KR20220104817A - 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스의 현장 최적화를 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

튜닝 가능한 발광 다이오드 소스들의 현장 최적화를 위한 시스템 및 방법이 여기에 개시되어 있다. 동작하는 동안, 시스템 및 방법은 이미지 센서로부터 실시간 피드백을 획득하고 해당 피드백은 튜닝 가능한 LED들을 튜닝하는 데 사용된다. 튜닝 가능한 LED들을 튜닝하는 것에 의해, LED 스펙트럼 출력에 대한 최상의 값들이 이미지 센서로부터의 피드백에 기초하여 선택될 수 있으며, 향상된 대비를 갖는 이미지가 획득될 수 있다. 대안적으로, 허용 가능한 대비를 갖는 이미지를 획득하는 데 걸리는 시간이 줄어든다.

Description

튜닝 가능한 발광 다이오드 소스의 현장 최적화를 위한 시스템 및 방법

관련 출원의 상호 참조

본 출원은 2019년 12월 4일자로 출원된 미국 가출원 일련번호 62/943,316에 대한 우선권을 주장하며, 그 내용은 그 전체가 참고로 여기에 포함된다.

본 발명은 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스의 현장 최적화를 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.

분광 이미징은 라만 산란, 형광, 광발광, 레이저 유도 분해, 자외선, 가시광선, 및 적외선 흡수 분광법을 포함할 수 있는 디지털 이미징 및 광학 분광법 기술을 결합한다. 물질의 화학적 분석에 적용될 때 분광 이미징은 또한 화학적 이미징이라고도 한다. 분광(화학) 이미징을 수행하기 위한 기기들은 일반적으로 조명 소스, 이미지 수집 광학 장치, 초점면 어레이 이미징 검출기 및 이미징 분광계를 포함한다.

샘플의 분광 이미징은 일반적으로 두 가지 방법들 중 하나로 구현된다. 첫째, 포인트 소스 조명(point-source illumination)은 조명된 영역의 각 포인트에서 스펙트럼을 측정하기 위해 샘플에 사용될 수 있다. 둘째, AOTF(acousto-optic tunable filter), MCF(multi-conjugate tunable filter) 또는 LCTF(liquid crystal tunable filter)와 같은 전자적으로 튜닝 가능한 광학 이미징 필터를 사용하여 샘플을 포함하는 전체 영역에 걸쳐 동시에 스펙트럼이 수집될 수 있다. 여기에서, 이러한 광학 필터들의 유기 물질은 인가된 전압에 의해 능동적으로 정렬되어 원하는 대역 통과 및 투과 기능을 생성한다. 이미지의 각각의 픽셀에 대해 획득된 스펙트럼은 초분광 이미지(hyperspectral image)라고 하는 복잡한 데이터 세트를 형성한다. 초분광 이미지들은 수많은 파장의 강도 값들 또는 이미지의 각 픽셀 요소의 파장 의존성을 포함할 수 있다. 화학 측정 기술들과 같은 다변수 루틴들이 스펙트럼을 변환하여 분류하는 데 사용될 수 있다.

등각 필터들이 타겟 물질들과 배경 물질들 사이의 최적의 구분(optimal discrimination)을 찾기 위한 현장 최적화(in situ optimization)를 제공하기 위해 활용되어 왔다. 그러나, 라이브 장면의 이미지 센서에 의해 생성된 실시간 피드백에 의해 구동되는 튜닝 가능한 발광 다이오드(LED) 소스의 현장 최적화를 수행할 수 있는 시스템들 및 방법들에 대한 요구가 존재한다.

본 개시의 한 양상은 이미지 센서로부터 적어도 제1 데이터 세트를 수신하는 단계를 포함하는 방법에 관한 것이다. 제1 데이터 세트는 복수의 조명 스펙트럼들에 대응하는 복수의 튜닝 상태들(tuning states)을 갖는 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스를 사용하는 샘플의 조명에 기초하여 이미지 센서에 의해 수집된다. 제1 데이터 세트는 제1 조명 스펙트럼과 연관된 제1 튜닝 상태와 연관된다. 제1 데이터 세트에 기초하여 스코어 이미지 데이터 세트(score image data set)가 생성된다. 스코어 이미지 데이터 세트가 허용오차 레벨(tolerance level)을 만족하는지 여부가 결정된다. 스코어 이미지 데이터 세트가 허용오차 레벨을 만족할 때 스코어 이미지 데이터 세트에 기초하여 테스트 데이터의 세트가 생성된다.

본 개시의 다른 양상은, 복수의 조명 스펙트럼들에 대응하는 복수의 튜닝 상태들을 갖는 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스를 사용하여, 상호작용된 광자들의 제1 세트를 생성하도록 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스의 제1 조명 스펙트럼과 연관된 제1 튜닝 상태에서 샘플을 조명하는 단계를 포함하는 방법에 관한 것이다. 상호작용된 광자들에 대한 제1 세트를 나타내는 제1 데이터 세트가 생성된다. 제1 데이터 세트에 기초하여 스코어 이미지 데이터 세트가 생성된다. 스코어 이미지 데이터 세트가 허용오차 레벨을 만족하는지 여부가 결정된다. 스코어 이미지 데이터 세트가 허용오차 레벨을 만족할 때 스코어 이미지 데이터 세트에 기초하여 테스트 데이터의 세트가 생성된다.

본 개시의 추가 양상은 프로세서 및 프로세서와 동작가능하게 통신하는 비일시적 프로세서 판독 가능한 저장 매체를 포함하는 시스템에 관한 것이다. 저장 매체는 하나 이상의 프로그램 명령들을 포함하며, 명령들은 실행될 때 프로세서로 하여금 적어도 제1 데이터 세트 및 제2 데이터 세트를 이미지 센서로부터 수신하는 것을 수행하게 한다. 제1 및 제2 데이터 세트들은 복수의 조명 스펙트럼들에 대응하는 복수의 튜닝 상태들을 갖는 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스를 사용하는 샘플의 조명에 기초하여 이미지 센서에 의해 수집된다. 제1 데이터 세트 및 제2 데이터 세트는 제1 조명 스펙트럼과 연관된 제1 튜닝 상태 및 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스의 제2 조명 스펙트럼과 연관된 제2 튜닝 상태와 각각 연관된다. 스코어 이미지 데이터 세트는 제1 및 제2 데이터 세트들에 적용된 광학 계산에 기초하여 생성된다. 스코어 이미지 데이터 세트가 허용오차 레벨을 만족하는지 여부가 결정된다. 스코어 이미지 데이터 세트가 허용오차 레벨을 만족할 때 스코어 이미지 데이터 세트에 기초하여 테스트 데이터의 세트가 생성된다.

본 개시의 또 다른 양상은 복수의 조명 스펙트럼들에 대응하는 복수의 튜닝 상태들을 갖는 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스, 이미지 센서, 및 프로세서 및 프로세서와 동작가능하게 통신하는 비일시적 프로세서 판독 가능한 저장 매체를 포함하는 컴퓨팅 디바이스를 포함하는 시스템에 관한 것이다. 저장 매체는 하나 이상의 프로그램 명령들을 포함하며, 명령들은 실행될 때 프로세서로 하여금 적어도 제1 데이터 세트 및 제2 데이터 세트를 이미지 센서로부터 수신하는 것을 수행하게 한다. 제1 및 제2 데이터 세트들은 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스를 사용하는 샘플의 조명에 기초하여 이미지 센서에 의해 수집된다. 제1 데이터 세트 및 제2 데이터 세트는 제1 조명 스펙트럼과 연관된 제1 튜닝 상태 및 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스의 제2 조명 스펙트럼과 연관된 제2 튜닝 상태와 각각 연관된다. 스코어 이미지 데이터 세트는 제1 및 제2 데이터 세트들에 적용된 광학 계산에 기초하여 생성된다. 스코어 이미지 데이터 세트가 허용오차 레벨을 만족하는지 여부가 결정된다. 스코어 이미지 데이터 세트가 허용오차 레벨을 만족할 때 스코어 이미지 데이터 세트에 기초하여 테스트 데이터의 세트가 생성된다.

한 실시예에서, 방법은: 이미지 센서로부터 적어도 제1 데이터 세트를 수신하는 단계로서, 상기 제1 데이터 세트는 복수의 조명 스펙트럼들에 대응하는 복수의 튜닝 상태들을 갖는 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스를 사용한 샘플의 조명에 기초하여 이미지 센서에 의해 수집되고, 상기 제1 데이터 세트는 제1 조명 스펙트럼과 연관된 제1 튜닝 상태와 연관되는, 상기 적어도 제1 데이터 세트를 수신하는 단계; 제1 데이터 세트에 기초하여 스코어 이미지 데이터 세트를 생성하는 단계; 스코어 이미지 데이터 세트가 허용오차 레벨을 만족하는지 여부를 결정하는 단계; 및 스코어 이미지 데이터 세트가 허용오차 레벨을 만족하는 경우 스코어 이미지 데이터 세트에 기초하여 테스트 데이터의 세트를 생성하는 단계를 포함한다.

다른 실시예에서, 방법은 샘플의 적어도 하나의 특성을 결정하기 위해 테스트 데이터의 세트를 분석하는 단계를 더 포함한다.

또 다른 실시예에서, 상기 적어도 하나의 특성은 샘플 내 분석물의 존재, 샘플 내 분석물의 부재, 분석물의 분류, 분석물의 비분류, 또는 분석물의 농도 중 하나 이상을 포함한다.

다른 실시예에서, 제1 데이터 세트는 제1 조명 스펙트럼에 기초하여 상호작용된 광자들의 제1 세트를 나타낸다.

다른 실시예에서, 상호작용된 광자들의 제1 세트 및 상호작용된 광자들의 제2 세트는 샘플에 의해 흡수된 광자들, 샘플로부터 반사된 광자들, 샘플에 의해 산란된 광자들, 또는 샘플에 의해 방출된 광자들 중 하나 이상을 포함한다.

다른 실시예에서, 테스트 데이터의 세트는 샘플과 배경 물질들 사이의 시각적 대비(visual contrast)를 제공한다.

다른 실시예에서, 방법은 이미지 센서로부터 제2 데이터 세트를 수신하는 단계로서, 상기 제2 데이터 세트는 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스를 사용하는 샘플의 조명에 기초하여 이미지 센서에 의해 수집되는, 상기 제2 데이터 세트를 수신하는 단계를 더 포함하고, 여기서 상기 제2 데이터 세트는 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스의 제2 조명 스펙트럼과 연관된 제2 튜닝 상태와 연관되고; 스코어 이미지 데이터 세트를 생성하는 단계는 제1 데이터 세트 및 제2 데이터 세트에 기초하고 광학 계산을 제1 데이터 세트 및 제2 데이터 세트에 적용하는 단계를 포함한다.

다른 실시예에서, 제2 데이터 세트는 제2 조명 스펙트럼에 기초하여 상호작용된 광자들의 제2 세트를 나타낸다.

다른 실시예에서, 상호작용된 광자들의 제2 세트는 샘플에 의해 흡수된 광자들, 샘플로부터 반사된 광자들, 샘플에 의해 산란된 광자들, 샘플에 의해 방출된 광자들, 또는 샘플을 통해 투과된 광자들 중 하나 이상을 포함한다.

다른 실시예에서, 제1 데이터 세트는 제1 이미지(T1)를 포함하고, 제2 데이터 세트는 제2 이미지(T2)를 포함하고, 광학 계산은 T1+T2, T1-T2, T1*T2, T1/T2, 또는 이들의 조합들 중 하나 이상을 포함한다.

다른 실시예에서, 방법은: 허용오차 레벨을 만족하지 않는 스코어 이미지 데이터 세트에 응답하여 적어도 하나의 추가 튜닝 상태에 대한 수신, 생성, 및 결정 단계들을 반복하는 단계를 더 포함한다.

다른 실시예에서, 상기 반복 단계는 허용오차 레벨이 만족될 때까지 수행된다.

다른 실시예에서, 상기 반복 단계는 미리 결정된 횟수만큼 또는 미리 결정된 시간 동안 수행된다.

다른 실시예에서, 허용오차 레벨은 적어도 하나의 성능 지수(figure of merit)를 포함한다.

다른 실시예에서, 적어도 하나의 성능 지수는 수신기 오퍼레이터 특성(AUROC) 곡선 아래 영역, 교정의 표준 오차(SEC), 신호 대 잡음비(SNR), 피셔 콘트라스트 비율(Fisher contrast ratio), 예측의 표준 오차(SEP), 또는 광학 처리량(%T)중 하나 이상을 포함한다.

다른 실시예에서, 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스는 광 대역에 대응하는 복수의 채널들을 갖고, 복수의 채널들의 각각의 조합은 복수의 튜닝 상태들 중 하나에 대응한다.

한 실시예에서, 방법은: 복수의 조명 스펙트럼들에 대응하는 복수의 튜닝 상태들을 갖는 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스를 사용하여, 상호작용된 광자들의 제1 세트를 생성하도록 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스의 제1 조명 스펙트럼과 연관된 제1 튜닝 상태에서 샘플을 조명하는 단계; 상호작용된 광자들의 제1 세트를 나타내는 제1 데이터 세트를 생성하는 단계; 제1 데이터 세트에 기초하여 스코어 이미지 데이터 세트를 생성하는 단계; 스코어 이미지 데이터 세트가 허용오차 레벨을 만족하는지 여부를 결정하는 단계; 및 스코어 이미지 데이터 세트가 허용오차 레벨을 만족하는 경우 스코어 이미지 데이터 세트에 기초하여 테스트 데이터의 세트를 생성하는 단계를 포함한다.

다른 실시예에서, 방법은 샘플의 적어도 하나의 특성을 결정하기 위해 테스트 데이터의 세트를 분석하는 단계를 더 포함한다.

또 다른 실시예에서, 상기 적어도 하나의 특성은 샘플 내 분석물의 존재, 샘플 내 분석물의 부재, 분석물의 분류, 분석물의 비분류, 또는 분석물의 농도 중 하나 이상을 포함한다.

다른 실시예에서, 제1 데이터 세트는 제1 조명 스펙트럼에 기초하여 상호작용된 광자들의 제1 세트를 나타낸다.

다른 실시예에서, 상호작용된 광자들의 제1 세트는 샘플에 의해 흡수된 광자들, 샘플로부터 반사된 광자들, 샘플에 의해 산란된 광자들, 또는 샘플에 의해 방출된 광자들 중 하나 이상을 포함한다.

다른 실시예에서, 테스트 데이터의 세트는 샘플과 배경 물질들 사이의 시각적 대비를 제공한다.

다른 실시예에서, 방법은: 상호작용된 광자들의 제2 세트를 생성하기 위해 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스의 제2 조명 스펙트럼과 연관된 제2 튜닝 상태에서 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스를 사용하여 샘플을 조명하는 단계; 상호작용된 광자들의 제2 세트를 나타내는 제2 데이터 세트를 생성하는 단계를 더 포함하고; 스코어 이미지 데이터 세트를 생성하는 단계는 제1 데이터 세트 및 제2 데이터 세트에 적용된 광학 계산에 기초한다.

다른 실시예에서, 제2 데이터 세트는 제2 조명 스펙트럼에 기초하여 상호작용된 광자들의 제2 세트를 나타낸다.

다른 실시예에서, 상호작용된 광자들의 제2 세트는 샘플에 의해 흡수된 광자들, 샘플로부터 반사된 광자들, 샘플에 의해 산란된 광자들, 샘플에 의해 방출된 광자들, 또는 샘플을 통해 투과된 광자들 중 하나 이상을 포함한다.

다른 실시예에서, 제1 데이터 세트는 제1 이미지(T1)를 포함하고, 제2 데이터 세트는 제2 이미지(T2)를 포함하고, 광학 계산은 T1+T2, T1-T2, T1*T2, T1/T2, 또는 이들의 조합들 중 하나 이상을 포함한다.

다른 실시예에서, 방법은: 허용오차 레벨을 만족하지 않는 스코어 이미지 데이터 세트에 응답하여 적어도 하나의 추가 튜닝 상태에 대한 수신, 생성, 및 결정 단계들을 반복하는 단계를 더 포함한다.

다른 실시예에서, 상기 반복 단계는 허용오차 레벨이 만족될 때까지 수행된다.

다른 실시예에서, 상기 반복 단계는 미리 결정된 횟수만큼 또는 미리 결정된 시간 동안 수행된다.

다른 실시예에서, 허용오차 레벨은 적어도 하나의 성능 지수를 포함한다.

다른 실시예에서, 적어도 하나의 성능 지수는 수신기 오퍼레이터 특성(AUROC) 곡선 아래 영역, 교정의 표준 오차(SEC), 신호 대 잡음비(SNR), 피셔 콘트라스트 비율, 예측의 표준 오차(SEP), 또는 광학 처리량(%T)중 하나 이상을 포함한다.

다른 실시예에서, 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스는 광 대역에 대응하는 복수의 채널들을 갖고, 복수의 채널들의 각각의 조합은 복수의 튜닝 상태들 중 하나에 대응한다.

한 실시예에서, 시스템은 프로세서; 및 상기 프로세서와 동작가능하게 통신하는 비일시적 프로세서 판독 가능한 저장 매체를 포함하고, 상기 저장 매체는 하나 이상의 프로그램 명령들을 포함하고, 상기 명령들은 실행될 때 상기 프로세서로 하여금 다음의 동작들: 이미지 센서로부터 적어도 제1 데이터 세트 및 제2 데이터 세트를 수신하는 동작으로서, 상기 제1 및 제2 데이터 세트들은 복수의 조명 스펙트럼들에 대응하는 복수의 튜닝 상태들을 갖는 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스를 사용한 샘플의 조명에 기초하여 이미지 센서에 의해 수집되고, 상기 제1 데이터 세트 및 상기 제2 데이터 세트는 제1 조명 스펙트럼과 연관된 제1 튜닝 상태 및 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스의 제2 조명 스펙트럼과 연관된 제2 튜닝 상태와 각각 연관되는, 상기 적어도 제1 데이터 세트 및 제2 데이터 세트를 수신하는 동작; 제1 및 제2 데이터 세트들에 적용된 광학 계산에 기초하여 스코어 이미지 데이터 세트를 생성하는 동작; 스코어 이미지 데이터 세트가 허용오차 레벨을 만족하는지 여부를 결정하는 동작; 및 스코어 이미지 데이터 세트가 허용오차 레벨을 만족하는 경우 스코어 이미지 데이터 세트에 기초하여 테스트 데이터의 세트를 생성하는 동작을 수행하게 한다.

다른 실시예에서, 저장 매체는 적어도 하나의 추가 프로그램 명령을 포함하고, 상기 추가 프로그램 명령은 실행될 때 프로세서로 하여금 다음의 동작: 샘플의 적어도 하나의 특성을 결정하기 위해 테스트 데이터의 세트를 분석하는 동작을 수행하게 한다.

또 다른 실시예에서, 상기 적어도 하나의 특성은 샘플 내 분석물의 존재, 샘플 내 분석물의 부재, 분석물의 분류, 분석물의 비분류, 또는 분석물의 농도 중 하나 이상을 포함한다.

다른 실시예에서, 제1 데이터 세트는 제1 조명 스펙트럼에 기초하여 상호작용된 광자들의 제1 세트를 나타내고, 제2 데이터 세트는 제2 조명 스펙트럼에 기초하여 상호작용된 광자들의 제2 세트를 나타낸다.

다른 실시예에서, 상호작용된 광자들의 제1 세트 및 상호작용된 광자들의 제2 세트는 샘플에 의해 흡수된 광자들, 샘플로부터 반사된 광자들, 샘플에 의해 산란된 광자들, 샘플에 의해 방출된 광자들, 또는 샘플들을 통해 투과된 광자들 중 하나 이상을 포함한다.

다른 실시예에서, 테스트 데이터의 세트는 샘플과 배경 물질들 사이의 시각적 대비를 제공한다.

다른 실시예에서, 저장 매체는 적어도 하나의 추가 프로그램 명령을 포함하고, 상기 추가 프로그램 명령은 실행될 때 프로세서로 하여금 다음의 동작: 허용오차 레벨을 만족하지 않는 스코어 이미지 데이터 세트에 응답하여 적어도 하나의 추가 튜닝 상태에 대한 수신, 생성, 및 결정하는 단계들을 반복하는 동작을 수행하게 한다.

다른 실시예에서, 상기 반복 동작은 허용오차 레벨이 만족될 때까지 수행된다.

다른 실시예에서, 상기 반복 동작은 미리 결정된 횟수만큼 또는 미리 결정된 시간 동안 수행된다.

다른 실시예에서, 제1 데이터 세트는 제1 이미지(T1)를 포함하고, 제2 데이터 세트는 제2 이미지(T2)를 포함하고, 광학 계산은 T1+T2, T1-T2, T1*T2, T1/T2, 또는 이들의 조합들 중 하나 이상을 포함한다.

다른 실시예에서, 허용오차 레벨은 적어도 하나의 성능 지수를 포함한다.

다른 실시예에서, 적어도 하나의 성능 지수는 수신기 오퍼레이터 특성(AUROC) 곡선 아래 영역, 교정의 표준 오차(SEC), 신호 대 잡음비(SNR), 피셔 콘트라스트 비율, 예측의 표준 오차(SEP), 또는 광학 처리량(%T)중 하나 이상을 포함한다.

다른 실시예에서, 튜닝 가능한 발광 다이오드는 광 대역에 대응하는 복수의 채널들을 갖고, 복수의 채널들의 각각의 조합은 복수의 튜닝 상태들 중 하나에 대응한다.

한 실시예에서, 시스템은: 복수의 조명 스펙트럼들에 대응하는 복수의 튜닝 상태들을 갖는 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스; 이미지 센서; 및 컴퓨팅 디바이스를 포함하고, 상기 컴퓨팅 디바이스는: 프로세서; 및 상기 프로세서와 동작가능하게 통신하는 비일시적 프로세서 판독 가능한 저장 매체를 포함하고, 상기 저장 매체는 하나 이상의 프로그램 명령들을 포함하며, 상기 명령들은 실행될 때 상기 프로세서로 하여금 다음의 동작들: 이미지 센서로부터 적어도 제1 데이터 세트 및 제2 데이터 세트를 수신하는 동작으로서, 상기 제1 및 제2 데이터 세트들은 사용하는 샘플의 조명에 기초하여 이미지 센서에 의해 수집되고, 상기 제1 데이터 세트 및 상기 제2 데이터 세트는 제1 조명 스펙트럼과 연관된 제1 튜닝 상태 및 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스의 제2 조명 스펙트럼과 연관된 제2 튜닝 상태와 각각 연관되는, 상기 적어도 제1 데이터 세트 및 제2 데이터 세트를 수신하는 동작; 제1 및 제2 데이터 세트들에 적용된 광학 계산에 기초하여 스코어 이미지 데이터 세트를 생성하는 동작; 스코어 이미지 데이터 세트가 허용오차 레벨을 만족하는지 여부를 결정하는 동작; 및 스코어 이미지 데이터 세트가 허용오차 레벨을 만족하는 경우 스코어 이미지 데이터 세트에 기초하여 테스트 데이터의 세트를 생성하는 동작을 수행하게 한다.

다른 실시예에서, 저장 매체는 적어도 하나의 추가 프로그램 명령을 포함하고, 상기 추가 프로그램 명령은 실행될 때 프로세서로 하여금 다음의 동작: 샘플의 적어도 하나의 특성을 결정하기 위해 테스트 데이터의 세트를 분석하는 동작을 수행하게 한다.

또 다른 실시예에서, 상기 적어도 하나의 특성은 샘플 내 분석물의 존재, 샘플 내 분석물의 부재, 분석물의 분류, 분석물의 비분류, 또는 분석물의 농도 중 하나 이상을 포함한다.

다른 실시예에서, 제1 데이터 세트는 제1 조명 스펙트럼에 기초하여 상호작용된 광자들의 제1 세트를 나타내고, 제2 데이터 세트는 제2 조명 스펙트럼에 기초하여 상호작용된 광자들의 제2 세트를 나타낸다.

다른 실시예에서, 상호작용된 광자들의 제1 세트 및 상호작용된 광자들의 제2 세트는 샘플에 의해 흡수된 광자들, 샘플로부터 반사된 광자들, 샘플에 의해 산란된 광자들, 샘플에 의해 방출된 광자들, 또는 샘플들을 통해 투과된 광자들 중 하나 이상을 포함한다.

다른 실시예에서, 테스트 데이터의 세트는 샘플과 배경 물질들 사이의 시각적 대비를 제공한다.

다른 실시예에서, 저장 매체는 적어도 하나의 추가 프로그램 명령을 포함하고, 상기 추가 프로그램 명령은 실행될 때 프로세서로 하여금 다음의 동작: 허용오차 레벨을 만족하지 않는 스코어 이미지 데이터 세트에 응답하여 적어도 하나의 추가 튜닝 상태에 대한 수신, 생성, 및 결정하는 단계들을 반복하는 동작을 수행하게 한다.

다른 실시예에서, 상기 반복 동작은 허용오차 레벨이 만족될 때까지 수행된다.

다른 실시예에서, 상기 반복 동작은 미리 결정된 횟수만큼 또는 미리 결정된 시간 동안 수행된다.

다른 실시예에서, 제1 데이터 세트는 제1 이미지(T1)를 포함하고, 제2 데이터 세트는 제2 이미지(T2)를 포함하고, 광학 계산은 T1+T2, T1-T2, T1*T2, T1/T2, 또는 이들의 조합들 중 하나 이상을 포함한다.

다른 실시예에서, 허용오차 레벨은 적어도 하나의 성능 지수를 포함한다.

다른 실시예에서, 적어도 하나의 성능 지수는 수신기 오퍼레이터 특성(AUROC) 곡선 아래 영역, 교정의 표준 오차(SEC), 신호 대 잡음비(SNR), 피셔 콘트라스트 비율, 예측의 표준 오차(SEP), 또는 광학 처리량(%T)중 하나 이상을 포함한다.

다른 실시예에서, 튜닝 가능한 발광 다이오드는 광 대역에 대응하는 복수의 채널들을 갖고, 복수의 채널들의 각각의 조합은 복수의 튜닝 상태들 중 하나에 대응한다.

본 명세서에 포함되고 본 명세서의 일부를 형성하는 첨부 도면들은 본 발명의 실시예들을 예시하고, 기술된 설명과 함께 본 발명의 원리들, 특성들, 및 특징들을 설명하는 역할을 한다.
도 1은 한 실시예에 따라 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스를 사용하여 분석물을 평가하기 위한 시스템을 도시한다.
도 2는 한 실시예에 따라 예시적인 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스를 도시한다.
도 3은 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스를 사용하여 분석물을 평가하기 위한 최적화된 프로세스의 예시적인 방법의 흐름도를 도시한다.

본 개시는 설명되는 특정 시스템들, 방법들, 및 컴퓨터 프로그램 제품들로 제한되지 않는데, 이는 이들이 다양할 수 있기 때문이다. 본 명세서에서 사용된 용어는 특정 실시 양태들 또는 실시예들을 설명하기 위한 목적일뿐이며, 따라서, 본 개시의 범위를 한정하려 의도된 것이 아니다.

본 문서에 사용되는 바와 같이, 단수 형태의 표현들("a", "an" 및 "the")은 문맥이 명확하게 달리 기재하지 않는 한 복수의 대상들을 포함한다. 달리 정의되지 않는 한, 본 명세서에서 사용되는 모든 기술 및 과학 용어는 당업자가 일반적으로 이해하는 것과 동일한 의미를 갖는다. 본 개시의 어떠한 것도 본 개시에 기재된 실시예들이 선행 발명에 의해 그러한 개시를 선행할 자격이 없다는 것을 인정하는 것으로 해석되어서는 안된다. 본 문서에서 사용된 용어 "포함하는"은 "포함하지만 이에 국한되지 않는"을 의미한다.

아래에 설명된 실시예들은 다음의 상세한 설명에 개시된 정확한 형태들로 교시 사항들을 제한하거나 또는 포괄적인 것으로 의도된 것은 아니다. 오히려, 당업자가 본 교시의 원리들 및 실행들을 인식하고 이해할 수 있도록 실시예들이 선택되고 설명된다.

본 개시는 조명 광자들로 샘플을 조명하고, 카메라 칩을 통해 샘플로부터 상호작용된 광자들을 수집하고, 카메라 칩에 의해 수집되고 이미지화된 상호작용된 광자들로부터 둘 이상의 샘플 이미지들을 생성하고, 타겟 스코어 이미지를 생성하기 위해 상기 둘 이상의 샘플 이미지들을 융합하도록 디자인된 시스템들, 방법들, 및 컴퓨터 프로그램 제품들을 고려한다. 타겟 스코어 이미지는 둘 이상의 샘플 이미지들을 융합하기 위해 둘 이상의 샘플 이미지들에 수학적 연산들을 적용함으로써 생성된다. 타겟 스코어 이미지는 상호작용된 광자들로부터 형성된 둘 이상의 샘플 이미지들 중 임의의 하나로 가능한 것보다 더 큰 대비(contrast)와 정보를 가지고 있다. 본 개시의 추가 세부사항들은 하기에 제공된다.

도 1을 참조하면, 튜닝 가능한 발광 다이오드(LED) 소스(101)를 사용하여 분석물(도시되지 않음)을 평가하기 위한 시스템(100)이 도시되어 있다. 이 예에서, 시스템(100)은 튜닝 가능한 LED 소스(101), 이미지 센서(104), 및 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스(107)를 포함하지만, 시스템(100)은 추가 광학 장치를 포함하는 다른 조합들로 다른 유형들 및/또는 수의 요소들을 포함할 수 있다. 이 시스템은 라이브 장면으로부터 이미지 센서에 의해 생성된 실시간 피드백을 사용하여 타겟 및 배경 물질들의 구분의 현장 최적화(in situ optimization)를 가능하게 한다.

이 예에서, 튜닝 가능한 LED 소스(101)는 샘플(106)을 조명하기 위한 조명 소스로서 사용되지만, 다른 예들에서는 조명을 위해 다른 튜닝 가능한 광원들이 사용될 수 있다. 튜닝 가능한 LED 소스(101)는 후술하는 바와 같이 복수의 튜닝 상태들을 갖는다. 복수의 튜닝 상태들 각각은 튜닝 가능한 LED 소스에 대한 복수의 조명 스펙트럼들에 대응한다.

튜닝 가능한 LED 소스(101)의 한 예는 32개의 LED 채널들(도 1에서 103으로 도시됨)을 포함하고, 각각은 광 대역에 대응하지만, 다른 수의 채널들을 갖는 다른 소스들이 이용될 수 있다. 여기에서는 LED 채널들(103)의 수가 32개의 채널들로 설명되지만, 채널들의 수는 제한되지 않는다. 일부 실시예들에서, LED 채널들의 수는 2개 채널들, 10개 채널들, 20개 채널들, 또는 40개 채널들, 또는 2개와 40개 채널들 사이의 임의의 수의 채널들, 또는 상기 중 하나 이상을 포함하는 임의의 범위이다. 일부 실시예들에서, 2개 이상의 LED 채널들, 또는 2 내지 40개의 LED 채널들이 있다. 채널들 각각은 0(즉, 광 출력 없음)으로부터 1(즉, 최대 광 출력)까지의 범위의 설정을 가질 수 있다. 채널들(103)은 0으로부터 1까지의 설정 범위 사이에서 유한한 정밀도로 튜닝 가능한다. 32개의 채널들에 대한 설정들의 각각의 조합은 고유한 조명 스펙트럼에 대응하는 튜닝 가능한 LED 소스(101)에 대한 복수의 튜닝 상태들 중 하나를 포함한다. 한 예에서, 튜닝 가능한 LED 소스의 32개 채널들에 대한 설정은 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스(107)에 의해 제공될 수 있지만, 다른 예들에서 설정들은 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스(107)로부터의 피드백에 기초하여 튜닝 가능한 LED 광원(101)과 연관된 제어 유닛(102)에 의해 설정될 수 있다. 추가 예들에서, 제어 유닛(102) 및 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스(107)는 단일 디바이스일 수 있다. 한 예에서, 튜닝 가능한 LED 소스에 대한 하나 이상의 튜닝 상태들은, 아래에 설명된 예시적인 방법들을 사용하여, 획득된 이미지에서 타겟 분석물과 배경 물질들 사이의 최적의 구분을 결정하기 위해 결정될 수 있다.

이미지 센서(104)는 튜닝 가능한 LED 소스(101)로부터의 조명에 기초하여 샘플(106)로부터 상호작용된 광자들(105)을 수집하도록 위치된다. 한 예에서, 상호작용된 광자들(105)은 튜닝 가능한 LED 소스(101)의 채널들(103)이 튜닝 가능한 LED 소스(101)에 대한 상이한 튜닝 상태들을 제공하도록 조정됨에 따라 실시간으로 수집된다. 예로서, 이미지 센서(104)는 CCD 검출기, InGaAs 검출기, CMOS 검출기, InSb 검출기, MCT 검출기, 또는 이들의 조합들과 같은 하나 이상의 이미징 디바이스들을 포함할 수 있지만, 다른 유형들 및/또는 수의 이미지 센서들이 이용될 수 있다. 미러 및/또는 렌즈와 같은 하나 이상의 광학 장치들은 상호작용된 광자들을 이미지 센서로 향하게 하는 데 사용될 수 있다. 상호작용된 광자들(105)은 샘플에 의해 흡수된 광자들, 샘플로부터 반사된 광자들, 샘플에 의해 산란된 광자들, 또는 샘플에 의해 방출된 광자들 중 하나 이상을 포함한다.

이미지 센서(104)는 샘플의 조명에 기초하여 하나 이상의 데이터 세트들을 생성하도록 구성된다. 한 예에서, 이미지 센서(104)는 튜닝 가능한 LED 소스의 제1 튜닝 상태 및 튜닝 가능한 LED 소스의 제2 튜닝 상태와 각각 연관된 제1 데이터 세트 및 제2 데이터 세트를 생성하지만, 이미지 센서는 다양한 튜닝 상태들과 연관된 다른 수의 데이터 세트들을 생성할 수 있다. 이 예에서, 데이터 세트들 각각은 위에서 설명된 바와 같이 튜닝 가능한 LED 소스의 채널들의 설정에 기초하여 조명 스펙트럼과 연관된다.

이제 도 2를 참조하면, 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스(107)는 튜닝 가능한 LED 소스 및 이미지 센서(둘 다 도시되지 않음)에 결합된다. 시스템의 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스(107)는 관심 분석물과 배경 물질들 사이의 최적의 구별을 제공하기 위해 튜닝 가능한 LED 광원에 대한 최적의 튜닝 상태를 결정하는 것을 포함하여 임의의 수의 기능들을 수행할 수 있다. 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스(107)는 이미지 센서로부터 수신된 하나 이상의 데이터 세트들에 기초하여 라이브 장면의 실시간 피드백을 제공한다. 이 예에서의 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스는 프로세서(들)(109), 메모리(113), 및 통신 인터페이스(110)를 포함하며, 이들은 버스(111)에 의해 함께 결합되지만, 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스(107)는 다른 예들에서 다른 구성들의 다른 유형들 또는 수의 요소들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스는 아날로그 대 디지털 변환기 등과 같은 이미지 분석을 위한 다른 전자 디바이스들을 포함할 수 있다.

분석물 분석 컴퓨팅 디바이스의 프로세서(들)는 여기에 설명되고 예시된 임의의 수의 기능들에 대해 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스의 메모리에 저장된 프로그램 명령들을 실행할 수 있다. 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스의 프로세서(들)는 하나 이상의 중앙 처리 유닛들(CPUs) 또는 하나 이상의 프로세싱 코어들을 가진 범용 프로세서들을 포함할 수 있지만, 다른 유형의 프로세서(들)도 역시 사용될 수 있다.

분석물 분석 컴퓨팅 디바이스의 메모리는 여기에서 기술되고 예시된 바와 같은 본 기술의 하나 이상의 양상들에 대한 이러한 프로그램 명령들을 저장하지만, 프로그램 명령들의 일부 또는 전부는 다른 곳에 저장될 수 있다. RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), 하드 디스크, SSDs(Solid State Drives), 플래시 메모리, 및/또는 프로세서(들)에 결합된 자기, 광학, 또는 다른 판독 및 기록 시스템에 의해 판독되고 기록되는 임의의 다른 컴퓨터 판독 가능한 매체와 같은 다양한 상이한 유형들의 메모리 저장 디바이스들이 메모리에 사용될 수 있다.

따라서, 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스의 메모리는 컴퓨터 실행 가능한 명령들을 포함할 수 있는 하나 이상의 모듈들을 저장할 수 있으며, 상기 컴퓨터 실행 가능한 명령들은 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스에 의해 실행될 때 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스로 하여금, 예를 들어, 이미지 센서로부터 수신된 하나 이상의 데이터 세트들과 같은 정보 및/또는 그 콘텐츠를 송신, 수신 또는 처리하는 것과 같은 액션들을 수행하게 하고, 아래의 도 3을 참조하여 아래에 설명 및 예시된 다른 액션들을 수행하게 한다. 모듈들은 다른 모듈들의 구성요소들로 구현될 수 있다. 또한, 모듈들은 애플리케이션, 동작 시스템 확장, 플러그인(plugin) 등으로 구현될 수 있다.

이 특정 예에서, 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스(107)의 메모리(113)는 이미지 프로세싱 모듈(112)을 포함한다. 이 예에서의 이미지 프로세싱 모듈(112)은 이미지 센서로부터 하나 이상의 데이터 세트들을 수신하고 그로부터 합성 이미지들을 생성 및 최적화하도록 구성된다. 이미지 프로세싱 모듈은 사용된 조명 스펙트럼들에 기초하여 관심 분석물과 배경 물질들 사이의 최적의 대비(optimal contrast)를 결정하기 위해 아래에 설명된 바와 같이 계산 기술들을 적용할 수 있다. 일부 예들에서의 이미지 프로세싱 모듈의 동작은 도 3을 참조하여 나중에 더 자세히 설명되고 예시된다.

다시 도 2를 참조하면, 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스(107)의 통신 인터페이스(110)는 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스(107)와 이미지 센서 및 튜닝 가능한 LED 광원 사이에서 동작 가능하게 결합하고 통신하지만, 분석물 분석 컴퓨팅 장치는 다른 디바이스들과도 통신할 수 있다. 이러한 예들에서, 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스, 이미지 센서, 및 튜닝 가능한 LED 광원은 예를 들어 직접 유선 연결 또는 통신 네트워크(들)(108)에 의해 함께 결합되지만, 다른 유형들의 연결들 또는 구성들이 또한 사용될 수 있다.

단지 예로서, 연결(들) 및/또는 통신 네트워크(들)는 이더넷을 통한 TCP/IP 및 산업 표준 프로토콜들을 사용하는 근거리 네트워크(들)(LAN(s))를 포함할 수 있지만, 다른 유형들 또는 수의 프로토콜들 또는 통신 네트워크들이 사용될 수 있다. 이 예에서의 통신 네트워크(들)는 예를 들어 이더넷 기반 패킷 데이터 네트워크들(PDNs) 등을 포함하는 임의의 적절한 인터페이스 메커니즘 및 네트워크 통신 기술들을 사용할 수 있다.

분석물 분석 컴퓨팅 디바이스는 이 예에서 단일 디바이스를 포함하는 것으로 예시되어 있지만, 다른 예들에서 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스는 각각이 이 기술의 하나 이상의 단계들을 구현하는 하나 이상의 프로세서들(각각의 프로세서는 하나 이상의 프로세싱 코어들을 가짐)을 갖는 복수의 디바이스들을 포함할 수 있다. 이러한 예들에서, 디바이스들 중 하나 이상은 전용 통신 인터페이스 또는 메모리를 가질 수 있다. 대안적으로, 디바이스들 중 하나 이상은 메모리, 통신 인터페이스, 또는 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스에 포함된 하나 이상의 다른 디바이스들의 다른 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소들을 활용할 수 있다. 추가적으로, 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스를 함께 포함하는 디바이스들 중 하나 이상은 다른 예들에서 독립형 디바이스들일 수 있거나 하나 이상의 다른 디바이스들 또는 장치들과 통합될 수 있다. 한 예에서, 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스의 하나 이상의 측상들은 가상 디바이스들에 의해 수행될 수 있다.

분석물 분석 컴퓨팅 디바이스와 같은 시스템에 도시된 구성요소들 중 하나 이상은 동일한 물리적 기계에서 가상 인스턴스들로 작동하도록 구성될 수 있다. 다시 말해서, 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스는 연결(들) 및/또는 통신 네트워크(들)를 통해 통신하는 개별 디바이스들이 아니라 동일한 물리적 디바이스에서 작동할 수 있다.

또한, 2개 이상의 컴퓨팅 시스템들 또는 디바이스들이 임의의 예에서 상기 시스템들 또는 디바이스들 중 임의의 하나를 대체할 수 있다. 따라서, 중복성 및 복제와 같은 분산 프로세싱의 원리들 및 이점들도 원하는 대로 구현되어 예들에서의 디바이스들 및 시스템들의 견고성과 성능을 향상시킬 수 있다.

예들은 또한 여기에서 예들로서 설명되고 예시된 바와 같이 본 기술의 하나 이상의 양상들에 대해 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스의 메모리와 같이 명령들이 저장된 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체로서 구현될 수 있다. 일부 예들에서 명령들은 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스의 프로세서(들)와 같은 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 때 프로세서들로 하여금 여기에서 설명되고 예시되는 이러한 기술의 예들의 방법들을 구현하는 데 필요한 단계들을 수행하게 하는 실행 가능한 코드를 포함한다.

보다 구체적으로 도 3을 참조하면, 튜닝 가능한 LED 소스를 포함하는 도 1의 시스템을 사용하여 분석물들을 평가하기 위한 예시적인 방법의 흐름도가 도시되어 있다. 예시적인 방법은 샘플 내의 타겟 분석물과 배경 물질들 사이의 구분을 제공하기 위한 튜닝 가능한 LED 광원에 대한 하나 이상의 최적 튜닝 상태들의 결정을 가능하게 한다.

먼저, 샘플은 튜닝 가능한 LED 소스를 사용하여 조명된다. 샘플은 블록(301)에서 제1 조명 스펙트럼과 연관된 제1 튜닝 상태에서 조명된다. 이 예에서, 제1 튜닝 상태는 2개 이상의 채널들에 대한 설정들의 조합에 의해 정의된다. 제1 튜닝 상태에서 샘플의 조명은 이미지 센서에 의해 수집되는 상호작용된 광자들의 제1 세트를 생성한다. 한 예에서, 제1 튜닝 상태는 관심 분석물과 연관된 제1 조명 스펙트럼에 기초하여 선택된다. 제1 튜닝 상태는 복수의 시딩 방법들을 사용하여 결정될 수 있다. 한 예에서, 제1 튜닝 상태는 랜덤 시드 포인트들(random seed points)을 사용하여 선택될 수 있다. 시드 포인트들은 또한, 실시간으로 검색 공간을 대략적으로(coarsely) 샘플링하고(즉, 여러 튜닝 상태들에서 데이터 세트들 또는 이미지들을 수집함으로써), 각각에 대해 원하는 성능 지수를 계산하고, 최적 방법에 대한 시드 포인트들로서 최고 성능 튜닝 상태들을 선택함으로써 선택될 수 있다. 다른 예에서, 시드 포인트(들)는 스펙트럼 라이브러리 기반 트레이닝 방법의 결과(들)로부터 선택될 수 있다. 예를 들어, 판별 벡터(discriminant vector)가 생성되고 해당 벡터의 포지티브 및 네거티브 로브들(lobes)의 스펙트럼 모양들을 가장 잘 모방하는 LED 설정들이 결정될 수 있다. 이 예에서, 판별 벡터는 부분 최소 자승 판별 분석(PLSDA: partial least squares discriminant analysis)을 포함하는 다양한 방법들로부터 결정될 수 있다. 다른 예에서, 부분 최소 자승 회귀(partial least squares regression)를 사용하여 회귀 벡터가 생성될 수 있고 결과들로부터 시드 포인트(들)가 선택될 수 있다. 또 다른 예에서, 시드 포인트들은 예를 들어 룩업 테이블을 사용하여 LED 튜닝 상태 스펙트럼 프로파일(들)을 타겟 및 배경 물질들의 알려진 스펙트럼 프로파일들에 스펙트럼적으로 일치시킴으로써 선택된다.

다음으로, 샘플은 블록(302)에 도시된 바와 같이 제2 조명 스펙트럼과 연관된 제2 튜닝 상태에서 튜닝 가능한 LED 광원을 사용하여 조명된다. 제2 튜닝 상태를 제공하기 위해, 튜닝 가능한 LED 광원의 2개 이상의 채널들을 조정함으로써 튜닝 가능한 LED 광원의 설정이 수정되어 제2 튜닝 상태를 생성한다. 제2 튜닝 상태에서 샘플의 조명은 블록(303)에 도시된 것처럼 이미지 센서에 의해 수집되는 상호작용된 광자들의 제2 세트를 생성한다. 한 예에서, 샘플은 넓은 필드의 조명(wide-field illumination)을 사용하여 위에서 설명한 두 조명들 모두에서 조명된다.

이미지 센서는 블록(304)에 도시된 바와 같이 상호작용된 광자들에 대한 제1 세트를 나타내는 제1 데이터 세트 및 상호작용된 광자들의 제2 세트를 나타내는 제2 데이터 세트를 생성한다. 제1 데이터 세트 및 제2 데이터 세트는 튜닝 가능한 LED 광원의 2개의 개별 튜닝 상태들에 기초하여 데이터를 제공하며, 이는 변수들의 최적화를 가능하게 한다. 변수들의 수는 생성된 조명 스펙트럼들에 대한 LED 채널들의 수의 2배에 대응한다. 변수들의 수는 LED 채널들을 최대 광 출력으로 "켜짐(on)" 및 광 출력 없이 "꺼짐(off)"의 2개의 상태들로 전환하는 것을 나타낸다. 최적화는 또한, LED 채널 최소 및 최대 광 출력 사이의 유한한 정밀도를 포함하도록 최적화 변수들의 수를 증가시켜 개별 LED 채널들을 가변 강도 레벨들로 튜닝하는 것을 포함할 수 있다. 데이터 세트들은: IR 데이터 세트, VIS 데이터 세트, UV 데이터 세트, VIS-NIR 데이터 세트, 또는 형광 데이터 세트 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 한 예에서, 데이터 세트들은 적어도 하나의 스펙트럼 이미지를 포함할 수 있다. 이 스펙트럼 이미지는 이미지의 각 픽셀이 해당 위치에서 관심 분석물의 강도 측정값이 되는 이미지를 포함할 수 있다. 제1 데이터 세트 및 제2 데이터 세트는 예시적인 방법에 따른 추가 프로세싱을 위해 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스에 제공되지만, 예시적인 방법은 튜닝 가능한 LED 광원의 추가 튜닝 상태들에 기초한 추가 데이터 세트들을 사용하여 수행될 수 있다.

다음으로, 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스는 블록(305)에서 이미지 센서로부터 적어도 제1 및 제2 데이터 세트들을 수신한다. 데이터 세트들은 튜닝 가능한 LED 광원의 설정이 조정됨에 따라 이미지 센서로부터 실시간으로 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스에 의해 수신된다. 따라서, 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스는 라이브 장면의 이미지 센서에 의해 획득된 데이터에 대한 실시간 피드백을 제공할 수 있다.

분석물 분석 컴퓨팅 디바이스는 블록(306)에서 제1 및 제2 데이터 세트들에 적용된 광학 계산에 기초하여 스코어 이미지 데이터 세트를 생성하지만, 다른 예들에서 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스는 단일 데이터 세트에 기초하여 스코어 이미지 데이터 세트를 생성할 수 있다. 한 예에서, 제1 및 제2 데이터 세트들은 이미지들 T1 및 T2를 각각 포함한다. 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스는 T1+T2, T1-T2, T1*T2, T1/T2, 또는 이들의 조합들 중 하나 이상을 예로서 포함하는 T1 및 T2에 대한 임의의 광학 계산들을 사용하여 스코어 이미지 데이터 세트를 생성할 수 있다. 당업계에 공지된 다른 광학 계산들이 또한 적용될 수 있고, 본 개시은 여기에 명시된 것들로 제한되는 것으로 해석되어서는 안된다.

다음으로, 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스는 스코어 이미지 데이터 세트가 허용오차 레벨을 만족하는지 여부를 결정한다. 한 예에서, 허용오차 레벨은 스코어 이미지 데이터 세트에 적어도 하나의 성능 지수(FOM)를 적용하는 것을 포함하지만, 다른 허용오차 레벨들이 이용될 수 있다. FOM은 여기에 설명된 예시적인 방법을 사용하여 수행되는 최적화를 안내하는 데 사용될 수 있는 수치 값이다. 적어도 하나의 FOM은, 예로서, 수신기 오퍼레이터 특성(AUROC) 곡선 아래 영역, 교정의 표준 오차(SEC), 신호 대 잡음비(SNR), 피셔 콘트라스트 비율, 예측의 표준 오차(SEP), 광학 처리량(%T), 또는 이들의 조합들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 한 예에서, 스코어 이미지 데이터 세트가 허용오차 레벨을 만족하는지 여부를 결정하는 것이 관리되며(supervised), 즉 사용자가 생성된 이미지들에서 타겟 영역들 및 배경 영역들을 선택한다. 그러면 이미지들에서 사용자가 선택한 영역들이 FOM의 허용오차 레벨을 만족해야 한다.

분석물 분석 컴퓨팅 디바이스가 이전 단계에서 허용오차 레벨이 충족되지 않은 것으로 결정하면 NO 분기가 취해지고, 분석 컴퓨팅 디바이스가 튜닝 가능한 LED 소스의 2개의 조명 상태들에 기초하여 데이터를 수신하고, 스코어 이미지 데이터 세트를 생성하고, 스코어 이미지 데이터 세트가 허용오차 레벨을 만족하는지 여부를 결정하는 것을 포함하는 위의 단계들이 적어도 하나의 추가 튜닝 상태의 샘플의 조명에 대해 반복된다. 적어도 하나의 추가 튜닝 상태는 단지 예로서 Nelder-Mead 방법을 포함하는 임의의 수의 최적화 알고리즘들을 사용하여 선택될 수 있다. 다른 예들에서, Levenberg, K, "최소 제곱에서 특정 비선형 문제를 해결하는 방법(A Method for the Solution of Certain Non-Linear Problems in Least Squares)," Quarterly of Applied Mathematics, 2(2), 164-168 (1944); Marquardt, D. W, "비선형 파라미터의 최소제곱 추정을 위한 알고리즘(An Algorithm for Least-Squares Estimation of Nonlinear Parameters)," Journal of the Society for Industrial and Applied Mathematics, 11(2), 431-441 (1963); Schnabel, R. B., "제약 없는 최적화 및 비선형 방정식을 위한 수치적 방법(Numerical Methods for Unconstrained Optimization and Nonlinear Equations)," Vol. 16, Siam (1963)에 개시된 알고리즘들이 이용될 수 있으며, 이들의 개시내용은 그 전체가 참조로 여기에 포함되어 있다. 다른 예에서, 입자 군집(particle swarm)과 같은 모집단 알고리즘이 이용될 수 있다. 한 예에서, 샘플은 2개의 상이한 튜닝 상태들에서 조명될 수 있다. 이 프로세스는 생성된 스코어 이미지 데이터 세트가 임계값 레벨을 만족할 때까지 반복될 수 있다. 다른 예에서, 예시적인 최적화 방법은 미리 결정된 횟수만큼 또는 미리 결정된 시간 동안 수행된다.

분석 컴퓨팅 디바이스가 허용오차 레벨이 충족된다고 결정하면(또는 프로세스가 미리 설정된 기간 동안 미리 결정된 반복 횟수에 대해 완료되면), YES 분기가 취해진다. 다음으로, 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스는 블록(307)에 도시된 바와 같이 스코어 이미지 데이터 세트에 기초하여 테스트 데이터의 세트를 생성한다.

그 다음, 생성된 테스트 데이터의 세트는 샘플의 적어도 하나의 특성을 결정하기 위해 분석물 분석 컴퓨팅 디바이스에 의해 블록(308)에서 분석될 수 있다. 상기 적어도 하나의 특성은 예를 들어, 샘플 내 분석물의 존재, 샘플 내 분석물의 부재, 분석물의 분류, 분석물의 비분류, 또는 분석물의 농도 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 한 예에서, 테스트 데이터의 세트는 샘플과 배경 물질들 사이의 시각적 대비를 제공하며, 이는 여기에 설명된 예시적인 프로세스를 사용하여 최적화된다.

상기 방법은 유리하게는 이미징 디바이스로부터의 라이브 피드백을 사용하여 튜닝 가능한 LED 소스의 현장 최적화를 제공한다. 상기 최적화 방법은 현장에서 샘플과 배경 물질들 사이의 시각적 대비를 제공하는 테스트 데이터를 생성하는 데 사용될 수 있다. 예시적인 방법은 유리하게는 이미징 디바이스로부터의 라이브 피드백에 기초하여 최적화를 제공한다.

위의 상세한 설명에서, 그 일부를 형성하는 첨부 도면을 참조한다. 도면에서, 유사한 기호들은 문맥에서 달리 지시하지 않는 한 일반적으로 유사한 구성요소들을 식별한다. 상세한 설명, 도면, 및 청구범위에 기술된 예시적인 실시예들은 제한을 의미하지 않는다. 본 명세서에 제시된 주제의 정신 또는 범위를 벗어나지 않고 다른 실시예들이 사용될 수 있고 다른 변경들이 이루어질 수 있다. 본 명세서에 일반적으로 설명되고 도면에 예시된 바와 같은 본 개시의 다양한 특징들이 매우 다양한 상이한 구성들로 배열, 대체, 결합, 분리, 및 디자인될 수 있으며, 이들 모두는 분명하게 고려된다는 것이 쉽게 이해될 것이다.

본 개시는 다양한 특징들의 예시들로서 의도된 본 출원에서 설명된 특정 실시예들의 관점에서 제한되지 않는다. 당업자에게 자명한 바와 같이, 그 정신 및 범위를 벗어나지 않고 많은 수정들 및 변형들이 이루어질 수 있다. 여기에 열거된 것에 더하여, 본 개시의 범위 내에서 기능적으로 등가인 방법들 및 장치들은 전술한 설명들로부터 당업자에게 명백할 것이다. 이러한 수정들 및 변형들은 첨부된 청구범위에 속하는 것으로 의도된다. 본 개시는 첨부된 청구범위의 항들과 함께 그러한 청구범위가 부여되는 등가물들의 전체 범위에 의해서만 제한되어야 한다. 본 개시는 물론 변할 수 있는 특정 방법, 시약, 화합물, 조성물, 또는 생물학적 시스템으로 제한되지 않음을 이해해야 한다. 본 명세서에서 사용된 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위한 것이며, 제한하려는 의도가 아님을 또한 이해해야 한다.

본 명세서에서 실질적으로 임의의 복수 및/또는 단수 용어의 사용과 관련하여, 당업자는 문맥 및/또는 적용에 적절한 대로 복수에서 단수로 및/또는 단수에서 복수로 변환할 수 있다. 명료함을 위해 다양한 단수/복수 순열이 여기에 명시적으로 설명될 수 있다.

일반적으로 여기에 사용된 용어들, 특히 첨부된 청구범위(예를 들어, 첨부된 청구범위의 본문)에서 사용된 용어들은 일반적으로 "개방된" 용어들(예를 들어, "포함하는"이라는 용어는 "포함하는이지만 이에 국한되지 않는"으로 해석되어야 하고, "갖는"이라는 용어는 "적어도 갖고 있는"으로 해석되어야 하고, "포함한다"라는 용어는 "포함한다지만 이에 국한되지 않는" 등으로 해석되어야 한다. 다양한 구성, 방법, 및 디바이스가 다양한 구성요소들 또는 단계들을 "포함하는"이라는 용어로 설명되지만("포함하지만 이에 국한되지 않는" 의미로 해석됨), 조성물, 방법 및 디바이스는 또한 다양한 구성요소들과 단계들로 "구성되는" 또는 "본질적으로 구성되며", 이러한 용어는 본질적으로 폐쇄적인 구성 그룹들(closed-member groups)을 정의하는 것으로 해석되어야 한다. 도입된 청구범위 인용의 특정 수가 의도된 경우, 그러한 의도가 청구범위에 명시적으로 인용될 것이고 그러한 인용이 없는 경우 그러한 의도가 존재하지 않는다는 것이 당업자에 의해 또한 이해될 것이다.

예를 들어, 이해를 돕기 위해, 다음의 첨부된 청구범위에는 청구 인용을 도입하기 위해 "적어도 하나" 및 "하나 이상"이라는 도입 문구의 사용이 포함될 수 있다. 그러나, 그러한 문구의 사용은, 부정관사 "a" 또는 "an"(단수 표현)에 의한 청구범위 인용의 도입이 그러한 도입된 청구범위 인용을 포함하는 특정 청구범위를 그러한 인용을 하나만 포함하는 실시예로 제한한다는 것을 의미하는 것으로 해석되어서는 안되며, 동일한 청구범위는 "하나 이상" 또는 "적어도 하나" 및 단수 표현("a" 또는 "an"과 같은 부정관사)의 도입 문구를 포함하며(예를 들어, 단수 표현("a" 및/또는 "an")은 "적어도 하나" 또는 "하나 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다); 청구범위 인용을 도입하는 데 사용되는 부정관사의 사용에 대해서도 마찬가지다.

또한, 도입된 청구범위 인용의 특정 수를 명시적으로 인용한 경우에도, 당업자는 그러한 인용이 적어도 그 인용 수를 의미하는 것으로 해석되어야 한다는 것을 인식할 것이다(예를 들어, 다른 수식어 없이 "2의 인용"의 인용 자체는, 적어도 2, 또는 2 이상의 인용을 의미한다). 또한, "A, B, 및 C 등 중 적어도 하나"와 유사한 관례가 사용되는 경우, 일반적으로 그러한 구성은 당업자가 관례를 이해할 수 있는 감각으로 의도된다(예를 들어 "A, B, 및 C 중 적어도 하나를 갖는 시스템"은 A 단독, B 단독, C 단독, A 및 B 함께, A와 C 함께, B 및 C 함께, 및/또는 A, B, 및 C와 함께 등 있는 시스템이 포함되지만, 이에 국한되지는 않는다). "A, B, 또는 C 등 중 적어도 하나"와 유사한 관례가 사용되는 경우, 일반적으로 그러한 구성은 당업자가 관례를 이해할 수 있는 감각으로 의도된다(예를 들어 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나를 갖는 시스템"은 A 단독, B 단독, C 단독, A 및 B 함께, A와 C 함께, B 및 C 함께, 및/또는 A, B, 및 C와 함께 등 있는 시스템이 포함되지만, 이에 국한되지는 않는다). 상세한 설명, 청구범위, 또는 도면에 있든지 간에 둘 이상의 대안적인 용어들을 제시하는 실질적으로 임의의 접속 단어 및/또는 구는 용어들 중 하나, 용어들 중 임의의 하나, 또는 두 용어 모두를 포함하는 가능성을 고려하는 것으로 이해되어야 한다는 것이 당업자에 의해 또한 이해될 것이다. 예를 들어, "A 또는 B"라는 문구는 "A" 또는 "B" 또는 "A 및 B"의 가능성을 포함하는 것으로 이해될 것이다.

또한, 본 개시의 특징이 Markush 그룹의 관점에서 설명되는 경우, 당업자는 본 개시가 Markush 그룹의 개별 구성 또는 구성들의 하위 그룹의 관점에서도 설명된다는 것을 인식할 것이다.

당업자가 이해하는 바와 같이, 기재된 설명을 제공하는 것과 같이 임의의 모든 목적을 위해, 본원에 개시된 모든 범위들은 또한 임의의 및 모든 가능한 하위 범위들 및 이들의 하위 범위들의 조합을 포함한다. 나열된 범위는 동일한 범위를 최소한 동일한 절반, 3분의 1, 4분의 1, 5분의 1, 10분의 1 등으로 나눌 수 있도록 충분히 설명하고 가능하게 하는 것으로 쉽게 인식될 수 있다. 비제한적인 예로서, 여기에 논의된 각 범위는 하위 1/3, 중간 1/3 및 상위 1/3 등으로 쉽게 분류될 수 있다. 또한 당업자에 의해 이해되는 바와 같이, "최대", "적어도" 등과 같은 모든 언어는 인용된 수를 포함하고 위에서 논의된 바와 같이 후속적으로 하위 범위로 분해될 수 있는 범위를 지칭한다. 마지막으로, 당업자에 의해 이해되는 바와 같이, 범위는 각각의 개별 구성을 포함한다. 따라서, 예를 들어, 1-3개의 셀들을 갖는 그룹은 1, 2, 또는 3개의 셀을 갖는 그룹을 의미한다. 유사하게, 1-5개의 셀들을 갖는 그룹은 1, 2, 3, 4, 또는 5개의 셀을 갖는 그룹 등을 의미한다.

상기 기술된 및 다른 특징들 및 기능들의 변형들, 또는 그 대안들이 많은 다른 상이한 시스템들 또는 애플리케이션들에 결합될 수 있다. 현재 예측되지 않거나 예상되지 않은 다양한 대안, 수정, 변형 또는 개선이 이후에 당업자에 의해 이루어질 수 있으며, 이들 각각은 또한 개시된 실시예에 의해 포함되도록 의도된다.

Claims (58)

1. 방법에 있어서:
   이미지 센서로부터 적어도 제1 데이터 세트를 수신하는 단계로서, 제1 데이터 세트는 복수의 조명 스펙트럼들에 대응하는 복수의 튜닝 상태들(tuning states)을 갖는 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스를 사용하는 샘플의 조명에 기초하여 이미지 센서에 의해 수집되고, 제1 데이터 세트는 제1 조명 스펙트럼과 연관된 제1 튜닝 상태와 연관되는, 상기 제1 데이터 세트를 수신하는 단계;
   제1 데이터 세트에 기초하여 스코어 이미지 데이터 세트(score image data set)를 생성하는 단계;
   스코어 이미지 데이터 세트가 허용오차 레벨(tolerance level)을 만족하는지 여부를 결정하는 단계; 및
   스코어 이미지 데이터 세트가 허용오차 레벨을 만족할 때 스코어 이미지 데이터 세트에 기초하여 테스트 데이터의 세트를 생성하는 단계를 포함하는, 방법.
2. 제1항에 있어서, 샘플의 적어도 하나의 특성을 결정하기 위해 테스트 데이터의 세트를 분석하는 단계를 더 포함하는, 방법.
3. 제2항에 있어서, 상기 적어도 하나의 특성은 샘플 내 분석물의 존재, 샘플 내 분석물의 부재, 분석물의 분류, 분석물의 비분류, 또는 분석물의 농도 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
4. 제1항에 있어서, 상기 제1 데이터 세트는 제1 조명 스펙트럼에 기초하여 상호작용된 광자들의 제1 세트를 나타내는, 방법.
5. 제4항에 있어서, 상호작용된 광자들의 제1 세트 및 상호작용된 광자들의 제2 세트는 샘플에 의해 흡수된 광자들, 샘플로부터 반사된 광자들, 샘플에 의해 산란된 광자들, 또는 샘플에 의해 방출된 광자들 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
6. 제1항에 있어서, 상기 테스트 데이터의 세트는 샘플과 배경 물질들 사이의 시각적 대비(visual contrast)를 제공하는, 방법.
7. 제1항에 있어서, 이미지 센서로부터 제2 데이터 세트를 수신하는 단계로서, 상기 제2 데이터 세트는 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스를 사용하는 샘플의 조명에 기초하여 이미지 센서에 의해 수집되는, 상기 제2 데이터 세트를 수신하는 단계를 더 포함하고;
   상기 제2 데이터 세트는 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스의 제2 조명 스펙트럼과 연관된 제2 튜닝 상태와 연관되고;
   상기 스코어 이미지 데이터 세트를 생성하는 단계는 제1 데이터 세트 및 제2 데이터 세트에 기초하고 광학 계산을 제1 데이터 세트 및 제2 데이터 세트에 적용하는 단계를 포함하는, 방법.
8. 제7항에 있어서, 상기 제2 데이터 세트는 제2 조명 스펙트럼에 기초하여 상호작용된 광자들의 제2 세트를 나타내는, 방법.
9. 제8항에 있어서, 상호작용된 광자들의 제2 세트는 샘플에 의해 흡수된 광자들, 샘플로부터 반사된 광자들, 샘플에 의해 산란된 광자들, 샘플에 의해 방출된 광자들, 또는 샘플을 통해 투과된 광자들 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
10. 제7항에 있어서, 상기 제1 데이터 세트는 제1 이미지(T1)를 포함하고, 상기 제2 데이터 세트는 제2 이미지(T2)를 포함하고, 상기 광학 계산은 T1+T2, T1-T2, T1*T2, T1/T2, 또는 이들의 조합들 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
11. 제1항에 있어서, 허용오차 레벨을 만족하지 않는 스코어 이미지 데이터 세트에 응답하여 적어도 하나의 추가 튜닝 상태에 대한 수신, 생성, 및 결정 단계들을 반복하는 단계를 더 포함하는, 방법.
12. 제11항에 있어서, 상기 반복 동작은 허용오차 레벨이 만족될 때까지 수행되는, 방법.
13. 제11항에 있어서, 상기 반복 동작은 미리 결정된 횟수만큼 또는 미리 결정된 시간 동안 수행되는, 방법.
14. 제1항에 있어서, 상기 허용오차 레벨은 적어도 하나의 성능 지수(figure of merit)를 포함하는, 방법.
15. 제14항에 있어서, 상기 적어도 하나의 성능 지수는 수신기 오퍼레이터 특성(AUROC) 곡선 아래 영역, 교정의 표준 오차(SEC), 신호 대 잡음비(SNR), 피셔 콘트라스트 비율(Fisher contrast ratio), 예측의 표준 오차(SEP), 또는 광학 처리량(%T)중 하나 이상을 포함하는, 방법.
16. 제1항에 있어서, 상기 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스는 광 대역에 대응하는 복수의 채널들을 갖고, 복수의 채널들의 각각의 조합은 복수의 튜닝 상태들 중 하나에 대응하는, 방법.
17. 방법에 있어서:
    복수의 조명 스펙트럼들에 대응하는 복수의 튜닝 상태들을 갖는 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스를 사용하여, 상호작용된 광자들의 제1 세트를 생성하도록 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스의 제1 조명 스펙트럼과 연관된 제1 튜닝 상태에서 샘플을 조명하는 단계;
    상호작용된 광자들의 제1 세트를 나타내는 제1 데이터 세트를 생성하는 단계;
    제1 데이터 세트에 기초하여 스코어 이미지 데이터 세트를 생성하는 단계;
    스코어 이미지 데이터 세트가 허용오차 레벨을 만족하는지 여부를 결정하는 단계; 및
    스코어 이미지 데이터 세트가 허용오차 레벨을 만족할 때 스코어 이미지 데이터 세트에 기초하여 테스트 데이터의 세트를 생성하는 단계를 포함하는, 방법.
18. 제17항에 있어서, 샘플의 적어도 하나의 특성을 결정하기 위해 테스트 데이터의 세트를 분석하는 단계를 더 포함하는, 방법.
19. 제18항에 있어서, 상기 적어도 하나의 특성은 샘플 내 분석물의 존재, 샘플 내 분석물의 부재, 분석물의 분류, 분석물의 비분류, 또는 분석물의 농도 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
20. 제17항에 있어서, 상기 제1 데이터 세트는 제1 조명 스펙트럼에 기초하여 상호작용된 광자들의 제1 세트를 나타내는, 방법.
21. 제17항에 있어서, 상호작용된 광자들의 제1 세트는 샘플에 의해 흡수된 광자들, 샘플로부터 반사된 광자들, 샘플에 의해 산란된 광자들, 또는 샘플에 의해 방출된 광자들 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
22. 제17항에 있어서, 상기 테스트 데이터의 세트는 샘플과 배경 물질들 사이의 시각적 대비를 제공하는, 방법.
23. 제17항에 있어서,
    상호작용된 광자들의 제2 세트를 생성하기 위해 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스의 제2 조명 스펙트럼과 연관된 제2 튜닝 상태에서 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스를 사용하여 샘플을 조명하는 단계; 및
    상호작용된 광자들의 제2 세트를 나타내는 제2 데이터 세트를 생성하는 단계를 더 포함하고,
    상기 스코어 이미지 데이터 세트를 생성하는 단계는 제1 데이터 세트 및 제2 데이터 세트에 적용된 광학 계산에 기초하는, 방법.
24. 제23항에 있어서, 상기 제2 데이터 세트는 제2 조명 스펙트럼에 기초하여 상호작용된 광자들의 제2 세트를 나타내는, 방법.
25. 제23항에 있어서, 상호작용된 광자들의 제2 세트는 샘플에 의해 흡수된 광자들, 샘플로부터 반사된 광자들, 샘플에 의해 산란된 광자들, 샘플에 의해 방출된 광자들, 또는 샘플을 통해 투과된 광자들 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
26. 제23항에 있어서, 상기 제1 데이터 세트는 제1 이미지(T1)를 포함하고, 상기 제2 데이터 세트는 제2 이미지(T2)를 포함하고, 상기 광학 계산은 T1+T2, T1-T2, T1*T2, T1/T2, 또는 이들의 조합들 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
27. 제17항에 있어서, 허용오차 레벨을 만족하지 않는 스코어 이미지 데이터 세트에 응답하여 적어도 하나의 추가 튜닝 상태에 대한 수신, 생성, 및 결정 단계들을 반복하는 단계를 더 포함하는, 방법.
28. 제27항에 있어서, 상기 반복 동작은 허용오차 레벨이 만족될 때까지 수행되는, 방법.
29. 제27항에 있어서, 상기 반복 동작은 미리 결정된 횟수만큼 또는 미리 결정된 시간 동안 수행되는, 방법.
30. 제17항에 있어서, 상기 허용오차 레벨은 적어도 하나의 성능 지수를 포함하는, 방법.
31. 제30항에 있어서, 상기 적어도 하나의 성능 지수는 수신기 오퍼레이터 특성(AUROC) 곡선 아래 영역, 교정의 표준 오차(SEC), 신호 대 잡음비(SNR), 피셔 콘트라스트 비율, 예측의 표준 오차(SEP), 또는 광학 처리량(%T)중 하나 이상을 포함하는, 방법.
32. 제17항에 있어서, 상기 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스는 광 대역에 대응하는 복수의 채널들을 갖고, 복수의 채널들의 각각의 조합은 복수의 튜닝 상태들 중 하나에 대응하는, 방법.
33. 시스템에 있어서:
    프로세서; 및
    상기 프로세서와 동작가능하게 통신하는 비일시적 프로세서 판독 가능한 저장 매체를 포함하고,
    상기 저장 매체는 하나 이상의 프로그램 명령들을 포함하고, 상기 명령들은 실행될 때 상기 프로세서로 하여금:
    이미지 센서로부터 적어도 제1 데이터 세트 및 제2 데이터 세트를 수신하는 동작으로서, 상기 제1 및 제2 데이터 세트들은 복수의 조명 스펙트럼들에 대응하는 복수의 튜닝 상태들을 갖는 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스를 사용한 샘플의 조명에 기초하여 이미지 센서에 의해 수집되고, 상기 제1 데이터 세트 및 상기 제2 데이터 세트는 제1 조명 스펙트럼과 연관된 제1 튜닝 상태 및 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스의 제2 조명 스펙트럼과 연관된 제2 튜닝 상태와 각각 연관되는, 상기 적어도 제1 데이터 세트 및 제2 데이터 세트를 수신하는 동작;
    제1 및 제2 데이터 세트들에 적용된 광학 계산에 기초하여 스코어 이미지 데이터 세트를 생성하는 동작;
    스코어 이미지 데이터 세트가 허용오차 레벨을 만족하는지 여부를 결정하는 동작; 및
    스코어 이미지 데이터 세트가 허용오차 레벨을 만족하는 경우 스코어 이미지 데이터 세트에 기초하여 테스트 데이터의 세트를 생성하는 동작을 수행하게 하는, 시스템.
34. 제33항에 있어서, 상기 저장 매체는 적어도 하나의 추가 프로그램 명령을 포함하고, 상기 추가 프로그램 명령은 실행될 때 프로세서로 하여금 샘플의 적어도 하나의 특성을 결정하기 위해 테스트 데이터의 세트를 분석하는 동작을 수행하게 하는, 시스템.
35. 제34항에 있어서, 상기 적어도 하나의 특성은 샘플 내 분석물의 존재, 샘플 내 분석물의 부재, 분석물의 분류, 분석물의 비분류, 또는 분석물의 농도 중 하나 이상을 포함하는, 시스템.
36. 제33항에 있어서, 상기 제1 데이터 세트는 제1 조명 스펙트럼에 기초하여 상호작용된 광자들의 제1 세트를 나타내고, 상기 제2 데이터 세트는 제2 조명 스펙트럼에 기초하여 상호작용된 광자들의 제2 세트를 나타내는, 시스템.
37. 제36항에 있어서, 상기 상호작용된 광자들의 제1 세트 및 상기 상호작용된 광자들의 제2 세트는 샘플에 의해 흡수된 광자들, 샘플로부터 반사된 광자들, 샘플에 의해 산란된 광자들, 샘플에 의해 방출된 광자들, 또는 샘플들을 통해 투과된 광자들 중 하나 이상을 포함하는, 시스템.
38. 제33항에 있어서, 상기 테스트 데이터의 세트는 샘플과 배경 물질들 사이의 시각적 대비를 제공하는, 시스템.
39. 제33항에 있어서, 상기 저장 매체는 적어도 하나의 추가 프로그램 명령을 포함하고, 상기 추가 프로그램 명령은 실행될 때 프로세서로 하여금: 허용오차 레벨을 만족하지 않는 스코어 이미지 데이터 세트에 응답하여 적어도 하나의 추가 튜닝 상태에 대한 수신, 생성, 및 결정하는 단계들을 반복하는 동작을 수행하게 하는, 시스템.
40. 제39항에 있어서, 상기 반복 동작은 허용오차 레벨이 만족될 때까지 수행되는, 시스템.
41. 제39항에 있어서, 상기 반복 동작은 미리 결정된 횟수만큼 또는 미리 결정된 시간 동안 수행되는, 시스템.
42. 제33항에 있어서, 상기 제1 데이터 세트는 제1 이미지(T1)를 포함하고, 상기 제2 데이터 세트는 제2 이미지(T2)를 포함하고, 상기 광학 계산은 T1+T2, T1-T2, T1*T2, T1/T2, 또는 이들의 조합들 중 하나 이상을 포함하는, 시스템.
43. 제33항에 있어서, 상기 허용오차 레벨은 적어도 하나의 성능 지수를 포함하는, 시스템.
44. 제33항에 있어서, 적어도 하나의 성능 지수는 수신기 오퍼레이터 특성(AUROC) 곡선 아래 영역, 교정의 표준 오차(SEC), 신호 대 잡음비(SNR), 피셔 콘트라스트 비율, 예측의 표준 오차(SEP), 또는 광학 처리량(%T)중 하나 이상을 포함하는, 시스템.
45. 제33항에 있어서, 상기 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스는 광 대역에 대응하는 복수의 채널들을 갖고, 복수의 채널들의 각각의 조합은 복수의 튜닝 상태들 중 하나에 대응하는, 시스템.
46. 시스템에 있어서:
    복수의 조명 스펙트럼들에 대응하는 복수의 튜닝 상태들을 갖는 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스;
    이미지 센서; 및
    컴퓨팅 디바이스를 포함하고,
    상기 컴퓨팅 디바이스는:
    프로세서; 및
    상기 프로세서와 동작가능하게 통신하는 비일시적 프로세서 판독 가능한 저장 매체를 포함하고,
    상기 저장 매체는 하나 이상의 프로그램 명령들을 포함하며, 상기 명령들은 실행될 때 상기 프로세서로 하여금:
    이미지 센서로부터 적어도 제1 데이터 세트 및 제2 데이터 세트를 수신하는 동작으로서, 상기 제1 및 제2 데이터 세트들은 사용하는 샘플의 조명에 기초하여 이미지 센서에 의해 수집되고, 상기 제1 데이터 세트 및 상기 제2 데이터 세트는 제1 조명 스펙트럼과 연관된 제1 튜닝 상태 및 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스의 제2 조명 스펙트럼과 연관된 제2 튜닝 상태와 각각 연관되는, 상기 적어도 제1 데이터 세트 및 제2 데이터 세트를 수신하는 동작;
    제1 및 제2 데이터 세트들에 적용된 광학 계산에 기초하여 스코어 이미지 데이터 세트를 생성하는 동작;
    스코어 이미지 데이터 세트가 허용오차 레벨을 만족하는지 여부를 결정하는 동작; 및
    스코어 이미지 데이터 세트가 허용오차 레벨을 만족하는 경우 스코어 이미지 데이터 세트에 기초하여 테스트 데이터의 세트를 생성하는 동작을 수행하게 하는, 시스템.
47. 제46항에 있어서, 상기 저장 매체는 적어도 하나의 추가 프로그램 명령을 포함하고, 상기 추가 프로그램 명령은 실행될 때 프로세서로 하여금 샘플의 적어도 하나의 특성을 결정하기 위해 테스트 데이터의 세트를 분석하는 동작을 수행하게 하는, 시스템.
48. 제47항에 있어서, 상기 적어도 하나의 특성은 샘플 내 분석물의 존재, 샘플 내 분석물의 부재, 분석물의 분류, 분석물의 비분류, 또는 분석물의 농도 중 하나 이상을 포함하는, 시스템.
49. 제46항에 있어서, 상기 제1 데이터 세트는 제1 조명 스펙트럼에 기초하여 상호작용된 광자들의 제1 세트를 나타내고, 상기 제2 데이터 세트는 제2 조명 스펙트럼에 기초하여 상호작용된 광자들의 제2 세트를 나타내는, 시스템.
50. 제49항에 있어서, 상기 상호작용된 광자들의 제1 세트 및 상기 상호작용된 광자들의 제2 세트는 샘플에 의해 흡수된 광자들, 샘플로부터 반사된 광자들, 샘플에 의해 산란된 광자들, 샘플에 의해 방출된 광자들, 또는 샘플을 통해 투과된 광자들 중 하나 이상을 포함하는, 시스템.
51. 제46항에 있어서, 상기 테스트 데이터의 세트는 샘플과 배경 물질들 사이의 시각적 대비를 제공하는, 시스템.
52. 제46항에 있어서, 상기 저장 매체는 적어도 하나의 추가 프로그램 명령을 포함하고, 상기 추가 프로그램 명령은 실행될 때 프로세서로 하여금:
    허용오차 레벨을 만족하지 않는 스코어 이미지 데이터 세트에 응답하여 적어도 하나의 추가 튜닝 상태에 대한 수신, 생성, 및 결정 단계들을 반복하는 동작을 수행하게 하는, 시스템.
53. 제52항에 있어서, 상기 반복 동작은 허용오차 레벨이 만족될 때까지 수행되는, 시스템.
54. 제52항에 있어서, 상기 반복 동작은 미리 결정된 횟수만큼 또는 미리 결정된 시간 동안 수행되는, 시스템.
55. 제46항에 있어서, 상기 제1 데이터 세트는 제1 이미지(T1)를 포함하고, 상기 제2 데이터 세트는 제2 이미지(T2)를 포함하고, 상기 광학 계산은 T1+T2, T1-T2, T1*T2, T1/T2, 또는 이들의 조합들 중 하나 이상을 포함하는, 시스템.
56. 제46항에 있어서, 상기 허용오차 레벨은 적어도 하나의 성능 지수를 포함하는, 시스템.
57. 제46항에 있어서, 적어도 하나의 성능 지수는 수신기 오퍼레이터 특성(AUROC) 곡선 아래 영역, 교정의 표준 오차(SEC), 신호 대 잡음비(SNR), 피셔 콘트라스트 비율, 예측의 표준 오차(SEP), 또는 광학 처리량(%T)중 하나 이상을 포함하는, 시스템.
58. 제46항에 있어서, 상기 튜닝 가능한 발광 다이오드 소스는 광 대역에 대응하는 복수의 채널들을 갖고, 복수의 채널들의 각각의 조합은 복수의 튜닝 상태들 중 하나에 대응하는, 시스템.

Images