【手続補正書】
【提出日】令和3年1月22日(2021.1.22)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料中の細胞を計数するための装置であって、以下を含む、装置：
（ａ）第１のプレート、第２のプレートおよびスペーサを含む試料ホルダであって、
ｉ．該プレートが、互いに対し、異なる構成へと動くことができ、
ｉｉ．一方または両方のプレートが可撓性であり；
ｉｉｉ．各プレートは、それぞれの表面上に、計数される細胞を含有するかまたは含有することが疑われる試料と接触するための試料接触区域を有し、
ｉｖ．一方または両方のプレートが透明であり；
ｖ．プレートの一方または両方が、それぞれの試料接触区域と固定されているスペーサを含み、該スペーサが、所定のスペーサ間距離と、実質的に均一な所定の高さとを有し、該スペーサの少なくとも１つが該試料接触区域内にあり、該スペーサのヤング率と該スペーサの充填率との積が、２ＭＰａ以上であり；
該充填率が、全プレート面積に対するスペーサ接触面積の比率であり；
該構成の１つが、
２枚のプレートが離され、該プレートの間隔が該スペーサによって調節されず、該試料が該プレートの一方または両方に付着される、開放構成
であり；
該構成のもう１つが、該開放構成における試料付着ののち形成される閉鎖構成であり；該閉鎖構成において、該試料の少なくとも一部が該２枚のプレートによって２００μｍ以下の均一な厚さの薄層へと圧縮され、該層の該均一な厚さが該プレートの該試料面によって画定され、該プレートおよび該スペーサによって調節される、試料ホルダ；
（ｂ）該試料の区域（ＡＯＩ―関心対象区域）に対して構成されているイメージャ；および
（ｃ）コンピュータプログラムを含む、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体またはメモリ記憶ユニットであって、該コンピュータプログラムが、画像から該細胞を検出および計数するために機械学習モデルを用いるアルゴリズムを含み、該機械学習モデルが、該試料接触区域の画像を用いて訓練済みであり、該画像が、該スペーサの画像を含み、該スペーサーが、スケールマーカ、イメージマーカ、またはロケーションマーカとして構成されている、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体またはメモリ記憶ユニット。
【請求項２】
試料中の細胞を計数するための方法であって、
（ａ）検出され計数される細胞を含有するまたは含有することが疑われる試料を受け取る工程；
（ｂ）該試料を試料ホルダに装填して該試料を薄い層にする工程；
（ｃ）イメージャを使用して、該試料ホルダ中の該試料の区域（ＡＯＩ―関心対象区域）を画像化する工程；
（ｄ）（ｃ）における画像を解析して該細胞を検出および／または計数する工程であって、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体またはメモリ記憶ユニットが、コンピュータプログラムを含み、該コンピュータプログラムが、画像から該細胞を検出および計数するために機械学習モデルを用いるアルゴリズムを含み、該機械学習モデルが、該試料接触区域の画像を用いて訓練済みであり、該画像が、該スペーサの画像を含み、該スペーサーが、スケールマーカ、イメージマーカ、またはロケーションマーカとして構成されている、工程
を含み；
該試料ホルダが、第１のプレート、第２のプレートおよびスペーサを含み、
ｉ．該プレートが、互いに対し、異なる構成へと動くことができ；
ｉｉ．一方または両方のプレートが可撓性であり；
ｉｉｉ．各プレートが、それぞれの表面上に、計数される細胞を含有するかまたは含有することが疑われる試料と接触するための試料接触区域を有し、
ｉｖ．一方または両方のプレートが透明であり；
ｖ．プレートの一方または両方が、それぞれの試料接触区域と固定されているスペーサを含み、該スペーサが、ピラー形状と、実質的に平坦な上面と、実質的に均一な所定の高さとを有し、該スペーサの少なくとも１つが該試料接触区域内にあり、該スペーサのヤング率と該スペーサの充填率との積が、２ＭＰａ以上であり；
該充填率が、全プレート面積に対するスペーサ接触面積の比率であり；
該構成の１つが、
２枚のプレートが離され、該プレートの間隔が該スペーサによって調節されず、該試料が該プレートの一方または両方に付着される、開放構成
であり；
該構成のもう１つが、該開放構成における試料付着ののち形成される閉鎖構成であり；該閉鎖構成において、該試料の少なくとも一部が該２枚のプレートによって２００μｍ以下の均一な厚さの薄層へと圧縮され、該層の該均一な厚さが該プレートの該試料面によって画定され、該プレートおよび該スペーサによって調節される、方法。
【請求項３】
細胞が血液細胞である、前記請求項のいずれか一項に記載の装置および方法。
【請求項４】
画像化が、試料区域の局所区域を画像化することができる、前記請求項のいずれか一項に記載の装置および方法。
【請求項５】
検出された細胞の細胞位置、計数値、濃度を分析する工程をさらに含む、前記請求項のいずれか一項に記載の装置および方法。
【請求項６】
予測を使用してヒートマップを生成する工程
をさらに含む、前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
血液細胞の中心位置、計数値および濃度を記憶デバイス中に記憶する工程をさらに含む、前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
試験結果をコンピュータまたはモバイルデバイスのスクリーン上に表示する工程をさらに含む、前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
注釈付けするステップが、
（ａ）複数のＡｏＩ上で複数の疑似２Ｄ画像を収集する工程；および
（ｂ）該画像中の血液細胞を標識して注釈付きデータセットを生成する工程
を含む、
前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
疑似２Ｄデータが、
（ａ）シグナルリスト処理、または
（ｂ）局所探索処理；および
（ｃ）局所シグナルピーク情報およびアッセイ中のＡｏＩと関連する試料体積に基づいて、捕らえられる血液細胞の量を計算すること
によって局所シグナルピークを検出するために使用される、
前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
シグナルリスト処理が、
（ａ）２Ｄデータアレイから局所ピークを検出することによってシグナルリストを確立する工程；
（ｂ）検出された局所ピークを包囲する局所面積を計算する工程；および
（ｃ）検出されたピークおよび局所面積データを取り出して、順位序列で該シグナルリスト中に移す工程；および
（ｄ）該シグナルリストからの最高シグナルおよび該最高シグナルの周辺からのシグナルを順次かつ反復的に取り出し、それによって局所シグナルピークを検出する工程
を含む、
前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
局所探索プロセスが、
（ａ）ランダムなポイントから出発することによって２Ｄデータアレイ中の局所最大値を探索する工程；
（ｂ）ピークを包囲する、ただし、より小さい値の局所面積
を計算する工程；
（ｃ）該局所最大値、および、該包囲するより小さい値
を該２Ｄデータアレイから取り出す工程；および
（ｄ）工程ａ〜ｃを繰り返して局所シグナルピークを検出する工程
を含む、
前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
ＱＭＡＸデバイス；イメージャ；およびコンピューティングユニットを含むシステムであって、
（ａ）該ＱＭＡＸデバイスが、試験試料の少なくとも一部を高度に均一な厚さの層へと圧縮するように構成され；
（ｂ）該イメージャが、該均一な厚さの層における該試料の画像を生成するように構成され、該画像は、該試験試料中の分析対象物からの検出可能なシグナルを含み；
（ｃ）該コンピューティングユニットが、
ｉ．該イメージャから画像を受け取り、
ｉｉ．該画像を検出モデルで解析し、該画像の２Ｄデータアレイを生成し、
該２Ｄデータアレイが、該分析対象物が該画像中の各位置にある確率または尤度データを含み、該検出モデルが、以下：
ｉ．注釈付きデータセットを畳み込みニューラルネットワークに供給する段階であって、該注釈付きデータセットが、該試験試料と同じタイプでありかつ同じ分析対象物に関する試料に由来する、段階；および
ｉｉ．畳み込みによって該検出モデルを訓練し、確立する段階
を含む訓練プロセスを通して確立され；
ｉｉｉ．試験中、該データを該モデルに供給し、該２Ｄデータアレイを生成し、分析して、シグナルリスト処理または局所探索処理によって局所シグナルピークを検出して該分析対象物を検出し；かつ
ｉｖ．局所シグナルピーク情報と、アッセイ体積との分析対象物関係とに基づいて、検出される該分析対象物の量を計算する
ように構成されている、
システム。
【請求項１４】
イメージャがカメラを含む、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項１５】
カメラが、モバイル通信デバイス、たとえばスマートフォンの一部である、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項１６】
コンピューティングユニットがモバイル通信デバイスの一部である、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項１７】
コンピュータビジョンとディープラーニングとの混合の方法がデータ分析のために使用され、
（ａ）試験試料の画像を受け取る工程であって、該試料がＱＭＡＸデバイスに装填され、該画像が、該ＱＭＡＸデバイスに接続されたイメージャによって撮影され、ここで該画像が、該試験試料中の分析対象物からの検出可能なシグナルを含む、工程；
（ｂ）分析対象物の特徴に基づいて可能な候補を発見する、検出アルゴリズム
によって該画像を解析する工程；
（ｃ）分析対象物の各可能な候補を、その境界またはそれを含むタイトなバウンディングボックスを提供することによって位置特定する、ローカリゼーションアルゴリズム
によって該画像を解析する工程；
（ｄ）各可能な候補を真の分析対象物および偽の分析対象物として分類する、ディープラーニングアルゴリズム
によって該画像を解析する工程；
（ｅ）真の分析対象物の位置、真の分析対象物の総計数値、およびアッセイ中の該分析対象物の濃度を出力する工程
を含む、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項１８】
検出が分析対象物構造（たとえばエッジ検出、線検出、円検出など）に基づく、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項１９】
検出が接続性（たとえばブロブ検出、コネクトコンポーネント、輪郭検出など）に基づく、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項２０】
接続性が、ブロブ検出、コネクトコンポーネント、または輪郭検出である、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項２１】
検出が、適応的閾値処理などのスキームを使用して、強度、色、形状に基づく、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項２２】
検出が前処理スキームによって強化される、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項２３】
ローカリゼーションが、適応的閾値処理、背景差分法、ＦｌｏｏｄＦｉｌｌ、ＭｅａｎＳｈｉｆｔおよびＷａｔｅｒＳｈｅｄからなる群より選択されるオブジェクトセグメント化アルゴリズムに基づく、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項２４】
ローカリゼーションが検出と組み合わされて、分析対象物の各可能な候補の位置とともに検出結果を出す、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項２５】
検出および分類が機械学習に基づく、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項２６】
機械学習が畳み込みニューラルネットワークである、請求項２記載の方法およびシステム。
【請求項２７】
プレートのＡｏＩ（関心対象区域）を画像化して、２枚の狭い間隔のプレートの間に挟まれた分析対象物の疑似２Ｄ層を見せることができるよう、前記デバイスの一方のプレートが透明である、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項２８】
一般的に診断、化学的または生物学的試験である、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項２９】
データ分析のためにディープラーニングの方法を用いてすべてのタイプの分析対象物濃度を検出し、位置特定し、計数し、得るための顕微鏡的細胞分布レベルの機械学習フレームワークであって、以下の工程を含む、機械学習フレームワーク：
（ａ）試験試料の画像を受け取る工程であって、該試料がＱＭＡＸデバイスに装填され、該画像が、該ＱＭＡＸデバイスに接続されたイメージャによって撮影され、ここで該画像が、該試験試料中の分析対象物からの検出可能なシグナルを含む、工程；
（ｂ）検出モデルによって該画像を解析し、該画像の２Ｄデータアレイを生成する工程であって、該２Ｄデータアレイが、該画像中の各位置の該分析対象物の確率データを含み、該検出モデルが、
ｉ．注釈付きデータセットを畳み込みニューラルネットワークに供給する段階であって、該注釈付きデータセットが、該試験試料と同じタイプでありかつアッセイのための同じタイプの分析対象物を含有する試料に由来する、段階；および
ｉｉ．畳み込みによって該検出モデルを訓練し、確立する段階
を含む訓練プロセスを通して確立される、工程；および
（ｃ）
ｉ．シグナルリストプロセス、または
ｉｉ．局所探索プロセス
によって該２Ｄデータアレイを分析して、局所シグナルピークを検出する工程；および
（ｄ）局所シグナルピーク情報に基づいて該分析対象物の量を計算する工程。
【請求項３０】
シグナルリストプロセスが、
（ａ）２Ｄデータアレイから局所ピークを反復的に検出し、検出された局所ピークを包囲する局所面積を計算し、検出されたピークおよび局所面積データを取り出して、順にシグナルリスト中に移すことによってシグナルリストを確立する工程；および
（ｂ）該シグナルリストからの最高シグナルおよび該最高シグナルの周囲からのシグナルを順次かつ反復的に取り出し、それによって局所シグナルピークを検出する工程
を含む、
請求項２９記載の機械学習フレームワーク。
【請求項３１】
局所探索プロセスが、
（ａ）ランダムなポイントから出発することによって２Ｄデータアレイ中の局所最大値を探索する工程；
（ｂ）ピークを包囲する、ただし、より小さい値の局所面積
を計算する工程；
（ｃ）該局所最大値、および、該包囲するより小さい値
を該２Ｄデータアレイから取り出す工程；および
（ｄ）工程ｉ〜ｉｉｉを繰り返して局所シグナルピークを検出する工程
を含む、
請求項２９記載の機械学習フレームワーク。
【請求項３２】
注釈付きデータセットが注釈付けの前に分割される、請求項２９記載の機械学習フレームワーク。
【請求項３３】
データ分析のためのシステムであって、
ＱＭＡＸデバイス；イメージャ；およびコンピューティングユニット
を含み、
（ａ）該ＱＭＡＸデバイスが、試験試料の少なくとも一部を高度に均一な厚さの層へと圧縮するように構成され；
（ｂ）該イメージャが、均一な厚さの層における該試料の画像を生成するように構成され、該画像が、該試験試料中の分析対象物からの検出可能なシグナルを含み；
（ｃ）該コンピューティングユニットが、
ｉ．該イメージャから該画像を受け取り；
ｉｉ．該画像を検出モデルによって解析し、該画像の２Ｄデータアレイを生成し、ここで該２Ｄデータアレイが、該画像中の各位置の分析対象物の確率データを含み、該検出モデルが、
注釈付きデータセットを畳み込みニューラルネットワークに供給する段階であって、該注釈付きデータセットが、該試験試料と同じタイプでありかつアッセイのための同じタイプの分析対象物を含有する試料に由来する、段階、
畳み込みによって該検出モデルを訓練し、確立する段階
を含む訓練プロセスを通して確立され；
ｉｉｉ．シグナルリストプロセスまたは局所探索プロセスによって該２Ｄデータアレイを分析して局所シグナルピークを検出し；かつ
ｉｖ．局所シグナルピーク情報に基づいて該分析対象物の量を計算する
ように構成されている、
システム。
【請求項３４】
イメージャがカメラを含む、請求項３３記載のシステム。
【請求項３５】
カメラがモバイル通信デバイスの一部である、請求項３３記載のシステム。
【請求項３６】
コンピューティングユニットがモバイル通信デバイスの一部である、請求項３３記載のシステム。
【請求項３７】
データ分析のためのコンピュータビジョンとディープラーニングとの混合の方法であって、以下の工程を含む、方法：
（ａ）試験試料の画像を受け取る工程であって、該試料がＱＭＡＸデバイスに装填され、該画像が、該ＱＭＡＸデバイスに接続されたイメージャによって撮影され、ここで該画像が、該試験試料中の分析対象物からの検出可能なシグナルを含む、工程；
（ｂ）分析対象物の特徴に基づいて可能な候補を発見する、検出アルゴリズム
によって該画像を解析する工程；
（ｃ）分析対象物の各可能な候補を、その境界またはそれを含むタイトなバウンディングボックスを提供することによって位置特定する、ローカリゼーションアルゴリズム
によって該画像を解析する工程；
（ｄ）各可能な候補を真の分析対象物および偽の分析対象物として分類する、ディープラーニングアルゴリズム
によって該画像を解析する工程；および
（ｅ）真の分析対象物の位置および真の分析対象物の総計数値を出力する工程。
【請求項３８】
検出が分析対象物構造（たとえばエッジ検出、線検出、円検出など）に基づく、請求項３７記載のシステム。
【請求項３９】
検出が接続性（たとえばブロブ検出、コネクトコンポーネント、輪郭検出など）に基づく、請求項３７記載のシステム。
【請求項４０】
検出が、適応的閾値処理などのスキームを使用して、強度、色、形状に基づく、請求項３７記載のシステム。
【請求項４１】
検出が前処理スキームによって強化される、請求項３７記載のシステム。
【請求項４２】
ローカリゼーションが、オブジェクトセグメント化アルゴリズム、たとえば適応的閾値処理、背景差分法、ＦｌｏｏｄＦｉｌｌ、ＭｅａｎＳｈｉｆｔ、ＷａｔｅｒＳｈｅｄなどに基づく、請求項３７記載のシステム。
【請求項４３】
ローカリゼーションが検出と組み合わされて、分析対象物の各可能な候補の位置とともに検出結果を出す、請求項３７記載のシステム。
【請求項４４】
分類が、ディープラーニング、たとえば畳み込みニューラルネットワークに基づく、請求項３７記載のシステム。
【請求項４５】
ワークフローを支持するためのステップを実行するために機械によって実行可能な命令のプログラムを具現化する非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体であって、
該ステップが、
（ａ）分析対象物の疑似２Ｄオブジェクトを含む画像を受け取る工程；
（ｂ）該画像から疑似２Ｄオブジェクトのリストを生成する工程；
（ｃ）
（ｉ）該分析対象物の濃度、および
（ｉｉ）該分析対象物の位置
に基づいて、該分析対象物のデータセットを注釈付けする工程；
（ｄ）該注釈付き画像を畳み込みニューラルネットワークに供給して疑似２Ｄデータを分析する工程；および
（ｅ）機械学習を実施して、該画像に対してピクセルレベルの予測を作成するのに有用な検出モデルを生成する工程
を含む、
非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項４６】
予測を使用してヒートマップを生成する工程をさらに含む、請求項４５記載の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項４７】
血液細胞の中心位置、計数値および濃度を記憶デバイスに記憶する工程をさらに含む、請求項４５記載の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項４８】
試験結果をコンピュータまたはモバイルデバイスのスクリーンに表示する工程をさらに含む、請求項４５記載の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００４】
[本発明1001]
試料中の細胞を計数するための装置であって、以下を含む、装置：
（ａ）第1のプレート、第2のプレートおよびスペーサ、第1のプレート、第2のプレートおよびスペーサを含む試料ホルダであって、
ｉ．該プレートが、互いに対し、異なる構成へと動くことができ、
ｉｉ．一方または両方のプレートが可撓性であり；
各プレートは、それぞれの表面上に、計数される細胞を含有するかまたは含有することが疑われる試料と接触するための試料接触区域を有し、
ｉｉｉ．一方または両方のプレートが透明であり；
ｉｖ．プレートの一方または両方が、それぞれの試料接触区域と固定されているスペーサを含み、該スペーサが、ピラー形状と、実質的に平坦な上面と、実質的に均一な所定の高さとを有し、該スペーサの少なくとも1つが該試料接触区域内にあり、該スペーサのヤング率と該スペーサの充填率との積が、2ＭＰａ以上であり；
該充填率が、全プレート面積に対するスペーサ接触面積の比率であり；
該構成の1つが、
2枚のプレートが離され、該プレートの間隔が該スペーサによって調節されず、該試料が該プレートの一方または両方に付着される、開放構成
であり；
該構成のもう1つが、該開放構成における試料付着ののち形成される閉鎖構成であり；該閉鎖構成において、該試料の少なくとも一部が該2枚のプレートによって200μｍ以下の均一な厚さの薄層へと圧縮され、該層の該均一な厚さが該プレートの該試料面によって画定され、該プレートおよび該スペーサによって調節される、試料ホルダ；
（ｂ）該試料の区域（ＡＯＩ―関心対象区域）に対して構成されているイメージャ；および
（ｃ）コンピュータプログラムを含む、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体またはメモリ記憶ユニットであって、該コンピュータプログラムが、該細胞を計数するための機械学習および画像処理のアルゴリズムを含み、該アルゴリズムが、該細胞を検出または計数するための分析において該スペーサの画像を使用する、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体またはメモリ記憶ユニット。
[本発明1002]
試料中の細胞を計数するための方法であって、
（ｑ）検出され計数される細胞を含有するまたは含有することが疑われる試料を受け取る工程；
（ｒ）該試料を試料ホルダに装填して該試料を薄い層にする工程；
（ｓ）イメージャを使用して、該試料ホルダ中の該試料の区域（ＡＯＩ―関心対象区域）を画像化する工程；
（ｔ）（ｃ）における画像を解析して該細胞を検出および／または計数する工程であって、該解析が、該細胞を計数するための機械学習および画像処理のアルゴリズムの使用を含み、該アルゴリズムが、該細胞を検出または計数するための分析においてスペーサの画像を使用する、工程
を含み；
該試料ホルダが、第1のプレート、第2のプレートおよびスペーサを含み、
ｉ．該プレートが、互いに対し、異なる構成へと動くことができ；
ｉｉ．一方または両方のプレートが可撓性であり；
ｉｉｉ．各プレートが、それぞれの表面上に、計数される細胞を含有するかまたは含有することが疑われる試料と接触するための試料接触区域を有し、
ｉｖ．一方または両方のプレートが透明であり；
ｖ．プレートの一方または両方が、それぞれの試料接触区域と固定されているスペーサを含み、該スペーサが、ピラー形状と、実質的に平坦な上面と、実質的に均一な所定の高さとを有し、該スペーサの少なくとも1つが該試料接触区域内にあり、該スペーサのヤング率と該スペーサの充填率との積が、2ＭＰａ以上であり；
該充填率が、全プレート面積に対するスペーサ接触面積の比率であり；
該構成の1つが、
2枚のプレートが離され、該プレートの間隔が該スペーサによって調節されず、該試料が該プレートの一方または両方に付着される、開放構成
であり；
該構成のもう1つが、該開放構成における試料付着ののち形成される閉鎖構成であり；該閉鎖構成において、該試料の少なくとも一部が該2枚のプレートによって200μｍ以下の均一な厚さの薄層へと圧縮され、該層の該均一な厚さが該プレートの該試料面によって画定され、該プレートおよび該スペーサによって調節される、方法。
[本発明1003]
細胞が血液細胞である、前記本発明のいずれかの装置および方法。
[本発明1004]
画像化が、試料区域の局所区域を画像化することができる、前記本発明のいずれかの装置および方法。
[本発明1005]
検出された細胞の細胞位置、計数値、濃度を分析する工程をさらに含む、前記本発明のいずれかの装置および方法。
[本発明1006]
予測を使用してヒートマップを生成する工程
をさらに含む、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1007]
血液細胞の中心位置、計数値および濃度を記憶デバイス中に記憶する工程をさらに含む、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1008]
試験結果をコンピュータまたはモバイルデバイスのスクリーン上に表示する工程をさらに含む、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1009]
注釈付けするステップが、
（ａ）複数のＡｏＩ上で複数の疑似2Ｄ画像を収集する工程；および
（ｂ）該画像中の血液細胞を標識して注釈付きデータセットを生成する工程
を含む、
前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1010]
疑似2Ｄデータが、
ｖｉｉ．シグナルリスト処理、または
ｖｉｉｉ．局所探索処理；および
ｉｘ．局所シグナルピーク情報およびアッセイ中のＡｏＩと関連する試料体積に基づいて、捕らえられる血液細胞の量を計算すること
によって局所シグナルピークを検出するために使用される、
前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1011]
シグナルリスト処理が、
ｃ．2Ｄデータアレイから局所ピークを検出することによってシグナルリストを確立する工程；
ｄ．検出された局所ピークを包囲する局所面積を計算する工程；および
ｅ．検出されたピークおよび局所面積データを取り出して、順位序列で該シグナルリスト中に移す工程；および
ｆ．該シグナルリストからの最高シグナルおよび該最高シグナルの周辺からのシグナルを順次かつ反復的に取り出し、それによって局所シグナルピークを検出する工程
を含む、
前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1012]
局所探索プロセスが、
ｅ．ランダムなポイントから出発することによって2Ｄデータアレイ中の局所最大値を探索する工程；
ｆ．ピークを包囲する、ただし、より小さい値の局所面積
を計算する工程；
ｇ．該局所最大値、および、該包囲するより小さい値
を該2Ｄデータアレイから取り出す工程；および
ｈ．工程ａ〜ｃを繰り返して局所シグナルピークを検出する工程
を含む、
前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1013]
ＱＭＡＸデバイス；イメージャ；およびコンピューティングユニットを含むシステムであって、
（ｄ）該ＱＭＡＸデバイスが、試験試料の少なくとも一部を高度に均一な厚さの層へと圧縮するように構成され；
（ｅ）該イメージャが、該均一な厚さの層における該試料の画像を生成するように構成され、該画像は、該試験試料中の分析対象物からの検出可能なシグナルを含み；
（ｆ）該コンピューティングユニットが、
ｖ．該イメージャから画像を受け取り、
ｖｉ．該画像を検出モデルで解析し、該画像の2Ｄデータアレイを生成し、
該2Ｄデータアレイが、該分析対象物が該画像中の各位置にある確率または尤度データを含み、該検出モデルが、以下：
ｉ．注釈付きデータセットを畳み込みニューラルネットワークに供給する段階であって、該注釈付きデータセットが、該試験試料と同じタイプでありかつ同じ分析対象物に関する試料に由来する、段階；および
ｉｉ．畳み込みによって該検出モデルを訓練し、確立する段階
を含む訓練プロセスを通して確立され；
ｉｉｉ．試験中、該データを該モデルに供給し、該2Ｄデータアレイを生成し、分析して、シグナルリスト処理または局所探索処理によって局所シグナルピークを検出して該分析対象物を検出し；かつ
ｉｖ．局所シグナルピーク情報と、アッセイ体積との分析対象物関係とに基づいて、検出される該分析対象物の量を計算する
ように構成されている、
システム。
[本発明1014]
イメージャがカメラを含む、前記本発明のいずれかの方法およびシステム。
[本発明1015]
カメラが、モバイル通信デバイス、たとえばスマートフォンの一部である、前記本発明のいずれかの方法およびシステム。
[本発明1016]
コンピューティングユニットがモバイル通信デバイスの一部である、前記本発明のいずれかの方法およびシステム。
[本発明1017]
コンピュータビジョンとディープラーニングとの混合の方法がデータ分析のために使用され、
（ｋ）試験試料の画像を受け取る工程であって、該試料がＱＭＡＸデバイスに装填され、該画像が、該ＱＭＡＸデバイスに接続されたイメージャによって撮影され、ここで該画像が、該試験試料中の分析対象物からの検出可能なシグナルを含む、工程；
（ｌ）分析対象物の特徴に基づいて可能な候補を発見する、検出アルゴリズム
によって該画像を解析する工程；
（ｍ）分析対象物の各可能な候補を、その境界またはそれを含むタイトなバウンディングボックスを提供することによって位置特定する、ローカリゼーションアルゴリズム
によって該画像を解析する工程；
（ｎ）各可能な候補を真の分析対象物および偽の分析対象物として分類する、ディープラーニングアルゴリズム
によって該画像を解析する工程；
（ｏ）真の分析対象物の位置、真の分析対象物の総計数値、およびアッセイ中の該分析対象物の濃度を出力する工程
を含む、前記本発明のいずれかの方法およびシステム。
[本発明1018]
検出が分析対象物構造（たとえばエッジ検出、線検出、円検出など）に基づく、前記本発明のいずれかの方法およびシステム。
[本発明1019]
検出が接続性（たとえばブロブ検出、コネクトコンポーネント、輪郭検出など）に基づく、前記本発明のいずれかの方法およびシステム。
[本発明1020]
接続性が、ブロブ検出、コネクトコンポーネント、または輪郭検出である、前記本発明のいずれかの方法およびシステム。
[本発明1021]
検出が、適応的閾値処理などのスキームを使用して、強度、色、形状に基づく、前記本発明のいずれかの方法およびシステム。
[本発明1022]
検出が前処理スキームによって強化される、前記本発明のいずれかの方法およびシステム。
[本発明1023]
ローカリゼーションが、適応的閾値処理、背景差分法、ＦｌｏｏｄＦｉｌｌ、ＭｅａｎＳｈｉｆｔおよびＷａｔｅｒＳｈｅｄからなる群より選択されるオブジェクトセグメント化アルゴリズムに基づく、前記本発明のいずれかの方法およびシステム。
[本発明1024]
ローカリゼーションが検出と組み合わされて、分析対象物の各可能な候補の位置とともに検出結果を出す、前記本発明のいずれかの方法およびシステム。
[本発明1025]
検出および分類が機械学習に基づく、前記本発明のいずれかの方法およびシステム。
[本発明1026]機械学習が畳み込みニューラルネットワークである、本発明1020の方法およびシステム。
[本発明1027]
プレートのＡｏＩ（関心対象区域）を画像化して、2枚の狭い間隔のプレートの間に挟まれた分析対象物の疑似2Ｄ層を見せることができるよう、前記デバイスの一方のプレートが透明である、前記本発明のいずれかの方法およびシステム。
[本発明1028]
一般的に診断、化学的または生物学的試験である、前記本発明のいずれかの方法およびシステム。
[本発明1029]
データ分析のためにディープラーニングの方法を用いてすべてのタイプの分析対象物濃度を検出し、位置特定し、計数し、得るための顕微鏡的細胞分布レベルの機械学習フレームワークであって、以下の工程を含む、機械学習フレームワーク：
（ａ）試験試料の画像を受け取る工程であって、該試料がＱＭＡＸデバイスに装填され、該画像が、該ＱＭＡＸデバイスに接続されたイメージャによって撮影され、ここで該画像が、該試験試料中の分析対象物からの検出可能なシグナルを含む、工程；
（ｂ）検出モデルによって該画像を解析し、該画像の2Ｄデータアレイを生成する工程であって、該2Ｄデータアレイが、該画像中の各位置の該分析対象物の確率データを含み、該検出モデルが、
ｉｉｉ．注釈付きデータセットを畳み込みニューラルネットワークに供給する段階であって、該注釈付きデータセットが、該試験試料と同じタイプでありかつアッセイのための同じタイプの分析対象物を含有する試料に由来する、段階；および
ｉｖ．畳み込みによって該検出モデルを訓練し、確立する段階
を含む訓練プロセスを通して確立される、工程；および
（ｃ）
ａ．シグナルリストプロセス、または
ｂ．局所探索プロセス
によって該2Ｄデータアレイを分析して、局所シグナルピークを検出する工程；および
（ｇ）局所シグナルピーク情報に基づいて該分析対象物の量を計算する工程。
[本発明1028]
シグナルリストプロセスが、
（ａ）2Ｄデータアレイから局所ピークを反復的に検出し、検出された局所ピークを包囲する局所面積を計算し、検出されたピークおよび局所面積データを取り出して、順にシグナルリスト中に移すことによってシグナルリストを確立する工程；および
（ｂ）該シグナルリストからの最高シグナルおよび該最高シグナルの周囲からのシグナルを順次かつ反復的に取り出し、それによって局所シグナルピークを検出する工程
を含む、
本発明1027の機械学習フレームワーク。
[本発明1029]
局所探索プロセスが、
（ａ）ランダムなポイントから出発することによって2Ｄデータアレイ中の局所最大値を探索する工程；
（ｂ）ピークを包囲する、ただし、より小さい値の局所面積
を計算する工程；
（ｃ）該局所最大値、および、該包囲するより小さい値
を該2Ｄデータアレイから取り出す工程；および
（ｄ）工程ｉ〜ｉｉｉを繰り返して局所シグナルピークを検出する工程
を含む、
本発明1027の機械学習フレームワーク。
[本発明1030]
注釈付きデータセットが注釈付けの前に分割される、本発明1027の機械学習フレームワーク。
[本発明1031]
データ分析のためのシステムであって、
ＱＭＡＸデバイス；イメージャ；およびコンピューティングユニット
を含み、
（ａ）該ＱＭＡＸデバイスが、試験試料の少なくとも一部を高度に均一な厚さの層へと圧縮するように構成され；
（ｂ）該イメージャが、均一な厚さの層における該試料の画像を生成するように構成され、該画像が、該試験試料中の分析対象物からの検出可能なシグナルを含み；
（ｃ）該コンピューティングユニットが、
ｉ．該イメージャから該画像を受け取り；
ｉｉ．該画像を検出モデルによって解析し、該画像の2Ｄデータアレイを生成し、ここで該2Ｄデータアレイが、該画像中の各位置の分析対象物の確率データを含み、該検出モデルが、
注釈付きデータセットを畳み込みニューラルネットワークに供給する段階であって、該注釈付きデータセットが、該試験試料と同じタイプでありかつアッセイのための同じタイプの分析対象物を含有する試料に由来する、段階、
畳み込みによって該検出モデルを訓練し、確立する段階
を含む訓練プロセスを通して確立され；
ｉｉｉ．シグナルリストプロセスまたは局所探索プロセスによって該2Ｄデータアレイを分析して局所シグナルピークを検出し；かつ
ｉｖ．局所シグナルピーク情報に基づいて該分析対象物の量を計算する
ように構成されている、
システム。
[本発明1032]
イメージャがカメラを含む、本発明1031のシステム。
[本発明1033]
カメラがモバイル通信デバイスの一部である、本発明1031のシステム。
[本発明1034]
コンピューティングユニットがモバイル通信デバイスの一部である、本発明1031のシステム。
[本発明1035]
データ分析のためのコンピュータビジョンとディープラーニングとの混合の方法であって、以下の工程を含む、方法：
（ａ）試験試料の画像を受け取る工程であって、該試料がＱＭＡＸデバイスに装填され、該画像が、該ＱＭＡＸデバイスに接続されたイメージャによって撮影され、ここで該画像が、該試験試料中の分析対象物からの検出可能なシグナルを含む、工程；
（ｂ）分析対象物の特徴に基づいて可能な候補を発見する、検出アルゴリズム
によって該画像を解析する工程；
（ｃ）分析対象物の各可能な候補を、その境界またはそれを含むタイトなバウンディングボックスを提供することによって位置特定する、ローカリゼーションアルゴリズム
によって該画像を解析する工程；
（ｄ）各可能な候補を真の分析対象物および偽の分析対象物として分類する、ディープラーニングアルゴリズム
によって該画像を解析する工程；および
（ｅ）真の分析対象物の位置および真の分析対象物の総計数値を出力する工程。
[本発明1036]
検出が分析対象物構造（たとえばエッジ検出、線検出、円検出など）に基づく、本発明1035のシステム。
[本発明1037]
検出が接続性（たとえばブロブ検出、コネクトコンポーネント、輪郭検出など）に基づく、本発明1035のシステム。
[本発明1038]
検出が、適応的閾値処理などのスキームを使用して、強度、色、形状に基づく、本発明1035のシステム。
[本発明1039]
検出が前処理スキームによって強化される、本発明1035のシステム。
[本発明1040]
ローカリゼーションが、オブジェクトセグメント化アルゴリズム、たとえば適応的閾値処理、背景差分法、ＦｌｏｏｄＦｉｌｌ、ＭｅａｎＳｈｉｆｔ、ＷａｔｅｒＳｈｅｄなどに基づく、本発明1035のシステム。
[本発明1041]
ローカリゼーションが検出と組み合わされて、分析対象物の各可能な候補の位置とともに検出結果を出す、本発明1035のシステム。
[本発明1042]
分類が、ディープラーニング、たとえば畳み込みニューラルネットワークに基づく、本発明1035のシステム。
[本発明1043]
ワークフローを支持するためのステップを実行するために機械によって実行可能な命令のプログラムを具現化する非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体であって、
該ステップが、
（ａ）分析対象物の疑似2Ｄオブジェクトを含む画像を受け取る工程；
（ｂ）該画像から疑似2Ｄオブジェクトのリストを生成する工程；
（ｃ）
（ｉ）該分析対象物の濃度、および
（ｉｉ）該分析対象物の位置
に基づいて、該分析対象物のデータセットを注釈付けする工程；
（ｄ）該注釈付き画像を畳み込みニューラルネットワークに供給して疑似2Ｄデータを分析する工程；および
（ｅ）機械学習を実施して、該画像に対してピクセルレベルの予測を作成するのに有用な検出モデルを生成する工程
を含む、
非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
[本発明1044]
予測を使用してヒートマップを生成する工程をさらに含む、本発明1043の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
[本発明1045]
血液細胞の中心位置、計数値および濃度を記憶デバイスに記憶する工程をさらに含む、本発明1043の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
[本発明1046]
試験結果をコンピュータまたはモバイルデバイスのスクリーンに表示する工程をさらに含む、本発明1043の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。