"全血試料内の白血球WBCの少なくとも1つのタイプを識別するための方法であって、前記全血試料へ少なくとも1つの着色剤を加える工程であって、前記着色剤は少なくとも1つのWBCタイプを別のWBCタイプから差別的に識別するために機能する工程と、前記血液試料を少なくとも1枚の透明パネルによって規定された1つのチャンバ内に配置する工程と、前記チャンバ内に静止して存在する前記試料の少なくとも1つの画像を作成する工程と、前記試料画像内のWBCを識別する工程と、前記画像内で識別されたWBCの少なくとも一部を1つ以上の規定の定量的に決定可能な特徴と比較して定量的に分析する工程と、WBCの少なくとも1つのタイプを前記識別されたWBCから前記定量的に決定可能な特徴を用いて識別する工程と、を含む方法。前記識別されたWBCの少なくとも一部を定量的に分析する工程が、光強度、光の色味、光学密度および幾何学的形状の1つ以上に基づいて前記識別されたWBCを評価する工程を含む、請求項1に記載の方法。前記1つ以上の規定の定量的に決定可能な特徴が、極大部分Lobeの数、大型顆粒の比率RatioofLargeGranules、核の比率RatioofNucleus、赤色-緑色比RedGreenRatio、核の輝度NucleusBrightnessおよび細胞質の輝度CytoplasmBrightnessの1つ以上を含む、請求項2に記載の方法。核の輝度の前記定量的に決定可能な特徴が、核内の緑色蛍光強度値を定量し、平均緑色蛍光値を決定する工程を含む、請求項3に記載の方法。細胞質の輝度の前記定量的に決定可能な特徴が、WBC内の細胞質内の赤色蛍光強度値を定量し、平均赤色蛍光値を決定する工程を含む、請求項3に記載の方法。前記1つ以上の規定の定量的に決定可能な特徴が、所定の波長での平均細胞吸光度AverageCellAbsorptionataGivenWavelengthおよび所定の波長での細胞吸光組織CellAbsorptionTextureataGivenWavelengthを含む、請求項2に記載の方法。所定の波長での細胞吸光組織の前記定量的に決定可能な特徴が、405~425nmの波長範囲内にある光線と関連する光学密度値を決定し、それらの決定された光学密度値の統計的偏差平均を決定する工程を含む、請求項6に記載の方法。前記1つ以上の規定の定量的に決定可能な特徴が、細胞領域CellAreaおよび核領域NucleusAreaの一方または両方を含む、請求項2に記載の方法。前記1つ以上の規定の定量的に決定可能な特徴が、核の組織NucleusTextureおよび細胞質の組織CytoplasmTextureの一方または両方を含む、請求項2に記載の方法。核の組織の前記定量的に決定可能な特徴が、核内の緑色蛍光強度値を定量する工程、またそれらの決定された緑色蛍光強度値の統計的偏差を決定する工程を含む、請求項9に記載の方法。細胞質の組織の前記定量的に決定可能な特徴が、WBC内の細胞質内の赤色蛍光強度値を定量する工程、またそれらの決定された赤色蛍光強度値の統計的偏差平均を決定する工程を含む、請求項9に記載の方法。前記1つ以上の規定の定量的に決定可能な特徴が、核の中空度NucleusHollownessおよび細胞質の中空度CytoplasmHollownessの一方または両方を含む、請求項2に記載の方法。前記試料画像内のWBCを識別する工程が、前記試料画像内のWBCを識別するためのセグメンテーション技術を使用する工程を含む、請求項2に記載の方法。1つ以上の特徴と比較した前記画像内の前記識別されたWBCの少なくとも一部を定量的に分析する工程が、前記画像内の前記識別されたWBCの少なくとも一部の各々について前記1つ以上の特徴の各々についての定量値を決定する工程を含む、請求項1に記載の方法。前記1つ以上の規定の定量的に決定可能な特徴の各々が、WBCタイプと関連するトレーニング画像のセットに対して決定される、請求項14に記載の方法。1つ以上の規定の定量的に決定可能な特徴と比較した前記画像内の前記識別されたWBCの少なくとも一部を定量的に分析する工程が、前記決定された定量値をルールベース分類器を用いて比較する工程をさらに含む、請求項14に記載の方法。1つ以上の規定の定量的に決定可能な特徴と比較した前記画像内の前記識別されたWBCの少なくとも一部を定量的に分析する工程が、前記決定された定量値を学習モデルベース分類器を用いて比較する工程をさらに含む、請求項14に記載の方法。前記学習モデルベース分類器が、ベイズ分類器Bayesianclassifierである、請求項17に記載の方法。前記学習モデルベース分類器が、サポートベクターマシンSupportVectorMachine線形分類器である、請求項17に記載の方法。前記学習モデルベース分類器が、神経回路網モデルである、請求項17に記載の方法。前記識別されたWBCからWBCの少なくとも1つのタイプを識別する工程が、リンパ球、好中球、単球および好酸球の1つ以上を識別する工程を含む、請求項1に記載の方法。リンパ球が、極大部分の数、細胞領域、核の比率および核の形状からなる群からの1つ以上の特徴を使用して識別される、請求項21に記載の方法。好中球が、極大部分の数、細胞領域、核の比率および核の形状からなる群からの1つ以上の特徴を使用して識別される、請求項21に記載の方法。単球が、極大部分の数、細胞領域および核の比率からなる群からの1つ以上の特徴を使用して識別される、請求項21に記載の方法。好酸球が、所定の波長での平均細胞吸光度および所定の波長での細胞吸光組織および大型顆粒の比率からなる群からの1つ以上の特徴を用いて識別される、請求項21に記載の方法。チャンバ内に静止して存在する全血試料を分析するための装置であって、対物レンズと、蛍光励起光および1つ以上の透過光を提供するために機能する試料照明装置と、前記試料から発光された蛍光および前記試料を通過した透過光の一方または両方を受け入れ、そのような光に代表的な信号を生成するために適合する解像機構と、前記光に代表的な信号を受信して前記チャンバ内に静止して存在する前記試料の少なくとも1つの画像を作成するために適合し、さらに前記画像内で白血球WBCを識別するために前記画像を定量的に分析し、さらに1つ以上の規定の定量的に決定可能な特徴と比較して前記画像内の前記識別されたWBCの少なくとも一部を定量的に分析し、および前記定量的に決定可能な特徴を用いて前記識別されたWBCからWBCの少なくとも1つのタイプを識別するために適合するプログラム可能分析装置と、を含む装置。前記1つ以上の規定の定量的に決定可能な特徴の各々が、光強度、光の色味、光学密度および幾何学的形状の1つ以上に基づく、請求項26に記載の装置。前記1つ以上の規定の定量的に決定可能な特徴が、極大部分の数、大型顆粒の比率、核の比率、赤色-緑色比、核の輝度および細胞質の輝度の1つ以上を含む、請求項27に記載の装置。前記1つ以上の規定の定量的に決定可能な特徴が、所定の波長での平均細胞吸光度および所定の波長での細胞吸光組織の1つ以上を含む、請求項27に記載の装置。前記1つ以上の規定の定量的に決定可能な特徴が、細胞領域および核領域の一方または両方を含む、請求項27に記載の装置。前記1つ以上の規定の定量的に決定可能な特徴が、核の組織および細胞質の組織の一方または両方を含む、請求項27に記載の装置。前記1つ以上の規定の定量的に決定可能な特徴が、核の中空度および細胞質の中空度の一方または両方を含む、請求項27に記載の装置。前記分析装置が、前記画像内の前記識別されたWBCの少なくとも一部の各々について前記1つ以上の特徴の各々についての定量値を決定するために適合する、請求項26に記載の装置。前記1つ以上の規定の定量的に決定可能な特徴の各々が、WBCタイプと関連するトレーニング画像のセットに対して計算される、請求項33に記載の装置。前記分析装置が、ルールベース分類器および学習モデルベース分類器の一方または両方を使用して決定された各定量値を評価するために適合する、請求項33に記載の装置。前記学習モデルベース分類器が、ベイズ分類器、サポートベクターマシン線形分類器または神経回路網モデルの1つである、請求項35に記載の装置。前記分析装置が、WBCのリンパ球、好中球、単球および好酸球タイプの1つ以上を識別するために適合する、請求項26に記載の装置。生体試料内の1つ以上の標的成分を識別するための方法であって、前記試料へ少なくとも1つ着色剤を加える工程であって、前記着色剤は前記試料内の標的成分を区別するために機能する工程と、前記試料を少なくとも1枚の透明パネルによって規定された1つのチャンバ内に配置する工程と、前記チャンバ内に静止して存在する前記試料の少なくとも1つの画像を作成する工程と、前記試料画像内の標的成分を識別する工程と、前記画像内で識別された標的成分の少なくとも一部を1つ以上の規定の定量的に決定可能な特徴と比較して定量的に分析する工程と、前記識別された標的成分内の少なくとも1つのタイプの標的成分を前記定量的に決定可能な特徴を使用して識別する工程と、を含む方法。そこで必要とされるのは、分析を実施するために必要とされる時間、分析を実施するために必要とされるオペレータの技術レベルを含む先行技術の制限を克服できる、LDCを含む全血試料上で自動分析を実施するための装置および方法であって、公知の先行技術の方法および装置より大きな多用途性を提供できる装置および方法である。本発明の1つの態様によると、全血試料内の白血球WBCの少なくとも1つのタイプを識別する方法であって、a該全血試料へ少なくとも1つの着色剤を加える工程であって、該着色剤は少なくとも1つのWBCタイプを別のWBCタイプから差別的に識別するために機能する工程と、b該血液試料を少なくとも1枚の透明パネルによって規定された1つのチャンバ内に配置する工程と、c該チャンバ内に静止して存在する該試料の少なくとも1つの画像を作成する工程と、d該試料画像内のWBCを識別する工程と、e該画像内で識別されたWBCの少なくとも一部を1つ以上の規定の定量的に決定可能な特徴と比較して定量的に分析する工程と、fWBCの少なくとも1つのタイプを該識別されたWBCから該定量的に決定可能な特徴を用いて識別する工程と、を含む方法が提供される。本発明のまた別の態様によると、チャンバ内に静止して存在する全血試料を分析するための装置が提供される。この装置は、対物レンズ、試料照明装置、解像機構およびプログラム可能分析装置を含む。試料照明装置は、蛍光励起光および1つ以上の透過光を提供するために機能する。解像機構は、試料から発光された蛍光および該試料を通過した透過光の一方または両方を受け入れ、そのような光に代表的な信号を生成するために適合する。プログラム可能分析装置は、該光に代表的な信号を受け入れ、該チャンバ内に静止して存在する該試料の少なくとも1つの画像を作成するために適合する。プログラム可能分析装置は、該画像内のWBCを識別するために該画像を定量的に分析し、1つ以上の規定の定量的に決定可能な特徴に比較して該画像内の識別されたWBCの少なくとも一部を定量的に分析するためにさらに適合する。該プログラム可能分析装置は、WBCの少なくとも1つのタイプを該識別されたWBCから該定量的に決定可能な特徴を使用して識別および計数するために機能する。本発明のまた別の態様によると、生体試料内の1つ以上の標的成分を識別するための方法が提供される。本方法は、a該試料へ少なくとも1つ着色剤を加える工程であって、該着色剤は該試料内の標的成分を識別するために機能する工程と、b該試料を少なくとも1枚の透明パネルによって規定された1つのチャンバ内に配置する工程と、c該チャンバ内に静止して存在する該試料の少なくとも1つの画像を作成する工程と、d該試料画像内の標的成分を識別する工程と、e1つ以上の規定の定量的に決定可能な特徴と比較して該画像内で識別された標的成分の少なくとも一部を定量的に分析する工程と、f該識別された標的成分内の少なくとも1つのタイプの標的成分を該定量的に決定可能な特徴を使用して識別する工程と、を含む。本発明のこれらやその他の目的、特徴および利点は、以下に提供する本発明についての詳細な説明を参照すれば、添付の図面に例示したように明白になる。本発明の原理は、以下の図面を参照することによってさらに明確になる。ここで図1を参照すると、以下でより詳細に説明するように、本発明は分析チャンバ内に静止して存在する生体体液試料内の成分を識別するための方法および装置を含む。典型的には、試料内の1つの成分の別の成分からの識別を促進するために、少なくとも1つの着色剤が加えられる。該チャンバ内に静止して存在する試料がイメージングされ、該試料の画像内の成分の位置が決定される。該画像内で位置決定された成分の少なくとも一部は、分析される各特定成分の1つ以上の特徴の存在を決定するため例えば、1つの成分が特定の特徴を有する程度を決定するために分析される。各特徴は、画像から定量的に評価することができる。少なくとも1つのタイプの成分は、位置決定された成分からこれらの特徴を使用して決定される。本発明は、全血試料上で白血球百分率測定LDCを実施するために適用されると特に有用である。上述したように、LDCは、様々なタイプのWBCが識別および計数される分析である。これらの結果は、識別されたWBCタイプの相対比率によって表示することができる。本発明は、特に、血液試料中の成分例えば、WBC例えば、単球、好酸球、好中球およびリンパ球を識別するために使用できる。本発明の有用性を例示するために、単球、好酸球、好中球およびリンパ球を識別するためのLDC用途に関して本発明を説明する。しかし本発明はこの特定用途には限定されず、試料の画像から相互から定量的に決定可能である成分特徴を利用して、全血試料中の他のタイプの成分、または他のタイプの生体試料内の成分を識別するために使用できる。上記のように、本発明は、チャンバ内に静止して存在する全血試料上で分析を実施するために機能するが、該チャンバは少なくとも1枚の透明パネルを含む。本発明は、いずれかの特定チャンバ実施形態とともに使用することには限定されない。許容されるチャンバの例は、米国特許出願公開第2007/0243117号明細書および米国仮特許出願第61/287,955号明細書以下では、‘955号出願と呼ぶに記載されており、これらの出願の各々はこれにより全体として参照により組み込まれる。許容されるチャンバタイプの例を、図2および3に示す。チャンバ50は、第1平面部材52、第2平面部材54および平面部材52、54の間に配置された少なくとも3つのセパレータ56によって形成される。平面部材52、54の少なくとも1つは透明である。チャンバ50を形成するために平面部材52、54を分離するセパレータ56は、チャンバ50の高さ58を確立するために役立つ。平面部材52、54またはセパレータ56の内の少なくとも1つは、部材間の平均チャンバ高さ58がセパレータ56の平均高さに密接に近似するのを許容するために十分に柔軟性である。上記に記載したチャンバ50は、様々な相違する実施形態で実施できる。‘955号出願は、チャンバ50が試料収集および分析カートリッジ60内に配置された実施形態について記載している図3を参照。カートリッジ60は、該試料の画像を制御、処理および分析するために、撮像機器および処理装置例えば、プログラム可能分析装置を有する自動分析装置62図4に概略図で示したとともに使用するために適合する。図4を参照すると、上述のチャンバとともに使用するために機能する分析装置62は、典型的には対物レンズ64、カートリッジ保持および操作装置例えば、モータ駆動ステージ66、試料照明装置68、解像機構70およびプログラム可能分析装置72を含む。対物レンズ64およびカートリッジ保持装置66の一方または両方は、チャンバおよびその中に配置された試料に対して本装置の相対焦点位置を変化させるために相互に向けて、および相互から離れるように可動性である。試料照明装置68は、規定波長にしたがった光線を使用して試料を照明する。例えば、試料照明装置は、落射蛍光源68Aおよび透過光源68Bを含むことができる。以下で説明するようにアクリジンオレンジベーシックオレンジ15もしくはACOとも呼ばれるおよびアストラゾンオレンジAOもしくはベーシックオレンジ21とも呼ばれるなどの着色剤は、全血と混合されて落射蛍光源からの励起波長に曝露させられると特定波長で発光するが、このとき該光源は、典型的には約450~490nmの範囲内の光線を生成する。約470nmでの励起波長が特に有用である。透過光源は、赤色、緑色および青色光の1つ以上と関連する波長で光線を生成するように機能する。赤色光は、典型的には約600~700nmの範囲内で生成されるが、約660nmでの赤色光が好ましい。緑色光は、典型的には約515~570nmの範囲内で生成されるが、約540nmでの緑色光が好ましい。以下で考察するように、青色光は、典型的には約405~425nmの範囲内にあるが、約413nmでの青色光が好ましい。試料を透過した光または試料から発生された蛍光は、解像機構を用いて捕捉され、捕捉された光に代表的な信号がプログラム可能分析装置に送信され、該プログラム可能分析装置で画像に処理される。この画像は、該画像内に捕捉された光透過率または蛍光強度を単位当たりベースで決定することを可能にする方法で生成される。例えば、単位当たりベースは、例えばピクセルのように試料の画像を細かく切り分けることのできる増分単位である。許容される解像機構70の例は、試料を透過したまたは試料から発光された光を電子データフォーマット画像に変換する電荷結合素子CCDタイプの画像センサである。相補型酸化金属半導体CMOSタイプの画像センサは、使用可能な画像センサのまた別の例である。解像機構からの信号は、画像の各ピクセルについて情報を提供し、この情報は、強度、波長および光学密度を含む、または含むように誘導することができる。例えば、強度値には、0単位~4,095単位の任意の尺度IVUが指定される。光学密度ODは、媒質を通して透過される光の量に比した吸収される光の量の尺度である。例えば、OD値が高いほど、透過中に吸収される光の量が多くなる。ODは、光学密度単位ODまたはその単位分数で定量的に記述することができる。例えば、ミリODはODの1,000分の1である。1OD単位は、光強度を90減少させる。定量値としてのODもしくはミリODは、透過光、例えば図8a~dに例示した青色透過光によって獲得もしくは導出された画像に対して使用できる。解像機構からの情報は、多数のチャネルに分離される。解像機構からの情報は、以下では3つのチャネルに分離されると説明するが、この数は4部LDCを決定するための特定の有用性を提供する。しかし本発明は、3チャネル実施形態には限定されない。3つのチャネルの第1は、第1波長で試料から発光された光例えば、540nm、緑色に見えるに関する情報に向けられる。第2チャネルは、第2波長で試料から発光された光例えば、660nm、赤色に見えるに関する情報に向けられる。第3チャネルは、第3波長で試料を透過した光例えば、413nm、青色光学密度ODを決定するために使用されるに関する情報に向けられる。これらの波長値およびチャネル数は、LDCが全血試料上で実施される場合に特に有用性がある。本発明は、これらの特定波長またはチャネル数に限定されない。異なる波長および/または透過値で情報を集めるために、追加のチャネルを実施することができる。その情報は、順に、試料内の追加の成分を評価するため、および/または分析の精度を高めるために使用できる。例えば、試料内の好塩基球をさらに識別することが望ましい用途においては、第4および第5チャネルを加えることができる。第4チャネルは、緑色ODを決定するために使用される第4波長例えば、540nmで試料を透過する光に関連する情報に向けることができ、第5チャネルは、赤色ODを決定するために使用される第5波長例えば、660nmで試料を透過する光に関連する情報に向けることができる。これらのOD値を使用すると、順に好塩基球を識別することができる。プログラム可能分析装置は中央処理装置CPUを含み、カートリッジ保持および操作装置、試料照明装置および解像機構と連絡している。プログラム可能分析装置は、カートリッジ保持および操作装置、試料照明装置および解像機構の1つ以上との間で信号を送信および受信するために適合する例えばプログラム化する。例えば、分析装置は、1光学機器、照明装置および解像機構の1つ以上に比してカートリッジおよびチャンバを位置決めするために該カートリッジ保持および操作装置との間で信号を送信および受信する、2既定波長または多数の波長で光を発光させるために試料照明装置へ信号を送信する、および3規定時間にわたり光を捕捉するために解像機構との間で信号を送信および受信するために適合する。プログラム可能分析装置の機能性は、ハードウエア、ソフトウエア、ファームウエアまたはそれらの組み合わせを使用して実施できることに留意されたい。当業者であれば、本明細書に記載した機能性を実施するために、過度の実験を行わずに処理装置をプログラムすることができる。プログラム可能分析装置は、1つ以上の既定アルゴリズムにしたがって解像機構から受信した信号を処理するためさらに適合する。特定のアルゴリズムの詳細は、目前の分析に依存することになる。上述のように、本発明は、全血試料上でLDCを実施するために適用された場合に特定の有用性を有するので、本明細書では、本発明の有用性を例示するために、LDCを実施することについて説明する。しかし本発明は、特定の分析には限定されない。LDCを実施するために、本アルゴリズムは、その特徴の各々が他の特徴から識別可能であり、各々が試料の画像から定量的に決定できる1セットの識別特徴を利用する。各WBCは、所定の識別特徴の存在または非存在によって、および/または所定の特徴に関連する定量的情報によって特徴付けることができる。許可の与えられる開示を提供するために、本発明は、WBCを選択的に識別および区別するために使用できる識別特徴の典型的セットに関して記載する。このセットは可能性のある全ての特徴を含む訳ではないので、このため本発明はこの特定セットに限定されない。WBC分析のためには、識別特徴の例示的セットには、細胞Cell、核Nucleus、極大部分Lobeの数、細胞領域CellArea、核領域NucleusArea、大型顆粒の比率RatioofLargeGranules、核の比率RatioofNucleus、赤色-緑色比RedGreenRatio、核の形状NucleusShape、細胞の形状CellShape、核の輝度NucleusBrightness、細胞質の輝度CytoplasmBrightness、所定の波長での平均細胞吸光度AverageCellAbsorptionataGivenWavelength、核の組織NucleusTexture、細胞質の組織CytoplasmTexture、所定の波長での細胞吸光組織CellAbsorptionTextureataGivenWavelength、核の中空度NucleusHollownessおよび細胞質の中空度CytoplasmHollownessと題する識別特徴が含まれ、その各々については以下で説明する。一部の例では、所定の特徴は特定細胞についての情報例えば、核の形状を直接的に提供する。他の例では、1つの特徴例えば、細胞領域を使用すると特定細胞についての情報例えば、核領域対細胞領域の比率-上記では核の比率と呼ばれている、などを間接的に提供することができる。識別特徴は、定量可能な特徴、例えば光強度、光の色味、OD、面積および相対位置例えば、形状に基づく。上述したように、色は、励起されると特定の色と関連する特定波長で蛍光発光を生成する、試料と混合される1つ以上の着色剤によって作り出される。全血試料上でLDCを実施する場合に使用され得る許容される着色剤の1つの例は、アクリジンオレンジACOである。ACOは、全血試料と混合されると、試料内の成分、例えば白血球、血小板、網状赤血球および有核赤血球を選択的に染色する蛍光染料である。WBCに関して、ACOは各WBCを透過し、そのDNAおよびRNAを染色する。WBC内で染料によって発光される色は、該染料内のRNAおよびDNAの量、該成分内の染料の濃度ならびに該成分のpHを含む多数の因子の関数である。本発明は、ACOを使用することに限定されず、他の染料例えば、アストラゾンオレンジをACOに代えて、またはACOと組み合わせて使用することができる。1つの例としてACOおよび白血球を使用し、該試料を470nmまたは約470nmの波長の励起光に曝露させると、白血球の核内の物質例えば、DNAに結合したACOは約540nmで発光し緑色に見える、白血球の細胞質内の物質例えば、RNAに結合したACOは約660nmで発光する赤色に見えることになる。上述したように、試料内のOD値は細胞内で自然に発生する物質例えば、ヘモグロビンによる既定波長での吸光度の関数である、および/または試料内の成分によって吸収されたまたは吸収されなかった着色剤の関数である可能性がある。1つ以上の既定波長での特定のピクセル群の識別は、様々な相違する技術を用いて実施できる。例えば、セグメンテーション技術を使用すると、画像内の基準例えば、強度および色を満たすピクセルだけを描出するマスキング画像を生成することができる。画像の緑色光部分例えば、核または赤色光部分例えば、細胞質だけから、または両方からの情報を引き出す分析のために、試料画像は、緑色もしくは赤色または両方を示すピクセルだけを描出する部分画像を生成するためにマスキングし得る、およびさらに既定強度閾値によって区別することもし得る。本発明は、任意の特定セグメンテーション技術には限定されず、目前の用途を考慮して特定の技術を選択することができる。例えば、ピクセルが1つの対象に属する、または属さないかのいずれかであると指定されるハードセグメンテーション技術を使用できる。ハードセグメンテーション技術は、閾値化、領域拡張または流域型ルーチンを使用して実行できる。または、ソフトセグメンテーション技術、例えば、各ピクセルに0~1の範囲内の数値が指定され、その数値は特定ピクセルが該対象に属する可能性を記述するファジーセグメンテーションを利用できる。以下の識別特徴の各々についての説明は、定量的データ、例えば波長および強度に関連するデータが1つのWBCを別のWBCから区別するための根拠を提供できる方法についての明白な例を提供する。本発明はさらに、セグメンテーション技術を使用することには限定されず、ピクセルを選択するつまり選別する、またはさもなければ特定属性を有するピクセルを区別する他の技術を使用し得る。用語細胞Cellは、画像全体の強度と比較して高レベルの強度すなわち、既定IVU閾値またはその上方での緑色発光および/または赤色発光を描出する画像内の1群の実質的隣接ピクセルを含む識別特徴を意味する。そこで、既定強度レベルまたはその上方で既定の色例えば、赤色および緑色を有するピクセルは、定量的に識別される。例えば、図5a~dは、緑色光および赤色光を示す試料画像内のWBCを含有する領域を例示している。図9a~dは、閾値強度レベルまたはその上方の領域、すなわち細胞を規定する上記の画像内の1群の実質的隣接ピクセルを例示している。用語核Nucleusは、画像全体の強度に比較して高強度レベルで緑色発光を描出する画像内の1群の実質的隣接ピクセルを含む識別特徴を意味する。上述したように、セグメンテーション技術を使用して、既定強度閾値またはその上方での緑色発光の定量値基準を満たす画像内のピクセルだけを描出するマスキング画像を生成し得る。IVU閾値またはその上方での緑色発光を描出する画像内の隣接ピクセルの各群は、これにより核特徴であると特徴付けられる。上述したように、図10a~dは、核特徴を示すマスキング画像を例示している。用語極大部分Lobeは、緑色蛍光チャネル例えば、540nm内の局所的最大強度である画像内の隣接ピクセルの1群を含む識別特徴を意味する。用語局所的最大強度は、その数値が周囲のピクセルより顕著に大きい実質的に同一強度値すなわち、定量可能値を有する1群のピクセルを意味している。図11aは、局所的最大発光強度を示すピクセルの単一群によって識別可能である単一極大部分を有するWBCを例示している。図11cおよびdは、1対の極大部分を有するWBCを例示している。図11bは、3つの極大部分を有するWBCを例示している。図13は、リンパ球、好中球、単球および好酸球に関連する極大部分の数すなわち、定量可能値における差をグラフ表示している。例えば、好中球に関連する極大部分の数は、極大部分の数を、好中球を区別するために使用し得る識別特徴にする。図13、14、16~18、21~24および26~29は、WBC画像のトレーニングセットから収集された経験的データを描出しているグラフである。これらのグラフは、特定識別特徴についての関連する定量可能なデータとともに、水平軸と対比させて確率分布密度関数pdfを備える垂直軸を含む。これらのグラフは、WBCと各特徴との関係を良好に例示しているが、本発明はこれらの特定タイプのグラフには限定されない。例えば、確率分布密度関数は、トレーニングセットからの経験的データの統計的表示である。または他の統計的表示を使用することができる。細胞領域CellAreaは、特定細胞であると識別される画像内の定量可能な領域を意味する識別特徴である。各ピクセルは画像の公知の領域を表すので、所定の細胞または他の成分もしくは要素の領域は、ピクセル数から決定できる。しかし本発明は、細胞領域値を決定する本方法には限定されない。図14は、リンパ球、好中球、単球および好酸球に関連する細胞領域における差をグラフ表示している。例えば、リンパ球に関連する細胞領域は、細胞領域をリンパ球を区別するために使用できる識別特徴にさせる。核領域NucleusAreaは、特定の核であると識別される画像内の領域を意味する識別特徴である。例えば、核領域は、細胞領域を決定するために上述した方法で決定することができる。決定された核領域の数値は、核領域の定量可能値を提供する。大型顆粒の比率RatioofLargeGranulesは、細胞領域全体にわたって、細胞内の高青色OD領域の合計の比率である識別特徴である。用語高青色OD領域-大型顆粒とも呼ぶ-は、既定閾値すなわち定量可能値より上方の青色OD値を有する画像内の隣接ピクセルの1群を意味する。青色OD値は、試料を通して約413nmの波長で青色光を透過させることによって作り出される。青色OD値を決定するために使用される青色透過光は、約405~425nmの範囲内にあってよい。約413nmでの青色透過光は、ヘモグロビンHGBが413nmまたは約413nmでのピーク吸光を示すので有益である。各大型顆粒は該OD画像内で明るいピクセルの1群として見え、各々は、既定閾値を超えるOD例えば、>300ミリODを有するピクセルを除く全てのピクセルをマスキングする、OD画像内でのセグメンテーション技術によって検出することができる。図15は、細胞内の高青色OD領域すなわち、好酸球内の大型顆粒の1つの例を例示している。図12a~dは、相違するタイプのWBC内の高青色ODを伴うピクセルをさらに例示している。本発明者らの現在までの研究は、LDC内で考察される細胞に比較して、好酸球だけが細胞内の高強度青色ODの有意な領域を有することを示している。図16は、リンパ球、好中球、単球および好酸球に関連する大型顆粒の比率における差をグラフ表示している。図16から明らかなように、大型顆粒の比率は、LDC内の他の成分から好酸球を容易に区別するために使用できる定量可能な識別特徴である。核の比率RatioofNucleusは、上記で規定した特徴と同様に、細胞領域全体にわたる核領域の比である識別特徴である。図17は、リンパ球、好中球、単球および好酸球に関連する核の比率すなわち、定量可能値における差をグラフ表示している。例えば、リンパ球に関連する核の比率は、核の比率をリンパ球を区別するために使用できる識別特徴にさせる。赤色-緑色比RedGreenRatioは、緑色蛍光を描出する識別された細胞内のピクセルもしくは領域の平均強度値と比較した、赤色蛍光を描出する識別された細胞内のピクセルもしくは領域の平均強度値の比率である識別特徴である。図6aおよび7aまたは6bおよび7b、または6cおよび7c、または6dおよび7dは、特定タイプの細胞の結合された赤色蛍光および緑色蛍光を例示している。図6aまたは6b、6cもしくは6dに示した画像は、赤色蛍光からの成分だけを描出している部分画像であり、図7aまたは7b、7cもしくは7dは、緑色蛍光からの成分だけを描出している同一細胞の部分画像である。赤色-緑色比は、各色の平均強度値の比率である。図18は、リンパ球、好中球、単球および好酸球に関連する赤色-緑色比における差をグラフ表示している。例えば、リンパ球に関連する赤色-緑色比は、赤色-緑色比を、リンパ球を区別するために使用できる識別特徴にする。核の形状NucleusShapeは、核の真円度を記載する識別特徴である。様々な幾何学的技術を使用すると、その核が画像内で二次元物体として見える試料画像内の核の真円度を決定することができる。例えば、単一細胞に関して、セグメンテーション技術を使用して、細胞の核と関連するピクセルすなわち、緑色を示すピクセルを識別し得る。核ピクセルが識別されると、核の境界に所在するピクセルが識別される。核の重心すなわち、核によって被覆された領域の重心は、境界ピクセルの全部の位置を平均化することによって規定できる。ピクセル既定体に近似する、および該重心を中心とする円が該ピクセル体に適用される。図19は、マスキング画像内のピクセルによって規定された核および該ピクセル体に適用された円の例を例示している。図20は、対応する境界ピクセルを例示している。境界ピクセルの位置は、核の真円度、例えば、境界ピクセルのほぼ完全な円からの偏差値すなわち、定量可能値を決定するために集合的に使用される。例えば、各境界ピクセルの位置は、円の半径rc未満の境界ピクセルの半径rBPの差を円の半径で割ることによって、正規化項で記述することができる:境界ピクセルが円上に存在する場合は、分子rBP-rcはゼロに等しく、偏差はゼロである。真円度からの偏差rNormalizedは次に、形状の真円度、例えば核の真円度の尺度として使用できる。図21は、リンパ球、好中球、単球および好酸球の統計的に有意な集団についての核の真円度を比較したグラフである。このグラフは、リンパ球内の核の真円度が好中球、単球および好酸球の真円度とは顕著に相違し、それにより核の形状を、リンパ球を区別するために使用できる識別特徴にさせることを明白に示している。核の真円度を決定するための上述した技術は許容できる技術の例であって実施可能のために提供されるが、本発明は特定の技術には限定されない。細胞の形状CellShapeは、細胞の境界の形状、すなわち該画像の二次元平面内の細胞の境界ピクセルの分布を評価する識別特徴である。核の真円度を決定するための上述の技術を使用すると、該細胞の細胞の形状例えば、楕円形、長円形などを決定することができる。細胞の形状に関して、この技術を使用すると、好ましくは細胞の形状、例えば天然型細胞の形状のより密接な近似である楕円形からの偏差すなわち、定量可能値を決定することができる。本発明は、上述の技術、または近似としての楕円形を使用することには限定されない。図22は、リンパ球、好中球、単球および好酸球に関連する細胞の形状における差をグラフ表示している。好中球に関連する細胞の形状は、例えば細胞の形状を、好中球を区別するために使用できる識別特徴にさせる。核の輝度NucleusBrightnessは、核内の平均緑色蛍光強度を定量する識別特徴である。図7a~cは、リンパ球、好中球および好酸球の核が単球の核図7dより大きな強度を有するすなわち、より明るく見えることを示している。強度における上記の差は、単球核の内側のクロマチンの希薄な分布と対比させた、リンパ球、好中球および好酸球の核の内側のクロマチンの相当に密な分布に起因する。本発明の一部の実施形態では、核の輝度は、核内の平均緑色蛍光強度値の正規化値と比較して決定される。正規化値は、試料内の変動性、例えば試料内の不均一な染色を説明するために役立つ。強度値を正規化するために使用される正確な技術は、目前の用途に適合するように変動させることができ、本発明は、いかなる特定の正規化技術にも限定されない。例えば、一部の場合には、核内の平均緑色蛍光強度値の強度値は、隣接細胞の強度値と比較して、または試料全体の細胞に比較して正規化することができる。細胞質の輝度CytoplasmBrightnessは、細胞質内の平均赤色蛍光強度を定量する識別特徴である。図6a~dは、所定の細胞の細胞質領域からの赤色蛍光発光の強度を示している。リンパ球の細胞質から発光された赤色光の強度は、単球の細胞質から発光された赤色光の強度に比較して低い。単球の細胞質から発光された赤色光の強度は、順に好中球および好酸球の細胞質から発光された赤色光の強度に比較して低い。上述したように、本発明の一部の実施形態では、輝度値は、正規化値、例えば細胞内の正規化平均赤色蛍光高強度と比較して決定される。強度値を正規化するために使用される正確な技術は、目前の用途に適合するように変動させることができ、本発明は、いずれか特定の正規化技術に限定されない。所定の波長での平均細胞吸光度AverageAverageCellAbsorptionataGivenWavelengthは、細胞を透過した所定の波長での青色に関連する細胞の平均OD例えば、平均青色OD強度を定量する識別特徴である。上述したように、青色透過光は約405~425nmの範囲内にある可能性があり、約413nmでの青色透過光は、ヘモグロビンがピーク吸光度を有するのは413nmまたは約413nmであるので有益である。細胞の平均青色OD強度を定量するために、約413nmの波長での青色光が各細胞を透過させられる。青色光と関連するODは、1ピクセルベースで決定される。図9a~dは各々、既定閾値より大きい赤色蛍光または緑色蛍光強度値を有するピクセル以外の全てがマスキングされている各細胞のマスキングバージョンを示している。各細胞のマスキングされた部分内のODすなわち、波長413nmと関連しているODの平均値が決定される。図8a~dは、各細胞を透過させられている上記の光の結果として生じた青色ODの画像を示している。図8a~dの評価を促進するために、各画像内に平均細胞吸光度が決定される外側領域と内側領域との間の境界を示している環状線が引かれている。図23は、リンパ球、好中球、単球および好酸球に関連する413nmでの平均細胞吸光度における差をグラフ表示している。例えば、好酸球と関連する413nmでの平均細胞吸光度は、同様に図8a~dからも明らかである、413nmでの平均細胞吸光度を好酸球を区別するために使用できる識別特徴にする。核の組織NucleusTextureは、細胞核領域内で発光される緑色蛍光の組織を定量する識別特徴である。用語組織は、典型的には1ピクセルベースで細胞核内の緑色蛍光の変動性を意味するために使用される。核の組織を定量するために、数種の異なる技術を使用できる。例えば、1ピクセル当たりの平均正規化緑色光強度値の標準偏差を使用すると、核の組織を定量することができる。正規化緑色蛍光強度値は、緑色蛍光を発光する細胞内のピクセル全てを識別し、最低強度を備えるピクセルにゼロの任意値を指定し、最高強度のピクセルに1の値を指定することによって決定できる。強度値すなわち、定量可能値の標準偏差は、公知の技術を用いてそれらの数値から計算できる。図24は、リンパ球、好中球、単球および好酸球に関連する核の組織における差をグラフ表示している。リンパ球に関連する核の組織は、例えば核の組織をリンパ球を区別するために使用できる識別特徴にする。核の中空度NucleusHollownessは、核の組織に加えて、または核の組織の代わりに使用できる識別特徴である。核の中空度は、緑色蛍光画像内の細胞の外側部分上に配置された1群のピクセルの強度すなわち、定量可能値と対比した細胞の内側部分内に配置された1群のピクセルの強度すなわち、定量可能値の比率である。何が外側部分であり何が内側部分であるかの定義は、目前の用途に、例えば経験的データに基づいて適合させるために変動させることができる。例えば、外側部分は細胞の境界に存在する少数ピクセルのバンド、例えば、ピクセルサイズがおよそ0.5μmである場合の細胞の境界での3ピクセルのバンドであると規定できる。そこで内側部分は、外側部分以外の細胞内の領域である。図25Aは、核の内側部分と外側部分との間の強度における差を例示するための緑色チャネル内の細胞核を含む。図25Bは、類似の画像を含有しており、内側および外側部分の識別を促進するための環状線を含む。内側群と外側群のピクセルの相対強度は、典型的に好中球の一部における内側ピクセルの強度が外側ピクセルの強度よりは定量可能に低いような強度である。図25Aおよび図25Bは緑色チャネルおよび赤色チャネル画像を示しているが、このとき図25Aは穴のように見える核内の薄暗い部分を示している。図26は、リンパ球、好中球、単球および好酸球に関連する核の中空度における差をグラフ表示している。例えば、好中球に関連する核の中空度は、細胞の他のタイプより大きな数値を有し、好中球を区別するために使用できる識別特徴にする。細胞質の組織CytoplasmTextureは、細胞の細胞質内で発光される赤色蛍光の組織を定量する識別特徴である。用語組織は、典型的には1ピクセルベースで細胞の細胞質内の赤色蛍光の変動性を意味するために使用される。細胞質の組織を定量するために、数種の異なる技術を使用できる。例えば、1ピクセル当たりの平均正規化赤色光強度値の標準偏差を使用すると、細胞質の組織を定量することができる。正規化赤色蛍光強度値は、赤色蛍光を発光する細胞内のピクセル全てを識別し、最低強度を備えるピクセルにゼロの任意値を指定し、最高強度のピクセルに1の値を指定することによって決定し得る。強度値の標準偏差は、公知の技術を用いてそれらの数値から計算できる。図27は、リンパ球、好中球、単球および好酸球に関連する細胞質の組織における差をグラフ表示している。好中球に関連する細胞質の組織は、例えば細胞質の組織を好中球を区別するために使用できる識別特徴にさせる。上記の核の組織および核の中空度に関して記載した方法に類似する方法で、細胞質の中空度は、細胞質の組織に加えて、または細胞質の組織の代わりに使用できる識別特徴である。細胞質の中空度は、赤色蛍光画像内の細胞質の外側部分上に配置された1群のピクセルの強度と対比させた、胞質の内側部分内に配置された1群のピクセルの強度すなわち、定量可能値の比率である。内側群と外側群のピクセルの相対強度は、典型的には内側ピクセルの強度が好中球および好酸球内の外側ピクセルの強度より定量可能に低いような強度である。図28は、リンパ球、好中球、単球および好酸球に関連する細胞質の中空度における差をグラフ表示している。好中球に関連する細胞質の中空度は、例えばリンパ球および単球に関連する細胞質の中空度より大きいが、好酸球に関連する細胞質の中空度より小さいので、このため細胞質の中空度を好中球を区別するために使用できる識別特徴にする。所定の波長での細胞吸光組織AverageCellAbsorptionataGivenWavelengthは、そのODが1ピクセルベースで検知される、細胞を透過する所定波長での青色光に関連する細胞のOD値の組織を定量する識別特徴である。上述したように、青色透過光は約405~425nmの範囲内であり得、約413nmでの青色透過光は、ヘモグロビンがピーク吸光度を有するのは413nmまたは約413nmであるので有益である。組織は、細胞内のOD値の変動性を意味する。上述したように、その組織を定量するためには幾つかの相違する技術、例えば、413nmでの青色光と関連するOD値の標準偏差を使用できる。図29は、リンパ球、好中球、単球および好酸球に関連する413nmでの細胞吸光組織における差をグラフ表示している。例えば、好酸球と関連する413nmでの細胞吸光組織は、413nmでの細胞吸光組織を、好酸球を区別するために使用できる識別特徴にする。該特徴の各々についての上記の説明は、それを用いると細胞の特徴を評価できる定量可能値を示している。本発明は、定量可能値の特異的に識別された形態には限定されない。例えば、赤色-緑色比は、識別された細胞内の緑色蛍光を描出するピクセルもしくは領域の平均強度値に比較した識別された細胞内の赤色蛍光を描出するピクセルもしくは領域の平均強度値の比率であると記載されている。括弧内にもしくは領域と指示されているように、赤色-緑色比は領域によって、またはその領域内の各光の強度値が既定閾値を満たす各々が試料画像内の領域を表すピクセル比によって説明することができる。上述のように、プログラム可能分析装置は、LDCを実施するためのアルゴリズム内で、上記の特徴などの識別特徴を利用するために適合する。上記の特徴によって提供される定量的情報は、LDCと関連する情報を提供するための多数の様々な方法で処理できる。一部の実施形態では、例えば、プログラム可能分析装置は、1つ以上の特徴に比較して試料画像を評価し、該試料内の細胞を分類するためにそのような評価を使用するルールベース分類器を含むために適合する。上記のように、各特徴は、定量値によって記述することができる。試料画像内の細胞の一部または全部は、特徴によって評価される。すなわち、その特徴についての定量値は、試料画像から決定される。決定された定量値は、次にその細胞がWBCの特定タイプであるか否かを決定する目的で、その特徴についての参照値に対して例えば、比較して評価される。定量値を決定し、それを参照値と比較する工程が、考察下の特徴の各タイプについて例えば、目前の分析に依存して、一部の分析は特徴の全部を考察することができない行われる。例えば、特定の細胞画像を評価するためには、分類器は、最初に細胞領域特徴を考察できる。決定された細胞領域が規定細胞領域値例えば、60より小さい場合は、分類器によって適用されるルールは、所定のWBCタイプが除外され、その他が含まれることを規定できる。例えばリンパ球がpdfにおいて60未満の領域を示しており、好酸球、単球、好中球各々が60を超える領域を有する図14を参照されたい。用語除外されるは、本明細書では可能性が統計的に低いことを意味し、用語含まれるは、その逆である可能性が統計的に高いことを意味するために使用される。次に、ルールベース分類器は、極大部分の数を決定するために細胞画像を評価することができる。決定された極大部分の数が規定値例えば、2以上である場合は、次に該分類器によって適用されたルールが、所定のWBCタイプを除外し、その他を依然として含むことを規定することになる。細胞が2つ以上の極大部分を有する確率がリンパ球についてより単球および好中球についての方が高いが、好酸球については依然として実質的に高いことを示している図13を参照されたい。次に、ルールベース分類器は、細胞画像を評価して所定の波長で平均細胞吸光度についての定量値を決定することができる。所定の波長例えば、413nmで決定された平均細胞吸光度値が規定閾値例えば、約215より大きい場合は、次に分類器によって適用されるルールは、所定のWBCタイプを除外し、その他を依然として含むことを規定することになる。例えば、約215の数値より上方では好中球、単球およびリンパ球を排除することができ、好酸球だけを含めることができることを例示している図23を参照されたい。そこで、考察下の各特徴についての定量値を決定し、引き続いて所定のルールを使用してそれらの数値を評価することによって、ルールベース分類器は、該WBCタイプ、すなわち好酸球に関する定量を基礎とする決定を行う。WBCの1つのタイプについての各識別特徴の定量値は、特定の被験者subjectからの試料集団内である程度変動する可能性が高く、さらに被験者間で変動する可能性がある。本発明は、この変動性を、例えば、細胞画像を評価するために複数の特徴を利用することによって取り扱う。細胞を評価および識別するために2つ以上の特徴を使用することによって、本発明の方法は、任意の特定特徴が評価の精度に有害な影響を及ぼす可能性を減少させる。図30に提供した表は、特定タイプのWBCと関連する主要な識別特徴群を例示している。これらの特徴群の分類は、4部LDC内で1つのWBCを別のWBCから有意に区別するために使用できる群の例である。変動性は、また、各特徴と関連する定量的参照値の大きさを選択的に調整することによって取り扱うこともできる。一部の実施形態では、プログラム可能分析装置は、学習モデルベース分類器を含めるために適合する。図31は、学習モデルベース分類器と関連する工程の例を例示するフローチャートである。チャートから明らかなように、トレーニング試料画像は、分類器をトレーニングするために使用され、トレーニングされた分類器は、順に学習モデルを構築する。学習モデルが開発されると、そのモデルは次に、試料から細胞画像と関連する特徴例えば、上述したような特徴を評価するために、およびそれらの特徴に基づいて細胞をWBCの特定タイプであると分類するために利用される。トレーニング試料画像は、LDC内で識別可能なWBCの各タイプについて経験的に例えば、熟練の技術者によって収集することができる。例えば、図32はトレーニングセットからの12枚のリンパ球画像を例示し、また図33、34および35は単球、好酸球および好中球各々についてのトレーニングセットにおける例を例示している。各セット内の細胞画像の数は、トレーニング目的で各WBCタイプについての十分なデータ、つまり、分類器が分析タイプのための許容できる精度レベルでトレーニングされることを可能にするために十分なデータを提供するために選択される。この実施形態内で使用される学習モデルは、いかなる特定サイズのトレーニングセットにも限定されない。トレーニングセットは、相違する人での、相違するイメージング条件間などの変動性を忠実に表すために、数百~数千の各タイプのWBCを含有できることが多い。分類器は、各細胞についての各特徴についての定量的参照値を決定し、次にトレーニングセットのための各特徴についての集合的定量参照値または参照値の統計的表示、例えば、確率分布密度関数を決定するために、トレーニングセット内の各細胞画像を定量的に評価することによってトレーニングできるおよび学習モデルを開発することができる。集合的参照値またはその統計的表示を次に使用すると、学習モデルを構築できる。図13、14、16~18、21~24および26~29は、その特徴に比較してリンパ球、単球、好酸球および好中球について、トレーニングセットに基づく各特徴と関連する確率分布密度関数をグラフ表示している。学習モデルは、本用途が実際画像データおよびその画像データの自動解釈に基づいて調整できることを許容し、それにより所望の精度レベルを提供する。本発明は、いかなる特定タイプの学習モデルにも限定されない。許容できるタイプの学習モデルの例には、統計的モデル、例えばベイズ分類器Bayesianclassifier、線形モデル、例えばサポートベクターマシンSupportVectorMachine:SVMおよび神経回路網モデル、例えば多層パーセプトロンが含まれる。ベイズ分類器モデルによって、ベイズモデルは、WBCタイプの各々についての事後分布を計算するために各特徴についての上述した確率分布密度関数を利用して実行することができる。各事後分布は、関連証拠例えば、計算された特徴が考慮に入れられた後に1つの事象例えば、特定WBCの発生の条件付き確率について記述する。ベイズモデルは、次にどのWBCが最大事後分布を有するのかを決定するために事後分布を評価する。評価下の細胞画像は、次に最大事後分布を有するWBCと同一タイプであると標識される。ベイズ確率モデリングは周知であり、本発明は、ベイズモデリングに関連するいずれかの特定の数学的手法には限定されない。ベイズモデリングを詳細に記載しているテキストの1つの例は、参照により全体として本明細書に組み込まれるRODudaPEHartandDGStorkによるPatternClassificationJohnWileySons2001に記載されている。サポートベクターマシンSVMは、特徴について開発されたトレーニング試料を利用し、データがn次元空間内で線形分離可能であるかどうかを決定するためにそれらを組織化する線形分離器である。データが特徴データ群間に伸長するn-1次元超平面によって線形分離可能である場合は、そのデータは超平面と比較したその位置によって分類することができる。超平面の最適位置は、各データ群からのデータポイントとアライメントされたサポートベクターを使用することによって該データと比較して選択することができる。最適超平面位置すなわち、超平面と最も近いデータポイント/サポートベクターとの間の境界が最大である位置が決定されると、次に超平面の位置はWBC間を識別するための機構になる。すなわち、超平面の片側に存在するデータポイントは特定タイプのWBCと関連し、超平面の他方の側に存在するデータポイントは別のタイプのWBCと関連している。SVMによって、超平面は2次元、3次元またはより高次元の参照値であると考えてもよい。確率情報が線形分離可能ではない所定の場合には、時にはデータを非線形関数例えば、多項式もしくはRBFカーネル関数を使用して認識できるデータ操作技術典型的にはカーネルトリックと呼ばれるを使用することが可能である。認識されたデータは、超平面の位置決め、および結果としてWBCタイプの決定を許容する。SVMタイプ分類器は周知であり、本発明はそのいかなる特定実施形態にも限定されない。SVMタイプの分類器について詳細に記載しているテキストの例は、各々が全体として参照により本明細書に組み込まれるATrainingAlgorithmforOptimalMarginClassifiersBEBoserIMGuyonandVNVapnikInDHausslereditor5thAnnualACMWorshoponCOLTpgs144152PittsburghPA1992ACMPressおよびATutorialonSupportVectorMachinesforPatternRecognitionCJCBurgesDataMiningandDataKnowledgeDiscovery21211671998である。上述したように、本発明は、任意の特定の学習モデルを使用することに限定されない。一部の場合には、モデルの組み合わせを使用し得る。例えば、ルールベース分類器は、所定の用途ではデータの初期組織化を行うために実行できる。残りのデータは、学習モデル、例えば上記のSVMモデルを使用して分析してもよい。本発明の操作においては、全血の未希釈試料を図3に例示したカートリッジのようなディスポーザブルカートリッジ内に収集する。1つ以上の着色剤例えば、ACOを含む試薬および抗凝固剤例えば、EDTAが、LDC分析を促進するために試料に加えられる。試薬と混合した試料はカートリッジの分析チャンバ部分内に配置され、該チャンバ内でイメージングプロセス中は静止して存在する。カートリッジを分析装置内に挿入しさもなければ係合し、そこで対物レンズ、試料照明装置および解像機構に対してカートリッジ保持および操作器具によって適切に位置決めをし、引き続いてイメージングする。ほとんどの場合に、分析装置は、チャンバ内に静止して存在する試料の全体をイメージングするようにプログラミングされる。しかし一部の用途では、試料の一部分をイメージングし得る。イメージング工程は、目前の用途に依存して変動させ得る。上述の4部LDCのためには、イメージング工程は、該試料を蛍光励起光源例えば、落射蛍光光源からの約470nmでの光および透過光源例えば、413nmまたは約413nmでの青色光に曝露させる工程を含む。励起光源は、該試料内に配置された要素と結合された着色剤が2つの相違する波長例えば、赤色約660nmおよび緑色約540nmで蛍光を発光することを誘発する。透過光の一部の量は試料を通過し、残りは試料/着色剤によって吸収される。解像機構は、試料を透過した光および試料からの蛍光を捕捉し、捕捉された光の強度および色を表現する信号を提供する。信号はプログラム可能分析装置が信号に基づいて試料の画像を形成することを許容する形態に処理され、その画像は、4部LDCを実施するために定量的に分析することができる。上述したように、本発明の一部の実施形態では、プログラム可能分析装置は、学習モデルを含むアルゴリズムと適合する。このモデルは、トレーニングセットを用いて開発され、開発されると、試料内のWBCを正確に識別し、WBCをリンパ球、単球、好酸球および好中球であると分類するために使用できる。特定分析装置内のアルゴリズム学習モデルを利用するアルゴリズムを含むは、マスターコピーから提供することができ、その特定分析装置のプログラム可能分析装置内にダウンロードすることができる。図30および31を参照すると、試料画像の定量的分析中に、該アルゴリズムは該画像内のWBCを識別する。分析を促進および/または効率化するために、試料画像を、細胞であると識別されたそれらの部分を除く全試料画像を排除するために例えば、セグメンテーションによってマスキングし得る。細胞であると識別された画像部分は、次に1つ以上の特徴によって、および典型的には実質的に全部の特徴によって定量的に評価することができる例えば、図30に開示した特徴群分類を参照されたい。細胞の各々について特徴の各々についての定量値または確率分布密度関数は、次に細胞を分類するためにアルゴリズム例えば、学習モデル部分内で利用される。細胞が分類および計数されると、データはLDCデータを提供するために組織化される。本発明の方法および装置の精度に関する予備調査は、高度の精度を示している。この予備調査は、被験者62例の集団からの試料を利用し、試料の各々について本発明を使用して決定されたWBC識別結果を手作業で試料を試験する経験のある血液学者によって作成された試料分析結果と対比して比較した。1セット500~1,000個の細胞が各試料から評価された。試料の2回の分析の線形回帰分析は、好中球、リンパ球、単球および好酸球について、R2値が手作業分析結果と本発明による分析装置からの結果との緊密な一致を示すことを証明している。本発明をその詳細な実施形態を参照して示して記載してきたが、当業者には形態およびその詳細における様々な変更を本発明の精神および範囲から逸脱せずに加えられることが理解される。"