JP6295474B2 - 分光学的探索アプリケーションにおいて対象の標準物質をタグ付けする方法 - Google Patents
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Description
現代の分析機器は、試料中の検体の濃度に関係し得る多チャンネルデータ又は試料中に存在する１つ又は複数の物質の識別に関係し得る多チャンネルデータを頻繁に生成することができる（本明細書では、前者を定量分析、後者を定性分析と呼ぶ）。このようなデータを生成できる機器の例としては、赤外線及びラマン分光計、質量分析計、蛍光Ｘ線分析（ＸＲＦ：Ｘ−ｒａｙ Ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ）分光計、及び核磁気共鳴（ＮＭＲ：Ｎｕｃｌｅａｒ Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）分光計が挙げられる。定性分析の範囲内には、行われ得るいくつかのタイプの評価がある。
１つのタイプの定性分析評価は、測定機器応答（ｍｅａｓｕｒｅｄ ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ ｒｅｓｐｏｎｓｅ）が対象の特定物質の１つ又は複数の参照ライブラリシグネチャに一致しているかどうかを調べる認証である。言い換えれば、このタイプの分析は、試験物質スペクトルが真の物質と一致しているかどうかを判断することを目的とする。認証が行われるアプリケーションの例としては、正しいものが供給されたかどうかを判断するための供給業者から受け取った原料の評価、本物か偽物かを判断するための錠剤の検査、及び混ぜ物をされたか、損なわれたかどうか等を判断するための物質の分析が挙げられる。
別のタイプの定性分析評価は、測定機器応答における特徴の少なくとも１つのサブセットが１つ又は複数の対象の特定物質に対応するかどうかを評価するスクリーニングである。このタイプの評価は試験物質が特定の物質を含むように思われるかどうかを評価する。スクリーニングは、麻薬、爆発物、又は環境懸念物質など特に関心のある非常に小さな組の検体を有する試験物質により使用され得る。スクリーニング評価では、監視リスト内に無い物質を識別する必要はない。例えば、子供の玩具が鉛を含むかどうかを知ることは重要かもしれないが、どのようなタイプのプラスチック、木材、又は金属かを理解する必要はない。
さらに別のタイプの定性分析評価は、既知物質のライブラリを徹底的に調べ、未知の機器応答と既知物質の格納応答（又は、既知物質の格納応答の組み合わせ）との類似点を探すことにより行われる識別である。このような評価は、ユーザが何を検査しているか知らなくしたがって「この物質は何か？」を知りたいと仮定している。コンピュータ支援識別はしばしば「自動スペクトル探索」と呼ばれ、危険性物質（ｈａｚｍａｔ：ｈａｚａｒｄｏｕｓ ｍａｔｅｒｉａｌ）コール及び実験室調査などのシナリオにおいてしばしば使用される。
上の説明から、認証問題は極めて特殊な必要性を有するユーザ（何のための検査をしているかを正確に知るユーザ）のために設計されるということに注目し得る。一方、スクリーニング問題と識別問題との境界はあまりない。識別装置が提供する極めて広い応用可能性を考えると、これら装置はスクリーニング装置が検知するように構成されるかもしれない任意の検体（プラスさらに多くの検体）を識別するために使用され得るということに留意されたい。識別により提供される広い応用可能性をユーザに断念させる次の２つのスクリーニングの主な利点は、スクリーニングアルゴリズムは通常は、識別アルゴリズムより高い検知率と検出の低い下限値とを有するように構成され得るということと、スクリーニング装置は対象の特定物質が検知されたという視覚的及び／又は聴覚的キューをユーザに提供するように構成され得るということである。ある物質を検知しても識別アプリケーションは特定の物質が他の物質より重要である又は懸念されるとは言わない。
上に説明したものなど従来の機構は様々な欠陥に悩まされる。予想できるように、純粋な成分試料を正確に識別することより未知の混合物の自動分析法を精密に行う方がより挑戦的であると一般的には考えられる。今日頻繁に使用される最近の参照データベースは１０，０００を越える基準スペクトルを含み、多くの混合手順は４以上の混合成分を照合しようとしている。評価することができる有り得る混合解候補の数は次式により表される「ｎチューズｋ（ｎ ｃｈｏｏｓｅ ｋ）」により表され得る。
ここで、Ｎは有り得る混合解候補の数、ｎは利用可能な基準スペクトルの数、ｋは同時に照合される混合成分の最大数である。１０，０００項目を有する参照ライブラリについては、有り得る混合組み合わせの数は同時に照合される成分の数と共に急速に増大する。
上に示したように、分析が２つの成分だけの混合物を探すことに制限される場合でも、１０，０００項目参照ライブラリが使用されると１０7を越える有り得る解が存在する。自動スペクトル探索アプリケーションにおいて使用される大きな参照データベースと連動する際に形成され得る非常に大きな数の有り得る混合の組み合わせのため、ライブラリをより管理しやすいエントリ数まで選択して絞り込むために使用することができる速算を行うことが一般的である。このような手順は未知のスペクトル内に表される可能性が高い参照候補を保持するように設計されるが、この手順は決して完全ではない。したがって、自動混合物識別（ａｕｔｏｍａｔｅｄ ｍｉｘｔｕｒｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）の１つの共通故障モードは、未知のものの中に存在する検体が、より遅くかつより精密な最終分析アルゴリズムによる検査に先立って考察から放棄されるということである。
一般的識別アルゴリズムとは対照的に、スクリーニング手法は対象の検体が前もって規定されることを必要とする。しばしば、起こり得る干渉もまた前もって規定される。したがって、分析に使用される基準スペクトルデータベースは既に全く小さく、選択絞り込み（ｄｏｗｎ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ）を行う必要はない。したがって、スクリーニングアルゴリズムは、最終分析アルゴリズムによる分析に先立つ目標化合物の早期放棄に関連する偽陰性状態に悩まされない。
本発明の実施形態は、このような欠陥を顕著に克服し、分光学的探索アプリケーションにおいて対象の標準物質のタグ付けを可能にする機構と技術を提供する。
本明細書に開示されるのは、識別装置により提供される広い応用可能性（何千もの有り得る識別結果）とスクリーニング装置の改善された検出及び報告能力とを組み合わせる方法である。簡潔には、本方法論は、ユーザが物質をタグ付けしてデータベース又はライブラリ内に監視リストを生成する能力を提供することに関わる。監視リスト物質は、試料中に存在するかもしれないとユーザが信ずべき理由を有する物質である、又はそれらが存在するということを示唆する事前情報を有しなくてもユーザがそれらを詳細に確認したいというような懸念のある物質であるかのいずれかである。監視リスト物質は、これらの物質の検出の限界が改善されるようなやり方でアルゴリズムにより処理される。加えて、監視リスト物質は、対象の物質が検知されるとユーザに明確に示すように装置ディスプレイにおいて優先的に処理される。
分光学的探索アプリケーションにおいて対象の標準物質をタグ付けする方法の特定の実施形態では、本方法は、試料物質の分光分析の最終分析中に考察されるべき標準物質の候補リストを取得する工程を含む。本方法はまた、試料物質の分光学的評価の最終分析のために保持されるべき少なくとも１つの物質の監視リストを提供する工程を含む。加えて、本方法は、少なくとも１つの物質の監視リストと物質の参照リストとを使用して試料物質の最終分析を行う工程と、試料物質のスペクトルが監視リスト上と参照リスト上の物質の少なくとも１つのスペクトルと一致するかどうかを判断する工程とを含む。
他の実施形態は、分光学的探索アプリケーションにおいて対象の標準物質をタグ付けするためのコンピュータ可読コードを有するコンピュータ可読媒体を含む。コンピュータ可読媒体は、試料物質の分光分析の最終分析の一部として考察されるべき物質の参照リストを取得するための命令を含む。コンピュータ可読媒体はまた、試料物質の分光分析の最終分析のために保持すべき少なくとも１つの物質の監視リストを提供するための命令を含む。加えて、コンピュータ可読媒体は、少なくとも１つの物質の監視リストと物質の参照リストとを使用して試料物質の最終分析を行うための命令と、試料物質のスペクトルが監視リスト上と参照リスト上の物質の少なくとも１つのスペクトルと一致するかどうかを判断するための命令とを含む。
さらに他の実施形態は、本発明の実施形態として本明細書に開示されたすべての動作方法を処理するように構成されたコンピュータ化装置（例えば、分光システム）を含む。このような実施形態では、コンピュータ化装置は、メモリシステム、プロセッサ、及びこれらの部品を接続する相互接続機構内の通信インターフェースを含む。メモリシステムは、本明細書で説明したように分光学的探索アプリケーションにおいて対象の標準物質をユーザがタグ付けできるようにする方法であって、プロセッサ上で行われると（例えば、実行されると）本発明の実施形態として本明細書で説明された方法実施形態及び動作のすべてを行うようにコンピュータ化装置内で本明細書で説明したように動作する方法により符号化される。したがって、本明細書で説明された処理を行う、又は行うようにプログラムされる任意のコンピュータ化装置も本発明の実施形態である。
本明細書に開示された本発明の実施形態の他の構成は、上に要約され以下に詳細に開示される方法実施形態工程及び動作とを行うためのソフトウェアプログラムを含む。より具体的には、コンピュータプログラム製品は、符号化されたコンピュータプログラム論理を含むコンピュータ可読媒体を有し、コンピュータ化装置において行われると本明細書で説明したように分光学的探索アプリケーションにおいて対象の標準物質をタグ付けする関連動作を提供する一実施形態である。コンピュータプログラム論理は、計算システムを有する少なくとも１つのプロセッサ上で実行されるとプロセッサに本発明の実施形態として本明細書で示される動作（例えば、方法）を行わせる。本発明のこのような構成は通常、光学媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ）、フロッピー（登録商標）又はハードディスクなどのコンピュータ可読媒体上に、又は１つ又は複数のＲＯＭ又はＲＡＭ又はＰＲＯＭチップ内のファームウェア又はマイクロコード、又は特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、又は１つ又は複数のモジュール、共用ライブラリなど内のダウンロード可能ソフトウェアイメージなどの他の媒体上に、配置又は符号化されたソフトウェア、コード、及び／又は他のデータ構造として提供される。ソフトウェア又はファームウェア又は他のこのような構成は、コンピュータ化装置内の１つ又は複数のプロセッサに本発明の実施形態として本明細書で説明される技術を行わせるためにコンピュータ化装置上に導入され得る。データ通信装置又は他のエンティティのグループなどコンピュータ化装置の集合で動作するソフトウェア処理もまた、本発明のシステムを提供することができる。本発明のシステムはいくつかのデータ通信装置上の多くのソフトウェア処理間で分散され得る、又はすべての処理は小さな一組の専用コンピュータ上で又は１つのコンピュータ上で単独で実行することができるかもしれない。
本発明の実施形態は、厳密にソフトウェアプログラムとして、ソフトウェア及びハードウェアとして、又はハードウェア及び／又は回路単独として具現され得るということを理解すべきである。本開示において論述された様々な特徴、技術、構成などのそれぞれは、独立に又は組み合わせて実行され得るということに留意されたい。したがって、本発明は様々なやり方で具現され見られ得る。また、本明細書の「発明の概要」章は本開示又は請求の範囲のあらゆる実施形態及び／又は漸増的に新規な態様を規定するとは限らないということに留意されたい。その代りに、この「発明の概要」は様々な実施形態の予備的論述と従来技術を越えた新規性の対応点だけを提供する。本発明のさらなる詳細、要素、及び／又は有り得る展望（置換）について、読者は以下にさらに論述される本開示の「発明を実施するための形態」章及び対応する図面へ導かれる。
前述のものは、添付図面に示される本発明の好適な実施形態の以下のより具体的な説明から明らかになる。添付図面では、同様な参照文字は通常、様々な図を通して同じ部品を指す。添付図面は必ずしも原寸に比例していなく、むしろ本発明の原理を明瞭に示すために強調されている。
以下に記載される実施形態は、本発明を当業者が実施できるようにするための必要な情報を表し、本発明の実施形態を実施する最良のモードを示す。添付図面に照らし以下の説明を読むと、当業者は本発明の概念を理解し、本明細書で特には検討されていないこれらの概念の応用を認識する。これらの概念と応用は本開示の範囲と添付の特許請求範囲に入るということを理解すべきである。
次に、本発明の好ましい実施形態について添付図面を参照して説明する。しかしながら、本発明は様々な形式で具現化され得、本明細書に記載された実施形態に限定されるべきではなく、むしろ、本実施形態は、本開示が詳細かつ完全となり本発明の範囲を当業者に十分に伝えるように提供される。添付図面に示される特定の実施形態の詳細な説明に使用される用語は本発明を制限することを意図するものではない。添付図面では、同じ数字は同じ要素を指す。
コンピュータ支援識別又は「自動スペクトル探索」アルゴリズムは長年の間使用されてきた。初期の手法は、ピークテーブル比較（ｐｅａｋ ｔａｂｌｅ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｓ）と様々な全スペクトラム探索方法とに基づく手順を含む。最近、自動混合物分析のための確率ベースの方法及び手順も導入された。
分光学的探索アプリケーションにおいて対象の標準物質をタグ付けするための本開示方法と装置の１つの態様は、対象のタグ付き項目（監視リスト物質）が最終分析アルゴリズムによる考察から時期尚早に除去されにくくすることを保証することである。従来のスペクトル探索アプリケーション（ユーザに対象の項目をタグ付けできるようにしない）では、選択絞り込み処理中に対象の特定物質を優先させない。したがって、未知のスペクトルは、参照データベースからの各物質と迅速に比較され（通常は、ピークテーブルなどのデータの圧縮形式を使用して）、上位ｍ項目が保持されるように順位リストが生成される。これにより、本シナリオのユーザの知識（例えば、対象の特定物質が存在するかもしれないということを示唆する他のインテリジェンスを有し得る）が分析の結果に影響を与えないようにする。
本発明の特定の実施形態では、監視リスト上のすべての項目は、最終分析アルゴリズムによる考察のために自動的に保持される。これは、存在するかもしれないとユーザが懸念する又は信じるいかなる物質も分析アルゴリズムにより十分な考察を受けることを保証する。時間制約がすべての監視リスト物質を最終分析アルゴリズムにより考察されないようにする状況に関しては、本発明の別の実施形態は選択絞り込み手順中に監視リストを優先的に重み付けする。これを達成するためにとるべき多くの手法がある。例えば、保持される総数（ｍ＋ｋ）個の物質を所望の期間内に評価するために、選択絞り込みのために通常の迅速分析を行い、上位ｍ個の非監視リスト物質と上位ｋ個の監視リスト物質を保持することができるかもしれない。又は、監視リスト物質毎に閾値を決定することができるかもしれなく、閾値を越えれば物質は全参照ライブラリに対するそのランク付けとは無関係に自動的に保持され、閾値未満であれば物質はライブラリに対して高くランク付けられる場合だけ保持される。当業者は、選択絞り込み中に監視リスト物質を優先的に保持する他の手段を容易に考案できるかもしれないということを認識することになる。
試料中に存在するかもしれない複数の有り得る成分が判断されると、分析は最終分析識別アルゴリズムを使用して行われる。本発明の文脈の中では、最終分析に供するように選択された複数の成分は監視リスト物質と非監視リスト物質の両方を常に含むことになる。従来の手法を使用すると、監視リストが無いので、存在するかも知れないとユーザが信じる物質（例えば、麻薬、爆発物、化学兵器）は最初の選択絞り込み手順を通過すれば最終分析アルゴリズムによってだけ考察される。いずれの場合も、次の工程は、未知のスペクトルが１つ又は複数の純粋な基準スペクトル又は基準スペクトルの組み合わせに一致するかを評価することである。真に自動化されるべき分析のためには、いずれかの成分があればどの成分が報告されるかを判断するアルゴリズムにおいて適合度（ｇｏｏｄｎｅｓｓ ｏｆ ｆｉｔ）閾値を設定しなければならない。自動分析法では、報告閾値を設定する必要性は普遍的であり、どのタイプの分析アルゴリズムが使用されるかに依存しない。
報告閾値の選択は、探索器の真陽性率（ＴＰＲ：ｔｒｕｅ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｒａｔｅ）と偽陽性率（ＦＰＲ：ｆａｌｓｅ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｒａｔｅ）とのトレードオフに直接的影響を与える。危険性物質コールなどの典型的な未知識別シナリオでは、ＦＰＲが低く保たれることを保証するために特別の配慮がなされる。これにより、曖昧かもしれない情報にユーザが働きかけるのを防止し、より多くの確定的情報を提供し得る他の評価にユーザが時間と努力を集中できるようにする。スクリーニングシナリオでは、報告閾値はＦＰＲを犠牲にしてでさえＴＰＲを最大化するためにしばしば設定される（しばしば、陽性結果があると、有り得る偽陽性を低減するために行われ得る第２の確認試験がある）。
今述べた考察に基づき、スクリーニングアルゴリズムが標準的識別アルゴリズムより良好な検出率を提供することができる別の理由は、報告閾値を設定するめに使用される判定基準（ＴＰＲ対ＦＰＲ）が異なるやり方で最適化されるということである。本発明の文脈では、監視リストは、ユーザが試料中に存在するかもしれないと信ずべき理由を有する物質、又は場合によってはＦＰＲを犠牲にしてＴＰＲの最大化が許容可能であると考えられるこのような重大な懸念のある物質のいずれかを表す。したがって、本発明の一実施形態では、監視リスト物質の報告閾値は、それらの物質を検知する確率を最大化するように、非監視リスト物質とは異なるやり方で設定され得る。
上記のように、いくつかの最終分析アルゴリズムは確率ベースの方法を使用する。このようなアルゴリズムは、「事前確率」を取り込むことができ、「測定物質が１ライブラリエントリ対別ライブラリエントリ（ｏｎｅ ｌｉｂｒａｒｙ ｅｎｔｒｙ ｖｅｒｓｕｓ ａｎｏｔｈｅｒ）の表現である」排他的確率（しばしば「事後確率」を呼ばれる）を判断するためにベイズの定理（Ｂａｙｅｓ ｔｈｅｏｒｅｍ）を利用することができる。追加のインテリジェンス（すなわち、物質の色、ｐＨ、又は相などの測定機器応答以上の情報）が測定時に入手可能でない場合は、いかなる特定ライブラリ成分の先順位優先（ｐｒｉｏｒ ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）も存在しない（確率文献では「無情報事前分布（ｆｌａｔ ｐｒｉｏｒ）」としばしば称される状態）。前述のように、監視リストがユーザにより提供された場合、これはユーザが特定の組の物質が他の組の物質より試料中に存在する可能性が高いと信じているという指標である。したがって、本発明の一実施形態は、確率ベースの方法が使用された場合に非監視リスト項目に対する監視リスト項目の好ましい事前確率を提供することである。
上述のように、スクリーニングアルゴリズムは、測定機器応答の少なくとも１つのサブセットの特徴が１つ又は複数の対象物質に対応するかどうかを判断するように設計される。したがって、スクリーニングする際、監視リストに無い物質を識別する必要はない。対照的に、識別アルゴリズムは、未知のスペクトル中の特徴のすべてを識別するように設計される。未知のスペクトルが参照ライブラリデータベース中に表されていない物質からの特徴を含めば、この作業は不可能になる。したがって、スクリーニングアルゴリズムは、未知の試料が参照ライブラリデータベース中に表されていない干渉を含むシナリオにおける検出能力を改善する。
本発明の追加の実施形態は、デュアルアルゴリズム（第１の工程では、今要約した修正識別アルゴリズムが利用される）能力を導入する。監視リストと非監視リストとを合成した報告判定基準を満たす許容可能な解が見つかれば、それが報告される。許容可能な解が見つからなければ、未知のスペクトルのすべての特徴が考慮されることを要求しないスクリーニングアルゴリズムを使用して第２の工程が行われる。
検出配慮に加えて、スクリーニング装置の他の１つの利点は、対象の特定物質が検知されたという視覚的及び／又は聴覚的キューをユーザに提供するようにしばしば構成されるということである。いくつかの識別システムは一般的カテゴリ脅威（例えば、爆発物、麻酔剤など）が識別されたということを示すことができるが、対象の特定物質（例えば、ニトログリセリン、コカインなど）が検知されたときにハイライトする一般的識別システムは存在しない。
本発明の特定の実施形態では、監視リスト物質を含む識別結果は監視リスト物質が検知されたときに特別のアイコンにより区別される。本発明の別の実施形態では、ユーザへのメッセージ（例えば、「監視リスト物質が検知された」）もまたこの情報をユーザへ伝えるために使用できるかもしれない。いずれの場合も、ユーザには「特定の」物質が検知されたという明白な指標が提供される。これは、結果の解釈から主観性を除くので、識別された物質が特に懸念されるかどうかをユーザが独立に評価することを必要としない。
上述のように、本発明は、ユーザ定義監視リスト物質の検出の確率と結果表示を改善するためにスクリーニングアルゴリズムのいくつかの特徴と共に識別アルゴリズムのいくつかの特徴を取り込む合成アルゴリズムアーキテクチャを利用する。監視リストはユーザ定義であるので、本手法は極めて柔軟性があり、様々なユーザグループにとって重要な広範なアプリケーションのために利用され得る（例えば、麻薬、爆発物、化学兵器、有毒工業用化学薬品など）。単一のユーザグループが単一「ミッションシナリオ」を越えるシナリオに適合するために様々な監視リストを有する装置を構成したいかもしれない。この考慮を支援するための本発明のいくつかの実施形態がある。
本発明の特定の実施形態下では、ユーザは、生成される任意の監視リストに名前を付ける機会が与えられる。この手法を使用して、装置の１つの有り得る実施形態は、ユーザが装置上に同時に存在する複数の監視リストから選択できるように装置を構成することである。様々な実施形態下では、単一の監視リストだけが常に装置上で許可されるが、どの監視リストが存在するかを（単純なインポート／エクスポート機能を介し）切り替える能力がある。
今述べたインポート／エクスポート機能は本発明の重要な一般的実施形態である。ユーザに単一装置上で様々な監視リストを切り替えできるようにすることに加えて、この機能は、複数の装置により、ユーザが、１つの装置上に監視リスト構成を生成し、次に、同装置から他の装置上にインポートされ得るように監視リスト構成をエクスポートできるようにする（例えば、これはフリート管理（ｆｌｅｅｔ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）の形式である）。
この手法の別の実施形態では、監視リストはアプリケーションに固有な基準データ（例えば、携帯スキャナ上では、これは工場ライブラリ項目に対応するかもしれない）とユーザにより提供される基準データ（例えば、ユーザ追加ライブラリ項目）との組み合わせを使用して構築され得る。監視リストがエクスポートされると、監視リストは、いかなるユーザ提供基準データも監視リスト構成と共にエクスポートされるように捕捉される（そうでなければ基準データベースのどの項目がタグ付けされているかを表す指数で構成される）。
本発明の一実施形態では、監視リスト報告閾値はハードコーディングされる又はそうでなければプロセッサにより自己決定され、一方、別の実施形態では、監視リスト報告閾値はシステム管理者により設定され得るかもしれない。
さらに別の実施形態では、タグ付け機能は、データの収集に使用されるべき適切な測定設定を判断するのを支援するために使用される。２つの特定ケースとしては、ラマン分光法と赤外分光法とが挙げられるであろう。これらの技術では、物質毎の信号強度が異なる。赤外分光法では、信号強度は吸収係数に基づき記述されるかもしれなく、一方、ラマン分光法実施者はラマン断面について論述するであろう。一般的に言えば、低信号強度を有する物質は、特に混合物中では、高信号強度を有する物質より検知することが困難である。これは、高信号強度を有する物質と低信号強度を有する第２の物質とを含む混合物からのスペクトルが、高信号強度に対応する物質により支配されるからである。言い換えれば、低信号強度を有する物質からのスペクトル寄与は、測定の雑音レベルに近づき得る。極めて弱い信号を有するということが知られているタグ付き項目を探すための測定を行う場合、検出の限界を改善する１つの手法は、タグ付き項目からの特徴が測定の雑音レベルより上にある可能性が高くなるように（物質が存在すれば）走査設定を変えることであろう。したがって、本発明の追加の実施形態は、監視リスト上の物質の既知のスペクトル特性（例えば、信号強度）に基づく走査設定（所望のＳＮ比など）を目標とする。この文脈における「走査設定」により参照されるのは、試料物質の分光分析結果を得るために使用される装置の任意の設定である。例えば、これは、試料を調べるために使用されるソース（光源など）の強度、持続時間又は波長、又は装置内の検出器の、又は検知信号の信号処理のための利得又は他の設定、又は行われる走査の数を含み得る。試料のスペクトルが監視リスト又は参照リスト上の物質の少なくとも１つのスペクトルと一致しない場合、本発明の任意の実施形態は同じ又は異なる走査設定で追加走査を行うことを任意選択的に含み得る。
次に、特定の例について論述する。図１を参照すると、分光システム１０が示される。分光システム１０は試料１４と通信する分析器１２を含む。分析器１２はデータベース１６とも通信する。通常、分析器１２は、データベース１６に格納された何万もの有り得る物質一致を調べる一般的識別試験を行い得る。分析器１２はまた、１〜数十の物質を調べるスクリーニング型検査において使用され得る。あるユーザは数万の物質を識別する一般的能力を望むが、これらの物質はまた、特に関心のある物質のサブセットを有するかもしれない。一般的識別試験は長時間かかり得、一方、スクリーニング試験ははるかに少ない時間がかかる。
記載の例では、未知の錠剤試料の評価について考察する。エンドユーザは、未知の物質の主成分の身元を知ることに関心があり、この特定の例に関しては、（もしあれば）どの規制物質が存在するかに関心がある。さらに、活性物質（例えば、塩酸メチルフェニデートとしても知られる塩酸リタリン）が一次賦形剤（例えば、乳糖と澱粉）よりはるかに低い濃度となるように配合されたリタリンなどの錠剤物質について考察する。驚くことではないが、このような錠剤が測定されると、塩酸リタリンに対応する分光学的特徴は、一次賦形剤（乳糖と澱粉）に対応するものよりはるかに弱い。錠剤が測定され従来の探索装置が適用される場合、乳糖と澱粉を識別できる可能性は高い。これは、乳糖と澱粉がデータに対する十分な信号に寄与し、従来の選択絞り込み、報告閾値などがこれら被検体の検出を依然として可能にするためである。対照的に、従来の探索装置はリタリンを検知できないかもしれない。未知のスペクトル内の当該特徴は、１０，０００を越えるエントリのライブラリから最終分析アルゴリズムに渡される小さなリストへの選択絞り込み中に当該基準スペクトルが消去され得るほどに、十分に弱いためである。塩酸リタリンが最終分析アルゴリズムにより評価されるとしても従来の探索装置を使用することにより、リタリンの未知のスペクトルに対する寄与が従来の識別アルゴリズムの報告閾値を満たさなければ塩酸リタリンが検知されない可能性が依然としてある。その代りに、規制物質がタグ付けされ監視リストに加えられたこの例では１０，０００を越える項目の参照ライブラリを利用する本明細書に開示された方法を使用することにより未知のスペクトルが分析されると何が起きるかを考察する。このシナリオ下では、リタリンは監視リスト項目中に含まれているので、最終分析アルゴリズムによりリタリンが考察されることを保証する。さらに、いくつかの物質の混合物として構成された物質を分析する際に、各成分には重み又はフィット（ｆｉｔ）値が割り振られ得る。フィット内の物質の重みが余りに低ければ、物質は報告されない。この例では、乳糖と澱粉の報告閾値は、これらの項目が監視リスト上に存在しないので、そのままにしておかれる。対照的に、監視リスト上のリタリン又は他の規制物質については、未知のスペクトルのうちの非常に小さなパーセントだけがこれらの物質の１つ又は複数により説明されてもこれらの物質の存在が報告されるようにより低い報告閾値を使用することができる。
本開示方法の特定の実施形態のフローチャートを図２に示す。長方形要素は本明細書では「処理ブロック」として示され、コンピュータソフトウェア命令又は命令群を表す。又は、処理ブロックは、デジタルシグナルプロセッサ回路又は特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）などの機能的に等価な回路により行われる工程を表す。フロー図は、いかなる特定のプログラミング言語のシンタックスも示さない。むしろ、フロー図は、回路を作製するために、又は本発明にしたがって要求される処理を行うためにコンピュータソフトウェアを生成するために、当業者が必要とする機能情報を例示する。ループと変数の初期化と一時変数の使用などの多くの決まりきったプログラム要素が示されていないということに注意すべきである。本明細書で特に指示が無い限り、説明される工程の特定のシーケンスは例示的であり、本発明の精神から逸脱すること無く変わり得るということが当業者には理解される。したがって、特に明記しない限り、以下に説明される工程は順不同である。このことはこれらの工程は可能であれば任意の好都合な又は所望の順に行われ得るということを意味する。いくつかの処理ブロックは任意選択的であり得るということにも注意すべきである。これらの任意選択的処理ブロックは処理ブロック１０６、１０８、１１０、１１２、１１６、１２２、１２３、１２４を含む。
方法１００は、試料物質の分光分析の最終分析の一部として考察されるべき物質の参照リストを生成する工程を開示する処理ブロック１０２で始まる。
処理ブロック１０４は、試料物質の分光分析の最終分析のために保持されるべき少なくとも１つの物質の監視リストを提供する工程について述べている。これは、対象のタグ付き項目（監視リスト物質）が最終分析アルゴリズムによる考察から時期尚早に排除される可能性が低いということを保証するために行われる。
処理ブロック１０６は、監視リスト上の物質が物質の参照リスト上に含まれないということについて述べている。処理ブロック１０８は、物質の監視リストは所定数の監視リスト物質が最終分析の一部として含まれるように重み付けられるということを開示する。これは、すべての監視リスト物質が最終分析アルゴリズムにより考察されることを時間制約が許容しない状況に使用される。本発明のこの実施形態のための１つの手法は、選択絞り込み手順中に監視リストを優先的に重み付けすることである。これを達成するための多くの手法がある。例えば、選択絞り込みのための一般的な迅速分析が行われ、上位ｍ個の非監視リスト物質と上位ｋ個の監視リスト物質だけが保持され、保持された総数（ｍ＋ｋ）個の物質が所望の期間に評価され得るようにする。又は、監視リスト毎の閾値が決定され、閾値を越える物質は全参照ライブラリに対するそのランキングとは無関係に自動的に保持され、閾値未満の物質はライブラリに対して高くランク付けされる場合だけ保持される。選択絞り込み中に監視リスト物質を優先的に保持する他の手段を容易に考案し得るということを当業者は認識する。
処理ブロック１１０は、監視リストが複数の監視リストから選択されるということを開示する。ユーザは、装置上に同時に存在する複数の監視リストから選択することができる。処理ブロック１１２は、監視リストが外部装置からインポートされ得る又は監視リストが外部装置へエクスポートされ得るということについて述べる。
処理ブロック１１４は、少なくとも１つの物質の監視リストと物質の参照リストとを使用して試料物質の最終分析を行う工程について述べる。試料中に存在するかもしれない複数の有り得る成分が判断されると、分析は最終分析識別アルゴリズムを使用して行われる。本発明の文脈内では、最終分析に供せられるように選択された複数の成分は監視リストと非監視リスト物質の両方を含むだろう。
処理ブロック１１６は、最終分析が確率ベースの方法を使用する場合には監視リスト上の物質の好ましい事前確率が提供されるということを開示する。いくつかの最終分析アルゴリズムは確率ベースの方法を使用する。このようなアルゴリズムは、「事前確率」を取り込むことができ、「測定物質が１ライブラリエントリ対別ライブラリエントリ（ｏｎｅ ｌｉｂｒａｒｙ ｅｎｔｒｙ ｖｅｒｓｕｓ ａｎｏｔｈｅｒ）の表現である」排他的確率（しばしば「事後確率」を呼ばれる）を判断するためにベイズの定理を利用することができる。追加のインテリジェンス情報（すなわち、物質の色、ｐＨ、又は相などの測定機器応答以上の情報）が測定時に入手可能でない場合、いかなる特定ライブラリ成分の先順位優先（ｐｒｉｏｒ ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）も存在しない（確率文献では「無情報事前分布（ｆｌａｔ ｐｒｉｏｒ）」としばしば称される状態）。前述のように、監視リストがユーザにより提供された場合、これはユーザが特定の組の物質が他の組の物質より試料中に存在する可能性が高いと信じているという指標である。したがって、本発明の一実施形態は、確率ベースの方法が使用された場合に非監視リスト項目に対する監視リスト項目の好ましい事前確率を提供することである。
処理ブロック１２０は、試料物質のスペクトルが監視リスト上と参照リスト上の物質の少なくとも１つのスペクトルと一致するかどうかを判断するということを述べる。処理ブロック１２２は、試料物質のスペクトルが監視リスト上と参照リスト上の物質の少なくとも１つのスペクトルと一致するかどうかの判断が、監視リスト上の少量の物質ですら検知する確率が最大化されるように監視リスト上の物質の所定の閾値を利用するということを開示する。監視リスト物質の報告閾値は、それらの物質を検知する確率を最大化するように非監視リスト物質とは異なるやり方で設定され得る。
処理ブロック１２３は、最終分析が許容可能な解を生成しない場合スクリーニング試験が試料物質に対し行われるということについて述べる。スクリーニングは、測定機器応答における特徴の少なくとも１つのサブセットが１つ又は複数の対象の特定物質に対応するかどうかを評価する。このタイプの評価は試験物質が特定の物質を含むように思えるかどうかを評価する。スクリーニングは、麻薬、爆発物、又は環境懸念のある物質など特に関心のある非常に小さな一組の検体を有する試験物質により使用される。スクリーニングでは、監視リストに無い物質を識別することは必要ではない。例えば、子供の玩具が鉛を含むかどうかを知ることは重要かもしれないが、どのようなタイプのプラスチック、木材、又は金属かを理解する必要はない。
処理ブロック１２４は、監視リスト物質を含む識別結果を区別する工程を開示する。監視リスト物質を含む識別結果は、監視リスト物質が検知されたときに特別のアイコンにより区別され得る。本発明の別の実施形態では、ユーザへのメッセージ（例えば、「監視リスト物質が検知された」、「脅威が検知された」など）もまたこの情報をユーザへ伝えるために使用できるかもしれない。いずれの場合も、ユーザには「特別の」物質が検知されたという明白な指標が提供される。これは、結果の解釈から主観性を除き、したがって、識別された物質が特に懸念されるかどうかをユーザが独立に評価することを必要としない。
上に開示されたのは、識別装置により提供される広い応用可能性（何千もの有り得る識別結果）とスクリーニング装置の改善された検出及び報告能力とを組み合わせる方法である。簡潔には、本方法論は、ユーザが材料をタグ付けしデータベース又はライブラリ内に監視リストを生成する能力を提供することに関わる。監視リスト物質は、試料中に存在するかもしれないとユーザが信ずべき理由を有する材料、又はそれらが存在するということを示唆する事前情報を有しなくてもユーザがそれらを詳細に確認したいというような懸念の材料であるかのいずれかである。監視リスト材料は、これらの材料の検出の限界が改善されるようなやり方でアルゴリズムにより処理される。加えて、監視リスト材料は、対象の材料が検知されたということをユーザに明確に示すために装置ディスプレイにおいて優先的に処理される。
次に図３を参照すると、本明細書に開示された例示的構成を説明する際の使用に好適なアプリケーション２４０−１と分光分析器処理２４０−２を実行する、走らせる、解釈する、作動させる、又はそうでなければ行うコンピュータシステム２１０（例えば、分光分析器）の例示的アーキテクチャを示すブロック図が示される。コンピュータシステム２１０は、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、ポータブル計算装置、コンソール、ラップトップ、ネットワーク端末などの任意のタイプのコンピュータ化装置であり得る。入力装置２１６（例えば、キーボード、マウスなどの１つ又は複数の顧客／開発者制御装置）はＩ／Ｏインターフェース２１４を介しプロセッサ２１３と結合し、顧客２０８が入力コマンドを提供し、グラフィック顧客インターフェース、ディスプレイ２３０上に提供される分光分析器アプリケーション２４０−１及び分光分析器処理２４０−２を統括的に制御できるようにする。この例に示すように、コンピュータシステム２１０は、メモリシステム２１２、プロセッサ２１３、入出力インターフェース２１４、及び通信インターフェース２１５を結合するデータバス又は他の回路などの相互接続機構２１１を含む。通信インターフェース２１５はまた、コンピュータシステム２１０がネットワーク（図示せず）上の他の装置（すなわち、他のコンピュータ）と通信できるようにし得る。
メモリシステム２１２は任意のタイプのコンピュータ可読媒体であり、この例では、本明細書で説明したように分光分析器アプリケーション２４０−１により符号化される。分光分析器アプリケーション２４０−１は、本明細書に記載の様々な実施形態に従って処理機能を支援するデータ及び／又は論理命令などのソフトウェアコード（例えば、メモリ中に又は取外し可能ディスクなどの別のコンピュータ可読媒体上に格納されたコード）として具現され得る。コンピュータシステム２１０の動作中、プロセッサ２１３は分光分析器アプリケーション２４０−１の論理命令を立ち上げる、走らせる、実行する、解釈する、又はそうでなければ行うために相互接続２１１を介しメモリシステム２１２にアクセスする。分光分析器アプリケーション２４０−１の実行はこのようにして分光分析器処理２４０−２の処理機能を生成する。換言すれば、分光分析器処理２４０−２は、実行時にコンピュータ化装置２１０内のプロセッサ２１３内又はその上で行う又は実行する分光分析器アプリケーション２４０−１の１つ又は複数の部分又は実行時インスタンス（又は分光分析器アプリケーション２４０−１全体）を表す。
本明細書に開示された例示的構成は分光分析器アプリケーション２４０−１自体を含む（すなわち、未実行論理命令及び／又はデータの形式で）ということに留意されたい。分光分析器アプリケーション２４０−１はコンピュータ可読媒体（フロッピー（登録商標）ディスクなどの）、ハードディスク、電子的、磁気的、光学的、又は他のコンピュータ可読媒体上に格納され得る。分光分析器アプリケーション２４０−１はまた、ファームウェア、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）などのメモリシステム２１２内に、又は、この例におけるように例えばランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）内の実行可能コードとして格納され得る。これらの実施形態に加えて、本明細書における他の実施形態は分光分析器処理２４０−２としてプロセッサ２１３中の分光分析器アプリケーション２４０−１の実行を含むということにも注意すべきである。コンピュータシステム２１０は、この例では図示しないオペレーティングシステムなど他の処理及び／又はソフトウェア及びハードウェア部品を含み得るということを当業者は理解することになる。
ディスプレイ２３０はコンピュータシステム２１０に直接結合される必要はない。例えば、分光分析器アプリケーション２４０−１は、ネットワークインターフェース２１５を介しリモートアクセス可能コンピュータ化装置上で実行され得る。このインスタンスでは、グラフィック顧客インターフェース２６０はリモートコンピュータの顧客２０８に対して局所的に表示され得、本明細書における処理の実行はクライアントサーバベースであり得る。
動作中、コンピュータシステム２００のプロセッサ２１３は分光分析器アプリケーション２４０−１の論理命令を立ち上げる、走らせる、実行する、解釈する、又はそうでなければ行うために相互接続２１１を介しメモリシステム２１２にアクセスする。分光分析器アプリケーション２４０−１の実行は分光分析器処理２４０−２の処理機能を生成する。換言すれば、分光分析器処理２４０−２は、コンピュータシステム２００内のプロセッサ２１３内又はその上で行う分光分析器アプリケーション２４０−１の１つ又は複数の部分（又は、全アプリケーション）を表す。
分光分析器処理２４０−２に加えて、本明細書における実施形態は分光分析器アプリケーション２４０−１自体（すなわち、未実行論理命令及び／又はデータ）を含むということに注意すべきである。分光分析器アプリケーション２４０−１はフロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、又は光学媒体などのコンピュータ可読媒体上に格納され得る。分光分析器アプリケーション２４０−１はまた、ファームウェア、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）などのメモリ型システム内に格納され得る、又は、この例のようにメモリシステム２１２（例えば、ランダムアクセスメモリすなわちＲＡＭ）内の実行可能コードとして格納され得る。
これらの実施形態に加えて、本明細書における他の実施形態は分光分析器処理２４０−２としてプロセッサ２１３中の分光分析器アプリケーション２４０−１の実行を含むということにも注意すべきである。コンピュータシステム２００は、コンピュータシステム２００に関連するハードウェア資源のその配分と使用を制御するオペレーティングシステムなどの他の処理及び／又はソフトウェア及びハードウェア部品を含み得るということを当業者は理解することになる。
プロセッサを組み込む装置又はコンピュータシステムは、例えばパーソナルコンピュータ、ワークステーション（例えば、Ｓｕｎ、ＨＰ）、個人用デジタル情報処理端末（ＰＤＡ：ｐｅｒｓｏｎａｌ ｄｉｇｉｔａｌ ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、セルラ電話などの携帯型装置、ラップトップ、ハンドヘルドコンピュータ又は本明細書に記載のように動作し得るプロセッサと一体化されることができる別の装置を含み得る。したがって、本明細書において提供される装置は網羅的ではなく、例示のために提供され、限定するためではない。
「あるマイクロプロセッサ」と「あるプロセッサ」又は「特定のマイクロプロセッサ」と「特定のプロセッサ」への参照は、スタンドアロン及び／又は分散環境において通信し得る１つ又は複数のマイクロプロセッサを含むものと理解され得、したがって他のプロセッサと有線又は無線通信を介し通信するように構成され得、このような１つ又は複数のプロセッサは同様な又は異なる装置であり得る１つ又は複数のプロセッサ制御装置上で動作するように構成され得る。したがって、このような用語「マイクロプロセッサ」又は「プロセッサ」の使用はまた、中央処理装置、算術論理演算ユニット、特定用途向け集積回路（ＩＣ）、及び／又はタスクエンジンを含むものと理解され得る。上記のような例は例示として提供され、限定するものではない。
さらに、メモリへの参照は、特記ある場合を除き、１つ又は複数のプロセッサ可読及びアクセス可能記憶素子、及び／又はプロセッサ制御装置に内蔵され得る部品、プロセッサ制御装置に外付けされ得る部品を含み得る、及び／又は多種多様の通信プロトコルを使用する有線又は無線ネットワークを介しアクセスされ得、特記ある場合を除き、外部メモリ装置と内部メモリ装置の組み合わせを含むように構成され得る。このようなメモリは、アプリケーションに基づいて連続的及び／又は分割的であり得る。したがって、データベースへの参照は１つ又は複数のメモリ関連部を含むものと理解され得、このような参照は市販データベース製品（例えば、ＳＱＬ、Ｉｎｆｏｒｍｉｘ、オラクル）及びまた独自仕様データベースを含み得、またリンク、キュー、グラフ、ツリーなどの連想メモリのための他の構造を含み得るが、このような構造は、例示として提供され、限定するものではない。
ネットワークへの参照は、特段の記載がない限り、仮想ネットワークだけでなく１つ又は複数のイントラネット及び／又はインターネットを含み得る。本明細書におけるマイクロプロセッサ命令又はマイクロプロセッサ実行命令への参照は、上記定義に従って、プログラム可能ハードウェアを含むものと理解され得る。
特に明記しない限り、単語「実質的に」の使用は、正確な関係、条件、構成、配向、及び／又は他の特徴、及び開示された方法及びシステムにそれほど影響を与えない程度の当業者による理解されるようなその変形を含むものと解釈され得る。
本開示の全体を通して、特記しない限り、名詞を修飾するための冠詞の使用は便宜上の使用であり、修飾された名詞の２つ以上を含むものと理解され得る。
何か他のものと通信する、関連付けられる、及び／又はそれに基づくように図面を通じて説明された及び／又はそうでなければ示された要素、部品、モジュール、及び／又はその一部は、本明細書で特記しない限り、直接的及び／又は間接的なやり方でそのように通信する、関連付けられる、及び／又は基づくものと理解され得る。
本方法とシステムはその特定の実施形態に関連して説明されたが、そのように限定されるものではない。明らかに、多くの修正と変形が上の教示に照らして明白になり得る。本明細書で説明され示された部品の詳細、物質及び構成の多くの追加変更が当業者によりなされ得る。
本発明の好ましい実施形態を説明したので、これらの概念を取り込む他の実施形態が利用され得ることは当業者にとって明白になる。加えて、本発明の一部として含まれるソフトウェアはコンピュータ使用可能媒体を含むコンピュータプログラム製品で具現され得る。例えば、このようなコンピュータ使用可能媒体は、コンピュータ可読プログラムコードセグメントが格納されたハードディスク駆動装置、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、又はコンピュータディスケットなどの可読メモリ装置を含み得る。コンピュータ可読媒体はまた、デジタル又はアナログ信号として運ばれるプログラムコードセグメントを有する光、有線、又は無線のいずれかの通信リンクを含み得る。したがって、本発明は説明された実施形態に限定されるべきでなく、むしろ添付請求項の精神と範囲によってだけ限定されるべきであると思われる。
Claims (33)
- 物質のスペクトルデータを含む物質の参照リストと、試料中の物質に関連する複数の未知のスペクトルを含む前記試料の分光分析とを取得する工程と、
１つ又は複数の関心対象の物質の監視リストを提供する工程と、
十分な強さの分光学的特徴の強度を有する未知のスペクトルに対応しないか、又は、前記監視リスト上の関心対象の物質に対応しない、１つ又は複数のスペクトルデータを前記参照リストから消去する選択手順であって、この選択手順が、前記監視リスト上の前記関心対象の物質に対応する少なくとも１つのスペクトルデータを含む修正された参照リストを生成する、前記選択手順を行う工程と、
未知のスペクトルと、前記監視リスト上の前記関心対象の物質に対応する、前記修正された参照リスト上のスペクトルデータの１つとの間の一致を識別する工程と、を含むコンピュータ上で実施される方法。 - 前記監視リストは、物質の前記参照リスト上に含まれない１つ又は複数の関心対象の物質を含む、請求項１に記載の方法。
- 前記関心対象の物質は、前記監視リスト上の所定数の前記関心対象の物質のみが前記選択手順で考察されるように重み付けられる、請求項１に記載の方法。
- 前記未知のスペクトルと前記修正された参照リスト上のスペクトルデータとの間の一致の識別は、前記監視リスト上の少量の関心対象の物質ですら検知する確率が最大化されるように、前記監視リスト上の前記関心対象の物質の所定の報告閾値を利用する、請求項１に記載の方法。
- 前記識別する工程が確率ベースの方法を使用する場合には、前記監視リスト上の関心対象の物質の好ましい事前確率が提供される、請求項１に記載の方法。
- 前記識別する工程が許容可能な解を生成しない場合には、前記試料物質に対するスクリーニング試験が行われる、請求項１に記載の方法。
- 試料が監視リスト上の関心対象の物質と一致する物質を含むという指標を含む識別結果をユーザに提供する工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
- 前記監視リストは、複数の監視リストから選択される、請求項１に記載の方法。
- 監視リストは外部装置からインポートされ得、又は前記監視リストは外部装置にエクスポートされ得る、請求項１に記載の方法。
- 前記試料の分光分析を取得するための走査設定は、前記監視リスト上の関心対象の物質の既知のスペクトル特性に基づき得る、請求項１に記載の方法。
- 試料の未知のスペクトルが前記修正された参照リスト上の少なくとも１つのスペクトルデータに一致しない場合には、前記方法は、同じ又は異なる走査設定で追加走査を行って前記試料の分光分析を取得する工程を更に備える、請求項１に記載の方法。
- 分光学的探索アプリケーションにおいて関心対象の標準物質をタグ付けするためのコンピュータ可読コードを有する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、コンピュータシステムが、
物質のスペクトルデータを含む物質の参照リストと、試料中の物質に関連する複数の未知のスペクトルを含む前記試料の分光分析とを取得する工程と、
１つ又は複数の関心対象の物質の監視リストを提供する工程と、
十分な強さの分光学的特徴の強度を有する未知のスペクトルに対応しないか、又は、前記監視リスト上の関心対象の物質に対応しない、１つ又は複数のスペクトルデータを前記参照リストから消去する選択手順であって、この選択手順が、前記監視リスト上の前記関心対象の物質に対応する少なくとも１つのスペクトルデータを含む修正された参照リストを生成する、前記選択手順を行う工程と、
未知のスペクトルと、前記監視リスト上の前記関心対象の物質に対応する、前記修正された参照リスト上のスペクトルデータの１つとの間の一致を識別する工程と、を含む動作を行う命令を含む非一時的コンピュータ可読記憶媒体。 - 前記監視リストは、物質の前記参照リスト上に含まれない１つ又は複数の関心対象の物質を含む、請求項１２に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 前記関心対象の物質は、前記監視リスト上の所定数の前記関心対象の物質のみが前記選択手順で考察されるように重み付けられる、請求項１２に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 前記未知のスペクトルと前記修正された参照リスト上のスペクトルデータとの間の一致の識別は、前記監視リスト上の少量の関心対象の物質ですら検知する確率が最大化されるように、前記監視リスト上の前記関心対象の物質の所定の報告閾値を利用する、請求項１２に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 前記識別する工程が確率ベースの方法を使用する場合には、前記監視リスト上の関心対象の物質の好ましい事前確率が提供される、請求項１２に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 前記識別する工程が許容可能な解を生成しない場合には、前記試料物質に対するスクリーニング試験が行われる、請求項１２に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 試料が監視リスト上の関心対象の物質と一致する物質を含むという指標を含む識別結果をユーザに提供する工程をさらに含む、請求項１２に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 前記監視リストは、複数の監視リストから選択される、請求項１２に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 監視リストは外部装置からインポートされ得、又は前記監視リストは外部装置にエクスポートされ得る、請求項１２に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 前記試料の分光分析を取得するための走査設定は、前記監視リスト上の関心対象の物質の既知のスペクトル特性に基づき得る、請求項１２に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 試料の未知のスペクトルが前記修正された参照リスト上の少なくとも１つのスペクトルデータに一致しない場合には、同じ又は異なる走査設定で追加走査を行って前記試料の分光分析を取得する工程を更に備える、請求項１２に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- メモリと、
プロセッサと、
通信インターフェースと、
前記メモリ、前記プロセッサ、及び前記通信インターフェースを結合する相互接続機構と、を含む分光計であって、
前記メモリは、分光学的探索アプリケーションにおいて関心対象の標準物質をタグ付けするアプリケーションにより符号化され、前記プロセッサ上で実行されると、情報を処理するためのプロセスであって、前記コンピュータシステムに、
物質のスペクトルデータを含む物質の参照リストと、試料中の物質に関連する複数の未知のスペクトルを含む前記試料の分光分析とを取得する工程と、
１つ又は複数の関心対象の物質の監視リストを提供する工程と、
十分な強さの分光学的特徴の強度を有する未知のスペクトルに対応しないか、又は、前記監視リスト上の関心対象の物質に対応しない、１つ又は複数のスペクトルデータを前記参照リストから消去する選択手順であって、この選択手順が、前記監視リスト上の前記関心対象の物質に対応する少なくとも１つのスペクトルデータを含む修正された参照リストを生成する、前記選択手順を行う工程と、
未知のスペクトルと、前記監視リスト上の前記関心対象の物質に対応する、前記修正された参照リスト上のスペクトルデータの１つとの間の一致を識別する工程と、を行わせるプロセスを提供する、分光計。 - 前記関心対象の物質は、所定数の前記関心対象の物質のみが前記選択手順で考察されるように重み付けられ、前記未知のスペクトルと前記修正された参照リスト上のスペクトルデータとの間の一致の識別は、前記監視リスト上の少量の関心対象の物質ですら検知が報告されるように、前記監視リスト上の前記関心対象の物質の所定の閾値を利用する、請求項２３に記載の分光計。
- 物質の前記参照リスト上のスペクトルデータは、圧縮形式のデータを含む、請求項１に記載の方法。
- 前記試料の物質の未知のスペクトルは、１つ又は複数の純粋な基準スペクトル又は基準スペクトルの組み合わせを有するスペクトルデータに一致する、請求項１に記載の方法。
- 前記監視リストは、ユーザにより提供されるものである、請求項１に記載の方法。
- 前記修正された参照リスト上のスペクトルデータと一致する未知のスペクトルは、前記選択手順により保持されるには不十分な強さの分光学的特徴の強度を有し、前記選択手順は、前記未知のスペクトルと前記監視リスト上の前記関心対象の物質との一致により、前記修正された参照リスト上の未知のスペクトルを保持する、請求項１に記載の方法。
- 物質の前記参照リスト上のスペクトルデータは、圧縮形式のデータを含む、請求項１２に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 前記試料の物質の未知のスペクトルは、１つ又は複数の純粋な基準スペクトル又は基準スペクトルの組み合わせを有するスペクトルデータに一致する、請求項１２に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 前記監視リストは、ユーザにより提供されるものである、請求項１２に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 前記修正された参照リスト上のスペクトルデータと一致する未知のスペクトルは、前記選択手順により保持されるには不十分な強さの分光学的特徴の強度を有し、前記選択手順は、前記未知のスペクトルと前記監視リスト上の前記関心対象の物質との一致により、前記修正された参照リスト上の未知のスペクトルを保持する、請求項１２に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 前記修正された参照リスト上のスペクトルデータと一致する未知のスペクトルは、前記選択手順により保持されるには不十分な強さの分光学的特徴の強度を有し、前記選択手順は、前記未知のスペクトルと前記監視リスト上の前記関心対象の物質との一致により、前記修正された参照リスト上の未知のスペクトルを保持する、請求項２３に記載の分光計。
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Cited By (1)
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