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GEBIET UND
HINTERGRUND DER ERFINDUNG
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Die
vorliegende Erfindung bezieht sich auf die chemische Analyse und
genauer auf die quantitative Online-Analyse von chemischen Spezies
in Teilchen. Insbesondere bezieht sich die vorliegende Erfindung
auf die Online-Quantifizierung von polyzyklischen aromatischen Kohlenwasserstoffen
(PAK) und anderer fluoreszierender Schadstoffe in Aerosolen.
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Die
PAK sind unter den vielen organischen Verbindungen, die gewöhnlich als
Umwelt-Schadstoffe im Spurenbereich in Filtraten gefunden werden,
die mit unvollständiger
Verbrennung, Pyrolyse und anderen thermischen Zersetzungsprozessen
assoziiert werden. Die PAK-Familie, die als Kohlenwasserstoff enthaltende
Spezies mit drei oder mehr verknüpften
aromatischen Ringen definiert wird, schließt viele Verbindungen ein,
von denen vermutet wird, dass sie potenzielle Karzinogene darstellen.
Deshalb ist die Identifizierung und Bestimmung der Emissionsgrade
von PAK bei der Umweltverträglichkeitsprüfung wichtig.
Außerdem
ist die Verfolgung der Emission von PAK-Verbindungen auch von beträchtlicher
industrieller Bedeutung, weil mehrere industrielle Prozesse über einen
schnellen Informationsrückfluss
von PAK-Zusammensetzung und -Konzentration gesteuert werden können.
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Mehrere
Prozeduren, wie z. B. die Gaschromatographie/Massenspektroskopie
(GC-MS), sind zum Erhalten von verbindungsspezifischer Information
für die
Ermittlung der PAK-Kontaminierung entwickelt und angewendet worden.
Diese Prozeduren können
auf die Analyse von PAK-Teilchen nicht unmittelbar angewendet werden,
weil sie alle mehrere Schritte der Proben-Vorbereitung beinhalten, in denen die
Teilchen zerstört
werden. Die GC-MS-Verfahren sind insbesondere kompliziert und teuer;
sie erfordern eine Hochvakuum-Ausrüstung des Standes der Technik
und einen ausgiebigen Zeiteinsatz eines Analyseexperten. Es ist
nicht kosteneffektiv, sie routinemäßig auf Proben anzuwenden,
die tatsächlich überhaupt
keine relevanten Gehalte an PAK enthalten können. Außerdem stellen die GC-MS-Verfahren keine
Online-Verfahren für
die Teilchen-Analyse dar und können
nicht zum Erhalten eines schnellen Informationsrückflusses verwendet werden,
der sowohl für
den Umweltschutz als auch für
die industrielle Prozesssteuerung erforderlich ist.
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PAK-Verbindungen
werden in erster Linie als eine Folge von unvollständiger Verbrennung
von organischer Materie erzeugt, und es wird somit angenommen, dass
sie sowohl in der Gasphase als auch der Festphase als ein integraler
Bestandteil von Materie in Teilchenform vorkommen. Weil die Konzentration
von derartigen Schadstoffen in den meisten atmosphärischen
Proben sehr niedrig ist und weil sie oft mit anderen Schadstoffen
vergesellschaftet sind, gestaltet sich wegen der mehrstufigen Isolierungs- und
Bestimmungsverfahren die Identifizierung und Quantifizierung von
PAK gewöhnlich
komplex, zeitaufwendig und oft ungenau. Dieses Problem ist primär mit der
Analyse von PAK auf Aerosol-Teilchen assoziiert, die als die komplizierteste
Aufgabe für klassische
Verfahren der PAK-Analyse betrachtet wird.
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Nichtsdestotrotz
ist die Analyse von PAK auf Aerosolen von starkem Interesse für sowohl
industrielle als auch staatliche Umweltschutz-Institutionen. Es
ist bewiesen worden, dass die größte PAK-Masse auf
Aerosol-Teilchen und nicht in der Gasphase vorkommt. (Das erfolgt
aufgrund des niedrigen Dampfdruckes von vielen dieser Verbindungen
bei Umgebungstemperatur.) Die Verteilung der PAK als eine Funktion
des aerodynamischen Durchmessers für eine Koksofen-Emission zeigt,
dass die meiste Kontaminierung mit Teilchen mit einem Durchmesser
von 1–10 μm assoziiert
ist. Die absolute Konzentration von PAK-Verbindungen in Luft ist
von der Verbindung abhängig
und gewöhnlich
in dem Bereich von 0,02–0,2 μg m–3.
Die absolute Konzentration kann in der Nähe von Industrie-Standorten
10 mal höher
sein und die Konzentrationen in dem Bereich μg m–3 und darüber liegen,
und Teilchen mit Durchmessern zwischen 10 und 100 μm oder mehr
sind in der Nähe
von Verbrennungsschornsteinen gemessen worden.
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Die
meisten der gegenwärtig
verwendeten analytischen Verfahren für PAK auf Aerosolen umfassen
(a) die Sammlung von PAK-Teilchen
mittels Ziehens eines großen
Luftvolumens durch einen Filter, (b) die Extraktion der gesammelten
PAK auf einem Filterpapier mit einem organischen Lösungsmittel und
(c) die chromatographische Aufreinigung und Trennung gefolgt von
(d) der Identifizierung und Quantifizierung unter Verwendung einer
oder einer Kombination von spektroskopischen und chromatographischen
Verfahren oder der Massenspektroskopie-Analyse in einer Hochvakuum-Kammer.
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Es
gibt eine Anzahl von analytischen Schwierigkeiten, die mit diesen
traditionellen Verfahren assoziiert sind. Die Echtzeit-Analyse von
in Umgebungsluft (Dämpfe,
Koksofen-Emission, Rauch oder andere gasförmige Media) vorhandenen PAK kann
hauptsächlich
wegen dem Fehlen einer Selektivität, Empfindlichkeit und Beweglichkeit
der analytischen Gerätschaft
nicht erzielt werden. Unter Betrachtung der obigen Schwierigkeiten
und unter Berücksichtigung
dessen, dass traditionelle Verfahren keine Online- und In-Situ-Ergebnisse
liefern, folgt, dass eine breit erkannte Notwendigkeit vorhanden
ist und dass es überaus
vorteilhaft wäre,
ein Verfahren für
eine Echtzeit-, Online-Analyse von Aerosol-Teilchen für PAK zu
besitzen.
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ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
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Gemäß der vorliegenden
Erfindung wird ein Verfahren zur Analyse von Teilchen für eine Vielzahl von
Spezies bereitgestellt, das die folgenden Schritte einschließt: (a)
das Bereitstellen: (i) einer Vielzahl von Morphologietypen; (ii)
einer Vielzahl von Spektraltypen; (iii) einer Vielzahl von Zielklassen,
wobei jede der Zielklassen einem der Morphologietypen und einem
der Spektraltypen entspricht, und (iv) einer Beziehung zwischen
einem Deskriptor-Vektor und einem Konzentration-Vektor, wobei der
Deskriptor-Vektor eine Vielzahl von Elementen einschließt, jedes
Element des Deskriptor-Vektors einer unterschiedlichen der Zielklassen
entspricht, wobei der Konzentration-Vektor eine Vielzahl von Elementen einschließt und wobei
jedes Element des Konzentration-Vektors einer unterschiedlichen
der Spezies entspricht; (b) das Erfassen einer Vielzahl von Bildern der
Teilchen, wobei jedes Bild bei einer unterschiedlichen Wellenlänge erfasst
wird; (c) das Ableiten des Deskrip tor-Vektors aus der Vielzahl von
Bildern; und (d) das Verwenden der Beziehung, um den Konzentration-Vektor
aus dem Deskriptor-Vektor
abzuleiten.
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Die
vorliegende Erfindung ist ein Verfahren zur Quantifizierung von
Spezies auf Teilchen. Die Spezies können entweder chemische Spezies,
wie z. B. PAK, oder biologische Spezies, insbesondere Mikroorganismen,
wie z. B. Bakterien und Algen sein. Im letzteren Fall kann der Mikroorganismus
selbst das Teilchen sein.
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Zur
Bestimmtheit konzentriert sich die Beschreibung unten auf die Verwendung
der vorliegenden Erfindung für
die Quantifizierung von PAK in Aerosol-Teilchen. Deshalb stammen
in der Beschreibung unten die Bilder von Fluoreszenz- oder Phosphoreszenz-Licht,
das von den Teilchen unter Anregung durch einfallendes Ultraviolett-Licht
emittiert wurde, und nicht von Licht, das von den Teilchen reflektiert
oder übertragen
wurde. Nichtsdestotrotz schließt
der Schutzumfang der vorliegenden Erfindung die Analyse von Bildern
von Licht ein, das von den Teilchen reflektiert oder übertragen
wurde, zusätzlich
zu der Analyse von Licht, das von den Teilchen als Reaktion auf
eine Anregung emittiert wurde. Darüber hinaus kann die Anregung
durch einfallende elektromagnetische Strahlung irgendeiner geeigneten
Wellenlänge,
nämlich
sichtbares und Infrarot-Licht, oder sogar durch schlichte Erwärmung der Teilchen
erfolgen.
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Die
zu analysierenden Teilchen werden auf einer zweidimensionalen Oberfläche verteilt,
so dass jeder Bildpunkt in jedem zwei-dimensionalen Intensitäts-Bild
ein Teil von nur einem Teilchen repräsentiert. Allgemein werden
auf der Oberfläche
eines Filters gesammelte Aerosol-Teilchen, wie in dem Verfahren des
Standes der Technik zur PAK-Analyse, geeignet verteilt. Wenn die
Bilder von Licht sind, das von den Teilchen als Reaktion auf einfallendes
Licht emittiert wurde, dann gibt es zwei allgemeine Verfahren der Erfassung
der Bilder. In dem ersten Verfahren wird die abzubildende Oberfläche homogen
bestrahlt und das emittierte Licht wird über ein geeignetes optisches
System an ein spektroskopisches Bildgebungsgerät übertragen. Bespiele derartiger
Geräte sind
der einstellbare akustooptische Filter und der Abtastinterferometer,
die von Lewis et al. in dem US-Patent Nr. 5 377 003 beschrieben
wurden; der Abtastinterferometer, der von Cabib et al. in dem US-Patent
Nr. 5 539 517 beschrieben und von der Applied Spectral Imaging,
Ltd. von Migdal Haemek, Israel, unter der Bezeichnung "ASI SD2000" hergestellt wurde,
und der einstellbare Flüssigkristallfilter, der
in Fluorescence Imaging Spectroscopy and Microscopy (Xue Feng Wang & Brian Herman,
Editors, John Wiley & Sons,
Inc., 1996) beschrieben wurde. In dem zweiten Verfahren wird die
abzubildende Oberfläche
unter Verwendung eines fokussierten Lichtstrahls abgetastet und
das emittierte Licht wird mittels eines herkömmlichen Spektrometers analysiert. Bei
beiden Verfahren wird spektral zerlegtes emittiertes Licht durch
eine von mehreren Verfahren abgebildet. Das einfache Verfahren verwendet
eine Anordnung eines Abbildungssensors für Festkörperflächen, wie z. B. eine Anordnung
von ladungsgekoppelten Detektoren (CCD), wobei jeder Detektor der Anordnung
einen Bildpunkt von jedem Bild erfasst. Ein weiteres Verfahren besteht
darin, jedem Bild eine Reihe von Bildpunkten zu einer Zeit unter
Verwendung einer Abtastdioden-Anordnung zu erfassen. Seit kurzem
sind CCD-Anordnungen erhältlich,
die ausreichend dicht sind, so dass mehrere Bilder, die mehreren
unterschiedlichen Wellenlängen
entsprechen, gleichzeitig erfasst werden können. Zum Beispiel kann eine
4096 × 4096
CCD-Anordnung 64 512 × 512
Bilder bei 64 unterschiedlichen Wellenlängen gleichzeitig erfassen.
Als eine Alternative zu den Spektrometern können diese großen CCD-Anordnungen
mit einer großen
Anzahl (64 in dem vorliegenden Beispiel) von optischen Schmalband-Filtern verwendet
werden, um Einzel-Wellenlängen-Bilder zu
erhalten. Bei dieser Alternative muss die Probe von einem Filter
zum anderen bewegt werden, zum Beispiel auf einer piezoelektrischen
Bühne.
In der PAK-Analyse von Aerosol-Teilchen schließt das optische System ein
Mikroskop ein, damit die endgültigen
Einzel-Wellenlängen-Bilder
ausreichend vergrößert werden,
um die Ziel-Teilchen
bei der gewünschten
Auflösung
von einem oder mehreren Bildpunkten pro Teilchen aufzulösen.
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Die
Ausgabe der Bild-Erfassung stellt für jeden abgebildeten Bereich
der zwei-dimensionalen Oberfläche
einen Satz von Bildern dar, wobei jedes Bild bei einer unterschiedlichen
Wellenlänge
ist. Diese Bilder werden digitalisiert und über Standard-Verfahren der
Bildverarbeitung analysiert, um für jeden abgebildeten Bereich
der zwei-dimensionalen Oberfläche
Spektral-Bilder
der Ziele zu erzeugen. Typischerweise entspricht jedes Ziel einem
Teilchen oder, in dem Fall von Bildern der PAK-Fluoreszenz, dem Bereich der Oberfläche des
Teilchens, der von einer PAK-Spezies eingenommen wird. Jedes Ziel
wird als zu einem eines Standardsatzes von Morphologietypen und
zu einem eines Standardsatzes von Spektraltypen zugehörig klassifiziert.
Für jedes
Ziel wird ein Wert einer extensiven Eigenschaft erhalten, wie z.
B. Fläche
oder gesamte Intensität.
Diese Werte werden für
jede Zielklasse getrennt summiert. Der Satz von summierten extensiven
Eigenschaften bildet einen kollektiven Deskriptor-Vektor für sämtliche der
Ziele. Eine Beziehung wird bereitgestellt, die den Deskriptor-Vektor
zu einem Vektor von Konzentrationen der interessierenden Spezies
in Beziehung setzt. Wenn die interessierende Spezies chemische Spezies
sind, dann werden die Konzentrationen als Masse pro Einheitsfläche ausgedrückt. Wenn
die interessierende Spezies biologische Spezies sind, dann werden
die Konzentrationen als Anzahl von Organismen pro Einheitsfläche ausgedrückt. Diese
Beziehung wird dazu verwendet, um die Konzentrationen der interessierenden
Spezies aus dem Deskriptor-Vektor abzuleiten.
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Der
Satz von Standard-Morphologietypen, der Satz von Standard-Spektraltypen
und die Beziehung zwischen den Deskriptor-Vektoren und Konzentration-Vektoren
werden durch eine Kalibrierungsprozedur erhalten. Ein Satz von Kalibrierungsproben
wird bereitgestellt. Diese Kalibrierungsproben können Sammlungen von Teilchen
mit bekannter Zusammensetzung oder Sammlungen von Teilchen mit unbekannter
Zusammensetzung aber von dem Typ sein, der analysiert werden soll.
Für jede
Kalibrierungsprobe werden eine oder mehrere Sätze von Bildern bei unterschiedlichen
Wellenlängen
erfasst. Jedes Bild schleißt
eine Vielzahl von Bildpunkten ein. Mit jedem Bildpunkt wird ein
Intensitätswert
assoziiert. Der Satz von Intensitätswerten von Bildpunkten, die
eine gemeinsame Position in den Bildern eines Satzes besitzen, bilden
ein Spektrum, das mit dieser Position assoziiert wird. Spektren,
deren summierte Intensität
einen vorbestimmten Grenzwert übersteigt, werden über eine
Clusteranalyse klassifiziert, um die Standard-Spektraltypen zu erhalten.
Siehe zum Beispiel R. L. Kettig und D. Landgrebe, "Classification of multispectral
Image data by extraction and classification of homogeneous objects", IEEE Transactions
on Geoscience Electronics, Vol. GE14 S. 19 (1976). Positionen, deren
summierte Intensität
den Grenzwert übersteigt,
werden in Kalibrierungsziele gruppiert. Für jedes Kalibrierungsziel werden
Werte von morphologischen Parametern berechnet, wie z. B. Fläche oder
Bildformat. Die Werte der morphologischen Parameter werden über eine
Clusteranalyse klassifiziert, um die Standard-Morphologietypen zu
erhalten. Jedes Kalibrierungsziel wird ferner als einer der Standard-Spektraltypen zugehörig klassifiziert.
Für jedes Kalibrierungsziel
wird ein Wert eines extensiven Parameters erhalten und diese Werte
werden summiert, um für
jedes einen Kalibrierung-Deskriptor-Vektor
zu liefern, wie oben beschrieben wurde.
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Die
Kalibrierungsproben werden nun über ein
Verfahren des Standes der Technik analysiert, falls erforderlich,
um für
jede Kalibrierungsprobe einen Kalibrierung-Konzentration-Vektor
zu erhalten, von dem jedes Element ein Wert der Konzentration einer
interessierenden Spezies in der Kalibrierungsprobe ist. Die gewünschte Beziehung
zwischen den Kalibrierung-Deskriptor-Vektoren und den Kalibrierung-Konzentration-Vektoren
wird nun über
computerisierte Standardverfahren bestimmt, zum Beispiel über mehrdimensionale
Analyse oder über
Einarbeiten eines neuronalen Netzes. Die Ausgabe der mehrdimensionalen
Analyse ist eine lineare Transformation, die als eine Matrix ausgedrückt wird,
welche die Deskriptor-Vektoren zu entsprechenden Konzentration-Vektoren in Beziehung
setzt. Der Deskriptor-Vektor wird mit dieser Matrix multipliziert,
um den Konzentration-Vektor zu ergeben. Die Ausgabe der Einarbeitung
eines neuronalen Netzes ist ein eingearbeitetes neuronales Netz,
dessen Eingaben Deskriptor-Vektoren
sind und dessen Ausgaben entsprechende Konzentration-Vektoren darstellen.
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Im
Hinblick auf die Analyse von chemischen Spezies ist die vorliegende
Erfindung zu dem Verfahren der Teilchen-Analyse ähnlich, das in der PCT-Anmeldung
WO98/33058 A1 des selben Anmelders beschrieben ist. Die wesentlichen
Unterschiede zwischen der vorliegenden Erfindung und der WO98/33058
A1 bestehen in den folgenden Punkten:
- 1. In
der WO98/33058 A1 sind die Spektren in der Datenbank Spektren von
reinen chemischen Spezies. In der vorliegenden Erfindung werden
die Standard-Spektren empirisch in der Kalibrierungsprozedur bestimmt.
Das ist in dem Fall von auf Aerosolen adsorbierten PAK wichtig,
weil die Spektren von adsorbierten chemischen Spezies im Allgemeinen
und von PAK im Besonderen bekanntlich durch die Oberflächen, auf
denen sie adsorbiert werden, und durch Verunreinigungen verändert werden.
- 2. In der WO98/33058 A1 werden die Formen der Teilchen zusammen
mit den Spektren der Teilchen berücksichtigt, aber nur in einer Rd-hoc-Weise.
In der vorliegenden Erfindung gilt die Beziehung zwischen dem Deskriptor-Vektor und
dem Konzentration-Vektor
explizit und gleichzeitig sowohl für Morphologien als auch für empirisch
bestimmte Spektren. Das ist insbesondere in dem Fall von PAK wichtig,
die auf Aerosolen adsorbiert sind, weil die Fluoreszenz-Spektren
von PAK-Kristallen bekanntlich von der Kristall-Morphologie im Allgemeinen
und der Kristall-Größe im Besonderen
abhängen.
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KURZE BESCHREIBUNG DER
ZEICHNUNGEN
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Die
Erfindung wird hierin mit Bezug auf die begleitenden Zeichnungen
nur beispielhaft beschrieben, worin:
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1 ein
schematisches Diagramm eines Systems zum Quantifizieren von PAK
in Aerosolen ist;
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2 ein
Flussdiagramm der Erfassung und Quantifizierung von PAK ist;
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3 ein
Flussdiagramm der Kalibrierung des Quantifizierungs-Verfahrens ist;
und
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4A und 4B Fluoreszenz-Spektren von
Algen-Spezies sind.
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BESCHREIBUNG DER BEVORZUGTEN
AUSFÜHRUNGSFORMEN
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Die
vorliegende Erfindung handelt von einem Verfahren zur quantitativen
Analyse von chemischen Spezies in Teilchen, das auf einer empirisch
bestimmten Beziehung zwischen Spektren, Morphologien und Konzentrationen
basiert. Spezifisch kann die vorliegende Erfindung für die Echtzeit-,
Online-Quantifizierung von PAK in Aerosolen verwendet werden.
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Die
Prinzipien und Arbeitsweise der Teilchen-Analyse gemäß der vorliegenden
Erfindung kann mit Bezug auf die Zeichnungen und die begleitende
Beschreibung besser verstanden werden.
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Bezugnehmend
nun auf die Figuren, ist die 1 ein schematisches
Diagramm eines automatischen Online-Echtzeit-Systems zum Verfolgen von PAK in Aerosolen.
Eine Rolle eines nicht fluoreszierenden Substrats 10, wie
z. B. nicht fluoreszierendes Filterpapier, wird auf einem Paar von
Rollen 12 montiert, die das Substrat 10 von links
nach rechts bewegen, wie in der 1 gesehen
wird. Eine großvolumige
Luftpumpe 16 saugt kontaminierte Luft über ein Rohr 14 und
durch das Substrat 10 ein, wobei Aerosol-Teilchen 18 auf
dem Substrat 10 abgeschieden werden. Optional kann ein
Filtersystem (nicht gezeigt), wie z. B. ein hochvolumiger 10PM Teilchen-Sampler,
in dem Rohr 14 platziert werden, um Teilchen unterhalb
einer bestimmten Größe zu selektieren,
zum Beispiel 10 μm.
Die Rollen 12 bewegen die Aerosol-Teilchen 18 in
eine Position für
die Betrachtung unter einem spektroskopischen Bildgebungssystem 30,
das eine Quelle von UV-Licht 20, ein optisches System 22,
ein spektroskopisches Bildgebungsgerät 24 und eine CCD-Kamera 26 mit
einer geeigneten Empfindlichkeit und einem dynamischen Bereich einschließt. Typische
spektroskopische Bildgebungssysteme sind zum Beispiel in dem oben
zitierten Lewis et al. Patent beschrieben und werden hierin nicht
weiter ausgeführt.
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Die
Komponenten 20, 22, 24 und 26 des spektroskopischen
Bildgebungssystems 30 sind über geeignete Steuer-/Daten-Verbindungen 32 mit
einem Steuersystem 34 verbunden. Die Lichtquelle 20 belichtet
die Teilchen 18 gleichmäßig mittels
eines optischen Systems 22. In anderen Ausführungsformen der
vorliegenden Erfindung lenkt die Lichtquelle 20 UV-Licht
unmittelbar auf die Teilchen 18 ohne die Zwischenschaltung
des optischen Systems 22. Die Rollen 12 sind ferner über eine
Steuer-/Daten-Verbindung 32 mit dem Steuersystem 34 verbunden,
so dass das Substrat 10 unter der Steuerung des Steuersystems 34 vorangetrieben
werden kann. Die Rollen 12 sind auf einer Bühne 13 montiert,
die zwei Bewegungsfreiheitsgrade besitzt: lateral (in die und aus der
Ebene der 1) und vertikal. Die vertikale
Bewegung der Bühne 13 wird
dazu verwendet, um eine Auto-Fokussierung zu erwirken. Die Bühne 13 wird ferner
mittels des Steuersystems 34 über eine Steuer-/Daten-Verbindung 32 gesteuert.
Die kombinierten Bewegungen der Rollen 12 und der Bühne 13 gestatten
es, dass das Substrat 10 lateral in drei Richtungen unter
dem optischen System 22 bewegt wird.
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Das
Steuersystem 34 basiert auf einem Personal-Computer und
schließt
ein Frame Grabber zur Erfassen der Bilder von der Kamera 26 sowie
andere Hardware-Schnittstellen-Platinen zum Steuern der Rollen 12,
der Bühne 13 und
der anderen Komponenten 20, 22 und 24 des
spektroskopischen Bildgebungssystems 30 ein. Die Software
des Steuersystems 34 schließt eine Datenbank von empirisch
bestimmten Morphologietypen und Spektraltypen und einen Code zum
Implementieren der Bildverarbeitung und des unten beschriebenen
Quantifizierungs-Algorithmus ein.
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Vorzugsweise
werden die Rollen 12 dazu verwendet, um das Substrat 10 schrittweise
nach rechts zu bewegen, wie in der 1 gesehen
wird, so dass während
das Steuersystem 34 die Bilder einer Probe der Teilchen 18 erfasst
und analysiert, die Pumpe 16 die nächste Probe der Teilchen 18 sammelt.
Die Rollen 12 und die Bühne 13 werden
ferner dazu verwendet, um die Teilchen 18 eine viel kürzere Distanz
unter dem optischen System 22 lateral zu bewegen, damit
es dem Steuersystem 34 gestattet wird, die Bilder in einer
Probe aus mehreren Blickwinkeln zu erfassen.
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Die 2 ist
ein Flussdiagramm des automatischen Erfassungs- und Quantifizierungs-Prozesses
von PAK. Durch das laterale Verschieben des Blickwinkels unter der
Verwendung der Rollen 12 und der Bühne 13 werden Bilder
aus sämtlichen
Blickwinkeln der Probe erfasst (Blöcke 40 und 56).
Innerhalb eines jeden Blickwinkels wird ein Satz von Bildern bei den
gewünschten
Wellenlängen
(Block 44) erfasst und die Einzel-Wellenlängen-Bilder werden summiert,
um ein summiertes oder Graustufen-Bild (Block 46) zu ergeben.
Man beachte, dass es eine Eins-zu-eins-Beziehung zwischen den Bildpunkten des
summierten Bildes und dem gibt, was hierin als "gemeinsame Positionen" der Bildpunkte von
Einzel-Wellenlängen-Bildern
bezeichnet wird.
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Eine
anschließende
Bildverarbeitung analysiert die Bilder in Form von Zielen. Jedes
Ziel stellt eine Sammlung von Bildpunkten der Einzel-Wellenlängen-Bilder
dar, deren summierte Bild-Bildpunkte folgendes besitzen: (a) Intensitäten über einen
voreingestellten Grenzwert und (b) angrenzende Positionen. Die Ziele
werden identifiziert (Block 50) und klassifiziert (Block 52)
und jedem Ziel wird ein Wert einer extensiven Eigenschaft zugewiesen
(Block 54).
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Die
Morphologietypen in der Datenbank stellen empirisch bestimmte Bereiche
von Parametern dar, die dazu verwendet werden, um die Morphologien
der Ziele zu kennzeichnen. Zum Beispiel könnte ein Satz von Zielen in
Form von Flächen
und Bildformaten mit drei Flächen-Bereichen
beschrieben werden:
< 5
Quadratmikron (klein)
5 – 50
Quadratmikron (mittel)
> 50
Quadratmikron (groß)
und
zwei Bildformat-Bereichen:
1 bis 1,5 (rund)
> 1,5 (gestreckt).
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Das
Kreuzprodukt dieser Berieche ergibt folgende sechs Morphologietypen:
klein rund, klein gestreckt, mittel rund, mittel gestreckt, groß rund und groß gestreckt.
Roh-Morphologietypen können
zu weniger Typen vereinigt werden. Zum Beispiel, wenn die Bildformate
von kleinen und großen
Teilchen keine Auswirkung besitzen, dann können die sechs Roh-Morphologietypen
zu vier folgenden vereinigt werden: klein ("sm"),
mittel rund ("mr"), mittel gestreckt
("me") und groß ("lg").
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Die
Spektraltypen in der Datenbank stellen empirisch bestimmte normierte
diskrete Funktionen der Wellenlänge
dar. Man nehme an, dass die Einzel-Wellenlängen-Bilder bei L diskreten
Wellenlängen λl erfasst
werden. Dann ist jedes Standard-Spektrum S eine Sammlung von nicht
negativen Zahlen sl, eine pro Wellen länge, die
normiert ist gemäß
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Die
Zielklassen stellen unmittelbare Produkte der Morphologietypen und
der Spektraltypen dar. Zum Beispiel, wenn es vier Morphologietypen
(sm, mr, me und lg) und drei Spektraltypen (SA,
SB, und SC) gibt,
dann gibt, es zwölf
Zielklassen.
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Es
gibt zwei bevorzugte Verfahren zum Identifizieren von Zielen (Block
50)
und zum Klassifizieren von Zielen (Block
52). Das erste
Verfahren berücksichtigt
die Spektren der Einzel-Wellenlängen-Bilder, d.
h. die Intensitäten
der Bildpunkte bei gemeinsamen Positionen. Man nehme an, dass an
einer Position die Bildpunkte L die Intensitäten p
l besitzen.
Jede Position, deren summierte Intensität den Grenzwert übersteigt,
wird über
den Spektraltyp klassifiziert, indem der Spektraltyp gesucht wird,
der mit dem Positionsspektrum am nächsten übereinstimmt. Eine Möglichkeit
zur Ausführung
dieser Übereinstimmung besteht
darin, das Punktprodukt des Positionsspektrums mit jedem der Spektraltypen
zu bilden:
worin α den Spektraltyp angibt. Die
Position wird dem Spektraltyp zugewiesen, dessen Punktprodukt mit dem
Positionsspektrum am größten ist.
Eine andere Möglichkeit
zur Ausführung
dieser Übereinstimmung besteht
darin, die Intensitäten
p
l auf Eins zu normieren, wie in der Gleichung
(1), und dann den quadrierten euklidischen Abstand zwischen dem
Positionsspektrum und jedem der Spektraltypen zu berechnen:
worin
p der Mittelwert von p
l und s -
α Mittelwert
von
für alle α ist. Die
Position wird dem Spektraltyp zugewiesen, dessen euklidischer Abstand
von dem Positionsspektrum am kleinsten ist. Dann werden sämtliche
angrenzenden Positionen von identischen Spektraltypen als Ziele
zusammen gruppiert.
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Die
Werte der Parameter, welche die Zielmorphologie definieren, werden über Standard-Verfahren
berechnet. Zum Beispiel wird die Fläche eines Ziels einfach über das
Zählen
der Anzahl von Positionen in dem Ziel bestimmt; und das Bildformat
eines Ziels wird über
das Auffinden des(r) Abstands(länge) zwischen
den zwei Positionen des Ziels, die am weitesten voneinander entfernt
sind, über
das Auffinden der maximalen Breite des Ziels in der Richtung, die senkrecht
zu einer Linie ist, die diese zwei Bildpunkte verbindet, und über das
Teilen der Länge
durch die Breite bestimmt. Jedes Ziel wird der Zielklasse zugewiesen,
die den Werten der Morphologieparameter und dem Spektraltyp entspricht,
der zum Definieren des Ziels verwendet wurde.
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Das
zweite bevorzugte Verfahren der Identifizierung und Klassifizierung
von Zielen bildet die Ziele, indem Positionen zusammen gruppiert
werden, deren summierte Intensitäten
den Grenzwert übersteigen,
ohne die Berücksichtigung
von Positionsspektren. Dann wird innerhalb jedes Ziels das Spektrum
jeder Position wie oben über
den Spektraltyp klassifiziert und ein einzelner repräsentativer
Spektraltyp für
das gesamte Ziel wird aus den übereinstimmenden
Spektraltypen selektiert. Der einfachste Weg, um den repräsentativen
Spektraltyp zu selektieren, geht über die Vielzahl: der Spektraltyp,
der mit der größten Anzahl
von Positionen innerhalb der Ziels übereinstimmt, wird als der
repräsentative Spektraltyp
gewählt.
Der Morphologietyp des Ziels wird wie in dem ersten Verfahren bestimmt
und das Ziel wird der Zielklasse zugewiesen, die den Werten der
Morphologieparameter und dem repräsentativen Spektraltyp entspricht.
Jedem Ziel wird nun ein Wert einer extensiven Eigenschaft zugewiesen,
wie z. B. Ziel-Fläche
oder gesamte Ziel-Intensität
(Block 54).
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Nachdem
sämtliche
Blickwinkel verarbeitet worden sind (Block 56), wird ein
Deskriptor-Vektor d (Block 58) durch Summieren der Werte
der extensiven Eigenschaft der Ziele von jeder Klasse gebildet. Der
Vektor d besitzt genauso viele Elemente wie es Zielklassen gibt,
und die Elemente des Vektors d stellen die Summen der extensiven
Eigenschaftswerte der Ziele der entsprechenden Zielklasse dar. Der letzte
Schritt (Block 60) besteht darin, den Deskriptor-Vektor
in einen Konzentration-Vektor
c umzuwandeln, dessen Elemente die Konzentrationen der interessierenden
PAK-Spezies in Masse pro Einheitsfläche sind. Das wird unter der
Verwendung einer Beziehung bewerkstelligt, die über die unten beschriebene
Kalibrierungsprozedur zwischen den Vektoren d und c bestimmt wird.
Wenn die Beziehung über eine
mehrdimensionale Analyse bestimmt wird, dann wird die Beziehung
in eine Matrix M eingebettet, so dass c = dM ist. Wenn diese Beziehung über das
Einarbeiten eines neuronalen Netzes bestimmt wird, dann wird d dem
eingearbeiteten neuronalen Netz als eine Eingabe geliefert und c
ist die resultierende Ausgabe.
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Ein
weiterer erwähnenswerter
Unterschied zwischen der vorliegenden Erfindung und dem Verfahren
zur Analyse von Teilchen, das in der WO98/33058 A1 beschrieben ist,
besteht darin, dass in der letzteren Patentanmeldung nur Blickwinkel
berücksichtigt
werden, in denen wenigstens ein Ziel erscheint. In der vorliegenden
Erfindung werden sämtliche
Blickwinkel berücksichtigt,
um richtige Statistiken hinsichtlich der gemessenen extensiven Eigenschaftswerte
zu erhalten.
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Das
Verfahren der 2 wird unter der Verwendung
eines Satzes von N Kalibrierungsproben des zu analysierenden Teilchentyps
kalibriert. Die Kalibrierungsproben können künstliche Proben von bekannter
Zusammensetzung oder repräsentative Sammlungen
von Teilchen sein, wie z. B. Teilchen 18, die analysiert
werden sollen. Die 3 ist ein Flussdiagramm der
Kalibrierungsprozedur. Die Kalibrierungsprozedur schließt zwei
Schleifen über
den N Kalibrierungsproben ein. In der ersten Schleife werden Einzel-Wellenlängen-Bilder
von Blickwinkeln der Proben erfasst. Zwischen den zwei Schleifen
werden die Datenbank-Spektraltypen und die Datenbank-Morphologietypen
bestimmt. In der zweiten Schleife wird die Beziehung zwischen den
Deskriptor-Vektoren und Konzentration-Vektoren bestimmt.
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In
der ersten Schleife (Block 70) werden Einzel-Wellenlängen-Bilder
von sämtlichen
Blickwinkeln von jeder Probe erfasst, wie oben beschrieben ist (Blöcke 40, 42, 44, 46 und 56).
Bilder, die fluoreszierende Teilchen einschließen, werden für eine anschließende Verarbeitung
gespeichert (Block 72). Nachdem sämtliche der relevanten Einzel-Wellenlängen-Bilder
von sämtlichen
Proben gesammelt worden sind (Block 74), werden die Spektren
von Positionen, deren summierte Intensität den Grenzwert übersteigt, über eine
Clusteranalyse klassifiziert, um die Datenbank-Spektraltypen zu
erhalten (Block 76). Die Ziele werden wie oben beschrieben
identifiziert, die Werte der Morphologieparameter werden von jedem
Ziel berechnet und die Datenbank-Morphologietypen
werden über
das Anwenden einer Clusteranalyse auf den resultierenden Satz von
Morphologieparameterwerten erhalten (Block 78). Die Morphologie- und
Spektraltypen der Datenbank werden dazu verwendet, um Zielklassen
zu definieren, und die Ziele werden in sämtlichen der Blickwinkel von
sämtlichen Proben
gemäß diesen
Klassen klassifiziert (Block 80). Jedem Ziel wird ein Wert
einer extensiven Eigenschaft zugewiesen (Block 82). Wenn
die Kalibrierungsproben künstlich
sind, dann sind die Konzentrationen der interessierenden PAK-Spezies
bekannt. Wenn die Kalibrierungsproben repräsentative Sammlungen sind,
dann wird am Ende der ersten Schleife jede Kalibrierungsprobe über ein
Verfahren des Standes der Technik (z. B. nasschemisch) analysiert,
um die Konzentrationen der interessierenden PAK-Spezies darin zu
bestimmen (Block 84).
-
In
der zweiten Schleife über
die Proben (Block 86) wird für jede Probe ein Kalibrierung-Deskriptor-Vektor
dn (Block 88) durch Summieren der Werte
der extensiven Eigenschaft der Ziele von jeder Klasse gebildet.
(n ∊ [1,N] ist der Index der Probe.) Ein Kalibrierung-Konzentration-Vektor
cn wird aus den Konzentrationen der PAK-Spezies
in der Probe gebildet (Block 90). Nachdem die Kalibrierung-Deskriptor-Vektoren
und Kalibrierung-Konzentration-Vektoren
für sämtliche
N Kalibrierungsproben bestimmt worden sind (Block 92),
wird eine Sammelbeziehung zwischen den Deskriptor-Vektoren und den Kalibrierung-Vektoren
bestimmt (Block 94). Wie oben angemerkt ist, wird unter
der mehrdimensionalen Analyse diese Beziehung als die Matrix M ausgedrückt, die
dem am nächsten
kommt, um cn = dnM
für alle
N Proben zu ergeben. Der einfachste Weg, um M zu erhalten, ist über die
Methode der ungewichteten kleinsten Quadrate. Das Bilden einer Matrix
C, deren Reihen die Vektoren cn sind. Das
Bilden einer Matrix D, deren Reihen die Vektoren dn sind.
Die gewünschte
Matrix M sollte dem nahe kommen, um die Gleichung zu erfüllen C = DM (2)
-
Die
Lösung
der ungewichteten kleinsten Quadrate der Gleichung (2) für M ist
die verallgemeinerte inverse Lösung
für M.
Das Multiplizieren beider Seiten mit der Transponierten von D, DT, ergibt DTC = DTDM (3)
-
Die
rechte Seite der Gleichung (3) ist nun ein Produkt von M mit einer
quadratischen Matrix DTD. Übrig bleibt
das Multiplizieren beider Seiten der Gleichung (3) mit (DTD)–1, was folgendes ergibt M = (DTD)–1DTC (4)
-
Andere
anspruchsvollere Verfahren der Annäherung von M innerhalb des
Umfangs der mehrdimensionalen Analyse schließen die Methoden der Hauptkomponentenregression
und der partiellen kleinsten Quadrate ein. Siehe zum Beispiel H.
Martens und T. Naes, Multivariate Calibration John Wiley & Sons, 1989).
-
Alternativ
wird ein neuronales Netzwerk unter Verwendung der Kalibrierung-Deskriptor-Vektoren
und der Kalibrierung-Konzentration-Vektoren als ein Einarbeitungs-Satz
eingearbeitet. Die gewünschte
Beziehung zwischen den Deskriptor-Vektoren und Konzentration-Vektoren
ist dann das eingearbeitete neuronale Netzwerk. Siehe zum Beispiel
P. Yu. V. Anastassopoulos und A. N. Venetsanopoulos, "Pattern classification
and recognition based on morphology and neural networks", Can. J. Elect.
and Comp. Eng., Vol. 17 Nr. 2 (1992) S. 58–59 und die Referenzen darin.
-
Wie
oben angemerkt ist, schließt
der Schutzumfang der vorliegenden Erfindung die Quantifizierung
von sowohl chemischen Spezies als auch biologischen Spezies ein.
Die oben beschriebene Prozedur für
die Analyse von PAK auf Aerosol-Teilchen wird in entsprechender
Anwendung für
die Analyse von Mikroorganismen in der Luft verwendet. Eine derartige
Analyse ist bei der Steuerung von Luftverschmutzung innerhalb geschlossener
Räume in
Umgebungen mit geschlossenen Luft-Kreislaufsystemen, wie z. B. Flughäfen, wichtig.
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Die 4 zeigt
das experimentell bestimmte Fluoreszenz- Spektrum in willkürlichen Intensitäts-Einheiten
einer als Teilchen in der Luft gesammelten Algen-Spezies. Die 4B zeigt
das experimentell bestimmte Fluoreszenz-Spektrum ebenfalls in willkürlichen
Intensitäts-Einheiten
einer weiteren Algen-Spezies, die auch als Teilchen in der Luft
gesammelt wurde. Das Spektrum der 4B besitzt zwei
Peaks, bei etwa 520 nm und etwa 675 nm, die jungen und ausgewachsenen
Vertretern der Spezies entsprechen. Derartige Spektren können für die Klassifizierung
von Mikroorganismen in der Luft in der gleichen Art und Weise verwendet
werden, wie die chemischen Fluoreszenz-Spektren verwendet werden können, um
chemische Spezies auf Aerosol-Teilchen zu klassifizieren.
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Während die
Erfindung mit Bezug auf eine beschränkte Anzahl von Ausführungsformen
beschrieben worden ist, wird es verstanden werden, dass viele Variationen,
Veränderungen
und weitere Anwendungen der Erfindung gemacht werden können.
worin
