UA125437C2 - Спосіб квантифікації чистоти зразків невидимих неозброєним оком частинок - Google Patents

Спосіб квантифікації чистоти зразків невидимих неозброєним оком частинок Download PDF

Info

Publication number
UA125437C2
UA125437C2 UAA201901540A UAA201901540A UA125437C2 UA 125437 C2 UA125437 C2 UA 125437C2 UA A201901540 A UAA201901540 A UA A201901540A UA A201901540 A UAA201901540 A UA A201901540A UA 125437 C2 UA125437 C2 UA 125437C2
Authority
UA
Ukraine
Prior art keywords
objects
primary particles
image
size
particles
Prior art date
Application number
UAA201901540A
Other languages
English (en)
Inventor
Іда-Марія Сінторн
Ида-Мария СИНТОРН
Мартін Рюнер
Мартин Рюнер
Густаф Кюльберг
Джозефіна Нільссон
Джозефина Нильссон
Original Assignee
Інтелліджент Вайрес Іміджінг Інк.
Интеллиджент Вайрес Имиджинг Инк.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Інтелліджент Вайрес Іміджінг Інк., Интеллиджент Вайрес Имиджинг Инк. filed Critical Інтелліджент Вайрес Іміджінг Інк.
Publication of UA125437C2 publication Critical patent/UA125437C2/uk

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B21/00—Measuring arrangements or details thereof, where the measuring technique is not covered by the other groups of this subclass, unspecified or not relevant
    • G01B21/28—Measuring arrangements or details thereof, where the measuring technique is not covered by the other groups of this subclass, unspecified or not relevant for measuring areas
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/70—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving virus or bacteriophage
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B15/00—Measuring arrangements characterised by the use of electromagnetic waves or particle radiation, e.g. by the use of microwaves, X-rays, gamma rays or electrons
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/10—Investigating individual particles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/10—Investigating individual particles
    • G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
    • G01N15/1429—Signal processing
    • G01N15/1433—Signal processing using image recognition
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/02—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
    • G01N23/04—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60—Type of objects
    • G06V20/69—Microscopic objects, e.g. biological cells or cellular parts
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60—Type of objects
    • G06V20/69—Microscopic objects, e.g. biological cells or cellular parts
    • G06V20/698—Matching; Classification
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2565/00—Nucleic acid analysis characterised by mode or means of detection
    • C12Q2565/60—Detection means characterised by use of a special device
    • C12Q2565/601—Detection means characterised by use of a special device being a microscope, e.g. atomic force microscopy [AFM]
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N2015/0038—Investigating nanoparticles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/10—Investigating individual particles
    • G01N2015/1006—Investigating individual particles for cytology
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/10—Investigating individual particles
    • G01N2015/103—Particle shape
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/40—Imaging
    • G01N2223/401—Imaging image processing
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/40—Imaging
    • G01N2223/405—Imaging mapping of a material property

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Dispersion Chemistry (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Virology (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
  • Sampling And Sample Adjustment (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Medicines Containing Antibodies Or Antigens For Use As Internal Diagnostic Agents (AREA)

Abstract

Спосіб передбачений для квантифікації чистоти зразків невидимих неозброєним оком частинок. Зразок, який аналізується, поміщають а електронний мікроскоп для одержання зображення (100) зразка в електронному мікроскопі. Зразок містить об'єкти (114). Збільшують об'єкти (114), які мають розміри, які відрізняються від розмірів первинних частинок (120), і розміри, які потрапляють в інтервал розмірів первинних частинок (120). Об'єкти (114) виявляють як первинні частинки (120) або залишки (106). Виявлені первинні частинки (120) виключають з об'єктів (114) таким чином, що об'єкти (114) містять залишки (106), а не первинні частинки (120). Визначають першу загальну площу (Т1) виявлених залишків (106). Визначають другу загальну площу (Т2) виявлених первинних частинок (120).

Description

Технічна Галузь
Представлений винахід відноситься до способу оцінювання і кількісного визначення рівня чистоти зразка шляхом використання електронної мікроскопії.
Рівень Техніки і Короткий Опис Винаходу
Розробка і виготовлення біопрепаратів типово включає кілька етапів очищення, де клітинний детрит, зруйновані частинки, інші забруднюючі частинки і кластери, і так далі повинні видалятися таким чином, щоб кінцевий продукт містив тільки бажані первинні частинки. Чистота і дисперсія первинних частинок, які представляють цікавість (тобто, незгруповані первинні частинки), в кінцевому продукті важливі для його якості і ефективності. Тому, кількісне оцінювання чистоти є важливим для кінцевого продукту, а також під час процесів подальшої розробки і виготовлення для оцінювання ефективності і ефекту кожного етапу очищення.
Електронна мікроскопія є способом, яким можна отримати зображення невидимих неозброєним оком частинок з роздільною здатністю, достатньою для ідентифікації у зразку частинок, які представляють цікавість (первинні частинки), а також небажаних залишків, забруднюючих частинок і кластерів. В багатьох процесах важливе об'єктивне кількісне визначення чистоти зразка невидимих неозброєним оком частинок, таких як вірусні частинки, вірусоподібні частинки, неорганічні кульки та інші наночастинки і мікрочастинки з рідких зразків. Наприклад, модифіковані вірусні вектори зазвичай використовуються в генній терапії, а модифіковані вірусні частинки використовуються як вакцини. Однак, доступні на даний момент способи кількісної оцінки чистоти не є дуже точними і часто включають етапи з ручною роботою, що можуть спотворювати кінцевий результат. Існує потреба у ефективнішому і надійнішому способі оцінювання і визначення чистоти рідких зразків, які містять невидимі неозброєним оком первинні частинки і забруднюючі частинки/залишки.
Спосіб представленого винаходу надає рішення для вищезгаданих проблем.
Точніше, спосіб передбачений для квантифікації чистоти зразків невидимих неозброєним оком частинок. Аналізований зразок поміщають в електронний мікроскоп для отримання зображення зразка в електронному мікроскопі. Зразок містить об'єкти первинних частинок, а також залишки. Залишки можуть бути зруйнованими або частинами (шматочками) первинних частинок і/або забруднюючими частинками, і/або первинними частинками або кластерами
Зо залишків або агрегатами, і/або залишком матеріалу з фази виробництва. Об'єкти в зображенні збільшуються і мають розміри, які відрізняються від розмірів первинних частинок, і розміри, які потрапляють в інтервал розмірів первинних частинок. Об'єкти в зображенні виявляються як первинні частинки або залишки. Виявлені первинні частинки виключаються з решти об'єктів таким чином, що об'єкти, виявлені як залишки, містять тільки залишки, а не первинні частинки.
Вимірюють першу загальну площу (Т1) виявлених залишків. Вимірюють другу загальну площу (12) виявлених первинних частинок. Для кількісного визначення чистоти зразка, обраховується відношення першої загальної площі (Т1) до другої загальної площі (12).
В іншому варіанті виконання краї об'єктів у зображенні збільшуються і об'єкти мають розмір, який по суті подібний до розмірів первинних частинок. Для ідентифікації первинних частинок, аналізують крутість об'єктів.
В іншому варіанті виконання об'єкти у зображенні, які мають форму, яка по суті подібна до форми первинних частинок, ідентифікуються як первинні частинки.
В іншому варіанті виконання краї об'єктів у зображенні збільшуються і об'єкти мають розмір, який по суті подібний до розмірів первинних частинок, і для ідентифікації первинних частинок, аналізують профіль радіальної щільності об'єктів.
В ще іншому варіанті виконання краї об'єктів у зображенні збільшуються і об'єкти мають розмір, який по суті подібний до розмірів первинних частинок, а відношення "сигнал-шум" на границі об'єктів аналізують шляхом визначення середньої яскравості внутрішньої частини об'єктів порівняно з середньою яскравістю тільки зовні об'єктів.
В іншому варіанті виконання краї об'єктів у зображенні збільшуються і об'єкти мають розмір, який по суті подібний до розмірів первинних частинок, а локальний контраст об'єктів визначають шляхом аналізу чіткості зображення зовнішнього краю об'єктів.
В іншому варіанті виконання краї об'єктів у зображенні збільшуються і об'єкти мають розмір, який по суті подібний до розмірів первинних частинок, а структуру об'єктів визначають за допомогою аналізу текстури для ідентифікації первинних частинок.
В іншому варіанті виконання структуру об'єктів у зображенні визначають за допомогою аналізу текстури і аналізують для ідентифікації первинних частинок.
В іншому варіанті виконання зразок, який містить вірусні частинки або вірусоподібні частинки, поміщають в електронний мікроскоп.
В ще іншому варіанті виконання зображення фільтрують двома згладжувальними фільтрами для створення першого відфільтрованого зображення і другого відфільтрованого зображення і видаляють перше відфільтроване зображення з другого відфільтрованого зображення.
Короткий Опис Креслень
Фіг. 1 показує зображення негативно контрастуючого зразка біологічної частинки в розчині при проходженні крізь нього електронів;
Фіг. 2 показує зображення, яке представляє результат після застосування різних видів методу Гауса для збільшення дрібних країв;
Фіг. З показує зображення первинних об'єктів, виявлених у зображенні, представленому на
Фіг. 2, шляхом використання спеціального способу виявлення;
Фіг. 4 показує зображення, яке представляє результат після збільшення розміру об'єктів типових залишків з використанням різних видів метода Гауса в оригінальному зображенні;
Фіг. 5 показує зображення, яке представляє результат після визначення порогової величини зображення із збільшеними об'єктами;
Фіг. б показує зображення, яке представляє результат після видалення об'єктів, які відповідають первинним частинкам; і
Фіг. 7 показує зображення, яке представляє кінцевий результат, який включає як первинні частинки так і залишки.
Детальний Опис
Представлений винахід описує унікальний спосіб кількісного визначення чистоти зразка, який містить невидимі неозброєним оком частинки або наночастинки (які можуть, наприклад, мати розмір приблизно 100 нм) в розчині на основі автоматичного і об'єктивного аналізу зображень зразка в електронному мікроскопі. Зразок може, наприклад, бути рідким, розчиненим, твердим або порошковим зразком.
Можуть використовуватися негативно контрастуючі зображення при проходженні електронів.
Загалом, рівень чистоти представленого винаходу визначається, переважно, відношенням площі первинних частинок до площі непервинних частинок (включаючи малі залишки, а також кластери малих залишків, а також кластери великих залишків). Головними етапами способу представленого винаходу є:
Зо 1. Поміщають аналізований зразок в електронний мікроскоп для отримання зображення зразка в електронному мікроскопі; 2. Збільшують краї (такі як дрібні краї) первинних частинок в зображенні, які мають розмір, який є типовим для первинних частинок; 3. Спеціально виявляють усі первинні частинки у зображенні шляхом використання способу, який пристосований для ідентифікації особливих первинних частинок; 4. Збільшують об'єкти з розміром, типовим для кластерів залишків і забруднюючих частинок у зображенні; 5. На етапі 4 виявляють усі збільшені об'єкти шляхом використання, наприклад, способу визначення порогової величини. 6. Виключають (видаляють) ідентифіковані первинні частинки з виявлених збільшених об'єктів; 7. Визначають загальну площу виявлених кластерів і решти кластерів залишків, і забруднюючих частинок з етапу 6; 8. Визначають загальну площу первинних частинок, виявлених на етапі 3; і 9. Обраховують відношення площі, яка одержується з етапу 7, до площі, яка одержується з етапу 8.
Типове ілюстративне зображення 100 показане на фіг. 1, а етапи 2-6 показані на Фіг. 2-6. Фіг. 7 показує кінцевий результат 102, тобто, первинні частинки 120 і об'єкти 106 залишків.
Визначені площі первинних частинок і, відповідно, об'єктів залишків використовуються на етапах 7-9 для отримання рівня чистоти.
Точніше, Фіг. 1 показує зображення 100 негативно контрастуючого зразка біологічної частинки у розчині при проходженні крізь нього електронів. Біологічні частинки можуть бути вірусними частинками або будь-якими іншими органічними частинками. Зразки, які містять неорганічні частинки, можуть також аналізуватися способом представленого винаходу. Для збільшення, наприклад, дрібних країв (або контрастних/тонких ділянок) об'єктів 116 у зображенні, які мають розмір, який є типовим для аналізованих первинних частинок (етап 2), може використовуватися придатний спосіб, такий як різні види метода Гауса або будь-який інший придатний спосіб. Фіг. 2 показує результат 105 після застосування різних видів метода
Гауса для збільшення дрібних країв ідентифікованих об'єктів 116. Ідентифіковані об'єкти 116 є, бо в більшій мірі, первинними частинками, проте можуть містити деякі небажані залишки і забруднюючі частинки 106 (пояснюються детальніше нижче). Певний тип вірусних частинок можуть мати очікуваний розмір 100 нм таким чином, що частинки, які мають розмір, який по суті відмінний від згаданого розміру, найвірогідніше не є первинними частинками, а замість цього небажаними частинками 106 залишків. Слід відзначити, що аналіз на етапі 2 може не обмежуватися розміром усіх частинок. Також можна сфокусуватися на частинах структури первинних частинок, які є специфічними для бажаних первинних частинок, таких як малюнок частинки або товщина зовнішнього краю. Потім можна збільшити спеціальну характеристику частинки, таку як малюнок або товщина зовнішнього краю частинки.
Збільшення дрібних країв вибраних частинок або первинних частинок (шляхом використання різних видів метода Гауса) в зображенні надавало неочікувані і на подив гарні результати. Наприклад, контрастуючі біологічні зразки (такі як вірусні частинки) приводять до різних кількостей барвника, який оточує об'єкти/частинки у зображенні внаслідок різної товщини барвника в різних частинах зразка, а також навколо об'єктів/частинок з різними розмірами.
Кількість (товщина) барвника безпосередньо впливає на рівень чистоти і, тому, там, де на сітці обраховують рівень чистоти, може робити обрахунок менш коректним. Як вказано вище, краї або об'єкти у вибраному інтервалі розмірів у зображенні збільшуються шляхом використання, наприклад, різних видів наближення Гауса. Слід розуміти, що може також використовуватися інший край або наближення, які збільшують об'єкт. У різних видах метода Гауса зображення фільтрують двома згладжувальними фільтрами Гауса (які мають різний коефіцієнт згладжування сигма). Одне відфільтроване зображення потім видаляють з іншого, що надає зображення із збільшеними краями або збільшеними об'єктами, наприклад, певного розміру.
Результат частково залежить від поєднання використовуваних згладжувальних коефіцієнтів.
Саме на цих модифікованих зображеннях потім виявляють первинні частинки, залишки і забруднюючі частинки. Як вказано вище, етап, який збільшує край/об'єкт, послаблює вплив різних кількостей і неоднорідний розподіл барвника. Цей важливий і інноваційний етап, тому, необхідний у застосуванні/випадках, де неоднорідне забарвлення є проблемою, як у випадку, коли аналізують біологічні зразки вірусних частинок та інших частинок. У зразках, які містять тільки неорганічний(ї) матеріал/частинки, етап, який збільшує край, може виключатися. Окрім того, збільшення об'єктів (тобто, первинних частинок на етапах 2/3) певного вибраного розміру
Зо або характеристики, такої як товщина або форма краю, перед виявленням усіх об'єктів після збільшення згідно з етапом 4 (описаний нижче) послаблює проблему неоднорідного забарвлення фону і підсвітки зображення, що, інакше, може легко привести до невірного положення країв об'єкта і навіть приводить до помилково або невірно втрачених виявлених об'єктів. ІНШИМИ словами, збільшення на етапі 2 полегшує ідентифікацію первинних частинок з огляду на змінні кольори фону і підсвітку від мікроскопу. Наприклад, збільшення видаляє або послаблює вплив світліших кольорів на певних сегментах зображення і вплив градієнтів яскравості.
Однак, деяка частина небажаних залишків і забруднюючих частинок можуть мати розмір, який подібний до розміру аналізованих первинних частинок. Іншими словами, збільшення на етапі 2 може збільшувати частинки, які мають подібний розмір або мають інші характеристики, подібні до характеристик первинних частинок, проте вони не є первинними частинками. Потім на етапі 2 необхідно далі аналізувати збільшені об'єкти, наприклад, шляхом аналізу форми або крутості об'єктів 116 для ідентифікації і розрізнення первинних частинок 120 серед залишків, які можуть мати розміри, які потрапляють в інтервал розмірів первинних частинок. Це робиться на етапі З (і результат 107 показаний на Фіг. 3), який ідентифікує (білим кольором) виявлені первинні частинки 120 шляхом використання способу виявлення, такого як аналіз радіальної симетрії частинок/об'єктів, ідентифікованих на етапі 2, і як показано на фіг. 2.
Для того, щоб зробити спосіб кількісного визначення чистоти представленого винаходу (тобто, незалежним від користувача) об'єктивним і надійним, етапи представленого способу повинні переважно виконуватися автоматично з вхідними даними користувача, наданими тільки для вибору приблизних розмірів первинних частинок, а також нижньої і верхньої межі непервинних частинок/об'єктів (залишки і кластери). Важливим аспектом представленого винаходу є здатність автоматично відрізняти первинні частинки від непервинних частинок/об'єктів. Як вказано стосовно етапу 3, круглі первинні частинки (такі як вірусні вектори) можуть, наприклад, виявлятися на основі круглих симетричних характеристик або інших способів, які спеціально виявляють первинні частинки 120. Наприклад, радіально симетрична структура вірусних частинок може перетворюватися на профіль яскравості. Вона може використовуватися для опису структури шляхом обрахунку середнього рівня яскравості на кожній відстані від центру, яка визначається від центру в напрямі назовні до периферії або оболонки структури вірусних частинок. Також можна розробляти математичні алгоритми для опису структур вірусних частинок або форми замість покладання на профілі яскравості.
Важливою ознакою способу представленого винаходу є те, що можна створити зразки на основі профілів яскравості для об'єктивного опису вірусних частинок. Зразки також можуть створюватися шляхом використання математичних методів. У цей спосіб, усі виявлені об'єкти в інтервалі розмірів можуть порівнюватися з профілем або зразком, які представляють типову первинну частинку і використовують профіль/зразок для визначення того, чи достатньо подібний виявлений об'єкт до профілю/зразка, який класифікується як істинна первинна частинка 120. На етапі З також можна використовувати інші способи для ідентифікації первинних частинок 120, такі як способи виявлення еліптичних, стрижнеподібних або кристалоподібних форм.
Слід розуміти, що вищезгадане посилання на вірусні частинки є просто прикладом і представлений винахід не обмежується вірусними частинками. Також, посилання на округлість/круглість частинки є просто прикладом і можуть також використовуватися інші характеристики, такі як спеціальні структури, спеціальні форми і поверхні об'єктів.
Що стосується етапу 3, який пов'язаний з спеціальним виявленням первинних частинок 120 (і для оцінювання непервинних частинок, які мають розмір, який подібний до розміру первинних частинок), можна включити додатковий етап, який використовує відношення "сигнал-шум" або локальні контрасти на границі об'єктів 116. Це робиться для подальшого покращення виявлення первинних частинок 120 і автоматичного прийняття рішення про те, що є первинною частинкою або не є нею. Відношення "сигнал-шум", переважно, визначається як середня яскравість у внутрішній частині частинки порівняно з середньою яскравістю тільки зовні частинки. Для аналізу покращення чіткості зовнішніх і/або внутрішніх країв частинки, може використовуватися локальне наближення контрасту, щоб мати змогу визначати, чи є це первинна частинка, чи ні.
Також, що стосується етапу З, для несферичних частинок можуть використовуватися інші способи, розроблені для виявлення спеціальних форм або інших характеристик первинних частинок 120, таких як текстура (малюнок на поверхні частинки).
Наступний етап полягає у виявленні небажаних залишків і забруднюючих частинок у зразку.
Фіг. 4 показує результат 108 після збільшення об'єктів на первинному зображенні. Одна
Зо проблема полягає в тому, що аналіз і збільшення на етапі 4 також ідентифікують і включають деякі або усі первинні частинки 120, ідентифіковані на етапі 3. На етапі 4 усі об'єкти 114 на зображенні збільшуються шляхом використання, наприклад, різних видів метода Гауса.
Залишки і кластери можуть, наприклад, також виявлятися (автоматичним) способом визначення порогової величини яскравості, таким як спосіб Оцу визначення порогової величини. Ручний вибір порогової величини яскравості повинен також працювати, проте це може легко вносити небажану залежність від користувача.
Переважно, об'єкти 114 ідентифікуються шляхом фокусуванні на певному інтервалі розмірів, який є типовим для кластерів залишків і забруднюючих частинок, оскільки залишки/забруднюючі частинки можуть мати будь-яку форму і кольори. Можна спершу фокусуватися на об'єктах з розмірами, які є типовими для залишків і забруднюючих частинок, але менші за розміри первинних частинок, а потім фокусуватися на об'єктах з розмірами, які більші за розміри первинних частинок. Яскравість об'єктів 114 переважно аналізується для ідентифікації ділянок або площ, які містять залишки і забруднюючі частинки.
У цей спосіб, усі збільшені об'єкти 114 у зображенні виявляються на етапі 5, а результат 110 показаний на Фіг. 5. Іншими словами, спосіб ідентифікації, використовуваний на етапі 4, не достатньо специфічний для виключення первинних частинок 120 таким чином, що частинки залишків і деякі або усі первинні частинки ідентифікуються як об'єкти 114 і показані в результаті 110.
На етапі 6 ідентифіковані первинні частинки 120, як вони ідентифіковані на етапі 3, які також
БО включені в об'єкти 114, виключаються або видаляються з об'єктів 114, зображених на фіг. 5, таким чином, що тільки виявлені залишки і забруднюючі частинки 106 показані в результаті 112 на Фіг. 6. Це означає, що будь-які первинні частинки, які були включені в об'єкти 114 в результаті способу збільшення, використовуваного на етапі 5, видаляються таким чином, що результат 112 показує тільки залишки і забруднюючі частинки 106.
На етапі 7 визначають загальну площу Т1 решти об'єктів або залишків 106 після етапу 6, тобто після видалення первинних частинок. На етапі 8 визначають загальну площу 12 виявлених первинних частинок 120, як показано на Фіг. 3. На етапі 9 обраховують відношення Р площ, які отримуються після етапу 7 і, відповідно, етапу 8.
Описане наближення, яке квантифікує чистоту як відношення площ первинних частинок в 60 залежності від інших об'єктів, є надійним. Кілька помилково виявлених або втрачених первинних частинок тільки незначним чином погіршують результат, оскільки визначення базується на великій кількості зображень, які представляють лунку із зразком, що переважно отримуються з автоматично (не залежать від користувача) або вручну.
Хоча представлений винахід був описаний у відповідності з переважними композиціями і варіантами виконання, слід розуміти, що в нього можуть вноситися певні заміни та зміни без виходу за правові рамки наступної формули винаходу.

Claims (7)

  1. ФОРМУЛА ВИНАХОДУ 10 1. Спосіб квантифікації чистоти зразків невидимих неозброєним оком частинок, у якому: поміщають зразок, який аналізують, в електронний мікроскоп для одержання зображення (100) зразка в електронному мікроскопі, при цьому зразок містить об'єкти (114); збільшують об'єкти (114) у зображенні, які мають розміри, які відрізняються від розмірів первинних частинок (120), і розміри, які потрапляють в інтервал розмірів первинних частинок 15 (120); виявляють об'єкти (114) у зображенні як первинні частинки (120) або залишки (106); виключають виявлені первинні частинки (120) з об'єктів (114) таким чином, що об'єкти (114) містять залишки (106), а не первинні частинки (120); визначають першу загальну площу (Т1) виявлених залишків (106); 20 визначають другу загальну площу (12) виявлених первинних частинок (120); і обраховують відношення першої загальної площі (Т1) до другої загальної площі (12) для визначення кількісної величини чистоти зразка.
  2. 2. Спосіб за п. 1, який відрізняється тим, що у ньому додатково збільшують краї об'єктів (116) у зображенні, які мають розмір, який по суті подібний до розмірів первинних частинок (120), і 25 аналізують круглість об'єктів (116) для ідентифікації первинних частинок (120).
  3. 3. Спосіб за п. 1, який відрізняється тим, що у ньому додатково збільшують краї об'єктів (116) у зображенні, які мають розмір, який по суті подібний до розмірів первинних частинок (120), і аналізують профіль радіальної щільності об'єктів (116) для ідентифікації первинних частинок (120). Зо
  4. 4. Спосіб за п. 1, який відрізняється тим, що у ньому додатково збільшують краї об'єктів (116) у зображенні, які мають розмір, який по суті подібний до розмірів первинних частинок (120), і аналізують відношення "сигнал-шум" на границі об'єктів (116) шляхом визначення середньої яскравості внутрішньої частини об'єктів порівняно з середньою яскравістю тільки зовні об'єктів (116). 35
  5. 5. Спосіб за п. 1, який відрізняється тим, що у ньому додатково збільшують краї об'єктів (116) у зображенні, які мають розмір, який по суті подібний до розмірів первинних частинок (120), і аналізують локальний контраст об'єктів (116) шляхом аналізу чіткості краю об'єктів.
  6. 6. Спосіб за п. 1, який відрізняється тим, що у ньому додатково поміщають зразок, який містить вірусні або вірусоподібні частинки, в електронний мікроскоп. 40
  7. 7. Спосіб за п. 1, який відрізняється тим, що у ньому додатково фільтрують зображення двома згладжувальними фільтрами для створення першого відфільтрованого зображення і другого відфільтрованого зображення, і видаляють перше відфільтроване зображення з другого відфільтрованого зображення.
UAA201901540A 2016-09-30 2017-09-11 Спосіб квантифікації чистоти зразків невидимих неозброєним оком частинок UA125437C2 (uk)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201662402003P 2016-09-30 2016-09-30
PCT/US2017/050962 WO2018063785A1 (en) 2016-09-30 2017-09-11 Method for quantification of purity of sub-visible particle samples

Publications (1)

Publication Number Publication Date
UA125437C2 true UA125437C2 (uk) 2022-03-09

Family

ID=61762953

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
UAA201901540A UA125437C2 (uk) 2016-09-30 2017-09-11 Спосіб квантифікації чистоти зразків невидимих неозброєним оком частинок

Country Status (24)

Country Link
US (2) US10451566B2 (uk)
EP (1) EP3349872B1 (uk)
JP (1) JP6790091B2 (uk)
KR (1) KR102176815B1 (uk)
CN (1) CN109715259B (uk)
AU (1) AU2017335569B2 (uk)
BR (1) BR112018012570A2 (uk)
CA (1) CA2997325C (uk)
CL (1) CL2018002522A1 (uk)
DK (1) DK3349872T3 (uk)
EA (1) EA036586B1 (uk)
ES (1) ES2774533T3 (uk)
HU (1) HUE048000T2 (uk)
IL (1) IL259279B (uk)
MA (1) MA42888B1 (uk)
MX (1) MX380840B (uk)
MY (1) MY193420A (uk)
NZ (1) NZ741498A (uk)
PL (1) PL3349872T3 (uk)
PT (1) PT3349872T (uk)
SA (1) SA519401436B1 (uk)
SG (1) SG11201805521XA (uk)
UA (1) UA125437C2 (uk)
WO (1) WO2018063785A1 (uk)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6790091B2 (ja) * 2016-09-30 2020-11-25 インテリジェント ヴァイルス イメージング インコーポレイテッド サブビジブル粒子サンプルの純度を定量化する方法
KR102192033B1 (ko) * 2019-03-05 2020-12-16 서울대학교산학협력단 전자현미경 이미지 분석 방법
CN112697658B (zh) * 2019-10-23 2024-09-10 中国石油化工股份有限公司 存储器、电子显微镜颗粒几何性质测定方法、设备和装置
CN116563249A (zh) * 2023-05-11 2023-08-08 中国食品药品检定研究院 一种眼内注射剂的亚可见颗粒质控方法、系统及设备
CN116817804B (zh) * 2023-08-24 2023-11-03 江苏集创原子团簇科技研究院有限公司 一种多层石墨烯中离子注入深度精确标定方法

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3931927B2 (ja) * 1996-12-13 2007-06-20 株式会社ブリヂストン シリカ微小粒子又はカーボンブラック微小粒子形態の自動計測方法
US5917927A (en) * 1997-03-21 1999-06-29 Satake Corporation Grain inspection and analysis apparatus and method
EP1430438A2 (en) * 2001-09-17 2004-06-23 Her Majesty the Queen in Right of Canada, representend by the Department of Agriculture and Agri-Food Canada Method for identifying and quantifying characteristics of seeds and other objects
AU2003230069B2 (en) * 2002-05-14 2008-11-13 Molecular Devices, Llc System and methods for rapid and automated screening of cells
JP4761346B2 (ja) * 2005-03-28 2011-08-31 国立大学法人名古屋大学 ２層カーボンナノチューブ含有組成物
RU2420593C2 (ru) * 2005-04-15 2011-06-10 Интеллиджент Вирус Имейджинг Инк. Способ анализа клеточных структур и их компонентов
US8805039B2 (en) * 2005-10-12 2014-08-12 Intelligent Virus Imaging Inc Identification and classification of virus particles in textured electron micrographs
MY153016A (en) * 2007-05-30 2014-12-31 Intelligent Virus Imaging Inc A method for counting and segmenting viral particles in an image
US8712141B2 (en) * 2007-05-30 2014-04-29 Intelligent Virus Imagaing Inc. Method for counting and segmenting viral particles in an image
SE532499C2 (sv) * 2008-01-18 2010-02-09 Hemocue Ab Metod och apparat för analys av partiklar i ett vätskeformigt prov
JP2011095182A (ja) * 2009-10-30 2011-05-12 Sysmex Corp 細胞分析装置及び細胞分析方法
EP2335825A1 (en) * 2009-12-21 2011-06-22 F. Hoffmann-La Roche AG Unit and device for the preparation of cells and/or particles in a liquid and method for microscopic analysis
WO2012142496A1 (en) * 2011-04-15 2012-10-18 Constitution Medical, Inc. Measuring volume and constituents of cells
JP6790091B2 (ja) * 2016-09-30 2020-11-25 インテリジェント ヴァイルス イメージング インコーポレイテッド サブビジブル粒子サンプルの純度を定量化する方法

Also Published As

Publication number Publication date
MY193420A (en) 2022-10-12
AU2017335569B2 (en) 2019-11-21
HUE048000T2 (hu) 2020-05-28
IL259279A (en) 2018-07-31
KR102176815B1 (ko) 2020-11-10
CL2018002522A1 (es) 2018-11-30
US10451566B2 (en) 2019-10-22
US20190376910A1 (en) 2019-12-12
PT3349872T (pt) 2020-03-13
EP3349872A1 (en) 2018-07-25
MA42888A1 (fr) 2018-11-30
EP3349872B1 (en) 2019-12-11
ES2774533T3 (es) 2020-07-21
US20190011378A1 (en) 2019-01-10
NZ741498A (en) 2020-03-27
CA2997325A1 (en) 2018-03-30
BR112018012570A2 (pt) 2018-12-04
JP2019532253A (ja) 2019-11-07
EA036586B1 (ru) 2020-11-26
EA201890740A1 (ru) 2019-08-30
CA2997325C (en) 2023-03-28
MX2018012349A (es) 2018-12-17
KR20190039464A (ko) 2019-04-12
SG11201805521XA (en) 2018-07-30
MA42888B1 (fr) 2020-03-31
IL259279B (en) 2021-10-31
JP6790091B2 (ja) 2020-11-25
EP3349872A4 (en) 2019-06-26
PL3349872T3 (pl) 2020-06-15
DK3349872T3 (da) 2020-03-16
AU2017335569A1 (en) 2018-05-10
CN109715259B (zh) 2021-02-26
SA519401436B1 (ar) 2022-01-10
CN109715259A (zh) 2019-05-03
WO2018063785A1 (en) 2018-04-05
MX380840B (es) 2025-03-12
US11002689B2 (en) 2021-05-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11002689B2 (en) Method for quantification of purity of sub-visible particle samples
US20120076349A1 (en) Flow type particle image analysis method and device
US9239281B2 (en) Method and device for dividing area of image of particle in urine
JP6035141B2 (ja) 架橋ゴムのクラックの評価方法
JP6045292B2 (ja) 細胞計数装置及び細胞計数プログラム
Schumacher et al. THUNDER imagers: how do they really work
CN114998226A (zh) 一种金属紧固件点蚀区域的缺陷评价方法
RU2420593C2 (ru) Способ анализа клеточных структур и их компонентов
JP5034570B2 (ja) 走査型電子顕微鏡装置の評価方法及び評価装置
JP7747256B2 (ja) 高ダイナミックレンジ荷電粒子分析を実行する方法
DK201570249A1 (en) Method and system for detection of fluid inclusion
HK40000438B (en) Method for quantification of purity of sub-visible particle samples
HK40000438A (en) Method for quantification of purity of sub-visible particle samples
US8712140B2 (en) Method of analyzing cell structures and their components
WO2023058456A1 (ja) 検査装置
JP2025121578A (ja) フォーカス状態評価方法、染色画像解析方法、および、コンピュータ読み取り可能なプログラム
CN119470196A (zh) 一种纸面石膏板孔隙率和孔径分布的分析方法
KR20100066141A (ko) 금속의 미세조직 내 크랙유무 검출장치 및 검출방법
JP2008304311A (ja) 周期性パターンの欠陥検査方法及び欠陥検査装置