(57)【要約】  光を吸収および散乱する試料中で測定した検体濃度の精度を改善するための新しい方法群である。１以上の光学測定からの試料の検体濃度を決定するための新しい方法群である。これらの方法は、光を散乱および吸収する材料試料中の検体測定精度を改善する。これらの方法は、この方法の較正に用いた試料と異なる光学特性を持つ新しい試料を測定可能である。これにより、その方法において較正セットでは優れた性能を示すが、内挿または外挿を必要とする新しい試料タイプでは性能の劣る多くの実用用途において、既存方法を適用する周知の限界を克服する。これら新しい方法はまた、ベールの法則に基づく線形予測方法を光学測定の広い範囲にわたる試料、または固有の想定に反する試料特性に適用することによっても限界を克服する。【選択図】図１
2008530536.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
実質的に開示の通りの方法および装置。
【請求項２】
媒体の特性決定用の経路長分布の異なるスペクトルからの試料内検体予測の使用。
【請求項３】
前記検体予測が、グルコース測定を生成するためのモデル選択に利用されることを特徴とする請求項１に記載の使用。
【請求項４】
前記検体予測が、媒体条件の最適モデルの開発に利用されることを特徴とする請求項１に記載の使用。
【請求項５】
前記検体予測が、グルコース予測を生成するための第２のアルゴリズムへの入力として利用されることを特徴とする請求項１に記載の使用。
【請求項６】
ａ）散乱および吸光度に関するスペクトル応答の依存度が２つのスペクトルで異なるように、少なくとも２つのスペクトルを取得するステップと、
ｂ）媒体の特性決定が当該媒体の散乱および吸光度特性の影響を受けやすいように、前記２つのスペクトルから媒体の特性決定を決めるステップと、
ｃ）スペクトルデータと前記媒体の特性決定から第１のパラメータを決めるステップとを含むことを特徴とする散乱媒体中の第１のパラメータを決定する方法。
【請求項７】
前記特性決定は、前記２つのスペクトルそれぞれから第１の特性を測定することにより決められることを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記特性決定は、前記２つのスペクトルそれぞれから第２の特性を測定することにより決められることを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記特性決定は、前記２つのスペクトルそれぞれから第２の特性および第３の特性を測定することにより決められることを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１の特性、前記第２の特性、前記第３の特性、またはこれらの組み合わせは、グルコース濃度、尿素濃度、またはアルコール濃度を含むことを特徴とする請求項７、８及び９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記第１の特性および前記第２の特性が異なることを特徴とする請求項８または９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記媒体特性決定は、経路長分布または有効経路長であることを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項１３】
前記第１の特性はグルコース濃度であることを特徴とする請求項７、８及び９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１４】
ａ）第１ＰＬＤでの光と媒体の相互作用の第１スペクトルを取得するステップと、
ｂ）第２ＰＬＤでの光と媒体の相互作用の第２スペクトルを取得するステップと、
ｃ）前記第１および第２スペクトルから検体濃度を測定するステップとを含むことを特徴とする散乱媒体中の検体濃度の分光学的測定方法。
【請求項１５】
前記検体濃度は診断メトリックの生成に利用されることを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記診断メトリックは、前記媒体を分類するのに利用され、前記分類は、前記第１および第２スペクトルの少なくとも一方から前記検体濃度を測定する際に使用される関数を、選択するのに利用されることを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記検体濃度を測定するステップが、
ａ）前記第１および第２スペクトルから第１検体濃度と第２検体濃度とを測定するステップと、
ｂ）前記第１および第２検体濃度から前記検体濃度を測定するステップとを含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
前記第１および第２検体濃度は少なくとも１つの予測関数を用いて測定され、前記第１および第２検体濃度から前記検体濃度を測定するステップが、前記少なくとも１つの予測関数と異なる第２の予測関数を第１および第２検体濃度に適用するステップを含むことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
ａ）経路長分布の異なる少なくとも２つのスペクトルを取得するステップと、
ｂ）これらのスペクトルを少なくとも１つの予測関数を用いて予測するステップと、
ｃ）予測された値の一貫性を調べるステップと、
ｄ）予測一貫性のある許容可能な測度（measure）を有する予測関数を選択するステップとを具える最適化された予測関数を選択する方法。
【請求項２０】
ａ）経路長分布の異なる少なくとも２つのスペクトルを取得するステップと、
ｂ）予測関数を選択するステップと、
ｃ）前記２つのスペクトルについて選択された予測関数を用いて、検体特性の２つの値を測定するステップと、
ｄ）前記２つの値の関係が許容可能な予測一貫性を示すかどうか判断し、当該許容可能な予測一貫性を示さない場合には新しい予測関数を選択し、当該新しい予測関数を用いてステップｃ）およびｄ）を繰り返すステップとを含むことを特徴とする最適化した予測関数を測定する方法。
【請求項２１】
スペクトルから特性を測定するステップと、同じ媒体から取得される第２のスペクトルから特性を測定するステップと、この２つの特性の測定が許容可能な程度に一貫しているか判断するステップとを含むことを特徴とする、モデルによって特性を測定するスペクトルの相当性を判断する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、材料試料を通過した光を分析することにより、検体濃度を測定することに関する。より詳しくは、本発明は、光を散乱および吸収する材料試料における検体測定精度を向上させるための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
散乱する媒体が存在する中で測定された吸光度スペクトルは、散乱がない場合に測定される同一の化学種のスペクトルと異なることが知られている。また、光線が散乱試料を通過する経路は、光線が一般に直線を移動する非散乱試料より特性の決定が困難であることもよく認識されている。非散乱試料においては、経路長は試料の物理的寸法および光束および試料の幾何形状に関する基本的知識から算出可能である。さらに、理想的な透過測定における経路長は、試料に入射する全光線について共通する特性であるため、経路長は、全ての光線および波長に対して共通するスカラー値で表すことができる。
【０００３】
これに対し、散乱試料中を移動する光線は複数の潜在的経路を有するため、経路長分布（PLD）によって最もよく説明される。簡単に言うと、この分布は、代表的な経路長を移動する一部光線と、散乱相互作用のランダム性により、試料中を長い経路および短い経路で移動する一部光線を有することになる。この経路長分布の特性もまた、分布の平均および標準偏差など統計学的特性によりさらに特性化することができる。これら特性は、散乱および吸収の両方を含む試料特性に複雑な方法で依存するため、測定システムについて必ずしも固有ではない。
【０００４】
上記困難にも関わらず、光を吸収および散乱する試料の検体濃度測定には大きな関心が寄せられる。それは、多くの重要な生物学的システムが、その不均一な組成のため光を散乱させるからである。これら不均一構造の例として、光を散乱させる皮膚中のコラーゲン繊維があるが、それは、コラーゲン繊維が周りを囲む間質液体と異なる屈折率を有するためである。この散乱は、1990年12月4日に発行の特許番号第４，９７５，５８１号に記載されているように、非侵襲性グルコース測定を複雑化することがある。もう１つ重要な例は、全血中等の細胞懸濁中の尿素の濃度測定である。この例においては、赤血球は周囲の血清と異なる屈折率を持つため、可視光と赤外線の両方を散乱させる。もう１つ重要な例は、バイオリアクター細胞培養における乳酸濃度の測定である。これは、ミトコンドリア等の細胞内構造が強力な散乱要素になり得る例である。これら試料タイプ全てにおける検体濃度測定は、その吸収および散乱特性における本質的な生物学的変動性により複雑化される。
【０００５】
可変的な経路長分布による光学測定から試料の検体濃度を測定する周知の方法は、散乱および吸収の変化により、実際には測定性能を制限する簡素化想定や、経路長分布を推定するための方法を伴うことが多い。
【０００６】
あるクラスの方法は、拡散理論を適用することにより、吸収および散乱特性を別個に推定する理論的アプローチを用いる。例えば、「Tissue Optics: light scattering methods and instruments for medical diagnosis, Tuchin V., ISBN 0-8194-3459-0, The Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers, 2000 Section 1.1」は、血液および皮膚を含む複数の散乱のある組織の光学特性に関する記述を含む。拡散理論アプローチは、吸収および散乱特性の全組み合わせには有効でない簡素化近似を必要とする。例えば、吸収効果が散乱より大きい場合や、散乱イベント数が少ない場合、拡散理論は正確ではない。近赤外線スペクトル領域における非侵襲性組織測定は、これら条件の一方または両方を有することがある。
【０００７】
別の理論的アプローチは、研究中のシステムに関する明示的な知識から経路長分布を推定するためモンテ・カルロ・シミュレーションを利用しているが、これは吸収係数、散乱係数、散乱位相関数、試料の幾何形状という、光学特性の全てでないにしてもいくつかを必要とする。実際には、コラーゲン繊維や血液細胞の真の形状は、周知の解析解によって球形や円筒形などの幾何形状に簡素化する必要があるため、組織の光学的散乱特性を正確に推定することは難しい。
【０００８】
別のクラスの方法では、特定の波長において試料の光学特性に関する想定を行う。例えば、同様の散乱特性を持つ波長で検体吸光度を補正するために用いることのできる非吸収波長が存在する、1992年3月24日発行の特許番号第５，０９９，１２３号がある。このアプローチでは、多くの生物学的試料における主要成分である水が弱吸収体となるスペクトル領域に限定されるのが普通である。光学特性想定の第２の例は、等吸収点の利用である、2004年1月20日発行の特許番号第６，６８１，１２８号がある。等吸収点は、吸収種が、主に検体ともう１つの主な吸収体の２種しかなく、両種が同じ吸収性を持つ波長において発生する。さらに、これらアプローチは、５００から１０００ｎｍ領域におけるパルス・オキシメータのように、一部生物学的測定に適用可能であるが、より多くのスペクトル的に活性生物学的種のある赤外線領域を通じては不可能である。
【０００９】
「Multiplicative Scatter Correction, Multivariate Calibration, Martens and Naes, Section 7.4」および同様の出版物は、二次関数などの低次多項式でスペクトル波長全体の経路長に対する散乱のネット効果を推定する。このような関数は、非侵襲性グルコース測定で広く用いられる４０００から８０００ｃｍ−１領域の幅広いスペクトルレンジにおける散乱を正確に表さない。
【００１０】
高度散乱および吸収試料における検体濃度測定のもう１つのアプローチは、経路長分布を明示的に測定し、測定アルゴリズムに経路長推定を組み込むものである。このような技術の１つは、吸光度測定を組み合わせて離散波長における試料の光学特性を特性化するために光子飛行時間測定を利用するもので、Leonardi, L; Burns, DH Multiwavelength Scatter Corrector in Turbid Media using Photon Time-of-Flight; Applied Spectroscopy, 50(6), 637-646, 1999である。このアプローチには、パルスまたは周波数変調光源を含む追加測定装置が必要で、コストと複雑性が増す。また、全波長における経路長特性を１以上の離散測定から推測することができると想定している。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本特許は、光を吸収および散乱させる試料中で測定した検体濃度の精度を向上させる新しい方法群を説明する。血液、皮膚およびバイオリアクター細胞培養を含む生物学的試料中に散乱する光は、光線を試料中の様々な経路で移動させる。これら光線の経路は、経路が平行あるいは等しい長さでなくなるため、ベールの法則の複数の想定に反する。その結果、所望の動作スペクトルレンジ全体の散乱および吸収特性間の相互作用が検体の吸収特性を歪ませるため、吸光度と濃度変化との間の単純な関係がなくなる。このような歪みの結果、特に測定精度に与える影響については、乗法およびオフセット補正で全般的に散乱を補正するアルゴリズム的アプローチを除き、先行技術では適切に検討されていない。以下の検討では、１以上の光学測定から標本の検体濃度を測定するための新しい方法群について述べる。これらの方法は、光を散乱および吸収する材料試料における検体測定の精度を高める。これらの方法の明確な利点は、方法の較正に用いる試料と異なる光学特性による新しい試料の測定能力が向上したことである。これは、較正設定ではうまく動くように見えるが、新しい標本タイプでの性能が劣り、外挿や内挿を必要とする多くの実際の用途において、既存の方法を適用することの周知の限界を克服するものである。これら新しい方法はまた、ベールの法則に基づく線形予測方法を、光学測定範囲の広い試料や、固有の想定に反する試料特性に適用する際の限界をも克服する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
吸光分光法
分光法では、標本と光の相互作用を測定する。一般に、試料を出入りする光の強度を、抽出した定性的または定量的情報と比較する。以下のセクションで、より複雑なシステムに進む前に、理想的な試料の分光法に固有の想定を概略する。図解のため、本セクションでは可視および赤外線領域の吸光分光法に焦点を当てる。可視領域は３８０から７８０ｎｍの波長を含む。近赤外領域は、７８０から２５００ｎｍの波長を含み、中赤外領域は、２５００から５００００ｎｍの波長を含む。この図解説明は制限的なものではなく、同様の基本的原理が、紫外領域やX線領域および核磁気共鳴における吸収体を含むこれら領域外の吸収測定に広く適用される。可視および赤外領域では、分子はその化学的構造を特徴付ける周波数の光を吸収するが、これは振動および電子エネルギーレベルによって決定される。定性的分光法では、これら特徴的吸収特性の周波数および相対強度を用いて、特定の化学種（エチルアルコールなど）やより広いクラスの化学物質（アルコールなど）を特定する。定量的分光法では、１以上の吸収特性の強度を用いて、試料中の個々の化学種の濃度（血液中のアルコールレベルなど）や、関連化合物の族（血液中の総たん白量など）を推定する。そのため、検体測定では、単一種の濃度（グルコースなど）、複合物特性（ガソリンのオクタン価など）、物理特性（試料温度など）、主観的試料特性（果実熟度など）を推定することができると認識されている。
【００１３】
吸光度測定の理想的なシステムを図１Ａに示すが、ここでは、試料は、単色光の平行光線を有する入射光線に対して矩形断面のキュベット中に表される。試料透過率（Ｔ）は、入射光（Ｉｏ）に対する出射光（Ｉ）の強度の比率である。
Ｔ＝Ｉ／Ｉｏ
【００１４】
試料吸光度（Ａ）は、対数変換によって透過率から算出される。
Ａ＝−ｌｏｇ１０（Ｔ）＝ｌｏｇ１０（Ｉｏ／Ｉ）
【００１５】
一般に、吸光度スペクトルを用いて定性的および定量的分析を行うが、これら理想的システムにおいて、その強度がベールの法則を通じて濃度に線形的に関連しているためである。
Ａ＝ｅｌｃ
【００１６】
ただし、ｅはモル吸光係数、ｌは経路長、ｃは吸収種の濃度である。図１Ａに示す測定例において、３つの図解光線の経路長は等しく、キュベットの内部寸法と同等であることに注意する。そのため、経路長は経路長ｌのスカラー値で完全に記述される。これに対して、透過率（図１Ｂ）および拡散反射率（図１Ｃ）測定モード両方で示す散乱システムは、散乱相互作用のため、試料中で異なる経路長を有する３つの可能な光線を示す。
【００１７】
また、ベールの法則の表記は、ベクトル表記を用いて複数の波長で測定したスペクトルに容易に拡張されることに注意する。
Ａｖ＝ｅｖｌｃ
【００１８】
ここで、Ａｖは各波長（ｖ）で測定した吸光度を含むベクトル、ｅｖは、各波長（ｖ）および経路長でのモル吸光係数を含むベクトル、ｌは全波長で同一であるため、引き続きスカラー量である。固定経路長の測定システムでは、濃度の単位変化に対する各波長の吸光度の変化を純成分スペクトルＫｖと呼ぶ。
Ｋｖ＝ｅｖｌ
【００１９】
この純成分スペクトルは、グルコース分子の吸光度特性のように、検体の吸光度と考えられることが多いが、検体が試料の溶媒その他成分に与える影響を信号が含む場合もある。このような間接的な影響の例には、置換溶媒の負の吸光度特性や、塩化ナトリウム等の塩の追加に関連するスペクトル変化等、温度や溶解イオンによる溶媒の水素結合構造の変化を含む。
【００２０】
ベールの法則の式は、マトリクス表現を用いて複数の吸収成分を持つ試料の記述に同様に拡張することができる。
Ａｖ＝ｌＥｖ,ｎｃｎ
【００２１】
Ｅｖ,ｎは、各波長ｖでの種１からｎの吸光係数を持つマトリクス、ｃｎは、試料中のｎ成分濃度の濃度ベクトルである。ここでも、経路長ｌは、この試料のスカラー量と想定することに注意する。
【００２２】
また、検体濃度測定方法の多くが吸光度測定について記述しているが、同等の計算アルゴリズムは、当業者によって書かれ、透過スペクトル、検出器強度、インターフェログラムを含むほかの入力形式で動作することが可能なため、この単位選択は、数学的便宜とコンパクトさのみのためであることにも注意する。
【００２３】
測定吸光度と検体濃度との間の関係を推定する較正
実際には、ある測定システムの測定した吸光度スペクトルと検体濃度との間の正確な関係を生成するために較正ステップが必要になることがある。本検討では、方法較正は、測定スペクトルと対象検体との間の関係を較正するため、周知の特性で試料の一連のスペクトル測定を用いることを広く指す。方法検証とは、新しい試料を用いて較正した測定方法の有効性を試験する次のステップを指す。理想的な検証試料は、較正試料とは異なる組成（吸収物濃度と散乱特性）を有する。
【００２４】
対象検体のみが吸収する波長が存在する場合、ベールの法則は、この選択的波長、Ａ１での吸光度と検体濃度ｃとの間の線形関係を記述する。
Ａ１＝ｃＫ１
【００２５】
ただし、Ｋ１は較正曲線の勾配、測定した吸光度対検体濃度のプロットである。
【００２６】
推定濃度Ｃｈａｔは、予測関数ｂで決定される。
Ｃｈａｔ＝Ａ１ｂおよびｂ＝１/Ｋ１
【００２７】
この較正アプローチは、１つの波長で較正するのに１つの成分（検体）スペクトル特性を必要とするため、単一波長・単一成分予測モデルと呼ぶ。この概念を多波長・単一成分予測モデルに拡張することもできる。
Ｃｈａｔ＝Ａｖｂｖ
【００２８】
単一成分モデル、ｂｖの予測関数（回帰ベクトルとも呼ぶ）は、その検体の純粋成分信号の単なる縮尺版で、信号全体を用いて検体濃度を予測する。
【００２９】
生物学的試料は、上述の単一成分予測関数に干渉する可能性のある多くの構成物質を含むのが普通である。検体測定に干渉する構成物質または条件を、妨害物質または妨害種と総称する。場合によっては、この干渉は、検体の吸光度に共通する１以上の波長で吸収する化学的成分である。あるいは、この干渉は、温度やｐＨなど試料環境の変化から生じるスペクトル変化である。上述のように、散乱は、測定したスペクトルを変更または修正する妨害物とみなすことができる。また、光学測定システムにおける成分の経年劣化やアライメントの変化によるスペクトルアーチファクトから干渉が生じる場合もある。
【００３０】
補正されないと、このような妨害種は予測機能の測定性能を劣化させる。そのため、多成分較正の目標は、検体濃度に比例して対応するが、妨害種に対して選択的な「ネット検体」スペクトルを算出することである。この名称は、正確な予測モデルを生成するためには、多成分較正にとって検体特性と妨害種特性両方を較正セットで適切に表す必要があることを暗示する。
【００３１】
ネット検体信号の単純な幾何学的表現を図２に示す。この例において、ネット検体信号は妨害種の信号に垂直（または直角）な純粋成分信号の部分である。このようなネット検体信号を推定する線形モデルには、正較正と逆較正の２クラスある。正較正の一例は、前述した多成分ベールの法則の古典的最小二乗（ＣＬＳ）法である。
ｂｖ＝ＫＴ（ＫＫＴ）−１
【００３２】
ここで、Ｋは純成分スペクトルのマトリクスである。この最小二乗解法を解くには、較正セットの全ての吸収成分について純成分スペクトルを知っている必要がある。
【００３３】
実際には、ＣＬＳモデルを解くために必要な知識は、その潜在的な構成物質数が多大であるため、生物学的試料について取得するのは難しい場合がある。その結果、多くの生物学的測定システムは、逆モデルと呼ばれる別のクラスの多成分モデルを用いる。逆モデルでは、次から予測関数ｂｖを推定する。
ｂｖ＝（ＡＴＡ）−１ＡＴｃｎ
ここで、ｃｎは検体濃度のベクトルである。
【００３４】
逆モデルは、較正ステップにおいて対象検体について濃度値を知っているだけでよい。このような参照濃度は、標準的な臨床方法から利用可能である場合が多い。例えば、本開示で用いるグルコースの参照濃度は、Ｙｅｌｌｏｗ  Ｓｐｒｉｎｇｓ  Ａｎａｌｙｚｅｒによる電気化学的方法によって測定したものである。
【００３５】
逆方法クラスは、逆最小二乗（ILS)、多重線形回帰（MLR）、部分最小二乗（PLS）、主成分回帰（PCR）、正準相関、リッジ回帰、チホノフ回帰を含む多くの特定の計算アルゴリズムを含む。Multivariate Calibration, Martens and Naes, Section 7.4 PLSアルゴリズムを用いて、他に指定のない場合はこの作業の逆多成分モデルを解く。これらの各方法の目標は、上記の多波長予測モデルの回帰ベクトルを生成することである。正逆モデルによって生成された予測関数（回帰ベクトル）は、一部化学システムについては同様に見えるが、この２つのアプローチは異なる最適化関数を有する。正モデルは、CLSアプローチで定義されるもの同様、真のスペクトル形状を最もよく表すスペクトル信号で解法を見つける。言い換えると、CLSは純成分スペクトルの最適推定器である。これに対して、逆モデルは、PLSアプローチの解法同様、その出力が最もよく基準濃度と一致するよう予測関数の解法を見つける。言い換えると、予測誤差を最小限にする解法である。経路長変化が存在する予測関数は、固定経路長測定にとって最適な予測関数とは非常に異なる場合があるため、これは重要な違いである。詳細については、Brown C., Discordance between Net Analyte Signal Theory and practical Multivariate Calibration, Analytical Chemistry, Vol. 76, No. 15, 2004年8月1日を参照のこと。
【００３６】
予測誤差のソース
以下の検討では、測定ノイズ誤差、選択性誤差、比例誤差という３つの一般的な予測誤差クラスに焦点を当てる。
【００３７】
測定ノイズ誤差は、予測方程式を介してランダム器具ノイズから生じる。ランダム器具ノイズは、光子カウント、検出器の暗電流ノイズ、電子的接続間のジョンソンノイズを含む様々なソースから生じる。器具ノイズは、優れた器具設計や信号平均によって減少するが、決して除去されない。このノイズは、濃度予測精度を下げる。光学信号分散と濃度推定分散との関係は、ネット検体信号の大きさとそこから導出した予測関数に依存する。特に、ある測定誤差強度について、濃度分散は回帰ベクトルのユークリッド長さ、（ｓｑｒｔ（ｖｖT))に比例する。従って、測定誤差ノイズの影響は、純成分信号の最大量を保持する時に最小となる。
【００３８】
図３ａに示す選択性誤差は、予測関数（回帰ベクトルで示す）が対象検体について完全に選択的でない時に生じる。この場合、妨害信号の濃度変化は検体予測に影響する。この影響は、妨害種を含む試料の真の検体濃度から試料予測をバイアスさせる場合がある。同じ試料を繰り返し測定することではかかるバイアスは減少しない。試料にバイアスがかかり、検体濃度が過大あるいは過小報告される可能性があることに注意する。バイアスの方向と大きさは、検体と妨害種との間のスペクトル相違と、較正セットの平均値に対する予測試料の妨害種の濃度で決まる。
【００３９】
個々の試料予測に対する選択性誤差の影響は一定のバイアスであるが、可変組成の多試料における選択性誤差の影響は、特に検体予測対真の濃度としてプロットした時、ランダムに見えることがある。この単純な例を図３ｂに示すが、ここでは、妨害物質濃度の変動によって、検体濃度が過大または過小報告される可能性がある。制御された設定では、単一妨害種の影響は、妨害種濃度の関数として予測誤差（予測濃度マイナス真の濃度）をプロットするとクリアになる。実際には、選択性誤差の影響は、特にモデルが多妨害種について選択性誤差を有する場合にランダムに見える。選択性誤差は、妨害種変動が較正セットで正しく表現されていない場合や、妨害種スペクトルの形状（ひいてはその方向）が、経路長分布の変化により歪んだ結果として新しい試料で異なる場合に発生する恐れがある。
【００４０】
比例誤差は、回帰ベクトルの大きさが誤っている時に発生する。結果として生じる誤差は、図４に示すように検体濃度に比例する。図３の選択性で観察した予測誤差構造と異なり、予測された濃度はライン上にある。比例誤差の性質は、このラインが同一性のラインと異なることである。この例の最適ネット検体信号と推定ネット検体信号は同じ方向を指すが、大きさが異なることに注意する。そのため、最適ネット検体が妨害種に対して直角だと、推定ネット検体信号が同じ選択性を維持することになる。これは、比例誤差が、その由来や観察される誤差構造において選択性誤差と区別されることを意味する。
【００４１】
比例誤差を生じる経路変化の例
図５は、キュベットの物理的寸法を変更することによって経路長変化が誘発される仮想システムを示す。これら経路長変化の影響は、スペクトルの全波長について等しい。このシステムは、以下のセクションで述べる組織ファントムの成分となる水、グルコース、尿素、エタノールの純成分スペクトルに関する知識によって数学的に構築した。図５ａは、１つの試料に対するこのような経路長変化のスペクトル効果を示す。ベールの法則から予想できるように、これらスペクトルはスカラー因子のみ異なる。この例では、予測関数は、経路長１ｍｍで収集した試料のみ用いて予測関数を較正した。図５ｂは、やはり経路長１ｍｍで収集した検証試料セットに関する１ｍｍ予測関数の予測結果を示す。これらの予測は、予測関数がこれらデータについて最適であるため、ほとんど変動なく同一性ラインに沿って存在する。これに対して、経路長０．８および１．２ｍｍの試料に適用した１ｍｍ予測関数からの予測は、明らかな比例誤差を示す。各波長について経路長の変化はこの測定システムでは同じで、これは、経路長が分布である生物学的システムの多くで散乱および/または吸光度が変化する場合に一般的に見られる行動ではないことに注意する。
【００４２】
図６は、前のセクションで検討した３つの誤差クラス：測定ノイズ誤差、選択性誤差、比例誤差の起因を割り当てるのに用いることができる線形予測モデルの予測誤差評価のための数学的枠組みを示す。スペクトルに予測関数を適用して推定したグルコース値は、ベールの法則が加法線形システムと記述するように、試料の各構成物質に適用されたグルコース予測値の和に等しい。この枠組みを、１．２ｍｍキュベットで測定した５００の試料を予測する１．０ｍｍモデルの場合について図７で用いる。グルコース予測の比例誤差は、短い経路長の試料ではシステムで較正したネット検体信号と一致するが、非散乱試料でのこの経路長変化は、２つの潜在的妨害物質（尿素とエタノール）の濃度変動がグルコース予測に大きく影響しないため、選択性誤差を高めないことに注意する。さらに、測定ノイズエラーは、大きく増加しないことに注意する。
【００４３】
これら誤差の比例的性質から、従来技術セクションで説明した方法を用いて乗法補正を適用するのが妥当である。一般に、このようなアプローチでは、経路長は小さいスペクトル領域全体で一定か、波長とともに円滑に変化すると想定する。これらの方法は、補正がエタノールや尿素成分に関する選択性誤差を補正するためモデルを調整する必要がないため適切である。
【００４４】
生物学的試料の主な制限は散乱要素による経路長変化である。
図１ａで示し、前セクションで説明したキュベット例は、生物学的試料の測定に発生する経路長変化を正確に表すものではない。これらシステムでは、ここでは前に記述した散乱構造を含む標本の不均一性（細胞構造やコラーゲン繊維）や濃度勾配、温度勾配、拡散反射面（空気‐試料の境界など）による不均一性のある相互作用により、光線の方向を変化させる相互作用を広く含むと定義される散乱から経路長分布が生じる。図１ｂおよび図１ｃは、このような散乱イベントが光線の方向を変え、試料内の経路長合計に影響するところを示す。散乱要素の数、大きさ、幾何形状の変化を含む多くの要因が試料の散乱を変化させる。
【００４５】
血液試料においては、個体数全体のヘマクリットレベル差や、脱水や外科手術中の血液ロスなどの要因により1人の患者内の経時変化により散乱変化が生じる。赤血球細胞の形状もまた、血液ｐＨや緊張度の関数として変化する。
【００４６】
非侵襲性組織測定は、コラーゲン対水比率や、年齢や疾病状態の関数としてのコラーゲン原繊維直径変化における生理学的バリエーションにより、大きな散乱変動を含むこともある。光学サンプリング素子に皮膚を設置するという行為自体が、圧縮、緊張、温度、湿度の変化により散乱特性を変化させる場合もあることにも注意すべきである。
【００４７】
大きな散乱変化は、細胞が増殖したり抽出されたりするため、一度の作業の間に細胞密度が変化することのあるバイオリアクター作動中にも発生する。
【００４８】
図８は、非侵襲性組織測定、血液試料、バイオリアクターランで観察されたスペクトル変動の例を示す。この性質の問題をより理解するため、１セットの組織ファントムを、吸収および散乱構成物質に特徴的なバリエーションを与えて構築した。そして、散乱ビーズ濃度、吸収体濃度、光サンプラ構成の変化を含む複数の機構を通じて変化する経路長分布の影響を試験するため、この組織ファントムセットを研究した。これら組織ファントムは、濃度（４０００から８０００ｍｇ／ｄＬ）に二重のバリエーションのある散乱要素としてポリスチレンビーズ（Ｂａｎｇビーズに供給される直径０．２９８μｍの球）を含んでいた。これら散乱ビーズを、生理学的ｐＨにリン酸緩衝した０．９％食塩水に懸濁し、非侵襲性組織サンプリングと一致する生理学的温度範囲（３６から３８Ｃに変化）に温めた。散乱ビーズ濃度は、４０００から８０００ｍｇ／ｄＬのポリスチレンの間で５００ｍｇ／ｄＬ毎の９つの離散レベル周辺に集まった。便宜上、これらを散乱レベル１から９と呼ぶ。各散乱レベルは、可変検体および妨害濃度の試料を含む。これら散乱試料はまた、グルコース、尿素、エタノールという幅広いが生理学的代表的範囲を含む。例えば、１００から６００ｍｇ／ｄＬの範囲のグルコースは、糖尿病対象で観察される値を含む。これらスペクトルは[非接触サンプラー特許から説明と図面を抜粋]によって得られる。
【００４９】
図９は、図５に示す経路長調査を本質的に繰り返す研究によるものだが、ここでは経路変化を誘発するため、可変厚みキュベットの代わりに組織ファントムを利用している。図９ａは、同様の散乱レベルで（基準グルコース濃度に対して）検証セットに実行した低散乱試料（散乱レベル１−３）のグルコースについて較正した予測関数の使用した結果を示す。グルコース予測の傾斜は一致に近く、線周囲の散乱はこの器具の測定ノイズ誤差と一致する。パネル９ｄは、高散乱試料（散乱レベル７−９）のグルコースについて較正し、同様の散乱レベルの試料について検証した予測関数の同様の挙動を示す。
【００５０】
図９ｂおよび図９ｃは、これら同じ予測関数を、較正範囲外の散乱特性を持つ検証試料に適用した場合に発生する予測誤差を示す。それぞれ３％および７％の傾斜誤差があるが、測定性能結果全体で最大のロスは、これらライン周辺で散乱する予測誤差から生じるものである。測定ノイズと予測関数が図９ａおよび図９ｄと同じことを考えると、この大きさおよび特徴の誤差は、図３ｂに示すもののような選択性誤差にさらに一致する。図１０および図１１は、同様に較正および検証したエタノールおよび尿素の予測関数の同様の挙動を示す。これらの例は、予測関数の較正に用いたものと経路長分布の異なる試料に予測関数を用いた場合、３つの化学的構成物質すべてについて予測性能のロスを示す。この挙動は、較正に含まれる試料より高低両濃度の散乱要素で検証試料を測定することにより確認された。
【００５１】
散乱試料に見える誤差構造は、図５の非散乱試料で観察されるものとは対照的である。この予測誤差の相違は、経路長の変化が各波長で異なるという事実による。実際、観察される経路長は散乱と吸光度両方の関数である。波長の関数としてのこの経路長変化は、グルコース信号のゆがみとして説明されてきた。散乱及び吸光度はとも波長に依存している。試料間の経路長変化は、単純なスカラー乗数に対して各波長で変化する複雑なベクトルである。波長の関数としての経路長の変化はグルコース信号を有効に歪ませる。この歪みによって、各波長でわずかに異なるＰＬＤが形成され、観察されたグルコース予測誤差となる。この歪みは、画像全体の可変ぼやけ度数として概念化できる。図１２に波長の関数としての散乱の変化を示す。
【００５２】
より厳格な誤差の分光学的解釈に戻ると、図１３は、逆モデルでの高低散乱較正から推定したグルコースのグルコース予測関数（特に、ＰＬＳアルゴリズムで算出したネット検体信号）の重要な幾何学的特性を示す。低散乱標本の最適モデルは、回帰ベクトルの長さや回帰ベクトルの方向についても、高散乱標本のモデルと異なるのに注意することが重要である。これは、単一回帰ベクトルがある経路長分布について最適化された回帰ベクトルに及ばないことを意味する。
【００５３】
図１４は、散乱変化がいかに（非自明回転を通じた）検体信号形状だけでなく、尿素やエタノールのように潜在的なグルコース干渉スペクトルをも歪ませるかを示す。例えば、低散乱試料について較正したグルコースモデルは、低散乱測定における尿素やエタノールのスペクトル応答に対し直角で、これは、これら試料の測定性能に一致する。これら化学的種が、グルコースモデルと重なるような形で信号を回転あるいは歪ませることにより、グルコースモデルの選択性を低下させるように経路長変化によって歪まされた場合、この性能は維持されない。これは、経路長分布変化のある選択性誤差の起因で、この誤差の挙動は図３の検討と一致する。これは、経路長分布が波長の関数として複雑な方法で変化する場合、散乱媒体の経路変動が比例誤差および/または選択性誤差両方を生成する理由に対する重要な分光学的洞察である。経路長分布変化のあるこのような選択性誤差を示す試料には、散乱および吸光度変化を有する標本全体に受け入れ可能な性能を維持するため、新しい予測方法クラスが必要となる。
【００５４】
予測差による経路長決定への新しいアプローチ
上述のように、経路長分布は、散乱、吸光度、波長の複雑な関数となり得る。各試料について単一のスペクトル観測（単一チャネル測定とも呼ぶ）から得られた情報による各波長での有効ＰＬＤの決定プロセスは非常に難しい。一般に、問題は、未知のパラメータ数が独立測定数を超えることである。
【００５５】
光を散乱および吸収する材料試料の検体濃度を正確に決定するため、試料の複数観察を取得する光学システムを用いることにより、追加情報を得ることができる。これらの観察は、試料から収集した光線のサブセットでは異なる場合がある。これらの光線サブセットは、多チャンネルサンプラーまたは多経路サンプラーまたは多深度サンプラーと呼ばれるもので収集する。これらのサンプラーは、そのＰＬＤが異なるスペクトルデータを取得する能力がある。これら光線サブセットが、フィルタを通じて組織を出る全ての光線セットについてフィルタされる。本説明において、フィルタとは、線形、楕円形または円形偏波状態に基づき光線を減衰する光学フィルタを含む広義を有する。このフィルタ定義には、米国特許第５，９３５，０６２号の拡散反射率モニタ装置に記載されるような、試料を出る物理的位置に基づき光線を減衰する空間フィルタ（マスクまたはアパーチャとも呼ばれる）をも含む。フィルタ定義は、標本を出る角度に基づき、光線を減衰する光学ファイバーレンズの固有許容角度やバッフルのセットのような角度フィルタも含む。これらのフィルタを使わないか、フィルタのいずれか、その組み合わせを多チャネルサンプラーの各測定チャネルに適用することができる。
【００５６】
多チャネル測定においても、ＰＬＤに対する散乱効果と予測関数の決定はまだ複雑な計算となり得る。相対経路長決定のための単純なアプローチが必要とされる。
以下に開示するアプローチは、ベールの法則、
Ａ＝ｅｌｃ
が経路長変化と濃度変化とを区別することが不可能という事実に基づくものである。ベールの法則のこの基本的な特徴を利用して、組織の散乱特性を特徴付けることができる。前述のように、従来のアプローチでは、１以上のスペクトル測定から直接経路長特性を求めてきた。これに対して、本書に開示する分析枠組みは、試料を特徴付けるのに予測された検体濃度に対する経路長分布変化のネット効果を用いる。
【００５７】
図１５に、この問題を図解する。散乱媒体の試料を図１５ａおよび図１５ｂに示す。両ボックスを同じグルコース濃度で満たす。図１５ａにおいて、散乱の発生が少ないことから、光線はより直接経路を移動し、平均経路は５となる。図１５ｂでは、散乱が増すため、直接経路が少なくなり、光線が移動する平均経路長は８である。そのため、両測定チャネルに同じ予測関数を適用すると、両ボックスが同じグルコース濃度の溶液で満たされているにも関わらず、図１５Ａのボックスのグルコース予測は、図１５Ｂのボックスの予測結果より小さくなる。システムの目標は、グルコースを測定することなので、この１つの観察システムの生成した情報および結果に基づき、両ボックスのグルコース濃度が異なるのか経路長が異なるのかを判断することができない。
【００５８】
重要な発明概念の記述および説明のため、図１６のボックスに紙の面に垂直に釘が入っていると考える。これら２つのボックスの上にビー玉かボールを落とすと、釘の数とその結果生じる反発（ここでは散乱の一種と考える）は移動経路とその結果生じる収集ビン中のボールの分布に影響を与えることになる。釘が少ないと、分布は中央に集中する。釘反発数が増えると、分布が分散するようになり、隣接するビンのボールの数の相対的差異が減少する。そのため、各ビン中のボールの数またはビン位置の関数としてのボール分布を検討することにより、釘の相互作用効果の相対測定を行うことができる。観察されたボール分布により、ボックスの中を見ることなく、ボックス中の釘の密度を判断することができる。
【００５９】
図１７は、図１６と同じ情報を示すが、ここでは上から下へ移動する際、ボールが移動する経路長に関する情報を含む。ほぼまっすぐ落ちるボールは最短経路長を持つが、釘の多いケースの外側のビンに当たったボールは、経路長が最長になる。そのため、各ビンのボール数を数える等、各ビン位置で経路長測定を行うことができれば、ボックス内の釘の数の相対測定ができることになる（例：散乱イベント）。
【００６０】
図１８は、分光学的図解に戻る。ここで、ボックスは散乱媒体を満たされ、散乱の少ない左のボックスが右のボックスより集中している。各ボックスのグルコース濃度は同じである。光線はボックスの上の単一光源から媒体に入り、ボックスの底に届いた光線を２つのサンプラーチャネルまたはディテクターに記録する。これは、異なる空間フィルタを２つの測定チャネルに適用した例である。光線が媒体中を移動するにつれ、前の例のボールのように散乱する。図示するように、フォトンは、媒体の散乱特性に基づき、異なる距離を移動する。移動する経路長間の関係は、散乱量に大きく影響を受ける。例えば、散乱の多い左側では、２個のディテクターで観察される移動経路の差は、左側の低散乱条件より少ない。
【００６１】
この多チャネル・サンプラーの各ディテクター・チャネルで記録されたスペクトル情報を用いて、グルコース予測結果を生成することができる。この用法では、各チャネルで測定した信号またはスペクトルに同じ予測関数を適用する。この結果生じたグルコース予測は、フォトンの移動した経路長および媒体の実際のグルコース濃度と有効に一致する。この工程の目的は、媒体の散乱または経路長を特徴付けることであるため、媒体のグルコース濃度の寄与分を除去する必要がある。グルコースの媒体濃度は、グルコース予測間の相対的差異を検討することによって有効に除去可能で、単純な減算で相対的差異が出る。そのため、相対的予測差を用いて、検討中の媒体または組織の分類または特性決定が可能である。図１９に示すように、サンプラーのチャネル１およびチャネル２のグルコース予測結果の差は、組織試料の散乱または経路長特性を特徴付ける診断メトリックとなり得る。この方法は、媒体が予測結果に与える影響を直接測定するため、非常に強力である。言い換えると、この分析枠組みは、試料の特性決定のために予測された検体濃度に対する経路長分布変化のネット効果を利用している。実際には、この分析方法は、媒体の特性決定のための第２の測定システムに対して、検体測定に用いた同じシステムを有効に用いることにより媒体の特性決定を決める。特に、この媒体の特性決定方法は同じ光学システム、同様の処理方法、同様の予測関数、同レベルの計算複雑性を用いる。媒体の特性決定に予測結果の相対的差異を用いることのできる観察は非常に貴重で、追加的スペクトル情報しか必要としない。この第２のスペクトル情報は、試料の散乱および吸光特性に対し、第１のスペクトル情報と異なる関数依存性を有するべきである。媒体が予測結果の相対的差異によって特徴づけられるという事実により、試料の真のグルコース濃度を知る必要がなくなる。
【００６２】
相対的予測差異方法は、試料のほかの検体にも拡張できる。例えば、アルコールは組織全体を拡散し、経路長の変化により影響される。アルコールはグルコースと異なる吸収の仕方なので、経路の影響はグルコースとわずかに異なる可能性があるが、測定は経路の影響を受けやすいという基本概念は当てはまる。そのため、媒体を特性を決定する診断関数としての相対的予測差異の利用を試料中の複数の検体に拡張することができる。複数の検体からの診断メトリックの利用により、組織散乱特性に利用可能な情報内容が増える。画像アナロジーを用いて、これを白黒からカラーの画像に変換する。
【００６３】
図２０は、上述の概念の要約である。従来、非侵襲的グルコース測定システムは単一のソースおよびディテクターを用いてきた。これにより、単一のスペクトルまたは単一の情報が生じるが、これは経路測定能力の限られた単眼視システムと同一視することができる。システムを複数の観察ポイントに拡大することで情報内容を増やし、試料セット全体の吸光度および散乱の変動から生じる経路長分布変化の影響を診断・特性化することのできる複眼システムへとこのシステムを移行する。複数の検体を含むよう概念を拡張することで情報内容の次元が追加され、さらなる組織特性化が可能になる。例えば、我々は複数検体の追加を白黒画像への色の追加と考えており、これは情報内容において劇的な増加となる。
【００６４】
上記検討では、較正試料セットについて最適化した予測関数を、多チャネルサンプラーの２（またはそれ以上）のチャネルで測定した新しい試料での測定に適用する全体的枠組みが記載されている。これらチャネルでのスペクトル測定は試料から収集した光線サブセットで異なり、これら光線サブセットの経路長分布が、基礎となる資料の吸光度および散乱特性に対して異なる関数依存性を有するようになっている。この分析枠組みでは、これら複数のスペクトル測定から直接経路長特性を推定するのではなく、試料の特性決定に予測された検体濃度に対する経路長分布変化のネット効果を利用している。
【００６５】
相対的予測相違による媒体分類のデモンストレーション
この概念を実証するため、ポリスチレンビーズからなる組織ファントムを様々なソース・ディテクター間隔のサンプラーでサンプリングした。このサンプラーは、試料を出る光線に空間フィルタを適用する多チャネルシステムの一例である。４個の測定チャネルは、ソースファイバーからの３００、３７０、４６０および６２５μｍの間隔をあけた（中心から中心）検出ファイバーに相当する。予測関数は、４個のソース・ディテクター間隔全てからのスペクトルを用いて開発したが、それら試料のみ散乱レベル５である。そして、この単一予測関数を用いて、２つの異なるソース・ディテクター間隔（３００および６２５μｍ）での残りの散乱レベルに関するグルコース予測結果を生成した。このグルコース予測間の相違を用いて、媒体の特性決定に利用する診断メトリックを生成するために算出した。そしてこの診断メトリックを、診断メトリックを算出した試料の散乱レベルに対してプロットした。図２１は、この診断メトリックにより試料の正しい散乱レベルの識別が可能になることを示す。すなわち、予測検体濃度差異を用いる分析枠組みは、媒体の特性決定を効果的に容易にする。
【００６６】
単一チャネルで較正した予測関数
比較のため、検討した第１の方法で単一チャネル較正および予測プロセスを検証試料セットに適用する。予測関数は、多チャネルサンプラーの１つのチャネルのみからの較正試料について開発し、グルコース予測は較正スペクトルとして同じチャネルで取得した検証スペクトルについて生成した。
【００６７】
本研究において、組織ファントムは、測定チャネルを限定する偏波フィルタの回転設定を４つまで利用する多チャネルサンプラーで測定した。図２２ａは、偏波角度と経路長との間の関係を示す。偏波角度９０でのデータの検討から、標本に存在する経路長変動の度合いがわかる。図２２ｂは、利用した較正試料数とそれに対応する散乱レベルのヒストグラムである。利用した散乱レベルは、散乱レベル３から７を含む中間散乱試料であった。この較正およびその後の較正モデルは、人間が期待する散乱レベル分布をシミュレーションするように開発する。これらの散乱レベルについて観察された推定経路長を、強力な吸水特性である６９００ｃｍ−１を中心とする吸収ピークで観察された有効経路長を推定することにより報告される。このスペクトル領域の有効経路長さは、ベースライン補正された吸収度と１ｍｍキュベットの純水における同じピークのそれとを比較することによって推定する。この粗計量は図解目的に用いるもので、その後のグルコース予測には用いない。
【００６８】
この第１の方法では、予測関数は単一チャネルのスペクトル測定で較正した。特に、全ての較正スペクトルおよび検証スペクトルを９０度の偏波角度を用いて収集したが、これは散乱試料を通じて最長の経路を有するものである。グルコース予測関数を、４２００から７２００ｃｍ−１の近赤外スペクトル吸光度を用いてＰＬＳアルゴリズムで較正した。
【００６９】
図２３は、図２２と同様の形式の検証試料データの特性を示す。この検証セットは散乱レベル５の試料を含むが、これは較正セット散乱レベルと散乱レベル３および６からの試料の中心である。検証セットはまた、較正試料より高いものと低いもの、レベル１、２、８および９の散乱レベルも含む。これら試料を含んで、較正セットに含まれる限界または散乱範囲外で予測性能を試験した。偏波角度９０での図２３Ｂの検討は、較正資料および検証試料両方に存在する経路長変動を示す。
【００７０】
図２４は、予測されたグルコース値をその真の濃度と比較し、各散乱レベルでの標準予測エラー（ＳＥＰ）を示すものである。前述同様、較正モデルをその経路長分布の較正範囲を超えて外挿すると、測定精度が低下する。散乱レベル１，２，８および９について、平均して、最悪の予測が観察される。そのため、本発明の目的は、より正確なグルコース結果を生成するために媒体の特性決定能力を用いることである。
【００７１】
新しい標本の分類のための単一予測関数による相対基準アプローチの利用
相対基準概念の第１の実証例では、分類枠組みに媒体の特性決定能力を用いる。この概念では、単一予測関数を多チャネルサンプラーで収集した試料に適用し、新しい試料を分類してグルコース予測を改善する。高レベルでは、較正セットに単一予測関数を構築するステップと、この予測関数を多チャネルサンプラーで観察された新しい試料に適用するステップが含まれる。この予測関数は、サンプラーの各チャネルについて次のような予測されたグルコース値の診断ベクトルを生成する。
ｄｎ＝Ａn,vｂv
ここで、ｄｎは各サンプラーチャネルについてグルコース予測を含む診断ベクトル（チャネル数×１）、Ａn,vは、新しい試料の吸光マトリクス（チャネル数×波長数）、ｂvは予測関数（波長数×１）である。
【００７２】
一実施例では、新しい試料の診断ベクトルを用いて、同様の経路長分布を持つ較正試料のサブセットを選択することにより、この試料のサブモデルを構築する。実際には、そのステップは、
ａ．ｎ個のチャネルを持つ多チャネルサンプラーで較正試料のスペクトルを測定する。
ｂ．経路長変動の全てまたは一部範囲と多チャネルサンプラーの２以上のチャネルで取得したスペクトルを含む較正セットの逆モデルとサブセット「Ａ」を用いて、予測関数ｂv*を推定する（ただし、この星印は全てのチャネルを利用したことを示す）。
ｃ．ステップ（２）で開発した予測関数ｂv*を全較正試料の全チャネルに適用し、各較正試料の診断ベクトルを生成する。
ｄ．診断ベクトルから算出した１以上の診断メトリック、ｍを用いて、試料の特性を決定する。相対基準アプローチに基づく診断メトリックの一例は、次のように診断ベクトルの要素を互いから減算することである。
ｍ＝ｄ１−ｄ２
この診断メトリックは、図２１の相対基準例に等しい。
ｅ．各較正試料について１以上の診断メトリックを保存する。
ｆ．多チャネルサンプラーで新しい試料を測定し、その診断メトリック（単数または複数）を計算する。
ｇ．新しい試料と同様の診断値を持つ較正試料のサブセット「Ｂ」を選択する。
ｈ．ｎ個のサンプラーチャンネルのそれぞれについて１個のモデルを構築し、較正試料のサブセット「Ｂ」から予測関数[ｂｖ１，ｂｖ２，…ｂｖｎ]を推定する。
ｉ．予測関数ｂｖ１，ｂｖ２，ｂｖ３，及びｂｖ４を新しい試料の適切な測定チャネルに適用することにより新しい試料の濃度を予測する。
【００７３】
このアプローチの一例を、前述の散乱組織ファントムのセットに適用した。この例のステップ１について、ソース‐ディテクター距離の異なるサンプラーで試料を測定した。これは、試料を出る光線に空間的フィルタを適用する多チャネルサンプラーの例である。この４個の測定チャネルは、ソースファイバーからの３００、３７０、４６０、６２５μｍ間隔（中心から中心）のディテクターファイバーに対応する。
【００７４】
ステップ２では、サンプラーの４個のチャネル全てからのスペクトルと散乱レベル５からの較正試料のみ含むサブセット「Ａ」にＰＬＳアルゴリズムを適用して、予測関数ｂv*を推定した。この吸光スペクトルは、近赤外スペクトルの４２００から７２００ｃｍ−１の間の全波長（ｖ）を含んでいた。
【００７５】
ステップ３では、予測関数ｂv*を用いて、残りの較正試料の全チャネルについてグルコース濃度を推定した。これにより、完全な較正セットの全試料は４要素診断ベクトルを備えることができた。
【００７６】
ステップ４において、診断メトリックは、最短のソース‐レシーバ距離（診断ベクトルの要素ｄ１）と最長のソース‐レシーバ距離（診断ベクトルの要素ｄ４）についてスペクトルに適用した予測関数で推定したグルコース濃度間の差異である。
【００７７】
ステップ５では、診断ベクトルまたはメトリックを各較正試料について保存した。
【００７８】
図２１は、散乱レベルの全範囲にわたって組織ファントムに適用されたこの診断方法の値を示す。この診断メトリックだけで組織ファントムの散乱を正確にその９個のレベルに分類することができる。
【００７９】
ステップ６では、ステップ２で較正した予測関数ｂｖ*を用いて、検証試料について診断メトリックを計算した。
【００８０】
ステップ７では、最も似ている診断メトリックを持つ２５個の較正試料を見つけることにより、較正サブセット「Ｂ」を選択した。
【００８１】
ステップ８では、予測関数ｂｖ１，ｂｖ２，ｂｖ３，及びｂｖ４を、サブセット「Ｂ」からの較正試料を用いて４個のチャネルのそれぞれについて較正した。
【００８２】
ステップ９では、適切な各モデルへのチャネル特定の予測関数を新しいサンプラーの対応するチャネルに適用することによる各チャネルでのグルコース濃度推定を平均した。
【００８３】
図２５は、上述の相対基準アプローチで選んだ試料に構築したモデルの予測能力が、ランダム選択試料のセットによる予測結果よりはるかに優れていることを示す。
【００８４】
上記の例では、グルコース予測の診断ベクトルを用いているが、ステップ１から６を他の検体に繰り返して、尿素やエタノールモデルで計算した診断ベクトルをより要素の多い診断ベクトルの作成に連結することもできる。例えば、（グルコース、エタノールおよび尿素について較正した）３個のモデルをサンプラーの４個のチャネルそれぞれからのスペクトルに適用することにより、ステップ３でこれら試料について１２要素診断ベクトルとなる。
【００８５】
要素の数学的組み合わせによりステップ４で適用できる診断ベクトルから多くの診断メトリックが計算可能であることに注意する。新しい試料に類似の較正試料を見つけるために１以上の診断メトリックに適用可能な絶対値以外に、同様のメトリックがあることに注意する。例は、２つのベクトルの間のドット積を計算し、マハラノビス距離を計算し、ｋ−最近傍アプローチを用いる。さらなる例については、Ｈａｎｄｂｏｏｋ  ｏｆ  Ｃｈｅｍｏｍｅｔｒｉｃｓ  ａｎｄ  Ｑｕａｌｉｍｅｔｒｉｃｓ：Ｐａｒｔ  Ｂ参照。
【００８６】
予測モデル入力として相対基準メトリックを用いる
前セクションでは、分類枠組みに相対基準の概念を用いた。検体予測関数を多チャネルサンプラーで収集したスペクトルに適用して診断ベクトルを生成した。次のステップでは、数学的演算をこの診断ベクトルに適用して１以上の診断メトリックを生成する。そしてこれら診断メトリックを分類特性として集合的に用いて、新しい試料と類似の経路長特性を持つ較正セットで試料を特定する。
【００８７】
関連する別のアプローチは、新しい試料について診断ベクトルを生成してから、第２予測モデルへの入力として吸光スペクトルではなくこのベクトルのみを用いる。この２モデルアプローチをＸ−Ｙアプローチと呼ぶ。第１のステップでは、多チャネルサンプルの各チャンネルで測定した吸光スペクトルと検体との間の関係を較正するＸモデルを用いて予測関数を構築する。この例では、Ｘモデルステップでは偏光子サンプラーの４個のチャネルのそれぞれについてグルコース予測関数を生成し、これをｂv,0,ｂv,50,ｂv,63,ｂv,90とラベルする。次に、４個の予測関数を４個の測定チャネルのそれぞれに適用して診断ベクトルｄを生成し、１６要素診断ベクトルを生成する。
【００８８】
図２６は、５つの中間散乱レベルで較正した予測関数を９つの散乱レベル総てを含む試料セットに適用して得た１６セットの予測と共に１６の考えられる総ての予測を生成する枠組みを示す。図２７は、結果として生じたグルコース予測エラーが散乱レベルについて高度に構造化されているところを示す。
【００８９】
第２のステップはＹモデルの較正で、経路長分布の変化に関する暗示的補正を推定するのにＸモデル予測の相関関係を用いる。Ｙ較正は、データマトリクスとして各較正試料についてＸモデルステップからの診断ベクトルを用いる。言い換えると、各資料の予測結果のベクトルが、較正手順で試料の吸光度値の通常のベクトルに取って代わる。推定濃度（この多くが経路長分布の変化で崩壊する）のこのデータマトリクスと真の検体濃度との関係を線形回帰で確立し、Ｙモデル予測関数を生成する。
【００９０】
そして、検証試料の検体濃度の判断を、２段階プロセスとして推定する。第１のステップでは、Ｘモデル予測関数のセット（各サンプラーチャネルについて１個）を、考えられるすべての組み合わせで多チャネルスペクトルに適用し、グルコース予測の診断ベクトルを生成する。第２のステップでは、Ｙモデル予測関数をこの診断ベクトルに適用し、試料の経路長分布の変化による歪みについて補正された単一検体予測を生成する。図２８は、スペクトルデータの１個のチャネルからのＰＬＳによる予測関数推定のベースラインに対して、グルコースのＸ−Ｙモデルからの結果を示す。Ｘ−ＹモデルとＰＬＳモデルの結果は散乱レベル３と７について類似しているが、これは較正セットに存在する散乱レベルである。このＸ−Ｙモデルは、散乱レベル１および９など、較正空間外の散乱特性を持つ試料に適用されると、ＰＬＳよりはるかに優れた測定性能を持つ。
【００９１】
この第１の例では、Ｘモデルはすべてグルコースについて較正した。このアプローチは、第１ステップ（Ｘモデル）に尿素やエタノールを追加するなど、複数の検体を含むよう拡張できる。結果として生じる診断ベクトルは、１以上の検体の濃度値を含む。第２のステップ（Ｙモデル）は単一検体の予測関数への入力として複数検体の予測濃度を用いる。例えば、このアプローチではグルコース、尿素、エタノールの相対基準誤差を用いて散乱試料のグルコースを集合的に予測できる。他の検体を用いて生成した予測結果を図２９に示す。
【００９２】
１つのモデリング処理の診断ベクトルを生成して、第２のモデルへの入力としてそのベクトルを用いる基本的概念を上述した。これは多くの形式で実行可能で、広範囲な較正方法を用いて、ニューラルネットワーク、非線形モデル、その他近似および推定技術を含むことができる。
【００９３】
予測差異を用いた適合モデル選択への新しいアプローチ
適合モデリング方法は、前のセクションで述べたように第２の予測モデルの利用に関連する前述のサブモデリングアプローチの一般的制限または考えられる制限を克服しようとする試みである。サブモデリングの一般的制限とは、新しい試料に妥当に類似する試料セットを必要とすることである。このアプローチは、較正セットを超える外挿や較正セット内の疎領域にわたる内挿を必要とする試料についてサブモデルの性能を限定することがある。図２４に示すように、これら試料はしばしば最も予測が困難な試料である。
【００９４】
適合モデルアプローチは、１つの経路長分布を持つ試料の最適予測関数が、経路長分布の異なる別の試料の最適モデルではないが、予測関数は類似の属性を持つとの想定から始まる。図１３の検討は、これら予測関数の一般的特性は類似だが、微妙な差異も持つことを立証している。さらに、内挿または外挿について最も重要なモデル属性は、それらが構築された生データの属性を検討することではなく、有効な予測関数セット（または同等にネット検体信号または回帰ベクトル）を調べることで導出できる。この文脈では、異なる媒体や、経路長分布の異なる媒体から得た異なる予測関数の検討により、媒体差異が予測関数に与えている影響を理解することができる。
【００９５】
このアプローチの実際的な用途は次の通りである。
ａ．単一チャネルと比較的狭い範囲の経路長特性または散乱条件を含む一連の離散較正サブモデルを構築する。例示データセットでは、利用可能な場合は隣接する散乱レベルの試料を利用して、較正セットの各散乱レベルにモデルを構築した。これら個々のモデルは、各サブモデルの標本が少数であるため性能が限られているが、総合的に、このシステム、またはローカルに最適なネット検体信号について有効な回帰ベクトルのスペースをマッピングする。一連のこれらローカルモデルを図３０に示す。
ｂ．次のステップは、これら回帰モデルの幾何学的特性を円滑に内挿および外挿する関数を見つけることである。これら図示例では、長さと方向の幾何学的特性は散乱レベルに線形に変化した。図３１を参照のこと。そのため、長さベクトルおよび方向ベクトルの寄与を漸進的に変化させることによりモデルのファミリーを作り、中央モデルを調整することができる。より複雑な状況では、方向と長さ両方の差異が円滑にモデル化できるよう、固有ベクトルの分解によって一連の回帰ベクトルを分解することができる。
【００９６】
予測関数を漸進的に修正する能力によって、散乱レベルの間の特性を持つ試料について予測関数を推定することができる。例えば、較正した散乱レベル３と４の間の散乱レベルを含む試料について、これら２つのモデルを等しく加重することで予測関数を推定できる。同様に、較正関数は、較正セットより高いか低い散乱レベルの試料について推定できる。最適モデルの利用によって、図９、図１０および図１１に見られるタイプの予測誤差を最小限にする。
【００９７】
次のステップは、このより大きな連続的モデルファミリーの検証試料セットについて最適モデルを選択することである。明らかなメトリックは、最も正確なモデルを選択することだが、このメトリックはグルコース基準値を必要とする。この試料の散乱特性と不一致のモデルでは予測精度が低下するという知識から代替を構築することができる。このため、正しいモデルファミリーは、複数の観察を通じて同様の予測値を生成しなければならない。予測一貫性アプローチを用いて、異なるチャネルから生成した予測値を比較することができる。このような２つのモデルの予測差は、正しい散乱モデルを適用した場合に最小限となる。予測一貫性を用いるプロセスによって、測定中の媒体の経路長分布のネット効果を見込んで、最適予測関数を選択することができる。ある媒体条件について最適モデルを選択できるこの能力は、最適化モデルが１つの非最適化モデルの性能をしのぐことができるため重要である。このアプローチを図３２において検証する。ｘ軸を用いて、予測関数を生成したデータを定義する。ｙ軸は、２つのチャネルの予測結果の相違である。図に示すように、予測中の標本には、散乱レベル３に一致する散乱が含まれる。媒体、または媒体と最も一致する散乱レベル、または検証標本の散乱レベルから開発した予測関数は、最も一致する予測結果、最も低い予測差異、最も正確な予測を生成すべきである。予測差異の検討により、最小予測差異が、散乱レベル３の較正データから生成した予測関数のものであることが立証される。隣接するモデルは次に低い予測差異を有するが、非類似散乱レベルから作成した予測関数は相当な予測差異を生じる。提示された結果は、この方法によって次に続く予測に最良のモデルを選択することができることを立証している。実際には、２つの予測を平均化して検体濃度を推定する。適合モデルアプローチの性能を、検証データセットについて図３３にまとめる。このアプローチは、予測精度と外挿能力においてPLS較正を凌駕する。
【００９８】
チャネル全体の予測一貫性に駆動されるその後の選択で可能な予測関数スペースを検索することにより最良な予測関数を決定する方法は、多くの様々な方法論で実行可能である。上記の例はこの一般的な方法に可能な多くの実施例の１つとしてのみ考えなければならない。
【図面の簡単な説明】
【００９９】
【図１】理想的な吸光度測定システムを示す。
【図２】純粋検体信号とネット検体信号との相違を示す。
【図３】選択性誤差のあるネット検体信号を示す。
【図４】比例誤差のあるネット検体信号を示す。
【図５】比例誤差を生じる経路長変化を示す。
【図６】予測誤差を理解するための概念的枠組みを示す。
【図７】予測誤差を理解するための分光学的枠組みを示す。
【図８】複数の適用領域からのスペクトルを示す。
【図９】散乱媒体におけるグルコース測定結果を示す。
【図１０】散乱媒体におけるエタノール測定結果を示す。
【図１１】散乱媒体における尿素測定結果を示す。
【図１２】散乱の波長依存を示す。
【図１３】２つの散乱レベルについて予測関数の差を示す。
【図１４】妨害物質と予測関数との間の相互作用を示す。
【図１５】散乱媒体中の検体測定の基本的プローブを示す。
【図１６】複数の観察ポイントのあるシステムを示す。
【図１７】経路と散乱媒体との間の関係を示す。
【図１８】散乱媒体に対する光子移動の関係を示す。
【図１９】グルコース予測に対する散乱媒体の影響を示す。
【図２０】複数の観察による媒体特性決定のための概念的枠組みを示す。
【図２１】診断メトリックに基づく媒体分類能力を示す。
【図２２】校正試料の経路特性を示す。
【図２３】検証試料の経路特性を示す。
【図２４】標準シングルチャネル処理の予測結果をプロットする。
【図２５】サブモデルアプローチによって生成した予測結果をプロットする。
【図２６】マルチチャネルススペクトルからの予測結果生成プロセスを示す。
【図２７】生じた予測結果と誤差構造をプロットする。
【図２８】グルコースのみを用いたＸ−Ｙモデルアプローチによって生成した予測結果をプロットする。
【図２９】複数の検体を用いたＸ−Ｙモデルアプローチによって生成した予測結果をプロットする。
【図３０】異なる媒体から開発した異なる予測関数を示す。
【図３１】異なる予測関数間の関係を示す。
【図３２】異なる予測関数の関数としての予測相違を示す。
【図３３】適合モデルアプローチによって生成した予測結果をプロットする。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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