JP7162637B2 - 物質調製評価システム - Google Patents

Description

（関連出願の相互参照）
本願は、ＰＣＴ国際特許出願として２０１７年１０月２７日に出願されたものであり、２０１６年１０月２８日に出願された米国仮特許出願第６２／４１４，６５５号および２０１７年６月２８日に出願された米国仮特許出願第６２／５２５，９４８号に対する優先権の利益を主張するものであり、これらの全開示は、全体が参照により本明細書中に援用される。

（発明の分野）
本発明は、概して、自動物質調製および評価の分野に関する。具体的には、本発明は、例えば、コンテナの中および／または分注先端の中の体液を伴うサンプル等の流体物質を評価するための方法ならびにシステムに関する。さらに、本発明は、流体物質を評価する方法のうちのいずれかのステップを実施するようにコンピュータデバイスおよび／または処理デバイスに命令するためのコンピュータプログラム要素に関する。また、本発明は、そのようなコンピュータプログラム要素を記憶するコンピュータ可読媒体に関する。

向上した信頼性、向上した品質、向上した精度、および向上したスループットで流体物質を自動的に評価するための改良された方法およびシステムを提供することが、本発明の目的であり得る。

本発明の目的は、さらなる実施形態が従属請求項および以下の説明に組み込まれる、独立請求項の主題によって解決される。

本開示の第１の側面によると、コンテナの中の流体物質を評価する方法が提供される。とりわけ、第１の側面による方法は、図１を参照して例示的に説明されるような分注先端評価システムを動作させるための方法、および／または図４２－５５を参照して例示的に説明されるようなサンプル品質検出デバイスを動作させるための方法を指し得る。また、第１の側面による方法は、図５－１５および／または図９－２１を参照して例示的に説明されるような体積検出システムを動作させるための方法を指し得る。また、第１の側面の方法は、図８－２１を参照して例示的に説明されるような相関データ生成システムを動作させるための方法を指し得る。

第１の側面による方法は、
画像捕捉デバイスを使用して、コンテナの少なくとも一部の画像を捕捉するステップであって、画像捕捉デバイスは、画像捕捉ユニットを備えてもよい、ステップと、
少なくとも１つのコンピュータデバイスおよび／または少なくとも１つの処理デバイスを使用して、画像の少なくとも一部の複数の色パラメータを取得するステップと、
複数の色パラメータに基づいて、コンテナの中に含有される流体物質のサンプル分類結果を生成するステップと
を含む。
その中で、サンプル分類結果は、流体物質中の少なくとも１つの干渉物質の濃度を表す、および／または示す。
ここで、ならびに以下では、画像捕捉デバイスおよび／または画像捕捉ユニットは、例えば、分注先端画像捕捉ユニットを指し得る。

第１の側面の方法の実施形態によると、複数の色パラメータを取得するステップは、
画像の少なくとも一部のヒストグラムを生成するステップであって、前記ヒストグラムは、複数の色チャネルを備える、ステップと、
複数の色チャネルの複数の平均値および／または平均を取得するステップであって、複数の色パラメータは、複数の色チャネルの複数の平均値を含む、ステップと
を含む。
その中で、平均および／または平均値は、色チャネルのそれぞれについて、もしくは色チャネルの一部について、判定されてもよい。

第１の側面の方法の実施形態によると、複数の色パラメータを取得するステップは、
画像の少なくとも一部のヒストグラムを生成するステップであって、前記ヒストグラムは、複数の色チャネルを備える、ステップと、
複数の色チャネルの複数のリーマン和を取得および／または判定するステップであって、複数の色パラメータは、複数の色チャネルの複数のリーマン和を含む、ステップと
を含む。
その中で、リーマン和は、色チャネルのそれぞれについて、もしくは色チャネルの一部について、取得および／または判定されてもよい。

第１の側面の方法の実施形態によると、複数の色パラメータを取得するステップは、
画像の少なくとも一部のヒストグラムを生成するステップであって、前記ヒストグラムは、複数の色チャネルを備える、ステップ、
複数の色チャネルの複数のモードを取得するステップ、
複数の色チャネルの複数の最大値を取得するステップ、および／または
複数の色チャネルの複数の最小値を取得するステップであって、複数の色パラメータは、複数の色チャネルの複数のモード、最大値、および／または最小値を含む、ステップ
を含む。

第１の側面の方法の実施形態によると、複数の色パラメータを取得するステップは、
画像の少なくとも一部のヒストグラムを生成するステップであって、前記ヒストグラムは、複数の色チャネルを備える、ステップ、
複数の色チャネルの複数のヒストグラムヘッドを取得するステップ、
複数の色チャネルの複数のヒストグラムテールを取得するステップ、
複数の色チャネルの複数のヒストグラムヘッド率を取得するステップ、および／または
複数の色チャネルの複数のヒストグラムテール率を取得するステップであって、複数の色パラメータは、複数の色チャネルの複数のヒストグラムヘッド、ヒストグラムテール、ヒストグラムヘッド率、および／またはヒストグラムテール率を含む、ステップ
を含む。

第１の側面の方法の実施形態によると、複数の色パラメータは、色チャネルの複数の平均、色チャネルの複数のリーマン和、色チャネルの複数のモード、色チャネルの複数の最大値、色チャネルの複数の最小値、色チャネルの複数のヒストグラムヘッド、色チャネルの複数のヒストグラムテール、色チャネルの複数のヒストグラムヘッド率、色チャネルの複数のヒストグラムテール率、または前述の任意の組み合わせのうちの少なくとも１つを含む。

第１の側面の方法の実施形態によると、複数の色チャネルは、例えば、ＲＧＢモデルの中に、赤色成分と、緑色成分と、青色成分とを含む。しかしながら、例えば、ＣＭＹＫ色モデル等の任意の他のタイプの色モデルもまた、使用されてもよい。

第１の側面の方法の実施形態によると、サンプル分類結果は、少なくとも１つの分類識別子を備え、少なくとも１つの分類識別子は、複数の色パラメータの少なくとも一部と相関性がある、および／または流体物質中の少なくとも１つの干渉物質の濃度と相関性がある。

第１の側面の方法の実施形態によると、本方法はさらに、サンプル分類結果に基づいてフラッギング結果を生成するステップを含み、フラッギング結果は、流体物質の品質を示す。代替として、または加えて、流体物質の品質は、サンプル適格性結果に基づく。

第１の側面の方法の実施形態によると、少なくとも１つの干渉物質は、ヘモグロビン、黄疸、および脂血症から選択される、１つまたはそれを上回るものである。

第１の側面の方法の実施形態によると、コンテナは、流体物質および／またはサンプルを吸引するように構成される分注先端である。

第１の側面の方法の実施形態によると、画像捕捉デバイスは、コンテナの側面から流体物質の一部および／またはコンテナの画像を捕捉するように構成ならびに／もしくは配列される。

第１の側面の方法の実施形態によると、本方法はさらに、
少なくとも１つのコンピュータデバイスを使用して、画像内の参照点を識別および／または判定するステップであって、その参照点は、コンテナと関連付けられる、ステップと、
少なくとも１つのコンピュータデバイスを使用して、画像の中のコンテナ内の流体物質の表面レベルを識別および／または判定するステップと、
参照点と表面レベルとの間の距離を判定および／または測定するステップと、
相関データに基づいて、距離を流体物質の体積に変換するステップであって、前記相関データは、コンテナ内の体積と参照点からコンテナ内の複数の表面レベルまでの距離との間の相関についての情報を含む、ステップと
を含む。
しかしながら、「相関データ」という用語は、方程式および／または距離と体積との間の関数関係も指し得ることに留意されたい。

第１の側面の方法の実施形態によると、距離は、ピクセル距離によって測定される。

第１の側面の方法の実施形態によると、コンテナは、流体物質を吸引するように構成される分注先端であり、参照点を識別するステップは、分注先端上に形成される参照線、例えば、分注先端の本体上に形成される参照線を識別および／または判定するステップを含む。

第１の側面の方法の実施形態によると、参照線は、捕捉された画像のパターン合致に基づいて、および／またはセグメンテーションに基づいて識別される。

第１の側面の方法の実施形態によると、参照線を識別するステップは、捕捉された画像内の参照線を表すパターンを検索するステップを含む。

第１の側面の方法の実施形態によると、参照線を識別するステップは、捕捉された画像の少なくとも一部を参照画像と比較するステップを含む。

第１の側面の方法の実施形態によると、本方法はさらに、捕捉された画像の一部ならびに参照画像の合致率、合致スコア、および／または相関値を判定するステップを含む。

第１の側面の方法の実施形態によると、本方法はさらに、
液体をさらなるコンテナに供給するステップと、
供給された液体の体積を判定するステップと、
コンテナのさらなる画像を捕捉するステップと、
さらなるコンテナと関連付けられる画像内の参照点の間のピクセル距離を判定するステップと、
判定された体積を判定されたピクセル距離と相関させるステップと
を含む。

第１の側面の方法の実施形態によると、本方法はさらに、判定された体積および判定されたピクセル距離に基づいて相関データを生成するステップを含む。

第１の側面の方法の実施形態によると、相関データは、複数の判定されたピクセル距離とさらなるコンテナに供給される液体の複数の判定された体積との間の複数の相関に基づいて生成される。

第１の側面の方法の実施形態によると、供給された液体は、染料溶液を備える。代替として、または加えて、供給された液体の体積は、分光光度法に基づいて判定される。

第１の側面の方法の実施形態によると、供給された液体の体積を判定するステップは、供給された液体の質量を判定するステップを含む。

上記で説明されるような第１の側面による方法の任意の実施形態は、上記で説明されるような第１の側面による方法の１つまたはそれを上回るさらなる実施形態と組み合わせられ得ることに留意されたい。これは、特に有利な相乗効果を提供することを可能にし得る。

本開示の第２の側面によると、流体物質を評価するためのシステムのコンピュータデバイス上で実行されると、第１の側面による、および／または第１の側面の任意の実施形態による、方法のステップを実施するようにコンピュータデバイスならびに／もしくはシステムに命令する、コンピュータプログラム要素が提供される。

本開示の第３の側面によると、本開示の第２の側面によるコンピュータプログラム要素が記憶される、非一過性のコンピュータ可読媒体が提供される。

本開示の第４の側面によると、流体物質を評価するためのシステムが提供される。とりわけ、第４の側面によるシステムは、例えば、図１を参照して例示的に説明されるような分注先端評価システム、および／または、例えば、図４２－５５を参照して例示的に説明されるようなサンプル品質検出デバイスを指し得る。また、第４の側面によるシステムは、例えば、図１、図６－１５、および／または図９－２１を参照して例示的に説明されるような体積検出システムを指し得る。また、第４の側面によるシステムは、例えば、図８－２１を参照して例示的に説明されるような相関データ生成システムを指し得る。

第４の側面によるシステムは、分注先端を有する、サンプルピペット操作デバイスを備える。サンプルピペット操作デバイスは、物質ピペット操作デバイスを指し得る。その中で、サンプルピペット操作デバイスは、少なくとも部分的に分注先端に係合するように、かつ分注先端の中へ流体物質を吸引するように構成される。本システムはさらに、画像捕捉ユニットと、処理デバイスを備え得る、および／または指し得る、少なくとも１つのコンピュータデバイスとを備える。その中で、画像捕捉ユニットは、分注先端の中の流体物質の少なくとも一部の画像を捕捉するように構成され、コンピュータデバイスは、画像の少なくとも一部の複数の色パラメータを取得するように、かつ複数の色パラメータに基づいて、分注先端の中に含有される流体物質のサンプル分類結果を生成するように構成され、サンプル分類結果は、流体物質中の少なくとも１つの干渉物質の濃度を表す、および／または示す。

言い換えると、本システムは、分注先端を有する、サンプルピペット操作デバイスを備えてもよく、サンプルピペット操作デバイスは、分注先端に係合するように構成され、サンプルピペット操作デバイスは、分注先端の中へ流体物質を吸引するように構成される。本システムはさらに、分注先端の中の流体物質の少なくとも一部の画像を捕捉するように構成される、画像捕捉ユニットと、少なくとも１つのコンピュータデバイスと、少なくとも１つのコンピュータデバイスによって実行されると、本システムに、画像捕捉ユニットを使用して、分注先端の中の流体物質の少なくとも一部の画像を捕捉させ、画像の少なくとも一部の複数の色パラメータを取得させ、複数の色パラメータに基づいて、分注先端の中に含有される流体物質のサンプル分類結果を生成させる、命令を記憶する、少なくとも１つのコンピュータ可読記憶媒体とを備えてもよく、サンプル分類結果は、流体物質中の少なくとも１つの干渉物質の濃度を表す。

第４の側面のシステムの実施形態によると、コンピュータデバイスはさらに、
画像の少なくとも一部のヒストグラムを生成するステップであって、前記ヒストグラムは、複数の色チャネルを備える、ステップ、
複数の色チャネルの複数の平均値を取得するステップ、および／または
複数の色チャネルの複数のリーマン和を取得するステップ
を行うように構成される、
ならびに／もしくはソフトウェア命令はさらに、本システムにこれらを行わせる。
その中で、複数の色パラメータは、色チャネルの複数の平均および／または複数のリーマン和を含む。

第４の側面のシステムの実施形態によると、サンプル分類結果は、少なくとも１つの分類識別子を備え、少なくとも１つの分類識別子は、複数の色パラメータの少なくとも一部と相関性がある、および／または流体物質中の少なくとも１つの干渉物質の濃度と相関性がある。その中で、サンプル分類結果は、複数の分類識別子のうちの少なくとも１つを含んでもよく、複数の分類識別子は、複数の色パラメータと相関性がある。

第４の側面のシステムの実施形態によると、コンピュータデバイスはさらに、
画像内の参照点を識別するステップであって、前記参照点は、分注先端と関連付けられる、ステップと、
画像の中の分注先端内の流体物質の表面レベルを識別するステップと、
参照点と表面レベルとの間の距離を判定および／または測定するステップと、
相関データに基づいて、距離を流体物質の体積に変換するステップであって、前記相関データは、分注先端内の体積と参照点から分注先端内の複数の表面レベルまでの距離との間の相関についての情報を含む、ステップと
を行うように構成される、ならびに／もしくはソフトウェア命令はさらに、本システムにこれらを行わせる。
その中で、相関データはまた、方程式および／または距離と体積との間の関数関係を指し得る。

第４の側面のシステムの実施形態によると、コンピュータデバイスは、分注先端の本体上に形成される参照線を判定するように、かつ判定された参照線に基づいて参照点を判定するように構成される。その中で、画像内の参照点は、分注先端の本体上に形成される参照線を含んでもよい。

第４の側面のシステムの実施形態によると、コンピュータデバイスは、捕捉された画像のパターン合致に基づいて、および／またはセグメンテーションに基づいて、参照線を判定するように構成される。

第４の側面のシステムの実施形態によると、コンピュータデバイスは、捕捉された画像内の参照線を表すパターンを検索および／または識別するように構成される。

第４の側面のシステムの実施形態によると、コンピュータデバイスは、捕捉された画像の少なくとも一部を参照画像と比較するように構成される。

第４の側面のシステムの実施形態によると、コンピュータデバイスは、捕捉された画像の一部ならびに参照画像の合致率、合致スコア、および／または相関値を判定するように構成される。

第４の側面のシステムの実施形態によると、画像捕捉ユニットは、分注先端の側面から流体物質の一部の画像を捕捉するように構成および／または配列される。

第４の側面のシステムの実施形態によると、本システムはさらに、サンプルピペット操作モジュールを備え、画像捕捉ユニットは、サンプルピペット操作モジュールに取り付けられる。

第４の側面のシステムの実施形態によると、本システムはさらに、画像捕捉ユニットの反対に位置付けられ、かつ分注先端の側面に位置付けられる、光源を備え、光源は、分注先端の側面から分注先端を照射するように構成される。

第４の側面のシステムの実施形態によると、本システムはさらに、光源と、サンプルピペット操作モジュールとを備え、光源および画像捕捉ユニットは、サンプルピペット操作モジュールに取り付けられ、および／または光源および画像捕捉ユニットは、分注先端の画像がサンプルピペット操作モジュールの任意の位置で捕捉されることができるように、サンプルピペット操作モジュールとともに、例えば、水平に移動するように構成される。具体的には、画像は、軌道に沿った、および／またはサンプルピペット操作モジュールのサンプル移送ガイドに沿った任意の位置で捕捉されてもよい。

第４の側面のシステムの実施形態によると、サンプルピペット操作デバイスは、さらなる分注先端の中へ液体を吸引するように構成され、本システムは、吸引された液体の体積を判定するように構成され、画像捕捉ユニットは、さらなる分注先端のさらなる画像を捕捉するように構成され、コンピュータデバイスは、さらなる分注先端と関連付けられる画像内の参照点の間のピクセル距離を判定するように構成され、かつ判定された体積を判定されたピクセル距離と相関させるように構成される。

第４の側面のシステムの実施形態によると、コンピュータデバイスは、判定された体積および判定されたピクセル距離に基づいて、相関データを生成するように構成される。

第４の側面のシステムの実施形態によると、相関データは、複数の判定されたピクセル距離とさらなる分注先端の中へ吸引される液体の複数の判定された体積との間の複数の相関に基づいて生成される。

第４の側面のシステムの実施形態によると、吸引された液体は、染料溶液を備える。代替として、または加えて、本システムは、分光光度法に基づいて吸引された液体の体積を判定するように構成される。

第４の側面のシステムの実施形態によると、本システムは、吸引された液体の質量を判定するように、かつ吸引された液体の判定された質量に基づいて吸引された液体の体積を判定するように構成される。

上記で説明されるような第４の側面によるシステムの任意の実施形態は、上記で説明されるような第４の側面によるシステムの１つまたはそれを上回るさらなる実施形態と組み合わせられ得ることに留意されたい。これは、特に有利な相乗効果を提供することを可能にし得る。

さらに、上記ならびに以下で説明されるような第４の側面によるシステムの任意の特徴、機能、特性、および／または要素は、上記ならびに以下で説明されるような第１の側面による方法の特徴、機能、特性、ステップ、および／または要素であってもよいことに留意されたい。逆も同様に、上記ならびに以下で説明されるような第１の側面による方法の任意の特徴、機能、特性、ステップ、および／または要素は、上記ならびに以下で説明されるような第４の側面によるシステムの特徴、機能、特性、および／または要素であってもよい。

本開示の第５の側面によると、流体物質を評価するためのシステムが提供される。とりわけ、第５の側面によるシステムは、例えば、図５６－５８を参照して例示的に説明されるような先端整合検出デバイスを指し得る。第５の側面によるシステムはさらに、例えば、図１、図５－１５、および／または図９－２１を参照して例示的に説明されるような分注先端評価システムならびに／もしくは体積検出システムを指し得る。また、第５の側面によるシステムは、図８－２１を参照して例示的に説明されるような相関データ生成システムを指し得る。

第５の側面によるシステムは、少なくとも部分的に分注先端に係合するように構成される、サンプルピペット操作デバイスを備え、サンプルピペット操作デバイスは、分注先端の中へ流体物質を吸引するように構成され、分注先端は、少なくとも１つの参照線を有する。サンプルピペット操作デバイスは、物質ピペット操作デバイスを指し得る。
本システムはさらに、分注先端の少なくとも一部の画像を捕捉するように構成される、画像捕捉ユニットと、
少なくとも１つのコンピュータデバイスであって、前記少なくとも１つのコンピュータデバイスは、処理デバイスを含み得、前記処理デバイスは、
分注先端の画像の一部から分注先端の少なくとも１つの参照線を識別するステップと、
少なくとも１つの参照線の少なくとも１つの特性を判定するステップと、
少なくとも１つの参照線の少なくとも１つの特性を閾値と比較するステップと
を行うように構成され、その閾値は、分注先端の不整合を表す、少なくとも１つのコンピュータデバイスと
を備える。コンピュータデバイスは、少なくとも１つの参照線の特性が閾値を満たすかどうかを判定するように構成されてもよく、閾値は、分注先端の不整合を表す。その中で、不整合は、画像捕捉ユニットに対する、および／またはサンプルピペット操作モジュールに対する不整合を指し得る。

本システムはまた、ソフトウェア命令を記憶する、少なくとも１つのコンピュータ可読データ記憶媒体を備えてもよく、前記ソフトウェア命令は、少なくとも１つの処理デバイスによって、および／またはコンピュータデバイスによって実行されると、本システムに、
分注先端の画像から分注先端の少なくとも１つの参照線を識別するステップと、
少なくとも１つの参照線の１つまたはそれを上回る特性を取得するステップと、
少なくとも１つの参照線の特性が、閾値を満たすかどうかを判定するステップであって、前記閾値は、分注先端の不整合を表す、ステップと
を行わせる。

第５の側面のシステムの実施形態によると、少なくとも１つの参照線は、分注先端上に形成される、第１の参照線と、第２の参照線とを備える。

第５の側面のシステムの実施形態によると、少なくとも１つの参照線は、分注先端上に形成される、第１の参照線と、第２の参照線とを備え、少なくとも１つのコンピュータデバイスはさらに、
第１の参照線の長さを判定および／または計算するステップと、
第２の参照線の長さを判定および／または計算するステップと、
第１の参照線および第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する線の角度を判定および／または計算するステップであって、線は、第１の参照線の事前判定された点および第２の参照線の事前判定された点を接続する、ステップと、
に基づいて、少なくとも１つの参照線の少なくとも１つの特性を取得するステップと、
第１の参照線の長さ、第２の参照線の長さ、および線の角度のうちの少なくとも１つに基づいて、分注先端の不整合、例えば、画像捕捉ユニットに対する、および／またサンプルピペット操作モジュールに対する不整合を判定するステップと
を行うように構成される、ならびに／もしくはソフトウェア命令はさらに、本システムにこれらを行わせる。

第５の側面のシステムの実施形態によると、本システムは、不整合を判定することに応答して、サンプルピペット操作デバイスが分注先端の中へ流体物質を吸引することを防止するように構成される、および／またはソフトウェア命令はさらに、本システムにこれを行わせる。一例として、コンピュータデバイスは、不整合を判定することに応答して、中断信号を生成および／または出力するように構成されてもよい。

第５の側面のシステムの実施形態によると、少なくとも１つのコンピュータデバイスはさらに、不整合を判定することに応答して、分注先端の中への流体物質の吸引にフラグを付ける、および／または吸引を開始するように構成される、ならびに／もしくはソフトウェア命令はさらに、本システムにこれを行わせる。

第５の側面のシステムの実施形態によると、少なくとも１つのコンピュータデバイスはさらに、
分注先端の画像の一部から分注先端の少なくとも１つの参照線を識別するステップと、
画像の中の分注先端内の流体物質の表面レベルを識別するステップと、
少なくとも１つの参照線と表面レベルとの間の距離を判定および／または測定するステップと、
相関データに基づいて、距離を流体物質の体積に変換することによって、流体物質の体積を判定するステップであって、前記相関データは、分注先端内の体積と少なくとも１つの参照線から分注先端内の複数の表面レベルまでの距離との間の相関についての情報を含む、ステップと
を行うように構成される、ならびに／もしくはソフトウェア命令はさらに、本システムにこれらを行わせる。
その中で、相関データはまた、方程式および／または距離と体積との間の関数関係を指し得る。

第５の側面のシステムの実施形態によると、コンピュータデバイスは、捕捉された画像のパターン合致に基づいて、および／またはセグメンテーションに基づいて、参照線を判定するように構成される。

第５の側面のシステムの実施形態によると、コンピュータデバイスは、捕捉された画像内の参照線を表すパターンを検索するように構成される。

第５の側面のシステムの実施形態によると、コンピュータデバイスは、捕捉された画像の少なくとも一部を参照画像と比較するように構成される。

第５の側面のシステムの実施形態によると、コンピュータデバイスは、捕捉された画像の一部ならびに参照画像の合致率、合致スコア、および／または相関値を判定するように構成される。

第５の側面のシステムの実施形態によると、少なくとも１つの参照線は、分注先端上に形成される、第１の参照線と、第２の参照線とを備え、少なくとも１つのコンピュータデバイスはさらに、
画像内の第１の参照線の長さを判定および／または計算するステップと、
画像内の第２の参照線の長さを判定および／または計算するステップと、
第１の参照線および第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する線の角度を判定および／または計算するステップであって、前記線は、第１の参照線の事前判定された点および第２の参照線の事前判定された点を接続する、ステップと、
第１の参照線の長さ、第２の参照線の長さ、および線の角度のうちの少なくとも１つに基づいて、分注先端の不整合、例えば、画像捕捉ユニットに対する、および／またはサンプルピペット操作モジュールに対する不整合を判定するステップと、
不整合の判定に基づいて、流体物質の体積を調節するステップと
を行うように構成される、ならびに／もしくはソフトウェア命令はさらに、本システムにこれらを行わせる。

第５の側面のシステムの実施形態によると、分注先端の不整合は、側面不整合と、深度不整合とを含む。その中で、側面不整合は、カメラおよび／または画像捕捉ユニットの光軸に対する分注先端の変位を指し得る。深度不整合は、カメラおよび／または画像捕捉ユニットの光軸に沿った分注先端の変位を指し得る。

第５の側面のシステムの実施形態によると、少なくとも１つの参照線は、分注先端上に形成される、第１の参照線と、第２の参照線とを備え、少なくとも１つのコンピュータデバイスはさらに、
画像内の第１の参照線の事前判定された点を識別するステップと、
画像内の第２の参照線の事前判定された点を識別するステップと、
第１の参照線の事前判定された点および第２の参照線の事前判定された点を接続する、整合線を画定するステップと、
第１の参照線および第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する整合線の角度を判定するステップと、
角度を閾値角度値と比較するステップと
を行うように構成され、その閾値角度値は、分注先端の側面不整合を表す、および／またはソフトウェア命令はさらに、本システムにこれらを行わせる。
その中で、整合線の角度が閾値角度値未満であるかどうかが判定されてもよく、閾値角度値は、分注先端の側面不整合を表す。

第５の側面のシステムの実施形態によると、第１の参照線の事前判定された点は、画像内の第１の参照線の中心点であり、第２の参照線の事前判定された点は、画像内の第２の参照線の中心点である。

第５の側面のシステムの実施形態によると、本システムは、第１の参照線および第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する整合線の角度が、閾値角度値を満たす、および／または超えることを判定することに応答して、サンプルピペット操作デバイスが分注先端の中へ流体物質を吸引することを防止するように構成される、ならびに／もしくはソフトウェア命令はさらに、本システムにこれを行わせる。本システムおよび／またはコンピュータデバイスは、第１の参照線および第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する整合線の角度が、閾値角度値を満たす、および／または超えることを判定することに応答して、中断信号を生成ならびに／もしくは出力するように構成されてもよい。故に、本システムは、整合線の角度が少なくとも閾値角度値であることを判定することに応答して、物質ピペット操作デバイスおよび／またはサンプルピペット操作デバイスが分注先端の中へ流体物質を吸引することを防止するように構成されてもよい。

第５の側面のシステムの実施形態によると、少なくとも１つのコンピュータデバイスはさらに、第１の参照線および第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する整合線の角度が、閾値角度値を満たす、および／または超えることを判定することに応答して、分注先端の中への流体物質の吸引にフラグを付ける、ならびに／もしくは、例えば、吸引にフラグを付けることによって、分注先端の中への流体物質の吸引を開始するように構成される、および／またはソフトウェア命令はさらに、本システムにこれを行わせる。故に、本システムは、整合線の角度が少なくとも閾値角度値であることを判定することに応答して、分注先端の中への流体物質の吸引にフラグを付けるように構成されてもよい。

第５の側面のシステムの実施形態によると、少なくとも１つのコンピュータデバイスはさらに、
先端の捕捉された画像に基づいて、少なくとも１つの参照線の長さを判定および／または識別するステップと、
少なくとも１つの参照線の実際の長さを取得するステップと、
少なくとも１つの参照線の長さと少なくとも１つの参照線の実際の長さとの間の比を計算するステップと、
比に基づいて、分注先端の深度不整合を判定するステップと
を行うように構成される、ならびに／もしくはソフトウェア命令はさらに、本システムにこれらを行わせる。

代替として、または加えて、本ソフトウェア命令はさらに、本システムに、
先端の捕捉された画像から第１の参照線の長さを識別するステップと、
第１の参照線の実際の長さを取得するステップと、
第１の参照線の長さと第１の参照線の実際の長さとの間の比を計算するステップと、
比に基づいて、分注先端の深度不整合を判定するステップと
を行わせる。

第５の側面のシステムの実施形態によると、本システムはさらに、比に基づいて、流体物質の判定された体積を調節するように構成される、および／またはソフトウェア命令はさらに、本システムにこれを行わせる。

第５の側面のシステムの実施形態によると、本システムはさらに、光源と、サンプルピペット操作モジュールとを備え、光源および画像捕捉ユニットは、サンプルピペット操作モジュールに取り付けられ、および／または光源および画像捕捉ユニットは、分注先端の画像がサンプルピペット操作モジュールの任意の位置で捕捉されることができるように、サンプルピペット操作モジュールとともに、例えば、水平に移動するように構成される。一例として、画像は、軌道に沿った、および／またはサンプルピペット操作モジュールのサンプル移送ガイドに沿った任意の位置で捕捉されてもよい。

第５の側面のシステムの実施形態によると、サンプルピペット操作デバイスは、さらなる分注先端の中へ液体を吸引するように構成され、本システムは、吸引された液体の体積を判定するように構成される。画像捕捉ユニットは、さらなる分注先端のさらなる画像を捕捉するように構成され、コンピュータデバイスは、さらなる分注先端と関連付けられる画像内の参照点の間のピクセル距離を判定するように構成され、かつ判定された体積を判定されたピクセル距離と相関させるように構成される。

第５の側面のシステムの実施形態によると、コンピュータデバイスは、判定された体積および判定されたピクセル距離に基づいて、相関データを生成するように構成される。

第５の側面のシステムの実施形態によると、相関データは、複数の判定されたピクセル距離とさらなる分注先端の中へ吸引される液体の複数の判定された体積との間の複数の相関に基づいて生成される。

第５の側面のシステムの実施形態によると、吸引された液体は、染料溶液を備え、および／または本システムは、分光光度法に基づいて吸引された液体の体積を判定するように構成される。

第５の側面のシステムの実施形態によると、本システムは、吸引された液体の質量を判定するように、かつ吸引された液体の判定された質量に基づいて吸引された液体の体積を判定するように構成される。

上記で説明されるような第５の側面によるシステムの任意の実施形態は、上記で説明されるような第５の側面によるシステムの１つまたはそれを上回るさらなる実施形態と組み合わせられ得ることに留意されたい。これは、特に有利な相乗効果を提供することを可能にし得る。

本開示の第６の側面によると、コンテナの中の流体物質を評価する方法が提供される。とりわけ、第６の側面による方法は、例えば、図１、図５－１５、図９－２１、および／または図５６－６８を参照して例示的に説明されるような、先端整合検出デバイスを動作させるため、分注先端完全性評価デバイスを動作させるため、体積検出システムを動作させるため、ならびに／もしくは分注先端評価システムを動作させるための方法を指し得る。

第６の側面による方法は、
画像捕捉デバイスを使用して、コンテナの少なくとも一部の画像を捕捉するステップであって、コンテナは、分注先端であってもよい、ステップと、
少なくとも１つのコンピュータデバイスを使用して、コンテナの画像からコンテナの第１の参照線および第２の参照線を判定ならびに／または識別するステップと、
第１の参照線および第２の参照線のうちの少なくとも１つの少なくとも１つの特性を判定ならびに／または取得するステップと
を含む。
その中で、少なくとも１つの特性は、第１の参照線の長さ、第２の参照線の長さ、ならびに第１の参照線および第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する線の角度のうちの少なくとも１つを備え、線は、第１の参照線の事前判定された点および第２の参照線の事前判定された点を接続する。第６の側面による方法はさらに、第１の参照線および第２の参照線のうちの少なくとも１つの少なくとも１つの特性を、分注先端の不整合を表す閾値と比較するステップを含む。

言い換えると、第６の側面による方法は、
画像捕捉ユニットを使用して、コンテナの少なくとも一部の画像を捕捉するステップと、
少なくとも１つのコンピュータデバイスを使用して、分注先端の画像から分注先端の第１の参照線および第２の参照線を識別するステップと、
第１および第２の参照線の１つまたはそれを上回る特性を取得するステップであって、特性は、第１の参照線の長さ、第２の参照線の長さ、および参照線に対する線の角度のうちの少なくとも１つを含み、線は、第１の参照線の事前判定された点および第２の参照線の事前判定された点を接続する、ステップと、
少なくとも１つの参照線の特性が閾値を満たすかどうかを判定するステップであって、閾値は、分注先端の不整合を表す、ステップと
を含んでもよい。

第６の側面の方法の実施形態によると、第１の参照線ならびに第２の参照線は、捕捉された画像のパターン合致に基づいて、および／またはセグメンテーションに基づいて判定される。

第６の側面の方法の実施形態によると、第１の参照線および第２の参照線を判定するステップは、捕捉された画像内の第１の参照線および／または第２の参照線を表すパターンを検索するステップを含む。

第６の側面の方法の実施形態によると、第１の参照線および第２の参照線を判定するステップは、捕捉された画像の少なくとも一部を参照画像と比較するステップを含む。

第６の側面の方法の実施形態によると、本方法はさらに、捕捉された画像の一部ならびに参照画像の合致率、合致スコア、および／または相関値を判定するステップを含む。

第６の側面の方法の実施形態によると、コンテナは、流体物質を含有し、本方法はさらに、
捕捉された画像の中のコンテナ内の流体物質の表面レベルを識別するステップと、
第１の参照線および第２の参照線のうちの少なくとも１つと表面レベルとの間の距離を判定するステップと、
相関データに基づいて、距離を流体物質の体積に変換することによって、流体物質の体積を判定するステップであって、前記相関データは、コンテナ内の体積と第１の参照線および第２の参照線のうちの少なくとも１つからコンテナ内の複数の表面レベルまでの距離との間の相関についての情報を含む、ステップと
を含む。
その中で、相関データはまた、方程式および／または距離と体積との間の関数関係を指し得る。

第６の側面の方法の実施形態によると、本方法はさらに、
画像内の第１の参照線の長さを判定するステップと、
画像内の第２の参照線の長さを判定するステップと、
第１の参照線および第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する線の角度を判定するステップであって、線は、第１の参照線の事前判定された点および第２の参照線の事前判定された点を接続する、ステップと、
第１の参照線の長さ、第２の参照線の長さ、および線の角度のうちの少なくとも１つに基づいて、コンテナの不整合を判定するステップと、
不整合の判定に基づいて、流体物質の体積を調節するステップと
を含む。
その中で、不整合は、画像捕捉ユニットに対する、および／またはサンプルピペット操作モジュールに対する不整合を指し得る。

第６の側面の方法の実施形態によると、コンテナの不整合は、側面不整合と、深度不整合とを含む。その中で、側面不整合は、カメラおよび／または画像捕捉ユニットの光軸に対する分注先端の変位を指し得、深度不整合は、カメラおよび／または画像捕捉ユニットの光軸に沿った分注先端の変位を指し得る。

第６の側面の方法の実施形態によると、本方法はさらに、
画像内の第１の参照線の事前判定された点を識別するステップと、
画像内の第２の参照線の事前判定された点を識別するステップと、
第１の参照線の事前判定された点および第２の参照線の事前判定された点を接続する、整合線を画定するステップと、
第１の参照線および第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する整合線の角度を判定するステップと、
角度を閾値角度値と比較するステップであって、その閾値角度値は、コンテナの側面不整合を表す、ステップと
を含む。

第６の側面の方法の実施形態によると、第１の参照線の事前判定された点は、画像内の第１の参照線の中心点であり、第２の参照線の事前判定された点は、画像内の第２の参照線の中心点である。

第６の側面の方法の実施形態によると、本方法はさらに、第１の参照線および第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する整合線の角度が、閾値角度値を満たす、および／または超えることを判定することに応答して、コンテナの中への流体物質の吸引を防止するステップを含む。故に、吸引を防止する中断信号は、第１の参照線および第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する整合線の角度が、閾値角度値を満たす、および／または超えることを判定することに応答して、生成されてもよい。

第６の側面の方法の実施形態によると、本方法はさらに、第１の参照線および第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する整合線の角度が、閾値角度値を満たす、および／または超えることを判定することに応答して、コンテナの中への流体物質の吸引にフラグを付けるステップ、ならびに／もしくはコンテナの中への流体物質の吸引を開始するステップを含む。

第６の側面の方法の実施形態によると、本方法はさらに、
コンテナの捕捉された画像に基づいて、第１の参照線および第２の参照線のうちの少なくとも１つの長さを判定するステップと、
例えば、データ記憶デバイスから、第１の参照線および第２の参照線のうちの少なくとも１つの実際の長さを取得するステップと、
第１の参照線および第２の参照線のうちの少なくとも１つの長さと第１の参照線および第２の参照線のうちの少なくとも１つの実際の長さとの間の比を計算するステップと、
比に基づいて、コンテナの深度不整合を判定するステップと
を含む。

第６の側面の方法の実施形態によると、本方法はさらに、比に基づいて、流体物質の判定された体積を調節するステップを含む。

上記で説明されるような第６の側面による方法の任意の実施形態は、上記で説明されるような第６の側面による方法の１つまたはそれを上回るさらなる実施形態と組み合わせられ得ることに留意されたい。これは、特に有利な相乗効果を提供することを可能にし得る。

さらに、上記ならびに以下で説明されるような第５の側面によるシステムの任意の特徴、機能、特性、および／または要素は、上記ならびに以下で説明されるような第６の側面による方法の特徴、機能、特性、ステップ、および／または要素であってもよいことに留意されたい。逆も同様に、上記ならびに以下で説明されるような第６の側面による方法の任意の特徴、機能、特性、ステップ、および／または要素は、上記ならびに以下で説明されるような第５の側面によるシステムの特徴、機能、特性、および／または要素であってもよい。

本開示の第７の側面によると、流体物質を評価するためのシステムのコンピュータデバイス上で実行されると、第６の側面による方法のステップを実施するようにコンピュータデバイスおよび／またはシステムに命令する、コンピュータプログラム要素が提供される。

本開示の第８の側面によると、第７の側面によるコンピュータプログラム要素が記憶される、非一過性のコンピュータ可読媒体が提供される。

本開示の第９の側面によると、流体物質を評価するためのシステムが提供される。第９の側面によるシステムは、例えば、図６９－７９を参照して例示的に説明されるような粒子濃度チェックシステム、例えば、図５－１５を参照して例示的に説明されるような体積検出システム、例えば、図８－２１を参照して例示的に説明されるような相関データ生成システム、および／または、例えば、図３２－３４を参照して例示的に説明されるような反応容器残留体積検出デバイスを指し得る。

第９の側面によるシステムは、１つまたはそれを上回るコンテナを支持および／もしくは保持するように構成される、コンテナキャリッジデバイスと、コンテナキャリッジデバイス上のコンテナのうちの少なくとも１つの中の流体物質を分注するように構成される、サンプルピペット操作デバイスおよび／または物質ピペット操作デバイスと、コンテナキャリッジデバイス上のコンテナのうちの少なくとも１つの画像を捕捉するように構成される、画像捕捉デバイスと、少なくとも１つの処理デバイスならびに／もしくは少なくとも１つのコンピュータデバイスとを備える。
その中で、本システムは、
サンプルピペット操作デバイスを使用して、コンテナの中へ少なくとも１つの流体物質を分注するステップと、
画像捕捉デバイスを使用して、コンテナキャリッジデバイス上のコンテナの画像を捕捉するステップと、
少なくとも１つの処理デバイスを使用して、コンテナの画像を分析し、コンテナの中の分注された少なくとも１つの流体物質の体積を判定するステップと、
少なくとも１つの処理デバイスを使用して、コンテナの画像を分析し、コンテナの中の流体物質の全体積の粒子濃度を判定するステップと
を行うように構成される。

本システムは、ソフトウェア命令を記憶する、少なくとも１つのコンピュータ可読データ記憶媒体を備えてもよく、前記ソフトウェア命令は、少なくとも１つの処理デバイスによって実行されると、本システムに、
コンテナの中へ１つまたはそれを上回る流体物質を分注するステップと、
コンテナキャリッジデバイス上のコンテナの画像を取得するステップと、
コンテナの画像を分析し、コンテナの中の分注された流体物質の体積を判定するステップと、
コンテナの画像を分析し、コンテナの中の流体物質の全体積の粒子濃度を判定するステップと
を行わせる。

第９の側面のシステムの実施形態によると、流体物質の全体積は、少なくとも１つの体液および／または少なくとも１つの試薬を備える。

第９の側面のシステムの実施形態によると、本システムはさらに、
コンテナの中に含有される少なくとも１つの流体物質に試薬を分注した後に、画像捕捉デバイスを使用して、コンテナの第１の画像を捕捉および／または取得するステップであって、少なくとも１つの流体物質は、少なくとも１つの体液を備える、ステップと、
添加された試薬をコンテナの中の少なくとも１つの流体物質と混合した後に、画像捕捉デバイスを使用して、コンテナの第２の画像を捕捉および／または取得するステップと、
少なくとも１つの処理デバイスを使用して、コンテナの第１の画像を分析し、コンテナの中の分注された試薬の体積を判定するステップと、
少なくとも１つの処理デバイスを使用して、コンテナの第２の画像を分析し、コンテナの中の流体物質の全体積の粒子濃度を判定するステップと
を行うように構成される、ならびに／もしくはソフトウェア命令はさらに、本システムにこれらを行わせる。

第９の側面のシステムの実施形態によると、粒子濃度は、常磁性粒子の濃度を備える。

第９の側面のシステムの実施形態によると、少なくとも１つの試薬は、化学発光基質を備える。

第９の側面のシステムの実施形態によると、第１の画像は、試薬がコンテナの中へ分注された後の約０．２秒で捕捉され、第２の画像は、混合の約６．５秒後に捕捉される。

第９の側面のシステムの実施形態によると、画像捕捉デバイスは、コンテナキャリッジデバイスに搭載され、画像捕捉デバイスは、コンテナの側面からコンテナの画像を捕捉するように構成および／または配列される。

第９の側面のシステムの実施形態によると、本システムはさらに、光源を備え、光源および画像捕捉デバイスは、光源が画像捕捉デバイスの反対に位置付けられるように、コンテナキャリッジデバイスに搭載される。

第９の側面のシステムの実施形態によると、コンテナキャリッジデバイスは、回転可能プレートを備える、洗浄ホイールであり、回転可能プレートは、コンテナを画像捕捉デバイスまで回転させるように構成される。

第９の側面のシステムの実施形態によると、本システムはさらに、例えば、適切なハードウェアおよび／またはソフトウェア手段によって、コンテナがコンテナキャリッジデバイス上に存在するかどうかを検出するように構成される、ならびに／もしくはソフトウェア命令はさらに、本システムにこれを行わせる。

第９の側面のシステムの実施形態によると、少なくとも１つの処理デバイスは、
画像内の参照点を判定および／または識別するステップであって、参照点は、コンテナと関連付けられる、ステップと、
画像の中のコンテナ内の少なくとも１つの流体物質の表面レベルを判定および／または識別するステップと、
参照点と表面レベルとの間の距離を判定および／または測定するステップと、
相関データに基づいて、距離を分注された少なくとも１つの流体物質および／または試薬の体積に変換するステップであって、前記相関データは、コンテナ内の体積と参照点からコンテナ内の複数の表面レベルまでの距離との間の相関についての情報を含む、ステップと
を行うように構成される、ならびに／もしくはソフトウェア命令はさらに、本システムにこれらを行わせる。

第９の側面のシステムの実施形態によると、参照点を判定および／または識別するステップは、コンテナの底部分を判定ならびに／もしくは識別するステップを含む。

第９の側面のシステムの実施形態によると、距離は、ピクセル距離によって測定される。

第９の側面のシステムの実施形態によると、処理デバイスは、捕捉された画像のパターン合致に基づいて、および／またはセグメンテーションに基づいて、参照点を判定するように構成される。

第９の側面のシステムの実施形態によると、処理デバイスは、捕捉された画像内の参照点を表すパターンを検索するように構成される。

第９の側面のシステムの実施形態によると、処理デバイスは、捕捉された画像の少なくとも一部を参照画像と比較するように構成される。

第９の側面のシステムの実施形態によると、処理デバイスは、捕捉された画像の一部ならびに参照画像の合致率、合致スコア、および／または相関値を判定するように構成される。

第９の側面のシステムの実施形態によると、サンプルピペット操作デバイスは、さらなるコンテナの中へ液体を吸引するように構成され、本システムは、吸引された液体の体積を判定するように構成され、画像捕捉ユニットは、さらなるコンテナのさらなる画像を捕捉するように構成され、処理デバイスは、さらなるコンテナと関連付けられる画像内の参照点の間のピクセル距離を判定するように構成され、かつ判定された体積を判定されたピクセル距離と相関させるように構成される。

第９の側面のシステムの実施形態によると、処理デバイスは、判定された体積および判定されたピクセル距離に基づいて、相関データを生成するように構成される。

第９の側面のシステムの実施形態によると、相関データは、複数の判定されたピクセル距離とさらなるコンテナの中へ吸引される液体の複数の判定された体積との間の複数の相関に基づいて生成される。

第９の側面のシステムの実施形態によると、吸引された液体は、染料溶液を備える。代替として、または加えて、本システムは、分光光度法に基づいて吸引された液体の体積を判定するように構成される。

第９の側面のシステムの実施形態によると、本システムは、吸引された液体の質量を判定するように、かつ吸引された液体の判定された質量に基づいて吸引された液体の体積を判定するように構成される。

第９の側面のシステムの実施形態によると、少なくとも１つの処理デバイスはさらに、
例えば、センサから輝度値を受信することに基づいて、および／または、例えば、画像処理に基づいて、コンテナの画像から流体物質の全体積の輝度を取得ならびに／もしくは判定するステップと、
流体物質の輝度および較正データに基づいて、流体物質の全体積の粒子濃度を判定するステップと、
判定された粒子濃度を閾値と比較するステップと、
判定された粒子濃度が閾値を下回ることを判定することに応答して、流体物質の全体積を含有するコンテナにフラグを付けるステップと
を行うように構成される、および／またはソフトウェア命令はさらに、本システムにこれらを行わせる。

第９の側面のシステムの実施形態によると、本システムはさらに、
サンプルピペット操作デバイスを使用して、コンテナから流体物質の少なくとも一部を吸引するステップと、
画像捕捉デバイスを使用して、コンテナの少なくとも一部の第３の画像を捕捉するステップと、
少なくとも１つの処理デバイスを使用して、第３の画像を参照画像と比較するステップと、
少なくとも１つの処理デバイスを使用して、第３の画像と参照画像との間の類似性に基づいて合致スコアを判定するステップと、
生成された合致スコアを閾値と比較するステップと
を行うように構成される、および／またはソフトウェア命令はさらに、本システムにこれらを行わせる。

第９の側面のシステムの実施形態によると、本システムはさらに、少なくとも１つの処理デバイスを使用して、第３の画像内の着目エリアを判定するように構成され、および／またはソフトウェア命令はさらに、本システムにこれを行わせ、第３の画像を比較するステップは、第３の画像内の着目エリアを参照画像の少なくとも一部と比較するステップを含む。

第９の側面のシステムの実施形態によると、着目エリアは、コンテナの底部に隣接する領域を備える。

第９の側面のシステムの実施形態によると、本システムはさらに、
合致スコアが閾値に等しい、および／またはそれを下回るときに、コンテナからの吸引の結果にフラグを付けること、ならびに／もしくは
合致スコアが閾値を超えないときに、コンテナからの吸引の結果にフラグを付けること
を行うように構成される、および／またはソフトウェア命令はさらに、本システムにこれらを行わせる。

第９の側面のシステムの実施形態によると、コンテナキャリッジデバイスは、複数のコンテナスロットを備え、各コンテナスロットは、コンテナを支持するように構成され、本システムはさらに、
画像捕捉デバイスを使用して、コンテナキャリッジデバイスの第１の位置において複数のコンテナスロットのうちの１つの第４の画像を捕捉するステップと、
少なくとも１つの処理デバイスを使用して、第４の画像を参照画像と比較するステップと、
少なくとも１つの処理デバイスを使用して、第４の画像と参照画像との間の類似性に基づいて合致スコアを生成するステップと、
合致スコアを閾値と比較するステップと
を行うように構成される、および／またはソフトウェア命令はさらに、本システムにこれらを行わせる。

第９の側面のシステムの実施形態によると、閾値を超える、および／または満たす合致スコアは、複数のコンテナスロットのうちの１つにおけるコンテナの非存在を表す。

第９の側面のシステムの実施形態によると、本システムは、合致スコアが閾値を下回るときに、複数のコンテナスロットのうちの１つからコンテナを除去するように構成される、および／またはソフトウェア命令はさらに、合致スコアが閾値を満たさないときに、本システムに複数のコンテナスロットのうちの１つからコンテナを除去させる。

第９の側面のシステムの実施形態によると、本システムは、合致スコアが閾値を超える、および／または満たすことを判定した後に、ならびに／もしくはそれに応答して、コンテナキャリッジデバイスを第２の位置まで移動させるように構成される。代替として、または加えて、ソフトウェア命令はさらに、合致スコアが閾値を超えることを判定した後に、本システムにコンテナキャリッジデバイスを第２の位置まで移動させる。

上記で説明されるような第９の側面によるシステムの任意の実施形態は、上記で説明されるような第９の側面によるシステムの１つまたはそれを上回るさらなる実施形態と組み合わせられ得ることに留意されたい。これは、特に有利な相乗効果を提供することを可能にし得る。

本開示の第１０の側面によると、コンテナの中の流体物質を評価するための方法が提供される。第１０の側面による方法は、例えば、図６９－７９を参照して例示的に説明されるような粒子濃度チェックシステムを動作させるための方法、および／または例えば、図５－１５を参照して例示的に説明されるような体積検出システムを動作させるための方法を指し得る。

第１０の側面による方法は、
サンプルピペット操作デバイスを使用して、コンテナの中へ少なくとも１つの流体物質を分注するステップと、
画像捕捉デバイスを使用して、コンテナキャリッジデバイスの上に配列されるコンテナの少なくとも一部の画像を捕捉および／または取得するステップであって、そのコンテナキャリッジデバイスは、１つまたはそれを上回るコンテナを支持ならびに／もしくは保持するように構成される、ステップと、
少なくとも１つのコンピュータデバイスを使用して、コンテナの画像を分析し、コンテナの中の少なくとも１つの分注された流体物質の体積を判定するステップと、
少なくとも１つのコンピュータデバイスを使用して、コンテナの画像を分析し、コンテナの中の流体物質の全体積の粒子濃度を判定するステップと
を含む。
その中で、「流体物質の全体積」という用語は、少なくとも１つの分注された流体物質、随意に、少なくとも１つの添加された試薬を指し得る。

第１０の側面の方法の実施形態によると、コンテナの画像を捕捉および／または取得するステップは、
コンテナの中に含有される少なくとも１つの流体物質に試薬を分注した後に、画像捕捉デバイスを使用して、コンテナの第１の画像を捕捉および／または取得するステップであって、少なくとも１つの流体物質は、少なくとも１つの体液を含む、ステップと、
試薬を添加した、および／または、例えば、添加された試薬をコンテナの中の少なくとも１つの流体物質と混合した後に、画像捕捉デバイスを使用して、コンテナの第２の画像を捕捉ならびに／もしくは取得するステップと
を含む。
その中で、コンテナの画像を分析し、少なくとも１つの分注された流体物質の体積を判定するステップは、コンテナの第１の画像を分析し、コンテナの中に含有される分注された試薬の体積を判定するステップを含み、コンテナの画像を分析し、流体物質の全体積の粒子濃度を判定するステップは、コンテナの第２の画像を分析し、コンテナの中の流体物質の全体積の粒子濃度を判定するステップを含む。

上記で説明されるような第１０の側面による方法の任意の実施形態は、上記で説明されるような第１０の側面による方法の１つまたはそれを上回るさらなる実施形態と組み合わせられ得ることに留意されたい。これは、特に有利な相乗効果を提供することを可能にし得る。

さらに、上記ならびに以下で説明されるような第９の側面によるシステムの任意の特徴、機能、特性、および／または要素は、上記ならびに以下で説明されるような第１０の側面による方法の特徴、機能、特性、ステップ、および／または要素であってもよいことに留意されたい。逆も同様に、上記ならびに以下で説明されるような第１０の側面による方法の任意の特徴、機能、特性、ステップ、および／または要素は、上記ならびに以下で説明されるような第９の側面によるシステムの特徴、機能、特性、および／または要素であってもよい。

本開示の第１１の側面によると、流体物質を評価するためのシステムのコンピュータデバイス上で実行されると、第１０の側面による方法のステップを実施するようにコンピュータデバイスおよび／またはシステムに命令する、コンピュータプログラム要素が提供される。

本開示の第１２の側面によると、第１１の側面によるコンピュータプログラム要素が記憶される、非一過性のコンピュータ可読媒体が提供される。

本開示の第１３の側面によると、コンテナの中の流体物質を評価するための方法が提供される。第１３の側面による方法は、例えば、図５－１５を参照して例示的に説明されるような体積検出システムを動作させるための方法、例えば、図３５－３６を参照して例示的に説明されるような分注調節システムを動作させるための方法、例えば、図８－２１を参照して例示的に説明されるような相関データ生成システムを動作させるための方法、および／または、例えば、図３２－３４を参照して例示的に説明されるような残留体積検出デバイスを動作させるための方法を指し得る。

第１３の側面による方法は、
物質分注デバイスを使用して、流体物質をコンテナに分注するステップと、
少なくとも１つのコンピュータデバイスを使用して、コンテナの中の流体物質の体積を判定および／または測定するステップと、
物質分注デバイスの動作情報を受信するステップであって、前記動作情報は、流体物質分注デバイスの動作パラメータを含む、ステップと、
流体物質の標的分注体積を受信するステップと、
流体物質の判定された体積を標的分注体積と比較するステップと、
物質分注デバイスの較正情報を生成するステップと、
較正情報に基づいて、物質分注デバイスの動作パラメータを調節するステップと
を含む。

第１３の側面の方法の実施形態によると、流体物質の体積を判定および／または測定するステップは、
画像捕捉デバイスを使用して、コンテナの少なくとも一部の画像を捕捉するステップと、
少なくとも１つのコンピュータデバイスを使用して、画像内の参照点を識別するステップであって、前記参照点は、コンテナと関連付けられる、ステップと、
少なくとも１つのコンピュータデバイスを使用して、画像の中のコンテナ内の流体物質の表面レベルを識別するステップと、
参照点と表面レベルとの間の距離を判定するステップと、
相関データに基づいて、距離を流体物質の体積に変換するステップであって、前記相関データは、コンテナ内の体積と参照点からコンテナ内の複数の表面レベルまでの距離との間の相関についての情報を含む、ステップと
を含む。

第１３の側面の方法の実施形態によると、本方法はさらに、
液体をさらなるコンテナに供給するステップと、
供給された液体の体積を判定するステップと、
コンテナのさらなる画像を捕捉するステップと、
さらなるコンテナと関連付けられる画像内の参照点の間のピクセル距離を判定するステップと、
判定された体積を判定されたピクセル距離と相関させるステップと
を含む。

第１３の側面の方法の実施形態によると、本方法はさらに、判定された体積および判定されたピクセル距離に基づいて相関データを生成するステップを含む。

第１３の側面の方法の実施形態によると、相関データは、複数の判定されたピクセル距離とさらなるコンテナに供給される液体の複数の判定された体積との間の複数の相関に基づいて生成される。

第１３の側面の方法の実施形態によると、供給された液体は、染料溶液を備える。代替として、または加えて、供給された液体の体積は、分光光度法に基づいて判定される。

第１３の側面の方法の実施形態によると、供給された液体の体積を判定するステップは、供給された液体の質量を判定するステップを含む。

第１３の側面の方法の実施形態によると、本方法はさらに、
コンテナから流体物質の少なくとも一部を吸引するステップと、
画像捕捉デバイスを使用して、コンテナの少なくとも一部の画像を捕捉するステップと、
画像を参照画像と比較するステップと、
画像と参照画像との間の類似性に基づいて、合致スコアを生成するステップと
を含む。

第１３の側面の方法の実施形態によると、本方法はさらに、
合致スコアを閾値と比較するステップ、および／または
合致スコアが閾値を超えることを判定するステップ
を含む。

第１３の側面の方法の実施形態によると、本方法はさらに、画像内の着目エリアを判定するステップを含み、画像を比較するステップは、画像内の着目エリアを参照画像の少なくとも一部と比較するステップを含む。

第１３の側面の方法の実施形態によると、着目エリアは、コンテナの底部に隣接する領域を含む。

第１３の側面の方法の実施形態によると、本方法はさらに、合致スコアが閾値を満たす、および／または下回るときに、コンテナからの吸引の結果にフラグを付けるステップを含む。

第１３の側面の方法の実施形態によると、本方法はさらに、
コンテナキャリッジデバイスの複数のコンテナスロットの中に複数のコンテナを配列するステップと、
画像捕捉デバイスを使用して、コンテナキャリッジデバイスの第１の位置において複数のコンテナスロットのうちの１つの画像を捕捉するステップと、
画像を参照画像と比較するステップと、
画像と参照画像との間の類似性に基づいて、合致スコアを生成するステップと
を含む。

第１３の側面の方法の実施形態によると、本方法はさらに、
合致スコアを閾値と比較するステップ、および／または
合致スコアが閾値を超える、ならびに／もしくは満たすことを判定するステップであって、閾値を超える合致スコアは、複数のコンテナスロットのうちの１つにおけるコンテナの非存在を表す、ステップ
を含む。

第１３の側面の方法の実施形態によると、本方法はさらに、合致スコアが閾値を下回るときに、複数のコンテナスロットのうちの１つからコンテナを除去するステップを含む。

第１３の側面の方法の実施形態によると、本方法はさらに、合致スコアが閾値を超える、および／または満たすことを判定した後に、コンテナキャリッジデバイスを第２の位置まで移動させるステップを含む。

上記で説明されるような第１３の側面による方法の任意の実施形態は、上記で説明されるような第１３の側面による方法の１つまたはそれを上回るさらなる実施形態と組み合わせられ得ることに留意されたい。これは、特に有利な相乗効果を提供することを可能にし得る。

さらに、上記ならびに以下で説明されるような第９の側面によるシステムの任意の特徴、機能、特性、および／または要素は、上記ならびに以下で説明されるような第１３の側面による方法の特徴、機能、特性、ステップ、および／または要素であってもよいことに留意されたい。逆も同様に、上記ならびに以下で説明されるような第１３の側面による方法の任意の特徴、機能、特性、ステップ、および／または要素は、上記ならびに以下で説明されるような第９の側面によるシステムの特徴、機能、特性、および／または要素であってもよい。

本開示の第１４の側面によると、流体物質を評価するためのシステムのコンピュータデバイス上で実行されると、第１３の側面による方法のステップを実施するようにコンピュータデバイスおよび／またはシステムに命令する、コンピュータプログラム要素が提供される。

本開示の第１５の側面によると、第１４の側面によるコンピュータプログラム要素が記憶される、非一過性のコンピュータ可読媒体が提供される。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
コンテナの中の流体物質を評価する方法であって、
画像捕捉デバイスを使用して、前記コンテナの少なくとも一部の画像を捕捉するステップと、
少なくとも１つのコンピュータデバイスを使用して、前記画像の少なくとも一部の複数の色パラメータを取得するステップと、
前記複数の色パラメータに基づいて、前記コンテナの中に含有される前記流体物質のサンプル分類結果を生成するステップと
を含み、
前記サンプル分類結果は、前記流体物質中の少なくとも１つの干渉物質の濃度を表す、方法。
（項目２）
複数の色パラメータを取得するステップは、
前記画像の少なくとも一部のヒストグラムを生成するステップであって、前記ヒストグラムは、複数の色チャネルを備える、ステップと、
前記複数の色チャネルの複数の平均値を取得するステップであって、前記複数の色パラメータは、前記複数の色チャネルの前記複数の平均値を含む、ステップと
を含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
複数の色パラメータを取得するステップは、
前記画像の少なくとも一部のヒストグラムを生成するステップであって、前記ヒストグラムは、複数の色チャネルを備える、ステップと、
前記複数の色チャネルの複数のリーマン和を取得するステップと
を含み、
前記複数の色パラメータは、前記複数の色チャネルの前記複数のリーマン和を含む、項目１および２のいずれかに記載の方法。
（項目４）
複数の色パラメータを取得するステップは、
前記画像の少なくとも一部のヒストグラムを生成するステップであって、前記ヒストグラムは、複数の色チャネルを備える、ステップ、
前記複数の色チャネルの複数のモードを取得するステップ、および／または
前記複数の色チャネルの複数の最大値を取得するステップ、ならびに／もしくは
前記複数の色チャネルの複数の最小値を取得するステップであって、前記複数の色パラメータは、前記複数の色チャネルの前記複数のモード、最大値、および／または最小値を含む、ステップ
を含む、前記項目のいずれかに記載の方法。
（項目５）
複数の色パラメータを取得するステップは、
前記画像の少なくとも一部のヒストグラムを生成するステップであって、前記ヒストグラムは、複数の色チャネルを備える、ステップ、
前記複数の色チャネルの複数のヒストグラムヘッドを取得するステップ、および／または
前記複数の色チャネルの複数のヒストグラムテールを取得するステップ、
前記複数の色チャネルの複数のヒストグラムヘッド率を取得するステップ、ならびに／もしくは
前記複数の色チャネルの複数のヒストグラムテール率を取得するステップであって、前記複数の色パラメータは、前記複数の色チャネルの前記複数のヒストグラムヘッド、ヒストグラムテール、ヒストグラムヘッド率、および／またはヒストグラムテール率を含む、ステップ
を含む、前記項目のいずれかに記載の方法。
（項目６）
前記複数の色パラメータは、前記色チャネルの複数の平均、前記色チャネルの複数のリーマン和、前記色チャネルの複数のモード、前記色チャネルの複数の最大値、前記色チャネルの複数の最小値、前記色チャネルの複数のヒストグラムヘッド、前記色チャネルの複数のヒストグラムテール、前記色チャネルの複数のヒストグラムヘッド率、前記色チャネルの複数のヒストグラムテール率、または前述の任意の組み合わせのうちの少なくとも１つを含む、前記項目のいずれかに記載の方法。
（項目７）
前記複数の色チャネルは、赤色成分と、緑色成分と、青色成分とを含む、項目２－６のいずれかに記載の方法。
（項目８）
前記サンプル分類結果は、少なくとも１つの分類識別子を備え、
前記少なくとも１つの分類識別子は、前記複数の色パラメータの少なくとも一部と相関性がある、および／または前記流体物質中の前記少なくとも１つの干渉物質の濃度と相関性がある、前記項目のいずれかに記載の方法。
（項目９）
前記サンプル分類結果に基づいてフラッギング結果を生成するステップをさらに含み、前記フラッギング結果は、前記流体物質の品質を示す、前記項目のいずれかに記載の方法。
（項目１０）
前記少なくとも１つの干渉物質は、ヘモグロビン、黄疸、および脂血症から選択される、１つまたはそれを上回るものである、前記項目のいずれかに記載の方法。
（項目１１）
前記コンテナは、前記流体物質を吸引するように構成される分注先端である、前記項目のいずれかに記載の方法。
（項目１２）
前記画像捕捉デバイスは、前記コンテナの側面から前記流体物質の前記一部および／または前記コンテナの前記画像を捕捉するように構成ならびに／もしくは配列される、前記項目のいずれかに記載の方法。
（項目１３）
前記少なくとも１つのコンピュータデバイスを使用して、前記画像内の参照点を識別するステップであって、その参照点は、前記コンテナと関連付けられる、ステップと、
前記少なくとも１つのコンピュータデバイスを使用して、前記画像の中の前記コンテナ内の前記流体物質の表面レベルを識別するステップと、
前記参照点と前記表面レベルとの間の距離を判定するステップと、
相関データに基づいて、前記距離を前記流体物質の体積に変換するステップであって、前記相関データは、前記コンテナ内の体積と前記参照点から前記コンテナ内の複数の表面レベルまでの距離との間の相関についての情報を含む、ステップと
さらに含む、前記項目のいずれかに記載の方法。
（項目１４）
前記距離は、ピクセル距離によって測定される、項目１３に記載の方法。
（項目１５）
前記コンテナは、前記流体物質を吸引するように構成される分注先端であり、
参照点を識別するステップは、前記分注先端上に形成される参照線を識別するステップを含む、項目１３または１４のいずれかに記載の方法。
（項目１６）
前記参照線は、前記捕捉された画像のパターン合致および／またはセグメンテーションに基づいて識別される、項目１５に記載の方法。
（項目１７）
前記参照線を識別するステップは、前記捕捉された画像内の前記参照線を表すパターンを検索するステップを含む、項目１５または１６のいずれかに記載の方法。
（項目１８）
前記参照線を識別するステップは、前記捕捉された画像の少なくとも一部を参照画像と比較するステップを含む、項目１５－１７のいずれかに記載の方法。
（項目１９）
前記捕捉された画像の前記一部ならびに前記参照画像の合致率および／または相関値を判定するステップをさらに含む、項目１８に記載の方法。
（項目２０）
液体をさらなるコンテナに供給するステップと、
前記供給された液体の体積を判定するステップと、
前記コンテナのさらなる画像を捕捉するステップと、
前記さらなるコンテナと関連付けられる前記画像内の参照点の間のピクセル距離を判定するステップと、
前記判定された体積を前記判定されたピクセル距離と相関させるステップと
をさらに含む、前記項目のいずれかに記載の方法。
（項目２１）
前記判定された体積および前記判定されたピクセル距離に基づいて相関データを生成するステップをさらに含む、項目２０に記載の方法。
（項目２２）
前記相関データは、複数の判定されたピクセル距離と前記さらなるコンテナに供給される液体の複数の判定された体積との間の複数の相関に基づいて生成される、項目２１の１項に記載の方法。
（項目２３）
前記供給された液体は、染料溶液を備え、および／または
前記供給された液体の前記体積は、分光光度法に基づいて判定される、項目２０－２２のいずれかに記載の方法。
（項目２４）
前記供給された液体の前記体積を判定するステップは、前記供給された液体の質量を判定するステップを含む、項目２０－２３のいずれかに記載の方法。
（項目２５）
流体物質を評価するためのシステムのコンピュータデバイス上で実行されると、項目１－２４のいずれかに記載の方法のステップを実施するように前記コンピュータデバイスに命令する、コンピュータプログラム要素。
（項目２６）
項目２５に記載のコンピュータプログラム要素が記憶される、非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目２７）
流体物質を評価するためのシステムであって、
分注先端を有する、サンプルピペット操作デバイスであって、前記サンプルピペット操作デバイスは、少なくとも部分的に前記分注先端に係合するように、かつ前記分注先端の中へ流体物質を吸引するように構成される、サンプルピペット操作デバイスと、
画像捕捉ユニットと、
少なくとも１つのコンピュータデバイスと
を備え、
前記画像捕捉ユニットは、前記分注先端の中の前記流体物質の少なくとも一部の画像を捕捉するように構成され、
前記コンピュータデバイスは、
前記画像の少なくとも一部の複数の色パラメータを取得するステップと、
前記複数の色パラメータに基づいて、前記分注先端の中に含有される前記流体物質のサンプル分類結果を生成するステップと
を行うように構成され、
前記サンプル分類結果は、前記流体物質中の少なくとも１つの干渉物質の濃度を表す、システム。
（項目２８）
前記コンピュータデバイスはさらに、
前記画像の少なくとも一部のヒストグラムを生成するステップであって、前記ヒストグラムは、複数の色チャネルを備える、ステップ、
前記複数の色チャネルの複数の平均値を取得するステップ、および／または
前記複数の色チャネルの複数のリーマン和を取得するステップ
を行うように構成され、
前記複数の色パラメータは、前記複数の色チャネルの前記複数の平均および／または前記複数のリーマン和を含む、項目２７に記載のシステム。
（項目２９）
前記サンプル分類結果は、少なくとも１つの分類識別子を備え、
前記少なくとも１つの分類識別子は、前記複数の色パラメータの少なくとも一部と相関性がある、および／または前記流体物質中の前記少なくとも１つの干渉物質の濃度と相関性がある、項目２７および２８のいずれかに記載のシステム。
（項目３０）
前記コンピュータデバイスはさらに、
前記画像内の参照点を識別するステップであって、前記参照点は、前記分注先端と関連付けられる、ステップと、
前記画像の中の前記分注先端内の前記流体物質の表面レベルを識別するステップと、
前記参照点と前記表面レベルとの間の距離を判定するステップと、
相関データに基づいて、前記距離を前記流体物質の体積に変換するステップであって、前記相関データは、前記分注先端内の体積と前記参照点から前記分注先端内の複数の表面レベルまでの距離との間の相関についての情報を含む、ステップと
を行うように構成される、項目２７－２９のいずれかに記載のシステム。
（項目３１）
前記コンピュータデバイスは、前記分注先端の本体上に形成される参照線を判定するように、かつ前記判定された参照線に基づいて前記参照点を判定するように構成される、項目２７－３０のいずれかに記載のシステム。
（項目３２）
前記コンピュータデバイスは、前記捕捉された画像のパターン合致および／またはセグメンテーションに基づいて、前記参照線を判定するように構成される、項目３１に記載のシステム。
（項目３３）
前記コンピュータデバイスは、前記捕捉された画像内の前記参照線を表すパターンを検索するように構成される、項目３１および３２のいずれかに記載のシステム。
（項目３４）
前記コンピュータデバイスは、前記捕捉された画像の少なくとも一部を参照画像と比較するように構成される、項目３１－３３のいずれかに記載のシステム。
（項目３５）
前記コンピュータデバイスは、前記捕捉された画像の前記一部ならびに前記参照画像の合致率および／または相関値を判定するように構成される、項目３４に記載のシステム。（項目３６）
前記画像捕捉ユニットは、前記分注先端の側面から前記流体物質の前記一部の前記画像を捕捉するように構成および／または配列される、項目２７－３５のいずれかに記載のシステム。
（項目３７）
サンプルピペット操作モジュールをさらに備え、
前記画像捕捉ユニットは、前記サンプルピペット操作モジュールに取り付けられる、項目２７－３６のいずれかに記載のシステム。
（項目３８）
前記画像捕捉ユニットの反対に位置付けられ、かつ前記分注先端の側面に位置付けられる、光源をさらに備え、
前記光源は、前記分注先端の前記側面から前記分注先端を照射するように構成される、項目２７－３７のいずれかに記載のシステム。
（項目３９）
光源と、サンプルピペット操作モジュールとをさらに備え、
前記光源および前記画像捕捉ユニットは、前記サンプルピペット操作モジュールに取り付けられ、および／または
前記光源および前記画像捕捉ユニットは、前記分注先端の画像が前記サンプルピペット操作モジュールの任意の位置で捕捉されることができるように、前記サンプルピペット操作モジュールとともに移動するように構成される、項目２７－３８のいずれかに記載のシステム。
（項目４０）
前記サンプルピペット操作デバイスは、さらなる分注先端の中へ液体を吸引するように構成され、
前記システムは、前記吸引された液体の体積を判定するように構成され、
前記画像捕捉ユニットは、前記さらなる分注先端のさらなる画像を捕捉するように構成され、
前記コンピュータデバイスは、前記さらなる分注先端と関連付けられる前記画像内の参照点の間のピクセル距離を判定するように構成され、かつ前記判定された体積を前記判定されたピクセル距離と相関させるように構成される、項目２７－３９のいずれかに記載のシステム。
（項目４１）
前記コンピュータデバイスは、前記判定された体積および前記判定されたピクセル距離に基づいて、相関データを生成するように構成される、項目４０に記載のシステム。
（項目４２）
前記相関データは、複数の判定されたピクセル距離と前記さらなる分注先端の中へ吸引される液体の複数の判定された体積との間の複数の相関に基づいて生成される、項目４１の１項に記載のシステム。
（項目４３）
前記吸引された液体は、染料溶液を備え、および／または
前記システムは、分光光度法に基づいて前記吸引された液体の前記体積を判定するように構成される、項目４０－４２のいずれかに記載のシステム。
（項目４４）
前記システムは、前記吸引された液体の質量を判定するように、かつ前記吸引された液体の前記判定された質量に基づいて前記吸引された液体の前記体積を判定するように構成される、項目４０－４３のいずれかに記載のシステム。
（項目４５）
流体物質を評価するためのシステムであって、
少なくとも部分的に分注先端に係合するように構成される、サンプルピペット操作デバイスであって、前記サンプルピペット操作デバイスは、前記分注先端の中へ流体物質を吸引するように構成され、前記分注先端は、少なくとも１つの参照線を有する、サンプルピペット操作デバイスと、
前記分注先端の少なくとも一部の画像を捕捉するように構成される、画像捕捉ユニットと、
少なくとも１つのコンピュータデバイスであって、
前記分注先端の前記画像の前記一部から前記分注先端の前記少なくとも１つの参照線を識別するステップと、
前記少なくとも１つの参照線の少なくとも１つの特性を判定するステップと、
前記少なくとも１つの参照線の前記少なくとも１つの特性を閾値と比較するステップと
を行うように構成され、その閾値は、前記分注先端の不整合を表す、少なくとも１つのコンピュータデバイスと
を備える、システム。
（項目４６）
前記少なくとも１つの参照線は、前記分注先端上に形成される、第１の参照線と、第２の参照線とを備える、項目４５に記載のシステム。
（項目４７）
前記少なくとも１つの参照線は、前記分注先端上に形成される、第１の参照線と、第２の参照線とを備え、
前記少なくとも１つのコンピュータデバイスはさらに、
前記少なくとも１つの参照線の前記少なくとも１つの特性を取得するステップであって、前記少なくとも１つの特性を取得することは、
前記第１の参照線の長さを判定するステップと、
前記第２の参照線の長さを判定するステップと、
前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する線の角度を判定するステップであって、前記線は、前記第１の参照線の事前判定された点および前記第２の参照線の事前判定された点を接続する、ステップと
に基づく、ステップと、
前記第１の参照線の前記長さ、前記第２の参照線の前記長さ、および前記線の前記角度のうちの少なくとも１つに基づいて、前記分注先端の前記不整合を判定するステップと
を行うように構成される、項目４５－４６のいずれかに記載のシステム。
（項目４８）
前記システムは、前記不整合を判定することに応答して、前記サンプルピペット操作デバイスが前記分注先端の中へ前記流体物質を吸引することを防止するように構成される、項目４５－４７のいずれかに記載のシステム。
（項目４９）
前記少なくとも１つのコンピュータデバイスはさらに、前記不整合を判定することに応答して、前記分注先端の中への前記流体物質の吸引にフラグを付ける、および／または吸引を開始するように構成される、項目４５－４８のいずれかに記載のシステム。
（項目５０）
前記少なくとも１つのコンピュータデバイスはさらに、
前記分注先端の前記画像の前記一部から前記分注先端の前記少なくとも１つの参照線を識別するステップと、
前記画像の中の前記分注先端内の前記流体物質の表面レベルを識別するステップと、
前記少なくとも１つの参照線と前記表面レベルとの間の距離を判定するステップと、
相関データに基づいて、前記距離を前記流体物質の体積に変換することによって、前記流体物質の前記体積を判定するステップであって、前記相関データは、前記分注先端内の体積と前記少なくとも１つの参照線から前記分注先端内の複数の表面レベルまでの距離との間の相関についての情報を含む、ステップと
を行うように構成される、項目４５－４９のいずれかに記載のシステム。
（項目５１）
前記コンピュータデバイスは、前記捕捉された画像のパターン合致および／またはセグメンテーションに基づいて、前記参照線を判定するように構成される、項目５０に記載のシステム。
（項目５２）
前記コンピュータデバイスは、前記捕捉された画像内の前記参照線を表すパターンを検索するように構成される、項目５０および５１のいずれかに記載のシステム。
（項目５３）
前記コンピュータデバイスは、前記捕捉された画像の少なくとも一部を参照画像と比較するように構成される、項目５０－５２のいずれかに記載のシステム。
（項目５４）
前記コンピュータデバイスは、前記捕捉された画像の前記一部ならびに前記参照画像の合致率および／または相関値を判定するように構成される、項目５３に記載のシステム。（項目５５）
前記少なくとも１つの参照線は、前記分注先端上に形成される、第１の参照線と、第２の参照線とを備え、
前記少なくとも１つのコンピュータデバイスはさらに、
前記画像内の前記第１の参照線の長さを判定するステップと、
前記画像内の前記第２の参照線の長さを判定するステップと、
前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する線の角度を判定するステップであって、前記線は、前記第１の参照線の事前判定された点および前記第２の参照線の事前判定された点を接続する、ステップと、
前記第１の参照線の前記長さ、前記第２の参照線の前記長さ、および前記線の前記角度のうちの少なくとも１つに基づいて、前記分注先端の前記不整合を判定するステップと、
前記不整合の前記判定に基づいて、前記流体物質の前記体積を調節するステップと
を行うように構成される、項目４５－５４のいずれかに記載のシステム。
（項目５６）
前記分注先端の前記不整合は、側面不整合と、深度不整合とを含む、項目４５－５５のいずれかに記載のシステム。
（項目５７）
前記少なくとも１つの参照線は、前記分注先端上に形成される、第１の参照線と、第２の参照線とを備え、
前記少なくとも１つのコンピュータデバイスはさらに、
前記画像内の前記第１の参照線の事前判定された点を識別するステップと、
前記画像内の前記第２の参照線の事前判定された点を識別するステップと、
前記第１の参照線の前記事前判定された点および前記第２の参照線の前記事前判定された点を接続する、整合線を画定するステップと、
前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する前記整合線の角度を判定するステップと、
前記角度を閾値角度値と比較するステップと
を行うように構成され、その閾値角度値は、前記分注先端の側面不整合を表す、項目４５－５６のいずれかに記載のシステム。
（項目５８）
前記第１の参照線の前記事前判定された点は、前記画像内の前記第１の参照線の中心点であり、前記第２の参照線の前記事前判定された点は、前記画像内の前記第２の参照線の中心点である、項目４７－５７のいずれかに記載のシステム。
（項目５９）
前記システムは、前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する前記整合線の角度が、前記閾値角度値を満たす、および／または超えることを判定することに応答して、前記サンプルピペット操作デバイスが前記分注先端の中へ前記流体物質を吸引することを防止するように構成される、項目５７－５８のいずれかに記載のシステム。
（項目６０）
前記少なくとも１つのコンピュータデバイスはさらに、前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する前記整合線の角度が、前記閾値角度値を満たす、および／または超えることを判定することに応答して、前記分注先端の中への前記流体物質の吸引にフラグを付ける、ならびに／もしくは前記分注先端の中への前記流体物質の吸引を開始するように構成される、項目５７－５９のいずれかに記載のシステム。
（項目６１）
前記少なくとも１つのコンピュータデバイスはさらに、
前記先端の前記捕捉された画像に基づいて、前記少なくとも１つの参照線の長さを判定するステップと、
前記少なくとも１つの参照線の実際の長さを取得するステップと、
前記少なくとも１つの参照線の前記長さと前記少なくとも１つの参照線の前記実際の長さとの間の比を計算するステップと、
前記比に基づいて、前記分注先端の深度不整合を判定するステップと
を行うように構成される、項目４５－６０のいずれかに記載のシステム。
（項目６２）
前記システムはさらに、前記比に基づいて、前記流体物質の前記判定された体積を調節するように構成される、項目６１に記載のシステム。
（項目６３）
光源と、サンプルピペット操作モジュールとをさらに備え、
前記光源および前記画像捕捉ユニットは、前記サンプルピペット操作モジュールに取り付けられ、および／または
前記光源および前記画像捕捉ユニットは、前記分注先端の画像が前記サンプルピペット操作モジュールの任意の位置で捕捉されることができるように、前記サンプルピペット操作モジュールとともに移動するように構成される、項目４５－６２のいずれかに記載のシステム。
（項目６４）
前記サンプルピペット操作デバイスは、さらなる分注先端の中へ液体を吸引するように構成され、
前記システムは、前記吸引された液体の体積を判定するように構成され、
前記画像捕捉ユニットは、前記さらなる分注先端のさらなる画像を捕捉するように構成され、
前記コンピュータデバイスは、前記さらなる分注先端と関連付けられる前記画像内の参照点の間のピクセル距離を判定するように構成され、かつ前記判定された体積を前記判定されたピクセル距離と相関させるように構成される、項目４５－６３のいずれかに記載のシステム。
（項目６５）
前記コンピュータデバイスは、前記判定された体積および前記判定されたピクセル距離に基づいて、相関データを生成するように構成される、項目６４に記載のシステム。
（項目６６）
前記相関データは、複数の判定されたピクセル距離と前記さらなる分注先端の中へ吸引される液体の複数の判定された体積との間の複数の相関に基づいて生成される、項目６５に記載のシステム。
（項目６７）
前記吸引された液体は、染料溶液を備え、および／または
前記システムは、分光光度法に基づいて前記吸引された液体の前記体積を判定するように構成される、項目６４－６６のいずれかに記載のシステム。
（項目６８）
前記システムは、前記吸引された液体の質量を判定するように、かつ前記吸引された液体の前記判定された質量に基づいて前記吸引された液体の前記体積を判定するように構成される、項目６４－６７のいずれかに記載のシステム。
（項目６９）
コンテナの中の流体物質を評価する方法であって、
画像捕捉デバイスを使用して、前記コンテナの少なくとも一部の画像を捕捉するステップと、
少なくとも１つのコンピュータデバイスを使用して、前記コンテナの前記画像から前記コンテナの第１の参照線および第２の参照線を判定するステップと、
前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つの少なくとも１つの特性を判定するステップであって、
前記少なくとも１つの特性は、前記第１の参照線の長さ、前記第２の参照線の長さ、ならびに前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する線の角度のうちの少なくとも１つを備え、
前記線は、前記第１の参照線の事前判定された点および前記第２の参照線の事前判定された点を接続する、ステップと、
前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つの前記少なくとも１つの特性を、分注先端の不整合を表す閾値と比較するステップと
を含む、方法。
（項目７０）
前記第１の参照線ならびに前記第２の参照線は、前記捕捉された画像のパターン合致に基づいて、および／またはセグメンテーションに基づいて判定される、項目６９に記載の方法。
（項目７１）
前記第１の参照線および前記第２の参照線を判定するステップは、前記捕捉された画像内の前記第１の参照線および／または前記第２の参照線を表すパターンを検索するステップを含む、項目６９および７０のいずれかに記載の方法。
（項目７２）
前記第１の参照線および前記第２の参照線を判定するステップは、前記捕捉された画像の少なくとも一部を参照画像と比較するステップを含む、項目６９－７１のいずれかに記載の方法。
（項目７３）
前記捕捉された画像の前記一部ならびに前記参照画像の合致率および／または相関値を判定するステップをさらに含む、項目７２に記載の方法。
（項目７４）
前記コンテナは、流体物質を含有し、前記方法はさらに、
前記捕捉された画像の中の前記コンテナ内の前記流体物質の表面レベルを識別するステップと、
前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つと前記表面レベルとの間の距離を判定するステップと、
相関データに基づいて、前記距離を前記流体物質の体積に変換することによって、前記流体物質の前記体積を判定するステップであって、前記相関データは、前記コンテナ内の体積と前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つから前記コンテナ内の複数の表面レベルまでの距離との間の相関についての情報を含む、ステップと
を含む、項目６９－７３のいずれかに記載の方法。
（項目７５）
前記方法はさらに、
前記画像内の前記第１の参照線の長さを判定するステップと、
前記画像内の前記第２の参照線の長さを判定するステップと、
前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する線の角度を判定するステップであって、前記線は、前記第１の参照線の事前判定された点および前記第２の参照線の事前判定された点を接続する、ステップと、
前記第１の参照線の前記長さ、前記第２の参照線の前記長さ、および前記線の前記角度のうちの少なくとも１つに基づいて、前記コンテナの前記不整合を判定するステップと、
前記不整合の前記判定に基づいて、前記流体物質の前記体積を調節するステップと
を含む、項目６９－７４のいずれかに記載の方法。
（項目７６）
前記コンテナの前記不整合は、側面不整合と、深度不整合とを含む、項目６９－７５のいずれかに記載の方法。
（項目７７）
前記画像内の前記第１の参照線の事前判定された点を識別するステップと、
前記画像内の前記第２の参照線の事前判定された点を識別するステップと、
前記第１の参照線の前記事前判定された点および前記第２の参照線の前記事前判定された点を接続する、整合線を画定するステップと、
前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する前記整合線の角度を判定するステップと、
前記角度を閾値角度値と比較するステップであって、その閾値角度値は、前記コンテナの側面不整合を表す、ステップと
をさらに含む、項目６９－７６のいずれかに記載の方法。
（項目７８）
前記第１の参照線の前記事前判定された点は、前記画像内の前記第１の参照線の中心点であり、前記第２の参照線の前記事前判定された点は、前記画像内の前記第２の参照線の中心点である、項目７７に記載の方法。
（項目７９）
前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する前記整合線の角度が、前記閾値角度値を満たす、および／または超えることを判定することに応答して、前記コンテナの中への前記流体物質の吸引を防止するステップをさらに含む、項目７７－７８のいずれかに記載の方法。
（項目８０）
前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する前記整合線の角度が、前記閾値角度値を満たす、および／または超えることを判定することに応答して、前記コンテナの中への前記流体物質の吸引にフラグを付けるステップ、ならびに／もしくは前記コンテナの中への前記流体物質の吸引を開始するステップをさらに含む、項目７７－７９のいずれかに記載の方法。
（項目８１）
前記コンテナの前記捕捉された画像に基づいて、前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つの長さを判定するステップと、
前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つの実際の長さを取得するステップと、
前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つの前記長さと前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの前記少なくとも１つの前記実際の長さとの間の比を計算するステップと、
前記比に基づいて、前記コンテナの深度不整合を判定するステップと
をさらに含む、項目６９－８０のいずれかに記載の方法。
（項目８２）
前記比に基づいて、前記流体物質の前記判定された体積を調節するステップをさらに含む、項目８１に記載の方法。
（項目８３）
流体物質を評価するためのシステムのコンピュータデバイス上で実行されると、項目６９－８２のいずれかに記載の方法のステップを実施するように前記コンピュータデバイスに命令する、コンピュータプログラム要素。
（項目８４）
項目８３に記載のコンピュータプログラム要素が、記憶される、非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目８５）
流体物質を評価するためのシステムであって、
１つまたはそれを上回るコンテナを支持するように構成される、コンテナキャリッジデバイスと、
前記コンテナキャリッジデバイス上の前記コンテナのうちの少なくとも１つの中の流体物質を分注するように構成される、サンプルピペット操作デバイスと、
前記コンテナキャリッジデバイス上の前記コンテナのうちの少なくとも１つの画像を捕捉するように構成される、画像捕捉デバイスと、
少なくとも１つの処理デバイスと
を備え、前記システムは、
前記サンプルピペット操作デバイスを使用して、コンテナの中へ少なくとも１つの流体物質を分注するステップと、
前記画像捕捉デバイスを使用して、前記コンテナキャリッジデバイス上の前記コンテナの画像を捕捉するステップと、
前記少なくとも１つの処理デバイスを使用して、前記コンテナの前記画像を分析し、前記コンテナの中の前記分注された少なくとも１つの流体物質の体積を判定するステップと、
前記少なくとも１つの処理デバイスを使用して、前記コンテナの前記画像を分析し、前記コンテナの中の流体物質の全体積の粒子濃度を判定するステップと
を行うように構成される、システム。
（項目８６）
前記流体物質の全体積は、少なくとも１つの体液および／または少なくとも１つの試薬を備える、項目８５に記載のシステム。
（項目８７）
前記システムはさらに、
コンテナの中に含有される前記少なくとも１つの流体物質に試薬を分注した後に、前記画像捕捉デバイスを使用して、前記コンテナの第１の画像を捕捉するステップであって、前記少なくとも１つの流体物質は、少なくとも１つの体液を備える、ステップと、
前記コンテナの中の前記少なくとも１つの流体物質と試薬を添加および／または混合した後に、前記画像捕捉デバイスを使用して、前記コンテナの第２の画像を捕捉するステップと、
前記少なくとも１つの処理デバイスを使用して、前記コンテナの前記第１の画像を分析し、前記コンテナの中の前記分注された試薬の前記体積を判定するステップと、
前記少なくとも１つの処理デバイスを使用して、前記コンテナの前記第２の画像を分析し、前記コンテナの中の前記流体物質の全体積の粒子濃度を判定するステップと
を行うように構成される、項目８５－８６のいずれかに記載のシステム。
（項目８８）
前記粒子濃度は、常磁性粒子の濃度を備える、項目８５－８７のいずれかに記載のシステム。
（項目８９）
前記少なくとも１つの試薬は、化学発光基質を備える、項目８５－８８のいずれかに記載のシステム。
（項目９０）
前記第１の画像は、前記試薬が前記コンテナの中へ分注された後の約０．２秒で捕捉され、前記第２の画像は、混合の約６．５秒後に捕捉される、項目８５－８９のいずれかに記載のシステム。
（項目９１）
前記画像捕捉デバイスは、前記コンテナキャリッジデバイスに搭載され、前記画像捕捉デバイスは、前記コンテナの側面から前記コンテナの前記画像を捕捉するように構成および／または配列される、項目８５－９０のいずれかに記載のシステム。
（項目９２）
光源をさらに備え、前記光源および前記画像捕捉デバイスは、前記光源が前記画像捕捉デバイスの反対に位置付けられるように、前記コンテナキャリッジデバイスに搭載される、項目８５－９１のいずれかに記載のシステム。
（項目９３）
前記コンテナキャリッジデバイスは、回転可能プレートを備える、洗浄ホイールであり、
前記回転可能プレートは、前記コンテナを前記画像捕捉デバイスまで回転させるように構成される、項目８５－９２のいずれかに記載のシステム。
（項目９４）
前記システムはさらに、前記コンテナが前記コンテナキャリッジデバイス上に存在するかどうかを検出するように構成される、項目８５－９３のいずれかに記載のシステム。
（項目９５）
前記少なくとも１つの処理デバイスは、
前記画像内の参照点を判定するステップであって、前記参照点は、前記コンテナと関連付けられる、ステップと、
前記画像の中の前記コンテナ内の前記少なくとも１つの流体物質の表面レベルを判定するステップと、
前記参照点と前記表面レベルとの間の距離を判定するステップと、
相関データに基づいて、前記距離を前記分注された少なくとも１つの流体物質および／または試薬の体積に変換するステップであって、前記相関データは、前記コンテナ内の体積と前記参照点から前記コンテナ内の複数の表面レベルまでの距離との間の相関についての情報を含む、ステップと
を行うように構成される、項目８５－９４のいずれかに記載のシステム。
（項目９６）
参照点を判定するステップは、前記コンテナの底部分を判定するステップを含む、項目８５－９５のいずれかに記載のシステム。
（項目９７）
前記距離は、ピクセル距離によって測定される、項目９５－９６のいずれかに記載のシステム。
（項目９８）
前記処理デバイスは、前記捕捉された画像のパターン合致および／またはセグメンテーションに基づいて、前記参照点を判定するように構成される、項目９５－９７のいずれかに記載のシステム。
（項目９９）
前記処理デバイスは、前記捕捉された画像内の前記参照点を表すパターンを検索するように構成される、項目９５および９８のいずれかに記載のシステム。
（項目１００）
前記処理デバイスは、前記捕捉された画像の少なくとも一部を参照画像と比較するように構成される、項目９５－９９のいずれかに記載のシステム。
（項目１０１）
前記処理デバイスは、前記捕捉された画像の前記一部ならびに前記参照画像の合致率および／または相関値を判定するように構成される、項目１００に記載のシステム。
（項目１０２）
前記サンプルピペット操作デバイスは、さらなるコンテナの中へ液体を吸引するように構成され、
前記システムは、前記吸引された液体の体積を判定するように構成され、
前記画像捕捉ユニットは、前記さらなるコンテナのさらなる画像を捕捉するように構成され、
前記処理デバイスは、前記さらなるコンテナと関連付けられる前記画像内の参照点の間のピクセル距離を判定するように構成され、かつ前記判定された体積を前記判定されたピクセル距離と相関させるように構成される、項目８５－１０１のいずれかに記載のシステム。
（項目１０３）
前記処理デバイスは、前記判定された体積および前記判定されたピクセル距離に基づいて、相関データを生成するように構成される、項目１０２に記載のシステム。
（項目１０４）
前記相関データは、複数の判定されたピクセル距離と前記さらなるコンテナの中へ吸引される液体の複数の判定された体積との間の複数の相関に基づいて生成される、項目１０３に記載のシステム。
（項目１０５）
前記吸引された液体は、染料溶液を備え、および／または
前記システムは、分光光度法に基づいて前記吸引された液体の前記体積を判定するように構成される、項目１０２－１０４のいずれかに記載のシステム。
（項目１０６）
前記システムは、前記吸引された液体の質量を判定するように、かつ前記吸引された液体の前記判定された質量に基づいて前記吸引された液体の前記体積を判定するように構成される、項目１０２－１０５のいずれかに記載のシステム。
（項目１０７）
前記少なくとも１つの処理デバイスはさらに、
前記コンテナの前記画像から前記流体物質の前記全体積の輝度を取得および／または判定するステップと、
前記流体物質の前記輝度および較正データに基づいて、前記流体物質の全体積の粒子濃度を判定するステップと、
前記判定された粒子濃度を閾値と比較するステップと、
前記判定された粒子濃度が前記閾値を下回ることを判定することに応答して、前記流体物質の全体積を含有する前記コンテナにフラグを付けるステップと
を行うように構成される、項目８５－１０６のいずれかに記載のシステム。
（項目１０８）
前記システムはさらに、
前記サンプルピペット操作デバイスを使用して、前記コンテナから前記流体物質の少なくとも一部を吸引するステップと、
前記画像捕捉デバイスを使用して、前記コンテナの少なくとも一部の第３の画像を捕捉するステップと、
前記少なくとも１つの処理デバイスを使用して、前記第３の画像を参照画像と比較するステップと、
前記少なくとも１つの処理デバイスを使用して、前記第３の画像と前記参照画像との間の類似性に基づいて合致スコアを判定するステップと、
前記生成された合致スコアを閾値と比較するステップと
を行うように構成される、項目８５－１０７のいずれかに記載のシステム。
（項目１０９）
前記システムはさらに、
前記少なくとも１つの処理デバイスを使用して、前記第３の画像内の着目エリアを判定するように構成され、
前記第３の画像を比較するステップは、前記第３の画像内の前記着目エリアを前記参照画像の少なくとも一部と比較するステップを含む、項目８５－１０８のいずれかに記載のシステム。
（項目１１０）
前記着目エリアは、前記コンテナの底部に隣接する領域を備える、項目１０９に記載のシステム。
（項目１１１）
前記システムはさらに、前記合致スコアが前記閾値に等しい、および／またはそれを下回るときに、前記コンテナからの前記吸引の結果にフラグを付けるように構成される、項目１０８－１１０のいずれかに記載のシステム。
（項目１１２）
前記コンテナキャリッジデバイスは、複数のコンテナスロットを備え、各コンテナスロットは、コンテナを支持するように構成され、
前記システムはさらに、
前記画像捕捉デバイスを使用して、前記コンテナキャリッジデバイスの第１の位置において前記複数のコンテナスロットのうちの１つの第４の画像を捕捉するステップと、
前記少なくとも１つの処理デバイスを使用して、前記第４の画像を参照画像と比較するステップと、
前記少なくとも１つの処理デバイスを使用して、前記第４の画像と前記参照画像との間の類似性に基づいて合致スコアを生成するステップと、
前記合致スコアを閾値と比較するステップと
を行うように構成される、項目８５－１１１のいずれかに記載のシステム。
（項目１１３）
前記閾値を超える、および／または満たす前記合致スコアは、前記複数のコンテナスロットのうちの前記１つにおける前記コンテナの非存在を表す、項目１１２に記載のシステム。
（項目１１４）
前記システムは、前記合致スコアが前記閾値を下回るときに、前記複数のコンテナスロットのうちの前記１つから前記コンテナを除去するように構成される、項目１０８－１１３のいずれかに記載のシステム。
（項目１１５）
前記システムは、前記合致スコアが閾値を超える、および／または満たすことを判定した後に、前記コンテナキャリッジデバイスを第２の位置まで移動させるように構成される、項目１０８－１１４のいずれかに記載のシステム。
（項目１１６）
コンテナの中の流体物質を評価するための方法であって、
サンプルピペット操作デバイスを使用して、コンテナの中へ少なくとも１つの流体物質を分注するステップと、
画像捕捉デバイスを使用して、コンテナキャリッジデバイスの上に配列される前記コンテナの少なくとも一部の画像を捕捉するステップであって、そのコンテナキャリッジデバイスは、１つまたはそれを上回るコンテナを支持するように構成される、ステップと、
少なくとも１つのコンピュータデバイスを使用して、前記コンテナの前記画像を分析し、前記コンテナの中の前記少なくとも１つの分注された流体物質の体積を判定するステップと、
前記少なくとも１つのコンピュータデバイスを使用して、前記コンテナの前記画像を分析し、前記コンテナの中の流体物質の全体積の粒子濃度を判定するステップと
を含む、方法。
（項目１１７）
前記コンテナの前記画像を捕捉するステップは、
コンテナの中に含有される前記少なくとも１つの流体物質に試薬を分注した後に、前記画像捕捉デバイスを使用して、前記コンテナの第１の画像を捕捉するステップであって、前記少なくとも１つの流体物質は、少なくとも１つの体液を含む、ステップと、
前記添加された試薬を前記コンテナの中の前記少なくとも１つの流体物質と混合した後に、前記画像捕捉デバイスを使用して、前記コンテナの第２の画像を捕捉するステップと
を含み、
前記コンテナの前記画像を分析し、前記少なくとも１つの分注された流体物質の前記体積を判定するステップは、前記コンテナの前記第１の画像を分析し、前記コンテナの中に含有される前記分注された試薬の前記体積を判定するステップを含み、
前記コンテナの前記画像を分析し、前記流体物質の全体積の前記粒子濃度を判定するステップは、前記コンテナの前記第２の画像を分析し、前記コンテナの中の前記流体物質の全体積の粒子濃度を判定するステップを含む、項目１１６に記載の方法。
（項目１１８）
流体物質を評価するためのシステムのコンピュータデバイス上で実行されると、項目１１６－１１７のいずれかに記載の方法のステップを実施するように前記コンピュータデバイスに命令する、コンピュータプログラム要素。
（項目１１９）
項目１１８に記載のコンピュータプログラム要素が記憶される、非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１２０）
コンテナの中の流体物質を評価するための方法であって、
物質分注デバイスを使用して、流体物質をコンテナに分注するステップと、
少なくとも１つのコンピュータデバイスを使用して、前記コンテナの中の前記流体物質の体積を判定するステップと、
前記物質分注デバイスの動作情報を受信するステップであって、前記動作情報は、前記流体物質分注デバイスの動作パラメータを含む、ステップと、
前記流体物質の標的分注体積を受信するステップと、
前記流体物質の前記判定された体積を前記標的分注体積と比較するステップと、
前記物質分注デバイスの較正情報を生成するステップと、
前記較正情報に基づいて、前記物質分注デバイスの前記動作パラメータを調節するステップと
を含む、方法。
（項目１２１）
前記流体物質の前記体積を判定するステップは、
画像捕捉デバイスを使用して、前記コンテナの少なくとも一部の画像を捕捉するステップと、
少なくとも１つのコンピュータデバイスを使用して、前記画像内の参照点を識別するステップであって、前記参照点は、前記コンテナと関連付けられる、ステップと、
前記少なくとも１つのコンピュータデバイスを使用して、前記画像の中の前記コンテナ内の前記流体物質の表面レベルを識別するステップと、
前記参照点と前記表面レベルとの間の距離を判定するステップと、
相関データに基づいて、前記距離を前記流体物質の体積に変換するステップであって、前記相関データは、前記コンテナ内の体積と前記参照点から前記コンテナ内の複数の表面レベルまでの距離との間の相関についての情報を含む、ステップと
を含む、項目１２０に記載の方法。
（項目１２２）
液体をさらなるコンテナに供給するステップと、
前記供給された液体の体積を判定するステップと、
前記コンテナのさらなる画像を捕捉するステップと、
前記さらなるコンテナと関連付けられる前記画像内の参照点の間のピクセル距離を判定するステップと、
前記判定された体積を前記判定されたピクセル距離と相関させるステップと
をさらに含む、項目１２０－１２１のいずれかに記載の方法。
（項目１２３）
前記判定された体積および前記判定されたピクセル距離に基づいて相関データを生成するステップをさらに含む、項目１２２に記載の方法。
（項目１２４）
前記相関データは、複数の判定されたピクセル距離と前記さらなるコンテナに供給される液体の複数の判定された体積との間の複数の相関に基づいて生成される、項目１２３の１項に記載の方法。
（項目１２５）
前記供給された液体は、染料溶液を備え、および／または
前記供給された液体の前記体積は、分光光度法に基づいて判定される、項目１２２－１２４のいずれかに記載の方法。
（項目１２６）
前記供給された液体の前記体積を判定するステップは、前記供給された液体の質量を判定するステップを含む、項目１２２－１２５のいずれかに記載の方法。
（項目１２７）
前記コンテナから前記流体物質の少なくとも一部を吸引するステップと、
画像捕捉デバイスを使用して、前記コンテナの少なくとも一部の画像を捕捉するステップと、
前記画像を参照画像と比較するステップと、
前記画像と前記参照画像との間の類似性に基づいて、合致スコアを生成するステップと
をさらに含む、項目１２０－１２６のいずれかに記載の方法。
（項目１２８）
前記合致スコアを閾値と比較するステップ、および／または
前記合致スコアが閾値を超えることを判定するステップ
をさらに含む、項目１２７に記載の方法。
（項目１２９）
前記画像内の着目エリアを判定するステップをさらに含み、
前記画像を比較するステップは、前記画像内の前記着目エリアを前記参照画像の少なくとも一部と比較するステップを含む、項目１２７－１２８のいずれかに記載の方法。
（項目１３０）
前記着目エリアは、前記コンテナの底部に隣接する領域を含む、項目１２９に記載の方法。
（項目１３１）
前記合致スコアが前記閾値を満たす、および／または下回るときに、前記コンテナからの前記吸引の結果にフラグを付けるステップをさらに含む、項目１２７－１３０のいずれかに記載の方法。
（項目１３２）
コンテナキャリッジデバイスの複数のコンテナスロットの中に複数のコンテナを配列するステップと、
画像捕捉デバイスを使用して、前記コンテナキャリッジデバイスの第１の位置において前記複数のコンテナスロットのうちの１つの画像を捕捉するステップと、
前記画像を参照画像と比較するステップと、
前記画像と前記参照画像との間の類似性に基づいて、合致スコアを生成するステップと
をさらに含む、項目１２７－１３１のいずれかに記載の方法。
（項目１３３）
前記合致スコアを閾値と比較するステップ、および／または
前記合致スコアが閾値を超える、ならびに／もしくは満たすことを判定するステップであって、前記閾値を超える前記合致スコアは、前記複数のコンテナスロットのうちの前記１つにおける前記コンテナの非存在を表す、ステップ
をさらに含む、項目１３２に記載の方法。
（項目１３４）
前記合致スコアが前記閾値を下回るときに、前記複数のコンテナスロットのうちの前記１つから前記コンテナを除去するステップをさらに含む、項目１２７－１３３のいずれかに記載の方法。
（項目１３５）
前記合致スコアが閾値を超える、および／または満たすことを判定した後に、前記コンテナキャリッジデバイスを第２の位置まで移動させるステップをさらに含む、項目１２７－１３４のいずれかに記載の方法。
（項目１３６）
流体物質を評価するためのシステムのコンピュータデバイス上で実行されると、項目１２０－１３５のいずれかに記載の方法のステップを実施するように前記コンピュータデバイスに命令する、コンピュータプログラム要素。
（項目１３７）
項目１３６に記載のコンピュータプログラム要素が記憶される、非一過性のコンピュータ可読媒体。

図１は、生物試料を分析するための例示的器具のブロック図である。

図２は、図１の生物試料分析器具の実施例を概略的に図示する。

図３は、本開示の側面を実装するために使用されることができる、コンピュータデバイスの例示的なアーキテクチャを図示する。

図４は、免疫学的分析のための例示的方法を図示する概略図である。

図５は、図１の体積検出システムの実施例のブロック図である。

図６は、体積検出システムを動作させる例示的方法を図示する、フローチャートである。

図７は、図６の体積検出システムの動作を行うための例示的方法を図示する、フローチャートである。

図８は、相関データを生成するように相関データ生成システムを動作させるための例示的方法を図示する、フローチャートである。

図９は、図５の分注先端体積検出デバイスの実施例を図示する。

図１０は、分注先端体積検出デバイスに関連するサンプル吸引システムの例示的構造を概略的に図示する。

図１１は、図１０のサンプル吸引システムの斜視図である。

図１２Ａは、図１０のサンプル吸引システムの側面図である。

図１２Ｂは、図１０のサンプル吸引システムの別の側面図である。

図１３は、例示的分注先端の概略斜視図である。

図１４は、図１３の分注先端の遠位端の断面図である。

図１５は、分注先端体積検出デバイスを動作させる例示的方法を図示する、フローチャートである。

図１６は、図１５の分注先端体積検出デバイスの動作を行うための例示的方法を図示する、フローチャートである。

図１７は、分注先端の捕捉された画像の例示的分析を図示する。

図１８は、図１７の捕捉された画像の分析を図示する。

図１９は、図１７の捕捉された画像の分析を図示する。

図２０は、先端体積相関データに対応する例示的相関曲線である。

図２１は、先端体積相関データを生成するように先端体積相関データ生成システムを動作させるための例示的方法を図示する、フローチャートである。

図２２は、図５の容器体積検出デバイスの実施例を図示する。

図２３は、容器体積検出デバイスが含まれる、例示的コンテナキャリッジデバイスを図示する。

図２４は、図２３の容器画像捕捉ユニットを図示する、図２３のコンテナキャリッジデバイスの別の斜視図である。

図２５は、容器画像捕捉ユニットを含む、容器体積検出デバイスを伴う洗浄ホイールの上面図である。

図２６は、洗浄ホイールとともに容器体積検出デバイスを動作させる例示的方法を図示する、フローチャートである。

図２７は、容器体積検出デバイスの反応容器分注体積検出デバイスを動作させる例示的方法を図示する、フローチャートである。

図２８は、図２７の反応容器分注体積検出デバイスの動作を行うための例示的方法を図示する、フローチャートである。

図２９は、反応容器の捕捉された画像の例示的分析を図示する。

図３０は、容器体積相関データに対応する例示的相関曲線である。

図３１は、容器体積相関データを生成するように容器体積相関データ生成システムを動作させるための例示的方法を図示する、フローチャートである。

図３２は、容器体積検出デバイスの反応容器残留体積検出デバイスを動作させる例示的方法を図示する、フローチャートである。

図３３は、図３２の反応容器残留体積検出デバイスの動作を行うための例示的方法を図示する、フローチャートである。

図３４は、容器の捕捉された画像の例示的分析を図示する。

図３５は、容器体積検出デバイスの分注調節デバイスが動作される、例示的システムのブロック図である。

図３６は、図３５の分注調節デバイスを動作させるための例示的方法を図示する、フローチャートである。

図３７は、容器体積検出デバイスの反応容器検出デバイスを動作させる例示的方法を図示する、フローチャートである。

図３８は、図３７の反応容器検出デバイスの動作を行うための例示的方法を図示する、フローチャートである。

図３９は、洗浄ホイール上の容器スロットの捕捉された画像の例示的分析を図示する。

図４０は、図１の例示的完全性評価システムのブロック図である。

図４１は、図４０の例示的分注先端完全性評価デバイスのブロック図である。

図４２は、例示的サンプル品質検出デバイスを図示する。

図４３は、図４２のサンプル品質検出デバイスを動作させるための例示的方法を図示する、フローチャートである。

図４４は、図４２の画像評価デバイスを動作させる例示的方法を図示する、フローチャートである。

図４５は、捕捉された画像の例示的分析を図示する。

図４６は、画像内の着目領域を見出すための例示的方法を図示する、フローチャートである。

図４７は、画像の色パラメータを抽出するための例示的方法のフローチャートである。

図４８は、画像の例示的ヒストグラムを図示する。

図４９は、図４２の分類データ生成デバイスを動作させるための例示的方法のフローチャートである。

図５０は、分類標識に解析されている干渉物質値の例示的表である。

図５１は、サンプル分類識別子の例示的セットである。

図５２は、３つの干渉物質の例示的色パラメータデータ表を図示する。

図５３は、図５２に示されるような第１、第２、および第３の干渉物質の組み合わせからのサンプル分類子の例示的セットを示す。

図５４は、図４２の例示的分類デバイスを概略的に図示するブロック図である。

図５５は、サンプル分類結果および関連付けられるフラッギング結果の例示的データセットである。

図５６は、例示的先端整合検出デバイスのブロック図である。

図５７は、分注先端における可能性として考えられる公差を図示する、例示的分注先端の断面図である。

図５８は、分注先端の例示的不整合を概略的に図示する。

図５９は、分注先端の可能性として考えられるタイプの不整合を図示する。

図６０Ａは、先端整合検出デバイスとともに使用可能な例示的分注先端の断面側面図である。図６０Ｂは、図６０Ａの分注先端の一部の拡大図である。図６０Ｃは、図６０Ａの分注先端の一部の拡大図である。

図６１は、分注先端整合を評価するための例示的方法を図示する、フローチャートである。

図６２は、分注先端不整合を検出するための例示的方法を図示する、フローチャートである。

図６３は、分注先端不整合を検出するための別の例示的方法を図示する、フローチャートである。

図６４は、分注先端の側面不整合を示す、例示的画像を概略的に図示する。

図６５は、第２の参照線を使用して体積を補正するための例示的方法を図示する、フローチャートである。

図６６は、第２の参照線を使用して体積を補正するための別の例示的方法を図示する、フローチャートである。

図６７は、カメラユニットに対する分注先端の深度不整合を概略的に図示する。

図６８は、先端整合検出デバイスによって行われる補正の前および後の体積検出の例示的データ表である。

図６９は、図１の例示的粒子濃度チェックシステムのブロック図である。

図７０は、異なる粒子濃度を伴う反応容器の例示的画像を示す。

図７１は、例示的反応容器粒子濃度チェックシステムのブロック図である。

図７２は、反応容器の中に含有される流体物質中の粒子濃度を測定するための例示的方法を図示する、フローチャートである。

図７３は、較正データを生成するための例示的方法を図示する、フローチャートである。

図７４は、較正データを生成するために使用される例示的物質の表である。

図７５は、較正データからプロットされた例示的較正曲線を示す。

図７６は、反応容器の中に含有される流体物質中の粒子濃度を測定するための例示的方法を図示する、フローチャートである。

図７７は、異なる検定物質の例示的濃度閾値の例示的表である。

図７８は、反応容器粒子濃度チェックシステムの機能を利用する、例示的診断機能のフローチャートである。

図７９は、図７８の診断機能の別の実施例のフローチャートである。

同様の参照数字が、いくつかの図の全体を通して同様の部品およびアセンブリを表す、図面を参照して、種々の実施形態が詳細に説明される。種々の実施形態の参照は、本明細書に添付される請求項の範囲を限定しない。加えて、本明細書に記載される任意の実施例は、限定的であることを意図せず、添付の請求項の多くの可能性として考えられる実施形態のうちのいくつかを記載するにすぎない。

図１は、生物試料を分析するための例示的器具１００のブロック図である。いくつかの実施形態では、器具１００は、物質調製システム１０２と、調製評価システム１０４と、物質評価システム１０６とを含む。１つまたはそれを上回るコンテナ１１０は、器具１００のシステムとともに使用され、分注先端１１２と、容器１１４とを含む。また、器具１００の中に提供される、１つまたはそれを上回るコンテナキャリッジデバイス１１６も示される。さらに、調製評価システム１０４は、体積検出システム１２０と、分注先端評価システム１２２と、キャリッジ検出システム１２６とを含む。いくつかの実施形態では、体積検出システム１２０は、分注先端画像捕捉ユニット１３０および容器画像捕捉ユニット１３２を利用する。いくつかの実施形態では、分注先端評価システム１２２は、分注先端画像捕捉ユニット１３０を使用し、粒子濃度チェックシステム１２４は、容器画像捕捉ユニット１３２を使用する。いくつかの実施形態では、キャリッジ検出システム１２６は、キャリッジ画像捕捉ユニット１３４を使用する。

本開示の概要部分で説明されるような、第４の側面、第５の側面、および／または第９の側面による、流体物質を評価するためのシステムはそれぞれ、生物試料を分析するための器具１００を指し得る、ならびに／もしくはそれぞれは、器具１００の１つまたはそれを上回る構成要素および／またはデバイスを指し得ることに留意されたい。さらに、本開示の概要部分で説明されるような、第１の側面、第６の側面、第１０の側面、および／または第１３の側面による、流体物質を評価するための方法はそれぞれ、器具１００を動作させるための方法を指し得る、ならびに／もしくはそれぞれは、器具１００の１つまたはそれを上回る構成要素および／またはデバイスを動作させるための方法を指し得る。

生物試料分析器具１００は、種々の目的のために生物試料を分析するように動作する。いくつかの実施形態では、生物試料分析器具１００は、血液サンプルを分析するように構成され、血液ならびにその成分を採取、検査、処理、貯蔵、および／または輸血するように動作する。

物質調製システム１０２は、物質評価システム１０６によるさらなる分析のために、１つまたはそれを上回る物質を調製するように動作する。いくつかの実施形態では、物質調製システム１０２は、コンテナ１１０を用いて物質１１８を等分し、コンテナ１１０から物質１１８を吸引し、物質１１８をコンテナ１１０に分注するように動作する。

調製評価システム１０４は、物質評価システム１０６による後続の分析のために、物質の調製を評価するように動作する。いくつかの実施形態では、調製評価システム１０４は、物質１１８が分析のために適切に調製されているかどうかを判定するように、１つまたはそれを上回る画像捕捉ユニットを利用する。本明細書に説明されるように、調製評価システム１０４は、物質評価システム１０６が、物質１１８を使用して信頼できる結果を生じるように、物質１１８の体積または完全性の直接かつ単純な測定を提供して、物質１１８が適切に調製されているかどうかを判定する。

物質評価システム１０６は、物質調製システム１０２によって調製される物質１１８を評価するように動作する。一例として、物質評価システム１０６は、図２を参照して説明されるような免疫学的検定を行う。

コンテナ１１０は、物質評価システム１０６によって分析される１つまたはそれを上回る物質１１８を調製するために使用される。コンテナ１１０は、試料管（本明細書ではサンプル管とも称される）、ピペット操作先端、および容器等の種々のタイプであることができる。いくつかの実施形態では、コンテナ１１０は、分注先端１１２と、容器１１４とを含む。

分注先端１１２は、容器１１４等の他のコンテナから物質１１８を等分または吸引するように、物質調製システム１０２に提供される。例えば、分注先端１１２は、試料管からサンプルを等分する、またはサンプル容器もしくは試薬容器からサンプルまたは試薬を吸引するために使用される。分注先端１１２の実施例は、図１３および１４を参照してさらに詳細に説明ならびに図示される。

容器１１４は、調製および分析のための物質１１８を含有するように、物質調製システム１０２に提供される。いくつかの実施形態では、物質調製システム１０２は、容器１１４の中へ物質１１８を分注する。容器１１４の実施例は、本明細書でさらに詳細に説明される、サンプル容器と、希釈液容器と、反応容器とを含む。

コンテナキャリッジデバイス１１６は、物質調製システム１０２、調製評価システム１０４、および物質評価システム１０６が、種々の様式でコンテナ１１０を使用するように、器具１００の中の種々の場所でコンテナ１１０を保持して担持するように構成される。コンテナキャリッジデバイス１１６の実施例は、図２を参照してさらに詳細に説明および図示される、容器ラック（例えば、サンプルラック、試薬ラック、および希釈液ラック）、サンプル提示ユニット、容器キャリッジユニット（例えば、サンプルキャリッジユニット、反応容器キャリッジユニット、および試薬キャリッジユニット）、容器移送ユニット（例えば、サンプル移送ユニット、試薬移送ユニット、インキュベータ移送ユニット、および反応容器移送ユニット）、ならびに容器保持プレートまたはホイール（例えば、サンプルホイール、インキュベータ、および洗浄ホイール）を含む。

物質１１８は、器具１００内の種々の検査および分析のために、調製、評価、ならびに検査される。物質１１８は、器具１００の中で等分、吸引、および分注されることができる、任意の物質を含む。いくつかの実施形態では、物質１１８は、流体特性を有し、したがって、本明細書では流体物質と称される。いくつかの実施形態では、流体物質１１８は、単一の流体物質である。他の実施形態では、流体物質１１８は、複数の物質の混合物である。

調製評価システム１０４の体積検出システム１２０は、コンテナ１１０の中の流体物質１１８の体積を検出し、コンテナ１１０の中で保持される体積が標的として適切であるかどうかを判定するように動作する。本明細書に説明されるように、体積検出システム１２０は、分注先端画像捕捉ユニット１３０を使用して分注先端１１２における体積、および容器画像捕捉ユニット１３２を使用して容器１１４における体積を検出するように構成される。

調製評価システム１０４の分注先端評価システム１２２は、流体物質１１８の完全性を評価するように動作する。いくつかの実施形態では、分注先端評価システム１２２は、分析手順に干渉し得、不正確な結果を生成し得る、任意の干渉物質を検出する。本明細書に説明されるように、分注先端評価システム１２２は、分注先端画像捕捉ユニット１３０を使用して、分注先端１１２における流体物質１１８の品質、および分注先端画像捕捉ユニット１３０に対する分注先端１１２の整合を判定するように構成される。

粒子濃度チェックシステム１２４は、反応容器、サンプル容器、希釈容器、キュベット、または器具１００の中でプロセスの全体を通して使用される、任意の好適なタイプの容器等の容器の中に含有される、流体物質中の粒子濃度を判定するように動作する。いくつかの実施形態では、反応容器粒子濃度チェックシステム１７００は、容器画像捕捉ユニット１３２を使用する。

分注先端画像捕捉ユニット１３０は、１つまたはそれを上回る場所で分注先端１１２の画像を捕捉するように動作する。いくつかの実施形態では、分注先端画像捕捉ユニット１３０は、器具１００の中の特定の場所で固定される。他の実施形態では、器具１００の他の構成要素から独立して、または器具１００の１つもしくはそれを上回る構成要素とともにのいずれかで、移動することができる、分注先端画像捕捉ユニット１３０は、器具１００の中に移動可能に配置される。器具１００のいくつかの実施形態は、複数の分注先端画像捕捉ユニット１３０を含む。本明細書に説明されるように、分注先端画像捕捉ユニット１３０は、カメラユニット５５０（例えば、図１１）と、カメラユニット２５５０（図１１および６７）とを含むことができる。

容器画像捕捉ユニット１３２は、１つまたはそれを上回る場所で容器１１４の画像を捕捉するように動作する。いくつかの実施形態では、容器画像捕捉ユニット１３２は、器具１００の中の特定の場所で固定される。他の実施形態では、器具１００の他の構成要素から独立して、または器具１００の１つもしくはそれを上回る構成要素とともにのいずれかで、移動することができる、容器画像捕捉ユニット１３２は、器具１００の中に移動可能に配置される。器具１００のいくつかの実施形態は、複数の容器画像捕捉ユニット１３２を含む。本明細書に説明されるように、容器先端画像捕捉ユニット１３２は、カメラユニット７３０（例えば、図２４）を含む。

キャリッジ画像捕捉ユニット１３４は、１つまたはそれを上回る場所で、コンテナ１１０を伴う、もしくは伴わないコンテナキャリッジデバイス１１６の画像を捕捉するように動作する。いくつかの実施形態では、キャリッジ画像捕捉ユニット１３４は、器具１００の中の特定の場所で固定される。他の実施形態では、器具１００の他の構成要素から独立して、または器具１００の１つもしくはそれを上回る構成要素とともにのいずれかで、移動することができる、キャリッジ画像捕捉ユニット１３４は、器具１００の中に移動可能に配置される。器具１００のいくつかの実施形態は、複数のキャリッジ画像捕捉ユニット１３４を含む。

図１を継続して参照すると、いくつかの実施形態では、器具１００は、データ通信ネットワーク１３８を介して管理システム１３６と通信するように動作する。例えば、器具１００は、それを通して器具１００が管理システム１３６と通信する、通信デバイス（図３の通信デバイス２４６等）を含む。

いくつかの実施形態では、管理システム１３６は、器具１００から遠隔に位置し、器具１００からのデータに基づいて診断を行うように構成される。加えて、器具１００は、器具の性能を評価し、レポートを生成することができる。管理システム１３６の一実施例は、Ｂｅｃｋｍａｎ Ｃｏｕｌｔｅｒ， Ｉｎｃ．（Ｂｒｅａ， ＣＡ）から入手可能なＰＲＯサービス遠隔サービスアプリケーションを実行する、１つまたはそれを上回るコンピュータデバイスを含む。

Ｂｅｃｋｍａｎ Ｃｏｕｌｔｅｒ ＰＲＯサービス遠隔サービスアプリケーションは、ネットワーク（例えば、ネットワーク１３８）を経由して、生物学的サンプル分析器具１００と遠隔診断コマンドセンター（例えば、管理システム１３６）との間のセキュアな連続接続を提供することができる。生物試料分析器具１００は、Ｅｔｈｅｒｎｅｔポート、Ｗｉ－Ｆｉ、またはセルラーネットワークを介して、インターネットによって遠隔診断コマンドセンターに接続されてもよい。

図１を依然として参照すると、データ通信ネットワーク１３８は、データ収集デバイス１０８とデータ処理システム１３６との間等の１つまたはそれを上回るコンピュータデバイスの間でデジタルデータを通信する。ネットワーク１３８の実施例は、ローカルエリアネットワーク、およびインターネット等の広域ネットワークを含む。いくつかの実施形態では、ネットワーク１３８は、無線通信システム、有線通信システム、または無線および有線通信システムの組み合わせを含む。有線通信システムは、種々の可能性として考えられる実施形態では、電気または光学信号を使用してデータを伝送することができる。無線通信システムは、典型的には、電磁波を介して、光学信号または高周波（ＲＦ）信号の形態等の信号を伝送する。無線通信システムは、典型的には、光学またはＲＦ信号を伝送するための光学もしくはＲＦ伝送機と、光学またはＲＦ信号を受信するための光学もしくはＲＦ受信機とを含む。無線通信システムの実施例は、Ｗｉ－Ｆｉ通信デバイス（無線ルータまたは無線アクセスポイントを利用する等）、セルラー通信デバイス（１つまたはそれを上回るセルラー基地局を利用する等）、および他の無線通信デバイスを含む。

図２は、図１の生物試料分析器具１００の実施例を概略的に図示する。図示される実施例では、器具１００は、免疫学的検定分析器として構成される。上記で説明されるように、器具１００は、物質調製システム１０２と、調製評価システム１０４と、物質評価システム１０６とを含む。いくつかの実施形態では、物質調製システム１０２は、サンプル供給ボード１４０と、サンプル提示ユニット１４２と、反応容器フィーダ１４４と、反応容器キャリッジユニット１４６と、サンプル移送ユニット１４８と、ピペット操作先端フィーダ１５０と、サンプルピペット操作デバイス１５２と、サンプルホイール１５８と、試薬キャリッジユニット１６０と、試薬ピペット操作デバイス１６２と、試薬貯蔵デバイス１６４と、試薬装填デバイス１６６と、インキュベータ移送ユニット１７０と、インキュベータ１７２と、反応容器移送ユニット１７４と、洗浄ホイール１７６と、基質装填デバイス１８０とを含む。いくつかの実施形態では、物質評価システム１０６は、光測定デバイス１９０と、評価処理デバイス１９２とを含む。物質評価システム１０６のいくつかの実施形態はさらに、インキュベータ移送ユニット１７０、インキュベータ１７２、反応容器移送ユニット１７４、洗浄ホイール１７６、および基質装填デバイス１８０によって行われる、少なくともいくつかの動作と関連付けられる。

サンプル供給ボード１４０は、複数のサンプルラックの中で複数のサンプル管を受容するように構成される。いくつかの実施形態では、ユーザ（例えば、検査技師）は、サンプル管の１つまたはそれを上回るラックをサンプル供給ボード１４０に装填する。サンプル供給ボード１４０は、ピペット操作のためにラックをサンプル提示ユニット１４２まで移動させることができ、ピペット操作後にサンプル提示ユニット１４２によって戻される、ピペット操作されたラックを受容する。

サンプル提示ユニット１４２は、サンプル管の１つまたはそれを上回るラックを指定場所に移送するように動作する。いくつかの実施形態では、サンプル供給ボード１４０は、１つのサンプルラックをサンプル提示ユニット１４２に提供するように動作する。さらに、サンプル提示ユニット１４２は、ラックおよびラック上のサンプルＩＤを識別するように動作することができる。サンプル提示ユニット１４２は、サンプルピペッタがラックの中のサンプル管から等分する、サンプルピペット操作場所にラックを移送する。サンプルピペッタがラックの中のサンプル管のうちの１つから等分するとき、サンプル提示ユニット１４２は、次のピペット操作のためにラックの中の別のサンプル管を送り出す。サンプル管の全てがピペット操作された後、サンプル提示ユニット１４２は、ラックをサンプル供給ボード１４０に戻す。サンプル提示ユニット１４２は、サンプルラック提示ユニットを含むことができる。他の実施形態では、サンプル提示ユニット１４２は、単一の管を担持するパックを移送するように構成される。サンプル提示ユニット１４２はまた、カップまたは容器等の他のタイプのコンテナのために構成されて使用されることが理解される。

反応容器フィーダ１４４は、複数の反応容器を反応容器キャリッジユニット１４６に供給する。ユーザは、反応容器フィーダ１４４の中に大量の新しい空の反応容器を装填することができる。いくつかの実施形態では、反応容器フィーダ１４４は、反応容器を反応容器キャリッジユニット１４６に供給するとき、反応容器を配向するように動作する。

反応容器キャリッジユニット１４６は、反応容器フィーダ１４４からサンプル移送ユニット１４８に反応容器を移送するように動作する。いくつかの実施形態では、反応容器キャリッジユニット１４６は、反応容器フィーダ１４４から１つまたはそれを上回る反応容器を取り上げ、反応容器をサンプル移送ユニット１４８に移送する。

サンプル移送ユニット１４８は、反応容器キャリッジユニット１４６からサンプルホイール１５８および試薬キャリッジユニット１６０に空の反応容器を移送するように動作する。さらに、サンプル移送ユニット１４８は、等分されたサンプル容器を試薬キャリッジユニット１６０に移送し、サンプル容器を試薬キャリッジユニット１６０からサンプルホイール１５８に戻して移送するように動作する。サンプル移送ユニット１４８はさらに、事前判定されたプロセスに使用されたサンプル容器および希釈液容器を処分するように動作することができる。

ピペット操作先端フィーダ１５０は、ピペット操作先端をサンプルピペット操作デバイス１５２に供給する。本書では、ピペット操作先端は、分注先端１１２の実施例であり、したがって、本明細書では分注先端１１２と称されることもできる。いくつかの実施形態では、ラックの中の複数のピペット操作先端は、ピペット操作先端フィーダ１５０の中のアレイの中に装填される。ピペット操作先端は、ピペット操作のために、サンプルピペット操作デバイス１５２に移送されて係合される。いったん使用されると、ピペット操作先端は、廃棄するようにサンプルピペット操作デバイス１５２から係脱され、サンプルピペット操作デバイス１５２は、ピペット操作先端フィーダ１５０に戻ることができる。ユーザは、使用済みのピペット操作先端を含む、固形廃棄物を破棄することができる。

サンプルピペット操作デバイス１５２は、種々のピペット操作動作を行う。サンプルピペット操作デバイス１５２は、ピペット操作先端フィーダ１５０からピペット操作先端を受容し、ピペット操作先端をサンプルピペット操作デバイス１５２に係合する。いくつかの実施形態では、サンプルピペット操作デバイス１５２は、ピペッタマンドレルをピペット操作先端に押し込むことによってピペット操作先端に係合し、ピペット操作先端に嵌合するピペッタマンドレルを持ち上げる。本明細書に説明されるように、ピペット操作先端のいくつかの実施形態は、単一の使用または複数の使用後に使い捨てできる。

いくつかの実施形態では、サンプルピペット操作デバイス１５２は、サンプルアリコートピペット操作ユニット（「サンプルアリコートガントリ」）１５２Ａと、サンプル精密ピペット操作ユニット（「サンプル精度ガントリ」）１５２Ｂとを含む。

サンプルアリコートピペット操作ユニット１５２Ａは、サンプル提示ユニット１４２の中に位置するサンプル管からサンプルのアリコートをピペットで採取し、サンプルホイール１５８上のサンプル容器の中へサンプルのアリコートを分注するように動作する。サンプルアリコートピペット操作ユニットは、ピペット操作がサンプル毎に完了したときに、使用済みのピペット操作先端を処分することができる。本明細書に説明されるように、サンプアリコートピペット操作ユニット１５２Ａは、例えば、図１１、１２Ａ、および１２Ｂを参照して本明細書でさらに説明される、カメラユニット５５０を含むことができる。

サンプル精密ピペット操作ユニット１５２Ｂは、試薬キャリッジユニット１６０の上に位置するサンプル容器からサンプルをピペットで採取するように動作する。次いで、サンプル精密ピペット操作ユニットは、サンプルを反応容器に分注することができる。いくつかの実施形態では、サンプルは、反応容器に分注される前に、（例えば、試薬ピペット操作デバイス１６２によって提供される洗浄緩衝剤とともに）サンプル希釈を作成するように、最初に希釈容器に分注されることができる。サンプル精密ピペット操作ユニットは、事前判定された検査が完了したときに、使用済みのピペット操作先端を処分することができる。本明細書に説明されるように、サンプル精密ピペット操作ユニット１５２Ｂは、図１１、１２Ａ、１２Ｂ、および６７を参照して本明細書でさらに説明される、カメラユニット２５５０を含むことができる。

サンプルホイール１５８は、その上にサンプル容器内の等分されたサンプルを貯蔵する。いくつかの実施形態では、サンプルホイール１５８は、蒸発によって変化させられる被分析物濃度を低減させるように、約４～１０℃等のより低い温度でサンプルを維持するように動作する。サンプル容器は、付加的検査が要求される場合、試薬ピペット操作後に、サンプルホイール１５８に戻して移送されることができる。

試薬キャリッジユニット１６０は、複数の容器を支持し、容器を異なる場所に移送するように構成される。いくつかの実施形態では、試薬キャリッジユニット１６０は、試薬ピペット操作デバイス１６２の試薬ピペッタ毎に同時に使用されることができる、複数の４つの容器（例えば、３つまたは４つの容器）を保持するように構成される。いくつかの実施形態では、試薬キャリッジユニット１６０は、約３０℃～４０℃で熱的に制御される。他の実施形態では、試薬キャリッジユニット１６０は、例えば、酵素の一貫した動力学的反応を確実にするように、約３７℃で維持される。

いくつかの実施形態では、試薬キャリッジユニット１６０は、反応容器、希釈容器、およびサンプル容器を保持し、サンプルピペット操作および試薬ピペット操作のために容器を運搬するように構成される。いくつかの実施形態では、試薬キャリッジユニット１６０は、事前判定された経路に沿って移動可能であるキャリッジシャトルを含む。例えば、試薬キャリッジユニット１６０は、サンプル移送ユニット１４８から反応容器、希釈容器、およびサンプル容器を受け入れるように、サンプル移送ユニット１４８の近くまで移動される。さらに、試薬キャリッジユニット１６０は、試薬をピペットで採取するために試薬ピペット操作デバイス１６２まで、かつサンプルをピペットで採取するためにサンプル精密ピペット操作ユニット１５２Ｂまで移動することができる。いくつかの実施形態では、試薬キャリッジユニット１６０は、希釈容器およびサンプル容器を除去するようにサンプル移送ユニット１４８まで、かつ反応容器を除去するように培養移送ユニット１７０まで移動する。

試薬ピペット操作デバイス１６２は、試薬貯蔵デバイス１６４から試薬キャリッジユニット１６０上の反応容器に試薬をピペットで採取するように動作する。いくつかの実施形態では、試薬ピペット操作デバイス１６２は、スループットをサポートするように同時に異なる試験でピペット操作を行うことができる、複数のピペッタを含む。いくつかの実施形態では、試薬ピペット操作デバイス１６２は、約３０℃～４０℃で熱的に制御される。他の実施形態では、試薬ピペット操作デバイス１６２は、例えば、酵素反応の一貫した結合反応速度を確実にするように、約３７℃で維持される。

試薬貯蔵デバイス１６４は、試薬を貯蔵する。試薬貯蔵デバイスは、試薬パックを事前判定された場所に移送するように構成される、試薬移送ユニットを含む。いくつかの実施形態では、試薬貯蔵デバイス１６４は、試薬装填デバイス１６６から試薬貯蔵デバイス１６４に、試薬ピペット操作デバイス１６２によるピペット操作のために試薬貯蔵デバイス１６４からピペット操作場所に、ピペット操作場所から試薬貯蔵デバイス１６４に、試薬が消費された場合、ピペット操作場所から廃棄場所に、試薬が期限切れになる場合、試薬貯蔵デバイス１６４から廃棄場所に、および試薬パックを装填解除するために試薬貯蔵デバイス１６４から試薬装填デバイス１６６に、試薬パックを移送することができる。いくつかの実施形態では、試薬貯蔵デバイス１６４は、約２℃～１５℃で熱的に制御される。他の実施形態では、試薬貯蔵デバイス１６４は、約４℃～１０℃で維持される。

試薬装填デバイス１６６は、１つまたはそれを上回る試薬パックを装填するように動作する。ユーザは、試薬パックを試薬装填デバイス１６６に装填することができる。

インキュベータ移送ユニット１７０は、インキュベータ１７２に、およびそこから、反応容器を移送する。いくつかの実施形態では、インキュベータ移送ユニット１７０は、試薬キャリッジユニット１６０からインキュベータ１７２にピペット操作された反応容器のうちの１つまたはそれを上回るものを移送する。さらに、インキュベータ移送ユニット１７０は、インキュベータ１７２から試薬キャリッジユニット１６０に１つまたはそれを上回る反応容器を移送することができる。インキュベータ移送ユニット１７０はまた、インキュベータ１７２から、読み取られた、または完了した反応容器を除去することもできる。

インキュベータ１７２は、事前判定された温度を維持するように熱的に制御される。いくつかの実施形態では、インキュベータ１７２は、約３０℃～４０℃で維持される。他の実施形態では、インキュベータ１７２は、例えば、免疫学的反応および酵素反応を確実にするように、約３７℃で維持される。一例として、インキュベータ１７２は、検定インキュベーションを行う。

反応容器移送ユニット１７４は、インキュベータ１７２に、およびそこから、反応容器を移送する。いくつかの実施形態では、反応容器移送ユニット１７４は、培養された反応容器をインキュベータ１７２から洗浄ホイール１７６に移送し、検定反応容器を洗浄ホイール１７６からインキュベータ１７２に移送し、基質インキュベーションまたは酵素反応のために、基質を含有する反応容器を洗浄ホイール１７６からインキュベータ１７２に移送し、基質インキュベーション後に、洗浄された反応容器をインキュベータ１７２から光測定デバイス１９０に移送し、読み取られた、または完了した反応容器を光測定デバイス１９０からインキュベータ１７２に移送する。使用済みの反応容器は、廃棄場所に送達されることができる。

洗浄ホイール１７６は、診断プロセスの種々の側面が物質評価システム１０６を用いて行われるように、その上で反応容器を受容して支持する。洗浄ホイール１７６の実施例は、図２３－２５を参照してさらに詳細に説明および図示される。いくつかの実施形態では、洗浄ホイール１７６は、インキュベーション後に粒子から結合または遊離被分析物を分離する熱的に制御されたデバイスである。いくつかの実施形態では、洗浄ホイール１７６は、約３０℃～４０℃で維持される。他の実施形態では、洗浄ホイール１７６は、例えば、酵素反応を確実にするように、約３７℃で維持される。

基質ピペット操作デバイス１７８は、基質を洗浄された反応容器に分注するように動作する。基質の一実施例は、磁性粒子上で捕捉される被分析物の数量に対応する検出を提供するように光を生じることができる、Ｌｕｍｉ－Ｐｈｏｓ ５３０等の免疫学的検定酵素反応のための化学発光基質である。

基質装填デバイス１８０は、供給される１つまたはそれを上回る基質を装填するように動作する。いくつかの実施形態では、基質装填デバイス１８０は、２つのボトルのセットを含み、そのうちの一方が、使用中であり、そのうちの他方が、装填解除および新規装填プロセスのために配列される。基質ピペット操作デバイス１７８は、使用中のボトルから基質を引き出すように動作することができる。

光測定デバイス１９０は、免疫学的分析に起因する光（例えば、図４の光Ｌ）を検出して測定するように動作する。いくつかの実施形態では、照度計とも称されることができる、光測定デバイス１９０は、基質を含有する反応容器から化学発光の規模を読み取るための光電子増倍管（ＰＭＴ）を含有する、光が入り込まないエンクロージャを含む。反応容器は、反応容器移送ユニット１７４によって、光測定デバイス１９０に移送され、そこから除去されることができる。

評価処理デバイス１９２は、光測定デバイス１９０によって検出される光の量についての情報を受信し、情報に基づいて分析を評価するように動作する。

図３は、生物試料分析器具１００、または物質調製システム１０２、調製評価システム１０４、および物質評価システム１０６等の器具１００の種々のシステムを含む、本開示の側面を実装するために使用されることができる、コンピュータデバイスの例示的なアーキテクチャを図示する。さらに、器具１００のシステムに含まれる１つまたはそれを上回るデバイスもしくはユニットもまた、図３に図示されるように、コンピュータデバイスの少なくともいくつかの構成要素を伴って実装されることもできる。そのようなコンピュータデバイスは、本明細書では参照番号２００として指定される。コンピュータデバイス２００は、本明細書に説明されるオペレーティングシステム、アプリケーションプログラム、およびソフトウェアモジュール（ソフトウェアエンジンを含む）を実行するために使用される。

コンピュータデバイス２００は、いくつかの実施形態では、中央処理装置（ＣＰＵ）等の少なくとも１つの処理デバイス２０２を含む。種々の処理デバイスが、種々の製造業者、例えば、ＩｎｔｅｌまたはＡｄｖａｎｃｅｄ Ｍｉｃｒｏ Ｄｅｖｉｃｅｓから入手可能である。本実施例では、コンピュータデバイス２００はまた、システムメモリ２０４と、システムメモリ２０４を含む種々のシステム構成要素を処理デバイス２０２に結合するシステムバス２０６とを含む。システムバス２０６は、メモリバスまたはメモリコントローラ、周辺機器用バス、および種々のバスアーキテクチャのうちのいずれかを使用するローカルバスを含む、任意の数のタイプのバス構造のうちの１つである。

コンピュータデバイス２００に好適なコンピュータデバイスの実施例は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、モバイルデバイス（スマートフォン、ｉＰｏｄ（登録商標）モバイルデジタルデバイス、もしくは他のモバイルデバイス等）、またはデジタル命令を処理するように構成される他のデバイスを含む。

システムメモリ２０４は、読取専用メモリ２０８と、ランダムアクセスメモリ２１０とを含む。起動中等にコンピュータデバイス２００内で情報を転送するように作用する基本ルーチンを含有する、基本入出力システム２１２が、典型的には、読取専用メモリ２０８の中に記憶される。

コンピュータデバイス２００はまた、デジタルデータを記憶するために、いくつかの実施形態では、ハードディスクドライブ等の二次記憶デバイス２１４も含む。二次記憶デバイス２１４は、二次記憶インターフェース２１６によってシステムバス２０６に接続される。二次記憶デバイスおよびそれらの関連付けられるコンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読命令（アプリケーションプログラムおよびプログラムモジュールを含む）、データ構造、およびコンピュータデバイス２００の他のデータの不揮発性記憶装置を提供する。

本明細書に説明される例示的な環境は、二次記憶デバイス等のハードディスクドライブを採用するが、他のタイプのコンピュータ可読記憶媒体も他の実施形態で使用される。これらの他のタイプのコンピュータ可読記憶媒体の実施例は、磁気カセット、フラッシュメモリカード、デジタルビデオディスク、ベルヌーイカートリッジ、コンパクトディスク読取専用メモリ、デジタル多用途ディスク読取専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、または読取専用メモリを含む。いくつかの実施形態は、非一過性の媒体を含む。

オペレーティングシステム２１８、１つまたはそれを上回るアプリケーションプログラム２２０、他のプログラムモジュール２２２、およびプログラムデータ２２４を含む、いくつかのプログラムモジュールは、二次記憶デバイス２１４またはメモリ２０４の中に記憶されることができる。

いくつかの実施形態では、コンピュータデバイス２００は、ユーザが入力をコンピュータデバイス２００に提供することを可能にする入力デバイスを含む。入力デバイス２２６の実施例は、キーボード２２８、ポインタ入力デバイス２３０、マイクロホン２３２、およびタッチセンサ式ディスプレイ２４０を含む。他の実施形態は、他の入力デバイス２２６を含む。入力デバイスは、多くの場合、システムバス２０６に結合される入出力インターフェース２３８を通して、処理デバイス２０２に接続される。これらの入力デバイス２２６は、パラレルポート、シリアルポート、ゲームポート、またはユニバーサルシリアルバス等の任意の数の入出力インターフェースによって接続されることができる。入力デバイスとインターフェース２３８との間の無線通信も可能であり、いくつかの可能性として考えられる実施形態では、赤外線、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）無線技術、ＷｉＦｉ技術（８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎ等）、セルラー、または他の高周波通信システムを含む。

本例示的実施形態では、タッチセンサ式表示デバイス２４０はまた、ビデオアダプタ２４２等のインターフェースを介してシステムバス２０６に接続される。タッチセンサ式表示デバイス２４０は、ユーザがディスプレイに触れるときにユーザから入力を受信するためのタッチセンサを含む。そのようなセンサは、容量センサ、圧力センサ、または他のタッチセンサであることができる。センサは、ディスプレイとの接触だけでなく、接触の場所および経時的な接触の移動も検出する。例えば、ユーザは、書き込まれた入力を提供するように、画面を横断して指またはスタイラスを移動させることができる。書き込まれた入力は、評価され、いくつかの実施形態では、テキスト入力に変換される。

表示デバイス２４０に加えて、コンピュータデバイス２００は、スピーカまたはプリンタ等の種々の他の周辺デバイス（図示せず）を含むことができる。

コンピュータデバイス２００はさらに、ネットワークを横断して通信を確立するように構成される通信デバイス２４６を含む。いくつかの実施形態では、ローカルエリアネットワーキング環境または広域ネットワーキング環境（インターネット等）で使用されるとき、コンピュータデバイス２００は、典型的には、無線ネットワークインターフェース２４８等のネットワークインターフェースを通してネットワークに接続される。他の可能性として考えられる実施形態は、他の有線および／または無線通信デバイスを使用する。例えば、コンピュータデバイス２００のいくつかの実施形態は、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）ネットワークインターフェースまたはネットワークを横断して通信するためのモデムを含む。さらに他の実施形態では、通信デバイス２４６は、短距離無線通信が可能である。短距離無線通信は、一方向または双方向短・中距離無線通信である。短距離無線通信は、種々の技術およびプロトコルに従って確立されることができる。短距離無線通信の実施例は、高周波識別（ＲＦＩＤ）、近距離通信（ＮＦＣ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）技術、およびＷｉ－Ｆｉ技術を含む。

コンピュータデバイス２００は、典型的には、少なくともある形態のコンピュータ可読媒体を含む。コンピュータ可読媒体は、コンピュータデバイス２００によってアクセスされることができる、任意の利用可能な媒体を含む。一例として、コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読記憶媒体およびコンピュータ可読通信媒体を含む。

コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータ等の情報を記憶するように構成される任意のデバイスで実装される、揮発性および不揮発性、可撤性および非可撤性媒体を含む。コンピュータ可読記憶媒体は、ランダムアクセスメモリ、読取専用メモリ、電気的消去可能プログラマブル読取専用メモリ、フラッシュメモリまたは他のメモリ技術、コンパクトディスク読取専用メモリ、デジタル多用途ディスクまたは他の光学記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶または他の磁気記憶デバイス、もしくは所望の情報を記憶するために使用されることができ、コンピュータデバイス２００によってアクセスされることができる任意の他の媒体を含むが、それらに限定されない。

コンピュータ可読通信媒体は、典型的には、搬送波または他の輸送機構等の変調データ信号でコンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータを具現化し、任意の情報配信媒体を含む。「変調データ信号」という用語は、その特性のうちの１つまたはそれを上回るものを、信号の中の情報を符号化するような様式で設定もしく変更させる信号を指す。一例として、コンピュータ可読通信媒体は、有線ネットワークまたは直接有線接続等の有線媒体、ならびに音響、高周波、赤外線、および他の無線媒体等の無線媒体を含む。上記のうちのいずれかの組み合わせもまた、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれる。

血液サンプルは、全血、血清、血漿、および他の血液成分または分画である。いくつかの実施形態では、生物試料分析器具１００は、１つまたはそれを上回る体液サンプルタイプを分析するように構成される。体液は、血液、尿、唾液、脳脊髄液、羊水、糞便、粘液、細胞または組織抽出物、および核酸抽出物である。サンプルとも称される試料は、ドナーセンター、医師の診察室、瀉血専門医の診察室、病院、診療所、および他の医療設定において採取されるが、それらに限定されない。採取された体液およびその成分は、次いで、多くの場合、臨床検査室、病院、血液バンク、医師の診察室、または他の医療設定において、もしくはそれを通して、処理、検査、および分配される。本開示では、器具１００は、主に、抗体または免疫グロブリンの使用を通して溶液中の巨大分子の存在もしくは濃度を測定する、免疫学的検定を行うことが説明される。そのような巨大分子はまた、本明細書では被分析物とも称される。他の実施形態では、しかしながら、器具１００は、任意のタイプの生物試料分析器を含む。例えば、器具１００は、臨床化学分析器、血液型分析器、核酸分析器、微生物学分析器、または任意の他のタイプの体外診断（ＩＶＤ）分析器であることができる。

図４は、免疫学的分析のための例示的方法３００を図示する概略図である。いくつかの実施形態では、方法３００は、動作３０２、３０４、３０６、３０８、３１０、３１２、および３１４を含む。いくつかの実施形態では、方法３００における動作のうちの少なくともいくつかは、器具１００の物質調製システム１０２、調製評価システム１０４、および／または物質評価システム１０６によって行われる。

動作３０２では、キュベット３２０（例えば、反応容器）が、事前判定された位置に輸送され、磁性粒子３２２を含む第１の試薬が、キュベット３２０の中へ分注される。いくつかの実施形態では、キュベット３２０は、反応容器であり、洗浄ホイール１７６に輸送される。

動作３０４では、サンプルまたは試料３２４が、キュベット３２０の中へ分注される。いくつかの実施形態では、ピペット操作先端フィーダ１５０から供給されるピペット操作先端が係合される、サンプルピペット操作デバイス１５２は、事前判定された位置に輸送されたサンプル容器からサンプル３２４を吸引する。いったんサンプルがキュベット３２０の中へ分注されると、キュベット３２０は、ともに結合されたサンプル３２４中の抗原および磁性粒子でそれぞれ形成される磁性粒子担体を産生するよう、必要とされる場合、混合を受けてもよい。

動作３０６では、キュベット３２０は、磁性粒子担体が磁気採取ユニット３２６によって磁気的に採取され、結合・遊離分離が結合・遊離洗浄吸引ノズル３２８によって実施される、第１の洗浄プロセスを受ける。結果として、キュベット３２０の中の未反応物質３３０が、除去される。

動作３０８では、標識抗体を含む標識試薬等の第２の試薬３３２が、キュベット３２０の中へ分注される。結果として、ともに結合された磁性粒子担体および標識抗体３３２でそれぞれ形成される免疫複合体３３４が、産生される。

動作３１０では、第２の結合・遊離洗浄プロセスが、磁気採取構造３３６によって磁性粒子担体を磁気的に採取するように行われる。さらに、結合・遊離分離が、結合・遊離洗浄吸引ノズル３３８によって行われる。結果として、磁性粒子担体と結合されていない標識抗体３３２が、キュベット３２０から除去される。

動作３１２では、酵素３４０を含む基質が、キュベット３２０の中へ分注され、次いで、混合される。酵素反応のために必要なある反応時間が経過した後、キュベット３２０は、光測定デバイス１９０等の測光システムに輸送される。

動作３１４では、酵素３４０および免疫複合体３３４が、標識抗体３３２上の酵素との基質３４０反応を通してともに結合され、光Ｌが、免疫複合体３３４から放射され、光測定デバイス１９０等の測光システムによって測定される。光測定デバイス１９０は、測定される光の量に従って、試料に含まれる抗原の量を計算するように動作する。

図５－３９を参照すると、体積検出システム１２０の実施例が説明される。

図５は、図１の体積検出システム１２０の実施例のブロック図である。いくつかの実施形態では、体積検出システム１２０は、分注先端体積検出デバイス４００と、容器体積検出デバイス４０２とを含む。体積検出システム１２０はさらに、相関データ４０６を生成する相関データ生成システム４０４を含む。

分注先端体積検出デバイス４００は、分注先端１１２の中へ吸引される流体物質１１８の体積を検出するように動作する。

流体物質１１８は、コンテナの中に分注され、さらなる分析のために提示されるために好適な任意のタイプであってもよい。種々の実施形態では、流体物質１１８は、分析を受ける試料、サンプル調製成分、希釈液、緩衝剤、試薬、または前述の任意の組み合わせであってもよい。流体物質１１８が血液またはその成分を伴う場合、流体物質１１８の実施例は、全血、血漿、血清、赤血球、白血球、血小板、希釈液、試薬、またはそれらの任意の組み合わせを含む。流体物質１１８は、唾液、脳脊髄液、尿、羊水、糞便、粘液、細胞または組織抽出液、核酸、もしくは着目被分析物を含有する疑いがある任意の他のタイプの体液、組織、または物質等の他のタイプの体液物質であってもよい。流体物質１１８が試薬である場合、試薬は、生物試料の分析で使用するために公知である種々のタイプであってもよい。試薬のいくつかの実施例は、標識特異的結合試薬、例えば、抗体もしくは核酸プローブを含有する液体試薬、反応性および／または非反応性物質を含有する液体試薬、赤血球懸濁液、ならびに粒子懸濁液を含む。他の実施形態では、試薬は、化学発光基質であることができる。

本明細書に説明されるように、分注先端１１２は、種々のタイプであり、異なるプロセスに使用されることができる。分注先端１１２の一実施例は、サンプルピペット操作デバイス１５２とともに使用されることができる、ピペット操作先端である。分注先端体積検出デバイス４００は、分注先端画像捕捉ユニット１３０を利用することができる。分注先端体積検出デバイス４００の実施例は、図９－２１を参照してさらに詳細に図示および説明される。

容器体積検出デバイス４０２は、容器１１４内に含有される流体物質１１８の体積を検出するように動作する。本明細書に説明されるように、容器１１４は、種々のタイプであり、異なるプロセスに使用されることができる。容器１１４の実施例は、器具１００の中でプロセスの全体を通して使用される、反応容器、サンプル容器、および希釈容器を含む。容器体積検出デバイス４０２は、容器画像捕捉ユニット１３２を利用することができる。容器体積検出デバイス４０２の実施例は、図２２－３９を参照してさらに詳細に図示および説明される。

相関データ生成システム４０４は、相関データ４０６を生成する。相関データ４０６は、コンテナ１１０の中で受容される流体物質１１８の体積を判定するように、体積検出システム１２０によって使用される情報を提供する。いくつかの実施形態では、相関データ生成システム４０４は、体積検出システム１２０から独立した装置である。他の実施形態では、相関データ生成システム４０４は、体積検出システム１２０の少なくともいくつかのリソースを使用するように構成される。

図６は、体積検出システム１２０を動作させる例示的方法４１０を図示する、フローチャートである。いくつかの実施形態では、方法４１０における動作のうちの少なくともいくつかは、器具１００の物質調製システム１０２、調製評価システム１０４、および／または物質評価システム１０６によって行われる。他の実施形態では、器具１００の他の構成要素、ユニット、およびデバイスが、方法４１０における動作のうちの少なくとも１つを行うために使用される。

動作４１２では、流体物質１１８が、コンテナ１１０の中へ提供される。いくつかの実施形態では、物質調製システム１０２は、動作４１２を行うことができる。他の実施形態では、コンテナ１１０は、コンテナ１１０が器具１００の中へ装填され、器具１００によって使用される前に、流体物質１１８を事前装填される。

動作４１４では、流体物質１１８を含むコンテナ１１０は、分注先端画像捕捉ユニット１３０および容器画像捕捉ユニット１３２等の画像捕捉ユニットに輸送される。

動作４１６では、画像捕捉ユニットは、コンテナ１１０の画像を捕捉する。いくつかの実施形態では、コンテナ１１０の画像は、事前判定された解像度のデジタル画像である。

動作４１８では、調製評価システム１０４（例えば、体積検出システム１２０）は、コンテナ１１０内の流体物質１１８の体積を判定するように、画像を分析する。動作４１６の実施例は、図７を参照してさらに詳細に説明される。

動作４２０では、調製評価システム１０４（例えば、体積検出システム１２０）は、判定された体積が公差範囲内に入るかどうかを判定する。判定された体積が公差範囲外であるとき、コンテナ１１０の中への流体物質１１８の提供は、不適切であったと見なされる。いくつかの実施形態では、そのような公差範囲は、コンテナ１１０の中へ提供されることが意図される、流体物質１１８の標的体積からの許容偏差に基づいて判定される。検出された体積が公差範囲内に入ると判定されるとき（動作４２０において、「はい」）、方法４１０は、続けて事前判定された次のステップを行う。そうでなければ（動作４２０において、「いいえ」）、方法４１０は、動作４２２に移行する。

動作４２２では、調製評価システム１０４（例えば、体積検出システム１２０）は、コンテナ１１０内の流体物質１１８の体積が後続のプロセスのために適切ではないことを示すように、コンテナ１１０にフラグを付ける。代替として、調製評価システム１０４は、器具１００の中の関連付けられる検査または分析プロセスを停止するように動作する。他の実施形態では、評価結果は、流体物質の不適切な体積に起因して誤りがあり得る、検査結果を自動的に調節するために使用されることができる。さらに他の実施形態では、本明細書に説明されるように、評価結果は、体積判定に応答して、流体物質の体積を自動的に調節するために使用されることができる。

図７は、図６の動作４１８を行うための例示的方法４３０を図示する、フローチャートである。具体的には、方法４３０は、コンテナ１１０の中に含有される流体物質１１８の体積を判定するように、コンテナ１１０の捕捉された画像を分析するためのプロセスを提供する。

動作４３２では、調製評価システム１０４（例えば、体積検出システム１２０）は、画像内の参照点を検出する。参照点は、コンテナ１１０と関連付けられる。いくつかの実施形態では、参照点は、コンテナ１１０上に形成される検出可能な構造の場所または一部を含む。他の実施形態では、参照点は、コンテナ１１０の一部として構成される。参照点の他の実施例も可能である。種々の画像処理方法が、画像内の流体物質１１８の表面レベルを検出するために使用されることができる。

動作４３４では、調製評価システム１０４（例えば、体積検出システム１２０）は、画像の中のコンテナ１１０内の流体物質１１８の表面レベルを検出する。種々の画像処理方法が、画像内の流体物質１１８の表面レベルを検出するために使用されることができる。

動作４３６では、調製評価システム１０４（例えば、体積検出システム１２０）は、参照点と表面レベルとの間の距離を測定する。いくつかの実施形態では、距離は、画像内の参照点と表面レベルとの間のピクセル距離によって測定される。いくつかの実施形態では、ピクセル距離は、２つのピクセル点の間のユークリッド距離に基づいて計算される。

動作４３８では、調製評価システム１０４（例えば、体積検出システム１２０）は、相関データ４０６に基づいて距離を体積に変換する。相関データ４０６は、コンテナ内１１０の体積と参照点からコンテナ１１０内の複数の異なる表面レベルまでの距離との間の相関についての情報を含む。相関データを生成する例示的方法が、図８を参照して説明される。

図８は、相関データ４０６を生成するように相関データ生成システム４０４を動作させるための例示的方法４５０を図示する、フローチャートである。いくつかの実施形態では、器具１００の一部が、相関データ生成システム４０４として使用される。他の実施形態では、相関データ生成システム４０４は、器具１００から独立して相関データを生成する。

動作４５２では、相関データ生成システム４０４は、液体をコンテナに供給する。方法４５０で使用されるコンテナは、本明細書の体積検出プロセスを受ける同一のコンテナ１１０である。方法４５０で使用される液体は、器具１００で使用される流体物質１１８と同じである必要はない。

動作４５４では、相関データ生成システム４０４は、液体を有するコンテナの画像を捕捉する。

動作４５６では、相関データ生成システム４０４は、参照点（すなわち、動作４３２において説明されるような参照点）と動作４５４において捕捉される画像内の流体表面との間の距離を抽出する。いくつかの実施形態では、距離は、動作４３２、４３４、および４３６等の方法４３０の動作のうちの少なくともいくつかと同様に判定されることができる。

動作４５８では、相関データ生成システム４０４は、コンテナに供給される液体の体積を測定する。種々の方法が、コンテナ内の液体体積を判定するために使用されることができる。そのような方法のうちのいくつかが、本書で説明される。

動作４６０では、相関データ生成システム４０４は、動作４５６において計算される距離および動作４５８において測定される体積を相関させる。

動作４６２では、相関データ生成システム４０４は、十分な数の相関が相関データ４０６を生成するために行われているかどうかを判定する。該当する場合（動作４７０において、「はい」）、方法４５０は、動作４６４に移行する。そうでなければ（動作４７０において、「いいえ」）、方法４５０は、液体がコンテナに供給される動作４５２に戻り、後続の動作は、距離とコンテナ内の液体の体積との間の付加的相関を判定するように行われる。相関データの十分な範囲を取得するために、コンテナに供給される液体の量は、相関プロセスの異なるサイクルにおいて変化することができる。加えて、コンテナに供給される液体の量は、特定の体積または体積範囲の信頼できる結果を取得するよう、相関サイクルのうちのいくつかについてほぼ同一のままであることができる。

動作４６４では、相関データ生成システム４０４は、動作４６０において行われる複数の相関に基づいて、相関データ４０８を作成する。いくつかの実施形態では、相関データ４０８は、距離と体積との間の関係を推論するように推定されることができる。例えば、相関曲線、ルックアップテーブル、または数式が、データを適合させ、距離とコンテナ内の体積との間の関係を推定するように、相関データ４０８から作成されることができる。

図９－２１を参照すると、図５の分注先端体積検出デバイス４００の実施例が説明される。

図９は、図５の分注先端体積検出デバイス４００の実施例を図示する。いくつかの実施形態では、分注先端体積検出デバイス４００は、サンプル吸引体積検出デバイス５００を含む。さらに、分注先端体積検出デバイス４００は、先端体積相関データ生成システム５０４によって生成される先端体積相関データ５０６を使用する。

サンプル吸引体積検出デバイス５００は、サンプルピペット操作デバイス１５２のサンプルピペット操作先端の中へ吸引されるサンプルの体積を判定するように動作する。サンプル吸引体積検出デバイス５００の構造および動作の実施例が、以下で説明される。

先端体積相関データ生成システム５０４は、先端体積相関データ５０６を生成する。先端体積相関データ５０６は、分注先端（例えば、サンプルピペット操作先端）の中で受容される流体物質の体積を判定するように、分注先端体積検出デバイス４００によって使用される情報を提供する。いくつかの実施形態では、先端体積相関データ生成システム５０４は、分注先端体積検出デバイス４００から独立した装置である。他の実施形態では、先端体積相関データ生成システム５０４は、分注先端体積検出デバイス４００の少なくともいくつかのリソースを使用するように構成される。先端体積相関データ生成システム５０４および先端体積相関データ５０６は、図５に図示されるように、相関データ生成システム４０４および相関データ４０６に含まれる、またはそれらの実施例である。

信頼できる臨床診断は、分析される物質の正確かつ精密な吸引および分注を要求する。例えば、血液または任意の他の体液等の試料を分析する自動分析器では、規定量に対する反応容器内の試薬等の試料および他の物質の分注された量の変動が、分析結果に影響を及ぼし、検査および分析の信頼性を低下させ得る。したがって、高い正確度で吸引または分注された量を測定し、その量が好適な範囲内である、吸引または分注された試料のみを選択するための技術を確立することが有益である。液体体積を測定する１つの方法は、共振周波数を使用して、容器の内側の液体の高さを判定することによって、液体表面のレベルを検出することである。他の場合では、空気圧が、分注先端によって吸引される液体（例えば、サンプル）の粘度を判定するために使用される。さらに他の場合において、流量センサが、吸引または分注される液体の流速を判定するために使用される。

しかしながら、これらのアプローチは、種々の不利点を有する。例えば、共振周波数を使用する液体表面レベルの検出および空気圧を使用する流体粘度の検出は、コンテナの中の液体体積を判定することはできるが、吸引または分注される液体体積を定量化することはできない。流量センサは、流量センサが配列される管類を通過する液体の体積を定量化することはできるが、吸引または分注される液体体積を確実に測定することはできない。これらの方法は、誤った結果の場合に、不正確なサンプル吸引を識別するためのプロセスを有していない。

本明細書でさらに詳細に説明されるように、分注先端体積検出デバイス４００は、吸引される流体物質（例えば、サンプル）の体積を定量化するための画像処理方法を採用する。流体物質の体積は、円錐形の分注先端等の透明または半透明コンテナの中に吸引される。コンテナが撮像され、参照点が画像内で検出される。分注先端体積検出デバイスは、流体物質のメニスカスから参照点までの距離を測定し、体積較正曲線を使用して、距離を体積に相関させる。コンテナの内側で吸引される体積が吸引の精度または正確度の仕様内ではない場合、吸引もしくは検査全体がフラグを付けられる。ユーザまたはオペレータが、吸引の結果についての情報を受信することができる。

図１０は、サンプル吸引体積検出デバイス５００に関連するサンプル吸引システム５１０の例示的構造を概略的に図示する。図示される実施例では、サンプル吸引体積検出デバイス５００は、主に、分注先端体積検出デバイス４００の実施例として説明および図示される。しかしながら、任意のタイプの分注先端体積検出デバイス４００が、サンプル吸引体積検出デバイス５００と同一または同様の様式で使用され得ることが理解される。

いくつかの実施形態では、サンプル吸引システム５１０は、サンプル移送ガイド５１４に沿って異なる位置の間で移動可能である、サンプルピペット操作モジュール５１２を含む。サンプルピペット操作モジュール５１２は、先端供給位置５１６、サンプル分注位置５１８、先端廃棄位置５２０、およびサンプル吸引位置５２２まで移動することができる。いくつかの実施形態では、サンプルピペット操作モジュール５１２は、基部５２４と、基部５２４において支持されるマンドレル５２６とを含む。サンプルピペット操作モジュール５１２は、サンプルコンテナ５３０に対してマンドレル５２６を含む基部５２４を垂直に移動させるように構成される、垂直移送ユニット５２８を含む。マンドレル５２６は、本明細書ではピペット操作先端またはプローブ、吸引先端またはプローブ、もしくは使い捨て先端またはプローブ１１２とも称される、分注先端１１２を搭載するように構成される。

器具１００上で、サンプルが、汚染の危険性を回避するように分注先端によって吸引される。サンプルピペット操作モジュール５１２は、先端供給位置５１６まで移動し、分注先端供給ユニット５３４によって供給される分注先端１１２の中にマンドレル５２６を挿入するようにモジュール５１２の基部５２４を垂直に下げることができる。次いで、サンプルピペット操作モジュール５１２は、サンプルピペット操作モジュール５１２がサンプルコンテナ５３０からサンプル５４０の事前判定された体積を吸引するように動作する、サンプル吸引位置５２２まで移動する。いったんサンプルが吸引されると、サンプル吸引体積検出デバイス５００は、分注先端１１２の中に吸引されるサンプルの体積を検出する。いくつかの実施形態では、サンプル吸引体積検出デバイス５００は、体積検出のプロセスの一部として分注先端１１２の画像を捕捉するように、分注先端画像捕捉ユニット１３０を含む。その後に、サンプルピペット操作モジュール５１２は、反応コンテナ５３６の中へサンプルの吸引された体積を分注するように、サンプル分注位置５１８まで移動し、次いで、分注先端廃棄ユニット５３８の中へ分注先端１１２を破棄するように、先端廃棄位置５２０まで移動する。

いくつかの実施形態では、サンプル吸引システム５１０は、図２に図示されるように、器具１００の少なくともいくつかの構成要素を伴って実装される。例えば、サンプルピペット操作モジュール５１２は、器具１００のサンプルピペット操作デバイス１５２（サンプルアリコートピペット操作ユニット１５２Ａおよびサンプル精密ピペット操作ユニット１５２Ｂを含む）に対応する。サンプルコンテナ５３０は、サンプル管に対応することができる。分注先端供給ユニット５３４は、ピペット操作先端フィーダ１５０に対応することができる。反応コンテナ５３６は、サンプル容器、反応容器、または任意の他の容器に対応することができる。

図１１、１２Ａ、および１２Ｂは、図１０のサンプル吸引システム５１０を図示する。図１１は、図１０のサンプル吸引システムの斜視図であり、図１２Ａは、サンプル吸引システム５１０の側面図であり、図１２Ｂは、サンプルピペット操作モジュール５１２が、サンプル吸引体積検出デバイス５００を使用する体積検出のためにサンプル吸引位置５２２にあることを図示する、サンプル吸引システム５１０の別の側面図である。

図示されるように、分注先端画像捕捉ユニット１３０は、サンプルアリコートピペット操作ユニット１５２Ａに搭載される、第１のカメラユニット５５０およびその関連付けられる構成要素を含む。いくつかの実施形態では、第１のカメラユニット５５０およびそのような他の構成要素は、サンプルアリコートピペット操作ユニット１５２Ａの対応するマンドレルおよび分注先端とともに移動するように構成される。

いくつかの実施形態では、カメラユニット５５０は、カラーデジタル画像を取得するための相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）画像センサを含む。他の実施形態では、カメラユニット５５０は、カラーデジタル画像を取得するための電荷結合素子（ＣＣＤ）画像センサを含む。図１２に示されるように、カメラユニット５５０は、分注先端１１２の側面に位置する。カメラユニット５５０の他の実施形態は、白黒またはグレースケール写真を取得するように構成される。カメラユニット５５０の一実施例は、ＡＥ３－ＩＳマシンビジョンカラーカメラ＋ＩＯボード（例えば、部品番号ＡＥ３Ｃ－ＩＳ－ＣＱＢＣＫＦＳ１－Ｂ）等のＣｏｇｎｅｘ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（Ｎａｔｉｃｋ， ＭＡ）から入手可能である、ＡＤＶＡＮＴＡＧＥ １０２と名付けられたモデルを含む。

分注先端画像捕捉ユニット１３０はさらに、カメラ５５０用の光源５５２を含むことができる。光源５５２は、所望に応じて撮影される分注先端１１２およびその周辺を照射するために使用される。光源５５２は、種々の場所で配列されることができる。図示される実施例では、光源５５２は、カメラユニット５５０の反対で分注先端１１２の後方に位置付けられ、したがって、バックライトとして使用される。光源５５２の他の場所も可能である。光源５５２の一実施例は、Ｍｏｒｉｔｅｘ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（Ｊａｐａｎ）から入手可能なＭＤＢＬシリーズを含む。

他の実施形態では、カメラユニット５５０は、分注先端１１２に向かって光を放射するように動作可能である、ＬＥＤライト等の光源５５１を含む。本構成では、光源５５２は、分注先端１１２がカメラユニット５５０と画面５５３との間に位置付けられるように、カメラユニット５５０の反対にあるように配列される画面５５３によって置換されることができる。画面５５３は、カメラの開口に向かって光を反射することによって、カメラユニットの視野（ＦＯＶ）の方向に戻って光を放つために使用される。画面５５３は、異なる反射強度を提供することができる、１つまたはそれを上回る種々の材料で作製される。例えば、画面５５３は、再帰反射シートを含み、その一実施例は、３Ｍ Ｃｏｍｐａｎｙ（Ｍａｐｌｅｗｏｏｄ， ＭＮ）から入手可能な３Ｍ^ＴＭ Ｓｃｏｔｃｈｌｉｔｅ^ＴＭシート７６１０を含む。他の実施形態では、光源５５２は、カメラユニット５５０からの光源５５１および画面５５３とともに使用されることができる。

いくつかの実施形態では、カメラユニット５５０および光源５５２（または画面５５３）は、サンプルピペット操作モジュール５１２に取り付けられ、分注先端１１２の画像がサンプルピペット操作モジュール５１２の任意の位置で捕捉されるように、サンプルピペット操作モジュール５１２とともに水平に移動するように構成される。例えば、吸引されたサンプルを含有する分注先端１１２の画像は、サンプルが吸引された後（すなわち、サンプル吸引位置５２２）およびサンプルが分注される前（すなわち、サンプル分注位置５１８）の任意の位置で撮影されることができる。他の実施形態では、カメラユニット５５０が、サンプルピペット操作モジュール５１２に取り付けられる一方で、光源５５２（または画面５５３）は、サンプルピペット操作モジュール５１２に取り付けられない。さらに他の実施形態では、カメラユニット５５０が、サンプルピペット操作モジュール５１２に取り付けられない一方で、光源５５２（または画面５５３）は、サンプルピペット操作モジュール５１２に取り付けられる。さらに他の実施形態では、カメラユニット５５０も光源５５２（または画面５５３）も、サンプルピペット操作モジュール５１２に取り付けられない。

加えて、分注先端画像捕捉ユニット１３０は、サンプル精密ピペット操作ユニット１５２Ｂに搭載される、第２のカメラユニット２５５０およびその関連付けられる構成要素を含むことができる。第２のカメラユニット２５５０およびその関連付けられる構成要素は、第１のカメラユニット５５０およびその関連付けられる構成要素と同様に構成されることができる。

いくつかの実施形態では、第２のカメラユニット２５５０およびそのような他の構成要素は、サンプルアリコートピペット操作ユニット１５２Ａの対応するマンドレルおよび分注先端とともに移動するように構成される。

第２のカメラユニット２５５０は、第１のカメラユニット５５０と同様に構成されることができる。カメラユニット２５５０の一実施例は、ＡＥ３－ＩＳマシンビジョンカラーカメラ＋ＩＯボード（例えば、部品番号ＡＥ３－ＩＳ－ＣＱＢＣＫＦＰ２－Ｂ）等のＣｏｇｎｅｘ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（Ｎａｔｉｃｋ， ＭＡ）から入手可能である、ＡＤＶＡＮＴＡＧＥ １０２と名付けられたモデルを含む。

分注先端画像捕捉ユニット１３０はさらに、カメラ２５５０用の光源２５５２を含むことができる。光源２５５２は、所望に応じて撮影される分注先端１１２およびその周辺を照射するために使用される。光源２５５２は、種々の場所で配列されることができる。図示される実施例では、光源２５５２は、カメラユニット２５５０の反対で分注先端１１２の後方に位置付けられ、したがって、バックライトとして使用される。光源２５５２の他の場所も可能である。光源２５５２の一実施例は、Ｍｏｒｉｔｅｘ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（Ｊａｐａｎ）から入手可能なＭＤＢＬシリーズを含む。

他の実施形態では、カメラユニット５５０は、分注先端１１２に向かって光を放射するように動作可能である、ＬＥＤライト等の光源２５５１を含む。本構成では、光源２５５２は、分注先端１１２がカメラユニット２５５０と画面２５５３との間に位置付けられるように、カメラユニット５５０の反対にあるように配列される画面２５５３によって置換されることができる。画面２５５３は、カメラの開口に向かって光を反射することによって、カメラユニットの視野（ＦＯＶ）の方向に戻って光を放つために使用される。画面２５５３は、異なる反射強度を提供することができる、１つまたはそれを上回る種々の材料で作製される。例えば、画面２５５３は、再帰反射シートを含み、その一実施例は、３Ｍ
Ｃｏｍｐａｎｙ（Ｍａｐｌｅｗｏｏｄ， ＭＮ）から入手可能な３Ｍ^ＴＭ Ｓｃｏｔｃｈｌｉｔｅ^ＴＭシート７６１０を含む。他の実施形態では、光源２５５２は、カメラユニット２５５０からの光源２５５１および画面２５５３とともに使用されることができる。

いくつかの実施形態では、カメラユニット２５５０および光源２５５２（または画面２５５３）は、静止し、サンプルピペット操作モジュール５１２の移動から独立するように構成される。他の構成もまた、他の実施形態では可能である。

本明細書に説明されるように、カメラユニット２５５０およびその関連付けられる構成要素が、図６７でさらに図示されるように、先端整合検出に使用されることができる。

図１３および１４を参照すると、分注先端１１２の実施例が説明される。具体的には、図１３は、分注先端１１２の実施例の概略斜視図であり、図１４は、分注先端１１２の遠位端の断面図である。

分注先端１１２は、近位端５６０および遠位端５６２から延在する。分注先端１１２は、分注先端１１２をサンプルピペット操作モジュール５１２のマンドレル５２６に取り付けるように構成される、基礎部分５６４を近位端５６０において含む。分注先端１１２はさらに、基礎部分５６４から延在する伸長本体部分５６６を含む。基礎部分５６４と、本体部分５６６とを含む、分注先端１１２は、流体物質を吸引、含有、および分注するためのピペット操作通路（またはチャネル）５７２を画定する。いくつかの実施形態では、分注先端１１２（分注先端１１２を含む）は、使い捨てできる。他の実施形態では、分注先端１１２（分注先端１１２を含む）は、使い捨てではない、または処分される前に複数回使用可能である。

いくつかの実施形態では、分注先端１１２は、分注先端画像捕捉ユニット１３０によって検出可能である参照線５７０を含む。参照線５７０は、分注先端１１２の種々の場所で形成されることができる。いくつかの実施形態では、参照線５７０は、分注先端１１２の本体部分５６６上に形成される。他の実施形態では、参照線５７０は、分注先端１１２の基礎部分５６４上に形成される。参照線５７０のいくつかの実施例は、分注先端１１２の中に吸引される流体物質の表面レベルまたはメニスカスが、参照線５７０と分注先端１１２の遠位端５６２との間に配列されるように位置する。他の実施形態では、参照線５７０は、吸引された流体物質のメニスカスが、遠位端５６２に対して参照線５７０の上方に（すなわち、参照線５７０と近位端５６０との間に）配列されるように位置する。

参照線５７０は、種々の様式で分注先端１１２に提供される。いくつかの実施形態では、参照線５７０は、分注先端１１２上に形成される突起、隆起、くぼみ、切り欠き、または任意の他の可視要素等の検出可能な構造である。他の実施形態では、参照線５７０は、分注先端１１２の上に塗装される、または取り付けられる、マーカもしくはインジケータである。参照線５７０は、分注先端１１２に一体的に形成または成形されることができる。代替として、参照線５７０は、別個に作製され、分注先端１１２に取り付けられる。

参照線５７０は、サンプルが分析検査のために適切に吸引されているかどうかを判定するように、分注先端１１２の画像が分析されるときに、参照点として使用される。本明細書に説明されるように、サンプル吸引体積検出デバイス５００は、参照線５７０とサンプルメニスカスとの間の距離を測定することによって、分注先端１１２の中の吸引されたサンプル体積を測定する。参照線５７０が分注先端１１２上に形成されるため、参照線５７０は、分注先端１１２以外の構造によって提供される任意の参照点と比較して、体積測定のための一貫した参照点を提供する。例えば、マンドレル５２６の中の一部または点が参照点として使用される場合、分注先端１１２に対するマンドレル５２６の位置は、マンドレル５２６までの分注先端１１２の挿入深度に応じて変動し、それによって、不正確な体積測定を引き起こし得る。対照的に、参照線５７０は、分注先端１１２に対して静止し、したがって、正確な測定を提供することができる。

図１４に図示されるように、ピペット操作通路５７２は、内径が近位端５６０から遠位端５６２までより小さくなる、テーパ状区分５７４を含む。ピペット操作通路５７２はさらに、遠位端５６２において、またはそれに隣接して、一定の内径を有する直線区分５７６を含む。直線区分５７６は、等分するために２５０μＬ等の大きい体積を吸引することが可能な分注先端１１２を依然として提供しながら、約２～５μＬ等の小さい体積を吸引することの正確度および精度を向上させることができる。

図１５は、分注先端体積検出デバイス４００を動作させる例示的方法６００を図示する、フローチャートである。図示される実施例では、方法６００は、主に、サンプル吸引体積検出デバイス５００に関して説明される。しかしながら、方法６００はまた、他のタイプの分注先端体積検出デバイス４００にも同様に適用可能である。いくつかの実施形態では、方法６００は、サンプル吸引システム５１０およびサンプル吸引体積検出デバイス５００によって行われる。

一般に、方法６００は、計測アルゴリズムを使用して、分注先端の中の吸引された体積の分析を行い、計算された吸引体積が公差範囲外である場合、吸引結果または検査結果にフラグを付ける。

動作６０２では、サンプル吸引システム５１０は、プログラムされた通りに、分注先端１１２の中へサンプル５４０（図１０）等の流体物質を吸引するように動作する。

動作６０４では、サンプル吸引システム５１０は、吸引されたサンプル５４０を含有する分注先端１１２を分注先端画像捕捉ユニット１３０に輸送する。いくつかの実施形態では、分注先端画像捕捉ユニット１３０は、輸送を伴わずに、吸引後に分注先端１１２の画像を捕捉するように配列される。

動作６０６では、サンプル吸引体積検出デバイス５００の分注先端画像捕捉ユニット１３０は、分注先端１１２の画像を捕捉する。いくつかの実施形態では、分注先端１１２の画像は、事前判定された解像度のデジタル画像である。

動作６０８では、サンプル吸引体積検出デバイス５００は、分注先端１１２内のサンプル５４０の体積を判定するように、画像を分析する。動作６０８の実施例は、図１６－１９を参照してさらに詳細に説明される。

動作６１０では、サンプル吸引体積検出デバイス５００は、判定された体積が公差範囲内に入るかどうかを判定する。判定された体積が公差範囲外であるとき、分注先端１１２の中のサンプル５４０の吸引は、不適切と見なされる。いくつかの実施形態では、そのような公差範囲は、分注先端１１２の中へ吸引されることが意図される、サンプル５４０の標的吸引体積からの許容偏差に基づいて判定される。公差範囲は、標的吸引体積に応じて変動し得る。公差範囲の実施例は、以下の通りである。

検出された体積が公差範囲内に入ることが判定されるとき（動作６１０において、「はい」）、方法６００は、続けて事前判定された次のステップを行う。そうでなければ（動作６１０において、「いいえ」）、方法６００は、動作６１２に移行する。

動作６１２では、サンプル吸引体積検出デバイス５００は、分注先端１１２の中の吸引されたサンプル体積が後続のプロセスのために適切ではないことを示すように、吸引にフラグを付ける。他の実施形態では、吸引されたサンプルを使用した検査結果全体は、検査結果が不適切であり得ることを示す、または示唆するように、フラグを付けられることができる。代替として、サンプル吸引体積検出デバイス５００は、器具１００の中の関連付けられる検査または分析プロセスを停止するように動作する。他の実施形態では、評価結果は、流体物質の不適切な体積に起因して誤りがあり得る、検査結果を自動的に調節するために使用されることができる。さらに他の実施形態では、本明細書に説明されるように、評価結果は、体積判定に応答して、流体物質の体積を自動的に調節するために使用されることができる。

図１６－１９を参照すると、捕捉された画像が分注先端の中のサンプル体積を判定するように分析される、図１５の動作６０８の実施例が説明される。具体的には、図１６は、図１５の動作６０８を行うための例示的方法６３０を図示する、フローチャートである。方法６３０は、分注先端の捕捉された画像６２０の例示的分析を図示する、図１７－１９も参照して説明される。

動作６３２では、サンプル吸引体積検出デバイス５００は、捕捉された画像６２０内の分注先端１１２の参照線５７０を検出する。種々の画像処理方法が、画像６２０内の参照線５７０を検出するために使用されることができる。いくつかの実施形態では、参照線５７０は、事前訓練された参照画像に基づいて、参照線を表すパターンを検索する、パターン合致機能によって検出される。例えば、そのようなパターン合致機能は、システムの中に記憶され、参照線として認識されているパターンについて捕捉された画像を走査する、パターン検索を実行する。相関値または合致率（例えば、合致％）は、調節可能である。他の方法も、他の実施形態では可能である。そのような画像処理方法の一実施例は、エッジ検出（「Ｅｄｇｅ」）、パターン合致（「Ｐａｔｔｅｒｎ Ｍａｔｃｈ」）、およびヒストグラム分析（「Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ」）等の種々のツールを提供する、Ｃｏｇｎｅｘ
Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（Ｎａｔｉｃｋ， ＭＡ）から入手可能なＣｏｇｎｅｘ Ｉｎ－Ｓｉｇｈｔ Ｖｉｓｉｏｎ Ｓｏｆｔｗａｒｅによって、実装されることができる。

動作６３４では、サンプル吸引体積検出デバイス５００は、参照線５７０の中心点６５０を検出する。図１７に図示されるように、いったん参照線５７０が検出されると、中心点６５０は、参照線５７０の中間点として計算されることができる。

動作６３６では、サンプル吸引体積検出デバイス５００は、分注先端１１２の中の吸引されたサンプル体積の表面レベル６５２（図１８）を検出する。種々の画像処理方法が、画像内の表面レベル６５２を検出するために使用されることができる。いくつかの実施形態では、動作６３２と同様に、表面レベル６５２は、事前訓練された参照画像に基づいて、パターン合致機能によって検出される。他の方法も、他の実施形態では可能である。

動作６３８では、サンプル吸引体積検出デバイス５００は、表面レベル６５２の中心点６５４を検出する。図１８に図示されるように、いったん表面レベル６５２が検出されると、中心点６５４は、表面レベル６５２の線の中間点として計算されることができる。

動作６４０では、サンプル吸引体積検出デバイス５００は、参照線５７０の中心点６５０と表面レベル６５２の中心点６５４との間の距離Ｌ１（図１９）を測定する。いくつかの実施形態では、距離Ｌ１は、画像６２０内の中心点６５０と６５４との間のピクセル距離によって測定される。いくつかの実施形態では、ピクセル距離は、２つのピクセル点の間のユークリッド距離に基づいて計算される。

動作６４２では、サンプル吸引体積検出デバイス５００は、先端体積相関データ５０６に基づいて距離Ｌ１を体積に変換する。相関データ５０６は、分注先端１１２内の体積と、参照線５７０の中心点６５０と分注先端１１２内の複数の異なる表面レベル６５２の中心点６５４との間の距離Ｌ１との間の相関についての情報を含む。いくつかの実施形態では、相関データ５０６は、図２０に図示されるように、相関曲線６６０にプロットされることができる。相関データ５０６を生成する例示的方法が、図２１を参照して説明される。

図２０は、相関データ５０６に対応する例示的相関曲線６６０である。いくつかの実施形態では、相関曲線６６０は、中心点６５０と６５４との間の距離Ｌ１（例えば、ピクセル距離）と、分注先端１１２内の吸引されたサンプルの体積Ｖ１との間の関係を示す。相関曲線６６０は、図２１を参照して説明される、相関データ５０６に含まれる複数の離散データ点をプロットすることによって、取得されることができる。図２０に図示されるように、相関曲線は、距離Ｌ１が増加するにつれて、吸引された体積Ｖ１が、概して、減少することを示す。参照線５７０が、表面レベル６５２の上方に配列されるように分注先端１１２上に形成されるため、距離Ｌ１は、概して、体積Ｖ１と逆相関する。

図２１は、先端体積相関データ５０６を生成するように、先端体積相関データ生成システム５０４を動作させるための例示的方法６７０を図示する、フローチャートである。

いくつかの実施形態では、相関データ５０６は、分光学的技法を使用して作成される。例えば、先端体積相関データ生成システム５０４は、抽出されたピクセル距離情報と分注先端の中の流体体積情報との間の相関を示すために、染料溶液を使用する。分光光度計が、具体的波長における染料の吸光度を測定するために使用されることができる。いくつかの実施形態では、先端体積相関データ生成システム５０４は、標的体積範囲内の複数の点（例えば、５、１０、５０、１００、および１１０μＬ）を選択し、分注先端によってこれらの体積設定を吸引し、ピクセル距離計算のために分注先端の画像を撮影する。次いで、先端体積相関データ生成システム５０４は、画像から計算されるピクセル距離と分光光度計によって計算される体積との間の較正曲線を描く。

動作６７２では、先端体積相関データ生成システム５０４は、染料溶液を分注先端１１２に吸引する。

動作６７４では、先端体積相関データ生成システム５０４は、染料溶液を含有する分注先端１１２の画像を捕捉する。

動作６７６では、先端体積相関データ生成システム５０４は、参照線５７０と動作６７４において捕捉される画像内の染料溶液の表面線との間の距離を抽出する。いくつかの実施形態では、距離は、ピクセル距離によって測定される。いくつかの実施形態では、距離は、動作６３２、６３４、６３６、６３８、および６４０等の方法６３０の動作のうちの少なくともいくつかと同様に判定される。他の方法も、他の実施形態では可能である。

動作６７８、６８０、および６８２中に、先端体積相関データ生成システム５０４は、分注先端１１２の中に吸引される染料溶液の体積を測定する。種々の方法が、染料溶液体積を判定するために使用されることができる。図示される実施例では、分光学的アプローチが、以下で説明されるように使用される。

動作６７８では、先端体積相関データ生成システム５０４は、希釈液の既知の体積を有する、二次コンテナに染料溶液を分注する。

動作６８０では、先端体積相関データ生成システム５０４は、二次コンテナの中に分注される希釈染料溶液の光学密度を測定する。いくつかの実施形態では、分光光度計が、染料溶液の光学密度を測定するために使用される。分光光度計は、二次コンテナ内の希釈染料溶液を通過する、規定波長の光の量を測定する。

動作６８２では、先端体積相関データ生成システム５０４は、光学密度を分注先端内の染料溶液の体積に変換する。

動作６８４では、先端体積相関データ生成システム５０４は、動作６７６において計算される距離および動作６８２において計算される体積を相関させる。

動作６８６では、先端体積相関データ生成システム５０４は、十分な数の相関が先端体積相関データ５０６を生成するために行われているかどうかを判定する。該当する場合（動作６８６において、「はい」）、方法６７０は、動作６８８に移行する。そうでなければ（動作６８６において、「いいえ」）、方法６７０は、染料溶液が分注先端１１２に吸引される動作６７２に戻り、後続の動作は、距離と分注先端内の染料溶液の体積との間の付加的相関を判定するように行われる。相関データの十分な範囲を取得するために、染料溶液の異なる量が、異なる相関サイクルにおいて分注先端１１２の中に吸引される。加えて、分注先端の中に吸引される染料溶液の量は、特定の体積または体積範囲の信頼できる結果を取得するよう、相関サイクルのうちのいくつかについて略同一のままであることができる。

動作６８８では、先端体積相関データ生成システム５０４は、動作６８４において行われる複数の相関に基づいて、先端体積相関データ５０６を作成する。いくつかの実施形態では、相関データは、分光光度計によって測定される、対応する吸引された体積とともに、各画像のピクセル距離をプロットすることによって、相関曲線（例えば、図２０の相関曲線６６０）として図示される。相関曲線は、距離と分注先端１１２内の体積との間の関係を推定するために使用される。

図９－２１を参照して説明されるような分注先端体積検出デバイス４００は、種々の用途に好適であるように修正されることができる。いくつかの実施形態では、分注先端体積検出デバイス４００は、患者サンプル以外の任意の流体物質に使用される。いくつかの実施形態では、分注先端体積検出デバイス４００の分注先端画像捕捉ユニットは、バックライト設定を使用しない。さらに、分注先端画像捕捉ユニットは、サンプルピペット操作モジュールおよび他の関連付けられるデバイスとともに移動する、カメラおよびバックライトのセットとは対照的に、固定カメラおよびバックライト設定を用いて実行されることができる。分注先端の参照線は、分注先端上に形成される線以外の何かであることができる。いくつかの実施形態では、分注先端用のマンドレルが、参照点として使用される。いくつかの実施形態では、分注先端体積検出デバイス４００に関連するパターン合致機能は、発見線または区画等の種々のアルゴリズムを採用する。いくつかの実施形態では、測定体積範囲は、１１０μＬを上回ることができる。いくつかの実施形態では、分注先端体積検出デバイス４００は、本明細書に図示されるようなサンプルピペット操作先端以外の種々の形状（例えば、円筒形、円錐形、長方形、および正方形）における任意のコンテナに使用される。他の実施形態では、先端体積相関データ生成システム５０４は、染料溶液以外の任意の液体を採用し、分光法以外の技法を使用する。例えば、既知の体積に対応する複数の参照線を伴うＪＩＧ先端が、使用されることができる。

上記で使用される画像処理方法の一実施例は、エッジ検出（「Ｅｄｇｅ」）、パターン合致（「Ｐａｔｔｅｒｎ Ｍａｔｃｈ」）、およびヒストグラム分析（「Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ」）等の種々のツールを提供する、Ｃｏｇｎｅｘ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（Ｎａｔｉｃｋ， ＭＡ）から入手可能なＣｏｇｎｅｘ Ｉｎ－Ｓｉｇｈｔ Ｖｉｓｉｏｎ Ｓｏｆｔｗａｒｅによって、実装されることができる。

いくつかの実施形態では、吸引されたサンプルの測定された体積は、検査結果の相対光単位（ＲＬＵ）を調節するために使用されることができる。サンプル体積（ならびに基質／試薬体積等）が免疫学的検定のためのＲＬＵと相関するため、本相関が測定され、調節の基準として使用されることができる。さらに、測定された体積は、向上した比合致および検定性能のために試薬体積を調節するようにフィードバックとして使用されることができる。

ここで図２２－３９を参照すると、図５の容器体積検出デバイス４０２の実施例が説明される。

図２２は、図５の容器体積検出デバイス４０２の実施例を図示する。いくつかの実施形態では、容器体積検出デバイス４０２は、反応容器分注体積検出デバイス７００と、反応容器残留体積検出デバイス７０２と、分注調節デバイス７０４と、反応容器検出デバイス７０６とを含む。反応容器分注体積検出デバイス７００は、容器体積相関データ生成システム７１０によって生成される容器体積相関データ７１２を使用する。

反応容器分注体積検出デバイス７００は、反応容器等の容器１１４の中へ分注される流体物質１１８の体積を判定するように動作する。反応容器分注体積検出デバイス７００の構造および動作の実施例は、図２７－３１を参照して説明および図示される。

反応容器残留体積検出デバイス７０２は、反応容器等の容器１１４の中に残留する流体物質１１８の体積を判定するように動作する。反応容器残留体積検出デバイス７０２の実施例は、図３２－３４を参照して説明および図示される。

分注調節デバイス７０４は、反応容器等の容器１１４に分注される流体物質体積の測定に基づいて、ピペッタおよびポンプデバイス等の物質分注デバイスの動作を調節するように動作する。分注調節デバイス７０４の実施例は、図３５および３６を参照して説明ならびに図示される。

反応容器検出デバイス７０６は、反応容器等の容器１１４の存在または非存在を検出するように動作する。反応容器検出デバイス７０６の実施例は、図３７－３９を参照して説明および図示される。

容器体積相関データ生成システム７１０は、容器体積相関データ７１２を生成する。容器体積相関データ７１２は、容器（例えば、反応容器）の中へ分注される流体物質の体積を判定するように、容器体積検出デバイス４０２によって使用される情報を提供する。いくつかの実施形態では、容器体積相関データ生成システム７１０は、容器体積検出デバイス４０２から独立した装置である。他の実施形態では、容器体積相関データ生成システム７１０は、容器体積検出デバイス４０２の少なくともいくつかのリソースを使用するように構成される。容器体積相関データ生成システム７１０および容器体積相関データ７１２は、図５に図示されるように、相関データ生成システム４０４および相関データ４０６に含まれる、またはそれらの実施例である。

図２３－２６を参照することに先立って、信頼できる臨床診断は、分析される物質の正確かつ精密な吸引および分注を要求することに留意されたい。例えば、血液または任意の他のタイプの体液等の試料を分析する自動分析器では、規定量に対するコンテナ（例えば、ピペット操作先端もしくは反応容器）内の試薬等の試料および他の物質の分注または吸引された量の変動が、分析結果に影響を及ぼし、検査および分析の信頼性を低下させ得る。さらに、臨床診断業界では、異なるポンプユニットから分注される流体の体積を正確かつ精密に制御して合致させることは困難である。したがって、高い正確度で吸引または分注された量を測定し、その量が好適な範囲内である、吸引または分注された試料のみを選択するための技術を確立することが有益である。液体体積を測定する１つの方法は、流体管路内の流体圧力を監視し、流体圧力を分注された体積に相関させることである。他の場合では、流量センサが、吸引または分注される液体の流速を判定するために使用される。さらに他の場合では、ＩＡ試薬の制御された分注からの化学発光信号が、容器からの吸引後に、容器の中の過剰な残留体積の存在に使用される。さらに他の場合では、ＩＡ試薬の制御された分注からの化学発光信号が、複数のポンプデバイスの体積分注特性を判定するために使用される。

しかしながら、これらのアプローチは、いくつかの不利点を有する。例えば、圧力センサは、流体粘度を判定することはできるが、分注された体積を定量化することはできない。流量センサは、流量センサが配列される管類を通過する液体の体積を定量化することはできるが、吸引または分注される液体体積を確実に測定することはできない。さらに、場所のオフセットに起因して、低体積測定インラインを正確な反応容器に相関させることは困難である。また、化学発光信号は、吸引に続いて、少量の残留流体体積を検出することができない。化学発光信号は、異なるポンプデバイスの間で体積合致特性の精密な直接推定値を提供しない。化学発光信号は、試薬特性およびロット変動を分注された体積または残留体積等の着目システム変数と混同させる。

本明細書でさらに詳細に説明されるように、容器体積検出デバイス４０２は、容器（例えば、反応容器）の中に分注および吸引される流体物質の体積を定量化するための画像処理方法を採用する。流体物質の体積は、透明な円筒容器等の透明または半透明コンテナの中に分注または吸引される。容器が撮像され、参照点が画像内で検出される。いくつかの実施形態では、容器の底部特徴が、画像内の参照点として使用される。容器体積検出デバイスは、流体物質のメニスカスから参照点までの距離を測定し、体積較正曲線を使用して距離を体積に相関させる。コンテナ内に分注される体積が、吸引の正確度の仕様内ではない場合、分注もしくは検査全体がフラグを付けられる。ユーザまたはオペレータが、吸引の結果についての情報を受信することができる。

加えて、容器の中に分注される流体物質の測定された体積は、システム内のポンプおよびピペッタの異なる組み合わせに関して記録され、ポンプおよびピペッタの組み合わせを較正し、システム内の異なるポンプおよびピペッタを制御することの正確度を向上させるために使用される。

さらに、容器体積検出デバイス４０２は、吸引に続いて、容器の中に残留する少量の残留流体体積の存在を検出することができる。いくつかの実施形態では、パターン認識アルゴリズムが、そのような残留体積検出に使用される。

図２３－２６を参照して、容器体積検出デバイス４０２が含まれる、コンテナキャリッジデバイス７２０の例示的構造および動作が説明される。

図２３は、容器体積検出デバイス４０２が含まれる、例示的コンテナキャリッジデバイス７２０を図示する。図示される実施例では、コンテナキャリッジデバイス７２０は、器具１００の中で洗浄ホイール１７６（図２）等の洗浄ホイールとして実装される。したがって、コンテナキャリッジデバイス７２０はまた、本明細書では洗浄ホイール７２０とも称される。実施形態では、他のタイプのコンテナキャリッジデバイス７２０が、容器体積検出デバイス４０２とともに使用される。

図示されるように、コンテナキャリッジデバイスまたは洗浄ホイール７２０は、診断プロセスの種々の側面を行うように構成される。いくつかの実施形態では、洗浄ホイール７２０は、筐体ユニット７２２と、筐体ユニット７２２に対する回転可能プレート７２４とを含む。洗浄ホイール７２０は、回転可能プレート７２４の中に形成され、コンテナ７２８を受容して支持するように構成される、複数のコンテナ座部７２６を含む。コンテナキャリッジデバイス７２０が洗浄ホイールとして構成される場合、そのようなコンテナ７２８は、反応容器を含む。したがって、コンテナ７２８はまた、本明細書では反応容器７２８とも称される。

いくつかの実施形態では、容器体積検出デバイス４０２は、洗浄ホイール７２０に搭載される。上記で説明されるように、容器体積検出デバイス４０２は、容器画像捕捉ユニット１３２を含む。容器画像捕捉ユニット１３２の例示的構造は、図２４および２５を参照してさらに詳細に説明される。

図２４および２５を参照すると、容器画像捕捉ユニット１３２を含む、容器体積検出デバイス４０２の例示的構造が説明される。具体的には、図２４は、容器画像捕捉ユニット１３２を図示する、図２３のコンテナキャリッジデバイス７２０の別の斜視図であり、図２５は、容器画像捕捉ユニット１３２を含む、容器体積検出デバイス４０２を伴う洗浄ホイール７２０の上面図である。

容器画像捕捉ユニット１３２は、カメラユニット７３０と、光源７３２とを含む。いくつかの実施形態では、カメラユニット７３０は、カラーデジタル画像を取得するための相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）画像センサを含む。他の実施形態では、カメラユニット７３０は、カラーデジタル画像を取得するための電荷結合素子（ＣＣＤ）画像センサを含む。カメラユニット７３０の他の実施形態は、白黒またはグレースケール写真を取得するように構成される。光源７３２は、所望に応じて撮影される、容器７２８、スロット７３６、および／または容器７２８ならびに／もしくはスロット７３６の周辺を照射するために使用される。光源７３２は、種々の場所で固定されることができる。図示される実施例では、光源７３２は、カメラユニット７３０に対面して容器７２８の後方に位置付けられ、したがって、バックライトとして使用される。光源７３２の他の場所も、可能である。光源７３２の一実施例は、Ｍｏｒｉｔｅｘ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（Ｊａｐａｎ）から入手可能なＭＤＢＬシリーズを含む。

他の実施形態では、カメラユニット７３０は、容器７２８に向かって光を放射するように動作可能である、ＬＥＤライト等の光源７３１を含む。本構成では、光源７３２は、容器７２８がカメラユニット７３０と画面７３３との間に位置付けられるように、カメラユニット７３０の反対にあるように配列される画面７３３によって置換されることができる。画面７３３は、カメラの開口に向かって光を反射することによって、カメラユニットの視野（ＦＯＶ）の方向に戻って光を放つために使用される。画面７３３は、異なる反射強度を提供することができる、１つまたはそれを上回る種々の材料で作製される。例えば、画面７３３は、再帰反射シートを含み、その一実施例は、３Ｍ Ｃｏｍｐａｎｙ（Ｍａｐｌｅｗｏｏｄ， ＭＮ）から入手可能な３Ｍ^ＴＭ Ｓｃｏｔｃｈｌｉｔｅ^ＴＭシート７６１０を含む。他の実施形態では、光源７３２は、カメラユニット７３０からの光源７３１および画面７３３とともに使用されることができる。カメラユニット７３０の一実施例は、Ｃｏｇｎｅｘ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（Ｎａｔｉｃｋ， ＭＡ）から入手可能である、ＡＤＶＡＮＴＡＧＥ １０２と名付けられたモデルを含む。

いくつかの実施形態では、カメラユニット７３０および光源７３２（または画面７３３）は、洗浄ホイール７２０の筐体ユニット７２２に取り付けられる。カメラユニット７３０および光源７３２（または画面７３３）は、回転可能プレート７２４が筐体ユニット７２２に対して回転されるにつれて、回転可能プレート７２４によって支持される反応容器７２８がカメラユニット７３０と光源７３２（または画面７３３）との間に位置付けられるように、配列される。

いくつかの実施形態では、筐体ユニット７２２は、カメラユニット７３０と光源７３２（または画面７３３）との間で反応容器７２８のうちの１つを露出する、スロット７３６を画定する。反応容器７２８が、筐体ユニット７２２のスロット７３６を通してカメラユニット７３０および光源７３２（または画面７３３）と整合されるとき、反応容器７２８の画像が、カメラユニット７３０によって捕捉されることができる。筐体ユニット７２２が不透明材料で作製される、他の実施形態では、筐体ユニット７２２は、スロット７３６を置換する透明または半透明領域を含む。透明または半透明領域は、カメラユニット７３０がそれを通して画像を捕捉することを可能にする。

カメラユニット７３０の一実施例は、Ｃｏｇｎｅｘ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（Ｎａｔｉｃｋ， ＭＡ）から入手可能な部品番号ＡＤＶ１０２－ＣＱＢＣＫＦＷ１－Ｂ等のＡＤＶ１０２ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｖｉｓｉｏｎ Ｃａｍｅｒａである。

上記で説明されるように、反応容器の中に含有される患者サンプルは、器具１００の中の種々のモジュール、ユニット、またはデバイスの間で輸送される。器具１００の中の診断プロセスの種々の側面は、洗浄ホイール７２０の中で行われる。洗浄ホイール７２０は、その周囲で複数の反応容器７２８を輸送する。洗浄ホイール７２０上の反応容器７２８は、複数の検査結果に対応することができる。本構成では、カメラユニット７３０および光源７３２（または画面７３３）は、洗浄ホイール７２０に固定される。カメラユニット７３０は、光源７３２（または画面７３３）が位置する、洗浄ホイール７２０の中へ対面する。カメラユニット７３０は、カメラユニット７３０と光源７３２（または画面７３３）との間でカメラユニット７３０の視野（ＦＯＶ）を通って移動する、反応容器７２８の画像を捕捉する。いくつかの実施形態では、反応容器７２８は、反応容器７２８の画像がカメラユニット７３０によって捕捉されるときに静止する。他の実施形態では、カメラユニット７３０は、反応容器７２８が移動している間に反応容器７２８の画像を捕捉する。反応容器の画像は、反応容器７２８毎に捕捉されることができる。カメラユニット７３０は、回転可能プレート７２４が筐体ユニット７２２に対して回転するにつれて、診断プロセスの全体を通して複数のステップで画像を撮影する。いくつかの実施形態では、診断プロセスが進行中ではないときに、カメラユニット７３０と光源７３２（または画面７３３）（例えば、スロット７３６に位置するコンテナ座部７２６）との間の場所に反応容器を運ぶことが可能である。

洗浄ホイール７２０は、異なる動作モードで動作可能である。いくつかの実施形態では、洗浄ホイール７２０は、検査処理モードで、または診断ルーチンモードで動作される。他の実施形態では、洗浄ホイール７２０は、プライミング等の検査調製モードで動作可能である。検査処理モードでは、洗浄ホイール７２０は、回転可能プレート７２４上で１つまたはそれを上回る容器を保持し、事前判定された分析検査のために容器を回転させる。本明細書では自動システム診断（ＡＳＤ）とも称される、診断ルーチンモードでは、器具１００は、アイドル状態であり、検査を起動しない。いくつかの実施形態では、診断ルーチンモードでは、洗浄ホイール７２０は、容器分注体積検出（例えば、反応容器分注体積検出デバイス７００による）、容器残留体積検出（例えば、反応容器残留体積検出デバイス７０２による）、分注調節（例えば、分注調節デバイス７０４による）、および容器検出（例えば、反応容器検出デバイス７０６による）等の調製評価システム１０４の動作のうちの少なくとも１つを行うように動作される。他の実施形態では、調製評価システム１０４の動作は、検査処理モードで行われることができる。

いくつかの実施形態では、洗浄ホイール７２０は、その水理特性に基づいて異なるプロファイルおよび正確度を有することができる、複数の分注先端とともに動作される。検査処理モードでは、複数の分注先端のうちの２つまたはそれを上回るものは、洗浄ホイール７２０上の容器の中に物質を分注することができる。診断ルーチンモードでは、分注先端は、独立して動作されることができ、したがって、各分注先端の動作条件が、例えば、分注調節デバイス７０４によって行われる分注調節において等、監視されて評価されることができる。

図２６は、洗浄ホイール７２０とともに容器体積検出デバイス４０２を動作させる例示的方法７５０を図示する、フローチャートである。いくつかの実施形態では、方法７５０における動作のうちの少なくともいくつかは、器具１００の物質調製システム１０２、調製評価システム１０４、および／または物質評価システム１０６によって行われる。他の実施形態では、器具１００の他の構成要素、ユニット、およびデバイスが、方法７５０における動作のうちの少なくとも１つを行うために使用される。いくつかの実施形態では、方法７５０は、動作７５２、７５４、７５６、７５８、および７６０を含む。

動作７５２では、物質調製システム１０２は、洗浄ホイール７２０上の反応容器７３８から流体物質の過剰な体積を吸引するように動作する。いくつかの実施形態では、流体物質の過剰な体積が、洗浄ホイール７２０上の１つまたはそれを上回る事前判定された分析手順後に反応容器７３８内に残留する。反応容器内のそのような過剰な物質体積は、図４に図示されるように、基質が反応容器の中へ分注される前等に、後続のプロセスのために反応容器７３８から除去される必要がある。

動作７５４では、物質調製システム１０２は、反応容器７３８を洗浄ホイール７２０上の容器画像捕捉ユニット１３２に輸送する。

動作７４６では、容器体積検出デバイス４０２は、反応容器７３８の中で残留体積検出を行う。いくつかの実施形態では、反応容器残留体積検出デバイス７０２は、残留体積検出を実行するように動作する。

動作７４８では、物質調製システム１０２は、反応容器７３８の中へ流体物質（例えば、図４に図示されるような基質）を分注するように動作する。

動作７６０では、容器体積検出デバイス４０２は、反応容器７３８の中で分注体積検出を行う。いくつかの実施形態では、反応容器分注体積検出デバイス７００は、分注体積検出を実行するように動作する。

図２７は、反応容器分注体積検出デバイス７００を動作させる例示的方法８００を図示する、フローチャートである。方法８００は、主に、反応容器分注体積検出デバイス７００に関して説明されているが、方法６００はまた、他のタイプの容器体積検出デバイス４０２にも同様に適用可能である。いくつかの実施形態では、方法８００は、コンテナキャリッジデバイス７２０（例えば、洗浄ホイール）および反応容器分注体積検出デバイス７００によって行われる。

一般に、方法８００は、容器の中に分注または吸引される流体物質の体積の分析を行い、計算された体積が公差範囲外である場合に、分注または吸引結果、もしくは検査結果にフラグを付ける。

動作８０２では、流体物質が、プログラムされた通りに、例えば、コンテナキャリッジデバイス７２０の中で支持される反応容器７２８に分注される。流体物質の実施例は、本明細書に説明されるように、サンプル、希釈液、試薬、基質、またはそれらの任意の組み合わせを含む。例えば、希釈液または試薬が、洗浄ホイールのための診断モード中に使用される。

動作８０４では、コンテナキャリッジデバイス７２０は、分注された物質を含有する反応容器７３８を容器画像捕捉ユニット１３２に輸送する。いくつかの実施形態では、容器画像捕捉ユニット１３２は、輸送を伴わずに、分注後に反応容器７３８の画像を捕捉するように配列される。他の実施形態では、動作８０２における分注は、容器画像捕捉ユニット１３２が定位置に配列され、分注後に反応容器７３８を移動させることなく、反応容器７３８の画像を捕捉する場所で起こる。

動作８０６では、反応容器分注体積検出デバイス７００の容器画像捕捉ユニット１３２は、反応容器７３８の画像を捕捉する。いくつかの実施形態では、反応容器７３８の画像は、事前判定された解像度のデジタル画像である。

動作８０８では、反応容器分注体積検出デバイス７００は、反応容器７３８内の流体物質の体積を判定するように、画像を分析する。動作８０８の実施例は、図２８および２９を参照してさらに詳細に説明される。

動作８１０では、反応容器分注体積検出デバイス７００は、判定された体積が公差範囲内に入るかどうかを判定する。判定された体積が公差範囲外であるとき、反応容器７３８の中の流体物質の分注は、不適切と見なされる。いくつかの実施形態では、そのような公差範囲は、反応容器７３８の中へ分注されることが意図される、流体物質の標的分注体積からの許容偏差に基づいて判定される。公差範囲は、標的吸引体積および他の要因に応じて変動し得る。一例として、標的分注体積（Ｖ）が２００μＬである場合、これは、１９４μＬ≦Ｖ≦２０６μＬであれば容認可能と見なされる。他の実施例では、これは、標準偏差（Ｖ（ｎ））が±１μＬと等しいまたはそれ未満である場合に、容認可能と見なされる。

検出された体積が公差範囲内に入ることが判定されるとき（動作８１０において、「はい」）、方法８００は、続けて事前判定された次のステップを行う。そうでなければ（動作８１０において、「いいえ」）、方法８００は、動作８１２に移行する。

動作８１２では、反応容器分注体積検出デバイス７００は、反応容器７３８内の分注された体積が後続のプロセスのために適切ではないことを示すように、分注にフラグを付ける。他の実施形態では、分注された流体物質を使用した検査結果全体は、検査結果が不適切であり得ることを示す、または示唆するように、フラグを付けられることができる。代替として、反応容器分注体積検出デバイス７００は、器具１００の中の関連付けられる検査または分析プロセスを停止するように動作する。他の実施形態では、評価結果は、流体物質の不適切な体積に起因して誤りがあり得る、検査結果を自動的に調節するために使用されることができる（一例として、ある体積範囲内で、ＲＬＵは、基質体積に比例し、ある時点で、照度計開口範囲を超え、次いで、停滞状態になり、希釈係数により減少する）。さらに他の実施形態では、評価結果は、体積判定に応答して、流体物質の体積を自動的に調節するために使用されることができる。

図２８および２９を参照すると、捕捉された画像が反応容器の中に分注される体積を判定するように分析される、図２７の動作８０８の実施例が説明される。具体的には、図２８は、図２７の動作６０８を行うための例示的方法８３０を図示する、フローチャートである。方法８３０は、反応容器の捕捉された画像７８０の例示的分析を図示する、図２９も参照して説明される。

動作８３２では、反応容器分注体積検出デバイス７００は、捕捉された画像７８０内の反応容器７３８の参照部分７８４を検出する。いくつかの実施形態では、参照部分７８４は、反応容器７３８の底部分を含む。反応容器７３８の他の部分が、参照部分７８４として使用されることができる。

種々の画像処理方法が、画像７８０内の底部分７８４を検出するために使用されることができる。いくつかの実施形態では、底部分７８４は、事前訓練された参照画像に基づいて、底部分を表すパターンを検索する、パターン合致機能によって検出される。例えば、そのようなパターン合致機能は、システムの中に記憶され、底部分として認識されているパターンについて捕捉された画像を走査する、パターン検索を実行する。相関値または合致率（例えば、合致％）は、調節可能である。他の方法も、他の実施形態では可能である。そのような画像処理方法の一実施例は、エッジ検出（「Ｅｄｇｅ」）、パターン合致（「Ｐａｔｔｅｒｎ Ｍａｔｃｈ」）、およびヒストグラム分析（「Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ」）等の種々のツールを提供する、Ｃｏｇｎｅｘ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（Ｎａｔｉｃｋ， ＭＡ）から入手可能なＣｏｇｎｅｘ Ｉｎ－Ｓｉｇｈｔ Ｖｉｓｉｏｎ Ｓｏｆｔｗａｒｅによって、実装されることができる。

動作８３４では、反応容器分注体積検出デバイス７００は、底部分７８４の中心点７８６を検出する。図２９に図示されるように、いったん底部分７８４が検出されると、中心点７８６は、底部分７８４の中間点として計算されることができる。

動作８３６では、反応容器分注体積検出デバイス７００は、反応容器７３８の中の配置された体積の表面レベル７８８（図２９）を検出する。種々の画像処理方法が、画像７８０内の表面レベル７８８を検出するために使用されることができる。いくつかの実施形態では、動作８３２と同様に、表面レベル７８８は、事前訓練された参照画像に基づいて、パターン合致機能によって検出される。他の方法も、他の実施形態では可能である。

動作８３８では、反応容器分注体積検出デバイス７００は、表面レベル７８８の中心点７９０を検出する。図２９に図示されるように、いったん表面レベル７８８が検出されると、中心点７９０は、表面レベル７８８の線の中間点として計算されることができる。

動作８４０では、反応容器分注体積検出デバイス７００は、底部分７８４の中心点７８６と表面レベル７８８の中心点７９０との間の距離Ｌ２（図２９）を測定する。いくつかの実施形態では、距離Ｌ２は、画像７８０内の中心点７８６と７９０との間のピクセル距離によって測定される。いくつかの実施形態では、ピクセル距離は、２つのピクセル点の間のユークリッド距離に基づいて計算される。

動作８４２では、反応容器分注体積検出デバイス７００は、容器体積相関データ７１２（図２２）に基づいて距離Ｌ２を体積に変換する。相関データ７１２は、反応容器７３８内の体積と、底部分７８４の中心点７８６と反応容器７３８内の複数の異なる表面レベル７８８の中心点７９０との間の距離Ｌ２との間の相関についての情報を含む。いくつかの実施形態では、相関データ７１２は、図３０に図示されるように、相関曲線８６０にプロットされることができる。相関データ７１２を生成する例示的方法が、図３１を参照して説明される。

図３０は、相関データ７１２に対応する例示的相関曲線８６０である。いくつかの実施形態では、相関曲線８６０は、中心点７８６と７９０との間の距離Ｌ２（例えば、ピクセル距離）と、反応容器７３８内の分注された流体物質７８２の体積Ｖ２との間の関係を示す。図示される実施例では、相関曲線８６０は、反応容器７３８の中に分注される流体物質の質量と反応容器７３８内の流体物質のピクセル高さとの間の関係を示す。質量は、流体物質の密度に基づいて、体積に変換されることができる。反応容器内の流体物質のピクセル高さは、距離Ｄ２に対応する。

相関曲線８６０は、図３１を参照して説明される、相関データ７１２に含まれる複数の離散データ点をプロットすることによって、取得されることができる。図３０に図示されるように、相関曲線は、距離Ｌ２が増加するにつれて、分注体積Ｖ２（または質量Ｍ２）が、概して、増加することを示す。反応容器７３８の底部分７８４が参照点として選定されるため、距離Ｌ２は、概して、体積Ｖ２（または質量Ｍ２）と線形的に相関する。例えば、距離Ｌ２および体積Ｖ２は、一般に１０μＬを超える体積について、線形的に相関する。

図３１は、容器体積相関データ７１２を生成するように、容器体積相関データ生成システム７１０を動作させるための例示的方法８７０を図示する、フローチャートである。

いくつかの実施形態では、相関データ７１２が、重量分析を使用して作成される。例えば、容器体積相関データ生成システム７１０は、抽出されたピクセル距離情報と容器内の流体体積情報との間の相関を示すために、流体の異なる体積を使用する。いくつかの実施形態では、容器体積相関データ生成システム７１０は、標的体積範囲内の複数の点（例えば、１９０、１９５、２００、２０５、および２１０μＬ）を選択し、容器の中へこれらの体積設定を分注し、ピクセル距離計算のために容器の画像を撮影する。次いで、容器体積相関データ生成システム７１０は、画像から計算されるピクセル距離と重量分析によって計算される質量との間の較正曲線を描く。質量は、次いで、流体の密度を使用して体積に変換される。

動作８７２では、容器体積相関データ生成システム７１０は、反応容器７３８等の空の容器の質量を測定する。

動作８７４では、容器体積相関データ生成システム７１０は、容器の中へ流体を分注する。

動作８７６では、容器体積相関データ生成システム７１０は、流体を含有する容器の画像を捕捉する。

動作８７８では、容器体積相関データ生成システム７１０は、反応容器７３８の底部分７８４等の容器の参照部分と動作８７６中に捕捉される画像内の流体の表面線との間の距離を抽出する。いくつかの実施形態では、距離は、ピクセル距離によって測定される。いくつかの実施形態では、距離は、動作８３２、８３４、８３６、８３８、および８４０等の方法８３０の動作のうちの少なくともいくつかと同様に判定される。他の方法も、他の実施形態では可能である。

動作８８０、８８２、および８８４中に、容器体積相関データ生成システム７１０は、容器の中に分注される流体の体積を測定する。種々の方法が、流体体積を判定するために使用されることができる。図示される実施例では、重量アプローチが、以下で説明されるように使用される。

動作８８０では、容器体積相関データ生成システム７１０は、分注される流体を含有する容器の質量を測定する。

動作８８２では、容器体積相関データ生成システム７１０は、容器の中に含有される流体の質量を計算する。いくつかの実施形態では、容器内の流体の質量は、（動作８８０において取得される）流体を含有する容器の全質量から（動作８７２において取得される）空の容器の質量を減算することによって、計算されることができる。

動作８８４では、容器体積相関データ生成システム７１０は、流体の密度に基づいて、流体質量を体積に変換する。

動作８８６では、容器体積相関データ生成システム７１０は、動作８７８において計算される距離および動作８８４において取得される体積を相関させる。

動作８８８では、容器体積相関データ生成システム７１０は、十分な数の相関が容器体積相関データ７１２を生成するために行われているかどうかを判定する。該当する場合（動作８８８において、「はい」）、方法８７０は、動作８９０に移行する。そうでなければ（動作８８８において、「いいえ」）、方法８７０は、別の流体が容器に分注される動作８７４に戻り、後続の動作は、距離と容器内の流体の体積との間の付加的相関を判定するように行われる。相関データの十分な範囲を取得するために、流体の異なる量が、異なる相関サイクルにおいて容器に分注される。加えて、容器に分注される流体の量は、相関の信頼できる結果を取得するよう、相関サイクルのうちのいくつかについて略同一のままであることができる。

動作８９０では、容器体積相関データ生成システム７１０は、動作８８６において行われる複数の相関に基づいて、容器体積相関データ７１２を作成する。いくつかの実施形態では、相関データ７１２は、対応する分注された体積とともに、各画像のピクセル距離をプロットすることによって、相関曲線（例えば、図３０の相関曲線８６０）として図示される。相関曲線は、距離と容器内の体積との間の関係を推定するために使用される。

図３２－３４を参照すると、反応容器残留体積検出デバイス７０２の例示的動作が説明される。

図３２は、反応容器残留体積検出デバイス７０２を動作させる例示的方法９００を図示する、フローチャートである。いくつかの実施形態では、方法９００は、動作９０２、９０４、９０６、９０８、９１０、および９１２を含む。

一般に、方法９００は、容器が吸引された後に容器が残留体積を含有するかどうかを判定するように、容器の分析を行う。容器が公差範囲外である体積を含有する場合、吸引結果または検査結果は、フラグを付けられる。

動作９０２では、反応容器残留体積検出デバイス７０２は、反応容器７３８等の容器から物質を吸引する。

動作９０４では、反応容器残留体積検出デバイス７０２は、容器を容器画像捕捉ユニット１３２に輸送する。いくつかの実施形態では、容器画像捕捉ユニット１３２は、輸送を伴わずに、吸引後に容器の画像を捕捉するように配列される。他の実施形態では、動作９０２における吸引は、容器画像捕捉ユニット１３２が定位置に配列され、吸引後に容器を移動させることなく、容器の画像を捕捉する場所で起こる。

動作９０６では、容器画像捕捉ユニット１３２は、容器の画像を捕捉する。いくつかの実施形態では、容器の画像は、事前判定された解像度のデジタル画像である。

動作９０８では、反応容器残留体積検出デバイス７０２は、容器内の物質の存在を判定するように画像を分析する。動作９０８の実施例は、図３３および３４に関してさらに詳細に説明される。

動作９１０では、反応容器残留体積検出デバイス７０２は、残留体積の存在が公差範囲内に入るかどうかを判定する。残留体積の存在が公差範囲外であるとき、容器からの物質の吸引は、不適切と見なされる。公差範囲は、許容検査成果のために耐えられる反応容器内の残留体積の範囲を表す。例えば、反応容器は、許容検査結果のために完全に空になるように吸引される必要がない。いくつかの実施形態では、そのような公差範囲は、図３３でさらに説明されるように、捕捉された画像と事前訓練された画像との間のパターン合致スコアの観点から判定される。一例として、反応容器の中の４μＬまたはそれ未満の残留体積が容認可能と見なされる場合、４μＬの体積を含有する反応容器の画像に類似するものとして解釈されることができる、パターン合致スコアが、公差閾値として使用されるであろう。

残留体積の存在が公差範囲内に入ることが判定されるとき（動作９１０において、「はい」）、方法９００は、続けて事前判定された次のステップを行う。そうでなければ（動作９１０において、「いいえ」）、方法９００は、動作８１２に移行する。

動作９１２では、反応容器残留体積検出デバイス７０２は、容器からの吸引が後続のプロセスのために適切ではないことを示すように、吸引結果にフラグを付ける。他の実施形態では、吸引された容器を使用した検査結果全体は、検査結果が不適切であり得ることを示す、または示唆するように、フラグを付けられることができる。代替として、反応容器残留体積検出デバイス７０２は、器具１００の中の関連付けられる検査または分析プロセスを停止するように動作する。他の実施形態では、評価結果は、流体物質の不適切な体積に起因して誤りがあり得る、検査結果を自動的に調節するために使用されることができる。

図３３および３４を参照すると、捕捉された画像が容器内の残留物９５２を判定するように分析される、図３２の動作９０８の実施例が説明される。具体的には、図３３は、図３２の動作９０８を行うための例示的方法９３０を図示する、フローチャートである。方法９３０は、容器の捕捉された画像９４２の例示的分析を図示する、図３４も参照して説明される。

動作９３２では、反応容器残留体積検出デバイス７０２は、捕捉された画像９４２内の着目エリア９４６を検出する。いくつかの実施形態では、着目エリア９４６は、容器９４４の底部分を含む。いくつかの実施形態では、画像内の容器９４４は、上記で議論される反応容器７３８を表す。反応容器７３８の他の部分が、参照部分７８４として使用されることができる。

種々の画像処理方法が、画像９４２内の底部分９４６を検出するために使用されることができる。いくつかの実施形態では、底部分９４６は、事前訓練された参照画像に基づいて、底部分を表すパターンを検索する、パターン合致機能によって検出される。例えば、そのようなパターン合致機能は、システムの中に記憶され、底部分として認識されているパターンについて捕捉された画像を走査する、パターン検索を実行する。相関値または合致率（例えば、合致％）は、調節可能である。他の方法も、他の実施形態では可能である。そのような画像処理方法の一実施例は、エッジ検出（「Ｅｄｇｅ」）、パターン合致（「Ｐａｔｔｅｒｎ Ｍａｔｃｈ」）、およびヒストグラム分析（「Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ」）等の種々のツールを提供する、Ｃｏｇｎｅｘ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（Ｎａｔｉｃｋ， ＭＡ）から入手可能なＣｏｇｎｅｘ Ｉｎ－Ｓｉｇｈｔ Ｖｉｓｉｏｎ Ｓｏｆｔｗａｒｅによって、実装されることができる。

動作９３４では、反応容器残留体積検出デバイス７０２は、着目エリア９４６を参照画像９４８と比較する。いくつかの実施形態では、参照画像９４８は、着目エリア９４６に対応する一部９５０を含む。他の実施形態では、参照画像９４８は、捕捉された画像９４２の着目エリア９４６に対応する一部９５０のみである。

いくつかの実施形態では、参照画像９４８は、空である同一の容器９４４の画像を表す。理想的な吸引が容器９４４の底部分の中に残留流体を残さないため、空の容器９４４の事前訓練された画像が、参照画像９４８として使用される。他の実施形態では、他の画像が、参照画像９４８として使用されることができる。

動作９３６では、反応容器残留体積検出デバイス７０２は、捕捉された画像９４２と参照画像９４８との間の合致スコアを生成する。合致スコアは、捕捉された画像９４２が参照画像９４８にいかに密接に合致するかを表す。合致スコアは、容器内の過剰な残留流体の存在のためのカットオフを判定するために測定基準として使用される。

動作９３８では、反応容器残留体積検出デバイス７０２は、合致スコアが閾値を満たすかどうかを判定する。合致スコアが閾値を満たす場合（動作９３８において、「はい」）、容器の中に残留流体がない、または許容残留流体があることが考慮され、方法９３０は、事前判定された次のステップに移行する。そうでなければ（動作９３８において、「いいえ」）、方法９３０は、動作９４０において継続する。例えば、合致スコアが事前判定された閾値またはカットオフ値を下回る場合、過剰な残留流体が容器の中に存在することが考慮され、方法９３０は、動作９４０に移行する。

動作９４０では、反応容器残留体積検出デバイス７０２は、容器からの吸引が後続のプロセスのために適切ではないことを示すように、吸引結果にフラグを付ける。他の実施形態では、吸引された容器を使用した検査結果全体は、検査結果が不適切であり得ることを示す、または示唆するように、フラグを付けられることができる。代替として、反応容器残留体積検出デバイス７０２は、器具１００の中の関連付けられる検査または分析プロセスを停止するように動作する。他の実施形態では、評価結果は、流体物質の不適切な体積に起因して誤りがあり得る、検査結果を自動的に調節するために使用されることができる。

代替として、方法９３０は、画像比較を行い、カットオフ値を割り当てるために他のアプローチを使用する。そのようなアプローチの実施例は、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、および分類ツリー等の共通分類ツールを利用する。

図３５および３６を参照して、分注調節デバイス７０４の例示的動作が説明される。

図３５は、分注調節デバイス７０４が動作される、例示的システム９６０のブロック図である。

一般に、分注調節デバイス７０４は、ピペッタおよびポンプの内蔵調節を行い、それによって、ピペット操作正確度および全体的システム精度を向上させるために、容器画像捕捉ユニット１３２の体積測定容量を使用することができる。図示される実施例では、単一体積または複数体積分注が、容器の中へ行われ、次いで、測定のために洗浄ホイールに移送される。上記で説明されるように、反応容器分注体積検出デバイス７００によって行われることができる、体積測定の結果が取得され、分注調節デバイス７０４は、ポンプおよびピペッタの組み合わせ毎に正確度を判定する。いくつかの実施形態では、ポンプと関連付けられる測定された体積は、ポンプおよびピペッタの組み合わせの動作パラメータを調節するために使用される。一例として、ポンプ毎のステップ分解能が、調節されることができる、またはオフセットが、ポンプ毎にソフトウェア命令に追加される。調節後、分注調節デバイス７０４は、正確度についてポンプを再びチェックし、必要に応じてポンプを再調節することができる。いくつかの実施形態では、分注調節デバイス７０４は、器具が臨床検査のためにアイドルである間に、そのような調節動作を行う。他の実施形態では、分注調節デバイス７０４は、器具初期化中に調節動作を行う。いくつかの実施形態では、分注調節デバイス７０４は、ユーザまたは修理部門がステータスを遠隔で監視し、保守もしくは部品交換のために修理技術者を送るとき等の保守決定を行うことができるように、調節動作を周期的に行い、ポンプ性能の動向を監視する。

図３５に図示されるように、物質調製システム１０２は、流体物質１１８を１つまたはそれを上回る容器１１４（例えば、洗浄ホイール上の反応容器７２８）に分注する。反応容器分注体積検出デバイス７００は、次いで、本明細書に説明されるように、容器１１４の中で体積測定を行い、体積測定９６２の結果を分注調節デバイス７０４に提供する。いくつかの実施形態では、分注調節デバイス７０４は、体積測定９６２の結果を分析し、次いで、物質調製システム１０２を較正して分注正確度を向上させるために使用されることができる、較正情報９６４を生成する。

図３６は、分注調節デバイス７０４を動作させるための例示的方法９７０を図示する、フローチャートである。いくつかの実施形態では、方法９７０は、動作９７２、９７４、９７６、９７８、９８０、および９８２を含む。

動作９７２では、分注調節デバイス７０４は、物質調製システム１０２の１つまたはそれを上回る動作パラメータを受信する。上記で説明されるように、物質調製システム１０２は、流体物質１１８を容器１１４に分注するように動作する、サンプルピペット操作デバイス１５２、試薬ピペット操作デバイス、および基質ピペット操作デバイス１７８等の１つまたはそれを上回る物質分注デバイスを含む。動作パラメータは、物質分注デバイスの構成、設定、および動作ステータスについての種々の情報を含む。いくつかの実施形態では、そのような物質分注デバイスは、分注ユニット（例えば、ピペッタ）を動作させるポンプデバイスを含む。ポンプデバイスのいくつかの実施例は、ステッピングモータ等の種々のタイプのモータによって動作される。ステッピングモータが使用されるとき、動作パラメータは、ピペッタを介した分注の量を調節するように制御される、ステップ分解能を含むことができる。

動作９７４では、分注調節デバイス７０４は、流体物質１１８の標的分注体積を受信する。標的分注体積は、物質分注デバイスの動作パラメータに基づいて、容器１１４に分注されることが意図される、流体物質１１８の体積を表す。

動作９７６では、分注調節デバイス７０４は、容器１１４に分注されている、検出された体積を受信する。

動作９７８では、分注調節デバイス７０４は、検出された体積を標的体積と比較する。一例として、第１のピペッタを使用する第１のポンプデバイスを含む、第１の物質分注デバイスは、１００μＬの標的体積を容器に分注するように構成される。分注後、容器の中に分注される体積は、９９．９μＬであることが検出される。次いで、分注調節デバイス７０４は、１００μＬの標的体積および９９．９μＬの検出された体積を比較し、第１の物質分注デバイスの中で標的体積と検出された体積との間に０．１μＬの相違があることを判定する。

いくつかの実施形態では、単一の物質分注デバイスからの複数の分注事例は、グループと見なされる。一例として、特定の物質分注デバイスは、１００μＬの標的体積とともに、ポンプデバイスおよび容器（または３つの容器）を使用して、第１の分注、第２の分注、および第３の分注を行う。３つの分注事例後に、容器に分注される体積は、第１の分注事例では１００．５μＬ、第２の分注事例では９９．５μＬ、第３の分注事例では１００μＬであることが検出される。いくつかの実施形態では、検出された体積の全てが、物質分注デバイスを較正するためにともに使用されることができる。例えば、３つの検出された体積の標準偏差（例えば、本実施例では０．５μＬ）が、例えば、そのステッピングモータのステップ分解能を調節することによって、物質分注デバイスを較正するために使用されることができる。本実施例では、較正情報９６４が生成され、標準偏差を減少させるために使用される。他の実施形態では、上記で説明されるように、検出された体積はそれぞれ、分注事例毎に物質分注デバイスを較正するために使用されることができる。

他の実施形態では、複数の物質分注デバイスからの複数の分注事例は、グループと見なされる。一例として、１００μＬの標的体積とともに、第１の物質分注デバイスが、第１の分注を行い、第２の物質分注デバイスが、第２の分注を行い、第３の物質分注デバイスが、第３の分注を行う。分注後、第１の物質分注デバイスによって分注される体積は、１００．５μＬであることが検出され、第２の物質分注デバイスによって分注される体積は、９９．５μＬであることが検出され、第３の物質分注デバイスによって分注される体積は、１００μＬであることが検出される。いくつかの実施形態では、検出された体積の全ては、物質分注デバイスを較正するためにともに使用されることができる。例えば、３つの検出された体積の標準偏差（例えば、本実施例では０．５μＬ）が、例えば、そのステッピングモータのステップ分解能を調節することによって、物質分注デバイスを較正するために使用されることができる。本実施例では、較正情報９６４が生成され、標準偏差を減少させるために使用される。他の実施形態では、上記で説明されるように、検出された体積は、個別の物質分注デバイスを較正するために使用されることができる。

動作９８０では、分注調節デバイス７０４は、物質分注デバイスの較正情報９６４を生成する。較正情報９６４は、物質分注デバイスによって分注される体積が、標的体積により近く変化させられるように、物質分注デバイスを制御する情報を含む。物質分注デバイスがステッピングモータを含む場合、較正情報９６４は、ステッピングモータによって分注される体積を調節するように、ステッピングモータのステップ分解能の調節を含む。

動作９８２では、分注調節デバイス７０４は、較正情報９６４に基づいて、物質分注デバイスの動作パラメータを調節する。物質分注デバイスは、修正された動作パラメータに基づいて、同一または異なる体積を分注するように動作することができる。３つの分注事例がグループと見なされる、上記の実施例では、較正後に容器に分注される体積が、再び検出される。

図３７－３９を参照すると、反応容器検出デバイス７０６の例示的動作が説明される。

図３７は、反応容器検出デバイス７０６を動作させる例示的方法１０００を図示する、フローチャートである。いくつかの実施形態では、方法１０００は、動作１００２、１００４、１００６、１００８、１０１０、および１０１２を含む。

一般に、システム初期化またはリセット中に、洗浄ホイールの内側の容器は、除去される必要がある。反応容器検出デバイス７０６は、本初期化シーケンス中に容器の全てまたはいくつかが除去されたかどうかを判定するために、容器画像捕捉ユニット１３２を利用することができる。いくつかの実施形態では、洗浄ホイールは、各容器場所が画像捕捉ユニットによってチェックされるように、全位置に送り出すように動作する。各洗浄ホイール送り出し位置で、反応容器検出デバイス７０６は、捕捉された画像を参照画像（例えば、容器を伴わない洗浄ホイールの画像）と比較することによって、容器の存在についてチェックするように、パターン合致アルゴリズム等の画像処理を行うことができる。本開示の例示的実施形態による、反応容器検出デバイス７０６は、容器内の体積を調べる、または利用する、他のアプローチとは対照的に、信頼できる結果を提供する。反応容器検出デバイス７０６が容器の幾何学形状への密接な合致を探すと、参照画像からの大きい偏差が、容器の存在を示し、小さい偏差が、容器の非存在を示すであろう。存在が判定される場合、本システムは、容器を除去し、容器が正常に除去されたことを確認するように再びチェックすることができる。いったん容器が所与のホイール場所に存在しないことが判定されると、ホイールは、次の位置に送り出し、プロセスを繰り返すことができる。

図示される実施例では、反応容器検出デバイス７０６は、主に、洗浄ホイール７２０に関して説明される。しかしながら、他の実施形態では、反応容器検出デバイス７０６は、他のタイプのコンテナキャリッジデバイスとともに使用される。

動作１００２では、反応容器検出デバイス７０６は、容器画像捕捉ユニット１３２を使用して、洗浄ホイール７２０上の容器スロット１０４４（図３９）（例えば、スロット７３６）の画像を捕捉する。

動作１００４では、反応容器検出デバイス７０６は、洗浄ホイール７２０上の容器１０４２（図３９）（例えば、反応容器７３８）の存在または非存在を判定するように、画像を分析する。動作１００４の実施例は、図３８および３９を参照してさらに詳細に説明される。

動作１００６では、反応容器検出デバイス７０６は、容器が容器スロットに存在するかどうかを判定する。該当する場合（動作１００６において、「はい」）、方法１０００は、動作１００８において継続する。そうでなければ（動作１００６において、「いいえ」）、方法１０００は、動作１０１０に移行する。

動作１００８では、反応容器検出デバイス７０６は、洗浄ホイール７２０の容器スロットから容器を除去する。他の実施形態では、器具１００の中の他のデバイス（図２に図示されるような移送またはキャリッジデバイス等）は、洗浄ホイール７２０から容器を除去するように動作する。さらに他の実施形態では、容器は、洗浄ホイール７２０から手動で除去される。

動作１０１０では、反応容器検出デバイス７０６は、洗浄ホイール７２０の位置の全てが先行動作（例えば、動作１００２、１００４、１００６、および１００８）を通して分析されたかどうかを判定する。該当する場合（動作１０１０において、「はい」）、方法１０００は、事前判定された次のステップを進める。そうでなければ（動作１０１０において、「いいえ」）、方法１０００は、動作１０１２に移行する。

動作１０１２では、反応容器検出デバイス７０６は、洗浄ホイール７２０を次の位置まで移動させ、動作１００２および後続の動作を繰り返す。

図３８および３９を参照すると、捕捉された画像が洗浄ホイール上の容器の存在を判定するように分析される、図３７の動作１００４の実施例が説明される。具体的には、図３８は、図３７の動作１００４を行うための例示的方法１０２０を図示する、フローチャートである。方法１０２０は、洗浄ホイール上の容器スロット１０４４の捕捉された画像１０４０の例示的分析を図示する、図３９も参照して説明される。

動作１０２２では、反応容器検出デバイス７０６は、捕捉された画像１０４０内の着目エリア１０４６を検出する。いくつかの実施形態では、着目エリア１０４６は、洗浄ホイール７２０の容器スロット１０４４（例えば、スロット７３６）の少なくとも一部を含む。いくつかの実施形態では、着目エリア１０４６は、容器の底部分、または容器の底部分の場所に対応する画像内の一部を含む。着目エリアを検出するための一例示的方法は、エッジ検出（「Ｅｄｇｅ」）、パターン合致（「Ｐａｔｔｅｒｎ Ｍａｔｃｈ」）、およびヒストグラム分析（「Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ」）等の種々のツールを提供する、Ｃｏｇｎｅｘ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（Ｎａｔｉｃｋ， ＭＡ）から入手可能なＣｏｇｎｅｘ Ｉｎ－Ｓｉｇｈｔ Ｖｉｓｉｏｎ Ｓｏｆｔｗａｒｅによって、実装されることができる。

動作１０２４では、反応容器検出デバイス７０６は、着目エリア１０４６を参照画像１０４８と比較する。いくつかの実施形態では、参照画像１０４８は、着目エリア１０４６に対応する一部を含む。他の実施形態では、参照画像１０４８自体が、捕捉された画像１０４０の着目エリア１０４６に対応する。

いくつかの実施形態では、参照画像１０４８は、その中に容器１０４２を伴わない容器スロット１０４４の画像を表す（図３９）。他の実施形態では、他の画像が、参照画像９４８として使用されることができる。例えば、参照画像は、その中に容器を伴う容器スロットの画像である。

動作１０２６では、反応容器検出デバイス７０６は、捕捉された画像１０４０と参照画像１０４８との間の合致スコアを生成する。合致スコアは、捕捉された画像１０４０が参照画像１０４８にいかに密接に合致するかを表す。合致スコアは、洗浄ホイール７２０のスロット１０４４の中の容器１０４２の存在のためのカットオフを判定するために測定基準として使用される。

動作１０２８では、反応容器検出デバイス７０６は、合致スコアが閾値を満たすかどうかを判定する。合致スコアが閾値を満たす場合（動作１０２８において、「はい」）、容器が洗浄ホイールのスロットに存在しないことが考慮され、方法１０２０は、動作１０３０に移行する。そうでなければ（動作１０２８において、「いいえ」）、容器が洗浄ホイールのスロットに存在することが考慮され、方法１０２０は、動作１０３２において継続する。例えば、合致スコアが事前判定された閾値またはカットオフ値を下回る場合、容器が洗浄ホイールのスロットに存在することが考慮され、方法１０２０は、動作１０３２に移行する。

動作１０３０では、反応容器検出デバイス７０６は、洗浄ホイール７２０のスロット１０４４における容器１０４２の非存在を確認する。

動作１０３２では、反応容器検出デバイス７０６は、洗浄ホイール７２０のスロット１０４４における容器１０４２の存在を確認する。

図２２－３９を参照して説明されるように、容器体積検出デバイス４０２は、種々の用途に好適であるように修正されることができる。例えば、容器体積検出デバイス４０２は、体外診断（ＩＶＤ）分析器等の着目被分析物を検出するように流体物質を調製および／または使用する任意の分析器に適用されることができる。いくつかの実施形態では、容器体積検出デバイス４０２およびその方法は、洗浄ホイール以外の任意のデバイスまたはユニットに適用されることができる。容器体積検出デバイス４０２のいくつかの実施形態は、全反応体積チェックに適用されることができる。いくつかの実施形態では、容器体積検出デバイス４０２で使用される較正曲線は、ピクセル距離と分光光度計を使用して取得される比色体積結果との間に確立される。他の実施形態では、容器体積検出デバイス４０２で使用される較正曲線は、ピクセル距離と光子計数モジュールを使用して取得されるアルカリホスファターゼ反応結果との間に確立される。さらに他の実施形態では、容器体積検出デバイス４０２で使用される較正曲線は、外壁上の既知の体積高さにおける線とともにＪＩＧ反応容器を使用して確立される。容器体積検出デバイス４０２の中の残留体積検出に関して（例えば、１０μＬを上回る体積に関して）、線発見またはグレースケール合致が、適用可能であり得る。

本開示の例示的実施形態による、容器体積検出デバイス４０２は、他の種々の用途で使用されることができる。いくつかの実施形態では、容器体積検出デバイス４０２は、分注先端不整合を検出するために使用される。例えば、容器画像捕捉ユニット１３２は、分注先端が視野に進入するときに、分注先端が中心から外れているかどうかを判定するために使用される。他の実施形態では、容器体積検出デバイス４０２は、ホイール位置付け完全性を検出するために使用される。例えば、容器画像捕捉ユニット１３２は、洗浄ホイールが傾転されている、または誤って位置付けられているかどうかを判定するために使用される。さらに他の実施形態では、容器体積検出デバイス４０２は、飛沫、発泡、または不良な磁化のような任意の異常な条件を検出するために使用される。さらに他の実施形態では、容器体積検出デバイス４０２は、擦過傷、変色、および透過性等のＲＶ完全性を検出するために使用される。さらに他の実施形態では、容器体積検出デバイス４０２は、先端整合完全性を検出するために使用される。

容器体積検出デバイス４０２で使用される光源は、反応容器の背後に位置する必要はない。バックライトデバイスの他の場所も可能である。代替として、光源は、カメラユニットに組み込まれ、カメラユニットから照射するように構成されることができる。カメラユニットに組み込まれる、そのような光源は、本明細書に図示されるように、反応容器の背後に位置する画面とともに使用されることができる。いくつかの実施形態では、容器体積検出デバイス４０２で使用されるカメラユニットは、ＩＲスペクトルを使用して、容器および／または洗浄ホイールの温度を監視するように構成される。

上記で説明されるように、容器体積検出デバイス４０２の反応容器検出デバイス７０６は、洗浄ホイール以外の任意のコンテナキャリッジデバイスに適用されることができる。上記で説明されるように、容器体積検出デバイス４０２の分注調節デバイス７０４は、基質体積のレベルを測定し、検査結果のＲＬＵを調節し、較正を微調整して正確度を向上させるために、測定されたレベルを使用するように動作することができる。

本開示の例示的実施形態による、器具１００は、パターン合致等の本明細書に説明されるような画像評価動作を実装するために、種々のプログラムソリューションを採用する。いくつかの実施形態では、そのようなプログラムソリューションは、既製のソフトウェアソリューションを使用して開発される。プログラムソリューションの一実施例は、Ｃｏｇｎｅｘ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（Ｎａｔｉｃｋ， ＭＡ）から入手可能なＩｎ－Ｓｉｇｈｔ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ Ｓｏｆｔｗａｒｅ（Ｉｎ－Ｓｉｇｈｔ Ｖｉｓｉｏｎ Ｓｏｆｔｗａｒｅとも称される）である。

ここで図４０および後続の図を参照すると、分注先端評価システム１２２の実施例が説明される。

図４０は、図１の分注先端評価システム１２２の実施例のブロック図である。いくつかの実施形態では、分注先端評価システム１２２は、分注先端完全性評価デバイス１１００を含む。

分注先端完全性評価デバイス１１００は、分注先端１１２の中へ吸引される流体物質１１８の品質および分注先端１１２の整合を評価するように動作する。本明細書に説明されるように、分注先端１１２は、種々のタイプであり、異なるプロセスに使用されることができる。分注先端１１２の一実施例は、サンプルピペット操作デバイス１５２とともに使用されることができる、ピペット操作先端である。分注先端完全性評価デバイス１１００は、分注先端画像捕捉ユニット１３０を利用することができる。分注先端完全性評価デバイス１１００の実施例は、図４１を参照してさらに詳細に図示および説明される。

図４１は、図４０の分注先端完全性評価デバイス１１００の実施例のブロック図である。いくつかの実施形態では、分注先端完全性評価デバイス１１００は、サンプル品質検出デバイス１１１２と、先端整合検出デバイス１１１４とを含む。

いくつかの実施形態では、分注先端完全性評価デバイス１１００は、図１０のサンプル吸引システム５１０を伴って実装される。他の実施形態では、分注先端完全性評価デバイス１１００は、コンテナを用いて流体物質を吸引または分注するように動作可能な他のタイプのシステムで使用されることができる。

サンプル品質検出デバイス１１１２は、サンプルピペット操作デバイス１５２のサンプルピペット操作先端の中へ吸引されるサンプルの品質を検出するように動作する。サンプル品質検出デバイス１１１２の構造および動作の実施例は、図４２－５５を参照して説明される。

分注先端の中のサンプル品質の検出に加えて、サンプル品質検出デバイス１１１２はまた、容器１１４内に含有される流体物質１１８の品質を検出するために使用されることもできる。本明細書に説明されるように、容器１１４は、種々のタイプであり、異なるプロセスに使用されることができる。容器１１４の実施例は、器具１００の中でプロセスの全体を通して使用される、反応容器と、サンプル容器と、希釈容器とを含む。いくつかの実施形態では、サンプル品質検出デバイス１１１２は、容器画像捕捉ユニット１３２を利用することができる。

先端整合検出デバイス１１１４は、サンプルピペット操作モジュール５１２および／または分注先端画像捕捉ユニット１３０に対する分注先端１１２の公差ならびに不整合を検出するように動作する。分注先端１１２の許容公差および／または分注先端１１２の不整合は、例えば、本明細書の分注先端体積検出デバイス４００によって行われるように、分注先端１１２内の吸引されたサンプル体積を検出することの正確度を低減させることができる。先端整合検出デバイス１１１４はさらに、公差および不整合の検出に基づいて、分注先端１１２の中に吸引される液体の検出された体積を調節または補正するように動作する。先端整合検出デバイス１１１４の構造および動作の実施例は、図５６－６８を参照して説明される。

図４２－５５を参照すると、サンプル品質検出デバイス１１１２の実施例が説明される。

図４２は、サンプル品質検出デバイス１１１２の実施例を図示する。いくつかの実施形態では、サンプル品質検出デバイス１１１２は、画像捕捉デバイス１１２０と、画像評価デバイス１１２２と、分類データ生成デバイス１１２４と、分類デバイス１１２６とを含む。また、吸引されたサンプル１１３０、画像１１３２、１つまたはそれを上回る色パラメータ１１３４、分類データ１１３６、およびサンプル分類結果１１３８も示される。

サンプル品質検出デバイス１１１２は、分注先端を用いて吸引されるサンプルの品質を評価し、サンプルが後続の分析のために十分な品質を有するかどうかを判定するように動作する。サンプル品質が損なわれていることが判定される場合、器具は、サンプル品質についてユーザに知らせる、および／または検査を停止することができる。

いくつかの実施形態では、サンプル管の中で提供されるサンプル（例えば、図４のサンプル３２４）は、サンプル完全性を損ない、臨床検査に影響を及ぼし得る、種々の干渉性物質または干渉物質を含有する。許容レベルを上回る干渉物質を含有する、そのようなサンプルは、容易に検出されることができない、誤っているが信じられる結果を引き起こし得る。化学および免疫学的検定システムについては、干渉物質の実施例は、ヘモグロビン、ビリルビン（本明細書では、ビリルビンによって引き起こされる病状である、黄疸とも称される）、および脂質（本明細書では、脂質によって引き起こされる病状である、脂血症とも称される）を含む。検定に応じて、ヘモグロビン、黄疸、および脂血症の濃度は、歪んだ結果を引き起こす干渉が生じないことを確実にするように、事前判定されたレベルに限定されるべきである。

種々の方法が、サンプル品質を評価するために使用されている。そのような方法のいくつかの実施例は、分光光度計を使用する化学分析器を含む。サンプル品質を判定するために、そのような分光光度計を使用することは、サンプルの化学分析から独立した事象であり、したがって、製造業者に応じて、サンプル完全性を判定するために付加的サンプルを要求し得る。分光光度計が測定に具体的波長を使用するため、本システムは、ＬＥＤまたは平行光源のいずれかを要求し、いくつかの検定の最終生成物との干渉物質のスペクトル重複に起因して、複雑な数学的処理を使用する。また、高脂血症サンプルは、多くの場合、検査においてサンプル体積に影響を及ぼし得る、体積変位を呈する。したがって、サンプル品質を評価するための方法は、そうするための別個の検査を要求し、付加的費用を引き起こしている。結果として、一次サンプル検査が品質チェック後のみに行われることができるため、一次サンプル検査が遅延させられる。代替として、一次サンプル検査およびサンプル品質検査が同時に実行される場合、損なわれたサンプルが、一次サンプル検査中または後のみにフラグを付けられることができる。この場合、サンプルが再採取される必要があり、また、検査結果の遅延を引き起こす。

対照的に、サンプル完全性検出デバイス１１１２は、器具１００と組み込まれ、サンプルの分析のために構成される、器具１００の種々の構成要素を使用する。したがって、単一の器具は、遅延および付加的費用を引き起こすことなく、サンプルの品質を評価することと、サンプルの分析を行うこととの両方を行うことができる。

上記で説明されるように、いくつかの実施形態では、サンプル完全性検出デバイス１１１２は、図１０のサンプル吸引システム５１０とともに使用される。他の実施形態では、サンプル完全性検出デバイス１１１２は、コンテナを用いて流体物質を吸引するように動作可能な他のタイプのシステムで使用されることができる。

図示される実施例では、サンプル完全性検出デバイス１１１２は、主に、図２および４に図示されるように、免疫学的検定分析器との関連で説明される。例えば、サンプル完全性検出デバイス１１１２は、分注先端の中に吸引されるサンプル中のヘモグロビン、黄疸、および脂血症等の干渉物質の濃度を検出するように動作する。しかしながら、他の実施形態では、サンプル完全性検出デバイス１１１２は、他のタイプの器具の中でサンプルの品質を評価するために使用される。

一般に、サンプル完全性検出デバイス１１１２は、内側に流体を伴う透明な円筒形状のコンテナの画像を獲得する。サンプル完全性検出デバイス１１１２は、次いで、画像の中の着目領域内の個別のピクセルについての情報を抽出する。ピクセルについての情報は、流体を分類するために使用される。サンプル完全性検出デバイス１１１２は、流体をカテゴリにグループ化するために使用される分類子を採用する、分類子モデルを含む。コンテナの中に吸引される流体の色が事前判定された仕様内ではない場合、吸引または検査は、フラグを付けられる。いくつかの実施形態では、器具のオペレータは、流体完全性が所与の流体のための仕様外であることが判定されるとき、流体吸引についての情報を受信する。

依然として図４２を参照すると、画像捕捉デバイス１１２０は、分注先端１１８０を用いて吸引されるサンプル１１３０の画像１１３２を捕捉するように動作する（図４５）。いくつかの実施形態では、サンプル１１３０は、サンプル５４０の実施例であり、分注先端１１８０は、図１０に示されるように、分注先端１１２の実施例である。いくつかの実施形態では、画像捕捉デバイス１１２０は、変動する時間間隔で分注先端１１８０を用いて吸引されるサンプル１１３０の１つを上回る画像を捕捉するように動作する。例えば、画像捕捉デバイス１１２０は、約３０ミリ秒離れて、または任意の他の時間間隔で、分注先端１１８０を用いて吸引されるサンプル１１３０の２つの画像を連続的に捕捉するように動作する。いくつかの実施形態では、画像捕捉デバイス１１２０は、カメラユニット５５０と、光源５５２とを含む、分注先端画像捕捉ユニット１３０を利用する。いくつかの実施形態では、画像捕捉デバイス１１２０の光源５５２は、白色バックライトを生成する。他の実施形態では、光源５５２は、画像捕捉中に固定されることができるか、または可変であり得るかのいずれかである、１つもしくはそれを上回る着色バックライトを提供する。いくつかの実施形態では、光源５５２は、異なる露光時間でバックライトを生成することができる。例えば、光源５５２は、約６ミリ秒の露光時間でバックライトを生成することができ、画像捕捉デバイス１１２０は、約６ミリ秒の露光時間の直後に第１の画像を捕捉し、約３０秒で第２の画像を捕捉するように動作する。一実施形態では、第１の画像は、試薬がコンテナの中に分注された後に、約０．２秒で取得される。実施形態では、第２の画像は、混合の約６．５秒後に取得される。さらなる実施形態では、第１の画像は、試薬がコンテナの中に分注された後に、約０．２秒で取得され、第２の画像は、混合の約６．５秒後に取得される。変動する露光時間は、色パラメータについて捕捉された画像の評価を向上させ得る。例えば、サンプルが高い濃度を有する場合には、より長い露光時間は、同様に、画像評価デバイス１１２２が異なる色パラメータを効果的に評価することができるように、より明るい画像をもたらすであろう。

画像評価デバイス１１２２は、捕捉された画像１１３２を処理して評価し、１つまたはそれを上回る色パラメータ１１３４を生成するように動作する。色パラメータ１１３４は、サンプル１１３０に含有される干渉物質の濃度レベルを判定するために使用される。画像評価デバイス１１２２の実施例は、図４４－４８を参照してさらに詳細に図示および説明される。

分類データ生成デバイス１１２４は、分類データ１１３６を生成するように動作する。以下で説明されるように、分類データ１１３６は、サンプル分類結果１１３８を生成するために分類デバイス１１２６によって使用される、異なる量の干渉物質のための分類標識のリストを含む。分類データ生成デバイス１１２４の実施例は、図４９－５３を参照してさらに詳細に図示および説明される。

分類デバイス１１２６は、色パラメータ１１３４および分類データ１１３６に基づいて、サンプル分類結果１１３８を生成するように動作する。サンプル分類結果１１３８は、サンプル１１３０の品質を示す情報を含む。例えば、サンプル分類結果１１３８は、吸引されたサンプル１１３０中のヘモグロビン、黄疸、および脂血症等の干渉物質の濃度レベルを表す情報を含み、干渉物質の濃度レベルが、個別に、または組み合わせてのいずれかで、容認可能であることを示す。したがって、サンプル分類結果１１３８は、サンプル１１３０が器具１００の中の検査室分析のために十分な品質を有するかどうかを判定するために使用される。分類デバイス１１２６の実施例は、図５４－５５を参照してさらに詳細に図示および説明される。

図４３は、サンプル完全性検出デバイス１１１２を動作させるための例示的方法１１５０を図示する、フローチャートである。いくつかの実施形態では、方法６００は、サンプル吸引システム５１０（図１０）およびサンプル完全性検出デバイス１１１２によって行われる。

一般に、方法１１５０は、ヘモグロビン、黄疸（ビリルビン）、および脂血症等の干渉物質の濃度の観点から、分注先端の中のサンプル品質の分析を行い、評価された品質が許容範囲外で分類される場合に、検査結果にフラグを付ける。

動作１１５２では、サンプル吸引システム５１０は、プログラムされた通りに、分注先端１１８０（図４５）（図１０に示されるような分注先端１１２の実施例である）の中へサンプル１１３０等の流体物質を吸引するように動作する。

動作１１５４では、サンプル吸引システム５１０は、吸引されたサンプル１１３０を含有する分注先端１１８０を画像捕捉デバイス１１２０（分注先端画像捕捉ユニット１３０を含む）に輸送する。いくつかの実施形態では、画像捕捉デバイス１１２０の分注先端画像捕捉ユニット１３０は、輸送を伴わずに、吸引後に分注先端１１８０の画像を捕捉するように配列される。

動作１１５６では、分注先端画像捕捉ユニット１３０は、分注先端１１８０の画像１１３２を捕捉する。いくつかの実施形態では、分注先端１１８０の画像１１３２は、事前判定された解像度のデジタル画像である。いくつかの実施形態では、分注先端画像捕捉ユニット１３２は、変動する時間間隔で分注先端１１８０の１つを上回る画像を捕捉することができる。例えば、分注先端画像捕捉ユニット１３２は、約３０ミリ秒離れて、または任意の他の時間間隔で、分注先端１１８０の２つの画像を捕捉することができる。動作１１５８では、サンプル完全性検出デバイス１１１２は、分注先端１１８０内のサンプル１１３０中の干渉物質のレベルを判定するように、画像１１３２を分析する。動作１１５８の実施例は、図４４－５５を参照してさらに詳細に説明される。

動作１１６０では、サンプル完全性検出デバイス１１１２は、干渉物質レベルが公差範囲内に入るかどうかを判定する。判定されたレベルが公差範囲外であるとき、分注先端１１２の中のサンプル１１３０の吸引は、不適切と見なされる。公差範囲は、サンプルのタイプおよび／またはその中の干渉物質のタイプに応じて、変動し得る。いくつかの実施形態では、判定された干渉物質レベルが公差範囲内に入るかどうかは、以下で説明されるように、分類識別子または分類子を使用して評価されることができる。

検出された干渉物質レベルが公差範囲内に入ることが判定されるとき（動作１１６０において、「はい」）、方法１１５０は、続けて事前判定された次のステップを行う。そうでなければ（動作１１６０において、「いいえ」）、方法１１５０は、動作１１６２に移行する。

動作１１６２では、サンプル完全性検出デバイス１１１２は、分注先端１１８０内の吸引されたサンプル１１３０が後続のプロセスのために適切ではないことを示すように、吸引にフラグを付ける。他の実施形態では、吸引されたサンプルを使用した検査結果全体は、検査結果が不適切であり得ることを示す、または示唆するように、フラグを付けられることができる。代替として、サンプル完全性検出デバイス１１１２は、器具１００の中の関連付けられる検査または分析プロセスを停止するように動作する。他の実施形態では、評価結果は、損なわれたサンプル品質に起因して誤りがあり得る、検査結果を自動的に調節するために使用されることができる。

図４４－５５を参照すると、捕捉された画像１１３２が分析され、分注先端の中に吸引されるサンプルの品質が判定される、図４３の動作１１５８の実施例が説明される。いくつかの実施形態では、動作１１５８は、画像評価デバイス１１２２、分類データ生成デバイス１１２４、およびサンプル完全性検出デバイス１１１２の分類デバイス１１２６によって行われる。

図４４は、図４２の画像評価デバイス１１２２を動作させる例示的方法１１７０を図示する、フローチャートである。いくつかの実施形態では、方法１１７０は、動作１１７２、１１７４、および１１７６を含む。方法１１７０は、捕捉された画像１１３２の例示的分析を図示する、図４５も参照して説明される。

動作１１７２では、画像評価デバイス１１２２は、画像１１３２の中で分注先端１１８０の場所を特定する。種々の画像処理方法が、画像１１３２内の分注先端１１８０を検出するために使用されることができる。いくつかの実施形態では、分注先端１１８０は、事前訓練された参照画像に基づいて、分注先端を表すパターンを検索する、パターン合致機能によって場所を特定される。そのような画像処理方法は、Ｐｙｔｈｏｎ（例えば、その輪郭発見機能）等の種々のプログラミング言語で実装されることができる。そのような画像処理方法の一例示的方法は、エッジ検出（「Ｅｄｇｅ」）、パターン合致（「Ｐａｔｔｅｒｎ Ｍａｔｃｈ」）、およびヒストグラム分析（「Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ」）等の種々のツールを提供する、Ｃｏｇｎｅｘ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（Ｎａｔｉｃｋ， ＭＡ）から入手可能なＣｏｇｎｅｘ Ｉｎ－Ｓｉｇｈｔ Ｖｉｓｉｏｎ Ｓｏｆｔｗａｒｅによって、実装されることができる。

動作１１７４では、画像評価デバイス１１２２は、事前判定された着目領域１１８２を検出する。着目領域１１８２は、分注先端１１８０内のサンプル１１３０の品質を判定するように評価される、画像１１３２の領域である。着目領域１１８２は、異なる画像１１３２内のサンプル１１３０を含むものとして繰り返し検出可能である、領域として事前設定される。種々の方法が、着目領域１１８２を検出するために使用されることができる。そのような方法の一実施例は、図４６を参照して説明される。いくつかの実施形態では、１つを上回る事前判定された着目領域が存在し得、したがって、画像評価デバイス１１２２は、１つを上回る事前判定された着目領域を検出する。例えば、３つの事前判定された着目領域、すなわち、着目領域１１８２の上方の第１の着目領域、着目領域１１８２等の第２の着目領域、および着目領域１１８２の下方の第３の着目領域が存在し得る。

動作１１７６では、画像評価デバイス１１２２は、捕捉された画像１１３２の色パラメータ１１３４（図４２）を抽出する。いくつかの実施形態では、画像１１３２内の着目領域１１８２は、色パラメータ１１３４を生成するように分析される。色パラメータを抽出する一実施例は、図４７および４８を参照して説明される。

図４６は、画像１１３２内の着目領域１１８２を見出すための例示的方法１１９０を図示する、フローチャートである。いくつかの実施形態では、方法１１９０は、動作１１９２および１１９４を含む。方法１１９０は、図４５も参照して説明される。

一般に、いったん分注先端１１８０の場所が判定されると、画像評価デバイス１１２２は、着目領域１１８２を判定するためにオフセット係数のセットを使用する。いくつかの実施形態では、着目領域１１８２は、着目領域１１８２が、概して、吸引されたサンプル１１３０に対して中心にあるように、分注先端１１８０内のサンプル１１３０の垂直および水平軸に対してほぼ中心にある分注先端画像の下位区分を含むように最適化される。他の実施形態では、他の場所が、着目領域１１８２のために可能である。他の実施形態では、前述のように、１つを上回る着目領域が存在し得る。

動作１１９２では、画像評価デバイス１１２２は、分注先端１１８０と関連付けられる参照線を見出す。いくつかの実施形態では、参照線は、画像１１３２内の分注先端１１８０の縦縁１１８４である。分注先端１１８０の他の線も、参照線として使用されることができる。

動作１１９４では、画像評価デバイス１１２２は、事前判定されたオフセット１１８６によって参照線１１８４から離れて位置する領域の場所を特定する。いくつかの実施形態では、事前判定されたオフセット１１８６が、着目領域１１８２の水平位置を判定する一方で、着目領域１１８２の垂直位置は、画像１１３２の底部からの事前判定された高さ１１８８として事前設定される。いくつかの実施形態では、画像捕捉ユニットが分注先端に対するサンプル高さにおいて繰り返し配列されるため、着目領域の垂直位置は、異なる画像の間で略同じままである。

上記で使用される画像処理方法の一実施例は、エッジ検出（「Ｅｄｇｅ」）、パターン合致（「Ｐａｔｔｅｒｎ Ｍａｔｃｈ」）、およびヒストグラム分析（「Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ」）等の種々のツールを提供する、Ｃｏｇｎｅｘ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（Ｎａｔｉｃｋ，ＭＡ）から入手可能なＣｏｇｎｅｘ Ｉｎ－Ｓｉｇｈｔ Ｖｉｓｉｏｎ Ｓｏｆｔｗａｒｅによって、実装されることができる。

図４７は、画像１１３２の色パラメータを抽出するための例示的方法１２１０のフローチャートである。方法１２１０は、画像１１３２の例示的ヒストグラム１２２０を図示する、図４８も参照して説明される。いくつかの実施形態では、方法１２１０は、動作１２１２および１２１４を含む。

動作１２１２では、画像評価デバイス１１２２は、画像１１３２のヒストグラム１２２０を生成する。いくつかの実施形態では、ヒストグラム１２２０は、画像１１３２内の着目領域１１８２のデータから生成される。いくつかの実施形態では、１つを上回る着目領域があり、したがって、画像評価デバイス１１２２は、画像１１３２内の着目領域毎にヒストグラム１１２０を生成する。例えば、画像１１３２内に３つの着目領域がある場合には、画像評価デバイス１１２２は、３つの個別のヒストグラムを生成する。

図４８に図示されるように、ヒストグラム１２２０は、画像１１３２（例えば、その着目領域１１８２）内の異なる色の分布を表す。いくつかの実施形態では、ヒストグラム１２２０は、（本明細書ではビンとも称される）色範囲の固定リストのそれぞれの中に色を有する、ピクセルの数を示す。ヒストグラム１２２０は、任意のタイプの色空間のために構築されることができる。図示される実施例では、ＲＧＢ色モデルが、使用される。他の実施形態では、ＣＭＹＫ色モデルおよび任意の他の色モデルが、使用されることができる。

ヒストグラム１２２０は、最初に、画像１１３２（例えば、その着目領域１１８２）内の色（すなわち、ＲＧＢモデルの中の赤色、緑色、青色）をいくつかのビンに離散化し、各ビンの中のピクセルの数を計数することによって生成されることができる。例えば、画像１１３２が８ビット画像である場合、各ビンが１０個の値を含むように、色毎に０～２５５の値が、複数のビンにグループ化される。一例として、第１のビンは、０と等しく、それを上回り、かつ１０未満の値を含み、第２のビンは、１０と等しく、それを上回り、かつ２０未満の値を含み、第３のビンは、２０と等しく、それを上回り、かつ３０未満の値を含む。図４８に図示されるように、それぞれ、ＲＧＢモデルの中の赤色、緑色、および青色成分を表す、第１の色チャネル１２２２、第２の色チャネル１２２４、および第３の色チャネル１２２６が、ヒストグラム１２２０で描写される。他の実施形態では、ＲＧＢモデル、ＣＭＹＫ色モデル、または任意の他の色モデルの中の異なる色成分が、使用されることができる。他の実施形態では、画像は、１５ビットカラー、１６ビットカラー、２４ビットカラー、３０ビットカラー、３６ビットカラー、４８ビットカラー、または任意の他のビット値等の異なるビットであることができる。

動作１２１４では、画像評価デバイス１１２２は、ヒストグラム１２２０から複数の色パラメータ１１３４を取得する。いくつかの実施形態では、画像評価デバイス１１２２は、６つの色パラメータを作成する。例えば、第１の色パラメータ１２３２は、第１の色チャネル１２２２の平均であり、第２の色パラメータ１２３４は、第２の色チャネル１２２４の平均であり、第３の色パラメータ１２３６は、第３の色チャネル１２２６の平均である。さらに、第４の色パラメータ１２４２は、第１の色チャネル１２２２のリーマン和であり、第５の色パラメータ１２４４は、第２の色チャネル１２２４のリーマン和であり、第６の色パラメータ１２４６は、第３の色チャネル１２２６のリーマン和である。第１、第２、および第３の色チャネル１２２２、１２２４、ならびに１２２６のリーマン和は、それぞれ、第１、第２、および第３の色チャネル１２２２、１２２４、ならびに１２２６の曲線の下の面積を表す。

他の実施形態では、他の色パラメータが、ヒストグラム１２２０から生成される。例えば、色パラメータは、第１の色チャネル１２２２の最大値、第２の色チャネル１２２４の最大値、第３の色チャネル１２２６の最大値、第１の色チャネル１２２２の最小値、第２の色チャネル１２２４の最小値、第３の色チャネル１２２６の最小値、第１の色チャネル１２２２のモード、第２の色チャネル１２２４のモード、第３の色チャネル１２２６のモード、第１の色チャネル１２２２のヒストグラムヘッド、第２の色チャネル１２２４のヒストグラムヘッド、第３の色チャネル１２２６のヒストグラムヘッド、第１の色チャネル１２２２のヒストグラムテール、第２の色チャネル１２２４のヒストグラムテール、第３の色チャネル１２２６のヒストグラムテール、第１の色チャネル１２２２のヒストグラムヘッド率、第２の色チャネル１２２４のヒストグラムヘッド率、第３の色チャネル１２２６のヒストグラムヘッド率、第１の色チャネル１２２２のヒストグラムテール率、第２の色チャネル１２２４のヒストグラムテール率、および第３の色チャネル１２２６のヒストグラムテール率を含むことができる。ヒストグラムヘッドは、ヒストグラムの最小グレースケール値を規定する。例えば、第１の色チャネル１２２２のヒストグラムヘッドは、ヒストグラム内の第１の色チャネル１２２６の最小グレースケール値を規定する。ヒストグラムテールは、ヒストグラムの最大グレースケール値を規定する。例えば、第１の色チャネル１２２２のヒストグラムテールは、ヒストグラム内の第１の色チャネル１２２６の最大グレースケール値を規定する。ヒストグラムヘッド率は、最低グレースケール値を有するグレースケール値の規定範囲内に存在する、ヒストグラム内の総ピクセルの割合を規定する。例えば、第１の色チャネル１２２２のヒストグラムヘッド率は、第１の色チャネル１２２２の最低グレースケール値の規定範囲内に存在する、ヒストグラム内の第１の色チャネル１２２２の総ピクセルの割合を規定する。ヒストグラムテール率は、最高グレースケール値を有するグレースケール値の規定範囲内に存在する、ヒストグラムの中で表される総ピクセルの割合を規定する。例えば、第１の色チャネル１２２２のヒストグラムテール率は、第１の色チャネル１２２２の最高グレースケール値の規定範囲内に存在する、ヒストグラム内の第１の色チャネル１２２２の総ピクセルの割合を規定する。

他の実施形態では、色パラメータは、色チャネル（例えば、第１、第２、および第３の色チャネル）の平均、色チャネル（例えば、第１、第２、および第３の色チャネル）のピーク、および／または色チャネル（例えば、第１、第２、および第３の色チャネル）の標準偏差を含む。さらに他の実施形態では、他のタイプの色パラメータも使用される。

図４９は、図４２の分類データ生成デバイス１１２４を動作させるための例示的方法１２７０のフローチャートである。方法１２７０は、図５０および５１を参照して説明される。図５０は、干渉物質値が分類標識に解析されることを図示する、例示的表１２７８であり、図５１は、図４２の分類デバイス１１２６からの出力としての役割を果たすことができる、サンプル分類識別子１３１０の例示的セットである。

いくつかの実施形態では、以下で説明されるように、異なるレベルのサンプル数量が、本明細書ではサンプル分類識別子とも称される、複数の標的変数に分類される。具体的には、分類デバイス１１２６は、サンプル分類識別子のうちの１つとしてサンプルの品質を判定する。分類データ生成デバイス１１２４は、特定の干渉物質または干渉物質の特定のセットのサンプル分類識別子を生成するように動作する。いくつかの実施形態では、サンプル分類識別子は、最初に、個々の干渉物質の濃度値に基づいて、特定のサンプルの干渉物質値を標識セットに解析することによって構築される。干渉物質のための標的のセットは、次いで、サンプル中の干渉物質の全ての範囲を規定する、標識の単一セット（すなわち、サンプル分類識別子）に合体される。

依然として図４９を参照すると、動作１２７２では、分類データ生成デバイス１１２４は、各干渉物質の濃度値を定義する。一例として、図５０に図示されるように、第１の干渉物質１２８０、第２の干渉物質１２８２、および第３の干渉物質１２８４である、３つの干渉物質が、分注先端の中に吸引されるサンプル１１３０について評価される。濃度値１２９０、１２９２、および１２９４は、それぞれ、干渉物質１２８０、１２８２、および１２８４について定義される。いくつかの実施形態では、濃度値は、１つまたはそれを上回る離散濃度値として定義される。他の実施形態では、濃度値は、濃度値の範囲として定義される。

例えば、３つの濃度値１２９０（例えば、値１－１、値１－２、および値１－３）が、第１の干渉物質１２８０について定義され、３つの濃度値１２９２（例えば、値２－１、値２－２、および値２－３）が、第２の干渉物質１２８２について定義され、３つの濃度値１２９４（例えば、値３－１、値３－２、および値３－３）が、第３の干渉物質１２８４について定義される。他の実施形態では、他の数の濃度値が、同一または異なる干渉物質について定義される。

動作１２７４では、分類データ生成デバイス１１２４は、分類標識１３００、１３０２、および１３０４を濃度値１２９０、１２９２、および１２９４に割り当てる。同一実施例では、第１の干渉物質１２８０の濃度値１２９０は、ゼロ、中、および高等の３つの分類標識１３００を割り当てられる。第２の干渉物質１２８２の濃度値１２９２は、非存在および存在等の２つの分類標識１３０２を割り当てられる。第３の干渉物質１２８４の濃度値１２９４は、ゼロ、中、および高等の３つの分類標識１３０４を割り当てられる。分類標識の他の実施形態も可能である。例えば、他の実施形態では、第２の干渉物質１２８２の濃度値１２９２は、３つの分類標識１３００および１３０４に類似する、ゼロ、中、ならびに高等の３つの分類標識を割り当てられることができる。他の実施形態では、濃度値１２９０および１２９４は、２つの分類標識１３０２に類似する、非存在ならびに存在等の分類標識を割り当てられることができる。

動作１２７６では、分類データ生成デバイス１１２４は、干渉物質濃度値の異なる組み合わせ等に基づいて、サンプル分類識別子１３１０のリストを生成する。サンプル分類識別子１３１０は、概して、問題になっている全ての干渉物質の組み合わせのレベルまたは濃度を表すために使用される。以下で説明されるように、サンプル分類識別子１３１０は、分類デバイス１１２６のための標的変数または分類デバイス１１２６からの出力としての役割を果たす。

図５１に図示されるように、サンプル分類識別子１３１０のリストは、分類標識１３００、１３０２、および１３０４の可能性として考えられる組み合わせの全てを含む。サンプル分類識別子１３１０の例示的表記法は、順番に、第１の干渉物質１２８０の分類標識１３００、第２の干渉物質１２８２の分類標識１３０２、および第３の干渉物質１２８４の分類標識１３０４の組み合わせである。図示される実施例では、第１の干渉物質１２８０の３つ分類標識（例えば、ゼロ、中、および高）、第２の干渉物質１２８２の２つの分類標識（例えば、非存在および存在）、ならびに第３の干渉物質１２８４の３つの分類標識（例えば、ゼロ、中、および高）があるため、１８（＝３×２×３）個のサンプル分類識別子１３１０があり得る。サンプル分類識別子はまた、本明細書ではサンプル分類子とも称される。他のサンプル分類識別子も可能である。例えば、第２の干渉物質１２８２は、２つの分類標識（例えば、非存在および存在）の代わりに、３つの分類標識（例えば、ゼロ、中、および高）を有することができる。

図５０は、各干渉物質が５つの値を有する、３つの干渉物質の混合物の色パラメータデータ表１３２０の実施例を図示する。図示される実施例では、第１の干渉物質１２８０は、ヘモグロビンであり、第２の干渉物質１２８２は、黄疸（ビリルビン）であり、第３の干渉物質１２８４は、脂血症（脂質）であり、器具１００は、免疫学的検定分析器である。一例として、第１の干渉物質１２８０は、ゼロの分類標識１３００を伴う値１－１の０ｍｇ／ｄＬ、中の分類標識１３００を伴う値１－２の２５０および５００ｍｇ／ｄＬ、ならびに高の分類標識１３００を伴う値１－３の７５０および１０００ｍｇ／ｄＬ等の５つの値を伴う３つの区画に分割される。第２の干渉物質１２８２は、非存在の分類標識１３０２を伴う値２－１の０ｍｇ／ｄＬ、存在の分類標識１３０２を伴う値２－２の１０および２０ｍｇ／ｄＬ、ならびに存在の分類標識１３０２を伴う値２－３の３０および４０ｍｇ／ｄＬ等の５つの値を伴う３つの区画に分割される。他の実施形態では、第２の干渉物質１２８２は、ゼロの分類標識１３０２を伴う値２－１の０ｍｇ／ｄＬ、中の分類標識１３０２を伴う値２－２の１０および２０ｍｇ／ｄＬ、ならびに高の分類標識１３０２を伴う値２－３の３０および４０ｍｇ／ｄＬ等の５つの値を伴う３つの区画に分割されることができる。第３の干渉物質１２８４は、ゼロの分類標識１３０４を伴う値３－１の０ｍｇ／ｄＬ、中の分類標識１３０４を伴う値３－２の１２５および２５０ｍｇ／ｄＬ、ならびに高の分類標識１３０４を伴う値３－３の３７５および５００ｍｇ／ｄＬ等の５つの値を伴う３つの区画に分割される。

図５３は、図５２に示されるような第１、第２、および第３の干渉物質の組み合わせから出力されることが予測される、サンプル分類子１３１０の例示的セットを示す。図５３の分類子１３１０は、図５２に示されるような第１、第２、および第３の干渉物質に基づいて、可能性として考えられる出力のうちのいくつかのみを図示する。サンプル分類子１３１０の表記法は、図５１を参照して説明されるように作成される。例えば、脂質がサンプル中に０ｍｇ／ｄＬ存在する場合（表１３２０の中の「ゼロ」）、１０ｍｇ／ｄＬの黄疸が、サンプルの中に含まれ（表１３２０の中の「存在」）、３７５ｍｇ／ｄＬのヘモグロビンが、サンプルの中に含まれ（表１３２０の中の「高」）、サンプル分類子１３１０は、「ＺｅｒｏＰｒｅｓｅｎｔＨｉｇｈ」として指定される。他のサンプル分類子１３１０も、可能である。例えば、脂質がサンプル中に０ｍｇ／ｄＬ存在する場合（分類標識として「ゼロ」）場合、１０ｍｇ／ｄＬの黄疸がサンプルの中に含まれる場合に、「存在」の代わりに「中」の分類標識を有することができ、３７５ｍｇ／ｄＬのヘモグロビンが、サンプルの中に含まれ（分類標識として「高」）、サンプル分類子１３２０は、「ＺｅｒｏＭｅｄｉｕｍＨｉｇｈ」として指定されるであろう。さらなる一例として、脂質がサンプル中に０ｍｇ／ｄＬ存在する場合（分類標識として「ゼロ」）、０ｍｇ／ｄＬの黄疸がサンプルの中に含まれる場合に、「非存在」の代わりに「ゼロ」の分類標識を有することができ、３７５ｍｇ／ｄＬのヘモグロビンが、サンプルの中に含まれ（分類標識として「高」）、サンプル分類子１３２０は、「ＺｅｒｏＺｅｒｏＨｉｇｈ」として指定されるであろう。図５４は、図４２の分類デバイス１１２６の実施例を概略的に図示するブロック図である。上記で説明されるように、分類デバイス１１２６は、色パラメータ１１３４のうちの１つまたはそれを上回るものを受信し、サンプル分類結果１１３８を生成するように動作する。分類デバイス１１２６はさらに、サンプル分類結果１１３８を生成するように分類データ１１３６を受信する。いくつかの実施形態では、分類デバイス１１２６は、フィードバックデータ１３３０を生成する。本明細書に説明されるように、分類デバイス１１２６は、いかなる別個のデバイスもサンプル品質を評価するために必要とされないように、器具１００に組み込まれる。

いくつかの実施形態では、色パラメータ１１３４は、上記で説明されるように、色パラメータ１２３２、１２３４、１２３６、１２４２、１２４４、および１２４６のうちの少なくとも１つを含む。他の実施形態では、分類デバイス１１２６は、色パラメータ１２３２、１２３４、１２３６、１２４２、１２４４、および１２４６の全てを利用する。さらに他の実施形態では、分類デバイス１１２６は、他のタイプの色パラメータを使用する。

いくつかの実施形態では、分類デバイス１１２６は、色パラメータ１１３４を処理し、サンプル分類結果１１３８としてサンプル分類識別子１３１０のリストから１つを選択するように動作する。サンプル分類結果１１３８は、概して、サンプル品質または完全性を示す、サンプル分類識別子１３１０のうちの１つを含む。したがって、サンプル品質検出デバイス１１１２の出力は、サンプルの中に含有される干渉物質の量または濃度の定量化可能な数ではない。むしろ、サンプル品質検出デバイス１１１２は、サンプル品質の単純なインジケーションである、分類子（すなわち、分類識別子）を出力する。

サンプルが問題になっている複数の干渉物質を含有する場合、そのような干渉物質は、１つの干渉物質が他の干渉物質の検出に影響を及ぼすようにスペクトル重複を引き起こし得る。例えば、ヘモグロビン（赤色または同等物）、ビリルビン（黄色または同等物）、および脂質（白色または同等物）は、サンプル中の干渉物質であり、ヘモグロビン、ビリルビン、および脂質に対する吸収は、少なくとも部分的に重複し、干渉物質を区別することを困難にする。故に、干渉物質の具体的量または濃度を出力することとは対照的に、サンプル分類子を使用することによって、サンプル品質結果を単純化することが望ましい。

いくつかの実施形態では、分類デバイス１１２６は、分類デバイス１１２６の動作を向上させるように適合されるフィードバックデータ１３３０を使用する。フィードバックデータ１３３０は、入力された色パラメータ１１３４と出力されたサンプル分類結果１１３８との間の相関についての情報を含むことができる。フィードバックデータ１３３０は、分類デバイス１１２６をさらに訓練することによって、将来の動作を向上させるようにフィードバックされて使用される。

いくつかの実施形態では、分類デバイス１２６は、機械学習モデルを採用する。例えば、分類デバイス１２６は、分類に使用されるデータを分析する、１つまたはそれを上回る関連付けられる学習アルゴリズムを伴う管理学習モデルである、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）モデルを使用する。ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、および分類ツリー等の他のモデルもまた、おそらく他の実施形態で使用される。

図５４に図示されるように、分類デバイス１１２６のいくつかの実施形態は、訓練動作１３４０および通常動作１３４２を行う。訓練動作１３４０では、ＳＶＭ訓練アルゴリズムを採用する分類デバイス１１２６は、それぞれサンプル分類のうちの１つに属するためにマークされる、訓練実施例サンプルのセットからモデルを構築する。モデルは、新しい実施例を一方または他方の分類に割り当て、それを非確率的線形分類子にする。ＳＶＭモデルは、別個の分類の実施例が、可能な限り広い明確な間隙によって分割されるようにマップされる、空間内の点としての実施例の表現である。新しい実施例が、次いで、同一の空間の中へマップされ、それらが入る間隙の側面に基づいて、分類に属することが予測される。線形分類の代替として、ＳＶＭモデルは、それらの入力を高次元特徴空間の中へマップする、カーネル方法（例えば、放射基底関数）を使用して非線形分類を行うことができる。例えば、ＳＶＭモデルは、分類に使用されることができる、高次元または無次元空間内の超平面または超平面のセットを構築する。一般に、限界が大きくなるほど、分類子の一般化誤差が低くなるため、良好な分離は、任意の部類の最近傍訓練データ点までの最大距離を有する超平面によって達成される。

本明細書の図示される実施例では、ＳＶＭのための次元空間は、上記で説明されるＲＧＢプロファイルから構築され、６つの色パラメータに対応する６次元予測因子空間をもたらす。上記で説明されるように、分類の標的変数は、個々のＨＩＬデータの濃度範囲に基づいて、サンプル毎の測定された干渉物質値（例えば、本明細書では集合的にＨＩＬと称される、ヘモグロビン、黄疸、および脂血症）を標識のセットに解析することによって、構築される。干渉物質毎のサンプル標識は、３つ全てのＨＩＬ成分の範囲を分類する、単一の標識に合体される。本全体的サンプル分類標識が、ＳＶＭ分類子の標的変数としての役割を果たす。

いくつかの実施形態では、ＳＶＭ分類子は、サポートベクターおよび訓練誤差の数を規則化する、「ニュー」として公知のハイパーパラメータで同調される。分類子は、例えば、ニュー規則化ＳＶＭ分類子（「ｓｋｌｅａｒｎ．ｓｖｍ．ＮｕＳｖｃ」等）のための内蔵サポートを有する、Ｓｃｉ－Ｋｉｔ学習モジュールを使用して、Ｐｙｔｈｏｎで実装される。

いったんＳＶＭモデルが訓練動作１３４０において確立されると、分類デバイス１１２６は、患者サンプルの品質が現場における器具１００の中で研究室分析について評価される、通常動作１３４２のために準備ができている。いくつかの実施形態では、分類デバイス１１２６は、器具１００が顧客の現場において配設される前に事前訓練される。他の実施形態では、分類デバイス１１２６は、通常動作１３４２においてフィードバックデータ１３３０を用いて更新され続ける。さらに他の実施形態では、分類デバイス１１２６は、顧客によって構成可能である。

図５５は、サンプル分類結果１１３８および関連付けられるフラッギング結果１３５２の例示的データセット１３５０である。図４３を参照して説明されるように、サンプル完全性検出デバイス１１１２は、吸引されたサンプル１１３０が後続のプロセス（図４３の動作１１６２）のために適切な品質を有するかどうかを示すように、フラッギング結果を生成する。図５５に図示されるように、サンプル分類結果１１３８のうちの１つまたはそれを上回るものは、関連付けられるサンプルが器具１００の中で研究室分析のために十分な品質を有していないことを示すと見なされる。そのようなサンプル分類結果１１３８と関連付けられるサンプルは、サンプルの低下した品質を示すようにフラグを付けられることができる。一例として、データセット１３５０は、フラグを付けられる必要があるサンプルを表す、サンプル分類結果を図示する。

図４２－５５に説明されるように、サンプル品質検出デバイス１１１２は、（複数の色パラメータと関連付けられる）複雑な可変空間を、サンプル品質を表す単純な出力（サンプル分類子を含む）に変換するように動作する。出力されたサンプル分類結果１１３８は、サンプルが研究室分析のために十分な品質または完全性を有するよう適切に調製されているかどうかをユーザに知らせるために使用される。

サンプル品質検出デバイス１１１２は、種々の用途のために好適であるように修正されることができる。例えば、サンプル品質検出デバイス１１１２は、任意の体外診断分析器に、任意のサンプル管もしくは反応容器に、または任意のコンテナ形状に適用可能である。いくつかの実施形態では、サンプル品質検出デバイス１１１２の画像評価デバイス１１２２は、画像処理に所定の着目領域を使用する必要がない。画像捕捉デバイス１１２０のカメラユニットは、任意のタイプまたは品質であることができる。例示的実施形態による、サンプル品質検出デバイス１１１２は、モバイルデバイスを伴うカメラ等の顧客レベルカメラユニットを使用することができる。画像捕捉デバイス１１２０で使用される光源は、任意の位置に位置することができる。いくつかの実施形態では、分類デバイス１１２６は、顧客場所において現場で訓練されることができる。さらに他の実施形態では、分類デバイス１１２６は、顧客の患者サンプルおよび干渉物質（例えば、ＨＩＬ）値の一意の集合に基づいて、性能を調節するように学習アルゴリズムによって適合されることができる。

図５６－６８を参照すると、先端整合検出デバイス１１１４の実施例が説明される。

図５６は、先端整合検出デバイス１１１４の実施例のブロック図である。先端整合検出デバイス１１１４は、分注先端１１２の不整合を検出し、分注先端１１２の中に含有される液体物質の検出された体積を補正するように動作する。

いくつかの実施形態では、画像ベースの体積検出デバイス１５００が、サンプル等の液体物質を吸引した分注先端１１２の画像を捕捉し、分注先端１１２の画像に基づいて液体物質の体積を計算するように動作する。画像ベースの体積検出デバイス１５００の実施例は、本明細書に説明されるような分注先端体積検出デバイス４００を含む。例えば、本明細書に説明されるように、サンプルピペット操作デバイス１５２は、分注先端１１２の中へサンプルを吸引するために使用され、分注先端体積検出デバイス４００は、分注先端画像捕捉ユニット１３０を使用して分注先端の画像を捕捉し、捕捉された画像を分析することによって、吸引されたサンプルの体積を計算する。

いくつかの実施形態では、分注先端１１２内の液体物質（例えば、サンプル）の検出された体積は、図５７および５８に説明されるように、公差ならびに不整合の種々の原因に起因して、必ずしも正確ではない。故に、体積１５０２は、ある程度の誤差を伴って検出される。

先端整合検出デバイス１１１４は、少なくとも、サンプルピペット操作モジュール５１２および／または分注先端画像捕捉ユニット１３０に対する分注先端１１２の不整合を検出するように動作する。分注先端１１２の不整合は、分注先端１１２内の吸引されたサンプル体積を検出する際に誤差を引き起こす。先端整合検出デバイス１１１４は、画像ベースの体積検出デバイス１５００（例えば、分注先端体積検出デバイス４００）によって検出される物質体積を補正し、吸引された物質１５０４の補正された体積を提供するように動作する。

本明細書に説明されるように、先端整合検出デバイス１１１４および画像ベースの体積検出デバイス１５００は、器具１００の一部であることができ、したがって、本明細書に説明されるように、器具１００のシステム、デバイス、構成要素、エンジン、および他の部品に関連して動作される。

図５７は、分注先端１１２の構成における可能性として考えられる公差を図示する、分注先端１１２の実施例の断面図である。分注先端１１２は、１つまたはそれを上回る次元で許容公差を伴って設計される。そのような次元のうちのいくつかは、長さＬ１０、Ｌ１１、およびＬ１２、ならびに幅または直径Ｄ１０、Ｄ１１、およびＤ１２を含む。分注先端１１２のために許容される公差は、分注先端１１２を用いて含有される物質の体積に影響を及ぼし得る。

図５８は、分注先端１１２の例示的不整合を概略的に図示する。図示されるように、分注先端１１２（本明細書では１１２とも称される）が、そのマンドレル５２８等のサンプルピペット操作モジュール５１２と係合されるとき、分注先端１１２は、必ずしも所望に応じて位置付けられるわけではない。いくつかの実施形態では、分注先端１１２を垂直に位置付けること、またはマンドレル５２６と一致していることが望ましくあり得る。しかしながら、分注先端１１２は、マンドレル５２６に対して傾転されることができ、物質５４０の体積は、分注先端画像捕捉ユニット１３０の視点から異なって視認されることができる。したがって、分注先端１１２の不整合は、分注先端１１２の中に吸引される物質５４０の体積を検出することの正確度に影響を及ぼし得る。

図５９は、分注先端１１２の可能性として考えられるタイプの不整合を図示する。略図１は、分注先端画像捕捉ユニット１３０のカメラユニットに対する分注先端１１２の位置を示す。Ｚ軸は、概して、それに沿って分注先端１１２が延在する、軸として画定されるが、Ｘ軸は、略図２に示されるように、それに沿って分注先端１１２が分注先端画像捕捉ユニット１３０のカメラユニットに対して左から右側または右から左側に傾転されることができる、方向として画定される。分注先端１１２がＸ軸方向に傾転されるとき、不整合は、略図２（「側面不整合」）に示されるように、側面不整合角度Ｃによって表されることができる。Ｙ軸は、略図３に示されるように、それに沿って分注先端１１２がカメラユニットから離れて、またはそれに向かって傾転されることができる、方向として画定される。分注先端１１２がＹ軸方向に傾転されるとき、不整合は、略図３（「深度不整合」）で描写されるように、深度不整合角度Ｄによって表されることができる。そのような深度不整合は、先端画像捕捉ユニット１３０によって捕捉される２次元画像から識別されない。

図６０Ａは、先端整合検出デバイス１１１４とともに使用されるように構成される、例示的分注先端１５１０の断面側面図である。本実施例における分注先端１５１０は、図１３および１４を参照して説明されるような分注先端１１２と同様に構成される。したがって、分注先端１５１０の説明は、主に、分注先端１１２との差異に限定され、他の説明は、簡潔にするために省略されている。

本実施例では、分注先端１５１０は、（図６０Ａの分注先端の部分の拡大図である）図６０Ｂおよび６０Ｃでより良好に図示されるように、第１の参照線１５１２と、第２の参照線１５１４とを含む。いくつかの実施形態では、第１および第２の参照線１５１２ならびに１５１４は、図６２を参照して説明されるように、分注先端の側面不整合を検出するために使用される。加えて、第１および第２の参照線１５１２ならびに１５１４のうちの少なくとも１つは、図６２に説明されるように、分注先端の深度不整合を検出するために使用される。

いくつかの実施形態では、参照線１５１２および１５１４は、分注先端画像捕捉ユニット１３０によって検出可能であるように構成される。参照線１５１２および１５１４は、分注先端１５１０の種々の場所で形成されることができる。いくつかの実施形態では、第１の参照線１５１２は、吸引された物質の表面レベルまたはメニスカスが第１の参照線１５１２の下方に（すなわち、第１の参照線１５１２と分注先端１５１０の遠位端５６２との間に）配列されるように位置する。他の実施形態では、第１の参照線１５１２は、吸引された物質のメニスカスが遠位端５６２に対して第１の参照線１５１２の上方に（すなわち、参照線５７０と近位端５６０との間に）配列されるように位置する。いくつかの実施形態では、第１の参照線１５１２は、図１３に示されるような参照線５７０に対応する。

第２の参照線１５１４は、第１の参照線１５１２に対して分注先端１５１０の遠位端５６２の近くに配列されることができる。一例として、第１の参照線１５１２は、１００μＬを伴う吸引された物質の表面線が第１の参照線１５１２の下方に（すなわち、第１の参照線１５１２と分注先端１５１０の遠位端５６２との間に）配列されるように位置する一方で、第２の参照線１５１４は、２μＬを伴う吸引された物質の表面線が第２の参照線１５１２の上方に（すなわち、第１の参照線１５１２と第２の参照線１５１４との間に）配列されるように位置する。

第１および第２の参照線１５１２ならびに１５１４は、種々の様式で分注先端１５１０に提供される。いくつかの実施形態では、参照線は、分注先端上に形成される突起、隆起、くぼみ、切り欠き、または任意の他の可視要素等の検出可能な構造である。他の実施形態では、参照線は、分注先端上に塗装される、または取り付けられる、マーカもしくはインジケータである。参照線は、分注先端に一体的に形成または成形されることができる。代替として、参照線は、別個に作製され、分注先端に取り付けられる。

図６１は、分注先端整合を評価するための例示的方法１５５０を図示する、フローチャートである。いくつかの実施形態では、方法１５５０は、先端整合検出デバイス１１１４によって行われる。他の実施形態では、器具１００の他の部品が、先端整合検出デバイス１１１４とともに、またはそれに代替して、方法１５５０を実行することができる。

動作１５５２では、サンプル吸引システム５１０等の器具１００は、プログラムされた通りに、分注先端１５１０の中へサンプル等の流体物質を吸引する。

動作１５５４では、サンプル吸引システム５１０等の器具１００は、吸引されたサンプルを含有する分注先端１５１０を分注先端画像捕捉ユニット１３０に輸送する。いくつかの実施形態では、分注先端画像捕捉ユニット１３０は、輸送を伴わずに、吸引後に分注先端の画像を捕捉するように配列される。次いで、分注先端画像捕捉ユニット１３０は、分注先端１５１０の画像を捕捉する。いくつかの実施形態では、分注先端１５１０の画像は、事前判定された解像度のデジタル画像である。

動作１５５６では、画像ベースの体積検出デバイス１５００（例えば、図９に示されるような分注先端体積検出デバイス４００またはサンプル吸引体積検出デバイス５００）等の器具１００は、捕捉された画像を分析することによって、分注先端１５１０内の物質の体積を検出する。動作１５５６の一実施例は、例えば、図１６－１９を参照して説明される。

動作１５５８では、先端整合検出デバイス１１１４等の器具１００は、捕捉された画像を使用して分注先端１５１０の不整合を検出する。動作１５５８の実施例は、図６２－６８を参照して説明される。

動作１５６０では、先端整合検出デバイス１１１４等の器具１００は、（動作１５５８において検出されるような）不整合の検出に基づいて、（動作１５５６において検出されるような）検出された体積を補正するように動作する。

図６２は、分注先端不整合を検出するための例示的方法１５７０を図示する、フローチャートである。本方法では、先端整合検出デバイス１１１４は、（動作１５７２において）図５９の略図２で描写されるような側面不整合および（動作１５７４において）図５９の略図３で描写されるような深度不整合を検出することができる。

図６３は、分注先端不整合を検出するための別の例示的方法１６００を図示する、フローチャートである。方法１６００は、分注先端の側面不整合を示す例示的画像を概略的に図示する、図６４も参照して説明される。

本方法では、側面不整合は、動作１６０２、１６０４、１６０６、１６０８、１６１０、１６１２、および１６１４を用いて検出されることができる。深度不整合は、動作１６０２、１６２２、１６２４、および１６２６を用いて検出されることができる。いくつかの実施形態では、側面不整合は、例えば、本明細書に説明されるような分注先端体積検出デバイス４００またはサンプル吸引体積検出デバイス５００によって行われる、体積検出プロセスの一部として検出されることができる。例えば、動作１６０２、１６０４、１６０６、１６０８、および１６１６は、分注先端体積検出デバイス４００またはサンプル吸引体積検出デバイス５００によって行われる動作のうちのいくつかと同じであり、もしくは類似し、したがって、分注先端体積検出デバイス４００またはサンプル吸引体積検出デバイス５００のそのような動作によって置換されることができる。

動作１６０２では、先端整合検出デバイス１１１４は、分注先端１５１０の画像を取得する。分注先端１５１０の画像は、分注先端画像捕捉ユニット１３０によって捕捉されることができる。

動作１６０４では、先端整合検出デバイス１１１４は、分注先端１５１０の第１の参照線１５１２の事前判定された点１６４０を検出する。いくつかの実施形態では、事前判定された点１６４０は、第１の参照線１５１２の中心である。第１の参照線１５１２の他の点も、他の実施形態で使用されることができる。

動作１６０６では、先端整合検出デバイス１１１４は、分注先端１５１０の中に含有される流体物質１６３０のメニスカス１６３２の事前判定された点１６４２を検出する。いくつかの実施形態では、事前判定された点１６４２は、分注先端内の物質のメニスカスの中心である。メニスカスの他の点も、他の実施形態で使用されることができる。

他の実施形態では、流体物質のメニスカスの代わりに、第２の参照線１５１４が使用される。本願では、先端整合検出デバイス１１１４は、分注先端の第２の参照線の事前判定された点（例えば、中心）を検出する。

動作１６０８では、先端整合検出デバイス１１１４は、点１６４０と１６４２との間の線１６３４を画定するように、点１６４０および１６４２を接続する。

動作１６２０では、先端整合検出デバイス１１１４は、参照線１６３６に対する線１６３４の角度Ｃを判定する。いくつかの実施形態では、参照線１６３６は、分注先端画像捕捉ユニット１３０によって捕捉される画像内の垂直線と平行である。他の線も、他の実施形態では参照線１６３６として使用されることができる。

第１の参照線１５１２および吸引された物質１６３０のメニスカス１６３２は、線１６３４を判定するために使用されるが、他の参照線または点も、線１６３４を画定するために使用されることができる。例えば、第１の参照線１５１２、第２の参照線１５１４、吸引された物質のメニスカス１６３２、分注先端１５１０の他の部分、および分注先端１５１０に係合するサンプルピペット操作モジュール５１２の任意の部分の任意の組み合わせがある。

動作１６１２では、先端整合検出デバイス１１１４は、角度Ｃが閾値未満であるかどうかを判定する。閾値は、分注先端が傾転されることができる、最大許容角度を表す。分注先端が閾値角度値を上回る角度で傾転されるとき、物質の検出された体積は、信頼できる結果について容認不可能と見なされる。いくつかの実施形態では、閾値角度値は、約０．５～約５度に及ぶ。他の実施形態では、閾値角度値は、約１～約３度に及ぶ。さらに他の実施形態では、閾値角度値は、約２度である。

線１６３４の角度Ｃが閾値角度値未満であることが判定される場合（本動作において、「はい」）、方法１６００は、動作１６１６において継続する。そうでなければ（本動作において、「いいえ」）、方法１６００は、先端整合検出デバイス１１１４が、分注先端内の吸引された体積が後続のプロセスのために適切ではないことを示すように、吸引にフラグをつける、動作１６１４に移行する。動作１６１４では、別の吸引が、動作１６０２および後続の動作を繰り返すために別の分注先端を使用して行われることができる。

動作１６１６では、分注先端内の物質の体積が、捕捉された画像を使用して取得される。いくつかの実施形態では、分注先端体積検出デバイス４００またはサンプル吸引体積検出デバイス５００は、本明細書に説明されるような本動作を行うことができる。

動作１６１８では、先端整合検出デバイス１１１４は、検出された体積が閾値体積値よりも大きいかどうかを判定する。閾値体積値は、側面不整合および／または深度不整合による影響を受け得る（もしくは有意に影響を受け得る）、分注先端内の最大体積を表す。分注先端の中に含有される物質の体積が本閾値よりも大きいとき、側面および深度不整合が、分注先端内の体積の検出に有意に影響を及ぼさず、分注先端のそのような体積の計算が、側面および深度不整合にかかわらず容認可能であることが考慮される。分注先端の中に含有される物質の体積が本閾値と等しい、またはそれよりも小さいとき、側面または深度不整合は、捕捉された画像に基づく体積の検出に有意に影響を及ぼし得、そのような体積の計算は、容認不可能であろうことが考慮される。

いくつかの実施形態では、閾値体積値は、約３～約３０μＬに及ぶ。他の実施形態では、閾値体積値は、約５～約２０μＬに及ぶ。さらに他の実施形態では、閾値角度値は、約１０μＬである。

検出された体積が閾値体積値よりも大きいことが判定される場合（本動作において、「はい」）、方法１６００は、計算された体積が報告される、動作１６２０において継続する。そうでなければ（本動作において、「いいえ」）、方法１６００は、動作１６２２および後続の動作に移行する。

動作１６２２では、先端整合検出デバイス１１１４は、第２の参照線１５１４を使用して、検出された体積を補正するように動作する。第２の参照線を使用して体積を補正するための例示的方法が、図６５および６６を参照して説明される。

図示される実施例では、角度が閾値角度値を満たさない場合、分注先端に行われた吸引がフラグを付けられることが主に説明される。代替として、方法１６００は、分注先端の中へ試薬、サンプル、または基質等の特定の物質を吸引する前に行われることができる。本構成では、角度が閾値角度値を満たさない場合、先端整合検出デバイス１１１４は、意図された物質が分注先端の中へ吸引されることを防止するように動作する、またはそのような意図された物質の吸引が行われるべきではない、もしくは注意して行われるべきであるという通知を生成するように動作することができる。

図６５は、第２の参照線を使用して体積を補正するための例示的方法１６５０を図示する、フローチャートである。方法１６５０は、図６３の動作１６０２のように、先端整合検出デバイス１１１４が分注先端１５１０の画像を取得する、動作１６５２から始まることができる。

動作１６５４では、先端整合検出デバイス１１１４は、捕捉された画像内の第２の参照線１５１４の長さを測定する。

動作１６５６では、先端整合検出デバイス１１１４は、第２の参照線１５１４の測定された長さと第２の参照線１５１４の実際の長さとの間の比を計算する。第２の参照線１５１４の実際の長さは、公知である。例えば、第２の参照線１５１４の実際の長さは、分注先端１５１０の実際のモデルもしくは製品から、または不整合ではない分注先端１５１０の画像から測定されることができる。

捕捉された画像から測定される第２の参照線１５１４の長さは、分注先端１５１０が図５９の略図３で描写されるようにＹ方向に傾転される、第２の参照線１５１４の実際の長さとは異なるであろう。したがって、第２の参照線１５１４の測定された長さと実際の長さとの間の比は、深度不整合が分注先端において起こる量（すなわち、分注先端が図５９の略図３のようにＹ方向に傾転される量）を示すことができる。

動作１６５８では、先端整合検出デバイス１１１４は、比を使用して物質の検出された体積を補正するように動作する。第２の参照線１５１４の測定された長さと実際の長さとの間の比は、分注先端の深度不整合の程度と相関性があるため、比はまた、捕捉された画像から検出される物質の体積とも相関性がある。したがって、比は、捕捉された画像から推定される分注先端内の物質の体積を調節するために使用されることができる。

第２の参照線１５１４は、動作１６５２、１６５４、１６５６、および１６５８で使用されることが主に説明されるが、他の参照線または点も、同一の動作に使用されることができる。例えば、第１の参照線１５１２または分注先端１５１０内の他の特徴が、第２の参照線１５１４の代わりに使用されることができる。

図示される実施例では、第２の参照線１５１４の測定された長さと第２の参照線１５１４の実際の長さとの間の比が、測定された体積を調節するために使用されることが、主に説明される。しかしながら、別の実施形態では、方法１６５０は、分注先端の中へ試薬、サンプル、または基質等の特定の物質を吸引する前に行われることができる。本願では、比が事前判定された閾値を満たさない場合、先端整合検出デバイス１１１４は、意図された物質が分注先端の中へ吸引されることを防止するように動作する、またはそのような意図された物質の吸引が行われるべきではない、もしくは注意して行われるべきであるという通知を生成するように動作することができる。

図６６は、第２の参照線を使用して体積を補正するための別の例示的方法１６７０を図示する、フローチャートである。方法１６５０は、カメラユニットに対する分注先端の深度不整合を概略的に図示する、図６７も参照して説明される。

本方法１６７０では、動作１６７２、１６７４、および１６７６は、図６５の動作１６５２、１６５４、および１６５６と同じであり、もしくは類似し、したがって、これらの動作の説明は、簡潔にするために省略されている。

動作１６７８では、先端整合検出デバイス１１１４は、動作１６７６において計算される比に基づいて、深度角度Ｄ（図５９および図６７の略図３）を計算する。深度角度Ｄは、分注先端がＹ方向（すなわち、深度方向）に傾転される角度を表し、比と相関性がある。

動作１６８０では、先端整合検出デバイス１１１４は、深度角度Ｄに基づいて着目線Ｅ’を計算する。着目線Ｅ’は、分注先端の近接端１６８４を、カメラと適切に整合された分注先端の第２の参照線１５１４の中心１６８６との間に延在する（すなわち、垂直線１６８７と整合される）カメラ視点線１６８５に接続する、線を表す。着目線Ｅ’は、カメラ視点線１６８５から分注先端の近接端１６８４まで垂直に延在する。

いくつかの実施形態では、着目線Ｅ’は、図６７で描写されるように、線Ｅおよび角度Ｄ’を使用して計算されることができる。いくつかの実施形態では、角度Ｄ’は、角度Ｄ’およびＤが比較的小さい、深度角度Ｄに近似されることができる。線Ｅは、分注先端の近接端１６８４とカメラ視点線１６８８との間に延在する線である。カメラ視点線１６８８は、カメラおよび不整合分注先端１６９０の第２の参照線１５１４の中心１６８９から延在する（すなわち、深度角度Ｄにおいて不整合である）。したがって、着目Ｅ’は、不整合分注先端から取得される線Ｅの調節または補償に対応する。

いくつかの実施形態では、図６７に図示されるように、先端整合検出デバイス１１１４は、分注先端画像捕捉ユニット１３０（図１０）の中に含まれる、カメラユニット２５５０を含む、または利用する。図２に図示されるように、カメラユニット２５５０は、サンプル精密ピペット操作ユニット（「サンプル精度ガントリ」）１５２Ｂ上に搭載される。上記で説明されるように、カメラユニット２５５０およびその関連付けられる構成要素は、カメラユニット５５０およびその関連付けられる構成要素（例えば、光源５５１、光源５５２、ならびに画面５５３）と同様に構成される。カメラユニット２５５０の一実施例は、Ｃｏｇｎｅｘ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（Ｎａｔｉｃｋ， ＭＡ）から入手可能な部品番号ＡＥ３－ＩＳ－ＣＱＢＣＫＦＰ２－Ｂ等のＡＥ３－ＩＳマシンビジョンカラーカメラ＋ＩＯボードである。

動作１６８２では、先端整合検出デバイス１１１４は、着目線Ｅ’に基づいて、検出された体積を調節する。

図６８は、先端整合検出デバイス１１１４によって行われる補正前および補正後の容器検出のデータ１６９４の例示的表である。表１９９４では、第２の列は、補正前に分注先端の中へ吸引される物質の検出された体積を示し、第３の列は、先端整合検出デバイス１１１４を使用する補正後の物質の体積を示す。

図６９－７９を参照すると、粒子濃度チェックシステム１２４の実施例が説明される。

図６９は、図１の粒子濃度チェックシステム１２４の実施例のブロック図である。いくつかの実施形態では、粒子濃度チェックシステム１２４は、反応容器粒子濃度チェックシステム１７００を含む。

反応容器粒子濃度チェックシステム１７００は、反応容器の中に含有される流体物質中の粒子濃度を判定するように動作する。他の実施形態では、反応容器粒子濃度チェックシステム１７００は、器具１００の中でプロセスの全体を通して使用される、サンプル容器、希釈容器、およびキュベット等の他のタイプの容器内の粒子濃度を検出するために使用されることもできる。いくつかの実施形態では、反応容器粒子濃度チェックシステム１７００は、本明細書に説明されるような容器画像捕捉ユニット１３２を使用する。

臨床診断用途では、常磁性粒子を使用する結合・遊離分離は、典型的には、具体的信号を生成するために使用される。しかしながら、ある公差に起因して、異なるサイズを伴う粒子が残留することができ、１つまたはそれを上回る洗浄ステップにわたって一貫した粒子留保率を有することを困難にし得る。洗浄を通して粒子損失に影響を及ぼす、いくつかの要因がある。要因の実施例は、分注先端整合、反応容器の位置付け、および再懸濁回転速度変化を含む。しかしながら、そのような要因は、精密に監視されることができない。

図４に説明されるように、粒子濃度または粒子留保率を測定するための一例示的方法は、洗浄後に残される粒子を直接測定するツールとして標識常磁性粒子（例えば、アルカリホスファターゼ）を使用することである。標識常磁性粒子によって生成される光等の信号は、信号が粒子量に比例すると仮定して、粒子濃度を推定するように測定される。しかしながら、本方法は、結果を取得するためにある程度の時間（例えば、少なくとも約５分）を要する、酵素反応を要求し得る。本方法はまた、洗浄あたりの常磁性粒子を計算するために、単一の洗浄後の結果および２回の洗浄後の結果を比較することも要求する。付加的費用が、標識粒子等の診断ツールを提供するために要求される。アルカリホスファターゼ活性および結合能力は、より長く持続せず、したがって、安定性周期を検討して定義する必要がある。

反応容器粒子濃度チェックシステム１７００は、反応容器の画像を分析することによって、粒子留保率を識別するように動作する。反応容器粒子濃度チェックシステム１７００は、反応容器内で異なる濃度の粒子を作成することによって、現場で較正データを生成することができる。

本明細書に説明されるように、反応容器粒子濃度チェックシステム１７００は、器具１００の一部であり、したがって、本明細書に説明されるような器具１００のシステム、デバイス、構成要素、エンジン、および他の部品に関連して動作される。

図７０は、異なる粒子濃度を伴う反応容器の例示的画像１７０１を示す。左の画像は、キュベット３２０（図４）および反応容器７２８（図２３）等の反応容器１７０７内の流体物質１７０８が他の画像よりも少ない粒子を含有することを示す。中心画像は、反応容器内の流体物質が左の画像よりも多く、右の画像よりも少ない粒子を含有することを示す。右の画像は、反応容器内の流体物質が他の画像よりも多くの粒子を含有することを示す。描写されるように、常磁性粒子濃度がより高くなるとき、濁度が増加し、したがって、輝度がそれに応じて変化する。粒子の数が反応容器の中で増加すると、反応容器のバックライトから生成され、反応容器を通して透過される光子の数は、より少なくなる。故に、輝度は、カメラによって捕捉される反応容器の画像上で変化する。

反応容器の画像内の輝度は、反応容器内の粒子濃度だけでなく、カメラ露光時間にも依存し得る。光学カメラ露光時間は、検定のタイプおよび所望の粒子濃度の量に応じて判定されることができる。さらに、粒子濃度測定の変動性は、粒子濃度の関数として変動する。したがって、いくつかの実施形態では、特定の粒子濃度範囲が、正確な測定を取得するために使用されるものである。

図７１は、反応容器粒子濃度チェックシステム１７００の実施例のブロック図である。いくつかの実施形態では、反応容器粒子濃度チェックシステム１７００は、画像捕捉デバイス１７０２と、較正データ生成デバイス１７０４と、画像評価デバイス１７０６とを含む。

画像捕捉デバイス１７０２は、反応容器１７０７の中に含有される流体物質１７０８の画像１７０１を捕捉するように動作する。いくつかの実施形態では、画像捕捉デバイス１７０２は、カメラユニット７３０と、光源７３２（または画面７３３）とを含む、容器画像捕捉ユニット１３２を利用する。いくつかの実施形態では、画像捕捉デバイス１７０２の光源７３２は、白色バックライトを生成する。他の実施形態では、光源７３２は、画像捕捉中に固定されることができるか、または可変であり得るかのいずれかである、１つもしくはそれを上回る着色バックライトを提供する。

反応容器１７０７内の流体物質１７０８は、着目粒子を含有し、粒子の濃度は、画像１７０１を分析することによって測定されるものである。いくつかの実施形態では、流体物質１７０８は、サンプル、試薬、基質、および／または他の物質の混合物を含む。流体物質１７０８の一実施例は、図４に示されるように、第１の試薬３２２、サンプル３２４、第２の試薬３３２、および基質３４０の混合物である。図４の実施例では、流体物質１７０８は、基質３４０が反応容器の中へ分注される、動作３１０後の物質であることができる。反応容器粒子濃度チェックシステム１７００は、反応容器内の標識常磁性粒子の濃度を測定することができる。

較正データ生成デバイス１７０４は、反応容器内の粒子濃度を判定するために使用可能な較正データを生成するように動作する。較正データ生成デバイス１７０４の実施例は、図７３を参照して説明される。

画像評価デバイス１７０６は、画像捕捉デバイス１７０２によって捕捉される反応容器の画像を評価するように動作する。捕捉された画像は、反応容器１７０７の中に含有される粒子の濃度を判定するように評価される。

図７２は、反応容器の中に含有される流体物質中の粒子濃度を測定するための例示的方法１７２０を図示する、フローチャートである。いくつかの実施形態では、方法１７２０は、反応容器粒子濃度チェックシステム１７００および／または器具１００の他の部品によって行われることができる。

動作１７１２では、流体物質１７０８が、プログラムされた通りに、反応容器１７０７に分注される。いくつかの実施形態では、反応容器１７０７は、コンテナキャリッジデバイス７２０の中で支持される。流体物質の実施例は、本明細書に説明されるように、サンプル、希釈液、試薬、基質、またはそれらの任意の組み合わせを含む。例えば、希釈液または試薬が、洗浄ホイールのための診断モード中に使用される。いくつかの実施形態では、反応容器１７０７は、サンプル等の他の流体物質をすでに含有し、流体物質１７０８が反応容器１７０７に分注された後、流体物質１７０８は、反応容器１７０７の中で他の流体物質と混合される。混合は、流体物質と直接接触する撹拌器、流体物質と直接もしくは間接接触する超音波プローブ、または任意の他の好適な混合装置を用いて行われることができる。

動作１７１４では、コンテナキャリッジデバイス７２０は、分注された物質を含有する反応容器１７０７を容器画像捕捉ユニット１３２に輸送する。いくつかの実施形態では、容器画像捕捉ユニット１３２は、輸送を伴わずに、分注後に反応容器１７０７の画像を捕捉するように配列される。他の実施形態では、動作１７１２における分注は、容器画像捕捉ユニット１３２が定位置に配列され、分注後に反応容器１７０７を移動させることなく、反応容器１７０７の画像を捕捉する場所で起こる。

動作１７１６では、容器画像捕捉ユニット１３２は、反応容器１７０７の画像１７０１を捕捉する。いくつかの実施形態では、コンテナ１７０７の画像１７０１は、事前判定された解像度のデジタル画像である。いくつかの実施形態では、容器画像捕捉ユニット１３２は、事前判定された時間周期にわたる混合後に反応容器１７０７の画像１７０２を捕捉する。例えば、容器画像捕捉ユニット１３２は、混合の約６．５秒後に反応容器１７０７の画像１７０２を捕捉する。

動作１７１８では、反応容器粒子濃度チェックシステム１７００は、反応容器１７０７内の着目粒子の留保率を判定するように、画像を分析する。動作１７１８の実施例は、図７６を参照してさらに詳細に説明される。

動作１７２０では、反応容器粒子濃度チェックシステム１７００は、測定された粒子濃度が濃度閾値を満たすかどうかを判定する。測定された粒子濃度が閾値外であるとき、反応容器１７０７の中の流体物質の分注は、不適切と見なされる。いくつかの実施形態では、濃度閾値は、異なるタイプの検査物質に応じて変動する。濃度閾値の実施例は、図７７を参照して説明される。

測定された粒子濃度が閾値を満たすことが判定されるとき（動作１７２０において、「はい」）、方法１７１０は、続けて事前判定された次のステップを行う。そうでなければ（動作１７２０において、「いいえ」）、方法１７１０は、動作１７２２に移行する。

動作１７２２では、反応容器粒子濃度チェックシステム１７００は、反応容器内の物質が後続のプロセスのために適切ではないことを示すように、反応容器にフラグを付ける。他の実施形態では、流体物質を使用した検査結果全体は、検査結果が不適切であり得ることを示す、または示唆するように、フラグを付けられることができる。代替として、反応容器粒子濃度チェックシステム１７００は、器具１００の中の関連付けられる検査または分析プロセスを停止するように動作する。他の実施形態では、評価結果は、流体物質の不適切な体積に起因して誤りがあり得る、検査結果を自動的に調節するために使用されることができる。

図７３は、較正データを生成するための例示的方法１７３０を図示する、フローチャートである。方法１７３０は、較正データを生成するために使用される例示的物質の表１７５０である図７４、および較正データからプロットされる例示的較正曲線１７６０ならびに１７６２を示す図７５も参照して説明される。いくつかの実施形態では、方法１７３０は、較正データ生成デバイス１７０４によって行われる。

動作１７３２では、異なる粒子濃度を伴う複数の物質が、個別の反応容器の中へ分注される。一例として、図７４に示されるように、６つの既知の粒子濃度を伴う６つの物質が、６つの反応容器の中へ分注される。物質の数が増加すると、較正データは、より正確で信頼性があり得る。

いくつかの実施形態では、特定の粒子濃度を伴う物質が、最初に、反応容器の中に事前判定された量の粒子を分注し、反応容器の中へ事前判定された量の基質を分注することによって、調製されることができる。図７４の実施例では、１００％濃度倍率を伴う第１の物質が、２００μＬの粒子（例えば、常磁性粒子）および０μＬの基質を分注することによって調製され、９０％濃度倍率を伴う第２の基質が、１８０μＬの粒子および２０μＬの基質を分注することによって調製され、８０％濃度倍率を伴う第３の物質が、１６０μＬの粒子および４０μＬの基質を分注することによって調製され、７０％濃度倍率を伴う第４の物質が、１４０μＬの粒子および６０μＬの基質を分注することによって調製され、６０％濃度倍率を伴う第５の物質が、１２０μＬの粒子および８０μＬの基質を分注することによって調製され、５０％濃度倍率を伴う第６の物質が、１００μＬの粒子および１００μＬの基質を分注することによって調製される。

図示される実施形態では、動作１７３２は、複数の反応容器の中へ異なる粒子濃度を伴う物質を同時に分注することによって行われる。他の実施形態では、異なる濃度を伴う物質が、１つずつ反応容器の中へ分注され、各反応容器が、後続の動作において撮像され、輝度を判定するように分析される。

動作１７３４では、反応容器が、容器画像捕捉ユニット１３２まで移動される。他の実施形態では、反応容器は、事前に定位置に配列される。

動作１７３６では、容器画像捕捉ユニット１３２は、反応容器１７０７のそれぞれの画像を捕捉する。いくつかの実施形態では、捕捉された画像は、グレースケールデジタル画像である。他の実施形態では、捕捉された画像は、カラーデジタル画像である。

動作１７３８では、捕捉された画像はそれぞれ、反応容器の中に含有される物質の輝度を判定するように分析される。いくつかの実施形態では、輝度は、０～２５５の範囲等のグレースケール範囲によって識別される。他の範囲も、他の実施形態で可能である。

動作１７４０では、較正データが、物質の輝度および物質の既知の粒子濃度を相関させることによって生成される。全ての物質が評価されるとき、較正データは、検査物質中の粒子濃度を評価するための基準として使用され得る、較正曲線にプロットされることができる。

本明細書に説明されるように、各検定は、性能を最適化するように、異なる粒子タイプおよび粒子濃度を有する。したがって、較正データおよび較正曲線は、異なる検定が粒子濃度を正確に検出するために取得される必要がある。

図７５に示されるように、較正データ１７６０の例示的セットが、２ミリ秒の露光時間とともにトロポニンＩ（ＴｎＩ）の物質タイプに関して提示される。較正データ１７６２の例示的セットが、１ミリ秒の露光時間とともに総トリヨードチロニン（ＴＴ３）の物質タイプに関して提示される。較正曲線が、これらの実施例で描写されるようなデータ点を使用してプロットされることができる。

図７６は、反応容器の中に含有される流体物質中の粒子濃度を測定するための例示的方法１７７０を図示する、フローチャートである。いくつかの実施形態では、方法１７７０は、反応容器粒子濃度チェックシステム１７００および／または器具１００の他の部品によって行われる。

本方法１７７０では、動作１７７２および１７７４は、図７２の動作１７１２、１７１４、および１７１６と同様に行われる。したがって、これらの動作の説明は、簡潔にするために省略されている。

動作１７７６では、反応容器粒子濃度チェックシステム１７００は、方法１７３０において取得されるような較正データを読み出す。

動作１７７８では、反応容器粒子濃度チェックシステム１７００は、反応容器内の物質の輝度を判定するように、捕捉された画像を分析する。次いで、反応容器粒子濃度チェックシステム１７００は、判定された輝度および較正データに基づいて、反応容器内の粒子濃度を判定する。

いくつかの実施形態では、捕捉された画像内の物質の輝度は、事前判定された範囲のグレースケール値（例えば、０～２５５のグレースケール）等の数値として識別されることができる。他の実施形態では、異なる識別が、捕捉された画像内の物質の輝度を表すために使用されることができる。いったん物質の輝度が捕捉された画像内で判定されると、較正データが、判定された輝度に対応する粒子濃度値を見出すように調べられる。較正データが判定された輝度に対応する正確なデータ点を有していない場合、濃度値が、既知のデータ点に基づいて推定されることができる。代替として、較正データから取得される較正曲線は、捕捉された画像内の物質の輝度に対応する粒子濃度値を判定するために使用されることができる。

動作１７８０では、反応容器粒子濃度チェックシステム１７００は、測定された粒子濃度が濃度閾値を満たすかどうかを判定する。測定された粒子濃度が閾値を満たすことが判定されるとき（動作１７８０において、「はい」）、方法１７７０は、続けて事前判定された次のステップを行う。そうでなければ（動作１７８０において、「いいえ」）、方法１７７０は、動作１７８２に移行する。

動作１７８２では、反応容器粒子濃度チェックシステム１７００は、反応容器内の物質が後続のプロセスのために適切ではないことを示すように、反応容器にフラグを付ける。他の実施形態では、流体物質を使用した検査結果全体は、検査結果が不適切であり得ることを示す、または示唆するように、フラグを付けられることができる。代替として、反応容器粒子濃度チェックシステム１７００は、器具１００の中の関連付けられる検査または分析プロセスを停止するように動作する。他の実施形態では、評価結果は、流体物質の不適切な体積に起因して誤りがあり得る、検査結果を自動的に調節するために使用されることができる。

図７７は、異なる検定物質の例示的濃度閾値の例示的表１７９０である。測定された粒子濃度が関連付けられる閾値外であるとき、反応容器の中の流体物質の分注は、不適切と見なされ、フラグを付けられることができる。示されるように、異なる検定物質１７９２は、異なる濃度閾値１７９４を有する。例えば、ＨＢｃＡｂに関して、所望の粒子濃度１７９６は、６．７ｍｇ／ｍＬであり、濃度閾値１７９４は、８５％と等しいまたはそれを上回る。したがって、ＨＢｃＡｂ中の粒子濃度が６．７ｍｇ／ｍＬの８５％（約５．６９５ｍｇ／ｍＬ）と等しいまたはそれを上回る場合、反応容器は、検査のために容認可能と見なされる。

図７８および７９を参照すると、反応容器粒子濃度チェックシステム１７００の動作ならびに機能はまた、コーティングされていない粒子が、結合・遊離機能を一般化し、システム故障を検出するために使用され得る、診断機能の一部として使用されることもできる。具体的には、図７８は、例示的診断方法１８００のフローチャートである。方法１８００は、較正データが作成される動作１８０２と、診断検査が行われる動作１８０４とを含む。図７９はさらに、方法１８００を図示する。いくつかの実施形態では、方法１８００の動作１８０２は、動作１８１０、１８１２、１８１４、１８１６、および１８２０を含み、動作１８０４は、動作１８２０、１８２２、１８２４、１８２６、および１８３０を含む。これらの動作は、上記で説明されるような反応容器粒子濃度チェックシステム１７００によって行われる動作と同じく、または同様に行われる。したがって、方法１８００における動作は、簡潔にするために簡単に説明される。

動作１８０２を行うために、着目粒子が、容器の中へ分注される（動作１８１０）。次いで、緩衝溶液が、容器の中に分注され（動作１８１２）、容器が混合される（動作１８１４）。次いで、容器の画像が、容器が画像捕捉ユニットまで移動された後に捕捉される（動作１８１６）。捕捉された画像は、較正データを取得するように分析される（動作１８１８）。

動作１８０４を行うために、着目粒子が、容器の中へ分注される（動作１８２０）。次いで、緩衝溶液が、容器の中に分注され（動作１８２２）、容器が混合される（動作１８２４）。次いで、容器の画像が、容器が画像捕捉ユニットまで移動された後に捕捉される（動作１８２６）。捕捉された画像は、較正データに基づいて粒子濃度を測定するために分析される（動作１８２８）。取得された粒子濃度は、診断機能を果たすために使用されることができる。

上記で説明される種々の実施形態は、例証として提供されるにすぎず、本明細書に添付された請求項を限定すると解釈されるべきではない。当業者は、本明細書に図示および説明される例示的実施形態ならびに用途に従うことなく、かつ以下の請求項の真の精神および範囲から逸脱することなく行われ得る、種々の修正ならびに変更を容易に認識するであろう。

Claims (36)

1. 液体物質を評価するためのシステムであって、
   少なくとも部分的に分注先端に係合するように構成されたサンプルピペット操作デバイスであって、前記分注先端の中へ前記液体物質を吸引するように、前記サンプルピペット操作デバイスが構成され、前記分注先端は、少なくとも１つの参照線を有する、サンプルピペット操作デバイスと、
   前記分注先端の少なくとも一部の画像を捕捉するように構成される、画像捕捉ユニットと、
   少なくとも１つのコンピュータデバイスであって、
   前記分注先端の前記画像の前記一部から前記分注先端の前記少なくとも１つの参照線を識別することと、
   前記少なくとも１つの参照線の少なくとも１つの特性を判定することと、
   前記少なくとも１つの参照線の前記少なくとも１つの特性を閾値と比較することであって、その閾値は、前記分注先端の不整合を表し、
   前記サンプルピペット操作デバイスは、さらなる分注先端の中へ液体を吸引するように構成され、
   前記システムは、前記吸引された液体の体積を判定するように構成され、
   前記画像捕捉ユニットは、前記さらなる分注先端のさらなる画像を捕捉するように構成され、
   前記コンピュータデバイスは、前記さらなる分注先端と関連付けられた前記画像内の参照点の間のピクセル距離を判定するように構成され、前記判定された体積を前記判定されたピクセル距離と相関させるように構成される、ことと、
   前記判定された体積および前記判定されたピクセル距離に基づいて相関データを生成することと、
   前記サンプルピペット操作デバイスが前記分注先端の中へ前記液体物質を吸引するときに前記相関データに基づいて前記液体物質の体積を判定することと
   を行うように構成されている少なくとも１つのコンピュータデバイスと
   を備える、システム。
2. 前記少なくとも１つの参照線は、前記分注先端上に形成された第１の参照線と第２の参照線とを備える、請求項１に記載のシステム。
3. 前記少なくとも１つの参照線は、前記分注先端上に形成された第１の参照線と第２の参照線とを備え、
   前記少なくとも１つのコンピュータデバイスはさらに、
   前記少なくとも１つの参照線の前記少なくとも１つの特性を取得することであって、前記少なくとも１つの特性を取得することは、
   前記第１の参照線の長さを判定することと、
   前記第２の参照線の長さを判定することと、
   前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する線の角度を判定することであって、前記線は、前記画像内の前記第１の参照線の中心点および前記画像内の前記第２の参照線の中心点を接続する、ことと
   に基づく、ことと、
   前記第１の参照線の前記長さ、前記第２の参照線の前記長さ、および前記線の前記角度のうちの少なくとも１つに基づいて、前記分注先端の前記不整合を判定することと
   を行うように構成される、請求項１～２のいずれかに記載のシステム。
4. 前記システムは、前記不整合を判定することに応答して、前記サンプルピペット操作デバイスが前記分注先端の中へ前記液体物質を吸引することを防止するように構成される、請求項１～３のいずれかに記載のシステム。
5. 前記少なくとも１つのコンピュータデバイスはさらに、前記不整合を判定することに応答して、前記分注先端の中への前記液体物質の吸引にフラグを付け、かつ／または、前記分注先端の中への前記液体物質の吸引を開始するように構成される、請求項１～４のいずれかに記載のシステム。
6. 前記少なくとも１つのコンピュータデバイスはさらに、
   前記分注先端の前記画像の前記一部から前記分注先端の前記少なくとも１つの参照線を識別することと、
   前記画像の中の前記分注先端内の前記液体物質の表面レベルを識別することと、
   前記少なくとも１つの参照線と前記表面レベルとの間の距離を判定することと、
   相関データに基づいて、前記距離を前記液体物質の体積に変換することによって、前記液体物質の前記体積を判定することであって、前記相関データは、前記分注先端内の体積と前記少なくとも１つの参照線から前記分注先端内の複数の表面レベルまでの距離との間の相関についての情報を含む、ことと
   を行うように構成される、請求項１～５のいずれかに記載のシステム。
7. 前記コンピュータデバイスは、前記捕捉された画像のパターン合致および／またはセグメンテーションに基づいて、前記参照線を判定するように構成される、請求項６に記載のシステム。
8. 前記コンピュータデバイスは、前記捕捉された画像内の前記参照線を表すパターンを検索するように構成される、請求項６および７のいずれかに記載のシステム。
9. 前記コンピュータデバイスは、前記捕捉された画像の少なくとも一部を参照画像と比較するように構成される、請求項６～８のいずれかに記載のシステム。
10. 前記コンピュータデバイスは、前記捕捉された画像の前記一部および前記参照画像の合致率および／または相関値を判定するように構成される、請求項９に記載のシステム。
11. 前記少なくとも１つの参照線は、前記分注先端上に形成された第１の参照線と第２の参照線とを備え、
    前記少なくとも１つのコンピュータデバイスはさらに、
    前記画像内の前記第１の参照線の長さを判定することと、
    前記画像内の前記第２の参照線の長さを判定することと、
    前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する線の角度を判定することであって、前記線は、前記画像内の前記第１の参照線の中心点および前記画像内の前記第２の参照線の中心点を接続する、ことと、
    前記第１の参照線の前記長さ、前記第２の参照線の前記長さ、および前記線の前記角度のうちの少なくとも１つに基づいて、前記分注先端の前記不整合を判定することと、
    前記不整合の前記判定に基づいて、前記液体物質の前記体積を調節することと
    を行うように構成される、請求項６～１０のいずれかに記載のシステム。
12. 前記分注先端の前記不整合は、側面不整合と、深度不整合とを含む、請求項１～１１のいずれかに記載のシステム。
13. 前記少なくとも１つの参照線は、前記分注先端上に形成された第１の参照線と第２の参照線とを備え、
    前記少なくとも１つのコンピュータデバイスはさらに、
    前記画像内の前記第１の参照線の中心点を識別することと、
    前記画像内の前記第２の参照線の中心点を識別することと、
    前記第１の参照線の前記中心点および前記第２の参照線の前記中心点を接続する整合線を画定することと、
    前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する前記整合線の角度を判定することと、
    前記角度を閾値角度値と比較することであって、その閾値角度値は、前記分注先端の側面不整合を表す、ことと
    を行うように構成される、請求項１～１２のいずれかに記載のシステム。
14. 前記システムは、前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する前記整合線の角度が、前記閾値角度値を満たす、および／または超えることを判定することに応答して、前記サンプルピペット操作デバイスが前記分注先端の中へ前記液体物質を吸引することを防止するように構成される、請求項１３に記載のシステム。
15. 前記少なくとも１つのコンピュータデバイスはさらに、前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する前記整合線の角度が、前記閾値角度値を満たす、および／または超えることを判定することに応答して、前記分注先端の中への前記液体物質の吸引にフラグを付け、かつ／または、前記分注先端の中への前記液体物質の吸引を開始するように構成される、請求項１３～１４のいずれかに記載のシステム。
16. 前記少なくとも１つのコンピュータデバイスはさらに、
    前記先端の前記捕捉された画像に基づいて、前記少なくとも１つの参照線の長さを判定することと、
    前記少なくとも１つの参照線の実際の長さを取得することと、
    前記少なくとも１つの参照線の前記長さと前記少なくとも１つの参照線の前記実際の長さとの間の比を計算することと、
    前記比に基づいて、前記分注先端の深度不整合を判定することと
    を行うように構成される、請求項１～１５のいずれかに記載のシステム。
17. 前記システムはさらに、前記比に基づいて、前記液体物質の前記判定された体積を調節するように構成される、請求項１６に記載のシステム。
18. 光源と、サンプルピペット操作モジュールとをさらに備え、
    前記光源および前記画像捕捉ユニットは、前記サンプルピペット操作モジュールに取り付けられ、かつ／または
    前記光源および前記画像捕捉ユニットは、前記分注先端の画像が前記サンプルピペット操作モジュールの任意の位置で捕捉されることができるように、前記サンプルピペット操作モジュールとともに移動するように構成される、請求項１～１７のいずれかに記載のシステム。
19. 前記相関データは、複数の判定されたピクセル距離と前記さらなる分注先端の中へ吸引される液体の複数の判定された体積との間の複数の相関に基づいて生成される、請求項１に記載のシステム。
20. 前記吸引された液体は、染料溶液を備え、かつ／または
    前記システムは、分光光度法に基づいて前記吸引された液体の前記体積を判定するように構成される、請求項１～１９のいずれかに記載のシステム。
21. 前記システムは、前記吸引された液体の質量を判定するように、かつ前記吸引された液体の前記判定された質量に基づいて前記吸引された液体の前記体積を判定するように構成される、請求項１～２０のいずれかに記載のシステム。
22. コンテナの中の液体物質を評価する方法であって、前記方法は、
    画像捕捉ユニットを使用して、前記コンテナの少なくとも一部の画像を捕捉することと、
    少なくとも１つのコンピュータデバイスを使用して、前記コンテナの前記画像から前記コンテナの第１の参照線および第２の参照線を判定することと、
    前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つの少なくとも１つの特性を判定することであって、
    前記少なくとも１つの特性は、前記第１の参照線の長さ、前記第２の参照線の長さ、ならびに前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する線の角度のうちの少なくとも１つを備え、
    前記線は、前記画像内の前記第１の参照線の中心点および前記画像内の前記第２の参照線の中心点を接続する、ことと、
    前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つの前記少なくとも１つの特性を、分注先端の不整合を表す閾値と比較することと、
    サンプルピペット操作デバイスが、さらなる分注先端の中へ液体を吸引することと、
    前記吸引された液体の体積を判定することであって、
    前記画像捕捉ユニットは、前記さらなる分注先端のさらなる画像を捕捉するように構成され、
    前記コンピュータデバイスは、前記さらなる分注先端と関連付けられた前記画像内の参照点の間のピクセル距離を判定するように構成され、前記判定された体積を前記判定されたピクセル距離と相関させるように構成される、ことと、
    前記判定された体積および前記判定されたピクセル距離に基づいて相関データを生成することと、
    前記サンプルピペット操作デバイスが前記分注先端の中へ前記液体物質を吸引するときに前記相関データに基づいて前記液体物質の体積を判定することと
    を含む、方法。
23. 前記第１の参照線および前記第２の参照線は、前記捕捉された画像のパターン合致に基づいて、および／またはセグメンテーションに基づいて判定される、請求項２２に記載の方法。
24. 前記第１の参照線および前記第２の参照線を判定することは、前記捕捉された画像内の前記第１の参照線および／または前記第２の参照線を表すパターンを検索することを含む、請求項２２および２３のいずれかに記載の方法。
25. 前記第１の参照線および前記第２の参照線を判定することは、前記捕捉された画像の少なくとも一部を参照画像と比較することを含む、請求項２２～２４のいずれかに記載の方法。
26. 前記捕捉された画像の前記一部および前記参照画像の合致率および／または相関値を判定することをさらに含む、請求項２５に記載の方法。
27. 前記コンテナは、前記液体物質を含有し、前記方法はさらに、
    前記捕捉された画像の中の前記コンテナ内の前記液体物質の表面レベルを識別することと、
    前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つと前記表面レベルとの間の距離を判定することと、
    相関データに基づいて、前記距離を前記液体物質の体積に変換することによって、前記液体物質の前記体積を判定することであって、前記相関データは、前記コンテナ内の体積と前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つから前記コンテナ内の複数の表面レベルまでの距離との間の相関についての情報を含む、ことと
    を含む、請求項２２～２６のいずれかに記載の方法。
28. 前記方法はさらに、
    前記画像内の前記第１の参照線の長さを判定することと、
    前記画像内の前記第２の参照線の長さを判定することと、
    前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する線の角度を判定することであって、前記線は、前記画像内の前記第１の参照線の中心点および前記画像内の前記第２の参照線の中心点を接続する、ことと、
    前記第１の参照線の前記長さ、前記第２の参照線の前記長さ、および前記線の前記角度のうちの少なくとも１つに基づいて、前記コンテナの前記不整合を判定することと、
    前記不整合の前記判定に基づいて、前記液体物質の前記体積を調節することと
    を含む、請求項２７に記載の方法。
29. 前記コンテナの前記不整合は、側面不整合と、深度不整合とを含む、請求項２２～２８のいずれかに記載の方法。
30. 前記画像内の前記第１の参照線の中心点を識別することと、
    前記画像内の前記第２の参照線の中心点を識別することと、
    前記第１の参照線の前記中心点および前記第２の参照線の前記中心点を接続する整合線を画定することと、
    前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する前記整合線の角度を判定することと、
    前記角度を閾値角度値と比較することであって、その閾値角度値は、前記コンテナの側面不整合を表す、ことと
    をさらに含む、請求項２２～２９のいずれかに記載の方法。
31. 前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する前記整合線の角度が、前記閾値角度値を満たす、および／または超えることを判定することに応答して、前記コンテナの中への前記液体物質の吸引を防止することをさらに含む、請求項３０に記載の方法。
32. 前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つに対する前記整合線の角度が、前記閾値角度値を満たす、および／または超えることを判定することに応答して、前記コンテナの中への前記液体物質の吸引にフラグを付け、かつ／または、前記コンテナの中への前記液体物質の吸引を開始することをさらに含む、請求項３０または請求項３１に記載の方法。
33. 前記コンテナの前記捕捉された画像に基づいて、前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つの長さを判定することと、
    前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つの実際の長さを取得することと、
    前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの少なくとも１つの前記長さと前記第１の参照線および前記第２の参照線のうちの前記少なくとも１つの前記実際の長さとの間の比を計算することと、
    前記比に基づいて、前記コンテナの深度不整合を判定することと
    をさらに含む、請求項２２～３２のいずれかに記載の方法。
34. 前記比に基づいて、前記液体物質の判定された体積を調節することをさらに含む、請求項３３に記載の方法。
35. 液体物質を評価するためのシステムのコンピュータデバイス上で実行されると、請求項２２～３４のいずれかに記載の方法のステップを実施するように前記コンピュータデバイスに命令する、コンピュータプログラム要素。
36. 請求項３５に記載のコンピュータプログラム要素が記憶される非一過性のコンピュータ可読媒体。

Images