TWI832022B - 樣品分類裝置、樣品分類系統與樣品分類方法 - Google Patents
樣品分類裝置、樣品分類系統與樣品分類方法 Download PDFInfo
- Publication number
- TWI832022B TWI832022B TW109140733A TW109140733A TWI832022B TW I832022 B TWI832022 B TW I832022B TW 109140733 A TW109140733 A TW 109140733A TW 109140733 A TW109140733 A TW 109140733A TW I832022 B TWI832022 B TW I832022B
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- sample
- light
- emitting element
- classification
- reflected light
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 51
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 97
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims abstract description 80
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 106
- 238000000926 separation method Methods 0.000 claims description 58
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 22
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 claims description 19
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims description 16
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 15
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 14
- 238000001962 electrophoresis Methods 0.000 claims description 13
- 239000012898 sample dilution Substances 0.000 claims description 12
- 239000003085 diluting agent Substances 0.000 claims description 8
- 238000007865 diluting Methods 0.000 claims 1
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 354
- 210000004623 platelet-rich plasma Anatomy 0.000 description 29
- 210000003743 erythrocyte Anatomy 0.000 description 10
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 210000002381 plasma Anatomy 0.000 description 7
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 5
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 5
- 239000011358 absorbing material Substances 0.000 description 4
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 4
- 239000000047 product Substances 0.000 description 4
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 3
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 210000001772 blood platelet Anatomy 0.000 description 2
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 2
- 238000001746 injection moulding Methods 0.000 description 2
- 210000000265 leukocyte Anatomy 0.000 description 2
- 239000004033 plastic Substances 0.000 description 2
- 239000011347 resin Substances 0.000 description 2
- 229920005989 resin Polymers 0.000 description 2
- 239000005060 rubber Substances 0.000 description 2
- 239000012488 sample solution Substances 0.000 description 2
- 238000010146 3D printing Methods 0.000 description 1
- 238000011130 autologous cell therapy Methods 0.000 description 1
- 239000012472 biological sample Substances 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000003113 dilution method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 239000012467 final product Substances 0.000 description 1
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 1
- 238000000703 high-speed centrifugation Methods 0.000 description 1
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 1
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 1
- 229910044991 metal oxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 150000004706 metal oxides Chemical class 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000035515 penetration Effects 0.000 description 1
- 210000004180 plasmocyte Anatomy 0.000 description 1
- 238000007639 printing Methods 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 238000000746 purification Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 1
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 1
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/10—Investigating individual particles
- G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
- G01N15/1434—Optical arrangements
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/10—Investigating individual particles
- G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
- G01N15/1404—Handling flow, e.g. hydrodynamic focusing
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/10—Investigating individual particles
- G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
- G01N15/1429—Signal processing
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/255—Details, e.g. use of specially adapted sources, lighting or optical systems
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/256—Arrangements using two alternating lights and one detector
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/10—Investigating individual particles
- G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
- G01N15/149—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry specially adapted for sorting particles, e.g. by their size or optical properties
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/01—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials specially adapted for biological cells, e.g. blood cells
- G01N2015/012—Red blood cells
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/01—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials specially adapted for biological cells, e.g. blood cells
- G01N2015/018—Platelets
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/10—Investigating individual particles
- G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
- G01N2015/1488—Methods for deciding
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N2021/1734—Sequential different kinds of measurements; Combining two or more methods
- G01N2021/1736—Sequential different kinds of measurements; Combining two or more methods with two or more light sources
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Dispersion Chemistry (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
一種樣品分類裝置，包括承載件、第一偵測模組與樣品管路。第一偵測模組包括第一發光元件、第二發光元件與第一光學感測元件。第一發光元件位於承載件上，且用於發射出第一波長的光。第二發光元件位於承載件上，且用於發射出第二波長的光。第一波長不同於第二波長。第一光學感測元件位於承載件上，且位於第一發光元件與第二發光元件之間。樣品管路位於承載件上方，且通過第一光學感測元件的上方。
Description
本揭露是有關於一種樣品處理裝置、樣品處理系統與樣品處理方法，且特別是有關於一種樣品分類裝置、樣品分類系統與樣品分類方法。
在對含有多個樣品的樣品液進行試驗與分析之前，必須對樣品液中的樣品進行分離與分類。舉例來說，高濃度血小板血漿(platelet rich plasma，PRP)注射是廣被採用的自體細胞療法之一。由於血液中含有血漿、血小板、紅血球與白血球等細胞，因此要獲得PRP則需對血液中的細胞進行分離，再對這些細胞進行分類。
目前，發展出一些採用光學穿透與折射等的感測方式來對分離後的細胞進行分類的方法。然而，由於目前的光學式分類方法的分辨率較低，因此無法準確分辨血小板、血漿、紅血球與白血球等細胞，尤其對於PRP與血漿等的顏色與透光度接近的樣品更容易產生誤判。
綜上所述，目前亟需新的樣品處理裝置、系統及方法。
本揭露一實施例提供一種樣品分類裝置、樣品分類系統與樣品分類方法，其可準確地判定樣品的類別。
本揭露一實施例提出一種樣品分類裝置，包括承載件、第一偵測模組與樣品管路。第一偵測模組包括第一發光元件、第二發光元件與第一光學感測元件。第一發光元件位於承載件上，且用於發射出第一波長的光。第二發光元件位於承載件上，且用於發射出第二波長的光。第一波長不同於第二波長。第一光學感測元件位於承載件上，且位於第一發光元件與第二發光元件之間。樣品管路位於承載件上方，且通過第一光學感測元件的上方。
依照本揭露的一實施例所述，在上述樣品分類裝置中，第一發光元件與第二發光元件可位於樣品管路的不同側。
依照本揭露的一實施例所述，在上述樣品分類裝置中，更包括第二偵測模組。第二偵測模組包括第三發光元件、第四發光元件與第二光學感測元件。第三發光元件位於承載件上，且用於發射出第一波長的光。第四發光元件位於承載件上，且用於發射出第二波長的光。第二光學感測元件位於承載件上，且位於第三發光元件與第四發光元件之間。樣品管路通過第二光學感測元件的上方。
依照本揭露的一實施例所述，在上述樣品分類裝置中，第三發光元件與第四發光元件可位於樣品管路的不同側。
依照本揭露的一實施例所述，在上述樣品分類裝置中，第一發光元件與第四發光元件可位於樣品管路的不同側。第二發光元件與第三發光元件可位於樣品管路的不同側。
依照本揭露的一實施例所述，在上述樣品分類裝置中，第一發光元件與第二發光元件之間的距離可小於第一發光元件與第四發光元件之間的距離與第二發光元件與第三發光元件之間的距離。第三發光元件與第四發光元件之間的距離可小於第一發光元件與第四發光元件之間的距離與第二發光元件與第三發光元件之間的距離。
本揭露提出一種樣品分類方法，利用上述樣品分類裝置進行分類處理。分類處理可包括以下步驟。提供對應於多個標準樣品(golden sample)的標準反射光頻譜資料庫。使用第一發光元件與第二發光元件交替照射樣品。藉由第一光學感測元件接收第一發光元件與第二發光元件照射樣品所產生的反射光，以獲得樣品的反射光頻譜。將樣品的反射光頻譜與標準反射光頻譜資料庫進行比對，而判定樣品的類別。
本揭露提出另一種樣品分類方法，利用上述樣品分類裝置進行分類處理。分類處理可包括以下步驟。提供對應於多個標準樣品的標準反射光頻譜資料庫。使用選自第一發光元件與第二發光元件中的一者與選自第三發光元件與第四發光元件中的一者照射樣品，其中選自第一發光元件與第二發光元件中的一者與選自第三發光元件與第四發光元件中的一者所發射出的光具有不同波長。藉由第一光學感測元件接收選自第一發光元件與第二發光元件中的一者照射樣品所產生的反射光，且藉由第二光學感測元件接收選自第三發光元件與第四發光元件中的一者照射樣品所產生的反射光，以獲得樣品的反射光頻譜。將樣品的反射光頻譜與標準反射光頻譜資料庫進行比對，而判定樣品的類別。
本揭露提出一種樣品分類系統，包括電腦設備、樣品分離模組、樣品分類裝置與管路閥門控制模組。樣品分離模組耦接於電腦設備。樣品分類裝置連接於樣品分離模組，且耦接於電腦設備。管路閥門控制模組連接於樣品分類裝置，且耦接於電腦設備。
依照本揭露的一實施例所述，在上述樣品分類系統中，樣品分離模組例如是離心機或旋轉濃縮機。
依照本揭露的一實施例所述，在上述樣品分類系統中，管路閥門控制模組包括至少一個閥門與至少一個閥門驅動機構。樣品分類裝置中的樣品管路連接於樣品分離模組與閥門之間。閥門驅動機構連接於閥門。
依照本揭露的一實施例所述，在上述樣品分類系統中，更可包括多個收集模組。每個收集模組連接於相對應的閥門。
依照本揭露的一實施例所述，在上述樣品分類系統中，更可包括樣品檢測模組。樣品檢測模組連接於相對應的閥門，且耦接於電腦設備。樣品檢測模組包括微流道與光學顯微鏡。微流道連接於相對應的閥門。微流道包括樣品檢測區。光學顯微鏡適於對樣品檢測區進行檢測。
依照本揭露的一實施例所述，在上述樣品分類系統中，樣品檢測模組更可包括電泳分離模組。微流道更可包括樣品分離區。電泳分離模組設置在樣品分離區中的微流道的周圍。
依照本揭露的一實施例所述，在上述樣品分類系統中，微流道更可包括樣品稀釋區。微流道在樣品稀釋區可具有稀釋液入口。
本揭露提出另一種樣品分類方法，包括以下步驟。提供上述樣品分類系統。在電腦設備中儲存有對應於多個標準樣品的標準反射光頻譜資料庫。利用樣品分離模組將樣品液中的不同種類的多個樣品的進行分離。將不同種類的樣品依序提供至樣品分類裝置進行分類處理，其中分類處理將由樣品分類裝置所獲得的樣品的反射光頻譜與標準反射光頻譜資料庫進行比對，而判定樣品的類別。管路閥門控制模組根據分類處理的分類結果，決定不同種類的樣品的流向。
依照本揭露的一實施例所述，在上述樣品分類方法中，在上述樣品分類裝置進行分類處理時，分類處理可包括以下步驟。提供對應於多個標準樣品的標準反射光頻譜資料庫。使用第一發光元件與第二發光元件交替照射樣品。藉由第一光學感測元件接收第一發光元件與第二發光元件照射樣品所產生的反射光，以獲得樣品的反射光頻譜。藉由電腦設備將樣品的反射光頻譜與標準反射光頻譜資料庫進行比對，而判定樣品的類別。
依照本揭露的一實施例所述，在上述樣品分類方法中，在上述樣品分類裝置進行分類處理時，分類處理可包括以下步驟。提供對應於多個標準樣品的標準反射光頻譜資料庫。使用選自第一發光元件與第二發光元件中的一者與選自第三發光元件與第四發光元件中的一者照射樣品，其中選自第一發光元件與第二發光元件中的一者與選自第三發光元件與第四發光元件中的一者所發射出的光具有不同波長。藉由第一光學感測元件接收選自第一發光元件與第二發光元件中的一者照射樣品所產生的反射光，且藉由第二光學感測元件接收選自第三發光元件與第四發光元件中的一者照射樣品所產生的反射光，以獲得樣品的反射光頻譜。藉由電腦設備將樣品的反射光頻譜與標準反射光頻譜資料庫進行比對，而判定樣品的類別。
依照本揭露的一實施例所述，在上述樣品分類方法中，更可包括以下步驟。使經管路閥門控制模組決定流向的樣品流入所對應的收集模組。
依照本揭露的一實施例所述，在上述樣品分類方法中，更可包括以下步驟。藉由樣品檢測模組對經分類的樣品進行樣品檢測。
依照本揭露的一實施例所述，在上述樣品分類方法中，樣品檢測可包括以下步驟。使經管路閥門控制模組決定流向的部分樣品流至樣品檢測模組中。藉由光學顯微鏡對樣品進行檢測，並回傳檢測結果。
依照本揭露的一實施例所述，在上述樣品分類方法中，樣品檢測更可包括以下步驟。在對所述樣品進行檢測之前，對樣品進行稀釋處理。
依照本揭露的一實施例所述，在上述樣品分類方法中，樣品檢測更可包括以下步驟。在對樣品進行檢測之前，對樣品進行純化處理。
基於上述，在本揭露所提出的樣品分類裝置、樣品分類系統與樣品分類方法中，藉由不同波長的多種發光元件對樣品管路中的樣品進行照射，再藉由光學感測元件接收樣品的反射光而獲得樣品的反射光頻譜，然後將樣品的反射光頻譜與標準反射光頻譜資料庫進行比對，藉此可準確地判定樣品的類別。
為讓本揭露的上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。
圖1為根據本揭露一實施例的樣品分類系統的示意圖。圖2為根據本揭露一實施例的樣品分類系統的立體圖。在圖2中，省略圖1中的電腦裝置，以簡化圖式。圖3為根據本揭露一實施例的樣品分類方法的流程圖。圖4為PRP對應於藍光的標準反射光頻譜圖。圖5為PRP對應於紅光的標準反射光頻譜圖。圖6為沿著圖2中的I-I’剖面線的樣品分類裝置的剖面圖。圖7為根據本揭露一實施例的樣品分類裝置的部分構件的上視圖。圖8A至圖8C為根據本揭露一些實施例的樣品檢測模組的示意圖。圖9A至圖9C分別為圖8A至圖8C的上視圖。在圖9A至圖9C中，省略圖8A至圖8C中的部分構件(如，正電極138a與光學顯微鏡136)，以簡化圖式。圖10為根據本揭露一實施例的分類處理的流程圖。圖11為根據本揭露另一實施例的分類處理的流程圖。
以下，藉由圖1至圖11來說明本實施例的樣品分類方法與樣品分類系統100。
請參照圖1至圖3，進行步驟S100，提供樣品分類系統100。樣品分類系統100適於對樣品液中所包含的多個樣品進行分類。舉例來說，樣品液可為血液，且血液中可包含PRP、血漿與紅血球等樣品，但本揭露並不以此為限。在其他實施例中，樣品分類系統100亦適於對其他生物樣品進行分類。
樣品分類系統100包括電腦設備102、樣品分離模組104、樣品分類裝置106與管路閥門控制模組108。電腦設備102可包括記憶體110與處理器112。在電腦設備102中儲存有對應於多個標準樣品的標準反射光頻譜資料庫。舉例來說，標準反射光頻譜資料庫可儲存在記憶體110中。標準反射光頻譜資料庫可包括多個標準反射光頻譜。每個標準樣品具有相對應的標準反射光頻譜。在一些實施例中，每個標準樣品可具有對應於多個特定波長的光(如，藍光與紅光等)的多個標準反射光頻譜。舉例來說，如圖4與圖5所示，PRP可具有對應於藍光(如，波長470 nm的藍光)的標準反射光頻譜S1與對應於紅光(如，波長636 nm的紅光)的標準反射光頻譜S2。如圖4與圖5所示，標準反射光頻譜S1與標準反射光頻譜S2可具有不同的特徵頻譜。標準反射光頻譜的取得方法例如是使用具有特定波長(如，藍光與紅光等的波長範圍)的發光元件對已知標準樣品(如，PRP、血漿與紅血球等)進行照射，再使用光學感測元件接收發光元件照射標準樣品所產生的反射光，並將所獲得的反射光頻譜資訊儲存在記憶體110中。
此外，記憶體110適於儲存標準反射光頻譜資料庫、模組(如，運算模組)或軟體，以供處理器112存取並執行之，以實現本揭露各實施例所述的相關手段及樣品分類方法。
處理器112耦接於記憶體110。在本實施例中，處理器108可為中央處理單元(central processing unit，CPU)或是其他可程式化之一般用途或特殊用途的微處理器(microprocessor)、數位訊號處理器(digital signal processor，DSP)、可程式化控制器、特殊應用積體電路(application specific integrated circuits，ASIC)、可程式化邏輯裝置(programmable logic device，PLD)、其他類似處理器或這些處理器電路的組合。
樣品分離模組104耦接於電腦設備102。樣品分離模組104例如是離心機或旋轉濃縮機。離心機可透過同軸高速離心將樣品液中的樣品進行分離，且離心機可具有0~8000 rpm的高速離心驅動馬達。
樣品分類裝置106連接於樣品分離模組104，且耦接於電腦設備102。樣品分類裝置106可將來自於樣品分離模組104的樣品進行分類處理，亦即適於判定樣品的類別。
請參照圖2、圖6與圖7，樣品分類裝置106包括承載件114、偵測模組116與樣品管路118。承載件114可為載板。承載件114的材料例如是吸光材料，如塑料、樹脂或橡膠。在一些實施例中，承載件114的材料可為黑色吸光材料。承載件114可藉由三維(3D)列印法或射出成形法等方法進行製作。
偵測模組116包括發光元件116a、發光元件116b與光學感測元件116c。發光元件116a位於承載件114上，且用於發射出第一波長的光。發光元件116b位於承載件114上，且用於發射出第二波長的光。發光元件116a與發光元件116b例如是發光二極體(light emitting diode，LED)或雷射光等發光元件，但本揭露並不以此為限。第一波長不同於第二波長。舉例來說，第一波長的範圍可為大於等於380 nm且小於570 nm，且第二波長的範圍可為大於等於570 nm且小於等於800 nm，但本揭露並不以此為限。在本實施例中，發光元件116a是以可發射出接近波長470 nm的藍光發光元件為例，且發光元件116b是以可發射出接近波長636 nm的紅光發光元件為例，但本揭露並不以此為限。光學感測元件116c位於承載件114上，且位於發光元件116a與發光元件116b之間。舉例來說，發光元件116a、發光元件116b與光學感測元件116c可位於同一平面上。光學感測元件116c可接收發光元件116a與發光元件116b照射樣品管路118中的樣品所產生的反射光，以獲得樣品的反射光頻譜。
樣品管路118位於承載件114上方，且通過光學感測元件116c的上方。在本實施例中，樣品管路118是以通過光學感測元件116c的正上方為例。樣品分類裝置106藉由樣品管路118連接於樣品分離模組104，以接收來自樣品分離模組104的樣品。發光元件116a與發光元件116b可位於樣品管路118的不同側，藉此可降低光源互相影響，且可有效地配置發光元件116a與發光元件116b，以縮小樣品分類裝置106的體積。此外，若發光元件116a與發光元件116b位於樣品管路118的同一側，則光源會互相影響，且無法有效地配置發光元件116a與發光元件116b，而造成樣品分類裝置106的體積增加。
另外，樣品分類系統100為反射光譜分析架構，亦即光學感測元件116c可接收發光元件116a與發光元件116b照射樣品管路118中的樣品所產生的反射光，以獲得樣品的反射光頻譜。因此，相較於利用穿透樣品管路118的穿透光進行分析的穿透式分析架構，樣品分類系統100較不容易受樣品管路118內的樣品濃度與類別(如，組織液體濃度與細胞類別等)而產生相當大的變異，且對於顏色接近的樣品較不容易產生誤判。
此外，樣品分類裝置106更可包括偵測模組120、電路板122與蓋體124中的至少一者。
偵測模組120包括發光元件120a、發光元件120b與光學感測元件120c。發光元件120a位於承載件114上，且用於發射出第一波長的光。亦即，發光元件116a與發光元件120a所發射出的光可具有相同波長。發光元件120b位於承載件114上，且用於發射出第二波長的光。亦即，發光元件116b與發光元件120b所發射出的光可具有相同波長。光學感測元件120c可接收發光元件120a與發光元件120b照射樣品管路118中的樣品所產生的反射光，以獲得樣品的反射光頻譜。
光學感測元件116c與光學感測元件120c例如是光學多通道感測元件。光學多通道感測元件可具有多個可見光光譜通道。舉例來說，光學多通道感測元件可為艾邁斯半導體股份有限公司製(ams AG)的AS7341(產品型號)光學多通道感測晶片。反射光頻譜的獲得方式舉例說明如下：在樣品分類裝置106透過發光元件116a、116b、120a、120b照射樣品管路118內的樣品時，樣品會吸收特定波長的光，且由光學感測元件116c與光學感測元件120c接收照射樣品所產生的反射光，並藉由光學感測元件116c與光學感測元件120c的多個通道進行不同波長的濾波處理，再組合成樣品的反射光頻譜。
光學感測元件120c位於承載件114上，且位於發光元件120a與發光元件120b之間。舉例來說，發光元件120a、發光元件120b與光學感測元件120c可位於同一平面上。樣品管路118通過光學感測元件120c的上方。在本實施例中，樣品管路118是以通過光學感測元件120c的正上方為例。發光元件120a與發光元件120b可位於樣品管路118的不同側。發光元件116a與發光元件120b可位於樣品管路118的不同側。發光元件116b與發光元件120a可位於樣品管路118的不同側。
此外，發光元件116a與發光元件116b之間的距離可小於發光元件116a與發光元件120b之間的距離與發光元件116b與發光元件120a之間的距離。發光元件120a與發光元件120b之間的距離可小於發光元件116a與發光元件120b之間的距離與發光元件116b與發光元件120a之間的距離。藉此，可防止來自偵測模組116的光與來自偵測模組120的光產生相互影響。
電路板122位於承載件114上。偵測模組116與偵測模組120的設置方式例如是先將偵測模組116與偵測模組120設置於電路板122上，再將具有偵測模組116與偵測模組120的電路板122設置於承載件114上。
蓋體124覆蓋偵測模組116、部分樣品管路118與偵測模組120，藉此可防止在進行分類處理時受到外界的光源所干擾。蓋體124的材料例如是吸光材料，如塑料、樹脂或橡膠。在一些實施例中，蓋體124的材料可為黑色吸光材料。蓋體124可藉由三維列印法或射出成形法等方法進行製作。
在本實施例中，樣品分類裝置106是以包括兩組偵測模組(如，偵測模組116與偵測模組120)為例，但本揭露並不以此為限。在另一些實施例中，依據樣品分類需求，樣品分類裝置106可僅包括一組偵測模組(如，偵測模組116)。在另一些實施例中，依據樣品分類需求，樣品分類裝置106可包括三組以上的偵測模組。
請參照圖1與圖2，管路閥門控制模組108連接於樣品分類裝置106，且耦接於電腦設備102。管路閥門控制模組108適於控制樣品的流向。管路閥門控制模組108包括至少一個閥門與至少一個閥門驅動機構。在本實施例中，管路閥門控制模組108可包括閥門126a~126d與閥門驅動機構128a~128d，但本揭露並不以此為限。樣品分類裝置106中的樣品管路118連接於樣品分離模組104與閥門126a之間。此外，閥門126a與閥門126b可藉由管路P1而彼此連接，閥門126b與閥門126c可藉由管路P2而彼此連接，且閥門126a與閥門126d可藉由管路P3而彼此連接。閥門驅動機構128a~128d分別連接於所對應的閥門126a~126d，以控制閥門126a~126d的開閉。閥門驅動機構128a~128d例如是電動驅動機構或氣動驅動機構。
請參照圖1與圖2，樣品分類系統100更可包括多個收集模組，且每個收集模組連接於管路閥門控制模組中的相對應的閥門。在本實施例中，樣品分類系統100可包括收集模組130a~130c。收集模組130a可藉由管路P4而連接於閥門126c。收集模組130b與收集模組130c可分別藉由管路P5與管路P6而連接於閥門126b的不同接口。收集模組130a~130c適於收集經分類後的樣品。舉例來說，收集模組130a適於收集PRP，收集模組130b適於收集血漿，且收集模組130c適於收集紅血球。收集模組130a~130c例如是收集袋。
請參照圖1、圖2、圖8A至圖8C與圖9A至圖9C，樣品分類系統100更可包括樣品檢測模組132。樣品檢測模組132連接於管路閥門控制模組108中的相對應的閥門126c，且耦接於電腦設備102。樣品檢測模組132適於對經分類後的樣品進行檢測(如，品質檢測及/或數量檢測)。樣品檢測模組132包括微流道134與光學顯微鏡136。樣品檢測模組132的微流道134可連接於相對應的閥門126c。舉例來說，微流道134可經由圖2中的管路P7連接於相對應的閥門126c。
如圖8A至圖8C與圖9A至圖9C所示，微流道134包括樣品檢測區R1，且更可包括樣品分離區R2與樣品稀釋區R3中的至少一者。微流道134可具有樣品入口134a與樣品出口134b，且在樣品稀釋區R3可具有稀釋液入口134c。樣品入口134a可連接於圖2中的管路P7。稀釋液可由稀釋液入口134c進入微流道134，以將樣品稀釋為所需的濃度。
光學顯微鏡136適於對樣品檢測區R1進行檢測，且可將檢測結果回傳至電腦設備102。光學顯微鏡136的倍率可為40倍至400倍。光學顯微鏡136可包括照明光源136a、成像光學零組件136b與影像感測器136c，但本揭露並不以此為限。照明光源136a可用於照射微流道136中的樣品，且經由成像光學零組件136b(如，顯微物鏡等)將影像投射至影像感測器136c(如，電荷耦合元件(charge coupled device，CCD)或互補式金屬氧化物半導體(complementary metal oxide semiconductor，CMOS)等)，再由影像感測器136c將檢測結果回傳至電腦設備102。在圖8A至圖8C中，以箭頭示意性地表示照明光源136a所發射出的光的光路，但本揭露並不以此為限。
此外，樣品檢測模組132更可包括電泳分離模組138。電泳分離模組138設置在樣品分離區R2中的微流道134的周圍。電泳分離模組138可包括正電極138a與負電極138b。電泳分離模組138可藉由正電極138a與負電極138b所形成的電泳機制來控制通過樣品分離區R2的樣品尺寸。舉例來說，當所要檢測的樣品為PRP時，可藉由電泳分離模組138將夾雜在PRP中的紅血球等進行分離，且允許PRP通過樣品分離區R2。
此外，可依據樣品的分離稀釋方式來調整樣品檢測區R1、樣品分離區R2與樣品稀釋區R3的相對位置。如圖8A與圖9A所示，樣品可先於樣品分離區R2分離出PRP，再於樣品稀釋區R3內進行PRP的稀釋，最後於樣品檢測區R1進行線上檢測。如圖8B與圖9B所示，樣品可先於樣品稀釋區R3內進行PRP的稀釋，再於樣品分離區R2分離出PRP，最後於樣品檢測區R1進行線上檢測。如圖8C與圖9C所示，樣品分離區R2與樣品稀釋區R3可為同一區域，藉此樣品可在同一區域(即，樣品分離區R2與樣品稀釋區R3)中同時對PRP進行分離與稀釋，最後於樣品檢測區R1進行線上檢測。
請參照圖2，樣品分類系統100更可包括樣品液儲存模組140。樣品液儲存模組140適於儲存待分離樣品液。樣品液儲存模組140連接於樣品分離模組104。舉例來說，樣品液儲存模組140可經由管路P8、閥門126d、管路P3、閥門126a與樣品管路118而連接於樣品分離模組104，但本揭露並不以此為限。樣品液儲存模組140例如是樣品液儲存袋，如血袋等。
接著，請參照圖1至圖3，進行步驟S102，利用樣品分離模組104將樣品液中的不同種類的多個樣品的進行分離。舉例來說，當樣品分離模組104為離心機時，因體積與比重的差異以及離心力的作用，樣品液中的不同樣品會以同心圓方式分布在離心機的離心筒內。樣品液儲存模組140中的樣品液可經由管路P8、閥門126b與樣品管路118提供至樣品分離模組104中。
然後，進行步驟S104，將不同種類的樣品依序提供至樣品分類裝置106進行分類處理，其中分類處理將由樣品分類裝置106所獲得的樣品的反射光頻譜與標準反射光頻譜資料庫進行比對，而判定樣品的類別。在一些實施例中，當樣品分離模組104為離心機時，離心機中已分離的樣品會從中心層至外層依序被擠出至樣品管路118，而提供至樣品分類裝置106。
如圖10所示，樣品的分類處理可包括以下步驟。首先，進行步驟S200，提供對應於多個標準樣品的標準反射光頻譜資料庫。舉例來說，由於對應於多個標準樣品的標準反射光頻譜資料庫可儲存在記憶體110中可儲存在電腦設備102的記憶體110中，因此可藉由電腦設備102提供對應於多個標準樣品的標準反射光頻譜資料庫。
然後，請參照圖7與圖10，進行步驟S202，使用選自發光元件116a與發光元件116b中的一者與選自發光元件120a與發光元件120b中的一者照射樣品，其中選自發光元件116a與發光元件116b中的一者與選自發光元件120a與發光元件120b中的一者所發射出的光具有不同波長。舉例來說，在發光元件116a與發光元件120a為藍光發光元件，且發光元件116b與發光元件120b為紅光發光元件的情況下，可選擇發光元件116a與發光元件120b對樣品進行照射，或者可選擇發光元件116b與發光元件120a對樣品進行照射。發光元件116b與發光元件120a可同時或交替對樣品進行照射。在發光元件116b與發光元件120a同時對樣品進行照射的情況下，分類處理的時間短。在發光元件116b與發光元件120a交替對樣品進行照射的情況下，光源較不容易互相干擾。以發光元件116a與發光元件120b對樣品進行照射為例，由於發光元件116a與發光元件120b並非在樣品管路118的同一側發光，因此可降低光源互相影響的情況。此外，由於發光元件116a與發光元件116b之間的距離可小於發光元件116a與發光元件120b之間的距離，亦即發光元件116a與發光元件120b之間的距離較長，因此可避免藍色反射光被紅光影響，且可避免紅色反射光被藍光影響反之亦然。
接下來，進行步驟S204，藉由光學感測元件116c接收選自發光元件116a與發光元件116b中的一者照射樣品所產生的反射光，且藉由光學感測元件120c接收選自發光元件120a與發光元件120b中的一者照射樣品所產生的反射光，以獲得樣品的反射光頻譜。以發光元件116a與發光元件120b對樣品進行照射為例，光學感測元件116c可接收發光元件116a照射樣品管路118中的樣品所產生的反射光，且光學感測元件120c可接收發光元件120b照射樣品管路118中的樣品所產生的反射光。
之後，進行步驟S206，將樣品的反射光頻譜與標準反射光頻譜資料庫進行比對，而判定樣品的類別。舉例來說，可藉由電腦裝置102將樣品的反射光頻譜與標準反射光頻譜資料庫進行比對。舉例來說，可先計算樣品的反射光頻譜與標準反射光頻譜資料庫中的每個標準反射光頻譜的相似度，再藉由相似度最高的標準反射光頻譜所對應的標準樣品來判定樣品所屬的類別。在本實施例中，由於採用兩組偵測模組(即，偵測模組116與偵測模組120)，因此光學感測元件116c與光學感測元件120c可同時接收所對應的反射光，亦即可一次性獲取不同波長的光源的反射光頻譜，藉此可加快分類時間。舉例來說，在兩組偵測模組的光源不互相干擾的情況下，樣品分類系統100可一次性獲取藍光與紅光的反射結果，因此無需反覆切換不同發射光源且與容易進行辨識。
以發光元件116a為藍光發光元件且發光元件120b為紅光發光元件為例，在使用發光元件116a與發光元件120b對樣品進行照射為例，可藉由光學感測元件116c獲得藍光的反射光頻譜，且可藉由光學感測元件120c獲得紅光的反射光頻譜。接著，可將藍光的反射光頻譜與標準反射光頻譜資料庫中的標準反射光頻譜進行比對，若與藍光的反射光頻譜相似度最高的標準反射光頻譜為圖4的標準反射光頻譜S1，則可將樣品判定為PRP。此外，可將紅光的反射光頻譜與標準反射光頻譜資料庫中的標準反射光頻譜進行比對，若與紅光的反射光頻譜相似度最高的標準反射光頻譜為圖5的標準反射光頻譜S2，則可支持判定為PRP的結果。亦即，本實施例的樣品分類方法可同時藉由多種不同波長的光源來對樣品進行分類，藉此可提升樣品分類的準確性。在其他實施例中，即使藍光照射待測樣品(如，紅血球)的反射光頻譜強度較低而無法進行比對，仍可藉由紅光照射待測樣品的反射光頻譜來判定樣品的類別。
在本實施例中，雖然是採用兩組偵測模組(如，偵測模組116與偵測模組120)進行樣品分類，但本揭露並不以此為限。
在另一實施例中，可僅採用一組偵測模組(如，偵測模組116)進行樣品分類。在此情況下，如圖11所示，樣品的分類處理可包括以下步驟。首先，進行步驟S300，提供對應於多個標準樣品的標準反射光頻譜資料庫。舉例來說，可藉由電腦設備102提供對應於多個標準樣品的標準反射光頻譜資料庫。
然後，請參照圖7與圖10，進行步驟S302，使用發光元件116a與發光元件116b交替照射樣品。亦即，當發光元件116a照射樣品時，發光元件116b不會照射樣品，反之亦然。藉此，可防止來自發光元件116a的光與來自發光元件116b的光產生相互影響。
接下來，進行步驟S304，藉由光學感測元件116c接收發光元件116a與發光元件116b照射樣品所產生的反射光，以獲得樣品的反射光頻譜。在本實施例中，由於發光元件116a與發光元件116b交替照射樣品，因此光學感測元件116c會交替地接收到發光元件116a與發光元件116b照射樣品所產生的反射光。
之後，進行步驟S306，將樣品的反射光頻譜與標準反射光頻譜資料庫進行比對，而判定樣品的類別。舉例來說，可藉由電腦裝置102將樣品的反射光頻譜與標準反射光頻譜資料庫進行比對。此外，由於步驟S306的比對方法與上述步驟S206的比對方法相似，因此可參考上述步驟S206的說明，於此不再重複說明。
在一些實施例中，為了克服光源老化衰減的問題，可藉由不同的發光強度光源對各種標準樣品進行照射，而獲得不同發光強度照射各種標準樣品所對應的標準反射光頻譜。如此一來，即使光源老化衰減，也可經由將樣品的反射光頻譜與標準反射光頻譜資料庫進行比對，而判定樣品的類別。
在另一些實施例中，可藉由以下公式估算出待分類樣品的校正後反射光強度值，以解決光源老化衰減的問題。
首先，於設定100%的光強度照射下，紀錄測試用樣品的標準反射光強度值。接著，在進行樣品分類步驟之前，以測試用樣品偵測反射光強度偵測值，以便了解光源老化衰減的程度，且藉此獲得校正比率(即，標準反射光強度值與反射光強度偵測值的比值)。在獲得待分類樣品的反射光強度值之後，再將待分類樣品的反射光強度值乘上校正比率，而獲得待分類樣品的校正後反射光強度值。如此一來，可藉由校正後反射光強度值所呈現的反射光頻譜與標準反射光頻譜資料庫進行比對。
接下來，請參照圖1至圖3，進行步驟S106，管路閥門控制模組108根據分類處理的分類結果，決定不同種類的樣品的流向。舉例來說，電腦設備102可根據分類處理的分類結果，來控制管路閥門控制模組108中的閥門126a~126d的開閉，進而控制來自樣品分類裝置106的樣品的流向。
此外，可進行步驟S108，使經管路閥門控制模組108決定流向的樣品流入所對應的收集模組。舉例來說，經判定為PRP的樣品可流入適於收集PRP的收集模組130a，經判定為血漿的樣品可流入適於收集血漿的收集模組130b，且經判定為紅血球的樣品可流入適於收集紅血球的收集模組130c。
另外，可進行步驟S110，藉由樣品檢測模組132對經分類的樣品進行樣品檢測。藉此，可在線上即時獲得樣品的檢測結果(如，品質檢測結果及/或數量檢測結果)。舉例來說，在實施PRP治療前需要知道分離後終端產品內的細胞數量與品質，如將分離後細胞另外使用其他細胞計數器來獲得相關的產品數量/品質資訊，則會造成產品品質下降與時間成本增加。然而，由於本實施例的樣品分類方法可進行線上即時數量檢測與品質檢測，因此可提升產品品質與降低時間成本。
樣品檢測可包括以下步驟。使經管路閥門控制模組108決定流向的部分樣品流至樣品檢測模組132中。藉由光學顯微鏡136對樣品進行檢測，並回傳檢測結果。此外，在對樣品進行檢測之前，可對樣品進行稀釋處理。如圖8A至圖8C所示，稀釋液可由稀釋液入口134c進入微流道134，以將樣品稀釋為所需的濃度。另外，在對樣品進行檢測之前，可對樣品進行純化處理。如圖8A至圖8C所示，純化處理例如是藉由電泳分離模組138的電泳機制來控制通過樣品分離區R2的樣品尺寸。舉例來說，當所要檢測的樣品為PRP時，可藉由電泳分離模組138將夾雜在PRP中的紅血球等進行分離，且允許PRP通過樣品分離區R2，而對PRP進行純化處理。
綜上所述，在上述實施例的樣品分類裝置、樣品分類系統與樣品分類方法中，藉由不同波長的多種發光元件對樣品管路中的樣品進行照射，再藉由光學感測元件接收樣品的反射光而獲得樣品的反射光頻譜，然後將樣品的反射光頻譜與標準反射光頻譜資料庫進行比對，藉此可準確地判定樣品的類別。此外，在樣品分類系統包括樣品檢測模組的情況下，可在線上即時獲得樣品的檢測結果。
雖然本揭露已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本揭露，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本揭露的精神和範圍內，當可作些許的更動與潤飾，故本揭露的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。
100:樣品分類系統
102:電腦設備
104:樣品分離模組
106:樣品分類裝置
108:管路閥門控制模組
110:記憶體
112:處理器
114:承載件
116, 120:偵測模組
116a, 116b, 120a, 120b:發光元件
116c, 120c:光學感測元件
118:樣品管路
122:電路板
124:蓋體
126a~126d:閥門
128a~128d:閥門驅動機構
130a~130c:收集模組
132:樣品檢測模組
134:微流道
134a:樣品入口
134b:樣品出口
134c:稀釋液入口
136:光學顯微鏡
136a:照明光源
136b:成像光學零組件
136c:影像感測器
138:電泳分離模組
138a:正電極
138b:負電極
140:樣品液儲存模組
P1~P8:管路
R1:樣品檢測區
R2:樣品分離區
R3:樣品稀釋區
S1, S2:標準反射光頻譜
S100, S102, S104, S106, S108, S110, S200, S202, S204, S206, S300, S302, S304, S306:步驟
圖1為根據本揭露一實施例的樣品分類系統的示意圖。
圖2為根據本揭露一實施例的樣品分類系統的立體圖。
圖3為根據本揭露一實施例的樣品分類方法的流程圖。
圖4為PRP對應於藍光的標準反射光頻譜圖。
圖5為PRP對應於紅光的標準反射光頻譜圖。
圖6為沿著圖2中的I-I’剖面線的樣品分類裝置的剖面圖。
圖7為根據本揭露一實施例的樣品分類裝置的部分構件的上視圖。
圖8A至圖8C為根據本揭露一些實施例的樣品檢測模組的示意圖。
圖9A至圖9C分別為圖8A至圖8C的上視圖。
圖10為根據本揭露一實施例的分類處理的流程圖。
圖11為根據本揭露另一實施例的分類處理的流程圖。
106:樣品分類裝置
114:承載件
116:偵測模組
116a,116b:發光元件
116c:光學感測元件
118:樣品管路
122:電路板
124:蓋體
Claims (15)
- 一種樣品分類系統，包括：電腦設備；樣品分離模組，耦接於所述電腦設備；樣品分類裝置，連接於所述樣品分離模組，且耦接於所述電腦設備，其中所述樣品分類裝置包括：承載件；第一偵測模組，包括：第一發光元件，位於所述承載件上，且用於發射出第一波長的光；第二發光元件，位於所述承載件上，且用於發射出第二波長的光，其中所述第一波長不同於所述第二波長；以及第一光學感測元件，位於所述承載件上，且位於所述第一發光元件與所述第二發光元件之間；以及樣品管路，位於所述承載件上方，且通過所述第一光學感測元件的上方；以及管路閥門控制模組，連接於所述樣品分類裝置，且耦接於所述電腦設備。
- 如請求項1所述的樣品分類系統，其中所述樣品分離模組包括離心機。
- 如請求項1所述的樣品分類系統，其中所述管路閥門控制模組包括：至少一個閥門，其中所述樣品分類裝置中的所述樣品管路連接於所述樣品分離模組與所述閥門之間；以及至少一個閥門驅動機構，連接於至少一個所述閥門。
- 如請求項3所述的樣品分類系統，更包括：多個收集模組，其中每個所述收集模組連接於相對應的所述閥門。
- 如請求項3所述的樣品分類系統，更包括：樣品檢測模組，連接於相對應的所述閥門，且耦接於所述電腦設備，其中所述樣品檢測模組包括：微流道，連接於相對應的所述閥門，且包括樣品檢測區；以及光學顯微鏡，適於對所述樣品檢測區進行檢測。
- 如請求項5所述的樣品分類系統，其中所述樣品檢測模組更包括：電泳分離模組，其中所述微流道更包括樣品分離區，且所述電泳分離模組設置在所述樣品分離區中的所述微流道的周圍。
- 如請求項5所述的樣品分類系統，其中所述微流道更包括樣品稀釋區，且所述微流道在所述樣品稀釋區具有稀釋液入口。
- 一種樣品分類方法，包括：提供如請求項1所述的樣品分類系統，其中在所述電腦設備 中儲存有對應於多個標準樣品的標準反射光頻譜資料庫；利用所述樣品分離模組將樣品液中的不同種類的多個樣品的進行分離；將不同種類的多個所述樣品依序提供至所述樣品分類裝置進行分類處理，其中所述分類處理將由所述樣品分類裝置所獲得的所述樣品的反射光頻譜與所述標準反射光頻譜資料庫進行比對，而判定所述樣品的類別；以及所述管路閥門控制模組根據所述分類處理的分類結果，決定不同種類的多個所述樣品的流向。
- 如請求項8所述的樣品分類方法，其中所述分類處理包括：提供對應於多個所述標準樣品的所述標準反射光頻譜資料庫；使用所述第一發光元件與所述第二發光元件交替照射所述樣品；藉由所述第一光學感測元件接收所述第一發光元件與所述第二發光元件照射所述樣品所產生的反射光，以獲得所述樣品的所述反射光頻譜；以及藉由所述電腦設備將所述樣品的所述反射光頻譜與所述標準反射光頻譜資料庫進行比對，而判定所述樣品的類別。
- 如請求項8所述的樣品分類方法，其中所述樣品分類裝置更包括： 第二偵測模組，包括：第三發光元件，位於所述承載件上，且用於發射出所述第一波長的光；第四發光元件，位於所述承載件上，且用於發射出所述第二波長的光；以及第二光學感測元件，位於所述承載件上，且位於所述第三發光元件與所述第四發光元件之間，其中所述樣品管路通過所述第二光學感測元件的上方，且所述分類處理包括：提供對應於多個所述標準樣品的所述標準反射光頻譜資料庫；使用選自所述第一發光元件與所述第二發光元件中的一者與選自所述第三發光元件與所述第四發光元件中的一者照射所述樣品，其中選自所述第一發光元件與所述第二發光元件中的一者與選自所述第三發光元件與所述第四發光元件中的一者所發射出的光具有不同波長；藉由所述第一光學感測元件接收選自所述第一發光元件與所述第二發光元件中的一者照射所述樣品所產生的反射光，且藉由所述第二光學感測元件接收選自所述第三發光元件與所述第四發光元件中的一者照射所述樣品所產生的反射光，以獲得所述樣品的所述反射光頻譜；以及 藉由所述電腦設備將所述樣品的所述反射光頻譜與所述標準反射光頻譜資料庫進行比對，而判定所述樣品的類別。
- 如請求項8所述的樣品分類方法，其中所述管路閥門控制模組包括：至少一個閥門，其中所述樣品分類裝置中的所述樣品管路連接於所述樣品分離模組與所述閥門之間；以及至少一個閥門驅動機構，連接於至少一個所述閥門，所述樣品分類系統更包括：多個收集模組，其中每個所述收集模組連接於相對應的所述閥門，且所述樣品分類方法更包括：使經所述管路閥門控制模組決定流向的所述樣品流入所對應的所述收集模組。
- 如請求項8所述的樣品分類方法，其中所述管路閥門控制模組包括：至少一個閥門，其中所述樣品分類裝置中的所述樣品管路連接於所述樣品分離模組與所述閥門之間；以及至少一個閥門驅動機構，連接於至少一個所述閥門，所述樣品分類系統更包括：樣品檢測模組，連接於相對應的所述閥門，且耦接於所述電腦設備，其中所述樣品檢測模組包括：微流道，連接於相對應的所述閥門，且包括樣品檢 測區；以及光學顯微鏡，適於對所述樣品檢測區進行檢測，且所述樣品分類方法更包括：藉由所述樣品檢測模組對經分類的所述樣品進行樣品檢測。
- 如請求項12所述的樣品分類方法，其中所述樣品檢測包括：使經所述管路閥門控制模組決定流向的部分所述樣品流至所述樣品檢測模組中；以及藉由所述光學顯微鏡對所述樣品進行檢測，並回傳檢測結果。
- 如請求項12所述的樣品分類方法，其中所述樣品檢測更包括：在對所述樣品進行檢測之前，對所述樣品進行稀釋處理。
- 如請求項12所述的樣品分類方法，其中所述樣品檢測更包括：在對所述樣品進行檢測之前，對所述樣品進行純化處理。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| TW109140733A TWI832022B (zh) | 2020-11-20 | 2020-11-20 | 樣品分類裝置、樣品分類系統與樣品分類方法 |
| US17/308,059 US11835441B2 (en) | 2020-11-20 | 2021-05-05 | Sample classification device, sample classification system, and sample classification method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| TW109140733A TWI832022B (zh) | 2020-11-20 | 2020-11-20 | 樣品分類裝置、樣品分類系統與樣品分類方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| TW202221304A TW202221304A (zh) | 2022-06-01 |
| TWI832022B true TWI832022B (zh) | 2024-02-11 |
Family
ID=81658063
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| TW109140733A TWI832022B (zh) | 2020-11-20 | 2020-11-20 | 樣品分類裝置、樣品分類系統與樣品分類方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US11835441B2 (zh) |
| TW (1) | TWI832022B (zh) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20060002597A1 (en) * | 2003-04-04 | 2006-01-05 | Lumidigm, Inc. | Liveness sensor |
| US20090279071A1 (en) * | 2006-06-29 | 2009-11-12 | Fresenius Medical Care Deutschland Gmbh | Spectroscopic detector and method for determining the presence of blood and biological marker substances in liquids |
| US20160178573A1 (en) * | 2014-12-23 | 2016-06-23 | Magellan Diagnostics, Inc. | Combination optical hemoglobin and electrochemical lead assay |
Family Cites Families (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7297272B2 (en) | 2002-10-24 | 2007-11-20 | Fenwal, Inc. | Separation apparatus and method |
| US7692773B2 (en) * | 2003-08-05 | 2010-04-06 | Luminex Corporation | Light emitting diode based measurement systems |
| US7481787B2 (en) | 2005-02-14 | 2009-01-27 | Optiscan Biomedical Corporation | Fluid handling cassette having a spectroscopic sample cell |
| EP1893253B1 (en) | 2005-03-23 | 2010-05-19 | Biosafe S.A. | Integrated system for collecting, processing and transplanting cell subsets, including adult stem cells, for regenerative medicine |
| EP2661614A2 (en) * | 2011-01-03 | 2013-11-13 | Cytonome/ST, LLC | Method and apparatus for monitoring and optimizing particle sorting |
| JP5712396B2 (ja) | 2012-03-30 | 2015-05-07 | 公益財団法人神奈川科学技術アカデミー | イメージングセルソーター |
| TWM495230U (zh) | 2014-10-20 | 2015-02-11 | Sangtech Lab Inc | 血液離心系統 |
| CA2972848C (en) | 2015-01-12 | 2023-02-07 | Instrumentation Laboratory Company | Spatial separation of particles in a particle containing solution for biomedical sensing and detection |
| TWI593547B (zh) | 2015-11-13 | 2017-08-01 | 財團法人工業技術研究院 | 三維組織列印裝置、三維組織列印方法及人工皮膚 |
| GB2554411A (en) * | 2016-09-26 | 2018-04-04 | Sumitomo Chemical Co | Analytical test device |
| TWI672489B (zh) | 2016-10-27 | 2019-09-21 | 統創科技股份有限公司 | 用於微粒子分選之光源模組 |
| WO2018156799A1 (en) * | 2017-02-23 | 2018-08-30 | Phoseon Technology, Inc. | Integrated illumination-detection flow cell for liquid chromatography |
| US10677709B2 (en) * | 2017-04-28 | 2020-06-09 | Becton, Dickinson And Company | Particle detection cartridges, systems thereof and methods for using the same |
| US20190049388A1 (en) * | 2017-08-11 | 2019-02-14 | Black Joule, Llc | Fermentation gas sensor system |
| CN111295578B (zh) | 2017-08-15 | 2023-12-22 | 华盛顿大学 | 颗粒分离系统和方法 |
| TWI646192B (zh) | 2017-11-10 | 2019-01-01 | 財團法人工業技術研究院 | 細胞培養之搖晃系統及其方法 |
| TWI656218B (zh) | 2017-11-14 | 2019-04-11 | 財團法人工業技術研究院 | 適應性細胞培養參數產生的方法、裝置及其儲存媒體 |
| US10960394B2 (en) * | 2019-05-31 | 2021-03-30 | Amberstone Biosciences, Inc. | Microfluidic determination of low abundance events |
| US20210123851A1 (en) * | 2019-10-28 | 2021-04-29 | Op-Hygiene Ip Gmbh | Method of Identifying Biologic Particles |
-
2020
- 2020-11-20 TW TW109140733A patent/TWI832022B/zh active
-
2021
- 2021-05-05 US US17/308,059 patent/US11835441B2/en active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20060002597A1 (en) * | 2003-04-04 | 2006-01-05 | Lumidigm, Inc. | Liveness sensor |
| US20090279071A1 (en) * | 2006-06-29 | 2009-11-12 | Fresenius Medical Care Deutschland Gmbh | Spectroscopic detector and method for determining the presence of blood and biological marker substances in liquids |
| US20160178573A1 (en) * | 2014-12-23 | 2016-06-23 | Magellan Diagnostics, Inc. | Combination optical hemoglobin and electrochemical lead assay |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20220163439A1 (en) | 2022-05-26 |
| TW202221304A (zh) | 2022-06-01 |
| US11835441B2 (en) | 2023-12-05 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10585032B2 (en) | Urine analysis system, image capturing apparatus, urine analysis method | |
| US7916280B2 (en) | Blood analyzer and blood analyzing method for classifying white blood cells | |
| US20220390372A1 (en) | Accounting for errors in optical measurements | |
| CN110178014B (zh) | 用于使用图案照明表征样本的方法和设备 | |
| CN103827657B (zh) | 血液分析仪校准和评估 | |
| JP2019537011A (ja) | 試料の溶血、黄疸、脂肪血症、又は正常性を検出する方法、装置及び品質チェックモジュール | |
| JP2011515683A (ja) | 血小板を個々に、及び凝集塊として検出及び計数するための方法及び装置 | |
| BR112013025329B1 (pt) | método não-fluorescente para enumerar células de granulócitos prematuras (ecgs) compreendendo promielócitos, mielócitos e metamielócitos em uma amostra de sangue | |
| CN114778418B (zh) | 基于显微放大数字图像的血红蛋白分析方法及系统 | |
| JP7250925B2 (ja) | 軟膜撮像のための方法および装置 | |
| CN211478007U (zh) | 样本分析仪及其光学系统、流式细胞仪 | |
| US20220299436A1 (en) | Microscopy unit | |
| TWI832022B (zh) | 樣品分類裝置、樣品分類系統與樣品分類方法 | |
| US20230011382A1 (en) | Off-focus microscopic images of a sample | |
| US9541542B2 (en) | Method of detecting filarial larvae in blood | |
| JP2018036187A (ja) | 検体検査装置用テストキット及び検体検査装置の校正方法 | |
| KR102259432B1 (ko) | 생화학검사와 혈액검사를 동시에 수행하는 멀티시스템 및 이에 사용되는 멀티디스크 | |
| RU2803847C1 (ru) | Учет ошибок при оптических измерениях | |
| RU2797528C1 (ru) | Учет ошибок при оптических измерениях | |
| WO2023188476A1 (ja) | 濃度測定装置 | |
| US20240094109A1 (en) | Counting chambers and applications thereof, methods and systems for analyzing particles in test samples | |
| JPH02138851A (ja) | 粒子測定装置 | |
| KR20180077820A (ko) | 혈구 분석 장치 및 그의 검체 및 검체용기 감지방법 | |
| EP3966551A1 (en) | Device and process for screening of a biological sample | |
| CN112071378A (zh) | 一种尿液指标数据检测处理方法及系统 |