JP6031028B2 - 脂質水比の決定 - Google Patents

Description

本発明は、試料の化学組成に関係したパラメータの決定のための装置に、より詳細には試料中の脂質‐水比および散乱の決定のための装置、方法およびコンピュータ・プログラムに関する。

介入デバイスの前にある組織の型を判別することは、介入の結果を改善する上で重要である。たとえば、腫瘍学の場合、生検を取る手順は、生検針の先端が確実に疑われる組織にあれば改善されるであろう。また、手術中にその場で腫瘍の境界を見出すことも、手術の結果を大幅に改善するであろう。もう一つの応用は、食品の品質の検出である。たとえば、脂質含有率および「新鮮さ」を示す簡単な装置は、日常生活において消費者にとってさまざまな場面で助けとなるであろう。

試料中での脂質‐水比および散乱を決定することは、いくつかの応用において望ましい。一つのそのような応用は、食品の品質の検出である。脂質‐水比の決定のための装置は、動物または人間における脂質‐水比をモニタリングするために有利となることもありうる。試料中の脂質‐水比および散乱を決定できる現在の装置は、使うのが複雑で、時間がかかり、および／または高価であることがある。試料の組成を測定できる装置が存在している。たとえば、近赤外（NIR: near infrared）範囲で測定する分光計は反射スペクトルを測定することができ、それから水と脂肪を推定できる。しかしながら、この装置は簡単、コンパクトかつ低価格ではない。家庭用途などの多くの応用にとって、試料中の脂質‐水比および／または散乱パラメータを決定するためのコンパクトで、簡単で、低価格の装置が有利であることがある。
文献BE1017986A3は、脂肪に富む質量体と脂肪に乏しい質量体を推定するために、物質、好ましくは動物組織の脂質含有率と水含有率の比を推定する非侵襲的なプロセスを記載している。これは、放射され、前記物質もしくは試験される組織中に注入された三つの赤外線を測定し、直接吸収（透過）または間接（反射‐拡散）を比較することを含む。第一の線は脂質に関係し、930nm±15nmに位置され、第二の線は水に関係し、970±40nmに位置され、第三の線は分析される要素の吸収ピーク外に位置される標準線であり、たとえば動物の肉については850nmである。±は線が選択できるスペクトル窓を表す。

特許文献１は、たとえば血管壁における生体条件での組織を、該組織が健全であるか病んでいるかを判定するために特徴付けるための方法および装置に関する。しかしながら、この文献は、試料中の脂質‐水比および／または散乱パラメータを決定するための簡単な装置は記載していない。

よって、試料中の脂質‐水比および／または散乱パラメータを決定するための改善された装置が有利であろう。特に、試料中の脂質‐水比および／または散乱パラメータを決定するための簡単で、コンパクトで、原理的に低コストの装置が有利であろう。

米国特許第7,486,985号

本発明は、好ましくは、試料中の脂質‐水比および／または散乱を決定する際の上述した欠点を軽減または解消しようとするものである。特に、簡単で、コンパクトで、コスト効率のよい仕方で、試料中の脂質‐水比および／または散乱パラメータを決定することのできる装置、方法およびコンピュータ・プログラムを提供することが本発明の一つの目的と見てもよい。

従来技術に対する代替を提供することが本発明のさらなる目的である。

そこで、上記の目的およびいくつかの他の目的は、本発明の第一の側面では、関連する試料中の脂質‐水比を決定するための装置を提供することによって達成されることが意図される。本装置は、
・光源と、
・光検出器とを有し、
前記光源および前記光検出器は、限られた数の選択された相異なる諸波長において試料の光学パラメータを測定するよう構成されており、前記選択された相異なる諸波長であるラムダ１、ラムダ２およびラムダ３においてそれぞれ第一、第二および第三の光学パラメータを測定するよう構成されており、
ラムダ１での水に対する光学吸収係数はラムダ２での水に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、ラムダ１での脂質に対する光学吸収係数はラムダ２での脂質に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、
本装置は、ラムダ１およびラムダ２で測定された第一および第二の光学パラメータおよびラムダ３で測定された第三の光学パラメータに基づいて試料の脂質‐水比を決定することができる。

本発明は、これだけではないが特に、簡単で、コンパクトで、コスト効率のよい仕方で試料中の脂質‐水比および／または散乱パラメータを決定するために有利である。本発明は、限られた数の選択された相異なる波長を使って試料中の脂質‐水比および／または散乱パラメータを決定することを可能にするので、コンパクトで、簡単で、原理的に低コストの装置が創り出されうる。さらに、試料のスペクトルを測定できる高価な分光計を省略できるようになることがありうる。さらに、いくつかの実施形態では、本発明は、比較的高速の測定につながることがありうる。試料中の脂質‐水比および／または散乱パラメータが、限られた数の選択された相異なる波長での測定のみを使って決定されうるからであり、選択された相異なる波長が、試料中の脂質‐水比および散乱パラメータの比較的ストレートな推定を可能にするからである。

「波長」は「狭い波長区間」を含むことを理解しておくべきである。さらに、「…と実質的に同様」という表現は、厳密な同様性の数学的抽象化のほか、挙げられた値のまわりの、実験的な不確定さに対応する区間などの区間の両方を含むと理解される。このコンテキストにおいて、実験的な不確定さは、波長に関する不確定さのみならず、強度のような他のパラメータの不確定さをも表す。測定される強度における不確定さは波長の区間に反映されるからである。ある波長におけるその区間の大きさは、その特定の波長における、波長に対する測定された強度の傾きに依存する。「…と実質的に同様」という表現はさらに、0.01%、0.1%、1.0%、5.0%の相対的な数値的逸脱のような相対的な逸脱を含む、あるいは0.1nm、1.0nmまたは10nmの絶対的な数値的逸脱のような絶対的な逸脱を含むと理解される。

光学パラメータは検出器における光強度であると理解される。これを測定できる構成は：（１）拡散反射、すなわち光源と検出器が同じ側にある構成と、（２）透過測定、すなわち組織が例えば光源と検出器の間に挟まれる構成とを含む。しかしながら、他の構成も可能である。

光学パラメータの測定はさまざまな仕方で、たとえば、光路中の種々の位置にあるさまざまなフィルタ・システム、種々の波長帯域で発光する光源、種々の波長帯域用の検出器などによって、実行できる。これについてはのちに詳述する。

試料は、組織または食品の試料など、いかなる試料であってもよい。

試料の組成を測定できる装置が存在するが、それらの装置は使うのが単純かつ容易でない。たとえば、NIRでの分光計は、水および脂質が推定できるもとになる反射スペクトルを測定できる（図１参照）。InGaAs検出器アレイのような高価な検出器アレイのため、これは低コストの装置ではない。InGaAs検出器アレイは今のところかなり高価である。点検出器はずっと安価である。本発明のある実施形態では、InGaAs点検出器のような点検出器が使われる。これは装置をより安価にしうる。

本発明は腫瘍学の分野または脂質‐水比および散乱の決定が重要になる他の健康管理用途において使用できる。さらに、食品産業においても使用できる。これらの用途では、脂質‐水比および散乱の量は、決定すべき重要なパラメータである。

特に有用な実施形態では、本装置はさらに、さまざまな組織型に関する情報を含むデータベースにアクセスし、どの組織型（単数または複数）を試料が含む可能性が最も高いかを識別するよう構成される。ここで、該識別は、脂質‐水比に基づく。この利点は、組織型に関する貴重な情報がこのようにして得られうるということである。代替的な実施形態では、データベースは、食品一般、すなわち動物からの（そしてそれから派生した、たとえばミルクおよびチーズ）および植物からの（たとえばナッツおよび他の脂質含有原材料）食品に関する情報を含む。

本発明のもう一つの実施形態では、第一の選択された波長ラムダ１および第二の選択された波長ラムダ２は、散乱と吸収からの光学パラメータへの寄与の分離を可能にするよう選ばれる。これは、散乱および吸収の両方が関心のあるパラメータであるが、一方のパラメータの測定が他方のパラメータの測定によって妨害されないよう両者が分離できる場合にのみである点で有利でありうる。

さらにもう一つの実施形態では、本装置はさらに、散乱パラメータと第一および第二の光学パラメータとの間の直接的な関係を介して散乱パラメータを決定できる。決定されるべき散乱パラメータと第一および第二の光学パラメータとの間の直接的な関係を使うことは、数学的な関数またはルックアップ・テーブルのような直接的な関係は使うのが比較的高速となりうるため、有利となりうる。もう一つの可能な利点は、散乱パラメータが定量的に決定されうるという点である。さらにもう一つの可能な利点は、散乱パラメータが曖昧さなく決定されうるという点である。この特定の実施形態は、このように、たとえば散乱パラメータと第一および第二の光学パラメータとの間の非直接的関係を含みうる当てはめ手順に比べ、より高速で、より曖昧さが少ないことがありうる。

もう一つの実施形態では、本装置はさらに、散乱パラメータに基づいて新鮮さを示すパラメータを決定することができる。本発明者らによって、水を含む媒体中に脂質を含むさまざまな試料がエマルジョン様であることが判別された。エマルジョンの品質は時間的に変化し、最終的にはエマルジョン・ベシクルのサイズの変化につながる。これは、エマルジョン・ベシクルのサイズに結びついた散乱パラメータに強く影響する。よって、この特定の実施形態の可能な利点は、試料の新鮮さが評価できるという点である。今のコンテキストでは、新鮮さは、試料のもとの品質がどのくらいよく保持されたかを示すパラメータであると理解される。よって、試料は、当初は高い度合いの新鮮さを有し、それが時間とともに低下することが予期される。新鮮さの低下は、時間、もとの品質および保存条件などのいくつかの因子に依存しうる。新鮮さは、いくつかの用途において重要なパラメータでありうる。特に、新鮮さは食品の品質を評価するために有意であることがある。

さらにもう一つの実施形態では、本装置はさらに、異なる波長帯域をもつ複数の光源および／または異なる波長帯域をもつ複数の光検出器を含み、前記波長帯域の二つはラムダ１およびラムダ２に対応する。異なる波長帯域をもつ複数の光源をもつことの利点は、それらの光源によって波長の選択が与えられ、その結果、広帯域光源もフィルタも必要とされないということでありうる。もう一つの可能な利点は、比較的安価で、簡単で、コンパクトな装置が可能にされうるということである。同様に、異なる波長帯域をもつ複数の検出器は、光源と検出器との間のフィルタの使用なしに単一の広帯域光源の使用を可能にしうる。光源は発光ダイオード（LED）またはレーザー源を含みうる。

もう一つの実施形態では、本装置はさらに、
・ラムダ１で測定された第一の光学パラメータから導出される情報を受け取り、
・ラムダ２で測定された第二の光学パラメータから導出される情報を受け取り、
・ラムダ３で測定された第三の光学パラメータから導出される情報を受け取り、
・第一の光学パラメータから導出された情報および第二の光学パラメータから導出された情報に基づいて散乱パラメータを計算し、
・散乱パラメータから導出される情報および第三の光学パラメータから導出される情報に基づいて脂質‐水比を計算するよう構成されたプロセッサを有する。プロセッサを含めることの利点は、そうすれば計算がより少ない時間で、自動的に、かつより信頼できる仕方で実施されうるということでありうる。

さらにもう一つの実施形態では、波長ラムダ１およびラムダ２は、波長の集合｛740.0nm;773.0nm｝、｛955.0nm;1000.0nm｝、｛1010.0nm;1128.5nm｝、｛1150.5nm;1251.0nm｝または｛1380.9nm;1663.9nm｝のうちのいずれかの集合と実質的に同一になるよう選ばれる。水および脂質についてそれぞれ吸収スペクトルを丹念に測定し、該スペクトルを調べることによって、これらの具体的な波長の集合が、ラムダ１での水に対する光学吸収係数がラムダ２での水に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、ラムダ１での脂質に対する光学吸収係数がラムダ２での脂質に対する光学吸収係数と実質的に同様であるという条件を満たす波長の集合として同定された。

もう一つの実施形態では、光源および光検出器は、介入デバイスとの関係で、該介入デバイスの近傍における試料の脂質‐水比を決定するよう配置される。介入デバイス（interventional device）は、内視鏡、生検針、カテーテルなどの任意のものであってよい。この実施形態は、低侵襲手順のために有利でありうる。

さらにもう一つの実施形態では、本装置は、ラムダ１、ラムダ２およびラムダ３を含む四つの異なる波長で光学パラメータを測定するよう構成される。四つの点が測定されれば、非線形効果に対するよりよい補償ができ、よれにより、結果がより正確になりうる。他の波長での測定を含むさらなる測定がさらに精度を改善しうることを注意しておく。

本発明の第二の側面によれば、本発明はさらに、
・第一の選択された相異なる波長ラムダ１において第一の光学パラメータを測定する段階と；
・第二の選択された相異なる波長ラムダ２において第二の光学パラメータを測定する段階と；
・第三の選択された相異なる波長ラムダ３において第三の光学パラメータを測定する段階と；
・第一の光学パラメータおよび第二の光学パラメータに基づいて散乱パラメータを決定する段階と；
・散乱パラメータおよび第三の光学パラメータに基づいて脂質‐水比を決定する段階とを含む方法であって、
ラムダ１での水に対する光学吸収係数はラムダ２での水に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、ラムダ１での脂質に対する光学吸収係数はラムダ２での脂質に対する光学吸収係数と実質的に同様である、方法に関する。

もう一つの実施形態では、本発明はさらに、
・第四の選択された相異なる波長ラムダ４において第四の光学パラメータを測定する段階を含み、
前記第四の光学パラメータも脂質‐水比を決定する前記段階において使用され、前記第三の波長ラムダ３は、水に対し、ラムダ１およびラムダ２における水に対する吸収係数と実質的に同じ吸収係数をもち、ラムダ４における脂質に対する吸収係数はラムダ１およびラムダ２における脂質に対する吸収係数と実質的に同じである。上記の基準を満たす四つの波長を選ぶことにより、測定が実施される試料について、一本の直線がラムダ１、ラムダ２およびラムダ３を通る試料は脂質を含まないことが期待される。対応して、線がラムダ１、ラムダ２およびラムダ４を通る場合には、試料は水を含まないことが期待される。

あるさらなる実施形態では、波長ラムダ１、ラムダ２、ラムダ３およびラムダ４の集合は波長｛1150.5nm;1251.0nm;1274.0nm;1360.0nm｝の集合と実質的に同一である。水および脂質についてそれぞれ吸収スペクトルを丹念に測定することによって、この具体的な波長の集合が、ラムダ１での水に対する光学吸収係数がラムダ２での水に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、ラムダ１での脂質に対する光学吸収係数がラムダ２での脂質に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、前記第三の波長ラムダ３は、水に対し、ラムダ１およびラムダ２における水に対する吸収係数と実質的に同じ吸収係数をもち、ラムダ４における脂質に対する吸収係数はラムダ１およびラムダ２における脂質に対する吸収係数と実質的に同じであるという条件を満たす波長の集合として同定された。

本発明のもう一つの実施形態では、請求項のいずれか一項記載の方法であって、前記脂質‐水比は：
・測定された光学パラメータをルックアップ・テーブル中に挿入する；
・さらなる光学パラメータを測定し、前記測定された光学パラメータのいくつかにモデルを当てはめる。ここで、前記モデルは脂質‐水比を入力パラメータとして含む；
・前記測定された光学パラメータのいくつかを、拡散理論に基づく解析的な近似と比較する、および／または
・前記測定された光学パラメータのいくつかをモンテカルロ計算の結果と比較する、
のステップうちのいずれか一つを使って決定される。これらのステップの任意の一つの利点は、自動化することができ、脂質‐水比のより高速および／またはより精密な決定を与えうるということでありうる。

本発明の第三の側面によれば、コンピュータ・プログラムが提供される。そのコンピュータ・プログラム・プロダクトは、付随するデータ記憶を有する少なくとも一つのコンピュータを有するコンピュータ・システムが、
・第一の光学パラメータから導出された情報を受領し、
・第二の光学パラメータから導出された情報を受領し、
・第三の光学パラメータから導出された情報を受領し、
・前記第一の光学パラメータから導出された情報および前記第二の光学パラメータから導出された情報に基づいて散乱パラメータを計算し、
・前記散乱パラメータから導出された情報および前記第三の光学パラメータから導出された情報に基づいて脂質‐水比を計算する、
よう構成されたプロセッサを動作させることを可能にするよう適応されている。

本発明の第四の側面によれば、本発明はさらに、関連する試料中の脂質‐水比を決定するシステムであって、第一の側面に基づく装置を有しており、さらに、試料の脂質‐水比に関する情報を含むデータベースをさらに有するシステムに関する。前記データベースはさらに、どの組織型（単数または複数）を試料が含む可能性が最も高いかの判別を可能にするよう、さまざまな組織型に関する情報を含んでいてもよい。あるいはまた、データベースは、食品一般、すなわち動物（そしてそれから派生した食品、たとえばミルクおよびチーズ）および植物（たとえばナッツおよび他の脂質含有原材料）の両方からの食品に関する情報を含む。

本発明の第一、第二、第三および第四の側面はそれぞれ他のいずれの側面とも組み合わせてもよい。本発明のこれらおよびその他の側面は、以下に記載される実施形態を参照することから明白となり、明快にされるであろう。

本発明に基づく脂質‐水比および散乱の決定のための装置、方法およびコンピュータ・プログラムについて、これから付属の図面との関連でより詳細に述べる。図面は、本発明を実装する一つの方法を示すのであって、付属の請求項の範囲にはいる他の可能な実施形態を制限するものと解釈すべきではない。
脂肪組織の測定されたスペクトルの例を示す（実線）。該スペクトルのモデル当てはめも示されている（破線）。 スペクトルの一部を、脂質／水比および散乱パラメータを導出するために使われる四つの測定位置とともに示す例である。 フィルタに基づく装置実施形態を示す図である。 フィルタに基づく装置実施形態を示す図である。 フィルタに基づく装置実施形態を示す図である。 フィルタに基づく装置実施形態を示す図である。 フィルタに基づく装置実施形態を示す図である。 フィルタに基づく装置実施形態を示す図である。 分散デバイス（たとえば格子）および開口による波長選択に基づく装置実施形態を示す図である。 分散デバイス（たとえば格子）および開口による波長選択に基づく装置実施形態を示す図である。 分散デバイス（たとえば格子）および開口による波長選択に基づく装置実施形態を示す図である。 分散デバイス（たとえば格子）および開口による波長選択に基づく装置実施形態を示す図である。 本発明のある実施形態に基づく装置を図的に描く図である。 本発明のある側面に基づく方法のフローチャートである。

光源および検出器を含む装置が記述される。ある例示的な実施形態では、検出器は、少なくとも四つの狭い、よく定義された波長帯域における光の量を検出することができ、一方、光源の波長範囲はこれらの狭い波長帯域のすべてをカバーするのに十分広い。あるいはまた、光源がこれらの狭い波長帯域で光を放出でき、一方、検出器の応答が狭い波長帯域のすべてをカバーするのに十分広い。波長位置が実質的に次の位置にあるとする：(1)1150.1nm、(2)1251nmおよび波長帯域1260〜1400nmにおける二つの位置(3)および(4)。これらの位置における測定される強度は、波長ラムダ１、ラムダ２、ラムダ３およびラムダ４に対応するS₁、S₂、S₃およびS₄である。これらの波長がマークされた例示的なスペクトルが図２に示されている。ここで、縦軸はナノメートル（nm）単位の波長（λ）を示し、横軸は任意の単位での強度（I）を示す。

反射される強度は散乱および吸収両方に非線形な仕方で依存する。これら二つを分離するために、我々は次のように進む。波長(1)および(2)において、水および脂質の吸収係数は下記の表Iに見出せる。

表I：さまざまな波長における水および脂質の吸収係数の表

表Iから、1150.5nmと1251.0nmとで水および脂質の吸収係数が実質的に同じであることがわかる。よって、水および脂質の濃度とは独立に、これら二つの波長における吸収の量は同じである。結果として、反射される強度の差は純粋に散乱によるものである。よって、この領域付近での反射スペクトルにおける散乱に起因する傾きQは次式によって決定できる。

この領域における散乱に起因するスペクトル形状は、よい近似で、線形関係として記述できる。脂質‐水比を決定するには、次のように進む。点S₂における強度を取る。前記傾きを使ってこの点を、1274nmから1360nmまでの間のスペクトルと交わるまで外挿する。表Iによれば、線は、脂質を含まないときには1274nmにおいて、水を含まないときには1360nmにおいて交わることが期待される。散乱については補正してあるので、この交差点において、吸収の量はS₂におけるのと同じである。よって、次のようになる。

スペクトル内の諸点を同じ量の吸収と比べることによって、吸収のスペクトルに対する非線形な依存性の困難を迂回する。

交差点S₅を決定するためには、次のように進む。ある実施形態では、二つの測定される点S₃およびS₄の間の強度が、ルックアップ・テーブルを使って補間される。このルックアップ・テーブルは脂質‐水比に依存する。交差点S₅はまず、水含有率が100%であることを使って導出される。すると上記は、上記で想定された100%とは異なる水含有率を示しうる脂質／水比を与える。今、新しい導出された比を使って、ルックアップ・テーブルを調整する。これらのステップを、当てはめ手順によって見出される量が想定される脂質／水比に一致するまで繰り返す。もう一つの実施形態では、拡散理論に基づく解析的な近似を利用する。もう一つの実施形態は、これら二つの点の間でスペクトルが測定されるというものである。さらにもう一つの実施形態では、スペクトルの欠けている部分が、混濁媒質内部の光子の拡散過程のモンテカルロ計算によって決定される。好ましくは、二つの点S₃およびS₄は実質的にそれぞれ1274nmおよび1360nmに等しく取られる。

図１は、脂肪組織の測定されたスペクトルの例を示している（実線）。スペクトルのモデル当てはめも示されている（破線）。縦軸はナノメートル（nm）単位の波長（λ）を示し、横軸は任意の単位での強度（I）を示す。

代替的な実施形態１
第一の代替的な実施形態では、上記のようなシステムおよびアルゴリズムを考える。上記の四つの点における拡散反射率を決定する。この特定の実施形態では、点S₁およびS₂はそれぞれ1150.5nmおよび1251.0nmに等しいところで測定される。これにより、吸収を知る必要なしに散乱の効果を除去できる。測定３および４の間の値を補間するためには次のように進む。最初の二つの点の測定から、散乱傾きを決定した。二つの測定３および４の間の相違はこの散乱寄与について補正される。残りの変化は吸収効果に起因する。これら二つの点３および４の間では、吸収に起因する寄与は吸収係数に線形に比例すると近似できる。よって、次のように書ける。

表IIにおいて、さまざまな基準スペクトルに適用されたときの、脂質水比を決定するさまざまな方法の結果を挙げておく。方法１（表II参照）は、点S3とS4の間のスペクトルが既知であり、それが基準のはたらきをする上記の実施形態によって記述される方法に対応する。方法２（表II参照）は、この第一の代替的な実施形態において記述されるような方法に対応する。脂質の低い値については、アルゴリズムは不正確になり、負の値を生じる。よって、負の値は脂質濃度ゼロに丸めるべきであり、同様に、1より大きい値は1に丸めるべきである。表IIから、方法１が、脂質の低い値（15%未満）を除いて、脂質水比のよい近似を与えることがわかる。方法２については、やや不正確さが増すが、方法１についてと同じことが成り立つ。

表II完全なスペクトル当てはめと新たな提案されるアルゴリズムによって決定される脂質／水比の比較

代替的な実施形態２
第二の代替的な実施形態では、スペクトルに対する散乱効果を決定するのに上記代替的な実施形態１と同じ方法をまず使う。脂質水比を決定するには、スペクトルに対する吸収の効果が次式に比例するという近似を使う。

散乱の寄与を決定するために点S₁およびS₂においてスペクトルを測定するのとは別に、再び二つの点S₃およびS₄を測定する。ただし、点S₁およびS₂の近傍である限り、位置は任意であってもよい。たとえば、S₃およびS₄を1195nmおよび1210nmに位置されるよう選ぶことができる。散乱の効果はわかっているので、次式に従って散乱を除去することができる。

表IIでは、方法３と称されるこの方法の例が与えられている。この方法３の精度は方法２よりも低い。特に、脂質の量が多い場合には、逸脱は有意となりうる。

代替的な実施形態３
第三の代替的な実施形態では、スペクトルに対する散乱効果を決定するのに上記代替的な実施形態１と同じ方法をまず使う。脂質水比を決定するには、スペクトルに対する吸収の効果が次式に比例するという近似を使う。

散乱の寄与を決定するために点S₁およびS₂においてスペクトルを測定するのとは別に、再び二つの点S₃およびS₄を測定する。ただし、点S₁およびS₂の近傍である限り、位置は任意であってもよい。たとえば、S₃およびS₄を1195nmおよび1210nmに位置されるよう選ぶことができる。散乱の効果はわかっているので、次式に従って散乱を除去することができる。

表IIでは、この方法４の例が与えられている。この方法４の精度は方法２よりも低い。特に、脂質の量が多い場合には、逸脱は有意となりうる。

代替的な実施形態４
あるさらなる方法は、上記で定義した二つの点S₃およびS₄を考え、これらを散乱について補正することである。S₃がS₂と異なるのは、脂質に起因する吸収の変化だけなので、

となる。S₄についても同様だが、今度は違いは水による吸収においてのみである。

吸収が、小さな変化については吸収に線形比例すると想定すると、次のようにして吸収を決定できる。

よって、次式が得られる。

ここで、lwは脂質‐水比（lipid-water ratio）を表す。表IIでは、この方法５の例が与えられている。

代替的な実施形態５
上記の諸実施形態のさまざまな修正が可能である。たとえば、吸収の近似(5)および(7)以外の方法を取る。しかしながら、上記で提案した散乱の効果を除去する方法は使われる。上記で述べた四つより多くの点を使うことも、結果を改善するために可能である。たとえば、S₃とS₄の間に追加的な点を使えば結果が改善できる。

水および脂質についてそれぞれ吸収スペクトルを丹念に測定し、該スペクトルを調べることによって、ラムダ１がラムダ２での水に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、ラムダ１での脂質に対する光学吸収係数がラムダ２での脂質に対する光学吸収係数と実質的に同様であるという条件を満たす波長の集合として、具体的な波長の集合が同定された。これらの波長の集合は、波長の集合｛740.0nm;773.0nm｝、｛955.0nm;1000.0nm｝、｛1010.0nm;1128.5nm｝、｛1150.5nm;1251.0nm｝または｛1380.9nm;1663.9nm｝を含む。これらは表IIIにも与えられている。

表III：五つの異なる波長の組の、異なる波長におけるさまざまな成分（水、脂質および血液構成要素オキシヘモグロビンHbO2およびヘモグロビンHb）に起因する吸収

装置実施形態
以下に、上記で述べたさまざまな実施形態に基づいて、いくつかの狭い波長帯域において組織属性を検出できる実施形態のいくつかの例を記載する。

図３は、必要な波長選択性に到達するためにフィルタを使う装置実施形態の例を示している。左（図３Ａ〜Ｃ）：フィルタを備える検出器。右（図３Ｄ〜Ｆ）：フィルタを備える光源。図３Ａ〜Ｃでは、光検出器（PD）がフィルタを備える。一方、図３Ｄ〜Ｆでは、光源（S）がフィルタを備える。

図３Ａでは、狭帯域フィルタ（f）の角度依存性を利用して必要とされる波長が選択される。フィルタを適切な角度に傾けることによって、必要とされる波長が検出されることができる。

図３Ｂでは、透過波長が位置の関数として変化する狭帯域フィルタ（f）を利用している。光ビームに対してフィルタをシフトさせることなどにより光ビームがフィルタに当たる位置を変えることによって、必要とされる波長が選択される。

図３Ｃでは、必要とされる諸波長の狭帯域フィルタを含むフィルタ・ホイール（fw）が使われる。モータ（M）によってフィルタ・ホイールが回転させられると、適切な波長が選択できる。むろん、ホイールの代わりに、別個の諸フィルタを含むストリップを使うこともできる。

図３Ｄ〜Ｆは、光検出器（PD）でなく光源（S）がフィルタを備えるというほかは、それぞれ図３Ａ〜Ｃと同様である。

図４は、波長選択性が散乱性要素によって到達される装置実施形態の例を示している。これらの図では格子が使われているが、プリズムを使っても同じくらいよい。格子（gr）は光を光検出器（PD）のほうに回折させる。光が回折される方向は波長に依存する。検出器の前にある開口（a）の位置および大きさが、検出される波長範囲の中心波長および幅を決定する。

図４Ａでは、波長は、開口が静止したまま、格子（gr）を傾けるまたは回転させることによって選択される。

図４Ｂでは、波長は、格子（gr）の配向を止めたまま、開口の位置をシフトさせることによって選択される。光検出器の感度のある領域が、必要とされる開口のシフトより小さい場合には、開口と一緒に光検出器もシフトさせることが必要となることがある。

図４Ｃでは、必要とされる開口位置の変化が、モータ（M）によって、種々の半径のところに開口スリットを含む開口ホイール（aw）を回転させることによって実現される。光検出器の感度のある領域が、開口ホイール（aw）上の開口半径の広がりより小さい場合には、開口を透過した光を光検出器のほうに導くために光学的な手段を用いることができる。

図４Ｄでは、光ガイド（たとえば光ファイバー）がこの効果に向けて使われるが、他の手段を使うこともできる。たとえば、各開口の背後で鏡を用いて光を光検出器のほうに偏向させるなど。

光源において種々の変調周波数でさまざまな波長帯域を変調し、検出器においてこれらを復調することも可能である。この技法は、公開された特許出願WO2009/153719で記載されている。

本発明の範囲から外れることなく、他のさまざまな修正が構想できる。たとえば、二つ以上の検出器を使う、または発光ダイオード（LED）またはレーザー源のような波長帯域が異なる二つ以上の光源を使うなど。

図５は、本発明のある実施形態に基づく装置（１００）を示している。本装置は、ラムダ１で測定された第一の光学パラメータから導出される情報（１０１）を受け取り、ラムダ２で測定された第二の光学パラメータから導出される情報（１０２）を受け取り、ラムダ３で測定された第三の光学パラメータから導出される情報（１０３）を受け取り、第一の光学パラメータから導出された情報（１０１）および第二の光学パラメータから導出された情報（１０２）に基づいて散乱パラメータ（sp）を計算し、散乱パラメータ（sp）から導出される情報および第三の光学パラメータから導出される情報（１０３）に基づいて脂質‐水比（lw）を計算するよう構成されたプロセッサ（１０８）を有する。さらに、図示した装置は、さまざまな組織型に関する情報を含むデータベースにアクセスし、どの組織型（１１２）（単数または複数）を試料が含む可能性が最も高いかを識別するようさらに構成される。ここで、該識別は、脂質‐水比に基づき、さらに、散乱比（sp）または第一、第二および第三の光学パラメータからそれぞれ導出された情報（１０１）（１０２）（１０３）の任意のものといった他のパラメータに基づいていてもよい。

さらに、関連する試料中の脂質‐水比を決定するためのシステムが提供されてもよい。本システムは、上記第一の側面に基づく装置を有しており、本システムはさらに、試料の脂質‐水比に関する情報を有する、図５に描かれるデータベース（１１０）のようなデータベースをさらに有する。前記データベースはさらに、どの組織型（単数または複数）を試料が含む可能性が最も高いかの判別を可能にするよう、さまざまな組織型に関する情報を含んでいてもよい。あるいはまた、データベースは、食品一般、すなわち動物（そしてそれから派生した食品、たとえばミルクおよびチーズ）および植物（たとえばナッツおよび他の脂質含有原材料）の両方からの食品に関する情報を含む。いくつかの実施形態では、脂質‐水比を表す値を送信する送信機を有するシステムが提供されてもよい。送信機を有することは、脂質‐水比を表す値が任意の受け手に送信されることができ、すると受け手は脂質‐水比を利用できるようになるという点で有利でありうる。そのような受け手は、ユーザー、ディスプレイ、コンピュータなどのいずれであってもよい。

図６は、本発明のある側面に基づく試料中の脂質‐水比を決定する方法のフローチャートである。そのような方法は、
・第一の選択された相異なる波長ラムダ１において第一の光学パラメータを測定する段階（S1）と；
・第二の選択された相異なる波長ラムダ２において第二の光学パラメータを測定する段階（S2）と；
・第三の選択された相異なる波長ラムダ３において第三の光学パラメータを測定する段階（S3）と；
・第一の光学パラメータおよび第二の光学パラメータに基づいて散乱パラメータを決定する段階（S4）と；
・散乱パラメータおよび第三の光学パラメータに基づいて脂質‐水比を決定する段階（S5）とを含み、
ラムダ１での水に対する光学吸収係数はラムダ２での水に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、ラムダ１での脂質に対する光学吸収係数はラムダ２での脂質に対する光学吸収係数と実質的に同様である。

まとめると、本発明は、試料の脂質‐水比および散乱パラメータを決定するための装置、方法およびコンピュータ・プログラムに関する。特に、本発明は、さまざまな波長で光学パラメータを測定するよう構成された光源および光検出器を有する装置であって、それらの波長は、それらの波長の二つにおいて水および脂質の両方についての吸収係数が実質的に同一になるよう選択される、装置に関する。これは、散乱パラメータの決定を可能にする。第三の波長におけるさらなる測定は、水‐脂質比の決定を可能にする。ある個別的な実施形態によれば、介入中に脂質‐水比および散乱に関して組織を検査できるよう、光源および検出器は介入デバイスとの関係において配置される。

本発明は、特定の実施形態との関連で記述されたが、本発明は、いかなる仕方であれ提示された例に限定されると解釈すべきではない。本発明の範囲は、付属の請求項によって記載される。請求項のコンテキストにおいて、用語「有する」または「含む」は他の可能な要素またはステップを排除するものではない。また、単数形での言及は複数を排除すると解釈すべきではない。請求項で図面に示される要素に関する参照符号が使われたとしても、やはり、本発明の範囲を限定するものと解釈すべきではない。さらに、異なる請求項で言及される個々の特徴は、有利に組み合わされる可能性があるかもしれず、それらの特徴が異なる請求項で言及されているということは特徴の組み合わせが可能でないとか有利でないことではない。
いくつかの態様を記載しておく。
〔態様１〕
関連する試料中の脂質‐水比を決定するための装置であって：
・光源と、
・光検出器とを有し、
前記光源および前記光検出器は、限られた数の選択された相異なる諸波長において試料の光学パラメータを測定するよう構成されており、前記選択された相異なる諸波長であるラムダ１、ラムダ２およびラムダ３においてそれぞれ第一、第二および第三の光学パラメータを測定するよう構成されており、
ラムダ１での水に対する光学吸収係数はラムダ２での水に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、ラムダ１での脂質に対する光学吸収係数はラムダ２での脂質に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、
当該装置は、ラムダ１およびラムダ２で測定された第一および第二の光学パラメータおよびラムダ３で測定された第三の光学パラメータに基づいて試料の脂質‐水比を決定することができる、
装置。
〔態様２〕
第一の選択された波長ラムダ１および第二の選択された波長ラムダ２は、散乱と吸収からの光学パラメータへの寄与の分離を可能にするよう選ばれる、態様１記載の装置。
〔態様３〕
さらに、散乱パラメータと前記第一および第二の光学パラメータとの間の直接的な関係を介して散乱パラメータを決定できる、態様１記載の装置。
〔態様４〕
さらに、前記散乱パラメータに基づいて新鮮さを示すパラメータを決定することができる、態様３記載の装置。
〔態様５〕
さらに、異なる波長帯域をもつ複数の光源および／または異なる波長帯域をもつ複数の光検出器を含み、前記波長帯域の二つはラムダ１およびラムダ２に対応する、態様１記載の装置。
〔態様６〕
当該装置がさらに、
・ラムダ１で測定された前記第一の光学パラメータから導出された情報を受け取り、
・ラムダ２で測定された前記第二の光学パラメータから導出された情報を受け取り、
・ラムダ３で測定された前記第三の光学パラメータから導出された情報を受け取り、
・前記第一の光学パラメータから導出された情報および前記第二の光学パラメータから導出された情報に基づいて散乱パラメータを計算し、
・前記散乱パラメータから導出された情報および前記第三の光学パラメータから導出された情報に基づいて脂質‐水比を計算するよう構成されたプロセッサを有する、
態様１記載の装置。
〔態様７〕
当該装置がさらに、さまざまな組織型に関する情報を含むデータベースにアクセスし、どの組織型（単数または複数）を試料が含む可能性が最も高いかを識別するよう構成されており、前記識別は前記脂質‐水比に基づく、態様６記載の装置。
〔態様８〕
波長ラムダ１およびラムダ２は、波長の組｛740.0nm;773.0nm｝、｛955.0nm;1000.0nm｝、｛1010.0nm;1128.5nm｝、｛1150.5nm;1251.0nm｝または｛1380.9nm;1663.9nm｝のうちのいずれか一組と実質的に同一になるよう選ばれる、態様１記載の装置。
〔態様９〕
前記光源および前記光検出器が、介入デバイスとの関係で、該介入デバイスの近傍における試料の脂質‐水比を決定するよう配置される、態様１記載の装置。
〔態様１０〕
ラムダ１、ラムダ２およびラムダ３を含む四つの異なる波長で光学パラメータを測定するよう構成されている、態様１記載の装置。
〔態様１１〕
試料中の脂質‐水比を決定する方法であって：
・第一の選択された相異なる波長ラムダ１において第一の光学パラメータを測定する段階と；
・第二の選択された相異なる波長ラムダ２において第二の光学パラメータを測定する段階と；
・第三の選択された相異なる波長ラムダ３において第三の光学パラメータを測定する段階と；
・前記第一の光学パラメータおよび前記第二の光学パラメータに基づいて散乱パラメータを決定する段階と；
・前記散乱パラメータおよび前記第三の光学パラメータに基づいて脂質‐水比を決定する段階とを含み、
ラムダ１での水に対する光学吸収係数はラムダ２での水に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、ラムダ１での脂質に対する光学吸収係数はラムダ２での脂質に対する光学吸収係数と実質的に同様である、
方法。
〔態様１２〕
・第四の選択された相異なる波長ラムダ４において第四の光学パラメータを測定する段階をさらに含み、前記第四の光学パラメータも脂質‐水比を決定する前記段階において使用され、前記第三の波長ラムダ３は、水に対し、ラムダ１およびラムダ２における水に対する吸収係数と実質的に同じ吸収係数をもち、ラムダ４における脂質に対する吸収係数はラムダ１およびラムダ２における脂質に対する吸収係数と実質的に同じである、
態様１１記載の方法。
〔態様１３〕
前記脂質‐水比が：
・測定された光学パラメータをルックアップ・テーブル中に挿入する；
・さらなる光学パラメータを測定し、前記測定された光学パラメータのいくつかに、脂質‐水比を入力パラメータとして含むモデルを当てはめる；
・前記測定された光学パラメータのいくつかを、拡散理論に基づく解析的な近似と比較する、および／または
・前記測定された光学パラメータのいくつかをモンテカルロ計算の結果と比較する、
の段階うちのいずれか一つを使って決定される、
態様１１記載の方法。
〔態様１４〕
コンピュータ・プログラムであって、付随するデータ記憶手段を有する少なくとも一つのコンピュータを有するコンピュータ・システムが、
・第一の光学パラメータから導出された情報を受領し、
・第二の光学パラメータから導出された情報を受領し、
・第三の光学パラメータから導出された情報を受領し、
・前記第一の光学パラメータから導出された情報および前記第二の光学パラメータから導出された情報に基づいて散乱パラメータを計算し、
・前記散乱パラメータから導出された情報および前記第三の光学パラメータから導出された情報に基づいて脂質‐水比を計算する、
よう構成されたプロセッサを動作させることを可能にするよう適応されているコンピュータ・プログラム。
〔態様１５〕
関連する試料中の脂質‐水比を決定するシステムであって、態様１記載の装置を有しており、当該システムはさらに、試料の脂質‐水比に関する情報を含むデータベースを有する、システム。

Claims (14)

1. 関連する試料中の脂質‐水比を決定するための装置であって：
   ・光源と、
   ・光検出器とを有し、
   前記光源および前記光検出器は、限られた数の選択された相異なる諸波長において試料の光学パラメータを測定するよう構成されており、前記選択された相異なる諸波長である第一、第二および第三の波長においてそれぞれ第一、第二および第三の光学パラメータを測定するよう構成されており、
   前記第一の波長での水に対する光学吸収係数は前記第二の波長での水に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、前記第一の波長での脂質に対する光学吸収係数は前記第二の波長での脂質に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、
   当該装置は、前記第一および第二の波長で測定された第一および第二の光学パラメータおよび前記第三の波長で測定された第三の光学パラメータに基づいて試料の脂質‐水比を決定することができ、
   前記第三の波長は、前記第一および第二の波長および前記第一および第二の光学パラメータにより定まる直線が、試料の光学パラメータの波長依存性を表わすスペクトルと交差する点で特定される、
   装置。
2. 前記第一の波長および前記第二の波長は、散乱と吸収からの光学パラメータへの寄与の分離を可能にするよう選ばれる、請求項１記載の装置。
3. さらに、散乱パラメータと前記第一および第二の光学パラメータ値との間の直接的な関係に基づいて、前記第一および第二の光学パラメータ値から散乱パラメータを決定できる、請求項１記載の装置。
4. さらに、前記散乱パラメータに基づいて新鮮さを示すパラメータを決定することができる、請求項３記載の装置。
5. さらに、異なる波長帯域をもつ複数の光源および／または異なる波長帯域をもつ複数の光検出器を含み、前記波長帯域の二つは前記第一および第二の波長に対応する、請求項１記載の装置。
6. 当該装置がさらに、
   ・前記第一の波長で測定された前記第一の光学パラメータから導出された情報を受け取り、
   ・前記第二の波長で測定された前記第二の光学パラメータから導出された情報を受け取り、
   ・前記第三の波長で測定された前記第三の光学パラメータから導出された情報を受け取り、
   ・前記第一の光学パラメータから導出された情報および前記第二の光学パラメータから導出された情報に基づいて散乱パラメータを計算し、
   ・前記散乱パラメータから導出された情報および前記第三の光学パラメータから導出された情報に基づいて脂質‐水比を計算するよう構成されたプロセッサを有する、
   請求項１記載の装置。
7. 当該装置がさらに、さまざまな組織型に関する情報を含むデータベースにアクセスし、どの組織型（単数または複数）を試料が含む可能性が最も高いかを識別するよう構成されており、前記識別は前記脂質‐水比に基づく、請求項６記載の装置。
8. 前記第一および第二の波長は、波長の組｛740.0nm;773.0nm｝、｛955.0nm;1000.0nm｝、｛1010.0nm;1128.5nm｝、｛1150.5nm;1251.0nm｝または｛1380.9nm;1663.9nm｝のうちのいずれか一組と実質的に同一になるよう選ばれる、請求項１記載の装置。
9. 前記光源および前記光検出器が、介入デバイスとの関係で、該介入デバイスの近傍における試料の脂質‐水比を決定するよう配置される、請求項１記載の装置。
10. 前記第一、第二および第三の波長を含む四つの異なる波長で光学パラメータを測定するよう構成されている、請求項１記載の装置。
11. 試料中の脂質‐水比を決定する装置の作動方法であって：
    ・測定手段が、第一の波長において第一の光学パラメータを測定する段階と；
    ・測定手段が、第二の波長において第二の光学パラメータを測定する段階と；
    ・測定手段が、第三の波長において第三の光学パラメータを測定する段階と；
    ・決定手段が、前記第一の光学パラメータおよび前記第二の光学パラメータに基づいて散乱パラメータを決定する段階と；
    ・決定手段が、前記散乱パラメータおよび前記第三の光学パラメータに基づいて脂質‐水比を決定する段階とを含み、
    前記第一の波長での水に対する光学吸収係数は前記第二の波長での水に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、前記第一の波長での脂質に対する光学吸収係数は前記第二の波長での脂質に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、
    前記第三の波長は、前記第一および第二の波長および前記第一および第二の光学パラメータにより定まる直線が、試料の光学パラメータの波長依存性を表わすスペクトルと交差する点で特定される、
    方法。
12. 前記脂質‐水比が：
    ・測定された光学パラメータをルックアップ・テーブル中に挿入する；
    ・さらなる光学パラメータを測定し、前記測定された光学パラメータのいくつかに、脂質‐水比を入力パラメータとして含むモデルを当てはめる；
    ・前記測定された光学パラメータのいくつかを、拡散理論に基づく解析的な近似と比較する、および／または
    ・前記測定された光学パラメータのいくつかをモンテカルロ計算の結果と比較する、
    の段階うちのいずれか一つを使って決定される、
    請求項１１記載の方法。
13. コンピュータ・プログラムであって、付随するデータ記憶手段を有する少なくとも一つのコンピュータを有するコンピュータ・システムが、
    ・第一の波長において測定された第一の光学パラメータから導出された情報を受領し、
    ・第二の波長において測定された第二の光学パラメータから導出された情報を受領し、
    ・第三の波長において測定された第三の光学パラメータから導出された情報を受領し、
    ・前記第一の光学パラメータから導出された情報および前記第二の光学パラメータから導出された情報に基づいて散乱パラメータを計算し、
    ・前記散乱パラメータから導出された情報および前記第三の光学パラメータから導出された情報に基づいて脂質‐水比を計算する、
    よう構成されたプロセッサを動作させることを可能にするよう適応されており、
    前記第一の波長での水に対する光学吸収係数は前記第二の波長での水に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、前記第一の波長での脂質に対する光学吸収係数は前記第二の波長での脂質に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、
    前記第三の波長は、前記第一および第二の波長および前記第一および第二の光学パラメータにより定まる直線が、試料の光学パラメータの波長依存性を表わすスペクトルと交差する点で特定される、
    コンピュータ・プログラム。
14. 関連する試料中の脂質‐水比を決定するシステムであって、請求項１記載の装置を有しており、当該システムはさらに、試料の脂質‐水比に関する情報を含むデータベースを有する、システム。

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