JP2001516019A - スペクトル分析に使用する基底セットを作成するための方法および装置 - Google Patents
スペクトル分析に使用する基底セットを作成するための方法および装置Info
- Publication number
- JP2001516019A JP2001516019A JP2000510011A JP2000510011A JP2001516019A JP 2001516019 A JP2001516019 A JP 2001516019A JP 2000510011 A JP2000510011 A JP 2000510011A JP 2000510011 A JP2000510011 A JP 2000510011A JP 2001516019 A JP2001516019 A JP 2001516019A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- basis set
- analyte
- sample
- components
- analysis
- Prior art date
- Legal status (The legal status 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 status listed.)
- Pending
Links
- 238000005284 basis set Methods 0.000 title claims abstract description 126
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 74
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 title description 12
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 113
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims abstract description 88
- 239000012491 analyte Substances 0.000 claims abstract description 80
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 44
- 210000002966 serum Anatomy 0.000 claims abstract description 42
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 claims abstract description 24
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 103
- 108010088751 Albumins Proteins 0.000 claims description 57
- 102000009027 Albumins Human genes 0.000 claims description 57
- 238000002835 absorbance Methods 0.000 claims description 47
- 102000006395 Globulins Human genes 0.000 claims description 44
- 108010044091 Globulins Proteins 0.000 claims description 43
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 38
- HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N cholesterol Chemical compound C1C=C2C[C@@H](O)CC[C@]2(C)[C@@H]2[C@@H]1[C@@H]1CC[C@H]([C@H](C)CCCC(C)C)[C@@]1(C)CC2 HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N 0.000 claims description 37
- XSQUKJJJFZCRTK-UHFFFAOYSA-N Urea Chemical compound NC(N)=O XSQUKJJJFZCRTK-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 27
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 27
- 239000004202 carbamide Substances 0.000 claims description 23
- 235000012000 cholesterol Nutrition 0.000 claims description 18
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 claims description 14
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims description 14
- 239000001257 hydrogen Substances 0.000 claims description 12
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 claims description 12
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims description 9
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 claims description 9
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 9
- UFTFJSFQGQCHQW-UHFFFAOYSA-N triformin Chemical compound O=COCC(OC=O)COC=O UFTFJSFQGQCHQW-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 5
- 230000035515 penetration Effects 0.000 claims description 4
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 claims description 4
- 238000000844 transformation Methods 0.000 claims description 2
- UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N Hydrogen Chemical compound [H][H] UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims 2
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 abstract description 118
- 239000008103 glucose Substances 0.000 abstract description 118
- 210000003743 erythrocyte Anatomy 0.000 abstract description 6
- 230000002500 effect on skin Effects 0.000 abstract description 3
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 102
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 76
- URAYPUMNDPQOKB-UHFFFAOYSA-N triacetin Chemical compound CC(=O)OCC(OC(C)=O)COC(C)=O URAYPUMNDPQOKB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 43
- 239000000872 buffer Substances 0.000 description 33
- 235000013877 carbamide Nutrition 0.000 description 22
- 235000013773 glyceryl triacetate Nutrition 0.000 description 22
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 22
- 239000001087 glyceryl triacetate Substances 0.000 description 21
- 229960002622 triacetin Drugs 0.000 description 21
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 12
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 12
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 12
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 238000001320 near-infrared absorption spectroscopy Methods 0.000 description 11
- 230000002277 temperature effect Effects 0.000 description 11
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 10
- 239000008363 phosphate buffer Substances 0.000 description 9
- 150000003626 triacylglycerols Chemical class 0.000 description 9
- 238000000862 absorption spectrum Methods 0.000 description 8
- WQZGKKKJIJFFOK-VFUOTHLCSA-N beta-D-glucose Chemical compound OC[C@H]1O[C@@H](O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-VFUOTHLCSA-N 0.000 description 8
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 description 8
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 8
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 7
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 7
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 7
- 240000006829 Ficus sundaica Species 0.000 description 6
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 6
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 6
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 5
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000002329 infrared spectrum Methods 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 5
- 210000003491 skin Anatomy 0.000 description 5
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 5
- -1 Na + Chemical class 0.000 description 4
- 239000007864 aqueous solution Substances 0.000 description 4
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 4
- DDRJAANPRJIHGJ-UHFFFAOYSA-N creatinine Chemical compound CN1CC(=O)NC1=N DDRJAANPRJIHGJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 239000003792 electrolyte Substances 0.000 description 4
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 4
- JVTAAEKCZFNVCJ-UHFFFAOYSA-N lactic acid Chemical compound CC(O)C(O)=O JVTAAEKCZFNVCJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 4
- 239000011734 sodium Substances 0.000 description 4
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 4
- 239000000460 chlorine Substances 0.000 description 3
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 3
- 235000001727 glucose Nutrition 0.000 description 3
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 3
- 238000000491 multivariate analysis Methods 0.000 description 3
- 238000010238 partial least squares regression Methods 0.000 description 3
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 3
- 239000010453 quartz Substances 0.000 description 3
- 238000005316 response function Methods 0.000 description 3
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N silicon dioxide Inorganic materials O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- BPYKTIZUTYGOLE-IFADSCNNSA-N Bilirubin Chemical compound N1C(=O)C(C)=C(C=C)\C1=C\C1=C(C)C(CCC(O)=O)=C(CC2=C(C(C)=C(\C=C/3C(=C(C=C)C(=O)N\3)C)N2)CCC(O)=O)N1 BPYKTIZUTYGOLE-IFADSCNNSA-N 0.000 description 2
- OYPRJOBELJOOCE-UHFFFAOYSA-N Calcium Chemical compound [Ca] OYPRJOBELJOOCE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N Ethanol Chemical compound CCO LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000004566 IR spectroscopy Methods 0.000 description 2
- DGAQECJNVWCQMB-PUAWFVPOSA-M Ilexoside XXIX Chemical compound C[C@@H]1CC[C@@]2(CC[C@@]3(C(=CC[C@H]4[C@]3(CC[C@@H]5[C@@]4(CC[C@@H](C5(C)C)OS(=O)(=O)[O-])C)C)[C@@H]2[C@]1(C)O)C)C(=O)O[C@H]6[C@@H]([C@H]([C@@H]([C@H](O6)CO)O)O)O.[Na+] DGAQECJNVWCQMB-PUAWFVPOSA-M 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 210000000601 blood cell Anatomy 0.000 description 2
- 239000011575 calcium Substances 0.000 description 2
- 229910052791 calcium Inorganic materials 0.000 description 2
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 2
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 2
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 2
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 2
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 2
- 229940109239 creatinine Drugs 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 2
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 2
- 230000002218 hypoglycaemic effect Effects 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000012804 iterative process Methods 0.000 description 2
- 239000004310 lactic acid Substances 0.000 description 2
- 235000014655 lactic acid Nutrition 0.000 description 2
- 230000031700 light absorption Effects 0.000 description 2
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 239000008188 pellet Substances 0.000 description 2
- IOLCXVTUBQKXJR-UHFFFAOYSA-M potassium bromide Chemical compound [K+].[Br-] IOLCXVTUBQKXJR-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 2
- 239000000843 powder Substances 0.000 description 2
- 238000012628 principal component regression Methods 0.000 description 2
- 229910052708 sodium Inorganic materials 0.000 description 2
- 241000894007 species Species 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 241000283690 Bos taurus Species 0.000 description 1
- ZAMOUSCENKQFHK-UHFFFAOYSA-N Chlorine atom Chemical compound [Cl] ZAMOUSCENKQFHK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 101150082208 DIABLO gene Proteins 0.000 description 1
- 102100033189 Diablo IAP-binding mitochondrial protein Human genes 0.000 description 1
- 102000017011 Glycated Hemoglobin A Human genes 0.000 description 1
- 108010014663 Glycated Hemoglobin A Proteins 0.000 description 1
- 208000013016 Hypoglycemia Diseases 0.000 description 1
- 102000011782 Keratins Human genes 0.000 description 1
- 108010076876 Keratins Proteins 0.000 description 1
- JVTAAEKCZFNVCJ-UHFFFAOYSA-M Lactate Chemical compound CC(O)C([O-])=O JVTAAEKCZFNVCJ-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 1
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 1
- OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N Phosphorus Chemical compound [P] OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- ZLMJMSJWJFRBEC-UHFFFAOYSA-N Potassium Chemical compound [K] ZLMJMSJWJFRBEC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- LEHOTFFKMJEONL-UHFFFAOYSA-N Uric Acid Chemical compound N1C(=O)NC(=O)C2=C1NC(=O)N2 LEHOTFFKMJEONL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- TVWHNULVHGKJHS-UHFFFAOYSA-N Uric acid Natural products N1C(=O)NC(=O)C2NC(=O)NC21 TVWHNULVHGKJHS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 239000002250 absorbent Substances 0.000 description 1
- 230000002745 absorbent Effects 0.000 description 1
- 239000006096 absorbing agent Substances 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 238000003556 assay Methods 0.000 description 1
- 239000013060 biological fluid Substances 0.000 description 1
- 239000012472 biological sample Substances 0.000 description 1
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000011088 calibration curve Methods 0.000 description 1
- 239000002775 capsule Substances 0.000 description 1
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 1
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052801 chlorine Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000001143 conditioned effect Effects 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000000593 degrading effect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 230000002542 deteriorative effect Effects 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 238000001035 drying Methods 0.000 description 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 1
- 210000000624 ear auricle Anatomy 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 238000000295 emission spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000011067 equilibration Methods 0.000 description 1
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 1
- 150000002303 glucose derivatives Chemical class 0.000 description 1
- 125000002791 glucosyl group Chemical group C1([C@H](O)[C@@H](O)[C@H](O)[C@H](O1)CO)* 0.000 description 1
- 150000002431 hydrogen Chemical class 0.000 description 1
- 230000003345 hyperglycaemic effect Effects 0.000 description 1
- 201000001421 hyperglycemia Diseases 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 239000012535 impurity Substances 0.000 description 1
- 239000004615 ingredient Substances 0.000 description 1
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 1
- 229940127021 low-dose drug Drugs 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 235000013336 milk Nutrition 0.000 description 1
- 239000008267 milk Substances 0.000 description 1
- 210000004080 milk Anatomy 0.000 description 1
- 239000004570 mortar (masonry) Substances 0.000 description 1
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 150000002894 organic compounds Chemical class 0.000 description 1
- 229910052698 phosphorus Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011574 phosphorus Substances 0.000 description 1
- 239000011591 potassium Substances 0.000 description 1
- 229910052700 potassium Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000010076 replication Effects 0.000 description 1
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 description 1
- 239000012723 sample buffer Substances 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 210000004927 skin cell Anatomy 0.000 description 1
- 235000002639 sodium chloride Nutrition 0.000 description 1
- 239000002904 solvent Substances 0.000 description 1
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 150000003672 ureas Chemical class 0.000 description 1
- 229940116269 uric acid Drugs 0.000 description 1
- 230000002485 urinary effect Effects 0.000 description 1
- 210000002700 urine Anatomy 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/27—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands using photo-electric detection ; circuits for computing concentration
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/27—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands using photo-electric detection ; circuits for computing concentration
- G01N21/274—Calibration, base line adjustment, drift correction
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/359—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using near infrared light
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Pathology (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
(57)【要約】
分析の際に一以上の基底セットがスペクトル信号に適用されて、正確なスペクトル表現を生じ、該表現からアナライト濃度が正確に決定され得る。基底セットは、血清のようなサンプルに存在する全ての干渉成分を含む。グルコースのようなアナライトに関しては、グルコースよりも大きな干渉を有するサンプルの成分を定義する必要がある。例えば、光に干渉しまたは光を散乱させる赤血球細胞のための変換、および皮膚効果のための変換を生じる基底セットを作成することができる。これら全ての成分のスペクトルが分かったら、次に、例えば血清データを取り、これら成分の夫々を抽出し、次いで該スペクトルを個々の成分について溶液中の成分のスペクトルと比較することにより、これら成分の夫々が如何にして相互作用するかを決定する。本発明は、溶液の各成分、並びに他の可能な干渉成分を特徴付けし、問題の各周波数における各成分の正確な表現を発生した後に、各干渉成分を同定し、且つこれを問題の周波数で生じたスペクトルから差し引く。この基底セットは、分析の際に使用するための参照表に保存され得る変換の形を取リ得る。
Description
【０００１】
本発明は、サンプル中の標的アナライトの濃度測定に関する。特に、本発明は
サンプル中の標的アナライト濃度の測定に使用するための、マルチスペクトル分
析を使用して基底セット（ｂａｓｉｓ ｓｅｔｓ）を発生させるための方法およ
び装置に関する。
サンプル中の標的アナライト濃度の測定に使用するための、マルチスペクトル分
析を使用して基底セット（ｂａｓｉｓ ｓｅｔｓ）を発生させるための方法およ
び装置に関する。
【０００２】
スペクトル分析の際のデータ分析とは、将来の未知組成物サンプルの値を分析
（予測）することを可能にするように、最適波長を見つけ、一組のサンプル組成
について、与えられた分光分析データを参照実験室値に関連させるための正確な
キャリブレーションを作成するプロセスを言う。分光分析測定を行うために使用
される分光分析機器のキャリブレーションは、典型的には、幾つかの波長におけ
る吸光度の、参照実験室値に対する多重回帰の適用、即ち、一組のデータに最も
適合する可能な直線を数学的に決定することよって達成される（例えば、Ｈ．Ｍ
ａｒｋ，Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ ａｎｄ Ｐｒａｃｔｉｃｅ ｏｆ Ｓｐｅｃｔ
ｒｏｓｃｏｐｉｃ Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ，Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ＆Ｓｏｎｓ
，Ｉｎｃ．（１９９１）を参照のこと）。
（予測）することを可能にするように、最適波長を見つけ、一組のサンプル組成
について、与えられた分光分析データを参照実験室値に関連させるための正確な
キャリブレーションを作成するプロセスを言う。分光分析測定を行うために使用
される分光分析機器のキャリブレーションは、典型的には、幾つかの波長におけ
る吸光度の、参照実験室値に対する多重回帰の適用、即ち、一組のデータに最も
適合する可能な直線を数学的に決定することよって達成される（例えば、Ｈ．Ｍ
ａｒｋ，Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ ａｎｄ Ｐｒａｃｔｉｃｅ ｏｆ Ｓｐｅｃｔ
ｒｏｓｃｏｐｉｃ Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ，Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ＆Ｓｏｎｓ
，Ｉｎｃ．（１９９１）を参照のこと）。
【０００３】 誤差フリーのキャリブレーション、即ち、ベアーの法則が適用されるサンプル
においては、問題の成分（サンプル中の唯一の成分）が完全に非吸収性溶媒に溶
解され、また一つの吸収バンドのみを有する。この場合、該成分のキャリブレー
ションは、広い範囲に亘って正確に知られ；分光計はノイズ、非線型性または他
の欠陥を有していない。このような理想的な場合、吸収ピークの高さは当該成分
の濃度に厳密に比例する。従って、二つの点は、線および該線の勾配を決定する
から、二つのサンプルのみを使用してキャリブレートすることが可能であり、ま
たデータの中断は、公知の数式を使用して容易に決定される。
においては、問題の成分（サンプル中の唯一の成分）が完全に非吸収性溶媒に溶
解され、また一つの吸収バンドのみを有する。この場合、該成分のキャリブレー
ションは、広い範囲に亘って正確に知られ；分光計はノイズ、非線型性または他
の欠陥を有していない。このような理想的な場合、吸収ピークの高さは当該成分
の濃度に厳密に比例する。従って、二つの点は、線および該線の勾配を決定する
から、二つのサンプルのみを使用してキャリブレートすることが可能であり、ま
たデータの中断は、公知の数式を使用して容易に決定される。
【０００４】 不運にも、現実の世界では、この理想的ケースは普遍的なものではない。例え
ば、分光学的測定は、データにおける歪みのような機器、サンプルまたは実験に
おける物理的変化により生じる現象を受ける。例えば、サンプル中の問題の成分
以外の干渉成分および／または優勢な成分が、データに影響する可能性がある。
温度、媒質、経路長、および散乱効果も考慮しなければならない。
ば、分光学的測定は、データにおける歪みのような機器、サンプルまたは実験に
おける物理的変化により生じる現象を受ける。例えば、サンプル中の問題の成分
以外の干渉成分および／または優勢な成分が、データに影響する可能性がある。
温度、媒質、経路長、および散乱効果も考慮しなければならない。
【０００５】 液体サンプルの近赤外（近ＩＲ）吸収スペクトルは、該サンプル中の種々の有
機成分に関する多量の情報を含んでいる。即ち、有機分子構造（例えば、炭素−
水素、酸素−水素、および窒素−水素の化学結合）に関する振動、回転および伸
縮エネルギーは、近ＩＲ領域に検出可能な摂動を生じ、これはサンプル中に存在
する種々の有機成分の濃度に関連する。しかし、複雑なサンプルマトリックス中
では、近ＩＲスペクトルに有意量の干渉が含まれており、これは部分的には、ア
ナライト間の構造的類似性、アナライト濃度の相対的レベル、アナライト間の干
渉関係、および特定の装置に固有の電機的および化学的ノイズの大きさに起因す
るものである。このような干渉は、液体サンプル分析の濃度を測定する近ＩＲ分
光分析を用いて得られる測定の、効率および精度を低下させる。
機成分に関する多量の情報を含んでいる。即ち、有機分子構造（例えば、炭素−
水素、酸素−水素、および窒素−水素の化学結合）に関する振動、回転および伸
縮エネルギーは、近ＩＲ領域に検出可能な摂動を生じ、これはサンプル中に存在
する種々の有機成分の濃度に関連する。しかし、複雑なサンプルマトリックス中
では、近ＩＲスペクトルに有意量の干渉が含まれており、これは部分的には、ア
ナライト間の構造的類似性、アナライト濃度の相対的レベル、アナライト間の干
渉関係、および特定の装置に固有の電機的および化学的ノイズの大きさに起因す
るものである。このような干渉は、液体サンプル分析の濃度を測定する近ＩＲ分
光分析を用いて得られる測定の、効率および精度を低下させる。
【０００６】 例えば、温度は、水をベースとするサンプルの近ＩＲ分光分析のための重要な
パラメータである。水の主な吸収バンドは、略３８００ｎｍ、５２００ｎｍおよ
び６９００ｎｍに中心を有するが、これら吸収バンドの正確な位置は温度感受性
である。これら吸収バンドは、高温においては高周波数側にシフトする。温度の
変化はまた、他の化学種に対する水の水素結合範囲を変化させ、吸収バンドの位
置を著しくシフトさせる。殆どの臨床的サンプルに含まれる多量の水のために、
例えば水溶液中のグルコース濃度を測定するときには、サンプル温度の精密な制
御が必要とされる。
パラメータである。水の主な吸収バンドは、略３８００ｎｍ、５２００ｎｍおよ
び６９００ｎｍに中心を有するが、これら吸収バンドの正確な位置は温度感受性
である。これら吸収バンドは、高温においては高周波数側にシフトする。温度の
変化はまた、他の化学種に対する水の水素結合範囲を変化させ、吸収バンドの位
置を著しくシフトさせる。殆どの臨床的サンプルに含まれる多量の水のために、
例えば水溶液中のグルコース濃度を測定するときには、サンプル温度の精密な制
御が必要とされる。
【０００７】 温度に関して、文献（Ｋ．Ｈａｚｅｎ，Ｍ．Ａｒｎｏｌｄ，Ｇ．Ｓｍａｌｌ，
Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ−Ｉｎｓｅｎｓｉｔｉｖｅ Ｎｅａｒ−Ｉｎｆｒａｒｅ
ｄ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｉｃ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｏｆ Ｇｌｕｃｏ
ｓｅ ｉｎ Ａｑｕｅｏｕｓ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ，Ａｐｐｌｉｅｄ Ｓｐｅｃ
ｔｒｏｓｃｏｐｙ，Ｖｏｌ．４８，Ｎｏ．４，ｐｐ．４７７−４８３）には、デ
ジタルフーリエフィルタを使用することが開示されており、これを部分的最小二
乗法（ＰＬＳ）回帰と組み合わせることにより、グルコースのサンプル温度に影
響されないキャリブレーションモデルが生じる。このキャリブレーションモデル
は、最初は、３７℃に維持されたサンプルについて、５０００から４０００ｎｍ
のスペクトル範囲に亘って集められたスペクトルを用いて作成される。該モデル
は、一組の予想スペクトルからグルコース濃度を決定する能力を判定することに
より評価される。この予測された組における吸収スペクトルは、温度が３２℃〜
４１℃の溶液から集められた単一ビームスペクトルを、３７℃で集められた参照
スペクトルに割当てることによって得られる。基礎をなす水の吸収バンドの温度
感受性は、フーリエフィルタステップにより効率的に排除される予測スペクトル
中の大きなベースライン変化を形成する。
Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ−Ｉｎｓｅｎｓｉｔｉｖｅ Ｎｅａｒ−Ｉｎｆｒａｒｅ
ｄ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｉｃ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｏｆ Ｇｌｕｃｏ
ｓｅ ｉｎ Ａｑｕｅｏｕｓ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ，Ａｐｐｌｉｅｄ Ｓｐｅｃ
ｔｒｏｓｃｏｐｙ，Ｖｏｌ．４８，Ｎｏ．４，ｐｐ．４７７−４８３）には、デ
ジタルフーリエフィルタを使用することが開示されており、これを部分的最小二
乗法（ＰＬＳ）回帰と組み合わせることにより、グルコースのサンプル温度に影
響されないキャリブレーションモデルが生じる。このキャリブレーションモデル
は、最初は、３７℃に維持されたサンプルについて、５０００から４０００ｎｍ
のスペクトル範囲に亘って集められたスペクトルを用いて作成される。該モデル
は、一組の予想スペクトルからグルコース濃度を決定する能力を判定することに
より評価される。この予測された組における吸収スペクトルは、温度が３２℃〜
４１℃の溶液から集められた単一ビームスペクトルを、３７℃で集められた参照
スペクトルに割当てることによって得られる。基礎をなす水の吸収バンドの温度
感受性は、フーリエフィルタステップにより効率的に排除される予測スペクトル
中の大きなベースライン変化を形成する。
【０００８】 下記文献も参照されたい：Ｇ．Ｓｍａｌｌ，Ｍ．Ａｒｎｏｌｄ，Ｌ．Ｍａｒｑ
ｕａｒｄｔ，Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｆｏｒ Ｃｏｕｐｌｉｎｇ Ｄｉｇｉｔａｌ
Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｗｉｔｈ Ｐａｒｔｉａｌ Ｌｅａｓｔ−Ｓｑｕａｒｅ
ｓ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ；フーリエ変換近赤外スペクトル分析による血漿中の
グルコース測定に対する応用，Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ，Ｖ
ｏｌ．６５，Ｎｏ．２２，ｐｐ．３２７９−３２８９（１９９３）（ガウス形バ
ンドパスデジタルフィルターが、フーリエフィルター技術を使用することにより
実施され、また、スペクトルを処理してウシ血漿マトリックスのバックグラウン
ド吸収による変化を除去するために用いられる。グルコースのためのキャリブレ
ーション法を計算するために、フィルターされたスペクトルと共にＰＬＳ回帰が
用いられる）；Ｍ．Ａｒｎｏｌｄ，Ｇ．Ｓｍａｌｌ，デジタル的にフィルターさ
れたフーリエ変換近赤外スペクトルを用いた水性マトリックス中の生理学的グル
コースレベルの測定，Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ，Ｖｏｌ．６
２，Ｎｏ．１４，ｐｐ．１４５７−１４６４（１９９０）（およびＧ．Ｓｍａｌ
ｌ，Ｍ．Ａｒｎｏｌｄ，生理学的化学物質、特にグルコースの非侵襲的測定のた
めの方法および装置、米国特許第５，４５９，３１７号（１９９５年１０月１７
日））（…デジタルフーリエフィルタは、…該スペクトルから高周波数ノイズお
よび低周波数のベースライン変化を除去する。数値的最適化法を用いて、このフ
ーリエフィルターのガウス形周波数応答性関数の最良の位置および幅を同定する
。単純な線形ベースライン相関と組み合わせたダイナミックエリアの計算は、グ
ルコース濃度と線形的に関連する、処理されたスペクトルからの積算面積を与え
る…）；およびＫ．Ｈａｚｅｎ，近赤外スペクトル分析を用いた生物学的マトリ
ックス中のグルコース測定，Ｐｈ．Ｄ．Ｔｈｅｓｉｓ，アイオワ大学（１９９５
年８月）（近ＩＲスペクトル分析を用いて水、血清、血液および身体通のグルコ
ース測定が行われ、小さいスペクトル変化をアナライト濃度に相関させるために
多変量分析が用いられる。） 先に述べた技術と共に使用して、非侵襲的血液アナライト測定を与え得る多く
の近ＩＲ装置および方法が記載されている。
ｕａｒｄｔ，Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｆｏｒ Ｃｏｕｐｌｉｎｇ Ｄｉｇｉｔａｌ
Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｗｉｔｈ Ｐａｒｔｉａｌ Ｌｅａｓｔ−Ｓｑｕａｒｅ
ｓ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ；フーリエ変換近赤外スペクトル分析による血漿中の
グルコース測定に対する応用，Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ，Ｖ
ｏｌ．６５，Ｎｏ．２２，ｐｐ．３２７９−３２８９（１９９３）（ガウス形バ
ンドパスデジタルフィルターが、フーリエフィルター技術を使用することにより
実施され、また、スペクトルを処理してウシ血漿マトリックスのバックグラウン
ド吸収による変化を除去するために用いられる。グルコースのためのキャリブレ
ーション法を計算するために、フィルターされたスペクトルと共にＰＬＳ回帰が
用いられる）；Ｍ．Ａｒｎｏｌｄ，Ｇ．Ｓｍａｌｌ，デジタル的にフィルターさ
れたフーリエ変換近赤外スペクトルを用いた水性マトリックス中の生理学的グル
コースレベルの測定，Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ，Ｖｏｌ．６
２，Ｎｏ．１４，ｐｐ．１４５７−１４６４（１９９０）（およびＧ．Ｓｍａｌ
ｌ，Ｍ．Ａｒｎｏｌｄ，生理学的化学物質、特にグルコースの非侵襲的測定のた
めの方法および装置、米国特許第５，４５９，３１７号（１９９５年１０月１７
日））（…デジタルフーリエフィルタは、…該スペクトルから高周波数ノイズお
よび低周波数のベースライン変化を除去する。数値的最適化法を用いて、このフ
ーリエフィルターのガウス形周波数応答性関数の最良の位置および幅を同定する
。単純な線形ベースライン相関と組み合わせたダイナミックエリアの計算は、グ
ルコース濃度と線形的に関連する、処理されたスペクトルからの積算面積を与え
る…）；およびＫ．Ｈａｚｅｎ，近赤外スペクトル分析を用いた生物学的マトリ
ックス中のグルコース測定，Ｐｈ．Ｄ．Ｔｈｅｓｉｓ，アイオワ大学（１９９５
年８月）（近ＩＲスペクトル分析を用いて水、血清、血液および身体通のグルコ
ース測定が行われ、小さいスペクトル変化をアナライト濃度に相関させるために
多変量分析が用いられる。） 先に述べた技術と共に使用して、非侵襲的血液アナライト測定を与え得る多く
の近ＩＲ装置および方法が記載されている。
【０００９】 Ｐｕｒｄｙ ｅｔ ａｌ．に付与された米国特許第５，３６０，００４号は、
血液アナライト濃度を測定するための方法および装置を記載しており、ここでは
身体部分が二以上の異なる連続波長バンドの入射線を含む交線で照射される。Ｐ
ｕｒｄｙ ｅｔ ａｌ．は、水の近ＩＲ吸収スペクトルの二つのピークで光線を
特異的にブロックするフィルター技術を強調しており、このブロックは１４４０
ｎｍおよび１９３５ｎｍで生じる。このような選択的照射は、照射される身体部
分において水が光線を吸収することによる加熱効果を回避するために行われる。
血液アナライト濃度を測定するための方法および装置を記載しており、ここでは
身体部分が二以上の異なる連続波長バンドの入射線を含む交線で照射される。Ｐ
ｕｒｄｙ ｅｔ ａｌ．は、水の近ＩＲ吸収スペクトルの二つのピークで光線を
特異的にブロックするフィルター技術を強調しており、このブロックは１４４０
ｎｍおよび１９３５ｎｍで生じる。このような選択的照射は、照射される身体部
分において水が光線を吸収することによる加熱効果を回避するために行われる。
【００１０】 対照的に、Ｙａｎｇ ｅｔ ａｌ．に付与された米国特許第５，２６７，１５
２号は、近ＩＲ水吸収ピークを含むＩＲスペクトルの一部のみを用いて血糖濃度
を測定するための、非侵襲的装置および技術（例えば、１３００ｎｍ〜１９００
ｎｍの波長を含む水透過窓）を記載しており、この場合は水吸収が１６００ｎｍ
で最大に達する。光学的に制御された光が組織源に向けられ、次いで、積分球光
度計（ｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇ ｓｐｈｅｒｅ）により集められる。集められた
光を分析し、保存された参照キャリブレーション曲線を使用して血糖濃度が計算
される。
２号は、近ＩＲ水吸収ピークを含むＩＲスペクトルの一部のみを用いて血糖濃度
を測定するための、非侵襲的装置および技術（例えば、１３００ｎｍ〜１９００
ｎｍの波長を含む水透過窓）を記載しており、この場合は水吸収が１６００ｎｍ
で最大に達する。光学的に制御された光が組織源に向けられ、次いで、積分球光
度計（ｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇ ｓｐｈｅｒｅ）により集められる。集められた
光を分析し、保存された参照キャリブレーション曲線を使用して血糖濃度が計算
される。
【００１１】 Ｐｒｉｃｅ ｅｔ ａｌ．に付与された米国特許第５，６０６，１６４号は、
生物学的液体中に存在するアナライトの濃度を測定するための方法および装置を
記載している。近ＩＲ線をキャリブレーションサンプルに適用して、キャリブレ
ーションデータを作成する。キャリブレーションモデルを用いたアナライト濃度
の予測と共に、データ前処理に続くキャリブレーションモデル空間への投影を用
いて、未知のサンプルデータが分析される。
生物学的液体中に存在するアナライトの濃度を測定するための方法および装置を
記載している。近ＩＲ線をキャリブレーションサンプルに適用して、キャリブレ
ーションデータを作成する。キャリブレーションモデルを用いたアナライト濃度
の予測と共に、データ前処理に続くキャリブレーションモデル空間への投影を用
いて、未知のサンプルデータが分析される。
【００１２】 また、複雑なサンプル中のアナライト濃度の測定に使用するための装置も記載
されている。
されている。
【００１３】 Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎ ｅｔ ａｌ．に付与された米国特許第５，２４２，６
０２号は、水系を分析して複数の成分を検出するための方法を記載している。こ
の方法は、２００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲に亘る成分の吸収スペクトルまたは
発光スペクトルの測定と、複数の特性指標を定量するために、得られたスペクト
ルデータの正確なセグメントに対して、化学定量アルゴリズムを適用することと
を含んでいる。
０２号は、水系を分析して複数の成分を検出するための方法を記載している。こ
の方法は、２００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲に亘る成分の吸収スペクトルまたは
発光スペクトルの測定と、複数の特性指標を定量するために、得られたスペクト
ルデータの正確なセグメントに対して、化学定量アルゴリズムを適用することと
を含んでいる。
【００１４】 Ｎｙｇａａｄ ｅｔ ａｌ．に付与された米国特許第５，２５２，８９２号は
、赤外線減衰測定技術を使用して、牛乳サンプル中の尿素濃度を測定する方法お
よび装置を記載している。部分的最小二乗法アルゴリズム、主要成分回帰、多重
線形回帰または人口ニューラルネットワーク学習を使用して公知成分のスペクト
ル寄与分を測定するために、多変量技術が実行される。問題のアナライト信号を
ブロックする成分の寄与を説明することにより、キャリブレーションが実施され
る。従って、Ｎｙｇａａｄ ｅｔ ａｌ．は、複数のアナライト赤外減衰を測定
および比較し、バックグラウンド分析の影響を補償して、より正確な測定を得る
技術を記載している。
、赤外線減衰測定技術を使用して、牛乳サンプル中の尿素濃度を測定する方法お
よび装置を記載している。部分的最小二乗法アルゴリズム、主要成分回帰、多重
線形回帰または人口ニューラルネットワーク学習を使用して公知成分のスペクト
ル寄与分を測定するために、多変量技術が実行される。問題のアナライト信号を
ブロックする成分の寄与を説明することにより、キャリブレーションが実施され
る。従って、Ｎｙｇａａｄ ｅｔ ａｌ．は、複数のアナライト赤外減衰を測定
および比較し、バックグラウンド分析の影響を補償して、より正確な測定を得る
技術を記載している。
【００１５】 Ｒｏｂｉｎｓｏｎ ｅｔ ａｌ．に付与された米国特許第４，９７５，５８１
号は、公知のアナライト濃度とサンプルとの間での赤外エネルギー吸収の比較（
即ち、幾つかの波長での吸収の差）に基づいて、生物学的サンプル中のアナライ
ト濃度を測定する方法を記載している。この比較は、部分的最小二乗法分析また
は他の多変量技術を用いて行われる。
号は、公知のアナライト濃度とサンプルとの間での赤外エネルギー吸収の比較（
即ち、幾つかの波長での吸収の差）に基づいて、生物学的サンプル中のアナライ
ト濃度を測定する方法を記載している。この比較は、部分的最小二乗法分析また
は他の多変量技術を用いて行われる。
【００１６】 Ｓｃｈｌａｇｅｒに付与された米国特許第４，８８２，４９２号は、血液アナ
ライト濃度の非侵襲的測定のための方法および装置を記載している。調節された
ＩＲ線が組織サンプル（例えば耳たぶ）に向けられ、該組織を透過または皮膚表
面に衝突し、そこで標的アナライト（グルコース）によりスペクトル的に修飾さ
れる。次いで、このスペクトル的に修飾され光線は分割され、一部は負の相関セ
ルを通り、他の一部は参照セルを通過するように向けられる。これらセルを通過
する光線の強度を比較して、サンプル中のアナライト濃度を測定する。
ライト濃度の非侵襲的測定のための方法および装置を記載している。調節された
ＩＲ線が組織サンプル（例えば耳たぶ）に向けられ、該組織を透過または皮膚表
面に衝突し、そこで標的アナライト（グルコース）によりスペクトル的に修飾さ
れる。次いで、このスペクトル的に修飾され光線は分割され、一部は負の相関セ
ルを通り、他の一部は参照セルを通過するように向けられる。これらセルを通過
する光線の強度を比較して、サンプル中のアナライト濃度を測定する。
【００１７】 Ｒｏｓｅ ｅｔ ａｌ．に付与された米国特許第４，３０６，１５２号は、相
しなければ分析が困難な濁ったサンプルまたは液体サンプル中において、測定の
正確さに対するバックグラウンド吸収（即ち、全体またはベースレベルの吸光度
）の影響を最小限にするように設計された、光液体分析器を記載している。この
装置は、問題の同じ成分の特性光吸収での光信号と、バックグラウンド吸収を近
似するために選択された波長でのもう一つの信号を測定し、次いで減算して、ア
ナライト依存性信号のバックグラウンド成分を低下させる。
しなければ分析が困難な濁ったサンプルまたは液体サンプル中において、測定の
正確さに対するバックグラウンド吸収（即ち、全体またはベースレベルの吸光度
）の影響を最小限にするように設計された、光液体分析器を記載している。この
装置は、問題の同じ成分の特性光吸収での光信号と、バックグラウンド吸収を近
似するために選択された波長でのもう一つの信号を測定し、次いで減算して、ア
ナライト依存性信号のバックグラウンド成分を低下させる。
【００１８】 Ｌｏｄｄｅｒに付与された米国特許第４，８９３，２５３号は、近赤外反射ス
ペクトル分析を使用することにより、無傷の完全なカプセルおよび錠剤を分析す
る方法を記載している。この方法は、不純物を含まないサンプルのトレーニング
セットについてスペクトルを得ることと、各スペクトルを超空間内の点として表
すことと、多くのトレーニングセット複製およびブートストラップ複製の分布を
作成することと、該ブートストラップ複製分布の中心を計算することと、混和さ
れたサンプルのスペクトルを得ることと、該スペック取るを超空間内の点に変換
することと、不純物を混和されたサンプルの超空間点とブートすとラプ複製分布
との間の関係に基づいて、不純物を混和されたサンプルを異常なものとして同定
することによって、家ぷ説中の不純物を検出する。
ペクトル分析を使用することにより、無傷の完全なカプセルおよび錠剤を分析す
る方法を記載している。この方法は、不純物を含まないサンプルのトレーニング
セットについてスペクトルを得ることと、各スペクトルを超空間内の点として表
すことと、多くのトレーニングセット複製およびブートストラップ複製の分布を
作成することと、該ブートストラップ複製分布の中心を計算することと、混和さ
れたサンプルのスペクトルを得ることと、該スペック取るを超空間内の点に変換
することと、不純物を混和されたサンプルの超空間点とブートすとラプ複製分布
との間の関係に基づいて、不純物を混和されたサンプルを異常なものとして同定
することによって、家ぷ説中の不純物を検出する。
【００１９】 また、Ｒ．Ｒｏｓｅｎｔｈａｌ，Ｌ．Ｐａｙｎｔｅｒ，Ｌ．Ｍａｃｋｉｅ，血
中グルコースの非侵襲的測定、米国特許第５，０２８，７８７号（１９９１年７
月２日）（近赤外の定量分析機および方法は、静脈血または動脈血との相互作用
、または血液を含有する身体部分の透過後の近赤外エネルギーを分析することに
より、血中グルコースを非侵襲的に測定する）。
中グルコースの非侵襲的測定、米国特許第５，０２８，７８７号（１９９１年７
月２日）（近赤外の定量分析機および方法は、静脈血または動脈血との相互作用
、または血液を含有する身体部分の透過後の近赤外エネルギーを分析することに
より、血中グルコースを非侵襲的に測定する）。
【００２０】 上記の方法および装置を使用して得られる情報の正確さは、バックグラウンド
、即ち、近ＩＲ領域にも吸収スペクトルを有するアナライト以外のサンプル成分
によって生じるスペクトル干渉により制限される。バックグラウンドノイズの予
想レベルは、特に非常に少ないアナライトしか存在しないときの装置固有の制限
を表す。この制限を考慮して、例えば、水吸収ピークを避けて、増大した放射強
度を可能にすることにより、分析すべきスペクトル情報の量を減少することによ
り、またはバックグラウンド吸収の近似に基づく減法または補償技術を使用する
ことにより、信号／ノイズ比を改善する試みがなさてきた。上記のように、これ
らの技術は、主にスペクトルの全ての成分を同時に試験することに焦点を当てて
きた。このような技術は幾つかの改善を提供してきたが、今もまだ、例えば液体
マトリックス中のアナライト濃度のより精密な測定、即ち分析の際に個々のサン
プル成分または全てのサンプル成分の正確な表現が得られる方法および装置を提
供することが必要とされている。
、即ち、近ＩＲ領域にも吸収スペクトルを有するアナライト以外のサンプル成分
によって生じるスペクトル干渉により制限される。バックグラウンドノイズの予
想レベルは、特に非常に少ないアナライトしか存在しないときの装置固有の制限
を表す。この制限を考慮して、例えば、水吸収ピークを避けて、増大した放射強
度を可能にすることにより、分析すべきスペクトル情報の量を減少することによ
り、またはバックグラウンド吸収の近似に基づく減法または補償技術を使用する
ことにより、信号／ノイズ比を改善する試みがなさてきた。上記のように、これ
らの技術は、主にスペクトルの全ての成分を同時に試験することに焦点を当てて
きた。このような技術は幾つかの改善を提供してきたが、今もまだ、例えば液体
マトリックス中のアナライト濃度のより精密な測定、即ち分析の際に個々のサン
プル成分または全てのサンプル成分の正確な表現が得られる方法および装置を提
供することが必要とされている。
【００２１】
本発明は、分析の際にスペクトル分析信号に適用して正確なスペクトル表示を
生じ、該表示からアナライト濃度が正確に測定され得る一以上の基底セットを提
供する。現時点での本発明の好ましい実施例は、非侵襲的技術を用いて測定され
る、血清中グルコースのようなアナライトの分析に応用される。例えば、該基底
セットにおいては、水、アルブミンタンパク質、グロブリンタンパク質、トリア
セチン、コレステロール、ＢＵＮ、およびグルコースについての、１１００ｎｍ
から２５００ｎｍのスペクトル領域に亘る近ＩＲの吸光度特性が与えられる。加
えて、計器のノイズレベルと共に、サンプルの温度効果も含められる。
生じ、該表示からアナライト濃度が正確に測定され得る一以上の基底セットを提
供する。現時点での本発明の好ましい実施例は、非侵襲的技術を用いて測定され
る、血清中グルコースのようなアナライトの分析に応用される。例えば、該基底
セットにおいては、水、アルブミンタンパク質、グロブリンタンパク質、トリア
セチン、コレステロール、ＢＵＮ、およびグルコースについての、１１００ｎｍ
から２５００ｎｍのスペクトル領域に亘る近ＩＲの吸光度特性が与えられる。加
えて、計器のノイズレベルと共に、サンプルの温度効果も含められる。
【００２２】 基底セットは、血清のようなサンプル中に存在する全ての干渉成分を含むもの
である。これらの成分には、例えば、水、温度／水素結合効果、アルブミングロ
ブリンタンパク質、トリグリセリド、コレステロール、尿素、および他の有機成
分が含まれる。また、該基底セットはＮａ＋、Ｋ＋およびＣｌ−のような電解質
も含まれる。
である。これらの成分には、例えば、水、温度／水素結合効果、アルブミングロ
ブリンタンパク質、トリグリセリド、コレステロール、尿素、および他の有機成
分が含まれる。また、該基底セットはＮａ＋、Ｋ＋およびＣｌ−のような電解質
も含まれる。
【００２３】 基底セットは、濃度の点でバックグラウンド信号またはノイズレベルよりも小
さい何かのような、干渉しない成分を含まない。グルコースのようなアナライト
に関して、グルコースよりも大きな干渉を有するサンプル成分を定義することが
必要である。上記で述べた血液または血清の中にあるアナライトのみを考慮する
代わりに、例えば、光を干渉しまたは散乱させる赤血球細胞のための変換を生じ
、また皮膚効果のための変換をも生じる基底セットが作成される。
さい何かのような、干渉しない成分を含まない。グルコースのようなアナライト
に関して、グルコースよりも大きな干渉を有するサンプル成分を定義することが
必要である。上記で述べた血液または血清の中にあるアナライトのみを考慮する
代わりに、例えば、光を干渉しまたは散乱させる赤血球細胞のための変換を生じ
、また皮膚効果のための変換をも生じる基底セットが作成される。
【００２４】 これら夫々の成分のスペクトルが知られたら、次いで、該成分が如何にして相
互作用するかを、例えば血清データを取り、核成分を抽出し、次いで個々の成分
のスペクトルを溶液中の成分と比較して決定する必要がある。
互作用するかを、例えば血清データを取り、核成分を抽出し、次いで個々の成分
のスペクトルを溶液中の成分と比較して決定する必要がある。
【００２５】 こうして、水の存在下のグルコースについての基底セットが作成されたら、水
がグルコースに干渉することが決定され、また如何にして水を除去するかが決定
され、次いで、温度効果のための基底セットのような、次の成分についての基底
セットを作成することができる。非侵襲的グルコース濃度測定の一例において、
本発明は、水の存在下でのグロブリン、タンパク質、トリグリセリド、尿素また
はコレステロールのような他の成分についての基底セットを連続的に加えて、血
清マトリックスを構築する。血清のための基底セットが作成されたら、次いで、
赤血球細胞、筋肉層、皮膚層、脂肪層、更には身体全体についての基底セットを
作成することが可能である。
がグルコースに干渉することが決定され、また如何にして水を除去するかが決定
され、次いで、温度効果のための基底セットのような、次の成分についての基底
セットを作成することができる。非侵襲的グルコース濃度測定の一例において、
本発明は、水の存在下でのグロブリン、タンパク質、トリグリセリド、尿素また
はコレステロールのような他の成分についての基底セットを連続的に加えて、血
清マトリックスを構築する。血清のための基底セットが作成されたら、次いで、
赤血球細胞、筋肉層、皮膚層、脂肪層、更には身体全体についての基底セットを
作成することが可能である。
【００２６】 ここでの基底セットアプローチは、問題の各周波数での夫々の成分の正確な表
現を生成し、問題の周波数で生成されたスペクトルから各干渉成分を差し引いた
後、サンプル中における各成分、並びに他の全ての可能な干渉成分を特徴づけす
ることに留意することが重要である。この方法では、全ての干渉成分を他の全て
の関連サンプル成分との関係で同定し、次いでスペクトルから除去し、問題のア
ナライトにより生じた信号のみを実質的に残すことができる。
現を生成し、問題の周波数で生成されたスペクトルから各干渉成分を差し引いた
後、サンプル中における各成分、並びに他の全ての可能な干渉成分を特徴づけす
ることに留意することが重要である。この方法では、全ての干渉成分を他の全て
の関連サンプル成分との関係で同定し、次いでスペクトルから除去し、問題のア
ナライトにより生じた信号のみを実質的に残すことができる。
【００２７】 また、種々の基底セットも数学的に組み合わせて、分析の際に使用するために
照合表に保存できる変換セットを作成してもよい。この方法では、相対的に単純
で且つパワーの低いコンピュータハードウエア、例えば低出力の内臓コントロー
ラを使用して、アナライトの迅速なリアルタイムでの測定を行うことができる。
照合表に保存できる変換セットを作成してもよい。この方法では、相対的に単純
で且つパワーの低いコンピュータハードウエア、例えば低出力の内臓コントロー
ラを使用して、アナライトの迅速なリアルタイムでの測定を行うことができる。
【００２８】
以下の議論では、基底セットとは何か、それを如何にして集めいるか、必要と
される計器、データ収集パラメータ、温度および経路長のような因子が関係する
ときのデータ分析、および何を追加の規定セットとして考慮すべきかを説明する
。
される計器、データ収集パラメータ、温度および経路長のような因子が関係する
ときのデータ分析、および何を追加の規定セットとして考慮すべきかを説明する
。
【００２９】 基底セットの最も単純な例は、血清のようなサンプル中の全ての干渉成分を含
む基底セットである。これらの成分には、例えば水、温度／水素結合効果、アル
ブミン、グロブリンタンパク質、トリグリセリド、コレステロール、尿素、全て
の有機化合物、並びにＮａ＋、Ｋ＋およびＣｌ−のような電解質が含まれる。僅
かではあるが、該基底セットは追加の電解質を含み得る。
む基底セットである。これらの成分には、例えば水、温度／水素結合効果、アル
ブミン、グロブリンタンパク質、トリグリセリド、コレステロール、尿素、全て
の有機化合物、並びにＮａ＋、Ｋ＋およびＣｌ−のような電解質が含まれる。僅
かではあるが、該基底セットは追加の電解質を含み得る。
【００３０】 当該基底セットには、干渉しない成分、例えば濃度の点でバックグラウンド信
号またはノイズよりも小さい成分は含まれない。グルコースのようなアナライト
に関しては、グルコースよりも大きな干渉を有するサンプル成分を定義すること
が必要である。全てが血液または血清中に存在する上記アナライトのみを考慮す
る代わりに、例えば、光に干渉しまたは光を散乱する赤血球細胞のための変換、
および皮膚効果のための変換を生じる基底セットを作成してもよい。
号またはノイズよりも小さい成分は含まれない。グルコースのようなアナライト
に関しては、グルコースよりも大きな干渉を有するサンプル成分を定義すること
が必要である。全てが血液または血清中に存在する上記アナライトのみを考慮す
る代わりに、例えば、光に干渉しまたは光を散乱する赤血球細胞のための変換、
および皮膚効果のための変換を生じる基底セットを作成してもよい。
【００３１】 これら全ての成分のスペクトルが分かったら、該成分が如何にして相互作用す
るかを、例えば血清データを取り、核成分を抽出し、次いで個々の成分のスペク
トルを溶液中の成分と比較して決定することが必要である。
るかを、例えば血清データを取り、核成分を抽出し、次いで個々の成分のスペク
トルを溶液中の成分と比較して決定することが必要である。
【００３２】 こうして、水の存在下におけるグルコースについての基底セットが作成された
ら、水がグルコースに干渉することが決定され、また除去する方法が決定され、
次いで、温度効果のような次の成分のための基底セットを作成することができる
。非侵襲的グルコース濃度測定の一例において、本発明は、水の存在下でのグロ
ブリン、タンパク質、トリグリセリド、尿素またはコレステロールのような他の
成分についての基底セットを連続的に加えて、血清マトリックスを構築する。血
清のための基底セットが作成されたら、次いで、赤血球細胞、筋肉層、皮膚層、
脂肪層、更には身体全体についての基底セットを作成することが可能である。
ら、水がグルコースに干渉することが決定され、また除去する方法が決定され、
次いで、温度効果のような次の成分のための基底セットを作成することができる
。非侵襲的グルコース濃度測定の一例において、本発明は、水の存在下でのグロ
ブリン、タンパク質、トリグリセリド、尿素またはコレステロールのような他の
成分についての基底セットを連続的に加えて、血清マトリックスを構築する。血
清のための基底セットが作成されたら、次いで、赤血球細胞、筋肉層、皮膚層、
脂肪層、更には身体全体についての基底セットを作成することが可能である。
【００３３】 ここでの基底セットアプローチは、サンプル中における各成分、並びに他の全
ての可能な干渉成分を特徴づけすると共に、問題の周波数で生成されたスペクト
ルから各干渉成分を差し引くことに留意することが重要である。この方法では、
全ての干渉成分を、他の全ての関連サンプル成分との関係でスペクトルから系統
的に同定し、問題のアナライトにより生じた信号のみを実質的に残す。
ての可能な干渉成分を特徴づけすると共に、問題の周波数で生成されたスペクト
ルから各干渉成分を差し引くことに留意することが重要である。この方法では、
全ての干渉成分を、他の全ての関連サンプル成分との関係でスペクトルから系統
的に同定し、問題のアナライトにより生じた信号のみを実質的に残す。
【００３４】 種々の基底セットを数学的に組み合わせて、分析の際に使用するために照合表
に保存できる変換セットを作成してもよい。この方法では、相対的に単純でパワ
ーの低いコンピュータハードウエア、例えば低出力の内臓コントローラを使用し
て、アナライトの迅速かつリアルタイムでの測定を行うことができる。
に保存できる変換セットを作成してもよい。この方法では、相対的に単純でパワ
ーの低いコンピュータハードウエア、例えば低出力の内臓コントローラを使用し
て、アナライトの迅速かつリアルタイムでの測定を行うことができる。
【００３５】 サンプル中に何れの成分が存在するかを決定したら、これら成分についてスペ
クトルを収集するための最良の方法を決定することが必要である。また、スペク
トルを収集する前に、信号／ノイズ比、分解能、および波長再現性のような機器
の明細を決定することも必要である。これらの機器に関する検討については、以
下で詳細に述べる。
クトルを収集するための最良の方法を決定することが必要である。また、スペク
トルを収集する前に、信号／ノイズ比、分解能、および波長再現性のような機器
の明細を決定することも必要である。これらの機器に関する検討については、以
下で詳細に述べる。
【００３６】 基底セットを作成するための手順は反復的である。本発明の幾つかの実施例で
は、散乱補正、屈折率補正、組織内への侵入深さ、総光路長、および温度のよう
な因子を考慮する必要がある。基底セットが作成されたら、これをスペクトル分
析入側信号に適用すればよい。次いで、こうして基底セットにより加工された信
号は、平滑化および二次微分分析のような標準の化学定量技術を用いて前処理さ
れる。
は、散乱補正、屈折率補正、組織内への侵入深さ、総光路長、および温度のよう
な因子を考慮する必要がある。基底セットが作成されたら、これをスペクトル分
析入側信号に適用すればよい。次いで、こうして基底セットにより加工された信
号は、平滑化および二次微分分析のような標準の化学定量技術を用いて前処理さ
れる。
【００３７】 基底セットの適用後に処理するもう一つのアプローチは、デコンボリューショ
ンである。デコンボリューションを使用するときは、データ収集および散乱補正
の後に、温度補正を行うことが必要である。このアプローチは、基底セットを使
用して、サンプルの種々の成分を繰返し同定および単離する。その後、多変量分
析を適用することができ、これには部分的最小二乗法分析または主成分分析を含
むことができる。このような処理は選択事項であり、当該技術において周知であ
る。例えば、インターフェログラムｎ×ｍ（ｍはインターフェログラムの数であ
り、ｎはインターフェログラム点の数である）のスペクトルが存在するグルコー
ス濃度Ｃにおいて、下記のデータ整理が行われる： Ｃ＝ｂ０＋ｂ１Ｐ１＋…ｂｎＰｎ （１） ここで、Ｐ１は、インターフェログラム点および濃度値から誘導されるＰＬＳ因
子スコアであり；ｂ１は回帰係数を与える。
ンである。デコンボリューションを使用するときは、データ収集および散乱補正
の後に、温度補正を行うことが必要である。このアプローチは、基底セットを使
用して、サンプルの種々の成分を繰返し同定および単離する。その後、多変量分
析を適用することができ、これには部分的最小二乗法分析または主成分分析を含
むことができる。このような処理は選択事項であり、当該技術において周知であ
る。例えば、インターフェログラムｎ×ｍ（ｍはインターフェログラムの数であ
り、ｎはインターフェログラム点の数である）のスペクトルが存在するグルコー
ス濃度Ｃにおいて、下記のデータ整理が行われる： Ｃ＝ｂ０＋ｂ１Ｐ１＋…ｂｎＰｎ （１） ここで、Ｐ１は、インターフェログラム点および濃度値から誘導されるＰＬＳ因
子スコアであり；ｂ１は回帰係数を与える。
【００３８】 本発明に特有なものとして、デコンボリューションのような種々の変換が、基
底セットに関して行われる。本発明においては、前処理もまた基底セットに依拠
する。たとえば、一定の周波数がフィルターを通過するフーリエフィルターの場
合、如何なる周波数がフィルターを通過かを知ることが必要である。この方法で
は、アナライトがフィルタにより通過されるかどうかを決定することが可能であ
る。当該基底セットが種々の周波数におけるアナライト濃度を同定するために参
照される結果、フーリエフィルターは、問題の周波数で適用されることが必要と
されるに過ぎず、従来技術で行われているように広範囲の吸収周波数の全体で必
要とされる訳ではない。従って、この出願における規定セットは、概ねフィルタ
ーのためのフィルターと考えることができる。
底セットに関して行われる。本発明においては、前処理もまた基底セットに依拠
する。たとえば、一定の周波数がフィルターを通過するフーリエフィルターの場
合、如何なる周波数がフィルターを通過かを知ることが必要である。この方法で
は、アナライトがフィルタにより通過されるかどうかを決定することが可能であ
る。当該基底セットが種々の周波数におけるアナライト濃度を同定するために参
照される結果、フーリエフィルターは、問題の周波数で適用されることが必要と
されるに過ぎず、従来技術で行われているように広範囲の吸収周波数の全体で必
要とされる訳ではない。従って、この出願における規定セットは、概ねフィルタ
ーのためのフィルターと考えることができる。
【００３９】 炭素−水素結合、酸素−水素結合、および窒素−水素結合のような種々の分子
的関係は、それ自身が基底セットであると考えることができる。このような場合
、基本的な成分によって説明されるよりも多くの吸収バンドが存在する。これは
、これら成分が結合する分子構造部分について、関連の効果が存在することを意
味する。従って、これら分子または分子片が異なる成分間に共通に存在し得たと
しても、それらに一つの成分を割当て、次いで、特定成分のスペクトル全体の符
号のために、デコンボリューションの際にそれらを捨てればよい。
的関係は、それ自身が基底セットであると考えることができる。このような場合
、基本的な成分によって説明されるよりも多くの吸収バンドが存在する。これは
、これら成分が結合する分子構造部分について、関連の効果が存在することを意
味する。従って、これら分子または分子片が異なる成分間に共通に存在し得たと
しても、それらに一つの成分を割当て、次いで、特定成分のスペクトル全体の符
号のために、デコンボリューションの際にそれらを捨てればよい。
【００４０】 図１は、本発明による基底セットの作成を示すフロー図である。このプロセス
の第一のステップは、アナライトの周波数と同じ周波数において、サンプルの関
連の干渉成分を同定すること（１００）が含まれる。このステップおよび後続の
ステップは、以下で更に詳細に述べるように、公知のスペクトル分析技術および
化学的定量技術を使用して行えばよい。この干渉成分が同定されたら、次いで他
の周波数において関連の干渉成分を全て同定し、これら他の周波数での吸光度を
定量する（１０２）。干渉成分が定量されたら、アナライトの周波数において、
これらの干渉成分を除去する（１０４）。上記ステップの夫々の反復は、別の基
底セットとして記載してもよい。従って、本発明では一つのアナライトに付いて
複数の基底セットを作成する。
の第一のステップは、アナライトの周波数と同じ周波数において、サンプルの関
連の干渉成分を同定すること（１００）が含まれる。このステップおよび後続の
ステップは、以下で更に詳細に述べるように、公知のスペクトル分析技術および
化学的定量技術を使用して行えばよい。この干渉成分が同定されたら、次いで他
の周波数において関連の干渉成分を全て同定し、これら他の周波数での吸光度を
定量する（１０２）。干渉成分が定量されたら、アナライトの周波数において、
これらの干渉成分を除去する（１０４）。上記ステップの夫々の反復は、別の基
底セットとして記載してもよい。従って、本発明では一つのアナライトに付いて
複数の基底セットを作成する。
【００４１】 図２は、本発明による一以上の基底セットを組み込んだ計器の概略ブロック図
である。動作において、装置１０は、標準または変形された（下記参照）スペク
トル分析装置を用いて、スペクトル２０を収集する。このスペクトルは、プロセ
ッサ２２を含むシステムの入力ポート／バッファー２１に与えられる。該入力ポ
ート／バッファーは、スペクトル分析装置により収集されたスペクトルデータが
デジタルデータに変換されるように、アナログ／デジタル変換器機能を含むこと
ができる。該プロセッサは、このようなデジタルデータが入力されると、一以上
の参照表（ＬＵＴｓ）に保存された種々の変換に従って動作する。該ＬＵＴｓは
、種々の基底セットを組み込んだ変換を含んでいる。上記プロセッサによって行
われるこの変換プロセスは、当該基底セットを使用して、スペクトル分析装置に
より生じたスペクトル信号から実質的に全ての干渉成分を除去する。基底セット
に関する処理が完了したら、当該デジタル信号は、実質的にアナライト情報のみ
を含んでいる。次いで、この情報は、周知のスペクトル分析キャリブレーション
技術および化学的定量技術に従って更に処理され、出力ポート／バッファー２４
に与えられる。次いで、該出力情報は、ディスプレー２６上において何れかの望
ましいフォーマットで表示され、サンプル内のアナライト濃度の正確な指標を与
える。
である。動作において、装置１０は、標準または変形された（下記参照）スペク
トル分析装置を用いて、スペクトル２０を収集する。このスペクトルは、プロセ
ッサ２２を含むシステムの入力ポート／バッファー２１に与えられる。該入力ポ
ート／バッファーは、スペクトル分析装置により収集されたスペクトルデータが
デジタルデータに変換されるように、アナログ／デジタル変換器機能を含むこと
ができる。該プロセッサは、このようなデジタルデータが入力されると、一以上
の参照表（ＬＵＴｓ）に保存された種々の変換に従って動作する。該ＬＵＴｓは
、種々の基底セットを組み込んだ変換を含んでいる。上記プロセッサによって行
われるこの変換プロセスは、当該基底セットを使用して、スペクトル分析装置に
より生じたスペクトル信号から実質的に全ての干渉成分を除去する。基底セット
に関する処理が完了したら、当該デジタル信号は、実質的にアナライト情報のみ
を含んでいる。次いで、この情報は、周知のスペクトル分析キャリブレーション
技術および化学的定量技術に従って更に処理され、出力ポート／バッファー２４
に与えられる。次いで、該出力情報は、ディスプレー２６上において何れかの望
ましいフォーマットで表示され、サンプル内のアナライト濃度の正確な指標を与
える。
【００４２】 上記で述べ且つ下記で述べるように、本発明によって作成された基底セットは
、参照表の中に保存し、または他の変換情報と混合することができる。このよう
な参照表の作成に際しては、基底セットは、最初は、幾つかの基底セットを作成
する反復プロセスの際に採集されたマトリックス生データとして存在する。本発
明の好ましい実施例において作成された幾つかの基底セットを考慮して、該参照
表には異なったマトリックスが存在してもよく、または、全ての基底セットを代
表し、且つ生データに直接適用される変換を生じる一つのマトリックスが存在し
ていてもよい。こうして、本発明の一つの実施例は、夫々の成分を、干渉成分を
同定して除去するためのアルゴリズムを含む複雑なマトリックスに組み立てる。
この方法において、本発明は、これらの成分が全て組み合わされたときに、これ
ら成分が問題のスペクトル内にどのように現れるかを正確に表すシステムを提供
する。サンプルの各関連成分を他の成分との関連で個別的に同定するのは、本発
明のこの能力であり、これは問題のアナライトについて参照表登録の最終決定を
可能にする。
、参照表の中に保存し、または他の変換情報と混合することができる。このよう
な参照表の作成に際しては、基底セットは、最初は、幾つかの基底セットを作成
する反復プロセスの際に採集されたマトリックス生データとして存在する。本発
明の好ましい実施例において作成された幾つかの基底セットを考慮して、該参照
表には異なったマトリックスが存在してもよく、または、全ての基底セットを代
表し、且つ生データに直接適用される変換を生じる一つのマトリックスが存在し
ていてもよい。こうして、本発明の一つの実施例は、夫々の成分を、干渉成分を
同定して除去するためのアルゴリズムを含む複雑なマトリックスに組み立てる。
この方法において、本発明は、これらの成分が全て組み合わされたときに、これ
ら成分が問題のスペクトル内にどのように現れるかを正確に表すシステムを提供
する。サンプルの各関連成分を他の成分との関連で個別的に同定するのは、本発
明のこの能力であり、これは問題のアナライトについて参照表登録の最終決定を
可能にする。
【００４３】 可能ではあるが、本発明の現在の好ましい実施例は、参照表中の全ての濃度レ
ベルで全ての干渉成分について補正されたグルコースのスペクトルを提供しない
。むしろ、問題になる一定の異なった生理学的濃度におけるアナライトの一連の
スペクトルが存在する。例えば、グルコースの場合は、低血糖症または高血糖症
の濃度についての参照基底セット値が存在する。従って、本発明は、参照表中の
全ての基底セットにおける全ての情報を表す必要はない。むしろ、身体内で生じ
るグルコースの全範囲に亘る情報を表すことが必要なだけである。このアプロー
チは、アルブミンタンパク質および他のサンプル成分について採用される。上記
で述べたように、このマトリックス中の全てのスペクトル情報について、一つの
方程式が書込まれてもよく、または一以上の参照表が与えられてもよい。
ベルで全ての干渉成分について補正されたグルコースのスペクトルを提供しない
。むしろ、問題になる一定の異なった生理学的濃度におけるアナライトの一連の
スペクトルが存在する。例えば、グルコースの場合は、低血糖症または高血糖症
の濃度についての参照基底セット値が存在する。従って、本発明は、参照表中の
全ての基底セットにおける全ての情報を表す必要はない。むしろ、身体内で生じ
るグルコースの全範囲に亘る情報を表すことが必要なだけである。このアプロー
チは、アルブミンタンパク質および他のサンプル成分について採用される。上記
で述べたように、このマトリックス中の全てのスペクトル情報について、一つの
方程式が書込まれてもよく、または一以上の参照表が与えられてもよい。
【００４４】 下記の更に充分に述べるように、最初に当該基底セットが作成され、その後に
、分析の際に使用するために計器の中に組み込まれる。参照表の中に入れて値を
決定するためには、幾つかの数の基底セットを全て調べることが必要である。上
記で述べたように、サンプル中のアナライトに影響する主な干渉成分を同定し、
これら成分の夫々および全てについて基底セットを作成することが必要である。
、分析の際に使用するために計器の中に組み込まれる。参照表の中に入れて値を
決定するためには、幾つかの数の基底セットを全て調べることが必要である。上
記で述べたように、サンプル中のアナライトに影響する主な干渉成分を同定し、
これら成分の夫々および全てについて基底セットを作成することが必要である。
【００４５】 図３は、本発明による一以上の基底セットを組み込んだアルゴリズムを実施す
る計器の概略ブロック図である。図３は、図２に関連して述べた装置のソフトウ
エア／ファームウエア部品３０の詳細な全体像を提供する。ここに開示する本発
明は、如何なるスペクトル分析システムにも容易に応用されることが理解される
べきである。従って、図２および図３に関連して説明するシステムは、本発明の
現時点での好ましい実施例の例示としてのみ提供されるものであり、限定的なも
のではない。
る計器の概略ブロック図である。図３は、図２に関連して述べた装置のソフトウ
エア／ファームウエア部品３０の詳細な全体像を提供する。ここに開示する本発
明は、如何なるスペクトル分析システムにも容易に応用されることが理解される
べきである。従って、図２および図３に関連して説明するシステムは、本発明の
現時点での好ましい実施例の例示としてのみ提供されるものであり、限定的なも
のではない。
【００４６】 計器内での処理の間、デジタル化されたスペクトル情報は、先ず基底セット３
１に適用される。上記で述べたように（また下記で更に詳細に述べるように）、
該基底セットは、干渉成分および／または複数の成分（化学的および／または物
理的）をスペクトル情報から取り除く変換形に変形される。この基底セットは、
散乱、経路長、および／または温度のような物理的干渉因子を補正する物理的モ
デル３２の前に、またはこれと共に適用され得る。スペクトル情報が基底セット
および（任意に）物理モデルに適用された後、この生じた信号はデコンボリュー
トされて（３３）、該信号を参照に対して補正する。次に、この信号は前処理さ
れ（３４）、デジタル的にフィルターされる（３５）。現在のところ、散乱補正
、ベースライン補正および干渉補正のような問題を解決するために基底セットを
使用するのが好ましいが、前処理には、Ｋｕｂｅｌｋａ−Ｍｕｎｋ変換、平均セ
ンタリング、正規化、ベースライン補正、散乱補正、および干渉補正のような技
術を用いてもよい。適用し得る補正技術（例えば散乱に対する補正）は、増倍散
乱補正、標準の正規変量補正、および拡大増倍信号補正を含むことができる。デ
ジタル的フィルター機能は、ガウスフィルタリング、低および高バンドパスフィ
ルター、およびローレンツフィルタリングのような技術によって達成することが
できる。
１に適用される。上記で述べたように（また下記で更に詳細に述べるように）、
該基底セットは、干渉成分および／または複数の成分（化学的および／または物
理的）をスペクトル情報から取り除く変換形に変形される。この基底セットは、
散乱、経路長、および／または温度のような物理的干渉因子を補正する物理的モ
デル３２の前に、またはこれと共に適用され得る。スペクトル情報が基底セット
および（任意に）物理モデルに適用された後、この生じた信号はデコンボリュー
トされて（３３）、該信号を参照に対して補正する。次に、この信号は前処理さ
れ（３４）、デジタル的にフィルターされる（３５）。現在のところ、散乱補正
、ベースライン補正および干渉補正のような問題を解決するために基底セットを
使用するのが好ましいが、前処理には、Ｋｕｂｅｌｋａ−Ｍｕｎｋ変換、平均セ
ンタリング、正規化、ベースライン補正、散乱補正、および干渉補正のような技
術を用いてもよい。適用し得る補正技術（例えば散乱に対する補正）は、増倍散
乱補正、標準の正規変量補正、および拡大増倍信号補正を含むことができる。デ
ジタル的フィルター機能は、ガウスフィルタリング、低および高バンドパスフィ
ルター、およびローレンツフィルタリングのような技術によって達成することが
できる。
【００４７】 アナライトのスペクトル波長が選択され（３６）、高次部分的最小二乗法（Ｐ
ＬＳ）のような多変量分析が行われる（３７）。このような分析技術は、主要成
分回帰、部分的最小二乗法、回転された主要成分分析または相関主要成分分析を
含むことができる。
ＬＳ）のような多変量分析が行われる（３７）。このような分析技術は、主要成
分回帰、部分的最小二乗法、回転された主要成分分析または相関主要成分分析を
含むことができる。
【００４８】 本発明の好ましい実施例は、液体サンプル中のアナライトを定量するために使
用される複数の基底セットを提供する。次に、説明および例示の目的で、非侵襲
的スペクトルでのグルコース定量に関連して本発明を説明する。
用される複数の基底セットを提供する。次に、説明および例示の目的で、非侵襲
的スペクトルでのグルコース定量に関連して本発明を説明する。
【００４９】 データ収集： 当該プロセスの最初のステップには、身体中の主要な干渉性の
化学的アナライトおよび構造を同定することが含まれる。これらの因子には、就
中、サンプル中の水のパーセンテージ、水に対する温度／水素結合効果、アルブ
ミンタンパク質、グロブリンタンパク質、トリグリセリド、コレステロール、尿
素、グルコース、乳酸塩、エタノールが含まれ、またＮａ＋、Ｋ＋およびＣｌ−
並びに他の電解質、グリコシルされたヘモグロビン、皮膚、ケラチン、フィブリ
ノーゲン、および赤血球細胞も含まれる。本発明の一つの利点は、基底セットが
、全ての干渉成分のスペクトルを含むように作成され得ることである。
化学的アナライトおよび構造を同定することが含まれる。これらの因子には、就
中、サンプル中の水のパーセンテージ、水に対する温度／水素結合効果、アルブ
ミンタンパク質、グロブリンタンパク質、トリグリセリド、コレステロール、尿
素、グルコース、乳酸塩、エタノールが含まれ、またＮａ＋、Ｋ＋およびＣｌ−
並びに他の電解質、グリコシルされたヘモグロビン、皮膚、ケラチン、フィブリ
ノーゲン、および赤血球細胞も含まれる。本発明の一つの利点は、基底セットが
、全ての干渉成分のスペクトルを含むように作成され得ることである。
【００５０】 非干渉成分には、例えば、投与量の少ない薬物および薬のような低モル吸光濃
度の成分が含まれる。
度の成分が含まれる。
【００５１】 本発明の現在の好ましい実施例では、データ収集の手段は下記の事項を考慮し
なければならない： ・各アナライトについての信号は、先ず吸収バンドの頂部から低部までのデル
タ吸収を定義し、次いで全ての周波数において、生理学的濃度に広がるサンプル
の吸光度ｖｓ．濃度の変化における勾配を定義することにより定義される。
なければならない： ・各アナライトについての信号は、先ず吸収バンドの頂部から低部までのデル
タ吸収を定義し、次いで全ての周波数において、生理学的濃度に広がるサンプル
の吸光度ｖｓ．濃度の変化における勾配を定義することにより定義される。
【００５２】 ・ノイズは、問題のバンドにおけるアナライト吸光度の二乗平均平方根（ｒｍ
ｓ）ノイズとして定義される。
ｓ）ノイズとして定義される。
【００５３】 ・信号／ノイズは、（勾配×濃度）／ノイズとして定義される。この値は、特
定された分析すべき最小濃度ついての値よりも大きくなければならない。
定された分析すべき最小濃度ついての値よりも大きくなければならない。
【００５４】 ・本発明の現在の好ましい実施例における分解能は、ピーク当たり７点の最小
を必要とする。
を必要とする。
【００５５】 考慮すべきもう一つの因子は波長再現性である。本発明においては、上記の基
準を達成するために、改変されたＮＩＲＳ ５０００分光計を使用する。
準を達成するために、改変されたＮＩＲＳ ５０００分光計を使用する。
【００５６】 基底セットのためのデータ収集パラメータには、下記のものが含まれる： 経路長は、主な干渉成分である水の吸光度に起因する。最適の基底セットのた
めには、夫々のスペクトル窓について異なる経路長を選択することが必要である
。
めには、夫々のスペクトル窓について異なる経路長を選択することが必要である
。
【００５７】 本発明の現在の好ましい実施例では、これら経路長は下記の通りである： ・組合せバンド領域について、０〜２ｍｍ； ・第一のオーバートーン領域について、５〜１０ｍｍ； ・第二のオーバートーン領域について、１０ｍｍ以上。
【００５８】 必要ではないが、一つのデータ収集において、全周波数に亘る基底セットを作
成し、異なる領域における情報を比較することが可能である。本発明の好ましい
実施例において、これは１ｍｍの経路長を指示する。最適な信号／ノイズのレベ
ルは別途得られる。また、屈折率における変化のようなパラメータを、周波数の
関数として認識し、モデル化するために、連続的なスペクトルを与えることも必
要である。
成し、異なる領域における情報を比較することが可能である。本発明の好ましい
実施例において、これは１ｍｍの経路長を指示する。最適な信号／ノイズのレベ
ルは別途得られる。また、屈折率における変化のようなパラメータを、周波数の
関数として認識し、モデル化するために、連続的なスペクトルを与えることも必
要である。
【００５９】 特定の屈折率での特定の濃度で相互作用する分子に基づいてシステムにより定
義されるように、光の貫通性は水の吸光度の逆数に比例するから、乱反射を含む
応用については経路長は考慮されない。
義されるように、光の貫通性は水の吸光度の逆数に比例するから、乱反射を含む
応用については経路長は考慮されない。
【００６０】 本発明の幾つかの実施例では、光学的フィルターを使用するのが望ましい。水
は天然のショートパスフィルターとして挙動するから、水バンドと組み合わせて
ロングパスカットオフフィルターを使用して、バンドパスフィルタを形成するの
が有利である（しかし、充分な分解能、即ち充分な数のアナログ／デジタル（Ａ
／Ｄ）ビットを与えるシステムは、フィルタを必要としないかも知れない）。本
発明の現在の好ましい実施例では、Ｈ２Ｏ吸光バンドの中間に何等かのフィルタ
ーを使用する方がよい。例えば、下記のフィルターが使用され得る： ・組合せバンドに付いては、１９５０ｎｍのロングパスフィルター； ・第一オーバートーンについては、１４５０ｎｍのロングパスフィルター； ・第二オーバートンについては、１１００ｎｍのロングパスフィルター。
は天然のショートパスフィルターとして挙動するから、水バンドと組み合わせて
ロングパスカットオフフィルターを使用して、バンドパスフィルタを形成するの
が有利である（しかし、充分な分解能、即ち充分な数のアナログ／デジタル（Ａ
／Ｄ）ビットを与えるシステムは、フィルタを必要としないかも知れない）。本
発明の現在の好ましい実施例では、Ｈ２Ｏ吸光バンドの中間に何等かのフィルタ
ーを使用する方がよい。例えば、下記のフィルターが使用され得る： ・組合せバンドに付いては、１９５０ｎｍのロングパスフィルター； ・第一オーバートーンについては、１４５０ｎｍのロングパスフィルター； ・第二オーバートンについては、１１００ｎｍのロングパスフィルター。
【００６１】 各スペクトルについての平均走査数を決定しなければならないが、ここでは走
査数を増大するに伴ってノイズは減少する。本発明の現在の好ましい実施例では
、ノイズｖｓ．平均走査数は、６４平均走査に設定される。
査数を増大するに伴ってノイズは減少する。本発明の現在の好ましい実施例では
、ノイズｖｓ．平均走査数は、６４平均走査に設定される。
【００６２】 スペクトルを反復する： 四つの分光計の温度係数に起因して四つの反復結果
が収集される実験が行われた。下記の結果が得られた（これは測定を行うために
使用した分光計に起因する…これらの結果は一般的な現象を示すものではない）
： ・第一の反復‥温度に起因してアウトライヤー（大きく外れた値）； ・第二の反復‥小さなアウトライヤー； 第四の反復‥更なる分析のために許容可能。
が収集される実験が行われた。下記の結果が得られた（これは測定を行うために
使用した分光計に起因する…これらの結果は一般的な現象を示すものではない）
： ・第一の反復‥温度に起因してアウトライヤー（大きく外れた値）； ・第二の反復‥小さなアウトライヤー； 第四の反復‥更なる分析のために許容可能。
【００６３】 本発明に関連して行われる実験の目的のために、下記の追加のパラメータを定
義した： ・イオン強度は、身体のイオン強度に適合させるために０．１Ｍである； ・身体のｐＨを近似するためのｐＨ７．３５の燐酸緩衝液；。
義した： ・イオン強度は、身体のイオン強度に適合させるために０．１Ｍである； ・身体のｐＨを近似するためのｐＨ７．３５の燐酸緩衝液；。
【００６４】 ・身体の温度に適合させるために、温度は３８．０±０．２℃に維持した； ・成分：ＡＣＳ試薬等級の化学薬品を標準として使用した。
【００６５】 データ分析： データ分析は、温度変動を考慮に入れなければならない。本発
明の現在の好ましい実施例では、アナライト（濃縮アルブミンでさえも）の吸光
バンドを著しく不明瞭にする０．１℃の温度変動が観察される。実験室および計
器の温度は、日常の使用については０．０１℃で制御することは不可能である。
この効果は、水吸収た高く、また温度による水吸収の変化が大きい領域では増幅
される。
明の現在の好ましい実施例では、アナライト（濃縮アルブミンでさえも）の吸光
バンドを著しく不明瞭にする０．１℃の温度変動が観察される。実験室および計
器の温度は、日常の使用については０．０１℃で制御することは不可能である。
この効果は、水吸収た高く、また温度による水吸収の変化が大きい領域では増幅
される。
【００６６】 データ分析は、経路長を考慮に入れなければならない。この考慮は、二重ビー
ム分光計における差分測定に類似し、一つのビームはサンプルを通して集光され
、第二のビームはサンプル中の経路長干渉に対応した経路長を通して集光される
。
ム分光計における差分測定に類似し、一つのビームはサンプルを通して集光され
、第二のビームはサンプル中の経路長干渉に対応した経路長を通して集光される
。
【００６７】 経路長は０．０００１ｍｍに制御するのが望ましい。バッファーを存在させた
１ｍｍのセルについては、経路長１ｍｍの水が存在する。アナライトが存在する
とき、この水の経路長は変位によって減少する。この変位は、存在するアナライ
トの濃度に対して線形的に比例する。サンプルの種々の成分は、それらの濃度が
未知であれば循環され得るが、本発明を使用する際はこの濃度が既知であるから
、かかる処理は不要である。
１ｍｍのセルについては、経路長１ｍｍの水が存在する。アナライトが存在する
とき、この水の経路長は変位によって減少する。この変位は、存在するアナライ
トの濃度に対して線形的に比例する。サンプルの種々の成分は、それらの濃度が
未知であれば循環され得るが、本発明を使用する際はこの濃度が既知であるから
、かかる処理は不要である。
【００６８】 温度補正および経路補正のアルゴリズム： 以下の議論は、本発明に従う温度
補正および経路長補正の例を提供する。
補正および経路長補正の例を提供する。
【００６９】 １．応答関数：アナライトが吸収しない領域については、残差（サンプル−バ
ッファー）は略ゼロである。
ッファー）は略ゼロである。
【００７０】 ２．スペクトル範囲の関数としての残差（ｒｅｓｉｄｕａｌ）は、サンプルの
スペクトルノイズにより逆に重み付けされる。
スペクトルノイズにより逆に重み付けされる。
【００７１】 ３．温度を適合させるために、概ね３８℃で回収した数千のバッファーがサン
プルと比較される。数千のバッファーを使用することにより、良好な温度適合性
を見出すことができる。
プルと比較される。数千のバッファーを使用することにより、良好な温度適合性
を見出すことができる。
【００７２】 ４．試験される各バッファーについて、サンプル中のバッファーの経路長を適
合させるために、水の増分経路長が試験される。例えば、９９ｍｍの経路長を得
るに、可能なバックグラウンドとして試験されるバッファーには０．９９００が
乗算される。例えば、０．９５ｍｍ〜１．００ｍｍへの０．０００５ｍｍ段差の
アルブミンタンパク質は、各バッファーで試験される。 下記は、経路長および応答関数の領域等の各アナライトについて最適化しなけれ
ばならない選択されたパラメータについての、Ｍａｔｌａｂ温度／経路長補正プ
ログラムである： 得られたスペクトルは明瞭で、ベースラインが解像される。このスペクトルは
、各アナライトの生理学的濃度をカバーするように選択される。
合させるために、水の増分経路長が試験される。例えば、９９ｍｍの経路長を得
るに、可能なバックグラウンドとして試験されるバッファーには０．９９００が
乗算される。例えば、０．９５ｍｍ〜１．００ｍｍへの０．０００５ｍｍ段差の
アルブミンタンパク質は、各バッファーで試験される。 下記は、経路長および応答関数の領域等の各アナライトについて最適化しなけれ
ばならない選択されたパラメータについての、Ｍａｔｌａｂ温度／経路長補正プ
ログラムである： 得られたスペクトルは明瞭で、ベースラインが解像される。このスペクトルは
、各アナライトの生理学的濃度をカバーするように選択される。
【００７３】 以下の例は、第一の基底セット「基底セットＩ」の作成を例示するものである
。 例・基底セットＩ １５００ｎｍ〜２５００ｎｍのスペクトル領域に亘る近ＩＲ吸収特性が、水、
アルブミンタンパク質、グロブリンタンパク質、トリアセチン、コレステロール
、尿素、およびグルコースについて、１ｍｍの経路長で与えられる。加えて、計
器のノイズレべルと共に、サンプル温度の影響が含められる。
。 例・基底セットＩ １５００ｎｍ〜２５００ｎｍのスペクトル領域に亘る近ＩＲ吸収特性が、水、
アルブミンタンパク質、グロブリンタンパク質、トリアセチン、コレステロール
、尿素、およびグルコースについて、１ｍｍの経路長で与えられる。加えて、計
器のノイズレべルと共に、サンプル温度の影響が含められる。
【００７４】 実験： 血清の主要成分のスペクトルを、それらの夫々の生理学的範囲に亘っ
て収集した。サンプルの調製は、乾燥した試薬等級の固体サンプルを、ｐＨ７．
３５に調整した０．１Ｍ燐酸バッファー中に溶解することからなる。全てのスペ
クトルを、ＮＩＲＳ ５０００上で、１ｍｍ経路長のｉｎｆｒａｓｉｌ水晶セル
を用い、１２０秒の平衡化期間、３８．０℃、６４平均走査において透過モード
で収集した。全データの取得のために一つの計器を使用した。
て収集した。サンプルの調製は、乾燥した試薬等級の固体サンプルを、ｐＨ７．
３５に調整した０．１Ｍ燐酸バッファー中に溶解することからなる。全てのスペ
クトルを、ＮＩＲＳ ５０００上で、１ｍｍ経路長のｉｎｆｒａｓｉｌ水晶セル
を用い、１２０秒の平衡化期間、３８．０℃、６４平均走査において透過モード
で収集した。全データの取得のために一つの計器を使用した。
【００７５】 結果および考察： ２０５０ｎｍ〜２３５０ｎｍおよび１５５０ｎｍ〜１８５
０ｎｍの二つのスペクトル窓において、吸光度変化が減少する順にスペクトルが
解析される。第一の反復分は、ＮＩＲＳ ５０００分光計の不安定性およびサン
プルを過熱するフォトンにより生じる温度の一貫した変動のために、全てのケー
スにおいて廃棄された（データは含められていない）。このサンプルは、第二の
サンプル複製までは平衡状態にあった。
０ｎｍの二つのスペクトル窓において、吸光度変化が減少する順にスペクトルが
解析される。第一の反復分は、ＮＩＲＳ ５０００分光計の不安定性およびサン
プルを過熱するフォトンにより生じる温度の一貫した変動のために、全てのケー
スにおいて廃棄された（データは含められていない）。このサンプルは、第二の
サンプル複製までは平衡状態にあった。
【００７６】 水のスペクトル： 近ＩＲスペクトルは、図４に示すように、２５００，１９
５０および１４５０ｎｍに中心を有する三つの大きな水吸収バンドによって特色
付けられる。この高い吸収は、水溶液中で行われる近ＩＲでの分析を、三つのス
ペクトル領域に制限する。２３５０〜２０５０ｎｍの領域は、組合せバンド領域
と称され、１８５０〜１５５０ｎｍの領域はここでは第一のオーバートーンスペ
クトル領域と称され、１４００〜１１００ｎｍの領域は第二のオーバートーンス
ペクトル領域と称される。
５０および１４５０ｎｍに中心を有する三つの大きな水吸収バンドによって特色
付けられる。この高い吸収は、水溶液中で行われる近ＩＲでの分析を、三つのス
ペクトル領域に制限する。２３５０〜２０５０ｎｍの領域は、組合せバンド領域
と称され、１８５０〜１５５０ｎｍの領域はここでは第一のオーバートーンスペ
クトル領域と称され、１４００〜１１００ｎｍの領域は第二のオーバートーンス
ペクトル領域と称される。
【００７７】 ＮＩＲＳ分光計は、殆どの光強度が検出器に達するスペクトル領域に基づいて
、ゲイン（従って検出器のダイナミックレンジ）を設定する。これは、水性サン
プルについては第二のオーバートンスペクトル領域である。しかし、この組合せ
バンド領域は最も大きな吸収を有し、続いて第一のオーバートーン領域、次に第
二のオーバートーン領域である。１３００ｎｍ領域ｖｓ．２２００ｎｍ領域にお
ける水の低い吸収により、２２００ｎｍの領域には相対的に小さいダイナミック
レンジが残され、ここではグルコースバンドが最も大きい。従って、１５００ｎ
ｍのロングパスフィルターが用いられ、これは第一のオーバートーンスペクトル
領域に基づいて、ＮＩＲＳシステムにゲインを設定させる。従って、最初の基底
セットにおいては、第二のオーバートン領域にはスペクトル情報が与えられず、
最適な信号／ノイズレベルは第一のオーバートーンスペクトル領域に与えられ、
組合せバンドについては僅かに劣る信号／ノイズレベルが得られる。次の基底デ
ータセットのための一回の走査の間に、三つのスペクトル領域の夫々にたいして
異なったゲインの設定を可能にするオーダーソータ（ｏｄｅｒ ｓｏｒｔｅｒ）
は、ＮＩＲＳシステムに対してなされる多くの変形の中の一つである。
、ゲイン（従って検出器のダイナミックレンジ）を設定する。これは、水性サン
プルについては第二のオーバートンスペクトル領域である。しかし、この組合せ
バンド領域は最も大きな吸収を有し、続いて第一のオーバートーン領域、次に第
二のオーバートーン領域である。１３００ｎｍ領域ｖｓ．２２００ｎｍ領域にお
ける水の低い吸収により、２２００ｎｍの領域には相対的に小さいダイナミック
レンジが残され、ここではグルコースバンドが最も大きい。従って、１５００ｎ
ｍのロングパスフィルターが用いられ、これは第一のオーバートーンスペクトル
領域に基づいて、ＮＩＲＳシステムにゲインを設定させる。従って、最初の基底
セットにおいては、第二のオーバートン領域にはスペクトル情報が与えられず、
最適な信号／ノイズレベルは第一のオーバートーンスペクトル領域に与えられ、
組合せバンドについては僅かに劣る信号／ノイズレベルが得られる。次の基底デ
ータセットのための一回の走査の間に、三つのスペクトル領域の夫々にたいして
異なったゲインの設定を可能にするオーダーソータ（ｏｄｅｒ ｓｏｒｔｅｒ）
は、ＮＩＲＳシステムに対してなされる多くの変形の中の一つである。
【００７８】 水スペクトルに対する温度効果： 近ＩＲにおける三つの水吸収バンドは、温
度の増大と共に高周波数側にシフトする。３８．２〜４３．０℃で収集されたバ
ッファースペクトルが図５Ａに提示されている。計器は、低温スペクトルを収集
するように改変すべきである。水吸収バンドの肩部の夫々に、僅かなラインの拡
大が観察される。３８．２℃で収集された水のスペクトルを、より高い温度で収
集された水のスペクトルから差し引くことにより、このシフトの大きさおよび方
向性が明らかになる。温度と共に増大する負の吸収バンドが、２０００〜１４８
０ｎｍに観察される。水の吸収バンドは高温へとシフトするから、これらの領域
には少しの水吸収志か存在しない。その結果、低温の吸収から水吸収バンドを差
し引くと、差し引かれるバックグラウンドが多すぎることになる。増大する温度
と相関する正の吸収バンドが、２３００、１８９０、および１４００ｎｍに観察
される。温度を増大させると、水吸収は益々これらのスペクトル領域に移動する
。３８．２℃の水スペクトルを差し引くことは、これら領域においては充分な量
を差し引かない。
度の増大と共に高周波数側にシフトする。３８．２〜４３．０℃で収集されたバ
ッファースペクトルが図５Ａに提示されている。計器は、低温スペクトルを収集
するように改変すべきである。水吸収バンドの肩部の夫々に、僅かなラインの拡
大が観察される。３８．２℃で収集された水のスペクトルを、より高い温度で収
集された水のスペクトルから差し引くことにより、このシフトの大きさおよび方
向性が明らかになる。温度と共に増大する負の吸収バンドが、２０００〜１４８
０ｎｍに観察される。水の吸収バンドは高温へとシフトするから、これらの領域
には少しの水吸収志か存在しない。その結果、低温の吸収から水吸収バンドを差
し引くと、差し引かれるバックグラウンドが多すぎることになる。増大する温度
と相関する正の吸収バンドが、２３００、１８９０、および１４００ｎｍに観察
される。温度を増大させると、水吸収は益々これらのスペクトル領域に移動する
。３８．２℃の水スペクトルを差し引くことは、これら領域においては充分な量
を差し引かない。
【００７９】 温度シフトに伴う大きな水吸収は、近ＩＲ分析の大きな障害になる。図５Ｂは
、この減法操作において、生吸収が、ＮＩＲＳシステムのダイナミックレンジの
限界を示す３．０±０．１よりも大きい場合には、有用な情報が得られないこと
を明らかにしている。従って、２４６０ｎｍ以上および２０１０〜１８９０ｎｍ
の領域は、分析的に有用な情報をもたらさず、また１ｍｍの経路長で収集された
データについては廃棄され得る。これらスペクトル領域における情報は、経路長
を調節することによって得ることができる。水吸収に起因して、廃棄されること
を必要とする領域の幅は、分析すべき経路長が増大するに吊れて増大する。加え
て、温度効果が、組合せバンド領域の全体および第一のオーバートーンスペクト
ル領域に広がっているのが分かる。示されるように、ベースラインにおけるこれ
らの変化の大きさは、概略的には高度に吸収性のタンパク質と同じであり、また
試験される他のスペクトルアナライトよりも遥かに大きい。
、この減法操作において、生吸収が、ＮＩＲＳシステムのダイナミックレンジの
限界を示す３．０±０．１よりも大きい場合には、有用な情報が得られないこと
を明らかにしている。従って、２４６０ｎｍ以上および２０１０〜１８９０ｎｍ
の領域は、分析的に有用な情報をもたらさず、また１ｍｍの経路長で収集された
データについては廃棄され得る。これらスペクトル領域における情報は、経路長
を調節することによって得ることができる。水吸収に起因して、廃棄されること
を必要とする領域の幅は、分析すべき経路長が増大するに吊れて増大する。加え
て、温度効果が、組合せバンド領域の全体および第一のオーバートーンスペクト
ル領域に広がっているのが分かる。示されるように、ベースラインにおけるこれ
らの変化の大きさは、概略的には高度に吸収性のタンパク質と同じであり、また
試験される他のスペクトルアナライトよりも遥かに大きい。
【００８０】 アルブミンタンパク質： 水および温度効果の後、血清スペクトルは主に、２
．６〜７．９ｇ／ｄＬの生理学的範囲を有するアルブミンタンパク質由来の吸収
で構成される。アルブミンタンパク質の吸収バンドは、図６Ａに示すように、水
吸収の存在においては見るのが困難である。バッファースペクトルを差し引くこ
とにより、図６Ｂに示すように、２２８５、２１７０、１７３０および１６９０
ｎｍのタンパク質の吸収ピークが生じる。また、得られたスペクトルには大きな
負の吸収バンドも出現し、ここでは水が吸収する。図５Ｂに見られるように、水
バンドの派生物が出現するので、これらのバンドは主に温度の変動に起因するも
のではない。この負のバンドは、アルブミンによる水の置換および散乱によるも
のである。
．６〜７．９ｇ／ｄＬの生理学的範囲を有するアルブミンタンパク質由来の吸収
で構成される。アルブミンタンパク質の吸収バンドは、図６Ａに示すように、水
吸収の存在においては見るのが困難である。バッファースペクトルを差し引くこ
とにより、図６Ｂに示すように、２２８５、２１７０、１７３０および１６９０
ｎｍのタンパク質の吸収ピークが生じる。また、得られたスペクトルには大きな
負の吸収バンドも出現し、ここでは水が吸収する。図５Ｂに見られるように、水
バンドの派生物が出現するので、これらのバンドは主に温度の変動に起因するも
のではない。この負のバンドは、アルブミンによる水の置換および散乱によるも
のである。
【００８１】 上記のＭＡＴＬＡＢプログラムのようなプログラムを用いて、減法のためのバ
ックグラウンドスペクトルとして使用する温度および最良に計算された経路長に
関して、最良のバッファーを決定する。図６Ｂにおいて、バッファースペクトル
中のバッファーおよびアルブミンは、両者とも同じ１ｍｍの固定された経路長を
有していた。アルブミンはこの実施例では１２ｇ／ｄＬの範囲で存在し、また水
は１００ｇ／ｄＬであるから、アルブミンはセルのかなりの容積を占め、単位容
積当たり少しの水しか存在しない。プログラムは、水スペクトルに対して、広範
な範囲に亘って連続的に変化し得るパーセンテージを乗じるように書かれている
。バッファースペクトル中の夫々のアルブミンについての最適な計算された経路
長は、アルブミンが吸収せず且つ温度効果が最小である位置（２０８５〜２０７
７および１６５５〜１６４０ｎｍ）での残差の絶対値の総計を最小にすることに
より決定された。オーバートーン領域における残差は、組合せバンド領域におけ
る高いノイズを補償するために、２倍に重み付けされた。温度効果を更に最小に
するために、収集された全てのバッファースペクトルについてこの最適化を行い
、サンプルと適合する温度に関して合い量のバッファーを見付けた。バッファー
スペクトル中の各アルブミンについては、独立にこのアルゴリズムを実施した。
ックグラウンドスペクトルとして使用する温度および最良に計算された経路長に
関して、最良のバッファーを決定する。図６Ｂにおいて、バッファースペクトル
中のバッファーおよびアルブミンは、両者とも同じ１ｍｍの固定された経路長を
有していた。アルブミンはこの実施例では１２ｇ／ｄＬの範囲で存在し、また水
は１００ｇ／ｄＬであるから、アルブミンはセルのかなりの容積を占め、単位容
積当たり少しの水しか存在しない。プログラムは、水スペクトルに対して、広範
な範囲に亘って連続的に変化し得るパーセンテージを乗じるように書かれている
。バッファースペクトル中の夫々のアルブミンについての最適な計算された経路
長は、アルブミンが吸収せず且つ温度効果が最小である位置（２０８５〜２０７
７および１６５５〜１６４０ｎｍ）での残差の絶対値の総計を最小にすることに
より決定された。オーバートーン領域における残差は、組合せバンド領域におけ
る高いノイズを補償するために、２倍に重み付けされた。温度効果を更に最小に
するために、収集された全てのバッファースペクトルについてこの最適化を行い
、サンプルと適合する温度に関して合い量のバッファーを見付けた。バッファー
スペクトル中の各アルブミンについては、独立にこのアルゴリズムを実施した。
【００８２】 各アルブミンスペクトルについて、調整した経路長において最良のバッファー
を差し引いた結果が、図７に提示されている。ここでは、追加のアルブミン吸収
バンドが２０６０ｎｍおよび２３３５ｎｍに見える。２０６０ｎｍ吸収バンドに
関するグラフ拡大は、アルブミン濃度の各増大についての増大した九州を明らか
にしている。中心が２１７０ｎｍにあるアルブミンバンドは、図６Ｂに見られる
よりも対称性が高い。第一のオーバートーンスペクトル領域における二つのピー
クは、より良好なベースライン相関を有し、また相関を増大すると共に吸収の線
形性が増大する。しかし、負の吸収バンドが未だ明白であり、ここでは２０２０
および１８７０ｎｍで水が吸収する。２０００〜１９００ｎｍの領域は、吸収が
３よりも大きく且つシステムが応答しない領域に亘る数学的補正のアーティファ
クトである。っ加えて、０吸収と１ｇ／ｄＬのアルブミンスペクトルとの間には
大きな差がある。この差は、１〜２ｇ／ｄＬの吸収における差に等しいはずであ
る。組合せバンド領域およびオーバートーン領域が個別に処理されれば、このオ
フセットは減少し得る。なお、ベースライン補正、平滑化補正または散乱補正は
、この時点では採用されていないことを指摘しておく。
を差し引いた結果が、図７に提示されている。ここでは、追加のアルブミン吸収
バンドが２０６０ｎｍおよび２３３５ｎｍに見える。２０６０ｎｍ吸収バンドに
関するグラフ拡大は、アルブミン濃度の各増大についての増大した九州を明らか
にしている。中心が２１７０ｎｍにあるアルブミンバンドは、図６Ｂに見られる
よりも対称性が高い。第一のオーバートーンスペクトル領域における二つのピー
クは、より良好なベースライン相関を有し、また相関を増大すると共に吸収の線
形性が増大する。しかし、負の吸収バンドが未だ明白であり、ここでは２０２０
および１８７０ｎｍで水が吸収する。２０００〜１９００ｎｍの領域は、吸収が
３よりも大きく且つシステムが応答しない領域に亘る数学的補正のアーティファ
クトである。っ加えて、０吸収と１ｇ／ｄＬのアルブミンスペクトルとの間には
大きな差がある。この差は、１〜２ｇ／ｄＬの吸収における差に等しいはずであ
る。組合せバンド領域およびオーバートーン領域が個別に処理されれば、このオ
フセットは減少し得る。なお、ベースライン補正、平滑化補正または散乱補正は
、この時点では採用されていないことを指摘しておく。
【００８３】 グロブリンタンパク質： 生理学的濃度（０．７から８．１ｇ／ｄＬ）のグロ
ブリンは、アルブミンよりも近ＩＲの吸収が小さい。燐酸バッファーの直線的減
算により、図８に示すように、アルブミンタンパク質において見られるのと同じ
ピークが観察されることが可能になる。上記で述べた温度および経路長の補正ア
ルゴリズムは、アルブミンの場合と正確に同じパラメータで実行され、図９に示
したように、同じ追加のピークが見られた。アルブミンおよびグロブリンのスペ
クトルを重ねると、中心が２１７０ｎｍにあるグロブリンの吸収バンドは、アル
ブミンタンパク質のそれよりも僅かに広いことが明らかになる。
ブリンは、アルブミンよりも近ＩＲの吸収が小さい。燐酸バッファーの直線的減
算により、図８に示すように、アルブミンタンパク質において見られるのと同じ
ピークが観察されることが可能になる。上記で述べた温度および経路長の補正ア
ルゴリズムは、アルブミンの場合と正確に同じパラメータで実行され、図９に示
したように、同じ追加のピークが見られた。アルブミンおよびグロブリンのスペ
クトルを重ねると、中心が２１７０ｎｍにあるグロブリンの吸収バンドは、アル
ブミンタンパク質のそれよりも僅かに広いことが明らかになる。
【００８４】 夫々のスペクトルからバックグラウンドを差し引くために必要な計算された経
路長が、図１０に提示されている。アルブミンについては、この補正は増大する
濃度に対して線形であるが、０．９９６ｎｍのｙ軸切片を有している。これは、
図７に見られる乏しいベースラインと一致する。グロブリンについての補正もま
た線形であるが、ｍｇ／ｄＬ当たり更に大きい補正が必要とされる。これは、グ
ロブリン尾散乱傾向と一致する。ｙ軸切片は１．００であり、優れたバックグラ
ウンド減算と一致している。
路長が、図１０に提示されている。アルブミンについては、この補正は増大する
濃度に対して線形であるが、０．９９６ｎｍのｙ軸切片を有している。これは、
図７に見られる乏しいベースラインと一致する。グロブリンについての補正もま
た線形であるが、ｍｇ／ｄＬ当たり更に大きい補正が必要とされる。これは、グ
ロブリン尾散乱傾向と一致する。ｙ軸切片は１．００であり、優れたバックグラ
ウンド減算と一致している。
【００８５】 トリグリセリド： トリアセチンを用いてトリグリセリドをシミュレートする
。トリアセチンの生理学的範囲は５０〜４５０ｍｇ／ｄＬである。温度補正およ
び経路長補正のアルゴリズムを再度用いるが、最小残差の決定には異なる領域を
使用する（２４２０〜２４４０、２０８０〜２０９０、および１５７５〜１６３
５、重み付け１：５：２０）。図１１に示すように、２３２０、２２５０、２１
３０、１７６０、１７１５、および１６７５ｎｍに中心を置いた六つのトリアセ
チン吸収バンドが得られる。補正のために必要とされる得られた経路長は、濃度
に関して直線性であるが、図１０に示すように、血清中のトリアセチンｖｓ．タ
ンパク質の低濃度に起因して、１ｍｍから遥かに小さい偏差が生じる。このより
も小さいトリアセチンの吸収バンドの信号レベルは、分光計のノイズレベルに接
近する。
。トリアセチンの生理学的範囲は５０〜４５０ｍｇ／ｄＬである。温度補正およ
び経路長補正のアルゴリズムを再度用いるが、最小残差の決定には異なる領域を
使用する（２４２０〜２４４０、２０８０〜２０９０、および１５７５〜１６３
５、重み付け１：５：２０）。図１１に示すように、２３２０、２２５０、２１
３０、１７６０、１７１５、および１６７５ｎｍに中心を置いた六つのトリアセ
チン吸収バンドが得られる。補正のために必要とされる得られた経路長は、濃度
に関して直線性であるが、図１０に示すように、血清中のトリアセチンｖｓ．タ
ンパク質の低濃度に起因して、１ｍｍから遥かに小さい偏差が生じる。このより
も小さいトリアセチンの吸収バンドの信号レベルは、分光計のノイズレベルに接
近する。
【００８６】 尿素： バッファースペクトル中の１２の尿素が採集された。尿素の小さい生
理学的濃度（６〜１２３ｍｇ／ｄＬ）に起因して、差し引かれるバッファーの有
効な経路長を変えることによりバックグラウンドを最適化するために使用したア
ルゴリズムは、有意な水が置換されなかったため失敗した。温度適合のためのア
ルゴリズムは使用しないが、各サンプルで補正されたバッファースペクトルが用
いられる。直線のバックグラウンド減法に続いて、二点ベースライン補正（２０
９４〜２１０６および２３２０〜２３３２ｎｍ）を行い、図１２に示した。中心
が２１９０ｎｍにある一つの吸収バンドが存在する。オーバートーンピークは存
在しない。これは、この吸収がＮ−Ｈに関連している一方、他の全てのアナライ
トはＯ−Ｈ基礎振動を有することと一致する。追加のスペクトルの線形性を覆い
隠す大きなベースラインドリフトのために、四つのスペクトルのみが提示される
。同じ結果の基底セットが得られるが、より高いＳ／Ｎおよびより明瞭なスペク
トルを得るために、より高濃度のサンプルについて実行することができる グルコース： 組合せ領域およびそのサブセットがここに提示される第一オー
バートーンスペクトル領域に亘って、バッファー中の完全なグルコース研究が行
われた。整理学区的、並びに低血糖症および高血糖症のグルコースレベルをカバ
ーするために、グルコースは３０〜６００ｍｇ／ｄＬ（また、０〜５０００ｍｇ
／ｄＬでも）で試験した。バッファー中のグルコースからバッファーを直線的に
差し引くことにより、図１３に示すように、２３２６、２２７２、１８００、２
１５０、１７３０、および１５９０ｎｍに中心を置いた吸収バンドが示される。
理学的濃度（６〜１２３ｍｇ／ｄＬ）に起因して、差し引かれるバッファーの有
効な経路長を変えることによりバックグラウンドを最適化するために使用したア
ルゴリズムは、有意な水が置換されなかったため失敗した。温度適合のためのア
ルゴリズムは使用しないが、各サンプルで補正されたバッファースペクトルが用
いられる。直線のバックグラウンド減法に続いて、二点ベースライン補正（２０
９４〜２１０６および２３２０〜２３３２ｎｍ）を行い、図１２に示した。中心
が２１９０ｎｍにある一つの吸収バンドが存在する。オーバートーンピークは存
在しない。これは、この吸収がＮ−Ｈに関連している一方、他の全てのアナライ
トはＯ−Ｈ基礎振動を有することと一致する。追加のスペクトルの線形性を覆い
隠す大きなベースラインドリフトのために、四つのスペクトルのみが提示される
。同じ結果の基底セットが得られるが、より高いＳ／Ｎおよびより明瞭なスペク
トルを得るために、より高濃度のサンプルについて実行することができる グルコース： 組合せ領域およびそのサブセットがここに提示される第一オー
バートーンスペクトル領域に亘って、バッファー中の完全なグルコース研究が行
われた。整理学区的、並びに低血糖症および高血糖症のグルコースレベルをカバ
ーするために、グルコースは３０〜６００ｍｇ／ｄＬ（また、０〜５０００ｍｇ
／ｄＬでも）で試験した。バッファー中のグルコースからバッファーを直線的に
差し引くことにより、図１３に示すように、２３２６、２２７２、１８００、２
１５０、１７３０、および１５９０ｎｍに中心を置いた吸収バンドが示される。
【００８７】 結論： 理論と一致して、全てのアナライトについて、組合せバンドスペクト
ル領域は、第一のオーバートンスペクトル領域よりも大きな吸収を与えた。しか
し、より長い経路長は、大きな水吸収によって組合せバンド領域における信号／
ノイズレベルを迅速に劣化するのに対して、第一オーバートンスペクトル領域に
おけるスペクトルの質は、経路長における小ミリメータの増加と共に増大するは
ずである。グルコーース吸収の領域における吸収バンドは、吸収が減少する順に
、水、温度効果、アルブミンタンパク質、グロブリンタンパク質、コレステロー
ル、トリグリセリド、尿素およびグルコースである。分析された全てのアナライ
トは、同じ一般的スペクトル領域に亘ってグルコースよりも多く吸収するが、全
てのアナライトは異なった吸収符号を有する。原理的に、血清スペクトルまたは
非侵襲的スペクトルはデコンボリュートされ得る。 ＊＊＊ 本発明は、実質的に全ての干渉成分を同定して、スペクトル分析に要素として
組み込むように、追加の規定セットの作成を想定している。
ル領域は、第一のオーバートンスペクトル領域よりも大きな吸収を与えた。しか
し、より長い経路長は、大きな水吸収によって組合せバンド領域における信号／
ノイズレベルを迅速に劣化するのに対して、第一オーバートンスペクトル領域に
おけるスペクトルの質は、経路長における小ミリメータの増加と共に増大するは
ずである。グルコーース吸収の領域における吸収バンドは、吸収が減少する順に
、水、温度効果、アルブミンタンパク質、グロブリンタンパク質、コレステロー
ル、トリグリセリド、尿素およびグルコースである。分析された全てのアナライ
トは、同じ一般的スペクトル領域に亘ってグルコースよりも多く吸収するが、全
てのアナライトは異なった吸収符号を有する。原理的に、血清スペクトルまたは
非侵襲的スペクトルはデコンボリュートされ得る。 ＊＊＊ 本発明は、実質的に全ての干渉成分を同定して、スペクトル分析に要素として
組み込むように、追加の規定セットの作成を想定している。
【００８８】 以下の例は、第二の基底セット「基底セットＩＩ」を例示するものである。 例・基底セットＩＩ 乾燥し、粉砕し、圧縮した固体サンプルについて研究を行い、水のない吸収ス
ペクトルを得た。第二の基底セットは、非と血清の固体またはニートの成分に基
づいて収集した。得られた吸収スペクトルは、組合せバンド、並びに第一および
第二のオーバートーン吸収バンドを示す。加えて、所定の成分について、これら
領域間の相対的吸収を比較することができる。組み合わされた、波長選択のもう
一つの方法が利用可能である。
ペクトルを得た。第二の基底セットは、非と血清の固体またはニートの成分に基
づいて収集した。得られた吸収スペクトルは、組合せバンド、並びに第一および
第二のオーバートーン吸収バンドを示す。加えて、所定の成分について、これら
領域間の相対的吸収を比較することができる。組み合わされた、波長選択のもう
一つの方法が利用可能である。
【００８９】 実験： 液体形態の水（ｐＨ７．３５、０．１Ｍ燐酸バッファー、３８．０±
０．２℃）、トリアセチン、および乳酸の純粋な成分スペクトルを収集した。ア
ルブミン、グロブリン、コレステロール、尿素、およびグルコースは、その純粋
な状態の固体として存在する。これらのアナライトについて、乳鉢および乳棒を
用いて夫々を個別に粉砕し、臭化カリウムの存在しない粉末にした。次いで、Ｎ
ＩＲＳ ５０００透過モデルの中にフィットする特別に設計されたプレスの中で
、この粉末を透明なペレットに圧縮した。各アナライトの経路長は制御されなか
った。
０．２℃）、トリアセチン、および乳酸の純粋な成分スペクトルを収集した。ア
ルブミン、グロブリン、コレステロール、尿素、およびグルコースは、その純粋
な状態の固体として存在する。これらのアナライトについて、乳鉢および乳棒を
用いて夫々を個別に粉砕し、臭化カリウムの存在しない粉末にした。次いで、Ｎ
ＩＲＳ ５０００透過モデルの中にフィットする特別に設計されたプレスの中で
、この粉末を透明なペレットに圧縮した。各アナライトの経路長は制御されなか
った。
【００９０】 結果および考察： 水、アルブミン、グロブリン、コレステロール、トリアセ
チン、尿素、グルコース、および乳酸についての生の吸収スペクトルが図１４に
提示されている。各ペレットの経路長は制御されなかったので、成分間の相対的
九州は比較できない。所定のアナライトについて、周波数間での相対的な吸収は
比較することができる。ベースラインの大きなオフセットは、サンプルの厚さお
よび得られた合計の光スループットによるものである。このプロットは、ＮＩＲ
Ｓ ５０００のダイナミック領域に対する各アナライトの総吸収を示すために含
められたものである。
チン、尿素、グルコース、および乳酸についての生の吸収スペクトルが図１４に
提示されている。各ペレットの経路長は制御されなかったので、成分間の相対的
九州は比較できない。所定のアナライトについて、周波数間での相対的な吸収は
比較することができる。ベースラインの大きなオフセットは、サンプルの厚さお
よび得られた合計の光スループットによるものである。このプロットは、ＮＩＲ
Ｓ ５０００のダイナミック領域に対する各アナライトの総吸収を示すために含
められたものである。
【００９１】 図１４の各成分について最小吸収が差し引かれ、図１５に示すように、得られ
たスペクトルは１吸収単位に正規化された。この得られたフルスケールのプロッ
トは、周波数の関数としての吸収および成分管の相違を比較することを容易にす
る。これら全てのスペクトル領域、即ち、組合せ領域（２０５０〜２３５０ｎｍ
）、第一オーバートーン領域（１５５０〜１８５０ｎｍ）、および第二オーバー
トーン領域（１１００〜１４００ｎｍ）について、吸光バンドは区別されるよう
に観察された。原理的に、各成分はデコンボリュートされ得る。なお、水と相互
作用するとき、これらの吸収バンドはシフトし、且つ広がる可能性があることに
留意すべきである。基底セットＩ（上記）からの水性吸収と比較すると、ニート
または固体の水（１４０）、アルブミン（１４１）、グロブリン（１４２）、お
よびトリアセチン（１４３）の吸収バンドは同じ幅で同じ位置にあることが明ら
かになる。尿素（１４４）およびグルコース（１４５）の両者は、水の存在下で
広がり且つ溶け込んだピークの更なる分解を明らかにしている。
たスペクトルは１吸収単位に正規化された。この得られたフルスケールのプロッ
トは、周波数の関数としての吸収および成分管の相違を比較することを容易にす
る。これら全てのスペクトル領域、即ち、組合せ領域（２０５０〜２３５０ｎｍ
）、第一オーバートーン領域（１５５０〜１８５０ｎｍ）、および第二オーバー
トーン領域（１１００〜１４００ｎｍ）について、吸光バンドは区別されるよう
に観察された。原理的に、各成分はデコンボリュートされ得る。なお、水と相互
作用するとき、これらの吸収バンドはシフトし、且つ広がる可能性があることに
留意すべきである。基底セットＩ（上記）からの水性吸収と比較すると、ニート
または固体の水（１４０）、アルブミン（１４１）、グロブリン（１４２）、お
よびトリアセチン（１４３）の吸収バンドは同じ幅で同じ位置にあることが明ら
かになる。尿素（１４４）およびグルコース（１４５）の両者は、水の存在下で
広がり且つ溶け込んだピークの更なる分解を明らかにしている。
【００９２】 幾つかの重要なスペクトル的な特徴が、この例から引き出される。第一に、組
合せ領域は、個々のアナライトの夫々についての吸収を含んでいる。この吸収は
、全ての場合に、第一および第二のオーバートーンスペクトル領域のものよりも
強い。コレステロール（１４６）吸収は、トリアセチンがそうであるように、こ
の領域で迅速に低下する。２１５０ｎｍに中心があるグルコース吸収バンドを何
等顕著に干渉しない。唯一の干渉は、例−線形性の研究（後述）に示される、単
純な差し引きにより除去されるべき水、アルブミン、およびグロブリンに由来す
るものである。
合せ領域は、個々のアナライトの夫々についての吸収を含んでいる。この吸収は
、全ての場合に、第一および第二のオーバートーンスペクトル領域のものよりも
強い。コレステロール（１４６）吸収は、トリアセチンがそうであるように、こ
の領域で迅速に低下する。２１５０ｎｍに中心があるグルコース吸収バンドを何
等顕著に干渉しない。唯一の干渉は、例−線形性の研究（後述）に示される、単
純な差し引きにより除去されるべき水、アルブミン、およびグロブリンに由来す
るものである。
【００９３】 第一のオーバートーンスペクトル領域において、そのＮ−Ｈ結合を持った尿素
を除き、全ての成分は吸収バンドを有している。ここで、吸収バンドの強度は、
対応する組合せバンド吸収の１５％から５０％の範囲である。なお、これらの値
は固定された経路長についてのものであり、合計の経路長に基づいて調節するこ
とができることを認識すべきである。
を除き、全ての成分は吸収バンドを有している。ここで、吸収バンドの強度は、
対応する組合せバンド吸収の１５％から５０％の範囲である。なお、これらの値
は固定された経路長についてのものであり、合計の経路長に基づいて調節するこ
とができることを認識すべきである。
【００９４】 第二のオーバートンスペクトル領域は、試験される全ての成分のための吸収バ
ンドを有しているが、図１６に示すように、相対的吸収は最も小さい。ここに見
えるグルコースバンド（１４５）は、水（１４０）の存在下では非常に見難い。
ンドを有しているが、図１６に示すように、相対的吸収は最も小さい。ここに見
えるグルコースバンド（１４５）は、水（１４０）の存在下では非常に見難い。
【００９５】 結論： 三つの領域の夫々は、第一オーバートーンスペクトル領域における尿
素を除き、全てののアナライトに関する情報を含んでいる。これらの吸収バンド
は非常に重なっており、一般的には高周波数では強度が弱い。これらの吸収バン
ドは全て識別される。 ＊＊＊ 以下の例は、第三の基底セット「基底セットＩＩＩ」の作成を例示するもので
ある。 例・基底セットＩＩＩ エッジフィルターを存在させないで第一の基底セットを繰返して、全てのスペ
クトル領域の比較を可能にした。上記第一の例は１５００ｎｍのロングパスフィ
ルターを使用して、ＮＩＲＳ分光計が１７００ｎｍのスペクトル領域上のレンジ
得るようにさせた。光経路長を増大させてこの例を反復することにより、第一お
よび第二のオーバートーンスペクトル領域において、更に高い信号／ノイズレベ
ルを得ることができた。 ＊＊＊ 以下の例は、第四の基底セット「基底セットＩＶ」の作成を例示するものであ
る。 例・基底セットＩＶ 溶液中の分子の相互作用を測定することが必要である。この例では、血清デー
タセットが収集される。
素を除き、全てののアナライトに関する情報を含んでいる。これらの吸収バンド
は非常に重なっており、一般的には高周波数では強度が弱い。これらの吸収バン
ドは全て識別される。 ＊＊＊ 以下の例は、第三の基底セット「基底セットＩＩＩ」の作成を例示するもので
ある。 例・基底セットＩＩＩ エッジフィルターを存在させないで第一の基底セットを繰返して、全てのスペ
クトル領域の比較を可能にした。上記第一の例は１５００ｎｍのロングパスフィ
ルターを使用して、ＮＩＲＳ分光計が１７００ｎｍのスペクトル領域上のレンジ
得るようにさせた。光経路長を増大させてこの例を反復することにより、第一お
よび第二のオーバートーンスペクトル領域において、更に高い信号／ノイズレベ
ルを得ることができた。 ＊＊＊ 以下の例は、第四の基底セット「基底セットＩＶ」の作成を例示するものであ
る。 例・基底セットＩＶ 溶液中の分子の相互作用を測定することが必要である。この例では、血清デー
タセットが収集される。
【００９６】 データセット： 第一のデータセットは、ｐＨ７．３５に調節された０．１Ｍ
燐酸バッファー中に溶解されたグルコースのスペクトルからなる。試薬等級のグ
ルコースを秤量し、０．１Ｍ燐酸バッファーで既知容量にまで希釈した。ＮＩＲ
Ｓ ５０００分光計を用い、１ｍｍの水晶セルを備えた透過モードにおいて、２
ｎｍ毎に読み取りながら１１００〜２５００ｎｍの領域に亘って、スペクトルを
収集した。１５００ｎｍのロングパスフィルターをサンプルの前に配置して、Ｎ
ＩＲＳ分光計が１６００ｎｍのピーク信号にゲインを設定するようにした。全て
のサンプルの前および後に、０．１Ｍ燐酸バッファーの７スペクトルを採集した
。各サンプルの連続的な７反復で、合計６４のグルコース（ａｑ）サンプルが採
集された。このグルコースサンプルは、略２０〜６００ｍｇ／ｄＬのダイナミッ
クレンジをカバーした。全てのサンプルを３８．０±０．２℃に維持した。
燐酸バッファー中に溶解されたグルコースのスペクトルからなる。試薬等級のグ
ルコースを秤量し、０．１Ｍ燐酸バッファーで既知容量にまで希釈した。ＮＩＲ
Ｓ ５０００分光計を用い、１ｍｍの水晶セルを備えた透過モードにおいて、２
ｎｍ毎に読み取りながら１１００〜２５００ｎｍの領域に亘って、スペクトルを
収集した。１５００ｎｍのロングパスフィルターをサンプルの前に配置して、Ｎ
ＩＲＳ分光計が１６００ｎｍのピーク信号にゲインを設定するようにした。全て
のサンプルの前および後に、０．１Ｍ燐酸バッファーの７スペクトルを採集した
。各サンプルの連続的な７反復で、合計６４のグルコース（ａｑ）サンプルが採
集された。このグルコースサンプルは、略２０〜６００ｍｇ／ｄＬのダイナミッ
クレンジをカバーした。全てのサンプルを３８．０±０．２℃に維持した。
【００９７】 第二のデータセットは、Ｗｅｓｔｅｒｎ Ｓｔａｔｅｓ Ｐｌａｓｍａにより
製造された血清サンプルからなる。各血清サンプルを標準のＳＭＡＣ分析を用い
て分析し、カルシウム、イオン化したカルシウム（計算値）、燐、グルコース、
尿酸、尿窒素（ＢＵＮ）、クレアチニン、クレアチニン／ＢＵＮ比、全タンパク
質、アルブミン、グロブリン、Ａ／Ｇ比、ビリルビン、ＡＬＴ、ＡＬＰ、ＬＤ（
ＬＤＨ）、ＡＳＴ、ＧＧＴ、ナトリウム、カリウム、塩素、二酸化炭素、トリグ
リセリド、コレステロールの濃度を得た。ダイナミックレンジを拡大し、濃度分
布を一様にするために、当該血清サンプルに試薬等級の尿素およびグルコースを
定量的に加える。ＮＲＳ ５０００分光計を、同じ波長領域、経路長、温度制御
およびロングパスフィルター用いて上記の方法で使用した。ＰＨ７．３５に調節
した０．１Ｍ燐酸バッファーを、各血清サンプルの前後で流した。合計１９６の
血清サンプルを、各サンプルについて４回反復して収集した。グルコースアナラ
イトは、略２０〜６００ｍｇ／ｄＬのダイナミックレンジをカバーした。
製造された血清サンプルからなる。各血清サンプルを標準のＳＭＡＣ分析を用い
て分析し、カルシウム、イオン化したカルシウム（計算値）、燐、グルコース、
尿酸、尿窒素（ＢＵＮ）、クレアチニン、クレアチニン／ＢＵＮ比、全タンパク
質、アルブミン、グロブリン、Ａ／Ｇ比、ビリルビン、ＡＬＴ、ＡＬＰ、ＬＤ（
ＬＤＨ）、ＡＳＴ、ＧＧＴ、ナトリウム、カリウム、塩素、二酸化炭素、トリグ
リセリド、コレステロールの濃度を得た。ダイナミックレンジを拡大し、濃度分
布を一様にするために、当該血清サンプルに試薬等級の尿素およびグルコースを
定量的に加える。ＮＲＳ ５０００分光計を、同じ波長領域、経路長、温度制御
およびロングパスフィルター用いて上記の方法で使用した。ＰＨ７．３５に調節
した０．１Ｍ燐酸バッファーを、各血清サンプルの前後で流した。合計１９６の
血清サンプルを、各サンプルについて４回反復して収集した。グルコースアナラ
イトは、略２０〜６００ｍｇ／ｄＬのダイナミックレンジをカバーした。
【００９８】 実験： グルコースは、ＰＬＳ回帰分析を使用して各データセットの中で測定
される。このデータセットはキャリブレーションに分割され、予測は全ての反復
スペクトルを一緒に保持する。データ点は最初に、１１００〜２５００ｎｍで２
ｎｍ毎に収集された。追加のデータセットは、他の点毎に、第三の点毎に、第四
の点毎に、…第三十四の点毎に維持するとにより、このデータセットから形成さ
れる。次いで、１〜１０のＰＬＳ因子を使用して、ＰＬＳキャリブレーションモ
デルおよび予測が決定される。
される。このデータセットはキャリブレーションに分割され、予測は全ての反復
スペクトルを一緒に保持する。データ点は最初に、１１００〜２５００ｎｍで２
ｎｍ毎に収集された。追加のデータセットは、他の点毎に、第三の点毎に、第四
の点毎に、…第三十四の点毎に維持するとにより、このデータセットから形成さ
れる。次いで、１〜１０のＰＬＳ因子を使用して、ＰＬＳキャリブレーションモ
デルおよび予測が決定される。
【００９９】 結果および考察： 夫々の分解能について、得られたキャリブレーション（Ｓ
ＥＣ）の標準誤差および予測（ＳＥＰ）の標準誤差が、図１７に示すように１〜
１０ＰＬＳ因子のために決定される。ここでは、最適数の因子を達成することが
必要とされる。異なるレンジを比較することが必要とされるので、用いられるＰ
ＬＳ因子の数の差は、誤った結果を導く可能性がある。因子の最適数決定に対す
る統計的アプローチは失敗した。ＳＥＰは、システムが過剰モデル化されるとき
に増大しないので、また、ＳＥＣおよびＳＥＰは１０因子で同様の結果を生じる
ので、この例の目的のために、１０のＰＬＳ因子で得た結果を用いて、レンジ毎
に標準誤差のみを比較することを決定した。
ＥＣ）の標準誤差および予測（ＳＥＰ）の標準誤差が、図１７に示すように１〜
１０ＰＬＳ因子のために決定される。ここでは、最適数の因子を達成することが
必要とされる。異なるレンジを比較することが必要とされるので、用いられるＰ
ＬＳ因子の数の差は、誤った結果を導く可能性がある。因子の最適数決定に対す
る統計的アプローチは失敗した。ＳＥＰは、システムが過剰モデル化されるとき
に増大しないので、また、ＳＥＣおよびＳＥＰは１０因子で同様の結果を生じる
ので、この例の目的のために、１０のＰＬＳ因子で得た結果を用いて、レンジ毎
に標準誤差のみを比較することを決定した。
【０１００】 １０のスペクトルレンジが、水中グルコースおよび血清中グルコースのデータ
セットの両方において分析された。これらは、下記の表１に要約される。試薬１
〜３および５〜７は、近ＩＲにおいて単離された六つのグルコース吸収バンドの
ゼロ高さにおける完全な幅に対応する。レンジ９および１０は、領域４および８
を増大する水吸収の領域、増大するノイズの領域へと拡大し、追加のグルコース
情報はない。
セットの両方において分析された。これらは、下記の表１に要約される。試薬１
〜３および５〜７は、近ＩＲにおいて単離された六つのグルコース吸収バンドの
ゼロ高さにおける完全な幅に対応する。レンジ９および１０は、領域４および８
を増大する水吸収の領域、増大するノイズの領域へと拡大し、追加のグルコース
情報はない。
【０１０１】 明らかに、より多くのグルコース情報（並びに水および温度の情報）を取り込
んだより広いスペクトル領域は、如何なる分解能においても、三つの個々のグル
コース吸収バンドのどれよりも低い標準誤差を生じる。
んだより広いスペクトル領域は、如何なる分解能においても、三つの個々のグル
コース吸収バンドのどれよりも低い標準誤差を生じる。
【０１０２】 ＮＩＲＳ分光計の正常な分解能は、この例で使用した標準の０．０４０インチ
出口スリットについて１０ｎｍである。しかし標準誤差は、分解能が２ｎｍから
１０ｎｍに劣化するに伴って若干増大することが観察される。これは、データセ
ットを最初の２ｎｍ分解能データセットから作成される仕方によるものである。
例えば、作成された６ｎｍ分解能のデータセットでは、全ての第三のスペクトル
点が維持される。廃棄されたデータは、グルコース、水、および温度信号を有し
ている。加えて、これらの余分な点を維持することにより、有効ノイズは信号の
平均化によって減少する。ＮＩＲＳ ５０００の真の分解能は１０ｎｍであるか
ら、ＳＥ ｖｓ．分解能グラフにについて見られる傾斜の１００％は、この系統
的な誤差によるものである。
出口スリットについて１０ｎｍである。しかし標準誤差は、分解能が２ｎｍから
１０ｎｍに劣化するに伴って若干増大することが観察される。これは、データセ
ットを最初の２ｎｍ分解能データセットから作成される仕方によるものである。
例えば、作成された６ｎｍ分解能のデータセットでは、全ての第三のスペクトル
点が維持される。廃棄されたデータは、グルコース、水、および温度信号を有し
ている。加えて、これらの余分な点を維持することにより、有効ノイズは信号の
平均化によって減少する。ＮＩＲＳ ５０００の真の分解能は１０ｎｍであるか
ら、ＳＥ ｖｓ．分解能グラフにについて見られる傾斜の１００％は、この系統
的な誤差によるものである。
【０１０３】 ２ナノメータ毎の点を有する元のデータセットは、２ｎｍの間隔で、２〜３２
ｎｍに亘る分解能を有するデータセットに再度分解された。この時間、データは
、余分な点を廃棄する代わりに平均化された。例えば、１１００、１１０２、お
よび１１０４ｎｍにおける点が、６ｎｍの分解能で一つの点に平均化された。次
いで、ＰＬＳ分析が繰り返され、図１８に示すように、１０倍因子をもった標準
誤差が決定された。劣化する分解能で観察された標準誤差における増大は、２〜
３２ｎｍの分解能で５〜２５ｍｇ／ｄＬの標準誤差に対して、５〜１０ｍｇ／ｄ
Ｌの標準誤差範囲であることが観察される。明らかに、データ点の平均化におけ
る失敗は、標準誤差ｖｓ．分解能の傾斜増大をもたらす。２〜３２ｎｍの分解能
で標準誤差は概ね倍化するのに対して、データは、水溶液中のグルコースについ
て許容可能な分解能が３２ｎｍ以上であり得ることを示している。この例におけ
る最も狭い吸収バンドが５４ｎｍの幅であるから、これは化学的な意味を成す。
この例では、スペクトル干渉がないことを指摘しなければならない。従って、実
際に許容可能な分解能は、この分解能から低下し得るだけである。
ｎｍに亘る分解能を有するデータセットに再度分解された。この時間、データは
、余分な点を廃棄する代わりに平均化された。例えば、１１００、１１０２、お
よび１１０４ｎｍにおける点が、６ｎｍの分解能で一つの点に平均化された。次
いで、ＰＬＳ分析が繰り返され、図１８に示すように、１０倍因子をもった標準
誤差が決定された。劣化する分解能で観察された標準誤差における増大は、２〜
３２ｎｍの分解能で５〜２５ｍｇ／ｄＬの標準誤差に対して、５〜１０ｍｇ／ｄ
Ｌの標準誤差範囲であることが観察される。明らかに、データ点の平均化におけ
る失敗は、標準誤差ｖｓ．分解能の傾斜増大をもたらす。２〜３２ｎｍの分解能
で標準誤差は概ね倍化するのに対して、データは、水溶液中のグルコースについ
て許容可能な分解能が３２ｎｍ以上であり得ることを示している。この例におけ
る最も狭い吸収バンドが５４ｎｍの幅であるから、これは化学的な意味を成す。
この例では、スペクトル干渉がないことを指摘しなければならない。従って、実
際に許容可能な分解能は、この分解能から低下し得るだけである。
【０１０４】 第一のオーバートン領域について２℃で、平均化したデータを用いて２〜３２
ｎｍの分解能で作成したデータ点については、図１９に示すように、劣化する分
解能での標準誤差の増大は大きく減少する。加えて、このスペクトル領域につい
て、１０点未満の点が１６ｎｍよりも大きい分解能に維持される。使用したＰＬ
Ｓアルゴリズムは、存在するデータ点と同じ数の因子に対してのみ働く。標準誤
差のために追加の因子が必要疎されるときは、利用可能な点の数に等しい数の因
子についての標準誤差が生じる。標準誤差は、この例における因子の数の増大と
共に減少し続けるから（図１７参照）、１０のＰＬＳ因子を用いた種々の分解能
についての標準誤差の比較は価値がない。６のＰＬＳ因子を持った１５８７〜１
７５４ｎｍのスペクトル領域についての、劣化する分解能での標準誤差の直接の
比較が、図２０に提示されている。劣化する分解能と共に観察された標準誤差の
増大は、１５ｎｍ未満では最早観察されない。これは、このスペクトル領域につ
いての標準誤差の真の比較である。２０７８〜２３６６ｎｍのスペクトル領域に
ついての図１８の結果は、３０ｎｍ以下の分解能で１０以上の点を含むその大き
なレンジの故に、未だ有効である。
ｎｍの分解能で作成したデータ点については、図１９に示すように、劣化する分
解能での標準誤差の増大は大きく減少する。加えて、このスペクトル領域につい
て、１０点未満の点が１６ｎｍよりも大きい分解能に維持される。使用したＰＬ
Ｓアルゴリズムは、存在するデータ点と同じ数の因子に対してのみ働く。標準誤
差のために追加の因子が必要疎されるときは、利用可能な点の数に等しい数の因
子についての標準誤差が生じる。標準誤差は、この例における因子の数の増大と
共に減少し続けるから（図１７参照）、１０のＰＬＳ因子を用いた種々の分解能
についての標準誤差の比較は価値がない。６のＰＬＳ因子を持った１５８７〜１
７５４ｎｍのスペクトル領域についての、劣化する分解能での標準誤差の直接の
比較が、図２０に提示されている。劣化する分解能と共に観察された標準誤差の
増大は、１５ｎｍ未満では最早観察されない。これは、このスペクトル領域につ
いての標準誤差の真の比較である。２０７８〜２３６６ｎｍのスペクトル領域に
ついての図１８の結果は、３０ｎｍ以下の分解能で１０以上の点を含むその大き
なレンジの故に、未だ有効である。
【０１０５】 血清中のグルコース： １０の異なるスペクトル領域についての、ＳＥＣおよ
びＳＥＰプロットｖｓ．血清中グルコース分解能の研究が、図２１〜図３０に与
えられている。
びＳＥＰプロットｖｓ．血清中グルコース分解能の研究が、図２１〜図３０に与
えられている。
【０１０６】 組合せバンド領域が最初に分析される。最も大きなグルコース吸収バンドを有
するレンジ１は、図２１に示すように、一つのグルコース吸収バンドが孤立して
いる領域について、最も低い標準誤差を生じる。レンジ２およびレンジ３は、よ
り大きい標準誤差を生じ、図２２および図２３に示すように、減少する信号／ノ
イズレベルを持ったより小さいグルコース吸収バンドを有している。低下した分
解能でのレンジ２およびレンジ３の分析は、各領域に存在するデータ点の数によ
って制限される。最初の三つの領域を結合するレンジ４は、図２４に示すように
、最も低い標準誤差を示す。再度言うが、点の平均化は、分解能の低下に伴う標
準誤差の増大を減少させる。分解能が２ｎｍから３０ｎｍに低下するときに観察
される標準誤差の３５から５０ｍｇ／ｄＬへの増大は、全体的にはデータの平均
化よりも、むしろ抽出における情報のロスによるものである。標準誤差は水中グ
ルコースの例よりも高いが、この例は、皮膚および血液細胞を除く全てのスペク
トル干渉因子の存在においてさえも、分解能が３０ｎｍにて化する後までは、分
解能は本質的には影響を与えないことを示している。これは、水中グルコースの
場合と同じ結果である。３０ｎｍの分解能においてさえも１０の点が存在する事
実により、組み込まれたＰＬＳ因子の数は問題ではない。レンジ９は、図２９に
示すように、レンジ４の全部を含み、且つグルコースが吸収する最大および最小
の周波数を超えて広がる。標準誤差に対する分解能の影響は、２〜３２ｎｍでは
観察されない。
するレンジ１は、図２１に示すように、一つのグルコース吸収バンドが孤立して
いる領域について、最も低い標準誤差を生じる。レンジ２およびレンジ３は、よ
り大きい標準誤差を生じ、図２２および図２３に示すように、減少する信号／ノ
イズレベルを持ったより小さいグルコース吸収バンドを有している。低下した分
解能でのレンジ２およびレンジ３の分析は、各領域に存在するデータ点の数によ
って制限される。最初の三つの領域を結合するレンジ４は、図２４に示すように
、最も低い標準誤差を示す。再度言うが、点の平均化は、分解能の低下に伴う標
準誤差の増大を減少させる。分解能が２ｎｍから３０ｎｍに低下するときに観察
される標準誤差の３５から５０ｍｇ／ｄＬへの増大は、全体的にはデータの平均
化よりも、むしろ抽出における情報のロスによるものである。標準誤差は水中グ
ルコースの例よりも高いが、この例は、皮膚および血液細胞を除く全てのスペク
トル干渉因子の存在においてさえも、分解能が３０ｎｍにて化する後までは、分
解能は本質的には影響を与えないことを示している。これは、水中グルコースの
場合と同じ結果である。３０ｎｍの分解能においてさえも１０の点が存在する事
実により、組み込まれたＰＬＳ因子の数は問題ではない。レンジ９は、図２９に
示すように、レンジ４の全部を含み、且つグルコースが吸収する最大および最小
の周波数を超えて広がる。標準誤差に対する分解能の影響は、２〜３２ｎｍでは
観察されない。
【０１０７】 第一オーバートーンスペクトル領域における分解能の影響は、低い信号／ノイ
ズおよび狭いスペクトルレンジ選択に起因して、解釈するのが更に困難である。
レンジ５は、オーバートンスペクトル窓に最も大きいグルコース吸収バンドを有
し、裁定の標準誤差を生じる。レンジ６およびレンジ７は、水中グルコースにつ
いて、非常に乏しいノイズレベルを有することが示された（図示せず）。標準誤
差は、図２６および図２７に示されるように、本質的には予測値に中心を有する
平均である。その効果は、各スペクトルレンジにおける点の数に起因して、低下
する分解能において悪化する。レンジ８は、図２８に示すように、真のグルコー
ス予測を明らかにする。このレンジは、選択されたデータではなく、平均化され
たデータを用いて再度分析された。図３１を参照されたい。ＰＬＳ因子を使用す
ると、観察された低下する分解能と共に増大する標準誤差は、該データに存在す
る点の数に起因して、実際には非平均化データと同一である。これは、標準誤差
を、６個のＰＬＳ因子（３０ｎｍの分解能で存在する６点）のみと比較すること
により示される。分解能が２０ｎｍになるまで、分解能の影響は観察されない。
レンジ８から更に高い周波数および低い周波数にまで広がるレンジ１０は、３０
ｎｍの分解能で存在する１０のデータ点を有し、図３０に示すように、２０ｎｍ
までは分解能の影響を示さない。
ズおよび狭いスペクトルレンジ選択に起因して、解釈するのが更に困難である。
レンジ５は、オーバートンスペクトル窓に最も大きいグルコース吸収バンドを有
し、裁定の標準誤差を生じる。レンジ６およびレンジ７は、水中グルコースにつ
いて、非常に乏しいノイズレベルを有することが示された（図示せず）。標準誤
差は、図２６および図２７に示されるように、本質的には予測値に中心を有する
平均である。その効果は、各スペクトルレンジにおける点の数に起因して、低下
する分解能において悪化する。レンジ８は、図２８に示すように、真のグルコー
ス予測を明らかにする。このレンジは、選択されたデータではなく、平均化され
たデータを用いて再度分析された。図３１を参照されたい。ＰＬＳ因子を使用す
ると、観察された低下する分解能と共に増大する標準誤差は、該データに存在す
る点の数に起因して、実際には非平均化データと同一である。これは、標準誤差
を、６個のＰＬＳ因子（３０ｎｍの分解能で存在する６点）のみと比較すること
により示される。分解能が２０ｎｍになるまで、分解能の影響は観察されない。
レンジ８から更に高い周波数および低い周波数にまで広がるレンジ１０は、３０
ｎｍの分解能で存在する１０のデータ点を有し、図３０に示すように、２０ｎｍ
までは分解能の影響を示さない。
【０１０８】 結論： 水中グルコースのデータセットは、グルコースを必要な明細で測定す
るために充分な信号／ノイズを有する。分解能の低下に伴う狭いいグルコース吸
収バンドでの標準誤差の上昇は、真実ではない。それは、部分的には、新たなデ
ータセットを作成するための点の平均化よりも、むしろ点の選択の結果である。
加えて、この新たなデータセットは、１０のＰＬＳ因子を有する２ｎｍの分解能
のデータおよび３２ｎｍの分解能のデータを比較するのに充分なデータ点を含ん
でいない。分解能の効果は、この比較においてより少数のＰＬＳ因子を使用する
ことにより、またはより大きなスペクトルレンジを使用することによって取り扱
うことが可能である。両方法について、分解能の効果は、組合せバンド領域では
３０ｎｍ、また第一のオーバートーンスペクトル窓では１５ｎｍで最小である。
るために充分な信号／ノイズを有する。分解能の低下に伴う狭いいグルコース吸
収バンドでの標準誤差の上昇は、真実ではない。それは、部分的には、新たなデ
ータセットを作成するための点の平均化よりも、むしろ点の選択の結果である。
加えて、この新たなデータセットは、１０のＰＬＳ因子を有する２ｎｍの分解能
のデータおよび３２ｎｍの分解能のデータを比較するのに充分なデータ点を含ん
でいない。分解能の効果は、この比較においてより少数のＰＬＳ因子を使用する
ことにより、またはより大きなスペクトルレンジを使用することによって取り扱
うことが可能である。両方法について、分解能の効果は、組合せバンド領域では
３０ｎｍ、また第一のオーバートーンスペクトル窓では１５ｎｍで最小である。
【０１０９】 計器から可能な最も高い信号／ノイズ比を得るのが好ましいから、３０ｎｍの
分解能を有することは許容可能である。即ち、より低い（しかし許容可能な）分
解能を有することにより、例えば、１０ｎｍの分解能の代わりに３０ｎｍの分解
能を有することにより、計器はノイズに対してより多くの信号を捕捉する。従っ
て、分解能が粗くても、計器により発生する信号の中により多くの情報を含めら
れる。その結果、本発明の好ましい実施例において選択された分解能は、計器の
分解能が粗くても、より正確なスペクトル画像を提供する。これは、より高い信
号／ノイズ比が必要な分解能で存在するからである。対照的に、計器において余
分な分解能が利用できるとしても信号／ノイズ比が低ければ、基底セットによる
処理のために利用可能な情報は少なくなるであろう。
分解能を有することは許容可能である。即ち、より低い（しかし許容可能な）分
解能を有することにより、例えば、１０ｎｍの分解能の代わりに３０ｎｍの分解
能を有することにより、計器はノイズに対してより多くの信号を捕捉する。従っ
て、分解能が粗くても、計器により発生する信号の中により多くの情報を含めら
れる。その結果、本発明の好ましい実施例において選択された分解能は、計器の
分解能が粗くても、より正確なスペクトル画像を提供する。これは、より高い信
号／ノイズ比が必要な分解能で存在するからである。対照的に、計器において余
分な分解能が利用できるとしても信号／ノイズ比が低ければ、基底セットによる
処理のために利用可能な情報は少なくなるであろう。
【０１１０】 この例では、血清中グルコースのデータセットは、グルコースデータセットの
場合の概ね３倍の標準誤差を生じる。再度言うが、分析は大きなスペクトル窓に
限定されるか、または狭いレンジについてより少数のＰＬＳ因子での比較に限定
される。組合せバンドスペクトル領域での、分解能の低下に伴って観察される標
準誤差の増大は、３０ｎｍの分解能で最小である。これらの結果は、水中グルコ
ースの得られた結果と実施には同一である。タンパク質、トリグリセリド、コレ
ステロール、尿素、塩、および微量の有機成分の効果は、必要な分解能には影響
しないことが認められた。 ＊＊＊ 例・基底セットＶ 全血液細胞の散乱効果を測定することが必要である。この基底セットは次のよ
うにして作成される： ・透過における及び拡散反射として血液データセットを収集する。
場合の概ね３倍の標準誤差を生じる。再度言うが、分析は大きなスペクトル窓に
限定されるか、または狭いレンジについてより少数のＰＬＳ因子での比較に限定
される。組合せバンドスペクトル領域での、分解能の低下に伴って観察される標
準誤差の増大は、３０ｎｍの分解能で最小である。これらの結果は、水中グルコ
ースの得られた結果と実施には同一である。タンパク質、トリグリセリド、コレ
ステロール、尿素、塩、および微量の有機成分の効果は、必要な分解能には影響
しないことが認められた。 ＊＊＊ 例・基底セットＶ 全血液細胞の散乱効果を測定することが必要である。この基底セットは次のよ
うにして作成される： ・透過における及び拡散反射として血液データセットを収集する。
【０１１１】 ・成分抽出を繰り返す。
【０１１２】 ・散乱補正における結合 ・デコンボルブ（以下で述べるデコンボリューションを参照のこと） 例・基底セットＶＩ 皮膚の効果を測定することが必要である。動物研究が行われ、先の分析技術の
全てが繰り返される。非侵襲的研究は、基底セットの拡大として見ることができ
る。
全てが繰り返される。非侵襲的研究は、基底セットの拡大として見ることができ
る。
【０１１３】 基底セットの使用： 下記の因子については、システムの化学的および物理的知識が必要とされる： ・知的波長選択、例えば、各アナライトの位置および干渉の程度； ・領域の関数としてのノイズレベルの解釈； ・波長の関数としての各アナライトに関する信号レベルの解釈； ・各アナライトについて、最適な信号／ノイズ領域の選択。
【０１１４】 本発明の計器装置の分解能の明細は上記で述べた通りである。適切な計器分解
能を与えるために必要なアナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）ビットの数は、非侵襲的
スペクトル及びグルコース強度（吸光度）から計算することができる。この決定
のためには、必要な標準誤差における、全システム及びグルコースの強度を知る
ことが必要である。もし、サンプルの最大強度が負の吸収単位に対して１０であ
れば、全ての吸収体を含むように、身体走査の強度を計算することだけが必要で
ある。グルコースの強度を決定するために、必要とされる標準誤差は９ｍｇ／ｄ
Ｌである。グルコースおよび水の強度ならびに水の強度を上記のように使用して
、グルコース及び水の強度から水の強度を差し引いたものを計算する。これによ
り、グルコースの強度値が生じる。グルコースの強度が決定されたら、次いで、
例えばピークに対するベースラインを引き、グルコース強度ｖｓ．グルコース濃
度における変化をプロットすることによって、グルコースの強度における変化を
決定することが必要である。これは、９ｍｇ／ｄＬでの強度変化を計算するため
のラインに適合できる、データの最適適合を提供する。この値が得られたら、グ
ルコースの最大強度に対するこの値の比が容易に計算される。この比は、アナロ
グ／デジタル変換のためにシステムに必要とされるビットの数を定義する。例え
ば、生じる問題を回避するためには充分な定量が提供されなければならないから
、この比が５０，０００であれば１６ビットのＡ／Ｄが必要とされる。このよう
に、基底セットは計器パラメータを定義する上で有用である。
能を与えるために必要なアナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）ビットの数は、非侵襲的
スペクトル及びグルコース強度（吸光度）から計算することができる。この決定
のためには、必要な標準誤差における、全システム及びグルコースの強度を知る
ことが必要である。もし、サンプルの最大強度が負の吸収単位に対して１０であ
れば、全ての吸収体を含むように、身体走査の強度を計算することだけが必要で
ある。グルコースの強度を決定するために、必要とされる標準誤差は９ｍｇ／ｄ
Ｌである。グルコースおよび水の強度ならびに水の強度を上記のように使用して
、グルコース及び水の強度から水の強度を差し引いたものを計算する。これによ
り、グルコースの強度値が生じる。グルコースの強度が決定されたら、次いで、
例えばピークに対するベースラインを引き、グルコース強度ｖｓ．グルコース濃
度における変化をプロットすることによって、グルコースの強度における変化を
決定することが必要である。これは、９ｍｇ／ｄＬでの強度変化を計算するため
のラインに適合できる、データの最適適合を提供する。この値が得られたら、グ
ルコースの最大強度に対するこの値の比が容易に計算される。この比は、アナロ
グ／デジタル変換のためにシステムに必要とされるビットの数を定義する。例え
ば、生じる問題を回避するためには充分な定量が提供されなければならないから
、この比が５０，０００であれば１６ビットのＡ／Ｄが必要とされる。このよう
に、基底セットは計器パラメータを定義する上で有用である。
【０１１５】 多変量結果の解釈： 多変量の結果は確認するのが困難である。標準誤差は基
底セット情報と相関しなければならない。ノイズ領域が加われば、信号／ノイズ
比は低下する。従って、標準誤差を信号／ノイズ比に相関させることが必要であ
る。
底セット情報と相関しなければならない。ノイズ領域が加われば、信号／ノイズ
比は低下する。従って、標準誤差を信号／ノイズ比に相関させることが必要であ
る。
【０１１６】 ゲーティングに基づく分光計における二次、三次、…次の光の除去に関しては
、ロングパスフィルターが必要とされる。この基底セットは、該フィルターの明
細を指示する。散乱の除去に関しては、このような測定は屈折率の変化に基づい
ている。本発明の好ましい実施例において、この基底セットは散乱及び温度の影
響を除去する。このステップは、追加のアナライトのために繰り返され、この修
正されたスペクトルは多変量アプローチを用いて更に処理される。
、ロングパスフィルターが必要とされる。この基底セットは、該フィルターの明
細を指示する。散乱の除去に関しては、このような測定は屈折率の変化に基づい
ている。本発明の好ましい実施例において、この基底セットは散乱及び温度の影
響を除去する。このステップは、追加のアナライトのために繰り返され、この修
正されたスペクトルは多変量アプローチを用いて更に処理される。
【０１１７】 非侵襲的スペクトルのデコンボリューション： 部分的なデコンボリューショ
ンは、第一の温度および水のランクを修正し、次いでタンパク質、次いで有機成
分を修正する。得られたスペクトルは、次いで多変量アプローチに供給すること
ができる。しかし、信号の修正されたダイナミックレンジは、水および温度の変
わりに、尿素およびグルコースのような小さいアナライトにＰＬＳをロックさせ
る。
ンは、第一の温度および水のランクを修正し、次いでタンパク質、次いで有機成
分を修正する。得られたスペクトルは、次いで多変量アプローチに供給すること
ができる。しかし、信号の修正されたダイナミックレンジは、水および温度の変
わりに、尿素およびグルコースのような小さいアナライトにＰＬＳをロックさせ
る。
【０１１８】 近ＩＲには、グルコースに関する制限された数の干渉が存在する。主な干渉成
分は、濃度に便利な中断を有している。最も大きな濃度／効果は、温度および水
である。処理は、１００ｇ／ｄＬのオーダーにある屈折率を除去すべきである。
分は、濃度に便利な中断を有している。最も大きな濃度／効果は、温度および水
である。処理は、１００ｇ／ｄＬのオーダーにある屈折率を除去すべきである。
【０１１９】 水とタンパク質との間には、大きな濃度ギャップが存在する。この事実を利用
するために、反復したデコンボリューションを使用することができる。
するために、反復したデコンボリューションを使用することができる。
【０１２０】 アルブミンおよびグロブリンタンパク質は１〜７ｇ／ｄＬのオーダーである。
これらの干渉成分は、スペクトル減法または回転によって容易に同定および除去
される。 例・線形性 序論： 基底セットを使用して、グルコースに干渉する主な種の位置および強
度を決定する。この基底セットはまた、所定の成分について、濃度の増大に伴っ
て吸光度が線形に増大することを示す。この例では、ベアーの法則が仮定したよ
うに、複数の成分の吸光度は個々の成分の総計であることが示される。これは、
ここで述べるグルコースの信号／ノイズレベルを向上させる化学的情報のスペク
トル減法を使用するアプローチには、決定的に重要である。
これらの干渉成分は、スペクトル減法または回転によって容易に同定および除去
される。 例・線形性 序論： 基底セットを使用して、グルコースに干渉する主な種の位置および強
度を決定する。この基底セットはまた、所定の成分について、濃度の増大に伴っ
て吸光度が線形に増大することを示す。この例では、ベアーの法則が仮定したよ
うに、複数の成分の吸光度は個々の成分の総計であることが示される。これは、
ここで述べるグルコースの信号／ノイズレベルを向上させる化学的情報のスペク
トル減法を使用するアプローチには、決定的に重要である。
【０１２１】 実験： １ｍｍの経路長の水晶サンプルセルを備えた透過モデルに構成された
ＮＩＲＳ ５０００分光計を用いて、四回の反復でスペクトルを収集した。全て
のサンプルは、試薬等級であり、ｐＨ７．３５の０．１Ｍ燐酸バッファー中で調
整し、３８．０±０．２℃でスペクトルを回収した。
ＮＩＲＳ ５０００分光計を用いて、四回の反復でスペクトルを収集した。全て
のサンプルは、試薬等級であり、ｐＨ７．３５の０．１Ｍ燐酸バッファー中で調
整し、３８．０±０．２℃でスペクトルを回収した。
【０１２２】 六個の単一アナライト溶液を調整した：４０００＆８０００ｍｇ／ｄＬのアル
ブミン、２０００＆４０００ｍｇ／ｄＬのグロブリン、２００＆４００ｍｇ／ｄ
Ｌののトリアセチンである。全ての可能な置換および上記六つのサンプル濃度の
組合せからなる、追加の八個のサンプルを調製した。例えば、一つのサンプルは
、８０００ｍｇ／ｄＬのアルブミン２０００ｍｇ／ｄＬのグロブリンおよび２０
０ｍｇ／ｄＬのトリアセチンからなっていた。
ブミン、２０００＆４０００ｍｇ／ｄＬのグロブリン、２００＆４００ｍｇ／ｄ
Ｌののトリアセチンである。全ての可能な置換および上記六つのサンプル濃度の
組合せからなる、追加の八個のサンプルを調製した。例えば、一つのサンプルは
、８０００ｍｇ／ｄＬのアルブミン２０００ｍｇ／ｄＬのグロブリンおよび２０
０ｍｇ／ｄＬのトリアセチンからなっていた。
【０１２３】 結果および考察： 水、８０００ｍｇ／ｄＬのアルブミン２０００ｍｇ／ｄＬ
のグロブリンおよび２００ｍｇ／ｄＬのトリアセチンの三つのスペクトルは、図
３２に示すように、主に水吸収バンドとして現れる。基底セットに使用したのと
同じアルゴリズム（これは経路長および温度の効果（上記で述べた）を適合させ
ようとするものである）を用いた水の差し引きで、図３３に示すように、スペク
トル領域１６４０〜１６５５ｎｍ、および１０７７〜２０８５ｎｍのスペクトル
レンジについて、ゼロ吸光度に関する残差を最小にした。温度および経路長の不
完全な差し引きの結果は、１８９０〜２０１０ｎｍの周囲領域において支配的で
あり、ここでは大きな水吸収に起因して信号は生じない。この得られたスペクト
ルは、１６９０、１７３０、２０６０、２１７０、２２８５、および２３３５ｎ
ｍに中心を置いた六つの優勢なタンパク質吸収バンドを示している。
のグロブリンおよび２００ｍｇ／ｄＬのトリアセチンの三つのスペクトルは、図
３２に示すように、主に水吸収バンドとして現れる。基底セットに使用したのと
同じアルゴリズム（これは経路長および温度の効果（上記で述べた）を適合させ
ようとするものである）を用いた水の差し引きで、図３３に示すように、スペク
トル領域１６４０〜１６５５ｎｍ、および１０７７〜２０８５ｎｍのスペクトル
レンジについて、ゼロ吸光度に関する残差を最小にした。温度および経路長の不
完全な差し引きの結果は、１８９０〜２０１０ｎｍの周囲領域において支配的で
あり、ここでは大きな水吸収に起因して信号は生じない。この得られたスペクト
ルは、１６９０、１７３０、２０６０、２１７０、２２８５、および２３３５ｎ
ｍに中心を置いた六つの優勢なタンパク質吸収バンドを示している。
【０１２４】 単一アナライトであるアルブミンサンプルのスペクトルは、図３４に示されて
いる。８０００ｍｇ／ｄＬのアルブミンピークは、４０００ｍｇ／ｄＬのアルブ
ミンピークの正確に略２倍であり、ベアーの法則が維持されていることを示して
いる。８０００ｍｇ／ｄＬアルブミンスペクトルの平均を図３３のスペクトルか
ら差し引いて、図３５に示したスペクトルが生じた。これに重ね合わされている
のは、２０００ｍｇ／ｄＬのグロブリンスペクトルである。明らかに、このグロ
ブリンスペクトルの基本的形状は、１００，０００ｍｇ／ｄＬ（１００ｇ／ｄＬ
）の水および８０００ｍｇ／ｄＬのアルブミンを差し引いた後に識別可能である
。
いる。８０００ｍｇ／ｄＬのアルブミンピークは、４０００ｍｇ／ｄＬのアルブ
ミンピークの正確に略２倍であり、ベアーの法則が維持されていることを示して
いる。８０００ｍｇ／ｄＬアルブミンスペクトルの平均を図３３のスペクトルか
ら差し引いて、図３５に示したスペクトルが生じた。これに重ね合わされている
のは、２０００ｍｇ／ｄＬのグロブリンスペクトルである。明らかに、このグロ
ブリンスペクトルの基本的形状は、１００，０００ｍｇ／ｄＬ（１００ｇ／ｄＬ
）の水および８０００ｍｇ／ｄＬのアルブミンを差し引いた後に識別可能である
。
【０１２５】 単一アナライトのグロブリンサンプルのスペクトルが、図３６に示されている
。４０００ｍｇ／ｄＬのグロブリンピーク（２６０、２６１、２６２）は、２０
００ｍｇ／ｄＬのグロプリンピーク（２６３、２６４）の正確に略２倍である。
ここでも、２０００ｍｇ／ｄＬグロブリンのスペクトルが図３３に示したスペク
トルから差し引かれて、図３７のスペクトルが生じる。これに重なっているのは
、２０００ｍｇ／ｄＬトリアセチンスの標準ペクトルである。再度、１００，０
００ｍｇ／ｄＬの水、８０００ｍｇ／ｄＬのアルブミンおよび２０００ｍｇ／ｄ
Ｌのグロブリンを差し引いた後に、１６７５、１７１５、１７６０、２１３０、
２２５０、および２３５０ｍｇ／ｄＬに中心を置いた２００ｍｇ／ｄＬグロブリ
ンのスペクトルを見ることができる。未知の濃度は回転によって差し引けばよい
。
。４０００ｍｇ／ｄＬのグロブリンピーク（２６０、２６１、２６２）は、２０
００ｍｇ／ｄＬのグロプリンピーク（２６３、２６４）の正確に略２倍である。
ここでも、２０００ｍｇ／ｄＬグロブリンのスペクトルが図３３に示したスペク
トルから差し引かれて、図３７のスペクトルが生じる。これに重なっているのは
、２０００ｍｇ／ｄＬトリアセチンスの標準ペクトルである。再度、１００，０
００ｍｇ／ｄＬの水、８０００ｍｇ／ｄＬのアルブミンおよび２０００ｍｇ／ｄ
Ｌのグロブリンを差し引いた後に、１６７５、１７１５、１７６０、２１３０、
２２５０、および２３５０ｍｇ／ｄＬに中心を置いた２００ｍｇ／ｄＬグロブリ
ンのスペクトルを見ることができる。未知の濃度は回転によって差し引けばよい
。
【０１２６】 結論： 相対的に単純な混合物については、高濃度の水、アルブミンおよびグ
ロブリンの差し引きにより、トリアセチンのスペクトルが生じる。明らかに、温
度および経路長における小さいゴ疎の補正は、低濃度のアナライトに関するベー
スラインの大きな誤差の中に広がる。差し引きにおける誤差は、散乱によるもの
である可能性もある。これを補正するために、標準の多重散乱補正アルゴリズム
を使用いしてもよい。明らかに、直線的な差し引きは視覚的に認識できるスペク
トルを生じ、低濃度アナライトについて更に高い信号／ノイズ比を生じるように
思える。
ロブリンの差し引きにより、トリアセチンのスペクトルが生じる。明らかに、温
度および経路長における小さいゴ疎の補正は、低濃度のアナライトに関するベー
スラインの大きな誤差の中に広がる。差し引きにおける誤差は、散乱によるもの
である可能性もある。これを補正するために、標準の多重散乱補正アルゴリズム
を使用いしてもよい。明らかに、直線的な差し引きは視覚的に認識できるスペク
トルを生じ、低濃度アナライトについて更に高い信号／ノイズ比を生じるように
思える。
【０１２７】 注記： この例に含められなかった、グルコースよりも高い近ＩＲ吸収を有す
る血清中の成分は、コレステロールおよび尿素の二つだけである。 ＊＊＊ 本発明の適用においては、残りのアナライトの最小または定義された吸収の領
域に基づいて、直接的なスペクトルの減法を反復的差し引きで置換した。本発明
のもう一つの等しく好ましい実施例では、干渉成分に対してアナライトを分離す
る目的のために、もう一つの濃度ギャップを利用してもよい。現在の好ましい二
つのアプローチは下記を含む： ・干渉成分およびグルコースのダイナミックレンジが同じであるから、多変量
技術を用いて分析する； ・更に、デコンボリューション／差し引きによって、トリグリセリド、コレス
テロール、尿素を除去する。
る血清中の成分は、コレステロールおよび尿素の二つだけである。 ＊＊＊ 本発明の適用においては、残りのアナライトの最小または定義された吸収の領
域に基づいて、直接的なスペクトルの減法を反復的差し引きで置換した。本発明
のもう一つの等しく好ましい実施例では、干渉成分に対してアナライトを分離す
る目的のために、もう一つの濃度ギャップを利用してもよい。現在の好ましい二
つのアプローチは下記を含む： ・干渉成分およびグルコースのダイナミックレンジが同じであるから、多変量
技術を用いて分析する； ・更に、デコンボリューション／差し引きによって、トリグリセリド、コレス
テロール、尿素を除去する。
【０１２８】 基底セットを作成する一つのアプローチは反復的である。例えば、サンプル内
で水を差し引いた後に、アルブミンおよびグロブリンの測定を行う。アルブミン
およびグロブリンが測定され、水濃度の知識があれば、アルブミンおよびグロブ
リンは再度、ただし今度は更に正確に差し引かれる。この反復プロセスは、ある
予め定めれられた精度限界まで進行され、次いで、トリグリセリドおよびコレス
テロールが分析に組込まれる。
で水を差し引いた後に、アルブミンおよびグロブリンの測定を行う。アルブミン
およびグロブリンが測定され、水濃度の知識があれば、アルブミンおよびグロブ
リンは再度、ただし今度は更に正確に差し引かれる。この反復プロセスは、ある
予め定めれられた精度限界まで進行され、次いで、トリグリセリドおよびコレス
テロールが分析に組込まれる。
【０１２９】 ここでは、好ましい実施例を参照して本発明を説明してきたが、当業者は、本
発明の精神および範囲を逸脱することなく、ここに挙げたものを他の応用で置き
換えることができることを容易に承認するであろう。従って、本発明は後述の請
求の範囲によってのみ制限されるべきである。
発明の精神および範囲を逸脱することなく、ここに挙げたものを他の応用で置き
換えることができることを容易に承認するであろう。従って、本発明は後述の請
求の範囲によってのみ制限されるべきである。
【図１】 図１は、本発明による基本の生成を示すフロー図である。
【図２】 図２は、本発明による一以上の基底セットを組み込んだ計器の概略ブロック図
である。
である。
【図３】 図３は、本発明による一以上の基底セットを組み込んだアルゴリズムを実施す
る計器の概略ブロック図である。
る計器の概略ブロック図である。
【図４】 図４は、水の吸光度ｖｓ．波長をプロットしたグラフである。
【図５ａ】 図５ａは、変化する温度についての水の吸光度ｖｓ．波長をプロットしたグラ
フである。
フである。
【図５ｂ】 図５ｂは、温度効果を示すグラフである。
【図６ａ】 図６ａは、１５００ｎｍのロングパスフィルターを使用したときの吸光度を示
す、水の吸光度ｖｓ．波長をプロットしたグラフである。
す、水の吸光度ｖｓ．波長をプロットしたグラフである。
【図６ｂ】 図６ｂは、タンパク質（ａｑ）−水の吸光度を示す、吸光度ｖｓ．波長をプロ
ットしたグラフである。
ットしたグラフである。
【図７】 図７は、アルブミン（ａｑ）−バッファー（経路長補正済み）を示す吸光度ｖ
ｓ．波長をプロットしたグラフである。
ｓ．波長をプロットしたグラフである。
【図８】 図８は、グロブリン（ａｑ）−バッファーを示す吸光度ｖｓ．波長をプロット
したグラフである。
したグラフである。
【図９】 図９は、アルブミン（ａｑ）−バッファー（経路長補正済み）を示す吸光度ｖ
ｓ．波長をプロットしたグラフである。
ｓ．波長をプロットしたグラフである。
【図１０】 図１０は、アルブミン、グロブリン、およびトリアセチンについて必要とされ
る経路長補正を示すプロット図である。
る経路長補正を示すプロット図である。
【図１１】 図１１は、トリアセチン（ａｑ）−バッファー（経路長補正済み）を示す吸光
度ｖｓ．波長をプロットしたグラフである。。
度ｖｓ．波長をプロットしたグラフである。。
【図１２ａ】 図１２ａは、尿素−バッファーを示す吸光度ｖｓ．波長をプロットしたグラフ
である。
である。
【図１２ｂ】 図１２ｂは、尿素−バッファー（ベースライン補正済み）を示す吸光度ｖｓ．
波長をプロットしたグラフである。
波長をプロットしたグラフである。
【図１３】 図１３は、グルコース−バッファーを示す吸光度ｖｓ．波長をプロットしたグ
ラフである。
ラフである。
【図１４】 図１４は、固体サンプルについて、吸光度ｖｓ．波長をプロットしたグラフで
ある。
ある。
【図１５】 図１５は、固体サンプルについて、正規化された吸光度ｖｓ．波長をプロット
したグラフである。
したグラフである。
【図１６】 図１６は、固体サンプルについて、正規化された吸光度ｖｓ．波長をプロット
した第二のグラフである。
した第二のグラフである。
【図１７】 図１７は、グルコース（ａｑ）について、標準誤差（ｍｇ／ｄＬ）ｖｓ．ＰＬ
Ｓ因子の数をプロットしたグラフである。
Ｓ因子の数をプロットしたグラフである。
【図１８ａ】 図１８ａは、グルコース（ａｑ）についての、標準誤差（ｍｇ／ｄＬ）ｖｓ．
分解能（ｎｍ）の第四プロットのもう一つの図である。
分解能（ｎｍ）の第四プロットのもう一つの図である。
【図１８ｂ】 図１８ｂは、グルコース（ａｑ）についての、標準誤差（ｍｇ／ｄＬ）ｖｓ．
分解能（ｎｍ）の第四プロットのもう一つの図であり、拡大ｙ軸を示している。
分解能（ｎｍ）の第四プロットのもう一つの図であり、拡大ｙ軸を示している。
【図１９】 図１９は、グルコース（ａｑ）についての、標準誤差（ｍｇ／ｄＬ）ｖｓ．分
解能（ｎｍ）の第八プロットのもう一つの図である。
解能（ｎｍ）の第八プロットのもう一つの図である。
【図２０】 図２０は、グルコース（ａｑ）について、標準誤差（ｍｇ／ｄＬ）ｖｓ．分解
能（ｎｍ）の第八プロットのもう一つの図であり、６つのＰＬＳ因子の平均点を
示している。
能（ｎｍ）の第八プロットのもう一つの図であり、６つのＰＬＳ因子の平均点を
示している。
【図２１】 図２１は、血清中のグルコース（ａｑ）について、標準誤差（ｍｇ／ｄＬ）ｖ
ｓ．分解能（ｎｍ）示すプロット図である。
ｓ．分解能（ｎｍ）示すプロット図である。
【図２２】 図２２は、血清中のグルコース（ａｑ）について、標準誤差（ｍｇ／ｄＬ）ｖ
ｓ．分解能（ｎｍ）を示す第二のプロット図である。
ｓ．分解能（ｎｍ）を示す第二のプロット図である。
【図２３】 図２３は、血清中のグルコース（ａｑ）について、標準誤差（ｍｇ／ｄＬ）ｖ
ｓ．分解能（ｎｍ）を示す第三のプロット図である。
ｓ．分解能（ｎｍ）を示す第三のプロット図である。
【図２４】 図２４は、血清中のグルコース（ａｑ）について、標準誤差（ｍｇ／ｄＬ）ｖ
ｓ．分解能（ｎｍ）を示す第四のプロット図である。
ｓ．分解能（ｎｍ）を示す第四のプロット図である。
【図２５】 図２５は、血清中のグルコース（ａｑ）について、標準誤差（ｍｇ／ｄＬ）ｖ
ｓ．分解能（ｎｍ）を示す第五のプロット図である。
ｓ．分解能（ｎｍ）を示す第五のプロット図である。
【図２６】 図２６は、血清中のグルコース（ａｑ）について、標準誤差（ｍｇ／ｄＬ）ｖ
ｓ．分解能（ｎｍ）を示す第六のプロット図である。
ｓ．分解能（ｎｍ）を示す第六のプロット図である。
【図２７】 図２７は、血清中のグルコース（ａｑ）について、標準誤差（ｍｇ／ｄＬ）ｖ
ｓ．分解能（ｎｍ）を示す第七のプロット図である。
ｓ．分解能（ｎｍ）を示す第七のプロット図である。
【図２８】 図２８は、血清中のグルコース（ａｑ）について、標準誤差（ｍｇ／ｄＬ）ｖ
ｓ．分解能（ｎｍ）を示す第八のプロット図である。
ｓ．分解能（ｎｍ）を示す第八のプロット図である。
【図２９】 図２９は、血清中のグルコース（ａｑ）について、標準誤差（ｍｇ／ｄＬ）ｖ
ｓ．分解能（ｎｍ）を示す第九のプロット図である。
ｓ．分解能（ｎｍ）を示す第九のプロット図である。
【図３０】 図３０は、血清中のグルコース（ａｑ）について、標準誤差（ｍｇ／ｄＬ）ｖ
ｓ．分解能（ｎｍ）を示す第十のプロット図である。
ｓ．分解能（ｎｍ）を示す第十のプロット図である。
【図３１】 図３１は、血清中のグルコース（ａｑ）について、標準誤差（ｍｇ／ｄＬ）ｖ
ｓ．分解能（ｎｍ）の第八プロットのもう一つの図である。
ｓ．分解能（ｎｍ）の第八プロットのもう一つの図である。
【図３２】 図３２は、水、アルブミン、グロブリンおよびトリアセチンを含有するサンプ
ルについての生吸光度を示す、吸光度ｖｓ．波長をプロットしたグラフである。
ルについての生吸光度を示す、吸光度ｖｓ．波長をプロットしたグラフである。
【図３３】 図３３は、水を差し引き且つ温度および経路長を補正した、アルブミン、グロ
ブリン、およびトリアセチンを含有するサンプルについての吸光度ｖｓ．波長を
プロットしたグラフである。
ブリン、およびトリアセチンを含有するサンプルについての吸光度ｖｓ．波長を
プロットしたグラフである。
【図３４】 図３４は、温度および経路長が補正されたアルブミンスペクトルについての線
形性を示す、吸光度ｖｓ．波長をプロットしたグラフである。
形性を示す、吸光度ｖｓ．波長をプロットしたグラフである。
【図３５】 図３５は、水およびアルブミンを差し引いた、グロブリンおよびトリアセチン
を含有するサンプルについて、吸光度ｖｓ．波長をプロットしたグラフである。
を含有するサンプルについて、吸光度ｖｓ．波長をプロットしたグラフである。
【図３６】 図３４は、温度および経路長が補正されたグロブリンスペクトルについての線
形性を示す、吸光度ｖｓ．波長をプロットしたグラフである。
形性を示す、吸光度ｖｓ．波長をプロットしたグラフである。
【図３７】 図３７は、水、アルブミンおよびグロブリンを差し引いた、トリアセチンを含
有するサンプルについて吸光度ｖｓ．波長をプロットしたグラフである。
有するサンプルについて吸光度ｖｓ．波長をプロットしたグラフである。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＺ，ＵＧ，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ) ，ＡＬ，ＡＵ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＣＡ，ＣＮ， ＣＵ，ＣＺ，ＥＥ，ＧＥ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＳ，Ｊ Ｐ，ＫＰ，ＫＲ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＴ，ＬＶ，ＭＧ ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＲＯ，ＳＧ， ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＺ，ＶＮ，Ｙ Ｕ (72)発明者 ヘイゼン ケヴィン エイチ アメリカ合衆国 アリゾナ州 85044 フ ェニックス サウス フォーティエイス ストリート 13220−＃2045 Ｆターム(参考） 2G059 AA01 BB12 CC16 DD03 EE01 EE02 EE12 HH01 HH06 JJ02 MM01 MM02 MM03 MM05 MM09 NN01 PP04
Claims (47)
- 【請求項１】 多重スペクトル分析を使用してサンプル中の標的アナライト
の濃度を想定する方法であって： 少なくとも一つの干渉成分を前記サンプル中に含む、少なくとも一つの基底セ
ットを作成するステップと； 前記サンプルを表すスペクトル信号を前記基底セットに適用することとを具備
し； 前記アナライトに対応する前記サンプルの成分が、前記基底セットの適用によ
って同定される方法。 - 【請求項２】 請求項１に記載の方法であって、前記サンプルは血清であり
；また前記基底セットは、水、温度／水素効果、結合効果、アルブミン、グロブ
リン、タンパク質、トリグリセリド、コレステロール、尿素、散乱補正、屈折率
補正、侵入深さ、および有機物、身体、および物理的成分の何れかを含む干渉成
分を具備する方法。 - 【請求項３】 請求項１に記載の方法であって、前記基底セットは前記アナ
ライトの検出に干渉しない成分を含まない方法。 - 【請求項４】 請求項１に記載の方法であって：更に、 全ての関連した干渉成分を同定するステップを具備する方法。
- 【請求項５】 請求項１に記載の方法であって：更に、 前記干渉成分の夫々が如何にして相互作用するかを決定するステップを具備す
る方法。 - 【請求項６】 請求項１に記載の方法であって：更に、 前記干渉成分の夫々を抽出するステップを具備する方法。
- 【請求項７】 請求項１に記載の方法であって：更に、 前記干渉成分の夫々のスペクトルを、溶液中にある前記干渉成分の夫々のスペ
クトルと比較するステップを具備する方法。 - 【請求項８】 請求項１に記載の方法であって、前記干渉成分の夫々につい
て、基底セットが連続的且つ反復的に作成される方法。 - 【請求項９】 請求項１に記載の方法であって：更に、 前記サンプル中の前記干渉成分の夫々を特徴付けするステップと； 前記干渉成分の夫々を、問題の周波数で作成されたスペクトルから差し引くス
テップを具備する方法。 - 【請求項１０】 請求項８に記載の方法であって：更に、 前記基底セットを数学的に組合せて、分析の際に使用するための参照表に保存
できる変換の組を形成するステップを具備する方法。 - 【請求項１１】 請求項１に記載の方法であって：更に、 前記基底セットを前記多重スペクトル分析の際に生じた信号に適用して、前記
アナライトを表す信号を同定するステップと； 前記信号に多重分析を適用するステップとを具備する方法。 - 【請求項１２】 請求項１１に記載の方法であって、前記多重分析は、部分
的最小二乗分析と、これに続く主要成分分析とを具備する方法。 - 【請求項１３】 多重スペクトル分析を使用したサンプル中の標的アナライ
トの濃度の測定に適用するための、少なくとも一つの基底セットを作成する方法
であって： 前記アナライトの周波数と同じ周波数における、前記サンプルの少なくとも一
つの関連の干渉成分を同定するステップと； 前記少なくとも一つの関連の干渉成分を他の周波数において同定して、該他の
周波数において前記干渉成分の吸光度を定量するステップと； 前記アナライトの周波数において、前記少なくとも一つの干渉成分を除去する
ステップとを具備する方法。 - 【請求項１４】 請求項１３に記載の方法であって、前記少なくとも一つの
干渉成分の夫々について前記方法の各ステップが繰り返されて、アナライトにつ
いての複数の基底セットが作成される方法。 - 【請求項１５】 請求項１３に記載の方法であって：更に、 分光分析装置を用いてスペクトルデータを収集し； 前記分光分析装置により収集された前記スペクトルデータを、デジタルデータ
に変換し、 かかるデジタル入力データを、一以上の参照表（ＬＵＴｓ）に保存された種々
の変換に従って演算し、前記ＬＵＴｓは前記基底セットを組み込んだ変換を含み
、また前記変換は前記基底セットを使用して干渉成分を同定し、且つこれを前記
スペクトル分析器により生じたスペクトル信号から除去することにより； 前記基底セットを用いて、前記サンプル中の前記標的アナライトの濃度を測定
するステップを具備する方法。 - 【請求項１６】 請求項１３に記載の方法であって：更に、 前記基底セットを参照表に保存するステップを具備する方法。
- 【請求項１７】 請求項１３に記載の方法であって：前記基底セットは、 興味ある異なった生理学的濃度における、前記アナライトの一連のスペクトル
を具備する方法。 - 【請求項１８】 請求項１５に記載の方法であって：更に、 前記基底セットは、散乱、経路長および温度の何れかを含む物理的因子を干渉
のために補正する物理モデルよりも前に、またはこれと関連して適用される方法
。 - 【請求項１９】 請求項１３に記載の方法であって：更に、 液体サンプル中のアナライトを定量するために使用される複数の基底セットを
提供するステップを具備する方法。 - 【請求項２０】 請求項１３に記載の方法であって：更に、 各スペクトル窓のために異なった経路長を選択するステップを具備する方法。
- 【請求項２１】 請求項２０に記載の方法であって：前記経路長が、 組合せバンド領域のための約１ｍｍと； 第一オーバートーン領域のための約２〜８ｍｍと； 第二オーバートン領域のための約１０ｍｍ以上とを含む方法。
- 【請求項２２】 請求項１３に記載の方法であって、分析の際に一以上の基
底セットがスペクトル信号に適用されて正確なスペクトル表現を生じ、これから
アナライト濃度が正確に決定され得る方法。 - 【請求項２３】 請求項１３に記載の方法であって、前記基底セットは前記
サンプル中に存在する全ての干渉成分を含む方法。 - 【請求項２４】 多重スペクトル分析を使用して標的アナライトの濃度を測
定する装置であって： 前記サンプル中の少なくとも一つの干渉成分を含む、少なくとも一つの基底セ
ットを具備し； 前記サンプルを表すスペクトル信号が、前記基底セットに適用され； 前記アナライトに対応する前記サンプルの成分が、前記基底セットの適用によ
り同定される装置。 - 【請求項２５】 請求項２４に記載の装置であって、前記基底セットは、水
、温度／水素効果、結合効果、アルブミン、グロブリン、タンパク質、トリグリ
セリド、コレステロール、尿素、散乱補正、屈折率補正、侵入深さ、並びに有機
物、身体および物理的成分の何れかを含む干渉成分を具備する方法。 - 【請求項２６】 請求項２４に記載の装置であって、前記基底セットは前記
アナライトの検出に干渉しない成分を含まない装置。 - 【請求項２７】 請求項２４に記載の装置であって：前記基底セットは更に
、 全ての関連した干渉成分を具備する装置。 - 【請求項２８】 請求項２７に記載の装置であって：前記基底セットは、 前記干渉成分の夫々が如何にして相互作用するかを決定することにより作成さ
れる装置。 - 【請求項２９】 請求項２８に記載の装置であって：前記基底セットは更に
、 前記干渉成分の夫々を抽出することにより作成される装置。 - 【請求項３０】 請求項２９に記載の装置であって：前記基底セットは更に
、 前記干渉成分の夫々のスペクトルを、溶液中にある前記干渉成分の夫々のスペ
クトルと比較することにより作成される装置。 - 【請求項３１】 請求項２４に記載の装置であって、前記基底セットは前記
干渉成分の夫々のためのものである装置。 - 【請求項３２】 請求項２４に記載の装置であって：前記基底セットは、前
記サンプル中の前記干渉成分の夫々を特徴付けし；更に、前記干渉成分を問題の
周波数において生じたスペクトルから差し引くことによって作成される装置。 - 【請求項３３】 請求項３１に記載の装置であって：前記基底セットは更に
、 分析の際に使用するための参照表に保存できる数学的に作成された変換の組を
具備する装置。 - 【請求項３４】 請求項２４に記載の装置であって：前記基底セットは前記
多重スペクトル分析の際に生じた信号に適用されて、前記アナライトを表す信号
を同定し；また該信号に多重分析が適用される装置。 - 【請求項３５】 請求項３４に記載の装置であって、前記多重分析は部分的
最小二乗分析と、これに続く主要成分分析とを具備する装置。 - 【請求項３６】 多重スペクトル分析を使用したサンプル中の標的アナライ
トの濃度の測定に適用するための、少なくとも一つの基底セットであって： 前記アナライトの周波数と同じ周波数における、前記サンプルの少なくとも一
つの関連の干渉成分を表すスペクトル情報と； 他の周波数における前記関連の干渉成分の実質的に全てを表し、該他の周波数
において前記干渉成分の吸光度を定量するためのスペクトル情報とを具備し； 前記アナライトの周波数における前記少なくとも一つの干渉成分が、前記アナ
ライトの周波数でのサンプルスペクトルから除去され；。 前記基底セットは、多重スペクトル分析の際にプロセッサが使用するためにメ
モリーに保存される基底セット。 - 【請求項３７】 請求項３６に記載の装置であって：更に、 アナライトのための複数の基底セットを具備する装置。
- 【請求項３８】 請求項３６に記載の装置であって：更に、 前記基底セットを用いて、前記サンプル中の前記標的アナライトの濃度を測定
するための計器を具備し；該計器は、 スペクトルデータを収集するための分光分析装置と； 前記分光分析装置により収集された前記スペクトルデータを、デジタルデータ
に変換するためのアナログ／デジタル変換器と； かかるデジタル入力データを、一以上の参照表（ＬＵＴｓ）に保存された種々
の変換に従って演算するためのプロセッサとを具備し； 前記ＬＵＴｓは前記基
底セットを組み込んだ変換を含み、また前記変換は前記基底セットを使用して干
渉成分を同定し、且つこれを前記スペクトル分析器により生じたスペクトル信号
から除去する装置。 - 【請求項３９】 請求項３６に記載の装置であって：前記基底セットは参照
表に保存される装置。 - 【請求項４０】 請求項３６に記載の装置であって：前記基底セットは、 興味ある異なった生理学的濃度における、前記アナライトの一連のスペクトル
を具備する装置。 - 【請求項４１】 請求項３８に記載の装置であって：前記基底セットは、散
乱、経路長および温度の何れかを含む物理的因子を干渉のために補正する物理モ
デルよりも前に、またはこれと関連して適用される装置。 - 【請求項４２】 請求項３６に記載の装置であって：更に、 液体サンプル中のアナライトを定量するために使用される複数の基底セットを
具備する装置。 - 【請求項４３】 請求項３６に記載の装置であって：各スペクトル窓のため
に異なった経路長が選択される装置。 - 【請求項４４】 請求項４３に記載の装置であって：前記経路長が、 組合せバンド領域のための約１ｍｍと； 第一オーバートーン領域のための約２〜８ｍｍと； 第二オーバートン領域のための約１０ｍｍ以上とを含む装置。
- 【請求項４５】 請求項３６に記載の方法であって、分析の際に一以上の基
底セットがスペクトル信号に適用されて正確なスペクトル表現を生じ、これから
アナライト濃度が正確に決定され得る装置。 - 【請求項４６】 請求項３６に記載の装置であって、前記基底セットは前記
サンプル中に存在する全ての干渉成分を含む装置。 - 【請求項４７】 請求項３６に記載の装置であって、前記スペクトル情報が
非侵襲的に最終される装置。
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US08/911,588 US6115673A (en) | 1997-08-14 | 1997-08-14 | Method and apparatus for generating basis sets for use in spectroscopic analysis |
| US08/911,588 | 1997-08-14 | ||
| PCT/US1998/015673 WO1999009395A1 (en) | 1997-08-14 | 1998-07-27 | Method and apparatus for generating basis sets for use in spectroscopic analysis |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001516019A true JP2001516019A (ja) | 2001-09-25 |
Family
ID=25430514
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000510011A Pending JP2001516019A (ja) | 1997-08-14 | 1998-07-27 | スペクトル分析に使用する基底セットを作成するための方法および装置 |
Country Status (16)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6115673A (ja) |
| EP (2) | EP1004016A1 (ja) |
| JP (1) | JP2001516019A (ja) |
| KR (1) | KR100389590B1 (ja) |
| CN (1) | CN1107861C (ja) |
| AR (1) | AR013417A1 (ja) |
| AU (1) | AU738441B2 (ja) |
| BR (1) | BR9811938A (ja) |
| CA (1) | CA2299285C (ja) |
| IL (1) | IL134456A (ja) |
| MY (1) | MY120544A (ja) |
| NO (1) | NO20000692L (ja) |
| NZ (1) | NZ502821A (ja) |
| TR (1) | TR200000402T2 (ja) |
| TW (1) | TWI226930B (ja) |
| WO (1) | WO1999009395A1 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004156912A (ja) * | 2002-11-01 | 2004-06-03 | Jasco Corp | Ｂｏｄ測定方法とその装置、及び汚水処理方法とその装置 |
| JP2004271523A (ja) * | 2003-02-20 | 2004-09-30 | Campus Create Co Ltd | 流量測定方法およびそれに用いる測定装置 |
| JP2005506517A (ja) * | 2001-01-26 | 2005-03-03 | センシス メディカル インク | 組織の光学特性によるグルコースの非侵襲的測定 |
| JP2016503883A (ja) * | 2012-12-20 | 2016-02-08 | ラジオメーター・メディカル・アー・ペー・エス | 試料中の成分を検出するための装置 |
Families Citing this family (313)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6240306B1 (en) | 1995-08-09 | 2001-05-29 | Rio Grande Medical Technologies, Inc. | Method and apparatus for non-invasive blood analyte measurement with fluid compartment equilibration |
| US7890158B2 (en) | 2001-06-05 | 2011-02-15 | Lumidigm, Inc. | Apparatus and method of biometric determination using specialized optical spectroscopy systems |
| US7383069B2 (en) * | 1997-08-14 | 2008-06-03 | Sensys Medical, Inc. | Method of sample control and calibration adjustment for use with a noninvasive analyzer |
| US7010336B2 (en) * | 1997-08-14 | 2006-03-07 | Sensys Medical, Inc. | Measurement site dependent data preprocessing method for robust calibration and prediction |
| US7039446B2 (en) * | 2001-01-26 | 2006-05-02 | Sensys Medical, Inc. | Indirect measurement of tissue analytes through tissue properties |
| US6871169B1 (en) * | 1997-08-14 | 2005-03-22 | Sensys Medical, Inc. | Combinative multivariate calibration that enhances prediction ability through removal of over-modeled regions |
| JP2000069502A (ja) * | 1998-08-24 | 2000-03-03 | Sony Corp | 映像信号処理回路及びそれを用いた撮像装置 |
| US6475800B1 (en) * | 1999-07-22 | 2002-11-05 | Instrumentation Metrics, Inc. | Intra-serum and intra-gel for modeling human skin tissue |
| JP2003510601A (ja) * | 1999-09-28 | 2003-03-18 | ブラン ＋ ルーベ ゲーエムベーハー | Ｎｉｒでの豚肉脂肪中のｐｃｂの測定 |
| US6816605B2 (en) | 1999-10-08 | 2004-11-09 | Lumidigm, Inc. | Methods and systems for biometric identification of individuals using linear optical spectroscopy |
| WO2003076883A2 (en) * | 2002-03-08 | 2003-09-18 | Sensys Medical, Inc. | Compact apparatus for noninvasive measurement of glucose through near-infrared spectroscopy |
| WO2001061319A1 (en) * | 2000-02-18 | 2001-08-23 | Argose, Inc. | Reduction of inter-subject variation via transfer standardization |
| US6587199B1 (en) * | 2000-02-25 | 2003-07-01 | Sensys Medical, Inc. | Embedded data acquisition and control system for non-invasive glucose prediction instrument |
| CA2406139C (en) * | 2000-04-17 | 2012-01-10 | Becton Dickinson And Company | Method for analyzing substance mixtures |
| US7606608B2 (en) * | 2000-05-02 | 2009-10-20 | Sensys Medical, Inc. | Optical sampling interface system for in-vivo measurement of tissue |
| US20070179367A1 (en) * | 2000-05-02 | 2007-08-02 | Ruchti Timothy L | Method and Apparatus for Noninvasively Estimating a Property of an Animal Body Analyte from Spectral Data |
| US20060211931A1 (en) * | 2000-05-02 | 2006-09-21 | Blank Thomas B | Noninvasive analyzer sample probe interface method and apparatus |
| US7519406B2 (en) | 2004-04-28 | 2009-04-14 | Sensys Medical, Inc. | Noninvasive analyzer sample probe interface method and apparatus |
| EP1287333B1 (en) * | 2000-05-16 | 2006-08-30 | Jeacle Limited | Photometric analysis of natural waters |
| DE60141586D1 (de) * | 2000-08-07 | 2010-04-29 | Mitsui Chemicals Inc | Verfahren zur fertigungssteuerung |
| AU2001286439A1 (en) * | 2000-08-10 | 2002-02-25 | Euroceltique S.A. | Automated system and method for spectroscopic analysis |
| US6549861B1 (en) * | 2000-08-10 | 2003-04-15 | Euro-Celtique, S.A. | Automated system and method for spectroscopic analysis |
| US6675030B2 (en) | 2000-08-21 | 2004-01-06 | Euro-Celtique, S.A. | Near infrared blood glucose monitoring system |
| JP4054853B2 (ja) * | 2000-10-17 | 2008-03-05 | 独立行政法人農業・食品産業技術総合研究機構 | 近赤外分光法を用いた血液分析法 |
| US7289522B2 (en) * | 2001-03-20 | 2007-10-30 | Verizon Business Global Llc | Shared dedicated access line (DAL) gateway routing discrimination |
| US6574490B2 (en) | 2001-04-11 | 2003-06-03 | Rio Grande Medical Technologies, Inc. | System for non-invasive measurement of glucose in humans |
| US7043288B2 (en) | 2002-04-04 | 2006-05-09 | Inlight Solutions, Inc. | Apparatus and method for spectroscopic analysis of tissue to detect diabetes in an individual |
| IL143904A0 (en) * | 2001-06-21 | 2002-04-21 | Glucon Inc | Method and apparatus for measuring temperature |
| US6697658B2 (en) | 2001-07-02 | 2004-02-24 | Masimo Corporation | Low power pulse oximeter |
| US20040064299A1 (en) * | 2001-08-10 | 2004-04-01 | Howard Mark | Automated system and method for spectroscopic analysis |
| US7077565B2 (en) * | 2001-11-15 | 2006-07-18 | Glucon, Inc. | Method for measuring temperature of substances from measurement of absorption coefficients |
| EP1850114A1 (en) * | 2001-12-14 | 2007-10-31 | Optiscan Biomedical Corporation | Spectroscopic method of determining an analyte concentration in a sample |
| EP1454126B1 (en) * | 2001-12-14 | 2007-08-22 | Optiscan Biomedical Corporation | Spectroscopic method of determining an analyte concentration in a sample |
| US6862534B2 (en) * | 2001-12-14 | 2005-03-01 | Optiscan Biomedical Corporation | Method of determining an analyte concentration in a sample from an absorption spectrum |
| US7009180B2 (en) * | 2001-12-14 | 2006-03-07 | Optiscan Biomedical Corp. | Pathlength-independent methods for optically determining material composition |
| US7355512B1 (en) | 2002-01-24 | 2008-04-08 | Masimo Corporation | Parallel alarm processor |
| US7440786B2 (en) * | 2002-03-08 | 2008-10-21 | Sensys Medical, Inc. | Method and apparatus for presentation of noninvasive glucose concentration information |
| US20050054908A1 (en) * | 2003-03-07 | 2005-03-10 | Blank Thomas B. | Photostimulation method and apparatus in combination with glucose determination |
| US8718738B2 (en) * | 2002-03-08 | 2014-05-06 | Glt Acquisition Corp. | Method and apparatus for coupling a sample probe with a sample site |
| US8504128B2 (en) * | 2002-03-08 | 2013-08-06 | Glt Acquisition Corp. | Method and apparatus for coupling a channeled sample probe to tissue |
| US20070149868A1 (en) * | 2002-03-08 | 2007-06-28 | Blank Thomas B | Method and Apparatus for Photostimulation Enhanced Analyte Property Estimation |
| US20050187439A1 (en) * | 2003-03-07 | 2005-08-25 | Blank Thomas B. | Sampling interface system for in-vivo estimation of tissue analyte concentration |
| US7697966B2 (en) * | 2002-03-08 | 2010-04-13 | Sensys Medical, Inc. | Noninvasive targeting system method and apparatus |
| US6850788B2 (en) | 2002-03-25 | 2005-02-01 | Masimo Corporation | Physiological measurement communications adapter |
| US6654125B2 (en) | 2002-04-04 | 2003-11-25 | Inlight Solutions, Inc | Method and apparatus for optical spectroscopy incorporating a vertical cavity surface emitting laser (VCSEL) as an interferometer reference |
| US7689268B2 (en) * | 2002-08-05 | 2010-03-30 | Infraredx, Inc. | Spectroscopic unwanted signal filters for discrimination of vulnerable plaque and method therefor |
| US7259906B1 (en) | 2002-09-03 | 2007-08-21 | Cheetah Omni, Llc | System and method for voice control of medical devices |
| US6920345B2 (en) | 2003-01-24 | 2005-07-19 | Masimo Corporation | Optical sensor including disposable and reusable elements |
| US20050033127A1 (en) * | 2003-01-30 | 2005-02-10 | Euro-Celtique, S.A. | Wireless blood glucose monitoring system |
| US7640140B2 (en) * | 2003-03-07 | 2009-12-29 | Sensys Medical, Inc. | Method of processing noninvasive spectra |
| US7620674B2 (en) * | 2003-03-07 | 2009-11-17 | Sensys Medical, Inc. | Method and apparatus for enhanced estimation of an analyte property through multiple region transformation |
| US7751594B2 (en) | 2003-04-04 | 2010-07-06 | Lumidigm, Inc. | White-light spectral biometric sensors |
| US7460696B2 (en) | 2004-06-01 | 2008-12-02 | Lumidigm, Inc. | Multispectral imaging biometrics |
| US7668350B2 (en) | 2003-04-04 | 2010-02-23 | Lumidigm, Inc. | Comparative texture analysis of tissue for biometric spoof detection |
| US7147153B2 (en) | 2003-04-04 | 2006-12-12 | Lumidigm, Inc. | Multispectral biometric sensor |
| US7271912B2 (en) * | 2003-04-15 | 2007-09-18 | Optiscan Biomedical Corporation | Method of determining analyte concentration in a sample using infrared transmission data |
| US7500950B2 (en) | 2003-07-25 | 2009-03-10 | Masimo Corporation | Multipurpose sensor port |
| US20070234300A1 (en) * | 2003-09-18 | 2007-10-04 | Leake David W | Method and Apparatus for Performing State-Table Driven Regression Testing |
| US7483729B2 (en) | 2003-11-05 | 2009-01-27 | Masimo Corporation | Pulse oximeter access apparatus and method |
| US9297737B2 (en) | 2004-03-06 | 2016-03-29 | Michael Trainer | Methods and apparatus for determining characteristics of particles |
| GB2429058B (en) * | 2004-03-06 | 2008-12-03 | Michael Trainer | Method and apparatus for determining the size and shape of particles |
| WO2005087097A1 (en) | 2004-03-08 | 2005-09-22 | Masimo Corporation | Physiological parameter system |
| US20080033275A1 (en) * | 2004-04-28 | 2008-02-07 | Blank Thomas B | Method and Apparatus for Sample Probe Movement Control |
| US8868147B2 (en) | 2004-04-28 | 2014-10-21 | Glt Acquisition Corp. | Method and apparatus for controlling positioning of a noninvasive analyzer sample probe |
| US8229185B2 (en) | 2004-06-01 | 2012-07-24 | Lumidigm, Inc. | Hygienic biometric sensors |
| US8787630B2 (en) | 2004-08-11 | 2014-07-22 | Lumidigm, Inc. | Multispectral barcode imaging |
| EP1805499A4 (en) * | 2004-10-21 | 2010-07-21 | Optiscan Biomedical Corp | METHOD AND DEVICE FOR DETERMINING AN ANALYZ CONCENTRATION IN A SAMPLE OF INTERFERING SUBSTANCE |
| US20060200070A1 (en) * | 2005-02-14 | 2006-09-07 | Callicoat David N | Method and apparatus for calibrating an analyte detection system with a calibration sample |
| US7596398B2 (en) | 2005-03-01 | 2009-09-29 | Masimo Laboratories, Inc. | Multiple wavelength sensor attachment |
| US20060217602A1 (en) * | 2005-03-04 | 2006-09-28 | Alan Abul-Haj | Method and apparatus for noninvasive targeting |
| US8180579B2 (en) * | 2005-03-25 | 2012-05-15 | Lawrence Livermore National Security, Llc | Real time gamma-ray signature identifier |
| JP2008537903A (ja) | 2005-04-13 | 2008-10-02 | グルコライト・コーポレーシヨン | Ｏｃｔが基になった血糖モニターのデータ処理および較正方法 |
| US7801338B2 (en) | 2005-04-27 | 2010-09-21 | Lumidigm, Inc. | Multispectral biometric sensors |
| US12014328B2 (en) | 2005-07-13 | 2024-06-18 | Vccb Holdings, Inc. | Medicine bottle cap with electronic embedded curved display |
| US7962188B2 (en) | 2005-10-14 | 2011-06-14 | Masimo Corporation | Robust alarm system |
| US7519253B2 (en) | 2005-11-18 | 2009-04-14 | Omni Sciences, Inc. | Broadband or mid-infrared fiber light sources |
| US8182443B1 (en) | 2006-01-17 | 2012-05-22 | Masimo Corporation | Drug administration controller |
| US8219172B2 (en) | 2006-03-17 | 2012-07-10 | Glt Acquisition Corp. | System and method for creating a stable optical interface |
| US10188348B2 (en) | 2006-06-05 | 2019-01-29 | Masimo Corporation | Parameter upgrade system |
| US7899217B2 (en) | 2006-07-19 | 2011-03-01 | Lumidign, Inc. | Multibiometric multispectral imager |
| US7995808B2 (en) | 2006-07-19 | 2011-08-09 | Lumidigm, Inc. | Contactless multispectral biometric capture |
| US8355545B2 (en) | 2007-04-10 | 2013-01-15 | Lumidigm, Inc. | Biometric detection using spatial, temporal, and/or spectral techniques |
| US8175346B2 (en) | 2006-07-19 | 2012-05-08 | Lumidigm, Inc. | Whole-hand multispectral biometric imaging |
| US7801339B2 (en) | 2006-07-31 | 2010-09-21 | Lumidigm, Inc. | Biometrics with spatiospectral spoof detection |
| US7804984B2 (en) | 2006-07-31 | 2010-09-28 | Lumidigm, Inc. | Spatial-spectral fingerprint spoof detection |
| US8457707B2 (en) | 2006-09-20 | 2013-06-04 | Masimo Corporation | Congenital heart disease monitor |
| US8840549B2 (en) | 2006-09-22 | 2014-09-23 | Masimo Corporation | Modular patient monitor |
| US7880626B2 (en) | 2006-10-12 | 2011-02-01 | Masimo Corporation | System and method for monitoring the life of a physiological sensor |
| US8255026B1 (en) | 2006-10-12 | 2012-08-28 | Masimo Corporation, Inc. | Patient monitor capable of monitoring the quality of attached probes and accessories |
| US8280473B2 (en) | 2006-10-12 | 2012-10-02 | Masino Corporation, Inc. | Perfusion index smoother |
| US9861305B1 (en) | 2006-10-12 | 2018-01-09 | Masimo Corporation | Method and apparatus for calibration to reduce coupling between signals in a measurement system |
| US8414499B2 (en) | 2006-12-09 | 2013-04-09 | Masimo Corporation | Plethysmograph variability processor |
| US8652060B2 (en) | 2007-01-20 | 2014-02-18 | Masimo Corporation | Perfusion trend indicator |
| WO2008134135A2 (en) | 2007-03-21 | 2008-11-06 | Lumidigm, Inc. | Biometrics based on locally consistent features |
| US8374665B2 (en) | 2007-04-21 | 2013-02-12 | Cercacor Laboratories, Inc. | Tissue profile wellness monitor |
| US20090036759A1 (en) * | 2007-08-01 | 2009-02-05 | Ault Timothy E | Collapsible noninvasive analyzer method and apparatus |
| WO2009049252A1 (en) | 2007-10-10 | 2009-04-16 | Optiscan Biomedical Corporation | Fluid component analysis system and method for glucose monitoring and control |
| US8571617B2 (en) | 2008-03-04 | 2013-10-29 | Glt Acquisition Corp. | Flowometry in optical coherence tomography for analyte level estimation |
| WO2009134724A1 (en) | 2008-05-02 | 2009-11-05 | Masimo Corporation | Monitor configuration system |
| WO2009137524A2 (en) | 2008-05-05 | 2009-11-12 | Masimo Corporation | Pulse oximetry system with electrical decoupling circuitry |
| EP2326239B1 (en) | 2008-07-03 | 2017-06-21 | Masimo Laboratories, Inc. | Protrusion for improving spectroscopic measurement of blood constituents |
| US8630691B2 (en) | 2008-08-04 | 2014-01-14 | Cercacor Laboratories, Inc. | Multi-stream sensor front ends for noninvasive measurement of blood constituents |
| US7959598B2 (en) | 2008-08-20 | 2011-06-14 | Asante Solutions, Inc. | Infusion pump systems and methods |
| SE532941C2 (sv) | 2008-09-15 | 2010-05-18 | Phasein Ab | Gasprovtagningsledning för andningsgaser |
| US8771204B2 (en) | 2008-12-30 | 2014-07-08 | Masimo Corporation | Acoustic sensor assembly |
| US8588880B2 (en) | 2009-02-16 | 2013-11-19 | Masimo Corporation | Ear sensor |
| US9323894B2 (en) | 2011-08-19 | 2016-04-26 | Masimo Corporation | Health care sanitation monitoring system |
| US10007758B2 (en) | 2009-03-04 | 2018-06-26 | Masimo Corporation | Medical monitoring system |
| US10032002B2 (en) | 2009-03-04 | 2018-07-24 | Masimo Corporation | Medical monitoring system |
| US9218454B2 (en) | 2009-03-04 | 2015-12-22 | Masimo Corporation | Medical monitoring system |
| US8388353B2 (en) | 2009-03-11 | 2013-03-05 | Cercacor Laboratories, Inc. | Magnetic connector |
| US8571619B2 (en) | 2009-05-20 | 2013-10-29 | Masimo Corporation | Hemoglobin display and patient treatment |
| US10475529B2 (en) | 2011-07-19 | 2019-11-12 | Optiscan Biomedical Corporation | Method and apparatus for analyte measurements using calibration sets |
| US20110208015A1 (en) | 2009-07-20 | 2011-08-25 | Masimo Corporation | Wireless patient monitoring system |
| US8473020B2 (en) | 2009-07-29 | 2013-06-25 | Cercacor Laboratories, Inc. | Non-invasive physiological sensor cover |
| DE112010003414T5 (de) | 2009-08-26 | 2012-12-06 | Lumidigm, Inc. | Biometrische Multiplex-Bildgebung und biometrischer Dual-Bilderzeugersensor |
| US20110137297A1 (en) | 2009-09-17 | 2011-06-09 | Kiani Massi Joe E | Pharmacological management system |
| JP5394501B2 (ja) | 2009-10-02 | 2014-01-22 | シャープ株式会社 | 血管状態モニタリング方法 |
| US20110082711A1 (en) | 2009-10-06 | 2011-04-07 | Masimo Laboratories, Inc. | Personal digital assistant or organizer for monitoring glucose levels |
| KR101239439B1 (ko) * | 2009-10-09 | 2013-03-06 | 숭실대학교산학협력단 | 적외선 반사-흡수 스펙트로스코피를 사용한 암세포의 탐지방법 |
| JP2013508029A (ja) | 2009-10-15 | 2013-03-07 | マシモ コーポレイション | 複数の検出素子を有する音響呼吸監視センサ |
| US9848800B1 (en) | 2009-10-16 | 2017-12-26 | Masimo Corporation | Respiratory pause detector |
| US9839381B1 (en) | 2009-11-24 | 2017-12-12 | Cercacor Laboratories, Inc. | Physiological measurement system with automatic wavelength adjustment |
| DE112010004682T5 (de) | 2009-12-04 | 2013-03-28 | Masimo Corporation | Kalibrierung für mehrstufige physiologische Monitore |
| US9153112B1 (en) | 2009-12-21 | 2015-10-06 | Masimo Corporation | Modular patient monitor |
| GB2490817A (en) | 2010-01-19 | 2012-11-14 | Masimo Corp | Wellness analysis system |
| WO2011109312A2 (en) | 2010-03-01 | 2011-09-09 | Masimo Corporation | Adaptive alarm system |
| JP4918732B2 (ja) * | 2010-03-05 | 2012-04-18 | 日本電気株式会社 | 光測定装置及び方法 |
| EP2544591B1 (en) | 2010-03-08 | 2021-07-21 | Masimo Corporation | Reprocessing of a physiological sensor |
| US8570149B2 (en) | 2010-03-16 | 2013-10-29 | Lumidigm, Inc. | Biometric imaging using an optical adaptive interface |
| JP5386634B2 (ja) | 2010-03-19 | 2014-01-15 | シャープ株式会社 | 測定結果処理装置、測定システム、測定結果処理方法、制御プログラムおよび記録媒体 |
| US9307928B1 (en) | 2010-03-30 | 2016-04-12 | Masimo Corporation | Plethysmographic respiration processor |
| US8666468B1 (en) | 2010-05-06 | 2014-03-04 | Masimo Corporation | Patient monitor for determining microcirculation state |
| JP5601098B2 (ja) * | 2010-09-03 | 2014-10-08 | ソニー株式会社 | 蛍光強度補正方法及び蛍光強度算出装置 |
| JP5710767B2 (ja) | 2010-09-28 | 2015-04-30 | マシモ コーポレイション | オキシメータを含む意識深度モニタ |
| US9211095B1 (en) | 2010-10-13 | 2015-12-15 | Masimo Corporation | Physiological measurement logic engine |
| EP2632936A1 (en) | 2010-10-29 | 2013-09-04 | Lonza Ltd | Diketopiperazine forming dipeptidyl linker |
| US20120226117A1 (en) | 2010-12-01 | 2012-09-06 | Lamego Marcelo M | Handheld processing device including medical applications for minimally and non invasive glucose measurements |
| US10332630B2 (en) | 2011-02-13 | 2019-06-25 | Masimo Corporation | Medical characterization system |
| US9066666B2 (en) | 2011-02-25 | 2015-06-30 | Cercacor Laboratories, Inc. | Patient monitor for monitoring microcirculation |
| US9986919B2 (en) | 2011-06-21 | 2018-06-05 | Masimo Corporation | Patient monitoring system |
| US9532722B2 (en) | 2011-06-21 | 2017-01-03 | Masimo Corporation | Patient monitoring system |
| US11439329B2 (en) | 2011-07-13 | 2022-09-13 | Masimo Corporation | Multiple measurement mode in a physiological sensor |
| US9782077B2 (en) | 2011-08-17 | 2017-10-10 | Masimo Corporation | Modulated physiological sensor |
| JP6104920B2 (ja) | 2011-10-13 | 2017-03-29 | マシモ・コーポレイション | 医療用監視ハブ |
| US9808188B1 (en) | 2011-10-13 | 2017-11-07 | Masimo Corporation | Robust fractional saturation determination |
| US9943269B2 (en) | 2011-10-13 | 2018-04-17 | Masimo Corporation | System for displaying medical monitoring data |
| US9778079B1 (en) | 2011-10-27 | 2017-10-03 | Masimo Corporation | Physiological monitor gauge panel |
| CN102564965B (zh) * | 2011-12-31 | 2014-10-08 | 聚光科技(杭州)股份有限公司 | 基于光谱检测技术的检测方法 |
| US9392945B2 (en) | 2012-01-04 | 2016-07-19 | Masimo Corporation | Automated CCHD screening and detection |
| US12004881B2 (en) | 2012-01-04 | 2024-06-11 | Masimo Corporation | Automated condition screening and detection |
| US11172890B2 (en) | 2012-01-04 | 2021-11-16 | Masimo Corporation | Automated condition screening and detection |
| US9267572B2 (en) | 2012-02-08 | 2016-02-23 | Masimo Corporation | Cable tether system |
| US10149616B2 (en) | 2012-02-09 | 2018-12-11 | Masimo Corporation | Wireless patient monitoring device |
| EP2845086B1 (en) | 2012-03-25 | 2021-12-22 | Masimo Corporation | Physiological monitor touchscreen interface |
| US9131881B2 (en) | 2012-04-17 | 2015-09-15 | Masimo Corporation | Hypersaturation index |
| EP2657681A1 (en) * | 2012-04-26 | 2013-10-30 | Roche Diagnostics GmbH | Improvement of the sensitivity and the dynamic range of photometric assays by generating multiple calibration curves |
| US9351672B2 (en) | 2012-07-16 | 2016-05-31 | Timothy Ruchti | Multiplexed pathlength resolved noninvasive analyzer apparatus with stacked filters and method of use thereof |
| US9351671B2 (en) | 2012-07-16 | 2016-05-31 | Timothy Ruchti | Multiplexed pathlength resolved noninvasive analyzer apparatus and method of use thereof |
| US20150018642A1 (en) | 2013-07-12 | 2015-01-15 | Sandeep Gulati | Tissue pathlength resolved noninvasive analyzer apparatus and method of use thereof |
| US9585604B2 (en) | 2012-07-16 | 2017-03-07 | Zyomed Corp. | Multiplexed pathlength resolved noninvasive analyzer apparatus with dynamic optical paths and method of use thereof |
| US9697928B2 (en) | 2012-08-01 | 2017-07-04 | Masimo Corporation | Automated assembly sensor cable |
| US9877650B2 (en) | 2012-09-20 | 2018-01-30 | Masimo Corporation | Physiological monitor with mobile computing device connectivity |
| US9955937B2 (en) | 2012-09-20 | 2018-05-01 | Masimo Corporation | Acoustic patient sensor coupler |
| US9749232B2 (en) | 2012-09-20 | 2017-08-29 | Masimo Corporation | Intelligent medical network edge router |
| US9560996B2 (en) | 2012-10-30 | 2017-02-07 | Masimo Corporation | Universal medical system |
| US9787568B2 (en) | 2012-11-05 | 2017-10-10 | Cercacor Laboratories, Inc. | Physiological test credit method |
| WO2014143276A2 (en) | 2012-12-31 | 2014-09-18 | Omni Medsci, Inc. | Short-wave infrared super-continuum lasers for natural gas leak detection, exploration, and other active remote sensing applications |
| CA2895982A1 (en) | 2012-12-31 | 2014-07-03 | Omni Medsci, Inc. | Short-wave infrared super-continuum lasers for early detection of dental caries |
| US9164032B2 (en) | 2012-12-31 | 2015-10-20 | Omni Medsci, Inc. | Short-wave infrared super-continuum lasers for detecting counterfeit or illicit drugs and pharmaceutical process control |
| US9993159B2 (en) | 2012-12-31 | 2018-06-12 | Omni Medsci, Inc. | Near-infrared super-continuum lasers for early detection of breast and other cancers |
| WO2014105520A1 (en) | 2012-12-31 | 2014-07-03 | Omni Medsci, Inc. | Near-infrared lasers for non-invasive monitoring of glucose, ketones, hba1c, and other blood constituents |
| US10660526B2 (en) | 2012-12-31 | 2020-05-26 | Omni Medsci, Inc. | Near-infrared time-of-flight imaging using laser diodes with Bragg reflectors |
| US9750461B1 (en) | 2013-01-02 | 2017-09-05 | Masimo Corporation | Acoustic respiratory monitoring sensor with probe-off detection |
| US9724025B1 (en) | 2013-01-16 | 2017-08-08 | Masimo Corporation | Active-pulse blood analysis system |
| US9965946B2 (en) | 2013-03-13 | 2018-05-08 | Masimo Corporation | Systems and methods for monitoring a patient health network |
| US10441181B1 (en) | 2013-03-13 | 2019-10-15 | Masimo Corporation | Acoustic pulse and respiration monitoring system |
| US9936917B2 (en) | 2013-03-14 | 2018-04-10 | Masimo Laboratories, Inc. | Patient monitor placement indicator |
| US9891079B2 (en) | 2013-07-17 | 2018-02-13 | Masimo Corporation | Pulser with double-bearing position encoder for non-invasive physiological monitoring |
| US10555678B2 (en) | 2013-08-05 | 2020-02-11 | Masimo Corporation | Blood pressure monitor with valve-chamber assembly |
| WO2015038683A2 (en) | 2013-09-12 | 2015-03-19 | Cercacor Laboratories, Inc. | Medical device management system |
| JP6484230B2 (ja) | 2013-10-07 | 2019-03-13 | マシモ・コーポレイション | 局所的酸素測定センサ |
| US11147518B1 (en) | 2013-10-07 | 2021-10-19 | Masimo Corporation | Regional oximetry signal processor |
| US10832818B2 (en) | 2013-10-11 | 2020-11-10 | Masimo Corporation | Alarm notification system |
| US10279247B2 (en) | 2013-12-13 | 2019-05-07 | Masimo Corporation | Avatar-incentive healthcare therapy |
| US11259745B2 (en) | 2014-01-28 | 2022-03-01 | Masimo Corporation | Autonomous drug delivery system |
| GB2523989B (en) | 2014-01-30 | 2020-07-29 | Insulet Netherlands B V | Therapeutic product delivery system and method of pairing |
| US10123729B2 (en) | 2014-06-13 | 2018-11-13 | Nanthealth, Inc. | Alarm fatigue management systems and methods |
| US10231670B2 (en) | 2014-06-19 | 2019-03-19 | Masimo Corporation | Proximity sensor in pulse oximeter |
| WO2016024791A1 (en) * | 2014-08-12 | 2016-02-18 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Sample test method, microfluidic device, and test device |
| KR102310652B1 (ko) * | 2014-08-12 | 2021-10-12 | 삼성전자주식회사 | 샘플 검사 방법, 미세유동장치 및 검사장치 |
| US10111591B2 (en) | 2014-08-26 | 2018-10-30 | Nanthealth, Inc. | Real-time monitoring systems and methods in a healthcare environment |
| US10231657B2 (en) | 2014-09-04 | 2019-03-19 | Masimo Corporation | Total hemoglobin screening sensor |
| US10383520B2 (en) | 2014-09-18 | 2019-08-20 | Masimo Semiconductor, Inc. | Enhanced visible near-infrared photodiode and non-invasive physiological sensor |
| WO2016054079A1 (en) | 2014-09-29 | 2016-04-07 | Zyomed Corp. | Systems and methods for blood glucose and other analyte detection and measurement using collision computing |
| US10154815B2 (en) | 2014-10-07 | 2018-12-18 | Masimo Corporation | Modular physiological sensors |
| JP6817213B2 (ja) | 2015-02-06 | 2021-01-20 | マシモ・コーポレイション | フレックス回路生理学的センサを効率的に製造する方法 |
| US10568553B2 (en) | 2015-02-06 | 2020-02-25 | Masimo Corporation | Soft boot pulse oximetry sensor |
| EP3254339A1 (en) | 2015-02-06 | 2017-12-13 | Masimo Corporation | Connector assembly with pogo pins for use with medical sensors |
| AU2016219961B2 (en) | 2015-02-18 | 2020-07-02 | Insulet Corporation | Fluid delivery and infusion devices, and methods of use thereof |
| US10524738B2 (en) | 2015-05-04 | 2020-01-07 | Cercacor Laboratories, Inc. | Noninvasive sensor system with visual infographic display |
| US11653862B2 (en) | 2015-05-22 | 2023-05-23 | Cercacor Laboratories, Inc. | Non-invasive optical physiological differential pathlength sensor |
| CN108135503A (zh) | 2015-08-11 | 2018-06-08 | 迈心诺公司 | 包括响应于被身体组织衰减的光的标记的医疗监视分析和重放 |
| KR102612874B1 (ko) | 2015-08-31 | 2023-12-12 | 마시모 코오퍼레이션 | 무선 환자 모니터링 시스템들 및 방법들 |
| US11504066B1 (en) | 2015-09-04 | 2022-11-22 | Cercacor Laboratories, Inc. | Low-noise sensor system |
| CN108024745B (zh) * | 2015-09-25 | 2021-09-07 | 三线性生物公司 | 健康护理监测系统和生物传感器 |
| KR102461185B1 (ko) | 2015-11-30 | 2022-11-01 | 삼성전자주식회사 | 스펙트럼 분석법을 이용한 혈중 성분 수치의 추정 장치 |
| US11679579B2 (en) | 2015-12-17 | 2023-06-20 | Masimo Corporation | Varnish-coated release liner |
| US10557792B2 (en) | 2015-12-31 | 2020-02-11 | Abb, Inc. | Spectral modeling for complex absorption spectrum interpretation |
| WO2017123525A1 (en) | 2016-01-13 | 2017-07-20 | Bigfoot Biomedical, Inc. | User interface for diabetes management system |
| AU2017207484B2 (en) | 2016-01-14 | 2021-05-13 | Bigfoot Biomedical, Inc. | Adjusting insulin delivery rates |
| US10537285B2 (en) | 2016-03-04 | 2020-01-21 | Masimo Corporation | Nose sensor |
| US10993662B2 (en) | 2016-03-04 | 2021-05-04 | Masimo Corporation | Nose sensor |
| US9554738B1 (en) | 2016-03-30 | 2017-01-31 | Zyomed Corp. | Spectroscopic tomography systems and methods for noninvasive detection and measurement of analytes using collision computing |
| US11191484B2 (en) | 2016-04-29 | 2021-12-07 | Masimo Corporation | Optical sensor tape |
| KR102326604B1 (ko) * | 2016-06-02 | 2021-11-15 | 주식회사 씨젠 | 신호 변화량 데이터 세트를 이용한 샘플 내 타겟 분석물질 검출 방법 |
| WO2018009612A1 (en) | 2016-07-06 | 2018-01-11 | Patient Doctor Technologies, Inc. | Secure and zero knowledge data sharing for cloud applications |
| US10617302B2 (en) | 2016-07-07 | 2020-04-14 | Masimo Corporation | Wearable pulse oximeter and respiration monitor |
| KR102539142B1 (ko) | 2016-09-05 | 2023-06-01 | 삼성전자주식회사 | 스펙트럼 분석 장치와 방법, 및 혈당 측정 장치 |
| US10765807B2 (en) | 2016-09-23 | 2020-09-08 | Insulet Corporation | Fluid delivery device with sensor |
| US9829378B1 (en) | 2016-10-13 | 2017-11-28 | Bentley Instruments, Inc. | Determining a size of cell of a transmission spectroscopy device |
| WO2018071715A1 (en) | 2016-10-13 | 2018-04-19 | Masimo Corporation | Systems and methods for patient fall detection |
| US10041881B2 (en) * | 2016-11-22 | 2018-08-07 | Airware, Inc. | NDIR glucose detection in liquids |
| US10473586B2 (en) | 2016-11-22 | 2019-11-12 | Airware, Inc. | Enhanced optical data capture using NDIR for liquids |
| US11504058B1 (en) | 2016-12-02 | 2022-11-22 | Masimo Corporation | Multi-site noninvasive measurement of a physiological parameter |
| WO2018119239A1 (en) | 2016-12-22 | 2018-06-28 | Cercacor Laboratories, Inc | Methods and devices for detecting intensity of light with translucent detector |
| US11033682B2 (en) | 2017-01-13 | 2021-06-15 | Bigfoot Biomedical, Inc. | Insulin delivery methods, systems and devices |
| US10721785B2 (en) | 2017-01-18 | 2020-07-21 | Masimo Corporation | Patient-worn wireless physiological sensor with pairing functionality |
| US10327713B2 (en) | 2017-02-24 | 2019-06-25 | Masimo Corporation | Modular multi-parameter patient monitoring device |
| EP3585254B1 (en) | 2017-02-24 | 2024-03-20 | Masimo Corporation | Medical device cable and method of sharing data between connected medical devices |
| US10388120B2 (en) | 2017-02-24 | 2019-08-20 | Masimo Corporation | Localized projection of audible noises in medical settings |
| US11086609B2 (en) | 2017-02-24 | 2021-08-10 | Masimo Corporation | Medical monitoring hub |
| WO2018156809A1 (en) | 2017-02-24 | 2018-08-30 | Masimo Corporation | Augmented reality system for displaying patient data |
| WO2018156648A1 (en) | 2017-02-24 | 2018-08-30 | Masimo Corporation | Managing dynamic licenses for physiological parameters in a patient monitoring environment |
| US11185262B2 (en) | 2017-03-10 | 2021-11-30 | Masimo Corporation | Pneumonia screener |
| WO2018194992A1 (en) | 2017-04-18 | 2018-10-25 | Masimo Corporation | Nose sensor |
| US10918281B2 (en) | 2017-04-26 | 2021-02-16 | Masimo Corporation | Medical monitoring device having multiple configurations |
| JP7278220B2 (ja) | 2017-04-28 | 2023-05-19 | マシモ・コーポレイション | スポットチェック測定システム |
| WO2018208616A1 (en) | 2017-05-08 | 2018-11-15 | Masimo Corporation | System for pairing a medical system to a network controller by use of a dongle |
| US11026604B2 (en) | 2017-07-13 | 2021-06-08 | Cercacor Laboratories, Inc. | Medical monitoring device for harmonizing physiological measurements |
| KR102611362B1 (ko) | 2017-08-15 | 2023-12-08 | 마시모 코오퍼레이션 | 비침습적 환자 모니터의 내수 커넥터 |
| USD880477S1 (en) | 2017-08-15 | 2020-04-07 | Masimo Corporation | Connector |
| EP4039177A1 (en) | 2017-10-19 | 2022-08-10 | Masimo Corporation | Display arrangement for medical monitoring system |
| JP7282085B2 (ja) | 2017-10-31 | 2023-05-26 | マシモ・コーポレイション | 酸素状態指標を表示するためのシステム |
| USD925597S1 (en) | 2017-10-31 | 2021-07-20 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with graphical user interface |
| US11766198B2 (en) | 2018-02-02 | 2023-09-26 | Cercacor Laboratories, Inc. | Limb-worn patient monitoring device |
| USD928199S1 (en) | 2018-04-02 | 2021-08-17 | Bigfoot Biomedical, Inc. | Medication delivery device with icons |
| EP3782165A1 (en) | 2018-04-19 | 2021-02-24 | Masimo Corporation | Mobile patient alarm display |
| WO2019209915A1 (en) | 2018-04-24 | 2019-10-31 | Cercacor Laboratories, Inc. | Easy insert finger sensor for transmission based spectroscopy sensor |
| JP7124120B2 (ja) | 2018-05-04 | 2022-08-23 | インスレット コーポレイション | 制御アルゴリズムベースの薬物送達システムのための安全制約 |
| CN112512406A (zh) | 2018-06-06 | 2021-03-16 | 梅西莫股份有限公司 | 阿片类药物过量监测 |
| US10779098B2 (en) | 2018-07-10 | 2020-09-15 | Masimo Corporation | Patient monitor alarm speaker analyzer |
| US11627895B2 (en) * | 2018-08-10 | 2023-04-18 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for estimating analyte concentration, and apparatus and method for generating analyte concentration estimation model |
| US11872156B2 (en) | 2018-08-22 | 2024-01-16 | Masimo Corporation | Core body temperature measurement |
| EP3856285A1 (en) | 2018-09-28 | 2021-08-04 | Insulet Corporation | Activity mode for artificial pancreas system |
| JP7128960B2 (ja) | 2018-10-11 | 2022-08-31 | マシモ・コーポレイション | 鉛直方向戻り止めを備えた患者コネクタ組立体 |
| USD917550S1 (en) | 2018-10-11 | 2021-04-27 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with a graphical user interface |
| USD916135S1 (en) | 2018-10-11 | 2021-04-13 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with a graphical user interface |
| US11389093B2 (en) | 2018-10-11 | 2022-07-19 | Masimo Corporation | Low noise oximetry cable |
| WO2020077223A1 (en) | 2018-10-11 | 2020-04-16 | Insulet Corporation | Event detection for drug delivery system |
| USD917564S1 (en) | 2018-10-11 | 2021-04-27 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with graphical user interface |
| US11406286B2 (en) | 2018-10-11 | 2022-08-09 | Masimo Corporation | Patient monitoring device with improved user interface |
| USD998631S1 (en) | 2018-10-11 | 2023-09-12 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with a graphical user interface |
| USD998630S1 (en) | 2018-10-11 | 2023-09-12 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with a graphical user interface |
| USD999246S1 (en) | 2018-10-11 | 2023-09-19 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with a graphical user interface |
| USD897098S1 (en) | 2018-10-12 | 2020-09-29 | Masimo Corporation | Card holder set |
| MX2021004064A (es) | 2018-10-12 | 2021-06-23 | Masimo Corp | Sistema para la transmision de datos de sensores utilizando protocolo de comunicacion dual. |
| US11464410B2 (en) | 2018-10-12 | 2022-10-11 | Masimo Corporation | Medical systems and methods |
| US12004869B2 (en) | 2018-11-05 | 2024-06-11 | Masimo Corporation | System to monitor and manage patient hydration via plethysmograph variablity index in response to the passive leg raising |
| US11986289B2 (en) | 2018-11-27 | 2024-05-21 | Willow Laboratories, Inc. | Assembly for medical monitoring device with multiple physiological sensors |
| CN113167724A (zh) * | 2018-11-30 | 2021-07-23 | 国家健康与医学研究院 | 用于确定一种蛋白质含量的方法及相关的装置和方法 |
| US11684296B2 (en) | 2018-12-21 | 2023-06-27 | Cercacor Laboratories, Inc. | Noninvasive physiological sensor |
| USD920343S1 (en) | 2019-01-09 | 2021-05-25 | Bigfoot Biomedical, Inc. | Display screen or portion thereof with graphical user interface associated with insulin delivery |
| BR112021020780A2 (pt) | 2019-04-17 | 2021-12-14 | Masimo Corp | Dispositivo de eletrocardiograma (ecg), dispositivo de monitoramento de pressão sanguínea, monitor de pressão sanguínea, manguito de pressão sanguínea, montagem para possibilitar que um cuidador prenda um dispositivo de monitoramento fisiológico a um braço de um usuário, estação de carregamento para fornecer energia para um dispositivo de monitoramento fisiológico, monitor de pressão sanguínea não invasivo e método para um monitor de pressão sanguínea não invasivo |
| CN112304918B (zh) * | 2019-07-30 | 2022-04-01 | 同方威视技术股份有限公司 | 基于拉曼光谱识别混合物的方法和装置及拉曼光谱检测设备 |
| USD919094S1 (en) | 2019-08-16 | 2021-05-11 | Masimo Corporation | Blood pressure device |
| USD985498S1 (en) | 2019-08-16 | 2023-05-09 | Masimo Corporation | Connector |
| USD919100S1 (en) | 2019-08-16 | 2021-05-11 | Masimo Corporation | Holder for a patient monitor |
| USD921202S1 (en) | 2019-08-16 | 2021-06-01 | Masimo Corporation | Holder for a blood pressure device |
| USD917704S1 (en) | 2019-08-16 | 2021-04-27 | Masimo Corporation | Patient monitor |
| US11832940B2 (en) | 2019-08-27 | 2023-12-05 | Cercacor Laboratories, Inc. | Non-invasive medical monitoring device for blood analyte measurements |
| US11801344B2 (en) | 2019-09-13 | 2023-10-31 | Insulet Corporation | Blood glucose rate of change modulation of meal and correction insulin bolus quantity |
| US11935637B2 (en) | 2019-09-27 | 2024-03-19 | Insulet Corporation | Onboarding and total daily insulin adaptivity |
| USD927699S1 (en) | 2019-10-18 | 2021-08-10 | Masimo Corporation | Electrode pad |
| EP4046164A1 (en) | 2019-10-18 | 2022-08-24 | Masimo Corporation | Display layout and interactive objects for patient monitoring |
| WO2021081404A1 (en) | 2019-10-25 | 2021-04-29 | Cercacor Laboratories, Inc. | Indicator compounds, devices comprising indicator compounds, and methods of making and using the same |
| CN111077103A (zh) * | 2019-11-30 | 2020-04-28 | 贵州中烟工业有限责任公司 | 一种三乙酸甘油酯含量测定方法 |
| US11957875B2 (en) | 2019-12-06 | 2024-04-16 | Insulet Corporation | Techniques and devices providing adaptivity and personalization in diabetes treatment |
| US11833329B2 (en) | 2019-12-20 | 2023-12-05 | Insulet Corporation | Techniques for improved automatic drug delivery performance using delivery tendencies from past delivery history and use patterns |
| US11551802B2 (en) | 2020-02-11 | 2023-01-10 | Insulet Corporation | Early meal detection and calorie intake detection |
| US11986630B2 (en) | 2020-02-12 | 2024-05-21 | Insulet Corporation | Dual hormone delivery system for reducing impending hypoglycemia and/or hyperglycemia risk |
| US11547800B2 (en) | 2020-02-12 | 2023-01-10 | Insulet Corporation | User parameter dependent cost function for personalized reduction of hypoglycemia and/or hyperglycemia in a closed loop artificial pancreas system |
| US11879960B2 (en) | 2020-02-13 | 2024-01-23 | Masimo Corporation | System and method for monitoring clinical activities |
| WO2021163447A1 (en) | 2020-02-13 | 2021-08-19 | Masimo Corporation | System and method for monitoring clinical activities |
| US11324889B2 (en) | 2020-02-14 | 2022-05-10 | Insulet Corporation | Compensation for missing readings from a glucose monitor in an automated insulin delivery system |
| US20210290177A1 (en) | 2020-03-20 | 2021-09-23 | Masimo Corporation | Wearable device for monitoring health status |
| US11607493B2 (en) | 2020-04-06 | 2023-03-21 | Insulet Corporation | Initial total daily insulin setting for user onboarding |
| USD933232S1 (en) | 2020-05-11 | 2021-10-12 | Masimo Corporation | Blood pressure monitor |
| USD979516S1 (en) | 2020-05-11 | 2023-02-28 | Masimo Corporation | Connector |
| USD974193S1 (en) | 2020-07-27 | 2023-01-03 | Masimo Corporation | Wearable temperature measurement device |
| USD980091S1 (en) | 2020-07-27 | 2023-03-07 | Masimo Corporation | Wearable temperature measurement device |
| US11684716B2 (en) | 2020-07-31 | 2023-06-27 | Insulet Corporation | Techniques to reduce risk of occlusions in drug delivery systems |
| JP2023538378A (ja) | 2020-08-19 | 2023-09-07 | マシモ・コーポレイション | ウェアラブルデバイス用のストラップ |
| USD946598S1 (en) | 2020-09-30 | 2022-03-22 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with graphical user interface |
| USD946597S1 (en) | 2020-09-30 | 2022-03-22 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with graphical user interface |
| USD946596S1 (en) | 2020-09-30 | 2022-03-22 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with graphical user interface |
| CN112535531B (zh) * | 2020-11-27 | 2022-08-19 | 广东省医疗器械研究所 | 一种生物组织焊接效果检测装置 |
| US11904140B2 (en) | 2021-03-10 | 2024-02-20 | Insulet Corporation | Adaptable asymmetric medicament cost component in a control system for medicament delivery |
| USD997365S1 (en) | 2021-06-24 | 2023-08-29 | Masimo Corporation | Physiological nose sensor |
| USD1000975S1 (en) | 2021-09-22 | 2023-10-10 | Masimo Corporation | Wearable temperature measurement device |
| WO2023049900A1 (en) | 2021-09-27 | 2023-03-30 | Insulet Corporation | Techniques enabling adaptation of parameters in aid systems by user input |
| US11439754B1 (en) | 2021-12-01 | 2022-09-13 | Insulet Corporation | Optimizing embedded formulations for drug delivery |
| US20230417656A1 (en) * | 2022-06-24 | 2023-12-28 | Abb Schweiz Ag | Enhancements to laser spectroscopy modeling by measurement of hydrocarbon fuel gas compositions |
Family Cites Families (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4893253A (en) * | 1988-03-10 | 1990-01-09 | Indiana University Foundation | Method for analyzing intact capsules and tablets by near-infrared reflectance spectrometry |
| JP3213307B2 (ja) * | 1989-09-18 | 2001-10-02 | ミネソタ マイニング アンド マニユフアクチユアリング カンパニー | 近赤外スペクトル解析による生物学的材料の特性予知法 |
| EP0535700B1 (en) * | 1991-10-04 | 1997-03-26 | The Perkin-Elmer Corporation | Method and apparatus for comparing spectra |
| US5348002A (en) * | 1992-04-23 | 1994-09-20 | Sirraya, Inc. | Method and apparatus for material analysis |
| CA2174719C (en) * | 1993-08-24 | 2005-07-26 | Mark R. Robinson | A robust accurate non-invasive analyte monitor |
| US5462879A (en) * | 1993-10-14 | 1995-10-31 | Minnesota Mining And Manufacturing Company | Method of sensing with emission quenching sensors |
| GB9415869D0 (en) * | 1994-08-05 | 1994-09-28 | Univ Mcgill | Substrate measurement by infrared spectroscopy |
| WO1996032631A1 (en) * | 1995-04-13 | 1996-10-17 | Pfizer Inc. | Calibration tranfer standards and methods |
| US5743262A (en) * | 1995-06-07 | 1998-04-28 | Masimo Corporation | Blood glucose monitoring system |
| US5606164A (en) * | 1996-01-16 | 1997-02-25 | Boehringer Mannheim Corporation | Method and apparatus for biological fluid analyte concentration measurement using generalized distance outlier detection |
| WO1997006418A1 (en) * | 1995-08-07 | 1997-02-20 | Boehringer Mannheim Corporation | Biological fluid analysis using distance outlier detection |
| US5655530A (en) * | 1995-08-09 | 1997-08-12 | Rio Grande Medical Technologies, Inc. | Method for non-invasive blood analyte measurement with improved optical interface |
| US5747806A (en) * | 1996-02-02 | 1998-05-05 | Instrumentation Metrics, Inc | Method and apparatus for multi-spectral analysis in noninvasive nir spectroscopy |
-
1997
- 1997-08-14 US US08/911,588 patent/US6115673A/en not_active Expired - Lifetime
-
1998
- 1998-07-27 EP EP98937229A patent/EP1004016A1/en not_active Withdrawn
- 1998-07-27 NZ NZ502821A patent/NZ502821A/xx unknown
- 1998-07-27 IL IL13445698A patent/IL134456A/xx not_active IP Right Cessation
- 1998-07-27 TR TR2000/00402T patent/TR200000402T2/xx unknown
- 1998-07-27 WO PCT/US1998/015673 patent/WO1999009395A1/en active IP Right Grant
- 1998-07-27 AU AU85992/98A patent/AU738441B2/en not_active Ceased
- 1998-07-27 KR KR10-2000-7001500A patent/KR100389590B1/ko not_active IP Right Cessation
- 1998-07-27 CN CN98810041A patent/CN1107861C/zh not_active Expired - Fee Related
- 1998-07-27 EP EP04024619A patent/EP1496350A3/en not_active Withdrawn
- 1998-07-27 JP JP2000510011A patent/JP2001516019A/ja active Pending
- 1998-07-27 CA CA002299285A patent/CA2299285C/en not_active Expired - Fee Related
- 1998-07-27 BR BR9811938-9A patent/BR9811938A/pt not_active Application Discontinuation
- 1998-08-12 MY MYPI98003665A patent/MY120544A/en unknown
- 1998-08-13 AR ARP980104018A patent/AR013417A1/es active IP Right Grant
- 1998-09-10 TW TW087113352A patent/TWI226930B/zh not_active IP Right Cessation
-
2000
- 2000-02-11 NO NO20000692A patent/NO20000692L/no not_active Application Discontinuation
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005506517A (ja) * | 2001-01-26 | 2005-03-03 | センシス メディカル インク | 組織の光学特性によるグルコースの非侵襲的測定 |
| JP2007296372A (ja) * | 2001-01-26 | 2007-11-15 | Sensys Medical Inc | 組織の光学特性によるグルコースの非浸襲的測定 |
| JP2004156912A (ja) * | 2002-11-01 | 2004-06-03 | Jasco Corp | Ｂｏｄ測定方法とその装置、及び汚水処理方法とその装置 |
| JP2004271523A (ja) * | 2003-02-20 | 2004-09-30 | Campus Create Co Ltd | 流量測定方法およびそれに用いる測定装置 |
| JP4565233B2 (ja) * | 2003-02-20 | 2010-10-20 | 株式会社キャンパスクリエイト | 流量測定方法およびそれに用いる測定装置 |
| JP2016503883A (ja) * | 2012-12-20 | 2016-02-08 | ラジオメーター・メディカル・アー・ペー・エス | 試料中の成分を検出するための装置 |
| US9683931B2 (en) | 2012-12-20 | 2017-06-20 | Radiometer Medical Aps | Apparatus for detecting a component in a sample |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| TR200000402T2 (tr) | 2000-08-21 |
| AU738441B2 (en) | 2001-09-20 |
| AU8599298A (en) | 1999-03-08 |
| KR20010022896A (ko) | 2001-03-26 |
| WO1999009395A1 (en) | 1999-02-25 |
| BR9811938A (pt) | 2000-09-05 |
| NO20000692L (no) | 2000-04-06 |
| US6115673A (en) | 2000-09-05 |
| CN1275200A (zh) | 2000-11-29 |
| TWI226930B (en) | 2005-01-21 |
| EP1004016A1 (en) | 2000-05-31 |
| CN1107861C (zh) | 2003-05-07 |
| EP1496350A2 (en) | 2005-01-12 |
| EP1496350A3 (en) | 2005-06-22 |
| NO20000692D0 (no) | 2000-02-11 |
| IL134456A0 (en) | 2001-04-30 |
| CA2299285C (en) | 2006-01-24 |
| IL134456A (en) | 2003-11-23 |
| CA2299285A1 (en) | 1999-02-25 |
| AR013417A1 (es) | 2000-12-27 |
| MY120544A (en) | 2005-11-30 |
| NZ502821A (en) | 2002-08-28 |
| KR100389590B1 (ko) | 2003-06-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2001516019A (ja) | スペクトル分析に使用する基底セットを作成するための方法および装置 | |
| Hall et al. | Near-infrared spectrophotometry: a new dimension in clinical chemistry | |
| US7620674B2 (en) | Method and apparatus for enhanced estimation of an analyte property through multiple region transformation | |
| Urbano-Cuadrado et al. | Near infrared reflectance spectroscopy and multivariate analysis in enology: Determination or screening of fifteen parameters in different types of wines | |
| DE60031427T2 (de) | Verfahren zum kalibrieren einer spektroskopievorrichtung | |
| Cuadrado et al. | Comparison and joint use of near infrared spectroscopy and Fourier transform mid infrared spectroscopy for the determination of wine parameters | |
| Goetz et al. | Application of a multivariate technique to Raman spectra for quantification of body chemicals | |
| Pezzaniti et al. | Preliminary investigation of near-infrared spectroscopic measurements of urea, creatinine, glucose, protein, and ketone in urine | |
| CN1101934C (zh) | 无损伤性近红外光谱仪的多光谱分析方法和装置 | |
| US20060017923A1 (en) | Analyte filter method and apparatus | |
| US7640140B2 (en) | Method of processing noninvasive spectra | |
| EP0869348B1 (en) | Method of determining a glucose concentration in a target by using near-infrared spectroscopy | |
| EP1442699A1 (en) | A method of characterizing spectrometer instruments and providing calibration models to compensate for instrument variation | |
| EP0757243A1 (en) | Liquid correlation spectometry | |
| US6615151B1 (en) | Method for creating spectral instrument variation tolerance in calibration algorithms | |
| McMurdy et al. | Raman spectroscopy-based creatinine measurement in urine samples from a multipatient population | |
| Domján et al. | Rapid analysis of whole blood and blood serum using near infrared spectroscopy | |
| Chen et al. | Removal of major interference sources in aqueous near-infrared spectroscopy techniques | |
| CN116509386A (zh) | 一种基于拉曼光谱的无创体内血糖检测系统及方法 | |
| Alrezj et al. | Digital bandstop filtering in the quantitative analysis of glucose from near‐infrared and midinfrared spectra | |
| Li et al. | Comparison of performance of partial least squares regression, secured principal component regression, and modified secured principal component regression for determination of human serum albumin, γ-globulin and glucose in buffer solutions and in vivo blood glucose quantification by near-infrared spectroscopy | |
| MXPA00001560A (es) | Metodo y aparato para generar conjuntos base para usarse en analisis espectroscopico | |
| Shih | Quantitative biological Raman spectroscopy for non-invasive blood analysis | |
| Zhang et al. | A Correction Method for Mitigating Absorbance Discrepancies between Grating-Based Near-Infrared Spectrometers Through the Incorporation of Blended Carbon-Titanium Dioxide Powder | |
| Huang et al. | Measurement of triglycerides concentration in human serum using near-infrared transmission spectroscopy and interval PLS |