(57)【要約】  測色に基づく試験片分析およびリーダ・システムのための技術が、提供される。１つの態様において、試験片分析の方法は、試料で湿った試験片を光の選択スペクトルで照明することであって、試験片が、試料内に検体が存在するときに色が変化するように構成される試験パッドを含む、照明することと、試験片の少なくとも１つのデジタル画像を取得することと、色強度に影響を与える試料内の１つまたは複数の干渉物質についての補正がなされた試料における検体濃度を決定するために、校正曲線に対して少なくとも１つのデジタル画像から色強度を分析することと、を含む。校正方法およびリーダ・デバイスも提供される。
2021530671.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
方法であって、
試料で湿った試験片を光の選択スペクトルで照明することであって、前記試験片が、前記試料内に検体が存在するときに色が変化するように構成される試験パッドを含む、前記照明することと、
前記試験片の少なくとも１つのデジタル画像を取得することと、
色強度に影響を与える前記試料内の１つまたは複数の干渉物質についての補正がなされた、前記試料における検体濃度を決定するために、校正曲線に対して前記少なくとも１つのデジタル画像から前記色強度を分析することと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記照明することが、
前記試験パッドの異なるものについて照明の色を変更することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記少なくとも１つのデジタル画像が、静止デジタル画像またはビデオ・デジタル画像を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つのデジタル画像が、タイムスタンプ付与され、前記方法が、
前記試験片が前記試料で湿っているときに計時することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記少なくとも１つのデジタル画像が、モバイル・デバイスのコンポーネントであるデジタル・カメラを用いて取得される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記モバイル・デバイスが、スマートフォンまたはタブレットである、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
校正パッドの少なくとも１つのデジタル画像を取得することであって、前記校正パッドが、既知の色度の色系列スケールを構成する色基準パッチを有する、前記取得することと、
ｉ）前記校正パッドの前記少なくとも１つのデジタル画像をその成分の赤、緑、および青（ＲＧＢ）チャネルに分離すること、ならびにｉｉ）前記ＲＧＢチャネルのそれぞれの強度を測定することによって、前記校正パッドの前記少なくとも１つのデジタル画像から前記色基準パッチの色を分析することと、
前記色基準パッチの前記既知の色度に対する前記ＲＧＢチャネルのそれぞれの前記強度のプロットを取得することと、
前記プロットを記憶することと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記校正パッドの少なくとも１つのデジタル画像、および様々な検体濃度において既知のｐＨを有する一連の検体溶液で湿った試験片の少なくとも１つのデジタル画像を取得することと、
前記プロットから判断される正規化係数を用いて、前記試験片の前記少なくとも１つのデジタル画像から前記色強度を調整することと、
前記校正曲線を形成するために、前記様々な検体濃度に対して前記試験片の前記少なくとも１つのデジタル画像から前記色強度をプロットすることと、
によって、前記校正曲線を生成することをさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
ｐＨ値の範囲についての前記校正曲線を取得するために、前記様々な検体濃度において異なる既知のｐＨを有する追加の一連の検体溶液で前記校正曲線を前記生成することをｘ回繰り返すことをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記干渉物質についての前記校正曲線を取得するために、追加された干渉物質を有する前記一連の検体溶液で前記校正曲線を前記生成することをｙ回繰り返すことをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記干渉物質が、前記一連の検体溶液に個別に追加される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
２つ以上の前記干渉物質の組み合わせが、前記一連の検体溶液に追加される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記照明することが、
異なる色で光を放出する複数の発光ダイオード（ＬＥＤ）を用いて異なる色の照明を提供することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
方法であって、
校正パッドの少なくとも１つのデジタル画像、および様々な検体濃度において既知のｐＨを有する一連の検体溶液で湿った試験片の少なくとも１つのデジタル画像を取得することであって、前記校正パッドが、既知の色度の色系列スケールを構成する色基準パッチを有する、前記取得することと、
校正曲線を形成するために、前記様々な検体濃度に対して前記試験片の前記少なくとも１つのデジタル画像から前記色強度をプロットすることと、
によって、前記校正曲線を生成することを含む、方法。
【請求項１５】
ｐＨ値の範囲についての前記校正曲線を取得するために、前記様々な検体濃度において異なる既知のｐＨを有する追加の一連の検体溶液で前記校正曲線を前記生成することをｘ回繰り返すことをさらに含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
干渉物質についての前記校正曲線を取得するために、追加された前記干渉物質を有する前記一連の検体溶液で前記校正曲線を前記生成することをｙ回繰り返すことをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
試料で湿った試験片を光の選択スペクトルで照明することであって、前記試験片が、前記試料内に検体が存在するときに色が変化するように構成される試験パッドを含む、前記照明することと、
前記試験片の少なくとも１つのデジタル画像を取得することと、
色強度に影響を与える前記試料内の１つまたは複数の干渉物質についての補正がなされた、前記試料における検体濃度を決定するために、前記校正曲線に対して前記少なくとも１つのデジタル画像から前記色強度を分析することと、
をさらに含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
前記照明することが、
前記試験パッドの異なるものについて照明の色を変更することをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
デバイスであって、
メモリに接続されたプロセッサであって、
試料で湿った試験片を光の選択スペクトルで照明することであって、前記試験片が、前記試料内に検体が存在するときに色が変化するように構成される試験パッドを含む、前記照明することと、
前記試験片の少なくとも１つのデジタル画像を取得することと、
色強度に影響を与える前記試料内の１つまたは複数の干渉物質についての補正がなされた、前記試料における検体濃度を決定するために、校正曲線に対して前記少なくとも１つのデジタル画像から前記色強度を分析することと、
を実行するように構成される、前記プロセッサを含む、デバイス。
【請求項２０】
前記プロセッサが、
校正パッドの少なくとも１つのデジタル画像を取得することであって、前記校正パッドが、既知の色度の色系列スケールを構成する色基準パッチを有する、前記取得することと、
ｉ）前記校正パッドの前記少なくとも１つのデジタル画像をその成分の赤、緑、および青（ＲＧＢ）チャネルに分離すること、ならびにｉｉ）前記ＲＧＢチャネルのそれぞれの強度を測定することによって、前記校正パッドの前記少なくとも１つのデジタル画像から前記色基準パッチの色を分析することと、
前記色基準パッチの前記既知の色度に対する前記ＲＧＢチャネルのそれぞれの前記強度のプロットを取得することと、
前記プロットを記憶することと、
を実行するようにさらに構成される、請求項１９に記載のデバイス。
【請求項２１】
前記少なくとも１つのデジタル画像が、モバイル・デバイスのコンポーネントであるデジタル・カメラを用いて取得される、請求項１９に記載のデバイス。
【請求項２２】
前記モバイル・デバイスが、スマートフォンまたはタブレットである、請求項２１に記載のデバイス。
【請求項２３】
前記プロセッサが、前記照明することを実行するときに、
異なる色で光を放出する複数のＬＥＤを用いて異なる色の照明を提供することを実行するようにさらに構成される、請求項１９に記載のデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、試験片分析に関し、より詳細には、改善された測色に基づく試験片分析およびリーダ・システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
液体試料試験は、しばしば、試験片を試料と接触することを伴い、それによって、試験片が、１つまたは複数の検体についての反応物質を含む。試験片は、血糖、ｐＨ、バイオマーカなどの様々な検体に対して市販されている。例えば、周知の試験片供給業者が、Becton，Dickinson  and  Company、Franklin  Lakes、NJである。試験片上の反応物質と検体との反応は、リーダを用いて次いで検出され得る色の変化に影響を及ぼす。市販の試験片リーダの例は、Roche  Diagnostics、Indianapolis、INからのものを含む。
【０００３】
従来の試験片リーダの欠点は、それらが非常に主観的で、エラーを起こしやすいということである。即ち、試料体積、反応時間、読み取り用に試料を照明するために使用される光源などの要因の変化は全て、異なる色読み取りを生じ得る。よって、これらの従来の試験は、非常に主観的で、エラーを起こしやすい。実際に、試験片のパネルに対して既知の検体の濃度で試験が行われるとき、従来のリーダは多数のエラーを生じさせた。
【０００４】
従来の試験片リーダの別の制限は、それらが、試験片上の色の小さな変化を検出するのに感度が十分でないということである。よって、市販のリーダは、単にそれらが試料間の色の差異を分解することができないために、わずかに異なる濃度の複数の試料について同一の結果を返すことがある。
【０００５】
さらに、市販の試験片リーダは、低い検体濃度では無効な結果を生み出し、高い検体濃度では飽和することが分かっている。例えば、試験片の色に知覚可能な変化がある場合であっても、ある量を超えて検体濃度が上昇することが、リーダにより検出される色強度に、それに対応する変化を生じない。したがって、市販のリーダの検出範囲は、極めて限定されるか、または狭い範囲である。
【発明の概要】
【０００６】
本発明は、測色に基づく試験片分析およびリーダ・システムのための改善された技術を提供する。発明の１つの態様において、試験片分析の方法が提供される。方法は、試料で湿った試験片を光の選択スペクトルで照明することであって、試験片が、試料内に検体が存在するときに色が変化するように構成される試験パッドを含む、照明することと、試験片の少なくとも１つのデジタル画像を取得することと、色強度に影響を与える試料内の１つまたは複数の干渉物質についての補正がなされた試料における検体濃度を決定するために、校正曲線に対して少なくとも１つのデジタル画像から色強度を分析することと、を含む。
【０００７】
方法は、校正パッドの少なくとも１つのデジタル画像を取得することであって、校正パッドが、既知の色度の色系列スケールを構成する色基準パッチを有する、取得することと、ｉ）校正パッドの少なくとも１つのデジタル画像をその成分の赤、緑、および青（ＲＧＢ）チャネルに分離すること、ならびにｉｉ）ＲＧＢチャネルのそれぞれの強度を測定することによって、校正パッドの少なくとも１つのデジタル画像から色基準パッチの色を分析することと、色基準パッチの既知の色度に対するＲＧＢチャネルのそれぞれの強度のプロットを取得することと、プロットを記憶することと、をさらに含み得る。
【０００８】
さらに、方法は、また、校正パッドの少なくとも１つのデジタル画像、および様々な検体濃度において既知のｐＨを有する一連の検体溶液で湿った試験片の少なくとも１つのデジタル画像を取得することと、プロットから判断される正規化係数を用いて、試験片の少なくとも１つのデジタル画像から色強度を調整することと、校正曲線を形成するために、様々な検体濃度に対して試験片の少なくとも１つのデジタル画像から色強度をプロットすることと、によって、校正曲線を生成することを含み得る。校正曲線を生成することは、ｐＨ値の範囲についての校正曲線を取得するために、様々な検体濃度において異なる既知のｐＨを有する追加の一連の検体溶液でｘ回繰り返され得る。校正曲線を生成することは、干渉物質についての校正曲線を取得するために、追加される干渉物質を有する一連の検体溶液でｙ回繰り返され得る。
【０００９】
発明の別の態様において、校正方法が提供される。方法は、校正パッドの少なくとも１つのデジタル画像、および様々な検体濃度において既知のｐＨを有する一連の検体溶液で湿った試験片の少なくとも１つのデジタル画像を取得することであって、校正パッドが、既知の色度の色系列スケールを構成する色基準パッチを有する、取得することと、校正曲線を形成するために、様々な検体濃度に対して試験片の少なくとも１つのデジタル画像から色強度をプロットすることと、によって、校正曲線を生成することを含む。
【００１０】
発明のさらなる別の態様において、リーダ・デバイスが提供される。デバイスは、メモリに接続されたプロセッサであって、試料で湿った試験片を光の選択スペクトルで照明することであって、試験片が、試料内に検体が存在するときに色が変化するように構成される試験パッドを含む、照明することと、試験片の少なくとも１つのデジタル画像を取得することと、色強度に影響を与える試料内の１つまたは複数の干渉物質についての補正がなされた試料における検体濃度を決定するために、校正曲線に対して少なくとも１つのデジタル画像から色強度を分析することと、を実行するように構成される、プロセッサを含む。
【００１１】
本発明のより完全な理解、ならびに本発明のさらなる特徴および利点が、以下の詳細な説明および図面に対する参照によって得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態による、本試験片分析およびリーダ・システムを用いた試験片分析のための例示的方法を示す図である。
【図２】本発明の実施形態による、いくつかの例示的な干渉パラメータを示す図である。
【図３】本発明の実施形態による、異なる亜硝酸塩濃度に暴露された亜硝酸塩試験パッドの外観にｐＨが与える影響を示す図である。
【図４】本発明の実施形態による、異なる濃度およびｐＨを有する亜硝酸塩溶液に浸した後の試験片上の亜硝酸塩パッドの色強度を示す図である。
【図５】本発明の実施形態による、９１％の色強度を示す亜硝酸塩パッドの例を示す図である。
【図６】本発明の実施形態による、ｐＨの関数としてフィッティングされた亜硝酸塩パッドの色強度を示す図である。
【図７】本発明の実施形態による、図６におけるデータから、所与のｐＨに対して抽出されている対数フィットの勾配を示す図である。
【図８】本発明の実施形態による、図６におけるデータから、所与のｐＨに対して抽出されている対数フィットの切片を示す図である。
【図９】本発明の実施形態による、本感知プラットフォームにおけるコンポーネントを示す概略図である。
【図１０】本発明の実施形態による、反射モードで試験片画像データを取得／分析するように構成される感知プラットフォームの例示的構成を示す図である。
【図１１】本発明の実施形態による、透過モードで試験片画像データを取得／分析するように構成される感知プラットフォームの例示的構成を示す図である。
【図１２】本発明の実施形態による、本感知プラットフォームの動作についての例示的方法を示す図である。
【図１３】本発明の実施形態による、校正パッドを介してセットアップされる照明およびデジタル・カメラについて正規化係数を判断するための例示的方法を示す図である。
【図１４】本発明の実施形態による、干渉補正についての例示的方法を示す図である。
【図１５】本発明の実施形態による、本明細書に提示される方法の１つまたは複数を実行する例示的装置を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本明細書で提供されるのは、従来の市販試験片リーダと比較して改善された精度および拡張された検出範囲を有する、測色に基づく試験片分析およびリーダ・システムについての技術である。以下で詳細に説明されるように、本技術は、市販の試験片などの容易に利用可能な消耗品を簡便に使用し、モバイル技術の高度な撮像および通信ケイパビリティを活用して（例えば、スマートフォンまたはタブレットを介して）試験片から色強度データを抽出する。さらに本技術は、機械学習プロセスを活用して、他の物質の測定に影響を及ぼす試料内の物質の存在を補償するために干渉補正を有するアプリケーション（即ち「アプリ」）を構築する、校正手順を使用する。
【００１４】
図１における方法１００は、本試験片分析およびリーダ・システムの概要を提供する。ステップ１０２に示されるように、試料１２０が提供される。単なる例として、試料１２０は、収集カップ１２２内の検尿用の患者から収集した試料であってもよい。
【００１５】
ステップ１０４において、試料１２０は、（市販の）試験片１２４に接触される。例えば、試験片は、収集カップ１２２に存在する試料１２０内に単に浸されるだけであってもよい。ステップ１０４に示されるように、試験片１２４は、少なくとも２つの試験パッド１２６を含む（即ち、少なくとも１つの第２の試験パッドが、第１の試験パッドにおける干渉に対して補正するために必要とされる。以下参照）。試験パッド１２６は、特定の検体が存在するときに色が変化するように構成される。色強度は、概して、試料１２０における検体の濃度を示す。例えば、市販の検尿用試験片は、ブドウ糖、タンパク質、クレアチニン、ｐＨなどについての試験パッド１２６をそれぞれ含み得る。試料１２０内のこれらの検体の濃度の差異は、対応する試験パッド１２６の色強度を変化させる。例えば、より高い濃度のクレアチニンが、より低いクレアチニン濃度を有する試料内に浸された別の試験片と比較して、試験パッド１２６に対してより暗い色変化をもたらし得る。
【００１６】
ステップ１０６において、試験片１２４が、本感知プラットフォーム１２８上に置かれ、試験片１２４のデジタル画像が撮られる。デジタル画像は、例示的実施形態による、スマートフォン、タブレット、または他の電子デバイス、あるいはそれらの組み合わせなどのモバイル・デバイス上に存在するカメラである、カメラを用いて撮影される。例えば、ステップ１０６に示されるように、感知プラットフォーム１２８は、モバイル・デバイス上のカメラの位置に対応するウィンドウ１３０を含み得る。したがって、カメラがウィンドウ１３０に対向するようにモバイル・デバイスが感知プラットフォーム上に単に置かれ、画像が撮影される。代替的に、デジタル画像をキャプチャするためにデジタル・カメラが代わりに使用されてもよく、デジタル画像は、モバイル・デバイスのアプリによって次いで処理される。
【００１７】
ステップ１０８において、デジタル画像が処理される。例示的実施形態によれば、デジタル画像は、モバイル・デバイス１３２を用いて撮影および分析の両方が行われる。モバイル・デバイス１３２は、画像データに対する分析を実行するアプリを動作させる。アプリは、他の物質の測定に影響を及ぼす物質の存在を考慮に入れるためにビルトインの干渉補正を有する。モバイル・デバイス１３２によって収集され分析されるデータは、次いで、さらなる分析または記憶あるいはその両方のためのコンピュータまたはクラウドあるいはその両方に無線送信される。単なる例として、試験片画像は、患者によって、アプリを実行中の彼／彼女のモバイル・デバイス（例えば、スマートフォン、タブレット、または他の電子デバイス、あるいはそれらの組み合わせ）を用いて（本感知プラットフォーム１２８を介して）取得され、分析され得る。モバイル・デバイスは、患者の健康状態をモニタリングし、または患者にフィードバックを提供し、あるいはその両方を行う医師または病院などによって、他のコンピュータ・システムによりそれが記憶またはアクセスされる、あるいはその両方が行われるクラウドへ、画像および分析データを送信する。
【００１８】
上述のように、試料内の物質（１つまたは複数）の存在は、他の物質の測定に影響を及ぼし得る。これは、本明細書において「干渉」と呼ばれ、干渉を引き起こす物質は、本明細書において「干渉物質」と呼ばれる。干渉は、望ましくないこととして偽陽性および偽陰性の結果に繋がり得る。例えば、Simervilleらの「Urinalysis：A  Comprehensive  Review」、American  Family  Physician、Volume  71、Number  6（March  2005）（以下、「Simerville」）を参照されたい。その内容は、本明細書に完全に記述されているかのように参照により組み込まれる。例えば、Simervilleの表２は、試験片に基づく分析において偽陽性および偽陰性に繋がる様々な要因を提供する。ブドウ糖について偽陽性の読み取りを発生し得る試料内のケトンの存在を例に取ると、尿酸またはビタミンＣが、ブドウ糖について偽陰性を発生し得る。有利なこととして、本アプリは、そのような偽陽性および偽陰性の読み取りを考慮するために、既知の干渉パラメータおよび機械学習を用いて校正される。
【００１９】
単なる例として、図２は、いくつかの例示的な干渉パラメータの表２００を提供する。例えば、表２００において示されるように、試料のｐＨは、亜硝酸塩、タンパク質、および比重測定に影響を及ぼし得る。試料の比重は、同様に、亜硝酸塩、ブドウ糖、血液、および白血球測定に影響を及ぼし得る。一方、試料内の亜硝酸塩の存在が、ウロビリノーゲンの測定に影響を及ぼし、その逆もあり得る。これらの物質が導入されるとき、試験パッドの色が変化する。色の変化は、補正されない場合、濃度の読み取りにおいてエラーをもたらす。
【００２０】
例えば、異なる亜硝酸塩濃度についての亜硝酸塩試験パッドの外観に（干渉パラメータ）ｐＨが与える影響を示す図３を参照されたい。この影響は、図４におけるプロットから明白に明らかである。図４は、異なる濃度および異なるｐＨを有する亜硝酸塩溶液に浸した後の試験片上の亜硝酸塩パッドの色強度を示す。亜硝酸塩検出は、ｐＨが低いほど感度が高い。感度または色変化は、ｐＨが高いほど、特に６より大きいｐＨにおいて低下する。４〜５の範囲内のｐＨについて、亜硝酸塩の読み取りは非常に類似している。ｐＨ６において、感度は低下し始める。ｐＨ７において、亜硝酸塩検出感度は、著しく低下する。図５における表５００は、９１％の色強度を示す亜硝酸塩パッドの例である。同一の色強度では、ｐＨ＝７を有する試料についての亜硝酸塩濃度は、ｐＨ＝４を有する試料よりも１５倍高い場合がある。
【００２１】
有利なこととして、画像データに対する分析を実行する本アプリは、これらの色の変化について補正するために訓練される。例えば、ｐＨの関数として亜硝酸塩パッドの色強度をフィッティングすることによって、各ｐＨ値における対数フィットを経験的に決定することが可能となる。図６を参照されたい。このデータから、対数フィットの勾配および切片が、所与のｐＨについて抽出され得る。図７および図８をそれぞれ参照されたい。したがって、亜硝酸塩およびｐＨ試験パッドに対応するセンサ値が既知である場合、正確な亜硝酸塩濃度が、ｐＨの変化によって引き起こされる干渉にもかかわらず計算され得る。同様に、この技術を複数の干渉成分に拡張することができ、その場合には校正測定が複数の干渉成分を用いて実行され、複数の変数フィットが、標的検体の補正された濃度を抽出するために使用される。
【００２２】
感知プラットフォーム１２８におけるコンポーネントの概略図が、図９に示されている。図９に示されるように、感知プラットフォーム１２８は、デジタル・カメラ９０２、多色発光ダイオード（ＬＥＤ）９０４（または環境光を含む他の光源あるいはその両方）、試料トレイ９０６、校正パッド９０８、マイクロコントローラ９１０、ならびに電源９１２（例えば、電池または他の適当な電源）を含む。「多色ＬＥＤ」によって、異なる色で光を放出する複数のＬＥＤが存在することが意味される。これらのＬＥＤのそれぞれが、異なる色照明を提供するために個別にオンにされてもよく、したがって、光の選択スペクトルで照明を提供する。上記で強調されるように、デジタル・カメラ９０２は、試験片の画像データをキャプチャし分析するために感知プラットフォーム１２８上に置かれる、モバイル・デバイス（スマートフォン、タブレット、または他の電子デバイス、あるいはそれらの組み合わせ）のコンポーネントであってもよい。概して、しかしながら、感知プラットフォーム１２８に投入される試験片のデジタル画像をキャプチャするように構成される任意のデジタル・カメラが、使用され得る。
【００２３】
光源としての多色ＬＥＤ９０４の使用が、測定用試験片パッドを照明するために特定の光の波長を選択するケイパビリティを提供する。しかしながら、上記で強調されるように、他の照明システムもまた本明細書において考慮される。例えば、感知プラットフォームの１つまたは複数の表面が透明である場合に、試料が、デジタル・カメラから離れた試料の反対側から照明され得る。さらに、撮像ケイパビリティを有するスマートフォンおよびタブレットのようなモバイル・デバイスは、また、典型的には、感知プラットフォーム１２８において照明系としても使用され得る光源（即ち、フラッシュ）を含む。
【００２４】
試料トレイ９０６は、感知プラットフォーム１２８内に試料試験片を投入するために使用される。即ち、試料トレイ９０６は、ユーザにより手動で、またはマイクロコントローラ９１０を介して自動化方式で、あるいはその両方で、感知プラットフォームから取り出される。少なくとも１つの試料試験片が、試料トレイ９０６に置かれ、試験片を載せた試料トレイ９０６が、撮像／分析のために感知プラットフォーム１２８内に戻され格納される。感知プラットフォーム１２８に投入されると、試料トレイ９０６は、デジタル・カメラ９０２の視野内に適切に試験片を配置する。
【００２５】
校正パッド９０８は、測定中に試料試験片パッドのための色基準パッチを提供し、よって、好ましくは、試験片と同一のフォーカル・プレーンにおいて、かつデジタル・カメラ９０２の視野内で試料試験片に隣接して位置する。例えば、例示的実施形態によれば、校正パッド９０８は、黒／赤／緑／青／白（灰色）の色度の系列スケールで構成される。好ましくは、校正パッドは、測定に影響を及ぼし得る表面反射のいかなる差異も最小化するために、試験片と同一または類似の材料であるが永続性カラー・インクを用いてできている。例示的実施形態によれば、校正パッド９０８は、装填された試料トレイ９０６に隣接する感知プラットフォームの内面に固定され、または内面上にプリントされ得る。
【００２６】
測定に影響を及ぼし得る埃または他の損傷にさらされることに起因する経時的な校正パッド９０８の劣化を防止するために、感知プラットフォームが使用中でないときに、スライディング・カバーが校正パッド９０８上に置かれている実施形態が、本明細書において考慮される。試験片が試料トレイ９０６内に載せられているとき、カバーが格納または除去されて、制御された照明（即ち、光の選択スペクトルでの照明）および撮像中に校正パッド９０８を露出する。カバーの操作は、手動または自動（例えば、マイクロコントローラ９１０を介して）であってもよい。例えば、カバーは、感知プラットフォームの使用前および後に、ユーザが操作してカバーを除去し、かつ交換してもよい。代替的に、マイクロコントローラ９１０が、試験片投入（試料トレイ９０６を介した）が検出されるといつでも、カバーを格納するように構成され得る。
【００２７】
反射モードで試験片画像データを取得／分析するように構成される感知プラットフォーム１２８の１つの例示的構成が、図１０に例示されて示される。図１０に示されるように、試料トレイ９０６および校正パッド９０８は、デジタル・カメラ９０２および照明系（この場合は多色ＬＥＤ９０４）の下に位置する。特定の順序ではなく、多色ＬＥＤは、赤、緑、青、および白色ＬＥＤを含み得る。紫外線（ＵＶ）または赤外線（ＩＲ）照明も同様に使用され得る。撮像中、多色ＬＥＤ９０４から試料トレイ９０６および校正パッド９０８上に入射する制御された光照明（即ち、光の選択スペクトルでの照明）が、上記デジタル・カメラ９０２の方に反射して戻り、デジタル・カメラ９０２はデジタル画像をキャプチャする。複数の画像が、異なる試験パッドの色変化に対する感度を最大化するために、例えば異なる照明色を用いて（即ち、異なる試験パッドに対して）収集され得る。試料トレイ９０６および校正パッド９０８の両方が、デジタル・カメラ９０２の視野１００２内にある。
【００２８】
本明細書で使用される「デジタル画像」という用語は、概して、デジタル・カメラによってキャプチャされるカラー静止画像またはカラー・デジタル・ビデオ画像あるいはその両方をいう。例えば、以下で詳細に説明されるように、試験片／校正パッドの静止デジタル画像は、色強度データをキャプチャし得る。しかしながら、クレアチニンなどのいくつかの検体の場合、検出化学が、時間の影響を受け易い。即ち、試験パッドの色が、経時的に変化する。よって、例えば、クレアチニンを含む試料内に試験片を浸した後１分のパッドの色は、２０分後にみられるときには異なる場合がある。そのような時間の影響を受け易い試料における色強度変化の速度を分析するために、モニタリングおよび記録される期間にわたってデジタル・ビデオ画像または一連の静止デジタル画像をキャプチャすることが望ましい場合がある。色強度の変化速度は、検体の濃度を決定するための感知パラメータとして使用され得る。
【００２９】
図１０に示されるように、試料トレイ９０６は、感知プラットフォーム１２８から挿入／引き抜きされてもよく、それによって、引き抜かれるときに、試験片は、試料トレイ９０６上に置かれる（または試料トレイ９０６から除去され、かつ使用後破棄される）。試料トレイ９０６は、次いで感知プラットフォーム内に再挿入され、感知プラットフォームは、校正パッド９０８に隣接して試験片を配置する。上述のように、試料トレイ９０６の操作は、手動で行われてもよく、またはマイクロコントローラ９１０を介して自動化方式で行われてもよい。マイクロコントローラ９１０は、また、画像データを（即ち、モバイル・デバイス、クラウド、または記憶／分析用の他のコンピュータ・システム、あるいはそれらの組み合わせに、上記参照）送信するように構成されるＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（Ｒ）  ｌｏｗ  ｅｎｅｒｇｙ（ＢＬＥ）またはＷｉＦｉ電子部品あるいはその両方を含む。
【００３０】
この例では、デジタル・カメラ９０２は、モバイル・デバイス１００４（例えば、スマートフォンまたはタブレット）のコンポーネントである。上述のように、モバイル・デバイス１００４は、画像データを取得および分析し、および／またはクラウドもしくは記憶／分析用の他のコンピュータ・システムまたはその両方にデータを送信するように構成される。電源９１２（例えば、電池）は、感知プラットフォーム１２８の様々なコンポーネントに電力供給する。
【００３１】
透過モードで試験片画像データを取得／分析するように構成される感知プラットフォーム１２８の例示的構成が、図１１に例示されて示される。この透過モード構成は、図１０に提示された感知プラットフォーム設計に類似であるが、照明系（例えば、多色ＬＥＤ９０４）が、代わりに試料トレイ９０６（この場合透明）の下に配置されている点が異なり、試験片および校正パッド９０８も透明である。即ち、図１１に示されるように、試料トレイ９０６および校正パッド９０８は、上のデジタル・カメラ９０２と下の照明系（この場合は多色ＬＥＤ９０４）の間に位置する。特定の順序ではなく、多色ＬＥＤは、赤、緑、青、および白色ＬＥＤを含み得る。撮像中、多色ＬＥＤ９０４からの光が、試料トレイ９０６および校正パッド９０８（その両方が透明でなければならない）を通過して、画像をキャプチャするデジタル・カメラ９０２の方に向かう。複数の画像が、異なる試験パッドの色変化に対する感度を最大化するために、例えば異なる照明色を用いて（即ち、異なる試験パッドに対して）収集され得る。試料トレイ９０６および校正パッド９０８の両方が、デジタル・カメラ９０２の視野１１０２内にある。
【００３２】
上記と同一のやり方で、試料トレイ９０６は、感知プラットフォーム１２８から挿入／引き抜きされてもよく、それによって、引き抜かれるときに、試験片は、試料トレイ９０６上に置かれる（または試料トレイ９０６から除去され、かつ使用後破棄される）。試料トレイ９０６は、次いで感知プラットフォーム内に再挿入され、感知プラットフォームは、校正パッド９０８に隣接して試験片を配置する。上述のように、試料トレイ９０６の操作は、手動で行われてもよく、またはマイクロコントローラ９１０を介して自動化方式で行われてもよい。マイクロコントローラ９１０は、また、画像データを（即ち、モバイル・デバイス、クラウド、または記憶／分析用の他のコンピュータ・システム、あるいはそれらの組み合わせに、上記参照）送信するように構成されるＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（Ｒ）  ｌｏｗ  ｅｎｅｒｇｙ（ＢＬＥ）またはＷｉＦｉ電子部品あるいはその両方を含む。
【００３３】
この例では、デジタル・カメラ９０２は、モバイル・デバイス１１０４（例えば、スマートフォンまたはタブレット）のコンポーネントである。上述のように、モバイル・デバイス１１０４は、画像データを取得および分析し、および／またはクラウドもしくは記憶／分析用の他のコンピュータ・システムまたはその両方にデータを送信するように構成される。電源９１２（例えば、電池）は、感知プラットフォーム１２８の様々なコンポーネントに電力供給する。
【００３４】
本感知プラットフォーム１２８の全体的な概略動作が、図１２の方法１２００を参照してここで説明される。ステップ１２０２（初期校正ステップ）において、画像データに対する分析を実行するアプリは、干渉補正のために校正される。上述のように、この校正は、他の物質の測定に影響を及ぼす物質の存在を考慮に入れる。例示的な校正手順が、以下で詳細に説明される。概して、手順は、異なるｐＨの範囲において既知の濃度の検体溶液を測定することを伴う。溶液には、次いで、干渉物質または干渉物質の組み合わせあるいはその両方が添加（spike）される。測定プロセスが、次いで繰り返される。各繰り返しにおいて得られる結果は、ｐＨの範囲において、かつ１つまたは複数の干渉物質の存在において、検体についての色強度値を学習するようにアプリを訓練するために使用される。
【００３５】
アプリが校正されたならば、データ収集および分析が、次いで実行され得る。例えばステップ１２０４において、試料が収集される。単なる例として、試料は、患者から収集された臨床的検体（例えば、検尿用）であってもよい。ステップ１２０６において、モバイル・デバイスは、感知プラットフォーム上に置かれ、（校正済みの）アプリが、モバイル・デバイス上で開始される。上述のように、モバイル・デバイスは、スマートフォン、タブレット、または他の電子デバイス、あるいはそれらの組み合わせであってもよい。例示的実施形態によれば、モバイル・デバイスは、分析が実行されている患者／ユーザのものである。ユーザは、彼らのモバイル・デバイスを介して、実行されている試験についての情報（例えば、使用されている試験片の向きおよび構成、検尿、血糖モニタリングなど）だけでなく、患者のプロファイル情報（例えば、身長、体重など）を提供し得る。
【００３６】
試験片が試料で湿らされ（ステップ１２０８参照）、次いで試料トレイ上に置かれ、感知プラットフォーム内に投入される（ステップ１２１０参照）。ステップ１２１２において、結果が試験片から得られる画像データの分析から取得され、その後、試験片は、感知プラットフォームから除去され、破棄される。試料トレイは、好ましくは、それが各使用後に掃除され、消毒され得るように、取り外し可能である。校正は、試験片固有（即ち、試験片の種類／構成／ブランドに固有）であるため、試験片の種類／構成／ブランドなどを識別する手段が、本明細書において考慮される。例えば、試験片上にブランド標識がある場合、その画像認識が使用され得る。代替的に、ユーザは、この情報をアプリに（例えば、ユーザのモバイル・デバイスを介して）提供し得る。また、モバイル・デバイスは、試験片のパッケージ上のバーコードまたは他の機械可読コードあるいはその両方をスキャンするために使用されてもよい。適切な読み取りが行われるために、試験片は、感知プラットフォーム内に適切に挿入される必要がある。よって、例示的実施形態によれば、試験片配置の位置および向きが、試料トレイによって制御される。例えば、試験片が不適切に配置されることによってエラー・メッセージを生じるか、または試験片が試料トレイ上に不適切に置かれている場合に試料トレイが感知プラットフォーム内に挿入できなくなるか、あるいはその両方である。
【００３７】
例示的実施形態によれば、モバイル・デバイス上で動作するアプリは、照明系を含む感知プラットフォームを制御し、それによって、ステップ１２１２において、アプリは、照明源を自動的に選択する。例えば、照明源が、多色ＬＥＤ（上記参照）を含むとき、アプリは、撮像中にどの色のＬＥＤをオンにするかを（即ち、光の選択スペクトルについて）選択してもよく、異なる試験パッドの感度を最大化するために異なる照明条件で複数の画像を収集してもよい。試験パッドの色は、異なる波長の光の吸収に起因する。例えば、青色の試験パッドは、赤色スペクトルにおける光の吸収に起因し、マゼンタ色の試験パッドは、緑色スペクトルにおける光の吸収に起因し、赤みがかった色の試験パッドは、青色スペクトルにおける光の吸収に起因する。よって、最大吸収を有する光の色で試験パッドを照明することは、検出感度を増大させ得る。照明源が、モバイル・デバイス上の光源（例えば、組み込みフラッシュ）であるとき、アプリは、好ましくは、光源がいつオン／オフされるか、および照明強度を制御する。
【００３８】
モバイル・デバイス上で動作するアプリは、また、ステップ１２１２において試験片および校正パッドの１つまたは複数の静止画像またはビデオ・デジタル画像を撮影するようにデジタル・カメラを制御する。上述のように、デジタル・カメラは、それ自体がモバイル・デバイスの一部であってもよい。よって、モバイル・デバイスは、モバイル・デバイスのカメラ（例えば、上述した、図１０および１１参照）の通視線に試験片および校正パッドが位置するように、感知プラットフォーム上に置かれる。静止デジタル画像のそれぞれに、タイムスタンプが付与される。デジタル・ビデオ画像の場合、アプリを開始することが、また、ビデオと同時に動作するタイマを開始し得る。このように、画像から抽出されるデータは、特定の時点において分析され得る。上述のように、本分析に対する時間的基準を提供することは、検出化学が時間に影響を受け易い場合に（例えば、クレアチニンの場合に）必要とされる。さらに、時間の関数としての色強度変化、即ち、変化速度は、典型的には検体の濃度に関連する。したがって、変化速度は、特に、長い反応時間および時間に影響を受け易い検出化学について、検体濃度を決定するために使用され得る。
【００３９】
さらに、アプリは、ステップ１２１２において校正パッド９０８の画像を分析することによってセットアップされる照明およびデジタル・カメラについての正規化係数を判断する。この正規化手順は、例えば、以下の図１３の方法１３００の説明と併せて説明される。しかしながら、概してプロセスは、校正パッド９０８のデジタル画像を取得すること、および次いで、試料測定が行われるときに正規化係数として使用される校正パッド９０８の既知の色度に対するデジタル画像の色強度を分析することを伴う。基本的に、同一のデジタル・カメラおよび照明源を用いて取得される試料画像データは、既知の色度の色基準パッチ（即ち、校正パッド９０８）に基づいて正規化される。
【００４０】
ステップ１２１２において、アプリは、また、試料パッドの検体色強度値を校正された曲線と比較して、干渉補正がなされた検体濃度を決定し、読み出し値を与える。この干渉補正のためのプロセスは、例えば以下の図１４の方法１４００の説明と併せて説明される。上述のように、このプロセスは、概して、異なるｐＨの範囲で既知の濃度の検体溶液を測定すること、ならびに次いで干渉物質を個別に、または組み合わせて溶液に添加すること、および測定プロセスを繰り返すことを伴う。各繰り返しにおいて得られた結果が、機械学習または多変数フィットあるいはその両方を介して、様々な異なるｐＨ値における干渉物質のそれぞれおよび干渉物質の組み合わせについて校正曲線を自動的に生成するために使用される。最後に、アプリは、（タイムスタンプ付与された）試験結果を記憶し、必要であれば、例えばクラウド、ユーザ／患者、または病院、医師もしくは看護師などの介護者／医療従事者／施設、あるいはそれらの組み合わせに結果を送信する。
【００４１】
図１３は、校正パッド９０８を介してセットアップされる照明およびデジタル・カメラについての正規化係数を判断するための例示的方法１３００を提供する。方法１３００は、図１０に示される感知プラットフォーム（反射モード）または図１１に示される感知プラットフォーム（透過モード）あるいはその両方、上述した両方を含むがこれらに限定されない、本明細書で説明される感知プラットフォーム構成のいずれかを用いて実行され得る。
【００４２】
ステップ１３０２において、デジタル・カメラ９０２を有するモバイル・デバイスが、感知プラットフォーム１２８上に置かれる。例えば、モバイル・デバイス（例えば、スマートフォンもしくはタブレット）１００４（図１０）または１１０４（図１１）あるいはその両方を参照されたい。ステップ１３０４において、照明がオンにされる。例えば、反射モード（図１０）または透過モード（図１１）において測定のために方向付けされ得る多色ＬＥＤ９０４を参照されたい。代替的には、上述のように、照明は、モバイル・デバイスのライト（例えばフラッシュ）・コンポーネントによって、または感知プラットフォーム上に入射する環境光を介して、あるいはその両方で、提供され得る。
【００４３】
ステップ１３０６において、デジタル・カメラ９０２は、校正パッド９０８のデジタル画像を撮るために使用される。多色ＬＥＤが使用されるとき、好ましくは、校正パッドが異なる個別のＬＥＤ色で逐次的に照明される場合に、複数の画像が収集される。例示的実施形態によれば、校正パッド９０８は、既知の色度の赤、緑、および青色の系列スケールを構成する色基準パッチ、ならびに黒および白のグレー・スケール基準を含む。
【００４４】
ステップ１３０８において、パッドの色は、デジタル画像（ステップ１３０６で取得された）から分析される。例示的実施形態によれば、この分析は、最初に画像認識および機械学習を使用して、対象のパッドを画像から識別し、選択し、クロッピングすることを伴う。目的は、画像内の所与の色基準パッチの強度をその同じパッチの既知の色度と相関させることである。よって、対象の各色基準パッドは、個々の分析のために画像において選択されクロッピングされ得る。アプリにおける画像認識は、簡単なパターン認識を伴い得る。パターン認識は、試験パッドおよび基準パッチを認識し、区別する。例えば、試験片およびカメラ位置または倍率が全て固定である場合、パッチは、単に画像上の位置情報によって識別され得る。しかしながら、位置登録が精密でない場合、画像認識および機械学習技術が必要とされるとみられる。次のタスクは、対象のパッドのそれぞれに対して色分析を実行することである。ここで、各パッドのデジタル画像が、その成分の赤、緑、および青（ＲＧＢ）チャネルに分離され、各ＲＧＢチャネルの強度が測定される。
【００４５】
ステップ１３１０において、各ＲＧＢチャネルの測定された色強度が、色基準パッチの既知の色度に対してプロットされる。既知の色度は、検体の定性的濃度が得られ得るように、正規化またはスケーリングを可能にする各ＲＧＢチャネルについての値を含む。ステップ１３１２において、得られたプロットがアプリによってメモリに記憶される。これは、プロットが、照明およびデジタル・カメラの特性の差異を正規化するために再呼び出しされ、使用されることを可能にする。即ち、それらの既知の色度に対してパッチの測定された色強度の差があるとみられる。この矛盾が、画像を取得するために使用される照明源およびデジタル・カメラを含む様々な要因に起因すると考えられ得る。しかしながら、記憶されたプロットを用いて後の読み取りを正規化することによって、これらの要因が補正され得る。
【００４６】
図１４は、干渉補正のための例示的方法１４００を示す図である。方法１４００は、図１０に示される感知プラットフォーム（反射モード）または図１１に示される感知プラットフォーム（透過モード）あるいはその両方、上述した両方を含むがこれらに限定されない、本明細書で説明される感知プラットフォーム構成のいずれかを用いて実行され得る。
【００４７】
ステップ１４０２において、一連の検体溶液が、既知のｐＨでバッファ内に準備される。したがって、検体溶液の全てが、同一のｐＨを有する。しかしながら、検体の濃度は、溶液間で異なる（例えば、上述した図３を参照）。各溶液は、所与の濃度で少なくとも１つの検体（使用されている試験片上の試験パッドに対応する）を含む。任意で、複数の検体が、各溶液内に存在し得る。例示の目的だけのために、いくつかの例示的な検体は、亜硝酸塩、タンパク質、ブドウ糖、血液、白血球、またはウロビリノーゲン、あるいはこれらの組み合わせを含むが、これらに限定されない。上述のように、ｐＨは、色強度に影響を与える１つの干渉要因である。したがって、後のステップは、ｐＨを変化させること、および測定プロセスを繰り返すことを伴う。しかしながら、この段階においてｐＨは一定である。
【００４８】
ステップ１４０４において、試験片１２４は、次いで検体溶液で湿らされ、タイマが開始される。１つの試験片１２４が、溶液毎に使用される。しかしながら、各溶液は、１つより多くの検体を含み得る。このようにして、各試験片１２４は、また、１つより多くの検体を検出し得る。タイマは、検出化学が時間の影響を受け易い場合に、それらの検体に使用される。溶液が試験片１２４と接触するときにクロックを開始することが、分析のための時間枠基準を提供する。よって、試験片１２４のその後撮られるデジタル（静止またはビデオ）画像には、タイマを介して正確にタイムスタンプ付与され得る。
【００４９】
ステップ１４０６において、試験片１２４は、（例えば、試料トレイ９０６を介して）感知プラットフォーム１２８内に挿入され、デジタル・カメラ９０２を有するモバイル・デバイスが、感知プラットフォーム１２８上に置かれる。例えば、モバイル・デバイス（例えば、スマートフォンもしくはタブレット）１００４（図１０）または１１０４（図１１）あるいはその両方を参照されたい。ステップ１４０８において、デジタル・カメラ９０２は、試験片１２４および校正パッド９０８の（タイムスタンプ付与）デジタル（静止またはビデオ）画像を撮るために使用される。上述のように、校正パッド９０８は、既知の色度の黒、白、赤、緑、および青色の系列スケールを構成する色基準パッチを含む。
【００５０】
ステップ１４１０において、試験片１２４のパッド１２６の色は、色基準パッチからの色と共に分析される。例示的実施形態によれば、この分析は、まず画像認識および機械学習を使用して、対象のパッド（即ち、試験片１２４および校正パッド９０８からの色基準パッチのパッド１２６）を画像から識別し、選択し、クロッピングすることを伴う。色分析は、次いで、各パッドのデジタル画像をその成分のＲＧＢチャネルに分離すること、および各ＲＧＢチャネルの強度を測定することによって、対象のパッドのそれぞれに対して実行される。
【００５１】
ステップ１４１２において、色基準パッチの測定された色強度が、記憶された色基準プロットと比較される（上記図１３の説明と併せて説明される方法１３００のステップ１３１２を参照）。測定された色強度も、色調、彩度、および強度などの色度を計算するために使用され得る。上述したように、記憶された色基準プロットは、（即ち、色基準パッチの既知の色度と比較されるときに）照明またはデジタル・カメラあるいはその両方の特性における差異を考慮する正規化係数を判断するために使用される。正規化係数は、次いで、これらの差異を考慮するように試験片測定を調整するために使用される。簡単な例を用いると、同じ照明およびカメラについて、換算係数は１であるべきである。例えば、光強度は、白（１００％）からグレー（１８％、１２％など）および黒まで、グレー・スケール・パッチのグループに対して校正され得る。同じことが、色基準パッチについて行われ得る。白の色強度は、１としてスケールされてもよく、灰色は、その対応する値としてスケールされてもよい。
【００５２】
ステップ１４１３において、色強度および強度の変化速度は、検体濃度に対してプロットされる。その後、（例えば、異なる干渉物質または干渉物質の組み合わせあるいはその両方を用いた複数の繰り返しの）収集結果が、校正および干渉補正モデルを構築するために使用される。したがって、ステップ１４１３において、最も感度の高いＲＧＢチャネル（各繰り返しにおける）が、モデルの構築に使用するために選択される。「最も感度の高い」によって、試験パッドにおける吸収の変化が最も大きく、対象の範囲にわたる検体濃度の変化と最もよく相関するスペクトル範囲が意味される。代替として、最も感度の高い個々のＲＧＢチャネルの代わりに、２つ以上のチャネルの重み付けされた合計が、それがより大きな感度をもたらす場合に使用され得る。
【００５３】
ステップ１４１４において、一連の溶液が、同一濃度の同一検体であるが、前の繰り返しとは異なる（既知の）ｐＨで準備される。例えば単なる例として、１つの繰り返しにおいて、溶液の全てがｐＨ＝４を有する。次の繰り返しでは、溶液の全てがｐＨ＝５を有する、などである。ステップ１４０２〜１４１４は、次いで、ｐＨの範囲について校正曲線（即ち、繰り返し毎の少なくとも１つの校正曲線）を取得するためにｘ回（即ち、ｘ＞１）繰り返される。
【００５４】
同一の概略プロセスが、溶液に追加される他の干渉物質について個々にまたは組み合わせての両方で、校正曲線を取得するために実行される。即ち、ステップ１４１６において、検体溶液には、それぞれ少なくとも１つの干渉物質が添加される。図１４に示されるように、ステップ１４０２〜１４１６は、次いで、異なる干渉物質の範囲について校正曲線（即ち、繰り返し毎の少なくとも１つの校正曲線）を取得するためにｙ回（即ち、ｙ＞１）繰り返される。
【００５５】
好ましくは、干渉物質が、試験されるｐＨのそれぞれにおいて評価される。例えば、繰り返しｘが、第１のｐＨにおいて実行され得る。次いで、溶液には干渉物質が添加され、繰り返しｙが第１のｐＨで実行される。次いで、別の繰り返しｘが、第２のｐＨにおいて実行され、第２のｐＨにおいて異なる干渉物質または干渉物質の組み合わせを用いた別の繰り返しｙが続く、などである。各繰り返しｙにおいて、単一の干渉物質または干渉物質の組み合わせが、検体溶液内に導入され得る。上記図２において提供される例示的な非限定的な例を使用すると、１つの繰り返しｙが、干渉物質として亜硝酸塩を使用してもよく、別の繰り返しが、亜硝酸塩およびウロビリノーゲンの組み合わせを使用する。
【００５６】
ステップ１４１８において、各繰り返しからの校正曲線が、校正および干渉補正モデルを構築するために使用される。例示的実施形態によれば、測定された結果に対して多変数回帰分析が実行され、検体濃度、ｐＨ、干渉物質濃度、および他の要因に関する式を複数の試験パッド上の測定された色強度にフィッティングする。試料検体の測定が行われるとき（例えば、上記図１２の説明と併せて説明されるステップ１２１２を参照）、この校正および干渉補正モデルが、干渉補正がなされた検体濃度を決定して正確な読み出し値を与えるために使用される。
【００５７】
本発明は、システム、方法、またはコンピュータ・プログラム製品、あるいはそれらの組み合わせであってもよい。コンピュータ・プログラム製品は、プロセッサに本発明の態様を実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令をその上に有するコンピュータ可読記憶媒体（または複数の媒体）を含んでもよい。
【００５８】
コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行デバイスによる使用のために命令を保持および記憶し得る有形デバイスであり得る。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電子記憶デバイス、磁気記憶デバイス、光学記憶デバイス、電磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、または前述したものの任意の適当な組み合わせであってもよいが、これらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例の非網羅的リストは、ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュ・メモリ）、静的ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブル・コンパクト・ディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、メモリ・スティック、フロッピー（Ｒ）・ディスク、パンチカードまたはその上に記録された命令を有する溝内の隆起構造などの機械的に符号化されたデバイス、および前述したものの任意の適当な組み合わせを含む。本明細書で用いられるコンピュータ可読記憶媒体は、本来、電波もしくは他の自由伝播する電磁波、導波管もしくは他の送信媒体を通って伝播する電磁波（例えば、光ファイバ・ケーブルを通過する光パルス）、または電線を通って送信される電気信号などの、一過性信号であると解釈されるべきではない。
【００５９】
本明細書で説明されるコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体からそれぞれのコンピューティング／処理デバイスに、あるいはネットワーク、例えば、インターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エリア・ネットワーク、もしくはワイヤレス・ネットワーク、またはそれらの組み合わせを介して外部コンピュータまたは外部ストレージ・デバイスに、ダウンロードされ得る。ネットワークは、銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、ワイヤレス伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、またはエッジ・サーバ、あるいはそれらの組み合わせを含み得る。各コンピューティング／処理デバイス内のネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インターフェースは、コンピュータ可読プログラム命令をネットワークから受信し、それぞれのコンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ可読記憶媒体の記憶用にコンピュータ可読プログラム命令を転送する。
【００６０】
本発明の動作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、機械命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ（Ｒ）、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語もしくは類似のプログラミング言語などの従来の手続型プログラミング言語を含む、１つもしくは複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで書かれたソース・コードもしくはオブジェクト・コードのいずれかであってもよい。コンピュータ可読プログラム命令は、ユーザのコンピュータ上で完全に、ユーザのコンピュータ上で部分的に、スタンドアロン・ソフトウェア・パッケージとして、ユーザのコンピュータ上で部分的にかつリモート・コンピュータ上で部分的に、またはリモート・コンピュータもしくはサーバ上で完全に、実行してもよい。後者のシナリオでは、リモート・コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、またはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意の種類のネットワークを通してユーザのコンピュータに接続されてもよい。あるいは、接続は、（例えば、インターネット・サービス・プロバイダを使用してインターネットを通して）外部コンピュータに対して行われてもよい。いくつかの実施形態では、例えば、プログラマブル・ロジック回路、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、またはプログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路は、本発明の態様を実行するために、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用して電子回路を個別化することによって、コンピュータ可読プログラム命令を実行し得る。
【００６１】
本発明の態様は、発明の実施形態による、方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品のフローチャート図またはブロック図あるいはその両方を参照して、本明細書において説明される。フローチャート図またはブロック図あるいはその両方の各ブロック、およびフローチャート図またはブロック図あるいはその両方のブロックの組み合わせが、コンピュータ可読プログラム命令によって実施され得ると理解されたい。
【００６２】
コンピュータまたは他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサによって実行する命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックにおいて指定される機能／動作を実施する手段を作成するように、これらのコンピュータ可読プログラム命令は、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または機械を製造するための他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサに提供されてもよい。コンピュータ可読記憶媒体に記憶される命令を有するコンピュータ可読記憶媒体が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックにおいて指定される機能／動作の態様を実施する命令を含む製品を含むように、これらのコンピュータ可読プログラム命令は、また、コンピュータ、プログラマブル・データ処理装置、または他のデバイス、あるいはそれらの組み合わせに特定のやり方で機能するように指示し得る、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよい。
【００６３】
コンピュータ、他のプログラマブル装置、または他のデバイス上で実行する命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックにおいて指定される機能／動作を実施するように、コンピュータ可読プログラム命令は、また、コンピュータで実施されるプロセスを作り出すために、コンピュータ、他のプログラマブル装置、または他のデバイス上で一連の動作ステップを実行させるコンピュータ、他のプログラマブル・データ処理装置、または他のデバイス上にロードされてもよい。
【００６４】
図面中のフローチャートおよびブロック図は、本発明の様々な実施形態によるシステム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の可能な実施のアーキテクチャ、機能性、および動作を例示する。この点に関して、フローチャートまたはブロック図内の各ブロックは、指定された論理機能を実施するための１つまたは複数の実行可能命令を含む、モジュール、セグメント、または命令の一部を表し得る。いくつかの代替的な実施において、ブロック内に記載された機能は、図面中に記載された順序以外で発生してもよい。例えば、連続して示される２つのブロックが、実際には、実質的に同時に実行されてもよく、または、ブロックが、関係する機能性次第で逆の順序で実行されることがあってもよい。ブロック図またはフローチャート図あるいはその両方の各ブロック、およびブロック図またはフローチャート図あるいはその両方におけるブロックの組み合わせが、指定された機能もしくは動作を実行し、または専用ハードウェアおよびコンピュータ命令の組み合わせを実行する専用ハードウェア・ベース・システムによって実施され得ることにも留意されたい。
【００６５】
ここで、図１５を参照すると、本明細書で提示される方法のうちの１つまたは複数を実行するように構成され得る装置１５００のブロック図が示される。例えば、装置１５００は、概して、本明細書で説明されるモバイル・デバイスのうちのいずれかを表し、上述した（図１の）方法１００、（図１２の）方法１２００、（図１３の）方法１３００、または（図１４の）方法１４００、あるいはそれらの組み合わせのステップのうちの１つまたは複数を実行するように構成され得る。装置１５００は、コンピュータ・システム１５１０およびリムーバブル媒体１５５０を含む。コンピュータ・システム１５１０は、プロセッサ・デバイス１５２０、ネットワーク・インターフェース１５２５、メモリ１５３０、媒体インターフェース１５３５、および任意のディスプレイ１５４０を含む。ネットワーク・インターフェース１５２５は、コンピュータ・システム１５１０がネットワークに接続することを可能にし、媒体インターフェース１５３５は、コンピュータ・システム１５１０が、ハード・ドライブまたはリムーバブル媒体１５５０などの媒体と対話することを可能にする。
【００６６】
プロセッサ・デバイス１５２０は、本明細書に開示される方法、ステップ、および機能を実施するように構成され得る。メモリ１５３０は、分散型またはローカルであってもよく、プロセッサ・デバイス１５２０は、分散型または単一型であってもよい。メモリ１５３０は、電気、磁気、または光学メモリ、あるいはこれらのまたは他の種類の記憶デバイスの任意の組み合わせとして実施され得る。さらに、「メモリ」という用語は、プロセッサ・デバイス１５２０によってアクセスされるアドレス指定可能な空間内のアドレスから読み出され、または書き込まれることが可能な任意の情報を包含するのに十分なだけ広く解釈されるべきである。この定義では、プロセッサ・デバイス１５２０はネットワークから情報を取り出し得るため、ネットワーク・インターフェース１５２５を通してアクセス可能なネットワーク上の情報は、やはりメモリ１５３０内にある。プロセッサ・デバイス１５２０を構成する各分散型プロセッサが、概してそれ自体のアドレス指定可能なメモリ空間を含むことに留意すべきである。コンピュータ・システム１５１０のうちのいくつかまたは全てが、特定用途向け集積回路または汎用集積回路内に組み込まれ得ることにも留意すべきである。
【００６７】
任意のディスプレイ１５４０は、装置１５００の人間のユーザと対話することに適した任意の種類のディスプレイである。概して、ディスプレイ１５４０は、コンピュータ・モニタまたは他の類似ディスプレイである。
【００６８】
本明細書の例示的実施形態が本明細書に説明されているが、発明は、それらの精密な実施形態に限定されず、発明の範囲から逸脱することなく、当業者により様々な他の変更および修正が行われ得ると理解されるべきである。
【図１】
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【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【手続補正書】
【提出日】令和3年5月10日(2021.5.10)
【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】
方法であって、
試料で湿った試験片を光の選択スペクトルで照明することであって、前記試験片が、前記試料内に検体が存在するときに色が変化するように構成される試験パッドを含む、前記照明することと、
前記試験片の少なくとも１つのデジタル画像を取得することと、
色強度に影響を与える前記試料内の１つまたは複数の干渉物質についての補正がなされた、前記試料における検体濃度を決定するために、校正曲線に対して前記少なくとも１つのデジタル画像から前記色強度を分析することと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記照明することが、
前記試験パッドの異なるものについて照明の色を変更することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記少なくとも１つのデジタル画像が、静止デジタル画像またはビデオ・デジタル画像を含む、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つのデジタル画像が、タイムスタンプ付与され、前記方法が、
前記試験片が前記試料で湿っているときに計時することをさらに含む、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記少なくとも１つのデジタル画像が、モバイル・デバイスのコンポーネントであるデジタル・カメラを用いて取得される、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記モバイル・デバイスが、スマートフォンまたはタブレットである、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
校正パッドの少なくとも１つのデジタル画像を取得することであって、前記校正パッドが、既知の色度の色系列スケールを構成する色基準パッチを有する、前記取得することと、
ｉ）前記校正パッドの前記少なくとも１つのデジタル画像をその成分の赤、緑、および青（ＲＧＢ）チャネルに分離すること、ならびにｉｉ）前記ＲＧＢチャネルのそれぞれの強度を測定することによって、前記校正パッドの前記少なくとも１つのデジタル画像から前記色基準パッチの色を分析することと、
前記色基準パッチの前記既知の色度に対する前記ＲＧＢチャネルのそれぞれの前記強度のプロットを取得することと、
前記プロットを記憶することと、
をさらに含む、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記校正パッドの少なくとも１つのデジタル画像、および様々な検体濃度において既知のｐＨを有する一連の検体溶液で湿った試験片の少なくとも１つのデジタル画像を取得することと、
前記プロットから判断される正規化係数を用いて、前記試験片の前記少なくとも１つのデジタル画像から前記色強度を調整することと、
前記校正曲線を形成するために、前記様々な検体濃度に対して前記試験片の前記少なくとも１つのデジタル画像から前記色強度をプロットすることと、
によって、前記校正曲線を生成することをさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
ｐＨ値の範囲についての前記校正曲線を取得するために、前記様々な検体濃度において異なる既知のｐＨを有する追加の一連の検体溶液で前記校正曲線を前記生成することをｘ回繰り返すことをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記干渉物質についての前記校正曲線を取得するために、追加された干渉物質を有する前記一連の検体溶液で前記校正曲線を前記生成することをｙ回繰り返すことをさらに含む、請求項８または９に記載の方法。
【請求項１１】
前記干渉物質が、前記一連の検体溶液に個別に追加される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
２つ以上の前記干渉物質の組み合わせが、前記一連の検体溶液に追加される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記照明することが、
異なる色で光を放出する複数の発光ダイオード（ＬＥＤ）を用いて異なる色の照明を提供することを含む、請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
方法であって、
校正パッドの少なくとも１つのデジタル画像、および様々な検体濃度において既知のｐＨを有する一連の検体溶液で湿った試験片の少なくとも１つのデジタル画像を取得することであって、前記校正パッドが、既知の色度の色系列スケールを構成する色基準パッチを有する、前記取得することと、
校正曲線を形成するために、前記様々な検体濃度に対して前記試験片の前記少なくとも１つのデジタル画像から色強度をプロットすることと、
によって、前記校正曲線を生成することを含む、方法。
【請求項１５】
ｐＨ値の範囲についての前記校正曲線を取得するために、前記様々な検体濃度において異なる既知のｐＨを有する追加の一連の検体溶液で前記校正曲線を前記生成することをｘ回繰り返すことをさらに含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
干渉物質についての前記校正曲線を取得するために、追加された前記干渉物質を有する前記一連の検体溶液で前記校正曲線を前記生成することをｙ回繰り返すことをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
試料で湿った試験片を光の選択スペクトルで照明することであって、前記試験片が、前記試料内に検体が存在するときに色が変化するように構成される試験パッドを含む、前記照明することと、
前記試験片の少なくとも１つのデジタル画像を取得することと、
色強度に影響を与える前記試料内の１つまたは複数の干渉物質についての補正がなされた、前記試料における検体濃度を決定するために、前記校正曲線に対して前記少なくとも１つのデジタル画像から前記色強度を分析することと、
をさらに含む、請求項１４から１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
前記照明することが、
前記試験パッドの異なるものについて照明の色を変更することをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
デバイスであって、
メモリと、
前記メモリに接続されたプロセッサと、
を備え、前記プロセッサは、請求項１から１８のいずれか一項に記載の方法における各ステップを実行するように構成されている、デバイス。
【国際調査報告】
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2021530671.tif 000019
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