KR102603371B1 - 분석 측정을 수행하기 위한 방법 및 디바이스 - Google Patents
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Abstract
카메라(114)를 갖는 모바일 디바이스(112)를 이용함으로써 광학 테스트 스트립(116) 내 색상 형성 반응에 기초하는 분석 측정을 수행하는 방법 및 상기 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 실행형 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램이 개시된다. 분석 측정을 수행하기 위한 모바일 디바이스 및 키트가 또한 개시된다. 상기 방법은 a) 샘플이 적용되지 않은 테스트 필드(118)를 갖는 광학 테스트 스트립(116)을 제공하는 단계, b) 카메라(114)의 적어도 하나의 이미지 획득 설정, 특히, 카메라(114)의 획득 설정 세트를 갖는 카메라(114)를 이용함으로써 샘플이 적용되지 않은 광학 테스트 스트립(116)의 테스트 필드(118)의 적어도 일부분의 적어도 하나의 제1 이미지를 캡처하는 단계, c) 광학 테스트 스트립(116)의 테스트 필드(118)에 체액의 샘플, 특히, 점적을 적용하는 단계, d) 지정 최소 시간 동안 대기하는 단계, e) 카메라(114)의 하나 이상의 이미지 획득 설정을 갖는 카메라(114)를 이용함으로써 체액의 샘플이 적용된 광학 테스트 스트립(116)의 테스트 필드(118)의 적어도 일부분의 적어도 하나의 제2 이미지를 캡처하는 단계 - 카메라(114)의 이미지 획득 설정은 단계 b)에서 사용된 카메라(114)의 이미지 획득 설정과 동일함 - , 및 f) 광학 테스트 스트립(116)의 광학 테스트 필드(118)의 제1 이미지 및 제2 이미지를 이용함으로써, 특히 적어도 두 개의 이미지를 비교함으로써 분석 측정 결과를 결정하는 단계를 포함한다.
Description
본 출원은 카메라를 갖는 모바일 디바이스를 이용함으로써 광학 테스트 스트립에서의 색상 형성 반응에 기초하여 분석 측정을 수행하는 방법과 관련된다. 본 발명은 본 발명에 따라 방법을 실행하기 위한 프로그램 수단을 갖는 컴퓨터 프로그램과 더 관련된다. 또한, 본 발명은 분석 측정을 수행하기 위한 모바일 디바이스 및 키트와 관련된다. 본 발명에 따르는 방법, 컴퓨터 프로그램, 모바일 디바이스 및 키트는 의학적 진단에서 사용되어, 가령, 하나 이상의 체액에서 하나 이상의 피분석물을 정성적으로 또는 정량적으로 검출할 수 있다. 그러나 본 발명의 그 밖의 다른 응용 분야도 가능하다.
의학적 진단 분야에서, 많은 경우에서, 하나 이상의 피분석물이 체액, 가령, 혈액, 조직액, 소변, 타액 또는 그 밖의 다른 유형의 체액의 샘플에서 검출되어야 한다. 검출되는 피분석물의 예로는 포도당, 트리글리세리드, 젖산, 콜레스테롤 또는 이들 체액에 일반적으로 존재하는 그 밖의 다른 유형의 피분석물이 있다. 피분석물의 농도 및/또는 존재여부에 따라, 필요한 경우 적절한 치료가 선택될 수 있다. 범위를 좁히지 않으면서, 본 발명은 구체적으로 혈당 측정에 대해 기재될 수 있다. 그러나 본 발명은 테스트 요소를 이용하는 그 밖의 다른 유형의 분석 측정을 위해서도 사용될 수 있다.
일반적으로, 통상의 기술자에게 알려진 디바이스 및 방법이, 검출될 피분석물이 존재할 때 하나 이상의 검출 가능한 검출 반응, 가령, 광학적으로 검출 가능한 검출 반응을 수행할 수 있는 하나 이상의 테스트 화학을 포함하는 테스트 요소를 이용한다. 예를 들어, EP 0 821 234 A2는 캐리어에 담긴 시약 시스템을 이용해 전혈로부터 피분석물을 결정하기 위한 진단 테스트 캐리어 및 진단 테스트 캐리어를 이용해 전혈로부터 피분석물을 결정하기 위한 방법을 기재한다. 진단 테스트 캐리어는 색상 형성 시약을 포함한다. 테스트 필드가 혈액 샘플이 전달되는 샘플 적용 면 및 피분석물과 시약 시스템의 반응의 결과로서 광학적으로 검출 가능한 변화가 발생하는 검출 면을 가진다. 또한, 샘플에 포함된 적혈구가 검출 면에 도달하지 않도록 테스트 필드가 설계된다. 덧붙여, 테스트 필드는 투명 필름 및 여기에 도포되는 제1 및 제2 중첩된 필름 층을 포함하며, 이때, 투명 필름 상의 제1 층이 위에 놓이는 제2 층보다 습식 상태에서 실질적으로 덜 광-산란적이다.
테스트 요소에 포함된 테스트 화학과 관련하여, 예컨대, J.Hoenes외: The Technology Behind Glucose Meters: Test Strips, Diabetes Technology & Therapeutics, Volume 10, Supplement 1, 2008, S-10 to S-26를 참조할 수 있다. 그 밖의 다른 유형의 테스트 화학이 가능하며 본 발명을 수행하도록 사용될 수 있다.
일반적으로, 테스트 화학에서 하나 이상의 광학 검출 가능한 변경이 모니터링되어, 이들 변경으로부터 검출될 적어도 하나의 피분석물의 농도를 도출할 수 있다. 일반적으로, 가변 조명 조건이 고려될 필요가 있다. 따라서 예를 들면, EP 2 916 117 A1이 상이한 조명 조건 하에서 수행될 수 있는 화학 테스트 패드의 색상 정량화 및 분석물의 화학 테스트 패드의 적정을 개시한다. 하나의 실시예에서, 디지털 이미지가 캡처되는 조명 조건이 추정되고 사용되어 적정을 결정하기 위한 기준 색상의 세트를 선택할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 상이한 조명 조건 하에서 복수의 비교가 이뤄지고 가장 높은 신뢰도 레벨을 갖는 결과가 적정을 결정하기 위해 선택된다.
또한, WO 2014/037462 Al은 특히 포도당 측정을 위한 광도 반사율 측정 디바이스에서 분석 테스트 요소 상으로의 샘플 적용을 결정하는 방법 및 장치를 개시하며, 여기서, 체액 샘플의 적용을 위한 일회용 테스트 요소를 제공하고, 테스트 요소로부터 반사율 판독의 시퀀스를 취하며, 샘플 적용 조건에 대한 반사율 판독의 변경을 모니터링하고, 드리프트 보정에 따라 샘플 적용 조건을 조절하기 위한 조치가 제안된다. 주변 측정 조건, 가령, 습도, 온도, 또는 UV 복사에 의해 야기된 반사율 판독의 드리프트 보정을 위한 값이 샘플 적용 조건을 조절하기 위해 지정 신호 감소 또는 지정 신호 임계치에서 고려될 수 있다.
분석 요소의 사용에 대한 적합성의 단순하고 신뢰할만한 제어를 위해, EP 1 189 064 A1은 제어 값에 대한 몫의 편차 및 제어 기준 값 및 제1 표준 기준 값으로부터 온 제1 기준 몫에 대한 제1 표준 기준 값을 계산하는 것을 제안한다.
EP 0 953 149 B1은 기판 상에 이미지 결과를 생성하는 화학 진단 검정으로부터의 이미지 데이터의 분석 방법을 개시한다. 상기 방법은 i) 기판 상의 상기 이미지 결과를 획득하는 단계, 및 ii) 이미지 결과의 색상 조성 및 분포에 대응하는 디지털 색상 이미지 데이터를 생성하기 위해 이미지 획득 디바이스에 의해 이미지 결과를 이미징하는 단계, 및 iii) 데이터 프로세싱 수단을 이용하여, 디지털 색상 이미지 데이터에, 이미지 결과의 색상 조성과 검정 교정 데이터 간 저장된 관계를 적용시킴으로써 상기 검정에 대한 정량화된 결과를 생성하는 단계를 포함함. 또한, 상기 검정 교정 데이터는 적어도 두 개의 선택된 색상 파라미터의 조합에 대한 교정 값의 세트를 포함하고, 상기 정량화된 결과는 상기 교정 값 중 적어도 두 개 간 보간에 의해 생성된다.
US 2017/0098137 A1는 오염 검출 매질, 기준 색상 바, 적어도 하나의 화학 테스트 매질, 및 고유 식별자를 포함하는 시약 테스트 패들을 기재한다. 오염 검출 매질은 적대적 또는 열악한 환경이 존재할 때 또는 이에 노출될 때 색상을 변경시키는 시약을 포함한다. 각각의 화학 테스트 매질은 생체 샘플 내 각자의 피분석물에 반응하는 시약을 포함한다. 기준 색상 바는 상이한 색상의 기준 색상 샘플을 포함한다. 고유 식별자, 가령, 일련 번호는 특정 패들 및 이의 화학 테스트 매질을 식별하여, 사용자와 고유하게 그리고 익명성으로 연관될 수 있다.
WO 2014/025415 A2는 생체 물질의 색상-기반 반응 테스트를 수행하기 위한 방법 및 디바이스를 기재한다. 상기 방법은 자동 교정된 환경 내에서 비노출 및 차후 노출 기구의 디지털 이미지를 캡처하고 해석하는 것을 포함한다. 기구는 UID(Unique Identification) 라벨, 이미지 색상 교정을 위한 표준화된 색상의 샘플을 제공하는 RCB(Reference Color Bar), 및 CTP(Chemical Test Pad)의 다수의 테스트-특정 시퀀스를 포함한다. 상기 방법은 이미지에서 기구의 위치를 찾는 것, UID를 추출하는 것, RCB를 추출하는 것, 및 각각의 이미지에서 복수의 CTP의 위치를 찾는 것을 더 포함한다. 상기 방법은 또한 CTP 내 이미지 노이즈를 감소시키고 RCB에 수행되는 조명 측정에 따라 이미지를 자동으로 교정한다. 상기 방법은 또한 CTP 이미지의 색상을 MICC(Manufacturer Interpretation Color Chart) 내 색상에 비교함으로써 테스트 결과를 결정한다. 상기 방법은 그래프 또는 정량화 모드로 이들 결과를 보여준다.
US 2013/0267032 A1은 견본 샘플에서 피분석물의 특성을 검출하기 위한 견본 테스트 스트립을 기재한다. 견본 테스트 스트립은 견본 샘플을 수신하기 위한 반응 영역 및 견본 샘플을 수용한 후 반응 영역의 색상 또는 색상과 색상 강도를 결정하기 위한 색상 교정 영역을 포함한다. 견본 테스트 스트립은 피분석물의 특성의 측정을 보정하기 위한 온도 표시 영역을 더 포함할 수 있다.
US 2015/0233898 A1는 케이스, 및 짝결합 표면을 따라 모바일 컴퓨팅 디바이스의 하나의 면까지 위치하는 위치 앵커를 포함하는 테스트 스트립 모듈을 기재했다. 위치 앵커는 모바일 컴퓨팅 디바이스의 상기 면 상의 특징부와 매칭되는 형태를 가진다.
US 2012/0329170 A1는 이미지 픽업 유닛 및 분석 유닛을 포함하는 분석 장치를 기재한다. 이미지 픽업 유닛은 테스트 피스 내 적어도 반응 영역 및 배경 영역을 커버하는 시계 영역을 포함한다. 반응 영역은 견본에서 테스트 물질에 노출될 때의 반응 색상을 보인다. 상기 분석 유닛은 반응 색상에 기초하여 테스트 물질을 검출하고 테스트 물질의 검출 동안 배경 영역의 상태가 테스트 물질에 대해 설정된 허용 가능한 범위 내에 속하는지 여부를 결정한다.
WO 2017/059103 A1은 타깃 물질을 포함하는 샘플에 노출된 검출 기판의 신호를 캡처하는 단계, 검출 기판이 테스트 가능 상태에 있음을 결정하는 단계, 및 샘플 내 타깃 기판의 존재여부의 평가를 생성하는 단계를 포함하는 방법을 기재한다.
DE 10 2016 202 428 A1는 색측정적 검정을 수행하기 위한 측정 시스템 및 대응하는 방법을 기재하며, 여기서, 이 측정 시스템은 테스트 필드의 색상 변경에 의해 테스트 용액 내 적어도 하나의 피분석물의 농도를 결정하기 위한 적어도 하나의 테스트 스트립 - 각각의 테스트 스트립은 테스트 스트립의 식별 및 애플리케이션에 의한 평가를 위한 데이터와 함께 기계 판독형 코드와 연관됨 - , 테스트 스트립과 테스트 용액의 접촉 전의 제1 이미지 및 테스트 용액과의 접촉 후의 테스트 스트립의 제2 이미지를 기계 판독형 코드 실행하기 위한 카메라를 갖는 모바일 디바이스 - 제1 및 제2 레코딩을 평가하기 위한 애플리케이션은 모바일 디바이스 상에 설치되며, 적어도 애플리케이션은 제1 레코딩 기계 판독형 코드에 대한 판독값에 기초하여 각각의 측정에 대해 테스트 스트립의 사용성을 자동으로 검증하며 이 테스트 스트립에 대한 사용성의 경우 연관된 색측정적 검증 및 연관된 교정 데이터를 자동으로 검증하고, 색측정적 검정을 이용한 제2 이미지에 의해서만 테스트 필드의 색상 변경을 자동으로 검증 및/또는 교정 데이터에 기초하여 피분석물의 농도를 계산함 - 를 포함한다.
대응하는 테스트 요소에 포함되는 테스트 화학에서의 변경을 광학적으로 검출하기 위한 목적으로 특정하게 개발된 맞춤구성된 검출기를 사용하는 것외에, 최근 개발은 널리 이용 가능한 디바이스, 가령, 스마트폰을 이용하는 것을 목표로 한다. 그러나 카메라, 가령, 스마트폰을 갖는 소비자 전자기기를 이용할 때, 피분석물 농도의 결정에 영향을 미칠 수 있는 방대한 수의 카메라가 시장에서 이용 가능하기 때문에 개별 기술 및 광학적 속성이 고려되어야 할 수 있다.
따라서, 샘플에서 피분석물을 검출하거나 분석 측정을 평가하기 위한 목적으로, 카메라를 갖는 소비자 전자기기를 이용할 때 관련된 이점에도 불구하고, 몇 가지 기술적 과제가 남아 있다. 일반적으로, 카메라 시스템에서의 색상 표현이, 가령, 카메라에 의해 캡처된 로 데이터(raw data)의 내부 사후-프로세싱에 의해, 인간의 색상 지각과 관련하여 최적화된 이미지를 제공하기에 적합하다. 그러나, 샘플 내 피분석물 농도를 정확히 결정하는 것에 목표를 둘 때 인간 색상 지각으로 인한 이러한 사후-프로세싱이 이상적이지 않을 수 있다.
따라서 모바일 디바이스, 가령, 소비자 전자기기 모바일 디바이스, 특히, 분석 측정 전용이 아닌 다목적 모바일 디바이스, 가령, 스마트폰 또는 태블릿 컴퓨터를 이용한 분석 측정의 상기 언급된 기술적 과제를 해결하는 방법 및 디바이스를 제공하는 것이 바람직하다. 구체적으로, 사용자를 위한 편리한 핸들링을 가능하게 하면서, 측정 정확도를 높이고 신뢰도를 개선하는 데 적합한 이용 가능한 모바일 디바이스에 널리 적용될 수 있는 방법, 컴퓨터 프로그램 및 디바이스가 제안되어야 한다.
이 문제는 독립 청구항의 특징들을 갖는 방법, 컴퓨터 프로그램 및 디바이스에 의해 해결된다. 독립적으로 또는 임의의 무작위 조합으로 구현될 수 있는 바람직한 실시예가 종속 청구항에 나열된다.
이하에서 사용될 때, 용어 "갖다(have)", "포함하다(comprise)" 또는 "포함하다(include)" 또는 이들의 임의의 무작위적 변형이 비-배타적 방식으로 사용된다. 따라서 이들 용어는 모두, 이들 용어에 의해 도입되는 특징들 외에, 어떠한 추가 특징도 이 맥락에서 개체 내에 존재하지 않는 상황과 하나 이상의 추가 특징이 존재하는 상황을 지칭할 수 있다. 예를 들어, 표현 "A는 B를 가진다", "A는 B를 포함한다" 및 "A는 B를 포함한다"는 B외에 어떠한 다른 요소도 A에 존재하지 않는 상황(즉, A가 B만으로 독점적으로 구성되는 상황) 및 B외에 하나 이상의 추가 요소, 가령, 요소 C 및 D, 또는 심지어 또 다른 요소까지가 개체 A에 존재하는 상황 모두를 지칭할 수 있다.
또한, 용어 "적어도 하나", "하나 이상" 또는 특징 또는 요소가 한 번 이상 존재할 수 있음을 나타내는 유사한 표현은 일반적으로 각자의 특징 또는 요소를 소개할 때 한 번만 사용될 것이다. 이하에서, 대부분의 경우, 각자의 특징 또는 요소를 참조할 때, 각자의 특징 또는 요소가 한 번 이상 존재할 수 있다는 사실에도 불구하고, 표현 "적어도 하나" 또는 "하나 이상"은 반복되지 않을 것이다.
또한, 이하에서 사용될 때, 용어 "바람직하게", "더 바람직하게", "특히", "더 특히", "구체적으로", "더 구체적으로" 또는 유사한 용어가, 대안 가능성을 제한하지 않으면서, 선택적 특징과 함께 사용된다. 따라서, 이들 용어에 의해 소개되는 특징이 선택적 특징이며 청구항의 범위를 어떠한 식으로도 제한하려는 의도가 없다. 본 발명은, 해당 분야의 통상의 기술자라면 알 바와 같이, 대안 특징을 이용함으로써 수행될 수 있다. 마찬가지로, "본 발명의 하나의 실시예에서" 도는 유사한 표현으로 도입되는 특징은, 본 발명의 대안 실시예에 대한 어떠한 제한 없이, 본 발명의 범위에 대한 어떠한 제한 없이, 그리고 이러한 방식으로 도입된 특징을 본 발명의 다른 선택적 또는 비-선택적 특징과 조합할 가능성에 대한 어떠한 제한 없이, 선택적 특징인 것으로 의도된다.
제1 양태에서, 카메라를 갖는 모바일 디바이스를 이용함으로써, 광학 테스트 스트립 내 색상 형성 반응에 기초하는 분석 측정을 수행하는 방법이 개시된다. 상기 방법은 예를 들어, 주어진 순서로 수행될 수 있는, 다음의 단계들을 포함한다. 그러나 상이한 순서가 역시 가능함을 알아야 한다. 또한, 방법 단계들 중 하나 이상을 한 번 또는 반복적으로 수행하는 것이 또한 가능하다. 또한, 방법 단계들 중 둘 이상을 동시에 또는 시간상 겹치는 방식으로 수행하는 것이 가능하다. 방법은 나열되지 않은 추가 방법 단계를 포함할 수 있다.
일반적으로, 방법은 다음의 단계를 포함한다:
a) 샘플이 적용되지 않은 테스트 필드를 갖는 광학 테스트 스트립을 제공하는 단계,
b) 적어도 하나의 이미지 획득 설정을 갖는, 특히, 카메라의 획득 설정 세트를 갖는 카메라를 이용함으로써 샘플이 적용되지 않은 광학 테스트 스트립의 테스트 필드의 적어도 일부분의 적어도 하나의 제1 이미지를 캡처하는 단계,
c) 광학 테스트 스트립의 상기 테스트 필드에 체액의 샘플, 특히, 점적을 적용하는 단계,
d) 지정 최소 시간 동안 대기하는 단계,
e) 카메라의 하나 이상의 이미지 획득 설정을 갖는 카메라를 이용함으로써 체액의 샘플이 적용된 광학 테스트 스트립의 테스트 필드의 적어도 일부분의 적어도 하나의 제2 이미지를 캡처하는 단계 - 카메라의 이미지 획득 설정은 단계 b)에서 사용되는 카메라의 이미지 획득 설정과 동일함 - , 및
f) 광학 테스트 스트립의 광학 테스트 필드의 제1 이미지 및 제2 이미지를 이용함으로써, 특히, 적어도 두 개의 이미지를 비교함으로써, 분석 측정 결과 값을 결정하는 단계.
용어 "분석 측정"은 본 명세서에서 사용될 때, 넓은 의미의 용어이며 해당 분야의 통상의 기술자에게 일반적이고 관례적인 의미를 가질 것이고 특수한 또는 맞춤 의미로 한정되지 않을 것이다. 상기 용어는 구체적으로, 임의의 샘플 내 적어도 하나의 피분석물의 정량적 및/또는 정성적 결정을 지칭할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다. 예를 들어, 샘플은 체액, 가령, 혈액, 조직액, 소변, 타액 또는 그 밖의 다른 유형의 체액을 포함할 수 있다. 분석 측정의 결과가, 예를 들면, 결정될 피분석물의 농도 및/또는 상기 피분석물의 존재 또는 부재일 수 있다. 구체적으로, 예를 들어, 분석 측정은 혈당 측정일 수 있으며, 따라서 분석 측정의 결과가 예를 들어 혈당 농도일 수 있다. 특히, 분석 측정 결과 값은 분석 측정에 의해 결정될 수 있다. 용어 "분석 측정 결과 값"은 본 명세서에서 사용될 때, 넓은 의미의 용어이며 해당 분야의 통상의 기술자에게 일반적이고 관례적인 의미를 가질 것이고 특수한 또는 맞춤 의미로 한정되지 않을 것이다. 상기 용어는 구체적으로, 샘플 내 피분석물 농도의 숫자 표시를 지칭할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
적어도 하나의 피분석물은, 예를 들어, 하나 이상의 특정 화학 화합물 및/또는 그 밖의 다른 파라미터이거나 이를 포함할 수 있다. 예를 들어, 대사에 참여하는 하나 이상의 피분석물, 가령, 혈당이 결정될 수 있다. 추가로 또는 대안으로, 그 밖의 다른 유형의 피분석물 또는 파라미터, 가령, pH 값이 결정될 수 있다. 적어도 하나의 샘플은, 구체적으로, 적어도 하나의 체액, 가령, 혈액, 조직액, 소변, 타액 등이거나 이를 포함할 수 있다. 추가로 또는 대안으로, 그러나, 그 밖의 다른 유형의 샘플, 가령, 물이 사용될 수 있다.
분석 측정은, 구체적으로, 광학 테스트 스트립의 적어도 하나의 광학 속성의 변경을 포함하는 분석 측정일 수 있으며, 이 변경은 카메라를 이용함으로써 시각적으로 측정 또는 결정될 수 있다. 구체적으로, 분석 측정은 결정될 적어도 하나의 피분석물의 존재 시의 색상 형성 반응이거나 이를 포함할 수 있다. 용어 "색상 형성 반응"은 본 명세서에서 사용될 때, 넓은 의미의 용어이며 해당 분야의 통상의 기술자에게 일반적이고 관례적인 의미를 가질 것이고 특수한 또는 맞춤 의미로 한정되지 않을 것이다. 상기 용어는 구체적으로, 반응에 관여하는 적어도 하나의 요소의 색상, 구체적으로, 반사율이 반응의 진행에 따라 변하는 화학, 생체 또는 물리 반응을 지칭할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
용어 "광학 테스트 스트립"은 본 명세서에서 사용될 때, 넓은 의미의 용어이며 해당 분야의 통상의 기술자에게 일반적이고 관례적인 의미를 가질 것이고 특수한 또는 맞춤 의미로 한정되지 않을 것이다. 상기 용어는 구체적으로, 색상-변경 검출 반응을 수행하도록 구성된 임의의 요소 또는 디바이스를 지칭할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다. 광학 테스트 스트립은 테스트 스트립 또는 테스트 요소라고도 지칭될 수 있으며, 세 가지 용어 모두 동일한 요소를 지칭할 수 있다. 광학 테스트 스트립이 특히 적어도 하나의 피분석물을 검출하기 위한 적어도 하나의 테스트 화학물을 함유하는 테스트 필드를 가질 수 있다. 광학 테스트 스트립은, 예를 들어, 적어도 하나의 테스트 필드가 도포되거나 일체 구성된 적어도 하나의 기판, 가령, 적어도 하나의 캐리어를 포함할 수 있다. 특히, 광학 테스트 스트립은, 구체적으로, 테스트 필드에 근접한, 예를 들어, 테스트 필드를 감싸거나 둘러 싸는 적어도 하나의 백색 영역, 가령, 백색 필드를 더 포함할 수 있다. 백색 영역은 기판 또는 캐리어 상에 독립적으로 배열된 개별 필드일 수 있다. 그러나, 추가로 또는 대안으로, 기판 또는 캐리어 자체가 백색 영역이거나 이를 포함할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 캐리어는 스트립-형상을 가짐으로써, 테스트 요소를 테스트 스트립으로 만들 수 있다. 이들 테스트 스트립은 일반적으로 널리 사용 중이며 이용 가능하다. 하나의 테스트 스트립이 단일 테스트 필드 또는 동일하거나 상이한 테스트 화학물을 포함하는 복수의 테스트 필드를 지닐 수 있다.
본 명세서에서도 사용될 때, 용어 "테스트 필드"은 넓은 의미의 용어이며 해당 분야의 통상의 기술자에게 일반적이고 관례적인 의미를 가질 것이고 특수한 또는 맞춤 의미로 한정되지 않을 것이다. 상기 용어는 구체적으로, 테스트 화학물의 일관된 양, 가령, 테스트 필드의 적어도 하나의 층이 테스트 화학물을 포함할 때 하나 이상의 물질 층을 갖는 필드, 가령, 둥근, 다각형 또는 사각형의 필드를 지칭할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
용어 "모바일 디바이스"는 본 명세서에서 사용될 때, 넓은 의미의 용어이며 해당 분야의 통상의 기술자에게 일반적이고 관례적인 의미를 가질 것이고 특수한 또는 맞춤 의미로 한정되지 않을 것이다. 상기 용어는 구체적으로, 모바일 전자 디바이스, 더 구체적으로, 모바일 통신 디바이스, 가령, 셀 폰 또는 스마트폰을 지칭할 수 있으나, 이에 한정되는 않는다. 추가로 또는 대안으로, 이하에서 더 상세히 기재될 바와 같이, 모바일 디바이스는 적어도 하나의 카메라를 가진 태블릿 컴퓨터 또는 또 다른 유형의 휴대용 컴퓨터도 지칭할 수 있다.
용어 "카메라"는 본 명세서에서 사용될 때, 넓은 의미의 용어이며 해당 분야의 통상의 기술자에게 일반적이고 관례적인 의미를 가질 것이고 특수한 또는 맞춤 의미로 한정되지 않을 것이다. 상기 용어는 구체적으로, 공간 분해되는 1차원, 2차원, 또는 심지어 3차원 광학 데이터 또는 정보를 레코딩 또는 캡처하도록 구성된 적어도 하나의 이미징 요소를 갖는 디바이스를 지칭할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다. 예를 들어, 카메라는 이미지를 레코딩하도록 구성된 적어도 하나의 카메라 칩, 가령, 적어도 하나의 CCD 칩 및/또는 적어도 하나의 CMOS 칩을 포함할 수 있다. 본 명세서에서 사용될 때, 용어 "이미지"는 구체적으로, 카메라를 이용함으로써 레코딩된 데이터, 가령, 이미징 디바이스, 가령, 카메라 칩의 픽셀로부터의 복수의 전자 판독치를 지칭할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
상기 카메라는, 적어도 하나의 카메라 칩 또는 이미징 칩 외에, 추가 요소, 가령, 하나 이상의 광학 요소, 가령, 하나 이상의 렌즈를 포함할 수 있다. 예를 들어, 카메라는 카메라에 대해 고정적으로 조정되는 적어도 하나의 렌즈를 갖는 고정-초점 카메라일 수 있다. 그러나 대안으로, 카메라는 자동으로 또는 수동으로 조정될 수 있는 하나 이상의 가변 렌즈도 포함할 수 있다. 본 발명은 구체적으로 모바일 응용분야, 가령, 노트북 컴퓨터, 태블릿, 또는 특히 셀 폰, 가령, 스마트폰에서 사용되는 카메라에 적용되어야 할 것이다. 따라서 구체적으로, 카메라는, 적어도 하나의 카메라외에, 하나 이상의 데이터 프로세싱 디바이스, 가령, 하나 이상의 데이터 프로세서를 포함하는 모바일 디바이스의 일부일 수 있다. 그러나 그 밖의 다른 카메라가 가능하다.
카메라는 구체적으로 컬러 카메라일 수 있다. 따라서, 가령, 각각의 픽셀에 대해, 색상 정보, 가령, 세 가지 색상 R, G, B에 대한 색상 값이 제공 또는 생성될 수 있다.더 많은 수의 색상 값이 또한 가능한데, 가령, 각각의 픽셀에 대해 네 가지 색상 값, 예를 들어, R, G, G, B가 가능하다.컬러 카메라는 해당 분야의 통상의 기술자에게 일반적으로 알려져 있다. 따라서 예를 들어, 카메라 칩은 각각 복수의 셋 이상의 상이한 컬러 센서, 가령, 색상 레코딩 픽셀로 구성될 수 있는데, 가령, 적(R)에 대해 하나의 픽셀, 녹(G)에 대해 하나의 픽셀, 및 청(B)에 대해 하나의 픽셀로 구성될 수 있다. 각각의 픽셀에 대해, 가령, R, G, B에 대한 픽셀에 대해, 각자의 색상의 강도에 따라, 값, 가령, 0 내지 255 범위 내 디지털 값이 픽셀에 의해 레코딩될 수 있다. 색상 삼원소, 가령, R, G, B를 이용하는 대신, 예를 들어, 사원소, 예컨대, R, G, G, B가 사용될 수 있다. 픽셀의 색 감도가 색 필터에 의해 또는 카메라 픽셀에서 사용되는 센서 요소의 적절한 고유 감도에 의해 생성될 수 있다. 이들 기법은 일반적으로 해당 분야의 기술자에게 알려져 있다.
단계 b)와 e) 모두가 카메라를 이용해 적어도 하나의 이미지를 캡처하는 단계를 포함하며, 이때 카메라는 적어도 하나의 이미지 획득 설정을 갖고 사용된다. 본 명세서에서 사용될 때, 용어 "이미지 획득 설정"은 넓은 의미의 용어이며 해당 분야의 통상의 기술자에게 일반적이고 관례적인 의미를 가질 것이고 특수한 또는 맞춤 의미로 한정되지 않을 것이다. 상기 용어는 구체적으로, 대상 또는 요소가 적어도 하나의 이미지 또는 사진을 캡처하기 위해 사용될 때 대상 또는 요소, 가령, 카메라의 이미징 디바이스의 임의의 구성 또는 조정을 지칭할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다. 특히, 이미지 획득 설정은 적어도 하나의 이미지를 캡처할 때 카메라, 가령, 모바일 디바이스의 카메라의 구성일 수 있다. 예를 들어, 이미지 획득 설정은 셔터 속도, 노출 시간, 렌즈 포커스, 색 조정, 색 포화도, 픽셀 보정, 노이즈 감소 등 중 하나 이상일 수 있다. 따라서, 카메라가 적어도 하나의 이미지를 캡처하기 위해 사용될 때, 카메라의 이미지 획득 설정은 단순히 이미지 획득 설정이라고도 지칭될 수 있다.
특히, 이미지 획득 설정은, 예를 들어, 이미지를 캡처하기 위해 사용되는 모바일 디바이스에 의해, 가령, 카메라를 갖는 모바일 디바이스에 의해 자동으로 선택될 수 있다. 따라서, 예를 들어, 카메라를 갖는 모바일 디바이스, 가령, 스마트폰 또는 스마트폰 카메라 시스템이 주변 상황에 따라, 가령, 주변 조명에 따라, 이미지 획득 설정을 자동으로 선택하거나 설정할 수 있다. 추가로 또는 대안으로, 이미지 획득 설정 중 하나 또는 둘 이상 또는 심지어 전부가 수동으로 또는 지정 알고리즘을 통해 정의되거나 설정될 수 있다.
단계 b)는 카메라의 하나 이상의 이미지 획득 설정을 고정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 특히, 카메라의 하나 이상의 이미지 획득 설정은 적어도 단계 e)가 수행 완료될 때까지, 구체적으로, 적어도 테스트 필드의 제2 이미지가 캡처될 때까지, 고정 상태를 유지할 수 있다. 본 명세서에서 사용될 때, 용어 "고정(locking)"은 넓은 의미의 용어이며 해당 분야의 통상의 기술자에게 일반적이고 관례적인 의미를 가질 것이고 특수한 또는 맞춤 의미로 한정되지 않을 것이다. 상기 용어는 구체적으로, 임의의 구성을 일정하게, 가령, 변경되지 않게 및/또는 변화되지 않게 유지하는 프로세스를 지칭할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 고정된 구성은 한 시간 주기 동안, 구체적으로, 적어도 두 개의 이벤트 사이의 시간 동안, 일정하게 유지될 수 있다. 특히, 제1 이벤트에서 시작하여 구성을 고정할 때, 구성 또는 설정은 예를 들어 적어도 하나의 제2 이벤트까지 변하지 않게 유지될 수 있다. 따라서, 하나 이상의 이미지 획득 설정의 고정은 한 시간 주기 동안, 구체적으로, 방법의 단계 b)와 방법의 단계 e)가 수행 완료될 때 사이의 지속시간 동안, 이미지 획득 설정을 일정하게 또는 변하지 않게 유지하는 것이거나 이를 포함할 수 있다.
구체적으로, 단계 b)는 하나 이상의 이미지 획득 설정과 관련된 적어도 하나의 파라미터를 도출하는 단계를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 이미지 획득 설정과 관련된 파라미터는 하나 이상의 이미지 획득 설정을 참조하는 적어도 하나의 수치 값이거나 이를 포함할 수 있다.
특히, 하나 이상의 이미지 획득 설정과 관련된 파라미터는 예를 들어, 데이터 베이스에, 구체적으로, 모바일 디바이스 및/또는 카메라의 메모리에 저장될 수 있다. 따라서, 하나 이상의 이미지 획득 설정과 관련된 파라미터는 단계 b) 및 e)에서 이미지를 캡처하기 위해 사용되는 모바일 디바이스 내에, 구체적으로, 카메라를 갖는 모바일 디바이스의 메모리 내에 저장될 수 있다. 추가로 또는 대안으로, 그러나 하나 이상의 이미지 획득 설정과 관련된 파라미터가 외부 메모리 또는 데이터 베이스, 가령, 클라우드에 또한 저장될 수 있다. 구체적으로, 데이터 베이스는 데이터 저장 디바이스에, 가령, 메모리, 가령, 휘발성 또는 비휘발성 메모리에, 가령, 모바일 디바이스의 메모리에, 외부 하드 디스크 또는 하드 드라이브 상에, 외부 컴퓨터 또는 컴퓨터 네트워크 상에, 솔리드-스테이트-드라이브 상에, 또는 클라우드에 저장될 수 있다.
예를 들어, 하나 이상의 이미지 획득 설정과 관련된 적어도 하나의 파라미터는 셔터 속도, 구체적으로, 노출 시간, 초점 거리, 색상 조절, 가령, 색 포화도, 픽셀 보정, 구체적으로, 노이즈 감소로 구성된 군 중에서 선택될 수 있다.
또한, 하나 이상의 이미지 획득 설정과 관련된 적어도 하나의 파라미터 중 적어도 하나가 적어도 하나의 알고리즘에 의해 보정 또는 설정되도록 구성되어, 예를 들어, 과도노출, 구체적으로, 이미지 내 백색 영역의 과다노출을 막을 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 알고리즘이 최소 이미지 품질, 구체적으로, 단계 b) 및 e)에서 캡처된 이미지의 최소 이미지 품질을 보장하기 위해 적어도 하나의 파라미터 중 적어도 하나를 보정하도록 구성될 수 있다. 특히, 알고리즘은 예를 들어, 모바일 디바이스 상에 저장 및/또는 실행될 수 있다. 구체적으로, 알고리즘은 모바일 디바이스의 메모리에 저장 및/또는 모바일 디바이스의 프로세서로 로딩될 수 있다. 추가로 또는 대안으로, 알고리즘은 모바일 디바이스 상에서, 가령, 모바일 디바이스의 프로세서 상에서 실행될 수 있다.
단계 c)는 구체적으로 다음 중 하나 또는 둘 모두를 포함할 수 있다:
- 사용자가 광학 테스트 스트립의 테스트 필드에 체액의 샘플, 특히, 점적을 적용하게 하는 단계, 또는
- 사용자가 광학 테스트 스트립의 테스트 필드로의 체액의 샘플의 적용을 확인하게 하는 단계.
또한, 단계 d)는 적어도 5초 동안 대기하는 것을 포함할 수 있다. 따라서, 지정 최소 시간은 예를 들어 적어도 5초일 수 있다.
또한, 단계 f)는 각각 단계 b) 및 e)에서 캡처된 적어도 두 개의 이미지를 비교하는 단계를 포함할 수 있다. 특히, 적어도 두 개의 이미지를 비교할 때 색상 차이 및 강도 차이 중 적어도 하나가 검출될 수 있다. 따라서 단계 f)는 특히, 예를 들어, 단계 b) 및 e)에서 캡처된 이미지들, 가령, 이미지들의 픽셀들을 비교함으로써, 색상 차이 및 강도 차이 중 하나 또는 둘 모두를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
특히, 단계 f)는 하기의 함수를 이용함으로써, 제1 이미지의 테스트 필드의 색상 또는 강도 중 하나 또는 둘 모두 ITF_1 및 제2 이미지의 테스트 필드의 색상 및/또는 강도 ITF_2로부터 상대 측정 값 Rrel을 결정하는 단계를 포함할 수 있다:
. (1)
구체적으로, 함수는 비례 계수를 더 포함할 수 있다.
추가로 또는 대안으로, 단계 f)는 하기의 함수를 이용함으로써 제1 이미지의 테스트 필드의 색상 및/또는 강도 ITF_1, 제2 이미지의 테스트 필드의 색상 및/또는 강도 ITF_2, 제1 이미지의 광학 테스트 스트립 상의 기준 영역, 가령, 백색 영역의 색상 및/또는 강도 IWF_1 및 제2 이미지의 광학 테스트 스트립 상의 동일한 기준 영역의 색상 및/또는 강도 IWF_2로부터 트와이스 상대 측정 값 Rtwice_rel을 결정하는 단계를 포함할 수 있다:
. (2)
구체적으로, 함수는 비례 계수를 더 포함할 수 있다.
상기 방법은 g) 적어도 하나의 주변 조명 조건을 평가하기 위한 단계를 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 단계 g)에서 조명, 예를 들어, 테스트 필드의 조명이 평가될 수 있다. 특히, 단계 g)는 다음의 시점 중 하나 이상에서 적어도 한 번 수행될 수 있다:
- 단계 a)와 단계 b) 사이,
- 단계 b)와 단계 c) 사이,
- 단계 e)와 단계 f) 사이, 또는
- 단계 f) 이후.
특히, 적어도 하나의 주변 조명 조건이 구체적으로 단계 b)를 수행하기 전 및 예를 들어 단계 a)를 수행한 후에 적어도 한 번 평가될 수 있다. 추가로 또는 대안으로, 단계 g)는 예를 들어 단계 e)를 수행하기 전에 적어도 한 번 수행될 수 있다.
구체적으로, 단계 g)는 모바일 디바이스의 적어도 하나의 조명원을 켜거나 끔으로써 적어도 하나의 주변 조명 조건을 적응시키는 단계를 더 포함할 수 있다. 용어 "조명원"은 본 명세서에서 사용될 때, 넓은 의미의 용어이며 해당 분야의 통상의 기술자에게 일반적이고 관례적인 의미를 가질 것이고 특수한 또는 맞춤 의미로 한정되지 않을 것이다. 상기 용어는 구체적으로, 대상을 조명하기 위한 광을 발생시키도록 구성된 임의의 디바이스를 지칭할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 모바일 디바이스의 조명원은 모바일 디바이스로 일체 구성되는 적어도 하나의 발광 다이오드를 포함할 수 있다. 특히, 조명원은 모바일 디바이스의 백라이팅일 수 있다. 모바일 디바이스가 조명 디바이스, 가령, 디스플레이를 조명하는 적어도 하나의 조명원을 포함할 수 있거나 및/또는 디스플레이 자체가 추가 조명원 자체로 설계될 수 있다. 따라서, 예를 들면, 적어도 하나의 주변 조명 조건을 밝게 하기 위해 적어도 하나의 조명원이 켜질 수 있다. 특히, 광을 발생시키는 것, 가령, 적어도 하나의 발광 다이오드 또는 모바일 디바이스의 백라이트로부터 광을 발생시키는 것이 필요할 때 적어도 하나의 조명원이 켜질 수 있다. 조명원으로부터 어떠한 광 발생도 필요하지 않을 때 적어도 하나의 조명원이 꺼질 수 있다.
또 다른 양태에서, 컴퓨터 프로그램이 컴퓨터 또는 컴퓨터 네트워크 상에서 실행될 때 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 실행형 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램이 개시된다. 컴퓨터 프로그램은, 컴퓨터 프로그램이 컴퓨터 또는 컴퓨터 네트워크, 구체적으로, 모바일 디바이스의 프로세서 상에서 실행될 때, 앞서 기재된 바와 같이 또는 이하에서 더 상세히 기재될 바와 같이 색상 형성 반응에 기초하여 분석 측정을 수행하는 방법을 수행하도록 구성된다. 컴퓨터 프로그램은 구체적으로, 분석 측정을 수행하는 방법의 적어도 단계 b), d), e), f) 및 선택적으로 단계 c) 및/또는 g)를 수행하도록 구성될 수 있다.
용어의 가능한 정의 및 가능한 실시예에 대해, 상기에서 주어진 기재 또는 이하에서 더 상세히 기재될 바가 참조될 수 있다.
구체적으로, 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 판독형 데이터 캐리어 상에 저장될 수 있다. 따라서, 컴퓨터 또는 컴퓨터 네트워크, 가령, 컴퓨터 또는 컴퓨터 네트워크의 작업 메모리 또는 메인 메모리로 로딩된 후, 본 명세서에 개시된 실시예들 중 하나 이상에 따르는 방법을 실행할 수 있는 데이터 구조가 저장된 데이터 캐리어가 본 명세서에서 또한 개시되고 제안된다.
또 다른 양태에서, 분석 측정을 수행하기 위한 모바일 디바이스가 개시된다. 모바일 디바이스는 적어도 하나의 카메라를 가진다. 또한, 모바일 디바이스는 앞서 기재되었거나 이하에서 더 상세히 기재될 바와 같은 분석 측정을 수행하는 방법의 적어도 단계 b), d), e) 및 f)를 수행하도록 구성된다.
다시 한번 말하자면, 용어의 가능한 정의 및 가능한 실시예에 대해, 상기에서 주어진 기재 또는 이하에서 더 상세히 기재될 바가 참조될 수 있다.
또한, 모바일 디바이스는 적어도 하나의 주변 조명 조건을 적응시키도록 구성된 적어도 하나의 조명원을 포함할 수 있다.
특히, 모바일 디바이스는 단계 b), d), e), 및 f) 중 적어도 하나, 및 선택적으로 단계 c) 및/또는 g)를 제어하기 위해 프로그램된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 용어 "프로세서"는 본 명세서에서 사용될 때, 넓은 의미의 용어이며 해당 분야의 통상의 기술자에게 일반적이고 관례적인 의미를 가질 것이고 특수한 또는 맞춤 의미로 한정되지 않을 것이다. 상기 용어는 구체적으로, 데이터를 조작하도록 구성된 임의의 전자 회로를 지칭할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다. 특히, 프로세서는 적어도 하나의 데이터 베이스, 가령, 메모리, 가령, 모바일 디바이스의 메모리 상에서 연산을 수행하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 구체적으로 집적 회로(IC), 가령, 주문형 집적 회로(ASIC) 또는 현장 프로그램 가능한 게이트 어레이(FPGA)이거나 이를 포함할 수 있다.
또 다른 양태에서, 분석 측정을 수행하기 위한 키트가 개시된다. 상기 키트는 다음을 포함한다:
- 앞서 기재되거나 이하에서 더 상세히 기재될 적어도 하나의 모바일 디바이스 및
- 적어도 하나의 테스트 필드를 갖는 적어도 하나의 광학 테스트 스트립.
다시 한번 말하자면, 용어의 가능한 정의 및 가능한 실시예에 대해, 상기에서 주어진 기재 또는 이하에서 더 상세히 기재될 바가 참조될 수 있다.
용어 "키트"는 본 명세서에서 사용될 때, 넓은 의미의 용어이며 해당 분야의 통상의 기술자에게 일반적이고 관례적인 의미를 가질 것이고 특수한 또는 맞춤 의미로 한정되지 않을 것이다. 상기 용어는 구체적으로, 복수의 구성요소의 조립체 - 구성요소 각각은 서로 독립적으로 기능하고 핸들링될 수 있으며, 키트의 구성요소는 공통 기능을 수행하도록 상호작용할 수 있음 - 를 지칭할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
본 명세서의 방법, 컴퓨터 프로그램 및 디바이스가 종래의 방법, 컴퓨터 프로그램 및 디바이스에 비해 많은 수의 이점을 제공할 수 있다. 따라서 특히, 본 발명은 종래 기술의 방법, 컴퓨터 프로그램 및 디바이스에 비해 분석 측정의 개선된 신뢰도 및 정확도를 제공할 수 있다. 구체적으로, 모바일 디바이스의 이미지 프로세싱 단계, 구체적으로, 소프트웨어, 가령, 앱에 의해 수행되는 임의의 이미지 프로세싱 단계를 고려함으로써, 신뢰도 및 정확도가 개선될 수 있다.
또한, 본 발명은 사용자의 분석 측정을 수행하는 프로세스를 단순화할 수 있다. 구체적으로, 사용자는 맞춤 검출기 대신, 널리 이용 가능한 모바일 디바이스, 가령, 스마트폰을 이용해 분석 측정을 수행할 수 있을 수 있다. 특히, 본 발명은, 구체적으로 본 발명이 예를 들어, 대다수의 모바일 디바이스와 기술적으로 호환 가능할 수 있기 때문에, 방대한 수의 모바일 디바이스, 가령, 다양한 모바일 폰 또는 스마트폰에 적합하여, 많은 수의 모바일 디바이스, 가령, 적어도 하나의 운영 체제, 가령, Android, Windows, iOS 또는 Linux로 구성된 중에서 선택된 적어도 하나의 운영 체제를 실행시키는 모바일 디바이스 상에서 기술적 구현 및/또는 사용이 가능할 수 있다. 그 밖의 다른 운영 체제가 가능할 수 있다.
덧붙여, 본 발명의 경우 모바일 디바이스의 카메라 시스템에 대한 요건이 종래 기술의 방법, 컴퓨터 프로그램 및 디바이스에 비교해서 감소될 수 있다. 특히, 절대 색상 측정 또는 검출에 대한 요건이 예를 들어 상대 측정, 구체적으로, 본 발명의 분석 측정을 수행할 때 사용될 수 있는 트와이스 상대 측정 때문에 감소될 수 있다. 구체적으로, 본 발명에서 예를 들어 상대 색상 측정, 가령, 상대 강도 측정을 이용하는 분석 측정이 제안될 수 있다. 특히, 가령, 테스트 요소의 광학 테스트 스트립의 제1 이미지가 샘플의 적용 전에, 구체적으로 샘플이 광학 테스트 스트립의 테스트 필드에 적용되기 전에 캡처될 수 있다. 제1 이미지를 캡처할 때, 이미지 획득 설정은 예를 들어 이미지를 캡처하기 위해 사용되는 모바일 디바이스에 의해, 가령, 카메라를 갖는 모바일 디바이스에 의해, 자동으로 선택될 수 있다. 따라서, 예를 들어, 이미지를 캡처할 때, 카메라를 갖는 모바일 디바이스, 가령, 스마트폰 또는 스마트폰 카메라 시스템이 주변 상황에 따라, 가령, 주변 조명에 따라 이미지 획득 설정을 자동으로 선택할 수 있으며, 이때, 예를 들어 백색 필드의 광학 테스트 스트립의 관련 부분의 과다노출이 억제될 수 있다. 추가로 또는 대안으로, 이미지 획득 설정은 수동으로 또는 지정 알고리즘을 통해 선택될 수 있다. 그 뒤, 예를 들어, 샘플이 테스트 필드에 적용된 후의 테스트 요소의 제2 이미지의 캡처가, 구체적으로 동일한 이미지 획득 설정을 이용해 수행될 수 있다. 따라서 제1 이미지를 캡처할 때 선택된 이미지 획득 설정이, 예를 들어, 제2 이미지를 캡처할 때까지, 모바일 디바이스 내에서 고정 및/또는 저장될 수 있다. 이미지 획득 설정의 이러한 고정 및/또는 저장 기능은 구체적으로 많은 수의 모바일 디바이스에 의해, 가령, 많은 수의 스마트폰에 의해 지원될 수 있다.
요컨대 그리고 추가 가능한 실시예를 배제하지 않고, 다음의 실시예가 고려될 수 있다:
실시예 1: 카메라를 갖는 모바일 디바이스를 이용함으로써 광학 테스트 스트립에서의 색상 형성 반응에 기초하여 분석 측정을 수행하는 방법으로서, 상기 방법은 다음을 포함한다:
a) 샘플이 적용되지 않은 테스트 필드를 갖는 광학 테스트 스트립을 제공하는 단계,
b) 적어도 하나의 이미지 획득 설정을 갖는, 특히, 카메라의 획득 설정 세트를 갖는 카메라의 적어도 하나의 이미지 획득 설정을 갖는 카메라를 이용함으로써 샘플이 적용되지 않은 광학 테스트 스트립의 테스트 필드의 적어도 일부분의 제1 이미지를 캡처하는 단계,
c) 광학 테스트 스트립의 상기 테스트 필드에 체액의 샘플, 특히, 점적을 적용하는 단계,
d) 지정 최소 시간 동안 대기하는 단계,
e) 카메라의 하나 이상의 이미지 획득 설정을 갖는 카메라를 이용함으로써 체액의 샘플이 적용된 광학 테스트 스트립의 테스트 필드의 적어도 일부분의 제2 이미지를 캡처하는 단계 - 카메라의 이미지 획득 설정은 단계 b)에서 사용되는 카메라의 이미지 획득 설정과 동일함 - , 및
f) 광학 테스트 스트립의 광학 테스트 필드의 제1 이미지 및 제2 이미지를 이용함으로써, 특히, 적어도 두 개의 이미지를 비교함으로써, 분석 측정 결과 값을 결정하는 단계.
실시예 2: 상기 실시예에 있어서, 단계 b)는 카메라의 하나 이상의 이미지 획득 설정을 고정하는 단계를 더 포함하고, 카메라의 상기 하나 이상의 이미지 획득 설정은 적어도 단계 e)가 수행 완료될 때까지, 구체적으로 적어도 테스트 필드의 제2 이미지가 캡처될 때까지 고정된 채 유지되는, 방법.
실시예 3: 상기 실시예들 중 어느 하나에 있어서, 단계 b)는 하나 이상의 이미지 획득 설정과 관련된 적어도 하나의 파라미터를 도출하는 단계를 더 포함하는, 방법.
실시예 4: 상기 실시예에 있어서, 하나 이상의 이미지 획득 설정과 관련된 파라미터는 데이터 베이스에, 구체적으로, 모바일 디바이스 및/또는 카메라의 메모리에 저장되는, 방법.
실시예 5: 상기 실시예에 있어서, 하나 이상의 이미지 획득 설정과 관련된 적어도 하나의 파라미터는 셔터 속도, 특히, 노출 시간, 초점 거리, 색상 조절, 가령, 색 포화도, 픽셀 보정, 특히, 노이즈 감소로 구성된 군 중에서 선택되는, 방법.
실시예 6: 상기 실시예에 있어서, 하나 이상의 이미지 획득 설정과 관련된 적어도 하나의 파라미터 중 적어도 하나가 적어도 하나의 알고리즘에 의해 보정 또는 설정되도록 구성되어, 예를 들어, 과다노출, 구체적으로 이미지 내 백색 영역의 과다노출을 막을 수 있으며, 상기 적어도 하나의 알고리즘은 예를 들어, 모바일 디바이스 상에, 구체적으로 모바일 디바이스의 프로세서 상에 저장 및/또는 실행될 수 있다.
실시예 7: 상기 실시예들 중 어느 하나에 있어서, 단계 c)는 다음 중 하나 또는 둘 모두를 포함한다:
- 사용자가 광학 테스트 스트립의 테스트 필드에 체액의 샘플, 특히, 점적을 적용하게 하는 단계, 또는
- 사용자가 광학 테스트 스트립의 테스트 필드로의 체액의 샘플의 적용을 확인하게 하는 단계.
실시예 8: 상기 실시예들 중 어느 하나에 있어서, 단계 d)는 적어도 5초 동안 대기하는 단계를 포함한다.
실시예 9: 상기 실시예들 중 어느 하나에 있어서, 단계 f)는 단계 b)와 e)에서 각각 캡처된 적어도 두 개의 이미지를 비교하는 단계를 포함하며, 색상 차이 및 강도 차이 중 적어도 하나가 검출되는, 방법.
실시예 10: 상기 실시예에 있어서, 단계 f)는 하기의 함수를 이용함으로써, 제1 이미지의 테스트 필드의 색상 또는 강도 중 하나 또는 둘 모두 ITF_1 및 제2 이미지의 테스트 필드의 색상 및/또는 강도 ITF_2로부터 상대 측정 값 Rrel을 결정하는 단계를 포함한다:
. (1)
실시예 11: 두 개의 상기 실시예들 중 어느 하나에 있어서, 단계 f)는 하기의 함수를 이용함으로써, 제1 이미지의 테스트 필드의 색상 및/또는 강도 ITF_1, 제2 이미지의 테스트 필드의 색상 및/또는 강도 ITF_2, 제1 이미지의 광학 테스트 스트립 상의 기준 영역, 가령, 백색 영역의 색상 및/또는 강도 IWF_1 및 제2 이미지의 광학 테스트 스트립 상의 동일한 기준 영역의 색상 및/또는 강도 IWF_2로부터 트와이스 상대 측정 값 Rtwice_rel을 결정하는 단계를 포함한다:
. (2)
실시예 12: 상기 실시예들 중 어느 하나에 있어서, 방법은 다음을 더 포함한다
g) 적어도 하나의 주변 조명 조건을 평가하는 단계,
이때, 단계 g)는 다음의 시점 중 하나 이상에서 적어도 한 번 수행된다:
- 단계 a)와 단계 b) 사이,
- 단계 b)와 단계 c) 사이,
- 단계 e)와 단계 f) 사이, 또는
- 단계 f) 이후.
실시예 13: 상기 실시예에 있어서, 단계 g)는 모바일 디바이스의 적어도 하나의 조명원을 켜거나 끔으로써 상기 적어도 하나의 주변 조명 조건을 적응시키는 단계를 더 포함하는, 방법.
실시예 14: 컴퓨터 또는 컴퓨터 네트워크 상에서, 구체적으로, 모바일 디바이스의 프로세서 상에서 컴퓨터 프로그램이 실행될 때 상기 실시예들 중 어느 하나를 따르는 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 실행형 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램.
실시예 15: 분석 측정을 수행하기 위한 모바일 디바이스로서, 상기 모바일 디바이스는 적어도 하나의 카메라를 갖고, 상기 모바일 디바이스는 분석 측정을 수행하는 방법을 인용하는 상기 실시예 중 어느 하나에 따르는 분석 측정을 수행하는 방법의 적어도 단계 b), d), e) 및 f)를 수행하도록 구성되는, 모바일 디바이스.
실시예 16: 상기 실시예에 있어서, 모바일 디바이스는 적어도 하나의 주변 조명 조건을 적응시키도록 구성된 적어도 하나의 조명원을 더 포함한다.
실시예 17: 상기 두 개의 실시예 중 어느 하나에 있어서, 모바일 디바이스는 단계 b), d), e) 및 f) 중 적어도 하나, 그리고 선택적으로 c) 및/또는 g)를 제어하도록 프로그램되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는, 모바일 디바이스.
실시예 18: 분석 측정을 수행하기 위한 키트로서, 상기 키트는 다음을 포함한다:
- 모바일 디바이스를 인용하는 상기 실시예들 중 어느 하나에 따르는 적어도 하나의 모바일 디바이스, 및
- 적어도 하나의 테스트 필드를 갖는 적어도 하나의 광학 테스트 스트립.
추가 선택적 특징 및 실시예가, 바람직하게는, 종속 청구항과 함께, 이하의 실시예에 대한 설명에서 더 상세히 개시될 것이다. 거기서, 해당 분야의 통상의 기술자가 인지할 바와 같이, 각자의 선택적 특징이 독립적으로 또는 임의의 무작위 가능한 조합으로 구현될 수 있다. 발명의 범위는 바람직한 실시예로 한정되지 않는다. 실시예는 도면에 개략적으로 도시된다. 거기서, 이들 도면 내 동일한 도면 부호가 동일하거나 기능적으로 비교 가능한 요소를 지칭한다.
도면에서:
도 1은 키트 및 모바일 디바이스의 하나의 실시예의 투시도이고;
도 2a 및 2b는 분석 측정을 수행하기 위한 방법의 실시예의 흐름도를 도시하며;
도 3a 및 3b는 분석 측정을 수행하는 동안 카메라에 의해 인식될 수 있는 색상 신호 카운트를 나타내는 다이어그램의 실시예를 도시한다.
도면에서:
도 1은 키트 및 모바일 디바이스의 하나의 실시예의 투시도이고;
도 2a 및 2b는 분석 측정을 수행하기 위한 방법의 실시예의 흐름도를 도시하며;
도 3a 및 3b는 분석 측정을 수행하는 동안 카메라에 의해 인식될 수 있는 색상 신호 카운트를 나타내는 다이어그램의 실시예를 도시한다.
도 1에서 분석 측정을 수행하기 위한 키트(110)가 투시도로 도시된다. 상기 키트(110)는 적어도 하나의 카메라(114)를 갖는 적어도 하나의 모바일 디바이스(112)를 포함하고, 상기 키트는 적어도 하나의 테스트 필드(118)를 갖는 적어도 하나의 광학 테스트 스트립(116)을 더 포함한다. 광학 테스트 스트립(116)은 적어도 하나의 백색 영역(119)을 더 가질 수 있다. 모바일 디바이스(112)는 예를 들어 도 2a 및 2b에서 나타난 분석 측정을 수행하는 방법을 수행하도록 구성된다. 도 1에 도시된 바와 같이, 모바일 디바이스(112)는 적어도 하나의 조명원(120)을 더 포함할 수 있다. 특히, 모바일 디바이스(112)는 분석 측정을 수행하는 방법의 단계를 제어하도록 프로그램된 적어도 하나의 프로세서(122)를 포함할 수 있다.
도 2a는 카메라(114)를 갖는 모바일 디바이스(112)를 이용함으로써, 광학 테스트 스트립(116) 내 색상 형성 반응에 기초하여 분석 측정을 수행하는 방법의 흐름도의 실시예를 도시한다. 방법은 다음의 단계를 포함한다:
a) 샘플이 적용되지 않은 테스트 필드(118)를 갖는 광학 테스트(116) 스트립을 제공하는 단계(도면 부호(124)로 지시됨),
b) 카메라(114)의 적어도 하나의 이미지 획득 설정을 갖는, 구체적으로 카메라(114)의 획득 설정 세트를 갖는 카메라(114)를 이용함으로써, 샘플이 적용되지 않은 광학 테스트 스트립(116)의 테스트 필드(118)의 적어도 일부분의 적어도 하나의 제1 이미지를 캡처하는 단계(도면 부호(126)로 지시됨),
c) 광학 테스트 스트립(116)의 상기 테스트 필드(118)에 체액의 샘플, 구체적으로, 점적 중 하나 또는 둘 모두를 적용하는 단계(도면 부호(128)로 지시됨),
d) 지정 최소 시간 동안 대기하는 단계(도면 부호(130)으로 지시됨),
e) 카메라의 하나 이상의 이미지 획득 설정을 갖는 카메라(114)를 이용함으로써 체액의 샘플이 적용된 광학 테스트 스트립의 테스트 필드의 적어도 일부분의 적어도 하나의 제2 이미지를 캡처하는 단계 - 카메라(114)의 이미지 획득 설정은 단계 b)에서 사용되는 카메라의 이미지 획득 설정과 동일함 - (도면 부호(132)로 지시됨), 및
f) 광학 테스트 스트립의 광학 테스트 필드의 제1 이미지 및 제2 이미지를 이용함으로써, 특히, 적어도 두 개의 이미지를 비교함으로써, 분석 측정 결과 값을 결정하는 단계(도면 부호(134)로 지시됨).
모바일 디바이스(112)는 특히 분석 측정을 수행하는 방법의 적어도 단계 b), d), e) 및 f)를 수행하도록 구성될 수 있다. 특히, 프로세서(122)는 단계 b), d), e) 및 f) 중 적어도 하나를 제어하도록 프로그램될 수 있다.
도 2b에서, 분석 측정을 수행하기 위한 방법의 흐름도의 상이한 실시예가 도시된다. 상기 방법은 g) 적어도 하나의 주변 조명 조건을 평가하기 위한 단계(도면 부호(136)로 지시됨)를 더 포함할 수 있다. 특히, 단계 g)는, 도면에서 도시된 바와 같이, 단계 a)와 단계 b) 사이에서 적어도 한 번 수행될 수 있다. 그러나 추가로 또는 대안으로, 단계 g)는 단계 b)와 c) 사이에서 및/또는 단계 e)와 단계 f) 사이에서 및/또는 단계 f) 이후에 수행될 수 있다. 상기 방법은, 구체적으로 상기 방법의 단계 b)는 카메라(114)의 하나 이상의 이미지 획득 설정을 고정하는 적어도 하나의 서브단계(도면 부호(138)로 지시됨)를 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 이미지 획득 설정 또는 이미지 획득 설정의 세트가 단계 e)가 수행 완료될 때까지 고정된 채 유지될 수 있다. 특히, 이미지 획득 설정은 적어도 테스트 필드의 제2 이미지가 캡처 완료될 때까지 유지될 수 있다. 추가로 또는 대안으로, 단계 b)는 하나 이상의 이미지 획득 설정과 관련된 적어도 하나의 파라미터를 도출하는 적어도 하나의 서브단계(도면 부호(140)으로 지시됨)를 포함할 수 있다. 또한, 단계 f)는 단계 b) 및 e)에서 각각 캡처된 적어도 두 개의 이미지를 비교, 특히, 이미지들을 서로 비교하는 적어도 하나의 서브단계(도면 부호(142)로 지시됨)를 포함할 수 있고, 이때 색상 차이 및 강도 차이 중 적어도 하나가 검출될 수 있다. 예를 들어, 단계 f)에서 상대 측정 값 Rrel(144)이 앞서 기재된 함수(1)를 이용함으로써 결정될 수 있다. 추가로 또는 대안으로, 단계 f)에서, 트와이스 상대 측정 값 Rtwice_rel(146)이 앞서 기재된 함수(2)를 이용함으로써 결정될 수 있다.
도 3a 및 3b는 분석 측정을 수행하는 시간(t) 동안 카메라(114), 가령, 모바일 디바이스(112)의 카메라(114)에 의해 인식 가능한 색상 신호 카운트(c)를 나타내는 다이어그램의 실시예를 나타낸다. 특히, 적색, 가령, R 값(148)에 대한 색상 신호 카운트가 초 단위로 측정된 시간(150) 동안 나타난다. 다이어그램에서, 50 mg/dl의 혈당 농도를 갖는 샘플의 측정이 도시될 수 있다. 구체적으로, 다이어그램에서, 광학 테스트 스트립(116)의 백색 영역(152) 및 테스트 필드(154)에 대한 색상 신호 카운트 또는 R 값이 시간의 흐름에 따라 도시된다. 또한, 다이어그램에서 Rrel(144) 및 Rtwice_rel(146)가 도시되며, 이때, Rrel(144) 및 Rtwice_rel(146)는 각각 함수(1) 및 (2)를 이용함으로써 결정될 수 있다.
예를 들어, 도 3a 및 3b에서, 색상 형성 반응에 기초하여 분석 측정을 수행하는 방법의 적어도 단계 b), c), d) 및 e)의 수행이 도시될 수 있다. 따라서, 특히 b) 적어도 하나의 제1 이미지를 캡처하는 단계가 제1 시간 슬롯(156) 내에서 수행될 수 있고, 구체적으로 c) 테스트 필드(118)로 체액의 샘플을 적용하는 단계는 제2 시간 슬롯(158) 내에서 수행될 수 있다. 또한, 제3 시간 슬롯(160)은 예를 들어 방법의 단계 d)에서 대기한 지정된 최소 시간과 동일할 수 있다. 특히, e) 적어도 하나의 제2 이미지를 캡처하는 단계는 제4 시간 슬롯(162) 내에서 수행될 수 있다.
구체적으로, 도 3a에서, 주변 조명 조건이 일정하다. 따라서 예를 들어 백색 영역(152)의 R 값이 시간에 걸쳐, 가령, 측정의 지속시간 동안, 일정함을 보일 수 있다. 도 3a에 도시된 바와 같이, 일정한 주변 조명 조건에 대해 Rrel(144) 
Rtwice_rel(146)이다. 그러나 도 3b에서, 주변 조명 조건이 변한다. 따라서, 구체적으로, 도 3b에 도시된 백색 영역(152)의 R 값이 측정 과정에서 변할 수 있다. 또한, 도 3b에 도시된 바와 같이, 변하는 주변 광 조건이 Rrel(144) ≠ Rtwice_rel(146)를 야기할 수 있다. 특히, Rrel(144)를 결정할 때, 예를 들어, 샘플 적용 후의 테스트 필드(154)의 R 값이 샘플이 적용되지 않은 테스트 필드(154)의 R 값과 관련하여 설정될 수 있고, 이때, Rrel(144)을 결정할 때 백색 영역(152)의 R 값이 고려되지 않을 수 있다. 따라서, 예를 들어, 백색 영역(152), 구체적으로 백색 필드 또는 기준 필드의 백색 영역의 R 값에 의해 나타나는 변하는 주변 조명 조건이 Rrel(144)를 결정할 대 고려되지 않을 수 있다. 그러나 백색 영역(152)의 R 값은 Rtwice_rel(146)를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 따라서, Rtwice_rel(146)를 결정할 때, 주변 조명 조건이 고려될 수 있다. 특히, 방법의 단계 f)에서 Rtwice_rel(146)이 사용되는 경우, 결정된 분석 측정 결과 값이 예를 들어 심지어 방법의 수행 동안 주변 조명의 변경에 독립적일 수 있다.
110 키트
112 모바일 디바이스
114 카메라
116 광학 테스트 스트립
118 테스트 필드
119 백색 영역
120 조명원
122 프로세서
124 단계 a)
126 단계 b)
128 단계 c)
130 단계 d)
132 단계 e)
134 단계 f)
136 단계 g)
138 서브단계
140 서브단계
142 서브단계
144 Rrel
146 Rtwice_rel
148 R 값
150 초
152 백색 영역의 R 값
154 테스트 필드의 R 값
156 제1 시간 슬롯
158 제2 시간 슬롯
160 제3 시간 슬롯
162 제4 시간 슬롯
112 모바일 디바이스
114 카메라
116 광학 테스트 스트립
118 테스트 필드
119 백색 영역
120 조명원
122 프로세서
124 단계 a)
126 단계 b)
128 단계 c)
130 단계 d)
132 단계 e)
134 단계 f)
136 단계 g)
138 서브단계
140 서브단계
142 서브단계
144 Rrel
146 Rtwice_rel
148 R 값
150 초
152 백색 영역의 R 값
154 테스트 필드의 R 값
156 제1 시간 슬롯
158 제2 시간 슬롯
160 제3 시간 슬롯
162 제4 시간 슬롯
Claims (15)
- 카메라(114)를 갖는 모바일 디바이스(112)를 이용함으로써 광학 테스트 스트립(116) 내 색상 형성 반응에 기초하는 분석 측정을 수행하는 방법으로서, 상기 방법은
a) 샘플이 적용되지 않은 테스트 필드(118)를 갖는 광학 테스트 스트립(116)을 제공하는 단계,
b) 상기 카메라(114)의 적어도 하나의 이미지 획득 설정을 갖는 카메라(114)를 이용함으로써 샘플이 적용되지 않은 상기 광학 테스트 스트립(116)의 상기 테스트 필드(118)의 적어도 일부분의 적어도 하나의 제1 이미지를 캡처하는 단계,
c) 상기 광학 테스트 스트립(116)의 상기 테스트 필드(118)에 체액의 샘플을 적용하는 단계,
d) 지정 최소 시간 동안 대기하는 단계,
e) 상기 카메라(114)의 하나 이상의 이미지 획득 설정을 갖는 상기 카메라(114)를 이용함으로써 체액의 샘플이 적용된 상기 광학 테스트 스트립(116)의 상기 테스트 필드(118)의 적어도 일부분의 적어도 하나의 제2 이미지를 캡처하는 단계 - 카메라(114)의 이미지 획득 설정은 단계 b)에서 사용되는 카메라(114)의 이미지 획득 설정과 동일함 - , 및
f) 상기 광학 테스트 스트립(116)의 광학 테스트 필드(118)의 제1 이미지 및 제2 이미지를 이용함으로써 분석 측정 결과 값을 결정하는 단계를 포함하고,
단계 b)는 상기 카메라(114)의 하나 이상의 이미지 획득 설정을 고정하는 단계를 더 포함하며, 상기 카메라(114)의 하나 이상의 이미지 획득 설정은 적어도 단계 e)가 수행 완료될 때까지 고정 상태를 유지하고, 단계 f)는 단계 b) 및 e)에서 각각 캡처된 적어도 두 개의 이미지들을 비교하는 단계를 포함하고, 색상 차이 및 강도 차이 중 적어도 하나가 검출되고,
단계 f)는 하기의 함수를 이용함으로써, 제1 이미지의 테스트 필드의 색상 또는 강도 중 하나 또는 둘 모두 ITF_1 및 제2 이미지의 테스트 필드의 색상 또는 강도 중 하나 또는 둘 모두 ITF_2로부터 상대 측정 값 Rrel을 결정하는 단계를 포함하고, 추가로 또는 대안으로,
단계 f)는 하기의 함수를 이용함으로써, 제1 이미지의 테스트 필드의 색상 또는 강도 중 하나 또는 둘 모두 ITF_1, 제2 이미지의 테스트 필드의 색상 또는 강도 중 하나 또는 둘 모두 ITF_2, 제1 이미지의 상기 광학 테스트 스트립 상의 기준 영역의 색상 또는 강도 중 하나 또는 둘 모두 IWF_1 및 제2 이미지의 광학 테스트 스트립 상의 동일한 기준 영역의 색상 또는 강도 중 하나 또는 둘 모두 IWF_2로부터 트와이스 상대 측정 값 Rtwice_rel을 결정하는 단계를 포함하는,
분석 측정을 수행하는 방법. - 제1항에 있어서, 단계 b)는 하나 이상의 이미지 획득 설정과 관련된 적어도 하나의 파라미터를 도출하는 단계를 더 포함하는, 분석 측정을 수행하는 방법.
- 제2항에 있어서, 하나 이상의 이미지 획득 설정과 관련된 적어도 하나의 파라미터는 데이터 베이스에 저장되는, 분석 측정을 수행하는 방법.
- 제3항에 있어서, 하나 이상의 이미지 획득 설정과 관련된 적어도 하나의 파라미터는 셔터 속도, 노출 시간, 초점 거리, 색상 조절, 가령, 색 포화도, 픽셀 보정, 노이즈 감소로 구성된 군 중에서 선택되는, 분석 측정을 수행하는 방법.
- 제4항에 있어서, 하나 이상의 이미지 획득 설정과 관련된 적어도 하나의 파라미터 중 적어도 하나가 적어도 하나의 알고리즘에 의해 보정 또는 설정되도록 구성되는, 분석 측정을 수행하는 방법.
- 제1항에 있어서, 단계 c)는
- 사용자로 하여금 체액의 샘플을 상기 광학 테스트 스트립(116)의 상기 테스트 필드(118)에 적용하게 하는 단계, 또는
- 사용자로 하여금 체액의 샘플의 상기 광학 테스트 스트립(116)의 테스트 필드(118)로의 적용을 확인하게 하는 단계
중 하나 또는 둘 모두를 포함하는, 분석 측정을 수행하는 방법. - 제1항에 있어서, 상기 방법은
g) 적어도 하나의 주변 조명 조건을 평가하는 단계
를 더 포함하며, 단계 g)는
- 단계 a)와 단계 b) 사이에,
- 단계 b)와 단계 c) 사이에,
- 단계 e)와 단계 f) 사이에, 또는
- 단계 f) 후에
중 하나 이상의 시점에서 적어도 한 번 수행되는, 분석 측정을 수행하는 방법. - 제7항에 있어서, 단계 g)는 모바일 디바이스(112)의 적어도 하나의 조명원(120)을 켜거나 끔으로써 상기 적어도 하나의 주변 조명 조건을 적응시키는 단계를 더 포함하는, 분석 측정을 수행하는 방법.
- 컴퓨터 또는 컴퓨터 네트워크 상에서 컴퓨터 프로그램이 실행될 때 청구항 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 따르는 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 실행형 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램을 저장한, 컴퓨터-판독가능 저장 매체.
- 분석 측정을 수행하기 위한 모바일 디바이스(112)로서, 상기 모바일 디바이스(112)는 적어도 하나의 카메라(114)를 가지며, 상기 모바일 디바이스는 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 따르는 분석 측정을 수행하는 방법의 적어도 단계 b), d), e) 및 f)를 수행하도록 구성되는, 모바일 디바이스(112).
- 제10항에 있어서, 모바일 디바이스(112)는 적어도 하나의 주변 조명 조건을 적응시키도록 구성된 적어도 하나의 조명원(120)을 더 포함하는, 모바일 디바이스(112).
- 제10항에 있어서, 상기 모바일 디바이스(112)는 단계 b), d), e) 및 f) 중 적어도 하나를 제어하도록 프로그램되는 적어도 하나의 프로세서(122)를 포함하는, 모바일 디바이스(112).
- 제12항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서(122)는 단계 c) 및 g) 중 적어도 하나를 제어하도록 프로그램되는, 모바일 디바이스(112).
- 분석 측정을 수행하기 위한 키트(110)로서, 상기 키트(110)는
- 제10항에 따르는 적어도 하나의 모바일 디바이스(112), 및
- 적어도 하나의 테스트 필드(118)를 갖는 적어도 하나의 광학 테스트 스트립(116)을 포함하는, 키트(110). - 삭제
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