JP7173876B2 - スペクトルイメージ補正装置及び方法、ならびに対象体の成分分析装置 - Google Patents
スペクトルイメージ補正装置及び方法、ならびに対象体の成分分析装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7173876B2 JP7173876B2 JP2019005158A JP2019005158A JP7173876B2 JP 7173876 B2 JP7173876 B2 JP 7173876B2 JP 2019005158 A JP2019005158 A JP 2019005158A JP 2019005158 A JP2019005158 A JP 2019005158A JP 7173876 B2 JP7173876 B2 JP 7173876B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- spectral image
- curvature
- spectrum
- wavelength
- spectral
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 title claims description 170
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 42
- 238000003702 image correction Methods 0.000 title claims description 34
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title description 58
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 83
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 53
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 19
- 238000001069 Raman spectroscopy Methods 0.000 claims description 17
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 9
- 239000013256 coordination polymer Substances 0.000 description 8
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 4
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 4
- HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N cholesterol Chemical compound C1C=C2C[C@@H](O)CC[C@]2(C)[C@@H]2[C@@H]1[C@@H]1CC[C@H]([C@H](C)CCCC(C)C)[C@@]1(C)CC2 HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 4
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 description 3
- 238000001237 Raman spectrum Methods 0.000 description 3
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 3
- 239000008103 glucose Substances 0.000 description 3
- 230000036541 health Effects 0.000 description 3
- LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N Ethanol Chemical compound CCO LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000004497 NIR spectroscopy Methods 0.000 description 2
- 208000000453 Skin Neoplasms Diseases 0.000 description 2
- LEHOTFFKMJEONL-UHFFFAOYSA-N Uric Acid Chemical compound N1C(=O)NC(=O)C2=C1NC(=O)N2 LEHOTFFKMJEONL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- TVWHNULVHGKJHS-UHFFFAOYSA-N Uric acid Natural products N1C(=O)NC(=O)C2NC(=O)NC21 TVWHNULVHGKJHS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000002835 absorbance Methods 0.000 description 2
- 239000003963 antioxidant agent Substances 0.000 description 2
- 230000003078 antioxidant effect Effects 0.000 description 2
- 235000012000 cholesterol Nutrition 0.000 description 2
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000002980 postoperative effect Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 2
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 2
- 201000000849 skin cancer Diseases 0.000 description 2
- 150000003626 triacylglycerols Chemical class 0.000 description 2
- 229940116269 uric acid Drugs 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 210000000707 wrist Anatomy 0.000 description 2
- OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N Phosphorus Chemical compound [P] OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000003862 health status Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000001019 normoglycemic effect Effects 0.000 description 1
- 238000013488 ordinary least square regression Methods 0.000 description 1
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 1
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/28—Investigating the spectrum
- G01J3/2823—Imaging spectrometer
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/28—Investigating the spectrum
- G01J3/44—Raman spectrometry; Scattering spectrometry ; Fluorescence spectrometry
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/28—Investigating the spectrum
- G01J3/44—Raman spectrometry; Scattering spectrometry ; Fluorescence spectrometry
- G01J3/4412—Scattering spectrometry
-
- 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
- G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
- G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
- G01N21/65—Raman scattering
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/28—Investigating the spectrum
- G01J2003/2859—Peak detecting in spectrum
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/28—Investigating the spectrum
- G01J2003/2866—Markers; Calibrating of scan
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/28—Investigating the spectrum
- G01J3/44—Raman spectrometry; Scattering spectrometry ; Fluorescence spectrometry
- G01J2003/4424—Fluorescence correction for Raman spectrometry
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2201/00—Features of devices classified in G01N21/00
- G01N2201/12—Circuits of general importance; Signal processing
- G01N2201/127—Calibration; base line adjustment; drift compensation
- G01N2201/12746—Calibration values determination
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Description
本発明は、イメージ処理技術に係り、より詳細には、分光基盤の応用機器のためのスペクトルイメージの曲率補正技術に関し、スペクトルイメージ補正装置及び方法、ならびに対象体の成分分析装置に関する。
最近、健康への関心が増加しながら、非侵襲的に対象体の成分を分析する技術についての研究が活発に進められている。このような非侵襲的な分析技法には、ラマン分光信号を使用して人体内の葡萄糖成分などを分析する技法が含まれる。しかし、ラマンや他の類型の信号を使用する既存の非侵襲的方法は、正確性を落とす多様な要因が存在する。例えば、分光計を使用してイメージ化された対象体のスペクトルイメージには、光学収差（ｏｐｔｉｃａｌ ａｂｅｒｒａｔｉｏｎｓ）が含まれる。特に、曲率（ｃｕｒｖａｔｕｒｅ）のような光学的収差は、重畳されるスペクトルバンドやよく分解されていないピークをもたらして、誤った分析結果を発生する恐れがある。一般的なラマン分光応用機器の場合、ハイクオリティーラマンスペクトルを得るためには、光収集効率（ｌｉｇｈｔ ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ）の増加が必須的であるが、このためにＮＡ（ｎｕｍｅｒｉｃａｌ ａｐｅｒｔｕｒｅ）とＣＣＤ（ｃｈａｒｇｅ ｃｏｕｐｌｅｄ ｄｅｖｉｃｅ）とのサイズを大きくすることが一般的である。
本発明が解決しようとする課題は、スペクトルイメージ補正装置及び方法と、対象体の成分分析装置と、を提供するところにある。
本発明の一態様によれば、スペクトルイメージ補正装置は、スペクトルイメージを獲得するイメージ獲得部；及びスペクトルイメージのスペクトルの微分値に基づいて特徴波長に対するピーク波長（ｐｅａｋ ｗａｖｅｌｅｎｇｔｈ）を検出し、該検出されたピーク波長を用いてスペクトルイメージの曲率を補正するプロセッサ；を含みうる。
イメージ獲得部は、対象体に光を照射する光源；及び対象体から散乱または反射した光に基づいて、スペクトルイメージを獲得するディテクター；を含みうる。
イメージ獲得部は、ラマン分光技法に基づいてスペクトルイメージを獲得することができる。
ディテクターは、ＣＣＤ、ダイオードアレイ（ｄｉｏｄｅ ａｒｒａｙ）及びフィルム（ｆｉｌｍ）のうちの少なくとも１つを含みうる。
プロセッサは、スペクトルイメージの各行（ｒｏｗ）に対して、スペクトルを微分し、スペクトルの微分値に基づいてピーク波長を検出するピーク検出部を含みうる。
ピーク検出部は、スペクトルイメージの各行に対して、スペクトルを、１次微分及び２次微分して、１次微分値が０であり、２次微分値が負数である地点をピーク波長に対応するものと検出することができる。
ピーク検出部は、スペクトルイメージが得られると、スペクトルの全体波長帯域から曲率補正を行う１つ以上の特徴波長を選択し、該選択された１つ以上の特徴波長は、特徴波長を含みうる。
ピーク検出部は、スペクトルを、ローパスフィルター（Ｌｏｗ Ｐａｓｓ Ｆｉｌｔｅｒ、ＬＰＦ）、バンドパスフィルター（Ｂａｎｄ Ｐａｓｓ Ｆｉｌｔｅｒ、ＢＰＦ）及びハイパスフィルター（Ｈｉｇｈ Ｐａｓｓ Ｆｉｌｔｅｒ、ＨＰＦ）のうちの少なくとも１つを適用して、前記選択された１つ以上の特徴波長を含む複数の波長バンドに分割し、前記複数の波長バンドのそれぞれを微分して、各波長バンド別に１つのピーク波長を検出することができる。
プロセッサは、選択された１つ以上の特徴波長に対して検出されたピーク波長に基づいて、前記１つ以上の特徴波長に対する曲率を計算する曲率計算部を含みうる。
曲率計算部は、汎用最小二乗回帰法（Ｏｒｄｉｎａｒｙ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）を用いて、前記選択された１つ以上の特徴波長に対する曲率を計算することができる。
プロセッサは、選択された１つ以上の特徴波長に対して計算された曲率に基づいて、前記スペクトルイメージの各ピクセルの強度（ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）を補間して曲率補正を行うピクセル補間部をさらに含みうる。
一態様によれば、スペクトルイメージを獲得する段階；前記スペクトルイメージに対して、スペクトルの微分値に基づいて特徴波長に対するピーク（ｐｅａｋ）波長を検出する段階；及び検出されたピーク波長に基づいてスペクトルイメージの曲率を補正する段階；を含みうる。
スペクトルイメージを獲得する段階は、ラマン分光技法に基づいてスペクトルイメージを獲得することができる。
ピーク波長を検出する段階は、前記スペクトルイメージの各行に対して、スペクトルを微分し、スペクトルの微分値に基づいてピーク波長を検出することができる。
ピーク波長を検出する段階は、前記スペクトルイメージの各行に対して、スペクトルを、１次微分及び２次微分して、１次微分値が０であり、２次微分値が負数である地点をピーク波長に対応するものと検出することができる。
ピーク波長を検出する段階は、前記スペクトルイメージが得られると、スペクトルの全体波長帯域から曲率補正を行う１つ以上の特徴波長を選択する段階を含み、前記選択された１つ以上の特徴波長は、前記特徴波長を含みうる。
ピーク波長を検出する段階は、前記スペクトルを、ローパスフィルター（ＬＰＦ）、バンドパスフィルター（ＢＰＦ）及びハイパスフィルター（ＨＰＦ）のうちの少なくとも１つを適用して、前記選択された１つ以上の特徴波長を含む複数の波長バンドに分割する段階をさらに含み、前記分割された各波長バンドを微分して、各波長バンド別に１つのピーク波長を検出することができる。
曲率を補正する段階は、選択された１つ以上の特徴波長に対して検出されたピーク波長に基づいて、前記選択された１つ以上の特徴波長に対する曲率を計算する段階を含みうる。
曲率を計算する段階は、汎用最小二乗回帰法を用いて、前記特徴波長に対する曲率を計算することができる。
曲率を補正する段階は、前記選択された１つ以上の特徴波長に対して計算された曲率に基づいて、前記スペクトルイメージの各ピクセルの強度を補間して曲率補正を行う段階をさらに含みうる。
一態様によれば、外部機器からスペクトルイメージを受信する通信部；及びスペクトルイメージに対して、スペクトルの微分値に基づいて特徴波長に対するピーク波長を検出し、該検出されたピーク波長を用いて、前記スペクトルイメージの曲率を補正するプロセッサ；を含みうる。
プロセッサは、スペクトルイメージの各行に対して、スペクトルを微分し、スペクトルの微分値に基づいてピーク波長を検出するピーク検出部を含みうる。
ピーク検出部は、前記スペクトルイメージの各行に対して、スペクトルを、１次微分及び２次微分して、１次微分値が０であり、２次微分値が負数である地点をピーク波長に対応するものと検出することができる。
プロセッサは、前記特徴波長に対して検出されたピーク波長に基づいて、汎用最小二乗回帰法を用いて、前記特徴波長に対する曲率を計算する曲率計算部を含みうる。
プロセッサは、前記特徴波長に対して計算された曲率に基づいて、前記スペクトルイメージの各ピクセルの強度を補間して曲率補正を行うピクセル補間部をさらに含みうる。
一態様によれば、対象体の成分分析装置は、スペクトルイメージを獲得するイメージ獲得部；及び基準スペクトルイメージに対して、スペクトルの微分値の特性に基づいて特徴波長に対するピーク波長を検出し、該検出されたピーク波長に基づいて曲率を補正する曲率補正部；及び前記基準スペクトルイメージの曲率補正結果に基づいて分析スペクトルイメージを補正して、スペクトルを復元し、該復元されたスペクトルに基づいて対象体の成分を分析する成分分析部；を含みうる。
イメージ獲得部は、ラマン分光技法に基づいてスペクトルイメージを獲得することができる。
曲率補正部は、前記スペクトルイメージの各行に対して、スペクトルを、１次微分及び２次微分して、１次微分値が０であり、２次微分値が負数である地点をピーク波長に対応するものと検出することができる。
曲率補正部は、前記特徴波長に対して検出されたピーク波長に基づいて、汎用最小二乗回帰法を用いて、前記特徴波長に対する曲率を計算し、該計算された曲率に基づいて、前記スペクトルイメージの各ピクセルの強度を補間して曲率補正を行うことができる。
成分分析部は、前記成分分析の結果に基づいてスペクトルイメージの補正有無を判断し、該判断の結果に基づいてユーザにスペクトルイメージ補正に関するガイド情報を提供することができる。
対象体の成分は、血糖、抗酸化度、皮膚癌、微塵、中性脂肪、カロリー、アルコール、コレステロール、タンパク質及び尿酸のうちの少なくとも１つを含みうる。
その他の実施形態の具体的な事項は、詳細な説明及び図面に含まれている。記載の技術の利点及び特徴、そして、それらを果たす方法は、図面と共に詳細に後述されている実施形態を参照すると、明確になる。明細書の全般に亘って同じ参照符号は、同じ構成要素を称する。
第１、第２などの用語は、多様な構成要素の説明に使われるが、構成要素は、用語によって限定されるものではない。用語は、１つの構成要素を他の構成要素から区別する目的のみで使われる。単数の表現は、文脈上、取り立てて明示しない限り、複数の表現を含む。また、ある部分がある構成要素を「含む」とする時、これは、特に取り立てて言及しない限り、他の構成要素を除外するものではなく、他の構成要素をさらに含みうることを意味する。また、明細書に記載の「．．．部」、「モジュール」などの用語は、少なくとも１つの機能や動作を処理する単位を意味し、これは、ハードウェアまたはソフトウェアとして具現されるか、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせで具現可能である。
後術するスペクトルイメージ補正装置の多様な実施形態は、携帯用ウェアラブル機器やスマート機器などの機器に搭載されうる。例えば、機器は、手首に着用するスマートウォッチ、スマートバンド型、ヘッドホン型、ヘアバンド型などの多様な形態で製作されるウェアラブル機器や、スマートフォン、タブレットＰＣのようなモバイル機器を含むが、これらに制限されるものではない。
図１は、一実施形態によるスペクトルイメージ補正装置のブロック図である。
図１を参照すれば、スペクトルイメージ補正装置１００は、イメージ獲得部１１０及びプロセッサ１２０を含む。
イメージ獲得部１１０は、対象体（ＯＢＪ）からスペクトルイメージを獲得することができる。イメージ獲得部１１０は、ラマン分光（例：分光器）基盤のイメージ獲得センサーであり、光源１１１及びディテクター１１２を含みうる。但し、必ずしもラマン分光技法で限定されるものではなく、近赤外線分光技法など多様な技法で獲得されたスペクトルイメージを獲得することができる。
光源１１１は、スペクトルイメージの光収差（ｌｉｇｈｔ ａｂｅｒｒａｔｉｏｎ）、例えば、曲率を補正するために、基準対象体（ＯＢＪ）に光を照射することができる。光源１１１は、ＬＥＤ（ｌｉｇｈｔ ｅｍｉｔｔｉｎｇ ｄｉｏｄｅ）、レーザダイオード（ｌａｓｅｒ ｄｉｏｄｅ）及び蛍光体などを含みうる。光源１１１は、１つまたは複数のアレイで形成されうる。光源１１１は、ラマン分光技法によってスペクトルイメージを獲得するために、レーザ単一光を照射するように形成されうる。
ディテクター１１２は、光源１１１によって照射されて対象体から散乱／反射した光（以下、‘散乱光’と称する）を検出することができる。ディテクター１１２は、マルチピクセルで形成された、ＣＣＤディテクター（ＣＣＤイメージセンサー）、ＣＭＯＳイメージセンサー、ＭＯＳイメージセンサー、ダイオードアレイ及びフィルムなどを含みうる。
図２Ａ及び図２Ｂは、スペクトルイメージを獲得することを説明するために、イメージ獲得部を簡略に示した図面である。
図２Ａを参照すれば、光源１１１から照射されたレーザ光は、対象体（ＯＢＪ）に入射される。対象体（ＯＢＪ）に入射された光は、対象体内の成分によって散乱され、散乱光は、スリット２１を通過してＣＣＤディテクター１１２によって検出される。スリット２１の幅は、調節可能であり、スリット２１の幅を調節することにより、分解能を調節することができる。この際、スリット２１を通過した光は、レンズ２２を経てミラー２３によって方向が転換されてＣＣＤディテクター１１２に入ることができる。
図２Ｂを参照すれば、グラフ（１）は、ＣＣＤディテクター１１２によって復元されたスペクトルイメージを図示したものである。ラマン光は、強度（ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）と波長（ｗａｖｅｌｅｎｇｔｈ）との関数として検出されて、スペクトルイメージに復元されうる。ここで、Ｘ軸は、ＣＣＤディテクター１１２の行方向であって、スリット２１の高さを示す。Ｙ軸は、列方向であって、波長を示す。スペクトルイメージでスペクトルラインが一定の曲率を有することを示す。グラフ（２）は、それぞれのスペクトルラインは、互いに異なる曲率値を有していることを示す。
一般的に、ディテクター１１２を通じるスペクトルイメージは、光学異常を含みうる。曲率などの光学異常は、スペクトル帯域（ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｂａｎｄ）の重複及び／またはピークの不十分な分離をもたらしうる。このような現象は、対象体成分分析の正確度を落とす。
プロセッサ１２０は、獲得されたスペクトルイメージの曲率を補正することができる。プロセッサ１２０は、ソフトウェア的にスペクトルイメージの曲率を補正することができる。例えば、スペクトルイメージに対して、微分値の特性に基づいて特徴波長（ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｗａｖｅｌｅｎｇｔｈ）に対するピークを検出することができる。この際、特徴波長は、スペクトルイメージで曲率補正に活用しようとするスペクトルラインに対応する波長を意味する。
また、プロセッサ１２０は、各特徴波長に対して検出されたピーク情報を用いてピクセル強度を調節することにより、スペクトルイメージの曲率を補正することができる。この際、ピーク情報及び汎用最小二乗回帰法を用いて、各特徴波長に該当するスペクトルラインに対する曲率を計算し、該計算された曲率情報を用いてスペクトルイメージの曲率を補正することができる。
図３は、他の実施形態によるスペクトルイメージ補正装置のブロック図である。
図３を参照すれば、スペクトルイメージ補正装置３００は、プロセッサ１２０の他に通信部３１１及び保存部３１２を含みうる。他の実施形態によれば、スペクトルイメージ補正装置３００は、イメージ獲得のためのセンサーを搭載しないので、装置３００の小型化が可能である。
プロセッサ１２０は、通信部３１１によって外部機器３５０から補正するスペクトルイメージを受信すれば、スペクトルイメージに対して微分値の特性及び／または汎用最小二乗回帰法に基づいてスペクトルイメージの曲率を補正することができる。
通信部３１１は、外部機器３５０からスペクトルイメージ補正要請及び／またはスペクトルイメージを受信することができる。外部機器３５０は、ラマンスペクトルイメージ獲得を行うラマン分光センサー、スマートフォン、タブレットＰＣ、デスクトップＰＣなどの情報処理装置及びヘルスケア機器などを含みうる。また、通信部３１１は、プロセッサ１２０の処理結果、例えば、スペクトルイメージの曲率補正結果を外部機器３５０に伝送しうる。
この際、通信部３１１は、ブルートゥース（登録商標）（ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）通信、ＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標） Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ）通信、近距離無線通信（Ｎｅａｒ Ｆｉｅｌｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ｕｎｉｔ）、ＷＬＡＮ（Ｗｉ－Ｆｉ）通信、ジグビー（Ｚｉｇｂｅｅ）通信、赤外線（ＩｒＤＡ、ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｄａｔａ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）通信、ＷＦＤ（Ｗｉ－Ｆｉ Ｄｉｒｅｃｔ）通信、ＵＷＢ（ｕｌｔｒａ ｗｉｄｅｂａｎｄ）通信、Ａｎｔ＋通信、Ｗｉ－Ｆｉ通信、３Ｇ、４Ｇ及び５Ｇ通信技術などを活用することができる。但し、これらに限定されるものではない。
保存部３１２は、外部機器３５０から受信したスペクトルイメージを含んだ各種の情報を保存することができる。例えば、ユーザの年齢、性別及び健康状態などのユーザ情報を含みうる。また、保存部３１２は、プロセッサ１２０の処理結果を保存することができる。例えば、スペクトルイメージの曲率計算値などの曲率補正結果を保存することができる。
この際、保存部３１２は、フラッシュメモリタイプ（ｆｌａｓｈ ｍｅｍｏｒｙ ｔｙｐｅ）、ハードディスクタイプ（ｈａｒｄ ｄｉｓｋ ｔｙｐｅ）、マルチメディアカードマイクロタイプ（ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ｃａｒｄ ｍｉｃｒｏ ｔｙｐｅ）、カードタイプのメモリ（例えば、ＳＤまたはＸＤメモリなど）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気メモリ、磁気ディスク、光ディスクのうち少なくとも１つのタイプの記録媒体を含みうる。
図４は、図１及び図３のプロセッサ構成のブロック図である。図５Ａから図５Ｈは、スペクトルイメージの曲率補正を説明する図面である。図４から図５Ｈを参照して、本実施形態によってスペクトルイメージを補正する過程を説明する。
図４を参照すれば、一実施形態によるプロセッサ１２０は、ピーク検出部４１０、曲率計算部４２０及びピクセル補間部４３０を含みうる。
ピーク検出部４１０は、ロースペクトルイメージ（ｒａｗ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｉｍａｇｅ）（生のスペクトルイメージ）、すなわち、スペクトルの全体波長帯域から曲率補正に利用する１つ以上の特徴波長を選択することができる。例えば、図５Ａは、曲率を補正しようとするロースペクトルイメージを図示したものである。図５Ｂは、ロースペクトルイメージから曲率補正に利用する３つの特徴波長（ＣＰ１、ＣＰｋ、ＣＰｎ）を図示したものである。
ピーク検出部４１０は、スペクトルイメージの各行に対して、順次に、または選択された少なくとも一部の行に対して、スペクトルを微分し、微分値に基づいて特徴波長に対して、各行別にピークを検出することができる。図５Ｂを参照すれば、選択された３つの行（Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３）を例示している。
一方、ピーク検出部４１０は、スペクトルを、各特徴波長を含むそれぞれの単位バンドに分割することができる。ここで、「単位バンド」は、また波長バンドとして参照される。例えば、スペクトルをローパスフィルター（ＬＰＦ）、バンドパスフィルター（ＢＰＦ）及びハイパスフィルター（ＨＰＦ）のうちの少なくとも１つを用いて、各特徴波長を含む単位バンドに分割することができる。図５Ｃは、スペクトルイメージの特定の行に対するスペクトルの１つのバンドを図示したものであって、スペクトルバンドは、例えば、所定の特徴波長４６０ｃｍ－１を含んでいることが分かる。
ピーク検出部４１０は、各バンドのスペクトルを微分し、微分値に基づいて特徴波長に対するピークを決定することができる。例えば、ピーク検出部４１０は、スペクトルを、１次微分及び２次微分し、１次微分値が０でありながら、２次微分値が負数であるスペクトルの地点を、その行に対して特徴波長のピークとして決定することができる。例えば、図５Ｃを参照すれば、スペクトルの１次微分値（Ｐ１２）が０であり、２次微分値（Ｐ１３）が負数であるスペクトルの地点（Ｐ１１）の波長（約４５８ｃｍ－１）を特徴波長４６０ｃｍ－１に対するピークとして決定することができる。ピーク検出部４１０は、このように選択された特徴波長に対するピークをスペクトルイメージの各行別に決定することができる。
曲率計算部４２０は、ピーク検出部４１０によって選択された各特徴波長に対する各行別のピークを用いて、当該特徴波長に対する曲率を計算することができる。例えば、曲率計算部４２０は、汎用最小二乗回帰法を用いて、各特徴波長に対する曲率を計算することができる。図５Ｄは、スペクトルイメージに対して、各行別のピークの波長をプロット（ｐｌｏｔ）して示した所定の特徴波長に対する曲率放物線を例示したものである。
図５Ｂ及び図５Ｅを参照して説明すれば、曲率計算部４２０は、各特徴波長（ＣＰ１、ＣＰｋ、ＣＰｎ）に対して少なくとも３つの行（Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３）に対して検出されたピークに基づいて、下記の数式１のような汎用最小二乗回帰法の係数を決定することにより、各特徴波長のスペクトルラインに対する曲率を計算することができる。
例えば、最初の特徴波長（ＣＰ１）が１００ｃｍ－１であり、３つの行（Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３）の値が１００、５００及び８００であり、各行（Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３）に対して検出されたピークが８０、７０及び９８であると仮定すれば、各行の値及びその行に対応するピーク波長を数式１に代入することにより、最初の特徴波長（ＣＰ１）に対する係数（ａ１、ｂ１、ｃ１）を算出することができる。このような方法で特徴波長（ＣＰｋ）に対する係数（ａｋ、ｂｋ、ｃｋ）及び特徴波長（ＣＰｎ）に対する係数（ａｎ、ｂｎ、ｃｎ）を算出することができる。
ここで、ｘは、スペクトルイメージの特定の行の値を示し、ｙは、行ｘに対して検出されたピーク波長を示す。
ピクセル補間部４３０は、曲率計算部４２０によって、各特徴波長に対して算出された曲率情報に基づいてスペクトルイメージの全体曲率を補正することができる。ピクセル補間部４３０は、各特徴波長に対してピクセル強度の値を調節する補間（ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ）作業を行うことにより、各特徴波長のスペクトルラインを垂直に正しく立てることができる。また、各特徴波長に対して計算された曲率情報に基づいて、その周辺波長に対するピクセル補間を行うことにより、全体スペクトルイメージの曲率を補正することができる。
例えば、図５Ｆを参照すれば、スペクトルイメージの特定の行、例えば、中心行５００をスペクトルの中心と仮定し、その中心行（５００位置）を基準に、各特徴波長（ＣＰ１、ＣＰｋ、ＣＰｎ）のスペクトルラインが垂直になるように、各ピクセルの強度を調節することができる。但し、これに制限されるものではなく、本実施形態によれば、必ずしも中心行を基準にする必要はなく、任意の行を基準に垂直ビニング（ｖｅｒｔｉｃａｌ ｂｉｎｎｉｎｇ）を行うことができる。
図５Ｇは、このような方法で曲率を補正して、各スペクトルラインを垂直に立てた補正されたスペクトルイメージを図示したものである。図５Ｈは、補正されたスペクトルイメージに基づいてスペクトルを復元したものを例示したものである。本実施形態によれば、スペクトルイメージで特徴波長に対するピークを微分値に基づいて検出することができる。また、汎用最小二乗回帰法に基づいて、各特徴波長に対するスペクトルラインの曲率を個別的に計算することにより、スペクトルイメージの中心行ではない、すなわち、整列が合わない場合にも、任意の行を基準に垂直ビニングを行うことができる。
図６は、一実施形態によるスペクトルイメージ補正方法のフローチャートである。
図６は、図１及び図３の実施形態によるスペクトルイメージ補正装置１００、３００によって行われるスペクトルイメージ補正方法の一実施形態である。
図６を参照すれば、スペクトルイメージ補正装置は、スペクトルイメージ補正要請に応じてスペクトルイメージを獲得することができる（６１０）。スペクトルイメージ補正要請は、ユーザから入力されるか、外部機器から受信することができる。例えば、スペクトルイメージ補正要請が受信されると、スペクトルイメージ補正装置は、内部に搭載されたラマン分光基盤のイメージ獲得センサーを駆動して、ロースペクトルイメージを獲得することができる。
次いで、スペクトルイメージに対して、微分値の特性に基づいて所定の特徴波長に対するピークを検出することができる（６２０）。
スペクトルイメージ補正装置は、ロースペクトルイメージから曲率補正に利用する１つ以上の特徴波長を選択することができる。また、スペクトルイメージの各行に対して、スペクトルを微分し、微分値に基づいて選択された１つ以上の特徴波長に対するピークを検出することができる。この際、１つ以上の特徴波長を選択すれば、スペクトルを、各特徴波長を含むそれぞれの単位バンドに分割し、該分割された各バンドのスペクトルを微分して、微分値に基づいて特徴波長に対するピークを決定することができる。
スペクトルイメージ補正装置は、各行別にスペクトルを、１次微分及び２次微分し、１次微分値が０でありながら、２次微分値が負数であるスペクトルの地点を、その行に対して特徴波長のピークとして決定することができる。
次いで、検出されたピークを用いてスペクトルイメージの曲率を補正することができる（６３０）。
例えば、スペクトルイメージ補正装置は、ある特徴波長に対して、各行別に検出されたピークを用いて、当該特徴波長に対する曲率を計算することができる。この際、汎用最小二乗回帰法を用いて、各特徴波長に対する曲率を計算することができる。
また、各特徴波長に対してスペクトルラインの曲率が計算されると、該計算された曲率情報に基づいてスペクトルイメージの全体曲率を補正することができる。例えば、各特徴波長に対してピクセル強度の値を補間することにより、各特徴波長のスペクトルラインを垂直に正しく立てる垂直ビニングを行うことができる。また、各特徴波長に対して計算された曲率情報に基づいて、その周辺波長に対するピクセル補間を行うことにより、全体スペクトルイメージの曲率を補正することができる。
以下、対象体の成分分析装置及び方法の実施形態を図面を参考にして詳しく説明する。後術する対象体の成分分析装置の多様な実施形態は、携帯用ウェアラブル機器やスマート機器などの機器に搭載されうる。例えば、機器は、手首に着用するスマートウォッチ、スマートバンド型、ヘッドホン型、ヘアバンド型などの多様な形態で製作されるウェアラブル機器や、スマートフォン、タブレットＰＣのようなモバイル機器を含むが、これらに制限されるものではない。
図７は、一実施形態による対象体の成分分析装置のブロック図である。
図７を参照すれば、対象体の成分分析装置７００は、イメージ獲得部７１０、曲率補正部７２０及び成分分析部７３０を含みうる。曲率補正部７２０及び成分分析部７３０は、１つのプロセッサに含まれるか、２つ以上のプロセッサにそれぞれ含まれうる。
イメージ獲得部７１０は、ラマン分光技法でラマンスペクトルイメージを獲得することができる。但し、必ずしもラマン分光技法で限定されるものではなく、近赤外線分光技法など多様な技法で獲得されたスペクトルイメージを獲得することができる。例えば、イメージ獲得部７１０は、対象体に光を照射する光源と、対象体から散乱された光を検出してスペクトルイメージを獲得するディテクターと、を含みうる。光源は、１つ以上であり、ＬＥＤ、ＬＤなどを含みうる。ディテクターは、マルチピクセルで形成されるＣＣＤディテクター（ＣＣＤイメージセンサー）、ＣＭＯＳイメージセンサー、ＭＯＳイメージセンサー、ダイオードアレイなどを含みうる。
曲率補正部７２０は、基準対象体から獲得された基準スペクトルイメージを用いてスペクトルイメージの曲率を補正することができる。基準スペクトルイメージから曲率を補正する過程は、対象体の成分分析装置７００の製作時点に行われる。
曲率補正部７２０は、基準スペクトルイメージから曲率補正に利用する１つ以上の特徴波長を選択することができる。曲率補正部７２０は、スペクトルを、各特徴波長を含む波長帯域のバンドに区分することができる。
曲率補正部７２０は、スペクトルイメージの各行別のスペクトルを微分し、その微分値の特性に基づいてスペクトルイメージの曲率補正に利用する１つ以上の特徴波長に対するピークを決定することができる。例えば、曲率補正部７２０は、スペクトルイメージの各行に対するスペクトルを、１次微分及び２次微分して、１次微分値が０であり、２次微分値が負数であるスペクトルの地点をピークとして決定することができる。
曲率補正部７２０は、各特徴波長に対する各行別のピークを用いて、当該特徴波長に対する曲率を計算することができる。例えば、曲率補正部７２０は、汎用最小二乗回帰法を用いて、各特徴波長に対する曲率を計算することができる。
曲率補正部７２０は、各特徴波長に対して計算された曲率情報に基づいてスペクトルイメージの全体曲率を補正することができる。曲率補正部７２０は、各特徴波長に対してピクセル強度の値を調節する補間作業を行うことにより、各特徴波長のスペクトルラインを垂直に正しく立てることができる。また、各特徴波長に対して計算された曲率情報に基づいて、その周辺波長に対するピクセル補間を行うことにより、全体スペクトルイメージの曲率を補正することができる。
成分分析部７３０は、分析対象体、例えば、人体皮膚の成分分析要請が受信されると、イメージ獲得部７１０を駆動し、イメージ獲得部７１０から対象体の成分分析のための分析スペクトルイメージを受信することができる。対象体の成分分析要請は、ユーザから入力されうる。または、分析周期が設定された場合、当該周期になれば、自動で対象体の成分分析要請が受信されたと判断することができる。
成分分析部７３０は、分析スペクトルが受信されると、基準スペクトルイメージの曲率補正結果に基づいて分析スペクトルイメージを補正することができる。
成分分析部７３０は、補正された分析スペクトルイメージからスペクトルを復元し、該復元されたスペクトルを用いて対象体の成分を分析することができる。成分分析部７３０は、復元されたスペクトルの吸光度と既定の成分推定モデルに基づいて対象成分の濃度を測定することができる。この際、対象体の成分は、血糖、抗酸化度、皮膚癌、微塵、中性脂肪、カロリー、アルコール、コレステロール、タンパク質及び尿酸などを含みうる。
一方、成分分析部７３０は、成分分析の結果に基づいてスペクトルイメージの補正有無を判断することができる。この際、スペクトルイメージ補正のための基準があらかじめ設定されうる。例えば、血糖測定の場合、測定された血糖濃度が既定の正常血糖範囲を外れ、該外れた回数が所定回数以上であれば、スペクトルイメージを再び補正しなければならないと判断することができる。スペクトルイメージ補正のための基準は、多様に設定可能であり、例示されたものに制限されるものではない。成分分析部７３０は、判断の結果、スペクトルイメージの補正が必要であると判断すれば、ユーザにスペクトルイメージ補正に関するガイド情報を提供することができる。
図８は、他の実施形態による対象体の成分分析装置のブロック図である。
図８を参照すれば、対象体の成分分析装置８００は、イメージ獲得部７１０、曲率補正部７２０、成分分析部７３０、保存部８１０及び出力部８２０を含みうる。イメージ獲得部７１０、曲率補正部７２０及び成分分析部７３０については、前述した。
保存部８１０は、各種の基準情報を保存することができる。例えば、基準情報は、対象体の成分測定モデル、成分測定周期、及びユーザの年齢、性別及び健康状態などのユーザ情報を含みうる。また、保存部８１０は、曲率補正部７２０の処理結果、例えば、曲率補正結果を保存することができる。また、保存部８１０は、成分分析部７３０の成分分析の結果を保存することができる。
この際、保存部８１０は、フラッシュメモリタイプ、ハードディスクタイプ、マルチメディアカードマイクロタイプ、カードタイプのメモリ（例えば、ＳＤまたはＸＤメモリなど）、ＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＰＲＯＭ、磁気メモリ、磁気ディスク、光ディスクのうち少なくとも１つのタイプの記録媒体を含みうる。
出力部８２０は、成分分析部７３０の処理結果をユーザに出力することができる。例えば、出力部８２０は、測定された対象体の成分濃度情報を視覚的または非視覚的にユーザに提供することができる。出力部８２０は、同様にユーザの健康状態モニタ情報を出力することができる。この際、ディスプレイに出力される成分濃度値の色相を変更するか、ハプティックモジュールを通じて触感や振動などの方法でユーザに情報を提供することができる。また、出力部８２０は、成分分析部７３０がスペクトルイメージを再び補正する必要があると判断すれば、スペクトルイメージの再補正が必要であるというガイド情報を出力することができる。
図９は、一実施形態による対象体の成分分析方法のフローチャートである。
図９は、図７及び図８の実施形態による対象体の成分分析装置７００、８００によって行われる成分分析方法の一実施形態である。
図９を参照すれば、成分分析装置は、対象体の成分分析要請を受信することができる（９０１）。一例として、ユーザから対象体の成分分析要請を受信することができる。他の例として、既定の一定周期になれば、自動で成分分析要請と判断することができる。
次いで、成分分析のための対象体、例えば、ユーザの皮膚組織から分析用スペクトルイメージを獲得することができる（９０２）。この際、スペクトルイメージは、ラマンスペクトルイメージであり得る。
次いで、基準スペクトルイメージに対して行われた曲率補正結果に基づいて分析スペクトルイメージの曲率を補正することができる（９０３）。この際、基準スペクトルイメージを利用した曲率補正は、最初の装置の製作時点、所定周期またはユーザの要請に応じて行われる。本実施形態による基準スペクトルイメージの曲率補正は、ソフトウェア的に行われる。例えば、基準スペクトルイメージから微分値の特性に基づいて曲率補正に利用する特徴波長に対するピークを検出し、該検出されたピークを用いて曲率計算及びピクセル強度の補間を通じて全体スペクトルイメージの曲率を補正することができる。
次いで、曲率が補正された分析スペクトルイメージに基づいてスペクトルを復元し（９０４）、該復元されたスペクトルを用いて対象体の成分を分析することができる（９０５）。例えば、スペクトル吸光度と既定の成分測定モデルを用いて成分濃度を測定することができる。
次いで、対象体の成分分析の結果に基づいて曲率補正の再遂行が必要であるか否かを判断することができる（９０６）。例えば、現在測定された成分濃度が既定の正常範囲を外れ、所定期間正常範囲を外れた回数が臨界値を超過する場合、曲率補正の再遂行が必要であると判断することができる。
次いで、段階（９０６）で判断した結果、曲率補正の再遂行が必要な場合、曲率補正再遂行に対するガイドを出力することができる（９０７）。例えば、装置のディスプレイを通じて「スペクトルイメージの曲率補正が必要です」のような情報を視覚的に表示するか、音声信号に変換した後、スピーカーモジュールを通じて音声で出力することができる。
もし、段階（９０６）で判断した結果、曲率補正の再遂行が必要ではない場合、成分分析の結果を出力することができる（９０８）。成分分析の結果は、視覚的及び／または非視覚的な方法で出力することができる。例えば、成分濃度が正常範囲を外れた場合、赤色で表示することにより、ユーザに視覚的に正常ではないということを知らせることができる。または、ハプティックモジュールが搭載または連結されている場合、ハプティックモジュールを通じて振動や触感などの方法で測定された成分濃度に異常があるということを知らせることができる。
一方、本実施形態は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体にコンピュータで読み取り可能なコードとして具現することが可能である。コンピュータで読み取り可能な記録媒体は、コンピュータシステムによって読み取れるデータが保存されるあらゆる種類の記録装置を含む。
コンピュータで読み取り可能な記録媒体の例としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ－ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピー（登録商標）ディスク、光データ記録装置などがあり、また、キャリアウェーブ（例えば、インターネットを介した伝送）の形態で具現するものを含む。また、コンピュータで読み取り可能な記録媒体は、ネットワークで連結されたコンピュータシステムに分散されて、分散方式でコンピュータで読み取り可能なコードとして保存されて実行可能である。そして、本実施形態を具現するための機能的な（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ）プログラム、コード及びコードセグメントは、本発明が属する技術分野のプログラマーによって容易に推論されうる。
当業者ならば、開示された技術的思想や必須的な特徴を変更せずとも、他の具体的な形態で実施可能であることを理解できるであろう。したがって、前述した実施形態は、あらゆる面で例示的なものであり、限定的ではないということを理解せねばならない。
本発明は、スペクトルイメージ補正装置及び方法と、対象体の成分分析装置関連の技術分野に適用可能である。
２１ スリット
２２ レンズ
２３ ミラー
１００ スペクトルイメージ補正装置
１１０ イメージ獲得部
１１１ 光源
１１２ ディテクター
１２０ プロセッサ
３００ スペクトルイメージ補正装置
３１１ 通信部
３１２ 保存部
３５０ 外部機器
４１０ ピーク検出部
４２０ 曲率計算部
４３０ ピクセル補間部
５００ 中心行
７００ 成分分析装置
７１０ イメージ獲得部
７２０ 曲率補正部
７３０ 成分分析部
８００ 成分分析装置
８１０ 保存部
８２０ 出力部
２２ レンズ
２３ ミラー
１００ スペクトルイメージ補正装置
１１０ イメージ獲得部
１１１ 光源
１１２ ディテクター
１２０ プロセッサ
３００ スペクトルイメージ補正装置
３１１ 通信部
３１２ 保存部
３５０ 外部機器
４１０ ピーク検出部
４２０ 曲率計算部
４３０ ピクセル補間部
５００ 中心行
７００ 成分分析装置
７１０ イメージ獲得部
７２０ 曲率補正部
７３０ 成分分析部
８００ 成分分析装置
８１０ 保存部
８２０ 出力部
Claims (15)
- スペクトルイメージを獲得するイメージ獲得部と、
前記スペクトルイメージのスペクトルの微分値に基づいて特徴波長に対するピーク波長を検出し、該検出されたピーク波長を用いてスペクトルイメージの曲率を補正するプロセッサと、
を含むスペクトルイメージ補正装置。 - 前記イメージ獲得部は、
対象体に光を照射する光源と、
前記対象体から散乱または反射した光に基づいて、前記スペクトルイメージを獲得するディテクターと、
を含む請求項１に記載のスペクトルイメージ補正装置。 - 前記イメージ獲得部は、
ラマン分光技法に基づいて前記スペクトルイメージを獲得する請求項２に記載のスペクトルイメージ補正装置。 - 前記ディテクターは、
ＣＣＤ、ダイオードアレイ及びフィルムのうちの少なくとも１つを含む請求項２または３に記載のスペクトルイメージ補正装置。 - 外部機器からスペクトルイメージを受信する通信部と、
前記スペクトルイメージに対して、スペクトルの微分値に基づいて特徴波長に対するピーク波長を検出し、該検出されたピーク波長を用いて、前記スペクトルイメージの曲率を補正するプロセッサと、
を含むスペクトルイメージ補正装置。 - 前記プロセッサは、
前記スペクトルイメージの各行に対して、スペクトルを微分し、スペクトルの微分値に基づいてピーク波長を検出するピーク検出部を含む請求項１～５のいずれか１つに記載のスペクトルイメージ補正装置。 - 前記ピーク検出部は、
前記スペクトルイメージの各行に対して、スペクトルを、１次微分及び２次微分して、１次微分値が０であり、２次微分値が負数である地点をピーク波長に対応するものと検出する請求項６に記載のスペクトルイメージ補正装置。 - 前記ピーク検出部は、
前記スペクトルイメージが得られると、スペクトルの全体波長帯域から曲率補正を行う１つ以上の特徴波長を選択し、
前記選択された１つ以上の特徴波長は、前記特徴波長を含む請求項６または７に記載のスペクトルイメージ補正装置。 - 前記ピーク検出部は、
前記スペクトルを、ローパスフィルター（ＬＰＦ）、バンドパスフィルター（ＢＰＦ）及びハイパスフィルター（ＨＰＦ）のうちの少なくとも１つを適用して、前記選択された１つ以上の特徴波長を含む複数の波長バンドに分割し、前記複数の波長バンドのそれぞれを微分して、各波長バンド別に１つのピーク波長を検出する請求項８に記載のスペクトルイメージ補正装置。 - 前記プロセッサは、
前記選択された１つ以上の特徴波長に対して検出されたピーク波長に基づいて、前記１つ以上の特徴波長に対する曲率を計算する曲率計算部を含む請求項８または９に記載のスペクトルイメージ補正装置。 - 前記曲率計算部は、
汎用最小二乗回帰法を用いて、前記選択された１つ以上の特徴波長に対する曲率を計算する請求項１０に記載のスペクトルイメージ補正装置。 - 前記プロセッサは、
前記選択された１つ以上の特徴波長に対して計算された曲率に基づいて、前記スペクトルイメージの各ピクセルの強度を補間して曲率補正を行うピクセル補間部をさらに含む請求項１０または１１に記載のスペクトルイメージ補正装置。 - スペクトルイメージを獲得する段階と、
前記スペクトルイメージに対して、スペクトルの微分値に基づいて特徴波長に対するピーク波長を検出する段階と、
前記検出されたピーク波長に基づいて前記スペクトルイメージの曲率を補正する段階と、
を含むスペクトルイメージ補正方法。 - 前記スペクトルイメージを獲得する段階は、
ラマン分光技法に基づいて前記スペクトルイメージを獲得する請求項１３に記載のスペクトルイメージ補正方法。 - 前記ピーク波長を検出する段階は、
前記スペクトルイメージの各行に対して、スペクトルを微分し、スペクトルの微分値に基づいてピーク波長を検出する請求項１３または１４に記載のスペクトルイメージ補正方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020180070951A KR102655740B1 (ko) | 2018-06-20 | 2018-06-20 | 스펙트럼 이미지 보정 장치 및 방법과, 대상체의 성분 분석 장치 |
| KR10-2018-0070951 | 2018-06-20 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2019219375A JP2019219375A (ja) | 2019-12-26 |
| JP7173876B2 true JP7173876B2 (ja) | 2022-11-16 |
Family
ID=68981613
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2019005158A Active JP7173876B2 (ja) | 2018-06-20 | 2019-01-16 | スペクトルイメージ補正装置及び方法、ならびに対象体の成分分析装置 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10627290B2 (ja) |
| JP (1) | JP7173876B2 (ja) |
| KR (1) | KR102655740B1 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2613868B (en) * | 2021-12-17 | 2024-04-10 | Thermo Fisher Scient Bremen Gmbh | Method of analysing a spectral peak |
| WO2023228449A1 (ja) * | 2022-05-27 | 2023-11-30 | 浜松ホトニクス株式会社 | 分光装置、ラマン分光測定装置、及び分光方法 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013101142A (ja) | 2006-08-22 | 2013-05-23 | Bayer Healthcare Llc | ソフトウェアを使用して光学的異常に関してスペクトル画像を補正する方法 |
| CN104316183A (zh) | 2014-11-15 | 2015-01-28 | 中国科学院光电研究院 | 一种色散型光谱成像仪谱线弯曲校正方法及装置 |
Family Cites Families (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS52116987A (en) * | 1976-03-27 | 1977-09-30 | Shin Meiwa Ind Co Ltd | Automatic shearing machine |
| JPH10153544A (ja) * | 1996-11-22 | 1998-06-09 | Iseki & Co Ltd | 分光分析機の波長校正装置 |
| US6271914B1 (en) | 1996-11-25 | 2001-08-07 | Autonomous Technologies Corporation | Objective measurement and correction of optical systems using wavefront analysis |
| US6895120B2 (en) | 2001-03-30 | 2005-05-17 | Ricoh Co., Ltd. | 5,3 wavelet filter having three high pair and low pair filter elements with two pairs of cascaded delays |
| US6552788B1 (en) * | 2001-07-09 | 2003-04-22 | Ruda & Associates | Hyperspectral imaging using linear chromatic aberration |
| US7057806B2 (en) | 2003-05-09 | 2006-06-06 | 3M Innovative Properties Company | Scanning laser microscope with wavefront sensor |
| US8460243B2 (en) | 2003-06-10 | 2013-06-11 | Abbott Diabetes Care Inc. | Glucose measuring module and insulin pump combination |
| WO2006116637A2 (en) * | 2005-04-27 | 2006-11-02 | Massachusetts Institute Of Technology | Raman spectroscopy for non-invasive glucose measurements |
| JP2007248108A (ja) * | 2006-03-14 | 2007-09-27 | Jeol Ltd | スペクトルのピーク位置判定方法および分析装置 |
| US9202140B2 (en) | 2008-09-05 | 2015-12-01 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Quotient appearance manifold mapping for image classification |
| JP5424108B2 (ja) | 2008-11-18 | 2014-02-26 | 株式会社エス・テイ・ジャパン | ラマンイメージング装置 |
| JP5630091B2 (ja) * | 2010-06-22 | 2014-11-26 | セイコーエプソン株式会社 | 分光測定装置 |
| CN109863386B (zh) * | 2016-10-13 | 2022-05-17 | 仪器实验室公司 | 使用全血折射测定的总蛋白质测量 |
| JP6602335B2 (ja) * | 2017-04-14 | 2019-11-06 | シャープ株式会社 | 赤外線検出システム、方法、およびプログラム |
-
2018
- 2018-06-20 KR KR1020180070951A patent/KR102655740B1/ko active IP Right Grant
- 2018-10-26 US US16/172,279 patent/US10627290B2/en active Active
-
2019
- 2019-01-16 JP JP2019005158A patent/JP7173876B2/ja active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013101142A (ja) | 2006-08-22 | 2013-05-23 | Bayer Healthcare Llc | ソフトウェアを使用して光学的異常に関してスペクトル画像を補正する方法 |
| CN104316183A (zh) | 2014-11-15 | 2015-01-28 | 中国科学院光电研究院 | 一种色散型光谱成像仪谱线弯曲校正方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| YOKOYA, N. et al.，Prerprocessing of hyperspectral imaginary with consideration of smile and keystone properties，PROCEEDINGS OF SPIE，2010年，Vol.7857，pp.78570B-1～78570B-9 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102655740B1 (ko) | 2024-04-05 |
| JP2019219375A (ja) | 2019-12-26 |
| US20190391015A1 (en) | 2019-12-26 |
| KR20190143244A (ko) | 2019-12-30 |
| US10627290B2 (en) | 2020-04-21 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6268182B2 (ja) | 生理学的情報を抽出する装置及び方法 | |
| JP7145471B2 (ja) | 浮腫を検出するシステムおよび方法 | |
| US11246482B2 (en) | Visual acuity examination | |
| JP7173876B2 (ja) | スペクトルイメージ補正装置及び方法、ならびに対象体の成分分析装置 | |
| JP2019095449A (ja) | 分光装置、分光方法、及び生体信号測定装置 | |
| US10682081B2 (en) | Acquiring and processing non-contact functional near-infrared spectroscopy data | |
| US11187580B2 (en) | Spectral-spatial imaging device | |
| US11701027B2 (en) | Optical respiration rate detection device | |
| KR101769268B1 (ko) | 검이경 장치 및 그 동작 방법 | |
| US20080170205A1 (en) | Method and apparatus for correlated ophthalmic measurements | |
| KR102627146B1 (ko) | 스펙트럼 처리 장치 및 방법 | |
| EP3737077A1 (en) | Electronic device for acquiring state information on object, and control method therefor | |
| WO2016036314A1 (en) | A pressure-sensitive fiber optic probe for real-time in vivo tissue optical spectroscopy, a system incorporating the same and a method for using the same | |
| KR101751969B1 (ko) | 모바일 기반 분광 이미징 검이경 장치, 제어 장치, 중이염 진단 시스템 및 모바일 기반 분광 이미징을 이용한 중이염 진단 방법 | |
| US20200257185A1 (en) | Motion stabilized laser speckle imaging | |
| Martinez-Perez et al. | Evaluation of a portable retinal imaging device: towards a comparative quantitative analysis for morphological measurements of retinal blood vessels | |
| KR102560787B1 (ko) | 생체정보 추정 장치 및 방법과, 이를 포함하는 전자장치 | |
| Nolte et al. | Combining EEG and Eye-Tracking in Virtual Reality-Obtaining Fixation-Onset ERPs and ERSPs | |
| JP2014200553A (ja) | 肌状態測定装置および肌状態測定方法 | |
| Harrison | NOVEL NONINVASIVE OPTICAL DIAGNOSTIC TECHNOLOGIES FOR THE MANAGEMENT OF NEONATAL JAUNDICE | |
| US20200397301A1 (en) | Electronic device for acquiring state information on object, and control method therefor | |
| KR20220025378A (ko) | 대상 신호 스펙트럼 획득 장치 및 방법 | |
| Harrison-Smith | Novel Noninvasive Optical Diagnostic Technologies for the Management of Neonatal Jaundice | |
| KR20210151525A (ko) | 생체정보 추정 장치 및 방법 | |
| KR20220165082A (ko) | 개인 맞춤형 디지털 헬스케어 시스템 및 그의 피부 분석 방법 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20211013 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20220627 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220705 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220901 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20221101 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20221104 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7173876 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |