JP3248905B2 - 水分含量を有する生物学的物質の分析方法 - Google Patents
水分含量を有する生物学的物質の分析方法Info
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- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
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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。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。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％濃度の測定はしばしば生
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
環又は生体の或る生物学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％濃度の測定はしばしば生
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
環又は生体の或る生物学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の栄養物を循環する。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に、健康レベル以下までに減
少できる。又、各種タイプの貧血と分析は、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
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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に、健康レベル以下までに減
少できる。又、各種タイプの貧血と分析は、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採取された血液
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採取された血液
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
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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。所定数の血球の計算
後、ヘマトクリツト値は赤血球計算数Ｘ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。所定数の血球の計算
後、ヘマトクリツト値は赤血球計算数Ｘ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4,243,88
3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4,243,88
3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。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。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。
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、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努める。
物学的物質の近赤外分光分析により、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
区画とは比例的に異る水分量（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
学的性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働く原理にも基づ
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
区画とは比例的に異る水分量（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
学的性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働く原理にも基づ
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
々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
々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
び水分含量値の相関性は、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
び水分含量値の相関性は、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。
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。
本発明の予備処理技術は未知試料の分析する区画の性
質を単一波長でスペクトル強度の複数導関数derivative
を使用する数学的相関により正確に予知するために、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導
関数変換を利用して光散乱効果および他の機器騒音を最
少化する。
質を単一波長でスペクトル強度の複数導関数derivative
を使用する数学的相関により正確に予知するために、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導
関数変換を利用して光散乱効果および他の機器騒音を最
少化する。
全体を開示するために、出願人および出願人以外の者
が意図する異り、かつ有用なタイプの予備処理技術は既
知である。２波長のスペクトルを使用する比予備処理技
術は米国特許出願第07/408,746号の優先権主張出願に基
づくヨーロツパ特許公報0419222号および米国特許出願
第07/408,890号の優先権主張に基づくヨーロツパ特許公
報0419223号に開示される。
が意図する異り、かつ有用なタイプの予備処理技術は既
知である。２波長のスペクトルを使用する比予備処理技
術は米国特許出願第07/408,746号の優先権主張出願に基
づくヨーロツパ特許公報0419222号および米国特許出願
第07/408,890号の優先権主張に基づくヨーロツパ特許公
報0419223号に開示される。
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効率が低
下することは既知であるにも拘わず、複数の導関数変換
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効率が低
下することは既知であるにも拘わず、複数の導関数変換
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。
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。練習セツトを
確定するために、一態様では、生物学的物質は生体から
回収する。
の収集は使用する計測器のタイプによる。練習セツトを
確定するために、一態様では、生物学的物質は生体から
回収する。
全体の開示のために、米国特許出願第07/408,890号の
優先権主張に基づくヨーロツパ特許公報0419223号に血
液ループを使用するスペクトルデータを使用する異る、
有用な方法が開示される。この場合、血液は生体から迂
回させ、戻される。さらに、生物学的物質は生体内で測
定できる。
優先権主張に基づくヨーロツパ特許公報0419223号に血
液ループを使用するスペクトルデータを使用する異る、
有用な方法が開示される。この場合、血液は生体から迂
回させ、戻される。さらに、生物学的物質は生体内で測
定できる。
しかし、練習セツト試料から分析する性質を個別量定
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、物質の区画の化学的改変又は物理的分離のた
めしばしば生体に返還することができない。
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、物質の区画の化学的改変又は物理的分離のた
めしばしば生体に返還することができない。
分析に対し未知試料スペクトルデータの取得も使用す
る機器のタイプによる。本発明の一態様では、未知試料
は練習セツトを含む生物学的物質試料と同様に回収す
る。
る機器のタイプによる。本発明の一態様では、未知試料
は練習セツトを含む生物学的物質試料と同様に回収す
る。
処理および機器の変化は練習セツトを確定する方法お
よび未知試料を分析する方法による。試験管内（NIR）
分光分析の場合、生物学的流体を分光分析する場合、静
止する、すなわち静的条件である。
よび未知試料を分析する方法による。試験管内（NIR）
分光分析の場合、生物学的流体を分光分析する場合、静
止する、すなわち静的条件である。
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、練習セツトを確定
し、予備処理技術を使用して試料および機器の変動を最
少化した後、全血液試料を患者から回収し、透過率検出
又は反射率検出を使用して静的配置で分光分析する。
ヘモグロビン濃度を所望する場合、練習セツトを確定
し、予備処理技術を使用して試料および機器の変動を最
少化した後、全血液試料を患者から回収し、透過率検出
又は反射率検出を使用して静的配置で分光分析する。
使用検出方法は練習セツトの確定および未知試料の調
査の双方に対し同一でなければならない。予備処理技術
の使用により、試料採取技術および有効光路の長さのよ
うな機器因子に基づく変化は最少化する。
査の双方に対し同一でなければならない。予備処理技術
の使用により、試料採取技術および有効光路の長さのよ
うな機器因子に基づく変化は最少化する。
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
載を図面を引用して下記する。
載を図面を引用して下記する。
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略構成
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、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、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図は代表的光散乱変化および他の機器騒音変化の
効果を示す代表的全血液スペクトルの図表である。
効果を示す代表的全血液スペクトルの図表である。
第４図は代表的光散乱および他の機器騒音変化効果を
最少化するために２次導関数変換の適用後の第３図と同
じ全血液スペクトルの図表である。
最少化するために２次導関数変換の適用後の第３図と同
じ全血液スペクトルの図表である。
第５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
つた後のヘマトクリツト値に対する相関計数対波長の相
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
つた後のヘマトクリツト値に対する相関計数対波長の相
関プロツトである。
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
ロツトである。
第７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、本発明方法を使用するヘマトクリ
ツト値予知の正確さを示す図表である。
リツト値と比較した、本発明方法を使用するヘマトクリ
ツト値予知の正確さを示す図表である。
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、
システムの融通性に対し、分析する性質の１つ以上の個
別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、
システムの融通性に対し、分析する性質の１つ以上の個
別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るそれ
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
在をはばむことはできない。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。
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
在をはばむことはできない。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。
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図は全血液のよう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、マリーランド、シルバースプ
リングの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によりモノクロメータの入口
スリツト103に集中し、その後オーダ仕分けフイルター1
04を通した後、凹形全図示格子105を照射してタングス
テンランプ100からの放射光を光学的血液ループ又は生
体で、キユーベツトの試料113上に分散させる。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代
表的には680〜1235nmの所望波長範囲を通して格子を走
査する。選択波長は出口スリツト108を通過し、鏡109、
絞り111およびレンズ110および112により試料113を通し
て導かれる。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、マリーランド、シルバースプ
リングの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によりモノクロメータの入口
スリツト103に集中し、その後オーダ仕分けフイルター1
04を通した後、凹形全図示格子105を照射してタングス
テンランプ100からの放射光を光学的血液ループ又は生
体で、キユーベツトの試料113上に分散させる。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代
表的には680〜1235nmの所望波長範囲を通して格子を走
査する。選択波長は出口スリツト108を通過し、鏡109、
絞り111およびレンズ110および112により試料113を通し
て導かれる。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HR320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Chemspecモデル100S又はInstruments S.A.から入
手しうるモデルJY320のようなポリクロマトメータは練
習セツトの確定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HR320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Chemspecモデル100S又はInstruments S.A.から入
手しうるモデルJY320のようなポリクロマトメータは練
習セツトの確定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
スペクトルの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
スペクトルの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ダングステンランプ、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々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ダングステンランプ、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々の波長信号を供する。
計測機器を選定しても、機器にコンピユータを連結し
て使用し、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、フロリダのBoca RatonのIBMからの「PS/2」モデル5
0コンピユータのようなパーソナルコンピユータの使用
は好ましい。
て使用し、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、フロリダのBoca RatonのIBMからの「PS/2」モデル5
0コンピユータのようなパーソナルコンピユータの使用
は好ましい。
第２図は試料および機器の変動を最少化するために使
用する複数導関数変換予備処理技術および未知試料の分
析する区画の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性を確
認する回帰分析の概略流れ図である。
用する複数導関数変換予備処理技術および未知試料の分
析する区画の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性を確
認する回帰分析の概略流れ図である。
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。
練習又は検定進展相は同一種の１種以上の動物から試
料を得ることにより、生体から試料を回収することによ
り一連の血液試料を得ることから成る。各練習試料は２
つの平行経路で分析する。
料を得ることにより、生体から試料を回収することによ
り一連の血液試料を得ることから成る。各練習試料は２
つの平行経路で分析する。
第１経路は工程122で関心のある性質の個々の量定か
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122で各試料
に対し近赤外スペクトルを検出し、次に工程123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123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分光光度計で検出する場合、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 I
nfrared Systemsとして知られるPacific Scientificか
ら商品として入手しうる「Near Infrared Spectral Ana
lysis」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隙間により調整できる。異る
導関数近似値の使用は分析する性質の予知の正確さ又は
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隙間の評価を細心
に行なう。
0分光光度計で検出する場合、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 I
nfrared Systemsとして知られるPacific Scientificか
ら商品として入手しうる「Near Infrared Spectral Ana
lysis」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隙間により調整できる。異る
導関数近似値の使用は分析する性質の予知の正確さ又は
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隙間の評価を細心
に行なう。
工程123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124
の数学的回帰技術を使用することにより工程121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良相
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
された単一波長である。
対する予備処理スペクトルは線形回帰のような工程124
の数学的回帰技術を使用することにより工程121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良相
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
された単一波長である。
この回帰工程の産物の１つは工程125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126の最良変換波長は最適相関ピーク
を確認することにより選択される。選択波長に相当する
回帰係数は個々の試料を分析し、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127。
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126の最良変換波長は最適相関ピーク
を確認することにより選択される。選択波長に相当する
回帰係数は個々の試料を分析し、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127。
第２図の工程128〜132は個々の未知試料のヘマトクリ
ツト値（第２図でHCTと略記）又はヘモグロビン（第２
図でHBと略記）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128を
得、この試料の近赤外スペクトルを検出する、工程12
9。
ツト値（第２図でHCTと略記）又はヘモグロビン（第２
図でHBと略記）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128を
得、この試料の近赤外スペクトルを検出する、工程12
9。
付加的未知試料の近赤外スペクトルは練習試料を検出
又は測定し、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つの最小波長の吸収を供する一
層簡単な機器の使用も許容できる。
又は測定し、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つの最小波長の吸収を供する一
層簡単な機器の使用も許容できる。
工程126で測定した最良波長に対する２次導関数の強
さは未知試料に対し計算される、工程130。次に練習過
程中測定され工程127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132、付加的個々の未知血液試
料131に対し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130。次に練習過
程中測定され工程127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132、付加的個々の未知血液試
料131に対し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ず
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ず
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の
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123に示す。最良波長は第２図工程1
24に示し、工程125で相関プロツトで示し、工程127で可
能な最良回帰係数を測定するための使用および工程130
で各未知試料について使用するため工程126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。
導関数変換の計算によりスペクトル端部の特徴の損失の
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123に示す。最良波長は第２図工程1
24に示し、工程125で相関プロツトで示し、工程127で可
能な最良回帰係数を測定するための使用および工程130
で各未知試料について使用するため工程126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、部分最少二乗回帰、又は主成分回帰は
スペクトル特徴と量定する性質の値間の統計的相関を進
展させるために使用できる。このような回帰技術はDrap
er and Smith,Applied Regression Analysis,Wiley and
Sons,New York,1982およびGeladi and Kowalski,Analy
tica Chimica Acta,185巻、１〜17頁および19−32頁、1
986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、部分最少二乗回帰、又は主成分回帰は
スペクトル特徴と量定する性質の値間の統計的相関を進
展させるために使用できる。このような回帰技術はDrap
er and Smith,Applied Regression Analysis,Wiley and
Sons,New York,1982およびGeladi and Kowalski,Analy
tica Chimica Acta,185巻、１〜17頁および19−32頁、1
986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個の変換波長に対し計算される。
ルはすべての可能なＮ個の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々の量定から得た実
際のヘマトクリツト値および第２図工程126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
単な相関関係である。
る。例えば、１つの有用な尺度は個々の量定から得た実
際のヘマトクリツト値および第２図工程126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
単な相関関係である。
第２図、工程125に示すように波長が最高相関を供す
る相関プロツトは可視的に示すために作成できる。ヘマ
トクリツト値に対する代表的相関プロツトは第５図に示
し、ヘモグロビンに対する代表的プロツトは第６図に示
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。
る相関プロツトは可視的に示すために作成できる。ヘマ
トクリツト値に対する代表的相関プロツトは第５図に示
し、ヘモグロビンに対する代表的プロツトは第６図に示
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。
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図描写の数学的方法の使用により、性質
の個別量定、試料のスペクトルおよび変動を最少化する
予備処理技術の使用により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展開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を分
析できる。
上記および第２図描写の数学的方法の使用により、性質
の個別量定、試料のスペクトルおよび変動を最少化する
予備処理技術の使用により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展開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を分
析できる。
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は分
析する関心のある性質の値である）。この方程式の解明
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は分
析する関心のある性質の値である）。この方程式の解明
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は分析する関心のある性質の値
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ことに努力
し、これは複数導関数変換の強さおよび測定する関心の
ある性質である。
場合線形回帰方程式として示される： Ｙ＝mx＋ｂ（式中、Ｙは分析する関心のある性質の値
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ことに努力
し、これは複数導関数変換の強さおよび測定する関心の
ある性質である。
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、又は工程121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
にこれらの試料を工程128〜132で処理することにより確
認できる。次に統計的方法は工程132の予知した性質の
値および工程121の個別量定により測定した価を比較
し、再現性を確証するために使用できる。内部統一性に
対する逆の確認および二重盲検のような他の確認法も行
なうことができる。
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、又は工程121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
にこれらの試料を工程128〜132で処理することにより確
認できる。次に統計的方法は工程132の予知した性質の
値および工程121の個別量定により測定した価を比較
し、再現性を確証するために使用できる。内部統一性に
対する逆の確認および二重盲検のような他の確認法も行
なうことができる。
検定の標準誤差はスペクトルのモデルの正確さを測定
する、すなわち、回帰分析を練習セツトの作成に使用し
たデータにより如何にうまく行なうかを測定する。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、ｉは線形回帰中計算したｉ試
料のヘマトクリツト値又はヘモグロビン値であり、およ
びCiは個別測定したｉ試料のヘマトクリツト値又はヘモ
グロビン値である）。SECは小さい程、形成されたモデ
ル数学的相関は一層正確である。
する、すなわち、回帰分析を練習セツトの作成に使用し
たデータにより如何にうまく行なうかを測定する。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、ｉは線形回帰中計算したｉ試
料のヘマトクリツト値又はヘモグロビン値であり、およ
びCiは個別測定したｉ試料のヘマトクリツト値又はヘモ
グロビン値である）。SECは小さい程、形成されたモデ
ル数学的相関は一層正確である。
一層重要なことは、予知の標準誤差（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、Npは確認試料数であり、Ciはｉ確認試料に対す
る個別量定値であり、ｉは工程131の数学的相関を使
用して得たｉ確認試料に対する値である）。SEPが小さ
い程、予知は一層正確かつ精密である。
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、Npは確認試料数であり、Ciはｉ確認試料に対す
る個別量定値であり、ｉは工程131の数学的相関を使
用して得たｉ確認試料に対する値である）。SEPが小さ
い程、予知は一層正確かつ精密である。
偏りは予知と実際値間の正確な相関線から解明した数
学方程式の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、低い偏りは起こりうる誤差を
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
未知試料に対する試料採取で起こりうる変化を予期さ
せ、その効果を最少にする。
学方程式の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、低い偏りは起こりうる誤差を
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
未知試料に対する試料採取で起こりうる変化を予期さ
せ、その効果を最少にする。
これらに限定されることなく、次例は全血液のヘマト
クリツトおよびヘモグロビンの分析に使用する本発明方
法を説明する。
クリツトおよびヘモグロビンの分析に使用する本発明方
法を説明する。
例１ ５つの別の場合、多数の全血液を異る個体から採取
し、第１図に引用記載した機器を使用してNIRスペクト
ル照射処理して各試料の吸収スペクトルを得た。ブラン
クの対照スペクトルは空のセルを使用して得た。拡散透
過光はキユーベツト113内の各試料を通した後集めた。
すべての測定値は約３℃の範囲で無作為に変動する室温
で取つた。
し、第１図に引用記載した機器を使用してNIRスペクト
ル照射処理して各試料の吸収スペクトルを得た。ブラン
クの対照スペクトルは空のセルを使用して得た。拡散透
過光はキユーベツト113内の各試料を通した後集めた。
すべての測定値は約３℃の範囲で無作為に変動する室温
で取つた。
個々の内容は第Ｉ表にセツトＡ〜Ｅとして示し、分析
試料数は得たスペクトル数で、１セツトについて36〜45
試料である。セツトＥからの代表的試料群は第３図に図
示し、スペクトルデータの可能な変動範囲を示し、これ
に対し数学的相関を計算しようと試みた。
試料数は得たスペクトル数で、１セツトについて36〜45
試料である。セツトＥからの代表的試料群は第３図に図
示し、スペクトルデータの可能な変動範囲を示し、これ
に対し数学的相関を計算しようと試みた。
Coulter計算の使用により、各５セツトに対するヘマ
トクリツト値は第Ｉ表に17〜50％の範囲として示した。
同様に、値の得られなかつたセツトＡの場合を除いて、
各セツトのヘモグロビン濃度範囲は細胞を溶解し、シア
ナイドと反応させ、シアノメツトヘモグロビンのスペク
トル測定により測定した。セツトＢ〜Ｅのヘモグロビン
に対する範囲は約6.7〜約17.0g/d（g/dL）であつた。
トクリツト値は第Ｉ表に17〜50％の範囲として示した。
同様に、値の得られなかつたセツトＡの場合を除いて、
各セツトのヘモグロビン濃度範囲は細胞を溶解し、シア
ナイドと反応させ、シアノメツトヘモグロビンのスペク
トル測定により測定した。セツトＢ〜Ｅのヘモグロビン
に対する範囲は約6.7〜約17.0g/d（g/dL）であつた。
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、これは各５セツトで得たスペクトルに対し相関
性を実証した。
を示し、これは各５セツトで得たスペクトルに対し相関
性を実証した。
206各個試料およびスペクトルを本例では５セツトで
得たが、一般に25試料から無数の試料までの個別量定に
より練習セツトを展開することができる。
得たが、一般に25試料から無数の試料までの個別量定に
より練習セツトを展開することができる。
比較および予知目的に対し練習セツトを確定する目的
は、各種時期に各種個体に存在しうる採取試料の差を予
想することを試みることであつた。換言すれば、練習セ
ツトスペクトルは関心のある性質の測定に影響する各因
子内の多くの変化をできるだけ広く含むべきである。
は、各種時期に各種個体に存在しうる採取試料の差を予
想することを試みることであつた。換言すれば、練習セ
ツトスペクトルは関心のある性質の測定に影響する各因
子内の多くの変化を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完
全な範囲の値の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に影響しそ
うな各因子、例えば温度、液量、光散乱の詳細、他の成
分の存在および患者の生理的状態、内のすべての他種の
変化を表わす試料を含む。
全な範囲の値の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に影響しそ
うな各因子、例えば温度、液量、光散乱の詳細、他の成
分の存在および患者の生理的状態、内のすべての他種の
変化を表わす試料を含む。
これらのセツトのヘマトクリツトおよびヘモグロビン
のこのような範囲にも拘らず、ヘマトクリツトおよびヘ
モグロビン間の相関はすべての場合0.99以上の正確さで
あることが分つた。
のこのような範囲にも拘らず、ヘマトクリツトおよびヘ
モグロビン間の相関はすべての場合0.99以上の正確さで
あることが分つた。
練習セツトＡ〜Ｅ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個別量定する
と、第２図に示す数学的分析を行なう。最初に、２次導
関数予備処理技術および最良波長を選択する線形回帰お
よび回帰係数はマリランド、シルバースプリングのNear
Infrared Systemsとして現在知られ、「Near Infrared
Spectral Analysis」の名称で提供される、Pecific Sc
ientificから商品として入手しうるコンピユータソフト
ウエアにより、使用する各５セツトに対し行なつた。Ne
ar Infrared Spectral Analysisソフトウエアは第２図
に示すすべての分析工程を行なうために使用でき、これ
らの例で工程132および133および確認目的に対するSEC,
SEPおよび偏りの計算はソフトウエア：コンピユータを
有するResearch Systems,Inc.（著作権1982〜1988）か
ら入手しうる「VAX IDL Interactive Data Language」
を使用できる。これらの例では近時２次導関数スペクト
ルは20データ点のセグメントおよび０データ点の隙間の
使用に基づいた。２次導関数を計算するための各点はバ
ンド内に隙間のないバンド20データ点又は15.8mm巾であ
つた。
マトクリツトおよびヘモグロビン範囲を個別量定する
と、第２図に示す数学的分析を行なう。最初に、２次導
関数予備処理技術および最良波長を選択する線形回帰お
よび回帰係数はマリランド、シルバースプリングのNear
Infrared Systemsとして現在知られ、「Near Infrared
Spectral Analysis」の名称で提供される、Pecific Sc
ientificから商品として入手しうるコンピユータソフト
ウエアにより、使用する各５セツトに対し行なつた。Ne
ar Infrared Spectral Analysisソフトウエアは第２図
に示すすべての分析工程を行なうために使用でき、これ
らの例で工程132および133および確認目的に対するSEC,
SEPおよび偏りの計算はソフトウエア：コンピユータを
有するResearch Systems,Inc.（著作権1982〜1988）か
ら入手しうる「VAX IDL Interactive Data Language」
を使用できる。これらの例では近時２次導関数スペクト
ルは20データ点のセグメントおよび０データ点の隙間の
使用に基づいた。２次導関数を計算するための各点はバ
ンド内に隙間のないバンド20データ点又は15.8mm巾であ
つた。
第３図の代表的スペクトル群は２次導関数予備処理を
行なつた後第４図に示した。容易に分るように、基線の
偏りにより生ずるような吸収の変化およびスペクトル毎
の他の変化は最少となり、数学的相関を一層良く試みる
ことができる。２次導関数予備処理技術は最善相関を見
出すためにすべての波長に対し変換吸収値を計算した。
第II表は各５セツトに対する最善波長、および相当する
複数相関係数、回帰係数および各セツト提出モデルに対
するSECを示す。
行なつた後第４図に示した。容易に分るように、基線の
偏りにより生ずるような吸収の変化およびスペクトル毎
の他の変化は最少となり、数学的相関を一層良く試みる
ことができる。２次導関数予備処理技術は最善相関を見
出すためにすべての波長に対し変換吸収値を計算した。
第II表は各５セツトに対する最善波長、および相当する
複数相関係数、回帰係数および各セツト提出モデルに対
するSECを示す。
各５セツトに対し、選択した最良波長は水に対する強
い吸収ピークと相関した。各データセツトに対し１次関
数方程式を形成する切片およびスロープの値も供され
た。標準誤差は遠心分離によるヘマトクリツト値の測定
に対し予期できる標準誤差％内ですぐれていた。こうし
て、複数導関数予備処理技術を適用すると、全血液の水
の吸収に相当する波長を使用する場合変動は最少であつ
た。
い吸収ピークと相関した。各データセツトに対し１次関
数方程式を形成する切片およびスロープの値も供され
た。標準誤差は遠心分離によるヘマトクリツト値の測定
に対し予期できる標準誤差％内ですぐれていた。こうし
て、複数導関数予備処理技術を適用すると、全血液の水
の吸収に相当する波長を使用する場合変動は最少であつ
た。
各５データセツトに対する複数相関係数は少なくとも
0.9であることを注目することは重要である。これはヘ
マトクリツトの予知値と、一層高価で、迅速でない技術
を使用して測定する実際値間に近い線形相関があるとす
る仮定を少なくとも定性的に確認できる。
0.9であることを注目することは重要である。これはヘ
マトクリツトの予知値と、一層高価で、迅速でない技術
を使用して測定する実際値間に近い線形相関があるとす
る仮定を少なくとも定性的に確認できる。
例２ 第Ｉ表のデータは、すべての５データセツトＡ〜Ｅは
最良波長の測定に対し組み合せたことを除いて、例１使
用と同じ２次導関数変換予備処理技術を使用した。これ
らの予備処理技術はスペクトルデータ点の数に等しい多
数の可能性を生じ、第２図に引用記載したような数学的
回帰分析は最良吸収波長を測定し、未知試料スペクトル
を比較できる数学的相関を確定するために使用しなけれ
ばならない。次の数学的相関方程式はヘマトクリツト値
の測定を所望する場合全血液の未知試料を比較するため
練習セツトスペクトルを誘導し確定した： ％ヘマトクリツト＝20.33＋419.8 （1163nmのスペクトル強度の２次導関数） 組み合せセツトＡ〜Ｅに対する全体的相関係数は0.94
5であり、検定標準誤差（SEC）は2.20％であつた。こう
して、定性的に組み合せセツトＡ〜Ｅの使用は分析値と
他の既知方法により測定した実際値間の関係の直線に近
い相関の仮定を確証できる。さらに、定量的には相関は
未知試料の予知に、すなわち既知方法により測定した実
際値の2.5％内で、使用に対する良いモデルであること
を標準誤着は確定した。
最良波長の測定に対し組み合せたことを除いて、例１使
用と同じ２次導関数変換予備処理技術を使用した。これ
らの予備処理技術はスペクトルデータ点の数に等しい多
数の可能性を生じ、第２図に引用記載したような数学的
回帰分析は最良吸収波長を測定し、未知試料スペクトル
を比較できる数学的相関を確定するために使用しなけれ
ばならない。次の数学的相関方程式はヘマトクリツト値
の測定を所望する場合全血液の未知試料を比較するため
練習セツトスペクトルを誘導し確定した： ％ヘマトクリツト＝20.33＋419.8 （1163nmのスペクトル強度の２次導関数） 組み合せセツトＡ〜Ｅに対する全体的相関係数は0.94
5であり、検定標準誤差（SEC）は2.20％であつた。こう
して、定性的に組み合せセツトＡ〜Ｅの使用は分析値と
他の既知方法により測定した実際値間の関係の直線に近
い相関の仮定を確証できる。さらに、定量的には相関は
未知試料の予知に、すなわち既知方法により測定した実
際値の2.5％内で、使用に対する良いモデルであること
を標準誤着は確定した。
図では、波長の相関は上記のNear Infrared Spectral
Analysisソフトウエア又はResearch Systems Inc.から
入手しうる著作権1982〜1988の「VAX IDL,Interactive
Date Language」のような他のソフトウエアを使用して
展開した。第５図は後者のソフトウエアにより形成した
相関プロツトであり、これは本例のすべてのデータセツ
トを組み合せ、２次導関数変換予備処理技術により測定
した各種波長に対し複数相関係数の二乗に対する相関範
囲を測定した。２次導関数変換に対し最良数学的相関を
図示する最高ピーク又は1160〜65nm付近に現れるトラフ
は強い水吸収ピークに現れた。
Analysisソフトウエア又はResearch Systems Inc.から
入手しうる著作権1982〜1988の「VAX IDL,Interactive
Date Language」のような他のソフトウエアを使用して
展開した。第５図は後者のソフトウエアにより形成した
相関プロツトであり、これは本例のすべてのデータセツ
トを組み合せ、２次導関数変換予備処理技術により測定
した各種波長に対し複数相関係数の二乗に対する相関範
囲を測定した。２次導関数変換に対し最良数学的相関を
図示する最高ピーク又は1160〜65nm付近に現れるトラフ
は強い水吸収ピークに現れた。
本例で、別の相関範囲は890nm付近で認められた。し
かし、この波長の吸収は数個のヘモグロビン形の１つに
過ぎないオキシヘモグロビンに基づき、大きい。試料の
酸素飽和により、ヘモグロビンはオキシヘモグロビンお
よびデオキシヘモグロビンの双方で吸収できることが知
られる。ヘモグロビンの両形の吸収から離れた1160〜65
nm付近の水の吸収ピークに集中させるように選択するこ
とにより、得た数学的相関は一層正確であつた。
かし、この波長の吸収は数個のヘモグロビン形の１つに
過ぎないオキシヘモグロビンに基づき、大きい。試料の
酸素飽和により、ヘモグロビンはオキシヘモグロビンお
よびデオキシヘモグロビンの双方で吸収できることが知
られる。ヘモグロビンの両形の吸収から離れた1160〜65
nm付近の水の吸収ピークに集中させるように選択するこ
とにより、得た数学的相関は一層正確であつた。
例３ 同じスペクトルデータをヘモグロビン濃度の個別量定
により比較するため使用した。セツトＡはヘモグロビン
の個別量定を行なわなかつたので、セツトＢ〜は例１お
よび２のヘマトクリツト値に対するものと同じ分析工程
にかけた。第III表は各個にモデル化した各セツトＢ〜
Ｅの分析を示す。
により比較するため使用した。セツトＡはヘモグロビン
の個別量定を行なわなかつたので、セツトＢ〜は例１お
よび２のヘマトクリツト値に対するものと同じ分析工程
にかけた。第III表は各個にモデル化した各セツトＢ〜
Ｅの分析を示す。
セツトＢ〜Ｅは組み合せ、２次導関数変換および実際
と予知ヘモグロビン間の数学的相関に対し最良波長を測
定するために同じ回帰分析にかけた。最良波長を測定す
る回帰分析の結果1163nmを得、再び水の強い吸収ピーク
の範囲であつた。
と予知ヘモグロビン間の数学的相関に対し最良波長を測
定するために同じ回帰分析にかけた。最良波長を測定す
る回帰分析の結果1163nmを得、再び水の強い吸収ピーク
の範囲であつた。
数学的相関は： ヘモグロビン濃度＝6.84＋148.0（1163nmでスペクト
ル強度の２次導関数） を現わす。
ル強度の２次導関数） を現わす。
組み合せセツトＢ〜Ｅに対する全体的相関係数は0.95
2であり、検定標準誤差（SEC）は0.73g/dLであつた。両
結果は例２のヘマトクリツト％に対する数学的相関と同
じ正確さのモデルの存在を示した。第６図は本例から得
た複数相関係数を使用するヘモグロビン濃度の相関プロ
ツトである。第５図および第６図のプロツトのオーバレ
イは本発明方法を使用してヘマトクリツト値およびヘモ
グロビン濃度の相関を実証した。
2であり、検定標準誤差（SEC）は0.73g/dLであつた。両
結果は例２のヘマトクリツト％に対する数学的相関と同
じ正確さのモデルの存在を示した。第６図は本例から得
た複数相関係数を使用するヘモグロビン濃度の相関プロ
ツトである。第５図および第６図のプロツトのオーバレ
イは本発明方法を使用してヘマトクリツト値およびヘモ
グロビン濃度の相関を実証した。
例４ 未知試料を見せかけ予知するために、各５セツトは未
知試料として処理し、すべての５データセツトの組み合
せの練習セツトスペクトルと比較した。２次導関数変換
予備処理技術および第２図に示す例２の、すなわち例２
記載の数学的方程式を使用する回帰分析を適用すると、
第IV図はすべての５つの組み合せデータセツトと比較し
て各５データセツトに対する予知ヘマトクリツト値に対
する結果を示す。
知試料として処理し、すべての５データセツトの組み合
せの練習セツトスペクトルと比較した。２次導関数変換
予備処理技術および第２図に示す例２の、すなわち例２
記載の数学的方程式を使用する回帰分析を適用すると、
第IV図はすべての５つの組み合せデータセツトと比較し
て各５データセツトに対する予知ヘマトクリツト値に対
する結果を示す。
第II表および第IV表の各セツトに対し複数相関係数の
結果を比較して分るように、相関係数は非常に近似し、
いくつかの場合同一であつた。
結果を比較して分るように、相関係数は非常に近似し、
いくつかの場合同一であつた。
検定標準誤差（SEC）は3.5％以内であり、予知値およ
び既知方法により測定した実際値間の相関はすべての場
合0.95より大きい相関係数を示すことを定量的に実証す
る。
び既知方法により測定した実際値間の相関はすべての場
合0.95より大きい相関係数を示すことを定量的に実証す
る。
偏りは−2.95〜1.99％の範囲にあり、機器又は試料採
取差に基づく変動は広い範囲のヘマトクリツト％を有す
る練習試料のロバストな数に対し第２図に引用記載した
予備処理技術の使用によりほとんど排除されたことを実
証する。
取差に基づく変動は広い範囲のヘマトクリツト％を有す
る練習試料のロバストな数に対し第２図に引用記載した
予備処理技術の使用によりほとんど排除されたことを実
証する。
このデータから、第２図に示す回帰数学分析と組み合
せた予備処理技術はヘマトクリツト値の測定に対し許容
しうる分光分析法を確定することを測定した。
せた予備処理技術はヘマトクリツト値の測定に対し許容
しうる分光分析法を確定することを測定した。
例５ 例２のデータの例４の予知に対する対位法として、本
例は例３のヘモグロビンに対し同じ予知を行なつた。第
Ｖ表に示す結果はヘマトクリツト値に匹敵できるもので
あつた。
例は例３のヘモグロビンに対し同じ予知を行なつた。第
Ｖ表に示す結果はヘマトクリツト値に匹敵できるもので
あつた。
例６ 未知試料と比較するためスペクトルデータの練習セツ
トを確定する本発明方法の能力の一層の証拠として、各
５セツトは未知試料に見せかけたいくつか又はすべての
他のセツトを予知するための練習セツトとして各個に分
析した。同じ２次導関数予備処理技術および例２および
例４に対し使用した回帰数学分析を本例で使用した。各
予知に使用した方程式は第VI表で分るように適用しうる
切片に添加した、適用しうるスロープの倍数の1163nmの
２次導関数であつた。
トを確定する本発明方法の能力の一層の証拠として、各
５セツトは未知試料に見せかけたいくつか又はすべての
他のセツトを予知するための練習セツトとして各個に分
析した。同じ２次導関数予備処理技術および例２および
例４に対し使用した回帰数学分析を本例で使用した。各
予知に使用した方程式は第VI表で分るように適用しうる
切片に添加した、適用しうるスロープの倍数の1163nmの
２次導関数であつた。
第VI表は未知試料Ｅに対する予知の標準誤差は６％よ
り小さく、偏りは６％より小さく、もう１つのＥはSEP
は3.5％以下で、偏りは３％以下であることを実証する
予知結果を示す。これらの結果は例４の結果より良い結
果を示し、未知全血液のヘマトクリツト値を予知する本
発明方法の能力を実証した。何故ならデータセツトは練
習セツトスペクトルを確定し、未知試料に見せかけるた
めに分離したからである。
り小さく、偏りは６％より小さく、もう１つのＥはSEP
は3.5％以下で、偏りは３％以下であることを実証する
予知結果を示す。これらの結果は例４の結果より良い結
果を示し、未知全血液のヘマトクリツト値を予知する本
発明方法の能力を実証した。何故ならデータセツトは練
習セツトスペクトルを確定し、未知試料に見せかけるた
めに分離したからである。
第VI表の例６の結果は未知試料血液のヘマトクリツト
値を予知する２次導関数変換予備処理技術および数学的
回帰分析の能力を実証した。SEPの結果は６％より少な
い一貫した正確さを実証し、線形相関からいずれかの方
向で６％より少ない偏りの効果を伴つた。
値を予知する２次導関数変換予備処理技術および数学的
回帰分析の能力を実証した。SEPの結果は６％より少な
い一貫した正確さを実証し、線形相関からいずれかの方
向で６％より少ない偏りの効果を伴つた。
例７ 未知試料と比較するためスペクトルデータの練習セツ
トを確定する本発明方法の能力の一層の証拠として、セ
ツトＢ〜Ｅのそれぞれを未知試料に模したいくつか又は
すべての他のセツトを予知するために練習セツトスペク
トルとして各個に分析した。例３および５に対し使用し
たものと同じ導関数予備処理技術および回帰数学分析は
これらの例で使用した。各予知に使用した方程式は第VI
I表で分るように適用しうる切片に添加した、適用しう
るスロープの倍数の1163nmの２次導関数であつた。
トを確定する本発明方法の能力の一層の証拠として、セ
ツトＢ〜Ｅのそれぞれを未知試料に模したいくつか又は
すべての他のセツトを予知するために練習セツトスペク
トルとして各個に分析した。例３および５に対し使用し
たものと同じ導関数予備処理技術および回帰数学分析は
これらの例で使用した。各予知に使用した方程式は第VI
I表で分るように適用しうる切片に添加した、適用しう
るスロープの倍数の1163nmの２次導関数であつた。
第VII表は1163nmの波長で２次導関数値を使用して2g/
dLより小さい予知標準誤差および1.6g/dLより小さい偏
りを実証する予知結果を示す。これらの結果は未知全血
液のヘモグロビンを正確に予知する本発明方法の能力を
実証し、例５の結果よりすぐれた結果を示した。何故な
らデータセツトは練習セツトスペクトルを確定し、未知
試料に見せかけるために分離したからである。
dLより小さい予知標準誤差および1.6g/dLより小さい偏
りを実証する予知結果を示す。これらの結果は未知全血
液のヘモグロビンを正確に予知する本発明方法の能力を
実証し、例５の結果よりすぐれた結果を示した。何故な
らデータセツトは練習セツトスペクトルを確定し、未知
試料に見せかけるために分離したからである。
本発明の態様は例を使用して記載した。しかし、本発
明の範囲はこれらに限定されないことを認められるであ
ろう。
明の範囲はこれらに限定されないことを認められるであ
ろう。
第１図は本発明方法の計測法の概略構成図である。 第２図は既知試料と練習セツトスペクトル間の数学的相
関を確定し未知試料の性質を予知する概略図を示す。 第３図は全血液のスペクトルを示す。 第４図は２次導関数変換適用後の全血液のスペクトルを
示す。 第５図は２次導関数予備処理および回帰分析後のヘマト
クリツト値に対する相関係数対波長の相関プロツトであ
る。 第６図は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である。 第７図はヘマトクリツト値の従来法による測定値と本発
明方法による予知値のプロツトを示す。
関を確定し未知試料の性質を予知する概略図を示す。 第３図は全血液のスペクトルを示す。 第４図は２次導関数変換適用後の全血液のスペクトルを
示す。 第５図は２次導関数予備処理および回帰分析後のヘマト
クリツト値に対する相関係数対波長の相関プロツトであ
る。 第６図は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である。 第７図はヘマトクリツト値の従来法による測定値と本発
明方法による予知値のプロツトを示す。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭63−24143（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−97552（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01N 21/00 - 21/01 G01N 21/17 - 21/61 ＷＰＩ／Ｌ（ＱＵＥＳＴＥＬ) 実用ファイル（ＰＡＴＯＬＩＳ) 特許ファイル（ＰＡＴＯＬＩＳ)
Claims (7)
- 【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、生物から採取された、ある水分量
を有する試料中の性質を分析する方法であって、この方
法は、 （ａ）生物から採取した複数の試料に対して近赤外光を
照射し、 （ｂ）この複数の試料の各々について近赤外スペクトル
を検出し、 （ｃ）この複数の試料の各々の近赤外スペクトルについ
て予備処理技術を適用し、 （ｄ）これとは独立してこの複数の試料に対して分析す
べき性質を個別に量定し、 （ｅ）この複数の試料の近赤外スペクトルから練習セッ
トを確定し、 （ｆ）第１区画の分析すべき性質と、生物から採取され
た試料の水分量の間の数学的相関を統計的に確認する、
各工程を含むことを特徴とする方法。 - 【請求項２】次の工程： （ｇ）生物から採取された未知試料に近赤外光を照射
し、 （ｈ）未知試料の近赤外スペクトルを検出し、 （ｉ）未知試料のスペクトルに予備処理技術を適用し、
および （ｊ）統計的確認工程（ｆ）で得た数学的相関を利用す
ることにより未知試料の分析すべき性質を予知すること
をさらに含む、請求項１記載の方法。 - 【請求項３】統計的確認工程（ｆ）の数学的相関は予備
処理技術処理した複数の試料の吸収スペクトルの水の近
赤外吸収ピークに関連する１次関数を含む、請求項１又
は２記載の方法。 - 【請求項４】予備処理技術は複数の試料の複数導関数を
計算することにより練習セットスペクトルの複数の試料
のスペクトルを変換することを含む、請求項３記載の方
法。 - 【請求項５】生物から採取されたある水分量を有する試
料を分析する方法であって、この方法は、 少なくとも１生物から採取された複数の流体試料の近赤
外スペクトルデータを集め、ここで該試料はある区画が
関心のある成分を有する他の区画とは比例的に多いかま
たは少ない量の水を含む２区画を大別して含むことがで
き、 各複数の試料の近赤外スペクトルの水分含量の吸収ピー
クを含む最良吸収検出点を測定し、 分析されるべき性質と生物から採取された流体試料の水
分含量の数学的相関を確認する、各工程を含むことを特
徴とする方法。 - 【請求項６】未知流体試料の近赤外スペクトルに数学的
相関を適用することにより生物から採取された未知流体
試料を分析して未知流体試料の分析すべき性質を予知す
る、請求項５記載の方法。 - 【請求項７】測定は各スペクトルの複数導関数を計算す
ることにより各試料の各スペクトルの水分含量の吸収ピ
ークを変換することをさらに含み、分析は未知試料のス
ペクトルの複数導関数を計算することにより未知試料の
近赤外スペクトルを変換することをさらに含む、請求項
６記載の方法。
Applications Claiming Priority (2)
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|---|---|---|---|
| US40874789A | 1989-09-18 | 1989-09-18 | |
| US408747 | 1999-09-30 |
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|---|---|
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Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP24693390A Expired - Fee Related JP3248905B2 (ja) | 1989-09-18 | 1990-09-17 | 水分含量を有する生物学的物質の分析方法 |
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| Country | Link |
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| DE (1) | DE69032442T2 (ja) |
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| DK88893D0 (da) * | 1993-07-30 | 1993-07-30 | Radiometer As | A method and an apparatus for determining the content of a constituent of blood of an individual |
| US5553615A (en) * | 1994-01-31 | 1996-09-10 | Minnesota Mining And Manufacturing Company | Method and apparatus for noninvasive prediction of hematocrit |
| US5879294A (en) * | 1996-06-28 | 1999-03-09 | Hutchinson Technology Inc. | Tissue chromophore measurement system |
| CA2231305C (en) * | 1997-03-11 | 2007-03-20 | Merrit Nyles Jacobs | Improved analyzer throughput featuring through-the-tip analysis |
| US6006119A (en) * | 1998-02-04 | 1999-12-21 | Polestar Technologies, Inc. | Non-invasive optical measurement of blood hematocrit |
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| CH695000A5 (de) * | 2000-01-31 | 2005-10-31 | Swan Analytische Instr Ag | Verfahren zur Detektion von Serum und zur Erfassung seiner Qualitaet und Anordnungen hierzu. |
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| KR100935703B1 (ko) * | 2008-01-14 | 2010-01-07 | 대한민국 | 현장용 우유 품질 분석 장치 및 방법 |
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| WO2015009970A1 (en) | 2013-07-18 | 2015-01-22 | Erythron Llc | Spectroscopic measurements with parallel array detector |
| EP3111216A4 (en) | 2014-02-28 | 2017-11-22 | Nueon, Inc. | Method and apparatus for determining markers of health by analysis of blood |
| EP3282937A4 (en) | 2015-04-14 | 2018-11-21 | Nueon Inc. | Method and apparatus for determining markers of health by analysis of blood |
| WO2017165403A1 (en) | 2016-03-21 | 2017-09-28 | Nueon Inc. | Porous mesh spectrometry methods and apparatus |
| CN106353281B (zh) * | 2016-09-30 | 2023-04-07 | 中南林业科技大学 | 一种近红外光谱自动在线检测装置及控制方法 |
| WO2018085699A1 (en) | 2016-11-04 | 2018-05-11 | Nueon Inc. | Combination blood lancet and analyzer |
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| FR3081551B1 (fr) * | 2018-05-25 | 2021-09-17 | Commissariat Energie Atomique | Procede de detection d'un compose dans une composition a identifier et dispositif de detection |
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|---|---|---|---|---|
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-
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- 1990-09-18 DK DK90310218T patent/DK0476192T3/da active
- 1990-09-18 ES ES90310218T patent/ES2117627T3/es not_active Expired - Lifetime
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