JPH04190141A - 水分含量を有する生物学的物質の分析方法 - Google Patents
水分含量を有する生物学的物質の分析方法Info
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- JPH04190141A JPH04190141A JP2246933A JP24693390A JPH04190141A JP H04190141 A JPH04190141 A JP H04190141A JP 2246933 A JP2246933 A JP 2246933A JP 24693390 A JP24693390 A JP 24693390A JP H04190141 A JPH04190141 A JP H04190141A
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- 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
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
発明の分野
本発明は水分含量を有する生物学的物質の近赤外（Ｎ工
Ｒ）スペクトルを使用する生物学的起源物質試料の分析
法に関する。この方法は関心のある性質を予知できろ。
Ｒ）スペクトルを使用する生物学的起源物質試料の分析
法に関する。この方法は関心のある性質を予知できろ。
何故なら生物学的物質は１つの区画が関心のある性質を
有する他の区画より比例的に大量又は少量の水分を有す
る２つの区ＩｉＹ：大別して含有できるからである。未
知試料の分析は優知試料のＮＩＲス被クトり練習セット
およびこの練習セットで既知試料の関心のある性質の個
別量定法を使用して開発され１こ数学的技術の使用にま
り違反される。
有する他の区画より比例的に大量又は少量の水分を有す
る２つの区ＩｉＹ：大別して含有できるからである。未
知試料の分析は優知試料のＮＩＲス被クトり練習セット
およびこの練習セットで既知試料の関心のある性質の個
別量定法を使用して開発され１こ数学的技術の使用にま
り違反される。
発明の背景
生体の水の存在は生命の公分母である。生体は含有する
水分量により区別しうろ各区画により仕切られる。生体
の浸透および逆浸透の過程はこの区画化を安定化するた
めに働く。
水分量により区別しうろ各区画により仕切られる。生体
の浸透および逆浸透の過程はこの区画化を安定化するた
めに働く。
組織又は血液のような、生物学的物質の各種区画の水以
外の成分の容積画分および僑濃度の測定はしげしば生体
の安寧又は恒常性の測定に対し臨界的である。［勧学、
医学、動物学又は獣医技術では、生物学的流体の循環又
は生体の成る生物学組織の存在は生命に対し必要である
ので、これらの生物学的物質の診断は生体の恒常的条件
を評価する定めにすぐれた媒体を供する。
外の成分の容積画分および僑濃度の測定はしげしば生体
の安寧又は恒常性の測定に対し臨界的である。［勧学、
医学、動物学又は獣医技術では、生物学的流体の循環又
は生体の成る生物学組織の存在は生命に対し必要である
ので、これらの生物学的物質の診断は生体の恒常的条件
を評価する定めにすぐれた媒体を供する。
動物の血液は生命に必須の栄養物を循環する。
血漿中を流れる赤血球は生体のすべての他の細胞に！！
Ｉ！素を運ぶ。ヘマトクリット値は全血＃Ｌの凝集赤血
球の容積画分である。ヘモグロビンは細胞にａ素ｔ＃４
送する赤血球の化学分子である。ヘモグロビンはヘモグ
ロビン分子の活性部位に結合しうる酸素又は他の化学物
質が存在するか否か処より数個の形＠を欧りうる。血液
が溶解赤血球をほとんど、又は全く有しないことを条件
として、全血液中のヘマトクリット値はヘモグロビンの
濃度ニ対し適当な直接的数学的相関を有することが分っ
た。
Ｉ！素を運ぶ。ヘマトクリット値は全血＃Ｌの凝集赤血
球の容積画分である。ヘモグロビンは細胞にａ素ｔ＃４
送する赤血球の化学分子である。ヘモグロビンはヘモグ
ロビン分子の活性部位に結合しうる酸素又は他の化学物
質が存在するか否か処より数個の形＠を欧りうる。血液
が溶解赤血球をほとんど、又は全く有しないことを条件
として、全血液中のヘマトクリット値はヘモグロビンの
濃度ニ対し適当な直接的数学的相関を有することが分っ
た。
水は全血液中に遍在する。ヘモグロビンに赤血球に溶解
し、一方血漿は主として水である。しかし、ヘモグロビ
ンが溶解する、すなわち赤血球の水分量は血漿中の水分
量に比較して少ない。
し、一方血漿は主として水である。しかし、ヘモグロビ
ンが溶解する、すなわち赤血球の水分量は血漿中の水分
量に比較して少ない。
生体の臨床分析は健康の状態又は変化の監視に必要であ
る。負傷、又は病気、又は他の有害な生物学的状態の結
果としてヘマトクリット値又は生体の細胞への酸素輸送
に対し利用しうろ赤血球のヘモグロビン濃度は、生命を
維持する臨界レベルの点に、健康レベル以下までに減少
できる。又、各種タイプの貧血の分析は、特に救急室、
手術室又は新生児ユニットヲ含む集中治療ユニットのよ
うな重ｇな治療設備において患者の治療を連続して匠功
させるのに肝要である。外傷が少なく、１さに活力の満
ちた、大部分の供血者はヘマトクリット値検査を受け、
これらの提供血液が後の使用に対し適当なヘモグロビン
レベル暑有することｔ保証しなければならない。
る。負傷、又は病気、又は他の有害な生物学的状態の結
果としてヘマトクリット値又は生体の細胞への酸素輸送
に対し利用しうろ赤血球のヘモグロビン濃度は、生命を
維持する臨界レベルの点に、健康レベル以下までに減少
できる。又、各種タイプの貧血の分析は、特に救急室、
手術室又は新生児ユニットヲ含む集中治療ユニットのよ
うな重ｇな治療設備において患者の治療を連続して匠功
させるのに肝要である。外傷が少なく、１さに活力の満
ちた、大部分の供血者はヘマトクリット値検査を受け、
これらの提供血液が後の使用に対し適当なヘモグロビン
レベル暑有することｔ保証しなければならない。
患者の治療中の血液分析に対し数タベプの技術が知られ
ている。ヘモグロビン濃度は身体から採取された血液試
料の予備調整、すなわち化学的改変又は成分の分離Ｙ必
要とする長い、複雑な方法を使用して伝統的に測定され
る。伝統的方法は血液を破壊し、身体へ返還することは
できない。
ている。ヘモグロビン濃度は身体から採取された血液試
料の予備調整、すなわち化学的改変又は成分の分離Ｙ必
要とする長い、複雑な方法を使用して伝統的に測定され
る。伝統的方法は血液を破壊し、身体へ返還することは
できない。
ヘモグロビン測定に対する普通の１方法は（１）低張シ
ョック又は音波により赤血球を溶解し、（２）赤血球膜
を除去して透明溶液を調製し、（３）シアナイドイオン
試薬を添加して各攬形のヘモグロビンを単一形のヘモグ
ロビン（例えば、シアノメットヘモグロビン）ｌｃ９１
準化し、又は転換し、Ｒよび（４）分光光度計により分
析して標準化試料のヘモグロビン濃度を得ることを含む
。
ョック又は音波により赤血球を溶解し、（２）赤血球膜
を除去して透明溶液を調製し、（３）シアナイドイオン
試薬を添加して各攬形のヘモグロビンを単一形のヘモグ
ロビン（例えば、シアノメットヘモグロビン）ｌｃ９１
準化し、又は転換し、Ｒよび（４）分光光度計により分
析して標準化試料のヘモグロビン濃度を得ることを含む
。
ヘモグロビンＩＩｆの定量に対する複雑な化学的処理の
ため、およびヘマトクリット値とヘモグロビン濃度間の
既知直接的相関のため、個別にヘマトクリット値を＃ｊ
定する方法が開発された。
ため、およびヘマトクリット値とヘモグロビン濃度間の
既知直接的相関のため、個別にヘマトクリット値を＃ｊ
定する方法が開発された。
ヘマトクリット値のもつとも普通の測定方法は２種類に
分類できる二％定直径を有する試験管の遠心分離計測法
およびＣ！０ｕｌｔｅｒ計算法。
分類できる二％定直径を有する試験管の遠心分離計測法
およびＣ！０ｕｌｔｅｒ計算法。
遠心分離は予め選択した遠心力および血液を２部分に分
離できる時間で、特定直径を有する管で、身体から回収
した血液を遠心分離することを含む。
離できる時間で、特定直径を有する管で、身体から回収
した血液を遠心分離することを含む。
重い部分は全血液の赤血球凝集体である。軽い部分は水
が主体を占める血漿である。遠心分離管内の赤血球容積
対血液試料の全容積比はヘマトクリット値である。
が主体を占める血漿である。遠心分離管内の赤血球容積
対血液試料の全容積比はヘマトクリット値である。
Ｃｏｕｌｔｅｒ計算は赤血球の物理的計算および１つ１
つの細胞基準で各細胞の大きさから各容積を測定するこ
とＫよりヘマトクリットＩＩ ’ｒ ＩＩ 定する。
つの細胞基準で各細胞の大きさから各容積を測定するこ
とＫよりヘマトクリットＩＩ ’ｒ ＩＩ 定する。
所定数の血球の計算後、ヘマトクリット値は赤血球計算
数Ｘ血球の平均容積／供試血液試料に工り＃１足される
。
数Ｘ血球の平均容積／供試血液試料に工り＃１足される
。
このような現今方法を考慮する場合理解でざるように、
かなりの操作および実験室分析が、患者の体内より暇り
出した各個の血液試料に対し必要テする。ヘマトクリッ
ト値又はヘモグロビン濃度の測定に対し血液試料を患者
から回収し、試料を分析するために予備調整を必要とす
る高価な固定＠電器を使用して分析するため採血場所か
ら４−４離れざるを得ない。
かなりの操作および実験室分析が、患者の体内より暇り
出した各個の血液試料に対し必要テする。ヘマトクリッ
ト値又はヘモグロビン濃度の測定に対し血液試料を患者
から回収し、試料を分析するために予備調整を必要とす
る高価な固定＠電器を使用して分析するため採血場所か
ら４−４離れざるを得ない。
ヘマトクリット値又はヘモグロビン濃度に対し血液試料
を分光分析する努力が払われた。米国特許第４．２４３
．８８３号明細書は不連続近赤外波長を使用する血液流
の監視装置を記載する。米国特許第４．７４５．２７９
号明細書は全血液の流れケ不連続波長で２光路Ｎ工Ｒ分
元分析法を記載する。米国特許第４．８０５．６２３号
明細書は複数波長を使用して既知撮直の関係区分と比較
し、既刊個性を有する稀薄成分＃度を測定するＮ工Ｒ分
元方法および装置を記載する。
を分光分析する努力が払われた。米国特許第４．２４３
．８８３号明細書は不連続近赤外波長を使用する血液流
の監視装置を記載する。米国特許第４．７４５．２７９
号明細書は全血液の流れケ不連続波長で２光路Ｎ工Ｒ分
元分析法を記載する。米国特許第４．８０５．６２３号
明細書は複数波長を使用して既知撮直の関係区分と比較
し、既刊個性を有する稀薄成分＃度を測定するＮ工Ｒ分
元方法および装置を記載する。
約６８０〜２７００ ｎｍの電磁波照射の近赤外（ＮＩ
Ｐ）スペクトル範囲は各椙形のヘモグロビンＫＪび水に
対し吸収ピークを含む。従来の分光分析法に対する努力
は血液試料２通して近赤外光の拡散透過率又は反射率の
ｌｌｌＩ量定に集中しに。しかし、試料の光散乱および
正確な測定を妨害する他の性質はｆＩ１量定した特定ス
ペクトル範囲化を生じさせる。
Ｐ）スペクトル範囲は各椙形のヘモグロビンＫＪび水に
対し吸収ピークを含む。従来の分光分析法に対する努力
は血液試料２通して近赤外光の拡散透過率又は反射率の
ｌｌｌＩ量定に集中しに。しかし、試料の光散乱および
正確な測定を妨害する他の性質はｆＩ１量定した特定ス
ペクトル範囲化を生じさせる。
従って、高感度機器による側足法乞使用しても満足でき
ない。さらに、全血液試料をもつとも良く監視する近赤
外スペクトルの特定波長の選択は、水および各種形のヘ
モグロビンのこれらのＮよりスペクトルにおける広いピ
ークの変化のため簡単でにない。
ない。さらに、全血液試料をもつとも良く監視する近赤
外スペクトルの特定波長の選択は、水および各種形のヘ
モグロビンのこれらのＮよりスペクトルにおける広いピ
ークの変化のため簡単でにない。
選択した最良監視波長によっても尚、透過又は反射した
近赤外放射光は採取血液による励起および検出間に要す
る有効光路の長さにより生ずる変動を処理しなげればな
らない。Ｎ工只分党分析を使用する従来の努力は有効な
光路の長さを決定する重要性を割引きし、又は分光分析
を完了する前に有効な光路の長さを確定する処理を必要
とした。
近赤外放射光は採取血液による励起および検出間に要す
る有効光路の長さにより生ずる変動を処理しなげればな
らない。Ｎ工只分党分析を使用する従来の努力は有効な
光路の長さを決定する重要性を割引きし、又は分光分析
を完了する前に有効な光路の長さを確定する処理を必要
とした。
前者９場合、正確な再現性が困難であり、後者の場合、
複雑な方法論が使用される。
複雑な方法論が使用される。
必要なことはＮ工只分元分析により生物学的Ｓ！試料の
性質ｌ、迅速、安価、正確、精密に、反射又は透過光の
有効な光路の長さのような分光分析法の可変性を考慮し
、父はその場合機器測定はＮ工Ｐスペクトルと交差する
吸収波長の連続的側足又（工その不連続波長で使用する
、正確にｌｌｌＩ足する方法である。
性質ｌ、迅速、安価、正確、精密に、反射又は透過光の
有効な光路の長さのような分光分析法の可変性を考慮し
、父はその場合機器測定はＮ工Ｐスペクトルと交差する
吸収波長の連続的側足又（工その不連続波長で使用する
、正確にｌｌｌＩ足する方法である。
発明の要約
本発明は水分を含有する生物学的起源物質の性質を生物
学的物質の近赤外分光分析により、ＮＩＲ分元機器測足
による有用な技術を使用し、試料を予備調整せずに性質
を予知することｗ％徴とする、迅速、安価かつ正確な方
法を供する。こり技術では光散乱効果ケ最少にし、数学
的回帰分析を使用して観測スペクトルを、分析する性質
の予知に変換することに努める。
学的物質の近赤外分光分析により、ＮＩＲ分元機器測足
による有用な技術を使用し、試料を予備調整せずに性質
を予知することｗ％徴とする、迅速、安価かつ正確な方
法を供する。こり技術では光散乱効果ケ最少にし、数学
的回帰分析を使用して観測スペクトルを、分析する性質
の予知に変換することに努める。
本発明方法は生物学的物質試料の成分の化学的改変又は
物理的分離を回避する。本方法を工Ｆ：＃＋の不適切な
変化および測定技術の機器の騒晋により生ずる不正確さ
乞も回避する。
物理的分離を回避する。本方法を工Ｆ：＃＋の不適切な
変化および測定技術の機器の騒晋により生ずる不正確さ
乞も回避する。
本発明方法は生物学的物質が本質的に２つの区画：１つ
の区画は分析する性質に関連し、又は性質を有する他の
区画とに比例的に異る水分量（多いか又は少ない）２有
する、から匠ると考えうろ原理に基づく。本発明は生物
学的性質の水分の容積又は重量画分又は！１！度の確認
は分析する性質の計１に対する基準として働く原理にも
基づく。本発明方法はさらｖｃ数試料の生物学的物質の
Ｎ工Ｆスペクトルを組み合せた練習セットの確定および
各試料の分析する性質の個別量定は、これらの数学的比
較ケ使用することにエリ未知付加的試料の分析する性質
の正確な予知に対しＵ学的比較の根拠を供する。
の区画は分析する性質に関連し、又は性質を有する他の
区画とに比例的に異る水分量（多いか又は少ない）２有
する、から匠ると考えうろ原理に基づく。本発明は生物
学的性質の水分の容積又は重量画分又は！１！度の確認
は分析する性質の計１に対する基準として働く原理にも
基づく。本発明方法はさらｖｃ数試料の生物学的物質の
Ｎ工Ｆスペクトルを組み合せた練習セットの確定および
各試料の分析する性質の個別量定は、これらの数学的比
較ケ使用することにエリ未知付加的試料の分析する性質
の正確な予知に対しＵ学的比較の根拠を供する。
生物学的物質が全血液である場合、ヘマトクリット値又
はヘモグａ−ン濃度の予知は、全血液の統計的に十分な
数の試料の近赤外スペクトル２取り、他の全血液の個々
の付加的未刊試料に対し数学的比較用の練習セットとし
てＷ足することにより違反される。さらに、全血液の分
析する性質、例えば、ヘマトクリット値又はヘモグロビ
ン＃度は独自の既刊技術：ヘモグロビンでは爵解および
化学的改変およびヘマトクリット値ではＣ０ｕｌｔθｒ
計数又は遠心分離、を使用することにより個別に量定さ
れる。
はヘモグａ−ン濃度の予知は、全血液の統計的に十分な
数の試料の近赤外スペクトル２取り、他の全血液の個々
の付加的未刊試料に対し数学的比較用の練習セットとし
てＷ足することにより違反される。さらに、全血液の分
析する性質、例えば、ヘマトクリット値又はヘモグロビ
ン＃度は独自の既刊技術：ヘモグロビンでは爵解および
化学的改変およびヘマトクリット値ではＣ０ｕｌｔθｒ
計数又は遠心分離、を使用することにより個別に量定さ
れる。
Ｎ工Ｒスペクトルの練習セラトラ確定し、練習セットの
各試料のヘマトクリット値又はヘモグロビン濃度を個別
に量定すると、ヘマトクリット値又はヘモグロビンおよ
び水分含量間の相関性は、未知試料を予知する場合比較
源の確定に統計的に相関する。
各試料のヘマトクリット値又はヘモグロビン濃度を個別
に量定すると、ヘマトクリット値又はヘモグロビンおよ
び水分含量間の相関性は、未知試料を予知する場合比較
源の確定に統計的に相関する。
練習セットを確定する場合、および未知試料の分析する
区画の性質ビ予知する場合、変動を最少化するために予
備処理技術を使用する。
区画の性質ビ予知する場合、変動を最少化するために予
備処理技術を使用する。
本発明の予備処理技術レエ未知試料の分析する区画の性
質を単一波長でスペクトル強度の複数導関数ｄｅｒｉｖ
ａｔｉｖｅを使用する数学的相関により正確に予迂する
ために、練習セットスペクトルおよび未知試料スペクト
ルの複数導関数変換を利用して光散乱効果２よび池のａ
器騒音を最少化す０゜全体を開示するために、出願人お
よび出願人以外の者か意図する興り、かつ有用なタイプ
の予備処理技術は既知である。２波長のスペクトルを使
用する比予備処理技術は米国特許出願 第０７／１０８．７４６号の優先権主張出ｍに基づくヨ
ーロッパ特許公報 および米国特許出願第０
７／４０８．８９０号の優先権主張に基づくヨーロッパ
特許公報−に開示され る。
質を単一波長でスペクトル強度の複数導関数ｄｅｒｉｖ
ａｔｉｖｅを使用する数学的相関により正確に予迂する
ために、練習セットスペクトルおよび未知試料スペクト
ルの複数導関数変換を利用して光散乱効果２よび池のａ
器騒音を最少化す０゜全体を開示するために、出願人お
よび出願人以外の者か意図する興り、かつ有用なタイプ
の予備処理技術は既知である。２波長のスペクトルを使
用する比予備処理技術は米国特許出願 第０７／１０８．７４６号の優先権主張出ｍに基づくヨ
ーロッパ特許公報 および米国特許出願第０
７／４０８．８９０号の優先権主張に基づくヨーロッパ
特許公報−に開示され る。
数学的回帰分析によりヘマトクリット値又はヘモグミピ
ン濃度′％：１ｌｌＩ定する場合、約１１５０〜約１１
９０ ｎｆｆ１の範囲のＮ工Ｒスペクトルに現れる水の
吸収ピークの使用では、この範囲の波長でシリコン検出
器を便用すると検出効率が低下することは既知であるに
も拘らず、複数の導関数変換予備処理技術では正確かつ
再現性のあるピークが得られることが分った。１１５０
〜１１９ Ｑ ｎｍ範囲の水のこの吸収ピークは酸素化
状態又は脱酸素化状態のヘモグロビンの吸収から大きく
単離される。
ン濃度′％：１ｌｌＩ定する場合、約１１５０〜約１１
９０ ｎｆｆ１の範囲のＮ工Ｒスペクトルに現れる水の
吸収ピークの使用では、この範囲の波長でシリコン検出
器を便用すると検出効率が低下することは既知であるに
も拘らず、複数の導関数変換予備処理技術では正確かつ
再現性のあるピークが得られることが分った。１１５０
〜１１９ Ｑ ｎｍ範囲の水のこの吸収ピークは酸素化
状態又は脱酸素化状態のヘモグロビンの吸収から大きく
単離される。
この範囲の水の吸収ピークは生物学的物質に遊離水、他
の分子に対する結合水、又は他の形として存在する水分
子の対称的０−！（ストレッチ、Ｏ〜Ｈベンディングモ
ード、および非対称Ｏ〜Ｈストレッチの同時励起による
王な結果である。
の分子に対する結合水、又は他の形として存在する水分
子の対称的０−！（ストレッチ、Ｏ〜Ｈベンディングモ
ード、および非対称Ｏ〜Ｈストレッチの同時励起による
王な結果である。
生物学的物質試料に対し練習セットスペクトルデータの
収集は使用する計測器のタイプによる。
収集は使用する計測器のタイプによる。
練習セットを確定するために、−態様でに、生物学的物
質は生体から回収する。
質は生体から回収する。
全体の開示のために、米国特許出願
第０７／４０８．８９０号の優先権主張に基づくヨーロ
ッパ特許公報 に血液ループ乞使用するスペ
クトルデータを使用する異る、有用な方法が開示される
。この場合、血液は生体から迂回さぞ、戻される。さら
に、生物学的物質は生体内で測定できる。
ッパ特許公報 に血液ループ乞使用するスペ
クトルデータを使用する異る、有用な方法が開示される
。この場合、血液は生体から迂回さぞ、戻される。さら
に、生物学的物質は生体内で測定できる。
しかし、練習セット試料から分析する性質を個別量定す
るために、生物学的物質試料は生体から回収しなければ
ならず、物質の区画の化学的改変又は物理的分離のため
しばしば生体に返還することができない。
るために、生物学的物質試料は生体から回収しなければ
ならず、物質の区画の化学的改変又は物理的分離のため
しばしば生体に返還することができない。
分析に対し未知に料スペクトルデータの取得も使用する
機器のタイプによる。本発明の一態様でに、未知試料は
練習セットを含む生物学的物質試料と同様に回収する。
機器のタイプによる。本発明の一態様でに、未知試料は
練習セットを含む生物学的物質試料と同様に回収する。
処理および機器の変化は練習セットを確定する方法およ
び未知試料を分析する方法による。試験管内（ＮＩＲ）
分光分析の場合、生物学的流体を分光分析する場合、静
止する、すなわち静的条件である。
び未知試料を分析する方法による。試験管内（ＮＩＲ）
分光分析の場合、生物学的流体を分光分析する場合、静
止する、すなわち静的条件である。
生物学的流体が全血液であり、ヘマトクリット値又はヘ
モグロビン濃度を所望する場合、練習セットを確足し、
予備処理技術を使用して試料および機器の変動を最少化
し１こ後、全血液試料を患者から回収し、透過率検出又
は反射率検出を便用し℃静的配置で分光分析する。
モグロビン濃度を所望する場合、練習セットを確足し、
予備処理技術を使用して試料および機器の変動を最少化
し１こ後、全血液試料を患者から回収し、透過率検出又
は反射率検出を便用し℃静的配置で分光分析する。
使用検出方法は練習セットの確定および未知試料の調査
の双方に対し同一でなければならない。
の双方に対し同一でなければならない。
予備処理技術の使用により、試料採取技術および有効光
路の長さのような機器因子に基づく変化は最少化する。
路の長さのような機器因子に基づく変化は最少化する。
未知試料のＮ工Ｒスペクトルは連続又は不連続波長の計
測から得られる。スペクトルを得、適当な予備処理後、
関心を有する性質は練習セットスペクトルに対する数学
的相関により予知できる。
測から得られる。スペクトルを得、適当な予備処理後、
関心を有する性質は練習セットスペクトルに対する数学
的相関により予知できる。
未ｍＫ科の全血液中のヘマトクリット値又はヘモグロビ
ン濃［’ｋ １１１量定する場合、未知試料のＮ工Ｒス
ペクトルの１！測および予備処理後、ヘマトクリット値
又はヘモグロビン濃［に対し練習セットスイクトルデー
タと未知試料のスペクトルを比較する数学的技術の適用
により未知試料のヘマトクリット値又はヘモグロビン濃
度を予知できる。
ン濃［’ｋ １１１量定する場合、未知試料のＮ工Ｒス
ペクトルの１！測および予備処理後、ヘマトクリット値
又はヘモグロビン濃［に対し練習セットスイクトルデー
タと未知試料のスペクトルを比較する数学的技術の適用
により未知試料のヘマトクリット値又はヘモグロビン濃
度を予知できる。
本発明範囲の付加的認識に対し、発明の一層詳細な記Ｉ
Ｉ！を図面を引用して下記する。
Ｉ！を図面を引用して下記する。
σ を
第１図は本発明方法の実施に有用な計測法の概略構成図
である。
である。
第２図は未知試料の関心のある性質を数学的相関と比較
することにより予知するために、スペクトルデータの変
動を数学的に最少化し、既知試料と練習セットスペクト
ル間の数学的相関を確定する方法の概略光れ図である。
することにより予知するために、スペクトルデータの変
動を数学的に最少化し、既知試料と練習セットスペクト
ル間の数学的相関を確定する方法の概略光れ図である。
第３図に代表ａｇ光数乱変化および池の機器騒音変化の
効果を示す代表的全面液スペクトルの図表である。
効果を示す代表的全面液スペクトルの図表である。
第４図は代表釣元散乱および他の機器騒音変化効果を最
少化するために２次導関数Ｉ喚の適用後の第３図と同じ
全血液スペクトルの図表である。
少化するために２次導関数Ｉ喚の適用後の第３図と同じ
全血液スペクトルの図表である。
第５図はスペクトルデータｆｔ２次導関数予備処理し、
スペクトルデータの回帰分析をヘモグロビンに対し行な
った後のヘマトクリット値に対する相関係数対波長の相
関プロットである。
スペクトルデータの回帰分析をヘモグロビンに対し行な
った後のヘマトクリット値に対する相関係数対波長の相
関プロットである。
第６図はスペクトルデータ７２次導関数予備処理し、ス
ペクトルデータの回帰分析をヘモグロビンに対し行なっ
た後のヘモグロビンに対する相関係数対波長の相関プロ
ットである。
ペクトルデータの回帰分析をヘモグロビンに対し行なっ
た後のヘモグロビンに対する相関係数対波長の相関プロ
ットである。
第７図は先行技術方法により９１足した実際のヘマトク
リツ）［と比較した、本発明方法を使用するヘマトクリ
ット値予知の正確さｔ示す図表である。
リツ）［と比較した、本発明方法を使用するヘマトクリ
ット値予知の正確さｔ示す図表である。
発明の態様
本発明の一態様は全血液のヘマトクリット値の分析であ
る。本発明の別の態様は全血液のヘモグロビン濃度の分
析である。どの分析か好ましいかは場合による。しかし
、一般に、ヘマトクリット値の＃Ｊ足を工全血液のへモ
グａピン＃［と良く相関することが認められる。しかし
、システムの融通性に対し、分析する性質の１つ以上の
個別の量定方法は患者の状態の別の臨床診断に供するた
めに使用できろこと′４！：認めるべきである。
る。本発明の別の態様は全血液のヘモグロビン濃度の分
析である。どの分析か好ましいかは場合による。しかし
、一般に、ヘマトクリット値の＃Ｊ足を工全血液のへモ
グａピン＃［と良く相関することが認められる。しかし
、システムの融通性に対し、分析する性質の１つ以上の
個別の量定方法は患者の状態の別の臨床診断に供するた
めに使用できろこと′４！：認めるべきである。
生物学的物質の分析する性質は本発明方法によるそれに
対する数学的相関を現すために水分含量と正又は負のい
くらかの相関を有しなければならないことも認めるべき
である。これは最少容積画分又は濃度の他の成分の存在
をはばむことはできない。例えば１全血液では、白血球
、血小板、炭水化物性リピドなどは得た数学的相関の正
当性を無効化する程の十分量で、所望レベルの正確さで
存在しない。
対する数学的相関を現すために水分含量と正又は負のい
くらかの相関を有しなければならないことも認めるべき
である。これは最少容積画分又は濃度の他の成分の存在
をはばむことはできない。例えば１全血液では、白血球
、血小板、炭水化物性リピドなどは得た数学的相関の正
当性を無効化する程の十分量で、所望レベルの正確さで
存在しない。
第１図は最初Ｋｍｍ上セツト確足し、その後１つ以上の
未知付加的試料の分析する区画のｇ：實ン予知するのに
有用な分元計廁法の概略構成図である。
未知付加的試料の分析する区画のｇ：實ン予知するのに
有用な分元計廁法の概略構成図である。
第１図は全血液のような生物学的流体の近赤外スペクト
ルを得るために使用できる、利用しうろ代表的針１ｌ１
１法である。＃［、第１図は以前Ｐａｃｉｆｉｃ ＢＱ
ｌｅ ｎｔｊｆｉｏ製造のモデル６２５［］として既矧
の、マリ−ランド、シルバースプリングのＮｅａｒＩｎ
ｆｒａｒｅｄ Ｓｙ日ｔｏｍｓ ＠ｉ造（１） モデル
５２５ Ｑ分光光度計である。タングステンランプ１０
０からの放射光は反射器１０１およびレンズ１０２によ
りモノクロメータの入口スリット１０３に集中し、その
後オーダ仕分はフィルター１０４ケ通した後、凹形全図
示格子１０５を照射してタングステンランフ″１００つ
）らの放射光を光学的血液ループ又は生体で、キューペ
ットの試＃＋１１３上に分散させる。格子１０５で波長
の分散か起こる。連結アセ７プ１Ｊ１０７により格子に
連結するカムベアリング１０６を回転することにエリ代
表的には６８０〜１２３５ ｎｍの所望波長範囲を通し
て格子を走査する。選択波長は出ロスリッ）１０８を通
過し、ａ１０９、絞りｉｌｌ：ＨｊびＶ７ｅ１１ ＯＮ
、［）’１１２により試料１１３を通して導かれる。試
料を通過後、残留放射光は検出器１１４により電気信号
にｆ喚されろ。
ルを得るために使用できる、利用しうろ代表的針１ｌ１
１法である。＃［、第１図は以前Ｐａｃｉｆｉｃ ＢＱ
ｌｅ ｎｔｊｆｉｏ製造のモデル６２５［］として既矧
の、マリ−ランド、シルバースプリングのＮｅａｒＩｎ
ｆｒａｒｅｄ Ｓｙ日ｔｏｍｓ ＠ｉ造（１） モデル
５２５ Ｑ分光光度計である。タングステンランプ１０
０からの放射光は反射器１０１およびレンズ１０２によ
りモノクロメータの入口スリット１０３に集中し、その
後オーダ仕分はフィルター１０４ケ通した後、凹形全図
示格子１０５を照射してタングステンランフ″１００つ
）らの放射光を光学的血液ループ又は生体で、キューペ
ットの試＃＋１１３上に分散させる。格子１０５で波長
の分散か起こる。連結アセ７プ１Ｊ１０７により格子に
連結するカムベアリング１０６を回転することにエリ代
表的には６８０〜１２３５ ｎｍの所望波長範囲を通し
て格子を走査する。選択波長は出ロスリッ）１０８を通
過し、ａ１０９、絞りｉｌｌ：ＨｊびＶ７ｅ１１ ＯＮ
、［）’１１２により試料１１３を通して導かれる。試
料を通過後、残留放射光は検出器１１４により電気信号
にｆ喚されろ。
他のタイプの計測法も本発明方法に使用しうる。
工ｎｓｔｒｕｍｅｎｔａ Ｓ、Ａ、から入手しうるモデ
ル［（Ｒ３２０のようなモノクロメータ＆工有用である
。Ａｍ８ｒｉｃａｎ１１（ｆ）１０ｇｒａｐｈから入手
しつるＣｈ ８ｍ 日ｐθＣモデル１ ［１［Ｉ Ｓ又
は工ｎｓｔｒｕｍθｎｉｓ、Ａ、から入手しうるモデル
、ＴＹ３２０のようなポリクロマドメータは練習セット
の確定に使用してスペクトルデータを集めることができ
る。
ル［（Ｒ３２０のようなモノクロメータ＆工有用である
。Ａｍ８ｒｉｃａｎ１１（ｆ）１０ｇｒａｐｈから入手
しつるＣｈ ８ｍ 日ｐθＣモデル１ ［１［Ｉ Ｓ又
は工ｎｓｔｒｕｍθｎｉｓ、Ａ、から入手しうるモデル
、ＴＹ３２０のようなポリクロマドメータは練習セット
の確定に使用してスペクトルデータを集めることができ
る。
検出要素は市販品として人手しうる拡散透過検出装置又
は反射率装置乞使用できる。モデル６２５０分元元度肝
は拡散透過率又は拡散反射率を検出する定めに配置でき
る。費用、所望波長範囲などのような要因により、検出
器１１４はシリコン検出器、砒化ガリウム検出器、硫化
鉛検出器、インゾウムガリワム砒化物検出器、セレン検
出器又はｒラニウム慣出器ン使用できろ。
は反射率装置乞使用できる。モデル６２５０分元元度肝
は拡散透過率又は拡散反射率を検出する定めに配置でき
る。費用、所望波長範囲などのような要因により、検出
器１１４はシリコン検出器、砒化ガリウム検出器、硫化
鉛検出器、インゾウムガリワム砒化物検出器、セレン検
出器又はｒラニウム慣出器ン使用できろ。
どの検出器を選択しても、練習セットスペクトルの確定
および未知試料スペクトルの測定に対し同じ検出要素を
一貫して使用することが好）しし・。
および未知試料スペクトルの測定に対し同じ検出要素を
一貫して使用することが好）しし・。
別法では、逆ビーム配置乞使用するポリクロメータ分析
器は透過光又は反射光をそのスペクトル成分中に分散さ
せるために使用でさ、フォトダイオードの配列は産出ス
ペクトルの平面に沿って異る位置で分散光を検出し父は
ｆｌＪＩＩ定するために使用できろ。
器は透過光又は反射光をそのスペクトル成分中に分散さ
せるために使用でさ、フォトダイオードの配列は産出ス
ペクトルの平面に沿って異る位置で分散光を検出し父は
ｆｌＪＩＩ定するために使用できろ。
他のタイプの配７ｉ！Ｉ検出器はチャージ連結装置、チ
ャージ注入装置、シリコンタープ９ツトピデイコンなど
である。望１しくにポリクロメータ分析器は所望する分
光分解と両ヴし、党のバンド巾を規定する入ロスリット
暑含むべきである。本発明に有用な市販品として入手し
うる１フオトダイオ一ド配列は２５μ巾および２．５ｕ
高さを有する１０２４ダイオードから氏るＲｅｔｉｃｏ
ｎ、 Ｉｎｃ、 カら入手しつるモデル１０２４８７オ
トダイオード配列である。このフォトダイノード配列は
Ｐｒ１ｎｃｅｔＯｎ工ｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ カら入手
し５るモデル５Ｔ１２０のような完全なスペクトル検出
システムＶＣ，便用できろ。
ャージ注入装置、シリコンタープ９ツトピデイコンなど
である。望１しくにポリクロメータ分析器は所望する分
光分解と両ヴし、党のバンド巾を規定する入ロスリット
暑含むべきである。本発明に有用な市販品として入手し
うる１フオトダイオ一ド配列は２５μ巾および２．５ｕ
高さを有する１０２４ダイオードから氏るＲｅｔｉｃｏ
ｎ、 Ｉｎｃ、 カら入手しつるモデル１０２４８７オ
トダイオード配列である。このフォトダイノード配列は
Ｐｒ１ｎｃｅｔＯｎ工ｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ カら入手
し５るモデル５Ｔ１２０のような完全なスペクトル検出
システムＶＣ，便用できろ。
例えば、適当な検出器の直前で一連の不連続波長干渉フ
ィルターを通すことにより分光分析器として干渉フィル
ターを使用することもできろ。拡散元乞分析するたぬに
干渉計又はＨａｄａｍａｒｄ変換分元計を使用すること
もできる。
ィルターを通すことにより分光分析器として干渉フィル
ターを使用することもできろ。拡散元乞分析するたぬに
干渉計又はＨａｄａｍａｒｄ変換分元計を使用すること
もできる。
上記検出要素は広バンド光源からのスペクトル検出に基
づく。しかし、Ｎ工Ｒｆｔ、の狭バンド源を使用する場
合、干渉フィルター２有するタングステンランプ、光放
射ダイオード、又はレーず−（単一同調性レーデー又は
固定波長の複数レーず−）のような池の検出技術を使用
できる。例えば入力信号は時間（谷波長の連続）又は波
長（複数波長の連続を使用する）で多重化でき、その後
変調し、集めた信号を復調し、多重化を解き、光学的フ
ィルターの必要なしに１−々の波長信号を供する。
づく。しかし、Ｎ工Ｒｆｔ、の狭バンド源を使用する場
合、干渉フィルター２有するタングステンランプ、光放
射ダイオード、又はレーず−（単一同調性レーデー又は
固定波長の複数レーず−）のような池の検出技術を使用
できる。例えば入力信号は時間（谷波長の連続）又は波
長（複数波長の連続を使用する）で多重化でき、その後
変調し、集めた信号を復調し、多重化を解き、光学的フ
ィルターの必要なしに１−々の波長信号を供する。
計測機器乞選定しても、機器にコンビュータケ連結して
使用し、スペクトルデータを受は取り、下記分析２行な
い、予知性質の１直を記録又＆工読み取ることが好まし
い。上記モデル６２５０分光計のＪ５な分光器を使用す
る嚇合、フＱ ＩＪダのＢＯＣａＲａｔｏｎのＩＢＭか
らのｌ’−ｐｓ／２Ｊモ？ル５０コンピュータのヨウナ
パーソナルコンピュータの使用は好フしい。
使用し、スペクトルデータを受は取り、下記分析２行な
い、予知性質の１直を記録又＆工読み取ることが好まし
い。上記モデル６２５０分光計のＪ５な分光器を使用す
る嚇合、フＱ ＩＪダのＢＯＣａＲａｔｏｎのＩＢＭか
らのｌ’−ｐｓ／２Ｊモ？ル５０コンピュータのヨウナ
パーソナルコンピュータの使用は好フしい。
第２図は試料および機器の変動を最少化するために使用
する複数導関数ｆｉｌ！！予備処理技術および未知試料
の分析する区画の性質を予知するために、第１区画の分
析する性質と生物学（５）物質の水分含量間の数学的相
関性乞確認する回帰分析の概略流れ図である。
する複数導関数ｆｉｌ！！予備処理技術および未知試料
の分析する区画の性質を予知するために、第１区画の分
析する性質と生物学（５）物質の水分含量間の数学的相
関性乞確認する回帰分析の概略流れ図である。
ヘマトクリット値又はヘモグロビン濃度のような生物学
的物質の関心のある性質の測定に包含される処理工程の
概略の流れＩＸ ２つの部分に広く分割できる二分析の
練習相を含む工程１２［３〜１２８および未知試料の性
質の予知を含む工程１２９〜１６６゜ 練習又は検定進展相は同一種の１種以上の動物から試料
を得ることにより、生体から試料を回収することＫより
一連の血液試料を得ろことから成ろ。各練習試料は２つ
の平行経路で分析する。
的物質の関心のある性質の測定に包含される処理工程の
概略の流れＩＸ ２つの部分に広く分割できる二分析の
練習相を含む工程１２［３〜１２８および未知試料の性
質の予知を含む工程１２９〜１６６゜ 練習又は検定進展相は同一種の１種以上の動物から試料
を得ることにより、生体から試料を回収することＫより
一連の血液試料を得ろことから成ろ。各練習試料は２つ
の平行経路で分析する。
第１経路は工程１２２で関心のあろ性質の個々の量定か
ら成る。個別の量定は正確に行なわれることが重要であ
る。本発明方法の正確性は工程１２２の個別の量定の正
確さによる。その理由は数学的相関のＮ認は関ｌシ・の
ある性質の個別の量定直に基づくからである。
ら成る。個別の量定は正確に行なわれることが重要であ
る。本発明方法の正確性は工程１２２の個別の量定の正
確さによる。その理由は数学的相関のＮ認は関ｌシ・の
ある性質の個別の量定直に基づくからである。
第２経路は赤外光を試料に照射し、工程１２２で各試料
に対し近赤外スペクトルを検出し、次に工程１２３でス
ペクトルの２次導関数を計算することから成る。近赤外
スペクトルの検出とは拡散透過又（：反射スペクトルの
測足およびこのスペクトルの吸収スペクトルへの変換の
双方？含むと解すべきである。変換は検定目的に対し空
気のみを含宵するセルのスペクトルを取って基準とする
。
に対し近赤外スペクトルを検出し、次に工程１２３でス
ペクトルの２次導関数を計算することから成る。近赤外
スペクトルの検出とは拡散透過又（：反射スペクトルの
測足およびこのスペクトルの吸収スペクトルへの変換の
双方？含むと解すべきである。変換は検定目的に対し空
気のみを含宵するセルのスペクトルを取って基準とする
。
近赤外スペクト／ｌ／ Ｙ Ｎｅａｒ Ｉｎｆｒａｒｅ
ｄ Ｓｙｓｔｅｍｓモデル６２５０分元元度計で検出す
度肝合、６８０〜１２３５皿の近赤外スペクトルは７０
０のｌ個の吸収測定呟かもＦＨ，る。２次導関数変換予
備処理工程にいくつかの変換がスペクトルの端部で利用
できないため総数で７００より少ない一１］定１直を計
算する。現在、マリランド、シルバースプリングのＮｅ
ａｒ工ｎｆｒａｒｅｄ ５ｙｅｔｅｒｎａとして知られ
るＰａｃｉｆｉｃ ５ｃｉｅｎｔｉｆｉｃから商品とし
て入手しつる「Ｎｅａｒ工ｎｆｒａｒｅｄ ５ｐｅｃｔ
ｒａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｊのようなソフトウェアを
使用する場合、有限差近似法を使用することにより近似
導関数を計算できる。異る近似＃：は異る導関数スペク
トルおよび異る変換方程式を与えることができる。この
ようなソフトウェアでは、昇る近似値はｉ！＋量定する
スペクトルのセグメントおよび測定するセグメント間の
隙間により調整できる。異る導関数近似値の使用は分析
する性質の予知の正確さ又は精密さに影響する回帰係数
の異るセラ）Ｙ生ずる。従って、意図する特別の分析に
対し選択が最善であることを確める定めに広汎なセグメ
ントおよび隙間の評価を細心に行なう。
ｄ Ｓｙｓｔｅｍｓモデル６２５０分元元度計で検出す
度肝合、６８０〜１２３５皿の近赤外スペクトルは７０
０のｌ個の吸収測定呟かもＦＨ，る。２次導関数変換予
備処理工程にいくつかの変換がスペクトルの端部で利用
できないため総数で７００より少ない一１］定１直を計
算する。現在、マリランド、シルバースプリングのＮｅ
ａｒ工ｎｆｒａｒｅｄ ５ｙｅｔｅｒｎａとして知られ
るＰａｃｉｆｉｃ ５ｃｉｅｎｔｉｆｉｃから商品とし
て入手しつる「Ｎｅａｒ工ｎｆｒａｒｅｄ ５ｐｅｃｔ
ｒａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｊのようなソフトウェアを
使用する場合、有限差近似法を使用することにより近似
導関数を計算できる。異る近似＃：は異る導関数スペク
トルおよび異る変換方程式を与えることができる。この
ようなソフトウェアでは、昇る近似値はｉ！＋量定する
スペクトルのセグメントおよび測定するセグメント間の
隙間により調整できる。異る導関数近似値の使用は分析
する性質の予知の正確さ又は精密さに影響する回帰係数
の異るセラ）Ｙ生ずる。従って、意図する特別の分析に
対し選択が最善であることを確める定めに広汎なセグメ
ントおよび隙間の評価を細心に行なう。
工程１２３０２次導関数変換処理する練習試料セットに
対する予備処理スペクトルは線形回帰のような工程１２
４の数学的回層技術を使用することにより工程１２１の
個別量足中得１こ頃と相関する。実際１直に対し計算値
の最良相関を供する２次導関数！ｉＩに一般に数学的相
関に対し選択された単一波長である。
対する予備処理スペクトルは線形回帰のような工程１２
４の数学的回層技術を使用することにより工程１２１の
個別量足中得１こ頃と相関する。実際１直に対し計算値
の最良相関を供する２次導関数！ｉＩに一般に数学的相
関に対し選択された単一波長である。
この回帰工程の産物の１つは工程１２５の相関プロット
である。これは最高相関が見出さｊろスペクトルの波長
を図示する。工程１２６の最良変換波長に最適相関ピー
クをＩＮ認することにより選択される。選択波長に相当
する回帰係数に個々の試料を分析し、関心のある性質を
予知するために以後の適用に対し保存する、工程１２７
゜第２図の工程１２８〜１３２は個々の未知試料のヘマ
トクリット値（第２図でＨＣＴと略記）又はヘモグロビ
ン（第２図でＨＢと略記）＃度の予知手順２示す。未知
ヘマトクリット値又はヘモグロビン濃度の血液試料、工
程１２８を得、この試料の近赤外スペクトルを検出する
、工程１２９゜付加的朱印試料の近赤外スペクトルは練
習試料を検出又は測足し、練習セット２調↓するものと
全く同じ機器で検出することもできるが、最良波長の２
次導関数変換の計＠に心安なほんの３つの最小波長の吸
収を供する一層簡単な機器の使用も許容できる。
である。これは最高相関が見出さｊろスペクトルの波長
を図示する。工程１２６の最良変換波長に最適相関ピー
クをＩＮ認することにより選択される。選択波長に相当
する回帰係数に個々の試料を分析し、関心のある性質を
予知するために以後の適用に対し保存する、工程１２７
゜第２図の工程１２８〜１３２は個々の未知試料のヘマ
トクリット値（第２図でＨＣＴと略記）又はヘモグロビ
ン（第２図でＨＢと略記）＃度の予知手順２示す。未知
ヘマトクリット値又はヘモグロビン濃度の血液試料、工
程１２８を得、この試料の近赤外スペクトルを検出する
、工程１２９゜付加的朱印試料の近赤外スペクトルは練
習試料を検出又は測足し、練習セット２調↓するものと
全く同じ機器で検出することもできるが、最良波長の２
次導関数変換の計＠に心安なほんの３つの最小波長の吸
収を供する一層簡単な機器の使用も許容できる。
工程１２６でｆｌｌ１１足した最良波長に対する２次導
関数の強さは未知試料に対し計！される、工程１３０、
仄に練習過程中測定され工程１２７で保存された、数学
的相関に含１れろ回帰係数は予知ヘマトクリット値又は
へモグａビンａｉ乞得るために、工程１３２、付面的個
々の未知血液試料１３１に対し２次誘導波長に適用する
。
関数の強さは未知試料に対し計！される、工程１３０、
仄に練習過程中測定され工程１２７で保存された、数学
的相関に含１れろ回帰係数は予知ヘマトクリット値又は
へモグａビンａｉ乞得るために、工程１３２、付面的個
々の未知血液試料１３１に対し２次誘導波長に適用する
。
複数の導関数夏喚の予備処理技術は練習セットおよび各
未知試料の双方の各試料のそれぞれＫげらつきを生ずる
スペクトルデータの変動Ｙ ＶＰ、 ＜ ｙ、＝めに供
する。このばらつきは池の点では練習セットの検出の正
確さおよび未知試料の性質を予知するその能力を破壊す
る。
未知試料の双方の各試料のそれぞれＫげらつきを生ずる
スペクトルデータの変動Ｙ ＶＰ、 ＜ ｙ、＝めに供
する。このばらつきは池の点では練習セットの検出の正
確さおよび未知試料の性質を予知するその能力を破壊す
る。
近赤外スペクトルはＮｍの各波長から収る場合、２次導
関数変換の計算によりスペクトル端部の特徴の損失の少
ないＮ個のスペクトル特徴が得られる。第２図ではこの
ような計算は工程１２３に示で。最良波長は第２図工程
１２４に示し、工程１２５で相関プロットで示し、工程
１２７で可能な最良回帰係数を測定するための使用およ
び工程１３０で各未知試料について使用するため工程１
２６で選択した、回帰数学技術を使用して無数のＮ個の
変換波長から選択しなげればならない。
関数変換の計算によりスペクトル端部の特徴の損失の少
ないＮ個のスペクトル特徴が得られる。第２図ではこの
ような計算は工程１２３に示で。最良波長は第２図工程
１２４に示し、工程１２５で相関プロットで示し、工程
１２７で可能な最良回帰係数を測定するための使用およ
び工程１３０で各未知試料について使用するため工程１
２６で選択した、回帰数学技術を使用して無数のＮ個の
変換波長から選択しなげればならない。
任意の多数の回帰技術：例えば線形回帰、複数線形回帰
、段階的回帰、部分最少二乗回帰、又は主成分回帰にス
ペクトル特徴と量定する性質の値開の統計的相関を進展
させるために使用できる。
、段階的回帰、部分最少二乗回帰、又は主成分回帰にス
ペクトル特徴と量定する性質の値開の統計的相関を進展
させるために使用できる。
コノヨうな回帰技術はＤｒａｌ）ｅｒ ａｎｄ ５ｍ１
ｔｈ。
ｔｈ。
ｌ ａｄ ｅ ｒｅｓｓｉｏｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ
、 Ｗｉｌｅｙ ａｎｄｓｏｎ８． Ｎｅｖｒ Ｙｏｒ
ｋ 、 １９８２＆よびＧｅ１ａｄｉ ａｎｄＫＯＷａ
ｌｅｋｉ 、 Ａｎａｌｙｔｉｃａ ｃｈｉｍｉｃａ
ＡＣｔａ 、 １５５巻、１〜１７頁に工び１９−３
２頁、１９８６などの文献乞引用することに五つ利用し
うる。
、 Ｗｉｌｅｙ ａｎｄｓｏｎ８． Ｎｅｖｒ Ｙｏｒ
ｋ 、 １９８２＆よびＧｅ１ａｄｉ ａｎｄＫＯＷａ
ｌｅｋｉ 、 Ａｎａｌｙｔｉｃａ ｃｈｉｍｉｃａ
ＡＣｔａ 、 １５５巻、１〜１７頁に工び１９−３
２頁、１９８６などの文献乞引用することに五つ利用し
うる。
所定適用に対し最良波長を決定するために、回帰モデル
はすべての町＃目なＮ個の変換波長に附し計算される。
はすべての町＃目なＮ個の変換波長に附し計算される。
各回帰モデルは許容した統計的尺度ン使用し℃評価′す
る。例えば、１つの有用な尺度は個々の量定から得た実
際のヘマトクリット値および第２図工程１２６に示しπ
回層モデルＤ・ら得た予知ヘマトクリット値から計算し
た簡単な相関関係である。
る。例えば、１つの有用な尺度は個々の量定から得た実
際のヘマトクリット値および第２図工程１２６に示しπ
回層モデルＤ・ら得た予知ヘマトクリット値から計算し
た簡単な相関関係である。
第２図、工程１２５に示すよ５に波長が最高相関を供す
る相関プロットに可視的に示ｆために作成できる。ヘマ
トクリツ）［に対する代表的相関プロットは第５図に示
し、ヘモク゛ａビンに苅する代表的プロットは第６図に
示す。冒い相関および実際の波長の小変化を測定するた
めに鍔だ相関感度の双方を考えること（工Ｍ弗である。
る相関プロットに可視的に示ｆために作成できる。ヘマ
トクリツ）［に対する代表的相関プロットは第５図に示
し、ヘモク゛ａビンに苅する代表的プロットは第６図に
示す。冒い相関および実際の波長の小変化を測定するた
めに鍔だ相関感度の双方を考えること（工Ｍ弗である。
上記および＄１図描写の分光分析機器の使用および、上
記および第２図描写の数学的方法の使用により、性質の
１固別量定、試料のスペクトルおよび変動乞最少化する
予備処理技術の便用により練習セットを確定する場合、
性質と不分間の数学お相関ン展開することかでざる限り
、水分を含有する生物学的物質の関心のある性實乞分析
できる。
記および第２図描写の数学的方法の使用により、性質の
１固別量定、試料のスペクトルおよび変動乞最少化する
予備処理技術の便用により練習セットを確定する場合、
性質と不分間の数学お相関ン展開することかでざる限り
、水分を含有する生物学的物質の関心のある性實乞分析
できる。
数学的相関又はモデルの副足は複数線形回帰方程式の１
次関数関係に基つく： Ｂｏ＋ Ｂｌ（Ａｔ） ＋ Ｂ２［Ａ２）＋ −−、Ｂ
ｎ（Ａｎ、）＝Ｃ（式中、Ｂｏは切片であり、Ｂｎはｎ
の個別変数に河する回帰係数であり、Ａｎにｎの個別変
数であり、およびＣは分析する関心のある性質の値であ
る）。この方程式の解明は切片を含み、個別変数の値ン
供する回帰係数の測定による。
次関数関係に基つく： Ｂｏ＋ Ｂｌ（Ａｔ） ＋ Ｂ２［Ａ２）＋ −−、Ｂ
ｎ（Ａｎ、）＝Ｃ（式中、Ｂｏは切片であり、Ｂｎはｎ
の個別変数に河する回帰係数であり、Ａｎにｎの個別変
数であり、およびＣは分析する関心のある性質の値であ
る）。この方程式の解明は切片を含み、個別変数の値ン
供する回帰係数の測定による。
１次関数関係に複雑さが少ない場合、方程式は多くの場
合線形回帰方程式として示される：ｙ ＝ ｍｘ ＋ｂ
（式中、Ｙは分析する関心のある性質の値であり、ｍは
線のスロープ７示す回帰係数であり、ｂは線の切片であ
り、２よびＸは単一個別Ｋａである）。数学的相関は単
一個別変数間の線形関係を得ることに努力し、これを；
複数導関数変換の強さおよび測定する関心のある性質で
ある。
合線形回帰方程式として示される：ｙ ＝ ｍｘ ＋ｂ
（式中、Ｙは分析する関心のある性質の値であり、ｍは
線のスロープ７示す回帰係数であり、ｂは線の切片であ
り、２よびＸは単一個別Ｋａである）。数学的相関は単
一個別変数間の線形関係を得ることに努力し、これを；
複数導関数変換の強さおよび測定する関心のある性質で
ある。
数学的相関が確定すると、確認さする。形成および性能
の正確性に再現性ン確保するために再調前される。数学
的相関の正確性および精密性は選択したスペクトル特徴
象の物理的解釈、又は工程１２１０個別量定により分析
した付卯的試料馨使用し、次に試料が未知であるかのよ
うにこれらの試料を工程１２８〜１３２で処理すること
により確認できろ。矢に絖射的方去は工程１３２の予知
した性質の値および工程１２１の個別量定により測定し
た価を比較し、再現性ゲ確証するために使用できる。内
部統−注に河する逆の確認および二重盲検のような他の
確家法も行なうことがでさ。。
の正確性に再現性ン確保するために再調前される。数学
的相関の正確性および精密性は選択したスペクトル特徴
象の物理的解釈、又は工程１２１０個別量定により分析
した付卯的試料馨使用し、次に試料が未知であるかのよ
うにこれらの試料を工程１２８〜１３２で処理すること
により確認できろ。矢に絖射的方去は工程１３２の予知
した性質の値および工程１２１の個別量定により測定し
た価を比較し、再現性ゲ確証するために使用できる。内
部統−注に河する逆の確認および二重盲検のような他の
確家法も行なうことがでさ。。
検定の標準誤差はスペクトルのモデルの正確さＹ ｆＥ
量定する、すなわち、回帰分析を練習セットの作成Ｋｆ
ｉしたデータにより如何にう１く行なうかをｆａｌ１足
する。検定の標準誤差（ＢＥＣ）は次の方程式から計算
でき心： （式中、ＮＴは練習試料数であり、ｎは使用回帰技術に
おける吸収項目ｔであり、Ｃ１に線形回帰中計算した１
試料のヘマトクリット値又はヘモグロビン匝であり、お
よび０１＆工個８＋１１１１足した１試料のヘマトクリ
ット１直又はヘモグロビン値である九ＳＥＣは小さい程
、形成されたモデル数学的相関は−１−正確である。
量定する、すなわち、回帰分析を練習セットの作成Ｋｆ
ｉしたデータにより如何にう１く行なうかをｆａｌ１足
する。検定の標準誤差（ＢＥＣ）は次の方程式から計算
でき心： （式中、ＮＴは練習試料数であり、ｎは使用回帰技術に
おける吸収項目ｔであり、Ｃ１に線形回帰中計算した１
試料のヘマトクリット値又はヘモグロビン匝であり、お
よび０１＆工個８＋１１１１足した１試料のヘマトクリ
ット１直又はヘモグロビン値である九ＳＥＣは小さい程
、形成されたモデル数学的相関は−１−正確である。
一＊重要なことは、予知の標準誤差（ＳＦｉＰ）に再現
性性Ｈｅの保証、丁なわち既刊の受容した技術を使用し
て伺別量定により測定した性質に対する実際値により本
発明方法を便用して得た予知結果の正確さおよび稍密さ
を定量的に確認する試験、を測定し、分析する性質の予
知の正確さ７定量的に表わすために信頼限界と関連して
使用できる。数学的に、予知の標準誤差は次の方程式か
ら計算できる： （式中、Ｎ戸工確認試料数であり、Ｃ工は１確認試料に
対する個別ｉ定値であり、Ｃｉは工程１３１の数学的相
関を使用して得に１確認試料に対する値である）。ＳＥ
Ｐが小さい程、予知は−ｆ−正確Ｄ・つ精ぞである。
性性Ｈｅの保証、丁なわち既刊の受容した技術を使用し
て伺別量定により測定した性質に対する実際値により本
発明方法を便用して得た予知結果の正確さおよび稍密さ
を定量的に確認する試験、を測定し、分析する性質の予
知の正確さ７定量的に表わすために信頼限界と関連して
使用できる。数学的に、予知の標準誤差は次の方程式か
ら計算できる： （式中、Ｎ戸工確認試料数であり、Ｃ工は１確認試料に
対する個別ｉ定値であり、Ｃｉは工程１３１の数学的相
関を使用して得に１確認試料に対する値である）。ＳＥ
Ｐが小さい程、予知は−ｆ−正確Ｄ・つ精ぞである。
偏りに予知と実際値間の正確な相関線から解明した数学
方程式の供試データセット内の丁べての点の偏差の程ｆ
を測定する。定性的に、低い偏りに起こりうる誤差を許
容でる練習セットスペクトルのロバストの存在を示す。
方程式の供試データセット内の丁べての点の偏差の程ｆ
を測定する。定性的に、低い偏りに起こりうる誤差を許
容でる練習セットスペクトルのロバストの存在を示す。
換言すれば、練習セット試料採取のロパストネスは未知
試料に対する試料採取で起こりつる変化を予期させ、そ
の効果を最少にする。
試料に対する試料採取で起こりつる変化を予期させ、そ
の効果を最少にする。
これらに限定されることなく、法例を求全血液のヘマト
クリットおよびヘモグロビンの分析に使用する本発明方
法Ｚ説明する。
クリットおよびヘモグロビンの分析に使用する本発明方
法Ｚ説明する。
ヱ［ｙ
５つの別の場合、多数の全血ｇ’ｖｘる個体から採取し
、第１図に引用記載した機器に２用してＮ邦スペクトル
照射処理して谷試料の吸収スペクトルを得た。ブランク
の対照スペクトルは空のセルを使用して得た。拡散透過
光（エキニーベット１１３内の各試料を通した後集めた
。すべての測定１ＯＮは約６°Ｃの範囲で無作為Ｖ−変
動する室温で取つた。
、第１図に引用記載した機器に２用してＮ邦スペクトル
照射処理して谷試料の吸収スペクトルを得た。ブランク
の対照スペクトルは空のセルを使用して得た。拡散透過
光（エキニーベット１１３内の各試料を通した後集めた
。すべての測定１ＯＮは約６°Ｃの範囲で無作為Ｖ−変
動する室温で取つた。
個々の内容は第１表に七ソ１−Ａ−にとして示し、分析
試料数は舟１こスペクトル数で、１セツトについて３６
〜４５試料である。セツ）Ｆ！ｎ）Ｉ−＋の代表的試料
群は第６図に図示し、スペクトルデータの可能な変動範
囲？示し、これに対し数学的相関を計算しようと試Ａた
。
試料数は舟１こスペクトル数で、１セツトについて３６
〜４５試料である。セツ）Ｆ！ｎ）Ｉ−＋の代表的試料
群は第６図に図示し、スペクトルデータの可能な変動範
囲？示し、これに対し数学的相関を計算しようと試Ａた
。
ｃｏｕ１ｔｅｒ計算の便用により、各５セントに対する
ヘマトクリット値は第１表に１７〜５０％の範囲として
示した。同様に、値の得られなかったセツ）Ａの場合を
除いて、各セットのヘモグロビン濃度範囲は細胞を溶解
し、シアナイドと反応させ、シアノメットヘモグロビン
のスペクトル測定により測定した。セットＢ〜Ｅのヘモ
グロビンに対する範囲に約６．７〜約１７．０Ｖ／ｄｉ
（＃／ｄＬ）であった。
ヘマトクリット値は第１表に１７〜５０％の範囲として
示した。同様に、値の得られなかったセツ）Ａの場合を
除いて、各セットのヘモグロビン濃度範囲は細胞を溶解
し、シアナイドと反応させ、シアノメットヘモグロビン
のスペクトル測定により測定した。セットＢ〜Ｅのヘモ
グロビンに対する範囲に約６．７〜約１７．０Ｖ／ｄｉ
（＃／ｄＬ）であった。
第１表はヘモグロビンに対するヘマトクリットの相関を
示し、これに各５セツトで４ｍスペクトルに対し相関性
を実証した。
示し、これに各５セツトで４ｍスペクトルに対し相関性
を実証した。
第１表
分光分析試料セットおよびヘマトクリットおよびヘモグ
ロビンの個別量定範囲 得た ヘマトクリット ヘモグロビン ヘマ
トクリット／Ａ ３６ １７．６−４５．１
％ 値得られず −−Ｂ ４５ ２Ｃ
Ｌ７−４５．５％ ７−３−１５．７簀 ０．９９４
ｃ ４０ １８．９−４１−７％ ６．
７−１４ｊ１ ０．９９２Ｄ ４２ ２
３．０−５０．２％ ７．７−１７．０ ０．９９
３Ｋ ４３ ２０．７−４９，４優 ７
．３−１６．１ ０．９９４畳 １ヘモグロビン値は
得られなかった。残る４４の値は範囲を測定した。
ロビンの個別量定範囲 得た ヘマトクリット ヘモグロビン ヘマ
トクリット／Ａ ３６ １７．６−４５．１
％ 値得られず −−Ｂ ４５ ２Ｃ
Ｌ７−４５．５％ ７−３−１５．７簀 ０．９９４
ｃ ４０ １８．９−４１−７％ ６．
７−１４ｊ１ ０．９９２Ｄ ４２ ２
３．０−５０．２％ ７．７−１７．０ ０．９９
３Ｋ ４３ ２０．７−４９，４優 ７
．３−１６．１ ０．９９４畳 １ヘモグロビン値は
得られなかった。残る４４の値は範囲を測定した。
２０６谷個試料およびスペクトルを本例では５セツトで
得たが、一般に２５試料から無数の試料１での個別量定
により練習セットを展開することかでざる。
得たが、一般に２５試料から無数の試料１での個別量定
により練習セットを展開することかでざる。
比較および予知目（５）に対し練習セラｌ−Ｙ確定する
目的は、各種時期に各種個体に存在しうる採取試料の差
乞予壱することを試みることであった。
目的は、各種時期に各種個体に存在しうる採取試料の差
乞予壱することを試みることであった。
換言すれば、練習セットスペクトルは関心のある性質の
測定に影響する各因子内の多くの変化をできるだけ広く
含むべきである。
測定に影響する各因子内の多くの変化をできるだけ広く
含むべきである。
理想的には、練習セットに未知ｖ：、料で遭遇しそうな
完全な範囲の値のヘマトクリツ）［およびヘモグミビン
濃度のすべての異る種類の変化および血液試料に影響し
そうな各因子、例えば温に１液量、光散乱の祥細、他の
取分の存在だよび患者の生理的状態、内のすべての他種
の変化を表わす試料ビ含む。
完全な範囲の値のヘマトクリツ）［およびヘモグミビン
濃度のすべての異る種類の変化および血液試料に影響し
そうな各因子、例えば温に１液量、光散乱の祥細、他の
取分の存在だよび患者の生理的状態、内のすべての他種
の変化を表わす試料ビ含む。
これらのセットのヘマトクリットおよびヘモグロビンの
このような範囲にも拘らず、ヘマトクリットおよびヘモ
グロビン間の相関はすべての場合０．９９以上の正確さ
であることが分った。
このような範囲にも拘らず、ヘマトクリットおよびヘモ
グロビン間の相関はすべての場合０．９９以上の正確さ
であることが分った。
練習セラ）Ａ−Ｅ’＠′５Ｍ足し、これらの各セット内
のヘマトクリットおよびヘモグロビン範囲を個別量足す
ると、第２図に示す数学的分析を行なう。
のヘマトクリットおよびヘモグロビン範囲を個別量足す
ると、第２図に示す数学的分析を行なう。
最初に、２次導関数予備処理技術および最良波長を選択
する線形回帰および回帰係数はマリランド、シルバース
プリングのＨｅａｒ工ｎｆｒａｒｅｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ
として現在知られ、「Ｎθａｒ工ｎｆｒａｒｅｄ ５ｐ
ｅｃｔｒａ１Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｊの名称で提供ｇｎる
、ｐａｃｉｆｉｃｊ３ｃｉ１３ｎｔｉｆｌｃから商品と
して入手しうるコンピュータソフトウェアにより、使用
でる各５セントに対し行なつπ。Ｎ ｅａ ｒ Ｉ ｎ
ｆ ｒａ ｒ ｅａ Ｓｐ ｅ Ｃｔｒ ａ ＩＡｎａ
ｌｙｓｌソフトウェアは第２図に示すすべての分析工程
を行なうために使用でき、これらの例で工程１３２およ
び１３３？よび確認目的に対する８ＥＣ、ＳＥＰおよび
偏りの計算はソフトウェア：コンピュータを有するＲｅ
５ｅａｒｃｈ ｓｙ日ｔｅｍｓ、 ■ｎｃ。
する線形回帰および回帰係数はマリランド、シルバース
プリングのＨｅａｒ工ｎｆｒａｒｅｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ
として現在知られ、「Ｎθａｒ工ｎｆｒａｒｅｄ ５ｐ
ｅｃｔｒａ１Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｊの名称で提供ｇｎる
、ｐａｃｉｆｉｃｊ３ｃｉ１３ｎｔｉｆｌｃから商品と
して入手しうるコンピュータソフトウェアにより、使用
でる各５セントに対し行なつπ。Ｎ ｅａ ｒ Ｉ ｎ
ｆ ｒａ ｒ ｅａ Ｓｐ ｅ Ｃｔｒ ａ ＩＡｎａ
ｌｙｓｌソフトウェアは第２図に示すすべての分析工程
を行なうために使用でき、これらの例で工程１３２およ
び１３３？よび確認目的に対する８ＥＣ、ＳＥＰおよび
偏りの計算はソフトウェア：コンピュータを有するＲｅ
５ｅａｒｃｈ ｓｙ日ｔｅｍｓ、 ■ｎｃ。
（著作権１９８２〜１９８８）から入手しうろ「■Ａｘ
よりＬ工ｎｔｓｒａｃｔｉｖｅ Ｄａｔａ Ｌａｎｇｕ
ａｇｅ Ｊ ｆ便用でざる。これらの例でに近時２次導
関数スペクトルは２０？−メ点のセグメントおよびＤ−
？’−タ点の隙間の便用に基づいｒ、＝０２次導関数を
計算するための各点はバンド内に隙間のないバンド２０
データ点又は１５．８ａｍ巾であった。
よりＬ工ｎｔｓｒａｃｔｉｖｅ Ｄａｔａ Ｌａｎｇｕ
ａｇｅ Ｊ ｆ便用でざる。これらの例でに近時２次導
関数スペクトルは２０？−メ点のセグメントおよびＤ−
？’−タ点の隙間の便用に基づいｒ、＝０２次導関数を
計算するための各点はバンド内に隙間のないバンド２０
データ点又は１５．８ａｍ巾であった。
第３図の代表的スペクトル群は２次導関数予備処理ン行
なった後第４図に示し１こ。容易に分るように、基線の
偏りにより生ずるような吸収の変化およびスペクトル毎
の他の変化は最少となり、数学的相関方程式層良く試み
ることかでざる。２仄導ｒＪＡａ予備処理技術は最善相
関χ見出す定めにすべての波長に対し変婁吸収頃を１竃
した。第１表に各５セツトに対する最善波長、Ｒ工び相
当″する複数相関係数、回帰係数Ｓよび各セット提出モ
チ゛ルに対するＳＥＣ！ ｙ示す。
なった後第４図に示し１こ。容易に分るように、基線の
偏りにより生ずるような吸収の変化およびスペクトル毎
の他の変化は最少となり、数学的相関方程式層良く試み
ることかでざる。２仄導ｒＪＡａ予備処理技術は最善相
関χ見出す定めにすべての波長に対し変婁吸収頃を１竃
した。第１表に各５セツトに対する最善波長、Ｒ工び相
当″する複数相関係数、回帰係数Ｓよび各セット提出モ
チ゛ルに対するＳＥＣ！ ｙ示す。
第１表
ヘマトクリットーイ固別−ＩＪ足した各セットデータ
Ａ １１６２ｎｍ １８．７８ ４５２．１
０．９５２ １．９７％Ｂ １１６１
２０．８８ ４７１．７ ０．９８９ Ｄ、
９３％ｃ １１６２ ２０．４０ ４５３
．２ ０．９９２ ［１，７０４Ｄ １１
６０ ２４．９１ ５０１．２ Ｌｌ、９
７９ １．４８％Ｂ １１６５ １９．
７０ ３９５．８ ０．９７７ １．５９％各５セ
ットに対し、選択した最良波長は水に対する強い吸収ピ
ークと相関した。各データセットに対し１次関数方桿式
を形収する切片およびスロープの１も供さｒＬ、た。ｌ
ｌ準誤差は遠心分離によるヘマトクリット値の１！１量
定に対し予期できる標準誤差も内ですぐれていた。こう
して、複数導関数予備処理技術ケ適用すると、全血液の
水の吸収に相当する波長を使用する場合変動は最少であ
った、各５−？−メセツトに対する複数相関係数は少な
くとも０．９５であることを注目することは重要である
。これはヘマトクリットの予知値と、−層高価で、迅速
でない技術を使用して測定する実際値間に近い線形相関
があるとする仮定を少なくとも足性的に確証できる。
０．９５２ １．９７％Ｂ １１６１
２０．８８ ４７１．７ ０．９８９ Ｄ、
９３％ｃ １１６２ ２０．４０ ４５３
．２ ０．９９２ ［１，７０４Ｄ １１
６０ ２４．９１ ５０１．２ Ｌｌ、９
７９ １．４８％Ｂ １１６５ １９．
７０ ３９５．８ ０．９７７ １．５９％各５セ
ットに対し、選択した最良波長は水に対する強い吸収ピ
ークと相関した。各データセットに対し１次関数方桿式
を形収する切片およびスロープの１も供さｒＬ、た。ｌ
ｌ準誤差は遠心分離によるヘマトクリット値の１！１量
定に対し予期できる標準誤差も内ですぐれていた。こう
して、複数導関数予備処理技術ケ適用すると、全血液の
水の吸収に相当する波長を使用する場合変動は最少であ
った、各５−？−メセツトに対する複数相関係数は少な
くとも０．９５であることを注目することは重要である
。これはヘマトクリットの予知値と、−層高価で、迅速
でない技術を使用して測定する実際値間に近い線形相関
があるとする仮定を少なくとも足性的に確証できる。
例２
第１表のデータは、すべての５データセットＡ−Ｅは最
良波長の測定に対し組み合せたことを除いて、例１使用
と同じ２次導関数変換予備処理技術乞使用した。これら
の予備処理技術はスペクトルデータ点の数に等しい多数
の可能性を生じ、第２図に引用記載したような数学的回
帰分析は最良吸収波長を１１１１足し、未知試料スペク
トルを比較できる数学的相関を確定する定めに使用しな
ければならない。次の数学的相関方程式はヘマトクリツ
）ｌ直の測定を所望する嚇合全血液の未刊試料を比較ｉ
６ためａ！習セットスペクトルケ誘導し確定しＴこ： 優ヘマトクリット＝ ２０−３３ ＋ｄ １ｑ、Ｂ（１
１６３ｎｍのスペクトル強度の２次導関数）組み合ぜセ
ットＡ−Ｋに対する全体的相関係数は０．９ 、！ｌ
５であり、検定標準誤差（Ｅ３ＥＣ）は２．２０係であ
った。こうして、定性的に組み合せセットＡ−にの使用
は分析値と他の既知方法により測定した実際値間の関係
の直線に近い相関の仮定を確証できる。さらに、定量的
には相関は未知試料の予知に、すなわち既知方法にＪｒ
）測定した実際１厘の２．５％内で、使用に対する良い
モデルであることを標準誤着は確定しＴこ。
良波長の測定に対し組み合せたことを除いて、例１使用
と同じ２次導関数変換予備処理技術乞使用した。これら
の予備処理技術はスペクトルデータ点の数に等しい多数
の可能性を生じ、第２図に引用記載したような数学的回
帰分析は最良吸収波長を１１１１足し、未知試料スペク
トルを比較できる数学的相関を確定する定めに使用しな
ければならない。次の数学的相関方程式はヘマトクリツ
）ｌ直の測定を所望する嚇合全血液の未刊試料を比較ｉ
６ためａ！習セットスペクトルケ誘導し確定しＴこ： 優ヘマトクリット＝ ２０−３３ ＋ｄ １ｑ、Ｂ（１
１６３ｎｍのスペクトル強度の２次導関数）組み合ぜセ
ットＡ−Ｋに対する全体的相関係数は０．９ 、！ｌ
５であり、検定標準誤差（Ｅ３ＥＣ）は２．２０係であ
った。こうして、定性的に組み合せセットＡ−にの使用
は分析値と他の既知方法により測定した実際値間の関係
の直線に近い相関の仮定を確証できる。さらに、定量的
には相関は未知試料の予知に、すなわち既知方法にＪｒ
）測定した実際１厘の２．５％内で、使用に対する良い
モデルであることを標準誤着は確定しＴこ。
図では、波長の相関は上記のＨｅａｒ工ｎｆｒａｒｅｄ
Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓソフトウェア又ｋ
ｌ Ｒθｓｅａｒｃｈｆｉ３７８ｔｅｍＢ工ｎｃ、から
入手しうる著作権１９８２〜１９８８のｒ ｖＡｘより
Ｌ 、工ｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ ｌ）ａｔｅＬａｎｇｕ
ａｇｅ Ｊのような他のソフトウェアを使用して腫開し
定。第５図は後者のソフトウェアにより形成して相関プ
ロットであり、これに本夕１１のすべてのデータセット
を＠み合せ、２次導関数ｆ羨予備処理技術に、、ｃり測
定した各檀波長に対し複数相関係数の二乗に対する相関
範囲を測定した。２仄導関数変換に対し最良数学重相ｒ
！ＡＹ図示する最高ピーク又は１１６０〜６５皿付近に
現れるトラフは強い水吸収ピークに現れた。
Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓソフトウェア又ｋ
ｌ Ｒθｓｅａｒｃｈｆｉ３７８ｔｅｍＢ工ｎｃ、から
入手しうる著作権１９８２〜１９８８のｒ ｖＡｘより
Ｌ 、工ｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ ｌ）ａｔｅＬａｎｇｕ
ａｇｅ Ｊのような他のソフトウェアを使用して腫開し
定。第５図は後者のソフトウェアにより形成して相関プ
ロットであり、これに本夕１１のすべてのデータセット
を＠み合せ、２次導関数ｆ羨予備処理技術に、、ｃり測
定した各檀波長に対し複数相関係数の二乗に対する相関
範囲を測定した。２仄導関数変換に対し最良数学重相ｒ
！ＡＹ図示する最高ピーク又は１１６０〜６５皿付近に
現れるトラフは強い水吸収ピークに現れた。
本例で、別の相関範囲レエ８９ Ｏｎｍ付近で認められ
た。しかし、この波長の吸収は数個のヘモグロビン形の
１つに過ぎないオキシヘモグロビンに基づき、人ぎい。
た。しかし、この波長の吸収は数個のヘモグロビン形の
１つに過ぎないオキシヘモグロビンに基づき、人ぎい。
試料の散票飽和により、ヘモグロビンはオキシヘモグロ
ビンおよびデオキシへモグロピ／の双方で吸収できるこ
とか知られる。ヘモグロビンの画形の吸収から離れｒ、
＝１１６１］〜６５ ｎｍ付近の水の吸収ピークに集中
させるように選択することにより、得た数学的相関は一
層正確であった。
ビンおよびデオキシへモグロピ／の双方で吸収できるこ
とか知られる。ヘモグロビンの画形の吸収から離れｒ、
＝１１６１］〜６５ ｎｍ付近の水の吸収ピークに集中
させるように選択することにより、得た数学的相関は一
層正確であった。
例６
同じスペクトルデータをヘモグロビン製置の個別量定に
より比較するＴこめ使用しに０セツ）Ａはヘモグロビン
の個別童定馨行なわなかったので、セントＢ〜Ｅ＆Ｘ例
１および２のヘマトクリット１直に対するものと同じ分
析工程にかけた。第ｍ表は各個にモデル化した各セラ）
Ｂ−ＩＣの分析を示す。
より比較するＴこめ使用しに０セツ）Ａはヘモグロビン
の個別童定馨行なわなかったので、セントＢ〜Ｅ＆Ｘ例
１および２のヘマトクリット１直に対するものと同じ分
析工程にかけた。第ｍ表は各個にモデル化した各セラ）
Ｂ−ＩＣの分析を示す。
第■表
ヘモグロビン −個別測定した各セットデータ
セット 波長 切片 スロープ 複数Ｒ５ＦｉＣＢ
１１６２ ６．４８ １５８．５ ０．９９０ ０
．ＳＯｇ／ｄＬｃ Ｎ６２ ７．［′１４ １Ａ７．
０ ０．９８６ ０．３０Ｄ １１６１ ７．５３
１５８．４ ０．９７７ ０．５５ｖ １１６４
７．１９ １５［］、０ ０．９８６ ［１，４４
セットＢ−Ｅは組み合せ、２次導関数変換および実際と
予矧ヘモグａピン間の数学的相関に対し最良波長を測定
するために同じ回帰分析にかけた。
１１６２ ６．４８ １５８．５ ０．９９０ ０
．ＳＯｇ／ｄＬｃ Ｎ６２ ７．［′１４ １Ａ７．
０ ０．９８６ ０．３０Ｄ １１６１ ７．５３
１５８．４ ０．９７７ ０．５５ｖ １１６４
７．１９ １５［］、０ ０．９８６ ［１，４４
セットＢ−Ｅは組み合せ、２次導関数変換および実際と
予矧ヘモグａピン間の数学的相関に対し最良波長を測定
するために同じ回帰分析にかけた。
最良波長を測定する回帰分析の結果１１６３ｎｍを得、
再び水の強い吸収ピークの範囲であった。
再び水の強い吸収ピークの範囲であった。
数学的相関は：
ヘモグロビン濃度＝６．８４＋１４８．０（１１６３ｎ
ｍでスペクトル強度の２次導関数） を現わす。
ｍでスペクトル強度の２次導関数） を現わす。
組λ合ぜセラ）Ｂ−元に対する全体的相関係数は肌９５
２であり、検定標準誤差（ＳＥＣ）は０．７３、＠／（
ｉＬテあった。両結果は例２のヘマトクリット係に対す
る数学的相関と同じ正Ｈさのモデルの存在ケ示した。第
６図は本例から４に複数相関係数’Ｙｆｆ用するヘモグ
ロビン＃度の相関７’ｏツトである。第５図および第６
図のプロットのオーバレイ＆工本発明方法ケ使用してヘ
マトクリット＋＝およびヘモグロビン濃度の相関乞実証
した。
２であり、検定標準誤差（ＳＥＣ）は０．７３、＠／（
ｉＬテあった。両結果は例２のヘマトクリット係に対す
る数学的相関と同じ正Ｈさのモデルの存在ケ示した。第
６図は本例から４に複数相関係数’Ｙｆｆ用するヘモグ
ロビン＃度の相関７’ｏツトである。第５図および第６
図のプロットのオーバレイ＆工本発明方法ケ使用してヘ
マトクリット＋＝およびヘモグロビン濃度の相関乞実証
した。
例４
未知試＠乞見せかけ予知するために、各５セツトは未知
試料として処理し、すべての５データセツトの組み合せ
の練習セットスペクトルと比較した。２次導関数変換予
備処理技術および第２図に示す例２の、すなわち例２記
載の数学的方程式を使用する回帰分析を適用すると、第
■図はすべての５つの組み合せデータセットと比較して
各５、データセットに対する予知ヘマトクリット値に、
対する結果を示す。
試料として処理し、すべての５データセツトの組み合せ
の練習セットスペクトルと比較した。２次導関数変換予
備処理技術および第２図に示す例２の、すなわち例２記
載の数学的方程式を使用する回帰分析を適用すると、第
■図はすべての５つの組み合せデータセットと比較して
各５、データセットに対する予知ヘマトクリット値に、
対する結果を示す。
第■表
１１６３ ｎｍテｆべてのセットの組み合せに対し２次
導関数予備処理技術ぢ工ひ各セットに対する予知相関 セット 複数Ｒ−ヅＥ−偏り Ａ Ｏ，９５１２，８５％ １．９９％Ｂ
Ｏ，９８９１，４５％ １．０５％ＣＤ、９
９２ ０．９７％ ０．６０％Ｄ Ｏ
，９７８１，５９％ −０，３９４Ｋ Ｏ，９
７６３−４６％ −２，９５％第■表および第■表の
各セットに対し複数相関係敷の結果を比較して分るよう
に、相関係数は非常に近似し、いくつかの場合同一であ
った。
導関数予備処理技術ぢ工ひ各セットに対する予知相関 セット 複数Ｒ−ヅＥ−偏り Ａ Ｏ，９５１２，８５％ １．９９％Ｂ
Ｏ，９８９１，４５％ １．０５％ＣＤ、９
９２ ０．９７％ ０．６０％Ｄ Ｏ
，９７８１，５９％ −０，３９４Ｋ Ｏ，９
７６３−４６％ −２，９５％第■表および第■表の
各セットに対し複数相関係敷の結果を比較して分るよう
に、相関係数は非常に近似し、いくつかの場合同一であ
った。
検定標準誤差（ＳＫＣ）は３．５％以内であり、予知値
および既知方法により測定した実際直間の相関はすべて
の場合０．９５より大さい相関係数を示すことを足置的
に実証する。
および既知方法により測定した実際直間の相関はすべて
の場合０．９５より大さい相関係数を示すことを足置的
に実証する。
偏りは−２，９５〜１．９９％の範囲にあり、機器又は
試料採取差に基づく変動は広い範囲のヘマトクリット％
を有する練習試料のロバストな数に対し第２図に引用記
載した予備処理技術の便用［よりほとんど排除されたこ
とを実証する。
試料採取差に基づく変動は広い範囲のヘマトクリット％
を有する練習試料のロバストな数に対し第２図に引用記
載した予備処理技術の便用［よりほとんど排除されたこ
とを実証する。
こＣ／）？−夕から、第２図に示す回帰数学分析と組み
合せアこ予備処理技術はヘマトクリット値の１ｉｌｊ足
に対し許容しうる分光分析法乞確定することを測定した
。
合せアこ予備処理技術はヘマトクリット値の１ｉｌｊ足
に対し許容しうる分光分析法乞確定することを測定した
。
世Ｉ５
例２のデータの例４の予知に対する対位法として、本例
は例３のヘモグロビンに対し同じ予知７行なった。第Ｖ
辰に示す結果はヘマトクリット値に匹敵でざるものであ
った。
は例３のヘモグロビンに対し同じ予知７行なった。第Ｖ
辰に示す結果はヘマトクリット値に匹敵でざるものであ
った。
第７表
１ ｉ ６３ ｎｍですべてのセットＢ〜Ｅの組み合せ
に対し２次導関数予備処理技術および各セットＢ−Ｅに
対する予知相関Ｂ Ｏ，９９００，６６０，５７
ＣＤ、９８６ ０．４７ ０−３４Ｄ
Ｏ，９７７０，５５０，０７Ｋ Ｏ，９８６１
，１０−０，９７例６ 未知試料と比較するためスペクトルデータの練習セット
を確定する本発明方法の能力の一層の証拠として、各５
セツトは未知試料に見せかけたいくつか又はすべての他
のセント’４予矧するための練習セットとして各個に分
析した。同じ２次導関数予備処理技術および例２お；び
例４に対し便用した回帰数学分析を本例で使用した。各
予知に使用した方穆式は第■表で分るように適用しうる
切片に添加した、適用しうるスロープの倍数の１１６３
ｎｍの２次導関数であった。
に対し２次導関数予備処理技術および各セットＢ−Ｅに
対する予知相関Ｂ Ｏ，９９００，６６０，５７
ＣＤ、９８６ ０．４７ ０−３４Ｄ
Ｏ，９７７０，５５０，０７Ｋ Ｏ，９８６１
，１０−０，９７例６ 未知試料と比較するためスペクトルデータの練習セット
を確定する本発明方法の能力の一層の証拠として、各５
セツトは未知試料に見せかけたいくつか又はすべての他
のセント’４予矧するための練習セットとして各個に分
析した。同じ２次導関数予備処理技術および例２お；び
例４に対し便用した回帰数学分析を本例で使用した。各
予知に使用した方穆式は第■表で分るように適用しうる
切片に添加した、適用しうるスロープの倍数の１１６３
ｎｍの２次導関数であった。
第■表は未知試ＭＫＫ対する予知の標準誤差は６％より
小さく、偏りは６４より小さく、もう１つのＥはＳＥＰ
は３．５％以下で、偏りに３％以下であることを実証す
る予知結果を示す。これらの結果は例４の結果より良い
結！’に示し、未知全血液のヘマトクリット［ヲ予知す
る本発明方法の舵カン笑証した。何故ならデータセント
は練習セットスペクトルを確定し、未知試←に見せかけ
るために分離したからである。
小さく、偏りは６４より小さく、もう１つのＥはＳＥＰ
は３．５％以下で、偏りに３％以下であることを実証す
る予知結果を示す。これらの結果は例４の結果より良い
結！’に示し、未知全血液のヘマトクリット［ヲ予知す
る本発明方法の舵カン笑証した。何故ならデータセント
は練習セットスペクトルを確定し、未知試←に見せかけ
るために分離したからである。
ジ ＼Ｅ″′
←舅ゆ唱
、第Ｖ１表の例６の結果に未知試
料血液のヘマトクリット筐を予知する２次導関数ｆ喚予
備処理技前および数学的回帰分析の能力乞実証した。Ｓ
ＥＰの結果は６％より少ない一貫した正確さを実証し、
線形相関からいずれかの方向で６％より少ない偏りの効
果を伴っに０ 例７ 未知試料と比較する定めスペクトルデータの練習セット
ｙ確定する本発明方法の能力の一層の証拠として、セラ
） Ｂ −Ｋのそれぞれを未知試料に模したいくつか又
はすべての他のセットを予知丁７）りめに練習セットス
ペクトルとして各個に分析した。例３および５に対し使
用したものと同じ導関数予備処理技術および回帰数学分
析はこれらの例で使用した。各予知に使用した方程式は
第４表で分る工５に適用しつる切片に添加した、適用し
うるスロープの倍数の１１６６ｎ！ｎの２久導関数であ
った。
←舅ゆ唱
、第Ｖ１表の例６の結果に未知試
料血液のヘマトクリット筐を予知する２次導関数ｆ喚予
備処理技前および数学的回帰分析の能力乞実証した。Ｓ
ＥＰの結果は６％より少ない一貫した正確さを実証し、
線形相関からいずれかの方向で６％より少ない偏りの効
果を伴っに０ 例７ 未知試料と比較する定めスペクトルデータの練習セット
ｙ確定する本発明方法の能力の一層の証拠として、セラ
） Ｂ −Ｋのそれぞれを未知試料に模したいくつか又
はすべての他のセットを予知丁７）りめに練習セットス
ペクトルとして各個に分析した。例３および５に対し使
用したものと同じ導関数予備処理技術および回帰数学分
析はこれらの例で使用した。各予知に使用した方程式は
第４表で分る工５に適用しつる切片に添加した、適用し
うるスロープの倍数の１１６６ｎ！ｎの２久導関数であ
った。
第１表は１１ （５３ｎｍの波長で２次導関数値を使用
して２ ｆＪ ／ ａＬより小さい予知標準誤差ｉ６よ
び１．６９ ／ ｄｂ Ｊり小さい偏り乞実証する予知
結果を示す。これらの結果は未知全圧液のヘモグロビン
を正確に予知する本発明方法の能力乞果証し、例５の結
果よりすぐれた結果を示した。何故ならデータセットは
練習セラトスペクトルを確定し、未知試＃＋に見せかけ
るために分離し二からである。
して２ ｆＪ ／ ａＬより小さい予知標準誤差ｉ６よ
び１．６９ ／ ｄｂ Ｊり小さい偏り乞実証する予知
結果を示す。これらの結果は未知全圧液のヘモグロビン
を正確に予知する本発明方法の能力乞果証し、例５の結
果よりすぐれた結果を示した。何故ならデータセットは
練習セラトスペクトルを確定し、未知試＃＋に見せかけ
るために分離し二からである。
■ＴＯ−。
畜き罫
本発明の態様は例χ使用して記載した。しかし、本発明
の範囲はこれらに限定されないこと′ｌｔ認められるで
あろ５゜
の範囲はこれらに限定されないこと′ｌｔ認められるで
あろ５゜
第１図は本発明方法の計測法の概略構成図である。
第２図は既知試料と練習セットスペクトル間の数学的相
関乞確定し未知試料の性質馨予知する概略図を示す。 第６図は全血液のスペクトルを示す。 第４図は２次導関数変換適用後の全血液のス被りトルを
示す。 第５図は２次導関数予備処理おＪび回帰分析後のヘマト
クリット筐に対する相関係数対波長の相関プロットであ
る。 第６図は２次導関数予備処理および回帰分析後のヘモグ
ロビンに対する相関係数対波長の相関プロットである。 第７図はヘマトクリット領の従来広による＄［１量定値
と本発明方法による予矧厘のプロットを示す。 練習試料 未知試料
んｖ ｂ勉 ２勿 πを乙 μに ｐ
調第３図 液長（ｎｍ） ス冶 Ｂ２Ｏ５１６つ Ｘり６乙
汐乙ＯＡご６り第４図 液長（ｎｍ
） ７４）５ βｔｕｂ ？！Ｍ） ／
１）ｔ）６ ／／乙Ｄ ／２乙り第一５“
図 波長 （ｎｍ）７１
１） Ｍｌ） ９ｔ）ｂ
／１）ｔ）Ｏ／／ＩＤ ／２１Ｍ）
第６図 ″”Ａ４ｋ （ｎｍ）葺 （Ｉ
ＥＩ 令 ÷ 、ヮ。ｒ ｓ ＝ ｐ ｂ ！’ 誂 腿
２−発明の名称 水分含量を有する生物学的物質の分析方法オブ ワシン
トン ４−代理人 ６、補正により増加する請求項の数 ７、補正の対象 明細書
関乞確定し未知試料の性質馨予知する概略図を示す。 第６図は全血液のスペクトルを示す。 第４図は２次導関数変換適用後の全血液のス被りトルを
示す。 第５図は２次導関数予備処理おＪび回帰分析後のヘマト
クリット筐に対する相関係数対波長の相関プロットであ
る。 第６図は２次導関数予備処理および回帰分析後のヘモグ
ロビンに対する相関係数対波長の相関プロットである。 第７図はヘマトクリット領の従来広による＄［１量定値
と本発明方法による予矧厘のプロットを示す。 練習試料 未知試料
んｖ ｂ勉 ２勿 πを乙 μに ｐ
調第３図 液長（ｎｍ） ス冶 Ｂ２Ｏ５１６つ Ｘり６乙
汐乙ＯＡご６り第４図 液長（ｎｍ
） ７４）５ βｔｕｂ ？！Ｍ） ／
１）ｔ）６ ／／乙Ｄ ／２乙り第一５“
図 波長 （ｎｍ）７１
１） Ｍｌ） ９ｔ）ｂ
／１）ｔ）Ｏ／／ＩＤ ／２１Ｍ）
第６図 ″”Ａ４ｋ （ｎｍ）葺 （Ｉ
ＥＩ 令 ÷ 、ヮ。ｒ ｓ ＝ ｐ ｂ ！’ 誂 腿
２−発明の名称 水分含量を有する生物学的物質の分析方法オブ ワシン
トン ４−代理人 ６、補正により増加する請求項の数 ７、補正の対象 明細書
Claims (19)
- （１）生物学的物質は分析する性質に関連する第１区画
および第１区画より比例的に多いか又は少ない水分量を
有する第２区画を含む、水分含量を有する生物学的物質
の性質の分析方法において、（ａ）複数試料の生物学的
物質に近赤外光を照射し、 （ｂ）各複数試料の近赤外スペクトルを検出し、（ｃ）
各複数試料のスペクトルに予備処理技術を適用し、 （ｄ）各複数試料に対し分析する性質を個別に量定し、 （ｅ）複数試料の近赤外スペクトルから練習セットを確
定し、 （ｆ）第１区画の分析する性質と生物学的物質の水分含
量間の数学的相関の性質を統計的に確認することを特徴
とする、上記生物学的物質の性質の分析方法。 - （２）次の工程： （ｇ）生物学的物質の未知試料に近赤外光を照射し、 （ｈ）未知試料の近赤外スペクトルを検出し、（ｉ）未
知試料のスペクトルに予備処理技術を適用し、および （ｊ）統計的確認工程（ｆ）で得た数学的相関を利用す
ることにより未知試料の分析する性質を予知することを
さらに含む、請求項１記載の方法。 - （３）統計的確認工程（ｆ）は線形回帰分析、複数線形
回帰分析、段階的回帰分析、又は部分最少二乗回帰分析
を使用する、請求項１記載の方法。 - （４）統計的確認工程（ｆ）の数学的相関は予備処理技
術処理した複数試料の吸収スペクトルの水の近赤外吸収
ピークに関連する１次関数を含む、請求項１又は２記載
の方法。 - （５）予備処理技術は複数試料の複数導関数を計算する
ことにより練習セットスペクトルの複数試料のスペクト
ルを変換することを含む、請求項４記載の方法。 - （６）複数導関数は２次導関数である、請求項５記載の
方法。 - （７）水の近赤外吸収ピークは水分子の対称Ｏ〜Ｈスト
レッチ、非対称Ｏ〜ＨストレッチおよびＯ〜Ｈベンディ
ングモードの組み合せに帰因する、請求項１記載の方法
。 - （８）生物学的物質は全血液であり、分析する第１区画
の性質は全血液のヘマトクリット値又はヘモグロビン濃
度である、請求項１又は２記載の方法。 - （９）生物学的物質は全血液であり、水の吸収ピークは
約１１５０〜約１１９０ｎｍの近赤外スペクトルに生ず
る、請求項４記載の方法。 - （１０）生物学的物質は全血液であり、水の吸収ピーク
は約１１５０〜約１１９０ｎｍの近赤外スペクトルに生
ずる、請求項５記載の方法。 - （１１）検出工程（ｂ）および検出工程（ｈ）は複数試
料および未知試料の吸収スペクトルを静的条件で記録す
る分光分析機器を使用する、請求項２記載の方法。 - （１２）分析する性質はヘマトクリット値であり、数学
的相関は方程式： Ｙ＝ｂ＋ｍ（波長Ｙのスペクトル強度の２次導関数）（
式中、Ｙはヘマトクリット値であり、ｂは約１８〜約２
３の範囲であり、ｍは約４１９〜約４５４であり、およ
びＸは約１１６０〜約１１６５ｎｍの範囲である）を解
く、請求項２記載の方法。 - （１３）分析する性質はヘモグロビン濃度であり、数学
的相関は方程式： Ｙ＝ｂ＋ｍ（波長Ｘのスペクトル強度の２次導関数）（
式中、Ｙはヘモグロビン濃度であり、ｂは約６．４５〜
約７．６の範囲であり、ｍは約１４５〜約１５９の範囲
であり、およびＸは約１１６０〜約１１６５ｎｍの範囲
である）を解く、請求項２記載の方法。 - （１４）工程（ｆ）の統計的に確認された数学的相関は
分析する性質と水分含量間の補足的関係を示す、請求項
１記載の方法。 - （１５）複数試料は供試動物種の少なくとも既知の１生
物のものである、請求項１又は２記載の方法。 - （１６）次の工程： （ｉ）供試槽の生物から生物学的物質の付加的試料を得
、 （ｉｉ）付加的試料について工程（ａ）、（ｂ）、（ｃ
）および（ｄ）を実施し、 （ｉｉｉ）統計的確認工程（ｆ）で得た数学内相関を利
用することにより付加的試料の分析する性質を予知し、
および （ｉｖ）工程（ｄ）の個別量定した性質に対し工程（３
）で予知した性質を比較することにより数学的相関を確
認する、をさらに含む、請求項１５記載の方法。 - （１７）少なくとも１生物の生物学的流体の複数試料の
近赤外スペクトルデータを集め、生物学的流体は１区画
が関心のある性質を有する他の区画より比例的に異る水
分量を有する２区画を大別して含むことができ、 各複数試料の近赤外スペクトルの水分含量の吸収ピーク
を含む最良吸収検出点を測定し、 各複数試料の分析する性質を個別測定し、 分析する性質と生物学的流体の水分含量の数学内相関を
確認することを特徴とする、水分含量を有する生物学的
流体の分析方法。 - （１８）未知試料の近赤外スペクトルに数学的相関を適
用することにより生物学的流体の未知試料を分析して未
知試料の分析する性質を予知する、請求項１７記載の方
法。 - （１９）測定は各スペクトルの複数導関数を計算するこ
とにより各試料の各スペクトルの水分含量の吸収ピーク
を変換することをさらに含み、分析は未知試料のスペク
トルの複数導関数を計算することにより未知試料の近赤
外スペクトルを変換することをさらに含む、請求項１８
記載の方法。
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|---|---|---|---|
| US40874789A | 1989-09-18 | 1989-09-18 | |
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|---|---|---|---|
| JP24693390A Expired - Fee Related JP3248905B2 (ja) | 1989-09-18 | 1990-09-17 | 水分含量を有する生物学的物質の分析方法 |
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|---|---|
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| DE (1) | DE69032442T2 (ja) |
| DK (1) | DK0476192T3 (ja) |
| ES (1) | ES2117627T3 (ja) |
| MX (1) | MX173027B (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003502632A (ja) * | 1999-06-16 | 2003-01-21 | ハッチンソン テクノロジー インコーポレーティッド | 全ヘモグロビン濃度測定 |
| JP2003508746A (ja) * | 1999-08-31 | 2003-03-04 | シーエムイー テレメトリックス インク． | 分光装置を較正する方法 |
| JP2004519287A (ja) * | 2001-03-02 | 2004-07-02 | ガンブロ ダスコ、ソシエタ ペル アチオニ | 透析機械の回路において血液中のヘモグロビン濃度（ｈｇｂ）を測定するための方法、この方法の適用のための測定装置および回路 |
| JP2008102149A (ja) * | 1997-03-11 | 2008-05-01 | Ortho Clinical Diagnostics Inc | 分析装置の処理量を高める方法、分析装置のチップの使用方法及び分析装置の分配ステーション |
| US9002655B2 (en) | 2010-05-03 | 2015-04-07 | Gambro Lundia Ab | Medical apparatus for extracorporeal blood treatment and method for determining a blood parameter value in a medical apparatus thereof |
| CN106353281A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-01-25 | 中南林业科技大学 | 一种近红外光谱自动在线检测装置及控制方法 |
| WO2020008654A1 (ja) * | 2018-07-03 | 2020-01-09 | フェムトディプロイメンツ株式会社 | 試料解析装置および試料解析用プログラム |
Families Citing this family (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5223714A (en) * | 1991-11-26 | 1993-06-29 | Ashland Oil, Inc. | Process for predicting properties of multi-component fluid blends |
| DK88893D0 (da) * | 1993-07-30 | 1993-07-30 | Radiometer As | A method and an apparatus for determining the content of a constituent of blood of an individual |
| US5553615A (en) * | 1994-01-31 | 1996-09-10 | Minnesota Mining And Manufacturing Company | Method and apparatus for noninvasive prediction of hematocrit |
| US5879294A (en) * | 1996-06-28 | 1999-03-09 | Hutchinson Technology Inc. | Tissue chromophore measurement system |
| US6006119A (en) | 1998-02-04 | 1999-12-21 | Polestar Technologies, Inc. | Non-invasive optical measurement of blood hematocrit |
| CH695000A5 (de) * | 2000-01-31 | 2005-10-31 | Swan Analytische Instr Ag | Verfahren zur Detektion von Serum und zur Erfassung seiner Qualitaet und Anordnungen hierzu. |
| KR100935703B1 (ko) | 2008-01-14 | 2010-01-07 | 대한민국 | 현장용 우유 품질 분석 장치 및 방법 |
| WO2015009970A1 (en) | 2013-07-18 | 2015-01-22 | Erythron Llc | Spectroscopic measurements with parallel array detector |
| US20150338338A1 (en) | 2014-02-28 | 2015-11-26 | Erythron, Llc | Method and Apparatus for Determining Markers of Health by Analysis of Blood |
| EP3282937A4 (en) | 2015-04-14 | 2018-11-21 | Nueon Inc. | Method and apparatus for determining markers of health by analysis of blood |
| WO2017165403A1 (en) | 2016-03-21 | 2017-09-28 | Nueon Inc. | Porous mesh spectrometry methods and apparatus |
| WO2018085699A1 (en) | 2016-11-04 | 2018-05-11 | Nueon Inc. | Combination blood lancet and analyzer |
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| FR3081551B1 (fr) * | 2018-05-25 | 2021-09-17 | Commissariat Energie Atomique | Procede de detection d'un compose dans une composition a identifier et dispositif de detection |
| CN117368146B (zh) * | 2023-12-08 | 2024-03-12 | 苏陀科技(北京)有限公司 | 一种菌丝体蛋白含量的快速检测方法 |
Family Cites Families (1)
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|---|---|---|---|---|
| US4805623A (en) * | 1987-09-04 | 1989-02-21 | Vander Corporation | Spectrophotometric method for quantitatively determining the concentration of a dilute component in a light- or other radiation-scattering environment |
-
1990
- 1990-09-07 MX MX2227890A patent/MX173027B/es unknown
- 1990-09-13 CA CA 2025329 patent/CA2025329C/en not_active Expired - Fee Related
- 1990-09-17 JP JP24693390A patent/JP3248905B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 1990-09-18 ES ES90310218T patent/ES2117627T3/es not_active Expired - Lifetime
- 1990-09-18 EP EP90310218A patent/EP0476192B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1990-09-18 DK DK90310218T patent/DK0476192T3/da active
- 1990-09-18 DE DE1990632442 patent/DE69032442T2/de not_active Expired - Fee Related
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008102149A (ja) * | 1997-03-11 | 2008-05-01 | Ortho Clinical Diagnostics Inc | 分析装置の処理量を高める方法、分析装置のチップの使用方法及び分析装置の分配ステーション |
| JP2003502632A (ja) * | 1999-06-16 | 2003-01-21 | ハッチンソン テクノロジー インコーポレーティッド | 全ヘモグロビン濃度測定 |
| JP2003508746A (ja) * | 1999-08-31 | 2003-03-04 | シーエムイー テレメトリックス インク． | 分光装置を較正する方法 |
| JP2004519287A (ja) * | 2001-03-02 | 2004-07-02 | ガンブロ ダスコ、ソシエタ ペル アチオニ | 透析機械の回路において血液中のヘモグロビン濃度（ｈｇｂ）を測定するための方法、この方法の適用のための測定装置および回路 |
| US9002655B2 (en) | 2010-05-03 | 2015-04-07 | Gambro Lundia Ab | Medical apparatus for extracorporeal blood treatment and method for determining a blood parameter value in a medical apparatus thereof |
| US10179199B2 (en) | 2010-05-03 | 2019-01-15 | Gambro Lundia Ab | Medical apparatus for extracorporeal blood treatment and method for determining a blood parameter value in a medical apparatus thereof |
| CN106353281A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-01-25 | 中南林业科技大学 | 一种近红外光谱自动在线检测装置及控制方法 |
| CN106353281B (zh) * | 2016-09-30 | 2023-04-07 | 中南林业科技大学 | 一种近红外光谱自动在线检测装置及控制方法 |
| WO2020008654A1 (ja) * | 2018-07-03 | 2020-01-09 | フェムトディプロイメンツ株式会社 | 試料解析装置および試料解析用プログラム |
| JP2020008299A (ja) * | 2018-07-03 | 2020-01-16 | フェムトディプロイメンツ株式会社 | 試料解析装置および試料解析用プログラム |
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