(57)【要約】本発明の実施形態に合致するシステムおよび方法は、フローサイトメトリーおよび血液解析機器において粒子数を測定および分析するための方法を提供する。粒子数を測定および分析するためのいくつかの方法において、粒子分布に関する修正されたヒストグラムは、粒子の正確計数およびその他の粒子パラメータの正確測定を得るために、計算および使用される。上記方法は、捕捉された電気信号を選択することによって、正規化されたヒストグラムを生成するステップであって、該電気信号は、フローサイトメーター機器における１つ以上のセンサーの１つに関連する、ステップと、前記正規化されたヒストグラムの数理分析と、前記フローサイトメーター機器の感知領域において少なくとも１つの粒子が任意の時点に存在する確率とに基づいて、修正されたヒストグラムを得るステップと、前記修正されたヒストグラムに基づいて、修正された粒子数を計算するステップとを含む。
2009520990.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
捕捉された電気信号を選択することによって、正規化されたヒストグラムを生成するステップであって、捕捉された電気信号は、フローサイトメーター機器における１つ以上のセンサーのうちの１つに関連する、ステップと、
前記正規化されたヒストグラムの数理分析と、前記フローサイトメーター機器の感知領域において少なくとも１つの粒子が任意の時点に存在する確率とに基づいて、修正されたヒストグラムを得るステップと、
前記修正されたヒストグラムに基づいて、修正された粒子数を計算するステップと
を含む、方法。
【請求項２】
前記正規化されたヒストグラムを生成するステップは、
各捕捉された電気信号のパラメータと、対応する参照パラメータ範囲とを比較するステップと、
対応する参照パラメータ範囲内にパラメータが入る、捕捉された電気信号を選択するステップと、
前記センサーに関連する前記選択された電気信号を使用して、センサー毎に、少なくとも１つの編集されたヒストグラムを生成するステップと、
前記編集されたヒストグラムが、その他のセンサーに関連する全ての個別の編集されたヒストグラムと異なる場合、センサーに関連する編集されたヒストグラムを却下するステップと、
却下されていない全ての編集されたヒストグラムを平均化するステップと、
前記平均化されたヒストグラムを正規化するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記捕捉された電気信号のパラメータは、信号振幅、ピーク、Ｈ５０、Ｔ５０、Ｔ７５、ならびに比率Ｔ７５／Ｔ５０およびピーク／Ｈ５０のうちの１つ以上を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
センサーに関連する編集されたヒストグラムを却下するステップは、
ヒストグラムの類似性を決定するための統計的閾値を判断するステップと、
前記センサーに関連する前記編集されたヒストグラムと、あらゆる個別のヒストグラムとを比較することによって、前記センサーに関連する前記編集されたヒストグラムの類似性スコアを計算するステップと、
前記センサーに関連する前記編集されたヒストグラムのために計算されたあらゆる類似性スコアが前記統計的閾値未満である場合に、前記センサーに関連する前記編集されたヒストグラムを却下するステップと、
をさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
センサーに関連する前記編集されたヒストグラムを却下するステップは、
バックグラウンドレベルパラメータａ、不規則粒子分布パラメータｂ、および機器ベースのパラメータｃの値を判断するステップと、
前記センサーが測定した粒子数が、その他の全センサーが測定した粒子数と異なるか否かを判断するステップと、
その粒子数が個別の全センサーの粒子数と異なる場合に、前記センサーに関連する前記編集されたヒストグラムを却下するステップと、
をさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
【数１−１】
2009520990.tif 000016
の場合、センサーが測定した粒子数は、その他の全センサーが測定した粒子数と異なり、ここで、｜Ｖｊ−Ｖｋ｜は、ＶｊとＶｋの差の絶対値であり、Ｖ＝０．５＊（Ｖｊ＋Ｖｋ）である、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記修正されたヒストグラムを得るステップは、
前記選択された電気信号より生成された前記正規化されたヒストグラムに、フーリエ変換を実行するステップと、
前記正規化されたヒストグラムの高速フーリエ変換と、前記感知領域において少なくとも１つの粒子が任意の時点に存在する確率とに基づいて、前記修正されたヒストグラムのフーリエ変換を計算するステップと、
前記修正されたヒストグラムの前記フーリエ変換の逆を計算することによって、前記修正されたヒストグラムを得るステップと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記修正されたヒストグラムに基づいて、修正された粒子数を計算するステップは、待機時間修正計数および同時計数修正計数を計算するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記待機時間修正計数および前記同時計数修正計数は、前記修正されたヒストグラムのモード信号高さパラメータおよび平均信号高さパラメータのうちの１つ以上の関数に基づき計算される、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記方法は、高濃度の粒子を有する溶液に適用される、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
プロセッサおよびメモリに連結される粒子計数器を備えるシステムであって、前記粒子計数器は、粒子が感知領域を横断する際に生成する電気信号を捕捉し、前記メモリは、プロセッサを制御するための命令を含み、前記命令は、
捕捉された電気信号を選択することによって、正規化されたヒストグラムを生成するステップであって、捕捉された電気信号は、フローサイトメーター機器における１つ以上のセンサーのうちの１つに関連するステップと、
前記正規化されたヒストグラムの数理分析と、前記フローサイトメーター機器の感知領域において少なくとも１つの粒子が任意の時点に存在する確率とに基づいて、修正されたヒストグラムを得るステップと、
前記修正されたヒストグラムに基づいて、修正された粒子数を計算するステップと
を含む方法におけるステップを実行する、システム。
【請求項１２】
対応する参照パラメータ範囲内に入るパラメータを有する捕捉された電気信号を選択することによって、正規化されたヒストグラムを生成するステップは、
各捕捉された電気信号のパラメータと、対応する参照パラメータ範囲とを比較するステップと、
対応する参照パラメータ範囲内にパラメータが入る、捕捉された電気信号を選択するステップと、
前記センサーに関連する前記選択された電気信号を使用して、センサー毎に、少なくとも１つの編集されたヒストグラムを生成するステップと、
前記編集されたヒストグラムが、その他のセンサーに関連する全ての個別の編集されたヒストグラムと異なる場合、センサーに関連する編集されたヒストグラムを却下するステップと、
却下されていない全ての編集されたヒストグラムを平均化するステップと、
前記平均化されたヒストグラムを正規化するステップと、
をさらに含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記捕捉された電気信号のパラメータは、信号振幅、ピーク、Ｈ５０、Ｔ５０、Ｔ７５、ならびに比率Ｔ７５／Ｔ５０およびピーク／Ｈ５０のうちの１つ以上を含む、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
センサーに関連する前記編集されたヒストグラムを却下するステップは、
ヒストグラムの類似性を決定するための統計的閾値を判断するステップと、
前記センサーに関連する前記編集されたヒストグラムと、あらゆる個別のヒストグラムとを比較することによって、前記センサーに関連する前記編集されたヒストグラムの類似性スコアを計算するステップと、
前記センサーに関連する前記編集されたヒストグラムのために計算されたあらゆる類似性スコアが前記統計的閾値未満である場合に、前記センサーに関連する前記編集されたヒストグラムを却下するステップと、
をさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
センサーに関連する前記編集されたヒストグラムを却下するステップは、
バックグラウンドレベルパラメータａ、不規則粒子分布パラメータｂ、および機器ベースのパラメータｃの値を判断するステップと、
前記センサーが測定した粒子数が、その他の全センサーが測定した粒子数と異なるか否かを判断するステップと、
その粒子数が個別の全センサーの粒子数と異なる場合に、前記センサーに関連する前記編集されたヒストグラムを却下するステップと、
をさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
【数１−２】
2009520990.tif 000017
の場合、センサーが測定した粒子数は、その他の全センサーが測定した粒子数と異なり、ここで、｜Ｖｊ−Ｖｋ｜は、ＶｊとＶｋの差の絶対値であり、Ｖ＝０．５＊（Ｖｊ＋Ｖｋ）である、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記修正されたヒストグラムを得るステップは、
前記選択された電気信号より生成された前記正規化されたヒストグラムに、フーリエ変換を実行するステップと、
前記正規化されたヒストグラムの高速フーリエ変換と、前記感知領域において少なくとも１つの粒子が任意の時点に存在する確率とに基づいて、前記修正されたヒストグラムのフーリエ変換を計算するステップと、
前記修正されたヒストグラムの前記フーリエ変換の逆を計算することによって、前記修正されたヒストグラムを得るステップと、
をさらに含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１８】
前記方法は、高濃度の粒子を有する溶液に適用される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１９】
前記粒子計数器は、ネットワークを介して前記プロセッサおよびメモリに連結される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項２０】
前記捕捉された電気信号は、前記メモリに格納される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項２１】
溶液中に懸濁された粒子数を測定するためのシステムであって、
捕捉された電気信号を選択することによって、正規化されたヒストグラムを生成する手段であって、捕捉された電気信号は、フローサイトメーター機器における１つ以上のセンサーに関連する手段と、
前記正規化されたヒストグラムの数理分析と、前記フローサイトメーター機器の感知領域において少なくとも１つの粒子が任意の時点に存在する確率とに基づいて、修正されたヒストグラムを得る手段と、
前記修正されたヒストグラムに基づいて、修正された粒子数を計算する手段と、
を含む、システム。
【請求項２２】
正規化されたヒストグラムを生成するステップは、
各捕捉された電気信号のパラメータと、対応する参照パラメータ範囲とを比較する手段と、
対応する参照パラメータ範囲内にパラメータが入る、捕捉された電気信号を選択する手段と、
前記センサーに関連する前記選択された電気信号を使用して、センサー毎に、少なくとも１つの編集されたヒストグラムを生成する手段と、
前記編集されたヒストグラムが、その他のセンサーに関連する全ての個別の編集されたヒストグラムと異なる場合、センサーに関連する編集されたヒストグラムを却下する手段と、
却下されていない全ての編集されたヒストグラムを平均化する手段と、
前記平均化されたヒストグラムを正規化する手段と、
をさらに含む、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２３】
センサーに関連する前記編集されたヒストグラムを却下するステップは、
ヒストグラムの類似性を決定するための統計的閾値を判断する手段と、
前記センサーに関連する前記編集されたヒストグラムと、あらゆる個別のヒストグラムとを比較することによって、前記センサーに関連する前記編集されたヒストグラムの類似性スコアを計算する手段と、
前記センサーに関連する前記編集されたヒストグラムのために計算されたあらゆる類似性スコアが前記統計的閾値未満である場合に、前記センサーに関連する前記編集されたヒストグラムを却下する手段と
をさらに含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記正規化されたヒストグラムの数理分析と、前記感知領域において少なくとも１つの粒子が任意の時点に存在する確率とに基づき、修正されたヒストグラムを得る手段は、
前記選択された電気信号より生成された前記正規化されたヒストグラムに、フーリエ変換を実行する手段と、
前記正規化されたヒストグラムの高速フーリエ変換と、前記感知領域において少なくとも１つの粒子が任意の時点に存在する確率とに基づいて、前記修正されたヒストグラムのフーリエ変換を計算する手段と、
前記修正されたヒストグラムの前記フーリエ変換の逆を計算することによって、前記修正されたヒストグラムを得る手段と、
をさらに含む、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２５】
命令を格納するコンピュータ読み取り可能媒体であって、プロセッサによって実行される際に、溶液中の粒子数を測定するための方法におけるステップを実行し、前記ステップは、
捕捉された電気信号を選択することによって、正規化されたヒストグラムを生成するステップであって、捕捉された電気信号は、フローサイトメーター機器における１つ以上のセンサーのうちの１つに関連するステップと、
前記正規化されたヒストグラムの数理分析と、感知領域において少なくとも１つの粒子が任意の時点に存在する確率とに基づいて、修正されたヒストグラムを得るステップと、
前記修正されたヒストグラムに基づいて、修正された粒子数を計算するステップと、
を含む、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項２６】
前記正規化されたヒストグラムを生成するステップは、
各捕捉された電気信号のパラメータと、対応する参照パラメータ範囲とを比較するステップと、
対応する参照パラメータ範囲内にパラメータが入る、捕捉された電気信号を選択するステップと、
前記センサーに関連する前記選択された電気信号を使用して、センサー毎に、少なくとも１つの編集されたヒストグラムを生成するステップと、
前記編集されたヒストグラムが、その他のセンサーに関連する全ての個別の編集されたヒストグラムと異なる場合、センサーに関連する編集されたヒストグラムを却下するステップと、
却下されていない全ての編集されたヒストグラムを平均化するステップと、
前記平均化されたヒストグラムを正規化するステップと、
をさらに含む、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
センサーに関連する編集されたヒストグラムを却下するステップは、
ヒストグラムの類似性を決定するための統計的閾値を判断するステップと、
前記センサーに関連する前記編集されたヒストグラムと、あらゆる個別のヒストグラムとを比較することによって、前記センサーに関連する前記編集されたヒストグラムの類似性スコアを計算するステップと、
前記センサーに関連する前記編集されたヒストグラムのために計算されたあらゆる類似性スコアが前記統計的閾値未満である場合に、前記センサーに関連する前記編集されたヒストグラムを却下するステップと、
をさらに含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記正規化されたヒストグラムの数理分析と、前記感知領域において少なくとも１つの粒子が任意の時点に存在する確率とに基づき、修正されたヒストグラムを得るステップは、
前記選択された電気信号より生成された前記正規化されたヒストグラムに、フーリエ変換を実行するステップと、
前記正規化されたヒストグラムの高速フーリエ変換と、前記感知領域において少なくとも１つの粒子が任意の時点に存在する確率とに基づいて、前記修正されたヒストグラムのフーリエ変換を計算するステップと、
前記修正されたヒストグラムの前記フーリエ変換の逆を計算することによって、前記修正されたヒストグラムを得るステップと
をさらに含む、請求項２５に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、フローサイトメトリーの分野に関し、より具体的には、フローサイトメトリーにおける粒子計数および分析のためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｂｅｃｋｍａｎ  Ｃｏｕｌｔｅｒ、Ｃｏｕｌｔｅｒ（登録商標）、Ｃｏｕｌｔｅｒ  ＣｏｕｎｔｅｒＴＭ、Ｅｐｉｃｓ（登録商標）、Ｃｙｔｏｍｉｃｓ、ＦＣ５００、ＬＨ７５０およびＬＨ７５５は、Ｂｅｃｋｍａｎ  Ｃｏｕｌｔｅｒ，Ｉｎｃ．の商標および／または登録商標である。
【０００３】
フローサイトメトリーは、生物学的、化学的、および生化学的用途において幅広く使用されている。フローサイトメーターは、細胞計数および細胞分取ならびに細胞表面および細胞内抗原測定をはじめとする粒子計数および粒子分析や、ＤＮＡ分析に使用されてもよい。フローサイトメーターは、１つ以上の粒子特性における違いを利用して、粒子を計数および分類する。例えば、赤血球（「ＲＢＣ」）の直径は、一般的に、５から８ミクロンの範囲であるが、白血球（「ＷＢＣ」）の直径は、１０から１２ミクロンの範囲であり、血小板の直径は、２から４ミクロンの範囲である。フローサイトメーターは、ＲＢＣ、ＷＢＣ、および血小板における大きさの違いを利用して、組織試料における細胞を計数および分類することができる。
【０００４】
細胞計数は、一般的に、血液試料におけるＲＢＣ、ＷＢＣ、および血小板の数の測定を中心に展開してきたが、現代のフローサイトメーターは、肝臓、腎臓、および皮膚細胞の測定をはじめとする多種多様な測定が可能である。細胞計数および分取は、血球の自動計数を使用して人の全体的な健康状態を把握することができるため重要である。例えば、ヒト免疫不全ウイルス（「ＨＩＶ」）に感染した患者について、ＣＤ４型細胞とＣＤ８型細胞の比率を使用して、患者がＨＩＶ感染から末期の後天性免疫不全症候群（「ＡＩＤＳ」）に転移した時期を判断することができる。
【０００５】
Ｃｏｕｌｔｅｒ  ＣｏｕｎｔｅｒｓＴＭなどの電気的感知領域法を利用するフローサイトメーターにおいて、例えば、血球などの粒子がフローサイトメトリー機器の感知領域を横断する際に、電気パルスなどの電気信号が生成されてもよい。パルスの高さは、例えば、感知領域を横断する粒子サイズに比例してもよい。しかしながら、その精度は、多数の粒子がほぼ同時に感知領域に入る同時計数によって影響を受け、同時計数によるまたは異常軌道で感知領域を横断する粒子による奇形パルス、ならびにセンサーの誤作動などの機器の誤作動により影響を受ける。同時計数、奇形パルス、および機器の誤作動は、別々または同時に動作して、フローサイトメーターなどの粒子計数器の動作領域、精度、および信頼性を制限する場合がある。
【０００６】
血液学的測定において、不正確かつ不確かな計数について、測定機器もしくは熟練の検査技師による手動計測によって繰り返し測定および分析を行なう必要がある。再計測は、時間がかかり、費用もかかる。さらに、再検査用の追加の血液試料が入手可能であるかもさらなる問題となる。要するに、自動細胞計測の精度確認は、大抵の血液研究所にとって時間や費用のかかる行為であり、正確な結果の連絡が遅れた場合、患者管理決定に悪影響を与えかねない。したがって、粒子計数機器で発生するひずみ測定および不正確性をさらに減少させ、かつ粒子計数機器の動作領域および信頼性を増加させるような技術の必要性がある。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明によると、粒子パラメータの正確測定を得るためのシステムおよび方法が開示される。いくつかの実施形態において、捕捉された電気信号を選択することによって、正規化されたヒストグラムを生成するステップであって、捕捉された電気信号は、フローサイトメーター機器における１つ以上のセンサーのうちの１つに関連するステップを含む。いくつかの実施形態において、前記正規化されたヒストグラムの数理分析と、前記感知領域において少なくとも１つの粒子が任意の時点に存在する確率とに基づいて、修正されたヒストグラムを求め、前記修正されたヒストグラムに基づいて、修正された粒子数を計算する。
【０００８】
いくつかの実施形態において、前記正規化されたヒストグラムを生成するステップは、各捕捉された電気信号のパラメータと、対応する参照パラメータ範囲とを比較するステップと、対応する参照パラメータ範囲内にパラメータが入る、捕捉された電気信号を選択するステップと、前記センサーに関連する前記選択された電気信号を使用して、センサー毎に、少なくとも１つの編集されたヒストグラムを生成するステップと、前記編集されたヒストグラムが、その他のセンサーに関連する全ての個別の編集されたヒストグラムと異なる場合、センサーに関連する編集されたヒストグラムを却下するステップと、却下されていない全ての編集されたヒストグラムを平均化するステップと、前記平均化されたヒストグラムを正規化するステップと、をさらに含んでもよい。いくつかの実施形態において、類似性スコアは、ヒストグラムがその他のヒストグラムと異なるか否かを判断するために計算および使用されてもよい。
【０００９】
いくつかの実施形態において、前記正規化されたヒストグラムを生成するステップは、各捕捉された電気信号のパラメータと、対応する参照パラメータ範囲とを比較するステップと、対応する参照パラメータ範囲内にパラメータが入る、捕捉された電気信号を選択するステップと、前記センサーに関連する前記選択された電気信号を使用して、センサーについて少なくとも１つの編集されたヒストグラムを生成するステップと、前記編集されたヒストグラムを正規化するステップと、をさらに含んでもよい。
【００１０】
いくつかの実施形態において、修正されたヒストグラムを得るステップは、前記選択された電気信号より生成された前記正規化されたヒストグラムに、フーリエ変換を実行するステップと、前記正規化されたヒストグラムの高速フーリエ変換と、前記感知領域において少なくとも１つの粒子が任意の時点に存在する確率とに基づいて、前記修正されたヒストグラムのフーリエ変換を計算するステップと、前記修正されたヒストグラムの前記フーリエ変換の逆を計算することによって、前記修正されたヒストグラムを得るステップと、をさらに含んでもよい。いくつかの実施形態において、高速フーリエ変換方法は、フーリエ変換および逆フーリエ変換の計算に使用することがある。
【００１１】
いくつかの実施形態において、待機時間修正計数および同時計数修正計数は、前記修正されたヒストグラムの平均および／またはモード信号高さのうちの一部の関数に基づき計算されてもよい。いくつかの実施形態において、前記方法は、高濃度の粒子計数を有する溶液に適用されてもよい。
【００１２】
また、本発明のいくつかの実施形態は、粒子パラメータの正確測定を得るための装置、システム、および格納された命令に関する。本発明のさらなる目的および利点は、説明において部分的に記載されて、部分的にその説明によって明らかになり、あるいは本発明の実用により習得されてもよい。本発明の目的および利点は、添付の請求項で具体的に指摘した要素および組み合わせの手段によって実現および達成されるだろう。
【００１３】
前述の概略記載と以下の詳細記載は、単に例示的かつ説明的なものであり、請求項に記載される本発明を制限するものではないことを理解されたい。
【００１４】
本明細書に組み込まれ、かつその一部である添付の図面は、本発明のいくつかの実施形態を示し、記載と共に本発明の原理について説明する役割を果たす。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
本発明のいくつかの実施形態について以下に詳しく参照していく。本発明の実施例は、添付の図面において示される。同一の参照番号は、可能な限り、図面において同一または類似の要素を参照するように使用される。
【００１６】
本発明によると、粒子パラメータの正確測定を得るためのシステムおよび方法が開示される。いくつかの方法において、粒子同時計数、奇形信号またはパルス、および機器の誤作動による作用は、粒子パラメータの測定および分析を正確に得るように、減少および／または最小化させることができる。同時計数の作用を修正する方法についてこれまでに提案されている。例えば、Ｅ．Ｊ．Ｗ．ＷｙｎｎおよびＭ．Ｊ．Ｈｏｕｎｓｌｏｗによる「Ｃｏｉｎｃｉｄｅｎｃｅ  ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ−ｚｏｎｅ（Ｃｏｕｌｔｅｒ−ｃｏｕｎｔｅｒ）ｐａｒｔｉｃｌｅ  ｓｉｚｅ  ａｎａｌｙｓｅｒｓ」、Ｐｏｗｄｅｒ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  ９３、ｐ１６３〜１７５、Ｅｌｓｅｖｉｅｒ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  Ｓ．Ａ．１９９７（「Ｗｙｎｎ」）を参照されたい。これは、参照することによってその全体が本明細書に組み込まれる。Ｗｙｎｎにおいて、数値的フーリエ変換が、同時計数修正について使用されている。発明の名称が「Ｐａｒｔｉｃｌｅ  ｃｏｕｎｔ  ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ  ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  ａｐｐａｒａｔｕｓ」である、ＴａｙｌｏｒおよびＭ．Ｚｈｅｎｇによる米国特許第６，７４４，２４５号Ｂ２からＲ．Ｌ．も参照されたい。これは、参照することによってその全体が本明細書に組み込まれる。
【００１７】
図１は、粒子数測定用の電気感知領域型機器の動作原理を示す例示的な装置である。図１に示されるように、試料容器１５は、開口部３０を有する開口管４０を含む。電流５０は、開口管４０の内部に配置される内部電極６０と、開口管の外部に配置される外部電極２０の間を流れる。試料容器１５には、粒子懸濁液８０などの流体に懸濁された粒子を保持してもよい。真空７０は、開口部３０から粒子懸濁液８０を引き込む。
【００１８】
粒子は、血球、その他の生体細胞型、シリカ粒子、粘度粒子、ペレット、ラテックス粒子、またはフローサイトメトリー型機器で測定可能なその他のいかなる種類の粒子を含んでもよい。粒子懸濁液８０が電流５０と同時に開口部３０を通過すると、開口部３０を通過する個々の粒子は、粒子サイズに比例して、開口部３０にインピーダンス変化を発生させる。開口部詳細３５は、開口部３０を通過する粒子を示す。インピーダンス変化は、粒子が感知領域内を通過し、電気パルスなどの電気信号として検出可能である際に発生開始する。電気パルスの高さは、粒子サイズに比例する。
【００１９】
また、Ｃｏｕｌｔｅｒ  ＣｏｕｎｔｅｒｓＴＭなどの粒子計数器は、所定のサイズまたはサイズ範囲の粒子の数に基づいて、粒子数を異なる「ビン」に分別することもできる。ビンは、粒子サイズデータの範囲に対応する。ビン毎に、ビンに入るデータセットからの粒子の数が計算される。さらに、フローサイトメトリー機器によっては、異なるサイズの粒子の発生度数に関するヒストグラムを生成することができる。
【００２０】
電気感知領域型サイトメーターに関する上記説明は、例示的であり、フローサイトメーターの動作原理を単に説明するためのものであることに留意されたい。通常、フローサイトメーターは、粒子を検出するための種々の方法を使用してもよく、その方法には、蛍光、光散乱、高温測定、およびレーザーの使用に基づく方法が含まれる。本発明の技術および方法は、フローサイトメーターによって感知可能である全ての粒子に適用する。記載した技術および方法は、本発明の原理に合致する方法で、種々のフローサイトメーターにおける使用に適応されてもよい。
【００２１】
図２は、本発明のいくつかの実施形態に係る、粒子パラメータの測定および分析のための例示的なシステムである。本発明に合致するコンピュータソフトウェアアプリケーションは、図２に示されるように、システム１００に配備されてもよく、このシステム１００は、従来の通信プロトコルおよび／またはデータポートインターフェースを使用して、情報を交換可能にする通信リンクを介して連結される。
【００２２】
図２に示されるように、例示的なシステム１００は、計算装置１１０−１および１１０−２、プリンタ１６０、および粒子計数器／分析器１８０を備える。さらに、計算装置１１０−１および１１０−２は、ネットワーク１４０を介する接続部１２０上で通信してもよい。計算装置１１０は、コンピュータワークステーション、デスクトップ型コンピュータ、ノート型コンピュータ、サーバ、携帯用コンピュータ、またはネットワーク環境で使用可能なその他のいかなる計算装置であってもよい。
【００２３】
計算装置１１０は、本発明のいくつかの実施形態に係る、粒子パラメータの測定および分析を可能にするソフトウェア（図示せず）を実行可能であってもよい。また、例示的な計算装置１１０は、取り外し可能なメディアドライブ１５０を含んでもよい。いくつかの実施形態において、取り外し可能なメディアドライブ１５０には、例えば、３．５インチフロッピー（登録商標）ドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤＲＯＭドライブ、ＣＤ±ＲＷまたはＤＶＤ±ＲＷドライブ、ＵＳＢフラッシュドライブ、および／またはその他のいかなる取り外し可能なメディアドライブが含まれてもよい。いくつかの実施形態において、ソフトウェアアプリケーションの部分は、取り外し可能なメディアに含まれてもよく、取り外し可能なメディアドライブ１５０を使用して計算装置１１０によって読み込みおよび実行されてもよい。
【００２４】
接続部１２０は、計算装置１１０−１および１１０−２、粒子計数器／分析器１８０、およびプリンタ１６０を連結し、従来の通信プロトコルおよび／またはデータポートインターフェースを使用して、有線または無線接続として実装されてもよい。通常、接続部１２０は、装置間のデータ伝送を可能にするいかなる通信路であることも可能である。いくつかの実施形態において、計算装置１１０−１および１１０−２、粒子計数器／分析器１８０、およびプリンタ１６０は、適切な接続部１２０を介してデータを伝送するように、イーサネット（登録商標）、ＵＳＢ、ＳＣＳＩ、および／またはファイヤーワイヤーポートなどの従来のデータポートを備えてもよい。通信リンクは、無線リンクまたは有線リンク、あるいは計算装置１１０−１および１１０−２、粒子計数器／分析器１８０、およびプリンタ１６０間の通信を可能にするいかなる組み合わせであってもよい。ネットワーク１４０には、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、またはインターネットが含まれてもよい。いくつかの実施形態において、ネットワーク１４０で送信された情報は、伝送されるデータのセキュリティを確実にするため暗号化されてもよい。暗号化プロトコルは、一般的によく知られており、および／または市販されている。
【００２５】
プリンタ１６０は、接続部１２０を介してネットワーク１４０に連結される。いくつかの実施形態において、プリンタ１６０は、計算装置１１０−１、計算装置１１０−２、および／または粒子計数器／分析器１８０に直接接続されてもよい。また、システム１００は、本発明のいくつかの実施形態に係る、その他のプリンタ１６０（図示せず）を備えてもよい。いくつかの実施形態において、プリンタ１６０は、ネットワークプリンタであってもよく、データの受信用の多数のポートを含む通信ポートを提供してもよい。いくつかの実施形態において、プリンタ１６０は、結果、あるいは計算装置１１０−１、計算装置１１０−２、および／または粒子計数器／分析器１８０が生成するその他の種類の報告を印刷してもよい。
【００２６】
いくつかの実施形態において、粒子パラメータの測定および分析のためのコンピュータソフトウェアアプリケーションは、図２に示されるように、例示的なコンピュータ１１０または粒子計測器／分析器１８０のいずれかに配備されてもよい。例えば、計算装置１１０−１および１１０−２、および／または粒子計数器／分析器１８０は、記憶媒体またはそれぞれの装置に連結されるメモリに含まれるソフトウェアを実行してもよい。いくつかの実施形態において、ソフトウェアアプリケーションは、計算装置１１０−１、１１０−２、および粒子計数器／分析器１８０に分配されて、ソフトウェアアプリケーションの部分が構成要素のうちの１つ以上によって実行されるようにしてもよい。システム１００は、単に例示的なものであること、ならびに粒子パラメータの測定および分析のためのコンピュータソフトウェアアプリケーションは、粒子計数器／分析器１８０に連結される計算装置１１０−１などの計算装置によって全体的に実行されてもよいことに留意されたい。
【００２７】
いくつかの実施形態において、粒子計数器／分析器１８０は、フローサイトメトリー機器であってもよい。いくつかの実施形態において、粒子計数器／分析器１８０は、Ｃｏｕｌｔｅｒ  ＣｏｕｎｔｅｒＴＭであってもよい。フローサイトメーターには、Ｅｐｉｃｓ（登録商標）フローサイトメーターまたはＣｙｔｏｍｉｃｓ  ＦＣ  ５００フローサイトメーターが含まれてもよく、Ｂｅｃｋｍａｎ  Ｃｏｕｌｔｅｒ社（フロリダ州、マイアミ）より入手可能である。いくつかの実施形態において、粒子計数器／分析器１８０は、ＣＯＵＬＴＥＲ（登録商標）ＬＨ７５５、ＣＯＵＬＴＥＲ（登録商標）ＬＨ７５０、ＣＯＵＬＴＥＲ（登録商標）Ｇｅｎ−ＳＴＭ、およびＣＯＵＬＴＥＲ（登録商標）ＨｍＸなどの血液分析機器であってもよく、これらもＢｅｃｋｍａｎ  Ｃｏｕｌｔｅｒ社（フロリダ、マイアミ）より入手可能である。
【００２８】
いくつかの実施形態において、粒子計数器／分析器１８０は、プロセッサまたは特定用途向け集積回路（「ＡＳＩＣ」）を備えて、粒子計数器／分析器１８０における感知領域を粒子が横断する際に生成されるパルスデータを処理するようにしてもよい。いくつかの実施形態において、粒子計数器／分析器１８０は、ＰＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、またはＮＶＲＡＭを含むメモリを備えて、プロセッサまたはＡＳＩＣのための命令および／またはデータを保持し、本発明のいくつかの実施形態に係る粒子パラメータの測定および分析のためのアルゴリズムの部分を実行するようにしてもよい。いくつかの実施形態において、粒子パラメータの測定および分析のためのコンピュータソフトウェアアプリケーションは、粒子計数器／分析器１８０によって全体的に実行されてもよい。いくつかの実施形態において、粒子計数器／分析器１８０は、計算装置１１０を備えないスタンドアロン型環境で動作し、粒子パラメータの測定および分析のための方法におけるステップを実行してもよい。いくつかの実施形態において、既存の粒子計数器／分析器１８０のハードウェア、ソフトウェア、またはファームウェアは、粒子パラメータの測定および分析のためのアルゴリズムを実行するために更新および／または交換されてもよい。
【００２９】
いくつかの実施形態において、粒子計数器／分析器１８０は、接続された計算装置１１０−１にパルスデータを伝送してもよく、この計算装置１１０−１において、本発明のいくつかの実施形態に係る粒子パラメータの測定および分析のためのアルゴリズムが実行されてもよい。いくつかの実施形態において、粒子計数器／分析器１８０に記録されたデータならびに中間結果および最終結果は、計算装置１１０−１に連結されるデータベース１１５に格納されてもよい。通常、例示的なデータベース１１５などの１つ以上のデータベースは、本発明のいくつかの実施形態に係る種々の計算装置１１０および／または粒子計数器／分析器１８０に連結されてもよい。いくつかの実施形態において、粒子パラメータの測定および分析のためソフトウェアプログラムは、ネットワーク１４０上で、計算装置１１０−２から計算装置１１０−１によってダウンロードされてもよい。
【００３０】
いくつかの実施形態において、システム１００のうちの１つ以上の構成要素は、無停電電源装置（「ＵＰＳ」）１７０に連結されることによって、電力線の変動による作用を最小化し、停電時のバックアップ電力を提供してもよい。
【００３１】
図３は、本発明のいくつかの実施形態に係る粒子パラメータの測定および分析に使用される種々のパラメータを示す例示的な（奇形）パルスである。いくつかの実施形態において、これらのパラメータを使用して、異常パルスを識別するための基準を設定してもよい。
【００３２】
粒子数の精度は、電気パルスが奇形である場合に悪影響を受ける。奇形パルスは、異常軌道で感知領域を横断する粒子または同時計数粒子によってもたらされうる。奇形パルスは、分類が難しく、粒子数について不確実性をもたらす。奇形パルスは、パルスの大きさおよび／または形状に応じて、雑音、異なるサイズの粒子、または多数の粒子として誤って分類されうる。奇形パルスによる測定の不正確性を最小限にするために、いくつかの粒子計数器は、パルス編集回路またはソフトウェアを利用して異常パルスを除去する。しかしながら、全ての異常パルスを単に除去するだけでは、全粒子体積に関する測定が減少する。いくつかの方法において、図３に示されるようなパラメータのうちの１つ以上の機能に基づくパルス編集技術は、本出願に開示されるその他の方法と組み合わすことによって、粒子パラメータを正確に測定および分析してもよい。
【００３３】
図３に示されるように、パルス３００は、測定中に粒子計数器／分析器１８０によって生成されうるＭ字型のパルスである。パラメータＴ開始３１０は、測定が開始する時間を示す。パラメータＴスタンプ３１５は、パルスが記録される時間を示す。パラメータピーク３２０は、既定閾値３３０を越える最大振幅であり、一方、０．７５ピーク３２３および０．５ピーク３２５は、それぞれピークパラメータ３２０の７５％および５０％を表す。いくつかの実施形態において、閾値３３０は、検査が行なわれる環境の雑音レベルを上回るように設定されてもよい。パラメータピーク３２０は、パルスを発生させた粒子のサイズを示す。パラメータＴ５０  ３４０は、ピークの上昇側および下降側にある、ピーク振幅の半分の振幅であるそれぞれの２点間の時間間隔（横軸）である。パラメータＴ７５  ３４５は、振幅がピーク振幅の０．７５である２点間の時間間隔（横軸）である。パラメータＨ５０  ３５０は、ピークの上昇側および下降側にある、ピーク振幅の半分の振幅であるそれぞれの２点間の中間点である振幅である。
【００３４】
図４は、異なるサイズの粒子の分布を示す例示的なヒストグラムである。図４において、フェムトリットル（「ｆＬ」）における粒子体積は、Ｘ軸上に示される。１ｆＬ＝１０−１５リットルであることに留意されたい。図４において、粒子のサイズは、３０ｆＬから４５０ｆＬの範囲である。いくつかの実施形態において、粒子は、そのサイズに応じて、種々のビンに位置付けられてもよい。図４において、ビン毎のサイズは、１．６５ｆＬである。したがって、１．６５ｆＬを上回ってサイズが異なる粒子は、異なるビンに入ることになる。ｙ軸は、発生度数、またはビン毎の粒子の数を表す。図４は、粒子の絶対数を使用する、修正前のヒストグラムを示す。
【００３５】
いくつかの実施形態において、図４に示されるようなヒストグラムは、正規化手順を受けてもよい。正規化されたヒストグラムは、粒子の相対度数分布を使用する。ビンの相対度数値は、ビンにおける粒子の絶対数を総数で割ることによって得られる。したがって、正規化されたヒストグラムの粒子の累積度数は１になる。
【００３６】
いくつかの実施形態において、粒子計数器は、複数の粒子センサーを使用して、測定の信頼性を高めてもよい。フローサイトメトリー機器は、機器の誤作動による不正確な数を報告する場合がある。例えば、機器内の粒子センサーは、誤作動すると、不正確な数を報告しうる。この問題を緩和し、機器による測定の信頼性を高めるために、１つではなく３つ以上のセンサーを使用してもよい。３つのセンサーが機器において使用されると、センサーのうちの１つによる総粒子数が、ある既定数を上回ってその他の２つのセンサーと異なる場合に、異常のあるセンサーによる粒子数を除外することができる。３つのセンサー全てが、特定数を上回って一致しない場合、全計数を却下することが可能で、新しい実行が命令される。しかしながら、総粒子数を使用してセンサーの誤作動を検出することは、機器およびバックグラウンド雑音レベル、ならびに特に粒子濃度レベルが低い場合のその他の要因によって制限される。さらに、総粒子数は有用である一方で、計数の精度について非常におおまかな判別に過ぎず、センサーの誤作動を正確に検出または報告しない場合がある。
【００３７】
試料の粒子濃度レベルは、試料の種類や機器の特性に応じて変動してもよい。例えば、ＷＢＣの高濃度試料は、マイクロリットル毎に１０５の粒子を上回るＷＢＣ計数を有する試料でありうる。標準的なＷＢＣ計数は、通常、マイクロリットル毎に４×１０３から１１×１０３の範囲である。粒子濃度の高低によって、測定は影響される。低粒子濃度では、雑音およびその他の要因が測定に影響を及ぼしうるが、高粒子濃度では、同時計数が測定に影響を及ぼしうる。
【００３８】
図５は、多センサー式粒子計数器による測定の信頼性を高めるための例示的なアルゴリズムにおける、ステップを示すフローチャート５００である。いくつかの実施形態において、粒子計数器は、３つのセンサーを備えてもよい。アルゴリズムは、ステップ５１０で開始し、次に、パルス編集ルーティン５１５に進む。全ての粒子が開口部の中心を通ると、パルスは、対称的なガウス曲線を描くと予想される。しかしながら、異常軌道で感知領域を横断する粒子あるいは同時計数粒子によって奇形パルスがもたらされうる。いくつかの実施形態において、パルス編集ルーティンは、ステップ５１５において奇形パルスを識別および削除してもよい。
【００３９】
いくつかの実施形態において、パルス編集ルーティンは、図３において（および前述のように）識別されるパラメータのうちの１つ以上を、別々でまたは組み合わせて使用して、ステップ５１５において、異常パルスを識別および削除してもよい。いくつかの実施形態において、パルスに関するパラメータＴ５０  ３４０およびＴ７５  ３４５が予想範囲に入らない場合、パルスは、ステップ５１５においてパルス編集ルーティンによって除外されてもよい。いくつかの実施形態において、パルスに関するパラメータＴ５０  ３４０およびＴ７５  ３４５の予想範囲は、粒子計数器／分析器１８０の構成に基づいてもよい。いくつかの実施形態において、パラメータＴ７５  ３４５とＴ５０  ３４０の比率が予想範囲に入らない場合、パルスは、ステップ５１５においてパルス編集ルーティンによって削除されてもよい。いくつかの実施形態において、パラメータＴ７５  ３４５とＴ５０  ３４０の比率は、粒子計数器／分析器１８０の構成に基づいて推定されてもよい。いくつかの実施形態において、パラメータピーク３２０とＨ５０  ３５０の比率が予想範囲に入らない場合、パルスは、ステップ５１５においてパルス編集ルーティンによって削除されてもよい。いくつかの実施形態において、パラメータピーク３２０とＨ５０  ３５０の比率は、粒子計数器／分析器１８０の構成に基づいて推定されてもよい。
【００４０】
いくつかの実施形態において、パラメータの比率または１つ以上のパラメータの機能を使用して、奇形パルスの識別および削除に関する基準を規定してもよい。例えば、範囲（マイクロ秒）を、Ｔ５０  ３４０およびＴ７５  ３４５に関して規定してもよい。また、Ｔ５０  ３４０とＴ７５  ３４５の比率ならびにピーク３２０とＨ５０３５０の比率の許容範囲も規定されてもよい。Ｔ５０  ３４０およびＴ７５  ３４５に関して選択された実際の範囲は、開口部長さ、液体流速、および／または予想粒子サイズ範囲などのシステム構成パラメータに基づいてもよい。いくつかの実施形態において、統計的方法および／または経験的方法を使用して、範囲および比率を規定してもよい。いくつかの実施形態において、比率および範囲によって、対称的およびほぼ対称的なパルスが識別および選択され、Ｍ字型のパルスを識別および削除するようにする。
【００４１】
ステップ５２０において、ステップ５１５のパルス編集ルーティンの完了時に求めたパルス編集されたヒストグラムは、本発明のいくつかの実施形態に従って正規化されてもよい。いくつかの実施形態において、正規化には、ステップ５１５後に残る総パルス数に基づいて、ヒストグラムにおける個別のビンの各々の発生に関する相対度数についての計算または再計算を伴ってもよい。いくつかの実施形態において、各ビンにおいて残るパルス数（異常パルスの除去後）を、残りの総パルス数で割ることによって、個別のビンの各々の発生に関する相対度数を求めてもよい。
【００４２】
粒子パラメータの正確測定を得るためのいくつかの方法において、バックグラウンド雑音レベルの粒子数に対する作用ならびにその結果生じる多数決手順に対する作用が低減されてもよい。さらに、多数決ステップでは、粒子パラメータを正確に測定および分析するように、正規化された個別のヒストグラム全体に基づくことができる。いくつかの実施形態において、多数決ステップは、ヒストグラムの多数決および平均化ルーティン５３０の一部として、正規化された個別のヒストグラムに適用されてもよい。ヒストグラムの多数決および平均化ルーティン５３０において、その他の２つのヒストグラムと異なると判断されるヒストグラムは、除外される。
【００４３】
いくつかの実施形態において、図６Ａ、６Ｃ、および６Ｄの例示的なアルゴリズムなどの１つ以上のアルゴリズムを使用して、センサーの誤作動を判断し、そのセンサーによる測定を除外するようにしてもよい。いくつかの実施形態において、ヒストグラムの多数決および平均化ルーティン５３０の一部または全部は、図６Ａ、６Ｃ、および６Ｄの例示的なフローチャートに示されるアルゴリズムのうちの１つ以上によって実行されてもよい。いくつかの実施形態において、全てのヒストグラムが除外された場合、操作者は、機器の誤作動の可能性に関して警告を受けるようにしてもよい。いくつかの実施形態において、あるセンサーによる測定が除外される場合、操作者は、そのセンサーの誤作動の可能性について警告を受けるようにしてもよい。いくつかの実施形態において、センサーが除外される場合、残りのセンサーによる測定が平均化されてもよい。いくつかの実施形態において、種々のヒストグラムにおけるビンに対応する粒子数を平均化することによって、ヒストグラムを平均化してもよい。
【００４４】
フローチャート５００に示されるステップは、単に例示的なものであり、ステップの順番は、本発明に合致する方法で変更してもよいことに留意されたい。例えば、ステップ５３０の多数決ルーティンを、ヒストグラムを正規化する前に、パルス編集されたデータに適用してもよい。
【００４５】
図６Ａは、粒子計数器の３つのセンサーにおいて、あるセンサーが測定した粒子数が、別のセンサーが測定した粒子数と異なる場合を、判断するための方法におけるステップを示す例示的なフローチャート６００である。図６Ａにおいて、Ｖｉは、センサーｉが測定した粒子数を示し、Ｖｉｊは、センサーｉおよびｊが測定したそれぞれの計数ＶｉおよびＶｊの平均を示す。フローチャート６００において、｜Ｖｉ−Ｖｊ｜＞ａ＋ｂＳｑｒｔ（Ｖｉｊ）＋ｃＶｉｊである場合、２つのセンサーｉおよびｊによる計数は異なると考えられ、ここで、ａ、ｂ、およびｃは、後述するような機器および／または測定環境関連パラメータであり、Ｓｑｒｔ（Ｖｉｊ）は、Ｖｉｊの平方根を示す。いくつかの実施形態において、図６Ａに示されるように、２つのセンサーの粒子数が著しく異なるという判断は、個別のセンサーによる総粒子数、ならびに機器および／または測定環境関連パラメータに基づいてもよい。いくつかの実施形態において、記載した技術および方法により、低粒子濃度レベルでより正確な計数が可能になってもよい。
【００４６】
図６Ａにおいて、定数は、機器のバックグラウンド雑音レベルに関連してもよい。識別可能な粒子懸濁液を含まない試料が粒子計数器を通る場合、機器は、非ゼロ粒子数を報告しうる。例えば、懸濁液において、流体で生成される超微粒気泡が粒子と間違えられ、非ゼロ粒子数をもたらす場合がある。バックグラウンド雑音レベルを任意で変更することによって、個別のセンサーによる測定に異なる程度で影響を及ぼしてもよい。したがって、２つのセンサーによる測定における差の一部は、バックグラウンド雑音に起因する。いくつかの実施形態において、ノンパラメトリック統計的方法を使用して、個別のセンサー測定における差に対するバックグラウンド雑音レベルの影響を推定してもよい。統計が分かると、一定の信頼レベルにおいてａの閾値を選択することができる。信頼レベルは、ａの真値が閾値未満であるという確率である。
【００４７】
例えば、多数のブランク試料（粒子を含まない）またはブランクに近い試料からの測定報告を収集してもよい。各試料のセンサー測定における差を計算し、種々の測定差の発生に関する度数を示すヒストグラムを生成する。図６Ｂのヒストグラム６３１は、ブランク試料における測定差の発生に関する度数を示す。図６Ｂのヒストグラム６３２は、全度数の割合としての測定差の発生に関する累積度数を示す。いくつかの実施形態において、ａの閾値は、測定差の９９％が下に存在する累積度数、あるいは別の任意の適切な信頼区間で選択されてもよい。図６Ｂに示されるように、ヒストグラム６３２において、センサーにおける測定差の９９％は０．１５未満である。したがって、ａの値は、本発明のいくつかの実施形態に係る該当する機器に関して０．１５に設定してもよい。
【００４８】
図６Ａにおいて、パラメータｂは、不規則な過程による開口部における粒子数の差を得るように設定してもよい。理想的には、２つのセンサーは、同一の粒子数を生成すべきである。しかしながら、実用面において、試料体積および測定時間が有限であることから、２つのセンサーは、通常、異なる結果を生成する。試料体積および測定時間の制限による測定差は、試料の粒子の総数に関連する。一般的に、測定差は、試料の総粒子数に反比例する。試料の総粒子数が増えると、センサー間の測定差は減少する。したがって、測定差は、試料の粒子濃度が低いほどより顕著となりうる。当然ながら、パラメータ設定時に、その他の信頼レベルを選択してもよいことを理解されたい。また、ヒストグラム６３１および６３２は単に例証目的のものであること、ならびにその他の機器は、信頼値０．９９であっても異なる値を提供してもよいことを理解されたい。
【００４９】
いくつかの実施形態において、ポアソン分布を使用して、有限の試料体積による２つのセンサー間の測定差をモデル化してもよい。収集される粒子の予想数をλとすると、特定の収集においてポアソン分布をとるので、粒子の数ｎを厳密に収集する確率は、
【００５０】
【数１−３】
2009520990.tif 000003
である。λが大きい（例えば、１０００を上回る）場合、ポアソン分布は、正規分布に近似可能であり、この場合、粒子の数ｎを厳密に収集する確率は、
【００５１】
【数２】
2009520990.tif 000004
であり、ここで、μ＝λは、測定された粒子の平均の数であり、標準偏差はσ＝Ｓｑｒｔ（λ）である。
【００５２】
さらに、添え字１および２にそれぞれ示される２つの個々の正規分布における差も、平均差μ１２＝λ１−λ２であり、標準偏差σ１２＝Ｓｑｒｔ（λ１＋λ２）を有する正規分布である。したがって、ｐ１２（ｎ）によって示される所定の試料のセンサー１および２の粒子数の差の確率も、λ１＝λ２＝λ、すなわちμ１２＝０およびσ１２＝Ｓｑｒｔ（λ１＋λ２）＝Ｓｑｒｔ（２λ）を有する数式（２）を使用して判断されてもよい。
【００５３】
いくつかの実施形態において、λは、希釈率、流速、単位換算定数などの機器要因を乗じた、２つのセンサーの平均値Ｖ１２に置換されてもよい。いくつかの実施形態において、ｎは、２つのセンサーの粒子数の差の絶対値に置換されてもよい。適切な信頼区間がｐ１２（ｎ）について選択される場合、ｂを計算してもよい。いくつかの実施形態において、９９％の信頼区間を使用してもよい。
【００５４】
粒子計数器において、その他のいくつかの要因も、測定における差に起因する可能性があり、例えば、センサー間の物理的差異、試料収集時間における差異、試料体積における差異、試料の希釈率における差異、開口部体積における差異、パルスの雑音レベルを上回る閾値における差、ならびに流速などの流体供給システムの物理的特性における差異が挙げられる。これらの差異は、試料の粒子濃度が高いほどより顕著になり、通常、ダイナミックレンジ全体において一貫した変化率をもたらす。いくつかの実施形態において、ｃの値は、これらの要因に応じた変動に相当するように、較正時間中に選択されてもよい。
【００５５】
図６Ａに示される例示的なフローチャート６００におけるステップは、ヒストグラムの多数決および平均化ルーティン５３０の一部として呼び出されてもよい。いくつかの実施形態において、アルゴリズム６００は、連結部５３０で示されるアルゴリズム５００から、またはその一部として呼び出されてもよい。
【００５６】
いくつかの実施形態において、指標ｉおよびｊの初期値を、ステップ６１２で割り当ててもよい。ステップ６１４において、センサーｉおよびｊがそれぞれ測定した計数ＶｉおよびＶｊの平均として、平均計数Ｖｉｊを計算する。ステップ６１６において、測定された計数ＶｉおよびＶｊの差の絶対値をａ＋ｂＳｑｒｔ（Ｖｉｊ）＋ｃＶｉｊと比較し、ここで、前述のように、ａは、バックグラウンド雑音レベルパラメータであり、ｂは、不規則粒子分布パラメータであり、ｃは、機器ベースのパラメータであってもよい。
【００５７】
測定された計数ＶｉおよびＶｊの差の絶対値がａ＋ｂＳｑｒｔ（Ｖｉｊ）＋ｃＶｉｊを上回る場合、ステップ６１８において、センサーｉおよびｊが測定した粒子数が異なるものとしてマーク付けされる。いくつかの実施形態において、パラメータ値であるａ、ｂ、およびｃは、機器較正中に決定されてもよく、あるいは製造者より提供されてもよい。いくつかの実施形態において、パラメータ値であるａ、ｂ、およびｃは、粒子計数器／分析器１８０または計算装置１１０で実行するソフトウェアに利用可能であってもよい。一方、ステップ６２８において、測定された計数ＶｉおよびＶｊの差の絶対値がａ＋ｂＳｑｒｔ（Ｖｉｊ）＋ｃＶｉｊ以下である場合、センサーｉおよびｊが測定した粒子数は類似するものとしてマーク付けされる。
【００５８】
ステップ６２０において、指標ｊの値を確認する。センサー１による粒子数を、残りのセンサーと比較していない場合（ｊ＜３）、ステップ６２２において、指標ｊは増分され、アルゴリズムは折り返してステップ６１４に戻り、センサー１および３の粒子数も比較するようにする。ステップ６２０において、ｊ≧３である場合、アルゴリズムは、ステップ６２４に進み、ここで指標ｉの値を確認する。センサー２および３による粒子数を比較していない場合（ｉ＜２）、指標ｉは増分され、アルゴリズムは折り返してステップ６１４に戻り、センサー２および３の粒子数も比較するようにする。全センサーの粒子数を比較およびマーク付けしたら、アルゴリズムはステップ６８１に進む。
【００５９】
図６Ｃは、粒子計数器の３つのセンサーにおいて、あるセンサーが測定した粒子数が、別のセンサーが測定した粒子数と異なると考えられる場合を、判断する代替方法におけるステップを示す例示的なフローチャート６５０である。いくつかの実施形態において、フローチャート６５０に示される例示的なアルゴリズムは、種々のセンサーによる粒子数測定から生成されたヒストグラムを比較することによって、粒子数が一致する場合または粒子数が異なる場合を判断してもよい。図６Ｃに示される例示的なフローチャート６５０におけるステップは、ヒストグラムの多数決および平均化ルーティン５３０の一部として呼び出されてもよい。いくつかの実施形態において、アルゴリズム６５０は、連結部５３０で示されるアルゴリズム５００から、またはその一部として呼び出されてもよい。
【００６０】
図６Ｅは、３つの例示的なヒストグラム６９１、６９２、および６９３であり、粒子計数器における３つのセンサー（センサー１、センサー２、およびセンサー３）がそれぞれ測定したＷＢＣ粒子サイズの分布を示す。いくつかの実施形態において、フローチャート６５０で示されるアルゴリズムは、図６Ｅのヒストグラムで示される粒子数データに基づき動作してもよい。図６Ｅに示されるように、センサー１、２、および３の総粒子数は、それぞれ８．２３、８．７５、および８．３２である。したがって、個別の総粒子数を単に比較することによるセンサーの誤作動の分析において、３つの個別のセンサーが測定した総粒子数にあまり違いがないと考えられることから、いかなる問題も検出されないといえる。しかしながら、図６Ｅに示されるように、センサー２が測定した粒子サイズ分布を表すヒストグラム６９２の形状は、センサー１および３がそれぞれ測定したヒストグラム６９１および６９３と異なり、センサー２に問題または誤作動があることを示しうる。
【００６１】
いくつかの実施形態において、フローチャート６５０に示される例示的なアルゴリズムは、ヒストグラムの比較あるいは種々のセンサーによる粒子数測定により生成される粒子サイズ分布の比較を行なうことによって、粒子数が一致する場合または粒子数が異なると考えられる場合を判断してもよい。記載した方法は、単に例示的なものであり、最短距離法、相関による一致などを含むその他の既知の方法がヒストグラムの比較に利用可能であることに留意されたい。上記の方法およびその他の方法の詳細は、「Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ」ｐｐ．５８０〜５８６、Ｒａｆａｅｌ  Ｃ．Ｇｏｎｚａｌｅｚ  ａｎｄ  Ｒｉｃｈａｒｄ  Ｅ．Ｗｏｏｄｓ、Ａｄｄｉｓｏｎ−Ｗｅｓｌｅｙ、１９９３に記載され、参照することによってその全体が本明細書に組み込まれる。フローチャート６５０のステップの記載において、センサーｉによる測定に対応するヒストグラムＨｉは、粒子を一連のＮビンに分類するように示され、この場合、各ビンは粒子サイズの範囲を示す。
【００６２】
いくつかの実施形態において、指標ｉおよびｊの初期値は、ステップ６５２で割り当てられてもよい。ステップ６５４において、２つのセンサーによる粒子数測定における許容可能な差に関し、閾値Ｔを設定してもよい。閾値が１に近い場合、より高い程度で類似性が望まれることを示す。いくつかの実施形態において、使用される閾値は、約０．９であってもよい。いくつかの実施形態において、経験的および／または統計的方法、あるいは製造者が提供する較正チャートを含むその他の機器データを使用して、閾値を選択してもよい。
【００６３】
いくつかの実施形態において、類似性スコアをステップ６７０で計算し、比較されるヒストグラムの類似度を数値化してもよい。類似性スコアが１である場合、ヒストグラムは同一である。いくつかの実施形態において、類似性のスコアを、
【００６４】
【数３】
2009520990.tif 000005
で計算してもよく、ここでＨｉ，ｎは、センサーｉによる測定に対応するヒストグラムＨｉにおけるｎ番目のビンの粒子数を示し、
【００６５】
【数４】
2009520990.tif 000006
は、ヒストグラムＨｉおよびＨｊの対応する個別のビンの各々における粒子数の積の和を示し、
【００６６】
【数５】
2009520990.tif 000007
は、ヒストグラムＨｉの個別のビンの各々における粒子数の平方の和を示し、
【００６７】
【数６】
2009520990.tif 000008
は、ヒストグラムＨｊの個別のビンの各々における粒子数の平方の和を示し、Ｎは、種々のヒストグラムのビンの総数を示す。いくつかの実施形態において、２つのヒストグラムの類似度を規定するその他の方法を使用してもよい。例えば、２つのヒストグラムにおいて対応するビンにおける粒子数の平均絶対差の比率や、２つのヒストグラムにおいて対応するビンにおける平均粒子数を使用して、ヒストグラムが類似しているか否かを判断してもよい。比率が低い場合（例えば、０．１以下）、ヒストグラムは類似していると考えられうる。通常、２つのヒストグラムの類似性の判断に使用される比率値は、実験から得た経験的データから求められるか、あるいは較正チャートまたは製造者が提供するその他の情報から求められる。
【００６８】
ステップ６５６において、数式（３）で計算された類似性スコアを閾値Ｔと比較する。計算された類似性のスコアが閾値Ｔ未満である場合、ステップ６５８において、センサーｉおよびｊそれぞれからのヒストグラムＨｉおよびＨｊは、異なるものとしてマーク付けされる。閾値未満でない場合は、ステップ６６８において、センサーｉおよびｊそれぞれからのヒストグラムＨｉおよびＨｊは、類似するものとしてマーク付けされる。ステップ６６０において、指標ｊの値を確認する。センサー１に対応するヒストグラムを、残りのセンサーのヒストグラムと比較していない場合（ｊ＜３）、ステップ６６２において指標ｊは増分され、アルゴリズムは折り返してステップ６７０に戻り、センサー１および３のヒストグラムも比較するようにする。ステップ６６０において、ｊ≧３である場合、アルゴリズムは、ステップ６６４に進み、ここで指標ｉの値を確認する。センサー２および３に対応するヒストグラムを比較していない場合（ｉ＜２）、指標ｉは増分され、アルゴリズムは折り返してステップ６７０に戻り、センサー２および３に対応するヒストグラムも比較するようにする。全センサーに対応するヒストグラムを比較およびマーク付けしたら、アルゴリズムはステップ６８１に進む。
【００６９】
図６Ｄは、センサーによる粒子数を却下するべき場合を判断するための、アルゴリズムにおけるステップを示す例示的なフローチャート６８０である。いくつかの実施形態において、センサーの粒子数が、残りの２つのセンサーの粒子数とは異なるとマーク付けされた場合に、センサーによる計数を却下してもよい。図６Ｄに示される例示的なフローチャート６８０におけるステップは、ヒストグラムの多数決および平均化ルーティン５３０の一部として呼び出されてもよい。いくつかの実施形態において、アルゴリズム６８０は、連結部６８１で示されるアルゴリズム６００および／または６５０から、またはその一部として呼び出されてもよい。
【００７０】
センサーによる粒子数を却下するべき場合を判断するための、例示的なアルゴリズムに関するいくつかの実施形態において、指標ｉは、ステップ６８２において１に初期設定されてもよい。ステップ６８４において、計数Ｖｉが、機器における残りのセンサーによる計数と異なるように事前にマーク付けされた場合に、計数Ｖｉは却下されてもよい。例えば、計数Ｖ２およびＶ３と異なるようにマーク付けされた場合、Ｖ１は却下されてもよい。いくつかの実施形態において、フローチャート６００および／または６５０で示されたアルゴリズムによって、粒子数は異なるとマーク付けされていてもよい。ステップ６８６において、指標ｉを確認して、機器における全センサーが処理されたかを調べる。３つのセンサーを備える粒子計数器の実施形態において、ｉ＜３である場合、ｉは、ステップ６８８で増分され、アルゴリズムは折り返してステップ６８４に戻り、そこで次のセンサーｉによる計数が処理されてもよい。
【００７１】
ステップ６９０において、全センサーによる計数が残りの計数と異なるとマーク付けされた場合、ステップ６９２において、機器の誤作動に関するエラー状態を通知し、操作者が警告を受けるようにしてもよい。いくつかの実施形態において、アルゴリズムによって、機器の誤作動の可能性や再試験の必要性を操作者に警告するエラーメッセージを、適切なユーザーインターフェースを介して点滅させてもよい。本発明のいくつかの実施形態において、エラー状態の検出および点滅後に、ステップ６９６においてアルゴリズムを終了してもよい。いくつかの実施形態において、計数が却下された全センサーは、誤作動として標識付けられてもよく、また、操作者は警告を受けてもよい。いくつかの実施形態において、却下されたセンサーをログファイルに記録してもよい。
【００７２】
いくつかの実施形態において、全ての有効な（却下されていない）計数は、ステップ６９４において平均化される。平均化された計数およびその平均化された計数に関する統計を、格納および／または報告してもよい。いくつかの実施形態において、センサーが除外された場合、残りのセンサーによる測定を平均化してもよい。いくつかの実施形態において、パルス編集され、正規化され、かつ平均化された新しいヒストグラムを、全ての有効な（却下されていない）ヒストグラムを平均化することによって生成してもよい。いくつかの実施形態において、種々のヒストグラムにおいて対応するビンの粒子数を平均化することによって、ヒストグラムを平均化してもよい。いくつかの実施形態において、以下の数式（４）を使用して、各ビンｊ、Ｃｊの平均総粒子数から平均化されたヒストグラムを生成してもよい。
【００７３】
【数７】
2009520990.tif 000009
ここで、Ｈｉ，ｊは、ヒストグラムＨｉのｊ番目のビンを示し、Ｓは、有効なヒストグラムの総数である。例えば、粒子計数器の３つのセンサーによる測定が却下されない場合、Ｓ＝３となる。また、その他の統計的方法を使用して、本発明の実施形態に合致する方法で、個別のヒストグラムの測定を組み合わせてもよい。いくつかの実施形態において、ステップ５４０でアルゴリズムを終了してもよい。
【００７４】
図６Ｅは、３つの例示的なヒストグラム６９１、６９２、および６９３であり、粒子計数器における３つのセンサー（センサー１、センサー２、およびセンサー３）がそれぞれ測定したＷＢＣ粒子サイズの分布を示す。図６Ｅに示されるように、センサー２が測定した粒子サイズ分布を表すヒストグラム６９２の形状は、センサー１および３がそれぞれ測定したヒストグラム５９１および５９３と異なる。ヒストグラム１と２とを比較して求めた類似性スコアは０．４８３であること、ならびにヒストグラム２と３とを比較して求めた類似性スコアは０．４７９であることに留意されたい。例示的なヒストグラム１および３の比較で求めた類似性スコア０．９７６と比較するのは不利である。適切な閾値Ｔが設定される場合、センサー２による計数は却下されうる。いくつかの実施形態において、センサー２は、誤作動センサーとして記録および／または標識付けられてもよい。いくつかの実施形態において、Ｓ＝２である上記の数式（４）を使用して、センサー１および３による計数を平均化し、パルス編集され、平均化された新しいヒストグラムを求めてもよい。
【００７５】
図７は、本発明のいくつかの実施形態に係る粒子パラメータの測定および分析のための、アルゴリズムにおけるステップを示す例示的なフローチャート７００である。いくつかの実施形態において、例示的なフローチャート７００により示されるアルゴリズムは、計算装置１１０および／または粒子計数器／分析器１８０によって実行されてもよい。いくつかの実施形態において、アルゴリズムは、ステップ５１０で開始し、ステップ５１５でパルス編集ルーティンに進む。図５に関して上述のように、パルス編集ルーティン５１５は、本発明のいくつかの実施形態に従い、奇形パルスを識別および削除してもよい。
【００７６】
ステップ５２０において、ステップ５１５のパルス編集ルーティンの完了時に求めたパルス編集されたヒストグラムは、本発明のいくつかの実施形態に従って正規化されてもよい。図５に関して上述したように、いくつかの実施形態において、正規化には、ステップ５１５後に残る総パルス数に基づいて、ヒストグラムにおける個別のビンの各々の発生に関する相対度数についての計算または再計算を伴ってもよい。いくつかの実施形態において、各ビンにおいて残るパルス数（異常パルスの除去後）を、残りの総パルス数で割ることによって、個別のビンの各々の発生に関する相対度数を求めてもよい。
【００７７】
ステップ５１５および５２０で実行されるルーティンにより、奇形パルスによる不正確性が低下する。粒子数の精度および信頼性をさらに高めるために、粒子同時計数の作用についても対処する必要がある。粒子濃度レベルが高いほど同時計数は増加する傾向にあり、粒子測定において不正確性をもたらし、フローサイトメーターの動作範囲を事実上限定してしまう。一方、同時計数は、通常のパルスよりも大きくなる場合があり、同時計数粒子を大型粒子と取り違えてしまう。結果として、大型粒子の計数が誤って増加されるが、個別の（小型の）同時計数粒子の計数は増分されず、各同時計数粒子の種類によって、誤って減少されて計数される。この現象は、垂直相互作用と呼ばれる。垂直相互作用により、平均の粒子サイズは、大型の粒子サイズに偏る。しかしながら、累計粒子体積は影響を受けない。
【００７８】
その一方で、２つの粒子が、フローサイトメトリーの機器感知領域を近接して通過するような場合において、機器は、その粒子のうちの１つに一致する単一のパルスのみを登録する場合がある。この現象は、水平相互作用と呼ばれ、累積粒子体積および粒子数を減少させてしまう。
【００７９】
ステップ７２０において、図７に関して上述したように、正規化された（およびパルス編集された）ヒストグラムの数理分析を、本発明のいくつかの実施形態に従い実行してもよい。いくつかの実施形態において、数理分析は、粒子の同時計数の作用を減少させる役割を果たしてもよい。いくつかの実施形態において、数理分析は、正規化されたヒストグラムのフーリエ変換を実行するステップと、感知領域において少なくとも１つの粒子が存在する確率を判断するステップと、正規化されたヒストグラムと、感知領域において少なくとも１つの粒子が存在する確率とに基づいて、修正されたヒストグラムのフーリエ変換を計算するステップと、修正されたヒストグラムの計算されたフーリエ変換に、逆フーリエ変換を実行するステップと、を含んでもよい。いくつかの実施形態において、フーリエ変換およびその逆変換は、高速フーリエ法によって実行されてもよい。いくつかの実施形態において、ラプラス変換またはその他の数学的変換を、フーリエ変換の代わりに使用してもよい。フーリエおよびラプラス変換は一般的に知られている。
【００８０】
いくつかの実施形態において、粒子計数器／分析器１８０の感知領域は、開口部３０で占められる体積であってもよい。いくつかの実施形態において、感知領域は、開口部３０が占める体積を含む体積について言及してもよく、この開口部３０内で、粒子は、開口部３０のインビーダンスの感知可能な変化を引き起こす。いくつかの実施形態において、感知領域の大きさは、粒子計数器／分析器１８０が較正される際、あるいは設計パラメータに基づいて決定されてもよい。いくつかの実施形態において、粒子計数器／分析器の感知領域の体積は、粒子計数器／分析器１８０が生成したパルスの平均高さに基づく測定周期後にさらに修正されてもよい。
【００８１】
粒子数がｎであり、感知領域の体積がｚであり、計測中に試料として使用される粒子懸濁液８０の体積がΔＶである場合、感知領域に少なくとも１つの粒子が存在する確率ｘは、
【００８２】
【数８】
2009520990.tif 000010
で与えられる。
【００８３】
参照することによってその全体が本出願に組み込まれるＷｙｎｎにおいて、修正されたヒストグラムのフーリエ変換は、
【００８４】
【数９】
2009520990.tif 000011
で与えるように示されており、ここで、
【００８５】
【数１０】
2009520990.tif 000012
は、正規化されたヒストグラムのフーリエ変換であり、ｘは、感知領域において少なくとも１つの粒子が任意の時点に存在する確率である。いくつかの実施形態において、修正されたヒストグラムは、
【００８６】
【数１１】
2009520990.tif 000013
である修正されたヒストグラムの計算されたフーリエ変換に、逆フーリエ変換を実行することによって求められる。
【００８７】
いくつかの実施形態において、パルス幅および待機時間修正計数Ｎｗｔを、ステップ７２６において、修正されたヒストグラムから得ることができる。いくつかの実施形態において、パルス幅は、修正されたヒストグラムにおけるパルスのモードおよび／または平均パルス高さを使用して計算されてもよい。いくつかの実施形態において、パルス幅を使用して、パルス間の平均待機時間Ｔｗｔを決定する。
【００８８】
粒子懸濁液８０における高レベルの粒子濃度において、粒子計数器／分析器１８０は、一連の同時計数粒子を登録してもよい。場合によって、同時計数粒子は、１つの粒子が離れてから別の粒子が開口部３０に入るように、開口部３０を横断してもよい。このような場合、電気パルスは、パルスの立ち下がりエッジが閾値３３０未満にならない一連の連続的なＭ字型パルスに類似してもよい。粒子計数器／分析器１８０は、連続的なＭ字型パルスを単一のパルスとして登録し、粒子数を１つだけしか増分しないため、粒子は実際よりも少なく数えられうる。
【００８９】
いくつかの実施形態において、パルス間の平均待機時間Ｔｗｔを使用して、待機時間修正計数を求めてもよい。いくつかの実施形態において、待機時間修正計数Ｎｗｔは、ステップ５１５において、連続的なＭ字型パルスを含む奇形パルスにより減少した粒子数を修正してもよい。いくつかの実施形態において、待機時間修正計数Ｎｗｔを、
【００９０】
【数１２】
2009520990.tif 000014
として計算してもよく、ここで、ｆＦＴは、飛行時間修正計数を表す。飛行時間修正計数は、粒子が感知領域を横断する時間を示し、修正されたヒストグラムにおけるパルスのモードおよび／または中間パルス高さの関数として計算されてもよい。
【００９１】
また、開口部のｆＦＴは、ヒストグラムの粒子サイズ情報から推定されてもよい。一実施形態において、パルス幅は、格納された測定から直接推定されてもよい。また、パルス幅は、パルス高さとパルス幅の関係を規定するために、経験的研究および／または統計的方法を使用して推定されてもよい。いくつかの実施形態において、ｆＦＴは、パルス幅の関数として求められ、この場合、パルス幅は、同時計数について修正されたヒストグラムの平均パルス高さおよびモードパルス高さに基づいて計算されてもよい。いくつかの実施形態において、パルス幅は、同時計数について修正されたヒストグラムにおける平均粒子サイズおよびモード粒子サイズの一部の機能に基づいて計算されてもよい。パルス高さは粒子サイズに比例するため、パルス幅の計算は、同時計数について修正されたヒストグラムにおける平均パルス高さおよびモードパルス高さの一部の機能に基づいてもよいことに留意されたい。通常、粒子サイズ、パルス幅、パルス高さ、およびその他のパルスまたは信号パラメータの相互関係を用いて、飛行時間修正計数ｆＦＴを計算してもよい。
【００９２】
ステップ７３０において、例示的なアルゴリズム７００は、同時計数修正計数Ｎを計算しもてよく、これは、
【００９３】
【数１３】
2009520990.tif 000015
で与えられ、ここで、ｚは感知領域の体積である。いくつかの実施形態において、上記数式（７）および（８）は、粒子計数器／分析器１８０の修正前の計数を修正するように併用して機能し、全粒子体積において対応する増加をもたらさないようにする。したがって、前述のとおり、待機時間修正計数を求めて使用し、数式（８）の修正された計数を引き出すことによって、精度がさらに向上する。待機時間修正計数は、奇形パルスにより計測されなかった粒子数の計測に役立つ。いくつかの実施形態において、計測されなかった粒子が総計数に加えられると、全体積は比例して増加するため、全粒子体積をより正確に測定できるようになる。いくつかの実施形態において、パルス編集ステップ中に奇形パルスを識別し、これらのパルスをさらに考慮して削除するための複数のパラメータを使用することによって、精度がさらに向上する。
【００９４】
図８は、本発明のいくつかの実施形態に係る粒子パラメータの測定および分析のための、アルゴリズムにおけるステップを示す例示的なフローチャート８００である。いくつかの実施形態において、アルゴリズムにおける各ステップは、既定のルーティンに対応してもよい。いくつかの実施形態において、フローチャート８００におけるステップのうちの１つ以上は、図５、６Ａ、６Ｃ、６Ｄ、および７に示されるアルゴリズムのうちの１つ以上によって実行されてもよい。いくつかの実施形態において、アルゴリズム８００は、計算装置１１０および／または粒子計数器／分析器１８０に実行されてもよい。
【００９５】
いくつかの実施形態において、アルゴリズムは、ステップ５１０で開始し、ステップ５１５でパルス編集ルーティンに進む。図５に関して上述したように、パルス編集ルーティン５１５は、本発明のいくつかの実施形態に従い、奇形パルスを識別および削除してもよい。いくつかの実施形態において、多センサー式粒子計数器／分析器１８０における各センサーが生成するパルスについて、パルス編集を実行してもよい。
【００９６】
ステップ５２０において、ステップ５１５のパルス編集ルーティンの完了時に求めたパルス編集されたヒストグラムは、本発明のいくつかの実施形態に従って正規化されてもよい。図５に関して上述したように、いくつかの実施形態において、正規化には、ステップ５１５後に残る総パルス数に基づいて、ヒストグラムにおける個別のビンの各々の発生に関する相対度数についての計算または再計算を伴ってもよい。いくつかの実施形態において、各ビンにおいて残るパルス数（異常パルスの除去後）を、残りの総パルス数で割ることによって、個別のビンの各々の発生に関する相対度数を求めてもよい。いくつかの実施形態において、多センサー式粒子計数器／分析器１８０における各センサーが生成する粒子数に対応するヒストグラムについて、正規化を実行してもよい。
【００９７】
ヒストグラムの多数決および平均化ルーティン５３０において、図５、６Ａ、６Ｃ、および６Ｄについて上述したように、粒子計数器／分析器１８０が生成するその他の全ヒストグラムと異なると判断されるヒストグラムを除外してもよい。いくつかの実施形態において、図６Ａ、６Ｃ、および６Ｄで示される例示的なアルゴリズムなどのアルゴリズムを使用して、センサーによる測定に対応するヒストグラムを除外すべきか否かを判断してもよい。いくつかの実施形態において、図６Ａ、６Ｃ、および６Ｄにおける例示的なフローチャートに示されるアルゴリズムを使用して、ヒストグラムの多数決および平均化ルーティン５３０の一部または全部を実行してもよい。いくつかの実施形態において、多センサー式粒子計数器／分析器において、却下されていないセンサーによる測定を、本発明の実施形態に合致する方法で平均化または統計的に組み合わせてもよい。
【００９８】
ステップ７２０において、図７に関して上述したように、正規化され、パルス編集され、かつ平均化されたヒストグラムの数理分析を、本発明のいくつかの実施形態に従い実行してもよい。いくつかの実施形態において、数理分析は、正規化されたヒストグラムのフーリエ変換を実行するステップと、感知領域において少なくとも１つの粒子が存在する確率を判断するステップと、正規化されたヒストグラムと、感知領域において少なくとも１つの粒子が存在する確率とに基づいて、修正されたヒストグラムのフーリエ変換を計算するステップと、修正されたヒストグラムの計算されたフーリエ変換に、逆フーリエ変換を実行するステップと、を含んでもよい。いくつかの実施形態において、フーリエ変換およびその逆変換は、高速フーリエ法によって実行されてもよい。いくつかの実施形態において、ラプラス変換またはその他の数学的変換を、フーリエ変換の代わりに使用してもよい。
【００９９】
いくつかの実施形態において、図７に関して上述のように、パルス幅および待機時間修正計数Ｎｗｔを、ステップ７２６において、修正されたヒストグラムにおけるパルス高さから求めてもよい。いくつかの実施形態において、修正されたヒストグラムにおけるパルスのモードおよび／または平均パルス高さを使用して、パルス幅を計算してもよい。待機時間は、システムの測定特性であり、パルス幅と共に使用して、待機時間修正計数を計算する。いくつかの実施形態において、パルス幅を使用して、パルスＴｗｔ間の平均待機時間を決定する。ステップ７３０において、例示的なアルゴリズム８００は、ステップ８４０で終了する前に、上記数式（８）で与えられる同時計数修正計数Ｎを計算してもよい。
【０１００】
さらに、本発明の実施形態に合致する方法は、プログラムモジュール、ハードウェアモジュール、またはプログラムおよびハードウェアモジュールの組み合わせを使用して従来のように実装されてもよい。このようなモジュールは、実行時に、図示された例示的なフローチャートを参照して開示されたものをはじめとする、本明細書で開示されたステップおよび特徴を実行してもよい。上に記載され、かつ添付の図面で示された動作、段階、および手順は、本発明の実用性を可能にするために十分に開示されている。さらに、本発明の実施形態の実用化に使用可能である多数のコンピュータおよびオペレーティングシステムが存在することから、これらの多数の異なるシステムに適用可能であるコンピュータプログラムに関する詳細は述べていない。特定のコンピュータの各ユーザは、ユーザの必要性および目的に応じて最も有用である言語、ハードウェア、およびツールについて把握しているだろう。
【０１０１】
本発明に関する上述の特徴および側面は、種々の環境において実装されてもよい。このような環境および関連の用途は、本発明の種々の過程および動作を実行するように特別に構成されてもよく、あるいはプログラムコードによって選択的に作動または再構成されて機能性を提供する汎用コンピュータまたは計算プラットフォームを含んでもよい。本明細書に開示された過程は、いかなる特定のコンピュータまたはその他の装置にも本質的に関連しておらず、また、これらの過程の側面は、ハードウェア、ソフトウェア、および／またはファームウェアのいかなる適切な組み合わせによっても実装されてもよい。例えば、種々の汎用機械は、本発明の教示に基づいて書き込まれるプログラムと共に使用してもよく、あるいは、必要とされる方法および技術を実行するための専用装置またはシステムを構成することがより便利であってもよい。
【０１０２】
また、本発明の実施形態は、本発明の実施形態の方法および過程に基づく種々のコンピュータ実装による動作を実行するための、プログラム命令またはプログラムコードを含むコンピュータ読み取り可能媒体に関連する。プログラム命令は、本発明の目的に応じて特別に設計および構成されるものであってもよく、あるいはコンピュータソフトウェア技術において技術を有する者に既知であり利用可能であってもよい。プログラム命令の例として、例えば、コンパイラによって生成される機械コード、およびインタプリタを使用してコンピュータによって実行可能である高水準コードを含むファイルが挙げられる。
【０１０３】
本発明のその他の実施形態は、本明細書に開示された本発明の明細および実用を検討することにより、当業者に明白になるだろう。明細および実例は、単に例示的なものとして考えられ、発明の真の範囲および精神は以下の請求項によって示されることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【０１０４】
【図１】図１は、本発明のいくつかの実施形態に係る、粒子数測定用の電気感知領域型機器の動作原理を示す例示的な装置である。
【図２】図２は、本発明のいくつかの実施形態に係る、粒子パラメータの測定および分析のための例示的なシステムである。
【図３】図３は、本発明のいくつかの実施形態に係る、粒子パラメータの測定および分析に使用される種々のパラメータを示す例示的なパルスである。
【図４】図４は、異なるサイズの粒子の分布を示す例示的なヒストグラムである。
【図５】図５は、本発明のいくつかの実施形態に係る、粒子パラメータの測定および分析のための、アルゴリズムにおけるステップを示す例示的なフローチャートである。
【図６Ａ】図６Ａは、粒子計数器の３つのセンサーにおいて、あるセンサーが測定した粒子数が、別のセンサーが測定した粒子数と異なると考えられる場合を、判断するための方法におけるステップを示す例示的なフローチャートである。
【図６Ｂ】図６Ｂは、種々の測定差の発生に関する度数と、全度数の割合としての測定差の発生に関する累積度数を示す、例示的なヒストグラムである。
【図６Ｃ】図６Ｃは、粒子計数器の３つのセンサーにおいて、あるセンサーが測定した粒子数が、別のセンサーが測定した粒子数と異なると考えられる場合を、判断するための代替方法におけるステップを示す、例示的なフローチャートである。
【図６Ｄ】図６Ｄは、センサーによる粒子数を却下するべき場合を判断するための、アルゴリズムにおけるステップを示す例示的なフローチャートである。
【図６Ｅ】図６Ｅは、粒子計数器の３つのセンサーが測定したＷＢＣ粒子サイズの分布を示す３つの例示的なヒストグラムである。
【図７】図７は、本発明のいくつかの実施形態に係る、粒子パラメータの測定および分析のための、アルゴリズムにおけるステップを示す例示的なフローチャートである。
【図８】図８は、本発明のいくつかの実施形態に係る、粒子パラメータの測定および分析のための、アルゴリズムにおけるステップを示す例示的なフローチャートである。
【図１】
2009520990.tif 000018
【図２】
2009520990.tif 000019
【図３】
2009520990.tif 000020
【図４】
2009520990.tif 000021
【図５】
2009520990.tif 000022
【図６Ａ】
2009520990.tif 000023
【図６Ｂ】
2009520990.tif 000024
【図６Ｃ】
2009520990.tif 000025
【図６Ｄ】
2009520990.tif 000026
【図６Ｅ】
2009520990.tif 000027
【図７】
2009520990.tif 000028
【図８】
2009520990.tif 000029
【国際調査報告】
2009520990.tif 000030