(57)【要約】  ここに記載したのは、生体細胞及び／又は物質の検出及び／又は同定に関係する技術である。本要約書は特許請求の範囲又は意味を解釈又は制限するのに使用しないという理解の下で提出されている。
2021503302.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像ベースデータを遠隔モニタリング装置から取得するためのデータ通信サブシステムと、さらに、モニタリング装置からの画像ベースデータは、モニタリング装置に近接したシーン及び生体細胞及び／又は物質を内部に含む近接シーンの１つ以上の画像から生成されること、
前記画像ベースデータを解析し、シーン内生体細胞及び／又は物質の中から生体細胞及び／又は物質のタイプ又は種類を検出するための生物学的検出サブシステムと、
前記モニタリング装置に近接したシーン内の生体細胞及び／又は物質のタイプの検出を報告するためのレポートサブシステムと、
を含むシステム。
【請求項２】
前記画像ベースデータは、モニタリング装置に近接したシーンの単一画像の選択部分を含む請求項１記載のシステム。
【請求項３】
前記画像ベースデータは、モニタリング装置に近接したシーンの多数の画像それぞれの選択部分を含む請求項１記載のシステム。
【請求項４】
検出生体細胞及び／又は物質のタイプ又は種類は病的生体細胞及び／又は物質である請求項１記載のシステム。
【請求項５】
前記病的生体細胞は
病的細胞、
異状細胞、
癌細胞、
感染因子、
病原菌、
病原体、
病原性因子、
それらの組み合わせ
を含む請求項４記載のシステム。
【請求項６】
前記シーン内生体細胞及び／又は物質は原位置にある請求項１記載のシステム。
【請求項７】
前記モニタリング装置に近接したシーンの１つ以上の画像は顕微鏡、分光及び／又はデジタル画像である請求項１記載のシステム。
【請求項８】
前記シーン内生体細胞及び／又は物質は、
物理的に表面上に位置すること、
物理的に媒質中に位置すること、
その環境中で不攪乱状態であること、
不攪乱及び不純物無混和状態であること、
不攪乱及び不純物無混和状態で物理的に表面上に位置すること、
画像キャプチャの目的で移動させられていないこと、
画像キャプチャの目的で未処理であること、
モニタリング装置による影響を受けない表面上にあること
を特徴とする生体細胞及び／又は物質を含む請求項１記載のシステム。
【請求項９】
前記生体細胞は、
多細胞生物有機体の細胞、
多細胞生物有機体の組織又は器官の細胞、
腫瘍又は成長多細胞生物有機体の細胞、
単細胞有機体、
微生物、
微視的有機体、
単細胞有機体
小さすぎてヒトの肉眼では見えない生体、
ヒトには機械的拡大によるしか見えない生物、
微視的な胞子、又は
それらの組み合わせ
であることを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項１０】
前記生体細胞は、
単細胞有機体、
細菌、
古細菌、
真菌類、
カビ、
原生生物、
ウイルス、
微視的多細胞有機体、
藻類、
病原体、
胞子、
胚芽、
プリオン、又は
それらの組み合わせ
であることを特徴とする微生物である請求項１記載のシステム。
【請求項１１】
前記画像ベースデータはシーンの一連の画像から生成される請求項１記載のシステム。
【請求項１２】
前記データ通信システムは、シーン内生体細胞及び／又は物質又はシーン内生体細胞及び／又は物質を囲む環境と関連する環境要因に基づいて環境データを取得する請求項１記載のシステム。
【請求項１３】
前記環境データの基となる環境要因は生物、無生物及び関連要因を含む請求項１２記載のシステム。
【請求項１４】
前記レポートサブシステムは、取得環境データを画像ベースデータ及び／又は生体細胞及び／又は物質の検出タイプ又は種類と関連付ける請求項１２記載のシステム。
【請求項１５】
前記環境要因は、
周囲温度、
タイムスタンプ、
湿度、
気圧、
周囲音響、
位置、
周囲電磁活性、
周囲照明条件、
ＷｉＦｉ指紋、
ＧＰＳ位置、
浮遊粒子カウンタ、
化学検出、
ガス、
放射線、
空気質、
浮遊粒状物、
大気圧、
標高、
ガイガーカウンタ、
近接検出、
磁気センサ、
雨量計、
地震計、
気流、
動作感知、
イオン化検出、
重力測定、
光電センサ、
圧電容量センサ、
静電容量センサ、
傾斜センサ、
角運動量センサ、
水位検知、
火災検出器、
煙探知器、
力計、
周囲電磁波源、
ＲＦＩＤ検出、
バーコード読取り、及び
それらの組み合わせ
からなる群から選択される請求項１２記載のシステム。
【請求項１６】
前記検出は、
生体細胞及び／又は物質のシグネチャのデータベースにアクセスし、
モニタリング装置に近接した前記シーンの画像ベースデータを使用した取得画像内の生体細胞及び／又は物質を分離し、
分離生体細胞及び／又は物質をデータベース中の少なくとも１つのシグネチャと相関化し、
相関化が、分離生体細胞及び／又は物質は生体細胞及び／又は物質であると同定することを決定し、
相関化決定に応答して、分離生体細胞及び／又は物質が決定生体細胞及び／又は物質であるとラベリングするための作業を含む請求項１記載のシステム。
【請求項１７】
前記検出は、
生体細胞及び／又は物質のシグネチャのトレーニングコーパスに基づいて生体細胞及び／又は物質を検出及び／又は同定するようにトレーニングされたＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジンであるトレーニング済生物学的検出エンジンに、モニタリング装置に近接したシーンの画像ベースデータを提供し、
モニタリング装置に近接したシーンは内部に生体細胞及び／又は物質を含むとの生物学的検出エンジンからの陽性表示、及び／又は、当該生体細胞及び／又は物質の同定を受信するための作業を含む請求項１記載のシステム。
【請求項１８】
前記検出は、
生体細胞及び／又は物質のシグネチャのトレーニングコーパスに基づいて生体細胞及び／又は物質を検出及び／又は同定するようにトレーニングされたＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジンであるトレーニング済生物学的検出エンジンに、モニタリング装置に近接したシーンの画像ベースデータを提供し、
モニタリング装置に近接したシーンは内部に生体細胞及び／又は物質を含むとの生物学的検出エンジンからの陽性表示、及び／又は、当該生体細胞及び／又は物質の同定を受信し、
さらに、モニタリング装置に近接したシーンの画像ベースデータが、シーンの可視及び／又は不可視電磁スペクトルからキャプチャされたデータを含む状態を作り出すための作業を含む請求項１記載のシステム。
【請求項１９】
前記レポートシステムは、モニタリング装置に近接した前記シーンの生体細胞及び／又は物質の同定を報告する請求項１記載のシステム。
【請求項２０】
前記レポートシステムの報告は、
有線又は無線通信機構を介して通信を受信するように指定されたヒト又はマシンにかかる通信を送信し、
有線又は無線通信機構を介して通知を受信するように指定されたヒト又はマシンにかかる通知を送信し、
有線又は無線通信機構を介してアップデートを受信するように指定されたデータベースをアップデートし、
メモリに検出を記憶し、
それらを組み合わせる
作業を実装することを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項２１】
前記レポートシステムの報告は、モニタリング装置に近接したシーンの生体細胞及び／又は物質のタイプが、以降の研究及び調査のためのフラグ付けカテゴリーであることを示す請求項１記載のシステム。
【請求項２２】
前記検出及び／又は同定生体細胞及び／又は物質の無力化された有害な影響を改善する方法で検出及び／又は同定に反応するための改善システムをさらに含む請求項１記載のシステム。
【請求項２３】
前記検出及び／又は同定生体細胞及び／又は物質の無力化された有害な影響を改善する方法で検出及び／又は同定に反応するための改善システムをさらに含み、改善アクションは、
検出／同定生体細胞及び／又は物質の生物学的性質を中和するために生体細胞及び／又は物質の物理的位置に活性物質を導入し、
検出／同定生体細胞及び／又は物質の生物学性質を中和するために生体細胞及び／又は物質の物理的位置へのロボット又はヒトの派遣又は巡視を要請し、
生体細胞及び／又は物質の周囲の状態を記録するために生体細胞及び／又は物質の物理的位置へのロボット又はヒトの派遣又は巡視を要請し、
検出／同定生体細胞及び／又は物質の生物学的性質を中和するために生体細胞及び／又は物質の物理的位置に近接した近接電子デバイス又はシステムを動作起動し、
生体細胞及び／又は物質の周囲エリアを記録するために生体細胞及び／又は物質の物理的位置に近接した近接カメラを動作起動し、
それらを組み合わせる
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項２４】
前記モニタリング装置は、全体又は一部が、システムオンチップ、デバイスオンチップ、スマートデバイス、コンピュータ、移動型デバイス、顕微鏡、モバイルデバイス及び無線デバイスからなる群から選択される請求項１記載のシステム。
【請求項２５】
多数のモニタリング装置に近接したシーンの生体細胞及び／又は物質のタイプの検出を多数のモニタリング装置の関連画像ベースデータ及び環境要因と相関化するための相関化エンジンをさらに含む請求項１記載のシステム。
【請求項２６】
前記相関化エンジンの相関化、多数のモニタリング装置に近接して検出された生体細胞及び／又は物質の前記タイプ、関連画像ベースデータ、及び多数のモニタリング装置の環境要因に基づいて推論を行うための推論エンジンをさらに含む請求項２５記載のシステム。
【請求項２７】
前記相関化エンジンの前記相関化、多数のモニタリング装置に近接して検出された生体細胞及び／又は物質のタイプ、関連画像ベースデータ、及び／又は多数のモニタリング装置の環境要因に基づいてランキングを生成するためのランキングエンジンをさらに含む請求項２５記載のシステム。
【請求項２８】
画像ベースデータを遠隔モニタリング装置から取得し、モニタリング装置からの画像ベースデータは、モニタリング装置に近接したシーン及び内部に生体細胞及び／又は物質を含む近接シーンからの１つ以上の画像から生成されること、
画像ベースデータを解析し、シーン内生体細胞及び／又は物質の中から生体細胞及び／又は物質のタイプ又は種類を検出すること、
モニタリング装置に近接したシーン内における生体細胞及び／又は物質のタイプの検出を報告することを含む方法。
【請求項２９】
前記画像ベースデータは、モニタリング装置に近接したシーンの単一画像の選択部分を含む請求項２８記載の方法。
【請求項３０】
前記画像ベースデータは、モニタリング装置に近接したシーンの多数の画像それぞれの選択部分を含む請求項２８記載の方法。
【請求項３１】
検出生体細胞及び／又は物質のタイプ又は種類は、病的生体細胞及び／又は物質である請求項２８記載の方法。
【請求項３２】
前記シーン内生体細胞及び／又は物質は原位置である請求項２８記載の方法。
【請求項３３】
前記シーン内生体細胞及び／又は物質又はシーン内生体細胞及び／又は物質を囲む環境と関連する環境要因を感知すること、
取得環境要因をモニタリング装置に近接したシーンの画像ベースデータ及び／又は生体細胞及び／又は物質の検出タイプ又は種類と関連付けること
をさらに含む請求項２８記載の方法。
【請求項３４】
前記検出作業は、
生体細胞及び／又は物質のシグネチャのトレーニングコーパスに基づいて生体細胞及び／又は物質を検出及び／又は同定するようにトレーニングされたＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジンであるトレーニング済生物学的検出エンジンに、モニタリング装置に近接したシーンの画像ベースデータを提供すること、
モニタリング装置に近接したシーンは内部に生体細胞及び／又は物質を含むとの生物学的検出エンジンからの陽性表示、及び／又は、当該生体細胞及び／又は物質の同定を受信すること
を含む請求項２８記載の方法。
【請求項３５】
前記検出作業は、
生体細胞及び／又は物質のシグネチャのトレーニングコーパスに基づいて生体細胞及び／又は物質を検出及び／又は同定するようにトレーニングされたＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジンであるトレーニング済生物学的検出エンジンに、モニタリング装置に近接したシーンの画像ベースデータを提供すること、
モニタリング装置に近接したシーンは内部に生体細胞及び／又は物質を含むとの生物学的検出エンジンからの陽性表示、及び／又は、当該生体細胞及び／又は物質の同定を受信すること、
さらに、モニタリング装置に近接したシーンの画像ベースデータが、シーンの可視及び／又は不可視の電磁スペクトルからキャプチャされたデータを含む状態を作り出す請求項２８記載の方法。
【請求項３６】
前記多数のモニタリング装置に近接したシーンの生体細胞及び／又は物質のタイプの検出と多数のモニタリング装置の関連画像ベースデータ及び環境要因とを相関化することをさらに含む請求項２８記載の方法。
【請求項３７】
前記相関化エンジンの相関化、多数のモニタリング装置に近接して検出された生体細胞及び／又は物質のタイプ、関連画像ベースデータ、及び多数のモニタリング装置の環境要因に基づいて推論を行うことをさらに含む請求項３６記載の方法。
【請求項３８】
前記相関化エンジンの相関化、多数のモニタリング装置に近接して検出された生体細胞及び／又は物質のタイプ、関連画像ベースデータ、及び／又は多数のモニタリング装置の環境要因に基づいてランキングを生成することをさらに含む請求項３６記載の方法。
【請求項３９】
実行された場合には
画像ベースデータを遠隔モニタリング装置から取得し、モニタリング装置からの画像ベースデータを、モニタリング装置に近接したシーン及び生体細胞及び／又は物質を内部に含む近接シーンから生成すると共に、検出生体細胞及び／又は物質のタイプ又は種類は病的生体細胞及び／又は物質であること、
画像ベースデータを解析し、シーン内生体細胞及び／又は物質の中から生体細胞及び／又は物質のタイプ又は種類を検出すること、そして、検出生体細胞及び／又は物質のタイプ又は種類は、病的生体細胞及び／又は物質であること、
モニタリング装置に近接した前記シーン内における生体細胞及び／又は物質のタイプの検出を報告すること
を含む作業の命令を計算装置のプロセッサに実行させる固定コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項４０】
前記シーン内生体細胞及び／又は物質は原位置である請求項３９記載の固定コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項４１】
前記作業は、
シーン内生体細胞及び／又は物質又は前記シーン内生体細胞及び／又は物質を囲む環境と関連する環境要因を感知すること、
取得環境要因をモニタリング装置に近接した前記シーンの画像ベースデータ及び／又は生体細胞及び／又は物質の検出タイプ又は種類と関連付けること
をさらに含む請求項３９記載の固定コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項４２】
前記検出作業は、
生体細胞及び／又は物質のシグネチャのトレーニングコーパスに基づいて生体細胞及び／又は物質を検出及び／又は同定するようにトレーニングされたＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジンであるトレーニング済生物学的検出エンジンに、モニタリング装置に近接したシーンの画像ベースデータを提供すること、
モニタリング装置に近接したシーンは内部に生体細胞及び／又は物質を含むとの生物学的検出エンジンからの陽性表示、及び／又は、当該生体細胞及び／又は物質の同定を受信すること
を含む請求項３９記載の固定コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項４３】
前記検出作業は、
生体細胞及び／又は物質のシグネチャのトレーニングコーパスに基づいて生体細胞及び／又は物質を検出及び／又は同定するようにトレーニングされたＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジンであるトレーニング済生物学的検出エンジンに、前記モニタリング装置に近接したシーンの画像ベースデータを提供すること、
モニタリング装置に近接したシーンは内部に生体細胞及び／又は物質を含むとの生物学的検出エンジンからの陽性表示、及び／又は、当該生体細胞及び／又は物質の同定を受信すること、
そして、モニタリング装置に近接したシーンの画像ベースデータが、シーンの可視及び／又は不可視の電磁スペクトルからキャプチャされたデータを含む状態を作り出す請求項３９記載の固定コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項４４】
前記多数のモニタリング装置に近接したシーンの生体細胞及び／又は物質のタイプの検出を多数のモニタリング装置の関連画像ベースデータ及び環境要因と相関化させることさらに含む請求項３９記載の固定コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項４５】
前記相関化エンジンの相関化、多数のモニタリング装置に近接して検出された生体細胞及び／又は物質のタイプ、関連画像ベースデータ、及び多数のモニタリング装置の環境要因に基づいて推論を行うことをさらに含む請求項４４記載の固定コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項４６】
前記相関化エンジンの相関化、多数のモニタリング装置に近接して検出された生体細胞及び／又は物質のタイプ、関連画像ベースデータ、及び／又は多数のモニタリング装置の環境要因に基づいてランキングを生成することをさらに含む請求項４４記載の固定コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項４７】
画像ベースデータを多数の遠隔モニタリング装置から取得するためのデータ通信サブシステムと、各モニタリング装置からの画像ベースデータは、モニタリング装置に近接したシーン及び生体細胞及び／又は物質を内部に含む近接シーンの１つ以上の画像から生成され、データ通信システムは環境データを多数の遠隔モニタリング装置のそれぞれから取得し、環境データは、各装置のシーン内生体細胞及び／又は物質又はシーン内生体細胞及び／又は物質を囲む環境と関連付けられた環境要因に基づいていること、
画像ベースデータを解析し、各装置のシーン内生体細胞及び／又は物質の中から生体細胞及び／又は物質のタイプ又は種類を検出するための生物学的検出サブシステムと、
モニタリング装置に近接したシーン内の生体細胞及び／又は物質のタイプの検出を報告するためのレポートサブシステムと
を含むシステム。
【請求項４８】
前記画像ベースデータは、各モニタリング装置に近接したシーンの単一画像の選択部分を含む請求項４７記載のシステム。
【請求項４９】
前記画像ベースデータは、各モニタリング装置に近接したシーンの画像の多数の画像それぞれの選択部分を含む請求項４７記載のシステム。
【請求項５０】
検出生体細胞及び／又は物質のタイプ又は種類は、病的生体細胞及び／又は物質である請求項４７記載のシステム。
【請求項５１】
前記病的生体細胞は
病的細胞、
異状細胞、
癌細胞、
感染因子、
病原菌、
病原体、
病原性因子、
それらの組み合わせ
を含む請求項４７記載のシステム。
【請求項５２】
前記シーン内生体細胞及び／又は物質は原位置にある請求項４７記載のシステム。
【請求項５３】
各モニタリング装置に近接したシーンの１つ以上の画像は顕微鏡、分光及び／又はデジタル画像である請求項４７記載のシステム。
【請求項５４】
各モニタリング装置に近接した前記シーンの１つ以上の画像は、ハイパースペクトル及び／又はプレノプティックである請求項４７記載のシステム。
【請求項５５】
前記シーン内生体細胞及び／又は物質は、
物理的に表面上に位置すること、
物理的に媒質中に位置すること、
その環境中で不攪乱状態であること、
不攪乱及び不純物無混和状態であること、
不攪乱及び不純物無混和状態で物理的に表面上に位置すること、
画像キャプチャの目的で移動させられていないこと、
画像キャプチャの目的で未処理であること、
モニタリング装置による影響を受けない表面上にあること
を特徴とする生体細胞及び／又は物質を含む請求項４７記載のシステム。
【請求項５６】
前記生体細胞は、
多細胞生物有機体の細胞、
多細胞生物有機体の組織又は器官の細胞、
腫瘍又は成長多細胞生物有機体の細胞、
単細胞有機体、
微生物、
微視的有機体、
単細胞有機体
小さすぎてヒトの肉眼では見えない生体、
ヒトには機械的拡大によってしか見えない生物、
微視的胞子、又は
それらの組み合わせ
であることを特徴とする請求項４７記載のシステム。
【請求項５７】
前記生体細胞は、
単細胞有機体、
細菌、
古細菌、
真菌、
カビ、
原生生物、
ウイルス、
微視的多細胞有機体、
藻類、
病原体、
胞子、
胚芽、
プリオン、又は
それらの組み合わせ
からなる微生物であることを特徴とする請求項４７記載のシステム。
【請求項５８】
前記シーンは、
シーン内生体細胞及び／又は物質が生息する１つ以上の表面、
シーン内生体細胞及び／又は物質が生息する液体、
シーン内生体細胞及び／又は物質が生息する体液、
シーン内生体細胞及び／又は物質が生息するエリア、
シーン内生体細胞及び／又は物質が生息する体積、
その寸法が０．１ｍｍ未満のエリア又は体積、又は
それらの組み合わせ
からなる請求項４７記載のシステム。
【請求項５９】
前記画像ベースデータはシーンの一連の画像から生成される請求項４７記載のシステム。
【請求項６０】
前記環境データの基となる環境要因は生物、無生物及び関連要因を含む請求項４７記載のシステム。
【請求項６１】
前記環境データは１つ以上の環境要因の測定又は感知結果である請求項４７記載のシステム。
【請求項６２】
前記レポートサブシステムは、取得環境データを画像ベースデータ及び／又は生体細胞及び／又は物質の検出タイプ又は種類と関連付ける請求項４７記載のシステム。
【請求項６３】
前記環境要因は、
周囲温度、
タイムスタンプ、
湿度、
気圧、
周囲音響、
位置、
周囲電磁活性、
周囲照明条件、
ＷｉＦｉ指紋、
ＧＰＳ位置、
浮遊粒子カウンタ、
化学検出、
ガス、
放射線、
空気質、
浮遊粒状物、
大気圧、
標高、
ガイガーカウンタ、
近接検出、
磁気センサ、
雨量計、
地震計、
気流、
動作感知、
イオン化検出、
重力測定、
光電センサ、
圧電容量センサ、
静電容量センサ、
傾斜センサ、
角運動量センサ、
水位検知、
火災検出器、
煙探知器、
力計、
周囲電磁波源、
ＲＦＩＤ検出、
バーコード読み取り、及び
それらの組み合わせ
からなる群から選択される請求項４７記載のシステム。
【請求項６４】
前記検出は、
シグネチャのデータベースへの生体細胞及び／又は物質にアクセスし、
各モニタリング装置に近接したシーンの画像ベースデータを使用して生体細胞及び／又は物質を分離し、
分離生体細胞及び／又は物質とデータベース中の少なくとも１つのシグネチャとを相関化し、
相関化が、分離生体細胞及び／又は物質は生体細胞及び／又は物質であると同定することを決定し、
相関化決定に応答した、分離生体細胞及び／又は物質が決定生体細胞及び／又は物質であるとのラベリングを行うための作業を含む請求項４７記載のシステム。
【請求項６５】
前記検出は、
生体細胞及び／又は物質のシグネチャのトレーニングコーパスに基づいて生体細胞及び／又は物質を検出及び／又は同定するようにトレーニングされたＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジンであるトレーニング済生物学的検出エンジンに、各モニタリング装置に近接した前記シーンの画像ベースデータを提供し、
各モニタリング装置に近接したシーンは内部に生体細胞及び／又は物質を含むとの生物学的検出エンジンからの陽性表示、及び／又は、当該生体細胞及び／又は物質の同定を受信するための作業を含む請求項４７記載のシステム。
【請求項６６】
前記検出は、
生体細胞及び／又は物質のシグネチャのトレーニングコーパスに基づいて生体細胞及び／又は物質を検出及び／又は同定するようにトレーニングされたＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジンであるトレーニング済生物学的検出エンジンに、各モニタリング装置に近接したシーンの画像ベースデータを提供し、
各モニタリング装置に近接したシーンは内部に生体細胞及び／又は物質を含むとの生物学的検出エンジンからの陽性表示、及び／又は、当該生体細胞及び／又は物質の同定を受信し、
そして、各モニタリング装置に近接したシーンの画像ベースデータが、シーンの可視及び／又は不可視の電磁スペクトルからキャプチャされたデータを含む状態を作り出すための作業からなる請求項４７記載のシステム。
【請求項６７】
前記レポートシステムは、各モニタリング装置に近接したシーンの生体細胞及び／又は物質の同定を報告する請求項４７記載のシステム。
【請求項６８】
前記レポートシステムの報告は、
有線又は無線通信機構を介して通信を受信するように指定されたヒト又はマシンにかかる通信を送信し、
有線又は無線通信機構を介して通知を受信するように指定されたヒト又はマシンにかかる通知を送信し、
有線又は無線通信機構を介してアップデートを受信するように指定されたデータベースをアップデートし、
メモリに検出を単細胞有機体記憶し、
それらを組み合わせる
作業を実装することを特徴とする請求項４７記載のシステム。
【請求項６９】
前記レポートシステムの報告は、各モニタリング装置に近接したシーンの生体細胞及び／又は物質のタイプが、以降の研究及び調査のためのフラグ付けカテゴリーであることを示す請求項４７記載のシステム。
【請求項７０】
前記検出及び／又は同定生体細胞及び／又は物質の無力化された有害な影響を改善する方法で検出及び／又は同定に反応するための改善システムをさらに含む請求項４７記載のシステム。
【請求項７１】
前記検出及び／又は同定生体細胞及び／又は物質の無力化された有害な影響を改善する方法で検出及び／又は同定に反応するための改善システムをさらに含み、改善アクションは、
検出／同定生体細胞及び／又は物質の生物学的性質を中和するために生体細胞及び／又は物質の物理的位置に活性物質を導入し、
検出／同定生体細胞及び／又は物質の生物学性質を中和するために生体細胞及び／又は物質の物理的位置へのロボット又はヒトの派遣又は巡視を要請し、
生体細胞及び／又は物質の周囲の状態を記録するために生体細胞及び／又は物質の物理的位置へのロボット又はヒトの派遣又は巡視を要請し、
検出／同定生体細胞及び／又は物質の生物学的性質を中和するために生体細胞及び／又は物質の物理的位置に近接した近接電子デバイス又はシステムを起動し、
生体細胞及び／又は物質の周囲エリアを記録するために生体細胞及び／又は物質の物理的位置に近接した近接カメラを起動し、
それらを組み合わせる
ことを特徴とする請求項４７記載のシステム。
【請求項７２】
前記モニタリング装置は、全体又は一部が、システムオンチップ、デバイスオンチップ、スマートデバイス、コンピュータ、移動型デバイス、顕微鏡、モバイルデバイス及び無線デバイスからなる群から選択される請求項４７記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
生物学において、細胞は、全ての既知の生命体の基本的な構造、機能及び生物学的単位である。細胞は、独立して増殖することができる生命の最小単位であり、細胞は「生命の基礎的要素」であると呼ばれることが多い。用語「細胞」それ自体は極めて一般的なものである。ここでは、用語「生体細胞」を用いて、この用語とその他の分野におけるその他の一般的用法との区別を行う。
【０００２】
一般的には、生体細胞は、タンパク質及び核酸のような多くの生体分子を含む膜に包まれた細胞質から構成されている。有機体は（バクテリアを含む単細胞から構成された）単細胞又は単細胞有機体と（植物及び動物のような）多細胞有機体とに分類することができる。多細胞の植物及び動物は、ヒトの肉眼で見えることが多いのに対して、それら個々の細胞は、大きさが１〜１００マイクロメートルであり、顕微鏡でしか見ることはできない。
【０００３】
生体細胞の一般的な例は微生物である。微生物（すなわち、ごく小さな生物）は、地球上のほぼどこでも発見される微視的生物である。確かに、巨視的生物（すなわち、ヒト）は、通常は平和的に微生物と共存している。確かに、多くの微生物は、健康的な生活及び健康的なエコシステムにとって有用又は不可欠である。
【０００４】
残念ながら、微生物の中には有害な微生物がある。これらは一般的には病原菌と呼ばれる。細菌が、ヒトに感染し、病気を生じることがある病原菌の一例である。例えば、リステリアはリステリア症を引き起こし、ブドウ球菌はブドウ球菌感染症を引き起こす。
【０００５】
現代の衛生・公衆衛生技術及び技術は、病原菌に遭遇する機会を大幅に削減している。しかし、そのリスクを根絶しているわけではない。確かに、多くの人々が未だに病原菌との接触によって発病している。多くの場合、これらの病原菌は、表面接触によって１面（例えば、カウンター）から別の面（例えば、手）に移動する。
【０００６】
微生物は、その性質から小さすぎて肉眼では見えないので、人は表面に触れる前にその表面の相対的な清潔度を意識することはない。全ての通常の表面には、いくつかの微生物が付着しているので、人は概して表面上にどんな種類の微生物がどの程度付着しているのか知ることができない。
【発明の概要】
【０００７】
ここに開示したのは、生体細胞及び／又は物質の検出及び／又は同定に基づくデータ収集及び／又は解析に関する技術である。この概要は、特許請求の範囲又は意味を解釈又は限定するために利用すべきでないとの理解の下に提示する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】病原菌を検出及び同定するための従来技術を示す。
【図２】本発明に係るシステム例を示す。
【図３】本発明に係るチップアーキテクチャを示す。
【図４】本発明に係るシステム例を示す。
【図５】本発明に係る方法例を示すフローチャートである。
【０００９】
詳細な説明は添付図面を参照している。図面において、参照番号の左端の数字は、その参照番号が初出となる図を表す。図面全体において同一の数字を使用して、同等の特徴及びコンポーネントを参照する。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
ここに開示したのは、生体細胞及び／又は物質の検出及び／又は同定に基づくデータ収集及び／又は解析を容易にする技術である。収集データの解析に基づいて、多種多様なタイプの相関関係を決定し、それから推論計算を行ってもよい。例えば、感染症の流行をその初期段階で検出し、その拡大を抑えるためのアクションを起こしてもよい。
【００１１】
いくつかの実装例において、病態生体細胞及び／又は物質の検出及び／又は同定は、原位置において（すなわち、現場において）、あらゆる干渉、接触又は不純物混和なしで、検査員又は検査機器によって行われる。従って、ここに記載した技術は、病気拡大の脅威が存在する位置及び時点において、病態生体細胞及び／又は物質の検出を容易にし、その脅威の性質を明らかにできる。原位置実装例では、検出及び／又は同定は現地で行われる。すなわち、別の位置における事後のさらなる検査を利用することはなく、従って、現場主義である。
【００１２】
さらに、ここに記載した技術によって、疾病細胞（例えば、癌細胞）を検出及び同定することができる。いくつかの実装例において、細胞は、人体上（原位置の一例である）又は人体内で、あらゆる干渉、接触又は不純物混和なしで、検査員又は検査機器によって検出又は同定してもよい。従って、ここに開示した技術は、人体上又は人体内の潜伏位置における実際の疾病（例えば、癌）の検出を容易にし、その性質を明らかにできる。この検出では別の位置における事後のさらなる検査を利用することはなく、従って、現場主義である。
【００１３】
病原菌（すなわち、病的）及び病的（すなわち、疾病）細胞の検出及び同定は、ここに開示した技術の重要な適用例ではあるが、たった１つの適用例にすぎない。より広く言えば、この技術は現場で、そしてリアルタイムで細胞を研究するために使用してもよい。詳細には、細胞を研究することで、どのような変化が時間経過と共に起こるかを決定し、それらの変化から相関関係を発見し、それらの相関関係から推論してもよい。
【００１４】
この方法によって、研究対象物の細胞は病態生体細胞である必要はない。細胞はどんな細胞であってもよい。特に、対象物細胞は、検査室での培養よりもむしろリアルタイムでの研究が望ましく、さらに、自然環境中での研究が望ましい細胞としてもよい。ここで、リアルタイムとは、一般的に検査室内で行うような培養ではなくて、細胞の通常のライフサイクルである。
【００１５】
ここに開示の技術のその他の実装例では、病的細胞（例えば、病原菌）又は病的物質（例えば、毒素類）は原位置でも、検査室内でも検出又は同定することができる。ここで使用しているように、用語「検査室内で」は‘原位置で’とは正反対の状態を指している。アクションは文字通りには検査室内で行われているわけであるが、この用語はより幅広いアクションを、すなわち、現地でも、現場でも行われておらず、細胞又は物質が発見された位置から遠く離れたところで、あるいはまた、検査員又は検査機器による干渉、接触又は不純物混和と共に行われるアクション（例えば、検出及び同定）を指している。例えば、ペトリ皿の中で採取した細胞の培養は検査室内で行われる。
【００１６】
インターネット・オブ・シングス（ＩｏＴ）の発達のように、ハードウエアは各種の装置で使用すべきシステムオンチップ（ＳｏＣ）を含んでもよい。チップは、ＲＩＳＣアーキテクチャ、例えば、Ａｒｍ社ベースアーキテクチャのような、様々なアーキテクチャに基づくものにしてもよい。チップは分子データをリアルタイムで収集し、有効データの量を桁違いに増やすことができる。
【００１７】
ＳｏＣを使用した実装例では、プラットフォームへの伝送に必要なデータ帯域幅を大幅に縮小してもよい。特に、物体検出及び同定処理の使用のためにＳｏＣを使用した場合に、これが実現する。
【００１８】
シナリオ例
リステリア菌は、発熱、嘔吐及び下痢の症状を伴う感染症であるリステリア症を引き起こす病原体である。この病原菌は病的生体細胞の一例である。リステリア菌は身体のその他の部分に拡がり、髄膜炎のようなより重篤な合併症に至ることがある。リステリア菌には、牛乳、チーズ、野菜、生魚、魚の燻製、肉、アイスクリーム及びハムソーセージ類のようなインスタント食品によって感染することが多い。二次汚染を防止し、あらゆる問題に直ちに対処できるように、リステリア菌の早期かつ迅速な検出が望ましい。
【００１９】
これらのインスタント食品は、食品工場で大量生産される。これらの工場においては、（リステリア菌のような）有害な病原菌が食品生産物の表面上に存在するか否かを判定する検査のために生産を中断する時間は、殆ど又は全く不要になる。検査の包括性及び望ましい精度に応じて、従来の細菌検出技術では、長くは１週間から短くても数時間が必要である。検査項目に関係なく、これら従来の検査には、様々な表面からの手作業によるサンプル採取、これらサンプルの分類、侵襲的検査（例えば、培養、化学反応、抗体等）の実装が必要である。
【００２０】
図１は病原菌を検出及び同定するための従来技術１００を示す。テーブル１１０は、微生物が付着した表面を有する。このテーブル１１０は、微生物が生息しているかもしれない表面エリアを含むあらゆるものを表す。この考察のために、テーブル１１０はインスタント食品メーカーの業務用厨房内にあるものと仮定する。このメーカーはこの厨房内のリステリア菌について危惧している。その厨房内のリステリア菌の存在を検出するために、メーカーは厨房のスポット検査の実装を依頼する。
【００２１】
その目的で、テーブル１１０上のスポット１１２がサンプル採取用に選択される。サンプル採取用綿棒１２０を使用して、検査員がスポット１１２の拭き取りを行う。矢印１３０に従って、サンプル採取済綿棒１２２を検査ステーション１４０まで慎重に運び、その他の汚染源からの付随的かつ不用意なサンプル採取を防止する。
【００２２】
一般的に、この検査ステーション１４０は、サンプルを採取した業務用厨房のサンプルスポット１１２から物理的に分離され、離れている。検査ステーション１４０は検査施設の検査室内に置かれることが多い。従来の方法では、サンプル採取済綿棒１２２のサンプル微生物１２４は培養のためのペトリ皿１４４に移される。ある時点で、様々な理由から、可視性を高めるための染料のような化学薬品１４２をペトリ皿１４４の培養微生物に添加してもよい。
【００２３】
矢印１３２及び１３４に従って、恐らくは数週間から数カ月後に、不純物混和（例えば、染色）培養微生物の入ったペトリ皿１４６が顕微鏡１５０下での検査が迅速になる。典型的には、ヒトが顕微鏡１５０下で培養物を検査し、多くの要素に基づいて培養微生物中の病原菌を同定するが、殆どがかかる微生物の同定についてはヒトの専門的経験に基づくものである。
【００２４】
図１に示したような従来の検査方法では、サンプル微生物は検査室内で培養され、欠陥が生じる。「ストレスを受けた」細胞は、培養物中では成長することがなく、（従って）、細菌が存在し、生きており、潜在的に有害であるにもかかわらず、（結果は陰性となる）。また、これは最も時間のかかる検査である。
【００２５】
分子／化学法に基づく代替的な従来技術は、全てのタイプの細胞を検出するが、生細胞と、消毒後にも残っている無害な死滅細胞とを区別しない。従って、これらの分子／化学法は、病原菌の死滅細胞だけしか存在しない場合でも、病原菌の存在について偽陽性を示すことがある。
【００２６】
さらに、その他の従来技術は、抗体を使用して、表面に細胞が相互に付着した微生物群である生物膜を検査する。この技術の場合、生物膜を表面から取り除き、特定の抗体によって処理し、生物膜が蛍光を発するか否かを見るために検査を行う。このタイプの技術では、導入された抗体と相互作用する特定の病原菌の検査だけしか行われない。
電子デバイス例
【００２７】
図２はここに記載した技術に係るシナリオ例２００を示す。シナリオ例２００はテーブル２１０を含む。このテーブルは、スマートフォン２２０のカメラ（図示せず）の視野内の表面エリアであるシーン２１２を有する。実際に、カメラはシーン２１２の画像２２２をキャプチャする。現実と同様に、シーン２１２は多数の微生物を含んでいるが、これらの微生物はシーン２１２では不可視である。
【００２８】
シナリオ例２００では、微生物は、自然に生き、住み、又は存在する位置で検査、試験等を受けるので、微生物については原位置で（すなわち、現地で）と記述される。すなわち、微生物は検査室内に運ばれることはない。ここで「検査室内」とは、検査、試験等を行うために、微生物が移動、移転又は移住させられたことを示している。ここに記載した技術の他の実装例では、検査室内の微生物を含めてもよい。
【００２９】
画像２２２は、スマートフォン２２０のディスプレイで見るものとして示される。シーン２１２の様々な原位置微生物を見えるように、画像２２２は十分に拡大されている。まだ検出されてはいないが、これらの微生物の１つが病原体２２４である。
【００３０】
スマートフォン２２０はここに記載した技術に係る電子デバイス２３０の一例である。しかし、他のシナリオ例では、電子デバイス２３０は、例えば、タブレットコンピュータ、スマートデバイス、スタンドアロンデバイス、連携デバイスの集合体、ボタンサイズデバイス、デバイスオンチップ、スマートフォン又はスマートデバイスのアクセサリ、移動型デバイス、ロボット、飲込み可能デバイス、注入可能デバイス、医療検査室内組込み型等としてもよい。
【００３１】
図示したように、電子デバイス２３０はシーンキャプチャシステム、生物学的検出システム（及び物体検出システム）２３４、データベース２３６、環境センサシステム２３８、レポートシステム２４０及び改善システム２４２を含む。電子デバイス２３０のこれらのシステムは、ハードウエア、ファームウエア、特殊目的コンポーネント（例えば、センサ）及び／又はそれらの組み合わせから構成されている。これらシステムは、時には、そのうえ、ソフトウェアモジュールを含めてもよい。
【００３２】
シーンキャプチャシステム２３２は、内部に原位置生体細胞を含むシーン（例えば、シーン２１２）の画像（例えば、画像２２２）を取得するように構成されている。すなわち、シーンキャプチャシステムによってキャプチャされるシーン内には、現地に（すなわち、現場に）定住している生体細胞が存在する。いくつかの実装例では、シーンキャプチャシステム２３２はカメラを含み、シーン内に含まれた物質から放出又は反射されている電磁スペクトルの可視部をキャプチャする。いくつかの実装例では、シーンキャプチャシステム２３２は、シーン内に含まれた物質から放出又は反射されている電磁スペクトルの不可視部（例えば、ｘ線、赤外線、ガンマ線、紫外線等）をキャプチャするように構成されたコンポーネントを含む。
【００３３】
（シーンキャプチャシステム２３２によって行われるような）取得するアクションの例としては、測定、採取、アクセス、キャプチャ、獲得、捕捉及び観察がある。例えば、シーンキャプチャシステム２３２は、デジタルカメラの電荷結合素子（ＣＣＤ）を使用して画像をキャプチャすることによって、画像を取得してもよい。もう１つの例では、シーンキャプチャシステム２３２は、シーンの電磁スペクトルの測定によって画像を取得してもよい。
【００３４】
取得画像は顕微鏡像、分光画像、デジタル画像又はそれらの組み合わせである。取得画像が顕微鏡像になるのは、顕微鏡スケールであるシーン内の要素をキャプチャするからである。取得画像が分光画像になるのは、電磁スペクトルの一部（可視及び／又は不可視部）に対して敏感な機器を使用してエレメントをキャプチャするからである。取得画像がデジタル画像になるのは、マシン、コンピュータ、デジタル電子デバイス等に記憶可能なデータとしてキャプチャ情報をフォーマットし、記憶するからである。
【００３５】
キャプチャされたものは画像と呼ばれるが、この画像は必ずしも（画像２２２に示したような）ディスプレイ画面上に二次元画像としてディスプレイ可能なわけではない。正確に言えば、画像は、シーン（例えば、シーン２１２）に暴露された場合にシーンキャプチャシステム２３２のコンポーネントにより受け取る電磁スペクトル（又はその一部）の定量的及び定性的性質を表すデータのアレイである。
【００３６】
生物学的検出システム２３４は、取得画像を解析し、キャプチャシーンの原位置生体細胞の中から１つ以上の病的生体細胞の存在を検出するように構成されている。いくつかの実装例では、生物学的検出システム２３４は、シーン内の１つ以上の特定の細胞及び／又は物質を実際に同定してもよい。この場合、このシステムは生物学的同定システムと呼んでもよい。かかるシステムは原位置生体細胞の中から特定の病的生体細胞を同定してもよい。従って、実装例に応じて、このシステム２３４は生体細胞検出システム又は病的生体細胞検出システムと称してもよい。
【００３７】
検出を果たすには、生物学的検出システム２３４は、データベース２３６を採用してもよい。このデータベース２３６は、病的生体細胞シグネチャ又はトレーニングコーパスのデータベースであってもよい。生物学的検出システム２３４は生体細胞検出システムの特定例である。トレーニングコーパスは、ＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジンが「学習し」、その能力及び精度を高めるための多数の用途特化サンプルのデータベースである。
【００３８】
生物学的検出システム２３４はＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジンを採用して、１つ以上の病的生体細胞の検出及び／又は同定の実装又は実装の支援を行う。ＡＩ／ＭＬ／ＤＬは人工知能／機械学習／深層学習テクノロジーの略号である。特定の実装例ではＡｌエンジンのみ、ＭＬエンジンのみ、ＤＬエンジンのみ、又はそれらの組み合わせを採用してもよい。
【００３９】
ＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジンはスマートフォン２２０だけに実装してもよい。この場合、スマートフォン２２０はリアルタイムでプラットフォーム（例えば、遠隔コンピュータシステム）と通信を行う必要はない。別の実装例では、ＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジンはプラットフォームだけに（従って、遠隔的に）実装してもよい。この場合、スマートフォン２２０はリアルタイムで（又はほぼリアルタイムで）プラットフォーム（例えば、遠隔コンピュータシステム）との通信を行う。さらに別の実装例では、ＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジンはスマートフォン２２０とプラットフォームの両方に部分的に実装される。この方法によって、集中的処理はプラットフォームにオフロードされる。
【００４０】
生物学的検出システム２３４のいくつかの実装例は、他の装置、サーバ又はクラウドからの支援を受けずに、装置単独でそのデータ解析を行ってもよい。生物学的検出システム２３４の他の実装例では、データ解析の全て又は殆ど全てを他の装置、サーバ又はクラウドに任せてもよい。さらに別の実装例では、データ解析を多数の装置又は位置の間で分担してもよい
【００４１】
単独で、又は他の装置又はコンピュータシステムとの共同作業によって、生物学的検出システム２３４はシーンの画像を解析して、その中の生体細胞のタイプ又は種類を検出、決定及び／又は同定する。電磁スペクトルを使用する観察可能な細胞の分子の分類を使用することによって、少なくとも部分的に、これを行ってもよい。いくつかの実装例では（化学反応又は励起のような）他のデータを解析に含めてもよい。
【００４２】
これら分子のいくつかはある程度の種類、タイプ又は特定の細胞を示している。かかる分子はここでは標識生体分子と呼ばれる。電子デバイスは、検出された生体分子の特定のもの、そのタイプ及び割合に基づいて、キャプチャシーン内に存在する細胞のタイプ及び種類を決定できる。画像内で検出された物体の確率を計算することによって、これを少なくとも部分的に実装してもよい。
【００４３】
環境センサシステム２３８は、原位置生体細胞又は原位置生体細胞の周囲の環境と関連する１つ以上の環境要因を測定するように構成されている。いくつかの例では、環境センサシステム２３８は簡単にセンサと呼んでもよい。
【００４４】
レポートシステム２４０は、取得画像内の１つ以上の病的生体細胞の検出及び／又は同定を報告するように構成されており、いくつかの実装例ではレポートシステム２４０は測定環境要因を取得画像及び／又は検出病的生体細胞と関連付けるように構成されている。
【００４５】
改善システム２４２は、検出／同定病的生体細胞の病的生体性質を改善する方法で、検出及び／又は同定に応答するように構成されている。
【００４６】
電子デバイス２３０は、他の類似の電子デバイス又は集中／分散サーバとの間でデータを送受信するために通信システムを有してもよい。電子デバイス２３０は、画像キャプチャ及び処理機能を実装するために強調プロセッサ又はコプロセッサを有してもよい。
【００４７】
当然ながら、上述したシナリオ例２００は病的生体細胞検出の１つの実装例である。ここに記載した技術の他の実装例では、細胞よりもむしろ病的生体物質を検出又は同定してもよい。
【００４８】
電子デバイス２３０のシステムの１つ以上は、実行されるとコンピュータデバイスの１つ以上のプロセッサによって電子デバイスを動作させる命令を含む固定コンピュータ可読記憶媒体を特徴としてもよい。
前処理データ
【００４９】
一般的には、同じシーンの画像は時間をかけてキャプチャされる。その時間は、数秒、数分、又は、場合により数時間となることがある。その際には、大量の生画像データが生成される。データが非常に多いので、スマートフォン２２０の局所記憶能力をすぐに上回ることがあり、スマートフォン２２０とネットワークベース記憶ソリューション間のデータ転送速度を上回ることも多い。
【００５０】
この問題に対処するために、スマートフォン２２０は、局所記憶又はネットワーク全体への転送の前に生シーンキャプチャデータを前処理又は処理するように構成してもよい。前処理のために、スマートフォン２２０は、シーンの同定又は再構成に役立つ重大又は重要データだけを生成してもよい。
【００５１】
例えば、スマートフォン２２０は、各キャプチャ画像又はシーンからの標識生体分子情報を記憶してもよい。標識生体分子情報は、特定の画像又はシーン内で検出、決定、同定等された標識生体分子又は物質のタイプ、量、割合等に関するデータだけを含んでいる。従って、画像キャプチャから他の全てのデータは廃棄される。
【００５２】
関連環境要因と共に、前処理情報は記憶されるか、又はネットワーク全体に転送される。これによって、データ記憶／転送要件が桁違いに減少する。細胞の特定のタイプ又は種類は、この記憶又は転送前処理データから決定される。これは後に行っても、異なるシステムによって行ってもよい。
【００５３】
いくつかの例では、スマートフォン２２０は、画像／シーンキャプチャデータを完全に処理して、細胞のタイプ又は種類を決定、検出及び／又は同定してもよい。このシナリオでは、電子デバイスは、細胞のタイプ又は種類に関するその結論をその関連環境要因と共に記憶又は転送する。
データ量のスケール
【００５４】
キャプチャされている画像は顕微鏡スケールであることから、物体の小さな表面エリアをキャプチャするために多くの画像が必要になることがある。それに加えて、たとえ短い画像の連続であっても、全体ではすぐに大量の画像になってしまう。従って、（例えば、わずか数秒の）ほんの短期間であっても、非常に小さなエリアの続く顕微鏡スケール画像は（スマートフォンのような）一般的な電子デバイスの内部データ転送、データ記憶及び／又はデータ処理能力をすぐに超えてしまうことになる。さらに、（例えば、無線通信の）通常の外部データ転送速度では、この技術のデータの津波を受け入れる能力はない。
【００５５】
これらの問題に対処するために、２つのアプローチ例を採用してもよい。１つのアプローチは電子デバイスの能力増強を含み、もう１つのアプローチは処理しやすい形式へのデータの処理を含む。
【００５６】
第一に、特殊用途ハードウエアを採用して、受信リアルタイムデータの前処理及び処理を行う方法で、この技術は実装される。すなわち、特別構成ハードウエアを装置のプロセッサ及び電子機器に直接組み込んで、データの重要な特徴を失わずに、装置がその代表的部分を大量の受信リアルタイムデータを迅速に処理することを可能にする。
【００５７】
第二に、この技術は特殊なメカニズムを採用して、データの重要な特徴を失わずにその代表的部分を生成する。要するに、測定結果（例えば、標識生体分子）間の差分（すなわち、変化）を長期的に保存することを必要とする。これらの差分は記憶及び／又は転送される。さらに、データ圧縮スキームを採用してもよい。
【００５８】
撮像
ここに記述した技術は、シーンキャプチャシステム２３２のような画像キャプチャシステムを用いる。いくつかの例では、画像キャプチャシステムはカメラと呼ばれることもある。カメラと呼ばれるのは、特にシステムが観察対象の物質から放出及び／又は反射されている電磁スペクトルの可視部分をキャプチャする場合である。いくつかの実装例において、画像キャプチャシステムは、観察対象の物質から放出又は反射されている電磁スペクトルの不可視部分（例えば、ｘ線、ガンマ線、紫外線等）をキャプチャしてもよい。
【００５９】
いくつかの実装例では、画像キャプチャシステムは、ハイパースペクトル撮像、特に、スナップショットハイパースペクトル撮像を採用してもよい。ハイパースペクトル撮像は電磁スペクトルの一部にわたって情報を収集し、処理する。ハイパースペクトル撮像によって、スペクトルはシーンの画像内のピクセル毎にキャプチャされる。スナップショットハイパースペクトル撮像は（走査アレイではなく）凝視アレイを使用して、一瞬のうちに画像を生成する。
【００６０】
いくつかの実装例では、画像キャプチャシステムは、プレノプティック撮像とも呼ばれる明視野撮像を採用してもよい。プレノプティック撮像システムは、シーンから発する明視野に関する情報をキャプチャする。すなわち、シーン内の光強度と、光線が空間内を進む方向もキャプチャする。これは、光度だけしか記録しない従来のカメラとは対照的である。
【００６１】
プレノプティック撮像を使用することで、異なる焦点において映像を同時キャプチャすることが可能になり、装置センサは複数の第三次元平面において二次元画像をキャプチャする（すなわち、空間体積ｖｓ．平面をキャプチャする）ことができる。体積のキャプチャによって、非平坦面において、また、流体又は気体が観察された場合の検出の高速化が容易になる。
【００６２】
さらに、これらのハイパースペクトル技術とプレノプティック技術の両方を併用してもよい。すなわち、画像キャプチャシステムは、スナップショットハイパースペクトル撮像とプレノプティック撮像を合体してもよい。
ナノフォトニクス
【００６３】
いくつかの例では、観察結果又は測定結果の向上又は改善のために、作用物質がシーン内、環境中に、又は検査室において、意図的に導入される。例えば、測定及び観察が行われる環境中において、フォトニックナノ構造を拡げてもよい。
【００６４】
これらのフォトニックナノ構造は、ナノフォトニクス又はナノオプティクスと呼ばれる分野の一部であり、ナノメートルスケールでの光の挙動及びナノスケール物体と光との相互作用の研究を含んでいる。これは光学、光工学、電気工学及びナノ技術の一部門である。表面プラズモンポラリトンを介して光を転送及び集光できる金属コンポーネントを必要とすることが多い（ただし、そうでない場合もある）。
【００６５】
用語「ナノ光学」は、用語「光学」と同様に、通常は紫外線、可視光、近赤外線（自由空間波長３００〜１２００ナノメートル）を含む状況を指す。
【００６６】
ピーク強度を高めるためにナノフォトニクスを使用することで、所定量の光エネルギーが徐々により小さな体積にスクイーズされた場合（「ホットスポット」）、ホットスポットにおける強度は徐々に高くなる。これが特に役立つのが非線形光学においてである。その一例が表面増強ラマン散乱である。数百万から数十億を超える分子の平均を利用する従来の分光法とは違って、たとえホットスポットに位置する単一分子であっても、高感度の分光測定が可能になる。
【００６７】
ナノフォトニクスの１つの目標はいわゆる「スーパーレンズ」を構築することにあり、メタマテリアル又は他の技術を使用して、回折限界（低サブ波長）よりも精密な画像を生成する。
【００６８】
近接場走査型光学顕微鏡（ＮＳＯＭ又はＳＮＯＭ）が、波長よりもはるかに小さな分解能で画像を撮るという同じ目標を実現するもう１つのナノフォトニクス技術である。これには、撮像すべき表面の上方で非常に鋭い先端又は非常に小さな開口部をラスター走査することが必要となる。
【００６９】
近接場顕微鏡法は、より一般的には、ナノスケールのサブ波長分解能を実現するために近接場を使用するあらゆる技術を指す。例えば、二偏波干渉法は、導波管表面の上方の垂直面においてピコメートル分解能を有する。
【００７０】
環境要因
前述の通り、センサは、観察対象のシーン、その周辺又はその近傍に関する環境要因を取得する。これらは周囲要因と呼んでもよい。センサは測定又は感知によって環境要因を取得してもよい。他の例では、別の起源、センサ、メモリ、マシン等を介して環境要因へのアクセス、その取得、獲得等を行ってもよい。
【００７１】
環境要因は非生物的又は生物的である。しかし、収集してもよい他のデータ点も存在するが、それらは環境との明確な関連性があるわけではない。それらは関連要因又は観察関係要因と呼んでもよい。
【００７２】
非生物的環境要因は非生物学的起源と関連している。すなわち、測定対象の起源は生物又は最近の生物とは関連がない。
【００７３】
非生物学的環境要因の例としては、周囲温度、タイムスタンプ（例えば、日時）、水分、湿度、放射線、日照量、及び生体細胞が生息する水媒質（例えば、土壌）のｐＨがある。非生物学的環境要因の他の例としては、気圧、周囲音響、屋内位置、周囲電磁活性、速度、加速度、慣性、周囲照明条件、ＷｉＦｉ指紋、信号指紋、ＧＰＳ位置、地理位置情報、浮遊粒子カウンタ、化学検出、ガス、放射線、空気質、浮遊粒状物（例えば、ダスト、２．５ＰＰＭ、１０ＰＰＭ等）、大気圧、標高、ガイガーカウンタ、近接検出、磁気センサ、雨量計、地震計、気流、動作感知、イオン化検出、重力測定、光電センサ、圧電容量センサ、静電容量センサ、傾斜センサ、角運動量センサ、水位（すなわち、洪水）検知、火災検出器、煙探知器、力計、周囲電磁波源、ＲＦＩＤ検出、バーコード読み取り、又はそれらの組み合わせがある。
【００７４】
生物的環境要因とは、生物学的起源を有する環境要因である。かかる環境要因の例としては、有機食品の入手可能性、及び、同種体、競争者、捕食者、寄生生物の存在がある。
【００７５】
それ自体は環境要因ではないが、観察関係又は関連要因について以下に記述する。関連要因又は観察関連要因は、観察自体に関する環境についての、又は対象物が観察中の、又は取得された環境に関連する品質、数量及び／又は特徴の測定結果としてもよい。環境要因は、ヒト又はコンピュータが他の環境要因又はシーンに関連するデータとしてもよい。
【００７６】
観察関係要因又は関連要因の例としては、近隣交通パターン又は騒音、（例えば、社員バッジ又は監視カメラによる）特定する個人の行動追跡、訪問者、患者、関係部門のバッジ等がある。
【００７７】
ここでは、環境要因の一例として、周知のセンサ又は測定装置を挙げてもよい。例えば、ガイガーカウンタ及び地震計が例として挙げられる。例として挙げた場合の関連要因は、一般的にはかかる装置によって行われる測定であると理解されたい。従って、ガイガーカウンタの例で得られる要因は放射線であり、地震計の例で得られる要因は地面の動きである。
【００７８】
人工知能、機械学習及びディープラーニング技術
ここでは、用語「ＡＩ／ＭＬ／ＤＬ技術」は、周知又は新規の人工知能（ＡＩ）技術、機械学習（ＭＬ）技術及びディープラーニング（ＤＬ）技術等を指す。
【００７９】
畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）のようなＡＩ／ＭＬ／ＤＬ技術を適用することで、ここに記載した技術のいくつかの実装例では、環境及びシステムが既存のデータセット又はリアルタイムセンサデータの一方から取り込む顕微鏡像及び分光シグネチャ内の病的生体細胞及び物質を同定することが可能になる。
【００８０】
高品質病的生体細胞／物質画像及びシグネチャと対照してそのニューラルネットワークをトレーニングすることで、ここに記載した技術は特定の細胞／物質を確実に同定することができる。発見時には、ここに開示の技術は、サンプリング速度を大幅に高めて歴史的データを遡及的に「リプレイする」ために、高機能の待ち行列システムを使用して、大流行の高分解能モデルの構築を可能にしてもよい。このモデルは研究者が提供を受け、利用可能な完全に安全なチェーンにその後追加され、研究者はそれを使用して、大流行の封じ込めに役立てたり、その伝送モデルの理解を深めたりすることができる。
【００８１】
例えば、ここに記載の技術はリアルタイムデータ及び実社会データを提供できる。チップはデータ取り込みパイプライン及びマーケットプレイスにおいて使用される。建物全体及び／又は分布範囲全体に配備し、環境（例えば、温度、湿度等）データ、可視データ及び分光データを他の周囲（例えば、位置、時間等）データと一緒に取得するためのセンサを使用して、システム内の多数のチップは膨大な量の貴重なデータをここに記述の人工知能洞察エンジンによる処理用のプラットフォームにストリーミング配信することができる。ここで使用するプラットフォームは、大量の記憶能力及び処理能力を有する遠隔装置を含む。
【００８２】
ここに記載の技術は、ＡＩ技術を利用して、ここに記載の技術を実装する装置又はプラットフォームによってすでに学習された物体を検出してもよい。これにより伝送データの量が最小になり、通信帯域幅の効率的な利用が行われる。ここに記載した技術が検出するが、同定することはできない物体関連の検知データ及び他のデータはプラットフォームに送信され、プラットフォームは、実社会サンプルを集める調査を開始させ、それらのサンプルを検査室に送って、ディープラーニングを含む機械学習を使用する制御解析及び同定を行う。一度検査室で同定が行われると、プラットフォームはここに記載した技術の実装例に特定の検出アプローチを送信することができ、その結果、新しい物体が前進中であることを明確に同定することができる。
【００８３】
ここに開示の技術はセンサを含むか、センサに接続することになり、これらのセンサは、低濃度で、雑音環境において（例えば、ダスト、汚物又は他の興味を引かない物体の中の物体）、リアルタイムで（例えば、物体が視野に入ってから大幅な遅延なしで）、環境検出物体を騒乱することのないいくつかの場合（すなわち、受動的観察）において、さらに、それらの物体の存在が希少である場合に特に重要となる、興味を引く物体を見逃す確率が下がるように大きな三次元空間を探す能力によって、病的生体細胞及び物質を検出する新規な能力を有することになる。
【００８４】
これらの性質のいくつか又は全てを有し、ＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジンに支援された検出と組み合わせことで、現在の技術よりもはるかに高速で、正確で、検査室環境外においても可能な検出及び同定が容易になる。
【００８５】
ここに記載した技術のいくつかの実装例では、収集データからの病的生体細胞又は物質の検出又は同定においてＡＩ／ＭＬ／ＤＬ技術を利用する。他の実装例では、ここに記載した技術は、そこで収集した環境要因のようなメタデータを含む収集データの解析において、ＡＩ／ＭＬ／ＤＬ技術を利用してもよい。
【００８６】
２０１８年４月４日のｃｌｏｕｄｍａｙｏ．ｃｏｍ  論文（“Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  ｂｅｔｗｅｅｎ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ａｎｄ  Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ”によれば、異なるが、相互関連性のある３つの技術ＡＩ、ＭＬ及びＤＬの間には多くの混同がある。この論文の定義によれば、ＡＩは「コンピュータがヒト挙動を模倣することを可能にする技術」、ＭＬは「マシンが経験と共に能力を向上させることを可能にするために統計的方法を使用するＡＩ技術のサブセット」、ＤＬは「多層ニューラルネットワークの計算を実行できるＭＬのサブセット」である。
【００８７】
トレーニング及び／又はデータ解析のためにＡＩ／ＭＬ／ＤＬ技術を採用する電子コンポーネント又はコンポーネントの集合体をここではＡＩ／ＭＬ／ＤＬ技術と呼ぶ。
システムオンチップ
【００８８】
図３は、ここに記載した技術の実装例であるシステムオンチップ４００の一例を示す。図示したように、システムオンチップ４００は、単一パッケージに組み込まれた、又はチップセット３０１としての半導体チップを含む。記述は特定のチップアーキテクチャに関するものであるが、他の半導体チップアーキテクチャを実装してもよいと理解される。
【００８９】
チップ３０１は、スマートフォン、ラップトップ／テーブルコンピュータ、専用医療／研究装置等のような異なる装置内に設置することができる。かかる装置は病的生体細胞又は物質の検出に使用される。若干の実装例では、計算はクラウドを介してオフチップで行っても、チップにより行ってもよい。
【００９０】
チップ３０１、特に、チップ３０１を含む装置は、データ処理にＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジンを使用してもよい。特に、病的生体細胞及び物質の検出／同定のための環境要因及び他のデータのような収集データの高速処理において、チップ３０１はＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジンを使用してもよい。加えて、そうすることで、（例えば、プラットフォームへの）通信の帯域幅が狭くなる。また、装置における分散処理によって、装置のコストが低減し、通信ボトルネックも減少する。
【００９１】
チップ３０１は、プロセッサ又は処理コンポーネント３００、キャッシュメモリ３０２、セキュリティコンポーネント３０４、光検出器３０６及びデジタル検出器３０８を含む。実装例に応じて、デジタル強調、物体検出又は物体同定の１つ以上のためにデジタル検出器３０８を使用してもよい。
【００９２】
チップ３０１は、１つ以上のＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジン又はアクセラレータ３０９を含んでいる。ＡＩ／ＭＬ／ＤＬアクセラレータ３０９は、エッジ及び／又はクラウド計算を実装できる。チップ３０１は、さらに暗号化コンポーネント３１０及びデバッグ・追跡コンポーネント３１２を含んでいる。
【００９３】
インタフェース３１４がチップ３０１内に備えられ／含まれている。特に、インタフェース３１４は、環境要因（例えば、温度、気圧、無線信号、静電容量等）及び（例えば、顕微鏡、カメラ又は分光計による）シーンのキャプチャ画像のような感覚入力を受信する能力を提供する。インタフェース３１４は、データの伝送、ネットワーク接続、ユーザ入力、状態標識及び制御照明回路を可能にする。
【００９４】
インタフェース３１４は、さらに例えば、インパッケージ・ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（ＤＲＡＭ）３２０、インパッケージ電気的消去可能・プログラマブル・リード・オンリー・メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）３２２及びパワーマネジメント集積回路（ＰＭＩＣ）３２４に接続してもよい。
モニタリング装置のネットワーク
【００９５】
図４は、ここに記載した技術のデータ収集及びデータ解析を容易にするインフラストラクチャ４００の例示である。例えば、データ収集は様々な幅（すなわち、水平方向）及び深さ（ｓなわち、垂直方向）のネットワークのいたる所で行ってもよい。この例として一つの建物を考えてみよう。建物の名称はホープ病院４１０である。
【００９６】
ホープ病院４１０は、多くの異なる階、部屋、部門等を有する。例示のために、ホープ病院４１０は各５室の４階建てとする。各階が一部門である。
【００９７】
ホープ病院４１０には多種多様な電子モニタリング装置が設置されている。これらの装置は、シナリオ例２００のスマートフォン２２０と似ている。しかし、これらの電子モニタリング装置は据え付けで、特殊用途としてもよい。これらの電子モニタリング装置は、ここではＮＡＮＯＢＯＴＴＭ装置と呼ぶ。しかし、これらのＮＡＮＯＢＯＴＴＭ装置は、スマートフォンではない特殊用途装置である。すなわち、ＮＡＮＯＢＯＴＴＭ装置は、ここに記述した機能性の特殊・特定用途で構成及び製造されたものである。
【００９８】
この例では、多数のＮＡＮＯＢＯＴＴＭ装置が病院全体に配置されている。実際に、各部屋に多数の装置を配置することも可能である。例えば、ＮＡＮＯＢＯＴＴＭ装置は、ベッド、浴室カウンタ、手指消毒剤ディスペンサ、蛇口ハンドル、換気口等に設置してもよい。加えて、他のＮＡＮＯＢＯＴＴＭ装置をＨＶＡＣの配管に設置してもよい。
【００９９】
図示したように、据置型装置４１２が患者Ｘの部屋の壁に、装置４１４が患者Ｙの部屋の天井に、装置４１６が患者Ｚのベッドに、装置４１８が３階の配管内に取り付けられており、装置４２０は看護師が運搬するポータブル装置である。
【０１００】
これらのＮＡＮＯＢＯＴＴＭ装置の各々は、その近傍の生体細胞及び／又は物質及び環境要因をモニタするために設置されている。装置はその近傍の特定の細胞及び／又は物質を検出及び／又は同定する。加えて、これらの装置によるモニタリングの進行によって、例えば、その近傍の検出及び／又は同定微視的生命体の変化の追跡が可能になる。
【０１０１】
さらに、これらのＮＡＮＯＢＯＴＴＭ装置の各々は、周囲温度、湿度、屋内位置等のような１つ以上の環境要因をモニタするための１つ以上のセンサを含む。各装置は長期間にわたってその近接要因及び微視的生命体を追跡する。
【０１０２】
据置型ＮＡＮＯＢＯＴＴＭ装置に加えて、ホープ病院４１０では他の電子デバイスを使用してもよい。例えば、同じ機能を果たすように特別に構成されたモバイル又は移動型デバイスを使用してもよい。これらのデバイスは、モバイル又はポータブルプラットフォームに固定してもよい。あるいはまた、これらのデバイスは自力又は自由意志で移動する能力を有してもよい。
【０１０３】
例えば、ＮＡＮＯＢＯＴＴＭ装置はカート、ロボットの投薬ディスペンサ、チャート等に固定してもよい。従って、ＮＡＮＯＢＯＴＴＭ装置は、それが固定されている物が病院中を移動するにつれて、近接の環境要因及び生体細胞を追跡する。従って、装置の屋内位置も同様に変化する。
【０１０４】
同様に、ＮＡＮＯＢＯＴＴＭ装置は、自己推進用に独自のメカニズムを有してもよい。建物の廊下、壁及び配管を移動するための電動モータ、車輪及び自己ナビゲーション能力を有してもよい。さらに、自己推進型ＮＡＮＯＢＯＴＴＭ装置の中には、例えば、いわゆるドローン（すなわち、無人航空機）のように、空中移動が可能なものがある。いくつかの例では、自己推進型ＮＡＮＯＢＯＴＴＭ装置は、液体上及び／又は液体中を移動してもよい。
【０１０５】
自己推進型ＮＡＮＯＢＯＴＴＭ装置は、病院又は他のスペースの周囲を移動して、かかるスペース又はその一部についての包括的モニタリングデータを生成してもよい。あるいは、自己推進型ＮＡＮＯＢＯＴＴＭ装置は、所定の進路を走行したり、その進路自体をナビゲートしてもよい。その際、装置は、走行時及び／又は進路沿いの特定の地点においてはデータを追跡中である。
【０１０６】
それに加えて、ヒトが、これらの機能を果たすことが可能なスマートフォン又は何らかの形態のスマートフォンアクセサリ（例えば、時計）を携帯してもよい。もちろん、このタイプのモバイル装置は、能動的及び／又は受動的にこれらの機能を果してもよい。すなわち、ユーザがいつどこで測定を行うべきかを能動的に選択してもよく、及び／又は、装置がいつどこで測定を行うべきかを選択してもよい。
【０１０７】
ホープ病院４１０内のこれらの様々な装置は相互接続しても、及び／又は、共通又は相互接続ネットワーク４３０に接続してもよい。例えば、据置型ＮＡＮＯＢＯＴＴＭ装置は、ピア・ツウ・ピア・メッシュ無線ネットワークを介して相互に接続してもよい。装置は、無線アクセスポイント（ＷＡＰ）を介して、又は近距離信号（例えば、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ）を介して接続してもよい。次に、これらのネットワークは（いわゆるインターネットのような）他のネットワーク及び集中型又は分散型計算センタに接続してもよい。例えば、室内の据置型ＮＡＮＯＢＯＴＴＭ装置の全てを、取得データをクラウドベース記憶システムに記憶するいわゆるクラウドに接続された単一の近隣ＷＡＰに接続してもよい。ネットワーク４３０とはこれらの適当な通信ネットワークのありとあらゆるものを指す。
【０１０８】
データ収集
ホープ病院４１０内の各装置は、その近接エリアをモニタするように設定されている。装置は生体細胞、及び、位置、温度、湿度のような様々な環境要因をモニタする。各装置は、シナリオ例２００のスマートフォン２２０のような方法でデータ収集を行うように設定してもよい。
【０１０９】
一度データがモニタリング装置によって収集されると、データを局所解析することも、生データを集中型及び／又は分散型計システムに転送又はアップロードしてもよい。スーパーシステム４３２がいくつかのサーバとして図示してある。スーパーシステムとは集中型及び／又は分散型計算システムを指す。
【０１１０】
局所解析を行うのであれば、収集データの全部を解析しても、一部を解析してもよい。局所解析によって、生体細胞の種類又はタイプの検出及び／又は同定に必要な処理の一部又は全てはモニタリング電子デバイスによって行われる。確かに、完全局所処理を行うのであれば、モニタリング装置はモニタされたシーン内の細胞のタイプ／種類に関する結論を出してもよい。
【０１１１】
いくつかの例では、生モニタデータ又は部分的処理済データを計算システムにアップロード又は転送してもよい。例えば、ホープ病院４１０の各階に独自の専用コンピュータを備えて、その階の装置のモニタデータを記憶してもよい。その階のコンピュータは、モニタされたシーン内の細胞のタイプ／種類の決定に必要な計算の一部又は全てを行ってもよい。あるいは、又は、それに加えて、各建物が独自のコンピュータを有しても、各キャンパスが独自のコンピュータを有してもよく、各都市が独自のコンピュータを有してもよく、各地域が独自のコンピュータを有してもよい等々である。あるいは、又は、それに加えて、このデータの全てが全体及び各レベルでの記憶及び処理のために「クラウド」に転送される。
【０１１２】
さらに、個々がその個人的理由からデータを収集してもよい。例えば、表面エリアがどの程度清潔であるのかが分かるように、訪問者が病院のカフェテリア内でデータを収集してもよい。このデータ及び／又はその解析は、いわゆるクラウドにアップロードしてもよい。すなわち、データ収集はクラウドソースとすることも、その個人だけが入手可能としてもよい。
【０１１３】
このデータの収集は連携してホープ病院４１０又は委託代理人が行ってもよい。このデータの収集及び解析は、ホープ病院４１０が行ってもよい。さらに、ホープ病院４１０のデータの収集及び解析は、ホープ病院４１０からの委託業務としてもよい。
【０１１４】
さらに、委託業務によって、同定可能な各顧客の個人データを保護するための匿名方式で、多くの様々な位置からデータを収集してもよい。多くの異なる位置及び顧客から収集したデータによって、委託業務によるデータ解析を行って、メタトレンド及びメタ相関関係を発見してもよい。
【０１１５】
スーパーシステム４３２は、１つ又は両方のシステム４４０及び４６０を含む。システム４４０は、主として画像ベースデータの収集及び解析用である。システム４６０は、主として収集・解析済データの推論又は結論用である。スーパーシステムはここでは「プラットフォーム」と呼んでもよい。
【０１１６】
システム４４０は、データ通信サブシステム４４２、生物学的検出サブシステム４４４及びレポートサブシステム４４８を含む。
【０１１７】
データ通信サブシステム４４２は（例えば、無線通信を介して）画像ベースデータを多数の遠隔モニタリング装置の１つ以上から取得する。各モニタリング装置からの画像ベースデータは、モニタリング装置に近接したシーン（例えば、から生成された）の１つ以上の画像に基づく。近接シーンは、生体細胞及び／又は物質を内部に含む。
【０１１８】
データ通信サブシステム４４２は、多数の遠隔モニタリング装置の１つ以上から環境データ（例えば、無線通信を介して）を取得する。環境データは、各装置のシーン内生体細胞及び／又は物質又は各装置のシーン内生体細胞及び／又は物質を囲む環境に関連する環境要因に基づく。
【０１１９】
生物学的検出シサブシステム４４４は、画像ベースデータ及び／又は環境データを解析する。その解析に基づいて、生物学的検出サブシステム４４４は、各装置又はいくつかの装置のシーン内生体細胞及び／又は物質の中の生体細胞及び／又は物質のタイプ又は種類を検出及び／又は同定する。
【０１２０】
検出を完遂するために、生物学的検出サブシステム４４４は、データベース４４６を採用してもよい。このデータベース４４６は、生体細胞又は生体物質シグネチャのデータベースとしてもよい。データベースは、トレーニングコーパスと称してもよい。トレーニングコーパスとは、ＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジンが「学習の対象とし」、その能力及び精度を高める多数の特定用途向けサンプルのデータベースである。
【０１２１】
生物学的検出サブシステム４４４は、ＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジンを採用して、１つ以上の生体細胞及び／又は物質の検出及び／又は同定の実装又は実装支援を行う。
【０１２２】
ＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジンの機能は、プラットフォーム全体に分割してもよい。すなわち、装置はＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジンを使用して画像の前処理を行い、そこでのさらなる処理のために結果を画像ベースデータとしてシステム４４０に送信してもよい。この場合、装置４１４は、リアルタイム（又はほぼリアルタイム）でプラットフォームと通信する。このようにして、集中処理は装置からプラットフォームにオフロードされる。
【０１２３】
生物学的検出サブシステム４４４は、シーンの画像ベースデータを解析して、データ中の生体細胞及び／又は物質のタイプ又は種類を検出、決定及び／又は同定する。電磁スペクトルを使用して観察可能な細胞の識別分子を使用することで、これを少なくとも部分的に行ってもよい。いくつかの実装例では、（化学反応又は励起のような）他のデータを解析に含めてもよい。
【０１２４】
レポートサブシステム４４８は、モニタリング装置に近接したシーン内の生体細胞及び／又は物質のタイプの検出及び／又は同定を報告する。レポートサブシステム４４８は、その結果及び関連データ（画像ベースデータ及び／又は環境データ）をシステム４６０に送信４４９してもよい。
データ解析
【０１２５】
上記考察のように、電子デバイスが、生体細胞を内部に有するシーンをキャプチャする。場合によっては、これら生体細胞は、自然に生存、生息又は存在する位置でモニタ、検査又は試験等されることから、原位置で（すなわち、現地で）と記述してもよい。すなわち、検査、試験等を行うために、生体細胞は移動、移転又は移住させられない。
【０１２６】
カメラ又はデジタル又は他の撮像技術を使用して、電子デバイスは、シーン内に含まれた物質から放出又は反射されている電磁スペクトルの一部をキャプチャする。取得画像は、顕微鏡画像、分光画像、デジタル画像又はそれらのいくつかの組み合わせである、取得画像が顕微鏡像になるのは、顕微鏡スケールであるシーン内のエレメントをキャプチャすることによる。取得画像が分光画像になるのは、電磁スペクトルの一部分（可視及び／又は不可視部分）に対して敏感な機器を使用してシーン内のエレメントをキャプチャすることによる。取得画像がデジタル画像になるのは、マシン、コンピュータ、デジタル電子デバイス等に記憶可能なデータとしてキャプチャ情報をフォーマットし、記憶させることによる。
【０１２７】
キャプチャされたものは画像と呼ばれるが、この画像は必ずしもディスプレイ画面上に二次元画像としてディスプレイ可能なわけではない。正確に言えば、画像は、シーンに露光された場合に電子デバイスのカメラが受け取る電磁スペクトル（又はその一部分）の定量的及び定性的性質を表すデータのアレイである。
【０１２８】
独自で、又は他の装置又はコンピュータシステムと協力して、電子デバイスはシーンの画像を解析し、シーン内の生体細胞のタイプ又は種類を検出、決定及び／又は同定する。電磁スペクトルを使用して観察可能な細胞の同定分子を使用することで、これを少なくとも部分的に行ってもよい。すなわち、電子デバイスは、キャプチャシーンの原位置生体細胞から反射、散乱、放出等される観察可能な（例えば、可視及び／又は不可視）電磁スペクトルをキャプチャして、これらの細胞の分子を決定する。
【０１２９】
これらの分子のいくつかは若干の種類、タイプ又は特定の細胞を示している。かかる分子は、ここでは標識生体分子と呼ばれる。電子デバイスは、検出された生体分子の特定のもの、そのタイプ及び割合に基づいて、キャプチャシーン内に存在する細胞のタイプ及び種類を決定できる。
【０１３０】
加えて、電子デバイスは、原位置生体細胞又は原位置生体細胞を囲む環境と関連する１つ以上の環境要因を測定するように構成された１つ以上の環境センサを含んでも、有してもよい。
【０１３１】
電子デバイスは、取得画像内の１つ以上の細胞のタイプ又は種類の検出及び／又は同定を報告するように構成されたレポートシステムを有することも、それに接続することもできる。いくつかの実装例において、レポートシステムは、測定環境要因を取得画像及び／又は検出細胞と関連付けるように構成されている。
【０１３２】
相関化エンジン
システム４６０は、相関化エンジン４６２を含む。多数の装置からの画像ベースデータ、多数の装置からの環境データ、あらゆる他の関連データ、及びレポートサブシステムからの結果に基づいて、相関化エンジン４６２は隠れたパターンを発見し、生体細胞及び／又は物質の活動（又はその欠如）の根本原因を最終的に見つけ出す。相関化エンジン４６２は１つ以上のＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジンを含む。
【０１３３】
相関化エンジンに供給されたデータのカテゴリーの２つが細胞／分子観察結果及び環境観察結果を含む。カテゴリーの１つは、シーン自体の細胞及び／又は分子測定結果／観察結果に基づく。このカテゴリーは、シーン内で発見された細胞及び／又は物質のタイプ／種類の検出／同定に関する完全な結論又は完全な結論には至らない何かとしてもよい。
【０１３４】
もう１つのカテゴリーは、他の環境要因である。当然、この場合は無数の選択肢があり，大量のデータが入手可能である。そのことから、これに対処するために、いわゆるビッグデータのツールを採用する。
【０１３５】
推論エンジン
システム４６０は、ＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジンと共に実装してもよい推論エンジン４６４を含む。多数の装置からの画像ベースデータ、多数の装置からの環境データ、あらゆる他の関連データ、レポートサブシステムからの結果、及び相関化エンジン４６２の相関関係に基づいて、推論エンジン４６４は、相関化エンジンによって検出されたパターン又はリンクに基づく推論を行うことができる。例えば、周囲湿度と特定タイプの生体細胞の増殖との間に直接の相関関係が存在することがある。推論は、湿度がそのタイプの細胞の成長に直接の影響を与えるものになる。
【０１３６】
もし細胞が不十分と見なした場合は、ヒトが、湿度をより厳密に制御して成長をより厳密に制御する解決策の決定を行う。あるいは、適切で十分な自動化によって、コンピュータ制御ＨＶＡＣシステムに命令して、部屋の湿度を下げ、そのタイプの細胞の成長の機会を減らしてもよい。
【０１３７】
もしデータ解析から強固な推論が形成された場合は、より正確な予測を行える。例えば、リアルタイムで十分な広さのエリア全体の情報を十分に集めることで、感染症の大流行を検出でき、その拡大を極めて早期に予測することで、定着するはるか前に流行病の拡大を抑え込める。
【０１３８】
推論及び予測の向上という目標を推進するために、いわゆるビッグデータのツールを採用してもよい。ビッグデータとは、情報に利用すべき潜在力を有する膨大な量の構造化、半構造化及び非構造化データを使って作業を行うために使用されるツールを表す発展的用語である。
【０１３９】
ビッグデータは、何か又は何らかの状況について知れば知るほど、より確実に将来起こり得る新たな洞察を獲得し、予測できるという原理に基づく。より多くのデータ点を比較することで、以前には隠れていた関係が姿を現し始め、これらの関係が我々の意思決定を学習し、伝えることを可能にする。
【０１４０】
通常、これは、収集可能なデータに基づく建築物モデルと、シミュレーションの実装と、毎回のデータ点の値の微調整と、我々の結果にどんな影響を与えるかのモニタリングとを含むプロセスを通じて行われる。このプロセスは自動化されており−今日の高度な解析技術は、現在取り組んでいる問題解決に役立つパターン−又は洞察−を発見するまでに何百万回ものこれらのシミュレーション及び全ての可能な変数の微調整を行う。
【０１４１】
データが非構造化形式で与えられることが増加しており、これは、行及び列を有する構造化テーブルにデータを入れることが簡単ではないことを意味する。このデータの多くは、衛星画像からソーシャルネットワーキングサイトにアップロードされた写真までの−画像及び映像、ならびに、eメール、インスタントメッセンジャー通信及び電話録音の形式のものである。この全てを理解するために、ビッグデータプロジェクトは、人工知能及び機械学習を含む最先端の解析を使用することが多い。例えば、画像認識又は自然言語処理によって−このデータが何を表すのか同定することをコンピュータに学習させることで、コンピュータはヒトよりもはるかに迅速かつ確実にパターンを見付ける学習ができる。
【０１４２】
ここ数年間の大きな傾向は「アズ・ア・サービス」プラットフォームを通じてのビッグデータツール及び技術の提供へと向かう動きである。企業及び組織はサーバスペース、ソフトウエアシステム及び処理能力をサードパーティークラウドサービスプロバイダからレンタルする。作業の全てがサービスプロバイダのシステム上で実装され、顧客は使用されたもの全てに対して支払いを行うだけである。このモデルは、あらゆる組織がビッグデータドリブン発見及び変換にアクセスすることを可能にしつつあり、ハードウエア、ソフトウエア、施設及び技術スタッフに関する巨額の支出が必要なくなる。
【０１４３】
分散型台帳
プラットフォームによって、ユーザは生物学的試験、実験等に関する自らのデータをアップロード又は共有してもよい。それらデータは、収集ビッグデータの一部となり、その他の人々の推論の精度を高めるのに役立ててもよい。
【０１４４】
このサービスの一部として、データをブロックチェーン方式で記憶させてもよく、データの改変、削除又は操作を確実に防止してもよい。ブロックチェーンとは、データトランザクションのデジタル化、分散化、分散型パブリック台帳である。「完了したもの」として増加し続けるブロック（最新のトランザクション）は時系列順に記録及び追加され、参加者は集中記録管理なしでデータトランザクションの経過を追うことが可能になる。各ノード（ネットワーク接続コンピュータ）がブロックチェーンのコピーを入手し、そのコピーは自動的にダウンロードされる。
【０１４５】
ランキング及び認証
システム４６０は、ランキングエンジン４６６を含む。ランキングエンジン４６６によって、ランキング・認証プログラムを提供してもよい。例えば、ホープ病院４１０のような企業は事業者と契約を結んで、その施設の訪問・検査を委託してもよい。ＮＡＮＯＢＯＴＴＭ装置及びスマートフォン装置を使用して、事業者はホープ病院４１０の建物内の様々な位置を検査してもよい。
【０１４６】
事業者は、その建物内で見付けられた生体細胞の数量及びタイプに基づく結果を点数化してもよい。この点数をホープ病院４１０についてのランキング又は認証としてもよい。このランキングは、ホープ病院４１０において物理的に公表してもよい。それに加えて、ランキングは、病院のウエブサイト、ソーシャルネットワーキングサイト等のようなデジタルソースに掲示してもよい。
【０１４７】
例えば、ホープ病院はその施設において発見された病的生体細胞及び／又は物質の出現の頻度及び深刻度に基づく清潔度ランキングを得てもよい。類似の企業をこのランキングシステムに基づいてランク付けしてもよい。顧客はかかるランキングに基づく「最も清潔な」病院に行くという選択をしてもよい。
【０１４８】
加えて、あるいは、ランキングシステムのベースになっているデータは、物理的に病院内にいる各人にその日常業務に際して測定を行わせるクラウドソーシングによって収集してもよい。企業は、ランキングサービスと共に記載すべき正規料金を支払ってもよい。
【０１４９】
改善及び実行
システム４６０は、レポートサブシステム及び／又は相関又は推論エンジンによって発見された問題を改善する（例えば、修正する）改善サブシステム４６８を含む。実際に、改善サブシステム４６８はかかる問題に応答して改善の実行を開始させてもよい。
【０１５０】
改善サブシステム４６８は改善アクションを行う。かかるアクションの例（例示であって、限定ではない）としては、
・  検出／同定病的生体細胞及び／又は物質の病的生体性質を中和する（例えば、清潔化、低減、破壊又は排除する）ための病的生体細胞及び／又は物質の物理的位置への活性物質（例えば、殺菌剤、紫外線、洗浄液／スプレー）の導入、
・  検出／同定病的生体細胞及び／又は物質の病的生体性質を中和する（例えば、清潔化、低減、破壊又は排除する）ための病的生体細胞及び／又は物質の物理的位置へのロボット又はヒトの派遣又は巡視要請、
・  病的生体細胞及び／又は物質の周囲の状態を記録する（例えば、写真撮影及び測定する）ための病的生体細胞及び／又は物質の物理的位置へのロボット又はヒトの派遣又は巡視要請（例えば、物理的位置の肉眼写真）、
・  検出／同定病的生体細胞及び／又は物質の病的生体性質を中和する（例えば、清潔化、低減、破壊又は排除する）ための病的生体細胞及び／又は物質の物理的位置に近接した近接電子デバイス又はシステムの作業起動、
・  病的生体細胞及び／又は物質の周囲のエリアを記録する（例えば、写真及び映像）ための病的生体細胞及び／又は物質の物理的位置に近接した近接カメラの作業起動、
・  特定の患者、位置、組織及び／又は領域に対して効果的であるカスタマイズされた治療及びオーダリング実行のトリガー形成、
・  特定の患者、位置、組織及び／又は領域に対して効果的である利用可能な治療及びオーダリング実行のトリガー選択、及び／又は
・  それらの組み合わせがある。
【０１５１】
場合によっては、改善作業は緩和策を含んでもよい。例えば、もしカビが存在する場合はアレルギー治療を開始し、がん検査の頻度を増やし、清掃資を再配置する等のために、勧告を行い、及び／又は、指示を与えてもよい。
【０１５２】
プロセス例
図５は、生体細胞及び／又は生体物質の検出及び／又は同定のためのデータ収集及び／又は解析用の前記技術を実装するプロセス例５００を示すフローチャートである。例えば、プロセス例５００は、病的生体細胞及び／又は物質を検出及び／又は同定してもよい。
【０１５３】
プロセス例５００は、電子デバイス２３０、システムオンチップ３０１及び／又は前記のシステム４４０によって、少なくともその一部を実装してもよい。プロセス例５００は、他の電子デバイス、コンピュータ、コンピュータシステム、ネットワーク等によって実装してもよい。例示のために、システム例５００はここでは「システム」によって実装されるものとして記述する。
【０１５４】
ブロック５１０において、システムは（例えば、無線通信を介して）画像ベースデータを多数の遠隔モニタリング装置の１つ以上から取得する。各モニタリング装置からの画像ベースデータは、そのモニタリング装置に近接したシーンの１つ上の画像に基づく（例えば、生成されている）。近接シーンは、生体細胞及び／又は物質を内部に含む。実際に、システムは、シーンの連続画像に基づく画像ベースデータを取得してもよい。もしいずれかの特定のタイプ又は種類の生体細胞及び／又は物質が検出された場合、そのシーンは生体細胞及び／又は物質を含んでいたことになる。
【０１５５】
シーンが、例えば、シーン内生体細胞及び／又は物質が生息する１つ以上の表面、シーン内生体細胞及び／又は物質が生息する液体、シーン内生体細胞及び／又は物質が生息する体液、シーン内生体細胞及び／又は物質が生息するエリア、シーン内生体細胞及び／又は物質が生息する体積、その寸法が０．１ｍｍ未満のエリア又は体積、又はそれらの組み合わせを含むこともある。
【０１５６】
いくつかの実装例において、シーンは生体細胞又は生態物質を含む。しかし、シーンはその両方を含むことが多い。シーン内生体細胞及び／又は物質は、物理的に表面上に位置すること、物理的に媒質（例えば、血液、体液、水、空気等）中に位置すること、その環境中で不攪乱状態であること、不攪乱及び不純物無混和状態であること、不攪乱及び不純物無混和状態で表面上に位置すること、画像キャプチャの目的で移動させられていないこと、画像キャプチャの目的で操作されていないこと、又は、シーンキャプチャシステムによる影響を受けない表面上にあることを特徴としてもよい。
【０１５７】
いくつかの実装例において、生体細胞及び／又は物質は原位置に存在し、別の実装例では検査室内に存在する。
【０１５８】
取得画像は顕微鏡、分光及び／又はデジタル画像である。いくつかの実装例では、取得画像が顕微鏡像となるのは、シーンの少なくとも一部が顕微鏡倍率を使用して顕微鏡スケールでキャプチャされ、顕微鏡構造及び特徴を含むか、ヒトの肉眼には不可視である構造及び特徴を含むか、又はそれらの組み合わせを含むことによる。
【０１５９】
いくつかの実装例では、取得画像の少なくとも一部が分光画像となるのは、物質との相互作用の際にシーンの画像が電磁スペクトルの一部分（例えば、光の可視スペクトル、赤外線、ｘ線、ガンマ線、紫外線）を使用してキャプチャされるからであり、かかる相互作用には、例えば、吸収、発光、散乱、反射及び回折が含まれる。
【０１６０】
シーンのデジタル画像をキャプチャすることで画像を取得してもよく、そのシーンは内部にシーン内生体細胞及び／又は物質を含んでもよい。さらに、キャプチャしたデジタル画像のデジタル強調を採用して、キャプチャ画像内のシーン内生体細胞及び／又は物質をより明確に示してもよい。取得画像の少なくとも一部がデジタル画像になるのは、シーンの画像がマシン可読データのセットとして取り扱われたからである。
【０１６１】
ブロック５２０においては、システムは画像ベースデータ及び／又は環境データを解析する。その解析に基づいて、システムは各装置又はいくつかの装置のシーン内生体細胞及び／又は物質の中から生体細胞及び／又は物質のタイプ又は種類を検出及び／又は同定する。
【０１６２】
システムは、ＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジンを採用して、１つ以上の生体細胞及び／又は物質の検出及び／又は同定の実装又はその支援を行ってもよい。
【０１６３】
ＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジンの機能は、プラットフォーム全体に分割してもよい。すなわち、装置はＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジンを使用して画像の前処理を行い、そこでの以降の処理のために結果を画像ベースデータとしてシステム４４０に送信してもよい。この場合、装置４１４はリアルタイム（又はほぼリアルタイム）でプラットフォームと通信する。このように、集中処理は装置からプラットフォームにオフロードされる。
【０１６４】
生物学的検出サブシステム４４４は、シーンの画像ベースデータを解析して、データ中の生体細胞及び／又は物質のタイプ又は種類を検出、決定及び／又は同定する。電磁スペクトルを使用して観察可能な細胞の同定分子を使用することにで、これを少なくとも部分的に行ってもよい。いくつかの実装例では、（化学反応又は励起のような）他のデータを解析に含めてもよい。
【０１６５】
ブロック５２０において、検出及び／又は同定してもよい生体細胞の１つ以上のタイプ又は種類の例としては、多細胞生物有機体の細胞、多細胞生物有機体の組織又は器官の細胞、腫瘍又は成長多細胞生物有機体の細胞、単細胞有機体、微生物、微視的有機体、小さすぎてヒトの肉眼では見ることのできない生体、ヒトには機械的拡大によるしか見えない生物、微視的胞子、それらの組み合わせがある（例示であって、限定ではない）。さらに、生体細胞は、１０〜１００ナノメートル（ｎｍ）、１０〜８０ｎｍ、１０〜１８ｎｍ、１５〜２５ｎｍ及び５０〜１５０ｎｍからなる群から選択される範囲を有する。
【０１６６】
さらに、生体細胞及び／又は物質は、病的生体、非病的生体、不明な病的生体、又は未知の病的生体にタイプ分け又は分類してもよい。病的生体細胞及び／又は物質は、病的生体細胞、病的生体物質、毒性細胞、有毒細胞、発癌性細胞、異状細胞、癌細胞、感染因子、病原菌、病原体、病原性因子又はそれらの組み合わせにタイプ分け又は分類してもよい（例示であって、限定ではない）。
【０１６７】
微生物であることを特徴とする生体細胞はさらに以下のものの１つに、すなわち、単細胞有機体、細菌、古細菌、真菌、カビ、原生生物、ウイルス、微視的多細胞有機体、藻類、病原体、胞子、胚芽、プリオン、それらの組み合わせにタイプ分け又は分類してもよい（例示であって、限定ではない）。
【０１６８】
通常は、ブロック５２０における作業は、シーン内の１つ以上の特定の生体細胞及び／又は物質の同定を含めてもよい。単にタイプ又は種類（例えば、病原菌）を検出するだけではなく、この作業はそのタイプ又は種類のメンバー（リステリア菌）を同定してもよい。この作業によって同定してもよい種類又はタイプの特定のメンバーの例としては、ボツリヌス菌、肺炎連鎖球菌、ヒト型結核菌、大腸菌Ｏ１５７：ｈ７、黄色ブドウ球菌、コレラ菌、エボラ、ＨＩＶ、インフルエンザウイルス、ノロウイルス、ジカウィルス、アスペルギルス種及び赤痢アメーバがある。
【０１６９】
ブロック５２０においては、検出及び／又は同定の１つ以上の実装例としては、
・  生体細胞及び／又は物質のシグネチャのデータベースにアクセスし、
・  取得画像内の生体細胞及び／又は物質を分離し、
・  分離生体細胞及び／又は物質をデータベース中の少なくとも１つのシグネチャと相関化し、
・  相関化が、分離生体細胞及び／又は物質は生体細胞及び／又は物質であると同定するのに十分な信頼度を示すだけの優位性を有することを決定し、
・  相関化決定に応答して、分離生体細胞及び／又は物質が決定済み生体細胞及び／又は物質であるとラベリングする
ための作業がある。
【０１７０】
「十分な信頼度」の一例としては５割を超える確率がある。「十分な信頼度」に対する信頼度は認識脅威度に比べて重み付けしてもよい。例えば、ヒトに感染しそうもない病原菌は信頼度を非常に高く（例えば、８０％と）してもよい。従って、少なくとも８０％の確率でその特定の病原菌である場合に限って、検出に注目してもよい。逆に、病原菌は特に危険な場合もあり（例えば、天然痘）、信頼度は極めて低く（例えば、２０％と）してもよい。このように、たとえ病原菌が誤検出された可能性が高くても、その危険な病原菌は検出されるのである。
【０１７１】
検出及び／又は同定の他の実装例としては、
・  生体細胞及び／又は物質のシグネチャのトレーニングコーパスに基づく生体細胞及び／又は物質の検出及び／又は同定のトレーニングを受けたＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジンであるトレーニング済生物学的検出／同定（検出及び／又は同定）エンジンに取得画像を提供し、
・  取得画像が生体細胞及び／又は物質及び／又はその生体細胞及び／又は物質の同定を含むとの生物学的検出／同定エンジンからの陽性表示を受信する
ための作業がある。
【０１７２】
検出及び／又は同定のさらにその他の実装例としては、
・  病的生体細胞及び／又は物質のシグネチャのトレーニングコーパスに基づく病的生体細胞及び／又は物質の検出及び／又は同定のトレーニングを受けたＡＩ／ＭＬ／ＤＬエンジンであるトレーニング済生物学的検出／同定エンジンに取得画像を提供し、
・  取得画像が病的生体細胞及び／又は物質及び／又はその病的生体細胞及び／又は物質の同定を含む生物学的検出／同定エンジンからの陽性表示を受信し、
・  さらに、取得画像が、シーンの可視及び／又は不可視の電磁スペクトルからキャプチャしたデータを含む状態を作り出す
ための作業がある。
【０１７３】
特に病的生体細胞及び／又は物質に重点を置いてもよい上述の検出及び／又は同定作業の別の変形例もある。
【０１７４】
ブロック５３０においては、多数の装置の各々から、システムはシーン内生体細胞及び／又は物質又はシーン内生体細胞及び／又は物質を囲む環境に関連した１つ以上の環境要因を集める。環境データは、各装置のシーン内生体細胞及び／又は物質又は各装置のシーン内生体細胞及び／又は物質を囲む環境に関連した環境要因に基づく。いくつかの実装例では、システムは、シーンと関係又は関連した情報を取得してもよい。
【０１７５】
測定環境要因としては、温度、タイムスタンプ（例えば、日時、現地時間、増分時間等）、湿度、気圧、周囲音響、位置、周囲電磁活性、周囲照明条件、ＷｉＦｉ指紋、信号指紋、ＧＰＳ位置、浮遊粒子又は化学物質検出器／カウンタ、ガス、放射線、空気質、大気圧、標高、ガイガーカウンタ、近接検出、磁気センサ、雨量計、地震計、気流、動作検知、イオン化検出、重力測定、光電センサ、圧電容量センサ、静電容量センサ、傾斜センサ、角運動量センサ、水位（すなわち、洪水）検知、火災検出器、煙探知器、力計、周囲電磁波源、ＲＦＩＤ検出、バーコード読み取り、又はそれらの組み合わせがある（しかし、これらに限定されない）。
【０１７６】
ブロック５４０において、装置は、モニタリング装置に近接したシーン内の生体細胞及び／又は物質のタイプの検出及び／又は同定を報告する。例えば、装置はユーザインターフェースを介して報告又は通知をユーザに提供してもよい。かかる通知にはメッセージングシステム（例えば、ｅメール又はＳＭＳ）を使用してもよい。
【０１７７】
いくつかの実装例では、システムは、取得画像内の生体細胞及び／又は物質のタイプが、今後の研究及び調査のためのフラグ付けカテゴリーであると報告してもよい。例えば、細胞又は物質の検出に装置が使用不能な場合がある。この場合は、装置は今後の調査にとって価値あるとのフラグをその細胞又は物質に付ける。細胞又は物質の検出及び／又は同定に失敗した場合は、このカテゴリーをデフォルトとしてもよい。通常では、このカテゴリーが起動されるのは、特定の標識（例えば、化学物質又は化学構造）が検出された場合に限られる。
【０１７８】
報告又は通知は以下（例示であって、限定ではない）の作業、すなわち、有線又は無線通信方法を介しての通信の受信先に指定されたヒト又はマシンに対する通信（例えば、メッセージ、郵便、ｅメール、テキストメッセージ、ＳＭＳメッセージ、電子メッセージ等）の送信、有線又は無線通信方法を介しての通知の受信先に指定されたヒト又はマシンに対する通知（例えば、メッセージ、郵便、ｅメール、テキストメッセージ、ＳＭＳメッセージ、電子メッセージ、プッシュ通知等）の送信、有線又は無線通信方法を介してのアップデートの受信先に指定されたデータベースのアップデート、（例えば、局所又は遠隔）メモリへの検出の記憶、又はそれらの組み合わせを含んでもよい。
【０１７９】
加えて、ブロック５４０においては、装置は測定環境要因及び／又は関連環境要因を取得画像及び／又は生体細胞及び／又は物質の検出タイプ又は種類と関連付ける。この関連付けはもう１つのデータベースにおいて行ってもよい。実際に、かかるデータベースは分散型台帳（ＤＬ）技術の形式を取ってもよい。
【０１８０】
ブロック５５０の一部として、レポート作業はその結果及び関連データ（画像ベースデータ及び／又は環境データ）をシステム４６０に送信４４９してもよい。
【０１８１】
ブロック５６０において、システム４６０は、システム４６０に送信４４９された結果及び関連データ（画像ベースデータ及び／又は環境データ）に応じて相関化、推論、ランキング及び／又は改善作業を行う。
【０１８２】
用語集
以下は、ここで使用した関連用語のリストである。その用語が使用されている文脈が別の意味を示していない限り、この用語集の用語は、ここに開示した技術に係るこの用語集に記載された用語であると理解してもよい。
【０１８３】
電子デバイス：情報処理又はシステム制御の目的で電流を制御又は調整するように構成された１つ以上の電子コンポーネントを含む装置。電子デバイスは、いくつかの機械的、光学及び／又は他の非電子部品をその電子コンポーネントに加えて含めてもよい。かかる電子コンポーネントの例としては、トランジスタ、ダイオード、コンデンサ、集積回路等がある。かかる装置は、命令の実行が可能な１つ以上のプロセッサ、メモリ、入出力機構（例えば、ディスプレイ画面、タッチ画面、カメラ等）及び通信システム（例えば、無線ネットワーク及び携帯電話技術）を有することが多い。ここで検討される電子デバイスの例としては、スマートフォン、タブレットコンピュータ、医療機器、顕微鏡、スマートデバイス、コンピュータ、スタンドアロンユニット、連携ユニットの集合体、ボタンサイズユニット、システムオンチップ、デバイスオンチップ、スマートフォン又はスマートデバイスのアクセサリ、移動型デバイス、ロボット、嚥下性デバイス、注入可能デバイス等がある。実装例に応じて、電子デバイスは、ポータブル、ハンドヘルド、典型的ポケットへのフィッツ、軽量、ポータブルかつ固定（照準不能）光学系付き−従って、光学素子を照準するために装置を動かすことが必要、照準可能光学系付き−従って、光学素子を照準するために装置を動かすことは不要、又はそれらの組み合わせを特徴としてもよい。さらに、電子デバイスの実装例は、（そのシーンキャプチャシステムとして）専用プロセッサ及びカメラを備えたスマートデバイス（例えば、スマートフォン又はタブレットコンピュータ）、スマートデバイスに動作可能に取り付けられ、そのシーンキャプチャシステムに処理能力及び機能を追加するスマートデバイス用アクセサリ又はケース、そのシーンキャプチャシステムとして専用プロセッサ及びカメラを備えたスタンドアロンデバイス、専用動力で移動可能な移動型デバイス、デバイスオンチップ、システムオンチップ、かかる装置の無線ネットワークに相互接続されるように構成され、そのシーンキャプチャシステムとして専用プロセッサカメラを有する無線装置を特徴としてもよい。
【０１８４】
システム：単一又は連携統一体を形成する物、部品又はコンポーネントの集団又は組み合わせ。通常では、システム及びプラットフォームが同義語として使用される。
【０１８５】
シーン：シーンキャプチャシステムの視野内にあるエリア、所定場所、位置、シナリオ等。
【０１８６】
画像：シーンから形成され、シーンにマッピングされたデータの（例えば、二次元）アレイ。画像は、シーンの内容（例えば、物質）から発生、反射され、そこを通過し、散乱等する電磁スペクトルに関する測定データのアレイとしてもよい。画像は固有のフレームを有するか、又は被写体シーンの周囲又は周辺でバウンドされている。
【０１８７】
原位置で：元の、自然な、又は現在の場所又は位置に位置している何かを表す。本来の所定場所又は位置にある何か。不攪乱状態の何か。
【０１８８】
現地で：「原位置で」の同義語。
【０１８９】
検査室内で：「原位置で」とは正反対の状態を表す。すなわち、その元の、又は自然な場所又は位置から持ち去られた何かを表す。決まった場所にはない何か。すでに別の位置に移された何か。
【０１９０】
生体細胞：生物学では、細胞とは全て既知の生体の基本的な構造的、機能的及び生物学的単位である。一般的に、生体細胞は、タンパク質及び核酸のような多くの生体分子を含む膜に包まれた細胞質から構成されている。有機体は（細菌を含む単細胞から構成された）単細胞又は単細胞有機体と（植物及び動物のような）多細胞有機体とに分類できる。多細胞植物及び動物はヒトの肉眼で可視であることが多いのに対して、その個々の細胞は大きさが１〜１００マイクロメートルで、顕微鏡でしか見ることができない。
【０１９１】
生体物質：ここでの用例では、生体物質それ自体は生体細胞ではない。そうではなく、生体物質は生体細胞又は生命体と密接に関連している。特に、生体物質は生体細胞又は生命体の一部であっても、それらによって生成されたものであってもよい。通常では、生体物質は生命体（又はその一部）に影響を与えることが可能である。
【０１９２】
生体細胞及び／又は物質：ここでの用例では、「生体細胞」と「生体物質」の両方を指す。
【０１９３】
生体細胞のタイプ又は種類：同定可能な（例えば、物理的、化学的、行動上等の）特性に基づいて、細胞は分類、カテゴリー分け、又はタイプ分けしてもよい。例えば、病気を生じるという理由から病理学に分類してもよい細胞がある。機能不全及び／又は感染状態であるという理由から異状細胞にタイプ分けしてもよい細胞もある。
【０１９４】
微視的：顕微鏡スケールの内容をキャプチャした場合に、画像は微視的画像に分類される。かかる内容は、サイズが１００マイクロメートル未満の物を含む。より一般的には、（眼鏡なし裸眼で可視である）巨視的スケールよりも小さいアイテム及び量子スケール（すなわち、原子及び亜原子粒子）を含む。
【０１９５】
分光：物質と電磁スペクトルの一部分との相互作用をキャプチャした場合に、画像は分光画像に分類される。かかる相互作用の例としては、吸収、発光、散乱、反射、回折、透光等がある。
【０１９６】
光学：物質とのその相互作用及びそれを使用又は検出する器具を含めた、光の挙動及び特性に関する物理学。しかし、光学は単なる可視スペクトル以上のものを対象としている。
【０１９７】
可視スペクトル：分光画像の一部であるが、特に可視スペクトル（つまり、光）の一部分を含むが、不可視部分は含まない。
【０１９８】
デジタル：マシン、コンピュータ、デジタル電子デバイス等によって管理及び記憶されるようにフォーマット及び配列されたデータを表す。デジタル信号形式のデータがディスクリートステップを使用して情報を転送する。
【０１９９】
病気：生命体又はその一部分のあらゆる不調又は機能不全。罹患した生物はまだ生存しているが、不健康、病気、病気療養中等である。
【０２００】
病的：生命体（又はその一部分）に病気又は機能不全を生じることが可能な何か。病原菌は病的である。
【０２０１】
病的生体：何かが病的生体であるのは、生命体（又はその一部分）に病気又は機能不全を生じることが可能な場合、又は罹患した生命体（又はその一部分）の場合である。
【０２０２】
病的生体細胞：病的生体である生体細胞。
【０２０３】
病的生体物質：生命体（又はその一部分）に病気又は機能不全を生じることが可能であるか、又は生命体（又はその一部分）と関連している物質。この物質それ自体は生体細胞ではない。
【０２０４】
病的生体細胞及び／又は物質：この用例では、用語「病的生体」は「細胞」と「物質」の両方を修飾している。
【０２０５】
病原菌：病気を生じることが可能な生体細胞（例えば、単細胞有機体）。より一般的には、病気を生じたり、作り出す全てのもの。
【０２０６】
異状細胞：生存しているが、異状がある生体細胞（例えば、癌性細胞）。
【０２０７】
生命体：有機体の特徴である体形。生命体の例としては、
・  植物−多細胞、光合成真核生物
・  動物−多細胞、真核生物有機体
・  真菌類−酵母及びカビのような微生物を含む真核生物有機体                                  
・  原生生物−動物でも、植物でも、真菌でもない真核生物有機体
・  古細菌−単細胞微生物
・  細菌−原核微生物
がある。
【０２０８】
有機体：有機体は、一般的には、異なるレベルの有機体の包含、エネルギーの利用、刺激／環境への感応、ホメオスタシスの維持、新陳代謝、成長、増殖、及びその環境への適応を特徴としてもよい。
【０２０９】
環境要因：シーンに影響を与える能力があるか、又はシーンと関連する測定可能な全てのもの。かかる物は非生物的又は生物的である。非生物的要因としては、例えば、周囲温度、水分、湿度、放射線、日照量、及び生体細胞が生息する水媒質（例えば、土壌）のｐＨがある。生物的要因の例としては、有機食品の入手可能性、及び、同種生物、競争者、捕食者、寄生生物の存在がある。
【０２１０】
スマートフォン：一般的には、この用語は、移動通信及び計算用に有用な特徴を有するポータブル電子デバイスを指す。かかる特徴とは、音声／ビデオ通話の判定・受信能力、テキストメッセージの作成・受信能力、イベントカレンダ、メディアプレーヤ、ビデオゲーム、ＧＰＳナビゲーション、デジタルカメラ及びビデオカメラの能力である。
【０２１１】
スマートデバイス：スマートデバイスの概念にはスマートフォンが含まれるが、スマートフォンの特徴及び機能の全てを必ずしも有さない任意の他のポータブル電子デバイスも含まれる。スマートデバイスの例としては、タブレットコンピュータ、ポータブルデジタルアシスタント、スマートウオッチ、フィットネストラッカー、位置追尾装置、いわゆるインターネット・オブ・シングス装置等がある。スマートデバイスは、一般的には、ある程度双方向かつ自立的に動作できるＢｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＮＦＣ、ＷｉＦｉ、３Ｇ等のような様々な無線プロトコルを介して他の装置又はネットワークに接続された電子デバイスである。
【０２１２】
アクセサリ：本用例では、（スマートフォン又はスマートデバイスのような）電子デバイスのアクセサリである。アクセサリは、電子デバイスに追加的機能及び／又は能力を追加する。かかるアクセサリの例としては、スマートウオッチ又は電子的に使用可能なスマートフォンケースがある。
他の適用例
【０２１３】
上述したシナリオ例及び適用例に加えて、以下が、ここに記載した技術を採用してもよい他のシナリオ例及び適用例である。実際に、ここに記載した技術を採用してもよいさらに別のシナリオ及び適用例もあるが、ここには記載しない。
【０２１４】
病院の清潔度：ハンドヘルド装置を使用して、表面及び機器をチェックしてその清潔度を確認し、衛生／清掃担当者を増員する必要性を警告してもよい。同じ目的で他の形態の装置（例えば、ロボット、固定装置）を使用してもよい。
【０２１５】
室内モニタリング：１つ以上の小型無線通信装置を使用して、何らかの危険（例えば、病原菌）が存在しないか重要エリアを連続的にモニタしてもよい。例えば、固定装置を建物のＨＶＡＣ配管内に配置して、換気システム内の潜在的に有害な細菌又はアレルゲンの存在をモニタしてもよい。もう１つの例では、移動型デバイス（例えば、ロボット）が部屋中を移動して、潜在的感染因子を探してもよい。
【０２１６】
殺菌剤及び洗浄剤の適用：ロボット型電子デバイスが、潜在的に危険な病原菌の検出と危険な病原菌が生息するエリアへの殺菌剤及び／又は洗浄剤の使用による脅威の押さえ込みの両方に極めて好適な場合がある。
【０２１７】
個人モニタリング：デバイスオンチップアプローチを利用して、個人が毎日遭遇する表面及び液体をモニタするように構成された装置を個人が個別的に装着してもよい。あるいはまた、装置をその個人自身に取り付けて、その皮膚又は皮膚の上の何かをモニタしてもよい。
【０２１８】
生体内モニタリング：超小型化デバイスを動物又はヒトの血流中に注入してもよい。デバイスは血液と共に受動的に流れてもよいし、専用の推進システムを有してもよい。このデバイスは血流中又はそこからアクセス可能な組織中の異状細胞（例えば、癌）を探し出してもよい。
【０２１９】
薬剤の適用：別の型のデバイスを生体上又は生体内に配置し、病気を撲滅することを目的として薬剤を運ぶことによって異状細胞の検出に感応してもよい。
追加的及び代替的実装上の注意
【０２２０】
いくつかの実装例では、技術はプラットフォームによって支えられている。実装例に応じて、プラットフォームは、ハードウエア（例えば、半導体チップ、プリント回路板、エンクロージャ等）だけを含んでもよく、ファームウエア又はその組み合わせだけを含んでもよい。他の実装例では、プラットフォームはハードウエア、ファームウエア、又はその両方とソフトウエアとの組み合わせを含んでもよい。
【０２２１】
多くのここに記載した技術は原位置対象物（例えば、病的生体細胞及びは物質）に向けられたアクションを行うが、「検査室内」状態を含んでもよい実装例もある。すなわち、これら実装例のアクションの対象物は必ずしも原位置でも、不攪乱状態でもない。確かに、対象物については、再配置、移動、調節、異物混和等を行ってもよい。例えば、微生物をペトリ皿で培養するような従来の方法で、これら実装例の対象物を取り扱ってもよい。この場合、これらの実装例は、顕微鏡のような従来のデータ収集機器に組み込んでも、そのアクセサリとしてもよい。
【０２２２】
実装例の上記記述においては、説明の目的で、特定の数字、材料構成及び他の細部を明記することによって、本開示内容の説明をより分かりやすくしている。しかし、ここに記述した細部の例とは異なる細部を使用して特許請求の範囲の内容を実装してもよいことは当業者には明白であろう。他の例では、周知の特徴は省略又は簡素化して、実装例の記述を分かりやすいものにしてある。
【０２２３】
用語「技術」又は「応用技術」は、ここに記述した文脈によって示されたような１つ以上のデバイス、装置、システム、方法、製品及び／又は実行可能な命令を指してもよい。
【０２２４】
本願における用例では、用語「又は」は、排他的「論理和」ではなく包括的「論理和」を意味することを意図している。すなわち、特段の指定が無い限りは、又は文脈から明らかではない限りは、「ＸはＡ又はＢを採用する」は自然な包括的配列の何れかを意味することを意図している。すなわち、もし「ＸはＡを採用する」、「ＸはＢを採用する」、又は「ＸはＡとＢの両方を採用する」の場合、「ＸはＡ又はＢを採用する」は上記例の何れにおいても満足される。それに加えて、本願及び添付請求項で使用されているような冠詞“ａ”又は“ａｎ”は、特段の指定が無い限りは、又は文脈から単数形であることが明らかではない限りは、一般的には「１つ以上」を意味すると解釈される。
【０２２５】
これらのプロセスは、論理フローチャートにブロックの集合体として示されており、このフローチャートは、機構においてのみ、ハードウエアと共に、及び／又はファームウエア又はソフトウエアと組み合わされたハードウエアと共に実装してもよい一連の作業を表す。ソフトウエア／ハードウエアの文脈において、ブロックは、１つ以上のプロセッサ又はコントローラによって実行された場合は、列挙された作業を実装する１つ以上の固定コンピュータ可読記憶媒体に記憶される命令を表す。
【０２２６】
プロセスの記述順は限定として解釈すべきではないということと、任意の数字の記述プロセスブロックを任意の順序で組み合わせて、プロセス又は代替プロセスを実装することができるということに留意されたい。それに加えて、個々のブロックをプロセスから削除しても、ここに記述の内容の精神及び範囲から逸脱することにはならない。
【０２２７】
用語「コンピュータ可読媒体」は、固定コンピュータ記憶媒体又は固定コンピュータ可読記憶媒体である。例えば、固定コンピュータ記憶媒体又は固定コンピュータ可読記憶媒体は、磁気記憶装置（例えば、ハードディスク、フロッピーディスク及び磁気ストリップ）、光ディスク（例えば、コンパクトディスク（ＣＤ）及びデジタル多目的ディスク（ＤＶＤ））、スマートカード、フラッシュメモリデバイス（例えば、サムドライブ、スティック、キードライブ及びＳＤカード）、及び揮発性及び不揮発性メモリ（例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）としてもよいが、それらには限定されない。
【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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【国際調査報告】
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