６）、２２４Ｂ（図２７）、２２４Ｃ（図２８）、２２４Ｄ（図２９）それぞれに示される顕微鏡観察によって確かめられる。これは、各画像のヒストグラムの発展をもたらし、そのヒストグラムは、画像２２０Ａに対応するヒストグラム２２２Ａから画像２２０Ｄに対応するヒストグラム２２２Ｄに向かって示されるように、凝集量が増大するにつれて低グレーレベル値に向けて広がる傾向がある。

そして、複数の考えられる代替例に従って第二指標Ｉｎｄ２を計算することによって、血液サンプルの凝集状態が定量化される：
‐ 第一代替例に従うと、第二指標Ｉｎｄ２は、試験される関心領域の画素の強度分布の標準偏差に等しく、Ｉｎｄ２_Ａと指称される、
‐ 第二代替例に従うと、第二指標Ｉｎｄ２は、特定の閾値未満の画素の数に等しく、その閾値は、例えば、最大グレーレベルを、試験される関心領域内の画素の総数で割った比率であり、この第二代替例に従って計算される第二指標Ｉｎｄ２はＩｎｄ２_Ｂと指称される。図２２から図２５の例では、閾値は１２５に等しい。

以下の表１は、これら二つの代替例に係る第二指標Ｉｎｄ２の値を、図１８から図２１に示される各関心領域について示す。

第一代替例に係る第二指標Ｉｎｄ２_Ａは、例えば４０から４５の間の閾値未満であり、観測可能な凝集が存在しない。この閾値を超えると、第二指標Ｉｎｄ２_Ａの値が大きくなるほど、凝集した粒子の量が多くなる。

第二代替例に従って計算される第二指標Ｉｎｄ２_Ｂは、１×１０^−２と５×１０^−２との間の閾値を取って、同じ結論に達することを可能にする。

生物学的液体１２中の粒子の凝集状態を観測、更には定量化することが、特性評価システム１０によって、つまりレンズレス撮像によって得られる画像から計算される指標、特に本例の第一及び第二代替例に係る第二指標Ｉｎｄ２_Ａ、Ｉｎｄ２_Ｂを用いて、可能になることが理解され、その第二指標は、特性評価システム１０によって取得される画像２２０Ａ、２２０Ｂ、２２０Ｃ、２２０Ｄの画素の強度分布に依存する。

また、特性評価システム１０を、体液中の凝集体の検出に基づいた診断試験において用いることもできる。

図３０から図４５は、第二実施形態の第三例を示し、特性評価される液体１２は、生物学的液体、特に血液又は希釈血液であり、特性評価システム１０は、生物学的液体１２中の粒子の凝集を特性評価することができる。

本第三例では、血液サンプル中の赤血球の凝集の検出が示され、可変量のＡタンパク質が含まれ、凝集は、所定の量の試薬（抗体）の添加によって引き起こされる。

特性評価される液体１２は、例えば、ＰＢＳ（Ｐｈｏｓｐｈａｔｅ ＢｕｆｆｅｒｅｄＳａｌｉｎｅ，リン酸緩衝生理食塩水）バッファで１／２０に希釈された血液を含み、そのバッファは１体積％のＦＢＳ（Ｆｅｔａｌ Ｂｏｖｉｎｅ Ｓｅｒｕｍ，ウシ胎仔血清）を含む。

希釈血液の容積は４０μＬであり、これに対して、可変量のＡタンパク質溶液と共に、抗体（例えば、ＢＤ５５５５６９との型番でベクトン・ディッキンソン社から販売されているＣＤ２３５Ａと呼ばれる抗赤血球抗体等）が培養される。培養期間は１時間である。

従って、複数の所謂抗体‐Ａタンパク質溶液が利用可能であり、その抗体‐Ａタンパク質モル比は可変である。その溶液は、赤血球の凝集を生じさせ得て、“凝集源溶液”と命名される。各溶液１．２μＬを、上述の希釈血液サンプル４０μＬと共に１．５時間にわたって培養し、各混合物が、特性評価される液体サンプル１２を形成する。

このようにして得られる各混合物において、抗体モル濃度Ｓは、上記の第二例で決定された閾値Ｃ未満である。つまり、この抗体濃度は、赤血球の自発的な凝集を許容しない。この例では、この濃度Ｓは、希釈されていない血液１μｌ当たり抗体１００ｎｇであり、つまり、０．７μＭである。

特性評価される各液体サンプル１２について、特性評価システム１０を用いて、つまりレンズレス撮像によって、画像取得が行われ、得られた取得画像２３０Ａ、２３０Ｂ、２３０Ｃ、２３０Ｄ、２３０Ｅが図３０から図３４に示されている。画像２３０Ａ、２３０Ｂ、２３０Ｃ、２３０Ｄ、２３０Ｅの各々の画素の強度のグレースケールヒストグラムが計算され、計算されたヒストグラム２３２Ａ、２３２Ｂ、２３２Ｃ、２３２Ｄ、２３２Ｅが図３５から図３９に示されている。特性評価される液体サンプル１２の各々の参照画像２３４Ａ、２３４Ｂ、２３４Ｃ、２３４Ｄ、２３４Ｅも、図４０から図４４に示されるように、顕微鏡を用いて得られる。顕微鏡観察について、血液サンプルが１／１０の希釈率で希釈される点に留意されたい。

本第三例では、光源１６はレーザーダイオードであり、６７０ｎｍに等しい波長λに中心がある放射スペクトルを有し、第一距離Ｄ１は、略８ｃｍに等しい。厚さ２００μｍの二つの透明な壁の間に形成された厚さ１５０μｍのチャネル２８を含む流体チャンバ１４内に、サンプルが閉じ込められる。これらの壁は、プラスチック物質、例えば、ＣＯＰ（Ｃｙｃｌｏ Ｏｌｅｆｉｎ Ｐｏｌｙｍｅｒ，シクロオレフィンポリマー）製である。

流体チャンバ１４は、ＣＭＯＳセンサー等のマトリクス光検出器２０のガラスカバーの上に直接配置される。ＣＭＯＳセンサーは、例えば、１２８０×１０２４画素のマトリクスを有し、各画素は、正方形の形状であり、各辺が５μｍであり、流体チャンバ１４は、ＣＭＯＳセンサーと光源１６との間に配置される。第二距離Ｄ２は、好ましくは１ｃｍ未満、例えば５５０μｍに等しい。

画像取得は、例えば、５ｍｓの露光時間で行われ、一回の取得毎に一枚の画像が得られる。画像２３０Ａ、２３０Ｂ、２３０Ｃ、２３０Ｄ、２３０Ｅは、Ａタンパク質の添加量の増大に対応している。より具体的には、画像２３０Ａ、２３０Ｂ、２３０Ｃ、２３０Ｄ、２３０Ｅは、それぞれ以下の量に対応する：
‐ 抗体の不存在、つまり、抗体：Ａタンパク質のモル比＝０：４０（４０個のＡタンパク質分子に対して０個の抗体分子）；
‐ Ａタンパク質の不存在、つまり、抗体：Ａタンパク質のモル比＝１：０（０個のＡタンパク質分子に対して１個の抗体分子）；
‐ 抗体：Ａタンパク質のモル比＝１：１（１個のＡタンパク質分子に対して１個の抗体分子）；
‐ 抗体：Ａタンパク質のモル比＝１：５（５個のＡタンパク質分子に対して１個の抗体分子）；
‐ 抗体：Ａタンパク質のモル比＝１：４０（４０個のＡタンパク質分子に対して１個の抗体分子）。

この場合、以下で概説するように、抗体は、Ａタンパク質分子と赤血球との間の結合剤として機能する。

Ａタンパク質が存在するが、抗体が存在しないと、図３０に示されるように、赤血球の凝集は観測されない。抗体が存在するが、Ａタンパク質が存在しなくても、図３１に示されるように、赤血球の凝集は観測されない。

抗体：Ａタンパク質の比が１：１に等しくても、図３２に示されるように、赤血球の凝集は観測されない。

抗体：Ａタンパク質の比が１：５に等しいと、図３３に示されるように、赤血球の凝集が観測される。抗体：Ａタンパク質の比が１：４０に等しくても、図３４に示されるように、赤血球の凝集が観測され、図３４に観測される凝集体のサイズは、図３３に観測される凝集体のサイズよりも大きい。

図３５から図３９は、それぞれ図３０から図３４の画素の強度のヒストグラムを示す。

赤血球の凝集が、暗色領域（低グレーレベル）によって区切られた明色領域（高グレーレベル）の見た目を生じさせることが見て取れる。凝集が観測されていない画像２３０Ａ（図３０）又は２３０Ｂ（図３１）又は２３０Ｃ（図３２）を、凝集が観測されている画像２３０Ｄ（図３３）及び２３０Ｅ（図３４）と比較することによって、比較可能なグレーレベルの数十から数百の画素を含む領域への画像分割効果が、観測可能である。図２３０Ａ、２３０Ｂ、２３０Ｃ、２３０Ｄ及び２３０Ｅにおいて観測可能な粒子の凝集の存在又は不存在は、画像２３４Ａ（図４０）、２３４Ｂ（図４１）、２３４Ｃ（図４２）、２３４Ｄ（図４３）、２３４Ｅ（図４４）にそれぞれ示される顕微鏡観察によって確かめられる。これは、各画像のヒストグラムの発展をもたらし、そのヒストグラムは、画像２３０Ａに対応するヒストグラム２３２Ａから画像２３０Ｅに対応するヒストグラム２３２Ｅに向かって示されるように、凝集量が増大するにつれて、低グレーレベル値に向けて広がる傾向がある。そして、複数の想定される代替例に従って第二指標Ｉｎｄ２を計算することによって、血液サンプルの凝集状態が定量化される：
‐ 第一代替例に従うと、第二指標Ｉｎｄ２は、試験される関心領域の画素の強度分布の標準偏差に等しく、Ｉｎｄ２_Ａと指称される、
‐ 第二代替例に従うと、第二指標Ｉｎｄ２は、特定の閾値未満の画素の数に等しく、その閾値は、例えば、最大グレーレベルを、試験される関心領域内の画素の総数で割った比率であり、この第二代替例に従って計算される第二指標Ｉｎｄ２はＩｎｄ２_Ｂと指称される。図２２から図２５において、閾値は１２５に等しい。

以下の表２は、これら二つの代替例に係る第二指標Ｉｎｄ２の値を、図３０から図３４に示される各関心領域について示す。

第一代替例に係る第二指標Ｉｎｄ２_Ａが、例えば４０から４５の間の閾値未満である場合、観測可能な凝集は存在しない。その閾値を超えると、第二指標Ｉｎｄ２_Ａの値が大きくなるほど、凝集した粒子の量が増大する。

第二代替例に従って計算された第二指標Ｉｎｄ２_Ｂは、１×１０^−２から５×１０^−２の間の閾値を用いて、同一の結論に達することを可能にする。

従って、特性評価システム１０によって、つまりレンズレス撮像によって得られた画像から計算された指標、特に、特性評価システム１０によって取得された画像２３０Ａ、２３０Ｂ、２３０Ｃ、２３０Ｄ、２３０Ｅの画素の強度分布に依存する本例の第一及び第二代替例に係る第二指標Ｉｎｄ２_Ａ、Ｉｎｄ２_Ｂを用いて、生物学的液体１２内の粒子の凝集状態を観測、更には定量化することが可能になることが理解される。

更に、Ａタンパク質の量が多くなるほど、凝集体のサイズが大きくなるが、添加される抗体の量は一定である。従って、凝集状態を定量化する第二指標Ｉｎｄ２_Ａ、Ｉｎｄ２_Ｂは、血液サンプル中のタンパク質の量を定量化することもできる。

抗体‐Ａタンパク質のモル比に依存して、赤血球が凝集し、レンズレス撮像によって得られた画像２３０Ａ、２３０Ｂ、２３０Ｃ、２３０Ｄ、２３０Ｅは、凝集体のサイズ、つまり凝集の程度を反映している。そして、所定の量の抗体を血液サンプル中に導入することによって、凝集状態に従って、つまり、上述の第二指標Ｉｎｄ２_Ａ、Ｉｎｄ２_Ｂに従って、サンプル中に存在するＡタンパク質の量を推定することが可能になる。

つまり、その量を超えると凝集が観測されるようになるＡタンパク質の量は、特性評価される液体サンプル１２内に所定の量の抗体を導入することによって、血液サンプル中のタンパク質を分析するための検出限界を構成する。

従って、レンズレス撮像によって得られる画像に関する指標、特に、本例の第一及び第二代替例に係る第二指標Ｉｎｄ２_Ａ、Ｉｎｄ２_Ｂ（画素の強度分布に依存する）を用いて、体液中の粒子の凝集状態を観測、更には定量化することが可能になることが理解される。この凝集状態は、例えば、生物学的液体中の検体の濃度に依存し、その凝集状態の定量化は、液体中の検体の分析を可能にする。本例は、生物学的液体の粒子（この場合、赤血球３０２）及び分析される検体（この場合、Ａタンパク質３０４）の両方に対して結合することができる二機能試薬（この場合、抗体３００）を血液サンプル中に導入することによって、図４５に示されるように、検体３０４と赤血球３０２との間の架橋を形成することで、分析を行うことができる様子を示す。

二機能との用語は、粒子及び検体の両方に対して結合する試薬の性能を指称する。

一般的に、“検体”との用語は、液体中に存在する化学種や、生物学的種のことを指称し、例えば、分子、巨大分子（例えば、タンパク質、核酸）、細胞、細菌、ウイルス、胞子である。

更に、検体３０４は、二機能試薬と共に少なくとも二つの結合サイトを含まなければならない。従って、各検体３０４が、二機能試薬を介して、少なくとも二つの粒子と結合することができる。これが、粒子の凝集を生じさせる。

つまり、液体１２中の粒子の凝集状態は、液体１２中に存在する検体の量に依存し、その量を、凝集体の形成を生じさせることができる試薬の添加によって分析することができ、そして、その試薬３００は、複数粒子３０２のうち一つと検体３０４との間に結合して、凝集体を形成することができる。

液体中に存在する検体３０４の量の関数として、粒子３０２及び検体３０４で構成された凝集体が形成される。そして、所定の量で導入された試薬に対応する凝集状態を決定することによって、液体１２中に存在する検体３０４の量を推定することができる。

上述の第二実施形態の第二例及び第三例では、第二距離Ｄ２は１ｃｍ未満である。ここで、本発明者は、凝集の特性評価の場合において、１ｃｍよりも大きな第二距離Ｄ２の値、例えば、数センチメートル、更には数十センチメートルの値でも、使用可能な結果を得ることができることを観測してはいるが、１ｃｍ未満の第二距離の値がやはり好ましいものである。

一般的に、第二例及び第三例は、本発明の他の態様も実証する。この他の態様によると、本発明は、液体（例えば、生物学的液体、特に体液）中の粒子（生体粒子等）の凝集を特性評価するための方法に関し、その特性評価方法は、以下のステップを含む：
‐ 液体を流体チャンバに導入するステップ；
‐ 光ビームを用いて流体チャンバを照らすステップであって、その光ビームが、特にレーザーダイオードや発光ダイオード等の光源からのものである、ステップ；
‐ マトリクス光検出器を用いて、流体チャンバの一枚以上の画像を取得するステップであって、その光検出器が、好ましくは、流体チャンバから１ｃｍ未満の距離に配置され、流体チャンバが光源とマトリクス光検出器との間に配置される、ステップ；
‐ 一枚以上の画像を処理して、生物学的液体中の粒子の凝集の特性を示す指標を決定するステップ；及び
‐ 指標の値に応じて、液体中の粒子の凝集を特性評価するステップ。

好ましくは、流体チャンバとマトリクス光検出器との間の拡大レンズ無しで、画像が光検出器によって取得される点に留意されたい。しかしながら、上述のように、対物マイクロレンズを、検出器の各画素に設けてもよい。

追加的に、任意で、指標は、画像内の画素の強度分布を表す指標であり、より一般的には、画像の分割を複数の異なる領域に変換する他の指標であって、各領域が、数十から数百の比較可能な強度の画素を含み、つまり、強度が、画像の動力学の略半分、三分の一、四分の一、又は四分の一よりも小さいグレーレベルの範囲内に分布する。

追加的に、任意で、特性評価方法は、液体中の粒子の凝集を引き起こすことができる試薬の添加を含む。

第二実施形態の第三例に例示されるように、粒子の凝集は、例えば、液体中に存在する検体の量に依存する。

代替例によると、本発明は、液体（例えば、生物学的液体、特に体液）中の検体の量を検出するための方法に関し、その検出方法は以下のステップを含む：
‐ 液体を流体チャンバ中に導入するステップ；
‐ 光ビームを用いて流体チャンバを照らすステップであって、その光ビームが、特に、レーザーダイオードや発光ダイオード等の光源からのものである、ステップ；
‐ 液体中の粒子及び検体の凝集体の形成を生じさせることができる試薬を添加するステップ；
‐ マトリクス光検出器を用いて流体チャンバの一枚以上の画像を取得するステップであって、その光検出器が、好ましくは、流体チャンバから１ｃｍ未満の距離に配置され、流体チャンバが光源とマトリクス光検出器との間に配置される、ステップ；
‐ 一枚以上の画像を処理して、生物学的液体中の粒子の凝集の特性を示す指標を決定するステップ；及び
‐ 指標の値の関数として、液体中の検体の量を推定するステップ。

更に他の態様によると、本発明は、血液を含む液体１２のパラメータを決定するための方法に関し、本方法は以下のステップを含む：
‐ 液体１２を流体チャンバ１４に導入するステップ；
‐ 光源１６から放出される励起レーザービーム１８を用いて、流体チャンバ１４を照らすステップであって、そのレーザービーム１８が、長手方向Ｘにおいて流体チャンバ１４を通り抜ける、ステップ；
‐ マトリクス光検出器２０を用いて、少なくとも一枚の画像Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）、Ｉ（ｘ，ｙ）を取得するステップであって、画像Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）、Ｉ（ｘ，ｙ）が、照らされた流体チャンバ１４を透過した放射によって形成される、ステップ；
‐ 少なくとも一枚の画像Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）、Ｉ（ｘ，ｙ）から、指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}、Ｉｎｄ２を決定するステップ。

取得ステップ中において、光検出器２０は、長手方向Ｘにおいて流体チャンバ１４から１ｃｍ未満の距離Ｄ２に配置される。

補完として、任意で、本決定方法は、以下の特徴のうち一つ以上を、単独で、又は全ての技術的に可能な組み合わせを考慮して、備える：
‐ 光ビーム１８が流体チャンバ１４を直接照らし、画像Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）、Ｉ（ｘ，ｙ）が、流体チャンバ１４と光検出器２０との間に配置される拡大レンズ無しで、照らされた流体チャンバ１４を透過した放射によって直接形成されること；
‐ パラメータが凝固であり、本方法が、
＋ 血液の凝固を促進する試薬と液体１２を混合するステップと、
＋ 異なる時点ｎ、ｎ＋ｍにおいて一組の透過画像Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）を取得するステップと、
＋ 指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}を計算して、透過画像Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）の二つの領域間の相関を求めるステップとを含み、そして、凝固が、その指標の値の関数として決定されること；
‐ パラメータが凝固時間であり、本方法が、
＋ 血液の凝固を促進する試薬と液体１２を混合するステップと、
＋ 異なる時点ｎ、ｎ＋ｍにおいて一組の透過画像Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）を取得するステップと、
＋ 指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}を計算して、二つの画像Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）間の相関を求めるステップと、
＋ 初期時点ｔ０と、指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}が所定の値を取る時点ｔ２_Ａ、ｔ２_Ｂとの間の時間間隔（凝固時間と称される）を決定するステップとを含むこと；
‐ パラメータが血液粒子の凝集であり、本方法が、
＋ 血液粒子の凝集体を生成することができる試薬と液体１２を混合するステップと、
＋ 透過画像Ｉ（ｘ，ｙ）を取得するステップと、
＋ 透過画像Ｉ（ｘ，ｙ）の所定の領域内の強度の関数として指標Ｉｎｄ２を計算するステップと、
＋ その指標Ｉｎｄ２が所定の閾値を超えた際に凝集状態を決定するステップとを含むこと；
‐ 血液粒子が赤血球であり、試薬が抗体を含み、凝集状態が血液型に関する情報を提供すること。

他の独立的な態様によると、本発明は、血液を含む液体１２のパラメータを決定するためのシステムにも関し、本決定システムは、
‐ 液体１２を受容するように設計された流体チャンバ１４と、
‐ 励起レーザービーム１８を放出して、流体チャンバ１４を照らすことができる光源１６（そのレーザービーム１８が長手方向Ｘに延伸する）と、
‐ 照らされた流体チャンバ１４を透過した放射の少なくとも一枚の画像Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ_ｎ＋１（ｘ，ｙ）、Ｉ（ｘ，ｙ）を取得することができるマトリクス光検出器２０と、
‐ 少なくとも一枚の画像Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）、Ｉ（ｘ，ｙ）から、指標Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}、Ｉｎｄ２を決定するための手段を含む情報処理ユニット２１とを備える。

光検出器２０は、長手方向Ｘにおいて流体チャンバ１４から１ｃｍ未満の距離Ｄ２に配置される。

パラメータは、凝固、凝固時間、又は、血液粒子の凝集である。

１０ 特性評価システム
１２ 液体
１４ 流体チャンバ
１６ 光源
１８ ビーム
２０ マトリクス光検出器
２１ 情報処理ユニット
２２ スクリーン
２３ 第二基板
２４ 光学システム
２５ サポート
２６ 堆積領域
２８ 循環チャネル
３０ データプロセッサ
３２ メモリ
３４ 受信ソフトウェア
３６ 第一計算ソフトウェア
３８ 第二計算ソフトウェア
４０ 特性評価ソフトウェア
１１２ 試薬

Claims (9)

1. 液体（１２）中に含まれる血液粒子の速度変化を特性評価するための方法であって、
   前記液体（１２）を流体チャンバ（１４）内に導入するステップ（１００）と、
   血液の凝固によって前記血液粒子の減速を促進することができる試薬（１１２）と前記液体（１２）を混合するステップと、
   光源（１６）によって放出される励起光ビーム（１８）を用いて、前記流体チャンバ（１４）を照らすステップ（１２０）であって、前記光源から前記流体チャンバの間に伸びる長手方向（Ｘ）において前記光ビーム（１８）が前記流体チャンバ（１４）を通り抜ける、ステップ（１２０）と、
   マトリクス光検出器（２０）を用いて、複数の透過画像を異なる時点において逐次的に取得するステップ（１３０）であって、前記透過画像が、照らされた前記流体チャンバ（１４）を透過した放射によって形成される、ステップ（１３０）と、
   前記透過画像から、前記血液粒子の速度変化の特性を示す少なくとも一つの指標を計算するステップ（１４０）と、を含み、
   前記取得するステップ（１３０）中において、前記光検出器（２０）が、前記長手方向（Ｘ）において前記流体チャンバ（１４）から１ｃｍ未満の距離（Ｄ２）に配置され、
   前記計算するステップ（１４０）中において計算される指標が前記血液粒子の速度変化の特性を示すことができる相関指標であり、前記相関指標が、前記透過画像間の空間的相関、又は前記透過画像の所定の領域についての空間的相関を表す、方法。
2. 前記光ビーム（１８）が、前記長手方向（Ｘ）に垂直な平面（Ｐ）内において５ｍｍ^２から２００ｍｍ^２の間の表面積を有し、前記平面（Ｐ）が前記流体チャンバ（１４）に接触して配置される、請求項１に記載の方法。
3. 前記光ビーム（１８）が前記流体チャンバ（１４）を直接照らし、前記透過画像が、前記流体チャンバ（１４）と前記光検出器（２０）との間に拡大レンズを配置せずに、照らされた流体チャンバ（１４）を透過した放射によって直接形成される、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記相関指標から、血液粒子の凝固、及び／又は、初期時点（ｔ０）と、前記相関指標が所定の値を取る時点（ｔ２_Ａ、ｔ２_Ｂ）との間の凝固時間と称される時間間隔（Ｔｃ）を決定するステップを更に含む請求項１に記載の方法。
5. 前記光源（１６）がレーザー等の空間的及び時間的コヒーレント光源である、請求項１に記載の方法。
6. 前記相関指標が、前記透過画像間の空間的相関を定める相関画像から、又は該相関画像の所定の領域（１４２）から計算される、請求項１に記載の方法。
7. 前記相関画像が、
   

   

   によって決定され、
   ｘ及びｙが画像の点の座標を表し、Ｉｃｏｒｒ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）がＸ行Ｙ列の行列であり、
   ｋ１（ｘ，ｙ）が、Ｐ行Ｑ列の所定の行列を表し、
   Ａ_ｎ（ｘ，ｙ）及びＡ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）が
   

   

   によって定義され、
   Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）が時点ｎ、ｎ＋ｍにおける二つの連続した透過画像を表し、Ｉ_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）がＸ行Ｙ列の行列であり、
   記号
   

   

   が、
   

   

   によって定義される畳み込み積分を表し、
   Ｆ（ｘ，ｙ）がＸ行Ｙ列の行列であり、
   Ｘ、Ｙ、Ｐ及びＱが、Ｘ≧Ｐ≧１、及びＹ≧Ｑ≧１を満たす整数である、請求項６に記載の方法。
8. 前記相関指標が、
   

   

   を用いて計算され、
   Ｉｎｄ１_{ｎ，ｎ＋ｍ}が相関指標を表し、
   Ｃ_ｎ（ｘ，ｙ）及びＣ_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）が
   

   

   によって定義され、
   Ｉ’_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ’_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）がそれぞれ時点ｎ、ｎ＋ｍにおける二つの連続した透過画像の所定の領域を表し、ｘ及びｙが画像の点の座標を表し、Ｉ’_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ’_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）がＮ行Ｍ列の行列であり、
   

   

   がそれぞれ所定の領域Ｉ’_ｎ（ｘ，ｙ）、Ｉ’_ｎ＋ｍ（ｘ，ｙ）の平均値を表す、請求項１に記載の方法。
9. 前記流体チャンバ（１４）が複数の流体循環チャネル（２０２、２０４）を含み、前記計算するステップ（１４０）中において、各チャネル（２０２、２０４）についての相関指標が計算される、請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。

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