JP6752229B2 - 流体内の検体を識別する方法 - Google Patents

Description

本発明は化合物の検出に関する。より具体的には、本発明は、少なくとも２種の異なる測定方式での測定値を用いて測定値の選択性を向上させる統計的方法に関する。

化合物の検出は、化合物の種類および／または量の識別を指す。化学検出の一般的分野において、検体は、化学測定において特に注目する物質または成分を指す。トランスデューサは、センサからの情報を、センサによる物質または成分の検出を表す物理的信号（例えば電気強度）に変換する素子である。感度は、少量の成分であっても検出するセンサの能力を表す。選択性は、センサにより検出された成分を正確に判定する能力を指す。

多数の生化学センサが存在する。例えば、ガスクロマトグラフィはカラム内のガス成分を透過させるものである。カラム内の静的相の組成を弁別すべく、各々の種類の成分が、保持時間と呼ばれるカラムを通過する特定の持続期間により特徴付けられる。通常のガスクロマトグラフィシステムにおいて、検出器がカラムの終端に配置されていて、カラムから放出される成分の量を表す値を随時出力する。ガスクロマトグラフにより処理された流体内の濃度が高い成分は従って、当該成分を特徴付ける保持時間の付近で強度のピークが生じる。ガスクロマトグラフィのピークの分析、および検体の基準値の組との比較は、流体内に存在する成分の種類および量の判定の広範に用いられる方法である。

欧州特許出願公開第２７１８７０５号明細書 米国特許第６１５３４３８号明細書 米国特許第７７３４４３６号明細書

しかし、複数の成分が比較可能な保持時間を有している場合、またはカラムの終端に配置されたセンサの時間分解能が２個の異なる検体により生じたピークを弁別するのに充分高くない場合、ガスクロマトグラフィセンサの選択性が制約される場合がある。

ＣＭＯＳガスセンサ、例えば金属酸化物ガスセンサは、ガス内の成分検出用の生化学センサの別の系統を形成する。金属酸化物ガスセンサは、ガス内のいくつかの成分の濃度、および検出層の化学組成等、センサに固有のパラメータ、並びに当該層の表面温度に応じて電気部品の感度を変更する。いくつかの金属酸化物センサは、単一の検体を精密に検出すべく表面組成および温度の観点から設計されている。このようなセンサは通常、１個の検体については高い選択性を有しているが、他の検体の選択性は極めて劣悪である。一方、いくつかの金属酸化物センサは、様々な温度で測定値が得られるように設計されており、各検体に起因する感度の変化はセンサの表面温度に応じて異なる。しかし、候補検体が多数存在し、且つ多くの検体により同一温度でセンサの感度が変わる可能性があるため、多数の検体に対するこのようなセンサの選択性は低いままである。このような短所は、配列内の各センサがガス内の異なる検体に感応するＣＭＯＳセンサの２Ｄアレイを用いて緩和することができる。また、本出願の出願人との共同出願である欧州特許出願公開第２７１８７０５号明細書に開示しているように、ＣＭＯＳセンサの３Ｄ積層を用いてセンサ構成の選択性を向上させることができる。

流体内の検体の判定は一般に、実際の測定値と、ライブラリから得られた基準値との比較に基づいている。例えば、ガスクロマトグラフィにおいて、検体は、ピークの保持時間を同一ガスクロマトグラフィカラム内の異なる検体に対する理論保持時間の組と比較することにより識別することができる。しかし、検体の種類を判定するには、当該検体の信頼できるソースから理論値が既に存在することが必要である。候補検体が多数存在するため、可能な限り多くのソースからの理論データを用いることが望ましい。

ガスクロマトグラフィにおいて、コバッツ指数は、ある種類のカラムの化合物の保持時間の一般化であり、カラムの種類はカラム内の静止相により判定される。各ピークの保持時間の値を、カラム長、温度等のパラメータに応じて、カラムの種類だけに依存するコバッツ指数に変換できるため、同一静的相を有する異なるカラム間の比較、および巨大なデータベースの共同作成が可能になる。

米国特許第６１５３４３８号明細書は、ガスクロマトグラフィにおける保持時間をデータベース内の既知の保持時間と比較することにより流体内に未知の検体が存在することを判定する方法を開示している。しかし、単一ＧＣ（ガスクロマトグラフィ）カラム方式を用いても、複数の検体が互いに近い保持時間を有していれば成分の選択性の問題は解決されない。また、当該特許の開示によれば、検体の識別は不可能である。他の種類のセンサについて同様の方法が存在する。例えば、金属酸化物ガスセンサの所与の検体の感度のピークに対応する温度のデータベースを構築し、当該データベースを用いて未知の流体からの測定値に応じてガス検体の種類を判定することができる。

選択性を向上させる通常の方法は、センサ自体を改良するものである。しかし、センサの変更は、注目する各検体毎に新規のデータベースを構築する必要があることを示唆する。候補検体が多数存在するため、これは長時間および労力を要する作業である。更に、一種類のセンサを改良しても全ての検体に選択性は殆ど向上しないであろう。液体等、他の流体の識別でも同じ問題が存在する。

従って、注目する全ての検体の完全なデータベースを再構築することなく、生化学センサの選択性を向上させる方法に対するニーズがある。

この目的のため、本発明は、異なる種類の第１のセンサおよび第２センサを含む一群のセンサにより検出された流体内の検体を識別する方法を開示しており、前記方法は、少なくとも第１および第２の物理パラメータの第１の値の組を第１のセンサから、前記第１のパラメータがある値の範囲内で単調に変化し、第２のパラメータの各値が第１のパラメータの少なくとも１個の値に関連付けられていて、前記第２のパラメータが当該検体の少なくとも濃度を表すと共に少なくとも第１のパラメータの第１の値の第１の局所的極値を含んでいる状態で取得するステップと、第３および第４のパラメータの第２の値の組を第２センサから、前記第３のパラメータがある値の範囲内で単調に変化し、第４のパラメータの各値が第３のパラメータの少なくとも１個の値に関連付けられていて、前記第４のパラメータが当該検体の少なくとも濃度を表すと共に少なくとも第３のパラメータの第２の値の第２の局所的極値を含んでいる状態で取得するステップと、第１のセンサと同一種類のセンサからの第１のパラメータの基準値、および第２センサと同一種類のセンサからの第３のパラメータの基準値の少なくとも１個のデータベースにアクセスするステップと、第２のパラメータの極値に関する第１のパラメータの基準値、および第４のパラメータの極値に関する第３のパラメータの基準値を求めて前記少なくとも１個のデータベースを検索するステップとを含んでいる。

有利な特徴として、第１のパラメータの基準値は少なくとも１個のデータベースに存在する第１のパラメータの第１の値に最も近い第１のパラメータの値であり、第３のパラメータの基準値は少なくとも１個のデータベースに存在する第３のパラメータの第２の値に最も近い第３のパラメータの基準値である。

有利な特徴として、第１のパラメータの基準値は少なくとも１個のデータベースに存在する第１のパラメータの任意の値であり、第３のパラメータの基準値は少なくとも１個のデータベースに存在する第３のパラメータの任意の値である。

有利な特徴として、本方法は更に、少なくとも第１の局所的極値と少なくとも第２の局所的極値との第１の比を計算するステップを含んでいる。

有利な特徴として、本方法は更に、第２の比を取得するステップを含み、前記第２の比は、既知の検体を含む第２の流体について、少なくとも第１および第２の物理パラメータ、または第３および第４の物理パラメータの第１の追加的な値の組を第１のセンサから、および第２の追加的な値の組を第２センサから取得するステップと、既知の検体に関する第２のパラメータの追加的な極値に関する第１のパラメータの追加的な基準値、および既知の検体に関する第４のパラメータの追加的な極値に関する第３のパラメータの追加的な基準値を求めて少なくとも１個のデータベースを検索するステップと、少なくとも第１の追加的な値の組内の第２のパラメータの追加的な極値と、少なくとも第２の追加的な値の組内の第４のパラメータの値の追加的な極値との第２の比を計算するステップとを含む方法により計算される。

有利な特徴として、少なくとも１個のデータベースは更に、第１のセンサと同一種類のセンサからの第２のパラメータの基準値、および第２センサと同一種類のセンサからの第４のパラメータの基準値を含み、本方法は更に、第１のパラメータの基準値に関する第２のパラメータの基準値の少なくとも１個の局所的極値と、第３のパラメータの基準値に関する第４のパラメータの基準値の少なくとも１個の局所的極値との第２の比を取得するステップを含んでいる。

有利な特徴として、本方法は更に検体のスコアを計算するステップを含み、前記スコアは、第２の比と第１の比のうち小さい方の、第２の比と第１の比のうち大きい方に対する第１の追加的な比と、第１のパラメータの第１の値と第１のパラメータの基準値のうち小さい方の、第１のパラメータの第１の値と第１のパラメータの基準値のうち大きい方に対する第２の追加的な比と、第３のパラメータの第２の値と第３のパラメータの基準値のうち小さい方の、第３のパラメータの第２の値と第３のパラメータの基準値のうち大きい方に対する第３の追加的な比との少なくとも乗算を実行することにより取得される。

有利な特徴として、第１および第２のセンサの少なくとも一方がガスクロマトグラフィカラムであり、第１および第３の物理パラメータの少なくとも一方が保持時間とコバッツ指数の一方である。

有利な特徴として、第２の比は、ガスクロマトグラフィカラムの強度のピークの下側の２個の表面の比である。

有利な特徴として、少なくとも１個のデータベースがＮＩＳＴデータベースである。

有利な特徴として、第１および第２のセンサの少なくとも一方が金属酸化物センサであり、第１および第３の物理パラメータの少なくとも一方が温度、ＵＶ照射の波長、電気パルスの強度のうち一つであり、第２および第１の物理パラメータの少なくとも一方が感度の値である。

本発明はまた、少なくとも３個のセンサを含む一群のセンサにより検出された流体のサンプルの検体を識別する方法を開示しており、本方法は、本発明による異なる種類の第１のセンサおよび第２センサを含む一群のセンサにより検出された流体内の検体を識別する方法のステップを実行するステップを含んでいる。

有利な特徴として、本方法は、全ての可能なセンサのペアについて当該検体の大域的スコアを全てのスコアの平均値として計算するステップを含んでいる。

有利な特徴として、本方法は、複数の検体の複数のスコアを作業者に表示するステップを含んでいる。

本発明はまた、異なる種類の第１のセンサおよび第２センサを含む一群のセンサにより検出された流体内の検体を識別する装置を開示しており、前記装置は、少なくとも第１および第２の物理パラメータの第１の値の組を第１のセンサから、前記第１のパラメータがある値の範囲内で単調に変化し、第２のパラメータの各値が第１のパラメータの少なくとも１個の値に関連付けられていて、前記第２のパラメータが当該検体の少なくとも濃度を表すと共に少なくとも第１のパラメータの第１の値の第１の局所的極値を含んでいる状態で取得し、第３および第４の物理パラメータの第２の値の組を第２センサから、前記第３のパラメータがある値の範囲内で単調に変化し、第４のパラメータの各値が第３のパラメータの少なくとも１個の値に関連付けられていて、前記第４のパラメータが当該検体の少なくとも濃度を表すと共に少なくとも第４のパラメータの第２の値の第２の局所的極値を含んでいる状態で取得すべく構成された第１のモジュールと、第１のセンサと同一種類のセンサからの第１のパラメータの基準値、および第２センサと同一種類のセンサからの第３のパラメータの基準値の少なくとも１個のデータベースにアクセスすべく構成された第２のモジュールと、第２のパラメータの極値に関する第１のパラメータの基準値、および第４のパラメータの極値に関する第３のパラメータの基準値を求めて前記少なくとも１個のデータベースを検索すべく構成された第３のモジュールとを含んでいる。

本発明はまた、計算機可読媒体に保存されていて、異なる種類の第１のセンサおよび第２センサを含む一群のセンサにより検出された流体内の検体を識別すべく構成されたコンピュータプログラム製品を開示しており、前記コンピュータプログラム製品は、少なくとも第１および第２の物理パラメータの第１の値の組を第１のセンサから、前記第１のパラメータがある値の範囲内で単調に変化し、第２のパラメータの各値が第１のパラメータの少なくとも１個の値に関連付けられていて、前記第２のパラメータが当該検体の少なくとも濃度を表すと共に少なくとも第１のパラメータの第１の値の第１の局所的極値を含んでいる状態で取得するためのコード手段と、第３および第４の物理パラメータの第２の値の組を第２センサから、前記第３のパラメータがある値の範囲内で単調に変化し、第４のパラメータの各値が第３のパラメータの少なくとも１個の値に関連付けられていて、前記第４のパラメータが当該検体の少なくとも濃度を表すと共に少なくとも第３のパラメータの第２の値の第２の局所的極値を含んでいる状態で取得するためのコード手段と、第１のセンサと同一種類のセンサからの第１のパラメータの基準値、および第２センサと同一種類のセンサからの第３のパラメータの基準値の少なくとも１個のデータベースにアクセスするためのコード手段と、第２のパラメータの極値に関する第１のパラメータの基準値、および第４のパラメータの極値に関する第３のパラメータの基準値を求めて前記少なくとも１個のデータベースを検索するためのコード手段とを含んでいる。

本発明による一方法は、各種センサからの値との最適な比較により検体を識別することができる。

本発明による一方法は、少なくとも２個のセンサからの情報から検体の種類を弁別することができる。

本発明による一方法は、ガスクロマトグラフィセンサを用いる検体判定の選択性を向上させる。

本発明による一方法は、ＣＭＯＳセンサを用いる検体判定の選択性を向上させる。

本発明は、多数の例示的実施形態の以下の記述および添付図面から、理解が深まると共に、各種の特徴および利点が明らかになろう。

ガスクロマトグラフィおよび金属酸化物センサの各々について、各々従来技術の測定の出力の２個の例を各々示す。 ガスクロマトグラフィおよび金属酸化物センサの各々について、各々従来技術の測定の出力の２個の例を各々示す。 本発明の一実施形態による方法の一例を示す。 本発明の一実施形態による装置の一例を示す。 本発明の実施形態による方法を用いて検体を識別し、一群の観察を充実させるインターフェースの三例を示す。 本発明の実施形態による方法を用いて検体を識別し、一群の観察を充実させるインターフェースの三例を示す。 本発明の実施形態による方法を用いて検体を識別し、一群の観察を充実させるインターフェースの三例を示す。

本明細書では、本発明についてＧＣおよびＣＭＯＳセンサに関連する例を通じて記述する。しかし、本発明はこれらのセンサに限定されず、第１の物理パラメータの値の変化が、検体の少なくとも濃度を表す第２の物理パラメータの値の変化を示唆する任意のセンサにも適用可能である。

図１ａ，１ｂは各々、ガスクロマトグラフィおよび金属酸化物センサの各々における従来技術の測定の出力の２個の例を示している。

図１ａは、２個のガスクロマトグラフィカラムにおける従来技術による測定の出力の一例を示している。ガスクロマトグラフィの原理は特に、Ｐａｖｉａ，Ｄｏｎａｌｄ Ｌ．，Ｇａｒｙ Ｍ．Ｌａｍｐｍａｎ，Ｇｅｏｒｇｅ Ｓ．Ｋｒｉｔｚ，Ｒａｎｄａｌｌ Ｇ．Ｅｎｇｅｌ（２００６）による「Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｏｒｇａｎｉｃ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ（４ｔｈ Ｅｄ．）．Ｔｈｏｍｓｏｎ Ｂｒｏｏｋｓ／Ｃｏｌｅ．ｐｐ．７９７−８１７．ＩＳＢＮ ９７８−０−４９５−２８０６９−９」に開示されている。ガスクロマトグラフィにおいて、ガス状化合物は、搬送ガスによりカラム内を搬送される。カラムは、静的相と呼ばれる液体またはポリマーの微細な層を有している。静的相は、異なる持続期間にわたりガス化合物の各種の検体にカラムを通過させて異なる時点でカラムから放出する。カラム内を通過する検体の持続期間は、保持時間と呼ばれる。保持時間は、検体の種類、カラムの種類を規定する静的相、およびカラム長等の他のパラメータに依存する。同一種類のカラムの結果を比較するために、保持時間をコバッツ指数と呼ばれる正規化された尺度に変換することができる。コバッツ指数は、検体およびカラムの種類だけに依存する。ガスクロマトグラフィカラムを用いて検体を識別することができる。これを行うため、センサはカラムの終端に配置されていて、随時カラムから放出される粒子の量を検出する。

グラフ１１０ａ、１２０ａは、単一の検体を含む同一のガス化合物に対して異なる２種類の２個のガスクロマトグラフィセンサを用いる検出手順の出力を表す。これらのグラフは、横軸１１１ａ、１１２ａで表す各保持時間について、各保持時間でカラムから放出される粒子の量を表す測定値の強度を縦軸１１２ａ、１２２ａで表している。強度１１３ａ、１２３ａのピークは明らかに、２個のカラム内の検体を特徴付ける保持時間１１４ａ、１２４ａに現れる。本例では、２個のカラム内の検体の保持時間１１４ａ、１２４ａは異なっている。ＧＣカラム内のピークの保持時間またはＧＣ型カラムでのピークのコバッツ指数の分析により検体の種類が示される一方、ピークの強度は当該検体の相対量を示す。コバッツ指数は正規化された尺度であり、基準コバッツ指数の巨大なデータベース、例えばＮＩＳＴデータベースが存在する。測定されたコバッツ指数をデータベース内の基準指数と比較することにより候補検体を識別することができる。しかし、複数の異なる検体が極めて良く似た保持時間を有している場合がある。従って、ピークを観察して複数の検体のピークを識別することが困難な場合がある。

ＧＣコラムは、Ａｇｉｌｅｎｔ、Ｒｅｓｔｅｋ、Ｖａｒｉａｎ／Ｃｈｒｏｍｐａｃｋ、Ｓｕｐｅｌｃｏ等、複数の企業により製造されている。カラムの種類は、米国薬局方（ＵＳＰ）の命名法、製造元の品番、または静的相の組成により定義することができる。ＵＳＰ命名法、Ａｇｉｌｅｎｔ社の品番、および相の組成により定義されるカラム種類の例を以下に示す。

図１ｂは、相補型金属酸化物半導体（ＣＭＯＳ）ガスセンサにおける従来技術による測定の出力の一例を示す。

ＣＭＯＳガスセンサは一般に、金属酸化物センサ材料の加熱プレートで作られている。特にセンサの構造、プレートの材料、および動作温度を含むパラメータによれば、センサはプレートの感度に変化を生じさせる検体を吸収する。プレートの感度の測定により検体の検出が可能になる。いくつかのＣＭＯＳガスセンサは極めて選択的であって検体に精密に反応する。他の種類のＣＭＯＳセンサは、複数の検体を検出することが可能であり、検体との接触感度がプレートの温度、プレートを照射するＵＶパルスの波長、およびセンサを分極させる電流の強度等の物理パラメータに応じて変化する。

グラフ１００ｂは、クロロベンゼンおよびエタノールと接触しているＣＭＯＳガスセンサの感度の変化を温度の関数として表している。横軸１１０ｂは動作温度を、縦軸はＳ（Ｒａ／Ｒｇ）比で表す感度を示す。Ｓ（Ｒａ／Ｒｇ）は、空気（Ｒａ）と接触しているセンサの反応の、検体（Ｒｇ）を含む流体に対する比を表す。曲線１２０ｂ、１２１ｂは各々、クロロベンゼンおよびエタノールが存在する場合の動作温度に応じたプレートの感度の変化を表す。これらの曲線は各々、動作温度１４０ｂ、１４１ｂで感度の強度のピーク１２１ｂ、１３１ｂを有している。ピークの温度１４０ｂ、１４１ｂは、検体およびセンサの種類を表す一方、ピーク１３０ｂ、１３１ｂの強度は各々クロロベンゼンおよびエタノールの相対量に依存する。

図２に、本発明の一実施形態による方法の一例を示す。

本発明による一方法は、異なる種類の第１のセンサおよび第２センサを含む一群のセンサにより検出された流体内の検体を識別する方法である。センサの種類は、異なる検出手順を指していてよい。例えば、異なる種類の第１および第２のセンサは、ＧＣセンサおよびＣＭＯＳセンサであってよい。センサの種類はまた、同一検出手順を用いるが構造が異なるセンサを指していてよい。例えば、異なる種類の第１および第２のセンサは各々異なる２種類の２個のＧＣセンサであっても、または２個の異なる材料で作られたプレートを有する２個のＣＭＯＳセンサであってもよい。

本発明による一方法は、少なくとも第１および第２の物理パラメータの第１の値の組を第１のセンサから、前記第１のパラメータがある値の範囲内で単調に変化し、第２のパラメータの各値が第１のパラメータの少なくとも１個の値に関連付けられていて、前記第２のパラメータが当該検体の少なくとも濃度を表すと共に少なくとも第１のパラメータの第１の値の第１の局所的極値を含んでいる状態で取得する第１のステップ２１０を含んでいる。ステップ２１０はまた、第３および第４の物理パラメータの第２の値の組を第２センサから、前記第３のパラメータがある値の範囲内で単調に変化し、第４のパラメータの各値が第３のパラメータの少なくとも１個の値に関連付けられていて、前記第４のパラメータが当該検体の少なくとも濃度を表すと共に少なくとも第３のパラメータの第２の値の第２の局所的極値を含んでいる状態で取得するステップである。

ステップ２１０において、第１および第３の物理パラメータは典型的に、ある範囲内で単調に変化する測定対象のパラメータである。例えば、図１ａに示すＧＣセンサの場合、第１および第３の物理パラメータは０〜１００秒の間で変化する保持時間である一方、図１ｂに示すＣＭＯＳセンサの場合、１００〜４５０℃の間で単調に変化する動作温度である。第１および第３のパラメータの各尺度は各々、検体の少なくとも濃度を表す第２および第４のパラメータの尺度に関連付けられている。例えば図１ａに示すＧＣセンサでは、第２および第４のパラメータは縦軸上の測定値の強度である一方、図１ｂに示すＣＭＯＳセンサの測定値は縦軸に示すセンサの感度である。第１の値の第１の局所的極値および第２の値の第２の局所的極値は典型的に、ピーク１１３ａ、１２３ａ、１３０ｂ、１３１ｂの強度の値である一方、第１および第２の値は典型的に、ピークが生じる保持時間または温度１１４ａ、１２４ａ、１４０ｂ、１４１ｂの値に対応している。

本発明による一方法は更に、第１のセンサと同一種類のセンサからの第１のパラメータの基準値、および第２センサと同一種類のセンサからの第３のパラメータの基準値の少なくとも１個のデータベースにアクセスする第２のステップ２２０を含んでいる。本発明の各種の実施形態によれば、基準値の１個または複数のデータベースにアクセスすることができる。基準値のデータベースは典型的に、検体に対するピークが生じる物理パラメータの基準値を含んでいる。データベースは例えば、ＧＣ型カラムの異なる検体に対する基準保持時間すなわちコバッツ指数を含んでいてよい。当該データベースはまた、ある種類のＣＭＯＳセンサが検体と接触している状態で強度のピークが生じる動作温度を含んでいてよい。

データベースは典型的に、センサによる既知検体の流体に対する測定値を取得することにより構築される。当該データベースは、ガスクロマトグラフィ用のＮＩＳＴデータベースのような公開データベースであっても、または企業内で構築された専用データベースであってもよい。当該データベースは、特定のセンサに関連する基準値、例えば製造業者からのＧＣカラムの保持時間、またはセンサの種類、例えば検体の基準コバッツ指数およびＧＣカラム種類に適用可能な正規化された値を含んでいてよい。

本発明による一方法は更に、第２のパラメータの極値に関する第１のパラメータの基準値および、第１のパラメータの第１の値、または第３のパラメータの第２の値に近い、第４のパラメータの極値に関する第３のパラメータの基準値を求めて前記少なくとも１個のデータベースを検索する第３のステップ２３０を含んでいる。

上述のステップは典型的に、第２および第４のパラメータの極値が発見された第１および第３のパラメータの値を識別した後で、データベース内で近い基準値を検索するステップを含んでいる。有利な特徴として、これにより、少なくとも異なる２種類のセンサについて、異なる２種類のセンサによる実験値に合致する基準値を有する検体を識別することにより当該検体を弁別して、２個の検体が単一のセンサで近い基準値を有するか否かを識別することが可能になる。例えば、当該ステップは、データベース内で、ＧＣセンサにより観察されたピークのコバッツ指数に近い基準コバッツ指数を識別するステップであってよい。

本発明の多くの実施形態において、本方法は更に、第１の局所的極値と、少なくとも第２の局所的極値との第１の比を計算するステップを含んでいる。この比は、２個のセンサ間の測定値の強度を表す。本実施形態は有利である。実際、２個のセンサの２個の極値が同一濃度の同一検体に関係している場合、極値の値の比は２個のセンサの感度の比を表す筈である。

本発明の多くの実施形態において、上述の感度の比は２個のセンサだけに依存する。従って、既知の検体を検出することによりセンサの感度の第２の比を取得することができる。例えば、この比は、少なくとも第１および第２の物理パラメータの、または既知の検体を含む第２の流体の第３および第４の物理パラメータの、第１のセンサからの第１の追加的な値の組と、第２センサからの第２の追加的な値の組を組み合わせることにより取得することができる。これらの組は、予め設定された組を測定または取得し、次いで少なくとも１個のデータベースにアクセスし、次いで既知の検体に関する第２のパラメータの追加的な極値に関する第１のパラメータの追加的な基準値、および既知の検体に関する第４のパラメータの追加的な極値に関する第３のパラメータの追加的な基準値を求めて当該少なくとも１個のデータベースを検索し、次いで少なくとも第１の追加的な値の組内の第２のパラメータの追加的な極値と、少なくとも第２の追加的な値の組内の第４のパラメータの追加的な極値との第２の比を計算することにより取得することができる。

上述の実施形態は、第１および第３のパラメータの値だけを含むデータベースを用いる場合であっても第２および第４のパラメータの極値の値を比較できる点で有利である。

センサがＧＣカラムである場合は典型的に、既知の検体の異なる保持時間で強度の一連の測定を実行し、次いで基準保持時間または基準保持時間のコバッツ指数あるいは既知の検体およびＧＣカラム種類の強度のピークを表すコバッツ指数のデータベースを検索して当該強度に関連付けられた値を識別する。従って、既知の検体の同一の濃度について２個のセンサの測定値の強度を表す比を取得することができる。

センサがＣＭＯＳセンサである場合、２個のＣＭＯＳセンサによる、既知の検体について異なる温度（または検体との接触感度の変化を生じさせる物理パラメータの異なる値）での感度の一連の測定が行われる。次いで、既知の検体について感度のピークが生じる既知の温度の値で生じる感度の値が格納され、同一濃度の検体に関する２個のセンサの感度の差を表す比を計算することができる。

また、既知の検体を用いて、２個の極めて異なるセンサ、例えばＣＭＯＳおよびＧＣセンサの感度の差の比を計算することができる。上述のように、ＧＣにより、既知の検体の既知の基準コバッツ指数でのピークの下側の面積の値、および既知の検体の既知の基準温度でのＣＭＯＳセンサの感度の値を取得することができる。従って、２個のセンサの強度の差を表す比を取得することができる。異なる種類のセンサの任意のペアについて同じ推論が可能である。

本発明の他の実施形態において、データベースは検体の基準濃度の第２および第４のパラメータの極値の基準値をも含んでいる。従って、第１のパラメータの基準値に関する第２のパラメータの基準値の少なくとも１個の局所的極値の値と、第３のパラメータの基準値に関する第４のパラメータの基準値の少なくとも１個の局所的極値との比を直接取得することができる。本実施形態は、第２および第４のパラメータの比の基準値を得るために追加的な測定を実行するかまたはセンサの感度を較正する必要が無い点で有利である。

本発明の多くの実施形態において、関連度のスコアが検体に対して、当該検体の第１のパラメータの第１の値と第１のパラメータの基準値との近接度、当該検体の第３のパラメータの第２の値と第３のパラメータの基準値との近接度、および第１および第２の極値の第１の比と、２個のセンサの感度の差を表す第２の比との比に応じて付与される。

本発明の多くの実施形態において、２個以上のセンサを利用できる。スコアの関連度を向上させるべく、センサの各ペアについてスコアを計算し、次いで、例えばセンサの各ペアについてスコアの平均を求めることにより大域的スコアを取得することができる。

２個のガスクロマトグラフィカラムの場合の実施形態の例
非限定的な実施形態において、本発明を用いて２個のガスクロマトグラフィカラムにより検体の識別を行うことができる。２個のカラムをＣｉ、Ｃｊと表記する。ガスクロマトグラフィにおいて、検体は一般に保持時間すなわちコバッツ指数により、また流体内の当該検体の濃度は当該保持時間すなわちコバッツ指数での強度のピークの下側の面積により特徴付けられる。

第１のステップにおいて、異なる種類の２個のガスクロマトグラフィカラムＣｉ、Ｃｊに対して測定が実行される。この段階で、コバッツ指数およびピークの下側の表面により特徴付けられるピークのリストを識別することができる。ＧＣにおけるピークの識別およびピークの下側の表面の計算はガス検出の当業者には通常の作業である。これは例えばＲｏｂｅｒｔ Ｌ．Ｇｒｏｂ他による「Ｍｏｄｅｒｎ Ｐｒａｃｔｉｃｅ ｏｆ ｇａｚ ｃｈｒｏｍａｔｏｇｒａｐｈｙ」、Ｗｉｌｅｙ Ｉｎｔｅｒｓｃｉｅｎｃｅ．ｆｏｕｒｔｈ Ｅｄｉｔｉｏｎ （２００４）、またはＡ．ＷｅｈｒｌｉおよびＥ．Ｋｏｖａｔｓによる「Ｇａｓ−ｃｈｒｏｍａｔｏｇｒａｐｈｉｓｃｈｅ Ｃｈａｒａｋｔｅｒｉｓｉｅｒｕｎｇ ｏｒｇａｎｉｓｃｈｅｒ Ｖｅｒｂｉｎｄｕｎｇｅｎ．Ｔｅｉｌ ３：Ｂｅｒｅｃｈｎｕｎｇ ｄｅｒ Ｒｅｔｅｎｔｉｏｎｓｉｎｄｉｃｅｓ ａｌｉｐｈａｔｉｓｃｈｅｒ，ａｌｉｃｙｃｌｉｓｃｈｅｒ ｕｎｄ ａｒｏｍａｔｉｓｃｈｅｒ Ｖｅｒｂｉｎｄｕｎｇｅｎ．Ｈｅｌｖ．Ｃｈｉｍ．Ａｃｔａ ４２，２７０９（１９５９）」に開示されている。検体を識別するために、２個のＧＣカラムの各々に対して当該検体の理論コバッツ指数Ｋ_ｔＣｉ、Ｋ_ｔＣｊが複数のデータベースのうち１個から取得される。例えば、理論コバッツ指数は、公開ＮＩＳＴデータベースまたは本願出願人が開発したＡｒｏＣｈｅｍＢａｓｅから取得できる。

次いで、各カラムの対応ピークを識別することができる。例えば、試験された検体の理論コバッツ指数に最も近いコバッツ指数を有するピークを選択することができる。実験されたピークは、各々２個のカラムに対してコバッツ指数Ｋ_ｒＣｉ、Ｋ_ｒＣｊを有している。これらはまた、ピークＳｉ、Ｓｊの下で各々表面を有しており、これらに対して２個のピークの強度の比Ｒ_ｒ（ｉ，ｊ）を計算することができる。比Ｒ_ｒ（ｉ，ｊ）は例えばＳ_ｉ／Ｓ_ｊまたはＳ_ｊ／Ｓ_ｉに等しい。

次いで、当該２個のカラム内の検体の同一濃度に対するピークの下側の面積の理論比Ｒ_ｔ（ｉ，ｊ）が取得される。この比は例えば、既知の検体の既知の濃度が試験される２個のＧＣカラムＣ_ｉ、Ｃ_ｊの試験フェーズで計算されていてよく、比Ｒ_ｔ（ｉ，ｊ）は２個のカラム内の既知の検体を表すピークの下側の面積の比である。

検体の関連度スコアＣＰｎｅｗ（ｉ，ｊ）は従って例えば次式

により計算することができる。上式において、比

は、第１のＧＣカラム内の当該検体の理論および計算されたコバッツ指数の近接度を表す。一方、比

は、第２のＧＣカラム内の当該検体の理論および計算されたコバッツ指数の近接度を表す。最後に、２個の計算ピークの下側の表面の比が２個のカラムの同一検体の同一濃度のピークの下側の表面の理論比に合致する場合、比

は高い。後者の比は逆に、２個の識別されたピークが、たとえ当該検体の理論ピークに近接していても２個の異なる検体を表していれば低い。

本実施形態は、観察されたピークが２個の異なるＧＣカラムで理論ピークに合致した場合だけではなく、これらのピークが同一検体により生じたことを２個のカラムにおけるピークの下側の表面の比が示す場合も検体を正しく識別する点で有利である。

本発明の他の実施形態において、２個よりも多いＧＣカラムを利用できる。次いで上述の方法を用いてカラムＣｉ、Ｃｊの各ペアに対して関連度スコアＣＰｎｅｗ（ｉ，ｊ）を計算し、且つカラムの各ペアに対するスコアの平均として大域的関連度スコアＣＰｎｅｗを計算することができる。例えば、ｐ個の異なるＧＣカラムが用いる場合、ｐ＊（ｐ−１）／２個の異なるペアのカラムを定義することができる。関連度の大域的スコアは従って次式

で定義することができる。ここに、ＣＰｎｅｗ（ｉ，ｊ）は上で定義したカラムＣｉ、Ｃｊに対する関連度スコアを表す。

本実施形態は、より多くのカラム内の大域的スコアを計算することができるため、スコアの精度が向上し、且つ付随する識別がより確実になる点で有利である。

２個のＣＭＯＳセンサの場合の実施形態の例
本発明の一実施形態において、異なる種類の２個のＣＭＯＳセンサを用いて流体内の検体を識別する。第１のＣＭＯＳセンサはＳｎＯ_２で構成された検出層を有する一方、第２はＣｕＯで構成された検出層を有している。これらのセンサは、例えば図１ｂの例に示すように、流体内に存在する検体および温度に応じて変化する感度反応を与える。この値は、比Ｓ（Ｒａ／Ｒｇ）で表される。一連の測定を実行すべく、検出層の温度は、最低温度と最高温度の間で漸次上昇する。感度の測定は一定間隔で実行され、検体が存在することに起因する最大感度は当該検体を特徴付ける動作温度で観察することができる。

例示的な検出手順において、２個のＣＭＯＳセンサは３００〜５００℃の間で動作する。流体は第１の検体Ｘを含み、本発明による方法を用いて異なる検体（例えばアセチレン、エチレンおよびＣＯ）に関連度スコアを割り当てる。第１のＣＭＯＳセンサＳｎＯ２からの測定値に対する最大感度は第１のセンサでＴ_１＝４１０℃且つＳ_１（Ｒａ／Ｒｇ）＝２．５のとき観察された。第１の最大感度は第２センサでＴ_２＝３０５℃且つＳ_２（Ｒａ／Ｒｇ）＝２．０のとき観察された。

次いで２種類のＣＭＯＳセンサに対して、最大感度が生じる動作温度の基準値を取得すべく少なくともいくつかの検体の温度特徴の値のデータベースにアクセスする。これらのデータベースは、当該種類ＣＭＯＳセンサの公開データベースであってよい。これらはまた、例えばＣＭＯＳセンサの出荷時に値が設定されているＣＭＯＳセンサ基準動作温度のベンダーデータベース等の専用データベースであってもよい。当該データベースは特に、１個の検体および複数のセンサ毎に、感度のピークが生じる基準温度、および感度の基準値を含んでいる。データベース内の感度は、当該検体を同一濃度で含む流体を、各センサを用いて検出することにより得られたものである。従って、当該データベースを用いて２個のセンサによる検体の感度の基準比を取得することができる。

本例では、温度の基準値の１個のデータベースまたは複数のデータベースから以下の値が取得される。
− 検体Ａ（アセチレン）の場合：
− 第１のセンサによる温度の基準値：Ｓ_１Ａ（Ｒａ／Ｒｇ）＝２．９２のときＴ_１Ａ＝４００℃
− 第２センサによる温度の基準値：Ｓ_２Ａ（Ｒａ／Ｒｇ）＝２．３７のときＴ_２Ａ＝３００℃
− 検体Ｂ（一酸化炭素）の場合：
− 第１のセンサによる温度の基準値：Ｓ_１Ｂ（Ｒａ／Ｒｇ）＝０．２７のときＴ_１Ｂ＝３５０℃
− 第２センサによる温度の基準値：Ｓ_１Ｂ（Ｒａ／Ｒｇ）＝０．１０のときＴ_２Ｂ＝３００℃
− 検体Ｃ（エチレン）の場合：
− 第１のセンサによる温度の基準値：Ｓ_１Ｃ（Ｒａ／Ｒｇ）＝０．４１のときＴ_１Ｃ＝５００℃
− 第２センサによる温度の基準値：Ｓ_１Ｃ（Ｒａ／Ｒｇ）＝０．０５のときＴ_２Ｃ＝４００℃。

検体Ｘにスコアを割り当てる際に、観察温度Ｔ_１＝４１０℃はＳ_１（Ｒａ／Ｒｇ）＝５に関連付けられ、観察温度Ｔ_２＝３０５℃はＳ２（Ｒａ／Ｒｇ）＝４に関連付けられる。

各々ｉ、ｊと付番された２個のセンサを用いて検体にスコアを割り当てるいくつかの実施形態が可能である。

本発明の多くの実施形態において、少なくとも第１と第２のセンサによる最大感度の第１の比Ｒ_ｒが計算される。この比は、例えば未知の検体ＸについてＲ_ｒＸ＝Ｓ_１（Ｒａ／Ｒｇ）／Ｓ_２（Ｒａ／Ｒｇ）＝１．２５に等しい。この比は、未知の検体Ｘを検出する際の２個のセンサの感度の相対強度を表す。

本発明の多くの実施形態において、少なくとも第１と第２のセンサによる最大感度の第２の比Ｒｔがデータベースの基準値を用いて計算される。この比は、例えば検体アセチレンの場合Ｒ_ｔＡ＝Ｓ_１Ａ（Ｒａ／Ｒｇ）／Ｓ_２Ａ（Ｒａ／Ｒｇ）＝１．２３に、検体Ｂ（一酸化炭素）の場合Ｒ_ｔＢ＝Ｓ_１Ｂ（Ｒａ／Ｒｇ）／Ｓ_２Ｂ（Ｒａ／Ｒｇ）＝２．６５に、および検体Ｃ（エチレン）の場合Ｒ_ｔＣ＝Ｓ_１Ｃ（Ｒａ／Ｒｇ）／Ｓ_２Ｃ（Ｒａ／Ｒｇ）＝８．０４に等しい。この比は各々、２個のセンサが同一濃度の検体Ａ（アセチレン）、Ｂ（一酸化炭素）、およびＣ（エチレン）を検出した場合に観察される感度の比を表す。

本発明の上述の例示的な実施形態において、当該検体の基準濃度の感度レベルが基準温度と共にデータベースに提供されている。第２の比は従って、スコアが付与された検体に関連付けられている。本発明の他の実施形態において、２個のセンサの相対感度を表す一意な比が用いられる。例えば、この比は、最大感度の基準温度が既知である既知の検体を検出して、取得された２個の感度間の比を求めることにより取得できる。

本発明の多くの実施形態において、少なくともＴ_ｒＳｉと記述するセンサｉによる最大感度で観察温度と、Ｔ_ｔＳｉと記述する対応理論温度との第２の追加的な比が計算される。この比は例えば次式

により計算することができる。

上述の比は０〜１であり、観察および基準温度が近いほど高く、観察および基準温度が厳密に合致する場合は１に等しい。第２の追加的な比には他の式、例えば

が可能である。

より一般的には、好適な実施形態において、第２の追加的な比の式は、第１のＣＭＯＳセンサによる強度のピークでの基準および観察温度が互いに近いほどより高い値を与える傾向がある。

同様に、本発明の多くの実施形態において、第２センサによる最大感度の観察温度Ｔ_ｒＳｊと基準温度Ｔ_ｔＳｉとの近接度を表す第３の追加的な比が、例えば

の一方により計算される。

上述の例において、２個のセンサによる検体の関連度スコアを計算する式は以下の通りである。

上で一覧に示した比および温度の値を用いれば、検体Ａ（アセチレン）の関連度スコアは９４．５８、検体Ｂ（一酸化炭素）の関連度スコアは３９．６５、検体Ｃ（エチレン）の関連度スコアは９．７２である。本実施形態は従って、検体Ａ（アセチレン）に極めて高いスコアを与える一方、検体Ａ（アセチレン）および検体Ｂ（一酸化炭素）の温度は共に第２センサによる感度のピークの温度に合致する点で有利である。しかし、ピークの相対強度は２個のセンサによる検体Ｂの同一濃度ではなく検体Ａの濃度を表している。更に、検体へのスコアの割り当ては、データベースの構築に用いた濃度と、実際に検出された濃度が異なっていても依然として有効である。実際、データベースの構築に用いたアセチレンの濃度は、未知の検体の識別に用いた濃度よりもかなり低かった。第１および第２のセンサの感度はデータベース内では各々２．９２および２．３７であり、実際の測定値では５および４であった。データベースの構築時、および未知の検体を識別する間は２個のセンサによるアセチレンの濃度は同一であったため、ピークの感度の比は同一である。

本発明の更に他の実施形態において、基準温度および感度は複数のデータベース、または複数のソースから構築された単一のデータベースから取得することができる。これは例えば、複数のユーザーが共同制作のデータベースを充実させるような場合であってよい。これらの場合、感度の値は当該検体の濃度の値に関連付けることができる。例えば、データベースは、１個の検体Ｙおよび２個のセンサＳ１、Ｓ２について以下を含んでいてよい。
− センサＳ_１上の検体Ｙの基準温度、感度および濃度Ｔ_１Ｙ、Ｓ_１ＹおよびＣ_１Ｙ、
− センサＳ_２上の検体Ｙの基準温度、感度および濃度Ｔ_２Ｙ、Ｓ_２ＹおよびＣ_２Ｙ。

上述のケースにおいて、２個のセンサＳ１、Ｓ２の検体Ｙの強度の第２の比を、Ｙの感度および相対濃度を用いて、例えば式

を用いて計算することができる。同式により、データベースの構築に用いた異なる濃度のＹにより生じた歪みを補正する感度の理論比を取得することができる。

本発明の他の実施形態において、温度以外の物理パラメータを用いてＣＭＯＳセンサの感度を変更することができる。例えば、センサの感度向上に用いられるＵＶパルスの波長を用いることができる。異なる波長でのＵＶ照射が、異なる光子エネルギーに起因して異なる感度の特徴を与えることが良く知られている。更に、特定の波長が、特定のガスとの接触感度の向上に関連している。従って、ＣＭＯＳセンサのプレートを照射するＵＶの波長の変化によりＣＭＯＳセンサによる一連の測定を実行することができる。異なる波長でＣＭＯＳセンサの最大感度を観察することができる。最大感度に関連付けられた波長の基準値がデータベースから取得されたならば、本発明による一方法は、感度のピークが現れる波長の観察された値、検体およびセンサの波長の基準値、および最大感度の値に応じて、関連度スコアを検体に適用することができる。

本発明の更に他の実施形態において、異なる強度の電気パルスを用いて異なるガスに対するＣＭＯＳセンサの感度を変更する。従って、電気パルスの強度の異なる値について感度の一連の測定を実行することができる。感度は、異なるガスについて電気パルスの異なる強度で最大値を示す。従って、所与の検体について最大値を与える電気パルスの強度の基準値にアクセスすることにより、本発明による方法を適用して当該検体に関連度スコアを割り当てることができる。より具体的には、本発明の一実施形態において、電気パルスの強度の異なる値について最大感度が識別される。電気パルスの強度の基準値を用いて所与の検体について１個のＣＭＯＳセンサによる強度の最大値、および２個のＣＭＯＳセンサによる最大感度の相対強度を生成することにより、第１および第３のパラメータとして電気パルスを用いるＣＭＯＳセンサに対して本発明による方法を適用することが可能である。

上述の例は非限定的である。他の多くの実施形態も可能であるが、これらも同じく本発明の範囲に含まれる。例えば、２個よりも多くのＣＭＯＳセンサを用いて、各ペアにより生成されたスコアの平均を求めることにより大域的スコアが計算される。同様に、ＣＭＯＳセンサについて温度、ＵＶパルスの波長、および電気パルスの強度以外の物理パラメータを変更して感度の極値を生成することができる。本発明の他の実施形態において、ＣＭＯＳおよびＧＣセンサの両方を用いてもよい。次いで、例えば検体の類似濃度を表す比は、ＣＭＯＳセンサの最大感度とＧＣのピークの下側の面積との比であってよい。他の種類のセンサを用いてもよい。例えば、本方法は電気泳動に適用できる。

図３に、本発明の一実施形態における装置の一例を示す。

装置３００は、異なる種類の第１のセンサ３１１および第２センサ３１２を含む一群のセンサにより検出された流体内の検体を識別すべく設計されている。第１のセンサ３１１および第２センサ３１２は例えば、異なる種類の２個のＧＣカラム、異なる種類の２個のＣＭＯＳセンサ、または１個のＧＣカラムと１個のＣＭＯＳセンサであってよい。より一般的には、第１の物理パラメータの異なる値、および当該検体の少なくとも濃度を表す第２の物理パラメータの第２の値に関連付けられたセンサであってよい。

装置３００は、少なくとも第１および第２の物理パラメータ、または第３および第４の物理パラメータの第１の値の組を第１のセンサ３１１および第２の値の組を第２のセンサ３１１から、前記第１および第３のパラメータがある値の範囲内で単調に変化し、第２のパラメータおよび第４のパラメータの各値が第１のパラメータの少なくとも１個の値、または第３のパラメータの少なくとも１個の値に関連付けられていて、前記第２のパラメータおよび第４のパラメータが当該検体の少なくとも濃度を表すと共に少なくとも第１のパラメータの第１の値の第１の局所的極値、または第３のパラメータの第２の値の第２の局所的極値を含んでいる状態で取得すべく構成された第１のモジュール３１０を含んでいる。

第１のモジュール３１０は例えば、第１のセンサ３１１および第２センサ３１２に接続されていて、検出手順を起動する。第１のモジュール３１０はまた、第１および第２のセンサにより実行されて確定した測定値を取得できる。第１および第２のセンサは装置内に内蔵されていてよい。例えば、装置３００は第１および第２のセンサを備えた携帯機器であってよい。装置３００はまた、第１および第２のセンサに接続された固定装置であっても、または第１および第２のセンサから予め設定された測定値を取る出すことができる装置であってもよい。

装置３００は更に、第１のセンサと同一種類のセンサからの第１のパラメータの基準値、および第２センサと同一種類のセンサからの第３のパラメータの基準値の少なくとも１個のデータベース３２１にアクセスすべく構成された第２のモジュール３２０を含んでいる。第２のモジュール３２０は、第１のパラメータの基準値および第３のパラメータの基準値の両方を含む単一のデータベース、または第１のパラメータの基準値の第１のデータベースおよび第２のパラメータの基準値の第２のデータベースにアクセスすることができる。第２のモジュール３２０はまた、第１のパラメータの基準値の複数のデータベースおよび／または第３のパラメータの基準値の複数のデータベースにアクセスすることができる。第２のモジュール３２０は、公開データベース、例えばコバッツ指数のＮＩＳＴデータベース、またはＡｒｏＣｈｅｍＢａｓｅデータベース等の専用に構築されたデータベースにアクセスすることができる。

本発明の一実施形態において、少なくとも１個のデータベース３２１の複製が装置に存在する。本発明の他の実施形態において、当該データベースまたは複数のデータベース３２１は、例えばインターネットまたは専用ネットワークを用いてリモートアクセされる。

装置３００は更に、第２のパラメータの極値に関する第１のパラメータの基準値、および第１のパラメータの第１の値または第３のパラメータの第２の値に近い第４のパラメータの極値に関する第３のパラメータの基準値を求めて前記少なくとも１個のデータベースを検索すべく構成された第３のモジュール３３０を含んでいる。

本発明の多くの実施形態において、第３のモジュール３００は更に、第１の局所的極値と、２個のセンサの基準比との比を計算すべく構成されていてよく、より一般的には、第３のモジュールは方法３００の任意の実施形態のステップを実行すべく構成することができる。

第３のモジュール３００を論理モジュールとして記述している。第３のモジュール３００は例えば、マイクロコントローラ、中央演算処理装置（ＣＰＵ）、または他の任意の計算手段も用いて実装することができる。

図４ａ、４ｂおよび４ｃに、本発明の実施形態による方法を用いて検体を識別して、一群の観察を充実させるためのインターフェースの３個の例を示す。

図４ａは、本発明の実施形態の検体を識別するインターフェース４００ａの一例を示す。インターフェースは例えば、検体を識別するソフトウェアの一部であってよい。

インターフェースは円盤４１０ａを含んでいる。当該円盤は、ＧＣ検出手順の実行中、識別されたかまたはされていないピークを表す。流体にＧＣ検出手順を適用した後、当該流体内に存在する検体に関する複数のピークがＧＣに現れる。その後、これらのピークは観察された一群のピークの既知の検体に関するピークと比較される。この種の比較は特に、同一出願人による米国特許第７７３４４３６号明細書に開示されている。米国特許第７７３４４３６号明細書はＧＣのピークを３個の異なるクラスに分離する。
− 流体内に存在するピークおよび観察された一群のピークに対する「存在」クラス、
− 観察された一群のピークに存在するが流体内には存在しないピークに対する「欠落」クラス、
− 流体内に存在するが観察された一群のピークでは未知のピークに対する「新規」クラス。

米国特許第７７３４４３６号明細書の開示に加えて、インターフェース４００ａはクラス「存在」を２個のクラス「存在−選択済み」および「存在−未選択」に分割し、クラス「欠落」を２個のクラス「欠落−選択済み」および「欠落−未選択」に分割する。円盤は、クラス「欠落−選択済み」４１１ａ、「欠落−未選択」４１２ａ、「存在−選択済み」４１３ａ、「存在−未選択」４１４ａ、および「新規」４１５ａに属するピークの相対比率を示す。

サブウインドウ４２０ａはピークの精密な選択を可能にする。クラスのピーク「欠落−選択済み」、「欠落−未選択」、「存在−選択済み」、「存在−未選択」、および「新規」はボックス４２１ａ、４２２ａ、４２３ａ、４２４ａおよび４２５ａを各々拡大することにより選択することができる。図示する例において、ボックス４２４ａは拡大されており、ボックス４２６ａ、４２７ａの下側のクラス「存在−未選択」に属するピークが選択されている。

サブウインドウ４３０ａは、選択されたピークと、観察された一群のピークの可能な等価物との比較を示している。強度の目盛りが縦軸４３１ａに定義されている。２個のピークの強度を星印４３６ａ、４３７ａに各々示している。２個のピークのコバッツ指数の観察された一群のピークの既知の強度をバー４３２ａ、４３３ａに各々示している。

図４ｂに、識別対象の検体のサブセットを選択するためのウインドウ４００ｂを示す。検出対象となり得る検体が多く存在するため、データベースの検体のサブセットだけにスコアを割り当てることに意義があろう。ウインドウ４００ｂは、出願人が開発したデータベース「ＡｒｏＣｈｅｍＢａｓｅ」内の可能な検体のサブセットの選択に用いることができる。本例では、当該流体は異なる２種類の２個のクロマトグラフィカラム、すなわち静的相が各々「０５％フェニル９５％ジメチルポリシロキサン」および「１４％シアノプロピルフェニル８６％ジメチルポリシロキサン」であるＡｇｉｌｅｎｔ社のＧＣカラムＤＢ−５およびＤＢ−１７０１により検出された。

「耐性」の下側の２個の欄４１０ｂ、４１１ｂは、当該耐性内で選択されたピーク周辺の強度のピークを示すものに検体を制限するために用いる。サブウインドウ４２０ｂは、「環境」、「香りと香料」、「食品」等の適用分野に属する検体に検索を制限するために用いる。欄４３０ｂは製品名を直接検索するために用いるのに対し、サブウインドウ４４０ｂはある特徴に対応する検体のフィルタリングに、またサブウインドウ４５０ｂは味覚記述子に対応する検体の検索に用いる。

図４ｃに、候補検体を示すウインドウ４００ｃを、本発明による方法、例えば方法２００により計算された関連度スコアと共に示す。

本サブウインドウは識別の候補検体を表示する。各々の行は検体を表す。カラム４１１ｃは検体の名前を表す。カラム４１２ｃはその化学式を示す。カラム４１３ｃは、ＧＣカラムＤＢ−０５に対するコバッツ指数を示す。カラム４１４ｃは、ＧＣカラムＤＢ−１７０１に対するコバッツ指数を示す。カラム４１５ｃは、本発明の方法により計算された関連度指数を示す。カラム４１６ｃは、ＧＣカラムＤＢ−０５上の当該検体の観察されたコバッツ指数と理論コバッツ指数の差を示す。カラム４１７ｃは、ＧＣカラムＤＢ−１７上の当該検体の観察されたコバッツ指数と理論コバッツ指数の差を示す。

サブウインドウ４２０ｃは、サブウインドウ４１０ｃで選択された行の検体、本例ではサブウインドウ４１０ｃの第２の行の検体「リモネン」に関する情報を表示する。サブウインドウ４２０ｃは特に、検体の名称４２１ｃ、化学式４２２ｃ、識別番号４２３ｃ、モル質量４２４ｃ、当該検体に当てはまる味覚記述子のリスト４２５ｃ、適用領域のリスト４２６ｃ、および複数のカラム種類での比較対象コバッツ指数のテーブル４２７ｃを表示する。識別番号４２３ｃは、化学物質の一意な数番号表記であるケミカルアブストラクツサービス（ＣＡＳ）登録番号であってよい。ＣＡＳ登録番合は科学文献で広範に受け入れられており、例えばウェブページｈｔｔｐ：／／ｅｎ．ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／ＣＡＳ＿Ｒｅｇｉｓｔｒｙ＿Ｎｕｍｂｅｒに記載されている。

識別用のグラフィックインターフェースの例はＧＣカラム検出に関係している。しかし、本発明および識別は、検体の少なくとも濃度を表す物理パラメータが別の物理パラメータに応じて変化する任意のセンサに適用可能である。例えば、コバッツ指数を、検体に対する感度が温度と共に変化するＣＭＯＳセンサの温度で代替可能であるのに対し、カラム４１５ｃの関連度指数は利用可能なセンサに適合されている。

上述の例は本発明の実施形態の説明用に与えるものである。これらは、以下の請求項により規定される本発明の範囲を一切限定するものではない。

Claims (13)

1. 異なる種類の第１のセンサおよび第２センサを含む一群のセンサにより検出された流体内の検体を識別する方法（２００）であって、
   −少なくとも第１および第２の物理パラメータの第１の値の組を前記第１のセンサから、前記第１の物理パラメータがある値の範囲内で単調に変化し、前記第２の物理パラメータの各値が前記第１の物理パラメータの少なくとも１個の値に関連付けられていて、前記第２の物理パラメータが前記流体内の前記検体の少なくとも濃度を表すと共に少なくとも前記第１の物理パラメータの第１の値の第１の局所的極値を含んでいる状態で取得するステップ（２１０）と、
   −第３および第４の物理パラメータの第２の値の組を前記第２センサから、前記第３の物理パラメータがある値の範囲内で単調に変化し、前記第４の物理パラメータの各値が前記第３の物理パラメータの少なくとも１個の値に関連付けられていて、前記第４の物理パラメータが前記流体内の前記検体の少なくとも濃度を表すと共に少なくとも前記第３の物理パラメータの第２の値の第２の局所的極値を含んでいる状態で取得するステップと、
   −前記第１のセンサと同一種類のセンサからの前記第１の物理パラメータの基準値、および前記第２センサと同一種類のセンサからの前記第３の物理パラメータの基準値の少なくとも１個のデータベースにアクセスするステップ（２２０）と、
   −前記第２の物理パラメータの極値に関する前記第１の物理パラメータの基準値、および前記第４の物理パラメータの極値に関する前記第３の物理パラメータの基準値を求めて前記少なくとも１個のデータベースを検索するステップ（２３０）と、
   −少なくとも前記第１の局所的極値と少なくとも前記第２の局所的極値との少なくとも第１の比に基づいて前記検体を識別するステップであって、前記第１の局所的極値は前記第２の物理パラメータのピーク強度の値であり、前記第２の局所的極値は前記第４の物理パラメータのピーク強度の値である、識別するステップと
   を含む方法。
2. 前記第１の物理パラメータの基準値が前記少なくとも１個のデータベースに存在する前記第１の物理パラメータの第１の値に最も近い前記第１の物理パラメータの値であり、前記第３の物理パラメータの基準値が前記少なくとも１個のデータベースに存在する前記第３の物理パラメータの第２の値に最も近い前記第３の物理パラメータの基準値である、請求項１に記載の方法。
3. 前記第１の物理パラメータの基準値が前記少なくとも１個のデータベースに存在する前記第１の物理パラメータの任意の値であり、前記第３の物理パラメータの基準値が前記少なくとも１個のデータベースに存在する前記第３の物理パラメータの任意の値である、請求項１に記載の方法。
4. −第２の比を取得するステップを更に含み、前記第２の比が、
   −既知の検体を含む第２の流体について、少なくとも前記第１および前記第２の物理パラメータ、または前記第３および前記第４の物理パラメータの第１の追加的な値の組を前記第１のセンサから、および第２の追加的な値の組を前記第２センサから取得するステップと、
   −既知の検体に関する第２の物理パラメータの追加的な極値に関する前記第１の物理パラメータの追加的な基準値、および前記既知の検体に関する前記第４の物理パラメータの追加的な極値に関する前記第３の物理パラメータの追加的な基準値を求めて前記少なくとも１個のデータベースを検索するステップと、
   −少なくとも前記第１の追加的な値の組内の前記第２の物理パラメータの追加的な極値と、少なくとも前記第２の追加的な値の組内の前記第４の物理パラメータの追加的な極値との第２の比を計算するステップとを含む方法により計算される、請求項１に記載の方法。
5. 前記少なくとも１個のデータベースが更に、前記第１のセンサと同一種類のセンサからの前記第２の物理パラメータの基準値、および前記第２センサと同一種類のセンサからの前記第４のパラメータの基準値を含み、前記方法が更に、
   −前記第１の物理パラメータの基準値に関する前記第２の物理パラメータの基準値の少なくとも１個の局所的極値と、前記第３の物理パラメータの基準値に関する前記第４の物理パラメータの基準値の少なくとも１個の局所的極値との第２の比を取得するステップを含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記検体のスコアを計算するステップを更に含み、前記スコアが、
   −前記第２の比と前記第１の比のうち小さい方の、前記第２の比と前記第１の比のうち大きい方に対する第１の追加的な比と、
   −前記第１の物理パラメータの第１の値と前記第１の物理パラメータの基準値のうち小さい方の、前記第１の物理パラメータの第１の値と前記第１の物理パラメータの基準値のうち大きい方に対する第２の追加的な比と、
   −前記第３の物理パラメータの第２の値と前記第３の物理パラメータの基準値のうち小さい方の、前記第３の物理パラメータの第２の値と前記第３の物理パラメータの基準値のうち大きい方に対する第３の追加的な比、
   の少なくとも乗算を実行することにより取得される、請求項４または５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記第１および前記第２のセンサの少なくとも一方がガスクロマトグラフィカラムの終端に配置されており、前記第１および前記第３の物理パラメータの少なくとも一方が保持時間とコバッツ指数の一方である、請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
8. 少なくとも１個のデータベースがＮＩＳＴデータベースである、請求項７に記載の方法。
9. 前記第１および前記第２のセンサの少なくとも一方が金属酸化物センサであり、前記第１および前記第３の物理パラメータの少なくとも一方が温度、ＵＶ照射の波長、電気パルスの強度のうち一つであり、前記第２および前記第１の物理パラメータの少なくとも一方が感度の値である、請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
10. 異なる種類の少なくとも３つのセンサを含む一群のセンサにより検出された流体内の検体を識別する方法であって、
    前記少なくとも３つのセンサから選択された第１および第２のセンサからなるそれぞれ可能なセンサのペアについて、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法を用いて計算された第１の比に基づいて前記検体のペアのスコアを計算するステップと、
    センサの前記ペアのスコアの平均を求めることによって前記検体の大域的スコアを計算するステップとを含む、方法。
11. 複数の検体の複数のスコアを作業者に表示するステップを含む、請求項１〜１０のいずれか１項に記載の方法。
12. 異なる種類の第１のセンサ（３１１）および第２センサ（３１２）を含む一群のセンサにより検出された流体内の検体を識別する装置（３００）であって、
    −第１のモジュール（３１０）、すなわち
    −少なくとも第１および第２の物理パラメータの第１の値の組を前記第１のセンサから、前記第１のパラメータがある値の範囲内で単調に変化し、前記第２のパラメータの各値が前記第１のパラメータの少なくとも１個の値に関連付けられていて、前記第２のパラメータが前記流体内の前記検体の少なくとも濃度を表すと共に少なくとも前記第１のパラメータの第１の値の第１の局所的極値を含んでいる状態で取得し、
    −少なくとも第３および第４の物理パラメータの第２の値の組を前記第２センサから、前記第３のパラメータがある値の範囲内で単調に変化し、前記第４のパラメータの各値が前記第３のパラメータの少なくとも１個の値に関連付けられていて、前記第４のパラメータが前記流体内の前記検体の少なくとも濃度を表すと共に少なくとも前記第４のパラメータの第２の値の第２の局所的極値を含んでいる状態で取得すべく構成された第１のモジュール（３１０）と、
    −前記第１のセンサと同一種類のセンサからの前記第１のパラメータの基準値、および前記第２センサと同一種類のセンサからの前記第３のパラメータの基準値の少なくとも１個のデータベース（３２１）にアクセスすべく構成された第２のモジュール（３２０）と、
    −前記第２のパラメータの極値に関する前記第１のパラメータの基準値、および前記第４のパラメータの極値に関する前記第３のパラメータの基準値を求めて前記少なくとも１個のデータベースを検索すべく構成された第３のモジュール（３３０）と、
    −少なくとも前記第１の局所的極値と少なくとも前記第２の局所的極値との少なくとも第１の比に基づいて前記検体を識別すべく構成された第４のモジュールとを含む装置であって、
    前記第１の局所的極値は前記第２のパラメータのピーク強度の値であり、前記第２の局所的極値は前記第４のパラメータのピーク強度の値である、装置。
13. コンピュータ可読媒体に保存されていて、異なる種類の第１のセンサおよび第２センサを含む一群のセンサにより検出された流体内の検体を識別すべく構成されたプログラムであって、前記プログラムは、コンピュータに、
    −少なくとも第１および第２の物理パラメータの第１の値の組を前記第１のセンサから、前記第１のパラメータがある値の範囲内で単調に変化し、前記第２のパラメータの各値が前記第１のパラメータの少なくとも１個の値に関連付けられていて、前記第２のパラメータが前記流体内の前記検体の少なくとも濃度を表すと共に少なくとも前記第１のパラメータの第１の値の第１の局所的極値を含んでいる状態で取得する手順と、
    −第３および第４の物理パラメータの第２の値の組を前記第２センサから、前記第３のパラメータがある値の範囲内で単調に変化し、前記第４のパラメータの各値が前記第３のパラメータの少なくとも１個の値に関連付けられていて、前記第４のパラメータが前記流体内の前記検体の少なくとも濃度を表すと共に少なくとも前記第３のパラメータの第２の値の第２の局所的極値を含んでいる状態で取得する手順と、
    −前記第１のセンサと同一種類のセンサからの前記第１のパラメータの基準値、および前記第２センサと同一種類のセンサからの前記第３のパラメータの基準値の少なくとも１個のデータベースにアクセスする手順と、
    −前記第２のパラメータの極値に関する前記第１のパラメータの基準値、および前記第４のパラメータの極値に関する前記第３のパラメータの基準値を求めて前記少なくとも１個のデータベースを検索する手順と、
    −少なくとも前記第１の局所的極値と少なくとも前記第２の局所的極値との少なくとも第１の比に基づいて前記検体を識別する手順とを実行させるためのコンピュータプログラムを記録したプログラムであって、
    前記第１の局所的極値は前記第２のパラメータのピーク強度の値であり、前記第２の局所的極値は前記第４のパラメータのピーク強度の値である、プログラム。

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