KR20220084168A - 광학 측정들에서의 오류들의 고려 - Google Patents
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Abstract
샘플 챔버(52) 내에 혈액 샘플의 적어도 일 부분을 위치시키는 단계, 및 혈액 샘플의 부분의 현미경 이미지를 획득하는 단계를 포함하는 장치 및 방법이 설명된다. 혈액 샘플 내의 주어진 엔티티의 후보가 현미경 이미지 내에서 식별된다. 후보에 대한 추가 분석을 수행함으로써, 후보 중 적어도 일부가 주어진 엔티티로서 검증된다. 주어진 엔티티의 후보의 수가 주어진 엔티티의 검증된 후보의 수와 비교되며, 후보의 수와 검증된 후보의 수 사이의 관계에 적어도 부분적으로 기초하여, 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 샘플의 적어도 부분이 무효화된다. 다른 애플리케이션이 또한 설명된다.
Description
관련 출원들에 대한 상호 참조
본 출원은 "Accounting for errors in optical measurements"라는 명칭으로 2019년 10월 22일자로 출원된 Pecker의 미국 가특허 출원 제62/924,229호로부터의 우선권을 주장한다.
본 출원은, 2019년 10월 22일자로 출원된 Pecker의 미국 가특허 출원 제62/924,229호로부터의 우선권을 주장하는, Pecker의 "Accounting for errors in optical measurements"라는 명칭으로 본원과 동일자로 출원된 PCT 출원과 관련된다.
위에서 언급된 출원들이 본원에 참조로서 포함된다.
기술분야
현재 개시된 주제의 일부 애플리케이션들은 전반적으로 신체 샘플의 분석, 특히 혈액 샘플에 대해 수행되는 광학 밀도 및 현미경 측정에 관한 것이다.
일부 광학-기반 방법(예를 들어, 진단 및/또는 분석 방법)에서, 혈액 샘플과 같은 생물학적 샘플의 특성은 광학 측정을 수행함으로써 결정된다. 예를 들어, 성분의 밀도(예를 들어, 단위 부피당 성분의 수(count))는 현미경 이미지 내의 성분을 카운트함으로써 결정될 수 있다. 유사하게, 성분의 농도 및/또는 밀도는 샘플에 대한 광 흡수, 투과율, 형광 및/또는 발광 측정을 수행함으로써 측정될 수 있다. 전형적으로, 샘플은 샘플 캐리어에 위치되고, 샘플 캐리어의 챔버 내에 포함된 샘플의 일부를 가지고 측정이 수행된다. 샘플 캐리어의 챔버 내에 포함된 샘플의 부분에 대해 수행된 측정은 샘플의 속성을 결정하기 위해 분석된다.
본 발명의 일부 애플리케이션들에 따르면, 생물학적 샘플(예를 들어, 혈액 샘플)은 샘플 캐리어에 위치된다. 샘플이 샘플 캐리어에 위치되는 동안, 하나 이상의 광학 측정 디바이스를 사용하여 샘플에 대해 광학 측정이 수행된다. 예를 들어, 광학 측정 디바이스는 현미경(예를 들어, 디지털 현미경), 분광 광도계, 광도계, 분광계, 카메라, 분광 카메라, 초분광 카메라, 형광계, 분광 형광계 및/또는 광검출기(예컨대, 포토다이오드, 포토레지스터 및/또는 포토트랜지스터)를 포함할 수 있다. 일부 애플리케이션들에 대해, 광학 측정 디바이스는 전용 광원(예컨대, 발광 다이오드, 백열 광원 등) 및/또는 집광 및/또는 발광을 조작하기 위한 광학 요소(예컨대, 렌즈, 확산기, 필터 등)를 포함한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 본원에 참조로 포함된 Greenfield의 US 2014/0347459에 설명된 현미경 시스템과 전반적으로 유사한 현미경 시스템이 사용된다.
컴퓨터 프로세서는 전형적으로 광학 측정 디바이스에 의해 수행되는 광학 측정을 수신하고 프로세싱한다. 또한 전형적으로, 컴퓨터 프로세서는 하나 이상의 광학 측정 디바이스에 의해 수행되는 광학 측정의 획득을 제어한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 광학 측정 디바이스는 광학 측정 유닛 내부에 수용된다. 샘플에 대한 광학 측정을 수행하기 위해, 샘플 캐리어는 광학 측정 유닛 내부에 위치된다. 전형적으로, 광학 측정 유닛은 샘플의 부분의 현미경 이미징을 수행하도록 구성된 현미경 시스템을 포함한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 현미경 시스템은, 샘플의 명시야(brightfield) 이미징에 사용하도록 구성된 명시야 광원(예를 들어, 발광 다이오드)의 세트, 샘플의 형광 이미징에 사용하도록 구성된 형광 광원(예를 들어, 발광 다이오드)의 세트, 및 샘플을 이미징하도록 구성된 카메라(예컨대, CCD 카메라 및/또는 CMOS 카메라)를 포함한다. 전형적으로, 광학 측정 유닛은 또한 샘플의 제2 부분에 대해 광학 밀도 측정(예를 들어, 광 흡수 측정)을 수행하도록 구성된 광학-밀도-측정 유닛을 포함한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 광학-밀도-측정 유닛은 샘플에 대한 광학 밀도 측정을 수행하도록 구성된 광학-밀도-측정 광원(예를 들어, 발광 다이오드) 및 광 검출기의 세트를 포함한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 전술된 광원의 세트(즉, 명시야 광원의 세트, 형광 광원의 세트 및 광학-밀도-측정 광원의 세트) 각각은 복수의 광원(예를 들어, 복수의 발광 다이오드)을 포함하며, 이들의 각각은 각각의 파장 또는 각각의 파장의 대역에서 광을 방출하도록 구성된다.
본 발명의 일부 애플리케이션에 따르면, 다양한 오류가 발생했는지 여부를 결정하고 선택적으로 오류가 발생한 경우에 오류의 원인을 식별하기 위해 (전형적으로 컴퓨터 프로세서에 의해) 다양한 기술이 수행된다. 이러한 오류는 샘플 모두의 준비로부터 발생할 수 있다. 예를 들어, 측정이 수행되기 전에 샘플이 너무 오랫동안 샘플 캐리어에 남아 있을 수 있다(이는 샘플이 품질 저하되는 것을 야기할 수 있거나 및/또는 이는 샘플의 한 부분 또는 두 부분과 혼합된 염료가 샘플 내의 엔티티(entity)에 의해 과도하게 흡수되는 결과를 초래할 수 있다). 대안적으로, 오류는 샘플의 특정 부분의 준비로부터 발생할 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 오류는 샘플 캐리어의 오류(예컨대, 샘플 캐리어 자체의 재료가 깨끗하지 않거나, 및/또는 샘플 캐리어 상의 먼지(dirt) 또는 흘린 혈액) 및/또는 조명(예를 들어, 명시야 이미징에 사용되는 발광 다이오드 및/또는 샘플의 형광 이미징 중에 사용되는 발광 다이오드)과 같은 현미경 시스템 자체의 오류, 및/또는 광학 경로 및/또는 모터 및 스테이지 구성 요소 또는 제어기와 관련된 오류, 및/또는 장치가 위치된 환경(예컨대, 상대 습도, 온도, 압력, 미립자 농도, 또는 임의의 다른 환경적 요인)으로 인한 오류에 기인할 수 있다. 또한 대안적으로 또는 추가적으로, 샘플에 고유한 문제(예컨대, 특정 엔티티의 매우 적은 수 또는 매우 높은 수, 또는 샘플 수집이 수행된 후 너무 많은 시간이 경과한 경우)가 있을 수 있으며, 이는, 컴퓨터 프로세서가 충분한 정확도로 특정 측정을 수행할 수 없다는 것을 의미하거나 및/또는 이는 컴퓨터 프로세서가 이를 사용자에게 플래그(flag)해야 함을 의미한다.
일부 애플리케이션들에 대해, 오류를 식별하는 것에 응답하여, 컴퓨터 프로세서는 오류를 나타내는 메시지 및/또는 오류의 원인을 나타내는 메시지를 출력한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는 오류를 식별하는 것에 응답하여 혈액 샘플에 대해 특정 측정을 수행하지 않는다. 일부 애플리케이션들에 대해, 오류를 식별하는 것에 응답하여, 컴퓨터 프로세서는 샘플에 대한 임의의 측정을 수행하지 않거나 및/또는 샘플이 사용자에게 유효하지 않다는 것을 플래그하거나 및/또는 사용자에게 새 테스트 키트로 샘플 준비를 반복하거나 및/또는 혈액 샘플을 다시 수집하도록 지시한다. 대안적으로 또는 추가적으로, 혈액 샘플의 특정 파라미터는, 오류를 고려하기 위해 컴퓨터 프로세서에 의해 혈액 샘플에 대해 수행되는 측정을 보정함으로써 결정된다.
일부 애플리케이션들에 대해, 다음의 오류 중 하나 이상이, 예를 들어, 위에서 설명한 방식 중 하나 이상의 방식으로 고려된다:
다음과 같은 현미경 디바이스의 오류:
- 현미경 스테이지를 움직이는 모터의 스텝-손실(steps-loss)
- 현미경 스테이지의 움직임의 백래시(backlash)의 변화
- 현미경 카메라와 현미경 스테이지 사이의 타이밍의 변화
- (예를 들어, 이러한 요소 사이의 상대 회전으로 인한) 현미경 카메라와 현미경 스테이지 사이의 정렬
- 광학 시스템 문제(예컨대, 예를 들어 샘플에 의해 초래되거나 또는 현미경 스테이지의 피스(예를 들어, 긁힌 피스)에 의해 초래되는 시간 경과에 따른 초점 품질의 변화)
- 현미경 시스템의 레벨링 변화
- z-축(즉, 광축)을 따라 예상되는 초점 위치의 변화
- 요소 사이의 통신의 손실
- 카메라 선형 응답의 변화
다음과 같은 환경적 요인으로 인한 오류:
- 허용가능 온도, 습도, 고도 등을 벗어난 디바이스
- 목표 값을 벗어난 특정 구성 요소
다음과 같은 요인으로 인해 발생하는 일반적인 오류:
- 스캔의 시간
- 디바이스 시동의 시간
- 이용 가능한 작업/저장 메모리
오류를 식별하고 이러한 오류를 고려하는 기술의 몇 가지 예가 아래에서 설명된다.
따라서, 본 발명의 일부 애플리케이션들 따르면 방법이 제공되며, 방법은:
다음의 단계에 의해 분석을 위해 혈액 샘플을 준비하는 단계로서:
샘플 챔버 내에 혈액 샘플을 침착(deposit)시키는 단계; 및
내부에 혈액 샘플이 침착된 샘플 챔버를 현미경 유닛 내에 위치시키는 단계에 의해, 분석을 위해 혈액 샘플을 준비하는 단계;
현미경 유닛의 현미경을 사용하여, 내부에 혈액 샘플이 침착된 샘플 챔버의 하나 이상의 현미경 이미지를 획득하는 단계;
하나 이상의 이미지에 기초하여, 하나 이상의 현미경 이미지를 획득하기 전에 샘플 챔버 내에 이미 침전(settle)된 샘플 챔버 내의 하나 이상의 세포 유형의 양을 결정하는 단계; 및
적어도 부분적으로 이에 응답하여, 샘플의 특성을 결정하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 분석을 위해 혈액 샘플을 준비하는 단계는 혈액 샘플을 하나 이상의 염료로 염색하는 단계를 더 포함한다.
일부 애플리케이션들에서:
하나 이상의 현미경 이미지를 획득하기 전에 샘플 챔버 내에 이미 침전된 샘플 챔버 내의 하나 이상의 세포 유형의 양을 결정하는 단계는, 하나 이상의 현미경 이미지를 획득하기 전에 샘플 챔버 내의 적혈구의 임계 양보다 많은 양이 샘플 챔버 내에 이미 침전되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함하며,
샘플의 특성을 결정하는 단계는, 하나 이상의 현미경 이미지를 획득하기 전에 샘플 챔버 내의 적혈구의 임계 양보다 많은 양이 샘플 챔버 내에 이미 침전되었다는 결정에 응답하여, 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 샘플의 적어도 일 부분을 무효화하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 방법은 추가로:
내부에 혈액 샘플이 침착된 샘플 챔버를 현미경 유닛 내에 위치시킨 후, 샘플 챔버 내의 하나 이상의 세포 유형이 세포의 단층(monolayer)을 형성하도록 하는 단계;
세포의 단층의 하나 이상의 추가적인 현미경 이미지의 세트를 획득하는 단계; 및
하나 이상의 추가적인 현미경 이미지의 세트를 분석함으로써, 샘플에 대해 하나 이상의 측정을 수행하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 방법은, 하나 이상의 현미경 이미지를 획득하기 전에 샘플 챔버 내에 이미 침전된 하나 이상의 세포 유형의 양에 기초하여, 하나 이상의 현미경 이미지를 획득하기 전에 혈액 샘플이 샘플 챔버에 얼마나 오래 있었는지에 대한 표시를 결정하는 단계를 더 포함한다.
일부 애플리케이션들에서,
방법은 샘플에 대해 하나 이상의 측정을 수행하는 단계를 더 포함하고,
하나 이상의 현미경 이미지를 획득하기 전에 샘플 챔버 내에 이미 침전된 샘플 챔버 내의 하나 이상의 세포 유형의 양을 결정하는 단계는, 하나 이상의 현미경 이미지를 획득하기 전에 샘플 챔버 내의 적혈구의 임계 양보다 많은 양이 샘플 챔버 내에 이미 침전되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함하며,
샘플에 대해 하나 이상의 측정을 수행하는 단계는, 하나 이상의 현미경 이미지를 획득하기 전에 샘플 챔버 내의 적혈구의 임계 양보다 많은 양이 샘플 챔버 내에 이미 침전되었다고 결정하는 것에 응답하여, 측정을 보정하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 분석을 위해 혈액 샘플을 준비하는 단계는 혈액 샘플을 하나 이상의 염료로 염색하는 단계를 더 포함하며, 측정을 보정하는 단계는, 하나 이상의 현미경 이미지를 획득하기 전에 샘플 챔버 내에 이미 침전된 샘플 챔버 내의 적혈구의 임계 양보다 많은 양에 의해 표시되는 바와 같은 혈액 샘플 내의 엔티티가 겪은 염색의 양을 고려하기 위해 측정을 보정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일부 애플리케이션들에 따르면, 방법이 추가로 제공되며, 방법은:
샘플 챔버 내에 혈액 샘플의 일 부분을 위치시키는 단계;
혈액 샘플 내의 적혈구가 샘플 챔버 내에 침전되는 동안, 혈액 샘플 내의 적혈구의 현미경 이미지를 획득하는 단계;
이미지를 분석함으로써 혈액 샘플의 침전-역학 특성을 결정하는 단계; 및
이에 응답하여 출력을 생성하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 샘플 챔버 내에 혈액 샘플의 부분을 위치시키는 단계는 샘플 챔버 내에 혈액 샘플의 희석되지 않은 부분을 위치시키는 단계를 포함하며, 혈액 샘플 내의 적혈구의 현미경 이미지를 획득하는 단계는 희석되지 않은 혈액 샘플 내의 적혈구의 현미경 이미지를 획득하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 이미지를 분석함으로써 혈액 샘플의 침전-역학 특성을 결정하는 단계는, 혈액 샘플 내 적혈구의 침전과 관련하여 실시간으로 혈액 샘플의 침전-역학 특성을 결정하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 이미지를 분석함으로써 혈액 샘플의 침전-역학 특성을 결정하는 단계는, 혈액 샘플 내의 적혈구가 여전히 침전하는 동안 혈액 샘플의 침전-역학 특성을 결정하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 이미지를 분석함으로써 혈액 샘플의 침전-역학 특성을 결정하는 단계는, 이미지를 분석함으로써 혈액 샘플에서 적혈구의 침강 속도를 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일부 애플리케이션들에 따르면, 방법이 추가로 제공되며, 방법은:
제1 샘플 챔버 내에 혈액 샘플의 제1 부분을 위치시키는 단계;
제2 샘플 챔버 내에 혈액 샘플의 제2 부분을 위치시키는 단계;
혈액 샘플의 제1 부분의 현미경 이미지를 획득하는 단계;
혈액 샘플의 제2 부분에 대해 광학 밀도 측정을 수행하는 단계;
샘플 내의 주어진 엔티티의 농도가 임계값을 통과한다는 것을 검출하는 단계; 및
혈액 샘플의 제1 부분의 현미경 이미지로부터 결정된 파라미터를 혈액 샘플의 제2 부분에 대해 수행된 광학 밀도 측정으로부터 결정된 파라미터와 비교함으로써 임계값을 통과하는 주어진 엔티티의 농도에 대한 원인을 결정하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 임계값을 통과하는 주어진 엔티티의 농도에 대한 원인을 결정하는 단계는, 현미경 이미지에 의해 표시된 바와 같은 엔티티의 농도가 광학 밀도 측정으로부터 결정된 바와 같은 엔티티의 농도와 유사하다는 것을 결정함으로써 혈액 샘플 자체가 임계값을 통과하는 샘플 내 주어진 엔티티의 농도의 원인이라는 것을 결정하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 임계값을 통과하는 주어진 엔티티의 농도에 대한 원인을 결정하는 단계는, 현미경 이미지에 의해 표시된 바와 같은 엔티티의 농도가 광학 밀도 측정으로부터 결정된 바와 같은 엔티티의 농도와는 상이하다는 것을 결정함으로써 혈액 샘플의 부분들 중 하나의 준비가 임계값을 통과하는 샘플 내 주어진 엔티티의 농도의 원인이라는 것을 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일부 애플리케이션들에 따르면, 방법이 추가로 제공되며, 방법은:
샘플 챔버 내에 혈액 샘플의 적어도 일 부분을 위치시키는 단계;
혈액 샘플의 부분의 현미경 이미지를 획득하는 단계;
현미경 이미지 내에서, 유극적혈구(echinocyte), 구상적혈구(spherocyte) 및 무딘 톱니 적혈구(crenate red blood cell)로 구성된 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 유형의 엔티티를 식별하는 단계;
선택된 유형의 엔티티의 수를 측정하는 단계; 및
이에 응답하여 출력을 생성하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 적어도 하나의 유형의 엔티티를 식별하는 단계는 유극적혈구를 식별하는 단계를 포함한다. 일부 애플리케이션들에서, 적어도 하나의 유형의 엔티티를 식별하는 단계는 구상적혈구를 식별하는 단계를 포함한다. 일부 애플리케이션들에서, 적어도 하나의 유형의 엔티티를 식별하는 단계는 무딘 톱니 적혈구를 식별하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 출력을 생성하는 단계는, 임계값을 통과하는 선택된 유형의 엔티티의 수에 적어도 부분적으로 기초하여, 혈액 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 샘플의 적어도 일 부분을 무효화하는 단계를 포함한다. 일부 애플리케이션들에서, 출력을 생성하는 단계는 사용자에게 수의 표시를 생성하는 단계를 포함한다. 일부 애플리케이션들에서, 출력을 생성하는 단계는 사용자에게 샘플의 부분의 연령의 표시를 생성하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일부 애플리케이션들에 따르면, 방법이 추가로 제공되며, 방법은:
샘플 챔버 내에 혈액 샘플의 적어도 일 부분을 위치시키는 단계;
혈액 샘플의 부분의 현미경 이미지를 획득하는 단계;
현미경 이미지 내에서, 유극적혈구, 구상적혈구 및 무딘 톱니 적혈구로 구성된 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 유형의 엔티티를 식별하는 단계;
선택된 유형의 엔티티의 수를 측정하는 단계; 및
수에 적어도 부분적으로 기초하여 샘플의 부분의 연령의 표시를 결정하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 방법은 현미경 이미지를 분석함으로써 샘플의 파라미터를 측정하는 단계를 더 포함하며, 샘플의 파라미터를 측정하는 단계는 현미경 이미지에 대한 측정을 수행하고 샘플의 부분의 결정된 연령의 표시에 기초하여 측정을 보정하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 방법은 혈액 샘플의 제2 부분에 대해 광학 밀도 측정을 수행함으로써 샘플의 파라미터를 측정하는 단계를 더 포함하며, 샘플의 파라미터를 측정하는 단계는 샘플의 부분의 결정된 연령의 표시에 기초하여 광학 밀도 측정을 보정하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 적어도 하나의 유형의 엔티티를 식별하는 단계는 유극적혈구를 식별하는 단계를 포함한다. 일부 애플리케이션들에서, 적어도 하나의 유형의 엔티티를 식별하는 단계는 구상적혈구를 식별하는 단계를 포함한다. 일부 애플리케이션들에서, 적어도 하나의 유형의 엔티티를 식별하는 단계는 무딘 톱니 적혈구를 식별하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일부 애플리케이션들에 따르면, 방법이 추가로 제공되며, 방법은:
베이스 표면을 포함하는 캐비티인 샘플 챔버 내에 혈액 샘플의 적어도 일 부분을 위치시키는 단계;
세포 현탁액 중의 세포가 캐리어의 베이스 표면 상에 세포의 단층을 형성하기 위해 캐리어의 베이스 표면 상에 침전되도록 하는 단계;
세포의 단층의 적어도 일 부분의 적어도 하나의 현미경 이미지를 획득하는 단계;
현미경 이미지 내에서 용혈된 적혈구를 식별하는 단계;
식별된 용혈된 적혈구의 수를 측정하는 단계; 및
식별된 용혈된 적혈구의 수에 기초하여 출력을 생성하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 방법은 식별된 용혈된 적혈구의 수에 기초하여, 식별된 용혈된 적혈구의 수보다 많은 혈액 샘플 내의 용혈된 적혈구의 총 수를 추정하는 단계를 더 포함하며, 출력을 생성하는 단계는 사용자에게 용혈된 적혈구의 추정된 총 수의 표시를 생성하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 출력을 생성하는 단계는, 임계값을 통과하는 식별된 용혈된 적혈구의 수에 적어도 부분적으로 기초하여, 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 샘플의 부분을 무효화하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 샘플을 무효화하는 단계는, 식별된 용혈된 적혈구의 수에 기초하여, 식별된 용혈된 적혈구의 수보다 많은 샘플 내의 용혈된 적혈구의 총 수를 추정하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 방법은 혈액 샘플을 염색하는 단계를 더 포함하며, 적어도 부분적으로 용혈된 적혈구를 식별하는 단계는 염료에 의해 염색된 적혈구를 용혈된 것으로서 식별함으로써 용혈된 적혈구를 용혈되지 않은 적혈구와 구별하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 혈액 샘플을 염색하는 단계는 훽스트(Hoechst) 시약으로 혈액 샘플을 염색하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 세포의 단층의 적어도 일 부분의 적어도 하나의 현미경 이미지를 획득하는 단계는 세포의 단층의 적어도 일 부분의 적어도 하나의 명시야 현미경 이미지 획득하는 단계를 포함하며, 염료에 의해 염색된 적혈구를 식별하는 단계는 명시야 현미경 이미지 내에서 보이는 윤곽을 갖고 명시야 현미경 이미지의 배경과 유사한 내부를 갖는 적혈구를 식별하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 세포의 단층의 적어도 일 부분의 적어도 하나의 현미경 이미지를 획득하는 단계는 세포의 단층의 적어도 일 부분의 적어도 하나의 형광 현미경 이미지 획득하는 단계를 포함하며, 염료에 의해 염색된 적혈구를 식별하는 단계는 이미지 내에서 밝은 원으로 나타나는 적혈구를 식별하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일부 애플리케이션들에 따르면, 방법이 추가로 제공되며, 방법은:
각각의 상이한 높이를 획정(define)하는 복수의 영역을 갖는 샘플 챔버에 생물학적 샘플을 위치시키는 단계;
각각의 영역에서 샘플 챔버를 통한 광 투과를 나타내는 파라미터를 측정하는 단계; 및
컴퓨터 프로세서를 사용하여:
각각의 영역에서 측정된 파라미터를 서로에 대해 정규화하는 단계;
적어도 부분적으로 이에 응답하여, 샘플 챔버 내에 기포(bubble)가 있다는 것을 검출하는 단계; 및
샘플 챔버 내에 기포가 있다는 것을 검출하는 것에 응답하여 동작을 수행하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일부 애플리케이션들에 따르면, 방법이 추가로 제공되며, 방법은:
각각의 상이한 높이를 획정하는 복수의 영역을 갖는 샘플 챔버에 혈액 샘플을 위치시키는 단계;
각각의 영역에서 샘플 챔버를 통한 광 투과를 나타내는 파라미터를 측정하는 단계; 및
컴퓨터 프로세서를 사용하여:
선택된 영역에서의 파라미터의 절대값에 기초하여, 샘플 내의 헤모글로빈 농도를 계산하는 단계;
각각의 영역에서 측정된 파라미터를 서로에 대해 정규화하는 단계; 및
정규화된 파라미터에 기초하여 계산된 헤모글로빈 농도를 검증(validate)하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일부 애플리케이션들에 따르면, 방법이 추가로 제공되며, 방법은:
샘플 챔버 내에 혈액 샘플의 적어도 일 부분을 위치시키는 단계;
혈액 샘플의 부분의 현미경 이미지를 획득하는 단계;
현미경 이미지 내에서, 혈액 샘플 내의 주어진 엔티티의 후보를 식별하는 단계;
후보에 대한 추가 분석을 수행함으로써, 후보 중 적어도 일부를 주어진 엔티티로서 검증하는 단계;
주어진 엔티티의 후보의 수를 주어진 엔티티의 검증된 후보의 수와 비교하는 단계; 및
후보의 수와 검증된 후보의 수 사이의 관계에 적어도 부분적으로 기초하여, 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 샘플의 적어도 일 부분을 무효화하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서:
현미경 이미지 내에서, 혈액 샘플 내의 주어진 엔티티의 후보를 식별하는 단계는 현미경 이미지 내에서, 혈액 샘플 내의 혈소판 후보를 식별하는 단계를 포함하며,
후보에 대한 추가 분석을 수행함으로써, 후보 중 적어도 일부를 주어진 엔티티로서 검증하는 단계는 후보에 대한 추가 분석을 수행함으로써, 혈소판 후보 중 적어도 일부를 혈소판으로서 검증하는 단계를 포함하고, 그리고
샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 샘플의 적어도 일 부분을 무효화하는 단계는, 혈소판 후보의 수와 검증된 혈소판 후보의 수 사이의 관계에 적어도 부분적으로 기초하여 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 샘플의 적어도 일 부분을 무효화하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서:
현미경 이미지 내에서, 혈액 샘플 내의 주어진 엔티티의 후보를 식별하는 단계는 현미경 이미지 내에서, 혈액 샘플 내의 백혈구 후보를 식별하는 단계를 포함하며,
후보에 대한 추가 분석을 수행함으로써, 후보 중 적어도 일부를 주어진 엔티티로서 검증하는 단계는 후보의 추가 분석을 수행함으로써 백혈구 후보 중 적어도 일부를 백혈구로서 검증하는 단계를 포함하고, 그리고
샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 샘플의 적어도 일 부분을 무효화하는 단계는, 백혈구 후보의 수와 검증된 백혈구 후보의 수 사이의 관계에 적어도 부분적으로 기초하여 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 샘플의 적어도 일 부분을 무효화하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 샘플의 적어도 일 부분을 무효화하는 단계는, 최대 임계값을 초과하는 검증된 후보의 수 대 후보의 수의 비율에 기초하여 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 샘플의 적어도 일 부분을 무효화하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 샘플의 적어도 일 부분을 무효화하는 단계는, 최소 임계값 미만인 검증된 후보의 수 대 후보의 수의 비율에 기초하여 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 샘플의 적어도 일 부분을 무효화하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일부 애플리케이션들에 따르면, 방법이 추가로 제공되며, 방법은:
샘플 챔버 내에 혈액 샘플의 적어도 일 부분을 위치시키는 단계;
혈액 샘플의 부분의 현미경 이미지를 획득하는 단계;
현미경 이미지 내에서 혈액 샘플 내의 백혈구 후보를 식별하는 단계;
백혈구 후보에 대한 추가 분석을 수행함으로써 백혈구 후보 중 적어도 일부를 주어진 유형의 백혈구로서 검증하는 단계;
백혈구 후보의 수를 주어진 유형의 백혈구로서 검증된 백혈구 후보의 수와 비교하는 단계; 및
백혈구 후보의 수와 주어진 유형의 백혈구로서 검증된 백혈구 후보의 수 사이의 관계에 적어도 부분적으로 기초하여, 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 샘플의 적어도 일 부분을 무효화하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일부 애플리케이션들에 따르면, 방법이 추가로 제공되며, 방법은:
하나 이상의 염료로 혈액 샘플을 염색하는 단계;
혈액 샘플의 적어도 하나의 현미경 이미지를 획득하는 단계;
불규칙한 형상을 갖는 염색된 물체를 식별함으로써 샘플 내의 오염 물질(contaminating body)을 식별하는 단계;
샘플에 대해 현미경 분석을 수행함으로써 샘플 내에 배치된 하나 이상의 엔티티의 카운트를 수행하는 단계; 및
수에 포함되지 않도록 식별된 오염 물질로부터 주어진 거리 내에 배치된 샘플의 영역을 무효화하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 하나 이상의 염료로 혈액 샘플을 염색하는 단계는 혈액 샘플을 아크리딘 오렌지와 훽스트 시약으로 염색하는 단계를 포함하며, 파편(debris)을 식별하는 단계는 아크리딘 오렌지(acridine orange)와 훽스트 시약 둘 모두로 염색된 불규칙한 형상을 갖는 염색된 물체를 식별하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일부 애플리케이션들에 따르면, 방법이 추가로 제공되며, 방법은:
샘플 챔버 내에 혈액 샘플의 적어도 일 부분을 위치시키는 단계;
샘플에 대해 광학 측정을 수행하는 단계;
광학 측정에 기초하여 하나 이상의 공기 기포가 샘플 챔버 내에 존재한다는 것을 결정하는 단계;
하나 이상의 공기 기포가 샘플 챔버 내에 존재한다는 결정에 적어도 부분적으로 기초하여 출력을 생성하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 방법은, 광학 측정에 기초하여 샘플의 하나 이상의 파라미터를 결정하는 단계, 및 하나 이상의 공기 기포가 챔버 내에 존재한다는 결정에 기초하여, 샘플의 하나 이상의 파라미터를 결정하기 위해 사용되지 않도록 적어도 광학적 측정의 일부를 무효화하는 단계를 더 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 출력을 생성하는 단계는, 하나 이상의 공기 기포가 샘플 챔버 내에 존재한다는 결정에 기초하여, 혈액 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 혈액 샘플의 부분을 무효화하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 하나 이상의 공기 기포가 샘플 챔버 내에 존재한다는 것을 결정하는 단계는 샘플 챔버를 따라서 주어진 방향을 따라 샘플의 광 흡수 프로파일을 분석하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 샘플에 대해 광학 측정을 수행하는 단계는 헤모글로빈이 광을 흡수하지 않는 파장에서 하나 이상의 광 흡수 측정을 수행하는 단계를 포함하며, 하나 이상의 공기 기포가 샘플 챔버 내에 존재한다는 것을 결정하는 단계는 헤모글로빈이 광을 흡수하지 않는 파장에서의 하나 이상의 광 흡수 측정을 분석하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일부 애플리케이션들에 따르면, 방법이 추가로 제공되며, 방법은:
베이스 표면을 포함하는 캐비티인 샘플 챔버 내에 혈액 샘플의 적어도 일 부분을 위치시키는 단계;
세포 현탁액 중의 세포가 캐리어의 베이스 표면 상에 세포의 단층을 형성하기 위해 캐리어의 베이스 표면 상에 침전되도록 하는 단계;
세포의 단층의 적어도 일 부분의 적어도 하나의 현미경 이미지를 획득하는 단계;
현미경 이미지 내에서 샘플이 존재하지 않는 영역을 식별하는 단계; 및
샘플의 부분의 현미경 분석에 사용되지 않도록 적어도 식별된 영역을 무효화하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 샘플이 존재하지 않는 영역을 식별하는 단계는 샘플 챔버의 베이스 표면에서 습윤 영역과 건조 영역 사이의 계면을 식별하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 샘플이 존재하지 않는 영역을 식별하는 단계는, 샘플이 존재하지 않는 영역과 샘플이 존재하고 샘플이 낮은 세포 밀도를 갖는 하나 이상의 영역을 구별하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일부 애플리케이션들에 따르면, 방법이 추가로 제공되며, 방법은:
베이스 표면 및 상단 커버를 포함하는 캐비티인 샘플 챔버 내에 혈액 샘플의 적어도 일 부분을 위치시키는 단계;
세포 현탁액 중의 세포가 캐리어의 베이스 표면 상에 세포의 단층을 형성하기 위해 캐리어의 베이스 표면 상에 침전되도록 하는 단계;
현미경이 단층 초점 평면에 초점이 맞춰지는 동안 세포의 단층의 적어도 일 부분의 적어도 하나의 현미경 이미지를 획득하는 단계로서, 세포의 단층의 부분은 단층 초점 평면 내에 배치되는, 단계;
단층 초점 평면과는 상이한 초점 평면에서 엔티티가 보이는 영역을 식별함으로써 먼지가 상단 커버 상에 또는 베이스 표면의 밑면 상에 배치되었다는 것을 식별하는 단계; 및
샘플의 부분의 현미경 분석에 사용되지 않도록 적어도 식별된 영역을 무효화하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일부 애플리케이션들에 따르면, 방법이 추가로 제공되며, 방법은:
베이스 표면 및 상단 커버를 포함하는 캐비티인 샘플 챔버 내에 혈액 샘플의 적어도 일 부분을 위치시키는 단계;
세포 현탁액 중의 세포가 캐리어의 베이스 표면 상에 세포의 단층을 형성하기 위해 캐리어의 베이스 표면 상에 침전되도록 하는 단계;
현미경이 단층 초점 평면에 초점이 맞춰지는 동안 세포의 단층의 적어도 일 부분의 적어도 하나의 현미경 이미지를 획득하는 단계로서, 세포의 단층의 부분은 단층 초점 평면 내에 배치되는, 단계;
현미경 이미지의 배경 강도가 상단 커버 상에 또는 베이스 표면의 밑면 상에 먼지가 배치되었다는 것을 나타내는 영역을 식별하는 단계; 및
샘플의 부분의 현미경 분석에 사용되지 않도록 적어도 식별된 영역을 무효화하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일부 애플리케이션들에 따르면, 방법이 추가로 제공되며, 방법은:
형광 염료로 혈액 샘플의 적어도 일 부분을 염색하는 단계;
주어진 스펙트럼 대역에서 광을 방출하는 광원으로 샘플의 부분을 조명함으로써, 현미경 유닛을 사용하여 혈액 샘플의 부분의 복수의 형광 현미경 이미지를 획득함으로써 혈액 샘플 내의 염색된 세포를 식별하는 단계;
염색된 세포 이외의, 광원에 의한 조명 하에 획득된 현미경 이미지 내에서 보이는 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계; 및
식별된 형광 영역에 기초하여 광원의 특성을 결정하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 식별된 형광 영역에 기초하여 광원의 특성을 결정하는 단계는, 형광 광원에 의한 조명의 공간적 분포가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 식별된 형광 영역에 기초하여 광원의 특성을 결정하는 단계는, 형광 광원에 의한 조명의 공간적 균일성이 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 식별된 형광 영역에 기초하여 광원의 특성을 결정하는 단계는, 형광 광원에 의한 조명의 공간적 위치가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 식별된 형광 영역에 기초하여 광원의 특성을 결정하는 단계는, 형광 광원에 의한 조명의 비네트(vignette) 효과가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 식별된 형광 영역에 기초하여 광원의 특성을 결정하는 단계는, 형광 광원에 의한 조명의 스펙트럼 분포가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 식별된 형광 영역에 기초하여 광원의 특성을 결정하는 단계는, 형광 광원에 의한 조명의 강도가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 방법은, 염색된 세포에 대한 측정을 수행하고 광원의 결정된 특성에 기초하여 측정을 정규화함으로써 혈액 샘플의 파라미터를 결정하는 단계를 더 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 방법은, 광원의 결정된 특성에 기초하여 적어도 일부 측정들이 혈액 샘플에 대해 수행되는 것을 무효화하는 단계를 더 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 염색된 세포 이외의, 광원에 의한 조명 하에 획득된 현미경 이미지 내에서 보이는 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계는 혈액 샘플 내의 세포간(intercellular) 영역을 식별하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 염색된 세포 이외의, 광원에 의한 조명 하에 획득된 현미경 이미지 내에서 보이는 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계는 현미경 유닛의 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 혈액 샘플의 부분의 복수의 형광 현미경 이미지를 획득하는 단계는 혈액 샘플이 샘플 캐리어에 수용되어 있는 동안 혈액 샘플의 부분의 복수의 형광 현미경 이미지를 획득하는 단계를 포함하며, 염색된 세포 이외의, 광원에 의한 조명 하에 획득된 현미경 이미지 내에서 보이는 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계는 샘플 캐리어의 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 샘플 캐리어는 형광을 발하는 감압(pressure-sensitive) 접착제를 통해 서로 결합된 유리 층 및 플라스틱 층을 포함하며, 염색된 세포 이외의, 광원에 의한 조명 하에 획득된 현미경 이미지 내에서 보이는 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계는 감압 접착제를 식별하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일부 애플리케이션들에 따르면, 방법이 추가로 제공되며, 방법은:
형광 염료로 혈액 샘플의 적어도 일 부분을 염색하는 단계;
주어진 스펙트럼 대역에서 광을 방출하는 광원으로 샘플의 부분을 조명함으로써, 혈액 샘플의 부분의 복수의 형광 현미경 이미지를 획득함으로써 혈액 샘플 내의 염색된 세포를 식별하는 단계;
염색된 세포 이외의, 광원에 의한 조명 하에 획득된 현미경 이미지 내에서 보이는 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계; 및
식별된 형광 영역에 기초하여 염색된 세포의 형광을 정규화하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 염색된 세포 이외의, 광원에 의한 조명 하에 획득된 현미경 이미지 내에서 보이는 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계는 혈액 샘플 내의 세포간 영역을 식별하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 염색된 세포 이외의, 광원에 의한 조명 하에 획득된 현미경 이미지 내에서 보이는 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계는 현미경 유닛의 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 혈액 샘플의 부분의 복수의 형광 현미경 이미지를 획득하는 단계는 혈액 샘플이 샘플 캐리어에 수용되어 있는 동안 혈액 샘플의 부분의 복수의 형광 현미경 이미지를 획득하는 단계를 포함하며, 염색된 세포 이외의, 광원에 의한 조명 하에 획득된 현미경 이미지 내에서 보이는 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계는 샘플 캐리어의 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 샘플 캐리어는 형광을 발하는 감압 접착제를 통해 서로 결합된 유리 층 및 플라스틱 층을 포함하며, 염색된 세포 이외의, 광원에 의한 조명 하에 획득된 현미경 이미지 내에서 보이는 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계는 감압 접착제를 식별하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일부 애플리케이션들에 따르면, 방법이 추가로 제공되며, 방법은:
혈액 샘플의 부분을 명시야 광원으로부터의 광으로 조명함으로써, 혈액 샘플의 적어도 일 부분의 복수의 명시야 현미경 이미지를 획득함으로써 혈액 샘플 내의 엔티티를 식별하는 단계;
혈액 샘플이 없는 상태에서 명시야 광원에 의해 방출되는 광의 명시야 영역을 분석하는 단계; 및
광의 명시야 영역을 분석하는 것에 기초하여 명시야 광원의 특성을 결정하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 식별된 명시야 영역에 기초하여 광원의 특성을 결정하는 단계는, 명시야 광원에 의한 조명의 공간적 분포가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 광원의 특성을 결정하는 단계는, 명시야 광원에 의한 조명의 공간적 균일성이 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 광원의 특성을 결정하는 단계는, 명시야 광원에 의한 조명의 공간적 위치가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 광원의 특성을 결정하는 단계는, 명시야 광원에 의한 조명의 비네트 효과가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 광원의 특성을 결정하는 단계는, 명시야 광원에 의한 조명의 스펙트럼 분포가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 광원의 특성을 결정하는 단계는, 명시야 광원에 의한 조명의 강도가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 혈액 샘플이 없는 상태에서 명시야 광원에 의해 방출되는 광의 명시야 영역을 분석하는 단계는, 혈액 샘플이 없는 상태에서 고정된 시간 간격으로 명시야 광원으로부터 방출되는 광의 명시야 영역을 주기적으로 분석하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 혈액 샘플이 없는 상태에서 명시야 광원에 의해 방출되는 광의 명시야 영역을 분석하는 단계는, 명시야 광원을 사용하여 이미징된 주어진 수의 혈액 샘플에 후속하여 명시야 광원에 의해 방출되는 광의 명시야 영역을 분석하는 단계를 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 방법은, 혈액 샘플 내의 엔티티에 대해 측정을 수행하고 명시야 광원의 결정된 특성에 기초하여 측정을 정규화함으로써 혈액 샘플의 파라미터를 결정하는 단계를 더 포함한다.
일부 애플리케이션들에서, 방법은, 명시야 광원의 결정된 특성에 기초하여 적어도 일부 측정들이 혈액 샘플에 대해 수행되는 것을 무효화하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일부 애플리케이션들에 따르면, 방법이 추가로 제공되며, 방법은:
적어도 하나의 유형의 형광 염료로 각 혈액 샘플의 부분을 염색하는 단계;
현미경 유닛을 사용하여, 각각의 스펙트럼 대역에서 각기 광을 방출하는 복수의 광원으로 샘플의 부분을 조명함으로써 각 혈액 샘플의 부분의 형광 현미경 이미지를 획득하는 단계;
현미경 이미지 중 적어도 일부에 오류가 있다는 것을 검출하는 단계; 및
하기의 단계들에 의해 오류의 원인을 분류하는 단계를 포함하며, 상기 단계들은:
오류가 주어진 시점에서 도입되었다는 것을 검출하는 것에 응답하여, 형광 염료를 오류의 원인으로서 식별하는 단계;
오류가 시간이 지남에 따라 점진적으로 증가했다는 것을 검출하는 것에 응답하여, 현미경 유닛 내의 먼지를 오류의 원인으로서 식별하는 단계; 및
오류가 광원 중 주어진 하나의 광원에 의한 조명 하에 획득된 이미지에만 존재한다는 것을 검출하는 것에 응답하여, 광원 중 주어진 하나의 광원을 오류의 원인으로서 식별하는 단계를 포함한다.
본 발명은, 첨부된 도면들과 함께 취해질 때, 본 발명의 실시예들의 다음의 상세한 설명으로부터 더 완전하게 이해될 것이다.
도 1은 본 발명의 일부 애플리케이션들에 따른 생물학적 샘플 분석 시스템의 구성 요소들을 도시하는 블록도이다.
도 2a, 도 2b, 및 도 2c는 본 발명의 일부 애플리케이션들에 따른, 현미경 측정 및 광학 밀도 측정 둘 모두를 수행하기 위해 사용되는 샘플 캐리어의 개별적인 도면들의 개략적인 예시들이다.
도 3a, 도 3b, 및 도 3c는 본 발명의 일부 애플리케이션들에 따라 획득된 용혈된 적혈구들을 포함하는 혈액 샘플의 현미경 이미지들이다.
도 4는 본 발명의 일부 애플리케이션들에 따른, 샘플 챔버의 길이를 따라 기록된 정규화된 광 투과 강도의 프로파일들을 도시하는 그래프이다.
도 2a, 도 2b, 및 도 2c는 본 발명의 일부 애플리케이션들에 따른, 현미경 측정 및 광학 밀도 측정 둘 모두를 수행하기 위해 사용되는 샘플 캐리어의 개별적인 도면들의 개략적인 예시들이다.
도 3a, 도 3b, 및 도 3c는 본 발명의 일부 애플리케이션들에 따라 획득된 용혈된 적혈구들을 포함하는 혈액 샘플의 현미경 이미지들이다.
도 4는 본 발명의 일부 애플리케이션들에 따른, 샘플 챔버의 길이를 따라 기록된 정규화된 광 투과 강도의 프로파일들을 도시하는 그래프이다.
이제, 본 발명의 일부 애플리케이션들에 따른 생물학적 샘플 분석 시스템(20)의 구성 요소들을 도시하는 블록도인 도 1을 참조한다. 전형적으로, 생물학적 샘플(예를 들어, 혈액 샘플)은 샘플 캐리어(22)에 위치된다. 샘플이 샘플 캐리어에 위치되는 동안, 하나 이상의 광학 측정 디바이스(24)를 사용하여 샘플에 대해 광학 측정이 수행된다. 예를 들어, 광학 측정 디바이스는 현미경(예를 들어, 디지털 현미경), 분광 광도계, 광도계, 분광계, 카메라, 분광 카메라, 초분광 카메라, 형광계, 분광 형광계 및/또는 광검출기(예컨대, 포토다이오드, 포토레지스터 및/또는 포토트랜지스터)를 포함할 수 있다. 일부 애플리케이션들에 대해, 광학 측정 디바이스는 전용 광원(예컨대, 발광 다이오드, 백열 광원 등) 및/또는 집광 및/또는 발광을 조작하기 위한 광학 요소(예컨대, 렌즈, 확산기, 필터 등)를 포함한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 본원에 참조로 포함된 Greenfield의 US 2014/0347459에 설명된 현미경 시스템과 전반적으로 유사한 현미경 시스템이 사용된다.
컴퓨터 프로세서(28)는 전형적으로 광학 측정 디바이스에 의해 수행되는 광학 측정을 수신하고 프로세싱한다. 또한 전형적으로, 컴퓨터 프로세서는 하나 이상의 광학 측정 디바이스에 의해 수행되는 광학 측정의 획득을 제어한다. 컴퓨터 프로세서는 메모리(30)와 통신한다. 사용자(예를 들어, 실험실 기술자 또는 샘플이 추출된 개인)는 사용자 인터페이스(32)를 통해 컴퓨터 프로세서에 명령을 전송한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 사용자 인터페이스는 키보드, 마우스, 조이스틱, 터치스크린 디바이스(예컨대, 스마트폰 또는 태블릿 컴퓨터), 터치패드, 트랙볼, 음성-명령 인터페이스 및/또는 당업계에서 알려진 다른 유형들의 사용자 인터페이스를 포함한다. 전형적으로, 컴퓨터 프로세서는 출력 디바이스(34)를 통해 출력을 생성한다. 추가로 전형적으로, 출력 디바이스는 모니터와 같은 디스플레이를 포함하며, 출력은 디스플레이 상에 디스플레이되는 출력을 포함한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 프로세서는 다른 유형의 시각, 텍스트, 그래픽, 촉각, 오디오 및/또는 비디오 출력 디바이스, 예를 들어, 스피커, 헤드폰, 스마트폰 또는 태블릿 컴퓨터 상에서 출력을 생성한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 사용자 인터페이스(32)는 입력 인터페이스와 출력 인터페이스 모두로서 역할하며, 즉, 이것은 입력/출력 인터페이스로서 역할한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 프로세서는 디스크 또는 휴대용 USB 드라이브와 같은 컴퓨터-판독가능 매체(예를 들어, 비일시적 컴퓨터 -판독가능 매체) 상에 출력을 생성하거나 및/또는 프린터 상에 출력을 생성한다.
일부 애플리케이션들에 대해, 광학 측정 디바이스(24)(및/또는 컴퓨터 프로세서(28) 및 메모리(30))는 광학 측정 유닛(31) 내부에 수용된다. 샘플에 대한 광학 측정을 수행하기 위해, 샘플 캐리어(22)는 광학 측정 유닛 내부에 위치된다. 전형적으로, 광학 측정 유닛은 샘플의 부분의 현미경 이미징을 수행하도록 구성된 현미경 시스템을 포함한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 현미경 시스템은, 샘플의 명시야(brightfield) 이미징에 사용하도록 구성된 명시야 광원(예를 들어, 발광 다이오드)의 세트, 샘플의 형광 이미징에 사용하도록 구성된 형광 광원(예를 들어, 발광 다이오드)의 세트, 및 샘플을 이미징하도록 구성된 카메라(예컨대, CCD 카메라 또는 CMOS 카메라)를 포함한다. 전형적으로, 광학 측정 유닛은 또한 샘플의 제2 부분에 대해 광학 밀도 측정(예를 들어, 광 흡수 측정)을 수행하도록 구성된 광학-밀도-측정 유닛을 포함한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 광학-밀도-측정 유닛은 샘플에 대한 광학 밀도 측정을 수행하도록 구성된 광학-밀도-측정 광원(예를 들어, 발광 다이오드) 및 광 검출기의 세트를 포함한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 전술된 광원의 세트(즉, 명시야 광원의 세트, 형광 광원의 세트 및 광학-밀도-측정 광원의 세트) 각각은 복수의 광원(예를 들어, 복수의 발광 다이오드)을 포함하며, 이들의 각각은 각각의 파장 또는 각각의 파장의 대역에서 광을 방출하도록 구성된다.
이제, 본 발명의 일부 애플리케이션들에 따른, 샘플 캐리어(22)의 개별적인 도면들의 개략적인 예시들인 도 2a 및 도 2b를 참조한다. 도 2a는 샘플 캐리어(샘플 캐리어의 상단 커버는 예시를 위해 도 2a에서 불투명한 것으로 도시됨)의 상면도를 도시하며, 도 2b는 (샘플 캐리어가 도 2a에 도시된 도면에 대해 이것의 짧은 에지 주위로 회전된) 저면도를 도시한다. 전형적으로, 샘플 캐리어는, 샘플에 대한 현미경 분석을 수행하기 위해 사용되는 하나 이상의 챔버의 제1 세트(52)와 샘플에 대한 광학 밀도 측정을 수행하기 위해 사용되는 하나 이상의 챔버의 제2 세트(54)를 포함한다. 전형적으로, 샘플 캐리어의 챔버는 샘플 입구 구멍(38)을 통해 혈액과 같은 신체 샘플로 채워진다. 일부 애플리케이션들에 대해, 챔버들은 하나 이상의 출구 구멍들(40)을 획정한다. 출구 구멍은, 챔버에 존재하는 공기가 챔버로부터 방출되는 것을 허용함으로써 챔버를 신체 샘플로 채우는 것을 용이하게 하도록 구성된다. 전형적으로, 도시된 바와 같이, 출구 구멍은 (샘플 캐리어의 샘플 챔버에 대해) 입구 구멍의 반대쪽에 길이 방향으로 위치된다. 일부 애플리케이션들에 대해, 따라서 출구 구멍은, 출구 구멍이 입구 구멍에 더 가깝게 배치되는 경우보다 더 효율적인 공기 배출의 메커니즘을 제공한다.
본 발명의 일부 애플리케이션들에 따른 샘플 캐리어(22)의 분해도를 도시하는 도 2c를 참조한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 샘플 캐리어는, 적어도 3개의 구성 요소: 몰딩된 구성 요소(42), 유리 시트(44), 및 유리 시트를 몰딩된 구성 요소의 밑면에 접착하도록 구성된 접착 층(46)을 포함한다. 몰딩된 구성 요소는 전형적으로, 희망되는 기하학적 형상을 갖는 챔버를 제공하기 위해 (예를 들어, 사출 몰딩을 통해) 몰딩되는 중합체(예를 들어, 플라스틱)로 만들어진다. 예를 들어, 도시된 바와 같이, 몰딩된 구성 요소는 전형적으로, 각각의 챔버의 중앙 부분을 둘러싸는 입구 구멍(38), 출구 구멍(40) 및 홈통(gutter)(48)을 획정하도록 몰딩된다. 홈통은 전형적으로, 공기가 출구 구멍으로 흐르게 함으로써 및/또는 신체 샘플이 챔버의 중앙 부분 주위로 흐르게 함으로써 챔버를 신체 샘플로 채우는 것을 용이하게 한다.
일부 애플리케이션들에 대해, 도 2a 내지 도 2c에 도시된 바와 같은 샘플 캐리어는 완전 혈구 카운트(complete blood count)를 수행할 때 사용된다. 일부 애플리케이션들에 대해, 혈액 샘플의 제1 부분은 (샘플에 대한 현미경 분석을 수행하기 위해 사용되는) 챔버의 제1 세트(52) 내부에 위치되고, 혈액 샘플의 제2 부분은 (샘플에 대한 광학 밀도 측정을 수행하기 위해 사용되는) 챔버의 제2 세트(54) 내부에 위치된다. 일부 애플리케이션들에 대해, 챔버의 제1 세트(52)는 복수의 챔버를 포함하는 반면, 챔버의 제2 세트(54)는 도시된 바와 같이 단일 챔버만을 포함한다. 그러나, 본 출원의 범위는 챔버의 제1 세트 또는 챔버의 제2 세트, 또는 이들의 임의의 조합 내에서 임의의 수의 챔버(예를 들어, 단일 챔버 또는 복수의 챔버)를 사용하는 것을 포함한다. 혈액 샘플의 제1 부분은 전형적으로 혈액 샘플의 제2 부분에 비해 희석된다. 예를 들어, 희석제는 pH 완충제, 염료, 형광 염료, 항체, 구형화제, 용해제 등을 포함할 수 있다. 전형적으로, 챔버의 제2 세트(54) 내부에 위치되는 혈액 샘플의 제2 부분은 희석되지 않은 천연 혈액 샘플이다. 대안적으로 또는 추가적으로, 혈액 샘플의 제2 부분은, 예를 들어, 희석(예를 들어, 조절된 방식으로 희석), 성분 또는 시약의 추가 또는 분별화 중 하나 이상을 포함하여 일부 수정을 거친 샘플일 수 있다.
일부 애플리케이션들에 대해, 하나 이상의 염색 물질은, 샘플이 현미경으로 이미징되기 전에 (챔버의 제1 세트(52) 내부에 위치된) 혈액 샘플의 제1 부분을 염색하기 위해 사용된다. 예를 들어, 염색 물질은 다른 세포 성분의 염색보다 우선적으로 DNA를 염색하도록 구성될 수 있다. 대안적으로, 염색 물질은 다른 세포 성분의 염색보다 우선적으로 모든 세포 핵산을 염색하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 샘플은 아크리딘 오렌지 시약, 훽스트 시약, 및/또는 혈액 샘플 내의 DNA 및/또는 RNA를 우선적으로 염색하도록 구성된 다른 염색 물질로 염색될 수 있다. 선택적으로, 염색 물질은 모든 세포 핵산을 염색하도록 구성되지만, DNA 및 RNA의 염색은, 예를 들어, 아크리딘 오렌지에 대해 알려진 바와 같이 일부 조명 및 필터 조건 하에서 각각 더 두드러지게 보인다. 샘플의 이미지는, 세포의 검출을 허용하는 이미징 조건(예를 들어, 명시야) 및/또는 염색된 소체(body)의 시각화를 허용하는 이미징 조건(예를 들어, 적절한 형광 조명)을 사용하여 획득될 수 있다. 전형적으로, 샘플의 제1 부분은 아크리딘 오렌지와 훽스트 시약으로 염색된다. 예를 들어, 혈액 샘플의 제1(희석된) 부분은, 본원에 참조로서 포함되며 희석 단계(희석 단계는 샘플의 현미경 이미지 내의 성분들의 식별 및/또는 카운트를 용이하게 함)를 수반하는 분석을 위해 혈액 샘플들의 준비를 위한 방법을 설명하는 Pollak의 US 2015/0316477에 설명된 기술을 사용하여 준비될 수 있다.
전형적으로, 현미경으로 이미징되기 전에, (챔버의 제1 세트(52)에 위치된) 혈액의 제1 부분은, 예를 들어, 본원에 참조로서 포함된 Pollak의 US 9,329,129에 설명된 기술을 사용하여, 예컨대 세포의 단층을 형성하기 위해 침전되도록 허용된다. 일부 애플리케이션들에 대해, 혈액 샘플의 제1 부분의 현미경 분석은 세포의 단층에 대해 수행된다. 전형적으로, 혈액 샘플의 제1 부분은 명시야 이미징 하에서, 즉 하나 이상의 광원(예를 들어, 전형적으로 각각의 스펙트럼 대역에서 광을 방출하는 하나 이상의 발광 다이오드)의 조명 하에서 이미징된다. 추가로 전형적으로, 혈액 샘플의 제1 부분은 형광 이미징 하에서 추가로 이미징된다. 전형적으로, 형광 이미징은, 알려진 여기(excitation) 파장(즉, 염색된 물체가 해당 파장의 광으로 여기되는 경우 형광 광을 방출하는 것으로 알려진 파장)에서 샘플을 향해 광을 보냄으로써 샘플 내의 염색된 물체(즉, 염료(들)를 흡수한 물체)를 여기시키고 형광 광을 검출함으로써 수행된다. 전형적으로, 형광 이미징에 대해, 별개의 광원(예를 들어, 하나 이상의 발광 다이오드)의 세트가 알려진 여기 파장에서 샘플을 조명하기 위해 사용된다.
본 출원의 맥락에서, 용어 단층은 현미경의 단일 초점 필드 내에 배치되는 것과 같은 침전된 세포의 층을 의미하기 위해 사용된다는 것을 유의해야 한다. 단층 내에 세포의 일부 중첩이 있을 수 있어서 특정 영역 내에 세포의 2개 이상의 중첩 층이 존재한다. 예를 들어, 적혈구는 단층 내에서 서로 중첩될 수 있거나 및/또는 혈소판은 단층 내에서 적혈구와 중첩되거나 또는 그 위에 배치될 수 있다.
본원에 참조로서 포함된 Pollack의 US 2019/0302099를 참조하여 설명된 바와 같이, 일부 애플리케이션들에 대해, (현미경 측정에 사용되는) 세트(52)에 속하는 챔버는, 각 챔버의 현미경 이미지를 사용하여 측정되는 상이한 측정량(measurand)을 용이하게 하기 위해 및/또는 상이한 챔버가 각 샘플 유형의 현미경 분석에 대해 사용되는 것을 용이하게 하기 위해 서로 상이한 높이를 갖는다. 예를 들어, 혈액 샘플 및/또는 샘플에 의해 형성된 단층이 상대적으로 낮은 밀도의 적혈구를 갖는 경우, 측정은, 샘플에 의해 형성된 단층 내에 통계적으로 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하기에 충분한 밀도의 세포가 존재하도록, 및/또는 충분한 밀도의 세포가 존재하도록 더 큰 높이를 갖는 샘플 캐리어의 챔버(즉, 상대적으로 더 낮은 높이를 갖는 상이한 챔버에 비해 더 큰 높이를 갖는 샘플 캐리어의 챔버) 내에서 수행될 수 있다. 이러한 측정은, 예를 들어, 적혈구 밀도 측정, 다른 세포 속성의 측정(예컨대, 비정상적인 적혈구, 세포내 소체(예를 들어, 병원체, 하웰-졸리 소체(Howell-Jolly body) 등을 포함하는 적혈구의 수) 및/또는 헤모글로빈 농도를 포함할 수 있다. 반대로, 혈액 샘플 및/또는 샘플에 의해 형성된 단층이 비교적 높은 밀도의 적혈구를 갖는 경우, 이러한 측정은, 예를 들어, 세포의 충분한 희소성이 존재하도록, 및/또는 샘플에 의해 형성된 세포의 단층 내의 세포의 충분한 희소성이 존재하여 세포가 현미경 이미지 내에서 식별될 수 있도록 상대적으로 낮은 높이를 갖는 샘플 캐리어의 챔버 상에서 수행될 수 있다. 일부 애플리케이션들에 대해, 이러한 방법은 세트(52)에 속하는 챔버 사이의 높이 변동이 정확히 알려져 있지 않은 경우에도 수행된다.
일부 애플리케이션들에 대해, 측정되는 측정량에 기초하여, 광학 측정을 수행할 샘플 캐리어 내의 챔버가 선택된다. 예를 들어, 더 높은 높이를 가진 샘플 캐리어의 챔버가 (예를 들어, 더 얕은 영역에서 낮은 수로 인해 발생할 수 있는 통계적 오류를 감소시키기 위해) 백혈구 카운트, 백혈구 구별을 수행하기 위해 및/또는 보다 희귀한 형태의 백혈구를 검출하기 위해 사용될 수 있다. 반대로, 평균 미립자 헤모글로빈(mean corpuscular hemoglobin; MCH), 평균 미립자 부피(mean corpuscular volume; MCV), 적혈구 분포 폭(red blood cell distribution width; RDW), 적혈구 형태학적 특징 및/또는 적혈구 이상을 결정하기 위해, 현미경 이미지는 상대적으로 낮은 높이를 갖는 샘플 챔버의 챔버로부터 획득될 수 있으며, 이는, 이러한 챔버 내에서 세포가 영역의 면적에 걸쳐 상대적으로 성기게(sparsely) 분포되거나 및/또는 세포가 상대적으로 성기게 분포되어 있는 단층을 형성하기 때문이다. 유사하게, 혈소판을 카운트하거나, 혈소판을 분류하거나, 및/또는 혈소판의 다른 속성(예컨대, 부피)을 추출하기 위해, 현미경 이미지는 상대적으로 낮은 높이를 가진 샘플 챔버의 챔버로부터 획득될 수 있으며, 이는, 이러한 챔버 내에는 현미경 이미지에서 및/또는 단층에서 혈소판과 (완전히 또는 부분적으로) 중첩하는 적혈구가 더 적기 때문이다.
위에서 설명된 예들에 따르면, 샘플(예컨대, 혈액 샘플) 내의 일부 측정량을 측정하기 위해 광학 측정을 수행하기 위해 더 낮은 높이를 갖는 샘플 캐리어의 챔버를 사용하는 것이 바람직하며, 반면 이러한 샘플 내의 다른 측정량을 측정하기 위한 광학 측정을 수행하기 위해 더 높은 높이를 갖는 샘플 캐리어의 챔버를 사용하는 것이 바람직하다. 따라서, 일부 애플리케이션들에 대해, 샘플 내의 제1 측정량은 샘플 캐리어의 세트(52)에 속하는 제1 챔버 내에 배치된 샘플의 일 부분에 대해 (예를 들어, 이의 현미경 이미지를 획득함으로써) 제1 광학 측정을 수행함으로써 측정되고, 동일한 샘플의 제2 측정량은 샘플 캐리어의 세트(52)의 제2 챔버 내에 배치된 샘플의 일 부분에 대해 (예를 들어, 이의 현미경 이미지를 획득함으로써) 제2 광학 측정을 수행함으로써 측정된다. 일부 애플리케이션들에 대해, 제1 및 제2 측정량은, 예를 들어 본원에 참조로 포함된 Zait의 US 2019/0145963에 설명된 기술을 사용하여 서로에 대해 정규화된다.
전형적으로, 샘플에 대한 광학 밀도 측정을 수행하기 위해, 가능한 한 정확하게, 광학 측정이 수행된 샘플의 부분의 광학 경로 길이, 부피 및/또는 두께를 아는 것이 바람직하다. 전형적으로, 광학 밀도 측정은 (전형적으로 희석되지 않은 형태로 챔버의 제2 세트(54)에 위치된) 샘플의 제2 부분에 대해 수행된다. 예를 들어, 성분의 농도 및/또는 밀도는 샘플에 대한 광 흡수, 투과율, 형광 및/또는 발광 측정을 수행함으로써 측정될 수 있다.
다시 도 2a를 참조하면, 일부 애플리케이션들에 대해, (광학 밀도 측정에 사용되는) 세트(54)에 속하는 챔버는 전형적으로 적어도 (전형적으로 더 깊은) 제1 영역(56) 및 (전형적으로 더 얕은) 제2 영역(58)을 획정하며, 예를 들어, 본원에 참조로서 포함되는 Pollack의 WO 17/195205에서 설명된 바와 같이 챔버들의 높이는 미리 정의된 방식으로 제1 영역과 제2 영역 사이에서 변화한다. 샘플 챔버의 제1 영역(56) 및 제2 영역(58)의 높이는, 유리 시트에 의해 획정되는 하부 표면 및 몰딩된 구성 요소에 의해 획정되는 상부 표면에 의해 획정된다. 제2 영역의 상부 표면은 제1 영역의 상부 표면에 대해 단차를 갖는다. 제 1 및 제 2 영역의 상부 표면 사이의 단차(step)는 영역들 사이에 미리 정의된 높이 차이(Δh)를 제공하며, 그 결과, (예를 들어, 제조 프로세스의 허용 오차로 인해) 영역의 절대 높이가 충분한 정도의 정확도로 알려져 있지 않은 경우에도, 높이 차이(Δh)는, 본원에 참조로서 포함된 Pollack의 US 2019/0302099에서 설명된 바와 같은 그리고 본원에서 설명되는 기술을 사용하여 샘플의 파라미터를 결정하기에 충분한 정도의 정확도로 알려진다. 일부 애플리케이션들에 대해, 챔버의 높이는 제 1 영역(56)으로부터 제 2 영역(58)으로 변화하고, 그 다음 높이는 제 2 영역으로부터 제 3 영역(59)으로 다시 변화하며, 그 결과, 샘플 챔버를 따라, 제1 영역(56)은 최대 높이 영역을 획정하고, 제2 영역(58)은 중간 높이 영역을 획정하며, 제3 영역(59)은 최소 높이 영역을 획정한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 높이의 추가적인 변동은 챔버의 길이를 따라 발생하거나, 및/또는 높이는 챔버의 길이를 따라 점진적으로 변화한다.
위에서 설명된 바와 같이, 샘플이 샘플 캐리어에 위치되는 동안, 하나 이상의 광학 측정 디바이스(24)를 사용하여 샘플에 대해 광학 측정이 수행된다. 전형적으로, 샘플은 유리 층을 통해 광학 측정 디바이스에 의해 관찰되며, 유리는 적어도, 광학 측정 디바이스에 의해 전형적으로 사용되는 파장에 대해 투과성이다. 전형적으로, 샘플 캐리어는, 광학 측정이 수행되는 동안 광학 측정 디바이스를 수용하는 광학 측정 유닛(31) 내에 삽입된다. 전형적으로, 광학 측정 유닛은, 몰딩된 층이 유리 층 위에 배치되도록 그리고 광학 측정 유닛이 샘플 캐리어의 유리 층 아래에 배치되고 유리 층을 통해 샘플에 대해 광학 측정을 수행할 수 있도록 샘플 캐리어를 수용한다. 샘플 캐리어는 유리 시트를 몰딩된 구성 요소에 접착함으로써 형성된다. 예를 들어, 유리 시트 및 몰딩된 구성 요소는 (예를 들어, 열 결합, 용매-보조 결합, 초음파 용접, 레이저 용접, 열 고정, 접착제, 기계적 클램핑 및/또는 추가 기판을 사용하여) 제조 또는 조립 동안 서로 결합될 수 있다. 일부 애플리케이션들에 대해, 유리 층 및 몰딩된 구성 요소는 접착 층(46)을 사용하여 제조 또는 조립 동안 서로 결합된다. 일부 애플리케이션들에 대해, 제조 프로세스의 허용 오차로 인해 샘플 챔버의 절대 높이가 알려지지 않는다. 위에서 설명된 바와 같이, 제 1 및 제 2 영역의 상부 표면 사이의 단차는 영역들 사이에 미리 정의된 높이 차이(Δh)를 제공하며, 그 결과, (예를 들어, 제조 프로세스의 허용 오차로 인해) 영역의 절대 높이가 충분한 정도의 정확도로 알려져 있지 않은 경우에도, 높이 차이(Δh)는 샘플의 파라미터를 결정하기에 충분한 정도의 정확도로 알려진다. 대안적으로 또는 추가적으로, 챔버의 길이에 따른 높이의 변동(예를 들어, 높이의 계단식 변동 또는 높이의 점진적인 변동)은, 예를 들어, 본원에 참조로서 포함된 Pollack의 US 2019/0302099에서 설명된 바와 같은 그리고 본원에서 설명되는 기술을 사용하여, 제1 영역과 제2 영역 사이의 단차에 대안적으로 또는 이에 추가하여 사용될 수 있다.
일부 애플리케이션들에 대해, 샘플 캐리어(22)의 일 부분은 적어도 특정 조건 하에서 형광을 발하도록 구성된다. 예를 들어, 샘플 캐리어의 부분은, 광학 측정 디바이스(24)에 의해 방출되는 광(예를 들어, 현미경 시스템에 의해 방출되는 명시야 광 또는 형광 광)에 노출될 때 형광을 발하도록 구성될 수 있다. 또는 샘플 캐리어의 부분은, 광학 측정 디바이스(24)가 수용되는 광학 측정 유닛(31) 내에 배치될 때 형광을 발하도록 구성될 수 있다. 위에서 설명된 바와 같이, 일부 애플리케이션들에 대해, 샘플 캐리어(22)는 접착 층(46)을 포함한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 접착 층 또는 이의 일 부분은 전술한 방식으로(예를 들어, 형광을 발하도록 구성된 접착 층 내의 접착 재료에 의해, 형광을 발하도록 구성된 추가 재료를 함유하는 접착 층에 의해, 및 /또는 이러한 재료로 코팅된 접착 층에 의해) 형광을 발하도록 구성된다. 일부 애플리케이션들에 대해, 접착 층은, 적어도 일 부분이 형광을 발하도록 구성된 감압 접착제이다. 예를 들어, 감압 접착제는 아크릴계 감압 접착제일 수 있으며, 이의 적어도 일 부분은 형광을 발하도록 구성된다.
본 발명의 일부 애플리케이션에 따르면, 다양한 오류가 발생했는지 여부를 결정하고 선택적으로 오류가 발생한 경우에 오류의 원인을 식별하기 위해 (전형적으로 컴퓨터 프로세서에 의해) 다양한 기술이 수행된다. 이러한 오류는 샘플 모두의 준비로부터 발생할 수 있다. 예를 들어, 측정이 수행되기 전에 샘플이 너무 오랫동안 샘플 캐리어에 남아 있을 수 있다(이는 샘플이 품질 저하되는 것을 야기할 수 있거나 및/또는 이는 샘플의 한 부분 또는 두 부분과 혼합된 염료가 샘플 내의 엔티티에 의해 과도하게 흡수되는 결과를 초래할 수 있다). 대안적으로, 오류는 샘플의 부분들 중 특정 부분의 준비로부터 발생할 수 있다. 예를 들어, 샘플의 제1 부분의 희석의 오류, 챔버의 제1 세트(52)로의 공기 기포의 진입 또는 샘플의 해당 부분의 오염과 같은, (전형적으로 희석되어 현미경으로 분석될 챔버의 제1 세트(52) 내에 위치되는) 제1 부분의 준비에 오류가 있었을 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 그 부분의 오염, 또는 챔버의 제2 세트(54)로의 공기 기포의 진입과 같은, (전형적으로 희석되지 않고 광학 밀도 측정을 통해 분석될 챔버의 제2 세트(54) 내에 위치되는) 제2 부분의 준비에 오류가 있었을 수 있다.
대안적으로 또는 추가적으로, 오류는 샘플 캐리어의 오류(예컨대, 샘플 캐리어 자체의 재료가 깨끗하지 않거나, 및/또는 샘플 캐리어 상의 먼지 또는 흘린 혈액) 및/또는 조명(예를 들어, 명시야 이미징에 사용되는 발광 다이오드 및/또는 샘플의 형광 이미징 중에 사용되는 발광 다이오드)과 같은 현미경 시스템 자체의 오류, 및/또는 광학 경로 및/또는 모터 및 스테이지 구성 요소 또는 제어기와 관련된 오류, 및/또는 장치가 위치된 환경(예컨대, 상대 습도, 온도, 압력, 미립자 농도, 또는 임의의 다른 환경적 요인)으로 인한 오류에 기인할 수 있다. 또한 대안적으로 또는 추가적으로, 샘플에 고유한 문제(예컨대, 특정 엔티티의 매우 적은 수 또는 매우 높은 수, 또는 샘플 수집이 수행된 후 너무 많은 시간이 경과한 경우)가 있을 수 있으며, 이는, 컴퓨터 프로세서가 충분한 정확도로 특정 측정을 수행할 수 없다는 것을 의미하거나 및/또는 이는 컴퓨터 프로세서가 이를 사용자에게 플래그해야 함을 의미한다.
일부 애플리케이션들에 대해, 오류를 식별하는 것에 응답하여, 컴퓨터 프로세서는 오류를 나타내는 메시지 및/또는 오류의 원인을 나타내는 메시지를 출력한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는 오류를 식별하는 것에 응답하여 혈액 샘플에 대해 특정 측정을 수행하지 않는다. 일부 애플리케이션들에 대해, 오류를 식별하는 것에 응답하여, 컴퓨터 프로세서는 샘플에 대한 임의의 측정을 수행하지 않거나 및/또는 샘플이 사용자에게 유효하지 않다는 것을 플래그하거나 및/또는 사용자에게 새 테스트 키트로 샘플 준비를 반복하거나 및/또는 혈액 샘플을 다시 수집하도록 지시한다. 대안적으로 또는 추가적으로, 혈액 샘플의 특정 파라미터는, 오류를 고려하기 위해 컴퓨터 프로세서에 의해 혈액 샘플에 대해 수행되는 측정을 보정함으로써 결정된다.
일부 애플리케이션들에 대해, 다음의 오류 중 하나 이상이, 예를 들어, 위에서 설명한 방식 중 하나 이상의 방식으로 고려된다:
다음과 같은 현미경 디바이스의 오류:
- 현미경 스테이지를 움직이는 모터의 스텝-손실
- (예를 들어, 이하에서 추가로 상세히 설명되는 바와 같은) 현미경 스테이지의 움직임의 백래시의 변화
- (예를 들어, 이하에서 추가로 상세히 설명되는 바와 같은) 현미경 카메라와 현미경 스테이지 사이의 타이밍의 변화
- (예를 들어, 이러한 요소 사이의 상대 회전으로 인한) 현미경 카메라와 현미경 스테이지 사이의 정렬
- 광학 시스템 문제(예를 들어, 이하에서 추가로 상세히 설명되는 바와 같은, 예컨대, 예를 들어 샘플에 의해 초래되거나 또는 현미경 스테이지의 피스(예를 들어, 긁힌 피스)에 의해 초래되는 시간 경과에 따른 초점 품질의 변화)
- 현미경 시스템의 레벨링 변화
- z-축(즉, 광축)을 따라 예상되는 초점 위치의 변화
- 요소 사이의 통신의 손실
- 카메라 선형 응답의 변화
다음과 같은 환경적 요인으로 인한 오류:
- 허용가능 온도, 습도, 고도 등을 벗어난 디바이스
- 목표 값을 벗어난 특정 구성 요소
다음과 같은 요인으로 인해 발생하는 일반적인 오류:
- 스캔의 시간
- 디바이스 시동의 시간
- 이용 가능한 작업/저장 메모리
오류를 식별하고 이러한 오류를 고려하는 기술의 몇 가지 예가 아래에서 설명된다.
위에서 설명된 바와 같이, 전형적으로, 혈액 샘플의 제1 부분은 현미경으로 분석되는 한편 샘플 챔버의 제1 세트(52) 내부에 배치된다. 전형적으로, 현미경으로 이미징되기 전에, (챔버의 제1 세트(52)에 위치된) 혈액의 제1 부분은, 예를 들어, 본원에 참조로서 포함된 Pollak의 US 9,329,129에 설명된 기술을 사용하여, 예컨대 세포의 단층을 형성하기 위해 침전되도록 허용된다.
일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는, 샘플 캐리어가 현미경 유닛에 배치된 후에 샘플의 하나 이상의 현미경 이미지를 획득하고 하나 이상의 이미지를 분석함으로써, 샘플 캐리어를 현미경 유닛에 배치하기 전에 샘플 챔버 내의 하나 이상의 세포 유형(예를 들어, 적혈구)이 샘플 챔버 내에 이미 침전되었는지 여부를 결정하도록 구성된다.
전형적으로, 현미경 이미지를 획득하기 전에 모든 적혈구가 이미 침전되었다고 결정되는 경우, 이는 샘플 캐리어를 현미경 유닛에 위치시키기 전에 혈액 샘플이 샘플 챔버 내에 너무 오랫동안 남아 있었다는 표시이다. 현미경 이미지의 분석은 전형적으로 침전된 세포의 단층에 대해 수행되지만, 그럼에도 불구하고 일부 적혈구가 여전히 침전되는 동안 샘플 캐리어가 현미경 유닛에 위치될 수 있는 것이 바람직하며, 이는, 샘플이 현미경 유닛에 위치되기 전에 샘플이 샘플 캐리어에 너무 오랫동안 남아 있지 않았음을 나타내기 때문임을 유의해야 한다. 반대로, 모든 적혈구(또는 충분히 많은 비율의 적혈구)가 이미 침전된 경우에, 샘플이 품질 저하될 수 있거나 및/또는 염료가 샘플 내의 엔티티에 의해 과도하게 흡수되었을 수 있다. 따라서, 세포가 여전히 침전되고 있는 정도는, 샘플이 얼마나 최근에 피험자로부터 채취되었는지 및/또는 샘플이 얼마나 최근에 샘플 캐리어 또는 샘플 챔버 내에 위치되었는지(즉, 샘플의 신선도)의 척도로서 사용될 수 있다. 따라서, 일부 애플리케이션들에 대해, 하나 이상의 현미경 이미지를 획득하기 전에 샘플 챔버 내의 적혈구의 임계 양보다 많은 양이 샘플 챔버 내에 이미 침전되었다는 결정에 응답하여, 샘플(또는 이의 일 부분)은 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 무효화된다.
일부 애플리케이션들에 대해, 혈액 샘플의 연령의 표시는, 하나 이상의 현미경 이미지를 획득하기 전에 샘플 챔버 내의 하나 이상의 세포 유형이 샘플 챔버 내에 이미 침전되었는지 여부를 결정하는 것에 적어도 부분적으로 기초하여 결정된다. 일부 애플리케이션들에 대해, 혈액 샘플의 연령의 표시는, 하나 이상의 현미경 이미지를 획득하기 전에 샘플 챔버 내에 아직 침전되지 않은 샘플 챔버 내의 하나 이상의 세포 유형의 양(또는 비율)에 적어도 부분적으로 기초하여 결정된다.
일부 애플리케이션들에 대해, (샘플이 얼마나 최근에 피험자로부터 채취되었는지 및/또는 샘플이 얼마나 최근에 샘플 캐리어 또는 샘플 챔버 내에 위치되었는지를 결정하기 위해) 위의 문단에 설명된 것과 일반적으로 유사한 분석이 (전형적으로 희석되지 않은 형태로 챔버의 제2 세트(54)에 위치되는) 샘플의 제2 부분에 대해 수행된다.
전형적으로, 컴퓨터 프로세서가 (예를 들어, 위에서 설명된 분석 기술을 사용하여) 샘플이 얼마나 최근에 피험자로부터 채취되었는지 및/또는 샘플이 얼마나 최근에 샘플 캐리어 또는 샘플 챔버 내에 위치되었는지에 대한 표시를 결정한 이후에, 샘플 캐리어는, 혈액 샘플의 제1 부분의 추가 이미징(추가 이미징은 혈액 샘플의 현미경 분석의 목적을 위해 수행됨)이 수행되기 전에 몇 분 동안(예를 들어, 2분에서 10분 사이, 예를 들어 약 5분 동안) 현미경 유닛 내의 제 위치에 남겨진다는 것을 유의해야 한다. 이는, 혈액 샘플의 제1 부분이 단층으로 침전되기 위한 시간을 허용하기 위한 것이다.
일부 애플리케이션들에 대해, 샘플에 대해 수행된 측정은, 하나 이상의 현미경 이미지를 획득하기 전에 샘플 챔버 내의 적혈구의 임계 양보다 많은 양이 샘플 챔버 내에 이미 침전되었다는 결정에 응답하여 보정된다. 예를 들어, 이러한 측정들은, 하나 이상의 현미경 이미지를 획득하기 전에 샘플 챔버 내에 이미 침전된 샘플 챔버 내의 적혈구의 임계 양보다 많은 양에 의해 표시되는 바와 같은 혈액 샘플 내의 엔티티가 겪은 염색의 양을 고려하기 위해 보정될 수 있다. 일부 애플리케이션들에 대해, 샘플에 대해 수행된 측정은, 하나 이상의 현미경 이미지를 획득하기 전에 샘플 챔버 내에 아직 침전되지 않은 샘플 챔버 내의 하나 이상의 세포 유형의 양(또는 비율)에 적어도 부분적으로 기초하여 보정된다.
일부 애플리케이션들에 대해, 혈액 샘플 내의 적혈구가 샘플 챔버 내에서 침전되는 동안 혈액 샘플 내의 적혈구의 현미경 이미지가 획득되며, 혈액 샘플의 침전-역학 특성(예를 들어, 적혈구 침강 속도)은 이미지를 분석함으로써 컴퓨터 프로세서에 의해 결정된다. 전형적으로, 혈액 샘플의 침전-역학 특성(예를 들어, 적혈구 침강 속도)은 적혈구 침전과 관련하여 실시간으로(즉, 적혈구가 여전히 침전되는 동안) 컴퓨터 프로세서에 의해 결정된다. 이는, 적혈구가 침전되는 데 소요되는 총 시간을 측정하는 혈액 샘플의 침전-역학 특성(예를 들어, 적혈구 침강 속도)을 결정하기 위한 다른 기술과 대조된다. 이러한 측정이 혈액 샘플의 희석된 부분에 대해 수행되는 경우, 적혈구의 침전 시간에 대한 단백질의 영향이 희석된다는 점을 유의해야 한다. 따라서, 일부 애플리케이션들에 대해, 이러한 측정은 혈액 샘플의 희석되지 않은 부분에 대해 수행된다.
일부 애플리케이션들에 대해, 샘플이 얼마나 최근에 피험자로부터 채취되었는지 및/또는 샘플이 얼마나 최근에 샘플 캐리어 또는 샘플 챔버 내에 위치되었는지에 대한 표시를 결정하기 위한 및/또는 침전-역학 특성을 결정하기 위한 위에서 설명된 분석은, 적혈구 또는 혈소판 평균 세포 부피, 평균 세포 헤모글로빈 농도 또는 다른 이러한 샘플-표시 측정과 같은 샘플별 정보를 사용하여 정정된다. 대안적으로 또는 추가적으로, 샘플이 얼마나 최근에 피험자로부터 채취되었는지 및/또는 샘플이 얼마나 최근에 샘플 캐리어 또는 샘플 챔버 내에 위치되었는지에 대한 표시를 결정하기 위한 및/또는 침전-역학 특성을 결정하기 위한 분석은 단일-세포 레벨에 대한 정보를 사용하여(즉, 개별 세포와 관련된 데이터를 추출하고 이러한 데이터를 기초하여 결정된 침전-역학 특성을 정정함으로써) 정정된다.
일부 애플리케이션들에 대해, 혈액 샘플 내의 주어진 엔티티의 농도가 임계값을 통과한다고 결정하는 것에 응답하여, 컴퓨터 프로세서는, 혈액 샘플의 제1 부분의 현미경 이미지로부터 결정된 파라미터를 혈액 샘플의 제2 부분에 대해 수행된 광학 밀도 측정으로부터 결정된 파라미터와 비교함으로써 임계값을 통과하는 주어진 엔티티의 농도에 대한 원인을 결정한다. 예를 들어, (전형적으로 희석되어 챔버의 제1 세트(52) 내부에 위치되는) 샘플의 제1 부분이 매우 높은 적혈구 수 또는 매우 낮은 적혈구 수를 갖는다는 것을 검출하는 것에 응답하여, 컴퓨터 프로세서는, 이것이 혈액 샘플이 본질적으로 매우 높은 적혈구 수 또는 매우 낮은 적혈구 수를 갖는 경우인지 여부, 또는 이것이 샘플의 부분의 준비(예를 들어, 제1 부분의 희석)의 오류에 의해 초래된 것인지 여부를 결정하기 위해 비교를 수행할 수 있다. 컴퓨터 프로세서는 전형적으로, 현미경 이미지에 의해 표시된 바와 같은 엔티티의 농도가 광학 밀도 측정으로부터 결정된 바와 같은 엔티티의 농도와 유사하다는 것을 결정함으로써 혈액 샘플 자체가 임계값을 통과하는 샘플 내 주어진 엔티티의 농도의 원인이라는 것을 결정한다. 추가로 전형적으로, 컴퓨터 프로세서는, 현미경 이미지에 의해 표시된 바와 같은 엔티티의 농도가 광학 밀도 측정으로부터 결정된 바와 같은 엔티티의 농도와는 상이하다는 것을 결정함으로써 혈액 샘플의 부분의 준비가 임계값을 통과하는 샘플 내 주어진 엔티티의 농도의 원인이라는 것을 결정한다.
일부 애플리케이션들에 대해, 위의 단락에서 설명된 것과 유사한 분석은 농도 이외의 샘플의 파라미터(예를 들어, 평균 세포 부피, 평균 세포 헤모글로빈 등)를 사용하여 수행된다. 일부 애플리케이션들에 대해, 샘플의 각 부분에 대해 측정된 파라미터 사이에 차이가 있음을 식별한 것에 응답하여, 샘플의 각각의 부분이 (예를 들어, 2명의 상이한 환자로부터) 2개의 상이한 샘플의 부분일 가능성이 있다는 것이 결정된다.
일부 애플리케이션들에 대해, 샘플의 각 부분으로부터 결정된 파라미터는 서로를 정정하기 위해 사용된다. 예를 들어, 각 샘플 부분에서 측정된 파라미터의 값이 서로 상이하지만, 각 샘플 부분에서 측정된 값들 둘 모두에 대해 오차의 범위 내에 있는 파라미터의 제3 값(또는 값의 범위)이 존재한다고 결정되는 경우, 제3 값(또는 값의 범위)이 정확할 가능성이 있다고 결정될 수 있다.
일부 애플리케이션들에 대해, 샘플의 하나 이상의 파라미터가 정상 범위를 벗어나는 것에 응답하여, 컴퓨터 프로세서는 이러한 파라미터를 샘플의 다른 파라미터와 비교한다. 모든 파라미터가 정상 범위를 벗어나는 것(또는 심지어 하나 이상의 파라미터의 오류와 상관되는 방식으로 오류가 있는 것)에 응답하여, 컴퓨터 프로세서는, 이것이 이러한 모든 파라미터에 영향을 미치는 계산 오류로 인한 것이라고 결정할 수 있다.
일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는 샘플의 제1 부분의 현미경 이미지 내에서 유극적혈구, 구상적혈구, 및/또는 무딘 톱니 적혈구를 식별하도록 구성된다. 전형적으로, 이러한 엔티티의 존재는, 샘플의 부분이 노화 및/또는 샘플 보관 조건으로 인해 품질 저하되었다는 표시이다. 일부 이러한 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는 이러한 엔티티의 수를 측정하고, 임계값을 통과하는 선택된 유형의 엔티티의 수에 적어도 부분적으로 기초하여, 혈액 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 샘플의 적어도 일 부분을 무효화한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는 사용자에게 수 및/또는 연관된 임상 상태의 표시를 생성한다. 대안적으로 또는 추가적으로, 컴퓨터 프로세서는, 수에 적어도 부분적으로 기초하여 샘플의 부분의 연령의 표시를 결정한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 샘플의 파라미터를 결정하기 위해, 측정은 현미경 이미지에 대해 수행되며, 측정은 샘플의 부분의 연령의 결정된 표시에 기초하여 및/또는 전술된 엔티티의 수에 기초하여 보정된다. 일부 애플리케이션들에 대해, 샘플의 파라미터는, (전형적으로 샘플 챔버의 제2 세트(54) 내부에 배치되는) 혈액 샘플의 제2 부분에 대해 광학 밀도 측정을 수행하고, 샘플의 부분의 연령의 결정된 표시에 기초하여 및/또는 이상에서 언급된 엔티티의 수에 기초하여 광학 밀도 측정을 보정함으로써 결정된다. (일부 애플리케이션들에 대해, 광학 밀도 측정은, 적혈구 형태, 적혈구 부피, 혈소판의 수, 샘플 내의 파편의 레벨 및/또는 산란에 영향을 미칠 수 있는 임의의 물체 또는 속성의 존재 또는 양과 같은 하나 이상의 다른 요인에 기초하여 보정된다.)
일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는 유극적혈구, 구상적혈구 및/또는 무딘 톱니 적혈구의 부피를 추정한다. 일부 이러한 애플리케이션들에 대해, 이러한 세포의 부피는 샘플 내의 평균 적혈구 부피의 전체 측정에 통합된다.
이제, 본 발명의 일부 애플리케이션들에 따라 보라색 및 녹색 LED 조명 하에서 각각 획득된 명시야 현미경 이미지들인 도 3a 및 도 3b를 참조한다. 위에서 설명된 바와 같이, 전형적으로 혈액 샘플의 제1 부분의 현미경 이미지가 획득되고, 제1 부분 내의 세포의 단층이 분석된다. 전형적으로, 구형화(spherification) 기술은, 샘플의 부분이 이미징되기 전에 샘플 내의 적혈구에 적용되지 않는다. 본 출원의 발명자들은, 샘플의 부분이 본원에서 설명된 기술을 사용하여 현미경으로 이미징될 때, 일부 용혈된 적혈구가 현미경 이미지에서 보인다는 것을 발견했다. 전형적으로, 샘플이 훽스트 시약(또는 세포막에 친화력이 있는 임의의 형광 또는 비형광 염료)에 의해 염색된 후, 명시야 이미징 하에서, 세포 윤곽이 보이지만 세포의 나머지 부분은 이미지의 배경처럼 나타난다. 이러한 효과는, 적혈구(60)가 보이고 용혈된 적혈구(62)의 윤곽이 보이지만, 세포의 내부는 배경과 유사하게 나타나서 윤곽이 "빈(empty)" 세포로서 나타나는 도 3a 및 도 3b에서 관찰될 수 있다. "빈" 세포는 전형적으로 적혈구와 전반적으로 유사한 형상 및 크기를 갖는다.
본 발명의 일부 애플리케이션들에 따라 획득된 형광 현미경 이미지들인 도 3c를 또한 참조한다. 이미지는, 혈액 샘플이 훽스트 시약으로 염색되고 약 360 nm를 중심으로 한 UV 조명을 사용하여 여기된 후 기록되었다. 어두운 원으로서 희미하게 나타나는 적혈구(60)와 달리, 용혈된 적혈구(62)는, 전반적으로 적혈구와 유사한 형상 및 크기를 갖는 밝은 원으로서 나타나는 것이 관찰될 수 있다. 용혈된 적혈구는, 용혈된 적혈구의 막에 남아 있는 잔류물에 결합하는 훽스트 시약에 의해 염색된다고 가정된다. 이는, 용혈된 적혈구가 명시야 이미지에서 "빈" 세포로서 나타나거나 및/또는 형광 이미지에서 밝은 원으로서 나타나게 한다. 형광 이미지에서 적혈구가 어두운 원으로서 나타나는 이유는, 샘플 전체에 자유(free) 훽스트 시약의 배경 방출이 존재하지만 이러한 방출이 적혈구의 헤모글로빈에 의해 감쇠되어 배경보다 더 어둡게 나타나기 때문이라는 것이 추가로 가정된다.
따라서, 본 발명의 일부 애플리케이션들에 따르면, 용혈된 적혈구는 구형화되지 않은 혈액 샘플 내에서 식별된다. 전형적으로, 샘플은 훽스트 시약(또는 세포막에 친화력이 있는 임의의 형광 또는 비형광 염료)과 같은 염료로 염색된다. 윤곽선이 보이지만 내부가 전반적으로 배경과 유사하게 나타나는(그 결과 윤곽선이 "빈" 세포로서 나타나는) 세포를 식별함으로써, 용혈된 적혈구가 염색된 샘플의 명시야 이미지 내에서 식별된다. 대안적으로 또는 추가적으로, 용혈된 적혈구는 염색된 샘플의 형광 이미지 내에서 식별된다. 전형적으로, 용해된 적혈구는 이미지 내에서 적혈구와 전반적으로 유사한 형상 및 크기를 갖는다.
일부 애플리케이션들에 대해, 보이는 용혈된 적혈구는, 이것이 전형적으로 용혈된 적혈구의 일부가 보이지 않는 경우이기 때문에 샘플의 부분 내에 존재하는 용혈된 적혈구의 총 수의 일부만을 구성한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는 보이는 용혈된 적혈구를 식별하고, 샘플의 부분 내에서 식별된 용혈된 적혈구의 수를 측정한다. 전형적으로, 식별된 용혈된 적혈구의 수에 기초하여, 컴퓨터 프로세서는 식별된 용혈된 적혈구의 수보다 더 많은 샘플의 부분 내의 용혈된 적혈구의 총 수를 추정한다. 대안적으로 또는 추가적으로, 식별된 용혈된 적혈구의 수에 기초하여, 컴퓨터 프로세서는 샘플 내의 용혈된 적혈구 대 용혈되지 않은 적혈구의 비율을 추정한다. 전형적으로, 이러한 비율은 식별된 용혈된 적혈구의 수보다 더 많은 샘플의 부분 내의 용혈된 적혈구의 총 수를 추정함으로써 계산된다. 일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는, 혈액 샘플 내의 용혈된 적혈구의 추정된 총 수의 표시, 또는 용혈된 적혈구 대 용혈되지 않은 적혈구의 비율의 표시를 사용자에게 출력한다. 대안적으로 또는 추가적으로, 컴퓨터 프로세서는, 임계값을 통과하는 식별된 용혈된 적혈구의 수에 적어도 부분적으로 기초하거나, 또는 임계값을 초과하는 전술한 비율에 기초하여 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 샘플을 무효화한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 샘플의 무효화는, 식별된 용혈된 적혈구 수보다 더 많은 샘플의 부분 내의 용혈된 적혈구의 총 수를 추정하는 것을 기초한다.
일부 애플리케이션들에 대해, 혈액 샘플 내에서 주어진 엔티티(예컨대, 혈소판, 적혈구, 백혈구 등)를 식별하기 위해, 컴퓨터 프로세서는 먼저, 혈액 샘플의 제1 부분의 현미경 이미지를 분석함으로써 혈액 샘플 내에서 주어진 엔티티의 후보를 식별한다. 그 후, 컴퓨터 프로세서는, 후보에 대한 추가 분석을 수행함으로써 후보 중 적어도 일부를 주어진 엔티티인 것으로서 검증한다.
일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는 주어진 엔티티의 후보 수를 주어진 엔티티의 검증된 후보 수와 비교하고, 후보의 수와 검증된 후보의 수 사이의 관계에 적어도 부분적으로 기초하여, 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 샘플의 적어도 일 부분을 무효화한다. 예를 들어, 후보의 수 대 검증된 후보의 수의 비율이 최대 임계값을 초과하는 경우, 컴퓨터 프로세서는, 이것이 너무 많은 후보가 검증되었음을 나타내어 오류를 나타내기 때문에, 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 샘플의 적어도 부분을 무효화할 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 검증된 후보의 수 대 후보의 수의 비율이 최소 임계값보다 낮은 경우, 컴퓨터 프로세서는, 이것이 너무 적은 후보가 검증되었다는 것을 나타내어 오류를 나타내기 때문에, 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 샘플의 적어도 부분을 무효화할 수 있다. 일부 애플리케이션들에 대해, 검증된 혈소판의 수 대 혈소판 후보의 수의 비율이 최소 임계값보다 낮은 경우, 컴퓨터 프로세서는, 이것이 너무 적은 혈소판 후보가 혈소판으로서 검증되었다는 것을 나타내어 오류를 나타내기 때문에, 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 샘플의 적어도 부분을 무효화한다. 예를 들어, 이러한 오류는, 혈소판 또는 혈소판 후보로서 잘못 식별된 파편(또는 다른 오염 물질)에 의해 초래될 수 있다. 오류의 원인은 샘플의 부분의 준비, 샘플 캐리어, 현미경 유닛의 부분 및/또는 혈액 자체에 있을 수 있다는 것을 유의해야 한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 적혈구, 백혈구 및/또는 샘플 내의 다른 엔티티(예를 들어, 비정상적인 백혈구, 순환 종양 세포, 적혈구, 망상적혈구, 하웰-졸리 소체 등)에 대해 유사한 기술이 수행된다.
일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는 혈액 샘플 내에서 백혈구 후보를 식별하도록 구성되며, 그런 다음 백혈구 후보에 대한 추가 분석을 수행함으로써 백혈구 후보 중 적어도 일부를 주어진 유형의 백혈구 유형(예를 들어, 호중구, 림프구, 호산구, 단핵구, 아세포(blast), 미성숙 세포, 비정형 림프구 및/또는 호염기성 백혈구(basophil))인 것으로서 검증하도록 구성된다. 일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는, 백혈구 후보의 수를 주어진 유형의 백혈구인 것으로서 검증된 백혈구 후보의 수와 비교하고, 백혈구 후보의 수와 주어진 유형의 백혈구인 것으로서 검증된 백혈구 후보의 수 사이의 관계를 적어도 부분적으로 기초하여, 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 샘플의 적어도 부분을 무효화한다. 예를 들어, 주어진 유형의 백혈구인 것으로서 검증된 백혈구 후보의 수 대 백혈구 후보의 수의 비율이 최대 임계값을 초과하는 경우, 컴퓨터 프로세서는, 이것이 너무 많은 후보가 검증되었음을 나타내어 오류를 나타내기 때문에, 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 샘플의 적어도 부분을 무효화할 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 주어진 유형의 백혈구인 것으로서 검증된 백혈구 후보의 수 대 백혈구 후보의 수의 비율이 최소 임계값 미만인 경우, 컴퓨터 프로세서는, 이것이 너무 적은 후보가 검증되었다는 것을 나타내어 오류를 나타내기 때문에, 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 샘플의 적어도 부분을 무효화할 수 있다. 오류의 원인은 샘플의 부분의 준비, 샘플 캐리어, 현미경 유닛의 부분 및/또는 혈액 자체에 있을 수 있다는 것을 유의해야 한다.
일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는, 불규칙한 형상(예를 들어, 섬유 형상, 비원형 형상 및/또는 세장형 형상)을 가진 염색된 물체를 식별함으로써 샘플 내의 파편(또는 다른 오염 물질)을 식별하도록 구성된다. 위에서 설명된 바와 같이, 전형적으로, 컴퓨터 프로세서는 샘플에 대한 현미경 분석을 수행함으로써 샘플 내에 배치된 하나 이상의 엔티티의 카운트를 수행한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는, 수에 포함되지 않도록 식별된 파편(또는 기타 오염 물질)으로부터 주어진 거리 내에 배치된 샘플의 영역을 무효화한다. 전형적으로, 파편은 염료에 의해 염색되고, 추가로 전형적으로 파편은 아크리딘 오렌지와 훽스트 시약 둘 모두에 의해 염색된다. 일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는, 불규칙한 형상을 갖거나 및/또는 염료에 의해(예를 들어, 아크리딘 오렌지 및 훽스트 시약 모두에 의해) 염색된 물체를 식별함으로써 파편(또는 다른 오염 물질)을 식별한다.
본 발명의 일부 애플리케이션들에 따라 샘플 챔버의 제2 세트(54)에 속하는 샘플 챔버의 길이를 따라 측정된 정규화된 광 투과 강도 프로파일을 나타내는 그래프인 도 4를 참조한다. 위에서 설명된 바와 같이, 전형적으로 컴퓨터 프로세서는 샘플 챔버의 제2 세트(54)에 위치된 샘플의 제2 부분에 대해 광학 측정(예를 들어, 광학 밀도 측정)을 수행하도록 구성된다. 일부 애플리케이션들에 대해, 광(예를 들어, LED로부터의 광)은 헤모글로빈이 광을 흡수하는 스펙트럼 대역에서 챔버를 통해 투과되며, 투과된 광의 강도는 광검출기에 의해 검출된다. 흡수되는 광의 양은, 비어-램버트(Beer-Lambert) 법칙에 따라 샘플의 제2 부분 내의 헤모글로빈의 농도를 나타내는 것으로 해석된다.
일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는 광학 측정에 기초하여 샘플 챔버의 제2 세트 중 하나 내에 하나 이상의 공기 기포가 존재한다고 결정한다. 예를 들어, 샘플 챔버 내의 상이한 높이를 갖는 영역들로 인해, (헤모글로빈 흡수 프로파일과 관련되는) 챔버의 길이에 따른 정규화된 투과 강도의 로그(logarithm-of-transmission-intensity) 프로파일은, 주어진 형태, 예를 들어 (챔버 높이의 단차(step)으로 인해) 광 투과 강도의 로그가 영역 사이의 차이를 가지고 실질적으로 일정한 영역들을 가질 것으로 예상된다. 이는, 여러 상이한 샘플에 대해 샘플 챔버의 길이를 따라 기록된 정규화된 투과 강도의 로그의 조합인 실선 커브(70)로 도 4에 표시된다. 도시된 바와 같이, 샘플 챔버의 최소 높이 영역(56)을 따라, 투과 강도의 로그는 실질적으로 일정하다. (실제로, 이러한 영역의 길이를 따라 약간의 경사가 존재하며, 이는 위에서 설명된 바와 같이 샘플 캐리어 제조의 허용 오차로 인한 영역의 길이를 따른 높이 변동에 기인한다.) 그런 다음, 샘플 챔버를 따른 거리가 (헤모글로빈 흡수가 여전히 더 크고 따라서 광 투과율은 훨씬 더 낮은) 최대 높이 영역(59)으로 전환됨에 따라 추가 하락(drop)이 존재하기 전에, 샘플 챔버를 따른 거리가 (헤모글로빈 흡수가 더 크고 따라서 광 투과율이 더 낮은) 중간 높이 영역(58)으로 전환됨에 따라 투과 강도의 로그에서 하락이 존재한다. 투과가 정규화된 방식은, 최대 높이 영역의 주어진 부분 내에서 광 투과 강도의 로그 값의 평균을 취하여 이에 1의 값을 할당하고, 최소 높이 영역의 주어진 부분 내에서 광 투과 강도의 로그 값의 평균을 취하고 여기에 제2 값을 할당하며, 그리고 그런 다음 이러한 2개의 값에 대해 다른 값들을 정규화하는 것에 의한 것이었음을 유의해야 한다. (일부 경우들에서, 최소 높이 영역의 주어진 부분 내에서 광 투과 강도의 로그 값이 오일러의 수의 값(즉, 2.718)으로 할당되지만, 도 4에 도시된 예에서는 이러한 경우가 아니다.) 프로파일의 형상이 샘플 챔버의 다른 영역에 따른 상대적인 흡수에 의존하기 때문에, 샘플 챔버를 채우는 임의 샘플의 정규화된 프로파일은 샘플의 절대 헤모글로빈 흡수와 상관없이 유사한 프로파일을 가질 것으로 예상할 수 있다.
도 4의 얇은 커브(72)는, 주어진 샘플에 대한 샘플 챔버의 길이를 따라 기록된 정규화된 투과 강도의 로그를 도시한다. 최소 높이 영역 내에서, (커브(70) 아래에 있는) 커브의 비교적 평평한 부분과 그런 다음 (커브(70) 위에 있는) 피크가 관찰될 수 있다. 또한, 중간 높이 영역을 따라서, 커브(72)는 커브(70) 아래에 있다. 전형적으로, 이러한 프로파일은, 최소 높이 영역 내에 기포(예를 들어, 공기 기포 및/또는 다른 물질의 존재)가 있다는 사실을 나타낸다. 기포의 위치에서, 광 투과율이 더 크며, 이는 이러한 위치에서 커브(72)의 피크가 존재하게 한다. (예를 들어, 최소 높이 영역의 다른 부분 내의) 다른 위치에서 그리고 전체 중간 높이 영역을 따라, 최소 높이 영역 내의 기포의 존재는, 정규화된 투과 강도의 로그 값이 기포를 포함하지 않는 샘플에 비해 낮아지게 한다. 유사하게, 샘플 챔버의 다른 영역 내에(또는 전체 영역을 따라) 기포가 있을 때, 이는 상이한 정규화된 투과 강도의 로그 프로파일을 야기할 것이다. 예를 들어, 전체 최소 높이 영역을 따라 기포가 있는 경우, 이는, 중간 높이 영역 내의 정규화된 투과 강도의 로그가 기포를 포함하지 않는 샘플에 비해 낮아지게 할 것이다. 일부 애플리케이션들에 대해, 챔버의 높이는 상이한 방식으로 변화하지만, 일반으로 필요한 부분만 약간 수정하여 유사한 기술이 수행된다.
따라서, 본 발명의 일부 애플리케이션들에 따르면, 샘플 챔버의 길이를 따라 광 투과를 나타내는 파라미터의 절대값을 측정하는 것 외에도, 광 투과를 나타내는 파라미터의 정규화된 값(예를 들어, 광 투과 강도의 정규화된 로그)은 샘플 챔버를 따라 결정된다. 파라미터의 정규화된 값에 기초하여, 컴퓨터 프로세서는 샘플 챔버 내에 기포(예를 들어, 공기 기포 또는 다른 물질의 존재)가 있을 가능성이 있다고 결정한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 샘플 챔버 내에 기포가 있을 가능성이 있다는 결정에 응답하여, 컴퓨터 프로세서는 출력을 생성한다. 예를 들어, 컴퓨터 프로세서는 오류 메시지(예를 들어, 샘플 챔버를 다시 채워야 함을 나타내는 메시지)를 생성할 수 있거나, 샘플을 무효화할 수 있거나, 및/또는 샘플에 대해 수행되는 측정의 일 부분을 무효화할 수 있다.
일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는 광 흡수 측정을 수행하지만, 이를 위해, 기포가 없는 챔버의 영역만을 사용한다. 따라서, 일부 애플리케이션들에 대해, 샘플 챔버 내의 영역 중 적어도 일부에서 광 투과를 나타내는 파라미터의 절대값에 기초하여, 컴퓨터 프로세서는 샘플 내의 헤모글로빈 농도를 계산한다. 또한, 컴퓨터 프로세서는 서로에 대해 샘플 챔버 내의 각 영역에서 측정된 파라미터를 정규화한다. 정규화된 파라미터에 적어도 부분적으로 응답하여, 컴퓨터 프로세서는 영역들 중 샘플 내의 헤모글로빈 농도를 계산하는 데 사용할 영역을 결정한다. 대안적으로, 컴퓨터 프로세서는 샘플 내 헤모글로빈 농도를 계산하기 위해 사용되지 않도록 샘플을 무효화할 수 있거나 및/또는 오류 메시지(예를 들어, 샘플 챔버를 다시 채워야 함을 나타내는 메시지)를 생성할 수 있다.
챔버의 폭을 따라, 샘플은 실질적으로 일정한 흡수 프로파일을 가질 것으로 예상된다. 일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는 (위에서 설명된 프로파일과 일치하지 않는) 예기치 않게 낮은 레벨의 흡수를 공기 기포의 존재를 나타내는 것으로서 해석하도록 구성된다. 일부 애플리케이션들에 대해, 공기 기포의 존재 여부를 결정하기 위해, 헤모글로빈이 광을 흡수하지 않는 파장에서 (예를 들어, 녹색광을 사용하여) 하나 이상의 광 흡수 측정이 수행된다. 대안적으로 또는 추가적으로, 카메라(예를 들어, 현미경의 CCD 카메라 또는 CMOS 카메라)는 혈액 샘플의 제2 부분을 이미징하기 위해 사용되며, 컴퓨터 프로세서는 이미지(들)에 기초하여 공기 기포가 있는지 여부를 결정한다.
전형적으로, 샘플의 하나 이상의 파라미터는 광학 측정에 기초하여 컴퓨터 프로세서에 의해 결정된다. 일부 애플리케이션들에 대해, 하나 이상의 공기 기포가 챔버 내에 존재한다는 결정에 기초하여, 광학 측정의 적어도 일부는 샘플의 하나 이상의 파라미터를 결정하기 위해 사용되지 않도록 무효화된다. 일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는, 하나 이상의 공기 기포가 샘플 챔버 내에 존재한다는 결정에 기초하여, 혈액 샘플의 부분이 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 무효화되었음을 나타내는 출력을 생성한다.
일부 애플리케이션들에 대해, 전반적으로 유사한 기술이 샘플 챔버의 제1 세트(52)에 위치된 혈액 샘플의 제1 부분에 대해 수행된다. 예를 들어, 컴퓨터 프로세서는, 샘플 챔버의 현미경 이미지 내에서 샘플이 존재하지 않는 영역을 식별하고, 샘플의 부분에 대한 현미경 분석에 사용되지 않도록 적어도 식별된 영역을 무효화하도록 구성될 수 있다. 일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는, 샘플 챔버의 베이스 표면에서 습윤 영역과 건조 영역 사이의 계면을 식별함으로써 이러한 영역을 식별하도록 구성된다. 전형적으로, 이러한 영역을 식별할 때, 컴퓨터 프로세서는, 샘플이 존재하지 않는 영역과 샘플이 존재하고 샘플이 낮은 세포 밀도를 갖는 영역을 구별하도록 구성된다.
일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는 샘플 캐리어의 외부 표면에 먼지(예를 들어, 흘린 혈액)의 존재를 식별하도록 구성된다. 위에서 설명된 바와 같이, 전형적으로, 샘플 캐리어의 베이스 표면에 침전된 세포의 단층의 적어도 하나의 현미경 이미지가 획득된다. 전형적으로, 단층 초점 평면 내에 세포의 단층이 배치되는 상태에서 현미경이 단층 초점 평면에 초점을 맞추는 동안 이미지가 획득된다. 일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는, 단층 초점 평면과는 상이한 초점 평면에서 엔티티가 보이는 영역을 식별함으로써 먼지가 샘플 캐리어의 상단 커버 상에 또는 베이스 표면의 밑면 상에 배치되어 있음을 식별한다. 대안적으로 또는 추가적으로, 컴퓨터 프로세서는, (단층 초점 평면에서 획득된) 현미경 이미지의 배경 강도가 먼지가 상단 커버 상에 또는 베이스 표면의 밑변 상에 배치되어 있음을 나타내는 영역을 식별한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 이에 응답하여, 컴퓨터 프로세서는 샘플의 부분의 현미경 분석에 사용되지 않도록 적어도 식별된 영역을 무효화한다.
위에서 설명된 바와 같이, 전형적으로, 혈액 샘플의 제1 부분은 명시야 이미징 하에서, 즉 하나 이상의 명시야 광원(예를 들어, 전형적으로 각각의 스펙트럼 대역에서 광을 방출하는 하나 이상의 명시야 발광 다이오드)으로부터의 조명 하에 이미징된다. 추가로 전형적으로, 혈액 샘플의 제1 부분은 형광 이미징 하에서 추가로 이미징된다. 전형적으로, 형광 이미징은, 알려진 여기 파장(즉, 염색된 물체가 해당 파장의 광으로 여기되는 경우 형광 광을 방출하는 것으로 알려진 파장)에서 샘플을 향해 광을 보냄으로써 샘플 내의 염색된 물체를 여기시키고 형광 광을 검출함으로써 수행된다. 전형적으로, 형광 이미징에 대해, 하나 이상의 형광 발광 다이오드의 별개 세트가 알려진 여기 파장에서 샘플을 조명하기 위해 사용된다.
일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는 명시야 광원으로부터 방출되는 광을 분석하고, 명시야 광원의 특성을 결정한다. 예를 들어, 컴퓨터 프로세서는, 명시야 광원에 의한 조명의 공간적 분포가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부(예를 들어, 이전 측정 이후에 조명의 공간적 균일성이 변경되었는지 또는 공간적 위치가 변경되었는지 여부), 명시야 광원에 의한 조명의 비네트 효과가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부, 명시야 광원에 의한 조명의 스펙트럼 분포가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부, 및/또는 명시야 광원에 의한 조명의 강도가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부를 주기적으로 결정할 수 있다. 위에서 설명된 바와 같이, 전형적으로, 컴퓨터 프로세서는 혈액 샘플의 현미경 이미지 내에서 식별된 엔티티에 대한 측정을 수행함으로써 혈액 샘플의 파라미터를 결정한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 이러한 측정은 명시야 광원의 결정된 특성에 기초하여 정규화된다. 일부 애플리케이션들에 대해, 적어도 일부 측정은 명시야 광원의 결정된 특성에 기초하여 혈액 샘플에 대해 수행되지 않도록 무효화된다.
일부 애플리케이션들에 대해, 명시야 광원의 특성을 결정하기 위해, 컴퓨터 프로세서는 샘플 캐리어가 없을 때 명시야 광원에서 방출되는 광을 분석한다. 대안적으로 또는 추가적으로, 컴퓨터 프로세서는, 혈액 샘플 내의 세포간 영역을 통과하는 명시야 광원에 의해 방출되는 광을 분석한다.
일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는 형광 광원에서 방출되는 광을 분석하고, 형광 광원의 특성을 결정한다. 예를 들어, 컴퓨터 프로세서는, 형광 광원에 의한 조명의 공간적 분포가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부(예를 들어, 이전 측정 이후에 조명의 공간적 균일성이 변경되었는지 또는 공간적 위치가 변경되었는지 여부), 형광 광원에 의한 조명의 비네트 효과가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부, 형광 광원에 의한 조명의 스펙트럼 분포가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부, 및/또는 형광 광원에 의한 조명의 강도가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부를 주기적으로 결정할 수 있다. 위에서 설명된 바와 같이, 전형적으로, 컴퓨터 프로세서는 혈액 샘플의 현미경 이미지 내에서 식별된 엔티티에 대한 측정을 수행함으로써 혈액 샘플의 파라미터를 결정한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 이러한 측정은 형광 광원의 결정된 특성에 기초하여 정규화된다. 일부 애플리케이션들에 대해, 적어도 일부 측정은 형광 광원의 결정된 특성에 기초하여 혈액 샘플에 대해 수행되지 않도록 무효화된다.
일부 애플리케이션들에 대해, 형광 광원의 특성을 결정하기 위해, 컴퓨터 프로세서는 염색된 세포 이외의 형광 광원에 의해 조명 하에서 획득된 현미경 이미지 내에서 보이는 하나 이상의 형광 영역을 식별하고, 식별된 형광 영역에 기초하여 형광 광원의 특성을 결정한다. 예를 들어, 이러한 형광 영역은, 혈액 샘플 내의 세포간 영역, 현미경 유닛의 하나 이상의 형광 영역, 및/또는 샘플 캐리어의 하나 이상의 형광 영역(예를 들어, 위에서 설명된 샘플 캐리어의 감압 접착제)을 포함할 수 있다. 일부 애플리케이션들에 대해, 샘플 캐리어는 현미경 유닛 내의 스테이지 위에 위치되며, 스테이지는 위에서 설명된 측정을 수행하기 위한 형광 영역을 포함한다. 대안적으로 또는 추가적으로, 샘플 캐리어는 위에서 설명된 측정을 수행하기 위한 형광 영역(예를 들어, 형광 패치)을 포함한다.
일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는, 임의의 샘플 캐리어가 없는 상태에서 현미경 이미지를 획득하고 이러한 이미지에서 먼지 또는 흠집을 식별함으로써, 현미경 유닛의 부분(예를 들어, CCD 카메라, CMOS 카메라, 렌즈 및/또는 샘플 캐리어를 고정하기 위한 스테이지)이 그들 상에 먼지 또는 흠집을 갖는지 여부를 검출하도록 구성된다. 일부 애플리케이션들에 대해, 이러한 이미지는 현미경 유닛의 부분이 그들 상에 먼지 또는 흠집을 갖는지 여부를 결정하기 위해 주기적으로(예를 들어, 고정된 시간 간격으로) 획득된다. 일부 애플리케이션들에 대해, 이러한 먼지 및/또는 흠집을 검출하는 것에 응답하여, 이는 사용자에게 플래그된다. 대안적으로 또는 추가적으로, 먼지 및/또는 흠집이 존재하는 위치에 해당하는 이미지 내의 영역은 샘플의 적어도 일부 이미지 분석에 포함되지 않는다. 또한 대안적으로 또는 추가적으로, 먼지 및/또는 흠집이 존재하는 위치에 해당하는 이미지 내의 영역에 대해 수행되는 측정은 먼지 및/또는 흠집을 고려하기 위해 보정된다.
일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는, 전술한 기술과 전반적으로 유사한 기술을 사용하여, 샘플 캐리어의 부분이 그들 상에 먼지 또는 흠집을 갖는지 여부를 검출하도록 구성된다. 예를 들어, 샘플 캐리어는 내부에 샘플이 없는 상태에서 이미지징될 수 있다. 일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는, 예를 들어 내부에 샘플이 없는 상태에서 샘플 캐리어를 이미징함으로써 샘플 캐리어의 부분이 불규칙하게 형광을 발하는지 여부를 검출하도록 구성된다.
일부 애플리케이션들에 대해, 형광 현미경 이미지 중 적어도 일부에 오류가 있음을 검출하는 것에 응답하여, 컴퓨터 프로세서는 오류의 원인을 다음과 같이 분류한다. 주어진 시점으로부터 오류가 도입되었음을 검출하는 것에 응답하여, 컴퓨터 프로세서는 염료를 오류의 원인으로서 식별하며, 이는, 이것이 사용되고 있는 염료의 새로운 배치(batch)의 결과로 오류가 도입되었음을 나타내기 때문이다. 시간이 지남에 따라 오류가 점진적으로 증가하는 것을 검출하는 것에 응답하여, 컴퓨터 프로세서는 현미경 유닛 내의 먼지를 오류의 원인으로서 식별하며, 이는, 이러한 먼지가 전형적으로 시간이 지남에 따라 점진적인 품질 저하를 야기하기 때문이다. 오류가 광원(예를 들어, 발광 다이오드) 중 주어진 하나의 광원에 의한 조명 하에 획득된 이미지에만 존재한다는 것을 검출하는 것에 응답하여, 컴퓨터 프로세서는 광원 중 주어진 하나의 광원을 오류의 원인으로서 식별한다.
일부 애플리케이션들에 대해, 광학 측정 유닛은, 전형적으로 샘플 캐리어가 위치되는 현미경 스테이지를 포함하는 현미경을 포함한다. 전형적으로, 컴퓨터 프로세서는, 기계적 요소의 움직임을 구동하기 위해 사용되는 하나 이상의 모터를 사용하여 현미경 스테이지가 움직이도록 구동한다. 일부 경우들에서, 기계적 요소의 움직임과 연관된 어느 정도의 백래시가 존재한다. 예를 들어, 움직임의 방향이 개시되거나 또는 역전될 때, 컴퓨터로 구현된 명령어가 모터에 전달되는 것과 기계적 요소의 움직임이 구현된 것 사이에 지연이 있을 수 있다. 일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는 (예를 들어, 주어진 고정 지연이 있다고 가정함으로써 또는 지연을 주기적으로 측정하고 가장 최근에 측정된 지연을 고려함으로써) 임의의 움직임을 수행할 때 이러한 효과를 고려한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 백래시의 양은 현미경 시스템을 사용하여 정량화되며, 백래시의 양은 기계적 요소 및/또는 모터(들)의 상태를 나타내는 것으로서 해석된다. 예를 들어, 백래시의 양은, 현미경 시스템에서 식별 가능한 움직임을 생성하기 위해 얼마나 많은 모터 스텝이 필요한지를 관찰함으로써 및/또는 2개의 상이한 방향의 모션에서 동일한 측정을 반복하고 2개의의 상이한 방향의 모션과 연관된 이미지로부터 추출된 이미지들 또는 메트릭들 사이를 상관시킴으로써 정량화될 수 있다. 일부 애플리케이션들에 대해, 위에서 설명된 측정에 기초하여, 기계적 요소 및/또는 모터(들)의 상태가 결정된다. 일부 애플리케이션들에 대해, 기계적 요소 및/또는 모터(들)의 결정된 조건에 응답하여 출력이 생성된다. 예를 들어, 샘플의 적어도 일부 이미지(및/또는 샘플과 관련된 데이터)가 분석으로부터 거부(reject)될 수 있거나, 현미경 및/또는 광학 측정 유닛의 다른 부분은 이들이 사용될 수 없도록 잠겨 있을 수 있거나, 및/또는 경고가 생성될 수 있다(예를 들어, 서비스가 필요함을 나타내는 경고 및/또는 선제적 서비스가 권장됨을 나타내는 경고가 생성될 수 있다).
일부 애플리케이션들에 대해, 현미경 이미지(및/또는 다른 신호)는 스테이지의 움직임 동안 획득된다. 일부 이러한 애플리케이션들에 대해, 주어진 시간에서의 스테이지의 보고되거나 또는 보간된 위치와 해당 위치에서의 카메라 또는 센서 획득의 실제 타이밍 사이에 타이밍 불일치가 있을 수 있다. 이는 주어진 이미지(또는 데이터가)가 획득된 가정된 위치에서의 오류를 야기할 수 있으며, 이러한 위치가 다른 목적으로 사용되는 경우(예를 들어, 이러한 이미지(또는 이러한 데이터)와 해당하는 위치가 현미경의 초점을 맞추기 위한 입력으로 사용되는 경우) 후속적으로 추가 오류를 야기할 수 있다. 일부 애플리케이션들에 대해, 이러한 타이밍 불일치는, 예를 들어, 다음과 같이 동일한 목표물의 2개의 측정을 사용하여 측정된다. 목표물의 제1 이미지(또는 목표물과 연관된 데이터의 세트)는 기계적 축을 따라 정적 획득을 사용하여 획득되고, 목표물의 제2 이미지(또는 목표물과 연관된 데이터의 세트)는 스테이지의 움직임 동안의 획득을 사용하여 획득된다. 이미지 또는 이미지로부터 추출된 메트릭 사이의 차이(및/또는 데이터의 2개의 세트 사이의 차이)가 검출되며, 이러한 차이가 검출되는 경우, 컴퓨터 프로세서는 타이밍 불일치가 있다는 것을 결정하기 위한 및/또는 타이밍 불일치를 정정하기 위한 입력으로서 이를 사용한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 이러한 측정은 주기적으로 이루어지며, 광학 측정 시스템 부분(예컨대, 이미지 획득 부분, 기계 요소 및/또는 모터를 포함하는 현미경 시스템의 부분)의 상태를 결정하기 위한 입력으로서 사용된다. 일부 애플리케이션들에 대해, 이전 측정과 관련된 타이밍 불일치 및/또는 차이가 있다는 것을 검출한 것에 응답하여, 출력이 생성된다. 예를 들어, 샘플의 적어도 일부 이미지(및/또는 샘플과 관련된 데이터)가 분석으로부터 거부될 수 있거나, 현미경 및/또는 광학 측정 유닛의 다른 부분은 이들이 사용될 수 없도록 잠겨 있을 수 있거나, 및/또는 경고가 생성될 수 있다(예를 들어, 서비스가 필요함을 나타내는 경고 및/또는 선제적 서비스가 권장됨을 나타내는 경고가 생성될 수 있다).
일부 애플리케이션들에 대해, 광학 측정 유닛(예를 들어, 광학 측정 시스템의 현미경 및/또는 광학 측정 유닛의 광 흡수 측정 부분)의 상태는, 광학 측정 유닛 자체에 설치된(또는 루틴하게 광학 측정 유닛에 투입되는) 목표물을 이미징함으로써 추정된다. 예를 들어, 긁힌 유리 표면, 인쇄된 유리 표면, 하나 이상의 형광 또는 비형광 비드(bead), 핀홀, 또는 임의의 다른 해상도(resolution) 목표물이 사용될 수 있다. 일부 애플리케이션들에 대해, 이러한 목표물의 이미지(및/또는 이와 관련된 데이터)를 획득하고 분석함으로써, 컴퓨터 프로세서는 수차, 해상도, 콘트라스트, 산란 및 감쇠와 같은 광학 측정 유닛의 광학 속성을 도출한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 컴퓨터 프로세서는 이러한 분석을 주기적으로 수행하고 결정된 속성을 미리 결정된 값과 비교한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 결정된 속성들 중 하나 이상과 미리 결정된 값 사이에 차이가 있다는 것을 검출한 것에 응답하여, 출력이 생성된다. 예를 들어, 샘플의 적어도 일부 이미지(및/또는 샘플과 관련된 데이터)가 분석으로부터 거부될 수 있거나, 현미경 및/또는 광학 측정 유닛의 다른 부분은 이들이 사용될 수 없도록 잠겨 있을 수 있거나, 및/또는 경고가 생성될 수 있다(예를 들어, 서비스가 필요함을 나타내는 경고 및/또는 선제적 서비스가 권장됨을 나타내는 경고가 생성될 수 있다). 일부 애플리케이션들에 대해, 결정된 속성에 기초하여, 컴퓨터 프로세서는 추출된 이미지 특징, 측정된 값(비-이미징 측정의 경우) 및/또는 샘플의 측정량을 정정한다. 예를 들어, 목표물의 외관 콘트라스트의 변화로 인해 흡수 측정이 정정될 수 있다.
일부 애플리케이션들에 대해, 본원에 설명된 샘플은 혈액 또는 이의 성분을 포함하는 샘플(예를 들어, 희석되거나 희석되지 않은 전혈 샘플, 주로 적혈구를 포함하는 샘플, 또는 주로 적혈구를 포함하는 희석된 샘플)이며, 파라미터는 혈소판, 백혈구, 비정상적인 백혈구, 순환 종양 세포, 적혈구, 망상적혈구, 하웰-졸리 소체 등과 같은 혈액 내의 성분과 관련하여 결정된다.
일반적으로, 본 발명의 일부 애플리케이션이 혈액 샘플과 관련하여 설명되었지만, 본 발명의 범위는 본원에서 설명된 장치 및 방법을 다양한 샘플에 적용하는 것을 포함한다. 일부 애플리케이션들에 대해, 샘플은 혈액, 타액, 정액, 땀, 가래, 질액, 대변, 모유, 기관지폐포 세척액, 위 세척액, 눈물 및/또는 비강 분비물과 같은 생물학적 샘플이다. 생물학적 샘플은 임의의 생물체로부터 채취될 수 있으며, 전형적으로 온혈 동물로부터 채취된다. 일부 애플리케이션들에 대해, 생물학적 샘플은 포유동물로부터의 샘플, 예를 들어 인체로부터의 샘플이다. 일부 애플리케이션들에 대해, 샘플은, 비제한적으로 개, 고양이, 말, 소 및 양을 포함하는 임의의 가축, 동물원 동물 및 농장 동물로부터 채취된다. 대안적으로 또는 추가적으로, 생물학적 샘플은 사슴 또는 쥐를 포함한 질병 매개체로 작용하는 동물로부터 채취된다.
일부 애플리케이션들에 대해, 위에서 설명된 것과 유사한 기술이 비-신체 샘플에 적용된다. 일부 애플리케이션들에 대해, 샘플은 물(예를 들어, 지하수) 샘플, 표면 면봉(surface swab), 토양 샘플, 공기 샘플 또는 이들의 임의의 조합과 같은 환경 샘플이다. 일부 실시예들에서, 샘플은 육류 샘플, 유제품 샘플, 물 샘플, 세척액 샘플, 음료 샘플 및/또는 이들의 임의의 조합과 같은 식품 샘플이다.
본원에서 설명된 본 발명의 애플리케이션은, 컴퓨터 또는 컴퓨터 프로세서(28)와 같은 임의의 명령어 실행 시스템에 의해 또는 이와 관련하여 사용하기 위한 프로그램 코드를 제공하는 컴퓨터 사용가능 또는 컴퓨터 판독가능 매체(예를 들어, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체)로부터 액세스 가능한 컴퓨터 프로그램 제품의 형태를 취할 수 있다. 이러한 설명의 목적을 위해, 컴퓨터 사용가능 또는 컴퓨터 판독가능 매체는, 명령어 실행 시스템, 장치 또는 디바이스에 의해 또는 이와 관련하여 사용하기 위한 프로그램을 포함하거나, 저장하거나, 통신하거나, 전파하거나 또는 전송할 수 있는 임의의 장치일 수 있다. 매체는 전자, 자기, 광학, 전자기, 적외선 또는 반도체 시스템(또는 장치 또는 디바이스) 또는 전파 매체일 수 있다. 전형적으로, 컴퓨터 사용가능 또는 컴퓨터 판독가능 매체는 비일시적 컴퓨터 사용가능 또는 컴퓨터 판독가능 매체이다.
컴퓨터 판독가능 매체의 예는 반도체 또는 고체 상태 메모리, 자기 테이프, 착탈식 컴퓨터 디스켓, 랜덤 액세스 메모리(Random-Access Memory; RAM), 판독 전용 메모리(Read-Only Memory; ROM), 강성 자기 디스크 및 광 디스크를 포함한다. 광 디스크의 현재 예는 콤팩트 디스크 판독 전용 메모리(compact disk-read only memory; CD-ROM), 콤팩트 디스크 판독/기입(compact disk-read/write; CD-R/W) 및 DVD를 포함한다.
프로그램 코드를 저장하거나 및/또는 실행하기에 적합한 데이터 프로세싱 시스템은, 시스템 버스를 통해 메모리 요소(예를 들어, 메모리(30))에 직접 또는 간접적으로 결합된 적어도 하나의 프로세서(예를 들어, 컴퓨터 프로세서(28))를 포함할 것이다. 메모리 요소는 프로그램 코드의 실제 실행 동안 사용되는 로컬 메모리, 벌크 저장소, 및 실행 동안 벌크 저장소로부터 코드를 검색해야 하는 횟수를 감소시키기 위해 적어도 일부 프로그램 코드의 임시 저장소를 제공하는 캐시 메모리를 포함할 수 있다. 시스템은 프로그램, 본 발명의 실시예의 방법론을 실행하기 위해 저장 디바이스에서 본 발명의 명령어를 판독하고 이러한 명령어를 따를 수 있다.
네트워크 어댑터는, 프로세서가 사설 또는 공용 네트워크를 통해 다른 프로세서 또는 원격 프린터 또는 저장 디바이스에 결합되는 것을 가능하게 하기 위해 프로세서에 결합될 수 있다. 모뎀, 케이블 모뎀 및 이더넷 카드는 현재 사용 가능한 네트워크 어댑터의 유형 중 일부에 불과하다.
본 발명의 동작을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램 코드는, Java, Smalltalk, C++ 또는 유사한 것과 같은 객체 지향형 프로그래밍 언어 및 C 프로그래밍 언어 또는 유사한 프로그래밍 언어와 같은 통상적인 절차적 프로그래밍 언어를 포함하여, 하나 이상의 프로그래밍 언어의 임의의 조합으로 작성될 수 있다.
본원에서 설명된 알고리즘은 컴퓨터 프로그램 명령어에 의해 구현될 수 있음이 이해될 것이다. 이러한 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령어들은, 컴퓨터의 프로세서(예를 들어, 컴퓨터 프로세서(28)) 또는 다른 프로그램가능 데이터 프로세싱 장치를 통해 실행되는 명령어들이 본 출원에서 설명된 알고리즘에 명시된 기능들/행위들을 구현하기 위한 수단을 생성하도록, 기계를 생성하기 위해 범용 컴퓨터, 특수 목적 컴퓨터, 또는 다른 프로그램가능 데이터 프로세싱 장치의 프로세서에 제공될 수 있다. 이러한 컴퓨터 프로그램 명령어들은 또한, 컴퓨터 또는 다른 프로그램가능 데이터 프로세싱 장치가 특정한 방식으로 기능하게끔 명령할 수 있는 컴퓨터 판독가능 매체(예를 들어, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체)에 저장될 수 있으며, 그 결과 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 명령어들이, 흐름도 블록들 또는 알고리즘에 명시된 기능/행위를 구현하는 명령어 수단을 포함하는 제조 물품을 생성한다. 컴퓨터 프로그램 명령어들은 또한, 컴퓨터 또는 다른 프로그램가능 데이터 프로세싱 장치 상에서 수행될 일련의 동작 단계들이 컴퓨터로 구현되는 프로세스를 생성하게끔 하기 위하여 컴퓨터 또는 다른 프로그램가능 데이터 프로세싱 장치 상으로 로딩될 수 있으며, 그 결과 컴퓨터 또는 다른 프로그램가능 데이터 프로세싱 장치 상에서 실행되는 명령어들은 본 출원에서 설명된 알고리즘들에 명시된 기능들/행위들을 구현하기 위한 프로세스들을 제공한다.
컴퓨터 프로세서(28)는 전형적으로 특수 목적 컴퓨터를 생성하기 위해 컴퓨터 프로그램 명령어로 프로그램된 하드웨어 디바이스이다. 예를 들어, 본원에서 설명된 알고리즘들을 수행하도록 프로그래밍될 때, 컴퓨터 프로세서(28)는 전형적으로 특수 목적의 샘플 분석 컴퓨터 프로세서로서 작동한다. 전형적으로, 컴퓨터 프로세서(28)에 의해 수행되는 본원에서 설명된 동작들은, 사용되는 메모리의 기술에 따라 상이한 자기 극성, 전하 또는 유사한 것을 갖도록 실제 물리적 물품인 메모리(30)의 물리적 상태를 변환한다.
본원에서 설명된 장치 및 방법은 다음 특허 출원들 중 임의의 하나에 설명된 장치 및 방법과 함께 사용될 수 있으며, 이들 모두는 참조로 본원에 포함된다:
Bachelet의 US 2012/0169863;
Greenfield의 US 2014/0347459;
Pollak의 US 2015/0037806;
Pollak의 US 2015/0316477;
Pollak의 US 2016/0208306;
Yorav Raphael의 US 2016/0246046;
Bachelet의 US 2016/0279633;
Eshel의 US 2018/0246313;
Yorav Raphael의 WO 16/030897;
Eshel의 WO 17/046799;
Eshel의 WO 17/168411;
Pollack의 WO 17/195205;
Zait의 US 2019/0145963; 및
Yorav-Raphael의 WO 19/097387.
본 발명이 이상에서 구체적으로 도시되고 설명된 것에 한정되지 않는다는 것이 당업자들에게 이해될 것이다. 오히려, 본 발명의 범위는 위에서 설명된 다양한 특징의 조합 및 하위 조합 모두를 포함할 뿐만 아니라, 전술한 설명을 읽을 때 당업자에게 발생할 선행 기술에 없는 변형들 및 수정들을 포함한다.
Claims (36)
- 방법으로서,
샘플 챔버 내에 혈액 샘플의 적어도 일 부분을 위치시키는 단계;
상기 혈액 샘플의 부분의 현미경 이미지를 획득하는 단계;
상기 현미경 이미지 내에서, 상기 혈액 샘플 내의 주어진 엔티티(entity)의 후보를 식별하는 단계;
상기 후보에 대한 추가 분석을 수행함으로써, 상기 후보 중 적어도 일부를 상기 주어진 엔티티로서 검증(validate)하는 단계;
상기 주어진 엔티티의 상기 후보의 수를 상기 주어진 엔티티의 상기 검증된 후보의 수와 비교하는 단계; 및
상기 후보의 수와 상기 검증된 후보의 수 사이의 관계에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 상기 샘플의 적어도 상기 부분을 무효화하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 1에 있어서,
상기 현미경 이미지 내에서, 상기 혈액 샘플 내의 주어진 엔티티의 후보를 식별하는 단계는 상기 현미경 이미지 내에서, 상기 혈액 샘플 내의 혈소판 후보를 식별하는 단계를 포함하며,
상기 후보에 대한 추가 분석을 수행함으로써, 상기 후보 중 적어도 일부를 상기 주어진 엔티티로서 검증하는 단계는 상기 후보에 대한 추가 분석을 수행함으로써, 상기 혈소판 후보 중 적어도 일부를 혈소판으로서 검증하는 단계를 포함하고,
상기 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 상기 샘플의 적어도 상기 부분을 무효화하는 단계는, 상기 혈소판 후보의 수와 상기 검증된 혈소판 후보의 수 사이의 관계에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 상기 샘플의 적어도 상기 부분을 무효화하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 1에 있어서,
상기 현미경 이미지 내에서, 상기 혈액 샘플 내의 주어진 엔티티의 후보를 식별하는 단계는 상기 현미경 이미지 내에서, 상기 혈액 샘플 내의 백혈구 후보를 식별하는 단계를 포함하며,
상기 후보에 대한 추가 분석을 수행함으로써, 상기 후보 중 적어도 일부를 상기 주어진 엔티티로서 검증하는 단계는 상기 후보에 대한 추가 분석을 수행함으로써 상기 백혈구 후보 중 적어도 일부를 백혈구로서 검증하는 단계를 포함하고,
상기 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 상기 샘플의 적어도 상기 부분을 무효화하는 단계는, 상기 백혈구 후보의 수와 상기 검증된 백혈구 후보의 수 사이의 관계에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 상기 샘플의 적어도 상기 부분을 무효화하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 1 내지 청구항 3 중 어느 한 항에 있어서,
상기 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 상기 샘플의 적어도 상기 부분을 무효화하는 단계는, 최대 임계값을 초과하는 상기 검증된 후보의 수 대 상기 후보의 수의 비율에 기초하여 상기 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 상기 샘플의 적어도 상기 부분을 무효화하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 1 내지 청구항 3 중 어느 한 항에 있어서,
상기 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 상기 샘플의 적어도 상기 부분을 무효화하는 단계는, 최소 임계값 미만인 상기 검증된 후보의 수 대 상기 후보의 수의 비율에 기초하여 상기 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 상기 샘플의 적어도 상기 부분을 무효화하는 단계를 포함하는, 방법.
- 방법으로서,
샘플 챔버 내에 혈액 샘플의 적어도 일 부분을 위치시키는 단계;
상기 혈액 샘플의 부분의 현미경 이미지를 획득하는 단계;
상기 현미경 이미지 내에서 상기 혈액 샘플 내의 백혈구 후보를 식별하는 단계;
상기 백혈구 후보에 대한 추가 분석을 수행함으로써 상기 백혈구 후보 중 적어도 일부를 주어진 유형의 백혈구로서 검증하는 단계;
상기 백혈구 후보의 수를 상기 주어진 유형의 백혈구로서 검증된 백혈구 후보의 수와 비교하는 단계; 및
상기 백혈구 후보의 수와 상기 주어진 유형의 백혈구로서 검증된 백혈구 후보의 수 사이의 관계에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 샘플에 대해 적어도 일부 측정을 수행하기 위해 사용되지 않도록 상기 샘플의 적어도 상기 부분을 무효화하는 단계를 포함하는, 방법.
- 방법으로서,
형광 염료로 혈액 샘플의 적어도 일 부분을 염색하는 단계;
주어진 스펙트럼 대역에서 광을 방출하는 광원으로 상기 샘플의 부분을 조명함으로써, 현미경 유닛을 사용하여 상기 혈액 샘플의 부분의 복수의 형광 현미경 이미지를 획득함으로써 상기 혈액 샘플 내의 염색된 세포를 식별하는 단계;
상기 염색된 세포 이외의, 상기 광원에 의한 조명 하에 획득된 현미경 이미지 내에서 보이는 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계; 및
상기 식별된 형광 영역에 기초하여 상기 광원의 특성을 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 7에 있어서,
상기 식별된 형광 영역에 기초하여 상기 광원의 특성을 결정하는 단계는, 상기 형광 광원에 의한 상기 조명의 공간적 분포가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 7에 있어서,
상기 식별된 형광 영역에 기초하여 상기 광원의 특성을 결정하는 단계는, 상기 형광 광원에 의한 상기 조명의 공간적 균일성이 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 7에 있어서,
상기 식별된 형광 영역에 기초하여 상기 광원의 특성을 결정하는 단계는, 상기 형광 광원에 의한 상기 조명의 공간적 위치가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 7에 있어서,
상기 식별된 형광 영역에 기초하여 상기 광원의 특성을 결정하는 단계는, 상기 형광 광원에 의한 상기 조명의 비네트(vignette) 효과가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 7에 있어서,
상기 식별된 형광 영역에 기초하여 상기 광원의 특성을 결정하는 단계는, 상기 형광 광원에 의한 상기 조명의 스펙트럼 분포가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 7에 있어서,
상기 식별된 형광 영역에 기초하여 상기 광원의 특성을 결정하는 단계는, 상기 형광 광원에 의한 상기 조명의 강도가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 7 내지 청구항 13 중 어느 한 항에 있어서,
상기 방법은, 상기 염색된 세포에 대한 측정을 수행하고 상기 광원의 결정된 특성에 기초하여 상기 측정을 정규화함으로써 상기 혈액 샘플의 파라미터를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
- 청구항 7 내지 청구항 13 중 어느 한 항에 있어서,
상기 방법은, 상기 광원의 결정된 특성에 기초하여 적어도 일부 측정들이 상기 혈액 샘플에 대해 수행되는 것을 무효화하는 단계를 더 포함하는, 방법.
- 청구항 7 내지 청구항 13 중 어느 한 항에 있어서,
상기 염색된 세포 이외의, 상기 광원에 의한 조명 하에 획득된 현미경 이미지 내에서 보이는 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계는 상기 혈액 샘플 내의 세포간(intercellular) 영역을 식별하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 7 내지 청구항 13 중 어느 한 항에 있어서,
상기 염색된 세포 이외의, 상기 광원에 의한 조명 하에 획득된 현미경 이미지 내에서 보이는 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계는 상기 현미경 유닛의 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 7 내지 청구항 13 중 어느 한 항에 있어서,
상기 혈액 샘플의 부분의 상기 복수의 형광 현미경 이미지를 획득하는 단계는 상기 혈액 샘플이 샘플 캐리어에 수용되어 있는 동안 상기 혈액 샘플의 부분의 상기 복수의 형광 현미경 이미지를 획득하는 단계를 포함하며, 상기 염색된 세포 이외의, 상기 광원에 의한 조명 하에 획득된 현미경 이미지 내에서 보이는 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계는 상기 샘플 캐리어의 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 7 내지 청구항 13 중 어느 한 항에 있어서,
상기 샘플 캐리어는 형광을 발하는 감압 접착제를 통해 서로 결합된 유리 층 및 플라스틱 층을 포함하며, 상기 염색된 세포 이외의, 상기 광원에 의한 조명 하에 획득된 현미경 이미지 내에서 보이는 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계는 상기 감압 접착제를 식별하는 단계를 포함하는, 방법.
- 방법으로서,
형광 염료로 혈액 샘플의 적어도 일 부분을 염색하는 단계;
주어진 스펙트럼 대역에서 광을 방출하는 광원으로 상기 샘플의 부분을 조명함으로써, 상기 혈액 샘플의 부분의 복수의 형광 현미경 이미지를 획득함으로써 상기 혈액 샘플 내의 염색된 세포를 식별하는 단계;
상기 염색된 세포 이외의, 상기 광원에 의한 조명 하에 획득된 현미경 이미지 내에서 보이는 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계; 및
상기 식별된 형광 영역에 기초하여 상기 염색된 세포의 형광을 정규화하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 20에 있어서,
상기 염색된 세포 이외의, 상기 광원에 의한 조명 하에 획득된 현미경 이미지 내에서 보이는 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계는 상기 혈액 샘플 내의 세포간 영역을 식별하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 20에 있어서,
상기 염색된 세포 이외의, 상기 광원에 의한 조명 하에 획득된 현미경 이미지 내에서 보이는 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계는 상기 현미경 유닛의 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 20에 있어서,
상기 혈액 샘플의 부분의 상기 복수의 형광 현미경 이미지를 획득하는 단계는 상기 혈액 샘플이 샘플 캐리어에 수용되어 있는 동안 상기 혈액 샘플의 부분의 상기 복수의 형광 현미경 이미지를 획득하는 단계를 포함하며, 상기 염색된 세포 이외의, 상기 광원에 의한 조명 하에 획득된 현미경 이미지 내에서 보이는 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계는 상기 샘플 캐리어의 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 20에 있어서,
상기 샘플 캐리어는 형광을 발하는 감압 접착제를 통해 서로 결합된 유리 층 및 플라스틱 층을 포함하며, 상기 염색된 세포 이외의, 상기 광원에 의한 조명 하에 획득된 현미경 이미지 내에서 보이는 하나 이상의 형광 영역을 식별하는 단계는 상기 감압 접착제를 식별하는 단계를 포함하는, 방법.
- 방법으로서,
혈액 샘플의 부분을 명시야 광원으로부터의 광으로 조명함으로써, 상기 혈액 샘플의 적어도 일 부분의 복수의 명시야 현미경 이미지를 획득함으로써 상기 혈액 샘플 내의 엔티티를 식별하는 단계;
혈액 샘플이 없는 상태에서 상기 명시야 광원에 의해 방출되는 광의 명시야 영역을 분석하는 단계; 및
상기 광의 명시야 영역을 분석하는 것에 기초하여 상기 명시야 광원의 특성을 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 25에 있어서,
식별된 명시야 영역에 기초하여 상기 광원의 특성을 결정하는 단계는, 상기 명시야 광원에 의한 조명의 공간적 분포가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 25에 있어서,
상기 광원의 특성을 결정하는 단계는, 상기 명시야 광원에 의한 조명의 공간적 균일성이 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 25에 있어서,
상기 광원의 특성을 결정하는 단계는, 상기 명시야 광원에 의한 조명의 공간적 위치가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 25에 있어서,
상기 광원의 특성을 결정하는 단계는, 상기 명시야 광원에 의한 조명의 비네트 효과가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 25에 있어서,
상기 광원의 특성을 결정하는 단계는, 상기 명시야 광원에 의한 조명의 스펙트럼 분포가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 25에 있어서,
상기 광원의 특성을 결정하는 단계는, 상기 명시야 광원에 의한 조명의 강도가 이전 측정 이후에 변경되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 25 내지 청구항 31 중 어느 한 항에 있어서,
혈액 샘플이 없는 상태에서 상기 명시야 광원에 의해 방출되는 광의 명시야 영역을 분석하는 단계는, 상기 혈액 샘플이 없는 상태에서 고정된 시간 간격으로 상기 명시야 광원으로부터 방출되는 광의 명시야 영역을 주기적으로 분석하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 25 내지 청구항 31 중 어느 한 항에 있어서,
혈액 샘플이 없는 상태에서 상기 명시야 광원에 의해 방출되는 광의 명시야 영역을 분석하는 단계는, 상기 명시야 광원을 사용하여 이미징된 주어진 수의 혈액 샘플에 후속하여 상기 명시야 광원에 의해 방출되는 광의 명시야 영역을 분석하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 25 내지 청구항 31 중 어느 한 항에 있어서,
상기 방법은, 상기 혈액 샘플 내의 상기 엔티티에 대한 측정을 수행하고 상기 명시야 광원의 결정된 특성에 기초하여 상기 측정을 정규화함으로써 상기 혈액 샘플의 파라미터를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
- 청구항 25 내지 청구항 31 중 어느 한 항에 있어서,
상기 방법은, 상기 명시야 광원의 결정된 특성에 기초하여 적어도 일부 측정들이 상기 혈액 샘플에 대해 수행되는 것을 무효화하는 단계를 더 포함하는, 방법.
- 방법으로서,
적어도 하나의 유형의 형광 염료로 각 혈액 샘플의 부분을 염색하는 단계;
현미경 유닛을 사용하여, 각각의 스펙트럼 대역에서 각기 광을 방출하는 복수의 광원으로 상기 샘플의 부분을 조명함으로써 상기 각 혈액 샘플의 부분의 형광 현미경 이미지를 획득하는 단계;
상기 현미경 이미지 중 적어도 일부에 오류가 있다는 것을 검출하는 단계; 및
상기 오류의 원인을 분류하는 단계로서:
상기 오류가 주어진 시점에서 도입되었다는 것을 검출하는 것에 응답하여, 상기 형광 염료를 상기 오류의 원인으로서 식별하는 단계;
상기 오류가 시간이 지남에 따라 점진적으로 증가했다는 것을 검출하는 것에 응답하여, 상기 현미경 유닛 내의 먼지를 상기 오류의 원인으로서 식별하는 단계; 및
상기 오류가 광원 중 주어진 하나의 광원에 의한 조명 하에 획득된 이미지에만 존재한다는 것을 검출하는 것에 응답하여, 상기 광원 중 상기 주어진 하나의 광원을 상기 오류의 원인으로서 식별하는 단계에 의해, 상기 오류의 원인을 분류하는 단계를 포함하는, 방법.
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| EP3552148A4 (en) * | 2016-12-06 | 2020-07-08 | Abbott Laboratories | AUTOMATED SLIDE ASSESSMENT AND TRACKING IN DIGITAL MICROSCOPY |
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