JPH11506197A

JPH11506197A - 研究所に対する自動化されたシステムを組入れるための方法および装置

Info

Publication number: JPH11506197A
Application number: JP8536633A
Authority: JP
Inventors: リー，シー−ヨン，ジェー．; エリソン，デイル，ジー．; クアン，チー−チャウ，エル．; オー，セホ; エス．ウイルヘルム，ポール
Original assignee: ネオパス，インク．
Priority date: 1995-05-31
Filing date: 1996-05-30
Publication date: 1999-06-02
Also published as: AU5952296A; CA2220526C; ES2123475T3; DK0828989T3; WO1996038707A1; EP0828989A1; EP0828989B1; CA2220526A1; DE69630376D1; ATE252254T1; DE828989T1; DE69630376T2; ES2123475T1; US5619428A; EP0828989A4; AU698149B2

Abstract

(57)【要約】自動化された生物学的スクリーニング・システム（５００）が、選択された臨床研究所（２１０）のスライド・セットから生物学的および手続き的なデータを得る。この統合化システム（５００）は、標準化された基準についてそのデータをテストし、選択されたカテゴリ（３０、４０、５０、６０、７０）においてそのデータの合格および不合格を決める。その評価の結果は研究所のプロセス調整手順（２１４）の結果に基づいて、プロセス調整勧告（２１８）を作るために使われる。評価および調整は選択された臨床研究所からのスライド・セットのデータが各カテゴリ（３０、４０、５０、６０、７０）において合格するまで続けられる。次に、統合化システム（５００）は自動化された生物学的スクリーニング・システムをセットアップし、校正し、そしてインストールする。動作時には、統合化システム（５００）はその自動化された生物学的スクリーニング・システムによって発生された生物学的データを絶えずモニタする（２２６）。その生物学的データは追加の監視のために、中央の製品／サービス・データベース（２３２）の中にも格納することができる。

Description

【発明の詳細な説明】研究所に対する自動化されたシステムを組入れるための方法および装置本発明は臨床研究所に対して自動化されたシステムを統合化するための方法および装置に関し、特に、臨床研究所に対する自動化された生物学的スクリーニング・システムを統合化するための方法および装置に関する。発明の背景臨床研究所はスライドおよび患者の母集団、サンプリングおよび固定化の方法、および染色のプロトコルにおいて異なっている。結果として、子宮頸部Ｐａｐスミア（ｃｅｒｖｉｃａｌＰａｐｓｍｅａｒｓ）などの生物学的試料の細胞の表現において大きな変動が発生する可能性がある。生物学的試料のスクリーニング・システム、例えば、ワシントン州レドモンドのネオパス（ＮｅｏＰａｔｈ）社から入手できるＡｕｔｏＰａｐ^(R)３００システムなどは研究所内および研究所間の変動を正規化して、試料の母集団、サンプリング、および調製の違いに対する変動を正規化するように設計することができるが、いくつかの研究所では生物学的試料スクリーニング・システムの設計された動作範囲外となる変動があり得る。広範囲の変動に対処する首尾一貫した自動化された評価計算はその生物学的試料スクリーニング・システムの初期校正、インストレーション（設置）および通常の使用の間にこれらの変動を検出する必要がある。研究所の慣行を評価して最適化することによって、自動化された生物学的試料スクリーニング・システムをより広いベースの臨床研究所に対して導入することができる。一度導入されると、研究所のプロセスおよびマシンの監視手順を使って臨床研究所におけるシステムの効率性を維持することができる。これらの手順は生物学的試料スクリーニング・システムを研究所の中に組入れることの有効性を増加させる。これらの手順は研究所の備えおよび臨床慣行の客観的な品質評価を提供する。したがって、本発明の動機は研究所のルーチン的慣行において生物学的試料スクリーニング・システムの有効性を評価し、最適化し、そして監視するための自動化されたシステムを提供すること、および自動化された生物学的スクリーニング・システムを臨床研究所に組込むことである。発明の概要本発明は研究所に対する自動化された生物学的スクリーニング・システムを統合化するための方法および装置を提供する。その方法は研究所からのスライド・セットを得ることから始まる。そのスライド・セットの評価が研究所の稼働パラメータの測度を提供する。研究所の手順は必要な場合は研究所の稼働手順の測度に基づいて調整することができる。その方法は研究所の稼働パラメータに従って、自動化された生物学的スクリーニング・システムの校正を提供する。その方法はさらに稼働時にその自動化された生物学的スクリーニング・システムおよび研究所の稼働パラメータの動的な監視を提供する。本発明は生物学的データの出力を提供するための自動化された生物学的スクリーニング装置を含む。データ・プロセッサがその生物学的データの出力を受信するために接続されていて、研究所の手順の評価を提供する。データ・プロセッサは研究所の標準手順のリストを含んでいるデータバンクからプロセスの調整勧告を提供する。本発明はさらに、研究所のパラメータに従ってその自動化された生物学的スクリーニング・システムのセットアップ、校正およびインストレーションを提供する。システムの完全性チェック、研究所のプロセス・モニタおよびユーザ・インターフェースが、稼働時にその自動化された生物学的スクリーニング装置および研究所の稼働パラメータの監視を提供する。また、本発明は自動化された生物学的スクリーニング・システムによって処理された、少なくとも１つの最近のスライド・セットに基づいて、間隔を置いて、少なくとも１つのマシン動作パラメータを測定し、少なくとも１つの稼動パラメータを提供するステップを含んでいる、自動化された生物学的スクリーニング・システムを監視する方法を提供する。また、本発明は自動化された生物学的スクリーニング・システムによって処理された少なくとも１つの最近のスライド・セットに基づいて、間隔を置いて、少なくとも１つの研究所のプロセス・パラメータを測定し、少なくとも１つの研究所のプロセス監視パラメータを提供するステップを含んでいる、自動化された生物学的スクリーニング・システムを監視する方法を提供する。本発明の他の目的、特徴および利点は好適な実施形態、請求の範囲および図面の説明を通じて、この分野の技術に熟達した人にとっては明らかとなるであろう。ここで、図面の中で同じ番号は同じ要素を示す。図面の簡単な説明本発明を例示するために、好適な実施形態が次の付属図面を参照しながらここで説明される。図１Ａ、図１Ｂおよび図１Ｃは本発明の対話型生物学的試料分類システムを示す。図２はスライドの仕分けのデータ・フローのプロセス・フロー・ダイアグラムを示す。図３は本発明の自動化された生物学的スクリーニング・システムを組入れるための方法のプロセス・フロー・ダイアグラムを示す。図４は本発明の研究所の処理品質を評価するための方法のフローチャートを示す・図５は本発明のスライドおよび試料の調製品質を評価するための方法のさらに詳細なフローチャートを示す。図６は本発明の研究所のプロセスの調整の一実施形態のフロー・ダイアグラムを示す。図７は本発明のセットアップ、校正およびインストールの方法の一実施形態のフロー・ダイアグラムを示す。図８は本発明のマシンおよびプロセスの監視のフロー・ダイアグラムを示す。好適実施形態の詳細な説明本発明の現在好適な実施形態において、ここで開示されるシステムは以下に示す文献に示されて開示されているような、子宮頸部ｐａｐスミア（塗抹標本）を解析するためのシステムの中で使われている。それらは１９９２年２月１８日出願のアラン（Ａｌａｎ）Ｃ．ネルソン（Ｎｅｌｓｏｎ）らによる「通常の生物学的試料を同定するための方法（ＭｅｔｈｏｄＦｏｒＩｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇＮｏｒｍａｌＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＳｐｅｃｉｍｅｎｓ）」と題する、米国特許出願第０７／８３８，０６４号；１９９４年１月１０日出願のＳ．ジェームスリー（ＪａｍｅｓＬｅｅ）他による「データ処理技法を使ってオブジェクトを同定するための方法（ＭｅｔｈｏｄＦｏｒＩｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇＯｂｊｅｃｔｓＵｓｉｎｇＤａｔａＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＴｅｃｈｎｉｑｕｅｓ）」と題する、米国特許出願第０８／１７９，８１２号（これは１９９２年２月１８日出願の米国特許出願第０７／８３８，３９５号の一部継続である）１９９２年２月１８出願のリチャード（Ｒｉｃｈａｒｄ）Ｓ，ジョンストン（Ｊｏｈｎｓｔｏｎ）他による「迅速に処理するデータ・シーケンサのための方法および装置（ＭｅｔｈｏｄＡｎｄＡｐｐａｒａｔｕｓＦｏｒＲａｐｉｄｌｙＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＤａｔａＳｅｑｕｅｎｃｅｓ）」と題する、現在は米国特許第５，３１５，７００となっている米国特許出願第０７／８３８，０７０号；１９９２年２月１８日出願のジョン（Ｊｏｎ）Ｗ．ハエンガ（Ｈａｙｅｎｇａ）他による「顕微鏡的画像信号の動的訂正のための方法および装置（ＭｅｔｈｏｄａｎｄＡｐｐａｒａｔｕｓｆｏｒＤｙｎａｍｉｃＣｏｒｒｅｃｔｉｏｎｏｆＭｉｃｒｏｓｃｏｐｉｃＩｍａｇｅＳｉｇｎａｌｓ）」と題する、現在は米国特許第５，３６１，１４０号となっている、米国特許出願第０７／８３８，０６５；および１９９４年９月７日出願のハエンガ他による「フォーカスされた顕微鏡的画像の迅速な捕捉のための方法および装置（ＭｅｔｈｏｄａｎｄＡｐｐａｒａｔｕｓｆｏｒＲａｐｉｄＣａｐｔｕｒｅｏｆＦｏｃｕｓｅｄＭｉｃｒｏｓｃｏｐｉｃＩｍａｇｅｓ）」と題する、米国特許出願第０８／３０２，３５５（これは１９９２年２月１８日出願の米国特許出願第０７／８３８，０６３の一部継続出願である）であり、これらの開示はそれぞれの全体が、それらに対する前述の引用によって本明細書の記載に援用する。また、本発明は次の特許出願の中で記述されているような生物学的および細胞学的システムにも関連しており、それらは１９９４年９月２０日出願されており（特に他に注記しない限り）、本発明と同じ譲り受け人に対して譲渡されているものであり、そしてそれらはすべて引用によって本明細書の記載に援用する。それらは、「フィールド優先付け装置および方法（ＦｉｅｌｄＰｒｉｏｒｉｔｉｚａｔｉｏｎＡｐｐａｒａｔｕｓａｎｄＭｅｔｈｏｄ）」と題する、クアン（Ｋｕａｎ）他に対する米国特許出願第０８／３０９，１１８号；「生物学的試料についての細胞のグルーピングの自動同定のための装置（ＡｐｐａｒａｔｕｓｆｏｒＡｕｔｏｍａｔｅｄＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆＣｅｌｌＧｒｏｕｐｉｎｇｓｏｎａＢｉｏｌｏｇｉｃａｌＳｐｅｃｉｍｅｎ）」と題する、ウイルヘルム（Ｗｉｌｈｅｌｍ）他に対する米国特許出願第０８／３０９，０６１号；「生物学的試料における厚い細胞のグルーピングの自動同定のための装置（ＡｐｐａｒａｔｕｓｆｏｒＡｕｔｏｍａｔｅｄＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆＴｈｉｃｋＣｅｌｌＧｒｏｕｐｉｎｇｓｏｎａＢｉｏｌｏｇｉｃａｌＳｐｅｃｉｍｅｎ）」と題する、メイヤー（Ｍｅｙｅｒ）他に対する米国特許出願第０８／３０９，１１６号；「生物学的分析システムの自己校正装置（ＢｉｏｌｏｇｉｃａｌＡｎａｌｙｓｉｓＳｙｓｔｅｍＳｅｌｆＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎＡｐｐａｒａｔｕｓ）」と題する、リー（Ｌｅｅ）他に対する米国特許出願第０８／０９８，１１５号；「複数の細胞パターンの識別および統合化のための装置（ＡｐｐａｒａｔｕｓｆｏｒＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｏｆＭｕｌｔｉｐｌｅＣｅｌｌＰａｔｔｅｒｎｓ）」と題する、リー（Ｌｅｅ）他に対する米国特許出願第０８／３０８，９９２号；「細胞学的システムの動的正規化のための方法（ＡＭｅｔｈｏｄｆｏｒＣｙｔｏｌｏｇｉｃａｌＳｙｓｔｅｍＤｙｎａｍｉｃＮｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ）」と題する、リー（Ｌｅｅ）他に対する米国特許出願第０８／３０９，０６３号；「顕微鏡のスライド・カバースリップを検出するための方法および装置（ＭｅｔｈｏｄａｎｄＡｐｐａｒａｔｕｓｆｏｒＤｅｔｅｃｔｉｎｇａＭｉｃｒｏｓｃｏｐｅＳｌｉｄｅＣｏｖｅｒｓｌｉｐ）」と題する、ローゼンロフ（Ｒｏｓｅｎｌｏｆ）他に対する米国特許出願第０８／３０９，２４８号；「カバースリップの接着剤の中の泡を検出するための装置（ＡｐｐａｒａｔｕｓｆｏｒＤｅｔｅｃｔｉｎｇＢｕｂｂｌｅｓｉｎＣｏｖｅｒｓｌｉｐＡｄｈｅｓｉｖｅ）」と題する、ローゼンロフ（Ｒｏｓｅｎｌｏｆ）他に対する米国特許出願第０８／３０９，０７７号；「細胞学的スライド・スコアリング装置（ＣｙｔｏｌｏｇｉｃａｌＳｌｉｄｅＳｃｏｒｉｎｇＡｐｐａｒａｔｕｓ）」と題する、リー（Ｌｅｅ）他に対する米国特許出願第０８／３０９，９３１号；「画像平面の変調パターン認識のための方法および装置（ＭｅｔｈｏｄａｎｄＡｐｐａｒａｔｕｓｆｏｒＩｍａｇｅＰｌａｎｅＭｏｄｕｌａｔｉｏｎＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）」と題する、リー（Ｌｅｅ）他に対する米国特許出願第０８／３０９，１４８号；「自由な状態で置かれている細胞の同定のための装置（ＡｐｐａｒａｔｕｓｆｏｒｔｈｅＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆＦｒｅｅ‐ＬｙｉｎｇＣｅｌｌｓ）」と題する、リー（Ｌｅｅ）他に対する米国特許出願第０８／３０９，２５０号：「自動化された細胞学的スコアリングのための不適切な条件の検出のための方法および装置（ＭｅｔｈｏｄａｎｄＡｐｐａｒａｔｕｓｆｏｒＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆＵｎｓｕｉｔａｂｌｅＣｏｎｄｉｔｉｏｎｓｆｏｒＡｕｔｏｍａｔｅｄＣｙｔｏｌｏｇｙＳｃｏｒｉｎｇ）」と題する、ウイルヘルム（Ｗｉｌｈｅｌｍ）他に対する米国特許出願第０８／３０９，１１７号；「生物学的試料分析システムの処理の完全性をチェックする装置（ＢｉｏｌｏｇｉｃａｌＳｐｅｃｉｍｅｎＡｎａｌｙｓｉｓＳｙｓｔｅｍＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＩｎｔｅｇｒｉｔｙＣｈｅｃｋｉｎｇＡｐｐａｒａｔｕｓ）」と題する、オルティン（Ｏｒｔｙｎ）他に対する１９９４年９月２日出願の米国特許出願第０８／３０９，２４９号；「細胞学的システムの照明の完全性をチェックする装置および方法（ＣｙｔｏｌｏｇｉｃａｌＳｙｓｔｅｍＩｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎＩｎｔｅｇｒｉｔｙＣｈｅｃｋｉｎｇＡｐｐａｒａｔｕｓａｎｄＭｅｔｈｏｄ）」と題する、オルティン他に対する１９９４年９月８日出願の米国特許出願第０８／３０３，１７９号；「細胞学的システムの画像収集の完全性をチェックする装置（ＣｙｔｏｌｏｇｉｃａｌＳｙｓｔｅｍＩｍａｇｅＣｏｌｌｅｃｔｉｏｎＩｎｔｅｇｒｉｔｙＣｈｅｃｋｉｎｇＡｐｐａｒａｔｕｓ）」と題する、オルティン他に対する１９９４年９月２０日出願の米国特許出願第０８／３０９，０７８号；「細胞学的システムのオートフォーカスの完全性をチェックする装置（ＣｙｔｏｌｏｇｉｃａｌＳｙｓｔｅｍＡｕｔｏｆｏｃｕｓＩｎｔｅｇｒｉｔｙＣｈｅｃｋｉｎｇＡｐｐａｒａｔｕｓ）」と題する、オルティン他に対する１９９４年９月２０日出願の米国特許出願第０８／３０９，１３０号；および「自動化された細胞学システムの位置の完全性をチェックする方法および装置（ＡｕｔｏｍａｔｅｄＣｙｔｏｌｏｇｙＳｙｓｔｅｍＰｏｓｉｔｉｏｎＩｎｔｅｇｒｉｔｙＣｈｅｃｋｉｎｇＭｅｔｈｏｄａｎｄＡｐｐａｒａｔｕｓ）」と題する、オルティン他に対する１９９４年９月１９日出願の米国特許出願第０８／３０８，１４０号である。ここで図１Ａ、図１Ｂおよび図１Ｃを参照すると、自動化された生物学的スクリーニング・システムを研究所に組入れるための、本発明の装置の一実施形態５００の概略図が示されている。本発明のこの装置は画像形成（ｉｍａｇｉｎｇ）システム５０２、モーション・コントロール・システム５０４、画像処理システム５３６、中央処理システム５４０、およびワークステーション５４２を含む。画像形成システム５０２は照明装置５０８、像形成光学系５１０、ＣＣＤカメラ５１２、照明センサ５１４および画像捕捉およびフォーカス・システム５１６から構成されている。画像捕捉およびフォーカス・システム５１６はＣＣＤカメラ５１２に対するビデオ・タイミング・データを提供し、ＣＣＤカメラ５１２は前記捕捉およびフォーカス・システム５１６に対して走査線を含んでいる画像を提供する。照明センサの強度が画像捕捉およびフォーカス・システム５１６に対して提供され、そこで照明センサ５１４が光学系５１０からの画像のサンプルを受信する。いくつかの実施形態においては、光学系５１０はカラー・フィルタを含む場合がある。本発明の一実施形態において、その光学系は自動化顕微鏡５１１をさらに含む。照明装置５０８はスライドの照明を提供する。画像捕捉およびフォーカス・システム５１６はＶＭＥバス５３８に対してデータを提供する。ＶＭＥバスはそのデータを画像処理システム５３６に対して分配する。画像処理システム５３６はフィールド・オブ・ビュー（ｆｉｅｌｄ‐ｏｆ‐ｖｉｅｗ）プロセッサ５６８から構成されている。画像は画像バス５６４に沿って画像捕捉およびフォーカス・システム５１６から送られる。中央プロセッサ５４０はＶＭＥバス５３８を通じて本発明の動作を制御する。１つの実施形態においては、中央プロセッサ５６２はＭＯＴＯＲＯＬＡの６８０３０ＣＰＵを含む。モーション・コントローラ５０４はトレイ・ハンドラ５１８、顕微鏡ステージ・コントローラ５２０、顕微鏡のトレイ・コントローラ５２２および校正スライド５２４から構成されている。モータ・ドライバ５２６はスライドを光学系の下に位置決めする。バーコード・リーダ５２８はスライド５２４上にあるバーコードを読む。タッチ・センサ５３０はスライドが顕微鏡の対物レンズの下にあるかどうかを判定し、そしてドア・インターロック５３２はドアが開かれている場合に動作を防止する。モーション・コントローラ５３４は中央プロセッサ５４０に応答してモータ・ドライバ５２６を制御する。イーサネット通信システム５６０はワークステーション５４２に対して通信し、システムの制御を提供する。ハード・ディスク５４４はワークステーション５５０によって制御される。１つの実施形態においては、ワークステーション５５０は１台のワークステーションを含むことができる。テープ・ドライブ５４６はモデム５４８、モニタ５５２、キーボード５５４、およびマウス・ポインティング装置５５６と同様に、ワークステーション５５０に接続されている。プリンタ５５８はイーサネット５６０に接続されている。動作時に、中央コンピュータ５４０はリアル・タイム・オペレーティング・システムで稼動し、顕微鏡５１１およびプロセッサを制御して顕微鏡５１１からの画像を取得してディジタル化する。例えば、コンピュータ制御のタッチ・センサを使ってそのスライドの四隅に接触することによって、そのスライドの平坦性をチェックすることができる。また、コンピュータ５４０は顕微鏡５１１のステージを制御して試料を顕微鏡の対物レンズの下に位置決めし、そしてコンピュータ５４０の制御下で画像を受信する１台から１５台までのフィールド・オブ・ビュー（ＦＯＶ）プロセッサ５６８から制御する。ここで説明されている各種のプロセスは、ディジタル・プロセッサ上で実行するのに適したソフトウェアで実現できることは理解されるはずである。そのソフトウェアは例えば、中央プロセッサ５４０の中に組み込むことができる。動作の１つのモードにおいて、Ｐａｐスミアなどの生物学的試料がスライド処理システムにロードされる。そのシステムはスライドを処理し、解析のスコアを発生する。その実装の１つの好適な実施形態においては、その分析スコアは「受け入れ可能な生物医学的試料を識別するための方法（ＭｅｔｈｏｄｆｏｒＩｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇＡｃｃｅｐｔａｂｌｅＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＳｐｅｃｉｍｅｎｓ）」と題する、出願中の米国特許出願の中で開示されている方法によって発生される。この解析スコアは次にしきい値と比較される。解析スコアが通常のしきい値より小さいスライドは、正常スライドとして分類される。それは人間の介入する必要のない普通のスライドとして報告される。解析スコアがレビューのしきい値より大きいか、あるいはそれに等しいスライドは、潜在的に異常なスライドである。これらのスライドは人間による独立の顕微鏡観察を必要とする。図２はスライドの仕分けのデータ・フローのプロセス・フロー・ダイアグラムを示している。スライド・セットがステップ３００によって提供され、そしてスライド処理モジュール３０２に対して提供される。スライド処理モジュールはステップ３０２において各スライドを処理し、解析スコアを提供する。ステップ３０４において各スライドに対して、判定ロジックが解析スコアに適用される。判定ロジックは各スライドを明確に正常であるか、あるいは顕微鏡によるレビューを必要とするかのいずれかとして各スライドを分類する。判定の論理は次の通りである。ＩＦ解析スコア＜正常しきい値ＴＨＥＮ正常ＥＬＳＥ顕微鏡によるレビュー。ここで図３を参照すると、本発明の自動化された生物学的スクリーニング・システムを組入れるための方法のプロセス・フロー・ダイアグラム２００が示されている。この方法は選択された自動化された生物学的スクリーニング・システムについて効率的な稼働を改善するための、研究所の細胞学的慣行の判定を行う。本発明の方法は研究所２１０の選択から始まる。選択された研究所２１０は、例えば、臨床研究所、調査研究所、あるいは、子宮頸部Ｐａｐスミアのスクリーニングのための細胞学的研究所であってよい。その選択された研究所から一組の代表的なスライド・セットが得られる。スライド・セットの一例が以下で説明される。次に、本発明はステップ２１２において研究所のプロセスの評価を実行する。研究所のプロセス評価のステップ２１２はＡｕｔｏｐａｐ３００または同様なシステムなどの自動化された生物学的スクリーニング・システムによる効果的な処理に対する、研究所のスライドの母集団および細胞学的慣行の適合性を評価する。その研究所のプロセス評価ステップ２１２の結果に基づいて、この方法は研究所のプロセス調整ステップ２１４へ、またはステップ２２０における、あらかじめ選択された自動化された生物学的スクリーニング・システムのセットアップ、校正、およびインストレーションへ進む。研究所のプロセス調整ステップ２１４はステップ２１６から標準化された入力を受け取り、そのステップは１つの好適な実施形態においては、標準のスライドおよび生物学的サンプルの収集、標準の染色および標準の取扱い手順を含む。研究所のプロセス調整ステップ２１４は研究所のプロセス評価ステップ２１２からのデータを比較して評価し、そしてステップ２１８においてプロセス調整勧告を行う。ステップ２１８において決定されたプロセス調整勧告は、選択された研究所２１０によって全体として、あるいは部分的に組み込まれる。現在の研究所の技法を代表するサンプルのスライド・セットがあらかじめ選択された研究所２１０から得られ、そして研究所のプロセス評価ステップ２１２を受ける。研究所のプロセス評価ステップ２１２によって発生されたデータに基づいて、研究所のプロセス調整ステップ２１４が繰り返されるか、あるいはステップ２２０においてあらかじめ選択された自動化された生物学的スクリーニング・システムのセットアップ、校正、およびインストレーションへ進む。あらかじめ選択された自動化された生物学的スクリーニング・システムのセットアップ、校正およびインストレーションのステップ２２０はステップ２２２における選択されたパラメータの入力を含み、それは１つの好適な実施形態においては、図５に関して詳細に説明されるような、レビュー・レートなどの研究所の稼働パラメータを含む。レビュー・レートは顕微鏡によるレビューを必要とするスライドのパーセントとして定義される。あらかじめ選択された自動化された生物学的スクリーニング・システムは、次にステップ２２４においてその稼働状態に置かれる。マシンおよびプロセスの監視はその自動化システムの動作中にステップ２２６において継続する。１つの好適な実施形態においては、マシンおよびプロセスの監視ステップ２２６はシステムの完全性チェックおよびマシンおよびプロセスの監視チェックを含む。その方法はステップ２２８において監視のためのユーザ・インターフェースをさらに提供する。この方法によってマシンまたはプロセスの不具合が判定された場合、そのマシンの不具合の程度によって変わるサービス・コール（保守要請のコール）がステップ２３０においてトリガされるか、あるいは場合によってはマシンの再ブートが必要となる。マシンの再校正または再ブートは自動的に行なわれるか、あるいはユーザにからの要求によって行うことができる。また、この方法はその自動化システムがデータを処理する間に、稼働中にその自動化システムの監視も提供する。自動化システムの処理データは絶えず更新され、オプションとしてステップ２３２において中央の監視センタにある製品／サービスのデータベースの中に格納される。自動化システムの処理データはモデム、テープまたは他の転送可能媒体のいずれかを通じてデータを転送する。マシンまたはプロセスの不具合を示しているデータは、ステップ２３４において応答をトリガする。それは１つの好適な実施形態においては、サービス・コールまたはプロセス再評価勧告を含む。ステップ２３０および２３４の結果に従って、必要な場合はステップ２３６において技師が問題の解決作業を開始する。次にプロセスはステップ２２６へ戻ってマシンおよびプロセスの監視が継続される。本発明の自動化された生物学的スクリーニング・システムを統合するための方法は４つの主要コンポーネントを含む。表１はこれらのコンポーネントおよびその機能の要約を提供する。ここで図４を参照すると、研究所のプロセス評価ステップ２１２のプロセス・フロー・ダイアグラムが示されている。ステップ１０において正常および異常のスライドを含む研究所の代表的なスライド・セットを収集する。評価されるスライドは選択された研究所からのスライドである。１つの好適な実施形態においては、研究所から４００個のスライドを受け取る。そのスライド・セットは次のスライドを含む。正常の限界内にある２００個のスライド１５０個の低級ＳＩＬスライド５０個の高級ＳＩＬスライド低級のうろこ状上皮内損傷（ｓｑｕａｍｏｕｓｉｎｔｒａｅｐｉｔｈｅｌｉａｌｌｅｓｉｏｎｓ）（ＳＩＬ）および高級のうろこ状上皮内損傷は損傷の範囲内の極端なものであり、それは体内のその場所にある（ｉｎｓｉｔｕ）フラットなコンジローマ（ｃｏｎｄｙｌｏｍａ）、ダイプラシア（ｄｙｓｐｌａｓｉａ）／癌腫（ｃａｒｃｉｎｏｍａ）、および子宮頸の上皮内体組織形成（ｉｎｔｒａｅｐｉｔｈｅｌｉａｌｎｅｏｐｌａｓｉａ）として伝統的に分類される非侵入性の子宮頸上皮異常を含む可能性がある。例えば、参照された特許の中に記述されている自動化されたシステムが、ステップ２０においてスライドおよび試料の調製品質を評価するためのデータを得るために、そのスライド・セットを処理する。１つの好適な実施形態においては、その自動化システムはワシントン州のベルヴュー（Ｂｅｌｌｅｖｕｅ）にあるＮｅｏＰａｔｈ、Ｉｎｃから入手できるＡｕｔｏＰａｐ^(R)３００を含むことができる。その自動化システムは獲得されたスライドからのデータを得る。ステップ３０〜７０において、自動化システムはステップ２０において得られたデータについて一連のテストを実行する。ステップ３０において、自動化システムはスライドの物理特性テストを実行してＰａｐスミア・スライドの物理特性を評価し、それらがＡｕｔｏＰａｐ^(R)３００システムなどの所定の自動化生物学的試料のアナライザによって正常に走査されるかどうかを判定する。スライドの物理特性テストは研究所から得られたスライドの物理特性を評価する。これらの物理特性としては、例えば、表２に示されているような特性がある。評価時に、自動化されたシステムはあらかじめ選択された基準のどれかに対する許容範囲外のスライドに対する処理を止める。自動化されたシステムは処理不良のスライドの比率をカウントする。１つの好適な実施形態においては、そのスライド・セットは処理不良のスライドの比率が６％以下である場合に合格と考えられ、それ以外の場合はそのスライド・セットは不合格となる。ステップ４０において、自動化されたシステムは試料収集品質テストを実行してそのスライド上でサンプルされた試料物質の品質および十分性を評価する。試料の収集品質は診療所のサンプリング・ツールおよび試料収集のための技法に大きく依存している。好適な実施形態においては、試料収集品質テスト（ＳｐｅｃｉｍｅｎＣｏｌｌｅｃｔｉｏｎＱｕａｌｉｔｙＴｅｓｔ）は２つのテストを含む。表３および表４はスライド・セットがそれについてテストされる品質をリストしている。これらのテストに失敗したスライドは試料収集品質不良を含む。表３はスライドのセットアップ関連の不良を示している。表４は処理の適切性の不良に関連付けられた不良を示している。処理の適切性不良は、処理結果が信頼されるとは期待できないスライド、例えば、その処理が検出する基準細胞の数が少な過ぎる時などを含む。これらの理由のために処理が不良となっているスライドの比率が測定される。好適な実施形態においては、最初のテストで不合格であったスライドの比率が７％以下であった場合、そのスライド・セットは最初のテストに合格すると考えられ、そ以外の場合、スライド・セットは不合格となる。好適な実施形態においては、第２の試料品質テストが正常なすべてのスライドに対して基準細胞の比率を測定し、ランク付けする。基準細胞の比率はスライド上の検出された基準細胞（すなわち、自由な状態で置かれている中間細胞）の数を、そのスライド上で検出されたすべてのオブジェクトの数で割った値である。１つの好適な実施形態においては、正常なスライドの８５％の基準細胞比が０．１５以上であった場合、そのスライド・セットはそのテストに合格すると考えられ、それ以外の場合は、そのスライド・セットは不合格となる。スライド・セットは試料収集品質テストに合格するためには両方の試料品質テストに合格する必要がある。自動化システムはステップ５０においてスライド取扱い品質テスト（ＳｌｉｄｅＨａｎｄｌｉｎｇＱｕａｌｉｔｙＴｅｓｔ）を実行する。このスライド取扱い品質テストはスライドの処理慣行がＡｕｔｏＰａｐ^(R)３００システムなどの選択された自動化システム上での効果的な処理を行うために修正される必要があるかどうかを判定する。そのテストはスライドのバーコード付け、クリーニング、およびローディングの慣行をあらかじめ選択された診療のサイトで評価する。表５および表６はスライド取扱い品質の不具合に対するテストをリストしている。表５はスライドのセットアップ関連の不具合をリストしている。表６は処理の適切性に関連する不具合を示している。このシステムはこれらのテストに不合格であるスライドの比率を測定する。好適な実施形態においては、不合格であったスライドの比率が５％以下であった場合、そのスライド・セットはスライド取扱い品質テストに合格したと考えられる。それ以外の場合、そのスライド・セットは不合格となる。この自動化システムはステップ６０において調製品質テスト（ＰｒｅｐａｒａｔｉｏｎＱｕａｌｉｔｙＴｅｓｔ）を実行する。調製品質テストは研究室の固定化、染色、およびカバースリップを付加するプロセスの結果を評価し、細胞のプレゼンテーションが受け入れ可能な範囲内にあるかどうかをチェックする。好適な実施形態においては、５つのテストが調製品質テストを含む。フル・テストに合格するには、そのスライド・セットはすべてのテストに合格しなければならない。表７および表８を参照すると、表に示されている理由のために処理に失敗するスライドは調製品質不良を構成する。これらの理由のために処理不良となっているスライドの比率が測定される。表７はスライドのセットアップ関連の不良を示している。表８は処理の適切性の不良に関連した不良を示している。好適な実施形態においては、第１のテストで不合格となったスライドの比率が５％以下の場合、そのスライド・セットは第１のテストに合格し、それ以外の場合、そのスライド・セットは不合格となる。第２の調製品質テストはそのスライド上で検出された基準細胞の核染色濃度を測定する。測定値は「平均染色」ビンの中に格納される。検出された各中間細胞核に対する平均の光学的濃度が計算される。そのスライド上で検出されたすべての中間セル核に対するデータが、１０ビンのヒストグラムの中に蓄積される。正常なスライドに対する平均の染色スコアが計算される。好適な実施形態においては平均の染色スコアが４．２より大きく、６．４より小さい場合、そのスライド・セットはこのテストに合格し、それ以外の場合、そのスライド・セットは不合格となる。第３の調製品質テストはスライド上で検出された潜在的に異常な細胞核の数をカウントする（ステージ３異常）。子宮頸部内（ｅｎｄｏｃｅｒｖｉｃａｌ）コンポーネント細胞を含む正常なスライドの第８０百分位数（８０ｔｈｐｅｒｃｅｎｔｉｌｅ）が計算される。好適な実施形態においては、その第８０百分位数が３より大きかった場合、そのスライド・セットはこのテストに合格する。それ以外の場合、そのスライド・セットは不合格となる。第４の調製品質テストはｅｎｄｏｃｅｒｖｉｃａｌコンポーネント細胞を含む正常なスライドのＱＣスコアの第８０百分位数を測定する。好適な実施形態においては、その第８０百分位数が０．１５より大きく、０．６より小さかった場合、そのスライド・セットはこのテストに合格する。それ以外の場合、そのスライド・セットは不合格となる。第５の調製品質テストは子宮頸部内コンポーネント細胞を含む正常スライドに対する基準細胞核テクスチャーのメディアン（核の不明瞭さの平均値）を測定する。このまたは詳細実施形態においては、そのメディアンが５．６５より大きかった場合、そのスライド・セットはこのテストに合格する。それ以外の場合、そのスライド・セットは不合格となる。ステップ７０において、自動化システムは分類テスト（ＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＴｅｓｔ）を実行する。分類テストはその顧客のスライドおよび細胞のプレゼンテーションがＡｕｔｏＰａｐ^(R)３００システムのトレーニング範囲内にあってシステムによって効果的に解釈され得るかどうかを評価する。このテストはスライドの分類の精度を評価する。システムの精度テストは異常な試料の形態に対する感度を評価する。正常なスライドのＱＣスコアの第８０百分位数が計算される。好適な実施形態においては、低級スライドの７０パーセント以上および高級スライドの８０パーセント以上のＱＣスコアが正常なスライドに対する第８０百分位数以上であった場合、そのスライド・セットはこのテストに合格し、それ以外の場合、そのスライド・セットは不合格となる。ステップ８０において、自動化システムはステップ３０〜７０におけるテストからの結果を統合化する。テストの統合化ステップ８０からの出力はその研究所のプロセス評価データ・ステップ８２である。１つの実施形態においては、研究所のプロセス評価データ・ステップ８２はステップ９０における研究所の満足な処理を示すか、あるいは、少なくとも１つの処理不良を示す可能性がある。研究所のプロセス評価データが少なくとも１つの処理不良を示している場合、その研究所のプロセス評価データは研究所または診療所の手順の調整に対する勧告をステップ１００において作成する。表９は５種類のテストの要約を提供している。それは１つの好適な実施形態においては、研究所のプロセス評価ステップ２１２を構成する。ここで図５を参照すると、本発明のスライドおよび試料の調製品質を評価するための方法の、より詳しいフローチャートが示されている。本発明の１つの実施形態においては、スライドはステップ１０２において収集される。プロセス・ステップ１０４において、その収集されたスライドはクリーンな状態にされ、そしてバーコードがそのスライドに付加される。プロセス・ステップ１０６において、そのスライドはここで説明されている各種の品質管理方法に従って処理される。処理は図５の中に示されていて、以下の表を参照して説明されるプロセス・ステップ１０８からプロセス・ステップ１２６までを含む。プロセス・ステップ１０８において、物理的特性に対する品質管理処理が不良であると判定されたスライドのパーセンテージが計算される。プロセス・ステップ１１８において、スライドはそのスライドの６％以上がこのテストに不合格であった場合、物理的特性に対する品質管理処理不良として受け入れられないと判定される。プロセス・ステップ１１０において、試料収集特性に対する品質管理処理不良として判定されたスライドのパーセンテージが計算される。処理する１２０において、スライドの７％以上がこのテストに不合格であった場合、試料収集特性に対する品質管理処理不良であるとして受け入れられないと判定される。プロセス・ステップ１１２において、スライドの取扱い品質特性に対する品質管理処理不良として判定されたスライドのパーセンテージが計算される。プロセス・ステップ１２２において、そのスライドの５％以上がこのテストに不合格であった場合、スライドの取扱い品質特性に対する品質管理処理不良として受け入れられないと判定される。プロセス・ステップ１１４において、試料調製特性に対する品質管理処理不良として判定されたスライドのパーセンテージが計算される。プロセス・ステップ１２４において、スライドはそのスライドの５％以上がこのテストに不合格であった場合、試料品質特性に対する品質管理処理不良として受け入れられないと判定される。プロセス・ステップ１１６において、正常な試料の第８０百分位数より高いスコアであるとして異常スライドと判定されたスライドのパーセンテージが計算される。プロセス・ステップ１２６において、スライドは低級スライドの７０％以下、あるいは高級スライドの８０％以下が正常な試料の第８０百分位数より高いスコアを持つ場合、そのスライドは受け入れられないと判定される。ここで図６を参照すると、研究所のプロセス調整ステップ２１４およびプロセス調整勧告ステップ２１８を実行するための本発明の方法の一実施形態のより詳しいブロック図が示されている。研究所のプロセス調整ステップ２１４は研究所のスライド調製プロセスに対して一組の推奨スライド調製標準２１６を適用することによって、自動化された生物学的スクリーニング・システムの有効性を改善する。その勧告あるいは推奨された標準２１６はスライドおよびカバースリップの仕様、サンプル収集ツールおよび技法、染色および調製のプロセスおよびスライドの取扱い手順を含むが、それらに限定されるわけではない。研究所のプロセス調整ステップ２１４は研究所のプロセス評価ステップ２１２からデータを受け取る。１つの実施形態においては、研究所のプロセス評価からのデータはスライドの物理的特性テスト不良１２８、試料収集品質テスト不良１３０、スライドの取扱い品質テスト不良１３２、調製品質テスト不良１３４および分類精度テスト不良１３６を含む。１つの実施形態においては、研究所のプロセス調整ステップ２１４は研究所のプロセス評価からのデータに基づいて、ステップ２１８においてプロセス調整勧告を作成する。本発明の方法は特定の不良に対処するための勧告を提供する。１つの実施形態においては、研究所のプロセス調整ステップ２１４はスライドの物理特性テスト不良１２８に対しては標準のスライドまたはカバースリップの勧告（推奨）１３８を作成し、試料収集品質テスト不良１３０に対してはサンプル収集ツールの勧告１４０を作成し、スライドの取扱い品質不良１３２に対してはスライドの取扱いプロトコル勧告１４２を作成し、調製品質テスト不良１３４に対しては染色またはカバースリップの固定方法の勧告１４４を作成し、そして分類精度テスト不良１３６に対してはサンプル収集のツールまたは方法の勧告１４６を作成する。本発明の一実施形態においては、研究所のプロセス評価テスト不良は追加の処理および特性によって確認される。その確認は選択された研究所の染色プロトコルおよび追加の特定のタイプのスライドの評価をさらに必要とする可能性がある。ここで図７を参照すると、本発明のセットアップ、校正およびインストレーションのプロセス２２０の一実施形態のフロー・ダイアグラムが示されている。その研究所のプロセスは研究所のプロセス評価ステップ２１２および研究所のプロセス調整ステップ２１４が完了した後、ステップ１４８において満足であるかどうかが判定される。選択された研究所における自動化された生物学的スクリーニング・システムをステップ１５０においてセットアップすることができる。その方法は研究所の全体的な細胞学的な作業の流れのプロセスの一部として自動化されたシステムを構成することによって、その自動化された生物学的スクリーニング・システムのスループットを最適化する。その方法はさらに、ステップ１５２において研究所の稼働パラメータにマッチするためのマシンのパラメータの校正を通じてシステムの精度の最適化を提供する。１つの実施形態においては、パラメータの校正は所望のスライドのレビュー・レートを得るために最適なマシン・スコアのしきい値を決定する。１５４においてインストールする時、自動化された生物学的スクリーニング・システムはその研究所の作業の流れに統合的に組入れられ、そして日常の稼働となされる。ここで図８を参照すると、本発明のマシンおよびプロセス監視のフロー・ダイアグラム２２６が示されている。ステップ１５６におけるセットアップ、校正およびインストレーションの完了時に、そしてマシンの稼働時に、この方法は連続的で動的なマシンおよび研究所プロセスの監視を提供する。マシンおよびプロセスの監視によって、研究所のサイトにおける自動化された生物学的スクリーニング・システムが正しく稼働を続けることが確保される。本発明の１つの好適な実施形態においては、プロセスがステップ１５８において開始され、スライドのバッチがマシンの稼働およびプロセス・パラメータを決定するために処理される。そのスライドのバッチは時間と共に絶えず更新されて、自動化されたシステムの機能および研究所の手順の現在の評価を提供する。そのスライドの処理１５８はマシンの監視のためのマシン・データ１６０およびプロセスの監視のためのスライド・データ１６４を提供する。マシンの監視１６０はマシンのデータからの動作パラメータが所定の限界値の範囲内に入っているかどうかを判定する。プロセスの監視１６４はスライドのデータからのプロセス・パラメータが所定の限界値の範囲内に入っているかどうかを判定する。マシンの稼働パラメータおよび研究所のプロセス・パラメータはそれぞれの期待値に対してチェックされる、それらの期待値はシステムのセットアップ、校正およびインストレーションの間に設定されたものである。例えば、これらのパラメータは次の項目を含むことができる。システムの完全性パラメータスライドの物理特性パラメータサンプル収集監視パラメータスライドの取扱い監視パラメータ調製監視パラメータ１つの好適な実施形態においては、マシンの監視１６０はシステムの完全性テストおよびマシンの監視ソフトウエアを含むことができる。システムの完全性テストおよびマシンの監視のソフトウエアはその自動化されたシステムのステータスについて絶えずチェックすることができる。稼働パラメータが所定の限界値の範囲内にあった場合、この方法はスライドの処理１５８へ戻る。それ以外の場合、稼働パラメータが所定の範囲内に入らなかった場合、この方法は必要に応じて稼働パラメータ調整またはフィールド・サービスを実行するためにステップ１６２へ進む。自動化された生物学的スクリーニング・システムは進行中にシステムの性能の多くの基本的な側面を監視し校正する、一連の自己診断テストおよび自己校正手順を伴う校正スライドを含むことができる。自動化されたシステムはこれらのテストおよび校正を８枚ごとのスライドについて実行することができる。システムの完全性の一部として監視され、校正される重要な稼働パラメータとしては、画像の分解能、フォーカス、機械的な再現性、画像処理および照明の安定性などがある。システムの完全性の自己診断チェックおよびシステムの校正は塵埃、不具合またはドリフトがその自動化された生物学的スクリーニング・システムの処理結果に影響していないことを保証する。ステップ１６２において、自動化された生物学的スクリーニング・システムは必要に応じて、システムの受入れ可能範囲内に入らない条件を許容するために、再校正することができる。１つの好適な実施形態においては、自動化されたシステムはディスプレイ・ウインドウまたはプリンタを使って或る種のパラメータの図上表示（ｐｌｏｔ）にその研究所がアクセスできるようにする。自動化されたシステムは範囲内に入らない条件からリカバーするための指示を提供することができ、あるいはフィールド・サービス・コール（実施作業要請の呼び出し）をトリガすることができる。マシンの監視１６０およびプロセスの監視１６４は、マシンのデータおよびスライドのデータを製品／サービス・センタへ送信するステップをさらに含むことができる。データはモデムの接続を通じて、あるいは出荷媒体によって転送され、そのデータは処理されて製品／サービス・センタにある製品／サービス・データベースの中に格納される。マシンのデータおよびスライドのデータが所定の限界値の範囲内にあった場合、その方法はスライドの処理１５８へ戻って監視が継続される。動作パラメータが所定の限界値の範囲外にあるとマシン監視１６０が判定した場合、この方法はパラメータの調整、あるいはその状態の深刻さの程度によっては、フィールド・サービス・コールをトリガする。動作パラメータが所定の限界値に戻ると、この方法はスライドの処理１５８へ戻って監視を継続する。プロセス・パラメータが所定の限界値の範囲内にあるとプロセス監視１６４が判定した場合、この方法はスライドの処理１５８へ戻って監視を継続する。プロセス・パラメータが所定の範囲外にあるとプロセス監視１６４が判定した場合、この方法はプロセス・パラメータの調整、またはその状態の厳しさの程度によっては、ステップ１６６においてその研究所のプロセスの調整を繰り返すための勧告をトリガする。プロセス・パラメータが所定の限界値の範囲内に戻ると、この方法はスライドの処理１５８へ戻って監視を継続する。この分野の技術に熟達した人であれば、他のタイプの自動化された生物学的検査およびスクリーニング・システムも本発明の範囲内にあること、および本発明はここで説明された自動化システムには限定されないことを理解するだろう。本発明は特許法に適合するため、そしてその新しい原理を適用するため、およびそのような特殊化されたコンポーネントを必要に応じて構築して使うために必要な情報を、この分野の技術に熟達した人に提供するために、かなり詳細にここで説明されてきた。しかし、本発明は仕様的に異なる装置デバイスによって実行できること、および装置の詳細および稼働手順の両方に対して各種の変更が、本発明そのものの適用範囲から逸脱することなしに行えることを理解されたい。請求の範囲は次の通りである。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者エリソン，デイル，ジー. アメリカ合衆国．98052 ワシントン，レッドモンド，ワンハンドレッドアンドフィフティーンスコート 13226 ノースイースト (72)発明者クアン，チー−チャウ，エル. アメリカ合衆国．98052 ワシントン，レッドモンド，ワンハンドレッドスコートノースイースト 18217 (72)発明者オー，セホアメリカ合衆国．98275 ワシントン，ムキルテオ，ワンハンドレッドアンドセヴンスストリートサウスイースト 5229 (72)発明者ウイルヘルム，ポールエス. アメリカ合衆国．98033 ワシントン，カークランド，ワンハンドレッドアンドトゥエンティセカンドアヴェニューノースイースト 8217 【要約の続き】納することができる。

Claims

【特許請求の範囲】１．自動化された生物学的スクリーニング・システムを研究所に組入れる方法であって（２００）、ａ）前記研究所から少なくとも１つのスライド・セットを得るステップ（２１０）と、ｂ）少なくとも１つのスライド・セットに基づいて研究所の少なくとも１つのプロセス・パラメータを測定して、研究所のプロセス評価データを提供するステップ（２１２）とを含む方法。２．請求項１に記載の方法において、前記研究所のプロセス評価データに基づいて研究所の手順を調整するステップ（２１４）をさらに含む方法。３．請求項１に記載の方法において、前記自動化された生物学的スクリーニング・システムを校正するステップ（２２０）をさらに含む方法。４．請求項２に記載の方法において、研究所の手順を調整する前記ステップ（２１４）が、研究所の少なくとも１つのプロセス・パラメータの調整勧告を提供するステップ（２１８）をさらに含むことを特徴とする方法。５．請求項３に記載の方法において、前記自動化された生物学的スクリーニング・システムを校正する前記ステップ（２２０）が、システムのパラメータを調整するためのインターフェースを提供するステップ（２２８）をさらに含むことを特徴とする方法。６．請求項１に記載の方法において、研究所の少なくとも１つのプロセス・パラメータを測定する前記ステップ（２１２）が、ａ）少なくとも１つのスライド・セットのあらかじめ選択された特性（３０、４０、５０、６０、７０）を評価するステップと、ｂ）前記あらかじめ選択された特性が所定の限界値の範囲内にあるかどうかをチェックすることによって、研究所のプロセスの品質を決定するステップ（２２６）とをさらに含むことを特徴とする方法。７．請求項６に記載の方法において、前記少なくとも１つのスライド・セットのあらかじめ選択された特性を評価する前記ステップが、前記スライド・セットからの少なくとも１つのスライドの物理特性を評価するステップをさらに含むことを特徴とする方法。８．請求項６に記載の方法において、前記少なくとも１つのスライド・セットのあらかじめ選択された特性を評価する前記ステップが、システムの精度を評価するステップ（７０）をさらに含むことを特徴とする方法。９．請求項６に記載の方法において、前記少なくとも１つのスライド・セットのあらかじめ選択された特性を評価する前記ステップが、前記スライド・セットからの少なくとも１つのスライド・セットの試料物質を評価するステップ（４０）をさらに含むことを特徴とする方法。１０．請求項６に記載の方法において、前記スライド・セットの選択された特性を評価する前記ステップが、前記スライド・セットからの少なくとも１つのスライドの取扱い品質を評価するステップ（５０）をさらに含むことを特徴とする方法。１１．請求項６に記載の方法において、前記スライド・セットのあらかじめ選択された特性を評価する前記ステップが、前記スライド・セットからの少なくとも１つのスライドの調製品質を評価するステップ（６０）をさらに含むことを特徴とする方法。１２．請求項２に記載の方法において、研究所の手順（２１４）を調整する前記ステップが、ａ）前記研究所のプロセス評価データを所定の一組の基準に対して比較し（２１６）、その違いの出力を提供するステップと、ｂ）前記違いの出力に基づいて少なくとも１つのプロセスの調整勧告（２１８）を決定するステップとをさらに含むことを特徴とする方法。１３．請求項２に記載の方法において、前記研究所のプロセス評価データ（８２）が所定の範囲（２１６）内に入るまで、前記研究所の手順を調整するステップ（２１４）をさらに含む方法。１４．請求項２に記載の方法において、研究所の手順を調整する前記ステップ（２１４）が、前記研究所のプロセス評価データがスライドの物理特性テストの不合格（１１８）を示した時に、標準のスライドおよびカバースリップの勧告を作成するステップ（１３８）をさらに含むことを特徴とする方法。１５．請求項２に記載の方法において、研究所の手順を調整する前記ステップ（２１４）が、前記研究所のプロセス評価が試料収集品質テストの不合格（１２０）を示した時に、サンプルの収集ツール勧告を作成するステップ（１４０）をさらに含むことを特徴とする方法。１６．請求項２に記載の方法において、研究所の手順を調整する前記ステップ（２１４）が前記の研究所のプロセス評価が試料収集品質テスト不合格を示した時に（１２０）、方法の勧告（１４０）を作成するステップをさらに含むことを特徴とする方法。１７．請求項２に記載の方法において、研究所の手順を調整する前記ステップ（２１４）が、前記研究所のプロセス評価データがスライドの取扱い品質不良を示した時（１２２）に、スライドの取扱いプロトコルの勧告を作成するステップ（１４２）をさらに含むことを特徴とする方法。１８．請求項２に記載の方法において、研究所のプロセス評価に基づいた研究所の手順を調整する前記ステップ（２１４）が、前記研究所のプロセス評価が調製品質テスト不良を示した時（１２４）に、スライド固定化方法の勧告を作成するステップ（１４４）をさらに含むことを特徴とする方法。１９．請求項２に記載の方法において、研究所のプロセス評価に基づいた研究所の手順を調整する前記ステップ（２１４）が、前記研究所のプロセス評価が調製品質テスト不良を示した時（１２４）に、試料の染色方法の勧告を作成するステップ（１４４）をさらに含むことを特徴とする方法。２０．請求項２に記載の方法において、研究所のプロセス評価に基づいた研究所の手順を調整する前記ステップ（２１４）が、前記研究所のプロセス評価が調製品質テスト不良を示した時（１２４）に、カバースリップの固定化方法の勧告を作成するステップ（１４４）をさらに含むことを特徴とする方法。２１．請求項２に記載の方法において、研究所のプロセス評価に基づいた研究所の手順を調整する前記ステップ（２１４）が、前記研究所のプロセス評価が分類精度テスト不良を示した時（１２６）に、サンプル収集ツールの勧告を作成するステップ（１４６）をさらに含むことを特徴とする方法。２２．請求項２に記載の方法において、研究所のプロセス評価に基づいた研究所の手順を調整する前記ステップ（２１４）が、前記研究所のプロセス評価が分類精度テスト不良を示した時（１２６）に、サンプル収集方法の勧告（１４６）を作成するステップ（１４４）をさらに含むことを特徴とする方法。２３．請求項３に記載の方法において、前記自動化された生物学的スクリーニング・システムが研究所の稼働パラメータによって制御されること（２２２）を特徴とし、そして前記方法は前記研究所のプロセス評価データに従って前記研究所の稼働パラメータを調整するステップ（１６２）をさらに含むことを特徴とする方法。２４．請求項２３に記載の方法において、前記自動化された生物学的スクリーニング・システムを校正する前記ステップ（１５２）が、スライドの所定の顕微鏡レビュー・レートを得るために研究所の稼働パラメータを校正するステップをさらに含むことを特徴とする方法。２５．自動化された生物学的スクリーニング・システムを監視する方法（２２６）であって、前記自動化された生物学的スクリーニング・システムによって処理された少なくとも１つの最近のスライドに基づいて、間隔を置いて、少なくとも１つのマシン稼働パラメータを測定して、少なくとも１つの稼動パラメータを提供するステップ（１６０）を含む方法。２６．請求項２５に記載の方法において、少なくとも１つの稼働パラメータを表示するステップ（２２８）をさらに含む方法。２７．請求項２５に記載の方法において、前記間隔が周期的な時間間隔であることを特徴とする方法。２８．請求項２５に記載の方法において、前記間隔がランダムな時間間隔であることを特徴とする方法。２９．請求項２５に記載の方法において、前記間隔は検査されるスライドの数に基づいていることを特徴とする方法。３０．請求項２５に記載の方法において、前記稼働パラメータをデータベースの中に格納するステップ（２３２）を含む方法。３１．研究所の中の自動化された生物学的スクリーニング・システムを監視する方法（２２６）であって、研究所の少なくとも１つのプロセス監視パラメータを提供するために、前記自動化された生物学的スクリーニング・システムによって処理された少なくとも１つの最近のスライドに基づいて、間隔を置いて、研究所の少なくとも１つのプロセス・パラメータを測定するステップ（１６４）を含む方法。３２．請求項３１に記載の方法において、研究所の少なくとも１つのプロセス監視パラメータを表示をするステップ（２２８）をさらに含む方法。３３．請求項３１に記載の方法において、少なくとも１つのパラメータ調整勧告を提供するステップ（１６６）をさらに含む方法。３４．請求項３１に記載の方法において、前記間隔は周期的な時間間隔であることを特徴とする方法。３５．請求項３１に記載の方法において、前記間隔はランダムな時間間隔であることを特徴とする方法。３６．請求項３１に記載の方法において、前記時間間隔が検査されるスライドの個数に基づいていることを特徴とする方法。３７．請求項３１に記載の方法において、前記研究所のプロセス監視パラメータに基づいて、研究所の手順を調整するステップ（２１４）をさらに含む方法。３８．請求項３１の方法において、前記自動化された生物学的スクリーニング・システムを校正するステップ（１５２）をさらに含む方法。３９．請求項３１の方法において、前記研究所のプロセス監視パラメータをデータベースに格納するステップ（２３２）をさらに含む方法。４０．請求項３１に記載の方法において、少なくとも１つの稼働パラメータを提供するために前記少なくとも１つの最近のスライド・セットに基づいて、間隔を置いて、少なくとも１つのマシン・パラメータを測定するステップ（１６０）をさらに含む方法。４１．自動化された生物学的スクリーニング・システムを研究所に組入れるための装置（５００）であって、ａ）生物学的データの出力を提供する自動化された生物学的スクリーニングのための手段（５００）と、ｂ）前記生物学的データの出力を受信するために接続されていて、研究所のプロセス評価出力を提供する、研究所のプロセスを評価するための手段（５４０）と、ｃ）前記研究所のプロセス評価出力を受信するために接続されていて、プロセス調整勧告を提供する、研究所のプロセスを調整するための手段（５４０）と、ｄ）前記研究所のプロセス評価出力を受信するために接続されていて、校正パラメータ出力を提供する、前記自動化された生物学的スクリーニング・システム（５００）のセットアップ、校正およびインストレーションのための手段（５４０）と、ｅ）前記生物学的データ出力および前記校正パラメータ出力を受信するために接続されていて、システムのステータス出力を提供する、前記自動化された生物学的スクリーニング・システムの動作を監視するための手段（５４０）とを含む装置。４２．請求項４１の装置において、研究所の手順を評価するための手段（５４０）が、ａ）前記研究所からのスライドの母集団を表す画像データを収集し、画像データ出力（５６４）を提供する画像データ収集のための手段（５０２）と、ｂ）前記画像データ出力（５６４）を受信するために接続されていて、処理品質データを決定し、および処理品質データの出力を提供するための手段（５４０）と、ｃ）前記処理品質データ出力を受信して統合化するために接続されているデータ処理システム（５４０）とを含み、前記データ処理システム（５４０）は母集団の適切性データ出力を提供することを特徴とする装置。４３．請求項４２に記載の装置において、前記処理品質データを決定するための手段（５４０）が、前記画像データ出力を受信するために接続されている、スライドの物理的特性をテストし、およびスライドの物理特性のデータ出力を提供するための手段をさらに含むことを特徴とする装置。４４．請求項４２に記載の装置において、前記処理品質データを決定するための手段（５４０）が、前記画像データ出力（５６４）を受信するために接続されている、スライドの試料物質の品質特性をテストし、およびスライドの試料物質の品質特性のデータ出力を提供するための手段をさらに含むことを特徴とする装置。４５．請求項４２に記載の装置において、前記処理品質データを決定するための手段（５４０）が、前記画像データ出力（５６４）を受信するために接続されている、スライドの取扱い品質特性をテストし、およびスライドの取扱い品質特性のデータ出力を提供するための手段をさらに含むことを特徴とする装置。４６．請求項４２に記載の装置において、前記処理品質データを決定するための手段（５４０）が、前記画像データ出力（５６４）を受信するために接続されている、スライドの調製品質をテストし、およびスライドの信頼性の調製品質のデータ出力を提供するための手段をさらに含むことを特徴とする装置。４７．請求項４２に記載の装置において、前記処理品質データを決定するための手段（５４０）が、前記画像データ出力（５６４）を受信するために接続されている、システムの精度をテストし、システムの精度データを提供するための手段をさらに含むことを特徴とする装置。４８．請求項４２に記載の装置において、画像データを収集するための手段（５０２）が、自動化された顕微鏡（５１１）をさらに含むことを特徴とする装置。４９．請求項４１に記載の装置において、研究所のプロセスを評価するための手段（５４０）および研究所のプロセスを調整するための手段（５４０）が、中央プロセッサ（５４０）をさらに含むことを特徴とする装置。５０．請求項４１に記載の装置において、研究所の手順を調整するための前記手段（５４０）が、研究所の標準の手順のデータバンク（５４４、５４６）をさらに含み、そして前記プロセス調整勧告が研究所の標準手順の前記バンク（５４４、５４６）から選択されることを特徴とする装置。５１．請求項４１に記載の装置において、前記自動化された生物学的スクリーニング・システムの動作を監視するための手段（５４０）が、常駐のマシン監視ソフトウエアおよびシステム完全性チェックをさらに含むことを特徴とする装置。５２．請求項４１に記載の装置において、前記自動化された生物学的スクリーニング・システムの動作を監視するための前記手段が、ａ）製品／サービス・データバンク（５４４、５４６）と、ｂ）前記生物学的データ出力を前記製品／サービス・データバンク（５４８）に対して提供するための手段と、ｃ）前記製品／サービス・データバンクの中の前記生物学的データ出力をスクリーニングし（５５０）、および完全性の出力を提供するための手段とをさらに含むことを特徴とする装置。