【手続補正書】
【提出日】平成28年12月7日(2016.12.7)
【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】
撮像システムであって、
試料ホルダを有する撮像デバイスと、
前記試料ホルダに試料を置くように構成された搬送デバイスと、
前記撮像デバイス及び前記搬送デバイスと通信するプロセッサと、
該プロセッサに動作可能に接続されたメモリと
を備えており、
該メモリに、試料の画像を得るための命令が記憶されており、該命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
前記搬送デバイスによって前記撮像デバイスの試料ホルダに試料を移動させ、
前記撮像デバイスを使用して前記試料上の参照マークを識別させ、
前記参照マークが参照画像における位置と略同一の位置にあるように前記試料ホルダを移動させ、
前記撮像デバイスを使用して前記試料の画像を取得させることを特徴とするシステム。
【請求項２】
前記試料はプレートを含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記プレートはマルチウェルプレートであることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記マルチウェルプレートは約96以上のウェルを有することを特徴とする請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記プレートはプラスチックを含むことを特徴とする請求項２乃至４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項６】
前記プレートは黒いことを特徴とする請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
バルク試料保管サブシステムを更に備えていることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８】
前記搬送デバイスは、前記バルク試料保管サブシステムから前記撮像デバイスの試料ホルダに試料を移動させるように構成されていることを特徴とする請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサにより前記搬送デバイスが前記バルク試料保管サブシステムから前記撮像デバイスの試料ホルダに試料を移動させることを特徴とする請求項７又は８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記搬送デバイスは、前記撮像デバイスの試料ホルダから前記バルク試料保管サブシステムに試料を移動させるように構成されていることを特徴とする請求項７乃至９のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１１】
前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサにより前記搬送デバイスが前記撮像デバイスの試料ホルダから前記バルク試料保管サブシステムに試料を移動させることを特徴とする請求項７乃至１０のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１２】
前記バルク試料保管サブシステムは５以上の試料を保管するように構成されていることを特徴とする請求項７乃至１１のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１３】
前記バルク試料保管サブシステムは20以上の試料を保管するように構成されていることを特徴とする請求項７乃至１２のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１４】
前記バルク試料保管サブシステムは、前記バルク試料保管サブシステムを所定の温度で維持するように構成された加熱要素を有していることを特徴とする請求項７乃至１３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１５】
前記バルク試料保管サブシステムは、前記バルク試料保管サブシステムを所定の温度で維持するように構成された冷却要素を有していることを特徴とする請求項７乃至１４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１６】
前記バルク試料保管サブシステムは、前記バルク試料保管サブシステムから前記搬送デバイスに試料を移すように構成されたロボットアームを有していることを特徴とする請求項７乃至１５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１７】
前記バルク試料保管サブシステムは、前記搬送デバイスから前記バルク試料保管サブシステムに試料を移すように構成されたロボットアームを有していることを特徴とする請求項７乃至１６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１８】
前記搬送デバイスはロボットアームであることを特徴とする請求項１乃至１７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１９】
前記ロボットアームは試料と係合するように構成された複数のグリッパを有していることを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記グリッパは試料に側圧をかけることを特徴とする請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記グリッパは、異なるサイズの試料と係合するための調整可能な要素を有していることを特徴とする請求項１８又は１９に記載のシステム。
【請求項２２】
前記調整可能な要素は手動で調整可能であることを特徴とする請求項２１に記載のシステム。
【請求項２３】
試料識別サブシステムを更に備えていることを特徴とする請求項１乃至２２のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項２４】
前記試料識別サブシステムは、プレート上のバーコードを読み取るように構成されたバーコードリーダを有していることを特徴とする請求項２３に記載のシステム。
【請求項２５】
前記試料識別サブシステムは、試料を識別するように構成されたプロセッサと電子通信することを特徴とする請求項２３又は２４に記載のシステム。
【請求項２６】
前記プロセッサは、画像取得工程を試料に適応させるように構成されていることを特徴とする請求項２５に記載のシステム。
【請求項２７】
試料の画像を取得する際に、多波長画像をその波長成分に逆畳み込みすることを特徴とする請求項１乃至２６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項２８】
前記撮像デバイスは倒立顕微鏡本体を有していることを特徴とする請求項１乃至２７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項２９】
試料を下から撮像することを特徴とする請求項２８に記載のシステム。
【請求項３０】
前記参照マークは試料の底部にあることを特徴とする請求項１乃至２９のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項３１】
前記試料ホルダは前記撮像デバイスの顕微鏡ステージに取り付けられていることを特徴とする請求項１乃至３０のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項３２】
前記試料ホルダは前記撮像デバイスに対して着脱可能であることを特徴とする請求項１乃至３１のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項３３】
前記試料ホルダは切抜き部分、内部斜縁部分及び内部底リップ部分を画定する少なくとも２つの壁を有していることを特徴とする請求項１乃至３２のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項３４】
前記内部斜縁部分は、前記試料ホルダの内部底リップ部分の面に対する角度を有し、該角度は約85度から約25度の範囲内であることを特徴とする請求項３３に記載のシステム。
【請求項３５】
前記角度は、約70度から約40度の範囲内であることを特徴とする請求項３４に記載のシステム。
【請求項３６】
前記試料ホルダは、127.5 mm×85mmのフットプリントを有する試料を受けるようなサイズ及び形状を有することを特徴とする請求項１乃至３５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項３７】
前記試料ホルダは、少なくとも１つの角部を有する試料受取領域と、試料を前記少なくとも１つの角部に片寄らせるように構成されたアクチュエータとを有していることを特徴とする請求項１乃至３６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項３８】
前記撮像デバイスは30ミリ秒以下の露出のカメラを有していることを特徴とする請求項１乃至１７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項３９】
前記撮像デバイスは、センサ領域が約170mm2〜約250mm2であるカメラを有していることを特徴とする請求項１乃至３８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項４０】
前記プロセッサに動作可能に接続されたメモリに、命令が記憶されており、該命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
前記撮像デバイスを使用して試料の画像を取得させ、
前記画像中の参照マークを識別させ、
該参照マークの画像を参照画像と比較させ、
前記参照マークが前記参照画像における位置と略同一の位置にあるように前記試料を移動させることを特徴とする請求項１乃至３９のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項４１】
前記参照マークの画像を前記参照画像と比較する際に、スケール不変特徴変換アルゴリズムを使用することを特徴とする請求項４０に記載のシステム。
【請求項４２】
前記撮像デバイスは自動焦点調節要素を有していることを特徴とする請求項１乃至４１のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項４３】
前記プロセッサに動作可能に接続されたメモリに、命令が記憶されており、該命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
特定の試料に関する複数の画像を編成する、
特定の試料に関する２以上の画像をつなぎ合わせる、
特定の試料の２以上の画像を配列する、
試料の画像内の対象を識別する、
時系列の画像によって対象を追跡する、及び
画像内で識別された対象からデータを抽出する
から選ばれた少なくとも１つの動作を行わせることを特徴とする請求項１乃至４２のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項４４】
前記撮像デバイスと通信する第２のプロセッサと、
該第２のプロセッサに動作可能に接続されたメモリと
を更に備えており、
該メモリに、試料の画像を処理するための命令が記憶されており、該命令は、前記第２のプロセッサによって実行されると、前記第２のプロセッサに、
特定の試料に関する複数の画像を編成する、
特定の試料に関する２以上の画像をつなぎ合わせる、
特定の試料の２以上の画像を配列する、
試料の画像内の対象を識別する、
時系列の画像によって対象を追跡する、及び
画像内で識別された対象からデータを抽出する
から選ばれた少なくとも１つの動作を行わせることを特徴とする請求項１乃至４３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項４５】
前記試料は生体物質を含むことを特徴とする請求項１乃至４４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項４６】
前記試料は一又は複数の細胞を含むことを特徴とする請求項１乃至４５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項４７】
前記一又は複数の細胞はニューロンであることを特徴とする請求項４６に記載のシステム。
【請求項４８】
試料保持デバイスであって、
切抜き部分、内部斜縁部分及び内部底リップ部分を夫々画定し、対向して配置された略等しい長さの２つの第１の壁と、
内部斜縁部分及び内部底リップ部分を夫々画定し、対向して配置された略等しい長さの２つの第２の壁と
を備えており、
前記２つの第２の壁各々の長さは、前記２つの第１の壁各々の長さより短く、
前記２つの第１の壁及び前記２つの第２の壁は共に試料受取領域を画定していることを特徴とするデバイス。
【請求項４９】
127.5 mm×85mmのフットプリントを有する試料を受けるようなサイズを有することを特徴とする請求項４８に記載のデバイス。
【請求項５０】
前記第１の壁の前記内部斜縁部分は、前記第１の壁の内部底リップ部分の面に対する角度を有し、該角度は約85度から約25度の範囲内であることを特徴とする請求項４８又は４９に記載のデバイス。
【請求項５１】
前記角度は約70度から約40度の範囲内であることを特徴とする請求項５０に記載のデバイス。
【請求項５２】
前記第２の壁の前記内部斜縁部分は、前記第２の壁の内部底リップ部分の面に対する角度を有し、該角度は約85度から約25度の範囲内であることを特徴とする請求項４８乃至５１のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項５３】
前記角度は約70度から約40度の範囲内であることを特徴とする請求項５２に記載のデバイス。
【請求項５４】
撮像デバイスに取り付けられるように構成されていることを特徴とする請求項４８乃至５３のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項５５】
前記デバイスに置かれた試料を固定するように構成されたアクチュエータを更に備えていることを特徴とする請求項４８乃至５４のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項５６】
アルミニウムを含むことを特徴とする請求項４８乃至５５のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項５７】
コンピュータによって実行される、試料の画像を得る方法であって、
プロセッサによって制御される搬送デバイスを使用して、撮像デバイスの試料ホルダに試料を移動させ、
前記プロセッサを用いて前記試料上の参照マークを識別して、
前記プロセッサを用いて、前記参照マークが参照画像における位置と略同一の位置にあるように前記試料ホルダを配列して、
前記プロセッサによって制御される撮像デバイスを使用して、試料の画像を得ることを特徴とする方法。
【請求項５８】
前記プロセッサによって制御される搬送デバイスを使用して、前記撮像デバイスから第１の表面に試料を移動させることを特徴とする請求項５７に記載の方法。
【請求項５９】
前記プロセッサを用いて、前記試料の少なくとも１つの画像を処理することを特徴とする請求項５７又は５８に記載の方法。
【請求項６０】
処理する際に、
試料の複数の画像を編成する、
試料の２以上の画像をつなぎ合わせる、
試料の２以上の画像を配列する、
試料の画像内の対象を識別する、
試料の時系列の画像によって対象を追跡する、
画像内で識別された対象からデータを抽出する、及び
画像を分析する
から選ばれた少なくとも１つの動作を行うことを特徴とする請求項５９に記載の方法。
【請求項６１】
試料の２以上の画像をつなぎ合わせる際に、フレキシブルステッチを使用することを特徴とする請求項６０に記載の方法。
【請求項６２】
試料の２以上の画像を配列する際に、基準とテストデータセットとの不偏分散強度差を最小化することを特徴とする請求項６０に記載の方法。
【請求項６３】
試料の画像内の対象を識別する際に、一又は複数の細胞を識別することを特徴とする請求項６０に記載の方法。
【請求項６４】
コンピュータによって実行される、試料の画像内の対象を識別する方法であって、
プロセッサを用いて、画像コントラストを強調する、
前記プロセッサを用いて、画像ビット深度を減少させる、
前記プロセッサを用いて、画像を平滑化する、
前記プロセッサを用いて、画像内のピークを検出する、
前記プロセッサを用いて、画像のエロージョンを行う、
前記プロセッサを用いて、画像のダイレーションを行う、
前記プロセッサを用いて、モルフォロジフィルタを適用して画像内の対象を識別することを特徴とする方法。
【請求項６５】
前記モルフォロジフィルタは円形フィルタ及びサイズフィルタを含むことを特徴とする請求項６４に記載の方法。