(57)【要約】      （修正有）【課題】フローサイトメーターシステムにおいて、同時発生の試料イベント中に、正確なピーク高さ及び試料イベントプロファイルを検出する方法を提供する。【解決手段】フローサイトメーターシステムから、検出信号を表す第１の組の信号データを受信することと、ピーク検出モジュールによって、信号データ内の１つ以上のピークを検出することと、逐次キャンセルモジュールによって、対応する時間インデックスでの信号データから１つ以上の個々の試料イベントをキャンセルすることであって、１つを超える個々の試料イベントのキャンセルが逐次的である。【選択図】図３−２
2019074537.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
同時発生の試料イベントを検出する方法であって、
フローサイトメーターシステムから、検出信号を表す第１の組の信号データを受信することと、
ピーク検出モジュールによって、前記信号データ内の１つ以上のピークを検出することと、
逐次キャンセルモジュールによって、対応する時間インデックスでの前記信号データから１つ以上の個々の試料イベントをキャンセルすることであって、前記１つを超える個々の試料イベントのキャンセルが逐次的である、キャンセルすることと、を含む、方法。
【請求項２】
前記キャンセルは、
第１のピークイベント及び前記第１のピークイベントに対する対応する第１の時間インデックスを検出することと、
記憶されたビームプロファイル及び前記第１のピークイベントの高さに基づいて、モデル試料イベントを生成することと、
前記対応する第１の時間インデックスでの前記信号データのエネルギーから、前記モデル試料イベントに対するエネルギーを減算することと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
複数のピークが前記信号データ内で検出され、前記信号データの前記エネルギーが前記モデル試料イベントの前記エネルギーだけ減少したときに、請求項２に記載のステップが逐次ピークイベント及び対応する時間インデックスに対して逐次的に繰り返される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
大きい試料イベントに対するエネルギーが、最初に、前記信号データの前記エネルギーから減算される、請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
１つを超える個々の試料イベントの前記逐次キャンセルは、反復的でもあり、前記反復的キャンセルは、以前に検出し、キャンセルした試料イベントのピーク判定を補正する、請求項１〜４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
１つのピークだけが前記信号データ内で検出され、前記方法は、
小さい試料イベントが、基づいた大きい試料イベントに近接しているかどうかを判定するために、歪み検出モジュールによって、前記信号データの前記ピークの歪みを計算することを含む、請求項１及び２のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記歪み検出モジュールによって、小さい試料イベントが大きい試料イベントに近接していることを示す歪みを検出することをさらに含み、
前記モデル試料イベントは、前記大きい試料イベントを表し、前記大きい試料イベントの前記エネルギーが、前記対応する第１の時間インデックスでの前記信号データの前記エネルギーから減算され、
前記対応する第１の時間インデックスでの前記信号データの前記エネルギーからの前記モデル試料イベントの前記エネルギーの前記減算の後に、前記小さい試料イベントに対するピーク高さ及び高次モーメントが計算される、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
ベースライン復元モジュールによって、前記１つ以上のピークを検出する前に、前記受信した信号データに対するベースライン復元を行うことをさらに含み、前記ベースライン復元は、
以前の１組の信号データの中央値に基づいて、ベースライン復元値を計算することと、
前記受信した信号データが所定の閾値よりも大きいときに、前記受信した信号データから前記ベースライン復元値を減算することと、を含む、請求項１〜７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
チャネル解析モジュールによって、検出した前記１つ以上のピークのそれぞれに対する所定の時間窓内の信号データの１つ以上の他のチャネルから特性を識別することをさらに含む、請求項１〜８のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
フローサイトメーターシステムであって、
流体力学的集束中核流を調査領域に貫流させるためのフローセルと、
第１の光ビームを受光し、操作するように且つ前記フローセルの前記調査領域で前記中核流に照射する派生光ビームを生成するように配置されたビーム整形光学系と、
照射したときに、フローセルからの派生光を検出するための検出システムと、
前記検出システムによって検出される前記派生光を表す信号データを生成し、処理するための、前記検出システムに動作可能に連結されるデータ処理システムと、を含み、前記信号データの前記処理は、
前記検出システムから前記第１の組の信号データを受信することと、
前記信号データ内の１つ以上のピークを検出することと、
対応する時間インデックスでの前記信号データから１つ以上の個々の試料イベントをキャンセルすることであって、１つを超える個々の試料イベントの前記キャンセルが逐次的である、キャンセルすることと、を含む、フローサイトメーターシステム。
【請求項１１】
前記キャンセルは、
第１のピークイベント及び前記第１のピークイベントに対する対応する第１の時間インデックスを検出することと、
記憶されたビームプロファイル及び前記第１のピークイベントの高さに基づいて、モデル試料イベントを生成することと、
前記対応する第１の時間インデックスでの前記信号データのエネルギーから、前記モデル試料イベントに対するエネルギーを減算することと、を含む、請求項１０に記載のフローサイトメーターシステム。
【請求項１２】
複数のピークが前記信号データ内で検出され、前記信号データの前記エネルギーが前記モデル試料イベントの前記エネルギーだけ減少したときに、請求項１１に記載のステップが逐次ピークイベント及び対応する時間インデックスに対して逐次的に繰り返される、請求項１１に記載のフローサイトメーターシステム。
【請求項１３】
大きい試料イベントに対するエネルギーが、最初に、前記信号データの前記エネルギーから減算される、請求項１０〜１２のいずれかに記載のフローサイトメーターシステム。
【請求項１４】
１つを超える個々の試料イベントの前記逐次キャンセルは、反復的でもあり、前記反復的キャンセルは、以前に検出し、キャンセルした試料イベントのピーク判定を補正する、請求項１０〜１３のいずれかに記載のフローサイトメーターシステム。
【請求項１５】
１つのピークだけが前記信号データ内で検出され、前記信号データの前記処理はさらに、
小さい試料イベントが、基づいた大きい試料イベントに近接しているかどうかを判定するために、前記信号データの前記ピークの歪みを計算することを含む、請求項１０及び１１のいずれかに記載のフローサイトメーターシステム。
【請求項１６】
前記信号データの前記処理はさらに、
小さい試料イベントが大きい試料イベントに近接していることを示す歪みを検出することを含み、
前記モデル試料イベントは、前記大きい試料イベントを表し、前記大きい試料イベントの前記エネルギーが、前記対応する第１の時間インデックスでの前記信号データの前記エネルギーから減算され、
前記対応する第１の時間インデックスでの前記信号データの前記エネルギーからの前記モデル試料イベントの前記エネルギーの前記減算の後に、前記小さい試料イベントに対するピーク高さ及び高次モーメントが計算される、請求項１５に記載のフローサイトメーターシステム。
【請求項１７】
前記信号データの前記処理はさらに、
ベースライン復元モジュールによって、前記１つ以上のピークを検出する前に、前記受信した信号データに対するベースライン復元を行うことをさらに含み、前記ベースライン復元は、
以前の１組の信号データの中央値に基づいて、ベースライン復元値を計算することと、
前記受信した信号データが所定の閾値よりも大きいときに、前記受信した信号データから前記ベースライン復元値を減算することと、を含む、請求項１０〜１６のいずれかに記載のフローサイトメーターシステム。
【請求項１８】
前記信号データの前記処理はさらに、
検出した前記１つ以上のピークのそれぞれに対する所定の時間窓内の信号データの１つ以上の他のチャネルから特性を識別することをさらに含む、請求項１０〜１７のいずれかに記載のフローサイトメーターシステム。
【請求項１９】
記憶される機械実行可能な命令を有する、非一時的な機械的に読取可能な媒体であって、前記命令は、処理デバイスによって実行されたときに、前記処理デバイスに、
フローサイトメーターシステムから、検出信号を表す第１の組の信号データを受信させ、
ピーク検出モジュールによって、前記信号データ内の１つ以上のピークを検出させ、そして、
逐次キャンセルモジュールによって、対応する時間インデックスでの前記信号データから１つ以上の個々の試料イベントをキャンセルさせ、前記１つを超える個々の試料イベントのキャンセルは逐次である、非一時的な機械的に読取可能な媒体。
【請求項２０】
前記キャンセルは、
第１のピークイベント及び前記第１のピークイベントに対する対応する第１の時間インデックスを検出することと、
記憶されたビームプロファイル及び前記第１のピークイベントの高さに基づいて、モデル試料イベントを生成することと、
前記対応する第１の時間インデックスでの前記信号データのエネルギーから、前記モデル試料イベントに対するエネルギーを減算することと、を含む、請求項１９に記載の非一時的な機械的に読取可能な媒体。
【請求項２１】
複数のピークが前記信号データ内で検出され、前記信号データの前記エネルギーが前記モデル試料イベントの前記エネルギーだけ減少したときに、請求項２０に記載のステップが逐次ピークイベント及び対応する時間インデックスに対して逐次的に繰り返される、請求項２０に記載の非一時的な機械的に読取可能な媒体。
【請求項２２】
大きい試料イベントに対するエネルギーが、最初に、前記信号データの前記エネルギーから減算される、請求項１９〜２１のいずれかに記載の非一時的な機械的に読取可能な媒体。
【請求項２３】
１つを超える個々の試料イベントの前記逐次キャンセルは、反復的でもあり、前記反復的キャンセルは、以前に検出し、キャンセルした試料イベントのピーク判定を補正する、請求項１９〜２２に記載の非一時的な機械的に読取可能な媒体。
【請求項２４】
１つのピークだけが前記信号データ内で検出され、前記処理デバイスによる前記命令の前記実行はさらに、前記処理デバイスに、
小さい試料イベントが、基づいた大きい試料イベントに近接しているかどうかを判定するために、歪み検出モジュールによって、前記信号データの前記ピークの歪みを計算させる、請求項１９及び２０のいずれかに記載の非一時的な機械的に読取可能な媒体。
【請求項２５】
前記処理デバイスによる前記命令の前記実行はさらに、前記処理デバイスに、
前記歪み検出モジュールによって、小さい試料イベントが大きい試料イベントに近接していることを示す歪みを検出させ、
前記モデル試料イベントは、前記大きい試料イベントを表し、前記大きい試料イベントの前記エネルギーが、前記対応する第１の時間インデックスでの前記信号データの前記エネルギーから減算され、
前記対応する第１の時間インデックスでの前記信号データの前記エネルギーからの前記モデル試料イベントの前記エネルギーの前記減算の後に、前記小さい試料イベントに対するピーク高さ及び高次モーメントが計算される、請求項２４に記載の非一時的な機械的に読取可能な媒体。
【請求項２６】
前記処理デバイスによる前記命令の前記実行はさらに、前記処理デバイスに、
ベースライン復元モジュールによって、前記１つ以上のピークを検出する前に、前記受信した信号データに対するベースライン復元を行わせ、前記ベースライン復元は、
以前の１組の信号データの中央値に基づいて、ベースライン復元値を計算することと、
前記受信した信号データが所定の閾値よりも大きいときに、前記受信した信号データから前記ベースライン復元値を減算することと、を含む、請求項１９〜２５のいずれかに記載の非一時的な機械的に読取可能な媒体。
【請求項２７】
前記処理デバイスによる前記命令の前記実行はさらに、前記処理デバイスに、
検出した前記１つ以上のピークのそれぞれに対する所定の時間窓内の信号データの１つ以上の他のチャネルから特性を識別させる、請求項１９〜２６のいずれかに記載の非一時的な機械的に読取可能な媒体。
【請求項２８】
データ処理システムであって、
処理デバイスと
前記メモリは、そこに記憶される実行可能命令を含み、前記命令は、前記処理デバイスによって実行されたときに、前記処理デバイスに、
フローサイトメーターシステムから、検出信号を表す第１の組の信号データを受信させ、
ピーク検出モジュールによって、前記信号データ内の１つ以上のピークを検出させ、そして、
逐次キャンセルモジュールによって、対応する時間インデックスでの前記信号データから１つ以上の個々の試料イベントをキャンセルさせ、前記１つを超える個々の試料イベントのキャンセルは逐次である、データ処理システム。
【請求項２９】
前記キャンセルは、
第１のピークイベント及び前記第１のピークイベントに対する対応する第１の時間インデックスを検出することと、
記憶されたビームプロファイル及び前記第１のピークイベントの高さに基づいて、モデル試料イベントを生成することと、
前記対応する第１の時間インデックスでの前記信号データのエネルギーから、前記モデル試料イベントに対するエネルギーを減算することと、を含む、請求項２８に記載のデータ処理システム。
【請求項３０】
複数のピークが前記信号データ内で検出され、前記信号データの前記エネルギーが前記モデル試料イベントの前記エネルギーだけ減少したときに、請求項２９に記載のステップが逐次ピークイベント及び対応する時間インデックスに対して逐次的に繰り返される、請求項２９に記載のデータ処理システム。
【請求項３１】
大きい試料イベントに対するエネルギーが、最初に、前記信号データの前記エネルギーから減算される、請求項２８〜３０のいずれかに記載のデータ処理システム。
【請求項３２】
１つを超える個々の試料イベントの前記逐次キャンセルは、反復的でもあり、前記反復的キャンセルは、以前に検出し、キャンセルした試料イベントのピーク判定を補正する、請求項２８〜３１のいずれかに記載のデータ処理システム。
【請求項３３】
１つのピークだけが前記信号データ内で検出され、前記処理デバイスによる前記命令の前記実行はさらに、前記処理デバイスに、
小さい試料イベントが、基づいた大きい試料イベントに近接しているかどうかを判定するために、歪み検出モジュールによって、前記信号データの前記ピークの歪みを計算させる、請求項２８及び２９のいずれかに記載のデータ処理システム。
【請求項３４】
前記処理デバイスによる前記命令の前記実行はさらに、前記処理デバイスに、
前記歪み検出モジュールによって、小さい試料イベントが大きい試料イベントに近接していることを示す歪みを検出させ、
前記モデル試料イベントは、前記大きい試料イベントを表し、前記大きい試料イベントの前記エネルギーが、前記対応する第１の時間インデックスでの前記信号データの前記エネルギーから減算され、
前記対応する第１の時間インデックスでの前記信号データの前記エネルギーからの前記モデル試料イベントの前記エネルギーの前記減算の後に、前記小さい試料イベントに対するピーク高さ及び高次モーメントが計算される、請求項３３に記載のデータ処理システム。
【請求項３５】
前記処理デバイスによる前記命令の前記実行はさらに、前記処理デバイスに、
ベースライン復元モジュールによって、前記１つ以上のピークを検出する前に、前記受信した信号データに対するベースライン復元を行わせ、前記ベースライン復元は、
以前の１組の信号データの中央値に基づいて、ベースライン復元値を計算することと、
前記受信した信号データが所定の閾値よりも大きいときに、前記受信した信号データから前記ベースライン復元値を減算することと、を含む、請求項２８〜３４のいずれかに記載のデータ処理システム。
【請求項３６】
前記処理デバイスによる前記命令の前記実行はさらに、前記処理デバイスに、
検出した前記１つ以上のピークのそれぞれに対する所定の時間窓内の信号データの１つ以上の他のチャネルから特性を識別させる、請求項２８〜３５のいずれかに記載のデータ処理システム。
【請求項３７】
前記データ処理システムは、プログラム可能な回路を備え、前記処理デバイス及びメモリは、前記プログラム可能な回路内に組み込まれるモジュールである、請求項２８〜２６のいずれかに記載のデータ処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１３年３月１４日に出願された米国暫定特許出願第６１／７８５，３０１号の利益の便宜を主張し、その出願は本明細書に参照としてそのまま組み込まれている。
【発明の概要】
【０００２】
本開示のいくつかの態様では、同時発生の試料イベントを検出する方法が提供される。本方法は、フローサイトメーターシステムから、検出信号を表す第１の組の信号データを受信することと、ピーク検出モジュールによって、信号データ内の１つ以上のピークを検出することと、逐次キャンセルモジュールによって、対応する時間インデックスでの信号データから１つ以上の個々の試料イベントをキャンセルすることであって、１つを超える個々の試料イベントのキャンセルが逐次的である、キャンセルすることと、を含む。
【０００３】
本開示のいくつかの態様では、フローサイトメーターシステムが提供される。本フローサイトメーターシステムは、流体力学的集束中核流を調査領域に貫流させるためのフローセルと、第１の光ビームを受光し、操作するように且つフローセルの調査領域で中核流に照射する派生光ビームを生成するように配置されたビーム整形光学系と、照射したときに、フローセルからの派生光を検出するための検出システムと、検出システムによって検出される派生光を表す信号データを生成し、処理するための、検出システムに動作可能に連結されるデータ処理システムと、を含む。信号データの処理は、検出システムから第１の組の信号データを受信することと、信号データ内の１つ以上のピークを検出することと、対応する時間インデックスでの信号データから１つ以上の個々の試料イベントをキャンセルすることであって、１つを超える個々の試料イベントのキャンセルが逐次的である、キャンセルすることと、を含む。
【０００４】
本開示のいくつかの態様では、非一時的な機械的に読取可能な媒体が提供される。機械的に読取可能な媒体は、そこに記憶される機械実行可能な命令を有し、該命令は、１つ以上の処理デバイスによって実行されたときに、１つ以上の処理デバイスに、フローサイトメーターシステムから、検出信号を表す第１の組の信号データを受信させ、ピーク検出モジュールによって、信号データ内の１つ以上のピークを検出させ、そして、逐次キャンセルモジュールによって、対応する時間インデックスでの信号データから１つ以上の個々の試料イベントをキャンセルさせ、１つを超える個々の試料イベントのキャンセルは逐次である。
【０００５】
本明細書に組み込まれる添付図面は、本明細書の一部を形成する。本明細書とともに、図面はさらに、提示されるシステム及び方法の原理を説明する役割を果たし、また、当業者が、提示されるシステム及び方法を作製し、使用することを可能にする役割を果たす。図中、同じ参照番号は、同じまたは機能的に類似する要素を示す。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】一実施形態による、フローサイトメーターシステムを例示する図である。
【図２】一実施形態による、データ処理システムを例示する図である。
【図３−１】一実施形態による、同時発生の試料イベントを検出するためのフローチャートである。
【図３−２】図３−１のつづき。
【図４】一実施形態による、同時発生のイベント内の個々の試料イベントのプロットとともに、同時発生のイベントに対する合成出力応答のプロットである。
【図５】一実施形態による、例示的な歪みのプロットである。
【図６】一実施形態による、同時発生のイベント内の個々の試料イベントのプロットとともに、単一のピークを有する同時発生のイベントに対する合成応答のプロットである。
【図７】一実施形態による、同時発生のイベントに対する合成応答のプロットである。
【図８】一実施形態による、図３の方法を行う、ベースライン復元モジュール、ピーク検出モジュール、逐次キャンセルモジュール、及びチャネル解析モジュールの機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
本開示の実施形態を説明する前に、本開示は、説明される特定の実施形態に限定されるものではなく、したがって、当然変動し得ることを理解されたい。また、本開示の実施形態の範囲は、添付の特許請求の範囲によってのみ限定されるので、本明細書で使用される用語は、特定の実施形態を説明することのみを目的としており、限定することを意図しないことも理解されたい。
【０００８】
別途定義されない限り、本明細書で使用される全ての技術用語及び科学用語は、本発明が属する当業者によって一般に理解される意味と同じ意味を有する。
【０００９】
本開示を読み取った時点で当業者には明らかなように、本明細書で説明され、例示される個々の実施形態のそれぞれは、本発明の範囲または趣旨を逸脱することなく、他のいくつかの実施形態のいずれかの特徴から容易に切り離され得る、または該特徴と容易に組み合わせられ得る、離散的な構成要素及び特徴を有する。あらゆる記載された方法は、記載された事象の順序で、または論理的に可能な任意の他の順序で実行することができる。
【００１０】
いくつかの態様において、本開示の方法、デバイス、及びシステムは、フローサイトメーターにおける試料検出に関する。特定の試料は、用途に依存して変動し得、また、細胞、粒子、またはそれらの組み合わせが挙げられ得るが、それらに限定されない。例えば、ある実施形態において、試料は、赤血球（ＲＢＣ）、白血球（ＷＢＣ）、及び血小板（ＰＬＣ）のうちの１つ以上を含み得る。本システム及び方法は、試料の識別、試料の区別、試料の計数等の、種々のタイプの試料の処理に関し得る。
【００１１】
「イベント」という用語は、全般的に、フローセルの調査領域を貫通し、光源（例えば、レーザービーム）によって照射される１つ以上の試料（例えば、細胞及び／または粒子）を指すために本明細書で使用される。イベントは、検出システムによって検出される、派生光信号を生成する。派生光信号は、限定されないが軸方向の光損失、散乱光、蛍光等の、数多くの異なる検出パラメータを含み得る。パラメータの全ては、本明細書で「イベントのプロファイル」と称されるものを構成する。
【００１２】
「信号イベント」、「入来信号イベント」、「信号データ」という用語は、全般的に、１つ以上の試料が、光源（例えば、レーザービーム）によって照射されるフローセルの調査領域を貫通したときに検出される派生エネルギーを指すために本明細書で使用される。信号イベントは、１つ以上の試料イベントを含み得る。「試料イベント」という用語は、全般的に、調査領域を貫通し、その試料イベントに対する「試料イベントプロファイル」を構成するパラメータを生成する、単一の試料の派生エネルギーを指すために本明細書で使用される。
【００１３】
いくつかの事例では、２つ以上の試料が、互いに近接した状態で、フローセルの調査領域を貫通し得る。「同時発生のイベント」及び「同時発生の試料イベント」という用語は、全般的に、２つの試料（例えば、細胞、粒子等）が、互いに近接した状態で、調査領域を貫通することが起こることを指すために本明細書で使用される。派生信号に対する派生「イベントプロファイル」は、重複する「試料イベントプロファイル」を有する。
【００１４】
いくつかの態様において、本開示の方法、デバイス、及びシステムは、試料イベントを検出すること、ならびに、例えば血液分析器のフローセル内で起こるような、同時発生の試料イベントを識別し、分解することに関する。
【００１５】
いくつかの態様において、方法、デバイス、及びシステムは、同時発生の試料イベント中に、正確なピーク高さ及び試料イベントプロファイル（例えば、パルス下の面積、パルス幅、及び高次モーメント）を検出する。本明細書で提供されるシステム及び方法は、互いに近接する試料イベント及び／またはより大きい試料イベントに近いより小さい試料イベント等の、同時発生の試料イベントのより正確な検出を可能にする。同時発生のイベント内の正確なピーク高さ及び試料イベントプロファイルを計算することによって、より高い濃度（すなわち、少ない希釈）で検定が行われ得る。例えば、分析器におけるある特定の検定は、各細胞及び／または粒子の正確な計数、ならびに２つの計数間の比率を見出すために、例えば、ＲＢＣと網状赤血球とのパーセンテージ比率を見出すためのＲｅｔｉｃ検定のために、高度に希釈する必要があり得る。より高い解像度で試料イベントを捕獲することは、より多くの同時発生のイベントがフローセルを貫通することを可能にし、また、より短い時間で検定を実行することを可能にする一方で、依然として、試料イベントパラメータの高い統計精度及びより高い正確さを維持し、このことは、スループットを効果的に増加させる。試料は、より速い速度、例えば１．５〜２倍の速度で、且つより多く処理することができる。本明細書で説明されるシステム及び方法は、統計的補正から派生する試料レベルよりも高度に濃縮された試料レベルでの正確さを可能にする。さらに、より高濃度の試料は、使用するシースの消費がより少なく、また、廃棄物が少ない。
【００１６】
上で要約されるように、本開示のいくつかの態様では、同時発生の試料イベントを検出する方法が提供される。本方法は、フローサイトメーターシステムから、検出信号を表す第１の組の信号データを受信することと、ピーク検出モジュールによって、信号データ内の１つ以上のピークを検出することと、逐次キャンセルモジュールによって、対応する時間インデックスでの信号データから１つ以上の個々の試料イベントをキャンセルすることであって、１つを超える個々の試料イベントのキャンセルが逐次的である、キャンセルすることと、を含む。
【００１７】
上で要約されるように、本開示のいくつかの態様では、フローサイトメーターシステムが提供される。本フローサイトメーターシステムは、流体力学的集束中核流を調査領域に貫流させるためのフローセルと、第１の光ビームを受光し、操作するように且つフローセルの調査領域で中核流に照射する派生光ビームを生成するように配置されたビーム整形光学系と、照射したときに、フローセルからの派生光を検出するための検出システムと、検出システムによって検出される派生光を表す信号データを生成し、処理するための、検出システムに動作可能に連結されるデータ処理システムと、を含む。信号データの処理は、検出システムから第１の組の信号データを受信することと、信号データ内の１つ以上のピークを検出することと、対応する時間インデックスでの信号データから１つ以上の個々の試料イベントをキャンセルすることであって、１つを超える個々の試料イベントのキャンセルが逐次的である、キャンセルすることと、を含む。
【００１８】
上で要約されるように、本開示のいくつかの態様では、非一時的な機械的に読取可能な媒体が提供される。機械的に読取可能な媒体は、そこに記憶される機械実行可能な命令を有し、該命令は、１つ以上の処理デバイスによって実行されたときに、１つ以上の処理デバイスに、フローサイトメーターシステムから、検出信号を表す第１の組の信号データを受信させ、ピーク検出モジュールによって、信号データ内の１つ以上のピークを検出させ、そして、逐次キャンセルモジュールによって、対応する時間インデックスでの信号データから１つ以上の個々の試料イベントをキャンセルさせ、１つを超える個々の試料イベントのキャンセルは逐次である。
【００１９】
以下の図面の詳細な説明は、例示的な実施形態を例示する添付図面を参照する。他の実施形態が可能である。本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく、本明細書で説明される実施形態に対して修正が行われ得る。したがって、以下の詳細な説明は、限定することを意味しない。
【００２０】
図１は、一実施形態による、フローサイトメーターシステムの上面図を例示する。フローサイトメーターシステム１００は、ビーム整形光学系１１０と、フローセル１２０と、光源１４０と、検出システム１３０と、データ処理システム１４０とを含んで示される。
【００２１】
光源１４０は、たとえば、光ファイバに結合されたレーザー光源１４０との間に位置するビーム整形光学系１１０に向けられたレーザービームを生成し、フローセル１２０を流れることを含んでもよい。レーザービームは、フローセル１２０の呼び掛けゾーンに向かう集束光を提供するために、ビーム整形光学系１１０によって操作される。それはフローセル１２０の呼び掛けゾーンを通過して流れるように、フローセル１２０内のコア流は、集束ビームによって照射される。
【００２２】
フローセル１２０は、ビーム整形光学系１１０からの光がフローセル１２０内の呼び掛けゾーンに向けられるように配置される。フローセル１２０は、フローセル１２０の呼び掛けゾーンを越えて導かれるコア流を含む。それが呼び掛けゾーンを通過するときにこのように、フローセル１２０を流れるコア流が集束光によって照射される。中核流は、例えば、流体シース内で流体力学的に集束され（例えば、流体シースの中心内に注入され）且つフローセル１０２内の調査領域に通して誘導される試料（例えば、粒子、細胞、またはそれらの組み合わせ）を含み得る。
【００２３】
検出システム１３０は、フローセルから放射される光を検出するために、フローセルの隣に配置される。試料が調査領域を貫通するときに、光散乱、光損失、蛍光等の、派生光特性。例えば、検出システム１３０は、光を検出し、該光を電気信号に変換するための、光電子増倍管（ＰＭＴ）、フォトダイオード（ＰＤ）等を含み得る。検出システム１３０は、軸方向の光損失を検出するための１つ以上の検出器、及び／または調査領域で中核流が照射されたときに派生する散乱光の量を測定するための１つ以上の検出器を含み得る。例えば、検出システム１３０は、中間角散乱（ＩＡＳ）及び／または前方散乱を検出するための１つ以上の検出器を含み得る。検出システム１３０は、レンズや蛍光灯、偏側方散乱を検出するための検出器、及び／または偏光解消側方散乱を含むことができる。さらに、１つ以上の検出器がフローセルから９０度で、フローセル、例えば周りの様々な位置に配置することができる。検出システム１３０は、図示されていないレンズ、反射器またはミラー等のような他の成分を含んでもよい。例えば、検出システム１３０は、その他のレンズ、反射器またはミラーのような構成要素を含み得る。
【００２４】
調査した各試料（例えば、粒子または細胞）から派生する光特性を検出して、対応する電気信号を生成する。データ処理システム１４０は、検出システム１３０に動作可能に連結され、対応する電気信号を受信する。これらの電気信号は、アナログ−デジタル変換器（ＡＤＣ）によってアナログ信号からデジタル信号に変換されて、例えば、所与のサンプリングレートで信号データを生成して、検出システム１３０からの電気信号を表す。ある実施形態において、アナログ電気信号は、デジタル信号に変換される前に、前置増幅ステージを経由し得る。「信号データ」という用語は、全般的に、アナログ信号をサンプリングすることによって生成されるデジタル信号を指すために本明細書で使用される。
【００２５】
データ処理システム１４０は、信号データを使用して、または別様には処理して、試料イベントの（例えば、試料細胞及び／または粒子に対する）種々のパラメータを決定し得る。データ処理システム１４０によって決定される例示的な試料イベントパラメータは、信号の大きさ（例えば、検出イベントからの信号パルス）、信号ピーク及びそれらのそれぞれの高さ、信号幅、信号下の面積を含み得るが、それらに限定されない。ある実施形態において、データ処理システムは、高次モーメントの１つ以上のパラメータ、例えば、信号の標準偏差（例えば、２次モーメント）、信号の歪み（例えば、３次モーメント）、及び信号の尖度（例えば、４次モーメント）を決定し得る。また、離散的フーリエ変換（ＤＦＴ）等の他のパラメータも見出され得る。これらのパラメータは、次いで、細胞の分類目的等の、さらなる分析のために使用され得る。データ処理システム１４０は、これらのパラメータの１つ以上を使用して、フローセル内で起こる同時発生のイベントを識別し、分解する。
【００２６】
図２は、開示される実施形態が実現され得るデータ処理システムの例示的なブロック図を例示する。本発明の実施形態は、ハンドヘルドデバイス、マイクロプロセッサシステム、マイクロプロセッサに基づくまたはプログラム可能なユーザ電子機器、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ等の、種々のコンピュータシステム構成で実践され得る。実施形態はまた、有線または無線のネットワークを通してリンクされたリモート処理デバイスによってタスクが行われる、分散コンピューティング環境で実践することもできる。図２は、現在説明される実施形態とともに使用され得る、データ処理システム２００等の、データ処理システムの１つの実施例を示す。図２は、データ処理システムの種々の構成要素を例示するが、構成要素を相互接続する任意の特定のアーキテクチャまたは様式を表すことを意図しておらず、したがって、詳細は、本明細書で説明される技術には無関係であることに留意されたい。また、より少ない構成要素を有する、または可能性としてより多い構成要素を有するネットワークコンピュータ及び他のデータ処理システムが使用され得ることも認識されるであろう。図２のデータ処理システムは、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ワークステーション、タブレット、スマートフォン、もしくは他のハンドヘルド無線デバイス、または類似する機能を有する任意のデバイスであり得る。さらに、「データ処理システム」という用語はまた、ソフトウェア及び／もしくはハードウェアによって、または特定目的の「ハードウェアで実現される」回路内で、またはそのような形の組み合わせによってプログラムが組み込まれるまたは構成される、プログラム組込可能な回路も包含し得る。そのような特定目的の回路は（もしあれば）、例えば１つ以上の用途特定集積回路（ＡＳＩＣＳ）、プログラム組込可能なロジック装置（ＰＬＤｓ）、現場でプログラム可能なゲートアレイ（ＦＰＧＡ）等の形であり得る。例えば、データ処理デバイスは、互いに動作可能且つ通信可能に連結された種々のモジュールを含む、ＦＰＧＡの形であり得る。例えば、ＦＰＧＡは、処理デバイスとして機能するモジュール、メモリとして機能するモジュール、ベースライン復元モジュール、ピーク検出モジュール、逐次キャンセルモジュール、チャネル解析モジュール等を含み得る。
【００２７】
図２で示される例示的な実施形態について、データ処理システム２０１は、マイクロプロセッサ２０３、読取専用メモリ（ＲＯＭ）２０７、揮発性ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）２０５、ならびに他の不揮発性メモリ２０６に連結される、システムバス２０２を含む。例示される実施形態において、マイクロプロセッサ２０３は、キャッシュメモリ２０４に連結される。システムバス２０２は、これらの種々の構成要素をともに相互接続するように、さらには、構成要素２０３、２０７、２０５、及び２０６を表示コントローラ及び表示デバイス２０８に、ならびに入力／出力（「Ｉ／Ｏ」）デバイス２１０等の周辺デバイスに相互接続するように適合させることができる。Ｉ／Ｏデバイスのタイプとしては、キーボード、モデム、ネットワークインターフェース、プリンタ、スキャナ、ビデオカメラ、または当技術分野でよく知られている他のデバイスが挙げられる。一実施形態において、Ｉ／Ｏデバイスは、検出システム１３０に由来するデータを受信するためのインターフェースを含む。いくつかの事例において、受信した信号データは、既にデジタル信号に変換されており、また、他の事例において、インターフェースは、入来信号を処理すべき信号データにデジタル化するために、アナログ−デジタル変換器を含む。Ｉ／Ｏデバイス２１０は、いくつかの事例において、Ｉ／Ｏコントローラ２０９を通してシステムバス２０２に連結され得る。一実施形態において、Ｉ／Ｏコントローラ２０９は、ユニバーサルシリアルバス（「ＵＳＢ」）周辺機器を制御するためのＵＳＢアダプタ、または他のタイプのバスアダプタを含む。
【００２８】
ＲＡＭ２０５は、メモリの中のデータをリフレッシュまたは保持するために継続的に電力を必要とする、ダイナミックＲＡＭ（「ＤＲＡＭ」）として実現することができる。他の不揮発性メモリ２０６は、磁気ハードドライブ、磁気光ドライブ、光ドライブ、ＤＶＤＲＡＭ、またはシステムから電力が除去された後にデータを保持する他のタイプのメモリシステムとすることができる。図２は、データ処理システムの中の構成要素の残りと連結されるローカルデバイスとして不揮発性メモリ２０６を示しているが、説明される技術は、モデムまたはイーサネット（登録商標）インターフェース（図示せず）等のネットワークインターフェースを通してデータ処理システムと連結されるネットワーク保存デバイス等の、システムからリモートの不揮発性メモリを使用し得ることが当業者によって認識されるであろう。
【００２９】
データ処理システム１４０は、検出システム１３０から検出信号を受信する。検出システム１３０からの検出信号がまだデジタル化されていない場合は、データ処理システム１４０が、例えばアナログ−デジタル変換器（ＡＤＣ）によってデジタル化して、検出信号を処理するための信号データを生成する。異なる実施形態では、アナログ−デジタル変換器のサンプリングレートが変動し得る。一実施形態において、データ処理システムのアナログ−デジタル変換器は、１秒あたり１千万個（ＭＳＰＳ）で、検出システム（例えば、光電子増倍管（ＰＭＴ）、フォトダイオード（ＰＤ）等）からの入来信号をデジタル化する。
【００３０】
例えば、フローセルを貫通する各試料は、レーザービームと相互作用し、そして、レーザービームプロファイルの畳み込み出力、及び流動方向における試料サイズを生成する。この畳み込み信号は、検出システム（例えば、ＰＭＴまたはＰＤ）によって捕獲され、ＡＤＣによってデジタル化される。このデジタル化された出力は、本明細書で説明される方法のための入力信号データである。
【００３１】
本方法は、イベントのピーク高さを見出すために信号データを処理すること、ならびに、同時発生のイベント内の可能な個々の試料イベントを検出することを含み得る。また、パルス幅、曲線下の面積、及び他の高次モーメント等の他のパラメータも決定され得、該パラメータは、同時発生のイベントから個々のセルプロファイルのパルス形状が抽出された時点で計算され得る。本方法はまた、ノイズが多い信号条件下であっても、イベントのピークを見出し得、電子ノイズまたは干渉ノイズによる誤検出を防止する。
【００３２】
信号データの中に試料イベントが検出されると、事前に記憶されたビームプロファイル及びその試料イベントの検出ピーク高さから、モデル試料イベントプロファイルが生成される。検出処理中に１つを超えるピーク高さが検出された場合、それらのピーク高さに基づいて個々の試料イベントのエネルギーが計算され、試料イベントのエネルギーが、対応するピークの時間インデックスでの合成イベント応答から逐次的に減算される。一実施形態において、最大ピーク値を有する信号が、最初に、合成（同時発生の）信号応答から減算される。アルゴリズムは、残りの信号エネルギーに逐次的に作用して、残りの信号のエネルギーが、減算した信号エネルギーの量だけ減少しなくなるまで、同時発生のイベント内の任意の他のより小さい試料イベントを検出する。
【００３３】
一実施形態において、以前に検出し、キャンセルした試料イベントのピーク高さの判定を補正するという点で、逐次キャンセル処理は、反復的でもある。例えば、試料イベントが互いに近いときには、第１のより大きいピーク高さが、最初に、信号データから検出され、キャンセルされ得る。次に、キャンセルのために第２のピークが検出される。第２のピーク高さが検出され、そして、第２のピークが元々の信号データからキャンセルされる。次いで、元々の信号データからの第２のピークのキャンセルに基づいて、第１のピーク高さが補正され得る。逐次キャンセル処理は、第１のピークのキャンセルの後に、残りの信号データから第２のピークを逐次的にキャンセルすることで継続し得る。
【００３４】
単一のピークイベントだけが検出されたときには、例えば図５及び図６で示されるように、より大きい試料イベントの先行軌跡または遅行軌跡に重なる任意の小さい試料イベントがあるかどうかを検出するために、歪み（３次モーメント）が計算され得る。例えば、所定の閾値（例えば、±０．１５）を超える歪みが計算されたときに、逐次キャンセルを開始して、正しい試料イベント高さ及び試料イベントプロファイルを取得する。一実施形態において、逐次キャンセルは、同様に上で説明されるように、反復でもある。
【００３５】
図３は、一実施形態による、同時発生の試料イベントを検出する方法のフローチャートを例示する。方法３００は、試料イベント（Ｘｐ）の正確な高さを決定するために、ベースライン復元を行うことから始める。例えば、ベースライン復元モジュールは、１組の信号データを受信し、そして、ベースライン復元を行い得る。ベースライン復元は、レーザー光学系、電子機器、ノイズ、インターフェース、温度変化、熱放射、流体粘度等によって引き起こされるもの等のシステムの変化及び変動を補償することによって、より正確な推定を提供する。
【００３６】
ブロック３０２で、例えばフローサイトメーターシステムの検出システムに連結されたアナログ−デジタル変換器（ＡＤＣ）から、新しい１組の信号データが取得される。ベースライン復元値は、ブロック３０４、３０６、及び３０８で表されるように、所定の閾値Ｔに入る以前の１組の信号データの中央値を獲得することによって計算される。例えば、ブロック３０６で、所定の閾値Ｔに入る、１５マイクロ秒の期間の信号データから中央値が算出される。例えば、１５マイクロ秒の期間は、例えば、１０ＭＨｚのサンプリングレートで、およそ１５０個の試料を提供する。異なる実施形態では、期間及びサンプリングレートが変動し得ることを認識するべきである。計算した中央値は、ベースライン復元値として使用されるか、またはブロック３０８で表されるように、更新されたベースライン復元値として使用される。
【００３７】
所定の閾値は、１つ以上の試料イベントが起こった旨の指示に対する閾値を表す。所定の閾値は、実験的に定義され得、また、実装される異なる粒子または細胞に対して変動し得る。赤血球（ＲＢＣ）に対する閾値は、例えば、フルダイナミックレンジの１．２５％として実現され得るが、それに限定されない。白血球（ＷＢＣ）に対する閾値は、例えば、フルダイナミックレンジの６〜７％として実現され得るが、それに限定されない。網状赤血球に対する閾値は、例えば、フルダイナミックレンジの２〜３％として実現され得るが、それに限定されない。これらの実例値は、例示的なものであり、限定するものとして解釈されるべきではない。
【００３８】
ブロック３１０で、ブロック３０２及び３０４で信号データが所定の閾値Ｔを超えたときに、入来信号データＸ（ｉ）から、ブロック３０８によって更新されたベースライン復元値（例えば、ブロック３０６によって計算された中央値）を減算することによって、ベースライン復元が行われる。示される実施形態において、サンプリングレートは、１秒あたり１千万個（ＭＳＰＳ）の試料である。次いで、ブロック３１２で、ピークの検出及び／または同時発生の補正等のさらなる処理のために、ベースライン復元値を減算した後の派生信号データが使用される。いくつかの事例において、派生信号データは、メモリにバッファリングまたは保存され得る。
【００３９】
ベースライン復元が行われると、ピーク検出モジュールが信号イベントのピークを検出する。ブロック３１４で、ピーク検出モジュールは、試料イベントが検出されたかどうかを判定する。一実施形態では、信号パルスのピークが所定の閾値を超えて増加したときに、１つ以上の試料イベントを含み得る信号イベントが検出される。また、１つを超える試料イベント、ならびに、閾値を超える１つを超えるピークも存在し得る。故に、ピーク検出モジュールは、信号パルスのピークを識別し、該ピークが所定の閾値を超えたかどうかを検出する。一実施形態において、例えば、信号イベント検出基準は、以下の通りであり得る。
【数１】
2019074537.tif 000003
【００４０】
式中、Ｔは、所定のまたはプログラム可能な閾値であり、Ｘｐ＋ｎは、Ｘｐからｎ番目の試料である。入来信号データがこれらの条件の全てを満たした場合に、信号イベントの単一または複数のピーク高さが記録され得る。
【００４１】
ブロック３１６で、ピーク検出モジュールが、１つを超えるピークが信号イベント内で検出されたかどうかを判定する。複数のピーク高さが信号イベント内で検出された場合は、試料が閾値を超えた期間中に複数の試料イベントが密に検出されたと判定される。次いで、ブロック３１６からブロック３２０への「はい」の矢印によって表されるように、個々の試料イベントのエネルギーを逐次的にキャンセルする、例えば１度に１つの試料イベントのエネルギーを逐次的に減算するために、逐次キャンセルモジュールが実行される。一実施形態において、以前のキャンセルから１つ以上の以前のピーク高さを決定することが、元々の信号データから逐次ピークをキャンセルすることに基づいて補正され得るという点で、キャンセル処理は、反復的でもあり得る。
【００４２】
同時発生内の個々の試料イベントの正確なピーク高さを測定するために、逐次キャンセルモジュールは、信号データ（例えば、複数の試料イベントに対する合成入力信号）から各試料イベントに対するエネルギーを個々に減算する。一実施形態では、信号データ内のより小さい試料イベントのより明確な検出を可能にするために、最初に、１度に１つずつ最も大きい試料イベントが検出され、減算される。例えば、白血球試料イベントは、赤血液試料イベント及び血小板イベントよりも大きくなり得、その場合は、最初に逐次的に白血液試料イベントが検出され、減算される。パルスの正確なピークの検出は、例えば小さい試料イベントと間違えられることによって誤りを引き起こし得るいかなる残留エネルギーも導入することなく、より強い信号（例えば、ＷＢＣ）の検出及びキャンセルの成功を可能にする。ここでも、以前のキャンセルから１つ以上の以前のピーク高さを決定することが、元々の信号データから逐次ピークをキャンセルすることに基づいて補正され得るという点で、キャンセル処理は、反復的でもあり得る。
【００４３】
ブロック３１８で、最も大きいピーク試料イベント及び試料イベントに対する対応する時間インデックスが識別される。ブロック３２０で表されるように、ピーク情報から、例えば保存されたまたは所定のビームプロファイル及び見出した最大ピークの高さに基づいて、ガウス信号の理想的な波形が生成され得る。
【００４４】
一実施形態において、合成入力信号（例えば、信号データ）は、以下の等式によって表されるように、流動方向におけるレーザービームプロファイル及び試料のサイズの畳み込みの和によって数学的に表される。
【数２】
2019074537.tif 000004
【００４５】
式中、ｘ（ｔ）は、入来した１組の信号データであり、Ｘｐは、入来した１組の信号データ内の流動方向における個々の試料イベントのサイズであり、ｈ（ｔ）は、レーザービーンプロファイルであり、＊は、畳み込み処理であり、ｎ（ｔ）は、電子機器ノイズ及び／または干渉ノイズである。したがって、流動方向における試料イベントのサイズＸｐが検出されると、理想的な畳み込み信号を表すモデル試料イベントが、保存されたレーザービームプロファイルから生成され得る。例えば、一実施形態において、モデル試料イベント（例えば、その試料イベントに対する理想的な畳み込み信号）は、以下の等式から見出され得る。
【数３】
2019074537.tif 000005
【００４６】
次いで、ブロック３２２で表されるように、モデル試料イベント（例えば、理想的な畳み込み信号）ｘｐ’からのエネルギーが、正しい時間インデックスでの信号データｘ（ｔ）のエネルギーから減算される。信号データのエネルギーの例示的な等式は、以下のように表され得る。
【数４】
2019074537.tif 000006
【００４７】
ブロック３２４で、信号データの全エネルギーが、モデルセル（例えば、理想的な畳み込み試料信号）の生成されたエネルギーだけ減少したかどうかに関する判定が行われる。換言すれば、モデル試料イベントのエネルギーが信号データのエネルギーから減算されたときに、残りのエネルギーが残っているかどうかである。
【００４８】
かなりの残余エネルギーが残っている（例えば、信号データのエネルギーがモデル試料イベントのエネルギーだけ減少した）場合は、ブロック３２４からブロック３１８への矢印で表されるように、次の逐次キャンセルに対して再度入力されて、別の同等にサイズ決定された試料イベントまたは信号データ（例えば、合成信号）内のより小さい試料イベントを見出す。例えば、次いで、ブロック３１８で、第１のキャンセルによって残った残りの信号データに対して、最も大きいピーク試料イベントが検出される。ブロック３２０で、このピーク試料イベントに対して第２のモデル試料イベントが生成され、そして、ブロック３２２で、第２のモデル試料イベントからのエネルギーが、対応する時間インデックスで、第１のキャンセルによって残った残りの試料データから逐次的に減算される。その後に、ブロック３２４で、第１のキャンセル及び第２のキャンセルの後に、信号データの全エネルギーが減少したかどうか（例えば、第１及び第２のキャンセルの後に任意の残余エネルギーがあるかどうか）に関する判定が行われる。キャンセルが反復的である一実施形態では、第２の生成したモデル試料イベントが、対応する時間インデックスで、元々の信号データから逐次的に減算され、そして、この減算の結果に基づいて、（キャンセルされた第１の試料イベントに対して決定された）第１のピーク高さが補正される。
【００４９】
必ずしも決定され、キャンセルされた直前のピーク高さとは限らない以前のピーク高さに対して、反復的な補正が起こり得ることを認識するべきである。例えば、２つのピークのキャンセルの後に、キャンセルのために検出した第３のピークを使用して、第３のピークに対する第３のモデル試料イベントを生成し得、第３のモデル試料イベントに対するエネルギーを元々の信号データから減算して、第１のピーク及び／または第２のピーク高さのピーク高さの決定を補正し得る。
【００５０】
例えば以下の等式で表されるように、エネルギーが減少しない場合（例えば、いかなる残余エネルギーも残っていない、または僅かなもしくは無視できる残余エネルギーしか残っていない場合）は、その同時発生のイベント内の全ての試料イベントが検出されたと判定され得る。
【数５】
2019074537.tif 000007
【００５１】
いかなる残余エネルギーも残っていない（信号の全エネルギーが減少しない）場合は、入来信号内の全ての個々の試料イベントが検出される。正しい時間インデックスで入来信号に対する個々のピークが識別されると、全てのチャネルに対する同じ算出を繰り返すことが可能である。各チャネルは、例えば、それらに限定されないが、側方散乱、軸方向の光損失、偏光散乱、減極化散乱、蛍光等の、種々のデータの検出を表し得る。しかしながら、個々の試料イベントが同時に起こるので、個々のピークの時間インデックスを使用して、他のチャネルにおけるそのような時間での対応する特徴が見出され得る。いくつかの事例では、時間インデックスの前後の所定の時間等の、時間インデックスに基づく時間の範囲が使用され得る。これは、より多くの処理電力及び時間を消費し得る、他のチャネルに対する同じ処理を行うのではなく、他のチャネルから同じ情報を取得するための代替の方法を提供する。例えば、図３で示されるように、個々の試料イベントのピークのそれぞれに対する時間インデックスを使用して、試料イベントが起こるおよその時間で、他のチャネルにおける対応する特徴を見出し得る。例えば、ブロック３３０で、チャネル解析モジュールは、逐次キャンセルモジュールによって検出される個々の試料イベントの時間インデックスに基づいて時間範囲を識別することによって、他のチャネルにおける対応する特徴（例えば、試料イベントのピーク）を識別する。例えば、示される実施形態において、時間範囲は、個々の試料イベントの時間インデックスから±０．５マイクロ秒である。異なる実施形態では、他の許容度、または時間範囲のサイズが変動し得る。このように、ブロック１３２によって表されるように、全てのチャネルからの試料イベントプロファイルデータが各試料イベントに対して収集され得る。
【００５２】
図４は、一実施形態による、互いに近接する複数の試料イベントに対する合成出力信号を有する、例示的な１組の信号データのプロットを例示する。プロット４００は、アナログ−デジタル変換器から受信され、複数のピークを含む信号データ４０５（例えば、複数の試料イベントに対する合成出力信号）を例示する。例えば、水平軸は、１０ＭＨｚのサンプリングレートで獲得される試料を示す。垂直軸は、各試料に対する関連付けられた電圧レベルを示す。示されるように、合成出力信号４０５は、３つ１組の試料イベント４１０、４１５、及び４２０を含む。派生合成出力信号４０５は、試料イベント４１０、４１５、及び４２０の発生によって生成される、３つのピーク４２５、４３０、及び４３５を有して示される。図３に対して説明される逐次キャンセルモジュールは、例えば、最初に最も強い信号のエネルギーをキャンセルすることによって、これらの試料イベントに対するエネルギーを逐次的かつ反復的に抽出する。
【００５３】
図３に戻ると、ブロック３１６で、試料イベント内でピーク高さが１つだけ見出された場合は、ブロック３２６によって表されるように、パルスの歪みが計算される。歪みは、パルスの３次モーメントであり、また、より小さい試料イベントがより大きい試料イベントに近接して存在しているかどうかを判定するために使用され得る。一実施形態において、例えば、歪みは、以下の等式によって計算され得る。
【数６】
2019074537.tif 000008
【００５４】
所定の歪み閾値は、予め定められ得、また、より小さい試料イベントがより大きい試料イベントに近接するかどうかを示すために使用され得る。例えば、計算した歪みが所定の閾値レベル（例えば、±０．１５）よりも大きい場合は、より小さい細胞イベントがより大きい試料イベントに近接していると判定され得、次いで、ブロック３２８からブロック３１８への矢印で表されるように、最も大きい試料イベントを減算するために、逐次キャンセルモジュールが実行され得る。計算した歪みが所定の閾値レベル未満である場合は、いかなるより小さい試料イベントも存在しないと判定され、そしてブロック３３０で、範囲（例えば、±０．５マイクロ秒）内のピーク振幅の極大値が、窓の中に見出された全てのピークについて、他のデータのチャネルに対して識別される。このように、ブロック３３２によって表されるように、全てのチャネルからの試料イベントデータが、試料イベントに対して収集され得る。
【００５５】
図５は、正に歪んだ分布５１０及び負に歪んだ分布５２０の実施例を例示する。歪みの正または負の値は、パルスが先行軌跡または遅行軌跡を有することを示す。先行軌跡または遅行軌跡は、より大きいセルに非常に近接して通る任意のより小さいセルによって引き起こされる。上で説明される逐次キャンセルアルゴリズムに従って、合成応答からより大きい試料イベント応答が減算されると、正確なピーク高さならびに高次モーメントをより小さい試料イベントに対して計算することができる。
【００５６】
図６は、より小さい試料イベントに近接する大きい試料イベントの例示的な合成出力を例示する。示されるように、プロット６００は、アナログ−デジタル変換器から受信される信号データ６１０（例えば、複数の試料イベントに対する合成出力信号）を例示する。例えば、水平軸は、１０ＭＨｚのサンプリングレートで獲得される試料を示す。垂直軸は、各試料に対する関連付けられた電圧レベルを示す。示されるように、合成出力信号６１０は、（例えば、赤血球ＲＢＣによる）大きい試料イベント６１５と、（例えば、より小さい血小板ＰＬＴによる）より小さい試料イベント６２０とを含む。派生合成出力信号６１０は、遅行軌跡（右側）に歪む、より大きいイベントである。さらに、より強い信号（すなわち、より大きい試料イベント）が右側のオフセット（例えば、時間インデックス）でキャンセルされると、より弱い信号（すなわち、より小さい試料イベント）を容易に検出することができる。
【００５７】
図７は、より小さい試料イベント（例えば、血小板）が２つの大きい試料イベント（例えば、赤血球）の間、及び第１の大きい試料イベントの肩部にあるときの、例示的な合成出力信号７１０を例示する。大きいピーク７１５及び７２５は、（例えば、赤血球による）より大きい試料イベントを表し、７２０で認められる歪みは、小さい試料イベント（例えば、血小板）が存在することを示す。
【００５８】
図８は、一実施形態による、図３で示される方法を行う、ベースライン復元モジュール、ピーク検出モジュール、逐次キャンセルモジュール、及びチャネル解析モジュールの機能ブロック図を例示する。ベースライン復元モジュール８２０、ピーク検出モジュール８３０、逐次キャンセルモジュール８４０、及びチャネル解析モジュール８５０が、メモリ８１０内に示され、また、図３で説明される方法で識別される機能を行うために、処理デバイス（例えば、プロセッサ、マイクロプロセッサ、用途特定集積回路（ＡＳＩＣＳ）、プログラム組込可能なロジック装置（ＰＬＤｓ）、現場でプログラム可能なゲートアレイ（ＦＰＧＡ）等）によって実行され得る。メモリ８１０は、例えば、埋め込みまたは非埋め込みメモリ、ならびに不揮発性または揮発性メモリを含み得る。例えば、メモリ８０１は、図２で示されるようなメモリ２０６と、揮発性ＲＡＭ２０５と、ＲＯＭ２０７とを含み得、またはＡＳＩＣまたはＦＰＧＡ等に埋め込まれ得、または限定されないが、下でさらに説明されるような非一時的な機械的に読取可能な媒体も含み得る。処理デバイスという用語は、本明細書で広く使用され、また、１つ以上のプロセッサ、マイクロプロセッサ、用途特定集積回路（ＡＳＩＣＳ）、プログラム組込可能なロジック装置（ＰＬＤｓ）、現場でプログラム可能なゲートアレイ（ＦＰＧＡ）等、及び／または任意の他の処理デバイスを指し得る。
【００５９】
本開示の範囲内で他の実施形態及び変形例は、当業者には明らかであろう。本開示の実施形態を適用することができる種々の修正、プロセス、並びに多数の構造は、本発明は、明細書の検討の際に対象とする当業者には容易に明らかであろう。本開示の様々の態様及び特徴は理解、信念、理論、基礎的前提、及び／または実施例もしくは仮説例に関連して説明または記載され得るが、本開示はいかなる理解、信念、理論、基礎的前提、及び／または実施例もしくは仮説例に制限されないことが理解されるであろう。
【００６０】
上に紹介された技術のいくつかが、ソフトウェア及び／またはファームウェアによりプログラムが組み込まれるまたは構成されるプログラム組込可能な回路により実施され得る、またはそれらの技術が、特定目的の「ハードウェアで実現される」回路、またはそのような形の組み合わせにより総括的に実施され得ると理解されるべきである。このような専用の回路（もしあれば）は、例えば、１つ以上の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣＳ）、プログラマブル・ロジック・デバイス（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、等の形態であり得る。
【００６１】
本明細書に導入された技術を実現するソフトウェアまたはファームウェアは、コンピュータ可読記憶媒体に格納されてもよいし、１つ以上の汎用または専用のプログラム可能なマイクロプロセッサによって実行されてもよい。この用語は、本明細書で使用される「機械可読媒体」は、マシンによってアクセス可能な形式で情報を格納することができる任意の機構を含む（機械は、例えば、コンピュータ、ネットワーク装置、携帯電話、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、製造業が採用する、１つ以上のプロセッサを搭載した任意のデバイスなどであってよい）。例えば、機械アクセス可能な媒体は、記録可能／非記録可能媒体（例えば、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）；ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）；磁気ディスク記憶媒体；光記憶媒体；フラッシュメモリデバイス、など）などを含む。
【００６２】
以下の実施例は、当業者に本発明をどのように作製及び使用するかの完全なる開示及び説明を提供するように提示され、本発明者が自身の発明とみなすものの範囲を限定するようには意図されておらず、以下の実験が全てまたは唯一の実行される実験であると示すようにも意図されていない。使用される数値（例えば、量、温度等）に対する正確さを確保する努力がなされているが、いくつかの実験誤差及び偏差が考慮されるべきである。別途示されない限り、部は、重量部であり、分子量は、重量平均分子量であり、温度は、摂氏温度であり、圧力は、大気圧であるか、またはそれに近い。
【００６３】
値の範囲が提供される場合、その範囲の上限値及び下限値の間の各介在値（文脈が別途明確に指示しない限り、下限値の単位の１０分の１まで）、ならびにその表示範囲の任意の他の表示値または介在値が本発明に包含されることが理解される。記載された範囲内の任意の記載された値または介在値との間のそれぞれの狭い範囲、その記載された範囲内の他の記載または介在値が、本開示の範囲内に包含される。これらのより小さい範囲の上限値及び下限値は、より小さい範囲内に独立して含まれてもよく、表示範囲内の任意の具体的に除外された値に従って本発明内にも包含される。表示範囲がそれらの上限値及び下限値のうちの１つまたは両方を含む場合、それらの包含される上限値及び下限値のいずれかまたは両方を除外する範囲も本発明に包含される。
【００６４】
本明細書において本発明の説明では、単数形で現れる語は、その複数の相当物を含む、暗黙的または明示的に理解し、または特に明記しない限り、複数形で現れる語は、その特異な対応を包含することが理解されるであろう。さらに、それは、暗黙的または明示的に理解または特に明記しない限り、本明細書に記載の任意のコンポーネントについて、そのコンポーネントに記載されている可能性のある候補または代替のいずれかは、一般的に、個別にまたは互いに組み合わせて使用してもよいことが理解されるであろう。さらに、このような候補または代替の任意のリストは、暗黙的または明示的に理解もしくは明記しない限り、限定的ではない、単なる例示であることが理解されるであろう。
【００６５】
様々な用語は、本開示の理解を容易にするために、以下に記載される。これらの様々な用語の対応する説明は、これらの様々な用語の言語または文法的変形または形態を相当に適用されることが理解されるであろう。また、特定の実施形態の説明は、本開示は本明細書で使用される用語、またはその説明に限定されないことが理解されるであろう。本明細書で論じられる出版物は、本出願の出願日前にそれらを開示するためだけに提供される。本明細書におけるいずれの内容も、本発明が先行発明によりそのような出版物に先行する資格がないことを認めるものと解釈されるべきではない。さらに、提供される出版物の日付は、実際の出版日とは異なる場合があり、別々に確認する必要があり得る。
【図１】
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【図２】
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【図３−１】
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【図３−２】
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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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【手続補正書】
【提出日】平成31年1月9日(2019.1.9)
【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】
明細書に記載の発明。