JP3213308B2 - 水分含量を有する生物学的物質の性質の分析方法 - Google Patents
水分含量を有する生物学的物質の性質の分析方法Info
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Description
【発明の詳細な説明】 発明の分野 本発明は水分含量を有する生物学的物質の近赤外（NI
R）スペクトルを使用する動的条件の生物学的起源物質
試料の分析法に関する。この方法は関心のある性質を予
知できる。何故なら生物学的物質は１つの区画が関心の
ある性質を有する他の区画より比例的に大量又は少量の
水分を有する２つの区画を大別して含有できるからであ
る。動的条件の未知試料の分析は既知試料のNIRスペク
トル練習セツトおよびこの練習セツトで既知試料の関心
のある性質の個別量定法を使用して開発された数学的技
術の使用により達成される。
R）スペクトルを使用する動的条件の生物学的起源物質
試料の分析法に関する。この方法は関心のある性質を予
知できる。何故なら生物学的物質は１つの区画が関心の
ある性質を有する他の区画より比例的に大量又は少量の
水分を有する２つの区画を大別して含有できるからであ
る。動的条件の未知試料の分析は既知試料のNIRスペク
トル練習セツトおよびこの練習セツトで既知試料の関心
のある性質の個別量定法を使用して開発された数学的技
術の使用により達成される。
発明の背景 生体の水の存在は生命の公分母である。生体は含有す
る水分量により区別しうる各区画により仕切られる。生
体の浸透および逆浸透の過程はこの区画化を安定化する
ために働く。
る水分量により区別しうる各区画により仕切られる。生
体の浸透および逆浸透の過程はこの区画化を安定化する
ために働く。
組織又は血液のような、生物学的物質の各種区画の水
以外の成分の容積画分および％濃度の測定にしばしば生
体の安寧又は恒常性の測定に対し臨界的である。植物
学、医学、動物学又は獣医技術では、生物学的流体の循
環又は生体のある生物学的組織の存在は生命に対し必要
であるので、これらの生物学的物質の診断は生体の恒常
的条件を評価するためにすぐれた媒体を供する。
以外の成分の容積画分および％濃度の測定にしばしば生
体の安寧又は恒常性の測定に対し臨界的である。植物
学、医学、動物学又は獣医技術では、生物学的流体の循
環又は生体のある生物学的組織の存在は生命に対し必要
であるので、これらの生物学的物質の診断は生体の恒常
的条件を評価するためにすぐれた媒体を供する。
動物の血液は生命に必須な栄養物を循環する。血漿中
を流れる赤血球は生体のすべての他の細胞に酸素を運
ぶ。ヘマトクリツト値は全血液の凝集赤血球の容積画分
である。ヘモグロビンは細胞に酸素を輸送する赤血球の
化学分子である。ヘモグロビンはヘモグロビン分子の活
性部位に結合しうる酸素又は他の化学物質が存在するか
否かにより数個の形態を取りうる。血液が溶解赤血球を
ほとんど、又は全く有しないことを条件として、全血液
中のヘマトクリツト値はヘモグロビンの濃度に対し適当
な直接的数学的相関を有することが分つた。
を流れる赤血球は生体のすべての他の細胞に酸素を運
ぶ。ヘマトクリツト値は全血液の凝集赤血球の容積画分
である。ヘモグロビンは細胞に酸素を輸送する赤血球の
化学分子である。ヘモグロビンはヘモグロビン分子の活
性部位に結合しうる酸素又は他の化学物質が存在するか
否かにより数個の形態を取りうる。血液が溶解赤血球を
ほとんど、又は全く有しないことを条件として、全血液
中のヘマトクリツト値はヘモグロビンの濃度に対し適当
な直接的数学的相関を有することが分つた。
水は全血液中に遍在する。ヘモグロビンは赤血球に溶
解し、一方血漿は主として水である。しかしヘモグロビ
ンが溶解する、すなわち赤血球の水分量は血漿中の水分
量に比較して少ない。
解し、一方血漿は主として水である。しかしヘモグロビ
ンが溶解する、すなわち赤血球の水分量は血漿中の水分
量に比較して少ない。
生体の臨床分析は健康の状態又は変化の監視に必要で
ある。負傷、又は病気、又は他の有害な生物学的状態の
結果として、ヘマトクリツト値又は生体の細胞への酸素
輸送に対し利用しうる赤血球のヘモグロビン濃度は、生
命を維持する臨界レベルの点までの健康レベル以下まで
に減少できる。又、各種タイプの貧血の分析は、特に救
急室、手術室又は新生児ユニツトを含む集中治療ユニツ
トのような重要な治療設備において患者の治療を連続し
て成功させるのに肝要である。外傷が少なく、まさに活
力の満ちた、大部分の供血者はヘマトクリツト値検査を
受け、これらの提供血液が後の使用に対し適当なヘモグ
ロビンレベルを有することを保証しなければならない。
ある。負傷、又は病気、又は他の有害な生物学的状態の
結果として、ヘマトクリツト値又は生体の細胞への酸素
輸送に対し利用しうる赤血球のヘモグロビン濃度は、生
命を維持する臨界レベルの点までの健康レベル以下まで
に減少できる。又、各種タイプの貧血の分析は、特に救
急室、手術室又は新生児ユニツトを含む集中治療ユニツ
トのような重要な治療設備において患者の治療を連続し
て成功させるのに肝要である。外傷が少なく、まさに活
力の満ちた、大部分の供血者はヘマトクリツト値検査を
受け、これらの提供血液が後の使用に対し適当なヘモグ
ロビンレベルを有することを保証しなければならない。
患者の治療中の血液分析に対し数タイプの技術が知ら
れている。ヘモグロビン濃度は身体から回収された血液
試料の予備調整、すなわち化学的改変又は成分の分離を
必要とする長い、複雑な方法を使用して伝統的に測定さ
れる。伝統的方法は血液を破壊し、身体へ返還すること
はできない。
れている。ヘモグロビン濃度は身体から回収された血液
試料の予備調整、すなわち化学的改変又は成分の分離を
必要とする長い、複雑な方法を使用して伝統的に測定さ
れる。伝統的方法は血液を破壊し、身体へ返還すること
はできない。
ヘモグロビン測定に対する普通の１方法は（１）低張
シヨツク又は音波により赤血球を溶解し、（２）赤血球
膜を除去して透明溶液を調製し、（３）シアナイドイオ
ン試薬を添加して各種形のヘモグロビンを単一形のヘモ
グロビン（例えば、シアノメツトヘモグロビン）に標準
化し、又は転換し、および（４）分光光度計により分析
して標準化試料のヘモグロビン濃度を得ることを含む。
シヨツク又は音波により赤血球を溶解し、（２）赤血球
膜を除去して透明溶液を調製し、（３）シアナイドイオ
ン試薬を添加して各種形のヘモグロビンを単一形のヘモ
グロビン（例えば、シアノメツトヘモグロビン）に標準
化し、又は転換し、および（４）分光光度計により分析
して標準化試料のヘモグロビン濃度を得ることを含む。
ヘモグロビン濃度の定量に対する複雑な化学的処理の
ため、およびヘマトクリツト値とヘモグロビン濃度間の
既知直接的相関のため、個別にヘマトクリツト値を測定
する方法が開発された。
ため、およびヘマトクリツト値とヘモグロビン濃度間の
既知直接的相関のため、個別にヘマトクリツト値を測定
する方法が開発された。
ヘマトクリツト値のもつとも普通の測定方法は２種類
に分類できる：特定直径を有する試験管の遠心分離計測
法およびCoulter計算法。
に分類できる：特定直径を有する試験管の遠心分離計測
法およびCoulter計算法。
遠心分離は予め選択した遠心力および血液を２部分に
分離できる時間で、特定直径を有する管で、身体から回
収した血液を遠心分離することを含む。重い部分は全血
液の赤血球凝集体である。軽い部分は水が主体を占める
血漿である。遠心分離管内の赤血球容積対血液試料の全
容積比はヘマトクリツト値である。
分離できる時間で、特定直径を有する管で、身体から回
収した血液を遠心分離することを含む。重い部分は全血
液の赤血球凝集体である。軽い部分は水が主体を占める
血漿である。遠心分離管内の赤血球容積対血液試料の全
容積比はヘマトクリツト値である。
Coulter計算は赤血球の物理的計算および１つ１つの
細胞基準で各細胞の大きさから各容積を測定することに
よりヘマトクリツト値を測定する。所定数の血球の計数
後、ヘマトクリツト値は赤血球計算数×血球の平均容積
／供試血液試料により測定される。
細胞基準で各細胞の大きさから各容積を測定することに
よりヘマトクリツト値を測定する。所定数の血球の計数
後、ヘマトクリツト値は赤血球計算数×血球の平均容積
／供試血液試料により測定される。
このような現今方法を考慮する場合理解できるよう
に、かなりの操作および実験室分析が、患者の体内より
取り出した各個の血液試料に対し必要である。ヘマトク
リツト値又はヘモグロビン濃度の測定に対し血液試料を
患者から回収し、試料を分析するために予備調整を必要
とする高価な固定測定器を使用して分析するため採血場
所から離れざるを得ない。
に、かなりの操作および実験室分析が、患者の体内より
取り出した各個の血液試料に対し必要である。ヘマトク
リツト値又はヘモグロビン濃度の測定に対し血液試料を
患者から回収し、試料を分析するために予備調整を必要
とする高価な固定測定器を使用して分析するため採血場
所から離れざるを得ない。
ヘマトクリツト値又はヘモグロビン濃度に対し血液試
料を分光分析する努力が払われた。米国特許第4,243,83
8号明細書は不連続近赤外波長を使用する血液流の監視
装置を記載する。米国特許第4,745,279号明細書は全血
液の流れを不連続波長で２光路NIR分光分析法を記載す
る。米国特許第4,805,623号明細書は複数波長を使用し
て既知濃度の関係成分と比較し、既知個性を有する稀薄
成分濃度を測定するNIR分光方法および装置を記載す
る。
料を分光分析する努力が払われた。米国特許第4,243,83
8号明細書は不連続近赤外波長を使用する血液流の監視
装置を記載する。米国特許第4,745,279号明細書は全血
液の流れを不連続波長で２光路NIR分光分析法を記載す
る。米国特許第4,805,623号明細書は複数波長を使用し
て既知濃度の関係成分と比較し、既知個性を有する稀薄
成分濃度を測定するNIR分光方法および装置を記載す
る。
約680〜2700nmの電磁波照射の近赤外（NIR）スペクト
ル範囲は各種形のヘモグロビンおよび水に対し吸収ピー
クを含む。従来の分光分析法に対する努力は血液試料を
通して近赤外光の拡散透過率又は反射率の測定に集中し
た。しかし、試料の光散乱および正確な測定を妨害する
他の性質は測定した特定スペクトルに変化を生じさせ
る。従つて、高感度機器による測定法を使用しても満足
できない。さらに、全血液試料をもつとも良く監視する
近赤外スペクトルの特定波長の選択は、水および各種形
のヘモグロビンのこれらのNIRスペクトルにおける広い
ピークの変化のため簡単ではない。
ル範囲は各種形のヘモグロビンおよび水に対し吸収ピー
クを含む。従来の分光分析法に対する努力は血液試料を
通して近赤外光の拡散透過率又は反射率の測定に集中し
た。しかし、試料の光散乱および正確な測定を妨害する
他の性質は測定した特定スペクトルに変化を生じさせ
る。従つて、高感度機器による測定法を使用しても満足
できない。さらに、全血液試料をもつとも良く監視する
近赤外スペクトルの特定波長の選択は、水および各種形
のヘモグロビンのこれらのNIRスペクトルにおける広い
ピークの変化のため簡単ではない。
選択した最良監視波長によつても尚、透過又は反射し
た近赤外放射光は採取血液による励起および検出間に要
する有効光路の長さにより生ずる変動を処理しなければ
ならない。これは照射試料が血液の移動のためたえず変
化する場合、すなわちスペクトル分析に対し動的条件で
は特に真実である。NIR分光分析を使用する従来の努力
は有効な光路の長さを決定する重要性を割引きし、又は
分光分析を完了する前に有効な光路の長さを確定する処
理を必要とした。前者の場合、正確な再現性が困難であ
り、後者の場合、複雑な方法論が使用される。
た近赤外放射光は採取血液による励起および検出間に要
する有効光路の長さにより生ずる変動を処理しなければ
ならない。これは照射試料が血液の移動のためたえず変
化する場合、すなわちスペクトル分析に対し動的条件で
は特に真実である。NIR分光分析を使用する従来の努力
は有効な光路の長さを決定する重要性を割引きし、又は
分光分析を完了する前に有効な光路の長さを確定する処
理を必要とした。前者の場合、正確な再現性が困難であ
り、後者の場合、複雑な方法論が使用される。
必要なことは動的条件でNIR分光分析により生物学的
物質試料の性質を、迅速、安価、正確、精密に、反射又
は透過光の有効な光路の長さのような分光分析法の可変
性を考慮し、又はその場合機器測定はNIRスペクトルと
交差する吸収波長の連続的測定又はその不連続波長で使
用する、正確に測定する方法である。
物質試料の性質を、迅速、安価、正確、精密に、反射又
は透過光の有効な光路の長さのような分光分析法の可変
性を考慮し、又はその場合機器測定はNIRスペクトルと
交差する吸収波長の連続的測定又はその不連続波長で使
用する、正確に測定する方法である。
発明の要約 本発明は水分を含有する生物学的起源物質の性質を生
物学的物質の近赤外分光分析により、一方では動的条件
でNIR分光機器測定による有用な技術を使用し、試料を
予備調整せずに性質を予知することを特徴とする、迅
速、安価かつ正確な方法を供する。この技術では光散乱
効果を最少にし、数学的回帰分析を使用して観測スペク
トルを、分析する性質の予知に変換することに努める。
物学的物質の近赤外分光分析により、一方では動的条件
でNIR分光機器測定による有用な技術を使用し、試料を
予備調整せずに性質を予知することを特徴とする、迅
速、安価かつ正確な方法を供する。この技術では光散乱
効果を最少にし、数学的回帰分析を使用して観測スペク
トルを、分析する性質の予知に変換することに努める。
本発明方法は生物学的物質試料の成分の化学的改変又
は物理的分離を回避する。本方法は試料の不適切な変化
および測定技術の機器の騒音により生ずる不正確さをも
回避する。
は物理的分離を回避する。本方法は試料の不適切な変化
および測定技術の機器の騒音により生ずる不正確さをも
回避する。
本発明方法は生物学的物質が本質的に２つの区画:1つ
の区画は分析する性質に関連し、又は性質を有する他の
区画とは比較的に異る水分量（多いか又は少ない）を有
する、から成ると考えうる原理に基づく。本発明は生物
学的物質の水分の容積又は重量画分又は濃度の確認は分
析する性質の計算に対する基準として供する原理にも基
づく。本発明方法はさらに数試料の生物学的物質のNIR
スペクトルを組み合せた練習セツトの確定および各試料
の分析する性質の個別量定は、これらの数学的比較を使
用することにより未知付加的試料の分析する性質の正確
な予知に対し数学的比較の根拠を供する。
の区画は分析する性質に関連し、又は性質を有する他の
区画とは比較的に異る水分量（多いか又は少ない）を有
する、から成ると考えうる原理に基づく。本発明は生物
学的物質の水分の容積又は重量画分又は濃度の確認は分
析する性質の計算に対する基準として供する原理にも基
づく。本発明方法はさらに数試料の生物学的物質のNIR
スペクトルを組み合せた練習セツトの確定および各試料
の分析する性質の個別量定は、これらの数学的比較を使
用することにより未知付加的試料の分析する性質の正確
な予知に対し数学的比較の根拠を供する。
生物学的物質が全血液である場合、ヘマトクリツト値
又はヘモグロビン濃度の予知は、全血液の統計的に十分
な数の試料の近赤外スペクトルを取り、他の全血液の個
個の付加的未知試料に対し数学的比較用の練習セツトと
して確定することにより達成される。さらに、全血液の
分析する性質、例えば、ヘマトクリツト値又はヘモグロ
ビン濃度は独自の既知技術：ヘモグロビンでは溶解およ
び化学的改変およびヘマトクリツト値ではCoulter計数
又は遠心分離、を使用することにより個別に量定され
る。
又はヘモグロビン濃度の予知は、全血液の統計的に十分
な数の試料の近赤外スペクトルを取り、他の全血液の個
個の付加的未知試料に対し数学的比較用の練習セツトと
して確定することにより達成される。さらに、全血液の
分析する性質、例えば、ヘマトクリツト値又はヘモグロ
ビン濃度は独自の既知技術：ヘモグロビンでは溶解およ
び化学的改変およびヘマトクリツト値ではCoulter計数
又は遠心分離、を使用することにより個別に量定され
る。
NIRスペクトルの練習セツトを確定し、練習セツトの
各試料のヘマトクリツト値又はヘモグロビン濃度を個別
に量定すると、ヘマトクリツト値又はヘモグロビンおよ
び水分含量間の相関性は、未知試料を予知する場合比較
源の確定に統計的に相関する。
各試料のヘマトクリツト値又はヘモグロビン濃度を個別
に量定すると、ヘマトクリツト値又はヘモグロビンおよ
び水分含量間の相関性は、未知試料を予知する場合比較
源の確定に統計的に相関する。
練習セツトを確定する場合および未知試料の分析する
区画の性質を予知する場合、変動を最少化するために予
備処理技術を使用する。
区画の性質を予知する場合、変動を最少化するために予
備処理技術を使用する。
１つの有用な予備処理技術は米国特許出願番号07/40
8,747号による優先権主張出願に基づいてヨーロツパ特
許公報 に開示される。この技術は単一波長
でスペクトル強度の複数の導関数を使用し、数学的相関
が未知試料の分析する画分の性質を正確に予知できるよ
うに、各種スペクトルに対する光散乱および他の機器騒
音の効果を最少にする練習セツトスペクトルおよび未知
試料スペクトルの複数の導関数変換である。
8,747号による優先権主張出願に基づいてヨーロツパ特
許公報 に開示される。この技術は単一波長
でスペクトル強度の複数の導関数を使用し、数学的相関
が未知試料の分析する画分の性質を正確に予知できるよ
うに、各種スペクトルに対する光散乱および他の機器騒
音の効果を最少にする練習セツトスペクトルおよび未知
試料スペクトルの複数の導関数変換である。
別の、有用なタイプの予備処理技術は米国特許出願番
号07/408,746号による優先権出願に基づくヨーロツパ特
許公報 に開示される。この技術は試料採取
技術および機器要因に基づく変動を最少化するために、
生物学的物質の水分含量の吸収ピーク対別の吸収測定点
の比を適用する比予備処理技術である。これは正確な数
学的相関により未知試料の分析する画分の性質を予知で
きる。
号07/408,746号による優先権出願に基づくヨーロツパ特
許公報 に開示される。この技術は試料採取
技術および機器要因に基づく変動を最少化するために、
生物学的物質の水分含量の吸収ピーク対別の吸収測定点
の比を適用する比予備処理技術である。これは正確な数
学的相関により未知試料の分析する画分の性質を予知で
きる。
数学的回帰分析によりヘマトクリツト値又はヘモグロ
ビン濃度を測定する場合、約1150〜約1190nmの範囲のNI
Rスペクトルに現れる水の吸収ピークの使用では、この
範囲の波長でシリコン検出器を使用すると検出器効率が
低下することは既知であるにも拘らず、複数の導関数de
rivative変換予備処理技術では正確かつ再現性のあるピ
ークが得られることが分つた。1150〜1190nm範囲の水の
この吸収ピークは酸素化状態又は脱酸素化状態のヘモグ
ロビンの吸収から大きく単離される。この範囲の水の吸
収ピークは生物学的物質に遊離水、他の分子に対する結
合水、又は他の形として存在する水分子の対称的Ｏ−Ｈ
ストレツチ、Ｏ−Ｈベンデイングモード、および非対称
Ｏ−Ｈストレツチの同時励起による主な結果である。
ビン濃度を測定する場合、約1150〜約1190nmの範囲のNI
Rスペクトルに現れる水の吸収ピークの使用では、この
範囲の波長でシリコン検出器を使用すると検出器効率が
低下することは既知であるにも拘らず、複数の導関数de
rivative変換予備処理技術では正確かつ再現性のあるピ
ークが得られることが分つた。1150〜1190nm範囲の水の
この吸収ピークは酸素化状態又は脱酸素化状態のヘモグ
ロビンの吸収から大きく単離される。この範囲の水の吸
収ピークは生物学的物質に遊離水、他の分子に対する結
合水、又は他の形として存在する水分子の対称的Ｏ−Ｈ
ストレツチ、Ｏ−Ｈベンデイングモード、および非対称
Ｏ−Ｈストレツチの同時励起による主な結果である。
1150〜1190nm範囲の水の吸収ピークはヘモグロビンの
吸収から大きく単位されるが、全部は単離されない。実
際に、全血液中のヘモグロビン成分の２つの主要形、オ
キシヘモグロビンおよびデオキシヘモグロビン間を区別
し、練習セツトを確定し、未知試料のヘマトクリツト値
又はヘモグロビン濃度を予知する回帰分析に対し個別の
変数を添加することは本発明では好ましい。
吸収から大きく単位されるが、全部は単離されない。実
際に、全血液中のヘモグロビン成分の２つの主要形、オ
キシヘモグロビンおよびデオキシヘモグロビン間を区別
し、練習セツトを確定し、未知試料のヘマトクリツト値
又はヘモグロビン濃度を予知する回帰分析に対し個別の
変数を添加することは本発明では好ましい。
生物学的物質試料に対し練習セツトスペクトルデータ
の収集は使用する計測器のタイプによる。本発明による
練習セツトを確定するために、生物学的物質は生体から
転換し、返還する。
の収集は使用する計測器のタイプによる。本発明による
練習セツトを確定するために、生物学的物質は生体から
転換し、返還する。
完全に開示するために、静的条件を使用するスペクト
ル分析データを収集する別の有用な方法はそれぞれ米国
特許出願番号07/408,747号又は米国特許出願番号07/40
8,746号による優先権主張に基づくヨーロツパ特許公報 又はヨーロツパ特許公報 に開示される。これらの場合、生物学的物質は生体から
回収できる。さらに生物学的物質は生体内で測定するこ
ともできる。しかし、練習セツトスペクトルから分析す
る性質を個別に量定するために、生物学的物質試料は生
体から回収しなければならず、しばしば物質中の区画の
化学的改変又は物理的分離のために生体に返還すること
ができない。
ル分析データを収集する別の有用な方法はそれぞれ米国
特許出願番号07/408,747号又は米国特許出願番号07/40
8,746号による優先権主張に基づくヨーロツパ特許公報 又はヨーロツパ特許公報 に開示される。これらの場合、生物学的物質は生体から
回収できる。さらに生物学的物質は生体内で測定するこ
ともできる。しかし、練習セツトスペクトルから分析す
る性質を個別に量定するために、生物学的物質試料は生
体から回収しなければならず、しばしば物質中の区画の
化学的改変又は物理的分離のために生体に返還すること
ができない。
患者に対する生物学的物質の迂回又は返還の一態様は
下記体外ループである。
下記体外ループである。
分析するために未知試料スペクトルデータの収集は使
用する計測器のタイプによる。未知試料はスペクトル検
出又は測定に対し生体から迂回させ、生体に返還でき、
又は未知試料は生体内で分析できる。患者に対する生物
学的物質の迂回および返還の一態様は下記体外ループで
ある。
用する計測器のタイプによる。未知試料はスペクトル検
出又は測定に対し生体から迂回させ、生体に返還でき、
又は未知試料は生体内で分析できる。患者に対する生物
学的物質の迂回および返還の一態様は下記体外ループで
ある。
処理および計測器は練習セツトの確定方法および未知
試料の分析方法により変化する。本発明では、生物学的
流体は分光分析する場合、移動する。すなわち動的条件
である。
試料の分析方法により変化する。本発明では、生物学的
流体は分光分析する場合、移動する。すなわち動的条件
である。
生物学的流体が全血液であり、ヘマトクリツト値又は
ヘモグロビン濃度を所望する場合、返還前光路を経て身
体から移動し、又は体内で移動する全血液は適当な拡散
透過検出法又は反射率検出法を使用して動的条件で分光
分析する。
ヘモグロビン濃度を所望する場合、返還前光路を経て身
体から移動し、又は体内で移動する全血液は適当な拡散
透過検出法又は反射率検出法を使用して動的条件で分光
分析する。
適当な予備処理技術を使用するため、動的条件におけ
る生物学的物質の試料採取技術および有効光路の長さに
基づく変動は最少化する。
る生物学的物質の試料採取技術および有効光路の長さに
基づく変動は最少化する。
未知試料のNIRスペクトルは連続又は不連続波長の計
測から得られる。スペクトルを得、適当な予備処理後、
関心を有する性質は練習セツトスペクトルに対する数学
的相関により予知できる。
測から得られる。スペクトルを得、適当な予備処理後、
関心を有する性質は練習セツトスペクトルに対する数学
的相関により予知できる。
未知試料の全血液中のヘマトクリツト値又はヘモグロ
ビン濃度を測定する場合、未知試料のNIRスペクトルの
観測および予備処理後、ヘマトクリツト値又はヘモグロ
ビン濃度に対し練習セツトスペクトルデータと未知試料
のスペクトルを比較する数学的技術の適用により未知試
料のヘマトクリツト値又はヘモグロビン濃度を予知でき
る。
ビン濃度を測定する場合、未知試料のNIRスペクトルの
観測および予備処理後、ヘマトクリツト値又はヘモグロ
ビン濃度に対し練習セツトスペクトルデータと未知試料
のスペクトルを比較する数学的技術の適用により未知試
料のヘマトクリツト値又はヘモグロビン濃度を予知でき
る。
本発明範囲の付加的認識に対し、発明の一層詳細な記
載を図面を引用いて下記する。
載を図面を引用いて下記する。
図面の簡単な記載 第１図は本発明方法の実施に有用な計測法の概要構成
図である。
図である。
第２図は未知試料の関心のある性質を数学的相関と比
較することにより予知するために、複数の導関数変換技
術を使用してスペクトルデータの変動を数学的に最少化
し、既知試料と練習セツトスペクトル間の数学的相関を
確定する方法の概略流れ図である。
較することにより予知するために、複数の導関数変換技
術を使用してスペクトルデータの変動を数学的に最少化
し、既知試料と練習セツトスペクトル間の数学的相関を
確定する方法の概略流れ図である。
第３図は未知試料の関心のある性質を数学的相関と比
較することにより予知するために、比例化技術を使用し
てスペクトルデータの変動を数学的に最少化し、既知試
料と練習セツトスペクトル間の数学的相関を確定する方
法の概略流れ図である。
較することにより予知するために、比例化技術を使用し
てスペクトルデータの変動を数学的に最少化し、既知試
料と練習セツトスペクトル間の数学的相関を確定する方
法の概略流れ図である。
第４図は代表的光散乱変化および他の機器の騒音変化
の効果を示す動的条件で検出した代表的全血液スペクト
ルの図表である。
の効果を示す動的条件で検出した代表的全血液スペクト
ルの図表である。
第５図は代表的光散乱変化および他の機器の騒音変化
の効果を最少化するために複数の導関数変換を行なつた
後の第４図と同じ全血液スペクトルの図表である。
の効果を最少化するために複数の導関数変換を行なつた
後の第４図と同じ全血液スペクトルの図表である。
第６図はスペクトルデータを２次導関数予備処理し、
スペクトルデータの回帰分析をヘモグロビンに対し行な
つた後ヘモグロビンに対する相関係数対波長の相関プロ
ツトである。
スペクトルデータの回帰分析をヘモグロビンに対し行な
つた後ヘモグロビンに対する相関係数対波長の相関プロ
ツトである。
第７図は比例化予備処理およびスペクトルデータの回
帰分析をヘモグロビンに対し行なつた後ヘモグロビンに
対する二乗の相関係数対波長の相関図である。
帰分析をヘモグロビンに対し行なつた後ヘモグロビンに
対する二乗の相関係数対波長の相関図である。
第８図は先行技術方法により測定した実際のヘマトク
リツト値と比較した複数の導関数変換予備処理後のヘマ
トクリツト値の予知の正確さを示す図表である。
リツト値と比較した複数の導関数変換予備処理後のヘマ
トクリツト値の予知の正確さを示す図表である。
第９図は先行技術方法により測定した実際のヘマトク
リツト値と比較した比例化予備処理後のヘマトクリツト
値の予知の正確さを示す図表である。
リツト値と比較した比例化予備処理後のヘマトクリツト
値の予知の正確さを示す図表である。
第10図は複数の導関数変換技術を使用し、ヘモグロビ
ンの異る形に対し調整を行なつて、スペクトルデータの
変動を数学的に最少化する、第２図と同様の、本発明の
別法の概略流れ図である。
ンの異る形に対し調整を行なつて、スペクトルデータの
変動を数学的に最少化する、第２図と同様の、本発明の
別法の概略流れ図である。
第11図は比例化技術を使用し、全血液のヘモグロビン
の異る形に対し調整を行なつて、スペクトルデータの変
動を数学的に最少化する、第２図と同様の、本発明の別
法の概略流れ図である。
の異る形に対し調整を行なつて、スペクトルデータの変
動を数学的に最少化する、第２図と同様の、本発明の別
法の概略流れ図である。
第12図は先行技術方法により測定した状態のヘマトク
リツト値と比較して、全血液に存在するヘモグロビンの
別の形に対し複数の導関数変換予備処理および調整後の
ヘマトクリツト値の予知の正確さを示す図表である。
リツト値と比較して、全血液に存在するヘモグロビンの
別の形に対し複数の導関数変換予備処理および調整後の
ヘマトクリツト値の予知の正確さを示す図表である。
第13図は先行技術方法により測定した実際のヘマトク
リツト値と比較して、全血液に存在するヘモグロビンの
異る形に対し比例化予備処理および調整後のヘマトクリ
ツト値の予知の正確さを示す図表である。
リツト値と比較して、全血液に存在するヘモグロビンの
異る形に対し比例化予備処理および調整後のヘマトクリ
ツト値の予知の正確さを示す図表である。
第14図は本発明の体外血液ループの構成部分を示す概
略図である。
略図である。
発明の態様 本発明の一態様は全血液のヘマトクリツト値の分析で
ある。本発明の別の態様は全血液のヘモグロビン濃度の
分析である。どの分析が好ましいかは場合による。しか
し一般に、ヘマトクリツト値の測定は全血液のヘモグロ
ビン濃度と良く相関することが認められる。しかしシス
テムに融通性があるので、分析すべき性質の１つ以上の
別個の量定方法は患者の状態の別の臨床診断に供するた
めに使用できることを認めるべきである。
ある。本発明の別の態様は全血液のヘモグロビン濃度の
分析である。どの分析が好ましいかは場合による。しか
し一般に、ヘマトクリツト値の測定は全血液のヘモグロ
ビン濃度と良く相関することが認められる。しかしシス
テムに融通性があるので、分析すべき性質の１つ以上の
別個の量定方法は患者の状態の別の臨床診断に供するた
めに使用できることを認めるべきである。
生物学的物質の分析する性質は本発明方法によりそれ
に対する数学的相関を現すために、水分含量と正又は負
のいくらかの相関を有しなければならないことも認める
べきである。これは最少容積画分又は濃度の他の成分の
存在を除外できない。例えば、全血液では、白血球、血
小板、炭水化物性リピドなどは得た数学的相関の正当性
を無効化する程の十分量で所望レベルの正確さで存在し
ない。しかし、下記のように、全血液の酸素飽和の測定
は一層高い正確さで関心のある性質の予知に対し、オキ
シヘモグロビンとデオキシヘモグロビンを区別できる。
に対する数学的相関を現すために、水分含量と正又は負
のいくらかの相関を有しなければならないことも認める
べきである。これは最少容積画分又は濃度の他の成分の
存在を除外できない。例えば、全血液では、白血球、血
小板、炭水化物性リピドなどは得た数学的相関の正当性
を無効化する程の十分量で所望レベルの正確さで存在し
ない。しかし、下記のように、全血液の酸素飽和の測定
は一層高い正確さで関心のある性質の予知に対し、オキ
シヘモグロビンとデオキシヘモグロビンを区別できる。
分光分析計測 第１図は最初に練習セツトを確定し、その後１つ以上
の未知付加的試料の分析する区画の性質を予知するのに
有用な分光計測法の概略構成図である。
の未知付加的試料の分析する区画の性質を予知するのに
有用な分光計測法の概略構成図である。
第１図は全血液のよいな生物学的流体の近赤外スペク
トルを得るために使用できる、利用しうる代表的計測法
である。特に第１図は以前Pacific Scientific製造のモ
デル6250として既知の、Maryland,Silver SpringのNear
Infrared Systems製造のモデル6250分光光度計であ
る。タングステンランプ100からの放射光は反射器101お
よびレンズ102により入口スリツト103上に集中し、その
後オーダ仕分けフイルター104を通した後凹形ホログラ
フ格子105を照射して動的条件で光学的血液ループ又は
生体の試料113上にタングステンランプ100からの放射光
を分散させる。格子105で波長の分散が起こる。連結ア
センブリ107により格子に連結するカムベアリング106を
回転することにより、格子を代表的には680〜1235nmの
所望波長範囲を通して走査する。選択波長は出口スリツ
ト108を通し、セル113を通して導かれ、それを通して鏡
109、絞り111およびレンズ110および112により方向Ｆに
進行する。試料を通過後、残留放射光は検出器114によ
り電気信号に変換される。
トルを得るために使用できる、利用しうる代表的計測法
である。特に第１図は以前Pacific Scientific製造のモ
デル6250として既知の、Maryland,Silver SpringのNear
Infrared Systems製造のモデル6250分光光度計であ
る。タングステンランプ100からの放射光は反射器101お
よびレンズ102により入口スリツト103上に集中し、その
後オーダ仕分けフイルター104を通した後凹形ホログラ
フ格子105を照射して動的条件で光学的血液ループ又は
生体の試料113上にタングステンランプ100からの放射光
を分散させる。格子105で波長の分散が起こる。連結ア
センブリ107により格子に連結するカムベアリング106を
回転することにより、格子を代表的には680〜1235nmの
所望波長範囲を通して走査する。選択波長は出口スリツ
ト108を通し、セル113を通して導かれ、それを通して鏡
109、絞り111およびレンズ110および112により方向Ｆに
進行する。試料を通過後、残留放射光は検出器114によ
り電気信号に変換される。
他のタイプの計測法も本発明方法に使用しうる。Inst
ruments S.A.から入手しうるモデルHR 320のようなモノ
クロメータは有用である。American Holographから入手
しうるChemspenモデル100S又はInstruments S.A.から入
手しうるモデルJY 320のようなポリクロマトメータは練
習セツトを確定するために使用してスペクトルデータを
集めることができる。
ruments S.A.から入手しうるモデルHR 320のようなモノ
クロメータは有用である。American Holographから入手
しうるChemspenモデル100S又はInstruments S.A.から入
手しうるモデルJY 320のようなポリクロマトメータは練
習セツトを確定するために使用してスペクトルデータを
集めることができる。
検出要素は市販品として入手しうる拡散透過検出装置
又は反射率装置を使用できる。モデル6250分光光度計は
拡散透過率又は拡散反射率を検出するために配置でき
る。費用、所望波長範囲などのような要因により、検出
器114はシリコン検出器、砒化ガリウム検出器、硫化鉛
検出器、インジウムガリウム砒化物検出器、セレン検出
器又はゲラニウム検出器を使用できる。
又は反射率装置を使用できる。モデル6250分光光度計は
拡散透過率又は拡散反射率を検出するために配置でき
る。費用、所望波長範囲などのような要因により、検出
器114はシリコン検出器、砒化ガリウム検出器、硫化鉛
検出器、インジウムガリウム砒化物検出器、セレン検出
器又はゲラニウム検出器を使用できる。
どの検出器を選択しても、練習セツトスペクトルの確
定および未知試料スペクトルの測定に対し同じ検出要素
を一貫して使用することが好ましい。
定および未知試料スペクトルの測定に対し同じ検出要素
を一貫して使用することが好ましい。
別法では、逆ビーム配置を使用するポリクロメータ分
析器は透過光又は反射光をそのスペクトル成分中に分散
させるために使用でき、フオトダイオードの配列は産出
スペクトル平面に沿つて異る位置で分散光を検出し又は
測定するために使用できる。
析器は透過光又は反射光をそのスペクトル成分中に分散
させるために使用でき、フオトダイオードの配列は産出
スペクトル平面に沿つて異る位置で分散光を検出し又は
測定するために使用できる。
他のタイプの配列検出器はチヤージ連結装置、チヤー
ジ注入装置、シリコンターゲツトビデイコンなどであ
る。望ましくはポリクロメータ分析器は所望する分光分
解と両立し、光のバンド巾を規定する入口スリツトを含
むべきである。本発明に有用な市販品として入手しうる
１フオトダイオード配列は25μ巾および2.5mm高さを有
する1024ダイオードから成るReticon,Inc.から入手しう
るモデル1024Sフオトダイオード配列である。このフオ
トダイオード配列はPrinceton Instrumentsから入手し
うるモデルST120のような完全なスペクトル検出システ
ムに使用できる。
ジ注入装置、シリコンターゲツトビデイコンなどであ
る。望ましくはポリクロメータ分析器は所望する分光分
解と両立し、光のバンド巾を規定する入口スリツトを含
むべきである。本発明に有用な市販品として入手しうる
１フオトダイオード配列は25μ巾および2.5mm高さを有
する1024ダイオードから成るReticon,Inc.から入手しう
るモデル1024Sフオトダイオード配列である。このフオ
トダイオード配列はPrinceton Instrumentsから入手し
うるモデルST120のような完全なスペクトル検出システ
ムに使用できる。
例えば、適当な検出器の直前で一連の不連続波長干渉
フイルターを通すことにより分光分析器として干渉フイ
ルターを使用することもできる。拡散光を分析するため
に干渉計又はHadamard変換分光計を使用することもでき
る。
フイルターを通すことにより分光分析器として干渉フイ
ルターを使用することもできる。拡散光を分析するため
に干渉計又はHadamard変換分光計を使用することもでき
る。
上記検出要素は広バンド光源からのスペクトル検出に
基づく。しかし、NIR光の狭バンド源を使用する場合、
干渉フイルターを有するタングステンランプ、光放射ダ
イオード、又はレーザー（単一同調性レーザー又は固定
波長の複数レーザー）のような他の検出技術を使用でき
る。例えば、入力信号は時間（各波長の連続）又は波長
（複数波長の連続を使用する）で多重化でき、その後変
調し集めた信号を復調し、多重化を解き、光学的フイル
ターの必要なしに個個の波長信号を供する。
基づく。しかし、NIR光の狭バンド源を使用する場合、
干渉フイルターを有するタングステンランプ、光放射ダ
イオード、又はレーザー（単一同調性レーザー又は固定
波長の複数レーザー）のような他の検出技術を使用でき
る。例えば、入力信号は時間（各波長の連続）又は波長
（複数波長の連続を使用する）で多重化でき、その後変
調し集めた信号を復調し、多重化を解き、光学的フイル
ターの必要なしに個個の波長信号を供する。
計測機器を選定しても、機器に連結したコンピユータ
を使用してスペクトルデータを受け取り、下記分析を行
ない、予知性質の値を記録又は読み取ることが好まし
い。上記モデル6250分光計のような分光器を使用する場
合、FloridaのBoca RatonのIBMからの「PS/2」モデル50
コンピユータのようなパーソナルンコンピユータの使用
は好ましい。
を使用してスペクトルデータを受け取り、下記分析を行
ない、予知性質の値を記録又は読み取ることが好まし
い。上記モデル6250分光計のような分光器を使用する場
合、FloridaのBoca RatonのIBMからの「PS/2」モデル50
コンピユータのようなパーソナルンコンピユータの使用
は好ましい。
動的条件のスペクトルデータ収集後の複数導関数予備処
理技術 第２図は米国特許出願番号07/408,747号に開示された
複数導関数変換予備処理技術の予備処理に対し使用する
本発明方法の概略流れ図である。この予備処理は試料お
よび計測の変動を最少化するために使用する。方法の回
帰分析は未知試料の分析すべき区画の性質を予測するた
めに、第１区画の分析すべき性質と生物学的物質の水分
含量間の数学的相関の性質を確認する。
理技術 第２図は米国特許出願番号07/408,747号に開示された
複数導関数変換予備処理技術の予備処理に対し使用する
本発明方法の概略流れ図である。この予備処理は試料お
よび計測の変動を最少化するために使用する。方法の回
帰分析は未知試料の分析すべき区画の性質を予測するた
めに、第１区画の分析すべき性質と生物学的物質の水分
含量間の数学的相関の性質を確認する。
ヘマトクリツト値又はヘモグロビン濃度のような生物
学的物質の関心のある性質の測定に包含される処理工程
の概略の流れは２つの部分に広く分割できる：分析の練
習相を含む工程120〜128および未知試料の性質の予知を
含む工程129〜133。
学的物質の関心のある性質の測定に包含される処理工程
の概略の流れは２つの部分に広く分割できる：分析の練
習相を含む工程120〜128および未知試料の性質の予知を
含む工程129〜133。
練習又は検定展開相は血液ループを通して同一種の１
つ以上の動物から試料を迂回することにより、又は別の
場合生体の試料を観察することにより一連の血液試料を
観測することから成る。さらに関心のある性質の個別の
量定に対し、工程120の各関与動物から工程121で血液を
回収することにより試料を得る。
つ以上の動物から試料を迂回することにより、又は別の
場合生体の試料を観察することにより一連の血液試料を
観測することから成る。さらに関心のある性質の個別の
量定に対し、工程120の各関与動物から工程121で血液を
回収することにより試料を得る。
工程120および121の試料は２つの平行経路で分析す
る。
る。
第１経路は工程122で関心のある性質の個別の量定か
ら成る。個別の量定は正確に行なわれることが重要であ
る。本発明方法の正確性は工程122の個別の量定の正確
さによる。その理由は数学的相関の確認は関心のある性
質の個別の量定値に基づくからである。
ら成る。個別の量定は正確に行なわれることが重要であ
る。本発明方法の正確性は工程122の個別の量定の正確
さによる。その理由は数学的相関の確認は関心のある性
質の個別の量定値に基づくからである。
第２経路は赤外光を試料に照射し、工程123で各試料
に対し近赤外スペクトルを検出し、次に工程124でスペ
クトルの２次導関数を計算することから成る。近赤外ス
ペクトルの検出とは拡散透過又は反射スペクトルの測定
およびこのスペクトルの吸収スペクトルへの変換の双方
を含むと解すべきである。変換は検定目的に対し空気の
みを含有するセルのスペクトルを取つて基準とする。
に対し近赤外スペクトルを検出し、次に工程124でスペ
クトルの２次導関数を計算することから成る。近赤外ス
ペクトルの検出とは拡散透過又は反射スペクトルの測定
およびこのスペクトルの吸収スペクトルへの変換の双方
を含むと解すべきである。変換は検定目的に対し空気の
みを含有するセルのスペクトルを取つて基準とする。
近赤外スペクトルをNear Infrared Systemsモデル625
0分光光度計で検出した場合、680〜1235nmの近赤外スペ
クトルは700の個個の吸収測定値から成る。２次導関数
変換予備処理工程はいくつかの変換がスペクトルの端部
で利用できないため総数で700より少ない測定値を計算
する。現在マリランド、シルバースプリングのNear Inf
rared Systemsとして知られるPacific Scienti ficから
商品として入手しうる「Near Infrared Spectral Analy
sis」のようなソフトウエアを使用する場合、有限差近
似法を使用することにより近似導関数を計算できる。異
る近似法は異る導関数スペクトルおよび異る変換方程式
を与えることができる。このようなソフトウエアでは、
異る近似値は測定するスペクトルのセグメントおよび測
定するセグメント間の間隙により調整できる。異る導関
数近似値の使用は分析する性質の予測の正確さ又は精密
さに影響する回帰係数の異るセツトを生ずる。従つて、
意図する特別の分析に対し選択が最善であることを確め
るために広汎なセグメントおよび間隙の評価を細心に行
なう。
0分光光度計で検出した場合、680〜1235nmの近赤外スペ
クトルは700の個個の吸収測定値から成る。２次導関数
変換予備処理工程はいくつかの変換がスペクトルの端部
で利用できないため総数で700より少ない測定値を計算
する。現在マリランド、シルバースプリングのNear Inf
rared Systemsとして知られるPacific Scienti ficから
商品として入手しうる「Near Infrared Spectral Analy
sis」のようなソフトウエアを使用する場合、有限差近
似法を使用することにより近似導関数を計算できる。異
る近似法は異る導関数スペクトルおよび異る変換方程式
を与えることができる。このようなソフトウエアでは、
異る近似値は測定するスペクトルのセグメントおよび測
定するセグメント間の間隙により調整できる。異る導関
数近似値の使用は分析する性質の予測の正確さ又は精密
さに影響する回帰係数の異るセツトを生ずる。従つて、
意図する特別の分析に対し選択が最善であることを確め
るために広汎なセグメントおよび間隙の評価を細心に行
なう。
工程124の２次導関数変換処理する練習試料セツトに
対する予備処理スペクトルは線形回帰のような工程125
の数学的回帰技術を使用することにより工程122の個別
量定中得た値と相関する。実際値に対し計算値の最善相
関を供する２次導関数値は一般に数学的相関に対し選択
された波長である。
対する予備処理スペクトルは線形回帰のような工程125
の数学的回帰技術を使用することにより工程122の個別
量定中得た値と相関する。実際値に対し計算値の最善相
関を供する２次導関数値は一般に数学的相関に対し選択
された波長である。
この回帰工程の産物の１つは工程126の相関プロツト
である。これは最高相関が見出されるスペクトルの波長
を図示する。工程127の1150〜1190nmの水バンド範囲の
最善変換波長は最適相関ピークを確認することにより選
択する。選択波長に相当する回帰係数は個個の試料を分
析し関心のある性質を予知するために以後の適用に対し
保存する（工程128）。
である。これは最高相関が見出されるスペクトルの波長
を図示する。工程127の1150〜1190nmの水バンド範囲の
最善変換波長は最適相関ピークを確認することにより選
択する。選択波長に相当する回帰係数は個個の試料を分
析し関心のある性質を予知するために以後の適用に対し
保存する（工程128）。
第２図の工程129〜133は個個の未知試料のヘマトクリ
ツト値（第２図ではHCTと略す）又はヘモグロビン（第
２図ではHBと略す）濃度の予知手順を示す。未知ヘマト
クリツト値又はヘモグロビン濃度の血液試料、工程129
は、体外血液ループ又は生体の血液を観察して観測し、
この試料の近赤外スペクトルは検出又は測定、工程13
0、する。
ツト値（第２図ではHCTと略す）又はヘモグロビン（第
２図ではHBと略す）濃度の予知手順を示す。未知ヘマト
クリツト値又はヘモグロビン濃度の血液試料、工程129
は、体外血液ループ又は生体の血液を観察して観測し、
この試料の近赤外スペクトルは検出又は測定、工程13
0、する。
付加的未知試料の近赤外スペクトルは練習試料を検出
し、練習セツトを調製するものと全く同じ機器で検出す
ることもできるが、最良波長の２次導関数変換の計算に
必要なほんの３つの最少波長で吸収を供する一層簡単な
機器の使用も許容できる。
し、練習セツトを調製するものと全く同じ機器で検出す
ることもできるが、最良波長の２次導関数変換の計算に
必要なほんの３つの最少波長で吸収を供する一層簡単な
機器の使用も許容できる。
工程127で測定する最良波長に対する２次導関数の強
さは未知試料に対し計算される、工程131。次に練習過
程中測定され、工程128で保存された、数学的相関に含
まれる回帰係数は予知ヘマトクリツト値又はヘモグロビ
ン濃度を得るために、工程133、付加的個個の未知血液
試料132に対し得た２次誘導波長に適用する。
さは未知試料に対し計算される、工程131。次に練習過
程中測定され、工程128で保存された、数学的相関に含
まれる回帰係数は予知ヘマトクリツト値又はヘモグロビ
ン濃度を得るために、工程133、付加的個個の未知血液
試料132に対し得た２次誘導波長に適用する。
複数の導関数変換の予備処理技術は練習セツトおよび
各未知試料の双方の各試料のそれぞれにばらつきを生じ
るスペクトルデータの変動を除くために供する。このば
らつきは他の点では練習セツトスペクトルの検出の正確
さおよび未知試料の性質を予知するその能力を破壊す
る。
各未知試料の双方の各試料のそれぞれにばらつきを生じ
るスペクトルデータの変動を除くために供する。このば
らつきは他の点では練習セツトスペクトルの検出の正確
さおよび未知試料の性質を予知するその能力を破壊す
る。
近赤外スペクトルはＮ個の各波長から成る場合２次導
関数変換の計算によりスペクトル端部の特徴の損失が少
ないＮ個のスペクトル特徴が得られる。第２図では、こ
のような計算は工程124に示す。最良波長は第２図工程1
25に示し、工程126で相関プロツトで示し、工程129で可
能な最良回帰係数を測定するために使用し、工程132で
各未知試料に使用する工程127で選択した、回帰数学技
術を使用して無数のＮ個の変換波長から選択しなければ
ならない。
関数変換の計算によりスペクトル端部の特徴の損失が少
ないＮ個のスペクトル特徴が得られる。第２図では、こ
のような計算は工程124に示す。最良波長は第２図工程1
25に示し、工程126で相関プロツトで示し、工程129で可
能な最良回帰係数を測定するために使用し、工程132で
各未知試料に使用する工程127で選択した、回帰数学技
術を使用して無数のＮ個の変換波長から選択しなければ
ならない。
任意の多数の回帰技術：例えば線形回帰、複数線形回
帰、段階的回帰、部分最少二乗回路、又は主成分回帰は
比スペクトル特徴と量定する性質の計量値間の統計的相
関を展開するために使用できる。このような回帰技術は
Draper and Smith,Aphlied Regression Analysis,Uiley
and Sons,New York、1982およびGeladi and Kowalski,
Analytica Chimica Acta、185巻、１〜17頁および19〜3
2頁、1986などの文献を引用することにより利用しう
る。
帰、段階的回帰、部分最少二乗回路、又は主成分回帰は
比スペクトル特徴と量定する性質の計量値間の統計的相
関を展開するために使用できる。このような回帰技術は
Draper and Smith,Aphlied Regression Analysis,Uiley
and Sons,New York、1982およびGeladi and Kowalski,
Analytica Chimica Acta、185巻、１〜17頁および19〜3
2頁、1986などの文献を引用することにより利用しう
る。
所定適用に対し最良波長を決定するために、回帰モデ
ルはすべての可能なＮ変換波長に対し計算される。
ルはすべての可能なＮ変換波長に対し計算される。
各回帰モデルは許容した統計的尺度を使用して評価す
る。例えば、１つの有用な尺度は個個の量定から得た実
際のヘマトクリツト値および第２図工程127に示した回
帰モデルから得た予知ヘマトクリツト値から計算した簡
単な相関係数である。
る。例えば、１つの有用な尺度は個個の量定から得た実
際のヘマトクリツト値および第２図工程127に示した回
帰モデルから得た予知ヘマトクリツト値から計算した簡
単な相関係数である。
第２図工程127に示すように水の吸収を含む波長は最
高の相関を供することを可視的に示す相関プロツトを作
図できる。ヘモグロビンに対する代表的相関プロツトは
第６図として示す。高い相関および実際の波長の小変化
を測定するために得た相関感度の双方を考えることは重
要である。
高の相関を供することを可視的に示す相関プロツトを作
図できる。ヘモグロビンに対する代表的相関プロツトは
第６図として示す。高い相関および実際の波長の小変化
を測定するために得た相関感度の双方を考えることは重
要である。
動的条件のスペクトルデータ収集後の比予備処理技術 第３図はここに記載し、米国特許出願番号07/408,746
号明細書にも開示の比予備処理技術を予備処理に対し使
用する本発明方法の概略流れ図である。この予備処理は
試料および計測の変動を最少化するために使用する。方
法の回帰分析は未知試料の分析する性質を予知するため
に、第１区画の分析する性質と生物学的物質の水分含量
間の数学的相関を有する性質を確認する。
号明細書にも開示の比予備処理技術を予備処理に対し使
用する本発明方法の概略流れ図である。この予備処理は
試料および計測の変動を最少化するために使用する。方
法の回帰分析は未知試料の分析する性質を予知するため
に、第１区画の分析する性質と生物学的物質の水分含量
間の数学的相関を有する性質を確認する。
ヘマトクリツト値又はヘモグロビン濃度のような生物
学的物質の関心のある性質の測定に含まれる処理工程の
概略的流れは２部に広く分割することもできる：分析の
練習相を含む工程220〜228および未知試料の性質の予知
を含む工程229〜233。
学的物質の関心のある性質の測定に含まれる処理工程の
概略的流れは２部に広く分割することもできる：分析の
練習相を含む工程220〜228および未知試料の性質の予知
を含む工程229〜233。
練習又は検定展開相は血液ループを通して同一種の１
つ以上の動物の試料を迂回させ、又は別には生体の試料
を観測することにより一連の血液試料220を観測するこ
とから成る。さらに、関心のある性質の個別の量定に対
し、工程220で各関与動物から血液を回収、工程221、す
ることにより試料を得る。
つ以上の動物の試料を迂回させ、又は別には生体の試料
を観測することにより一連の血液試料220を観測するこ
とから成る。さらに、関心のある性質の個別の量定に対
し、工程220で各関与動物から血液を回収、工程221、す
ることにより試料を得る。
工程220および221の試料は２つの平行経路で分析す
る。
る。
第１経路は関心のある性質の個別の量定、工程222、
から成る。個別の量定は正確に行なうことが重要であ
る。本発明方法の正確性は個別量定工程222の正確さに
よる。その理由は数学的相関の正当化が関心のある性質
の個別の量定値に基づくからである。
から成る。個別の量定は正確に行なうことが重要であ
る。本発明方法の正確性は個別量定工程222の正確さに
よる。その理由は数学的相関の正当化が関心のある性質
の個別の量定値に基づくからである。
第２経路は試料に赤外光を照射し、各試料に対し近赤
外スペクトルを検出し、工程223、次にスペクトルの２
波長のすべての可能な比を計算する、工程224、ことか
ら成る。
外スペクトルを検出し、工程223、次にスペクトルの２
波長のすべての可能な比を計算する、工程224、ことか
ら成る。
近赤外スペクトルをNear Infrared Systemsモデル625
0分光光度計により検出した場合、680〜1235nmの近赤外
スペクトルは700の個個の吸収測定値から成る。２つの
波長のすべての可能な比を計算する予備処理工程は700
・700又は490,000比ペアに700点のスペクトルを膨脹さ
せる。近赤外スペクトルは広い、少しづつ変化する吸収
バンドから成るので、５データ点毎に、すなわち140点
のスペクトルを使用する比項目の計算により全体的計算
要求に有意の減少、すなわち140・140又は19,600の比項
目に減少し、同時に性能は変らない。
0分光光度計により検出した場合、680〜1235nmの近赤外
スペクトルは700の個個の吸収測定値から成る。２つの
波長のすべての可能な比を計算する予備処理工程は700
・700又は490,000比ペアに700点のスペクトルを膨脹さ
せる。近赤外スペクトルは広い、少しづつ変化する吸収
バンドから成るので、５データ点毎に、すなわち140点
のスペクトルを使用する比項目の計算により全体的計算
要求に有意の減少、すなわち140・140又は19,600の比項
目に減少し、同時に性能は変らない。
計算比から成る練習試料セツトに対する予備処理スペ
クトル、工程224、は線形回帰のような数学的回帰技
術、工程225、を使用することにより個別量定工程222中
得た値と相関させる。実際値に対し計算値の最高相関を
供するペアは一般に数学的相関で比に対し選択したペア
の波長である。
クトル、工程224、は線形回帰のような数学的回帰技
術、工程225、を使用することにより個別量定工程222中
得た値と相関させる。実際値に対し計算値の最高相関を
供するペアは一般に数学的相関で比に対し選択したペア
の波長である。
この回帰工程から得たものの１つは相関地図、工程22
6、であり、これはもつとも有用な比ペアが見出される
スペクトルの範囲を図示する。最良の比ペア、工程22
7、は選択した実際の波長の小変化とは無関係の高相関
範囲を確認することにより選択する。選択比ペアに相当
する回帰係数は未知分析体含量の個個の試料の分析に将
来適用するために保存する、工程228。
6、であり、これはもつとも有用な比ペアが見出される
スペクトルの範囲を図示する。最良の比ペア、工程22
7、は選択した実際の波長の小変化とは無関係の高相関
範囲を確認することにより選択する。選択比ペアに相当
する回帰係数は未知分析体含量の個個の試料の分析に将
来適用するために保存する、工程228。
第３図の工程229〜233は各個未知試料のヘマトクリツ
ト値（第３図でHCTと略記）又はヘモグロビン（第３図
でHBと略記）濃度を予測するために行なう手順を示す。
未知ヘマトクリツト値又はヘモグロビン濃度の血液試料
は、工程229、動的条件で観測し、この試料の近赤外ス
ペクトルを検出又は測定する、工程230。
ト値（第３図でHCTと略記）又はヘモグロビン（第３図
でHBと略記）濃度を予測するために行なう手順を示す。
未知ヘマトクリツト値又はヘモグロビン濃度の血液試料
は、工程229、動的条件で観測し、この試料の近赤外ス
ペクトルを検出又は測定する、工程230。
付加的未知試料の近赤外スペクトルは練習試料を測定
し、練習セツトスペクトルを調製するものと全く同じ機
器で検出することもできるが、最良比ペアを形成するた
めに選択した僅か２波長で吸収を供する一層簡単な機器
を使用することも許容される。
し、練習セツトスペクトルを調製するものと全く同じ機
器で検出することもできるが、最良比ペアを形成するた
めに選択した僅か２波長で吸収を供する一層簡単な機器
を使用することも許容される。
工程227で測定した波長の選択ペアに対する吸収比の
読みは未知試料に対し計算する、工程231。次に練習過
程中測定し、工程228で保存した、数学的相関に含まれ
る回帰係数は予測ヘマトクリツト値又はヘモグロビン濃
度を得るために、工程233、付加的個個の未知血液試料
に対して得た比に適用する、工程232。
読みは未知試料に対し計算する、工程231。次に練習過
程中測定し、工程228で保存した、数学的相関に含まれ
る回帰係数は予測ヘマトクリツト値又はヘモグロビン濃
度を得るために、工程233、付加的個個の未知血液試料
に対して得た比に適用する、工程232。
比予備処理技術は練習セツトおよび各未知試料の双方
の各種試料のそれぞれにおけるばらつき又は他の増加す
る誤差により生ずるスペクトルデータの変動を除去する
ために供する。このばらつきはそうでないと練習セツト
スペクトルの検出の正確さおよび未知試料の性質を予知
するその能力を破壊する。比で使用した選択最良ペアの
波長の両波長は同じ光路の長さを経験するので、散乱に
基づく有効な光路の長さの変動を最少化する。
の各種試料のそれぞれにおけるばらつき又は他の増加す
る誤差により生ずるスペクトルデータの変動を除去する
ために供する。このばらつきはそうでないと練習セツト
スペクトルの検出の正確さおよび未知試料の性質を予知
するその能力を破壊する。比で使用した選択最良ペアの
波長の両波長は同じ光路の長さを経験するので、散乱に
基づく有効な光路の長さの変動を最少化する。
近赤外スペクトルがＮ各個の波長から成る場合、各ペ
アの波長のすべての可能な比の計算はＮ・Ｎ新スペクト
ル特徴を供する。第３図では、すべての可能な比のこれ
らの計算は工程224に示す。波長の最良の可能な比ペア
は、第３図工程225に示し、工程226で相関地図に作図
し、工程228の最善の可能な回帰係数を測定するために
使用し、かつ工程231の各未知試料について使用するた
めに工程227で選択した、回帰数学技術を使用して無数
の組み合せから選抜しなければならない。
アの波長のすべての可能な比の計算はＮ・Ｎ新スペクト
ル特徴を供する。第３図では、すべての可能な比のこれ
らの計算は工程224に示す。波長の最良の可能な比ペア
は、第３図工程225に示し、工程226で相関地図に作図
し、工程228の最善の可能な回帰係数を測定するために
使用し、かつ工程231の各未知試料について使用するた
めに工程227で選択した、回帰数学技術を使用して無数
の組み合せから選抜しなければならない。
任意の多数の回帰技術、例えば線形回帰、複数線形回
帰、段階的回帰、部分的最少二乗回路、又は主成分回帰
は比スペクトル特徴と量定する分析体の変数間に統計的
相関を展開するために使用できる。これらの回帰技術は
上記DraperおよびSmith、およびGeladiおよびkowalski
による文献を引用することにより複数の導関数変換に使
用するために利用できる。所定適用に対し最良比を決定
するために、回帰モデルは波長のすべての可能な比ペア
に対し計算する。
帰、段階的回帰、部分的最少二乗回路、又は主成分回帰
は比スペクトル特徴と量定する分析体の変数間に統計的
相関を展開するために使用できる。これらの回帰技術は
上記DraperおよびSmith、およびGeladiおよびkowalski
による文献を引用することにより複数の導関数変換に使
用するために利用できる。所定適用に対し最良比を決定
するために、回帰モデルは波長のすべての可能な比ペア
に対し計算する。
各回帰モデルは受容した統計的尺度を使用して評価す
る。例えば、１つの有用な尺度は第３図工程228に示す
ように、個別量定から得た実際のヘマトクリツト値およ
び回帰モデルから得た予知ヘマトクリツト値から計算し
た簡単な相関係数である。
る。例えば、１つの有用な尺度は第３図工程228に示す
ように、個別量定から得た実際のヘマトクリツト値およ
び回帰モデルから得た予知ヘマトクリツト値から計算し
た簡単な相関係数である。
第３図工程226に示すように波長比が最高相関を供す
ることを可視的に示す相関地図を作図である。ヘモグロ
ビンに対する代表的相関地図は第７図として示す。実際
の波長の小変化を測定するために得た高い相関および相
関感度の双方を考えることは重要である。最良の全体的
比は、高い相関を供し、相関地図の相応に広い範囲で起
こる波長のペアを選択することにより見出される。
ることを可視的に示す相関地図を作図である。ヘモグロ
ビンに対する代表的相関地図は第７図として示す。実際
の波長の小変化を測定するために得た高い相関および相
関感度の双方を考えることは重要である。最良の全体的
比は、高い相関を供し、相関地図の相応に広い範囲で起
こる波長のペアを選択することにより見出される。
分析および確認 上記および第１図描写の分光分析機器の使用および、
上記および第２図および第３図描写の数学的方法の使用
により、性質の個別の量定、試料のスペクトルおよび変
動を最少にするために適当な予備処理技術を使用して練
習セツトを確定する場合、性質と水分間の数学的相関を
進展することができる限り、水分を含有する生物学的物
質の関心のある性質の分析ができる。
上記および第２図および第３図描写の数学的方法の使用
により、性質の個別の量定、試料のスペクトルおよび変
動を最少にするために適当な予備処理技術を使用して練
習セツトを確定する場合、性質と水分間の数学的相関を
進展することができる限り、水分を含有する生物学的物
質の関心のある性質の分析ができる。
数学的相関又はモデルの測定は複数線形回帰方程式の
１次関数関係に基づく： B0＋B1（A1）＋B2（A2）＋…Bn（An）＝Ｃ 式中、B0は切片であり、Bnはｎの個別変数に対する回帰
係数であり、Anはｎの個別変数であり、およびＣは関心
のある分析する性質の値である。方程式の解明は切片を
含み、個別変数の値を供する回帰係数の測定による。
１次関数関係に基づく： B0＋B1（A1）＋B2（A2）＋…Bn（An）＝Ｃ 式中、B0は切片であり、Bnはｎの個別変数に対する回帰
係数であり、Anはｎの個別変数であり、およびＣは関心
のある分析する性質の値である。方程式の解明は切片を
含み、個別変数の値を供する回帰係数の測定による。
１次関数関係は複雑さが少ない場合、方程式は多くの
場合線形回帰方程式として示される： Ｙ＝mx＋ｂ（式中Ｙは関心のある分析する性質であり、
ｍは線のスロープを示す回帰係数であり、ｂは線の切片
であり、およびｘは単一個別変数である）。数学的相関
は単一個別変数間の線形関係を得るために努力する。こ
れは複数の導関数変換の強さ又は２つの最良吸収ペアの
比、および関心のある測定する性質である。
場合線形回帰方程式として示される： Ｙ＝mx＋ｂ（式中Ｙは関心のある分析する性質であり、
ｍは線のスロープを示す回帰係数であり、ｂは線の切片
であり、およびｘは単一個別変数である）。数学的相関
は単一個別変数間の線形関係を得るために努力する。こ
れは複数の導関数変換の強さ又は２つの最良吸収ペアの
比、および関心のある測定する性質である。
酸素飽和効果を全血液の水分含量に対するヘマトクリ
ツト値又はヘモグロビン濃度の数学的相関を調整するた
めに使用する場合、１次関数関係は一層複雑であり、１
つより多い個別変数を含む。この場合、方程式は複数線
形回帰方程式として示される:C＝B0＋B1（A1）＋B
2（A2）， 式中、Ｃはヘマトクリツト値又はヘモグロビン濃度であ
り、B0は切片であり、B1は酸素飽和％に対する回帰係数
であり、A1は酸素飽和％であり、B2は複数の導関数変換
又は比例化予備処理のいずれかにより測定した個別変数
の回帰係数である。
ツト値又はヘモグロビン濃度の数学的相関を調整するた
めに使用する場合、１次関数関係は一層複雑であり、１
つより多い個別変数を含む。この場合、方程式は複数線
形回帰方程式として示される:C＝B0＋B1（A1）＋B
2（A2）， 式中、Ｃはヘマトクリツト値又はヘモグロビン濃度であ
り、B0は切片であり、B1は酸素飽和％に対する回帰係数
であり、A1は酸素飽和％であり、B2は複数の導関数変換
又は比例化予備処理のいずれかにより測定した個別変数
の回帰係数である。
数学的相関が確定すると、確認される。形成および性
能の正確性は再現性を確保するために再調査される。数
学的相関の正確性および精密性は選択したスペクトル特
徴の物理的解釈、又は第２図の工程122又は第３図の工
程222の個別量定により分析した付加的試料を使用し、
次に試料が未知であるかのように第２図の工程129〜133
又は第３図の工程229〜233にこれらの試料を処理するこ
とにより確認することができる。次に統計的方法は予知
性質の値、工程133又は工程233、および個別量定により
測定した値、工程122又は工程222、を比較し、再現性を
確認するために使用できる。
能の正確性は再現性を確保するために再調査される。数
学的相関の正確性および精密性は選択したスペクトル特
徴の物理的解釈、又は第２図の工程122又は第３図の工
程222の個別量定により分析した付加的試料を使用し、
次に試料が未知であるかのように第２図の工程129〜133
又は第３図の工程229〜233にこれらの試料を処理するこ
とにより確認することができる。次に統計的方法は予知
性質の値、工程133又は工程233、および個別量定により
測定した値、工程122又は工程222、を比較し、再現性を
確認するために使用できる。
検定の標準誤差は練習セツトスペクトルのモデルの形
成の正確さ、すなわち、練習セツトの作成に使用したデ
ータにより回帰分析を如何にうまく行なえるかを測定す
る。検定の標準誤差（SEC）は次の方程式から計算でき
る： （式中、NTは練習試料数であり、ｎは使用回帰技術にお
ける吸収項目数であり、Ciは線形回帰中計算したｉの試
料のヘマトクリツト値であり、Ciは個別測定したｉの試
料のヘマトクリツト値である）。SECの小さい程、一層
正確なモデル数学的相関が形成した。
成の正確さ、すなわち、練習セツトの作成に使用したデ
ータにより回帰分析を如何にうまく行なえるかを測定す
る。検定の標準誤差（SEC）は次の方程式から計算でき
る： （式中、NTは練習試料数であり、ｎは使用回帰技術にお
ける吸収項目数であり、Ciは線形回帰中計算したｉの試
料のヘマトクリツト値であり、Ciは個別測定したｉの試
料のヘマトクリツト値である）。SECの小さい程、一層
正確なモデル数学的相関が形成した。
一層重要なことは、予知の標準偏差（SEP）は再現性
性能の保証、すなわち既知の受容した技術を使用して個
別量定により測定した性質に対する実際値により本発明
方法を使用して得た予知結果の正確さおよび精密さを定
量的に確認する試験、を測定し、分析する性質の予知の
正確さを定量的に表わすために信頼限界と関連して使用
できる。数学的に、予知の標準誤差は次の方程式から計
算できる： （式中、Ｎは確認試料数であり、Ciはｉの確認試料に対
する個別の量定値であり、ciは工程131の数学的相関を
使用して得たｉの確認試料に対する値である）。また、
SEPの小さい程、予知は一層正確かつ精密である、 偏りは予知値と実際値間の正確な相関線から解明した
数学方程式で供試データセツト内のすべての点の偏差の
程度を測定する。定性的には、低度の偏りは起りうる誤
差を許容する練習セツトスペクトルのロバストネスの存
在を示す。換言すれば、練習セツト試料採取のロバスト
ネスは未知試料に対し試料採取で起こりうる変化を予期
させ、その効果を最少化する。
性能の保証、すなわち既知の受容した技術を使用して個
別量定により測定した性質に対する実際値により本発明
方法を使用して得た予知結果の正確さおよび精密さを定
量的に確認する試験、を測定し、分析する性質の予知の
正確さを定量的に表わすために信頼限界と関連して使用
できる。数学的に、予知の標準誤差は次の方程式から計
算できる： （式中、Ｎは確認試料数であり、Ciはｉの確認試料に対
する個別の量定値であり、ciは工程131の数学的相関を
使用して得たｉの確認試料に対する値である）。また、
SEPの小さい程、予知は一層正確かつ精密である、 偏りは予知値と実際値間の正確な相関線から解明した
数学方程式で供試データセツト内のすべての点の偏差の
程度を測定する。定性的には、低度の偏りは起りうる誤
差を許容する練習セツトスペクトルのロバストネスの存
在を示す。換言すれば、練習セツト試料採取のロバスト
ネスは未知試料に対し試料採取で起こりうる変化を予期
させ、その効果を最少化する。
ヘモグロビンの酸素飽和に基づく個別変数 第２図及び第３図に描写した流れ図を引用して上記し
たように、回帰分析は上記方程式に従つて複数の変数を
使用できる。
たように、回帰分析は上記方程式に従つて複数の変数を
使用できる。
関心のある性質の予測を助ける１つの複数変数は全血
液のヘモグロビンの酸素％である。これはオキシおよび
デオキシ形のヘモグロビンを区別する。オキシおよびデ
オキシヘモグロビンは1150〜1190nm範囲で異なるスペク
トルを有し、両形のヘモグロビンの相対的寄与の評価、
又はこれらの相対的寄与に比例する値はヘマトクリツト
値又はヘモグロビン濃度の予知に対し展開する数学的相
関を調整できる。
液のヘモグロビンの酸素％である。これはオキシおよび
デオキシ形のヘモグロビンを区別する。オキシおよびデ
オキシヘモグロビンは1150〜1190nm範囲で異なるスペク
トルを有し、両形のヘモグロビンの相対的寄与の評価、
又はこれらの相対的寄与に比例する値はヘマトクリツト
値又はヘモグロビン濃度の予知に対し展開する数学的相
関を調整できる。
第10図および第11図はそれぞれ第２図および第３図と
同様の概畧流れ図を示す。第11図の引用番号420〜433は
第３図の引用番号220〜233と同じ工程を示す。第10図お
よび第11図は全血液の酸素飽和％を証明するために数学
的相関および予知を調整する工程を方法に加える。第10
図で分るように、酸素飽和又は酸素飽和に比例する値の
測定、工程334、は線形回帰、工程325、の遂行を助ける
ために加え、工程330は未知試料の酸素飽和又は酸素飽
和に比例する値の測定を包含させるために修正する。同
様に、酸素飽和又は酸素飽和に比例する値の測定、工程
434、を線形回帰、工程425、の遂行を助けるために加
え、工程430は未知試料の酸素飽和又は酸素飽和に比例
する値の測定を包含させるために修正する。これらの変
更は個別の変数、酸素飽和又は酸素飽和に比例する値の
調整を、他の個別変数、最良波長又は最良比の複数の導
関数変換スペクトル強度に供する。
同様の概畧流れ図を示す。第11図の引用番号420〜433は
第３図の引用番号220〜233と同じ工程を示す。第10図お
よび第11図は全血液の酸素飽和％を証明するために数学
的相関および予知を調整する工程を方法に加える。第10
図で分るように、酸素飽和又は酸素飽和に比例する値の
測定、工程334、は線形回帰、工程325、の遂行を助ける
ために加え、工程330は未知試料の酸素飽和又は酸素飽
和に比例する値の測定を包含させるために修正する。同
様に、酸素飽和又は酸素飽和に比例する値の測定、工程
434、を線形回帰、工程425、の遂行を助けるために加
え、工程430は未知試料の酸素飽和又は酸素飽和に比例
する値の測定を包含させるために修正する。これらの変
更は個別の変数、酸素飽和又は酸素飽和に比例する値の
調整を、他の個別変数、最良波長又は最良比の複数の導
関数変換スペクトル強度に供する。
個別変数として酸素飽和％又は酸素飽和に比例する値
の効果は酸素飽和％範囲で一貫して線状である。しか
し、酸素飽和％が100％に近づくと、この個別変数によ
り供される調整の大きさは個別量定自体の正確さのレベ
ル内で徐徐に小さくなる。
の効果は酸素飽和％範囲で一貫して線状である。しか
し、酸素飽和％が100％に近づくと、この個別変数によ
り供される調整の大きさは個別量定自体の正確さのレベ
ル内で徐徐に小さくなる。
完全に酸素化した患者では、数学的相関の酸素飽和％
個別変数の使用は任意である。完全ではない酸素化患者
では、数学的相関の酸素飽和％個別変数の使用は好まし
い。緊急状態では、患者が完全に酸素化しているか否か
が分るかどうか疑わしい。従つて、ヘマトクリツト値又
はヘモグロビン濃度の分析に対しては、一般に数学的相
関の個別変数として酸素飽和％を含ませることは好まし
い。分析する全血液のスペクトルとして同時にヘモグロ
ビン濃度の酸素飽和を測定する機器はコーオキシメー
タ、パルスオキシメータ又は当業者に既知の酸素飽和を
測定する他の装置のような商品として入手しうる機器を
含む。コーオキシメトリは代表的には静的条件の酸素飽
和の測定を含む。しかし、米国特許第4,745,279号明細
書に示されるような流動血液の酸素飽和の測定に進歩し
た。
個別変数の使用は任意である。完全ではない酸素化患者
では、数学的相関の酸素飽和％個別変数の使用は好まし
い。緊急状態では、患者が完全に酸素化しているか否か
が分るかどうか疑わしい。従つて、ヘマトクリツト値又
はヘモグロビン濃度の分析に対しては、一般に数学的相
関の個別変数として酸素飽和％を含ませることは好まし
い。分析する全血液のスペクトルとして同時にヘモグロ
ビン濃度の酸素飽和を測定する機器はコーオキシメー
タ、パルスオキシメータ又は当業者に既知の酸素飽和を
測定する他の装置のような商品として入手しうる機器を
含む。コーオキシメトリは代表的には静的条件の酸素飽
和の測定を含む。しかし、米国特許第4,745,279号明細
書に示されるような流動血液の酸素飽和の測定に進歩し
た。
それぞれ第10図の334および330、第11図の434および4
30に示した回帰分析のために酸素飽和％に比例する値と
して２次個別変数の別の測定方法は２波長の吸収比を使
用することである。換言すれば、酸素飽和％に比例する
値は２波長の吸収比であり、この場合１波長のオキシヘ
モグロビンおよびデオキシヘモグロビンに対する吸光係
数比は第２波長比とは異なる。望ましくは、オキシおよ
びデオキシヘモグロビンの吸光係数が同じ、イソスベス
ト点、場合の波長の吸収に対し、オキシおよびデオキシ
ヘモグロビンの吸光係数が異る場合の波長の吸収を使用
する（例えば約680〜720nmで）。
30に示した回帰分析のために酸素飽和％に比例する値と
して２次個別変数の別の測定方法は２波長の吸収比を使
用することである。換言すれば、酸素飽和％に比例する
値は２波長の吸収比であり、この場合１波長のオキシヘ
モグロビンおよびデオキシヘモグロビンに対する吸光係
数比は第２波長比とは異なる。望ましくは、オキシおよ
びデオキシヘモグロビンの吸光係数が同じ、イソスベス
ト点、場合の波長の吸収に対し、オキシおよびデオキシ
ヘモグロビンの吸光係数が異る場合の波長の吸収を使用
する（例えば約680〜720nmで）。
予知対実際のヘマトクリツト値又はヘモグロビン濃度
の比較は酸素飽和％を個別変数として含む場合図式化で
きる。第12図は実際のヘマトクリツト値に対する予知ヘ
マトクリツト値のグラフを示す。第８図および第12図の
比較は複数の個別変数の数学的相関が一般に一層正確で
ある理由を示す。
の比較は酸素飽和％を個別変数として含む場合図式化で
きる。第12図は実際のヘマトクリツト値に対する予知ヘ
マトクリツト値のグラフを示す。第８図および第12図の
比較は複数の個別変数の数学的相関が一般に一層正確で
ある理由を示す。
回帰方程式に２次変数を包括することは1150〜1190nm
のスペクトルの吸収についてそれ以上の何らかの酸素飽
和効果を最少にするために供する。従つて、個別変数と
して酸素飽和を含む数学的相関の展開は、全血液中の水
分含量に対するその関係に基づく関心のある性質を測定
するために本発明方法に対する代替物以上にむしろ強化
する。
のスペクトルの吸収についてそれ以上の何らかの酸素飽
和効果を最少にするために供する。従つて、個別変数と
して酸素飽和を含む数学的相関の展開は、全血液中の水
分含量に対するその関係に基づく関心のある性質を測定
するために本発明方法に対する代替物以上にむしろ強化
する。
体外血液ループ，動的条件 動的条件で生物学的流体の関心のある性質の分析の態
様は体外血液ループを使用する。この血液ループは全血
液の関心のある性質の変化の「真の時間」を監視する。
様は体外血液ループを使用する。この血液ループは全血
液の関心のある性質の変化の「真の時間」を監視する。
開胸手術のような手術中患者を治療する場合、血液ル
ープは血液の酸素に対し適当な循環を維持するために使
用する。第１図に記載するような装置を適応して、血液
が患者の身体から出て、患者の身体に戻る間に本発明方
法によりヘマトクリツト値およびヘモグロビン濃度を分
析する。第14図は引用数字を使用して本発明の血液ルー
プのタイプを畧図示し、一方例に記載の試験に必要な他
の装置は引用文字により確認する。
ープは血液の酸素に対し適当な循環を維持するために使
用する。第１図に記載するような装置を適応して、血液
が患者の身体から出て、患者の身体に戻る間に本発明方
法によりヘマトクリツト値およびヘモグロビン濃度を分
析する。第14図は引用数字を使用して本発明の血液ルー
プのタイプを畧図示し、一方例に記載の試験に必要な他
の装置は引用文字により確認する。
第14図を引用すると、ループ500は項目113として第１
図にも見られる、分光計Ｓのセル510、配管一般に520、
およびバルプ一般に530を通して流れを連結することに
より形成する。ループ500は患者ｐに別別に配置でき、
又は手術環境で患者ｐに対して既に確立したループに対
しサブループを形成できる。
図にも見られる、分光計Ｓのセル510、配管一般に520、
およびバルプ一般に530を通して流れを連結することに
より形成する。ループ500は患者ｐに別別に配置でき、
又は手術環境で患者ｐに対して既に確立したループに対
しサブループを形成できる。
ループ500は相互に連絡した次の部品を含む：患者の
血液容器（図示せず）とバルブ532間を連結する配管521
の迂回部分、バルブ532と貫流セル510間の配管522の迂
回部分、セル510を通る流れとバルブ534間の配管523の
返還部分、バルブ534と536間の配管524の返還部分、バ
ルブ536と患者ｐの別の血液容器（図示せず）間の配管5
25の返還部分およびバルブ532と536間の側管部分526。
血液容器（図示せず）とバルブ532間を連結する配管521
の迂回部分、バルブ532と貫流セル510間の配管522の迂
回部分、セル510を通る流れとバルブ534間の配管523の
返還部分、バルブ534と536間の配管524の返還部分、バ
ルブ536と患者ｐの別の血液容器（図示せず）間の配管5
25の返還部分およびバルブ532と536間の側管部分526。
配管、一般に520およびバルブ、一般に530は患者の生
物学的流体と生物相容性であり、そこを通して流れる加
圧流体の使用に耐えうるだけの強さを有する材料から製
造しなければならない。ループ500の漏れは患者ｐに対
して外傷でありうる。
物学的流体と生物相容性であり、そこを通して流れる加
圧流体の使用に耐えうるだけの強さを有する材料から製
造しなければならない。ループ500の漏れは患者ｐに対
して外傷でありうる。
配管520に対し商品として入手しうる好ましい材料はN
orton Performance Plastics of Akron,Ohioから入手し
うる「TYGON」ブランドのプラスチツク管である。
orton Performance Plastics of Akron,Ohioから入手し
うる「TYGON」ブランドのプラスチツク管である。
市販品として入手しうる好ましいバルブはSalt Lake
City,UtanのAbott Sorenson Researchからの商品名「IN
TRALOK」として市販される三方コツクタイプのバルブで
ある。
City,UtanのAbott Sorenson Researchからの商品名「IN
TRALOK」として市販される三方コツクタイプのバルブで
ある。
貫流セル510は分光光度計計測に使用する石英プレー
トガラスのような透明材料から製造し、近赤外光を照射
したセルの部分の生物学的流体の停滞を最少化するよう
に幾何学的に配置し、構成しなければならない。ガラス
吹き職人はセル510を作製することができ、これは一層
鋭角の曲率を有する外周に対立口を有する長円形である
ことが好ましい。
トガラスのような透明材料から製造し、近赤外光を照射
したセルの部分の生物学的流体の停滞を最少化するよう
に幾何学的に配置し、構成しなければならない。ガラス
吹き職人はセル510を作製することができ、これは一層
鋭角の曲率を有する外周に対立口を有する長円形である
ことが好ましい。
ループ500は配管521および522を含む迂回部分を通し
て患者ｐから矢印F1の方向に、および配管523、524およ
び525を通して患者に矢印の方向に流れる生物学的流体
を有する。
て患者ｐから矢印F1の方向に、および配管523、524およ
び525を通して患者に矢印の方向に流れる生物学的流体
を有する。
バルブ532および536の操作によりセル510を通して流
れる生物学的流体量を調整できる。十分な生物学的流体
がスペクトル検出中セル510を通して流れることが望ま
しい。しかし、セル510を完全に迂回することが望まし
い場合、バルブ532および536は部分526を通してすべて
の流体が流れるように開放することができる。
れる生物学的流体量を調整できる。十分な生物学的流体
がスペクトル検出中セル510を通して流れることが望ま
しい。しかし、セル510を完全に迂回することが望まし
い場合、バルブ532および536は部分526を通してすべて
の流体が流れるように開放することができる。
バルブ534は必要であり又は望ましい任意の個別の量
定をスペクトル照射の位置およびセル510における検出
に対しできるだけ近接したループで行ないうるようにセ
ル510からの配管523に隣接する。
定をスペクトル照射の位置およびセル510における検出
に対しできるだけ近接したループで行ないうるようにセ
ル510からの配管523に隣接する。
ループ500の使用は上記した任意の分光器と組み合せ
ることができる。しかし上記のパーソナルコンピユータ
のようなコンピユータを有するモデル6250分光器のよう
な分光器の使用が好ましい。
ることができる。しかし上記のパーソナルコンピユータ
のようなコンピユータを有するモデル6250分光器のよう
な分光器の使用が好ましい。
さらに、スペクトルデータはCalifornia,IrvineのCar
diorascular Devices,Inc.が販売する体外血液ガスセン
サー（EBGS）と協力して集めることができる。
diorascular Devices,Inc.が販売する体外血液ガスセン
サー（EBGS）と協力して集めることができる。
スペクトルデータを監視する真の時間の使用および本
発明方法により得た数学的相関の使用により、ヘマトク
リツト値又はヘモグロビン濃度はほとんど瞬間的に監視
でき、健康管理開業医は遅滞なく患者を治療することが
できる。
発明方法により得た数学的相関の使用により、ヘマトク
リツト値又はヘモグロビン濃度はほとんど瞬間的に監視
でき、健康管理開業医は遅滞なく患者を治療することが
できる。
体外ループ500は透析血液ループの部分として定常的
透析処理に使用して血液の水分含量および関心のある他
の性質を監視することができる。体外ループ500の別の
使用では肺機能の適当な成熟が得られるまで、必要な場
合ECMOにより何日もの間血液を酸素化する血液ループを
形成するExtra Coporeal Membrane Oxygenators（ECM
O）の使用を必要とする未熟児、新生児の臨床的場合に
使用できる。これは臨床的背景であり、他の性質のうち
ヘモグロビン濃度およびヘマトクリツト値のような血液
成分の連続的監視は肝要である。さらに、ECMOにおける
ループ500の使用は、既に臨床的状態にある新生児から
血液試料をこれらの分析に対し採取する望ましくない要
求を排除する。
透析処理に使用して血液の水分含量および関心のある他
の性質を監視することができる。体外ループ500の別の
使用では肺機能の適当な成熟が得られるまで、必要な場
合ECMOにより何日もの間血液を酸素化する血液ループを
形成するExtra Coporeal Membrane Oxygenators（ECM
O）の使用を必要とする未熟児、新生児の臨床的場合に
使用できる。これは臨床的背景であり、他の性質のうち
ヘモグロビン濃度およびヘマトクリツト値のような血液
成分の連続的監視は肝要である。さらに、ECMOにおける
ループ500の使用は、既に臨床的状態にある新生児から
血液試料をこれらの分析に対し採取する望ましくない要
求を排除する。
下記例に記載の試験中、酸素化が操作期間中変化を始
めオキシヘモグロビンの濃度に何らかの変化が認められ
るまでに約15分かかることが分つた。これらの試験でそ
の後約３〜４分が酸素化レベルの変化を完結させるのに
必要であることも注目された。こうして、酸素化の変化
が始まり、酸素化が安定化するまでに約20分かかる。現
在の手術治療の監視は、患者から血液試料を回収し、こ
れらの試料を静的条件の分析に対し遠い位置に送付する
ことを含む。試料が分布される時間までに次の酸素変化
の段階が始まり、それによつて血液試料をたえず回収す
ることが必要であり、静的条件で分析が反復される。こ
れは真のヘモグロビン濃度およびその酸素化状態を監視
する努力を遅延させる。
めオキシヘモグロビンの濃度に何らかの変化が認められ
るまでに約15分かかることが分つた。これらの試験でそ
の後約３〜４分が酸素化レベルの変化を完結させるのに
必要であることも注目された。こうして、酸素化の変化
が始まり、酸素化が安定化するまでに約20分かかる。現
在の手術治療の監視は、患者から血液試料を回収し、こ
れらの試料を静的条件の分析に対し遠い位置に送付する
ことを含む。試料が分布される時間までに次の酸素変化
の段階が始まり、それによつて血液試料をたえず回収す
ることが必要であり、静的条件で分析が反復される。こ
れは真のヘモグロビン濃度およびその酸素化状態を監視
する努力を遅延させる。
貫流セル510又はセル510による体外血液ガスセンサー
の使用により酸素化変化が開始されてから完了するのに
要する真の時間を監視し、同様にヘマトクリツト値、ヘ
モグロビン濃度および酸素飽和％のような関心のある性
質に対し患者の状態のモニターを真の時間に保持するこ
とができる。
の使用により酸素化変化が開始されてから完了するのに
要する真の時間を監視し、同様にヘマトクリツト値、ヘ
モグロビン濃度および酸素飽和％のような関心のある性
質に対し患者の状態のモニターを真の時間に保持するこ
とができる。
これらに、又はこれらにより限定されることなく、次
例は体外血液ループを使用し動的条件で全血液のヘマト
クリツト値およびヘモグロビン濃度を予知するために使
用する本発明方法を説明する。
例は体外血液ループを使用し動的条件で全血液のヘマト
クリツト値およびヘモグロビン濃度を予知するために使
用する本発明方法を説明する。
例に対する試験手順 ２つの別の場合に、犬の多数の全血液スペクトルを第
14図および直前に記載の部分のアセンブリを有する体外
血液ループで観察した。これらのスペクトルの収集中多
数の全血液試料はInstrumentation Laboratoriesから入
手しうるコーオキシメータ「IL482」又はデンマーク、
コペンハーゲンのRadiometerから入手しうる「ABL2」血
液ガス分析器の使用によりヘモグロビン濃度の個別量定
および遠心分離によるヘマトクリツト値の個別量定に対
しこれらの犬から回収した。又、ブランク参考スペクト
ルは空気を満たしたセルを使用して得た。拡散透過光は
上記および第１図113に記載のセル510の流路に各試料を
通した後集めた。
14図および直前に記載の部分のアセンブリを有する体外
血液ループで観察した。これらのスペクトルの収集中多
数の全血液試料はInstrumentation Laboratoriesから入
手しうるコーオキシメータ「IL482」又はデンマーク、
コペンハーゲンのRadiometerから入手しうる「ABL2」血
液ガス分析器の使用によりヘモグロビン濃度の個別量定
および遠心分離によるヘマトクリツト値の個別量定に対
しこれらの犬から回収した。又、ブランク参考スペクト
ルは空気を満たしたセルを使用して得た。拡散透過光は
上記および第１図113に記載のセル510の流路に各試料を
通した後集めた。
すべての測定値は犬の体温でとり、これは約±３℃又
はそれ以下の温度範囲でスペクトル収集中無作為に変動
する。
はそれ以下の温度範囲でスペクトル収集中無作為に変動
する。
特に、体外血液ループは２つの個個の場合定着した：
スペクトルセツトＡは約２才の11kgの雌のビーグル犬を
集めて使用し、スペクトルセツトＢは約４、５才の11kg
の雌のビーグル犬を集めて使用した。試験中いくつかの
僅かな変化はあつたが、試験には次の材料、機器および
供給材料により次のプロトコルを使用した。
スペクトルセツトＡは約２才の11kgの雌のビーグル犬を
集めて使用し、スペクトルセツトＢは約４、５才の11kg
の雌のビーグル犬を集めて使用した。試験中いくつかの
僅かな変化はあつたが、試験には次の材料、機器および
供給材料により次のプロトコルを使用した。
試験に使用した材料および機器は第14図に概述した引
用文字と同一であり、次のものであつた：英国，ヨーク
シヤー，ケイリーのFortec/Cyprane製造の半開放麻酔シ
ステムに連結し、酸素のような各種純粋ガスおよびコネ
チカツト、ダンブリーのUnion Carbide,Linde Division
が製造し商標「MEDIBLEND」ガスとして販売される窒素
中の５％酸素混合物に連結したカリホルニア，パームス
プリングのBird Corporation製造の呼吸器R; カリホルニア，バレンシア,American Pharmaseal Com
pany,American Hospital Supply Corporation販売の
「モデルK20」の熱水ブランキツトB; Minnesota Mining and Manufacturing Conpanyが製造し
た「THINSULATEN」（商標）ブランドの熱ブランキツ
ド； ウイスコンシン，ミルトンのBurdick Corporation製
造の、そこに連結した血圧変換器を有する「BURDICK」C
S525EKG−血圧モニター、M; Minesota Mining and Manufacturing Company製造のE
KG Pregelled Electrodes ＃ 2256: ニユージヤーシー，ラリトン,Jelco Labs.製造の商標
「JELCO」として販売され、ポリテトラフルオロエチレ
ンから製造した２〜1/4″長さで14ゲージの排管； オハイオ，イエロースプリングのYellow Spring Inst
ruments Company,Inc.製造の「YS1−400」ブランドモニ
ターとして入手しうる、LED表示温度モニター,T,に連結
した針形温度計； オハイオ，アクロンのNorton Performance Plistics
製造の1,587mm壁および3,175mmの内径を有する「TYGO
N」（商標）配管、一般に520、ウタ，ソルトレーク シ
テイのAbbott Sorenson Research製造の商標「INTRALO
K」として販売される三方コツクバルブ、一般に530;こ
の試験に対しMinesota Mining and Manufacturing Comp
any製造の石英−プレートガラスから製造した約1.6mm光
路の長さを有するセル510の流路、を含む血液ループ50
0; 第１図に引用記載した構造を有し、680〜1235nmの波
長範囲で操作するモデル6250Pacific Scientific Infra
red Spectrophotometer,S,; フロリダ，ボカレートンのIBM Corporationから入手
しうるIBM PS/2 Personal Computer,C.; 西独のHeraen Sepatech GmbH製造で、ミネソタ，ミネ
アポリスのAmercan Scientific Productsが米国で分配
するミクロピペツト遠心機,MC.; マサチユセツツ，レキシントンのIstrumentation Lob
oratories製造のInstrumentation Laboratories「1L−4
82」コーオキシメータ； Beckman Instruments製造の「BECKMAN GPR」冷凍遠心
機,RC; Minesota Mining and Manufacturing Company製造の
「モデル600」電気外科ユニツト、又はMinesota Mining
and Manufacturing Compenyから双方共入手しうる「SC
OTCHPLATE」1145分数プレートおよび導電ゲル「＃110
3」を使用するメスおよび分散プレートシステムを有す
る、フロリダ，クリアウオータのConcept Incorporated
から入手しうる「モデル9900」の電気外科ユニツト、の
電気外科発電機； デンマーク，コペンハーゲンのRadiometer製造で、オ
ハイオ，ウエスト レークのRadiometer America Inc.
が米国で代理する、「ABL−２」Blood Gas Analyser,B
G.;および インジアナ，エルクハートのMiles Laboratories製造
の「GLUCOSTIX」（商標）として商品として入手しうる
多数の手で保持する血液滴下グルコース細長試験紙。
用文字と同一であり、次のものであつた：英国，ヨーク
シヤー，ケイリーのFortec/Cyprane製造の半開放麻酔シ
ステムに連結し、酸素のような各種純粋ガスおよびコネ
チカツト、ダンブリーのUnion Carbide,Linde Division
が製造し商標「MEDIBLEND」ガスとして販売される窒素
中の５％酸素混合物に連結したカリホルニア，パームス
プリングのBird Corporation製造の呼吸器R; カリホルニア，バレンシア,American Pharmaseal Com
pany,American Hospital Supply Corporation販売の
「モデルK20」の熱水ブランキツトB; Minnesota Mining and Manufacturing Conpanyが製造し
た「THINSULATEN」（商標）ブランドの熱ブランキツ
ド； ウイスコンシン，ミルトンのBurdick Corporation製
造の、そこに連結した血圧変換器を有する「BURDICK」C
S525EKG−血圧モニター、M; Minesota Mining and Manufacturing Company製造のE
KG Pregelled Electrodes ＃ 2256: ニユージヤーシー，ラリトン,Jelco Labs.製造の商標
「JELCO」として販売され、ポリテトラフルオロエチレ
ンから製造した２〜1/4″長さで14ゲージの排管； オハイオ，イエロースプリングのYellow Spring Inst
ruments Company,Inc.製造の「YS1−400」ブランドモニ
ターとして入手しうる、LED表示温度モニター,T,に連結
した針形温度計； オハイオ，アクロンのNorton Performance Plistics
製造の1,587mm壁および3,175mmの内径を有する「TYGO
N」（商標）配管、一般に520、ウタ，ソルトレーク シ
テイのAbbott Sorenson Research製造の商標「INTRALO
K」として販売される三方コツクバルブ、一般に530;こ
の試験に対しMinesota Mining and Manufacturing Comp
any製造の石英−プレートガラスから製造した約1.6mm光
路の長さを有するセル510の流路、を含む血液ループ50
0; 第１図に引用記載した構造を有し、680〜1235nmの波
長範囲で操作するモデル6250Pacific Scientific Infra
red Spectrophotometer,S,; フロリダ，ボカレートンのIBM Corporationから入手
しうるIBM PS/2 Personal Computer,C.; 西独のHeraen Sepatech GmbH製造で、ミネソタ，ミネ
アポリスのAmercan Scientific Productsが米国で分配
するミクロピペツト遠心機,MC.; マサチユセツツ，レキシントンのIstrumentation Lob
oratories製造のInstrumentation Laboratories「1L−4
82」コーオキシメータ； Beckman Instruments製造の「BECKMAN GPR」冷凍遠心
機,RC; Minesota Mining and Manufacturing Company製造の
「モデル600」電気外科ユニツト、又はMinesota Mining
and Manufacturing Compenyから双方共入手しうる「SC
OTCHPLATE」1145分数プレートおよび導電ゲル「＃110
3」を使用するメスおよび分散プレートシステムを有す
る、フロリダ，クリアウオータのConcept Incorporated
から入手しうる「モデル9900」の電気外科ユニツト、の
電気外科発電機； デンマーク，コペンハーゲンのRadiometer製造で、オ
ハイオ，ウエスト レークのRadiometer America Inc.
が米国で代理する、「ABL−２」Blood Gas Analyser,B
G.;および インジアナ，エルクハートのMiles Laboratories製造
の「GLUCOSTIX」（商標）として商品として入手しうる
多数の手で保持する血液滴下グルコース細長試験紙。
試験に対して使用する薬品および外科供給材料は次の
通りである： イリノイ，ノース シカゴ,Abbott Laboratories製造
のUSP,1,000mlの注射用の乳酸塩リンゲル液； イリノイ，ノース シカゴ,Abbott Laboratories製造
のUSP,1000ml袋の0.9％NaCl注射液； ウイスコンシン，マジソンのAnaquest製造の「ISOFLU
RANE−AERRANE」（商標）の麻酔剤； イリノイ，ローズマウントのLyhhomed Inc.から商品
として入手しうる1000ユニツト/mlの「LYPHOMED」ヘパ
リンナトリウム抗凝固剤； ニユーヨーク，ニユーヨークのAyerst Laboratory In
c.から「ACE,AVECO」の商業的に入手しうるアセプロマ
ジン マレエート、10mg/ml用量； カリホルニア，アルカジアのAnpro Corp.から商品と
して入手しうる硫酸アトロピン注射剤、1/120グレー
ン； ミズリー，セントジヨセフのBoehringer Ingelheim A
nimal Care Inc.,Biocentric Divisionから入手しうるU
SP注射剤の「BIO−TAL」チアミラルナトリウム； および各種通常利用しうる、および使用する補給材料
例えば縫合材料など。
通りである： イリノイ，ノース シカゴ,Abbott Laboratories製造
のUSP,1,000mlの注射用の乳酸塩リンゲル液； イリノイ，ノース シカゴ,Abbott Laboratories製造
のUSP,1000ml袋の0.9％NaCl注射液； ウイスコンシン，マジソンのAnaquest製造の「ISOFLU
RANE−AERRANE」（商標）の麻酔剤； イリノイ，ローズマウントのLyhhomed Inc.から商品
として入手しうる1000ユニツト/mlの「LYPHOMED」ヘパ
リンナトリウム抗凝固剤； ニユーヨーク，ニユーヨークのAyerst Laboratory In
c.から「ACE,AVECO」の商業的に入手しうるアセプロマ
ジン マレエート、10mg/ml用量； カリホルニア，アルカジアのAnpro Corp.から商品と
して入手しうる硫酸アトロピン注射剤、1/120グレー
ン； ミズリー，セントジヨセフのBoehringer Ingelheim A
nimal Care Inc.,Biocentric Divisionから入手しうるU
SP注射剤の「BIO−TAL」チアミラルナトリウム； および各種通常利用しうる、および使用する補給材料
例えば縫合材料など。
試験方法は次の通りであつた。ビーグル犬に最初に鎮
静剤アセプロマジンの0.05mg/kgを、次にアトロピンの
0.025mg/kgを皮下注射することにより最初に投与した。
所望レベルに麻酔させるためにバルビツール酸塩Bio−t
al（４％）を投与して麻酔させた。次に気管挿管法によ
り維持し、呼吸器,R,から純粋酸素中のイソフルラン混
合物により維持した。
静剤アセプロマジンの0.05mg/kgを、次にアトロピンの
0.025mg/kgを皮下注射することにより最初に投与した。
所望レベルに麻酔させるためにバルビツール酸塩Bio−t
al（４％）を投与して麻酔させた。次に気管挿管法によ
り維持し、呼吸器,R,から純粋酸素中のイソフルラン混
合物により維持した。
皮膚はカニユーレを配置するために後肢および頸の中
間面をそつた。動物は始めの準備室から手術室に移し
た。
間面をそつた。動物は始めの準備室から手術室に移し
た。
そつた頸の部分で頸動脈を切断し、テフロンカニユー
レを挿入し、２〜5ml/ポンド／時間の割合で滴下する乳
酸塩リンゲル液を入れた滴下袋に連結した。半開放麻酔
システムを経て純粋酸素中の１〜２％のイソフルレンを
連続的に送り麻酔を維持した。３つのEKG電極を適当な
診断位置で動物の胸に取り付け、Burdick CS 525 EKG−
血圧モニター,M,にケーブルにより連結した。
レを挿入し、２〜5ml/ポンド／時間の割合で滴下する乳
酸塩リンゲル液を入れた滴下袋に連結した。半開放麻酔
システムを経て純粋酸素中の１〜２％のイソフルレンを
連続的に送り麻酔を維持した。３つのEKG電極を適当な
診断位置で動物の胸に取り付け、Burdick CS 525 EKG−
血圧モニター,M,にケーブルにより連結した。
「SCOTCHPLATE」（商標）1145電気外科プレート（第1
2図に示さず）を動物の背中の下に置き、プレートと皮
膚の間に導管ペースト（Gel ＃ 1103,Minesota Mining
and Manufacturing Companyから入手しうる）を入れ
た。電気外科メス（第12図に示さず）を電気外科ユニツ
ト（ESC）発電機に取り付け、基部の中間大腿で皮膚切
開して大腿の動脈および静脈を露出させ精密剖見を行な
つた。14ゲージの「TEFLON」（商標）カニユーレをそれ
ぞれ大腿の動脈および静脈に挿入し、２〜０ビニル縫合
糸により適当な位置で縛つた。次に対側の大腿動脈を同
様に露出し、14ゲージカニユーレを挿入し、同様に縫合
て保護した。この後者のカニユーレはBurdick Corporat
ion血圧変換器,M,に連結し、約3ml/時間で滴下する0.9
％食塩溶液を入れた加圧袋に水圧ラインを経て連結し、
カニユーレの閉塞を防止した。
2図に示さず）を動物の背中の下に置き、プレートと皮
膚の間に導管ペースト（Gel ＃ 1103,Minesota Mining
and Manufacturing Companyから入手しうる）を入れ
た。電気外科メス（第12図に示さず）を電気外科ユニツ
ト（ESC）発電機に取り付け、基部の中間大腿で皮膚切
開して大腿の動脈および静脈を露出させ精密剖見を行な
つた。14ゲージの「TEFLON」（商標）カニユーレをそれ
ぞれ大腿の動脈および静脈に挿入し、２〜０ビニル縫合
糸により適当な位置で縛つた。次に対側の大腿動脈を同
様に露出し、14ゲージカニユーレを挿入し、同様に縫合
て保護した。この後者のカニユーレはBurdick Corporat
ion血圧変換器,M,に連結し、約3ml/時間で滴下する0.9
％食塩溶液を入れた加圧袋に水圧ラインを経て連結し、
カニユーレの閉塞を防止した。
加熱水ブランキツト,HB,は「THINSULATE」（商標）ブ
ランキツト,B,を動物の下部および上部に置き、腸部分
の中心体温を示すために対側大腿動脈の位置近くに針形
温度計を挿入することにより測定して34.8℃の始めの体
温に体温の保持を助けた。温度計の表示は「YSI−400」
温度表示モニターで示した。このモニターの第２チヤネ
ルはセル510を通る血液流の出口の配管部分523に挿入し
た針形温度計に連結して体外ループ500の血液温度を監
視した。「TYGON」（商標）配管は約30〜約50cmの長さ
に集めた。１個の停止コツクバルブ,532,を配管521と52
2間のループの転換部分に置いた。第２停止コツクバル
ブ,536,は配管524と525間のループの返還部分に置い
た。２個のバルブ,532と536間に、小部分の配管526を連
結して側路を設けた。これは２個のバルブ,532および53
6の操作により、セル510を通る流れから血液流を完全に
排除し、又はそこを通る流れの割合を調整することがで
きる。
ランキツト,B,を動物の下部および上部に置き、腸部分
の中心体温を示すために対側大腿動脈の位置近くに針形
温度計を挿入することにより測定して34.8℃の始めの体
温に体温の保持を助けた。温度計の表示は「YSI−400」
温度表示モニターで示した。このモニターの第２チヤネ
ルはセル510を通る血液流の出口の配管部分523に挿入し
た針形温度計に連結して体外ループ500の血液温度を監
視した。「TYGON」（商標）配管は約30〜約50cmの長さ
に集めた。１個の停止コツクバルブ,532,を配管521と52
2間のループの転換部分に置いた。第２停止コツクバル
ブ,536,は配管524と525間のループの返還部分に置い
た。２個のバルブ,532と536間に、小部分の配管526を連
結して側路を設けた。これは２個のバルブ,532および53
6の操作により、セル510を通る流れから血液流を完全に
排除し、又はそこを通る流れの割合を調整することがで
きる。
第３の停止コツクバルブ,534は配管523と524間に体外
血液ループ500の返還部分に置き、遠心機,MC,コーオキ
シメータ,O,血液ガス分析器,BGおよびグルコース試験細
長片を使用する各種血液関連パラメータの試験用試料を
定期的に回収できる。セル510を通る流れは配管522の迂
回部分と配管523の返還部分の対立端部に連結し、モデ
ル6250分光計内に置いた。
血液ループ500の返還部分に置き、遠心機,MC,コーオキ
シメータ,O,血液ガス分析器,BGおよびグルコース試験細
長片を使用する各種血液関連パラメータの試験用試料を
定期的に回収できる。セル510を通る流れは配管522の迂
回部分と配管523の返還部分の対立端部に連結し、モデ
ル6250分光計内に置いた。
始めにセル510および連結配管520にイリノイ，ノース
シカゴのAbbott Laboratories製造の0.9％NaCl溶液を満
たしてセル510および配管520から空気を除去し、動物へ
の体外ループ500の連結による注入空気の塞栓を回避
し、水の既知特徴をループ500および第１図に示す分光
光度計システムの適当な機能の参考として供しうるよう
に次のスペクトルを記録する。貫流セル510はセルの中
央部で約6cmの長さおよび3.5cmの巾であり、約1.5cmの
環状開口部を有する11cmに6cmの寸法の輸送金属プレー
ト上に取り付けた。プレートは室およびモデル6250分光
計,S,の定めた位置の通路に挿入した。室の被覆は閉
じ、試験中偶然の開放を予防するためにテープを貼つ
た。
シカゴのAbbott Laboratories製造の0.9％NaCl溶液を満
たしてセル510および配管520から空気を除去し、動物へ
の体外ループ500の連結による注入空気の塞栓を回避
し、水の既知特徴をループ500および第１図に示す分光
光度計システムの適当な機能の参考として供しうるよう
に次のスペクトルを記録する。貫流セル510はセルの中
央部で約6cmの長さおよび3.5cmの巾であり、約1.5cmの
環状開口部を有する11cmに6cmの寸法の輸送金属プレー
ト上に取り付けた。プレートは室およびモデル6250分光
計,S,の定めた位置の通路に挿入した。室の被覆は閉
じ、試験中偶然の開放を予防するためにテープを貼つ
た。
セル輸送機構のコンピユータ調整はPS/2パーソナルコ
ンピユータ,C,とモデル6250分光計,S,間の輸送ボードケ
ーブルをはずすことにより停止した。これはセル510の
移動を防止するために行なつた。
ンピユータ,C,とモデル6250分光計,S,間の輸送ボードケ
ーブルをはずすことにより停止した。これはセル510の
移動を防止するために行なつた。
入射光を受ける分光計,S,の何れかの錯誤をさらに予
防するために、モデル6250分光計に導くループ500の配
管522および分光計から来る配管523はMinesota Mining
and Manufacturing Companyから入手しうる黒色ビニル
電気テープで包んだ。こうして配管自体は、セルに入る
と光の騒音源として作用する光のガイドとしての作用か
ら予防された。
防するために、モデル6250分光計に導くループ500の配
管522および分光計から来る配管523はMinesota Mining
and Manufacturing Companyから入手しうる黒色ビニル
電気テープで包んだ。こうして配管自体は、セルに入る
と光の騒音源として作用する光のガイドとしての作用か
ら予防された。
次に、動物に商標名「LYPHOMED」として入手しうる1,
000ユニツト/ml溶液から3800ユニツトのヘパリンナトリ
ウムを注射した。ヘパリンは血液の抗凝固剤として使用
する。何故なら体外ループの血液は「TEFLON）（商標）
カミユーレ、バルブ530、配管520およびセル510の流路
のような各種材料と接触するからである。
000ユニツト/ml溶液から3800ユニツトのヘパリンナトリ
ウムを注射した。ヘパリンは血液の抗凝固剤として使用
する。何故なら体外ループの血液は「TEFLON）（商標）
カミユーレ、バルブ530、配管520およびセル510の流路
のような各種材料と接触するからである。
次にセル中の空気による参考スペクトルをとり、保存
する。次に、ループ500に塩水を満たし、すべての捕集
した気泡を確実に除去し、次いで患者ｐに連結した。
する。次に、ループ500に塩水を満たし、すべての捕集
した気泡を確実に除去し、次いで患者ｐに連結した。
迂回部分配管522はどんな偽せの気泡もセル510からフ
ラツシユするようにセル510の入口に連結した。次に、
体外ループ500はバルブ532および536で調整して動物の
血液を貫流セル510を通して動物から流し、動物に戻
し、迂回部分バルブ532および返還部分536間の、貫流セ
ル510を通る血液流を排除する、迂回路配管526を回避さ
せる。
ラツシユするようにセル510の入口に連結した。次に、
体外ループ500はバルブ532および536で調整して動物の
血液を貫流セル510を通して動物から流し、動物に戻
し、迂回部分バルブ532および返還部分536間の、貫流セ
ル510を通る血液流を排除する、迂回路配管526を回避さ
せる。
約10分セル510を通して血液を流した後、1ml注射器に
約1mlの血液試料をバルブ534を通して回収し、血液ガス
分析し、コーオキシメータにかけ、遠心分離する。血液
試料の回収後10秒以内に、64走査のスペクトルをパーソ
ナルコンピユータを始動させて分光計により得た。これ
らのスペクトルを得るのに約24秒を要した。
約1mlの血液試料をバルブ534を通して回収し、血液ガス
分析し、コーオキシメータにかけ、遠心分離する。血液
試料の回収後10秒以内に、64走査のスペクトルをパーソ
ナルコンピユータを始動させて分光計により得た。これ
らのスペクトルを得るのに約24秒を要した。
血液試料取扱いのプロトコルを厳格に固守することは
錯誤を最少化するために必要である。血液を回収するバ
ルブ534の操作により貫流セル510に存在する血液のみを
注射器に満たし、さらに動物の返還の方向に進行させ、
回収されなかつた血液を回避しなければならない。最初
の1/3〜1/2mlの回収血液はバルブ534に再注入して部分5
24および動物の方向に再注入血液を向ける。この過程に
よりバルブ内の古い血液および／又は空気が強制的に回
収されることを助ける。注射器に回収された次の1mlの
血液は機器O,MCおよびBGによる分析のため取り出す。さ
らに、注射器からの血液はできるだけ速く、１分以内
に、試料に対する大気中の変化により影響を受けない正
確な読みを得るためにすべての３つの診断分析器O,BG,
およびBGに注入する。
錯誤を最少化するために必要である。血液を回収するバ
ルブ534の操作により貫流セル510に存在する血液のみを
注射器に満たし、さらに動物の返還の方向に進行させ、
回収されなかつた血液を回避しなければならない。最初
の1/3〜1/2mlの回収血液はバルブ534に再注入して部分5
24および動物の方向に再注入血液を向ける。この過程に
よりバルブ内の古い血液および／又は空気が強制的に回
収されることを助ける。注射器に回収された次の1mlの
血液は機器O,MCおよびBGによる分析のため取り出す。さ
らに、注射器からの血液はできるだけ速く、１分以内
に、試料に対する大気中の変化により影響を受けない正
確な読みを得るためにすべての３つの診断分析器O,BG,
およびBGに注入する。
動物は100％の酸素呼吸であり、試料分析により確証
されるが、ガスは窒素中の５％酸素混合物に変えた。約
９分後、別の血液ガス分析をバルブ534を通して血液試
料を回収し、上記診断分析機器に配置した。
されるが、ガスは窒素中の５％酸素混合物に変えた。約
９分後、別の血液ガス分析をバルブ534を通して血液試
料を回収し、上記診断分析機器に配置した。
酸素％は642から507mmHgに低下したが、ヘモグロビン
の酸素飽和は99.5％で変化しなかつた。酸素飽和は酸素
％が約100mmHg以下に低下する場合のみ有意に減少する
ことが分つた。酸素飽和が安定化するまで酸素呼吸の変
化の時間的遅れのため、次の血液ガス分析の試料採取は
約22分後まで行なわなかつた。この分析により53.3mmHg
のPO2および93.8％のO2飽和であることが分つた。
の酸素飽和は99.5％で変化しなかつた。酸素飽和は酸素
％が約100mmHg以下に低下する場合のみ有意に減少する
ことが分つた。酸素飽和が安定化するまで酸素呼吸の変
化の時間的遅れのため、次の血液ガス分析の試料採取は
約22分後まで行なわなかつた。この分析により53.3mmHg
のPO2および93.8％のO2飽和であることが分つた。
ガスを５％酸素に変更後26分に、血液ガス分析により
68.6％の酸素飽和および27.8mmHgのPO2であることが分
つた。各血液分析直後に、パーソナルコンピユータキー
ボード,C,の始動により分光器,S,により64スペクトルを
記録した。
68.6％の酸素飽和および27.8mmHgのPO2であることが分
つた。各血液分析直後に、パーソナルコンピユータキー
ボード,C,の始動により分光器,S,により64スペクトルを
記録した。
次に、２つの60ml注射器を使用して、100mlの血液を
血液ループの返還部分のバルブ534からゆつくり回収し
た。生命を維持する血圧を保証するために、血圧EKGモ
ニター,M,を厳密に見守り、乳酸塩リンゲル溶液,L,の滴
下流速を少なくとも１滴／秒に数分間増加して始めの記
録値、102/58mmHgから有意に低下した場合、血圧を戻
し、又は維持した。
血液ループの返還部分のバルブ534からゆつくり回収し
た。生命を維持する血圧を保証するために、血圧EKGモ
ニター,M,を厳密に見守り、乳酸塩リンゲル溶液,L,の滴
下流速を少なくとも１滴／秒に数分間増加して始めの記
録値、102/58mmHgから有意に低下した場合、血圧を戻
し、又は維持した。
100mlの回収血液はカリホルニア，パロアルトのBeckm
an Instrument,Inc.からのカタログ＃349702として入手
しうる「GH−3.7」を使用する「BECKMAN GPR」冷凍遠心
機で等容および等重量の２個の遠心管で10分3000RPMで
遠心分離した。血漿上澄画分は各管からピペツトで除去
し、遠心管の下部の密に詰まつた赤血球は約４℃で冷蔵
庫に貯蔵した。
an Instrument,Inc.からのカタログ＃349702として入手
しうる「GH−3.7」を使用する「BECKMAN GPR」冷凍遠心
機で等容および等重量の２個の遠心管で10分3000RPMで
遠心分離した。血漿上澄画分は各管からピペツトで除去
し、遠心管の下部の密に詰まつた赤血球は約４℃で冷蔵
庫に貯蔵した。
血漿は減少したヘマトクリツト値およびヘモグロビン
濃度であるが、血漿容積を維持するために同じバルブ53
4を通して動物に戻した。
濃度であるが、血漿容積を維持するために同じバルブ53
4を通して動物に戻した。
100mlの血液を回収し、遠心分離し、血漿を再注入
し、赤血球を冷蔵庫に貯蔵する手順は数回反復した。毎
回、血液ガス分析を行ない、これらの各手順前後にスペ
クトルをとつた。ヘマトクリツト値は各動物で異り、例
えばある動物では始めの約47％から約22％に低下し、そ
の点で冷蔵赤血球はループの返還部分のバルブを通つて
動物に再注入してヘマトクリツト値の始めのレベルに増
加させ、ヘモグロビン濃度を回復させる。スペクトルは
ループに赤血球の再注入前、後にとり、練習セツトスペ
クトルに対し使用したスペクトルに寄与し、それにより
予備処理後数学滴回帰技術はヘモグロビン濃度又はヘマ
トクリツト値および血液の水分含量間の数学的相関を確
定させる。
し、赤血球を冷蔵庫に貯蔵する手順は数回反復した。毎
回、血液ガス分析を行ない、これらの各手順前後にスペ
クトルをとつた。ヘマトクリツト値は各動物で異り、例
えばある動物では始めの約47％から約22％に低下し、そ
の点で冷蔵赤血球はループの返還部分のバルブを通つて
動物に再注入してヘマトクリツト値の始めのレベルに増
加させ、ヘモグロビン濃度を回復させる。スペクトルは
ループに赤血球の再注入前、後にとり、練習セツトスペ
クトルに対し使用したスペクトルに寄与し、それにより
予備処理後数学滴回帰技術はヘモグロビン濃度又はヘマ
トクリツト値および血液の水分含量間の数学的相関を確
定させる。
例１〜６ 第２導関数予備処理技術 例 １ ２つの試験を上記試験手順に従つて行なつた。下記第
Ｉ表はセツトＡおよびＢとして試験を示し、分析試料数
は得たスペクトル数として示し、示すように変化する。
セツトＡの代表的試料グループは第４図に図示する。試
料スペクトルは得たスペクトルデータの変動範囲を示
し、それに対し別に数学的相関の計算を行なつた。
Ｉ表はセツトＡおよびＢとして試験を示し、分析試料数
は得たスペクトル数として示し、示すように変化する。
セツトＡの代表的試料グループは第４図に図示する。試
料スペクトルは得たスペクトルデータの変動範囲を示
し、それに対し別に数学的相関の計算を行なつた。
遠心機,MC,による遠心分離の使用により、両セツトに
対し得たヘマトクリツト値（HCT）は22％から47％に変
動する範囲として下記第Ｉ表に示す。同様に、両セツト
のヘモグロビン濃度（HB）の範囲はIL482コーオキシメ
ータ,0,で細胞を溶解することにより測定した。セツト
に対する範囲は約8.0〜約16.6g/dl（g/dL）であつた。
最後に、両セツトの酸素飽和％範囲（O2Sat.）はコーオ
キシメータ,0,を使用して測定した。セツトに対する範
囲は61〜100％であつた。各セツト内で、95％より多い
酸素飽和を有する個個の試料は分離し、それぞれサブセ
ツトA1およびB1に割り当て、ほとんど完全に酸素化した
状態と酸素飽和がかなり変動する状態の試料間で本発明
方法を区別する。
対し得たヘマトクリツト値（HCT）は22％から47％に変
動する範囲として下記第Ｉ表に示す。同様に、両セツト
のヘモグロビン濃度（HB）の範囲はIL482コーオキシメ
ータ,0,で細胞を溶解することにより測定した。セツト
に対する範囲は約8.0〜約16.6g/dl（g/dL）であつた。
最後に、両セツトの酸素飽和％範囲（O2Sat.）はコーオ
キシメータ,0,を使用して測定した。セツトに対する範
囲は61〜100％であつた。各セツト内で、95％より多い
酸素飽和を有する個個の試料は分離し、それぞれサブセ
ツトA1およびB1に割り当て、ほとんど完全に酸素化した
状態と酸素飽和がかなり変動する状態の試料間で本発明
方法を区別する。
下記第Ｉ表はヘモグロビンに対するヘマトクリツトの
相関を示し、これは観測スペクトルに対し両セツトで0.
99より大きい相関を実証した。
相関を示し、これは観測スペクトルに対し両セツトで0.
99より大きい相関を実証した。
拡散透過スペクトルの測定および吸収スペクトルに対
するそのスペクトルの変換の双方を含む検出スペクトル
について、ヘマトクリツトおよびヘモグロビンの双方に
対し、それぞれ、２次誘導変換予備処理技術および比予
備処理技術を使用して第２図および第３図に記載の分析
を行なつた。
するそのスペクトルの変換の双方を含む検出スペクトル
について、ヘマトクリツトおよびヘモグロビンの双方に
対し、それぞれ、２次誘導変換予備処理技術および比予
備処理技術を使用して第２図および第３図に記載の分析
を行なつた。
総数で27の個個の検出スペクトルを本例の２セツトで
２匹の各犬で得たが、一般に練習セツトおよび25試料か
ら無数の試料の個別量定する練習セツトスペクトルデー
タを現わすことができる。95％より多い酸素飽和を有す
るセツトＡおよびＢのスペクトルをA1およびB1にそれぞ
れ分離する場合、20のスペクトルを次例のいくつかに一
緒に、又は別別に使用し、練習セツトを形成し、又は方
法を確認した。しかし、上記ヨーロツパ特許公報に開示
したような、これら目的に対し他の出願の技術に適合性
を有する出願人の他のいくつかの研究に基づいて、20ス
ペクトルの使用は一層ロバストの試料採取が好ましいと
しても本発明方法の適正さの証拠として十分であると思
われる。
２匹の各犬で得たが、一般に練習セツトおよび25試料か
ら無数の試料の個別量定する練習セツトスペクトルデー
タを現わすことができる。95％より多い酸素飽和を有す
るセツトＡおよびＢのスペクトルをA1およびB1にそれぞ
れ分離する場合、20のスペクトルを次例のいくつかに一
緒に、又は別別に使用し、練習セツトを形成し、又は方
法を確認した。しかし、上記ヨーロツパ特許公報に開示
したような、これら目的に対し他の出願の技術に適合性
を有する出願人の他のいくつかの研究に基づいて、20ス
ペクトルの使用は一層ロバストの試料採取が好ましいと
しても本発明方法の適正さの証拠として十分であると思
われる。
比較および予示目的に対し練習セツトを確定する目的
は、各種時期において各種個体に存在しうる採取試料の
差の予示を試みることである。換言すれば、練習セツト
は関心のある性質の測定に影響する各要因内の多数の変
化としてできるだけ広く含むべきである。
は、各種時期において各種個体に存在しうる採取試料の
差の予示を試みることである。換言すれば、練習セツト
は関心のある性質の測定に影響する各要因内の多数の変
化としてできるだけ広く含むべきである。
理想的には、練習セツトは未知試料で遭遇しそうな価
の完全な範囲にわたりヘマトクリツト値およびヘモグロ
ビン濃度のすべての異る種類の変化、および血液試料採
取に影響しそうな各種要因、例えば温度、液量、光散乱
の細目、他成分の存在、および患者の生理学的状態、内
の他種の変化を表わす試料を含む。
の完全な範囲にわたりヘマトクリツト値およびヘモグロ
ビン濃度のすべての異る種類の変化、および血液試料採
取に影響しそうな各種要因、例えば温度、液量、光散乱
の細目、他成分の存在、および患者の生理学的状態、内
の他種の変化を表わす試料を含む。
これらのセツトでヘマトクリツトおよびヘモグロビン
にこのような変化があるにも拘らず、ヘマトクリツトお
よびヘモグロビン間の相関は全く正確で、両セツトで0.
99以上の大きさであることが分る。
にこのような変化があるにも拘らず、ヘマトクリツトお
よびヘモグロビン間の相関は全く正確で、両セツトで0.
99以上の大きさであることが分る。
練習セツトＡおよびＢの双方を確定し、これらの各セ
ツト内のヘマトクリツトおよびヘモグロビン範囲を別個
に量定して、第２図に示す数学的分析を行なつた。
ツト内のヘマトクリツトおよびヘモグロビン範囲を別個
に量定して、第２図に示す数学的分析を行なつた。
最初に、２次導関数予備処理技術は上記パーソナルコ
ンピユータにより、入手しうるならNear Infrared Syst
emsからのモデル6250分光計により、上記近赤外分光分
析ソフトウエアプログラムを使用してセツトの組み合せ
に対し行ない、２次導関数を計算し、線形回帰を行な
い、最良波長を選択し、回帰係数を保存する（工程124,
125,127,128および131,第２図）。他のソフトウエア、R
esearch Systems,Inc.から入手しうる「VAX IDL Intera
ctive Data Language」（著作権1982〜1988）は回帰モ
デルに適用し、性質を予知し（工程132および133,第２
図）およびSEC,SEPおよび確認目的に対し偏りを計算す
るために使用した。これらの例では、得た近似化した２
次誘導スペクトルは20データポイントのセグメント又は
15.8nmの使用および０データポイントの隙間に基づくも
のであつた。こうして、２次導関数を計算する目的に対
し各ポイントはバンド間に隙間のない15.8nm巾のバンド
であつた。
ンピユータにより、入手しうるならNear Infrared Syst
emsからのモデル6250分光計により、上記近赤外分光分
析ソフトウエアプログラムを使用してセツトの組み合せ
に対し行ない、２次導関数を計算し、線形回帰を行な
い、最良波長を選択し、回帰係数を保存する（工程124,
125,127,128および131,第２図）。他のソフトウエア、R
esearch Systems,Inc.から入手しうる「VAX IDL Intera
ctive Data Language」（著作権1982〜1988）は回帰モ
デルに適用し、性質を予知し（工程132および133,第２
図）およびSEC,SEPおよび確認目的に対し偏りを計算す
るために使用した。これらの例では、得た近似化した２
次誘導スペクトルは20データポイントのセグメント又は
15.8nmの使用および０データポイントの隙間に基づくも
のであつた。こうして、２次導関数を計算する目的に対
し各ポイントはバンド間に隙間のない15.8nm巾のバンド
であつた。
セツトＡに対するスペクトル群は第４図に示し、２次
導関数予備処理後第５図に示す。容易に分るように、基
線の偏りおよびスペクトル毎の他の変化により生ずる吸
収の変化を最少化し、試みた数学的相関は一層向上す
る。
導関数予備処理後第５図に示す。容易に分るように、基
線の偏りおよびスペクトル毎の他の変化により生ずる吸
収の変化を最少化し、試みた数学的相関は一層向上す
る。
２次導関数予備処理技術により、水の吸収ピーク範囲
で最良の相関を見出すためにすべての波長に対し変換吸
収値を計算する。
で最良の相関を見出すためにすべての波長に対し変換吸
収値を計算する。
ヘモグロビンの分析に対し、27スペクトルを含むセツ
トＡおよびＢを組み合せる。予備処理技術として２次導
関数変換を使用して第２図に示す数学的分析を行ない、
複数相関係数（Ｒ）0.991および標準検定誤差（SEC）0.
39g/dLを有する892nmの波長を得た。しかし、この波長
にはヘモグロビンの広い吸収ピークが存在し、このピー
クは酸素飽和％によるスペクトルの範囲内にある。さら
に多角的練習セツトに必要な最少数に近いスペクトルの
スペクトルデータから選択した波長の使用を除外でき
る。何故なら、一層小さい練習セツトは各種波長の相関
の優先性を個別量定により測定して実際値に変換できる
からである。
トＡおよびＢを組み合せる。予備処理技術として２次導
関数変換を使用して第２図に示す数学的分析を行ない、
複数相関係数（Ｒ）0.991および標準検定誤差（SEC）0.
39g/dLを有する892nmの波長を得た。しかし、この波長
にはヘモグロビンの広い吸収ピークが存在し、このピー
クは酸素飽和％によるスペクトルの範囲内にある。さら
に多角的練習セツトに必要な最少数に近いスペクトルの
スペクトルデータから選択した波長の使用を除外でき
る。何故なら、一層小さい練習セツトは各種波長の相関
の優先性を個別量定により測定して実際値に変換できる
からである。
広いヘモグロビン吸収の900nm範囲の波長を除外する
別の理由はメトヘモグロビンのような、この範囲で吸収
する他の形のヘモグロビンによる干渉が起りうることで
ある。
別の理由はメトヘモグロビンのような、この範囲で吸収
する他の形のヘモグロビンによる干渉が起りうることで
ある。
従つて、各種形のヘモグロビンのスペクトルにより実
質的に影響を受ける範囲に存在しない波長を見出すため
に、上記近赤外分光分析ソフトウエア又は上記「VAX ID
L,Interactive Data Language」を使用して相関プロツ
トを得た。第６図はこの相関プロツトを示す。第６図で
分るように、890nm範囲の相関は異例の鋭角的バンドで
あり、ここでは選択波長の変化は有意に相関の程度を減
少できる。反対に、1150〜1190nm範囲の相関は選択波長
の変化が相関程度を有意に減少しない一層広いバンドで
ある。下記論議のように、この範囲内の波長を使用する
予知は許容しうる。
質的に影響を受ける範囲に存在しない波長を見出すため
に、上記近赤外分光分析ソフトウエア又は上記「VAX ID
L,Interactive Data Language」を使用して相関プロツ
トを得た。第６図はこの相関プロツトを示す。第６図で
分るように、890nm範囲の相関は異例の鋭角的バンドで
あり、ここでは選択波長の変化は有意に相関の程度を減
少できる。反対に、1150〜1190nm範囲の相関は選択波長
の変化が相関程度を有意に減少しない一層広いバンドで
ある。下記論議のように、この範囲内の波長を使用する
予知は許容しうる。
このプロツトから、水分含量の広い吸収ピークに相当
する1150〜1190nmの範囲では、1160〜1175nm、特に1170
nmの範囲内の波長の使用が検定方程式の作成に対し許容
しうる相関を有することが分つた。数学的分析の結果は
上記近赤外分光分析ソフトウエアおよび上記VAX IDLソ
フトウエアを使用して本例の前部分記載と同じ方法で11
70nmを使用して計算し、Ｒ＝0.9064およびＳ＝1.20g/dL
を得た。スローブは126.3、および切片は3,132であつ
た。こうしてこの場合、１個の個別変数を使用する１次
関数方程式： ヘモグロビン濃度＝3.13＋126.32＊ （波長1170nmのスペクトル強度の２次導関数）であつ
た。
する1150〜1190nmの範囲では、1160〜1175nm、特に1170
nmの範囲内の波長の使用が検定方程式の作成に対し許容
しうる相関を有することが分つた。数学的分析の結果は
上記近赤外分光分析ソフトウエアおよび上記VAX IDLソ
フトウエアを使用して本例の前部分記載と同じ方法で11
70nmを使用して計算し、Ｒ＝0.9064およびＳ＝1.20g/dL
を得た。スローブは126.3、および切片は3,132であつ
た。こうしてこの場合、１個の個別変数を使用する１次
関数方程式： ヘモグロビン濃度＝3.13＋126.32＊ （波長1170nmのスペクトル強度の２次導関数）であつ
た。
1150〜1190nm付近、特に925nm範囲よりはるかに吸収
の少ない1160〜1175nmの水の吸収ピークに集中させるた
めに選択することにより、得た相関関数は一層許容しう
るように思われた。何故なら相関は酸素飽和％の変化に
より生ずる誤差に対し一層抵抗性があり、下記から分る
ように、SEPおよび偏りは許容しうるからである。こう
して、複数の導関数変換予備処理技術を適用すると、全
血液の水分含量の吸収に相当する波長を使用する場合変
動は最少化する。
の少ない1160〜1175nmの水の吸収ピークに集中させるた
めに選択することにより、得た相関関数は一層許容しう
るように思われた。何故なら相関は酸素飽和％の変化に
より生ずる誤差に対し一層抵抗性があり、下記から分る
ように、SEPおよび偏りは許容しうるからである。こう
して、複数の導関数変換予備処理技術を適用すると、全
血液の水分含量の吸収に相当する波長を使用する場合変
動は最少化する。
例 ２ 約1170nmの相関モデルの性能を確認するために、併せ
たセツトＡ＋Ｂを既知セツトとして使用し、未知である
場合のセツトＡ、A1、ＢおよびB1を予知した。近赤外分
光分析ソフトウエアはセツトＡおよびＢのモデル組み合
せの作成に使用し、VAX IDLソフトウエアは結果の計算
に使用した。第II表は得た結果を示す。
たセツトＡ＋Ｂを既知セツトとして使用し、未知である
場合のセツトＡ、A1、ＢおよびB1を予知した。近赤外分
光分析ソフトウエアはセツトＡおよびＢのモデル組み合
せの作成に使用し、VAX IDLソフトウエアは結果の計算
に使用した。第II表は得た結果を示す。
セツトA1およびB1と比較して、セツトＡおよびＢ間の
差は多様であつた。酸素飽和％を測定して95％より高い
場合、予知はセツトA1およびB1を使用してうまく行なえ
た。相関Ｒは分離セツトA1およびB1について一層正確で
あり、SECは1.0g/dLより少なかつた。しかし、セツトA1
に含まれなかつたセツトＡの５つのスペクトルおよびセ
ツトB1に含まれなかつたセツトＢの２つのスペクトルは
Ｒを下げ、SECを上げ、得た予知は正確さが少なかつた
ことを示す。さらに、一層低い酸素飽和％のスペクトル
が予知セツトに含まれる場合、一層反対の傾向を示し、
各個に一層低い酸素飽和％スペクトルは高い酸素飽和％
スペクトルより一貫して低く予知されることを示す。
差は多様であつた。酸素飽和％を測定して95％より高い
場合、予知はセツトA1およびB1を使用してうまく行なえ
た。相関Ｒは分離セツトA1およびB1について一層正確で
あり、SECは1.0g/dLより少なかつた。しかし、セツトA1
に含まれなかつたセツトＡの５つのスペクトルおよびセ
ツトB1に含まれなかつたセツトＢの２つのスペクトルは
Ｒを下げ、SECを上げ、得た予知は正確さが少なかつた
ことを示す。さらに、一層低い酸素飽和％のスペクトル
が予知セツトに含まれる場合、一層反対の傾向を示し、
各個に一層低い酸素飽和％スペクトルは高い酸素飽和％
スペクトルより一貫して低く予知されることを示す。
1170nm付近の波長のスペクトル強度で２次導関数予備
処理技術の使用はある場合動的条件で許容しうるが、酸
素飽和％が95％より大きい場合の条件下で許容は一層明
白である。
処理技術の使用はある場合動的条件で許容しうるが、酸
素飽和％が95％より大きい場合の条件下で許容は一層明
白である。
例 ３ 例１記載の選択した１次関数方程式の性能の確認を予
知の標準誤差（SEP）および偏りを算定するために行な
つた。各セツトは既知として使用し、これらの他のセツ
トは未知であるものとして相互にセツトを予知するため
に使用した。近赤外分光分析ソフトウエアおよびVAX ID
Lソフトウエアは例１記載および例２の使用と同様に使
用し、結果を計算した。第III表は得た結果を示す。
知の標準誤差（SEP）および偏りを算定するために行な
つた。各セツトは既知として使用し、これらの他のセツ
トは未知であるものとして相互にセツトを予知するため
に使用した。近赤外分光分析ソフトウエアおよびVAX ID
Lソフトウエアは例１記載および例２の使用と同様に使
用し、結果を計算した。第III表は得た結果を示す。
第II表で得た傾向と同じ傾向が第III表の結果に一層
強く現われた。別のB1に対し分離したセツトA1の１つを
使用する予知および反対の場合の予知も許容しうる範囲
内で１次関数方程式の正確さを実証した。完全なセツト
Ｂに対し完全なセツトＡを使用する予知および反対の場
合の予知も酸素飽和％のような別の個別変数を使用して
さらに可能な調整をしないと許容性は低かつた。完全セ
ツトに対し分離セツト、例えばＢを予知するためにA1を
使用する予知は、分離セツトを予知するために完全セツ
トを使用する、例えばB1を予知するためにＡを使用する
場合と比較して、広い基盤の既知練習セツトを有するこ
との望ましさを実証した。練習セツトの巾は各種タイプ
のスペクトルのうちで適当にバランス化されねばならな
い。セツトＢの８スペクトルのうち２スペクトルのみが
セツトB1に存在しなかつた。尚これら２つのスペクトル
はR,SEC,SEPおよび偏りに強く作用する程酸素飽和％に
よる差が大きかつた。しかし、セツトＡの19スペクトル
のうちセツトA1に回らなかつた５つは予知の正確性に比
較しうる程の不足を生じなかつた。従つて、バランス化
した変化の中で練習セツトの組み立てに大きな変化を計
画することは正確な予知に対し一層良い結果を供するで
あろう。
強く現われた。別のB1に対し分離したセツトA1の１つを
使用する予知および反対の場合の予知も許容しうる範囲
内で１次関数方程式の正確さを実証した。完全なセツト
Ｂに対し完全なセツトＡを使用する予知および反対の場
合の予知も酸素飽和％のような別の個別変数を使用して
さらに可能な調整をしないと許容性は低かつた。完全セ
ツトに対し分離セツト、例えばＢを予知するためにA1を
使用する予知は、分離セツトを予知するために完全セツ
トを使用する、例えばB1を予知するためにＡを使用する
場合と比較して、広い基盤の既知練習セツトを有するこ
との望ましさを実証した。練習セツトの巾は各種タイプ
のスペクトルのうちで適当にバランス化されねばならな
い。セツトＢの８スペクトルのうち２スペクトルのみが
セツトB1に存在しなかつた。尚これら２つのスペクトル
はR,SEC,SEPおよび偏りに強く作用する程酸素飽和％に
よる差が大きかつた。しかし、セツトＡの19スペクトル
のうちセツトA1に回らなかつた５つは予知の正確性に比
較しうる程の不足を生じなかつた。従つて、バランス化
した変化の中で練習セツトの組み立てに大きな変化を計
画することは正確な予知に対し一層良い結果を供するで
あろう。
第III表の偏りの結果はセツトA1,B1およびＡを既知と
考える場合、１次関数方程式の正確さを実証した。しか
し酸素飽和の低％を有するスペクトルを未知セツトが含
む場合、各場合の予知の傾向は一層否定的であり、関心
のある性質の予知が不十分であることを示す。
考える場合、１次関数方程式の正確さを実証した。しか
し酸素飽和の低％を有するスペクトルを未知セツトが含
む場合、各場合の予知の傾向は一層否定的であり、関心
のある性質の予知が不十分であることを示す。
例 ４ 例１〜３に記載のものと同じ試験を例１〜３記載と同
様に近赤外分光分析ソフトウエアおよびVAX IDLソフト
ウエアを使用して計算した２次導関数変換予備処理技術
を使用してヘマトクリツト値の分析を行なつた。組み合
せセツトＡおよびＢは各種形のヘモグロビンの濃度変化
により正確さを失ないそうもない最善波長、すなわち11
50〜1190nmの範囲で分析した。27の各個スペクトルを有
する組み合せセツトにより許容しうる結果を得た。
様に近赤外分光分析ソフトウエアおよびVAX IDLソフト
ウエアを使用して計算した２次導関数変換予備処理技術
を使用してヘマトクリツト値の分析を行なつた。組み合
せセツトＡおよびＢは各種形のヘモグロビンの濃度変化
により正確さを失ないそうもない最善波長、すなわち11
50〜1190nmの範囲で分析した。27の各個スペクトルを有
する組み合せセツトにより許容しうる結果を得た。
例１のヘモグロビンの場合におけるように、始めに数
学的分析により選択した波長は広いヘモグロビン吸収ピ
ーク範囲のうちの892nm付近（Ｒ＝0.987、およびSEC＝
1.28％）であつた。従つて、例１の場合と同様に得た相
関プロツトを使用すると、1150〜1190nm範囲の波長の使
用は許容しうる結果を供することを測定した。1160〜11
75nm間の波長は1169nmを選択し、次の結果を得た:R＝0.
899およびSEC＝3.47％,356.17のスロープを有する、お
よび切片10.19。
学的分析により選択した波長は広いヘモグロビン吸収ピ
ーク範囲のうちの892nm付近（Ｒ＝0.987、およびSEC＝
1.28％）であつた。従つて、例１の場合と同様に得た相
関プロツトを使用すると、1150〜1190nm範囲の波長の使
用は許容しうる結果を供することを測定した。1160〜11
75nm間の波長は1169nmを選択し、次の結果を得た:R＝0.
899およびSEC＝3.47％,356.17のスロープを有する、お
よび切片10.19。
次に組み合せセツトＡ＋Ｂを既知セツトとして使用
し、個個のセツトA1、Ａ、B1およびＢはそこから予知し
て検定標準誤差を算定した。結果は第IV表に示す。
し、個個のセツトA1、Ａ、B1およびＢはそこから予知し
て検定標準誤差を算定した。結果は第IV表に示す。
第IV表で分るように、セツトA1およびB1はセツトＡお
よびＢより一層正確であつた。小さいセツトA1およびB1
からセツトＡおよびＢへのそれぞれの場合偏りの変化は
一層否定的で、再度１次関数方程式から正確に酸素飽和
％を有するスペクトルの予知が十分でない傾向を示す。
よびＢより一層正確であつた。小さいセツトA1およびB1
からセツトＡおよびＢへのそれぞれの場合偏りの変化は
一層否定的で、再度１次関数方程式から正確に酸素飽和
％を有するスペクトルの予知が十分でない傾向を示す。
個個のセツトA1、Ａ、B1およびＢは既知セツトとして
処理し、他のセツトは未知セツトとして処理して予知の
標準誤差および偏りを算定した。
処理し、他のセツトは未知セツトとして処理して予知の
標準誤差および偏りを算定した。
第III図に示す結果と比較して分るように、同一又は
同様の傾向はヘモグロビン濃度に対し得られたようにヘ
マトクリツト値に対しても得られることが分つた。分離
セツトA1およびB1は一層正確な予知を供したが、酸素飽
和低％スペクトル変化の一層良好なバランスを有する大
きなセツトＡは、許容しうる正確さでセツトB1を予知し
た。セツトＢによる予知およびセツトＢの予知により２
つの分離スペクトルはロバストネスの少ないスペクトル
を有する小さなセツト上に有しうる結果を示すことが分
つた。
同様の傾向はヘモグロビン濃度に対し得られたようにヘ
マトクリツト値に対しても得られることが分つた。分離
セツトA1およびB1は一層正確な予知を供したが、酸素飽
和低％スペクトル変化の一層良好なバランスを有する大
きなセツトＡは、許容しうる正確さでセツトB1を予知し
た。セツトＢによる予知およびセツトＢの予知により２
つの分離スペクトルはロバストネスの少ないスペクトル
を有する小さなセツト上に有しうる結果を示すことが分
つた。
すべてのセツトによる予知に対する偏りは分離セツト
A1又はB1を予知する場合、完全セツトＡ又はＢを予知す
る場合より一層明確であつた。角度スペクトルが酸素飽
和低％を有する場合予知が不十分でありうることを示
す。
A1又はB1を予知する場合、完全セツトＡ又はＢを予知す
る場合より一層明確であつた。角度スペクトルが酸素飽
和低％を有する場合予知が不十分でありうることを示
す。
第８図はヘマトクリツト値に対する実際の個別量定値
に対するセツトＡの予知値の比較のグラフである。
に対するセツトＡの予知値の比較のグラフである。
例 ５ 全血液の動的条件で、分析試料が約95％酸素飽和以上
である場合のモデルに限定すると、一層良い結果が得ら
れることが分つた。この条件は大多数の患者の診断環境
に存在するが、患者が95％より少ない酸素飽和を有しう
る場合が多くある。ヒトでは患者の酸素分圧が約60mmHg
より低い場合は環境にあることが知られる。
である場合のモデルに限定すると、一層良い結果が得ら
れることが分つた。この条件は大多数の患者の診断環境
に存在するが、患者が95％より少ない酸素飽和を有しう
る場合が多くある。ヒトでは患者の酸素分圧が約60mmHg
より低い場合は環境にあることが知られる。
従つて、任意の方法論として、患者の酸素飽和％は個
別変数として１次関数方程式に加え、複数線形回帰分析
などは複数導関数変換予備処理の場合第10図に示すよう
に行なつた。研究した２匹の動物については、酸素飽和
％は「IL−482」コーオキシメータを使用して各スペク
トルに対し測定した。データは複数の変数セツトのデー
タを得るために１カラムのスペクトルデータの代りに使
用した１カラムのデータを含んだ。近赤外分光分析ソフ
トウエアおよびVAX IDLソフトウエアにより例１〜３に
記載の方法で計算し、数学的結果を得た。
別変数として１次関数方程式に加え、複数線形回帰分析
などは複数導関数変換予備処理の場合第10図に示すよう
に行なつた。研究した２匹の動物については、酸素飽和
％は「IL−482」コーオキシメータを使用して各スペク
トルに対し測定した。データは複数の変数セツトのデー
タを得るために１カラムのスペクトルデータの代りに使
用した１カラムのデータを含んだ。近赤外分光分析ソフ
トウエアおよびVAX IDLソフトウエアにより例１〜３に
記載の方法で計算し、数学的結果を得た。
第VI表はヘモグロビンに対する他の個個のセツトを予
測するために、個個のセツトを使用する場合に得た結果
を示す。この場合酸素飽和％を個別変数として数学的分
析に加えた。第VII表はヘマトクリツト値に対する類似
の結果を示す。
測するために、個個のセツトを使用する場合に得た結果
を示す。この場合酸素飽和％を個別変数として数学的分
析に加えた。第VII表はヘマトクリツト値に対する類似
の結果を示す。
完全セツトＡ又はＢを既知セツトとして使用して、第
III表および第VI表および第Ｖ表および第VII表にそれぞ
れ示す結果間で直接比較を行なつた。セツトB1のセツト
A1による既に許容された予知以外のすべての場合、第２
個別変数として酸素飽和％を使用すると一層高い相関
Ｒ、一層正確なSEC、一層的確かつ正確なSEP、および一
層正確な偏りが得られる。又分離セツトB1又はA1および
完全セツトＢ又はＡの予知間の偏りの変化に反映した予
知の不十分さにはつきりしなかつた。
III表および第VI表および第Ｖ表および第VII表にそれぞ
れ示す結果間で直接比較を行なつた。セツトB1のセツト
A1による既に許容された予知以外のすべての場合、第２
個別変数として酸素飽和％を使用すると一層高い相関
Ｒ、一層正確なSEC、一層的確かつ正確なSEP、および一
層正確な偏りが得られる。又分離セツトB1又はA1および
完全セツトＢ又はＡの予知間の偏りの変化に反映した予
知の不十分さにはつきりしなかつた。
個別変数として酸素飽和％を含むことにより供される
最大の調整は、既知セツト又は未知セツトとして予知の
極限おして予め見られる、セツトＢについて行なつた。
こうして酸素飽和％は、スペクトルに対し酸素飽和％が
一層変動する場合、予知の正確さおよび的確さに一層寄
与する。
最大の調整は、既知セツト又は未知セツトとして予知の
極限おして予め見られる、セツトＢについて行なつた。
こうして酸素飽和％は、スペクトルに対し酸素飽和％が
一層変動する場合、予知の正確さおよび的確さに一層寄
与する。
酸素飽和％が95％より少ない既知の場合、又は未知の
場合に対し、２次個別変数として酸素飽和％を含む１次
関数方程式の使用によりもつとも有用な結果を得た。第
12図は例５で使用した方法および同じスペクトルに対し
使用した個別量定間の正確な高い分解能およびこの分解
能は第８図に示すものより正確であることを示す。
場合に対し、２次個別変数として酸素飽和％を含む１次
関数方程式の使用によりもつとも有用な結果を得た。第
12図は例５で使用した方法および同じスペクトルに対し
使用した個別量定間の正確な高い分解能およびこの分解
能は第８図に示すものより正確であることを示す。
例 ６ スペクトルのうち酸素飽和％の変化の効果をコーオキ
シメータを使用せずにスペクトルから計算した。700お
よび820nmの波長の比は分析する時各試料に存在して酸
素飽和％に比例した。初めに検出したスペクトルの比デ
ータは変換スペクトルデータの１カラムに置換してデー
タの複数変数セツトを得、近赤外分光分析ソフトウエア
およびVAX IDLソフトウエアは例１〜３記載の方法で計
算した数学的結果を得た。第VIII表は酸素飽和％に対す
る調整をここに記載の比により測定した場合ヘモグロビ
ンに対し得た結果を示す。第IX表はヘマトクリツトに対
し得た類似の結果を示す。
シメータを使用せずにスペクトルから計算した。700お
よび820nmの波長の比は分析する時各試料に存在して酸
素飽和％に比例した。初めに検出したスペクトルの比デ
ータは変換スペクトルデータの１カラムに置換してデー
タの複数変数セツトを得、近赤外分光分析ソフトウエア
およびVAX IDLソフトウエアは例１〜３記載の方法で計
算した数学的結果を得た。第VIII表は酸素飽和％に対す
る調整をここに記載の比により測定した場合ヘモグロビ
ンに対し得た結果を示す。第IX表はヘマトクリツトに対
し得た類似の結果を示す。
第VIII表と第VI表および第IX表と第VII表に示す結果
の比較により、予知に使用したものと同じスペクトルデ
ータからの波長の比を使用すると対比する予比に正確性
および精密性の得られることが分つた。
の比較により、予知に使用したものと同じスペクトルデ
ータからの波長の比を使用すると対比する予比に正確性
および精密性の得られることが分つた。
例７〜10 比予備処理技術 例 ７ 比予備処理技術の使用により複数導関数予備処理技術
の使用に匹敵しうる結果を得た。第Ｉ表、例１に示すも
のと同じスペクトルおよびデータを使用して、第３図に
描いた比予備処理方法を、ここに記載の次のFortanソフ
トウエアプログラムを使用し、パーソナルンコンピユー
タにより、最善比を選択し、線形回帰を行ない、回帰係
数を保存するために使用した（工程224,225,227および2
28,第３図）。例１に記載のVAX IDL Interactive Data
Lannageソフトウエアの手順は未知試料に対する比予備
処理を行ない、回帰モデルを適用し、性質を予知し（工
程231,232および233,第３図）、確認目的に対しSEC,SEP
および偏りを計算するために使用した。
の使用に匹敵しうる結果を得た。第Ｉ表、例１に示すも
のと同じスペクトルおよびデータを使用して、第３図に
描いた比予備処理方法を、ここに記載の次のFortanソフ
トウエアプログラムを使用し、パーソナルンコンピユー
タにより、最善比を選択し、線形回帰を行ない、回帰係
数を保存するために使用した（工程224,225,227および2
28,第３図）。例１に記載のVAX IDL Interactive Data
Lannageソフトウエアの手順は未知試料に対する比予備
処理を行ない、回帰モデルを適用し、性質を予知し（工
程231,232および233,第３図）、確認目的に対しSEC,SEP
および偏りを計算するために使用した。
Fortanソフトウエアプログラム（ANSI Fortan 77に応
じる）著作権、1989、Minesota Mining and Manufactur
ing Company REAL DATA（200,500）,YVAL（200）,TEMP（1500） REAL DOUT（500,500）,NSPEC,NWAVE CHARACTER＊30 FILEN WRITE（6,100） 100 FORMAT（′ENTER THE SPECTRAL DATA FILE NEM
E:′） READ（5,101）FILEN 101 FORMAT（Ａ） OPEN（20,FILE＝FILEN,STATUS＝′OLD′,1FORM＝′UN
FORMATTED′,ERR＝9999） READ（20）NSPEC,NWAVE 10 WRITE（6,102） 102 FORMAT（′ENTER SPACING BETWEEN SPECTRAL POINT
S:′） READ（5,＊）NSKIP IF（NWAVE/NSKIP.GT.500）GOTO 10 DO 20 I＝1,NSPEC READ（20）（TEMP（Ｊ）,J＝1,NWAVE）DO 20 J＝O,NW
AVE/NSKIP−１ 20 DATA（I,J＋１）＝TEMP（NSKIP＊Ｊ＋１） CLOSE（20） WRITE（6,103） 103 FORMAT（′ENTER THE PROPERTY DATA FILE NAM
E:′） READ（5,101）FILEN OPEN（20,FILE＝FILEN,STATUS＝′OLD′,1FORM＝′UN
FORMATTED′,ERR＝9999） READ（20）NSPEC DO 30 I＝1,NSPEC 30 READ（20）YVAL（Ｉ） CLOSE（20） AVEY＝YVAL（１） DO 40 I＝2,NSPEC 40 AVEY＝AVEY＋YVAL（Ｉ） AVEY＝AVEY/NSPEC YFACT＝0.0 DO 50 I＝1,NSPEC 50 YFACT＝YFACT＋（YVAL（Ｉ）−AVEY）＊（YVAL
（Ｉ）−AVEY） IF（YFACT.LT.1.0E−06）GO TO 9999 ZCORR＝0.0 DO 80 I＝1,NWAVE/NSKIP DO 80 J＝1,NWAVE/NSKIP AVEX＝0.0 DO 60 K＝1,NSPEC TEMP（Ｋ）＝DATA（K,J）／（DATA（K,I）＋1.0E−
６） 60 AVEX＝AVEX＋TEMP（Ｋ） AVEX＝AVEX/NSPEC XFACT＝0.0 XYFACT＝0.0 DO 70 K＝1,NSPEC XFACT＝XAFCT＋（TMEM（Ｋ）−AVEX）＊（TEMP（Ｋ）
−AVEX） 70 XYFACT＝XYFACT＋（TEMP（Ｋ）−AVEX）＊（YVAL
（Ｋ）−AVEY） IF（ABS（XFACT）.LT,1E−６）DOUT（J,I）＝0.0 IF（ABS（XFACT）.GE.1E−６） 1DOUT（J,I）＝（XYFACT/XFACT）＊（XYFACT/YFACT） IF（DOUT（J,I）.LE.ZCORR）GO TO 80 ZCORR＝DOUT（J,I） ZXCOL＝Ｊ ZYCOL＝Ｉ ZAVEX＝AVEX ZXFACT＝XFACT ZXY＝XYFACT 80 CONTINUE WRITE（6,104）INT（１＋（ZXCOL−１）＊NSKIP）， INT（１＋（ZYCOL−１）＊NSKIP） 104 FORMAT（/,′NUMERATOR WAVELENGTH;′,I4, 1/,′DENOMINATOR WAVELENGTH:′,I4） SLOPE＝ZXY/ZXFACT WRITE（6,105）ZCORR,SLOPE,AVEY−SLOPE＊ZAVEX 105 FORMAT（/,′CORRELATION COEFF.:′,1PE11.4, 1/,′SLOPE:′,E10.3,/,′INTERCEPT:′,E10.3） WRITE（6,106） 106 FORMAT（′ENTER THE OUTPUT FILE NAME:′） READ（5,101）FILEN OPEN（20,FILE＝FILEN,FORM＝′UNFORMATTED′,STATU
S＝′NEW′） WRITE（20）NWAVE/NSKIP,NWAVE/NSKIP,0.0,0.0 DO 90 I＝1,NWAVE/NSKIP 90 WRITE（20）（DOUT（J,I）,J＝1,NWAVE/NSKIP） 9999 CLOSE（20） STOP END 水の吸収ピークおよび別の吸収測定点の範囲の最善相
関を見出すために、上記のように比予備処理技術により
実質的にありうる波長ペアを計算した。
じる）著作権、1989、Minesota Mining and Manufactur
ing Company REAL DATA（200,500）,YVAL（200）,TEMP（1500） REAL DOUT（500,500）,NSPEC,NWAVE CHARACTER＊30 FILEN WRITE（6,100） 100 FORMAT（′ENTER THE SPECTRAL DATA FILE NEM
E:′） READ（5,101）FILEN 101 FORMAT（Ａ） OPEN（20,FILE＝FILEN,STATUS＝′OLD′,1FORM＝′UN
FORMATTED′,ERR＝9999） READ（20）NSPEC,NWAVE 10 WRITE（6,102） 102 FORMAT（′ENTER SPACING BETWEEN SPECTRAL POINT
S:′） READ（5,＊）NSKIP IF（NWAVE/NSKIP.GT.500）GOTO 10 DO 20 I＝1,NSPEC READ（20）（TEMP（Ｊ）,J＝1,NWAVE）DO 20 J＝O,NW
AVE/NSKIP−１ 20 DATA（I,J＋１）＝TEMP（NSKIP＊Ｊ＋１） CLOSE（20） WRITE（6,103） 103 FORMAT（′ENTER THE PROPERTY DATA FILE NAM
E:′） READ（5,101）FILEN OPEN（20,FILE＝FILEN,STATUS＝′OLD′,1FORM＝′UN
FORMATTED′,ERR＝9999） READ（20）NSPEC DO 30 I＝1,NSPEC 30 READ（20）YVAL（Ｉ） CLOSE（20） AVEY＝YVAL（１） DO 40 I＝2,NSPEC 40 AVEY＝AVEY＋YVAL（Ｉ） AVEY＝AVEY/NSPEC YFACT＝0.0 DO 50 I＝1,NSPEC 50 YFACT＝YFACT＋（YVAL（Ｉ）−AVEY）＊（YVAL
（Ｉ）−AVEY） IF（YFACT.LT.1.0E−06）GO TO 9999 ZCORR＝0.0 DO 80 I＝1,NWAVE/NSKIP DO 80 J＝1,NWAVE/NSKIP AVEX＝0.0 DO 60 K＝1,NSPEC TEMP（Ｋ）＝DATA（K,J）／（DATA（K,I）＋1.0E−
６） 60 AVEX＝AVEX＋TEMP（Ｋ） AVEX＝AVEX/NSPEC XFACT＝0.0 XYFACT＝0.0 DO 70 K＝1,NSPEC XFACT＝XAFCT＋（TMEM（Ｋ）−AVEX）＊（TEMP（Ｋ）
−AVEX） 70 XYFACT＝XYFACT＋（TEMP（Ｋ）−AVEX）＊（YVAL
（Ｋ）−AVEY） IF（ABS（XFACT）.LT,1E−６）DOUT（J,I）＝0.0 IF（ABS（XFACT）.GE.1E−６） 1DOUT（J,I）＝（XYFACT/XFACT）＊（XYFACT/YFACT） IF（DOUT（J,I）.LE.ZCORR）GO TO 80 ZCORR＝DOUT（J,I） ZXCOL＝Ｊ ZYCOL＝Ｉ ZAVEX＝AVEX ZXFACT＝XFACT ZXY＝XYFACT 80 CONTINUE WRITE（6,104）INT（１＋（ZXCOL−１）＊NSKIP）， INT（１＋（ZYCOL−１）＊NSKIP） 104 FORMAT（/,′NUMERATOR WAVELENGTH;′,I4, 1/,′DENOMINATOR WAVELENGTH:′,I4） SLOPE＝ZXY/ZXFACT WRITE（6,105）ZCORR,SLOPE,AVEY−SLOPE＊ZAVEX 105 FORMAT（/,′CORRELATION COEFF.:′,1PE11.4, 1/,′SLOPE:′,E10.3,/,′INTERCEPT:′,E10.3） WRITE（6,106） 106 FORMAT（′ENTER THE OUTPUT FILE NAME:′） READ（5,101）FILEN OPEN（20,FILE＝FILEN,FORM＝′UNFORMATTED′,STATU
S＝′NEW′） WRITE（20）NWAVE/NSKIP,NWAVE/NSKIP,0.0,0.0 DO 90 I＝1,NWAVE/NSKIP 90 WRITE（20）（DOUT（J,I）,J＝1,NWAVE/NSKIP） 9999 CLOSE（20） STOP END 水の吸収ピークおよび別の吸収測定点の範囲の最善相
関を見出すために、上記のように比予備処理技術により
実質的にありうる波長ペアを計算した。
ヘモグロビンの分析に対し、セツトＡおよびＢを組み
合せ、27スペクトルを得た。比予備処理技術を使用し、
第３図に描く数学的分析を行ない、複数相関係数（Ｒ）
0.996および検定標準誤差0.26g/dLを有し、計算スロー
ブ36.818および切片−37.807を有する843および1173nm
の波長ペアを得た。このペアはオキシおよびデオキシヘ
モグロビンに対するイソスベスト点および水の広い吸収
ピークの附近にある。しかし、本出願の何人かの出願人
により提出された米国特許出願番号07/408,746号に使用
した比予備処理技術の例と比較するために、820および1
161nmの波長ペアを選択した。これらはＲ＝0.983、SEC
＝0.53g/dLおよびスロープ40,347および切片−40.773の
ほとんど同じ結果であつた。
合せ、27スペクトルを得た。比予備処理技術を使用し、
第３図に描く数学的分析を行ない、複数相関係数（Ｒ）
0.996および検定標準誤差0.26g/dLを有し、計算スロー
ブ36.818および切片−37.807を有する843および1173nm
の波長ペアを得た。このペアはオキシおよびデオキシヘ
モグロビンに対するイソスベスト点および水の広い吸収
ピークの附近にある。しかし、本出願の何人かの出願人
により提出された米国特許出願番号07/408,746号に使用
した比予備処理技術の例と比較するために、820および1
161nmの波長ペアを選択した。これらはＲ＝0.983、SEC
＝0.53g/dLおよびスロープ40,347および切片−40.773の
ほとんど同じ結果であつた。
820/1161ペアの波長の選択を確証するために、相関地
図を作成し、上記VAX IDL Interactive Data Language
ソフトウエアを使用して第７図として図示した。
図を作成し、上記VAX IDL Interactive Data Language
ソフトウエアを使用して第７図として図示した。
この地図から複数相関係数の二乗を使用して0.875、
0.90、0.925、0.95および0.975の等しい相関ラインを測
定して、水分含量の広い吸収ピークに相当する1150〜11
90nmの範囲で広いプラトーを有することが分つた。800
〜850nmの範囲も広いプラトーを示した。これらの範囲
内の波長のペアは許容しうる結果を供するであろう。
0.90、0.925、0.95および0.975の等しい相関ラインを測
定して、水分含量の広い吸収ピークに相当する1150〜11
90nmの範囲で広いプラトーを有することが分つた。800
〜850nmの範囲も広いプラトーを示した。これらの範囲
内の波長のペアは許容しうる結果を供するであろう。
こうして、この場合上記VAX IDLソフトウエアの手順
および820対1161nmの比を使用して単一個別変数を使用
する１次関数方程式は： ヘモグロビン＝−40.773＋40.347 （吸収820/吸収1161） であつた。
および820対1161nmの比を使用して単一個別変数を使用
する１次関数方程式は： ヘモグロビン＝−40.773＋40.347 （吸収820/吸収1161） であつた。
第Ｘ表はこの方程式を使用してヘモグロビン濃度に対
し組み合せセツトＡ＋Ｂに対する各セツトA1,A,B1およ
びＢを予知するために適用して得た結果を示す。
し組み合せセツトＡ＋Ｂに対する各セツトA1,A,B1およ
びＢを予知するために適用して得た結果を示す。
第II表の結果と第Ｘ表の結果を比較すると、比予備処
理技術を使用して比較的さらに正確な１次関数相関のあ
ることが分つた。しかし、第Ｘ表の研究セツトのうち、
セツトＢは練習セツトに対する限定数のセツト内で不均
衡状態を創る酸素飽和低％のスペクトルの正確さに対し
効果を示した。練習スペクトルの変化の適当なバランス
により、たとえ未知試料のスペクトルが全く異常であつ
たとしても、１次関数相関の形成に比予備処理技術を使
用すると検定に対し許容しうる結果が得られたであろ
う。
理技術を使用して比較的さらに正確な１次関数相関のあ
ることが分つた。しかし、第Ｘ表の研究セツトのうち、
セツトＢは練習セツトに対する限定数のセツト内で不均
衡状態を創る酸素飽和低％のスペクトルの正確さに対し
効果を示した。練習スペクトルの変化の適当なバランス
により、たとえ未知試料のスペクトルが全く異常であつ
たとしても、１次関数相関の形成に比予備処理技術を使
用すると検定に対し許容しうる結果が得られたであろ
う。
例７記載の選択した１次関数方程式に性能の確認は予
知の標準誤差（SEP）および偏りを算定するために行な
つた。各セツトは既知として使用し、これらの他のセツ
トは未知であるかのように相互にセツトを予知するため
に使用した。第XI表は得た結果を示す。
知の標準誤差（SEP）および偏りを算定するために行な
つた。各セツトは既知として使用し、これらの他のセツ
トは未知であるかのように相互にセツトを予知するため
に使用した。第XI表は得た結果を示す。
結果は動的条件で哺乳動物の体外血液ループのヘモグ
ロビンの予知に対し１次関数方程式の正確さおよび精密
さを示す。練習セツトの形成に使用するものより小さい
セツトで前記したようにセツトＢの分離スペクトルの効
果を認めると、もつとも的確な予知は分離したセツトA1
およびB1から得られ、次いでセツトＡの予報およびセツ
トＡによる予知である。偏りの傾向は僅かに正の方向で
あるが、すべてのセツトは許容しうる偏りの範囲内で予
知した。
ロビンの予知に対し１次関数方程式の正確さおよび精密
さを示す。練習セツトの形成に使用するものより小さい
セツトで前記したようにセツトＢの分離スペクトルの効
果を認めると、もつとも的確な予知は分離したセツトA1
およびB1から得られ、次いでセツトＡの予報およびセツ
トＡによる予知である。偏りの傾向は僅かに正の方向で
あるが、すべてのセツトは許容しうる偏りの範囲内で予
知した。
例 ８ 例７記載のものと同じ試験を例７記載と同じソフトウ
エアおよび手順を使用して計算した比予備処理技術を使
用しヘマトクリツト値の分析を行なつた。組み合せセツ
トＡおよびＢは各種形のヘモグロビンの濃度の変化によ
り正確さを失ないそうもない最良波長ペア、すなわち11
50〜1190nmの範囲およびイソスベスト点付近で分析し
た。27スペクトルを有する組み合せセツトは許容しうる
結果を示した。
エアおよび手順を使用して計算した比予備処理技術を使
用しヘマトクリツト値の分析を行なつた。組み合せセツ
トＡおよびＢは各種形のヘモグロビンの濃度の変化によ
り正確さを失ないそうもない最良波長ペア、すなわち11
50〜1190nmの範囲およびイソスベスト点付近で分析し
た。27スペクトルを有する組み合せセツトは許容しうる
結果を示した。
例７のヘモグロビンの場合におけるように、数学的分
析により始めに選択した波長ペアは855nmおよび1161nm
（Ｒ＝0.993およびSEC＝0.93％）で、前者は広いヘモグ
ロビン吸収ピークの範囲内であつた。従つて例７に対す
るものと同じ方法で作成した相関地図を使用すると、82
0/1161nmの同じ波長ペアの使用により許容しうる結果を
得ることを測定した。この波長ペアにより次の結果を得
た:R＝0.982およびSEC＝1.54％、スローブ112.74および
切片−113.62。
析により始めに選択した波長ペアは855nmおよび1161nm
（Ｒ＝0.993およびSEC＝0.93％）で、前者は広いヘモグ
ロビン吸収ピークの範囲内であつた。従つて例７に対す
るものと同じ方法で作成した相関地図を使用すると、82
0/1161nmの同じ波長ペアの使用により許容しうる結果を
得ることを測定した。この波長ペアにより次の結果を得
た:R＝0.982およびSEC＝1.54％、スローブ112.74および
切片−113.62。
次に組み合せセツトＡ＋Ｂを既知セツトとして使用
し、個個のセツトA1、Ａ、B1およびＢはそこから検定の
標準誤差を見積るために予知した。結果は第XII表に示
す。
し、個個のセツトA1、Ａ、B1およびＢはそこから検定の
標準誤差を見積るために予知した。結果は第XII表に示
す。
第XII表で分るように、セツトA1およびB1はセツトＡ
およびＢより正確であつた。セツトＡおよびＢに対する
小さいセツトA1およびB1の偏りの変化はそれぞれ一層明
白であつた。しかしすべてが許容しうる範囲内にあつ
た。
およびＢより正確であつた。セツトＡおよびＢに対する
小さいセツトA1およびB1の偏りの変化はそれぞれ一層明
白であつた。しかしすべてが許容しうる範囲内にあつ
た。
個個のセツトA1、Ａ、B1およびＢは既知セツトとして
処理し、他のセツトは未知試料として処理して予知の標
準誤差および偏りを算定した。第XIII表は得た結果を示
す。
処理し、他のセツトは未知試料として処理して予知の標
準誤差および偏りを算定した。第XIII表は得た結果を示
す。
第XI表に示す結果と比較すると分るように、ヘマトク
リツト値に対しヘモグロビン濃度に対し得たものと同じ
又は同様の傾向を得た。分離セツトA1およびB1は相互に
対し一層正確な予知を供したが、大きいセツトＡおよび
Ｂは許容しうる正確さを有する。セツトＢによる予知お
よびセツトＢの予知により２つの分離スペクトルはロバ
ストさの少ないスペクトルを有する小さいセツトに有し
うる効果のあることが分つた。しかし、この効果は２次
導関数変換予備処理技術に比し比予備処理技術の使用で
は明らかではなかつた。
リツト値に対しヘモグロビン濃度に対し得たものと同じ
又は同様の傾向を得た。分離セツトA1およびB1は相互に
対し一層正確な予知を供したが、大きいセツトＡおよび
Ｂは許容しうる正確さを有する。セツトＢによる予知お
よびセツトＢの予知により２つの分離スペクトルはロバ
ストさの少ないスペクトルを有する小さいセツトに有し
うる効果のあることが分つた。しかし、この効果は２次
導関数変換予備処理技術に比し比予備処理技術の使用で
は明らかではなかつた。
すべてのセツトによる予知に対する偏りは、完全セツ
トＡ又はＢを予知する場合より分離セツトA1又はB1を予
知する場合一層否定的であり、スペクトルが酸素飽和低
％を有する場合可能な過度の予知が起こりうることを示
す。しかし、すべてのセツトの予知の偏りは許容しう
る。
トＡ又はＢを予知する場合より分離セツトA1又はB1を予
知する場合一層否定的であり、スペクトルが酸素飽和低
％を有する場合可能な過度の予知が起こりうることを示
す。しかし、すべてのセツトの予知の偏りは許容しう
る。
第９図はヘマトクリツト値に対する実際の個別量定値
に対しセツトＡの予知の比較図である。
に対しセツトＡの予知の比較図である。
例 ９ 例５の試験の対位法として酸素飽和％を２次個別変数
として使用し、一方単一個別変数の１次関数方程式によ
り一貫して許容しうる結果を得てはいるが比予備処理技
術を使用した。第11図は２次個別変数の使用に対し調整
するために変更した本発明方法を示す。VAX IDLソフト
ウエアにより計算した820/1161nm比はコーオキシメータ
測定に１次加算するために添加し、次にVAX IDLソフト
ウエアの複数線形回帰分析手順により計算して数学的結
果を得た。第XIV表およびXV表はそれぞれヘモグロビン
およびヘマトクリツトに対する方程式にコーオキシメー
タの酸素飽和％測定値を包含した場合の結果を示す。
として使用し、一方単一個別変数の１次関数方程式によ
り一貫して許容しうる結果を得てはいるが比予備処理技
術を使用した。第11図は２次個別変数の使用に対し調整
するために変更した本発明方法を示す。VAX IDLソフト
ウエアにより計算した820/1161nm比はコーオキシメータ
測定に１次加算するために添加し、次にVAX IDLソフト
ウエアの複数線形回帰分析手順により計算して数学的結
果を得た。第XIV表およびXV表はそれぞれヘモグロビン
およびヘマトクリツトに対する方程式にコーオキシメー
タの酸素飽和％測定値を包含した場合の結果を示す。
既知セツトとして完全セツトＡおよびＢを使用して、
第XI表および第XIV表および第XIII表および第XV表に示
す結果間で直接比較を行なつた。すべての場合、２次個
別変数としての酸素飽和％の使用により、単一比のペア
個別変数により１次関数方程式を使用して得た許容しう
る結果より、高い相関Ｒ、正確なSEC、正確かつ的確なS
EPおよび小さい偏りを得た。例１〜６で必要であること
が分つたものよりセツトＢに対し調整は少なかつたが、
他のセツトに対するよりセツトＢに対し２次個別変数に
より一層多く調整された。こうして、酸素飽和％はスペ
クトルに対し酸素飽和％の変化がさらに多い場合、予知
の正確さおよび的確さに一層多く寄与する。
第XI表および第XIV表および第XIII表および第XV表に示
す結果間で直接比較を行なつた。すべての場合、２次個
別変数としての酸素飽和％の使用により、単一比のペア
個別変数により１次関数方程式を使用して得た許容しう
る結果より、高い相関Ｒ、正確なSEC、正確かつ的確なS
EPおよび小さい偏りを得た。例１〜６で必要であること
が分つたものよりセツトＢに対し調整は少なかつたが、
他のセツトに対するよりセツトＢに対し２次個別変数に
より一層多く調整された。こうして、酸素飽和％はスペ
クトルに対し酸素飽和％の変化がさらに多い場合、予知
の正確さおよび的確さに一層多く寄与する。
酸素飽和％が95％より低い場合の既知試料に対し、又
は未知試料に対し、２次個別変数として酸素飽和％を含
む１次関数方程式を使用するともつとも有用な結果が得
られた。第13図は例９における使用方法および同じスペ
クトルに対し使用する個別量定間の正確さおよび第９図
に示すものより解決が正確である方法の高い解決を示
す。
は未知試料に対し、２次個別変数として酸素飽和％を含
む１次関数方程式を使用するともつとも有用な結果が得
られた。第13図は例９における使用方法および同じスペ
クトルに対し使用する個別量定間の正確さおよび第９図
に示すものより解決が正確である方法の高い解決を示
す。
例10 スペクトルの間の酸素飽和％の変化の効果はコーオキ
シメータを使用せずにスペクトルから計算した。700お
よび820nmの波長の吸収の比は分析した時の各試料の存
在する酸素飽和％に比例した。VAX IDLソフトウエアに
より計算した820/1161nm比は700/820nm比により１次加
算するために添加し、次にVAX IDLソフトウエアの複数
１次回帰分析手順により計算して数学的結果を得た。第
XVI表は酸素飽和％に対する調整をここに記載の比によ
り測定する場合ヘモグロビンに対し得た結果を示す。
シメータを使用せずにスペクトルから計算した。700お
よび820nmの波長の吸収の比は分析した時の各試料の存
在する酸素飽和％に比例した。VAX IDLソフトウエアに
より計算した820/1161nm比は700/820nm比により１次加
算するために添加し、次にVAX IDLソフトウエアの複数
１次回帰分析手順により計算して数学的結果を得た。第
XVI表は酸素飽和％に対する調整をここに記載の比によ
り測定する場合ヘモグロビンに対し得た結果を示す。
第XVI表と第XIV表および第XVII表と第XV表に示す結果
の比較により予知に使用した場合同じスペクトルデータ
による波長比の使用は全く匹敵でき、許容しうるもので
あることが分つた。
の比較により予知に使用した場合同じスペクトルデータ
による波長比の使用は全く匹敵でき、許容しうるもので
あることが分つた。
本発明の態様は例を使用して記載した。しかし、発明
の範囲はこれに又はこれにより限定されないことは認め
られるであろう。
の範囲はこれに又はこれにより限定されないことは認め
られるであろう。
第１図は本発明方法の計測法の概要構成図である。 第２図は複数の導関数変換技術を使用する既知試料と練
習セツトスペクトル間の数学的相関の確定方法を示す。 第３図は比例化技術を使用する既知試料と練習セツトス
ペクトル間の数学的相関の確定方法を示す。 第４図は動的条件で測定した全血液スペクトルの吸収を
示す。 第５図は複数の導関数変換処理を行なつた第４図に示す
ものと同じ全血液スペクトルの吸収を示す。 第６図はスペクトルデータの２次導関数予備処理および
回帰分析後のヘモグロビンに対する相関係数対波長の相
関プロツトを示す。 第７図は比例化予備処理および回帰分析後のヘモグロビ
ンに対する二乗相関係数対波長の相関を示す。 第８図は従来法により測定したヘマトクリツト値に対し
複数導関数変換予備処理後の予知ヘマトクリツト値の正
確性を示す。 第９図は従来法により測定したヘマトクリツト値に対し
比例化予備処理後の予知ヘマトクリツト値の正確さを示
す。 第10図は第２図に示す方法の別方法を示す。 第11図は第２図に示す方法の別方法を示す。 第12図は従来法により測定したヘマトクリツト値に対し
複数導関数変換予備処理および調整後の予知ヘマトクリ
ツト値の正確さを示す。 第13図は従来法により測定したヘマトクリツト値に対し
比例化予備処理および調整後の予知ヘマトクリツト値の
正確さを示す。 第14図は体外ループの構成図である。
習セツトスペクトル間の数学的相関の確定方法を示す。 第３図は比例化技術を使用する既知試料と練習セツトス
ペクトル間の数学的相関の確定方法を示す。 第４図は動的条件で測定した全血液スペクトルの吸収を
示す。 第５図は複数の導関数変換処理を行なつた第４図に示す
ものと同じ全血液スペクトルの吸収を示す。 第６図はスペクトルデータの２次導関数予備処理および
回帰分析後のヘモグロビンに対する相関係数対波長の相
関プロツトを示す。 第７図は比例化予備処理および回帰分析後のヘモグロビ
ンに対する二乗相関係数対波長の相関を示す。 第８図は従来法により測定したヘマトクリツト値に対し
複数導関数変換予備処理後の予知ヘマトクリツト値の正
確性を示す。 第９図は従来法により測定したヘマトクリツト値に対し
比例化予備処理後の予知ヘマトクリツト値の正確さを示
す。 第10図は第２図に示す方法の別方法を示す。 第11図は第２図に示す方法の別方法を示す。 第12図は従来法により測定したヘマトクリツト値に対し
複数導関数変換予備処理および調整後の予知ヘマトクリ
ツト値の正確さを示す。 第13図は従来法により測定したヘマトクリツト値に対し
比例化予備処理および調整後の予知ヘマトクリツト値の
正確さを示す。 第14図は体外ループの構成図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 デビッド ウオルター オステン アメリカ合衆国ミネソタ州セント ポー ル，３エム センター（番地なし) (72)発明者 ジェームス バートラム カリス アメリカ合衆国ワシントン州シアトル （番地なし），ユニバーシティ オブ ワシントン 気付 (72)発明者 ハティム モハメッド カリム アメリカ合衆国ミネソタ州セント ポー ル，３エム センター（番地なし) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01N 21/00 - 21/01 G01N 21/17 - 21/61 G01N 33/49 G01N 33/72
Claims (6)
- 【請求項１】分析する性質と関連づけられる第１区画お
よび第１区画より比例的に多いかまたは少ない量の水を
含む第２区画を含むものと見做される、ある水分含量を
有する生物学的物質の性質を動的条件で分析する方法に
おいて、 （ａ）動的条件で生物学的物質の複数の試料を観察し、 （ｂ）同生物学的物質の複数試料に近赤外光を照射し、 （ｃ）同複数試料の各々について吸収強度からなるスペ
クトルデータとして近赤外吸収スペクトルを検出し、 （ｄ）同複数試料の各々のスペクトル吸収強度のスペク
トルデータに比率予備処理技術を適用して、複数の波長
対における複数のスペクトル吸収強度の比率を同定し、 （ｅ）同複数試料の各々について分析する性質を独立に
定量化し、 （ｆ）同複数の波長対における複数のスペクトル吸収強
度の比率を用いて、工程（ｄ）の複数試料の近赤外吸収
スペクトルからトレーニングセットを設定し、そして （ｇ）工程（ｅ）で得られた値と工程（ｆ）で得られ
た値との相関を求め、そして １つの波長はその比率の水分含量の強い近赤外波長吸
収ピークであり、２の波長は、その比率の分析する性質
の変動を最小にする第１区画における吸収を有する、も
う一つの近赤外波長吸収測定点である、吸収強度の比率
を選択することにより、第１区画の分析する性質と生物
学的物質の水分含量間の最良の２区画の数学的相関性を
統計的に同定する、ことを含む、上記方法。 - 【請求項２】さらに次の工程： （ｈ）動的条件で生物学的物質の未知試料を観察し、 （ｉ）同生物学的物質の未知試料に近赤外光を照射し、 （ｊ）吸収強度から構成されるスペクトルデータとして
同未知試料の近赤外スペクトルデータを検出し、 （ｋ）工程（ｇ）で選択された比率を用いる比率予備処
理技術を、同未知試料の上記スペクトルの吸収強度のス
ペクトルデータに適用し、そして （ｌ）統計的同定工程（ｇ）で得た上記最良の２区画の
数学的相関を利用して、同未知試料中の分析する性質を
予測する、工程を包含する、特許請求の範囲第１項に記
載の方法。 - 【請求項３】分析する性質と関連づけられる第１区画お
よび第１区画より比例的に多いかまたは少ない量の水を
含む第２区画を含む、ある水分含量を有する動物の全血
の性質を分析する方法において、 （ａ）動物の全血の複数試料に近赤外光を照射し、 （ｂ）同複数試料の各々について吸収強度からなるスペ
クトルデータとして近赤外スペクトルを検出し、 （ｃ）同複数試料の各々のスペクトル吸収強度のスペク
トルデータに予備処理技術を適用し、 （ｄ）同複数試料の各々について分析する性質を独立に
定量化し、 （ｅ）同複数試料の各々について動物の全血中の酸素飽
和パーセンテージに比例する値を独立に定量化し、 （ｆ）水分含量の近赤外波長吸収ピークからなる処理さ
れたスペクトルデータを用いて、同複数試料の工程
（ｃ）の近赤外吸収スペクトルからトレーニングセット
を設定し、そして （ｇ）工程（ｄ）と工程（ｅ）で得られた値と工程
（ｆ）で得られた値との相関を求め、そして、 水分含量の近赤外波長吸収ピークである少なくとも１
つの波長吸収強度を選択することにより、第１区画の分
析する性質と動物の全血中の水分含量間の最良の２区画
の数学的相関性を統計的に同定する、ことを含む、上記
方法。 - 【請求項４】さらに次の工程： （ｈ）動物の全血の未知試料に近赤外光を照射し、 （ｉ）吸収強度から構成されるスペクトルデータとして
同未知試料の近赤外スペクトルデータを検出し、 （ｊ）工程（ｇ）で選択された各波長を用いる上記予備
処理技術を、同未知試料のスペクトルの吸収強度のスペ
クトルデータに適用し、 （ｋ）同未知試料の酸素飽和パーセンテージに比例する
値を測定し、そして （ｌ）統計的同定工程（ｇ）で得た上記最良の２区間の
数学的相関を利用して、同未知試料中の分析する性質を
予測する、工程を包含する、特許請求の範囲第３項に記
載の方法。 - 【請求項５】さらに次の工程： （ｈ）動的条件で生物学的物質の追加の試料を観察し、 （ｉ）同追加の試料の各々について分析する性質を独立
に定量化し、 （ｊ）同追加の試料の各々について動物の全血中の酸素
飽和パーセンテージに比例する値を独立に定量化し、 （ｋ）同追加の試料について工程（ａ）、（ｂ）および
（ｃ）を行い、 （ｌ）統計的同定工程（ｇ）で得た上記数学的相関を利
用して、同追加の試料中の分析する性質を予測し、そし
て （ｍ）工程（ｉ）で独立に定量化した性質に対して、工
程（ｌ）で予測した性質を比較することにより数学的相
関を確認する、工程を包含する、特許請求の範囲第３項
に記載の方法。 - 【請求項６】生存患者の全血中の分析目的の性質を、患
者の全血液の流れとほとんど同時に追跡する方法におい
て、 （ａ）フロー セルで終わる患者から出る迂回部分、フ
ロー セルで始まる患者に戻す返還部分、および迂回部
分と返還部分との間の側路部分を有する血液流ループを
設定し、 （ｂ）同血液ループを通して全血を流し、 （ｃ）近赤外検出手段を使用して、同血液ループを通し
て流れる全血流中の分析目的の性質を追跡し、そして （ｄ）一次関数関係の相関方法を使用して分析目的の性
質の値を同定する、 工程を含み、ここで上記一次関数関係は、特許請求の範
囲第１項に記載の方法により設定する、上記方法。
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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| US408890 | 1989-09-18 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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|---|---|---|---|
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