JP2019510963A - マルチビューの特徴付けのための方法及び装置 - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は、2016年1月28日に出願された「マルチビュー特徴付けのための方法及び装置」と題する米国仮特許出願第62/288,371号の優先権を主張し、その開示はその全体が参照により本明細書に援用される。
式1 VSP=HSP×Wi2Pi/4
式2 VSB=(HSB×Wi2Pi/4)−1/2×Wi2+(Pi/24)Wi3
102 試料容器
104 ラック
105 ローディングエリア
106、108、110 分析装置
120 ベース
121 トラック
122 キャリア
122H 把持部
124 ロボット
130、130A 品質チェックモジュール
143 コンピュータ
147 LISシステム
212 試料
212SB 沈降した血液部分
212SP 血清又は血漿部分
212T 管
214 キャップ
215 識別情報
218 ラベル
313 ゲルセパレータ
440A〜440C カメラ
444A〜444C 背面照明光源
515 マルチクラス分類器
Claims (20)
- 試料容器内に収容された試料を特徴付ける方法であって、
複数の視点から撮影された試料を収容する前記試料容器の複数の2D画像を処理することによって得られ、分類された2Dデータセットであって、血清又は血漿、沈降した血液部分、ゲルセパレータ、空気、管、及びラベルとして分類される、前記分類された2Dデータセットを提供し、
前記分類された2Dデータセットにおける位置を、統合された3Dデータセットに関連付け、
前記統合された3Dデータセットに基づいて統合された3Dモデルを形成する
ことを含む方法。 - 前記複数の2D画像は、前記複数の視点のそれぞれにおいて複数の異なる露光時間で撮影される請求項1に記載の方法。
- 前記複数の異なる露光時間は、約0.1msと約256msとの間である請求項2に記載の方法。
- 前記複数の2D画像は、異なる公称波長を有する複数の異なるスペクトルで撮影される請求項2に記載の方法。
- 前記複数の異なるスペクトルが、約400nmと700nmとの間の3つ以上の波長を含む請求項4に記載の方法。
- 前記複数の異なるスペクトルが、約634nm±35nm、約537nm±35nm、及び約455nm±35nmの波長を含む請求項4に記載の方法。
- 前記分類された2Dデータセットは、複数の異なる露光時間における波長ごとに最適に露光された画像データから得られる請求項4に記載の方法。
- 前記複数の2D画像は、複数の側方画像に基づいており、各側方画像が隣接する画像と重複している前記試料容器の360度ビューを表す請求項1に記載の方法。
- 前記複数の視点の数は、3以上である請求項1に記載の方法。
- 異なる波長で最適に露光された画素の統計を演算して統計データを生成することを含む請求項1に記載の方法。
- 前記異なる波長に対する最適に露光された画像データからの前記最適に露光された画素の前記統計の演算は、波長ごとに対応する画素の集合から平均値、標準偏差、及び/又は共分散を計算することを含む請求項10に記載の方法。
- 前記最適に露光された画素の選択は、0〜255の範囲において約180〜254の間の強度を有する前記画像から画素を選択することを含む請求項10に記載の方法。
- マルチクラス分類器を使用して、前記分類された2Dデータセットを生成する請求項10に記載の方法。
- マルチクラス分類器は、サポートベクトルマシン又はランダム判定ツリーを含む請求項13に記載の方法。
- 前記マルチクラス分類器は、複数のトレーニングセットから生成される請求項13に記載の方法。
- 前記統合された3Dモデルが表示又は格納される請求項1に記載の方法。
- 前記統合された3Dデータセットへの前記分類された2Dデータセットの位置の前記関連付けは、各分類された2Dデータセットの仮想ボクセルグリッドに基づく請求項1に記載の方法。
- 前記分類された2Dデータセットは、キャップとしてさらに分類される請求項1に記載の方法。
- 試料及び試料容器を特徴付けるように構成された品質チェックモジュールであって、
前記試料容器の周囲に配置され、複数の視点から試料容器及び試料の複数の画像を撮像するように構成された複数のカメラであって、前記複数のカメラのそれぞれは、複数の異なる露光時間と、複数の異なる波長又は1つ以上の波長範囲で撮影された複数の2D画像を生成するように構成された前記複数のカメラと、
前記複数のカメラに接続され、前記複数の2D画像から画像データを処理するように構成されたコンピュータであって、
複数の視点から撮影された前記複数の2D画像を処理することによって得られ分類された2Dデータセットであって、血清又は血漿部分、沈降した血液部分、ゲルセパレータ(存在する場合)、空気、管、及びラベルとして分類される、前記分類された2Dデータセットを提供し、
前記2Dデータセットにおける位置を、統合された3Dデータセットに関連付け、
前記統合された3Dデータセットに基づいて統合された3Dモデルを形成する
ように構成され動作可能な前記コンピュータと、
を含む前記品質チェックモジュール。 - 試料容器内に収容された試料を画像化するように構成された試料検査装置であって、
トラックと、
前記試料容器を収容するように構成された前記トラック上のキャリアと、
前記トラックの周囲に配置され、複数の視点から試料容器及び試料の複数の2D画像を撮像するように構成された複数のカメラであって、前記複数のカメラのそれぞれは、複数の異なる露光時間と、複数の異なる波長又は1つ以上の波長範囲で複数の画像を生成するように構成された前記複数のカメラと、
前記複数のカメラに接続され、前記複数の2D画像から画像データを処理するように構成されたコンピュータであって、
複数の視点から撮影された前記複数の2D画像を処理することによって得られ分類された2Dデータセットであって、血清又は血漿部分、沈降した血液部分、ゲルセパレータ(存在する場合)、空気、管、及びラベルとして分類される、前記分類された2Dデータセットを提供し、
前記2Dデータセットにおける位置を、統合された3Dデータセットに関連付け、
前記統合された3Dデータセットに基づいて統合された3Dモデルを形成する
ように構成され動作可能な前記コンピュータと、
を含む前記試料検査装置。
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