JP7181272B2 - 検査室自動化システムでの使用に対する、試料管の適合性を評価するための方法および装置 - Google Patents

Description

本発明は、モバイル機器のカメラを使用することによって、検査室自動化システムでの使用に対する、少なくとも１つの試料管の適合性を評価する方法に関する。本発明はさらに、検査室自動化システムでの使用に対する、少なくとも１つの試料管の適合性を評価するための評価システムに関する。さらに、本発明は、方法を実行するための、少なくとも１つのカメラを有するモバイル機器、コンピュータプログラムおよびコンピュータ可読記憶媒体に関する。方法、装置、コンピュータプログラムおよびコンピュータ可読記憶媒体は、具体的には、たとえば、分析または分析前検査室システムでの使用に対する試料管の適合性を評価するために、医学または化学検査室の分野にて使用されてもよい。しかし、本発明の他の分野の適用も可能である。

医学または化学検査室の分野では、幅広い種類の試料、たとえば血液、血清もしくは血漿、尿、または化学物質が、多くの様々な試料管の種類において取り扱われる。多くの場合、特定の検査室自動化システムでの使用に対する試料管の適合性は、使用前に評価されなければならない。いくつかの場合では、検査室自動化システムは、システムでの使用に対する特定の試料管の適合性を自律的に検査する。

したがって、一例として、システムで使用される試料管を光学的に識別するカメラシステムを備える検査室自動化システムを利用する装置および方法が当業者に知られている。一例として、特許文献１は、トレーニングおよび較正可能であるドロワビジョン（drawer vision）システムを含む、検査室環境において試料管の特性を検出するための方法およびシステムを開示している。少なくとも１つのカメラによって取り込まれる管トレイの画像が、画像パッチを抽出するために解析され、画像パッチによって、処理装置が、自動的に管スロットが占められているかどうかや、管がキャップを有するかどうかを判定することが可能になる。処理装置は、ランダムフォレスト技術および複数の訓練画像パッチを用いてトレーニングされ得る。カメラは、ドロワに挿入され得る３次元較正ターゲットを使用して較正され得る。

特許文献２は、検査室自動化システムにより処理されるように適合された試料管セットを確立する方法を開示しており、方法は、利用可能な試料管の種類の組み合わせから複数の異なる試料管の種類を選択することによって、複数の試料管の種類を含む試料管セットを選択することを含む。方法は、前述の試料管セットに含まれる各試料管の種類の少なくとも１つの検出パラメータの、分配のパラメータを取得することをさらに含み、分配のパラメータは、以前に検出された、少なくとも１つの検出パラメータの基準データ値の分配に関する情報を含む。方法は、前述の試料管セットに含まれる各試料管の種類の少なくとも１つの検出パラメータの、分配のパラメータと、前述の試料管セット内に含まれる、他のすべての試料管の種類の、少なくとも１つの検出パラメータの、分配のパラメータとを比較することによって、検査室自動化システムが前述の試料管セットに含まれる各試料管の種類を正確に識別することが可能であるかどうかを判定することをさらに含む。方法は、また、検査室自動化システムが前述の試料管セットに含まれる各試料管の種類を正確に識別することが可能であると判定される場合、選択された試料管セットが検査室自動化システムによる処理に認められることを示すこと、または検査室自動化システムが前述の試料管セットに含まれる各試料管の種類を正確に識別することが不可能であると判定される場合、少なくとも１つの、矛盾の改善策を提案することを含む。

特許文献３は、検査室試料を含む試料容器を処理するため、および／または試料を処理するための検査室自動化システムを開示しており、検査室自動化システムは、較正要素とともに試料容器の画像を取得するように適合されたデジタルカメラであって、画像は、試料容器に関連する画像データおよび較正要素に関連する画像データを含む、デジタルカメラと、試料容器に関連する画像データおよび較正要素に関連する画像データに従い、試料容器の幾何学的特性を判定するように適合された画像処理装置とを備える。

特許文献４は、試料管および画像解析ユニットを取り扱うための方法および検査室システムを開示している。検査室システムは、試料管を収容している搬入一次ラック（ＰＲ）を移送するための移送ユニット、画像解析ユニット、および識別・割り当てユニットを備え、検査室システムにおいて検査室試料管を取り扱う方法は、試料管を収容する搬入一次ラックを、移送ユニットにより画像解析ユニットに移送するステップと、画像解析ユニットにおいて、一次ラックに収容されている少なくとも１つの試料管の形状についてのパラメータを画像解析により判定するステップと、識別・割り当てユニットにおいて、各々の試料管について、判定された形状についてのパラメータを所定の形状基準と比較して、試料管の形状が所定の基準を満たしているか否かを識別するステップと、満たしている場合に、試料管をシステム適合に分類するステップと、そうでない場合には、試料管をシステム非適合に分類するステップとを含み、システム適合と判定された各々の試料管は、さらなる処理に回され、また、システム非適合と判定された各々の試験管は、エラー処理に回される。

特許文献５は、検体容器に収容された検体を測定する検体測定部と、検体容器を検体測定部へ搬送する搬送部と、検体容器を収集する検体容器収集部と、検体容器の形状情報または検体容器に収容される検体の状態情報を取得する取得部と、取得部により取得された結果に基づいて、検体容器が検体測定部へ供給されるべきか否かを判定するように構成された供給判断部と、供給判断部により検体測定部へ供給されるべきと判定された検体容器を搬送部へ向けて送出し、供給判断部により検体測定部へ供給されるべきと判定された検体容器を検体容器収集部へ向けて送出する送出部とを備える検体処理システムを開示している。検体容器分類装置も、また、開示されている。

特許文献６は、液体を含む容器を分析する容器検査ユニットからの容器識別データを、液体を含む容器を分析する液位検知ユニットからの液位検知未処理データと組み合わせるための方法およびシステムを開示している。液位検知結果が生成される。液位検知結果は、容器検査ユニットからの追加データとクロスチェックされる。結果は、検査室自動化システム内における容器のルートを計画するために使用され得る。

特許文献７は、複数の側面像から検体容器を識別するように適合された方法および装置を開示している。

特許文献８は、自動試料容器分配のために提供される病理試料分配システムを開示している。システムは、試料を様々な種類の一次容器に装填するための装填ステーションと、容器を受け取り、容器の種類とその中の試料を識別するための試料取扱ステーションと、容器を、その中の試料に規定される分析処理のためにマークされる領域またはラックを分配するための容器分配ステーションとを備える。

既知の方法および装置により達成された利点にもかかわらず、具体的には試料管の自動光学検査の分野において、いくつかの技術的課題が残っている。具体的には、試料管の使用に先立って、システムから独立かつ分離して、検査室自動化システムでの使用に対する、試料管の適合性を評価する可能性が望まれる。多くの場合において、不明な試料管の、資格を有する技術者による手動の認定処理は、非効率であり、時間もコストもかかる。

国際公開第２０１５／１９１７０２号 欧州特許出願公開第３２２３０１９号明細書 欧州特許出願公開第３３５７８４２号明細書 欧州特許第２１４８２０５号明細書 米国特許第９４１７２５３号明細書 米国特許出願公開第２０１６／００１８４２７号明細書 欧州特許出願公開第３４０８６４０号明細書 米国特許第６５９９４７６号明細書

したがって、類似の種類の既知の方法および装置の、上記の技術的課題に少なくとも部分的に対処する方法および装置を提供することが望ましい。具体的には、単純かつコスト効果の優れた方法で、前もって、検査室自動化システムでの使用に対する、試料管の適合性を評価することを可能にする方法および装置を提案する。

この課題は、検査室自動化システムでの使用に対する、少なくとも１つの試料管の適合性を評価するための方法および評価システムによって、さらには、独立請求項の特徴を備える、モバイル機器、コンピュータプログラムおよびコンピュータ可読記憶媒体によって対処される。単独で、または任意の組合せで実現され得る有利な実施形態が、従属請求項に記載される。

以下に用いられるように、「有する」、「備える」もしくは「含む」という用語、またはそれらの任意の文法的変形は、非排他的に使用される。したがって、これらの用語は、これらの用語により導入される特徴以外に、この文脈で説明される実体には、さらなる特徴が存在しないという状況、および１つまたは複数のさらなる特徴が存在するという状況の両方を意味してもよい。一例として、「ＡはＢを有する」、「ＡはＢを備える」および「ＡはＢを含む」という表現は、Ｂ以外に、Ａには他の要素が存在しないという状況（すなわちＡは単独かつ排他的にＢから成るという状況）、およびＢ以外に、実体Ａには１つまたは複数のさらなる要素、たとえば要素Ｃ、要素ＣおよびＤまたはそれ以上の要素が存在するという状況の両方を意味してもよい。

さらに、「少なくとも１つ」、「１つまたは複数」という用語、または特徴もしくは要素が１度もしくは２度以上存在してもよいことを示す類似の表現は、典型的に、それぞれの特徴または要素を導入するときに１度のみ使用されることに留意する。以下においては、ほとんどの場合、それぞれの特徴または要素を参照する際、「少なくとも１つ」または「１つまたは複数」という表現は、それぞれの特徴または要素が１度または２度以上存在してもよいという事実にもかかわらず、繰り返されない。

さらに、以下に用いられるように、「好ましくは」、「より好ましくは」、「特には」、「より特には」、「具体的には」、「より具体的には」という用語、または類似の用語は、代替的な可能性を制限することなく、任意の特徴と併せて使用される。したがって、これらの用語により導入される特徴は、任意の特徴であり、決して特許請求の範囲を制限することを意図するものではない。本発明は、当業者が理解するように、代替の特徴を用いることによって実行されてもよい。同様に、「本発明の実施形態において」、または類似の表現により導入される特徴は、本発明の代替的な実施形態に関する制限なしに、本発明の範囲に関する制限なしに、およびそのように導入された特徴を、他の任意または非任意である本発明の特徴と組み合わせる可能性に関する制限なしに、任意の特徴であることを意図する。

本発明の第１の態様では、検査室自動化システムでの使用に対する、少なくとも１つの試料管の適合性を評価する方法を開示する。方法は、以下のステップを含み、ステップは、所与の順番で実行されてもよい。しかし、異なる順番も可能であることに留意する。さらに、方法ステップのうちの１つまたは複数を１度または繰り返して実行することも可能である。さらに、方法ステップのうちの２つ以上を同時に、または時間的に重複して実行することが可能である。方法は、記載されていない方法ステップを含んでもよい。

方法は、
ｉ）モバイル機器のカメラを使用することによって、試料管の少なくとも一部の少なくとも１つの画像を取り込むことと、
ｉｉ）画像を解析することによって、試料管の少なくとも１つの第１項目の識別情報を取得することと、
ｉｉｉ）試料管の少なくとも１つの第２項目の識別情報を、具体的にはモバイル機器によって引き出すことと、
ｉｖ）第１項目および第２項目の識別情報を評価し、試料管を少なくとも１つの適合性カテゴリに割り当てることと
を含む。

本明細書に用いる「使用に対する適合性を評価する」という用語は、広い意味の用語であり、当業者に対してその通常の、および慣用される意味が与えられ、特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではない。この用語は、限定されないが、具体的には、少なくとも１つの要素または処理が、特定の結果を達成するという目的のために、別の要素および／または別の処理と併せて使用されることに適しているかどうかに関する、少なくとも一項目の情報を提供する処理を意味してもよい。一項目の情報は、「適する」または「適しない」などのデジタル情報であってもよい、またはそれを含んでもよい。追加で、または代替的に、一項目の情報は、要素または処理が適している程度を示す適合性の度合であってもよい、またはそれを含んでもよい。したがって、検査室自動化システムでの使用に対する、少なくとも１つの試料管の適合性の評価の文脈において、評価とは、具体的には、限定することなく、任意のおよび／または特定の検査室自動化システム（ＬＡＳ）における少なくとも１つの試料管の適合性の定性的および／または定量的評価を意味してもよい。ＬＡＳは、特定の仕様を有する試料管を取り扱うように構成されてもよい。たとえば、これらの仕様は、試料管の幾何学的形状、試料管の接地形状、キャップの種類、具体的にはキャップの幾何学的形状、キャップの色、キャップシーリングの種類、キャップの材料、および／または試料管の材料のうちの１つまたは複数を意味してもよい。評価の結果は、特定のＬＡＳに関する、試料管の少なくとも１つの適合性カテゴリについての情報を含んでもよい。たとえば、結果は、試料管が特定のＬＡＳと互換性があるかどうかの情報を含んでもよい。別の例として、評価の結果は、試料管が既知の種類かどうかの情報も含んでもよい。

本明細書に用いる「適合性カテゴリ」という用語は、広い意味の用語であり、当業者に対してその通常の、および慣用される意味が与えられ、特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではない。この用語は、限定されないが、具体的には、ＬＡＳにおける試料管の使用可能性に関する分類を意味してもよい。それにより、試料管の使用可能性は、試料管が使用されるＬＡＳの特定の要件に依存してもよい。したがって、適合性カテゴリは、具体的には、評価にて生成される少なくとも１つの情報を反映してもよい、および／またはそれを含んでもよい。一例として、適合性カテゴリは、試料管がＬＡＳとの使用に適しているか適していないか、そうでない場合は、適合性が決定されていないかどうか、および適合性に関しての追加情報が引き出される必要があるかどうかを反映してもよい。少なくとも２つの適合性カテゴリが、定義されてもよい、または予め定義されてもよい。

本明細書に用いる「試料管」という用語は、広い意味の用語であり、当業者に対してその通常の、および慣用される意味が与えられ、特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではない。この用語は、限定されないが、具体的には、ＬＡＳにて分析される試料を含む、保管する、または搬送することの１つまたは複数に適合する容器を意味してもよい。さらに、容器の形状は、円筒管、たとえば円形および／または多角形の断面を有する円筒管などの管が形成されるような形状となり得る。他の種類または形態の容器も可能である。試料管は、管底部、管体、およびシーリングを含むキャップを備えてもよい。管底部は、試料管を試料管の下端部にて閉じ込めるように構成されてもよい。管体は、試料管の形状を形成するように構成されてもよい。キャップは、特定のシーリングの種類の機構を用いて、試料管を試料管の上端部にて可逆的に閉鎖するように構成されてもよい。たとえば、試料管キャップシーリングは、スクリュー式、ラバー式、ヘモガード式またはプッシュ式のうちの１つまたは複数を備えてもよい。試料管の上端部および下端部は、試料管の使用方法によって画定されてもよい。

さらに、本明細書に用いる「検査室自動化システム」（ＬＡＳ）という用語は、広い意味の用語であり、当業者に対してその通常の、および慣用される意味が与えられ、特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではない。この用語は、限定されないが、具体的には、試料管を自動的に取り扱うように構成されるシステム、具体的には試料管およびそれに封入される試料を自律的に、ならびに／または完全にもしくは部分的に自動的に処理するように適合されるシステムを意味してもよい。ＬＡＳが使用される検査室は、臨床検査室、科学捜査検査室または血液バンクであってもよい。ＬＡＳは、一例として、複数の試料管を、たとえば順次または並列して取り扱うように構成されるなど、少なくとも１つの試料管を取り扱うように構成される少なくとも１つのアクチュエータを備えてもよい。アクチュエータは、一例として、少なくとも１つの試料管を自動的に、たとえばシステム内の複数の取扱ステーションを通して、移動させるように構成されてもよい。一例として、アクチュエータは、ロボットアーム、搬送システムまたは回転式コンベヤのうちの１つまたは複数であってもよい、またはそれを備えてもよい。他のアクチュエータが知られており、使用されてもよい。ＬＡＳは、少なくとも１つの試料管に含まれる１つまたは複数の試料を取り扱うおよび／または処理するための１つまたは複数の取扱ステーションをさらに備えてもよい。一例として、試料に成分を追加するための１つまたは複数のステーション、試料を加熱するための１つまたは複数のステーション、または遠心分離などによる試料分離のための１つまたは複数のステーションが設けられてもよい。ＬＡＳは、具体的には、その後の試料分析のために、１つまたは複数の試料を調製するための分析前システムであってもよい。

本明細書に用いる「試料」という用語は、広い意味の用語であり、当業者に対してその通常の、および慣用される意味が与えられ、特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではない。この用語は、限定されないが、具体的には、化学物質または生物物質などの一定分量の物質を意味してもよい。具体的には、試料は、少なくとも１つの生物検体、たとえば血液、血清、血漿、尿、唾液のうちの１つまたは複数であってもよい、またはそれを含んでもよい。追加で、または代替的に、試料は、化学物質もしくは化学化合物および／または試薬であってもよい、またはそれを含んでもよい。

方法は、上で説明したように、ステップｉ）で、モバイル機器のカメラを使用することによって、試料管の少なくとも一部の少なくとも１つの画像を取り込むことを含む。本明細書に用いる「モバイル機器」という用語は、広い意味の用語であり、当業者に対してその通常の、および慣用される意味が与えられ、特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではない。この用語は、限定されないが、具体的には、携帯電子機器、より具体的には、携帯通信機器、たとえば移動電話、携帯電話、スマートフォン、タブレット型コンピュータ、ノート型パソコンのうちの１つまたは複数を意味してもよい。以下においてより詳細に説明するように、追加で、または代替的に、モバイル機器は、少なくとも１つのカメラを有するタブレット型コンピュータまたは別の種類の携帯型コンピュータを意味してもよい。モバイル機器は、具体的には、５．０００ｃｍ³未満の寸法を有する、および／または３ｋｇ未満の重量を有するなどにより携帯可能であってもよい。

本明細書に用いる「カメラ」という用語は、広い意味の用語であり、当業者に対してその通常の、および慣用される意味が与えられ、特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではない。この用語は、限定されないが、具体的には、１次元的、２次元的もしくは３次元的光学データまたは情報を記録する、または取り込むように構成される、少なくとも１つの撮像素子を有する装置を意味してもよい。一例として、カメラは、少なくとも１つのカメラチップ、たとえば画像を記録するように構成される少なくとも１つのＣＣＤチップおよび／または少なくとも１つのＣＭＯＳチップを備えてもよい。

本明細書に用いる「画像」という用語は、広い意味の用語であり、当業者に対してその通常の、および慣用される意味が与えられ、特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではない。この用語は、限定されないが、具体的には、撮像装置からの複数の電子読取値、たとえばカメラチップの画素などの、カメラを使用することによって記録されるデータを意味してもよい。したがって、画像は、情報値の少なくとも１つのアレイ、たとえばグレースケール値および／または色情報値のアレイであってもよい、またはそれを含んでもよい。画像は、単色画像または多色もしくはカラー画像であってもよい。

カメラはさらに、少なくとも１つのカメラチップまたは撮像チップ以外に、さらなる要素、たとえば１つまたは複数の光学要素、たとえば１つまたは複数のレンズを備えてもよい。一例として、カメラは、カメラに対して固定されて調節される少なくとも１つのレンズを有する固定フォーカスカメラであってもよい。しかし、代替的に、カメラは、自動的に、または手動で調節され得る１つまたは複数の可変レンズも備えてもよい。本発明は、具体的には、ノートブック型コンピュータ、タブレット、または具体的には、スマートフォンなどの携帯電話など、携帯型のアプリケーションに通常使用されるカメラに適用可能であってもよい。したがって、具体的には、カメラは、少なくとも１つのカメラ以外に、１つまたは複数のデータ処理装置、たとえば１つまたは複数のデータ処理装置を備えるモバイル機器の一部であってもよい。しかし、他のカメラも可能である。

カメラは、具体的には、カラーカメラであってもよい。したがって、各画素などに、Ｒ、Ｇ、Ｂの三色の色値など、色情報が提供または生成されてもよい。各画素に４色の値など、より多数の色値も可能である。カラーカメラは、当業者に一般的に知られている。したがって、一例として、カメラチップは、複数の、赤（Ｒ）に１つの画素、緑（Ｇ）に１つの画素、および青（Ｂ）に１つの画素といった、カラー記録画素などの、３つ以上の異なるカラーセンサで構成されてもよい。画素のそれぞれ、たとえばＲ、Ｇ、Ｂに対し、画素によって値、たとえばそれぞれの色の強度に応じた０～２５５の範囲のデジタル値が記録されてもよい。Ｒ、Ｇ、Ｂなどの三色を使用する代わりに、一例として、四色が使用されてもよい。画素の色感度は、色フィルタによって、またはカメラ画素に使用されるセンサ素子の適切な固有の感度によって生成されてもよい。これらの技術は、当業者に一般的に知られている。

本明細書に用いる「少なくとも１つの画像を取り込む」という用語は、広い意味の用語であり、当業者に対してその通常の、および慣用される意味が与えられ、特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではない。この用語は、限定されないが、具体的には、撮像、画像記録、画像取得、画像取込のうちの１つまたは複数を意味してもよい。「少なくとも１つの画像を取り込む」という用語は、単一の画像および／または複数の画像、たとえば一連の画像を取り込むことを含んでもよい。たとえば、画像の取り込みは、ビデオまたはムービーのように、一連の画像を連続的に記録することを含んでもよい。少なくとも１つの画像の取り込みは、ユーザの行動により開始されてもよく、またはたとえば視野内に、および／もしくはカメラの視野の所定の区域内に少なくとも１つの物体の存在が自動的に検出されると、自動的に開始されてもよい。これらの自動画像取得技術は、バーコード自動読取アプリなど、バーコード自動読み取りの分野で知られている。画像の取り込みは、一例として、カメラを用いて画像のストリームまたは「ライブストリーム」を取得することによって行われてもよく、画像の１つまたは複数が、自動的またはボタンを押すなどのユーザインタラクションによって、少なくとも１つの第１画像または少なくとも１つの第２画像としてそれぞれ保存および使用される。画像取得は、モバイル機器の処理装置によって支援されてもよく、画像の保存は、モバイル機器のデータ保存装置内で行われてもよい。

方法は、上で説明したように、ステップｉｉ）にて、画像を解析することによって、試料管の少なくとも１つの第１項目の識別情報を取得することを含む。本明細書に用いる「一項目の識別情報」という用語は、広い意味の用語であり、当業者に対してその通常の、および慣用される意味が与えられ、特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではない。この用語は、限定されないが、具体的には、試料管を識別するために使用され得る任意の特徴を意味してもよい。たとえば、一項目の識別情報は、試料管の幾何学的形状、色、材料および／または機能的特徴を記述してもよい。「第１」および「第２」という用語は、命名目的のみのために使用され、これらの項目の識別情報を序列付けまたは番号付けすることなく、優先順位をつけることもない。さらに、この番号付けは、情報の特定の時系列、または情報の特定の数を意味しない。具体的には、１つまたは複数の項目の、より具体的には２つまたは３つ以上の項目の識別が、第１項目および第２項目の識別情報の両方で取得されてもよい。複数の項目の識別情報は、別々の方法によって取得されてもよい。一項目の識別情報を取得する、可能な１つの方法は、画像解析によるものである。一項目の識別情報を取得する、可能な別の方法は、以下においてさらに詳しく説明するように、モバイル機器のインタフェースにより情報を引き出すことによるものである。

本明細書に用いる「画像を解析する」という用語は、「画像解析」とも呼ばれ、広い意味の用語であり、当業者に対してその通常の、および慣用される意味が与えられ、特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではない。この用語は、限定されないが、具体的には、画像から情報を取得する任意の処理を意味してもよい。具体的には、ステップｉｉ）の文脈において、画像を解析することによって取得される情報は、少なくとも１つの第１項目の識別情報を含む。画像解析の処理は、コンピュータビジョン処理を用いることによって実施されてもよい。画像解析技術は、当業者には一般的に知られている。したがって、一例として、たとえば試料管の幾何学的形状などを検知するために、一般に知られるパターン認識技術が用いられてもよい。他の画像解析ステップまたは処理が、追加で、または代替的に用いられてもよい。画像の解析の結果は、数字による結果および／または別の種類の情報であってもよい、またはそれを含んでもよく、それは、第１項目の識別情報として直接的に使用されてもよい、および／またはさらなる処理によって、少なくとも１つの第１項目の識別情報を生成するために使用されてもよい。

本明細書に用いられ、具体的にはステップｉｉｉ）の文脈で用いられる「引き出す」という用語は、広い意味の用語であり、当業者に対してその通常の、および慣用される意味が与えられ、特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではない。この用語は、限定されないが、具体的には、対象物および一項目の情報、特にデータのうちの１つまたは複数を能動的または受動的に取得する処理を意味してもよい。引き出しは、引き出しエンティティまたは外部エンティティによって開始されてもよい。引き出される対象物または一項目の情報は、一例として、１つまたは複数のインタフェース、たとえばデータインタフェースおよび／またはユーザインタフェースにより取得されてもよい。一例として、ユーザは、たとえばモバイル機器によって、たとえばモバイル機器上で動作するアプリによって自動的に開始される１つまたは複数のクエリにより、たとえばガイド付きのデータ入力の処理にて、情報を手動で挿入することによって、試料管の少なくとも１つの第２項目の識別情報を提供してもよい。

方法は、上で説明したように、ステップｉｖ）にて、第１項目および第２項目の識別情報を評価し、試料管を少なくとも１つの適合性カテゴリに割り当てることを含む。本明細書に用いる「評価する」という用語は、広い意味の用語であり、当業者に対してその通常の、および慣用される意味が与えられ、特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではない。この用語は、限定されないが、具体的には、１つまたは複数の入力情報／データを処理することによって、評価結果または評価量、たとえば情報、変数またはパラメータのうちの１つまたは複数を取得する操作を意味してもよい。たとえば、ステップｉｖ）の文脈にて、第１項目および第２項目の識別情報は、試料管を少なくとも１つの適合性カテゴリに割り当てることを可能にする少なくとも１つの項目の情報を生成するために評価されてもよい。より詳細な例が、以下に示される。

第２項目の識別情報は、具体的には、画像解析によって取得される情報以外の情報を含んでもよい。したがって、一例として、第２項目の情報は、ユーザにより提供される情報、データベースにより提供される情報、モバイル機器と通信する別の装置により提供される情報からなる群から選択される１つまたは複数の項目の情報などの、画像解析で導出されない、または導出不可の情報であってもよい、またはそれを含んでもよい。一例として、第２項目の識別情報は、モバイル機器の少なくとも１つのインタフェースにより、少なくとも部分的に引き出されてもよい。インタフェースは、データインタフェースおよびユーザインタフェース、具体的にはグラフィカルユーザインタフェースのうちの少なくとも１つを備えてもよい。モバイル機器は、ユーザに、第２項目の識別情報または少なくともその一部を入力するように促してもよい。したがって、第２項目の識別情報は、ユーザ入力によって、具体的にはモバイル機器のユーザインタフェースなどによる手動のユーザ入力によって、少なくとも部分的に引き出されてもよい。さらに、第２項目の識別情報は、また、モバイル機器上で動作するソフトウェアアプリケーションにより、少なくとも部分的に引き出されてもよく、ソフトウェアアプリケーションは、モバイル機器のユーザに、具体的には入力メニューにより、より具体的にはユーザに、複数の所定の選択可能項目から選択させることにより、第２項目の識別情報を入力するように要求する。少なくとも１つの第２項目の識別情報を引き出す他の方法が、代替的または追加的に実行可能であってもよい。

本明細書に用いる「モバイル機器のインタフェース」という用語は、広い意味の用語であり、当業者に対してその通常の、および慣用される意味が与えられ、特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではない。この用語は、限定されないが、具体的には、たとえばデータまたは命令のうちの１つまたは複数の交換のためなど、一方向的または双方向的に情報を交換するという目的などのために、その環境と相互作用するように構成されるモバイル機器の特徴部を意味してもよい。たとえば、モバイル機器のインタフェースは、情報をユーザと共有し、ユーザから情報を受信するように構成されてもよい。モバイル機器のインタフェースは、ディスプレイなど、ユーザと視覚的に相互作用する特徴部、またはユーザと音響的に相互作用する特徴部であってもよい。インタフェースは、一例として、グラフィカルユーザインタフェースなどのユーザインタフェース、無線および／または有線データインタフェースなどのデータインタフェースのうちの１つまたは複数を備えてもよい。

本明細書に用いる「ソフトウェアアプリケーション」という用語は、広い意味の用語であり、当業者に対してその通常の、および慣用される意味が与えられ、特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではない。この用語は、限定されないが、具体的には、特定の操作を実行するために演算ユニット上で動作するコンピュータプログラムを意味してもよい。ソフトウェアアプリケーションは、演算ユニットに特定の機能を提供してもよい。演算ユニットは、コンピュータ、モバイル機器、サーバシステムを備えてもよい。

本明細書に用いる「入力メニュー／ユーザ入力」という用語は、広い意味の用語であり、当業者に対してその通常の、および慣用される意味が与えられ、特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではない。この用語は、限定されないが、具体的には、ユーザにより提供される情報を記録する、ソフトウェアアプリケーションの機能を意味してもよい。入力メニューは、ユーザから情報を引き出すためのグラフィカルユーザインタフェースの一部であってもよい。さらに、本明細書に用いる「ユーザ」という用語は、広い意味の用語であり、当業者に対してその通常の、および慣用される意味が与えられ、特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではない。この用語は、限定されないが、具体的には、モバイル機器、具体的にはモバイル機器上で動作するソフトウェアアプリケーションを操作する人を意味してもよい。ユーザは、一例として、試料管および／またはＬＡＳを取り扱う資格のあるサービス提供技術者であってもよく、または経験のないユーザであってもよい。

上で説明したように、ステップｉｖ）は、第１項目および第２項目の識別情報を評価し、試料管を少なくとも１つの適合性カテゴリに割り当てることを含む。このステップは、第１項目および第２項目の識別情報を組み合わせて、試料管の少なくとも１つの組み合わされた項目の識別情報を取得することを含んでもよく、ステップｉｖ）で、組み合わされた項目の識別情報が評価される。たとえば、組み合わされた項目の識別情報は、試料管のシリアル番号または商品番号を含んでもよい。この組み合わされた項目の識別情報に基づいて、適合性カテゴリが試料管に割り当てられてもよい。追加で、または代替的に、少なくとも１つの組み合わされた項目の識別情報は、複数の項目の情報のベクトルおよび／またはアレイ、たとえば少なくとも１つの第１項目の識別情報および少なくとも１つの第２項目の識別情報の両方を含むアレイであってもよい、またはそれを含んでもよい。そして、組み合わされた項目の識別情報は、試料管の識別および／または適合性カテゴリの判定など、さらなる処理のために使用されてもよい。

方法は、
ｖ）少なくとも１つのインタフェースにより、具体的にはモバイル機器の少なくとも１つのインタフェースにより、より具体的にはモバイル機器の少なくとも１つのディスプレイにより、適合性カテゴリを提供すること
をさらに含んでもよい。したがって、一例として、モバイル機器上で動作するソフトウェアアプリケーションは、少なくとも１つの第２項目の識別情報を任意で引き出すこと以外に、モバイル機器の少なくとも１つのインタフェースにより、たとえば少なくとも１つのグラフィカルユーザインタフェースにより、適合性カテゴリを提供するように、具体的には、モバイル機器の少なくとも１つのディスプレイ上に適合性を表示するように構成されてもよい。なお、他の選択肢も実行可能である。したがって、一例として、適合性カテゴリは、また、追加で、または代替的に、他の手段によって、たとえば音声による手段および／または触覚による手段によって、ユーザに注意喚起してもよい、および／または少なくとも１つのデータ保存装置に保存されてもよい、および／または少なくとも１つのインタフェースなどにより、少なくとも１つの他の装置、たとえばＬＡＳに送信されてもよい。方法は、また、適合性カテゴリが、試料管がＬＡＳとの使用に適さないことを示す場合など、警告、たとえば視覚による警告、音声による警告または触覚による警告のうちの１つまたは複数を出力することを含んでもよい。

上で説明したように、方法は、ステップｉｉ）などで、試料管の幾何学的形状を取り込むこと、および／または判定することを含んでもよい。この目的のため、一例として、ステップｉ）は、少なくとも１つの較正要素を使用することを含んでもよく、画像は、較正要素の少なくとも一部を含んでもよい。したがって、一例として、少なくとも１つの画像の取り込みは、画像が試料管の少なくとも一部を、および追加で較正要素の少なくとも一部を示すように行われてもよい。較正要素は、少なくとも１つの幾何学的基準マーカを備えてもよい。さらに、較正要素の少なくとも１つの部分の画像は、試料管の少なくとも一部の少なくとも１つの項目の幾何学的情報を取得するために使用されてもよい。一項目の幾何学的識別情報は、試料管の高さ、具体的には試料管のキャップを含んだ高さ、試料管の管体のキャップなしの高さ、および試料管キャップの高さ、より具体的には試料管キャップのノーズなしの高さ、試料管キャップのノーズありの高さ、および試料管キャップのノーズの高さのうちの１つまたは複数のうちの１つまたは複数、試料管の幅、具体的には試料管の試料管体の幅および試料管のキャップの幅のうちの１つまたは複数、試料管の内径、具体的には試料管の試料管体の内径のうちの１つまたは複数、より具体的には試料管の底部の上方の所定の位置における内径、試料管の上縁部の下方の所定の位置における内径、および試料管のキャップの内径のうちの１つまたは複数、試料管の外径、具体的には試料管の試料管体の外径のうちの１つまたは複数、より具体的には試料管の底部の上方の所定の位置における外径、試料管の上縁部の下方の所定の位置における外径、および試料管のキャップの外径のうちの１つまたは複数、試料管の少なくとも一部の形状、具体的には試料管の管底部の形状および試料管のキャップの形状のうちの１つまたは複数、試料管の管底部の幾何学的形状、具体的には試料管の丸みを帯びた底部の半径および試料管の平坦底部の長さのうちの１つまたは複数、試料管のねじ山の幾何学的形状、具体的には試料管のねじ山の外径、試料管のねじ山の長さ、および試料管のねじ山の条数のうちの１つまたは複数、試料管体の角度、具体的には試料管体の左角度および試料管体の右角度のうちの１つまたは複数、のうちの少なくとも１つを含んでもよい。

試料管の適合性を評価する方法は、試料管の色情報も考慮してもよい。したがって、較正要素は、少なくとも１つの色基準を含んでもよい。較正要素の少なくとも１つの部分の画像は、試料管の少なくとも一部の少なくとも１つの項目の色識別情報を取得するために使用されてもよい。たとえば、一項目の色識別情報は、試料管のキャップに関する少なくとも１つの項目の色情報を含んでもよい。両方の項目の識別情報、試料管の幾何学的情報および色情報は、ステップｉｉ）の画像解析によって判定されてもよい。したがって、取得される第１項目の識別情報は、一項目の幾何学的識別情報および／または一項目の色識別情報のうちの少なくとも１つを含んでもよい。

本明細書に用いる「較正要素」という用語は、広い意味の用語であり、当業者に対してその通常の、および慣用される意味が与えられ、特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではない。この用語は、限定されないが、具体的には、画像から導出される幾何学的情報、寸法情報または色情報のうちの１つまたは複数を較正するために使用される、既知の幾何学的特性および／または色特性の対象物を意味してもよい。較正要素は、一例として、少なくとも１つの基板、たとえば厚紙基板またはプラスチック基板であってもよい、またはそれを備えてもよい。基板は、所定の、かつ既知の寸法、色などのうちの１つまたは複数を有することなどによって、較正情報を提供してもよい。追加で、または代替的に、１つまたは複数の幾何学的パターンおよび／または色パターンが、たとえば基板の少なくとも１つの表面に印刷されるなど、基板に適用されてもよい。例として、較正要素は、既知の寸法を有する、および／または既知の色特性を有する、たとえば既知のＲ、ＧまたはＢカラーコーディネーションを有する、少なくとも１つの印刷された較正パターンを含んでもよい。較正要素は、ステップｉ）を実行する際に、試料管および較正要素の両方が少なくとも部分的に画像内で視認可能であるように、試料管が較正要素上に設置されるように使用されてもよい。追加で、または代替的に、少なくとも１つの較正要素は、試料管および較正要素の両方が少なくとも部分的に画像内で視認可能であるように、試料管の隣に設置されてもよい。画像の較正は、一例として、較正要素の画素データと、試料管の画素データとを比較することによって実行されてもよい。較正要素は、また、画像のカラースケールを較正するために、着色要素を含んでもよい。この目的のため、カラーカメラにより測定されるＲＧＢ色強度が使用されてもよい。したがって、概して、ステップｉｉ）にて、画像の解析は、較正要素の画像から導出される少なくとも１つの項目の基準情報、たとえば少なくとも１つの項目の幾何学的基準情報および少なくとも１つの項目の色基準情報を考慮してもよい。

さらに、上で説明したように、方法は、ステップｉｉｉ）で少なくとも１つの第２項目の識別情報を引き出すことを含む。第２項目の識別情報は、一項目の材料識別情報、一項目の機能識別情報、一項目の幾何学的識別情報のうちの少なくとも１つを含んでもよい。一項目の材料識別情報は、具体的には、試料管の管体の材料に関する情報および／または試料管のキャップの材料に関する情報のうちの少なくとも１つを含んでもよい。一項目の機能識別情報は、具体的には、試料管のキャップのキャップシーリングの種類に関する情報を含んでもよい。一項目の幾何学的識別情報は、具体的には、試料管の少なくとも一部の管の幾何学的形状に関する情報、具体的には試料管の管底部および試料管のキャップの幾何学的形状のうちの１つまたは複数に関する情報を含んでもよい。

上で説明したように、方法は、ステップｉｖ）にて、第１項目および第２項目の識別情報を評価することを含む。ステップｉｖ）は、具体的には、少なくとも１つのアルゴリズム、具体的には機械学習アルゴリズム、より具体的には機械学習分類器、たとえばコンピュータビジョンアルゴリズムを使用することによって実行されてもよい。さらに、ステップｉｖ）では、試料管の少なくとも１つの適合性カテゴリへの割り当ては、少なくとも１つの試料管データベースを使用することによって実行されてもよい。したがって、適合性カテゴリは、試料管が試料管データベースに既に列挙されている種類のものであるかどうかを示してもよい。したがって、適合性カテゴリは、「既知で互換性がある」、「未知であるが互換性がある」および「互換性がない」からなる群のうちの少なくとも１つのカテゴリを含んでもよい。適合性カテゴリは、試料管が検査室自動化システムとの使用に適しているかどうかを示してもよい。試料管が試料管データベースにまだ列挙されていない種類のものである場合、試料管データベースは更新されてもよい。具体的には、試料管データベースは、ステップｉｖ）の少なくとも１つの結果を使用することによって、更新されてもよい。

本明細書に用いる「試料管データベース」という用語は、広い意味の用語であり、当業者に対してその通常の、および慣用される意味が与えられ、特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではない。この用語は、限定されないが、具体的には、特定のデータ構造を取り扱うように構成される電子データ管理システムを意味してもよく、データは試料管を意味する。特定のデータ構造は、データベースモデルによって判定されてもよい。試料管データベースは、適格の試料管のリストとして構成されてもよい。たとえば、試料管データベースは、１つまたは複数の項目の識別情報を特定の試料管に関連付けるレジスタであってもよい、またはそれを含んでもよい。したがって、試料管データベースは、複数の試料管の種類に関するデータおよび追加のデータ、たとえば試料管の種類の特性を参照するデータを含んでもよい。さらに、試料管データベースは、試料管の種類に関する適合性情報、たとえば適合性カテゴリ、および／または試料管データベースに列挙される試料管の種類に関する他の適合性情報を含んでもよい。

本明細書に用いる「アルゴリズム」という用語は、広い意味の用語であり、当業者に対してその通常の、および慣用される意味が与えられ、特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではない。この用語は、限定されないが、具体的には、入力データを処理するための１つまたは複数の規則を意味してもよい。たとえば、アルゴリズムは、データを処理することによって、たとえばトレーニングデータを処理することによって、処理の規則を学習することが可能である機械学習アルゴリズムであってもよい。

モバイル機器は、具体的には上で説明したように、少なくとも１つの処理装置を備えてもよい。概して本明細書に用いる「処理装置」という用語は、広い意味の用語であり、当業者に対してその通常の、および慣用される意味が与えられ、特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではない。この用語は、限定されないが、具体的には、コンピュータまたはシステムの基本動作を実行するように構成される任意の論理回路、および／または、概して、計算または論理演算を実行するように構成される装置を意味してもよい。特に、処理装置は、コンピュータまたはシステムを駆動する基本命令を処理するように構成されてもよい。一例として、処理装置は、少なくとも１つの算術論理演算ユニット（ＡＬＵ）、数学コプロセッサまたは数値コプロセッサなどの少なくとも１つの浮動小数点ユニット（ＦＰＵ）、複数のレジスタ、具体的にはＡＬＵにオペランドを供給し、動作の結果を保存するように構成されるレジスタ、ならびに、Ｌ１およびＬ２キャッシュメモリなどの記憶装置を含んでもよい。特に、処理装置は、マルチコア処理装置であってもよい。具体的には、処理装置は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）であってもよい、またはそれを含んでもよい。追加で、または代替的に、処理装置は、マイクロプロセッサであってもよい、またはそれを含んでもよく、したがって、具体的には、処理装置の要素は、単一の集積回路（ＩＣ）チップ内に含まれてもよい。追加で、または代替的に、処理装置は、１つまたは複数の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）および／または１つまたは複数のフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などであってもよい、またはそれを含んでもよい。処理装置は、具体的には、ソフトウェアプログラミングなどによって、１つまたは複数の評価動作を実行するように構成されてもよい。

さらに、処理装置は、ステップｉｉ）を、および任意でステップｉｉｉ）を実行するように適合されてもよい。処理装置は、ステップｉ）にて、具体的には試料管がカメラの視野内で視認可能であるかどうかを認識することによって、画像の取り込みを自動的に開始するように適合されてもよい。

方法のステップｉｖ）は、モバイル機器から離れた位置にあるバックエンドサーバによって、具体的にはクラウドサーバによって少なくとも部分的に実行されてもよい。したがって、方法は、ステップｉ）、ｉｉ）、およびｉｉｉ）のうちの１つまたは複数のステップで取得されたデータを、モバイル機器からバックエンドサーバに送信することを含んでもよい。ステップｉ）およびｉｉｉ）の一方または両方で取得されたデータは、モバイル機器上で動作するソフトウェアアプリケーションにより記録されてもよい。データ送信は、具体的には、１つまたは複数の無線および／または有線インタフェースまたはネットワーク、たとえばインターネットにより行われてもよい。

本明細書に用いる「バックエンドサーバ」という用語は、広い意味の用語であり、当業者に対してその通常の、および慣用される意味が与えられ、特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではない。この用語は、限定されないが、具体的には、処理されるデータを用いて１つまたは複数の動作を実行することが可能である装置を意味してもよい。具体的には、サーバは、適切なソフトウェアによって、処理されるデータを用いて１つまたは複数の動作を実行するようにプログラムされる少なくとも１つの処理装置を備えてもよい。少なくとも１つのバックエンドサーバは、少なくとも１つのクラウドサーバであってもよい。

本発明のさらなる態様では、検査室自動化システムでの使用に対する、少なくとも１つの試料管の適合性を評価するための評価システムを開示する。評価システムは、少なくとも１つのカメラを有する少なくとも１つのモバイル機器を備え、モバイル機器は、具体的にはソフトウェアプログラミングによって、カメラを使用することによって、試料管の少なくとも一部の少なくとも１つの画像を取り込むように構成される。評価システムは、具体的にはソフトウェアプログラミングによって、本発明の、たとえば上に開示した実施形態のいずれかの、および／または以下においてさらに詳しく開示する実施形態のいずれかの、ＬＡＳでの使用に対する、試料管の適合性を評価する方法を実行するように構成される。

したがって、評価システムは、方法の文脈において上で説明したように、モバイル機器から離れた位置にある少なくとも１つのバックエンドサーバ、具体的にはクラウドサーバをさらに備えてもよく、バックエンドサーバは、モバイル機器とのデータ交換を行うように構成されてもよく、バックエンドサーバは、具体的にはソフトウェアプログラミングによって、少なくとも部分的にステップｉｖ）を実行するように構成されてもよい。上で説明したように、評価システムは、具体的にはソフトウェアプログラミングによって、ＬＡＳでの使用に対する、試料管の適合性を評価する方法のステップｉｉ）およびｉｉｉ）のうちの少なくとも１つを実行するようにさらに構成され得る携帯電話を備える。

評価システムのさらなる定義および選択肢のために、上記の実施形態の１つまたは複数の、および／または以下においてさらに詳細に説明する実施形態のいずれか１つの方法の説明を参照してもよい。

本発明のさらなる態様では、モバイル機器、具体的には上で開示した実施形態のいずれか１つの、および／または以下においてさらに詳細に説明する実施形態のいずれか１つのものなど、本発明の評価システムにおいて使用するためのモバイル機器を開示する。モバイル機器は、具体的にはソフトウェアプログラミングによって、上で開示した実施形態のいずれか１つの、および／または以下においてさらに詳細に説明する実施形態のいずれか１つのものなど、本発明の方法の少なくともステップｉ）、ｉｉ）およびｉｉｉ）を実行するように構成される。モバイル機器は、ステップｉ）、ｉｉ）、およびｉｉｉ）のうちの１つまたは複数のステップで取得されたデータをバックエンドサーバに送信するようにさらに構成されてもよい。

モバイル機器のさらなる定義および選択肢のために、上記の実施形態の１つまたは複数の、および／または以下においてさらに詳細に説明する実施形態のいずれか１つの方法の説明を参照してもよい。

さらなる態様では、上で開示した実施形態のいずれか１つの、および／または以下においてさらに詳細に説明する実施形態のいずれか１つのものなど、本発明の評価システムの少なくとも１つの処理装置によって実行されると、上で開示した実施形態のいずれか１つの、および／または以下においてさらに詳細に説明する実施形態のいずれか１つのものなど、本発明の方法を処理装置に実行させる命令を含むコンピュータプログラムを開示する。同様に、上で開示した実施形態のいずれか１つの、および／または以下においてさらに詳細に説明する実施形態のいずれか１つのものなど、本発明の評価システムの少なくとも１つの処理装置によって実行されると、上で開示した実施形態のいずれか１つの、および／または以下においてさらに詳細に説明する実施形態のいずれか１つのものなど、本発明の方法を処理装置に実行させる命令を含むコンピュータ可読記憶媒体を開示する。

本明細書において使用されるように、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、具体的には、コンピュータ実行可能命令を保存しているハードウェア記憶媒体などの非一時的データ記憶手段を意味してもよい。コンピュータ可読データキャリアまたは記憶媒体は、具体的には、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）および／または読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）などの記憶媒体であってもよい、またはそれを含んでもよい。

コンピュータプログラムは、コンピュータプログラム製品として具現化されてもよい。本明細書において用いられるように、コンピュータプログラム製品とは、取引可能製品としてのプログラムを意味してもよい。製品は、概して、任意の形式、たとえば紙の形式で、または、コンピュータ可読データキャリアおよび／またはコンピュータ可読記憶媒体上に存在してもよい。具体的には、コンピュータプログラム製品は、データネットワークを介して分配されてもよい。

本発明の方法および装置は、当該技術分野において既知の類似の方法および装置に対して、多数の利点を提供し得る。したがって、当該技術分野において既知の方法および装置と比較して、本明細書にて説明する方法および装置は、カメラを有するモバイル機器を使用して、検査室自動化システムでの使用に対する、少なくとも１つの試料管の適合性を評価する可能性を提供し得る。具体的には、検査室自動化システムから独立かつ分離した、試料管の即時的評価は、そのような評価方法の柔軟性および取り扱いを向上させ得る。それによって、既知の試料管は、検査室自動化システムにおける使用のために即座に作動させられ得る。可能であれば、既知でない管が、即座に的確であると判定を受け得る、および／または潜在的な制約が課され得る。したがって、検査室自動化システムにて使用される試料管の手動の取り扱いおよび／または手動のデカントが廃止され得る。

さらに、試料管が検査室自動化システムに適さないと分類された場合、即座に代用品が考慮され得る。したがって、方法は、コンサルティングスタッフが、検査室自動化システムから独立かつ分離して、試料管の適合性を評価することを可能にし得る。既に的確であると判定され、即座に使用され得る試料管に関するアドバイスが、非専門スタッフにより与えられ得る。したがって、この方法は、検査室自動化システムでの使用に対する、試料管の適合性を評価する、容易かつ包括的な方法を提供し得る。

モバイル機器を使用する方法により得られ得る別の利点として、研究開発認可のスタッフなどの専門スタッフによる試料管の評価が、冗長になり得る、または廃止され得る。評価は、モバイル機器上で動作するソフトウェアアプリケーションによって自動的になされてもよい。したがって、方法および評価システムは、試料管の時間的およびコスト的に効率の良い評価を可能にし得る。

さらに、試料管の適合性を評価する方法および評価システムは、検査される試料管が検査場に送られる必要がないため、モバイル機器を使用することによる、コスト効率の良く、環境配慮型の評価を可能にし得る。

上で説明したように、方法は、完全に、または部分的にコンピュータで実施されてもよい。したがって、方法は、ソフトウェアアプリケーション、たとえばモバイル機器上で動作するソフトウェアアプリケーションによって、ならびに／または、モバイル機器上で動作する少なくとも１つのソフトウェアパッケージもしくはソフトウェアアプリケーション、およびバックエンドサーバ上で動作する少なくとも１つの追加のソフトウェアパッケージを含むソフトウェアの組み合わせによって、完全に、または部分的に具現化されてもよい。既に示したように、ステップｉ）、ｉｉ）、およびｉｉｉ）の少なくとも１つまたは複数は、モバイル機器上で動作するソフトウェアアプリケーションによって、コンピュータで実施されるもの、またはコンピュータで支援されるものであってもよい。ステップｉｖ）は、モバイル機器上で動作するソフトウェアアプリケーションの１つまたは複数によって、および／または、バックエンドサーバ上で動作するソフトウェアによって、ソフトウェアで実施されてもよい。当業者が理解するように、残りのステップおよび任意のステップもまた、完全にまたは部分的に、ソフトウェアで実施されてもよい。

さらなる可能な実施形態を排除することなく要約すると、以下の実施形態が想定されてもよい。

実施形態１：検査室自動化システムでの使用に対する、少なくとも１つの試料管の適合性を評価する方法であって、
ｉ）モバイル機器のカメラを使用することによって、試料管の少なくとも一部の少なくとも１つの画像を取り込むことと、
ｉｉ）画像を解析することによって、試料管の少なくとも１つの第１項目の識別情報を取得することと、
ｉｉｉ）試料管の少なくとも１つの第２項目の識別情報を、具体的にはモバイル機器によって引き出すことと、
ｉｖ）第１項目および第２項目の識別情報を評価し、試料管を少なくとも１つの適合性カテゴリに割り当てることと
を含む方法。

実施形態２：第２項目の識別情報は、画像解析によって取得される情報以外の情報を含む、実施形態１の方法。

実施形態３：第２項目の識別情報は、モバイル機器の少なくとも１つのインタフェースにより少なくとも部分的に引き出される、実施形態１または２の方法。

実施形態４：インタフェースは、データインタフェースおよびユーザインタフェース、具体的にはグラフィカルユーザインタフェースのうちの少なくとも１つを備える、実施形態３の方法。

実施形態５：第２項目の識別情報は、ユーザ入力、具体的には手動のユーザ入力により少なくとも部分的に引き出される、実施形態１～４のいずれか１つの方法。

実施形態６：モバイル機器は、ユーザに第２項目の識別情報を入力するように促す、実施形態５の方法。

実施形態７：第２項目の識別情報は、モバイル機器上で動作するソフトウェアアプリケーションにより少なくとも部分的に引き出され、ソフトウェアアプリケーションは、モバイル機器のユーザに、具体的には入力メニューにより、より具体的には複数の所定の選択可能項目からユーザに選択させることにより、第２項目の識別情報を入力するように要求する、実施形態５または６の方法。

実施形態８：ステップｉｖ）は、第１項目および第２項目の識別情報を組み合わせて、試料管の少なくとも１つの組み合わされた項目の識別情報を取得することを含み、ステップｉｖ）で、組み合わされた項目の識別情報が評価される、実施形態１～７のいずれか１つの方法。

実施形態９：
ｖ）少なくとも１つのインタフェースにより、具体的にはモバイル機器の少なくとも１つのインタフェースにより、より具体的にはモバイル機器の少なくとも１つのディスプレイにより、適合性カテゴリを提供すること
をさらに含む、実施形態１～８のいずれか１つの方法。

実施形態１０：ステップｉ）は、少なくとも１つの較正要素を使用することを含み、画像は、較正要素の少なくとも一部を含む、実施形態９の方法。

実施形態１１：較正要素は、少なくとも１つの幾何学的基準マーカを備える、実施形態１０の方法。

実施形態１２：較正要素の少なくとも１つの部分の画像は、試料管の少なくとも一部の少なくとも１つの項目の幾何学的情報を取得するために使用される、実施形態１１の方法。

実施形態１３：較正要素は、少なくとも１つの色基準を含む、実施形態１０～１２のいずれか１つ方法。

実施形態１４：較正要素の少なくとも１つの部分の画像は、試料管の少なくとも一部の少なくとも１つの項目の色情報を取得するために使用される、実施形態１３の方法。

実施形態１５：ステップｉｖ）は、アルゴリズム、具体的には機械学習アルゴリズム、より具体的には機械学習分類器を使用することによって実行される、実施形態１～１４のいずれか１つの方法。

実施形態１６：ステップｉｖ）における試料管の少なくとも１つの適合性カテゴリへの割り当ては、少なくとも１つの試料管データベースを使用することによって実行される、実施形態１～１５のいずれか１つの方法。

実施形態１７：適合性カテゴリは、試料管が試料管データベースに既に列挙されている種類のものであるかどうかを示す、実施形態１６の方法。

実施形態１８：適合性カテゴリは、「既知で互換性がある」、「未知であるが互換性がある」および「互換性がない」からなる群のうちの少なくとも１つのカテゴリを含む、実施形態１６または１７の方法。

実施形態１９：試料管データベースは、ステップｉｖ）の少なくとも１つの結果を使用することによって更新される、実施形態１６～１８のいずれか１つの方法。

実施形態２０：試料管データベースは、試料管が試料管データベースにまだ列挙されていない種類のものである場合に更新される、実施形態１９の方法。

実施形態２１：適合性カテゴリは、試料管が検査室自動化システムとの使用に適しているかどうかを示す、実施形態１～２０のいずれか１つの方法。

実施形態２２：第１項目の識別情報は、一項目の幾何学的識別情報、および一項目の色識別情報のうちの少なくとも１つを含む、実施形態１～２１のいずれか１つの方法。

実施形態２３：一項目の幾何学的識別情報は、試料管の高さ、具体的には試料管のキャップを含んだ高さ、試料管の管体のキャップなしの高さ、および試料管キャップの高さ、より具体的には試料管キャップのノーズなしの高さ、試料管キャップのノーズありの高さ、および試料管キャップのノーズの高さのうちの１つまたは複数のうちの１つまたは複数、試料管の幅、具体的には試料管の試料管体の幅および試料管のキャップの幅のうちの１つまたは複数、試料管の内径、具体的には試料管の試料管体の内径のうちの１つまたは複数、より具体的には試料管の底部の上方の所定の位置における内径、試料管の上縁部の下方の所定の位置における内径、および試料管のキャップの内径のうちの１つまたは複数、試料管の外径、具体的には試料管の試料管体の外径のうちの１つまたは複数、より具体的には試料管の底部の上方の所定の位置における外径、試料管の上縁部の下方の所定の位置における外径、および試料管のキャップの外径のうちの１つまたは複数、試料管の少なくとも一部の形状、具体的には試料管の管底部の形状および試料管のキャップの形状のうちの１つまたは複数、試料管の管底部の幾何学的形状、具体的には試料管の丸みを帯びた底部の半径および試料管の平坦底部の長さのうちの１つまたは複数、試料管のねじ山の幾何学的形状、具体的には試料管のねじ山の外径、試料管のねじ山の長さ、および試料管のねじ山の条数のうちの１つまたは複数、試料管体の角度、具体的には試料管体の左角度および試料管体の右角度のうちの１つまたは複数、のうちの少なくとも１つを含む、実施形態２２の方法。

実施形態２４：一項目の色識別情報は、試料管のキャップの少なくとも１つの項目の色情報を含む、実施形態２２または２３の方法。

実施形態２５：第２項目の識別情報は、一項目の材料識別情報、一項目の機能識別情報、一項目の幾何学的識別情報のうちの少なくとも１つを含む、実施形態１～２４のいずれか１つの方法。

実施形態２６：一項目の材料識別情報は、試料管の管体の材料に関する情報、試料管のキャップに関する情報のうちの少なくとも１つを含む、実施形態２５の方法。

実施形態２７：一項目の機能識別情報は、試料管のキャップのキャップシーリングの種類に関する情報を含む、実施形態２５または２６の方法。

実施形態２８：一項目の幾何学的識別情報は、試料管の少なくとも一部の管の幾何学的形状に関する情報、具体的には試料管の管底部および試料管のキャップの幾何学的形状のうちの１つまたは複数に関する情報を含む、実施形態２５～２７のいずれか１つの方法。

実施形態２９：モバイル機器は、少なくとも１つの処理装置を備える、実施形態１～２８のいずれか１つの方法。

実施形態３０：処理装置は、ステップｉｉ）を、および任意でステップｉｉｉ）を実行するように適合される、実施形態２９の方法。

実施形態３１：処理装置は、ステップｉ）にて、具体的には、試料管がカメラの視野内で視認可能であるかどうかを認識することによって、画像の取り込みを自動的に開始するように適合される、実施形態２９または３０の方法。

実施形態３２：ステップｉｖ）は、モバイル機器から離れた位置にあるバックエンドサーバによって、具体的にはクラウドサーバによって、少なくとも部分的に実行される、実施形態１～３１のいずれか１つの方法。

実施形態３３：方法は、ステップｉ）、ｉｉ）、およびｉｉｉ）のうちの１つまたは複数のステップで取得されたデータを、モバイル機器からバックエンドサーバに送信することをさらに含む、実施形態３２の方法。

実施形態３４：ステップｉ）およびステップｉｉｉ）の一方または両方で取得されたデータが、モバイル機器上で動作するソフトウェアアプリケーションにより記録される、実施形態１～３３のいずれか１つの方法。

実施形態３５：検査室自動化システムでの使用に対する、少なくとも１つの試料管の適合性を評価するための評価システムであって、評価システムが、少なくとも１つのカメラを有する少なくとも１つのモバイル機器を備え、モバイル機器は、具体的にはソフトウェアプログラミングによって、カメラを使用することによって、試料管の少なくとも一部の少なくとも１つの画像を取り込むように構成され、評価システムは、具体的にはソフトウェアプログラミングによって、実施形態１～３４のいずれか１つの方法を実行するように構成される、評価システム。

実施形態３６：評価システムは、モバイル機器から離れた位置にある少なくとも１つのバックエンドサーバ、具体的にはクラウドサーバをさらに備え、バックエンドサーバは、モバイル機器とのデータ交換を行うように構成され、バックエンドサーバは、具体的にはソフトウェアプログラミングによって、少なくとも部分的にステップｉｖ）を実行するように構成される、実施形態３５の評価システム。

実施形態３７：携帯電話は、具体的にはソフトウェアプログラミングによって、ステップｉｉ）およびｉｉｉ）のうちの少なくとも１つを実行するようにさらに構成される、実施形態３５または３６の評価システム。

実施形態３８：モバイル機器、具体的には実施形態３５～３７のいずれか１つの評価システムにおいて使用するためのモバイル機器であって、モバイル機器は、具体的にはソフトウェアプログラミングによって、実施形態１～３４のいずれか１つの方法の少なくともステップｉ）、ｉｉ）およびｉｉｉ）を実行するように構成される、モバイル機器。

実施形態３９：モバイル機器は、ステップｉ）、ｉｉ）、およびｉｉｉ）のうちの１つまたは複数のステップで取得されたデータをバックエンドサーバに送信するようにさらに構成される、実施形態３８のモバイル機器。

実施形態４０：実施形態３５～３７のいずれか１つの評価システムの少なくとも１つの処理装置によって実行されると、処理装置に実施形態１～３４のいずれか１つの方法を実行させる命令を含むコンピュータプログラム。

実施形態４１：実施形態３５～３７のいずれか１つの評価システムの少なくとも１つの処理装置によって実行されると、処理装置に実施形態１～３４のいずれか１つの方法を実行させる命令を含むコンピュータ可読記憶媒体。

さらなる任意の特徴および実施形態を、以下に続く実施形態の説明にて、好ましくは従属請求項に併せて、より詳細に開示する。その点において、それぞれの任意の特徴は、当業者が理解するように、単独で、および任意の実施可能な組み合わせで実現されてもよい。本発明の範囲は、好ましい実施形態によって限定されない。実施形態は、図面に概略的に描写される。その点において、これらの図面中の同一の参照番号は、同一の、または機能的に比較可能な要素を参照する。

評価システム、モバイル機器、および検査室自動化システムの実施形態を示す。 検査室自動化システムでの使用に対する、試料管の適合性を評価する方法の実施形態のフローチャートを示す。 検査室自動化システムでの使用に対する、試料管の適合性を評価する方法の別の実施形態のフローチャートを示す。 較正要素および試料管の実施形態を示す。 少なくとも１つの第２項目の識別情報を引き出すためのグラフィカルユーザインタフェースの実施形態の登録カードを示す。 少なくとも１つの第２項目の識別情報を引き出すためのグラフィカルユーザインタフェースの実施形態の別の登録カードを示す。 少なくとも１つの第２項目の識別情報を引き出すためのグラフィカルユーザインタフェースの実施形態の別の登録カードを示す。 方法の結果を表示するグラフィカルユーザインタフェースの実施形態を示す。

図１では、本発明の評価システム１１０、モバイル機器１１２および検査室自動化システム１１４の実施形態が概略図で示される。

評価システム１１０は、少なくとも１つのモバイル機器１１２を備え、具体的にはソフトウェアプログラミングによって、検査室自動化システム１１４での使用に対する、少なくとも１つの試料管１１６の適合性を評価する方法１１８を実行するように構成される。評価システム１１０は、以下においてさらに説明するように、少なくとも１つのクラウドサーバ１３２などの少なくとも１つのバックエンドエンドサーバ装置１３０をさらに備える。モバイル機器１１２は、少なくとも１つのカメラ１２０を有し、少なくとも１つの処理装置１２２を備えてもよい。

評価システム１１０は、少なくとも１つの較正要素１３６をさらに備えてもよい。較正要素１３６は、以下において詳細に説明するように、少なくとも１つの幾何学的基準マーカ１３８および／または少なくとも１つの色基準を備えてもよい。

評価システム１１０は、検査室自動化システム１１４での使用に対する、少なくとも１つの試料管１１６の適合性を評価する方法を実行するように構成される。図２では、方法の例示的実施形態のフローチャートが示され、方法は、参照番号１１８で表される。方法１１８は、所与の順番で具体的に実行され得る以下のステップを含む。また、異なる順番も可能であり得る。方法ステップのうちの２つ以上を完全にまたは部分的に同時に実行することが可能であってもよい。さらに、方法ステップのうちの１つ、２つ以上またはすべてを、１回または反復して実行することが可能であってもよい。方法１１８は、記載されていない追加の方法ステップを含んでもよい。方法１１８の方法ステップは、以下のとおりである。
ｉ）（参照番号１２４で表す）モバイル機器１１２のカメラ１２０を使用することによって、試料管１１６の少なくとも一部の少なくとも１つの画像を取り込むステップ、
ｉｉ）（参照番号１２６で表す）画像を解析することによって、試料管１１６の少なくとも１つの第１項目の識別情報を取得するステップ、
ｉｉｉ）（参照番号１２８で表す）試料管１１６の少なくとも１つの第２項目の識別情報を、具体的にはモバイル機器１１２によって引き出すステップ、および
ｉｖ）（参照番号１３４で表す）第１項目および第２項目の識別情報を評価し、試料管１１６を少なくとも１つの適合性カテゴリに割り当てるステップ

方法１１８のステップｉ）１２４で取り込まれた画像は、較正要素１３６の少なくとも一部を含んでもよい。ステップｉｉ）１２６では、第１項目の識別情報は、一項目の幾何学的識別情報および／または一項目の色識別情報のうちの少なくとも１つを含んでもよい。較正要素１３６は、試料管１１６の少なくとも一部の一項目の幾何学的識別情報および／または一項目の色識別情報を取得するために使用されてもよい。たとえば、幾何学的項目の識別情報は、試料管１１６の高さ、試料管１１６の幅、試料管１１６の内径、試料管１１６の外径および／または試料管１１６の形状のうちの少なくとも１つを含んでもよい。一項目の色識別情報は、たとえば、試料管１１６のキャップの少なくとも一項目の色情報を含んでもよい。さらに、第１項目の識別情報は、画像解析によって取得される。たとえば、画像解析は、コンピュータビジョン処理によって実施されてもよい。追加で、または代替的に、他の画像解析ステップまたは処理が使用されてもよい。

方法１１８のステップｉｉｉ）１２８では、第２項目の識別情報が引き出され、第２項目の識別情報は、画像解析により取得される情報以外の情報を含んでもよい。第２項目の識別情報は、一項目の材料識別情報、一項目の機能識別情報および／または一項目の幾何学的識別情報のうちの少なくとも１つを含んでもよい。一項目の材料識別情報は、試料管１１６の管体および／またはキャップの材料に関する情報を含んでもよい。一項目の機能識別情報は、試料管１１６のキャップのキャップシーリングの種類に関する情報を含んでもよい。一項目の幾何学的識別情報は、試料管１１６の少なくとも一部の幾何学的形状、具体的には試料管１１６の管底部および／またはキャップの幾何学的形状のうちの１つまたは複数に関する情報を含んでもよい。

さらに、第２項目の識別情報は、モバイル機器１１２のインタフェースにより引き出されてもよく、インタフェースは、データインタフェースおよび／またはユーザインタフェース、具体的にはグラフィカルユーザインタフェースのうちの少なくとも１つを備えてもよい。モバイル機器１１２は、ユーザに、第２項目の識別情報を入力するように促してもよい。たとえば、第２項目の識別情報は、ユーザ入力によって、具体的には手動のユーザ入力により引き出されてもよい。グラフィカルユーザインタフェースの様々な登録カードの例示的実施形態は、図５ａ～図５ｃに示され、以下においてより詳細に説明される。

ステップｉｖ）１３４では、第１項目および第２項目の識別情報が評価され、試料管１１６は、少なくとも１つの適合性カテゴリに割り当てられる。ステップｉｖ）１３４は、第１項目および第２項目の識別情報を組み合わせて、試料管１１６の少なくとも１つの組み合わされた項目の識別情報を取得することを含んでもよく、ステップｉｖ）１３４では、組み合わされた項目の識別情報が、評価されてもよい。組み合わされた項目の識別情報は、試料管１１６のシリアル番号または商品番号を含んでもよい。追加で、または代替的に、少なくとも１つの組み合わされた項目の識別情報は、複数の項目の情報のベクトルおよび／またはアレイ、たとえば少なくとも１つの第１項目の識別情報および少なくとも１つの第２項目の識別情報の両方を含むアレイであってもよい、またはそれを含んでもよい。そして、組み合わされた項目の識別情報は、さらなる処理のため、たとえば試料管１１６を識別するため、および／または適合性カテゴリを判定するために使用されてもよい。さらに、ステップｉｖ）１３４は、アルゴリズム、具体的には機械学習アルゴリズム、より具体的には機械学習分類器を使用することによって実行されてもよい。試料管１１６を少なくとも１つの適合性カテゴリに割り当てることは、少なくとも１つの試料管データベースを使用することによって実行されてもよい。適合性カテゴリは、試料管１１６が試料管データベースにすでに列挙されている種類のものかどうかを、さらに、試料管１１６が検査室自動化システム１１４との使用に適しているかどうかを示してもよい。

上で説明したように、モバイル機器１１２の処理装置１２２は、ステップｉ）１２４にて画像の取り込みを開始し、ならびにステップｉｉ）１２６を、および任意でステップｉｉｉ）１２８を実行するように適合されてもよい。さらに、ステップｉｖ）１３４は、モバイル機器１１２から離れた位置にあるバックエンドサーバ１３０によって、具体的にはクラウドサーバ１３２によって、少なくとも部分的に実行されてもよい。したがって、方法１１８は、ステップｉ）１２４、ｉｉ）１２６またはｉｉｉ）１２８のうちの１つまたは複数のステップで取得したデータを、モバイル機器１１２からバックエンドサーバ１３０に送信することを含んでもよい。

図３に、検査室自動化システム１１４での使用に対する、少なくとも１つの試料管１１６の適合性を評価する方法のさらなる実施形態のフローチャートが示されている。この実施形態は、図２の実施形態に多くの点で対応する。しかし、さらに、図３に図示するように、方法１１８は、追加のステップｖ）１４０を含んでもよく、追加ステップｖ）１４０では、適合性カテゴリは、少なくとも１つのインタフェースにより、具体的にはモバイル機器１１２の少なくとも１つのインタフェース、たとえばユーザインタフェースにより、より具体的にはモバイル機器１１２の少なくとも１つのディスプレイにより提供される。

図１に戻ると、モバイル機器１１２は、具体的にはソフトウェアプログラミングによって、たとえば図２または図３のいずれかの方法１１８の少なくともステップｉ）１２４、ｉｉ）１２６およびｉｉｉ）１２８を実行するように構成される。方法１１８のステップｉ）１２４では、モバイル機器１１２は、モバイル機器１１２のカメラ１２０を使用することによって、試料管１１６の少なくとも一部の少なくとも１つの画像を取り込むために使用される。モバイル機器１１２の処理装置１２２は、具体的には、試料管１１６が、カメラ１２０の視野内で可視であるかどうかを認識することによって、画像の取り込みを自動的に開始するように適合されてもよい。例として、カメラ１２０の視野内で視認可能な光景の「ライブ」画像が、試料管１１６の有無を検出するために、たとえば連続的に、評価されてもよい。しかし、手動による起動など、画像の取り込みを起動する別の方法も可能である。さらに、処理装置１２２は、方法１１８のステップｉｉ）１２６および任意でステップｉｉｉ）１２８を実行するように適合されてもよい。

モバイル機器１１２は、ステップｉ）１２４、ｉｉ）１２６およびｉｉｉ）１２８のうちの１つまたは複数のステップで取得されたデータを、モバイル機器１１２から、モバイル機器１１２から離れた位置にあるバックエンドサーバ１３０に送信するようにさらに構成されてもよい。この目的のため、一例として、バックエンドサーバ１３０の少なくとも１つのインタフェース１３１と通信する、モバイル機器１１２の少なくとも１つのインタフェース１２９、たとえば無線インタフェースが使用されてもよい。さらに、バックエンドサーバ１３０は、具体的にはソフトウェアプログラミングによって、少なくとも部分的にステップｉｖ）１３４を実行するように構成されてもよい。

さらに、方法１１８のステップｉ）１２４は、少なくとも１つの較正要素１３６を含んでもよく、画像は、較正要素１３６の少なくとも一部を含んでもよい。較正要素１３６は、少なくとも１つの幾何学的基準マーカ１３８および／または少なくとも１つの色基準を備えてもよい。

図４は、較正要素１３６および試料管１１６の例示的実施形態を示している。較正要素１３６は、幾何学的基準マーカ１３８および／または色基準のうちの１つまたは複数を備えてもよい。幾何学的基準マーカ１３８は、既知の幾何学的特性を有してもよく、画像から得られる幾何学的情報および／または寸法情報のうちの１つまたは複数を較正するために使用されてもよい。色基準は、既知の色特性を有してもよく、画像から得られる色情報を較正するために使用されてもよい。方法１１８のステップｉ）１２４を実行する間、試料管１１６は、較正要素１３６に設置されてもよい。追加で、または代替的に、較正要素１３６は、また、試料管１１６および較正要素１３６の両方が画像内で少なくとも部分的に視認可能であるように、試料管１１６の隣に設置されてもよい。較正要素１３６は、試料管と比較して、高いコントラストを有してもよい。具体的には、試料管が明色を含む場合は、較正要素１３６は、暗色の背景を有してもよく、その逆もまた同様である。

上で説明したように、ディスプレイ１４１は、たとえば情報を表示させることによって、および／またはディスプレイ１４１、たとえばタッチスクリーンによってユーザにデータを入力させることによって、グラフィカルユーザインタフェースとして使用されてもよい。追加で、または代替的に、モバイル機器１１２は、ユーザインタフェースをさらに備えてもよい。方法１１８は、上で説明したように、たとえば少なくとも部分的に、モバイル機器１１２上で動作するアプリケーションまたはアプリ、さらに、クラウドサーバ１３２上で動作するソフトウェアによって、コンピュータにより実施されてもよい。

図５ａ～図５ｃでは、モバイル機器１１２の処理装置１２２により実行されるアプリによって生成され得るような、グラフィカルユーザインタフェースの例示的実施形態の様々な登録カードが図示されている。上で説明したように、方法１１８のステップｉｉｉ）１２８では、第２項目の識別情報が、グラフィカルユーザインタフェースによって少なくとも部分的に引き出される。たとえば、第２項目の識別情報は、モバイル機器１１２上で動作するソフトウェアアプリケーションにより少なくとも部分的に引き出されてもよく、ソフトウェアアプリケーションは、モバイル機器１１２のユーザに、具体的には入力メニュー１４２により、より具体的にはユーザに、複数の所定の項目１４４から選択させることにより、第２項目の識別情報を入力するよう要求する。複数の所定の項目１４４は、試料管１１６の管体の材料、試料管１１６のキャップの材料、試料管１１６のキャップのキャップシーリングの種類、試料管１１６の管底部の幾何学的形状、および試料管１１６のキャップの幾何学的形状のうちの１つまたは複数を含んでもよい。したがって、図５ａでは、モバイル機器１１２は、ユーザにその後の画像に示されるフォームに入力するように要求することで、第２項目の識別の入力の要求を開始してもよい。図５ｂおよび図５ｃでは、ユーザに、複数の所定の項目１４４から選択するように要求する入力メニュー１４２が示されている。図５ｂは、管接地形状とも呼称される複数の所定の管底部からの選択の要求を示している。図５ｃは、複数の所定のキャップシーリングの種類からの選択の要求を示している。

方法１１８は、概して、モバイル機器１１２のディスプレイ１４１を使用することなどによって、少なくとも１つの結果、たとえば少なくとも１つの適合性カテゴリを示すまたは表示することを含んでもよい。したがって、図６は、方法１１８の結果を表示するグラフィカルユーザインタフェースの例示的実施形態を示している。方法１１８の結果は、方法１１８のステップｉｖ）１３４で試料管１１６に割り当てられる適合性カテゴリを含んでもよい。適合性カテゴリは、「既知で互換性がある」、「未知であるが互換性がある」および「互換性がない」からなる群のうちの少なくとも１つのカテゴリを含んでもよい。上で説明したように、適合性カテゴリは、少なくとも１つのインタフェースにより、具体的にはモバイル機器１１２の少なくとも１つのインタフェースにより、より具体的にはモバイル機器１１２の少なくとも１つのディスプレイにより提供されてもよい。たとえば、モバイル機器１１２上で動作するソフトウェアアプリケーションは、モバイル機器１１２の少なくとも１つのインタフェースにより、たとえば少なくとも１つのグラフィカルユーザインタフェースにより適合性カテゴリを提供するように、具体的には、適合性を、モバイル機器１１２の少なくとも１つのディスプレイに表示するようにさらに構成されてもよい。図６では、一例として、最初に、キャップの種類、キャップの色、高さ、直径、およびキャップの幅など、試料管１１６の管データが表示される。この要約により、ユーザは、データを修正する、または不足データを追加することが可能になってもよい。さらに、上述した管データに基づいて、ユーザが評価を能動的に開始することを可能にする対話型ボタン１４６が表示されてもよい。評価を開始すると、少なくとも１つの結果、たとえば適合性カテゴリが示されてもよい。したがって、図６に示す一例として、「サムズアップ」のシンボルは、検査室自動化システム１１４との使用に、試料管１１６が「既知で互換性がある」ことを示してもよい。他のシンボルおよび／またはテキストが、結果を表示するために使用されてもよい。さらに、少なくとも１つの適合性カテゴリ以外にも、追加情報が表示されてもよい。

１１０ 評価システム
１１２ モバイル機器
１１４ 検査室自動化システム
１１６ 試料管
１１８ 評価方法
１２０ カメラ
１２２ 処理装置
１２４ ステップｉ）
１２６ ステップｉｉ）
１２８ ステップｉｉｉ）
１２８ モバイル機器のインタフェース
１３０ バックエンドサーバ
１３１ バックエンドサーバのインタフェース
１３２ クラウドサーバ
１３４ ステップｉｖ）
１３６ 較正要素
１３８ 幾何学的基準マーカ
１４０ ステップｖ）
１４１ ディスプレイ
１４２ 入力メニュー
１４４ 複数の所定の項目
１４６ ボタン

Claims (14)

1. 検査室自動化システム（１１４）での使用に対する、少なくとも１つの試料管（１１６）の適合性を評価する方法であって、
   ｉ）モバイル機器（１１２）のカメラ（１２０）を使用することによって、前記試料管（１１６）の少なくとも一部の少なくとも１つの画像を取り込むことと、
   ｉｉ）前記画像を解析することによって、前記試料管（１１６）の少なくとも１つの第１項目の識別情報を取得することと、
   ｉｉｉ）前記試料管（１１６）の少なくとも１つの第２項目の識別情報を引き出すことと、
   ｉｖ）前記第１項目および前記第２項目の識別情報を評価し、前記試料管（１１６）を少なくとも１つの適合性カテゴリに割り当てることと
   を含み、
   前記第２項目の識別情報は、前記モバイル機器（１１２）へのユーザ入力によって少なくとも部分的に引き出される、方法。
2. 前記モバイル機器（１１２）は、前記ユーザに前記第２項目の識別情報を入力するように促す、請求項１記載の方法。
3. ｖ）前記モバイル機器（１１２）の少なくとも１つのディスプレイ（１４１）により前記適合性カテゴリを提供することさらに含む、請求項１または２記載の方法。
4. ステップｉ）（１２４）は、少なくとも１つの較正要素（１３６）を使用することを含み、前記画像は、較正要素（１３６）の少なくとも一部を含む、請求項３記載の方法。
5. ステップｉｖ）（１３４）は、機械学習アルゴリズムを使用することによって実行される、請求項１～４のいずれか１項に記載の方法。
6. ステップｉｖ）（１３４）において、前記試料管（１１６）を少なくとも１つの適合性カテゴリへ割り当てることは、少なくとも１つの試料管データベースを使用されることによって実行される、請求項１～５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記第１項目の識別情報は、一項目の幾何学的識別情報、および一項目の色識別情報のうちの少なくとも１つを含む、請求項１～６のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記第２項目の識別情報は、一項目の材料識別情報、一項目の機能識別情報、一項目の幾何学的識別情報のうちの少なくとも１つを含む、請求項１～７のいずれか１項に記載の方法。
9. ステップｉｖ）（１３４）は、前記モバイル機器（１１２）から離れた位置にあるバックエンドサーバ（１３０）によって、少なくとも部分的に実行される、請求項１～８のいずれか１項に記載の方法。
10. 検査室自動化システム（１１４）での使用に対する、少なくとも１つの試料管（１１６）の適合性を評価するための評価システム（１１０）であって、前記評価システム（１１０）が、少なくとも１つのカメラ（１２０）を有する少なくとも１つのモバイル機器（１１２）を備え、前記モバイル機器（１１２）は、前記カメラ（１２０）を使用することによって、前記試料管（１１６）の少なくとも一部の少なくとも１つの画像を取り込むように構成され、前記評価システム（１１０）は、請求項１～９のいずれか１項に記載の方法を実行するように構成される、評価システム（１１０）。
11. 前記評価システム（１１０）は、前記モバイル機器（１１２）から離れた位置にある少なくとも１つのバックエンドサーバ（１３０）をさらに備え、前記バックエンドサーバ（１３０）は、前記モバイル機器（１１２）とのデータ交換を行うように構成され、前記バックエンドサーバ（１３０）は、少なくとも部分的にステップｉｖ）（１３４）を実行するように構成される、請求項１０記載の評価システム（１１０）。
12. 請求項１～９のいずれか１項に記載の方法の少なくともステップｉ）（１２４）、ｉｉ）（１２６）およびｉｉｉ）（１２８）を実行するように構成されるモバイル機器（１１２）。
13. 前記モバイル機器（１１２）は、ステップｉ）（１２４）、ｉｉ）（１２６）、およびｉｉｉ）（１２８）のうちの１つまたは複数のステップで取得されるデータをバックエンドサーバ（１３０）に送信するようにさらに構成される、請求項１２記載のモバイル機器（１１２）。
14. 請求項１０または１１記載の評価システム（１１０）の少なくとも１つの処理装置（１２２）によって実行されると、前記処理装置（１２２）に請求項１～９のいずれか１項に記載の方法を実行させる命令を含むコンピュータ可読記憶媒体。

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