JP2003522577A - 細胞サンプルおよび組織サンプルの緑色〜紫外スペクトルの多変量分析 - Google Patents
細胞サンプルおよび組織サンプルの緑色〜紫外スペクトルの多変量分析Info
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Abstract
(57)【要約】
本発明は、血中グルコースレベルを測定するために体内での皮膚の自己蛍光スペクトルを処理するための方法に関する。本発明はまた、多変量の分類モデルまたは定量化モデルを使用して、細胞サンプルまたは組織サンプルを分類するか、あるいは細胞または組織の成分を定量化する方法に関する。
Description
【０００１】
本発明は、診断スペクトルの分析方法論および多変量の分類に関し、そして詳
細には、血中グルコースレベルを測定するために体内での皮膚の自己蛍光スペク
トルを処理するための方法に関する。本発明はまた、多変量の分類モデルまたは
定量化モデルを使用して、細胞サンプルまたは組織サンプルを分類するか、ある
いは細胞または組織の成分を定量化する方法に関する。
細には、血中グルコースレベルを測定するために体内での皮膚の自己蛍光スペク
トルを処理するための方法に関する。本発明はまた、多変量の分類モデルまたは
定量化モデルを使用して、細胞サンプルまたは組織サンプルを分類するか、ある
いは細胞または組織の成分を定量化する方法に関する。
【０００２】
穀物、オイル、種子および飼料などの農業サンプルから得られる近ＩＲスペク
トルが、様々な成分をまとめて定量化するために、例えば、総タンパク質、水分
含有量または脂肪含有量を定量化するために使用されている。Ｐ．Ｗｉｌｌｉａ
ｍｓ他、「近ＩＲ分光法およびＰＬＳ処理の農業適用」（カナダ穀物委員会）を
参照のこと。
トルが、様々な成分をまとめて定量化するために、例えば、総タンパク質、水分
含有量または脂肪含有量を定量化するために使用されている。Ｐ．Ｗｉｌｌｉａ
ｍｓ他、「近ＩＲ分光法およびＰＬＳ処理の農業適用」（カナダ穀物委員会）を
参照のこと。
【０００３】
多変量の様々な統計学的方法が、一般には「計量化学（ｃｈｅｍｏｍｅｔｉｃ
ｓ）」の名のもと、赤外線および近赤外線による様々な生物医学サンプルの分析
において長く使用されている。米国特許第５，５９６，９９２号（Ｈａａｌａｎ
ｄ他、発明の名称：細胞サンプルおよび組織サンプルの赤外スペクトルの多変量
分類）および米国特許第５，８５７，４６２号（Ｔｈｏｍａｓ他、発明の名称：
改善された多変量スペクトル分析のための系統的な波長選択）を参照のこと。
ｓ）」の名のもと、赤外線および近赤外線による様々な生物医学サンプルの分析
において長く使用されている。米国特許第５，５９６，９９２号（Ｈａａｌａｎ
ｄ他、発明の名称：細胞サンプルおよび組織サンプルの赤外スペクトルの多変量
分類）および米国特許第５，８５７，４６２号（Ｔｈｏｍａｓ他、発明の名称：
改善された多変量スペクトル分析のための系統的な波長選択）を参照のこと。
【０００４】
組織サンプルをその生体を離れて分析するために多変量方法を使用することは
十分に確立されている。体内で得られたスペクトルについては、かなりの研究が
行われている。線形判別分析が、ヒトの手関節の可視／近ＩＲスペクトルを初期
および後期の慢性関節リウマチのクラスに分類するために使用されている。様々
な多変量方法が、頸部のガン組織または前ガン組織の存在または非存在に従って
頸部から体内で得られた蛍光スペクトルを分類するために使用されている。
十分に確立されている。体内で得られたスペクトルについては、かなりの研究が
行われている。線形判別分析が、ヒトの手関節の可視／近ＩＲスペクトルを初期
および後期の慢性関節リウマチのクラスに分類するために使用されている。様々
な多変量方法が、頸部のガン組織または前ガン組織の存在または非存在に従って
頸部から体内で得られた蛍光スペクトルを分類するために使用されている。
【０００５】
一般に、計量化学の分野は十分に確立されており、複雑なスペクトルを解析す
るために多変量の様々な統計学的方法が広く使用されている。これらの方法は、
薬学的分析、工業的適用において、そしてより近年には生物医学的なスペクトル
分析において使用されている。
るために多変量の様々な統計学的方法が広く使用されている。これらの方法は、
薬学的分析、工業的適用において、そしてより近年には生物医学的なスペクトル
分析において使用されている。
【０００６】
近年、グルコースレベルは、１つ以上の波長で励起した後の皮膚表面から放出
される蛍光スペクトルを測定することによって体内で測定できることが発見され
ている。米国特許出願第０９／２８７，４８６号（発明の名称：非浸襲的な組織
グルコースレベルのモニタリング、１９９９年４月６日出願、これはその全体が
参考として本明細書中に組み込まれる）を参照のこと。特に、ピーク比、相関分
析および線形回帰分析が、血中グルコース濃度を測定する目的のために皮膚の自
己蛍光スペクトルを解析するために使用されている。近ＩＲスペクトルの偏最小
二乗（「ＰＬＳ」）解析が、非浸襲的なグルコースモニタリングに対するすべて
の赤外線研究の基礎である。
される蛍光スペクトルを測定することによって体内で測定できることが発見され
ている。米国特許出願第０９／２８７，４８６号（発明の名称：非浸襲的な組織
グルコースレベルのモニタリング、１９９９年４月６日出願、これはその全体が
参考として本明細書中に組み込まれる）を参照のこと。特に、ピーク比、相関分
析および線形回帰分析が、血中グルコース濃度を測定する目的のために皮膚の自
己蛍光スペクトルを解析するために使用されている。近ＩＲスペクトルの偏最小
二乗（「ＰＬＳ」）解析が、非浸襲的なグルコースモニタリングに対するすべて
の赤外線研究の基礎である。
【０００７】
集められたスペクトルの解析は、皮膚の不均一性、ＵＶ損傷、年齢、紅斑およ
びその他などの皮膚変数のためにスペクトルの変化または変動を識別することが
困難であり得るという事実によって複雑になっている。本発明は、これらのタイ
プの変数を説明するために体内での皮膚の自己蛍光スペクトルを処理する方法を
提供することによってこの問題を解決する。
びその他などの皮膚変数のためにスペクトルの変化または変動を識別することが
困難であり得るという事実によって複雑になっている。本発明は、これらのタイ
プの変数を説明するために体内での皮膚の自己蛍光スペクトルを処理する方法を
提供することによってこの問題を解決する。
【０００８】
従って、本発明の１つの実施形態は、患者の血中グルコースレベルを測定する
ために、患者の皮膚表面によって放出される体内での皮膚の自己蛍光スペクトル
を処理するための方法に関する。この方法は、患者の皮膚表面から放出される自
己蛍光スペクトルを集める工程、および皮膚表面における変数を説明するために
多変量分析技術を使用して、集められたスペクトルを補正する工程を含む。
ために、患者の皮膚表面によって放出される体内での皮膚の自己蛍光スペクトル
を処理するための方法に関する。この方法は、患者の皮膚表面から放出される自
己蛍光スペクトルを集める工程、および皮膚表面における変数を説明するために
多変量分析技術を使用して、集められたスペクトルを補正する工程を含む。
【０００９】
別の実施形態は、患者の皮膚の体内での自己蛍光を測定することによって患者
の正しいグルコースレベルを決定するための装置に関する。この装置は、多数の
励起波長で皮膚を照射する手段、多数の放出された波長を集める手段および予備
的な血中グルコースレベルを決定するために、集められた波長を分析する手段を
含む。分析する手段は、１つ以上の多変量統計学的技術を使用して皮膚における
変動を説明するために予備的な血中グルコースレベルを補正して、患者の正しい
グルコースレベルを決定する手段を含む。
の正しいグルコースレベルを決定するための装置に関する。この装置は、多数の
励起波長で皮膚を照射する手段、多数の放出された波長を集める手段および予備
的な血中グルコースレベルを決定するために、集められた波長を分析する手段を
含む。分析する手段は、１つ以上の多変量統計学的技術を使用して皮膚における
変動を説明するために予備的な血中グルコースレベルを補正して、患者の正しい
グルコースレベルを決定する手段を含む。
【００１０】
さらに、本発明はまた、放出された放射線の多数の波長の測定された強度の多
変量解析を使用して、細胞サンプルまたは組織サンプルを分類するか、あるいは
その成分を定量化する方法に関する。
変量解析を使用して、細胞サンプルまたは組織サンプルを分類するか、あるいは
その成分を定量化する方法に関する。
【００１１】
本発明の他の実施形態および利点は、下記の説明に一部が示され、そして一部
がこの説明から明かになるか、または本発明の実施から明らかにされ得る。
がこの説明から明かになるか、または本発明の実施から明らかにされ得る。
【００１２】
本明細書中に例示され、そして広範囲に記載されているように、本発明は、血
中グルコースレベルを測定する目的のために体内での皮膚の自己蛍光スペクトル
を処理することに関する。体内での蛍光スペクトルは、血中グルコースレベルと
相関することが示されている。上記を参照のこと。血中グルコールレベルの変化
による皮膚の蛍光スペクトルの大きな変化が認められているが、血中グルコース
の変化により生じるスペクトルの変動を、皮膚の不均一性、年齢効果、ＵＶ損傷
、紅斑などの要因による他のスペクトル変化から分離することはときには困難で
あり得る。
中グルコースレベルを測定する目的のために体内での皮膚の自己蛍光スペクトル
を処理することに関する。体内での蛍光スペクトルは、血中グルコースレベルと
相関することが示されている。上記を参照のこと。血中グルコールレベルの変化
による皮膚の蛍光スペクトルの大きな変化が認められているが、血中グルコース
の変化により生じるスペクトルの変動を、皮膚の不均一性、年齢効果、ＵＶ損傷
、紅斑などの要因による他のスペクトル変化から分離することはときには困難で
あり得る。
【００１３】
大きな被験者集団の場合、皮膚の蛍光スペクトルを、１人の個体とは対照的に
集団の大きな割合に対して有効であるグルコース値に変換するアルゴリズムを決
定できることは望ましい。これを達成するためには、１つまたは２つの波長で見
出されるよりも多くのスペクトル情報を考慮に入れた解析方法が必要である。
集団の大きな割合に対して有効であるグルコース値に変換するアルゴリズムを決
定できることは望ましい。これを達成するためには、１つまたは２つの波長で見
出されるよりも多くのスペクトル情報を考慮に入れた解析方法が必要である。
【００１４】
広範囲の個体に由来する非常に多くのスペクトルを解析することによって、蛍
光励起分光法を使用してグルコースを非浸襲的にモニタリングするための有用な
装置で、皮膚の様々な違いに順応している装置を開発することができる。多変量
の統計学的方法を使用することによって、多くの個体にわたって有用な定量化ア
ルゴリズムを作ることができる。多くの多変量技術が、これに関して有用である
。有用な解析方法論には、偏最小二乗、主成分回帰（「ＰＣＲ」）、線形回帰、
多重線形回帰、ステップワイズ線形回帰、リッジ回帰およびその他などの定量化
方法論；線形判別分析（「ＬＤＡ」）、クラスター分析（例えば、ｋ−手段、Ｃ
−手段など、ファジーおよびハードの両方）、ニューラルネットワーク（「ＮＮ
」）分析などの分類方法論；および１- Ｄ平滑化フィルターまたは２- Ｄ平滑化
フィルター（これらは中央値フィルター処理、平均値フィルター処理、離散コサ
イン、ウェーブレットまたはフーリエ変換に基づく）、ラプラシアン演算子、最
尤推定量、最大エントロピー法、一次および二次の導関数（ともに１- Ｄ法およ
び２- Ｄ法において）、ピーク強化法（フーリエ自己コンボルーションなど）、
前処理工程としての主成分分析、ならびにＰＬＳ法およびＰＣ法に対するバリマ
ックス回転などのデータ処理方法論が含まれるが、これらに限定されない。
光励起分光法を使用してグルコースを非浸襲的にモニタリングするための有用な
装置で、皮膚の様々な違いに順応している装置を開発することができる。多変量
の統計学的方法を使用することによって、多くの個体にわたって有用な定量化ア
ルゴリズムを作ることができる。多くの多変量技術が、これに関して有用である
。有用な解析方法論には、偏最小二乗、主成分回帰（「ＰＣＲ」）、線形回帰、
多重線形回帰、ステップワイズ線形回帰、リッジ回帰およびその他などの定量化
方法論；線形判別分析（「ＬＤＡ」）、クラスター分析（例えば、ｋ−手段、Ｃ
−手段など、ファジーおよびハードの両方）、ニューラルネットワーク（「ＮＮ
」）分析などの分類方法論；および１- Ｄ平滑化フィルターまたは２- Ｄ平滑化
フィルター（これらは中央値フィルター処理、平均値フィルター処理、離散コサ
イン、ウェーブレットまたはフーリエ変換に基づく）、ラプラシアン演算子、最
尤推定量、最大エントロピー法、一次および二次の導関数（ともに１- Ｄ法およ
び２- Ｄ法において）、ピーク強化法（フーリエ自己コンボルーションなど）、
前処理工程としての主成分分析、ならびにＰＬＳ法およびＰＣ法に対するバリマ
ックス回転などのデータ処理方法論が含まれるが、これらに限定されない。
【００１５】
他の方法論およびデータ処理方法は、そのグルコース値に従ってデータを類別
化し、その後、小さいデータセット内の個体において、またはより大きい多人数
のデータセットに対するそれぞれの個体において、１つ以上のデータフィルター
処理／平滑化アルゴリズムを適用することをさらに含むことができる。グルコー
スまたは任意の他の関連する分析物により類別化することは少なくとも２つの望
ましい利点を有する。すなわち、（１）類似するグルコース値を有するデータが
一緒にグループ化され、その結果、フィルター処理技術のその後の適用により、
グリコースに起因し得ない「ノイズ」が低下する；そして（２）データセットを
時系列として保存する際の固有的な時間的相関が低下し、それにより偽の相関作
用が低下する。
化し、その後、小さいデータセット内の個体において、またはより大きい多人数
のデータセットに対するそれぞれの個体において、１つ以上のデータフィルター
処理／平滑化アルゴリズムを適用することをさらに含むことができる。グルコー
スまたは任意の他の関連する分析物により類別化することは少なくとも２つの望
ましい利点を有する。すなわち、（１）類似するグルコース値を有するデータが
一緒にグループ化され、その結果、フィルター処理技術のその後の適用により、
グリコースに起因し得ない「ノイズ」が低下する；そして（２）データセットを
時系列として保存する際の固有的な時間的相関が低下し、それにより偽の相関作
用が低下する。
【００１６】
さらに、または代わりに、様々なスペクトル変換アルゴリズムを、平滑化また
は類別化の前に、各人のデータに適用することができる。これらの伝達関数は、
１人の個体に由来するスペクトルデータに対して行われる校正を、別の個体（１
人または複数）に由来するスペクトルに、それらの間のスペクトル差を最小限に
することによってより容易に伝達可能にすることができる。そのようなアルゴリ
ズムは、２名の個体のスペクトルの平均の比と同じくらい単純であり得るか、ま
たはそれぞれの分光計の応答性特性を考慮に入れたかなり複雑なアルゴリズムで
あり得る。
は類別化の前に、各人のデータに適用することができる。これらの伝達関数は、
１人の個体に由来するスペクトルデータに対して行われる校正を、別の個体（１
人または複数）に由来するスペクトルに、それらの間のスペクトル差を最小限に
することによってより容易に伝達可能にすることができる。そのようなアルゴリ
ズムは、２名の個体のスペクトルの平均の比と同じくらい単純であり得るか、ま
たはそれぞれの分光計の応答性特性を考慮に入れたかなり複雑なアルゴリズムで
あり得る。
【００１７】
また、本発明の方法は定量化に先立って、スペクトルをグルコースレベルの様
々なカテゴリーに予備的に分類することを含むことが可能である。これは、例え
ば、ＬＤＡ、ＰＣＲ、ＮＮなどの、上述した管理型分類方法のいずれかを用いて
行うことができる。また、スペクトルの連続的なバイナリー分割も適用すること
ができる。例えば、１５０超過／未満、次いで、１５０未満の場合には１００超
過／未満で、１５０超過の場合には２００超過／未満で、などである。
々なカテゴリーに予備的に分類することを含むことが可能である。これは、例え
ば、ＬＤＡ、ＰＣＲ、ＮＮなどの、上述した管理型分類方法のいずれかを用いて
行うことができる。また、スペクトルの連続的なバイナリー分割も適用すること
ができる。例えば、１５０超過／未満、次いで、１５０未満の場合には１００超
過／未満で、１５０超過の場合には２００超過／未満で、などである。
【００１８】
さらに、本発明の方法は、分類または定量化に先立って、スペクトルデータの
点の数を減らすために波長選択アルゴリズムを使用することができる。このよう
な方法の例には、遺伝的アルゴリズム方法論、ステップワイズ線形回帰、および
包括的コンビナトリアル線形判別分析などが含まれる。
点の数を減らすために波長選択アルゴリズムを使用することができる。このよう
な方法の例には、遺伝的アルゴリズム方法論、ステップワイズ線形回帰、および
包括的コンビナトリアル線形判別分析などが含まれる。
【００１９】
従って、本発明の１つの実施形態は、患者の血中グルコースレベルを測定する
ために、患者の皮膚表面によって放出される体内での皮膚の自己蛍光スペクトル
を処理するための方法に関する。この方法は、患者の皮膚表面から放出される自
己蛍光スペクトルを集める工程、および皮膚表面の変数を説明するために多変量
解析法を使用して、集められたスペクトルを補正する工程を含む。変量解析法は
、偏最小二乗、主成分回帰、線形回帰、多重線形回帰、ステップワイズ線形回帰
、リッジ回帰、線形判別分析、クラスター分析（例えば、ｋ−手段、Ｃ−手段な
ど、ファジーおよびハードの両方）、ニューラルネットワーク分析、平滑化フィ
ルター（これらは、中央値フィルター処理、平均値フィルター処理、離散コサイ
ン、ウェーブレットまたはフーリエ変換平滑化に基づき、すべて１- Ｄ法および
２- Ｄ法の両方においてである）、ラプラシアン演算子、最尤推定量、最大エン
トロピー法、一次および二次の導関数（ともに１- Ｄ法および２- Ｄ法において
）、ピーク強化法（フーリエ自己デコンボルーションなど）、前処理工程として
の主成分分析、ならびにＰＬＳ法およびＰＣ法に対するバリマックス回転からな
る群から選択される１つ以上の定量化法または分類法またはデータ処理法を含む
ことができる。
ために、患者の皮膚表面によって放出される体内での皮膚の自己蛍光スペクトル
を処理するための方法に関する。この方法は、患者の皮膚表面から放出される自
己蛍光スペクトルを集める工程、および皮膚表面の変数を説明するために多変量
解析法を使用して、集められたスペクトルを補正する工程を含む。変量解析法は
、偏最小二乗、主成分回帰、線形回帰、多重線形回帰、ステップワイズ線形回帰
、リッジ回帰、線形判別分析、クラスター分析（例えば、ｋ−手段、Ｃ−手段な
ど、ファジーおよびハードの両方）、ニューラルネットワーク分析、平滑化フィ
ルター（これらは、中央値フィルター処理、平均値フィルター処理、離散コサイ
ン、ウェーブレットまたはフーリエ変換平滑化に基づき、すべて１- Ｄ法および
２- Ｄ法の両方においてである）、ラプラシアン演算子、最尤推定量、最大エン
トロピー法、一次および二次の導関数（ともに１- Ｄ法および２- Ｄ法において
）、ピーク強化法（フーリエ自己デコンボルーションなど）、前処理工程として
の主成分分析、ならびにＰＬＳ法およびＰＣ法に対するバリマックス回転からな
る群から選択される１つ以上の定量化法または分類法またはデータ処理法を含む
ことができる。
【００２０】
別の実施形態は、患者の皮膚の体内での自己蛍光を測定することによって患者
の正しいグルコースレベルを測定するための装置に関する。この装置は、皮膚に
多数の励起波長を照射する手段、多数の放出された波長を集める手段および予備
的な血中グルコースレベルを決定するために、集められた波長を分析する手段を
含む。分析する手段は、皮膚における変数を説明するために、予備的な血中グル
コースレベルを補正する手段を含む。補正する手段は、患者の正しいグルコース
レベルを決定するために、１つ以上の多変量分析方法論を使用することを含む。
−定量化モデル− 本発明は、細胞または組織における成分を定量化するために有用であり、例え
ば、体内で組織中のグルコースレベルを定量化するために使用することができる
。従って、本発明の１つの実施形態は、細胞サンプルまたは組織サンプルの成分
を定量化する方法に関する。この方法は、緑色光〜紫外光の単一励起波長または
多数の異なる励起波長を生成する工程、サンプルに光を照射し、サンプルの刺激
された放出線の強度を、励起光よりも低いエネルギーの少なくとも３つの異なる
波長において、または励起光よりも低いエネルギーの多数の波長において測定す
る工程および多変量定量化モデルを使用することによって、細胞または組織の１
つ以上の成分を測定された強度から定量化する工程を含む。緑色光〜紫外光は、
緑色〜紫色の範囲の波長であり得るか、あるいは紫色〜近紫外の範囲の波長であ
り得る。
の正しいグルコースレベルを測定するための装置に関する。この装置は、皮膚に
多数の励起波長を照射する手段、多数の放出された波長を集める手段および予備
的な血中グルコースレベルを決定するために、集められた波長を分析する手段を
含む。分析する手段は、皮膚における変数を説明するために、予備的な血中グル
コースレベルを補正する手段を含む。補正する手段は、患者の正しいグルコース
レベルを決定するために、１つ以上の多変量分析方法論を使用することを含む。
−定量化モデル− 本発明は、細胞または組織における成分を定量化するために有用であり、例え
ば、体内で組織中のグルコースレベルを定量化するために使用することができる
。従って、本発明の１つの実施形態は、細胞サンプルまたは組織サンプルの成分
を定量化する方法に関する。この方法は、緑色光〜紫外光の単一励起波長または
多数の異なる励起波長を生成する工程、サンプルに光を照射し、サンプルの刺激
された放出線の強度を、励起光よりも低いエネルギーの少なくとも３つの異なる
波長において、または励起光よりも低いエネルギーの多数の波長において測定す
る工程および多変量定量化モデルを使用することによって、細胞または組織の１
つ以上の成分を測定された強度から定量化する工程を含む。緑色光〜紫外光は、
緑色〜紫色の範囲の波長であり得るか、あるいは紫色〜近紫外の範囲の波長であ
り得る。
【００２１】
定量化される成分はグルコースまたは他の所望される成分であり得る。照射は
体内または体外で行うことができる。
体内または体外で行うことができる。
【００２２】
好適な実施形態において、サンプルの成分を定量化する工程は少なくとも１つ
のスペクトルデータ前処理工程を含む。１つのそのような実施形態において、前
処理工程は、そのスペクトル領域における１つのスペクトルバンドを分類するた
めに使用される、波長を選択する工程、直線ベースラインを補正する工程、およ
び異なる波長を囲むスペクトル領域を正規化する工程の少なくとも１つを含む。
あるいは、前処理工程は、スペクトルの範囲全体を正規化する工程、データをフ
ィルター処理または平滑化処理する工程、あるいは分析物により事前に類別化す
る工程の少なくとも１つを含む。
のスペクトルデータ前処理工程を含む。１つのそのような実施形態において、前
処理工程は、そのスペクトル領域における１つのスペクトルバンドを分類するた
めに使用される、波長を選択する工程、直線ベースラインを補正する工程、およ
び異なる波長を囲むスペクトル領域を正規化する工程の少なくとも１つを含む。
あるいは、前処理工程は、スペクトルの範囲全体を正規化する工程、データをフ
ィルター処理または平滑化処理する工程、あるいは分析物により事前に類別化す
る工程の少なくとも１つを含む。
【００２３】
多変量定量化は、偏最小二乗技術によって、または主成分回帰技術によって、
または多重線形回帰、ステップワイズ線形回帰もしくはリッジ回帰の１つによっ
て行うことができる。
または多重線形回帰、ステップワイズ線形回帰もしくはリッジ回帰の１つによっ
て行うことができる。
【００２４】
本発明の好適な実施形態において、サンプルの成分を定量化する工程は、測定
された強度情報および少なくとも１つの多変量定量化モデルを使用する多変量ア
ルゴリズムに基づいて行われる。多変量定量化モデルは、基準サンプルの集合と
、基準サンプルの集合に緑色光〜紫外光を照射し、刺激された放出線をモニタリ
ングすることから得られる波長の関数としてのスペクトル強度の集合とから、従
来からなされていたように、決定される細胞成分または組織成分の量の関数であ
る。
された強度情報および少なくとも１つの多変量定量化モデルを使用する多変量ア
ルゴリズムに基づいて行われる。多変量定量化モデルは、基準サンプルの集合と
、基準サンプルの集合に緑色光〜紫外光を照射し、刺激された放出線をモニタリ
ングすることから得られる波長の関数としてのスペクトル強度の集合とから、従
来からなされていたように、決定される細胞成分または組織成分の量の関数であ
る。
【００２５】
本発明の別の実施形態は、細胞サンプルまたは組織サンプルの成分を定量化す
る方法に関する。この方法は、中紫外光の単一励起波長または多数の異なる励起
波長を生成すること、サンプルに上記光を照射し、サンプルの刺激された放出線
の強度を、励起光よりも低いエネルギーの少なくとも３つ異なる波長において、
または励起光よりも低いエネルギーの多数の波長において測定すること、基準定
量化結果に関連して、測定された波長における強度特性の関数としてサンプルの
種々の成分を定量化する少なくとも１つの多変量定量化モデルを作製すること、
定量化モデルに基づいて少なくとも３つの異なる波長における強度の多変量定量
化を使用することによって、成分の量を測定された強度から計算すること、およ
び上記多変量定量化モデルを使用することによって、成分を測定された強度から
定量化することを含む。
る方法に関する。この方法は、中紫外光の単一励起波長または多数の異なる励起
波長を生成すること、サンプルに上記光を照射し、サンプルの刺激された放出線
の強度を、励起光よりも低いエネルギーの少なくとも３つ異なる波長において、
または励起光よりも低いエネルギーの多数の波長において測定すること、基準定
量化結果に関連して、測定された波長における強度特性の関数としてサンプルの
種々の成分を定量化する少なくとも１つの多変量定量化モデルを作製すること、
定量化モデルに基づいて少なくとも３つの異なる波長における強度の多変量定量
化を使用することによって、成分の量を測定された強度から計算すること、およ
び上記多変量定量化モデルを使用することによって、成分を測定された強度から
定量化することを含む。
【００２６】
上記の実施形態に関して、サンプル成分は体外または体内で定量化することが
できる。分析され得る成分として、グルコースが挙げられる。
できる。分析され得る成分として、グルコースが挙げられる。
【００２７】
好ましくは、サンプルの成分を定量化する工程は少なくとも１つのスペクトル
データ前処理工程を含む。前処理工程は、好ましくは、そのスペクトル領域にお
ける１つのスペクトルバンドを分類するために使用される、波長を選択する工程
、直線ベースラインを補正する工程、および異なる波長を囲むスペクトル領域を
正規化する工程の少なくとも１つを含む。あるいは、前処理工程は、スペクトル
の範囲全体を正規化する工程、データをフィルター処理または平滑化処理する工
程、あるいは分析物により事前に類別化する工程の少なくとも１つを含む。多変
量定量化は、偏最小二乗技術によって、または主成分回帰技術によって、または
多重線形回帰、ステップワイズ線形回帰もしくはリッジ回帰の１つによって行う
ことができる。
データ前処理工程を含む。前処理工程は、好ましくは、そのスペクトル領域にお
ける１つのスペクトルバンドを分類するために使用される、波長を選択する工程
、直線ベースラインを補正する工程、および異なる波長を囲むスペクトル領域を
正規化する工程の少なくとも１つを含む。あるいは、前処理工程は、スペクトル
の範囲全体を正規化する工程、データをフィルター処理または平滑化処理する工
程、あるいは分析物により事前に類別化する工程の少なくとも１つを含む。多変
量定量化は、偏最小二乗技術によって、または主成分回帰技術によって、または
多重線形回帰、ステップワイズ線形回帰もしくはリッジ回帰の１つによって行う
ことができる。
【００２８】
好適な実施形態において、サンプルの成分を定量化する工程は、測定された強
度情報および少なくとも１つの多変量定量化モデルを使用する多変量アルゴリズ
ムによって行われ、多変量定量化モデルが、基準サンプルの集合と、基準サンプ
ルの集合に緑色光〜紫外光を照射し、刺激された放出線をモニタリングすること
から得られる波長の関数としてのスペクトル強度の集合とから従来からなされて
いたように、決定される細胞成分または組織成分の量の関数である。
度情報および少なくとも１つの多変量定量化モデルを使用する多変量アルゴリズ
ムによって行われ、多変量定量化モデルが、基準サンプルの集合と、基準サンプ
ルの集合に緑色光〜紫外光を照射し、刺激された放出線をモニタリングすること
から得られる波長の関数としてのスペクトル強度の集合とから従来からなされて
いたように、決定される細胞成分または組織成分の量の関数である。
【００２９】
本発明はまた、細胞サンプルまたは組織サンプルの１つ以上の成分を定量化す
るためのシステムに関する。このシステムは下記の手段を含む。すなわち、緑色
光〜紫外光の単一励起波長または多数の異なる励起波長を生成する手段、緑色光
〜紫外光の少なくとも一部をサンプルに誘導する手段、励起光がサンプ──相互
作用した後の刺激された放出光の少なくとも一部を集める手段、集められた刺激
された放出光の強度を少なくとも３つの異なる波長において測定する手段、測定
された強度を波長の関数として類別化する手段であって、測定手段に結合した手
段、既知の細胞サンプルまたは組織サンプルの成分の正しい定量化を示すデータ
を含有する少なくとも１つの多変量定量化モデルを類別化する手段、および測定
された強度を類別化する手段およびモデルを類別化する手段に結合したプロセッ
サー手段であり、多変量定量化モデルおよび測定された強度の使用によって細胞
サンプルまたは組織サンプルの成分の量を計算する手段として役立つプロセッサ
ー手段である。
るためのシステムに関する。このシステムは下記の手段を含む。すなわち、緑色
光〜紫外光の単一励起波長または多数の異なる励起波長を生成する手段、緑色光
〜紫外光の少なくとも一部をサンプルに誘導する手段、励起光がサンプ──相互
作用した後の刺激された放出光の少なくとも一部を集める手段、集められた刺激
された放出光の強度を少なくとも３つの異なる波長において測定する手段、測定
された強度を波長の関数として類別化する手段であって、測定手段に結合した手
段、既知の細胞サンプルまたは組織サンプルの成分の正しい定量化を示すデータ
を含有する少なくとも１つの多変量定量化モデルを類別化する手段、および測定
された強度を類別化する手段およびモデルを類別化する手段に結合したプロセッ
サー手段であり、多変量定量化モデルおよび測定された強度の使用によって細胞
サンプルまたは組織サンプルの成分の量を計算する手段として役立つプロセッサ
ー手段である。
【００３０】
本システムの１つの実施形態において、光を誘導する手段および光を集める手
段は内視鏡を含む。あるいは、光を誘導する手段および光を集める手段は光ファ
イバー束を含むことができる。さらに、本システムは、異常値を決定する手段を
含むことが可能である。 −分類モデル− また、本発明は、細胞サンプルまたは組織サンプルを分類するために使用する
ことができる。例えば、１つのそのような実施形態は、細胞サンプルまたは組織
サンプルを分類する方法に関する。この方法は下記の工程を含む。すなわち、緑
色光〜紫外光の単一励起波長または多数の異なる励起波長を生成する工程、サン
プルに上記光を照射し、サンプルの刺激された放出線の強度を、励起光よりも低
いエネルギーの少なくとも３つ異なる波長において、または励起光よりも低いエ
ネルギーの多数の波長において測定する工程、および多変量分類モデルを使用す
ることによって、測定された強度から、サンプルを２つ以上の細胞タイプまたは
組織タイプの１つとして分類する工程である。
段は内視鏡を含む。あるいは、光を誘導する手段および光を集める手段は光ファ
イバー束を含むことができる。さらに、本システムは、異常値を決定する手段を
含むことが可能である。 −分類モデル− また、本発明は、細胞サンプルまたは組織サンプルを分類するために使用する
ことができる。例えば、１つのそのような実施形態は、細胞サンプルまたは組織
サンプルを分類する方法に関する。この方法は下記の工程を含む。すなわち、緑
色光〜紫外光の単一励起波長または多数の異なる励起波長を生成する工程、サン
プルに上記光を照射し、サンプルの刺激された放出線の強度を、励起光よりも低
いエネルギーの少なくとも３つ異なる波長において、または励起光よりも低いエ
ネルギーの多数の波長において測定する工程、および多変量分類モデルを使用す
ることによって、測定された強度から、サンプルを２つ以上の細胞タイプまたは
組織タイプの１つとして分類する工程である。
【００３１】
緑色光〜紫外光は、緑色〜紫色の範囲の波長であり得るか、あるいは紫色〜近
紫外の範囲の波長であり得る。
紫外の範囲の波長であり得る。
【００３２】
サンプルは、正常または異常として分類することができる。照射は体外または
体内で行うことができる。
体内で行うことができる。
【００３３】
好ましくは、サンプルを分類する工程は少なくとも１つのスペクトルデータ前
処理工程を含む。例えば、前処理工程は、そのスペクトル領域における１つのス
ペクトルバンドを分類するために使用される、波長を選択する工程、直線ベース
ラインを補正する工程、および異なる波長を囲むスペクトル領域を正規化する工
程の少なくとも１つを含むことができる。あるいは、前処理工程は、スペクトル
の範囲全体を正規化する工程、データをフィルター処理または平滑化処理する工
程、あるいは分析物により事前に類別化する工程の少なくとも１つを含むことが
できる。
処理工程を含む。例えば、前処理工程は、そのスペクトル領域における１つのス
ペクトルバンドを分類するために使用される、波長を選択する工程、直線ベース
ラインを補正する工程、および異なる波長を囲むスペクトル領域を正規化する工
程の少なくとも１つを含むことができる。あるいは、前処理工程は、スペクトル
の範囲全体を正規化する工程、データをフィルター処理または平滑化処理する工
程、あるいは分析物により事前に類別化する工程の少なくとも１つを含むことが
できる。
【００３４】
多変量分類は線形判別分析によって行うことができる。好ましくは、線形判別
分析の前に、判別変数の数を制限する主成分分析工程が行われる。
分析の前に、判別変数の数を制限する主成分分析工程が行われる。
【００３５】
本方法の好適な実施形態において、サンプルを分類する工程は、測定された強
度情報および少なくとも１つの多変量分類モデルを使用する多変量アルゴリズム
によって行われ、多変量分類モデルが、基準サンプルの集合と、基準サンプルの
集合に緑色光〜紫外光を照射し、刺激された放出線をモニタリングすることから
得られる波長の関数としてのスペクトル強度の集合とから従来からなされていた
ように、決定される細胞サンプルまたは組織サンプルのクラスの関数である。
度情報および少なくとも１つの多変量分類モデルを使用する多変量アルゴリズム
によって行われ、多変量分類モデルが、基準サンプルの集合と、基準サンプルの
集合に緑色光〜紫外光を照射し、刺激された放出線をモニタリングすることから
得られる波長の関数としてのスペクトル強度の集合とから従来からなされていた
ように、決定される細胞サンプルまたは組織サンプルのクラスの関数である。
【００３６】
本発明の別の実施形態は、細胞サンプルまたは組織サンプルを分類する方法に
関し、この方法は、中紫外光の単一励起波長または多数の異なる励起波長を生成
すること、サンプルに上記光を照射し、サンプルの刺激された放出線の強度を、
励起光よりも低いエネルギーの少なくとも３つの異なる波長において、または励
起光よりも低いエネルギーの多数の波長において測定すること、基準分類に関連
して、測定された波長における強度特性の関数としてサンプルを分類する少なく
とも１つの多変量分類モデルを作製すること、分類モデルに基づいて少なくとも
３つの異なる波長における強度の多変量分類を使用することによって、サンプル
の分類を測定された強度から計算すること、および上記多変量分類モデルを使用
することによって、測定された強度から、サンプルを２つ以上の細胞タイプまた
は組織タイプの１つとして分類することを含む。
関し、この方法は、中紫外光の単一励起波長または多数の異なる励起波長を生成
すること、サンプルに上記光を照射し、サンプルの刺激された放出線の強度を、
励起光よりも低いエネルギーの少なくとも３つの異なる波長において、または励
起光よりも低いエネルギーの多数の波長において測定すること、基準分類に関連
して、測定された波長における強度特性の関数としてサンプルを分類する少なく
とも１つの多変量分類モデルを作製すること、分類モデルに基づいて少なくとも
３つの異なる波長における強度の多変量分類を使用することによって、サンプル
の分類を測定された強度から計算すること、および上記多変量分類モデルを使用
することによって、測定された強度から、サンプルを２つ以上の細胞タイプまた
は組織タイプの１つとして分類することを含む。
【００３７】
分類は体外または体内で行うことができる。サンプルは、正常または異常とし
て分類することができる。好ましくは、サンプルを分類する工程は少なくとも１
つのスペクトルデータ前処理工程を含む。例えば、前処理工程は、そのスペクト
ル領域における１つのスペクトルバンドを分類するために使用される、波長を選
択する工程、直線ベースラインを補正する工程、および異なる波長を囲むスペク
トル領域を正規化する工程の少なくとも１つを含むことができる。あるいは、前
処理工程は、スペクトルの範囲全体を正規化する工程、データをフィルター処理
または平滑化処理する工程、あるいは分析物により事前に類別化する工程の少な
くとも１つを含むことができる。
て分類することができる。好ましくは、サンプルを分類する工程は少なくとも１
つのスペクトルデータ前処理工程を含む。例えば、前処理工程は、そのスペクト
ル領域における１つのスペクトルバンドを分類するために使用される、波長を選
択する工程、直線ベースラインを補正する工程、および異なる波長を囲むスペク
トル領域を正規化する工程の少なくとも１つを含むことができる。あるいは、前
処理工程は、スペクトルの範囲全体を正規化する工程、データをフィルター処理
または平滑化処理する工程、あるいは分析物により事前に類別化する工程の少な
くとも１つを含むことができる。
【００３８】
１つの実施形態において、多変量分類は線形判別分析技術によって行われる。
本実施形態において、線形判別分析の前に、好ましくは、判別変数の数を制限す
る主成分分析工程が行われる。
本実施形態において、線形判別分析の前に、好ましくは、判別変数の数を制限す
る主成分分析工程が行われる。
【００３９】
本方法の好適な実施形態において、サンプルを分類する工程は、測定された強
度情報および少なくとも１つの多変量分類モデルを使用する多変量アルゴリズム
によって行われ、多変量分類モデルが、基準サンプルの集合と、基準サンプルの
集合に緑色光〜紫外光を照射し、刺激された放出線をモニタリングすることから
得られる波長の関数としてのスペクトル強度の集合とから従来からなされていた
ように、決定される細胞サンプルまたは組織サンプルのクラスの関数である。
度情報および少なくとも１つの多変量分類モデルを使用する多変量アルゴリズム
によって行われ、多変量分類モデルが、基準サンプルの集合と、基準サンプルの
集合に緑色光〜紫外光を照射し、刺激された放出線をモニタリングすることから
得られる波長の関数としてのスペクトル強度の集合とから従来からなされていた
ように、決定される細胞サンプルまたは組織サンプルのクラスの関数である。
【００４０】
別の実施形態は、細胞サンプルまたは組織サンプルを分類するためのシステム
に関する。このシステムは下記の手段を含む。すなわち、緑色光〜紫外光の単一
励起波長または多数の異なる励起波長を生成する手段、緑色光〜紫外光の少なく
とも一部をサンプルに誘導する手段、励起光がサンプルと相互作用した後の刺激
された放出光の少なくとも一部を集める手段、集められた刺激された放出光の強
度を少なくとも３つの異なる波長において測定する手段、測定された強度を波長
の関数として類別化する手段であって、測定手段に結合した手段、既知の細胞サ
ンプルまたは組織サンプルの正しい分類を示すデータを含有する少なくとも１つ
の多変量分類モデルを類別化する手段、および測定された強度を類別化する手段
およびモデルを類別化する手段に結合したプロセッサー手段であって、多変量分
類モデルおよび測定された強度の使用によって細胞サンプルまたは組織サンプル
の分類を２つ以上の細胞または組織の１つとして計算する手段として役立つプロ
セッサー手段である。
に関する。このシステムは下記の手段を含む。すなわち、緑色光〜紫外光の単一
励起波長または多数の異なる励起波長を生成する手段、緑色光〜紫外光の少なく
とも一部をサンプルに誘導する手段、励起光がサンプルと相互作用した後の刺激
された放出光の少なくとも一部を集める手段、集められた刺激された放出光の強
度を少なくとも３つの異なる波長において測定する手段、測定された強度を波長
の関数として類別化する手段であって、測定手段に結合した手段、既知の細胞サ
ンプルまたは組織サンプルの正しい分類を示すデータを含有する少なくとも１つ
の多変量分類モデルを類別化する手段、および測定された強度を類別化する手段
およびモデルを類別化する手段に結合したプロセッサー手段であって、多変量分
類モデルおよび測定された強度の使用によって細胞サンプルまたは組織サンプル
の分類を２つ以上の細胞または組織の１つとして計算する手段として役立つプロ
セッサー手段である。
【００４１】
１つの実施形態において、光を誘導する手段および光を集める手段は内視鏡を
含む。あるいは、光を誘導する手段および光を集める手段は光ファイバー束を含
む。このシステムは、異常値を決定する手段をさらに含むことができる。
含む。あるいは、光を誘導する手段および光を集める手段は光ファイバー束を含
む。このシステムは、異常値を決定する手段をさらに含むことができる。
【００４２】
上記の実施形態において、励起放射線を生成する手段は、任意のタイプの励起
源であってもよく、好ましくは、キセノンアークランプ（ならびに適切なフィル
ターおよび／またはモノクロメーター）、多数のレーザーダイオードまたはＬＥ
Ｄ、水銀ランプ、ハロゲンランプ、タングステンフィラメントランプ、またはそ
れらの任意の組合せであり得る。さらに、適切なフィルターおよび／またはモノ
クロメーターを加えることができる。
源であってもよく、好ましくは、キセノンアークランプ（ならびに適切なフィル
ターおよび／またはモノクロメーター）、多数のレーザーダイオードまたはＬＥ
Ｄ、水銀ランプ、ハロゲンランプ、タングステンフィラメントランプ、またはそ
れらの任意の組合せであり得る。さらに、適切なフィルターおよび／またはモノ
クロメーターを加えることができる。
【００４３】
光ファイバー束または内視鏡を使用することに加えて、放射線を誘導し、また
は集めるために好適な手段は、下記のいずれかを含むことができる。すなわち、
液体の光ガイド、光学素子（ミラー、レンズなど）のシステム、個々の光ファイ
バーケーブル、プラスチック光学素子、石英光学素子、またはそれらの任意の組
合せである。
は集めるために好適な手段は、下記のいずれかを含むことができる。すなわち、
液体の光ガイド、光学素子（ミラー、レンズなど）のシステム、個々の光ファイ
バーケーブル、プラスチック光学素子、石英光学素子、またはそれらの任意の組
合せである。
【００４４】
上記の実施形態において、放射線の強度を測定するために好適な手段は、フォ
トダイオード、フォトダイオードアレイ、アバランスフォトダイオード、ＬＥＤ
、レーザーダイオード、電荷結合デバイス（ＣＣＤ）検出器（アレイ型または単
独型）、シリコン検出器、またはそれらの任意の組合せからなる群から選択する
ことができる。好適な類別化手段は、コンピューター（ハードウエアおよびソフ
トウエア）、ＥＰＲＯＭ、プログラム化されたファームウエアなどであり得る。
さらに、好適な処理手段は任意のタイプの既存のデジタル処理装置であり得る。
トダイオード、フォトダイオードアレイ、アバランスフォトダイオード、ＬＥＤ
、レーザーダイオード、電荷結合デバイス（ＣＣＤ）検出器（アレイ型または単
独型）、シリコン検出器、またはそれらの任意の組合せからなる群から選択する
ことができる。好適な類別化手段は、コンピューター（ハードウエアおよびソフ
トウエア）、ＥＰＲＯＭ、プログラム化されたファームウエアなどであり得る。
さらに、好適な処理手段は任意のタイプの既存のデジタル処理装置であり得る。
【００４５】
本発明の他の実施形態および使用は、本明細書の検討および本明細書中に開示
された本発明の実施から当業者には明らかになる。すべての米国特許ならびに外
国特許および特許出願を含む本明細書中に引用されている参考文献はすべて、明
示的および全体的に、それにより参考として本明細書中に組み込まれる。これに
は、米国特許出願第０９／２８７，４８６号（発明の名称：非浸襲的な組織グル
コースレベルのモニタリング、１９９９年４月６日出願）が含まれる。「伝達標
準化による被験体間変動の減少」と題された米国特許出願、「不均一組織におけ
る空間的に平均化された励起−放出マップの作製」と題された米国特許出願、お
よび「非浸襲的なグルコースレベルのモニタリング」と題された米国特許出願は
、すべて本出願と同時期に出願されており、全体的および明示的に参考として組
み込まれる。本明細書および様々な例は例示にすぎず、本発明の真の範囲および
精神は、添付された請求項によって示されているものとする。
された本発明の実施から当業者には明らかになる。すべての米国特許ならびに外
国特許および特許出願を含む本明細書中に引用されている参考文献はすべて、明
示的および全体的に、それにより参考として本明細書中に組み込まれる。これに
は、米国特許出願第０９／２８７，４８６号（発明の名称：非浸襲的な組織グル
コースレベルのモニタリング、１９９９年４月６日出願）が含まれる。「伝達標
準化による被験体間変動の減少」と題された米国特許出願、「不均一組織におけ
る空間的に平均化された励起−放出マップの作製」と題された米国特許出願、お
よび「非浸襲的なグルコースレベルのモニタリング」と題された米国特許出願は
、すべて本出願と同時期に出願されており、全体的および明示的に参考として組
み込まれる。本明細書および様々な例は例示にすぎず、本発明の真の範囲および
精神は、添付された請求項によって示されているものとする。
─────────────────────────────────────────────────────
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，ＴＲ)，ＯＡ(ＢＦ
，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，
ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，Ｇ
Ｍ，ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，ＭＺ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ
，ＵＧ，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，
ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＧ，ＡＬ，ＡＭ，
ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，Ｂ
Ｚ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＲ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ
，ＤＭ，ＤＺ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ，
ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，Ｊ
Ｐ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ
，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＡ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，
ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＭＺ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，Ｒ
Ｏ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ
，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ，ＵＺ，
ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ
(72)発明者 ジェニー・イー・フリーマン
アメリカ合衆国 02493 マサチューセッ
ツ州 ウェストン コンコードロード
405
Ｆターム(参考） 2G043 AA03 BA16 EA01 FA06 FA07
HA01 HA02 HA05 JA01 JA02
KA02 KA03 KA09 LA01 LA03
NA01 NA02 NA06 NA13
2G045 CB01 DA31 FA29 JA01
2G059 AA05 BB12 CC16 EE07 EE12
FF08 GG01 GG02 GG10 HH02
HH03 JJ01 JJ02 JJ11 JJ13
JJ17 MM01 MM05 MM13 MM17
4C038 KK10 KL01 KL05 KL07 KM00
KX02
Claims (57)
- 【請求項１】 患者の血中グルコースレベルを測定するために、患者の皮膚
表面によって放出される体内での皮膚の自己蛍光スペクトルを処理するための方
法であって、 患者の皮膚表面から放出される自己蛍光スペクトルを集める工程、および 皮膚表面の変数を説明するために多変量解析を使用して、集められたスペクト
ルを補正する工程を含む方法。 - 【請求項２】 上記多変量解析が、偏最小二乗、主成分回帰、線形回帰、多
重線形回帰、ステップワイズ線形回帰、リッジ回帰、線形判別分析、クラスター
分析、ニューラルネットワーク分析、平滑化フィルター、ラプラシアン演算子、
最尤推定量、最大エントロピー法、一次および二次の導関数、ピーク強化、フー
リエ自己デコンボルーション、主成分、ならびにバリマックス回転からなる群か
ら選択される１つ以上の定量化技術または分類技術またはデータ処理技術を含む
、請求項１に記載の方法。 - 【請求項３】 患者の皮膚の体内での自己蛍光を測定することによって患者
の正しいグルコースレベルを決定するための装置であって、 多数の励起波長で皮膚を照射する手段、多数の放出された波長を集める手段、
および集められた波長を、予備的な血中グルコースレベルを決定するために分析
する手段とを含み、その分析する手段は、皮膚における変数を説明するために予
備的な血中グルコースレベルを補正する手段を含み、その補正する手段は、患者
の正しいグルコースレベルを決定するために、１つ以上の多変量分析方法論を使
用することを含む、装置。 - 【請求項４】 細胞サンプルまたは組織サンプルの成分を定量化する方法で
あって、 緑色光〜紫外光の単一励起波長または多数の異なる励起波長を生成すること、
サンプルに上記光を照射し、サンプルの刺激された放出線の強度を、励起光より
も低いエネルギーの３つ以上の異なる波長において測定すること、および多変量
定量化モデルを使用することによって、細胞または組織の１つ以上の成分を測定
された強度から定量化することを含む方法。 - 【請求項５】 上記緑色光〜紫外光が緑色〜紫色の範囲の波長である、請求
項４に記載の方法。 - 【請求項６】 上記緑色光〜紫外光が緑色〜近紫外の範囲の波長である、請
求項４に記載の方法。 - 【請求項７】 上記成分がグルコースである、請求項４に記載の方法。
- 【請求項８】 上記サンプルへの照射が体外で行われる、請求項４に記載の
方法。 - 【請求項９】 上記サンプルへの照射が体内で行われる、請求項４に記載の
方法。 - 【請求項１０】 上記サンプルの成分を定量化する工程が、少なくとも１つ
のスペクトルデータ前処理工程を含む、請求項４に記載の方法。 - 【請求項１１】 上記前処理工程が、スペクトル領域における１つのスペク
トルバンドを分類するために使用される、波長を選択する工程、直線ベースライ
ンを補正する工程、および異なる波長を囲むスペクトル領域を正規化する工程の
少なくとも１つを含む、請求項１０に記載の方法。 - 【請求項１２】 上記前処理工程が、スペクトルの範囲全体を正規化する工
程、データをフィルター処理または平滑化処理する工程、あるいは分析物により
事前に類別化する工程の少なくとも１つを含む、請求項１０に記載の方法。 - 【請求項１３】 上記多変量定量化が偏最小二乗技術によって行われる、請
求項４に記載の方法。 - 【請求項１４】 上記多変量定量化が主成分回帰技術によって行われる、請
求項４に記載の方法。 - 【請求項１５】 上記多変量分類が、多重線形回帰、ステップワイズ線形回
帰またはリッジ回帰の１つによって行われる、請求項４に記載の方法。 - 【請求項１６】 上記サンプルの成分を定量化する工程が、測定された強度
情報および少なくとも１つの多変量定量化モデルを使用する多変量アルゴリズム
に基づいて行われ、多変量定量化モデルが、基準サンプルの集合と、基準サンプ
ルの集合に緑色光〜紫外光を照射し、刺激された放出線をモニタリングすること
から得られる波長の関数としてのスペクトル強度の集合とから決定される細胞成
分または組織成分の量の関数である、請求項４に記載の方法。 - 【請求項１７】 細胞サンプルまたは組織サンプルの成分を定量化する方法
であって、 中紫外光の単一励起波長または多数の異なる励起波長を生成すること、サンプ
ルに上記光を照射し、サンプルの刺激された放出線の強度を、励起光よりも低い
エネルギーの３つ以上の異なる波長において測定すること、基準定量化結果に関
連して、測定された波長における強度特性の関数としてサンプルの種々の成分を
定量化する少なくとも１つの多変量定量化モデルを作製すること、定量化モデル
に基づいて少なくとも３つの異なる波長における強度の多変量定量化を使用する
ことによって、成分の量を測定された強度から計算すること、および上記多変量
定量化モデルを使用することによって、成分を測定された強度から定量化するこ
ととを含む方法。 - 【請求項１８】 上記サンプルの成分の定量化が体外で行われる、請求項１
７に記載の方法。 - 【請求項１９】 上記サンプルの成分の定量化が体内で行われる、請求項１
７に記載の方法。 - 【請求項２０】 上記成分がグルコースである、請求項１７に記載の方法。
- 【請求項２１】 上記サンプルの成分を定量化する工程が少なくとも１つの
スペクトルデータ前処理工程を含む、請求項１７に記載の方法。 - 【請求項２２】 上記前処理工程が、スペクトル領域における１つのスペク
トルバンドを分類するために使用される、波長を選択する工程、直線ベースライ
ンを補正する工程、および異なる波長を囲むスペクトル領域を正規化する工程の
少なくとも１つを含む、請求項２１に記載の方法。 - 【請求項２３】 上記前処理工程が、スペクトルの範囲全体を正規化する工
程、データをフィルター処理または平滑化処理する工程、あるいは分析物により
事前に類別化する工程の少なくとも１つを含む、請求項２１に記載の方法。 - 【請求項２４】 上記多変量定量化が偏最小二乗技術によって行われる、請
求項１７に記載の方法。 - 【請求項２５】 上記多変量定量化が主成分回帰技術によって行われる、請
求項１７に記載の方法。 - 【請求項２６】 上記多変量分類が、多重線形回帰、ステップワイズ線形回
帰またはリッジ回帰の１つによって行われる、請求項１７に記載の方法。 - 【請求項２７】 上記サンプルの成分を定量化する工程が、測定された強度
情報および少なくとも１つの多変量定量化モデルを使用する多変量アルゴリズム
によって行われ、多変量定量化モデルが、基準サンプルの集合と、基準サンプル
の集合に緑色光〜紫外光を照射し、刺激された放出線をモニタリングすることか
ら得られる波長の関数としてのスペクトル強度の集合とから決定される細胞成分
または組織成分の量の関数である、請求項１７に記載の方法。 - 【請求項２８】 細胞サンプルまたは組織サンプルの成分を定量化するため
のシステムであって、 緑色光〜紫外光の単一励起波長または多数の異なる励起波長を生成する手段、
緑色光〜紫外光の少なくとも一部をサンプルに誘導する手段、励起光がサンプル
と相互作用した後の刺激された放出光の少なくとも一部を集める手段、集められ
た刺激された放出光の強度を少なくとも３つの異なる波長において測定する手段
、測定された強度を波長の関数として類別化する手段であって、測定手段に結合
した手段、既知の細胞サンプルまたは組織サンプルの成分の正しい定量化を示す
データを含有する少なくとも１つの多変量定量化モデルを類別化する手段、およ
び測定された強度を類別化する手段およびモデルを類別化する手段に結合したプ
ロセッサー手段であって、多変量定量化モデルおよび測定された強度の使用によ
って細胞サンプルまたは組織サンプルの成分の量を計算する手段として役立つプ
ロセッサー手段とを含むシステム。 - 【請求項２９】 上記光を誘導する手段および光を集める手段が内視鏡を含
む、請求項２８に記載のシステム。 - 【請求項３０】 上記光を誘導する手段および光を集める手段が光ファイバ
ー束を含む、請求項２８に記載のシステム。 - 【請求項３１】 上記異常値を決定する手段をさらに含む、請求項２８に記
載のシステム。 - 【請求項３２】 細胞サンプルまたは組織サンプルを分類する方法であって
、 緑色光〜紫外光の単一励起波長または多数の異なる励起波長を生成すること、
サンプルに上記光を照射し、サンプルの刺激された放出線の強度を、励起光より
も低いエネルギーの３つ以上の異なる波長において測定すること、および多変量
分類モデルを使用することによって、測定された強度から、サンプルを２つ以上
の細胞タイプまたは組織タイプの１つとして分類することを含む、方法。 - 【請求項３３】 上記緑色光〜紫外光が緑色〜紫色の範囲の波長である、請
求項３２に記載の方法。 - 【請求項３４】 上記緑色光〜紫外光が紫色〜近紫外の範囲の波長である、
請求項３２に記載の方法。 - 【請求項３５】 上記サンプルが正常または異常として分類される、請求項
３２に記載の方法。 - 【請求項３６】 上記サンプルへの照射が体外で行われる、請求項３２に記
載の方法。 - 【請求項３７】 上記サンプルへの照射が体内で行われる、請求項３２に記
載の方法。 - 【請求項３８】 上記サンプルを分類する工程が少なくとも１つのスペクト
ルデータ前処理工程を含む、請求項３２に記載の方法。 - 【請求項３９】 上記前処理工程が、スペクトル領域における１つのスペク
トルバンドを分類するために使用される、波長を選択する工程、直線ベースライ
ンを補正する工程、および異なる波長を囲むスペクトル領域を正規化する工程の
少なくとも１つを含む、請求項３８に記載の方法。 - 【請求項４０】 上記前処理工程が、スペクトルの範囲全体を正規化する工
程、データをフィルター処理または平滑化処理する工程、あるいは分析物により
事前に類別化する工程の少なくとも１つを含む、請求項３８に記載の方法。 - 【請求項４１】 上記多変量分類が線形判別分析技術によって行われる、請
求項３２に記載の方法。 - 【請求項４２】 上記線形判別分析の前に、判別変数の数を制限する主成分
分析工程が行われる、請求項４１に記載の方法。 - 【請求項４３】 上記サンプルを分類する工程が、測定された強度情報およ
び少なくとも１つの多変量分類モデルを使用する多変量アルゴリズムによって行
われ、多変量分類モデルが、基準サンプルの集合と、基準サンプルの集合に緑色
光〜紫外光を照射し、刺激された放出線をモニタリングすることから得られる波
長の関数としてのスペクトル強度の集合とから決定される細胞サンプルまたは組
織サンプルのクラスの関数である、請求項３２に記載の方法。 - 【請求項４４】 細胞サンプルまたは組織サンプルを分類する方法であって
、 中紫外光の単一励起波長または多数の異なる励起波長を生成すること、サンプ
ルに上記光を照射し、サンプルの刺激された放出線の強度を、励起光よりも低い
エネルギーの３つ以上の異なる波長において測定すること、基準分類に関連して
、測定された波長における強度特性の関数としてサンプルを分類する少なくとも
１つの多変量分類モデルを作製すること、分類モデルに基づいて少なくとも３つ
の異なる波長における強度の多変量分類を使用することによって、サンプルの分
類を測定された強度から計算すること、および上記多変量分類モデルを使用する
ことによって、測定された強度から、サンプルを２つ以上の細胞タイプまたは組
織タイプの１つとして分類することを含む方法。 - 【請求項４５】 上記サンプルの分類が体外で行われる、請求項４４に記載
の方法。 - 【請求項４６】 上記サンプルの分類が体内で行われる、請求項４４に記載
の方法。 - 【請求項４７】 上記サンプルが正常または異常として分類される、請求項
４４に記載の方法。 - 【請求項４８】 上記サンプルを分類する工程が少なくとも１つのスペクト
ルデータ前処理工程を含む、請求項４４に記載の方法。 - 【請求項４９】 上記前処理工程が、スペクトル領域における１つのスペク
トルバンドを分類するために使用される、波長を選択する工程、直線ベースライ
ンを補正する工程、および異なる波長を囲むスペクトル領域を正規化する工程の
少なくとも１つを含む、請求項４８に記載の方法。 - 【請求項５０】 前処理工程が、スペクトルの範囲全体を正規化する工程、
データをフィルター処理または平滑化処理する工程、あるいは分析物により事前
に類別化する工程の少なくとも１つを含む、請求項４８に記載の方法。 - 【請求項５１】 上記多変量分類が線形判別分析技術によって行われる、請
求項４４に記載の方法。 - 【請求項５２】 上記線形判別分析の前に、判別変数の数を制限する主成分
分析工程が行われる、請求項５１に記載の方法。 - 【請求項５３】 上記サンプルを分類する工程が、測定された強度情報およ
び少なくとも１つの多変量分類モデルを使用する多変量アルゴリズムによって行
われ、多変量分類モデルが、基準サンプルの集合と、基準サンプルの集合に緑色
光〜紫外光を照射し、刺激された放出線をモニタリングすることから得られる波
長の関数としてのスペクトル強度の集合とから決定される細胞サンプルまたは組
織サンプルのクラスの関数である、請求項４４に記載の方法。 - 【請求項５４】 細胞サンプルまたは組織サンプルを分類するためのシステ
ムであって、 緑色光〜紫外光の単一励起波長または多数の異なる励起波長を生成する手段、
緑色光〜紫外光の少なくとも一部をサンプルに誘導する手段、励起光がサンプル
と相互作用した後の刺激された放出光の少なくとも一部を集める手段、集められ
た刺激された放出光の強度を少なくとも３つの異なる波長において測定する手段
、測定された強度を波長の関数として類別化する手段であって、測定手段に結合
した手段、既知の細胞サンプルまたは組織サンプルの正しい分類を示すデータを
含有する少なくとも１つの多変量分類モデルを類別化する手段、および測定され
た強度を類別化する手段およびモデルを類別化する手段に結合したプロセッサー
手段であって、多変量分類モデルおよび測定された強度の使用によって細胞サン
プルまたは組織サンプルの分類を２つ以上の細胞または組織の１つとして計算す
る手段として役立つプロセッサー手段を含むシステム。 - 【請求項５５】 上記光を誘導する手段および光を集める手段が内視鏡を含
む、請求項５４に記載のシステム。 - 【請求項５６】 上記光を誘導する手段および光を集める手段が光ファイバ
ー束を含む、請求項５４に記載のシステム。 - 【請求項５７】 異常値を決定する手段をさらに含む、請求項５４に記載の
システム。
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|---|---|
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|---|---|---|---|---|
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