(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
流体中に存在する未知の粒子を同定する方法であって、前記流体に光ビーム（１０４）を通すように向けるとともに前記ビームを通過する流れとして容器内を所定の流れ方向に前記流体を流し、前記ビームの経路中に存在する検出帯域（１１４）を単一の粒子が通過するときの事象の結果として散乱された光を複数の検出器（１１２）によって検出し、前記検出帯域は前記ビームの幅または長さと同じオーダの帯域の幅と長さを有し、前記帯域長さは前記ビームに沿った容器長さより短く、そして事象に関する前記検出器の出力を記録して事象ベクトルを生成する各ステップを含み、ここで、前記検出帯域に沿って前記ビームは前記流れ方向に平行な方向の高さを有するとともに前記流れ方向と前記高さの両方に直交する方向の幅を有しており、さらに、既知の第１の種の粒子に関する多くの事象を生成して前記既知の第１の種に関する多くの事象ベクトルを生成し、未知の種の未知の粒子に関する事象を生成して前記未知の粒子に関する事象ベクトルを生成し、前記既知の第１の種に関する前記多くの事象ベクトルを前記未知の種に関する前記事象ベクトルと比較して前記未知の粒子が前記既知の第１の種であるかを判断する各ステップを含み、
前記流体を流すステップは、前記光ビーム経路中にあって前記検出帯域内にない位置をも通して前記流体を流すことを含み、したがって、光は前記ビーム経路中にあって前記検出帯域内にない位置を通過する粒子によっても散乱され、
前記複数の検出器によって散乱光を検出するステップは、前記検出器の各々によって、前記検出帯域から散乱された光のみを検出して、前記光ビーム経路中にあるが前記検出帯域外にある位置から散乱された光を検出せず、
前記光ビームを向ける前記ステップは高さ以上の幅の光ビームを向けることを含み、それによって、前記検出帯域内に複数の粒子が同時に存在する場合を最小にすることを特徴とする流体中に存在する未知の粒子を同定する方法。
【請求項２】
前記既知の第１の種の粒子に関する多くの事象を生じる前記ステップは、事象ベクトルを生じ得る粒子を元々実質的に含まない第１の量の流体中に前記第１の種の多くの粒子を入れ、前記既知の第１の種の粒子に関する多くの事象ベクトルを生成する前記ステップを実行することを含み、さらに
既知の第２の種の粒子に関する多くの事象を生成して前記既知の第２の粒子に関する多くの事象ベクトルを生成し、
前記第１と第２の既知の種をグループ化するアルゴリズムによって前記既知の第１の種に関する多くの事象ベクトルと前記既知の第２の種に関する多くの事象ベクトルとを比較して、事象ベクトルの第１と第２の群をそれらの群の最大の分離で生成するとともに、同じ群の事象ベクトルの最小の分離を生成する各ステップを含み、
前記比較するステップは、前記未知の粒子の事象ベクトルを前記第１と第２の群の事象ベクトルと比較して、前記未知の粒子の前記事象ベクトルが前記事象ベクトルの群の一つ内にあるかを判断することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記事象ベクトルの第１と第２の群を生成することによって比較する前記ステップは、前記群間の距離を最大化するように、多次元空間内において前記既知の粒子の事象ベクトルの前記群のほぼ最適な投影を決定することとを含み、相関関係を判断するそのステップは、前記未知の粒子の事象ベクトルが前記既知の群の一つの空間内にあるか否かを判断することを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記比較するステップは、前記既知の複数の種の各種の既知の粒子に関する事象ベクトルを多次元ボリュームの各々内にグループ化することを含み、
或る群内に適合する全ての事象ベクトルがその群内に含まれて、前記ボリュームの２つが重複する場合には、各ボリュームから他のボリュームと重複する部分を除外するステップを実行することを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記流体は主として水を含む液体であり、前記未知の粒子は主としてバクテリアであり、そして前記流れを流すステップは前記粒子がランダムな方位であるとの仮定を許すことを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
容器を通して流されて分析されるべき流体中に存在する粒子の種を同定するための装置であって、ビーム経路に沿って通過する光ビーム（１０４）を生じる手段（１０２）と複数の検出器（１１２）を含み、各検出器は前記ビームの経路中にある検出帯域（１１４）に単一の粒子が入って事象を生成したときに前記検出帯域から散乱された光を検出し、前記検出帯域は前記流体に囲まれており、或る事象に関する前記複数の検出器の出力はその事象に関する事象ベクトルを構成し、また前記装置は既知の複数の種の各種の粒子に関する複数の既知粒子パターン（２１０）を記憶するメモリ（１１６）を含み、各既知粒子パターンは多くの事象ベクトルを有する群（２０２、２０４、２０６）を含み、それらの事象ベクトルの各々は同じ既知の種の異なる粒子が前記検出帯域に入って事象を生成したときに記録され、さらに前記装置は、未知の粒子の事象によって生成された未知の事象ベクトル（２３６）が、その未知の事象ベクトルを生成させたその未知の粒子が前記既知の種の一つであることを示すに十分なほどに前記既知粒子パターンの一つの事象ベクトルに類似しているか否かを示すパターン認識手段（１１８）を含み、
前記検出器の各々は、前記検出帯域から散乱された光を検出するが前記ビームの経路中で前記検出帯域外の位置から散乱された光を検出しないように構成されており、前記検出帯域は前記容器内における前記ビームの長さより短く、前記検出帯域は前記ビームの幅または高さに比べて前記ビーム経路に直交する方向に同程度の幅と高さを有していることを特徴とする装置。
【請求項７】
前記パターン認識手段は、多次元における事象ベクトルの各群を整列させて既知の事象ベクトルの前記群のほぼ最適の投影を計算するように構成されており、前記最適の投影に沿って各群の前記事象ベクトルが最小の空間中にあって、前記群の複数の空間は最も遠くに離れており、前記手段は前記未知の事象ベクトルが前記既知の群の一つ内に適合するか否かを判断するために前記最適の投影に沿って前記未知の事象ベクトルを観察するように構成されていることを特徴とする請求項６に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【従来技術】
水または空気等の流体中の病原体等の未知の微視的（たとえば直径が僅か約２５ミクロン以下の）粒子を検出しかつ同定する必要がある。クリプトスポリジウム・パルバムとランブル鞭毛虫などの原生動物寄生体は水を介する病気の発生にかかわっている。というのも現行法規に従った最新技術による水処理プラントでさえ、流出水中にそれらが存在するからである。現行の水質監視技術は結果が出るまで少なくとも１日かかる可能性があり、労働集約的でかつ費用がかかる上に、同定の精度が容認し難いほど低い。これらの監視技術には免疫蛍光検定（ＩＦＡ）およびフローサイトメトリ細胞選別（ＦＣＣＳ）の他にＤＮＡマイクロアレイ等の新技術が含まれる。
【０００２】
光学技術により、微生物の存在と正体とを明らかにするために水を監視する試みは、成功と失敗とを経てきている。粒子の存在はこれらの技術により容易に検出されるが、粒子を同定するのは難しい。本発明者らの１人が発明者であった、米国特許第４，５４８，５００号に記載された技術では、規則的な幾何学形状の微視的粒子が同定された。その多角度光散乱（ＭＡＬＳ）と呼ばれる技術は、「ストリップマップ」と呼ばれる手法を用いた。均質かつ等方性の球体、均質な棒状体、および均質な楕円体等の単純な粒子は、異なる横断面（散乱振幅の角度依存）からのみ発生した光データを用いて同定された。しかし、ストリップマップ技術は単純な幾何学的構造に限定される。
【０００３】
別の試験（『陸水学および海洋学（Ｌｉｍｎｏｌｏｇｙ  ａｎｄ  Ｏｃｅａｎｏｌｏｇｙ）』１９８９年１月の９６〜１１２頁にある、Ｐ．Ｇ．ワイアット（Ｐ．  Ｇ．  Ｗｙａｔｔ）およびＣ．ジャクソン（Ｃ．  Ｊａｃｋｓｏｎ）による論文に記載）では、すべて一平面上にある検出器を用いて水中の１２の異なる種の植物プランクトンからの光散乱を検出した。科学者らは、異なる種からの光散乱パターンは一般的に異なるらしいと認めた。しかし、このデータを用いてある未知の粒子がこの１２種のうちの特定の１つなのか、あるいはそれらの種のいずれでもないのかを同定する方法は知られていなかった。
【０００４】
水中の微生物の同定は特に有用だが、偶然に、またはテロリストにより故意に広がった病原体であり得る空気中の微生物の同定ができることも有用である。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
この発明の１つの実施例に従い、水等の流体に含まれる未知の微視的粒子を同定するための方法と装置が提供される。この装置はレーザからの光ビーム等のエネルギのビームを発生させるための発生源を含む。粒子を含む流体はレーザビームに沿った検出帯域を流れる。複数の検出器は、粒子により検出器の多くの場所へ散乱された光を検出する。検出帯域を通過する粒子は「事象」である。多数の検出器の出力は、未知の粒子が検出帯域を通過する結果として、ある未知のサブパターン、すなわち事象ベクトルを表わす。未知の事象ベクトルは、多くの既知の種の粒子を検出することによって得られる多数の事象ベクトルと比較される。未知の粒子に対する事象ベクトルが既知の種の粒子の事象ベクトル群の１つと合致すれば、その未知の粒子はその既知の粒子の種とみなされる。
【０００６】
第１のステップは、すべてが同じ既知の種である粒子に対し、多数の光散乱事象ベクトルを得ることである。これはいくつかの異なる既知の種に対し繰返される。その後事象ベクトルは、事象ベクトルをクラスタ化するアルゴリズムを用いて分析され、同じ種の粒子を表わすすべての事象ベクトルをできる限り密にグループ化し、異なる種の粒子を表わす事象ベクトル群をできる限り遠くに分離させる。未知の種が検出されると、その事象ベクトルは既知の種のそれの事象ベクトルと比較される。未知の粒子に対する事象ベクトルが、既知の種の粒子の保持された事象ベクトルをすべて含むボリューム内にあるか、または既知の種の粒子の事象ベクトル群から一定の距離内にある場合、その未知の粒子はその既知の粒子のクラスに属するとみなされる。そうでなければ未知の粒子の同定は不可能である。
【０００７】
出願人は好ましくは上述のプロセスを遂行するコンピュータプログラムでデータを分析する多変量分散（ＭＡＮＯＶＡ）技術を用いる。
【０００８】
この発明の新規の特徴は、前掲の請求項に詳細に記載される。この発明は添付の図とともに読まれると、以下の説明から最もよく理解されるであろう。
【０００９】
【発明の実施の形態】
図１は、水のサンプル１９中の粒子を同定するための配置１０の大部分を概略化したブロック図である。サンプルは、たとえば飲料水を供給する貯水池から採取してもよい。このシステムは、水を通過するレーザビーム１０４を発生させるレーザ１０２を含む検出システムすなわち装置１００を含む。多数の検出器１１２は、レーザビームに沿った検出帯域１１４から分散（散乱、反射、屈折、放射等）される光を検出する。以下の記述で、出願人は光が粒子によってレーザビームの直線から逸らされるプロセス、または光のエネルギが粒子に光を放射させるプロセスのすべてを示すのに「散乱」という用語を用いる時がある。すべての検出器１１２の出力はケーブル２８を介してコンピュータ３０に送られる。コンピュータはメモリ１１６を含み、検出器からのデータを分析して未知の粒子の同定を可能にするプログラムを含むパターン認識手段１１８を含む。
【００１０】
図２は粒子を同定するためのシステム１００のさらなる詳細を示す。レーザ１０２は細くコリメートされたレーザビーム１０４を発生させる。出願人は一般的に赤外光から遠紫外光まで、さらには可能性として軟Ｘ線に至るまでの波長域の光を用いることを好む。特定のビーム１０４は垂直に偏向された約６８５ｎｍの波長を有する赤色光である。検出されるべき微生物の粒子はおよそ１から３０波長（およそ１から２０ミクロン）の範囲の直径を有するであろう。ビームは狭く、幅は恐らく１．５ｍｍ（０．０６０インチ）、高さすなわち厚みは０．１ミリ（０．００４インチ）である。検出器の支持具１１０は複数の検出器１１２を支え、各検出器はレーザビーム１０４に沿った短い検出帯域１１４から放射された光を検出するよう配向される。各検出器１１２は検出帯域からおよそ６０ｍｍの間隔をあけられる。検出器はレーザビーム１０４の進行の順方向から、ＡからＤまでの異なる角度で位置決めされる。
【００１１】
図３は検出器１１２の１つを示し、それがどのようにして検出器の向かう方向１２２からたとえば１．５°の狭い角度Ｅを通って受けた光を検出するかを示す。検出器は赤色光を吸収する内面を備えた長手の狭い管１３０を含む。光電池素子１３２は管の遠端にある。１３４で示される経路を進行する光は、狭い検出角度Ｅの外にあり、管１３０の内側に当たってさらにそこで吸収されるため、光検出器１３２により検出されることはないであろう。狭い角度Ｅ内の光だけが光電池素子１３２により検出されるであろう。偏光フィルタ１３６がある一定の方向、たとえば垂直方向に偏向された光だけを通過させるように、管の光電池の上にあることも注目される。広くさまざまな種類の検出器、たとえば１枚のフィルム上の位置、ＣＣＤ（荷電結合ダイオードアレイ）等を用いることができる。
【００１２】
再び図２を参照すると、粒子が検出帯域１１４に進入するとき、粒子と遭遇するレーザビーム１０４からの光は粒子から散乱または分散されることがわかる。その光の一部は１または２以上の検出器１１２により検出されるであろう。検出帯域１１４にない１４０のような位置にある粒子は、光を分散させるであろうが、このような光は観察方向から大きな角度でしか検出器１１２に到達せず、検出器によって検出されることはないであろう。
【００１３】
図４はレーザビーム１０４が小さな透明の球状物体１５０に当たるとき、それからの光の分散の種類を示す。分散が非球状粒子に対する光の偏向を変えることができ、検出器フィルタの偏向に平行な光の偏向成分のみがそれを通過して検出されるであろうことは注目される。光の分散は主にミー散乱であり、これは光の波長のおよそ２から１００倍の粒子に起こる。散乱パターンは通常の電波アンテナの、サイドローブを有する無線周波数出力にやや類似する。
【００１４】
図５は粒子１９０内に埋込まれた小領域１９２（たとえば細胞核）を有する粒子１９０を示す。図は光振幅の大きな更なるローブを有する光散乱パターンを示す。
【００１５】
図４および図５では、粒子の直径は光の波長のおよそ２から１００倍（直径およそ１から５０ミクロン）であると仮定されるため、主な散乱は従来の光の屈折および反射よりむしろミー散乱である。実際に出願人はおよそ１から２０ミクロンの粒子を同定しようと試みる。大きく異なる粒子の大きさに対し赤外光と紫外光の波長を使用できる。
【００１６】
図６は想像上の球上にあって結果的に４つの四分円弧１８１から１８４を生ずるリング１７０、１７２を含む、検出システム１００の等角図である。ＤＡからＤＰまでの符号を付した１６の検出器は各四分円弧内に４つずつ設けられる。一例では、各四分円弧内の４つの検出器ＤＡからＤＤはビーム方向１２０から２０°の角度Ａ（図２）で置かれ、他の４つのＤＥからＤＨは５０°の角度Ｂで置かれ、他の４つのＤＩからＤＬは９０°の角度Ｃで置かれ、さらに他の４つのＤＭからＤＰは順方向１２０から１２０°の角度Ｄで置かれる。
【００１７】
未知の粒子を同定するために、出願人はまず、出願人が検出しかつ同定することを望む１または２以上の既知の粒子の種、たとえばバクテリアの特定の種のＲＳＰ（放射散乱パターン）を作る。たとえば出願人は、監視しようとする水の中で見つかる可能性のある原生動物等、病原体の特定の種を検出したいと思うかもしれない。出願人は、常にとは限らないが通常同じ種として分類される、極めて類似する種を意味するのに「種」という用語を用いる。ある種は特定の材料からなる微視的小片など、非有機体の粒子であり得る。
【００１８】
まず、極めて多く（恐らく数百万）の同定しようとする病原体の粒子の種を、他にはあらゆる粒子を有しない水に入れる。次に、実質的には既知の粒子の種しか含まない（その種ではないものがおよそ２％未満の）水を、図６の装置のレーザビームを通って流す。粒子がレーザビームの検出帯域１１４を通り過ぎる、すなわち通過するごとに、これは少なくともいくつかの検出器によって光が検出される結果となり、これは事象と考えられる。１６の検出器の各々の出力はサブパターン、すなわち事象ベクトルと考えられて、各事象について事象ベクトルが検出される。一例では、検出帯域を通過する際、毎分恐らく１００個の粒子が検出される。
【００１９】
「事象ベクトル」内の「ベクトル」という用語は、事象ベクトルが複数の方向の各々の１つに散乱された少なくとも光の通路を表すということ、望ましくは複数の通路の各々に沿った光の強度をも表わすということをさす。これは一組のベクトルを構成する。用語「事象」は、ある事象ベクトル内の一組のベクトルが、粒子（一般的には単一の粒子）が検出帯域を通過するときである一事象に関連することをさす。
【００２０】
図７では、１群のます目２１０は病原体等、既知の粒子の種の多数の検出または事象を示すデータを保持する。ます目の群は多くの行を含み、各行は、粒子が検出帯域内で検出されるたびに１６の各検出器（事象ベクトル）の出力を表わす１６のます目ＤＡからＤＰを含む。僅か約２０行が示されるが、分析回路はさらに多く（たとえば数千）含むのが望ましい。行２２６に保存された事象ベクトルと、他の多くの行内のデータとはその特定の病原体のＲＳＰ（放射散乱パターン）の基礎を提供する。１６の出力の各行は、種（大きさと形において僅かに異なる）のさまざまな変異の各々と、種の変異の各々に対するレーザビームの多くのさまざまな配向の各々とに対する光散乱の特徴を表わす。
【００２１】
各検出器の出力が１から約６４，０００の感度域を有することは注目すべきである。一例として、近似出力のみが記憶され、記憶され得る値は２０から２１６（１から６４，０００）に及ぶ。ます目２１０内の数字は、ます目内に示される、べき指数のついた数字２を表わす。
【００２２】
図７のます目２１０の行（行２２６と同様数百または数千の行を含み得る）に示されるように、各々が一事象（一事象ベクトル）に対する検出器の出力を表わすデータは、このようなデータを保存するコンピュータへ送られる。１または２以上の異なる既知の種、たとえば分析しようとする水の中で見つかると予想される別の病原体またはある種の藻類に対する事象を表わす同様のデータもコンピュータへ送られる。コンピュータはこのデータすべてを或るアルゴリズム、たとえばマサチューセッツ州ネイテック（Ｎａｔｉｃｋ）にあるマスワークス社（Ｔｈｅ  Ｍａｔｈ  Ｗｏｒｋｓ）により提供された、Ｍａｔ  Ｌａｂと称するプログラムの一部であるＭＡＮＯＶＡ（多変量分析分散）に委ねる。ＭＡＮＯＶＡのアルゴリズムまたはなんらかの同様のアルゴリズムは異なる種の粒子によって発生する事象ベクトルの群（ＲＳＰを表わす各群の中に数千の事象ベクトルがある場合がある）の分離を高め、同じ種の粒子を表わす事象ベクトルの群の分離を最小化するように、データを「検査」すなわち「投影」する。未知の種が検出されると、行２３６内に示されるその事象ベクトルは既知の種のサブパターン群と比較される。
【００２３】
図８は簡略化された例であり、事象ベクトル（それぞれは３つの数を含む）を表わすデータを３次元で配置できるよう、（１６の代わりに）僅か３つの検出器が用いられる。或る事象に対する検出器の出力は各３つの軸１９２、１９４、１９６の各々に沿った各点の位置を決定する。各検出器の出力は２０（１に等しい）から２１６（６５，５３６）に及ぶ可能性がある。雑音のまたはゼロの出力は１とみなされる。図８は或る空間、すなわちボリューム２０２内にある第１の既知の種に対する検出器の出力、さらにボリューム２０４および２０６内にある第２および第３の既知の種に対する検出器の出力を示す。各ボリューム内の点はそれぞれ１つの事象ベクトルを表わす。各ボリュームは粒子の１つの種に対するパターンを表わす。図８の例では、ボリューム２０２の中心は座標２４、２４、２１０（１６，１６，１０２４）にある。ボリューム２０４の中心は座標２６、２８、２４にあり、ボリューム２０６の中心は座標２１０、２１０、２１６にある。
【００２４】
ＭＡＮＯＶＡの技術はデータが矢印２１０の方向で最もよく観察されると判断するかもしれない。矢印２１０は３つのボリュームの中心をつなぐ想像上の面２１２に対し直角をなす。３つのボリュームすなわちパターン２０２から２０６の矢印２１０に沿った観察により、単一の種の各々（１つのボリューム）に対する点（事象ベクトル）は互いに最も近くなり（最小の距離または変動）、３つの異なる種の事象ベクトルが占有するボリュームは最大限離れる（最大分離したものとなる）。もちろん、２つの基準（群内の最小変動および異なる群の最大分離）間で折衷がなされる必要がある。２２０のような多くの点（事象ベクトル）が１つの種に対するボリューム２０６から逸れる一方で、他の点が他のボリュームから逸れることは注目される。２２０のようなこれらの点に対するデータは廃棄される。小さなボリューム内で互いに密接に合う点のみが、１つの種に対するボリュームを規定する。
【００２５】
いくつかの状況において、２つ（または３以上）の種に対するデータが重複するのも注目される。図９は最適な投影方向（いかなる種もその中では最小の分離を、および種と種の間では最大の分離を生ずる）に沿って「観察」すなわち投影されると重複する、投影データからなる２つのボリューム２３２、２３４を示す。その場合、他のボリュームと重複しない各ボリュームの一部の周囲に「壁」２３６、２３８が置かれる。各既知の粒子の種に対するボリューム２４０、２４２は対応する壁２３６、２３８内にある。未知の粒子が（３つの検出器により）検出されると、事象ベクトルが図８の方向２１０に沿って観察されたときに既知の粒子のボリューム２４０、２４２の１つに入るときのみ、既知の粒子の１つと決定される。
【００２６】
実際には３つ以上、たとえば１６の検出器があり、ＭＡＮＯＶＡの技術は事象ベクトルのデータが図８の３以上の次元に配置されると、観察、すなわち投影の最適方向を決定する。ＭＡＮＯＶＡの技術はしばしば、２の累乗を用いる代わりに検出器の、または光学セル素子の出力の対数（１０またはｅを基底とする）を用いる。
【００２７】
マスワークス社によって販売される周知のソフトウェアであるＭａｔＬａｂの下に提供されるＭＡＮＯＶＡのプログラムを用いる代わりに、同じ既知の種に対する事象を表わすデータの分散を最小化するためにデータを配置する一方で、異なる種に対するデータ群の分離の最大化を達成する、いかなるアルゴリズムも使用可能である。アルゴリズムの例はＭＡＮＯＶＡ（多変量分散）、ニューラルネットワーク、模擬アニーリング、アルゴリズムと無関係な機械学習、ファジー理論、文法的方法、およびパターン認識のためのさまざまな他の技術を含む。ＭＡＮＯＶＡおよび同様のアルゴリズムは指紋、声、および顔つきによる人間の同定および他の適用に用いられる。
【００２８】
ビームの強度はビームの厚みにわたって変化し、中心は強度が最大であり、中心から離れると正規曲線を描いて減じていくことは注目できる。出願人は検出器の最大出力を用いるのを好み、これは粒子がビームの中心にあるときである。事象の間に検出器の出力を積分したり、平均値をとることが可能であろう。しかし、粒子はビームを通り過ぎる短時間の通過（たとえば１ミリセカンド）の間に無視できるほどの回転をするだけなので、いかなる値も使用できる。
【００２９】
この発明は主として水中の病原体を検出する用途として記述されてきたが、空気中の病原体を検出するのに使用することもできる。
【００３０】
したがってこの発明は流体中の特定の種の粒子、たとえば水中の重要な病原体と、予想される藻類等の「背景」粒子の種とを同定するための方法と装置とを提供する。装置は検出帯域付近に置かれた複数の検出器を含み、検出帯域は光（遠紫外光から赤外光に及ぶであろう）のビームに沿っている。或る粒子を既知の粒子の種の選択されたグループの１つと同定するために、ＲＳＰ（放射散乱パターン）が既知の種の各々に対し確立される。これは各事象に対する粒子が同じ既知の種の粒子からなる、このような多くの（たとえば数千の）事象のそれぞれに対し、粒子がビーム（事象）の検出帯域を通過するときの検出器の出力（サブパターン、すなわち事象ベクトル）を記憶することにより達成される。２以上の粒子の種（藻類等の背景粒子を含む）を同定すべき通常の場合、他の種の各々について、ＲＳＰが決定される。選択された既知の種すべてに対するＲＳＰは、各種に対し、単一の種の粒子に対するすべての事象に対するデータ点の（事象ベクトル）群が互いに密接する一方で、異なる種のデータ点群が遠くに分離される「観察」すなわち投影方向を決定する、ＭＡＮＯＶＡのプログラムのようなプログラムに送られる。未知の粒子を含む流体を分析しようとするとき、流体は複数の検出器を有する同一のまたは類似の検出装置を通過する。その後、その特定の未知の粒子の事象（事象ベクトル）に対するすべての検出器の出力を表わすデータは、未知の粒子の事象に対する事象ベクトルが既知の粒子の種の１つに対するサブパターン群の１つにあるのか、またはこのようなすべての群の外にあるのかを判断するプログラムに送られる。粒子が或る群にある場合、粒子はその種であると同定される。そうでない場合、粒子は未知として同定される。粒子が或る種を表わす群に極めて近い場合、この近さを示すことができる。
【００３１】
この発明の特定の実施例がここに記述かつ描写されてきたが、修正および変化が当業者に対し容易に起こり得ることは認識され、その結果、請求項はこのような修正および均等のものをカバーするよう解釈すると意図される。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の粒子を同定する構成の一実施例の主要構成要素を示す概略ブロック図である。
【図２】図１の構成の検出システムの簡略図である。
【図３】図２の検出システムの断面図である。
【図４】球状粒子の調査を描く図である。
【図５】包有物を有する「梨」型粒子の調査を示す図である。
【図６】図２のシステムの等角図である。
【図７】既知の粒子と未知の粒子との調査から得られる事象ベクトルを示す図である。
【図８】図１の配置のＭＡＮＯＶＡの分析技術による多元分析の簡略化された３次元表示の図である。
【図９】「ウォール」の技術がＭＡＮＯＶＡの分析にどのように適用されるかを示す、事象ベクトルのデータ点の２群を示す図である。
【符号の説明】
１０２  レーザ、１０４  エネルギビーム、１１２  検出器、１１４  検出帯域、１１６  メモリ、１１８  パターン認識手段、２０２  パターン、２０４  パターン、２０６  パターン、２１０  矢印、２３６  壁。
【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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【図８】
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【図９】
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