[发明专利]生物流体样本成像方法和生物流体样本成像设备在审
申请号: | 201810336497.2 | 申请日: | 2013-12-06 |
公开(公告)号: | CN108709834A | 公开(公告)日: | 2018-10-26 |
发明(设计)人: | 谢敏;史蒂芬·C·沃德劳 | 申请(专利权)人: | 艾博特健康公司 |
主分类号: | G01N15/02 | 分类号: | G01N15/02;G01N15/14;G01N21/64;G01N33/49;G01N15/00;G01N33/483 |
代理公司: | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人: | 黄志华;李欣 |
地址: | 美国新*** | 国省代码: | 美国;US |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 生物流体样本 子区域 样本 成像技术 成像设备 分布指示 腔室 成像 分析生物流体 子区域选择 空间分布 图像数据 非均匀 可重复 统计 创建 分析 | ||
本发明涉及生物流体样本成像方法和生物流体样本成像设备。一种用于分析生物流体样本的方法,包括以下步骤:a)提供在空间上映射的腔室;b)提供样本内的一种或多种成分的预定可重复的非均匀空间分布,所述分布指示在每一个腔室子区域中所述样本内的统计上显著数量的成分的存在或不存在;c)基于由所述分布指示的在所述子区域中统计上显著数量的一种或多种成分的存在或不存在,针对每个子区域选择一种或多种成像技术;d)使用为所述子区域所选择的所述一种或多种成像技术创建表示在所述子区域中的所述生物流体样本的图像数据;以及e)分析所述样本。
本申请是申请日为2013年12月6日、申请号为201380066596.9、发明名称为“使用预定分布对生物流体成像”的原案申请的分案申请。
本申请享有2012年12月6日提交的美国专利申请No.61/734,179和2013年10月28日提交的美国专利申请No.61/896,432所公开的本质主题的权益,并通过引用并入该本质主题。
技术领域
本发明总体涉及用于对生物流体样本成像的方法,并且尤其涉及在多于一种分辨率下且在少于整体样本的一些情形下用于对生物流体样本成像的方法和设备。
背景技术
历史上,诸如全血、尿液、脑脊髓液、体腔液等的生物流体样本已经通过在载玻片上涂抹少量未稀释的流体并且在手动显微镜下评估该涂片来评估其微粒或细胞成分。使用这些技术能够得到合理的结果,但是它们非常依靠技术员的经验和技巧。这些技巧同样是劳动密集型,因而对于商业实验室应用在实践上不可行。
用于分析生物流体样本的自动化设备是已知的,该自动化设备包括适于对腔室内静止地存在的生物流体的样本成像的一些设备。自动分析装置可以在大体上减少的时间段内产生与人工检测方法同样精确的结果。尽管如此,自动化装置操作的速度能够被高分辨率成像显著地限制。高分辨率成像产生大量的电子数据,这些电子数据必须经由设备处理。因此需要提供减少始终如一地提供精确的结果所需时间的自动化装置和方法。
发明内容
用于根据本发明的一方面,提供一种用于分析生物流体样本的方法。所述方法包括以下步骤:a)提供用于保持所述生物流体样本的腔室,该腔室在空间上映射为将所述腔室划分为多个子区域;b)当将样本设置在所述腔室内设置时,提供所述样本内的一种或多种成分的预定可重复的非均匀空间分布,其中,所述分布指示在所述腔室的每一个子区域中的所述样本内的统计上显著数量的至少一种成分的存在或不存在;c)将所述生物流体样本设置在所述腔室内;d)基于由所述分布所指示的在所述子区域中的统计上显著数量的一种或多种成分的存在或不存在,针对每个子区域选择一种或多种成像技术;e)使用为所述子区域所选择的所述一种或多种成像技术创建表示在每一个子区域中的所述生物流体样本的图像数据;以及f)使用表示在每一个子区域中的所述生物流体样本的所述图像数据分析所述样本。
根据本发明的另一个方面,提供一种用于对生物流体样本成像的设备。所述设备包括腔室、样本照明器、至少一个析像管、以及处理器。所述腔室可操作以保持所述生物流体样本。所述腔室在空间上映射为将所述腔室划分为多个子区域。所述析像管可操作以产生表示在腔室内所存在的样本的图像信号。所述处理器适于包括设置在所述腔室内设置的所述样本内的一种或多种成分的预定可重复的非均匀空间分布。所述分布指示在所述腔室的每一个子区域中的所述样本内的统计上显著数量的至少一种成分的存在或不存在。基于由所述分布所指示的在所述子区域中的统计上显著数量的一种或多种成分的存在或不存在,所述处理器还适于针对每个腔室子区域选择一种或多种成像技术。使用为每一个所述选择的腔室子区域所选择的所述一种或多种成像技术,所述处理器还适于与所述样本照明器和所述析像管通信,以创建表示在所述选择的腔室子区域中的所述生物流体样本的图像数据。
鉴于以下所提供的本发明的详细说明以及如附图中所示出的,本方法和与之相关的优点将变得明显。
附图说明
图1是生物流体样本分析盒的透视图。
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