(57)【要約】  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、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方法。【選択図】  図２
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【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に可変長の線形フィルタを用意し、
前記センサグラムの前記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検出器に基づいて前記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】
前記フィルタ長が、前記センサグラムの前記信号がクリティカルな生化学的プロセスを示す特性を保持することを確実にするために動的に変化する、請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記信号の変化が低減した場合は、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】
前記信号の変化が増大した場合は、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前記信号の勾配に基づいて前記線形フィルタの最適長を決定することが高速勾配検出器及び低速勾配検出器によって行われ、前記勾配に基づく前記線形フィルタの前記最適長が前記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前記最適長が前記勾配に基づいて前記線形フィルタの前記最適長の最長フィルタ長として、及び前記ＬＩＬＥ検出器に基づいて前記線形フィルタの前記最適長として、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に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、
前記複数のイベント間の前記信号の勾配に基づいて第２のフィルタ長を決定し、
前記第１のフィルタ長及び前記第２のフィルタ長を比較し、
前記第１のフィルタ長及び前記第２のフィルタ長のうちのより長い長さを選択する
ことを含む方法。
【請求項１０】
前記信号の瞬間勾配に基づいて前記第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いてフィルタリングアルゴリズムをさらに用意し、出力が指定された量だけ遅延される、請求項９記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【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、センサグラムの形でのサンプルの屈折率における検出された変化を提示する。センサグラムは、サンプルの関連屈折率対時間の生体分子相互作用のプロットであり、１つ以上の位相を含んでよい。プロットの各位相は、緩衝液のみの期間とその後に続く会合期間及び解離期間を含む。会合期間及び解離期間は、結果として屈折率の変化をもたらす生体分子の吸着及び脱着を含む。吸着−脱着はリアルタイムで追跡され、吸着された種の量を決定することができる。ＳＰＲセンサグラムは様々なタイプのノイズ成分を含む可能性があり、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における測定値の不確定性に起因する可能性がある。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イベントに起因する可能性がある。さらに、温度変化又はサンプルの不均一性に起因する測定値のドリフトがある可能性がある。
【０００３】
線形フィルタリング及び非線形フィルタリングを含めて、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を低減するのに非常に効果的であり得る。しかし、従来の線形フィルタリングは、いくつかの欠点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がＳＰＲセンサグラムに適用された場合、センサグラムの急激な転移などの高周波特徴は平滑化されるか又は除去され得る。それでも、これらの急激な転移は、サンプルの中のアナライトとリガンドとの間の結合イベントの開始などのクリティカルな生化学的プロセス又はイベントを示す可能性がある。これらの急激な転移を平滑化すること又は除去することは、会合／解離率及び生化学的プロセスの他の重要な指標の決定をより難しく又はより不正確にする可能性がある。従来の線形フィルタリングはまた、信号が不連続又は他の異常を含む場合、リンギングを生じさせ、ＳＰＲセンサグラムに表されている生化学的プロセス又はイベントを解釈するのを難しくする。
【０００４】
したがって、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を有することが望ましい。
【０００５】
センサグラムフィルタリングは、本来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、気泡外れ値及び段階は、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、運動定数に影響を与えないものとする。
【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提供することを含む。本方法は、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さらに含む。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】本発明の一例示的実施形態による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】本発明の一例示的実施形態による線形フィルタリング方法の流れ図である。
【図４】本発明の一例示的実施形態によ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】
以下で詳細に論じられるように、本発明の諸実施形態は、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を対象とする。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に可変長の線形フィルタを提供することを含む。本明細書で使用される場合は、用語「適応」は、センサグラムの出力信号が保持されることを確実にするための線形フィルタ長の動的変化を表す。
【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に関して様々な入射角θでプリズム１６に光刺激１４を提供する光源１２を含む。例示された実施形態では、ＳＰＲ測定装置１０は、角度ベースのＳＰＲを使用する。他の実施形態では、ＳＰＲ測定装置１０は、光源１２が複数の光波長を使用してプリズム１６に刺激１４を提供する波長ベースのＳＰＲを利用する。プリズム１６は、金箔などの薄い光反射基板２０及びリガンド２４を含む結合層２２を有するガラススライド１８をさらに含む。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を遮断する光検出処理ユニット２６を含む。反射光信号２８は、出力デバイス３２においてＳＰＲセンサグラム３０を提供するために検出−処理ユニット２６によってさらに処理される。ＳＰＲセンサグラムは、フィルタリングされたＳＰＲセンサグラム３３を表す出力信号を生成するために線形的にフィルタリングされる。
【００１３】
さらに、ＳＰＲ測定装置１０は、アナライトＡ及び緩衝液Ｂが結合層２２を通り過ぎて交互に流されるフローチャネル３４を有する。アナライトＡ及び緩衝液Ｂの流れは、チャネル３４に結合された弁３６を使用して制御される。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と呼ばれてよい。光刺激１４がプリズムインターフェース３８における複数のターゲット４０上に入射する場合、複数のＳＰＲセンサグラム３０がＳＰＲ測定装置１０によって提供されてよく、各ＳＰＲセンサグラム３０は、複数のターゲット４０のうちの指定された１つに対応する。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よい。プロセッサは、ＳＰＲセンサグラム３０における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においてフィルタリングされたＳＰＲセンサグラム３３を提供するように構成されてよい。
【００１４】
本発明の諸実施形態は、本発明の処理タスクを実行するためのいかなる特定のプロセッサにも限定されないことに留意されたい。用語「プロセッサ」は、本明細書で使用される場合は、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示すものとする。用語「プロセッサ」は、構造化された入力を受け入れ、規定されたルール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示すものとする。語句「ように構成された」は、本明細書で使用される場合は、当業者によって理解されるであろうように、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ことにも留意されたい。
【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における様々な物理的イベント又は生化学的イベントを表す位相を示す。動作中、表面プラズモン共鳴の現象は、光が反射基板２０から反射された時に発生する。はっきり定義された角度で入射する光エネルギー（光刺激１４）の一部分は、金属フィルムなどの反射基板２０における非局在化電子と相互作用する可能性があり、それによって、反射光強度を低減する。これが発生する正確な入射角は、ターゲット分子（アナライトＡ）がフローチャネル３４を走る移動相におけるリガンド２４によってそれに固定化され拘束される金属フィルムの裏面の近くの屈折率によって決定される。リガンド２４に結合が発生した場合は、局所屈折率が変化し、それによってＳＰＲ角度の変化が引き起こされ、これは、反射光信号２８の強度の変化を検出することによりリアルタイムで監視され、センサグラム３０を生成する。ＳＰＲ信号の変化率は、検出−処理ユニット２６によって分析され、プリズムインターフェース３８における相互作用の会合相及び解離相のための見掛けのレート定数を生じる。これらの値の比率は、見掛けの平衡定数になる。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、したがって、反作用の化学量論の点から解釈されてよい。
【００１６】
本方法は、動的平均アルゴリズム（ＤＡＡ）と呼ばれてもよく、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、可変フィルタ長を有する平均化フィルタを使用してセンサグラムを平滑化する。生データは、対称平均化フィルタを可能にする遅延サンプル遅延（ＳＤ）秒である。したがって、最大半フィルタ長はサンプル遅延（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、中心位置遅延サンプル遅延（ＳＤ）秒は生センサグラムデータと比較される。
【００１７】
ＤＡＡは、図２に示されているように、フィルタ長が高速変化信号中に減少し、低速変化信号中に増大するように設定される。段階及び短い外乱（例えば、気泡、弁のオン／オフ）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、したがって、フィルタリングを受ける。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が提供され、この方法は、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で用いられてよい線形フィルタリング方法５０の流れ図を示す。議論されるように、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ばかりでなく、ＳＰＲ信号の有効性を保持する。この線形フィルタリング方法５０は、段階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に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、出力信号の変化に応答して変化することができる。非制限的な実施例では、方法５０は、出力信号に応答して長いフィルタ長を用意して、変化を低減する。方法５０はまた、出力信号に応答して短いフィルタ長を用意して、変化を増大する。段階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ことを用意する。一実施形態では、段階５４は、高速勾配検出器５６、低速勾配検出器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。高速勾配検出器５６は、出力信号における外乱及び段階などの高速変化を検出するために計算を実行するように設定されるが、一方、低速勾配検出器５８は、低速変化信号（例えば、低速及び中間運動）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、高線形勾配中にフィルタリングすることを可能にし、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、計算された特徴を、次式の閾値及び要素を用いて、特定のフィルタ長、ＦＦＬに移す。
【００２０】
【数１】
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式中、ＳＤ＝サンプル遅延である。
【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使用して、ランダムなノイズ環境における最適勾配として計算される。下記の式２を参照されたい。違いは、高速勾配検出器５６は短いウィンドウを有し、低速勾配検出器５８は大きいウィンドウを有することである。勾配をフィルタ長に移すパラメータは、高速勾配はノイズによって低速勾配より多く影響されることを考慮に入れるべきである。したがって、高速勾配検出器５６は、小さい低速勾配変化を検出しないはずである。
【００２２】
ＬＩＬＥ検出器６０は、前の繰返しのフィルタ長に基づいて短いウィンドウ内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、ローカル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前のフィルタ出力値を超えるように強制される。例えば、高曲率信号は、線形曲線を調整することに比較して、制限なしに各ウィンドウにＬＩＬＥ検出器６０において大きい誤差をもたらす。高曲率信号ではＬＩＬＥ検出器６０はより大きい誤差をもたらすので、フィルタ長は注意深く増大される。
【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、低速勾配検出器５８はより小さいウィンドウを有するので、高速勾配検出器５６は低速勾配検出器５８より早く、出力をフィルタリングするための現在の時間の前に、計算される。これは、サンプル遅延ＳＤのために可能である。前のフィルタ長＋１（この特定の時間におけるできる限り大きいフィルタ長）が勾配ウィンドウの大きさを決定するために使用される。高速勾配検出器５６及び低速勾配検出器５８のための最大勾配は、勾配ウィンドウの大きさ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使用される。
【００２４】
フィルタ長は、２つのサンプルのうちの１つのサンプルと同じかそれより小さく低減すること及び増大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することは、最後の時点より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が、使用される平均フィルタ長を制御するために利用される。
【００２６】
一実施形態では、線形フィルタリング方法５０、最適勾配、ＯＳ、計算は以下の通り行われる。
【００２７】
【数２】
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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、この場合、１つの入力サンプル８２は１つのフィルタリングされた出力サンプル８４をもたらす。１つ以上の入力パラメータ設定値８６は、センサグラムがそこで得られる計器プラットフォームのために微調整される。これらの設定値は、例えば、高速勾配閾値（ＦＳＴ）、高速勾配要素、低速勾配ウィンドウ長（ＦＳＷＬ）、低速勾配閾値、低速勾配要素、低速勾配ウィンドウ長（ＳＳＷＬ）、ＬＩＬＥ閾値（ＬＩＬＥＴ）、ＬＩＬＥ要素、ＬＩＬＥ最大フィルタ長でよい。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、後でのセンサグラム取得時に、例えば次のサイクルのために前の閾値パラメータ８６において、使用されるべき閾値推定値として記憶される９２。低速勾配検出器９４及び高速勾配検出器９６からの出力フィルタ長が最小比較器９８において比較される。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、勾配検出器９４、９６、１０２が使用されるべきフィルタ長を計算するために、例えばサンプル遅延ＳＤによってセンサグラムデータ８２を遅ら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、下記の段階を比較する。
・入力サンプルを長さ２＊ＳＤのサンプル緩衝液、ＳＢの初めに挿入する。サンプルエージは増大し、緩衝液インデックスを増大する。
・式２を使用して高速勾配、ＦＳを計算し、小さいｎがＦＳＷＬによって決定される。
・ＦＳを高速勾配緩衝液、ＦＳＢに記憶する。
・式２を使用して低速勾配、ＳＳを計算し、大きいｎがＳＳＷＬによって決定される。
・ＳＳを低速勾配緩衝液、ＳＳＢに記憶する。
・使用するために可能なフィルタ長、ＰＦＬ＝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におけるＦＳＢを使用して、最大高速勾配、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におけるＳＳＢを使用して、最大低速勾配、ＭＳＳを計算する。
・ＬＩＬＥ計算のためのｙベクトル、ＬＩＬＥＹ＝ＳＢ（ＳＤ±ＬＳＢＷ）を定義し、ここで、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から２＊ＬＳＢＷと定義する。
・式２及びＬＩＬＥＹを使用して、ＬＩＬＥ計算のために勾配、ＬＩＬＥＳを計算する。
・ロックトインターセプト、ＬＩＬＥＩ＝前のフィルタリングされた出力−ＬＩＬＥＳ＊前のフィルタリングされた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】
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・ＭＦＳを式１における特徴として使用して、高速勾配フィルタ長、ＦＳＦＬを計算する。式１における閾値はＦＳＴであり、閾値の推定のための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使用して、低速勾配フィルタ長、ＳＳＦＬを計算する。
・ＬＩＬＥを式１における特徴として使用して、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、閾値の推定のためのモジュールに従って自動的に更新される。
・必要とされるフィルタ長ＷＦＬ＝最大（ＬＩＬＥＦＬ、最小（ＦＳＦＬ、ＳＳＦＬ））を計算する。
・ＷＦＬ≧前の繰返しＦＬ＋１であれば、フィルタ長、ＦＬ＝前の繰返しＦＬ＋１を設定する。
・ＷＦＬ≦前の繰返しＦＬ−１であれば、フィルタ長、ＦＬ＝前の繰返しＦＬ−１を設定する。
・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が提供され、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り異なるノイズレベルを有する様々な計器に対する調整が行われてよい。目標は、外れ値から最小効果を有する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可能である。アルゴリズムにおける「特徴」は、ＬＩＬＥ又は高速勾配のいずれかでよい。
・可能な閾値（次式）を計算する。
【００３２】
【数４】
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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＊前の特徴閾値であれば、ＰＴを曲線閾値のアレイ、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＊前の特徴閾値であれば、閾値のアレイ、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おいて使用する。
【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は、ノイズを低減又は除去するばかりでなく、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イベントの開始などのクリティカルな生化学的プロセス又はイベントを示す特徴を十分にハイライトすることができる。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が導入する可能性が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、排他的にイベント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、前述の様々な方法段階及び特徴、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。
【図１】
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【図２】
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【図３】
2013524210.tif 000009
【図４】
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【国際調査報告】
2013524210.tif 000011
2013524210.tif 000012
2013524210.tif 000013