JP2018504944A

JP2018504944A - 生物学的信号取得のためのマルチスペクトル測定

Info

Publication number: JP2018504944A
Application number: JP2017529265A
Authority: JP
Inventors: シー．ファルコナー，メイナード; エム．ベルトマン，ウィレム
Original assignee: インテルコーポレイション
Priority date: 2014-12-17
Filing date: 2015-11-17
Publication date: 2018-02-22
Anticipated expiration: 2035-11-17
Also published as: US20160174843A1; TW201625924A; WO2016099745A1; KR102500057B1; CN106999114A; US9872621B2; EP3232929A4; JP6851308B2; TWI592648B; CN106999114B; KR20170094146A; EP3232929A1

Abstract

実施形態は機能的近赤外（ｆＮＩＲ）システムを含む。本システムは、第１、第２及び第３の発光ダイオード（ＬＥＤ）と、フォトディテクタと、命令が記憶された少なくとも１つの記憶媒体とを備える。命令はシステムに、（ａ）第１及び第２の期間に、第１、第２及び第３のＬＥＤから、第１、第２及び第３の波長で光エネルギーを放出し、（ｂ）放出された光エネルギーに基づいて、第１、第２及び第３の光学密度変化と、第１及び第２の発色団濃度の変化とを決定し、（ｃ）第１及び第２の発色団濃度の決定された変化に基づいて、第１、第２及び第３の吸収値を決定して第１の吸収スペクトル曲線に当てはめるようにさせる。本明細書には他の実施形態も記載される。

Description

機能的近赤外分光法（ｆＮＩＲ）は、近赤外（ＮＩＲ）光減衰、時間的又は位相的変化の測定から解かれた発色団濃度の定量化を含む、非侵襲的イメージング法である。ｆＮＩＲは、局所領域における脳活動の指標として脳の血液酸素レベルを測定することにより、脳活動（すなわち神経負荷）を検出するために用いることができる。具体的には、ｆＮＩＲは、脳活動を決定するのに必要な血液酸素レベルを検出するために、２つの異なる波長で赤外発光ダイオード（ＬＥＤ）を用いることができる。赤外線（ＩＲ）波長は、組織、皮膚及び骨のＩＲ「ウィンドウ」（例えば７００ｎｍ〜９００ｎｍ）内にあり、且つヘモグロビン及び酸素化ヘモグロビンによるＩＲ吸収に対応するように選択される。ヘモグロビン及び酸素化ヘモグロビンの濃度レベルの変化は、修正ランベルト・ベールの法則すなわちＯＤ＝−ｌｏｇ（Ｉ／Ｉ_０）＝ε［Ｘ］ｄ×ＤＰＦ＋Ｇを用いて決定することができる。ＯＤは、光の入射強度Ｉ_０に対する検出された光強度Ｉの負の対数比から決定される、サンプルの光学密度である。ＯＤは組織の吸収係数εに関係し、［Ｘ］は発色団濃度であり、ｄは、微分光路長係数（differential pathlength factor，ＤＰＦ）によってスケールされる、光源から検出器への光の正味距離であり、更に幾何学的因子Ｇである。

本発明の実施形態の特徴及び利点は、添付の特許請求の範囲と、１つ以上の例示的実施形態の以下の詳細な説明と、対応する図面から明らかになるであろう。適切であると考えられる場合には、対応する或いは類似する要素を示すために参照番号が図面の間で繰り返されている。
ヘモグロビン及び酸素化ヘモグロビンの吸収スペクトル曲線を含む。本発明の実施形態において、ヘモグロビン及び酸素化ヘモグロビンの吸収スペクトル曲線に吸収値を当てはめるプロセスを含む。酸素化ヘモグロビン濃度が低く、ヘモグロビン濃度が高い場合の、本発明の実施形態におけるヘモグロビン及び酸素化ヘモグロビンの吸収スペクトル曲線に対する曲線当てはめ吸収値を含む。酸素化ヘモグロビン濃度が高く、ヘモグロビン濃度が低い場合の、本発明の実施形態におけるヘモグロビン及び酸素化ヘモグロビンの吸収スペクトル曲線に対する曲線当てはめ吸収値を含む。酸素化ヘモグロビン濃度とヘモグロビン濃度が互いに類似する場合の、本発明の実施形態におけるヘモグロビン及び酸素化ヘモグロビンの吸収スペクトル曲線に対する曲線当てはめ吸収値を含む。本発明の実施形態におけるプロセスを実施するためのシステムを含む。

以下の説明では、多くの具体的な詳細が記載されているが、本発明の実施形態は、これらの具体的な詳細を伴わずに実施されてよい。周知の回路、構造及び技術は、この説明の理解を不明瞭にすることを避けるために、詳細には示されていない。「実施形態」、「様々な実施形態」等は、そのように記載された実施形態が特定の特徴、構造又は特性を含んでよいことを示すが、必ずしも全ての実施形態が特定の特徴、構造又は特性を含むわけではない。一部の実施形態は、他の実施形態について記載された特徴の一部又は全部を有してよく、或いはいずれも有さなくてもよい。「第１」、「第２」、「第３」等は共通の対象物を表し、同様の対象物の異なる例が参照されていることを示す。このような形容詞は、そのように記載された対象物が、時間的、空間的、順位付けその他の任意の方式のいずれかの順序で存在しなければならないことを意味するものではない。

前述したように、従来のｆＮＩＲシステムは、ＩＲ源とＩＲ検出器のアレイから成る（ＩＲ源は２つの波長にある。）。ｆＮＩＲシステムは、２つの波長を用いて、ヘモグロビン対酸素化ヘモグロビンの相対量（例えば濃度）を決定し、これは局所領域における脳活動の尺度を提供し得る。これは、図１に示すように、ヘモグロビン対酸素化ヘモグロビンの組織の内因性モル吸光係数ε等の、既知の値を用いて行われる。酸素化ヘモグロビンに対するヘモグロビンの相対量を正確に決定することは、受信信号（例えばＩ／Ｉ_０）が非常に小さく、大きなノイズ成分を有するので、かなり問題となり得る。捕捉されたデータの信号対雑音比（ＳＮＲ）を改善するための従来のメカニズムは、複数のサンプルにわたる時間平均化を含み、結果として測定時間が長くなる。

しかしながら、実施形態は、大幅に改善された信号品質及びデータキャプチャを提供し、よって、従来のシステムで可能であったよりも迅速に得られる、より正確な評価（例えば認知負荷評価）が可能になる。実施形態は、少数の全サンプルで達成できるよりも優れたＳＮＲ結果を得るために、既知の値（例えば、図１に示す波長対吸収特性）を複数の（例えば３以上の）波長における測定値と組み合わせる。これにより、より迅速な評価が可能になる。更に、実施形態は、適切なターゲット（すなわち、ヘモグロビン濃度対酸素化ヘモグロビン濃度）に関する情報が、期待される波長対吸収プロファイルに対するデータ点（吸収値）の適合から抽出されることを提供する。例えば、ヘモグロビン又は酸素化ヘモグロビンの吸収曲線のいずれかの予想される形状へのデータの適合（または不適切な適合）の欠如は、間違った発色団が検出された可能性があることを示す（例えば、ヘモグロビン又は酸素化ヘモグロビン以外のもの、或いはヘモグロビンと酸素化ヘモグロビンとの混同さえも）。実施形態は、予想される波長対吸収プロフィールに吸収値が強く適合しないときに、低い信頼水準出力（例えば視覚又は聴覚）を提供し、これにより、機器の誤動作を示したり、機器が被験者に正しく装着されていない（例えば、患者の頭蓋骨に適切に取り付けられていない）ことを示すことができる。したがって、様々な実施形態は、ｆＮＩＲシステムの信号取得を改善し、優れたデータ品質を提供し、データ取得時間を短縮し、リアルタイムの（或いはほぼリアルタイムの）データ測定を可能にする。例えば、実施形態は、信頼できる発色団濃度情報を提供するために必要なＩ／Ｉ_０測定平均の数を減少させる。したがって、データ取得と処理時間が短縮され、より高速なデータ取得とユーザへのフィードバックが提供される。

図１は、ヘモグロビン（110）及び酸素化ヘモグロビン（111）の吸収スペクトル曲線を含む。ヘモグロビンと酸素化ヘモグロビンの両方の吸収（Ｙ軸）対波長（Ｘ軸）曲線の形状は、一定量である。ヘモグロビンと酸素化ヘモグロビンの量（例えば濃度）が変化するにつれて、吸収曲線は互いに対して上下に動く（但し、曲線の形状は同じままである）。

図２は、本発明の実施形態において、ヘモグロビン及び酸素化ヘモグロビンの吸収スペクトル曲線に吸収値を当てはめるプロセス200を含む。

ブロック205において、ｆＮＩＲシステムは、第１の期間に、第１、第２、第３及び第４のＬＥＤその他の赤外線源から、第１、第２、第３及び第４の波長の第１の光エネルギーを放出する。一実施形態では、第１、第２、第３及び第４の波長は互いに不等である。一実施形態では、第１及び第２の波長は６５０ｎｍと８００ｎｍとの間であり、第３及び第４の波長は８００ｎｍと９５０ｎｍとの間である。例えば、図３は、酸素化ヘモグロビン濃度が低く、ヘモグロビン濃度が高い場合の、本発明の実施形態におけるヘモグロビン及び酸素化ヘモグロビンの吸収スペクトル曲線に対する曲線当てはめ吸収値を含む。具体的には、図３では、第１及び第２の波長（301，302）が６５０ｎｍと８００ｎｍとの間であり、第３及び第４の波長（303，304）が８００ｎｍと９５０ｎｍの間である。実施形態は、実施形態がｆＮＩＲとヘモグロビン及び酸素化ヘモグロビンの検出に厳密に関連しないことを考慮して、波長300，305等の他の波長を利用して精度を高めることもでき、６５０ｎｍ及び９５０ｎｍ内であってもなくてもよい。図３では、第１及び第２の吸収スペクトルデータセットは、第１及び第２の吸収スペクトル曲線310（ヘモグロビン），311（酸素化ヘモグロビン）に対応する。

上述のように、実施形態は、従来のシステムよりも多くの波長測定値を用いる。しかしながら、波長の選択も従来のシステムとは異なる。例えば、図３では、波長301は、吸収スペクトル曲線310の変曲点312以下の位置に対応し、波長302は、変曲点312よりも大きな追加の位置に対応する。点312のような変曲点は、曲がりの方向の変化が生じる曲線の点である。加えて、波長300は、変曲点312よりも小さい追加の位置に対応する。既知の変曲点312に対応する波長をブラケッティング（変曲点の両側の波長を選択する）又は少なくともターゲティングすることにより、実施形態は、図５に対処する以下の議論でより明らかになるように、発色団濃度（例えば［Ｈｂ］、［ＨｂＯ_２］）をより良好に区別することができる。

ブロック205には示されていないが、光エネルギーが放出されるだけでなく、Ｉ／Ｉ_０（或いはより具体的にはＩ_０）が検出される。

ブロック210において、システムは、第２の期間に、第１、第２、第３及び第４のＬＥＤから、第１、第２、第３及び第４の波長で第２の光エネルギーを放出する。例えば、ブロック205でいう期間とは、対象の「休息」状態に関連してよく、ブロック210における期間は、対象の「検査」状態に関連してよい。更に、第２の期間に第１、第２、第３及び第４のＬＥＤから第１、第２、第３及び第４の波長の第２の光エネルギーを放出することは、必ずしもエネルギーがＬＥＤから同時に放出されることを意味しない（しかし、一部の実施形態では放出は実際には同時である）。一部の実施形態では、光放出は本質的に連続的であり、互いに重なり合わずにすぐに放出される。ブロック205における光エネルギーの放出についても同様である。

ブロック215において、システムは、第１及び第２の光エネルギーを放出することに基づいて、第１、第２、第３及び第４の光学密度変化（ΔOD）を決定する。例えば、ΔΟD_λ1=（εHb_λ1[ΔHb]+εHbO_2λ1[ΔHbO₂]）×d×DPF，ΔΟD_λ2=（εHb_λ2[ΔHb]+εHbO_2λ2[ΔHbO₂]）×d×DPF，ΔΟD_λ3=（εHb_λ3[ΔHb]+εHbO_2λ3[ΔHbO₂]）×d×DPF，ΔΟD_λ4=（εHb_λ4[ΔHb]+εHbO_2λ4[ΔHbO₂]）×d×DPF，…，ΔΟD_λn=（εHb_λn[ΔHb]+εHbO_2λn[ΔHbO₂]）×d×DPF（ｎは、感知された波長の総数である）。よって、４つの光学密度変化を決定しても、ｎ＞４の場合、追加の変化を決定することが妨げられることはない。

ブロック220において、システムは、決定された第１、第２、第３及び第４のＯＤ変化に基づいて、第１の発色団濃度における第１の変化（Δ［Ｈｂ］）と、第２の発色団濃度における第２の変化（Δ［ＨｂＯ_２］）を決定する。例えば、一実施形態は、以下のように濃度変化を解く。

（行列１）
行列１に見られるように、一実施形態は、１つ又は２つの発色団濃度を決定するために３つ以上の波長を用いることにより、優決定系（overdetermined system）を利用する。線形方程式の体系は、未知数よりも多くの方程式が存在する場合、優決定とみなされる。この用語は、制約計数（constraint counting）の概念の観点から説明することができる。それぞれの未知数は、利用可能な自由度として見ることができる。システムに導入される各方程式は、１自由度を制限する制約としてみなすことができる。よって、一実施形態では、ｆＮＩＲシステムは、優決定系を介して、決定されたＯＤ変化に基づいて発色団濃度の変化を決定する。

ブロック225において、システムは、第１及び第２の発色団における第１及び第２の変化を決定することに基づいて、第１、第２、第３及び第４の吸収値を決定する。ブロック230において、システムは、第１及び第２の発色団に対応する第１及び第２の吸収スペクトルデータセットに、第１、第２、第３及び第４の吸収値を当てはめる。図３に示すように、吸収値320，321，322，323，324，325が決定される。図３は、酸素化ヘモグロビン濃度が低くヘモグロビン濃度が高い、固有の状況を示す。

曲線当てはめに関して、実施形態は、吸収値320，321，322，323，324，325を曲線310，311（２つの発色団の吸収スペクトルデータセットに基づく）に当てはめるために、平均二乗誤差（ＭＳＥ）を用いる。統計では、推定量のＭＳＥは、「誤差」の平方の平均、すなわち推定量と推定されたものとの差を測定する。

曲線当てはめは、一連のデータポイントに最適な、場合によっては制約の影響を受ける曲線又は数学的関数を作成するプロセスである。曲線当てはめには、補間（データへの正確な当てはめが求められる）か平滑化（データにほぼ当てはまる「滑らかな」関数が構築される）のいずれかが含まれ得る。関連するトピックは回帰分析であり、ランダムな誤差と共に観測されるデータに当てはめられる曲線に不確実性（例えば「信頼水準」）がどれだけ存在するか等、統計的推論の問題に更に焦点を当てる。当てはめられた曲線は、データの視覚化の補助として用いて、データが利用できない関数の値を推測することができ、また、２つ以上の変数間の関係を要約することができる。

最小二乗法は、優決定系の近似解に対するアプローチである。「最小二乗」とは、全体の解が、各方程式の結果に生じる誤差の二乗の和を最小にすることを意味する。最小二乗は、データ当てはめ／曲線当てはめに用いることができる。最小二乗法における最良の当てはめは、残差の二乗の和を最小にする。残差は、観測値とモデルによって提供される当てはめ値との差である。当然ながら、他の実施形態では、他の曲線当てはめ技術が採用される。

図３に戻る。実施形態は、吸収値を曲線310，311に当てはめるために、ＭＳＥ及び行列１を用いる。しかしながら、この実施形態はまた、吸収値を曲線310に当てはめるためにＭＳＥを用いるので、行列１は［ΔＨｂ］についてのみ解くために用いられ、［ΔＨｂＯ_２］には用いられない。そのような場合、酸素化ヘモグロビンは、６つのデータ点320，321，322，323，324，325の全てが用いられるときに最も良好にゼロに当てはまるので、修正された行列１は、未修正の行列１（［ΔＨｂ］と［ΔＨｂＯ_２］の両方について解く）と同じＭＳＥを有する。そのような場合、この実施形態は、酸素化ヘモグロビンよりもヘモグロビンの優位性を示す２つの発色団間のデータをはっきりと区別している。

ブロック235では、システムが、第１、第２、第３及び第４の吸収値を第１及び第２の吸収スペクトルデータセットに当てはめることに基づいて、少なくとも１つの信頼水準を決定する。行列１の修正型（［ΔＨｂ］についてのみ解く）に関連付けられる低いＭＳＥ（すなわち曲線310への強い当てはめ）に基づいて、［ΔＨｂ］及び［ΔＨｂＯ_２］に関して高い信頼水準が見出され、ユーザは、データが正確であり、装置が適切に機能していることをより確信することができる。

ブロック225に戻ると（図３の代わりに図４のデータに着目する）、システムが、第１及び第２の発色団の第１及び第２の変化を決定することに基づいて、第１、第２、第３及び第４の吸収値を決定する。ブロック230では、システムが、第１、第２、第３及び第４の吸収値を、第１及び第２の発色団に対応する第１及び第２の吸収スペクトルデータセットに当てはめる。図４に見られるように、吸収値420，421，422，423，424，425が決定される。図４は、酸素化ヘモグロビン濃度が高くヘモグロビン濃度が低い固有の状況を示す。

曲線当てはめに関して、実施形態は、曲線410，411（２つの発色団の吸収スペクトルデータセットに基づく）に吸収値を当てはめるために、平均二乗誤差を用いる。図４に関して、実施形態は、吸収値を曲線410，411に当てはめるために、ＭＳＥ及び行列１を用いる。しかしながら、この実施形態はまた、吸収値を曲線411に当てはめるためにＭＳＥを用いるので、行列１は［ΔＨｂＯ_２］についてのみ解くために用いられ、［ΔＨｂ］には用いられない。そのような場合、ヘモグロビンは、６つのデータ点420，421，422，423，424，425の全てが用いられるときに最も良好にゼロに当てはまるので、修正された行列１は、未修正の行列１（［ΔＨｂ］と［ΔＨｂＯ_２］の両方について解く）と同じＭＳＥを有する。そのような場合、この実施形態は、ヘモグロビンよりも酸素化ヘモグロビンの優位性を示す２つの発色団間のデータをはっきりと区別している。

ブロック235では、システムが、第１、第２、第３及び第４の吸収値（例えば、データ点420，421，422，423，424，425のうち任意の４つ以上）を第１及び第２の吸収スペクトルデータセットに当てはめることに基づいて、少なくとも１つの信頼水準を決定する。行列１の修正型（［ΔＨｂ］についてのみ解く）に関連付けられる低いＭＳＥ（すなわち曲線411への強い当てはめ）に基づいて、［ΔＨｂ］及び［ΔＨｂＯ_２］に関して高い信頼水準が見出され、ユーザは、データが正確であり、装置が適切に機能していることをより確信することができる。

ブロック225に戻ると（図３又は４の代わりに図５のデータに着目する）、システムが、第１及び第２の発色団の第１及び第２の変化を決定することに基づいて、第１、第２、第３及び第４の吸収値を決定する。ブロック230では、システムが、第１、第２、第３及び第４の吸収値を、第１及び第２の発色団に対応する第１及び第２の吸収スペクトルデータセットに当てはめる。図５に見られるように、吸収値520，521，522，523，524，525が決定される。図５は、酸素化ヘモグロビン濃度とヘモグロビン濃度が互いに類似する固有の状況を示す。例えば、曲線510，511は、７００ｎｍ〜７６０ｎｍの範囲の間で非常によく類似する。

曲線当てはめに関して、実施形態は、曲線510，511（２つの発色団の吸収スペクトルデータセットに基づく）に吸収値を当てはめるために、ＭＳＥを用いる。図５に関して、実施形態は、吸収値を曲線510，511に当てはめるために、ＭＳＥ及び行列１を用いる。しかしながら、この実施形態はまた、７００ｎｍ〜７６０ｎｍの波長範囲について吸収値を曲線510に当てはめるためにＭＳＥを用いるので、行列１は［ΔＨｂ］についてのみ解くために用いられ、［ΔＨｂＯ_２］には用いられない。そのような場合、ＭＳＥは、７００〜７６０ｎｍの間の３つの点520，521，522に当てはまるとき、脱酸素化ヘモグロビン［ΔＨｂ］では最も低い。このシナリオにおいて、従来の手法では、７００〜７６０ｎｍの点から線510，511の曖昧さを取り除くことができないであろう（従来の方法では、この領域内に１つのデータ点しかないので）。しかし、実施形態は、これらの３つのデータ点520，521，522のＭＳＥを調べることにより、図５の７００〜７６０ｎｍの間のような困難な条件であっても、線510，511を区別することができる。同様の分析は、ＭＳＥに基づいて曲線511に対する最良の当てはめを示すデータポイント523，524，525について、９００ｎｍ〜９６０ｎｍの範囲について実施することができる。

ブロック235では、システムが、第１、第２、第３及び第４の吸収値を第１及び第２の吸収スペクトルデータセットに当てはめることに基づいて、少なくとも１つの信頼水準を決定する。行列１の修正型（［ΔＨｂ］についてのみ解く）に関連付けられる低いＭＳＥ（すなわち曲線510への強い当てはめ）に基づいて、［ΔＨｂ］及び［ΔＨｂＯ_２］に関して高い信頼水準が見出され、ユーザは、データが正確であり、装置が適切に機能していることをより確信することができる。

図２〜５と関連する議論は、例示的な例に過ぎず、実施形態をサンプリングされた具体的な数の波長に限定するものではなく、測定のための波長の選択も制限しない。実施形態は、特性形状の最良の予測を提供する波長を採用するように変更することができる（それらがヘモグロビン／酸素化ヘモグロビン発色団用であるか他の発色団用であるか否かに関わらず）。例えば、測定された点と予想される形状との間のＲＭＳ誤差を最小にする等、吸収形状レベルの決定には多くの利用可能な技術がある。形状（例えば曲線510，511）は、ルックアップテーブル、多項式その他の数学的関数によって表すことができる。

実施形態は、医療機器（例えば、脳損傷を研究するために認知負荷を評価する）や家電（例えば、長い睡眠不足期間の後に電動車両を動作させることに対する適正を判定するために認知負荷を評価する）、脳‐コンピュータインタフェース（ＢＣＩ）に関する健康／フィットネス機器において採用することができる（スタンドアロンのモダリティとして、或いは既存のモダリティと組み合わせて）。

実施形態のハードウェアは、複数のＬＥＤその他の赤外線ソースと、１つ以上のセンサを含んでよい。ＬＥＤは、７００〜９００ｎｍの範囲内に２つ以上のＩＲ波長の同時又は非同時放出を提供することができる。一実施形態では、ＬＥＤは、一般に、その出力を感知するために用いられるフォトディテクタから等距離にある。

図６は、本発明の実施形態におけるプロセスを実施するためのシステムを含む。本明細書で論じるｆＮＩＲシステムは、以下に説明する図６のシステムのようなシステムを利用してよい。実際、実施形態は、多くの異なるタイプのシステムで採用されてよい。例えば、一実施形態では、通信装置は、本明細書に記載の様々な方法及び技術を実行するように構成することができる。当然ながら、本発明の範囲は通信装置に限定されず、他の実施形態は、命令を処理するための他のタイプの装置を対象とすることができる。

プログラム命令は、命令でプログラムされた汎用又は専用の処理システムに本明細書に記載の動作を実行させるために用いることができる。代替として、動作は、動作を実行するためのハードワイヤードロジックを含む特定のハードウェアコンポーネントによって、或いは、プログラムされたコンピュータコンポーネントとカスタムハードウェアコンポーネントの任意の組合わせによって、実行されてよい。本明細書で説明される方法は、（ａ）処理システムその他の電子装置を該方法を実行するようにプログラムするために用いることのできる命令を記憶した１つ以上の機械可読媒体を含むことのできるコンピュータプログラム製品、又は、（ｂ）システムに該方法を実行させるための命令が記憶された少なくとも１つの記憶媒体として、提供されてよい。本明細書で使用される用語「機械可読記憶媒体」又は「記憶媒体」は、本明細書に記載の方法のうちのいずれか１つを機械に実行させる、機械による実行のための一連の命令（信号を含む一時的媒体又は非一時的媒体）を記憶又は符号化することのできる任意の媒体を含むものとする。したがって、「機械可読記憶媒体」又は「記憶媒体」という用語は、限定ではないが、ソリッドステートメモリ、光学及び磁気ディスク、読出専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的ＥＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、ディスクドライブ、フロッピーディスク、コンパクトディスクＲＯＭ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、フラッシュメモリ、光磁気ディスク等のメモリと、機械アクセス可能な生物状態保存又は信号保存等のよりエキゾチックな媒体と、を含むものとする。媒体は、機械によって読取り可能な形態で情報を記憶、送信又は受信するための任意の機構を含むことができる。また、媒体は、アンテナ、光ファイバ、通信インタフェース等、プログラムコードが通過することのできる媒体を含むことができる。プログラムコードは、パケット、シリアルデータ、パラレルデータ等の形で送信することができ、圧縮又は暗号化された形式で使用することができる。更に、アクションを取ったり結果を生じさせるものとして、どのような形にせよ（例えばプログラム、プロシージャ、プロセス、アプリケーション、モジュール、ロジック等）ソフトウェアについて話すことは、当技術分野では一般的である。このような表現は、処理システムによるソフトウェアの実行が、プロセッサにアクションを実行させたり結果を生成させるという簡略な方法に過ぎない。

ここで図６を参照すると、本発明の一実施形態に係るシステム実施形態1000のブロック図が示されている。システム1000は、例えば、携帯電話、スマートフォン、タブレット、Ｕｌｔｒａｂｏｏｋ（登録商標）、ノートブック、ラップトップ、パーソナルデジタルアシスタント、ウェアラブルインターネット接続デバイス（例えばリストバンド、ヘッドバンド、眼鏡、競技用ヘルメット、軍用ヘルメット、野球用キャップ、帽子）等のモバイルコンピューティングノードや、モバイルプロセッサベースのプラットフォームに含まれてよい。実施形態は、光放出及び検出並びに／若しくは発色団濃度決定の一部又は全部を順番に指示するクラウドベースのシステムと通信するための無線容量を有するＬＥＤ並びにセンサを含む、ヘッドバンドを含むことができる。

図示されるのは、第１の処理要素1070及び第２の処理要素1080を含むマルチプロセッサシステム1000である。２つの処理要素1070，1080が示されているが、システム1000の実施形態はそのような処理要素を１つだけ含むこともできることを理解されたい。システム1000は、ポイントツーポイントインタコネクトシステムとして示されており、第１の処理要素1070と第２の処理要素1080は、ポイントツーポイントインタコネクト1050を介して結合されている。図示されたインタコネクトのいずれか又は全ては、ポイントツーポイントインタコネクトではなくマルチドロップバスとして実装されてよいことを理解されたい。図示のように、処理要素1070，1080のそれぞれは、第１及び第２のプロセッサコア（すなわち、プロセッサコア1074a，1074bとプロセッサコア1084a，1084b）を含むマルチコアプロセッサであってよい。そのようなコア1074，1074b，1084a，1084bは、本明細書で論じられる方法と同様に命令コードを実行するように構成されてよい。

各処理要素1070，1080は、少なくとも１つの共有キャッシュを含んでよい。共有キャッシュは、コア1074a，1074b及びコア1084a，1084bのような、プロセッサの１つ以上のコンポーネントによってそれぞれ利用されるデータ（例えば命令）を記憶することができる。例えば、共有キャッシュは、プロセッサのコンポーネントによる高速アクセスのために、メモリ1032，1034に記憶されたデータをローカルにキャッシュすることができる。１つ以上の実施形態において、共有キャッシュは、レベル２（Ｌ２）、レベル３（Ｌ３）、レベル４（Ｌ４）その他のレベルのキャッシュ等の１つ以上の中間レベルキャッシュ、最終レベルキャッシュ（ＬＬＣ）及び／又はそれらの組合わせを含んでよい。

２つの処理要素1070，1080のみで示されているが、本発明の範囲はこれに限定されないことを理解されたい。他の実施形態では、１つ以上の追加の処理要素が所与のプロセッサに存在してよい。代替として、１つ以上の処理要素1070，1080は、アクセラレータやフィールドプログラマブルゲートアレイ等、プロセッサ以外の要素であってよい。例えば、追加の処理要素は、第１のプロセッサ1070と同じ追加のプロセッサ、第１のプロセッサ1070に対して異種又は非対称である追加のプロセッサ、アクセラレータ（例えばグラフィックアクセラレータやデジタル信号処理（ＤＳＰ）ユニット）、フィールドプログラマブルゲートアレイその他の任意の処理要素を含んでよい。アーキテクチャ、マイクロアーキテクチャ、熱、電力消費特性等を含む一連のメトリクス・オブ・メリット（metrics of merit）に関して、処理要素1070，1080の間には様々な相違が存在し得る。そのような差異は、処理要素1070，1080の間の非対称性及び異種性として効果的に現れる可能性がある。少なくとも１つの実施形態では、様々な処理要素1070，1080は、同じダイパッケージ内に存在してもよい。

第１の処理要素1070は、メモリコントローラロジック（ＭＣ）1072及びポイントツーポイント（Ｐ−Ｐ）インタフェース1076，1078を含んでもよい。同様に、第２の処理要素1080は、ＭＣ1082及びＰ−Ｐインタフェース1076，1078を含んでよい。ＭＣ1072，1082は、プロセッサをそれぞれのメモリ、すなわちメモリ1032とメモリ1034に結合する。メモリ1032とメモリ1034は、それぞれのプロセッサにローカルに接続されたメインメモリの一部であってよい。ＭＣロジック1072，1082は、処理要素1070，1080に統合されているように示されているが、代替の実施形態では、ＭＣロジックは、統合されるのではなく、処理要素1070，1080の外側のディスクリートロジックであってよい。

第１の処理要素1070及び第２の処理要素1080は、それぞれＰ−Ｐインタコネクト1062，1010４を介し、Ｐ−Ｐインタフェース1076，1086を介して、Ｉ／Ｏサブシステム1090に結合されてよい。図示のように、Ｉ／Ｏサブシステム1090は、Ｐ−Ｐインタフェース1094，1098を含む。更に、Ｉ／Ｏサブシステム1090は、Ｉ／Ｏサブシステム1090を高性能グラフィックスエンジン1038に接続するためのインタフェース1092を含む。一実施形態では、グラフィックスエンジン1038をＩ／Ｏサブシステム1090に結合するために、バスが用いられてよい。或いは、ポイントツーポイントインタコネクト1039がこれらのコンポーネントを結合してよい。

次に、Ｉ／Ｏサブシステム1090は、インタフェース1096を介して第１のバス10110に結合されてよい。一実施形態では、第１のバス10110は、ＰＣＩ（Peripheral Component Interconnect）バス、或いはPCI Expressバス又は別の第３世代Ｉ／Ｏインタコネクトバス等のバスであってよいが、本発明の範囲はこれに限定されない。

図示のように、様々なＩ／Ｏデバイス1014，1024は、第１のバス10110を第２のバス1020に結合することのできるバスブリッジ1018と共に、第１のバス10110に結合されてよい。一実施形態では、第２のバス1020は、ＬＰＣ（low pin count）バスであってよい。例えばキーボード／マウス1022、通信装置1026（コンピュータネットワークと通信することができる）、ディスクその他の大容量記憶装置等のデータ記憶部1028（一実施形態ではコード1030を含んでよい）を含む様々な装置を、第２のバス1020に結合することができる。コード1030は、上述した方法の１つ以上の実施形態を実行するための命令を含んでよい。更に、オーディオＩ／Ｏ1024が第２のバス1020に結合されてよい。

他の実施形態も考えられることに留意されたい。例えば、示されているポイントツーポイントアーキテクチャの代わりに、システムは、マルチドロップバス或いは別のそのような通信トポロジを実装することができる。また、図６の要素は、代替的に、図６に示されるよりも多い又は少ない集積チップを用いて分割されてよい。

実施形態は、様々なブリッジ、グラフィックパッケージ1038、キーボード／マウス1022等のような、図６の特定のコンポーネントを除外することができる。

以下の実施例は、更なる実施形態に関する。

例１は、機能的近赤外（ｆＮＩＲ）システムを含む。本システムは、第１、第２、第３及び第４のフォトエミッタと、少なくとも１つのフォトディテクタと、命令が記憶された少なくとも１つの記憶媒体であって、命令はシステムに、（ａ）第１の期間に、第１、第２、第３及び第４のフォトエミッタから、第１、第２、第３及び第４の波長で第１の光エネルギーを放出し、（ｂ）第２の期間に、第１、第２、第３及び第４のフォトエミッタから、第１、第２、第３及び第４の波長で第２の光エネルギーを放出し、（ｃ）第１及び第２の光エネルギーを放出することに基づいて、第１、第２、第３及び第４の光学密度変化を決定し、（ｅ）決定された第１、第２、第３及び第４の光学密度変化に基づいて、第１の発色団濃度の第１の変化と第２の発色団濃度の第２の変化とを決定し、（ｆ）第１及び第２の発色団における第１及び第２の変化を決定することに基づいて、第１、第２、第３及び第４の吸収値を決定し、（ｇ）第１、第２、第３及び第４の吸収値を、第１及び第２の発色団に対応する第１及び第２の吸収スペクトルデータセットに当てはめ、（ｈ）第１、第２、第３及び第４の吸収値を第１及び第２の吸収スペクトルデータセットに当てはめることに基づいて、少なくとも１つの信頼水準を決定するようにさせる、少なくとも１つの記憶媒体と、を備える。

例２では、例１の主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、（ａ）第１、第２、第３及び第４の波長は互いに不等であり、（ｂ）第１及び第２の波長は６５０ｎｍと８００ｎｍとの間であり、第３及び第４の波長は８００ｎｍと９５０ｎｍとの間である。当然ながら、他の実施形態は、７００ｎｍ〜８５０ｎｍや７５０ｎｍ〜９００ｎｍ等、他の範囲に対処することができる。

例３では、例１〜２の主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、第１及び第２の吸収スペクトルデータセットは、第１及び第２の吸収スペクトル曲線に対応する。

例４では、例１〜３の主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、第１の波長は、第１の吸収スペクトル曲線の変曲点以下の位置に対応し、第２の波長は、変曲点よりも大きな追加の位置に対応する。

例５では、例１〜４の主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、第１の発色団はヘモグロビンと酸素化ヘモグロビンの一方であり、第２の発色団はヘモグロビンと酸素化ヘモグロビンの他方である。

例６では、例１〜５の主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、第１、第２、第３及び第４のフォトエミッタは、発光ダイオード（ＬＥＤ）を含む。

例７では、例１〜６の主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、命令はシステムに、第１、第２、第３及び第４の吸収値を第１の吸収スペクトルデータセットに当てはめることに対応する第１の信頼水準と、第１、第２、第３及び第４の吸収値を第２の吸収スペクトルデータセットに当てはめることに対応する第２の信頼水準を決定するようにさせる。

例えば、これは、吸収値を取って、最良の当てはめを探す様々な曲線に当てはめることを含んでよい。

例８では、例１〜７の主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、命令はシステムに、第１及び第２の吸収値を第１の吸収スペクトルデータセットに当てはめることと、第３及び第４の吸収値を第２の吸収スペクトルデータセットに当てはめることとに対応する第１の信頼水準を決定するようにさせる。

例えば、一部の実施形態は、いくつかの値を取り、それらを曲線に当てはめ、他の値を別の曲線に当てはめる。同じ値を、他の異なる曲線だけでなく、同じ曲線のいくつかと比較することができる。

例９では、例１〜８の主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、命令はシステムに、第１、第２、第３及び第４の吸収値を第１及び第２の吸収スペクトルデータセットに当てはめることに対応する第１の信頼水準を決定するようにさせる。

例えば、一部の値は複数の曲線に当てはめられる。

例１０では、例１〜９の主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、第１の信頼水準は、第１及び第２の吸収値が第２の吸収スペクトルデータセットよりも第１の吸収スペクトルデータセットに良好に当てはまる場合と、第３及び第４の吸収値が第１の吸収スペクトルデータセットよりも第２の吸収スペクトルデータセットに良好に当てはまる場合とに、ポジティブに対応する。

例えば、図５には、ヘモグロビンがより容易に認識される波長範囲において、値が曲線510に最も良好に当てはまり、酸素化ヘモグロビンがより容易に認識される波長範囲において、値が曲線511に最も良好に当てはまる場合が示されている。換言すると、これにより、酸素化ヘモグロビン及びヘモグロビンの性能が典型的であるほど信頼水準が高くなることが説明される。

例１１では、例１〜１０の主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、第１の信頼水準は、第１、第２、第３及び第４の吸収値が第２の吸収スペクトルデータセットよりも第１の吸収スペクトルデータセットに良好に当てはまる場合にネガティブに対応する。

例えば、図３には、ヘモグロビンがより容易に認識され、且つ酸素化ヘモグロビンがより容易に認識される波長範囲において、値が曲線310に最も良好に当てはまる場合が示されている。換言すると、これにより、酸素化ヘモグロビン及びヘモグロビンの性能が典型的でないほど信頼水準が低くなることが説明される。

例１２では、例１〜１１の主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、第１、第２、第３及び第４のフォトエミッタは全て、少なくとも１つのフォトディテクタから概して等距離にある。

例１３では、例１〜１２の主題は、任意に、第５及び第６のフォトエミッタを含むことができる。命令はシステムに、（ａ）第１の期間に、第５及び第６のフォトエミッタから、第５及び第６の波長で第１の光エネルギーを放出し、（ｂ）第２の期間に、第５及び第６のフォトエミッタから、第５及び第６の波長で第２の光エネルギーを放出し、（ｃ）第１及び第２の光エネルギーを放出することに基づいて、第５及び第６の光学密度変化を決定し、（ｅ）決定された第５及び第６の光学密度変化に基づいて、第１の発色団の第１の変化と第２の発色団の第２の変化とを決定し、（ｆ）第１及び第２の発色団における第１及び第２の変化を決定することに基づいて、第５及び第６の吸収値を決定し、（ｇ）第５及び第６の吸収値を、第１及び第２の吸収スペクトルデータセットに当てはめ、（ｈ）第５及び第６の吸収値を第１及び第２の吸収スペクトルデータセットに当てはめることに基づいて、少なくとも１つの信頼水準を決定するようにさせる。

例１４では、例１〜１３の主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、命令はシステムに、第１及び第２の発色団の決定された第１及び第２の変化に基づいて、認知負荷を決定するようにさせる。

例１５では、例１〜１４の主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、命令はシステムに、決定された第１、第２、第３及び第４の光学密度変化に基づいて、優決定系を介して、第１及び第２の発色団濃度の第１及び第２の変化を決定するようにさせる。

例１６は、ｆＮＩＲシステムを含む。本システムは、第１、第２及び第３の発光ダイオード（ＬＥＤ）と、フォトディテクタと、命令が記憶された少なくとも１つの記憶媒体とを備える。命令は本システムに、（ａ）第１及び第２の期間に、第１、第２及び第３のＬＥＤから、第１、第２及び第３の波長で光エネルギーを放出し、（ｂ）放出された光エネルギーに基づいて、第１、第２及び第３の光学密度変化と、第１及び第２の発色団濃度の変化とを決定し、（ｃ）第１及び第２の発色団濃度の決定された変化に基づいて、第１、第２及び第３の吸収値を決定して、第１の吸収スペクトル曲線に当てはめるようにさせる。

よって、必ずしも全ての実施形態が信頼水準を決定する必要があるわけではない。統計において、信頼区間（ＣＩ）は、母集団パラメータの区間推定の一種である。これは、実験が繰り返される場合に関心パラメータを頻繁に含む観測間隔（原理的にはサンプルごとに異なる）である（すなわち、観測値から計算される）。観測間隔にパラメータが含まれる頻度は、信頼水準又は信頼係数によって決定される。より具体的には、「信頼水準」という用語の意味は、信頼区間が、繰り返しの（そしておそらく異なる）実験の多くの別々のデータ分析にわたって構築される場合、そのパラメータの真の値を含むような区間の割合が信頼水準に一致することである。

例１７では、例１６の主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、（ａ）第１、第２及び第３の波長は互いに不等であり、（ｂ）第１及び第２の波長は６５０ｎｍと８００ｎｍとの間であり、第３の波長は８００ｎｍと９５０ｎｍとの間である。

例１８では、例１６〜１７の主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、第１の波長は、第１の吸収スペクトル曲線の変曲点以下の位置に対応し、第２の波長は、変曲点よりも大きな追加の位置に対応する。

例１９では、例１６〜１８の主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、命令はシステムに、第１、第２及び第３の吸収値を第１の吸収スペクトル曲線に当てはめることに基づいて、信頼水準を決定するようにさせる。

例２０では、例１６〜１９の主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、命令はシステムに、第１、第２及び第３の吸収値を第１及び第２の吸収スペクトル曲線に当てはめることに基づいて、信頼水準を決定するようにさせる。

例２１では、例１６〜２０の主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、信頼水準は、第１及び第２の吸収値が第２の吸収スペクトル曲線よりも第１の吸収スペクトル曲線に良好に当てはまる場合と、第３の吸収値が第１の吸収スペクトル曲線よりも第２の吸収スペクトル曲線に良好に当てはまる場合とにポジティブに対応する。

例２２は、命令が記憶された少なくとも１つの記憶媒体を含む。命令はシステムに、（ａ）第１及び第２の期間に、第１、第２及び第３のＬＥＤから、第１、第２及び第３の波長で光エネルギーを放出し、（ｂ）放出された光エネルギーに基づいて、第１、第２及び第３の光学密度変化と、第１及び第２の発色団濃度の変化とを決定し、（ｃ）第１及び第２の発色団濃度の決定された変化に基づいて、第１、第２及び第３の吸収値を決定して、第１及び第２の吸収スペクトル曲線の少なくとも１つに当てはめるようにさせる。

例２２の別の実施形態は、命令が記憶された少なくとも１つの記憶媒体を含む。命令はシステムに、第１及び第２の期間に第１、第２及び第３のＬＥＤから第１、第２及び第３の波長で放出された光エネルギーに基づいて、第１、第２及び第３の光学密度変化と、第１及び第２の発色団濃度の変化とを決定し、（ｂ）第１及び第２の発色団濃度の決定された変化に基づいて、第１、第２及び第３の吸収値を決定して、第１及び第２の吸収スペクトル曲線の少なくとも１つに当てはめるようにするようにさせる。よって、実施形態は、ＬＥＤの照明を制御するのではなく、代わりに、得られたデータの分析と結果の出力（例えばディスプレイ、聴覚による）の方に重点を置く。

例２３では、例２２の主題は、任意に以下を含むことができる。（ａ）第１、第２及び第３の波長は互いに不等であり、（ｂ）第１及び第２の波長は６５０ｎｍと８００ｎｍとの間であり、第３の波長は８００ｎｍと９５０ｎｍとの間である。

例２４では、例２１〜２３の主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、第１の波長は、第１の吸収スペクトル曲線の変曲点以下の位置に対応し、第２の波長は、変曲点よりも大きな追加の位置に対応する。

例２５では、例２１〜２４の主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、命令はシステムに、第１及び第２の吸収スペクトル曲線の少なくとも１つに第１、第２及び第３の吸収値を当てはめることに基づいて、信頼水準を決定するようにさせる。

例１ａは、機能的近赤外（ｆＮＩＲ）システムを含む。システムは、第１、第２、第３及び第４のフォトエミッタと、少なくとも１つのフォトディテクタと、命令が記憶された少なくとも１つの記憶媒体とを備える。命令はシステムに、（ａ）第１、第２、第３及び第４のフォトエミッタから、第１、第２、第３及び第４の波長で光エネルギーを同時に放出し、（ｂ）第１、第２、第３及び第４の波長に対応する第１、第２、第３及び第４の発色団濃度を決定し、（ｃ）第１、第２、第３及び第４の濃度のうち第１の複数を、第１の発色団に関する所定の第１の吸収スペクトルデータセットに当てはめて、第１の当てはめを決定するようにさせる。（ｄ）第１、第２、第３及び第４の波長は互いに不等であり、（ｅ）第１及び第２の波長は７００ｎｍと８００ｎｍの間であり、第３及び第４の波長は８００ｎｍと９００ｎｍの間である。

例２ａでは、例１ａの主題は、任意に請求項１のシステムを含むことができる。第１、第２、第３及び第４のフォトエミッタは、発光ダイオード（ＬＥＤ）を含む。

例３ａでは、例１ａ〜２ａの主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、命令はシステムに、決定された第１の当てはめに対応する第１の信頼水準を決定するようにさせる。

例４ａでは、例１ａ〜３ａの主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、命令はシステムに、第１、第２、第３及び第４の濃度のうち第１の複数と、第１、第２、第３及び第４の濃度のうち第２の複数とのうち少なくとも１つを、第２の発色団に関する第２の所定の吸収スペクトルデータセットに当てはめて、第２の当てはめを決定するようにさせる。

例５ａでは、例１ａ〜４ａの主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、命令はシステムに、決定された第２の当てはめに対応する第１の信頼水準を決定するようにさせる。

例６ａでは、例１ａ〜５ａの主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、命令はシステムに、決定された第１及び第２の当てはめに対応する第１の信頼水準を決定するようにさせる。

例７ａでは、例１ａ〜６ａの主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、第１の発色団はヘモグロビンと酸素化ヘモグロビンの一方であり、第２の発色団はヘモグロビンと酸素化ヘモグロビンの他方である。

例８ａでは、例１ａ〜７ａの主題は、任意に、第５及び第６のフォトエミッタを含むことができる。命令はシステムに、（ａ）第１、第５及び第６のフォトエミッタから、第１、第５及び第６の波長で同時に光エネルギーを放出し、（ｂ）第５及び第６の波長に対応する第５及び第６の濃度を決定し、（ｃ）第５及び第６の濃度を、第１の発色団に関する所定の第１の吸収スペクトルデータセットに当てはめて、第１の当てはめを決定するようにさせる。第１、第２、第５及び第６の波長は互いに不等であり、且つ７００ｎｍと８００ｎｍとの間である。

例９ａでは、例１ａ〜８ａの主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、第１、第２、第３及び第４のフォトエミッタは全て、少なくとも１つのフォトディテクタから概して等距離にある。

例１ｂは、少なくとも１つのプロセッサによって実行される方法を含む。本方法は、第１の期間に、第１、第２、第３及び第４のフォトエミッタから、第１、第２、第３及び第４の波長で第１の光エネルギーを放出するステップと、第２の期間に、第１、第２、第３及び第４のフォトエミッタから、第１、第２、第３及び第４の波長で第２の光エネルギーを放出するステップと、第１及び第２の光エネルギーを放出することに基づいて、第１、第２、第３及び第４の光学密度変化を決定するステップと、決定された第１、第２、第３及び第４の光学密度変化に基づいて、第１の発色団濃度の第１の変化と第２の発色団濃度の第２の変化とを決定するステップと、第１及び第２の発色団における第１及び第２の変化を決定することに基づいて、第１、第２、第３及び第４の吸収値を決定するステップと、第１、第２、第３及び第４の吸収値を、第１及び第２の発色団に対応する第１及び第２の吸収スペクトルデータセットに当てはめるステップと、第１、第２、第３及び第４の吸収値を第１及び第２の吸収スペクトルデータセットに当てはめることに基づいて、少なくとも１つの信頼水準を決定するステップと、を含む。

例２ｂでは、例１ｂの主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、（ａ）第１、第２、第３及び第４の波長は互いに不等であり、（ｂ）第１及び第２の波長は６５０ｎｍと８００ｎｍとの間であり、第３及び第４の波長は８００ｎｍと９５０ｎｍとの間である。当然ながら、他の実施形態は、７００ｎｍ〜８５０ｎｍや７５０ｎｍ〜９００ｎｍ等、他の範囲に対処することができる。

例３ｂでは、例１ａ〜２ａの主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、第１及び第２の吸収スペクトルデータセットは、第１及び第２の吸収スペクトル曲線に対応する。

例４ｂでは、例１ａ〜３ａの主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、第１の波長は、第１の吸収スペクトル曲線の変曲点以下の位置に対応し、第２の波長は、変曲点よりも大きな追加の位置に対応する。

例５ｂでは、例１〜４ｂの主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、第１の発色団はヘモグロビンと酸素化ヘモグロビンの一方であり、第２の発色団はヘモグロビンと酸素化ヘモグロビンの他方である。

例６ｂでは、例１〜５ｂの主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、第１、第２、第３及び第４のフォトエミッタは、発光ダイオード（ＬＥＤ）を含む。

例７ｂでは、例１〜６ｂの主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、命令はシステムに、第１、第２、第３及び第４の吸収値を第１の吸収スペクトルデータセットに当てはめることに対応する第１の信頼水準と、第１、第２、第３及び第４の吸収値を第２の吸収スペクトルデータセットに当てはめることに対応する第２の信頼水準を決定するようにさせる。

例８ｂでは、例１〜７ｂの主題は、任意に、第１及び第２の吸収値を第１の吸収スペクトルデータセットに当てはめることと、第３及び第４の吸収値を第２の吸収スペクトルデータセットに当てはめることとに対応する第１の信頼水準を決定すること、を含むことができる。

例９ｂでは、例１〜８ｂの主題は、任意に、第１、第２、第３及び第４の吸収値を第１及び第２の吸収スペクトルデータセットに当てはめることに対応する第１の信頼水準を決定すること、を含むことができる。

例１０ｂでは、例１〜９ｂの主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、第１の信頼水準は、第１及び第２の吸収値が第２の吸収スペクトルデータセットよりも第１の吸収スペクトルデータセットに良好に当てはまる場合と、第３及び第４の吸収値が第１の吸収スペクトルデータセットよりも第２の吸収スペクトルデータセットに良好に当てはまる場合とに、ポジティブに対応する。

例１１ｂでは、例１〜１０ｂの主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、第１の信頼水準は、第１、第２、第３及び第４の吸収値が第２の吸収スペクトルデータセットよりも第１の吸収スペクトルデータセットに良好に当てはまる場合にネガティブに対応する。

例１２ｂでは、例１〜１１ｂの主題は、以下を含むことができる。すなわち、第１、第２、第３及び第４のフォトエミッタは全て、少なくとも１つのフォトディテクタから概して等距離にある。

例１３ｂでは、例１〜１２ｂの主題は、任意に、第１の期間に、第５及び第６のフォトエミッタから、第５及び第６の波長で第１の光エネルギーを放出するステップと、第２の期間に、第５及び第６のフォトエミッタから、第５及び第６の波長で第２の光エネルギーを放出するステップと、第１及び第２の光エネルギーを放出することに基づいて、第５及び第６の光学密度変化を決定するステップと、決定された第５及び第６の光学密度変化に基づいて、第１の発色団の第１の変化と第２の発色団の第２の変化とを決定するステップと、第１及び第２の発色団における第１及び第２の変化を決定することに基づいて、第５及び第６の吸収値を決定するステップと、（ｇ）第５及び第６の吸収値を、第１及び第２の吸収スペクトルデータセットに当てはめるステップと、第５及び第６の吸収値を第１及び第２の吸収スペクトルデータセットに当てはめることに基づいて、少なくとも１つの信頼水準を決定するステップと、を含むことができる。

例１４ｂでは、例１〜１３ｂの主題は、任意に、第１及び第２の発色団の決定された第１及び第２の変化に基づいて、認知負荷を決定すること、を含むことができる。

例１５ｂでは、例１〜１４ｂの主題は、任意に、決定された第１、第２、第３及び第４の光学密度変化に基づいて、優決定系を介して、第１及び第２の発色団濃度の第１及び第２の変化を決定するステップ、を含むことができる。

例１６ｂは、少なくとも１つのプロセッサによって実行される方法を含む。本方法は、第１及び第２の期間に、第１、第２及び第３のＬＥＤから、第１、第２及び第３の波長で光エネルギーを放出するステップと、放出された光エネルギーに基づいて、第１、第２及び第３の光学密度変化と、第１及び第２の発色団濃度の変化とを決定するステップと、第１及び第２の発色団濃度の決定された変化に基づいて、第１、第２及び第３の吸収値を決定して、第１の吸収スペクトル曲線に当てはめるステップと、を含む。

例１７ｂでは、例１６ｂの主題は、任意に以下を含むことができる。（ａ）第１、第２及び第３の波長は互いに不等であり、（ｂ）第１及び第２の波長は６５０ｎｍと８００ｎｍとの間であり、第３の波長は８００ｎｍと９５０ｎｍとの間である。

例１８ｂでは、例１６〜１７ｂの主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、第１の波長は、第１の吸収スペクトル曲線の変曲点以下の位置に対応し、第２の波長は、変曲点よりも大きな追加の位置に対応する。

例１９ｂでは、例１６〜１８ｂの主題は、任意に、第１、第２及び第３の吸収値を第１の吸収スペクトル曲線に当てはめることに基づいて、信頼水準を決定すること、含むことができる。

例２０ｂでは、例１６〜１９ｂの主題は、任意に、第１、第２及び第３の吸収値を第１及び第２の吸収スペクトル曲線に当てはめることに基づいて、信頼水準を決定すること、を含むことができる。

例２１ｂは、少なくとも１つのプロセッサによって実行される方法を含む。本方法は、第１及び第２の期間に、第１、第２及び第３のＬＥＤから、第１、第２及び第３の波長で光エネルギーを放出するステップと、放出された光エネルギーに基づいて、第１、第２及び第３の光学密度変化と、第１及び第２の発色団濃度の変化とを決定するステップと、第１及び第２の発色団濃度の決定された変化に基づいて、第１、第２及び第３の吸収値を決定して、第１及び第２の吸収スペクトル曲線の少なくとも１つに当てはめるステップと、を含む。

例２１ｂの別の実施形態は、少なくとも１つのプロセッサによって実行される方法を含む。本方法は、第１及び第２の期間に第１、第２及び第３のＬＥＤから第１、第２及び第３の波長で放出された光エネルギーに基づいて、第１、第２及び第３の光学密度変化と、第１及び第２の発色団濃度の変化とを決定するステップと、第１及び第２の発色団濃度の決定された変化に基づいて、第１、第２及び第３の吸収値を決定して、第１及び第２の吸収スペクトル曲線の少なくとも１つに当てはめるステップと、を含む。

例２２ｂでは、例２１ｂの主題は、任意に以下を含むことができる。（ａ）第１、第２及び第３の波長は互いに不等であり、（ｂ）第１及び第２の波長は６５０ｎｍと８００ｎｍとの間であり、第３の波長は８００ｎｍと９５０ｎｍとの間である。

例２３ｂでは、例２１〜２２ｂの主題は、任意に以下を含むことができる。すなわち、第１の波長は、第１の吸収スペクトル曲線の変曲点以下の位置に対応し、第２の波長は、変曲点よりも大きな追加の位置に対応する。

例２４ｂでは、例２１〜２３ｂの主題は、任意に、第１及び第２の吸収スペクトル曲線の少なくとも１つに第１、第２及び第３の吸収値を当てはめることに基づいて、信頼水準を決定するステップ、を含むことができる。

例２５ｂでは、例２１〜２４ｂの主題は、任意に、コンピューティングデバイス上で実行されたことに応答して、該コンピューティングデバイスに、例１ｂ〜２４ｂのいずれか１つに係る方法を実行させる複数の命令を含む、少なくとも１つの機械可読記憶媒体を含むことができる。

当業者であれば、上記の教示に照らして多くの修正及び変形が可能であることを理解することができるであろう。当業者であれば、図面に示された様々な構成要素の様々な均等な組合わせ及び置換を認識するであろう。したがって、本発明の範囲は、この詳細な説明によってではなく、添付の特許請求の範囲によって限定されることが意図される。

Claims

機能的近赤外（ｆＮＩＲ）システムであって、
第１、第２、第３及び第４のフォトエミッタと、
少なくとも１つのフォトディテクタと、
命令が記憶された少なくとも１つの記憶媒体であって、前記命令は前記システムに、（ａ）第１の期間に、前記第１、第２、第３及び第４のフォトエミッタから、第１、第２、第３及び第４の波長で第１の光エネルギーを放出し、（ｂ）第２の期間に、前記第１、第２、第３及び第４のフォトエミッタから、前記第１、第２、第３及び第４の波長で第２の光エネルギーを放出し、（ｃ）前記第１及び第２の光エネルギーを放出することに基づいて、第１、第２、第３及び第４の光学密度変化を決定し、（ｅ）決定された前記第１、第２、第３及び第４の光学密度変化に基づいて、第１の発色団濃度の第１の変化と第２の発色団濃度の第２の変化とを決定し、（ｆ）前記第１及び第２の発色団における前記第１及び第２の変化を決定することに基づいて、第１、第２、第３及び第４の吸収値を決定し、（ｇ）前記第１、第２、第３及び第４の吸収値を、前記第１及び第２の発色団に対応する第１及び第２の吸収スペクトルデータセットに当てはめ、（ｈ）前記第１、第２、第３及び第４の吸収値を第１及び第２の吸収スペクトルデータセットに当てはめることに基づいて、少なくとも１つの信頼水準を決定するようにさせる、少なくとも１つの記憶媒体と、
を備えるシステム。
（ａ）前記第１、第２、第３及び第４の波長は互いに不等であり、
（ｂ）前記第１及び第２の波長は６５０ｎｍと８００ｎｍとの間であり、前記第３及び第４の波長は８００ｎｍと９５０ｎｍとの間である、
請求項１に記載のシステム。
前記第１及び第２の吸収スペクトルデータセットは、第１及び第２の吸収スペクトル曲線に対応する、
請求項２に記載のシステム。
前記第１の波長は、前記第１の吸収スペクトル曲線の変曲点以下の位置に対応し、前記第２の波長は、前記変曲点よりも大きな追加の位置に対応する、
請求項３に記載のシステム。
前記第１の発色団はヘモグロビンと酸素化ヘモグロビンの一方であり、前記第２の発色団はヘモグロビンと酸素化ヘモグロビンの他方である、
請求項４に記載のシステム。
前記第１、第２、第３及び第４のフォトエミッタは、発光ダイオード（ＬＥＤ）を含む、
請求項１に記載のシステム。
前記命令は前記システムに、前記第１、第２、第３及び第４の吸収値を前記第１の吸収スペクトルデータセットに当てはめることに対応する第１の信頼水準と、前記第１、第２、第３及び第４の吸収値を前記第２の吸収スペクトルデータセットに当てはめることに対応する第２の信頼水準を決定するようにさせる、
請求項１に記載のシステム。
前記命令は前記システムに、前記第１及び第２の吸収値を前記第１の吸収スペクトルデータセットに当てはめることと、前記第３及び第４の吸収値を前記第２の吸収スペクトルデータセットに当てはめることとに対応する第１の信頼水準を決定するようにさせる、
請求項１に記載のシステム。
前記命令は前記システムに、前記第１、第２、第３及び第４の吸収値を前記第１及び第２の吸収スペクトルデータセットに当てはめることに対応する第１の信頼水準を決定するようにさせる、
請求項１に記載のシステム。
前記第１の信頼水準は、前記第１及び第２の吸収値が前記第２の吸収スペクトルデータセットよりも前記第１の吸収スペクトルデータセットに良好に当てはまる場合と、前記第３及び第４の吸収値が前記第１の吸収スペクトルデータセットよりも前記第２の吸収スペクトルデータセットに良好に当てはまる場合とに、ポジティブに対応する、
請求項９に記載のシステム。
前記第１の信頼水準は、前記第１、第２、第３及び第４の吸収値が前記第２の吸収スペクトルデータセットよりも前記第１の吸収スペクトルデータセットに良好に当てはまる場合にネガティブに対応する、
請求項１０に記載のシステム。
前記第１、第２、第３及び第４のフォトエミッタは全て、少なくとも１つのフォトディテクタから概して等距離にある、
請求項１に記載のシステム。
第５及び第６のフォトエミッタを備え、
前記命令は前記システムに、（ａ）前記第１の期間に、前記第５及び第６のフォトエミッタから、第５及び第６の波長で前記第１の光エネルギーを放出し、（ｂ）前記第２の期間に、前記第５及び第６のフォトエミッタから、前記第５及び第６の波長で前記第２の光エネルギーを放出し、（ｃ）前記第１及び第２の光エネルギーを放出することに基づいて、第５及び第６の光学密度変化を決定し、（ｅ）決定された前記第５及び第６の光学密度変化に基づいて、前記第１の発色団の前記第１の変化と前記第２の発色団の前記第２の変化とを決定し、（ｆ）前記第１及び第２の発色団における前記第１及び第２の変化を決定することに基づいて、第５及び第６の吸収値を決定し、（ｇ）前記第５及び第６の吸収値を、前記第１及び第２の吸収スペクトルデータセットに当てはめ、（ｈ）前記第５及び第６の吸収値を前記第１及び第２の吸収スペクトルデータセットに当てはめることに基づいて、前記少なくとも１つの信頼水準を決定するようにさせる、
請求項１に記載のシステム。
前記命令は前記システムに、前記第１及び第２の発色団の決定された前記第１及び第２の変化に基づいて、認知負荷を決定するようにさせる、
請求項１に記載のシステム。
前記命令は前記システムに、決定された前記第１、第２、第３及び第４の光学密度変化に基づいて、優決定系を介して、前記第１及び第２の発色団濃度の前記第１及び第２の変化を決定するようにさせる、
請求項１に記載のシステム。
機能的近赤外（ｆＮＩＲ）システムであって、
第１、第２及び第３の発光ダイオード（ＬＥＤ）と、
フォトディテクタと、
命令が記憶された少なくとも１つの記憶媒体であって、前記命令は前記システムに、（ａ）第１及び第２の期間に、前記第１、第２及び第３のＬＥＤから、第１、第２及び第３の波長で光エネルギーを放出し、（ｂ）放出された前記光エネルギーに基づいて、第１、第２及び第３の光学密度変化と、第１及び第２の発色団濃度の変化とを決定し、（ｃ）前記第１及び第２の発色団濃度の決定された前記変化に基づいて、第１、第２及び第３の吸収値を決定して第１の吸収スペクトル曲線に当てはめるようにさせる、
システム。
（ａ）前記第１、第２及び第３の波長は互いに不等であり、
（ｂ）前記第１及び第２の波長は６５０ｎｍと８００ｎｍとの間であり、前記第３の波長は８００ｎｍと９５０ｎｍとの間である、
請求項１６に記載のシステム。
前記第１の波長は、前記第１の吸収スペクトル曲線の変曲点以下の位置に対応し、前記第２の波長は、前記変曲点よりも大きな追加の位置に対応する、
請求項１７に記載のシステム。
前記命令は前記システムに、前記第１、第２及び第３の吸収値を前記第１の吸収スペクトル曲線に当てはめることに基づいて、信頼水準を決定するようにさせる、
請求項１６に記載のシステム。
前記命令は前記システムに、前記第１、第２及び第３の吸収値を前記第１及び第２の吸収スペクトル曲線に当てはめることに基づいて、信頼水準を決定するようにさせる、
請求項１６に記載のシステム。
前記信頼水準は、前記第１及び第２の吸収値が前記第２の吸収スペクトル曲線よりも前記第１の吸収スペクトル曲線に良好に当てはまる場合と、前記第３の吸収値が前記第１の吸収スペクトル曲線よりも前記第２の吸収スペクトル曲線に良好に当てはまる場合とにポジティブに対応する、
請求項２０に記載のシステム。
命令が記憶された少なくとも１つの記憶媒体であって、前記命令はシステムに、
（ａ）第１及び第２の期間に、第１、第２及び第３のＬＥＤから、第１、第２及び第３の波長で光エネルギーを放出し、（ｂ）放出された前記光エネルギーに基づいて、第１、第２及び第３の光学密度変化と、第１及び第２の発色団濃度の変化とを決定し、（ｃ）前記第１及び第２の発色団濃度の決定された前記変化に基づいて、第１、第２及び第３の吸収値を決定して、第１及び第２の吸収スペクトル曲線の少なくとも１つに当てはめるようにさせる、
少なくとも１つの記憶媒体。
（ａ）前記第１、第２及び第３の波長は互いに不等であり、
（ｂ）前記第１及び第２の波長は６５０ｎｍと８００ｎｍとの間であり、前記第３の波長は８００ｎｍと９５０ｎｍとの間である、
請求項２２に記載の少なくとも１つの記憶媒体。
前記第１の波長は、前記第１の吸収スペクトル曲線の変曲点以下の位置に対応し、前記第２の波長は、前記変曲点よりも大きな追加の位置に対応する、
請求項２３に記載の少なくとも１つの記憶媒体。
前記命令はシステムに、第１及び第２の吸収スペクトル曲線の少なくとも１つに第１、第２及び第３の吸収値を当てはめることに基づいて、信頼水準を決定するようにさせる、
請求項２２に記載の少なくとも１つの記憶媒体。