(57)【要約】  本願では、デジタル信号処理技術を介してセンサの選択性と生産性の向上を図るシステムと方法とが提供される。１つの実施例によれば、干渉検体を含む混合試料内の選択検体をモニタするための電気化学的方法において、非線形電流信号を発生させるために試料に大振幅電位刺激波形を印加し、選択検体用の基準電流信号の１または２以上の周波数で１または２以上のフーリエ係数の複数の実数部と虚数部とを有する検体ベクトルを用いるベクトル射影法により、発生信号内の選択検体からの信号の寄与成分を導き出すステップを含む改善が行われる。
2005515413.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
干渉検体を含む混合試料内で選択検体をモニタする電気化学的方法において、改善方法であって、
前記試料に対して大振幅電位刺激波形を印加して、非線形電流信号を発生させるステップと、
前記選択検体のための基準電流信号の１または２以上の周波数で、１または２以上のフーリエ係数の複数の実数部と虚数部とを有する検体ベクトルを用いて、ベクトル射影法によって、前記発生信号内の前記選択検体から得られる信号の寄与成分を導き出すステップと、を有することを特徴とする改善方法。
【請求項２】
干渉検体を含む混合試料内の選択検体の濃度を決定する電気化学的方法であって、
前記試料に対して大振幅電位刺激波形を印加して非線形電流信号を発生させるステップと、
前記発生信号を測定するステップと、
前記発生信号の全部または一部の少なくとも１つのパラメータを計算するステップと、
前記選択検体と干渉検体の各検体と、前記少なくとも１つのパラメータ用の検体ベクトルとに基づいて推定式の解を求めることにより、前記混合試料内の前記選択検体の濃度を決定するステップと、を有することを特徴とする方法。
【請求項３】
前記推定式が１つの周波数における検体ベクトルに基づく請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記推定式が複数の周波数における検体ベクトルに基づく請求項２記載の方法。
【請求項５】
前記検体ベクトルと前記少なくとも１つのパラメータの一方または双方に重み付けが施された請求項２記載の方法。
【請求項６】
前記検体ベクトルが、前記少なくとも１つのパラメータから構成され、前記刺激波形および／または発生信号の異なる部分に関係する請求項２記載の方法。
【請求項７】
前記検体ベクトルが、前記少なくとも１つのパラメータから構成され、非周期的部分と前記刺激波形および／または発生信号のＤＣ部分のうちの少なくとも一方に関係する請求項２記載の方法。
【請求項８】
前記推定式が、
１または２以上の周波数におけるフーリエ係数の１または２以上の実数部または虚数部と、
１または２以上の周波数におけるフーリエ係数の１または２以上の重み付き実数部または虚数部と、
前記刺激波形および／または発生信号の１または２以上の部分と、
前記刺激波形および／または発生信号の１または２以上の周期的部分と、
前記刺激波形および／または発生信号の１または２以上の非周期的部分と、
前記刺激波形および／または発生信号の１または２以上のＤＣ部分と、からなるグループから選択された複数の前記少なくとも１つのパラメータに基づく請求項２記載の方法。
【請求項９】
パフォーマンスとロバスト性のバランスをとるために、前記推定式が前記少なくとも１つのパラメータの選択個数に基づく請求項２記載の方法。
【請求項１０】
前記選択検体がグルコースである請求項２記載の方法。
【請求項１１】
前記干渉検体がアスコルビン酸である請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
装置であって、
電極システムに電圧波形を印加し、結果として生じる電流を電極システムから検出するポテンショスタット回路と、
プログラム命令を含む少なくとも１つのメモリとプロセッサであって、前記プログラム命令を実行して、
前記試料に大振幅電位刺激波形を印加して、非線形電流信号を発生させるステップと、
前記発生信号を測定するステップと、
前記発生信号の全部または一部の所望の周波数成分の少なくとも１つのフーリエ係数を計算するステップと、
前記少なくとも１つのフーリエ係数を用いて、前記混合試料内の前記選択検体の濃度を決定して、前記選択検体と干渉検体の各検体について、検体ベクトルに基づいて推定式の解を求めるステップと、からなる処理を実行するように構成されたプロセッサと、を備えたことを特徴とする装置。
【請求項１３】
干渉検体を含む混合試料内の選択検体をモニタするために推定式を構成する方法であって、
大振幅電位刺激波形を選択して、該波形を前記試料に印加したとき、非線形電流信号を発生させるステップと、
複数の異なる濃度を有する前記選択検体と干渉検体の各検体を個々に含む試料に前記波形を印加し、その結果生じる基準電流信号を測定するステップと、
前記基準電流信号の各々についてフーリエ変換の実数部と虚数部の値を計算するステップと、
前記フーリエ変換のフーリエ係数の実数値と虚数値とを複数の周波数の各周波数でプロットするステップと、
前記実数部と虚数部とが位相角の相対的に大きな差を示す前記複数の周波数のうちの１つの周波数を選択するステップと、
前記選択検体と干渉検体の各検体について、前記選択した１つの周波数で検体ベクトルを計算するステップと、
前記検体ベクトルと、較正情報とに基づいて前記推定式を構成するステップと、を有し、該較正情報は、複素平面における前記それぞれの検体ベクトルの長さに前記試料内の前記それぞれの検体の濃度を関係づけることを特徴とする方法。
【請求項１４】
前記波形が理論上の係数および／または実験上の係数に基づいて選択される請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
前記係数が１または２以上の反応動力学、反応機構、並びに、前記選択検体および／または干渉検体の輸送特性を反映する請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
前記波形がサイクリックボルタンメトリに基づいて選択され、前記選択検体および／または干渉検体の酸化または還元を行う電位を決定する請求項１３記載の方法。
【請求項１７】
前記波形が５０ｍＶよりも大きな変動を有する請求項１３記載の方法。
【請求項１８】
前記波形または前記波形の一部が、１または２以上の反応動力学、反応機構、並びに、前記選択検体および／または干渉検体を含む輸送特性に基づいて選択された変動速度を持つ請求項１３記載の方法。
【請求項１９】
前記波形が選択され、前記選択検体および／または干渉検体の電気化学的な反応から生じる電流信号を発生させる請求項１３記載の方法。
【請求項２０】
干渉検体を含む混合試料内の選択検体をモニタするために推定式を構成する方法であって、
大振幅電位刺激波形を選択して、該波形を前記試料に印加したとき、非線形電流信号を発生させるステップと、
パラメータとして使用するために前記電流信号の信号特性を選択するステップと、
前記選択検体と干渉検体の双方の検体の異なる濃度を含む試料に前記波形を印加し、その結果生じる基準電流信号を測定するステップと、
個々の基準信号について個々のパラメータ値を計算するステップと、
前記計算値から、並びに、十分な精度で、前記選択した個数のパラメータを有する前記推定式を線形推定子（ｅｓｔｉｍａｔｏｒ）として構成して、前記試料内の前記選択検体の濃度を推定するステップと、を有することを特徴とする方法。
【請求項２１】
前記パラメータが、
前記電流信号の全部あるいは１または２以上の部分に対する１または２以上の周波数におけるフーリエ係数の１または２以上の実数部または虚数部と、
前記電流信号の勾配と、
前記電流信号の一部の立上がり速度または減衰速度と、
前記電流信号におけるピーク発生電位と、
前記電流信号内のピーク値と、のうちの１または２以上を含む請求項２０記載の方法。
【請求項２２】
線形推定子を構成するステップが、前記パラメータの選択個数を決定し、次いで、所定のレベルのパフォーマンスを示す前記選択した個数のパラメータを用いて前記線形推定子を選択するステップを含む請求項２０記載の方法。
【請求項２３】
無作為の相互検証処理の利用を含む請求項２０記載の方法。
【請求項２４】
前記線形推定子を構成するステップが、根２乗平均処理を用いて前記十分な精度を決定するステップを含む請求項２０記載の方法。
【請求項２５】
前記線形推定子を構成するステップが、所望のパフォーマンスを示す前記推定子を選択するステップを含む請求項２０記載の方法。
【請求項２６】
前記線形推定子を構成するステップが、最も低い推定誤差に基づいて前記パラメータの最適個数を選択するステップを含む請求項２０記載の方法。
【請求項２７】
干渉検体を含む混合試料内の選択検体の濃度を決定する電気化学的方法であって、
前記試料に刺激波形を印加して、非線形信号を発生させるステップと、
前記発生信号を測定するステップと、
前記発生信号の全部または一部の少なくとも１つのパラメータを計算するステップと、
前記選択検体と干渉検体の各検体並びに前記少なくとも１つのパラメータについて、検体ベクトルに基づいて推定式の解を求めることにより干渉検体を含む混合試料内の前記選択検体の濃度を決定するステップと、を有することを特徴とする方法。
【請求項２８】
前記少なくとも１つのパラメータが周波数領域パラメータおよび／または時間領域パラメータである請求項２７記載の方法。
【請求項２９】
前記少なくとも１つのパラメータおよび／または検体ベクトルに対して重み付けが施された請求項２７記載の方法。
【請求項３０】
前記刺激波形が電位または電流波形である請求項２７記載の方法。
【請求項３１】
前記検体ベクトルと前記少なくとも１つのパラメータとが前記発生信号および／または刺激波形の異なる部分に関係する請求項２７記載の方法。
【請求項３２】
前記少なくとも１つのパラメータが、
ある時点における前記発生信号および／または刺激波形（本明細書では以後“信号”）の値と、
前記信号の全部または一部の計算された関数であって、
あるポイントにおける前記信号の勾配または前記信号の一部における勾配と、
前記信号の一部にわたる減衰速度と、
前記信号の一部にわたる立上がり速度と、
前記信号の一部にわたる平均値と、
前記信号の全部または一部の周波数変換値と、
前記信号の一部の対数と、
前記信号の一部の平方根と、
ある電力まで立ち上げられた前記信号の一部と、
前記信号内の２つの規定ポイント間での経過時間と、のうちの１または２以上を含む関数と、
前記パラメータの組み合わせであって、
ある時間間隔中の信号の平均値により除算された、該時間間隔中の前記信号の減衰速度と、
２つの規定ポイント間での前記信号の値の差と、
前記信号の２つの異なる部分間における前記信号の勾配の差と、のうちの１または２以上を含む前記パラメータの組み合わせと、のうちの１または２以上を含む請求項２７記載の方法。
【請求項３３】
前記検体が、グルコース、酵素、過酸化水素、メディエータ、フェリシアン化物、フェロセン、ヘキサシアノ鉄酸塩、アスコルビン酸、尿酸、アセトアミノフェン、ドーパミンのうちの１または２以上の物質である請求項２７記載の方法。
【請求項３４】
複数の検体をモニタするステップを含む請求項２７記載の方法。
【請求項３５】
前記印加された波形と発生信号とがガルバノスタット回路またはポテンショスタット回路を用いて実現される請求項２７記載の方法。
【請求項３６】
前記少なくとも１つのパラメータが、
前記検体ベクトルの分離と、
前記発生信号内のノイズと、
前記検体濃度における前記発生信号の感度と、のうちの１または２以上に基づいて選択された請求項２７記載の方法。
【請求項３７】
前記推定式がさらに較正情報に基づく請求項２７記載の方法。
【請求項３８】
前記少なくとも１つのパラメータが、
サイクリックボルタンメトリと、
線形掃引ボルタンメトリと、
方形波ボルタンメトリと、
ＡＣポーラログラフィと、
ＡＣインピーダンス分光学と、のうちの１または２以上に基づいて選択された請求項２７記載の方法。
【請求項３９】
前記刺激波形が電流であり、前記発生信号が電位である請求項２７記載の方法。
【請求項４０】
前記推定式が線形推定子である請求項２７記載の方法。
【請求項４１】
前記推定式が、根２乗平均（ＲＭＳ）、調整済みＲＭＳ、分散および標準偏差のうちの１または２以上によって決定される推定誤差に基づいて選択された請求項２７記載の方法。
【請求項４２】
前記干渉検体が、容量性電流を前記発生信号に帰する請求項２７記載の方法。
【請求項４３】
前記刺激波形が、１または複数の電極に印加される請求項２７記載の方法。
【請求項４４】
干渉検体を含む混合試料内の選択検体の濃度を決定する方法であって、
前記試料に刺激波形を印加して、非線形信号を発生させるステップと、
前記発生信号を測定するステップと、
前記発生信号の全部または一部の少なくとも１つのパラメータを計算するステップと、
前記検体と前記少なくとも１つのパラメータの各々について、検体ベクトルに基づいて推定式の解を求めることにより、干渉検体を含む混合試料内の前記選択検体の濃度を決定するステップと、を有することを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、２００２年１月１５日出願の仮出願６０／３５０，１７５に対して優先権を主張するものである。
【背景技術】
【０００２】
（発明の背景）
１９６０年代に出現して以来、バイオセンサの利用が広く普及している。バイオセンサとは、生化学情報を電気信号に変換する変換器（電極やフォトダイオードなど）と生物学上の認識要素（酵素や抗体など）を結合する装置である。
【０００３】
図１は、酵素で被膜した電極１を備えたグルコースバイオセンサのアクションを示す図であり、電極１に対して電位が印加される。図１のバイオセンサはアンペロメトリック検出の１例であり、この例では、電圧を電極１に印加し、この印加によって、試料内の特定の検体（測定対象物質）の酸化が生じる（すなわち、電極に電子が与えられる）。この酸化作用に起因して電流３が発生し、次いでこの電流３の検出と分析とを行うことが可能となる。検体を酸化させる電位は検体の“酸化電位”と呼ばれる。
【０００４】
“レドックス電位”という用語を用いて、検体の酸化または還元のいずれかを行う電位を示すのが一般的である。図１のバイオセンサでは、グルコース（“ＧＬＵ”）は酵素と反応して、電子を酵素へ転送し、酵素をその酸化状態から還元状態へ変換する。（酸化された形の）別のいくつかの電子シャトルが、酵素と反応して、酵素をその酸化された元の状態に戻す。次いで、（還元された酵素から電子が奪われる）処理時に、電子シャトルは還元された状態となる。還元された電子シャトルは電極で酸化されたシャトルである。このような電子シャトルの１例として、過酸化水素に還元された酸素がある。メディエータと呼ばれる電子シャトルのファミリも存在し、このファミリは、酸素に依拠せずに上記機能を実行する多くの市販のグルコース検査ストリップで用いられている。
【０００５】
電流測定技術を利用して、試料内のいくつかの検体の１つの検体に対する選択性が当該検体のレドックス電位の印加により達成される。このようにして、図１で、十分に高い電位を印加して、還元された電子シャトルの酸化が行われる。さらに、この結果生じる電極が検出した電流３は還元された電子シャトルの濃度に依存し、この電子シャトルの濃度は試料内のグルコース濃度に依存して決められる。（実際には、グルコースと関連するメディエータ添加剤は再び酸化され、次いで還元された酵素と反応することに留意されたい。還元されたメディエータの濃度は試料内のグルコースの濃度を直接示すものとなる。説明を単純にするために、還元されたメディエータが、実際には、電極で検出された実際の検体であるという理解の下で、酸化の対象であるグルコースを検体と呼ぶことにする。）
低価格性と製造の容易さに因って魅力的な電気化学バイオセンサが提供されている。しかし、アスコルビン酸（ビタミンＣ）、アセトアミノフェン（図１の“ＴＹＬ”）、尿酸などの他の血液化学品が、バイオセンサのアクションに干渉し、その結果誤った読取り値が生じる可能性がある。図１は、干渉を引き起こすアスコルビン酸（“Ｃ”）の影響を示す図であり、アスコルビン酸５の分子は、酵素の層の中を通って拡散し、電極１により直接酸化され、電流７を発生させている。
【０００６】
したがって、１つの試料がいくつかの検体を含んでいるとき、重なり合うレドックス電位を持つすべての検体（すなわち、いくつかの検体のレドックス電位が同じ範囲内に存在し、そのため、すべてのレドックス電位が同じ印加電極電位でレドックス電流を引き起こす場合）、電極の選択性が損なわれることになる。電極で発生した電流は、所定の電極電位で電気による酸化または電気による還元を受けた可能性がある試料から得られるすべての検体の結果として発生し、そのため、個々の検体の未知の成分が含まれる検知電流が生じることになる。このため、損なわれた電極選択性と不正確な濃度読取り値とが結果として生じることになる。重なり合ったレドックス電位を持つ検体について考慮しない検体検査は結果として不正確な読取り値をもたらすことになる。
【０００７】
図２〜図４は、過酸化水素（ターゲット検体）とアスコルビン酸（干渉物）と関連してグラフによって上述の問題を示す図である。図２と図３に図示のように、６００ｍＶの同じＤＣアンペロメトリック電圧で印加したとき、アスコルビン酸と過酸化水素（Ｘ軸）の各量の増加により検知電流（Ｙ軸）の増加が生じる。較正曲線９と１１はそれぞれ電流読取り値１３と１５から決定される。
【０００８】
レドックス電位が６００ｍＶで重なり合っていることに起因して、過酸化水素の検査時に図４に図示のような誤った読取り値が結果として生じる。検査装置は破線１７が示すように１ｍＭの濃度を読み取るべきであった。しかし検査装置は、そうする代わりに、一定量の過酸化水素を含む測定済みの試料にアスコルビン酸の増加量が実際に加えられたとき、過酸化水素の増量を示す読取り値１９を誤って出力した。
【０００９】
一般にバイオセンサを悩ませる他の干渉として、別の試料成分との交叉感受性、センサの物理的劣化またはファウリングあるいは背景ノイズがある。バイオセンサの上述の欠点を解決する努力として、化学メディエータやパーム選択性膜の利用などの装置に対する物理的または化学的改善方法が利用されてきた。しかし、メディエータは、背景ノイズの増加に寄与する可能性があり、膜は不必要な製造コストを追加する一方で、センサ全体の感度の低下をもたらす。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【００１０】
（発明の概要）
本願では、デジタル信号処理技術を介してセンサの選択性と生産性の向上を図るシステムと方法とが提供される。１つの実施例によれば、干渉検体を含む混合試料内で選択検体をモニタする電気化学的方法において、試料に対して大振幅電位刺激波形を印加して、非線形電流信号を発生させるステップと、選択検体のための基準電流信号の１または２以上の周波数で１または２以上のフーリエ係数の複数の実数部と虚数部を有する検体ベクトルを用いて、ベクトル射影法によって、発生信号内の選択検体から得られる信号の寄与成分を導き出すステップと、を含む改善が行われる。
【００１１】
別の実施例によれば、大振幅電位刺激波形を試料に印加して、非線形電流信号を発生させるステップと、発生信号を測定するステップと、発生信号の全部または一部の少なくとも１つのパラメータを計算するステップと、選択検体と干渉検体の各検体と、少なくとも１つのパラメータとについて、検体ベクトルに基づいて推定式の解を求めることにより混合試料内の選択検体の濃度を決定するステップと、を含む、干渉検体を含む混合試料内の選択検体の濃度を決定する電気化学的方法が提供される。
【００１２】
別の実施例によれば、電極システムに電圧波形を印加し、結果として生じる電流を電極システムから検出するポテンショスタット回路と、プログラム命令を含む少なくとも１つのメモリと、上記プログラム命令を実行して、上記試料に大振幅電位刺激波形を印加して、非線形電流信号を発生させるステップと、上記発生信号を測定するステップと、上記発生信号の全部または一部の所望の周波数成分の少なくとも１つのフーリエ係数を計算するステップと、上記少なくとも１つのフーリエ係数を用いて、上記混合試料における上記選択検体の濃度を決定して、上記選択検体と干渉検体の各検体ついて、検体ベクトルに基づいて推定式の解を求めるステップとからなる処理を実行するように構成されたプロセッサと、を備えた装置が提供される。
【００１３】
別の実施例によれば、干渉検体を持つ混合試料内の選択検体をモニタするために推定式を構成する方法であって、大振幅電位刺激波形を選択して、上記試料に印加したとき、非線形電流信号を発生させるステップと、複数の異なる濃度の上記選択検体と干渉検体を個々に含む試料に上記波形を印加し、その結果生じる基準電流信号を測定するステップと、上記基準電流信号の各々についてフーリエ変換の実数部と虚数部の値を計算するステップと、上記フーリエ変換のフーリエ係数の実数値と虚数値とを複数の周波数の各周波数でプロットするステップと、上記実数部と虚数部とが位相角の相対的に大きな差を示す上記複数の周波数のうちの１つの周波数を選択するステップと、上記選択検体と干渉検体の各検体について上記選択した１つの周波数で検体ベクトルを計算するステップと、上記検体ベクトル、および、複素平面における上記それぞれの検体ベクトルの長さに上記試料内の上記それぞれの検体の濃度を関係づける較正情報に基づいて上記推定式を構成するステップと、を有する方法が提供される。
【００１４】
別の実施例によれば、大振幅電位刺激波形を選択して、上記試料に印加したとき、非線形電流信号を発生させるステップと、パラメータとして使用するために上記電流信号の信号特性を選択するステップと、上記選択検体と干渉検体の双方の検体の異なる濃度を含む試料に上記波形を印加し、その結果生じる基準電流信号を測定するステップと、個々の基準信号について個々のパラメータの値を計算するステップと、上記計算値から、並びに、十分な精度で、上記選択した個数のパラメータを有する上記推定式を線形推定子（ｅｓｔｉｍａｔｏｒ）として構成して、上記試料内の選択検体の濃度を推定するステップと、を有する方法が提供される。
【００１５】
別の実施例によれば、干渉検体を含む混合試料内の選択検体の濃度を決定する電気化学的方法であって、上記試料に刺激波形を印加して、非線形信号を発生させるステップと、上記発生信号を測定するステップと、上記発生信号の全部または一部の少なくとも１つのパラメータを計算するステップと、上記選択検体と干渉検体の各検体並びに上記少なくとも１つのパラメータについて、検体ベクトルに基づいて推定式の解を求めることにより干渉検体を含む混合試料内の上記選択検体の濃度を決定するステップと、を有する方法が提供される。
【００１６】
別の実施例によれば、干渉検体を含む混合試料内の検体の濃度を決定する方法であって、上記試料に刺激波形を印加して、非線形信号を発生させるステップと、上記発生信号を測定するステップと、上記発生信号の全部または一部の少なくとも１つのパラメータを計算するステップと、上記検体と上記少なくとも１つのパラメータの各々について、検体ベクトルに基づいて推定式の解を求めることにより、干渉検体を含む混合試料内の上記選択検体の濃度を決定するステップと、を有する方法が提供される。
【００１７】
上述の発明の概要と以下の詳細な説明の双方は、専ら本発明を例示し、説明するためのものであり、請求項のように本発明を限定するものではないことを理解されたい。
【００１８】
本明細書の一部に組み入れられ、本明細書の一部を構成する添付図面は、本発明のいくつかの実施形態を例示するものであり、本説明と共に本発明の原理の説明に役立つものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
（詳細な説明）
本発明のいくつかの例示の実施形態について今から詳細に説明を行う。これらの実施形態の実施例を添付図面に示しているが、可能な場所であればどこでも、図面を通じてずっと同じ参照番号によって同じ部分または同様の部分を参照するものとする。
【００２０】
本明細書では、デジタル信号処理技術を介してセンサの選択性と生産性の向上を図るシステムと方法とが提供される。特に、或る実施例によれば、検体などの電気化学的な信号源（ＥＳＳ）を識別する方法が本願で提供され、選択ＥＳＳから総ての測定済み信号へ信号の寄与成分を導き出し、この寄与成分の好適な定量化が行われる。このようにして、アスコルビン酸などの重なり合う検体により干渉が引き起こされる寄与成分を実質的に下げ、グルコースなどのターゲット検体量のより正確な測定が可能となる。
【００２１】
図５〜図７は、印加電圧波形に応じて電気化学的な信号を発生させるための、１または２以上の検体の信号の寄与成分を決定する方法およびシステムの１つの実施例を示す図である。次いで、相対的な信号の寄与成分を測定済み総信号と比較して、１または２以上の検体濃度を決定する。図６は、フローチャートの形で上記方法を示す図である。
【００２２】
図５に図示のように、本方法は、デジタル信号処理用ハードウェア、ファームウェアまたはソフトウェア１７を図１のバイオセンサに追加することによって実行することも可能である。本実施形態では、ＤＳＰ１７により、測定済み信号に対する数学的処理を行い、干渉検体アスコルビン酸から発生した若干の電流信号７またはほぼすべての電流信号７を数学的フィルタリングにより取り除き、さらに、ＤＳＰ１７により、所望の検体信号３からの寄与成分の定量化を行うことが可能となる。これによって、信号出力１９を利用して、試料内のグルコース濃度の算出が可能となる。図７は、図６の方法を実行するシステムのさらに詳細な例を示す図であるが、図６の方法は、任意の数の異なるシステムと装置とによる実行も可能であることを理解されたい。これに対して、図７のシステムは、例えば、血液中のグルコース濃度の検査用などの携帯用検査装置として実現することも可能である。
【００２３】
図６を参照すると、波形の形状を選択し（ステップ１００）、（やはり干渉信号を引き起こす他の検体を含まない）既知の濃度の検体を個々に含む試料に上記形状の波形を印加して、基準データを収集する（ステップ１０５）。本例では、上記波形を利用して、アスコルビン酸を含まない、異なる濃度の過酸化水素を緩衝剤内に含む試料からデータを収集し、次いで、上記波形を利用して、過酸化水素を含まない緩衝剤内に異なる濃度のアスコルビン酸を含む試料からデータの収集を行う。この同じ波形が、未知の濃度の双方の検体の混合物を含む試料に印加される。本例は、所望の（すなわちターゲットの）検体として過酸化水素を特定し、アスコルビン酸が干渉検体であることを特定するものである。
【００２４】
好適には、刺激波形は大振幅波波形であることが望ましい。本願明細書で使用されているような“大振幅波波形”という用語は、試料から非線形信号反応を発生させる波形（一般に５０ｍＶ以上の変動）を示す。この波形は、検出プロセスに含まれるプロセスの実験的試行と理論的考察との組み合わせによって選択することができる。理論的考察と実験による考察との組み合わせを通して上記波形選択を行い、特定の検体により生じる或る固有の信号特性の達成を図る。検体信号に影響を与えることが一般に認識されている係数として、反応速度と、一般に反応動力学と呼ばれる反応機構並びに検体輸送特性がある。
【００２５】
反応動力学または輸送特性の速度は刺激波形の形状の選択に影響を与える場合がある。例えば、高速の動力学や輸送特性との反応は、電圧の摂動に応じて一般に平衡状態を迅速に再設定することが可能である。したがって、高速処理による検体の探査を望む場合、迅速に変動する電圧の選択も可能となる。或いは、検体によっては低速の動力学または輸送特性を持つものもあり、平衡状態の再設定により長い時間をかけることができる。したがって、さらにゆっくりと変動する電圧波形を用いてこれらの検体の探査を行うことも可能となる。
【００２６】
波形選択時に考慮すべき係数には以下の事項が含まれるが、これらの事項に限定されるわけではない：基準電極に関して動作電極の正の方へさらに高い電位の使用：これは一般に酸化速度を上げることになる。基準電極に関して動作電極の負の方へさらに高いの電位の使用：これは一般に還元速度を上げることになる。動力学の速度が（通常、拡散によって）検体の輸送速度よりも高速となる場合、適切な方向（酸化用として正電位あるいは還元用として負電位）に電位を上げることにより動力学の速度をさらに上げることによって、一般に電流の大幅な増加が生じることはなくなる。
【００２７】
図８に代表的な波形フォーマットを示す。３８と４２の変化率は、変化率４０の場合と同じであり、変化率が等しく、向きが反対である。Ｖ１〜Ｖ２の絶対値は通常１００ｍＶよりも大きいが、すべての印加に関してこの値に限定されるというわけではない。以下詳細に説明する本例では、グルコースをモニタする適正な波形を図９に示す。
【００２８】
波形の選択後、異なる濃度のターゲットと干渉検体とを含む試料から個々にデータを収集する（ステップ１０５）。例えば、過酸化物とアスコルビン酸の濃度を識別し、決定する際、過酸化物の以下の濃度の各々について、それぞれ、選択波形を用いて５回測定を繰り返すことも可能である：０ｍＭ、０．１ｍＭ、０．２ｍＭ、０．３ｍＭ、０．５ｍＭ、１．０ｍＭ、２．５ｍＭ、３．０ｍＭ、３．５ｍＭ、４．０ｍＭ、４．５ｍＭ、５．０ｍＭ。さらに、同じアスコルビン酸濃度について測定を５回繰り返すことも可能である。
【００２９】
上記の結果生じる電流から得られた１組のパラメータ（１または２以上のパラメータ）を個々の測定値から計算する（ステップ１１０）。この選択パラメータの組によって、相対的に一意でかつ測定可能な個々の検体の特徴が明らかにされる。パラメータは、信号の任意の特徴を示すもの、あるいは、信号の任意の部分の任意の（またはすべての）機能を示すものであってもよい。これらのパラメータの例には、種々の周波数におけるフーリエ変換係数などの周波数領域項目が含まれる。パラメータの別例として、信号の特定ポイントにおける信号の勾配、信号の一部の立上がり速度または減衰速度、信号の一部の平均値、ある時点における信号の値、信号内のピークまたは谷の形成に必要な電圧などの時間領域特徴が含まれる（但しこれらに限定されるわけではない）。本実施例では、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）により計算されるようなフーリエ係数の値が、関心の対象となるように指定したパラメータである。このようにして、測定した個々の信号のＦＦＴを算出し、コンピュータのメモリにＦＦＴ係数を格納する。
【００３０】
ステップ１２０と１２５で、検体間でのＦＦＴ係数の最適分解能を与える周波数を選択する。個々の周波数でＦＦＴ係数の実数値対虚数値をプロットすることにより上記選択を行う（ステップ１２０）。したがって、一方の軸上にＦＦＴ係数の実数値を持ち、他方の軸上にＦＦＴ係数の虚数値を持つ一連のプロットが形成される。したがって、１２８個の周波数について考える場合、各周波数について１プロットの１２８個の異なるプロットが構成される。
【００３１】
個々のプロットによって、（異なる濃度の個々の検体に対応する）すべてのデータポイントについて１周波数でのＦＦＴ値（実数対虚数）がグラフにより示されている。これらのプロットをモニタして、どの周波数が２つの検体ベクトル間での比較的大きな分離に対応するかを決定する（ステップ１２５）。これは、検体ベクトル間の“角度分離”（角分離または位相角分離）と呼ばれる場合もある。本願明細書で使用されているような“検体ベクトル”という用語は、多次元空間で考える場合の、検体濃度の増加方向に対して平行な方向を持つ任意の長さ（一般に１の長さを持つものではあるが）のベクトルを示すものであり、特定のパラメータに対応する空間の各次元が測定される。検体ベクトル間の角度は、ベクトル点乗積として周知の線形代数学的手法を用いて算出することが可能である。あるいは単にプロットの検査によってこの計算を行うことが可能である。
【００３２】
さらに、周波数の選択時に分離度以外の係数について考えることも可能である。例えば、データポイントにおける散乱について考えることが望ましい。散乱から生じるノイズが非常に大きい場合、十分に分離された組のベクトルが望ましくないものとなる場合がある。検体濃度に対する信号感度についても考慮することができる。例えば、ベクトルは十分に分離されたものであってもよいが、検体信号は弱い信号であってもよい。したがって、当該特定の周波数で１単位の信号を発生させるのに１０ｍＭの検体を要する場合があるのに対して、ベクトル分離がより小さくなる可能性がある場所では別の周波数（またはパラメータの組）を選択すると、信号が著しく強くなる場合もある（例えば１０ｍＭの検体が１００単位の信号を出力するなど）。したがって、このような利点が得られる場合、分離度のより小さいベクトルパラメータを選ぶようにしてもよい。
【００３３】
次に、ステップ１３０で、選択角度分離を与える選択周波数で以下の数学的量を計算する：個々の検体ベクトルと同じ方向に存在する個々の単位ベクトルの値（すなわち、図１０の検体ベクトル１０３と１０６の各々と同じ方向を有する長さ１のベクトルが決定される）と；複素平面でのベクトルの長さに対応する検体の濃度に関係する較正曲線の値と；“ブランクの”バッファ信号ベクトルの値。ブランクのバッファ信号ベクトルとは、双方の検体が存在しない時に測定される信号を表す。したがって、ブランクのバッファ信号は、検体が存在しないときに存在するベースラインまたはバックグラウンド信号と考えることができる。ただし、後述する推定式においてベースライン信号として別の定数を用いてもよいことに留意されたい。ステップ１３５で、ステップ１３０で計算した値を利用してターゲット検体濃度を決定する。
【００３４】
次に、未知の濃度のターゲットを含み、検体に干渉する試料の測定を行うことができる。ステップ１４０で、電極と検査対象試料との電解接触を行う。ステップ１００で選択したものと同じ波形を動作電極に印加する（ステップ１４５）。ある状況下で、電極と試料との電解接触に先行して波形の印加を行うことが望ましい場合もある。モニタする必要がある非常に高速の反応が生じたり、その反応の正確な開始点を知る必要があったりする場合などに、例えば、試料が電極と初めて接触した時点の検出が有用となる場合もある。
【００３５】
ステップ１５５で、測定済み信号のすべてまたは一部から高速フーリエ変換を行い、ステップ１２５の場合と同じ選択周波数でフーリエ係数を計算する。この値（複素数）をステップ１３５で定めた式で用いて、所望の検体濃度を算出する。次いで、例えば、ＬＣＤでの表示などの任意の有効な方法で特定の検体濃度を出力する（ステップ１６５）。或いは、単に後続のプロセスでこの検体濃度を格納し、および／または、この濃度の利用が可能となる。
【００３６】
図７は、図６の方法を実行するシステムを示す。このようなシステムは、例えば、血液中のグルコース濃度の検出に使用する検査装置などの携帯用検査装置として実現することも可能である。このシステムには、試料２内の個々の検体が発生する電気化学的信号源（ＥＳＳ）４の検出用変換器６が含まれる。例えば、変換器６は、試料２と電解接触した形で配置される、図１に図示のような酵素被膜を施した電極である。変換器の別の例には、膜を施した電極や、化学的に修飾を施した電極や、電気化学的な変換器として使用可能な別のエレメントが含まれるが、これらに限定されるわけではない。
【００３７】
フィルタ処理１０を介して変換器制御装置１２から変換器へ制御信号３４を印加する（ステップ１４５を参照）。変換器６で時間領域信号３６を形成し、フィルタ処理８により上記信号をフィルタし、次いで、この信号を変換器制御装置１２に格納する（ステップ１５０を参照）。変換器制御装置１２は印加した電位３４を測定し、測定済み電流３６を時間の関数として測定する。
【００３８】
この信号はフィルタ処理１４により再びフィルタされる。上記フィルタ処理は、例えば、アンチエイリアシングフィルタ、ハイパスフィルタ、ローパスフィルタ、帯域フィルタおよび／または帯域停止フィルタなどによる処理であってもよい。次いで、アナログ形式からデジタル形式へ上記信号を変換し、これによって、アナログ・デジタル変換器１６を用いて計算装置１８による信号のデジタル処理が可能となる。デジタル計算装置は、例えば、デジタル信号プロセッサチップなどであってもよいが、アナログ回路、デジタル回路、マイクロプロセッサおよび／または光学的計算装置を含むものであってもよい。さらに、好適には、信号３６に対してデジタル信号処理を実行することが望ましいものの、上述の処理は同等のアナログ回路により実行することも可能である。
【００３９】
計算装置には、信号を再構成するおよび／またはデジタル処理用としてより最適な波形に信号を変換するために信号のフィルタリングを行うフィルタ処理２０が含まれる。フィルタ処理２０を用いて、信号内の異なるスペクトル成分の改善および／または信号内の異なるスペクトル成分の抑制を行うことができる。例えば、フィルタ処理を用いて、信号を平滑化して、高周波数、中周波数および／または低周波数の変動を小さくし、並びに、位相角スペクトラムと振幅スペクトルの変更を含む信号のスペクトル属性の変更を行うことができる。次いで、高速フーリエ変換のような数学的手法を用いて一般に処理するすべての信号または一部の信号に対してスペクトル分析処理２２を施す。高速フーリエ変換によって信号の個々の周波数成分の振幅と位相角とが発生する（ステップ１５５を参照）。
【００４０】
次いで、２２により処理した信号のスペクトル内容に対して分離化と定量化処理２４が実行される（ステップ１６０を参照）。処理２４では、データソース２６から得られる個々のＥＳＳの所定のスペクトル特性に基づいて構成した１組の式を利用する（ステップ１３５を参照）。データソース２６は、例えば、個々のＥＳＳが試料内の別のＥＳＳと相互に作用する方法を記述する式や、個々のＥＳＳの電気化学的な分析評価により収集可能な個々のＥＳＳの所定のスペクトル特性についてのデータ、および／または、変換器が測定した信号を個々のＥＳＳが発生させる方法を記述した式を含むものであってもよい。したがって、データソース２６を利用して分離化と定量化処理２４を行うことにより、１組の式の解を求めて、測定済みの総信号の個々のＥＳＳから信号の寄与成分を定量化する解の発見を図るようにする（ステップ１６０を参照）。
【００４１】
例えば、ひとたび電位と電流信号の双方が計算装置１８により得られると、基準となる時点が選ばれる。一般に、この基準点は電位信号３４と関連して選ばれるが、この基準点は独立変数であり、電流信号３６は従属変数である。例えば、サイクルボルタンメトリを用いる場合、印加電位が図８に示すようにＶ１の値に到達した時点としてこのような基準点をとることも可能である。電流と電位の双方の値は基準時点を基準とする相対的な時間の関数として記録する（ステップ１５０）。次いで、スペクトル分析処理２２により電流信号の周波数スぺクトルを計算する。この計算は種々の方法により達成できるが、最も一般に行われる方法として、高速フーリエ変換、離散フーリエ変換または他の類似の方法を介してフーリエ変換値を算出する方法がある（ステップ１５５）。
【００４２】
電流信号のスペクトル計算によって、少なくとも以下の２つの結果、すなわち位相角スペクトラムと振幅スペクトルとが得られる。位相角スペクトラムはＥＳＳから得られる信号強度の寄与成分から独立したものであるが、振幅スペクトルはＥＳＳから生じる寄与成分の信号強度の関数となる。例えば、振幅スペクトルは、試料内に存在するような電気活性化学種の濃度に依存し、位相角スペクトラムが濃度と共に変動することはないということを一般的に述べることができる。
【００４３】
分離化と定量化処理２４によりスペクトル分析２２から得られるスペクトル特徴を利用し、異なるＥＳＳ４から発生する測定済み電流信号の成分を導き出して分離し、測定済みの総ての信号３６について個々のＥＳＳ４の寄与成分を定量化する。これらの特徴を利用できる１例として、位相角スペクトラムが、当該特定のＥＳＳに対して一意であるＥＳＳの信号“指紋”としての個々のＥＳＳを利用して、当該特定のＥＳＳから出る信号を他のＥＳＳの別の信号成分から特定し、導き出すようにすることも可能であるという例、および、振幅スペクトルを用いて、存在する当該信号の量の定量化も可能であるという例が挙げられる。ＥＳＳの位相角スペクトラムに関する情報は、データソース２６から得られるものであってもよいし、ただ１つのＥＳＳを含む試料の分析から得られるスペクトル分析データを含むものであってもよいが、これらに限定されるわけではない（ステップ１０５〜１３５を参照）。
【００４４】
次いで、導き出した量の計算処理２８により、ＥＳＳから得られた信号強度の定量化を利用して、データソース３０から得られる別の関連データを用いて、導き出した量の算定を行うことができる。導き出したデータの１例には、ターゲット検体の較正曲線などの較正データと比較することにより試料内のターゲット検体の濃度を算出する例が含まれるが、これに限定されるわけではない（ステップ１３０を参照）。次いで、ＬＣＤによる読み出しを含むものであってもよい利用可能な形式で出力３２を行うことができる（ステップ１６５を参照）。
【００４５】
（例１）
例えば、図７のシステムによって実行されるような図６の方法とシステムの１例について、過酸化物とアスコルビン酸とを含む試料の濃度分析という観点から次に説明を行う。図９に図示の７００ｍＶの電位刺激波形が使用された（ステップ１００）。刺激波形の走査速度は上方向と下方向の両方向で毎秒１００ｍＶであった。この結果生じた電流は４０Ｈｚのサンプリング周波数で時間的サンプリングを行った。電流信号のスペクトル内容は高速フーリエ変換を用いて計算した（ステップ１１０）。
【００４６】
図１０は、０．４５０６Ｈｚ用の複素フーリエ係数を示し、この係数が検体ベクトル間の最適の分離を示した。白抜きの正方形は、過酸化物を含み、アスコルビン酸を含まない試料に関して行った測定を表す。黒い三角形は、アスコルビン酸を含み、過酸化物を含まない試料に関して行った測定を表す（ステップ１０５〜１２０を参照）。ベクトル１０１は、ベースラインのバックグラウンド信号
【００４７】
【数１】
2005515413.tif 000003
を表す。検体ベクトル１０３は、過酸化物の増加濃度が移動する方向を表す、単位ベクトルと同じ方向である
【００４８】
【数２】
2005515413.tif 000004
。検体ベクトル１０６は、アスコルビン酸の増加量が移動する方向を表す単位ベクトルと同じ方向である
【００４９】
【数３】
2005515413.tif 000005
。したがって、過酸化物信号は、複素平面において１方向にのみ顕れ、アスコルビン酸信号は、複素平面において異なる方向に沿ってしか顕れないということがわかる。この場合、次式が得られる：
【００５０】
【数４】
2005515413.tif 000006
【００５１】
【数５】
2005515413.tif 000007
【００５２】
【数６】
2005515413.tif 000008
但し、
【００５３】
【数７】
2005515413.tif 000009
と
【００５４】
【数８】
2005515413.tif 000010
とは単位長のベクトルである。
【００５５】
次いで、較正曲線を形成した（ステップ１３０）。図１１ａと図１１ｂとは、実験上の原点と関連して選択した特徴的単位ベクトル方向の過酸化物とアスコルビン酸との較正曲線をそれぞれ示す図である。実験上の原点は
【００５６】
【数９】
2005515413.tif 000011
により与えられる。すなわち、複素データポイント（１０７と１０９）の各々から
【００５７】
【数１０】
2005515413.tif 000012
を減じることにより信号振幅を算出し、次いで、（０，０）により示す原点からのユークリッド距離を計算する。上記振幅は、電流信号に比例する任意の単位（ａｕ）で表される。しかし、ＦＦＴ係数の計算という性質のため、実際の振幅はＦＦＴで使用する試料の個数により確定される形で、電流のスカラー倍となる可能性がある。したがって、一般性を旨として、ＦＦＴの振幅を任意の単位で示すことにする。
【００５８】
較正式を以下のように与える：
ＩＨ２０２＝８７．８９＊［Ｈ２０２］
あるいは
［Ｈ２０２］＝ＩＨ２０２／８７．８９
かつ
ＩＡＡ＝１４．９４９＊［ＡＡ］
あるいは
［ＡＡ］＝ＩＡＡ／１４．９４９
但し、Ｉはａｕ内で与えられる信号振幅であり、濃度はｍＭで表す。較正曲線係数は、２つの信号の分離を行った後、ベクトル情報と組み合わせることができる。よって、下式が得られる：
【００５９】
【数１１】
2005515413.tif 000013
ベクトル関係式より下式が得られる：
【００６０】
【数１２】
2005515413.tif 000014
但し、
【００６１】
【数１３】
2005515413.tif 000015
は、いくつかの所与の試料から得られるＦＦＴ値である。この場合、２つの未知量（ａとｂ）および２つの式が得られる（ステップ１３５）。ひとたびａとｂの解が得られると、その結果生じる答は、それぞれ、過酸化物とアスコルビン酸の見かけの測定済みの信号振幅である。最終的に、この信号振幅を較正曲線式と比較して、所望の濃度を決定してもよい（ステップ１６０）：
【００６２】
【数１４】
2005515413.tif 000016
したがって、上式を用いて、所与の試料における過酸化物とアスコルビン酸の濃度を決定することができる。上式を用いて、過酸化物とアスコルビン酸の混合量を含むいくつかの試料の測定を行った。図１２は収集されたデータポイントを示す。破線１１６は、過酸化物の量の増加に伴って１．８ｍＭのアスコルビン酸を含む試料から得られた測定値を示す。白抜きの円は、この周波数でのＦＦＴの複素数値を表し、
【００６３】
【数１５】
2005515413.tif 000017
により示すことができる。過酸化物の濃度が変動するにつれて、データポイントが
【００６４】
【数１６】
2005515413.tif 000018
１０３により示される方向と同じ方向に沿って移動することがわかる。この方向は破線１１６に対して平行である。
【００６５】
破線１１３は、アスコルビン酸の量の増加に伴って１．０ｍＭの過酸化物を含む試料から得られる測定値を示す。塗りつぶし円は、この周波数におけるＦＦＴの複素数値を表し、
【００６６】
【数１７】
2005515413.tif 000019
により示すことができる。アスコルビン酸の濃度の変動につれて、データポイントが、破線１１３に対して平行な、
【００６７】
【数１８】
2005515413.tif 000020
１０６が示す方向と同じ方向に沿って移動していることがわかる。
【００６８】
したがって、上述のように個々の検体と関連する位相角は互いに異なるものとなり、異なる試料の両端で一定状態を保持する。ベクトル１０１は
【００６９】
【数１９】
2005515413.tif 000021
を表す。上式を用いて、混合試料内で測定されたデータポイントの各々を用いて見かけの［Ｈ２０２］が決定された。これは最終的に本例における関心対象検体である。
【００７０】
上記結果が図１３に示されている。この図には２つの族の試料が示されている。試料の一方の族には過酸化物は含まれていないが、変動するアスコルビン酸量が含まれている。この組の試料の場合、破線１１７で正確に示しているように、見かけの［Ｈ２０２］は０ｍＭの近傍にあることが望ましい。第２の族の試料の場合、過酸化物の濃度を１．０ｍＭに保ち、アスコルビン酸の変動量を試料に加算した。この場合、上部の破線１１９で再び正確に示されているように、見かけの［Ｈ２０２］は１ｍＭの近傍にあることが望ましい。
【００７１】
したがって、上述の方法に関して、アスコルビン酸信号と過酸化物信号間での優れた分解能について説明した。これによって、アスコルビン酸が存在する際の過酸化物の選択的モニタ処理、またはその逆の場合の過酸化物が存在する際のアスコルビン酸の選択的モニタ処理が可能になった。
【００７２】
図６に示す上述の実施例では、高速フーリエ変換の１つの周波数について考慮する。さらに、２つだけのパラメータ（検体ベクトルの各々の角度で分離を決定する際の当該１つの周波数の実数部と虚数部）についてまとめて考慮した（ステップ１２５）。しかし、別の実施例によれば、ある状況の下で、ただ１つの周波数の実数部と虚数部よりも多くの部分について考慮した場合、さらに一般的には、３以上のパラメータを用いた場合、検体間でのさらに大きな分離したがってより良好な分解能の達成が可能となる。
【００７３】
例えば、１Ｈｚの実数部対４Ｈｚの虚数部や、３Ｈｚの実数部対１２Ｈｚの実数部について考慮することが可能となる。さらに、単位ベクトルが設定された空間を拡張して、より高い次元に変えることが可能となる。というのは、これを行うことによりベクトル間の分離度を上げることができるからである。この結果、２Ｈｚの実数部を８Ｈｚの虚数部対９Ｈｚの実数部と比較することが可能となる。データベクトル間の角度は、２次元空間の場合と同じ方法で容易に計算される。したがって、より高い次元のパラメータを見る利点として、この利点によって、検体ベクトルのさらに大きな分離度を結果としてもたらすパラメータを選択するさらに多くの自由が得られるという点が挙げられる。
【００７４】
さらに多くのパラメータを用いる別の理由として、特定の検体の濃度が非常に高い相関を持つ或る信号特性を選択できるという点が挙げられる。例えば、測定済み電流信号の特定のセクションの勾配がターゲット検体の濃度と相関することを知ることができる。任意の１つのＦＦＴ係数によってはこの信号特性を十分に取得できないかもしれないことが予想される。そのため、別個のパラメータとして、時間領域における信号の勾配を計算するほうが望ましい場合もある。
【００７５】
図１４は、複数のパラメータ（すなわち、２以上の周波数および／または時間領域パラメータ）を用いて検体濃度を決定する方法を示す図である。ステップ２００は、試料に印加すべき波形を選択する上述のステップ１００の場合と同様のステップである。次いで、以下で説明する推定アルゴリズムでパラメータとして利用する可能な信号特性を決定する（ステップ２０５）。例えば、パラメータとして使用する上記可能な特徴には、特定の周波数や、ＦＦＴにより計算されるような周波数でのフーリエ係数（実数または虚数）と、（例えば信号のテ−ル終端などのような）信号の一部のフーリエ係数（実数または虚数）と、ある時点における信号曲線の勾配と、信号の一部の指数的立上がり速度や減衰速度と、信号の特定のピークまたは谷が生じる電圧と、信号内の特定のピークまたは谷の値と、が含まれるが、これらに限定されるわけではない。
【００７６】
ステップ１０５で個々の検体と関連するデータの収集ステップを含んでいた前回の実施形態とは異なり、ステップ２１０で、異なる濃度の双方の検体を含む異なる検体濃度の行列からデータを個々に収集してもよい。例えば、図１５の行列に図示のように、所定濃度のアスコルビン酸とグルコースの各々から試料を採ることも可能であり、この結果、合計１３０の異なる試料が得られ、個々の試料を用いて５回のデータの収集が繰り返し行って、６５０個の記録済みの信号を含む１組のデータを形成する。
【００７７】
ステップ２１５で、データセットの形の個々の信号について、関心対象のパラメータの個々の値を計算し、これらの値をメモリに格納する。ステップ２２０〜２４０は線形推定子の構成に関係する。ステップ２２０に図示のように、この方法は１パラメータ線形パラメータ推定子から始まる。したがって、Ｎ＝１のこのケースの場合、トレーニング用サブセットとしてデータの１／２を用いて無作為相互検証法を実行し、検査用サブセットとしてデータの１／２を使用する。
【００７８】
無作為相互検証法とは、Ｇｅｎｅ  Ｈ．  Ｇｏｌｕｂ，  Ｍｉｃｈａｅｌ  ＨｅａｔｈおよびＧｒａｃｅ  Ｗａｂｂａによる“好適なリッジパラメータを選択する方法の一般化された相互検証”（テクノメトリクス２１、ｐｐ．２１５〜２２３（１９７９年））に記載されている数学的技法である。この方法を用いて、パラメータの最適個数の発見が可能となる。パラメータの最適個数としては、平均ＲＭＳ（根２乗平均）が最も低い値である。パラメータの個数を次第に増やして線形推定子を構成するにつれて、推定子のＲＭＳ誤差が一定の最小値まで低下することになる。さらに、パラメータの個数のさらなる増加は推定子のパフォーマンスを悪化させることになり、それによってＲＭＳ値が大きくなる。調整済みＲＭＳ、分散、標準偏差などのＲＭＳ以外の何らかの精度測定値の利用も可能であることを付記しておく。
【００７９】
１つのパラメータから始めて、パラメータの個数を増やしてゆきながら、推定子を構成し（ステップ２３０）、検査用サブセットデータを使用し、ＲＭＳを計算しながら検体濃度の推定を行うことにより推定子のパフォーマンスを確定する。無作為相互検証法を用いる場合、パラメータのうちのいずれのパラメータから始めてもよい。あるいは、次第に個数を増やすパラメータが用いられる推定子を構成する際に特定順序のパラメータを指定することも可能である。
【００８０】
使用する線形推定子式の一般式は下式で与えられる：
【００８１】
【数２０】
2005515413.tif 000022
但し、
・  ［Ａｎａｌｙｔｅ（ｎ）］は試料ｎの推定検体濃度であり、
・  Ｙｋは、特定の周波数におけるＦＦＴ係数の実数部または虚数部などのパラメータであり、
・  ｈｋは当該パラメータの関連する重み付けであり、当該パラメータが保持している情報内容の測定値と考えることができる。
【００８２】
ステップ２２５〜２４０は、単に次元上の利点だけではなく、情報内容に基づいて推定子のパフォーマンスを得るために利用できるパラメータの最大個数を決定するステップである。１組の収集データを記述するパラメータの個数が多すぎる場合に上記次元上の利点が生じる。１例として５個のデータポイントが存在する状況を含む例がある。５個のパラメータから成るモデルは上記５個のデータポイントの各々と交差させることができる。この結果、推定子の構成に用いた同じデータセットに対して検査を行ったとき、ＲＭＳ＝０を入力する推定子が得られ、完全に機能しているように誤認されるが、実際にはロバストな推定式ではない推定式が与えられることになる。したがって、最適のパフォーマンスを達成できる一方で、所望レベルのロバスト性を保持できる、許容可能な最大個数のパラメータを確定することが望ましい。図１４に示す方法では、無作為相互検証分析プロセスを用いて上記パラメータの確定が達成される。
【００８３】
個々の推定子を利用して検査用サブセットデータのターゲット検体濃度の推定を行う（ステップ２３５）。検査用サブセットの各試料内のターゲット検体の正確な濃度が既知であるため、推定子により与えられた式に従って予め記録されているデータ信号を処理し、推定子の検査を行う。
【００８４】
推定子は処理したばかりの検査信号から結果として生じる検体濃度に対応する数を出力する。言い換えれば、推定子は、検査データ信号の記録に用いたターゲット検体濃度を推定することになる。推定子のパフォーマンスを検査するために、線形推定子と既知のターゲット検体濃度間の誤差を算出する（ステップ２３５）。このような誤差を算出する１つの方法として、ＲＭＳ誤差を算出する方法がある。線形推定子を利用して、検査サブセットデータ内のすべての信号の検体濃度を推定し、その後、個々のデータポイントと関連するＲＭＳ誤差を算出する。個々のＮパラメ−タ線形推定子と関連するＲＭＳ誤差はメモリに格納する。
【００８５】
トレーニング用サブセットおよび検査用サブセットとして新しいサブセットデータを選択することにより無作為相互検証法が繰り返し行われる（ステップ２４０）。新しいサブセットデータに対するトレーニングを行うことにより１パラメ−タ線形推定子の構成を繰り返す。再び、線形推定子用の個々のトレーニング用サブセットのＲＭＳ誤差を格納する。この処理を何回も（１０００回など）繰り返す。上記一連の処理全体のＲＭＳの平均値を算出する。この平均値によって、ステップ２３０で構成した線形推定子の一般的パフォーマンスが示される。よくあるケースとして、トレーニング用または検査用のサブセットデータの選択に依存してパフォーマンスが良い場合もあれば、悪い場合もある。無作為相互検証法を利用して、異なるランダムなデータ選択に対して推定子の検査を行うことにより、推定子のパフォーマンスの決定時に誤差の最小化を図ることが可能となる。
【００８６】
ひとたび、平均ＲＭＳの算出により１パラメ−タ線形推定子の平均パフォーマンスを決定すると、２パラメ−タ線形推定子を構成し、評価する。第２のパラメータを上述のように選択する。２パラメ−タ線形推定子の平均ＲＭＳパフォーマンスを決定するために無作為相互検証検査法を再び用いる（ステップ２２５〜２４０）。
【００８７】
ひとたび、平均ＲＭＳの算出によって２パラメ−タ線形推定子のパフォーマンスを決定すると、３パラメ−タ線形推定子のパフォーマンスを確定する、等々、Ｎパラメ−タ線形推定子へとパラメータを増やす。ステップ２０５に記載の利用可能なパラメータのすべてを使用したとき、ループを終了する（ステップ２４５）。次に、最低のＲＭＳを出力した推定子に対応するパラメータＮの個数を選択する（ステップ２５０）。
【００８８】
トレーニングデータと検査データの異なるランダムな選択によって検査を行う度に、Ｎパラメ−タ推定子を構成し、何回も（１０００回など）再構成を行う（ステップ２５５〜２７０）。次いで、所望のＲＭＳパフォーマンスを与える推定子を選択する。必ずというわけではないが、この平均的パフォーマンスを示す推定子が選択される場合が多い。というのは、上記平均的パフォーマンスが当該所定のデータセットに関する推定子のパフォーマンスを表しているからである。この推定子は未知の試料の検査に使用する準備ができている。或いは、（平均ＲＭＳパフォーマンスではなく）最適のパフォーマンスを示すＮパラメ−タ推定子を選択することも可能である。
【００８９】
したがって、図６の実施形態の場合とは異なり、図１４の実施形態では、単に、一つの周波数でのフーリエ変換の実数成分と虚数成分よりも多くのパラメータが考慮され、それによって、類似のベクトルシステムが多次元空間で構成される。図６の実施形態は、個々の次元が１つのパラメータに対応する２次元空間に依拠している。この実施形態では、１つの周波数において、１つのパラメータはフーリエ変換の実数部であり、第２のパラメータはフーリエ変換の虚数部であった。
【００９０】
図１４の実施形態は、個々の次元が選択済みパラメータに対応する多次元パラメータ空間に依拠するものであり、その場合、パラメータの最適個数は、次元上の利点に負けないロバストな推定子を構成しながら良好なパフォーマンスを達成するように選択され、情報に富み、それによってターゲット検体信号にさらに密接に相関するパラメータにさらに大きな重み付けを与えることが可能となる。大きな情報内容を有する次元（またはパラメータ）のほうがターゲット検体濃度の最終推定値に対してさらに強い影響を与えるように、パラメータ空間内での各次元の相対的重要度に対して重み付けが施される。
【００９１】
図６の実施形態が、１つの周波数で２つのパラメータ（フーリエ変換の実数部と虚数部）を使用したために、個々の検体信号（例えば、過酸化物信号
【００９２】
【数２１】
2005515413.tif 000023
とアスコルビン酸信号
【００９３】
【数２２】
2005515413.tif 000024
の方向を記述する単位ベクトルに基づいて個々のパラメータの重み付けが直接計算された。すなわち、測定値
【００９４】
【数２３】
2005515413.tif 000025
を形成したとき、ＹｔｏｔａｌｒとＹｔｏｔａｌｉの各々に上述したようなスカラー重み付け値を乗算することにより、選択周波数における測定済み信号のフーリエ変換の実数部と虚数部の各々に対して適切な重み付けが施された。
【００９５】
多次元線形推定子の使用によって、個々の検体用の指向性ベクトルを明示的に決定する必要なく、パラメータの組全体にわたって重み付け値の自動計算を行うことが可能となる。
【００９６】
一般に、双方の実施例（図６と図１４）では本明細書で“ベクトル射影法”と呼ぶ方法が利用される。上記方法は、各パラメータが試料または刺激波形から得られた信号の特徴である１または２以上のパラメータを選択するステップと、個々の検体について検体ベクトルを明示的にあるいは暗黙のうちに決定するステップと、検体ベクトルの相対的振幅および方向と、試料内の検体濃度の推定に用いることが可能なパラメータとに基づいて推定式を構成するステップと、を含む方法である。
【００９７】
（例２）
図１４に図示の方法を用いて１つの例を実行した。グルコースが、干渉物質として機能するアスコルビン酸と、試料の行列として機能する血液とを含むターゲット検体であった。試料に印加する刺激波形として図１６に図示の波形を選択した。
【００９８】
この波形はサイクリックボルタンメトリとＤＣ電流測定値の双方を合成したものである。この電位は２５０ｍＶ／ｓで上向き方向に、−２５０ｍＶ／ｓで下向き方向に傾斜され（信号のＣＶ部）、さらに、０．４Ｖで一定に保たれ、５７．６秒から始まり６４秒で終る（信号のＤＣアンペロメトリック部）。
【００９９】
信号の“ヘッド部”とは、０秒と２０．８秒の両端を含む時間中に上記波形を用いて収集した信号を意味する。このケースでは、４０Ｈｚで信号のサンプリングを行い、それによって８３３個の試料が得られた。信号の“テ−ル部”とは、６１．４７５秒と６３．９７５秒の両端を含む時間中に上記波形を用いて収集した信号を意味し、１０１個の試料が得られた。
【０１００】
本例では、以下の原理を遵守した：
・  ２つの分離セクションにおける測定済み電流信号波形について考慮する：第１に、ＦＦＴを算出し、異なる周波数におけるフーリエ変換値の種々の実数部と虚数部の適切な組み合わせを考慮することにより、アスコルビン酸で支配される信号情報を信号のヘッド部から取得し、第２に、０Ｈｚでフーリエ変換値を算出することにより、信号のテ−ル部のＤＣ成分を効果的にモニタしながらアスコルビン酸とグルコース合成情報を信号のテ−ル部から取得し、次いで
・  結果として生じる電流信号の種々の特徴と関連する複数のパラメータを用いて線形推定子を構成する。線形推定子の設計の結果として、種々のパラメータに含まれる情報に重み付けを施し、推定子の式と血液試料内に存在する実際のグルコース濃度とにより算出したグルコースの濃度間のＲＭＳ誤差の最小化を図る。
【０１０１】
これに応じて、線形推定子を以下のように構成した：
・  推定子の第１のパラメータは、Ｙｔａｉｌにより与えられる信号のテ−ル部の第１のＦＦＴ係数の実数部（０Ｈｚに対応する）となるように選択した（図１６を参照）。
【０１０２】
・  第２のパラメータは、Ｙｈｅａｄｒ（０）により示される、信号のヘッド部の第１のＦＦＴ係数の実数部（これは０Ｈｚに対応する）となるように選択した。実信号の場合すべてのケースで、０Ｈｚのフーリエ成分の虚数部は常に０である。そのためこのパラメータは使用していない。
【０１０３】
・  第３のパラメータは、Ｙｈｅａｄｒ（０．０４８）により示される、信号のヘッド部の第２のＦＦＴ係数の実数部（これは０．０４８Ｈｚに対応する）となるように選択した。
【０１０４】
・  第４のパラメータは、Ｙｈｅａｄｉ（０．０４８）により示される、信号のヘッド部の第２のＦＦＴ係数の虚数部（これは０．０４８Ｈｚに対応する）となるように選択した。
【０１０５】
・  ステップ２０５に従って、信号のヘッド部の連続して次第に大きくなる周波数成分のＦＦＴ値の実数部と虚数部との間で交番することにより、パラメータの最大個数に達するまで、後続のパラメータの選択を行った。本願では，線形推定子の構成時に使用したパラメータの最適個数を無作為相互検証法により特定し、上述のように最も低いＲＭＳを与えるパラメータの個数が得られた（図１８を参照）。
【０１０６】
このようにして、本例では、グルコースとアスコルビン酸濃度のいくつかの異なる組み合わせに対応する１組の５３個のデータポイントを収集した。濃度の組み合わせデータポイント１２３を図１７に図示のようにデカルト座標系にプロットした。次いで、破線の格子１２１が示すようにこの平面を４つのセクションに分割した。総データセットをほぼ２つのサブセットに分割し、一方のサブセットは推定子のトレーニング時に使用した（すなわち、線形推定子における個々のパラメータと関連する重み付けの決定に一方のサブセットを使用した）。さらに、他方のサブセットは、新しく構成した推定子のパフォーマンスの検査に使用した。
【０１０７】
上記平面の４つのセクションの個々の範囲内で、トレーニング用サブセットとしてポイントの１／２をランダムに選択し、残り部分は検査用サブセットとして選択した。上記格子を用いることによりランダムな選択が保証され、データポイントの組の総ての両端にわたってさらに均等な配分が行われた。これによって、いくつかのランダムに選択したトレーニング用サブセットのクラスタリングを行い、結果として、好ましくないトレーニングが施される推定子が生じるリスクを最小にした。
【０１０８】
２パラメ−タ線形推定子、すなわち、ＹｔａｉｌとＹｈｅａｄｒ（０）とを用いて構成した２パラメ−タ線形推定子を使用して、線形推定理論に基づいて設定したトレーニングから得られたデータを利用して、パラメータの関連する重み付けを計算する（ステップ２３０）。次いで、新しく構成した推定式を用いて残りの検査用サブセットのグルコース濃度を推定する（ステップ２３５）。推定濃度対実際濃度のＲＭＳ誤差を計算した後、トレーニング用データと検査用データの異なるランダムなサブセットを同じ総データセットから選択した。上記ステップを１０００回繰り返し、毎回、トレーニング用データセットおよび検査用データセットとして異なるサブセットを選択した。次いで、１０００回の実行の平均ＲＭＳを算定した。この処理を個々のパラメータについて繰り返し、個々の反復に対して１つのパラメータを線形推定子に追加した。
【０１０９】
図１８は、Ｘ軸に沿って推定子で使用するパラメータの個数と、Ｙ軸上での当該組の実行処理の平均ＲＭＳとのプロットによる無作為分析の代表的結果を示す概略プロット図である。一般的に観察されることとして、パラメータの個数の増加につれてＲＭＳは一般に減少するという点が挙げられる。しかしある一定数のパラメータを越えると、ＲＭＳは増加し、推定子で使用しているパラメータの数が多すぎることが示され、それによって、ロバスト性がより少なくなり、したがって、よりエラーを生じ易い推定式が構成されることになる。したがって、最小ＲＭＳ値に対応するパラメータの個数の選択により、推定式の構成時に、パラメータの最適個数を保証することができる。
【０１１０】
図１８に概略的に示されているように、本例では、４パラメータ推定子が最適構成であることが判明した。
【０１１１】
［グルコース］＝０．６Ｙｈｅａｄｒ（０）−７．９Ｙｈｅａｄｒ（０．０４８）＋２．４Ｙｈｅａｄｉ（０．０４８）＋３８．１Ｙｔａｉｌ
但し、それぞれ、Ｙｈｅａｄｒ（ｆ）は測定済み信号のヘッド部の周波数ｆにおけるフーリエ変換の実数部であり、Ｙｈｅａｄｉ（ｆ）はフーリエ変換の虚数部である。また、Ｙｔａｉｌは信号のテ−ル部の０Ｈｚフーリエ変換成分の実数部である。
【０１１２】
上式を用いて、混合グルコースとアスコルビン酸とを含む種々の血液試料の検査を行った。所定量のグルコースとアスコルビン酸を含む血液試料を調製した。図１９は、干渉を引き起こす物質として種々の濃度のアスコルビン酸を含む試料について上記［グルコース］式を用いて計算した推定グルコース濃度対実際のグルコース濃度を示す図である。
【０１１３】
ライン１４９は実際のグルコース濃度を表す。白抜きの円は１ｍＭのバックグラウンドのアスコルビン酸濃度を持つ試料内で得られた測定値である。塗りつぶし円は、３ｍＭのバックグラウンドのアスコルビン酸濃度を持つ試料で得られた測定値である。白抜きの正方形は４ｍＭのバックグラウンドのアスコルビン酸濃度持つ試料で得られた測定値である。
【０１１４】
したがって、グルコースと高濃度のアスコルビン酸とを含む血液試料の場合、上記推定式はアスコルビン酸から出る信号を首尾よく抑え、信号のグルコース部分の選択的測定を行うことができた。
【０１１５】
図２０は、上述の種々の方法の実施に用いたグルコースメータの実施例を示す。このメータは、検査ストリップをメータと接続する検査ストリップ用コネクタ３００を備えている。検査ストリップは例えば３つの電極（作業電極、基準電極、カウンタ電極）を備えるものであってもよい。
【０１１６】
信号調整回路３０２は検査ストリップ用コネクタ３００と結合され、検査ストリップで電極に印加した波形のフィルタリングを行う。信号調整回路３０４は、検査ストリップから結果として生じる電流信号のフィルタリングを実行し、電流信号を記録する。回路３０２と３０４とはポテンショスタット回路として知られている回路を一体として備えている。ＤＡＣ３０６はコントローラ３１０からアナログ信号へデジタル信号の変換を行う。ＡＤＣ３０８はアナログ信号をデジタル形式へ変換してコントローラ３１０が利用できるようにする。コントローラ３１０は、例えば、上述の図６と図１４の実施例で教示したように、検査ストリップ用コネクタが検知した電流信号を処理することによりメータ内で信号処理を行う。
【０１１７】
ボタン３１２は、ユーザがメータを操作するためのユーザインタフェースを提供する。電源回路３１４は通常電池の形でメータへ電力を供給し、ＬＣＤ３１６はユーザに対してグルコース濃度を表示する。
【０１１８】
図２０のメータと、本明細書で図５〜図１９に教示した信号処理システムおよび方法は、グルコース以外の検体の検知に用いることもできることに留意されたい。このような用途には、電気化学的な免疫学的検査法による検知、（水素ガスからの干渉を抑えつつシアンガスの検知を行うなどの）工業ガスの検知、（生物学上あるいは毒性金属の検知などの）水質モニタ、化学／生物兵器用物質の検知における用途が含まれる。
【０１１９】
本願に教示の信号処理技術は、既存のグルコース検査装置などの既存装置に応用することも可能である。この変更は既存のコントローラに対するファームウェアのグレードアップの形で行うことが可能である。現在使用されているコントローラの例として、日立製Ｈ８／３８８７、テキサスインツルメント社製３１８５２６５−Ｆ、シエラ（Ｓｉｅｒｒａ）社製ＳＣ８４０３６ＣＶ、アムテル（Ａｍｔｅｌ）社製Ｓ５６４０ＡＳＩＣ、ＮＥＣ製ＦＴＡ−Ｒ２ＡＳＩＣ、日立製Ｈ８／３８４７、パナソニック社製ＭＮ１０１Ｃ０９７ＫＢ１、（インテル８０５１の周辺に構成された）ＡＳＩＣなどが含まれる。
【０１２０】
ファームウェアのグレードアップ機能として、本願で教示している以下の信号処理技術の実行機能がある：
１）試料に対するカスタマイズした波形の印加機能。波形の形状を符号化するデータがメモリ内に常駐し、このデータはマイクロプロセッサにより読み出され、所望の波形を形成し、図２０のＤＡＣ３０６などのデジタル・アナログ変換器に印加される。
２）結果として生じる電流信号の読み込み機能。ファームウェアは、図２０のＡＤＣ３０８などのアナログ・デジタル変換器から（検査ストリップ電極から検知した）デジタル化データを読み込み、該デジタル化データをメモリに格納するようにマイクロプロセッサに命令する。ファームウェアは、所望のデータの読み込みを必要とするメモリ管理を実行する。
３）信号処理を実行するために数学的演算を実行する。この実行には、ファームウェア命令（所定の周波数成分のフーリエ係数など）に従うパラメータ計算と、グルコース濃度を決定するための（例えば図６または図１４の方法により作成した）推定式内の上記パラメータ値の利用とが含まれる。
【０１２１】
ファームウェアが実行するその他の処理は既存のファームウェアに任せてもよく、グレードアップの一部とする必要はない。例えば、ファームウェアは、（ＬＣＤ３１６ディスプレイなどを介して）ユーザに対する結果の表示を制御したり、電力管理、ユーザ要求への応答、データのスクロール、データの平均化処理、ＰＣへのデータ転送などの他のメータの“場面裏の”処理を行ったりするものであってもよい。
【０１２２】
本発明の範囲または精神から逸脱することなく、本発明における追加の種々の修正と変更を行うことが可能であることは当業者には明らかである。例えば、本願明細書の実施例では大きな振幅刺激波形を使用しているが、小さな信号特性を持つ刺激波形を用いて、非線形の応答を形成することも可能である。
【０１２３】
このような刺激波形の１例が図２１に示されている。この場合、０〜６００ｍＶのステップ電位が印加される。この刺激の結果、電流信号を発生させ、例えば、数秒の経過にわたって、０Ｖでの上記電流信号の平衡状態値から６００ｍＶでの該電流信号の新たな平衡状態値までこの電流信号を変化させることが可能となる。電流の上記遷移の間、波形の部分４０１に見られるように、小さな振幅電位波形（本例では、小さな振幅サイン波）が信号にスーパーインポーズされる。これは、ゆっくり遷移する電流波形の頂部に小さな振幅電流の反応が生じる原因となる。
【０１２４】
図２２に示す、結果として生じた総電流（すなわち、相対的に低速の遷移電流＋相対的に高速のサイン波電流）は、印加したサイン波電位と比較すると非線形の電流となる。したがって、大きな振幅のステップ電位はシステムを遷移状態に入らせる原因となるが、遷移状態にある間は、小さな振幅電位が印加される。
【０１２５】
図２２に図示の電流の反応を見ると、ひとたび２０秒でステップ電位が印加されると、電流信号は再平衡を行うのに若干の時間を要することが観察される。この遷移再平衡時間の最中に、小さな振幅サイン波電位が印加される（６５秒から始まる）。６５秒から以降は、小さな振幅信号しか印加されず、しかも、その結果生じる電流は非線形となることが観察される。というのは、結果として生じた電流が複数の周波数成分を含み、小さな振幅波形が、非線形信号の反応を結果として引き起こす可能性のある方法の１例を示すからである。したがって、上記刺激波形は、本願明細書に開示された実施例で役に立つことになる。
【０１２６】
本発明はまた、いずれかの特定の刺激波形、波形形状あるいはパラメータの使用に限定されるものではない。例えば、電流が印加された刺激波形であり、かつ、測定済み電位が結果として生じる信号である電位差による方法を利用することも可能である。１または２以上の以下の本発明を限定するものではない実施例を利用することも可能である。
【０１２７】
〇  ある時点における測定済み信号および／または刺激信号の値も利用される：
〇  例えば、全部または一部の計算された関数
・  ある点における信号の勾配または信号の一部における勾配
・  信号の一部にわたる減衰速度
・  信号の一部にわたる立上がり速度
・  信号の一部の平均値
・  信号の全部または一部の周波数変換値（フーリエ変換値やウェーブレット変換値など）
・  信号の一部の対数
・  ある根（信号の一部の平方根や立方根など）
・  ある電源まで立ち上げられた信号の一部
・  信号内の２つの規定ポイント間での経過時間（信号内のピークと谷との間の時間など）
〇  上記パラメータの組み合わせなど
・  ある時間間隔中の信号の平均値で除算したこの時間間隔中の信号の減衰速度
・  ２つの規定ポイント間での信号値の差
・  信号の２つの異なる部分間での信号の勾配差
〇  周期的測定済み信号を発生させる周期的刺激
さらに、サイクリックボルタンメトリは、反応動力学／機構並びに輸送特性に関する情報を取り出す唯一の方法ではない。線形掃引ボルタンメトリ、方形波ボルタンメトリ、ＡＣポーラログラフィ、ＡＣインピーダンス分光学、電位差測定などの多くの異なる電気検体（ｅｌｅｃｔｒｏａｎａｌｙｔｉｃａｌ）技術の利用が可能である。
【０１２８】
さらに、上述の実施例は主として、グルコースなどの関心対象の１つの検体の濃度の決定に関係するものであるが、本願明細書で教示した実施形態を複数の検体の検知に利用することが可能であることは明らかである。実際、推定式が構成され、その解を求める場合、たとえユーザに対して１つしか濃度が表示されない場合であっても、すべての検体の定量化が可能である。さらに、本願本明細書に教示した方法で、試料内の個々の検体用推定式を構成することが可能である。
【０１２９】
単なるファラデー信号の測定の場合とは反対に、非ファラデー信号の測定も可能である。例えば、変動する電極電位に応じて、試料内のイオンの再編成に起因して生じる容量性電流を測定済み信号の全部または一部とすることも可能である。
【０１３０】
刺激波形信号は時間の関数として変動するため、刺激波形信号は、時変測定済み信号が結果として生じる、電圧と電流以外の種々の量であってもよい。このような信号には以下の信号が含まれる：
〇  試料の温度
〇  （試料内で異なる速度で変動する）電極の回転速度。渦巻形のパターンで試料の移動を引き起こし、さらに多くの検体と電極との接触をもたらす電極の回転。時間の関数としての回転速度の変動は検体の輸送特性のプロービングを行う一般的方法である。
【０１３１】
〇  光。光強度の変動を利用して反応速度を変え、それによって、異なる検体に異なる信号を発生させるように誘発することも可能である。
【０１３２】
また、電極アレイ内などで一度に１つの電極を使用する代わりに複数の電極を使用することも可能である。
【０１３３】
本発明の他の実施形態は本明細書についての考察並びに本願明細書に開示した本発明の実施から当業者には明らかである。本明細書と実施例は単なる例示として意図したものであり、本発明の真の範囲は以下の請求項により示される。
【図面の簡単な説明】
【０１３４】
【図１】図１は、試料内のグルコースを検知するバイオセンサである。
【図２】図２は、過酸化水素の増量に起因して生じた電流の増加を示す較正曲線である。
【図３】図３は、アスコルビン酸量の増加に起因して生じた電流の増加を示す較正曲線である。
【図４】図４は、アスコルビン酸量の増加から結果として生じる可能性のある誤ったバイオセンサ読取り値を示すチャート図である。
【図５】図５は、試料内のグルコースを検知するバイオセンサであり、このバイオセンサは、実施例に従って、デジタル信号処理を利用して、アスコルビン酸の干渉に起因する影響をフィルタにより取り除くものである。
【図６Ａ】図６Ａは、第２の実施例に従ってバイオセンサ信号を処理する方法を示すフローチャートである。
【図６Ｂ】図６Ｂは、第２の実施例に従ってバイオセンサ信号を処理する方法を示すフローチャートである。
【図７】図７は、第２の実施例に従ってバイオセンサ信号を処理するシステムである。
【図８】図８は、実施例に従って試料に印加する波形用フォーマットを示す図である。
【図９】図９は、図６の方法を利用して実行される実施例に従って試料に印加する波形を示す。
【図１０】図１０は、実施例の中に過酸化水素のみまたはアスコルビン酸のみを含む試料における特定の周波数での複素フーリエ係数を示す図である。
【図１１Ａ】図１１Ａは、それぞれ過酸化水素とアスコルビン酸の較正曲線を示す。
【図１１Ｂ】図１１Ｂは、それぞれ過酸化水素とアスコルビン酸の較正曲線を示す。
【図１２】図１２は、実施例の中に過酸化水素とアスコルビン酸の混合試料における特定の周波数での複素フーリエ係数を示すチャート図である。
【図１３】図１３は、実施例の結果を示すチャート図である。
【図１４Ａ】図１４Ａは、第２の実施例に従ってバイオセンサ信号を処理する方法を示すフローチャートである。
【図１４Ｂ】図１４Ｂは、第２の実施例に従ってバイオセンサ信号を処理する方法を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、図１４の方法のための検査データを提供するためにとることが可能な代表的基準読取り値の１例を示す表である。
【図１６】図１６は、図１４の方法を利用して実行される第２の実施例に従って試料に印加する波形を示す。
【図１７】図１７は、第２の実施例で推定子のトレーニングを行うために検査データとして使用する１組のデータポイントを示す。
【図１８】図１８は、図１４の実施例に従ってマルチパラメータ推定子の平均ＲＭＳを変えることが可能な方法を示す概略的チャートである。
【図１９】図１９は第２の実施例の結果を示す図である。
【図２０】図２０は別の実施例に従うグルコースメータである。
【図２１】図２１は、別の刺激波形と反応の１例をそれぞれ示す図である。
【図２２】図２２は、別の刺激波形と反応の１例をそれぞれ示す図である。
【図１】
2005515413.tif 000026
【図２】
2005515413.tif 000027
【図３】
2005515413.tif 000028
【図４】
2005515413.tif 000029
【図５】
2005515413.tif 000030
【図６Ａ】
2005515413.tif 000031
【図６Ｂ】
2005515413.tif 000032
【図７】
2005515413.tif 000033
【図８】
2005515413.tif 000034
【図９】
2005515413.tif 000035
【図１０】
2005515413.tif 000036
【図１１Ａ】
2005515413.tif 000037
【図１１Ｂ】
2005515413.tif 000038
【図１２】
2005515413.tif 000039
【図１３】
2005515413.tif 000040
【図１４Ａ】
2005515413.tif 000041
【図１４Ｂ】
2005515413.tif 000042
【図１５】
2005515413.tif 000043
【図１６】
2005515413.tif 000044
【図１７】
2005515413.tif 000045
【図１８】
2005515413.tif 000046
【図１９】
2005515413.tif 000047
【図２０】
2005515413.tif 000048
【図２１】
2005515413.tif 000049
【図２２】
2005515413.tif 000050
【国際調査報告】
2005515413.tif 000051
2005515413.tif 000052
2005515413.tif 000053