特開 2023-100357 情報処理装置及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023100357

(43)【公開日】2023-07-19

(54)【発明の名称】情報処理装置及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G01N 33/543 20060101AFI20230711BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20230711BHJP

   G06T 7/90 20170101ALI20230711BHJP

【ＦＩ】

G01N33/543 521

G06T7/00 612

G06T7/90 D

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022000963

(22)【出願日】2022-01-06

(71)【出願人】

【識別番号】515268881

【氏名又は名称】Ｃｏｔｏｆｕｒｅ株式会社

(71)【出願人】

【識別番号】306008724

【氏名又は名称】富士レビオ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002103

【氏名又は名称】弁理士法人にじいろ特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】荒川 宏樹

(72)【発明者】

【氏名】田口 英貴

(72)【発明者】

【氏名】前田 竜太

(72)【発明者】

【氏名】岩堀 友志

(72)【発明者】

【氏名】豊泉 大介

【テーマコード（参考）】

5L096

【Ｆターム（参考）】

5L096AA02

5L096BA06

5L096BA13

5L096DA02

5L096EA13

5L096EA18

5L096FA06

5L096FA14

5L096FA15

5L096FA32

5L096FA66

5L096FA69

5L096FA72

5L096GA38

(57)【要約】      （修正有）

【課題】抗原抗体検査法に基づく検査キットによる検査対象物の有無の判定精度を向上すること。
【解決手段】情報処理装置１は、試薬と検体を反応させて検査対象物質の有無を検出する反応カセットの原画像データと、原画像を処理して検査対象物質の有無を判定するプログラムとを記憶する記憶部１４と、プログラムを実行するプロセッサ１１と、を具備する。プログラム実行により、原画像内の検査窓画像から、レファレンス領域内に出現するレファレンスライン内の画素の色空間値と、レファレンス領域と判定領域の間の領域内の画素の色空間値とを特定する手段と、判定ライン内の画素に関する色空間値を、レファレンスライン内の画素に関する色空間値と、レファレンス領域と判定領域との間の領域内の画素に関する色空間値との間で正規化する手段と、正規化された判定ライン内の画素に関する色空間値に基づいて、検査対象物質の有無を判定する手段と、を実行する。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

試薬と検体とを反応させ、前記反応による前記試薬の呈色状態により検査対象物質の有無を検出するための反応カセットに関する原画像のデータと、前記原画像を処理して前記検査対象物質の有無の判定を行うプログラムとを記憶する記憶部と、
前記プログラムを実行するプロセッサとを具備する情報処理装置であって、
前記プロセッサが前記プログラムを実行することにより、
前記原画像内の検査窓画像から、レファレンス領域内に出現するレファレンスライン内の画素に関する色空間値と、前記レファレンス領域と判定ラインが出現する判定領域との間の領域内の画素に関する色空間値とを特定する手段と、
前記判定ライン内の画素に関する色空間値を、前記レファレンスライン内の画素に関する色空間値と、前記レファレンス領域と前記判定領域との間の領域内の画素に関する色空間値との間で正規化する手段と、
前記正規化された前記判定ライン内の画素に関する色空間値に基づいて、前記検査対象物質の有無を判定する手段とが実現される、情報処理装置。

【請求項2】

試薬と検体とを反応させ、前記反応による前記試薬の呈色状態により検査対象物質の有無を検出するための反応カセットに関する原画像のデータと、前記原画像を処理して前記検査対象物質の有無の判定を行うプログラムとを記憶する記憶部と、
前記プログラムを実行するプロセッサとを具備する情報処理装置であって、
前記プロセッサが前記プログラムを実行することにより、
前記原画像から、前記反応カセット上の検査窓に関する検査窓画像を抽出する手段と、
前記検査窓画像から、レファレンス領域内に出現するレファレンスライン上の第１ブロック内の画素に関する色空間値の平均を特定する手段と、
前記レファレンス領域と判定ラインが出現する判定領域との間の領域内において、前記第１ブロック内の画素に関する色空間値の平均に対して色空間上での距離が最大を示す第２ブロック内の画素に関する色空間値の平均を特定する手段と、
前記判定ライン上の第３ブロック内の画素に関する色空間値の平均の最大値を特定する手段と、
前記第２ブロック内の画素に関する色空間値の平均と前記第１ブロック内の画素に関する色空間値の平均との間の色空間上の距離に対する、前記第２ブロック内の画素に関する色空間値の平均と前記第３ブロック内の画素に関する色空間値の平均の最大値との間の色空間上の距離の割合に基づいて、前記検査対象物質の有無を判定する手段とが実現される、情報処理装置。

【請求項3】

前記検査窓画像を抽出する手段は、前記原画像に対する輪郭抽出処理により前記検査窓画像を抽出する、請求項２記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記検査窓画像を所定のマトリクスサイズにリサイズする手段がさらに実現される、請求項２記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記検査窓画像の中心線に沿って色空間値を探索し、色空間値が最大の変動を示す位置を特定する手段と、
前記位置から所定距離だけ上方の位置に前記第１ブロックを設定する手段とがさらに実現される、請求項２記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記位置から所定距離だけ下方の位置に、前記第３ブロックを移動しながら前記最大値を探索するための第２探索枠を設定する手段がさらに実現される、請求項５記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記２ブロック内の画素に関する色空間値の平均に対する、前記検査窓画像の各画素の色空間値の色空間上での距離を計算し、距離画像を発生する手段がさらに実現される、請求項２記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記距離画像の各画素の距離を、前記２ブロック内の画素に関する色空間値の平均と前記第１ブロック内の画素に関する色空間値の平均との間の色空間上の距離に対する割合に換算し、換算距離画像に変換する手段がさらに実現される、請求項７記載の情報処理装置。

【請求項9】

試薬と検体とを反応させ、前記反応による前記試薬の呈色状態により検査対象物質の有無を検出するための反応カセットに関する原画像内の検査窓画像から、レファレンス領域内に出現するレファレンスライン内の画素に関する色空間値と、前記レファレンス領域と判定ラインが出現する判定領域との間の領域内の画素に関する色空間値とを特定する手段と、
前記判定ライン内の画素に関する色空間値を、前記レファレンスライン内の画素に関する色空間値と、前記レファレンス領域と前記判定領域との間の領域内の画素に関する色空間値との間で正規化する手段と、
前記正規化された前記判定ライン内の画素に関する色空間値に基づいて、前記検査対象物質の有無を判定する手段とをコンピュータに実現させるためのプログラム。

【請求項10】

試薬と検体とを反応させ、前記反応による前記試薬の呈色状態により検査対象物質の有無を検出するための反応カセットに関する原画像から、前記反応カセット上の検査窓に関する検査窓画像を抽出する手段と、
前記検査窓画像から、レファレンス領域内に出現するレファレンスライン上の第１ブロック内の画素に関する色空間値の平均を特定する手段と、
前記レファレンス領域と判定ラインが出現する判定領域との間の領域内において、前記第１ブロック内の画素に関する色空間値の平均に対して色空間上での距離が最大を示す第２ブロック内の画素に関する色空間値の平均を特定する手段と、
前記判定ライン上の第３ブロック内の画素に関する色空間値の平均の最大値を特定する手段と、
前記第２ブロック内の画素に関する色空間値の平均と前記第１ブロック内の画素に関する色空間値の平均との間の色空間上の距離に対する、前記第２ブロック内の画素に関する色空間値の平均と前記第３ブロック内の画素に関する色空間値の平均の最大値との間の色空間上の距離の割合に基づいて、前記検査対象物質の有無を判定する手段とをコンピュータに実現させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、情報処理装置及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、免疫測定法を原理としたイムノクロマトグラフィー法による抗原抗体検査法の利便性を向上した反応カセットに綿棒、スクイズチューブ、滴下チップ等を組み合わせた検査キットが、コロナウイルスの蔓延を背景としいて普及している。図１１に例示するように、被検者から採取した検体を反応カセット３１の所定の滴下部３２に滴下し、所定の検査時間が経過した後に、検査窓３３上のレファレンス領域に出現したレファレンスライン、判定領域に出現した判定ラインを目視確認することにより、検査対象物の有無、つまり陽性又は陰性を判定することができる。

【0003】

具体的にはレファレンス領域内にレファレンスラインが例えば青系統などの色で出現し、レファレンス領域から所定距離下方の判定領域に判定ラインが出現しなかった場合は、陰性と判定することができ、レファレンスラインと判定ラインとが共に青系統などの色で出現した場合には、陽性であると判定することができる。

【0004】

このような検査キットは、個人での使用が難しい。その主な理由としては、特に判定ラインの発色の程度によりその出現の有無を判断するには十分な経験が必要とされること、さらに様々な照明環境がその判断の画一性を阻害していることによる。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

目的は、イムノクロマトグラフィー法による抗原抗体検査法に基づいた検査キットによる検査対象物の有無の判定精度を向上できる情報処理装置及びプログラムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本実施形態に係る情報処理装置は、試薬と検体とを反応させ、反応による試薬の呈色状態により検査対象物質の有無を検出するための反応カセットに関する原画像のデータと、原画像を処理して検査対象物質の有無の判定を行うプログラムとを記憶する記憶部と、プログラムを実行するプロセッサと、判定の結果を表示する表示部とを具備する。プロセッサがプログラムを実行することにより、原画像内の検査窓画像から、レファレンス領域内に出現するレファレンスライン内の画素に関する色空間値と、レファレンス領域と判定ラインが出現する判定領域との間の領域内の画素に関する色空間値とを特定する手段と、判定ライン内の画素に関する色空間値を、レファレンスライン内の画素に関する色空間値と、レファレンス領域と前記判定領域との間の領域内の画素に関する色空間値との間で正規化する手段と、正規化された判定ライン内の画素に関する色空間値に基づいて、検査対象物質の有無を判定する手段とが実現される。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】図１は、本実施形態に係る情報処理装置の一例としての携帯型情報処理端末を示す図である。

【図2】図２は、図１の携帯型情報処理端末の構成図を示す図である。

【図3】図３は、本実施形態に係る情報処理装置の他の例としてのサーバ装置を示す図である。

【図4】図４は、図１の情報処理装置による判定処理の手順を示すフローチャートである。

【図5】図５は、図４の判定処理に続くの手順を示すフローチャートである。

【図6】図６は、図４の工程Ｓ１２により抽出される検査窓画像の一例を示す図である。

【図7】図７は、図５、図６に示す工程の補足図である。

【図8】図８は、図６の工程Ｓ２０により発生される換算距離画像を示す図である。

【図9】図９は、図６の工程Ｓによる判定処理Ｓ２４，Ｓ２８の補足図である。

【図10】図１０は、図６の工程Ｓ２９による判定結果の表示画面の一例を示す図である。

【図11】図１１は、反応カセットの一例に関する平面図である。

【発明を実施するための形態】

【0008】

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
本発明の実施形態は、試薬と検体とを反応させ、反応による試薬の呈色状態により検査対象物質の有無を検出するための反応カセットを撮影し、それにより発生した原画像内の検査窓画像から、レファレンス領域内に出現するレファレンスライン内の画素に関する色空間値と、レファレンス領域と判定ラインが出現する判定領域との間の発色していない領域内の画素に関する色空間値との間で、判定ライン内の画素に関する色空間値を正規化（スケーリング）し、検査対象物質の有無を判定することを特徴としている。それによりカメラの特性や照明環境の変化等の外乱要因による判定精度の低下を抑え、判定処理の安定化を実現するものである。以下詳細に説明する。

【0009】

図１に示すように、本実施形態に係る情報処理装置は、典型的にはスマートフォン等の携帯型情報処理端末である。図２に示すように、携帯型情報処理端末は、プロセッサ１１に対してデータ／制御バス１０を介して、ＲＡＭ１２、ＲＯＭ１３、記憶部１４、カメラ１５、タッチパネル１７、タッチパネル１７の入力コントローラ１６、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等のディスプレイ１９、ディスプレイ１９のビデオコントローラ１８、通信モジュール２０が接続されてなる。プロセッサ１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）及びＧＰＵ（Graphics Processing Unit）により構成され、記憶部１４に記憶され、ＲＡＭにロードされたプログラムを実行することにより、カメラ１５で撮影された反応カセットに関する画像（原画像）に対してコロナウイルス、インルルエンザウイルス等の検査対象物質の有無を判定するための各種手段が実現される。

【0010】

なお、本実施形態に係る情報処理装置としては、図３に示すように、携帯型情報処理端末１に対してインターネット回線５を介して接続されるサーバ装置３であってもよい。サーバ装置３は、携帯型情報処理端末１のカメラ１５で撮影された反応カセットに関する画像（原画像）のデータを携帯型情報処理端末１から受信し、原画像のデータを処理して検査対象物質の有無を判定し、当該判定結果を携帯型情報処理端末１に返信する。ここでは、本実施形態に係る情報処理装置は、携帯型情報処理端末１であるとして説明する。

【0011】

図４、図５に検査対象物質の有無の判定処理の手順が示されている。なお、前提として、被検者から採取した検体が図１１に示した反応カセット３１の所定の滴下部３２に滴下され、所定の検査時間が経過した後に、検査窓３３上にレファレンス領域内にレファレンスラインが青系統の色により適正に出現し、且つレファレンス領域から所定距離だけ下方の判定領域内に判定ラインが青系統の色で出現した場合には、検体に検査対象物質が含まれると判定できる（陽性判定）。一方、レファレンス領域内にレファレンスラインが適正に出現したが、判定領域内には判定ラインが出現しなかった場合は、陰性と判定することができる。なお、レファレンスラインとは、検査キットが正しく機能していることを確認するためのラインであって、判定ラインの出現の有無（陽性または陰性）に関わらず発色する。なお、発色する色は、検査キットが採用する発色原理によって異なる、レファレンスラインおよび判定ラインの色には赤、青、緑、紫、黒などがある。ここでは、レファレンスライン、判定ラインともに青色に発色するものとして説明する。

【0012】

なお、原画像Ｉ０その他の画像に関して上下方向を、図１１に示す反応カセット３１において、検査窓３３から見て滴下部３２及び反応開始ボタン３４の側を下方、反応開始ボタン３４から見て滴下部３２、検査窓３３の側を上方として説明の便宜上規定する。

【0013】

まず工程Ｓ１１において、カメラ１５により反応カセット３１の全体が撮影される。それにより図６に例示するように、原画像Ｉ０のデータが発生され、記憶部１４に記憶される。好ましくは反応カセット３１の上下全体が垂直画角の全域に整合して収まるように撮影される。なお、ここでは原画像Ｉ０を構成する画素の値がＲＧＢ形式により表現されているものとして説明する。換言すると、画素値は、Ｒ軸、Ｇ軸、Ｂ軸の直交３軸からなる座標空間（色空間）上の座標としての色空間値（Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値）により与えられる。周知の通り、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値それぞれが２５６階調で表現されるとき、青はＲＧＢ（０，０，２５５）、白はＲＧＢ（２５５，２５５，２５５）で表される。

【0014】

次に工程Ｓ１２において、図６に例示するように、原画像Ｉ０から例えば輪郭抽出処理により、反応カセット３１上の検査窓３３に関する検査窓画像Ｉ１が抽出される。この抽出方法としては輪郭抽出処理に限定されることはなく、任意の手法が採用される。次に工程Ｓ１３において、検査窓画像Ｉ１は、補間処理又は間引き処理により所定のマトリクスサイズ（縦横の画素数）にリサイズされる。それによりリサイズされた検査窓画像Ｉ２が発生され、記憶部１４に記憶される。携帯型情報処理端末１に装備されるカメラ１５の解像度は様々であり、また撮影条件の設定に応じて変動するので、当該リサイズ処理はマトリクスサイズを一定にして、後述の処理の安定的な実行を実現する。

【0015】

工程Ｓ１４において、図７に示すレファレンスラインの下縁を示す基準線ＲＬを探索するための探索枠Ｆ１が設定される。レファレンスラインは検査窓３３内のレファレンス領域内のいずれかの位置に出現する。検査窓３３内におけるレファレンス領域の位置及び範囲は予め決まっている。なお、インフルエンザウイルスの判定ラインが出現する判定領域、コロナウイルスの判定ラインが出現する判定領域それぞれの位置及び範囲も予め決まっている。レファレンス領域を包囲するように探索枠Ｆ１が設定される。探索枠Ｆ１の中心は、検査窓画像Ｉ２の上端から所定の距離、つまり所定の画素数Ｐ１だけ下方の位置に設定され、幅は検査窓画像Ｉ２の幅と同じに設定され、また高さはレファレン領域と同じ又は少し大きく設定される。

【0016】

工程Ｓ１５において、探索枠Ｆ１内に限定して、上方から下方に向かって検査窓画像Ｉ２の中心線Ｃに沿って、着目画素を１画素ずつ移動しながら、着目画素の色空間値と着目画素より一又は所定数だけ上方に位置する対象画素の色空間値とに基づいて、青色から、発色していない白色に変化するレファレンスラインの下縁が特定される。具体的には、着目画素の色空間値が対象画素の色空間値より低く、且つそれら２画素の色空間値の差、つまり色空間値の変動が最大を示す位置を特定する。当該位置を通り、幅方向に平行に基準線ＲＬが設定される。

【0017】

次に、工程Ｓ１６において、基準線ＲＬから所定の画素数Ｐ２だけ上方の位置に、所定サイズの青ブロックＢ(Ｂ)が設定される。青ブロックＢ(Ｂ)のサイズとしては、例えば検査窓画像Ｉ２の全幅を示す画素数の２０％の幅で、検査窓画像Ｉ２の全幅を示す画素数の１０％の高さに既定される。画素数Ｐ２は、青ブロックＢ(Ｂ)の全域がレファレンスライン内に含まれるように既定されている。工程Ｓ１７において、青ブロックＢ(Ｂ)に含まれる検査窓画像Ｉ２上の複数の画素を対象として色空間値の平均値ave.(B(B))が計算される。典型的には画素値がＲＧＢ形式で表現されるとき、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値それぞれの平均値が求められる。なお、青ブロックＢ(Ｂ)内の複数の画素に関する色空間値の平均ave.(B(B))は、レファレンスライン内の標準的な色空間値を示している。

【0018】

工程Ｓ１８において、レファレンス領域と判定領域との間の領域を探索枠Ｆ２として、この探索枠Ｆ２内に限定して、検査窓画像Ｉ２の中心線Ｃに沿って下方に、青ブロックＢ(Ｂ)と同じサイズの白ブロックＢ(Ｗ)が１画素ピッチで移動され、その各位置で白ブロックＢ(Ｗ)内に含まれる画素に関する色空間値の平均値ave.B(W)が計算される。そして青ブロックＢ(Ｂ)内の画素に関する色空間値の平均値ave.(B(B))から色空間上で最も離れた、つまり青ブロックＢ(Ｂ)内の画素に関する色空間値の平均ave.B(B)からの色空間上での距離が最大を示す色空間値の平均ave.B(W)が特定される。

【0019】

工程Ｓ１９において、図８（ａ）、図８（ｂ）に示すように、探索された白ブロックＢ(Ｗ)の色空間値の平均値ave.B(W)と、検査窓画像Ｉ２上の各画素に関する色空間値p(x,y(I2))との間の色空間上の距離d(x,y(I2))が画素毎に計算される。それにより検査窓画像Ｉ２が、距離画像Ｉ３に変換される。さらに工程Ｓ２０において、距離画像Ｉ３の各画素の画素値が、青ブロックＢ(Ｂ)内の画素に関する色空間値の平均値ave.B(B)と白ブロック内の画素に関する色空間値の平均値ave.B(W)との間の色空間上の距離Ｄに対する割合(d(x,y(I2))／Ｄ)に換算される。それにより換算距離画像Ｉ４が生成される。つまり、当該換算距離画像Ｉ４の生成処理は、カメラ１５の特性や照明等の撮影環境等による依存性を排除して、判定精度を高めて且つ安定化するために、検査窓画像Ｉ２上の各画素に関する色空間値を、白ブロックＢ(Ｗ)内の画素に関する色空間値の平均値ave.B(W)と青ブロックＢ(Ｂ)内の画素に関する色空間値の平均値ave.B(B)との間で正規化（スケーリング）することを意味する。

【0020】

次に、工程Ｓ２１において、基準線ＲＬから所定の画素数Ｐ３だけ下方の位置に、探索枠Ｆ３が設定される。探索枠Ｆ３の中心は、基準線ＲＬから所定の距離、つまり所定の画素数Ｐ３だけ下方の位置に設定され、幅は検査窓画像Ｉ２の全域に設定され、また高さは検査窓３３内でインフルエンザウイルスの判定ラインが出現する可能性のある判定領域を包囲する大きさに既定されている。

【0021】

工程Ｓ２２において、探索枠Ｆ３内で青ブロックＢ（Ｂ）と同じサイズのインフルエンザブロックＢ（ＦＬＵ）が縦横に１画素ずつ移動され、その各位置でインフルエンザブロックＢ（ＦＬＵ）に含まれる換算距離画像Ｉ４上の複数の画素に関する画素値の平均ave.B(FLU)が計算される。そして工程Ｓ２３において、複数の画素値の平均値ave.B(FLU)から最大値MAXave.B(FLU)が特定される。

【0022】

工程Ｓ２４において、図９に示すように、最大値MAXave.B(FLU)が、所定の閾値ＴＨ、例えば０．３と比較される。当該比較結果に従ってインフルエンザウイルスに関する陽性／陰性が判定される。インフルエンザブロックＢ（ＦＬＵ）の最大値MAXave.B(FLU)が閾値ＴＨより低いとき、陰性として判定され、高いとき、陽性として判定される。閾値ＴＨの値は任意に変更可能である。

【0023】

次に、工程Ｓ２５において、基準線ＲＬから所定の画素数Ｐ４だけ下方の位置に、探索枠Ｆ４が設定される。探索枠Ｆ４の中心は、基準線ＲＬから所定の距離、つまり所定の画素数Ｐ４だけ下方の位置に設定され、幅は検査窓画像Ｉ２の全域に設定され、また高さは検査窓３３内でコロナウイルスの判定ラインが出現する可能性のある判定領域を包囲する大きさに既定されている。

【0024】

工程Ｓ２６において、探索枠Ｆ４内で青ブロックＢ（Ｂ）と同じサイズのコロナブロックＢ（ＣＯＶ）が縦横に１画素ずつ移動され、その各位置でコロナブロックＢ（ＣＯＶ）に含まれる換算距離画像Ｉ４上の複数の画素に関する画素値の平均ave.B(COV)が計算される。そして工程Ｓ２７において、平均値ave.B(COV)から最大値MAXave.B(COV)が特定される。

【0025】

工程Ｓ２８において、最大値MAXave.B(COV)が所定の閾値ＴＨと比較される。当該比較結果に従ってコロナウイルスに関する陽性／陰性が判定される。コロナブロックＢ（ＣＯＶ）の最大値MAXave.B(COV)が閾値ＴＨより低いとき、陰性として判定され、高いとき、陽性として判定される。典型的には閾値ＴＨの値は、インフルエンザウイルス判定とコロナウイルス判定とで同一であるが、それぞれ個別に設定するものであっても良い。

【0026】

図１０に例示するように、工程Ｓ２９において、判定結果は、ディスプレイ１９に表示される。または、判定結果に関するデータは、サーバ装置３から携帯型情報処理端末１に送信され、携帯型情報処理端末１のディスプレイ１９に表示される。なお、表示される換算距離画像Ｉ４の右側には、画素値p(x,y(I4))を水平方向に積分したヒストグラムが表示され、下側には、画素値p(x,y(I4))を垂直方向に積分したヒストグラムが表示されていてもよい。これらヒストグラムによりレファレンスラインの積分値と反応ラインの積分値とを対比することができ、陽性／陰性の判定結果及びその確度を目視によりおおよそ確認することができる。

【0027】

本実施形態によれば、イムノクロマトグラフィー法による抗原抗体検査法に基づいた検査キットによる検査対象物の有無の判定精度を向上することができる。より具体的には、
レファレンスライン内の標準的な色空間値と、レファレンス領域と判定領域との間の発色していない領域の色空間値との間で、判定ライン内の色空間値を正規化（スケーリング）することにより、カメラ１５の特性や照明等の撮影環境等による依存性を排除して、検査対象物の有無に関する判定精度を高めて且つ安定化することができる。

【0028】

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

【符号の説明】

【0029】

１…携帯型情報処理端末、１１…プロセッサ、１０…データ／制御バス、１２…ＲＡＭ、１３…ＲＯＭ、１４…記憶部、１５…カメラ、１７…タッチパネル、１９…ディスプレイ、２０…通信モジュール。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】