KR20110111470A

KR20110111470A - 현미경 검사

Info

Publication number: KR20110111470A
Application number: KR1020117018348A
Authority: KR
Inventors: 니콜라스 토마스
Original assignee: 지이 헬스케어 유케이 리미티드
Priority date: 2009-01-07
Filing date: 2010-01-06
Publication date: 2011-10-11
Also published as: US20110267448A1; JP2012514758A; SG172865A1; CA2748764A1; EP2386101A1; AU2010204312A1; GB0900191D0; CN102369553A; WO2010079178A1

Abstract

한 측면에 따르면, 본 발명은 다수의 현미경 검사 영상의 개선된 공간 위치 식별을 제공하는 영상화 시스템 (100)에 관한 것이다. 영상화 시스템 (100)은 빛 (120a)을 생성하는 광원 (102), 영상화할 스폿 (109)의 어레이를 함유하는 시험판 (108), 시험판 (108) 상에 빛 (120)을 집속하기 위한 집광기 (104), 시험판 (108)에 대해 빛 (120b)의 초점면을 이동시키는 병진 메카니즘, 각각의 스폿 (109)으로부터 다수의 원영상을 획득하도록 구성된 검출기 시스템 (112), 및 다수의 영상을 처리하여 영상화 시스템 (100) 내에서 시험판 (108)의 상대 위치를 정확하게 표시하는 데이터를 생성하도록 작동가능한 영상 처리 장치 (114)를 포함한다.

Description

현미경 검사{MICROSCOPY}

본 발명은 일반적으로 현미경 검사에 관한 것이다. 더 특히, 본 발명은 개선된 공간 위치 식별을 제공하기 위한 현미경 영상의 영상 처리 방법 및 장치에 관한 것이다.

현미경 검사에서는 예를 들어 대규모 역형질감염 작은 간섭 리보핵산(siRNA) 어레이에 이용된 스폿(spot) 어레이의 고해상도 영상을 형성한다고 알려져 있다.

그러나, 이러한 어레이의 영상화에서 중요한 요건은 많은 영상화 위치와 어레이 특징(예: 수천 개의 siRNA 스폿)의 정확하고 정밀한 정렬 및 정합이다.

이 요건을 역점을 두어 다루기 위해 다양한 접근법이 이용되었다(1 - 13). 한 접근법은 영상화 위치와 어레이 스폿을 매칭(matching)하기 위해 한 어레이 판의 경계에 대해 스폿팅된 어레이를 정확하고 정밀하게 위치지정하고 일련의 정의된 좌표의 영상을 획득하는 것이다

그러나, 지금까지의 경험은 판 치수 및 기하의 변화, 어레이 기하의 변화 및 스테이지 위치지정의 변화가 어레이를 가로질러서 영상-스폿 정합에서 누적 오차를 도입할 수 있음을 나타내었다.

이리하여, 특징-영상 정합 오차의 보정을 허용하기 위해, 영상화에 의한 어레이 특징의 위치지정을 허용하고 뒤이어 각 특징의 영상화 동안에 보정 스테이지 이동의 결과로서 일어나는 특징-영상 정합의 정렬을 허용하는 데 기준 표지자 스폿이 이용될 수 있다.

이러한 접근법은 어레이의 영상화에 필요한 필수적인 정확성을 제공할 수 있지만, 이러한 접근법은 느리다. 예를 들어, 각 보정 스테이지 이동은 영상 획득 시간에 대략 0.2 초를 추가할 수 있고, 이러한 영상이 수천 개 요구되는 경우, 이러한 어레이의 전체 영역을 영상화하는 총 시간이 엄청나게 길어질 수 있다.

종래 기술

US 6990221(바이오디스커버리, 인크.(BioDiscovery, Inc.), "Automated DNA array image segmentation and analysis")은 공지된 수 및 배열의 스폿 특징에 상응하는 사용자 정의 격자를 이용해서 DNA 스폿의 단일 프레임 영상을 분할하는 방법을 기술하고, 여기서는 이어서 단일 영상 위에 놓인 격자를 이동 및/또는 워핑(warping)해서 어레이 스폿에 상응하는 최고 강도 값의 영역 위로 격자점을 오게 한다.

US 6980677(닐스 사이언티픽, 인크.(Niles Scientific, Inc.), "Method, system, and computer code for finding spots defined in biological microarrays")은 마이크로어레이 스폿을 단일 영상에 위치지정하는 방법을 기술하고, 여기서는 스폿이 없는 격리 영역에 의해 분리되는 스폿의 규칙적 직사각형 그룹으로 어레이 특징을 배치한다. 영상 처리 및 분할은 주파수가 격리 영역의 간격에 상응하는 주파수 필터를 이용해서 적용되고, 이 과정은 격리 영역의 식별을 허용하고 따라서 스폿 그룹의 위치를 위치지정한다.

US 6789040(어픽메트릭스, 인크.(Affymetrix, Inc.), "System, method, and computer software product for specifying a scanning area of a substrate")는 어레이어 매니저 및 스캐너 제어 애플리케이션을 기술한다. 어레이어 매니저는 사용자 정의 위치에서 어레이 스폿의 프린팅을 조절하고 스폿 위치를 x,y-좌표로 저장한다. 스캐너 제어 애플리케이션은 저장된 위치 데이터를 수신해서 어레이를 스캔하여 정의된 위치를 영상화한다.

WO 2008065634(코닌클리예크 필립스 일렉트로닉스 엔.브이.(Koninklijke Philips Electronics N.V.), "Method to automatically decode microarray images")는 코너 및 스폿 라인 검출을 이용해서 스폿의 미리 결정된 격자 위치에 상응하는 캡처링된 영상을 회전 및/또는 워핑하여 스폿 특징의 강도 측정을 허용하는 반복 조정에 의해 단일 마이크로어레이 영상으로부터 광학 스캐닝 왜곡을 제거하는 방법을 게재한다.

US 7359537(히다치 소프트웨어 엔지니어링 코.(Hitachi Software Engineering Co.), "DNA microarray image analysis system")은 습득된 특징에 따라서 단일 마이크로어레이 영상에서 잘못된 어레이 스폿을 자동으로 식별하고 신호하는 마이크로어레이 영상 분석 프로그램을 기술한다.

US 7130458(어피메트릭스, 인크., "Computer software system, method, and product for scanned image alignment")은 제1 격자를 어레이에 적용하고, 각 격자 위치를 스폿이 존재하는지 점검하는, 단일 마이크로어레이 영상에 분석 격자를 적용하는 방법을 게재한다. 격자 위치가 스폿을 함유하지 않을 경우, 영상의 어레이 스폿이 예측 위치로부터 벗어나는 것을 다루기 위해 추가의 격자를 적용할 수 있다.

US 20040208350(리(Rea) 등, "Detection, resolution, and identification of arrayed elements")은 영상을 회전하고 영상 에지를 찾아내고 어레이 배열된 요소의 측정을 목적으로 미리 결정된 격자를 적용하는 소프트웨어 방법을 지원하는 광학 박막 어레이를 분석하기 위한 영상 분석 워크스테이션을 기술한다.

US 6673315(바이오머쉰즈, 인크.(BioMachines, Inc.), "Method and apparatus for accessing a site on a biological substrate")는 생물학적 검정을 지원하는 기재 상에 관심 영역을 위치지정하기 위한 목적으로 전역적 및 국지적 기준 표지자를 이용하는 것을 게재한다. 장치는 각각 전역적 및 국지적 표지자를 확인하는데 이용되는 매크로 및 마이크로 영상을 포함할 수 있다.

US 6826313(유니버시티 오브 브리티시 콜롬비아(University of British Columbia), "Method and automated system for creating volumetric data sets")은 기준 표지를 이용해서 정렬된 다수의 아날로그 영상으로부터 얻은 평면 데이터 세트의 조합에 의해 정량적 부피 데이터를 생성하는 수단을 기술한다. 아날로그 영상으로부터 얻은 데이터를 기준 표지자를 이용해서 2 차원 공간에 정렬하고 이것을 이용해서 3 차원 부피 데이터 행렬을 채운다.

US 6798925(코그넥스 코포레이션(Cognex Corporation), "Method and apparatus for calibrating an image acquisition system")은 기계 시각 시스템에서 정렬 및 보정을 위한 기준 표지자의 용도를 게재한다. 기준 표지자는 영상화 과정에 의해 도입된 회전 또는 병진 변화를 보정하는 데 이용될 수 있다.

US 6362004(파커드 바이오칩 테크놀로지즈 엘엘씨(Packard BioChip Technologies LLC), "Apparatus and method for using fiducial marks on a microarray substrate")는 마이크로어레이 기재 상에서 기준 표지자의 용도를 기술하고, 여기서는 표지자의 저장된 위치를 이용해서 영상 병진 및 회전을 적용하고, 상이한 형광 표지자의 영상을 가로질러서 마이크로어레이 스폿을 정합시키도록 상이한 영상화 파장으로 동일 영역으로부터 획득된 영상에서 모든 기준 표지자 사이의 거리를 최소화한다.

US 5940537(타마랙 스토리지 디바이시즈(Tamarack Storage Devices)("Method and system for compensating for geometric distortion of images")은 2 차원 영상에서 다양한 영상 왜곡을 보정하기 위해 기준 표지자를 이용하는 수단을 게재한다. 영상 내의 공지된 레이아웃에 상응하는 기준점의 위치는 영상의 회전, 워핑 또는 다른 조작이 영상 내의 기준 표지자를 공지된 레이아웃으로 올 수 있게 함으로써 영상 왜곡을 보정한다.

US 20020150909(스튜엘프나겔(Stuelpnagel) 등, "Automated information processing in randomly ordered arrays")는 랜덤 배향 어레이의 영상화 및 분석을 기술한다. 어레이는 하나 이상의 공지된 기준 표지자 위치를 가지는 표면에 랜덤하게 분포된 비드를 포함한다. 어레이를 영상화하고, 랜덤하게 분포된 비드의 위치를 기록하고, 기준 표지자에 대한 비드 위치를 기록하는 분석 격자를 생성한다. 이어서, 어레이를 분석물에 노출하고, 어레이를 영상화하여 분석물을 검출한다. 분석 격자를 분석물 영상에 적용하여 격자에 기술된 위치에서 분석물 영상에 존재하는 분석물 신호의 양을 결정한다.

발명의 요약

따라서, 통상의 현미경 검사 영상화 기술과 연관된 상기 결점을 명심하여 본 발명을 고안하였다.

본 발명의 제1 측면에 따르면, 다수의 현미경 검사 영상의 개선된 공간 위치 식별을 제공하는 영상화 시스템이 제공된다. 영상화 시스템은 빛을 생성하는 광원, 영상화할 스폿의 어레이를 함유하는 시험판, 시험판 상에 빛을 집속하기 위한 집광기, 시험판에 대해 빛의 초점면을 이동시키는 병진 메카니즘, 각각의 스폿으로부터 다수의 원영상을 획득하도록 구성된 검출기 시스템, 및 다수의 영상을 처리하여 영상화 시스템 내에서 시험판의 상대 위치 및 어레이를 포함하는 개개의 요소의 상대 위치를 표시하는 데이터를 생성하도록 작동가능한 영상 처리 장치를 포함한다.

본 발명의 제2 측면에 따르면, 본 발명의 제1 측면에 따르는 영상화 시스템에 이용할 시험판이 제공된다.

본 발명의 제3 측면에 따르면, 다수의 현미경 검사 영상을 공간적으로 정합시키는 방법이 제공된다. 이 방법은 스폿의 다수의 원영상을 처리하여 영상화 시스템 내에서 시험판의 상대 위치를 표시하는 데이터를 생성하는 것을 포함한다.

본 발명의 다양한 실시양태에서는, 다수의 원영상을 각각 처리하여 그 안의 정보 내용을 감축할 수 있고, 처리되어 감축된 다수의 정보 내용 영상으로부터 복합 영상을 형성할 수 있고, 복합 영상에서 하나 이상의 기준 표지자의 공간 위치를 식별할 수 있고, 하나 이상의 기준 표지자의 공간 위치으로부터 영상화 시스템 내에서 시험판의 상대 위치를 표시하는 데이터를 생성할 수 있다.

영상화 시스템 내에서 시험판의 상대 위치를 표시하는 데이터를 생성함으로써, 본 발명의 다양한 측면은 예를 들어 스테핑 스테이지의 누적 추적 오차를 보상할 수 있고 현미경 검사 영상의 공간 위치를 더 빠르게 식별할 수 있다.

추가로, 본 발명의 다양한 실시양태는 통상의 영상화 시스템에 대한 복잡하고 값비싼 하드웨어 변형을 추가할 필요 없고 상당한 특별 처리 요건을 첨가하지 않고서 개선된 공간 위치 식별을 자동으로 제공할 수 있다.

이제, 본 발명의 다양한 측면 및 실시양태를 첨부 도면과 관련시켜서 기술할 것이다.
도 1은 본 발명의 한 실시양태에 따르는 현미경 검사 영상 생성 및 분석을 위한 영상화 시스템을 나타낸 도면을 나타낸다.
도 2는 본 발명의 다양한 측면 및 실시양태에 따르는 다수의 현미경 검사 영상 획득 및 처리 방법을 나타낸 도면을 나타낸다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시양태에 따르는 공정 작업 흐름도를 나타낸 도면을 나타낸다.
도 4는 GE IN 셀 어낼라이저(Cell Analyzer) 1000™ 장치를 이용해서 얻은 단일 스폿의 고해상도 영상을 본 발명의 한 측면에 따라서 그로부터 얻은 다양한 감축된 정보 내용 영상과 함께 나타낸 도면을 나타낸다.
도 5는 본 발명의 한 실시양태에 따르는 다수의 감축된 정보 내용 영상으로부터 형성된 복합 영상을 도시한 도면을 나타낸다.
도 6은 본 발명의 한 실시양태에 따라서 생성된 특징 좌표 지도를 나타낸 도면을 나타낸다.

상세한 설명

도 1은 본 발명의 한 실시양태에 따르는 현미경 검사 영상 생성 및 분석을 위한 영상화 시스템 (100)을 나타낸다. 명료하게 하기 위해 도해하여 도시한 영상화 시스템 (100)은 빛 (120a)을 생성하는 광원 (102)을 포함한다.

집광기 (104)로 시험판 (108) 상에 빛 (120a)을 집속한다. 시험판 (108)은 영상화할 스폿 (109)의 어레이를 함유할 수 있다. 집광기 (104)는 시험판 (108)의 초점면에 빛 (120b)을 집속할 수 있다. 시험판 (108)은 소모성 제품으로서 제공될 수 있고, 스폿 (109)은 일부 유형의 세포(예: 포유동물 세포)와 상호작용할 수 있는 다양한 물질을 함유할 수 있다.

한 실시양태에서, 시험판은 약 80 ㎜ x 120 ㎜의 치수를 가지는 새로운 유형이다. 이 시험판은 크기가 더 크고, 더 작은 스폿을 가진다는 점에서 통상의 더 작은 판과 상이하다.

스폿의 수가 작고 단일 블록 프린팅과 상용성이 있는 이러한 통상의 더 작은 규모의 판에서는 스폿팅 과정에서 발생하는 오차가 작고, 이것은 더 큰 스폿(예: 스폿 직경 d >> 영상 폭 W)의 사용과 결부되어 스폿 위에 놓인 세포로 영상을 채우면서 미리 정한 위치에서의 영상화를 허용한다.

대조적으로, 본 발명의 측면들이 역점을 두어 다루는 한가지 문제는 어레이가 커서 스폿팅 로봇에 의한 다중 블록 프린팅이 요구될 때(이로 인해 완벽한 격자로부터 벗어나게 됨), 및 요망되는 수의 스폿을 이용가능한 영역에 맞추는 데 요구되는 작은 스폿 크기와 결부될 때 장치의 치수 공차가 영상화 및 스폿 위치 정렬 작업을 어렵게 할 정도로 충분히 클 때 발생한다.

예를 들어, 다양한 바람직한 실시양태에서, 스폿 (109)은 세포 내의 일부 유전자를 불활성화할 수 있는 작은 간섭 리보핵산(siRNA)의 스트랜드를 함유하고, 이것은 스폿 (109) 위로 흘러넘치는 용액으로서 제공된다. 다양한 실시양태에서, 이러한 스폿 (109) 수천 개가 단일의 어레이로 제공될 수 있다. 예를 들어, 스폿 (109)의 어레이는 예를 들어 이러한 스폿 (109)을 >1000 개, >5000 개, >10,000 개, >20000 개(예: 22,528 개) 등을 가지는 큰 어레이일 수 있다.

다양한 실시양태에서, 시험판 (108)은 영상화 시스템 (100) 내에서 시험판 (108)을 정렬하는 것을 돕기 위해 제공되는 하나 이상의 기준 표지자(나타내지 않음)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 착색 염료가 스폿 (109) 내에 제공될 수 있다. 이러한 착색 염료는 영상화 시스템 (100) 내에서 시험판 (108)의 상대 위치지정과 관련된 데이터를 얻기 위해 다양한 영상화 시스템에 의해 식별될 수 있다. 예를 들어, 영상화 시스템 (100)은 시험판 (108)을 영상화하는 데 4 개의 색상 채널을 이용할 수 있는 지이 헬스케어 라이프 사이언시즈(GE Healthcare Life Sciences)(영국 버킹햄셔 리틀 찰폰트)로부터 상업적으로 입수가능한 GE IN 셀 어낼라이저 1000™일 수 있다. 따라서, 영상화 시스템 (100) 내에서 시험판 (108)의 위치지정에 관한 데이터를 얻기 위해 스폿 (109) 중 몇 개에 제공된 착색된 기준 표지자의 영상화에 하나의 색상 채널이 전용될 수 있다.

또한, 영상화 시스템 (100)은 검출기 시스템 (112) 및 병진 메카니즘(나타내지 않음)을 함유한다. 병진 메카니즘은 시험판 (108)에 대한 빛 (120b)의 초점을 이동시키도록(예: x-y 평면에서 시험판 (108)을 이동시킴으로써) 구성된다. 이것은 개개의 스폿 (109) 각각으로부터 다수의 영상을 획득하는 것을 가능하게 한다. 추가로, 병진 메카니즘은 또한 예를 들어 스폿 (109)을 초점 내로 오게 하기 위해 도 1에 나타낸 z 방향으로 시험판 (108)을 이동시키도록 작동될 수 있다.

일부 실시양태에서는, 한 번에 오직 하나의 스폿만 영상화된다. 획득된 영상은 세포 및 세포 이하의 모르폴로지를 해상하는 데 충분한 배율을 가진다. 현행 GE IN 셀 어낼라이저 1000™의 경우, 이것은 단일의 스폿보다 약간 더 작은 시야를 가지는 20x 대물렌즈를 이용하는 것을 의미한다. 그러나, 본 발명의 다양한 방법들은 또한 예를 들어 4 - 6 개 스폿/영상을 영상화하는 데에 4x 대물렌즈를 이용하는 GE IN 셀 어낼라이저 1000™으로 저배율 영상화에 도움이 될 것이다. 이러한 실시양태의 경우, 영상을 크기 축소하고 몽타주화하고 분석하여 스폿을 발견하는 과정은 단일 스폿의 영상화의 경우와 동일하지만, 전체 어레이에 적용하는 데에 더 적은 수의 영상을 이용할 수 있을 것이다.

광원 (102)과 검출기 시스템 (112) 사이에 구경 제한판 (106)이 임의로 제공되고, 구경 제한판의 크기는 가변적일 수 있다. 예를 들어, 다양한 상이한 크기의 이동가능한 구경이 적당한 위치로 회전할 수 있거나 또는 연속 가변 홍채형 조리개가 제공될 수 있다. 구경 제한판 (106)의 구경 설정을 변화시킴으로써 영상 대비를 조절할 수 있다.

구경 제한판 (106)을 통과하는 집속된 빛 (120b)은 샘플 시험판 (108)을 투과 영상화 모드로 통과한다. 개개의 스폿 (109)에 인접하는 물질에 관한 영상 정보로 변조된 나오는 빛 (120c)이 대물렌즈 (110)에 의해 모아져서 검출기 시스템 (112)에 집속되어(120d), 그 스폿 (109)의 원영상을 형성하는 데 이용된다.

본 발명의 방법의 다양한 실시양태는 이용되는 영상화 방식과 무관하고, 예를 들어, 그것은 투과 또는 반사 기하로 작용할 수 있다. GE IN 셀 어낼라이저 1000™ 영상화의 경우에는 에피형광 모드가 이용될 수 있고, 기준 표지자 스폿 및 세포로부터의 검정 신호가 둘 모두 상이한 여기 및 방출 파장으로 영상화된다. 그러나, 원리적으로, 영상화 모드의 혼합이 전개되는 것을 방해하지 않되, 단, 영상화 모드가 간섭하지 않는다. 예를 들어, 에피형광에 의해 검정 신호를 검출하면서, 기준 표지를 위해 비형광 염료를 사용하는 것이 가능하고 반사 또는 투과 기하로 흡광도에 의해 기준 표지자를 검출하는 것이 가능할 것이다.

검출기 시스템 (112)은 시험판 (108)으로부터 다수의 비처리 영상 또는 원영상을 획득하기 위해 작동가능하다. 또한, 검출기 시스템 (112)은 영상 처리 장치 (114)에 작동가능하게 결합되고, 이것은 또한 다수의 영상을 처리하고 영상화 시스템 (100) 내에서 시험판 (108)의 상대 위치를 표시하는 데이터를 생성하기 위해 작동가능하다. 예를 들어, 데이터는 스폿 (109) 중 몇 개의 2 차원 또는 3 차원 위치 좌표를 코딩하는 하나 이상의 공간 위치 식별자를 제공할 수 있다. 별법으로 또는 추가로, 데이터는 모든 스폿 좌표에 적용되어 그의 위치를 식별할 수 있는 공간 변환을 정의할 수 있다. 예를 들어, 이러한 공간 변환은 스폿 판 (108)에 적용될 수 있는 횡방향 변위(2 차원 또는 3 차원에서) 및/또는 회전 오정렬 매개변수를 정의하여 스폿 (109)의 측정 좌표를 영상화 시스템 (100)과 완벽한 정렬을 하도록 변환할 수 있을 것이다.

어레이 스폿 위에 놓인 세포의 분석을 달성하기 위해, 크기 축소되어 몽타주화된 영상의 분석으로부터 결정되는 각 스폿의 위치를 개개의 전해상도 영상(들)과 관련시킨다. 이리하여, 위치 x,y의 스폿 N에 대해, x,y에 중심을 둔 스폿 N이 최대 크기(full size) 영상(들) 스폿 N이 어느 곳에서 발생하는지를 결정하는 것이 바람직하다(어레이에서의 오차 정도에 의존해서, 스폿은 전부 하나의 영상에 있을 수 있거나 또는 하나 초과의 영상에 걸쳐 있을 수 있다). 일단 영상(들)이 결정되면, 영상을 메모리로 검색할 수 있고, x,y에 중심을 둔 스폿과 동등한 직경의 원을 기반으로 하여 분석을 위한 관심 영역을 정의할 수 있다. 스폿이 하나 초과의 영상에 걸쳐 있으면, 영상들을 검색해서 분석 전에 그것을 단일의 영상으로 타일링(tiling)할 수 있다.

각 스폿 위치 결정 후 분석을 위해 검색되는 전해상도 영상의 수는 검정 및 분석의 성질에 의존할 것이다. 예를 들어, (a) 한 주어진 스폿이 전부 하나의 영상 내에 들고, (b) 오직 하나의 형광 채널이 분석에 이용되는 가장 간단한 경우에서는(예를 들어, 핵의 모르폴로지 또는 DNA 함량 검정), 결정된 스폿 위치에 상응하는 오직 하나의 고해상도 영상이 검색된다. 더 복잡한 경우, 예를 들어, 한 주어진 스폿이 둘 이상의 영상을 가로지르는 경우, 하나 초과의 형광 채널이 분석에 이용되는 경우, 또는 이러한 시나리오의 조합에서는, 검색되는 영상의 수가 2 개(2-영상 1-채널 분석의 스폿 또는 1-영상 2-채널 분석의 스폿) 내지 16 개(4-영상 4-채널 분석의 스폿)의 영상의 범위일 수 있다.

추가로, 처리기 (114)는 스폿 판 (108)에 대해 광원 (102)의 초점 위치를 이동시키는 병진 메카니즘(나타내지 않음)을 조절하도록 구성될 수 있다. 처리기 (114)는 예를 들어 이러한 작업을 수행하도록 적절하게 프로그래밍된 컴퓨터 시스템의 일부로서 제공될 수 있다.

따라서, 본 발명의 다양한 실시양태의 영상화 시스템 (100)은 하나 이상의 카메라 및 영상 처리기와 함께 현미경을 포함할 수 있다. 따라서, 생성된 원영상을 처리하여 시험판 (108)에 제공된 스폿 (109)에 하나 이상의 공간 위치 식별자를 제공할 수 있다. 이러한 영상 처리 기능을 실시하는 다양한 방법을 비제한적 예로서 아래에서 더 상세히 기술한다.

도 2는 본 발명의 다양한 측면 및 실시양태에 따르는 다수의 현미경 원영상을 획득하고 처리하는 방법 (200)을 나타낸다. 방법 (200)은 예를 들어 영상화 시스템 내에서 시험판의 상대 위치를 표시하는 데이터를 생성하는 데 이용될 수 있다. 또한, 이러한 데이터를 이용해서 개개의 현미경 원영상에 개선된 정확성의 공간 위치 식별을 제공할 수 있다.

단계 (202)에서는 고정 z-심도 초점면에서 제1 x-y 위치에서 영상을 얻는다. 예를 들어, 이 영상은 위에서 도 1과 관련해서 기술한 유형의 영상화 시스템을 이용해서 얻을 수 있다. 임의로, 예를 들어, 영상의 대비를 증진하기 위해, 영상을 얻기 전에 구경 제한판을 설치하는 추가의 단계를 수행할 수 있다.

일단 영상을 얻으면, 단계 (204)에서 영상을 저장한다. 이어서, 단계 (206)에서는 영상화되는 시험판에 제공된 모든 스폿의 영상을 완성하기 위해 추가의 영상을 획득해야 하는지 아닌지를 결정한다.

추가의 영상을 얻어야 하는 경우에는, 시험판에 대해서 초점면의 x-y 위치의 위치를 변경하기 위해 x-y 스테이지를 병진한다. 이어서, 방법 (200)은 단계 (202)로 다시 이동하여 추가의 영상을 얻는다. 이어서, 단계 (204)에서 추가의 원영상을 저장하고, 결정 단계 (206)는 k 개의 영상으로 이루어진 한 세트를 얻을 때까지(여기서, k는 ≥2의 정수이고, 예를 들어 k는 큰 수, 예컨대, 예를 들어 22,528임) x-y 스테이지 병진, 영상 획득 및 저장 단계를 반복한다. 일단 다수의 k 개 영상이 얻어지면, 방법 (200)은 계속해서 처리 단계 (210)로 진행한다.

처리 단계 (210)는 영상화 시스템 내에서 시험판의 상대 위치를 표시하는 데이터를 생성하는 것을 포함한다. 아래에서 더 상세히 기술하는 한 실시양태에서는, 다수의 원영상을 각각 처리하여 그 안의 정보 내용을 감축하고, 다수의 처리되어 감축된 정보 내용 영상으로부터 복합 영상을 생성하고, 복합 영상의 하나 이상의 기준 표지자의 공간 위치를 식별하고, 하나 이상의 기준 표지자의 공간 위치로부터 영상화 시스템 내에서 시험판의 상대 위치를 표시하는 데이터를 생성함으로써 위치 표시 데이터를 생성한다.

원영상은 예를 들어 당업계에 알려진 바와 같이 시험판에 제공된 스폿에 제공된 세포에 siRNA 물질의 역형질감염 후에 생성될 수 있다. 다수의 원영상을 각각 처리하여 그 안의 정보 내용을 감축하는 단계는 영상의 비트 심도를 감소시킴으로써 실시할 수 있다. 예를 들어, GE IN 셀 어낼라이저 1000™ 또는 동등한 영상화 기기를 이용해서 얻은 그레이 스케일 12, 14 또는 16-비트 영상은 표준 비트 감소 방법을 이용해서 8-비트 데이터로 압축할 수 있다. 예를 들어, 16 비트에서 개별적으로 기록된 그레이 스케일 수준이 8 비트 심도에서 동등한 값으로 기록되는 16 비트로부터 8 비트 심도로의 감소는 파일 크기를 대략 50% 감소시킨다. 추가로, 파일 크기의 상당한 추가 감소는 영상을 예를 들어 원래 크기의 10%, 5%, 1% 등으로 크기 축소함으로써 영상의 화소 수를 감소시킴으로써 달성할 수 있다.

다양한 실시양태에서, 영상 크기 축소는 표준 비닝(binning) 및 보간 기술을 이용해서 달성한다: 예를 들어, N 개의 화소를 가지는 전해상도 영상의 화소의 2 x 2 비닝은 파일 크기의 25%에서 N/4 개의 화소를 가지는 영상을 생성한다. 각 생성 화소의 그레이 수준은 4 개의 모 화소의 그레이 수준으로부터 보간된다. 모든 영상 조작은 예를 들어 단위 면적을 나타내는 화소의 수만 감소된 비압축 TIFF 영상을 이용해서 수행할 수 있다.

다수의 감축된 정보 내용 영상으로부터 복합 영상을 생성하는 단계는 예를 들어 감소된 크기의 영상들을 함께 타일링하여 몽타주를 형성함으로써 달성할 수 있다. 이렇게 형성된 몽타주는 전해상도 원영상의 동등한 타일링된 몽타주보다 상당히 더 작은 데이터 화일 크기를 가질 수 있다.

예를 들어, GE IN 셀 어낼라이저 1000™을 이용할 때, 16 비트 그레이 스케일 영상은 각각 2.8 MB이고; 따라서, 하나의 영상 당 하나의 어레이 스폿을 가지는 22,528개 특징의 어레이를 포함하는 스티칭된 복합 영상은 63 GB 크기의 복합 영상을 생성할 것이고, 이것은 이러한 복합 영상을 이용한 어떠한 영상 분석도 현행 컴퓨터 시스템을 이용해서는 매우 실행불가능하게 한다. 이것은 8 비트의 비트 심도 및 1%로 감소된 크기를 가지는 영상의 몽타주가 불과 3.1 MB의 크기를 가지는 복합 영상을 생성하는 본 발명의 한 실시양태에 따라서 제공되는 몽타주와 비교될 수 있다.

복합 영상을 형성한 후, 복합 영상의 하나 이상의 기준 표지자의 공간 위치를 식별한다. 기준 표지자는 표준 영상 분석 기술, 예를 들어 문턱치화 및 객체 식별, 예컨대 IN 셀 인베스티게이터™(지이 헬스케어로부터 입수가능함)에 이용되는 것을 이용해서 식별할 수 있다. 먼저, 사용자 설정 문턱치에 따라서 영상을 분할하여 문턱치보다 높은 강도의 화소를 식별할 수 있고, 이어서, 얻은 화소를 객체 식별 필터(크기, 모양 등)로 걸러내어 어느 그룹의 화소가 기준 표지자에 속하는지를 결정한다. 이어서, 식별된 객체의 추가 분석을 이용해서 화소 강도를 기반으로 하여 객체의 중력 중심을 결정할 수 있고, 각 표지자 객체의 공간 위치를 생성한다. 공간 위치는 각 스폿의 중력 중심에 대한 x,y 좌표로 보고할 수 있다.

임의로, 각 원영상에 대해 하나의 공간 위치(location 또는 position)를 생성하고, 각각의 공간 위치 표지자로 인덱싱한 각각의 원영상을 각각 복합 영상으로부터 식별한다. 예를 들어, 공간 위치 데이터는 작은 데이터 파일로서 원영상에 첨부할 수 있다.

다양한 실시양태에서, 복합 영상의 각 표지자 스폿의 공간 좌표는 복합 영상의 분석에 의해 보고된다. 복합 영상의 공지의 화소 치수, 몽타주 형성에 이용되는 전해상도 영상의 공지의 화소 치수, 및 이용된 크기 축소 비를 기반으로 하여, 복합 영상을 최대 크기 영상에 상응하는 위치의 격자 지도로 작성하는 것은 수월한 작업이다. 이어서, 전해상도 영상에 스폿 위치를 지정할 수 있고, 어레이로부터 획득한 영상 스택과 연관된 XML 메타데이터 파일 내에서 각 최대 크기 영상에 대해 스폿 정체 및 중력 중심을 기록할 수 있다. 이러한 메타데이터는 독립된 XML 파일로서 기록될 수 있거나 또는 영상 메타데이터를 함유하는 기존 XML 파일, 예컨대 GE IN 셀 어낼라이저 1000™을 이용한 영상 획득 동안에 생성된 것에 첨부될 수 있다.

상기 기술의 응용은 많은 이점을 제공한다. 예를 들어, 처리가 가속되고, 상세한 영상의 큰 고해상도 어레이가 개선된 정확성으로 처리/정합될 수 있다. 추가로, 본 발명의 다양한 실시양태는 하드웨어 변형체 대신 소프트웨어 솔루션으로 제공될 수 있고, 따라서 기존 시스템에 레트로피팅(retrofitting)될 수 있다. 예를 들어, 통상의 GE IN 셀 어낼라이저 1000™에 소프트웨어 업그레이드를 제공해서 향상된 기능을 추가할 수 있다. 따라서, 복잡하고/값비싼 판 정합 및/또는 정렬 메카니즘을 제공하기 위한 요건(예컨대, 많은(예: 수천 개) 어레이 요소를 가지는 판에 대해 종종 필요한 것들)이 감소한다. 추가로, 이러한 실시양태는 또한 다양한 시스템 성분, 예컨대, 예를 들어 영상화 시스템 내에서 판을 이동시키는 데 이용되는 스테핑 스테이지에 필요한 기계 공차 요건을 감소시킬 수 있다.

이러한 실시양태는 원영상이 siRNA 시험 어레이에 제공된 다수의 스폿을 영상화함으로써 생성될 때 특히 유용하며, 그 이유는 많은 스폿이 이용되고 또한 이러한 스폿의 고해상도 영상이 요구되기 때문이다.

도 3은 본 발명의 다양한 실시양태에 따르는 방법에 이용하기 위한 공정 작업 흐름도 (300)를 나타낸다. 이 방법은 크기 축소된 영상 몽타주화를 이용해서 어레이 특징 식별 및 분석을 제공하는 데 이용될 수 있다. 추가로, 아래에 기술된 작업 흐름은 실현불가능하게 큰 영상 파일을 생성해야 하는 필요를 피하면서, 전체 어레이 영상화를 이용함으로써 특징-영상 정합과 관련된 문제를 역점을 두어 다루는 데 이용될 수 있다.

공정 작업 흐름도 (300)에서는, 어레이 또는 판 기하의 변화를 참작하기 위해 어레이 크기 및 어레이 판 상에서 어레이의 위치지정에 대해 충분한 허용도를 가지는 영역에 걸쳐서 siRNA 어레이 (302)를 영상화한다 (304); 즉, 모든 어레이 특징이 확실히 캡처링되도록 충분한 영상을 캡처링한다. 기준 표지자 (312)에 사용된 채널 및 사용자가 요구하는 수(예: 1-3)의 세포 채널 (306), (308), (310)에 대해 영상을 캡처링하고, 저장한다(314).

일단 모든 영상이 획득되면, 기준 표지자 채널 (312)의 영상을 저장기로부터 회수하고 (316), 비트 심도를 16 비트에서 8 비트로 감소시키고, 크기 축소하여 (318) 데이터 파일 크기를 감소시킨다. 이어서, 얻은 영상을 전체 어레이를 위한 기준 표지자 영상을 함유하는 영상 몽타주로 복합한다 (320).

이어서, 이 복합 영상을 예를 들어 GE IN 셀 인베스티게이터™ 분할을 이용하여 분석해서(322) 기준 표지자를 식별하고 복합 영상 내에서 각 표지자의 좌표를 보고한다. 이어서, 이 좌표를 하나씩 이용해서 저장된 세포 채널 영상 (306), (308), (310)에서 기준 표지자의 위치를 식별하고, 저장기 (314)로부터 적절한 영상(들)을 회수하여(326), 전해상도 16 비트 영상을 분할하여 세포 분석 (332)을 위한 관심 영역(즉, 어레이 스폿 위에 놓인 세포의 영역)을 정의한다.

단계 (328)에서는, 특징 마스크를 적용해서 분할을 수행한다. 예를 들어, 가장 간단한 실시에서, 특징 마스크는 좌표 x,y(여기서, x,y는 복합 영상 분석에 의해 결정되는 스폿의 중력 중심임)의 전해상도 영상에 중심을 둔 직경 D의 원이다. 직경 D는 어레이 제조 동안에 주어진 스폿팅 핀을 이용해서 생성된 어레이 스폿의 공칭 직경을 나타내는 일정한 값이다. 특징 마스크를 전해상도 영상에 적용하는 것은 영상 분석 알고리즘에 특징 마스크의 경계 내의 세포(x,y로부터 D/2의 거리 내의 세포), 즉, 어레이 스폿 위에 놓인 세포만 분석할 것을 지시한다.

더 복잡한 실시양태에서는, 특징 마스크를 복합 영상 분석으로부터 얻을 수 있고, 즉, 복합 영상에서 식별된 각 스폿 객체의 모양을 특징 마스크의 기초로 이용한다. 이 실시양태는 어레이 스폿팅 과정 동안에 발생하는 스폿 크기 및/또는 모양의 변화를 참작하지만, 이러한 접근법은 각 객체를 위한 개개의 특징 마스크를 생성하도록 복합 영상에 충분한 해상을 보유하기 위해 복합을 위한 영상의 크기 축소를 덜 요구할 것이다.

이러한 좌표-영상 매칭, 영상 회수 및 영상 분석 과정을 전체 어레이에 대해 반복한다.

유리하게는, 이 과정은 영상 분석을 위한 처리 능력에 특별한 요구를 하지 않는다. 예를 들어, 복합 특징을 생성하기 위해 크기 축소된 영상을 이용하기 때문에, 영상 파일 크기가 원래 그대로의 GE IN 셀 어낼라이저™ 영상과 다르지 않고, 특징 위치에 상응하는 영상 회수를 기반으로 하여 순차 방식으로 세포 영상을 분석하는 방법은 본질적으로 통상적으로 획득되는 영상 스택을 위해 수행하는 작업이다.

도 4는 GE IN 셀 1000™ 장치를 이용해서 얻은 단일 스폿 (400)의 고해상도 영상을 그로부터 얻은 다양한 감축된 정보 내용 영상 (402), (404), (406)과 함께 나타낸다. 이러한 영상은 예를 들어 도 3에 나타낸 공정 작업 흐름에 따르는 방법을 적용할 때 얻을 수 있다.

도 4로부터 알 수 있는 바와 같이, 어레이 특징을 분할하고 식별하기 위해 충분한 영상 정보를 여전히 유지하면서 기준 영상의 크기 축소를 높은 정도로 수행할 수 있다. 예를 들어, 원래 그대로의 GE IN 셀 어낼라이저™에 의한 어레이 스폿의 16 비트 영상 (400)을 99% 크기 축소된 8 비트 영상 (406)으로 감소시킴으로써, 8개 화소의 어레이 스폿 직경을 보유하면서 파일 크기를 2839KB로부터 9KB로 감소시키고, 이것은 기준 표지자의 높은 대비 영상의 분할 및 특징 식별에 충분하다.

도 5는 본 발명의 한 실시양태에 따라서 다수의 감축된 정보 내용 영상 (502)으로부터 형성된 복합 영상 (500)을 도시한다. 복합 영상 (500)의 일부를 확대해서 삽입 사진 (504)에 나타내었다.

복합 영상 (500)은 다수의 크기 축소된 영상 (502)을 전체 스폿 어레이를 포함하는 영상 몽타주로 조합함으로써 형성된다. 이 경우, 복합 영상 (500)은 22,528개 1% 영상 (502)의 몽타주이고, 이것은 원래 그대로의 GE IN 셀 어낼라이저™ 영상보다 단지 약간 더 큰 영상 파일을 생성한다. 22,528개 기준 영상(즉, 1 영상/전체 게놈 어레이의 특징)의 조합은 3.1 MB의 몽타주 파일 크기를 생성하고, 이것은 단일의 원래 그대로의 GE IN 셀 어낼라이저™ 영상보다 불과 약 10% 더 크다.

도 6은 본 발명의 한 실시양태에 따라서 제조된 특징 좌표 지도 (600)를 나타낸다.

형광 siRNA 어레이 스폿의 단일의 GE IN 셀 어낼라이저 1000™ 영상을 포토샵™으로 원래 그대로의 16 비트 1392x1040 화소 영상(2839 KB)으로부터 1% 8 비트 14x10 화소 영상(9 KB)으로 크기 축소한다. 이어서, 빈 2462x1280 화소 영상을 포토샵™으로 생성하고, 크기 축소된 9KB 영상의 176x128 어레이로 채워서 3088KB의 파일 크기를 가지는 22,528개 특징을 포함하는 8 비트 TIFF 영상 몽타주를 생성한다.

이어서, TIFF 몽타주를 디벨로퍼(Developer)™에서 열어서 분할하여 특징을 식별한다. 디벨로퍼™는 지이(GE)의 IN 셀 인베스티게이터™ 분석 소프트웨어 제품 내에 포함된 영상 분석 도구상자 애플리케이션이다. 이어서, 특징 좌표를 마이크로소프트 엑셀™에 내보내기(export)한 후, 스폿파이어(Spotfire)™로 불러오기(import)한다. 스폿파이어™는 IN 셀 인베스티게이터™ 분석 소프트웨어의 일부로서 허가를 받아서 제공되는 티브코(TIBCO)™(http://spotfire.tibco.com/)으로부터 이용가능한 상업적으로 입수가능한 데이터 시각화 애플리케이션이다.

디벨로퍼™ 분석은 0.26%의 특징-특징 거리의 분산으로 복합 영상으로부터 22,528개 어레이 특징을 정확하게 식별한다. 스폿 모르폴로지 및 위치지정의 고유 변화 때문에 상이한 어레이 특징의 다수의 영상으로부터 생성된 몽타주를 이용한 결과는 더 가변적일 것이지만, 그럼에도 불구하고, 여기서 기술한 모델 예는 원리적으로 영상 크기의 매우 큰 감소가 영상 분석에 의한 어레이 특징의 정확한 분할 및 특징 좌표 보고를 위해 충분한 정보를 여전히 보유하고, 전해상도 영상의 회수 및 세포 분석을 위한 영상의 마스킹을 허용하는 데 도움이 된다.

따라서, 본 발명의 다양한 측면은 영상 및 어레이 영역의 정밀한 정렬 없이 전체 어레이에 적용되는 기준 및 세포 영상을 획득할 수 있고(즉, 어레이 위치지정의 변동에도 불구하고 확실히 전체 어레이가 영상화되기에 충분한 어레이 영역보다 약간 더 큰 영역을 영상화함), 세포 영상의 분석에 기준 영상화로부터 얻은 위치를 이용할 수 있다. 이러한 측면을 위해, 영역 영상화로부터 특징 위치를 얻는 것은 표지자의 분할 및 식별을 위해 전체 영상화된 영역을 포함하는 영상 몽타주의 생성을 이용할 수 있다. 전해상도 영상 몽타주의 조립은 표준 컴퓨터 하드웨어를 이용해서 영상 분석을 하기에는 너무 큰 파일을 생성할 것이기 때문에, 예를 들어 표준 GE IN 셀 인베스티게이터™ 소프트웨어를 이용해서 분석할 수 있는 복합 몽타주를 생성하기 위해 기준 영상의 크기 축소를 이용한다. 이어서, 복합 영상으로부터 얻은 표지자 위치를 이용해서 분석을 위해 고해상도 세포 영상을 순차적으로 검색할 수 있다.

본 발명과 관련해서 다양한 기술을 논의하였지만, 당업계 숙련자는 컴퓨터 프로그램 제품을 이용해서 다양한 함수를 실시할 수 있음을 분명히 파악할 것이다. 예를 들어, 본 발명의 실시양태에 따라서 다양한 알고리즘의 하나 이상의 방법 단계를 실시하도록 영상화 시스템을 구성하기 위해 운용가능한 컴퓨터 프로그램 제품이 제공될 수 있다.

또한, 일부 실시양태는 소프트웨어, 하드웨어 및/또는 펌웨어 성분 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 통상의 영상화 시스템은 본 발명에 따라서 기능을 향상시키기 위해 이러한 시스템 중 몇 개에 예를 들어 인터넷에 의해 전송되는 소프트웨어 성분을 이용함으로써 업그레이드될 수 있다.

예를 들어, GE IN 셀 어낼라이저 1000™ 또는 유사 영상화 기기로 siRNA 어레이를 영상화하기 위한 소프트웨어 솔루션이 제공될 수 있다. 이것은 스테이지 정렬 및 이동을 위한 정확성 및 정밀성 요건을 감소시킬 수 있다. 따라서, 스테이지 정렬 및 정밀성이 기기마다 달라진다고 알려진 설치된 기본 기기에 레트로핏(retro-fit) 하드웨어 솔루션보다는 오히려 소프트웨어 단독 접근법이 제공될 수 있다.

또한, 본 발명의 다양한 측면 및 실시양태는 예를 들어 지이 헬스케어 라이프 사이언시즈(영국 버킹햄셔 리틀 찰폰트)로부터 상업적으로 입수가능한 GE IN 셀 어낼라이저 1000™에서 자동화 현미경의 일부로 이용될 수 있다. 이러한 자동화 현미경은 사용하기 쉽고, 비전문가 사용자가 예를 들어 다양한 약물 존재 하에서 siRNA에 대한 반응으로 유전자 교체를 분석함으로써 다양한 바이오-표지자를 식별하기 위해 이용할 수 있다(예를 들어, 유방암 치료 내성 바이오-표지자는 타목시펜 존재하에서 세포를 이용함으로써 식별할 수 있다). 또한, 다양한 다른 자동화 고처리량 유전자 스크리닝 시험도 착수할 수 있다. 따라서, 이러한 자동화 현미경에 본 발명의 다양한 측면 및 실시양태의 첨가는 이것을 훨씬 더 사용하기 쉽게 할 수 있을 뿐만 아니라, 더 신속한 향상된 자동화 영상 정합을 그 결과로 생기는 분석 정확성 개선과 함께 제공할 수 있다.

본 발명을 다양한 측면 및 바람직한 실시양태에 따라서 기술하였지만, 본 발명의 범위가 단지 거기에 제한되는 것으로 여기지 않으며 그의 모든 변화 및 동등물이 첨부된 특허 청구 범위의 범위 내에 든다는 것이 출원인의 의도임을 이해해야 한다.

참고 문헌

1. US 6,990,221 (Biodiscovery)

2. US 6,980,677 (Niles)

3. US 6,826,313 (University of British Columbia)

4. US 6,789,040 (Affymetrix)

5. WO 2008/065634 (Philips)

6. US 7,359,537 (Hitachi)

7. US 7,130,458 (Affymetrix)

8. US 6,798,925 (Cognex)

9. US 6,673,315 (Biomachines)

10. US 6,362,004 (Packard)

11. US 5,940,537 (Tamarack)

12. US 2004/208350 (Rea)

13. US 2002/150909 (Stuelpnagel)

허용되는 경우, 상기 참고 문헌의 내용은 또한 그 전문이 본원에 참고로 포함된다.

Claims

빛 (120a)을 생성하는 광원 (102);
영상화할 스폿 (109)의 어레이를 함유하는 시험판 (108);
시험판 (108) 상에 빛 (120b)을 집속하기 위한 집광기 (104);
시험판 (108)에 대해 빛 (120b)의 초점면을 이동시키는 병진 메카니즘;
각각의 스폿 (109)으로부터 다수의 원영상을 획득하도록 구성된 검출기 시스템 (112); 및
다수의 영상을 처리하여 영상화 시스템 (100) 내에서 시험판 (108)의 상대 위치를 표시하는 데이터를 생성하도록 작동가능한 영상 처리 장치 (114)
를 포함하는, 다수의 현미경 검사 영상의 개선된 공간 위치 식별을 제공하는 영상화 시스템 (100).
제1항에 있어서, 영상 처리 장치 (114)가
다수의 원영상을 각각 처리하여 그 안의 정보 내용을 감축하고;
처리되어 감축된 다수의 정보 내용 영상으로부터 복합 영상을 형성하고;
복합 영상에서 하나 이상의 기준 표지자의 공간 위치를 식별하고;
하나 이상의 기준 표지자의 공간 위치로부터 영상화 시스템 (100) 내에서 시험판 (108)의 상대 위치를 표시하는 데이터를 생성하도록
더 작동가능한 것인 영상화 시스템 (100).
제1항 또는 제2항에 있어서, 영상화 시스템 (100) 내에서 시험판 (108)의 상대 위치를 표시하는 데이터가 각각의 원영상 각각에 대해 생성된 각각의 위치 표지자를 포함하는 것인 영상화 시스템 (100).
스폿 (109)의 어레이를 함유하는, 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항의 영상화 시스템 (100)에 이용하기 위한 시험판 (108).
제4항에 있어서, 스폿 (109)의 어레이가 큰 어레이인 시험판 (108).
제4항 또는 제5항에 있어서, 스폿 (109)이 siRNA 물질을 함유하는 것인 시험판 (108).
제4항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 하나 이상의 기준 표지자를 더 포함하는 시험판 (108).
제7항에 있어서, 하나 이상의 착색 기준 표지자를 포함하는 시험판 (108).
다수의 스폿 (109)의 원영상을 처리하여 영상화 시스템 (100) 내에서 시험판 (108)의 상대 위치를 표시하는 데이터를 생성하는 것을 포함하는, 다수의 현미경 검사 영상을 공간적으로 정합시키는 방법.
제9항에 있어서,
다수의 원영상을 각각 처리하여 그 안의 정보 내용을 감축하는 단계;
처리되어 감축된 다수의 정보 내용 영상으로부터 복합 영상을 형성하는 단계;
복합 영상에서 하나 이상의 기준 표지자의 공간 위치를 식별하는 단계; 및
하나 이상의 기준 표지자의 공간 위치로부터 영상화 시스템 (100) 내에서 시험판 (108)의 상대 위치를 표시하는 데이터를 생성하는 단계
를 더 포함하는 방법.
제9항 또는 제10항에 있어서, 영상화 시스템 (100) 내에서 시험판 (108)의 상대 위치를 표시하는 데이터가 각각의 원영상에 대해 각각 생성된 각각의 위치 표지자를 포함하는 것인 방법.
제9항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서, 원영상이 스폿 (109)에 제공된 세포에 siRNA 물질의 역형질감염 후에 생성되는 것인 방법.
제9항 내지 제12항 중 어느 한 항에 따르는 방법을 실시하는 데이터 처리 장치를 구성하도록 운용가능한 기계어 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.