JP2008524577A - 多変量光学要素を用いる光学分析マーキングの較正方法及び装置 - Google Patents
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Abstract
本発明は、光信号のスペクトル分析のコストパフォーマンスの高く、ロバストな実施を実現する多変量光信号を用いる光学分析システムを較正する方法を提供する。その構成方法は、光学分析システムにより参照試料のパラメータを決定し、参照試料の正確な実際の特性を表す参照パラメータと実際に測定されたパラメータを比較することを用いる。この比較に基づいて、参照試料の少なくとも1つの化合物又は検体に関して光学分析システムの較正を実行するように適合可能である較正値が決定される。参照試料のパラメータ及び参照パラメータは、試料中に溶解された検体の濃度又は参照試料から得られる光信号に基づいてスペクトル分析を実行するとき、考慮される必要がある分光バックグラウンド信号を参照することが可能である。異なる取得条件及び異なる検体又は化合物濃度に関する参照を与える種々の異なる参照試料が、一般に用いられる。検体に特定の参照データは光学分析システムの較正ユニットに好適に記憶され、較正処理の高度な自動化を可能にする。
Description
本発明は、光学分光分析の分野に関し、特に、制限なく、分光分析のための多変量光学手段を用いる光学分光分析に関する。
分光分析技術は、物質の組成の決定のために広く用いられている。光信号、即ち、分光学的光信号を分光分析することにより、物質の特定の化合物又は検体の濃度が正確に決定されることが可能である。特定の検体又は化合物の濃度は、典型的には、光信号の主成分の振幅により与えられる。
米国特許第6,198,531B1号明細書においては、光信号の主成分の振幅を決定するための光学分析の実施形態について開示している。既知の光学分析システムは、例えば、どの成分が試料中にどれ位の濃度を有するかを分析するために適する分光分析システムの一部である。試料との光の相互作用は化合物及び化合物の濃度に関する情報を失うことが知られている。基本的な物理過程は、例えば、レーザ、ランプ又は発光ダイオード等の光源の光が、この情報を担持する光信号を生成するための試料の方に方向付けられる光学分光技術において用いられる。
例えば、光は試料により吸収されることが可能である。代替として、又は付加的に、既知の波長の光は、試料と相互作用し、それにより、例えば、ラマン過程のために、異なる波長の光を生成することが可能である。透過光及び/又は生成された光は、その場合、スペクトルとも呼ばれる光信号を有する。波長の関数としての光信号の相対的強度は、その場合、試料に含まれる化合物及び化合物の濃度を表す。
試料中に含まれる化合物を特定するように及びそれらの化合物を決定するように、光信号が分析される必要がある。既知の光学分析システムにおいては、光信号は、光学フィルタを有する専用のハードウェアにより分析される。この光学フィルタは、波長に依存する透過を有する、即ち、波長依存性透過により与えられる分光重み付け関数により光信号を重み付けするようにデザインされている。分光重み付け関数は、重み付け光信号、即ち、フィルタにより透過される光の全強度が、特定の化合物に正比例するように選択される。そのような光学フィルタはまた、透過又は反射幾何学的構成において実施されることが可能である多変量光学要素(MOE)を意味する。この強度は、その場合、例えば、フォトダイオードのような検出器により都合良く検出されることが可能である。全ての化合物について、固有の分光重み付け関数を有する専用の光学フィルタが用いられる。その光フィルタは、例えば、所望の重み付け関数の基礎となる透過を有する干渉フィルタであることが可能である。
典型的には、主成分は、正部分及び負部分を有する。それ故、光信号の一部は、主成分の正部分に対応する第1分光重み付け関数により光信号を重み付けする第1フィルタの方に方向付けられ、光信号の他の部分は、主成分の負部分に対応する第2分光重み付け関数により光信号を重み付けする第2フィルタの方に方向付けられる。第1フィルタ及び第2フィルタにより透過される光は、その場合、第1検出器及び第2検出器のそれぞれにより別個に検出される。2つの検出器により得られる2つの信号は減じられ、その結果、試料の専用の化合物の濃度に対応する振幅を有する信号が得られる。
このようにして、全体的なスペクトルに代えて、試料の分光成分に比例する単一の信号のみが検出される。それ故、かなり高価なCCD(Charge Coupled Device)カメラは、例えば、半導体ベースのフォトダイオード等の低価格の光感応性検出器により有効に置き換えられることが可能である。しかしながら、そのような多変量光学分析により、2つの信号のみ、即ち、主成分の正部分及び負部分が得られる。それらは分光信号自体を表し、そしてまた、無視できない背景信号に対応する。調査されている物質の化合物又は検体の濃度の正確な及び信頼性高い決定のために、全体の分光システムは適切に較正される必要がある。それ故、検出された主成分と対応する濃度との間の相関関係は適切に調整される必要がある。
多くの分光分析システムにおいては、弾性散乱される放射線及び検出器の電流は、固有分光信号に重ねられる、かなりの背景信号を生じさせる。典型的には、分析される必要がある分光信号は、バックグラウンド蛍光又は暗電流バックグラウンドに比較して、スペクトルにおいて比較的狭いピークを特徴とする。一般に、高信頼性の及び十分な分光分析は広帯域バックグラウンド信号の効果的な除去を必要とする。
このことは、例えば、スペクトルのゆっくり変化する信号成分のフィルタリングにより与えられる。しかしながら、MOEを用いることにより、全スペクトルではなく、単独の信号のみが検出される。したがって、ゆっくり変化するスペクトル成分のフィルタリングを、簡単な方式で実行することはできない。しかしながら、バックグラウンド補償は、分光信号分析の必要な段階であり、それはまた、多変量光学分析に基づく分光分析に適用される必要がある。
バックグラウンド補償スキームの有利点は、例えば、バックグラウンドが生体組織の分光分析のフレームワークにおいて容易に起こる可能性がある変化の影響を受け易いときに、明らかである。特に、分光分析が、異なる光学的特徴を特徴とする種々の異なる生体組織に適用されるとき、蛍光バックグラウンドは、生体組織の種類に大きく依存する。更に、分光分析システムに収集された光信号の透過を与える光案内構成における光の散乱のような他の影響はまた、バックグラウンドレベルに大きく影響を与える。また、バックグラウンドが不均一である、即ち、蛍光又は暗電流が広いスペクトル範囲に亘って不均一であるとき、一定の蛍光及び暗電流バックグラウンドの減算は、広い範囲の分光信号を歪める。
米国特許第6,198,531B1号明細書
それ故、本発明の目的は、多変量光学手段によって分析される光スペクトルのバックグラウンド補正を有する光学分析システムの高信頼性の及び正確な較正を提供することである。
本発明は、フォトダイオードとして好適に実施される検出器及び多変量光学要素(MOE)を用いることにより光信号の主成分の振幅を決定するために適合されている光学分析システムを較正する方法を提供する。本発明の較正方法は、少なくとも第1参照試料から得られる少なくとも1つの光信号の少なくとも1つの主成分を決定する段階を有する。決定された主成分に基づいて、第1参照試料の少なくとも1つの特性を表す少なくとも第1パラメータが導き出される。その得られた第1パラメータは、次いで、第1参照試料の第1参照パラメータと比較され、この比較を利用して、その少なくとも第1パラメータについての少なくとも第1較正値が決定される。この少なくとも第1較正値は、光学分析システムを較正するために適用可能である。
少なくとも第1参照試料から得られる光信号は、典型的には、少なくとも第1参照試料が、例えば、光学分析システムにより生成される励起放射線に曝されるときに得られる参照試料のスペクトルを有する。励起放射線は、典型的には、レーザ光源により生成される。典型的には、光信号は、弾性散乱を受けた及び励起放射線に対する周波数シフトを特徴とし、広帯域蛍光バックグラウンドを更に有する放射線を有する。少なくとも1つの光信号の主成分は、多変量光学要素及び検出器により決定される。MOEは、典型的には、空間伝達関数を有するフィルタ要素と組み合わされた分散光学要素により実施され、それ故、少なくとも1つの光信号の分光重み付けを与える。
主成分の度合い又は主成分の正部分及び負部分の振幅は、特定の化合物又は検体の濃度のような、参照試料の明確な特性を表す。少なくとも1つの主成分を用いることにより導き出される少なくとも第1パラメータは、それ故、光学分析システムにより決定されるとき、参照試料の成分の濃度を表すことが可能である。対照的に、その少なくとも第1パラメータは、参照試料のその少なくとも第1パラメータの対応する実際の及び正確な度合いを表す。光学分析システムにより決定される第1パラメータが第1参照パラメータから明らかに外れている場合、その方法は、実際の適切な参照パラメータに対して測定されたパラメータをマッピングする及び変えるために用いられる対応する較正値を決定する。
参照パラメータは、参照試料の更に高度で精巧なスペクトル分析により、又は参照試料の適切に規定された製造により得られる。例えば、光学分析システム及び多変量光学要素が、例えば、水性液体中のグルコースの濃度を測定するために決定される場合、参照試料は、水性溶液にグルコースの特定の既知の量を溶解させることによりデザインされることが可能である。
較正値を決定する方法は、複数の異なる方式で幾つかの参照試料に対して適用可能である。参照試料は1つ又はそれ以上の化合物又は検体を有することが可能であるため、単一の参照試料が、複数の多変量光学要素を適用することにより、又は光学分析システムのMOEを再構成することにより、光信号の幾つかの主成分を決定するように用いられることが可能である。このようにして、複数のパラメータが、参照試料の対応する既知の参照パラメータと比較可能である単一の参照試料から得られる。したがって、複数の化合物又は検体に関して光学分析システムを較正することを可能にする全部の複数の較正値が得られる。また、全部の複数の試料は、続いて、光学分析システムの較正のために分析されることが可能である。複数の参照試料は、複数の化合物又は検体若しくは、幾つかの限定された化合物又は検体、例えば、1つのみの別個の検体又は化合物のみについて、較正値を得るように用いられる。例えば、複数の異なる参照試料を用いることにより、単一の検体又は化合物に対して光学分析システムを較正するために全て適用可能である複数の較正値を得ることができる。このようにして、較正値の集合の分散が、共通分析に関連する較正値の集合の統計的広がりを補償することを可能にする平均較正値を生成するように用いられることが可能である。
本発明の好適な実施形態にしたがって、参照試料の少なくとも第1パラメータ及び少なくとも第1参照パラメータは、参照試料の対象ボリュームの内側に位置している物質の少なくとも1つの化合物の濃度を表す。更に、参照試料の対象ボリュームから得られる少なくとも1つの光信号は分光信号を表し、典型的には、物質の組成についての情報を担持するスペクトルを有する。ここでは、第1パラメータは、例えば、対象ボリュームの内側で起こるラマン過程から生じる非弾性散乱放射線から得られる及び導き出されることが可能である。
更に、参照試料から得られるパラメータは、参照試料の物質固有の化合物又は検体の濃度に関係するばかりでなく、環境の取得条件及び参照試料の種々の内部構造に関係する可能性がある。
本発明の更なる好適な実施形態にしたがって、少なくとも第1パラメータ及び少なくとも第1参照パラメータは、少なくとも第1参照試料の内側の光放射線の非弾性散乱による少なくとも1つの光信号の一部を表す。このことは、参照試料から得られる分光信号に関して光学分析システムを分類する及び較正することを可能にする。更に、少なくとも1つの光信号はまた、参照試料の内側の光放射線の弾性散乱によることが可能であり、それ故、例えば、取得される光信号の広帯域蛍光バックグラウンドを表すことが可能である。この場合、参照試料のバックグラウンドノイズを表す参照パラメータは、高度で精巧なスペクトル分析を用いる分光分析により得られる及び決定されることが可能である。このことは、例えば、CCDカメラに全スペクトルをイメージングすることにより及び続いてグラフィカルなデータ処理により実現される。それ故、参照試料は、取得された主成分の適切で正確な分析のための重要なパラメータである広帯域蛍光バックグラウンドに関して光学分析システムを較正することを可能にする。
更なる実施形態においては、その方法は、少なくとも第1参照試料がない場合に及び/又はせいぜい光放射線がない場合に、検出器の出力信号から光学分析システムの少なくとも第2パラメータを導き出す段階を有する。この場合、少なくとも第2パラメータは、光学分析システム自体によって生成される一般ノイズ及び検出器の暗電流に原因する可能性があるシステム固有のノイズを表す。参照試料がない場合に本発明の較正方法を実行することにより、光学分析システムの内部の光の弾性散乱及び非弾性散乱のための較正値を決定することが可能である。光源をオフに切り替えることにより、検出器の暗電流及び光学分析システムの電子構成要素によりもたらされる可能性があるノイズを決定することが可能である。
他の実施形態においては、光学分析システムの励起放射線について、及び参照試料から発せられ、光学分析システムに再入射する光信号のために少なくとも部分的に透過性であるリザーバを有するその方法は、複数の異なる参照試料に対して適用可能である。リザーバはキュベット又はガラス瓶として実施されることが可能であり、典型的には、既知の第1濃度を有する少なくとも1つの化合物又は検体を有する物質を有する。この種類の参照試料は、好適には、複数の化合物の濃度を表す分光信号に関して光学分析システムを較正するように適用可能である。
他の実施形態においては、参照試料は、人工血管を有する人工皮膚組織を有する。好適には、参照試料は、複数の環境の取得条件をシミュレートすることを可能にする人工皮膚組織の複数の異なる種類を有することが可能である。好適には、この種類の参照試料は、広帯域蛍光バックグラウンドに関して光学分析システムを較正するように用いられることが可能である。また、ここでは、人工皮膚組織及び人工血管の参照パラメータは既知であり、多変量光学分析により得られる対応するパラメータとの比較のために適用されることが可能である。この種類の参照試料は、光学分析システムが、例えば、非侵襲的血液分析システムとして実施されるとき、現実的な適用のシナリオを表す。特に、人工血管か又は隣接する人工組織のどちらかに対象ボリュームを移すことにより、化合物の濃度の決定か又は広帯域蛍光バックグラウンドの決定のどちらかに関して光学分析システムを較正することが可能である。
他の実施形態においては、その方法は、較正値により光学分析システムを較正する段階と、少なくとも1つの主成分を用いることにより第1参照試料の少なくとも第3パラメータを繰り返して導き出す段階とを更に有する。光学分析システムの較正後に得られるこの第3パラメータに基づいて、少なくとも第1参照パラメータとの比較が、実行された較正手順の品質のフィードバックを与えるように、繰り返して実行される。その後、繰り返される比較の結果に基づいて、較正値を維持する又は実行された較正を捨てる及び、例えば、他の参照試料を用いることにより全較正手順を繰り返すかどうかの判定が成されることが可能である。
光学分析システムの較正は、例えば、1つ又はそれ以上の較正値を用いる較正関数を指定することにより、複数の異なる方式で実行されることが可能である。この較正関数の数学的形式は、多変量分析手順及び較正値の種類に依存する。
他の実施形態においては、較正方法は、少なくとも第1参照試料に特定であり、その参照試料に典型的に付けられている参照マークにより及びイメージングシステムにより少なくとも第1参照試料を認識する段階を更に有する。イメージングシステム及び参照マークにより、参照試料は、光学分析システムにより自動的に特定化されることが可能である。この認識及び特定化を用いることにより、特定された参照試料の少なくとも第1参照パラメータが、参照試料と関連参照パラメータとの間の割り当てを与える記憶装置から得られる。それ故、光学分析システムは高度の自動化に達し、それ故、単純に、光学分析システムに特定の参照試料を入れることにより、熟達していないユーザがトリガとなる高度に自動化された較正手順を可能にする。
他の特徴においては、本発明は、光学分析システムを較正するためのコンピュータプルグラムを提供する。光学分析システムは、多変量光学要素及び検出器を用いることにより光信号の主成分の振幅を決定することができる。そのコンピュータプログラムは、光学分析システムの処理ユニットにより実行可能であり、少なくとも第1参照試料から得られる少なくとも1つの光信号の少なくとも1つの主成分を決定するように、及び少なくとも1つの主成分を用いることにより第1参照試料の少なくとも第1パラメータを導き出すように動作可能である。更に、そのコンピュータプログラムは、少なくとも第1パラメータと参照試料の少なくとも第1参照パラメータとの間の比較を実行するように、及びその比較を用いて少なくとも第1パラメータについての少なくとも第1参照パラメータを決定するように動作する。この少なくとも第1較正値は、光学分析システムを較正するためのコンピュータプログラムにより更に適用されることが可能である。これに関連して、そのパラメータ及び参照パラメータは、参照試料の複数の特性に対応することが可能である。例えば、参照パラメータは、参照試料の物質の特定の化合物又は検体の濃度を表すことが可能であり、又は、参照試料から取得される分光信号に対応する光信号のバックグラウンドノイズを意味することが可能である。
他の特徴においては、本発明は、多変量光学要素及び検出器を用いることにより光信号の主成分の振幅を決定するように適合されている光学分析システムを提供する。その光学分析システムは、少なくとも第1参照試料から得られる少なくとも1つの光信号の少なくとも1つの主成分を決定するための手段と、その少なくとも1つの主成分を用いることにより第1参照試料の少なくとも第1パラメータを導き出すための手段とを有する。更に、光学分析システムは、少なくとも第1パラメータと参照試料の少なくとも第1参照パラメータとの間の比較を実行するための手段と、その比較を用いることにより少なくとも第1パラメータについての少なくとも第1較正値を決定するための手段とを有する。この少なくとも第1較正値は、光学分析システムを較正するために更に適用可能である。
好適な実施形態においては、光学分析システムは、少なくとも第1参照試料と少なくとも第1参照パラメータとの間の割り当ての形式で少なくとも第1参照試料の少なくとも第1参照パラメータを記憶するための記憶手段を更に有する。このように、参照試料の少なくとも第1参照パラメータは、光学分析システムにより実際に決定される少なくとも第1パラメータとの比較のために記憶手段から得られることが可能である。好適には、記憶手段はまた、生成された較正値を記憶するように適合されている。
他の特徴においては、本発明は、多変量光学要素及び検出器を用いることにより光信号の主成分の振幅を決定するように適合されている光学分析システムを提供する。その光学分析システムは、少なくとも第1参照試料から得られる少なくとも1つの光信号の少なくとも1つの主成分を決定するための、及びその少なくとも1つの主成分を用いることにより第1参照試料の少なくとも第1パラメータを導き出すための分析ユニットを有する。更に、その光学分析システムは、少なくとも第1パラメータと参照試料の少なくとも第1参照パラメータとの間の比較を実行するための、及びその比較を用いることにより少なくとも第1パラメータについての少なくとも第1較正値を決定するための較正ユニットを有する。この少なくとも第1較正値は、光学分析システムを較正するために適用可能である。
他の実施形態においては、光学分析システムは、参照マークを有する少なくとも第1参照試料の可視画像を与えるように適合されているイメージングシステムを更に有する。更に、光学分析システムは、そのイメージングシステムの出力により少なくとも第1参照試料を認識する又は特定化するように適合されている参照試料特定化ユニットを有する。その参照試料特定化ユニットは、少なくとも第1参照試料の認識に応じて、較正ユニットに対して認識された試料についての情報を与えるように更に適合されている。
更に他の特徴においては、本発明は、多変量光学要素及び検出器を用いることにより光信号の主成分の振幅を決定するように適合されている光学分析システムを較正するための参照試料の集合を提供する。その参照試料の集合の参照試料は、光学分析システムの励起放射線のための、及び参照試料の内部の対象ボリュームから発せられ、光学分析システムに再入射する光信号のために少なくとも部分的に透過性である。参照試料は、少なくとも1つの成分又は検体を有する物質を有し、その物質の少なくとも1つの化合物又は検体の濃度に関連するデータを更に有する。このデータは、その物質の高度で精巧なスペクトル分析か又は適切に規定された方式でその物質を設計することのどちらかにより得られることが可能である。
以下、本発明についての好適な実施形態について、図を参照して詳述する。
図1は、例えば、人間の皮膚の表面の下を流れる血液のような生体物質又は生体組織の、生体内の非侵襲的分析のための設計された光学分析システム10のブロック図である。光学分析システム10は、対物レンズ14と、光源18と、イメージングシステム16と、多変量光学要素(MOE)20、22、検出器24、26、分析ユニット28及び較正ユニット30を有する分光分析手段とを有する。赤外又は近赤外領域において放射線を発するレーザ光源として典型的に実施される光源18により生成される励起放射線は、ダイクロイックミラー34、32と焦点レンズ14とにより試料12に方向付けられ、フォーカシングされる。例えば、国際公開第02/057759号パンフレットに記載されているようなイメージング及び分析システムを用いることにより、血管に光がフォーカシングされることが可能である。
試料12の内部において、励起放射線は、典型的には、散乱放射線のスペクトルにおける適切に規定されたラマンピークに繋がるストークス散乱過程又は反ストークス散乱過程のような、広帯域蛍光バックグラウンドに繋がる弾性散乱を有する種々の散乱過程及び非弾性散乱過程の影響を受ける。対物レンズ14に再入射する散乱放射線は、両方のMOE20、22に分光信号を分配するビームスプリッタ36の方にラマンシフトした放射線を選択的に方向付けるように、ダイクロイックミラー32、34によりフィルタリングされる。
典型的には、MOE20、22は、分光信号から主成分を抽出する役割を果たす重み付け関数に対応する空間伝達関数を特徴とする分散光学要素及びフィルタの組み合わせにより実施される。例えば、MOE20はスペクトル重み付け関数の負部分に対応し、MOE22はスペクトル重み付け関数の正部分に対応する。両方のMOE20、22は、空間分解能を与える必要がないために、フォトダイオードとして典型的に実施される検出器24及び26により別個に検出されることが可能である光強度を与える。りょうほうの検出器出力は、取得された分光信号の主成分を生成するように適合されている分析ユニット28に結合されている。更に、分析ユニット28はまた、試料12の物質の化合物又は検体の濃度に対して主成分を割り当てるように適合されることが可能である。
構成ユニット30は、主成分及び/又は決定された化合物濃度を試料12の対応する参照値と比較するように適合されている。分析ユニット28により与えられる測定濃度が、構成ユニット30に記憶されている対応する参照値から外れているとくはいつでも、較正ユニットは、この特定の化合物についての較正値を生成し、そして、光学分析システム10が未知の試料の化合物濃度の決定のために用いられるとき、この較正値を用いる。それ故、その較正値により、光学分析システムの系統的なエラーを起こし易い濃度決定を補償することができる。その較正手順は、異なる多変量光学要素20、22を用いることにより、又は、再構成可能なMOE20、22を用いることにより、単一の参照試料12の複数の異なる検体及び化合物に関して実行されることが可能であり、それ故、異なる化合物及び検体に関して光信号のスペクトル分析を行うことが可能である。
光学分析10システムにより実行される較正は、検体の濃度又は主成分を表す信号の較正に決して限定されない、更に、分析ユニット28及び較正ユニット30はまた、例えば、参照試料12から得られるか又は光学分析システム自体により生成されるかのどちらかである広帯域蛍光バックグラウンド及びシステム固有のノイズに関して光学分析システムを較正するように適合されている。検出器24、26の暗電流及び/又は試料12がない場合でさえの光信号の散乱である可能性があるシステム固有のノイズはまた、較正ユニットに好適に記憶されている、及びそれらの寄生欠陥の影響を除去又は少なくとも最小化するために後に用いられることが可能である、対応する較正値を生成することにより分類されることが可能である。
参照試料12は、欠陥を有する人工皮膚を表すことが可能である。その物質は、次の検体、即ち、グルコース、乳酸塩、コレステロール、オキシヘモグロビン及び/又はデソキシヘモグロビン、糖化ヘモグロビン(HbAlc)、ヘマトクリット、コレステロール(総コレステロール、HDL、LDL)、トリグリセライド、尿素、アルブミン、クレアチニン、酸化、pH、重炭酸塩及び多くの他のものの1つ又はそれ以上であることが可能である。標準的モードにおいては、それらの物質の濃度は、光学分光法を用いて非侵襲的方式で未知の試料から決定されるようになっている。
参照試料12は、例えば、光学分析システム10により測定されるようになっている化合物又は検体のための溶剤としての役割を果たす水溶性液体で満たされたキュベットのような種々の異なる方式で実現される。参照試料12は、スペクトルが好適に相関関係がない溶解した大量の化合物及び検体さえ有することが可能である。複数の化合物を有する参照試料12を設計するとき、明らかに特徴的なスペクトルを示すような化合物を用いることは有利である。典型的には、スペクトルが特定の類似性を示す化合物は、不明瞭でない分光分析を確実にするように、単一の参照試料に一体化されない。試料又は試料の集合の組成は、光学分析システムの意図された適用のシナリオに関してデザインされることが可能である。
例えば、そのシステムが、例えば、血液中のグルコースの濃度を決定するだけのために専用化されているとき、血液に比較して同じ又は少なくとも類似する光学特性を有する水溶性液体中に溶解されたグルコースの既知の濃度を有する参照試料を備えることで十分である。光学分析システムが複数の異なる化合物及び検体の濃度を決定するように専用化されている他の適用のシナリオにおいては、参照試料又は参照試料の集合の組成又は、それらの化合物又は検体のスペクトルの類似性又は相関性が考慮される必要がある。好適には、試料は、できるだけ少数の異なる参照試料の総数を維持するように、各々の試料はできるだけ多数の化合物又は検体を備えるようにデザインされる。更に、参照試料の総数は、光学分析システムにより実行される濃度の決定の所定の及び必要な精度により決定される可能性がある。一般に、較正について、用いられる参照試料が多ければ多い程、光学分析システムはより適切な較正及び精度が得られる。
イメージングシステム16は、光源18により生成される励起放射線が方向付けられる試料12の内部の少なくとも対象ボリュームの可視画像を与える。イメージングシステム16により、人工皮膚及び人工血管を有する試料12は、較正目的で有効に用いられることが可能である。例えば、人工血管にフォーカシングされた励起ビームをモニタリングすることにより、イメージングシステム16は、較正手順のために用いることができる少なくとも1つの参照パラメータにより特定される人工血管に検出信号が対応する構成ユニット30及び分析ユニット28に対して情報を提供することが可能である。同様に、イメージングシステム16は、例えば、励起放射線が血管の近接する皮膚組織にフォーカシングされているときに、情報を与えることが可能である。この場合、取得された光信号が広帯域蛍光バックグラウンドを生じる試料に対応する情報が得られる。この場合、光学分析システムは、正確で高信頼性の分光分析のために有利である蛍光信号に関して較正されることが可能である。
更に、イメージングシステム16は、マークを有する異なる種類の試料を認識する又は識別するように用いられることが可能である。そのマークは、典型的には、試料の識別コードを表し、自動試料識別を可能にする。試料の自動識別に応じて、構成ユニット30は、自動方式でメモリから対応する参照パラメータを抽出することを可能にする。この自動試料認識の機能は、光学分析システムの高度な自動化を与え、光学分析システムについて熟達していないユーザでさえ、必要に応じて、較正手順をトリガすることができるようにする。
この方式で生成される光信号のスペクトル100を図2Aに示す。そのスペクトルは、比較的広い蛍光バックグラウンド(FBG)102と、比較的狭いラマンバンド(RB)104、106、108とを有する。図2Aのx軸は、光源18による励起の785nmに関する波長シフトを波数で表している。図2Aのy軸は任意単位で強度を表している。x軸はゼロ強度に対応している。ラマンバンドの波長及び強度、即ち、位置及び高さは、水において80mMolの濃度で溶解された検体のグルコースについて、図2Bに例示として示されているような種類の検体を表している。図2Bの実線110はグルコース及び水の両方のスペクトルを示し、図2Bの破線112は、水におけるグルコースのスペクトル及びグルコースを有さない水のスペクトルとの間の差分を示している。それらのバンドを有するスペクトルの振幅は検体の濃度を示している。
血液は、図2Bのスペクトルと同程度に複雑である特定のスペクトルを各々有する複数の化合物を有するため、光信号のスペクトルの分析は比較的複雑である。MOE20、22を介して、光信号は分析ユニットに送られる。重み付け関数による光信号の重み付けについては、例えば、図3に模式的に示されている。図3の重み付け関数は、血液中のグルコースについてデザインされている。それは正部分P及び負部分Nを有する。正部分P及び負部分Nは各々、この実施例においては、2つ以上のスペクトルバンドを有する。
図4は、光学分析システム10の較正ユニット30及び分析ユニット28の詳細なブロック図を示している。2つの検出器24、26は、特定の化合物又は検体の濃度の決定のために主成分の正部分及び負部分を与える分析ユニット28に結合されている。分析ユニットは、信号分析モジュール44と、多変量光学要素20を制御するための制御器40と、試料識別モジュール42とを有する。較正ユニット30は、メモリ50と、処理ユニット46とを有する。更に、構成ユニット30及び分析ユニット28は、ユーザインターフェース52及びイメージングシステム16に結合されている。
分析ユニット28の信号分析モジュール44は、特定の化合物又は検体の濃度を表す主成分を生成するように、2つの検出器24の出力を処理するように適合されている。MOE制御器は、MOE20、22が再構成可能な多変量光学要素として実施されるときにのみ、関連性を有する。例えば、MOEは、格子及び認識可能空間伝達パターン、例えば、直交偏光子間に挟まれた調節可能な液晶セルにより実現されることが可能である。MOE制御器40及び再構成可能MOE20、22により、光学分析又はスペクトル分析が、試料の異なる化合物に関して選択的に実行されることが可能である。各々の化合物について、MOE20、22は、化合物特性スペクトル重み付け関数を表すように、再構成される必要がある。
イメージングシステム16は、試料12内の対象ボリュームの可視画像を生成するように、又は試料識別モジュール41に試料の参照マークの可視画像を与えるように適合されている。試料識別モジュール42は、特定の分類参照試料を認識する又は識別するように、イメージング処理手段を備えている。試料を識別するとき、試料識別モジュール42は、較正ユニット30に試料情報を供給する。構成ユニット30はまた、メモリ50からそれぞれの試料の対応する参照パラメータにアクセスするためにこの試料識別情報を用いる。処理ユニット46は、信号分析モジュール44から得られ、較正ユニットに適用される対応する値とメモリ50に記憶されている参照値を比較するように適合されている。実際の測定により得られたデータとメモリ50から取得されたデータとの間に不一致がある場合、処理ユニット46は、それぞれの較正値を導き出し、較正する。典型的には、そのような較正値はまた、別個のメモリブロックのメモリ50に記憶され、それらの値は、光学分析システム10が標準作動モードにあり、例えば、未知の試料の検体の濃度についての高信頼性の及び正確な情報を与える必要があるとき、処理ユニット46か又は信号分析モジュール44のどちらかにより用いられる。
ユーザインターフェース52は、光学分析システムのユーザとのインタラクションを与える。ユーザインターフェース52は、例えば、信号分析モジュール44により決定される実際に測定された濃度を表示し、また、インタラクティブ較正手順のために用いられることが可能である。例えば、ユーザインターフェース52は、ユーザが光学分析システム10に明確な参照試料を置くように支持することが可能である。次いで、そのシステムは、関連較正情報をユーザに与えることが可能である較正手順を自動的に実行することが可能である。特に、そのシステムが較正値を決定し、較正手順を連続して実行し、その較正が成功裏であるかどうかを繰り返して調べ、結果が受け入れられない正確さであることを決定するとき、ユーザは、光学分析システムが重大な異常を現在被っていることを報告されることが可能である。
更に、ユーザインターフェース52により、較正手順が、インタラクティブな方式で実行されることが可能である。参照試料の自動認識に代えて、ユーザはまた、参照試料の識別コードを手動で入力することが可能であり、その場合、この参照試料の関連データはメモリ50に記憶されないが、ユーザはまた、較正を実行するために必要な、そして将来の適用のためにメモリ50に記憶されることが可能である関連較正情報を備えることが可能である。
図5は、メモリ50の内部構成の例を示している。ここで、メモリ50は、システムテーブル60、参照試料テーブル62及び構成テーブル64で表される少なくとも3つの異なるメモリブロックを備えている。参照試料テーブル62は種々の試料の組成についての情報を与える。この情報は、高精度の分光分析か又は試料の既知のデザイン及び製造のどちらかにより得られる。例えば、試料番号1で表され、行70に示されている試料は、3つの成分、即ち、A、B及びCをそれぞれ、0.05%、0.02%及び5%有する。更に、試料番号1で表され、行70に示されている試料は、40%のバックグラウンドレベルで特徴付けられている。このバックグラウンドレベルの情報は、信号の振幅に関してばかりでなく、バックグラウンドノイズのレベルに関して、光学分析システムを較正することを可能にする。行72で示されているサンプル番号2は、同様に記憶されている。
システムテーブル60は、試料がない場合及び/又は放射線がない場合に得られるシステム固有のノイズパラメータを特徴としている。例えば、行66は、検出器24、26の暗電流に原因する可能性がる0.02%の検出器ノイズを表し、行68は、例えば、蛍光に原因する可能性がある他のシステム固有のノイズを表している。標準的作動モードにおいては、システムテーブル60に記憶されているそれらのシステムパラメータは、光学分析システムにより実行される測定全てを考慮する必要がある。
構成テーブル64は、本発明の構成方法により決定された構成値を記憶するように用いられることが可能である。それらの構成値は、好適には、光学分析システムにより決定される値を有する参照試料テーブル62により与えられる参照値との比較により決定される。構成テーブル64は、正確な値に信号分析の出力を構成し、スケーリングする必要があるそれぞれの較正値に対する複数の成分A、B及びC間の割り当てを与える。
それらのテーブル60、62、64の種々の入力及び関連パラメータは、何れの任意の方式で実行されることが可能である。例えば、参照試料テーブルはまた、パーセントで表される導き出された化合物濃度に代えて、主成分の正部分及び負部分又は主成分の振幅又は強度を参照することが可能である。
図6は、本発明の較正手順を実行するフローチャートである。第1段階600において、参照試料が、光学分析システムの光学検査ボリューム内に位置付けられる。その後、段階602において、励起放射線がその参照試料にフォーカシングされ、参照試料の対応する光信号担持分光情報は光学分析システムに再入力され、光信号の主成分を決定するように、多変量光学要素及び検出器により分析されることが可能である。この分析に基づいて、参照試料の第1化合物又は検体の少なくとも第1濃度が、段階604において導き出されることが可能であり、続く段階606において少なくとも第1参照濃度と比較されることが可能である。この比較の結果、段階610で実行される全システムの較正のために最終的に用いられる、少なくとも第1較正値が段階608において生成される。好適には、較正手順は、較正モジュール30の処理ユニット46により実行可能であるコンピュータプログラムにより完全に実行されることが可能である。このように、較正は、分光分析されるようになっている種々の試料に対して及び変化する環境条件に対してそのシステムを適合させるように、繰り返して実行されることが可能である。
光学分析システムのMOEが再構成可能MOEとして実施される場合、又はMOEが異なる化合物又は検体についてデザインされた他のMOEで置き換えられる場合、段階602乃至610は、異なる化合物及び対応する異なる参照パラメータについて繰り返して実行されることが可能である。このように、単一の参照試料が、異なる検体又は化合物に関してそのシステムを較正するように用いられることが可能である。
図7は、種々の参照試料を用いる較正手順を実行するフローチャートである。段階700において、参照試料のインデックスは初期化され、1に等しくされる。次いで、後続の段階702において、第1参照試料が、光学分析システムに位置付けられる又は入れられる。後続の段階704乃至710において、主成分が決定され、記憶されている情報と比較され、その手順は、図6の段階602乃至608について説明した処理段階とかなり類似している。段階704において、第1参照試料の第1主成分が、多変量光学分析により決定される。その後、段階706において、参照主成分がメモリ50に適切に記憶されている場合、参照主成分が、第1参照試料の記憶されている濃度からの計算により又はメモリ50の読み取りにより得られる。その後、段階708において、この参照主成分は第1主成分と比較され、続く段階710において、この比較に基づいて、第1較正値が生成される。
続く段階712において、参照試料インデックスiが参照インデックスimaxと比較される。iがimaxより小さい場合、その方法は段階718に進み、ここで、参照試料インデックスiは1にインクリメントされる。その後、その方法は段階702に戻り、段階702乃至710が、第2参照試料を用い、第2主成分を決定し、第2参照主成分を第2主成分と比較することにより及び第2較正値を生成することにより、繰り返して実行される。この手順は、参照試料インデックスiがimaxより小さい限り、続けられる。実行サイクルの最大数が実行されるとすぐ、段階712において実行された決定は、較正アルゴリズムが実行される段階714により後続される。較正アルゴリズムの結果、種々の参照試料が表される成分又は検体の数に依存する単独の較正値又は較正値の集合が得られる。段階714における較正値又は較正値の集合の決定の後、較正の最終段階716が実行される。
Claims (15)
- 多変量光学要素及び検出器を用いることにより光信号の主成分の振幅を決定するように適合されている光学分析システムを較正する方法であって:
少なくとも第1参照試料から得られる少なくとも1つの光信号の少なくとも1つの主成分を決定する段階;
前記少なくとも1つの主成分を用いることにより前記第1参照試料の少なくとも第1パラメータを導き出す段階;
前記少なくとも第1パラメータと前記少なくとも第1参照試料の少なくとも第1参照パラメータとの間の比較を実行する段階;及び
前記比較を用いることにより前記少なくとも第1パラメータについての第1較正値を決定する段階であって、前記少なくとも第1較正値は前記光学分析システムを較正するために適用可能である、段階;
を有する方法。 - 請求項1に記載の方法であって、前記少なくとも第1パラメータ及び前記少なくとも第1参照パラメータは、前記参照試料の対象ボリュームの内部に位置している物質の少なくとも1つの成分の濃度を表し、前記少なくとも1つの光信号は、前記対象ボリュームから得られる分光信号を表す、方法。
- 請求項1に記載の方法であって、前記少なくとも第1パラメータ及び前記少なくとも第1参照パラメータは、前記少なくとも第1参照試料の内部の光放射線の非弾性散乱による前記少なくとも1つの光信号の一部を表す、方法。
- 請求項1に記載の方法であって:
前記少なくとも第1参照試料がない及び/又は光放射線がない前記検出器の出力信号から前記光学分析システムの少なくとも第2パラメータを導き出す段階であって、前記少なくとも第2パラメータはシステム固有ノイズを表し、そして前記光学分析システムを較正するために適用可能である、段階;
を更に有する、方法。 - 請求項1に記載の方法であって、前記参照試料は、前記光学分析システムの励起放射線及び前記光信号について少なくとも一部に透過性であるリザーバであって、第1濃度を有する少なくとも1つの成分を有する物質を有する、リザーバを有する、方法。
- 請求項1に記載の方法であって、前記参照試料は人工血管を有する人工皮膚組織を有する、方法。
- 請求項1に記載の方法であって:
前記較正値により前記光学分析システムを較正する段階;
前記少なくとも1つの主成分を用いることにより前記第1参照試料の少なくとも第3パラメータを繰り返して導き出す段階;及び
前記構成の品質のフィードバックを与えるように、前記少なくとも第1参照試料の前記少なくとも第1参照パラメータと前記少なくとも第3パラメータとの間の比較を繰り返して実行する段階;
を更に有する、方法。 - 請求項1に記載の方法であって:
イメージングシステムにより及び前記少なくとも第1参照試料について特定の参照マークにより前記少なくとも第1参照試料を認識する段階;並びに
前記少なくとも第1参照試料及び前記少なくとも第1参照パラメータの割り当てを与える記憶装置から前記少なくとも第1参照試料の前記少なくとも第1参照パラメータを得る段階;
を更に有する、方法。 - 多変量光学要素及び検出器を用いることにより光信号の主成分の振幅を決定するために光学分析システムを較正するコンピュータプログラムであって、該コンピュータプログラムは、前記光学分析システムの処理ユニットにより実行され、
少なくとも第1参照試料から得られる少なくとも1つの光信号の少なくとも1つの主成分を決定し、
前記少なくとも1つの主成分を用いることにより前記第1参照試料の少なくとも第1パラメータを導き出し、
前記少なくとも第1パラメータと前記少なくとも第1参照試料の少なくとも第1参照パラメータとの間の比較を実行し、そして
前記比較を用いることにより前記少なくとも第1パラメータについての第1較正値を決定し、前記少なくとも第1較正値は前記光学分析システムを較正するために適用可能である、
ように動作可能であるコンピュータプログラム。 - 多変量光学要素及び検出器を用いることにより光信号の主成分の振幅を決定するように適合されている光学分析システムであって:
少なくとも第1参照試料から得られる少なくとも1つの光信号の少なくとも1つの主成分を決定するための手段;
前記少なくとも1つの主成分を用いることにより前記第1参照試料の少なくとも第1パラメータを導き出すための手段;
前記少なくとも第1パラメータと前記少なくとも第1参照試料の少なくとも第1参照パラメータとの間の比較を実行するための手段;及び
前記比較を用いることにより前記少なくとも第1パラメータについての第1較正値を決定するための手段であって、前記少なくとも第1較正値は前記光学分析システムを較正するために適用可能である、手段;
を有する光学分析システム。 - 請求項10に記載の光学分析システムであって:
前記少なくとも第1参照試料と前記少なくとも第1参照パラメータとの間の割り当ての形で前記少なくとも第1参照試料の前記少なくとも第1参照パラメータを記憶するための記憶手段;
を更に有する、光学分析システム。 - 多変量光学要素及び検出器を用いることにより光信号の主成分の振幅を決定するように適合されている光学分析システムを較正するための参照試料の集合であって、前記参照試料は、光学分析システムの励起放射線及び前記光信号について少なくとも一部が透過性である、参照試料の集合であって:
少なくとも1つの成分を有する物質;及び
前記物質の前記少なくとも1つの成分の濃度に関するデータ;
を有する参照試料の集合。 - 多変量光学要素及び検出器を用いることにより光信号の主成分の振幅を決定するように適合されている光学分析システムであって:
少なくとも第1参照試料から得られる少なくとも1つの光信号の少なくとも1つの主成分を決定し、そして前記少なくとも1つの主成分を用いることにより前記第1参照試料の少なくとも第1パラメータを導き出すための分析ユニット;並びに
前記第1パラメータと第1パラメータを前記参照試料の少なくとも第1参照パラメータとの間の比較を実行するため、及び前記比較を用いることにより前記少なくとも第1パラメータについて少なくとも第1較正値を決定するための較正ユニットであって、前記第1較正値は前記光学分析システムを較正するために適用可能である、較正ユニット;
を有する光学分析システム。 - 請求項13に記載の光学分析システムであって、前記第1パラメータ及び前記第1参照パラメータは、前記参照試料の対象ボリュームの内部に位置している物質の少なくとも1つの成分の濃度を表し、前記光信号は、前記対象ボリュームから得られる分光信号を表す、光学分析システム。
- 請求項13に記載の光学分析システムであって:
参照マークを有する前記少なくとも第1参照試料の可視画像を与えるように適合されているイメージングシステム;及び
前記イメージングシステムの出力により前記少なくとも第1参照試料を認識するように適合され、そして前記構成ユニットに再構成された試料の情報を与えるように更に適合されている試料識別ユニット;
を更に有する、光学分析システム。
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013152192A (ja) * | 2012-01-26 | 2013-08-08 | Tokyo Univ Of Science | 有機化合物分析装置及び有機化合物分析方法 |
JP2015512522A (ja) * | 2012-04-05 | 2015-04-27 | レニショウ パブリック リミテッド カンパニーRenishaw Public Limited Company | 分光システムの性能を測定するための方法 |
JP2017173313A (ja) * | 2016-03-18 | 2017-09-28 | 日機装株式会社 | 成分分析装置 |
JP2019534075A (ja) * | 2016-10-06 | 2019-11-28 | ウェア2ビー リミテッド | 非侵襲健康モニタリングデバイスを校正するためのデバイス、システムおよび方法 |
Families Citing this family (63)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2005062986A2 (en) | 2003-12-31 | 2005-07-14 | The University Of South Carolina | Thin-layer porous optical sensors for gases and other fluids |
US20070201136A1 (en) * | 2004-09-13 | 2007-08-30 | University Of South Carolina | Thin Film Interference Filter and Bootstrap Method for Interference Filter Thin Film Deposition Process Control |
WO2007064578A2 (en) * | 2005-11-28 | 2007-06-07 | University Of South Carolina | Optical analysis system and optical train |
WO2007064575A1 (en) | 2005-11-28 | 2007-06-07 | Ometric Corporation | Optical analysis system and method for real time multivariate optical computing |
US20070166245A1 (en) | 2005-11-28 | 2007-07-19 | Leonard Mackles | Propellant free foamable toothpaste composition |
WO2007061436A1 (en) | 2005-11-28 | 2007-05-31 | University Of South Carolina | Self calibration methods for optical analysis system |
EP1955046A1 (en) * | 2005-11-28 | 2008-08-13 | University of South Carolina | Method of high-speed monitoring based on the use of multivariate optical elements |
US7911605B2 (en) * | 2005-11-28 | 2011-03-22 | Halliburton Energy Services, Inc. | Multivariate optical elements for optical analysis system |
US9170154B2 (en) | 2006-06-26 | 2015-10-27 | Halliburton Energy Services, Inc. | Data validation and classification in optical analysis systems |
WO2008057905A2 (en) | 2006-11-02 | 2008-05-15 | Ometric Corporation | Self-contained multivariate optical computing and analysis system |
EP2078187A2 (en) * | 2006-11-02 | 2009-07-15 | University of South Carolina | Multi-analyte optical computing system |
WO2008106391A1 (en) * | 2007-02-28 | 2008-09-04 | University Of South Carolina | Design of multivariate optical elements for nonlinear calibration |
US8265724B2 (en) | 2007-03-09 | 2012-09-11 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Cancellation of light shunting |
EP2140238B1 (en) | 2007-03-30 | 2020-11-11 | Ometric Corporation | In-line process measurement systems and methods |
US8184295B2 (en) * | 2007-03-30 | 2012-05-22 | Halliburton Energy Services, Inc. | Tablet analysis and measurement system |
US8213006B2 (en) * | 2007-03-30 | 2012-07-03 | Halliburton Energy Services, Inc. | Multi-analyte optical computing system |
US8283633B2 (en) * | 2007-11-30 | 2012-10-09 | Halliburton Energy Services, Inc. | Tuning D* with modified thermal detectors |
US8364224B2 (en) | 2008-03-31 | 2013-01-29 | Covidien Lp | System and method for facilitating sensor and monitor communication |
US8212213B2 (en) * | 2008-04-07 | 2012-07-03 | Halliburton Energy Services, Inc. | Chemically-selective detector and methods relating thereto |
JP4416827B1 (ja) * | 2008-09-10 | 2010-02-17 | シャープ株式会社 | 評価装置、校正方法、校正プログラム、及び、記録媒体 |
US9066660B2 (en) | 2009-09-29 | 2015-06-30 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Systems and methods for high-pass filtering a photoplethysmograph signal |
US8823802B2 (en) * | 2009-10-15 | 2014-09-02 | University Of South Carolina | Multi-mode imaging in the thermal infrared for chemical contrast enhancement |
US20120327410A1 (en) * | 2011-06-23 | 2012-12-27 | Cvg Management Corporation | Non-contact media detection system using reflection/absoption spectroscopy |
US9182355B2 (en) | 2011-08-05 | 2015-11-10 | Halliburton Energy Services, Inc. | Systems and methods for monitoring a flow path |
US8960294B2 (en) | 2011-08-05 | 2015-02-24 | Halliburton Energy Services, Inc. | Methods for monitoring fluids within or produced from a subterranean formation during fracturing operations using opticoanalytical devices |
US9464512B2 (en) | 2011-08-05 | 2016-10-11 | Halliburton Energy Services, Inc. | Methods for fluid monitoring in a subterranean formation using one or more integrated computational elements |
US9222348B2 (en) | 2011-08-05 | 2015-12-29 | Halliburton Energy Services, Inc. | Methods for monitoring the formation and transport of an acidizing fluid using opticoanalytical devices |
US9297254B2 (en) | 2011-08-05 | 2016-03-29 | Halliburton Energy Services, Inc. | Methods for monitoring fluids within or produced from a subterranean formation using opticoanalytical devices |
US8997860B2 (en) | 2011-08-05 | 2015-04-07 | Halliburton Energy Services, Inc. | Methods for monitoring the formation and transport of a fracturing fluid using opticoanalytical devices |
US9261461B2 (en) | 2011-08-05 | 2016-02-16 | Halliburton Energy Services, Inc. | Systems and methods for monitoring oil/gas separation processes |
US9441149B2 (en) | 2011-08-05 | 2016-09-13 | Halliburton Energy Services, Inc. | Methods for monitoring the formation and transport of a treatment fluid using opticoanalytical devices |
US9395306B2 (en) | 2011-08-05 | 2016-07-19 | Halliburton Energy Services, Inc. | Methods for monitoring fluids within or produced from a subterranean formation during acidizing operations using opticoanalytical devices |
US9222892B2 (en) | 2011-08-05 | 2015-12-29 | Halliburton Energy Services, Inc. | Systems and methods for monitoring the quality of a fluid |
US9206386B2 (en) | 2011-08-05 | 2015-12-08 | Halliburton Energy Services, Inc. | Systems and methods for analyzing microbiological substances |
US8902423B2 (en) * | 2011-11-23 | 2014-12-02 | University Of South Carolina | Classification using multivariate optical computing |
US10048100B1 (en) * | 2012-04-24 | 2018-08-14 | Westco Scientific Instruments, Inc | Spectrometer secondary reference calibration |
US8912477B2 (en) | 2012-04-26 | 2014-12-16 | Halliburton Energy Services, Inc. | Methods and devices for optically determining a characteristic of a substance |
US8823939B2 (en) * | 2012-04-26 | 2014-09-02 | Halliburton Energy Services, Inc. | Methods and devices for optically determining a characteristic of a substance |
US9013698B2 (en) * | 2012-04-26 | 2015-04-21 | Halliburton Energy Services, Inc. | Imaging systems for optical computing devices |
US9658149B2 (en) * | 2012-04-26 | 2017-05-23 | Halliburton Energy Services, Inc. | Devices having one or more integrated computational elements and methods for determining a characteristic of a sample by computationally combining signals produced therewith |
US9013702B2 (en) | 2012-04-26 | 2015-04-21 | Halliburton Energy Services, Inc. | Imaging systems for optical computing devices |
US8879053B2 (en) | 2012-04-26 | 2014-11-04 | Halliburton Energy Services, Inc. | Devices having an integrated computational element and a proximal interferent monitor and methods for determining a characteristic of a sample therewith |
US8941046B2 (en) | 2012-04-26 | 2015-01-27 | Halliburton Energy Services, Inc. | Methods and devices for optically determining a characteristic of a substance |
US8780352B2 (en) * | 2012-04-26 | 2014-07-15 | Halliburton Energy Services, Inc. | Methods and devices for optically determining a characteristic of a substance |
US9383307B2 (en) | 2012-04-26 | 2016-07-05 | Halliburton Energy Services, Inc. | Methods and devices for optically determining a characteristic of a substance |
US9080943B2 (en) | 2012-04-26 | 2015-07-14 | Halliburton Energy Services, Inc. | Methods and devices for optically determining a characteristic of a substance |
US9019501B2 (en) | 2012-04-26 | 2015-04-28 | Halliburton Energy Services, Inc. | Methods and devices for optically determining a characteristic of a substance |
US9702811B2 (en) | 2012-04-26 | 2017-07-11 | Halliburton Energy Services, Inc. | Methods and devices for optically determining a characteristic of a substance using integrated computational elements |
GB2513343A (en) * | 2013-04-23 | 2014-10-29 | Univ Singapore | Methods related to instrument-independent measurements for quantitative analysis of fiber-optic Raman spectroscopy |
WO2014084834A1 (en) * | 2012-11-29 | 2014-06-05 | Halliburton Energy Services, Inc. | System and method for monitoring water contamination when performing subterranean operations |
CA2898970A1 (en) | 2013-03-05 | 2014-09-12 | Halliburton Energy Services, Inc. | System, method and computer program product for photometric system design and environmental ruggedization |
AU2013393870B2 (en) * | 2013-07-09 | 2017-06-29 | Halliburton Energy Services, Inc. | Integrated computational elements with laterally-distributed spectral filters |
MX364675B (es) | 2013-09-25 | 2019-05-03 | Halliburton Energy Services Inc | Sistemas y metodos para calibrar elementos informaticos integrados. |
US9921151B2 (en) * | 2013-12-19 | 2018-03-20 | Halliburton Energy Services, Inc. | Correction of optical device throughput errors using integrated computational elements |
US20170010221A1 (en) * | 2014-04-22 | 2017-01-12 | Halliburton Energy Services, Inc. | Systems and Methods for Analyzing Contaminants in Flowing Bulk Powder Compositions |
WO2016091981A1 (en) * | 2014-12-11 | 2016-06-16 | Koninklijke Philips N.V. | X-ray detector, imaging apparatus and calibration method |
BR112017015275B1 (pt) | 2015-02-18 | 2022-06-28 | Halliburton Energy Services, Inc | Sistema de fundo de poço, e, método de operar poço |
WO2016171699A1 (en) * | 2015-04-23 | 2016-10-27 | Halliburton Energy Services, Inc. | Moveable assembly for simultaneous detection of analytic and compensation signals in optical computing |
US9885147B2 (en) | 2015-04-24 | 2018-02-06 | University Of South Carolina | Reproducible sample preparation method for quantitative stain detection |
US10041866B2 (en) | 2015-04-24 | 2018-08-07 | University Of South Carolina | Reproducible sample preparation method for quantitative stain detection |
US10551302B2 (en) | 2015-08-13 | 2020-02-04 | Halliburton Energy Services, Inc. | Calibration of optical computing devices using traceable filters |
CN109073548B (zh) * | 2016-04-12 | 2021-04-02 | 正点技术有限公司 | 用于验证tdlas系统操作的方法和设备 |
DE102018217321A1 (de) * | 2018-10-10 | 2020-04-16 | BSH Hausgeräte GmbH | NIR sensor |
Family Cites Families (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US2837959A (en) * | 1955-02-17 | 1958-06-10 | Baird Atomic Inc | Automatic means for aligning spectroscopic components |
US5553616A (en) * | 1993-11-30 | 1996-09-10 | Florida Institute Of Technology | Determination of concentrations of biological substances using raman spectroscopy and artificial neural network discriminator |
US6198531B1 (en) | 1997-07-11 | 2001-03-06 | University Of South Carolina | Optical computational system |
ATE352252T1 (de) * | 1997-11-12 | 2007-02-15 | Lightouch Medical Inc | Verfahren zur nicht invasiven analytenmessung |
US6574501B2 (en) * | 1998-07-13 | 2003-06-03 | Childrens Hospital Los Angeles | Assessing blood brain barrier dynamics or identifying or measuring selected substances or toxins in a subject by analyzing Raman spectrum signals of selected regions in the eye |
US6721583B1 (en) * | 1998-11-19 | 2004-04-13 | The United States Of America | Method for non-invasive identification of individuals at risk for diabetes |
US6205354B1 (en) * | 1999-06-18 | 2001-03-20 | University Of Utah | Method and apparatus for noninvasive measurement of carotenoids and related chemical substances in biological tissue |
US6368975B1 (en) | 1999-07-07 | 2002-04-09 | Applied Materials, Inc. | Method and apparatus for monitoring a process by employing principal component analysis |
DE10027100C2 (de) * | 2000-05-31 | 2002-08-08 | Klaus Mueller-Dethlefs | Verfahren und Vorrichtung zum Nachweisen von Substanzen in Körperflüssigkeiten |
US6609015B2 (en) | 2001-01-18 | 2003-08-19 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Analysis of a composition |
US6983176B2 (en) * | 2001-04-11 | 2006-01-03 | Rio Grande Medical Technologies, Inc. | Optically similar reference samples and related methods for multivariate calibration models used in optical spectroscopy |
US20030030800A1 (en) * | 2001-07-15 | 2003-02-13 | Golden Josh H. | Method and system for the determination of arsenic in aqueous media |
WO2004000809A1 (en) | 2002-06-24 | 2003-12-31 | Ciba Specialty Chemicals Holding Inc. | Cationic alkoxyamines and their use in producing nano particles from natural or synthetic clays |
ATE452330T1 (de) * | 2004-08-26 | 2010-01-15 | Koninkl Philips Electronics Nv | Kalibrierung für spektroskopische analysen |
-
2005
- 2005-12-12 WO PCT/IB2005/054176 patent/WO2006064446A1/en active Application Filing
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013152192A (ja) * | 2012-01-26 | 2013-08-08 | Tokyo Univ Of Science | 有機化合物分析装置及び有機化合物分析方法 |
JP2015512522A (ja) * | 2012-04-05 | 2015-04-27 | レニショウ パブリック リミテッド カンパニーRenishaw Public Limited Company | 分光システムの性能を測定するための方法 |
JP2017173313A (ja) * | 2016-03-18 | 2017-09-28 | 日機装株式会社 | 成分分析装置 |
JP2019534075A (ja) * | 2016-10-06 | 2019-11-28 | ウェア2ビー リミテッド | 非侵襲健康モニタリングデバイスを校正するためのデバイス、システムおよび方法 |
JP7071970B2 (ja) | 2016-10-06 | 2022-05-19 | ウェア2ビー リミテッド | 非侵襲健康モニタリングデバイスを校正するためのデバイス、システムおよび方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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