JP2003511693A

JP2003511693A - 分光光度測定用ファイバーオプティック・プローブの最適化

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Publication number: JP2003511693A
Application number: JP2001530558A
Authority: JP
Inventors: ジェイガーサイドジェフリー; エルモンフレスティーヴン; シーエリオットバリー; エルルフチティモシー; アーロンキーズグレン; エスグロコッキフランク
Original assignee: インストゥールメンテーションメトリックスインコーポレイテッド
Priority date: 1999-10-08
Filing date: 2000-10-02
Publication date: 2003-03-25
Also published as: DE60037437T2; ATE381012T1; DE60037437D1; AU7747900A; NO20021626L; CN100501379C; CN1378646A; NO20021626D0; TW490555B; WO2001027597A1; US6411373B1; HK1046953B; HK1046953A1; EP1218725A1; EP1218725B1; CA2385277A1

Abstract

(57)【要約】本発明は、被験者のサンプリング領域における検出器および照明光ファイバーのパターン決定に使用される設計行程を供給する。本システム、具体的に言うと、出力スリットにおけるファイバーの最適数を確定するモノクロメーター（例えば）、および、バンドル終末部におけるファイバーの最適数を確定する、検出器光学系積層体におけるバンドル終末部（例えば）に関する情報が、本設計にとっては決定的に重要である。解決空間を著明に制限かつ限定して、照明対検出ファイバーの比および数を確定するのはこれらの数である。皮膚における信号およびノイズの推定値に関してさらに別の情報が、興味の波長範囲において信号対雑音比を最大にするのに必要である。ファイバーを六角形辺縁に限定し、かつ、六角パックパターンを処方し、それによって、交互行が照明と検出ファイバーを含むようにすることが最適の結果を生む。本発明の好ましい実施態様では、２個の検出器が、サンプリングインタフェイスにおける検出ファイバー全体を共有する。第３グループの検出ファイバーは分類目的に使用される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】発明の背景技術分野本発明は、分析対象サンプルの照明用、および、その分析対象サンプルに存在
する信号検出用のファイバーオプティックスの使用法に関わる。さらに詳細には
、本発明は、血糖のような分析対象の非侵襲的大略推定に使用される、ファイバ
ーオプティック照明および検出パターン、形態および位置に関わる。

【０００２】従来技術の説明当業者にとっては、ヒトの皮膚のような組織サンプルに光を当て、かつ、それ
からの光を収集するように設計されるプローブの接触面における、検出用および
照明用光ファイバーの大きさ、配置および数は、その受容信号に重大な影響を与
える。

【０００３】過去において、組織サンプルを照明し、かつ、それからの光を収集する装置を
供給するために様々な試みがなされてきた。例えば、Ｋ．Ｍａｒｕｏ，Ｋ．
Ｓｈｉｍｉｚｕ，Ｍ．Ｏｋａ，ＤｅｖｉｃｅＦｏｒＮｏｎ−Ｉｎｖ
ａｓｉｖｅＤｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎｏｆＧｌｕｃｏｓｅＣｏｎｃｅ
ｎｔｒａｔｉｏｎｉｎＢｌｏｏｄ（「血中グルコース濃度の非侵襲的定量
装置」）欧州特許出願ＥＰ０８４３９８６を参照。

【０００４】しかしながら、このような既知の装置が供給する結果は満足できるものではな
かった。血糖のような分析対象の非侵襲的推定に使用される、ファイバーオプテ
ィックス照明および検出のパターン、形態および位置を最適化する方法および装
置を供給できたならば、それは有利であろう。

【０００５】発明の概要本発明は、血糖のような分析対象の非侵襲的推定に使用される、ファイバーオ
プティックス照明および検出のパターン、形態および位置を最適化する方法およ
び装置を供給する。光学系が適当にモデル化されたならば、その受容信号を予告
することが可能である。ファイバーのパターン、形態および位置を系統的に探査
することによって、本申請書に開示される発明は、システムモデルにおける好ま
しい量、例えば、信号対雑音比（ＳＮＲ）を最大化することによって、光学系の
設計を最適とすることを可能とする。

【０００６】信号対雑音比の例においては、信号は、被験者の真皮におけるフォトン（光子
）の光路長に直接関わり、雑音は、波長と、検出ファイバー対照明ファイバーの
間隔距離の関数として、強度に逆比例する。さらに、モノクロメーター出力スリ
ットにおける、および、検出オプティクス・スタック（積層体）のバンドル（フ
ァイバー束）末端におけるファイバーの数を確定することが可能であり、これに
よって、最適化が特に絞り込まれる。一旦この絞り込みが実現されたならば、照
明用および検出用ファイバーパターンの検査および最適化は際立って容易になる
。最後に、簡単な幾何学的考察によって、ファイバーレイアウトの辺縁形を考察
の対象とする。

【０００７】本行程を通じて、製造上の制限は可能な場合はいつでも無視される。最適の解
決法に達して後始めて、実行可能性および容易性の観点から、許容可能な損失に
関してどのようなバランス勘定を行うべきかが適正に扱われることになる。

【０００８】発明の詳細な説明本発明は、瀰漫性反射率および瀰漫性透過率分光光度測定の領域に使用される
、最適化されたファイバープローブ幾何学法の開発に向けられる。本発明の好ま
しい実施態様は非侵襲的測定に関するものではあるが、本発明の他の用途として
は、その二三を挙げれば、農産物における水分、脂肪および蛋白の測定、例えば
、果物における糖分あるいは穀物における蛋白；スラリー性溶液における反応監
視；織物製造；ポリマー溶融物、ペレット、および、添加物；ポリマーの引っ張
り強度；製薬錠剤の活性成分；および、ゲル・カプレットにおける活性成分があ
る。このような運用は、ＱＣ／ＱＡ分析において実行することも可能であるし、
あるいは、リアルタイム行程制御に合わせて運用されてもよい。

【０００９】本発明は、特定のパターンと形態と距離（照明ファイバーと検出ファイバー間
の）を持つ光ファイバーバンドルの設計法を供給する。先ず、本設計法は、特定
のファイバータイプと、検出器サイズの使用に限定されるが、これによって、最
適化行程が著明に簡易化される（下の表１参照）。本発明は、照明ファイバーと
検出ファイバーの両方を含む光ファイバーバンドルを供給する。本発明のこの好
ましい実施態様では、検出ファイバーと照明ファイバーとは同じ特性を有し、か
つ、そのファイバー特性は、型式、サイズ、数的に表現したアパチャー（口径数
）、および、コア対クラッド（被覆）比の全てを含む。

【００１０】

【表１】好ましいファイバータイプ＊コネティカット州アボンのＳｐｅｃＴｒａｎＳｐｅｃｉａｌｔｙＯｐｔｉ
ｃｓ社から市販される。本発明の好ましい実施態様では、ファイバー末端からバ
ッファー層は除去されることに注意。

【００１１】本発明の好ましい実施態様において使用されるモノクロメーターは、マサチュ
ーセッツ州アイヤーのＯｐｔｏｍｅｔｒｉｃｓによって製造されるＭｉｎｉｃｈ
ｒｏｍｅモノクロメーターである。最後に、好ましい検出器のサイズは直径１ｍ
ｍと処方される。これらの設計決定は、本申請書に記載される通り、モデル化試
行、または、最適化スキームの運用前に実施しなければならない。

【００１２】前述の設計決定から幾片かの情報の入手が可能である。その第一のものとして
、モノクロメーターの出力スリットにおける強度を推定する曲線が挙げられる。
第二は、長波長透過フィルター、２個のレンズおよびウィンドーを通過する検出
ファイバーバンドルからの光を検出器そのものに結像させる効率を近似させる関
数である。

【００１３】興味の信号（本発明の例示の実施態様では、グルコースよるとされる吸収であ
る）は、被験者の皮膚の真皮におけるフォトンの平均光路長の、全光路長にたい
する比、すなわち、平均光路におけるフォトン分布に比例すると仮定される。組
織モデルを制作し、モンテカルロ・シミュレーション（下記参照）を実行して、
フォトンの移動する平均光路長と同時に、被験者の真皮において、その光路長が
どのくらいの割合を占めるかも推定した。

【００１４】ノイズ（雑音）の近似は、若干の数学的単純化を経て、サンプル（例えば、被
験者の腕）の強度に関するノイズモデル（下記参照）を用いて行った。これらの
データは、広域放射状ファイバー（ＷＡＲＦ）プローブ（後述）に基づいて生成
した。次に、そのデータに経験的に関数を適合させた。この関数を用いて、ノイ
ズを表わす必要な代表値を生成した。

【００１５】この情報は全て単一プログラムに組み込んだ。このプログラムは、任意のファ
イバーレイアウトについて対話型設計・分析を可能とする、グラフィック型ユー
ザーインターフェイスを用いる。設計はセーブされ、その内から最善の設計を選
び出しかつそれに改善を施す遺伝的アルゴリスムに対する入力として使用される
。このアルゴリスムは、次に、この最善パターンに若干の修正を施し（通常周辺
的な漸進的改善が得られる）、全体規則的なパターンを得、選択された外的な幾
何学（この場合には六角形または四角形）に適合させる。

【００１６】最後に、本設計には、第三の検出用ファイバーオプティックス分野が含まれる
。それは、これが被験者分類を著明に改善するからである（例えば、Ｓ．Ｍａ
ｌｉｎ，Ｔ．Ｒｕｃｈｔｉ，ＡｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｙｓｔｅ
ｍｆｏｒＮｏｎｉｎｖａｓｉｖｅＢｌｏｏｄＡｎａｌｙｔｅＰｒｅｄ
ｉｃｔｉｏｎ（「非侵襲的血液サンプル予測のためのインテリジェントシステム
」）米国特許出願連番第０９／３５９，１９１号、１９９９年７月２２日登録を
参照）。これは、アルゴリスム運用に関する重要な先行知見と考えられる。

【００１７】詳細な説明最適化一般に、その設計にたいしてこれ以上の改善を望めない、最善の、または、最
適の解決法を求めて設計をすることが望ましい。しかしながら、設計制限がある
場合には、最適解決という用語はしばしば、利潤・コスト考察や実行考慮に基づ
く最善解決を意味するものとして使用される。本申請書で使用される場合「最適
化」という用語は、ある点で、あらかじめ定義された一組の数学的操作に基づく
コストまたは評価関数の最大化を意味する。本申請書に記載される、本発明の好
ましい実施態様に関しては、この評価関数は、モデル化された信号対雑音比の推
定値である。最適化基準は、結合帯域（２１００−２２５０ｎｍ）におけるグル
コース分子の吸収を表わすとされる同帯域の一部におけるこの評価関数の合計を
最大化する。

【００１８】重みとペナルティー検出器ペナルティー前述のように、検出ファイバーからの光は、２個のレンズ系によって検出器に
結像される。検出ファイバーバンドルは、好ましくは検出器と同形（円形）であ
って、それによって、検出ファイバーを出て検出器に入射する光の量を最大化す
る。従って、レンズにおける検出ファイバーの最適配置は円形である。検出ファ
イバーの数が増えるにつれて、これらのファイバーが占める空間量、および、フ
ァイバーバンドルの半径は増大する。ファイバーバンドル周辺部のファイバーの
検出器にたいする光の寄与は、バンドルの中心のファイバーのものよりも小さく
なる。さらに、ファイバーバンドルの像は検出器のサイズに制限され、かつ、そ
の倍率は有限であるから、バンドルサイズが増すにつれて、光学的放射収集の効
率は下がる。この効果は、ＺｅｍａｘＲａｙｔｒａｃｅモデル（アリゾナ州、
タスコンのＦｏｃｕｓＳｏｆｔｗａｒｅ，Ｉｎｃ．によって製造される）に
よって定量が可能である。すなわち、一旦、レンズおよび、その光路における他
の要素の位置および仕様が確定されたならば、検出器に搬送される光の全体効率
が、ファイバーバンドルの半径の関数として供給される。次に、この効率を、検
出ファイバーバンドルの最適化を実行する際の、検出器半径ペナルティーとして
考慮することが可能である。

【００１９】この情報を用いるためには、ある任意の数の検出ファイバーについて、その検
出ファイバーバンドル半径を確定することが必要である。シミュレーションのた
めに、それらのファイバーは、ファイバーバンドル半径を最小化するようなやり
方で配置されると仮定する。この最小化に代わる最善の代替案は、ファイバーを
複数の同心円状に配置することである。六角パック形の方が、同心円形よりもよ
り効率が高いと直感的には思われようが、１９本のファイバーを有する理論的配
置は、そうはならないことを示す（図１参照）。

【００２０】ファイバーバンドル半径に関連する実際のコスト機能は、検出ファイバーの最
適数をもっともよく定めることである。図２を調べると、ファイバーの数が増す
につれて光効率が失われることが見て取れる。この効率損失に対抗するには、比
較的多数のファイバーによって搬送される光の量を増大させることである。図３
は、ファイバーの数を増すことと、検出器の光学設計効率との間の、最適コスト
・利潤バランスを確定するために使用される興味の領域を図示する。最初、検出
ファイバーの数が増すにつれて、重み関数は増す。しかしながら、約５４本ファ
イバーの点において、追加のファイバーを加えることによって得られる余分の光
は、効率における損失増大によって圧倒される。従って、それ以上さらにファイ
バーを増しても得られるものは何も無い。

【００２１】図３から、この相互作用の理論曲線は滑らかでないことが見て取れる。これは
、検出バンドル末端における、ファイバー詰めこみの理論比に変化が生じるため
である。ファイバーの数を１本増すことは、ファイバーバンドルの直径を直線的
に増すことにはならない。事実、６０本から６１本のファイバーに進めた場合、
バンドルの直径は全く増えない。製造では理論的に最善な詰めこみ比を実現する
ことは不可能なので、図３に示す実際的関数を用いるのがベストである。

【００２２】注意すべきは、検出ファイバーは好ましくは、検出器のバンドル中心ファイバ
ーが、被験者の真皮においてファイバーバンドル接触面で中心とされるように位
置付けられ、それによって、前記中心ファイバーが、バンドルの両端で中心とな
るように位置付けられる。この配置は、好ましくは、バンドル中の全ての個々の
ファイバーに適用される。例えば、最外側ファイバーは両端で最外側である。

【００２３】モノクロメーター・ペナルティーモノクロメーターの出力スリットは四角形であり、これは、このモノクロメー
ターファイバーバンドルにたいして四角形を最善形とする。このことから、当業
者には、詰めこみ比を最大化するために六角パック配置が用いられると、これが
次に、そのモノクロメーターから収集される光量を最大化することになることは
明白であろう。

【００２４】モノクロメーターの光学的各サイズは、そのモノクロメーターファイバーバン
ドルの最適サイズを決めるのに役立つ。モノクロメーターから所望の解像度を得
るためには、モノクロメータースリットの高さは１ｍｍ未満でなければならない
。このことを念頭に置くと、列の数が直ちに設定される。ファイバーバンドルに
おける列の数が与えられると、下記の方程式から光学スリットの高さを定めるこ
とが可能となる。

【数６】最後に、照明ファイバーの総数が既知ならば、各列におけるファイバーの数のみ
ならず、ファイバーバンドルの幅をも計算することが可能である。

【００２５】注意すべきは、照明ファイバーは好ましくは、モノクロメータースリットにお
けるバンドル中心ファイバーが、被験者（被験者の真皮は、皮膚組織の内側部分
であるから、フィアバーバンドル接触面は真皮では起こらない）とファイバーバ
ンドルとの接触面において中心にとなるように位置付けられ、それによって、中
心ファイバーが、バンドルの両端で中心となるように位置付けられる。この配置
は、好ましくは、バンドル中の全ての個々のファイバーに適用される。例えば、
最外側ファイバーは両端で最外側である。

【００２６】バンドルにおいて中心から遠いファイバーは、遠ざかるほど、皮膚表面からよ
り少ない光を収集し、より少ない光を分布させる。この効果は、Ｏｐｔｉｃａｄ
ＲａｙｔｒａｃｅＭｏｄｅｌ（ニューメキシコ州、サンタフェのＯｐｔｉｃ
ａｌＣｏｒｐによって製造される）によって定量が可能である。図４は、３回
の、そのような光線軌跡シミュレーション結果と、シミュレーションに使用した
平均を示す。簡単のために、モノクロメーター出力スリットにおけるファイバー
の均一な分布を仮定すると、各照明ファイバーにおける平均強度を計算すること
が可能である。光線軌跡結果の値を平均すると（計算されたモノクロメータース
リット高全体に渡って）、全モノクロメーター・ファイバーバンドルのスケール
係数が得られる（図５参照）。このスケール係数は０と１の間の数字であって、
各照明ファイバーは、（モノクロメーター出力スリットの中心において１．０と
定義される）最大強度にたいしてどのくらいの割合を運ぶと仮定されるか、を表
す。

【００２７】図４から、モノクロメーター出力スリットの中心から水平に２．４ミリメート
ル以上外れたファイバーは光を全くもたらさないことが見て取れる。前述の方法
は、このケースにたいして十分なペナルティーを課していない。ファイバーの数
を倍にすることは光を半分にし（これらは全て試験された平均ファイバーである
ことを想起せよ）、かつ、このシミュレーションでは、光を受け取っていないフ
ァイバーを通じてサンプルに光が運ばれることになる。従って、さらにモノクロ
メータースリット高の大きさが４．８ミリメートルよりも大きいケースにペナル
ティーを課す（図６参照）、もう一つのモノクロメーターサイズ・ペナルティー
が含まれる。前述のファイバーサイズおよびモノクロメーターサイズでは、ペナ
ルティー関数における不連続点は１０５本ファイバーにおいて起こる。それ以上
のファイバーを加えても、それはサンプルに光を運ばない。

【００２８】スケール係数ノイズ推定用データは、第一型ファイバーＦ１、例えば、３００／３３０／３
７０μｍ（すなわち、コア／クラッド／バッファー）を備えるＷＡＲＦプローブ
を用いて得られる。このデータを、他のサイズのファイバーをシミュレートする
のに用いるには、ある種のスケール係数を考慮に入れなければならない。皮膚に
運ばれる光の量は、照明ファイバーの面積に比例する。同様に、皮膚において収
集される光の量は、検出ファイバーの面積に比例する。従って、ファイバー面積
に関するスケール係数は、

【数７】ここに、Ｆ２は、第ニ型ファイバー、例えば、２００／２２０μｍ，２００／
２４０μｍ（すなわち、コア／クラッド）である。

【００２９】全てのＦ１ファイバーの口径数（ＮＡ）は０．２２である。提起された照明フ
ァイバーにおいてもＮＡは０．２２である。スケール係数は必要ではない。検出
ファイバーについては、収集される光の量を最大化するためにＮＡ０．２９を選
んだ。ＮＡ比の二乗に等しいスケール係数を用いた。

【数８】

【００３０】ＷＡＲＦプローブによって収集されたデータは、６本のファイバーから成るリ
ングの中心に置かれた１本のファイバーの作用を考察する。この１本の中心ファ
イバーが収集ファイバーか照明ファイバーであるかに応じて（かつ、６本のファ
イバーが、それぞれ、照明ファイバーか収集ファイバーであるかに応じて）、検
出器光学における非効率のために強度変動が生じる。シミュレーションのために
は、検出器に完全に結像された場合、１本の照明ファイバーが１本の検出ファイ
バーにたいしてどのような作用を及ぼすかを定量することが望ましい。これを実
行するために、前述のケース間で比較を行い、１．４７５のスケール係数を、適
当なスケール係数として確定した。

【００３１】信号興味の信号、この場合はグルコースによる吸収であるが、これは、Ｌｄｅｒｍ
ｉｓと呼ばれる、光が真皮中を移動する際の光の光路長に比例すると仮定する（
ビーアの法則によって）。さらに、グルコースは主に真皮の血管形成部に局在す
るから、グルコース信号は、全体光路長で割った、真皮の光路長の割合（Ｌｄｅ
ｒｍｉｓ／Ｌｔｏｔａｌ）とすることによってよりよく表わされる。強度がファ
イバー間距離と共に減ずることのない媒体中では、グルコース信号を検出するた
めの最善のケースは、Ｌｄｅｒｍｉｓ／Ｌｔｏｔａｌの項が最大となる場合に受
容されるものである。その場合、その項を最大にするものであれば何れの光ファ
イバーパターンであれ、それは他のどれよりも好ましい。ただし他の信号定義も
可能である。

【００３２】この情報を、興味の波長領域と同時に、各種ファイバー間距離（照明対検出フ
ァイバー間距離）について定める。これは、ＳＮＲを計算するに際して信号の役
目を果たす。データをまとめ、見易く、計算がし易くなるように曲線を適合させ
た（図７参照）。

【００３３】ノイズ（雑音）本システムにおけるノイズ（吸収単位で表わす）は、典型的には下式で表わさ
れる、

【数９】ここに、Ｎ_ＲおよびＮ_Ｓは、それぞれ、基準とサンプルの強度測定値におけるノ
イズであり、Ｉ_ＲとＩ_Ｓは、それぞれ、基準とサンプルにおける強度である。こ
れによって、システムがサンプルノイズによって支配されている場合では（これ
が実際の場合である）、１／Ｉ_Ｓに比例する値に簡単化される（いくつかの仮定
が与えられれば）。サンプルの強度を、距離（ファイバー間間隔）と波長の関数
として表わす関数は十分にノイズをモデル化する。このようなデータ組は存在し
、広角放射状ファイバー（ＷＡＲＦ）プローブが得られる。このようにして得ら
れる関数は下式で表わされる。

【数１０】ここにａ_λとｂ_λは、各波長について経験的に得られたパラメータで、ｄはファ
イバー間距離である。

【００３４】このＷＡＲＦプローブ結果の、全体コスト関数にたいする寄与は、それが、信
号対雑音比のノイズ部分の推定値を与えることである。ＷＡＲＦプローブにおけ
るデータは、興味の波長範囲に渡って存在するばかりでなく、様々な距離（照明
および検出ファイバー同士の間隔）においても存在する。そのシステムの説明は
、本申請書の議論の範囲を越える。データをまとめ、表現し易く、計算がし易く
なるように曲線を適合させた（図８参照）。

【００３５】評価のためのアルゴリスムある可能なファイバーレイアウトを評価するために、前述の量を併合して一つ
の評価関数とする。この評価関数は、ファイバー間距離、ＳＮＲ（信号対雑音比
）、および、モノクロメーター出力スリットと検出器オプティクス積層体の様々
な局面を考慮する。この評価関数は、それ自体が波長の関数である、その関数形
において、ｉ番目の検出器に関して下記のように計算される、

【数１１】ここに、ＥＦ_ｉはｉ番目の検出器にたいする評価関数であり；信号ＳとノイズＮ
は波長λ、および、検出ファイバーにたいする照明ファイバーの間隔距離ｄの関
数であり；ＤＰは、検出ファイバー数の関数として表わした検出器ペナルティー
であり；ＭＰは、照明ファイバー数の関数で表わしたモノクロメーターペナルテ
ィーであり；ＭＳＰは、照明ファイバー数の関数として表わしたモノクロメータ
ーサイズペナルティーであり；かつ、ＳＦは、ファイバーサイズとタイプの関数
であるスケール係数である。

【００３６】実際の関数は評価が難しいが、下記を実行することによって計算行程を回避す
ることが可能である。１）信号／雑音比は、同様のファイバー間距離については同じであることに着
目する。従って、各一意の距離についてＳ／Ｎ比を計算し、その距離における、
検出／照明ファイバーペアの数を乗ずることが可能である（図９および１０参照
）。２）ＤＰ＊ＭＰ＊ＭＳＰ＊ＳＦは、総計内部では計算する必要がない。３）信号およびノイズは、各一意の距離について一度だけ計算する必要がある
が、次にその後の使用に備えてメモリーにセーブすることが可能である。これに
よって、極度に時間消耗的再計算が回避される。４）全てのファイバー間距離をあらかじめ計算しておき、参照テーブルを用い
て、任意の二つの特異的ファイバー間距離を確定する。

【００３７】ノイズはアームスキャン（腕走査）の強度に比例するから、信号項のみを１．
０に設定するならば、この評価関数はアームスキャンの域外強度を予測すること
に注目せよ。これによって、Ｆ１ファイバープローブ、または、設計される、い
ずれの特注バンドルについてもそのモデル正当性評価が可能である。

【００３８】最適化この評価関数を用いて、複数の設計を比較し、かつ、その違いを明らかにする
。例えば、この結論を用いて、結合バンドにおける最大信号対雑音比に関してこ
の設計を最適化させる（図１１参照）。その結果、最適化は下記のようになる、

【数１２】すなわち、ある任意の検出ファイバーにおける最適設計は、興味の波長域―ここ
では２１００−２２５０ｎｍである―に渡って、その検出器の評価関数を最大化
するものである。

【００３９】どのパターンが最適結果を与えるかを見つけるために、数百の初期化パターン
について調べた。これらのパターンそれぞれを、最適パターンを保持し、さらに
それらについて改善を試みる遺伝的アルゴリスムにたいするインプットとして使
用した。ある一定量の試行の後、この遺伝的アルゴリスムを終了し、最善結果に
ついて調べた。通常、それらの結果は、僅かによりよい結果を与えるよう知的に
修正された。

【００４０】遺伝的アルゴリスムは、図１２に示すものと同様の結果を生成する。黒丸Ｂは
照明ファイバーを表わし、灰色丸ＲおよびＧは１．９μｍと２．６μｍの検出フ
ァイバーである。この基本パターンは、照明・検出ファイバーから成る、交互に
繰り返すカラムを含む。

【００４１】辺縁表示される辺縁はほぼ正方形である（図１３参照）。しかしながら、六角形辺
縁を有するファイバーバンドルの製造が可能であるなら、ネット（差引きして得
られた純粋）の信号において利得が生じる。

【００４２】理想的には、辺縁は円である。六角形にパックされたファイバーを含む円にた
いする最適近似は、図１４に示すように六角形である。六角形で与えられる予測
結果の約５％以内に入るならば、正方形も実行が可能である。六角形に関する図
１４のプロットを、正方形に関する図１５のプロットと比較せよ。両プロット共
、その辺縁が理想の場合にどの程度近いかを示すために、円が重ね合わせられて
いる。

【００４３】最終設計評価関数を最適化することによって、最適パターンが得られる。十分な数のフ
ァイバー（例えば、最適数以上の）を囲う辺縁が組み込まれ、かつ、分類ファイ
バーグループが、適当距離離して付加された場合、結果は図１６に示す通りであ
る。この形態は、メインの六角パターン中に２１７本のファイバー（１０９本の
照明ファイバーと１０８本の検出ファイバーで、検出では各タイプ５４ファイバ
ーずつ）、および、分類グループにおける１グループ５６本のファイバーを含む
。１０５本の照明ファイバーだけが必要とされ、かつ、望ましいとされるので、
黒く塗りつぶして示したファイバーＢの内の４本は、モノクロメーター出力スリ
ットバンドル終末に接続されない（図１７参照）。これらのファイバーは、皮膚
インターフェイスでは実効的には死んだファイバーとなる。同様に、灰色で示し
た各検出ファイバーＲ，Ｇの内の２本は、検出器光学系の終末部には含まれない
（図１８参照）。この特定の終末部では、分類バンドル内の４本のファイバーが
含まれない（図１９参照）。これにより、ファイバーバンドルの皮膚インターフ
ェイス終末部が製造されて後、破損、折損または死んだファイバーに関してある
程度の許容度が可能になる。

【００４４】下記は六角バンドルに関する仕様を供給する（後述の表２参照）。これらの数
字は機械的許容度を含まない。各サイズは、製造変動によるものとして、ファイ
バーの外径において＋５μｍを仮定する。＊照明ファイバー数：１０９本＊検出ファイバー数：各タイプ５４本（分類バンドルでは５６本）＊モノクロメーターの（機械的）出力スリットのサイズ：４．８４ｘ１
ｍｍ＊検出器光学系の（機械的）直径のサイズ：２．０４４３ｍｍ＊分類ファイバー四角形のサイズ：３．５５２５ｘ０．８８１５３ｍｍ＊列の数：４＊行の数：１４＊照明六角形から分類四角形までの距離（中心から中心まで）：４．７５ｍ
ｍ＊六角形の各サイズは下記の通り。＊辺縁長：ファイバー直径ｘ（９−（１−１／ｓｑｒｔ（３））＝０．
２３５ｍｍｘ８．５７７３５＝２．０１５７ｍｍ＊最大幅：ファイバー直径ｘ（２ｘ９−２ｘ（１−１／ｓｑｒｔ（３）））＝０．２３５ｍｍｘ１７．１５４７＝４．０３１４ｍｍ＊最小幅：辺縁幅ｘｓｑｒｔ（３）＝２．０１５７ｘ１．７３２＝３．４９１３ｍｍ＊列の数：１７＊行の数：１７＊Ｒ，Ｇファイバー検出ファイバーパターン：一意の中央列を持つ交互の検
出ファイバーによる交互列

【００４５】

【表２】設計標的目標およびファイバー仕様情報六角形バンドル

【００４６】別様設計同じ基本設計を用いるが、四角形辺縁を持つことだけが異なる別様設計をここ
で論ずる（図２０参照）。パターンは保存されるが、辺縁形は六角形ではなく四
角形である。四角形の縦横比はできるだけ正方形に近くなるようにする。この設
計は、推定結果において約５％の低下を示す。しかしながら、この方がはるかに
製造が容易である。なぜなら、各列は、その他の列と同じだからである（全て１
４ファイバー幅であり、検出ファイバーと照明ファイバーの交互パターンを含む
）。

【００４７】下記は四角形バンドルの仕様である（表３参照）。これらの数字は機械的許容
度を含まない。この場合も、各サイズは、製造変動によるものとして、ファイバ
ーの外径において＋５μｍを仮定する。＊照明ファイバー数：１１２本＊検出ファイバー数：各タイプ５６本（合計１６８本）＊モノクロメーターの（機械的）出力スリットのサイズ：４．８４ｘ１
ｍｍ＊検出器光学系の（機械的）直径のサイズ：２．０４４３ｍｍ＊分類ファイバー四角形のサイズ：３．５５２５ｘ０．８８１５３ｍｍ＊列の数：４＊行の数：１４＊照明六角形から分類四角形までの距離（中心から中心まで）：４．７５ｍ
ｍ＊主要検出／照明四角形のサイズ：３．４０７５ｘ３．２９ｍｍ＊列の数：１６＊行の数：１４＊Ｒ，Ｇファイバー検出ファイバーパターン：一意の中央列を持つ、交互の検
出ファイバーによる交互列

【００４８】

【表３】設計標的目標およびファイバー仕様情報四角形バンドル

【００４９】全ての列は、一端に照明ファイバーを持ち、他端には検出ファイバーを持つこ
とでは同じであることに注意。従って、ただ一型の列のみを製造するだけでよい
。

【００５０】仮定に関する議論下記は、本設計に内在する主な仮定（既知の）のリストである。それぞれには
、その仮定の簡単な根拠、それが無視される理由、または、その仮定を設けた理
由に関するコメントが付属する。

【００５１】＊全てのファイバーは平均的ファイバーとして取り扱われる（これは特に、モノ
クロメーター出口スリットでは真実ではない）。計算上の配慮から、モノクロメ
ーター出口スリットの各ファイバーを、皮膚インターフェイスにおけるパターン
にマップし、かつ、検出器にまで戻すことは不可能である。仮令そのようなマッ
ピングが存在するとしても、その形のバンドルを製造することは実行不可能であ
る。このため、どのファイバーを通過する光についても過少評価と過大評価の両
方が生ずる。最後に、これによる結果の変動は、システムの他の部分における変
動によって克服される可能性が高い。

【００５２】＊ＷＡＲＦプローブデータの外挿は信頼できる。ＷＡＲＦプローブによって見ら
れる、もっとも接近した間隔距離（中心から中心まで）は、０．５ｍｍを僅か
に越える大きさである。設計プローブにおける信号の大部分は、０．２５と０．
４ｍｍ離れたファイバーにおいて起こる。これはＷＡＲＦプローブからのデー
タの外挿がその距離において起こることを表わす。この経験モデルは、光が単一
ファイバーによってサンプルに運ばれるとした場合の、検出された光強度対、照
明対検出距離を表わす。検出信号が最大になる近接距離では（＜３−４ｍｍ）
、モデルの誤差は小さい。しかしながら、モデルの係数は、サンプルされた組織
容量が主に真皮層となる距離形態となるように意図的に偏倚される。従って、よ
り大きな距離では、サンプルの不均一性、特に、皮膚の多層組成が、モデル正確
度の低下を招く。従って、このモデルは、吸収が主に真皮によって起こる場合、
経験データを表わすように見えるが、皮下組織による吸収度を正確には表わさな
い。

【００５３】＊ある種のモデル化されない変動は、設計を修飾しない利点となる。これら設計
において考慮されないスケール係数や、その性質が多重的なシミュレーションが
ある。この問題の性質上（この問題は直線的である）、これらスケール係数は最
適化結果を変えないから、従って、省略が可能である。

【００５４】＊サイズの様々なファイバーは混ぜられると六角パックに落ち着く。単一プロー
ブにおいて、２２５μｍ直径ファイバーと、２４５μｍ直径ファイバーを混合し
た場合、理論的には、六角パックに綺麗にはまとめられない。製造されるプロー
ブではこれは問題にならない。むしろ、使用される樹脂や、製造や組み立て行程
によって、ファイバー間隔に生ずる変動はもっと大きな許容度を与える。これは
製造上の問題とはならない。

【００５５】＊２３５μｍの中心間隔を、２２５μｍ直径のファイバーと２４５μｍ直径のフ
ァイバーの混合バンドルを表わすものとする。簡単のために、２本のファイバー
直径の平均を用いて、距離を求め、次に、この距離を用いて、ある任意の照明・
検出ファイバーペアについて信号・ノイズ関数を計算する。

【００５６】＊ＷＡＲＦプローブの結果は、比較的小さいコア直径ファイバーを表わすように
直線的にスケール合わせさせることが可能である。ＷＡＲＦプローブは３７５μ
ｍ直径ファイバーを用いたが、本設計は２２５と２４５μｍコアファイバーを用
いている。２本のファイバーの面積比（２３５^２／３７５^２）は、ファイバー当
りの全信号減衰率を正確に表わすと仮定される。ファイバーコアの直径（この場
合２００μｍ）も、光が皮膚中でどのぐらい速やかに減衰するかということに関
しては重要な距離である。さらに正確なノイズモデルを生成するためには、２３
５および４００μｍ間隔で放射状に分布する、２００μｍコアを有するファイバ
ーを備える新規ＷＡＲＦプローブが必要である。

【００５７】＊モノクロメーター強度プロフィールは、中心を通る断面において均一ではない
。これは、強度プロフィールをモデル化するのに光線追跡プログラムを使用した
ためである。本申請書に開示される設計はこれらの変動には感受性を持たない。
むしろ、この強度プロフィールにおいてもっと重要な局面は、光線追跡において
十分に定義される辺縁である。モノクロメーターから光の収集が可能な全範囲を
、従って、光を皮膚に伝送する可能性を有する照明ファイバーの最大数を決める
のはこれらの辺縁である。

【００５８】＊理論的ファイバーパッキングは、検出器光学系におけるシミュレーションと同
じではない。検出器光学系の効率を定めるのに平均パック比の使用を仮定すると
しても、ファイバーがその終末部に設置されるやり方はランダムである。しかし
ながら、変動は、前述したように、本最適化が許容可能な、ほぼ直線的なスケー
ル因子である。

【００５９】＊結合バンド最適化の結論は正しい。その他の選択肢としては、第一または第二
高調波にたいして最適化することがある。信号対雑音関数の形から、最適化を第
一高調波にたいして実行しても、または、第一高調波と結合バンドの結合体に実
行しても、設計は同一である。しかしながら、第二高調波は別のものを生ずる。
現在、グルコース読み取りは、結合バンドまたは第一高調波のいずれかにおいて
為されると考えられている。もしこれが正しければ、この最適化結論は決定的に
重要なものではない。

【００６０】＊上記シミュレーションにおいてはファイバーの吸収は無視される。この減衰は
、前述したように、無視が可能な直線的スケール因子を表わす。さらに、ファイ
バーオプティックスによる減衰は通常、興味の全域に渡って１−２％未満であり
、かつ、全ての設計にとって等しく有利であり不利である。

【００６１】非侵襲的組織モデルから得られたシステムパラメータによる、血糖値信号の最適
表現法の決定（モンテカルロ・シミュレーション）概要非侵襲的に測定される瀰漫性反射光の収集に関して、様々の光学設計配置を定
量的に評価するのに使用が可能な、最善の一つのシステムパラメータ、または、
複数のシステムパラメータを決定するためにいくつかの最適化法について調べた
。ある光学的設計法の要求にたいして、平均全体光路長にたいする、平均皮膚光
路長の比がもっとも好適であることが確定された。その他のシステムパラメータ
、例えば、ある任意の収集放射距離と波長について、全反射率にたいする皮膚反
射率の比等も考察した。しかしながら、最適化表面は、必ずしも分析対象のネッ
トの信号に依存するものではなく、最小の光減衰をもたらす光学設計法を良しと
する傾向があった。皮膚の平均光路長比と平均全体光路長を合わせると僅かなが
ら改善が観察されたが、結果から、システムパラメータはやはり、分析対象のネ
ットの信号強度よりも最小の光減衰を好適とすることが示された。

【００６２】緒言本法は、任意の光学的インターフェイス設計に基づいて、瀰漫性反射光サンプ
リング効率を評価するための方策の開発を含む。全光路長、組織領域を通過する
光路長、透過深度、ある特定の組織領域による瀰漫性反射寄与のようなシステム
パラメータを用いて、ある任意の一組のインプットにたいして所望の反応（例え
ば、血糖吸収信号）を表わす数式を生成することが可能である。これらのインプ
ットは、光源から検出配置までの放射状収集距離、または、フォトンの組織にた
いする伝達深度までも含んでいてよい。目的は、測定システムと、血糖レベルに
たいするそのシステムの関係に関して定量的評価を可能とする利得数を得ること
である。

【００６３】方法論興味の測定法は、血糖のような化学的組成による吸収信号、または、光回収の
ための最適形態を与える強度信号、および、最終的には改善されたネットの分析
対象信号と同程度に直接的であることが可能である。興味の測定法がいかなるも
のであれ、数学的モデルを得るためには同様の手順が取られる。さらに、各手順
は、判断行程や、測定値を如何に解釈すべきかを支配する、一組の基準から成っ
ていなければならない。ある任意の光学システムについて最適値を評価するため
にいくつかの方法を開発し、調べた。

【００６４】結果／考察最初の最適化法は、組織モデルの真皮層にまで浸透した反射の比率を用いて、
それを、ある任意の放射状収集距離で測定した全反射量で割ることであった。次
に、この手順を各波長について実行した。比は０と１の間の値に収束される。こ
のパラメータの計算は、モンテカルロシミュレーションによる反射結果を保存し
、次に非侵襲組織モデルによる真皮反射寄与分の合計を取り、かつ、ある特定の
放射状収集距離と波長における瀰漫性反射寄与（ＲＤ）で正規化することによっ
て実行した。これは下記のように計算され、最適化パラメータα_１を生成した。

【数１３】ここにｍは、図２１に示す、真皮層の第１要素であり、Ｎは真皮層の最終要素で
ある。

【００６５】この選択の理論的根拠は、この組織における血管形成の多くは真皮層内に含ま
れるという仮定に基づく。従って、グルコース情報の大部分もこの真皮層に含ま
れることになる。反応表面は、

【外１】の形の指数関数に適合された。この関数のプロットを図２２に示す。

【００６６】第１法によって反応面を検査して分かったことは、パラメータα_１は、光源と
検出器の間の放射状収集距離ができるだけ近くなる光学的設計を常に良しとする
ことであった。その理由は、光が組織を貫通して伝播するにつれて、その強度は
減少するから、その反射率も減少するという事実にあるとされた。さらに、所期
のネットの分析対象信号と、α_１比の間には直接の関係はない。

【００６７】この問題を解消するために提案されたのは、（α_１）すなわち真皮反射比に、
各放射状収集距離および波長において、平均全光路長にたいする真皮の平均光路
長の比を乗ずることであった。真皮の平均光路長（ｌＤｅｒｍｉｓ（ｒ，λ））
は、ある任意の放射状収集距離と波長について真皮層で数え上げられた、各光路
長の代数平均であり、平均全光路長（ｌＴｏｔａｌ（ｒ，λ））は、同じ放射状
収集距離と波長において測定された全ての光路長の代数平均である。その比は下
記のように計算される。

【数１４】

【００６８】この比が選ばれた。その理由は、これは、光がさらに組織中を伝播するにつれ
て、測定されたサンプル強度に観察される減少にたいする補償を供給するものだ
からである。この補償因子は合理的である。なぜなら、ベールの法則の関係式（
ｌ∝Ａ）によれば、平均光路長はシステムによって吸収される量に比例するから
である。さらにこの比は、α_２も０と１の間の値に収束されるように選ばれた。
同様に、表面応答も、計算上の都合のために下記のモデル

【外２】に適合され、図２３においてプロットされた。応答表面は、図２２に示したもの
とまったく同様であったが、ただし放射状収束距離の関数としての減少はそれほ
ど急激では無かった。これは、光路長項を追加したためとされた。さらに、‐１
．０ｃｍを越える放射状収集距離ではモデル適合性は現実的ではない。さらに、
応答特性は、依然として、システムから戻る光強度を最大化する光学形を良しと
する。これは、興味の所望の信号とは独立している。従ってこれはもっとも好ま
しい方法ではない。

【００６９】ネットの分析対象信号との相関を改善するために提案されたさらに好適な関係
式は、平均全光路長にたいする真皮平均光路長の比のみを使用することであった
。これは下記の形を持つ、すなわち、

【数１５】

【００７０】前に行ったように、表面応答は、計算上の都合のためにモデルに適合された。
このモデルは式（ｃ）という形を持ち、図２４に示される。

【００７１】同様に、真皮平均光路長を、個々の真皮層寄与の代数平均を取って計算し、一
方、平均全光路長を、全層寄与の代数平均を取って計算した。

【００７２】式（１０）に表わされる関数の方が好ましい関係式である。なぜなら、これは
、ある任意の光学設計について、ネットの分析対象信号（例えば、血糖値信号）
に相関する最大値を与えるからである。この発言を正当化する根拠は、ネットの
分析対象信号は、グルコースによる吸収と見なすことが可能であるということで
ある。これは、ベールの法則関係式に従うと仮定される。この関係式は数学的に
は、システムの吸収度は、そのシステムを通過するフォトン伝播に比例すると言
明することである。システムの吸収度はネットの分析対象信号、および、追加の
寄与から成るから、平均光路長はネットの分析対象信号に比例する。

【００７３】これは、好ましい光学的設計を確定するに利用可能なさらに適当な最適化面を
与える。式（３）を使用するさらにもう一つの利点は、その結果が実際に、シス
テムを通過する平均全光路長についてより小さい値を与える光学設計を良しとす
ることである。これは次にさらに大きな光強度を与える光路をやや良しとする。
なぜなら、小さい光路長ではより小さい光の減衰が認められるからである。これ
の物理的解釈は、標的システムは真皮層と定義されているのであるから、一般に
光の透過深度はより小さくなるということである。この結果はまた別の利点とな
る。

【００７４】推薦事項本申請書に提示された各種方策を総覧すると、各種光学的設計法の最適化に有
用なもっとも効果的なシステムパラメータは、真皮の平均光路長の、全体平均光
路長（α^３）にたいする比を用いることであることは明白である。これがもっと
も直接的に、分析対象のネットの信号に比例するシステムパラメータの要求に向
けられており、さらに、全体的反射率測定に望ましい追加の特性をも含む。提示
されたその他のシステムパラメータは興味の信号、この場合には血糖値信号に直
接には関わらなかった。しかしながら、それらのパラメータも、システムから戻
ってくる光強度が決定的に重要な、他の光学設計用途においては有用性を提供す
るものである可能性がある。

【００７５】ノイズモデルこのノイズモデルは、ファイバー幾何学を評価し最適化するのに使用された信
号対雑音比の分母である。モデルにたいする要求は、特定の波長、および、特定
の照明対検出ファイバー距離における、吸収単位で表わした、ノイズの推定値を
与えることである。創出されたモデルの形は下記で与えられる、すなわち、

【数１６】ここに、Ｎ_Ａは吸収単位で表わしたＲＭＳノイズであり、λは波長、ｄは照明お
よび検出ファイバー間の距離（ある特定ファイバー直径における）、および、ｆ
（・）は非線型関数である。ｆ（・）の構造およびパラメータは、各標的用途お
よび測定法、例えば血糖の非侵襲的測定法に関して経験的に定められる。吸収度
の瀰漫性反射測定の場合、ｆ（・）の確定は、下記によって与えられる吸収度Ａ
の計算式による、強度測定のノイズ伝搬度を含む。Ａはすなわち、

【数１７】ここにＩ_Ｓは、サンプル上の単一ファイバーによって検出される測定強度であり
、Ｉ_Ｒは、サンプルに入射する光強度（参照標準と共に測定される）である。こ
の式から、ある特定の波長におけるＲＭＳノイズＮ_Ａは、Ｉ_ＳとＩ_Ｒの非線型関
数であり、かつＲＭＳノイズは、Ｉ_ＳとＩ_ＲをそれぞれＮ_Ｒ、Ｎ_Ｓで表示して測
定される。ｆ（・）の式は、Ａのモデルにたいし、Ｎ_ＲとＮ_Ｓを通過伝播させる
ことによって見出されるが、一般的な場合では、各種波長においてノイズの共分
散を含む、複雑な非線型関数である。このモデルの好ましい実施態様では、強度
ドメインにおけるノイズは、波長にたいして独立し、正規分布される。この場合
、式１２を通過する、強度単位で表わしたノイズの伝播は

【数１８】となる。

【００７６】この式が与えられると、独立変数λおよびｄについて、Ｎ_Ｒ、Ｎ_Ｓ、Ｉ_ｒおよ
びＩ_Ｓの個々のモデルを確定することによって、全ての波長に渡って、かつ、各
種照明対検出ファイバー距離について、変数のそれぞれについてモデルが構築さ
れる。式１３は特に瀰漫性反射率測定に適用されるものであるが、この方法は、
分析信号を計算するのに使用される式を通過してノイズを伝播させることによっ
て全ての分光光度測定にたいし適用が可能である。

【００７７】式１３では、Ｎ_ＳおよびＮ_Ｒにたいするモデルは、測定を実行するのに使用さ
れる特定の機器に関して経験的に確定される。さらに、Ｉ_ｒは、サンプルにたい
する入射光の単一測定によって簡単に確定される。しかしながら、好ましい実施
態様では、ノイズ（強度単位で表わした）は、λおよびｄに関して一定であり、
かる、Ｎ_Ｒ＝Ｎ_Ｓで、Ｉ_Ｓ＜＜Ｉ_Ｒである。これらの仮定が与えられるならば、
式１３は下式によって近似される。

【数１９】かつ、

【数２０】

【００７８】測定システムのノイズは、サンプルから瀰漫性に反射され、検出される強度に
反比例する。従って、任意の照明対検出ファイバー間隔ｄ、および、興味の各波
長λについて、Ｉ_Ｓを戻すモデルを構築する必要がある。このモデルはモンテカ
ルロ・シミュレーション（前述）によって、あるいは、組織のような標的サンプ
ルの散乱特性が与えられているならば、団塊化パラメータ散乱モデルによって確
定が可能である。しかしながら、好ましい方法は、後述するように、広角放射状
ファイバーオプティック（ＷＡＲＦ）プローブを用いて、経験的にＩ_Ｓに関する
モデルを確定することである。

【００７９】ＷＡＲＦプローブ下記のモデルを確定するための経験的測定法を供給するために、広角放射状フ
ァイバーオプティックプローブ（ＷＡＲＦ）が設計された。そのモデルとはすな
わち、

【数２１】ここにＩ_Ｓは、単一照明ファイバーから距離ｄの所にある単一ファイバーで検出
された光強度であり、λは波長である。さらに、ＷＡＲＦプローブは、後述する
ように、別の分類バンドルの最適距離を確定するのにも利用される。

【００８０】図２５に示されるＷＡＲＦプローブは、単一の照明ファイバーが、６本の検出
ファイバーから成る複数組によって、下記の照明対検出距離を持つように、放射
状に囲まれるものとして設計される。その距離は、０．２３，０．７７，１
．３，２．０８，２．９０，３．７１，４．７０，６．７０，８．
７，１０．７，１４．７ｍｍである。この形態は皮膚組織の分光光度測定
に最適なものではあるが、本発明は、任意の別サンプルにおいて、別の照明対検
出距離にたいしても簡単に一般化される。さらに、検出ファイバーの数は、他の
サンプルの要求、または、どの分光光度計における結合要求でも、それを受け容
れるように修正が可能である。

【００８１】この好ましい導入例では、６本のファイバーから成る各組が、石英ハロゲンラ
ンプ、走査モノクロメーター、および、ＩｎＧＡｓおよび拡張ＩｎＧＡｓ検出器
から成る特注設計分光光度計の検出器に接合される。従って、ＷＡＲＦプローブ
は、１１通りの異なる照明対検出距離を供給する。しかしながら、当業者ならば
、このプローブは、市販のどのＮＩＲ分光光度計でも、例えば、Ｆｏｓｓ−ＮＩ
ＲＳｙｓｔｅｍｓＭｏｄｅｌ５０００分光光度計や、ＮｉｃｏｌｅｔＭａ
ｇｎａ−ＩＲ７６０分光光度計にも接続が可能であることを理解するであろう
。

【００８２】経験的モデルを構築するため、かつ、ファイバープローブ最適化のためのデー
タセットを供給するために、ＷＡＲＦプローブを用いて実験を行った。ＷＡＲＦ
プローブの各照明対検出距離における三つの複製サンプルを、性別、年齢および
体格の異なる１０名のヒト被験者において、１０５０−２４５０ｎｍの波長範
囲に渡って収集した。さらに、さらに高い光度レベルにおける情報を得るために
、ＷＡＲＦプローブの、第２輪状ファイバーもサンプル照明に用い、残りのファ
イバー組は検出に用いた。分析のために特定の距離を選択し、全ての被験者とサ
ンプル複製についてスペクトラムを平均し、正規化して、図２６に示した。

【００８３】全ての波長および照明対検出距離に渡って、検出強度を表わすために経験的モ
デル（式１６）が創出されたが、それは下式で与えられる、すなわち、

【数２２】

【００８４】パラメータａ_λは基線偏倚を、ｂ_λは、全ての消滅係数の合計に近似し、かつ
、ｃ_λは各種サンプルタイプを受容する一般法を供給する。この好ましい実施態
様ではモデルは下記のように簡単化される。

【数２３】

【００８５】ＷＡＲＦプローブを用いて収集したデータから、係数ａ_λおよびｂ_λを確定す
るために、重みづけ最小二乗最適化法を用いた。このモデルによると、吸収度（
および平均光路長）は、照明と検出の間の距離の平方根に従って増加する。

【００８６】この経験モデルは、光が単一ファイバーによってサンプルに運ばれる場合の、
検出される光強度対、照明対検出距離を表わす。接近した距離（＜３−４ｍｍ
）では、モデルの誤差は小さい。しかしながら、モデルの係数は、重みづけ最小
二乗計算によって意図的に、サンプルされる組織容量が主に真皮層となる距離構
成を表わすように偏倚された。従って、比較的大きな距離では、サンプル、特に
、皮膚の多層組成の不均一性が、モデルの正確性に低下をもたらす。その結果、
モデルは、吸収度が真皮によって支配されてはいるが、皮下組織による吸収度を
正確には表わしていない場合に経験的データを表わすように見える。別の構成で
は、パラメータを確定するために重みづけ最小二乗法を実行して、標的透過深度
の正確度を最適化した。

【００８７】分類バンドルサンプルのある特定容量の中に位置する標的対象信号のサンプリングを最適化
するために、ファイバー幾何学最適化行程を実行する。一方、標的分析対象の濃
度を確定するために、標的サンプル容量に表わされないサンプルの、その他の特
徴または量を測定しなければならないことがしばしばある。例えば、被験者分類
にたいする要求は、Ｓ．Ｍａｌｉｎｅｔａｌ．，ＡｎＩｎｔｅｌｌｉ
ｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍｆｏｒＮｏｎｉｎｖａｓｉｖｅＢｌｏｏｄＡｎ
ａｌｙｔｅＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎ（非侵襲的分析対象予測用の知的システム、
上記）に例示されている。このような分類は、真皮の最適サンプリングによって
は可能ではないかも知れない。例えば、Ｔ．Ｒｕｃｈｔｉ，Ｓ．Ｍａｌｉ
ｎ，Ｊ．Ｒｅｎｎｅｔ，ＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆＩｎｄｉ
ｖｉｄｕａｌｓＢａｓｅｄｏｎＦｅａｔｕｒｅｓＲｅｌａｔｅｄｔｏ
Ｓｅｘ（「性別に関連する特性に基づく個人の分類」）米国暫定特許連番第６
０／１１６，８８３号、１９９９年１月２２日登録に示される、被験者の性別に
よる分類は、真皮全部と皮下層を用いる。従って、分類用、または、サンプルの
性質の測定のために別々のバンドルが必要であり、かつ、それらは別々の手続き
によって設計されなければならない。この最適化は、開示の方法によって実現が
可能である。一方、メインのファイバーバンドルの照明ファイバーを用いて、検
出だけを別の分類バンドルによって実行することが望ましい。この状況において
、照明ファイバーと、分類バンドルの検出ファイバーの間の最適平均距離を確定
するために別法を供給する。

【００８８】この方法は下記の基準の使用を含む。１．分類性能―標的サンプル特徴または量に従って分類性能を与える間隔。２．ノイズ―所望の分類性能内において、吸収度において最低ノイズレベルを与
える距離。３．サンプル間精度―所望の分類性能内において、標的サンプルの変動にもっと
も影響されることが少ない距離。４．サンプル内精度―所望の分類性能内において、標的サンプルについてもっと
も再現性の高い測定を供給する距離。

【００８９】血液分析対象の非侵襲的測定にたいする運用において、前述のように各規準に
関連する分析を実行するために、ＷＡＲＦプローブを用いて一組のデータセット
を構築した。先ず、各被験者について各照明対検出距離における各サンプルの水
吸収度を、Ｒｕｃｈｔｉｅｔａｌ，Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆ
ＩｎｄｉｖｉｄｕａｌｓＢａｓｅｄｏｎＦｅａｔｕｒｅｓＲｅｌａｔ
ｅｄｔｏＳｅｘ上記の記載する通りに定量した。結果のプロットを図２８に
示すが、このプロットは水吸収特性は、３ｍｍよりも大きい照明対検出距離で
十分に定量されることを示す。

【００９０】図２９は、吸収単位で表わしたノイズ、対、全ての被験者に渡って平均した照
明対検出距離を示す。図２９から、ノイズは比較的小さい距離で最低であること
は明らかであり、従って３ｍｍの距離が好ましい。

【００９１】図３０は、全ての被験者における、サンプル間、サンプル内および全スペクト
ラム変動、対、照明対検出距離のプロットである。このプロットは、あるサンプ
ル内におけるプールされた変動、異なるサンプル間におけるプールされた変動、
および、全体変動を示す。全体変動プロットから、測定精度の点で３ｍｍが最適
であることが判明した。

【００９２】従って、３ｍｍの平均照明対検出距離が、分類バンドルについては最適である
と結論される。

【００９３】当業者であれば、この手順は、照明対検出距離にたいする基準を、主に標的特
徴または質によるサンプル分類に依拠して、他の標的サンプルにも直ちに適用が
可能であることは認識されよう。

【００９４】最適化最適化法は、コスト関数の構成、一組の制限条件の導入、および、最高性能を
供給する一組のパラメータの探索を含む。既に我々はコスト関数の選択とその構
成について記載した。さらに、制限の導入を、機械的な配慮と利用可能な材料に
基づいて論じた。その結果得られた未知の変数は、コスト関数に反映される性能
に基づいて確定しなければならないパラメータである。例えば、未知の変数は、
ファイバーの直径、ファイバーの量、および、ファイバーの位置を含んでもよい
。

【００９５】パラメータの選択は、ダイナミックプログラミング（Ｒ．Ｂｅｌｌｍａｎ，
ＤｙｎａｍｉｃＰｒｏｇｒａｍｉｎｇ（「ダイナミックプログラミング」）
，ＰｒｉｎｃｅｔｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＰｒｅｓｓ，Ｐｒｉｎｃｅ
ｔｏｎ，ＮｅｗＪｅｒｓｅｙ，ＵＳＡ（１９５７）参照）、勾配探索法
（Ｐ．Ｇｉｌｌ，Ｗ．Ｍｕｒｒａｙ，Ｍ．Ｗｒｉｇｈｔ，Ｐｒａｃ
ｔｉｃａｌＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（「最適化演習」），Ａｃａｄｅｍｉ
ｃＰｒｅｓｓ（１９８１）参照）、ランダム探索法、遺伝的アルゴリスム（
Ｄ．Ｇｏｌｄｂｅｒｇ，ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎＳｅ
ａｒｃｈ，ＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｎｄＭａｃｈｉｎｅＬｅａｒｎ
ｉｎｇ（「探索、最適化および機械学習における遺伝的アルゴリスム」），Ａ
ｄｄｉｓｏｎＷｅｓｌｅｙＰｕｂｌｉｓｈｉｎｇＣｏｍｐａｎｙ（１９
８９）参照）、または、進化的プログラミング（Ｄ．Ｆｏｇｅｌ，ＡｎＩ
ｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｔｏＳｉｍｕｌａｔｅｄＥｖｏｌｕｔｉｏｎａｒ
ｙＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（「進化的最適化シミュレーション入門」），
ＩＥＥＥＴｒａｎｓ．ＯｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ｖｏｌ．
５，ｎｏ．１（１９９４年１月））のような方法で実行される。コスト関
数および１組のパラメータが与えられたならば、当業者であれば、上記方法の内
のいずれかを用いて、最適な、または、最適に近い解決法を確定することが可能
であることを理解できる。

【００９６】この好ましい実施態様では、任意の解決組の内から、照明・検出に使用される
、および、使用されないファイバーを選択するのに、遺伝的アルゴリスムが用い
られる。この方法は、その各々が一本のファイバーを表わす遺伝子から成る染色
体をコード化することを必要とする。遺伝子は下記の値を取ることが可能である
。すなわち、０−使用されない、１−照明ファイバー、２−下方波長域検出ファ
イバー、３−上方波長域検出ファイバーである。

【００９７】Ｇｏｌｄｂｅｒｇによって論じられているように（Ｄ．Ｇｏｌｄｂｅｒｇ，
ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎＳｅａｒｃｈ，Ｏｐｔｉｍｉ
ｚａｔｉｏｎａｎｄＭａｃｈｉｎｅＬｅａｒｎｉｎｇ、上記参照）、遺伝
的アルゴリスムは、各解決法が一つの別のファイバー幾何学システムを表わす、
そのような可能な解決法の集団によって初期化される。各解決法はコスト関数に
よって評価され、性能値を与えられる。これらの解決法は、それぞれの性能で決
定される速度で（再生操作によって）結合される。従って、性能の低い解決法は
それ以上の使用には選択されないが、一方優れた構成は結合されランダムに修飾
される。この行程を何度も繰り返すことによって、最適に近い解決法が、巨大な
一組の可能な解決法の中から供給される。

【００９８】結論本申請書の議論は、被験者皮膚のＮＩＲスペクトラムサンプリング用検出・照
明光ファイバーバンドルのパターンを決定するために使用される設計法を開示す
る。システムに関する情報、特にモノクロメーター出力スリット（照明ファイバ
ーの最適数を決めるため）、および、検出器光学系積層体（検出ファイバーの最
適数を決めるため）に関する情報は共にこの設計にとって決定的に重要である。
照明対検出ファイバーの比や数を決め、それによって解決空間を限定・制限する
のはこれらの数である。さらに、皮膚における信号・ノイズ推定値に関する情報
は、興味の波長域において信号対雑音比を最大にするのに必須である。

【００９９】結果から、ファイバーを六角形辺縁に限定すること、および、交互のコラムが
照明ファイバーと検出ファイバーを含むように六角パックパターンを処方するこ
とが、最適結果を与えることが示された。２個の検出器がサンプリングインター
フェイスにおいて全体検出ファイバーを共有する。第３グループの検出ファイバ
ーが分類目的のために使用される。これら六角形バンドルの製造に関連する製造
問題が生じた場合は、その問題数の如何によらず、六角形設計の代わりに導入さ
れるものとして四角形設計が開示される。

【０１００】本発明は、本申請書において、好ましい実施態様に関連して説明されたけれど
も、当業者であれば、本発明の精神や範囲から逸脱することなく、本申請書に記
載されたものを他の応用によって代用することが可能であることを直ちに理解す
るであろう。従って、本発明は、上に含められた請求項によってのみ限定される
。

【図面の簡単な説明】

【図１】図１は、１９本のファイバー円形レイアウトを示す模式図であるが、
同図において、ファイバーの同心円リングの方が、バンドルの全体直径という点
から見て、本発明による六角パックと比べて有利であることが見て取れる。

【図２】図２は、検出器におけるファイバーの増加数に関連するペナルティー
のプロットである。

【図３】図３は、直径効率ｘファイバー数を、ファイバー数の関数としてプロ
ットしたもので、検出器増加による照明利得と、関連する効率低下による損失間
のバランス勘定を示す。

【図４】図４は、モノクロメーター出力スリット強度のプロットであって、モ
ノクロメーター出力スリットにおいて水平方向に中心から外れて位置付けられる
ファイバーに関連する損失を示す。

【図５】図５は、モノクロメーターのファイバー数増加と関連するペナルティ
ーのプロットである。

【図６】図６は、モノクロメーターにおいて、光を受容しないファイバーの設
置を阻止することによる付加的ペナルテイーのプロットである。

【図７】図７は、本発明によるモンテカルロシュミレーションによる信号推定
値のプロットである。

【図８】図８は、本発明による広域放射状ファイバー（ＷＡＲＦ）プローブに
よる、１／ノイズ関数の推定値のプロットである。

【図９】図９は、本発明による波長および、照明光源と検出器の分離距離の関
数として得られた近ＩＲ（ＮＩＲ）グルコース信号対雑音比の三次元プロットで
ある。

【図１０】図１０は、本発明による最低分離距離近くのピークを示す、ＮＩＲ
グルコース信号対雑音比の別見地によるプロットである。

【図１１】図１１は、本発明による結合バンドにおけるＮＩＲグルコース信号
対雑音比の大きさを示すプロットである。

【図１２】図１２は、本発明による六角形光ファイバーインターフェイスを示
す模式図である。

【図１３】図１３は、本発明による正方形光ファイバーインターフェイスを示
す模式図である。

【図１４】図１４は、六角形配置であって、本発明による六角パックにおいて
六角形がどれぐらい円に近似するかを示すために円を重ねた状態を示す模式図で
ある。

【図１５】図１５は、正方形配置であって、本発明による正方形対六角形に関
連する僅かな損失を示すために円を重ねた状態を示す模式図である。

【図１６】図１６は、本発明による分類検出器を備えた六角形皮膚インターフ
ェイスを示す模式図である。

【図１７】図１７は、本発明によるモノクロメーター出力スリットにおける２
００／２２０μｍ（コア／クラッド）光ファイバーパターンを示す模式図であっ
て、同スリットでは１０５本のファイバーから成る構成（すなわち実際数）が示
される。

【図１８】図１８は、本発明による検出器光学系終末部におけるＵｌｔｒａＳ
ｉｌファイバーバンドル終末部を示す模式図であって、同終末部には５２本のフ
ァイバーから成る構成が示される。

【図１９】図１９は、本発明による、皮膚インターフェイスにおける分類四角
形（９０度回転して示す）を示す模式図である。

【図２０】図２０は、本発明による分類検出器を備えた四角形皮膚インターフ
ェイスを示す模式図である。

【図２１】図２１は、非侵襲的組織モデルの座標系である。

【図２２】図２２は、アルファ比（α_１）対、放射状収集距離と波長の表面応
答を示すプロットである。

【図２３】図２３は、アルファ比（α_２）対、放射状収集距離と波長の表面応
答を示すプロットである。

【図２４】図２４は、アルファ比（α_３）対、放射状収集距離と波長の表面応
答を示すプロットである。

【図２５】図２５は、ＷＡＲＦプローブを示す模式図であって、同プローブは
、単一の照明ファイバーが、複数組の６本の検出ファイバーによって、下記の照
明対検出距離において、放射状に囲まれるように設計される。その距離は０．２
３、０．７７、１．３、２．０８、２．９０、３．７１、４．７０、６．７０、
８．７、１０．７、１４．７ｍｍである。

【図２６】図２６は、各種照明検出間隔における、非侵襲的腕スペクトラムの
強度対波長を示すプロットである。

【図２７】図２７は、ＷＡＲＦプローブによって収集したデータおよびその結
果得られた数値から得た係数ａ_λおよびｂ_λを示すプロットである。

【図２８】図２８は、ＷＡＲＦプローブの各検出点（１−１０）における水吸
収度の大きさであって、照明ファイバーからの距離が増すにつれて現れる性別区
分を示すプロットである。

【図２９】図２９は、３通りの別々の波長について各種照明対検出距離におけ
る測定ノイズ推定値（吸収単位で表わす）を示すプロットである。

【図３０】図３０は、サンプル間変動、サンプル内変動、および、全サンプル
変動対、照明対検出距離を示すプロットである。

───────────────────────────────────────────────────── 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，ＩＴ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，ＭＺ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ，ＵＧ，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＲ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＤＭ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＡ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ (72)発明者バリーシーエリオットアメリカ合衆国アリゾナ州 85044 フェニックスエス第34 ウェイ 16657 (72)発明者ティモシーエルルフチアメリカ合衆国アリゾナ州 85282 テンペウェストシーヘイズドライヴ 1501 (72)発明者グレンアーロンキーズアメリカ合衆国アリゾナ州 85282 テンペエスエルムストリート 2035 ナンバー11 (72)発明者フランクエスグロコッキアメリカ合衆国アリゾナ州 85044 フェニックスイーグアダルーペロード 5151 アパートメント 1086 Ｆターム(参考） 2G059 AA01 BB13 EE12 GG10 HH01 HH06 JJ01 JJ02 JJ17 KK01 MM03 2H046 AA03 AB08 AC08 AD09 AZ15

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】分析対象の推定に使用されるファイバーオプティック照明および
検出パターン、形および位置を最適化する方法であって、光学システムのモデルにおいて所望の量を最大化することによって、前記光学
システムの設計を最適化するようにパターン、形およびファイバー位置を系統的
に探査する行程、および、前記光学システムモデルから受容信号を推定する行程、を含む方法。
【請求項２】前記モデルは信号対雑音比を含むことを特徴とする、請求項１の
方法。
【請求項３】前記受容信号は、サンプルにおける平均フォトンの光路長の、全
光路長にたいする比に比例し、かつ、前記ノイズは、波長と検出対照明ファイバ
ー隔離距離の関数として表わされる、前記サンプルの強度にほぼ比例することを
特徴とする、請求項２の方法。
【請求項４】光源出力において、かつ、検出器光学系積層体入力のファイバー
バンドル終末部においてファイバー数を確定する行程であって、ここに、前記最適化は、前記光源出力と前記ファイバーバンドル終末部によって、特定
パターンの照明および検出ファイバーの調査と最適化が可能とされるように限定
される行程、および、前記最適化からファイバーレイアウトの辺縁形を確定する行程、をさらに含むことを特徴とする、請求項１の方法。
【請求項５】任意のファイバーレイアウトについて対話型設計および分析を実
行するコンピュータプログラムを供給する行程、それによって創出された設計をセーブする行程、および、最善の設計を選択し、その上に改善を試みる遺伝的アルゴリスムにたいするイ
ンプットとして前記設計を使用する行程をさらに含むことを特徴とする、請求項１の方法。
【請求項６】ある最適化されたパターンは必要に応じて修飾され、全体規則的
なパターンを生成し、かつ、前記パターンを選択された外部的幾何学に適合させ
ることを特徴とする、請求項５の方法。
【請求項７】前記外部的幾何学は、六角形か四角形のいずれかであることを特
徴とする、請求項６の方法。
【請求項８】被験者分類を向上させるために、別個のファイバーオプティック
検出フィールドを供給する行程をさらに含むことを特徴とする、請求項１の方法
。
【請求項９】前記別個のファイバーオプティック検出フィールドの設置は、分
類性能、ノイズ、サンプル間精度およびサンプル内精度の内、任意のもの同士の
重みづけ結合によって省略、および／または、確定されることを特徴とする、請
求項８の方法。
【請求項１０】検出器ファイバーからの光は、２個のレンズ系を用いる検出器
に結像されることを特徴とする、請求項１の方法。
【請求項１１】前記検出器ファイバーバンドルは、前記検出器と実質的に同じ
形であり、それによって、検出器ファイバーから発っして検出器に入射する光量
を最大化することを特徴とする、請求項１０の方法。
【請求項１２】光はモノクロメーターによって供給され、かつ、前記モノクロ
メーターの光学的スリット高は【数１】によって確定されることを特徴とする、請求項１の方法。
【請求項１３】ノイズは、下式で表わされる距離と波長の関数であるサンプル
強度としてモデル化され、【数２】ここにａ_λとｂ_λは、各波長について経験的に導かれるパラメータで、かつ、ｄ
はファイバー隔離距離であることを特徴とする、請求項２の方法。
【請求項１４】波長の関数であり、かつ、ファイバー距離間隔、信号対雑音比
、および、光源と検出光学系積層体特徴を考慮する、評価関数を供給する行程を
さらに含むことを特徴とする、請求項１の方法。
【請求項１５】前記評価関数は、ｉ番目の検出器について下記のように確定さ
れ、【数３】ここにＥＦ_ｉはｉ番目検出器の評価関数であり；信号ＳおよびノイズＮは、波長
λおよび照明対検出ファイバー隔離距離ｄの関数であり；ＤＰは検出ファイバー
数の関数として表わされる検出器ペナルティーであり；ＭＰは照明ファイバー数
の関数として表わされる光源ペナルティーであり；ＭＳＰは照明ファイバー数の
関数として表わされる光源サイズペナルティーであり；および、ＳＦは、ファイ
バーサイズおよびタイプの関数であるスケール係数である、ことを特徴とする請求項１３の方法。
【請求項１６】分析対象の非侵襲的推定に使用されるファイバーオプティック
照明および検出パターン、形および位置を最適化する方法であって、光学システムのモデルにおける所望の量を最大化することによって、前記光学
システムの設計を最適化するように、パターン、形およびファイバー位置を系統
的に探査する行程、および、評価関数を供給する行程、を含む方法。
【請求項１７】ｉ番目の検出器について、前記評価関数であって、【数４】ここにＥＦ_ｉはｉ番目検出器の評価関数であり；信号ＳおよびノイズＮは、波長
λおよび照明対検出ファイバー隔離距離ｄの関数であり；ＤＰは検出ファイバー
数の関数として表わされる検出器ペナルティーであり；ＭＰは照明ファイバー数
の関数として表わされる光源ペナルティーであり；ＭＳＰは照明ファイバー数の
関数として表わされる光源サイズペナルティーであり；および、ＳＦは、ファイ
バーサイズおよびタイプの関数であるスケール係数である、評価関数を確定する行程をさらに含むことを特徴とする、請求項１６の方法。
【請求項１８】各一意のファイバー距離について信号対雑音比を確定する行程
、前記信号対雑音比に、その距離における検出／照明ファイバーペアの数に等し
い数を掛ける行程、各一意のファイバー距離について一旦信号とノイズを確定する行程、それによって確定された数値を後日の使用に備えてセーブする行程、全てのファイバー間の距離をあらかじめ確定する行程、および、参考テーブルを用いて、任意の二つの特異的ファイバー間の隔離距離を定める
行程、をさらに含むことを特徴とする、請求項１７の方法。
【請求項１９】前記評価関数は、ある選択された波長において最大の信号対雑
音比の設計を最適とすることを特徴とする、請求項１７の方法。
【請求項２０】前記評価関数は【数５】（によって与えられることを特徴とする、請求項１９の方法。
【請求項２１】被験者のサンプリングに使用される、検出および照明光ファイ
バーバンドル・パターン確定行程であって、照明およびサンプリングシステムに関する情報を特徴付けることによって解決
空間を制限および限定し、それによって、照明対検出ファイバー比とファイバー
数を確定する工程、および、前記被験者がサンプルされる場所において信号とノイズを推定し、それによっ
て、興味の波長範囲において信号対雑音比を最大化する工程、を含む行程。
【請求項２２】照明はモノクロメーターによって供給され、かつ、モノクロメ
ーター出力スリットは、照明ファイバーの最適数を確定するように特徴づけられ
ることを特徴とする、請求項２１の方法。
【請求項２３】検出は検出器光学系積層体におけるバンドル終末部によって実
行され、かつ、前記検出器光学系積層体は、検出ファイバーの最適数を確定する
ように構成されることを特徴とする、請求項２１の方法。
【請求項２４】被験者サンプリングのための、検出および照明光ファイバーバ
ンドルであって、六角形または四角形辺縁のいずれかに限定され、かつ、六角パックパターンを
処方する複数の光ファイバーを含み、ここに、交互行が照明と検出ファイバーを
含み、かつ、二つの検出器が、サンプリングインターフェイスにおいて検出ファ
イバー全体を共有することを特徴とする、検出および照明光ファイバーバンドル
。
【請求項２５】分類目的用の第３検出器によって使用されるように供給される
、別個グループの検出ファイバーをさらに含むことを特徴とする、請求項２４の
光ファイバーオプティックバンドル。
【請求項２６】複数のファイバーは、バンドルの各端において中心とされる１
本のバンドル中心ファイバーによって位置付けられ、かつ、バンドル中の、他の
、個々の全てのファイバーは、前記バンドルの各端において、前記バンドルの他
端における前記ファイバーの位置に対応する位置を有することを特徴とする、請
求項２４のファイバーオプティックバンドル。
【請求項２７】前記検出および照明ファイバーは同じ特徴を有することを特徴
とする、請求項２４のファイバーオプティックバンドル。
【請求項２８】前記ファイバー特徴は、タイプ、サイズ、口径数、および、コ
ア対クラッド比の内の任意のものを含むことを特徴とする、請求項２７のファイ
バーオプティックバンドル。
【請求項２９】前記別個のファイバーオプティック検出フィールドの設置は、
分類性能、ノイズ、サンプル間精度およびサンプル内精度の内、任意のもの同士
の重みづけ結合によって省略、および／または、確定されることを特徴とする、
請求項２５のファイバーオプティックスバンドル。
【請求項３０】コンピュータプログラムの保存されるコンピュータ読み取り可
能な媒体であって、前記コンピュータプログラムは、コンピュータに、分析対象
推定に使用されるファイバーオプティックス照明および検出パターン、形および
位置を最適化する方法を導入するよう指令することが可能であり、ここに、前記
方法は、光学システムのモデルにおいて所望の量を最大化することによって、前記光学
システムの設計を最適化するようにパターン、形およびファイバー位置を系統的
に探査する行程、および、前記光学システムモデルから受容信号を推定する行程、を含む。