JP7842279B2 - 身体排出物の分析 - Google Patents
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Description
本願は、2016年8月30日に出願された、Kapp-Barneaの「身体排出物の分析(Bodily emission analysis)」という名称の米国仮特許出願第62/381,288号の優先権を主張する。
リモートセンシングのための装置及び方法(Apparatus and method for the remote sensing of blood in an ex-vivo biological sample)」という名称の米国仮特許出願第6
2/120,639号の優先権を主張する、2016年2月25日に出願された、Attar
の「身体排出物の分析(Bodily emission analysis)」という名称の国際出願PCT/IL2016/050223号(国際公開第16/135735号として公開)に関連する。
置を特定するために、受信した光内のスペクトル成分を分析することによって、嫌気的条件における血液のその(that)経過時間を決定してもよい。代替的に又は付加的に、コンピュータプロセッサは、血液の源である胃腸管内の位置を特定するために、血液が糞便に広がっている範囲及び/又は糞便内の血液の位置を分析してもよい。
糞便が便器内に置かれている間に便器から光を受信するように構成された1つ以上の光センサと、
コンピュータプロセッサであって、
受信した光を分析し、
分析に応じて、糞便内に血液の存在があることを決定し、対象者の胃腸管内から血液の源を決定し、
決定に少なくとも一部応じて、出力デバイスで出力を生成する
ように構成されている、コンピュータプロセッサと、を含む。
糞便が便器内に置かれている間に1つ以上の光センサを用いて便器から光を受信することと、
コンピュータプロセッサを用いて、
受信した光を分析することと、
分析に応じて、糞便内に血液の存在があると決定することと、対象者の胃腸管内から血液の源を決定することと、
少なくとも一部決定に応じて、出力デバイスで出力を生成することと、を含む。
身体排出物が便器内に置かれている間に便器から光を受信するように構成された1つ以上の光センサと、
コンピュータプロセッサであって、
受信した光を分析することによって、微生物の光スペクトル内において互いに特徴的な関係を有する一連の3つ以上のスペクトル成分を検出し、
検出に応じて、身体排出物内に微生物の存在があると決定し、
決定に少なくとも一部応じて、出力デバイスで出力を生成する
ように構成されている、コンピュータプロセッサと、を含む。
身体排出物が便器内に置かれている間に1つ以上の光センサを用いて便器から光を受信することと、
コンピュータプロセッサを用いて、
受信した光を分析することによって、微生物の光スペクトル内において互いに特徴的な関係を有する一連の3つ以上のスペクトル成分を検出することと、
検出に応じて、身体排出物内に微生物の存在があると決定することと、
決定に少なくとも一部応じて、出力デバイスで出力を生成することと、を含む。
身体排出物が便器内に置かれている間に便器から光を受信するように構成された1つ以上の光センサと、
コンピュータプロセッサであって、
受信した光を分析することによって、所与の微生物が蛍光を発する特徴的なスペクトル成分である1つ以上のスペクトル成分を検出し、
検出に応じて、身体排出物内に微生物の存在があると決定し、
決定に少なくとも一部応じて、出力デバイスで出力を生成する、
ように構成されている、コンピュータプロセッサと、を含む。
つかの用途では、コンピュータプロセッサは、炎症性腸疾患症状発現が近く予想されることを示す出力を生成することによって出力を生成するように構成されている。
身体排出物が便器内に置かれている間に1つ以上の光センサを用いて便器から光を受信することと、
コンピュータプロセッサを用いて、
受信した光を分析することによって、所与の微生物が蛍光を発する特徴的なスペクトル成分である1つ以上のスペクトル成分を検出することと、
検出に応じて、身体排出物内に微生物の存在があると決定することと、
決定に少なくとも一部応じて、出力デバイスで出力を生成することと、を含む。
身体排出物が便器内に置かれている間に便器から光を受信するように構成された1つ以上の光センサと、
コンピュータプロセッサであって、
受信した光を分析することによって、白血球が蛍光を発する特徴的なスペクトル成分である1つ以上のスペクトル成分を検出し、
検出に応じて、身体排出物内に白血球の存在があると決定し、
決定に少なくとも一部応じて、出力デバイスで出力を生成する
ように構成されている、コンピュータプロセッサと、を含む。
身体排出物が便器内に置かれている間に1つ以上の光センサを用いて便器から光を受信することと、
コンピュータプロセッサを用いて、
受信した光を分析することによって、白血球が蛍光を発する特徴的なスペクトル成分である1つ以上のスペクトル成分を検出することと、
検出に応じて、身体排出物内に白血球の存在があると決定することと、
決定に少なくとも一部応じて、出力デバイスで出力を生成することと、を含む。
身体排出物が便器内に置かれている間に便器から光を受信するように構成された1つ以上の光センサと、
コンピュータプロセッサであって、
受信した光を分析することによって、血液の成分の光吸収スペクトル内において互いに特徴的な関係を有する一連の3つ以上のスペクトル成分を検出し、
検出に応じて、身体排出物内の血液の量を推定し、
推定に少なくとも一部応じて、出力デバイスで出力を生成する
ように構成されている、コンピュータプロセッサと、を含む。
身体排出物が便器内に置かれている間に1つ以上の光センサを用いて便器から光を受信することと、
コンピュータプロセッサを用いて、
受信した光を分析することによって、血液の成分の光吸収スペクトル内において互いに特徴的な関係を有する一連の3つ以上のスペクトル成分を検出することと、
検出に応じて、身体排出物内の血液の量を推定することと、
推定に少なくとも一部応じて、出力デバイスで出力を生成することと、を含む。
bowel)の内部(例えば、センサモジュールと同じハウジングの内部)、ハウジング30の内部、又は遠隔的に配置されている。例えば、示されるように、センサモジュールは、コンピュータプロセッサを含むユーザインタフェースデバイス32と無線通信してもよい。このようなユーザインタフェースデバイスは、電話34、タブレット型コンピュータ36、ラップトップコンピュータ38、又は異なる種類のパーソナルコンピューティングデバイスを含んでもよいが、これらに限定されない。ユーザインタフェースデバイスは、通常、入力デバイス及び出力デバイスの両方としての役割を果たし、ユーザは、ユーザインタフェースデバイスを介してセンサモジュール22と対話する。センサモジュールはユーザインタフェースデバイスにデータを送信してもよく、ユーザインタフェースデバイスのコンピュータプロセッサは、画像化モジュールによって受信された光を分析し、それにより、対象者の身体排出物中に血液の存在があるかどうかを検出するように構成されたプログラムを実行してもよい。
を身体排出物に対して実施し)、(c)少なくとも一部それに応じて出力を生成し、これらは全て排出後の人による行為の実施を全く必要としない。いくつかの用途においては、以下で更に詳細に記載するように、身体排出物中の血液の存在の兆候が検出された場合、ユーザインタフェースデバイスを介して対象者による入力が求められることに留意されたい。しかしながら、このような用途においても、血液の存在があることは自動スペクトル分析に基づき決定され、ユーザ入力は、血液の源を決定するために及び/又は血液の源が懸念の原因であるか否かを決定するために使用される。
通常、便器内に置かれている。更に通常、センサモジュールは画像化構成要素を含み、画像化構成要素は、更に、対象者により排出され、便器内に置かれた身体排出物から光を受信するように構成された1つ以上の光センサを含む。画像化構成要素については、図3A~図3Bを参照して以下で更に詳細に記載する。通常、センサモジュールは耐水ハウジング内に収容されている。更に通常、画像化構成要素が下に取り付けられているセンサモジュールの面は透明耐水カバーで覆われている。図1は、便器内の水位より上に配置されたセンサモジュールを示すことに留意されたい。しかしながら、いくつかの用途においては、センサモジュールの少なくとも一部分(例えば、センサモジュール全体)は便器内の水中に沈められている。
6は、物理的に取り出すことができるSDカードなどのメモリカードを含んでもよい。通信モジュールは、通常、Wifi、Bluetooth(登録商標)、ZigBee(登録商標)などの周知
のプロトコル、又は任意の近距離通信(NFC)プロトコルを使用して外部デバイス(例えば、ユーザインタフェースデバイス32)と通信するように構成されている。
1平方センチメートル未満の面積)以内に配置されるように、全てのカメラが互いに非常に近接して配置される。いくつかの用途においては、互いに非常に近接して配置されたカメラを使用することで、各カメラにより取得された画像の画素間の対応関係の決定を容易にする。
像を含む。通常、所与の排出物において取得される全画像は、各バースト内の各画像の取得間で身体排出物の実質的な動きがないように20秒未満の合計時間以内に取得される。いくつかの用途においては、画像フレーム当たりの最大露出時間は通常10msである。あるいは、画像フレーム当たりの露出時間は10ms超、例えば、35ms超であってもよい。
フィルタであってもよい。
状は、血液中の赤血球に存在するオキシヘモグロビンによる光吸収を示す。
1.新鮮なビート。
2.新鮮な生肉。
3.血液を含まない糞便試料。
4.血液を含まない第2糞便試料。
5.ラム酒と赤色食品着色料との混合物。
6.糞便と0.2mlの血液とを含む試料。試料はかき混ぜていない。
7.糞便と0.2mlの血液とを含む試料。試料は棒で1回混ぜることでかき混ぜた。
8.糞便と0.2mlの血液とを含む試料。試料は棒で2回混ぜることでかき混ぜた。
9.糞便と5滴の血液とを含む試料。試料はかき混ぜていない。
10.糞便と5滴の血液とを含む試料。試料は棒で2回混ぜることでかき混ぜた。
発明者により水中の全血に対して実施された実験の結果は、約425nmに反射スペクトルの谷があることを示した。図5に関して記載する実験において、血液を含む糞便試料のいくつかは、約500nmにその反射スペクトルの山を示した。したがって、いくつかの用途においては、約425nm(例えば、420~430nm)を中心とするスペクトルバンド及び/又は約500nm(例えば、490~510nm)を中心とするスペクトルバンドが検出される。
つ以上のカメラ(例えば、1つ以上のマルチスペクトルカメラ又は1つ以上のハイパースペクトルカメラ)を使用して画像を取得することにより便器から光を受信する(工程82)。本明細書で上述したように、本発明の範囲は、任意のスペクトルバンドの放射を受信することを含み、可視光域内の放射を受信することに限定されない。
、コンピュータプロセッサは、血液イベントが発生したことを記録する(工程94)。例えば、コンピュータプロセッサは、センサモジュールのメモリ46にイベントを記録してもよい。いくつかの用途においては、血液イベントはユーザから入力を受信せずとも記録される(工程92)。例えば、コンピュータプロセッサは、血液イベントを長期にわたって監視するのに使用される閾値に偽陽性の尤度を組み込むなどによる異なる手法で偽陽性を説明してもよい。(工程92は、この工程が任意であることを示すために点線のボックス内にある。)
法に従い、一連の少なくとも3つのスペクトル成分が検出される。しかしながら、本発明の範囲は、血液の成分の吸収スペクトルにおいて互いに特徴的な関係を有する2つ以上のスペクトル成分を検出することを含む。通常、成分は、スペクトルの紫外領域、可視領域及び/又は近赤外光領域内、例えば、400nm~600nmにある。
用し、第2セッションでは、上述の株の3つ全てを使用した。対照として、ペトリ皿内の新鮮かつ清浄なトリプチックソイブロス培地を更に5ml使用した。
ンピュータに接続された分光計(StellarNet、BLUE-Wave Miniature Spectrometer)を
用い、各皿の光透過を試験した。コンピュータは、設定期間(積分時間)にわたりソフトウェアのスコープモードを使用して波長200nm~1000nmの光子計数の読取りを可能にするSpectraWizソフトウェアを実行した。
750nm)、紫外域(OPT machine vision PI0803、360nm~410nm)及び赤
外域(860nm~1000nm)を有する光源を使用した。
ルの間に相違があることが認められ得る。図10は、第2セッションで記録された、紫外線源を使用したときの各細菌株の透過率を示す。この場合も、各細菌株の透過スペクトルの間に相違があることが認められ得る。可視光線源を使用した場合にも同様の結果が認められた。図10に示される紫外線透過スペクトルに関しては、透過される光の少なくとも一部は細菌の蛍光によるものであると仮定される。
生物を同定するために分析される。いくつかの用途においては、分析は、対象者が身体排出物を便器に排出した後に、本明細書で上述した技法に従い自動的に実施される。いくつかの用途においては、光(例えば、紫外光、可視光及び/又は赤外光が身体排出物に向かって伝送される)が身体排出物に向かって伝送され、身体排出物から透過される光が検出され、分析される。検出される透過光は、微生物からの反射及び/又は微生物の蛍光による可能性がある。
に谷-山-谷パターンを有する。同様に、大腸菌(E.coli)87は、852nm、854nm及び859nmに谷-山-谷パターンを有する。これら結果によれば、いくつかの用途においては、身体排出物中に存在し得る所与の種類の微生物(例えば、細菌、ウイルス、又は真菌などの寄生微生物)の存在を検出するために、本明細書中に記載される、身体排出物内の血液を検出するための方法及び装置が使用される。例えば、微生物は、特徴的な光スペクトル(例えば、透過スペクトル、反射スペクトル、吸収スペクトル及び/又は蛍光スペクトル)を有し得る。通常、微生物は、微生物の光スペクトル内において互いに特徴的な関係を有する一連の3つ以上のスペクトル成分を検出することによって検出される。いくつかの用途においては、微生物は、微生物の光スペクトル内において互いに特徴的な関係を有する一連の2つ以上のスペクトル成分を検出することによって検出される。通常、スペクトル成分は、スペクトルの紫外領域、可視領域及び/又は近赤外光領域内にある。いくつかの用途においては、検出されるスペクトル成分は、微生物の蛍光による。いくつかの用途においては、コンピュータプロセッサは、対象者の胃腸管の感染のレベルを、微生物の蛍光信号に基づき決定する。このようないくつかの用途においては、決定に応じて、コンピュータプロセッサは、対象者が炎症性腸疾患及び/又は赤痢などの状態に現在罹患していることを示す及び/又はこのような状態に関連するイベントの到来を予測する出力を生成する。代替的に又は付加的に、コンピュータプロセッサは、対象者が医療専門家にかかることを推奨する出力を生成してもよい。
してもよい。通常、白血球の存在及び/又は分類は、コンピュータプロセッサが、本明細書中に記載される技法に従い、自家蛍光信号中の特徴的なシグネチャ(例えば、互いに特徴的な関係を有する3つ以上のスペクトル成分を含むシグネチャ)を検出することによって同定される。いくつかの用途においては、コンピュータプロセッサは、対象者の胃腸管の感染のレベルを白血球の自家蛍光信号に基づき決定する。このようないくつかの用途においては、決定に応じて、コンピュータプロセッサは、対象者が炎症性腸疾患及び/又は赤痢などの状態に現在罹患していることを示す及び/又はこのような状態に関連するイベントの到来を予測する出力を生成する。代替的に又は付加的に、コンピュータプロセッサは、対象者が医療専門家にかかることを推奨する出力を生成してもよい。
ミン(ビタミンA、ビタミンB及び/又はビタミンDなど)などの身体分泌物及び/又はホルモン(コルチゾール及び/又はヒト線毛性ゴナドトロピンなど)を検出するために準用して使用される。通常、身体分泌物は、例えば、本明細書で上述した技法を使用して、コンピュータプロセッサが、身体分泌物の光スペクトル(例えば、透過スペクトル、反射スペクトル、吸収スペクトル及び/又は蛍光スペクトル)において互いに特徴的な関係を有する一連の3つ以上のスペクトル成分を検出することによって検出される。いくつかの用途においては、身体分泌物は、コンピュータプロセッサが、身体分泌物の光スペクトルにおいて互いに特徴的な関係を有する一連の2つ以上のスペクトル成分を検出することによって検出される。通常、スペクトル成分は、スペクトルの紫外領域、可視領域及び/又は近赤外光領域内にある。いくつかの用途においては、検出されるスペクトル成分は、身体分泌物の蛍光による。いくつかの用途においては、本明細書中に記載される装置及び方法は、身体排出物(例えば、尿又は糞便)中に存在するビタミンの量及び/又は濃度を検出するために使用される。いくつかの用途においては、検出に応じて、本明細書中に記載される装置及び方法は、対象者によるビタミンの過剰使用を検出するために使用される。
の領域Bに相当する)の範囲内にある1つ以上のスペクトル成分の強度に対して正規化する。通常、コンピュータプロセッサは、血液の経過時間を正規化された強度に基づき決定する。いくつかの用途においては、コンピュータプロセッサは、糞便中に存在する血液の源を、胃腸管内から決定し、決定に応じて、出力を生成する。例えば、コンピュータプロセッサは、糞便内に血液が存在するという表示、血液の源の可能性の表示、来たるべき症状発現(例えば、炎症性腸疾患症状発現)の予測の表示及び/又は対象者が医療専門家にかかるべきであるという表示を生成してもよい。
る図14を参照する。
医療専門家にかかるべきであることを推奨する出力又は炎症性腸疾患症状発現が近く予想されることを示す出力を生成してもよい。
C++などのオブジェクト指向プログラミング言語、及びCプログラミング言語又は類似のプログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語を含む1つ以上のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述してもよい。
を形成するようにマシンを構成する。また、これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータ又はその他のプログラム可能データ処理装置に特定の状態で機能するように命令することができるコンピュータ可読媒体(例えば、非一時的コンピュータ可読媒体)に記憶して、コンピュータ可読媒体に記憶される命令がフローチャートブロック及びアルゴリズムに示される機能/動作を実行する命令手段を含む製品を構成することもできる。コンピュータプログラム命令はコンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置にロードして、一連の動作工程をコンピュータ又は他のプログラム可能装置で実行させて、コンピュータ実行プロセスを生成し、コンピュータ又は他のプログラム可能装置で実行される命令がフローチャートに示される機能/動作及び/又は本願に記載されるアルゴリズムを実行するためのプロセスを提供することもできる。
身体排出物が便器内に置かれている間に1つ以上の光センサを用いて便器から光を受信することと、
コンピュータプロセッサを用いて、
受信した光を分析することによって、血液の成分の光吸収スペクトル内において互いに特徴的な関係を有する一連の3つ以上のスペクトル成分を検出することと、
検出に応じて、身体排出物内に血液の存在があると決定することと、
決定に少なくとも一部応じて、出力デバイスで出力を生成することと、を含む方法。
身体排出物が便器内に置かれている間に便器から光を受信するように構成された1つ以上の光センサと、
コンピュータプロセッサであって、
受信した光を分析することによって、血液の成分の光吸収スペクトル内において互いに特徴的な関係を有する一連の3つ以上のスペクトル成分を検出し、
検出に応じて、身体排出物内に血液の存在があると決定し、
決定に少なくとも一部応じて、出力デバイスで出力を生成する
ように構成されている、コンピュータプロセッサと、を含む、装置。
身体排出物が便器内に置かれている間に便器から光を受信するように構成された1つ以上の光センサと、
コンピュータプロセッサであって、
受信した光を分析することによって、血液の成分の光吸収スペクトル内において互いに特徴的な関係を有する一連の3つ以上のスペクトル成分を検出し、
検出に応じて、身体排出物内の血液の量を推定し、
推定に少なくとも一部応じて、出力デバイスで出力を生成する
ように構成されている、コンピュータプロセッサと、を含む装置。
て互いに特徴的な関係を有する一連の3つ以上のスペクトル成分を検出するように構成されている、発明の概念9に記載の装置。
身体排出物が便器内に置かれている間に1つ以上の光センサを用いて便器から光を受信することと、
コンピュータプロセッサを用いて、
受信した光を分析することによって、血液の成分の光吸収スペクトル内において互いに特徴的な関係を有する一連の3つ以上のスペクトル成分を検出することと、
検出に応じて、身体排出物内の血液の量を推定することと、
推定に少なくとも一部応じて、出力デバイスで出力を生成することと、を含む方法。
Claims (18)
- 便器内に置かれた対象者の糞便及び出力デバイスと共に使用するための装置であって、
前記糞便が前記便器内に置かれている間に前記便器から光を受信するように構成された1つ以上の光センサと、
コンピュータプロセッサであって、
前記受信した光を分析することによって、胆汁の光スペクトル内において互いに特徴的な関係を有する一連の3つ以上のスペクトル成分を検出し、
前記一連の3つ以上のスペクトル成分を検出することに応じて、前記糞便内に胆汁の存在を検出し、
前記検出に少なくとも一部応じて、前記出力デバイスで出力を生成するように構成されている、コンピュータプロセッサと、を含む装置。 - 前記コンピュータプロセッサは、前記糞便内に前記胆汁の存在を検出することに少なくとも部分的に基づいて、炎症性腸疾患症状発現の到来を予測するように構成されている、
請求項1に記載の装置。 - 前記コンピュータプロセッサは、前記糞便内に前記胆汁の存在を検出することに少なくとも部分的に基づいて、現在発生している炎症性腸疾患症状発現を検出するように構成されている、請求項1に記載の装置。
- 前記コンピュータプロセッサは、胆汁の透過スペクトル内において互いに特徴的な関係を有する一連の3つ以上のスペクトル成分を検出することによって、前記一連の3つ以上のスペクトル成分を検出するように構成されている、請求項1に記載の装置。
- 前記コンピュータプロセッサは、胆汁の反射スペクトル内において互いに特徴的な関係を有する一連の3つ以上のスペクトル成分を検出することによって、前記一連の3つ以上のスペクトル成分を検出するように構成されている、請求項1に記載の装置。
- 前記コンピュータプロセッサは、胆汁の吸収スペクトル内において互いに特徴的な関係を有する一連の3つ以上のスペクトル成分を検出することによって、前記一連の3つ以上のスペクトル成分を検出するように構成されている、請求項1に記載の装置。
- 前記コンピュータプロセッサは、胆汁の蛍光スペクトル内において互いに特徴的な関係を有する一連の3つ以上のスペクトル成分を検出することによって、前記一連の3つ以上のスペクトル成分を検出するように構成されている、請求項1に記載の装置。
- 前記コンピュータプロセッサは、
前記受信した光を分析することによって、微生物の光スペクトル内において互いに特徴的な関係を有する第2の一連の3つ以上のスペクトル成分を検出し、
前記第2の一連の3つ以上のスペクトル成分を検出することに応じて、前記糞便内に前記微生物の存在を検出するように更に構成されている、請求項1に記載の装置。 - 前記コンピュータプロセッサは、
前記受信した光を分析することによって、白血球が蛍光を発する特徴的なスペクトル成分である、1つ以上の白血球スペクトル成分を検出し、
前記1つ以上の白血球スペクトル成分を検出することに応じて、前記糞便内に白血球の存在を検出するように更に構成されている、請求項1に記載の装置。 - 前記コンピュータプロセッサは、
前記受信した光を分析することによって、前記糞便内に血液を検出し、
前記対象者の胃腸管内から前記血液の源を決定するように更に構成されている、請求項1に記載の装置。 - 便器内に置かれた対象者の糞便及び出力デバイスと共に使用するための方法であって、
前記糞便が前記便器内に置かれている間に1つ以上の光センサを用いて前記便器から光を受信することと、
コンピュータプロセッサを用いて、
前記受信した光を分析することによって、胆汁の光スペクトル内において互いに特徴的な関係を有する一連の3つ以上のスペクトル成分を検出することと、
前記一連の3つ以上のスペクトル成分を検出することに応じて、前記糞便内に胆汁の存在を検出することと、
前記検出に少なくとも一部応じて、前記出力デバイスで出力を生成することと、を含む方法。 - 前記一連の3つ以上のスペクトル成分を検出することは、胆汁の透過スペクトル内において互いに特徴的な関係を有する一連の3つ以上のスペクトル成分を検出することを含む、請求項11に記載の方法。
- 前記一連の3つ以上のスペクトル成分を検出することは、胆汁の反射スペクトル内において互いに特徴的な関係を有する一連の3つ以上のスペクトル成分を検出することを含む、請求項11に記載の方法。
- 前記一連の3つ以上のスペクトル成分を検出することは、胆汁の吸収スペクトル内において互いに特徴的な関係を有する一連の3つ以上のスペクトル成分を検出することを含む、請求項11に記載の方法。
- 前記一連の3つ以上のスペクトル成分を検出することは、胆汁の蛍光スペクトル内において互いに特徴的な関係を有する一連の3つ以上のスペクトル成分を検出することを含む、請求項11に記載の方法。
- 前記受信した光を分析することによって、微生物の光スペクトル内において互いに特徴的な関係を有する第2の一連の3つ以上のスペクトル成分を検出することと、
前記第2の一連の3つ以上のスペクトル成分を検出することに応じて、前記糞便内に前記微生物の存在を検出することと、を更に含む、請求項11に記載の方法。 - 前記受信した光を分析することによって、白血球が蛍光を発する特徴的なスペクトル成分である、1つ以上の白血球スペクトル成分を検出することと、
前記1つ以上の白血球スペクトル成分を検出することに応じて、前記糞便内に白血球の存在を検出することと、を更に含む、請求項11に記載の方法。 - 前記受信した光を分析することによって、前記糞便内に血液を検出することと、
前記受信した光内の少なくとも第1スペクトル成分及び第2スペクトル成分の強度を測定し、前記第1スペクトル成分の前記測定された強度を前記第2スペクトル成分の前記測定された強度に対して正規化することと、を更に含む、請求項11に記載の方法。
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