WO2022239596A1 - 特徴量算出装置、特徴量算出方法、及びプログラム - Google Patents

特徴量算出装置、特徴量算出方法、及びプログラム Download PDF

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WO2022239596A1
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light
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signal information
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PCT/JP2022/017763
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啓史 中川
圭亮 戸田
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シンクサイト株式会社
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    • G01N2015/1497—Particle shape

Definitions

  • the present invention relates to a feature quantity calculation device, a feature quantity calculation method, and a program.
  • This application claims priority based on Japanese Patent Application No. 2021-080332 filed in Japan on May 11, 2021, the contents of which are incorporated herein.
  • Flow cytometry is a widely used cell biology technique that uses lasers to count, differentiate, and characterize cells in heterogeneous mixtures.
  • objects to be measured such as cells
  • a flow cytometer objects to be measured, such as cells, pass through a laser beam irradiation position in a flowing liquid in a single line, and scattered light and fluorescence generated by the irradiation of the object to be measured are detected. Detected by the device.
  • a photodetector is installed in front of the illumination light irradiated to the measurement object, and the intensity of light scattered in the forward direction (forward scattered light) is taken as the total amount (Forward Scatter: FSC). I had to measure.
  • a photodetector is installed on the side of the illumination light irradiated to the measurement object, and the intensity of the light scattered in the side direction (side scattered light) is measured as the total amount (Side Scatter: SSC). something happened.
  • FSC has been used as an index that provides information about particle size, as larger particles typically generate more scattered light in the forward direction than smaller particles.
  • SSC is light that propagates in a direction different from the original optical path of the illumination light irradiated to the measurement object, and is used as an index that provides information on the internal structure such as the granularity and complexity inside the cell. It's here.
  • GC Ghost Cytometry
  • optical signals emitted by a measurement target such as cells when the measurement target is irradiated with structured illumination light are used to acquire morphological information on the measurement target.
  • the optical signal obtained by the structured illumination configuration contains compressed morphological information of the object to be measured irradiated with the structured illumination light.
  • machine learning is performed using the waveform data that indicates the time change of the detected optical signal intensity as it is as learning data, and measurement is performed from the waveform data of the measurement object based on the created classification model.
  • information related to various optical characteristics other than the morphological information of the object to be measured which is included in the optical signal obtained by the structure of structured illumination, has not been obtained and used as a feature quantity.
  • information on various optical characteristics is obtained from the optical signal emitted by the measurement object when the object is irradiated with structured illumination light. required to be obtained at the same time.
  • the present invention has been made in view of the above points, and provides a feature amount calculation device, a feature amount acquisition method, and a program capable of calculating various feature amounts included in optical signals detected by GC technology.
  • the present invention has been made to solve the above problems, and one aspect of the present invention is a feature amount calculation device for calculating a feature amount indicating optical characteristics of an object to be measured in a flow cytometry method, , a structured illumination configuration in which illumination light from a light source is converted into structured illumination light and irradiated onto the measurement object, or a structured detection configuration in which modulated electromagnetic waves from the measurement object are structured and detected. or with one or more configurations, the time of the intensity of the electromagnetic wave generated when the modulated electromagnetic wave from the measurement object existing in the light irradiation area irradiated with the illumination light from the light source is received by the photodetector.
  • a signal information acquisition unit that acquires signal information indicating a change, and a domain of waveform data based on the signal information acquired by the signal information acquisition unit, in which a feature amount is calculated in the waveform data. and a feature amount calculation unit for calculating the feature amount from the waveform data in the area set by the area setting unit.
  • the waveform data is data indicating the intensity of the electromagnetic wave whose domain is elapsed time
  • the region setting unit includes, in the waveform data, A region of a specific elapsed time range is set as the region.
  • the waveform data is data indicating signal strength in a frequency spectrum having a frequency domain as a domain
  • the region setting unit includes, in the waveform data, the A specific frequency range area is set as the area.
  • the relationship between the waveform data and the morphological information of the measurement object is learned based on machine learning, and based on a discrimination model created in advance, Then, the measurement for discriminating from the waveform data based on the morphological information of the object to be measured and the measurement for calculating the feature quantity are executed in parallel.
  • the signal information acquisition unit acquires signal information indicating a temporal change in intensity of scattered light from the measurement object existing in the light irradiation region. Acquired as signal information.
  • the signal information acquisition unit acquires signal information indicating a temporal change in intensity of scattered light from the measurement object existing in the light irradiation region.
  • the waveform data is data indicating the intensity of the scattered light whose domain is the elapsed time
  • the area setting unit sets the waveform data as the area of a specific elapsed time range.
  • a region is set, and the feature amount calculation unit calculates an integrated value of the intensity of the scattered light received by the photodetector within the specific elapsed time range from the waveform data in the region set by the region setting unit. is calculated as the feature amount.
  • the feature amount calculated by the feature amount calculation unit and a measurement value obtained by measurement of a reference measurement object are calculated. It further comprises a conversion unit that converts the quantity into a value corresponding to the intensity of the electromagnetic wave acquired by a flow cytometer other than the own device.
  • one aspect of the present invention is a method for calculating a feature quantity indicating an optical characteristic of an object to be measured in a flow cytometry method, wherein illumination light from a light source is converted to structured illumination light to the object to be measured.
  • the illumination light from the light source is irradiated by one or more configurations of structured illumination to irradiate or structured detection to structure and detect the modulated electromagnetic wave from the measurement object.
  • a computer of a feature amount calculation apparatus for calculating a feature amount indicating an optical characteristic of an object to be measured in a flow cytometry method converts illumination light from a light source into structured illumination light and performs the measurement. Illumination light from the light source is irradiated by one or more configurations of structured illumination for irradiating an object or structured detection for structuring and detecting modulated electromagnetic waves from the measurement object.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of waveform data based on signal information when the domain is the elapsed time according to the first embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of waveform data indicated by signal information when the domain is the frequency according to the first embodiment of the present invention; It is a figure which shows an example of the feature-value calculation process which concerns on the 1st Embodiment of this invention.
  • FIG. 4 is a diagram showing the correlation between the forward scattered light intensity and the backward scattered light intensity detected by the flow cytometer according to Example 1 of the first embodiment of the present invention; FIG.
  • FIG. 4 is a diagram showing the correlation between the integrated value of the forward detection scattered light signal and the integrated value of the backward detection scattered light signal detected by the flow cytometer according to Example 1 of the first embodiment of the present invention; It is a figure which shows an example of a structure of the feature-value calculation apparatus which concerns on the 2nd Embodiment of this invention. It is a figure which shows an example of the feature-value calculation process which concerns on the 2nd Embodiment of this invention.
  • FIG. 10 is a diagram showing the correlation between the measured value of the forward scattered light intensity and the integrated value of the forward detected scattered light signal according to Example 2 of the second embodiment of the present invention;
  • FIG. 10 is a diagram showing the correlation between the measured value of the forward scattered light intensity and the integrated value of the converted forward detected scattered light signal according to Example 2 of the second embodiment of the present invention;
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of a flow cytometer 1 according to this embodiment.
  • a flow cytometer consists of a microfluidic device having a flow path in which an object to be measured can flow together with a fluid, a light source that illuminates the flow path with illumination light, and an object to be measured that flows through the flow path with illumination light. and a photodetector that detects signal light emitted from an object, and an object to be measured that flows in a flow path together with a fluid is optically measured while moving in the flow path.
  • the flow cytometer 1 includes a microfluidic device 2, a light source 3, a spatial light modulator 4, a photodetection optical system 5, a photodetector 6, a DAQ (Data Acquisition) device 7, and a personal computer (PC) 8 .
  • the microfluidic device 2 comprises a channel 20 through which the measurement object C1 can flow together with the fluid.
  • the measurement object C1 is, for example, a cell.
  • the object to be measured C1 is not limited to a cell as long as it can flow through the channel 20 together with the fluid.
  • Other examples of the object to be measured C1 include microparticles, spheroids (cell aggregates), viruses, microorganisms such as microscopic bacteria, cell count beads for flow cytometry, and simulated cells. Fine particles include pollen, microplastics, polymer particles, or foreign matter contained in the measurement object.
  • the flow velocity of the fluid flowing through the channel 20 is a constant flow velocity regardless of the type and individual difference of the measuring object C1 to be flowed.
  • the microfluidic device 2 may further include a sorting section (not shown) for separating the measurement object C1 in the channel 20 through which the measurement object C1 can flow together with the fluid. In that case, the microfluidic device 2 discriminates the measurement object C1 moving in the channel based on the result of the optical measurement, and sorts the desired measurement object C1 by the sorting section based on the discrimination result. take.
  • the light source 3 and the spatial light modulator 4 function to emit structured illumination light.
  • the light source 3 and the spatial light modulator 4 irradiate the structured illumination light SLE1 toward the measurement object C1 passing through the channel 20 as described below.
  • the illumination light LE ⁇ b>1 emitted from the light source 3 is converted into structured illumination light SLE ⁇ b>1 through the spatial light modulator 4 , and the illumination position of the channel 20 is irradiated with the structured illumination light SLE ⁇ b>1 .
  • the light source 3 is, for example, a laser light source, a semiconductor laser light source, or an LED (Light Emitting Diode) light source.
  • the illumination light LE1 emitted by the light source 3 may be spatially incoherent light, but spatially coherent light is preferable. In this embodiment, the illumination light LE1 emitted by the light source 3 is, for example, spatially coherent light.
  • the spatial light modulator 4 is arranged on the optical path between the light source 3 and the photodetector 6 .
  • the spatial light modulator 4 is arranged on the optical path between the light source 3 and the flow path 20 .
  • This arrangement configuration is also described as a structured lighting configuration.
  • the illumination light LE1 emitted from the light source 3 is structured by the spatial light modulator 4, and the channel 20 is irradiated with the structured illumination light SLE1.
  • the structured illumination light SLE1 is irradiated toward the measurement object C1 so that the structured illumination pattern is imaged at the irradiation position of the channel 20 .
  • the structured illumination pattern will be described later.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the spatial light modulator 4 according to this embodiment.
  • the spatial light modulator 4 is an optical system including a spatial light modulator 40 .
  • FIG. 2A is a diagram showing an example of the spatial light modulator 4 according to this embodiment.
  • the spatial light modulator 4 includes a spatial light modulator 40, a first lens 41, a spatial filter 42, a second lens 43, and an objective lens 44.
  • the spatial light modulator 40, the first lens 41, the spatial filter 42, the second lens 43, and the objective lens 44 are arranged in this order from the side closer to the light source 3 and the light detection unit. It is placed on the optical path between the device 6 and the device 6 .
  • the spatial light modulator 40 is placed on the pupil plane of the objective lens 44 in order to accurately acquire the spatial information of the object to be measured at a high resolution that enables image reconstruction.
  • the object to be measured C1 should be positioned so that it passes through the focal position of the objective lens 44.
  • FIG. In general objective lenses, the pupil plane is often located inside the objective lens housing. When the pupil plane of the objective lens is positioned inside the objective lens housing, as shown in FIG. , and the spatial light modulator 40 is arranged at the position of the pupil plane.
  • the spatial light modulator 4 has a configuration in which the relay lens is omitted.
  • the spatial light modulator 40 and the objective lens 44 are provided in the spatial light modulator 4 .
  • the spatial light modulator 4 can also have a configuration in which the relay lens is omitted as shown in FIG. It should be noted that in this simplified configuration, the spatial light modulator 40 is preferably placed close to the objective lens 44 .
  • the spatial light modulator 40 structures incident light. Structuring the incident light means changing the optical characteristics of the incident light for each of a plurality of regions included in the plane of incidence of the incident light.
  • the spatial light modulator 40 is an optical element that changes the optical properties of the incident light, structuring the illumination light LE1 and converting it into structured illumination light SLE1.
  • the light-incident surface of the spatial light modulator 40 has a plurality of regions, and the optical characteristics of the illumination light LE1 are individually converted in each of the plurality of regions through which the illumination light LE1 passes. That is, in the light that has passed through the spatial light modulator 40, the optical characteristics of the transmitted light are different in a plurality of regions with respect to the optical characteristics of the incident light.
  • the spatial light modulator 40 changes the optical characteristics of the incident illumination light LE1 for each of the plurality of regions of the spatial light modulator 40, making it possible to irradiate the measurement object C1 with the structured illumination light SLE1.
  • the structured illumination light SLE1 is imparted with a spatial distribution pattern of optical characteristics (for example, a spatial distribution of light intensity) based on changes in optical characteristics occurring in each of a plurality of regions.
  • a spatial distribution pattern of optical characteristics given to the structured illumination light SLE1 based on changes in optical characteristics occurring in each of a plurality of regions is also referred to as a structured illumination pattern.
  • the spatial light modulator 40 includes, for example, a diffractive optical element (DOE), a spatial light modulator (SLM), and a digital micromirror device (DMD).
  • DOE diffractive optical element
  • SLM spatial light modulator
  • DMD digital micromirror device
  • the spatial light modulator 40 may be a film on which a plurality of regions with different optical characteristics are printed, or a transparent portion that transmits light and a blocking portion that blocks light are arranged in a binary pattern. including structured detection masks, etc. Note that when the illumination light LE1 emitted by the light source 3 is incoherent light, the spatial light modulator 40 includes a DMD.
  • the spatial light modulator 40 is, as an example, a DOE, which is an optical element that controls the diffraction phenomenon of light by means of the formed minute shape.
  • the light is illumination light LE1.
  • an electromagnetic wave is generated in which the structured illumination light SLE1 is modulated by the measurement object C1.
  • the electromagnetic wave modulated by the measuring object C1 is, for example, scattered light.
  • the scattered light is scattered light originating from the structured illumination light SLE1.
  • the scattered light is an example of an electromagnetic wave modulated by the measurement object C1 existing in the light irradiation area irradiated with the illumination light from the light source 3.
  • Scattered light derived from the structured illumination light SLE1 includes light scattered forward (forward scattered light), light scattered backward (backscattered light), and light scattered sideways (side scattered light). light) and
  • the forward direction is the direction of the course of the illumination light that irradiates the object C1 to be measured.
  • the backward direction is the direction opposite to the traveling direction of the illumination light that irradiates the measuring object C1.
  • the lateral direction is the direction of the side of the direction of the path of the illumination light that irradiates the measurement object C1, and includes a wide range of directions other than the forward direction and the backward direction.
  • modulated electromagnetic waves from the measurement object C1 is that fluorescent molecules are excited by the structured illumination light SLE1 in the process of the measurement object C1 passing through the light irradiation region irradiated with the structured illumination light SLE1. Fluorescence that is emitted by the measurement object C1 and transmitted light that the structured illumination light SLE1 is transmitted through the measurement object C1 are included.
  • the modulated electromagnetic wave from the measurement object C1 is detected by the photodetector 6 as signal light.
  • the modulated electromagnetic wave from the measurement object C1 is scattered light will be described. It should be noted that the method of calculating the feature quantity described below can be similarly applied to the case where the modulated electromagnetic wave is fluorescence or transmitted light.
  • the light detection optical system 5 is an optical mechanism for condensing the scattered signal light LS1 from the measurement object C1 onto the photodetector 6, and includes an imaging lens (not shown) in its configuration.
  • Scattered light originating from the structured illumination light SLE1 is detected as scattered signal light LS1 by photodetectors installed in various directions.
  • FIG. 1 shows an example in which the scattered signal light LS1 is detected by the photodetector 6 installed in the forward direction.
  • the signal light acquired by the photodetector installed in front of the scattered signal light LS1 derived from the structured illumination light SLE1 is referred to as a scattered light detected by forward detector (SCfd).
  • SCfd forward detector
  • SCbd back-detected scattered light signal
  • a signal light detected by a photodetector installed in the side direction of the scattered signal light LS1 is referred to as a side detected scattered light signal (SCsd: Scattered light detected by side detector).
  • Scattered signal light LS1 is signal light when the modulated electromagnetic wave originating from structured illumination light SLE1 is scattered light.
  • Scattered signal light LS1 contains morphological information of the measurement object acquired using GC technology. In addition to the shape of the measurement object, the morphological information of the measurement object acquired using GC technology includes the internal structure of the measurement object (if the measurement object is a cell, the structure and arrangement of organelles, etc.). ).
  • Each of SCfd and SCbd may contain components corresponding to scattered light in other directions.
  • the flow cytometer 1 removes components corresponding to scattered light from SCfd and SCbd in other directions through analysis by the PC 8 .
  • the signal light obtained by detecting the scattered light emitted by irradiating the measurement object C1 without structuring the irradiation light such as the laser light is used as the scattered light originating from the structured illumination light SLE1 described above.
  • the light is distinguished from the detected signal light.
  • scattered light scattered in approximately the same direction as the incident light can be detected as forward scattered light by a detector placed in front of the incident light, as well as to the side or backward.
  • Scattered light placed in the direction can be detected as side scattered light or back scattered light by detectors placed in the respective directions.
  • the total intensity of the forward scattered light is referred to as forward scatter (FSC)
  • the total intensity of the backscattered light is referred to as It is called backscattered light intensity (backward scatter: BSC).
  • FSC and BSC have traditionally been used as indices that provide rough information about particle size and internal structure, respectively, in measurements using flow cytometers. Note that irradiating the measuring object C1 with the illumination light without structuring is also described as irradiating the object C1 with spot light hereinafter.
  • An imaging lens (not shown in FIG. 1) included in the photodetection optical system 5 converges the scattered signal light LS1 from the measurement object C1 onto the photodetector 6 position.
  • the imaging lens does not need to form an image as long as the scattered signal light LS1 from the object to be measured C1 is condensed at the position of the photodetector 6. More preferably, it is placed at a position that causes it to be imaged to the position.
  • the photodetection optical system 5 may further include a dichroic mirror and a wavelength selective filter.
  • the photodetector 6 detects the scattered signal light LS1 condensed by the imaging lens 50.
  • FIG. 1 shows an example in which the photodetector 6 is arranged in the forward direction to detect scattered light
  • the photodetector 6 is arranged in the rearward direction with respect to the irradiation direction of the structured illumination light SLE1. It can also be installed in one or more positions in either direction or lateral direction.
  • a plurality of photodetectors 6 may be installed. In that case, the plurality of photodetectors 6 are installed at two or more positions selected from frontward, rearward, and lateral positions.
  • the scattered signal light LS1 such as SCfd and SCbd detected by the flow cytometer 1 is a component of the same quality as the components detected as FSC and BSC in the conventional flow cytometer, and has optical characteristics contained in the structured illumination light SLE1.
  • the spatial distribution (structured illumination pattern) of and the shape of the measurement object C1 are convolved and multiplied to form a signal. Therefore, by averaging (accumulating) the waveform of the scattered signal light LS1, it is possible to average the shape-derived information and obtain a feature amount that strongly reflects the components corresponding to FSC and BSC.
  • the photodetector 6 detects the scattered signal light LS1 and converts it into an electrical signal.
  • the photodetector 6 is, for example, a photomultiplier tube (PMT: Photomultiplier Tube).
  • the photodetector 6 detects the intensity of the scattered signal light LS1 condensed by the imaging lens 50 in time series. As described above, the scattered signal light LS1 is emitted from the measurement object C1 flowing through the flow path 20 when the measurement object C1 is irradiated with the structured illumination light SLE1.
  • the photodetector 6 time-sequentially detects the intensity of the scattered signal light LS1 emitted from the measurement object C1 flowing through the flow path 20 when the measurement object C1 is irradiated with the structured illumination light SLE1.
  • the photodetector 6 may be a single sensor composed of a single light-receiving element, or may be a multi-sensor composed of a plurality of light-receiving elements.
  • the DAQ device 7 converts the electrical signal pulses output by the photodetector 6 into electronic data for each pulse.
  • the electronic data includes sets of time and intensity of electrical signal pulses.
  • DAQ device 7 is, for example, an oscilloscope.
  • the PC 8 is a device that is provided in the flow cytometer 1 and performs information processing.
  • the flow cytometer 1 discriminates the measuring object C1 based on the result of information processing by the PC8.
  • the information processing includes a process of calculating the feature amount of the measurement object C1.
  • the PC 8 calculates a feature amount indicating the optical characteristics of the measurement object C1.
  • Electronic data output from the DAQ device 7 is called signal information D1.
  • the signal information D1 indicates temporal changes in the intensity of the scattered signal light LS1.
  • the signal information D1 is the electromagnetic wave obtained by receiving the electromagnetic wave (scattered light as an example) from the measurement object C1 existing in the light irradiation area irradiated with the light from the light source 3 and converting it into electronic data. shows the time change of the intensity of A change in the electromagnetic wave intensity over time is also referred to as a change in the electromagnetic wave intensity over time.
  • the signal information D1, which is electronic data output from the DAQ device 7, is an example of signal information indicating temporal changes in the intensity of electromagnetic waves.
  • PC8 is an example of a feature amount calculation device.
  • the specific quantity calculation device is a specific quantity calculation device that calculates a feature quantity indicating optical characteristics of a measurement object in a flow cytometry method.
  • the PC 8 acquires the signal information D1 from the DAQ device 7 and generates waveform data based on the acquired signal information D1.
  • the waveform data based on the signal information D1 is temporal waveform data W1, which is waveform data indicating temporal changes in the intensity of electromagnetic waves.
  • the signal information D1 indicating the temporal change in the intensity of the scattered signal light LS1 can also be used by converting the waveform data into a frequency spectrum.
  • the waveform data representing the temporal change in the intensity of the electromagnetic wave is referred to as spectral waveform data W2, which is obtained by converting the frequency to the horizontal axis.
  • An example of the spectrum waveform data W2 is data indicating the signal strength with respect to frequency, which is obtained by Fourier transforming the signal information D1 indicating the time change of the strength of the electromagnetic wave.
  • Scattered signal light LS1 may be detected using a structured detection configuration in flow cytometer 1 .
  • the spatial light modulator 4 is provided between the light source 3 and the channel 20 through which the measurement object C1 flows.
  • a spatial light modulator such as a DMD
  • the spatial light modulator 4 is provided between the flow path 20 and the optical system 5 for photodetection.
  • the spatial light modulator 40 included in the spatial light modulation section 4 can be the same as the spatial light modulator 40 that can be used in the structured illumination configuration. or a structured detection mask in which the transmissive portions that transmit light and the blocking portions that block light are arranged to exhibit a binary pattern.
  • the measurement object C1 is illuminated by the unstructured illumination light LE1 from the light source 3 .
  • Scattered light generated by the illumination light LE1 being scattered by the measurement object C1 is structured by the spatial light modulator 4 .
  • the photodetector 6 detects the structured scattered light collected by the photodetection optical system 5 as scattered signal light.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the configuration of the feature amount calculation device 10 according to this embodiment.
  • the feature quantity calculation device 10 is a feature quantity calculation device that calculates a feature quantity indicating optical characteristics of an object to be measured by flow cytometry.
  • the feature amount calculation device 10 includes a control unit 11 .
  • the control unit 11 includes, for example, a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), an FPGA (field-programmable gate array), etc., and performs various calculations and exchanges of information.
  • Each functional unit included in the control unit 11 is implemented by the CPU reading a program from a ROM (Read Only Memory) and executing processing.
  • Each functional unit included in the control unit 11 can also be realized by the CPU reading a program from a hard disk and executing processing.
  • the program executed by the control unit 11 can be read from an external device (not shown) and executed.
  • the flow cytometer 1 acquires the morphological information of the object to be measured from the waveform data indicating the temporal change in the intensity of the electromagnetic wave
  • some or The entirety may be shared with a device for obtaining the morphological information.
  • the control unit 11 includes a signal information acquisition unit 110 , an area setting unit 111 , a feature amount calculation unit 112 and an output unit 113 .
  • the signal information acquisition unit 110 acquires signal information D1 from the DAQ device 7 .
  • the region setting unit 111 sets a region for calculating the feature quantity based on the signal information D1 acquired by the signal information acquisition unit 110 .
  • the feature amount is calculated in the set region of the time waveform data W1.
  • the feature quantity calculation unit 112 calculates a feature quantity indicating the optical characteristics of the measurement object C1 from the time waveform data W1 in the region set by the region setting unit 111.
  • the feature amount calculated from the time waveform data W1 is, for example, the average value, the maximum value, the minimum value, the median value, the mode value, and the integrated value of the optical signal intensity, but is not limited thereto.
  • the feature amount may be calculated by combining numerical values calculated from the time waveform data W1, as in an example described later, in addition to values directly calculated from the time waveform data W1.
  • the feature amount is a numerical value indicating one optical feature of the measurement object calculated from the time waveform data W1.
  • the numerical value is the spatial distribution (structured illumination pattern) of the light characteristics contained in the irradiated structured illumination light SLE1, and the area set as the processing target (time domain, or when the waveform data is spectral waveform data W2 frequency domain). If the spatial distribution (structured illumination pattern) of the light characteristics contained in the structured illumination light SLE1 and the conditions for the set area are the same, the numerical value becomes an index indicating the optical characteristics of the measurement object.
  • the region setting unit 111 uses the temporal change in the intensity of the electromagnetic wave indicated by the signal information D1 acquired by the signal information acquiring unit 110 as it is as the time waveform data W1 .
  • the signal information D1 acquired by the acquisition unit 110 can also be used by being converted into waveform data having a domain other than the elapsed time.
  • the region setting unit 111 uses, as waveform data, the spectral waveform data W2 in which the signal information D1 acquired by the signal information acquisition unit 110 is indicated as a frequency spectrum, and determines the region for calculating the feature amount in the spectral waveform data W2. Can also be set.
  • the region setting unit 111 generates spectral waveform data W2 by Fourier-transforming the signal information D1.
  • the output unit 113 outputs the feature amount calculated by the feature amount calculation unit 112 to an external device (not shown).
  • the external device is, for example, a display device such as a display device, or a storage device provided in a server or the like.
  • the output unit 113 may output the calculated feature amount to a display device or a storage device of its own device.
  • the feature amount calculation device 10 has a display device and a storage device (not shown) in addition to the control unit 11 .
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of temporal waveform data W1, which is waveform data when the domain is the elapsed time according to the present embodiment.
  • the time waveform data W1 shown as a graph in FIG. 4 is the intensity of the electromagnetic wave (signal intensity) obtained as electronic data when the electromagnetic wave from the measurement object C1 is received. It is shown for the time taken (elapsed time).
  • the time waveform data W1 is data indicating the intensity of an electromagnetic wave whose domain is the elapsed time.
  • a region R1 is a processing target region in which the feature amount is calculated in the waveform data set by the region setting unit 111 .
  • region R1 indicates the region from time t1 to time t2 in the elapsed time.
  • the region setting unit 111 selects a region from the time t1 when the electromagnetic wave emitted from the measurement object C1 by the structured illumination light is first detected to the time t2 when the electromagnetic wave emitted from the measurement object C1 is last detected in the time waveform data W1.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of spectrum waveform data W2, which is waveform data when the domain is the frequency according to the present embodiment.
  • the spectral waveform data W2 shown as a graph in FIG. 5 is a waveform obtained by Fourier transforming the signal information D1 indicating the temporal transition of the intensity of the electromagnetic wave obtained as electronic data when the electromagnetic wave from the measurement object C1 is received. Data.
  • signal strength is shown with respect to frequency as a frequency spectrum.
  • the spectral waveform data W2 is data indicating spectral signal strength with a frequency domain.
  • a region R2 is an example of a frequency region set by the region setting unit 111 and serving as a processing target for calculating a feature amount.
  • region R2 indicates a frequency region from frequency v1 to frequency v2.
  • the region setting unit 111 sets a region of a predetermined frequency range in the waveform data of the frequency spectrum whose domain is the frequency as the region R2.
  • the feature quantity calculator 112 calculates, for example, the maximum value as a feature quantity indicating the characteristics of the measurement object C1 from the frequency spectrum in the region set by the region setter 111 .
  • the feature amount calculation unit 112 sets a specific region around a desired frequency in the waveform data of the frequency spectrum as the region R2, and the region setting unit 111 integrates the signal strength in the set region R2. values are calculated as feature quantities.
  • the calculated feature amount is calculated as a feature amount indicating the structural features of the measurement object C1 extracted in the specific frequency region.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of feature amount calculation processing according to the present embodiment.
  • the feature amount calculation process is executed by the control unit 11 of the feature amount calculation device 10 .
  • the case of using the temporal waveform data W1 as the waveform data based on the signal information D1 will be described, but the same applies to the case of using the spectral waveform data W2 as the waveform data.
  • Step S10 The signal information acquisition unit 110 acquires the signal information D1 from the DAQ device 7.
  • FIG. The signal information acquisition unit 110 supplies the acquired signal information D1 to the area setting unit 111 .
  • Step S20 Based on the signal information D1 acquired by the signal information acquisition unit 110, the region setting unit 111 sets the domain of the waveform data for calculating the feature amount, and the waveform data for calculating the feature amount has the feature amount. Set the target area for the calculation process.
  • the area setting unit 111 supplies information indicating the set area to the feature amount calculation unit 112 . For example, when the domain of the waveform data for calculating the feature amount is set to the elapsed time, the area setting unit 111 sets the information indicating the area for which the feature amount of the temporal waveform data W1 is to be calculated. 112.
  • Step S30 The feature quantity calculator 112 calculates a feature quantity indicating the optical characteristics of the object to be measured from the signal intensity for the region set by the region setter 111 . For example, when the domain of the waveform data for calculating the feature amount is set to the elapsed time, the feature amount calculation unit 112 calculates the mean value of the signal intensity over time for the time area set by the area setting unit 111. Calculate In another example, the region setting unit 111 and the feature amount calculation unit 112 calculate the integrated value of the signal intensity by integrating the waveform data indicated by the signal information D1.
  • scattered signal light LS1 such as SCfd and SCbd contains components of scattered light in other directions.
  • the feature amount of scattering in a specific direction is extracted from the scattered signal light LS1 as an amount that further reflects the feature of scattering in the specific direction.
  • SCfd contains many components of FSC and BSC.
  • BSC component By removing the BSC component from SCfd, it is possible to extract the feature amount relating to forward scattering as an amount that further reflects the feature relating to forward scattering.
  • SCbd the proportion of FSC components mixed is small, and there is a strong correlation between SCbd and BSC.
  • the feature amount calculation unit 112 may combine a plurality of calculated feature amounts to obtain a new feature amount.
  • the maximum value or minimum value normalized by the average value may be used as the new feature amount.
  • the feature amount calculation unit 112 combines the feature amounts calculated from the scattered signal lights detected in different directions to obtain a new feature amount.
  • the scattered signal light LS1 originating from the same measurement object C1 is signal light detected for the same measurement object at the same time.
  • SCfd and SCbd may be simultaneously measured for the same measurement object, and the feature amount derived from backscattering and the feature amount derived from forward scattering may be combined to obtain a new feature amount.
  • the waveform data (particularly SCfd) of the scattered signal light LS1 due to scattering in a certain direction contains components corresponding to scattered light in other directions
  • correction may be performed to remove the influence of the mixed components.
  • Step S40 The output unit 113 outputs the feature amount calculated by the feature amount calculation unit 112 to an external device. With this, the control unit 11 terminates the feature amount calculation process.
  • Example 1 of this embodiment will now be described.
  • the flow cytometer according to this embodiment is called flow cytometer FCM1.
  • Flow cytometer FCM1 is a flow cytometer based on GC technology.
  • commercially available blood cell mimetic beads WBC Scatter mimic Cat No. SSB-04-C manufactured by Slingshot Biosciences
  • a structured laser beam (405 nm) is irradiated as the illumination light LE1 from the light source 3 to the measurement object C1 passing through the flow path 20, and the scattered signal light LS1 emitted from the measurement object C1 is emitted forward. and detected by the photodetector 6 installed in the rear, and obtained waveform data indicating the temporal change in the intensity of the scattered signal light LS1.
  • FSC and BSC were measured simultaneously using separate measurement channels for the purpose of comparison.
  • the illumination light LE1 from the light source 3 was irradiated as spot light onto the measurement object C1 without being structured, and forward and backward scattered light was detected.
  • laser light (637 nm) was used.
  • FSC and BSC are total scattered light intensities that are also measured in conventional flow cytometers.
  • FIG. 7 is a diagram showing the correlation between FSC and BSC detected by the flow cytometer FCM1 according to this embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram showing the correlation between the SCfd integrated value SCfd_A and the SCbd integrated value SCbd_A detected by the flow cytometer FCM1 according to the present embodiment.
  • the correlation between FSC and BSC shown in FIG. 7 is shown for comparison with the correlation between integrated value SCfd_A and integrated value SCbd_A shown in FIG.
  • Each of the plurality of plots shown in FIGS. 7 and 8 indicates measurement results for each of the plurality of measurement objects C1.
  • the integrated value SCfd_A is a feature quantity calculated by accumulating waveform data indicating temporal changes in scattered light signals detected by a photodetector installed in front of the measurement object C1 irradiated with structured illumination light. be.
  • the integrated value SCbd_A is obtained by integrating the waveform data indicating the time change of the scattered signal light detected by the photodetector installed behind the scattered light emitted from the measurement object C1 irradiated with the structured illumination light. This is the calculated feature amount.
  • the feature quantity calculation device 10 is a feature quantity calculation device that calculates the optical characteristics of a measurement object by flow cytometry, and includes the signal information acquisition unit 110, the region A setting unit 111 and a feature amount calculation unit 112 are provided.
  • the signal information acquisition unit 110 detects the modulation from the measurement object C1 existing in the light irradiation area irradiated with the light from the light source 3 by one or more of the structured illumination structure and the structured detection structure. Acquisition of signal information D1 indicating temporal changes in the intensity of the electromagnetic wave (scattered signal light LS1 in this embodiment) generated by the photodetector 6 receiving the electromagnetic wave (scattered signal light LS1 in this embodiment) generated by do.
  • the illumination light from the light source 3 is converted into structured illumination light, and the object C1 to be measured is irradiated with the structured illumination light.
  • electromagnetic waves from the object C1 to be measured are structured and detected.
  • the region setting unit 111 determines the domain (elapsed time in this embodiment) of the waveform data (time waveform data W1 in this embodiment) whose feature amount is calculated. , the area to be processed for calculating the feature amount is set.
  • the feature quantity calculator 112 calculates a feature quantity indicating the optical characteristics of the measurement object C1 from the waveform data (temporal waveform data W1 in this embodiment) in the region set by the region setter 111 .
  • the feature amount calculator 112 uses the waveform data of the area set by the area setter 111 to calculate the feature amount indicating the optical characteristics of the measurement object C1.
  • the feature amount calculation device 10 can, from the waveform data (time waveform data W1 in the present embodiment) based on the signal information D1 indicating the temporal change in the intensity of the electromagnetic wave from the measurement object C1, Since the feature amount indicating the optical characteristics of the measurement object C1 can be calculated, various information contained in the optical signal detected by the GC technique can be obtained.
  • GC technology is known as a technology that can acquire detailed cell morphology information with higher resolution than conventional flow cytometry.
  • flow cytometers using GC technology have used waveform data that indicates temporal changes in optical signals, including high-resolution morphological information, for discrimination that predicts the measurement target based on a discrimination model created by machine learning. used for processing.
  • the flow cytometer 1 according to the present embodiment not only uses the waveform data of the optical signal acquired by the GC technique using structured illumination light as information including the morphological information of the measurement object with high resolution, but also By calculating the feature amount from the waveform data, it is possible to newly extract information on the total amount of scattered light intensity that has been used in conventional flow cytometers.
  • the flow cytometer 1 there is no need to newly acquire waveform data indicating temporal changes in optical signals in order to calculate feature amounts, and GC technology is used to perform discrimination processing based on morphological information.
  • the waveform data acquired for this purpose can be used as it is. Therefore, it is not necessary to change the optical system, such as installing a new detector, in order to calculate the feature amount. Therefore, in the flow cytometer 1 according to the present embodiment, information that can be associated with the information on the scattered light intensity acquired by the conventional flow cytometer (from waveform data indicating the temporal change of the scattered signal light LS1 The calculated feature amount) can be easily obtained at the same time as high-resolution morphological information using GC technology without setting a new optical system.
  • the flow cytometer 1 based on a discrimination model created in advance by learning the relationship between the waveform data and the morphological information of the measurement object C1 based on machine learning, measurement is performed from the waveform data.
  • the measurement for determining based on the morphological information of the object C1 and the measurement for calculating the feature amount indicating the optical characteristics of the measurement object C1 may be performed in parallel.
  • machine learning is performed using training data including waveform data acquired using the GC technique of the measurement object C1 and information specifying the measurement object C1 in association with each other.
  • the object C1 is discriminated from the waveform data of the object C1. It can also be used to calculate a feature quantity that indicates the optical characteristics of the .
  • the scattered signal light LS1 (GC waveform) emitted from the measurement object C1 irradiated with structured illumination light and the conventional scattered light intensity (FSC, BSC, SSC) and both can be obtained at the same time.
  • the scattered light emitted from the measurement object C1 is detected as a GC waveform by structured illumination light and as scattered light by unstructured spot light.
  • the scattered signal light LS1 GC waveform
  • the scattered signal light LS1 GC
  • the correlation between the feature quantity converted from the waveform data indicated by the waveform) and the conventional measured value of the scattered light intensity can be further enhanced by using, for example, a linear regression equation.
  • the information about the scattered light intensity accumulated in the conventional flow cytometer and the GC waveform data of the flow cytometer using the GC technology such as the flow cytometer 1 according to the present embodiment are converted from the characteristic It becomes possible to arrange the measurement results of the quantity in correspondence with each other with higher accuracy.
  • the waveform data based on the signal information D1 is not limited to the time-series waveform data (temporal waveform data W1) of the optical signal.
  • the region setting unit 111 sets the frequency spectrum obtained by Fourier transforming the acquired scattered signal light LS1 as waveform data (spectrum waveform data W2 whose domain is the frequency), and sets a specific frequency range of the spectrum waveform data W2 set as the region.
  • a feature amount may be calculated for
  • the feature amount calculation apparatus 10 can extract optical features of a specific frequency of the measurement object C1 from the frequency spectrum and calculate them as feature amounts. Structural information of the measurement object C1 extracted in a specific frequency region among various information included can be obtained.
  • the signal information acquisition unit 110 acquires signal information indicating a temporal change in the intensity of scattered light from the measurement object C1 existing in the light irradiation area as the signal information D1.
  • Waveform data based on the signal information D1 is data (time waveform data W1 in this embodiment) indicating the intensity of scattered light whose domain is the elapsed time.
  • the region setting unit 111 sets a region within a specific elapsed time range as the region.
  • the feature amount calculation unit 112 calculates the intensity of the scattered light received by the photodetector 6 within a specific elapsed time range from the waveform data (time waveform data W1 in this embodiment) in the region set by the region setting unit 111.
  • An integrated value (integrated value SCfd_A and integrated value SCbd_A in this embodiment) is calculated as a feature amount.
  • the feature amount calculation device 10 can calculate the integrated value of the scattered light intensity (in the present embodiment, the integrated value SCfd_A and the integrated value SCbd_A) as a feature amount.
  • the integrated value SCfd_A and the integrated value SCbd_A As one of the various types of information contained in the optical signal, it is possible to measure an index that indicates an optical characteristic related to the intensity of forward or backward scattering of the measurement object C1.
  • the feature amount converted into values corresponding to FSC, SSC, and BSC based on this embodiment is also one of the feature amounts in the present invention.
  • the scattered light is an example of electromagnetic waves emitted from the measurement object when the measurement object is irradiated with the structured illumination light.
  • the flow cytometer according to this embodiment is referred to as a flow cytometer 1a, and the feature quantity calculation device is referred to as a feature quantity calculation device 10a.
  • the configuration of the flow cytometer 1a is the same as the configuration of the flow cytometer 1 (FIG. 1) except that the PC 8 is provided with the feature amount calculation device 10a.
  • the same reference numerals are given to the same configurations as those of the above-described first embodiment, and the descriptions of the same configurations and operations may be omitted.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of the configuration of the feature amount calculation device 10a according to this embodiment.
  • the feature amount calculation device 10 a includes a control section 11 a and a storage section 12 .
  • the control unit 11 a includes a signal information acquisition unit 110 , an area setting unit 111 , a feature amount calculation unit 112 , an output unit 113 and a conversion unit 114 .
  • the conversion unit 114 converts the feature amount calculated by the feature amount calculation unit 112 into a value corresponding to a measurement value obtained by measurement with a conventional flow cytometer.
  • the measured value obtained by measurement with a conventional flow cytometer is, for example, the scattered light obtained by irradiation with unstructured spot light, which is used by measuring the scattered light intensity such as FSC or BSC. It is a measured value.
  • the conversion unit 114 converts the feature amount calculated by the feature amount calculation unit 112 for the reference measurement object into scattered light intensity (scattering total amount of light intensity).
  • the reference measurement object C2 is, for example, standard beads for quality control in a flow cytometer (eg Flow-Check Pro manufactured by Beckman Coulter) or simulated cells (eg WBC Scattermimic manufactured by Slingshot Biosciences). Further, hereinafter, the measurement sample including the reference measurement object C2 is also referred to as a standard sample.
  • a flow cytometer that acquires scattered light intensity such as FSC and BSC for a reference measurement object may be a conventional flow cytometer that performs optical measurements by irradiating unstructured spot light. , in a flow cytometer using GC technology, both can be performed simultaneously in parallel using separate detection channels from the optical measurement to obtain waveform information to obtain morphological information.
  • a conventional flow cytometer refers to a flow cytometer that performs optical measurements by irradiating unstructured spot light.
  • optical measurements for obtaining measured values such as FSC and BSC are performed by conventional flow cytometers separately from flow cytometers using GC technology for obtaining feature quantities will be mainly described.
  • the storage unit 12 stores various information. Various information includes measured value information P1.
  • the measured value information P1 is information including measured values obtained by measuring a reference measurement object.
  • the storage unit 12 is configured using a storage device such as a magnetic hard disk device or a semiconductor storage device.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of feature amount calculation processing according to the present embodiment. The feature amount calculation process is executed by the control unit 11a of the feature amount calculation device 10a. Note that the processes in steps S110, S120, S130, and S150 are the same as the processes in steps S10, S20, S30, and S40 in FIG. 6, and therefore description thereof will be omitted below. Although not shown in FIG.
  • a conventional flow cytometer is used in advance to measure the same measurement object C2 as the measurement object C2 to be measured by the flow cytometer 1a.
  • a measurement is performed using a standard sample including the object, and a measurement value of the total intensity of scattered light (for example, FSC and BSC) is obtained for the same measurement object as the measurement object C2.
  • Step S140 The conversion unit 114 converts the feature amount based on the feature amount calculated by the feature amount calculation unit 112 and the measurement value obtained by measuring the reference measurement object C2 using a conventional flow cytometer to It is converted into a value corresponding to the total amount of scattered light obtained by a conventional flow cytometer other than the flow cytometer 1a.
  • the conversion unit 114 calculates the feature quantity
  • the feature amount calculated by the calculator 112 is converted into a value corresponding to the total amount of scattered light obtained by a conventional flow cytometer other than the flow cytometer 1a.
  • the conversion unit 114 converts the feature amount calculated by accumulating the SCfd calculated in step S130 into a value corresponding to FSC (this value is called FSCest as described later) based on, for example, formula (1). do. Further, the conversion unit 114 converts the feature amount calculated by integrating the SCbd calculated in step S130 into a value (BSCest) corresponding to the BSC, for example, based on Equation (2).
  • each parameter of a to e in formula (1) is, for example, the feature amount calculated by integrating SCfd, the feature amount calculated by integrating SCbd, and the same using a conventional flow cytometer.
  • the FSC measurement value measured for the measurement object C2 can be associated and derived using the equation (1).
  • each parameter of a to c in formula (2) is, for example, a feature amount calculated by integrating SCbd and a measured value of BSC measured for the same measurement object C2 using a conventional flow cytometer, The association can be determined by Equation (2).
  • equation (1) and equation (2) are simultaneously fitted. By doing so, each parameter of the equations (1) and (2) can be obtained.
  • Parameters a through e can also be obtained by fitting equation (1) to plots of integrated values and FSC measurements to obtain the remaining parameters d and e of equation (1).
  • a regression equation and necessary parameters for converting the feature amount calculated by the feature amount calculation unit 112 into a value corresponding to the total amount of scattered light obtained by a conventional flow cytometer other than the flow cytometer 1a can be obtained.
  • SSC and SCsd derived from structured illumination light obtained by a photodetector installed on the side Scattered light signal
  • SSC and SCsd can be used to similarly obtain the conversion value SSCest corresponding to SSC from the integrated value of SCsd based on equation (2).
  • the control unit 11a ends the feature amount calculation process.
  • the feature amount calculation device 10a by combining the feature amount of the forward scattered light, the amount obtained by converting the feature amount of the backward (side) scattered light, and the measured value obtained by measuring the standard sample, From the scattered light signal, it is possible to generate a feature value corresponding to the FSC or BSC measurement value obtained by a conventional flow cytometer that performs optical measurements by irradiating an unstructured spot light.
  • the configuration of the flow cytometer 1a has been described with an example of acquiring forward and backward scattered light, but the present invention is not limited to this.
  • the total amount of scattered light intensity is acquired with a conventional flow cytometer, and the feature amount is GC It may also be obtained with a flow cytometer 1a using technology.
  • Conventional flow cytometers perform optical measurements by irradiating spot light.
  • the flow cytometer 1a and the conventional flow cytometer not only differ in the amount to be measured between SCfd and SCbd and FSC, SSC, and BSC, but also differ in the configuration of the optical elements included in the measurement system. Sometimes. In that case, when the feature amount measured by the flow cytometer 1a is converted into a value corresponding to the scattered light intensity acquired by the conventional flow cytometer, it is caused by the difference in the configuration of the optical element between the flow cytometers. It is necessary to further correct for such effects.
  • Example 2 the configuration of the flow cytometer FCM1 used for measurement and the measurement conditions are the same as in Example 1 described above.
  • FSC etc. measured with a conventional flow cytometer using a channel different from an optical system that acquires waveform information that can acquire morphological information A parallel measurement corresponding to the total amount of scattered light intensity was made.
  • commercially available blood cell mimetic beads WBC Scatter mimic Cat No. SSB-04-C manufactured by Slingshot Biosciences
  • FIG. 11 is a diagram showing the correlation between the FSC measurement value according to the present embodiment and the integrated value (integrated value SCfd_A in the example of FIG. 11), which is one of the SCfd feature quantities.
  • the feature amount (integrated value SCfd_A) calculated based on the measured value was further converted using the following equation (3).
  • the integrated value of the converted SCbd is also called FSCest.
  • formula (3) uses the integrated value of SCfd (that is, integrated value SCfd_A), the integrated value of SCbd (integrated value SCbd_A), and the measured value of FSC, performs fitting to the above equation (3), and formula ( 3) derived the regression equation.
  • FIG. 12 is a diagram showing the correlation between the FSC measurement value measured by the flow cytometer FCM1 and the SCfd integrated value (FSCest) converted from the integrated value SCfd_A and the integrated value SCbd_A using the above equation (3). be.
  • FSCest exhibited a better correlation with FSC than the correlation with the pre-conversion feature quantity (integrated value SCfd_A) shown in FIG.
  • integrated value SCfd_A integrated value close to 1 is obtained as a correlation coefficient
  • the integrated value of SCfd integrated value SCfd_A
  • the feature amount calculation device 10a includes the conversion unit 114 .
  • the conversion unit 114 converts the feature amount (in the present embodiment, for example, the integrated value SCfd_A) based on the feature amount calculated by the feature amount calculation unit 112 and the measured value obtained by measuring the reference measurement object C2. is converted into a value (for example, FSC in this embodiment) corresponding to the intensity of the electromagnetic wave obtained by a conventional flow cytometer.
  • the feature amount calculation device 10a can convert the calculated feature amount into a value corresponding to the intensity of the electromagnetic wave acquired by a conventional flow cytometer.
  • part of the feature amount calculation devices 10 and 10a in the above-described embodiments may be implemented by a computer. good.
  • a program for realizing this control function may be recorded in a computer-readable recording medium, and the program recorded in this recording medium may be read into a computer system and executed.
  • the "computer system” here is a computer system built into the feature amount calculation devices 10 and 10a, and includes hardware such as an OS and peripheral devices.
  • computer-readable recording medium refers to portable media such as flexible discs, magneto-optical discs, ROMs and CD-ROMs, and storage devices such as hard discs incorporated in computer systems.
  • “computer-readable recording medium” means a medium that dynamically stores a program for a short period of time, such as a communication line for transmitting a program via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. It may also include a volatile memory inside a computer system that serves as a server or client in that case, which holds the program for a certain period of time. Further, the program may be for realizing part of the functions described above, or may be capable of realizing the functions described above in combination with a program already recorded in the computer system.
  • part or all of the feature amount calculation devices 10 and 10a in the above-described embodiments may be realized as an integrated circuit such as an LSI (Large Scale Integration).
  • LSI Large Scale Integration
  • Each functional block of the feature amount calculation devices 10 and 10a may be individually processorized, or part or all of them may be integrated and processorized.
  • the method of circuit integration is not limited to LSI, but may be realized by a dedicated circuit or a general-purpose processor.
  • an integration circuit technology that replaces LSI appears due to advances in semiconductor technology, an integrated circuit based on this technology may be used.
  • Reference Signs List 10, 10a Feature amount calculation device 110...
  • Signal information acquisition unit 111 Area setting unit 112
  • Feature amount calculation unit LS1 Scattered signal light
  • D1 External Signal information
  • W1 Time waveform data
  • W2 Spectrum waveform data, C1 ... object to be measured

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Abstract

特徴量算出装置は、フローサイトメトリー法において測定対象物の光学的特性を示す特徴量を算出する特徴量算出装置であって、光源からの照明光を構造化照明光にして測定対象物に照射する構造化照明の構成、または測定対象物からの変調された電磁波を構造化して検出する構造化検出の構成のいずれか１以上の構成により、光源からの照明光が照射される光照射領域に存在する測定対象物からの変調された電磁波が光検出器により受光されて生成される電磁波の強度の時間変化を示す信号情報を取得する信号情報取得部と、信号情報取得部が取得した信号情報に基づく波形データの定義域において、前記波形データにおいて特徴量が算出される処理の対象となる領域を設定する領域設定部と、領域設定部が設定した領域における波形データから特徴量を算出する特徴量算出部と、を備える。

Description

特徴量算出装置、特徴量算出方法、及びプログラム
　本発明は、特徴量算出装置、特徴量算出方法、及びプログラムに関する。
　本願は、２０２１年５月１１日に、日本に出願された特願２０２１－０８０３３２号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
　フローサイトメトリーは、レーザーを利用して不均一な混合液中の細胞を計数、判別、及び特性解析するための細胞生物学技術として広く活用されている。
　フローサイトメータでは、細胞等の測定対象物が流動する液体中で一列になってレーザー光の照射位置を通過し、測定対象物に照射光が照射されることにより発生する散乱光や蛍光が検出装置により検出される。
　従来のフローサイトメータでは、測定対象物に照射される照明光の前方に光検出器を設置して、前方方向に散乱した光（前方散乱光）についてその強度を総量（Ｆｏｒｗａｒｄ　Ｓｃａｔｔｅｒ：ＦＳＣ）として計測することがあった。また、測定対象物に照射される照明光の側方に光検出器を設置して、側方方向に散乱した光（側方散乱光）についてその強度を総量（Ｓｉｄｅ　Ｓｃａｔｔｅｒ：ＳＳＣ）として計測することがあった。
　通常、より大きな粒子は小さな粒子に比べて前方方向に散乱光をより多く発生させるため、ＦＳＣは粒子の大きさについての情報を提供する指標として使用されてきた。また、ＳＳＣは、測定対象物に照射された照明光の本来の光路とは異なる方向に伝播する光であり、細胞内部の粒度や複雑さなどの内部構造についての情報を提供する指標として使用されてきた。
　ゴーストサイトメトリー（Ｇｈｏｓｔ　Ｃｙｔｏｍｅｔｒｙ：ＧＣ）技術は、従来のフローサイトメトリーに比べて、より豊富で詳細な細胞の形態情報を取得することができる技術として知られている（特許文献１、２）。
国際公開第２０１６／１３６８０１号公報 国際公開第２０１７／０７３７３７号公報
　ＧＣ技術では、一例として、構造化照明光を細胞などの測定対象物に照射した際に測定対象物が発する光信号が、測定対象物の形態情報の取得に用いられる。構造化照明の構成により取得される光信号には、構造化照明光の照射を受けた測定対象物の形態情報が圧縮して含まれている。ＧＣ技術を用いたフローサイトメータでは、検出された光信号強度の時間変化を示す波形データをそのまま学習データに用いて機械学習を行い、作成した分類モデルに基づいて測定対象物の波形データから測定対象物を予測させることにより、より高速で正確な測定対象物の判別処理を可能とする。しかしながら、構造化照明の構成により取得される光信号に含まれる測定対象物の形態情報以外の多様な光学的な特性に関する情報については、これまで特徴量として取得し利用されることがなかった。ＧＣ技術において、例えば、構造化照明光を測定対象物に照射した際に測定対象物が発する光信号から、測定対象物の形態情報に加えて、多様な光学的な特性に関する情報を特徴量として同時に取得することが求められている。
　本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、ＧＣ技術において検出される光信号に含まれる多様な特徴量を算出できる特徴量算出装置、特徴量取得方法、及びプログラムを提供する。
　本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、フローサイトメトリー法において測定対象物の光学的特性を示す特徴量を算出する特徴量算出装置であって、光源からの照明光を構造化照明光にして前記測定対象物に照射する構造化照明の構成、または前記測定対象物からの変調された電磁波を構造化して検出する構造化検出の構成のいずれか１以上の構成により、前記光源からの照明光が照射される光照射領域に存在する前記測定対象物からの変調された電磁波が光検出器により受光されて生成される前記電磁波の強度の時間変化を示す信号情報を取得する信号情報取得部と、前記信号情報取得部が取得した前記信号情報に基づく波形データの定義域において、前記波形データにおいて特徴量が算出される処理の対象となる領域を設定する領域設定部と、前記領域設定部が設定した前記領域における前記波形データから前記特徴量を算出する特徴量算出部と、を備える特徴量算出装置である。
　また、本発明の一態様は、上記の特徴量算出装置において、前記波形データは、経過時間を定義域とする前記電磁波の強度を示すデータであり、前記領域設定部は、前記波形データにおいて、前記領域として特定の経過時間の範囲の領域を設定する。
　また、本発明の一態様は、上記の特徴量算出装置において、前記波形データは、周波数を定義域とする周波数スペクトルにおける信号強度を示すデータであり、前記領域設定部は、前記波形データにおいて前記領域として特定の周波数の範囲の領域を設定する。
　また、本発明の一態様は、上記の特徴量算出装置において、機械学習に基づいて前記波形データと前記測定対象物の形態情報との関係が学習されることによって予め作成された判別モデルに基づいて、前記波形データから前記測定対象物の前記形態情報をもとに判別を行なうための測定と、前記特徴量を算出するための測定とが並行して実行される。
　また、本発明の一態様は、上記の特徴量算出装置において、前記信号情報取得部は、前記光照射領域に存在する前記測定対象物からの散乱光の強度の時間変化を示す信号情報を前記信号情報として取得する。
　また、本発明の一態様は、上記の特徴量算出装置において、前記信号情報取得部は、前記光照射領域に存在する前記測定対象物からの散乱光の強度の時間変化を示す信号情報を前記信号情報として取得し、前記波形データは、経過時間を定義域とする前記散乱光の強度を示すデータであり、前記領域設定部は、前記波形データにおいて、前記領域として特定の経過時間の範囲の領域を設定し、前記特徴量算出部は、前記領域設定部が設定した前記領域における前記波形データから前記特定の経過時間の範囲において前記光検出器により受光された前記散乱光の強度の積算値を前記特徴量として算出する。
　また、本発明の一態様は、上記の特徴量算出装置において、前記特徴量算出部が算出した前記特徴量と、基準となる測定対象物の測定によって得られる測定値とに基づいて、前記特徴量を自装置以外のフローサイトメータによって取得される電磁波の強度に対応した値に変換する変換部をさらに備える。
　また、本発明の一態様は、フローサイトメトリー法において測定対象物の光学的特性を示す特徴量を算出する方法であって、光源からの照明光を構造化照明光にして前記測定対象物に照射する構造化照明の構成、または前記測定対象物からの変調された電磁波を構造化して検出する構造化検出の構成のいずれか１以上の構成により、前記光源からの照明光が照射される光照射領域に存在する前記測定対象物からの変調された電磁波が光検出器により受光されて生成される前記電磁波の強度の時間変化を示す信号情報を取得する信号情報取得ステップと、前記信号情報取得ステップにおいて取得された前記信号情報に基づく波形データの定義域において、前記波形データにおいて前記特徴量が算出される処理の対象となる領域を設定する領域設定ステップと、前記領域設定ステップにおいて設定された前記領域における前記波形データから前記特徴量を算出する特徴量算出ステップと、を有する特徴量算出方法である。
　また、本発明の一態様は、フローサイトメトリー法において測定対象物の光学的特性を示す特徴量を算出する特徴量算出装置のコンピュータに、光源からの照明光を構造化照明光にして前記測定対象物に照射する構造化照明の構成、または前記測定対象物からの変調された電磁波を構造化して検出する構造化検出の構成のいずれか１以上の構成により、前記光源からの照明光が照射される光照射領域に存在する前記測定対象物からの変調された電磁波が光検出器により受光されて生成される前記電磁波の強度の時間変化を示す信号情報を取得する信号情報取得ステップと、前記信号情報取得ステップにおいて取得された前記信号情報に基づく波形データの定義域において、前記波形データにおいて前記特徴量が算出される処理の対象となる領域を設定する領域設定ステップと、前記領域設定ステップにおいて設定された前記領域における前記波形データから前記特徴量を算出する特徴量算出ステップと、を実行させるためのプログラムである。
　本発明によれば、ＧＣ技術において検出される光信号に含まれる多様な情報を取得できる。
本発明の第１の実施形態に係るフローサイトメータの一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る空間光変調部の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る特徴量算出装置の構成の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る経過時間を定義域とする場合の信号情報に基づく波形データの一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る周波数を定義域とする場合の信号情報が示す波形データの一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る特徴量算出処理の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態の実施例１に係るフローサイトメータによって検出された前方散乱光強度と後方散乱光強度との相関を示す図である。 本発明の第１の実施形態の実施例１に係るフローサイトメータによって検出された前方検出散乱光信号の積算値と後方検出散乱光信号の積算値との相関を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る特徴量算出装置の構成の一例を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る特徴量算出処理の一例を示す図である。 本発明の第２の実施形態の実施例２に係る前方散乱光強度の測定値と前方検出散乱光信号の積算値との相関を示す図である。 本発明の第２の実施形態の実施例２に係る前方散乱光強度の測定値と変換された前方検出散乱光信号の積算値との相関を示す図である。
（第１の実施形態）
　以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳しく説明する。図１は、本実施形態に係るフローサイトメータ１の一例を示す図である。フローサイトメータとは、測定対象物が流体と共に流れ得る流路を備えるマイクロ流体装置と、流路に照明光を照射する光源と、流路を流れる測定対象物に照明光が照射されて測定対象物から発せられる信号光を検出する光検出器とを少なくとも備える測定機器であり、流路を流体とともに流れる測定対象物は流路内を移動しながら光学的に測定される。本実施形態に係るフローサイトメータ１は、マイクロ流体装置２と、光源３と、空間光変調部４と、光検出用光学系５と、光検出器６、ＤＡＱ（Ｄａｔａ　Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）デバイス７と、パーソナルコンピュータ（ＰＣ：Ｐｅｒｓｏｎａｌ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）８とを備える。
　マイクロ流体装置２は、測定対象物Ｃ１が流体と共に流れ得る流路２０を備える。測定対象物Ｃ１は、一例として、細胞である。なお、測定対象物Ｃ１は流路２０を流体と共に流れ得るものであれば細胞に限られない。測定対象物Ｃ１は他の例として、微粒子、スフェロイド（細胞塊）、ウイルス、微小細菌などの微生物、フローサイトメトリー用細胞カウントビーズ、または模擬細胞などであってもよい。微粒子には、花粉、マイクロプラスティック、ポリマー粒子、または測定対象物に含まれる異物などが含まれる。流路２０を流れる流体の流速は、流す測定対象物Ｃ１の種類や個体差によらず一定の流速である。また、マイクロ流体装置２は、流路２０に複数の測定対象物を逐次流すが、流路２０の照明光の照射位置を一度に通過する測定対象物の個数は１個であることが好ましい。
　マイクロ流体装置２は、測定対象物Ｃ１が流体と共に流れ得る流路２０に、さらに測定対象物Ｃ１を分別するための分取部（不図示）を設置してもよい。その場合、マイクロ流体装置２は、流路内を移動する測定対象物Ｃ１を光学的測定の結果に基づいて判別し、その判別結果に基づいて、所望の測定対象物Ｃ１を分取部により分取する。
　光源３、及び空間光変調部４は、構造化照明光を照射するために機能する。これらの光源３、及び空間光変調部４により、以下で説明するように流路２０を通過する測定対象物Ｃ１に向けて構造化照明光ＳＬＥ１が照射される。
　光源３から発せられた照明光ＬＥ１は、空間光変調部４を通じて構造化された構造化照明光ＳＬＥ１に変換され、流路２０の照射位置に照射される。光源３は、例えば、レーザー光源、半導体レーザー光源、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ　Ｅｍｉｔｔｉｎｇ　Ｄｉｏｄｅ）光源である。光源３が発する照明光ＬＥ１は、空間的にインコヒーレントな光であってもよいが、空間的にコヒーレントな光が好適である。本実施形態では、光源３が発する照明光ＬＥ１は、一例として、空間的にコヒーレントな光である。
　空間光変調部４は、光源３と、光検出器６との間の光路上に配置される。本実施形態では、空間光変調部４は、光源３と流路２０との間の光路上に配置される。この配置の構成を、構造化照明の構成とも記載する。光源３から照射される照明光ＬＥ１は空間光変調部４によって構造化され、構造化照明光ＳＬＥ１が流路２０に照射される。構造化照明の構成では、流路２０の照射位置において構造化照明パターンが結像するように、構造化照明光ＳＬＥ１が測定対象物Ｃ１に向けて照射される。なお、構造化照明パターンについては後述する。
　ここで図２を参照し、空間光変調部４について説明する。図２は、本実施形態に係る空間光変調部４の一例を示す図である。空間光変調部４は空間光変調器４０を含む光学系である。図２（Ａ）は、本実施形態に係る空間光変調部４の一例を示す図である。図２（Ａ）では、空間光変調部４は、空間光変調器４０と、第１レンズ４１と、空間フィルター４２と、第２レンズ４３と、対物レンズ４４とを備える。空間光変調部４において、空間光変調器４０と、第１レンズ４１と、空間フィルター４２と、第２レンズ４３と、対物レンズ４４とは、光源３に近い側からこの順に光源３と光検出器６との間の光路上に配置される。
　図２に示す空間光変調部４の構成において、画像再構築等が可能な高解像度で測定対象物の空間情報を精度高く取得するためには、空間光変調器４０を対物レンズ４４の瞳面に配置し、測定対象物Ｃ１が対物レンズ４４の焦点位置を通過するように配置することが望ましい。一般の対物レンズでは、その瞳面が対物レンズ筐体の内部に位置することが多い。対物レンズの瞳面が対物レンズ筐体の内部に位置する場合には、図２（Ａ）のようにリレーレンズ（第１レンズ４１、第２レンズ４３）を用いて瞳面を対物レンズ筐体の外部に結像させ、その瞳面の位置に空間光変調器４０が配置される構成とすることができる。
　一方、図２（Ｂ）では空間光変調部４はリレーレンズを省略した構成となっている。この構成において、空間光変調部４には空間光変調器４０と、対物レンズ４４とが備えられる。空間光変調部４は、図２（Ｂ）のようにリレーレンズを省略した構成をとることも可能であり、その場合には照明光学系を簡素化し装置の小型化を図ることができる。なお、この簡略した構成では、空間光変調器４０は対物レンズ４４に近接させて設置することが望ましい。
　空間光変調器４０は、入射光を構造化する。入射光を構造化するとは、入射光の入射面に含まれる複数の領域ごとに入射光の光特性を変化させることである。空間光変調器４０は、入射光の光特性を変化させる光学素子であり、照明光ＬＥ１を構造化し構造化照明光ＳＬＥ１に変換する。空間光変調器４０の光が入射する面は、複数の領域を有しており、照明光ＬＥ１の光特性は通過する複数の領域でそれぞれ個別に変換される。すなわち、空間光変調器４０を通過した光では、入射光の光特性に対して、透過光の光特性が複数の領域で互いに異なるように変化している。ここで光特性とは、例えば、強度、波長、位相、及び偏光状態のいずれか１つ以上に光に関する特性であるが、これらに限定されない。空間光変調器４０は、入射する照明光ＬＥ１の光特性を空間光変調器４０が有する複数の領域毎に変化させ、構造化照明光ＳＬＥ１を測定対象物Ｃ１に照射することを可能にする。この構造化照明光ＳＬＥ１には、複数の領域毎に生じる光特性の変化に基づいた空間的な光特性の分布パターン（例えば、光強度の空間的な分布）が付与されている。なお、構造化照明光ＳＬＥ１に複数の領域毎に生じる光特性の変化に基づいて付与される空間的な光特性の分布パターンは、構造化照明パターンとも記載される。
　空間光変調器４０は、例えば、回折光学素子（ＤＯＥ：Ｄｉｆｆｒａｃｔｉｖｅ　Ｏｐｔｉｃａｌ　Ｅｌｅｍｅｎｔ）、空間光変調器（ＳＬＭ：Ｓｐａｔｉａｌ　Ｌｉｇｈｔ　Ｍｏｄｕｌａｔｏｒ）、デジタルマイクロミラーデバイス（ＤＭＤ：Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｍｉｃｒｏｍｉｒｒｏｒ　Ｄｅｖｉｃｅ）を含む。また空間光変調器４０は、別の例として、光特性が異なる複数の領域が表面に印刷されるフィルムや光を透過させる透過部と光を遮断する遮断部がバイナリーパターンを示すように配置される構造化検出用マスクなどを含む。なお、光源３が発する照明光ＬＥ１がインコヒーレント光である場合、空間光変調器４０は、ＤＭＤを含む。
　本実施形態では、空間光変調器４０は、一例として、形成された微細形状によって光の回折現象を制御する光学素子であるＤＯＥである。ここで光とは、照明光ＬＥ１である。
　構造化照明光ＳＬＥ１が照射される光照射領域を測定対象物Ｃ１が通過する過程において、構造化照明光ＳＬＥ１が測定対象物Ｃ１によって変調された電磁波が発生する。測定対象物Ｃ１によって変調された電磁波は、例えば、散乱光である。換言すれば、当該散乱光は、構造化照明光ＳＬＥ１に由来する散乱光である。当該散乱光は、光源３からの照明光が照射される光照射領域に存在する測定対象物Ｃ１により変調された電磁波の一例である。
　構造化照明光ＳＬＥ１に由来する散乱光には、前方方向に散乱した光（前方散乱光）と、後方方向に散乱した光（後方散乱光）と、側方方向に散乱した光（側方散乱光）とが含まれる。ここで前方方向とは、測定対象物Ｃ１に照射される照明光の進路の方向である。後方方向とは、測定対象物Ｃ１に照射される照明光の進路の方向と反対の方向である。側方方向とは、測定対象物Ｃ１に照射される照明光の進路の方向の側面の方向であり、前方方向、及び後方方向以外の方向を広く含む。
　測定対象物Ｃ１からの変調された電磁波の別の例には、構造化照明光ＳＬＥ１が照射される光照射領域を測定対象物Ｃ１が通過する過程において、構造化照明光ＳＬＥ１によって蛍光分子が励起されることにより発光する蛍光や構造化照明光ＳＬＥ１が測定対象物Ｃ１を透過した透過光が含まれる。測定対象物Ｃ１からの変調された電磁波は、信号光として光検出器６により検出される。
　以降の記載では、測定対象物Ｃ１からの変調された電磁波が、一例として、散乱光である場合について説明する。なお、以降の記載において説明される特徴量の算出方法は、変調された電磁波が蛍光、あるいは透過光の場合においても同様に適用することができる。
　光検出用光学系５は、測定対象物Ｃ１からの散乱信号光ＬＳ１を光検出器６に集光させるための光学的な仕組みであり、結像レンズ（不図示）を構成に含む。
　構造化照明光ＳＬＥ１に由来する散乱光は、種々の方向に設置した光検出器により散乱信号光ＬＳ１として検出される。例えば図１では、前方方向に設置した光検出器６により散乱信号光ＬＳ１が検出される例が記載されている。以下では、構造化照明光ＳＬＥ１に由来する散乱信号光ＬＳ１を、その前方に設置した光検出器により取得した信号光を、前方検出散乱光信号（ＳＣｆｄ：Ｓｃａｔｔｅｒｅｄ　ｌｉｇｈｔ　ｄｅｔｅｃｔｅｄ　ｂｙ　ｆｏｒｗａｒｄ　ｄｅｔｅｃｔｏｒ）と記載する。また、散乱信号光ＬＳ１を後方方向に設置した光検出器により検出した信号光を、後方検出散乱光信号（ＳＣｂｄ：Ｓｃａｔｔｅｒｅｄ　ｌｉｇｈｔ　ｄｅｔｅｃｔｅｄ　ｂｙ　ｂａｃｋｗａｒｄ　ｄｅｔｅｃｔｏｒ）と記載する。また、散乱信号光ＬＳ１を側方方向に設置した光検出器により検出した信号光を側方検出散乱光信号（ＳＣｓｄ：Ｓｃａｔｔｅｒｅｄ　ｌｉｇｈｔ　ｄｅｔｅｃｔｅｄ　ｂｙ　ｓｉｄｅ　ｄｅｔｅｃｔｏｒ）と記載する。散乱信号光ＬＳ１は、構造化照明光ＳＬＥ１に由来する変調された電磁波が散乱光である場合の信号光である。散乱信号光ＬＳ１は、ＧＣ技術を用いて取得される測定対象物の形態情報を含む。なお、ＧＣ技術を用いて取得される測定対象物の形態情報には、測定対象物の形状に加え、測定対象物の内部構造（測定対象物が細胞の場合、細胞小器官の構造や配置など）に関する情報が含まれる。
　ＳＣｆｄ、及びＳＣｂｄにはそれぞれ、他の方向への散乱光に対応する成分が混ざっている場合がある。後述するように、フローサイトメータ１では、ＰＣ８による解析によってＳＣｆｄ、及びＳＣｂｄから他の方向への散乱光に対応する成分を除去する。
　なお、以下の説明においては、レーザー光などの照射光を構造化せずに測定対象物Ｃ１に照射し発出される散乱光を検出した信号光を、上述した構造化照明光ＳＬＥ１に由来する散乱光を検出した信号光と区別する。従来のフローサイトメータでは、例えば、入射光とほぼ同じ方向に散乱された散乱光を、入射光の前方に設置される検出器により前方散乱光として検出することができ、同様に側方あるいは後方に設置される散乱光を、それぞれの方向に設置された検出器により側方散乱光あるいは後方散乱光として検出することができる。構造化されないコヒーレント光が測定対象物Ｃ１に照射されて検出される散乱光について、前方散乱光の強度の総量を前方散乱光強度（Ｆｏｒｗａｒｄ　Ｓｃａｔｔｅｒ：ＦＳＣ）といい、後方散乱光の強度の総量を後方散乱光強度（Ｂａｃｋｗａｒｄ　Ｓｃａｔｔｅｒ：ＢＳＣ）という。
　ＦＳＣやＢＳＣは、従来からフローサイトメータを用いた測定において、それぞれ、粒子の大きさや内部構造についておおまかな情報を提供する指標として利用されている。なお、以降では、構造化せずに測定対象物Ｃ１に照明光を照射することをスポット光として照射するとも記載する。
　光検出用光学系５に含まれる結像レンズ（図１において不図示）は測定対象物Ｃ１からの散乱信号光ＬＳ１を光検出器６の位置に集光する。なお、結像レンズは、測定対象物Ｃ１からの散乱信号光ＬＳ１を光検出器６の位置に集光しさえすれば結像させなくてもよいが、散乱信号光ＬＳ１を光検出器６の位置に結像させる位置に配置されるのがより好ましい。また、光検出用光学系５は、結像レンズに加えさらにダイクロイックミラーや波長選択的なフィルターを備えてもよい。
　光検出器６は、結像レンズ５０によって集光された散乱信号光ＬＳ１を検出する。なお図１には、光検出器６が、前方方向に配置され散乱光が検出される例が記載されているが、光検出器６は、構造化照明光ＳＬＥ１の照射方向に対して、後方方向または側方方向のいずれか１以上の位置に設置することもできる。光検出器６は複数設置されてもよい。その場合、複数の光検出器６は、前方方向、後方方向、または側方方向の位置から選ばれた２以上の位置にそれぞれ設置される。
　フローサイトメータ１において検出されるＳＣｆｄやＳＣｂｄなどの散乱信号光ＬＳ１は、従来のフローサイトメータにおいてＦＳＣやＢＳＣとして検出されている成分と同質な成分に、構造化照明光ＳＬＥ１に含まれる光特性の空間分布（構造化照明パターン）と測定対象物Ｃ１の形状とが畳み込まれ掛け合わされた信号となっている。そのため、散乱信号光ＬＳ１の波形を平均（積算）すると、形状由来の情報を平均化し、ＦＳＣやＢＳＣに対応した成分を強く反映した特徴量を得ることができる。
　ここで光検出器６は、散乱信号光ＬＳ１を検出して電気信号に変換する。光検出器６は、一例として、光電子増倍管（ＰＭＴ：Ｐｈｏｔｏｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ　Ｔｕｂｅ）である。光検出器６は、結像レンズ５０によって集光された散乱信号光ＬＳ１の強度を時系列に検出する。上述したように散乱信号光ＬＳ１は、流路２０を流れる測定対象物Ｃ１に構造化照明光ＳＬＥ１が照射されて測定対象物Ｃ１から発せられる。つまり、光検出器６は、流路２０を流れる測定対象物Ｃ１に構造化照明光ＳＬＥ１が照射されて測定対象物Ｃ１から発せられる散乱信号光ＬＳ１の強度を時系列に検出する。光検出器６は、単一の受光素子で構成されるシングルセンサーであってもよいし、複数の受光素子で構成されるマルチセンサーであってもよい。
　ＤＡＱデバイス７は、光検出器６が出力する電気信号パルスを、パルス毎に電子データに変換する。電子データには、時間と、電気信号パルスの強度との組が含まれる。ＤＡＱデバイス７は、一例として、オシロスコープである。
　ＰＣ８は、フローサイトメータ１に備えられて、情報処理を行う装置である。フローサイトメータ１は、ＰＣ８による情報処理の結果に基づいて、測定対象物Ｃ１の判別を行なう。当該情報処理には、測定対象物Ｃ１の特徴量を算出する処理が含まれる。ＰＣ８は、ＤＡＱデバイス７から出力される電子データに基づいて、測定対象物Ｃ１の光学的特性を示す特徴量を算出する。ＤＡＱデバイス７から出力される電子データを信号情報Ｄ１という。信号情報Ｄ１は、散乱信号光ＬＳ１の強度の時間変化を示す。つまり、信号情報Ｄ１は、光源３からの光が照射される光照射領域に存在する測定対象物Ｃ１からの電磁波（一例として、散乱光）が受光され、電子データに変換されて得られる当該電磁波の強度の時間変化を示す。電磁波強度の時間変化は、電磁波強度の経時的な推移ともいう。ＤＡＱデバイス７から出力される電子データである信号情報Ｄ１は、電磁波の強度の時間変化を示す信号情報の一例である。ＰＣ８は、特徴量算出装置の一例である。当該特定量算出装置は、フローサイトメトリー法において測定対象物の光学的特性を示す特徴量を算出する特定量算出装置である。
　ＰＣ８は、ＤＡＱデバイス７から信号情報Ｄ１を取得して、取得した信号情報Ｄ１に基づく波形データを生成する。本実施形態では、一例として、信号情報Ｄ１に基づく波形データは、電磁波の強度の時間変化を示す波形データである時間波形データＷ１である。
　なお散乱信号光ＬＳ１の強度の時間変化を示す信号情報Ｄ１は、さらに波形データを周波数スペクトルに変換して利用することもできる。電磁波の強度の時間変化を示す波形データを、周波数を横軸に変換した波形データをスペクトル波形データＷ２という。スペクトル波形データＷ２の一例は、電磁波の強度の時間変化を示す信号情報Ｄ１がフーリエ変換されて得られる信号強度が周波数に対して示されているデータである。
　本実施形態では、フローサイトメータ１において構造化照明の構成を用いて、散乱信号光ＬＳ１が検出される場合の一例について説明するが、これに限られない。フローサイトメータ１において構造化検出の構成を用いて、散乱信号光ＬＳ１が検出されてもよい。
　上述したように、構造化照明の構成では、空間光変調部４が光源３と測定対象物Ｃ１が流れる流路２０との間に備えられる。一方、構造化検出の構成では、ＤＭＤなどを含む空間光変調部が流路２０と光検出器６との間に備えられる。ここで空間光変調部４は、流路２０と光検出用光学系５との間に備えられる。構造化検出の構成においても、空間光変調部４に含まれる空間光変調器４０は、構造化照明の構成で利用できる空間光変調器４０と同様のものが利用できるが、光特性が異なる複数の領域を含むフィルム、または光を透過させる透過部と光を遮断する遮断部がバイナリーパターンを示すように配置される構造化検出用マスクが好適である。
　構造化検出の構成では、測定対象物Ｃ１には、光源３から構造化されていない照明光ＬＥ１が照射される。照明光ＬＥ１が測定対象物Ｃ１によって散乱されて発生した散乱光は、空間光変調部４によって構造化される。光検出器６は、構造化された散乱光が光検出用光学系５によって集光された光を散乱信号光として検出する。
［特徴量算出装置の構成］
　図３は、本実施形態に係る特徴量算出装置１０の構成の一例を示す図である。特徴量算出装置１０は、フローサイトメトリー法による測定対象物の光学的特性を示す特徴量を算出する特徴量算出装置である。特徴量算出装置１０は、制御部１１を備える。制御部１１は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）や、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ－ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　ｇａｔｅ　ａｒｒａｙ）などを備えており、種々の演算や情報の授受を行う。制御部１１が備える各機能部は、ＣＰＵがＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）からプログラムを読み込んで処理を実行することにより実現される。制御部１１が備える各機能部は、ＣＰＵが、ハードディスクからプログラムを読み込んで処理を実行することにより実現することもできる。また制御部１１が実行するプログラムを、外部装置（不図示）から読み込んで実行することもできる。
　なお、フローサイトメータ１において電磁波の強度の時間変化を示す波形データから測定対象物の形態情報の取得が行われる場合には、本実施形態に係る特徴量算出装置１０の構成要素の一部あるいは全体が、当該形態情報を取得するための装置と共有されてもよい。
　制御部１１は、信号情報取得部１１０と、領域設定部１１１と、特徴量算出部１１２と、出力部１１３とを備える。
　信号情報取得部１１０は、ＤＡＱデバイス７から信号情報Ｄ１を取得する。
　領域設定部１１１は、信号情報取得部１１０が取得した信号情報Ｄ１に基づいて、特徴量を算出する領域を設定する。信号情報取得部１１０が取得した信号情報Ｄ１が示す電磁波の強度の時間変化をそのまま時間波形データＷ１として、時間波形データＷ１の設定された領域において特徴量が算出される。
　特徴量算出部１１２は、領域設定部１１１が設定した領域における時間波形データＷ１から測定対象物Ｃ１の光学的特性を示す特徴量を算出する。時間波形データＷ１から算出される特徴量は、一例として、光信号強度の平均値、最大値、最小値、中央値、最頻値、積算値であるが、これに限らない。特徴量は、時間波形データＷ１から直接算出される値以外に、後述の例のように時間波形データＷ１から算出された数値を組み合わせて算出される場合もある。特徴量は、時間波形データＷ１から算出される測定対象物の１つの光学的特徴を示す数値である。当該数値は、照射される構造化照明光ＳＬＥ１に含まれる光特性の空間分布（構造化照明パターン）、及び処理対象として設定される領域（時間領域、または波形データがスペクトル波形データＷ２の場合には周波数領域）に依存して変化する。当該数値は、それらの構造化照明光ＳＬＥ１に含まれる光特性の空間分布（構造化照明パターン）、及び設定される領域についての条件が揃えば測定対象物の光学的特性を示す指標となる。
　なお上記の説明では、領域設定部１１１が、信号情報取得部１１０が取得した信号情報Ｄ１が示す電磁波の強度の時間変化をそのまま時間波形データＷ１として利用した場合について説明を記載したが、信号情報取得部１１０が取得した信号情報Ｄ１は、経過時間以外を定義域とする波形データに変換して利用することもできる。領域設定部１１１は、例えば、信号情報取得部１１０が取得した信号情報Ｄ１が周波数スペクトルとして示されたスペクトル波形データＷ２を波形データとして利用して、スペクトル波形データＷ２において特徴量を算出する領域を設定することもできる。その場合、例えば、領域設定部１１１が、信号情報Ｄ１をフーリエ変換したスペクトル波形データＷ２を生成する。
　出力部１１３は、特徴量算出部１１２が算出した特徴量を外部装置（不図示）に出力する。外部装置とは、例えば、ディスプレイ装置などの表示装置、サーバなどに備えられる記憶装置である。なお、出力部１１３は、算出した特徴量を自装置の表示装置や記憶装置に出力してもよい。その場合、特徴量算出装置１０は、制御部１１に加え、表示装置や記憶装置（不図示）を有する。
［信号情報］
　図４は、本実施形態に係る経過時間を定義域とする場合の波形データである時間波形データＷ１の一例を示す図である。図４にグラフとして示す時間波形データＷ１は、測定対象物Ｃ１からの電磁波が受光され、電子データとして得られる当該電磁波の強度（信号強度）が、フローサイトメータ１による測定が開始されてから経過した時間（経過時間）に対して示されている。時間波形データＷ１は、経過時間を定義域とする電磁波の強度を示すデータである。
　領域Ｒ１は、領域設定部１１１によって設定された波形データにおいて、特徴量が算出される処理対象とする領域である。図４の例では、領域Ｒ１は、経過時間のうち時刻ｔ１から時刻ｔ２までの領域を示す。領域設定部１１１は、例えば、時間波形データＷ１のうち、構造化照明光により測定対象物Ｃ１から発せられる電磁波が最初に検出される時刻ｔ１から、最後に検出される時刻ｔ２までの領域を領域Ｒ１として設定する。即ち、領域設定部１１１によって設定された波形データの領域Ｒ１において、特徴量の算出が行われる。
　本実施形態では、上述したように、信号情報Ｄ１が示す電磁波強度の時間変化を示すデータを、さらに周波数スペクトルとして表示して、スペクトル波形データＷ２として利用することもできる。
　図５は、本実施形態に係る周波数を定義域とする場合の波形データであるスペクトル波形データＷ２の一例を示す図である。図５にグラフとして示すスペクトル波形データＷ２は、測定対象物Ｃ１からの電磁波が受光され、電子データとして得られる当該電磁波の強度の経時的な推移を示す信号情報Ｄ１がフーリエ変換されて得られる波形データである。スペクトル波形データＷ２では、周波数スペクトルとして、信号の強度が周波数に対して示されている。スペクトル波形データＷ２は、周波数を定義域とするスペクトル信号強度を示すデータである。
　領域Ｒ２は、領域設定部１１１によって設定された、特徴量が算出される処理対象となる周波数領域の一例である。図５の例では、領域Ｒ２は、周波数のうち周波数ｖ１から周波数ｖ２までの周波数領域を示す。領域設定部１１１は、例えば、周波数を定義域とする周波数スペクトルの波形データのうち、所定の周波数範囲の領域を領域Ｒ２として設定する。特徴量算出部１１２は、領域設定部１１１が設定した領域における周波数スペクトルから、例えば最大値を測定対象物Ｃ１の特性を示す特徴量として算出する。
　別の例として、特徴量算出部１１２は、周波数スペクトルの波形データのうち所望の周波数の周囲の特定領域を領域Ｒ２に設定し、領域設定部１１１は、設定された領域Ｒ２における信号強度の積算値を特徴量として算出する。この場合、算出された特徴量は、当該特定の周波数領域において抽出される測定対象物Ｃ１の構造上の特徴を示す特徴量として算出される。
［特徴量算出処理］
　図６は、本実施形態に係る特徴量算出処理の一例を示す図である。特徴量算出処理は、特徴量算出装置１０の制御部１１によって実行される。なお以降の記載では、信号情報Ｄ１に基づく波形データとして時間波形データＷ１を利用する場合について説明するが、スペクトル波形データＷ２を波形データとして利用する場合についても同様である。
ステップＳ１０：信号情報取得部１１０は、ＤＡＱデバイス７から信号情報Ｄ１を取得する。信号情報取得部１１０は、取得した信号情報Ｄ１を領域設定部１１１に供給する。
ステップＳ２０：領域設定部１１１は、信号情報取得部１１０が取得した信号情報Ｄ１に基づいて、特徴量を算出する波形データの定義域を設定し、当該特徴量を算出する波形データにおいて特徴量が算出される処理の対象となる領域を設定する。領域設定部１１１は、設定した領域を示す情報を特徴量算出部１１２に供給する。例えば、特徴量を算出する波形データの定義域が経過時間に設定された場合には、領域設定部１１１は、時間波形データＷ１の特徴量の算出の対象となる領域を示す情報を特徴量算出部１１２に供給する。
ステップＳ３０：特徴量算出部１１２は、領域設定部１１１が設定した領域に対して、信号強度から測定対象物の光学的特性を示す特徴量を算出する。例えば、特徴量を算出する波形データの定義域が経過時間に設定された場合には、特徴量算出部１１２は、領域設定部１１１によって設定された時間の領域について信号強度の時間についての平均値を算出する。また別の例では、領域設定部１１１は、特徴量算出部１１２は、信号情報Ｄ１が示す波形データを積算することによって信号強度の積算値を算出する。
　上述したように、ＳＣｆｄやＳＣｂｄなどの散乱信号光ＬＳ１には、他の方向の散乱光の成分が混ざっている。散乱信号光ＬＳ１から他の方向の散乱光の成分を取り除くことによって、特定の方向についての散乱に関する特徴量を、当該特定の方向の散乱についての特徴がより一層反映された量として取り出すことができる。
　例えば、ＳＣｆｄには、ＦＳＣの成分とＢＳＣの成分とが多く混ざっている。ＳＣｆｄからＢＳＣの成分を取り除くことによって、前方方向についての散乱に関する特徴量を、前方散乱についての特徴がより一層反映された量として取り出すことができる。
　一方、ＳＣｂｄでは、ＦＳＣの成分が混ざっている割合は少なく、ＳＣｂｄとＢＳＣは相関が強い。
　なお、特徴量算出部１１２は、算出した複数の特徴量同士を組み合わせて、新たな特徴量としてもよい。例えば、平均値により規格化した最大値や最小値などが新たな特徴量とされてもよい。
　また、特徴量算出部１１２は、同一の測定対象物Ｃ１に由来する散乱信号光ＬＳ１であれば、異なる方向で検出した散乱信号光から算出された特徴量同士を組み合わせて、新たな特徴量としてもよい。ここで同一の測定対象物Ｃ１に由来する散乱信号光ＬＳ１とは、同時刻に同一の測定対象物について検出された信号光である。例えば、同一の測定対象物についてＳＣｆｄとＳＣｂｄが同時に測定され、後方散乱由来の特徴量と前方散乱由来の特徴量とが組み合わされて、新たな特徴量とされてもよい。
　なお、ある方向の散乱による散乱信号光ＬＳ１の波形データ（特にＳＣｆｄ）において他の方向の散乱光に対応する成分が混じる場合には、当該混入成分の影響を除くための補正が行われることが、特定方向に散乱される光に反映される測定対象物の特性のみを精度高く取得するためには好ましい。
ステップＳ４０：出力部１１３は、特徴量算出部１１２が算出した特徴量を外部装置に出力する。
　以上で、制御部１１は、特徴量算出処理を終了する。
［実施例１］
　ここで本実施形態の実施例１について説明する。本実施例に係るフローサイトメータをフローサイトメータＦＣＭ１という。フローサイトメータＦＣＭ１は、ＧＣ技術に基づくフローサイトメータである。本実施例では、測定対象物Ｃ１として、市販の血球模擬ビーズ（Ｓｌｉｎｇｓｈｏｔ　Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ社製　ＷＢＣ　Ｓｃａｔｔｅｒ　ｍｉｍｉｃ　Ｃａｔ　Ｎｏ．　ＳＳＢ－０４－Ｃ）を使用した。
　フローサイトメータＦＣＭ１において、光源３からの照明光ＬＥ１としてレーザー光（４０５ｎｍ）を構造化して流路２０を通過する測定対象物Ｃ１に照射し、測定対象物Ｃ１から発せられる散乱信号光ＬＳ１を前方と後方に設置された光検出器６により検出して、散乱信号光ＬＳ１の強度の時間変化を示す波形データを取得した。
　また、フローサイトメータＦＣＭ１では、比較の目的のために、別の測定チャンネルを用いて、ＦＳＣ及びＢＳＣを同時に測定した。フローサイトメータＦＣＭ１のＦＳＣ及びＢＳＣの測定では、光源３からの照明光ＬＥ１が構造化されずにスポット光として測定対象物Ｃ１に照射されて、前方及び後方への散乱光が検出された。光源３からの照明光ＬＥ１としては、レーザー光（６３７ｎｍ）が用いられた。ＦＳＣ及びＢＳＣは、従来のフローサイトメータにおいても測定されている散乱光の強度の総量である。
　図７は、本実施例に係るフローサイトメータＦＣＭ１によって検出されたＦＳＣとＢＳＣとの相関を示す図である。図８は、本実施例に係るフローサイトメータＦＣＭ１によって検出されたＳＣｆｄの積算値ＳＣｆｄ＿ＡとＳＣｂｄの積算値ＳＣｂｄ＿Ａとの相関を示す図である。図７に示すＦＳＣとＢＳＣとの相関は、図８に示す積算値ＳＣｆｄ＿Ａと積算値ＳＣｂｄ＿Ａとの相関と比較するために示されている。
　図７及び図８それぞれに示す複数のプロットそれぞれは、複数の測定対象物Ｃ１それぞれについての測定結果を示す。
　ここで積算値ＳＣｆｄ＿Ａは、構造化照明光を測定対象物Ｃ１に照射して、前方に設置した光検出器により検出した散乱光信号の時間変化を示す波形データを積算して算出した特徴量である。また積算値ＳＣｂｄ＿Ａは、構造化照明光を照射された測定対象物Ｃ１から発せられた散乱光を、後方に設置した光検出器で検出した散乱信号光の時間変化を示す波形データを積算して算出した特徴量である。
　図７の測定結果が示すＦＳＣとＢＳＣとの相関関係と、図８の測定結果が示す積算値ＳＣｆｄ＿Ａと積算値ＳＣｂｄ＿Ａとの相関関係とを比較すると、両者には類似した相関関係があることが確認でき、これらの特徴量が測定対象物Ｃ１の前方あるいは後方への散乱に関係する光学的特性を示す指標となることが示された。
　以上に説明したように、本実施形態に係る特徴量算出装置１０は、フローサイトメトリー法による測定対象物の光学的特性を算出する特徴量算出装置であって、信号情報取得部１１０と、領域設定部１１１と、特徴量算出部１１２とを備える。
　信号情報取得部１１０は、構造化照明の構成、また構造化検出の構成のいずれか１以上の構成により、光源３からの光が照射される光照射領域に存在する測定対象物Ｃ１からの変調された電磁波（本実施形態において、散乱信号光ＬＳ１）が光検出器６により受光されて生成される電磁波（本実施形態において、散乱信号光ＬＳ１）の強度の時間変化を示す信号情報Ｄ１を取得する。構造化照明の構成では、光源３からの照明光を構造化照明光にして測定対象物Ｃ１に照射する。構造化検出の構成では、測定対象物Ｃ１からの電磁波を構造化して検出する。
　領域設定部１１１は、信号情報取得部１１０が取得した信号情報Ｄ１から、特徴量が算出される波形データ（本実施形態において、時間波形データＷ１）の定義域（本実施形態において、経過時間）と、特徴量が算出される処理の対象となる領域を設定する。
　特徴量算出部１１２は、領域設定部１１１が設定した領域における波形データ（本実施形態において、時間波形データＷ１）から測定対象物Ｃ１の光学的特性を示す特徴量を算出する。換言すれば、特徴量算出部１１２は、領域設定部１１１が設定した領域部分の波形データを用いて測定対象物Ｃ１の光学的特性を示す特徴量を算出する。
　この構成により、本実施形態に係る特徴量算出装置１０は、測定対象物Ｃ１からの電磁波の強度の時間変化を示す信号情報Ｄ１に基づく波形データ（本実施形態において、時間波形データＷ１）から、測定対象物Ｃ１の光学的特性を示す特徴量を算出できるため、ＧＣ技術において検出される光信号に含まれる多様な情報を取得できる。
　ＧＣ技術は、従来のフローサイトメトリーに比べて、分解能の高い詳細な細胞の形態情報を取得することができる技術として知られている。これまでＧＣ技術を用いたフローサイトメータでは、解像度が高い形態情報を含む光信号の時間変化を示す波形データを、例えば、機械学習により作成された判別モデルに基づいて測定対象物を予測させる判別処理に利用していた。一方、本実施形態に係るフローサイトメータ１では、構造化照明光を利用したＧＣ技術により取得した光信号の波形データを、測定対象物の形態情報を高い解像度で含む情報として利用するだけでなく、当該波形データから特徴量を算出することにより、従来のフローサイトメータにおいて利用されていた散乱光強度の総量に関する情報を新たに取り出すことを可能にする。
　ここで本実施形態に係るフローサイトメータ１では、特徴量を算出するために光信号の時間変化を示す波形データを新たに取得する必要はなく、ＧＣ技術を用いて形態情報に基づく判別処理のために取得される波形データをそのまま利用することができる。そのため、特徴量を算出するために、新たな検出器を設置するなどの光学系の変更は不要である。したがって、本実施形態に係るフローサイトメータ１では、従来のフローサイトメータで取得されていた散乱光強度に関する情報と対応づけることが可能な情報（散乱信号光ＬＳ１の経時的変化を示す波形データから算出される特徴量）を、新たな光学系の設定をすることなく、ＧＣ技術を用いた解像度の高い形態情報と同時に簡便に取得できる。
　本実施形態に係るフローサイトメータ１において、機械学習に基づいて波形データと測定対象物Ｃ１の形態情報との関係が学習されることによって予め作成された判別モデルに基づいて、当該波形データから測定対象物Ｃ１の形態情報に基づいて判別を行なうための測定と、測定対象物Ｃ１の光学的特性を示す特徴量を算出するための測定とが並行して実行されてもよい。例えば、本実施形態に係るフローサイトメータ１では、測定対象物Ｃ１のＧＣ技術を用いて取得される波形データと測定対象物Ｃ１を特定する情報とを対応付けて含む訓練データを用い機械学習を行い、予め作成した判別モデルに基づき測定対象物Ｃ１の波形データから測定対象物Ｃ１の判別が行なわれるが、当該測定対象物Ｃ１の判別を行なうために検出された波形データを、測定対象物Ｃ１の光学的特性を示す特徴量を算出するためにも利用することができる。
　さらに、本実施形態に係るフローサイトメータ１において、構造化照明光が照射されて測定対象物Ｃ１から発せられる散乱信号光ＬＳ１（ＧＣ波形）と、従来の散乱光強度（ＦＳＣ、ＢＳＣ、ＳＳＣ）との両方が同時に取得可能な構成としてもよい。例えば、本実施形態に係るフローサイトメータ１では、測定対象物Ｃ１から発せられる散乱光を、構造化照明光によるＧＣ波形として検出する構成と、構造化されていないスポット光による散乱光として検出する構成との両方を有する構成とすることができる。その場合、フローサイトメータにおける精度管理用の標準ビーズ等を用いて構造化照明光に由来する散乱信号光ＬＳ１（ＧＣ波形）と従来の散乱光強度を同時に測定すれば、散乱信号光ＬＳ１（ＧＣ波形）が示す波形データから変換した特徴量と、従来の散乱光強度の実測値との相関を、例えば線形回帰式等を用いてより高めることができる。これによって、従来のフローサイトメータで蓄積されていた従来の散乱光強度に関する情報と、本実施形態に係るフローサイトメータ１のようなＧＣ技術を用いたフローサイトメータのＧＣ波形データから変換した特徴量の測定結果とをより精度よく対応づけて整理することが可能になる。
　また、本実施形態に係る特徴量算出装置１０では、信号情報Ｄ１に基づく波形データは、光信号の時系列な波形データ（時間波形データＷ１）には限られない。例えば、領域設定部１１１は、取得した散乱信号光ＬＳ１をフーリエ変換した周波数スペクトルを波形データ（定義域を周波数とするスペクトル波形データＷ２）とし、領域として設定したスペクトル波形データＷ２の特定の周波数範囲について、特徴量を算出してもよい。
　この構成により、本実施形態に係る特徴量算出装置１０は、周波数スペクトルから測定対象物Ｃ１の特定の周波数についての光学的特徴を抽出して特徴量として算出できるため、例えば、散乱信号光ＬＳ１に含まれる多様な情報のうち特定の周波数領域において抽出される測定対象物Ｃ１の構造情報を取得できる。
　また、本実施形態に係る特徴量算出装置１０では、信号情報取得部１１０は、光照射領域に存在する測定対象物Ｃ１からの散乱光の強度の時間変化を示す信号情報を信号情報Ｄ１として取得する。信号情報Ｄ１に基づく波形データが、経過時間を定義域とする散乱光の強度を示すデータ（本実施形態において、時間波形データＷ１）である。領域設定部１１１は、領域として特定の経過時間の範囲の領域を設定する。特徴量算出部１１２は、領域設定部１１１が設定した領域における波形データ（本実施形態において、時間波形データＷ１）から特定の経過時間の範囲において光検出器６により受光された散乱光の強度の積算値（本実施形態において、積算値ＳＣｆｄ＿Ａ及び積算値ＳＣｂｄ＿Ａ）を特徴量として算出する。
　この構成により、本実施形態に係る特徴量算出装置１０は、散乱光の強度の積算値（本実施形態において、積算値ＳＣｆｄ＿Ａ及び積算値ＳＣｂｄ＿Ａ）を特徴量として算出できるため、ＧＣ技術において検出される光信号に含まれる多様な情報の１つとして、測定対象物Ｃ１の前方あるいは後方への散乱の強さに関係する光学的特性を示す指標を測定できる。
（第２の実施形態）
　以下、図面を参照しながら本発明の第２の実施形態について詳しく説明する。
　上記第１の実施形態では、光信号強度の時間変化を示す波形データから測定対象物の光学的特性を示す特徴量が算出される場合について説明した。そのようにして得られた特徴量は、測定対象物の光学的特性を表す指標（例えばある方向への散乱の強さを表す指標）ではあるが、そのままでは従来のフローサイトメータにおいて取得される散乱光強度（ＦＳＣ、ＳＳＣ、ＢＳＣ）の数値に置き換えられない。そのため、本実施形態では、算出された特徴量を、従来のフローサイトメータにおいて取得される散乱光強度に対応した値に変換する場合について説明をする。
　本実施形態に基づいて、ＦＳＣ、ＳＳＣ、ＢＳＣに対応した値に変換された特徴量も、本発明における特徴量の１つである。また、散乱光は、本実施形態において、測定対象物に構造化照明光を照射した場合に測定対象物から発せられる電磁波の一例である。
　本実施形態に係るフローサイトメータをフローサイトメータ１ａといい、特徴量算出装置を特徴量算出装置１０ａという。フローサイトメータ１ａの構成は、フローサイトメータ１（図１）の構成と、ＰＣ８として特徴量算出装置１０ａが備えられる点以外は同様である。
　なお、上述した第１の実施形態と同一の構成については同一の符号を付して、同一の構成及び動作についてはその説明を省略する場合がある。
［特性特徴量算出装置の構成］
　図９は、本実施形態に係る特徴量算出装置１０ａの構成の一例を示す図である。特徴量算出装置１０ａは、制御部１１ａと、記憶部１２とを備える。
　制御部１１ａは、信号情報取得部１１０と、領域設定部１１１と、特徴量算出部１１２と、出力部１１３と、変換部１１４とを備える。
　変換部１１４は、特徴量算出部１１２が算出した特徴量を従来のフローサイトメータにおける測定によって得られる測定値に対応した値に変換する。ここで従来のフローサイトメータにおける測定によって得られる測定値とは、例えば、構造化されていないスポット光の照射により得られる散乱光をＦＳＣやＢＳＣなどの散乱光強度として測定して利用されている測定値である。変換部１１４は、例えば、基準となる測定対象物について特徴量算出部１１２が算出した特徴量を、従来のフローサイトメータにより同じ測定対象物について測定されるＦＳＣやＢＳＣなどの散乱光強度（散乱光強度の総量）に対応した値に変換する。基準となる測定対象物Ｃ２とは、例えば、フローサイトメータにおける精度管理用の標準ビーズ（例えばＢｅｃｋｍａｎ　Ｃｏｕｌｔｅｒ社製　Ｆｌｏｗ－Ｃｈｅｃｋ　Ｐｒｏ）や模擬細胞（例えばＳｌｉｎｇｓｈｏｔ　Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ社製　ＷＢＣ　Ｓｃａｔｔｅｒ　ｍｉｍｉｃ）などである。また、以降では、基準となる測定対象物Ｃ２を含む測定試料を標準サンプルとも記載する。
　基準となる測定対象物についてＦＳＣやＢＳＣなどの散乱光強度を取得するフローサイトメータは、構造化されていないスポット光の照射により光学的な測定を行う従来のフローサイトメータであってもよいが、ＧＣ技術を用いたフローサイトメータにおいて、形態的な情報を取得するための波形情報を取得する光学的な測定とは別の検出チャンネルを利用して両方を同時に並行して行うこともできる。
　以下の説明では、構造化されていないスポット光の照射により光学的な測定を行うフローサイトメータを従来フローサイトメータと記載する。また、ＦＳＣやＢＳＣなどの測定値を取得するための光学的な測定が、特徴量を取得するＧＣ技術を用いたフローサイトメータとは別に、従来フローサイトメータにより行われる場合についておもに記載する。
　記憶部１２は、各種の情報を記憶する。各種の情報には、測定値情報Ｐ１が含まれる。測定値情報Ｐ１は、基準となる測定対象物の測定によって得られる測定値を含む情報である。記憶部１２は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。
［特徴量算出処理］
　図１０は、本実施形態に係る特徴量算出処理の一例を示す図である。特徴量算出処理は、特徴量算出装置１０ａの制御部１１ａによって実行される。
　なお、ステップＳ１１０、ステップＳ１２０、ステップＳ１３０、及びステップＳ１５０の各処理は、図６におけるステップＳ１０、ステップＳ２０、ステップＳ３０、及びステップＳ４０の各処理と同様であるため、以下では説明を省略する。
　なお図１０に記載されていないが、ステップＳ１４０において特徴量変換の処理が実行される前に、予め、従来フローサイトメータを用いて、フローサイトメータ１ａが測定する測定対象物Ｃ２と同一の測定対象物を含む標準サンプルを用いた測定が行われ、当該測定対象物Ｃ２と同一の測定対象物について散乱光の強度の総量（例えばＦＳＣとＢＳＣなど）の測定値が取得される。
ステップＳ１４０：変換部１１４は、特徴量算出部１１２が算出した特徴量と、基準となる測定対象物Ｃ２を従来フローサイトメータにより測定して得られる測定値とに基づいて、当該特徴量を、フローサイトメータ１ａ以外の従来のフローサイトメータによって取得される散乱光総量に対応した値に変換する。例えば、変換部１１４は、基準となる測定対象物Ｃ２を従来フローサイトメータにより測定して得られる測定値と特徴量算出部１１２が算出した特徴量との相関性に基づく回帰分析により、特徴量算出部１１２が算出した特徴量をフローサイトメータ１ａ以外の従来のフローサイトメータによって取得される散乱光総量に対応した値に変換する。
　変換部１１４は、ステップＳ１３０において算出されたＳＣｆｄを積算して算出された特徴量を、例えば式（１）に基づいて、ＦＳＣに対応する値（後述するように当該値をＦＳＣｅｓｔという）に変換する。また変換部１１４は、ステップＳ１３０において算出されたＳＣｂｄを積算して算出された特徴量を、例えば式（２）に基づいて、ＢＳＣに対応する値（ＢＳＣｅｓｔ）に変換する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　その際、式（１）のａ乃至ｅの各パラメータは、例えば、ＳＣｆｄを積算して算出された特徴量と、ＳＣｂｄを積算して算出された特徴量と、従来フローサイトメータを用いて同じ測定対象物Ｃ２について測定したＦＳＣの測定値とを、式（１）で関連づけ導出することができる。また式（２）のａ乃至ｃの各パラメータは、例えば、ＳＣｂｄを積算して算出された特徴量と、従来フローサイトメータを用いて同じ測定対象物Ｃ２について測定したＢＳＣの測定値とを、式（２）で関連づけ決定することができる。
　別の方法として、前記ＳＣｆｄの積算値に対する前記ＦＳＣの測定値のプロットと、前記ＳＣｂｄの積算値に対する前記ＢＳＣの測定値のプロットについて、例えば、式（１）と式（２）とを同時にフィッティングすることで式（１）及び式（２）の各パラメータを得ることができる。
　さらに別の方法として、ＳＣｂｄの積算値とＢＳＣの測定値のプロットに対して式（２）をフィッティングして式（２）におけるパラメータａ、ｂ、及びｃを取得し、その結果と、ＳＣｆｄの積算値とＦＳＣの測定値のプロットに対して式（１）をフィッティングして式（１）の残りのパラメータｄ及びｅを取得する方法により、パラメータａ乃至ｅを得ることもできる。
　上記の例のように、基準となる測定対象物Ｃ２について、従来フローサイトメータにより測定して得られる測定値と特徴量算出部１１２が算出した特徴量との相関性を回帰分析することにより、特徴量算出部１１２が算出した特徴量をフローサイトメータ１ａ以外の従来のフローサイトメータによって取得される散乱光総量に対応した値に変換する回帰式及び必要なパラメータを得ることができる。
　なお、一般に、ＳＳＣは、概ねＢＳＣと対応するため、上記方法において、ＢＳＣとＳＣｂｄの積算値の代わりにＳＳＣとＳＣｓｄ（側方に設置された光検出器により取得した構造化照明光に由来する散乱光信号）の積算値を用い、式（２）に基づいて、ＳＣｓｄの積算値からＳＳＣに対応する変換値ＳＳＣｅｓｔを得ることが同様にできる。
　以上で、制御部１１ａは、特徴量算出処理を終了する。
　特徴量算出装置１０ａでは、前方散乱光の特徴量と、後方（側方）散乱光の特徴量を変換した量及び標準サンプル測定で得られる測定値とを組み合わせることにより、構造化照明光に由来する散乱光信号から、構造化されていないスポット光の照射により光学的な測定を行う従来フローサイトメータで取得されるＦＳＣやＢＳＣ）の測定値に対応した特徴量を生成することができる。
　なお、本実施形態では前方及び後方への散乱光を取得する場合を例にフローサイトメータ１ａの構成を説明したが、これに限らない。前方及び側方への散乱光、側方及び後方への散乱光、あるいは前方、側方、及び後方への散乱光について、散乱光強度の総量を従来フローサイトメータで取得し、特徴量をＧＣ技術を用いたフローサイトメータ１ａで取得してもよい。これにより、本実施形態と同様に、構造化照明光に由来する散乱光信号から、従来フローサイトメータで取得される散乱光強度の総量の測定値に対応した特徴量を生成することができる。なお、従来フローサイトメータは、スポット光の照射により光学的な測定を行う。
　また、フローサイトメータ１ａと、従来フローサイトメータとでは、測定する量がＳＣｆｄ及びＳＣｂｄと、ＦＳＣ、ＳＳＣ、及びＢＳＣと、で異なるだけでなく、測定系に含まれる光学素子の構成などが異なる場合がある。その場合、フローサイトメータ１ａによって測定された特徴量を、従来フローサイトメータにおいて取得される散乱光強度に対応した値に変換する場合に、フローサイトメータ間の光学素子の構成の違いに起因する影響などをさらに補正する必要がある。
［実施例２］
　本実施例では、測定に用いたフローサイトメータＦＣＭ１の構成、及び測定条件は、上述した実施例１と同様である。本実施例では、ＧＣ技術を用いたフローサイトメータにおいて、形態的な情報を取得できる波形情報を取得する光学系とは別のチャンネルを利用して、従来のフローサイトメータで測定されるＦＳＣなどの散乱光強度の総量に対応した測定が並行して行なわれた。本実施例では、測定対象物Ｃ２として、市販の血球模擬ビーズ（Ｓｌｉｎｇｓｈｏｔ　Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ社製　ＷＢＣ　Ｓｃａｔｔｅｒ　ｍｉｍｉｃ　Ｃａｔ　Ｎｏ．　ＳＳＢ－０４－Ｃ）が使用された。
　図１１は、本実施例に係るＦＳＣの測定値と、ＳＣｆｄの特徴量の１つである積算値（図１１の一例では、積算値ＳＣｆｄ＿Ａ）との相関を示す図である。本実施例では、ＳＣｆｄに含まれる後方散乱光由来の成分を除くため、測定値をもとに算出した特徴量（積算値ＳＣｆｄ＿Ａ）を、さらに以下の式（３）を用いて変換した。ここで、変換されたＳＣｂｄの積算値をＦＳＣｅｓｔともいう。なお、式（３）は、ＳＣｆｄの積算値（つまり、積算値ＳＣｆｄ＿Ａ）とＳＣｂｄの積算値（積算値ＳＣｂｄ＿Ａ）、及びＦＳＣの測定値を用い、上記式（３）に対するフィッティングを行い、式（３）に示す回帰式を導出した。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　図１２は、フローサイトメータＦＣＭ１で測定したＦＳＣの測定値と、上記式（３）を用いて積算値ＳＣｆｄ＿Ａと積算値ＳＣｂｄ＿Ａから変換されたＳＣｆｄの積算値（ＦＳＣｅｓｔ）との相関を示す図である。図１２に示すとおり、ＦＳＣｅｓｔは、図１１に示す変換前の特徴量（積算値ＳＣｆｄ＿Ａ）との相関と比較すると、ＦＳＣに対してより良好な相関関係を示すことが確認できた。ＦＳＣｅｓｔと、ＦＳＣとの相関は、相関係数にして１に近い値が得られ、ＳＣｆｄの積算値（積算値ＳＣｆｄ＿Ａ）はよりＦＳＣに対応した値に変換されている。
　以上に説明したように、本実施形態に係る特徴量算出装置１０ａは、変換部１１４を備える。
　変換部１１４は、特徴量算出部１１２が算出した特徴量と、基準となる測定対象物Ｃ２の測定によって得られる測定値とに基づいて、特徴量（本実施形態において、例えば、積算値ＳＣｆｄ＿Ａ）を従来フローサイトメータによって取得される電磁波の強度に対応した値（本実施形態において、例えば、ＦＳＣ）に変換する。
　この構成により、本実施形態に係る特徴量算出装置１０ａは、算出した特徴量を、従来フローサイトメータによって取得される電磁波の強度に対応した値に変換することができる。
　なお、上述した実施形態における特徴量算出装置１０、１０ａの一部、例えば、信号情報取得部１１０、領域設定部１１１、特徴量算出部１１２、及び変換部１１４をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、特徴量算出装置１０、１０ａに内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
　また、上述した実施形態における特徴量算出装置１０、１０ａの一部、または全部を、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ　Ｓｃａｌｅ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の集積回路として実現してもよい。特徴量算出装置１０、１０ａの各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。
　以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
１０、１０ａ…特徴量算出装置、１１０…信号情報取得部、１１１…領域設定部、１１２…特徴量算出部、ＬＳ１…散乱信号光、Ｄ１…信号情報、Ｗ１…時間波形データ、Ｗ２…スペクトル波形データ、Ｃ１…測定対象物

Claims (9)

  1. 　フローサイトメトリー法において測定対象物の光学的特性を示す特徴量を算出する特徴量算出装置であって、
    　光源からの照明光を構造化照明光にして前記測定対象物に照射する構造化照明の構成、または前記測定対象物からの変調された電磁波を構造化して検出する構造化検出の構成のいずれか１以上の構成により、前記光源からの照明光が照射される光照射領域に存在する前記測定対象物からの変調された電磁波が光検出器により受光されて生成される前記電磁波の強度の時間変化を示す信号情報を取得する信号情報取得部と、
    　前記信号情報取得部が取得した前記信号情報に基づく波形データの定義域において、前記波形データにおいて特徴量が算出される処理の対象となる領域を設定する領域設定部と、
    　前記領域設定部が設定した前記領域における前記波形データから前記特徴量を算出する特徴量算出部と、
    　を備える特徴量算出装置。
  2. 　前記波形データは、経過時間を定義域とする前記電磁波の強度を示すデータであり、
    　前記領域設定部は、前記波形データにおいて前記領域として特定の経過時間の範囲の領域を設定する
    　請求項１に記載の特徴量算出装置。
  3. 　前記波形データは、周波数を定義域とする周波数スペクトルにおける信号強度を示すデータであり、
    　前記領域設定部は、前記波形データにおいて前記領域として特定の周波数の範囲の領域を設定する
    　請求項１に記載の特徴量算出装置。
  4. 　機械学習に基づいて前記波形データと前記測定対象物の形態情報との関係が学習されることによって予め作成された判別モデルに基づいて、前記波形データから前記測定対象物の前記形態情報をもとに判別を行なうための測定と、前記特徴量を算出するための測定とが並行して実行される
    　請求項２に記載の特徴量算出装置。
  5. 　前記信号情報取得部は、前記光照射領域に存在する前記測定対象物からの散乱光の強度の時間変化を示す信号情報を前記信号情報として取得する
    　請求項１に記載の特徴量算出装置。
  6. 　前記信号情報取得部は、前記光照射領域に存在する前記測定対象物からの散乱光の強度の時間変化を示す信号情報を前記信号情報として取得し、
    　前記波形データは、経過時間を定義域とする前記散乱光の強度を示すデータであり、
    　前記領域設定部は、前記波形データにおいて、前記領域として特定の経過時間の範囲の領域を設定し、
    　前記特徴量算出部は、前記領域設定部が設定した前記領域における前記波形データから前記特定の経過時間の範囲において前記光検出器により受光された前記散乱光の強度の積算値を前記特徴量として算出する
    　請求項２に記載の特徴量算出装置。
  7. 　前記特徴量算出部が算出した前記特徴量と、基準となる測定対象物の測定によって得られる測定値とに基づいて、前記特徴量を自装置以外のフローサイトメータによって取得される電磁波の強度に対応した値に変換する変換部
    　をさらに備える請求項１または請求項２に記載の特徴量算出装置。
  8. 　フローサイトメトリー法において測定対象物の光学的特性を示す特徴量を算出する方法であって、
    　光源からの照明光を構造化照明光にして前記測定対象物に照射する構造化照明の構成、または前記測定対象物からの変調された電磁波を構造化して検出する構造化検出の構成のいずれか１以上の構成により、前記光源からの照明光が照射される光照射領域に存在する前記測定対象物からの変調された電磁波が光検出器により受光されて生成される前記電磁波の強度の時間変化を示す信号情報を取得する信号情報取得ステップと、
    　前記信号情報取得ステップにおいて取得された前記信号情報に基づく波形データの定義域において、前記波形データにおいて前記特徴量が算出される処理の対象となる領域を設定する領域設定ステップと、
    　前記領域設定ステップにおいて設定された前記領域における前記波形データから前記特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
    　を有する特徴量算出方法。
  9. 　フローサイトメトリー法において測定対象物の光学的特性を示す特徴量を算出する特徴量算出装置のコンピュータに、
    　光源からの照明光を構造化照明光にして前記測定対象物に照射する構造化照明の構成、または前記測定対象物からの変調された電磁波を構造化して検出する構造化検出の構成のいずれか１以上の構成により、前記光源からの照明光が照射される光照射領域に存在する前記測定対象物からの変調された電磁波が光検出器により受光されて生成される前記電磁波の強度の時間変化を示す信号情報を取得する信号情報取得ステップと、
    　前記信号情報取得ステップにおいて取得された前記信号情報に基づく波形データの定義域において、前記波形データにおいて前記特徴量が算出される処理の対象となる領域を設定する領域設定ステップと、
    　前記領域設定ステップにおいて設定された前記領域における前記波形データから前記特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
    　を実行させるためのプログラム。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006103920A1 (ja) * 2005-03-29 2006-10-05 Sysmex Corporation 癌・異型細胞および凝集粒子を弁別する方法および細胞分析装置
WO2016136801A1 (ja) 2015-02-24 2016-09-01 国立大学法人東京大学 動的高速高感度イメージング装置及びイメージング方法
WO2017073737A1 (ja) 2015-10-28 2017-05-04 国立大学法人東京大学 分析装置
US20170322137A1 (en) * 2016-05-06 2017-11-09 Deutsches Rheuma-Forschungszentrum Berlin Method and system for characterizing particles using a flow cytometer
WO2018198586A1 (ja) * 2017-04-24 2018-11-01 ソニー株式会社 情報処理装置、微粒子分取システム、プログラム及び微粒子分取方法
WO2018203568A1 (ja) * 2017-05-02 2018-11-08 シンクサイト株式会社 細胞評価システム及び方法、細胞評価プログラム
JP2021080332A (ja) 2019-11-15 2021-05-27 Dic株式会社 ポリアリーレンスルファンケトン樹脂、及びその成形体

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006103920A1 (ja) * 2005-03-29 2006-10-05 Sysmex Corporation 癌・異型細胞および凝集粒子を弁別する方法および細胞分析装置
WO2016136801A1 (ja) 2015-02-24 2016-09-01 国立大学法人東京大学 動的高速高感度イメージング装置及びイメージング方法
WO2017073737A1 (ja) 2015-10-28 2017-05-04 国立大学法人東京大学 分析装置
US20170322137A1 (en) * 2016-05-06 2017-11-09 Deutsches Rheuma-Forschungszentrum Berlin Method and system for characterizing particles using a flow cytometer
WO2018198586A1 (ja) * 2017-04-24 2018-11-01 ソニー株式会社 情報処理装置、微粒子分取システム、プログラム及び微粒子分取方法
WO2018203568A1 (ja) * 2017-05-02 2018-11-08 シンクサイト株式会社 細胞評価システム及び方法、細胞評価プログラム
JP2021080332A (ja) 2019-11-15 2021-05-27 Dic株式会社 ポリアリーレンスルファンケトン樹脂、及びその成形体

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SADAO OTA, RYOICHI HORISAKI, YOKO KAWAMURA, MASASHI UGAWA, ISSEI SATO, KAZUKI HASHIMOTO, RYOSUKE KAMESAWA, KOTARO SETOYAMA, SATOKO: "Ghost cytometry", SCIENCE, 15 June 2018 (2018-06-15), United States , pages 1246 - 1251, XP055609224, DOI: 10.1126/science.aan0096 *

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