(57)【要約】本発明は、とりわけ、細胞の、生物学的および化学的なアッセイおよび手順を実施するデバイス／装置および方法に関する。2021500901.tif 000011
2021500901.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料中の細胞を計数するための装置であって、以下を含む、装置：
（ａ）第１のプレート、第２のプレートおよびスペーサ、第１のプレート、第２のプレートおよびスペーサを含む試料ホルダであって、
ｉ．該プレートが、互いに対し、異なる構成へと動くことができ、
ｉｉ．一方または両方のプレートが可撓性であり；
各プレートは、それぞれの表面上に、計数される細胞を含有するかまたは含有することが疑われる試料と接触するための試料接触区域を有し、
ｉｉｉ．一方または両方のプレートが透明であり；
ｉｖ．プレートの一方または両方が、それぞれの試料接触区域と固定されているスペーサを含み、該スペーサが、ピラー形状と、実質的に平坦な上面と、実質的に均一な所定の高さとを有し、該スペーサの少なくとも１つが該試料接触区域内にあり、該スペーサのヤング率と該スペーサの充填率との積が、２ＭＰａ以上であり；
該充填率が、全プレート面積に対するスペーサ接触面積の比率であり；
該構成の１つが、
２枚のプレートが離され、該プレートの間隔が該スペーサによって調節されず、該試料が該プレートの一方または両方に付着される、開放構成
であり；
該構成のもう１つが、該開放構成における試料付着ののち形成される閉鎖構成であり；該閉鎖構成において、該試料の少なくとも一部が該２枚のプレートによって２００μｍ以下の均一な厚さの薄層へと圧縮され、該層の該均一な厚さが該プレートの該試料面によって画定され、該プレートおよび該スペーサによって調節される、試料ホルダ；
（ｂ）該試料の区域（ＡＯＩ―関心対象区域）に対して構成されているイメージャ；および
（ｃ）コンピュータプログラムを含む、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体またはメモリ記憶ユニットであって、該コンピュータプログラムが、該細胞を計数するための機械学習および画像処理のアルゴリズムを含み、該アルゴリズムが、該細胞を検出または計数するための分析において該スペーサの画像を使用する、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体またはメモリ記憶ユニット。
【請求項２】
試料中の細胞を計数するための方法であって、
（ｑ）検出され計数される細胞を含有するまたは含有することが疑われる試料を受け取る工程；
（ｒ）該試料を試料ホルダに装填して該試料を薄い層にする工程；
（ｓ）イメージャを使用して、該試料ホルダ中の該試料の区域（ＡＯＩ―関心対象区域）を画像化する工程；
（ｔ）（ｃ）における画像を解析して該細胞を検出および／または計数する工程であって、該解析が、該細胞を計数するための機械学習および画像処理のアルゴリズムの使用を含み、該アルゴリズムが、該細胞を検出または計数するための分析においてスペーサの画像を使用する、工程
を含み；
該試料ホルダが、第１のプレート、第２のプレートおよびスペーサを含み、
ｉ．該プレートが、互いに対し、異なる構成へと動くことができ；
ｉｉ．一方または両方のプレートが可撓性であり；
ｉｉｉ．各プレートが、それぞれの表面上に、計数される細胞を含有するかまたは含有することが疑われる試料と接触するための試料接触区域を有し、
ｉｖ．一方または両方のプレートが透明であり；
ｖ．プレートの一方または両方が、それぞれの試料接触区域と固定されているスペーサを含み、該スペーサが、ピラー形状と、実質的に平坦な上面と、実質的に均一な所定の高さとを有し、該スペーサの少なくとも１つが該試料接触区域内にあり、該スペーサのヤング率と該スペーサの充填率との積が、２ＭＰａ以上であり；
該充填率が、全プレート面積に対するスペーサ接触面積の比率であり；
該構成の１つが、
２枚のプレートが離され、該プレートの間隔が該スペーサによって調節されず、該試料が該プレートの一方または両方に付着される、開放構成
であり；
該構成のもう１つが、該開放構成における試料付着ののち形成される閉鎖構成であり；該閉鎖構成において、該試料の少なくとも一部が該２枚のプレートによって２００μｍ以下の均一な厚さの薄層へと圧縮され、該層の該均一な厚さが該プレートの該試料面によって画定され、該プレートおよび該スペーサによって調節される、方法。
【請求項３】
細胞が血液細胞である、前記請求項のいずれか一項に記載の装置および方法。
【請求項４】
画像化が、試料区域の局所区域を画像化することができる、前記請求項のいずれか一項に記載の装置および方法。
【請求項５】
検出された細胞の細胞位置、計数値、濃度を分析する工程をさらに含む、前記請求項のいずれか一項に記載の装置および方法。
【請求項６】
予測を使用してヒートマップを生成する工程
をさらに含む、前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
血液細胞の中心位置、計数値および濃度を記憶デバイス中に記憶する工程をさらに含む、前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
試験結果をコンピュータまたはモバイルデバイスのスクリーン上に表示する工程をさらに含む、前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
注釈付けするステップが、
（ａ）複数のＡｏＩ上で複数の疑似２Ｄ画像を収集する工程；および
（ｂ）該画像中の血液細胞を標識して注釈付きデータセットを生成する工程
を含む、
前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
疑似２Ｄデータが、
ｖｉｉ．シグナルリスト処理、または
ｖｉｉｉ．局所探索処理；および
ｉｘ．局所シグナルピーク情報およびアッセイ中のＡｏＩと関連する試料体積に基づいて、捕らえられる血液細胞の量を計算すること
によって局所シグナルピークを検出するために使用される、
前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
シグナルリスト処理が、
ｃ．２Ｄデータアレイから局所ピークを検出することによってシグナルリストを確立する工程；
ｄ．検出された局所ピークを包囲する局所面積を計算する工程；および
ｅ．検出されたピークおよび局所面積データを取り出して、順位序列で該シグナルリスト中に移す工程；および
ｆ．該シグナルリストからの最高シグナルおよび該最高シグナルの周辺からのシグナルを順次かつ反復的に取り出し、それによって局所シグナルピークを検出する工程
を含む、
前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
局所探索プロセスが、
ｅ．ランダムなポイントから出発することによって２Ｄデータアレイ中の局所最大値を探索する工程；
ｆ．ピークを包囲する、ただし、より小さい値の局所面積
を計算する工程；
ｇ．該局所最大値、および、該包囲するより小さい値
を該２Ｄデータアレイから取り出す工程；および
ｈ．工程ａ〜ｃを繰り返して局所シグナルピークを検出する工程
を含む、
前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
ＱＭＡＸデバイス；イメージャ；およびコンピューティングユニットを含むシステムであって、
（ｄ）該ＱＭＡＸデバイスが、試験試料の少なくとも一部を高度に均一な厚さの層へと圧縮するように構成され；
（ｅ）該イメージャが、該均一な厚さの層における該試料の画像を生成するように構成され、該画像は、該試験試料中の分析対象物からの検出可能なシグナルを含み；
（ｆ）該コンピューティングユニットが、
ｖ．該イメージャから画像を受け取り、
ｖｉ．該画像を検出モデルで解析し、該画像の２Ｄデータアレイを生成し、
該２Ｄデータアレイが、該分析対象物が該画像中の各位置にある確率または尤度データを含み、該検出モデルが、以下：
ｉ．注釈付きデータセットを畳み込みニューラルネットワークに供給する段階であって、該注釈付きデータセットが、該試験試料と同じタイプでありかつ同じ分析対象物に関する試料に由来する、段階；および
ｉｉ．畳み込みによって該検出モデルを訓練し、確立する段階
を含む訓練プロセスを通して確立され；
ｉｉｉ．試験中、該データを該モデルに供給し、該２Ｄデータアレイを生成し、分析して、シグナルリスト処理または局所探索処理によって局所シグナルピークを検出して該分析対象物を検出し；かつ
ｉｖ．局所シグナルピーク情報と、アッセイ体積との分析対象物関係とに基づいて、検出される該分析対象物の量を計算する
ように構成されている、
システム。
【請求項１４】
イメージャがカメラを含む、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項１５】
カメラが、モバイル通信デバイス、たとえばスマートフォンの一部である、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項１６】
コンピューティングユニットがモバイル通信デバイスの一部である、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項１７】
コンピュータビジョンとディープラーニングとの混合の方法がデータ分析のために使用され、
（ｋ）試験試料の画像を受け取る工程であって、該試料がＱＭＡＸデバイスに装填され、該画像が、該ＱＭＡＸデバイスに接続されたイメージャによって撮影され、ここで該画像が、該試験試料中の分析対象物からの検出可能なシグナルを含む、工程；
（ｌ）分析対象物の特徴に基づいて可能な候補を発見する、検出アルゴリズム
によって該画像を解析する工程；
（ｍ）分析対象物の各可能な候補を、その境界またはそれを含むタイトなバウンディングボックスを提供することによって位置特定する、ローカリゼーションアルゴリズム
によって該画像を解析する工程；
（ｎ）各可能な候補を真の分析対象物および偽の分析対象物として分類する、ディープラーニングアルゴリズム
によって該画像を解析する工程；
（ｏ）真の分析対象物の位置、真の分析対象物の総計数値、およびアッセイ中の該分析対象物の濃度を出力する工程
を含む、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項１８】
検出が分析対象物構造（たとえばエッジ検出、線検出、円検出など）に基づく、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項１９】
検出が接続性（たとえばブロブ検出、コネクトコンポーネント、輪郭検出など）に基づく、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項２０】
接続性が、ブロブ検出、コネクトコンポーネント、または輪郭検出である、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項２１】
検出が、適応的閾値処理などのスキームを使用して、強度、色、形状に基づく、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項２２】
検出が前処理スキームによって強化される、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項２３】
ローカリゼーションが、適応的閾値処理、背景差分法、ＦｌｏｏｄＦｉｌｌ、ＭｅａｎＳｈｉｆｔおよびＷａｔｅｒＳｈｅｄからなる群より選択されるオブジェクトセグメント化アルゴリズムに基づく、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項２４】
ローカリゼーションが検出と組み合わされて、分析対象物の各可能な候補の位置とともに検出結果を出す、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項２５】
検出および分類が機械学習に基づく、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項２６】
機械学習が畳み込みニューラルネットワークである、請求項２０記載の方法およびシステム。
【請求項２７】
プレートのＡｏＩ（関心対象区域）を画像化して、２枚の狭い間隔のプレートの間に挟まれた分析対象物の疑似２Ｄ層を見せることができるよう、前記デバイスの一方のプレートが透明である、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項２８】
一般的に診断、化学的または生物学的試験である、前記請求項のいずれか一項に記載の方法およびシステム。
【請求項２９】
データ分析のためにディープラーニングの方法を用いてすべてのタイプの分析対象物濃度を検出し、位置特定し、計数し、得るための顕微鏡的細胞分布レベルの機械学習フレームワークであって、以下の工程を含む、機械学習フレームワーク：
（ａ）試験試料の画像を受け取る工程であって、該試料がＱＭＡＸデバイスに装填され、該画像が、該ＱＭＡＸデバイスに接続されたイメージャによって撮影され、ここで該画像が、該試験試料中の分析対象物からの検出可能なシグナルを含む、工程；
（ｂ）検出モデルによって該画像を解析し、該画像の２Ｄデータアレイを生成する工程であって、該２Ｄデータアレイが、該画像中の各位置の該分析対象物の確率データを含み、該検出モデルが、
ｉｉｉ．注釈付きデータセットを畳み込みニューラルネットワークに供給する段階であって、該注釈付きデータセットが、該試験試料と同じタイプでありかつアッセイのための同じタイプの分析対象物を含有する試料に由来する、段階；および
ｉｖ．畳み込みによって該検出モデルを訓練し、確立する段階
を含む訓練プロセスを通して確立される、工程；および
（ｃ）
ａ．シグナルリストプロセス、または
ｂ．局所探索プロセス
によって該２Ｄデータアレイを分析して、局所シグナルピークを検出する工程；および
（ｇ）局所シグナルピーク情報に基づいて該分析対象物の量を計算する工程。
【請求項２８】
シグナルリストプロセスが、
（ａ）２Ｄデータアレイから局所ピークを反復的に検出し、検出された局所ピークを包囲する局所面積を計算し、検出されたピークおよび局所面積データを取り出して、順にシグナルリスト中に移すことによってシグナルリストを確立する工程；および
（ｂ）該シグナルリストからの最高シグナルおよび該最高シグナルの周囲からのシグナルを順次かつ反復的に取り出し、それによって局所シグナルピークを検出する工程
を含む、
請求項２７記載の機械学習フレームワーク。
【請求項２９】
局所探索プロセスが、
（ａ）ランダムなポイントから出発することによって２Ｄデータアレイ中の局所最大値を探索する工程；
（ｂ）ピークを包囲する、ただし、より小さい値の局所面積
を計算する工程；
（ｃ）該局所最大値、および、該包囲するより小さい値
を該２Ｄデータアレイから取り出す工程；および
（ｄ）工程ｉ〜ｉｉｉを繰り返して局所シグナルピークを検出する工程
を含む、
請求項２７記載の機械学習フレームワーク。
【請求項３０】
注釈付きデータセットが注釈付けの前に分割される、請求項２７記載の機械学習フレームワーク。
【請求項３１】
データ分析のためのシステムであって、
ＱＭＡＸデバイス；イメージャ；およびコンピューティングユニット
を含み、
（ａ）該ＱＭＡＸデバイスが、試験試料の少なくとも一部を高度に均一な厚さの層へと圧縮するように構成され；
（ｂ）該イメージャが、均一な厚さの層における該試料の画像を生成するように構成され、該画像が、該試験試料中の分析対象物からの検出可能なシグナルを含み；
（ｃ）該コンピューティングユニットが、
ｉ．該イメージャから該画像を受け取り；
ｉｉ．該画像を検出モデルによって解析し、該画像の２Ｄデータアレイを生成し、ここで該２Ｄデータアレイが、該画像中の各位置の分析対象物の確率データを含み、該検出モデルが、
注釈付きデータセットを畳み込みニューラルネットワークに供給する段階であって、該注釈付きデータセットが、該試験試料と同じタイプでありかつアッセイのための同じタイプの分析対象物を含有する試料に由来する、段階、
畳み込みによって該検出モデルを訓練し、確立する段階
を含む訓練プロセスを通して確立され；
ｉｉｉ．シグナルリストプロセスまたは局所探索プロセスによって該２Ｄデータアレイを分析して局所シグナルピークを検出し；かつ
ｉｖ．局所シグナルピーク情報に基づいて該分析対象物の量を計算する
ように構成されている、
システム。
【請求項３２】
イメージャがカメラを含む、請求項３１記載のシステム。
【請求項３３】
カメラがモバイル通信デバイスの一部である、請求項３１記載のシステム。
【請求項３４】
コンピューティングユニットがモバイル通信デバイスの一部である、請求項３１記載のシステム。
【請求項３５】
データ分析のためのコンピュータビジョンとディープラーニングとの混合の方法であって、以下の工程を含む、方法：
（ａ）試験試料の画像を受け取る工程であって、該試料がＱＭＡＸデバイスに装填され、該画像が、該ＱＭＡＸデバイスに接続されたイメージャによって撮影され、ここで該画像が、該試験試料中の分析対象物からの検出可能なシグナルを含む、工程；
（ｂ）分析対象物の特徴に基づいて可能な候補を発見する、検出アルゴリズム
によって該画像を解析する工程；
（ｃ）分析対象物の各可能な候補を、その境界またはそれを含むタイトなバウンディングボックスを提供することによって位置特定する、ローカリゼーションアルゴリズム
によって該画像を解析する工程；
（ｄ）各可能な候補を真の分析対象物および偽の分析対象物として分類する、ディープラーニングアルゴリズム
によって該画像を解析する工程；および
（ｅ）真の分析対象物の位置および真の分析対象物の総計数値を出力する工程。
【請求項３６】
検出が分析対象物構造（たとえばエッジ検出、線検出、円検出など）に基づく、請求項３５記載のシステム。
【請求項３７】
検出が接続性（たとえばブロブ検出、コネクトコンポーネント、輪郭検出など）に基づく、請求項３５記載のシステム。
【請求項３８】
検出が、適応的閾値処理などのスキームを使用して、強度、色、形状に基づく、請求項３５記載のシステム。
【請求項３９】
検出が前処理スキームによって強化される、請求項３５記載のシステム。
【請求項４０】
ローカリゼーションが、オブジェクトセグメント化アルゴリズム、たとえば適応的閾値処理、背景差分法、ＦｌｏｏｄＦｉｌｌ、ＭｅａｎＳｈｉｆｔ、ＷａｔｅｒＳｈｅｄなどに基づく、請求項３５記載のシステム。
【請求項４１】
ローカリゼーションが検出と組み合わされて、分析対象物の各可能な候補の位置とともに検出結果を出す、請求項３５記載のシステム。
【請求項４２】
分類が、ディープラーニング、たとえば畳み込みニューラルネットワークに基づく、請求項３５記載のシステム。
【請求項４３】
ワークフローを支持するためのステップを実行するために機械によって実行可能な命令のプログラムを具現化する非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体であって、
該ステップが、
（ａ）分析対象物の疑似２Ｄオブジェクトを含む画像を受け取る工程；
（ｂ）該画像から疑似２Ｄオブジェクトのリストを生成する工程；
（ｃ）
（ｉ）該分析対象物の濃度、および
（ｉｉ）該分析対象物の位置
に基づいて、該分析対象物のデータセットを注釈付けする工程；
（ｄ）該注釈付き画像を畳み込みニューラルネットワークに供給して疑似２Ｄデータを分析する工程；および
（ｅ）機械学習を実施して、該画像に対してピクセルレベルの予測を作成するのに有用な検出モデルを生成する工程
を含む、
非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項４４】
予測を使用してヒートマップを生成する工程をさらに含む、請求項４３記載の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項４５】
血液細胞の中心位置、計数値および濃度を記憶デバイスに記憶する工程をさらに含む、請求項４３記載の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項４６】
試験結果をコンピュータまたはモバイルデバイスのスクリーンに表示する工程をさらに含む、請求項４３記載の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
相互参照
本出願は、２０１７年１０月２６日に出願された米国特許仮出願第６２／５７７，４８１号の恩典を主張する。同出願の開示があらゆる趣旨に関して全体として参照により本明細書に組み入れられる。
【０００２】
分野
本発明は、とりわけ、細胞の、生物学的および化学的アッセイおよび手法を実施するデバイス／装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
背景
生物／化学的感知および試験（たとえばイムノアッセイ、ヌクレオチドアッセイ、血球計数など）、化学反応ならびに他のプロセスにおいては、高速である、実施しやすい、廉価である、および／または高精度である方法およびデバイス／装置が必要とされる。本発明は、そのような必要性に対応する方法、デバイス、装置およびシステムに関する。
【発明の概要】
【０００４】
【図面の簡単な説明】
【０００５】
当業者は、以下に説明される図面が例示のためだけのものであることを理解するであろう。図面は、本教示の範囲を何らかのやり方で限定することを意図したものではない。いくつかの図中、図面は一定の尺度で描かれている。実験データ点を提示する図面中、データ点を接続する線は、データの目視を案内するためだけのものであり、他の意味はない。
【０００６】
【図１】本発明における画像ベースのアッセイのためのＱＭＡＸデバイスの構造を示す図を提供する。
【図２】本発明における画像ベースのアッセイのためのＱＭＡＸデバイスを使用する例示的態様を示す模式図を提供する。
【図３】アッセイのためのＱＭＡＸデバイスに基づく本発明の態様ｉＭＯＳＴの動作ワークフロー図を提供する。
【図４】画像ベースのアッセイにおいて機械学習モデルを訓練するためのワークフローを示す略ブロック図を提供する。
【図５】画像ベースのアッセイにおいて訓練済み機械学習モデルを用いる予測／推論のワークフローを示す略ブロック図を提供する。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
例示的態様の詳細な説明
以下の詳細な説明が本発明のいくつかの態様を限定としてではなく実例として説明する。本明細書において使用されるセクション見出しおよび任意の小見出しは、あるならば、編成のためだけのものであり、記載される主題を何らかのやり方で限定するものと解釈されてはならない。セクション見出しおよび／または小見出しの下の内容は、セクション見出しおよび／または小見出しに限定されず、本発明の説明全体に当てはまる。
【０００８】
任意の刊行物の引用は、出願日よりも前のその開示に関する引用であり、先行発明が理由で本特許請求の範囲がそのような刊行物に先行する権利を有し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、提供される刊行物の日付は、個別に確認する必要があり得る実際の刊行日とは異なることがある。
【０００９】
図面は、要素を厳密な比率で示すことを意図したものではないことが留意されるべきである。明確に示すために、一部の要素は、図示されるとき、拡大されている。図中の要素の寸法は、本明細書に提供され、参照により組み入れられる詳細な説明から描かれるべきである。
【００１０】
定義
別段の指示がない限り、本明細書に開示される方法、装置、操作、試薬、試験手順およびデバイス特徴は、当技術分野の技能の範囲内である、微生物学、生物／化学的アッセイ、顕微鏡イメージング、画像処理、光学、ソフトウェア、統計学およびコンピューティングに一般に使用される技術、アルゴリズムおよび装置を含む。そのような技術および装置は当業者に公知であり、数多くの教本および参考文献に記載されている。
【００１１】
別段の定義がない限り、本明細書において使用されるすべての科学技術用語は、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。本明細書に含まれる用語を含む様々な科学系の辞書が周知であり、当業者に利用可能である。本明細書に記載されるものに類似する、または等価である任意の方法および材料が、本明細書に開示される態様の実施において用途を見いだすが、いくつかの方法および材料が記載される。
【００１２】
本明細書に提供される見出しは、本開示を限定することを意図したものではない。
【００１３】
本明細書に使用される用語「１つの（ａ）」、「１つの（ａｎ）」、「その（ｔｈｅ）」は、文脈がそうでないことを明らかに指示しない限り、複数の指示対象を含む。本明細書に使用される用語「または」は、別段の指示がない限り、非排他論理和を指す。
【００１４】
以下に定義される用語は、本明細書を全体として参照することにより、より完全に説明される。本開示は、記載される具体的な方法、プロトコルおよび試薬に限定されないことが理解されるべきである。理由は、方法、プロトコルおよび試薬は、当業者によって使用される情況に依存して異なり得るからである。
【００１５】
用語「複数」は、要素が１つよりも多いことを指す。本明細書における用語「パラメータ値」は、物理的性質またはその性質の表現を特徴付ける数値を指す。状況によっては、パラメータ値は、定量的データセットおよび／または定量的データセット間の数値的関係を数値的に特徴付ける。
【００１６】
本明細書における用語「閾値」は、たとえば、試料特徴を特定のタイプの分析対象物として分類するためのカットオフ、または試料中の正常細胞に対する異常細胞の比率として使用される任意の数値を指す。閾値は、経験的または分析的に特定することができる。
【００１７】
用語「試料」は、医学的、生物学的、化学的および物理学的プロセスにおける物質（限定はされない）から採取される標本を指す。
【００１８】
用語「生物学的試料」は、典型的には生物学的流体、組織、臓器などに由来する試料を指す。そのような試料は、痰／口腔液、羊水、血液、尿、精液、便、膣液、腹腔液、胸膜液、組織外植片、器官培養物、細胞培養物および任意の他の組織もしくは細胞調製物またはそれらの画分もしくは由来物、またはそれらから単離されたものを含むが、これらに限定されない。試料は、生物学的供給源から得られたままで直接使用されてもよいし、前処理ののちアッセイに使用されてもよい。前処理の方法は、ろ過、沈殿、希釈、蒸留、混合、遠心分離、凍結、凍結乾燥、濃縮、増幅、核酸断片化、干渉成分の不活性化、試薬の添加、溶解などを含み得るが、これらに限定されない。様々な態様において、生物学的試料は、画像ベースのアッセイのためのイメージングを容易にするフォーマットで提供される。一例として、生物学的試料は、分析される前に染色されてもよいし、スメアに変えてもよい。
【００１９】
用語「アッセイ」は、標的実体（すなわち分析対象物）の存在、量、濃度または機能的活動を定性的に評価または定量的に測定する（限定はされない）ための、実験室、医学、薬理学、環境生物学、ヘルスケアおよび分子生物学（限定はされない）における調査（分析）手法を指す。分析対象物は、薬物、生化学的物質または生物もしくは有機試料、たとえばヒト血液中の細胞であることができる。
【００２０】
用語「画像ベースのアッセイ」は、イメージャによって撮影された試料の画像を利用するアッセイ手法を指し、試料は、医学的、生物学的および化学的試料であることができるが、これらに限定されない。
【００２１】
用語「イメージャ」とは、物体の画像を撮影することができる任意のデバイスを指す。顕微鏡、スマートフォン中のカメラ、または様々な波長で画像を撮影することができる特別なデバイスを含むが、これらに限定されない。
【００２２】
用語「試料特徴」は、潜在的に興味深い状態を表す試料の何らかの性質を指す。特定の態様において、試料特徴は、試料の画像に現れる特徴であり、機械学習モデルを用いる機械学習の使用を含む画像処理によってセグメント化し、分類することができる。試料特徴の例は、非限定的に、試料中の分析対象物タイプ、たとえば赤血球、白血球および腫瘍細胞を含み、分析対象物計数値、形状、体積、濃度などもまた含む。
【００２３】
用語「機械学習」は、多くの場合、統計的技法および人工ニューラルネットワークを使用して、明示的にプログラムされなくともデータから「学習」する（すなわち、特定のタスクに対する性能を徐々に向上させる）能力をコンピュータに与える、人工知能の分野におけるアルゴリズム、システムおよび装置を指す。
【００２４】
用語「人工ニューラルネットワーク」は、一般的には任意のタスク固有のルールでプログラムされることなく、例を考慮することによってタスクの実行を「学習」することができる、生物学的ネットワークからヒントを得た階層化コネクショニストシステムを指す。
【００２５】
用語「畳み込み」は、２つの関数（ｆおよびｇ）に対する、一方の関数の形状が他方によってどのように変更されるのかを表す第３の関数を生成するための特定の数学的演算を指す。
【００２６】
用語「畳み込みニューラルネットワーク」は、畳み込みをその演算に利用する視覚的画像の解析に非常に一般的に適用される、多層フィードフォワード人工ニューラルネットワークのクラスを指す。
【００２７】
用語「ディープラーニング」は、いくつかのディープネットワーク構造を有するデータから学習する、人工知能（ＡＩ）における幅広いクラスの機械学習法を指す。
【００２８】
用語「機械学習モデル」は、データからの機械学習における訓練プロセスから構築される訓練済み計算モデルを指す。訓練済み機械学習モデルは、特定のタスク（たとえばオブジェクトの検出および分類）を自ら実行する能力をコンピュータに与えるコンピュータによって予測（推論）段階で適用される。機械学習モデルの例は、ネットワーク構造の階層化された深さが理由で「ディープラーニングモデル」とも呼ばれる、ＲｅｓＮｅｔ、ＤｅｎｓｅＮｅｔなどを含む。
【００２９】
用語「画像セグメント化」は、デジタル画像を複数のセグメント（ピクセルのセット、多くの場合、セグメント境界輪郭によって囲まれた画像セグメントをカバーするビットマップマスクのセットを有する）に分割する画像解析プロセスを指す。画像セグメント化は、画像処理における画像セグメント化アルゴリズム、たとえばＷａｔｅｒＳｈｅｄ、Ｏｔｓｕ法、ＧｒａｂＣｕｔ、ＭｅａｎＳｈｉｆｔなど、および機械学習アルゴリズム、たとえばＭａｓｋＲＣＮＮなどによって達成することができる。
【００３０】
用語「疑似２Ｄ画像」は、２Ｄ画像の外観を有するが、実際にはそうではない画像を指す。たとえば、本発明に関連して、試料保持デバイス上のイメージャによって撮影された画像は通常、疑似２Ｄ画像である。理由は、２Ｄ画像の外観を有するが、その深さが他の手段を通して知られる、または特徴付けられる３Ｄ試料の画像であるからである。
【００３１】
用語「ヒートマップ」は、グラフィック視覚化のために色で支援されることが多い、特定のメトリックによる情報の二次元表現を指す。
【００３２】
用語「シグナルリスト処理」は、アイテムのリストからの情報を処理することを指す。たとえば、潜在的な分析対象物からのシグナルをリストデータ構造に入れることができ、シグナルリスト処理において、リスト中の各アイテムを処理してそのアイデンティティを決定する。
【００３３】
用語「局所探索プロセス」は、局所領域に限定される探索プロセスを指し、用語「局所シグナルピーク」は、局所探索プロセスにおいて発見されるシグナルピークを指す。
【００３４】
用語「真の分析対象物」は、真の分析対象物であって誤検出に由来する分析対象物ではない、検出された分析対象物を指し、用語「偽の分析対象物」は、真の分析対象物ではなく誤検出に由来する分析対象物である、検出された分析対象物を指す。
【００３５】
用語「ブロブ検出」は、デジタル画像中の、周囲の領域と比べて明るさまたは色などの性質が異なる領域を検出することを狙ったクラスの方法を指す。非公式に、ブロブとは、画像中の、いくつかの性質が一定またはほぼ一定である領域である。
【００３６】
用語「適応的閾値処理」は、各ピクセル位置における値が隣接ピクセルの強さに依存する閾値処理法を指す。画像処理において、適応的閾値処理は通常、グレースケールまたはカラー画像を入力として取り、もっとも単純な実現において、セグメント化を表すバイナリ画像を出力し、画像中のピクセルごとに、閾値が計算されなければならない。画像処理における適応的閾値処理の例は、画像セグメント化においてクラスタリングベースの画像閾値処理を実行するＯｔｓｕ法を含む。
【００３７】
用語「畳み込みによる検出モデル」は、畳み込み演算を利用して入力シグナルを検出し、分類する検出モデルを指す。
【００３８】
ＣＲＯＦおよび機械学習を使用するアッセイおよびイメージング
１．アッセイおよびイメージングのためのＱＭＡＸデバイス
本発明は、とりわけ、人工知能を使用して試料を分析することに関する。
【００３９】
いくつかの態様において、試料は、試料ホルダ、たとえば非限定的に、それぞれ２０１６年８月１０日および２０１６年９月１４日に出願されたＰＣＴ出願（米国指定）番号ＰＣＴ／ＵＳ２０１６／０４５４３７およびＰＣＴ／ＵＳ０２１６／０５１７７５、２０１７年２月７日に出願された米国特許仮出願第６２／４５６０６５号、２０１７年２月８日に出願された米国特許仮出願第６２／４５６２８７号ならびに２０１７年２月８日に出願された米国特許仮出願第６２／４５６５０４号に開示、リスト、記載および／または要約されているＱＭＡＸデバイス中に保持される。これらの出願はすべて、あらゆる趣旨に関して全体として本明細書に組み入れられる。
【００４０】
いくつかの態様において、試料ホルダ中の生物学的試料の１つまたは複数の画像を取り込むためにイメージャが使用され、試料に含まれる分析対象物の分析対象物計数値、濃度および位置を得ることができる。いくつかの態様において、画像は計算ユニットに提供される。計算ユニットは、ネットワークを介して物理的に、または画像転送を介して間接的に、イメージャに接続されることができる。
【００４１】
本明細書において考慮される生物学的試料の１つのタイプがヒト血液であり、その成分は、赤血球（Red Blood Cell/Corpuscle）（ＲＢＣ）（赤血球(erythrocyte)ともいう）、白血球(White Blood Cell/Corpuscle)（ＷＢＣ）（白血球（leucocyte）ともいう）、および血小板（ＰＬＴ）を含み、ヘモグロビンは、酸素を肺から体の組織に運び、二酸化炭素を組織から肺に戻すＲＢＣ中のタンパク質分子である。血液中のこれらの重要な成分は微小な物体である。たとえば、最大のＷＢＣは、直径わずか１２〜１５μｍの球形を有し、ＲＢＣは、高さ約２μｍ、直径約７．５μｍのディスク形状を有し、ＰＬＴはさらに小さく、直径わずか約１〜２μｍであり、サイズはＲＢＣの２０％未満である。
【００４２】
血液検査、特に全血球計算（ＣＢＣ）が、ヒトの主要な健康指標であるため、非常に広く実施されている。たとえば、血液中のＷＢＣの濃度は、感染症、免疫系の異常、薬物および医療処置の効果または副作用などの強力な指標である。そのうえ、ＣＢＣ検査の結果は、多くの場合、生命にかかわる多くの病気、たとえば白血病に関して患者をスクリーニングするための指標として使用され、ＣＢＣなどの血液検査からの早期指示が結果的に命を救うことができる。
【００４３】
それらの顕微鏡的サイズに加えて、様々なタイプの血液細胞は濃度の大きな差を有し、それは広い範囲で異なり、正確な血液検査を困難にしている。従来の血液検査、特にＣＢＣは、専門的な検査室中、訓練を受けた専門家によって操作される高性能の機械を使用して実施される。ＱＭＡＸデバイスを用いる本発明は、スマートフォンなどの日用品デバイスを使用して、ＣＢＣの高精度な試験読みを提供する。
【００４４】
図２は、本発明における画像ベースのアッセイのためのＱＭＡＸデバイスに基づく例示的態様を示す模式図を提供する。アッセイのための血液試料は、図２に示すようにＱＭＡＸデバイスに装填される。本発明の態様のＱＭＡＸデバイスは、２枚の平行なプレートと、アッセイするための分析対象物のサイズに比例して意図的に狭く作られた間隙とを有する。そのようなものとして、アッセイのためにプレートの間に挟まれた分析対象物は、単一層を形成し、イメージャによって関心対象区域（黄色く着色）上で、上プレートから画像化されることができる。関心対象区域（ＡｏＩ）上でイメージャによって撮影された分析対象物の画像は、画像ベースのアッセイにおいて分析対象物をアッセイするための機械学習モデルを事前にロードされたシステムの予測／推論モジュールに送られる。
【００４５】
図３は、スマートフォン（たとえばｉＰｈｏｎｅ  ６）に基づく本発明の態様ｉＭＯＳＴの模式図を示し、図６は、ＱＭＡＸデバイスに基づくアッセイのためのｉＭＯＳＴシステムの画像であり、特別に設計されたフォンアダプタがスマートフォンに取り付けられ、それがスマートフォンのカメラを画像ベースのアッセイのためのイメージャとして使用する。アッセイの操作において、試料保持デバイス、すなわちＱＭＡＸデバイスがフォンアダプタに挿入され、ＱＭＡＸデバイスの画像が、ＱＭＡＸイメージャ（ｉＭＯＳＴ中のスマートフォンのカメラ）により、ＱＭＡＸデバイスの上プレート上のＡｏＩ上で撮影される。ＱＭＡＸデバイスの画像は、入力としてｉＭＯＳＴの予測／推論モジュールに送られ、ｉＭＯＳＴの画像ベースのアッセイモジュールにより、試料の画像中の分析対象物を検出するための事前にロードされた機械学習モデルを用いて処理される。ｉＭＯＳＴの予測／推論モジュールで得られた情報は、アッセイ値計算を実行するためのその分析モジュールに送られて、アッセイのための試料中の分析対象物の性質（総アッセイ計数値、形状、濃度などを含む）が決定される。ｉＭＯＳＴアッセイ値計算モジュールからの検出された値および性質は、スマートフォン上で直接表示することもできるし、ｉＭＯＳＴクラウドにアップロードし、保管することもできるし、記録および経過観察行動のために医院／クリニック／病院に提出することもできる。
【００４６】
ＱＭＡＸデバイスは、スマートフォンなどの日用品デバイスを使用して正確なアッセイを提供するのに有用である。特別な検査室環境を要することなく、公然と実施することができる。そのようなものとして、アッセイのためのＱＭＡＸデバイス上でイメージャによって撮影された試料の画像は、広い範囲の変動およびはるかに高いレベルのノイズを有することができる（従来技術の専門的試験機では見られない状況）。結果として、ＣＢＣにおけるアッセイのための従来の手法は、非検査室環境では、日用品デバイス（たとえばスマートフォンのカメラ）を用いて望ましい高精度を達成することはできない。本発明の主要な概念は、ＱＭＡＸタイプのデバイスの使用と組み合わされる機械学習フレームワークにおける分析対象物検出および濃度測定のためのアッセイを革新的に定式化し、モデル化することであり、それに対し、機械学習メソッド／アルゴリズムを適用して、アッセイのための試料中の様々なタイプの分析対象物（ＣＢＣのための試料中の血液細胞を含む）の濃度を区別可能に検出し、位置特定し、計数し、得ることができる。そのうえ、不完全な状況であっても（検査室でない環境における作業および専用でない消費者ハードウェア、たとえばスマートフォンの使用を含む）、正確なアッセイを達成することができる。
【００４７】
機械学習フレームワークにおける血液細胞分布および濃度の計測、それに対し、機械学習メソッド／アルゴリズムを適用して、アッセイ中の全てのタイプの血液細胞の濃度を区別可能に検出し、位置特定し、計数し、得ることができる。そのうえ、専用でない消費者デバイスの使用からの不完全さおよび変動の存在下、高い精度を達成することができる。
【００４８】
しかし、ＣＢＣは、血液細胞（分析対象物）濃度を定量化する必要があり、これは、血液中の特定の細胞の検出の域を超えるため、きわめて困難である。ＣＢＣにおいて高い精度を得るためには、アッセイのための試料中の血液細胞（分析対象物）の体積と数の両方を正確に特徴付ける必要がある。理由は、濃度Ｃがこれら２つの量の比率であるからである。
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この問題は、ポイントオブサービスおよびモバイルヘルスなどの、検査室でない環境におけるアッセイのためのｉＭＯＳＴにおいてさらに深刻になる。本発明はとりわけ、人工知能を使用して試料、たとえば血液試料を分析することに関して、従来技術の制限を克服するために試料保持ＱＭＡＸデバイスの革新的使用を実施する。１つの局面において、本発明は、コンピュータプログラムが使用されるときアッセイにおいてＱＭＡＸデバイスを使用する機能性を改善するための機械学習フレームワークを提供する。ＱＭＡＸタイプのデバイスを機械学習フレームワークと組み合わせて使用する新規な手法は以下のように説明される。
（ａ）アッセイのための試料を試料保持ＱＭＡＸデバイスに装填し、狭い間隙によって離された２枚の平行なプレート（上プレートは画像化のために透明）の間に保持する。図１は、ＱＭＡＸデバイスの構造を詳細に示す。小さなピラーがベースプレート上に作製され、プレート間の間隙を均一にするために特別なパターンで分布している。プレート間の間隙は狭く、間隙の距離はアッセイされる分析対象物のサイズに比例し、それにより、試料中の分析対象物はプレートの間に単一層を形成する。そのようなものとして、上プレート上のＡｏＩ（関心対象区域）に相当する試料体積は、プレート間の間隙の均一さが理由で、
体積＝ＡｏＩ×間隙
によって正確に特徴付けることができる。
（ｂ）ＡｏＩ×間隙の試料の疑似２Ｄ画像を得る。ＱＭＡＸ中、２枚のプレートの間の間隙距離は、分析対象物のサイズに比例して意図的に狭く作られ、均一かつ既知であり、試料中の分析対象物がＱＭＡＸデバイスのベースプレート上で単一層を形成するようになっている。そのようなものとして、これらの分析対象物は、試料保持ＱＭＡＸデバイス上でＱＭＡＸイメージャによって撮影されたＡｏＩの画像に取り込むことができる。そのうえ、試料保持ＱＭＡＸデバイスでイメージャによって撮影された画像は、２Ｄ画像の外観を有するが、その深さが他の手段を通して知られる、または特徴付けられる３Ｄ試料の画像であるため、特殊な疑似２Ｄ画像である。
（ｃ）ＱＭＡＸデバイスのＡｏＩ上で撮影された取り込まれた疑似２Ｄ画像は、（ａ）および（ｂ）によるアッセイのためのＡｏＩ下の分析対象物の量と試料の体積の両方を特徴付けることができ、それに基づき、試料中の分析対象物濃度を決定することができる。
（ｄ）（ａ）、（ｂ）および（ｃ）に基づき、ｉＭＯＳＴにおけるＣＢＣおよびアッセイは、試料保持ＱＭＡＸデバイス上でＱＭＡＸイメージャによって撮影された、選択されたＡｏＩ上で取り込まれた画像に基づいて、機械学習フレームワーク中で修正可能になる。理由は、関連する分析対象物計数値および試料体積は、取り込まれた疑似２Ｄ画像およびプレート間の間隙から正確に特徴付けることができるからである。
（ｅ）（ａ）、（ｂ）、（ｃ）および（ｄ）に基づき、本明細書に記載されるフレームワークは、ＣＢＣおよび他の試験において等しく分析対象物の検出、ローカリゼーション、識別、セグメント化および計数に適用される。
（ｆ）（ａ）、（ｂ）、（ｃ）および（ｄ）に基づき、本明細書に記載されるフレームワークは、ＣＢＣおよび他の試験の精度および信頼度を向上させるためにアッセイにおけるＡｏＩのインテリジェントな選択に適用される。
【００４９】
しかし、ＱＭＡＸイメージャからの画像は、多くの場合、特に日用品デバイスが使用される場合、ノイズが多い。取り込まれた画像は、分析対象物の疑似２Ｄ画像を含むだけでなく、ノイズおよびアーティファクト（気泡、塵、影およびピラーを含むが、これらに限定されない）もまた含む。ＣＢＣおよび他の試験の場合に高精度の結果を得るためには、試料中の分析対象物を正確に計数し、アッセイにおける分析対象物と関連する体積を推定する必要がある。特定の態様において、本発明は、ディープラーニングなどのアルゴリズムを適用して、ＱＭＡＸイメージャによって取り込まれた疑似２Ｄ画像に基づいて分析対象物（たとえば血液細胞）を区別可能に位置特定し、識別し、セグメント化し、計数することを可能にするＱＭＡＸベースのデバイスの機械学習フレームワークを提供する。
【００５０】
２．ワークフロー
本発明の１つの局面は、分析対象物検出およびローカリゼーションのための機械学習およびディープラーニングのフレームワークを提供する。機械学習アルゴリズムとは、データから学習することができるアルゴリズムである。機械学習のより厳密な定義は、「コンピュータプログラムは、あるクラスのタスクＴおよび性能尺度Ｐに関し、Ｐによって測定されるＴのタスクにおけるその性能が経験Ｅとともに改善するならば、経験Ｅから学習すると言われている」である。それは、データから学習し、データに基づいて予測を行うことができるアルゴリズムの研究および構築を探求する。そのようなアルゴリズムは、試料入力からモデルを構築することによってデータ駆動型の予測または決定を行うことにより、静的プログラム命令を克服する。
【００５１】
ディープラーニングとは、データにおける高レベル抽象化をモデル化しようとする一連のアルゴリズムに基づく特別な種類の機械学習である。簡単なケースにおいては、２セットのニューロンがあり得る。１つは入力シグナルを受信し、もう１つは出力シグナルを送信する。入力層が入力を受け取ると、入力層は、入力の変更バージョンを次の層に渡す。ディープネットワーク中には、入力と出力との間に多くの層があり（層はニューロンで構成されてはいないが、そのように考えると理解しやすい）、アルゴリズムが、複数の線形および非線形変換で構成された複数の処理層を使用することを可能にする。
【００５２】
本発明の１つの局面は、２つの分析対象物検出およびローカリゼーション手法を提供することである。第１の手法はディープラーニング手法であり、第２の手法はディープラーニング手法とコンピュータビジョン手法との組み合わせである。
【００５３】
第１の手法―ディープラーニング手法
第１の手法において、開示される分析対象物検出およびローカリゼーションワークフローは２つの段階、訓練段階および予測段階、からなる。図４および図５は訓練段階と予測段階の両方を示す。以下段落で訓練段階および予測段階を説明する。
【００５４】
（ｉ）訓練段階
訓練段階において、アノテーション付き訓練データが畳み込みニューラルネットワークに送られる。畳み込みニューラルネットワークとは、グリッド様のフィードフォワード階層型ネットワークトポロジーを有する、データを処理するための特殊なニューラルネットワークである。データの例は、規則的な時間間隔で試料を取得する１Ｄグリッドと見なすことができる時系列データおよびピクセルの２Ｄグリッドと見なすことができる画像データを含む。畳み込みネットワークは実用に成功している。「畳み込みニューラルネットワーク」という名称は、ネットワークが、畳み込みと呼ばれる数学的演算を用いることを示す。畳み込みは特殊な種類の線形演算である。畳み込みネットワークは単に、その層の少なくとも１つにおいて汎用行列乗算の代わりに畳み込みを使用するニューラルネットワークである。
【００５５】
図４は、画像に基づくアッセイにおける、機械学習モデルを訓練するためのワークフローを示す概略のブロック図である。これは、試料を保持するＱＭＡＸデバイス上でイメージャによって撮影された分析対象物を含有する試料の１つまたは複数の画像を訓練データとして受け取る。訓練データは、アッセイされる分析対象物に関してアノテーションが付され、そのアノテーションが、分析対象物が訓練データ中にあるかどうか、また、画像中のどこに位置するのかを示す。アノテーションは、分析対象物を完全に含む、または分析対象物の中心位置を含むタイトなバウンディングボックスの形態で実施することができる。後者の場合、中心位置はさらに、分析対象物をカバーする円またはポイントマップ中のガウスカーネルに変換される。
【００５６】
訓練データのサイズが大きい場合、機械学習モデルの訓練は２つの難題を呈する。アノテーション（通常はヒトが実施する）は時間を要し、訓練はコンピュータ的に費用を要する。これらの難題を克服するためには、訓練データを小さなサイズのパッチに分割したのち、これらのパッチまたはこれらのパッチの一部分にアノテーションを付け、訓練することができる。用語「機械学習」とは、統計学的技術と、明示的にプログラムされることなくデータから訓練された人工ニューラルネットワークとをしばしば使用する、人工知能の分野におけるアルゴリズム、システムおよび装置を指す。
【００５７】
図４に示されたように、アノテーション付き画像は機械学習（ＭＬ）訓練モジュールに送られ、機械学習モジュール中のモデルトレーナが訓練データ（アノテーション付き試料画像）からのＭＬモデルを訓練する。入力データは、特定の停止基準が満たされるまで、複数回の反復でモデルトレーナに送られる。ＭＬ訓練モジュールの出力がＭＬモデル―コンピュータが特定のタスク（たとえば物体を検出し、分類する）を自ら実行する能力をコンピュータに与える、データから機械学習中に訓練プロセスから構築される計算モデル―である。
【００５８】
訓練された機械学習モデルは予測（または推論）段階中にコンピュータによって適用される。機械学習モデルの例はＲｅｓＮｅｔ、ＤｅｎｓｅＮｅｔなどを含む。これらは、ネットワーク構造中の接続された層の深さが理由で「ディープラーニングモデル」とも呼ばれる。いくつかの態様においては、完全畳み込みネットワーク（ＦＣＮ）を有するＣａｆｆｅライブラリをモデル訓練および予測に使用したが、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗなどの他の畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャおよびライブラリを使用することもできる。
【００５９】
訓練段階は、予測段階において使用されるモデルを生成する。モデルは、入力をアッセイするために予測段階で繰り返し使用することができる。したがって、計算ユニットは、生成されたモデルにアクセスするだけでよい。訓練データにアクセスする必要はなく、訓練段階をコンピューティングユニット上で再び実行する必要もない。
【００６０】
（ｉｉ）予測段階
図５に示されたように、予測／推論段階においては、検出コンポーネントが入力画像に適用され、入力画像は、訓練段階から生成された訓練済みモデルを事前にロードされた予測（推論）モジュールに送られる。予測段階の出力は、検出された分析対象物を、分析対象物の中心位置もしくは各分析対象物の位置を示すポイントマップまたは検出された分析対象物の情報を含むヒートマップとともに含むバウンディングボックスであることができる。
【００６１】
予測段階の出力がバウンディングボックスのリストである場合、アッセイのための試料の画像中の分析対象物の数は、検出されたバウンディングボックスの数によって特徴付けられる。予測段階の出力がポイントマップである場合、アッセイのための試料の画像中の分析対象物の数は、ポイントマップの積分によって特徴付けられる。予測の出力がヒートマップである場合、ローカリゼーションコンポーネントを使用して位置が特定され、検出された分析対象物の数は、ヒートマップのエントリによって特徴付けられる。
【００６２】
ローカリゼーションアルゴリズムの１つの態様は、ヒートマップ値を、一次元順序付きリスト中に、最高値から最低値へとソートすることである。次いで、最高値のピクセルを選択し、そのピクセルを、その隣接ピクセルとともに、リストから削除する。すべてのピクセルがリストから削除されるまでプロセスを繰り返して、リスト中の最高値を有するピクセルを選択する。
【００６３】
ヒートマップを使用する検出コンポーネントにおいては、入力画像が、訓練段階から生成されたモデルとともに、畳み込みニューラルネットワークに送られ、検出段階の出力は、ヒートマップの形式の、ピクセルレベルの予測である。ヒートマップは、入力画像と同じサイズを有することもできるし、入力画像の縮小バージョンであることもでき、ローカリゼーションコンポーネントへの入力である。本発明者らは、分析対象物の中心をローカライズするためのアルゴリズムを開示する。主な概念は、ヒートマップからローカルピークを繰り返し検出することである。ピークがローカライズされたのち、そのピークを包囲するローカルエリアを計算することができる（ただし値はより小さい）。この領域をヒートマップから削除し、残りのピクセルから次のピークを見つける。すべてのピクセルがヒートマップから削除されるまでこのプロセスを繰り返す。
【００６４】
特定の態様において、本発明は、ヒートマップ値を、一次元順序付きリスト中に、最高値から最低値へとソートするためのローカリゼーションアルゴリズムを提供する。次いで、最高値のピクセルを選択し、そのピクセルを、その隣接ピクセルとともに、リストから削除する。すべてのピクセルがリストから削除されるまでプロセスを繰り返して、リスト中の最高値を有するピクセルを選択する。
【００６５】
Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ＧｌｏｂａｌＳｅａｒｃｈ  （ｈｅａｔｍａｐ）
Ｉｎｐｕｔ：
ｈｅａｔｍａｐ
Ｏｕｔｐｕｔ：
ｌｏｃｉ
ｌｏｃｉ←｛｝
ｓｏｒｔ（ｈｅａｔｍａｐ）
ｗｈｉｌｅ  （ｈｅａｔｍａｐ  ｉｓ  ｎｏｔ  ｅｍｐｔｙ）  ｛
ｓ←ｐｏｐ（ｈｅａｔｍａｐ）
Ｄ←｛ｄｉｓｋ  ｃｅｎｔｅｒ  ａｓ  ｓ  ｗｉｔｈ  ｒａｄｉｕｓ  Ｒ｝
ｈｅａｔｍａｐ  ＝  ｈｅａｔｍａｐ  ＼  Ｄ  ／／  ｒｅｍｏｖｅ  Ｄ  ｆｒｏｍ  ｔｈｅ  ｈｅａｔｍａｐ
ａｄｄ  ｓ  ｔｏ  ｌｏｃｉ
｝
【００６６】
ソート後、ヒートマップは、ヒートマップ値が最高から最低の順に並ぶ一次元順序付きリストである。各ヒートマップ値は、その対応するピクセル座標と関連付けられる。ヒートマップの最初のアイテムは、最高値を有するアイテムであり、それがｐｏｐ（ｈｅａｔｍａｐ）関数の出力である。１つのディスクが作成され、その中心は、最高ヒートマップ値を有するもののピクセル座標である。次いで、ピクセル座標がディスク内にあるすべてのヒートマップ値をヒートマップから削除する。アルゴリズムは、現在のヒートマップ中の最高値を繰り返しポップアップし、アイテムがヒートマップから削除されるまで、その周囲のディスクを削除する。
【００６７】
順序付きリストヒートマップ中、各アイテムは、先行アイテムおよび後続アイテムの知識を有する。順序付きリストからアイテムを削除する場合、図２に示されたように、以下の変更を加える。
・削除アイテムがｘｒであり、先行アイテムがｘｐであり、後続アイテムがｘｆであると仮定する。
・先行アイテムｘｐに関し、その後続アイテムを削除アイテムの後続アイテムに再定義する。したがって、ｘｐの後続アイテムはｘｆとなる。
・削除アイテムｘｒに関し、その先行アイテムおよび後続アイテムを定義解除し、それを順序付きリストから削除する。
・後続アイテムｘｆに関し、その先行アイテムを削除されたアイテムの先行アイテムに再定義する。したがって、ｘｆの先行アイテムはｘｐとなる。
【００６８】
すべてのアイテムが順序付きリストから削除されたのち、ローカリゼーションアルゴリズムは完了する。設定位置中の要素の数が分析対象の数となり、位置情報は、設定位置中の各ｓのピクセル座標である。
【００６９】
もう１つの態様は、必ずしも最高ヒートマップ値を有するものではないローカルピークを探索する。各ローカルピークを検出するためには、ランダムな出発点から出発し、ローカル最大値を探索する。ピークを見つけたのち、そのピークを包囲するローカルエリアを計算する（ただし値はより小さい）。この領域をヒートマップから削除し、残りのピクセルから次のピークを見つける。ヒートマップからすべてのピクセルが削除されるまでこのプロセスを繰り返す。
【００７０】
Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ＬｏｃａｌＳｅａｒｃｈ  （ｓ，  ｈｅａｔｍａｐ）
Ｉｎｐｕｔ：
ｓ：  ｓｔａｒｔｉｎｇ  ｌｏｃａｔｉｏｎ  （ｘ，  ｙ）
ｈｅａｔｍａｐ
Ｏｕｔｐｕｔ：
ｓ：  ｌｏｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｌｏｃａｌ  ｐｅａｋ．
＞０の値のピクセルのみを考慮する。
【００７１】
Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  Ｃｏｖｅｒ  （ｓ，  ｈｅａｔｍａｐ）
Ｉｎｐｕｔ：
ｓ：  ｌｏｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｌｏｃａｌ  ｐｅａｋ，
ｈｅａｔｍａｐ：
Ｏｕｔｐｕｔ：
ｃｏｖｅｒ：  ａ  ｓｅｔ  ｏｆ  ｐｉｘｅｌｓ  ｃｏｖｅｒｅｄ  ｂｙ  ｐｅａｋ：
【００７２】
これは、ｓから出発する幅優先探索アルゴリズムであるが、訪問点の条件が１つ変更されている。ｈｅａｔｍａｐ［ｐ］＞０かつｈｅａｔｍａｐ［ｐ］＜＝ｈｅａｔｍａｐ［ｑ］ならば、現在位置ｑの隣接位置ｐだけがカバーに加えられる。したがって、カバー中の各ピクセルは、ローカルピークｓに通じる非下降経路を有する。
【００７３】
Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  （ｈｅａｔｍａｐ）
Ｉｎｐｕｔ：
ｈｅａｔｍａｐ
Ｏｕｔｐｕｔ：
ｌｏｃｉ
ｌｏｃｉ←｛｝
ｐｉｘｅｌｓ←｛ａｌｌ  ｐｉｘｅｌｓ  ｆｒｏｍ  ｈｅａｔｍａｐ｝
ｗｈｉｌｅ  ｐｉｘｅｌｓ  ｉｓ  ｎｏｔ  ｅｍｐｔｙ  ｛
ｓ←ａｎｙ  ｐｉｘｅｌ  ｆｒｏｍ  ｐｉｘｅｌｓ
ｓ←ＬｏｃａｌＳｅａｒｃｈ（ｓ，  ｈｅａｔｍａｐ）  ／／  ｓ  ｉｓ  ｎｏｗ  ｌｏｃａｌ  ｐｅａｋ
ｐｒｏｂｅ  ｌｏｃａｌ  ｒｅｇｉｏｎ  ｏｆ  ｒａｄｉｕｓ  Ｒ  ｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇ  ｓ  ｆｏｒ  ｂｅｔｔｅｒ  ｌｏｃａｌ  ｐｅａｋ
ｒ←Ｃｏｖｅｒ（ｓ，  ｈｅａｔｍａｐ）
ｐｉｘｅｌｓ←ｐｉｘｅｌｓ  ＼  ｒ  ／／  ｒｅｍｏｖｅ  ａｌｌ  ｐｉｘｅｌｓ  ｉｎ  ｃｏｖｅｒ
ａｄｄ  ｓ  ｔｏ  ｌｏｃｉ
【００７４】
ディープラーニングとコンピュータビジョンアプローチの混合
第２のアプローチにおいては、検出およびローカリゼーションがコンピュータビジョンアルゴリズムによって実現され、分類がディープラーニングアルゴリズムによって実現され、ここでコンピュータビジョンアルゴリズムは分析対象物の可能な候補を検出し、見つけ、ディープラーニングアルゴリズムは各可能な候補を、真の分析対象物と偽の分析対象物とに分類する。すべての真の分析対象物の位置が（真の分析対象物の総数とともに）出力として記録される。
【００７５】
検出
コンピュータビジョンアルゴリズムは、強度、色、サイズ、形状、分布などをはじめとする分析対象物の特徴に基づいて、可能な候補を検出する。
【００７６】
前処理スキームが検出を改善することができる。前処理スキームは、コントラスト強調、ヒストグラム調整、色強調、ノイズ除去、スムージング、デフォーカスなどを含む。
【００７７】
前処理後、入力画像は検出器に送られる。検出器は、分析対象物の可能な候補の存在を知らせ、その場所の推定を出す。検出は、適応的閾値処理などのスキームを使用して、分析対象物構造（たとえばエッジ検出、ライン検出、円検出など）、接続性（たとえばブロブ検出、接続コンポーネント、輪郭検出など）、強度、色、形状などに基づくことができる。
【００７８】
ローカリゼーション
検出後、コンピュータビジョンアルゴリズムは、境界またはそれを含むタイトなバウンディングボックスを提供することにより、分析対象物の可能な候補それぞれを見つける。これは、物体セグメンテーションアルゴリズム、たとえば適応的閾値処理、背景差分法、ＦｌｏｏｄＦｉｌｌ、ＭｅａｎＳｈｉｆｔ、ＷａｔｅｒＳｈｅｄなどによって達成することができる。非常に多くの場合、ローカリゼーションを検出と組み合わせて、分析対象物の可能な候補それぞれの場所とともに検出結果を出すことができる。
【００７９】
分類
畳み込みニューラルネットワークなどのディープラーニングアルゴリズムは最先端の視覚的分類を達成する。本発明者らは、分析対象物の可能な候補それぞれの分類のためにディープラーニングアルゴリズムを用いる。ＶＧＧＮｅｔ、ＲｅｓＮｅｔ、ＭｏｂｉｌｅＮｅｔ、ＤｅｎｓｅＮｅｔなど、様々な畳み込みニューラルネットワークを分析対象物分類に利用することができる。
【００８０】
分析対象物の可能な候補それぞれを仮定して、ディープラーニングアルゴリズムは、畳み込みフィルタおよび非線形フィルタを介してニューロンの層を通して計算を実行して、分析対象物を非分析対象物から区別する高レベル特徴を抽出する。完全畳み込みネットワークの層が高レベル特徴を分類結果へと組み合わせ、それが真の分析対象物であるかどうか、または分析対象物である確率を教える。
【００８１】
３．本発明の例
Ａ１．
１つまたは複数のデバイスおよびアルゴリズムに基づく、血液試料からの診断における全血球計算（ＣＢＣ）のための方法および装置であって、以下を含む、方法および装置：
（ａ）アッセイのための血液試料を受け取り、血液試料を試料保持デバイス、たとえばＱＭＡＸデバイスに装填する工程；
（ｂ）試料保持デバイスは平行に配置された２枚のプレートを有し、それらの間隙が均一に作られ、それらの間に適切に分布したピラーによって正確に制御され、上プレートの関心対象区域（ＡｏＩ）下のアッセイのための試料の体積がＡｏＩの面積および間隙によって特徴付けられることができ；
（ｃ）プレート間の間隙は意図的に狭く、間隙の距離は血液細胞（分析対象物）のサイズに比例し、それによってアッセイ中の血液細胞（分析対象物）がプレート間に単一層を形成し；
（ｄ）上プレートは、ＱＭＡＸイメージャなどのイメージャに対して透明であり、ＡｏＩ中かつプレート間の血液細胞（分析対象物）の画像を、イメージャによって上プレートから撮影された画像に取り込むことができ；
（ｅ）イメージャによってＡｏＩ上の画像に取り込まれた血液細胞（分析対象物）は疑似２Ｄオブジェクトであり、試料中のその体積は、選択されたＡｏＩの画像中の面積および間隙に基づいて特徴付けることができ；
（ｆ）ＡｏＩ上でイメージャによって撮影された画像から、機械学習および画像処理のアルゴリズムを使用して、検出された疑似２Ｄオブジェクトのリストを生成する工程；
（ｇ）
ｉ．選択されたＡｏＩ上でイメージャによって撮影された画像中の検出された疑似２Ｄオブジェクトのリスト、および
ｉｉ．（ｂ）および（ｃ）に基づくアッセイのための、画像中の分析対象物と試料中のそれらの関連する体積との関係
から、検出された分析対象物の濃度およびセグメント化を計算する工程；および
（ｈ）検出された血液細胞（分析対象物）の計算された位置、計数値、濃度などを記憶デバイスに記憶する、またはアッセイ結果をコンピュータもしくはモバイルデバイスのスクリーン上に表示する工程。
【００８２】
Ａ２．
機械学習が、
ａ．試料保持ＱＭＡＸデバイス上で撮影された画像からの複数のＡｏＩ上でイメージャによって撮影された画像を収集し、画像中の分析対象物（すなわち血液細胞）を標識して、注釈付きデータセットを生成する工程（各分析対象物は、それを包囲するタイトなバウンディングボックスまたは局所強度ヒートマップもしくは局所分布（たとえばガウス）カーネルからのポイントマップによって表される）；
ｂ．注釈付きデータセットをモデル訓練のための畳み込みニューラルネットワークに供給する工程（モデル訓練の出力は、イメージャによって撮影された画像からのアッセイにおいて分析対象物を検出し、識別するための検出モデルである）；および
ｃ．アッセイにおいて、イメージャによって撮影されたＡｏＩの画像を検出モデルに供給して、
ｉ．位置がＡｏＩ中にある検出された分析対象物のリスト
を生成し、
ｉｉ．取り込まれている分析対象物の総計数値を計算し、それらを様々なクラスに分類し、アッセイのための試料中のそれらの形状および濃度を決定する工程
を含む、
態様Ａ１の方法および装置。
【００８３】
Ａ３．
システムが、デバイス、イメージャおよびコンピューティングユニットを含み、
（ａ）デバイスが、試験試料の少なくとも一部を高度に均一な厚さの層へと圧縮するように構成され；
（ｂ）イメージャが、均一な厚さの層における試料の画像を生成するように構成され（画像は、試験試料中の分析対象物からの検出可能なシグナルを含む）；
（ｃ）コンピューティングユニットが、
ｉ．イメージャから画像を受け取り、
ｉｉ．画像を検出モデルで解析し、画像の２Ｄデータアレイを生成し（２Ｄデータアレイは、分析対象物が画像中の各位置にある確率または尤度データを含み、検出モデルは、
注釈付きデータセットを畳み込みニューラルネットワークに供給する段階（注釈付きデータセットは、試験試料と同じタイプでありかつ同じ分析対象物に関する試料に由来する）、および
畳み込みによって検出モデルを訓練し、確立する段階
を含む訓練プロセスを通して確立される）；
ｉｉｉ．試験中、データをモデルに供給し、２Ｄデータアレイを生成し、分析して、シグナルリスト処理または局所探索処理によって局所シグナルピークを検出して分析対象物を検出し；かつ
ｉｖ．局所シグナルピーク情報およびアッセイ体積との分析対象物関係に基づいて、検出される分析対象物の量を計算する
ように構成されている、
態様Ａ１の方法および装置。
【００８４】
Ａ４．
イメージャがカメラを含む、態様Ａ３の方法および装置。
【００８５】
Ａ５．
カメラが、モバイル通信デバイス、たとえばスマートフォンの一部である、態様Ａ３の方法および装置。
【００８６】
Ａ６．
コンピューティングユニットがモバイル通信デバイスの一部である、態様Ａ１またはＡ３の方法および装置。
【００８７】
Ａ７．
コンピュータビジョンとディープラーニングとの混合の方法がデータ分析のために使用され、
（ａ）試験試料の画像を受け取る工程（試料は、ＱＭＡＸデバイスに装填され、画像は、ＱＭＡＸデバイスに接続されたイメージャによって撮影され、ここで画像は、試験試料中の分析対象物からの検出可能なシグナルを含む）；
（ｂ）分析対象物の特徴に基づいて可能な候補を発見する、検出アルゴリズム
によって画像を解析する工程；
（ｃ）分析対象物の各可能な候補を、その境界またはそれを含むタイトなバウンディングボックスを提供することによって位置特定する、ローカリゼーションアルゴリズム
によって画像を解析する工程；
（ｄ）各可能な候補を真の分析対象物および偽の分析対象物として分類する、ディープラーニングアルゴリズム
によって画像を解析する工程；
（ｅ）真の分析対象物の位置、真の分析対象物の総計数値およびアッセイ中の分析対象物の濃度を出力する工程
を含む、
態様Ａ１またはＡ３の方法および装置。
【００８８】
Ａ８．
検出が分析対象物構造（たとえばエッジ検出、線検出、円検出など）に基づく、態様Ａ１、Ａ３またはＡ７の方法および装置。
【００８９】
Ａ９．
検出が接続性（たとえばブロブ検出、コネクトコンポーネント、輪郭検出など）に基づく、態様Ａ１、Ａ３またはＡ７の方法および装置。
【００９０】
Ａ１０．
検出が、適応的閾値処理などのスキームを使用して強度、色、形状に基づく、態様Ａ１、Ａ３またはＡ７の方法および装置。
【００９１】
Ａ１１．
検出が前処理スキームによって強化される、態様Ａ１、Ａ３またはＡ７の方法および装置。
【００９２】
Ａ１２．
ローカリゼーションが、オブジェクトセグメント化アルゴリズム、たとえば適応的閾値処理、背景差分法、ＦｌｏｏｄＦｉｌｌ、ＭｅａｎＳｈｉｆｔ、ＷａｔｅｒＳｈｅｄなどに基づく、態様Ａ１、Ａ３またはＡ７の方法および装置。
【００９３】
Ａ１３．
ローカリゼーションが検出と組み合わされて、分析対象物の各可能な候補の位置とともに検出結果を出す、態様Ａ１、Ａ３またはＡ７の方法および装置。
【００９４】
Ａ１４．
検出および分類が機械学習、たとえば畳み込みニューラルネットワークに基づく、態様Ａ１、Ａ３またはＡ７の方法および装置。
【００９５】
Ａ１５．
アッセイが、分析対象物の直径に比例する意図的に狭められた間隙で均等に離間した２枚のプレートの間に保持される、態様Ａ１、Ａ３またはＡ７の方法および装置。
【００９６】
Ａ１６．
プレートのＡｏＩ（関心対象区域）を画像化して、２枚の狭い間隔のプレートの間に挟まれた分析対象物の疑似２Ｄ層を見せることができるよう、デバイスの一方のプレートが透明である、態様Ａ１、Ａ３またはＡ７の方法および装置。
【００９７】
Ａ１７．
態様が一般的に診断、化学的または生物学的試験である、態様Ａ１、Ａ３またはＡ７の方法および装置。
【００９８】
ＡＡ１．
１つまたは複数のデバイスおよびアルゴリズムに基づく、血液アッセイからの診断における全血球計算（ＣＢＣ）のための方法および装置であって、以下を含む、方法および装置：
（ｉ）血液アッセイを受け取り、ＱＭＡＸデバイスに装填する工程；
（ｊ）デバイスは平行に配置された２枚のプレートを含み、それらの間の間隙が均一であり、それらの間に適切に分布したピラーによって正確に制御され、上プレートの関心対象区域（ＡｏＩ）下のアッセイの体積がＡｏＩの面積および間隙によって特徴付けられることができ；
（ｋ）プレートは意図的に狭く離間し、間隙は血液細胞のサイズに比例し、それによってアッセイ中の血液細胞がプレート間に単一層を形成し；
（ｌ）上プレートはＱＭＡＸイメージャに対して透明であり、ＡｏＩ中かつプレート間の血液細胞の画像をＱＭＡＸイメージャによって取り込むことができ；
（ｍ）イメージャによってＡｏＩ上の画像に取り込まれた血液細胞は疑似２Ｄオブジェクトであり、それらは、選択されたＡｏＩおよび間隙によって特徴付けられるアッセイ中の体積に関連し；
（ｎ）ＡｏＩ上でＱＭＡＸイメージャによって撮影された画像から、機械学習および画像処理のアルゴリズムを使用して、検出された疑似２Ｄオブジェクトのリストを生成する工程；
（ｏ）
ｉｉｉ．選択されたＡｏＩ上でイメージャによって撮影された画像中の検出された疑似２Ｄオブジェクトのリスト、および
ｉｖ．（ｂ）および（ｃ）に基づく、分析対象物とアッセイの体積との関係
から、検出された分析対象物の濃度を計算する工程；および
（ｐ）検出された血液細胞（分析対象物）の計算された位置、計数値および濃度を記憶デバイスに記憶する、または試験結果をコンピュータもしくはモバイルデバイスのスクリーン上に表示する工程。
【００９９】
ＡＡ２．
機械学習が、
ｄ．複数のＡｏＩ上でイメージャによって撮影された画像を収集し、画像中の血液細胞シグナルを標識して、注釈付きデータセットを生成する工程；
ｅ．注釈付きデータセットを畳み込みニューラルネットワークに供給する工程（畳み込みによって検出モデルを訓練し、確立する）；および
ｆ．ＣＢＣ試験において、ＡｏＩ画像データを検出モデルに供給し、
ｉｉｉ．シグナルリスト処理、または
ｉｖ．局所探索処理
によって２Ｄデータアレイを分析して、局所シグナルピークを検出する工程；および
局所シグナルピーク情報およびアッセイ中のＡｏＩと関連するアッセイ体積に基づいて、取り込まれる分析対象物の量を計算する工程
を含む、
態様Ａ１の方法および装置。
【０１００】
ＡＡ３．
シグナルリスト処理が、
ａ．２Ｄデータアレイから局所ピークを反復的に検出し、検出された局所ピークを包囲する局所面積を計算し、検出されたピークおよび局所面積データを取り出して、順位序列でシグナルリスト中に移すことによってシグナルリストを確立する工程；および
ｂ．シグナルリストからの最高シグナルおよび最高シグナルの周囲からのシグナルを順次かつ反復的に取り出し、それによって局所シグナルピークを検出する工程
を含む、
態様Ａ２の方法および装置。
【０１０１】
ＡＡ４．
局所探索プロセスが、
ａ．ランダムなポイントから出発することによって２Ｄデータアレイ中の局所最大値を探索する工程；
ｂ．ピークを包囲する、ただし、より小さい値の局所面積
を計算する工程；
ｃ．局所最大値、および、包囲するより小さい値
を２Ｄデータアレイから取り出す工程；および
ｄ．工程ａ〜ｃを繰り返して局所シグナルピークを検出する工程
を含む、
態様Ａ２の方法および装置。
【０１０２】
Ｂ１．
データ分析のためのディープラーニングの方法を用いてすべてのタイプの分析対象物濃度を検出し、位置特定し、計数し、得るための顕微鏡的細胞分布レベルの機械学習フレームワークであって、以下の工程を含む、機械学習フレームワーク：
（ａ）試験試料の画像を受け取る工程（試料は、ＱＭＡＸデバイスに装填され、画像は、ＱＭＡＸデバイスに接続されたイメージャによって撮影され、ここで画像は、試験試料中の分析対象物からの検出可能なシグナルを含む）；
（ｂ）検出モデルで画像を解析し、画像の２Ｄデータアレイを生成する工程（２Ｄデータアレイは、画像中の各位置の分析対象物の確率データを含み、検出モデルは、
ｉ．注釈付きデータセットを畳み込みニューラルネットワークに供給する段階（注釈付きデータセットは、試験試料と同じタイプでありかつアッセイのための同じタイプの分析対象物を含有する試料に由来する）、および
ｉｉ．畳み込みによって検出モデルを訓練し、確立する段階
を含む訓練プロセスを通して確立される）；および
ｖ．シグナルリストプロセス、または
ｖｉ．局所探索プロセス
によって２Ｄデータアレイを分析して、局所シグナルピークを検出する工程；および
（ｃ）局所シグナルピーク情報に基づいて分析対象物の量を計算する工程。
【０１０３】
Ｂ２．
シグナルリストプロセスが、
（ａ）２Ｄデータアレイから局所ピークを反復的に検出し、検出された局所ピークを包囲する局所面積を計算し、検出されたピークおよび局所面積データを取り出して、順にシグナルリスト中に移すことによってシグナルリストを確立する工程；および
（ｂ）シグナルリストからの最高シグナルおよび最高シグナルの周囲からのシグナルを順次かつ反復的に取り出し、それによって局所シグナルピークを検出する工程
を含む、
態様Ｂ１の方法。
【０１０４】
Ｂ３．局所探索プロセスが、
ａ．ランダムなポイントから出発することによって２Ｄデータアレイ中の局所最大値を探索する工程；
ｂ．ピークを包囲する、ただし、より小さい値の局所面積
を計算する工程；
ｃ．局所最大値、および、包囲するより小さい値
を２Ｄデータアレイから取り出す工程；および
ｄ．工程ｉ〜ｉｉｉを繰り返して局所シグナルピークを検出する工程
を含む、
任意のＢ態様の方法。
【０１０５】
Ｂ４．
注釈付きデータセットが注釈付けの前に分割される、任意の前記方法態様の方法。
【０１０６】
Ｂ５．
データ分析のためのシステムであって、
ＱＭＡＸデバイス、イメージャおよびコンピューティングユニット
を含み、
（ａ）ＱＭＡＸデバイスが、試験試料の少なくとも一部を高度に均一な厚さの層へと圧縮するように構成され；
（ｂ）イメージャが、均一な厚さの層における試料の画像を生成するように構成され（画像は、試験試料中の分析対象物からの検出可能なシグナルを含む）；
（ｃ）コンピューティングユニットが、
ｉ．イメージャから画像を受け取り；
ｉｉ．画像を検出モデルで解析し、画像の２Ｄデータアレイを生成し（２Ｄデータアレイは、画像中の各位置の分析対象物の確率データを含み、検出モデルは、注釈付きデータセットを畳み込みニューラルネットワークに供給する段階（注釈付きデータセットは、試験試料と同じタイプでありかつアッセイのための同じタイプの分析対象物を含有する試料に由来する）、畳み込みによって検出モデルを訓練し、確立する段階、を含む訓練プロセスを通して確立される）；および
ｉｉｉ．シグナルリストプロセスまたは局所探索プロセスによって２Ｄデータアレイを分析して局所シグナルピークを検出し；
ｉｖ．局所シグナルピーク情報に基づいて、分析対象物の量を計算する
ように構成されている、システム。
【０１０７】
Ｂ６．
イメージャがカメラを含む、態様Ｂ５のシステム。
【０１０８】
Ｂ７．
カメラがモバイル通信デバイスの一部である、態様Ｂ６のシステム。
【０１０９】
Ｂ８．
コンピューティングユニットがモバイル通信デバイスの一部である、任意の前記Ｂ態様のシステム。
【０１１０】
Ｃ１．
データ分析のためのコンピュータビジョンとディープラーニングとの混合の方法であって、以下の工程を含む、方法：
（ｆ）試験試料の画像を受け取る工程（試料は、ＱＭＡＸデバイスに装填され、画像は、ＱＭＡＸデバイスに接続されたイメージャによって撮影され、ここで画像は、試験試料中の分析対象物からの検出可能なシグナルを含む）；
（ｇ）分析対象物の特徴に基づいて可能な候補を発見する、検出アルゴリズム
によって画像を解析する工程；
（ｈ）分析対象物の各可能な候補を、その境界またはそれを含むタイトなバウンディングボックスを提供することによって位置特定する、ローカリゼーションアルゴリズム
によって画像を解析する工程；
（ｉ）各可能な候補を真の分析対象物および偽の分析対象物として分類する、ディープラーニングアルゴリズム
によって画像を解析する工程；
（ｊ）真の分析対象物の位置および真の分析対象物の総計数値を出力する工程。
【０１１１】
Ｃ２．
検出が分析対象物構造（たとえばエッジ検出、線検出、円検出など）に基づく、態様Ｃ１のシステム。
【０１１２】
Ｃ３．
検出が接続性（たとえばブロブ検出、コネクトコンポーネント、輪郭検出など）に基づく、態様Ｃ１のシステム。
【０１１３】
Ｃ４．
検出が、適応的閾値処理などのスキームを使用して強度、色、形状に基づく、態様Ｃ１のシステム。
【０１１４】
Ｃ５．
検出が前処理スキームによって強化される、態様Ｃ１のシステム。
【０１１５】
Ｃ６．
ローカリゼーションが、オブジェクトセグメント化アルゴリズム、たとえば適応的閾値処理、背景差分法、ＦｌｏｏｄＦｉｌｌ、ＭｅａｎＳｈｉｆｔ、ＷａｔｅｒＳｈｅｄなどに基づく、態様Ｃ１のシステム。
【０１１６】
Ｃ７．
ローカリゼーションが検出と組み合わされて、分析対象物の各可能な候補の位置とともに検出結果を出す、態様Ｃ１のシステム。
【０１１７】
Ｃ８．
分類が、ディープラーニング、たとえば畳み込みニューラルネットワークに基づく、態様Ｃ１のシステム。
【０１１８】
均一性の高いデバイスおよびアッセイ
柱状スペーサの平坦な上部
本発明のある特定の実施形態では、スペーサは、１つのプレート上に固定された平坦な上部および脚部を有する柱であり、平坦な上部は、小さな表面変動を伴う滑らかさを有し、変動は、５、１０ｎｍ、２０ｎｍ、３０ｎｍ、５０ｎｍ、１００ｎｍ、２００ｎｍ、３００ｎｍ、４００ｎｍ、５００ｎｍ、６００ｎｍ、７００ｎｍ、８００ｎｍ、１０００ｎｍ未満、または任意の２つの値の間の範囲内である。好ましい平坦な柱上部の滑らかさは、５０ｎｍ以下の表面変動である。
【０１１９】
さらに、表面変動は、スペーサの高さに対して相対的であり、柱の平坦な上面変動とスペーサの高さとの比率は、０．５％、１％、３％、５％、７％、１０％、１５％、２０％、３０％、４０％未満、またはこれら値のうちのいずれか２つの間の範囲内である。好ましい平坦な柱上部の平滑度は、２％、５％、または１０％未満である、柱の平らな上面変動とスペーサの高さとの比率を有する。
【０１２０】
柱状スペーサの側壁角度
本発明のある特定の実施形態では、スペーサは側壁角度を有する柱である。いくつかの実施形態では、側壁角度は、５度（表面の法線から測定）、１０度、２０度、３０度、４０度、５０度、７０度未満、または任意の２つの値の間の範囲内である。好ましい実施形態では、側壁角度は、５度、１０度、または２０度未満である。
【０１２１】
不正確な押圧力による均一な薄い流体層の形成
本発明のある特定の実施形態では、不正確な力による押圧を使用することにより、均一な薄い流体試料層が形成される。詳細を追加せずに不正確な押圧力の定義を追加しない「不正確な押圧力」という用語。本明細書で使用される場合、力の文脈における「不正確な」という用語（例えば、「不正確な押圧力」）は、
（ａ）力が加えられた時点で正確に知られていないか、または正確に予測できない大きさを有し、
（ｂ）０．０１ｋｇ／ｃｍ２（平方センチメートル）〜１００ｋｇ／ｃｍ２の範囲内の圧力を有し、
（ｃ）力の１つの適用から次の適用で大きさが変動し、
（ｄ）（ａ）および（ｃ）の力の不正確さ（すなわち、変動）は、実際に加えられる力の合計の少なくとも２０％である、力を指す。
【０１２２】
不正確な力は、例えば、親指と人差し指の間で物体をつまむことによって、または親指と人差し指の間で物体をつまんだり擦ったりすることによって、ヒトの手によって加えることができる。
【０１２３】
いくつかの実施形態では、手押圧による不正確な力は、０．０１ｋｇ／ｃｍ２、０．１ｋｇ／ｃｍ２、０．５ｋｇ／ｃｍ２、１ｋｇ／ｃｍ２、２ｋｇ／ｃｍ２、ｋｇ／ｃｍ２、５ｋｇ／ｃｍ２、１０ｋｇ／ｃｍ２、２０ｋｇ／ｃｍ２、３０ｋｇ／ｃｍ２、４０ｋｇ／ｃｍ２、５０ｋｇ／ｃｍ２、６０ｋｇ／ｃｍ２、１００ｋｇ／ｃｍ２、１５０ｋｇ／ｃｍ２、２００ｋｇ／ｃｍ２、またはいずれの２つの値間の範囲；および０．１ｋｇ／ｃｍ２〜０．５ｋｇ／ｃｍ２、０．５ｋｇ／ｃｍ２〜１ｋｇ／ｃｍ２、１ｋｇ／ｃｍ２〜５ｋｇ／ｃｍ２、５ｋｇ／ｃｍ２〜１０ｋｇ／ｃｍ２（圧力）の好ましい範囲の圧力を有する。
【０１２４】
スペーサ充填率
「スペーサ充填率」または「充填率」という用語は、スペーサの接触面積と全プレート面積との比率を指し、スペーサの接触面積は、閉鎖構成で、スペーサの上面がプレートの内面に接触する接触範囲を指し、全プレート面積は、スペーサの平坦な上部が接触するプレートの内面の全面積を指す。２つのプレートが存在し、各スペーサが、各々が１つのプレートに接触する２つの接触表面を有するため、充填率は、最小の充填率である。
【０１２５】
例えば、スペーサが正方形（１０ｕｍ×１０ｕｍ）の平坦な上部、ほぼ均一な断面、および２ｕｍの高さを有する柱であり、スペーサが１００ｕｍの周期で周期的である場合、スペーサの充填率は、１％である。上記の例で、柱状スペーサの脚部が１５ｕｍ×１５ｕｍの正方形である場合、充填率は、定義によって１％のままである。
【０１２６】
ＩＤＳ^４／ｈＥ
本開示の特定の態様において、均一な所定の厚さの薄い流体試料層を押圧によって形成するためのデバイスは、第１のプレートを含むことができる。本開示の特定の態様において、均一な所定の厚さの薄い流体試料層を押圧によって形成するためのデバイスは、第２のプレートを含むことができる。本開示の特定の態様において、均一な所定の厚さの薄い流体試料層を押圧によって形成するためのデバイスは、スペーサを含むことができる。特定の態様において、両プレートは、互いに対し、異なる構成へと動くことができる。特定の態様において、一方または両方のプレートが可撓性である。特定の態様において、各プレートは、流体試料と接触するための試料接触区域を有する内面を含む。特定の態様において、各プレートは、それぞれの外面上に、両プレートを押し合わせる押圧力を加えるための加力区域を含む。特定の態様において、プレートの一方または両方は、それぞれのプレートの内面に永久的に固定されているスペーサを含む。特定の態様において、スペーサは、２００ミクロン以下である実質的に均一な所定の高さと、所定の固定されたスペーサ間距離とを有する。特定の態様において、可撓性プレートの厚さ（ｈ）およびヤング率（Ｅ）で割ったスペーサ間距離（ＩＳＤ）の４乗（ＩＳＤ４／（ｈＥ））は、５×１０６ｕｍ３／ＧＰａ以下である。特定の態様において、スペーサの少なくとも１つが試料接触区域内にある。特定の態様において、構成の１つは、２枚のプレートが部分的または完全に離され、プレートの間隔がスペーサによって調節されず、試料がプレートの一方または両方に付着される開放構成である。特定の態様において、構成のもう１つは、開放構成において試料が付着され、加力区域に押圧力を加えることによって両プレートが閉鎖構成へと押し付けられたのち形成される閉鎖構成であり；閉鎖構成において、試料の少なくとも一部が２枚のプレートによって高度に均一な厚さの層へと圧縮され、プレートに対して実質的に停滞状態になり、層の均一な厚さが２枚のプレートの試料接触区域によって画定され、プレートおよびスペーサによって調節される。
【０１２７】
本開示の特定の態様において、均一な所定の厚さを有する薄い流体試料層を押圧によって形成する方法は、本開示のデバイスを得る工程を含むことができる。本開示の特定の態様において、均一な所定の厚さを有する薄い流体試料層を押圧によって形成する方法は、両プレートが開放構成にあるとき、流体試料をプレートの一方または両方に付着させる工程を含むことができる。特定の態様において、開放構成は、２枚のプレートが部分的または完全に離され、プレートの間隔がスペーサによって調節されない構成である。本開示の特定の態様において、均一な所定の厚さを有する薄い流体試料層を押圧によって形成する方法は、２枚のプレートを、試料の少なくとも一部が２枚のプレートによって実質的に均一な厚さの層へと圧縮され、層の均一な厚さがプレートの試料接触面によって画定され、プレートおよびスペーサによって調節される閉鎖構成へと押し付ける工程を含むことができる。
【０１２８】
本開示の特定の態様において、流体試料を分析するためのデバイスは、第１のプレートを含むことができる。本開示の特定の態様において、流体試料を分析するためのデバイスは、第２のプレートを含むことができる。本開示の特定の態様において、流体試料を分析するためのデバイスは、スペーサを含むことができる。特定の態様において、両プレートは、互いに対し、異なる構成へと動くことができる。特定の態様において、一方または両方のプレートが可撓性である。特定の態様において、各プレートは、それぞれの内面上に、流体試料と接触するための試料接触区域を有する。特定の態様において、プレートの一方または両方はスペーサを含み、スペーサはそれぞれのプレートの内面に固定されている。特定の態様において、スペーサは、２００ミクロン以下である実質的に均一な所定の高さを有し、スペーサ間距離は所定である。特定の態様において、スペーサのヤング率にスペーサの充填率を乗じたものは、少なくとも２ＭＰａである。特定の態様において、スペーサの少なくとも１つが試料接触区域内にある。特定の態様において、構成の１つは、２枚のプレートが部分的または完全に離され、プレートの間隔がスペーサによって調節されず、試料がプレートの一方または両方に付着される開放構成である。特定の態様において、構成のもう１つは、開放構成において試料が付着されたのち形成される閉鎖構成であり；閉鎖構成において、試料の少なくとも一部が２枚のプレートによって高度に均一な厚さの層へと圧縮され、層の均一な厚さはプレートの試料接触面によって画定され、プレートおよびスペーサによって調節される。
【０１２９】
本開示の特定の態様において、均一な所定の厚さを有する薄い流体試料層を押圧によって形成する方法は、本開示のデバイスを得る工程を含むことができる。本開示の特定の態様において、均一な所定の厚さを有する薄い流体試料層を押圧によって形成する方法は、両プレートが開放構成にあるとき、流体試料をプレートの一方または両方に付着させる工程を含むことができる。特定の態様において、開放構成は、２枚のプレートが部分的または完全に離され、プレートの間隔がスペーサによって調節されない構成である。本開示の特定の態様において、均一な所定の厚さを有する薄い流体試料層を押圧によって形成する方法は、２枚のプレートを閉鎖構成へと押し付ける工程を含むことができる。特定の態様において、試料の少なくとも一部が２枚のプレートによって実質的に均一な厚さの層へと圧縮され、層の均一な厚さはプレートの試料接触面によって画定され、プレートおよびスペーサによって調節される。
【０１３０】
本開示の特定の態様において、流体試料を分析するためのデバイスは、第１のプレートを含むことができる。本開示の特定の態様において、流体試料を分析するためのデバイスは、第２のプレートを含むことができる。特定の態様において、両プレートは、互いに対し、異なる構成へと動くことができる。特定の態様において、一方または両方のプレートが可撓性である。特定の態様において、各プレートは、それぞれの表面上に、分析対象物を含有する試料と接触するための試料接触区域を有する。特定の態様において、プレートの一方または両方は、試料接触区域内でプレートに永久的に固定されているスペーサを含み、スペーサは、実質的に均一な所定の高さと、分析対象物のサイズの少なくとも約２倍である、２００ｕｍまでの大きさである所定のスペーサ間距離とを有し、スペーサの少なくとも１つが試料接触区域内にある。特定の態様において、構成の１つは、２枚のプレートが離され、プレートの間隔がスペーサによって調節されず、試料がプレートの一方または両方に付着される開放構成である。特定の態様において、構成のもう１つは、開放構成における試料付着ののち形成される閉鎖構成であり；閉鎖構成において、試料の少なくとも一部が２枚のプレートによって高度に均一な厚さの層へと圧縮され、層の均一な厚さはプレートの試料接触面によって画定され、プレートおよびスペーサによって調節される。
【０１３１】
本開示の特定の態様において、均一な所定の厚さを有する薄い流体試料層を押圧によって形成する方法は、本開示のデバイスを得る工程を含むことができる。本開示の特定の態様において、均一な所定の厚さを有する薄い流体試料層を押圧によって形成する方法は、両プレートが開放構成にあるとき、流体試料をプレートの一方または両方に付着させる工程を含むことができ、開放構成は、２枚のプレートが部分的または完全に離され、プレートの間隔がスペーサによって調節されない構成である。本開示の特定の態様において、均一な所定の厚さを有する薄い流体試料層を押圧によって形成する方法は、２枚のプレートを、試料の少なくとも一部が２枚のプレートによって実質的に均一な厚さの層へと圧縮され、層の均一な厚さがプレートの試料接触面によって画定され、プレートおよびスペーサによって調節される閉鎖構成へと押し付ける工程を含むことができる。
【０１３２】
本開示の特定の態様において、均一な所定の厚さを有する薄い流体試料層を押圧によって形成するためのデバイスは、第１のプレートを含むことができる。本開示の特定の態様において、均一な所定の厚さを有する薄い流体試料層を押圧によって形成するためのデバイスは、第２のプレートを含むことができる。本開示の特定の態様において、均一な所定の厚さを有する薄い流体試料層を押圧によって形成するためのデバイスは、スペーサを含むことができる。特定の態様において、両プレートは、互いに対し、異なる構成へと動くことができる。特定の態様において、一方または両方のプレートが可撓性である。特定の態様において、各プレートは、それぞれの内面上に、流体試料と接触する、および／または流体試料を圧縮するための試料接触区域を含む。特定の態様において、各プレートは、それぞれの外面上に、両プレートを押し合わせる力を加えるための区域を含む。特定の態様において、プレートの一方または両方は、それぞれのプレートの内面に永久的に固定されているスペーサを含む。特定の態様において、スペーサは、２００ミクロン以下である実質的に均一な所定の高さと、所定の幅と、所定の固定されたスペーサ間距離とを有する。特定の態様において、スペーサ幅に対するスペーサ間距離の比率は、１．５以上である。特定の態様において、スペーサの少なくとも１つが試料接触区域内にある。特定の態様において、構成の１つは、２枚のプレートが部分的または完全に離され、プレートの間隔がスペーサによって調節されず、試料がプレートの一方または両方に付着される開放構成である。特定の態様において、構成のもう１つは、開放構成における試料付着ののち形成される閉鎖構成であり；閉鎖構成において、試料の少なくとも一部が２枚のプレートによって高度に均一な厚さの層へと圧縮され、プレートに対して実質的に停滞状態になり、層の均一な厚さが２枚のプレートの試料接触区域によって画定され、プレートおよびスペーサによって調節される。
【０１３３】
本開示の特定の態様において、均一な所定の厚さを有する薄い流体試料層を不正確な押圧力の押圧によって形成する方法は、本開示のデバイスを得る工程を含むことができる。本開示の特定の態様において、均一な所定の厚さを有する薄い流体試料層を不正確な押圧力の押圧によって形成する方法は、流体試料を得る工程を含むことができる。本開示の特定の態様において、均一な所定の厚さを有する薄い流体試料層を不正確な押圧力の押圧によって形成する方法は、両プレートが開放構成にあるとき、試料をプレートの一方または両方に付着させる工程を含むことができ、開放構成は、２枚のプレートが部分的または完全に離され、プレートの間隔がスペーサによって調節されない構成である。本開示の特定の態様において、均一な所定の厚さを有する薄い流体試料層を不正確な押圧力の押圧によって形成する方法は、２枚のプレートを、試料の少なくとも一部が２枚のプレートによって実質的に均一な厚さの層へと圧縮され、層の均一な厚さがプレートの試料接触面によって画定され、プレートおよびスペーサによって調節される閉鎖構成へと押し付ける工程を含むことができる。
【０１３４】
特定の態様において、スペーサは、プレートの一方に固定された台座部と、他方のプレートに接触するための平坦な上面とを有するピラーの形状を有する。特定の態様において、スペーサは、プレートの一方に固定された台座部と、他方のプレートに接触するための平坦な上面と、実質的に均一な断面とを有するピラーの形状を有する。特定の態様において、スペーサは、プレートの一方に固定された台座部と、他方のプレートに接触するための平坦な上面とを有するピラーの形状を有し、ピラーの平坦な上面は１０ｎｍ未満の変動を有する。特定の態様において、スペーサは、プレートの一方に固定された台座部と、他方のプレートに接触するための平坦な上面とを有するピラーの形状を有し、ピラーの平坦な上面は５０ｎｍ未満の変動を有する。特定の態様において、スペーサは、プレートの一方に固定された台座部と、他方のプレートに接触するための平坦な上面とを有するピラーの形状を有し、ピラーの平坦な上面は５０ｎｍ未満の変動を有する。特定の態様において、スペーサは、プレートの一方に固定された台座部と、他方のプレートに接触するための平坦な上面とを有するピラーの形状を有し、ピラーの平坦な上面は、１０ｎｍ、２０ｎｍ、３０ｎｍ、１００ｎｍ、２００ｎｍ未満、またはこれらの値のいずれか２つの間の範囲の変動を有する。
【０１３５】
特定の態様において、スペーサのヤング率にスペーサの充填率を乗じたものは、少なくとも２ＭＰａである。特定の態様において、試料は分析対象物を含み、所定の不変的なスペーサ間距離は、分析対象物のサイズの少なくとも約２倍の、２００ｕｍまでの大きさである。特定の態様において、試料は分析対象物を含み、所定の不変的なスペーサ間距離は、分析対象物のサイズの少なくとも約２倍の、２００ｕｍまでの大きさであり、スペーサのヤング率にスペーサの充填率を乗じたものは少なくとも２ＭＰａである。
【０１３６】
特定の態様において、可撓性プレートの厚さ（ｈ）およびヤング率（Ｅ）で割ったスペーサ間距離（ＩＤＳ）の４乗（ＩＳＤ^４／（ｈＥ））は、５×１０^６ｕｍ^３／ＧＰａ以下である。特定の態様において、可撓性プレートの厚さおよびヤング率で割ったスペーサ間距離（ＩＤＳ）の４乗（ＩＳＤ^４／（ｈＥ））は、１×１０^６ｕｍ^３／ＧＰａ以下である。特定の態様において、可撓性プレートの厚さおよびヤング率で割ったスペーサ間距離（ＩＤＳ）の４乗（ＩＳＤ^４／（ｈＥ））は、５×１０^５ｕｍ^３／ＧＰａ以下である。特定の態様において、スペーサのヤング率にスペーサの充填率を乗じたものは、少なくとも２ＭＰａであり、可撓性プレートの厚さおよびヤング率で割ったスペーサ間距離（ＩＤＳ）の４乗（ＩＳＤ^４／（ｈＥ））は、１×１０^５ｕｍ^３／ＧＰａ以下である。特定の態様において、スペーサのヤング率にスペーサの充填率を乗じたものは、少なくとも２ＭＰａであり、可撓性プレートの厚さおよびヤング率で割ったスペーサ間距離（ＩＤＳ）の４乗（ＩＳＤ^４／（ｈＥ））は、１×１０^４ｕｍ^３／ＧＰａ以下である。特定の態様において、スペーサのヤング率にスペーサの充填率を乗じたものは、少なくとも２０ＭＰａである。
【０１３７】
本開示の特定の態様において、スペーサの平均幅に対するスペーサのスペーサ間距離の比率は、２以上である。特定の態様において、スペーサの平均幅に対するスペーサのスペーサ間距離の比率は、２以上であり、スペーサのヤング率にスペーサの充填率を乗じたものは、少なくとも２ＭＰａである。特定の態様において、スペーサ間距離は、分析対象物のサイズの少なくとも約２倍の、２００ｕｍまでの大きさである。特定の態様において、スペーサ幅に対するスペーサ間距離の比率は、１．５以上である。特定の態様において、スペーサの高さに対する幅の比率は、１以上である。特定の態様において、スペーサの高さに対する幅の比率は、１．５以上である。特定の態様において、スペーサの高さに対する幅の比率は、２以上である。特定の態様において、スペーサの高さに対する幅の比率は、２、３、５、１０、２０、３０、５０よりも大、またはこれらの値のいずれか２つの間の範囲である。
【０１３８】
特定の態様において、２枚のプレートを閉鎖構成へと押す力は不正確な押圧力である。特定の態様において、２枚のプレートを閉鎖構成へと押す力は、ヒトの手によって提供される不正確な押圧力である。特定の態様において、２枚のプレートを押しやって試料の少なくとも一部を実質的に均一な厚さの層へと圧縮することは、両プレートを閉鎖構成へと押し合わせるために、同時並行的または順次に、少なくとも一方のプレートの区域の形状適合的押圧の使用を含み、形状適合的な押圧は、試料の少なくとも一部上でプレートに対して実質的に均一な圧力を生成し、押圧は、試料の少なくとも一部を両プレートの試料接触面の間で横方向に広げ、閉鎖構成は、均一な厚さ領域の層中のプレートの間隔がスペーサによって調節される構成であり；試料の厚さの減少は、貯蔵部位上の試薬を試料と混合するための時間を減らす。特定の態様において、押圧力は、力が加えられる時点で、（ａ）未知かつ予測不可能である、または（ｂ）加えられる平均押圧力の２０％以上の精度内で知ることができず、予測することができない、大きさを有する不正確な力である。特定の態様において、押圧力は、力が加えられる時点で、（ａ）未知かつ予測不可能である、または（ｂ）加えられる平均押圧力の３０％以上の精度内で知ることができず、予測することができない、大きさを有する不正確な力である。特定の態様において、押圧力は、力が加えられる時点で、（ａ）未知かつ予測不可能である、または（ｂ）加えられる平均押圧力の３０％以上の精度内で知ることができず、予測することができない、大きさを有する不正確な力であり；高度に均一な厚さの層は２０％以下の、厚さの均一さの変動を有する。特定の態様において、押圧力は、力が加えられる時点で、３０％、４０％、５０％、７０％、１００％、２００％、３００％、５００％、１０００％、２０００％以上、またはこれらの値のいずれか２つの間の範囲の精度内で決定することができない大きさを有する不正確な力である。
【０１３９】
本開示の特定の態様において、可撓性プレートは１０ｕｍ〜２００ｕｍの範囲の厚さを有する。特定の態様において、可撓性プレートは２０ｕｍ〜１００ｕｍの範囲の厚さを有する。特定の態様において、可撓性プレートは２５ｕｍ〜１８０ｕｍの範囲の厚さを有する。特定の態様において、可撓性プレートは２００ｕｍ〜２６０ｕｍの範囲の厚さを有する。特定の態様において、可撓性プレートは、２５０ｕｍ、２２５ｕｍ、２００ｕｍ、１７５ｕｍ、１５０ｕｍ、１２５ｕｍ、１００ｕｍ、７５ｕｍ、５０ｕｍ、２５ｕｍ、１０ｕｍ、５ｕｍ、１ｕｍ以下、またはこれらの値のいずれか２つの間の範囲の厚さを有する。特定の態様において、試料は０．１〜４ｍＰａ  ｓの範囲の粘度を有する。特定の態様において、可撓性プレートは２００ｕｍ〜２６０ｕｍの範囲の厚さを有する。特定の態様において、可撓性プレートは、２０ｕｍ〜２００ｕｍの範囲の厚さおよび０．１〜５ＧＰａの範囲のヤング率を有する。
【０１４０】
本開示の特定の態様において、試料付着は、任意の移送デバイスを使用しない、対象から直接のプレートへの付着である。特定の態様において、付着中、プレートに付着される試料の量は未知である。特定の態様において、方法はさらに、試料を分析する工程を含む。特定の態様において、分析する工程は、適切な試料量の横方向面積を測定し、横方向面積および所定のスペーサ高さから体積を計算することによって適切な試料量を計算することを含む。特定の態様において、閉鎖構成における２枚のプレートの間にある試料の位置におけるｐＨ値は、その位置の量により、また、その位置から撮影された画像を解析することにより、測定される。特定の態様において、画像を解析することによる測定は人工知能および機械学習を使用する。
【０１４１】
特定の態様において、解析する工程（ｅ）は、ｉ．画像化；ｉｉ．フォトルミネセンス、エレクトロルミネセンスおよびエレクトロケミルミネセンスから選択されるルミネセンス；ｉｉｉ．表面ラマン散乱；ｉｖ．抵抗、キャパシタンスおよびインダクタンスから選択される電気インピーダンス；またはｖ．ｉ〜ｉｖの任意の組み合わせ、を測定することを含む。特定の態様において、解析する工程は、分析対象物の読取り、画像解析もしくは計数またはそれらの任意の組み合わせを含む。特定の態様において、試料は１つまたは複数の分析対象物を含有し、一方または両方のプレートの試料接触面は、それぞれがそれぞれの分析対象物に結合し、それを固定化する１つまたは複数の結合部位を含む。特定の態様において、一方または両方のプレートの試料接触面は、それぞれが試薬を貯蔵する１つまたは複数の貯蔵部位を含み、試薬は試料中に溶け出し、拡散する。特定の態様において、一方または両方のプレート試料接触面は、１つまたは複数の増幅部位を含み、各増幅部位は、分析対象物または分析対象物の標識が増幅部位から５００ｎｍ以内にあるとき分析対象物または標識からのシグナルを増幅することができる。特定の態様において、ｉ．一方または両方のプレートの試料接触面は、それぞれがそれぞれの分析対象物に結合し、それを固定化する１つまたは複数の結合部位を含む；またはｉｉ．一方または両方のプレートの試料接触面は、それぞれが試薬を貯蔵する１つまたは複数の貯蔵部位を含み、試薬は試料中に溶け出し、拡散し、試料は１つまたは複数の分析対象物を含有する；またはｉｉｉ．分析対象物または分析対象物の標識が増幅部位から５００ｎｍにあるとき分析対象物または標識からのシグナルをそれぞれが増幅することができる１つまたは複数の増幅部位；またはｉｖ、ｉ〜ｉｉｉの任意の組み合わせ。
【０１４２】
特定の態様において、液体試料は、羊水、眼房水、硝子体液、血液（たとえば全血、分画された血液、血漿または血清）、母乳、脳脊髄液（ＣＳＦ）、耳垢（ｃｅｒｕｍｅｎ）（耳垢（ｅａｒｗａｘ））、乳糜、糜粥、内リンパ、外リンパ、糞便、息、胃酸、胃液、リンパ、粘液（鼻漏および痰を含む）、心膜液、腹膜液、胸膜液、膿、粘膜分泌液、唾液、呼気凝縮液、皮脂、精液、痰、汗、滑液、涙液、嘔吐物および尿から選択される生物学的試料である。
【０１４３】
特定の態様において、閉鎖構成における均一な厚さの層は１５０ｕｍ未満である。特定の態様において、押圧は、加圧液体、加圧気体または共形材料によって提供される。特定の態様において、分析する工程は、均一な厚さの層中の細胞を計数することを含む。特定の態様において、分析する工程は、均一な厚さの層中でアッセイを実施することを含む。特定の態様において、アッセイは結合アッセイまたは生化学的アッセイである。特定の態様において、付着される試料は０．５ｕＬ未満の全量を有する。特定の態様において、複数の試料液滴がプレートの一方または両方に付着される。
【０１４４】
特定の態様において、スペーサ間距離は１μｍ〜１２０μｍの範囲である。特定の態様において、スペーサ間距離は１２０μｍ〜５０μｍの範囲である。特定の態様において、スペーサ間距離は１２０μｍ〜２００μｍの範囲である。特定の態様において、可撓性プレートは、２０μｍ〜２５０μｍの範囲の厚さおよび０．１〜５ＧＰａの範囲のヤング率を有する。特定の態様において、可撓性プレートに関し、可撓性プレートの厚さに可撓性プレートのヤング率を乗じたものは６０〜７５０ＧＰａ−μｍの範囲である。
【０１４５】
特定の態様において、均一な厚さの試料の層は、少なくとも１ｍｍ２である横方向面積にかけて均一である。特定の態様において、均一な厚さの試料の層は、少なくとも３ｍｍ２である横方向面積にかけて均一である。特定の態様において、均一な厚さの試料の層は、少なくとも５ｍｍ２である横方向面積にかけて均一である。特定の態様において、均一な厚さの試料の層は、少なくとも１０ｍｍ２である横方向面積にかけて均一である。特定の態様において、均一な厚さの試料の層は、少なくとも２０ｍｍ２である横方向面積にかけて均一である。特定の態様において、均一な厚さの試料の層は、２０ｍｍ２〜１００ｍｍ２の範囲である横方向面積にかけて均一である。特定の態様において、均一な厚さの試料の層は、±５％まで、またはより良い厚さの均一さを有する。特定の態様において、均一な厚さの試料の層は、±１０％まで、またはより良い厚さの均一さを有する。特定の態様において、均一な厚さの試料の層は、±２０％まで、またはより良い厚さの均一さを有する。特定の態様において、均一な厚さの試料の層は、±３０％まで、またはより良い厚さの均一さを有する。特定の態様において、均一な厚さの試料の層は、±４０％まで、またはより良い厚さの均一さを有する。特定の態様において、均一な厚さの試料の層は、±５０％まで、またはより良い厚さの均一さを有する。
【０１４６】
特定の態様において、スペーサは、丸、多角形、円形、正方形、長方形、卵形、楕円形またはそれらの任意の組み合わせから選択される断面形状を有するピラーである。特定の態様において、スペーサは、ピラー形状を有し、実質的に平坦な上面を有し、実質的に均一な断面を有し、スペーサごとに、スペーサの高さに対するスペーサの横方向寸法の比率は少なくとも１である。特定の態様において、スペーサ間距離は周期的である。特定の態様において、スペーサは、１％以上の充填率を有し、充填率は、全プレート面積に対するスペーサ接触面積の比率である。特定の態様において、スペーサのヤング率にスペーサの充填率を乗じたものは２０ＭＰａ以上であり、充填率は、全プレート面積に対するスペーサ接触面積の比率である。特定の態様において、閉鎖構成における２枚のプレートの間隔は、２００ｕｍ未満である。特定の態様において、閉鎖構成における２枚のプレートの間隔は、１．８ｕｍ〜３．５ｕｍの間から選択される値である。特定の態様において、スペーサは、プレートを直接エンボス加工する、またはプレートを射出成形することによってプレートに固定されている。特定の態様において、プレートおよびスペーサの材料は、ポリスチレン、ＰＭＭＡ、ＰＣ、ＣＯＣ、ＣＯＰまたは別のプラスチックから選択される。特定の態様において、スペーサはピラー形状を有し、スペーサの側壁角部は、少なくとも１μｍの曲率半径を有する丸みのある形状を有する。特定の態様において、スペーサは少なくとも１，０００個／ｍｍ２の密度を有する。特定の態様において、プレートの少なくとも一方は透明である。特定の態様において、スペーサを作るために使用される型は、（ａ）直接、反応性イオンエッチングもしくはイオンビームエッチングによって、または（ｂ）反応性イオンエッチングもしくはイオンビームエッチングされる特徴の二重もしくは多重複製によって作製される特徴を含む型によって作製される。
【０１４７】
特定の態様において、スペーサは、充填率が１％〜５％の範囲になるように構成されている。特定の態様において、表面変動は、スペーサ高さに対する変動であり、スペーサ高さに対するピラーの平坦な上面の変動の比率は、０．５％、１％、３％、５％、７％、１０％、１５％、２０％、３０％、４０％未満、またはこれらの値のいずれか２つの間の範囲である。好ましい平坦なピラー上面平滑度は、スペーサ高さに対するピラーの平坦な上面の変動の比率を有し、２％、５％または１０％未満である。特定の態様において、スペーサは、充填率が１％〜５％の範囲になるように構成されている。特定の態様において、スペーサは、充填率が５％〜１０％の範囲になるように構成されている。特定の態様において、スペーサは、充填率が１０％〜２０％の範囲になるように構成されている。特定の態様において、スペーサは、充填率が２０％〜３０％の範囲になるように構成されている。特定の態様において、スペーサは、充填率が５％、１０％、２０％、３０％、４０％、５０％、またはこれらの値のいずれか２つの間の範囲になるように構成されている。特定の態様において、スペーサは、充填率が５０％、６０％、７０％、８０％、またはこれらの値のいずれか２つの間の範囲になるように構成されている。
【０１４８】
特定の態様において、スペーサは、スペーサの充填率にヤング率を乗じたものが、２ＭＰａ〜１０ＭＰａの範囲になるように構成されている。特定の態様において、スペーサは、スペーサの充填率にヤング率を乗じたものが、１０ＭＰａ〜２０ＭＰａの範囲になるように構成されている。特定の態様において、スペーサは、スペーサの充填率にヤング率を乗じたものが、２０ＭＰａ〜４０ＭＰａの範囲になるように構成されている。特定の態様において、スペーサは、スペーサの充填率にヤング率を乗じたものが、４０ＭＰａ〜８０ＭＰａの範囲になるように構成されている。特定の態様において、スペーサは、スペーサの充填率にヤング率を乗じたものが、８０ＭＰａ〜１２０ＭＰａの範囲になるように構成されている。特定の態様において、スペーサは、スペーサの充填率にヤング率を乗じたものが、１２０ＭＰａ〜１５０ＭＰａの範囲になるように構成されている。
【０１４９】
特定の態様において、デバイスはさらに、一方または両方のプレートにコートされた乾燥試薬を含む。特定の態様において、デバイスはさらに、一方または両方のプレート上に、所定の面積を有する乾燥結合部位を含み、乾燥結合部位は、試料中の分析対象物に結合し、それを固定化する。特定の態様において、デバイスはさらに、一方または両方のプレート上に、放出可能な乾燥試薬と、放出可能な乾燥試薬が試料中に放出される時間を遅らせる放出時間制御物質とを含む。特定の態様において、放出時間制御物質は、乾燥試薬が試料中に放出され始める時間を少なくとも３秒遅らせる。特定の態様において、試薬は凝固防止剤および／または染色試薬を含む。特定の態様において、試薬は細胞溶解試薬を含む。特定の態様において、デバイスはさらに、一方または両方のプレート上に、１つまたは複数の乾燥結合部位および／または１つまたは複数の試薬部位を含む。特定の態様において、分析対象物は、分子（たとえばタンパク質、ペプチド、ＤＮＡ、ＲＮＡ、核酸または他の分子）、細胞、組織、ウイルスおよび様々な形状のナノ粒子を含む。特定の態様において、分析対象物は白血球、赤血球および血小板を含む。特定の態様において、分析対象物は染色される。
【０１５０】
特定の態様において、均一な厚さの層を調節するスペーサは少なくとも１％の充填率を有し、充填率は、均一な厚さの層と接触する全プレート面積に対する均一な厚さの層と接触するスペーサ面積の比率である。特定の態様において、均一な厚さの層を調節するスペーサに関し、スペーサのヤング率にスペーサの充填率を乗じたものは１０ＭＰａ以上であり、充填率は、均一な厚さの層と接触する全プレート面積に対する均一な厚さの層と接触するスペーサ面積の比率である。特定の態様において、可撓性プレートに関し、可撓性プレートの厚さに可撓性プレートのヤング率を乗じたものは６０〜７５０ＧＰａ−ｕｍの範囲である。特定の態様において、可撓性プレートに関し、可撓性プレートの厚さ（ｈ）および可撓性プレートのヤング率（Ｅ）で割ったスペーサ間距離（ＩＳＤ）の４乗、ＩＳＤ４／（ｈＥ）は、１０６ｕｍ３／ＧＰａ以下である。
【０１５１】
特定の態様において、一方または両方のプレートは、プレートの表面または内側に、プレートの位置の情報を提供するロケーションマーカを含む。特定の態様において、一方または両方のプレートは、プレートの表面または内側に、試料および／またはプレートの構造の横方向寸法の情報を提供するスケールマーカを含む。特定の態様において、一方または両方のプレートは、プレートの表面または内側に、試料の画像化を支援するイメージングマーカを含む。特定の態様においては、スペーサが、ロケーションマーカ、スケールマーカ、イメージングマーカまたはそれらの任意の組み合わせとして機能する。
【０１５２】
特定の態様において、均一な厚さの層の平均厚さは、試料中の分析対象物の最小寸法に概ね等しい。特定の態様において、スペーサ間距離は７μｍ〜５０μｍの範囲である。特定の態様において、スペーサ間距離は５０μｍ〜１２０μｍの範囲である。特定の態様において、スペーサ間距離は１２０μｍ〜２００μｍ（ミクロン）の範囲である。特定の態様において、スペーサ間距離は実質的に周期的である。特定の態様において、スペーサは、丸、多角形、円形、正方形、長方形、卵形、楕円形またはそれらの任意の組み合わせから選択される断面形状を有するピラーである。
【０１５３】
特定の態様において、スペーサは、ピラー形状を有し、実質的に平坦な上面を有し、スペーサごとに、スペーサの高さに対するスペーサの横方向寸法の比率は少なくとも１である。特定の態様において、各スペーサは、少なくとも１である、スペーサの高さに対するスペーサの横方向寸法の比率を有する。特定の態様において、スペーサの最小横方向寸法は、試料中の分析対象物の最小寸法よりも小さい、またはそれに実質的に等しい。特定の態様において、スペーサの最小横方向寸法は０．５ｕｍ〜１００ｕｍの範囲である。特定の態様において、スペーサの最小横方向寸法は０．５ｕｍ〜１０ｕｍの範囲である。
【０１５４】
特定の態様において、試料は血液である。特定の態様において、試料は、液体による希釈なしの全血である。特定の態様において、試料は、羊水、眼房水、硝子体液、血液（たとえば全血、分画された血液、血漿または血清）、母乳、脳脊髄液（ＣＳＦ）、耳垢（ｃｅｒｕｍｅｎ）（耳垢（ｅａｒｗａｘ））、乳糜、糜粥、内リンパ、外リンパ、糞便、息、胃酸、胃液、リンパ、粘液（鼻漏および痰を含む）、心膜液、腹膜液、胸膜液、膿、粘膜分泌液、唾液、呼気凝縮液、皮脂、精液、痰、汗、滑液、涙液、嘔吐物および尿から選択される生物学的試料である。特定の態様において、試料は、生物学的試料、環境試料、化学的試料または臨床試料である。
【０１５５】
特定の態様において、スペーサはピラー形状を有し、スペーサの側壁角部は、少なくとも１μｍの曲率半径を有する丸みのある形状を有する。特定の態様において、スペーサは少なくとも１００個／ｍｍ２の密度を有する。特定の態様において、スペーサは少なくとも１０００個／ｍｍ２の密度を有する。特定の態様において、プレートの少なくとも一方は透明である。特定の態様において、プレートの少なくとも一方は可撓性ポリマーから作られている。特定の態様において、プレートを圧縮する圧力に関し、スペーサは圧縮可能ではない、および／または、独立して、プレートの一方だけが可撓性である。特定の態様において、可撓性プレートは１０ｕｍ〜２００ｕｍの範囲の厚さを有する。特定の態様において、変動は３０％未満である。特定の態様において、変動は１０％未満である。特定の態様において、変動は５％未満である。
【０１５６】
特定の態様において、第１および第２のプレートは接続されており、プレートを折り畳むことによって開放構成から閉鎖構成へと変形するように構成されている。特定の態様において、第１および第２のプレートはヒンジによって接続され、ヒンジに沿ってプレートを折り畳むことによって開放構成から閉鎖構成へと変形するように構成されている。特定の態様において、第１および第２のプレートは、プレートとは別個の材料であるヒンジによって接続され、ヒンジに沿ってプレートを折り畳むことによって開放構成から閉鎖構成へと変形するように構成されている。特定の態様において、第１および第２のプレートは単一の材料片で作られ、プレートを折り畳むことによって開放構成から閉鎖構成へと変形するように構成されている。特定の態様において、均一な厚さの試料の層は、少なくとも１ｍｍ２である横方向面積にわたって均一である。
【０１５７】
特定の態様において、デバイスは、６０秒以内に試料を分析するように構成されている。特定の態様において、閉鎖構成において、最終試料厚さのデバイスは、６０秒以内に試料を分析するように構成されている。特定の態様において、閉鎖構成において、最終試料厚さのデバイスは、１０秒以内に試料を分析するように構成されている。
【０１５８】
特定の態様において、乾燥結合部位は捕捉剤を含む。特定の態様において、乾燥結合部位は抗体または核酸を含む。特定の態様において、放出可能な乾燥試薬は標識された試薬である。特定の態様において、放出可能な乾燥試薬は蛍光標識された試薬である。特定の態様において、放出可能な乾燥試薬は蛍光標識された抗体である。特定の態様において、放出可能な乾燥試薬は細胞染料である。特定の態様において、放出可能な乾燥試薬は細胞溶解である。
【０１５９】
特定の態様において、検出器は、光学シグナルを検出する光学検出器である。特定の態様において、検出器は、電気信号を検出する電気検出器である。特定の態様において、スペーサは、プレートを直接エンボス加工する、またはプレートを射出成形することによってプレートに固定されている。特定の態様において、プレートおよびスペーサの材料は、ポリスチレン、ＰＭＭＡ、ＰＣ、ＣＯＣ、ＣＯＰまたは別のプラスチックから選択される。
【０１６０】
本開示の特定の態様において、携帯電話を使用して試料を速やかに分析するためのシステムは、前記いずれかの態様のデバイスを含むことができる。本開示の特定の態様において、携帯電話を使用して試料を速やかに分析するためのシステムはモバイル通信デバイスを含むことができる。特定の態様において、モバイル通信デバイスは、試料を検出および／または画像化するための１つまたは複数のカメラを含むことができる。特定の態様において、モバイル通信デバイスは、検出されたシグナルおよび／または試料の画像を受信および／または処理し、遠隔通信するための、電子部品、シグナルプロセッサ、ハードウェアおよびソフトウェアを含むことができる。特定の態様において、モバイル通信デバイスは、モバイル通信デバイスまたは外部光源からの光源を含むことができる。同じ態様において、前記いずれかの態様のデバイスまたは方法の検出器は、モバイル通信デバイスによって提供され、閉鎖構成において試料中の分析対象物を検出する。
【０１６１】
特定の態様において、プレートの１つは、分析対象物に結合する結合部位を有し、均一な試料厚さ層の少なくとも一部が結合部位の上にあり、実質的に、結合部位の平均横方向直線寸法未満である。特定の態様において、本開示の任意のシステムは、試料を保持するように構成され、モバイル通信デバイスに取り付けられるように構成されたハウジングを含むことができる。特定の態様において、ハウジングは、モバイル通信デバイスによる試料の画像化および／またはシグナル処理を容易にするための光学系と、光学系をモバイル通信デバイスに保持するように構成されたマウントとを含む。特定の態様において、ハウジング中の光学系の素子はハウジングに対して動くことができる。特定の態様において、モバイル通信デバイスは、試験結果を、医療専門家、医療施設または保険会社へ通信するように構成されている。特定の態様において、モバイル通信デバイスはさらに、試験および対象に関する情報を医療専門家、医療施設または保険会社と通信するように構成されている。特定の態様において、モバイル通信デバイスはさらに、試験に関する情報をクラウドネットワークに通信するように構成され、クラウドネットワークが情報を処理して試験結果を洗練する。特定の態様において、モバイル通信デバイスはさらに、試験および対象に関する情報をクラウドネットワークに通信するように構成され、クラウドネットワークが情報を処理して試験結果を洗練し、洗練された試験結果が対象に送り返される。特定の態様において、モバイル通信デバイスは、医療専門家から処方箋、診断または推薦状を受け取るように構成されている。特定の態様において、モバイル通信デバイスは、試料の画像を捕捉するためのハードウェアおよびソフトウェアで構成されている。特定の態様において、モバイル通信デバイスは、画像中の試験位置およびコントロール位置を分析するためのハードウェアおよびソフトウェアで構成されている。特定の態様において、モバイル通信デバイスは、試験位置の分析から得られた値を、高速診断試験を特徴付ける閾値と比較するためのハードウェアおよびソフトウェアで構成されている。
【０１６２】
本開示の特定の態様において、プレートの少なくとも一方は、アッセイ試薬が貯蔵される貯蔵部位を含む。特定の態様において、カメラの少なくとも１つがデバイスからシグナルを読み取る。特定の態様において、モバイル通信デバイスはｗｉｆｉまたはセルラーネットワークを介して遠隔地と通信する。特定の態様において、モバイル通信デバイスは携帯電話である。
【０１６３】
本開示の特定の態様において、携帯電話を使用して試料中の分析対象物を高速で分析する方法は、前記いずれかのシステム態様のデバイスに試料を付着させる工程を含むことができる。本開示の特定の態様において、携帯電話を使用して試料中の分析対象物を高速で分析する方法は、デバイスに付着された試料中の分析対象物をアッセイして結果を出す工程を含むことができる。本開示の特定の態様において、携帯電話を使用して試料中の分析対象物を高速で分析する方法は、結果をモバイル通信デバイスからモバイル通信デバイスから遠隔の地へ通信する工程を含むことができる。
【０１６４】
特定の態様において、分析対象物は、分子（たとえばタンパク質、ペプチド、ＤＮＡ、ＲＮＡ、核酸または他の分子）、細胞、組織、ウイルスおよび様々な形状のナノ粒子を含む。特定の態様において、分析対象物は白血球、赤血球および血小板を含む。特定の態様において、アッセイする工程は、白血球示差アッセイを実施することを含む。特定の態様において、本開示の方法は、遠隔地で結果を分析して、分析された結果を提供する工程を含むことができる。特定の態様において、本開示の方法は、分析結果を遠隔地からモバイル通信デバイスへ通信する工程を含むことができる。特定の態様において、分析は、遠隔地にいる医療専門家によって実施される。特定の態様において、モバイル通信デバイスは、遠隔地にいる医療専門家から処方箋、診断または推薦状を受け取る。
【０１６５】
特定の態様において、試料は体液である。特定の態様において、体液は血液、唾液または尿である。特定の態様において、試料は、液体による希釈なしの全血である。特定の態様において、アッセイ工程は、試料中の分析対象物を検出することを含む。特定の態様において、分析対象物はバイオマーカーである。特定の態様において、分析対象物はタンパク質、核酸、細胞または代謝産物である。特定の態様において、方法は、赤血球の数を数える工程を含む。特定の態様において、方法は、白血球の数を数える工程を含む。特定の態様において、方法は、試料中の細胞を染色する工程；および好中球、リンパ球、単球、好酸球および好塩基球の数を数える工程、を含む。特定の態様において、工程（ｂ）において実施されるアッセイは、結合アッセイまたは生化学的アッセイである
【０１６６】
本開示の特定の態様において、試料を分析する方法は、前記いずれかのデバイス態様のデバイスを得る工程を含むことができる。本開示の特定の態様において、試料を分析する方法は、試料をデバイスの一方または両方のプレートに付着させる工程を含むことができる。本開示の特定の態様において、試料を分析する方法は、プレートを閉鎖構成に配置し、プレートの少なくとも一部上に外力を加える工程を含むことができる。本開示の特定の態様において、試料を分析する方法は、プレートが閉鎖構成にあるとき均一な厚さの層を分析する工程を含むことができる。
【０１６７】
特定の態様において、第１のプレートはさらに、その表面上に、第１の所定のアッセイ部位および第２の所定のアッセイ部位を含み、アッセイ部位の縁と縁の間の距離は、両プレートが閉じた位置にあるときの均一な厚さの層の厚さよりも実質的に大きく、均一な厚さの層の少なくとも一部が所定のアッセイ部位上にあり、試料は、試料中に拡散することができる１つまたは複数の分析対象物を有する。特定の態様において、第１のプレートは、その表面上に、少なくとも３つの分析対象物アッセイ部位を有し、いずれか２つの隣接するアッセイ部位の縁と縁との間の距離は、両プレートが閉じた位置にあるときの均一な厚さの層の厚さよりも実質的に大きく、均一な厚さの層の少なくとも一部がアッセイ部位上にあり、試料は、試料中に拡散することができる１つまたは複数の分析対象物を有する。特定の態様において、第１のプレートは、その表面上に、両プレートが閉じた位置にあるときの均一な厚さの層の厚さよりも実質的に大きい距離によって離されない少なくとも２つの隣接する分析対象物アッセイ部位を有し、均一な厚さの層の少なくとも一部がアッセイ部位上にあり、試料は、試料中に拡散することができる１つまたは複数の分析対象物を有する。特定の態様において、分析対象物アッセイ区域は１対の電極の間にある。特定の態様において、アッセイ区域は乾燥試薬のパッチによって画定される。特定の態様において、アッセイ区域は分析対象物に結合し、それを固定化する。特定の態様において、アッセイ区域は、試料と接触すると試料中に溶け出して試料中に拡散し分析対象物に結合する結合試薬のパッチによって画定される。特定の態様において、スペーサ間距離は１４μｍ〜２００μｍの範囲である。特定の態様において、スペーサ間距離は７μｍ〜２０μｍの範囲である。特定の態様において、スペーサは、丸、多角形、円形、正方形、長方形、卵形、楕円形またはそれらの任意の組み合わせから選択される断面形状を有するピラーである。特定の態様において、スペーサは、ピラー形状を有し、実質的に平坦な上面を有し、スペーサごとに、スペーサの高さに対するスペーサの横方向寸法の比率は、少なくとも１である。特定の態様において、スペーサはピラー形状を有し、スペーサの側壁角部は、少なくとも１μｍの曲率半径を有する丸みのある形状を有する。特定の態様において、スペーサは、少なくとも１，０００個／ｍｍ２の密度を有する。特定の態様において、プレートの少なくとも一方は透明である。特定の態様において、プレートの少なくとも一方は可撓性ポリマーから作られている。特定の態様において、プレートの一方だけが可撓性である。特定の態様において、面積測定デバイスはカメラである。特定の態様において、面積はプレートの試料接触区域の面積であり、面積は、試料接触区域の１／１００、１／２０、１／１０、１／６、１／５、１／４、１／３、１／２、２／３未満、またはこれらの値のいずれか２つの間の範囲である。特定の態様において、面積測定デバイスはカメラを含み、面積はプレートの試料接触区域の面積であり、面積は試料と接触している。
【０１６８】
特定の態様において、変形可能な試料は液体試料を含む。特定の態様において、不正確な力は、実際に加えられる全力の少なくとも３０％の変動を有する。特定の態様において、不正確な力は、実際に加えられる全力の少なくとも２０％、３０％、４０％、５０％、６０％、７０％、８０％、９０％、１００％、１５０％、２００％、３００％、５００％、またはこれらの値のいずれか２つの間の範囲の変動を有する。特定の態様において、スペーサは平坦な頂部を有する。特定の態様において、デバイスはさらに、押圧力が解除されたのち、力が加えられているときと厚さおよび均一さにおいて実質的に同じである試料厚さを有するように構成されている。特定の態様において、不正確な力はヒトの手によって提供される。特定の態様において、スペーサ間距離は実質的に一定である。特定の態様において、スペーサ間距離は均一な試料厚さの区域において実質的に周期的である。特定の態様において、スペーサの充填率とヤング率との積は、２ＭＰａ以上である。特定の態様において、力は手によって直接または間接的に加えられる。特定の態様において、加えられる力は１Ｎ〜２０Ｎの範囲である。特定の態様において、加えられる力は２０Ｎ〜２００Ｎの範囲である。特定の態様において、高度に均一な層は、平均厚さの１５％、１０％または５％未満だけ変動する厚さを有する。特定の態様において、不正確な力は、デバイスを親指と人差し指との間につまむことによって加えられる。特定の態様において、所定の試料厚さはスペーサ高さよりも大きい。特定の態様において、デバイスは、押圧力が解除されたのち、自らを閉鎖構成に保持する。特定の態様において、均一な厚さ試料層の面積は、押圧力が加えられる面積よりも大きい。特定の態様において、押圧力が加えられる間、スペーサは有意に変形しない。特定の態様において、押圧力は、事前には決定されず、測定されない。特定の態様において、流体試料は、変形可能な試料によって代わられ、流体試料の少なくとも一部を均一な厚さの層にするための態様は、変形可能な試料の少なくとも一部を均一な厚さの層にすることができる。特定の態様において、スペーサ間距離は周期的である。特定の態様において、スペーサは平坦な頂部を有する。特定の態様において、スペーサ間距離は、試料中の標的分析対象物のサイズの少なくとも２倍の大きさである。
【０１６９】
Ｑカードの製造
本開示の特定の態様において、Ｑカードは第１のプレートを含むことができる。本開示の特定の態様において、Ｑカードは第２のプレートを含むことができる。本開示の特定の態様において、Ｑカードはヒンジを含むことができる。特定の態様において、厚さ約２００ｎｍ〜１５００ｎｍである第１のプレートは、その内面上に、（ａ）試料と接触するための試料接触区域、および（ｂ）ダムの外への試料流を提示するように構成されている、試料接触区域を包囲する試料オーバフローダム、を含む。特定の態様において、第２のプレートは、厚さ１０ｕｍ〜２５０ｕｍであり、その内面上に、（ａ）試料と接触するための試料接触区域、および（ｂ）試料接触区域上のスペーサを含む。特定の態様において、ヒンジが第１および第２のプレートを接続する。特定の態様において、第１および第２のプレートは、互いに対し、ヒンジの軸を中心に動くことができる。
【０１７０】
本開示の特定の態様において、Ｑカードの態様は第１のプレートを含むことができる。本開示の特定の態様において、Ｑカードの態様は第２のプレートを含むことができる。本開示の特定の態様において、Ｑカードの態様はヒンジを含むことができる。特定の態様において、厚さ約２００ｎｍ〜１５００ｎｍである第１のプレートは、その内面上に、（ａ）試料と接触するための試料接触区域、（ｂ）ダムの外への試料流を提示するように構成されている、試料接触区域を包囲する試料オーバフローダム、および（ｃ）試料接触区域上のスペーサ、を含む。特定の態様において、厚さ１０ｕｍ〜２５０ｕｍである第２のプレートは、その内面上に、試料と接触するための試料接触区域を含む。特定の態様において、ヒンジが第１および第２のプレートを接続する。特定の態様において、第１および第２のプレートは、互いに対し、ヒンジの軸を中心に動くことができる。
【０１７１】
本開示の特定の態様において、Ｑカードの態様は第１のプレートを含むことができる。本開示の特定の態様において、Ｑカードの態様は第２のプレートを含むことができる。本開示の特定の態様において、Ｑカードの態様はヒンジを含むことができる。特定の態様において、厚さ約２００ｎｍ〜１５００ｎｍである第１のプレートは、その内面上に、（ａ）試料と接触するための試料接触区域、および（ｂ）試料接触区域上のスペーサ、を含む。特定の態様において、厚さ１０ｕｍ〜２５０ｕｍである第２のプレートは、その内面上に、（ａ）試料と接触するための試料接触区域、および（ｂ）ダムの外への試料流を提示するように構成されている、試料接触区域を包囲する試料オーバフローダム、を含む。特定の態様において、ヒンジが第１および第２のプレートを接続する。特定の態様において、第１および第２のプレートは、互いに対し、ヒンジの軸を中心に動くことができる。
【０１７２】
本開示の特定の態様において、Ｑカードの態様は第１のプレートを含むことができる。本開示の特定の態様において、Ｑカードの態様は第２のプレートを含むことができる。本開示の特定の態様において、Ｑカードの態様はヒンジを含むことができる。特定の態様において、厚さ約２００ｎｍ〜１５００ｎｍである第１のプレートは、その内面上に、試料と接触するための試料接触区域を含む。特定の態様において、厚さ１０ｕｍ〜２５０ｕｍである第２のプレートは、その内面上に、（ａ）試料と接触するための試料接触区域、（ｂ）ダムの外への試料流を提示するように構成されている、試料接触区域を包囲する試料オーバフローダム、および（ｃ）試料接触区域上のスペーサを含む。特定の態様において、ヒンジが第１および第２のプレートを接続する。特定の態様において、第１および第２のプレートは、互いに対し、ヒンジの軸を中心に動くことができる。
【０１７３】
本開示の特定の態様において、本開示の任意のＱカードを作製する方法は、第１のプレートの射出成形を含むことができる。本開示の特定の態様において、本開示の任意のＱカードを作製する方法は、第２のプレートのナノインプリントまたは押し出しプリントを含むことができる。
【０１７４】
本開示の特定の態様において、本開示の任意のＱカードを作製する方法は、第１のプレートのレーザ切断を含むことができる。本開示の特定の態様において、本開示の任意のＱカードを作製する方法は、第２のプレートのナノインプリントまたは押し出しプリントを含むことができる。
【０１７５】
本開示の特定の態様において、本開示の任意のＱカードを作製する方法は、第１のプレートの射出成形およびレーザ切断を含むことができる。本開示の特定の態様において、本開示の任意のＱカードを作製する方法は、第２のプレートのナノインプリントまたは押し出しプリントを含むことができる。
【０１７６】
本開示の特定の態様において、本開示の任意のＱカードを作製する方法は、第１および第２のプレートの両方を作製するためのナノインプリントまたは押し出しプリントを含むことができる。
【０１７７】
本開示の特定の態様において、本開示の任意のＱカードを作製する方法は、射出成形、第１のプレートのレーザ切断、ナノインプリント、押し出しプリントまたはそれらの組み合わせを使用して第１のプレートまたは第２のプレートを作製する工程を含むことができる。
【０１７８】
本開示の特定の態様において、本開示の任意のＱカードを作製する方法は、第１および第２のプレートの作製ののち、第１および第２のプレートにヒンジを取り付ける工程を含むことができる。
【０１７９】
圧縮調節開放流（ＣＲＯＦ）
アッセイにおいて、試料または試薬の操作がアッセイの改善につながることがある。操作は、試料および／または試薬の幾何学的形状および位置、試料と試薬の混合または結合ならびにプレートへの試料または試薬の接触の面積を操作することを含むが、これらに限定されない。
【０１８０】
本発明の多くの態様は、「圧縮調節開放流（ＣＲＯＦ）」と呼ばれる方法およびＣＲＯＦを実施するデバイスを使用して、試料および／または試薬の幾何学的サイズ、位置、接触面積および混合を操作する。
【０１８１】
用語「圧縮開放流（ＣＯＦ）」とは、一方のプレートに付着した流動性試料の形状を、（ｉ）その試料の少なくとも一部の上に他方のプレートを配置し、（ｉｉ）次いで、２枚のプレートを互いに向けて押すことによって２枚のプレートの間で試料を圧縮することにより、変化させる方法であって、圧縮が、試料の少なくとも一部の厚さを減らし、試料をプレート間の空間に流入させる方法を指す。
【０１８２】
用語「圧縮調節開放流」または「ＣＲＯＦ」（または「自己校正圧縮開放流」または「ＳＣＯＦ」または「ＳＣＣＯＦ」）とは、圧縮後の試料の一部または全体の最終厚さが、２枚のプレートの間に配置されるスペーサによって「調節」される、特定のタイプのＣＯＦを指す。
【０１８３】
ＣＲＯＦにおける用語「試料の一部または全体の最終厚さがスペーサによって調節される」とは、ＣＲＯＦ中、指定の試料の厚さに達したならば、２枚のプレートの相対運動、ひいては試料厚さの変化が停止し、指定の厚さがスペーサによって決まることを意味する。
【０１８４】
図Ａ１に示すＣＲＯＦの方法の１つの態様は、
（ａ）流動性である試料を得る工程；
（ｂ）互いに対し、異なる構成へと動くことができる第１のプレートおよび第２のプレートを得る工程（各プレートは、実質的に平面である試料接触面を有し、プレートの一方または両方はスペーサを含み、スペーサは所定の高さを有し、スペーサはそれぞれの試料接触面にある）；
（ｃ）プレートが開放構成にあるとき、プレートの一方または両方に試料を付着させる工程（開放構成は、２枚のプレートが部分的または完全に離され、プレートの間隔がスペーサによって調節されない構成である）；および
（ｄ）（ｃ）ののち、プレートを閉鎖構成に至らせることによって試料を広げる工程（閉鎖構成において、両プレートは互いに対面し、スペーサおよび適切な量の試料がプレートの間にあり、適切な量の試料の厚さがプレートおよびスペーサによって調節され、適切な量は試料の全量の少なくとも一部分であり、試料を広げる間、試料は２枚のプレートの間を横方向に流れる）
を含む。
【０１８５】
用語「プレート」とは、別段の指定がない限り、表面を有する固体を別のプレートとともに使用して、２枚のプレートの間に配置された試料を圧縮して試料の厚さを減らすことができる、ＣＲＯＦプロセスに使用されるプレートを指す。
【０１８６】
用語「両プレート」または「プレート対」とは、ＣＲＯＦプロセスにおける２枚のプレートを指す。
【０１８７】
用語「第１のプレート」および「第２のプレート」とは、ＣＲＯＦプロセスに使用されるプレートを指す。
【０１８８】
用語「両プレートは互いに対面する」とは、プレート対が少なくとも部分的に互いに対面する場合を指す。
【０１８９】
用語「スペーサ」または「ストッパ」とは、別段の記述がない限り、２枚のプレートの間に配置されたとき、２枚のプレートを一緒に圧縮したときに達することができる２枚のプレート間の最小間隔の限界を設定する機械的物体を指す。すなわち、圧縮時、スペーサは２枚のプレートの相対運動を停止させて、プレート間隔が設定値（すなわち所定値）よりも小さくなることを防ぐ。２つのタイプのスペーサ：「開放型スペーサ」および「閉鎖型スペーサ」がある。
【０１９０】
用語「開放型スペーサ」とは、液体がスペーサの全周囲を流れ、スペーサを通り過ぎることが可能である形状を有するスペーサを意味する。たとえば、ピラーはオープン型スペーサである。
【０１９１】
用語「閉鎖型スペーサ」とは、液体がスペーサの全周囲を流れることができず、スペーサを通り過ぎることができない形状を有するスペーサを意味する。たとえば、リング形スペーサは、その中の液体がリング内に留まり、外に（周囲から外に）に出ることができない、リング内の液体のための閉鎖型スペーサである。
【０１９２】
用語「スペーサは所定の高さを有する」および「スペーサは所定のスペーサ間距離を有する」とは、それぞれ、スペーサ高さおよびスペーサ間距離の値がＣＲＯＦプロセスの前に既知であることを意味する。スペーサ高さおよびスペーサ間距離の値がＣＲＯＦプロセスの前に未知であるならば、それは「所定」ではない。たとえば、ビーズがスペーサとしてプレートにスプレーされ、ビーズがプレートのランダムな位置に付着する場合、スペーサ間距離は所定ではない。所定ではないスペーサ間距離のもう１つの例は、ＣＲＯＦプロセス中にスペーサが移動する場合である。
【０１９３】
ＣＲＯＦプロセスにおける用語「スペーサはそれぞれのプレートに固定されている」とは、スペーサがプレートのある位置に取り付けられ、その位置への取り付けがＣＲＯＦ中に維持される（すなわち、それぞれのプレート上のスペーサの位置が変化しない）ことを意味する。「スペーサがそれぞれのプレートと固定されている」例は、スペーサが１つのプレート材料片でモノリシックに作られ、プレート表面に対するスペーサの位置がＣＲＯＦ中に変化しない場合である。「スペーサがそれぞれのプレートと固定されていない」例は、スペーサが接着剤によってプレートに接着されているが、ＣＲＯＦ中のプレートの使用中、接着剤がスペーサをプレート表面上のその元の位置に保持することができず、スペーサがプレート表面上のその元の位置から移動する場合である。
【０１９４】
用語「スペーサがプレートにモノリシックに固定されている」とは、スペーサとプレートとが１個の物体のように振る舞い、使用中、スペーサがプレート上の元の位置から移動または分離しないことを意味する。
【０１９５】
ＣＲＯＦプロセスにおける２枚のプレートの「開放構成」とは、２枚のプレートが部分的または完全に離され、プレートの間隔がスペーサによって調節されない、構成を意味する。
【０１９６】
ＣＲＯＦプロセスにおける２枚のプレートの「閉鎖構成」とは、両プレートが互いに対面し、スペーサおよび適切な量の試料がプレートの間にあり、適切な量の試料の厚さがプレートおよびスペーサによって調節される、構成を意味する。適切な量は試料の全量の少なくとも一部分である。
【０１９７】
ＣＲＯＦプロセスにおける用語「試料の厚さがプレートおよびスペーサによって調節される」とは、プレート、試料、スペーサおよびプレートの圧縮法の所与の条件の場合、プレートの閉鎖構成における試料の少なくとも一部分の厚さがスペーサおよびプレートの性質から予め決まることを意味する。
【０１９８】
ＣＲＯＦデバイス中のプレートの「内面」または「試料面」とは、試料に接触するプレートの面を指し、プレートの他方の面（試料に接触しない面）は「外面」と呼ばれる。
【０１９９】
ＣＲＯＦデバイスの「Ｘプレート」とは、プレートの試料面にあるスペーサを含む、スペーサが所定のスペーサ間距離およびスペーサ高さを有し、スペーサの少なくとも１つが試料の接触区域内にある、プレートを指す。
【０２００】
用語「ＣＲＯＦデバイス」とは、ＣＲＯＦプロセスを実施するデバイスを指す。用語「ＣＲＯＦされた」とは、ＣＲＯＦプロセスが使用されていることを意味する。たとえば、用語「試料がＣＲＯＦされた」とは、試料がＣＲＯＦデバイス内に配置され、ＣＲＯＦプロセスが実施され、試料が、別段の記述がない限り、ＣＲＯＦの最終構成で保持されたことを意味する。
【０２０１】
用語「ＣＲＯＦプレート」とは、ＣＲＯＦプロセスの実施に使用される２枚のプレートを指す。
【０２０２】
平面の「表面平滑度」または「表面平滑度変動」とは、約数マイクロメートル以下である小さい短い距離にわたる完璧な平坦面からの平面の平均偏差を指す。表面平滑度は表面平面度変動とは異なる。平面は、良好な表面平面度を有することができるが、表面平滑度は劣る。
【０２０３】
平面の「表面平面度」または「表面平面度変動」とは、約１０μｍ以上である長い距離にわたる完璧な平坦面からの平面の平均偏差を指す。表面平面度変動は表面平滑度とは異なる。平面は、良好な表面平滑度を有することができるが、表面平面度は劣る（すなわち、表面平面度変動は大きい）。
【０２０４】
プレートまたは試料の「相対表面平面度」とは、最終試料厚さに対するプレート表面平面度変動の比率である。
【０２０５】
ＣＲＯＦプロセスにおける用語「最終試料厚さ」とは、別段の指定がない限り、ＣＯＲＦプロセスにおけるプレートの閉鎖構成における試料の厚さを指す。
【０２０６】
ＣＲＯＦにおける用語「圧縮法」とは、２枚のプレートを開放構成から閉鎖構成に至らせる方法を指す。
【０２０７】
プレートの「対象区域」または「関心対象区域」とは、プレートが果たす機能に関連するプレートの区域を指す。
【０２０８】
用語「最大で」は、「以下」を意味する。たとえば、スペーサ高さが最大で１μｍとは、スペーサ高さが１μｍ以下であることを意味する。
【０２０９】
用語「試料区域」とは、プレート間の空間に対してほぼ平行かつ試料厚さに対して垂直な方向の試料の区域を意味する。
【０２１０】
用語「試料厚さ」とは、互いに対面するプレートの表面に対して垂直な方向（たとえばプレート間隔の方向）の試料寸法を指す。
【０２１１】
用語「プレート間隔」とは、２枚のプレートの内面間の距離を指す。
【０２１２】
ＣＲＯＦにおける用語「最終試料厚さの偏差」とは、所定のスペーサ高さ（スペーサの製造から決定）と最終試料厚さの平均との差を意味する。平均最終試料厚さは所与の区域で平均化される（たとえば、１．６ｃｍ×１．６ｃｍ区域上の２５の異なる地点（４ｍｍ離間）の平均）。
【０２１３】
ＣＲＯＦプロセスにおける用語「測定された最終試料厚さの均一さ」とは、所与の試料区域上で測定された最終試料厚さの標準偏差（たとえば、平均に対する標準偏差）を意味する。
【０２１４】
ＣＲＯＦプロセスにおける用語「試料の適切な量」および「試料の適切な区域」とは、それぞれ、それぞれの方法またはデバイスによって実施される機能に関連する、ＣＲＰＦプロセス中にプレートに付着された試料の一部分または全量の量および区域を指し、機能は、分析対象物または実体の結合時間の短縮、分析対象物の検出、量の定量化、濃度の定量化、試薬の混合または濃度（分析対象物、実体または試薬）の制御を含むが、これらに限定されない。
【０２１５】
用語「いくつかの態様」、「いくつかの態様における」、「本発明における、いくつかの態様における」、「態様」、「１つの態様」、「もう１つの態様」、「特定の態様」、「多くの態様」などは、別段の記述がない限り、開示全体（すなわち発明全体）に適用される態様を指す。
【０２１６】
ＣＲＯＦプロセスにおける物体の「高さ」または「厚さ」とは、別段の記述がない限り、プレートの表面に対して垂直な方向にある物体の寸法を指す。たとえば、スペーサ高さは、プレートの表面に対して垂直な方向のスペーサの寸法であり、スペーサ高さとスペーサ厚さは同じものを指す。
【０２１７】
ＣＲＯＦプロセスにおける物体の「区域」とは、別段の記述がない限り、プレートの表面に対して平行である物体の区域を指す。たとえば、スペーサ区域は、プレートの表面に対して平行であるスペーサの区域である。
【０２１８】
ＣＲＯＦプロセスにおける「横方向」または「横方向に」とは、別段の記述がない限り、プレートの表面に対して平行である方向を指す。
【０２１９】
ＣＲＯＦプロセスにおけるスペーサの「幅」とは、別段の記述がない限り、スペーサの横方向寸法を指す。
【０２２０】
用語「試料内のスペーサ」とは、スペーサが試料によって包囲されていることを意味する（たとえば、試料内のピラースペーサ）。
【０２２１】
ＣＲＯＦプロセスにおけるプレートの「臨界曲げスパン」とは、所与の可撓性プレート、試料および圧縮力の場合にプレートの曲げが許容曲げに等しくなる、２つの支持体の間のプレートのスパン（すなわち距離）を指す。たとえば、所与の可撓性プレート、試料および圧縮力の場合に許容曲げが５０ｎｍであり、臨界曲げスパンが４０μｍであるならば、４０μｍ離れた２つの隣接するスペーサ間のプレートの曲げは５０ｎｍになり、２つの隣接するスペーサが４０μｍ未満であるならば、曲げは５０ｎｍ未満になる。
【０２２２】
試料の「流動性」とは、試料の厚さが減ると、横方向寸法が増すことを意味する。たとえば、便試料は流動性と見なされる。
【０２２３】
本発明のいくつかの態様において、ＣＲＯＦプロセス下の試料は、ＣＲＯＦプロセス下で試料厚さを減らすことができる限り、プロセスの恩恵を得るために流動性である必要はない。たとえば、ＣＲＯＦプレートの表面に色素を付けることによって組織を染色するために、ＣＲＯＦプロセスは、組織厚さを減らし、ひいては、色素による染色のための飽和インキュベーション時間を加速することができる。
【０２２４】
用語「ＣＲＯＦカード（またはカード）」、「ＣＯＦカード」、「ＱＭＡＸカード」、「Ｑカード」、「ＣＲＯＦデバイス」、「ＣＯＦデバイス」、「ＱＭＡＸデバイス」、「ＣＲＯＦプレート」、「ＣＯＦプレート」および「ＱＭＡＸプレート」は互換可能であるが、いくつかの態様において、ＣＯＦカードはスペーサを含まない。これらの語は、互いに対し、異なる構成（開放構成および閉鎖構成を含む）へと動くことができる第１プレートおよび第２のプレートを含み、プレートの間隔を調節するスペーサを含む（ＣＯＦのいくつかの態様を除き）デバイスを指す。用語「Ｘプレート」とは、ＣＲＯＦカード中の２枚のプレートの、スペーサが固定されている一方を指す。ＣＯＦカード、ＣＲＯＦカードおよびＸプレートのさらなる説明は、あらゆる趣旨に関して参照により本明細書に組み入れられる、２０１７年２月７日に出願された仮出願番号６２／４５６０６５に記載されている。
【０２２５】
（１）寸法
本明細書に開示されるデバイス、装置、システム、および方法は、プレートおよびスペーサを含むことができるＱＭＡＸデバイスを含むか、または使用することができる。いくつかの実施形態では、ＱＭＡＸデバイスおよびそのアダプタの個々の構成要素の寸法は、２０１６年８月１０日に出願されたＰＣＴ出願（米国指定）第ＰＣＴ／ＵＳ２０１６／０４５４３７号、および２０１６年１２月９日に出願された米国仮出願第６２，４３１，６３９号および２０１７年２月８日に出願された第６２／４５６，２８７号に列挙、説明、および／または要約されており、これらは全てそれらの全体において参照により本明細書に組み込まれる。
【０２２６】
いくつかの実施形態では、寸法は以下の表に列挙されている。
【０２２７】
プレート：
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【０２２８】
ヒンジ：
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【０２２９】
ノッチ：
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【０２３０】
溝：
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【０２３１】
レセプタクルスロット：
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【０２３２】
（２）クラウド
本明細書に開示されるデバイス／装置、システム、および方法は、データ転送、ストレージ、および／または分析のためにクラウド技術を使用することができる。関連するクラウド技術は、本明細書に開示され、それぞれ２０１６年８月１０日および２０１６年９月１４日に出願されたＰＣＴ出願（米国指定）第ＰＣＴ／ＵＳ２０１６／０４５４３７号および第ＰＣＴ／ＵＳ０２１６／０５１７７５号、２０１７年２月７日に出願された米国仮出願第６２／４５６０６５号、２０１７年２月８日に出願された米国仮出願第６２／４５６２８７号、ならびに２０１７年２月８日に出願された米国仮出願第６２／４５６５０４号（これらの出願のすべてはすべての目的のためにそれらの全体が本明細書に組み込まれる）において列挙、説明、および／または要約されている。
【０２３３】
いくつかの実施形態では、クラウドストレージおよびコンピューティング技術は、クラウドデータベースを含むことができる。単なる例として、クラウドプラットフォームは、プライベートクラウド、パブリッククラウド、ハイブリッドクラウド、コミュニティクラウド、分散クラウド、インタークラウド、マルチクラウドなど、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。いくつかの実施形態では、モバイルデバイス（例えば、スマートフォン）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介してクラウドに接続され得る。
【０２３４】
いくつかの実施形態では、試料に関連するデータ（例えば、試料の画像）は、モバイルデバイスによって処理することなくクラウドに送信され、さらなる分析が遠隔で実施され得る。いくつかの実施形態では、試料に関連するデータは、モバイルデバイスによって処理され、結果はクラウドに送信される。いくつかの実施形態では、生データおよび結果の両方がクラウドに転送される。
【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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【国際調査報告】
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