(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
乳房炎に罹患しているかどうか未知の牛（以下、「未知の牛」とする）が乳房炎であるかどうかを診断する方法であって、該方法は以下の工程からなることを特徴とする牛の乳房炎の診断方法。
（１）既知の健康牛と既知乳房炎牛について、波長４００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲にある可視光及び／又は近赤外線を牛の尿または乳房に入射し、尿または乳房からの透過光、反射光または透過反射光の強度を検出し、該既知の健康牛と既知乳房炎牛の各々について生乳中の体細胞数を決定し、検出した光の強度と決定した生乳中の体細胞数を用いて、多変量回帰分析によって、生乳中の体細胞数を、得られたスペクトルデータから逆演算できるモデルを構築し、
（２）未知の牛について、波長４００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲にある可視光及び／又は近赤外線を牛の尿または乳房に入射し、尿または乳房からの透過光、反射光または透過反射光の強度を検出した後、
（３）未知牛について得られたスペクトルデータと該逆演算モデルとに基づいて、未知牛の体細胞数を予測する。
【請求項２】
波長７００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲にある近赤外線を牛の尿または乳房に入射し、尿または乳房からの透過光、反射光または透過反射光の強度を検出した後、多変量回帰分析を行うことによって、牛の乳房炎を診断することを特徴とする請求項１記載の牛の乳房炎の診断方法。
【請求項３】
波長７００ｎｍ〜１１００または１１００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲にある近赤外線を牛の尿または乳房に入射し、尿または乳房からの透過光、反射光または透過反射光の強度を検出した後、多変量回帰分析を行うことによって、牛の乳房炎を診断することを特徴とする請求項１記載の牛の乳房炎の診断方法。
【請求項４】
牛の尿または乳房からの入射光または、透過光、反射光もしくは透過反射光を分光器で波長走査し、得られた近赤外分光スペクトルに多変量回帰分析を適用することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の牛の乳房炎の診断方法。
【請求項５】
重帰回帰分析法（ＭＬＲ：Ｍｕｌｔｉｌｉｎｅａｒ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）、主成分回帰分析法（ＰＣＲ：Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）、ＰＬＳ回帰分析法（Ｐａｒｔｉａｌ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）によって、多変量回帰分析を行うことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の牛の乳房炎の診断方法。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれかに記載の牛の乳房炎の診断方法を実施するための牛の乳房炎の診断装置であって、該診断装置は、
波長４００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲にある可視光及び／又は近赤外線を発生させるための近赤外光発生手段と、
近赤外線発生手段からの可視光及び／又は近赤外線を牛の尿または乳房に導入させるための光学系と、
尿または乳房からの透過光、反射光もしくは透過反射光の強度を検出するための検出手段と、
検出手段からの信号を取りこんで、前記多変量回帰分析によって前記逆演算できるモデルを構築し、未知牛について得られたスペクトルデータと該逆演算モデルとに基づいて未知牛の体細胞数を予測することにより、牛の乳房炎を診断するためのデータ処理手段とを備えることを特徴とする牛の乳房炎の診断装置。
【請求項７】
近赤外光発生手段が、波長７００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲にある近赤外線を発生させるための近赤外光発生手段、波長７００ｎｍ〜１１００の範囲にある近赤外線を発生させるための近赤外光発生手段、または１１００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲にある近赤外線を発生させるための近赤外光発生手段を発生させるため近赤外光発生手段であることを特徴とする請求項６の牛の乳房炎の診断装置。
【請求項８】
近赤外線発生手段からの近赤外線を牛の尿または乳房に導入させるため光ファイバーを有し、光ファイバーを通して尿または乳房からの透過光、反射光もしくは透過反射光を検出手段に導くことを特徴とする請求項６または７の牛の乳房炎の診断装置。
【請求項９】
重帰回帰分析法（ＭＬＲ：Ｍｕｌｔｉｌｉｎｅａｒ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）、主成分回帰分析法（ＰＣＲ：Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）、ＰＬＳ回帰分析法（Ｐａｒｔｉａｌ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅｓ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）によって、多変量回帰分析を行うことを特徴とする請求項６乃至８のいずれかに記載の牛の乳房炎の診断装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、牛の尿または乳房の可視光及び／又は近赤外スペクトルから乳房炎の診断を行うための方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
乳房炎の診断には、生乳中の体細胞数が重要な指標である。従来、体細胞数検査法として、直接鏡検法（直鏡法）、ＣＭＴ変法やコールカウンターが使われてきた。
現在では、生乳中の体細胞数を測定するために、蛍光光学式体細胞測定機（Ｆｏｓｓｏｍａｔｉｃ）を用いている。この装置は、生乳に緩衝液及び染色液（エチジウムブロマイド溶液）を混合することにより、体細胞の細胞核を蛍光染色し、この混合液をマイクロシリンジによって連続回転しているディスク周辺に塗抹し、蛍光顕微鏡によって自動計測して、１ミリリットル当たりの体細胞数を演算表示することができる。
日本においては、蛍光光学式体細胞測定機（Ｆｏｓｓｏｍａｔｉｃ）による生乳の体細胞数の測定で１ミリリットル当たり体細胞数が３０万個以上ある場合は、乳房炎乳に羅患していると判断し搾取してはならないと決められている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、蛍光光学式体細胞測定機（Ｆｏｓｓｏｍａｔｉｃ）等の従来からの体細胞数測定による乳房炎の診断方法では、１）採取した生乳に緩衝液や染色液等の薬品添加の前処理等が必要であること、２） 生乳試料を非破壊態様で測定できないこと、３）他の物質の影響を受けやすいこと、４）薬品等の値段が高価であり、コストパフォーマンスの点で問題があること、５）装置の取扱いや試料の取扱いに熟練の手技が必要であること、などの解決すべき多くの課題がある。
本発明の目的は、牛の尿または乳房の可視光及び／又は近赤外スペクトルを光学的に測定し、短時間で高精度の乳房炎診断が行える測定方法、装置およびその判定方法を提供することである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
本発明は、乳房炎に罹患しているかどうか未知の牛（以下、「未知の牛」とする）が乳房炎であるかどうかを診断する方法であって、該方法は以下の工程からなることを特徴とする牛の乳房炎の診断方法に関する。
（１）既知の健康牛と既知乳房炎牛について、波長４００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲にある可視光及び／又は近赤外線を牛の尿または乳房に入射し、尿または乳房からの透過光、反射光または透過反射光の強度を検出し、該既知の健康牛と既知乳房炎牛の各々について生乳中の体細胞数を決定し、検出した光の強度と決定した生乳中の体細胞数を用いて、生乳中の体細胞数を、得られたスペクトルデータから逆演算できるモデルを構築し、
（２）未知の牛について、波長４００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲にある可視光及び／又は近赤外線を牛の尿または乳房に入射し、尿または乳房からの透過光、反射光または透過反射光の強度を検出した後、
（３）未知牛について得られたスペクトルデータと該逆演算モデルとに基づいて、未知牛の体細胞数を予測する。
【０００５】
本発明に従えば、牛の尿または乳房からの透過光、反射光もしくは透過反射光の強度を検出することによって、吸光度を検出でき、得られた吸光度データに対して多変量回帰分析を行うことによって、牛の乳房炎を診断することが、可能となり、従来のような面倒な前処理を行ったり、高価な薬品等を使用したり、試料の熟練した取扱い等を不用とする。なお、乳房からの反射光等の強度とは、乳細胞を含む生体組織からの反射光等の強度を意味する。乳房では、乳細胞（含む生乳）はミルク状で生体組織がキュベット状と考えることができる。また、透過光測定の場合、例えば、光ファイバーからの入射光を乳房の右側に当て、出射光（検出器側）の光ファイバーを左側に当て測定する。近赤外線領域では、波長領域によって乳房の厚さがあっても光は透過する。
【０００６】
本発明で乳房炎の診断に用いる可視光及び近赤外線の波長は４００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲である。４００ｎｍ〜１１００ｎｍの波長範囲の可視光、近赤外線を用いる場合にはシリコン等の光検出器を使用し、また、７００ｎｍ〜２５００ｎｍの波長範囲の近赤外線を用いる場合にはＰｂＳｅ，ＩｎＧａＡｓあるいはＧａＡｓ等の光検出器を使用する。
【０００７】
上記波長範囲の可視光及び近赤外線のうち、４００ｎｍ〜７００ｎｍにはノイズ部分があるため、７００ｎｍ〜２５００ｎｍの波長範囲の近赤外線を用いることが好ましい。７００〜１１００ｎｍ、１１００〜２５００ｎｍの波長領域は水の影響が他の波長領域に比べて比較的少なく、尿または乳房中の吸光度変化が分子振動の倍音や結合音として現れる領域であり、７００ｎｍ〜２５００ｎｍの波長領域の近赤外線によって測定することが好ましい。
【０００８】
近赤外波長領域は、尿または乳房の光吸収強度が比較的小さく、透過光測定又は透過反射光測定の場合に測定時の試料厚を数ｍｍ程度確保できるため、試料容器の取扱いやセッティングが容易になる。
こうした尿または乳房の光学的測定と、多変量回帰分析法に基づくデータ処理によって、簡便で高精度の牛の乳房炎診断が実現できる。尿または乳房の光学的測定値を用い、多変量回帰分析法に基づくデータ処理により牛の乳房炎診断を行う方法については後述する。
本発明は、光学測定を尿または乳房からの入射光または、透過光、反射光もしくは透過反射光を分光器で波長走査し、得られた分光スペクトルに、多変量回帰分析法を適用することを特徴とする。
【０００９】
本発明に従えば、分光器を用いて波長走査することによって、波長分解能が高くほぼ連続的な分光スペクトルが得られるため、データ解析に必要なデータ数を大量に得ることができる。たとえば、１１００〜２５００ｎｍの波長領域を波長分解能２ｎｍで走査した場合は、１走査で７０１個のデータを取り込むことができ、データ解析の精度向上に役立つ。
【００１０】
また本発明は、（１）波長４００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲にある可視光及び／又は近赤外線を発生させるための近赤外光発生手段と、（２）近赤外線発生手段からの可視光及び／又は近赤外線を牛の尿または乳房に導入させるための光学系と、（３）尿または乳房からの透過光、反射光もしくは透過反射光の強度を検出するための検出手段と、（４）検出手段からの信号を取りこんで、前記多変量回帰分析によって前記逆演算できるモデルを構築し、未知牛について得られたスペクトルデータと該逆演算モデルとに基づいて未知牛の体細胞数を予測することにより、牛の乳房炎を診断するためのデータ処理手段とを備えることを特徴とする牛の乳房炎の診断装置に関する。
【００１１】
本発明の乳房炎診断装置は、好ましくは、牛の尿または乳房からの透過光、反射光もしくは透過反射光を導くための光ファイバーを備え、光ファイバーからの光強度を検出手段で検出する。
光ファイバーを利用することにより、持ち運びが可能なコンパクトな乳房炎診断装置を供給することができる。
【００１２】
【発明実施の形態】
まず、牛の尿について乳房炎診断装置について図１を参照して説明する。図１は、乳房炎診断のための尿スペクトル測定装置を示す構成図の一例である。この装置は、光進行方向に沿って、測定光を発生する光源１と、光源１からの光を平行化するレンズ２と、光源１からの光を分光して所望の光だけを取り出すための分光器９と、分光器９から出射した光のうち高次光をカットするフィルター１０と、分光された光を集光するレンズ１１と、レンズ１１からの光を反射する反射ミラー１２と、レンズ１１と反射ミラー１２との間に介在する光チョッパー１４と、光拡散部材で形成された積分球１３と、試料を保持する試料ホルダー４０などで構成される。
【００１３】
光源１は、タングステンハロゲンランプ等で構成され、近赤外線を含む広い波長範囲の光を発生する。分光器９は、入射した光を集光するレンズ３と、光束サイズと光量を調整するスリット４と、スリット４を通過した光を反射する反射ミラー５と、局面状の回折格子６と、回折格子６の回折角度を制御するモーター６ａと、回折格子６で回折した光のうち所望の光だけを通過させるスリット７と、回折光を平行化して出射する出射レンズ８などで構成され、モータ６ａの角度制御によって所望の波長の光だけを選択的に取り出す機能を有する。
【００１４】
光チョッパー１４は、光反射部と光透過部とが周方向に交互に配置された回転ディスクとして構成され、モータ１４ａの回転駆動によってレンズ１１から光を周期的に反射したり通過させる。チョッパーセンサー１４ｂは光チョッパー１４の回転位相を検出し、同期回路１４ｃはチョッパーセンサー１４ｂからの信号に基づいて、レンズ１１からの光が反射状態であることを示す同期信号Ｓａと、通過状態である同期信号Ｓｂとを出力する。
【００１５】
積分球１３は、上方に開口した入射窓１３ａと、下方に開口した出射窓１３ｂと、受光量を電気信号に変換する複数の光検出器２０とを有し、内部に入射した光を拡散させて測定誤差を減少させる機能を有する。検出器２０は、近赤外線領域に感度があるＰｂＳｅ等で構成される。試料ホルダー４０は出射窓１３ｂに近接して配置される。
【００１６】
分光器９で分光された光が光チョッパー１４で反射した場合は、入射窓１３ａを経由して積分球１３を通過し、そのまま試料ホルダー４０に入射して、試料からの戻り光が積分球１３内で散乱し、その一部分が光検出器２０によって受光される。一方、分光器９で分光された光が光チョッパー１４を通過した場合は、反射ミラー１２で反射して、入射窓１３ａを介して積分球１３に斜めに入射し、試料に到達せずに散乱され、その一部が光検出器２０によって受光される。こうしたチョッパー動作によって、試料の影響を受けた信号と試料の影響を受けない信号を取り出している。
【００１７】
図２は、尿スペクトル測定装置のデータ処理装置の電気的構成を示すブロック図の一例である。光検出器２０からの検出信号は増幅器２１で増幅され、次に同期信号Ｓａによってサンプリング行うサンプルホールド回路２２と、同期信号Ｓｂによってサンプリング行うサンプルホールド回路２３とに入力される。サンプルホールド回路２２は、分光器９からの光が試料に入射した場合に信号電圧をサンプリング期間だけ保持し、サンプルホールド回路２３は、分光器９からの光が試料に入射しない場合に電気信号をサンプリング期間だけ保持する。次に、サンプルホールド回路２２、２３の出力信号は対数変換回路２４、２５によって対数変換され、次の引算回路２６によって相互に引算される。こうして光チョッパー１４に同期して検出することによって、外乱成分を排除することができる。
【００１８】
引算回路の出力信号は、ＡＤ（アナログデジタル）変換機２７によって量子化され、次に各種プログラムを搭載し、多変量回帰分析法に基づくデータ処理を実施するためのパソコン（パーソナルコンピュータ）３０に取り込まれる。パソコン３０には、データ入力用のキーボード２８やデータ表示用の表示装置２９等が接続される。
【００１９】
図３は、試料ホルダー４０の構成を示す断面図である。試料ホルダー４０は、積分球１３の出射窓１３ｂの形状に適合し、アルミニウム等の熱伝導性材料から成り、尿の液体試料ＳＰを保持するための試料容器４１と、試料容器４１の開口部を覆う透明なカバーガラス板４２と、試料容器４１の加熱又は冷却を行うためのペルチェ素子４３と、試料容器４１の温度を制御するための温度センサー４５と、温度センサー４５からの温度信号に基づいてペルチェ素子４３を駆動して試料ＳＰの温度安定化を行う温度制御回路４４などで構成される。
【００２０】
光チョッパー１４で反射した光がカバーガラス板４２を通過して試料ＳＰに入射すると、試料ＳＰの吸収スペクトルに応じて光の減衰や散乱を受けて、再び積分球１３の中に戻り、戻り光の一部が光検出器２０によって受光され電気信号に変換される。
【００２１】
尿スペクトルの吸光度は温度変動に敏感であることと尿中の脂肪の影響を少なくするため、測定環境温度が測定時ごとに変化すると測定の有意性を損なう可能性がある。そこで、本実施形態では、温度センサー４５、温度制御回路４４およびペルチェ素子４３からなる温度フィードバック系によって試料ＳＰの温度安定化を図り、測定精度を向上している。
【００２２】
削除
【００２３】
以上の説明では、測定光が試料ＳＰを通過し、試料容器４１の内面で反射し、再度試料ＳＰを通過する透過反射型の構成を示したが、その他に試料容器４１を透明材料で形成して試料ＳＰを通過した透過光を検出する透過光型や、試料ＳＰの表面からの反射光を検出する反射型でも測定が可能である。
また、以上の説明では、分光器９を光源１と試料ＳＰとの間に配置して、試料ＳＰへの入射光を分光する構成例を示したが、分光器９を試料ＳＰと光検出器２０との間に配置して、試料ＳＰからの透過光、透過反射光を分光するような構成も可能である。
【００２４】
次に多変量回帰分析について説明する。
回帰分析はある量的なサンプルの性質（例えば濃度や本出願における体細胞数に相当する）と１つまたは複数の説明変数の間の関係を確立する。本出願においては、説明変数とは測定された近赤外スペクトルを表す。しかし実際には、近赤外スペクトルは１つの吸光度からなっているのではなく、非常に多くの波長に対する吸光度から構成されている。従って、本出願のような多変量データである近赤外スペクトルを用いて、全く別の測定から既知である量的なサンプルの性質（本出願における体細胞数）を予測することがすなわち多変量回帰分析になる。本出願においては、多変量データとして近赤外スペクトルから、予測されるべき性質としての体細胞数との関係を見出すことに多変量回帰分析を用いている。
【００２５】
多変量回帰分析における方法の一つとして、次にＰＬＳ法（部分最小二乗法：Ｐａｒｔｉａｌ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅｓ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）について説明する。（参考文献：相島鉄郎：ケモメトリックス、丸善（１９９１）、Ｈ．Ｍａｒｔｅｎｓ、Ｔ．Ｎａｅｓ：Ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ  Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ、Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｌｙ、Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ（１９９１））。例えば７００ｎｍ〜１１００ｎｍの波長領域を分解能２ｎｍで走査した場合は、１走査で２０１個のデータが得られる。
まずスペクトルの前処理として、見かけ反射率を吸光係数Ｋ（λ）と散乱係数Ｓ（λ）との比に変換するＫｕｂｅｌｋａ−Ｍｕｎｋ変換、移動平均等の平滑化処理、１次または２次の微分処理、ベースライン補正処理などを必要に応じて実行する。
【００２６】
図４は本発明に係るＰＬＳ法の実行手順を示す説明図である。１つの波長ポイントにおける吸光度は複数の成分（ここでは生乳中の体細胞、蛋白質、脂質等や乳房構成成分）からなる一次元データであり、１つのスペクトルは１回の波長走査による波長ポイント数Ｍの多次元データを含む。したがって、体細胞数の多変量解析の場合は、１つのスペクトルデータは１次元データ×Ｍ個の直交座標空間を構成することになる。
【００２７】
次に直行型ＰＬＳ法を用いて、互いに直交する因子スコア−ｔ１、ｔ２、ｔ３、…ｔａ、…ｔｈによってスペクトルデータＸの変動および体細胞数Ｙの変動を表現する。図４は第ａ因子の因子パラメータを産出する手順を示しており、Ｅはスペクトルの残差行列（波長データポイント数×試料サンプル数の行列式）、ｆは体細胞数の誤差行列（体細胞数×試料サンプル数の行列式）、ｔは因子スコアー、ｗはローディングウェイト（Ｌｏａｄｉｎｇ Ｗｅｉｇｈｔ）ｐはＸローディング、ｑはＹローディングである。
【００２８】
第ａ−１因子のスペクトル残差行列Ｅａ−１は、第ａ因子の因子スコアーｔａとローディングウェイトｗａとの積、因子スコア−ｔａとＸローディングとの積、および第ａ因子のスペクトル残差行列Ｅａの和として表現できる。第ａ−１因子の体細胞数誤差行列ｆａ−１は、因子スコアーｔａとＹローディングｑａとの積および第ａ因子目の体細胞数誤差行列ｆａの和として表現できる。
したがって、解析手順としては、第ａ−１因子のスペクトル残差行列Ｅａ−１および体細胞数誤差行列ｆａ−１に基づいて、第ａ因子の因子スコアーｔａ、ローディングウェイトｗａ、ＸローディングｐａおよびＹローディングｑａを計算した後、スペクトル残差行列Ｅａおよび体細胞数誤差行列ｆａを計算することになる。
【００２９】
具体的には、まずスペクトルデータの最初の残差行列Ｅ０＝Ｘ―Ｘｍ（添字ｍは平均値の意味）および体細胞数の最初の誤差行列ｆ０＝Ｙ−Ｙｍを計算し、第１因子のパラメータｔ１、ｗ１、ｐ１、ｑ１を算出する。次に第１因子の影響を差し引いた新しいスペクトル残差行列Ｅ１および体細胞数誤差行列ｆ１を生成する。次に、スペクトル残差Ｅ１および体細胞数誤差行列ｆ１を用いて第２因子のパラメータｔ２、ｗ２、ｐ２、ｑ２を算出して第２因子の影響を差し引いた新しいスペクトルＥ２および体細胞数誤差行列ｆ２を生成する。つぎに、スペクトル残差Ｅ２および体細胞数誤差行列ｆ２を用いて第３因子のパラメータｔ３、ｗ３、ｐ３、ｑ３を算出して第３因子の影響を差し引いた新しいスペクトルＥ３および体細胞数誤差行列ｆ３を生成する。以後同様に、各因子パラメータの算出と残差行列および誤差行列の生成を繰り返して、有効な因子が抽出されなくなるまで処理を続行する。
【００３０】
図５はＰＬＳ因子の算出回数と解析誤差を示すグラフであり、体細胞数に関するものである。縦軸はＬｏｇ体細胞数である。図５（ａ）は既知の体細胞数を持つ試料を用いて体細胞数測定を行ったデータ（ＳＥＣ：Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ｅｒｒｏｒ  ｏｆ  Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）であり、図５（ｂ）は未知の体細胞数を持つ試料を用いて体細胞数測定を行ったデータ（ＳＥＰ：Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ｅｒｒｏｒ  ｏｆ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）である。
【００３１】
これらのグラフから、ＰＬＳ因子が５、すなわち第５因子まで誤差演算を繰り返せば、ほぼ両者の数値が共に０．２５程度の誤差内に収束する。
図５のＰＬＳ因子を第５因子まで用いると、近赤外スペクトルから体細胞数を逆演算できるモデルが構築される。したがって、体細胞数が未知である近赤外スペクトルをこのモデルに適用する事によって、推定体細胞数が計算できる。
【００３２】
図６はＰＬＳ法による推定体細胞数と実際の体細胞数の相関関係を表すグラフである。横軸は実際の体細胞数、縦軸は推定した体細胞数である。これらのグラフを見ると、両者の数値がほぼ直線状に分布して強い相関関係を示していることから、ＰＬＳ法による多変量解析が極めて有効であることが分かる。
【００３３】
次にＭＬＲ法とＰＣＲ法について記述する。まず、ＭＬＲ法は、多変量の吸光度からなる近赤外スペクトルのうち、特定のいくつかの波長に対する吸光度のみを用いて、既知の測定から得られていル体細胞数に対する線形回帰式を構築する。この構築された線形回帰式に、予測されるべき未知の体細胞数の近赤外スペクトルを線形回帰式に当てはめる事によって、未知の体細胞数を推定することができる。また、ＰＣＲ法についてはＰＬＳ法とほぼ同じ計算をすることになる。（参考文献：ケモメトリックス―化学パターン認識と多変量解析、宮下芳勝、佐々木愼一、共立出版１９９５）
【００３４】
図７は、牛の尿を用いた場合のＰＬＳ法による推定体細胞数と実際の相関関係を表すグラフである。尿スペクトルは、上記した生乳スペクトルと同じ測定装置及び測定方法によって決定した。図７のグラフから、横軸の実際の体細胞数と縦軸の推定体細胞数とが、ほぼ直線的に分布して強い相関関係を示していることから、ＰＬＳ法による多変量解析が極めて有効であることが分かる。
【００３５】
【発明の効果】
以上詳説したように本発明を用いれば、牛の尿または乳房の透過光、反射光または透過反射光の強度を検出して、得られた吸光度データに対して多変量回帰分析を行なう事によって、体細胞数を算出することができる。
こうした、生乳または乳房の光学的測定とデータ処理によって、簡便で高精度の体細胞数測定を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態である尿スペクトル測定装置を示す構成図の一例である。
【図２】尿スペクトル測定装置の電気的構成を示すブロック図の一例である。
【図３】試料ホルダー４０を示す断面図である。
【図４】本発明に係る多変量回帰分析の一形態であるＰＬＳ法の実行手順を示す説明図である。
【図５】ＰＬＳ因子の産出回数と解析誤差を示すグラフである。
【図６】牛の生乳を用いた場合のＰＬＳ法による推定体細胞数と実際の体細胞数の相関関係を表すグラフである。
【図７】牛の尿を用いた場合のＰＬＳ法推定体細胞数と実際の体細胞の相関関係を表わすグラフである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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