(57)【要約】【課題】サンプル内の粒子の濃度を決定する方法及びシステムを提供する。【解決手段】ほとんどの自動的な粒子分類方法は、誤差を生じるものである。本発明は、粒子分類の精度を改善し、同時にオペレータに要求される手作業の精査時間の量を短縮する方法を提供する。本方法は、分類誤差の頻度に対処する統計的に導出された補正係数である階級重みを使用する。第１の階級重みと第２の階級重みが、それぞれ第１の階級と第２の階級に割り当てられる。第１及び第２の階級の各々における粒子の数にそれぞれ第１の階級重みと第２の階級重みが乗算されて、階級の各々における粒子の補正数を生成する。粒子が再分類された場合、階級重みは、再分類に応じて再計算される。本方法は、サンプル内の全ての粒子が分類される完全分類又はサンプル内の粒子の部分集合の選択分類と共に使用可能である。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｉ個の粒子を含有する流体サンプルを分析する方法であって、
Ｎ個の粒子を第１の階級、第２の階級、及びアーチファクト階級の１つに分類する段階、
を含み、
前記第１及び第２の階級に分類する段階は、それぞれ第１及び第２の所定の階級決定基準に適合した粒子に基づいて実行され、前記アーチファクト階級に分類する段階は、該第１及び第２の所定の階級決定基準のいずれにも適合しなかった粒子に基づいて実行され、
前記第１及び第２の階級に対する粒子の既知の以前の誤分類に基づいて第１及び第２の階級重みを決定する段階と、
前記第１の階級に分類された粒子の数に前記第１の階級重みを乗算して、該第１の階級に分類された粒子の補正数を生成する段階と、
前記第２の階級に分類された粒子の数に前記第２の階級重みを乗算して、該第２の階級に分類された粒子の補正数を生成する段階と、
を更に含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記アーチファクト階級内の粒子に対して１の階級重みを割り当てる段階を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
粒子の各々に対するものである編集重みを決定する段階と、
前記階級重みと前記編集重みを使用して、前記第１の階級の粒子と前記の第２の階級の粒子の濃度を計算する段階と、
を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
Ｎは、Ｉ以下であり、
前記編集重みを決定する段階は、ビン選択処理を含み、
前記ビン選択処理は、
第１のタイプの粒子と第２のタイプの粒子が、一組の互いに排他的なビン選択決定基準によって規定されるように、第１のタイプの粒子に対して第１のビン及び第２のタイプの粒子に対して第２のビンを設定する段階と、
前記第１のビンと前記第２のビンに入れるために検査される最大粒子数（ＮMAX）を選択する段階と、
前記第１のビンに対する最大第１ビン容量ＭＡＸBIN 1と前記第２のビンに対する最大第２ビン容量ＭＡＸBIN 2とを設定する段階と、
前記第１ビン容量ＭＡＸBIN 1に達するまで前記第１のタイプの粒子を前記第１のビンに入れ、たとえＮMAXに達しなくても次の第１のタイプの粒子を該第１のビンに入れるのを止める段階と、
前記第２ビン容量ＭＡＸBIN 2に達するまで前記第２のタイプの粒子を前記第２のビンに入れ、たとえＮMAXに達しなくても次の第２のタイプの粒子を該第２のビンに入れるのを止める段階と、
を含む、
ことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
ＭＡＸBIN 1とＭＡＸBIN 2の各々は、ＮMAXよりも小さいが、ＭＡＸBIN 1とＭＡＸBIN 2の合計は、ＮMAXよりも大きいことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記第１のビンに入らない第１のタイプの粒子の数に対して補正する補正係数である第１の編集重みを前記第１のタイプの粒子に割り当てる段階と、
前記第２のビンに入らない第２のタイプの粒子の数に対して補正する補正係数である第２の編集重みを前記第２のタイプの粒子に割り当てる段階と、
を更に含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記第１の階級の粒子に割り当てられた前記編集重みの合計を取得する段階と、
前記合計に前記第１の階級重みを乗算して積を生成する段階と、
前記サンプルの容積である「実行相当係数」で前記積を割算する段階と、
により、前記の第１の階級の粒子の濃度を決定する段階を更に含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記ビン選択処理は、前記Ｎ個の粒子を分類する段階の前に実行されることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項９】
前記ビン選択処理は、前記Ｎ個の粒子を分類する段階の後に実行されることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項１０】
Ｎ＝Ｉであり、
各粒子に対する前記編集重みは１である、
ことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項１１】
前記第１の階級の粒子の濃度を計算する段階は、
前記第１の階級の粒子の数と前記第１の階級重みを乗算して第１の階級の粒子の補正数を生成する段階、及び該第１の階級の粒子の数をサンプル容積で割算する段階、
を含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
粒子の１つを再分類する段階と、
前記第１の階級に分類された粒子の数を前記第１の階級重みによって乗算する段階の前に、前記再分類に応じて該第１の階級重みを修正する段階と、
更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
粒子の各々に対して編集重みを決定する段階と、
前記階級重みと前記編集重みを使用して、前記第１の階級の粒子と前記の第２の階級の粒子の濃度を計算する段階と、
を更に含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
Ｎは、Ｉ以下であり、
前記編集重みを決定する段階は、ビン選択処理を含み、
前記ビン選択処理は、
第１のタイプの粒子と第２のタイプの粒子が、一組の互いに排他的なビン選択決定基準によって規定されるように、第１のタイプの粒子に対して第１のビン及び第２のタイプの粒子に対して第２のビンを設定する段階と、
前記第１のビンと前記第２のビンに入れるために検査される最大粒子数（ＮMAX）を選択する段階と、
前記第１のビンに対する最大第１ビン容量ＭＡＸBIN 1と前記第２のビンに対する最大第２ビン容量ＭＡＸBIN 2とを設定する段階と、
前記第１ビン容量ＭＡＸBIN 1に達するまで前記第１のタイプの粒子を前記第１のビンに入れ、ＭＡＸBIN 1に達した後に第１のタイプの粒子を該第１のビンに入れることを止める段階と、
前記第２ビン容量ＭＡＸBIN 2に達するまで前記第２のタイプの粒子を前記第２のビンに入れ、ＭＡＸBIN 2に達した後に第２のタイプの粒子を該第２のビンに入れることを止める段階と、
を含む、
ことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
ＭＡＸBIN 1とＭＡＸBIN 2の各々は、ＮMAXよりも小さいが、ＭＡＸBIN 1とＭＡＸBIN 2の合計は、ＮMAXよりも大きいことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記第１のビンに入らない第１のタイプの粒子の数に対して補正する補正係数である第１の編集重みを前記第１のタイプの粒子に割り当てる段階と、
前記第２のビンに入らない第２のタイプの粒子の数に対して補正する補正係数である第２の編集重みを前記第２のタイプの粒子に割り当てる段階と、
を更に含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記第１の階級の粒子の前記編集重みの合計を取得する段階と、
前記合計に前記修正された第１の階級重みを乗算して積を生成する段階と、
前記サンプルの容積である「実行相当係数」で前記積を割算する段階と、
により、前記の第１の階級の粒子の濃度を決定する段階を更に含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
前記ビン選択処理は、前記Ｎ個の粒子を分類する段階の前に実行されることを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１９】
前記ビン選択処理は、前記Ｎ個の粒子を分類する段階の後に実行されることを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項２０】
Ｎ＝Ｉであり、
各粒子に対する前記編集重みは１である、
ことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項２１】
第１の階級の粒子の数と前記修正された第１の階級重みを乗算して第１の階級の粒子の補正数を生成し、かつ第１の階級の粒子の数をサンプル容積で割算することにより、前記サンプル内の第１の階級の粒子の濃度を決定する段階を更に含むことを特徴とする請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記再分類は、前記階級の１つから前記第１の階級又は前記第２の階級のいずれかに粒子を移動する段階を含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項２３】
前記第１の階級重みを修正する段階は、
再分類された粒子の総数（ＮMoved）を決定する段階と、
前記値（Ｎ−ＮMoved）に前記第１の階級重みを乗算して中間の第１の階級重みを生成する段階と、
前記数ＮMovedを前記中間の第１の階級重みに加算して合計を生成する段階と、
前記合計をＮで割算して修正された第１の階級重みを生成する段階と、
を含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項２４】
前記第１の階級重みを修正する段階は、
再分類された粒子の総数（ＥＷMoved Particle）を決定する段階と、
ＥＷMoved Particleを前記第１の階級に分類された粒子の編集重みの合計から減算して差を生成する段階と、
前記差を前記第１の階級に分類された粒子の編集重みの前記合計で割算して係数を生成する段階と、
前記係数を前記第１の階級重みで乗算して積を生成する段階と、
前記第１の階級重みを１と前記積の間の大きい方の値に設定する段階と、
により、該第１の階級重みを低減する段階を含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項２５】
前記第１の階級重みを修正する段階は、
再分類された粒子の総数（ＥＷMoved Particle）を決定する段階と、
ＥＷMoved Particleを前記第１の階級に分類された粒子の編集重みの合計に加算して分子を生成する段階と、
前記分子を前記第１の階級に分類された粒子の編集重みの前記合計で割算して係数を生成する段階と、
前記第１の階級重みを前記係数と前記第１の階級重みの積に設定する段階と、
により、該第１の階級重みを増大する段階を含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項２６】
前記Ｎ個の粒子は、粒子画像を使用して分類され、
前記サンプルの異なる部分の静止フレームを取得する段階と、
前記静止フレームから粒子画像を抽出する段階と、
を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項２７】
Ｉ個の粒子を含有するサンプルを分析するための一組のコンピュータ可読命令であって、
Ｎ個の粒子を第１の階級、第２の階級、及びアーチファクト階級の１つに分類するための命令、
を含み、
前記第１及び第２の階級への分類は、それぞれ第１及び第２の所定の階級決定基準に適合した粒子に基づいて実行され、前記アーチファクト階級への分類は、該第１及び第２の所定の階級決定基準のいずれにも適合しなかった粒子に基づいて実行され、
前記第１及び第２の階級に対する粒子の既知の以前の誤分類に基づいて第１及び第２の階級重みを決定するための命令と、
前記第１の階級に分類された粒子の数に前記第１の階級重みを乗算して、該第１の階級に分類された粒子の補正数を生成するための命令と、
前記第２の階級に分類された粒子の数に前記第２の階級重みを乗算して、該第２の階級に分類された粒子の補正数を生成するための命令と、
を更に含むことを特徴とする命令。
【請求項２８】
前記アーチファクト階級内の粒子に対して１の階級重みを割り当てるための命令を更に含むことを特徴とする請求項２７に記載のコンピュータ可読命令。
【請求項２９】
粒子の各々に関連する編集重みを決定するための命令と、
前記階級重みと前記編集重みを使用して、前記第１の階級の粒子と前記の第２の階級の粒子の濃度を計算するための命令と、
を更に含むことを特徴とする請求項２７に記載のコンピュータ可読命令。
【請求項３０】
Ｎは、Ｉ以下であり、
前記編集重みを決定するための命令は、ビン選択のための命令を含み、
前記ビン選択のための命令は、
第１のタイプの粒子と第２のタイプの粒子が、一組の互いに排他的なビン選択決定基準によって規定されるように、第１のタイプの粒子に対して第１のビン及び第２のタイプの粒子に対して第２のビンを設定するための命令と、
前記第１のビンと前記第２のビンに入れるために検査される最大粒子数（ＮMAX）を選択するための命令と、
前記第１のビンに対する最大第１ビン容量ＭＡＸBIN 1と前記第２のビンに対する最大第２ビン容量ＭＡＸBIN 2とを設定するための命令と、
前記第１ビン容量ＭＡＸBIN 1に達するまで前記第１のタイプの粒子を前記第１のビンに入れ、たとえＮMAXに達しなくても次の第１のタイプの粒子を該第１のビンに入れるのを止めるための命令と、
前記第２ビン容量ＭＡＸBIN 2に達するまで前記第２のタイプの粒子を前記第２のビンに入れ、たとえＮMAXに達しなくても次の第２のタイプの粒子を該第２のビンに入れるのを止めるための命令と、
を含む、
ことを特徴とする請求項２９に記載のコンピュータ可読命令。
【請求項３１】
ＭＡＸBIN 1とＭＡＸBIN 2の各々は、ＮMAXよりも小さいが、ＭＡＸBIN 1とＭＡＸBIN 2の合計は、ＮMAXよりも大きいことを特徴とする請求項３０に記載のコンピュータ可読命令。
【請求項３２】
前記第１のビンに入らない第１のタイプの粒子の数に対して補正する補正係数である第１の編集重みを前記第１のタイプの粒子に割り当てるための命令と、
前記第２のビンに入らない第２のタイプの粒子の数に対して補正する補正係数である第２の編集重みを前記第２のタイプの粒子に割り当てるための命令と、
を更に含むことを特徴とする請求項３０に記載のコンピュータ可読命令。
【請求項３３】
前記第１の階級の粒子に割り当てられた前記編集重みの合計を取得し、
前記合計に前記第１の階級重みを乗算して積を生成し、
前記サンプルの容積で前記積を割算する、
ことにより前記の第１の階級の粒子の濃度を決定するための命令を更に含むことを特徴とする請求項３２に記載のコンピュータ可読命令。
【請求項３４】
前記ビン選択処理は、前記Ｎ個の粒子を分類する段階の前に実行されることを特徴とする請求項３０に記載のコンピュータ可読命令。
【請求項３５】
前記ビン選択処理は、前記Ｎ個の粒子を分類する段階の後に実行されることを特徴とする請求項３０に記載のコンピュータ可読命令。
【請求項３６】
Ｎ＝Ｉであり、
各粒子に対する前記編集重みは１である、
ことを特徴とする請求項２９に記載のコンピュータ可読命令。
【請求項３７】
前記第１の階級の粒子の濃度を計算するための命令は、
前記第１の階級の粒子の数と前記第１の階級重みを乗算して第１の階級の粒子の補正数を生成し、該第１の階級の粒子の数をサンプル容積で割算するための命令、
を含むことを特徴とする請求項３６に記載のコンピュータ可読命令。
【請求項３８】
粒子の１つを再分類するための命令と、
前記第１の階級に分類された粒子の数を前記第１の階級重みで乗算して該第１の階級に分類された粒子の補正数を生成するための前記命令を実行する前に、前記再分類に応じて該第１の階級重みを修正するための命令と、
を更に含むことを特徴とする請求項２７に記載のコンピュータ可読命令。
【請求項３９】
粒子の各々に関連する編集重みを決定するための命令と、
前記階級重みと前記編集重みを使用して、前記第１の階級の粒子と前記の第２の階級の粒子の濃度を計算するための命令と、
を更に含むことを特徴とする請求項３８に記載のコンピュータ可読命令。
【請求項４０】
Ｎは、Ｉ以下であり、
前記編集重みを決定するための命令は、
第１のタイプの粒子と第２のタイプの粒子が、一組の互いに排他的なビン選択決定基準によって規定されるように、第１のタイプの粒子に対して第１のビン及び第２のタイプの粒子に対して第２のビンを設定するための命令と、
前記第１のビンと前記第２のビンに入れるために検査される最大粒子数（ＮMAX）を選択するための命令と、
前記第１のビンに対する最大第１ビン容量ＭＡＸBIN 1と前記第２のビンに対する最大第２ビン容量ＭＡＸBIN 2とを設定するための命令と、
前記第１ビン容量ＭＡＸBIN 1に達するまで前記第１のタイプの粒子を前記第１のビンに入れ、ＭＡＸBIN 1に達した後に第１のタイプの粒子を該第１のビンに入れることを止めるための命令と、
前記第２ビン容量ＭＡＸBIN 2に達するまで前記第２のタイプの粒子を前記第２のビンに入れ、ＭＡＸBIN 2に達した後に第２のタイプの粒子を該第２のビンに入れることを止めるための命令と、
を含む、
ことを特徴とする請求項３９に記載のコンピュータ可読命令。
【請求項４１】
ＭＡＸBIN 1とＭＡＸBIN 2の各々は、ＮMAXよりも小さいが、ＭＡＸBIN 1とＭＡＸBIN 2の合計は、ＮMAXよりも大きいことを特徴とする請求項４０に記載のコンピュータ可読命令。
【請求項４２】
前記第１のビンに入らない第１のタイプの粒子の数に対して補正する補正係数である第１の編集重みを前記第１のタイプの粒子に割り当てるための命令と、
前記第２のビンに入らない第２のタイプの粒子の数に対して補正する補正係数である第２の編集重みを前記第２のタイプの粒子に割り当てるための命令と、
を更に含むことを特徴とする請求項４０に記載のコンピュータ可読命令。
【請求項４３】
前記第１の階級の粒子の前記編集重みの合計を取得し、
前記合計に前記修正された第１の階級重みを乗算して積を生成し、
前記サンプルの容積で前記積を割算する、
ことにより前記の第１の階級の粒子の濃度を決定するための命令を更に含むことを特徴とする請求項４０に記載のコンピュータ可読命令。
【請求項４４】
前記ビン選択処理は、前記Ｎ個の粒子を分類する段階の前に実行されることを特徴とする請求項４０に記載のコンピュータ可読命令。
【請求項４５】
前記ビン選択処理は、前記Ｎ個の粒子を分類する段階の後に実行されることを特徴とする請求項４０に記載のコンピュータ可読命令。
【請求項４６】
Ｎ＝Ｉであり、
各粒子に対する前記編集重みは１である、
ことを特徴とする請求項３８に記載のコンピュータ可読命令。
【請求項４７】
第１の階級の粒子の数と前記修正された第１の階級重みを乗算して第１の階級の粒子の補正数を生成し、かつ第１の階級の粒子の数をサンプル容積で割算することによって前記サンプル内の第１の階級の粒子の濃度を決定するための命令を更に含むことを特徴とする請求項４６に記載のコンピュータ可読命令。
【請求項４８】
前記再分類は、前記階級の１つから前記第１の階級又は前記第２の階級のいずれかに粒子を移動する段階を含むことを特徴とする請求項３８に記載のコンピュータ可読命令。
【請求項４９】
前記第１の階級重みを修正するための命令は、
再分類された粒子の総数（ＮMoved）を決定するための命令と、
前記値（Ｎ−ＮMoved）に前記第１の階級重みを乗算して中間の第１の階級重みを生成するための命令と、
前記数ＮMovedを前記中間の第１の階級重みに加算して合計を生成するための命令と、
前記合計をＮで割算して修正された第１の階級重みを生成するための命令と、
を含むことを特徴とする請求項３８に記載のコンピュータ可読命令。
【請求項５０】
前記第１の階級重みを修正するための命令は、
再分類された粒子の総数（ＥＷMoved Particle）を決定し、
ＥＷMoved Particleを前記第１の階級に分類された粒子の編集重みの合計から減算して差を生成し、
前記差を前記第１の階級に分類された粒子の編集重みの前記合計で割算して係数を生成し、
前記係数を前記第１の階級重みで乗算して積を生成し、
前記第１の階級重みを１と前記積の間の大きい方の値に設定する、
ことによって該第１の階級重みを低減するための命令を含むことを特徴とする請求項３８に記載のコンピュータ可読命令。
【請求項５１】
前記第１の階級重みを修正するための命令は、
再分類された粒子の総数（ＥＷMoved Particle）を決定し、
ＥＷMoved Particleを前記第１の階級に分類された粒子の編集重みの合計に加算して分子を生成し、
前記分子を前記第１の階級に分類された粒子の編集重みの前記合計で割算して係数を生成し、
前記第１の階級重みを前記係数と前記第１の階級重みの積に設定する、
ことによって該第１の階級重みを増大するための命令を含むことを特徴とする請求項３８に記載のコンピュータ可読命令。
【請求項５２】
前記Ｎ個の粒子は、粒子画像を使用して分類され、
前記サンプルの異なる部分の静止フレームを取得するための命令と、
前記静止フレームから粒子画像を抽出するための命令と、
を更に含むことを特徴とする請求項２７に記載のコンピュータ可読命令。
【請求項５３】
マシンによって実行されるコンピュータ可読プログラムを組み込んだ流体サンプルを分析するための装置であって、
プログラムが、
Ｎ個の粒子を第１の階級、第２の階級、及びアーチファクト階級の１つに分類するための命令、
を含み、
前記第１及び第２の階級への分類は、それぞれ第１及び第２の所定の階級決定基準に適合した粒子に基づいて実行され、前記アーチファクト階級への分類は、該第１及び第２の所定の階級決定基準のいずれにも適合しなかった粒子に基づいて実行され、
前記プログラムは、
前記第１及び第２の階級に対する粒子の既知の以前の誤分類に基づいて第１及び第２の階級重みを決定するための命令と、
前記第１の階級に分類された粒子の数に前記第１の階級重みを乗算して、該第１の階級に分類された粒子の補正数を生成するための命令と、
前記第２の階級に分類された粒子の数に前記第２の階級重みを乗算して、該第２の階級に分類された粒子の補正数を生成するための命令と、
を更に含むことを特徴とする装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願
本出願は、「３５  Ｕ．Ｓ．Ｃ．§１１９（ｅ）」に準拠して２００３年５月２３日出願の米国特許仮出願出願番号第６０／４７３，１７６号の恩典を請求するものである。米国特許仮出願出願番号第６０／４７３，１７６号の内容は、本明細書においてその全体が引用により組み込まれている。
本発明は、一般的に、サンプル内の粒子の分析、より詳細には、サンプル内の粒子の濃度を決定する方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
流体サンプル内の粒子の画像を処理するための方法及び装置は公知である。例えば、米国特許第４，６６７，３３５号と第４，６１２，６１４号は、撮像信号を使用して粒子（例えば、生物粒子）の様々な特徴を決定するソフトウエアプログラムを有する装置を説明している。これらの参照文献に開示された装置は、流体サンプル内の粒子の色、大きさ、及び輝度などの特徴を自動的に、すなわち、人間の介入なしに決定することができる。更に、決定された特徴に基づいて、これらの装置は、各粒子を多くの階級の１つに分類し、各粒子タイプ（すなわち、粒子の階級）の濃度を計算することができる。この自動サンプル分析と濃度決定処理は、「自動粒子認識（ＡＰＲ）」と呼ばれている。
【０００３】
実際的な理由のために、分析されるサンプルの量に通常は制限が課せられる。１つの従来の装置では、サンプルは、第１の部分が分析されてその部分の粒子の数が数えられ、その後に次の部分が分析されてその部分の粒子の数が全体のカウントに加えられ、以下同様にして、一度に一部分ずつ分析される。この部分毎の粒子計数処理は、最大期間が経過するか、最大全サンプル量に達するか、又は粒子の最大数が数えられるまで続けられる。
【０００４】
分類と計算の結果は、一般的に米国特許第５，８２２，４４７号に開示されたものと同様の方法で表示される。換言すれば、各フレームがサンプルの一部分の画像である複数の光学フレームが撮られる。好ましくは、フレームは、サンプルの異なる部分を表している。フレームは、画像の１以上の「パッチ」で作られ、各パッチは、少なくとも１つの粒子画像を含んでいる。パッチは、それらが包含する画像に基づいて複数の階級の１つに分類され、階級は、通常は１以上の視覚的に識別可能な特徴によって特徴付けられる。一部の実施形態では、パッチが１つよりも多い識別可能な粒子画像を包含する場合、粒子画像を別々に分類することができると考えられる。他の実施形態では、パッチを分類するためにより支配的な粒子の画像が使用される。その分類の後で、粒子の各階級の濃度が決定される。
【０００５】
フレームから抽出されたパッチは、グラフィカル・ユーザ・インタフェース（例えば、コンピュータモニタ）に、好ましくは分類による順序付けられたアレイで表示される。各階級内の粒子の数又はそこから導出されるあらゆるパラメータ（例えば、粒子の全数の割合）を表示することができる。ＡＰＲ処理は、この分類に基づいて各粒子タイプ（すなわち、粒子階級）の濃度を決定する。次に、オペレータは、手作業でＡＰＲ分類結果を精査してあらゆる誤差を訂正する。手作業の精査処理中に、オペレータは、間違って分類した粒子を１つの階級から引き出してそれを別の階級に加えることができる。
【０００６】
粒子の分類にはいくつかの異なるモードがあり、使用されるモードは、オペレータが手作業の精査を行う方法に影響を及ぼすものである。完全分類モードでは、サンプル内の全ての粒子が個々に分類される。完全分類後の手作業精査の処理は、精査の「完全編集」モードであり、それによってオペレータは、適正な分類を保証するために各個々の分類された粒子画像を手作業で検査する。「完全編集」処理中に、オペレータは、誤って分類された粒子画像を適正な粒子階級に再分類する。「完全編集」モードは、全ての得られる分類がオペレータによって手作業で「承認」されたものであり、従って正確である可能性が非常に高いという点で有利であるが、オペレータに対しては大変な時間の浪費である。すなわち、完全粒子分類と「完全編集」モードは、好ましくは、比較的少ない数の粒子（例えば、１０００個の粒子よりも少ない）を包含するサンプルと共に使用される。
【０００７】
部分分類モードでは、米国特許第６，１４１，６２４号により詳細に説明されているが、オペレータは、粒子画像の部分集合だけを精査する。サンプル内のＩ個の粒子のうち、オペレータの精査のために多くてもＮMAX個の粒子が選択されて分類される（ＮMAX＜Ｉ）。オペレータは、Ｉ個の粒子の全てを精査しないので、完全分類モードと比較して、オペレータに必要な平均精査時間を大幅に短縮することができる。部分分類に続く手作業精査と編集処理は、「短縮編集」モードにあると呼ばれることがある。部分分類と「短縮編集」モードは、数千及び更に数万の粒子を含有するより大きなサンプルの場合に理想的である。
完全分類は、正確な結果をもたらすが、オペレータに多くの時間を要求する。部分分類は、オペレータにそれほど多くの時間を要求しないが、正確さが損なわれる場合がある。完全分類モードにおいてオペレータが時間を節約することを助け、部分分類モードの精度を改善することになる方法が望まれている。
【０００８】
【特許文献１】米国特許仮出願出願番号第６０／４７３，１７６号
【特許文献２】米国特許第４，６６７，３３５号
【特許文献３】米国特許第４，６１２，６１４号
【特許文献４】米国特許第５，８２２，４４７号
【特許文献５】米国特許第６，１４１，６２４号
【特許文献６】米国特許第４，３３８，０２４号
【特許文献７】米国特許第４，３９３，４６６号
【特許文献８】米国特許出願出願番号第０９／８４１，９４１号
【特許文献９】米国特許出願出願番号第１０／７１６，５８９号
【発明の開示】
【０００９】
本発明は、流体サンプル分析装置によって決定された粒子濃度の精度を改善し、同時にオペレータに要求される精査時間の量を短縮するための方法及びシステムを提供する。
一態様では、本発明は、Ｉ個の粒子を含有する流体サンプルの分析の方法である。本方法は、Ｎ個の粒子を第１の階級、第２の階級、及びアーチファクト階級の１つに分類する段階を伴い、第１及び第２の階級に分類する段階は、それぞれ第１及び第２の所定の階級決定基準に適合した粒子に基づいて実行され、アーチファクト階級に分類する段階は、第１及び第２の所定の階級決定基準のいずれにも適合しなかった粒子に基づいて実行される。第１の階級の重みと第２の階級の重みは、それぞれ第１及び第２の階級に対する粒子の既知の以前の誤分類に基づいて決定される。第１の階級に分類された粒子の数には、第１の階級の重みが乗算されて、第１の階級に分類された粒子の補正数を生成し、第２の階級に分類された粒子の数には、第２の階級の重みが乗算されて、第２の階級に分類された粒子の補正数を生成する。
【００１０】
別の態様では、本発明は、Ｉ個の粒子を含有するサンプルを分析するための一組のコンピュータ可読命令である。命令は、Ｎ個の粒子を第１の階級、第２の階級、及びアーチファクト階級の１つに分類するための命令を含む。第１の階級と第２の階級に対する決定基準は所定のものである。第１の階級又は第２の階級のいずれかに属するものとして識別されない粒子は、アーチファクト階級に分類される。コンピュータ可読命令はまた、第１の階級に対する第１の階級の重みと第２の階級に対する第２の階級の重みとを決定するための命令を含む。コンピュータ可読命令は、更に、第１の階級に分類された粒子の数に第１の階級の重みを乗算して第１の階級に分類された粒子の補正数を生成するための命令と、第２の階級に分類された粒子の数に第２の階級の重みを乗算して第２の階級に分類された粒子の補正数を生成するための命令とを含む。
更に別の態様では、本発明は、上述のコンピュータ可読プログラム組み込む流体サンプルを分析するための装置である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明の実施形態は、尿分析システム、特に、米国特許第４，３３８，０２４号と第４，３９３，４６６号に開示された技術を一般的に利用する試験管内尿分析診断装置との関連で本明細書に説明される。しかし、本明細書で提供される実施形態は、単なる好ましい実施形態であり、本発明の範囲は、本明細書に開示された用途又は実施形態に限定されないことは理解されるものとする。
本明細書で使用される時の「粒子」は、限定はしないが細胞を含む流体サンプル中に担持することができるあらゆる物質である。本明細書で使用される時の「誤分類」は、属している実際の階級とは異なる階級に属するものとして粒子を識別することを含む。粒子の「再分類」は、１つの階級から別の階級への粒子の階級の変更であり、アーチファクト階級と所定の決定基準の組を有する階級との間の粒子の移動を含む。
【００１２】
本発明は、粒子濃度を妥当なレベルの精度で決定することができ、同時にオペレータの時間を多く要求しないような分類誤差を補正する系統的な方法を含む。オペレータが手作業精査の実行を選択する場合、本発明の方法によって計算された濃度の結果は、最終結果がどうなるかについて妥当な精度の指針を提供することにより、オペレータが精査をより効率的に実行することを助けることになる。
本発明の方法は、各粒子の階級に階級重み（ＣＷ）を割り当てる。階級重みは、予備分類の平均的結果と完全で誤差のない結果との間の相関の統計的評価から得られた無単位パラメータである。階級重みは、実質的に、予備分類がある一定の頻度（例えば、ｘ個の粒子毎に１回の誤分類）で誤差を生じるという事実に対して補償する乗数である。階級重みは、通常、各粒子の階級に対して異なるものである。特定の粒子階級に属する全ての粒子は、同じ階級重み値を共有する。
【００１３】
赤血球と白血球を含む例示的なサンプルには、赤血球階級（Ｒ）、白血球階級（Ｗ）、及びアーチファクト階級の３つの粒子階級がある。アーチファクト階級は、「キャッチオール」タイプの階級であり、所定の階級の１つに属すると明白に識別されない粒子に対して使用される。平均して全ての赤血球の５０％だけが赤血球と正確に分類され、全ての白血球の３０％だけが白血球と正確に分類されたことが以前の実施と編集から既知の場合には、赤血球と白血球の階級重みは、それぞれ２と３．３になるであろう。階級Ｒの粒子の数に赤血球の階級重み（２）が乗じられ、階級Ｗの粒子の数に白血球の階級重み（３．３）乗じられると、得られる数は、サンプル内の赤血球と白血球の正しい数に近似することになる。階級重みは、赤血球が白血球として誤分類された可能性及びその逆の可能性を考慮に入れている。更に、階級重みはまた、全ての赤血球と全ての白血球の統計的に決定された画分が予備的にアーチファクト階級に分類されるという事実に対処するものである。
【００１４】
粒子階級に対する階級重みを決定する１つの方法は、ルックアップ曲線の使用である。ルックアップ曲線を確立して、予備分類処理（例えば、ＡＰＲ）によって得られた結果と、人間のオペレータによるより完全な精査及び補正の後の結果とを相関することができる。このルックアップ曲線の逆数は、階級重みに等しい。階級重みを近似するために、線型モデルを使用する回帰分析を使用することができる。階級重みが１であることは、ＡＰＲ処理と人間が補正する処理が同じ結果をもたらす（すなわち、ＡＰＲ結果に誤差がない）ことを意味する。１よりも高い階級重みは、全ての階級の粒子が最初の分類方法によってその階級に適正に分類されていないことを示している。従って、最初の階級重みは、通常１又はそれ以上であり、アーチファクトは、階級重み１を有する。
【００１５】
統計的評価に基づいて階級重みが決定され、次にオペレータによる再分類がある場合は、階級重み（すなわち、再分類前の階級重み）が再計算されて再分類が反映される。各階級は、特定の階級重みに関連し、異なる階級は通常異なる階級重みを有するので、オペレータの粒子の再分類は、いくつかの異なる階級に対する粒子濃度に影響を与える。例えば、予備分類に基づいて、赤血球の濃度がＣR,Oldと決定され、白血球の濃度がＣW,Oldと決定されると、誤分類粒子の階級Ｗから階級Ｒへの移動は、濃度ＣR,NewとＣW,Newに影響を与えることになる。
階級重みを使用して各階級の粒子の数が決定された状態で濃度が計算される。濃度の計算方法に関する詳細を以下に示す。本明細書で使用されるＩは、サンプル内の粒子の総数を表している。
【００１６】
図１は、本発明の実施形態による完全分類処理１０を表す流れ図である。完全分類処理１０は、予備決定処理２０と完全編集処理３０を含む。上述のように、サンプルのフレーム（静止画像）が撮られ、フレームから粒子画像が抽出される（段階２１）。次に、予備分類が実行され、それによって粒子画像が所定の組の階級の１つに配置される（段階２２）。この予備分類処理中に、予め選択されたレベルの確実性で所定の階級の組の１つに属するものと識別されなかった粒子は、アーチファクト階級に分類される。予備分類処理の最後に、サンプル内のＩ個の粒子が全て分類される。この予備分類は、両方とも本明細書において引用により組み込まれている、２００１年４月２４日出願の米国特許出願出願番号第０９／８４１，９４１号と２００３年１１月１８日出願の米国特許出願出願番号第１０／７１６，５８９号とに説明された神経網ベースの処理であるＡＰＲ処理のような自動処理を通して実行することができる。予備分類中に、処理１０を実行するシステムは、どのフレームから各粒子画像が抽出されたかの記録を維持することができる。ＡＰＲ処理は自動処理であるが、予備分類は、あらゆる公知の分類方法を使用して実行することができ、１００％自動処理である必要はない。
【００１７】
予備分類の後で、粒子に対する編集重みが決定される（段階２３）。Ｉ個の粒子が全て分類される完全分類処理１０の場合には、各粒子がそれ自体を表すので、各粒子に対する編集重みは１である。編集重みが決定された後で、予備的な濃度が計算される（段階２４）。粒子階級に対する濃度は、一般的に、階級内の粒子の数（すなわち、各編集重み＝１とした階級内の粒子の編集重みの総数）を階級重みで乗算し、その積をサンプル容積で割算することによって計算される。容積当たりの粒子の数又は粒子の総数のうちの特定の階級の粒子の割合のようないずれかの望ましい単位で濃度を計算することができる。オペレータが予備分類に基づいて濃度を見る（段階２５）ことを選択すると、濃度は、オペレータに表示される（段階２６）。
オペレータは、分類の詳細な精査をしないで計算された濃度の結果を承認するように選択するか、又は手作業の精査を行うことができる（段階１２）。オペレータが更なる精査をしないで結果を出すように選択すると、結果は、レポートにコンパイルされる（段階１４）。一方で、オペレータが結果の精査を選択すると、完全編集処理３０が始まる。
【００１８】
完全編集処理３０中に、オペレータは、粒子を再分類するか又は単に粒子毎のベースで予備分類を「承認」する。システムは、１つの階級から別の階級に粒子を移動させることにより、再分類が行われるか否かを感知する（段階３１）。変化が感知される時に、階級重みの修正処理が始動し、それによって階級重みが修正され、粒子の再分類が反映される（段階３２）。階級重みは、次の式により調節される。
ＣＷNew＝〔（Ｎ−ＮMoved）・ＣＷOld＋ＮMoved〕／Ｎ      （１）
ここで、ＣＷNew＝調節後の新しい階級重み、ＣＷOld＝調節前の古い階級重み、Ｎ＝分類される粒子の総数（アーチファクトを含む）、及び、ＮMoved＝再分類された粒子の有効数である。
【００１９】
オペレータが編集を何も行わないで予備分類の結果を承認する時は、階級重みの修正処理は始動されない。好ましくは、階級重みは、単一の移動による濃度の変化が大きくならないように、オペレータが行う全ての変更に応じて修正される。粒子が階級Ａから階級Ｂに移されて次に階級Ａに戻されると、ＮMovedが増分され、次に減分されて移動の効果が取り消される。また、粒子が何回か再分類されると、その間の段階には関係なく、最初と最後の再分類だけが階級重みに影響を及ぼすことになる。例えば、粒子が階級Ａから階級Ｂに移され、次に階級Ｂから階級Ｃに移され、次に階級Ｃから階級Ｄに移されると、階級重みに対する最終的な効果は、粒子が階級Ａから階級Ｄに１回の移動で移されたのと同じことになる。
【００２０】
オペレータが編集処理を終了した後に、システムは、次の式を使用してオペレータが行った変更を反映させる濃度を自動的に再計算する〔段階３３）。
ＣCLASS A＝（ＣＷA、New・Σ(Class A)ＥＷ）／ＲＥＦ      （２）
ここで、ＲＥＦは、「実行相当係数」（すなわち、濃度の望ましい単位に依存するサンプルの容積又は分類された粒子の総数）である。ＥＷは、粒子に対する編集重み（以下により詳細に定められる）であり、Σ(Class A)ＥＷは、階級Ａ内の粒子の全ての編集重みの合計である。各粒子の編集重みが１である完全分類の場合、Σ(Class A)ＥＷは、階級Ａ内の粒子の現在の数（すなわち、最も最近の再分類後）と同じである。実施形態により、再計算された濃度は、オペレータに表示することができる。
【００２１】
段階３１、３２、及び３３は、変更が行われなくなるまで繰り返され（段階３４）、その時点で、精査の結果がレポートに組み込まれる（段階１４）。段階３４で更なる変更が望ましいか尋ねられた時に、オペレータは、既に以前に再分類されたサンプル粒子に対して更なる変更を行うか又は新しい粒子を再分類することができる。最終的に、オペレータが分類に満足する時に完全編集処理３０は終了する。理論的には、レポート１４に現れる分類誤差だけがオペレータが犯した人間による誤差からのものであるはずである。仮にオペレータがサンプルから捕捉された全ての粒子画像の精査と編集を続けた場合は、全ての異なる粒子の階級に対する階級重みは、１に収斂すべきである。
【００２２】
図２は、本発明の別の実施形態による第１の部分分類処理４０を表す流れ図である。第１の部分分類処理４０は、予備分類処理５０と短縮編集処理６０を含む。完全分類処理１０と同様に、予備分類処理５０は、フレームからの粒子画像の抽出から始まる（段階５１）。次に、抽出された粒子画像は、ある一定の数の「ビン」間に分割される（段階５２）。図１の完全分類処理と異なり、サンプル中のＩ個の粒子のうちのＮ個だけが「ビン」に入れられ（Ｎ＜Ｉ）、「ビン」に入れられた粒子だけがオペレータによって精査される。「ビン」に入れられた粒子は、オペレータの精査のために実質的に「選択」され、残りの粒子は省略され、及び／又は廃棄される。
分類されたＮ個の粒子は、第１のＮ個の粒子の分類が高濃度で存在する粒子だけの分類をもたらし、低濃度で存在する粒子のいずれの分類にも失敗する可能性があるために、サンプル中の最初のＮ個の粒子ではない場合がある。Ｎ個の粒子をいくつかの「ビン」に分類する方法は、本明細書において引用により組み込まれている米国特許第６，１４１，６２４号に開示されている。
【００２３】
例示的な実施形態では、「ビン」Ａ、「ビン」Ｂ、及び「ビン」Ｃの３つの「ビン」があり、各「ビン」は、粒子大きさの範囲によって規定される。「ビン」の数と「ビン」の決定基準は、試行錯誤又は何らかの種類の反復手順によって決定することができる。しかし、どのような決定基準であろうと、「ビン」は、互いに排他的であり、観測される粒子の全領域を網羅すべきである。例えば、各「ビン」Ａ、Ｂ、及びＣは、小さい、中間の、及び大きな粒子の大きさをそれぞれ維持することができ、大きさの範囲は、次のように割り当てられる。
階級Ａ：画像の大きさが０からＳAピクセルの間の粒子（例えば、６９ピクセル）、
階級Ｂ：画像の大きさが（ＳA＋１）からＳBピクセルの間の粒子（例えば、１０９ピクセル）、及び
階級Ｃ：画像の大きさが（ＳB＋１）ピクセルよりも大きい粒子。
ここで、ピクセルは、段階５１で抽出された粒子画像のピクセルを指すものである。用途により、「ビン」のための選択決定基準として、粒子の大きさの代わりに粒子のあらゆる視覚的に識別可能な特徴（例えば、平均粒子輝度、色、形状など）を使用することができると考えられる。本明細書で用いる場合、粒子は、「ビン」の１つに入れられると「選択」されたことになる。
【００２４】
第１の部分分類処理４０は、様々なパラメータを使用して、分類される粒子のサブグループが、全サンプルの粒子混合をできる限り反映することを確実にする。これらのパラメータは、選択された粒子（ＮMAX）の最大数と、最大「ビン」容量（ＭＡＸBIN A，ＭＡＸBIN B，ＭＡＸBIN C）とを含む。ＮMAXは、１つのサンプルから選択することができる粒子の最大数であり、最大「ビン」容量（ＭＡＸBIN A，ＭＡＸBIN B，ＭＡＸBIN C）は、各「ビン」が維持することができる粒子の数を制限するために「ビン」のそれぞれに割り当てられた数である。好ましい実施形態では、システムは、粒子画像を連続して細かく調べて（例えば、それらが得られた順序で）ＮMAXに到達するか、又は全ての粒子が調査されるまで粒子の「ビン」決定基準に基づいて粒子画像を配置する（すなわち、Ｉ＜ＮMAXの場合）。最大「ビン」容量ＭＡＸBINが「ビン」のいずれかに到達すると、たとえそれらが特定の「ビン」に対する決定基準に合致しても、特定の「ビン」にそれ以上の粒子は入れられない。例えば、「ビン」ＡがＭＡＸBIN Aに到達していると、「ビン」Ａに属する粒子は省略され、どの「ビン」にも入れられない。最大「ビン」容量のどれもＮMAXを超えない間は、最大「ビン」容量の合計は、ＮMAXを超える。
【００２５】
例示的な実施形態では、最大階級の大きさＭＡＸBIN A，ＭＡＸBIN B，及びＭＡＸBIN Cのそれぞれは、５００粒子であり、ＮMAXは、７５０粒子である。サンプルが高濃度の粒子タイプＡ、中濃度の粒子タイプＢ、及び低濃度の粒子タイプＣを含む場合、他の「ビン」の前に「ビン」Ａが最大容量に到達することになる。ＭＡＸBIN Aに到達する（すなわち、５００個の粒子がその中にある）時に、「ビン」Ｂには１００個の粒子があり、「ビン」Ｃには２０個の粒子があるであろう。ＭＡＸBIN Aに到達した状態で、「ビン」Ａへの粒子の選択は停止し、最後の粒子が「ビン」Ａに追加された時のサンプル容積が記録される。ＮMAXに到達するまで、サンプリングは他の「ビン」内に続けられる。ＮMAXに到達する前に「ビン」Ｂ又は「ビン」Ｃがその最大容量に到達すると、それ以上の粒子は「ビン」に入れられない。「ビン」Ａが一杯の場合、タイプＡと決定された粒子は省略され、オペレータはそれらを精査できない。ＮMAXに到達した状態で、部分分類処理５０は停止する。
【００２６】
「ビン」への粒子の分割は、編集重みの決定のために使用される（段階５３）。粒子編集重み（ＥＷ）が各「ビン」に割り当てられ、「ビン」内の全ての粒子が同じ編集重みを有する。編集重みは、例えば、上の式（２）を使用して各階級の粒子の濃度を計算するために使用される。編集重みの計算には、４つの可能なシナリオがある。
１．上述の選択処理中にサンプルに対してＮMAXに到達したが、どの「ビン」も一杯でない場合、全ての選択された粒子画像に対してＥＷ＝「ファイル容積比（ＦＶＲ）」となり、捕捉された画像のフレーム数をＮMAXに到達した時の最後のフレーム数で割算してＦＶＲが計算される。例えば、ＮMAXが７５０として、「ビン」選択処理が「ビン」Ａ、「ビン」Ｂ、及び「ビン」Ｃ内のそれぞれ４００、３００、及び５０個の粒子で停止したと仮定する。また、１５０フレームが精査された後でＮMAXに到達し、全体のサンプルが４００フレームを包含すると仮定する。この例の粒子のＦＶＲは、４００／１５０＝２．６７となり、この例の各粒子が同じ粒子タイプの２．６７個の粒子を呈することを示している。
２．サンプルに対してＮMAXに到達しなかったが、「ビン」のいずれかに対して「ビン」の最大数（ＭＡＸBIN）に到達した場合、それらの「ビン」内の粒子画像に対してＥＷ＝「ビン容積比（ＢＶＲ）」となり、捕捉された画像のフレーム数をその「ビン」に対してＭＡＸBINに到達した時の最後のフレーム数で割算して各「ビン」に対するＢＶＲが計算される。従って、例えば、「ビン」Ａに５００個のタイプＡの粒子があると、「ビン」Ａに粒子を入れることは、１００番目のフレームで停止し、全サンプル容量は４００フレームを包含して、編集重みは、４００／１００＝４となる。この例では、捕捉された全ての粒子Ａは、４個のタイプＡの粒子を表している。
３．ＮMAXとＭＡＸBINの両方に到達すると、ＭＡＸBINに到達した「ビン」内の粒子のＥＷは、ＢＶＲを使用して計算される。一方、満杯よりも少ない「ビン」内の粒子のＥＷは、ＦＶＲを使用して計算される。
４．Ｉ＜ＮMAXであり、ＮMAXとＭＡＸBINのいずれかに到達することなくサンプル内の全ての粒子が「ビン」に入れられる場合には、ＥＷ＝１である。
【００２７】
「ビン」内に選択されたＮ個の粒子は、各階級に対する可視的な決定基準に基づいて予備分類処理を受ける。Ｎ個の粒子の一部は、それらが所定の階級の１つに属するものと明確に識別することができないために、通常はアーチファクト階級に分類される。部分分類処理の後で、階級重みと編集重みを使用して濃度が計算される（段階５５）。粒子の階級の濃度は、階級重みが乗算されてサンプル容量で割算された階級内の粒子の編集重みの合計か又は濃度を取得するための粒子Ｉの総数である。オペレータが濃度を見ることを選択すると（段階５６）、得られる濃度がオペレータに表示され（段階５７）、次に、オペレータは、予備分類を手作業で精査するか否かを決定する（段階４２）。
オペレータが手作業の精査を行わないと決定すると、段階５５で決定された濃度は、レポート４４に組み込まれる。一方、オペレータが手作業の精査を行うと決定すると、短縮編集処理６０が開始される。
【００２８】
オペレータは、粒子毎のベースで予備分類を変更するか又は承認する。システムは、毎回再分類が行われ、再分類に応答して階級重みが修正される（段階６２）ように、オペレータのアクションを感知する（段階６１）。各編集に応答して階級重みを更新することにより、編集処理を通して及び編集処理が終了した後にも、全ての粒子の階級に対して客観的に正確な濃度が提供される。階級重みは、上に提供された式（１）を使用して修正される。
【００２９】
次に、新しい階級重みを使用して濃度が再計算される（段階６３）。完全編集処理の場合と異なり、部分分類の場合は、粒子の編集重み（ＥＷ）が均一でないことを除いて、上に提供された式（２）を使用して濃度が再計算される。分類された同じタイプの全ての粒子に対して省略された少なくとも１個の粒子がある限りは、編集重みは１を超える。各「ビン」内の全ての粒子に対して同じ編集重みが適用され、以後の分類は、所定の粒子に対する編集重みに影響を及ぼさない。各新しく計算された濃度は、オペレータに呈示することができる。各変更に伴って濃度を更新することにより、オペレータは、濃度の大きな変更ではなく小規模な増分の変更を見ることになる。
行われる編集がそれ以上ない場合は（段階６４）、現在の結果がレポート４４に組み込まれる。一方、オペレータが新しい又は前に再分類された粒子のいずれかを再分類したい場合には、再分類が行われ、処理はループして段階６１に戻る。
【００３０】
図３は、本発明の更に別の実施形態による第２の部分分類処理７０を表す流れ図である。第１の部分分類処理４０の場合と異なり、第２の部分分類処理７０では、予備分類は、「ビン」選択処理の前に実行される。第２の部分分類処理７０は、「ビン」選択処理の前に行われる予備分類が「ビン」選択処理に影響を及ぼす場合があるので、第１の部分分類処理４０とは異なる結果をもたらすことになる。例えば、「ビン」選択決定基準の一部として、粒子の分類又は粒子の階級に関連する何らかの特質を使用することができる。
【００３１】
第２の部分分類処理７０は、予備分類処理８０と短縮編集処理９０を含む。予備分類処理８０では、Ｉ個の粒子画像がフレームから抽出され（段階８１）、Ｉ個の粒子画像は、全て予備的に分類される（段階８２）。各粒子が階級に関連付けられた後に、Ｉ個の粒子画像のうちのＮ個が、所定の「ビン」選択決定基準を使用して「ビン」内に分割される（段階８３）。編集重みが、各粒子に対して決定され（段階８４）、濃度が、階級重みと編集重みを使用して計算される（段階８５）。オペレータが濃度を見たい場合（段階８６）、それらは、オペレータに表示される（段階８７）。
短縮編集処理９０は、実質的に第１の部分分類処理４０の短縮編集処理６０と同様である。
次の実施例は、粒子濃度に対する再分類の影響を示すものである。
【実施例１】
【００３２】
この実施例は、階級重みと濃度に対する再分類の影響を示している。階級Ｒ、階級Ｗ、及び階級Ｃを有する３階級システムとアーチファクト階級があると仮定する。また、ＣＷR＝２、ＣＷW＝１．５、ＣＷC＝４と仮定する。ＡＰＲ処理の後で、単位容積当たりにして階級Ｒには４０個の粒子、階級Ｗには２０個の粒子、階級Ｃには５個の粒子、そしてアーチファクト階級には５０個の粒子がある。粒子の総数（Ｎ）は１１５である。初期濃度は、次のようになるべきである。
ＣR＝２×４０＝８０粒子／容積
ＣW＝１．５×２０＝３０粒子／容積
ＣC＝４×５＝２０粒子／容積
【００３３】
ＲＥＦ＝１と仮定すると、上に定められた式（１）と式（２）を使用して、以下のようになる。
ＣR＝ＣＷR,New×Σ(Class)ＥＷ＝｛［２（１１５−３）＋３］／１１５｝×４１＝８０．９３粒子／容積
ＣW＝ＣＷW,New×Σ(Class)ＥＷ＝｛［１．５（１１５−３）＋３］／１１５｝×１９＝２８．２５粒子／容積
ＣC＝ＣＷC,New×Σ(Class)ＥＷ＝｛［４（１１５−３）＋３］／１１５｝×５＝１９．６粒子／容積
分類の結果は、１個の粒子の移動により濃度の大きな変化はないことを示している（３回の移動の全体的な結果は、ＷからＲへの再分類である）。再分類によって階級Ｃは直接影響されなかったが、その濃度は影響されたことに注意すべきである。
【実施例２】
【００３４】
この実施例は、最初にアーチファクト階級に分類された粒子を分類する影響を示すものである。実施例１の場合と同様の初期条件が仮定される。再分類中に、５個のアーチファクトが階級Ｃに移される。再度ＲＥＦ＝１と仮定し、式（１）と（２）を使用すると、新しい濃度は次のようになる。
ＣR＝ＣＷR,New×Σ(Class)ＥＷ＝｛［２（１１５−５）＋５］／１１５｝×４０＝７８．２６粒子／容積
ＣW＝ＣＷW,New×Σ(Class)ＥＷ＝｛［１．５（１１５−５）＋５］／１１５｝×２０＝２９．５６粒子／容積
ＣC＝ＣＷC,New×Σ(Class)ＥＷ＝｛［４（１１５−５）＋５］／１１５｝×１０＝３８．７粒子／容積
５個のアーチファクトを階級Ｃに移すことは、階級Ｃの濃度をほぼ２倍にした。
【００３５】
代替方法
ここで、階級重みと濃度を再計算するための代替方法を以下に示す。この代替方法の場合、予備分類の段階は、上述の方法の場合と同様である。
この代替方法では、階級重みを低下させることは、好ましくは次の式を使用して行われる。
【００３６】
2007525649.tif 000003
【００３７】
ここで、ＣＷn＝再分類の後で新しく計算された階級重み（第１の方法のＣＷNewと同様）である。式（３）により、階級重みは、再分類の前に既に１であれば１のままにされる。そうでなければ、階級の新しい階級重み（ＣＷn）は、その古い階級重み（ＣＷOld）と係数との積になり、この係数は、移動後の階級の粒子の編集重み（Σ(Class)ＥＷ）の和から移された粒子の編集重みを減じ、移動後の階級の粒子の編集重み（Σ(Class)ＥＷ）の和で除したものである。係数とＣＷOldの積が１未満の時は、新しい階級重みは１である（１が、式（３）に対するＣＷnの最小の可能な値である）。
階級重みを増大させることは、好ましくは次の式を使用して行われる。
【００３８】
2007525649.tif 000004
【００３９】
ここでもまた、階級重みが移動の前に既に１であれば、それは１のままである。そうでなければ、階級の新しい階級重み（ＣＷn）は、その古い階級重み（ＣＷOld）と係数との積になり、この係数は、移動後の階級の粒子の編集重み（ＥＷ）の和に階級に移された粒子の編集重みを加算し、移動後の階級の粒子の編集重み（ＥＷ）の和で除したものである。
【００４０】
粒子がオペレータによって再分類される時に、移動によって影響される各階級の粒子の濃度は、次の式を使用して再計算される。
ＣCLASS A＝（ＣＷn・Σ(Class A)ＥＷ）／ＲＥＦ      （５）
式（５）は、式（１）から得られたＣＷNewの代わりに式（３）と（４）を使用して計算されたＣＷnが使用される以外は、式（２）と同様である。完全分類の場合には、Σ(Class)ＥＷは、各粒子の編集重みが１であるために、最も新しい再分類後の階級Ａ内の粒子の数に等しい。しかし、部分的な再分類の場合には、Σ(Class)ＥＷの値は、粒子の少なくともいくつかが１つよりも多い粒子を表すために、通常は１よりも大きい。
【００４１】
各粒子の階級の階級重みＣＷは、オペレータによって行われた編集のタイプによって変えることができる。例えば、オペレータが粒子を階級Ａから階級Ｂに移すことにより、粒子画像を再分類すると仮定する。移動により影響される粒子階級により、移動が行われる時に階級重みＣＷに対する以下の変更が行われる。
ｉ）階級Ａの階級重み（ＣＷ）が１であり（すなわち、アーチファクト階級）、階級Ｂの階級重み（ＣＷ）が厳密に１よりも上位（すなわち、アーチファクト階級ではない）の場合、
・階級Ａの計算濃度は式５により低下し、階級Ａの階級重みＣＷは同じままとなり、
・階級Ｂの計算濃度は、好ましくは式３を使用して階級Ｂの階級重み（ＣＷ）が低下することにより、式５により同じままとなる。
ｉｉ）階級Ａの階級重み（ＣＷ）が厳密に１よりも上位であり（すなわち、アーチファクト階級ではない）、階級Ｂの階級重み（ＣＷ）が１である（すなわち、アーチファクト階級）場合、
・階級Ａの計算濃度は、好ましくは式４を使用して階級Ａの階級重み（ＣＷ）が低下することにより、式５により同じままとなり、
・階級Ｂの計算濃度は式５により増大し、階級Ｂの階級重みＣＷは同じままとなる。
ｉｉｉ）階級Ａの階級重み（ＣＷ）が厳密に１よりも上位であり（すなわち、アーチファクト階級ではない）、階級Ｂの階級重み（ＣＷ）が厳密に１よりも上位（すなわち、アーチファクト階級ではない）の場合、
・階級Ａの計算濃度は式５により低下し、階級Ａの階級重みＣＷは同じままとなり、
・階級Ｂの計算濃度は式５により増大し、階級Ｂの階級重みＣＷは同じままとなる。
ｉｖ）階級Ａの階級重み（ＣＷ）が１であり（すなわち、アーチファクト階級）、階級Ｂの階級重み（ＣＷ）が１である（すなわち、アーチファクト階級）場合、
・階級Ａの計算濃度は式５により低下し、階級Ａの階級重みＣＷは同じままとなり、
・階級Ｂの計算濃度は式５により低下し、階級Ｂの階級重みＣＷは同じままとなる。
ｖ）階級Ｂが作成される場合（その中に粒子を移動させることにより）、階級Ｂの階級重みＣＷは、上述のように、階級内の粒子があったとしたら使用されたであろう最初の階級重みに等しい階級重み値を最初に割り当てられる。
ｖｉ）階級Ａが空になる場合（その中の唯一の粒子を除くことにより）、階級Ａは、規定の階級重みＣＷを持たないことになる。万一その後に粒子画像が階級Ａに戻されると、上述のように、それは、ＣＷOldに等しい階級重み値（すなわち、階級が空になる前の最後の階級重み）を最初に割り当てられる。
ｖｉｉ）オペレータが上述のようにいずれかの粒子画像を階級Ａ（その元のＡＰＲ決定された階級）から階級Ｂに移動し、その後、同じ粒子画像を階級Ｂから階級Ｃに移動した状態で、次に、
・粒子画像を階級Ｂから階級Ａに移動させるために上述の規則が適用され、次に、
・粒子画像を階級Ａから階級Ｃに移動させるために上述の規則が適用される。
【実施例３】
【００４２】
この実施例は、式（３）、（４）、及び（５）を使用して階級重みと濃度に対する再分類の影響を示すものである。実施例１で上述のように規定されたのと同じ条件を仮定する。オペレータの再分類が、最初は階級Ｗにあった粒子の２つを階級Ｒに、かつ階級Ｒの粒子の１つを階級Ｗに移動させた場合（再分類の粒子の総数＝３）、上述の状況ｉｉｉ）により階級重みは変わらない。同じ階級重みとＲＥＦ＝１を使用して、式（５）で計算された濃度は次の通りである。
ＣR＝２×４１＝８２粒子／容積
ＣW＝１．５×１９＝２８．５粒子／容積
ＣC＝４×５＝２０粒子／容積
【実施例４】
【００４３】
実施例１及び３に説明したものと同じ初期条件を仮定する。また、１個の粒子がアーチファクト階級から階級Ｃにこの時点で動かされると仮定する。アーチファクト階級の階級重みは同じままであるが、上述の状況ｉ）に説明したように階級Ｃの階級重みは式（３）により低下する。従って、濃度は以下のようになる。
ＣR＝２×４０＝８０粒子／容積
ＣW＝１．５×２０＝３０粒子／容積
ＣC＝（５／６×４）×６＝２０粒子／容積
この実施例は、代替方法を使用する時には、アーチファクト階級から階級Ｃへの１個の粒子の移動が階級Ｃの濃度に影響を及ぼさないことを明らかにしている。
【実施例５】
【００４４】
初期条件は実施例４と同じであるが、この場合は２０個の粒子がアーチファクト階級から階級Ｃへ移動されると仮定する。ここで、濃度は以下のようになる。
ＣR＝２×４０＝８０粒子／容積
ＣW＝１．５×２０＝３０粒子／容積
ＣC＝最大値〔１、５／２５×４〕×２５＝最大値〔１、０．８〕×２５＝２５粒子／容積
２０個の粒子がアーチファクト階級から階級Ｃへ動かされる時には、階級Ｃの濃度は変わる。
【００４５】
階級重みの適用は、ＡＰＲ処理を実行するマシン内で一組のコンピュータ可読命令としてプログラム内で実施することができる。同様に、階級重みの修正と濃度の計算は、人間の介入を最小にするためにプログラム内で実施することができる。図１と図２は、完全分類と部分分類を別々に示しているが、これは、説明を理解しやすくするためであり、両方の種類の分類を実行するために同じシステムを使用することができる。好ましくは、システムにはローカルスイッチがあり、従って、オペレータは、「完全編集」モードと「短縮編集」モードを切り換えることができる。
本発明の好ましい実施形態を上述のように詳細に説明したが、当業者に対して表された本明細書に教示された基本的な革新的概念の多くの変形及び／又は変更が、依然として本発明の精神及び範囲に該当することを明確に理解すべきである。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明の第１の実施形態による完全分類処理の流れ図である。
【図２】本発明の第２の実施形態による部分分類処理の流れ図である。
【図３】本発明の第３の実施形態による部分分類処理の流れ図である。
【符号の説明】
【００４７】
１０  完全分類処理
２０  予備決定処理
３０  完全編集処理
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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