(57)【要約】  少なくとも１つの試料を分析し、多重統計モデルに基づく分光データの分析法を実行する方法であって、該方法は：ａ）少なくとも１つの第２光源が第１光源から分離されている、前記第１光源及び前記第２光源による分析されるべき前記又は各試料の照射と；ｂ）蛍光スペクトルが前記第１光源により放射された１以上の光ビームによる前記又は各試料の照射によりもたらされる、前記又は各試料の蛍光スペクトルの取得と；ｃ）透過及び／又は反射スペクトルが前記第２光源により放射された１以上の光ビームによる前記又は各試料の照射によりもたらされる、前記又は各試料の透過及び／又は反射スペクトルの取得と；ｄ）取得された前記蛍光スペクトルの第１取得データキューブへの統合と；ｅ）取得された前記透過及び／又は反射スペクトルの第２取得データキューブへの統合と；ｆ）前記第１キューブの取得データと前記第２キューブの取得データの第３融合データキューブへの融合と；ｇ）前記多重統計モデルの適用による前記第３キューブの融合されたデータの分解と；ｈ）前記多重統計モデルを前記融合されたデータに適用することにより生成されたデータによる、前記又は各試料を特徴づける少なくとも１つの指標の決定と；を含むことを特徴とする方法。そのような方法を実行する装置。【選択図】図１
2019503490.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの試料を分析し、多重統計モデルに基づく分光データの分析法を実行する方法であって、該方法は：
ａ）少なくとも１つの第２光源が第１光源から分離されている、前記第１光源及び前記第２光源による分析されるべき前記又は各試料の照射と；
ｂ）蛍光スペクトルが前記第１光源により放射された１以上の光ビームによる前記又は各試料の照射によりもたらされる、前記又は各試料の蛍光スペクトルの取得と；
ｃ）透過及び／又は反射スペクトルが前記第２光源により放射された１以上の光ビームによる前記又は各試料の照射によりもたらされる、前記又は各試料の透過及び／又は反射スペクトルの取得と；
ｄ）取得された前記蛍光スペクトルの第１取得データキューブへの統合と；
ｅ）取得された前記透過及び／又は反射スペクトルの第２取得データキューブへの統合と；
ｆ）前記第１キューブの取得データと前記第２キューブの取得データの第３融合データキューブへの融合と；
ｇ）前記多重統計モデルの適用によって前記第３キューブの融合されたデータの分解と；
ｈ）前記多重統計モデルを前記融合されたデータに適用することにより生成されたデータによる、前記又は各試料を特徴づける少なくとも１つの指標の決定と；
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記第１光源は各照射波長を有する光放射源である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第２光源は連続光源である、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記蛍光スペクトルは２５０ｎｍと８００ｎｍの間のスペクトルレンジに渡って取得されるスペクトルである、請求項１から３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記透過及び／又は反射スペクトルは４００ｎｍと２，５００ｎｍの間のスペクトルレンジに渡って、好ましくは４００ｎｍと１，１００ｎｍの間のスペクトルレンジ渡って取得されるスペクトルである、請求項１から４のいずれか記載の方法。
【請求項６】
前記第１光源によって出射される光ビームの数は１と８の間、好ましくは２と５の間である、請求項１から５のいずれか記載の方法。
【請求項７】
蛍光スペクトルは前面モードで取得される蛍光スペクトルである、請求項１から６のいずれか記載の方法。
【請求項８】
前記ステップｄ）はさらに前記蛍光スペクトル及び／又は前記透過及び／又は反射スペクトルを標準化する前のステップも含む、請求項１から７のいずれか記載の方法。
【請求項９】
実行される前記多重統計モデルはＴｕｃｋｅｒ型モデルである、請求項１から８のいずれか記載の方法。
【請求項１０】
前記又は各試料を特徴づける指標の前記決定は、前記分解データを前記指標に接続する較正モデルを適用することによりなされる、請求項１から９のいずれか記載の方法。
【請求項１１】
請求項１から１０のいずれかに記載の方法を実行する少なくとも１つの試料を分析する装置であって、該装置は：
第１光源と少なくとも１つの第２光源とを含み、前記少なくとも１つの第２光源は前記第１光源から分離されて、分析対象の前記又は各試料を照射する手段と；
蛍光スペクトルは前記第１光源により放射される１以上の光ビームによって前記又は各試料からもたらされる、前記又は各試料の前記蛍光スペクトルを取得する第１手段と；
透過及び／又は反射スペクトルは前記第２光源により放射される１以上の光ビームで前記又は各試料を照射することによってもたらされる、前記又は各試料からの前記透過及び／又は反射スペクトルを取得する第２手段と；
少なくともステップｄ）からｈ）を実行するように構成された１以上のプロセッサと；
を含むことを特徴とする装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は蛍光分析方法及び装置に基づいている。より具体的には、本発明は多重統計処理を種々の分光分析技術から取得した１組の分光データに適用して少なくとも１つの試料を分析する方法に関する。
【０００２】
本発明は特にアグリビジネス、医薬品産業、あるいは環境産業に適用されるがこれに限定されない。アグリビジネスにおいて、本発明は例えば、食品を準備する間の技術的、食品の栄養学的及び／又は毒物学的特性の研究や、該食品に課される農畜産的、生物学的あるいは技術的方法の研究を可能にする。より一般的には、本発明は試料の品質指標、及び／又は試料に課される方法を特徴づけるパラメータの決定に利用することができる。
【背景技術】
【０００３】
品質パラメータと呼ばれている食品の品質を示すパラメータの決定にはケモメトリックス法を使う分光分析が知られている。これに関連して、透過分光法及び／又は反射分光法を含む、吸収分光法はアグリビジネスの工場や未加工の農畜産物を受け入れる場所に装備される多くの装置に使われている。赤外線（ＩＲ）及び／又は近赤外線（ＮＩＲ）分野の吸収分光法は、特に、タンパク質、脂質、水分量、又は全糖類等の高濃度成分について食品内の内容の測定を評価できる。
【０００４】
従来、吸収分光法として知られ、使われる方法は分光分析データの統計的多変量解析法に基づいている。データが蛍光（励起蛍光マトリクス）の場合のように多次元であれば多重分析は多変量解析からの自然な延長となり、従って“ＰＡＲＡＦＡＣ”（“パラレルファクタ”）や“ＮＰＬＳ”（“Ｎ次元部分的最小二乗回帰”）等の多重統計モデルの使用に基づくものになる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、今日の数多くの産業手順は、特に所定の食品の技術的、栄養学的及び／又は毒性的特性の詳細な分析を実行するうえでこれらの試料を構成する原材料について固有の知識を必要とする。例えば、有害化学分子（アクリルアミド、マイコトキシン等）によるこれらの試料の汚染レベル、その機能（変性速度、団粒径等）を条件付けるタンパク質の構造、あるいは穀類の発芽状態（小麦のハグバーグフォーリングナンバー、モルトハウスにおける大麦の潜在的な発芽等）といった様々のパラメータを知ることが必要とされる。これらのパラメータを高精度で測定するには赤外線、可視光、紫外線を含むできるだけ広い電磁スペクトルフィールドにまたがって分光データを処理することが必要となる。しかし吸収分光法のみ用いて決定され、一般的には赤外線フィールドで適用される品質パラメータは、分析された試料について高精度の情報を与えない。例えば、このタイプの分光法はマイコトキシンやアクリルアミドの場合のようにトレース状態（＜０．５％）で存在する分子を定量化できない。
【０００６】
分析される食品の品質を、蛍光技術を用いてより明確に定量化する最先端技術の解決方法が知られている。例えば可視光（Ｖｉｓ）及び／又は紫外線（ＵＶ）フィールドで所定波長を有するビームに照射されると、試料はそれに応じて試料内に含有する成分に応じたビームを放射する。これらの放射ビームの測定に基づいて波長に従った、相当する蛍光スペクトルを取得できる。このように蛍光分光法はｐＨ変化、植物油の場合のような食品マトリックスの発熱、汚染分析、植物の成長や穀類発芽の特性解析等のトレンドを特徴づけることができる。取得した情報は分析された試料の技術的品質について種々のマーカーの評価も行える。
【０００７】
それが持つ感度にもかかわらず、蛍光分光法は吸収分光法がアクセスできるものと同じ品質パラメータを精度よく決定できない。特に、吸収分光法が原子間結合について情報を提供するのに対し、蛍光は分子構成について情報を提供する。例えば、糖はカルボニル分子間結合によって特徴付けることができ、赤外線で定量化できるが、糖は蛍光を発しないので、蛍光による定量化ができない。タンパク質は両方の技術により可視できるが、種々の構造：赤外線用アミド基及び特に蛍光トリプトファン等のアミノ酸芳香環により可能である。従って、所定の試料の表面上に放射される蛍光信号と吸収信号は一緒に使われる方が合理的であり、電磁スペクトルから決定される波長のビームで試料を照射することにより、試料の物理化学的状態に関するより大量の情報を判別できる。
【０００８】
しかしながら、これら両方の技術によるデータの「共同処理」、例えば、ＩＲとＮＩＲフィールドでの吸収分光法及びＶｉｓとＵＶフィールドでの蛍光分光法による処理は現時点で問題がある。何故ならば今の分析方法の有効性を維持するために制限されるからである。通常、２つの異なる技術によるデータ処理は個別になされる。それ故両方の分光法で得られた結果はその「共同使用」からもたらされる相乗効果と補完性の恩恵を受けない。それに加えて、２つの異なる分光技術によって取得されたデータの取り扱いや組合せは多くの技術的制約を受けて、関連する分析手法の実行を制限する。各技術の多変量分解ツールを適用することで取得される削減された変数を得ることでこの補完性の一部が解決するが、しかし元の削減されていない分光情報の全てを精度よくかつ確実に抽出できない。さらにこの情報には相関性がない。両方の技術からもたらされる重複を考慮すると、適用される処理に強い利点を与えないからである。この情報は補完的であるわけでもない。何故ならば抽出された情報を補強しないからである。最後に、これらのアプローチがせいぜい試料の分類や比較のみを可能にするのに対し、専門家にとっては指標の定量化がより大きな関心事であり有用である。両方の計測から恩恵を受けるには生産者、製造者、協力者が一般的に２つの異なるタイプのアナライザーを装備し、高いスタッフ、投資、物流コストがかかる可能性がある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
異なった技術を利用するうえの困難や制限を克服するために、本発明は少なくとも１つの試料を分析する方法を提案し多重統計モデルに基づいて分光データを分析する方法を実行することを目的とし、該方法は：
ａ）少なくとも１つの第２光源が第１光源から分離されている、前記第１光源及び前記第２光源による分析されるべき前記又は各試料の照射と；
ｂ）蛍光スペクトルが前記第１光源により放射された１以上の光ビームによる前記又は各試料の照射によりもたらされる、前記又は各試料の蛍光スペクトルの取得と；
ｃ）透過及び／又は反射スペクトルが前記第２光源により放射された１以上の光ビームによる前記又は各試料の照射によりもたらされる、前記又は各試料の透過及び／又は反射スペクトルの取得と；
ｄ）取得された前記蛍光スペクトルの第１取得データキューブへの統合と；
ｅ）取得された前記透過及び／又は反射スペクトルの第２取得データキューブへの統合と；
ｆ）前記第１キューブの取得データと前記第２キューブの取得データの第３融合データキューブへの融合と；
ｇ）前記多重統計モデルの適用によって前記第３キューブの融合されたデータの分解と；
ｈ）前記多重統計モデルを前記融合されたデータに適用することにより生成されたデータによる、前記又は各試料を特徴づける少なくとも１つの指標の決定と；を含むことを特徴とする。
【００１０】
統合又は分離が可能な様々の追加の特徴によれば：
−前記第１光源は各照射波長を有する光放射源である。
−前記第２光源は連続光源である。
−前記蛍光スペクトルは２５０ｎｍと８００ｎｍとの間のスペクトルレンジに渡って取得されるスペクトルである。
−前記透過及び／又は反射スペクトルは４００ｎｍと２，５００ｎｍとの間のスペクトルレンジに渡って、好ましくは４００ｎｍと１，１００ｎｍとの間のスペクトルレンジ渡って取得されるスペクトルである。
−前記第１光源によって出射される光ビームの数は１と８の間、好ましくは２と５の間である。
−蛍光スペクトルは前面モードで取得される蛍光スペクトルである。
−前記ステップｄ）はさらに前記蛍光スペクトル及び／又は前記透過及び／又は反射スペクトルを標準化する前のステップも含む。
−実行される前記多重統計モデルはＴｕｃｋｅｒ型モデルである。
−前記又は各試料を特徴づける指標の前記決定は前記分解データを前記指標に接続する較正モデルを適用することによりなされる。
【００１１】
本発明はさらに本発明にかかる方法を実施するために少なくとも１つの試料を分析する装置を提案することを目的とし、該装置は：
第１光源と少なくとも１つの第２光源とを含み、前記少なくとも１つの第２光源は前記第１光源から分離されて、分析対象の前記又は各試料を照射する手段と；
蛍光スペクトルは前記第１光源により放射される１以上の光で前記又は各試料を照射することによってもたらされる、前記又は各試料の前記蛍光スペクトルを取得する第１手段と；
透過及び／又は反射スペクトルは前記第２光源により放射される１以上の光ビームで前記又は各試料を照射することによってもたらされる、前記又は各試料の前記透過及び／又は反射スペクトルを取得する第２手段と；
ステップｄ）からｈ）を実行するように構成された１以上のプロセッサと；を含むことを特徴とする。
【００１２】
本発明の他の特徴、詳細及び効果は例として示された添付の図面を参照して記載される明細書を読むことで明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施例にかかる分析装置の原理図である。
【図２】取得データキューブのスペクトルデータの統合を定義する図である。
【図３】様々な実施例による、少なくとも１つの融合化データキューブへの取得データの統合と融合を定義する図である。
【図４】様々な実施例による、少なくとも１つの融合化データキューブへの取得データの統合と融合を定義する図である。
【図５】様々な実施例による、少なくとも１つの融合化データキューブへの取得データの統合と融合を定義する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明にかかる方法の第１ステップａ）は複数の光源による１以上の試料の照射を含む。図１は本発明にかかる方法を実行するための装置Ａの簡略図を示す。図示されるように、試料Ｅが支持台Ｈに配置される。前記試料は個体、粉体、透明容器に入れた液体等であっても良い。支持台Ｈは光放射に対し透明又は部分的に透明である。
【００１５】
装置Ａは前記支持台Ｈの一方側に配置されＥを照射するように構成された第１光源Ｓ１を含む。前記第１光源は個々の照射波長を有する励起光の放射源であることが有利である。好ましくは、個々の光源が様々な波長の単色光のビームを放射する。本発明によれば、第１光源によるＥの照射により蛍光スペルトルを発生させることができる。蛍光分光法は試料に向けて所定波長の光ビームを放射することを含む。この光ビームは通常可視光（Ｖｉｓ）及び／又は紫外線（ＵＶ）フィールドで少なくとも１つの波長を有し、試料に含まれる成分を励起する。前記光ビームを特徴付ける波長は通常は２５０ｎｍから８００ｎｍのスペクトルレンジに渡る。波長λｅｘｃｉｔａｔｉｏｎに相当する各励起光ビームに対して、試料はいくつかの波長λｅｍｉｓｓｉｏｎに相当する複数の放射ビームを含む、蛍光スペクトルと呼ばれるフルスペクトルを放射する。これらのビームは一般的に２つの寄与を含む：１つは、弾性散乱に起因して照射ビームと同じ波長を有することであり；他は、相当する放射ビームが波長λｅｍｉｓｓｉｏｎがλｅｘｃｉｔａｔｉｏｎより大きいことで特徴付けられる、蛍光に起因して多色であることである。蛍光スペクトルはさらに自家蛍光スペクトル又は特定のケースでは、試料に付加されたマーカーにより誘発された蛍光スペクトルも含む。
【００１６】
限定されない方法において、前記第１光源の照射ビームを発生する前記第１光源は単一の単色放射源、３以上の多数の単色放射源、又は１以上の多色光源を含む。第１光源は１以上の発光ダイオードを含むことが有利である。Ｓ１は従ってより高い強度が必要な場合１以上のレーザー源を有することもできる。図１に示されるように、Ｓ１は別の光源Ｓ１２を、より一般的にはＳ１から分離された、いくつかの他の光源を含んでも良い。好ましくは、これに限定されないが、前記光ビームの波長は２５０ｎｍから８００ｎｍである。一般的には、励起光ビームはできる限り最大幅のＵＶ−可視スペクトルをカバーするように選択された波長を有する。放射源の数に従って、これら励起ビームは赤外線、可視光及び紫外線フィールドをカバーするスペクトルレンジをラフにサンプリング（数十波長）及び／又は細かにサンプリング（数百波長）できる。第１光源から放射される光ビームの数は１から８、好ましくは、２から５である。
【００１７】
蛍光スペクトルは前面モードで取得される方が有利である。前面モードでの蛍光の特定の利用はリアルタイムでこの方法を適用できる効果がある。それに加えて前記又は各試料によって放射される前面蛍光スペクトルの取得は試料の準備につながる分析誤差を生じない。本発明にかかる方法によって取得された結果はそれ故精度がより高く、より早く決定される。
【００１８】
装置Ａはさらに試料Ｅを照射するように構成された第２光源Ｓ２を含む。光源Ｓ２によるＥの照射は上記に詳細に述べたように光源Ｓ１によるＥの照射の前後でよい。Ｓ２は例えばタングステン、ハロゲン、又はタングステンハロゲンランプ等の多色光源である連続光源であるのが好ましい。光源Ｓ２はその波長が電磁スペクトルの広いスペクトルレンジに渡って分布する連続ビームを放射するように構成される。Ｓ１は４００ｎｍから２５００ｎｍの、好ましくは４００ｎｍから１，１００ｎｍのスペクトルレンジに渡って試料を照射するように構成される。このスペクトルレンジは可視光、赤外線及び／又は近赤外線フィールドを含む。さらに照射モジュールＭＩも光源Ｓ２に加えられてＳ２によって放射されたビームを試料Ｅに向かわせる。これらのビームは、以下に述べるように、取得手段ＭＡによって検出される前に試料によって吸収される。
【００１９】
本発明によれば、光源Ｓ２によるＥの照射は吸収スペクトルを発生することを可能にする。これらの吸収信号は、特に、透過及び／又は反射信号を含むことができる。吸収スペクトルは、入射ビーム例えば赤外線ビームが照射されるいかなる原料も、これらのビームの一部を反射するか、これらのビームの一部を吸収するかあるいはこれらのビームの一部を透過する原理に基づいている。より具体的には、吸収分光法は特定の波長の光エネルギーを吸収する原子結合の特性に基づいている。
【００２０】
第２光源は試料に対して第１光源と同じ側に配置でき、他のどの方向に沿っても配置できる。第１光源と第２光源は試料Ｅ及び／又は支持台Ｈの２つの異なる側に沿って配置されている。最終的に、紫外線、可視光、赤外線及び／又は近赤外線フィールドで取得された１組のスペクトルを分析するように構成された、例えば１つの同じ測定チャンバーと単一の分光計を含む、単一の装置の使用によって、１つの同じ試料について得られるデータの一貫性を高めることができる。
【００２１】
本発明にかかる方法の第２ステップｂ）及び第３ステップｃ）は前記又は各試料の蛍光及び吸収スペクトルの取得を含む。
【００２２】
本発明によれば、試料によりもたらされる蛍光スペクトルと吸収スペクトルのセットが取得手段ＭＡで捕捉される。前記手段ＭＡは試料によって放射され、反射され、伝達される、前記試料の照射によってもたらされる光ビームを検出し計測する。手段ＭＡは例えば物理的に分離するかどうかは問わず１以上の測定ステーションを備え、試料によってもたらされる蛍光スペクトルと吸収スペクトルの取得を可能にする。手段ＭＡは単一の測定ステーションに共同に設置され、試料Ｅからの任意のタイプの放射を適正に受けるように適切に配置される。これにより、原料から抽出した同一の試料の分析を容易にしてより効果的な方法を実現し、分析に必要な時間を短縮し、原料に関する分光分析データの相関関係を改善できる。
【００２３】
Ｅから放射される蛍光信号と吸収信号は通信手段ＭＣを介して１以上のプロセッサＰへ伝送される。通信手段ＭＣは、例えば光ファイバー、イーサネット（登録商標）、ＰＬＣタイプの有線接続、例えばＷｉ−Ｆｉ（登録商標）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）タイプの無線接続、あるいは本発明を実施するために好ましい原料によって変化する他の接続タイプを含むことができる。プロセッサＰはそれ自体が信号処理装置、スペクトルで放射される光ビームを分解するように構成されたスペクトル分光計、又は該方法に適合する他の処理機器を含む。より一般的には、Ｐは装置Ａによって取得されたスペクトルからケモメトリック情報を抽出できるデータ処理手段（例えば適切にプログラムされたコンピュータ）を含む。信号は通常測定対象とみなす品質パラメータに相関する情報を抽出可能とするケモメトリック法により分析される。これらの相関は多くの食品に存在しており、その内容が変化するために出現する。例えば、食品の天然成分（ビタミン類、タンパク質、及び他の天然成分、意図的であるかどうかは問わない添加成分）からの内在蛍光及びその反射率は時間とともに変化する一方、それと同じ時間にわたって、新規分子の形成によって新規信号が出現する。それ故に前記相関は分光分析によるその特徴付けの一部として重要な役割を果たす。
【００２４】
本発明にかかる方法の第４ステップｄ）及び第５ステップｅ）は取得データの第１キューブ及び第２キューブにそれぞれ取得される蛍光スペクトル及び吸収スペクトルの統合を含む。
【００２５】
一旦、分析される試料に対して蛍光、透過及び／又は反射スペクトルが取得されると、集めたデータはデータキューブに統合される。定義上、前記データキューブは「励起蛍光マトリックス」（ＥＥＭ）と呼ばれるいくつかのマトリクスを含む。前記マトリクスは１つの試料に渡って取得された全てのスペクトルを含むように構築されている。特に、ＥＥＭは双方向テーブルとすることができ、該テーブルは「励起光 ｘ 蛍光 ｘ 強度」の形式で３次元スペクトルによって表すことができる。１以上の蛍光スペクトルを取得する特定ケースでは、取得データキューブは通常３次元の「励起光 ｘ 蛍光 ｘ 試料」を含む。
【００２６】
本発明にかかるスペクトルデータをデータキューブに統合するモードを図２に示す。所得したデータをデータキューブに統合することによって方法の以下に示すステップで多変量分解ツールよりもはるかに強力な多重分析方法を適用することを可能にする。
【００２７】
蛍光データの取得中、蛍光測定結果は第１取得データキューブＣ１又は「蛍光キューブ」と呼ばれる３次元データキューブ「Ｉ ｘ Ｊ ｘ Ｋ」に統合される。前記３次元のそれぞれは所定のモードに相当する。エントリー数「ｉ」から成るＣ１のモードＩは前記又は各サンプルの蛍光スペクトルを取得するステップの期間第２光源によって照射される試料の数に関連付けられる。エントリー数「ｊ」から成るＣ１のモードＪは発光波長の数「ｊ」に関連付けられて、これらの波長のそれぞれは第１光源による１以上の試料の照射後に該１以上の試料から放射されるビーム成分の１つに相当する。エントリー数「ｋ」から成るＣ１のモードＫは励起波長の数「ｋ」に関連付けられて、これらの波長のそれぞれは１以上の試料を照射するために使われる光ビーム相当する。取得される蛍光データはこのように３次元キューブに統合され、これらの次元は３つのモード「励起光 ｘ 蛍光 ｘ 試料」に相当する。
【００２８】
吸収データの取得期間中、吸収測定は第２取得データキューブＣ２又は「吸収キューブ」と呼ばれる２次元データキューブ「Ｉ ｘ Ｌ」に統合される。前記２つの次元のそれぞれは所定のモードに相当する。エントリー数「ｉ」から成るＣ２のモードＩは前記又は各サンプルの透過及び／又は反射スペクトルを取得するステップの期間第１光源によって照射される試料の数に関連付けられる。エントリー数「ｌ」から成るＣ２のモードＬは吸収波長の数「ｌ」に関連付けられて、これらの波長のそれぞれは第２光源による１以上の試料の照射後に該１以上の試料から放射されるビーム成分の１つに相当する。取得される蛍光データはこのように２次元キューブ「Ｉ ｘ Ｌ」に統合され、モード「蛍光 ｘ 試料」に相当する。
【００２９】
本発明にかかる方法の第６ステップｆ）は第１キューブのデータと第２キューブのデータの、融合データと呼ぶ第３キューブ内の融合を含む。
【００３０】
データの統合と融合のための３モードはこのように提案される。定義されるように、データ統合の第１モードは取得データの物理特性を順守する利点がある。以下に定義するデータの統合のための第１及び第３モードの重要な技術的効果は、２つの分光技術のそれぞれによって別々に取得されたスペクトルデータの線形性を維持することである。これらの実施例は第１データキューブと第２データキューブの融合中吸収データと蛍光データとの間の相関を維持することもできる。これらの相関は重要である。何故ならば、それらの相関は所定の試料に対し、紫外線／可視光の蛍光スペクトルと可視光／近赤外線の透過スペクトルとを接続する情報を含むことができるからである。この情報は、例えば、生産物の被分析物濃度、物理化学的構造、又は機能性や官能性である。この情報は特に分析される試料に特有の品質基準を定義するために有用であり、吸収スペクトルだけを、あるいは蛍光スペクトルだけを使用することでアクセスすることが困難である。
【００３１】
図３に示されるように、本発明にかかる実施例は第１取得データキューブと第２取得データキューブを融合データと呼ぶ１つの同じ第３データキューブＣ３１に結合することを含む。
【００３２】
ステップ３．１の期間、キューブＣ２が３次元キューブＩ ｘ Ｌ ｘ Ｌに変換され、キューブＩ ｘ ＬがモードＬ ｘ Ｌに応じたキューブＩ ｘ Ｌ ｘ Ｌの対角面を構成し、対角線は蛍光キューブのｋ番目の放射源の弾性散乱によって形成される対角線に等しい次元を有する。ステップ３．２の期間、このキューブＩ ｘ Ｌ ｘ Ｌは寸法Ｉ ｘ Ｊ ｘ ＫのキューブＣ１に連結されてキューブＣ３１を形成する。キューブＣ３１の他のエントリーはゼロに等しい数値で満たされる。この連結はモードＬをモードＪ、Ｋと整列させて融合されたデータの前記キューブＣ３を構成する。従ってキューブＣ３１は次元Ｉ ｘ （Ｋ＋Ｌ） ｘ （Ｋ＋Ｌ）のキューブであり、左上部は３次元サブキューブの形で蛍光データを含み、対角面の一部がモード（Ｋ＋Ｌ） ｘ （Ｋ＋Ｌ）に従った対角サブプレーンの形式で吸収データを含む。
【００３３】
データの統合はＣ２のモードＬがＣ１のモードＪ，Ｋと整列するので、キューブＣ１、Ｃ２の最初の共通モードを順守するという利点がある。これらのモードは発光波長、励起波長にそれぞれ相当するので、蛍光スペクトルにより取得されたデータと吸収スペクトルにより取得されたデータとの間の相関が維持される。
【００３４】
図４、５によれば、本発明にかかる２つの他の実施例はキューブＣ２を置換する。ステップ４．１及び５．１によれば、キューブＣ２が「ｋ」回複製されて中間３次元キューブＩ ｘ Ｌ ｘ Ｋを形成する。この中間３次元キューブＩ ｘ Ｌ ｘ Ｋは従って次元Ｉ ｘ Ｊ ｘ ＫのキューブＣ１と共通の２タイプのエントリーを含む。これらの２つの３次元キューブは２つの共通モードを有し、融合データの単一かつ同一の３次元キューブで分析される試料数「ｉ」に相当するモードＩを維持するように複数通りの組合せが可能である。
【００３５】
図４に示すように、第１の可能性はステップ４．２及び４．３に従った手順からなり、中間キューブＩ ｘ Ｌ ｘ ＫをキューブＣ１と並置させる。これら２つの３次元キューブのモードＪ、Ｌを整列させることで蛍光と吸収の全てのデータを含むＩ ｘ Ｋ ｘ （Ｊ＋Ｌ）の３次元キューブが得られる。
【００３６】
図５に示すように、別の可能性はステップ５．２及び５．３に従った手順からなり、中間キューブＩ ｘ Ｌ ｘ ＫをキューブＣ１と並置させる。共通のモードＫに従ってこれら２つの３次元キューブのモードを整列させることで蛍光と吸収の全てのデータを含むＩ ｘ Ｌ ｘ Ｊの３次元キューブＣ３３が得られる。これは例えばマトリクスの積数を「ｋ」とすることで行うことができる。
【００３７】
他の融合モードを使っても３次元融合データキューブを形成し同様の技術的利点の特徴を得ることができる。
【００３８】
本発明によれば、取得された分光分析データの統合は種々の前処理のサブステップを先行させることができる。例えば、蛍光スペクトルに前処理を施してレイリー散乱とも呼ばれる弾性散乱による寄与を考慮することができる。これらの寄与は一般化線形モデルによって算出され、取得されたスペクトルから減算される。レイリー散乱の減算は一般的にはほとんどの分析法において必要とされ、本発明の方法の一部として適用される。しかし、散乱の減算は本発明において必ずしも望ましいものではない。さらに、弾性散乱の寄与は「純粋」な蛍光スペクトルを利用するために、数学的な処理によって除去できる。あるいは、弾性散乱強度は後で利用するために、例えば、試料を特徴付ける指標を計算中に付加することができる。種々の励起波長に相当する初期の弾性散乱強度は以下の方法のステップで取得する情報と組合わせて再利用することができる。
【００３９】
取得されたスペクトルはＭＳＣ（多重散乱補正）、又はＳＮＶ（標準正規変量）を使って前処理できる。定義された前処理は本発明にかかるデータキューブにも適用できる。
【００４０】
本発明にかかる方法の第７ステップｇ）は多重統計モデルの適用による第３キューブの融合データの分解を含む。ケモメトリックプロセスの種々のタイプに従ってデータの分解を進行できる。分解されるデータキューブのサイズと次元に従って、多変量法は多重法から区別される。ＰＬＳやＰＣＡ等の多変量法は、通常２次元キューブに従った統合データに適するデータ低減方法である。それらは、通常次元の１つにかかる初期キューブの事前折り畳み（ｐｒｉｏｒ  ｆｏｌｄｉｎｇ）や、取得データの連結や、そして分析それ自体に関わる。Ｔｕｃｋｅｒ、ＮＰＬＳ、又はｍＰＣＡ等の多重方法は２次元以上のキューブへデータ統合するのに適したデータ低減方法である。それ故、それらは本来多重次元であり、上記に定義されたステップによる分析方法によってもたらされたデータキューブに直接使用できる。
【００４１】
２データキューブよりもむしろ単一の融合データキューブに多重統計モデルを適用することにより、分析方法のソフトウェアの有効性を向上することができるとともに、前記データを分解できる可能性が、固有の相関を維持しながらそれらの相関から分析された試料についてのより精度の高い情報を推定することを可能にする。
【００４２】
従って本発明は迅速かつより効率的な分析方法を提供する。同様に、そのような方法を実行する分析装置はよりシンプルでより安価な設備、そして結果的には業界の要請にマッチした最先端技術の設備を必要とする。本発明はさらに食品の生産期間中に迅速かつ合理的な決定を下すことを容易にする。
【００４３】
革新的対処法として本発明は新規の多重分解技術を全ての融合化された未加工のデータに適用する。融合化されたデータの３次元キューブの分解を行うために適用される多重処理はＴｕｃｋｅｒ３モデルであるのが有益である。Ｔｕｃｋｅｒ３モデルはテンソルＸ「Ｉ ｘ Ｊ ｘ Ｋ」を３つの２次元キューブへ及び２つのデータキューブへ分解できる。特に各要素ｘｉ，ｊ，ｋは以下のように分解される：
【００４４】
【数１】
2019503490.tif 000003
【００４５】
ここで、
ａｉ，ｐ、ｂｊ，ｑ、ｃｋ，ｒはそれぞれ、マトリクスＡ「Ｉ ｘ Ｐ」、Ｂ「Ｊ ｘ Ｑ」及びＣ「Ｋ ｘ Ｒ」の要素、
ｅｉ，ｊ，ｋは、残留キューブＥ「Ｉ ｘ Ｊ ｘ Ｋ」の要素、
ｇｐ，ｑ，ｒは、相互作用キューブＧ「Ｐ ｘ Ｑ ｘ Ｒ」の要素であり、「コアアレイ」とも呼ばれる。
【００４６】
いずれの場合も、マトリクスＡ、Ｂ、Ｃの１つが「スコア」マトリクスと呼ばれるマトリクスであり縮小データである一方、他は「ローディング」マトリクスと呼ばれる。例えば、モードＩが試料のモードであれば、マトリクスＡ「Ｉ ｘ Ｐ」は「スコア」マトリクスとなり、この「スコア」マトリクスが代表「スコア」数「ｐ」により各試料「ｉ」を定義することができる。前記「スコア」は本発明において引き続き使用される。ローディングマトリクスＢ及びＣ自体はそれぞれモードＪ、Ｋの寄与を表し、一方キューブＧは３つのモード間の相互作用を表している。
【００４７】
好ましくは、しかし限定されない方法において、本発明はＴｕｃｋｅｒ２又はＰＡＲＡＦＡＣタイプの多重分解にも適用される。これらの２つのモデルはＴｕｃｋｅｒ３の特定ケースを構成する。
【００４８】
本発明にかかる方法の第８ステップｈ）は、前記多重統計モデルを前記融合データに適用することから得られるデータにより前記又は各サンプルを特徴づける少なくとも１つの指標の決定を含む。本発明にかかるステップｇ）で生じる「スコア」マトリクスは分析された試料又は変数のセットにより分析された試料を特徴づけることができる。前記変数はそれ自体が回帰モデルを介して前記少なくとも１つの指標に接続される。前記回帰モデルを１以上の新規試料について得られた「スコア」に適用することでこれらの試料の指標値を得ることができる。
【００４９】
適用される２例を使って本発明の２、３の技術的結果を以下に明示する。これらの２例は、本発明にかかる方法を実行しないで得られるパフォーマンスに関して、本発明にかかる方法を使って試料の特徴を推定する場合のパフォーマンスの改善を示している。
【００５０】
第１の例は蛍光スペクトルと蛍光スペクトルの結合された分析を介して得られるスコアの多重線形結合により得られた結果に関し、小麦試料例えばグルテンにおけるタンパク比の予測を得ることに関する。
【００５１】
第１の例は、２０の小麦試料の分析を考える。各試料はそれぞれ２８０ｎｍ，３４０ｎｍ，３８５ｎｍ及び４５０ｎｍの光ビームを放射する４つの発光ダイオードＬＥＤにより照射される。これら光ビームの照射により２５０ｎｍから８００ｎｍの電磁スペクトルレンジに渡って２０の小麦試料に関連する蛍光スペクトルを含むフル発光スペクトルを取得する。各試料はその後８００ｎｍから２５００ｎｍのスペクトルレンジに渡って拡散する連続ビームを放射するハロゲン／タングステンランプによって照射される。このビームの照射により２５０ｎｍから８００ｎｍの同じ電磁スペクトルレンジに渡って２０の小麦試料の透過及び／又は反射スペクトルを含むフル発光スペクトルを取得する。取得されたスペクトルは具体的には１以上のプロセッサを使うシグナルアナライザによって処理される。具体的には、蛍光スペクトルは弾性散乱が除かれ標準化された前処理が施される。この標準化は例えばＳＮＶタイプの標準化である。最良の実行方法によればスペクトルの前処理は蛍光スペクトル及び吸収スペクトルをデータキューブへ統合する前の任意の時間に実行できる。この前処理が終わると蛍光スペクトルは第１取得データキューブと呼ぶ１つの３次元キューブに統合される。該３次元キューブのエントリー数はそれぞれが試料数、励起ビーム数、及び取得された蛍光ビーム数に相当する前記次元に関連付けられており、それはモード「試料 ｘ 励起光 ｘ 蛍光」のキューブである。例えば、キューブＣＦ１は２０ ｘ ４ ｘ ５５０から成りエントリー数は４４，０００である。ＳＮＶ（標準正規変量）標準化を使って前処理された吸収スペクトルは、第２取得データキューブと呼ばれる１つの双方向キューブＣＡ０に統合され、エントリー数は試料数及び蛍光数にそれぞれ相当する前記次元に関連付けられて、それはモード「試料 ｘ 蛍光」のキューブである。例えば、前記キューブＣＡ０は２０ ｘ １，７００即ち３４，０００のエントリー数からなる。キューブＣＡ０は４回複製されてサイズが２０ ｘ ４ ｘ １，７００のキューブＣＡ１を形成する。言い換えるとＣＡ１は１３６，０００のエントリーにより構成される。
【００５２】
本願において、ＣＦ１とＣＡ１はその後蛍光モードに応じて１組とされ、サイズ２０ ｘ ４ ｘ ２，２５０のモード試料 ｘ 励起光 ｘ 蛍光のキューブＣＦＡ１を取得する。キューブＣＦＡ１はその後、例えばＴｕｃｋｅｒ２タイプのアルゴリズムを適用して分解されサイズ２０ ｘ １５のスコアマトリクスを取得する。言い換えれば、２０試料のそれぞれに１５スコアファクタを取得する。スコアマトリクスはその後サイズ２０ ｘ １のベクトルと関連付けられる。前記ベクトルは各試料で測定され、多数の線形回帰を介して取得されたグルテン比率（パーセント）の分析結果を含む。
【００５３】
これらの特定の統合モードを適用することで、大量の情報をそこから抽出できる。この情報は小麦品質パラメータについて赤外線のみによる較正の質及び蛍光のみから取得する較正の質を含むだけでなく、上記３次元構造を使って取得した較正とともに２つの技術に対し別々に取得されるスコアの結合により得られる較正も含む。この回帰分析の統計的パフォーマンスを以下のテーブルに示す。
【００５４】
下記表１は、Ｒ２と較正エラー（ＲＭＳＥＣ及びＲＭＳＥＣＶ）の数値を使って最新技術による代表的方法で得られたパフォーマンスを特徴づけるテーブルを示す。
【００５５】
【表１】
2019503490.tif 000004
【００５６】
この方法でもたらされる技術的改善を特徴付けるために、同様の回帰分析が論文により従来から使用される方法によって取得された。具体的には：ＡＣＰにより吸収データで前処理された双方向テーブルを分解し、２０ ｘ ５のスコアマトリクスＭＡ１を準備して多重線形回帰分析を実行する。さらに：ＰＡＲＡＦＡＣにより蛍光データで前処理されたキューブＣＦ１を分解し、２０ ｘ ６のスコアマトリクスＭＦ１を準備して多重線形回帰分析を実行する。その後２つのマトリクスＭＡ１、ＭＦ１を連結してサイズ２０ ｘ １１のマトリクスＭＦＡ１を形成し多重線形回帰分析を実行する。回帰分析はこのように実行されて小麦試料のそれぞれについてタンパク比率を予測する本発明の主題を構成するアプローチと比較される。パフォーマンスの比較を下記表２に示す。表２は予測パフォーマンスの明確な改善を実証している。２０試料の蛍光スペクトル及び透過スペクトルの取得により生成する分光データを分析する、本発明にかかる方法を適用して得られたＲ２、ＲＭＳＥＣ、Ｒ２ＣＶ、ＲＭＳＥＣＢの各数値は、蛍光スペクトルの取得のみあるいは透過スペクトルの取得のみから得られたデータを分析する、従来の方法を適用して得られた数値よりも全て大きいと考えられる。
【００５７】
【表２】
2019503490.tif 000005
【００５８】
適用の第２例は上記第１例に近いが第１例とは分離され、小麦試料のタンパク比率を予測するために蛍光スペクトルと蛍光スペクトルの分析を結合して得られるスコアの多重結合から得られた結果に関する。
【００５９】
各試料は２８０ｎｍ、３４０ｎｍ、３８５ｎｍ、４５０ｎｍで各光ビームを放射する４つのＬＥＤにより連続して照射される。前記光ビームのそれぞれに対し、フル発光スペクトルが２５０ｎｍから８００ｎｍのレンジに渡って取得される。各試料はその後８００ｎｍから２，５００ｎｍのスペクトルレンジに渡ってハロゲン／タングステンランプにより照射され相当する吸収スペクトルが同じレンジに渡り取得される。蛍光スペクトルは弾性散乱が除去され、ＳＮＶ（標準正規変量）を使った標準化により前処理され、２０ ｘ ４ ｘ ５５０のサイズのモード「試料 ｘ 励起光 ｘ 蛍光」の１つの第１データキューブＣＦ２に統合される。吸収スペクトル自体はＳＮＶ（標準正規変量）を使った標準化により前処理され、２０ ｘ １，７００のサイズのモード「試料 ｘ 蛍光」の第２データキューブＣＦ２に統合される。吸収データの前記テーブルは４回複製されて得られた４つのテーブルは組にされてサイズ２０ ｘ ４ ｘ １，７００の新規キューブＣＡ２を形成する。励起モードにかかるマトリクスの積がキューブＣＦ２、ＣＡ２の間に生成されてサイズ２０ ｘ ５５０ ｘ １，７００のモード「試料 ｘ 蛍光 ｘ 蛍光」のキューブＣＦＡ２を取得する。その後このキューブはＰＡＲＡＦＡＣのアルゴリズムを適用することで分解され、サイズ２０ ｘ １５のスコアマトリクス「試料 ｘ ファクタ」の取得を可能にする。その後スコアマトリクスは多重線形回帰分析を介して各試料で測定されたタンパク比率（％）の分析結果を含むサイズ２０ ｘ １のベクトルと関連付けられる。この回帰分析の統計的パフォーマンスを以下の表３に示す。下記表はＲ２と較正エラー（ＲＭＳＥＣ及びＲＭＳＥＣＶ）の数値を使って最新技術による代表的方法で得られたパフォーマンスを特徴付けるテーブルを示す。
【００６０】
【表３】
2019503490.tif 000006
【００６１】
この方法によりもたらされる技術的改善を特徴付けるために、同様の回帰分析を最先端技術の論文に通常使用される方法によって取得した。具体的には：ＡＣＰにより吸収データで前処理された双方向テーブルを分解し、２０ ｘ ５のスコアマトリクスＭＡ１を準備して多重線形回帰分析を実行する。さらに：ＰＡＲＡＦＡＣにより蛍光データで前処理されたキューブＣＦ１を分解し、２０ ｘ ６のスコアマトリクスＭＦ１を準備する。その後多重線形回帰分析を実行する。最後に：２つのマトリクスＭＡ１、ＭＦ１を連結してサイズ２０ ｘ １１のマトリクスＭＦＡ１を形成し多重線形回帰分析を実行する。回帰分析はこのように実行されて本発明の主題を構成するアプローチと比較され、テーブル４に表すように、予測パフォーマンスの改善を実証する。
【００６２】
要約すると、本発明は１以上の所定の試料を分析するために異なる２つの分光分析技術によって得られたスペクトルデータの「共同処理」を最適化できる分析方法に関する。具体的には、定義される分析方法及びその種々の実施例は２つの技術特に吸収スペクトルと蛍光スペクトルの同時使用によりもたらされる制約を調整することを目的とする。本発明は従って１以上の試料の品質を特徴付けるより精度の高い指標を取得するための画期的な分析方法を提案する。本発明はさらにそのような分析方法を実行する分析装置を提案する。
【００６３】
当然ながら、具体的ニーズを満たすために当業者は先行する開示に修正を加えることができる。
【００６４】
本発明は具体的な実施例を参照して上記のように定義されたが、本発明はその具体的実施例に限定されることなく本発明の応用分野に位置づけられる修正は当業者にとって明らかである。
【図１】
2019503490.tif 000007
【図２】
2019503490.tif 000008
【図３】
2019503490.tif 000009
【図４】
2019503490.tif 000010
【図５】
2019503490.tif 000011
【国際調査報告】
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2019503490.tif 000014
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