(57)【要約】【課題】  化学的または生物学的検体を低コストでかつ一貫した方法で検出する。【解決手段】  感応領域（１０２）を含む基材（１００）を照明するステップ（７０２）と、前記基材（１００）が対象検体に暴露されたかどうかを検出するステップ（７０４）であって、低解像度検出（２００）および前記感応領域（１０２）に関するアプリオリデータを使用して、前記感応領域（１０２）から反射された前記照明の第１の部分の特性が、前記感応領域外の基材（１０３）から反射された前記照明の第２の部分の特性と異なるかどうかを判定するステップを有する、ステップ（７０４）とを含むアッセイを読み取る方法（７００）を提供する。【選択図】  図７
2006177967.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
感応領域を含む基材を照明するステップと、
前記基材が対象検体に暴露されたかどうかを検出するステップであって、低解像度検出と前記感応領域に関するアプリオリデータとを使用して、前記感応領域から反射された前記照明の第１の部分の特性が、前記感応領域外の基材から反射された前記照明の第２の部分の特性と異なるかどうかを判定することを含むステップと
を含むアッセイを読み取る方法。
【請求項２】
前記照明の前記第１の部分の前記特性と、前記照明の前記第２の部分の前記特性と、前記照明の前記第１の部分および前記照明の前記第２の部分の組み合わせの特性とのある組み合わせに基づいて前記感応領域の形状を検出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３】
第１の画素における信号レベルを検出して前記第１の部分の特性を決定するステップと、
第２の画素における信号レベルを検出して前記第２の部分の特性を決定するステップと、
第３の画素における信号レベルを検出して前記第１の部分および前記第２の部分の組み合わせの特性を決定するステップと
をさらに含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
スペクトル強度を検出して前記第１の部分の前記特性を決定するステップと、
スペクトル強度を検出して前記第２の部分の前記特性を決定するステップと、
スペクトル強度を検出して前記第１の部分および前記第２の部分の前記組み合わせの前記特性を決定するステップと
をさらに含む請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記基材を移動させるステップと、
前記移動させるステップの間に、前記照明の前記第１の部分と、前記照明の前記第２の部分と、前記照明の前記第１の部分および前記照明の前記第２の部分の前記組み合わせとを連続して検出するステップと
をさらに含む請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記照明の前記第１の部分と、前記照明の前記第２の部分と、前記照明の前記第１の前記部分および前記照明の前記第２の部分の前記組み合わせとを並列に検出するステップをさらに含む請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記第１の画素における信号レベルを検出して前記第１の部分の前記特性を決定するステップと、
前記第２の画素における信号レベルを検出して前記第２の部分の前記特性を決定するステップと
をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項８】
フィルタリングした信号レベルを検出して前記第１の部分の前記特性を決定するステップと、
フィルタリングした信号レベルを検出して前記第２の部分の前記特性を決定するステップと
をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記基材を移動させるステップと、
前記移動させるステップの間に前記照明の前記第１の部分および前記照明の前記第２の部分を連続して検出するステップと
をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記照明の前記第１の部分および前記照明の前記第２の部分を並列に検出するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、低解像度検出を使用してアッセイを読み取る方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、アッセイは人間の目または高コストなイメージングシステムによって読み取られ、そのようなアッセイの読み取り結果は個々の人間の評価または高価な装置によって判定される。
【０００３】
そのようなアッセイを読み取る目的は、分析している生物学的または化学的材料の試料が特定の検体あるいは検体の誘導体または構成成分を含むかどうか判定することである。アッセイの対象となる特定の検体は、対象検体（ａｎａｌｙｔｅ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ）と呼ばれる。試料は、尿、唾液、血漿などの生体物質を含むことがある。試料は、雨水、沈殿物などを含むことがある。
【０００４】
アッセイは、基材の表面に感応領域（sensitive region）がパターン形成された基材を使用して行われる。そのような基材は当技術分野において知られており、感応領域は表面の化学的処理または物理的操作によって形成される。感応領域のパターンには、１つまたは複数の形状、例えば約１センチメートル（ｃｍ）の直径を有する円形がある。
【０００５】
通常、基材は滑らかな表面を有し、シリコンまたはガラスからなる。基材の表面は、対象検体への暴露に対して反応する感応領域を有する。感応領域は、感応領域が対象検体に暴露されるまで基材の感応領域外領域と判別できない。感応領域は、対象検体への接着などによって対象検体または対象検体の誘導体に感応領域が暴露されるときに反応する。
【０００６】
対象検体に暴露されたときの感応領域のそのような反応の検出は、対象検体に暴露されたときに感応領域の形状を判定する人間の目または高コストの高解像度検出システムによって行われなければならない。
【０００７】
関連技術において、人間は感応領域を観察して試料への暴露によって起こる感応領域の外観変化が基材の他の部分の外観変化に対して十分であったかどうかを判定し、感応領域が対象検体に暴露されたこと、従って試料に対象検体が含まれていたことを結論付ける。
【０００８】
対象検体を検出したかどうかの人間による判定は、一貫していない場合があり、間違いやすい場合がある。
【０００９】
一般に電荷結合素子（ＣＣＤ型）システムといくつかのＣＭＯＳ型システムの関連技術のシステムによる判定は、そのようなシステムが基材全体にわたって基材の表面の対象検体に暴露された感応領域の形状と位置を判定する高解像度システムであるため高価である。しかしながら、そのような詳細な判定は不要である。
【００１０】
統計的パターン認識は、当技術分野において知られている。統計的パターン認識は、非特許文献１で述べられており、この論文は参照により本明細書に組み込まれるものとする。
【００１１】
【非特許文献１】「Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ：  Ａ  Ｒｅｖｉｅｗ」Ａｎｉｌ  Ｋ．  Ｊａｉｎ、Ｒｏｂｅｒｔ  ＲＷ．  Ｄｕｉｎ、およびＪｉａｎｃｈａｎｇ  Ｍａｏ、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、Ｖｏｌ．２２、Ｎｏ．１、ｐｐ．４−３７、２０００年１月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
関連技術の問題は、化学的または生物学的検体を低価格でかつ一貫した方法で検出できないことである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の１つの態様は、より低コストなアッセイ読み取りを実現することである。
【００１４】
本発明のもう１つの態様は、複数の検体を単一アッセイで読み取ることである。
【００１５】
本発明のさらに他の態様は、関連技術よりも予測可能でかつ一貫したアッセイ読み取り結果を提供することである。
【００１６】
以上の態様は、基材を照明するステップを含むアッセイ読み取り方法によって達成される。基材は感応領域を有する。この方法は、また、基材が対象検体に暴露されたかどうかを検出するステップを含む。検出するステップは、低解像度検出器と感応領域に関するアプリオリデータ（ａ  ｐｒｉｏｒｉ  ｄａｔａ）を使用して、感応領域から反射された照明の第１の部分の特性が、感応領域外の基材から反射された照明の第２の部分の特性と異なるかどうかを判定するステップを含む。
【００１７】
また、上記の態様は、感応領域を有する基材上に付着された試料のアッセイを読み取り、試料に対象検体が含まれていたかどうかを判定する装置によって達成される。この装置は、基材を照明するように配置された照明装置と、基材から反射された照明を検出するように配置された低解像度検出器と、低解像度検出器に結合され、感応領域に関するアプリオリデータに応じて動作する分析装置とを含み、検出した照明を分析して感応領域から反射された照明の第１の部分の特性が感応領域外の基材から反射された照明の第２の部分の特性と異なるかどうかを判定することによって、基材が対象検体に暴露されたかどうかを判定する。
【００１８】
上記の態様は、さらに、アッセイを読み取る方法によって達成される。この方法は、基材を照明するステップを含み、基材は感応領域を含む。方法は、また、基材が対象検体に暴露されたかどうか検出するステップを含み、検出するステップは、低解像度検出と感応領域に関するアプリオリデータを使用して、感応領域の１つから反射された照明の第１の部分と感応領域のもう１つから反射された照明の第２の部分の特性の一方または両方が、感応領域外の基材から反射された照明の第３の部分の特性と異なるかどうかを判定するステップを含む。
【００１９】
さらに、上記の態様は、感応領域を有する基材上に付着された試料のアッセイを読み取って、試料にそれぞれの対象検体が含まれていたかどうかを判定する装置によって達成される。この装置は、基材を照明するように配置された照明装置と、基材から反射された照明を検出するように配置され、検出器アレイを含む低解像度検出器と、低解像度検出器に結合され、感応領域に関するアプリオリデータに応じて動作する分析装置とを含み、検出した特性を分析して、感応領域の１つから反射された照明の第１の部分の特性と感応領域のもう１つのから反射された照明の第２の部分の特性の一方または両方が、感応領域外の基材から反射された照明の第３の部分の特性と異なるかどうかを判定することによって、感応領域の少なくとも１つが検体に暴露されたかどうかを判定する。
【００２０】
さらに、以上の態様は、感応領域を有する基材上に付着された試料のアッセイを読み取って、試料に対象検体が含まれていたかどうかを判定する装置によって達成される。この装置は、基材を照明するように配置された照明装置と、基材から反射された照明を検出するように配置された低解像度検出器と、低解像度検出器に結合され、感応領域に関するアプリオリデータに応じて動作するプロセッサとを含み、統計的パターン認識機能を実行して検出照明を分析して、感応領域から反射された照明の第１の部分の特性が、感応領域外の基材から反射された照明の第２の部分の特性と異なるかどうかを判定することによって、基材が対象検体に暴露されたかどうかを判定する。
【００２１】
後で明らかになる以上のその他の態様および利点は、後でより詳しく説明され請求されるような構成と動作の詳細に記載され、その詳細の一部分を構成する添付図面が参照され、図面全体を通して類似の番号が類似の部分を指す。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
図１Ａと図１Ｂは、基材１００上に付着された感応領域１０２を有する基材１００を示す図である。基材１００は、感応領域１０２を備えたテストストリップでもよい。
【００２３】
図１Ａは、対象検体を有する試料に感応領域１０２を暴露する前の感応領域１０２を示し、図１Ｂは、対象検体を有する試料に感応領域１０２を暴露した後の感応領域１０２を示す。
【００２４】
図１Ａに示したように、対象検体を有する試料に基材１００の表面を暴露する前に基材１００の表面を照明したとき、感応領域１０２から反射される照明部分は、基材１００の感応領域外の基材領域１０３から反射される照明部分と同じ特性を有する。
【００２５】
さらに、また図１Ａに示したように、対象検体のない試料に基材１００の表面を暴露した後で感応領域１０２から反射される照明部分は、感応領域外の基材領域１０３から反射される照明部分と同じ特性を有する。すなわち、対象検体のない試料に基材１００の表面を暴露したとき、感応領域１０２から反射される照明の特性は、感応領域外の基材領域１０３から反射される照明の特性に対して変化しない。
【００２６】
図１Ｂに示したように、対象検体を有する試料に感応領域１０２を暴露したとき、感応領域１０２から反射される照明部分の特性が変化する。本明細書で後で説明するように、感応領域１０２から反射される照明部分の特性のこの変化は、本発明の低解像度検出器によって検出可能である。
【００２７】
すなわち、基材を試料に暴露する前の感応領域１０２と感応領域外の基材領域１０３から反射される照明部分の特性と、対象検体のない試料に基材を暴露した後で感応領域１０２と感応領域外の基材領域１０３から反射される照明部分の特性と、対象検体に暴露した後で感応領域外の基材領域１０３から反射される照明の特性との間には検出可能な差がないが、対象検体に感応領域１０２を暴露した後で感応領域１０２から反射される照明の前述の特性のいずれの間にも検出可能な差がある。
【００２８】
基材１００の表面はテクスチャを有し、そのテクスチャは滑らに限定されず、すなわち、テクスチャは粗くてもよい。さらに、基材１００の表面を試料に暴露すると、試料中の対象検体の有無によって基材１００から反射される照明の特性が変化してもよい。すなわち、試料は、感応領域１０２から反射される照明の第１の部分の特性と感応領域外の基材領域１０３から反射される照明の第２の部分の特性が両方とも、試料に対する暴露に応じて変化するように基材１００の表面に被覆を形成してもよい。感応領域外の基材領域１０３から反射される照明部分の特性に対して感応領域１０２から反射される照明部分の特性の検出可能な差がある場合、本発明は、感応領域１０２が対象検体に暴露されたこと、すなわち対象検体が試料に含まれていたことを判定する。前述の特性に検出可能な差がない場合、本発明は、感応領域１０２が対象検体に暴露されなかったと判定し、対象検体が試料に含まれていなかったと判定する。
【００２９】
したがって、対象検体に暴露されたときに感応領域１０２から反射される照明の部分の特性と、対象検体に暴露されたときに感応領域外の基材領域１０３から反射される照明の部分の特性とにおいて差があり、この差は本発明の低解像度検出器によって検出可能である。
【００３０】
図２は、本発明の基材１００に付着された試料のアッセイを読み取る低解像度撮像装置２００の実施形態を示す図である。
【００３１】
すなわち、図２は、感応領域１０２を有する基材１００に付着された試料のアッセイを読み取って試料中に対象検体が含まれていたかどうかを判定する低解像度撮像装置２００を示す図である。低解像度撮像装置２００は、照明装置２０２、低解像度検出装置２０６、および分析装置２０８を含む。図２の低解像度撮像装置２００において、分析装置２０８はプロセッサである。本発明のさらに他の実施形態において、分析装置は、信号処理プロセッサ、専用コンピュータハードウェア、または単純な電子回路でよい。
【００３２】
図２を再び参照すると、照明装置２０２は、基材１００を照明するように配置されている。低解像度検出装置２０６は、基材１００から反射された照明を検出するように配置されている。分析装置２０８は、低解像度検出装置２０６に結合されており、感応領域１０２に関するアプリオリデータに応じて動作して、検出した照明を分析して感応領域１０２から反射される照明の第１の部分の特性が感応領域外の基材領域１０３から反射される照明の第２の部分の特性と異なるどうか判定することによって、基材１００が対象検体に暴露されたかどうかを判定するように動作する。基材が複数の感応領域１０２を含む場合、本発明は、感応領域１０２に関するアプリオリデータに応じて動作する。
【００３３】
試料を基材１００に付着させた後で、本発明の低解像度撮像装置２００は、照明装置２０２によって基材１００を照明する。照明装置２０２は、基材１００に発光ダイオード、電球、マイクロ波原などから可視光、赤外線、紫外線、周囲光を当てるように配置された放射光原を含む。また、本発明は、可視光線の検出に限定されないが、少なくとも前に列挙した種類の照明を検出する。
【００３４】
必要に応じて、照明装置２０２から基材１００に照明を収束するためにレンズ（図２には示していない）が使用される。
【００３５】
基材１００が照明装置２０２によって照明された後、基材１００から反射される照明の特性が低解像度検出装置２０６によって検出される。基材１００から反射された照明の特性は、基材の感応領域と感応領域外の基材領域を含む基材の様な位置から反射された照明の特性を含む。
【００３６】
必要に応じて、基材１００から低解像度検出装置２０６に反射された照明を導く撮像レンズ２０４が使用される。
【００３７】
基材１００から低解像度検出装置２０６に反射される照明の特性と、基材１００の様々な位置から低解像度検出装置２０６に反射される照明部分の特性には、例えば、スペクトル強度、電力、偏光、蛍光などがある。そのような特性から、画像、個々の画素値、アルベドなどの他の有用な情報を決定することができる。基材１００の様々な位置には、感応領域１０２、感応領域外の基材領域１０３、および感応領域１０２と感応領域外の基材領域１０３の間の境界線などがある。基材１００の様々な位置から低解像度検出装置２０６に反射される照明の特性の差は、低解像度検出装置２０６によって検出可能である。
【００３８】
本発明の低解像度検出装置２０６は、基材１００から反射された照明の特性を検出し、より詳細には、基材の感応領域１０２から反射された照明の第１の部分の特性と、基材の感応領域外の基材領域１０３から反射された照明の第２の部分の特性と、また必要に応じてそれらの間の境界線の特性の間の差を検出する。
【００３９】
本発明において、低解像度検出は、感応領域１０２から反射された照明の第１の部分と、感応領域外の基材領域１０３から反射された照明の第２の部分とを検出し、また必要に応じて、照明の第１の部分と照明の第２の部分の組み合わせの検出を含む。本発明の低解像度検出は、低解像度検出装置２０６によって実行される。
【００４０】
照明の第１の部分と照明の第２の部分の組み合わせは、照明の第１の部分の量と照明の第２の部分の量の合計である。
【００４１】
低解像度検出装置２０６は、感応領域１０２から反射された照明部分の特性と、感応領域外の基材領域１０３から反射された照明部分の特性と、必要に応じてそれらの領域の間の境界線の特性との間に差があるかどうかを判定するために、画素などの最小数の検出器要素を含む。
【００４２】
本発明の低解像度検出において、本発明の低解像度検出装置２０６は、感応領域１０２から反射された照明部分の特性と感応領域外の基材領域１０３から反射された照明部分の特性を識別する。感応領域から反射された照明部分の特性と感応領域外の基材領域１０３から反射された照明部分の特性を識別するために、本発明の１つの実施形態において、低解像度検出装置２０６は、基材１００が移動しており低解像度検出装置２０６が基材１００の異なる部分から反射された照明の少なくとも２つの検出を受け取るように動作する場合に少なくとも１つの検出器要素を含み、本発明のもう１つの実施形態において、低解像度検出装置２０６は、基材１００が静止しており低解像度検出器が基材１００の異なる部分から反射された照明の検出を受け取るように動作する場合に少なくとも２つの検出器要素を含む。
【００４３】
本発明の低解像度検出装置２０６は、基材１００が動いておりかつ１つの検出器要素で基材１００の異なる位置から複数の検出を行う場合は１つの検出器要素を備えた光検出装置、２つ以上の検出器要素を備えた光検出装置、画素に対応する検出器要素の一次元線形アレイを備えた光検出装置、一次元（１Ｄ）アレイや二次元（２Ｄ）アレイなどの画素に対応する検出器要素のアレイを備えた光検出装置、あるいはこれらの組み合わせを含むことができる。低解像度検出装置２０６は、ＣＭＯＳ（相補型金属酸化シリコン）検出装置を含むことができる。
【００４４】
本発明は、低解像度検出装置２０６の前述の実施形態に限定されない。本発明の他の実施形態において、最少数の画素、すなわち基材１００が静止している場合は２つ以上の画素、また基材１００が移動しており複数の検出が基材１００上の異なる位置にある１つの画素によって行われる場合は１つの画素を使用して低解像度カメラや撮像システムに含まれるすべての画素値を分析することなく照明の第１の部分の特性と第２の部分の特性を検出する本発明の方法で低解像度カメラまたは撮像システムが低解像度検出を実行する限り、低解像度検出装置２０６は、ウェブカメラ、携帯電話カメラ、撮像システムなどの低解像度カメラも含むことができる。
【００４５】
本発明は、アプリオリデータに応じて機能し、アプリオリデータの例には、基材１００の照度、色、対象検体への暴露による感応領域１０２の相対的アルベド、低解像度検出装置２０６の検出器の位置、感応領域１０２のサイズ、感応領域１０２の位置、および／または感応領域１０２の形、  基材の感応領域から反射された照明の第１の部分の特性と感応領域外の基材領域１０３から反射された照明の第２の部分の特性の差のしきい値などがある。
【００４６】
次に、本発明の低解像度検出装置２０６の実施形態として、２つの光検出装置、線形撮像画素アレイ、一次元撮像画素アレイ、および二次元撮像画素アレイの使用を考察する。
【００４７】
本発明の実施形態において、感応領域１０２から反射された照明の第１の部分の特性と感応領域外の基材領域１０３から反射された照明の第２の部分の特性の差の判定は、光検出装置などの少なくとも２つの検出器を使用して行われる。この判定に関係するアプリオリデータの例には、感応領域１０２の知識と、感応領域内のある位置に対応する１つの検出器と感応領域外の基材領域１０３のある位置に対応する別の検出器の位置がある。他のアプリオリデータには、色、および／または感応領域１０２と感応領域外の基材領域１０３のアルベドがある。差は、感応領域１０２に関するアプリオリデータを使用して判定される。
【００４８】
例えば、本発明の低解像度撮像装置２００のこの実施形態において、基材１００の感応領域１０２は、基材１００が対象検体に暴露されたとき、感応領域外の基材領域１０３よりも見かけが明るくなるか暗くなる。すなわち、感応領域１０２が対象検体に暴露されたとき、感応領域１０２のアルベドは非感応領域１０３のアルベドに対して変化する。
【００４９】
また、本発明の実施形態において、基材１００から反射された照明の検出特性が、感応領域１０２の特定の形状と一致しているかどうかの判定は、検出器が基材から反射された照明を検出しているときに基材が静止している場合は少なくとも３つの検出器を使用し、基材１００が移動している場合に１つの検出器が基材１００の異なる部分から反射された照明の少なくとも３つの検出を受け取る場合は１つの検出器を使用して行われる。本発明の実施形態において、これらの検出器は光検出装置である。
【００５０】
以下の説明の全体にわたって、パターンには１つまたは複数の形状があり、またパターンは１組の形状である。
【００５１】
以下の例では、少なくとも３つの検出器を使用する。反射され検出された照明が特定の形状と一致するかどうかの判定に関連するアプリオリデータの例には、前述のアプリオリデータ、ならびに感応領域１０２に対する第３の検出器の位置、対応する対象検体への暴露による感応領域１０２の照度、色、および／または相対的アルベドがある。例えば、低解像度検出装置２０６として、感応領域の中心をまたいで感応領域外の基材領域１０３に入る位置に位置決めされた５つの光検出装置を使用する場合は、これらの５つの光検出装置に関する位置およびそれに対応するアプリオリデータを使用して、感応領域１０２が、画素の一部分に反射される照明の特性を変化させ、これにより対象検体に暴露されたかどうかが統計的に判定される。
【００５２】
さらに、本発明のひとつの実施形態において、照明の一部分が感応領域１０２と感応領域外の基材領域１０３から反射されるときに基材１００が低解像度光検出装置２０６に対して動いている場合、低解像度検出装置２０６として一次元画素アレイを有する光検出装置が使用される。本発明のこの実施形態において、アプリオリデータは、前述のアプリオリデータならびに基材１００が時間の関数として固定点を通過するか低解像度検出装置２０６によって走査されるときの基材１００の位置を含む。
【００５３】
本発明のもう１つの実施形態において、低解像度検出装置２０６として、２ｘ２画素アレイ、５ｘ５画素アレイ、１０ｘ１０画素アレイなどの二次元画素アレイを有する光検出装置が使用される。また、照明装置２０２に対する感応領域１０２の位置と形状の知識に基づいて推測される検出信号に関する対応するアプリオリデータが使用される。これらのアレイは、ウェブカムや携帯電話カメラなどのより大きい画素アレイに含まれることがある。
【００５４】
本発明のさらに他の実施形態において、本発明は、基材の対応する感応領域１０２から反射された照明の異なる部分を検出する低解像度検出装置２０６を含み、それぞれの感応領域１０２には、感応領域１０２が反応する対応する対象検体に特定の感応領域１０２が暴露されたときに特定の感応領域１０２から反射される照明部分のそれぞれの特性の検出可能な変化がある。すなわち、本発明は、複数の検体のうちの対応する１つとそれぞれ反応する複数の感応領域１０２を有する基材１００に付着された１つまたは複数の試料に含まれる可能性のある複数の対象検体の有無を単一のアッセイで検出することができる。
【００５５】
本発明の低解像度検出装置２０６が、基材１００から反射された照明の特性を検出したとき、検出された照明は、プロセッサ２０８などの分析装置に送られる。本発明は、分析装置としてプロセッサ２０８について説明するが、分析装置は、ディジタル信号プロセッサ、中央処理装置、または単純な電子回路でもよい。
【００５６】
低解像度検出装置２０６またはプロセッサ２０８あるいはこの両方は、基材１００の感応領域１０２に関するアプリオリデータを含む。アプリオリデータは、感応領域１０２から反射された照明部分の特性を検出する前に、感応領域１０２に関する既知の情報を含む。
【００５７】
このアプリオリデータには、例えば、感応領域１０２の１つまたは複数の位置に対応するデータおよび／または形状とサイズ、および／または感応領域から反射される、検出器出力信号、スペクトル強度（色）、偏光、出力、蛍光などを含む照明の特性、あるいはこれらの組み合わせがある。検出器出力信号は、感応領域１０２から反射された照明の第１の部分の量と、感応領域外の基材領域１０３から反射された照明の第２の部分の量の合計に比例する。アプリオリデータとしてスペクトル強度を含む場合、低解像度検出装置２０６でスペクトル強度を検出する検出器の前にフィルタが配置される。アプリオリデータとして偏光を含む場合、低解像度検出装置２０６内の検出器の前に偏光感応素子が配置される。アプリオリデータとして蛍光を含む場合は、低解像度検出装置２０６内の検出器の前に適切なフィルタが配置される。
【００５８】
プロセッサ２０８は、低解像度検出装置２０６と通信可能であり、基材から反射され低解像度検出器によって検出された照明の特性を分析して、特性が互いに異なるかどうかを判定し、より詳細には感応領域に関するアプリオリデータに基づいて、感応領域から反射された照明の第１の部分の特性が、感応領域外の基材から反射された照明の第２の部分の特性と異なるかどうかを判定する。特性が互い異なる場合、プロセッサ２０８は、感応領域１０２が対象検体に暴露されたことを示す。
【００５９】
基材から反射された照明の特性を分析するプロセッサ２０８の実施形態は、コンピュータソフトウェア内の手順としてあるいはディジタル信号プロセッサや電子回路などのハードウェア内の専用機能として実施される特性分析機能を実行するプロセッサ２０８を含む。
【００６０】
次に、２つの検出器を含む低解像度検出装置２０６の特性分析機能の例を示す。以下の例では、分析する特性は、反射された照明部分の強度であるが、本発明は、強度特性の分析に限定されない。次に、２つの検出器を含む低解像度検出装置２０６の特性分析機能の例に戻ると、この特性分析機能は、反射された照明部分の強度、感応領域１０２の位置、および感応領域外の基材領域１０３の位置を含むアプリオリデータを入力として受け取り、感応領域１０２から反射された照明の第１の部分の強度と、感応領域外の基材領域１０３から反射された照明の第２の部分の強度に差があるかどうか判定する。差がある場合、プロセッサ２０８は、感応領域１０２が対象検体に暴露されたことを示す信号を送る。差がない場合、または差がしきい値よりも小さい場合、プロセッサ２０６は、感応領域１０２が対象検体に暴露されていないことを示す信号を送る。
【００６１】
このしきい値は、アプリオリデータに含まれる。さらに、本発明の２検出器実施形態におけるアプリオリデータは、低解像度検出装置２０６の検出器の一方が主に感応領域１０２から照明を受け取ることを示し、低解像度検出装置２０６の検出器の他方が主に感応領域外の基材領域１０３から照明を受け取り、感応領域１０２が対象検体に暴露されたときに２つの検出器によって測定される相対強度は、アプリオリデータによって指定されたしきい値よりも大きく変化する。
【００６２】
以下の例において、本発明は、所定の感応領域１０２が感応領域１０２の形状Ｘに従って感応する対象検体Ｙを符号化し、その結果、本発明は、形状Ｘに関する知識をアプリオリデータとして使用して、基材１００から反射された照明部分の検出特性の相対値が、感応領域１０２の形状Ｘと一致しているかどうかを判定し、これにより感応領域Ｘが対象検体Ｙに暴露されたことを判定する。本発明は、形状Ｘ自体の判定には必要ない。
【００６３】
本発明の実施形態は、また、基材１００から反射され低解像度検出装置２０６によって検出された照明が、アプリオリデータによって示される感応領域１０２の特定の形状と一致しているかどうか判定する。３つの検出器を含む低解像度検出装置２０６の特性分析機能の例は、入力として、反射された照明部分および反射された照明部分の組み合わせの強度と、感応領域１０２の形状の位置および感応領域外の基材領域１０３の位置と、感応領域１０２と感応領域外の基材領域１０３の間の境界または縁の位置と、低解像度検出装置２０６に含まれる検出器の位置を含むアプリオリデータを受け取ることである。
次に、特性分析機能は、感応領域１０２から反射された照明の第１の部分の反射照明の強度と、感応領域外の基材領域１０３から反射された照明の第２の部分の反射照明の強度と、第１の部分と第２の部分の組み合わせの反射照明の強度に差があるかどうかを判定する。次に、プロセッサ２０８は、検出器から受け取った反射照明の強度を比較し、この比較とアプリオリデータを使用して、感応領域１０２が対象検体に暴露されたかどうか判定し、暴露されていた場合は、反射照明の強度が、対象検体に暴露された感応領域１０２の特定の形状と一致しているかどうかを判定する。
【００６４】
例えば、検出器の一方が、形状の中心からの照明を受け取るように配置され、検出器の他方が、照明の第１の部分と照明の第２の部分の組み合わせによる反射照明の強度が三角形感応領域１０２の検出器値よりも円形感応領域１０２の検出器値の方が大きくなるように配置される場合は、プロセッサが、このアプリオリデータを使用して、感応領域１０２が円形または三角形と一致していたかどうかを判定する。
【００６５】
線形画素アレイと、照明の第１の部分と照明の第２の部分を低解像度検出装置２０６が検出している間に低解像度検出装置２０６に対して移動している基材１００とを含む低解像度検出装置２０６の特性分析機能の例は、入力としてアプリオリデータを、時間の関数または低解像度検出装置２０６の位置に対する基材１００の位置の関数として、感応領域１０２の位置として、また感応領域１０２の位置、感応領域外の基材領域１０３の位置、および低解像度検出装置２０６の検出器の位置として受け取ることである。次に、プロセッサは、第１の部分の特性と、第２の部分の特性と、第１の部分と第２の部分の組み合わせの特性の比較に基づいて、感応領域１０２が対象検体に暴露されたかどうかを判定する。アプリオリデータに感応領域１０２の形状も含まれている場合は、プロセッサ２０８は、特性が感応領域１０２の形状と一致しているかどうか判定する。
【００６６】
特性分析機能の以上の実施形態によって、低解像度検出装置２０６が基材から反射された照明の特性の第１の部分、第２の部分、および第１の部分と第２の部分の組み合わせの特性を検出している間に基材１００が低解像度検出装置２０６に対して移動している線形検出器アレイを有する低解像度検出装置２０６が検出する値の数は、低解像度検出装置２０６が第１の部分、第２の部分、および第１の部分と第２の部分の組み合わせの特性を検出している間に基材１００が低解像度検出装置２０６に対して移動しておらずより大きい二次元画素アレイを有する低解像度検出装置２０６が検出する値の数と同じになる。
【００６７】
すなわち、線形検出器アレイは、基材が移動しているときに反射された照明部分が基材１００の異なる位置で検出される限り、単一検出器と置き換えることができる。
【００６８】
特性分析機能のもう１つの実施形態において、本発明は、複数の感応領域が対応する複数の対象検体に暴露されたかどうかを分析し、この実施形態では、１つの感応領域のために提供されるアプリオリデータと類似のアプリオリデータが、すべての感応領域のために提供される。
【００６９】
さらに、本発明の実施形態において、前述の特性分析手順は、また、しきい値を分析して、感応領域１０２が対象検体に暴露されたことを暗騒音に邪魔されずに示すほどしきい値と検出器に反射された値との差が十分に大きいかどうかを判定することを含む。
【００７０】
基材から反射された照明の特性を分析するプロセッサ２０８の他の実施形態は、当技術分野で知られている統計的パターン認識を実行することであり、その例は、「Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ：  Ａ  Ｒｅｖｉｅｗ」Ａｎｉｌ  Ｋ．  Ｊａｉｎ、Ｒｏｂｅｒｔ  Ｐ．Ｗ．  Ｄｕｉｎ、およびＪｉａｎｃｈａｎｇ  Ｍａｏ、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、Ｖｏｌ．２２、Ｎｏ．１、ｐｐ．４−３７、２０００年１月に述べられている。
【００７１】
これらの統計的パターン認識機能は、エッジ鮮鋭化／検出技術を含むことができる。特定の統計的パターン認識機能は、例えばプロセッサ２０８によってまたはディジタル信号プロセッサ内で実行されるコンピュータソフトウェアまたはファームウェアで実施され、そのような統計的パターン認識機能に提供されるアプリオリデータは、低解像度検出装置２０６に含まれる画素の数と、照明の一部分が基材１００から低解像度検出装置２０６に反射されている間に基材１００が低解像度検出装置２０６に対して移動しているかどうかにより、また分析している感応領域の形状と数および感応領域の形状が決定されているかどうかにより変化する。
【００７２】
図３Ａ、図３Ｂ、図３Ｃ、図３Ｅ、図３Ｆ、図３Ｇ、図３Ｈ、および図３Ｉは、本発明による基材と検出器画像を示す図である。本発明の１つの実施形態において、検出器画像は画素画像であり、したがって、２検出器画像は２画素画像であり、３検出器画像は３画素画像である。
【００７３】
図３Ａ、図３Ｂ、図３Ｃ、図３Ｄ、図３Ｅ、図３Ｆ、図３Ｇ、図３Ｈ、および図３Ｉは、感応領域１０２の形状が対応する対象検体の識別に対応している様子を示す。
【００７４】
より詳細には、図３Ａ、図３Ｂ、図３Ｃ、図３Ｄ、図３Ｅ、図３Ｆ、図３Ｇ、図３Ｈ、および図３Ｉは、１つまたは複数の基材１００上に含まれる感応領域１０２ａ、１０２ｂ、および１０２ｃと感応領域外の基材領域１０３の様々な形状と、感応領域１０２ａ、１０２ｂおよび１０２ｃに対する低解像度検出装置２０６の検出器２０７の位置決めの例の図である。感応領域のこのような形状と検出器の位置決めは例であり、本発明は、これらの形状と配置に限定されない。
【００７５】
図３Ａに示したように、基材１００の感応領域１０２ａは円形を有し、感応領域１０２ａが検体に暴露されたとき、感応領域１０２ａは、感応領域外の基材領域１０３よりも暗くなる。このように感応領域１０２ａが暗くなることは、感応領域から反射され本発明の低解像度検出装置２０６によって検出される照明の特性の例である。さらに、基材１００上の位置と感応領域１０２ａの形状は、基材１００の別の部分に対するアルベドの相対変化を決定するために使用される感応領域１０２ａに関するアプリオリデータの例である。
【００７６】
低解像度検出装置２０６の検出器２０７は、基材１００に対して、基材１００から反射された照明の特性を検出するように位置決めされる。検出器２０７のこれらの位置は、図３Ｂにおいて、基材１００の２画素画像を検出するように示されている。
【００７７】
図３Ｂに示したように、検出器の一方２０７−１は、感応領域外の基材領域１０３から反射された照明の特性を検出するように置決めされており、検出器の他方２０７−２は、感応領域１０２ａから反射された照明の特性を検出するように位置決めされている。前述の例において、検出器２０７−２は、感応領域１０２ａの中心から反射された照明の特性を検出するように位置決めされている。
【００７８】
検出器２０７−１と２０７−２によって検出される基材の２つの検出器検出により、本発明は、感応領域１０２ａから反射された照明の第１の部分の特性が感応領域外の基材領域１０３から反射された照明の第２の部分の特性と異なるかどうかを判定し、これにより  本発明は、試料に含まれる対象検体に感応領域１０２ａが暴露されたかどうかを判定する。
【００７９】
すなわち、検出器２０７−１の信号レベルと検出器２０７−２の信号レベルの差は、感応領域１０２ａが対象検体に暴露されたことを示す。
【００８０】
本発明により感応領域１０２ａ、１０２ｂおよび１０２ｃの形状を識別することにより、本発明は、どの感応領域１０２ａ、１０２ｂおよび１０２ｃが対応する対象検体に暴露されたかを識別することができる。
【００８１】
感応領域１０２ａの形状を判定するために、図３Ｃに示したように、本発明の低解像度検出装置２０６の第３の検出器２０７−３が、基材１００に対して第３の位置に配置される。図３Ｃに示した例において、第３の検出器２０７−３は、基材１００の一部分から、すなわち感応領域１０２ａから、したがって基材１００の３画素画像から反射された照明の特性を検出するように位置決めされる。
【００８２】
したがって、本発明の低解像度画像装置２００は、照明の第１の部分の特性と、照明の第２の部分の特性と、照明の第１の部分と照明の第２の部分の組み合わせの特性との組み合わせに基づいて感応領域１０２ａの形状を検出する。組み合わせの特性は、組み合わせに含まれる照明の第１の部分の量と照明の第２の部分の量に基づく。図３Ｃの例では、第３の検出器２０７−３が感応領域１０２から反射された照明の特性を検出するように位置決めされるので、組み合わせは第１の部分だけを含む。
【００８３】
検出器２０７−２と検出器２０７−３が、感応領域１０２ａから反射された照明の特性を検出するように位置決めされるので、例えば検出器２０７−２と２０７−３の信号レベルなどの特性の差がなくなる。しかしながら、検出器２０７−１の信号レベルと、検出器２０７−２と２０７−３の信号レベルには差がある。
【００８４】
図３Ｆと図３Ｉは、第３の検出器２０７−３が、感応領域１０２と感応領域外の基材領域１０３から反射された照明の第１の部分と照明の第２の部分の組み合わせを、基材１００上の様々な位置から受け取るように位置決めされるさらに別の例を示す。
【００８５】
図３Ｃ、図３Ｆおよび図３Ｉに示した例において、検出器２０７−３は、検出器が受け取った照明の第１の部分と照明の第２の部分の合計が各例ごとに異なり、したがって照明の第１の部分と照明の第２の部分の組み合わせの特性（信号強度など）が各例ごとに異なるように配置される。
【００８６】
図３Ｄ、図３Ｅおよび図３Ｆは、四角形にパターン形成された感応領域１０２ｂの例を示す。図３Ｄは、対象検体に暴露された後の感応領域１０２ｂを示す。図３Ｅは、２つの検出器画像において感応領域１０２ｂが対象検体に暴露されたかどうかを判定する２つの検出器２０７−１と２０７−２の位置決めを示す。図３Ｆは、感応領域１０２ｂの形状を判定する感応領域１０２ｂと感応領域外の基材領域１０３の間の境界線における第３の検出器２０７−３の位置決めを示す。検出器２０７−３が、感応領域１０２ｂと感応領域外の基材領域１０３の間の境界線に位置決めされているので、検出器２０７−３の信号レベルは、検出器２０７−２の信号レベルよりも大きく、検出器２０７−１の信号レベルよりも小さくなる。
【００８７】
図３Ｇ、図３Ｈおよび図３Ｉは、三角形にパターン形成された感応領域１０２ｃの例を示す。図３Ｇは、対象検体に暴露した後の感応領域１０２ｃを示す。図３Ｈは、２画素画像において、感応領域１０２ｃが対象検体に暴露されたかどうかを判定する２つの検出器２０７−１と２０７−２の位置決めを示す。図３Ｉは、３画素画像において、感応領域１０２ｃの形状を判定する感応領域外の基材領域１０３内の第３の検出器２０７−３の位置決めを示す。検出器２０７−３が、感応領域外の基材領域１０３内に位置決めされるので、検出器２０７−３の信号レベルは、検出器２０７−１の信号レベルとほとんど同じになる。
【００８８】
したがって、２つの検出器２０７−１と２０７−２は、対象検体に暴露された感応領域の存在を検出することができ、３つの検出器２０７−１、２０７−２および２０７−３は、感応領域の形状を識別することができる。どの検出器アレイにも、容易に識別できる１組の形状と容易に識別できない組がある。
【００８９】
図４は、対象検体を含む試料に暴露された感応領域１０２ａ、１０２ｂおよび１０２ｃと、本発明の二次元画素アレイを有する低解像度検出装置２０６によって生成された対応する低解像度画像４０２ａ、４０２ｂ、および４０２ｃを示す図である。低解像度画像４０２ａ、４０２ｂおよび４０２ｃ内のグレースケールは、感応領域（暗い画素）、感応領域外の基材領域１０３（明るい画素）、および感応領域と感応領域外の基材領域１０３の間の境界（明るい画素と暗い画素の間の中間画素）から反射した照明の特性を検出する画素の信号レベル（グレースケールが明るいほど信号が強い）を示す。しかしながら、感応領域１０２は、対象検体に暴露されたときに感応領域外の基材領域１０３よりも明るくなってもよく暗くなってもよい。
【００９０】
より詳細には、図４に示したように、感応領域１０２ａは、対象検体を含む試料に暴露されたときに、感応領域外の基材領域１０３よりも暗くなり、形状は円形である。形状がやはり円形の低解像度画像４０２ａは、感応領域１０２ａに対応する。同様に、対象検体に暴露された感応領域１０２ｂとそれに対応する低解像度画像４０２ｂは両方とも形状が長方形である。さらに、対象検体に暴露された感応領域１０２ｃとその対応する低解像度画像４０２ｃは両方とも形状が三角形である。
【００９１】
感応領域の例示的な形状は、きわめて低い解像度の検出器でも識別できることが分かる。
【００９２】
低解像度画像４０２ａ、４０２ｂ、および４０２ｃの縁にある画素は、完全に感応領域１０２ａ、１０２ｂおよび１０２ｃ内にある画素の値と感応領域外の基材領域１０３内にある画素の値の中間の値を有する。
【００９３】
低解像度画像４０２ａ、４０２ｂおよび４０２ｃはそれぞれ、画素アレイ上に示される。アレイ内の画素の数が多くなるほどアレイの解像度が高くなる。低解像度画像４０２ａ、４０２ｂおよび４０２ｃの縁は、グレースケールとして示されており、その濃さは、それぞれ試料１０２ａ、１０２ｂおよび１０２ｃの撮像アレイ２０６によって取得される画像内の画素の信号レベルに対応している。したがって、プロセッサ２０８は、アプリオリデータに応じて前述の特性分析または既知の統計的パターン認識手順を実行して中心を決定し、低解像度画像４０２ａ、４０２ｂおよび４０２ｃの縁を画定し、それにより低解像度画像４０２ａ、４０２ｂおよび４０２ｃがそれぞれ、対象検体に暴露された感応領域１０２ａ、１０２ｂおよび１０２ｃに対応しているかどうかを判定する。
【００９４】
本発明のひとつの実施形態において、様々な形状（例えば、円１０２ａ、正方形１０２ｂ、三角形１０２ｃ）の感応領域が、基材上の異なる位置に付着されているので、試料に含まれる可能性のある複数の異なる対象検体が、並列に検出されるかまたは順次検出される。すなわち、様々な形状と位置の複数の感応領域が基材上に付着され、そのような形状と位置を示すデータが、アプリオリデータに含まれる。本発明の低解像度撮像装置２００は、複数の異なる検体を単一のアッセイで検出するために使用される。次に、本発明は、検出器アレイの連続読み取りにより連続した空間信号が生成された後で、統計的パターン認識を使用して検出した対象検体を分離する。
【００９５】
図５は、感応領域１０２を有する基材１００上に付着された試料のアッセイを読み取って、対象検体が試料に含まれているかどうか判定する低解像度撮像装置５００を示す図である。図５の低解像度撮像装置５００において、低解像度検出装置２０６は、線形撮像画素アレイである。すなわち、低解像度検出装置２０６は、一次元撮像アレイであり、ＣＭＯＳ型撮像アレイでもよい。
【００９６】
図５に示したように、試料が移動装置１０９によって低解像度検出装置２０６に対して移動されるとき、照明装置２０２が、移動する試料を照明する。低解像度検出装置２０６は、線形撮像アレイとして、画像を時間の関数か位置の関数として読み取り、これは、低解像度検出装置２０６によって検出される二次元の低解像度画像である。一般に、線形撮像アレイは、領域（または二次元）撮像アレイほど高価ではない。
【００９７】
次に、プロセッサ２０８は、前述のパターン認識機能を実行して、低解像度検出装置２０６の視野内を直線的に移動する感応領域１０２の縁と形状を判定する。このパターン認識ソフトウェアは、感応領域１０２の形状と位置に関するアプリオリデータを使用して既知の形状の周囲をトレースする。このパターン認識ソフトウェアは、対象検体に暴露された感応領域１０２の画像を再現することもできる。
【００９８】
代替として、少なくとも３つの検出を使用して、感応領域１０２の形状を必ずしも判定することなく感応領域１０２の形状を識別することができる。
【００９９】
本発明の低解像度撮像装置５００は、様々な検体から様々な影響を受ける感応領域１０２を検出する。これらの感応領域１０２は様々な形状を有する。次に、本発明の低解像度撮像装置５００は、前述のような統計的パターン認識を使用して、様々な分析のために検出結果を分離する。本発明の実施形態において、低解像度検出装置２０６は、連続して読み取って空間信号を生成する検出器アレイである。
【０１００】
図６は、対象検体を含む試料に暴露された感応領域１０２と、本発明の低解像度撮像装置５００の低解像度検出器によって得られた対応する時間依存または位置依存の連続する低解像度画像６０２との関係を示す。画像６０２を検出した低解像度検出装置２０６は、線形アレイである。低解像度画像内のグレースケールは、画素の信号レベルを示す（グレースケールが明るいほど信号が強い）。
【０１０１】
図６に示した感応領域１０２と低解像度画像６０２は、円形として示されているが、本発明は、そのような円形に限定されない。さらに、基材１００に、それぞれの形状を有しかつそれぞれの対象検体に対応する複数の感応領域１０２が含まれてもよい。
【０１０２】
低解像度画像６０２は、画素アレイに示す。アレイ内の画素の数が増えるほどアレイの解像度が高くなる。低解像度画像６０２の縁はグレースケールとして示されており、その濃さは、移動する試料の撮像アレイ５０６によって得られた画像内の画素の信号レベルに対応する。したがって、プロセッサ２０８は、前述の特性分析機能または既知のパターン認識手順を実行して、中心を決定し、低解像度画像６０２の縁を画定し、これにより低解像度画像６０２が、移動装置１０９によって低解像度検出装置２０６に対して移動している試料中の対象検体に暴露された感応領域１０２に対応するかどうかを判定する。
【０１０３】
本発明の低解像度撮像装置５００において、感応領域１０２が低解像度検出装置２０６に対して移動する速さと基材１００上の感応領域の位置は、分かっており、アプリオリデータに含まれる。
【０１０４】
低解像度撮像装置５００において、異なる形状（例えば、円形、正方形、三角形）の暴露された試料およびしたがって感応領域が、基材上の異なる位置にあってもよいので、複数の異なる検体を単一のアッセイで検出することができる。すなわち、基材上に異なる形状で各対象検体の影響を受ける複数の感応領域があってもよく、そのような形状と形状の位置は、アプリオリデータに含まれてもよく、複数で異なる対象検体を単一アッセイで検出するために本発明の低解像度撮像システム５００によって使用されることがある。そのような複数の異なる対象検体は、単一の試料に含まれることも複数の試料にも含まれることもある。
【０１０５】
図７は、本発明による低解像度撮像を使用して検体に暴露された基材のアッセイを読み取る方法７００のフローチャートである。方法７００は、本発明の低解像度撮像装置２００または５００によって実行される。
【０１０６】
７０２で、本発明の方法７００は、基材を照明する。次に、７０４で、方法７００は、基材が対象検体に暴露されたかどうか検出する。この検出は、低解像度検出と基材の感応領域に関するアプリオリデータを使用して、感応領域から反射された照明の第１の部分の特性が、感応領域外の基材から反射された照明の第２の部分の特性と異なるかどうかを判定する。
【０１０７】
方法７００の実施形態は、また、照明の第１の部分の特性と、照明の第２の部分の特性と、照明の第１の部分と照明の第２の部分の組み合わせの特性の組み合わせに基づいて感応領域の形状を検出する。
【０１０８】
方法７００の実施形態において、本発明は、感応領域を時間により低解像度検出器に対して移動させるかまたは互いに並列に移動させることによってそのような特性を検出する。
【０１０９】
図８は、本発明のアッセイを読み取るもう１つの方法８００を示す。８０２で、本発明の方法８００は、基材を照明し、基材は感応領域を含む。次に、８０４で、方法８００は、基材が対象検体に暴露されたかどうか検出する。この検出は、低解像度検出と感応領域に関するアプリオリデータを使用して、感応領域の一方から反射された照明の第１の部分の特性と感応領域の他方から反射された照明の第２の部分の特性の両方のうちのいずれかが、感応領域外の基材から反射された照明の第３の部分の特性と異なるかどうかを判定する。
【０１１０】
本発明の方法８００は、そのような特性を、感応領域を低解像度検出器に対して移動させるかまたは互いに並列に移動させることによって時間の経過によってあるいは位置によって検出する。
【０１１１】
方法８００の実施形態は、基材を低解像度検出器に対して移動させ、検出するステップは、さらに、感応領域が低解像度検出器に対して移動しているときに、第１の部分、第２の部分および第３の部分を互いに連続して検出するステップを含む。
【０１１２】
方法８００の実施形態は、基材から反射された照明部分のそれぞれの特性を検出して、感応領域の様々な各形状に符号化された対象検体を判定する。
【０１１３】
本発明の方法７００と８００の実施形態は、また、感応領域に対応する画像が検出されたかどうかに基づいて感応領域１０２が対象検体に暴露されたかどうかを判定する。
【０１１４】
方法７００と８００の実施形態において、低解像度検出は、検出された形状が、対象検体に暴露された感応領域のアプリオリデータによって定義された形状に対応しているかどうかを判定する。
【０１１５】
方法８００の実施形態において、アプリオリデータは、複数の感応領域１０２に対応するデータを含み、感応領域１０２は、互いに異なるそれぞれの形状と位置を有し、様々な対象検体の影響を受ける。方法８００の実施形態は、さらに、アプリオリデータに基づいて、基材１００に付着された試料中に複数の対象検体があるかどうかを判定するステップを含む。
【０１１６】
方法７００の実施形態において、低解像度画像は、二次元画像であり、低解像度検出は、基材１００が静止している間に基材１００の画像を読み取ることを含む。
【０１１７】
本発明は、高性能な検出器（人間または機械）の使用を必要としない。本発明は、比較的低解像度の低コスト検出器を使用する。本発明の低解像度検出器の例には、試料に暴露された後で基材の低解像度検出を行うために、比較的高価で比較的高い解像度の電荷結合素子（ＣＣＤ）検出器とＣＭＯＳ検出器の代わりに、２つ以上の検出器、例えば単位寸法当たり５０画素などの単位寸法当たり比較的少ない画素を有する一次元または二次元ＣＭＯＳセンサ、ウェブカム（ウェブカメラ）、光学式マウス、または携帯電話カメラに使用されているような低解像度ＣＭＯＳ検出器がある。本発明は、また、前述の特性分析機能または当技術分野において既知のソフトウェアパターン認識技術（例えば、エッジ鮮鋭化／検出）を使用して、アプリオリデータによって定義された形状の有無を検出することができる。
【０１１８】
本発明が、基材上に存在するものを識別しようとするのではなく、アプリオリデータ（画像検出の前に分かっている情報）を使用して基材の既知の位置に暴露された感応領域があるかどうかを判定するので、本発明は、低解像度検出器を使用してアッセイを読み取り、高解像度撮像検出器を必要としない。
【０１１９】
本発明は、特定の形状を有する特徴形状が基材上の予想位置にあるかどうかを判定するためにプロセッサによって実行される従来のエッジ検出機能を使用するので、本発明は、低解像度検出器を使用することができる。そのような従来のエッジ検出機能は、エッジがある場所が演繹的に分かっているので、画像にエッジがあるかどうかとエッジが検出された信頼度を判定する。
【０１２０】
本発明において、計算エンジン（プロセッサ）によって行われる検出は、人間の検出と違って予測可能でかつ一貫性があるため有利である。すなわち、本発明は、検出の信頼度がしきいレベルを満たし、従って試料が対応する検体に暴露されたかどうかを判定する。
【０１２１】
さらに、本発明において、複数の対象検体を単一のアッセイで検出することができる。基材上にそれぞれの感応領域を異なるようにパターン形成することができ、その結果、本発明の低解像度検出は、アプリオリデータを使用して基材の特定の位置での特定の形状の有無を検出する。さらに、対象検体は、基材上の感応領域１０２の形状に関して符号化され、本発明は、感応領域１０２の形状を識別して、基材１００が特定の対象検体に暴露されたかどうかを判定する。
【０１２２】
本発明において、様々な検体の影響を受ける感応領域が、様々な形状と様々な位置で設定される。本発明は、パターン認識を使用して各対象検体の個別の検出を可能にする。本発明の低解像度検出器は、検出器の一次元アレイを使用して線形画像を検出し連続的に読み取り空間信号の時間バージョンを生成する。
【０１２３】
本発明の工業用途には、化学的または生物学的検出、および物質乱用検出がある。
【０１２４】
本発明の多くの特性と利点は、詳細な明細から明らかであり、したがって、添付の特許請求の範囲は、本発明の範囲内に含まれる本発明のそのようなすべての特徴と利点を対象として含むものである。さらに、多くの改良と変更が当業者とって容易に行われ、本発明を例示し示した厳密な構造と動作に限定することは望ましくなく、したがって、本発明の範囲内にあるすべての適切な改良物と等価物を用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１２５】
【図１】図１Ａおよび図１Ｂは、検体に暴露する前と後の基材上の感応領域を示す図である。
【図２】本発明の基材上の感応領域に付着された試料のアッセイ読取り装置を示す図である。
【図３】図３Ａ、図３Ｂ、図３Ｃ、図３Ｄ、図３Ｅ、図３Ｆ、図３Ｇ、図３Ｈ、図３Ｉは、本発明による基材および検出器応答を示す図である。
【図４】暴露された試料とそれに対応する低解像度画像とを示す図である。
【図５】本発明の線形撮像アレイを含む基材上の感応領域に付着された試料のアッセイ読取り装置を示す図である。
【図６】本発明の暴露された試料と線形アレイ上の対応する時間による低解像度画像を示す図である。
【図７】本発明による低解像度撮像を使用して検体に暴露された基材のアッセイを読み取る方法のフローチャートである。
【図８】本発明による低解像度撮像を使用して検体に暴露された基材のアッセイを読み取る別の方法のフローチャートである。
【符号の説明】
【０１２６】
１００  基材
１０２  感応領域
１０３  感応領域外の基材領域
２００  低解像度検出
【図１】
2006177967.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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