【手続補正書】
【提出日】平成19年1月15日(2007.1.15)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】  分光学的に干渉する化学種の同時変動、サンプルの不均一性、状態の変動、および構造的変動を補償するための方法であって：
測定の時に患者に最も適したキャリブレーションモデルを決定できる、インテリジェントパターン認識システムを提供する工程と；
クラスに分離された患者の代表的母集団の分光学的吸光度から、前記キャリブレーションモデルを作成する工程と；
構造および状態の類似性に基づいて、クラス内での変動がクラス間での変動に比較して小さいような前記クラスを定義する工程と；
現在の患者の状態および構造に関連する組織吸光度スペクトルの抽出された特徴によって分類化が生じるように該患者を分類する工程と；
前記キャリブレーションモデルの一以上の組合せを適用する工程とを具備する方法。
【請求項２】  請求項１に記載の方法であって：更に、
構造および状態が同様の特徴を持ったＮＩＲ吸収スペクトルを生じる、患者の部分母集団またはクラスを定義する工程を具備し、
前記クラスは、サンプルの光学的特性および組成に関する変動の低下を導く改善された均一性を有する方法。
【請求項３】  インビボ皮膚組織の近赤外（ＮＩＲ）吸収スペクトル上で動作することにより、血液アナライトを非侵襲的に測定するためのインテリジェントシステムであって：
前記ＮＩＲ吸収スペクトルに現れた患者の構造的特性および生理学的状態に、キャリブレーションモデルを適合させるためのパターン認識エンジンと；
クラスに分離された患者の一般的カテゴリーに特異的なキャリブレーションスキームを適用することによって、分光学的干渉を低減するための手段とを具備し、
サンプルの変動性の主要な起源に関するアプリオリな情報を用いて、患者の前記一般的カテゴリーを樹立する方法。
【請求項４】  請求項３に記載のシステムであって：前記パターン分類エンジンは、前記クラスが相互に排他的であると仮定する分類規則を適用し；前記パターン分類エンジンは、前記一般的な患者のカテゴリーに対して特異的なキャリブレーションモデルを適用するシステム。
【請求項５】  請求項３に記載のシステムであって：前記パターン分類エンジンは、ファジー集合理論を使用してキャリブレーションモデルおよび血液アナライト予測を作成し；各キャリブレーションサンプルは、そのクラスメンバーシップに従って二以上のキャリブレーションモデルに影響する機会を有し；二以上のキャリブレーションからの予測がファジー解除により組合されて、最終的な血液アナライト予測を生じる方法。
【請求項６】  請求項３に記載のシステムであって：更に、
種々の生理学的状態にある患者の多様な母集団に亘って、血液アナライトを非侵襲的に測定するための手段を具備し；
前記パターン分類エンジンは、患者の状態および構造に従って患者を分類し；
前記分光学的干渉を低減するための手段は、一以上の現存するキャリブレーションモデルの組合せを適用することによって血液アナライトを予測するシステム。
【請求項７】  インビボ皮膚組織の近赤外（ＮＩＲ）吸収スペクトル上で動作することにより、血液アナライトを非侵襲的に測定するためのインテリジェントシステムであって：
機器から組織吸光度スペクトルを受取り、且つ基本的前処理を実行する実施層と；
特徴抽出を実行する協調層と；
サンプルの状態および構造を表す抽出された特徴に従って、患者を分類するために使用される分類システムとを具備し、
一以上の現存するキャリブレーションモデルからの予測を使用して、前記分類に基づくアナライト評価を形成するシステム。
【請求項８】  請求項７に記載のシステムであって：更に、
前記分類および血液アナライト予測を受信するための管理レベルを具備し、該管理レベルは前記評価の確実性に基づいて動作を行い、前記管理レベルは全てのアルゴリズム事象を調整し、前記クラスに基づいて特性をモニターし、必要に応じて規則を適合させ、システム状態に関する情報を保持するシステム。
【請求項９】  請求項７に記載のシステムであって、前記分類システムは相互に排他的なクラスを使用するシステム。
【請求項１０】  請求項７に記載のシステムであって、前記分類システムはファジー集合理論を適用して、二以上のクラスにおけるメンバーシップを可能にする分類子および予測規則を形成するシステム。
【請求項１１】  請求項７に記載のシステムであって、前記機器は、透過法、拡散反射率法、または別の方法の何れかにより吸光度測定を実行するシステム。
【請求項１２】  請求項７に記載のシステムであって、前記組織吸光度スペクトルは前記近赤外線に亘る一組のＮ波長
2002535023.tif 000001
に付随する吸光度のベクトル
2002535023.tif 000002
であり；前記スペクトルにおける必要な波長の数は標的アナライトと干渉化学種との間の相互相関の関数であるシステム。
【請求項１３】  請求項７に記載のシステムであって：更に、
問題の信号に悪影響を生じることなく、ノイズおよび機器変動を減少させるスケーリング、正規化、スムージング、導関数の計算、フィルタリングおよび他の変換のための前処理手段を具備するシステム。
【請求項１４】  請求項１３に記載のシステムであって、前記前処理した測定値
2002535023.tif 000003
は、次式に従って決定される方法：
2002535023.tif 000004
ここで、
2002535023.tif 000005
は前処理関数である。
【請求項１５】  標的血液アナライトの濃度を評価するためのパターン認識方法であって：
新たなスペクトル測定を、パターン分類法に従って、組織吸光度スペクトルにおいて観察された構造および状態の類似性によって先に定義されたクラスに分類する工程を具備し、
前記クラスメンバーシップは何れのキャリブレーションモデルが前記標的血液アナライトの前記濃度を正確に評価する可能性が最も高いかを示し；
前記パターン分類法は、
特徴を抽出する工程と；
分類モデルおよび決定規則に従って前記特徴を分類する工程とを具備する方法。
【請求項１６】  請求項１５に記載の方法であって、前記特徴抽出工程は、解釈に有用なデータの特定の側面または質を高める何れかの数学的変換である方法。
【請求項１７】  請求項１５に記載の方法であって、前記分類モデルは、予め定義されたクラスとの一組の類似性の尺度を決定するための手段を具備する方法。
【請求項１８】  請求項１５に記載の方法であって、前記決定規則は、決定エンジンによって計算された一組の尺度に基づいてクラスメンバーシップを割当てるための手段を含む方法。
【請求項１９】  請求項１７に記載の方法であって：更に、
前記クラスは相互に排他的であり、且つ各測定には一つのクラスが割当てられることを想定した分類システムを提供する工程を具備する方法。
【請求項２０】  請求項１７に記載の方法であって：更に、
相互に排他的でないファジー分類子を提供する工程を具備し、前記ファジー分類子は、サンプルが同時に二以上のクラスにおけるメンバーシップを有することを可能にし、各クラスにおけるメンバーシップの程度を示す０〜１の数を与える方法。
【請求項２１】  請求項１５に記載の方法であって、前記特徴抽出工程は、解釈のためのサンプル測定値の質または側面を向上させて、組織測定部位の構造的特性および生理学的状態を簡潔に表現する何れかの数学的変換を含み、得られた一組の特徴を用いて患者を分類し、且つ血液アナライト予測のために最も有用なキャリブレーションモデルを決定する方法。
【請求項２２】  請求項２１に記載の方法であって、前記特徴は、前処理された測定値から下記式により決定されるベクトル
2002535023.tif 000006
で表され、
ｚ＝ｆ（λ，ｘ）                    （２）
ここで、
2002535023.tif 000007
は、測定値空間から特徴空間へのマッピングであり：分解ｆ（・）は特異的特徴を決定するための特異的変換
2002535023.tif 000008
を生じ；ディメンジョンＭiは、第ｉ番目の特徴がスカラー量であるかベクトル量であるかを示し、また全ての特徴の集合はベクトルｚであり；特徴がベクトルまたはパターンで表されるときは、前記特徴はその根底にある物理的現象を指示する一定の構造を示す方法。
【請求項２３】  請求項２２に記載の方法であって、個々の特徴は二つのカテゴリーに分割され、
この二つのカテゴリーは、
必ずしも物理系に関連した特定の解釈を持たないアブストラクト的特徴と；
サンプルのアプリオリな理解から誘導され、且つ物理的現象に直接関連し得る単純な特徴とを含む方法。
【請求項２４】  請求項２３に記載の方法であって、ＮＩＲスペクトル吸収測定値から計算できる特徴には、
脂肪組織の厚さ；
ヘマトクリットのレベル；
組織の水和；
タンパク質吸収の大きさ；
前記組織の散乱特性；
皮膚の厚さ；
温度関連効果；
年齢関連効果；
性別に関する分光学的特徴；
経路長評価値；
組織における血液の容積画分；および
環境的影響に関する分光学的特徴
の何れかが含まれる方法。
【請求項２５】  請求項１５に記載の方法であって：更に、
スペクトル分解を用いて、既知のスペクトル吸収パターンに関連した特徴を決定する工程を具備した方法。
【請求項２６】  請求項１５に記載の方法であって：更に、
因子ベースの方法を用いて、測定された吸光度における人口統計的変数に関連した変動を表すことができるモデルを構築する工程を具備し、
前記モデル上への測定された吸収スペクトルの投影は、前記人口統計的変数に関連した分光学的変動を表す特徴を構成する方法。
【請求項２７】  請求項１５に記載の方法であって、前記抽出工程は、測定のために最も適した少なくとも一つのキャリブレーションモデルを決定し；
前記患者には、それについてキャリブレーションモデルが作成され試験された、予め定義された多くのクラスのうちの一つが割当てられる方法。
【請求項２８】  請求項１５に記載の方法であって：前記パターン分類工程は更に、
予め定義されたクラスに対する特徴の類似性を測定する工程と：
クラスメンバーシップを割当てる工程とを具備する方法。
【請求項２９】  請求項２８に記載の方法であって、前記測定する工程は相互に排他的なクラスを使用し、各測定値を一つのクラスに割り当てる方法。
【請求項３０】  請求項２８に記載の方法であって、前記割当てる工程は、二以上のクラスにおけるクラスメンバーシップを同時に可能にするファジー分類システムを使用する方法。
【請求項３１】  請求項１５に記載の方法であって：更に、
診査的なデータセットにおける測定値をクラスに割当てる工程を具備する方法。
【請求項３２】  請求項３１に記載の方法であって：更に、
測定値およびクラス割当てを用いて、特徴からクラス割当てへのマッピングを決定する工程を具備する方法。
【請求項３３】  請求項３２に記載の方法であって：更に、
管理された方法で前記特徴からクラスを定義し、特徴の各セットは二以上の領域に分割され、特徴区画の組合せによってクラスが定義される工程と；
管理されたパターン認識によるクラスの定義の後に、分類間違いの数を最小化する特徴空間からクラス評価への最適なマッピングまたは変換を決定することにより、分類子を設計する工程と；
測定された一組の特徴を評価された分類に変換するクラス定義に基づくモデルを作成する工程とを具備する方法。
【請求項３４】  請求項３３に記載の方法であって、特徴空間からクラスメンバーシップのベクトルへのマッピングが次式で与えられ；
2002535023.tif 000009
ここで、ｋ＝１，２，・・・Ｐ1であり、
2002535023.tif 000010
は、全てのＫについての第Ｋ番目のクラスのメンバーシップ関数
2002535023.tif 000011
であり、ベクトル
2002535023.tif 000012
はクラスメンバーシップの組であり；メンバーシップベクトルは、予め定められた夫々のクラスにおけるメンバーシップの程度を与え、且つキャリブレーションアルゴリズムに通され、前記キャリブレーションアルゴリズムは、血液アナライト予測に対して一以上のキャリブレーションモデルの組合せを決定する方法。
【請求項３５】  請求項３４に記載の方法であって、前記血液アナライト予測は、該血液アナライト予測に対する一以上のキャリブレーションモデルの前記組合せの適用によって生じる方法。
【請求項３６】  請求項３５に記載の方法であって、前記キャリブレーションモデルは、非線型部分最小二乗法または人工ニューラルネットワークの何れかを含む方法。
【請求項３７】  請求項３５に記載の方法であって、ｃによって特定された分類を伴う前処理された測定値ｘについての血液アナライト予測は、次式によって与えられる方法：
2002535023.tif 000013
ここで、ｇ（・）は、ｘおよびｃを身体アナライト濃度の評価
2002535023.tif 000014
にマップする非線型キャリブレーションモデルである。
【請求項３８】  請求項３５に記載の方法であって、各クラスについて異なるキャリブレーションが実現される方法。
【請求項３９】  請求項３８に記載の方法であって、評価されたクラスを用いて、現在の測定値を用いる血液アナライト予測に最も適したｐ個のキャリブレーションモデルの一つを選択し、また、ｋが前記測定値のためのクラス評価であるとして、血液アナライト予測は、
2002535023.tif 000015
ここで、ｇk（・）は第ｋ番目のクラスに付随するキャリブレーションモデルである。
【請求項４０】  請求項３８に記載の方法であって、前記キャリブレーションは、参照血液アナライト値および予め割り当てられた分類定義を用いて、一組の例示吸収スペクトルから作成される方法。
【請求項４１】  請求項２０に記載の方法であって、前記キャリブレーションモデルはメンバーシップのベクトルを通し、ここでベクトルｃは、血液アナライト予測または幾つかの血液アナライト予測の最適な組合せに適した前記キャリブレーションモデルの適合を決定するために使用される方法。
【請求項４２】  請求項４１に記載の方法であって、前記メンバーシップベクトルおよび前処理された吸収スペクトルは、両者共、血液アナライト予測のための一つのキャリブレーションモデルによって使用され、ここで前記計算は次式で与えられる方法：
2002535023.tif 000016
ここで、ｇ（・）は非線型回帰、非線型部分最小二乗法、または人工ニューラルネットワークの何れかによって決定された非線型マッピングである。
【請求項４３】  請求項４１に記載の方法であって、各クラスについて別々のキャリブレーションが使用され；各キャリブレーションは、各測定値に割当てられたメンバーシップベクトルを利用することにより、キャリブレーションセットにおける全ての測定値を用いて作成される方法。
【請求項４４】  請求項４３に記載の方法であって、前記メンバーシップベクトルを使用して、ファジー解除によって、全てのクラスからｐ個の血液アナライト予測の最適な組合せを決定する方法。
【請求項４５】  請求項４４に記載の方法であって、前記ｐ個のキャリブレーションモデルの夫々が、全体のキャリブレーションを使用して作成される方法。
【請求項４６】  請求項４５に記載の方法であって、キャリブレーション測定値は、第ｋ番目のキャリブレーションモデルが計算される時に、第ｋ番目のクラスにおける夫々のメンバーシップによって重み付けされ；線形の場合には回帰係数を計算するために重み付けされた最小二乗法が適用され；因子ベースの方法の場合には共分散マトリックスが使用される方法。
【請求項４７】  請求項４４に記載の方法であって、前記ファジー解除は、血液アナライト予測のベクトルおよびクラスメンバーシップのベクトルから、一つのアナライト予測へのマッピングであり、また前記ファジー解除は下記のような変換として記述できる方法：
ｙ＝ｄ（ｃ、［ｙ1ｙ2ｙ3  ｙp］）
ここで、ｄ（・）はファジー解除関数であり、ｃはクラスメンバーシップベクトルであり、ｙkは第ｋ番目のキャリブレーションモデルの血液アナライト予測である。
【請求項４８】  請求項１５に記載の方法であって：更に、
オペレータに結果を報告し、全てのアルゴリズム事象を調整し、クラスに基づいて特性をモニターし、また必要に応じて規則を適合させるためのアルゴリズムマネージャを提供する工程を具備する方法。
【請求項４９】  請求項４８に記載の方法であって、クラス評価および血液アナライト予測の両方が前記アルゴリズムマネージャに報告される方法。
【請求項５０】  請求項４８に記載の方法であって：更に、
予測値が無効であること、または測定値が現存するクラスの一つに適合しないことを前記アルゴリズムマネージャによって前記オペレータに知らせる工程を具備し；エラーが機器、測定技術またはサンプルの何れに起因するものであるかどうかを決定するために、更なるスペクトル測定値が取られ；前記エラー検出および補正アルゴリズムは、更に多くのクラスが必要であるか、または前記機器がメンテナンスを必要とするかどうかを決定する方法。
【請求項５１】  請求項１２に記載のシステムであって、個人内および個人間に有意な変動がある非侵襲的用途に対して全スペクトルが使用されるシステム。