【誤訳訂正書】
【提出日】平成26年12月18日(2014.12.18)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】特許請求の範囲
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
表面プラズモン共鳴装置で生成したセンサグラムのノイズの線形フィルタリング方法であって、
前記センサグラムの出力信号をフィルタリングするための可変長の線形フィルタを用意し、
前記センサグラムの信号の勾配及びロックトインターセプション線形誤差（ＬＩＬＥ）検出器に基づいて線形フィルタの最適長を決定する
ことを含む方法。
【請求項２】
用意される線形フィルタが対称有限インパルス応答フィルタを含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
用意される線形フィルタが可変長対称移動平均フィルタを含む、請求項１記載の方法。
【請求項４】
重要な生化学的プロセスの指標となる特性をセンサグラムの信号が確実に保持できるようにフィルタ長が動的に変化する、請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記信号の変動が低減するときは、より長いフィルタ長をさらに決定する、請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記信号の変動が増大するときは、より短いフィルタ長をさらに決定する、請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記センサグラムの信号の勾配に基づいて線形フィルタの最適長を決定することが急速勾配検出器及び緩徐勾配検出器によって行われ、勾配に基づく線形フィルタの最適長がこれらの勾配検出器によって提供される最短フィルタ長として選択される、請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記線形フィルタの最適長が、勾配に基づく線形フィルタの最適長及び前記ＬＩＬＥ検出器に基づく線形フィルタの最適長のうちの最長のフィルタ長として選択される、請求項７記載の方法。
【請求項９】
表面プラズモン共鳴装置で生成したセンサグラムのノイズの線形フィルタリング方法であって、
前記センサグラムの出力信号をフィルタリングするための可変長の線形フィルタを用意し、
ロックトインターセプション線形誤差（ＬＩＬＥ）検出器に基づいて第１のフィルタ長を決定し、
複数の事象間の信号の勾配に基づいて第２のフィルタ長を決定し、
第１のフィルタ長及び第２のフィルタ長を比較し、
第１のフィルタ長及び第２のフィルタ長のうち長い方の長さを選択する
ことを含む方法。
【請求項１０】
前記信号の瞬間勾配に基づく第２のフィルタ長をさらに用意する、請求項９記載の方法。
【請求項１１】
リアルタイム特性に基づくフィルタリングアルゴリズムであって出力が所定の量だけ遅延されるフィルタリングアルゴリズムをさらに用意する、請求項９記載の方法。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【発明の詳細な説明】
【発明の名称】表面プラズモン共鳴センサグラムのリアルタイムノイズ低減のための適応線形フィルタ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、表面プラズモン共鳴（ＳＰＲ）センサグラムのノイズ低減のためのフィルタリング方式に関し、より具体的には、ＳＰＲセンサグラムのノイズ低減のための適応線形フィルタリング方式に関する。
【背景技術】
【０００２】
表面プラズモン共鳴（ＳＰＲ）測定システムは、通常、センサグラムの形態でサンプルの屈折率の変化を検出して提示する。センサグラムは、生体分子の相互作用をサンプルの相対的屈折率として経時的にプロットしたものであり、１以上のフェーズを含む。プロットの各フェーズは、緩衝液のみの期間とその後の会合期間及び解離期間を含む。会合期間及び解離期間は、生体分子の吸着及び脱着を含んでおり、屈折率の変化を生じる。吸着−脱着はリアルタイムで追跡することができ、吸着種の量を求めることができる。ＳＰＲセンサグラムは様々なタイプのノイズ成分を含んでいる可能性があり、センサグラムの特徴を隠したり、さもなければ歪めるおそれがある。ノイズ成分は、ＳＰＲ測定システムの光学装置の測定値の不確定性に起因することもある。ノイズ成分はまた、サンプル中の緩衝液及びアナライトの流れを制御する弁の開閉など機械的事象に起因することもある。さらに、温度変化又はサンプルの不均一性のため、測定値がドリフトすることもある。
【０００３】
線形フィルタリング及び非線形フィルタリングを始めとして、ＳＰＲセンサグラムのノイズ低減のための様々な方式が研究されてきた。線形フィルタリングは、信号に存在するランダムなノイズ成分の低減には非常に有効となり得る。しかし、従来の線形フィルタリングは、いくつかの短所を有することが判明した。低域フィルタリングなどの従来の線形フィルタリングをＳＰＲセンサグラムに適用した場合、センサグラムの急激な遷移などの高周波特徴が平滑化されたり、取り除かれたりしてしまうことがある。しかるに、これらの急激な遷移が、サンプルの中のアナライトとリガンドとの間の結合事象の開始のような重要な生化学的プロセス又は事象の指標であることもある。これらの急激な遷移が平滑化されたり除去されてしまうと、会合／解離速度その他の生化学的プロセスの重要な指標を決定するのが難しくなったり不正確になってしまうおそれがある。従来の線形フィルタリングはまた、信号が不連続性その他の変則性を含んでいると、リンギングを生じ、ＳＰＲセンサグラムに示されている生化学的プロセス又は事象の解釈が難しくなる。
【０００４】
そこで、ＳＰＲセンサグラムの重要な信号特徴を保持しながらノイズを低減するための線形フィルタリング方法があれば望ましい。
【０００５】
センサグラムフィルタリングは、本質的にランダムである高周波ノイズを低減するために使用される。例えば、気泡外れ値及び段は、フィルタリングによって低減されるべきではない。センサグラムフィルタリングは、速度定数に影響を与えるべきではない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】欧州特許出願公開第１６５７５４２号
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一実施形態では、表面プラズモン共鳴装置で生成したＳＰＲセンサグラムのノイズの線形フィルタリング方法が提供される。本方法は、センサグラムの出力信号をフィルタリングするために可変長の線形フィルタを用意することを含む。本方法は、さらに、センサグラムの信号の勾配及びロックトインターセプション線形誤差（locked interception linear error；ＬＩＬＥ）検出器に基づいて線形フィルタの最適長を決定することを含む。したがって、本方法は、センサグラムのノイズを低減するための装置において屈折率の測定中にリアルタイムで適応フィルタ長を決定することを含む。
【０００８】
本発明の上記その他の特徴、態様及び利点については、図面と併せて以下の詳細な説明を参照することによって理解を深めることができるであろう。図面を通して、同様の部材には同様の符号を付した。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の例示的な実施形態に係るＳＰＲ測定装置を例示する図である。
【図２】本発明の様々なフィルタ長モードを例示するＳＰＲセンサグラムの例示的グラフである。
【図３】本発明の例示的な実施形態に係る線形フィルタリング方法のフローチャートである。
【図４】本発明の例示的な実施形態に係るフィルタリングアルゴリズムを例示する簡略ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下で詳しく説明する通り、本発明の様々な実施形態は、ＳＰＲセンサグラムのノイズ低減のための適応線形フィルタリング方法に関する。本方法は、センサグラムの出力信号をフィルタリングするための可変長の線形フィルタを用意することを含む。本明細書で用いる「適応」という用語は、センサグラムの出力信号が確実に保持されるように線形フィルタ長を動的に変化させることをいう。
【００１１】
本発明の様々な実施形態の構成要素について紹介する際、単数形で記載したものは、その構成要素が１以上存在することを意味する。「含む」、「備える」及び「有する」という用語は内包的なものであり、記載した構成要素以外の追加の要素が存在していてもよいことを意味する。作動パラメータの例は、開示した実施形態以外のパラメータを除外するものではない。
【００１２】
図１は、ＳＰＲ測定装置１１で用いられる例示的な線形フィルタリングシステム１０を例示する。装置１１は、センサグラムを生成するための従来のＳＰＲ測定装置である。ＳＰＲ測定装置１１は、プリズム１６に対して様々な入射角θでプリズム１６に光刺激１４を与える光源１２を含む。例示された実施形態では、ＳＰＲ測定装置１０は、角度式ＳＰＲを用いる。他の実施形態では、ＳＰＲ測定装置１０は波長式ＳＰＲを用いるが、光源１２は複数の光波長を用いてプリズム１６に刺激１４を与える。プリズム１６は、さらに、ガラススライド１８を、金フィルムのような薄い光反射性基板２０及びリガンド２４を含む結合層２２と共に含んでいる。一実施形態では、結合層２２は誘電体層である。装置１１はまた、プリズム１６から反射された反射光信号２８を受信する光検出処理ユニット２６を含む。反射光信号２８は検出処理ユニット２６でさらに処理されて、出力デバイス３２にＳＰＲセンサグラム３０を提供する。ＳＰＲセンサグラムは線形フィルタ処理されて、フィルタ処理ＳＰＲセンサグラム３３を表す出力信号を生成する。
【００１３】
さらに、ＳＰＲ測定装置１０はフローチャネル３４を有しており、フローチャネル３４を通してアナライトＡと緩衝液Ｂを交互に流して結合層２２を通過させる。アナライトＡ及び緩衝液Ｂの流れは、チャネル３４に結合した弁３６を用いて制御される。光刺激１４が入射するプリズムインターフェース３８の位置は、ターゲット４０と呼ぶことができる。光刺激１４がプリズムインターフェース３８の複数のターゲット４０に入射する場合、ＳＰＲ測定装置１０によって複数のＳＰＲセンサグラム３０を提供することができ、各ＳＰＲセンサグラム３０は、複数のターゲット４０の所定のものに対応する。検出処理ユニット２６はまた、ＳＰＲセンサグラム３０を受信するためのプロセッサを含んでもよい。プロセッサは、ＳＰＲセンサグラム３０のノイズ低減のための適応線形フィルタリング方式を実行し、出力デバイス３２にフィルタ処理ＳＰＲセンサグラム３３を提供するように構成することができる。
【００１４】
なお、本発明の様々な実施形態は、本発明の処理タスクを実行するための特定のプロセッサに限定されるものではない。「プロセッサ」という用語は、本明細書では、本発明のタスクを実行するのに必要な計算又は算出を実行することができる任意の機械をいう。「プロセッサ」という用語は、構造化された入力を受け入れ、規定された規則に従って入力を処理して出力を生成することができる任意の機械をいう。なお、「ように構成された」という記載は、本明細書では、当業者には明らかであろうが、プロセッサが本発明のタスクを実行するためのハードウェア及びソフトウェアの組合せを備えることを意味する。
【００１５】
ＳＰＲセンサグラム３０の特徴は、プリズムインターフェース３８での様々な物理的事象又は生化学的事象を表すフェーズを示す。動作中、表面プラズモン共鳴の現象は、光が反射性基板２０から反射される際に起こる。はっきりと規定された角度で入射する光エネルギー（光刺激１４）はある割合で、金属フィルムのような反射性基板２０の非局在化電子と相互作用して、反射光強度が減少することがある。この現象が起こる正確な入射角は、フローチャネル３４を流れる移動相中で目標分子（アナライトＡ）がリガンド２４によって固定化され捕捉される金属フィルムの裏面近くの屈折率によって決まる。リガンド２４で結合が起きると、局所液屈折率が変化してＳＰＲ角度に変化を生じるが、これを反射光信号２８の強度変化の検出によってリアルタイムでモニタリングすると、センサグラム３０が得られる。ＳＰＲ信号の変化率は、検出処理ユニット２６で解析され、プリズムインターフェース３８での会合フェーズ及び解離フェーズでの相互作用に対する見掛けの速度定数が得られる。これらの値の比は見掛けの平衡定数を与える。ＳＰＲ信号の変化の大きさは、固定化されるアナライトに正比例し、相互作用の化学量論に関して解釈することができる。
【００１６】
本方法は、動的平均アルゴリズム（Dynamic Average Algorithm；ＤＡＡ）と呼ぶことができ、センサグラムの特徴に応じてフィルタ長を決定するセンサグラムフィルタリングアルゴリズムである。ＤＡＡは、センサグラムを平滑化するのに可変フィルタ長を有する平均化フィルタを使用する。生データはサンプルディレイ（ＳＤ）秒遅延され、対称平均化フィルタリングが可能となる。したがって、最大半値フィルタ長はサンプルディレイ（ＳＤ）秒である。フィルタ出力は周りのサンプルの平均値であり、中央位置は、生センサグラムデータに比べてサンプルディレイ（ＳＤ）秒遅延している。
【００１７】
ＤＡＡは、図２に示すように、信号が速く変化するときにフィルタ長が減少し、信号が遅く変化するときにフィルタ長が増大するように設定される。段及び短い外乱（例えば、気泡、弁の開閉）は信号とみなされるが、高周波ノイズは信号とみなされず、フィルタリングに付される。一実施形態では、表面プラズモン共鳴装置で生成したセンサグラムのノイズの線形フィルタリング方法を提供するが、本方法は、センサグラムの出力信号をフィルタリングするために可変長の線形フィルタを用意し、センサグラムの信号の勾配及びロックトインターセプション線形誤差（ＬＩＬＥ）検出器に基づいて線形フィルタの最適長を決定することを含む。
【００１８】
図３は、図１で使用し得る線形フィルタリング方法５０のフローチャートを示す。上述の通り、線形フィルタリング方法５０は、ＳＰＲセンサグラムのノイズ成分を低減するだけでなく、ＳＰＲ信号の有効性を保つ。この線形フィルタリング方法５０は、ステップ５２においてＳＰＲセンサグラムの出力信号をフィルタリングするための可変長の線形フィルタを用意する。一実施形態では、線形フィルタは、対称有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタを含む。対称ＦＩＲフィルタ長は、出力信号の変動に応じて変化することができる。非限定的な実施例では、方法５０は、変動が低減する出力信号に応答して長いフィルタ長を用意する。方法５０はまた、変動が増大する出力信号に応答して短いフィルタ長を用意する。ステップ５４では、線形フィルタリング方法５０は、ＳＰＲセンサグラムの信号の勾配に基づいて線形フィルタの最適長を決定する。一実施形態では、ステップ５４は、急速勾配検出器５６、緩徐勾配検出器５８、及びロックトインターセプション線形誤差（ＬＩＬＥ）検出器６０によって実行される。急速勾配検出器５６は、外乱及び段のような出力信号の急速な変化を検出するために計算を実行するように設定され、緩徐勾配検出器５８は、ゆっくりと変化する信号（例えば、遅い及び中程度の速度動態）を検出するために計算を実行するように設定される。ＬＩＬＥ検出器６０は、高い線形勾配でのフィルタリングを可能にするが、平均フィルタは信号を歪めない。
【００１９】
全ての検出器５６、５８、６０は、次式の閾値（ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）及び係数（ｆａｃｔｏｒ）を用いて、算出された特徴（ｆｅａｔｕｒｅ）を特異的フィルタ長（ＦＦＬ）へと変換する。
【００２０】
【数１】
2013524210.tif 000001
式中、ＳＤ＝サンプルディレイである。
【００２１】
勾配検出器５６、５８は両方とも、ウィンドウ内のデータのための線形モデルを用いて、ランダムなノイズ環境での最適勾配として計算される。下記の式２を参照されたい。相違点は、急速勾配検出器５６は短いウィンドウを有するが、緩徐勾配検出器５８は大きなウィンドウを有することである。勾配をフィルタ長に変換するパラメータは、急速勾配は緩徐勾配よりもノイズによる影響が大きいことを考慮に入れるべきである。したがって、急速勾配検出器５６は、小さくてゆっくりとした勾配変化を検出すべきではない。
【００２２】
ＬＩＬＥ検出器６０は、以前の繰返しのフィルタ長に基づいて短いウィンドウでのセンサグラムデータと比較された最適決定線形曲線の二乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥ）として計算される。最適決定線形曲線におけるインターセプトパラメータは、好ましくは、局所データに対するオーバアジャストメントを防止するために以前のフィルタ出力値を通過させる。例えば、高曲率の信号は、線形曲線を制限なしに各ウィンドウに調整する場合に比べて、ＬＩＬＥ検出器６０では大きな誤差をもたらす。ＬＩＬＥ検出器６０は高曲率信号に対して大きな誤差を生じるので、フィルタ長の増加は注意深くなされる。
【００２３】
勾配検出器５６、５８の計算は両方ともできるだけ早く行われ、例えば、急速勾配検出器５６はウィンドウが小さいので、急速勾配検出器５６は緩徐勾配検出器５８よりも早く、出力をフィルタリングするための現時点に先駆けて計算される。これは、サンプルディレイＳＤによって可能となる。以前のフィルタ長＋１（その特定の時点でできるだけ大きいフィルタ長）を用いて勾配ウィンドウの大きさを決定する。急速勾配検出器５６及び緩徐勾配検出器５８に対する最大勾配は、勾配ウィンドウサイズの範囲内で計算される。最大勾配は、式１における特徴パラメータとして用いられる。
【００２４】
フィルタ長は、２つのサンプルの一方のサンプルと同じかそれより小さくなるように増減することに限定される。これは、２つ以上のサンプルを増大させることは、最後の時点よりも古いサンプルを含むからである。
【００２５】
各勾配検出器５６、５８の計算は、フィルタ長及びこれらの２つのフィルタ長のうちの最小のフィルタ長を返し、ＬＩＬＥ検出器６０によって返された最大フィルタ長を利用して、使用される平均フィルタ長を制御する。
【００２６】
線形フィルタリング方法５０の一実施形態では、最適勾配（ＯＳ）の計算は以下の通り行われる。
【００２７】
【数２】
2013524210.tif 000002
式中、ｎ＝要素の数、ｘ＝時間ベクトル、ｙ＝応答ベクトルである。
【００２８】
図４は、アルゴリズム繰返しプロセス８０の一例を示しており、１つの入力サンプル８２は１つのフィルタ出力サンプル８４を与える。１つ以上の入力パラメータ設定値８６は、センサグラムが取得される計器プラットフォームに合わせて微調整される。これらの設定値としては、例えば、急速勾配閾値（ＦＳＴ）、急速勾配係数、緩徐勾配ウィンドウ長（ＦＳＷＬ）、緩徐勾配閾値、緩徐勾配係数、緩徐勾配ウィンドウ長（ＳＳＷＬ）、ＬＩＬＥ閾値（ＬＩＬＥＴ）、ＬＩＬＥ係数、ＬＩＬＥ最大フィルタ長がある。一実施形態では、ＦＳＴ８８及びＬＩＬＥＴ９０は、フィルタリング中に自動的に更新され、後段でのセンサグラム取得時に用いられる閾値推定値（例えば次のサイクルのために以前の閾値パラメータ８６）として記憶される９２。緩徐勾配検出器９４及び急速勾配検出器９６からの出力フィルタ長が最小比較器９８で比較される。最短フィルタ長が最大比較器１００に送られ、そこで、ＬＩＬＥ検出器１０２からの出力フィルタ長と比較され、最長フィルタ長が可変長線形フィルタ１０４に送られる。遅延モジュール１０６は、使用すべきフィルタ長を勾配検出器９４、９６、１０２が計算できるように、センサグラムデータ８２を例えばサンプルディレイＳＤだけ遅延させるように設定される。
【００２９】
一実施形態では、繰返しプロセスは、以下のステップを含む。
・入力サンプルを長さ２×ＳＤのサンプルバッファ（ＳＢ）の初めに挿入する。バッファインデックスの増大に伴ってサンプルエージが増す。
・ＦＳＷＬによって決まる小さいｎと共に式２を使用して急速勾配（ＦＳ）を計算する。
・ＦＳを急速勾配バッファ（ＦＳＢ）に記憶する。
・ＳＳＷＬによって決まる大きなｎと共に式２を使用して緩徐勾配（ＳＳ）を計算する。
・ＳＳを緩徐勾配バッファ（ＳＳＢ）に記憶する。
・使用できる可能なフィルタ長（ＰＦＬ）＝以前の繰返しフィルタ長＋１を定義する。
・ＰＦＬによって決定された時間ウィンドウ及び入力サンプル時間＋ＳＤに対応する時間位置でＦＳＢを用いて、最大急速勾配（ＭＦＳ）を計算する。
・ＰＦＬによって決定された時間ウィンドウ及び入力サンプル時間＋ＳＤに対応する時間位置でＳＳＢを用いて、最大緩徐勾配（ＭＳＳ）を計算する。
・ＬＩＬＥ計算のためのｙベクトル（ＬＩＬＥＹ＝ＳＢ（ＳＤ±ＬＳＢＷ））を定義する。ただし、ＬＳＢＷは最小（ＰＦＬ、ＬＩＬＥ最大フィルタ長）と決定される。ＬＩＬＥＸをベクトル＝１〜２×ＬＳＢＷとして定義する。
・式２及びＬＩＬＥＹを用いて、ＬＩＬＥ計算のための勾配（ＬＩＬＥＳ）を計算する。
・ロックトインターセプト（ＬＩＬＥＩ）＝以前のフィルタ出力−ＬＩＬＥＳ×以前のフィルタ出力サンプル時間を計算する。
・線形誤差のＲＭＳＥ（次式）を計算する。
【００３０】
【数３】
2013524210.tif 000003
・ＭＦＳを式１における特徴として用いて、急速勾配フィルタ長（ＦＳＦＬ）を計算する。式１における閾値はＦＳＴであり、閾値推定用モジュールに従って自動的に更新される。
・ＭＳＳを式１における特徴として用いて、緩徐勾配フィルタ長（ＳＳＦＬ）を計算する。
・ＬＩＬＥを式１における特徴として用いて、ＬＩＬＥフィルタ長（ＬＩＬＥＦＬ）を計算する。式１における閾値は、ＬＩＬＥＴであり、閾値推定用モジュールに従って自動的に更新される。
・所望のフィルタ長ＷＦＬ＝最大（ＬＩＬＥＦＬ、最小（ＦＳＦＬ、ＳＳＦＬ））を計算する。
・ＷＦＬ≧以前の繰返しＦＬ＋１の場合には、フィルタ長（ＦＬ）＝以前の繰返しＦＬ＋１と設定する。
・ＷＦＬ≦以前の繰返しＦＬ−１の場合には、フィルタ長（ＦＬ）＝以前の繰返しＦＬ−１と設定する。
・フィルタ出力をＳＢ（ＳＤ±ＦＬ）の平均値として計算する。
【００３１】
一実施形態では、閾値の推定９０を行うが、フィルタリング中にいくつかの閾値を自動的に更新することによって、ノイズレベルの異なる様々な計器に対する調整を行うことができる。目標は、外れ値から影響が最小限の閾値を計算することである。このアルゴリズムは、全ての閾値計算に適用できる。アルゴリズムにおける「特徴」は、ＬＩＬＥ又は急速勾配のいずれかとすることができる。
・可能な閾値（次式のＰＴ）を計算する。
【００３２】
【数４】
2013524210.tif 000004
式中、ＴＭは、センサグラムデータ曲線における非オーバラッピングタイムフレーム（例えば１０秒）のデータである。
・ＰＴ＜Ｘ×以前の特徴閾値の場合には、ＰＴを曲線閾値アレイ（ＣＴＡ）に加える。ここで、Ｘは、外れ値が除外されるように決定される。
・センサグラム曲線データが終了した場合は、曲線閾値（ＣＴ）＝中央値（ＣＴＡ）を計算する。
・ＣＴ＜Ｘ×以前の特徴閾値の場合には、閾値アレイ（ＴＡ）にＣＴを加える。
・特徴閾値＝中央値（ＴＡ）を計算する。特徴閾値を繰返しプロセスに使用する。
【００３３】
有利なことには、本発明の様々な実施形態は、ＳＰＲセンサグラムのノイズ低減を提供する。したがって、線形フィルタリング方法では、ノイズを低減又は除去するだけでなく、センサグラムのＳＰＲ信号を保持する動的フィルタリング方式を利用し、その結果、ＳＰＲセンサグラムは、サンプル中のアナライトとリガンドとの間の結合事象の開始などの重要な生化学的プロセス又は事象の指標となる特徴を実質的に強調することができる。さらに、対称ＦＩＲフィルタの使用は、他の線形フィルタ又は非線形フィルタで導入されるおそれのある位相歪みの可能性を除去する。
【００３４】
さらに、異なる実施形態からの様々な特徴の互換性を当業者は理解するであろう。例えば、線形フィルタリング方法の適応フィルタは、リアルタイムに且つ、排他的に事象タイミング又は勾配のいずれか１つだけに基づいて、生成されることが可能である。同様に、前述の様々な方法ステップ及び特徴、並びにそのような方法及び特徴それぞれのための他の知られている同等物が、本開示の原理に従って追加のシステム及び技法を構築するために当技術分野の普通の技術の１つによって混合又はマッチングされることが可能である。
【００３５】
もちろん、前述のそのような目的又は利点は必ずしも全て任意の特定の実施形態に従って達成されるとは限らないことが理解されるべきである。したがって、例えば、本明細書に記載のシステム及び技法は、本明細書で教示又は示唆されてよい他の目的又は利点を必ずしも達成することなく、本明細書で教示された１つの利点又は利点のグループを達成又は最適化するやり方で実施又は実行されることが可能であることを当業者は理解するであろう。
【００３６】
本発明のいくつかの特徴だけが本明細書で例示され、説明されてきたが、多くの修正又は変更が当業者には思いつかれるであろう。したがって、添付の特許請求の範囲は本発明の真の趣旨に入るような全ての修正及び変更をカバーするものとすることが理解されるべきである。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】図面
【訂正対象項目名】全図
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【図１】
2013524210.tif 000005
【図２】
2013524210.tif 000006
【図３】
2013524210.tif 000007
【図４】
2013524210.tif 000008