(57)【要約】  連続監視用途でのリアルタイム又はほぼリアルタイムの報告に焦点を当てた用途に関連した検出イベントの識別のためのシステム及び方法が提供される。コントローラは、複数のセンサからデータを取得し、イベントが発生したかどうかを判定するべく最近のデータをバックグラウンドデータと比較する。本開示の一実施形態に係るシステムは、少なくとも規定の最小数のセンサが同時に検出イベントを報告するときに、関心あるイベントを検出したと考えられる。【選択図】図２
2019520557.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサシステムであって、
複数のカラーセンサデバイスと、
前記複数のカラーセンサデバイスに結合されたコントローラデバイスであって、前記コントローラデバイスが、
前記複数のカラーセンサデバイスからのデータを所定の期間にわたって収集し、
収集したデータに基づいて前記複数のカラーセンサデバイスにおける各カラーセンサデバイスに関する応答閾値を決定し、
前記収集したデータにおける第１の所定量の現在のデータを、前記収集したデータにおける第２の所定量の最近のデータと比較し、
前記応答閾値及び前記第１の所定量の現在のデータと前記第２の所定量の最近のデータとの間の比較に基づいて、前記複数のカラーセンサデバイスにおけるカラーセンサデバイスのいずれかが潜在イベントを検出したかどうかを判定し、
前記複数のカラーセンサデバイスにおける少なくとも２つのカラーセンサデバイスが前記潜在イベントを検出した場合に、前記潜在イベントが発生したと判定する、
ように構成される、コントローラデバイスと、
を備える、センサシステム。
【請求項２】
前記コントローラデバイスがさらに、
前記収集したデータに基づいて、バックグラウンドウィンドウ、アクティブウィンドウ、及びスナップウィンドウを生成する
ように構成される、請求項１に記載のセンサシステム。
【請求項３】
前記バックグラウンドウィンドウ、前記アクティブウィンドウ、及び前記スナップウィンドウが、時間の経過に伴い継続的に更新されるスライディングウィンドウである、請求項２に記載のセンサシステム。
【請求項４】
前記カラーセンサデバイスが、対象のクラス間で異なった反応をする複数のインジケータを備える、請求項１に記載のセンサシステム。
【請求項５】
前記コントローラデバイスが、標準偏差技術を用いて各カラーセンサデバイスに関する応答閾値を決定するように構成される、請求項１に記載のセンサシステム。
【請求項６】
前記コントローラデバイスがさらに、前記複数のカラーセンサデバイスにおける各カラーセンサデバイスにおける各インジケータの各カラーチャンネルに関する標準偏差を決定するように構成される、請求項５に記載のセンサシステム。
【請求項７】
前記コントローラデバイスが、スロープに基づく技術を用いて各カラーセンサデバイスに関する応答閾値を決定するように構成される、請求項１に記載のセンサシステム。
【請求項８】
前記コントローラデバイスがさらに、前記複数のカラーセンサデバイスにおける各カラーセンサデバイスにおける各インジケータの各カラーチャンネルに関する閾値角を決定するように構成される、請求項７に記載のセンサシステム。
【請求項９】
前記コントローラデバイスがさらに、
２つのウィンドウにわたる前記複数のカラーセンサデバイスにおける各カラーセンサデバイスにおける各インジケータの各カラーチャンネルに関するスロープ値及びｒ２値を決定するように構成される、請求項８に記載のセンサシステム。
【請求項１０】
前記コントローラデバイスがさらに、
前記複数のカラーセンサデバイスにおける各カラーセンサデバイスにおける各インジケータの各カラーチャンネルに関する、前記２つのウィンドウにわたる各スロープ間の角度のコサインを決定する
ように構成される、請求項９に記載のセンサシステム。
【請求項１１】
方法であって、
コントローラデバイスを用いて、複数のカラーセンサデバイスからのデータを所定の期間にわたって収集することと、
前記コントローラデバイスを用いて、収集したデータに基づいて前記複数のカラーセンサデバイスにおける各カラーセンサデバイスに関する応答閾値を決定することと、
前記コントローラデバイスを用いて、前記収集したデータにおける第１の所定量の現在のデータを、前記収集したデータにおける第２の所定量の最近のデータと比較することと、
前記コントローラデバイスを用いて、前記応答閾値及び前記第１の所定量の現在のデータと前記第２の所定量の最近のデータとの比較に基づいて、前記複数のカラーセンサデバイスにおけるカラーセンサデバイスのいずれかが潜在イベントを検出したかどうかを判定することと、
前記コントローラデバイスを用いて、前記複数のカラーセンサデバイスにおける少なくとも２つのカラーセンサデバイスが前記潜在イベントを検出した場合に、前記潜在イベントが発生したと判定することと、
を含む、方法。
【請求項１２】
前記収集したデータに基づいて、バックグラウンドウィンドウ、アクティブウィンドウ、及びスナップウィンドウを生成すること
をさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記バックグラウンドウィンドウ、前記アクティブウィンドウ、及び前記スナップウィンドウが、時間の経過に伴い継続的に更新されるスライディングウィンドウである、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記各カラーセンサデバイスに関する応答閾値を決定することが、標準偏差技術を用いて各カラーセンサデバイスに関する応答閾値を決定することを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
前記各カラーセンサデバイスに関する応答閾値を決定することが、スロープに基づく技術を用いて各カラーセンサデバイスに関する応答閾値を決定することを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１６】
センサシステムであって、
対象のクラス間で異なった反応をする複数のインジケータを備える複数のカラーセンサデバイスと、
前記複数のカラーセンサデバイスに結合されたコントローラデバイスであって、前記コントローラデバイスが、
前記複数のカラーセンサデバイスからのデータを所定の期間にわたって収集し、
収集したデータに基づいて前記複数のカラーセンサデバイスにおける各カラーセンサデバイスに関する応答閾値を決定し、
前記収集したデータにおける第１の所定量の現在のデータを、前記収集したデータにおける第２の所定量の最近のデータと比較し、
前記応答閾値及び前記第１の所定量の現在のデータと前記第２の所定量の最近のデータとの間の比較に基づいて、前記複数のカラーセンサデバイスにおけるカラーセンサデバイスのいずれかが潜在イベントを検出したかどうかを判定し、
前記複数のカラーセンサデバイスにおける少なくとも２つのカラーセンサデバイスが前記潜在イベントを検出した場合に、前記潜在イベントが発生したと判定し、
前記複数のカラーセンサデバイスからのデータを、前記複数のカラーセンサデバイスからのより最近のデータで更新する、
ように構成される、コントローラデバイスと、
を備える、センサシステム。
【請求項１７】
前記コントローラデバイスが、標準偏差技術を用いて各カラーセンサデバイスに関する応答閾値を決定するように構成される、請求項１６に記載のセンサシステム。
【請求項１８】
前記コントローラデバイスが、スロープに基づく技術を用いて各カラーセンサデバイスに関する応答閾値を決定するように構成される、請求項１６に記載のセンサシステム。
【請求項１９】
前記コントローラデバイスがさらに、
前記収集したデータに基づいて、バックグラウンドウィンドウ、アクティブウィンドウ、及びスナップウィンドウを生成し、
前記より最近のデータを用いて、前記バックグラウンドウィンドウ、前記アクティブウィンドウ、及び前記スナップウィンドウにおけるデータを更新する、
ように構成される、請求項１６に記載のセンサシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる２０１６年５月２７日に出願された米国特許仮出願第６２／３４２，８２７号の利益を主張するものである。
【０００２】
本開示は、光学センサシステムを含むセンサシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
過去１０年の間、自律分散型無線センサネットワークの実現に向けて実質的な進歩があった。最近では、特に、既製の、低電力の、コインサイズの組み込み無線通信システムが、温度及び近接性などの物理的品質を測定するための微小電気機械（ＭＥＭｓ）センサのフォールトトレラント無線メッシュ（〜１００／ｋｍ２）を形成するのに用いられている。センサネットワークを用いる小型化されたポータブルシステムは、最小の電力要件及びハードウェア要件でデータを取り扱うのに特化された手法を必要とすることがある。サイズ、コスト、及び電力消費を分散型用途のための可能な通信システムへ向けて縮小する、融通性のある化学センシングプラットフォームが必要とされている。
【発明の概要】
【０００４】
連続監視用途でのリアルタイム又はほぼリアルタイムの報告に焦点を当てた用途に関連した検出イベントの識別のためのシステム及び方法が提供される。コントローラは、複数のセンサからデータを取得し、イベントが発生したかどうかを判定するべく最近のデータをバックグラウンドデータと比較する。本開示の一実施形態に係るシステムは、少なくとも規定の最小数のセンサが同時に検出イベントを報告するときに、関心あるイベントを検出したと考えられる。
【０００５】
本明細書に組み込まれ、その一部をなす添付図は、本開示の実施形態を例示し、上記に与えられる概要及び以下に与えられる実施形態の詳細な説明と共に、本開示の原理を説明するのに役立つ。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１Ａ】本開示の一実施形態に係るシステムの図である。
【図１Ｂ】本開示の一実施形態に係る図１Ａに示されたセンサのより詳細な図である。
【図２】本開示の一実施形態に係るデータを分析するための方法のフローチャートである。
【図３Ａ】本開示の一実施形態に係る標準偏差に基づくアルゴリズムに関する擬似コードの図である。
【図３Ｂ】本開示の一実施形態に係る標準偏差に基づくアルゴリズムに関する擬似コードの図である。
【図３Ｃ】本開示の一実施形態に係る標準偏差に基づくアルゴリズムに関する擬似コードの図である。
【図３Ｄ】本開示の一実施形態に係る標準偏差に基づくアルゴリズムに関する擬似コードの図である。
【図３Ｅ】本開示の一実施形態に係る標準偏差に基づくアルゴリズムに関する擬似コードの図である。
【図４Ａ】本開示の一実施形態に係るスロープに基づくアルゴリズムに関する擬似コードの図である。
【図４Ｂ】本開示の一実施形態に係るスロープに基づくアルゴリズムに関する擬似コードの図である。
【図４Ｃ】本開示の一実施形態に係るスロープに基づくアルゴリズムに関する擬似コードの図である。
【図４Ｄ】本開示の一実施形態に係るスロープに基づくアルゴリズムに関する擬似コードの図である。
【図４Ｅ】本開示の一実施形態に係るスロープに基づくアルゴリズムに関する擬似コードの図である。
【図５】本開示の一実施形態に係る標準偏差と共にＰＴ３プロトタイプのペトリ皿暴露に関する代表的なデータを示す図である。
【図６】本開示の一実施形態に係るＰＴ３プロトタイプに関する代表的なデータを示す図である。
【図７】本開示の一実施形態に係るＰＴ３データセットに適用されるアルゴリズムに関する受信者動作特性（ＲＯＣ）分析結果を示す図である。
【図８】本開示の一実施形態に係るＰＴ５データインターバルを示す図である。
【図９】本開示の一実施形態に係る４つの積分時間にわたるシングル（ｓ１）及びデュアル（ｓ２）シートのスロープに基づくアルゴリズムに関するＲＯＣ分析を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
本開示の特徴及び利点は、同様の参照文字が全体を通して対応する要素を特定する図面と併せて読まれたときに、以下に記載の詳細な説明からより明らかとなるであろう。図面において、同様の参照番号は、一般に、同一の、機能的に同様の、及び／又は構造的に同様の要素を示す。要素が最初に現れる図面は、対応する参照番号の最も左側の数字によって示される。
【０００８】
以下の説明では、本開示の十分な理解をもたらすべく多くの具体的な詳細が記載される。しかしながら、構造、システム、及び方法を含む本開示は、これらの具体的な詳細なしに実施され得ることが当業者には明らかであろう。本明細書での説明及び表現は、研究の趣旨を他の当業者に最も効果的に伝えるために当該技術分野の経験者又は当業者によって用いられる共通の手段である。他の場合には、周知の方法、手順、コンポーネント、及び回路は、本開示の態様を不必要に不明瞭にすることを避けるために詳細には説明されていない。
【０００９】
本明細書での「１つの実施形態」、「一実施形態」、「例示的な実施形態」などへの言及は、説明される実施形態は、特定の特徴、構造、又は特色を含んでいてよいが、すべての実施形態が、特定の特徴、構造、又は特色を必ずしも含んでいなくてもよいことを示す。さらに、このような文言は、必ずしも同じ実施形態を言及していない。さらに、特定の特徴、構造、又は特色が一実施形態に関連して説明されるとき、明示的に説明されるかどうかに関係なく他の実施形態との関連においてこのような特徴、構造、又は特色をもたらすことは当業者の知識内にあると思われる。
【００１０】
本発明を詳細に説明する前に、本明細書で用いられる用語は、特定の実施形態を説明するためのものであって、必ずしも限定するものとなることを意図していないことが理解される。本明細書で説明したものと同様の、修正された、又は等しい多くの方法、構造、及び材料を必要以上の実験なしに本発明の実施の際に用いることができるが、好ましい方法、構造、及び材料が本明細書で説明される。本発明を説明及び特許請求するにあたり、以下の用語が以下に記載の定義に従って用いられることになる。
【００１１】
本明細書及び付属の請求項で用いられる場合の「一」、「一つ」、及び「その」という単数形は、別段の明確な指示がない限り、複数の指示対象を除外しない。
【００１２】
本明細書で用いられる場合の「及び／又は」という用語は、関連する列挙したアイテムのうちの１つ以上のいずれかの及びすべての組み合わせを含む。
【００１３】
本明細書で用いられる場合の「約」という用語は、表記された数値又は範囲と併せて用いられるときに、表記された範囲の±１０％の範囲内で、表記された値又は範囲よりも若干大きい又は若干小さいことを意味する。
【００１４】
本明細書で用いられる場合の「ポルフィリン」又は「ポルフィリン類」という用語は、別段の明確な指示がない限り、金属ポルフィリンも含む。
【００１５】
１．概要
本開示のいくつかの実施形態は、連続監視用途でのリアルタイム又はほぼリアルタイムの報告に焦点を当てた用途に関連した検出イベントの識別のためのシステム及び方法を提供する。例えば、本開示のいくつかの実施形態は、オンボードの自律型又はポータブルセンサシステムを用いるのに適した脅威のリアルタイム検出を可能にするのに用いることができる。他の実施形態は、長期で自律型の環境のモニタリング（屋内又は屋外）、ウェアラブルセンサ、及び空気品質のモニタリングの実施形態を含む。本開示のいくつかの実施形態に係るシステム及び方法はさらに、自律型のセンシング用途でのポータブルのカラー報告ハードウェアを用いるためのデータ処理方法を提供する。
【００１６】
図１Ａは、本開示の一実施形態に係るシステムの図である。図１Ａは、複数のセンサ１０４（例えば、センサデバイス）に結合されたコントローラ１０２（例えば、コントローラデバイス）を含む。一実施形態では、センサ１０４はカラーセンサである。図１Ａでは、コントローラ１０２は、ＵＳＢポート１０６及びパワーポート１０８を含む。６つのセンサが図１Ａに示されるが、本開示のいくつかの実施形態は、任意の数の（例えば、３つの）センサを含むことができることを理解されたい。コントローラ１０２は、ハードウェア、ソフトウェア、及び／又はハードウェアとソフトウェアの組み合わせを用いて実装することができる。例えば、一実施形態では、コントローラ１０２は、制御盤とすることができる。コントローラ１０２は、独立型のデバイスとして又はホストデバイスの一部として実装することができる。
【００１７】
一実施形態では、センサ１０４（例えば、カラーセンサ）は、１つ以上の光源（１つ以上の発光ダイオードなど）、少なくとも１つのセンサ（フォトダイオードなど）を含むことができ、１つ以上のレンズ及び／又はフィルタをさらに含むことができる。いくつかの実施形態では、カラーセンサは、写真技術又は走査などの他の形態の画像取り込みの関与なしに、ＲＧＢ（赤、緑、青）カラー値を直接報告する。一実施形態では、画像取り込みの代わりのカラーセンサの使用は、画像処理の必要性をなくす。
【００１８】
図１Ｂは、本開示の一実施形態に係る図１Ａに示されたセンサ１０４ａ（例えば、センサ１０４ａ）のより詳細な図である。図１Ｂに示すように、センサ１０４ａは、コントローラ１０２への出力部１１０、支持部１１２、回路基板１１４、１つ以上のＬＥＤ１１６、レンズ１１８、サンプルホルダ１２０、及びベース１２２を含む。一実施形態では、サンプルホルダ１２０は、環境のデータを検出するのに用いられるインジケータをマウントするのに用いられる。
【００１９】
適切なインジケータ材料は、支持部（例えば、サンプルホルダ１２０として用いられる紙又は布の支持部）上のポルフィリン及び／又は金属ポルフィリンを含む。インジケータ材料に有用な例示的なポルフィリンは、メソ−テトラ（４−カルボキシフェニル）ポルフィン（Ｃ４ＴＰＰ；ＣＡＳ１４６０９−５４−２）、５−モノ（４−カルボキシフェニル）−１０，１５，２０−トリフェニルポルフィン（Ｃ１ＴＰＰ；ＣＡＳ９５０５１−１０−８）、メソ−トリ（４−スルホナトフェニル）モノ（４−カルボキシフェニル）ポルフィン（Ｃ１Ｓ３ＴＰＰ；ＣＡＳ不明）、ジュウテロポルフィリンＩＸビスエチレングリコール（ＤＩＸ；ＣＡＳ６２３９４６−７２−５）、及びメソ−テトラ（４−アミノフェニル）ポルフィン（Ｎ４ＴＰＰ）、及びそれらの金属ポルフィリン誘導体を含む。
【００２０】
一実施形態では、インジケータ材料と対象との相互作用が、結果的にポルフィリンのπ結合の立体配座の変化を生じ、カラーセンサにより測定可能なポルフィリンの分光光度特徴の変化をもたらす。
【００２１】
本開示のいくつかの実施形態は、随意的に特定の材料の複数の個々のコピーを含む、複数のインジケータ材料のアレイを含む。通常は、各個々のインジケータ材料は、単一のセンサ１０４により走査されるように配列される。いくつかの実施形態では、カラーセンサは、インジケータ材料を所望のサンプリングインターバルで走査し、したがって、本質的に連続するデータストリームを提供する。サンプリングインターバルは、２秒ほどの短さ、又は数分ほどの長さ、又はさらには数時間であってよい。
【００２２】
一実施形態では、データ処理のための手法は、層状にすることができ、最初に、潜在的に顕著なイベントからのデータだけが送信される又はデータ分析のより高次の層によって処理されるように強度のすべての顕著な変化を取り込む。潜在的に顕著なイベント（関心あるイベントとも呼ばれる）は、例えば、データが以前のデータから実質的に変化するイベント（標準偏差により及び／又はスロープにより測定される）とすることができる。第２の層は、複数のアレイ要素によって表されない変化を無視することになり、検出イベントが対象ライブラリにおける化合物に関係するかどうかを識別するのに用いられる。
【００２３】
一実施形態では、各対象に特異的なセンサ又はインジケータを用いるのではなく、本開示のいくつかの実施形態は、対象のクラス間で異なった反応をする半特異的インジケータを用いる。一実施形態では、対象との相互作用時のこれらのポルフィリン及び金属ポルフィリンインジケータのカラー変化が、検出手法の基礎を提供する。一実施形態では、複数のインジケータの使用は、クラスによる及び／又は具体的には用いたインジケータのアレイに応じて対象の識別を可能にする一意のシグニチャの可能性をもたらす。反射率に基づくカラー変化の追跡は、低コストの市販のセンサチップの使用を可能にする。
【００２４】
一実施形態では、データ（例えば、赤、緑、及び青（ＲＧＢ）カラーデータ）が（例えば、センサ１０４を用いて）取得され、コントローラ１０２に送信される。一実施形態では、コントローラ１０２は、データの１つ以上のバックグラウンド（最初の）ウィンドウを生成するのに十分なデータが収集されるまでセンサ１０４からデータを取得することができる。例えば、一実施形態では、コントローラ１０２は、所定の（一実施形態では、設定可能な）期間にわたってセンサ１０４からデータを取得することができる。一実施形態では、この所定の期間は、規定のタイムリミット（例えば、１０分）又はセンサ１０４からの所定数のサンプルサイクルとすることができる。
【００２５】
一実施形態では、コントローラ１０２がデータを収集する際に（又は、例えば、所定量のデータが収集された後で）、コントローラ１０２は、収集したデータにおける異常（例えば、誤った）ポイントを置き換える及び／又は訂正することができる。例えば、一実施形態では、コントローラ１０２は、センサ１０４からの入来データを比較することができ、センサ１０４により希に生じる電子ノイズをなくすことができる。
【００２６】
一実施形態では、バックグラウンドウィンドウにおけるデータを制御データとして用いることができ、環境の変化がいつ発生したかを判定するべく、感知したデータの変化をバックグラウンドウィンドウにおけるデータと比較することができる。一実施形態では、バックグラウンドウィンドウにおけるデータは、特定のデバイス（例えば、特定のコントローラ１０２）及びインジケータ構成と共に用いられることになる応答閾値を固定するのに用いることができる。
【００２７】
一実施形態では、環境の変化を検出するために、コントローラ１０２はまた、１つ以上のアクティブウィンドウのデータを収集することができる。一実施形態では、環境の現在の状態に関する情報をコントローラ１０２に送信するのにアクティブウィンドウにおけるデータを用いることができる。アクティブウィンドウにおけるデータは、どのような環境の変化が発生したかを判定するべく、バックグラウンドウィンドウにおけるデータと比較することができる。コントローラ１０２はまた、アクティブウィンドウにおけるデータよりもさらに最近のデータを検出するべく、１つ以上のより小さい「スナップ」ウィンドウにおけるデータを収集することができる。一実施形態では、アクティブウィンドウを、陽性インジケータ応答に関する期待される典型的な変化を取り込むのに用いることができ、スナップウィンドウが、急な変化の場合により迅速な報告の機会をもたらす。
【００２８】
例えば、一実施形態では、最初の検出基準は、各インジケータに関する赤、緑、及び青のカラーチャンネルの検査に基づく。一実施形態では、現在のタイムポイントで、１２個の直近のタイムポイントを用いて単一のインジケータの各カラーチャンネル（ＲＧＢ）に関する標準偏差が計算され、これらの値が、その後、同じ１２個のポイントに関する平均強度で割られる。一実施形態では、このすべての３つのカラーチャンネルに関する値が０．０００１５よりも大きい場合、又は値のうちの任意の２つが０．０１５よりも大きい場合、インジケータは、潜在イベントを検出したと考えられる。これらの値は、単なる例示であることと、潜在イベントの検出のために任意の閾値を用いることができることを理解されたい。さらに、閾値は、（例えば、ユーザにより）設定可能とすることができる、変えることができることを理解されたい。
【００２９】
さらに、前述のように、本開示のいくつかの実施形態は、対象のクラス間で異なった反応をする半特異的インジケータを用いることができる。一実施形態では、本開示の一実施形態に係るシステム（例えば、図１に示される場合の６つのインジケータ１０４を用いる）は、少なくとも規定の最小数（例えば、１、２、３など）のインジケータが同時に検出イベントを報告するときに、関心あるイベントを検出したと考えられる。イベントが発生したと判定する前に１つよりも多いインジケータからの応答を必要とすることにより、偽陽性を減らすことができ、監視することができる対象の数が増加する。
【００３０】
一実施形態では、バックグラウンドウィンドウ、アクティブウィンドウ、及びスナップウィンドウにおけるサンプルのサイズ、持続時間、及び／又は数は、予め定義され、設定することができる。例えば、一実施形態では、３つのバックグラウンドウィンドウを、１２０個のデータポイントを取得するべくポピュレートすることができる。一実施形態では、３つのアクティブウィンドウを、２０個の直近のデータポイントと共にポピュレートすることができ、３つのスナップウィンドウを、１０個の直近のデータポイントと共にポピュレートすることができる。
【００３１】
加えて、一実施形態では、すべてのウィンドウ（例えば、バックグラウンド、アクティブ、及びスナップ）は、スライディングウィンドウであり、時間の経過に伴い新しいデータで継続的に更新される。したがって、一実施形態では（例えば、各サンプルサイクルでそれぞれのアレイにおける各最も古いポイントをドロップし、新しいポイントを追加することにより）、バックグラウンドウィンドウは、１２０個の直近のデータポイントを常に含み、アクティブウィンドウは、２０個の直近のデータポイントを含み、スナップウィンドウは、１０個の直近のデータポイントを含む。一実施形態では、スライディングウィンドウは、デバイスでのクリアダウン（又はブローダウン）時間の必要をなくし、デバイスのドリフトに起因する厄介な問題をなくし、変化する湿度又は温度に起因するインジケータ又はデバイス性能の変化を排除する。
【００３２】
図２は、本開示の一実施形態に係るデータを分析するための例示的な方法のフローチャートである。ステップ２００において、データが所定の期間にわたって（例えば、センサ１０４からコントローラ１０２により）収集される。例えば、コントローラ１０２は、コントローラ１０２がウィンドウを生成するのに十分なデータを取得するまで（例えば、バックグラウンドウィンドウが１２０個の直近のデータポイントを含み、アクティブウィンドウが２０個の直近のデータポイントを含み、スナップウィンドウが１０個の直近のデータポイントを含むまで）センサ１０４からデータを取得することができる。一実施形態では、次いで、ウィンドウにおける誤ったデータを補償することができる。例えば、コントローラ１０２は、センサ１０４からの入来データを比較することができ、センサ１０４により希に生じる電子ノイズをなくすことができる。
【００３３】
ステップ２０２において、収集したデータに基づいて各カラーセンサに関する応答閾値が決定される。例えば、コントローラ１０２は、１２個の直近のタイムポイントを用いてセンサ１０４における各インジケータの各カラーチャンネル（ＲＧＢ）に関して標準偏差を決定することができ、標準偏差に基づいて応答閾値を設定することができる。ステップ２０４において、収集したデータにおける現在のデータの量が、収集したデータにおける最近のデータの量と比較される。例えば、一実施形態では、コントローラ１０２は、アクティブウィンドウ又はスナップウィンドウにおけるデータをバックグラウンドウィンドウにおけるデータと比較することができる。
【００３４】
ステップ２０６において、コントローラ１０２は、応答閾値及び比較に基づいて、カラーセンサデバイスのいずれかが潜在イベントを検出したかどうかを判定することができる。例えば、コントローラ１０２は、決定した応答閾値に基づいて、センサ１０４のいずれかがイベントを検出したかどうかを判定することができる。ステップ２０８において、コントローラ１０２は、少なくとも２つ（又は任意の規定の最小数）のカラーセンサデバイスが同時に潜在イベントを検出した場合に、イベントが発生したと判定することができる。一実施形態では、センサ１０４における少なくとも２つのインジケータが同時に潜在イベントを検出した場合に、コントローラ１０２は、（例えば、別のデバイスへのメッセージ、表示、又は通信を介してユーザ又はホストデバイスにアラートすることにより）イベントが発生したと判定することができ、これを報告することができる。
【００３５】
コントローラ１０２は、様々な方法を用いて（例えば、図２でのステップ２０４）バックグラウンドウィンドウにおけるデータに基づいて応答閾値を決定することができることを理解されたい。例えば、上記の標準偏差方法を用いることに加えて、コントローラ１０２は、スロープに基づく分析を用いることができる。スロープに基づく方法では、最初の１２０個のデータポイントに基づいて各インジケータの各カラー値に関する閾値角を固定することができる。２つのウィンドウ（現在及びベースライン）にわたる各カラーチャンネルに関するスロープ及びｒ２値を計算するのに線形回帰値を用いることができ、ベースラインウィンドウ及び現在のウィンドウに関するスロープ間の角度のコサインが計算される。一実施形態では、この値が閾値角のコサイン（上記）よりも小さく、且つ、現在のウィンドウに関するｒ２値が０．６７よりも大きい（１つのインジケータ、１つよりも多いインジケータに関しては０．５７）場合、カラー値は１としてカウントされ、ｒ２値が０．８よりも大きかった場合、カラーは２としてカウントされる。一実施形態では、所与のインジケータに関するすべてのカラーチャンネルからのカウントは、変化を検出したと考えられるインジケータに関して合計して１よりも大きくならなければならない。
【００３６】
潜在イベントが発生したかどうかを判定するための例示的な標準偏差及びスロープに基づく技術を以下でさらに詳細に説明する。本開示のいくつかの実施形態を以下でより詳細に説明する。
【００３７】
２．センサのプロトタイプ
本開示のいくつかの実施形態は、現在利用可能な技術でのギャップに対処する、小型の、携帯性の高い、自律型の、化学センサを用いる。各対象に特異的なセンサ又はインジケータを用いる、又は個々の対象の識別のための詳細な（しばしば時間のかかる）サンプル分析を用いるのではなく、本開示のいくつかの実施形態は、対象のクラス間で異なった反応をする半特異的インジケータを用いる。一実施形態では、対象との相互作用時のこれらのポルフィリン及び金属ポルフィリンインジケータのカラー変化が、検出手法の基礎を提供する。複数のインジケータの使用は、クラスによる及び／又は具体的には用いたインジケータのアレイに応じて対象の識別を可能にする一意のシグニチャの可能性をもたらす。反射率に基づくカラー変化の追跡は、低コストの市販のセンサチップの使用を可能にする。ハードウェア、ソフトウェア、及びファームウェアに加えて、本開示のいくつかの実施形態は、データを解釈するためのアルゴリズムを含む。一実施形態では、コスト及び電力要件を最小にするために、データ解釈のオンボード実装は、必要な特異度及び感度を依然としてもたらしながら、マイクロコントローラ上で実施することができる。
【００３８】
この手法の開発及びどのようにして実装されるかを理解するために、本開示のいくつかの実施形態に従って用いられる例示的なプロトタイプ（「ＰＴ」）を理解することが助けになる。一実施形態では、センサシステムのそれぞれは、６つの工業的に製造されているＲＧＢ色−周波数ブレークアウトボードからデータを制御及び取得する。一実施形態では、各デバイスは、ハードウェア、タイミング、データ取得を制御するために、及び、電力を調整及び分配するために、カスタムプリント回路基板（ＰＣＢ）を備える。他のコンポーネントは、サンプルホルダ、ソフトウェアインターフェース、及びＰＴ５プロトタイプの場合にはサンプル上に空気流を提供するためのファン付きのハウジングを含むことができる。
【００３９】
プロトタイプと共に用いられるインジケータ材料に関して、一実施形態では、金属ポルフィリン構成物を、適切な金属塩とのポルフィリンの還流により調製した。一実施形態では、浸漬・乾燥技術を用いて紙に支持されたポルフィリンインジケータを作製した。一実施形態では、５×３３ｃｍの小片に関して、０．４ｍＭのポルフィリン水溶液（総体積６ｍＬ）を用い、紙の支持体（ＷｙｐＡｌｌ  Ｘ６０）をこの溶液に通し、少し乾燥させ、その後再び溶液に通した。一実施形態では、これは、すべてのポルフィリン溶液が堆積されるまで（典型的に３サイクル）繰り返され、次いで、サンプルを密閉したプラスチックバッグの中に暗所で保存する前に１００℃で乾燥させた。いくつかのインジケータを用いることができるが、本明細書で提示されるデータは、簡単にするためにメソ−テトラ（４−アミノフェニル）ポルフィンの銀錯体（ＡｇＮ４ＴＰＰ；ＣＡＳ２２１１２−８４−１）に焦点を当てる。
【００４０】
２．１．センサのプロトタイプＰＴ３
ＰＴ３プロトタイプは、６つのＲＧＢセンサをカスタム回路基板に接続するのに可撓ケーブルを用い、ＲＧＢセンサは、耐薬品性デルリンプラスチックから機械加工された組織内開発のサンプルホルダにマウントされる。サンプルホルダは、インジケータをマウントするのに銅のスプリングクリップを用いてサンプルからセンサまでの１インチの作動距離を提供し、蒸気が対象と相互作用することを可能にするべく底部で開かれるように設計される。デルリンベースは、６０ｍｍのペトリ皿のための蓋として役立つように設計される。各ＲＧＢセンサは、インジケータ表面に４５度の角度をなしてマウントされた２つの白色ＬＥＤを有する。アクティブ化されたときに、各センサは、８００ｍｓにわたってＬＥＤをパルスし、その間に赤、緑、青、及び透明のチャンネルが測定される。各チャンネルに関する積分時間は、１００ｍｓに固定される。ＬＥＤの各組は、あらゆる光退色並びに電力要件を最小にするためにサンプルがアクティブに調べられているときの８００ｍｓのインターバル中にのみオンにされる。６つのＲＧＢセンサは、ＴＣＳ３２００−ＤＢブレークアウトボード設計の制限に起因して順次に（同時にではなく）サンプリングされ、ここでは、１サイクルのデータが、５ｓ又は３０ｓのサンプリングインターバルのいずれかで取得される。インターバルに関係なく、ＲＧＢセンサは、８００ｍｓ間隔でアクティブ化され、すべての６つのセンサは、データを４．８ｓで取得し、サイクルへ報告する。５ｓのサンプリングインターバルで、機器は、次のサイクルを開始する前に２００ｍｓ間休止し、３０ｓのサイクルに関しては、機器は２５．２ｓ間休止する。
【００４１】
ＴＣＳ３２００−ＤＢブレークアウトボードにより取得されたＲＧＢ測定値が、強度値に比例する一連のデジタルパルスに変換され、ＰＴ３マイクロコントローラへ送られる。ＰＴ３ボードは、各１００ｍｓの積分期間にわたってパルスをカウントし、結果をフラッシュメモリに格納する。加えて、マイクロコントローラは、センサのタイミングを制御し、ＵＳＢにより供給される５Ｖソースから調整された電力をシステム全体へ分配する。代替的に、ＰＴ３は、バッテリ又は７．５Ｖ  ＡＣ／ＤＣアダプタのいずれかに接続されたそのＤＣバレルジャックを通じて給電することができる。
【００４２】
ＬａｂＷｉｎｄｏｗｓソフトウェア（Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ、テキサス州オースティン）を用いてカスタムグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を開発し、このインターフェースは、開始、停止、ファームウェアに格納されたデータのアンロード、及びフラッシュメモリの消去を行うなどの簡単なＡＳＣＩＩコマンドを通じてＰＴ３と通信する。ＰＣＢファームウェアは、開始されると継続的に動作するように設計され、フラッシュメモリが満杯になる、停止コマンドが受信される、又は手動リセットが行われる場合にのみ停止する。ファームウェアは、毎測定サイクル後にデータを送出し、ゆえに、コンピュータが接続される場合に結果を受信する際にＧＵＩ上で見ることができるようにする。ファームウェアは、正常な動作中に確認応答又はハンドシェーキングを必要とせず、コンピュータが接続解除される或いはデータを受信するのに利用可能でない場合であっても動作し続けることになる。
【００４３】
２．２．センサのプロトタイプＰＴ５
ＰＴ３と同様のＰＴ５プロトタイプの繰返しは、ＴＣＳ３２００−ＤＢボードの６つのコピーと順次に通信する。このボードのストックバージョンは、カラーセンサ（ＴＣＳ−３２００、ＡＭＳ）、調節可能なレンズ、及び２つの白色ＬＥＤを含む。ＴＣＳ−３２００センサのピーク感度は、４７０ｎｍ、５２４ｎｍ、及び６４０ｎｍで生じる。しかしながら、クール白色ＬＥＤは、ポルフィリンに基づく検出の関心領域であるスペクトルの赤色部分において低い発光を有する傾向がある。機器の感度を高めるために、各検出器ボード上の白色ＬＥＤのうちの１つを取り外し、２０ｍＡの順方向電流で定格１８００ｍｃｄの６３６ｎｍ赤色ＬＥＤ（Ｌｕｍｅｘ、製品番号ＳＳＬ−ＬＸ５０９３ＳＩＣ）に置き換えた。２つのＬＥＤを、機器への設置の前に、検出器ボードから２５．４ｍｍ離して配置された対象の中心と位置合わせした。
【００４４】
ＰＴ５プラットフォームは、複数日の留置にわたって屋外で自律的に動作するように設計される。ハウジングは、耐薬品性デルリンプラスチック（ＭｃＭａｓｔｅｒ−Ｃａｒｒ）から機械加工され、３１６ステンレススチールねじで固定された。黒色プラスチックが、迷反射を最小にするように選択された。プラスチックチップ付き（ｐｌａｓｔｉｃ  ｔｉｐｐｅｄ）蝶ねじが、現場での容易なアクセスのために機器の頂部を封止する。ハウジングの穴のすべて（コードの通り穴、サンプル空気流）は、沈殿からの保護を提供するべく機器の底部上に存在する。機器を動作させるＰＣＢ、６つのＴＣＳ３２００−ＤＢブレークアウトボード、サンプルホルダ、及びサンプル上に２．７ｃｆｍの空気流を提供する２つの５Ｖファンはすべて筐体内に収容される。ＰＴ５は、最高１４日の自律型の留置（コンピュータは必要ではない）の可能性をもたらすアップグレードされたマイクロコントローラを有する。ＰＴ５は、石英結晶を有するリアルタイムクロックを組み込んでいる。ＰＴ５では、ファンの電源及び制御部がＰＣＢに組み込まれている。結果として、機器を動作させるのに１つだけの７．５Ｖ電源（又はバッテリの組）が必要とされる。加えて、ファンは、ファームウェアによりオン及びオフにすることができる。ＰＴ５は、ユーザがソフトウェアでサンプリングインターバルとＲＧＢ積分時間との両方を制御することを可能にする。サンプリングインターバルの選択肢は、５ｓ及び３０ｓである。両方のサンプリングインターバルに関して標準１００ｍｓ積分時間が利用可能であった。さらなる感度のために、ユーザは、３０ｓインターバルでサンプリングするときに２００ｍｓ、３００ｍｓ、４００ｍｓ、又は５００ｍｓの積分時間を選択することができる。各実験を開始及び停止するため及び機器からデータをダウンロードするためにカスタムソフトウェアを搭載したＰＣが用いられ、これは実験中に接続される必要はない。
【００４５】
３．対象への暴露
一実施形態では、対象の暴露のための方法は、考えられるデバイス（例えば、ＰＴ３、ＰＴ５など）に依存する。ＰＴ３に関しては、インジケータを、空のペトリ皿（直径６０ｍｍ）上で最初に測定した。次いで、インジケータ支持部を、８、１６、４０、６１、又は８２ｐｐｍの最大の初期エタノールヘッドスペース濃度を与える、対象を収容している温めた皿（６０℃）へ移動させた。インジケータ支持部を、別の暴露イベントの開始の前に最小で５分にわたって空の皿に戻した。このタイプの暴露は、進行中の空気交換に伴い簡潔なピーク対象濃度を提供し、報告される値は、用いられる対象の体積に基づく最高の可能な濃度である。第２のタイプの測定（例えば、ＰＴ３とＰＴ５との両方に関する）は、すべてのインジケータ及びデバイスに関する単一のヘッドスペースを提供した。デバイスは、複数の暴露／パージ期間を包含する最高１４日の期間にわたる連続データ取得のために用いた。この測定のために、インジケータ材料がマウントされたセンサをグローブチャンバ（６５Ｌ）内に配置し、ベースライン測定の確立のために容積を加湿空気でパージした。暴露は、０．０５、０．１６、０．３２、０．５３、１．０６、及び１．５８ｐｐｍの最大エタノール濃度をもたらすべく連続空気の流れに一定体積の対象を加えることにより達成された。他の対象が評価されているが、ここで提示されるデータは、簡単にするためにエタノール暴露に焦点を当てる。
【００４６】
４．データ処理
４．１  最初のデータスクリーニング
オリジナルのセンサのプロトタイプ（ＰＴ３）は、強度カウンタが時期尚早にダンプされることにつながる希な報告異常を含み、その結果は、個々のカラーチャンネル（単一のセンサ上のＲ、Ｇ、又はＢ）に関する非常に低い報告値である。これらの異常データ値は、チャンネル値を以前のタイムポイントに関する報告値と比較することにより処理の第１ラウンドで排除された。この２つの差を以前の値で割った絶対値が３５％よりも大きかった場合、以前の値は現在値に置き換えられた。この手法は、ライブデータ又は格納されたデータへのアルゴリズムの適用を可能にし、すべての検出アルゴリズムは、リアルタイムで又は格納されたデータに適用されたときに機能するように設計された。
【００４７】
４．２．標準偏差に基づく分析
一実施形態では、最初の検出基準は、各インジケータに関する赤、緑、及び青のカラーチャンネルの検査に基づく。一実施形態では、報告された白色チャンネルは無視される。現在のタイムポイントで、単一のインジケータの各カラーチャンネル（ＲＧＢ）に関する標準偏差を、１２個の直近のタイムポイントを用いて計算することができ、これらの値を、その後、同じ１２個のポイントに関する平均強度で割ることができる。一実施形態では、すべての３つのカラーチャンネルに関するこの値が０．０００１５よりも大きい場合、又は値のうちの任意の２つが０．０１５よりも大きい場合、インジケータは、潜在イベントを検出したと考えられる。
【００４８】
一実施形態では、デバイス（例えば、図１に示された６つのインジケータを備えるシステム）は、少なくとも規定の最小数（例えば、１、２、３など）のインジケータが同時に検出イベントを報告するときに、関心あるイベントを検出したと考えられる。一実施形態では、イベントの検出後に、３０分のタイムウィンドウがアクティブ化される。一実施形態では、このウィンドウ内の規定の最小を満たす任意の同時のインジケータイベントは、最初のイベントの一部と考えられる。一実施形態では、ウィンドウの長さは、検出された最後のイベントから３０分だけ延長される。一実施形態では、イベントの検出なしに３０分後に、最初に検出されたイベント及び最後に検出されたイベントに関するタイムスタンプが、その期間内のイベント検出要件を満たすすべてのインジケータの識別と共に報告される。
【００４９】
図３Ａ〜図３Ｅは、本開示の一実施形態に係る例示的な標準偏差に基づくアルゴリズムに関する擬似コードの図である。具体的には、図３Ａは、アルゴリズムの概要を提供し、図３Ｂ〜図３Ｅのそれぞれは、図３Ａに示されたステップを説明する。
【００５０】
例えば、図３Ａのステップ３０２において、ウィンドウがポピュレートされる。ステップ３０４において、グローバルイベント値が「イベントなし」に設定される（例えば、一実施形態では「０」によって表される）。ステップ３０６において、ウィンドウが１データポイントだけ増分される。ステップ３０８において、テスト基準（例えば、スロープ又は標準偏差）が適用される。ステップ３１０において、グローバルイベント値が、イベントを検出するためのテスト基準からの結果に応じて（例えば、０、１、又は２に）設定される。ステップ３１２において、グローバルイベント値が出力される。
【００５１】
図３Ｂは、例示的な標準偏差の実施形態に関するステップ３０２をさらに詳細に示すフローチャートである。ステップ３１４において、ウィンドウをポピュレートするために、１つのインジケータにつき（例えば、一実施形態では、センサ１０４に関する合計６つのインジケータがある）３つのウィンドウ（例えば、ＲＧＢ）がポピュレートされる。
【００５２】
図３Ｃは、例示的な標準偏差の実施形態に関するステップ３０６をさらに詳細に示すフローチャートである。ステップ３１６において、入来カラー値から以前のカラー値を差し引いた絶対値が０．３５よりも大きい場合、入来カラー値は、以前のカラー値と置き換えられる。ステップ３１８において、最も古いポイントがウィンドウからドロップされる。ステップ３２０において、入来ポイントがウィンドウに追加される。
【００５３】
図３Ｄは、例示的な標準偏差の実施形態に関するステップ３０８をさらに詳細に示すフローチャートである。ステップ３２２において、ステップ３２４〜３３４に関する６インジケータにわたるループが作成される。ステップ３２４において、値が０に設定される。ステップ３２６において、各カラーのウィンドウに関する標準偏差及び平均値が計算される。ステップ３２８において、各カラーのウィンドウに関する標準偏差と平均値の比が計算される。ステップ３３０において、比が０．０００１５よりも大きい場合、値が増分される。ステップ３３２において、任意の２つの比がそれぞれ０．０１５よりも大きい場合、値が増分される。ステップ３３４において、値が０よりも大きい場合、現在のシートは報告イベントであり、「シートｔｒｕｅ」値が増分される。
【００５４】
図３Ｅは、例示的な標準偏差の実施形態に関するステップ３１０をさらに詳細に示すフローチャートである。ステップ３３６において、「シートｔｒｕｅ」が要件よりも大きい場合、グローバルイベント値が２に設定される。ステップ３３８において、グローバルイベント値が１であり、且つ、１時間（又は一実施形態では３０分）にわたって変化がない場合、グローバルイベント値が０に設定される。ステップ３４０において、グローバルイベント値が２であり、且つ、基準を満たすインジケータがない場合、グローバルイベント値が１に設定される。
【００５５】
４．３．スロープに基づく分析
スロープに基づく実施形態では、閾値角は、デバイスの開始後に最初の１２０個のデータポイントに基づいて各インジケータの各カラー値に関して固定される。各カラーに関する最初の強度が次式で用いられる：
【数１】
2019520557.tif 000003
【００５６】
式１では、ＲＧＢは、カラーチャンネルに関する最初の強度である。一実施形態では、用いられるパラメータは、インジケータの最小数に、又はａ＝２０（１つのインジケータ、１つよりも多いインジケータに関しては７０）及びｂ＝１３０（１つのインジケータ、１つよりも多いインジケータに関しては３０）、及びｃ＝より大きい値のユーザにより規定される値（デフォルトで０．４５°）又はプロトタイプの開始後の最初の１２０個のデータポイントに関する計算された標準偏差のドット積の角度のときの最初の強度値に依存する。現在とベースラインとの２つのウィンドウにわたる各カラーチャンネルに関するスロープ及びｒ２値を計算するのに線形回帰式（最小２乗法）が用いられる。現在のウィンドウは、２０個の（３０ｓのサンプリングインターバル、１０分）又は５０個の（５ｓのサンプリングインターバル、４．２分）直近のタイムポイントを備え、ベースラインは、次の１２０個の直近のタイムポイントを備えるウィンドウである。Ｒ２乗値（ｒ２）は、データが当てはめられる回帰直線にどれだけ近いかの統計的尺度である。これは、決定係数、又は複数の回帰のための複数の決定係数としても知られている。
【００５７】
一実施形態では、ベースラインウィンドウ及び現在のウィンドウに関するスロープ間の角度のコサインが計算される。一実施形態では、この値が閾値角のコサイン（上記）よりも小さく、且つ、現在のウィンドウに関するｒ２値が０．６７（１つのインジケータ、１つよりも多いインジケータに関しては０．５７）よりも大きい場合、カラー値は１としてカウントされ、ｒ２値が０．８よりも大きかった場合、カラーは２としてカウントされる。一実施形態では、所与のインジケータに関するすべてのカラーチャンネルからのカウントは、変化を検出したと考えられるインジケータに関して合計して１よりも大きくならなければならない。非常に高用量の暴露は、非常に迅速に変化を誘発することがあり、この状況に対処するために、一実施形態では、１０個だけの直近のデータポイント（例えば、図４Ａ〜図４Ｂの擬似コードでのスナップウィンドウ）を用いるさらなるテストを追加した。一実施形態では、このウィンドウの計算したスロープとリファレンス領域のスロープ（擬似コードでのバックグラウンドウィンドウ）との角度が１２度よりも大きい場合、カラーは１に寄与する。これらのテストがすべてのインジケータに適用された後で、変化を検出したインジケータの数が規定の最小数以上であるケースが、イベントを検出したと考えられる。標準偏差アルゴリズムと同様に、イベントウィンドウを終了ポイントの決定に用いることができる。一実施形態では、該ウィンドウは、３０分ではなく６０分である。一実施形態では、このウィンドウ内の任意のインジケータイベントは、イベントなしが検出されるまでイベントウィンドウを６０分だけ延長した。最初に検出されたイベント及び最後に検出されたイベントのタイムスタンプは、ウィンドウ内のすべてのインジケータ報告に関するインジケータの識別と共に報告することができる。
【００５８】
図４Ａ〜図４Ｅは、本開示の一実施形態に係る例示的なスロープに基づくアルゴリズムに関する擬似コードの図である。具体的には、図４Ａは、アルゴリズムの概要を提供し、図４Ｂ〜図４Ｅのそれぞれは、図４Ａに示されたステップを説明する。図４Ａに示すように、図４Ａのステップ（例えば、ステップ４０２、４０４、４０６、４０８、４１０、及び４１２）は、図３Ａのステップに対応する。しかしながら、後述するように、これらのステップを実行するのに用いられるサブステップは、スロープに基づく実施形態のために変化する。
【００５９】
図４Ｂは、例示的なスロープに基づく実施形態に関するステップ４０２をさらに詳細に示すフローチャートである。ステップ４１３において、バックグラウンドウィンドウがポピュレートされる。ステップ４１４において、各ウィンドウの標準偏差が計算される。ステップ４１６において、閾値が固定される（例えば、式１を用いて）。ステップ４１８において、アクティブウィンドウがポピュレートされる。ステップ４２０において、スナップウィンドウがポピュレートされる。ステップ４０４において、グローバルイベント値が０に設定される。
【００６０】
図４Ｃは、例示的なスロープに基づく実施形態に関するステップ４０６をさらに詳細に示すフローチャートである。ステップ４２２において、入来カラー値から以前のカラー値を差し引いた絶対値が０．３５よりも大きい場合、入来カラー値は、以前のカラー値と置き換えられる。ステップ４２４において、最も古いポイントがバックグラウンドウィンドウからドロップされる。ステップ４２６において、最も古いポイントがアクティブウィンドウからバックグラウンドウィンドウへ移動される。ステップ４２８において、入来ポイントがアクティブウィンドウに追加される。ステップ４３０において、最も古いポイントがスナップウィンドウから除去される。ステップ４３２において、スナップウィンドウに入来ポイントが追加される。
【００６１】
図４Ｄは、例示的なスロープに基づく実施形態に関するステップ４０８をさらに詳細に示すフローチャートである。ステップ４３４において、ステップ４３６〜４５２に関する６インジケータにわたるループが作成される。ステップ４３６において、値が０に設定される。ステップ４３８において、ステップ４４０〜４５０に関する３カラーにわたるループが作成される。ステップ４４０において、バックグラウンドウィンドウ、アクティブウィンドウ、及びスナップウィンドウに関するスロープ及びｒ２が計算される。ステップ４４２において、バックグラウンド及びスナップのスロープ間の角度（σ）が計算される。ステップ４４４において、角度が１２度よりも大きい場合、値が増分される。ステップ４４６において、角度が１２度よりも大きくない場合、バックグラウンド及びアクティブのスロープ間の角度（α）のコサインが計算される。ステップ４４８において、αのコサインがσのコサインよりも小さく、且つ、アクティブウィンドウのｒ２が０．６７よりも大きい場合、値が増分される。ステップ４５０において、αのコサインがσのコサインよりも小さく、且つ、アクティブウィンドウのｒ２が０．８０よりも大きい場合、値が増分される。ステップ４５２において、値が１よりも大きい場合、現在のシートは報告イベントであり、「シートｔｒｕｅ」が増分される。
【００６２】
図４Ｅは、例示的なスロープに基づく実施形態に関するステップ４１０をさらに詳細に示すフローチャートである。ステップ４５４において、「シートｔｒｕｅ」が要件よりも大きい場合、グローバルイベント値が２に設定される。ステップ４５６において、グローバルイベント値が１であり、且つ、１時間（又は一実施形態では３０分）にわたって変化がない場合、グローバルイベント値が０に設定される。ステップ４５８において、グローバルイベント値が２であり、且つ、基準を満たすインジケータがない場合、グローバルイベント値が１に設定される。
【００６３】
５．データ分析手法の例示的な適用
一実施形態では、検出アルゴリズムの最初の開発は、イベントの識別のための標準偏差に基づく手法の使用に焦点を当てていた。その研究は、種々のポルフィリン及び金属ポルフィリンインジケータのスクリーニングのためにペトリ皿評価において適用されるＰＴ３プロトタイプで取得されたデータセットを用い、エタノール、メタノール、イソプロパノール、アセトン、酢酸、及びサリチル酸メチルへの暴露を含むものであった。開発したアルゴリズムの評価及び調整のために、データセットは、単一のインジケータである銀メソ−テトラ（４−アミノフェニル）ポルフィン（ＡｇＮ４ＴＰＰ）と共に単一の対象であるエタノールを用いて生成された。ＰＴ３プロトタイプに関して、５つの濃度での１８０の暴露イベントをペトリ皿構成で完了した。これらの評価は、８日までの期間にわたる連続データ取得を含むものであった。結果は、オリジナルのインジケータスクリーニングの取り組みの下で得られたものを反映する。
【００６４】
図５は、本開示の一実施形態に係る標準偏差と共にＰＴ３プロトタイプのペトリ皿暴露に関する代表的なデータを示す図である。アルゴリズムは、イベントの識別をもたらすのに単一のインジケータに関する２つ以上のカラー値の標準偏差の変化を用いる（ｓ１ｓｔｄ）。この手法は、最小の機器サイクルアップタイム（１分）で迅速な検出（１分以下）の可能性をもたらした。ＰＴ３プロトタイプとこのタイプの評価の組み合わせにおいて、感度（又は真陽性率）は０．８７であり、８ｐｐｍの検出閾値に関して特異度は０．９２であった。イベントの識別のために２つ以上のシートの変化を必要とするようにアルゴリズムを変更することは、特異度（０．９６）及び感度（０．９３）の僅かな向上につながった（ｓ２ｓｔｄ）。
【００６５】
ＰＴ３は、主としてインジケータ材料のスクリーニングのために設計されたベンチスケールのプロトタイプである。ペトリ皿に基づく暴露は、インジケータアレイコンポーネントの識別、応答時間の評価、及びアレイ要素に関連するクリアダウン率の判定に関して効果的であったが、開発中の環境センサシステムとの関連性は低い。密閉されたヘッドスペース内の対象へのデバイスの暴露は、意図された適用条件のより良好なシミュレーションを提供することを意図するものであった。この手法によれば、対象の濃度を、ベースラインから所望のレベルに迅速に増加させることができる。ヘッドスペースが空気流によりパージされる際にベースライン条件への戻りが起こる。
【００６６】
図６は、本開示の一実施形態に係るＰＴ３プロトタイプに関する代表的なデータを示す図である。この場合、提示されるデータは、デバイスにわたる比較を容易にするべく平均強度値に正規化されている。カラー値の時間依存は、ペトリ皿フォーマットで観測されたものよりも遅いピーク濃度への増加と、筐体内の空気が交換される際のベースライン条件への遅い戻りを反映する。このフォーマットは、５０ｐｐｂから１．６ｐｐｍまでの間のエタノール濃度のインテロゲーションを可能にし、５つの濃度（０．１６〜１．６ｐｐｍ）でのＰＴ３の１３８暴露をこのフォーマットで完了した。結果的に得られるデータセットに標準偏差アルゴリズム（ｓ１ｓｔｄ）が適用されたとき、感度は０．０７であり、１６０ｐｐｂの検出閾値に関する特異度は０．９９であった。図７は、本開示の一実施形態に係るＰＴ３データセットに適用したアルゴリズムに関する受信者動作特性（ＲＯＣ）分析結果を示す図である。
【００６７】
標準偏差に基づくアルゴリズムは、グローブ筐体で取得したＰＴ３データセットに適用したときに低い性能をもたらしたが、手動分析は、センサシステムが１６０ｐｐｂレベルであってもエタノール検出を提供することができたことを示した。この時点で、ＰＴ５プロトタイプデバイスを用いる取得したデータの分析を始めた（４つの独立した６要素デバイス）。ＰＴ５デバイスは、１４日までの期間（３０ｓのサンプリング増分）にわたって自律的に機能するように設計され、その後、データを手動でダウンロードした。これらのデバイスを、グローブ筐体手順を用いてＰＴ３デバイスと並行して対象に暴露した。０．１６から１．６ｐｐｍまでの間の５つの濃度での３８４暴露を含むデータセットを、ＰＴ５を用いて取得した（１００ｍｓ積分、５ｓのインターバル）。このデータセットへのシングルシート標準偏差に基づくアルゴリズム（ｓ１ｓｔｄ）の適用は、結果的に単一の報告されるイベントである偽陽性をもたらした。デュアルシートバージョン（ｓ２ｓｔｄ）は、イベントなしを報告した。
【００６８】
これらの結果に基づいて、カラー値データのスロープの変化に基づく検出を有する第２のアルゴリズム（ｓ１）を開発した。このアルゴリズムは、ＰＴ５データセットに関して０．９０の特異度と共に０．５０の感度をもたらした。ＰＴ３データセットに適用されるとき、特異度のさらなる向上（０．９９８）と共に、感度が、標準偏差に基づくアルゴリズムよりも劇的に増加した（０．８２対０．０７）。興味深いことに、ペトリ皿暴露を用いて取得したデータセットへのスロープに基づくアルゴリズムの適用は、結果的に、特異度０．９５と共に感度０．８６をもたらした。アルゴリズム性能の変化の理由の１つの寄与因子は、実験手順の差異であった。標準偏差に基づくアルゴリズムは、ペトリ皿フォーマットで達成される鋭い濃度変化に対してより有効であったが、グローブ筐体実験の濃度の僅かにより穏やかな増加にはあまり適していなかった。２つのプロトタイプデバイスの性能は、同様にいくつかの変化につながる。ＰＴ３に関する平均カラー値は、分析されるチャンネル（ＲＧＢ）（平均４６６）に応じて、ＡｇＮ４ＴＰＰインジケータに関して３９１から５６９までの間であり、ＰＴ５に関しては、１１３から２７まで変化する（平均５６）。ＰＴ３データにおける標準偏差は、全信号の１％よりも小さく、ＰＴ５に関しては、評価されるカラーチャンネルに応じて５％までである。これらの変化は、用いたブレークアウトボードの製造上の差異の結果である。
【００６９】
１４日の自律型のデータ取得を達成するために、ＰＴ５デバイスは３０ｓのサンプリング増分を用いており、ＰＴ３デバイスとの比較のために用いた５ｓのサンプリング増分は、６０ｈの自律型のデータ取得をもたらす。図８は、本開示の一実施形態に係るＰＴ５データインターバルを示す図である。アルゴリズムのリアルタイムの適用を可能にするためにサンプリングされるウィンドウをできる限り短く保つことが望ましい。これを念頭において、アルゴリズムは、総時間を１０分に保って５ｓのサンプリング増分で用いた５０ではなく２０ポイントを用いるように調節した。２０ポイントの使用は、少しの偽陽性を導入しながら高い感度を維持した。スロープに基づくアルゴリズムのこのバリエーション（ｓ１）の適用は、感度の顕著な損失（０．２３）と共に０．９４の特異度を生じた。このアルゴリズムの２シートバリエーション（ｓ２）は、若干向上した感度０．４８（特異度０．９８）をもたらした。用いられる濃度限界の０．１６から１．５８ｐｐｍへの増加は、０．８８の感度（ｓ２に関して、ｓ１に関しては０．６１）をもたらした。この感度は、意図された用途に求められるものよりも依然として低く、濃度閾値は、所望の濃度閾値よりもはるかにより高い。３０ｓインターバルへのＰＴ３データセットのダウンサンプリングは、これらのタイプの損失を引き起こさなかった。ＰＴ３は、ＰＴ５（１００ｍｓ積分）よりも顕著により高いカラー値を報告する。この結果は、デバイス性能の考慮につながる。用いられる積分時間の増加を通じてＰＴ５デバイスに関する全信号を増加させることが可能であり、信号の標準偏差が同時に低下する。２００ｍｓへの積分の増加は、２．８％の標準偏差と共に平均カラー値を２３１へ増加させた。このサンプリングインターバルで、最大の可能な５００ｍｓ積分で、０．７％の標準偏差と共に平均カラー値は７１３であった。
【００７０】
アルゴリズム性能に対する全信号及びノイズレベルの影響を評価するために、ＰＴ５データセットが、２００、４００、及び５００ｍｓの積分時間にわたって生成された。これらのセットは、０．１６から１．６ｐｐｍまでの間の５つの濃度での３６０暴露からなるものであった。図９は、本開示の一実施形態に係る４つの積分時間にわたるシングル（ｓ１）及びデュアル（ｓ２）シートのスロープに基づくアルゴリズムに関するＲＯＣ分析を示す図である。２００ｍｓへの積分の増加は、１００ｍｓデータセットに関して観測されたものよりも、感度と選択性との両方を劇的に向上させた。４００ｍｓ積分を用いてさらなる向上が得られた。５００ｍｓへの積分時間の増加は、結果的に、さらなる利得を生じず、実際には、アルゴリズムの両方のバリエーションの下で特異度の損失が認められた。
【００７１】
アルゴリズムのさらなる調整のために、５００ｍｓ積分データセットを、０．０５ｐｐｍの濃度での７２暴露を含むように拡張した。このデータセットを、０．１６ｐｐｍ並びに０．０５ｐｐｍの検出閾値でシングルシートのスロープに基づくアルゴリズムを用いて分析した。検出に関する角度閾値は、０．４５°、１．４５°、及び２．４５°で変化した。デュアルシートのスロープに基づくアルゴリズム（０．４５°）を、３シート要件（０．４５°）を用いるこのアルゴリズムのさらなるバリアントと共に適用した。図９に示すように、特異度は、角度閾値の増加を通じて感度を犠牲にして増加することができた。最も低い角度閾値を用いるアルゴリズムの３シートバリアントは、０．８５（０．１６ｐｐｍ閾値）の感度で偽陽性なしに戻る、全体として最良の性能をもたらした。０．０５ｐｐｍレベルの暴露は、アルゴリズムのバリアントのいずれによっても検出されなかった。濃度閾値が０．３２ｐｐｍにシフトされる場合、２シート及び３シートバリアントは、偽陽性なしにすべてのイベントを識別する（感度と特異度との両方は１に等しい）。
【００７２】
６．例示的な実装
可逆インジケータを用いるリアルタイム比色センシング手法でのデータ分析に適用するためのシステム及び方法が説明されている。提示された例は、ハードウェア性能のバリエーション、並びに、偽応答に関する所望の検出限界及び許容範囲の変化に適応するための手法の融通性を実証する。この手法は、典型的なデスクトップ計算リソースと共に用いることに適するが、開発されたシステム及び方法は、長期の自律型のポータブルデバイスと共に用いられる低い処理能力に適応できる単純な関数呼び出しを用いる。同様の手法は、無人のシステムと組み合わせて用いるのに適しているであろう。
【００７３】
一実施形態では、本明細書で説明した分析及び結果は、この方法及びアルゴリズムをＰｅｒｌ又はＰｙｔｈｏｎスクリプト言語のいずれかでの実装で用いた。最初の開発ではＰｅｒｌを用いており、Ｐｙｔｈｏｎへのシフトは無人地上車両のための、オンボードのソフトウェアとの適合性を提供することを意図していた。現在のアルゴリズムは、センサデバイスのオンボードのより限られたリソースと適合する様態でコード化されている。理論では、アルゴリズム全体を、単一のマイクロコントローラ上で、リアルタイムで実行することもでき、より少ないインジケータを用いることが、これをより容易にするであろう。実際には、もしかすると或る外部ＲＡＭと共に、コプロセッサとして機能する第２のマイクロコントローラを追加することが有利であり得る。これは、（共有される）外部ＲＡＭへのデータ転送の負担と共に、センサからのリアルタイムのデータ取得のためにメインのマイクロコントローラを解放するであろう。コプロセッサは、利用可能となる際に、共有される外部ＲＡＭからデータを読み出す及び処理することになる。一実施形態では、コプロセッサは、６４ビットの除算を含む浮動小数点演算を行うことができなければならない。
【００７４】
標準偏差に基づく分析は、２つのうちで、実装するのがはるかにより容易である。メモリ要件は非常に小さく、ゆえに、外部ＲＡＭが必要とされることはまずないであろう。メモリは、リングＦＩＦＯとしてセットアップされるべきである。それぞれ３つのカラーチャンネルを有する６つのインジケータに関して、ＦＩＦＯは、２１６データポイントを保持することになり、その各々は、１６ビットのサイズ（ＦＩＦＯにおいて＝４３２バイト）である。図３Ａ〜図３Ｅのフローチャートの後に、１８平方根計算と共に、３６の別個の除算ステップが必要とされる。すべての他の演算は、計算が簡単である。
【００７５】
図４Ａ〜図４Ｅのスロープ分析は、実施するのがさらに難しい。一実施形態では、データを格納するのにリングＦＩＦＯが用いられることになる。要求されるサイズは、バックグラウンドウィンドウに関する１つのインジケータにつき１つのカラーにつき１２０個のデータポイント、アクティブウィンドウ及びスナップウィンドウに関する（３０秒のサンプリングに関する）さらなる２０個のデータポイント、及びオーバーフロー（以下で説明される）に関する１つのポイントである。一実施形態では、すべての１４１データポイントは、１６ビットのサイズである。計算を簡単にするために、累積合計を追跡し続けることが有用である。これらのうちの２つ、すなわち、時間増分の和と、時間増分の平方和は、すべてのチャンネルにわたって関連し、３つのウィンドウのそれぞれに関して一度だけ記録される必要がある。これは、３つの１６ビット変数と３つの３２ビット変数をＦＩＦＯに追加する。他の３つの累積合計は、カラー強度を含む。一実施形態では、各ウィンドウに関する３つの和が用いられ、１つのチャンネルにつき３つのウィンドウが存在する。一実施形態では、これらの和のすべては、６４ビットのサイズである。それぞれ３つのカラーチャンネルを有する６つのインジケータに関して、ＦＩＦＯは、５１，１２０ビット＝６，３９０バイトを保持することになる。５秒サンプリングの場合には、ＦＩＦＯは、５９，７６０ビット＝７，４７０バイトで僅かにより大きいであろう。
【００７６】
図４Ａ〜図４Ｅのフローチャートの後に、各チャンネルにおける各ウィンドウに関するスロープ及びｒ２値、並びに、関連した角度のコサインを評価することが有用である。一実施形態では、これは、ＦＩＦＯに格納された累積合計で行われる。データポイントの各新しいセットが取得されるときに、それらは最初のデータテストを用いてスクリーニングされ、次いで、ＦＩＦＯのフロントに追加される。すべてのデータポイントは、１つの位置だけ後ろに移動する。前述のオーバーフローデータポイントは、セットにおける最も古いポイントである（３０秒の実験でのポイントナンバー１４１）。一実施形態では、これをＦＩＦＯから完全に押し出すために、該当する関連した量が累積合計から最初に差し引かされる。次に、最も新しいデータポイントに関係する量を計算し、累積合計に追加することができる。最後に、これらの累積合計を用いてスロープ、ｒ２、及び角度コサインを計算することができ、該当するテストが適用される。
【００７７】
７．利点
ここで、本発明者らは、カラー値の報告に依拠するリアルタイムセンシング用途、例えば、連続監視用途での報告に関連した反射率に基づくセンシングでの検出イベントの識別のための方法及び関連するアルゴリズムの開発に焦点を当てた発明者らの取り組みを説明する。本明細書で説明される例示的な方法は、イベントの発生の識別に焦点を当てており、ポータブルの自律型のデバイスに関するオンボードの組み込みに適した手法を使用する。一実施形態では、説明した手法は、センサシステムにより発生した電子ノイズを排除する。例示的な手法は、複数の信号チャンネル（ＲＧＢ）並びにイベントについて報告するための複数のアレイ要素を最小の偽応答と組み合わせる。例示的な方法は、取得したデータの全体の強度を自動的に調節し、異なるデバイスバリエーションでの使用を容易にし、並びに、異なるインジケータ挙動に適応する。報告された例示的な方法は、説明したポルフィリン及び金属ポルフィリンに基づくインジケータに適用可能であるが、ＮＲＬが開発したポルフィリン修飾抗菌性ペプチドを含む他の比色インジケータに適用されるときに等しく有用であろう。本開示のいくつかの実施形態は、可逆インジケータに特に適しているが、同様に反応的なインジケータと共に用いることもできる。
【００７８】
８．例示的な代替
比色センシングにおける最近の及び現在の取り組みは、ポータブル用途には適さない計算リソース又はハードウェアの使用をしばしば含む、暴露後の画像取得及び分析に依拠する。本明細書で説明した利点は、リアルタイムのイベント報告と併せた比色センシングの使用の可能性を与える。説明した方法及び手法は、１つ以上の個々のセンサから限られたデータストリームを受信する中央プロセッサにより処理される、分析のより高次の層と併せて用いるのに適している。複数のセンサデバイスでの分析のより高次の層は、計算流体力学モデルと組み合わせて検出イベントの空間的位置を関連付けるのに用いることもできる。
【００７９】
９．結言
本明細書で説明されるのは、カラー値の報告に依拠するリアルタイムセンシング用途、例えば、連続監視用途での報告に関連した反射率に基づくセンシングでの検出イベントの識別のためのシステム及び方法である。本明細書で説明される例示的な方法は、イベントの発生の識別に焦点を当てており、ポータブルの自律型のデバイスに関するオンボードの組み込みに適した手法を使用する。例示的な説明した手法は、センサシステムにより発生した電子ノイズを排除する。例示的な手法は、複数の信号チャンネル（ＲＧＢ）並びにイベントについて報告するための複数のアレイ要素を最小の偽応答と組み合わせる。例示的な方法は、取得したデータの全体の強度を自動的に調節し、異なるデバイスバリエーションでの使用を容易にし、並びに、異なるインジケータ挙動に適応する。報告された例示的な方法は、説明したポルフィリン及び金属ポルフィリンに基づくインジケータに適用可能であるが、ポルフィリン修飾抗菌性ペプチドを含む他の比色インジケータに適用されるときに等しく有用であろう。本開示のいくつかの実施形態は、可逆インジケータに特に適しているが、同様に反応的なインジケータと共に用いることもできる。
【００８０】
例示的な説明したシステム及び方法は、１つ以上の個々のセンサからデータストリームを受信する中央プロセッサにより処理される、分析のより高次の層と併せて用いるのに適している。複数のセンサデバイスでの分析のより高次の層はまた、計算流体力学モデルと組み合わせて検出イベントの空間的位置を関連付けるのに用いることもできる。
【００８１】
要約書ではなく、詳細な説明は、請求項を解釈するのに用いられることを意図していることが理解されるであろう。要約書は、発明者によって考えられる本開示の１つ以上の、しかしすべてではない例示的な実施形態を記載し得るものであり、したがって、本開示及び付属の請求項を多少なりとも限定することを意図していない。
【００８２】
本開示は、規定の機能の実装及びその関係性を例示する機能ビルディングブロックの助けにより前述されている。これらの機能ビルディングブロックの境界は、説明の便宜上本明細書で任意に定義されている。規定の機能及びその関係性が適切に果たされる限り、代替の境界を定義することができる。
【００８３】
具体的な実施形態の上記の説明は、当該技術分野の技能の範囲内の知識を当てはめることにより、本開示の一般的概念から逸脱することなく、必要以上の実験なしに、他者がこのような具体的な実施形態を容易に修正する及び／又は種々の用途のために適応させることができる本開示の一般的性質を十分に明らかにするであろう。したがって、このような適応及び修正は、本明細書で提示される教示及びガイダンスに基づいて、開示された実施形態の均等物の意味及び範囲内となることを意図している。本明細書での語法又は用語は、本明細書の用語又は語法がこの教示及びガイダンスに照らして当業者によって解釈されることになるように、説明するためのものであって、限定するためのものではないことが理解される。
【００８４】
本明細書で説明される任意の代表的な信号処理機能は、本明細書で与えられる説明に基づいて当業者によって理解されるように、コンピュータプロセッサ、コンピュータ論理、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサなどを用いて実装することができる。したがって、本明細書で説明される信号処理機能を果たす任意のプロセッサが本開示の範囲及び精神内にある。
【００８５】
上記のシステム及び方法は、マシン上で実行するコンピュータプログラムとして、コンピュータプログラム製品として、又は命令を格納している有形の及び／又は一時的でないコンピュータ可読媒体として実装されてよい。例えば、本明細書で説明される機能は、コンピュータプロセッサ又は上記に挙げたハードウェアデバイスのうちの任意の１つにより実行されるコンピュータプログラム命令によって具体化することもできる。コンピュータプログラム命令は、プロセッサに本明細書で説明される信号処理機能を行わせる。コンピュータプログラム命令（例えば、ソフトウェア）は、コンピュータ又はプロセッサによりアクセス可能な有形の一時的でないコンピュータ使用可能媒体、コンピュータプログラム媒体、又は任意の記憶媒体に格納することができる。このようなメディアは、ＲＡＭ又はＲＯＭなどのメモリデバイス、或いはコンピュータディスク又はＣＤ  ＲＯＭなどの他のタイプのコンピュータ記憶媒体を含む。したがって、プロセッサに本明細書で説明される信号処理機能を行わせるコンピュータプログラムコードを有する任意の有形の一時的でないコンピュータ記憶媒体が本開示の範囲及び精神内にある。
【００８６】
本開示の種々の実施形態が前述されているが、それらは単なる例として提示されており、限定ではないことを理解されたい。本開示の精神及び範囲から逸脱することなく形態及び細部の種々の変化をそこに加えることができることが当該技術分野の当業者には明白であろう。したがって、本開示の広さ及び範囲は、前述の例示的な実施形態のいずれによっても制限されるべきではない。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
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【図３Ｅ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図４Ｄ】
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【図４Ｅ】
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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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【国際調査報告】
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