(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
空中浮遊吸入性繊維を試料採取するために使用される空気質監視装置から得られるメンブランフィルターの自動分析のための方法であって、
光学的に透明な支持体上に支持されて固定されたメンブランフィルターの少なくとも試料部分の少なくとも１つのマクロスケール画像をキャプチャーする段階と、
前記メンブランフィルターの計数可能区域と前記メンブランフィルターの前記計数可能区域内の１つ以上の除外領域とを判定するためにコンピュータビジョン法を使用して前記少なくとも１つのマクロスケール画像を分析する段階であって、前記除外領域はメンブランフィルターグリッド線、気泡、及び大粒子状物質のうちの１つ以上を含んでいる、分析する段階と、
前記メンブランフィルターの前記試料部分を支持している前記光学的に透明な支持体をデジタル位相差顕微鏡のロボットＸＹステージの中へ挿入する段階と、
前記デジタル位相差顕微鏡が当該デジタル位相差顕微鏡の画像面の画像をキャプチャーするように構成された画像センサを更に備えており、前記デジタル位相差顕微鏡の前記画像センサを使用して、前記フィルター部材の前記計数可能区域にわたって位置付けられたＮ個の試料位置の各位置での少なくとも１つの拡大位相差画像をキャプチャーする段階であって、Ｎは少なくとも２０であり、前記Ｎ個の試料位置は各試料位置での視野が除外領域を内包しないように選択される、キャプチャーする段階と、
前記Ｎ個の試料位置の各位置での前記視野の計数領域内の計数可能な吸入性繊維を識別してその数を数えるために、コンピュータビジョン法を使用して、前記Ｎ個の試料位置の各位置での前記少なくとも１つの拡大位相差画像を分析する段階と、
前記メンブランフィルターの前記計数可能区域内で数えられた計数可能な吸入性繊維の総数を数えて報告する段階と、
を備えている方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、コンピュータビジョン法を使用して前記少なくとも１つのマクロスケール画像を分析する段階は、事前に定義された試料品質判定基準のセットに照らして、前記メンブランフィルターの前記試料部分の品質評価を実行する段階と、前記試料が前記品質評価に不合格であれば当該方法を終了させる段階と、を更に備えており、前記試料品質判定基準には、前記メンブランフィルターに１つ以上の裂けを識別すること、カバースリップの外側で前記メンブランフィルターの一部を検出すること、前記メンブランフィルターの変色を検出すること、及び前記メンブランの気泡によって覆われているパーセンテージが既定の閾値を超えること、を含んでいる、方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の方法において、Ｎ個の試料位置の各位置での少なくとも１つの拡大位相差画像をキャプチャーする段階は、
ａ）前記計数可能区域内の点を選択する段階と、
ｂ）前記視野が除外領域を内包しているかどうかを判定する段階と、
ｃ）前記視野が除外領域を内包していた場合に、段階ａ）に戻る段階と、
ｄ）前記視野が除外領域を内包していない場合に、前記ロボットＸＹステージに命令して前記選択された点へ進ませて、少なくとも１つの拡大位相差画像をキャプチャーし、カウンタを増分する段階と、
ｅ）前記カウンタがＮ未満であれば段階ａ）に戻り、そうでなければ前記キャプチャーする段階を終了する段階と、
を備えている、方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法において、点を選択する前記段階はランダムに実行される、方法。
【請求項５】
請求項３に記載の方法において、前記少なくとも１つのマクロスケール画像を分析する段階は、前記計数可能領域の上に２Ｄマッピンググリッドを画定する段階を更に備え、点を選択する前記段階は、前記２Ｄマッピンググリッドのグリッド点を順次に選択することによって実行される、方法。
【請求項６】
請求項１乃至５の何れか一項に記載の方法であって、
前記光学的に透明な支持体の下に配置された、前記フィルターにとっての好適位置を指示する試料設置ステンシルを使用して、前記フィルターを前記スライド上に設置する段階と、
前記フィルターを、メンブランフィルターを形成するように処理する段階と、
カバースリップを使用して前記メンブランフィルターを前記スライドに固定する段階と、
を更に備えている方法。
【請求項７】
請求項１乃至６の何れか一項に記載の方法において、前記少なくとも１つのマクロスケール画像を分析する段階は、既定の既知スライド寸法を使用して、スライド境界を識別して前記スライド上に２Ｄマッピンググリッドを画定する段階と、カバースリップ、メンブランフィルター上のグリッド線、メンブランフィルター上の気泡、及び粉塵を含む他の大粒子状物質、のグリッド位置を識別して記憶する段階と、を備えている、方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法において、少なくとも１つのマクロスケール画像をキャプチャーする段階は、前記スライドの画像をグレー背景でキャプチャーする段階を備えており、
コンピュータビジョン法を使用して前記少なくとも１つのマクロスケール画像を分析する段階は、
前記２Ｄマッピンググリッドを使用して、前記スライド上の複数の参照点、前記メンブランフィルターの縁、及び前記計数可能区域内で前記メンブランフィルター上に配置されている複数のグリッド線、を識別するために前記画像を分析する段階と、
前記２Ｄマッピンググリッドを使用して前記計数可能区域内の前記気泡の位置を識別するために画像を分析する段階と、
を更に備えている、方法。
【請求項９】
請求項７に記載の方法において、少なくとも１つのマクロスケール画像をキャプチャーする段階は、前記暗背景での前記スライドの少なくとも１つの暗画像、及び明背景での前記スライドの少なくとも１つの明画像をキャプチャーする段階を備えており、
コンピュータビジョン法を使用して前記少なくとも１つのマクロスケール画像を分析する段階は、
特徴検出を前記少なくとも１つの明画像に適用して、前記スライド、前記カバースリップ、前記メンブランフィルター、及び前記グリッド線の交点、の特徴を検出することにより、前記スライド上の複数の参照点、前記メンブランフィルターの縁、及び前記計数可能区域内の前記メンブランフィルター上に位置する複数のグリッド線、を前記２Ｄマッピンググリッドを使用して識別するように前記少なくとも１つの明画像を分析する段階であって、前記検出された特徴は、幾何学形状をアンカーして、前記カバースリップに対しては四角形、前記メンブランフィルターに対しては円弧、及び前記グリッド線に対しては交差直線を使用して、前記カバースリップ、メンブランフィルター、及びグリッド線の交点、の縁を識別するために使用される、前記少なくとも１つの明画像を分析する段階と、
前記少なくとも１つの暗画像を前記メンブランフィルターの位置の周りで切り取り、コントラスト調節を適用し、コントラスト変化に基づいて開気泡と閉気泡を識別するために１つ以上の輪郭を前記コントラスト調節された画像に当て嵌めることによって、前記計数可能区域内の前記気泡の位置を２Ｄマッピンググリッドを使用して識別するように、前記少なくとも１つの暗画像を分析する段階と、
を更に備えている、方法。
【請求項１０】
請求項１乃至９の何れか一項に記載の方法において、Ｎ個の試料位置の各位置での少なくとも１つの拡大位相差画像をキャプチャーする前記段階は、各試料位置にて、それぞれが異なる焦点面でキャプチャーされるＺ方向拡大位相差画像のセットをキャプチャーする段階を備えており、前記Ｎ個の試料位置の各位置での前記少なくとも１つの拡大位相差画像を分析する段階は、前記Ｚ方向拡大位相差画像のセットをＺ方向に積み重ねて単一積重画像を得る段階を備えており、前記コンピュータビジョン法は、前記単一積重画像を分析して、前記単一積重画像の前記視野の計数領域内の計数可能な吸入性繊維を識別してその数を数えるようにされた、方法。
【請求項１１】
請求項１乃至１０の何れか一項に記載の方法において、各試料位置での前記視野の計数領域内の計数可能な吸入性繊維を識別してその数を数えるための前記コンピュータビジョン法は、
それぞれが物体を含む１つ以上の関心領域を識別する段階と、
参照画像に一致する１つ以上の候補関心領域を識別するために、吸入性繊維の画像の参照セットで訓練された１つ以上の機械学習分類器を各関心領域に適用する段階と、
前記吸入性繊維と一致する形状を有する物体を識別するように幾何学フィルターを各候補関心領域に適用する段階と、
計数可能な吸入性繊維の数を数える段階と、
を備えている、方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の方法において、前記吸入性繊維及び前記計数可能な吸入性繊維はアスベスト繊維であり、前記幾何学フィルターを適用する段階は、候補関心領域内の物体が、３マイクロメートル未満の最大幅と、５マイクロメートルより大きい長さと、３対１より大きい長さ対幅比とを有していること、そして当該物体が前記候補関心領域内の何れの他の物体にも触れていないように見えること、を要件とするフィルタリング判定基準を使用する正常アスベスト繊維幾何学フィルターを各候補関心領域に適用する段階を備えており、前記フィルタリング判定基準を満たす各物体は単一の計数可能繊維として数えられるようにされた、方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の方法にいて、前記幾何学フィルターを適用する段階は、候補関心領域内の物体が、３マイクロメートル未満の最大幅と、５マイクロメートルより大きい長さと、３対１より大きい長さ対幅比とを有していること、そして当該物体が如何なる他の物体にも触れていないように見え、前記他の物体が当該他の物体の２つの寸法のうちの小さいほうと定義される最大幅が３マイクロメートルより大きいものであること、を要件とするフィルタリング判定基準を使用する束状アスベスト繊維幾何学フィルターを各候補関心領域に適用する段階、を更に備えており、前記計数可能な吸入性繊維の数を数える段階は、何れも個別に区別可能な繊維を数える段階、又は個別繊維が区別され得ないなら、前記束を単一繊維として数える段階を備えている、方法。
【請求項１４】
請求項１乃至１３の何れか一項に記載の方法において、前記視野の計数領域内の計数可能な吸入性繊維を識別してその数を数えるための前記コンピュータビジョン法は、前記メンブランフィルターの変色の検出、及び前記計数領域の繊維及び／又は粒子の集塊によって覆われているパーセンテージが既定の閾値を超えること、を含む事前に定義された試料品質判定基準のセットに照らして、前記少なくとも１つの拡大位相差画像の前記視野の品質評価を実行する段階と、前記少なくとも１つの拡大位相差画像の前記視野が前記品質評価に不合格であれば、前記試料位置での更なる分析を終了させる段階と、を更に備えている、方法。
【請求項１５】
請求項１乃至１４の何れか一項に記載の方法において、Ｎは、２０１６年１０月２１日現在での公式アスベスト試料採取基準又は公式ガイダンスノートによって要求される試料位置の数である、方法。
【請求項１６】
請求項１乃至１５の何れか一項に記載の方法において、Ｎは２０から１００の間であり、少なくとも２０の試料位置にわたって合計１００の計数可能な吸入性繊維が数えられたら、前記キャプチャーする段階を終了する、方法。
【請求項１７】
請求項１乃至１６の何れか一項に記載の方法において、前記少なくとも１つの拡大位相差画像の各画像は４０倍から２０００倍の間の総合倍率を有している、方法。
【請求項１８】
請求項１乃至１７の何れか一項に記載の方法において、前記計数可能な吸入性繊維はアスベスト繊維又は合成鉱物繊維である、方法。
【請求項１９】
請求項１乃至１８の何れか一項に記載の方法において、前記光学的に透明な支持体は顕微鏡スライドであり、当該方法は、それぞれが試料部メンブランフィルターを支持する複数の顕微鏡スライドを、１つ以上の顕微鏡を前記ロボットＸＹステージへ搬入及び搬出するように構成されているコンピュータ制御オートローダーの中へ搬入する段階、を更に備えており、前記試料部メンブランフィルターを支持する前記顕微鏡スライドをロボットＸＹステージの中へ挿入する段階は前記オートローダーを使用して実行され、各顕微鏡スライドは、固有識別子を備えており、当該方法は、前記識別子の表示をキャプチャーする段階と、各搬入された顕微鏡に対して、前記キャプチャーする段階、前記分析する段階、及び前記報告する段階を実行する段階と、を更に備えており、前記報告する段階は前記顕微鏡の前記固有識別子も報告するようにされた、方法。
【請求項２０】
空中浮遊吸入性繊維を試料採取するために使用される空気質監視装置から得られるメンブランフィルターの自動分析のためのシステムであって、前記装置は、
試料画像化装置であって、
使用時にはメンブランフィルターの試料部分を備える光学的に透明な支持体を受け入れるための少なくとも１つの光学的に透明な支持体ホルダー、及び
少なくとも１つのスライドが前記光学的に透明な支持体ホルダーに配置されたときに前記少なくとも１つのスライドの少なくとも試料部分を含む視野を有していて、メンブランフィルターの少なくとも試料部分の少なくとも１つのマクロスケール画像をキャプチャーするように構成されている試料デジタルカメラ、
を備えている試料画像化装置と、
ロボット顕微鏡プラットフォームであって、
位相差顕微鏡、
光学的に透明な支持体を受け入れるための電動ＸＹステージ、
電動Ｚ軸焦点ドライブ、及び
画像面内に配置されて、少なくとも１つの拡大位相差画像をキャプチャーするように構成されている画像センサ、
を備えているロボット顕微鏡プラットフォームと、
前記試料画像化装置及び前記ロボット顕微鏡プラットフォームに作動的に接続されている少なくとも１つのコンピューティング装置であって、少なくとも１つのプロセッサ及び前記プロセッサに作動的に接続されているメモリを備え、請求項１乃至１９の何れか一項に記載の方法を実行するように構成されているコンピューティング装置と、
を備えている、システム。
【請求項２１】
請求項２０に記載のシステムにおいて、前記少なくとも１つのコンピューティング装置は、ローカルコンピューティング装置と少なくとも１つのリモートコンピューティング装置を備えており、前記ローカルコンピューティング装置は、前記試料画像化装置及び前記ロボット顕微鏡プラットフォームに直接接続されているか又はローカルネットワーク上で接続されているかの何れかであり、前記ローカルコンピューティング装置は、前記キャプチャーする段階を実行し、前記キャプチャーされた少なくとも１つのマクロスケール画像及びＮ個の試料位置の各位置での前記少なくとも１つの拡大位相差画像を前記少なくとも１つのリモートコンピューティング装置にネットワーク接続を介して提供するように構成されており、前記リモートコンピューティング装置は、前記分析する段階と、前記数えて報告する段階と、を実行するように構成されている、システム。
【請求項２２】
請求項２０又は２１に記載のシステムにおいて、前記試料画像化装置の前記光学的に透明な支持体ホルダーは、光学的に透明な支持体を支持するために前記光学的に透明な支持体ホルダーの基部に配置されている色変更パネルを更に備えており、前記色変更パネルは、支持された光学的に透明な支持体に暗背景を提供するための暗面と、前記支持される光学的に透明な支持体に明背景を提供するための切換可能な光源と、を備えている、システム。
【請求項２３】
請求項２２に記載のシステムにおいて、前記試料画像化装置の前記光学的に透明な支持体ホルダーは、前記色変更パネル上に配置されて前記色変更パネルによって支持されている試料設置ステンシルを更に備えており、当該試料設置ステンシルは、前記光学的に透明な支持体ホルダーを、前記メンブランフィルターにとって好適な位置を指示するように支持する、システム。
【請求項２４】
請求項２０乃至２３の何れか一項に記載のシステムにおいて、
複数の顕微鏡スライドを収納する顕微鏡オートローダーであって、１つ以上の顕微鏡スライドを前記電動ＸＹステージに搬入及び搬出するように構成されている顕微鏡オートローダー、を更に備えているシステム。
【請求項２５】
試料画像化装置であって、
使用時にはメンブランフィルターの試料部分を備える光学的に透明な支持体を受け入れるための少なくとも１つの光学的に透明な支持体ホルダーと、
少なくとも１つのスライドが前記光学的に透明な支持体ホルダーに配置されたときに前記少なくとも１つのスライドの少なくとも試料部分を含む視野を有する試料デジタルカメラと、
当該試料画像化装置に作動的に接続されていて、少なくとも１つのプロセッサ及び前記プロセッサに作動的に接続されているメモリを備えている少なくとも１つのコンピューティング装置と、
を備え、
前記コンピューティング装置は、
光学的に透明な支持体上に支持されて固定されたメンブランフィルターの少なくとも試料部分の少なくとも１つのマクロスケール画像をキャプチャーし、
前記メンブランフィルターの計数可能区域と、前記メンブランフィルターの前記計数可能区域内の１つ以上の除外領域であって、メンブランフィルターグリッド線、気泡、及び大粒子状物質のうちの１つ以上を含んでいる除外領域とを判定するために、コンピュータビジョン法を使用して、前記少なくとも１つのマクロスケール画像を分析する、
ように構成されている、試料画像化装置。
【請求項２６】
請求項２５に記載の試料画像化装置において、前記光学的に透明な支持体ホルダーは、光学的に透明な支持体を支持するために前記光学的に透明な支持体ホルダーの基部に配置されている色変更パネルを更に備えており、前記色変更パネルは、支持される光学的に透明な支持体に暗背景を提供するための暗面と、前記支持される光学的に透明な支持体に明背景を提供するために切換可能な光源とを備えている、試料画像化装置。
【請求項２７】
請求項２５又は２６に記載の試料画像化装置において、前記光学的に透明な支持体ホルダーは、前記色変更パネル上に配置されて前記色変更パネルによって支持されている試料設置ステンシルを更に備えており、当該試料設置ステンシルは、前記光学的に透明な支持体ホルダーを、前記メンブランフィルターにとって好適な位置を指示するように支持する、試料画像化装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、「空気試料の自動分析を実行するためのシステム及び方法」（“ＳＹＳＴＥＭ  ＡＮＤ  ＭＥＴＨＯＤ  ＦＯＲ  ＰＥＲＦＯＲＭＩＮＧ  ＡＵＴＯＭＡＴＥＤ  ＡＮＡＬＹＳＩＳ  ＯＦ  ＡＩＲ  ＳＡＭＰＬＥＳ”）と題され２０１６年１０月２１日に出願されているオーストラリア仮特許出願第２０１６９０４２９１号からの優先権を主張し、その内容をこれにより参考文献としてそっくりそのまま援用する。
【０００２】
本開示は空気質を監視することに関する。或る特定の形態では、本開示は、空気試料をアスベスト繊維又は合成鉱物繊維（ＳＭＦ）の様な吸入性繊維の存在について分析するための自動システムに関する。
【背景技術】
【０００３】
アスベスト又は合成鉱物繊維（ＳＭＦ）の様な空中浮遊吸入性繊維は健康上の有害物に相当し、労働安全衛生ガイドライン及び／又は法律は、繊維が存在しているかもしれない位置の近傍に空気質監視装置を設置することを要求している場合が多い。これらの空気質監視装置は、空気をフィルターを通して既定流速で引くポンプシステムを備えており、アスベスト繊維の様な吸入性繊維について空気を試料採取した後、フィルターが取り外され、アスベスト繊維を計数するためのメンブランフィルターへの変換のために研究所へ発送されることになる。典型的には、フィルターは、約０．８マイクロメートルの孔隙サイズを有するセルロース混合エステル（ＭＣＥ）フィルターである。オーストラリアでは、現在受容されている及び現在推奨されている、アスベスト繊維試料採取用のメンブランフィルターの分析のための方法は、メンブランフィルター法（ＭＦＭ）として知られている。メンブランフィルター法は、オーストラリア国立保健医療研究委員会によって１９７６年に初めて開発された。ガイダンスノートが全国労働安全衛生委員会（ＮＯＨＳＣ）によって１９８８に発行され、更に２００５年に更新されて「空中浮遊アスベスト繊維を推定するためのメンブランフィルター法に関するガイダンスノート」（“Ｇｕｉｄａｎｃｅ  Ｎｏｔｅ  ｏｎ  ｔｈｅ  Ｍｅｍｂｒａｎｅ  Ｆｉｌｔｅｒ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ  Ａｉｒｂｏｒｎｅ  Ａｓｂｅｓｔｏｓ  Ｆｉｂｒｅｓ”）［ＮＯＨＳＣ：３００３（２００５）］として公開された。ガイダンスノートは、試料捕集方法論、メンブランフィルター法の詳細事項、及び報告要件を定義しており、このガイダンスノートの全内容をこれにより参考文献として援用する。同様の参考文献又はガイダンスノートは他の管轄区にも存在しており、例えば、ワシントンＤＣの合衆国労働省労働安全衛生局によるＯＨＳＡ１９９４ノート、非強制条項：２９ＣＦＲ  １９１０．１００１ｂ「労働安全衛生基準：アスベスト試料採取及び分析のための詳細手順」（“Ｏｃｃｕｐａｔｉｏｎａｌ  ｓａｆｅｔｙ  ａｎｄ  ｈｅａｌｔｈ  ｓｔａｎｄａｒｄ：  ｄｅｔａｉｌｅｄ  ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ  ｆｏｒ  ａｓｂｅｓｔｏｓ  ｓａｍｐｌｉｎｇ  ａｎｄ  ａｎａｌｙｓｉｓ”）、などがある。
【０００４】
ガイダンスノートに表明されている様に、ＭＦＭは、空中浮遊アスベスト繊維への暴露を防ぐための抑制措置の有効性を監視することを支援するため、また空中浮遊アスベストへの作業員の暴露を判定することを支援するために使用される。メンブランフィルター法は、熟練した操作者がメンブランフィルター上の多数（例えば、１００）のグレイティクル区域（点）を位相差顕微鏡を使って手作業で精査し、グレイティクル視野内の計数可能な吸入性繊維の数を数えることを要求している。数える段階は、操作者が繊維を公開されている参照形状に突き合わせることを必要とするが、メンブランフィルターグリッド線、気泡、及び大粒子状物質がグレイティクル視野内に入っている又は近接している位置での計数を除外せざるを得ない、というのも繊維が気泡の縁へ押された場合に気泡が水洗効果を生じさせないとも限らないからである。操作者は、公開されている参照形状（例えばガイダンスノート）に一致する繊維である「計数可能な吸入性繊維」を数える。つまり、ガイダンスノート（又は類似の参照）によって定義されている幾何学要件に当てはまるものが計数可能な繊維である。この定義によれば、殆ど全てのアスベスト繊維は計数可能な吸入性繊維であるが、全ての計数可能な吸入性繊維が必ずしもアスベスト繊維であるとは限らない、ということに留意しなくてはならない。これにも関わらず、計数可能な吸入性繊維の数は、空気試料中のアスベスト繊維数の測定値（又は代用）として使用されている。ガイダンスノートに指摘されている様に、「この方法は、異なる研究所によって使用された場合及び異なる作業員によって使用された場合に、常に同等の結果を現出させるとは限らない、ということが経験上分かっている。差異は、試料採取、スライドの調製、光学的計数、結果の計算、及び他の影響因子の、ばらつきによって生じ得る。煤塵測定値の研究所間の比較は、方法の全詳細事項に関して合意に至り得る場合にのみ実現可能である」。故に、メンブランフィルター法は、今なお、空中浮遊アスベスト繊維の測定のための推奨方法であるとはいえ、それは時間を消費する測定法であり且つ主観的な測定法であることに変わりはない。更に、方法の有効性は、操作者がガイドラインを厳守し、除外されるべき領域を入念に識別し、メンブランフィルターの全表面に亘って繊維を正しく識別し数えることに頼っている。操作者が時間的又は費用的な圧力下にある場合にガイドライン厳守が犠牲にされ得るリスクは依然として残っており、そうするとメンブランフィルター法の安全性と信頼性は危うくなる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
以上より、空中浮遊アスベスト繊維を測定するための空気質監視装置から得られるメンブランフィルターを分析するための改善されたシステム及び方法を提供する必要があり、又は少なくとも、既存のシステム及び方法に対する有用な代替物を提供する必要がある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の態様によれば、空中浮遊吸入性繊維を試料採取するために使用される空気質監視装置から得られるメンブランフィルターの自動分析のための方法が提供されており、この方法は、
光学的に透明な支持体上に支持されて固定されたメンブランフィルターの少なくとも試料部分の少なくとも１つのマクロスケール画像をキャプチャーする段階と、
メンブランフィルターの計数可能区域とメンブランフィルターの計数可能区域内の１つ以上の除外領域とを判定するためにコンピュータビジョン法を使用して少なくとも１つのマクロスケール画像を分析する段階であって、除外領域はメンブランフィルターグリッド線、気泡、及び大粒子状物質のうちの１つ以上を含んでいる、分析する段階と、
メンブランフィルターの試料部分を支持している光学的に透明な支持体をデジタル位相差顕微鏡のロボットＸＹステージの中へ挿入する段階と、
デジタル位相差顕微鏡が当該デジタル位相差顕微鏡の画像面の画像をキャプチャーするように構成された画像センサを更に備えており、デジタル位相差顕微鏡の画像センサを使用して、フィルター部材の計数可能区域にわたって位置付けられたＮ個の試料位置の各位置での少なくとも１つの拡大位相差画像をキャプチャーする段階であって、Ｎは少なくとも２０であり、Ｎ個の試料位置は各試料位置での視野が除外領域を内包しないように選択される、キャプチャーする段階と、
Ｎ個の試料位置の各位置での視野の計数領域内の計数可能な吸入性繊維を識別してその数を数えるために、コンピュータビジョン法を使用して、Ｎ個の試料位置の各位置での少なくとも１つの拡大位相差画像を分析する段階と、
メンブランフィルターの計数可能区域内で数えられた計数可能な吸入性繊維の総数を数えて報告する段階と、
を備えている。
【０００７】
１つの形態では、コンピュータビジョン法を使用して少なくとも１つのマクロスケール画像を分析する段階は、メンブランフィルターに１つ以上の裂けを識別する、メンブランフィルターのカバースリップ外部分の検出、メンブランフィルターの変色の検出、及びメンブランの気泡によって覆われているパーセンテージが既定の閾値を超える、を備える事前に定義された試料品質判定基準のセットに照らして、メンブランフィルターの試料部分の品質評価を実行する段階と、試料が品質評価に不合格であれば方法を終了させる段階と、を更に備えている。
【０００８】
１つの形態では、Ｎ個の試料位置の各位置での少なくとも１つの拡大位相差画像をキャプチャーする段階は、
ａ）計数可能区域内の点を選択する段階と、
ｂ）視野が除外領域を内包しているかどうかを判定する段階と、
ｃ）視野が除外領域を内包していた場合に、段階ａ）に戻る段階と、
ｄ）視野が除外領域を内包していない場合に、ロボットＸＹステージに命令して選択された点へ進ませて、少なくとも１つの拡大位相差画像をキャプチャーし、カウンタを増分する段階と、
ｅ）カウンタがＮ未満であれば段階ａ）に戻り、そうでなければキャプチャーする段階を終了する段階と、
を備えている。
【０００９】
或る更なる形態では、点を選択する段階はランダムに実行される。別の更なる形態では、少なくとも１つのマクロスケール画像を分析する段階は、計数可能領域の上に２Ｄマッピンググリッドを画定する段階を更に備え、点を選択する段階は、２Ｄマッピンググリッドのグリッド点を順次に選択することによって実行される。
【００１０】
１つの形態では、方法は、
光学的に透明な支持体の下に配置された、フィルター部分にとっての好適位置を指示する試料設置ステンシルを使用して、フィルター部分をスライド上に設置する段階と、
フィルター部分を、メンブランフィルターを形成するように処理する段階と、
カバースリップを使用してメンブランフィルターをスライドに固定する段階と、
を更に備えている。
【００１１】
１つの形態では、少なくとも１つのマクロスケール画像を分析する段階は、既定の既知スライド寸法を使用して、スライド境界を識別し及びスライドの上に２Ｄマッピンググリッドを画定する段階と、カバースリップ、メンブランフィルター上のグリッド線、メンブランフィルター上の気泡、及び粉塵を含む何れかの他の大粒子状物質の、グリッド位置を識別して記憶する段階と、を備えている。
【００１２】
１つの形態では、少なくとも１つのマクロスケール画像をキャプチャーする段階は、スライドの画像をグレー背景でキャプチャーする段階を備えており、
コンピュータビジョン法を使用して少なくとも１つのマクロスケール画像を分析する段階は、
２Ｄマッピンググリッドを使用して、スライド上の複数の参照点、メンブランフィルターの縁、及び計数可能区域内でメンブランフィルター上に配置されている複数のグリッド線を識別するために画像を分析する段階と、
２Ｄマッピンググリッドを使用して計数可能区域内の気泡の位置を識別するために画像を分析する段階と、
を更に備えている。
【００１３】
１つの形態では、
少なくとも１つのマクロスケール画像をキャプチャーする段階は、暗背景でのスライドの少なくとも１つの暗画像、及び明背景でのスライドの少なくとも１つの明画像をキャプチャーする段階を備えており、
コンピュータビジョン法を使用して少なくとも１つのマクロスケール画像を分析する段階は、
特徴検出を少なくとも１つの明画像に適用して、スライド、カバースリップ、メンブランフィルター、及びグリッド線の交点、の特徴を検出することにより、スライド上の複数の参照点、メンブランフィルターの縁、及び計数可能区域内のメンブランフィルター上に位置する複数のグリッド線、を２Ｄマッピンググリッドを使用して識別するように少なくとも１つの明画像を分析する段階であって、検出された特徴は、幾何学形状をアンカーして、カバースリップに対しては四角形、メンブランフィルターに対しては円弧、及びグリッド線に対しては交差直線を使用して、カバースリップ、メンブランフィルター、及びグリッド線の交点、の縁を識別するために使用される、少なくとも１つの明画像を分析する段階と、
少なくとも１つの暗画像をメンブランフィルターの位置の周りで切り取り、コントラスト調節を適用し、コントラスト変化に基づいて開気泡と閉気泡を識別するために１つ以上の輪郭をコントラスト調節された画像に当て嵌めることによって、計数可能区域内の気泡の位置を２Ｄマッピンググリッドを使用して識別するように、少なくとも１つの暗画像を分析する段階と、
を更に備えている。
【００１４】
１つの形態では、Ｎ個の試料位置の各位置での少なくとも１つの拡大位相差画像をキャプチャーする段階は、各試料位置にて、それぞれが異なる焦点面でキャプチャーされるＺ方向拡大位相差画像のセットをキャプチャーする段階を備えており、Ｎ個の試料位置の各位置でのキャプチャーされた少なくとも１つの拡大位相差画像を分析する段階は、Ｚ方向拡大位相差画像のセットをＺ方向に積み重ねて単一積重画像を得る段階を備えており、コンピュータビジョン法は、単一積重画像を分析して、単一積重画像の視野の計数領域内の計数可能な吸入性繊維を識別してその数を数えるようにされている。
【００１５】
１つの形態では、各試料位置での視野の計数領域内の計数可能な吸入性繊維を識別してその数を数えるためのコンピュータビジョン法は、
それぞれが物体を備える１つ以上の関心領域を識別する段階と、
参照画像に一致する１つ以上の候補関心領域を識別するために、吸入性繊維の画像の参照セットで訓練された１つ以上の機械学習分類器を各関心領域に適用する段階と、
吸入性繊維と一致する形状を有する物体を識別するために、幾何学フィルターを各候補関心領域に適用する段階と、
計数可能な吸入性繊維の数を数える段階と、
を備えている。
【００１６】
或る更なる形態では、吸入性繊維及び計数可能な吸入性繊維はアスベスト繊維であり、幾何学フィルターを適用する段階は、候補関心領域内の物体が、３マイクロメートル未満の最大幅と、５マイクロメートルより大きい長さと、３対１より大きい長さ対幅比とを有していること、そして当該物体が候補関心領域内の何れの他の物体にも触れていないように見えること、を要件とするフィルタリング判定基準を使用する正常アスベスト繊維幾何学フィルターを各候補関心領域に適用する段階を備えており、フィルタリング判定基準を満たす各物体は単一の計数可能繊維として数えられる。
【００１７】
或る更なる形態では、幾何学フィルターを適用する段階は、候補関心領域内の物体が、３マイクロメートル未満の最大幅と、５マイクロメートルより大きい長さと、３対１より大きい長さ対幅比とを有していること、そして当該物体が如何なる他の物体にも触れていないように見え、他の物体が当該他の物体の２つの寸法のうちの小さいほうと定義される最大幅が３マイクロメートルより大きいものであること、を要件とするフィルタリング判定基準を使用する束状アスベスト繊維幾何学フィルターを各候補関心領域に適用する段階、を更に備えており、計数可能な吸入性繊維の数を数える段階は、何れも個別に区別可能な繊維を数える段階、又は個別繊維が区別され得ないなら、束を単一繊維として数える段階を備えている。
【００１８】
或る更なる形態では、視野の計数領域内の計数可能な吸入性繊維を識別し及びその数を数えるためのコンピュータビジョン法は、少なくとも１つの拡大位相差画像の視野の品質評価を、既定の品質判定基準のセットに照らして実行する段階と、少なくとも１つの拡大位相差画像の視野が品質評価に不合格であれば、試料位置での更なる分析を終了させる段階と、を更に備えている。
【００１９】
或る更なる形態では、Ｎは、２０１６年１０月２１日現在での公式アスベスト試料採取基準又は公式ガイダンスノートによって要求される試料位置の数である。或る更なる形態では、Ｎは２０から１００の間であり、少なくとも２０の試料位置にわたって合計１００の計数可能な吸入性繊維が数えられたら、キャプチャーする段階は終了する。
【００２０】
或る更なる形態では、少なくとも１つの拡大位相差画像の各画像は、４０倍から２０００倍の間の総合倍率、より望ましくは１００倍から６００倍の間の総合倍率を有している。
【００２１】
１つの形態では、計数可能な吸入性繊維はアスベスト繊維又は合成鉱物繊維である。
【００２２】
或る更なる形態では、光学的に透明な支持体は顕微鏡スライドであり、方法は、それぞれが試料部メンブランフィルターを支持する複数の顕微鏡スライドを、１つ以上の顕微鏡をロボットＸＹステージへ搬入及び搬出するように構成されているコンピュータ制御オートローダーの中へ搬入する段階、を更に備えており、試料部メンブランフィルターを支持する顕微鏡スライドをロボットＸＹステージの中へ挿入する段階はオートローダーを使用して実行され、各顕微鏡スライドは、固有識別子を有しており、方法は、識別子の表示をキャプチャーする段階と、各搬入された顕微鏡に対して、キャプチャーする段階、分析する段階、及び報告する段階を実行する段階と、を更に備えており、報告する段階は顕微鏡の固有識別子も報告する。
【００２３】
第２の態様によれば、空中浮遊吸入性繊維を測定するために使用される空気質監視装置から得られるメンブランフィルターの自動分析のためのシステムが提供されており、装置は、
試料画像化装置であって、
使用時にはメンブランフィルターの試料部分を備える光学的に透明な支持体を受け入れるための少なくとも１つの光学的に透明な支持体ホルダーと、
光学的に透明な支持体ホルダーに配置されたときの少なくとも１つのスライドの少なくとも試料部分を備える視野を有している試料デジタルカメラと、
を備えている試料画像化装置と、
ロボット顕微鏡プラットフォームであって、
位相差顕微鏡と、
光学的に透明な支持体を受け入れるための電動ＸＹステージと、
電動Ｚ軸焦点ドライブと、
画像面内に配置されている画像センサと、
を備えているロボット顕微鏡プラットフォームと、
試料画像化装置及びロボット顕微鏡プラットフォームに作動的に接続されている少なくとも１つのコンピューティング装置であって、少なくとも１つのプロセッサ及びプロセッサに作動的に接続されているメモリを備えていて、第１の態様の方法を実行するように構成されているコンピューティング装置と、
を備えている。
【００２４】
１つの形態では、少なくとも１つのコンピューティング装置は、ローカルコンピューティング装置と少なくとも１つのリモートコンピューティング装置を備えており、ローカルコンピューティング装置は、試料画像化装置及びロボット顕微鏡プラットフォームに直接接続されているか又はローカルネットワーク上で接続されているかの何れかであり、ローカルコンピューティング装置は、キャプチャーする段階を実行し、キャプチャーされた少なくとも１つのマクロスケール画像及びＮ個の試料位置の各位置での少なくとも１つの拡大位相差画像を少なくとも１つの遠隔コンピューティング装置にネットワーク接続を介して提供するように構成されており、リモートコンピューティング装置は、分析する段階と、数えて報告する段階と、を実行するように構成されている。
【００２５】
１つの形態では、試料画像化装置は、
光学的に透明な支持体を支持するために光学的に透明な支持体ホルダーの基部に配置されている色変更パネル、を更に備えており、色変更パネルは、支持された光学的に透明な支持体に暗背景を提供するための暗面と、支持される光学的に透明な支持体に明背景を提供するための切換可能な光源と、を備えている。
【００２６】
１つの形態では、試料画像化装置は、色変更パネル上に配置されていて色変更パネルによって支持されている試料設置ステンシルを更に備えており、当該試料設置ステンシルは、光学的に透明な支持体ホルダーを、メンブランフィルターにとって好適な位置を指示するように支持する。
【００２７】
１つの形態では、システムは、複数の顕微鏡スライドを収納するための顕微鏡オートローダーであって、１つ以上の顕微鏡スライドを電動ＸＹステージに搬入及び搬出するように構成されている顕微鏡オートローダー、を更に備えている。
【００２８】
第３の態様では、第２の態様のシステムで使用するための試料画像化装置が提供されており、試料画像化装置は、
使用時にはメンブランフィルターの試料部分を備える光学的に透明な支持体を受け入れるための少なくとも１つの光学的に透明な支持体ホルダーと、
少なくとも１つのスライドが光学的に透明な支持体ホルダーに配置されたときに少なくとも１つのスライドの少なくとも試料部分を含む視野を有する試料デジタルカメラと、
当該試料画像化装置に作動的に接続されていて、少なくとも１つのプロセッサ及びプロセッサに作動的に接続されているメモリを備えている少なくとも１つのコンピューティング装置と、
を備え、
コンピューティング装置は、
光学的に透明な支持体上に支持されて固定されたメンブランフィルターの少なくとも試料部分の少なくとも１つのマクロスケール画像をキャプチャーし、
メンブランフィルターの計数可能区域と、メンブランフィルターの計数可能区域内の１つ以上の除外領域であって、メンブランフィルターグリッド線、気泡、及び大粒子状物質のうちの１つ以上を含んでいる除外領域とを判定するために、コンピュータビジョン法を使用して、少なくとも１つのマクロスケール画像を分析する、
ように構成されている。
【００２９】
１つの形態では、試料画像化装置は、
光学的に透明な支持体を支持するための、光学的に透明な支持体ホルダーは、光学的に透明な支持体を支持するために光学的に透明な支持体ホルダーの基部に配置されている色変更パネルを更に備えており、色変更パネルは、支持される光学的に透明な支持体に暗背景を提供するための暗面と、支持される光学的に透明な支持体に明背景を提供するために切換可能な光源とを備えている。
【００３０】
１つの形態では、試料画像化装置は、色変更パネル上に配置されていて色変更パネルによって支持されている試料設置ステンシルを更に備えており、当該試料設置ステンシルは、光学的に透明な支持体ホルダーを、メンブランフィルターにとって好適な位置を指示するように支持する。
【００３１】
添付図面を参照しながら、本開示の実施形態を論じてゆく。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】一実施形態による、空気質監視装置から得られるメンブランフィルターの、アスベスト粒子の存在についての自動分析のための方法のフローチャートである。
【図２】一実施形態による図１に示されている方法での分析する段階のフローチャートである。
【図３】一実施形態による試料画像化装置の模式図である。
【図４Ａ】一実施形態による、顕微鏡スライドに支持されて固定されたメンブランフィルターの試料部分と共に明背景で撮影された顕微鏡スライドのコントラスト調節されたマクロスケール画像である。
【図４Ｂ】一実施形態による、暗背景で撮影された図４Ａの顕微鏡スライドのコントラスト調節されたマクロスケール画像である。
【図５Ａ】一実施形態による顕微鏡スライド、カバースリップ、及びメンブランフィルター試料の、寸法を示している模式図である。
【図５Ｂ】図５Ａの顕微鏡スライドにマッピングされた２Ｄグリッドの模式図である。
【図６Ａ】一実施形態による、顕微鏡スライドに支持されて固定されたメンブランフィルターの試料部分と共に明背景で撮影された顕微鏡スライドの生のマクロスケール画像である。
【図６Ｂ】特徴検出アルゴリズム適用後の図６Ａの画像である。
【図６Ｃ】一実施形態による、スライド、カバースリップ、メンブランフィルター、及びグリッド線を識別するために特徴検出を使用して幾何学形状を突き合わせた後の図６Ａの画像である。
【図７Ａ】一実施形態による、顕微鏡スライドに支持されて固定されたメンブランフィルターの試料部分と共に暗背景で撮影された顕微鏡スライドの生のマイクロスケール画像であり、図６Ｃに識別されるメンブランフィルターの周りの領域を切り取った画像である。
【図７Ｂ】白黒に変換しコントラスト調節を適用した後の図７Ａの画像である。
【図７Ｃ】一実施形態による、気泡を識別するために輪郭を当て嵌めた後の図７Ｂの画像である。
【図８Ａ】一実施形態による、グリッド線及び除外領域を示しているメンブランフィルターの模式図である。
【図８Ｂ】一実施形態による、除外領域及び試料位置を示している部分的なグリッドのクローズアップである。
【図９】一実施形態による、メンブランフィルターの試料位置の拡大位相差画像である。
【図１０】一実施形態による、総合倍率４００倍でのメンブランフィルターの試料位置の位相差画像であり、計数用グレイティクルを示している。
【図１１】一実施形態による、試料の垂直（ｚ）方向深度に及ぶ異なる焦点面にて撮影されたＺ方向拡大位相差画像のセット及びＺ方向に積重された合成画像の模式図である。
【図１２】一実施形態による、図２に示されているフローチャートの模式的説明図である。
【図１３】一実施形態による、束状繊維のコンピュータビジョン処理の模式図である。
【図１４】一実施形態による、空気質監視装置から得られるメンブランフィルターの自動分析のためのシステムの概念図である。
【図１５Ａ】一実施形態による、複数スライドを画像化するための試料画像化装置の概略図である。
【図１５Ｂ】一実施形態による、ロボット顕微鏡プラットフォームの概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
以下の説明では、同様の参照符号は、図全体を通して同様の又は対応する部分を表す。
【００３４】
これより図１を参照すると、アスベスト及び合成鉱物繊維の様な空中浮遊吸入性繊維を測定するために使用される空気質監視装置から得られるメンブランフィルターの自動分析のための方法のフローチャート１００が示されている。図２は、一実施形態による、図１に示されている方法の分析する段階のフローチャートである。図３は一実施形態による試料画像化装置の模式図であり、図１５Ａは、一実施形態による、複数のスライドを画像化するための試料画像化装置の概略図である。図１４は、一実施形態による、空気質監視装置から得られるメンブランフィルターの自動分析のためのシステムの概念図である。図１５Ｂは、一実施形態によるロボット顕微鏡プラットフォームの概略図である。メンブランフィルターは、或る範囲の繊維類を捕捉するのに使用することができ、１つの特に重要な用途はアスベストの検出及び計数である。なぜなら、これらは以前より深刻な健康問題であり続けているからである。故に、以下の解説はアスベスト繊維の検出及び計数に重点を置いている。但し、システムがアスベスト繊維の測定に使用するために設計されているけれども、このシステムは、合成鉱物繊維（ＳＭＦ）、シリカ繊維、羊毛繊維、及び木繊維の様な、空気試料中の他の繊維を測定するように適合され得ることは自明であろう。
【００３５】
システムは、ロボット顕微鏡プラットフォーム２と、例えば図３に示されている示されている試料画像化装置３と、試料画像化装置３及びロボット顕微鏡プラットフォーム２に作動的に接続されている少なくとも１つのコンピューティング装置４と、を備えている。明快さを期して、空気質モニター（又は空気試料採取器）は取り外し可能なフィルターを備えており、それが透明メンブランを形成するように処理及び変換され（典型的には顕微鏡スライド上でだが、別の光学的に透明な支持体面が使用されることもあり得る）、この透明処理されたフィルターをメンブランフィルターと呼ぶことにする。その様なフィルターは、アスベスト繊維、合成鉱物繊維（ＳＭＦ）、シリカ繊維、羊毛繊維、及び木繊維の様な、或る範囲の繊維類を捕捉するのに使用できる。
【００３６】
図１を参照して、方法１００は分析開始段階１０２で始まる。これによって、光学的に透明な支持体上に支持されて固定されたメンブランフィルター３５０の少なくとも１つのマクロスケール画像がキャプチャーされるという画像キャプチャー段階１１２を備える試料画像化工程１１０が開始される。典型的には、光学的に透明な支持体は顕微鏡スライドであり、理解し易くするために、以下では、典型的には、光学的に透明な支持体としての顕微鏡スライドの使用に言及している。とはいえ、ガラスのシート、ペトリ皿、ガラス皿、又はプラスチックのスライド、又は適した材料で形成されているか若しくは試料固定プロセスによって影響を受けないように化学的に被覆されている皿類の様な、他の光学的に透明な支持体であってもよいことを理解されたい。このマクロスケール画像は、非拡大画像であってもよいし、又は低倍率（例えば５倍未満又は１０倍未満）であってもよい。マクロスケール画像は、試料スライドの全体画像であってもよいし、又は、光学的に透明な支持体ホルダー３２０に配置されている光学的に透明な支持体３３０（例えば顕微鏡スライドホルダー上の顕微鏡スライド）上に支持されて固定されたメンブランフィルター３５０の試料部分だけであってもよい。画像をキャプチャーするのに使用される試料画像化装置の一実施形態が図３に例示されており、以下に説明されている。以下に論じられている様に、メンブランフィルターは、メンブランフィルターの全体であってもよいし、メンブランフィルターの一部分であってもよい。１つの一般的に使用されているフィルターは、円形をしていて、顕微鏡スライドより大きく、典型的には半分に切られ、一方の半分がメンブランフィルターに変換されて分析され、他方の半分が保管される。
【００３７】
マクロスケール画像がキャプチャーされたら、それは、メンブランフィルターの計数可能区域とメンブランフィルターの計数可能区域内の１つ以上の除外領域とを判定するためにコンピュータビジョン法を使用して分析されることができる。計数可能区域は、計数が実行されるべきメンブランフィルターの領域である。それは、スライド上に固定されていてメンブランフィルターの縁によって画定されている試料採取済みメンブランフィルター全体であることもある。除外領域は、メンブランフィルターグリッド線、気泡、及び大粒子状物質のうちの１つ以上を含んでいる。分析は、一連の段階として実行されてもよい。例えば、第１の分析段階１１４は、メンブランフィルターの計数可能領域の上に２Ｄマッピンググリッドを画定する段階と、その後の分析（ガイダンスノートに基づく）に向けて除外領域を判定するためにグリッド線、気泡、及び大粒子状物質の位置をマッピングする段階と、を備えていてもよい。除外領域は、特徴を検出し検出された領域の周りに除外領域が検出された特徴を包囲するように誤差のマージンを適用することに基づいていてもよい。第２の分析は、事前に定義された試料品質判定基準のセットに照らしてメンブランフィルターの試料部分の品質評価を実行する段階１１６、を備えていてもよい。試料が品質評価に不合格であれば１１７、分析は終了される１１８。
【００３８】
図３は、一実施形態による試料画像化装置３の模式図である。試料画像化装置３は、試料品質評価を行えるように、試料スライド（又は他の光学的に透明な支持体）のばらつきの無い画像をキャプチャーする手段を提供する。試料画像化装置３は、少なくとも１つのスライドを保持する顕微鏡スライドホルダーを受け入れるための顕微鏡スライドホルダー３２０と、顕微鏡スライドホルダー３２０に配置されたときの少なくとも１つのスライド３３０の少なくとも試料部分を含む視野３１２を有する試料カメラ３１０と、を備えている。以上に論じられている様に、適切であれば如何なる光学的に透明な支持体及び光学的に透明な支持体ホルダーが使用されてもよいだろう。試料カメラはデジタルカメラであるのが望ましいが、アナログカメラが使用され、画像が走査されてデジタル化されてもよいだろう。複数スライドを画像化するための試料画像化装置３の別の実施形態が図１５Ａに示されている示されている。この実施形態では、装置は、基部３０２と上部ハウジング３０４を備えている。基部には電源スイッチ３０３が設けられており、上部ハウジング３０４の最上部分は、デジタルカメラ又は画像化センサ３１０へのアクセスを提供するために取り外し可能なキャップ部分３０６を備えている。基部３０４は、滑動させて基部３０２の中へ入れたり基部３０２から出したりすることのできる引き出しの形態をしている顕微鏡スライドホルダー３２０を更に備えている。この実施形態では、顕微鏡スライドホルダー３２０は、４つの顕微鏡スライド３３０を受け入れるための４つのスロット又はベイを備えている。試料画像化装置は、独立型の装置とされてもよいだろうし、又はロボット顕微鏡プラットフォームに一体化されていてプラットフォームから１つ以上のスライドを受け入れるようになっていてもよいだろう。
【００３９】
空気試料採取又は監視装置で使用されている典型的な空気フィルターは直径２５ｍｍの円形フィルターであるが、一部の空気試料採取器はより小さい直径１３ｍｍの円形フィルターを使用している。他の試料採取器は他の形状を使用しているということもあろうが、それはここに説明されている方法に影響を及ぼすというものではない。フィルター３５０は次の様にして顕微鏡スライド上に載せられる。フィルターが顕微鏡スライド上に置かれると、フィルターを溶解又は融解させて透明なメンブランをスライド上に作成するべくアセトン−トリアセチンの様な溶媒が添加されてからカバースリップ３６０を使用して顕微鏡スライドに固定される。より小さい直径１３ｍｍの円形フィルターは顕微鏡スライド３３０上にそのまま設置できるかもしれないが、直径２５ｍｍの円形フィルターは試料部分を形成するよう最初に切られなくてはならない。典型的には、フィルターは、２つの半円を形成するように半分に切られ、それの一方が顕微鏡スライド３３０上に設置されて透明なメンブランフィルター３５０に変換され、それの他方は保管のために確保される。
【００４０】
図３に示されている様に、試料画像化装置は顕微鏡スライドホルダー３２０を備えている。この実施形態では、装置は、更に、顕微鏡スライド３３０を支持するための、顕微鏡スライドホルダーの基部に配置されている色変更パネルを備えている。色変更パネルは、支持される顕微鏡スライド３３０に暗背景を提供するために暗面３８０を有し、さらに、支持される顕微鏡スライドに明背景を提供するために切換可能な光源３９０を備えている。一実施形態では、暗面３８０は半透明黒色パネルによって提供されていて、その下方にＬＥＤ照明パネルが併せて配置されている。更に試料設置ステンシル３７０が色変更パネル上に配置され色変更パネルによって支持されていてもよい。試料設置ステンシル３７０は、顕微鏡スライドホルダーを、フィルター部分にとっての好適位置を指示するようにして支持するものである。フィルター部分は透明なメンブランフィルターを形成するように処理され、メンブランフィルター部分３５０は、ステンシル３７０（存在しているなら）及び色変更パネルによって支持されている顕微鏡スライド３３０にメンブランフィルターを固定又は接着させるようにカバースリップ３６０で覆われる。色変更可能な背景を提供するのに他の配設が使用されてもよいだろう。例えば、２色パネル（一方が暗、一方が明）が（手動で、又は望ましくはロボットにより）スワップイン及びスワップアウトされるようになっていてもよいだろう。スライドの照度（又は明るさ）を制御するための投光システムをスライド上方に使用することを含め、他の光学的な／照明用の配設が使用されることもできるだろう。別の実施形態では、色変更背景は省略されており、単一のグレー背景が提供されていて、グレースケール画像が収集される。
【００４１】
一実施形態では、スライドの特徴及び除外されるべき領域を識別するのを支援するために、暗背景でのスライドの少なくとも１つの暗画像がキャプチャーされ、明背景でのスライドの少なくとも１つの明画像がキャプチャーされる。図４Ａは、一実施形態による、顕微鏡スライドに支持されて固定されたメンブランフィルター３５０の試料部分と共に明背景で撮影された顕微鏡スライド３３０のコントラスト調節されたマクロスケール画像４１０である。メンブランフィルター上のグリッド線と共にカバースリップ３６０も見える。更に、バーコードの様なスライド識別子がスライド上に存在していて走査されるようになっていてもよいし、又はスライド上に英数字の列が印刷され又は書かれていて、画像は、撮影されてから、キャプチャーされた画像をスライド識別子と関連付けられるようにスライド識別子を検出する光学式文字認識（ＯＣＲ）プログラムに通されるようになっていてもよい。図４Ｂは、一実施形態による、暗背景で撮影された図４Ａの顕微鏡スライドのコントラスト調節されたマクロスケール暗画像４２０である。この暗画像４２０には、スライド３３０、メンブランフィルター３５０、カバースリップ３６０が、メンブランフィルターのスライドへの固定／接着中に閉じ込められてしまった気泡４２２と共に見える。
【００４２】
マクロスケール画像は、所定の既知スライド寸法を使用して計数可能領域の上に２Ｄマッピンググリッドを画定して分析される。図５Ａは、一実施形態による、顕微鏡スライド３３０、カバースリップ３６０、及びメンブランフィルター試料３５０の模式図５００であり、スライド、カバースリップ、及びメンブランフィルターの既知（又は実測）の寸法を示している。スライド境界線５０２が画定されており、原点参照点（０，０）５１２が上左角に画定されている。図５Ｂは、図５Ａの顕微鏡スライドにマッピングされた２Ｄグリッドの模式図である。行及び列の離隔距離が使用されてマッピンググリッドが画定され、一連のグリッドセルが画定する。これらは、グリッドセル内の物体によって特徴付けられることができる。例えば、グリッドセル（６，２）は顕微鏡スライド５１４を含み、グリッドセル（１５，１）は顕微鏡スライド及びカバースリップ５１６を含み、グリッドセル（１８，３）は顕微鏡スライド、カバースリップ、及びメンブランフィルター試料５１８を含み。スライド寸法及びカバースリップ寸法の情報によって、ロボットＸＹステージに命令するための現実世界のスライド座標を求めるためにマッピンググリッドを使用することができるようになる。グリッドの解像度は、ロボットＸＹステージの性能に基づき得るものであり、高解像度（例えば６００倍）又はそれより高い解像度での視野に合わされていてもよい。マクロスケール画像をキャプチャーすること及びスライド座標に基づいてマップを画定することは、有効試料位置を識別することを可能にし、その後の高解像度画像のキャプチャー時に除外領域を回避することができる。ロボット（又は電動）ＸＹステージは、ロボット（又は電動）ＸＹＺステージであってもよいことを指摘しておく。明快さを期すため、ＸＹが包括的に使用されることになるが、それは少なくともＸ軸及びＹ軸のロボットによる制御を明細に述べるためであり、Ｚ軸の制御を排除するというものではない（即ち、ＸＹ＝少なくともＸＹ）。
【００４３】
コンピュータビジョン法を使用して１つのマクロスケール画像を分析する段階は、２Ｄマッピンググリッドを使用して、スライド上の複数の参照点、メンブランフィルターの縁、及び計数可能区域内のメンブランフィルター上に配置されている複数のグリッド線を識別するために明画像を分析する段階と、次いで、２Ｄマッピンググリッドを使用して計数可能区域内の気泡の位置を識別するために暗画像を分析する段階と、を備えている。
【００４４】
図６Ａから図６Ｃに示されている様に、少なくとも１つの明画像を分析する段階は、スライド、カバースリップ、メンブランフィルター、及びグリッド線の交点、の特徴を検出するべく、特徴検出アルゴリズムを少なくとも１つの明画像に適用する段階を備えている。特徴検出アルゴリズムは、適切な画像処理ライブラリで利用できるコーナー検出、エッジ検出、ライン検出、などを網羅している。例えば、ＯｐｅｎＣＶの、ｈｔｔｐ：／／ｏｐｅｎｃｖ．ｏｒｇにて利用可能なオープンソースコンピュータビジョンライブラリは、ＯｐｅｎＣＶの「ｉｍａｇｅｐｒｏｃ」画像処理ライブラリの特徴検出欄の下に適切な特徴検出アルゴリズムのセットを含んでいる。図６Ａは、顕微鏡スライドに支持されて固定されたメンブランフィルター３５０の試料部分と共に明背景で撮影された顕微鏡スライドの生のマクロスケール画像６１０である。図６Ｂは、特徴検出アルゴリズム適用後の図６Ａの画像である。特徴検出アルゴリズムは、スライド、カバースリップ６２４、メンブランフィルター縁６２６、及びグリッド線の交点６２２、のコーナーを検出している。
【００４５】
図６Ｃに示されている様に、検出されたコーナーと既知のスライド寸法が使用されて、画像６３０内のカバースリップ６３４、メンブランフィルター６３６、及びグリッド線の交点６３２、のエッジを識別する幾何学形状がアンカーされる。カバースリップ６３４には四角形が、メンブランフィルター６３６には楕円形（又は円弧）が、グリッド線６３６には交差直線が使用されている。
【００４６】
（単数又は複数の）明画像の分析後に、気泡を識別するために暗画像を分析することができる。図７Ａから図７Ｃは、一実施形態によるその様な分析を例示している。暗画像を分析する段階は、メンブランフィルターの位置の周りで暗画像を切り取る段階を備えている。切り取られる領域は、カバースリップ３６０に対応していてもよいし、又は異なる領域であってもよい。図７Ａは、一実施形態による、顕微鏡スライドに支持されて固定されたメンブランフィルター３５０の試料部分と共に暗背景で撮影された顕微鏡スライド３３０の生のマイクロスケール画像７１０であり、図６Ｃに識別されるメンブランフィルターの周りの領域を切り取った画像である。次いで、切り取られた画像には、気泡検出の精度を改善するためにコントラスト調節が適用される。精度を更に支援するために、画像は最初に白黒画像（又はグレースケール画像）に変換されてもよい。図７Ｂは、白黒変換及びコントラスト調節適用後の図７Ａの画像７２０である。コントラスト差に基づいて識別される大気泡が左手側に見える。次いで、コントラストの変化に基づいて開気泡と閉気泡を識別するべく、コントラスト調節された画像に輪郭が当て嵌められる。一実施形態では、気泡境界線を画定するべく閾値コントラストレベルが使用されており、或いは、参照画像に基づく事前に定義された輪郭レベルのセットが使用されてもよく、例えばコントラストにおける激しい勾配又は急激な空間的変化（即ち輪郭の密な近似）を探すことによって使用されることもできる。一実施形態では、除外領域は、気泡のエッジを検出し次いで除外領域が検出された気泡より広い面積を有するようにエッジを拡張又は延長することによって得られる。図７Ｃは、一実施形態による、気泡７３２を識別するために輪郭（円形セグメント）を当て嵌めた後の図７Ｂの画像７３０である。
【００４７】
他の実施形態では、明画像の前に暗画面が分析されることもあり得る（この場合、切り取りは実行されず、輪郭は画像全体に当て嵌められる）。他の実施形態では、単一グレー背景が使用され、単一マクロスケール画像がキャプチャーされて分析される（別々の白黒画像ではない）。キャプチャーされる画像は、カラー画像であってもよいし又はグレースケール画像であってもよい。この実施形態では、背景は、２５５スケールで６０から１９５の間のＲＧＢ又はグレースケール値を有している。適切な画像が、以上に論じられているコンピュータビジョン技法を使用して、最初に特徴検出アルゴリズムを適用してスライド、カバースリップ、メンブランフィルター、及びグリッド線の交点の特徴を検出し、続いて気泡又は粉塵の様な大粒子状物質を検出することによって、分析されることになる。
【００４８】
気泡又は粉塵の様な大粒子状物質を識別するのに、他の画像フィルタリング技法及び方法が使用されてもよい。気泡を識別しそれらのエッジをマッピングするのに、例えば形態学的オープニング又はクロージング技法（ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ ｏｐｅｎｉｎｇ  ｏｒ  ｃｌｏｓｉｎｇ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）の様なコンピュータビジョン技法が使用できる。機械学習技法も使用でき、例えば、気泡を含む画像の参照セットで訓練された分類器が使用されてもよいだろう。グリッド線、メンブラン縁、気泡、粉塵粒子、などの様な特徴が検出されたら、これらは除外領域を画定するのに使用される。一実施形態では、特徴の検出されたエッジは、検出された特徴を備える除外領域のエッジを画定するのに使用されている。別の実施形態では、特徴の検出されたエッジに追加のバッファ領域が加えられており、よって、除外領域は検出された特徴より広い面積を有している（及び検出された特徴を含んでいる）（即ち、除外領域は特徴とバッファ領域を備える）。追加されるバッファ領域の大きさは特徴のタイプに依存していてもよい。例えば、メンブランの外側境界線の場合、除外領域は検出されたエッジから２ｍｍ−５ｍｍ内方に広がっていてもよい。グリッド線又は気泡の場合、５％という様なパーセンテージが使用されてもよい。また、除外領域は、画素毎の単位で又はグリッドセル毎の単位で画定されてもよい。つまり、マッピンググリッドが画定されたら、グリッド内の各セルは２値の除外状態（包含又は除外）を割り当てられるようになっていてもよい。検出された特徴を内包する如何なるグリッドセルも除外状態を割り当てられることになり、するとバッファ領域がＸとＹの両方向の次のＮ個の隣接グリッドセルとして画定され、それらも同じく除外状態を割り当てられるのである。
【００４９】
マイクロスケール画像が、２Ｄグリッドを求め除外領域を識別するべく分析されたら、事前に定義された試料品質判定基準のセットに照らしてメンブランフィルターの試料部分の品質評価が実行されることになり（段階１１７）、試料が品質評価に不合格であればこの方法は終了されることになる（１１８）。例えば、品質判定基準が、フィルターは損傷している、不適正に調製された、又は著しく汚染されていることを示唆する判定基準を含んでいて、これらの条件（又は品質判定基準）のうちの１つ以上が検出されれば試料は品質評価に不合格とされるようになっていてもよい。例えば、適切な品質判定基準は、メンブランフィルターの１つ以上の裂けの存在、カバースリップの外にメンブランの一部分を検出（不適正な調製を示唆）、アセトンの過飽和を示唆するメンブランの変色、又は試料上の気泡及び／又は微粒子の高比率を含む。例えば、（利用可能なメンブランフィルター面積のうち）２５％又は５０％の気泡及び／又は微粒子被覆面積パーセンテージという閾値パーセンテージが使用されてもよいだろう。これらの判定基準は、例えば裂けに似た構造を検出するための画像分析を使用して、又は画素色のヒストグラムの画像分析を使用して、又は汚染されたセルを２Ｄグリッドを使用して分類し次いで数えることによって、評価されることができる。
【００５０】
図８Ａは、一実施形態によるメンブランフィルターの模式図８００であり、フィルター縁８０２、グリッド線８０４、及び除外領域を例示している。この実施形態では、除外領域は、グリッド線の周りの領域８１２、気泡８１４、及び粉塵の様な大粒子状物質８１６を含んでいる。除外領域の位置（例えばグリッド座標）は保存される。
【００５１】
図１へ戻って、試料が品質評価に合格し、除外領域がマップされ記憶されると、次の工程は、高解像度走査及び繊維計数工程１２０である。これは、広範には、試料部メンブランフィルターを支持する顕微鏡スライドをデジタル位相差顕微鏡のロボットＸＹステージの中へ挿入する段階を備えている。以上に示唆されている様に、ロボットＸＹステージは、ロボットＸＹステージでしかなくてもよいし、又はロボットＸＹＺステージであってもよい。また、ロボットＸＹステージは、複数のスライドを支持するように構成されていてもよい。この場合、ＸＹステージによって保持される各スライドは順次式に分析される。画像センサ又はカメラを備えるデジタル位相差顕微鏡は、デジタル位相差顕微鏡の画像面の画像をキャプチャーするように構成されている。図９は、一実施形態によるメンブランフィルターの試料位置の拡大位相差画像９００である。図９に見える様に、画像は、アスベスト繊維（又は計数可能な吸入性繊維）である可能のある様々な物体９０２、９０４、９０６、及び９０８を含んでいる。
【００５２】
走査及び繊維計数工程１２０は、デジタル位相差顕微鏡の画像センサを使用して、フィルター部材の計数可能区域にわたって位置を定められているＮ個の試料位置の各位置での少なくとも１つの拡大位相差画像をキャプチャーする段階を備えている。Ｎ個の試料位置は、各試料位置での視野が除外領域を内包しないように選択される。Ｎは、典型的には少なくとも２０であり、「空中浮遊アスベスト繊維を推定するためのメンブランフィルター法に関するガイダンスノート」［ＮＯＨＳＣ：３００３（２００５）］又はワシントンＤＣの合衆国労働省労働安全衛生局による（ＯＨＳＡ１９９４）非強制条項、２９ＣＦＲ  １９１０．１００１ｂ「労働安全衛生基準：アスベスト試料採取及び分析のための詳細手順」の様な、公式アスベスト（又は他繊維）試料採取基準又は公式ガイダンスノートの現行版又は２０１６年１０月２１日現在公開版によって要求される試料位置数又はその様な標準又はノートによって定義される範囲とすることができる。一実施形態では、Ｎは２０から１００の間の数であり、キャプチャーする段階は、少なくとも２０の試料位置にわたって合計１００の計数可能な吸入性繊維が数えられた時点で終了する。他の実施形態では、Ｎは１０００又はそれ以上の様な、より高い数とされることもあるだろう。一実施形態では、試料の計数可能区域にわたる位置であって除外領域を内包していない全ての位置が選択され、即ち試料全体が走査されるか又は少なくとも計数可能区域の計数可能部分が全て走査される。走査及び繊維計数工程１２０は、Ｎ個の試料位置の各位置での視野の計数領域内の計数可能な吸入性繊維を識別してその数を数えるために、コンピュータビジョン法を使用して、Ｎ個の試料位置の各位置での少なくとも１つの拡大位相差画像を分析する段階を更に備えている。一実施形態では、計数領域は、顕微鏡の光路に提供されている（したがって画像中にキャプチャーされる）ウォルトン・ベケットグレイティクルの様な計数グレイティクルにより画定される。図１０は、画像をウォルトン・ベケットグレイティクルと共に示している。代わりに、視野の計数領域は、画像の総合倍率に基づく事前に定義された寸法又は面積を有する円又は方形の様な区域であってもよい。別の実施形態では、計数領域は視野全体ということもある。十分な試料位置が得られたら、結果生成段階１３０が実行され、当該段階にて、メンブランフィルターの計数可能区域内に数えられる繊維の総数が何らかの他の関連情報（日付、時間、位置、品質評価、試料ＩＤ、スライドＩＤ、など）と共に報告され、分析が終了する１３２。論じられている様に、計数可能な吸入性繊維は、アスベスト繊維（又は目標吸入性繊維）と一致する形状を有している繊維である。殆どのアスベスト繊維は計数可能繊維と一致する形状を有しているが、計数可能な吸入性繊維がアスベスト繊維であるという保証はない。そういうものとして、計数可能な吸入性繊維の数は、試料中のアスベスト（又は目標の吸入性）繊維の数についての受容される測定値又は代用として機能する。
【００５３】
一実施形態では、走査及び繊維計数工程１２０は繰り返し実行される。当該段階は、次の有効分析点、例えば除外領域を含まない視野、へ進む段階１２２を備えている。つまり、有効分析点は、試料縁の周囲から十分に離れていて、気泡内ではなく、グリッド線上ではなく、且つ粉塵又は類似物によって汚染されていない点である。有効位置では、焦点範囲内の１つ以上の拡大位相差画像がキャプチャーされ１２４、次いで、コンピュータビジョン技法を使用して、キャプチャーされた画像に繊維計数段階が実行される１２６。分析点が残っていれば１２８、ＸＹステージが次の有効分析点へ動かされ１２２、このサイクルが繰り返えされる。
【００５４】
一実施形態では、最初にａ）計数可能区域内の点を選択する段階と、ｂ）視野が除外領域を内包しているかどうかを（マクロスケール画像の分析に基づいて）判定する段階と、によって実行される。視野が除外領域を内包している場合は段階ａ）に戻る。視野が除外領域を内包していないなら、命令がロボットＸＹステージに送られて、スライドが選択された点へ動かされ（１２２）、少なくとも１つの拡大位相差画像がキャプチャーされる（１２４）。カウンタが増分される。カウンタの値がＮより小さければ、段階ａ）に戻ることによってサイクルが繰り返えされ、そうでなければキャプチャーする段階が終了する。更なる形態では、点を選択する段階はランダムに実行される。例えば、ランダムなＸ値及びＹ値（ｘ，ｙ）が選択され、ひとたび選択されたら、この（ｘ，ｙ）点を中心とする視野が除外領域内に入っているか否かを判定するためにチェックが行われる。この点での視野が除外領域を実際に内包していれば、その場合は、新たなランダム点が選択されるか、又は使用するべき近傍点を見つけるための試みが行われ、一例として、ランダムな位置を例えば視野１つ分に等しい小さなオフセット分だけずらし、このずらされた点を検査してそれが除外領域を内包しているか否かを確認することによって行われる。別の更なる形態では、少なくとも１つのマクロスケール画像を分析する段階は、計数可能領域の上に２Ｄマッピンググリッドを画定する段階を更に備えている。グリッドは、一定した行及び列の離隔距離（必ずしも同じではない）を有しており、点を選択する段階は、２Ｄマッピンググリッド内の次のグリッド点を順次に選択し、当該グリッド点が有効点であるか否か（即ち、視野が除外領域を内包しているか否か）を判定することによって実行される。
【００５５】
図８Ｂは、一実施形態による除外領域及び試料位置を例示している図８Ａの部分的グリッド領域８１０のクローズアップである。この実施形態は、領域ｉで始まり領域ｉ＋７までの候補試料領域の第１の行８２０と、領域ｊで始まり領域ｊ＋７までの候補試料領域の第２の行８２２を描いている。この実施形態では、候補試料点は行に沿って一定した間隔を有し、行８２０と行８２２はオフセットしているが、他の実施形態では、それらは整列していてもよいし、また一定しない間隔が使用されていてもよい。各候補試料点は、事前に定義された倍率での顕微鏡の視野を表している。領域８１０内には、気泡８１４と大粉塵粒子８１６並びにグリッドエッジ８１２がある。したがって、有効試料点は、点ｉ、ｉ＋３、ｉ＋４、ｉ＋６、ｊ＋１、ｊ＋２、ｊ＋３、ｊ＋４、及びｊ＋５である。候補試料点ｉ＋１及びｉ＋２は、それらの視野内の気泡８１４という除外領域の存在に因り無効（拒絶）であり、候補試料点ｉ＋５とｊ＋６とｊ＋７は、それらの視野内の粉塵粒子８１６という除外領域の存在に因り無効であり、候補試料点ｉ＋７及びｊは、グリッド線への近接性に因り、つまりそれらの視野内にグリッド線を取り囲む除外領域８１２を含んでいることにより無効である。
【００５６】
各試料位置にて１つ以上の画像がキャプチャーされる。１つ以上の画像がキャプチャーされるかどうかは、顕微鏡の倍率と、当該倍率での被写界深度が顕微鏡スライドとカバースリップの間のフィルター上の粒子全てをキャプチャーするのに充分であるかどうか（つまり、メンブランフィルターの物理的厚さが当該倍率での被写界深度を超えているかどうか）と、に依存する。典型的な倍率は１００倍から６００倍の間（例えば、２００倍、４００倍、又は４５０倍）であるが、４０倍又は５０倍の様なより低い倍率（人間の解像度の限界）又は２０００倍の様なより高い倍率（光学顕微鏡の限界）が使用されることもあり得る。２００倍に達する総合倍率なら、概して、被写界深度はメンブランフィルター上の全ての計数可能な吸入性繊維又は粒子をキャプチャーするには十分である。図１０は、４００倍の総合倍率でのメンブランフィルターの試料位置の位相差画像１０００である。計数グレイティクル１０１０も示されている。この実施形態では、計数グレイティクルはウォルトン・ベケットグレイティクルである。被写界深度が顕微鏡スライドとカバースリップの間の垂直距離より小さい場合、全有望粒子を識別するために多焦点合成として知られる技法が使用されてもよい。これは、垂直方向の深度（ｚ）に亘る複数Ｚ方向画像を分析のための単一画像に効果的に組み合わせる。他の実施形態では、試料の垂直方向（ｚ）深度を横断してＺ方向複数画像に亘る繊維の特徴追跡（即ち、Ｚ方向画像が別々に分析される）の様な代わりの手法が使用されてもよい。
【００５７】
多焦点合成では、Ｚ方向拡大位相差画像のセットは、それぞれ、試料の垂直方向（ｚ）深度に及ぶ異なる焦点面でキャプチャーされる。これは、スライドのＸＹ位置を一定に保持しながら顕微鏡の焦点ドライブのＺ軸を変えてゆく（その結果、試料の垂直方向（ｚ）深度に亘って異なる焦点面での画像がキャプチャーされてゆく）ことによって実現される。これは、電動又はロボットＺ軸焦点ドライブを使用して実行されることができる。Ｚ方向拡大位相差画像のセットは、分析のための単一積重画像を得るためにＺ方向に積み重ねられる。図１１は、一実施形態による、試料の垂直方向深度を横断して異なる焦点面で撮影されたＺ方向拡大位相差画像１１０２、１１０４、１１０６、１００８、１１１０のセット１１１２及びＺ方向に積み重ねられた合成画像１１１４の模式図である。Ｚ方向積み重ねは、コンピュータビジョンライブラリに実装されていて、特徴検出（例えば、エッジ検出、コーナー検出、など）及び／又はフーリエ解析を使用して動作し、各画像の焦点内領域を検出すると、次いで焦点内パッチが一体に配合されて最終的な合成画像が生成される。最終的な合成画像又は単一積重画像は、その後、単一積重画像の視野の計数領域内の計数可能な吸入性繊維を識別してその数を数えるために分析される。或る代わりの実施形態では、複数画像が単一画像に組み合わされるのではなく、代わりに、複数焦点面内に存在する粒子を追跡する粒子検出手法が使用される。この実施形態では、粒子の位置が各画像内に記録され、他の画像内の粒子がこの粒子の複製であるか又はそれまでに視認され得なかった新しい粒子であるかを判定するために、その他の画像を横断してサーチが行われる。これは、粒子位置に或る程度の誤差マージンを足したものであってもよいとされるサーチ領域を定義し、他の各画像について、別の粒子がサーチ領域に入っているかどうかを判定することによって実行されることができる。これは、新しい粒子全体がサーチ領域に入っていることを要件としていてもよいし、又は新しい粒子の面積がサーチ領域内に（例えば画素数及び／又は比較に基づく）事前に定義された閾値パーセンテージ（例えば、５０％、７５％、９０％、９５％）を有していなくてはならないことを要件としていてもよい。重複する粒子が（垂直方向に）隣接する画像を横断してリンクされていることを要件とするという様な、追加の判定基準が課されてもよい。
【００５８】
或る試料位置にて、垂直方向深度に亘る単一画像（生画像又は合成Ｚ方向積重画像）又はＺ方向画像のセットが得られたら、それは、視野の計数領域内の計数可能な吸入性繊維を識別してその数を数えるためにコンピュータビジョン法を使用して分析される。
【００５９】
図２は、一実施形態による、図１に示されている方法での分析する段階１２６のフローチャートである。段階２１０で、コンピュータビジョンによる繊維の計数が開始される。段階２２０で、必要ならば画像セットの多焦点合成が実行され、視野品質評価がコンピュータビジョン技法を使用して実行される。これは、多焦点合成画像を事前に定義されている品質判定基準のセットに照らして比較する段階と、拡大位相差画像の視野が品質評価に不合格であれば２３２、試料位置での更なる分析を終了させる段階２３４と、を備えている。品質評価判定基準は、全ての視野について全ての粒子を背景から単純にフィルタリング処理し平均強度を計算することによって計算される煤塵負荷を含んでいる。平均が高すぎれば（例えば１５％煤塵より多ければ）、フィルターはあまりに雑然としているのであり、結果は無効と見なされる（即ち、この試料位置を却下する）。他の品質測定法は、性能不足の試料採取デバイスを示唆する不均一粒子負荷／分布を検出するために粒子負荷／分布を分析する段階を含んでいてもよいし、又は劣品質（例えば、明るさ範囲、色範囲、など）を示唆する異常画像特性が検出されてもよい。例えば、以上に論じられている様に、メンブランの変色は、試料調製時のアセトンの過飽和を示唆し得るので、変色を検出するために、或る既定の変色の色範囲内の画素の数（又は割合）を求めるという様な画素色分布の分析が実行されてもよいだろう。グレイティクルが使用されている一実施形態では、グレイティクル面積の８分の１（１２．５％）強が繊維及び／又は粒子の集塊によって覆われているという様な判定基準が使用されてもよいだろう。計数領域の少なくとも１０％、１５％、又は２０％の被覆面積の様な、他の面積ベースの閾値が使用されてもよいだろう。機械学習手法が、良品質スライド及び／又は劣品質スライドの参照セットに基づいて使用されてもよいだろう。
【００６０】
拡大位相差画像が品質評価に合格すれば（又は品質評価が実行されなければ）、その場合、次の段階２４０は視野内の関心領域を識別することである。次の段階２５０は、既知のアスベスト繊維画像に一致する関心領域を識別するために、アスベスト繊維の画像の参照セットで訓練された１つ以上の機械学習分類器の様なコンピュータビジョン法を適用することである。段階２６０で、幾何学フィルターが適用され、視野内の計数可能吸収性繊維の数が数えられる２７０。段階２８０で、計数結果が合計され（直列化され）、報告され、分析は終了する２９０。その様な分析は、アスベスト訓練画像を所望の繊維向けの適した訓練画像のセットと置き換えることによって、他の繊維向けに変更できる。厳密にいうと、本システムは目標の繊維タイプ（例えばアスベスト繊維）を能動的に識別するわけではない。むしろ、それは目標（又は所望）の繊維の既知画像に似ているように見える物体を検出し、これらの物体が数えられ、試料中の目標繊維の数の代用測定値として使用されるのである。
【００６１】
図１２は、一実施形態による、図２に示されているフローチャートの模式的説明図である。この方法は、随意的に、画像を積み重ねる段階１２１０を備えている。次いで、各積重画像について、１つ以上の関心領域を識別する段階１２２０を備えている。各関心領域は、アスベスト粒子（又は計数可能繊維）であるかもしれない物体を含んでいる。図１２は、合成画像１２１０内に識別される２つの関心領域１２２２及び１２２４を示している。
【００６２】
次の段階は、各関心領域を参照画像のライブラリと比較する段階１２３０である。これは、参照画像に一致する１つ以上の候補関心領域を識別するために、目標の吸入性繊維（例えばアスベスト繊維）の画像の参照セット１２３２で訓練された１つ以上の機械学習分類器を各関心領域１２２２、１２２４に使用して実行される。この実施形態では、どちらの関心領域も参照画像に一致しており、候補関心領域と見なされる。次に、物体が目標の吸入性繊維（例えばアスベスト繊維）に一致する形状を有しているかどうかを識別するために、幾何学フィルターが各候補関心領域に適用される１２４０。図１２に示されている様に、第１の関心領域１２２２は幾何学フィルターに合格する形状を有する物体を含んでいるが、第２の関心領域１２２４は幾何学フィルターに不合格であり除外された。幾何学フィルターに合格した関心領域内の計数可能な吸入性繊維の数が数えられ、報告される。
【００６３】
一実施形態では、幾何学フィルターは、正常アスベスト繊維幾何学フィルターを備えている。これは、候補関心領域内の物体が、３マイクロメートル未満の最大幅と、５マイクロメートルより大きい長さと、３対１より大きい長さ対幅比とを有していること、そして当該物体が候補関心領域内の何れかの他の物体に触れていないように見えること、を要件とするフィルタリング判定基準を使用する。フィルタリング判定基準を満たす各物体は、単一の計数可能繊維として数えられる。これらのパラメータは、他の吸入性繊維タイプ向けに変えられてもよい。殆どの他の関心吸入性繊維は同様の長さ対幅比（即ち、２対１、３対１、４対１）を有しているが、殆どの他の関心繊維はアスベスト繊維より大きい直径を有している傾向がある。
【００６４】
場合によっては、関心領域が束状繊維を含んでいることもある。図１３は、一実施形態による、束状繊維のコンピュータビジョン処理の模式的説明図である。かくして、一実施形態では、束状アスベスト繊維幾何学フィルターが適用される。これは、候補関心領域内の物体が、３マイクロメートル未満の最大幅と、５マイクロメートルより大きい長さと、３対１より大きい長さ対幅比とを有していること、そして当該物体が、如何なる他の物体にも触れていないように見え、該他の物体が当該他の物体の２つの寸法のうちの小さいほうと定義される最大幅が３マイクロメートルより大きいものであること、を要件とするフィルタリング判定基準を使用する。束状繊維を数えることはより難しい。この場合、計数可能な吸入性繊維の数を数える段階は、何れかの個別に区別可能な繊維を数える段階か、又は個別繊維が区別され得ない場合に束を単一繊維として数える段階、を備えている。個別に区別可能な繊維は、それが別の物体に触れているかもしれないという制限付きで単一繊維判定基準を使用して識別されることもできる。代わりに、束が区別できる繊維であるか否かを識別するためにコンピュータビジョン技法に基づく別の更に複雑な形状が使用されてもよい。代わりに、束状繊維は操作者によって目視検査され、手作業で数えられてもよい。
【００６５】
或る更なる形態では、視野の計数領域内の計数可能な吸入性繊維を識別してその数を数えるためのコンピュータビジョン法は、事前に定義された品質判定基準のセットに照らして、少なくとも１つの拡大位相差画像の視野の品質評価を実行する段階と、少なくとも１つの拡大位相差画像の視野が品質評価に不合格であれば、試料位置での更なる分析を終了させる段階と、を更に備えている
【００６６】
図１４は、一実施形態による、空気質監視装置から得られるメンブランフィルターの自動分析のためのシステムの概念図である。このシステムは、ロボット顕微鏡プラットフォーム２と、例えば以上に説明され図３に示されている様な試料画像化装置３と、試料画像化装置３及びロボット顕微鏡プラットフォーム２に作動的に接続されている少なくとも１つのコンピューティング装置４と、を備えている。試料画像化装置３は、顕微鏡スライドホルダーを受け入れるための顕微鏡スライドホルダー３２０と、顕微鏡スライドホルダー３２０内に配置されたときの少なくとも１つのスライド３３０の少なくとも試料部分を含む視野３１２を有する試料デジタルカメラ３１０と、を備えている。ロボット顕微鏡プラットフォーム２は、更に、図１５Ｂに描かれていて、位相差顕微鏡１０と、顕微鏡スライドを受け入れるための電動ＸＹステージ１２と、電動Ｚ軸焦点ドライブ１３と、画像面１４に配置されている画像センサ１６と、を備えている。位相差顕微鏡は、単眼、双眼、又は３眼の顕微鏡であってもよい。以上に示唆されている様に、電動（又はロボット）ＸＹステージは複数のスライドを支持していてもよい。その場合、スライドは順次に処理されてもよい――例えば、或るスライドについて全ての画像を得たうえで次のスライドの画像をキャプチャーする。代わりに、複数のスライドについての画像が並行してキャプチャーされてもよいだろう。例えば、所与の焦点距離につき、スライド全てについて画像がキャプチャーされてもよいだろう。全ての画像がキャプチャーされたら、それらはスライド毎に画像のグループに分別されてから分析される。画像センサは、顕微鏡と一体をなす光学素子を有するカメラであってもよいし、又はＣＭＯＳセンサチップ及び支援エレクトロニクスの様な画像センサであってもよい。システムは、試料画像化装置３及びロボット顕微鏡プラットフォーム３に作動的に接続されている少なくとも１つのコンピューティング装置４を備えている。一実施形態では、少なくとも１つのコンピューティング装置は、ローカルコンピューティング装置２０と、リモート、ウェブ、又はクラウドベースのコンピューティング装置３０と、を備えている。各コンピューティング装置は、少なくとも１つのプロセッサと、プロセッサに作動的に接続されているメモリと、を備えており、コンピューティング装置４は、ここに記載されている方法を実行するように構成されている。
【００６７】
システムは、少なくとも１つのコンピューティング装置４を備えるコンピュータ実装システムである。このコンピューティング装置は、少なくとも１つのプロセッサ２２、３２と、少なくとも１つのプロセッサ（又はそれらプロセッサのうち一の一方）に作動的に接続されている少なくとも１つのメモリ２３、３３と、を備えており、ディスプレイデバイスや入力及び出力デバイス／装置の様な追加のデバイス又は装置を備えていてもよい（装置とデバイスという用語は入れ換え可能に使用されている）。メモリは、プロセッサにここに説明されている方法を実行させる命令を有していてもよい。プロセッサメモリ及びディスプレイデバイスは、デスクトップコンピュータの様な標準的コンピューティング装置に含まれていてもよいし、ラップトップコンピュータ又はタブレットの様な携帯式コンピューティング装置内に含まれていてもよいし、又はそれらはカスタマイズされた装置又はシステムに含まれていてもよい。コンピューティング装置は、単体のコンピューティング装置又はプログラム可能な装置であってよいし、又は、有線接続又は無線接続を介して作動的（又は機能的）に接続された幾つかの構成要素を備える分散型装置であってもよい。コンピューティング装置は、入力／出力インターフェースと、演算ユニット（ＡＬＵ）と、入力及び出力デバイスに入力／出力インターフェースを通じて通信している制御ユニット及びプログラムカウンタ要素と、を備える中央処理ユニット（ＣＰＵ）、を備えていてもよい。入力及び出力デバイスは、ディスプレイ、キーボード、マウス、ロボット（又は電動）ＸＹステージ、試料画像化カメラ、及び、ロボット顕微鏡カメラ（又は画像センサ）を備えていてもよい。一実施形態では、ＯＡＳＩＳ−Ｇｌｉｄｅ  ＸＹ（又はＸＹＺ）ステージであって、イギリス、ケンブリッジのオブジェクティブ・イメージング社（Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｉｍａｇｉｎｇ．ｃｏｍ／）によって製造されているＯＡＳＩＳ−Ｂｌｕｅ又はＯＡＳＩＳ−４ｉＰＣＩＥコントローラを使用して制御されるステージが使用されていてもよい。他の類似製品も使用できるだろう。
【００６８】
入力／出力インターフェースは、また、事前に定義された通信プロトコル（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｚｉｇｂｅｅ、ＩＥＥＥ８０２．１５、ＩＥＥＥ８０２．１１、ＴＣＰ／ＩＰ、ＵＤＰ、など）を使用して別の装置又はデバイスの同等の通信モジュールと通信するためのネットワークインターフェース及び／又は通信モジュールを備えていてもよい。更に、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）が含まれていてもよい。ディスプレイ装置は、フラットスクリーンディスプレイ（例えば、ＬＣＤ、ＬＥＤ、プラズマ、タッチスクリーン、など）、プロジェクタ、ＣＲＴ、などを備えていてもよい。コンピューティング装置は、単一ＣＰＵ（コア）又は複数ＣＰＵ（マルチコア）を備えていてもよいし、又は複数プロセッサを備えていてもよい。コンピューティング装置は、並列プロセッサを使用していてもよいし、ベクトルプロセッサを使用してもよいし、又はクラウドベースのサーバを含む分散型コンピューティング装置であってもよい。メモリは、（単数又は複数の）プロセッサに作動的に連結されていて、ＲＡＭ及びＲＯＭ構成要素を備えていて、装置に内在して提供されていてもよいし又は装置に外在して提供されていてもよい。メモリは、オペレーティングシステム及び追加のソフトウェアモジュール又は命令を記憶するのに使用されてもよい。（単数又は複数の）プロセッサは、メモリに記憶されているソフトウェアモジュール又は命令をロードし及び実行するように構成されていてもよい。
【００６９】
一実施形態では、例えば、図１４に示されている様に、コンピューティング装置４は、ローカルコンピューティング装置２０と、少なくとも１つのリモートコンピューティング装置３０を備えている。ローカルコンピューティング装置２０は、試料画像化装置３及びロボット顕微鏡プラットフォーム２に、例えばＵＳＢケーブルの様な有線コネクタを介して直接接続されているか又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＷｉ−Ｆｉダイレクトの様なプロトコルによる無線接続を介して接続されているかのどちらかである。代わりに、ローカルコンピューティング装置２０と試料画像化装置３とロボット顕微鏡プラットフォーム２は、ローカルエリアネットワークを形成していて、異なる装置同士がメッセージ又はデータをやり取りできるようにそれぞれが同じルータに有線接続又は無線接続を介して接続されていてもよい。
【００７０】
例えば、図１４に示されている様に、ローカルコンピューティング装置２０は、少なくとも１つのプロセッサ２２、メモリ２３、及びデスクトップアプリケーション２４を備えており、リモートコンピューティング装置３０は、少なくとも１つのプロセッサ３２、メモリ３３、及びウェブアプリケーション３４を備えている。ローカルコンピューティング装置はラップトップであってもよく、リモートコンピューティング装置はウェブサーバ又はクラウドホスト型サーバであってもよい。ウェブアプリケーション３４は、システムユーザーインターフェースの他に、ライセンス供与、ユーザーアカウント、ジョブ調整、分析レビューインターフェース、レポート生成、アーカイブ、などの諸機能を提供する。ウェブアプリケーション３４及びローカルデスクトップアプリケーション１４は、例えば、走査ジョブを開始させるために又はジョブ完了の通知を受信するために、システムメッセージ３５をやり取りする。デスクトップアプリケーション２４は、試料画像化装置及びロボット顕微鏡を制御し、制御メッセージ２８を使用して画像キャプチャーを開始させるのに、及び分析のためにキャプチャーされた画像２９を受信するのに使用される。受信された画像は、ローカルアプリケーションによって前処理され、次いで、セキュアなクラウドサーバであるマスター画像サーバ３６にアップロードされてもよい。クラウドベース又はサーバベースの分析モジュールであってもよいとされる画像分析モジュール３７が、ここに説明されている画像分析を実行し、結果又は成果を報告のためにウェブアプリケーション３４に提供する。
【００７１】
デスクトップアプリケーション２４は、試料画像化コントローラモジュール２５、顕微鏡コントローラモジュール２６を、較正、ネットワーク通信、エラー報告の様な支援動作と共に備えており、デスクトップアプリケーションのローカル制御を可能にするローカルユーザーインターフェースを提供している。試料画像化コントローラモジュール２５は、位置決め及びキャプチャーコマンド２８を試料画像化装置３へ送信し、キャプチャーされたマクロスケール画像２９をカメラ３１０から受信しており、それら画像はマスター画像サーバ３６に記憶され、品質評価及び除外領域の識別のために画像分析モジュール３７へ提供される。顕微鏡コントローラモジュール２６は、位置決めコマンド２８を電動ステージコントローラ１２及び電動Ｚ軸焦点ドライブ１３に送信し、顕微鏡の画像面１４に配置されている画像センサ（又はカメラ）１６による画像キャプチャーを開始させ、キャプチャーされた拡大位相差画像２９を受信する。これらは、次いで、マスター画像サーバ３６に記憶され、計数可能な吸入性繊維の識別及び計数のために分析モジュール３７へ提供される。一実施形態では、分析モジュール３７は、デスクトップアプリケーションの一部としてローカル的に提供されていてもよい。他の実施形態では、分析モジュールは、一部の機能性をローカルコンピューティング装置２０上で実行させ、また一部の機能性をリモートコンピューティング装置３０上で実行させるという分散型モジュールであってもよい。例えば、画像品質評価はローカル的に提供され、詳細な画像分析はリモート的に提供されるようになっていてもよい。別の実施形態では、試料画像化装置からのマクロスケール画像の分析はローカル的に実行され、顕微鏡からの拡大位相差画像の分析はリモート的に実行される。別の実施形態では、マクロスケール画像と拡大位相差画像の両方の分析がローカル的に実行される。つまり、分析モジュール３７はデスクトップアプリケーション２４の一部である。分析結果は、その後、直列化され、ウェブアプリケーション３７及び／又はマスター画像記憶部３６へ送信される。
【００７２】
デスクトップアプリケーション及びウェブアプリケーションは、Ｃ＋＋又はＪＡＶＡ（登録商標）の様な高級言語及びＱｔ  ｖ５．７フレームワークを使用して開発され構築される。一実施形態では、画像分析モジュール３７は、ＯｐｅｎＣＶ３．１の様なコンピュータビジョンライブラリを実装している。一実施形態では、試料画像化装置３とロボット顕微鏡２は、どちらも、デスクトップアプリケーション２４を走らせているローカルラップトップコンピューティング装置へのそれぞれのＵＳＢ接続を介して制御される。一実施形態では、ロボットＸＹステージは、オブジェクティブ・イメージング社によって提供されているＯａｓｉｓ画像化Ｇｌｉｄｅ−Ｓ２電動ステージであり、オブジェクティブ・イメージング社は、Ｃ＋＋動的リンクライブラリ（ここではＤＬＬ）及びアプリケーションプログラミングインターフェース（ここではＡＰＩ）も提供している。ＡＰＩは、Ｘ−Ｙステージ軸及びＺ焦点軸の高精度位置決めを可能にする。ＡＰＩは、画像スティッチング、焦点マップの生成、及び予測的焦点合わせのためのユーティリティも提供する。
【００７３】
以上の実施形態は、マクロスケール画像内のメンブランフィルターの計数可能区域を求めるため、及びメンブランの深度全体に及んで試料位置にてキャプチャーされた高解像度画像の視野の計数領域内の計数可能な吸入性繊維を識別してその数を数えるために、コンピュータビジョン法を使用している。この明細書の文脈では、コンピュータビジョン法は、既知の参照又は訓練データセットに基づいて画像を分析するための自動化された方法であり、試験セット及び訓練セットを含む参照データセットを使用して（単数又は複数の）分類器を構築するための機械学習法又は教師あり学習法の使用を含んでおり、多層分類器及び／又は多重ニューラルネットを使用する深層学習法も含められる。分類器は、分類器を構築するために、特徴抽出、検出／セグメント化、数理形態学的方法、デジタル画像処理、物体認識、特徴ベクトル、などの様な様々な画像処理技法及び統計学的技法を使用することができる。線形分類器、回帰アルゴリズム、サポートベクトルマシン、ニューラルネットワーク、ベイジアンネットワーク、などを含む様々なアルゴリズムが使用できるだろう。コンピュータビジョン又は画像処理ライブラリは、コンピュータビジョンシステムツールボックス、ＭＡＴＬＡＢライブラリ、ＯｐｅｎＣＶ  Ｃ＋＋ライブラリ、ｃｃｖ  Ｃ＋＋ＣＶライブラリ、又はＩｍａｇｅＪ  Ｊａｖａ（登録商標）  ＣＶライブラリの様な、分類器を構築するのに使用することのできる機能を提供する。
【００７４】
一実施形態では、コンピュータビジョン分析の画素抽出器及び／又は特徴抽出器の段階のために深層学習法が使用されている。深層学習法は、分類器又は他の特徴抽出モジュールの多重層の階層カスケードを使用していて、前の層からの出力が次の層の入力を形成する。典型的に深層学習は、システムを訓練するために、非常に大規模な訓練用画像セットを必要とする。例えば、２００ｘ及び４００ｘの倍率での１０，０００枚強の顕微鏡画像のセットが訓練セットとして使用されるということもあり得る。次いで、個別繊維、群化繊維、及び無繊維を内包する関心領域（ＲＯＩ）が画像から抽出される。ソフトウェアツールが、人間が、関心領域にラベル付けし、画像内の繊維及び／又は画像内の高繊維画素を数えることを可能にする。人間が関心領域にラベル付けできるようにするために、例えば、ヒューマンインテリジェンスタスク（ＨＩＴ）テンプレートをアマゾンメカニカルタークというマーケットプレイスに提供することもできる（例えば、ｈｔｔｐ：／ｂｌｏｇ．ｍｔｕｒｋ．ｃｏｍ／ｔｕｔｏｒｉａｌ−ａｎｎｏｔａｔｉｎｇ−ｉｍａｇｅｓ−ｗｉｔｈ−ｂｏｕｎｄｉｎｇ−ｂｏｘｅｓ−ｕｓｉｎｇ−ａｍａｚｏｎ−ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ−ｔｕｒｋ−４２ａｂ７１ｅ５０６８ａを参照）。これらのラベル付けされた画像は、その後、１つ以上の分類器を作成するための深層学習訓練プロセスを構成するのに使用される。ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ及びＣａｆｆｅの様な或る範囲の深層学習ソフトウェアライブラリが深層学習実装のために使用できる（例えば、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｗｏｌｆｉｂ．ｃｏｍ／Ｉｍａｇｅ−Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ−Ｉｎｔｒｏ−Ｐａｒｔ−１／を参照）。
【００７５】
深層学習プロセスは、モデル／分類器の初期セットを作成するための訓練データ（画像）を使用する段階を備えている。１つ以上の計数可能な吸入性繊維の部分である個別画素を識別することのできる分類器、複数の個別繊維を全体として識別することのできる分類器、及び／又は群内の繊維を識別し及びその数を推定することのできる分類器の様な、多様な分類器が作成できるだろう。次いで繰り返し深層学習プロセスが開始される。この繰り返しプロセスは、モデル／分類器がこれまでに見たことのない（即ち訓練されたことのない）入力ＲＯＩ画像を分析する段階で始まる。各分類器の性能は、繊維計数及び／又は繊維画素精度を人間がラベル付けした結果と対比させて比較することによって検定される。代替的には、評価段階後に最も性能の優れたモデル／分類器が選択され、最も性能の優れた分類器へのランダム変更によってモデル／分類器の新たなセットが作成される。新しい画像を分析する、評価する、分類器を選択し修正する、という繰り返し深層学習の諸段階は、受容可能な性能が実現されるまで（即ち、閾値精度に合格するまで）繰り返される。例えば、分類器が、人間のラベル付けした結果に対比して計数結果の９９．５％の精度を実現すれば、その時点で繰り返し深層学習プロセスは終了させることができる（評価段階時）。深層学習ソリューションが訓練されたら（即ち、閾値精度に合格したら）、深層学習ソリューションはクラウドコンピューティング環境内に配備されることができ、顕微鏡によってキャプチャーされた画像は深層学習ソリューションへ送信され、それが受信した画像内のＲＯＩから識別及び計数がなされる。
【００７６】
以上の実施形態では、試料画像化装置及びロボット顕微鏡は別々の装置であり、操作者が顕微鏡を固定された試料ごと顕微鏡のＸＹステージへ移動させることを必要とする。別の実施形態では、この移動動作は自動化されていることもあれば排除されていることもあるだろう。例えば、顕微鏡スライドホルダーの設計は、それが、ロボットアーム又はコンベヤー及びアクチュエータを使用してＸＹステージへ動かされ自動的にＸＹステージに搬入されて搬出されることが可能になるように改変されてもよいだろう。幾つかの実施形態では、事前に調製された顕微鏡スライド４０を――スライドを試料画像化装置へ、顕微鏡へ、又は両それら両者へ搬入するために――収納するのにスライドオートローダーが使用できるだろう。オートローダーは、個別の支持体トレイ又はカセット配列であってもよいとされる複数のスライド支持体と、バーコード又はスライド識別子を読み取るスキャナと、スライドを取り外してそれを画像キャプチャーのためにＸＹステージ上に設置する（及び画像がキャプチャーされた後にスライドをオートローダーに再び設置する）ロボットアーム又は同様の配設と、を備えている。オートローダーは、（例えば、試料画像化コントローラモジュール２５及び／又は顕微鏡コントローラモジュール２６又は別のコントローラによる）コンピュータ制御下にあり、１つ以上のスライドをロボットＸＹステージ上に漸進的に搬入してゆき、その結果、マクロスケール画像及び／又は拡大位相差画像が撮影できるようになる。幾つかの実施形態では、２つのオートローダー――１つは試料画像化装置と共に使用、２つ目は顕微鏡と共に使用――が使用されていてもよい。このやり方で、マクロスケール画像のバッチが捕集され、拡大画像のバッチが別々に（同時に）捕集されることができる。そして画像は画像分析モジュールへ提供される。各バッチが終わると、スライドはマクロスケールオートローダーから顕微鏡オートローダーへ移される（スライドがカセット内に搬入されていれば、単にカセットを動かすだけでよい）。これは、マクロスケール画像分析結果が利用可能である（即ち除外領域が既知である）か又はまもなく（即ちスライドが顕微鏡へ搬入される前に）利用可能になると予想される場合に直ちにバッチを終了中にすることができ、或いはスライドはマクロスケール画像の分析が完了し次第（即ち除外区域が求められ次第）搬入されることになる。オートローダーの使用は、画像キャプチャーが顕微鏡スライドの大きなバッチに対して自動的に実行されることを可能にし、キャプチャーされた画像は、その後、分析のためにコンピューティング装置へ送信されることができる。また、要求される操作者技量ははるかに低く、というのも彼らは試料を顕微鏡スライドに固定し、それらをオートローダー内に（又はオートローダー用のカセットの中に）設置することしか要求されないからである。
【００７７】
別の実施形態では、ＸＹステージは、スライドへの明背景及び暗背景を提供するように適合されることもでき、（ＸＹステージに搬入されたときの）顕微鏡の非拡大画像のキャプチャーを可能にするべく顕微鏡カメラとＸＹステージの間に設けられる２つの光路と、標準拡大光路と、が提供されるようにしてもよい。代わりに、第２のカメラがロボット上に取り付けられていて、顕微鏡スライドがＸＹステージの中へ搬入されているときに顕微鏡スライドの画像をキャプチャーするように光路が提供されていてもよい。例えば、ロボット制御式ミラーが、ＸＹステージ上方の位置に、又はマクロスケール画像が撮影されることを可能にするＸＹステージの視野を有する位置に、ロボットにより挿入されるようになっていてもよく、そうすると、顕微鏡の光路がＸＹステージ内の顕微鏡スライドを観察できるようにミラーが引き出されるか又は動かされることになる。別の実施形態では、視野８１２を有する試料カメラ１７が顕微鏡に取り付けられていて、顕微鏡スライドホルダーが、モーターコントローラを使用して動せるようにロボットＸＹステージ上に取り付けられていてもよい。スライドコントローラは、スライドを試料画像化装置のカメラの視野８１２内に動かし、マクロスケール画像がキャプチャーされ、すると次にスライドは複数の拡大位相差画像をキャプチャーするために顕微鏡の光路の中へ動かされる。これは、図１５Ｂに例示されており、図の点線は、第１のデジタルカメラ（又は画像センサ）１６に隣接して顕微鏡の光路内に取り付けられた第２のデジタルカメラ１７の位置とこの第２のデジタルカメラ１７の視野８１２を示している。ロボットＸＹステージは、マクロスケール品質評価画像をキャプチャーするために、スライドをこの視野内へ動かすことができる。別の実施形態では、顕微鏡は、マクロスケール画像と高解像度画像をキャプチャーするのに同じ画像センサを使用できるようにするためにコンピュータ制御下に切り換えられることのできる倍率切り換え式ステージ（又は切り換え式光学組立体）に係る光路を有していてもよい。この実施形態では、倍率切り換え式ステージ（又は光学組立体）は、低解像度（例えば、１ｘ乃至５ｘ）に事前設定され、高解像度ソリューションステージは少なくとも４０倍である。
【００７８】
以上の実施形態では、試料画像化システムは、単一の顕微鏡スライド及びメンブランフィルターを支持し、その画像をキャプチャーするように構成されている。別の実施形態では、試料画像化システムは、複数顕微鏡スライドを支持するのに使用される。この複数スライド実施形態では、カメラは、全てのスライドの画像を１つの画像にキャプチャーするように使用されてもよいし、又はカメラは各スライドの複数画像を順次にキャプチャーするようになっていてもよい。これは、ロボットステージを使用してカメラを各スライドをキャプチャーする位置及び／又は向きへ動かすことによって実現されてもよいし、又はカメラが固定されていて、ロボットＸＹステージを使用して各スライドをカメラの固定視野の中へ動かすことによって実現されてもよい。画像キャプチャーの制御は、ローカルコンピューティング装置の制御下に実行されてもよい。代わりに、専用のマイクロコントローラ装置が使用されてもよいだろう。
【００７９】
ここに記載されている方法及びシステムの実施形態は、空中浮遊吸入性繊維の濃度を測定するための空気質監視装置から得られるメンブランフィルターを分析するのに使用される標準的なメンブランフィルター法を実施するための改善を提供している。以上に指摘されている様に、システムは、アスベスト繊維濃度を推定するのに特に適しているが、また一方で、システムは、シリカ繊維、合成鉱物繊維（ＳＭＦ）、羊毛繊維、及び木繊維の様な、空気試料中の他の空中浮遊吸収性繊維を検出するのに使用されるよう適合させることもできる。これらの繊維は、アスベストより僅かに大きい直径でありながらもアスベストと同等の長さ対幅比を有する傾向がある。いずれにせよ、方法は、例えば、機械学習分類器の様な、コンピュータビジョン法を訓練するための所望繊維を内包する訓練画像の適切なセットを取得すること及び／又は繊維の典型的な特性（即ち大きさ分布）に基づいて適切な幾何学フィルタパラメータ（又は寸法）を確定することによって、適合させることができることを指摘しておく。厳密には、システムは繊維タイプを能動的に識別するわけではない。むしろ、それは、所望の目標繊維に類似した特性を有する繊維の濃度を識別する（例えばアスベストに似た繊維を識別する）。典型的に、これらの試料は顕微鏡スライド上に固定されることになるが、試料は、ガラスシート、ペトリ皿、又はプラスチックのシート又は皿の様な光学的に透明な支持体上に、又は何れかの他の適した光学的に透明な支持体材料上に固定されることもあり得るものと理解しておきたい。
【００８０】
自動試料キャプチャー及び分析は、コンピュータビジョン技法を、高解像度走査に先立ち、スライド品質制御及び除外対象領域判定を評定するのに使用できるようにする。また、ひとたび走査が進行すれば、ロボット顕微鏡システムが、ＸＹステージ、Ｚ方向焦点合わせ、及び画像キャプチャーを制御しながら全ての必要画像を高速で取得することができる。画像は、その後、分析モジュールへ送られ、分析モジュールはコンピュータビジョン技法を使用して計数可能な吸入性繊維を高速且つ高信頼度で識別して数え、適切な報告を生成することができる。このことが自動システムを可能にし、かくして、現行の手作業による方法及びシステムに比べて、標準的なメンブランフィルター法実施のためのガイドラインへの迅速かつ綿密な遵守を提供する。これは、より高いスループット可能にさせ、故に運用費用が縮小し、より安価な試験実施が可能になる。
【００８１】
例えば、高度に熟練した人間の操作者は、１試料当たり１００試料位置までを走査及び分析するのに８分−３０分掛かり、１日当たり８試料−１２試料を処理することができる。結果の不確実性は高く、研究所間の信頼度は低く、分析は主観的であるが故に再現可能でない。それに比べて、ここに記載の自動システムは、一試料を１分−２分で走査し分析することができ、優に１日当たり１００試料を処理することができる。要求される操作者技量ははるかに低く、というのも彼らは試料を顕微鏡スライドに固定し、顕微鏡スライドを試料画像化装置と顕微鏡のロボットＸＹステージの間に移動させることしか要求されないからである。更に、この移動タスクはオートローダーの使用により自動化でき、処理時間を更にスピードアップさせることができる。また、結果の不確実性は比較的低く、研究所間の信頼度ははるかに高く、分析は再現可能である。システムは優れた追跡可能性も提供する。分析された画像は、粒子の絶対位置、除外領域、品質測定値、などの様な分析情報と共に、ウェブサーバ上に記憶されることができる。
【００８２】
明細書及び付随の特許請求の範囲全体を通して、別途文脈が要求しない限り、「備える」及び「含む」という語、及び「備えている」及び「含んでいる」の様な変化形は、表明されている整数又は整数の群の包含を示唆するものであるが、但し何れかの他の整数又は整数の群の除外を示唆するものではない、ということを理解しておきたい。
【００８３】
本明細書での何れかの先行技術への言及は、その様な先行技術が共通の一般知識の一部分を形成しているとの何らかの形の暗示の是認ではなく、また是認であると受け取られてはならない。
【００８４】
当業者には理解される様に、情報及び信号は様々な技術及び技法の何れを使用して表現されてもよい。例えば、データ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、及びチップが以上の説明全体を通して言及されているかもしれないが、それらは電圧、電流、電磁波、磁場又は磁性粒子、光場又は光学粒子、又はそれらの何れかの組合せによって表現されることもできる。
【００８５】
当業者には更に理解される様に、ここに開示されている実施形態に関連して説明されている様々な例示としての論理ブロック、モジュール、回路、及びアルゴリズムの諸段階は、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア又は命令、又は両者の組合せ、として実装されることができる。ハードウェアとソフトウェアのこの互換性を明確に説明するために、様々な例示としての構成要素、ブロック、モジュール、回路、及び段階は、以上には、概して、それらの機能性の観点から記述されている。その様な機能性がハードウェアとして実装されるか又はソフトウェアとして実装されるかは、特定のアプリケーション及び全体としてのシステムに課される設計上の制約に依存する。熟練技術者が記載されている機能性を各特定のアプリケーション向けに異なるやり方で実装するかもしれないが、その様な実装の決定は本発明の範囲からの逸脱を生じさせるものであると解釈されてはならない。
【００８６】
ここに開示されている実施形態に関連して説明されている方法又はアルゴリズムの諸段階は、直接的にハードウェアに具現化されてもよいし、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュールに具現化されてもよいし、又はこれら二つの組合せにより具現化されてもよい。ハードウェア実装の場合、処理は、１つ以上の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣｓ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰｓ）、デジタル信号処理デバイス（ＤＳＰＤｓ）、プログラム可能論理デバイス（ＰＬＤｓ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＥＰＧＡｓ）、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、ここに説明されている機能を実行するように設計された他の電子ユニット、又はそれらの組合せの内に実装され得る。コンピュータプログラム、コンピュータコード、又は命令としても知られているソフトウェアモジュールは、多数のソースコード又はオブジェクトコードセグメント又は命令を包含することができ、ＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ブルーレイディスク、又は何れの他の形態のコンピュータ可読媒体の様な、何れかのコンピュータ可読媒体に常駐することができる。幾つかの態様では、コンピュータ可読媒体は、非一時的コンピュータ可読（例えば有形媒体）を備えていてもよい。加えて、他の態様については、コンピュータ可読媒体は一時的コンピュータ可読媒体（例えば信号）を備えていてもよい。上記のものの組合せも同じくコンピュータ可読媒体の範囲内に含められるものとする。別の態様では、コンピュータ可読媒体はプロセッサに一体化されていてもよい。プロセッサ及びコンピュータ可読媒体は、ＡＳＩＣ又は関連デバイスに常駐していてもよい。ソフトウェアコードはメモリユニットに記憶されていて、プロセッサがそれらを実行するように構成されていてもよい。メモリユニットは、プロセッサに内在して実装されていてもよいし、プロセッサに外在して実装されてもよく、その場合、メモリユニットは、技術的に知られている様々な手段を介してプロセッサに通信可能に連結されればよい。
【００８７】
また、理解しておくべきこととして、ここに説明されている方法及び技法を実行するためのモジュール及び／又は他の適切な手段は、コンピューティングデバイスによってダウンロードされる及び／又はそれ以外に入手されるようになっていてもよい。例えば、その様なデバイスは、ここに説明されている方法を実行するための手段の転送を容易にするサーバに連結されるようになっていてもよい。代わりに、ここに説明されている様々な方法は、記憶手段（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、コンパクトディスク（ＣＤ）又はフロッピーディスクの様な物理的記憶媒体、など）を介して提供されるようになっていてもよく、そうすればコンピューティングデバイスは、記憶手段をデバイスに連結し又は提供し次第、様々な方法を手に入れることができる。また、ここに説明されている方法及び技法をデバイスへ提供するための何れかの他の適した技法が利用されてもよい。
【００８８】
１つの形態では、発明は、ここに提示されている方法又は動作を実行するためのコンピュータプログラム製品を備えていてもよい。例えば、その様なコンピュータプログラム製品は、ここに説明されている動作を実行するために１つ以上のプロセッサによって実行可能である命令が記憶（及び／又はエンコード）されているコンピュータ（又はプロセッサ）可読媒体を備えていてもよい。特定の態様については、コンピュータプログラム製品はパッケージジング材料を含んでいてもよい。
【００８９】
ここに開示されている方法は、説明されている方法を実現するための１つ以上の段階又は活動を備えている。方法の段階及び／又は活動は、特許請求の範囲から逸脱することなく互いに入れ換えられてもよい。別の言い方をするなら、段階又は活動の特定の順序が指定されていない限り、特定の段階及び／又は活動の順序及び／又は使用は、特許請求の範囲から逸脱することなく修正されてもよいということである。
【００９０】
ここでの使用に際し、「分析する」という用語は、広範に様々な活動を網羅する。例えば、「分析する」は、計算する、コンピューティング、処理する、導出する、調査する、探索する（例えば、表、データベース、又は別のデータ構造を探索する）、解明する、などを含み得る。同じく「分析する」は、受信する（例えば情報を受信する）、アクセスする（例えばメモリ内のデータにアクセスする）、などを含み得る。更に「分析する」は、解く、選択する、選定する、確立する、などを含み得る。
【００９１】
当業者には理解される様に、開示は、その使用において、記載されている特定の（単数又は複数の）用途に制限されない。また、本開示は、その好適な実施形態において、ここに記載され又は示されている特定の要素及び／又は特徴に関して制限されない。開示は、開示されている単数又は複数の実施形態に限定されるものではなく、付随の特許請求の範囲によって示され定義される範囲から逸脱することなく数々の改変形、修正形、及び代替形の余地があるものと理解しておきたい。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図８Ａ−８Ｂ】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５Ａ】
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【図１５Ｂ】
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