(57)【要約】  被検体濃度を、その測定に干渉（ｉｎｔｅｒｆｅｒｅ）する化合物の存在下での測定値から推定することを可能にする方法と装置が説明される。該方法はインターフェレント（ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｔｓ）の存在下での該被検体濃度の誤差を減じる。該方法は或る範囲の既知の被検体及び干渉化合物の濃度を有する大きな母集団について得られた１セットの測定値の使用法を有する。該母集団の１つである、又は、１つでないサンプル測定値から、存在しそうなインターフェレントが識別され、校正ベクトル（ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  ｖｅｃｔｏｒ）が計算される。【特許請求の範囲】
【請求項１】
サンプル内の被検体の濃度を、該サンプルの測定値から推定する方法に於いて、前記方法が
該サンプル内の該被検体の該測定値への１つ以上のあり得るインターフェレントを、前記測定値に基づき、識別する過程と、
前記１つ以上のあり得るインターフェレントに帰し得る誤差を減じる校正値を計算する過程と、
該校正値を該測定値に適用する過程と、そして
該サンプル内の該被検体濃度を、該校正された測定値に基づき、推定する過程と、を具備することを特徴とする該方法。
【請求項２】
前記校正値を計算する過程が、前記１つ以上のインターフェレントの何れかの前記サンプル内の該濃度に関する情報無しに行われることを特徴とする請求項１の該方法。
【請求項３】
前記校正値を計算する過程が、前記１つ以上のインターフェレントの何れかの前記サンプル内の該濃度に関する情報の必要無しに行われることを特徴とする請求項１の該方法。
【請求項４】
前記測定値は人からの測定値であり、前記識別する過程は前記測定値を、前記１つ以上のあり得るインターフェレントの濃度を含むよう修正された母集団測定値と比較する過程を備えており、前記母集団は前記人を必ずしも含まないことを特徴とする請求項１の該方法。
【請求項５】
前記測定値がスペクトルであることを特徴とする請求項１の該方法。
【請求項６】
前記サンプルは材料サンプルであることを特徴とする請求項５の該方法。
【請求項７】
前記材料サンプルは血液の少なくとも１つの成分を有し、前記被検体はブドウ糖であることを特徴とする請求項６の該方法。
【請求項８】
前記スペクトルは赤外線スペクトルであることを特徴とする請求項５の該方法。
【請求項９】
前記校正値は、該決定される、あり得るインターフェレントのスペクトルに直角であることを要しないベクトルであることを特徴とする請求項１の該方法。
【請求項１０】
前記計算する過程が、該決定される、あり得るインターフェレントの存在による該校正値内の誤差を最小化することを特徴とする請求項１の該方法。
【請求項１１】
前記サンプルが身体の流体であり、前記１つ以上のインターフェレントの少なくとも１つが外因的インターフェレントを有することを特徴とする請求項１の該方法。
【請求項１２】
前記サンプルが身体の流体であり、前記１つ以上のインターフェレントの少なくとも１つが前記身体の流体内に、ことによるとあるが、必ずしもあるとは限らぬことを特徴とする請求項１の該方法。
【請求項１３】
サンプル内の被検体の量を、該サンプルの測定値から推定する方法を実施するようプロセサーに命ずる１つ以上のコンピュータ読み出し可能なコードセグメントを担うキャリア媒体に於いて、前記方法が請求項１の該方法を具備することを特徴とする該キャリア媒体。
【請求項１４】
サンプル内の被検体の濃度を該サンプルの測定値から推定する装置に於いて、前記装置が
該サンプル内の該被検体の該測定値への１つ以上のあり得るインターフェレントを、前記測定値に基づき、識別する手段と、
前記１つ以上のあり得るインターフェレントに帰し得る誤差を減じる校正値を計算する手段と、
該校正値を該測定値に適用する手段と、そして
該サンプル内の該被検体濃度を、該校正された測定値に基づき、推定する手段と、を具備することを特徴とする該装置。
【請求項１５】
前記計算する手段が、前記１つ以上のインターフェレントの何れかの前記サンプル内の該濃度に関する情報無しに前記校正値を計算する手段を備えることを特徴とする請求項１４の該装置。
【請求項１６】
前記計算する手段が、前記１つ以上のインターフェレントの何れかの前記サンプル内の該濃度に関する情報の必要無しに前記校正値を計算する手段を備えることを特徴とする請求項１４の該装置。
【請求項１７】
前記測定値が人からの測定値であり、前記識別する手段が前記測定値を前記１つ以上のあり得るインターフェレントの濃度を有するよう修正された母集団測定値と比較する手段を備え、そして前記母集団が前記人を必ずしも含まないことを特徴とする請求項１４の該装置。
【請求項１８】
前記測定値がスペクトルであることを特徴とする請求項１４の該装置。
【請求項１９】
前記サンプルが材料サンプルであることを特徴とする請求項１８の該装置。
【請求項２０】
前記材料サンプルが血液の少なくとも１つの成分を有し、前記被検体がブドウ糖であることを特徴とする請求項１９の該装置。
【請求項２１】
前記校正値が、該決定される、あり得るインターフェレントのスペクトルに直角であることを要しないベクトルであることを特徴とする請求項１４の該装置。
【請求項２２】
前記計算する手段が、該決定される、あり得るインターフェレントの存在による該校正値の誤差を最小化することを特徴とする請求項１４の該装置。
【請求項２３】
前記サンプルが身体の流体であり、前記１つ以上のインターフェレントの少なくとも１つが外因的インターフェレントを含むことを特徴とする請求項１４の該装置。
【請求項２４】
前記サンプルが身体の流体であり、前記１つ以上のインターフェレントの少なくとも１つが前記身体の流体内に、ことによるとあるが、必ずしもあると限らぬことを特徴とする請求項１４の該装置。
【請求項２５】
被検体検出システムに於いて、該システムが
サンプル内の被検体の測定値に関する情報を提供するよう構成されたセンサーと、
プロセサーと、そして
ストアドプログラムインストラクションであるが、前記システムが
（ａ）該サンプル内の該被検体の該測定値への１つ以上のインターフェレントを、前記測定値に基づき、識別し、
（ｂ）前記１つ以上のあり得るインターフェレントに帰し得る誤差を減じる校正値を
計算し、
（ｃ）該校正値を該測定値に適用し、そして
（ｄ）該サンプル内の該被検体濃度を、該校正された測定値に基づき、推定するように、前記プロセサーにより実行可能な該ストアドプログラムインストラクションと、を具備することを特徴とする該被検体検出システム。
【請求項２６】
前記システムが、前記１つ以上のインターフェレントの何れかの前記サンプル内の該濃度に関する情報無しに、前記校正値を計算することを特徴とする請求項２５の該被検体検出システム。
【請求項２７】
前記システムが、前記１つ以上のインターフェレントの何れかの前記サンプル内の該濃度に関する情報の必要無しに、前記校正値を計算することを特徴とする請求項２５の該被検体検出システム。
【請求項２８】
更に、電磁放射源を具備しており、前記センサーが、前記源により放射され、前記サンプルを通して透過された放射を検出するよう構成された検出器を備えることを特徴とする請求項２５の該被検体検出システム。
【請求項２９】
前記センサーがスペクトロスコープ技術のセンサーを備えることを特徴とする請求項２５の該被検体検出システム。
【請求項３０】
更に、周期的に患者から前記サンプルを抜き取り、前記サンプルを前記センサーとの動作的契合に導くよう構成されたサンプリングシステムを具備することを特徴とする請求項２５の該被検体検出システム。
【請求項３１】
前記ストアドプログラムインストラクションは、前記システムが、サンプルスペクトルと、選択されたインターフェレントの種々の濃度に対応するインターフェレントスペクトルと、の組み合わせを解析し、そしてもし前記組み合わせの何れかが予め決められた境界内にあれば、該選択されたインターフェレントをあり得るインターフェレントとして識別する、ことにより前記１つ以上のあり得るインターフェレントを識別するよう、前記プロセサーにより実行可能であることを特徴とする請求項２５の該被検体検出システム。
【請求項３２】
前記ストアドプログラムインストラクションは、前記システムが、前記１つ以上のインターフェレントの存在についての統計的テストを行うことにより、前記１つ以上のあり得るインターフェレントを識別するよう、前記プロセサーにより実行可能であることを特徴とする請求項２５の該被検体検出システム。
【請求項３３】
前記ストアドプログラムインストラクションは、前記システムが、サンプル母集団データ及びライブラリーインターフェレントデータに基づき、前記校正値を計算するよう、前記プロセサーにより実行可能であることを特徴とする請求項２５の該被検体検出システム。
【請求項３４】
前記１つ以上のインターフェレントの各々は、その存在が関心のある被検体の濃度の測定値の精度を減じる傾向のあるサンプル成分を有することを特徴とする請求項２５の該被検体検出システム。
【請求項３５】
前記１つ以上のインターフェレントの少なくとも１つがメディカメントを有することを特徴とする請求項２５の該被検体検出システム。
【請求項３６】
前記サンプルが身体の流体であり、前記１つ以上のインターフェレントの少なくとも１
つが外因的インターフェレントを有することを特徴とする請求項２５の該被検体検出システム。
【請求項３７】
前記サンプルが身体の流体であり、前記１つ以上のインターフェレントの少なくとも１つが前記身体の流体内に、ことのよるとあるが、必ずしもあると限らぬことを特徴とする請求項２５の該被検体検出システム。
【請求項３８】
前記サンプルが血液の少なくとも１つの成分を有し、前記被検体がブドウ糖であることを特徴とする請求項２５の該被検体検出システム。
【請求項３９】
サンプル内の被検体の濃度を決定するよう構成された被検体検出システムに於いて、前記システムが、
サンプル内の被検体の測定値をもたらすのに有用な情報を集めるよう構成されたセンサーと、
プロセサーと、そして
ソフトウエアであるが、前記システムが
該測定値へのあり得るインターフェレントの該サンプル内の存在を決定し、そして
該決定される、あり得るインターフェレントの該存在による該測定値内の誤差を減じる校正値を決定するよう、前記プロセサーにより実行可能な該ソフトウエアと、を具備することを特徴とする該システム。
【請求項４０】
更に、電磁放射源を具備しており、前記センサーは前記源により放射され、前記サンプルを通るよう透過された放射を、検出するよう構成された検出器を備えることを特徴とする請求項３９の該被検体検出システム。
【請求項４１】
前記センサーがスペクトロスコープ技術のセンサーを備えることを特徴とする請求項３９の該被検体検出システム。
【請求項４２】
更に、周期的に患者から前記サンプルを抜き取り、前記サンプルを前記センサーとの動作的契合に導くよう構成されたサンプリングシステムを具備することを特徴とする請求項３９の該被検体検出システム。
【請求項４３】
前記ソフトウエアは、前記システムが、前記校正値を前記測定値に適用し、前記校正された測定値に基づき前記被検体濃度を推定するよう前記プロセサーにより実行可能であることを特徴とする請求項３９の該被検体検出システム。
【請求項４４】
前記ソフトウエアは、前記システムが、サンプルスペクトルと、選択されたインターフェレントの種々の濃度に対応するインターフェレントスペクトルと、の組み合わせを解析し、そしてもし前記組み合わせの何れかが予め決められた境界内にあれば該選択されたインターフェレントをあり得るインターフェレントとして識別する、ことにより該測定値への前記あり得るインターフェレントの該サンプル内の存在を決定するよう、前記プロセサーにより実行可能であることを特徴とする請求項３９の該被検体検出システム。
【請求項４５】
前記ソフトウエアは、前記システムが、前記あり得るインターフェレントの該存在についての統計的テストを行うことにより該測定値への前記あり得るインターフェレントの該サンプル内の存在を決定するよう、前記プロセサーにより実行可能であることを特徴とする請求項３９の該被検体検出システム。
【請求項４６】
前記ソフトウエアは、前記システムが、サンプル母集団データ及びライブラリーインターフェレントデータに基づき前記校正値を決定するよう、前記プロセサーにより実行可能
であることを特徴とする請求項３９の該被検体検出システム。
【請求項４７】
前記あり得るインターフェレントの各々は、その存在が関心のある被検体の濃度の測定値の精度を減じる傾向のあるサンプル成分を有することを特徴とする請求項３９の該被検体検出システム。
【請求項４８】
前記あり得るインターフェレントの少なくとも１つがメディカメントを有することを特徴とする請求項３９の該被検体検出システム。
【請求項４９】
前記サンプルが血液の少なくとも１つの成分を有し、そして前記被検体がブドウ糖であることを特徴とする請求項３９の該被検体検出システム。
【請求項５０】
前記サンプルが身体の流体であり、前記あり得るインターフェレントの少なくとも１つが外因的インターフェレントを有することを特徴とする請求項３９の該被検体検出システム。
【請求項５１】
前記サンプルが身体の流体であり、前記あり得るインターフェレントの少なくとも１つが前記身体の流体内に、ことによるとあるが、必ずしもあると限らぬことを特徴とする請求項３９の該被検体検出システム。
【発明の詳細な説明】
【関連出願の相互参照】
【０００１】
本出願は、２００４年１０月２１日出願の米国特許仮出願第６０／６２１、２８１号、発明の名称、ＤＥＴＥＲＭＩＮＡＴＩＯＮ  ＯＦ  ＩＮＴＥＲＦＥＲＥＮＴ  ＣＯＮＴＲＩＢＵＴＩＯＮＳ  ＩＮ  ＢＬＯＯＤ  ＧＬＵＣＯＳＥ  ＡＮＡＬＹＳＩＳ  ＵＳＩＮＧ
ＨＹＢＲＩＤ  ＬＩＮＥＡＲ  ＡＮＡＬＹＳＩＳ、２００５年２月１４日出願の米国特許仮出願第６０／６５２、６６０号、発明の名称、ＡＮＡＬＹＴＥ  ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ
ＳＹＳＴＥＭ、そして２００５年１０月６日出願の米国特許仮出願第６０／７２４、１９９号、発明の名称、ＩＮＴＥＮＳＩＶＥ  ＣＡＲＥ  ＵＮＩＴ  ＢＬＯＯＤ  ＡＮＡＬＹＳＩＳ  ＳＹＳＴＥＭ  ＡＮＤ  ＭＥＴＨＯＤ、の米国特許法第１１９条ｅ項の特典を請求する。上記リストの仮出願の各々の内容全体は引用によりここに組み入れられ、本明細書の１部をなす。
【技術分野】
【０００２】
ここで開示される或る実施例はサンプル内の被検体濃度（ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ
ｏｆ  ａｎ  ａｎａｌｙｔｅ）を決定する方法と装置に関し、特に該被検体測定に干渉（ｉｎｔｅｒｆｅｒｅ）するサンプル成分（ｓａｍｐｌｅ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ）の存在（ｐｒｅｓｅｎｃｅ）に依り該被検体濃度決定の誤差（ｅｒｒｏｒ）を最小化する方法とシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
スペクトロスコープ技術の分析（Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｉｃ  ａｎａｌｙｓｉｓ）は、光のサンプルとの相互作用（ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ）をモニターすることによりサンプル内の１つ以上の被検体（ａｎａｌｙｔｅ）の存在を決定する強力な技術である。スペクトロスコープ技術の測定（ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｉｃ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ）の例は、１つ以上の波長（ｗａｖｅｌｅｎｇｔｈ）に於いてサンプルを透過（ｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｄ）する、それにより吸収（ａｂｓｏｒｂｅｄ）される、或いはそれから散乱（ｓｃａｔｔｅｒｅｄ）する光の量（ａｍｏｕｎｔ  ｏｆ  ｌｉｇｈｔ）を決定することを含むが、それらに限定されない。かくして、例えば、吸収分析（ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ
ａｎａｌｙｓｉｓ）は、１つ以上の波長で、サンプルを通して透過される光の強度の減少（ｄｅｃｒｅａｓｅ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ  ｏｆ  ｌｉｇｈｔ）の決定と、次いで該強度の変化の、例えば、ビーアの法則（Ｂｅｅｒ’ｓ  ｌａｗ）に基づく吸収モデル（ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ  ｍｏｄｅｌ）との比較と、を含む。
【０００４】
【特許文献１】米国特許仮出願公開第６０／６２１、２８１号明細書、２００４年１０月２１日出願、ＤＥＴＥＲＭＩＮＡＴＩＯＮ  ＯＦ  ＩＮＴＥＲＦＥＲＥＮＴ  ＣＯＮＴＲＩＢＵＴＩＯＮＳ  ＩＮ  ＢＬＯＯＤ  ＧＬＵＣＯＳＥ  ＡＮＡＬＹＳＩＳ  ＵＳＩＮＧ  ＨＹＢＲＩＤ  ＬＩＮＥＡＲ  ＡＮＡＬＹＳＩＳ
【特許文献２】米国特許仮出願公開第６０／６５２、６６０号明細書、２００５年２月１４日出願、ＡＮＡＬＹＴＥ  ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ  ＳＹＳＴＥＭ
【特許文献３】米国特許仮出願公開第６０／７２４、１９９号明細書、２００５年１０月６日出願、ＩＮＴＥＮＳＩＶＥ  ＣＡＲＥ  ＵＮＩＴ  ＢＬＯＯＤ  ＡＮＡＬＹＳＩＳ  ＳＹＳＴＥＭ  ＡＮＤ  ＭＥＴＨＯＤ
【特許文献４】米国特許出願公開第２００３／００９０６４９号明細書、２００３年５月１５日発行、ＲＥＡＧＥＮＴＬＥＳＳ  ＷＨＯＬＥ  ＢＬＯＯＤ  ＧＬＵＣＯＳＥ  ＭＥＴＥＲ
【特許文献５】米国特許出願公開第２００３／０１７８５６９号明細書、２００３年９月２５日発行、ＰＡＴＨＬＥＮＧＴＨ−ＩＮＤＥＰＥＮＤＥＮＴ  ＭＥＴＨＯＤＳ  ＦＯＲ  ＯＰＴＩＣＡＬＬＹ  ＤＥＴＥＲＭＩＮＩＮＧ  ＭＡＴＥＲＩＡＬ  ＣＯＭＰＯＳＩＴＩＯＮ
【特許文献６】米国特許出願公開第２００４／００１９４３１号明細書、２００４年１月２９日発行、ＭＥＴＨＯＤ  ＯＦ  ＤＥＴＥＲＭＩＮＩＮＧ  ＡＮ  ＡＮＡＬＹＴＥ  ＣＯＮＣＥＮＴＲＡＴＩＯＮ  ＩＮ  Ａ  ＳＡＮＰＬＥ  ＦＲＯＭ  ＡＮ  ＡＢＳＯＲＰＴＩＯＮ  ＳＰＥＣＴＲＵＭ
【特許文献７】米国特許出願公開第２００５／００３６１４７号明細書、２００５年２月１７日発行、ＭＥＴＨＯＤ  ＯＦ  ＤＥＴＥＲＭＩＮＩＮＧ  ＡＮＡＬＹＴＥ  ＣＯＮＣＥＮＴＲＡＴＩＯＮ  ＩＮ  Ａ  ＳＡＭＰＬＥ  ＵＳＩＮＧ  ＩＮＦＲＡＲＥＤ  ＴＲＡＮＳＭＩＳＳＩＯＮ  ＤＡＴＡ
【特許文献８】米国特許出願公開第２００５／００３８３５７号明細書、２００５年２月１７日発行、ＳＡＭＰＬＥ  ＥＬＥＭＥＮＴ  ＷＩＴＨ  ＢＡＲＲＩＥＲ  ＭＡＴＥＲＩＡＬ
【発明の開示】
【０００５】
ここで開示した１実施例はインターフェレントの存在への被検体推定の感度（ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ  ｏｆ  ａｎａｌｙｔｅ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）を減じる（ｄｉｍｉｎｉｓｈｅｓ）ので、ありそうなインターフェレント濃度（ｌｉｋｅｌｙ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｔ  ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓ）の範囲に亘る該被検体測定値へのインターフェレントの正味の影響（ｎｅｔ  ｅｆｆｅｃｔ）は、関心のある被検体（ａｎａｌｙｔｅ
ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ）への感度の影響を下回るよう減じられる。
【０００６】
１実施例はインターフェレントを含むサンプル内の被検体濃度を決定する方法と装置を有する。該サンプル内であり得るインターフェレントはサンプル測定値の解析により決定される。もう１つの実施例では、サンプル内の被検体濃度の推定用校正値（ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ）は、在り得るインターフェレントに依る該推定内誤差（ｅｒｒｏｒ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）を最小化するよう発生される。もう１つの実施例では、被検体濃度は、サンプル測定値と、インターフェレント無しで取られた複数のサンプル集団スペクトル（Ｓａｍｐｌｅ  Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ  ｓｐｅｃｔｒａ）と、そしてインターフェレントスペクトルのライブラリー（ｌｉｂｒａｒｙ）と、から推定（ｅｓｔｉｍａｔｅｄ）される。
【０００７】
１実施例は測定値からのサンプル内被検体量の推定の方法を有し、そこでは該サンプルは測定値に影響する１つ以上のインターフェレントを含んでもよい。該方法は該被検体濃度の推定に対するあり得るインターフェレントの存在の決定と、該決定される、あり得るインターフェレント（ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ  ｐｏｓｓｉｂｌｅ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｔｓ）の存在に依る校正値内誤差を減じる校正値の決定と、を有する。
【０００８】
１実施例は材料サンプル内のインターフェレントをスペクトロスコープ技術的に識別（ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ）する方法を有する。該方法はインターフェレントの無いスペクトル（ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｔ−ｆｒｅｅ  ｓｐｅｃｔｒａ）の統計的モデル（ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｍｏｄｅｌ）を形成し、材料サンプルスペクトルと、該インターフェレントの種々の濃度に対応するインターフェレントスペクトルと、の組み合わせを比較し、そしてもし前記組み合わせの何れかが予め決められた境界（ｂｏｕｎｄｓ）内にあれば該インターフェレントをあり得るインターフェレントとして識別する過程を有する。
【０００９】
１実施例は該サンプルの測定値からサンプル内の被検体の量を推定する方法を有する。該方法は該サンプル内の被検体の測定値に対する１つ以上のあり得るインターフェレントを識別し、そして、該測定値に適用される時、該サンプル内の被検体濃度の推定値を提供
する校正値を計算する過程を具備する。該計算は該推定被検体濃度に関してインターフェレントの誤差を最小化する。
【００１０】
１実施例は１つ以上の識別されたインターフェレントを有するサンプルのスペクトルから被検体の量を推定するための平均校正ベクトル（ａｖｅｒａｇｅ  ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  ｖｅｃｔｏｒ）を発生する方法を有する。該方法は、各々が既知量の被検体を有する複数のインターフェレント無しのスペクトルの１つの組み合わせを各々が備える複数のスペクトルと、１つ以上のインターフェレントのあり得る量のランダムな組み合わせのスペクトルと、を形成する過程と、各々が前記複数のスペクトルのランダムな選択を有する複数の第１サブセットのスペクトル（ｆｉｒｓｔ  ｓｕｂｓｅｔｓ  ｏｆ  ｓｐｅｃｔｒａ）を形成する過程と、そして前記第１サブセットに含まれない該複数のスペクトルの対応する第２サブセットのスペクトル（ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ  ｓｅｃｏｎｄ  ｓｕｂｓｅｔ  ｏｆ  ｓｐｅｃｔｒａ）を規定する過程と、を具備する。各第１サブセットのスペクトルについては、該方法は更に、各スペクトルに対応する既知の被検体濃度を使って校正ベクトル（ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  ｖｅｃｔｏｒ）を発生する過程と、該発生された校正ベクトルを使って前記対応する第２サブセットの各スペクトルから被検体の量を推定する過程と、そして該推定された被検体量と該既知の被検体量の間のサブセット平均誤差（ｓｕｂｓｅｔ−ａｖｅｒａｇｅ  ｅｒｒｏｒ）を決定する過程と、を具備する。該方法は更に、平均化校正値の使用により得られる誤差の分散（ｖａｒｉａｎｃｅ）を最小化するために、該校正ベクトルと、各サブセットスペクトルから決定された平均誤差と、から平均校正ベクトルを計算する過程を有する。
【００１１】
１実施例は校正ベクトルを発生する、又は該側定値がスペクトルである被検体を推定する方法を有する。１実施例では、該スペクトルは、近赤外線又は中赤外線スペクトル（ｎｅａｒ  ｉｎｆｒａｒｅｄ  ｏｒ  ｍｉｄ  ｉｎｆｒａｒｅｄ  ｓｐｅｃｔｒｕｍ）の様な赤外線スペクトル（ｉｎｆｒａｒｅｄ  ｓｐｅｃｔｒｕｍ）である。もう１つの実施例では、該測定値は人からの材料サンプル（ｍａｔｅｒｉａｌ  ｓａｍｐｌｅ  ｏｆ  ａ  ｐｅｒｓｏｎ）に関して得られる。
【００１２】
１実施例は、決定された、あり得るインターフェレント（ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ  ｐｏｓｓｉｂｌｅ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｔｓ）の存在による校正の誤差を最小化する校正を決定する方法を有する。
【００１３】
１実施例は、ここで開示した方法のどれか１つ又は組み合わせを実施するようプロセサーに命じる（ｉｎｓｔｒｕｃｔ）ため１つ以上のコンピュータ読み出し可能なコードセグメント（ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｒｅａｄａｂｌｅ  ｃｏｄｅ  ｓｅｇｍｅｎｔｓ）を担うキャリア媒体（ｃａｒｒｉｅｒ  ｍｅｄｉｕｍ）を含む。
【００１４】
１実施例は、測定値からサンプル内の被検体の濃度を推定する方法を有するが、そこでは該サンプルは該測定値に影響する１つ以上のインターフェレントを含んでもよい。該方法は、該測定値へのあり得るインターフェレントの該サンプル内の存在を決定する過程と、該決定されたあり得るインターフェレントの存在による該測定値の誤差を減じる校正値を決定する過程と、を具備する。該方法は更に、該校正値を該測定値に適用する過程と、該校正された測定値に基づき該被検体濃度を推定する過程を具備する。該測定値は人からでもよく、あり得るインターフェレントの存在の決定と、校正値の決定の両過程は、該測定値の母集団測定値（ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ）との比較を有し、そこでは該決定は該母集団が該人を含むことを要しない。該測定値は更に、材料サンプルから得られたスペクトルを含むことが出来て、該スペクトルは赤外線スペクトル、近赤外線スペクトル（ｎｅａｒ  ｉｎｆｒａｒｅｄ  ｓｐｅｃｔｒｕｍ）又は中赤外線スペクトル（ｍｉｄ  ｉｎｆｒａｒｅｄ  ｓｐｅｃｔｒｕｍ）とすることが出来る。又該測定
値は更に、材料サンプルから侵襲性無しに（ｎｏｎ−ｉｎｖａｓｉｖｅｌｙ）得られたスペクトルを含むことが出来る。該材料サンプルは下記、すなわち、血液の成分（ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  ｏｆ  ｂｌｏｏｄ）、間質液（ｉｎｔｅｒｓｔｉｔｉａｌ  ｆｌｕｉｄ）、又は尿（ｕｒｉｎｅ）、の少なくとも１つを含むことが出来る。該校正値は、決定されたあり得るインターフェレントのスペクトルに直角である必要がないベクトル（ｖｅｃｔｏｒ  ｔｈａｔ  ｉｓ  ｎｏｔ  ｒｅｑｕｉｒｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｐｅｒｐｅｎｄｉｃｕｌａｒ  ｔｏ  ｔｈｅ  ｓｐｅｃｔｒａ）を含むことが出来る。校正値を決定する過程は該決定されたあり得るインターフェレントの存在による該校正値の誤差を最小化する。
【００１５】
１実施例は、測定値からサンプル内被検体量を推定する方法をプロセサーが実施するよう命じる１つ以上のコンピュータ読み出し可能なコードセグメントを担うキャリア媒体を有し、そこでは該サンプルは該測定値に影響する１つ以上のインターフェレントを含んでもよい。該方法は、該測定値へのあり得るインターフェレントのサンプル内の存在の決定する過程と、そして該決定されたあり得るインターフェレントの存在による該測定値の誤差を減じる校正値を決定する過程と、を有する。該測定値は材料サンプルから得られたスペクトルを有し、該スペクトルは近赤外線又は中赤外線とすることが出来る。該測定値は材料サンプルから侵襲性無しに得られたスペクトルを含むことが出来る。該材料サンプルは下記、すなわち、血液、血液の成分、間質液又は尿、の少なくとも１つを含むことが出来る。
【００１６】
１実施例は、材料サンプル内のインターフェレントをスペクトロスコープ技術により識別する方法を有する。該方法は、インターフェレントの無いスペクトルの統計的モデル（ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｍｏｄｅｌ）を形成する過程と、材料サンプルと、種々の濃度のインターフェレントに対応するインターフェレントスペクトルと、の組み合わせを解析し、そしてもし該組み合わせの何れかが予め決定された境界内にあるならば、該インターフェレントをあり得るインターフェレントとして識別する過程と、を具備する。該インターフェレントを識別する過程は、材料サンプルスペクトルと種々の濃度のインターフェレントに対応するインターフェレントスペクトルとの組み合わせと、インターフェレントの無いスペクトルの統計的モデルと、の間のマハラノビス距離（Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓ  ｄｉｓｔａｎｃｅ）を決定する過程を有する。該インターフェレントを識別する過程は更に、インターフェレント濃度の関数としての該最小マハラノビス距離が、Ｌの自由度を有するχ２ランダム変数の変位値（ｑｕａｎｔｉｌｅ  ｏｆ  ａ  χ２  ｒａｎｄｏｍ  ｖａｒｉａｂｌｅ）に対し充分小さいかどうかを決定する過程を有するが、ここでＬはスペクトルの波長の数である。
【００１７】
１実施例は、材料サンプル内のインターフェレントをスペクトロスコープ技術により識別する方法を実施するようプロセサーに命ずる１つ以上のコンピュータ読み出し可能なコードセグメントを担うキャリア媒体を有する。該方法は、インターフェレントの無いスペクトルの統計的モデルを形成する過程と、材料サンプルスペクトルと種々の濃度のインターフェレントに対応するインターフェレントスペクトルとの組み合わせを解析する過程と、そしてもし該組み合わせの何れかが予め決められた境界内にあれば該インターフェレントをあり得るインターフェレントとして識別する過程と、を有する。該インターフェレントを識別する過程は、材料サンプルスペクトルと種々の濃度のインターフェレントに対応するインターフェレントスペクトルとの組み合わせと、インターフェレントの無いスペクトルの統計的モデルと、の間のマハラノビス距離を決定する過程を有する。該インターフェレントを識別する過程は更に、インターフェレント濃度の関数としての最小マハラノビス距離が、Ｌの自由度を有するχ２ランダム変数の変位値に対し充分小さいかどうかを決定する過程を有するが、ここでＬは該スペクトルの波長の数である。
【００１８】
１実施例は、該サンプルの測定値からサンプル内の被検体濃度を推定する方法を有する
。該方法は、該サンプル内の該被検体の測定値への１つ以上のあり得るインターフェレントを、該測定値に基づき、識別する過程と、該１つ以上のあり得るインターフェレントに帰することが出来る誤差を減じる校正値を計算する過程と、該校正値を該測定値に適用する過程と、そして該校正された測定値に基づき、該サンプル内の被検体濃度を推定する過程と、を具備する。該測定値は材料サンプルから得られたスペクトルを含み、該スペクトルは近赤外線スペクトル又は中赤外線スペクトルとすることが出来る。又、該測定値は材料サンプルから侵襲性無しに得られたスペクトルを含むことが出来る。該材料サンプルは下記、すなわち、血液、血液の成分、間質液、又は尿、の少なくとも１つを含むことが出来る。被検体はブドウ糖を含むことが出来る。
【００１９】
１実施例は、該サンプルの測定値からサンプル内の被検体の濃度を推定する方法を実施するようプロセサーに命ずる１つ以上のコンピュータ読み出し可能なコードセグメントを担うキャリア媒体を有する。該方法は、サンプル内の該被検体の測定値への１つ以上のあり得るインターフェレントを、該測定値に基づき、識別する過程と、該１つ以上のあり得るインターフェレントに帰せられる誤差を減じる校正値を計算する過程と、該校正値を該測定値に適用する過程と、そして該サンプル内の被検体濃度を、該校正された測定値に基づき、推定する過程と、を具備する。該測定値は材料サンプルから得られたスペクトルを含むことが出来て、該スペクトルは近赤外線スペクトル又は中赤外線スペクトルとすることが出来る。又該測定値は材料サンプルから侵襲性無しに得られたスペクトルを含むことが出来る。該材料サンプルは下記、すなわち、血液、血液の成分、間質液、又は尿、の少なくとも１つを含むことが出来る。該被検体はブドウ糖を含むことが出来る。
【００２０】
１実施例は、１つ以上の識別されたインターフェレントを有するサンプルのスペクトルから被検体の量を推定する平均校正ベクトル（ａｖｅｒａｇｅ  ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ
ｖｅｃｔｏｒ）を発生する方法を有する。該方法は、各々が（ｉ）複数のインターフェレント無しのスペクトルであるが、各この様なスペクトルが付随既知被検体濃度（ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ  ｋｎｏｗｎ  ａｎａｌｙｔｅ  ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ）を有する該複数のインターフェレント無しのスペクトルの１つと、そして（ｉｉ）該１つ以上のインターフェレントのあり得る量のランダムな組み合わせから得られるスペクトルと、の組み合わせを備える複数のスペクトルを形成する過程を具備する。該方法は更に、各々が該複数のスペクトルのランダムな選択を有する複数の第１サブセット（ｆｉｒｓｔ  ｓｕｂｓｅｔ）のスペクトルを形成する過程と、該第１サブセットに含まれない該複数のスペクトルの対応する第２サブセット（ｓｅｃｏｎｄ  ｓｕｂｓｅｔ）のスペクトルを規定する過程と、を具備する。該方法は更に、各第１サブセットのスペクトルについて、（ａ）各スペクトルに対応する既知の被検体の濃度を使って校正ベクトルを発生する過程と、（ｂ）該発生された校正ベクトルを使って、対応する第２サブセットの各スペクトルから被検体量を推定する過程と、そして（ｃ）該推定された被検体量と既知の被検体量の間のサブセット平均誤差（ｓｕｂｓｅｔ−ａｖｅｒａｇｅ  ｅｒｒｏｒ）を決定する過程と、を具備する。該方法は更に、該平均校正値の使用により得られる誤差の分散を最小化するために、該校正ベクトルと、各サブセットのスペクトルからの決定される平均誤差と、から平均校正ベクトル（ａｖｅｒａｇｅ  ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  ｖｅｃｔｏｒ）を計算する過程を具備する。この方法の実施では、該サンプルは血液、血漿（ｐｌａｓｍａ）、血液成分（複数を含む）、間質液、又は尿、の様な材料サンプルを含んでよい。該サンプルのスペクトルは侵襲性無しで得られることが可能である。該サンプルのスペクトルは赤外線スペクトル、中赤外線スペクトル、及び／又は近赤外線とすることが出来る。１実施例では、該校正ベクトルは該決定されたあり得るインターフェレントのスペクトルに直角である必要はない。該校正ベクトルは該決定されたあり得るインターフェレントの存在による校正の誤差を最小化出来る。
【００２１】
１実施例は、１つ以上の識別されたインターフェレントを有するサンプルのスペクトル
から被検体の量を推定する平均校正ベクトル（ａｖｅｒａｇｅ  ｃａｌｉｂｒａｔｏｉｎ
ｖｅｃｔｏｒ）を発生する方法の実施をプロセサーに命ずる１つ以上のコンピュータ読み出し可能なコードセグメントを担うキャリア媒体を有する。該方法は、各々が（ｉ）各この様なスペクトルが付随既知被検体濃度を有する複数のインターフェレント無しのスペクトルの１つと、そして（ｉｉ）該１つ以上のインターフェレントのあり得る量のランダムな組み合わせから得られるスペクトルと、の組み合わせを各々が備える複数のスペクトルを形成する過程を具備する。該方法は更に、各々が該複数のスペクトルのランダムな選択を有する複数の第１サブセットのスペクトルを形成する過程と、該第１サブセットに含まれない該複数のスペクトルの対応する第２サブセットのスペクトルを規定する過程と、を具備する。該方法は更に、各第１サブセットのスペクトルについて、（ａ）各スペクトルに対応する既知の被検体の濃度を使って、校正ベクトルを発生する過程と、（ｂ）該発生された校正ベクトルを使って、対応する第２サブセットの各スペクトルから被検体量を推定する過程と、そして（ｃ）該推定された被検体量と既知の被検体量の間のサブセット平均誤差を決定する過程と、を具備する。該方法は更に、該平均校正値の使用により得られる誤差の分散を最小化するために、該校正ベクトルと、各サブセットのスペクトルからの決定された平均誤差と、から平均校正ベクトルを計算する過程を具備する。この方法の実施では、該サンプルは血液、血漿、血液成分（複数を含む）、間質液、又は尿の様な、材料サンプルを含んでよい。該サンプルのスペクトルは侵襲性無しに得られることが可能である。該サンプルのスペクトルは赤外線スペクトル、中赤外線スペクトル、及び／又は近赤外線スペクトルとすることが出来る。１実施例では、該校正ベクトルは該決定されたあり得るインターフェレントのスペクトルに直角である必要はない。該校正ベクトルは該決定されたあり得るインターフェレントの存在による校正の誤差を最小化出来る。
【００２２】
１実施例は、測定値からサンプル内の被検体濃度を推定する装置を有し、そこでは該サンプルは該測定値に影響する１つ以上のインターフェレントを含んでもよい。該装置は、該測定値へのあり得るインターフェレントのサンプル内の存在を決定する手段と、該決定されたあり得るインターフェレントの存在による該測定値の誤差を減じる校正値を決定する手段と、を具備する。該装置は更に、前記校正値を前記測定値に適用する手段と、そして前記校正された測定値に基づき前記被検体濃度を推定する手段と、を具備することが出来る。該測定は人から行うことが出来るが、そこではあり得るインターフェレントの存在を決定する手段と、そして校正値を決定する手段と、の両者は該測定値を母集団測定値と比較する手段を有し、そこでは該決定は該母集団が該人を含むことを要求しない。該測定値は材料サンプルから得られたスペクトルを含み、該スペクトルは赤外線スペクトル、近赤外線スペクトル又は中赤外線スペクトルとるすることが出来る。該測定値は又材料サンプルから侵襲性無しに得られたスペクトルを含むことが出来る。該材料サンプルは下記、すなわち、血液、血漿又は血液の他の成分（複数を含む）、間質液、又は尿、の少なくとも１つを含んでよい。該校正値は該決定されたあり得るインターフェレントのスペクトルに直角である必要はないベクトルとすることが出来る。該校正値を決定する手段は該決定されたあり得るインターフェレントの存在による校正値の誤差を最小化出来る。
【００２３】
１実施例は、該サンプルの測定値から該サンプル内の被検体の濃度を推定する装置を有する。該装置は、該サンプル内の被検体の測定値への１つ以上のあり得るインターフェレントを、該測定値に基づき、識別する手段と、該１つ以上のあり得るインターフェレントに帰することが出来る誤差を減じる校正値を計算する手段と、該校正値を該測定値に適用する手段と、そして該サンプル内の該被検体濃度を、該校正された測定値に基づき、推定する手段と、を具備する。該測定値は材料サンプルから得られたスペクトルを含み、該スペクトルは赤外線スペクトル、近赤外線スペクトル又は中赤外線スペクトルとすることが出来る。該測定値は又材料サンプルから侵襲性無しに得られたスペクトルを含むことが出来る。該材料サンプルは下記、すなわち、血液、血漿又は血液の他の成分（複数を含む）、間質液又は尿、の少なくとも１つを含むことが出来る。該被検体はブドウ糖を含むこと
が出来る。
【００２４】
１実施例は被検体検出システムを有する。該システムは、サンプル内の被検体の測定値に関する情報を提供するよう構成されたセンサーと、プロセサーと、そしてストアドプログラムインストラクション（ｓｔｏｒｅｄ  ｐｒｏｇｒａｍ  ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ）と、を具備する。該ストアドプログラムインストラクションは、該システムが、（ａ）該サンプル内の被検体の測定値への１つ以上のあり得るインターフェレントを、該測定値に基づき、識別し、（ｂ）該１つ以上のあり得るインターフェレントに帰することが出来る誤差を減じる校正値を計算し、（ｃ）該校正値を該測定値に適用し、そして（ｄ）該サンプル内の該被検体濃度を、該校正された測定値に基づき、推定するよう、該プロセサーにより実行可能である。
【００２５】
１実施例は被検体検出システムを含む。該システムは、サンプル内の被検体の測定を行うために有用な情報を集めるよう構成されたセンサーと、プロセサーと、そしてソフトウエアと、を具備する。該ソフトウエアは、該システムが該測定値へのあり得るインターフェレントの該サンプル内の存在を決定し、そして該決定されたあり得るインターフェレントの存在による該測定値の誤差を減じる校正値を決定するよう、該プロセサーにより実行可能である。
【００２６】
１実施例は材料サンプルを分析する装置を有する。該装置は、被検体検出システムと、該被検体検出システムとの動作的契合（ｏｐｅｒａｔｉｖｅ  ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）用に構成されたサンプル要素（ｓａｍｐｌｅ  ｅｌｅｍｅｎｔ）と、を具備する。該サンプル要素は材料サンプルを含むための内容積（ｉｎｔｅｒｎａｌ  ｖｏｌｕｍｅ）を有するサンプル室（ｓａｍｐｌｅ  ｃｈａｍｂｅｒ）を備える。該被検体検出システムはプロセサーとストアド（ｓｔｏｒｅｄ）プログラムインストラクション（ｐｒｏｇｒａｍ  ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ）とを有する。該プログラムインストラクションは、材料サンプルが該サンプル室内に位置付けられ、そして該サンプル要素が該被検体検出システムと動作的に契合した時、該システムが、該被検体濃度の推定へのあり得るインターフェレントの存在を決定し、そして該決定されたあり得るインターフェレントの存在による該推定の誤差を減じる校正値を決定することにより、被検体濃度の推定へのあり得るインターフェレントの存在下で該システムが該材料サンプル内の該被検体の推定される濃度を計算するよう、該プロセサーにより実行可能である。
【００２７】
ここで示される或る部品、側面又は特徴を指示するために図中で参照記号が使われるが、２つ以上の図に共通する参照記号はここに示される類似の部品、側面又は特徴を指示する。
【実施例１】
【００２８】
下記で或る実施例又は例が開示されるが、ここで開示される発明は、特定的に開示される実施例を超えて、本発明の他の代わりの実施例及び／又は使用法及びその明らかな変型と等価物に及ぶことは当業者には理解されるであろう。かくして、ここで開示される発明の範囲は下記に説明される特定の開示実施例により限定されるべきでないと考えている。ここで開示される何れの方法又は過程でも、該方法／過程を構成する作動又は動作はどんな適当なシーケンスで行われてもよく、何等かの特定の開示したシーケンスに必ずしも限定されない。種々の実施例を従来技術と対比させる目的で、これらの実施例の或る側面及び利点はここで適当な場所で説明される。勿論、必ずしも全てのこの様な側面又は利点がどんな特定の実施例でも達成されることにはならないことは理解されるべきである。かくして、例えば、種々の実施例が、ここで開示される１つの利点又は利点のグループを達成する又は最適化する仕方で行われてもよいが、他の側面又は利点はここで開示又は示唆される様には必ずしも達成されない、ことは認識されるべきである。
【００２９】
幾つかの開示される実施例は、材料サンプル測定値を解析し、インターフェレントの存在下で１つ以上の被検体を定量化するデバイスと方法である。インターフェレントは被検体を求めて分析される材料サンプルの成分を含んでもよく、そこでは該インターフェレントの存在は該被検体の定量化に影響する。かくして、例えば、被検体濃度を決定するためのサンプルのスペクトロスコープ技術の分析では、インターフェレントは該被検体のそれらと重畳するスペクトロスコープ技術的特徴を有する化合物であり得る。この様なインターフェレントの存在は該被検体の定量化に誤差を導入する。特に、インターフェレントの存在は材料サンプル内の関心のある被検体の濃度への測定技術の感度に影響し、該システムが該インターフェレント無しで、又は未知量のインターフェレントの存在下で、校正された時は特に然りである。
【００３０】
上記説明のインターフェレントの属性から独立に、又は該属性と組み合わされて、インターフェレントは内因性（ｅｎｄｏｇｅｎｏｕｓ）｛すなわち、体の内部で発生する（ｏｒｉｇｉｎａｔｉｎｇ  ｗｉｔｈｉｎ  ｔｈｅ  ｂｏｄｙ）｝である又は外因的（ｅｘｏｇｅｎｏｕｓ）である｛すなわち、体の外部から導入される又は体の外部で作られる（ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ  ｆｒｏｍ  ｏｒ  ｐｒｏｄｕｃｅｄ  ｏｕｔｓｉｄｅ  ｔｈｅ  ｂｏｄｙ）｝と分類され得る。これらのクラスのインターフェレントの例として、被検体ブドウ糖について血液サンプル｛血液成分サンプル又は血漿（ｂｌｏｏｄ  ｐｌａｓｍａ）サンプル｝の分析を考える。内因性インターフェレントは、ブドウ糖の定量化に影響し、身体内に源を有する血液成分を備え、水、ヘモグロビン、血液細胞、及び血液内で自然に起こる何等かの他の成分を含んでもよい。外因的インターフェレントは、ブドウ糖の定量化に影響し、身体の外部に源を有する血液成分を有し、口から（ｏｒａｌｌｙ）、静脈注射で（ｉｎｔｒａｖｅｎｏｕｓｌｙ）、局所的に（ｔｏｐｉｃａｌｌｙ）、他で投与（ａｄｍｉｎｉｓｔｅｒｅｄ）されるかに拘わらず、メディカメント（ｍｅｄｉｃａｍｅｎｔ）、ドラグ（ｄｒｕｇ）、食物又はハーブの様に、人に投与される品目を含む。
【００３１】
上記説明のインターフェレントの属性から独立に又はそれと組み合わされて、インターフェレントは分析中のサンプルの種類内にことによると存在するが、必ずしも存在するとは限らぬ成分を含み得る。医学的治療を受けている患者から抜き取られた血液又は血漿のサンプル分析の例で、アセトアミノフェン（ａｃｅｔａｍｉｎｏｐｈｅｎ）の様なメディカメントはことによるとこのサンプルの種類に入るが、必ずしもこの種類に存在すると限らない。対照的に、水はこの様な血液又は血漿サンプル内に必ずある。
【００３２】
ここで使われる時、用語”材料サンプル（ｍａｔｅｒｉａｌ  ｓａｍｐｌｅ）”（又は、代わりに”サンプル”）は広い用語であり、その普通の意味で使われ、限定無しに、分析に適したどんな材料も含む。例えば、材料サンプルは全血、血液成分（例えば、血漿又は血清）、間質液、細胞間液（ｉｎｔｅｒｃｅｌｌｕｌａｒ  ｆｌｕｉｄ）、唾液、尿、汗及び／又は他の有機又は無機材料、又はこれらの材料の何れかの誘導体を含んでもよい。更に進んだ例として、材料サンプルは該身体内で非侵襲的に検出された上記サンプルの何れかを含む。例えば、音響光学的技術を使って得られる様な、音響的測定と組み合わされてもよい、吸収、放射、又は他の種類の光学的スペクトルが、指、耳、眼、又は何等かの他の身体部分上で得られてもよい。
【００３３】
ここで使われる時、用語”被検体（ａｎａｌｙｔｅ）”は広い用語であり、その普通の意味で使われ、限定無しに、その存在（ｐｒｅｓｅｎｃｅ）又は濃度（ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ）が被検体検出システム（ａｎａｌｙｔｅ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ）により該材料サンプル内で探索（ｓｏｕｇｈｔ）される何等かの化学的種（ｃｈｅｍｉｃａｌ  ｓｐｅｃｉｅｓ）を含む。例えば、該被検体（複数を含む）はブドウ糖（ｇｌｕｃｏｓｅ）、エタノール、インスリン、水、二酸化炭素、血液酸素（ｂｌｏｏｄ  ｏｘ
ｙｇｅｎ）、コレステロール、ビリルビン（ｂｉｌｉｒｕｂｉｎ）、ケトン、脂肪酸（ｆａｔｔｙ  ａｃｉｄｓ）、リポプロテイン（ｌｉｐｏｐｒｏｔｅｉｎｓ）、アルブミン（ａｌｕｂｍｉｎ）、尿素（ｕｒｅａ）、クレアチニン（ｃｒｅａｔｉｎｉｎｅ）、白血球（ｗｈｉｔｅ  ｂｌｏｏｄ  ｃｅｌｌｓ）、赤血球（ｒｅｄ  ｂｌｏｏｄ  ｃｅｌｌｓ）、ヘモグロビン、酸化ヘモグロビン（ｏｘｙｇｅｎａｔｅｄ  ｈｅｍｏｇｌｏｂｉｎ）、一酸化炭素ヘモグロビン（ｃａｒｂｏｘｙｈｅｍｏｇｌｏｂｉｎ）、有機分子（ｏｒｇａｎｉｃ  ｍｏｌｅｃｕｌｅｓ）、無機分子（ｉｎｏｒｇａｎｉｃ  ｍｏｌｅｃｕｌｅｓ）、処方薬（ｐｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌｓ）、チトクローム（ｃｙｔｏｃｈｒｏｍｅ）、種々のタンパク質及び発色団（ｃｈｒｏｍｏｐｈｏｒｅｓ）、マイクロカルシフィケーション（ｍｉｃｒｏｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ）、電解液、ナトリウム、カリウム、塩素、重炭酸塩そしてホルモンを含むが、それらに限定されない。ここで使われる時、用語”測定（ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ）”は広い用語であり、その普通の意味で使われ、１つ以上の光学的、物理的、化学的、電気化学的又は音響光学的測定を含むが、それらに限定されない。
【００３４】
本発明の理解を容易にするため、ここでは、１つ以上の被検体濃度が、該被検体（複数を含む）で識別される１つ以上波長を含む波長でのサンプルのスペクトロスコープによる測定を使って得られる実施例が論じられる。ここで論じられる実施例は、請求される場合を除けば、一般的に測定値の解析に向けられている或る開示された発明の範囲に限定するようには意図されてない。
【００３５】
例として、或る開示された方法は、測定値から混合物内の１つの特定の化合物（被検体）の濃度を定量的に推定するため使われ、該混合物は該測定値に影響する化合物（インターフェレント）を含んでいる。或る開示された実施例は、もし各被検体とインターフェレント成分が該測定値内で特性的徴候（ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ  ｓｉｇｎａｔｕｒｅ）を有するなら、そしてもし該測定値が各被検体とインターフェレントの濃度に関して概略的にアフィン（ａｆｆｉｎｅ）（すなわち、線形成分とオフセットを含む）であるなら、特に有効である。１実施例では、１つの方法は、被検体の定量的推定を可能にする係数のセットとオフセット値とを推定するアルゴリズムを有する校正過程（ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  ｐｒｏｃｅｓｓ）を備える。もう１つの実施例では、望まれる成分への高度の感度を保持しながら、インターフェレントのランダムなセットに適合するようハイブリッド線形アルゴリズム（ｈｙｂｒｉｄ  ｌｉｎｅａｒ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）｛エイチエルエイ（ＨＬＡ）｝法を修正する方法が提供される。該インターフェレントのランダムなセットに適合するため使われるデータは（ａ）可能性ある追加成分のファミリーのメンバーの各々の徴候（ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ）と、（ｂ）もしあれば、各追加成分が表れそうな典型的な定量レベル（ｔｙｐｉｃａｌ  ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ  ｌｅｖｅｌ）、である。
【００３６】
かくして、種々の代わりの実施例は、ラマン散乱（Ｒａｍａｎ  ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ）、近赤外線スペクトロスコープ的方法、中赤外線スペクトロスコープ的方法の様な他のスペクトロスコープ的測定、電気化学的測定の様な非スペクトロスコープ的測定、又は種々の種類の測定の組み合わせの、ここで開示したそれらの他の、被検体、サンプル又はインターフェレントの存在又は濃度の決定、１つ以上の被検体又はインターフェレントの濃度を変えるために化学的又は物理的に変えられたサンプルの測定、を含むがそれらに限定されず、そして校正用混合物に関する測定を含むが、それに限定されない。
流体のサンプリング／ハンドリング及び被検体検出システム（ＦＬＵＩＤ  ＳＡＭＰＬＩＮＧ／ＨＡＮＤＬＩＮＧ  ＡＮＤ  ＡＮＡＬＹＴＥ  ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ  ＳＹＳＴＥＭＳ）
【００３７】
ここで開示される或る方法とデバイスは、インターフェレントを含んでもよい材料サン
プルの測定値からの１つ以上の被検体の濃度の決定に向けられる。この様な測定の図解的例として、血液又は血漿サンプルの光学的吸収測定値を得るシステムが図３，１７，１８及び１９を参照して論じられるが、図３は被検体検出システムの１実施例を描いており、図１７は材料サンプルを該被検体検出システムへ提供するため使われる流体ハンドリングシステムの略図であり、図１８はサンプリング装置の第１実施例の略図であり、そして図１９はサンプリング装置の実施例の詳細を示す略図である。
【００３８】
図１７は流体ハンドリングシステム１０の１実施例の略図である。流体ハンドリングシステム１０はスタンド１６で支持され、流体１４で充たされ得る内部を有するコンテナー１５と、カテーテル（ｃａｔｈｅｔｅｒ）１１と、そしてサンプリングシステム１００と、を備える。流体ハンドリングシステム１０は、該コンテナー、該サンプリングシステム、そして該カテーテルの間の導管（ｃｏｎｄｕｉｔｓ）を形成する１つ以上の通路（ｐａｓｓａｇｅｗａｙ）２０を有する。一般に、サンプリングシステム１００は、流体１４の様な流体源（ｆｌｕｉｄ  ｓｕｐｐｌｙ）を受け入れ、患者に接続されるよう適合されており、患者Ｐにカテーテルを挿入（ｃａｔｈｅｔｅｒｉｚｅ）するため使われるカテーテル１１を含むが、それに限定はされない。流体１４は塩水（ｓａｌｉｎｅ）、乳酸加リンガー溶液（ｌａｃｔａｔｅｄ  Ｒｉｎｇｅｒ’ｓ  ｓｏｌｕｔｉｏｎ）、又は水の様な患者への注入用流体を含むが、それに限定されない。その様に接続されると、該サンプリングシステム１００は患者に流体を提供することが出来る。加えて、サンプリングシステム１００は又カテーテル１１及び通路２０を通して患者から、血液の様な、サンプルを抜き取り（ｄｒａｗｉｎｇ）、該抜き取られたサンプルの少なくとも１部分を分析（ａｎａｌｙｚｉｎｇ）することが出来る。サンプリングシステム１００は、血漿ブドウ糖（ｂｌｏｏｄ  ｐｌａｓｍａ  ｇｌｕｃｏｓｅ）、血液尿素窒素（ｂｌｏｏｄ  ｕｒｅａ  ｎｉｔｒｏｇｅｎ）｛ビーユーエヌ（ＢＵＮ）｝、ヘマトクリット（ｈｅｍａｔｏｃｒｉｔ）、ヘモグロビン、又は乳酸塩（ｌａｃｔａｔｅ）、のレベルの１つ以上を含むが、それらに限定されない抜き取りサンプルの特性を測定する。オプションとして、サンプリングシステム１００は、患者血圧、該サンプリングシステム内の圧力変化、又はサンプル抜き取り速度（ｓａｍｐｌｅ  ｄｒａｗ  ｒａｔｅ）を含むがそれらに限定されない他の患者又は装置関連情報を測定するため他のデバイス又はセンサーを有する。
【００３９】
或る実施例では、サンプリングシステム１００は、ここで開示される或る方法を行うよう実行するか、又は行うよう命じられ得るプロセサーを含むか又はそれと通信する。かくして、例えば、サンプリングシステム１００の１実施例は、患者Ｐからの血液サンプルからの被検体測定値を決定するためデバイス又はセンサーの測定値を解析するようプログラムされた、又は解析するプログラムを備えた、１つ以上のプロセサー（示されてない）を有する。
【００４０】
特に、図１７は、患者コネクター１１０，流体ハンドリング及び分析装置１４０及びコネクター１２０を有するサンプリングシステム１００を示す。サンプリングシステム１００は、通路、流体制御及び測定デバイスの組み合わせと、流体を導き、サンプルし、そして分析する分析デバイスと、を有してもよい。サンプリングシステム１００の通路２０は、コネクター１２０から流体ハンドリング及び分析装置１４０までの第１通路１１１と、該流体ハンドリング及び分析装置から患者コネクター１１０までの第２通路１１２と、そして該患者コネクターから該流体ハンドリング及び分析装置までの第３通路１１３と、を有する。例えば、通路１１１，１１２そして１１３の、１つ以上の通路を有する通路２０の参照法は、本システムの議論を容易にするため提供される。通路が１つ以上の別々の部品を有してもよく、ポンプ、弁、マニフォールド（ｍａｎｉｆｏｌｄｓ）、そして分析機器を含むが、それらに限定されない他の介入部品を有してもよいことは理解されよう。
【００４１】
ここで使われる時、用語”通路（ｐａｓｓａｇｅｗａｙ）”は広い用語であり、その普
通の意味で使われ、表立って述べられた場合を除けば限定無しに、導管（ｃｏｎｄｕｉｔ）として作用するよう流体が通過する、材料を突き抜けたどんな開口部を含んでもよい。通路は、柔軟な、堅い又は部分的に柔軟なチューブ、開口部を有する積層構造体（ｌａｍｉｎａｔｅｄ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ）、材料を通るボア（ｂｏｒｅｓ）、又は導管及びその何等かの組み合わせ又は接続体（ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｓ）として作用するどんな他の構造体も含むが、それらに限定されない。患者へ流体を提供する又は血液を輸送するため使われる通路の内面は、好ましくはシリコーン（ｓｉｌｉｃｏｎｅ）、ポリエーテルエーテルケトン（ｐｏｌｙｅｔｈｅｒｅｔｈｅｒｋｅｔｏｎｅ）｛ピーイーイーケー（ＰＥＥＫ）｝、又はポリエチレン（ｐｏｌｙｅｈｙｌｅｎｅ）｛ピーイー（ＰＥ）｝を含むが、それらに限定されない生体適合性の材料（ｂｉｏｃｏｍｐａｔｉｂｌｅ  ｍａｔｅｒｉａｌｓ）であるのがよい。好ましい通路の１つの種類は生体適合性材料で形成された流体接触面を有する柔軟なチューブである。又通路は、ここで使われる時、接続されると通路を形成する分離可能な部分を有する。
【００４２】
内側通路面は、流体流れから生じる摩擦を妨げる（ｃｌｏｔ）又は減じるよう血液の能力に影響するコーティングの様な、該導管の或る特性を向上する種々の種類のコーティングを有してもよい。コーティングは、分子又はイオン処理（ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  ｏｒ  ｉｏｎｉｃ  ｔｒｅａｔｍｅｎｔｓ）を有してもよいが、それらに限定されない。
【００４３】
ここで使われる時、用語”コネクター（ｃｏｎｎｅｃｔｏｒ）”は広い用語であり、その普通の意味で使われ、表立って述べられる場合を除けば限定無しに、該コネクターの両側上で連通を提供するために通路又は電線を接続するデバイスを含む。ここで考慮された或るコネクターは流体が通過してもよい何等かの開口部を接続するデバイスを含む。或る実施例では、又コネクターは、実施例の幾つかで説明される様に、流体の測定、制御、そして用意のためにデバイスを収容（ｈｏｕｓｅ）してもよい。
【００４４】
流体ハンドリング及び分析装置１４０は、次に説明される様に、通路２０を通しての流体の流れと、患者Ｐから抜き取られたサンプルの分析と、を制御してもよい。流体ハンドリング及び分析装置１４０はディスプレー１４１と、ボタン１４３の様な入力デバイスと、を有する。ディスプレー１４１は流体ハンドリング及び分析装置１４０により行われる分析の動作又は結果に関する情報を提供する。１実施例では、ディスプレー１４１は流体ハンドリング及び分析装置１４０へ情報を入力するため使われるボタン１４３の機能を示す。流体ハンドリング及び分析装置１４０に入力されてもよい、又はそれにより得られてもよい情報は、必要な注入又は投薬速度（ｒｅｑｕｉｒｅｄ  ｉｎｆｕｓｉｏｎ  ｏｒ  ｄｏｓａｇｅ  ｒａｔｅ）、サンプリング速度、又は患者の識別番号又は医学的情報を含むがそれらに限定されない患者の特定情報、を含むがそれらに限定されない。他の代わりの実施例では、流体ハンドリング及び分析装置１４０は、通信ネットワーク、例えば、医学的条件、投与されつつあるメディケーション（ｍｅｄｉｃａｔｉｏｎｓ  ｂｅｉｎｇ  ａｄｍｉｎｉｓｔｅｒｅｄ）、実験室血液報告（ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  ｂｌｏｏｄ  ｒｅｐｏｒｔｓ）、性、及び体重を含むが、それらに限定されない患者の特定情報を有する病院通信ネットワーク（ｈｏｓｐｉｔａｌ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、上で患者Ｐに関する情報を得る。流体ハンドリングシステム１０の使用法の１例として、図１７は患者Ｐに接続されたカテーテル１１を示す。
【００４５】
次に論じられる様に、流体ハンドリングシステム１０は患者の静脈又は動脈にカテーテルを挿入する。サンプリングシステム１００はコンテナー１５及びカテーテル１１に解除可能に接続可能である。かくして、例えば、図１７は、該コンテナーへの又はそれからの流体の通路を提供するチューブ１３を有するコンテナー１５と、患者の外部のチューブ１２を有するカテーテル１１を示す。コネクター１２０はチューブ１３と通路１１１を合体させるよう適合されている。患者コネクター１１０はチューブ１２を合体させ、通路１１
２と１１３との間の接続を提供するよう適合されている。
【００４６】
又患者コネクター１１０は通路１１２及び１１３を通る流れを制御し、導き、処理し、又は他の仕方で影響するデバイスを有してもよい。或る実施例では、患者コネクター１１０と流体ハンドリング及び分析装置１４０の間で信号を交換するために、１つ以上の制御線又は電線１１４が提供される。図１７に示す様に、サンプリングシステム１００は又通路１１２及び１１３そして存在する時は、電線１１４を有してもよい。装置１４０と患者コネクター１１０間の該通路及び電線は、限定無しに、バンドル１３０と呼ばれる。
【００４７】
種々の実施例では、流体ハンドリング及び分析装置１４０及び／又は患者コネクター１１０は、弁及びポンプを含むがそれらに限定されない流体制御要素（ｆｌｕｉｄ  ｃｏｎｔｒｏｌ  ｅｌｅｍｅｎｔｓ）と、圧力センサー、温度センサー、ヘマトクリット（ｈｅｍａｔｏｄｒｉｔ）センサー、ヘモグロビンセンサー、比色計センサー（ｃｏｌｏｒｉｍｅｔｒｉｃ  ｓｅｎｓｏｒｓ）、そしてガス（ｇａｓ）｛又は”泡（ｂｕｂｂｌｅ）”｝センサーを含むがそれらに限定されない流体センサーと、ガスインジェクター（ｇａｓ  ｉｎｊｅｃｔｏｒｓ）、ガスフィルター、そして血漿セパレーター（ｂｌｏｏｄ  ｐｌａｓｍａ  ｓｅｐａｒａｔｏｒｓ）を含むがそれらに限定されない流体調整要素（ｆｌｕｉｄ  ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ  ｅｌｅｍｅｎｔｓ）と、そして該サンプリングシステム内、又はサンプリングシステム１００と無線ネットワーク（ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ｎｅｔｗｏｒｋ）の間で情報の伝送を可能にする無線通信デバイスと、を含むがそれらに限定されない他の要素（図１７には示されてない）を有する。
【００４８】
１実施例では、患者コネクター１１０は、何時血液が該コネクター端で流体１４を排出（ｄｉｓｐｌａｃｅｄ）させたかを決定するデバイスを有し、かくして何時サンプルがサンプリング用に通路１１３を通って抜き取られるよう利用可能になるかの指示を提供する。患者コネクター１１０に於けるこの様なデバイスの存在はチューブ１２の現実の長さに無関係にサンプル分析のための流体ハンドリングシステム１０の動作を可能にする。従って、バンドル１３０は、空気を含めた流体、又は患者コネクター１１０と流体ハンドリング及び分析装置１４０との間の情報通信、を提供する、かつ、１つ以上の他の通路及び／又はワイヤを含むが、それらに限定されない要素を有してもよい。
【００４９】
サンプリングシステムの１実施例１００では、該通路及びバンドルのライン１３０は患者Ｐの近くに患者コネクター１１０を配置することを可能にする程充分に長く、例えばチューブ１２は０．１から０．５ｍより短い、或いは好ましくは約０．１５ｍの長さを有し、流体ハンドリング及び分析装置１４０は便利な距離に、例えば、近くのスタンド１６上に配置される。かくして、例えば、バンドル１３０は長さが０．３から３ｍ、又はより好ましくは１．５から３．０ｍであるのがよい。患者コネクター１１０及びコネクター１２０はそれぞれチューブ１２及び１３への嵌合に適合した取り外し可能なコネクターを有することが要求はされないが、好ましい。かくして、１実施例では、コンテナー１５／チューブ１３及びカテーテル１１／チューブ１２は共に標準医学部品であり、サンプリングシステム１００は流体ハンドリングシステム１０からの該コンテナー及びカテーテルの１つ又は両者の容易な接続及び遮断を許容する。
【００５０】
サンプリングシステム１００のもう１つの実施例では、チューブ１２及び１３と、通路１１１及び１１２の実質部分と、は近似的に同じ内部断面積を有する。通路１１３の内部断面積が通路１１１及び１１２のそれより小さいことが、必要とはされないが、好ましい。次に説明される様に、該面積差は、流体ハンドリングシステム１０が血液の小サンプル容積を患者コネクター１１０から流体ハンドリング及び分析装置１４０へ転送することを可能にする。
【００５１】
かくして、例えば、１実施例では、通路１１１及び１１２は０．３ｍｍから１．５０ｍｍの内径を有する、より好ましくは０．６０ｍｍから１．２ｍｍの径を有するチューブから形成される。通路１１３は０．３ｍｍから１．２ｍｍの内径を有する、又はより好ましくは０．６ｍｍから１．２ｍｍの内径を有するチューブから形成される。
【００５２】
図１７は患者を流体ソース（ｆｌｕｉｄ  ｓｏｕｒｃｅ）へ接続するサンプリングシステム１００を示すが、本開示の範囲はこの実施例に限定されるようは意図されてない。代わりの実施例はより多くの又はより少ない数のコネクター又は通路を有するが、それに限定はされず、或いは該コネクターは流体ハンドリングシステム１０内の異なる場所そして代わりの流体通路に配置されてもよい。かくして、例えば、通路１１１及び１１２は１つのチューブから形成されてもよく、或いは、例えば分岐を含む２つ以上の結合されたチューブから、サンプリングシステム１００内の他のチューブまで形成されてもよく、そして／又は注入する又は患者からのサンプルを得るための追加の分岐があってもよい。加えて、患者コネクター１１０と、コネクター１２０とそしてサンプリングシステム１００は、下記で説明される様に流体の流れを制御するよう代わりに追加のポンプ及び／又は弁を有する。
【００５３】
図１８は、患者Ｐからの血液を分析するよう構成されたサンプリングシステム１００の略図であり、該システムは下記で更に詳述することを除けば、図１７で図解されたサンプリングシステムの実施例と概ね類似している。可能な所では、図１７及び１８の実施例の描写では同様な要素は同一参照数字で識別されている。図１８では、患者コネクター１１０はサンプリング組立体２２０及びコネクター２３０と、通路１１１及び１１３そして電線１１４の部分と、を含むとして、そして流体ハンドリング及び分析装置１４０はポンプ２０３と，サンプリングユニット２００と、そして制御器２１０とを含むとして、示している。通路１１１はコネクター１２０及びポンプ２０３の間の流体の連通を提供し、通路１１３はポンプ２０３及びコネクター１１０の間の流体の連通を提供する。次に幾つかの実施例で説明する様に、サンプリングユニット２００は１つ以上の通路、ポンプ及び／又は弁を有してもよく、サンプリング組立体２２０は通路、センサー、弁、及び／又はサンプル検出デバイスを有してもよい。
【００５４】
制御器２１０はサンプリング組立体２２０内のセンサー及びデバイスから、サンプリングユニット２００内のセンサー及び分析機器から、の情報を集め、そして調和（ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄ）した信号をサンプリング組立体２２０内の制御ポンプ２３０，そして、もしあれば、ポンプ及び弁へ提供する。かくして、例えば、制御器２１０は電線１１４を通してポンプ２０３、サンプリングユニット２００、そしてサンプリング組立体２２０と通信する。
【００５５】
制御器２１０は又メモリー２１２へのアクセスを有するが、該メモリーは、ここで説明する方法の１つ以上に依りサンプリングユニット２００内のセンサー及び分析機器からの測定値を解析するためのプログラム用インストラクションの幾つか又は全てを有している。オプションとして、制御器２１０及び／又はメモリー２１２は、ここで説明する方法の１つ以上を達成するためのプログラム用インストラクションを提供する、メディアＭを受け入れるメディアリーダー（ｍｅｄｉａ  ｒｅａｄｅｒ）２１４及び／又は通信リンク２１６、へのアクセスを有する。メディアＭはＤＶＤ又はＣＤ−ＲＯＭの様な光学的メディアを有するがそれに限定されない。通信リンク２１６は有線の又は無線のインターネット接続を有するが、それに限定されない。
【００５６】
或る実施例では、制御器２１０は、測定値分析、インターフェレント決定、及び／又は校正定数発生の開示された方法を有するが、それらに限定されないここで説明される方法の何れか１つ又は組み合わせを行うために、メモリー２１２，メディアリーダー２１４，
及び／又は通信リンク２１６を通してプログラム用インストラクションを有するか又は提供される。代わりに通信リンク２１６は、ここで説明される方法の１つ以上の動作用にサンプリングユニット２００からの測定値を提供するため使われる。
【００５７】
他の実施例では、通信リンク２１６は患者の特定の情報を含むコンピュータへの接続を確立するが、該情報はここで説明される或る方法により使われてもよい。かくして、例えば、被検体濃度の決定に影響する患者の医学的条件又はパラメーターに関する情報が、分析に役立つよう、患者の特定の情報を含むコンピュータからメモリー２１２へ転送されてもよい。この様な患者の特定の情報の例は、被検体（複数を含む）の現在及び／又は過去の濃度及び／又は他の分析機器で決定されたインターフェレント（複数を含む）を含むが、それらに限定されない。
【００５８】
流体ハンドリング及び分析装置１４０は前方方向（患者の方へ）及び逆方向（患者から離れる方へ）に汲む（ｐｕｍｐ）能力を有する。かくして、例えば、ポンプ２０３は流体１４を患者Ｐ内へ導くか又は患者Ｐからの血液サンプルの様なサンプルをカテーテル１１からサンプリング組立体２２０へ抜き取ってもよく、更にそれは通路１１３を通してサンプリングユニット２００へ分析用に導かれる。好ましくは、ポンプ２０３は患者血管ライン（ｐａｔｉｅｎｔ  ｖａｓｃｕｌａｒ  ｌｉｎｅ）を開くよう保つのに少なくとも充分な前方流れ速度を提供するのがよい。１実施例では、該前方流れ速度は１から５ｍｌ／ｈである。逆方向動作時、流体ハンドリング及び分析装置１４０は患者からサンプリング組立体へそして通路１１３を通してサンプルを抜き取る能力を有する。１実施例では、ポンプ２０３は、該サンプリング組立体が薄められない血液サンプル（ｕｎｄｉｌｕｔｅｄ  ｂｌｏｏｄ  ｓａｍｐｌｅ）を有することを保証するために、好ましくは該サンプリング組立体を過ぎる充分な距離だけ、サンプリング組立体２２０へ血液を抜き取る逆流を提供するのがよい。１実施例では、通路１１３は２５から２００マイクロメートルの、好ましくは５０から１００マイクロメートルの、内径（ｉｎｓｉｄｅ  ｄｉａｍｅｔｅｒ）を有するのがよい。サンプリングユニット２００はサンプリング組立体２２０から小さなサンプル、例えば、１０から１００マイクロリッターの血液を、より好ましくは概略４０マイクロリッターの容積の血液を、抽出する。
【００５９】
１実施例では、ポンプ２０３は、通路１１１の柔軟な部分上で作用する方向を制御可能なポンプである。１つの方向を制御可能なポンプの例は、２方向の流れを提供する弁と協力して働く可逆蠕動ポンプ（ｒｅｖｅｒｓｉｂｌｅ  ｐｅｒｉｓｔａｌｔｉｃ  ｐｕｍｐ）又は２方向性ポンプを含むが、それらに限定されない。代わりの実施例では、ポンプ２０３は、シリンジ（ｓｙｒｉｎｇｅ）の様な容積型ポンプを含むがそれに限定されないポンプ及び／又は通路１１１を通る双方向性流れ制御を提供する弁の組み合わせを含む。
【００６０】
制御器２１０は、流体ハンドリングシステム１０の動作を制御し、流体ハンドリング及び分析装置１４０からのサンプル測定値を分析するために１つ以上のプロセサーを有する。又制御器２１０はボタン１４３からの入力を受け入れ、ディスプレー１４１上に情報を提供する。オプションとして、制御器２１０は、有線又は無線通信システム、例えば、患者情報用病院ネットワーク（ｈｏｓｐｉｔａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｆｏｒ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）、と双方向通信（ｂｉ−ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）する。該１つ以上のプロセサーを有する制御器２１０は、流体ハンドリング及び分析装置１４０内に配置されたか、又は該ユニットへネットワーク化（ｎｅｔｗｏｒｋｅｄ）されたか、何れかの１つ以上のプロセサーを有してもよい。
【００６１】
制御器２１０による流体ハンドリングシステム１０の制御は、患者へ注入（ｉｎｆｕｓｅ）する、及びサンプルを、見本に取る、用意する、そして分析する、ための流体流れの制御を含むが、それに限定されない。流体ハンドリング及び分析装置１４０により得られ
た測定値の解析は、患者特定情報に関するデータベースから得られた情報から、又は装置１４０による測定値の分析で使われる、制御器２１０へネットワーク上で提供された情報から、入力された患者特定情報に基づくサンプルの分析を含むがそれに限定されない。
【００６２】
流体ハンドリングシステム１０は次の様に注入（ｉｎｆｕｓｉｏｎ）と患者血液のサンプリングとを提供する。流体１４を有するバッグ１５及び患者Ｐに接続された流体ハンドリングシステム１０を用いて、制御器２１０は該流体を患者に導く動作ポンプ２０３により患者に注入する。かくして、例えば、１実施例では、該制御器はサンプルを抜き取るポンプ２０３を動作させることによりそのサンプルが患者から得られるよう導く。１実施例では、ポンプ２０３はサンプルをサンプリング組立体２０３へ提供するのに充分な予め決められたサンプル容積を抜き取る。もう１つの実施例では、ポンプ２０３は、サンプルが患者コネクター１１０に到着したことをサンプリング組立体２２０内のデバイスが示すまでサンプルを抜き取る。例として、１つのこの様な指示がサンプルのカラーの変化を検出するセンサーにより提供される。もう１つの例は、通路１１１内の材料の変化を示すデバイスの使用であり、該変化は、流体１４の量の減少、該流体量の時間での変化（ｃｈａｎｇｅ  ｗｉｔｈ  ｔｉｍｅ  ｉｎ  ｔｈｅ  ａｍｏｕｎｔ  ｏｆ  ｆｌｕｉｄ）、ヘモグロビンの量のメザー（ｍｅａｓｕｒｅ）又は該通路内の流体から血液への変化の指示、を含むがそれらに限定されない。
【００６３】
該サンプルがサンプリング組立体２２０に到着すると、制御器２２０は、サンプリング組立体２２０からサンプリングユニット２００内へ該サンプルを抜く動作信号をサンプリングシステム１００（示されてない）内の弁及び／又はポンプへ提供する。サンプルがサンプリングユニット２００の方へ抜かれた後、制御器２１０は該患者への注入を再開（ｒｅｓｕｍｅ）する信号をポンプ２０３へ提供する。１実施例では、制御器は、該サンプルがサンプリング組立体２２０から抜かれつつある間に該患者への注入を再開する信号をポンプ２０３へ提供する。代わりの実施例では、制御器２１０は、該サンプルがサンプリング組立体２２０から抜かれつつある間、該患者への注入を停止する信号をポンプ２０３へ提供する。もう１つの代わりの実施例では、制御器２１０は、該サンプルがサンプリング組立体２２０から抜かれつつある間、該患者から血液を抜くことを遅くする信号をポンプ２０３へ提供する。
【００６４】
もう１つの代わりの実施例では、制御器２１０は、通路又は逆ポンピング中（ｒｅｖｅｒｓｅ  ｐｕｍｐｉｎｇ）のカテーテル挿入された血管の中の障碍物（ｏｂｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ）の指示をモニターし、それに応じてポンプ２０３のポンピングの速度及び／又は方向を適切化する。かくして、例えば、ポンプされつつあるコラップス（ｃｏｌｌａｐｓｉｎｇ）し、又はコラップスさせられ（ｃｏｌｌａｐｓｅｄ）、カテーテル挿入された血管の障碍のある又はキンクした通路からの障碍のある流れは、障碍の無い流れより低い圧力に帰着するだろう。１実施例では、障碍はサンプリング組立体２２０内の又は通路２０に沿った圧力センサーを使ってモニターされる。もし該圧力がポンピング中に下がり始めるか又は予め決められた値より低い値に達するなら、制御器２１０は、障碍の無いポンピングを再確立する努力の中で、該逆ポンピング速度（ｒｅｖｅｒｓｅ  ｐｕｍｐｉｎｇ
ｒａｔｅ）を下げるよう、ポンピングを停止するよう、又は前方方向にポンプするよう、ポンプ２０３に指令（ｄｉｒｅｃｔｓ）する。
【００６５】
図１９は、下記で更に詳述することを除けば、図１７及び１８で図解されたサンプリングシステム１００の実施例と概ね同様なサンプリングシステム３００の詳細を示す略図である。サンプリングシステム３００は、チューブ１２へ接続するためのコネクター２３０，圧力センサー３１７，比色計センサー（ｃｏｌｏｒｉｍｅｔｒｉｃ  ｓｅｎｓｏｒ）３１１，第１泡センサー（ｆｉｒｓｔ  ｂｕｂｂｌｅ  ｓｅｎｓｏｒ）３１４ａ、第１弁３１２，第２弁３１３，そして第２泡センサー３１４ｂを、通路１１２に沿って有するサン
プリング組立体２２０を備える。通路１１３は第１弁３１２と第該弁３１３の間に位置付けられる合流部（ｊｕｎｃｔｉｏｎ）３１８で、通路１１１と”Ｔ”を形成し、そしてガスインジェクターマニフォールド（ｇａｓ  ｉｎｊｅｃｔｏｒ  ｍａｎｉｆｏｌｄ）３１５と第３弁３１６を有する。電線１１４は、比色計センサー３１１，第１、第２，そして第３弁（３１２，３１３，３１６）、第１及び第２泡センサー（３１４ａ、３１４ｂ）、ガスインジェクター３１５，そして圧力センサー３１７から延びる制御及び／又は信号ラインを有する。サンプリングシステム３００は又サンプリングユニット２００を備えるが、該ユニットは泡センサー３２１，サンプル分析デバイス３３０，第１弁３２３ａ、ウエーストレセプタクル（ｗａｓｔｅ  ｒｅｃｅｐｔａｃｌｅ）３２５，第２弁３２３ｂ、そしてポンプ３２８を有する。通路１１３はウエーストライン（ｗａｓｔｅ  ｌｉｎｅ）３２４とポンプライン３２７を形成するため”Ｔ”を形作る。
【００６６】
サンプリングシステム１００のセンサーは、サンプルが通って流れる通路であるが、該通路の壁を通って検出する、該通路を受け入れるよう適合していることが、必ずしも必要ではないが、好ましい。次に説明する様に、この配置は、該センサーが再使用出来ること、そして該通路が使い捨て出来ることを可能にする。該通路はスムーズで、血液を損傷させる又は血液のスムーズな流れを妨げる突然の寸法変化が無いことも、必ずしも必要ではないが、好ましい。加えて、患者から分析器まで血液を送達する該通路は、流体がよどみ（ｓｔａｇｎａｔｅ）、該通路を通して輸送されないことを可能にする隙間又は寸法変化を含まないことが好ましい。
【００６７】
１実施例では、その上に弁３１２，３１３，３１６，そして３２３が通路に沿って位置するそれぞれの通路は、柔軟なチューブであり、弁３１２，３１３、３１６、そして３２３は１つ以上の可動面がそこを通る流れを制限するか又は停止させるため該チューブを圧縮する”ピンチバルブ（ｐｉｎｃｈ  ｖａｌｖｅ）”である。１実施例では、該ピンチバルブは１つ以上の可動面を有し、該面は一緒に動き、そこを通る流れを停止させるために柔軟な通路をピンチするよう駆動される。ピンチバルブの例は、例えば、モデルピーブイ２５６低電力ピンチバルブ（Ｍｏｄｅｌ  ＰＶ２５６  Ｌｏｗ  Ｐｏｗｅｒ  Ｐｉｎｃｈ
Ｖａｌｖｅ）｛インステックラボラトリー社、プリムスミーティング、ピーエイ（Ｉｎｓｔｅｃｈ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓ，  Ｉｎｃ．，  Ｐｌｙｍｏｕｔｈ  Ｍｅｅｔｉｎｇ，  ＰＡ）｝を含む。代わりに、弁３１２，３１３，３１６そして３２３の１つ以上はそれらのそれぞれの通路を通る流れを制御するための他の弁であってもよい。
【００６８】
比色計センサー３１１は通路１１１の部分を受け入れるか又は形成して、該通路内の血液の存否の指示を提供する。１実施例では、比色計センサー３１１は制御器２１０が流体１４と血液とを区別することを可能にする。好ましくは、比色計センサー３１１は血液を検出するチューブ又は他の通路を受けるよう適合されるのがよい。これは、例えば、使い捨て可能なチューブが再利用可能な比色計センサー内へ又はそれを通るよう置かれることを可能にする。代わりの実施例では、比色計センサー３１１は泡センサー３１４ｂに隣接して配置される。比色計センサーの例は、例えば、イントロテックインタナショナル（Ｉｎｔｒｏｔｅｋ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ）｛エッジウッド、エヌジェイ（Ｅｄｇｅｗｏｏｄ，  ＮＪ）｝から入手可能な光学的血液リーク／血液対塩水検出器（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｂｌｏｏｄ  Ｌｅａｋ／Ｂｌｏｏｄ  ｖｓ．  Ｓａｌｉｎｅ  Ｄｅｔｅｃｔｏｒ）を含む。
【００６９】
サンプリングシステム３００は、ここでは、それに限定はしないが、”泡（ｂｕｂｂｌｅ）”と呼ばれる、ガスを通路１１３内に噴射する。特に、サンプリングシステム３００は、各々が液体により分離された１つ以上の泡を通路１１３内に噴射するため、合流部（ｊｕｎｃｔｉｏｎ）３１８に、又はその近くにガスインジェクターマニフォールド（ｇａｓ  ｉｎｊｅｃｔｏｒ  ｍａｎｉｆｏｌｄ）３１５を有する。該泡の使用は、希釈剤（ｄ
ｉｌｕｔｉｏｎ）を用いた分析用サンプルの送達時、及びサンプル間の通路の清掃用、の両面で、それらが通路を流れる時液体の長手方向の混合を防止する点で有用である。かくして、例えば、通路１１３内の流体は、１実施例では、泡により分離されたサンプルＳ又は流体１４、又はそれら間の泡により各々が分離された多数容積の液体、の様に、２つの容積の液体を有する。
【００７０】
泡センサー３１４ａ、３１４ｂそして３２１は各々通路１１２又は１１３の部分を受け入れ又は形成し、空気の存在又は通路を通しての流体の流れと空気の流れの間の変化の指示を提供する。泡センサーの例は、通路内で液体からの小さな泡又はフォーム（ｆｏａｍ）の差を検出出来る超音波又は光学的センサーを含むが、それらに限定はされない。１つのこの様な泡検出器はエムイーシーシリーズ空気泡／液体検出センサー（ＭＥＣ  Ｓｅｒｉｅｓ  Ａｉｒ  Ｂｕｂｂｌｅ／Ｌｉｑｕｉｄ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ｓｅｎｓｏｒ）｛イントロテックインターネショナル、エッジウッド、エヌワイ（Ｉｎｔｒｏｔｅｋ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ，  Ｅｄｇｅｗｏｏｄ，  ＮＹ）｝である。好ましくは、泡センサー３１４ａ、３１４ｂそして３２１の各々が泡を検出するためにチューブ又は他の通路を受けるよう適合されているのがよい。これは、例えば、使い捨て出来るチューブが再使用可能な泡センサーを通るよう置かれることを可能にする。
【００７１】
圧力センサー３１７は通路１１１の部分を受け入れ又はそれを形成し、該通路内の流体の指示又は測定を提供する。圧力センサー３１７とカテーテル１１の間の全ての弁が開くと、圧力センサー３１７は患者のカテーテルを挿入された血管内の圧力の指示又は測定値を提供する。方法の１実施例では、圧力センサー３１７の出力はポンプ２０３の動作を調整するため制御器２１０に提供される。かくして、例えば、圧力センサー３１７により予め決められた値の上に測定された圧力は適当に動作しているシステムを示すと取られ、該予め決められた値を下回る圧力は、例えば、ブロックされた通路又は血管に依る過剰なポンピング（ｅｘｃｅｓｓｉｖｅ  ｐｕｍｐｉｎｇ）を示すと取られる。かくして、例えば、患者Ｐから血液を抜き取るよう動作するポンプ２０３を伴いながら、もし圧力センサー３１７により測定された圧力が正常血圧（ｎｏｒｍａｌ  ｂｌｏｏｄ  ｐｒｅｓｓｕｒｅ）の範囲内にあれば、血液は患者から抜き取られつつあると仮定され、ポンピングは続く。しかしながら、もし圧力センサー３１７により測定された該圧力が或るレベルの下に降下するなら、制御器２１０はポンプ２０３に遅くなる又は血管が再び開くよう前進方向で運転されるよう命じる。１つのこの様な圧力センサーはデルトランＩＶ部品番号デーピーテー−４１２（Ｄｅｌｔｒａｎ  ＩＶ  ｐａｒｔ  ｎｕｍｂｅｒ  ＤＰＴ−４１２）｛ユタメディカルプロダクト、ミドベイル、ユーテー（Ｕｔａｈ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｐｒｏｄｕｃｔｓ，  Ｍｉｄｖａｌｅ，  ＵＴ）｝である。
【００７２】
サンプル分析デバイス３３０はサンプルを受け、分析を行う。幾つかの実施例で、デバイス３３０は分析用サンプルを用意するよう構成されている。かくして、例えば、デバイス３３０はサンプル用意ユニット（ｓａｍｐｌｅ  ｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎ  ｕｎｉｔ）３３２と被検体検出システム３３４を有するが、そこでは該サンプル用意ユニットは患者と被検体検出システムとの間に配置される。一般に、サンプル用意はサンプリングと分析の間で行われる。かくして、例えば、サンプル用意ユニット３３２は被検体検出から外され、例えばサンプリング組立体２２０内で行われるか、又は被検体検出システム３３４に隣接して又はその中で行われてもよい。
【００７３】
１実施例では、サンプル用意ユニット３３２は全血サンプルから血漿を除去、分離するか又は血液サンプルから汚染物（ｃｏｎｔａｍｉｎａｎｔｓ）を除去し、かくしてフィルター、膜（ｍｅｍｂｒａｎｅ）、遠心分離機（ｃｅｎｔｒｉｆｕｇｅ）又はそれらの或る組み合わせを含むが、それらに限定されない１つ以上のデバイスを具備する。血漿の用意は、例えば、光学的測定が、光を散乱（ｓｃａｔｔｅｒ）させる血液細胞（ｂｌｏｏｄ  
ｃｅｌｌｓ）の様なより少ない粒子で行われることを可能にして、そして／又は該血漿中の被検体濃度の直接的決定を提供する。代わりの実施例では、被検体検出システム３３４はサンプルを直接分析するよう適合され、サンプル用意ユニット３３２は要しない。
【００７４】
検出システム３３４は、該サンプルを通って透過（ｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｄ）されるエネルギーを検出することにより、材料サンプルＳ内の１つ以上の被検体の濃度を検出するのに特に適合している。図３を参照すると、検出システム３３４は該システム３３４の主軸（ｍａｊｏｒ  ａｘｉｓ）Ｘに沿って配置されたエネルギーソース２０を有する。賦活されると、該エネルギーソース２０はエネルギービームＥを発生し、該ビームは該エネルギーソース２０から該主軸Ｘに沿って進む。エネルギービームＥはソース２０から、材料サンプルＳを支持する又は含むサンプル要素又はクベット（ｃｕｖｅｔｔｅ）１２０を通り過ぎ、次いで検出器１４５に達する。エネルギービームＥのサンプルＳとの相互作用が主軸Ｘに沿う路長（ｐａｔｈｌｅｎｇｔｈ）Ｌ上で起こる。検出器１４５はその上に入射する放射（ｒａｄｉａｔｉｏｎ）に応答するが、それは電気信号を発生し、該信号を分析用にプロセサー２１０へ渡すことに依っている。
【００７５】
検出システム３３４はサンプルＳと相互作用するエネルギーの波長によりサンプルＳの測定を提供する。一般に、この測定は種々の波長のビームＥを用いて、又はオプション的に広範囲の波長を有するビームＥを提供し、測定用のより狭い波長範囲の選択用にソース２０と検出器１４５の間にフィルターを提供することにより、達成される。１実施例では、該エネルギーソース２０は赤外線ソース（ｉｎｆｒａｒｅｄ  ｓｏｕｒｃｅ）を含み、該エネルギービームＥは赤外線エネルギービームを含み、そしてエネルギービームＥは、これ又該主軸Ｘ上に位置するフィルター２５を通過する。該検出器１４５により渡された信号（複数を含む）に基づき、該プロセサーは、サンプルＳ内の関心のある被検体（複数を含む）の濃度、及び／又は、該サンプルを分析するため使われる１つ以上の波長又は波長バンドでのサンプルＳの吸光度（ａｂｓｏｒｂａｎｃｅ）／透過度（ｔｒａｎｓｍｉｔｔａｎｃｅ）特性（ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ）、を計算する。
【００７６】
該プロセサー２１０は、該プロセサー２１０によりアクセス可能なメモリー２１２内に定在（ｒｅｓｉｄｉｎｇ）するデータ処理アルゴリズム（ｄａｔａ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）又はプログラムインストラクション（ｐｒｏｇｒａｍ  ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ）を実行することにより、該濃度（ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ）（複数を含む）、吸光度（ａｂｓｏｒｂａｎｃｅ）（複数を含む）、透過度（ｔｒａｎｓｍｉｔｔａｎｃｅ）（複数を含む）、他を計算する。ここで開示される方法の何れかの１つ又は組み合わせ（測定値解析、インターフェレント決定、及び／又は校正定数発生の開示された方法を含むが、それらに限定されない）も、コンピュータネットワークとの通信経由か、又はコンピュータ読み出し可能なメディア（示されてない）を受信することにより、メモリー２１２又はプロセサー２１０へ提供されてもよい。加えて、ここで開示される方法の何れか１つ又は組み合わせも、プロセサー２１０へ新しい又は更新されたプログラミング、データ、コンピュータ読み出し可能なコード、他を提供することにより更新、変更又は他の仕方で修正されてもよい。
【００７７】
被検体検出システム３３４の１実施例では、フィルター２５は、サンプルＳの分析で使用するためのフィルター２５を通過するエネルギービームＥの波長又は波長バンドを、時間の経過に亘り及び／又は該検出システム３３４で行われる測定の間に、変更することを容易にするために、可変通過帯フィルター（ｖａｒｙｉｎｇ−ｐａｓｓｂａｎｄ  ｆｉｌｔｅｒ）を具備する。該エネルギービームＥが可変通過帯フィルターで濾過されると、サンプルＳの吸収（ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ）／透過度（ｔｒａｎｓｍｉｔｔａｎｃｅ）特性は別々の、シーケンシャルな仕方で、多数の波長又は波長バンドで解析される。例として、Ｎの別々の波長（波長１から波長Ｎまで）でサンプルＳを解析することが望まれたと仮
定しよう。該検出器１４５が感応する大抵の又は全ての他の波長（波長２−Ｎを含む）でビームＥを実質的にブロックしながら、該可変通過帯フィルターは最初該エネルギービームＥが波長１で通過することを可能にするよう操作又は同調される。該サンプルＳの吸収／透過度特性はそこで該サンプルＳを通過し検出器１４５に達するビームＥに基づき、波長１で測定される。該可変通過帯フィルターは次いで、上記で論議された他の波長を実質的にブロックしながら、該エネルギービームＥが波長２で通過することを可能にするよう操作又は同調され、サンプルＳは波長１で行われた様に波長２で解析される。この過程は関心のある全ての波長が該サンプルＳを分析するため使われるまで繰り返される。集められた吸収／透過度データは次いで該材料サンプルＳ内の関心のある被検体（複数を含む）の濃度を決定するためプロセサー２１０により解析される。サンプルＳの測定されたスペクトルはここで一般的にＣＳ（λｉ）、すなわち波長依存スペクトルと呼ばれ、そこではＣＳは、例えば、ｉが行われる測定の番号に亘って及ぶ或る数の波長λｉの各々に於ける、又は各々について計算された又は測定された値を有するサンプルＳの透過度、吸光度、光学密度、又は光学的特性の何等かの他のメザーである。該測定値ＣＳ（λｉ）は測定値の線形配列であり、代わりにＣｓｉと書かれる。
【００７８】
被検体検出システム３３４のスペクトル領域は解析技術と、関心のある被検体及び混合物（ａｎａｌｙｔｅ  ａｎｄ  ｍｉｘｔｕｒｅｓ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ）に依存する。例えば、吸収スペクロスコープ技術（ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ  ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）を使っての血液又は血漿内のブドウ糖濃度の測定用の１つの有用なスペクトル領域は中赤外線（ｍｉｄ  ｉｎｆｒａｒｅｄ）（例えば、約４マイクロメートルから約１１マイクロメートル）である。代わりの実施例では、ブドウ糖濃度は近赤外線スペクトロスコープ技術を使って決定される。
【００７９】
システム３３４の１実施例では、エネルギーソース２０は約４マイクロメートルから約１１マイクロメートルの範囲の出力を有するビームＥを作る。水はこのスペクトル領域に亘り合計吸収（ｔｏｔａｌ  ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ）への主な寄与者（ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｏｒ）であるが、約６．８マイクロメートルから１０．５マイクロメートルの血液スペクトルに存在するピーク及び他の構造（ｐｅａｋｓ  ａｎｄ  ｏｔｈｅｒ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ）は他の血液成分の吸収スペクトルのためである。該４から１１マイクロメートルの領域は、ブドウ糖が約８．５から１０マイクロメートルに強い吸収ピーク構造を有するから、有利であると分かったが、大抵の他の血液成分は８．５から１０マイクロメートルの範囲では低いそしてフラットな吸収スペクトルを有する。主な例外は水とヘモグロビンであるが、その両者はこの領域でインターフェレントである。
【００８０】
システム３３４により提供されるスペクトルの詳細の量は解析技術と関心のある被検体及び混合物に依る。例えば、ミッドアイアール（ｍｉｄ−ＩＲ）吸収スペクトロスコピー技術による血中ブドウ糖の測定はスペクトル領域内の１１から２５フィルターで達成される。システム３３４の１実施例では、エネルギーソース２０は約４マイクロメートルから約１１マイクロメートルの範囲の出力を有するビームＥを発生し、フィルター２５はこの範囲内の多数の狭いバンドのフィルターを有し、各々は或る波長又は波長バンドのエネルギーのみがそれを通過することを可能にする。かくして、例えば、１実施例のフィルター２５は、各々が下記、すなわち、３μｍ、４．０６μｍ，４．６μｍ、４．９μｍ、５．２５μｍ、６．１２μｍ，６．４７μｍ、７．９８μｍ，８．３５μｍ、９．６５μｍ，そして１２．２μｍ、の１つと概略等しい公称波長を有する１１フィルターを備えるフィルターホイール（ｆｉｌｔｅｒ  ｗｈｅｅｌ）を具備する。
【００８１】
血液サンプルは種々の構成でシステム３３４により用意され、分析される。１実施例では、サンプルＳは、シリンジを使うか、又は血液流れシステム（ｂｌｏｏｄ  ｆｌｏｗ  ｓｙｓｔｅｍ）の部分としてか、何れかで血液を抜き取り、該血液をクベット１２０内に
転送することにより得られる。もう１つの実施例では、サンプルＳはシステム３３４内へ挿入用に適合したクベット１２０であるサンプルコンテナー内へ抜き取られる。なおもう１つの実施例では、サンプルＳは血漿であり、それはクベット１２０内に置かれる前にフィルター又は遠心分離機により全血から分離された血漿である。
測定解析実施例（ＭＥＡＳＵＲＥＭＥＮＴ  ＡＮＡＬＹＳＩＳ  ＥＭＢＯＤＩＭＥＮＴＳ）
【００８２】
この節はサンプルＳ内の関心のある被検体（複数を含む）の濃度を計算する、及び／又は被検体濃度の計算のサポートで使われてもよい他のメザーを計算する、ために使われてもよい多数の計算方法又はアルゴリズムを論じる。この節で開示されたアルゴリズムの何れか１つ又は組み合わせは、サンプル又は他の関連メザー内の関心のある被検体（複数を含む）の濃度を計算するために、該被検体検出システム３３４のプロセサー２１０による実行用にアクセス可能であるよう、該メモリー２１２内に記憶されたプログラムインストラクションとして定在してもよい。
【００８３】
ここで開示された或る方法は、インターフェレントのあり得る存在下（ｉｎ  ｔｈｅ  ｐｏｓｓｉｂｌｅ  ｐｒｅｓｅｎｃｅ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｔ）で、材料サンプル内の被検体濃度の推定（ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）に向けられている。或る実施例では、ここで開示された方法の何れかの１つ又は組み合わせは、システム３３４のアクセス可能で実行可能なプロセサー２１０であってもよい（ａｎｙ  ｏｎｅ  ｏｒ  ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｍｅｔｈｏｄｓ  ｄｉｓｃｌｏｓｅｄ  ｈｅｒｅｉｎ  ｍａｙ
ｂｅ  ａｃｃｅｓｓｉｂｌｅ  ａｎｄ  ｅｘｃｕｔａｂｌｅ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ  ２１０  ｏｆ  ｓｙｓｔｅｍ  ３３４）。プロセサー２１０はコンピュータネットワークに接続され、システム３３４から得られたデータは、該方法を実施する１つ以上の別のコンピュータへ該ネットワーク上を伝送されることも可能である。該開示された方法は、サンプル測定に関連するデータと、該方法に供給された他の情報（インターフェレントスペクトル、サンプル母集団モデル、そして次に説明されるしきい値を含むが、それらに限定されない）と、の操作を含むことが出来る。特定のアルゴリズムのみならずこの情報の何れか又は全ては、該方法を改良する、又は追加の被検体又はインターフェレントの様な、追加の情報を提供する、ために更新又は変更されてもよい。
【００８４】
或る開示された方法は”校正定数（ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  ｃｏｎｓｔａｎｔ）”を発生し、それは、測定値により掛け算された時、被検体濃度の推定値を生じる。該校正定数と測定値の両者は数字の配列（ａｒｒａｙｓ  ｏｆ  ｎｕｍｂｅｒｓ）を含み得る。該校正定数は、ことによると該サンプル内に存在すると識別されたインターフェレントの存在への該校正の感度を最小化する又は下げるため計算される。ここで開示される或る方法は、１）あり得るインターフェレントの存在を識別し、そして２）該識別されたインターフェレントに関する、該校正定数を発生する情報を使う、により校正定数を発生する。これらの確かな方法は、該インターフェレントに関連する情報がインターフェレント濃度の推定を含むことを要求せず、それらは該インターフェレントがことによると存在すると識別されることだけを要求する。１実施例では、該方法は、各々が既知の被検体濃度（複数を含む）を有する１セットのトレーニングスペクトルを使い、インターフェレント濃度での推定被検体濃度（ｅｓｔｉｍａｔｅｄ  ａｎａｌｙｔｅ  ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ）の変動（ｖａｒｉａｔｉｏｎ）を最小化する校正値を作る。最後の校正定数は被検体濃度（複数を含む）に比例し、平均では、インターフェレント濃度に感応しない（ｎｏｔ  ｒｅｓｐｏｎｓｉｖｅ）。
【００８５】
１実施例では、該トレーニングスペクトルは、その被検体濃度が決定されるべき個体（ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ）からの何等のスペクトルも含むことを要しない（禁じられてもないが）。すなわち、用語”トレーニング（ｔｒａｉｎｉｎｇ）”は、開示された方法を参
照して使われる時、その被検体濃度が推定される個体からの測定値を使うトレーニングを要しない（例えば、該個体から抜き取られた身体流体サンプルを解析することによる）。
【００８６】
幾つかの用語は、推定過程を説明するためここで使われる。ここで使われる時、用語”サンプル母集団（Ｓａｍｐｌｅ  Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ）”広い用語であり、校正値の計算で使われる、換言すれば、校正値の発生方法をトレインするため使われる、測定値を有する、大きな数のサンプルを含むがそれに限定はしない。ブドウ糖濃度のスペクトロスコープ技術的決定を含む実施例用には、サンプル母集団測定値は各々がスペクトル（分析用測定値）と、ブドウ糖濃度（被検体測定値）と、を有することが出来る。１実施例では、サンプル母集団測定値はデータベースに記憶され、ここでは”母集団データベース（Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ  Ｄａｔａｂａｓｅ）”と呼ばれる。
【００８７】
該サンプル母集団は、関心のある被検体（複数を含む）の測定値へのインターフェレント（ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｔｓ  ｔｏ  ｔｈｅ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ）を有する材料サンプルの測定値から導かれてもよく、或いはそうでなくてもよい。ここで種々のインターフェレント間で生じる１つの差異は、該インターフェレントが該母集団及び測定されるサンプルの両者にあるか、或いは該サンプルのみにあるか、に基づく。ここで使われる時、用語”タイプ−Ａのインターフェレント（ｔｙｐｅ−Ａ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｔ）”は、該サンプル母集団内と、被検体濃度決定用に測定される材料サンプル内と、両者にある被検体を呼ぶ。或る方法では、該サンプル母集団は内因性のインターフェレントのみを含み、如何なる外因的なインターフェレントも含まず、かくしてタイプ−Ａのインターフェレントは内因性である。タイプ−Ａのインターフェレントの数は該測定値及び関心のある被検体（複数を含む）に依り、一般に、ゼロから非常に大きい数まで数える。該測定されつつある材料サンプル、例えば、サンプルＳは該サンプル母集団に無いインターフェレントも含んでもよい。ここで使われる時、用語”タイプ−Ｂのインターフェレント”は、１）該サンプル母集団中には見出されないが、測定されつつある材料サンプル内では見出される（例えば、外因的なインターフェレント）か、又は２）該サンプル母集団内に自然に見出されるが、該材料サンプル内で異常に高濃度である（例えば、内因性のインターフェレント）か、何れかであるインターフェレントを呼ぶ。タイプ−Ｂの外因的なインターフェレントの例は薬物治療（ｍｅｄｉｃａｔｉｏｎ）を含み、そしてタイプ−Ｂの内因性インターフェレントの例は腎不全（ｒｅｎａｌ  ｆａｉｌｕｒｅ）を患う人の尿素（ｕｒｅａ）を含む。血中ブドウ糖のミッドアイアールスペクトロスコープ技術の吸収測定の例では、全べての血液サンプルに水が見出され、かくしてタイプ−Ａのインターフェレントである。静脈薬（ｉｎｔｒａｖｅｎｏｕｓ  ｄｒｕｇ）を取らない個人から成るサンプル母集団と、選択された静脈薬を投与された病院患者から取られた材料サンプルと、については、該選択された薬（ｄｒｕｇ）はタイプ−Ｂのインターフェレントである。
【００８８】
１実施例では、１つ以上のあり得るタイプ−Ｂのインターフェレントのリストはここでは”インターフェレントのライブラリー（Ｌｉｂｒａｒｙ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｔｓ）”を形成すると呼ばれ、該ライブラリー内の各インターフェレントは”ライブラリーインターフェレント”と呼ばれる。該ライブラリーインターフェレントは、例えば、内因性インターフェレントの異常に高い濃度を引き起こす医学的条件により、材料サンプル内にある外因的インターフェレント及び内因性インターフェレントを含む。
【００８９】
血液内に自然に見出される成分に加えて、或る薬（ｍｅｄｉｃｉｎｅ）又は違法ドラグの摂取（ｉｎｇｅｓｔｉｏｎ）又は注射（ｉｎｊｅｃｔｉｏｎ）は外因的インターフェレントの非常に高く、急激に変化する濃度に帰着する。これは病院又は救急室患者の血液内の被検体測定の問題に帰着する。血液成分と薬の重なり合うスペクトルの例は、純粋のブドウ糖と、３つのスペクトル的インターフェレント、特定的には、マンニトール（化学式：ヘキサン−１，２，３，４，５，６−ヘキサノール）、ＮアセチルＬシステイン、デキ
ストラン、そしてプロカインアミド｛化学式：４−アミノ−Ｎ−（２−ディエチルエミノエチル）ベンザミド｝と、の同じ濃度と光路長に於ける吸収係数として、図１で図解される。図２は、追加の類似濃度の成分、特定的には、該サンプル母集団のブドウ糖濃度の２倍と、種々の濃度のマンニトール、ＮアセチルＬシステイン、デキストラン、そしてプロカインアミドと、を含む血液について、サンプル母集団血液配合物からの吸収スペクトルの変化の対数を波長の関数として示す。これらの成分の存在は広範囲の波長に亘り吸収に影響すると見られる。先験的知識又は他の種の濃度の独立した測定無しの、１つの種の濃度の決定は問題があることが評価され得る。
【００９０】
インターフェレントの存在下での被検体の濃度を推定する１方法が、サンプルの測定値が得られる第１過程（ブロック４１０）、該得られた測定値データが被検体へのあり得るインターフェレントを識別するため分析される第２過程（ブロック４２０）、該識別されたあり得るインターフェレントの存在下で被検体濃度を予測するためモデルが発生される第３過程（ブロック４３０）、そして該測定値からサンプル内被検体濃度を推定するため該モデルが使われる第４過程（ブロック４４０）、として図４のフローチャート４００で提示される。好ましくは、ブロック４３０の過程が、該サンプルがメンバーである一般的母集団内に存在しない該識別されたインターフェレントの存在について誤差が最小化されるモデルを発生するのがよい。
【００９１】
今度は、スペクトロスコープの測定置から被検体を決定するフローチャート４００の方法の実施例が論じられる。更に、この実施例は、ここに開示される本発明の範囲を限定するすること無しに、血液サンプルＳ内のブドウ糖濃度の量を推定する。１実施例では、ブロック４１０の測定値は、一般的に、関心のある１被検体、ブドウ糖、と、１つ以上のインターフェレントと、有する測定サンプルＳの、吸光度スペクトル、ＣＳ（λｉ）、である。１実施例では、該方法は校正定数κ（λｉ）を発生する過程を有するが、該定数は、吸光度スペクトルＣＳ（λｉ）を掛け算された時、該ブドウ糖濃度ｇｓの推定値、ｇｅｓｔを提供する。
【００９２】
次に説明する様に、ブロック４２０の１実施例は、サンプルＳの吸光度スペクトルと、サンプル母集団のスペクトル及び個別ライブラリーインターフェレントスペクトルの組み合わせと、の統計的比較を含む。ブロック４２０の分析の後、サンプルＳにことによると含まれるライブラリーインターフェレントのリストが識別され、そして、ブロック４２０の分析の結果により、ライブラリーインターフェレント無しか、又は１つ以上のライブラリーインターフェレントを有するか何れかとなる。ブロック４３０は次いで該サンプル母集団とそれらのそれぞれの既知被検体濃度の多数のスペクトルと、該識別されたライブラリーインターフェレントの既知スペクトルと、を使って多数のスペクトルを発生する。ブロック４３０は、測定されたスペクトルを、該識別されたライブラリーインターフェレントの存在に最小の感応性しかない被検体濃度に変換するために、校正定数マトリックスを発生するよう、該発生されたスペクトルを使う。ブロック４４０は次いでサンプルＳ内のブドウ糖濃度を予測するために該発生された校正定数を適用する。
【００９３】
ブロック４１０内に示される様に、サンプルの測定値が得られる。図解の目的で、該測定値、ＣＳ（λｉ）、はサンプルＳにより吸収される光の強度を示す、サンプルに関する種々の波長の複数測定値、又は分析される測定値と仮定する。スペクトロスコープの測定及び計算は、透過度、吸光度及び／又は光学密度のドメインを含むが、それらに限定されない、１つ以上のドメインで行われることは理解されるべきである。該測定値ＣＳ（λｉ）は、選択された波長又は波長バンドでのサンプルの吸収、透過度、光学密度又は他のスペクトロスコープによる測定値である。この様な測定値は、例えば、被検体検出システム３３４を使って得られる。一般に、サンプルＳは好ましくはサンプル母集団内に見出されるそれらの範囲内であるのがよい濃度で、タイプ−Ａのインターフェレントを有する。
【００９４】
１実施例では、吸光度測定値は路長正規化された測定値（ｐａｔｈｌｅｎｇｔｈ  ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ）に変換される。かくして、例えば、該吸光度は、該吸光度を該測定の光路長、Ｌ，で割り算することにより光学密度に変換される。１実施例では、該路長Ｌは既知化合物に関する１つ以上の吸収測定で測定される。かくして、１実施例では、既知濃度のサンプルＳの水又は塩水溶液を通る吸収の１つ以上の測定が行われ、該路長、Ｌ，は最終吸収測定値（複数を含む）から計算される。もう１つの実施例では、又吸収測定値は被検体及びインターフェレントにより評価する程影響されてないスペクトルの部分で得られ、そして該被検体測定はそれらの波長での吸収測定で補足される。
【００９５】
フローチャート４００の次の過程は、該サンプル内にどのライブラリーインターフェレントがあるかを決定することである。特に、ブロック４２０は、その測定値があり得るインターフェレントを識別するために解析されることを示す。スペクトロスコープによる測定値について、該得られた測定値を光学密度ドメインのインターフェレントスペクトルと比較することにより決定が行われることが好ましい。この過程の結果は該サンプル内に存在する、又は存在しそうであるインターフェレントのリストを提供する。１実施例では、測定されたスペクトル、ＣＳからブドウ糖濃度ｇｅｓｔを推定するために幾つかの入力パラメーターが使われる。該入力パラメーターは、サンプルの前に集められたスペクトル測定値を含み、それらは、測定サンプルの様に、被検体とインターフェレントライブラリーからのあり得るインターフェレントの組み合わせ、そして各あり得るインターフェレントについてのスペクトル及び濃度範囲、を有する。特に、該入力パラメーターは下記である。
【００９６】
インターフェレントデータのライブラリー：インターフェレントデータのライブラリーは、”Ｍ”インターフェレントの各々について、各インターフェレントの吸収スペクトル、ＩＦ＝｛ＩＦ１、ＩＦ２、．．．、ＩＦＭ｝、ここでｍ＝１，２，．．．、Ｍ、であるが；及び各インターフェレントについての最大濃度、Ｔｍａｘ＝｛Ｔｍａｘ１、Ｔｍａｘ２、．．．、ＴｍａｘＭ｝を含み；そして
サンプル母集団データ：サンプル母集団データは、該サンプルスペクトルと同じ波長範囲上で取られた統計的に大きな母集団の個別スペクトル、Ｃｓｉと、各スペクトルに対応する被検体濃度と、を含む。例として、もしＮのサンプル母集団スペクトルがあるとすれば、該スペクトルはＣ＝｛Ｃ１，Ｃ２，．．．、ＣＮ｝と表され、ここでｎ＝１，２，．．．，Ｎであるが；そして各スペクトルに対応する被検体濃度がｇ＝｛ｇ１，ｇ２，．．．、ｇＮ｝として表される。
好ましくは、該サンプル母集団は存在する該Ｍインターフェレントの何れも有さず、該材料サンプルは該サンプル母集団に含まれるインターフェレントと、該ライブラリーインターフェレントの１つ以上を有するのがよい。タイプ−Ａ及びタイプ−Ｂのインターフェレントの用語で述べれば、該サンプル母集団はタイプ−Ａのインターフェレントを有し、該材料サンプルはタイプ−Ａを有し、そしてタイプ−Ｂのインターフェレントを有してもよい。該サンプル母集団データはスペクトルと被検体濃度の期待される範囲を統計的に定量化するため使われる。かくして、例えば、人の血液内の、未知スペクトル特性を有するブドウ糖を決定するため使われるシステム１０又は３３４について、該スペクトル測定値は該母集団の統計的サンプルから得られるのが好ましい。
【００９７】
インターフェレント決定（ＩＮＴＥＲＦＥＲＥＮＴ  ＤＥＴＥＲＭＩＮＡＴＩＯＮ）
ブロック４２０の方法の１実施例が図５のフローチャートを参照してもっと詳細に示される。該方法は、統計的サンプル母集団モデルを形成する過程（ブロック５１０）、インターフェレントデータのライブラリーを組み立てる過程（ブロック５２０）、該得られた測定値及び統計的サンプル母集団モデルをインターフェレントライブラリーからの各イン
ターフェレントについてのデータとの比較する過程（ブロック５３０）、該インターフェレントライブラリーからの各インターフェレントの存在についての統計的テストを行う過程（ブロック５４０）、そして該統計的テストをパスした各インターフェレントをあり得るライブラリーインターフェレントとして識別する過程（ブロック５５０）、を含む。ブロック５２０の過程は１回行われるか、又は必要な様に更新され得る。ブロック５３０，５４０そして５５０の過程は、示される様に、該ライブラリーの全インターフェレントについてシーケンシャルに行われるか、又は代わりに各インターフェレントについてシーケンシャルに繰り返される。
【００９８】
ブロック５１０，５２０，５３０，５４０、そして５５０の方法の各々の１実施例が、前に論じられた様に、サンプル母集団データと、インターフェレントデータのライブラリーと、を使って、スペクトロスコープによる測定値からサンプル内のライブラリーインターフェレントを識別する例についてここで説明される。各サンプル母集団スペクトルは何等ライブラリーインターフェレントの無いサンプルに関して取られた測定値（例えば、光学密度）を有し、付随既知被検体濃度を有する。サンプル母集団について平均マトリックスと共分散マトリックスを得るために全てのサンプル母集団スペクトルを組み合わせることにより被検体濃度の範囲用に統計的サンプル母集団モデルが形成される（ブロック５１０）。かくして、例えば、もしｎの異なる波長での各スペクトルがｎ＊１マトリックス、Ｃ、により表されるならば、平均スペクトル、μ、はｎ＊１マトリックスで、各波長に於いて、スペクトルの範囲に亘り平均化された値（例えば、光学密度）を有し、そして該共分散マトリックス、Ｖ、はＶ＝Ｅ（（Ｃ−μ）（Ｃ−μ）Ｔ）として、Ｃとμの間で偏差の期待値である。該マトリックスμとＶはサンプル母集団スペクトルの統計的分布を説明する１つのモデルである。
【００９９】
もう１つの過程では、ライブラリーインターフェレント情報がアセンブルされる（ブロック５２０）。多数のあり得るインターフェレントが、例えば、問題の患者母集団により消化されるあり得る薬物治療又は食物のリストとして識別され、すなわちシステム１０又は３３４により測定され、（吸光度、光学密度又は透過ドメインの中での）それらのスペクトルが得られる。加えて、血液、又は他の期待サンプル材料の中の期待されるインターフェレント濃度の範囲が推定される。かくして、Ｍのインターフェレントの各々がスペクトルＩＦと最大濃度Ｔｍａｘを有する。この情報は好ましくは１回アセンブルされ、必要な時アクセスされる。
【０１００】
該得られた測定データと統計的サンプル母集団モデルは次に、該混合物内の何等かのインターフェレントのアイデンティテイ（ｉｄｅｎｔｉｔｙ）を決定するため（ブロック５５０）統計的テストを行うよう（ブロック５４０）、該インターフェレントライブラリーからの各インターフェレント用データと比較される（ブロック５３０）。このインターフェレントテストは最初厳密な数学的式で示され、その方法を図解する図６Ａ及び６Ｂの論議が続く。
【０１０１】
数学的には、測定値内のインターフェレントの存在のテストは下記の様に進行する。該測定された光学密度スペクトル、ＣＳ、は、もしあれば、該測定スペクトルへの該インターフェレントの影響を解析的に差し引くことによりライブラリーの各インターフェレント用に修正される。特に、該測定された光学密度スペクトル、ＣＳ、は波長毎にインターフェレント光学密度スペクトルを差し引くことにより修正される。インターフェレント濃度の単位当たり吸収スペクトル、ＩＦＭを有するインターフェレント、Ｍ、については、修正されたスペクトルはＣ’Ｓ（Ｔ）＝ＣＳ−ＩＦＭＴで与えられ、ここでＴは最小値Ｔｍｉｎから最大値Ｔｍａｘまで及ぶインターフェレント濃度である。Ｔｍｉｎの値はゼロであるか、又は代わりに、Ｔｍａｘの何分の幾つかの様なゼロとＴｍａｘの間の値である。
【０１０２】
次に、該サンプル母集団スペクトルの修正スペクトルＣ’Ｓ（Ｔ）と統計モデル（μ、Ｖ）の間のマハラノビス距離（Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓ  ｄｉｓｔａｎｃｅ）｛エムデー（ＭＤ）｝が下記の様に計算される。
【０１０３】
ＭＤ２（ＣＳ−（Ｔｔ）、μ；ρＳ）＝（ＣＳ−（ＴＩＦｍ）−μ）ＴＶ−１（ＣＳ−（ＴＩＦｍ）−μ）            式（１）
【０１０４】
インターフェレントＩＦの存在のテストはＴをＴｍｉｎからＴｍａｘまで変え｛すなわち、Ｔの値の範囲上でＣ’Ｓ（Ｔ）を評価する｝そしてこの区間（ｉｎｔｅｒｖａｌ）内の最小ＭＤが予め決められた範囲内にあるかどうかを決めることである。かくして、例えば、該インターバル内の最小ＭＤが、Ｌの自由度を有してχ２ランダム変数の変位置（ｑｕａｎｔｉｌｅ）に対し充分小さいかどうかを決定出来る｛Ｌは波長数（ｎｕｍｂｅｒ  ｏｆ  ｗａｖｅｌｅｎｇｔｈ）｝。
【０１０５】
図６Ａはブロック５３０と５４０の過程を図解するグラフ６００である。グラフ６００の軸、ＯＤｉとＯＤＪは測定値が得られた多数の波長の２つでの光学密度をプロットするため使われる。点６０１はサンプル母集団分布内の測定値である。点６０１は大多数の点を輪で囲むよう描かれた楕円内の集められる。楕円６０２の内側の点６０１はライブラリーインターフェレントを欠いた測定値を表す。点６０３はサンプル測定値である。恐らく、点６０３は、１つ以上のライブラリーインターフェレントの存在により点６０１の広がりの外部にある。線６０４，６０７，そして６０９は、ＴｍｉｎからＴｍａｘまでの範囲に亘る３つの異なるライブラリーインターフェレントの増加する濃度、Ｔ、について修正された点６０３の測定値を示す。この例の３つのインターフェレントはインターフェレント＃１，インターフェレント＃２，そしてインターフェレント＃３と呼ばれる。特に、線６０４，６０７，そして６０９は、該サンプル測定値からライブラリーインターフェレント（それぞれ、インターフェレント＃１，インターフェレント＃２，インターフェレント＃３）の量Ｔを引き算し、増加するＴについて修正されたサンプル測定値をプロットすることにより得られる。
【０１０６】
図６Ｂは図５の方法を更に図解するグラフである。図６Ｂのグラフで、２乗したマハラノビス距離、ＭＤ２が計算され、線６０４，６０７、そして６０９用のｔの関数としてプロットされた。図６Ａを参照すると、線６０４はインターフェレント＃１の減少する濃度を反映し、ほんの僅か点６０１に近づく。図６Ｂに示す様に、線６０４のＭＤ２の値は減少するインターフェレント＃１の濃度と共に僅かに減少し、次いで増加する。
【０１０７】
図６Ａを参照すると、線６０７はインターフェレント＃２の減少する濃度を反映し、多くの点６０１に近づくか、又はそれを通過する。図６Ｂに示す様に、線６０７のＭＤ２の値は或るインターフェレント＃２濃度で大きな減少を示し、次いで増加する。図６Ａを参照すると、線６０９はインターフェレント＃３の減少する濃度を有し、遙かにもっと多く点６０１に近づくか、又はそれを通過する。図６Ｂに示す様に、線６０９のＭＤ２の値は或るインターフェレント＃３濃度でなおもっと大きな減少を示す。
【０１０８】
１実施例では、ＭＤ２のしきい値レベルは特定のインターフェレントの存在の指示として設定される。かくして、例えば、図６は、そのスペクトルからインターフェレントを引き算されない時ＭＤ２を示す”元のスペクトル（ｏｒｉｇｉｎａｌ  ｓｐｅｃｔｒｕｍ）”とラベル付けされた線と、Ｌ自由度（ここでＬは該スペクトル内に表わされる波長の数である）を有するカイ２乗（ｃｈｉ２）分布用の９５％変位値を示す”９５％しきい値（９５％  Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）”とラベル付けされた線と、を示す。このレベルはＭＤ２距離（ＭＤ２  ｍｅｔｒｉｃ）の値の９５％を越えるべき値であり、換言すれば、このレベルの値は異常であり、それの遙か上のそれらは極めて稀な筈である。図６Ａ及び６Ｂで
表された３つのインターフェレントの中で、インターフェレント＃３だけが該しきい値の下のＭＤ２の値を有する。かくして、該サンプルのこの解析はインターフェレント＃３が該サンプル内にある最もありそうなインターフェレントである。インターフェレント＃１は該しきい値レベルの遙かに上にその最小値を有し、極度にありそうもなく、インターフェレント＃２は該しきい値をかろうじて横切り、その存在をインターフェレント＃１よりもありそうにさせるが、インターフェレント＃１よりはなお遙かに少ししかありそうでない。
【０１０９】
次に説明する様に、該識別されたインターフェレントに関する情報は、該識別されたインターフェレントのありそうな濃度範囲に比較的鈍感な校正定数の発生に使用される。次に説明される或る方法で使用されるのに加えて、該インターフェレントの識別は関心があり、有用な仕方で提供される。かくして、例えば、病院ベースのブドウ糖モニター用に、識別されたインターフェレントがディスプレー１４１上で報告されてもよく、通信リンク２１６経由で病院コンピュータへ伝送されてもよい。
【０１１０】
校正定数発生の実施例（ＣＡＬＩＢＲＡＴＩＯＮ  ＣＯＮＳＴＡＮＴ  ＧＥＮＥＲＡＴＩＯＮ  ＥＭＢＯＤＹＭＥＮＴＳ）
一旦ライブラリーインターフェレントが分析下のサンプル内に、ことによると、あると識別されると、該識別されたインターフェレント存在下での被検体の濃度を推定する校正定数が発生される（ブロック４３０）。特に、ブロック４２０の後に、あり得るライブリーインターフェレントのリストが存在するとして識別される。ブロック４２０の過程の１実施例が、合成サンプル母集団測定値（ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅｄ  Ｓａｍｐｌｅ  Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ）が発生されるブロック７１０，該合成サンプル母集団測定値が校正及びテストセットに分割されるブロック７２０，該校正が校正定数を発生するため使われるブロック７３０，該校正セットが該テストセットの被検体濃度を推定するため使われるブロック７４０，該テストセットの該推定された被検体濃度内の誤差が計算されるブロック７５０，そして平均校正定数が計算されるブロック７６０として、図７のフローチャートに示される。
【０１１１】
ブロック７１０，７２０，７３０，７４０，７５０，そして７６０の方法の各々の１つの実施例を、今、平均校正定数（ａｖｅｒａｇｅ  ｃａｌｉｂｒａｔｏｉｎ  ｃｏｎｓｔａｎｔ）を発生するためにサンプル内のインターフェレントの識別を使う例により説明する。ブロック７１０で示される様に、１つの過程は、あり得るライブラリーインターフェレントのランダムな濃度を各サンプル母集団スペクトルに付加することにより、合成サンプル母集団スペクトルを発生することである。ブロック７０１の方法で発生されたスペクトルは、ここでインターフェレント拡張スペクトルデータベース（Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｔ−Ｅｎｈａｎｓｅｄ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｄａｔａｂａｓｅ）、又はアイイーエスデー（ＩＥＳＤ）と呼ばれる。該アイイーエスデーは図８−１２で図解される過程により形成されるが、そこでは、図８はランダムにスケール合わせされた１つのインターフェレントスペクトル（Ｒａｎｄｏｍｌｙ−Ｓｃａｌｅｄ  Ｓｉｎｇｌｅ  Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｔ
Ｓｐｅｃｔｒａ）、又はアールエスアイエス（ＲＳＩＳ）の発生を図解する略図８００であり、図９はインターフェレントスケール合わせのグラフ９００であり、図１０はアールエスアイエスの組み合わせインターフェレントスペクトル（Ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ  Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｔ  Ｓｐｅｃｔｒａ）又はシーアイエス、内への組み合わせを図解する略図であり、そして図１１はシーアイエス及び該サンプル母集団スペクトルのアイイーエスデー（ＩＥＳＤ）内への組み合わせを図解する略図である。
【０１１２】
ブロック７１０の第１過程が図８及び９で示される。図８のフローチャート８００，そして図９のグラフ９００で略図で示される様に、複数のアールエスアイエス（ブロック８４０）は、グラフ９００で示す乱数分布により示された、０と１の間のランダム係数（ブ
ロック８３０）によりスケール合わせされた最大濃度Ｔｍａｘｍ（ブロック８２０）を掛け算されたスペクトルＩＦｍ（ブロック８１０）を有する各々の前に識別されたライブラリーインターフェレントの組み合わせにより形成される。１実施例では、該スケーリング（ｓｃａｌｉｎｇ）は、その平均値の半分に等しい標準偏差を有する分布を備える広範囲の濃度を作るために対数正規分布（ｌｏｇ−ｎｏｒｍａｌ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）の第９５百分位に最大濃度を配置する。グラフ９００の乱数の分布はμ＝１００，σ＝５０の対数正規分布である。
【０１１３】
一旦該個別ライブラリーインターフェレントスペクトルが該アールエスアイエスを作るためにランダムな濃度により掛け算されると、該アールエスアイエスは、図１０に図解される様に、インターフェレントのみのスペクトル、シーアイエスの大きな母集団を作るよう組み合わされる。該個別アールエスアイエスは、シーアイエスの大きなファミリーを作るために、独立にそしてランダム組み合わせで、組み合わされ、該シーアイエス内の各スペクトルは、識別されたライブラリーインターフェレントの完全なセットから選択された、アールエスアイエスのランダムな組み合わせから成る。図１０で図解される方法は、別々のインターフェレントに亘り独立に、各インターフェレントに対する適当な可変性を作る。
【０１１４】
次の過程は図１１に図解される様に、該シーアイエスを組み合わせ、該アイイーエスデーを形成するために該サンプル母集団スペクトルを複製（ｒｅｐｌｉｃａｔｅｓ）する。該インターフェレントデータ及びサンプル母集団スペクトルは種々の路長で得られたので、該シーアイエスは最初に同じ路長にスケール合わせ（すなわち、掛け算される）される。次いで該サンプル母集団データベースはＭ回複製されるが、ここでＭは該データベースのサイズのみならず処理されるべきインターフェレントの数にも左右される。該アイイーエスデーは該サンプル母集団スペクトルの各々のＭのコピーを有し、ここで１つのコピーは元のサンプル母集団データであり、残りのＭ−１コピーの各々は該シーアイエススペクトルの付加されたランダムな１つを有する。該アイイーエスデースペクトルの各々は特定のアイイーエスデースペクトルを形成するため使われた該サンプル母集団スペクトルからの付随被検体濃度を有する。
【０１１５】
１実施例では、５８の異なる個体及び１８のライブラリーインターフェレントから得られた１３０のサンプル母集団スペクトル用に、サンプル母集団データベースの１０倍の複製が使われる。該ライブラリーインターフェレントスペクトル内のスペクトルの種類が多い程、少ない複製係数（ｒｅｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｆａｃｔｏｒ）しか必要とせず、より多くの数のライブラリーインターフェレント程、より多くの複製係数を要する。
【０１１６】
識別されたライブラリーインターフェレントの効果を統計的位に平均化するよう、アイイーエスデーのスペクトルの異なる１つを繰り返し組み合わせるために、ブロック７２０，７３０，７４０，そして７５０の過程が実行される。最初に、ブロック７２０に記す様に、該アイイーエスデーは２つのサブセット（ｓｕｂｓｅｔ）、校正セット（ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  ｓｅｔ）とテストセット（ｔｅｓｔ  ｓｅｔ）に分割される。次に説明される様に、種々の校正及びテストセットへの該アイイーエスデーの繰り返す分割は校正定数の統計的有意性（ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ）を改善する。１実施例では、該校正セットはアイイーエスデースペクトルの幾つかのランダムな選択であり、該テストセットは選択されないアイイーエスデースペクトルである。好ましい実施例では、該校正セットは該アイイーエスデースペクトルの約３分の２を有する。
【０１１７】
代わりの実施例では、ブロック７２０，７３０，７４０そして７５０の過程は全ての利用可能なデータを使って平均校正定数の１つの計算で置き換えられる。
【０１１８】
次に、ブロック７３０で示される様に、サンプル測定値から被検体濃度を予測するために校正定数を発生するよう該校正セットが使われる。最初に被検体スペクトルが得られる。吸収測定値から決定されるブドウ糖の実施例では、ブドウ糖吸収スペクトルはαＧとして示される。次いで該校正定数は下記の様に発生される。校正スペクトルＣ＝｛ｃ１，ｃ２，．．．、ｃｎ｝と対応するブドウ糖濃度値Ｇ＝｛ｇ１，ｇ２，．．．、ｇｎ｝を有する校正セットを使い、次いでブドウ糖無しスペクトルＣ’＝｛ｃ’１，ｃ’２，．．．，ｃ’ｎ｝がｃ’ｊ＝ｃｊ−αＧｇｊとして計算される。次に、校正定数、κ、がＣ’とαＧから、下記５過程により計算される。
１）Ｃ’はＣ’＝ＡＣ’ΔＣ’ＢＣ’に分解され、すなわち特異値分解（ｓｉｎｇｕｌａｒ  ｖａｕｌｅ  ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）であり、ここでＡ係数はＣ’の列空間（ｃｏｌｕｍｎ  ｓｐａｃｅ）又はスパン（ｓｐａｎ）の正規直交基底（ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ  ｂａｓｉｓ）である。
２）ＡＣ’は、Δ（Ｃ’の特異値）の対角エントリーのサイズに基づき、特定の列ランクｒへのオーバーフィッティング（ｏｖｅｒｆｉｔｔｉｎｇ）を避けるために裁頭（ｔｒｕｎｃａｔｅｄ）されている。ｒの選択は校正の精度と安定の間のトレードオフを有し、より大きいｒはより精密であるが、安定さのより少ない解に帰着する。１実施例では、各スペクトルＣは２５の波長を有し、ｒは１５から１９に及ぶ。
３）ＡＣ’の最初のｒ列はスパン（Ｃ’）の正規直交基底と取られる。
４）背景からの投影は積ＰＣ’＝ＡＣ’ＡＣ’Ｔとして見出され、それはＣ’のスパン上への直交投影であり、そして相補的部分空間（ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  ｓｕｂｓｐａｃｅ）
【数１】
2008518205.tif 000002
上への投影を形成する相補的、又はナリング（ｎｕｌｌｉｎｇ）投影
【数２】
2008518205.tif 000003
が計算される。そして
５）該校正ベクトルκは該ナリング投影を関心のある被検体の吸収スペクトルに適用し：
【数３】
2008518205.tif 000004
そして正規化する：κ＝κＲＡＷ／〈κＲＡＷ、αＧ〉ことにより見出されるが、ここで角括弧〈、〉はベクトルの標準的内積（ｉｎｎｅｒ  ｐｒｏｄｕｃｔ）｛又はドット積（ｄｏｔ  ｐｒｏｄｕｃｔ）｝である。該正規化校正定数は１つの特定の校正セットについて単位αＧスペクトル入力用の単位応答を作る。
【０１１９】
次に、該校正定数は該テストセット内の被検体濃度を推定するため使われる（ブロック７４０）。特に、該テストセット（各スペクトルは該テストセットを発生するため使われた該サンプル母集団スペクトルからの付随ブドウ糖濃度を有する）の各スペクトルは、推定されるブドウ糖濃度を計算するために、ブロック７３０からの校正ベクトルκにより掛け算される。計算及び既知ブドウ糖濃度の間の誤差が次いで計算される（ブロック７５０）。特に、該誤差のメザーは１／ｒｍｓ２に依る全テストセットに亘り平均された加重値（ｗｅｉｇｈｔｅｄ  ｖａｌｕｅ）を有する。
【０１２０】
ブロック７２０，７３０，７４０，そして７５０は校正セットの多数の異なるランダム組み合わせについて繰り返される。ブロック７２０，７３０，７４０，そして７５０は数百回から数千回繰り返される。最後に、該多数の校正及びテストのセットからの校正及び
誤差から平均校正定数が計算される（ブロック７６０）。特に、平均校正値は、加重平均校正ベクトル（ｗｅｉｇｈｔｅｄ  ａｖｅｒａｇｅ  ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  ｖｅｃｔｏｒ）として計算される。１実施例では、該加重は全てのテスト用のκａｖｅ＝κ＊ｒｍｓ２／Σ（ｒｍｓ２）の様に、正規化された根２乗平均（ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ  ｒｍｓ）に比例する。
【０１２１】
ブロック４３０の最後が図７により実行されて、平均校正定数κａｖｅが得られたスペクトルに適用される（ブロック４４０）。
【０１２２】
従って、識別されたインターフェレントに基づく校正定数の計算方法の１実施例は下記の様に抄録される。
【０１２３】
１．ロー（ｒａｗ）（インターフェレントのない）サンプル母集団スペクトルにアールエスアイエスを付加し、かくしてインターフェレント拡張スペクトルデータベースを形成することにより合成サンプル母集団スペクトルを発生する−−該アイイーエスデーの各スペクトルはサンプル母集団の１つのスペクトルから合成され、かくして該アイイーエスデーの各スペクトルは少なくとも１つの付随既知被検体濃度を有する。
【０１２４】
２．該アイイーエスデーのスペクトルをスペクトルの校正セット及びスペクトルのテストセットに分離する。
【０１２５】
３．該校正セットスペクトルとそれらの付随既知の正しい被検体濃度に基づき校正セット用校正定数を発生する（例えば、上記５つの過程で概説したマトリックス操作を使って）。
【０１２６】
４．対応するテストセット内の誤差を計算するために過程３で発生した校正定数を下記の様に使う（テストセットで各スペクトル用に繰り返す）。
ａ．推定ブドウ糖濃度を発生するために掛け算（選択されたテストセットスペクトル）＊（過程３で発生した平均校正定数）を行う。
ｂ．選択されたテストスペクトルに付随する誤差を発生するため、この推定ブドウ糖濃度と、該選択されたテストスペクトルに付随する既知の正しいブドウ糖濃度との差を評価する。
【０１２７】
５．現在の校正セット−テストセットの対、用の加重又は平均誤差に到達するために過程４で計算された誤差を平均する。
【０１２８】
６．過程２から５をｎ回繰り返し、ｎ校正定数及びｎ平均誤差に帰着する。
【０１２９】
７．識別されたインターフェレントの影響に最小の感応性の校正定数に到達するために、該ｎ平均誤差からの”グランド平均”誤差と、該ｎ校正定数からの平均校正定数と、を計算する（好ましくは、最大の平均誤差及び校正定数は差し引かれた該加重平均がよい）。
【０１３０】
例１
ミッドアイアール（ｍｉｄ−ＩＲ）吸収スペクトロスコープ技術を使った血中ブドウ糖の検出法を引用してここに開示された或る方法の１例を図解する。表１は１０のライブラリーインターフェレント（各々はブドウ糖と重なり合う吸収特徴を有する）と、各ライブラリーインターフェレントの対応する最大濃度と、を列挙する。又表１はトレーニングあり、及び無しの場合のインターフェレントへのブドウ糖感度を列挙する。該インターフェレントへのブドウ糖感度はインターフェレント濃度の単位変化についての推定ブドウ糖濃
度の計算された変化である。高度にブドウ糖選択的な被検体検出技術に於いてはこの値は０である。トレーニングを有しないインターフェレントへのブドウ糖感度は、何等識別されたインターフェレントを用いずに上記方法を使って校正値が決定された場合のインターフェレントへのブドウ糖感度である。トレーニングを有するインターフェレントへのブドウ糖感度は、適当に識別されたインターフェレントを用いて上記方法を使って校正値が決定された場合のインターフェレントへのブドウ糖感度である。この場合、尿素について最低の改良が起こり、６．４低い感度も係数を見て、それに改良で６０から８０の比率を有する３つが続く。残りの６つは１００を越えるから、１６００を越えるだけ減じられた感度を示す。トレーニングを有するインターフェレントへの低下したブドウ糖感度は、該方法がインターフェレントの存在下でブドウ糖に対し選択性を有する校正定数を作る点で有効であることを示す。
【０１３１】
【表１】
2008518205.tif 000005
【０１３２】
例２
もう１つの例は１８のインターフェレントについて本方法の効果を図解する。表２はこの例用にモデル化された１８のインターフェレント及び最大濃度と、トレーニングを有しない及び有する場合の該インターフェレントへのブドウ糖感度と、を示す。該表はインターフェレントの無い場合及び全インターフェレントがある場合の両者で行われた１０００の校正とテストシミュレーションのシリーズの結果を抄録する。図１２は１０００の試行（ｔｒｉａｌｓ）についてブドウ糖濃度推定の根２乗平均誤差（Ｒ．Ｍ．Ｓ．）の分布を示す。表２に列挙される様に、多数の物質が著しく低下した感度を示す（重炭酸ソーダ、硫酸マグネシウム、トルブタミド）が、他は向上した感度を示す（エタノール、アセトアセテート）。図１２の曲線は何等インターフェレントを有しないものと全て１８のインターフェレントを有するものの両者について校正セット及びテストセットについてである。該インターフェレントは、図１２の校正又はテストの曲線を比較することにより見られる様に、性能の劣化を生ずる。かくして、例えば、そのピークは約２ｍｇ／ｄＬだけシフトされて見え、分布の幅は僅かに増加する。該ピークの高さの減少は分布の広がりのためであり、性能のささやかな劣化に帰着する。
【０１３３】
【表２】
2008518205.tif 000006
【０１３４】
例３
第３の例では、ここで開示される或る方法が、血液中に普通見出されず（タイプ−Ｂのインターフェレント）、病院の救急ユニット（ｈｏｓｐｉｔａｌ  ｉｎｔｅｎｓｉｖｅ  ｃａｒｅ  ｕｎｉｔｓ）｛アイシーユーエス（ＩＣＵｓ）｝の患者に共通にある４つのインターフェレントの存在下で、ミッドアイアール吸収スペクトロスコープ技術を使う血中ブドウ糖の測定についてテストされた。該４つのタイプ−Ｂのインターフェレントはマンニトール、デキストラン、ｎアセチルＬシステイン、そしてプロカインアミドである。
【０１３５】
該４つのタイプ−Ｂのインターフェレントの中で、マンニトールとデキストランはブドウ糖の推定に実質的に干渉する可能性を有し、両者はスペクトル的にブドウ糖に似ており（図１参照）、そして救急ユニットで使われる投薬量は典型的ブドウ糖レベルに比して非常に多い。例えば、マンニトールは２５００ｍｇ／ｄＬの濃度で血液中にあり、デキストランは５０００ｍｇ／ｄＬを超えた濃度で存在する。比較では、典型的血漿ブドウ糖レベルは１００−２００ｍｇ／ｄＬの桁である。他のタイプ−Ｂのインターフェレント、ｎ−アセチルＬシステインとプロカインアミドはブドウ糖スペクトルと極めて異なるスペクトルを有する。
【０１３６】
図１３Ａ、１３Ｂ，１３Ｃ、そして１３Ｄの各々は２つの異なる技術を使って取られた異なるインターフェレントを有するブドウ糖の吸収スペクトルの比較を示すグラフであり、該２つの技術は、１ｃｍ−１の内挿解像度を有するフーリエ変換赤外線（Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ  Ｉｎｆｒａｒｅｄ）｛エフテーアイアール（ＦＴＩＲ）｝スペクトロメーター（３角付き実線）に依るものと、７．０８μｍでの１４０ｎｍから１０μｍでの２７９ｎｍまで変わるバンド幅に対応してガウシアンプロファイル（Ｇａｕｓｓｉａｎ  ｐｒｏｆｉｌｅ）と２８ｃｍ−１の全幅半最大値（ｆｕｌｌ−ｗｉｄｔｈ  ｈａｌｆ−ｍａｘｉｍｕｍ）｛エフダブリューエイチエム（ＦＷＨＭ）｝バンド幅を有する２５有限バンド幅アイアールフィルター（２５  ｆｉｎｉｔｅ−ｂａｎｄｗｉｄｔｈ  ＩＲ  
ｆｉｌｔｅｒｓ）に依るもの（円付き波線）と、の両者である。特にその図は、１ｍｇ／ｄＬの濃度レベルと、１μｍの路長での、マンニトール（図１３Ａ）、デキストラン（図１３Ｂ）、ｎ−アセチルＬシステイン（図１３Ｃ）、そしてプロカインアミド（図１３Ｄ）を有するブドウ糖の比較を示す。図１３Ａ−１３Ｄで水平軸は７μｍから１０μｍに及ぶマイクロメートル（μｍ）での波長の単位であり、垂直軸は任意の単位を有する。
【０１３７】
フィルターを使って得られたデータの中央波長は各波線カーブに沿う円により図１３Ａ、１３Ｂ，１３Ｃそして１３Ｄで示され、マイクロメートルでの下記波長、すなわち、７．０８２，７．１５８，７．２４１，７．３３１，７．４２４，７．５１３，７．６０５，７．７０４，７．８００，７．９０５，８．０１９，８．１５０，８．２７１，８．５９８，８．７１８，８．８３４，８．９６９，９．０９９，９．２１７，９．３４６，９．４６１，９．５７９，９．７１８，９．８６２，そして９．９９０に対応する。スペクトルの特徴に関するフィルターのバンド幅の影響は、実線の曲線上のスペクトルの特徴のシャープさの低下と、波線の曲線上のシャープな特徴が比較的欠けたこととして、図１３Ａ−１３Ｄで見られる。
【０１３８】
図１４は３人のドナーから取られた６つの血液サンプルについての血漿スペクトルのグラフを７μｍから１０μｍの波長範囲について任意単位で示し、曲線上の印はその２５のフィルターの中央波長を示す。該６つの血液サンプルは、この例のタイプ−Ｂのインターフェレントである、マンニトール、デキストラン、ｎ−アセチルＬシステイン、そしてプロカインアミドを何等含まず、かくしてサンプル母集団である。３人のドナー（ｄｏｎｏｒｓ）（ドナーＡ、Ｂ、そしてＣと示される）は異なる時に血液を提供し、ワイエスアイバイオケミストリーアナライザー（ＹＳＩ  Ｂｉｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ  Ａｎａｌｙｚｅｒ）｛ワイエスアイ社、イエロースプリングス、オーエイチ（ＹＳＩ  Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ，  Ｙｅｌｌｏｗ  Ｓｐｒｉｎｇｓ，  ＯＨ）｝を使って測定時、ｍｇ／ｄＬでグラフ説明に示される種々の血糖値レベルに帰着した。各スペクトルをサンプルする直前に同じセル内の塩水の基準走査のスペクトルの解析により３６．３μｍと推定されたこれらのサンプルの路長が、これらの測定値を正規化するため使われた。この量は提供された校正ベクトルの計算で考慮され、他の機器から得られたスペクトルへのこれらのベクトルの適用は、正当な結果を得るために同様な路長推定と正規化過程を求めるであろう。
【０１３９】
次に、この例の各タイプ−Ｂのインターフェレントのランダムな量が、例えば、インターフェレント拡張スペクトルを構成する混合物を作るためにそのスペクトルに付加される。該サンプル母集団スペクトルの各々が付加された１つのインターフェレントのランダムな量と、表３に示す様に、組み合わされたが、該表はインデックス番号Ｎ、ドナー、ブドウ糖濃度｛ジーエルユー（ＧＬＵ）｝、インターフェレント濃度［コンク（アイエフ）｛ｃｏｎｃ（ＩＦ）｝］、そしてインターフェレント、を５４スペクトルの各々について列挙する。表３の条件は、該４つのインターフェレントの各々の２つのレベルと組み合わされた６つの血漿スペクトルの各々を有する、組み合わせスペクトルを形成するため使われた。
【０１４０】
【表３】
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【０１４１】
【表４】
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【０１４２】
【表５】
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【０１４３】
図１５Ａ、１５Ｂ、１５Ｃ、そして１５Ｄは表３の条件から形成されたスペクトルを有する。特に、該図は、１ｍｇ／ｄＬの濃度レベルと、１μｍの路長で、マンニトール（図１５Ａ）、デキストラン（図１５Ｂ）、ｎ−アセチルＬシステイン（図１５Ｃ）、そしてプロカインアミド（図１５Ｄ）のランダム量を有する６つのサンプルのサンプル母集団のスペクトルを示す。
【０１４４】
次に、図１５Ａ−１５Ｄのスペクトルを使って校正ベクトルが発生されたが、事実上はブロック４２０の過程を再生した。この例の次の過程は、水無しのスペクトルを作るために、該サンプル内にある水のスペクトルの引き算（ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｗａｔｅｒ）である。上記論議の様に、ここで開示される或る方法は、サンプル母集団及び測定サンプルの両者にあるインターフェレントの存在中の被検体濃度の推定を提供し、サンプル母集団及び被測定サンプル（タイプ−Ａのインターフェレント）内にあるインターフェレントについてのスペクトルを除去する必要はない。そのスペクトルから水を除去する過程はかくして開示された方法の代わりの実施例となる。
【０１４５】
水の無いスペクトル用として、マンニトール（図１６Ａ）、デキストラン（図１６Ｂ）、ｎ−アセチルＬシステイン（図１６Ｃ）、そしてプロカインアミド（図１６Ｄ）についての校正ベクトルが図１６Ａ−１６Ｄで示される。特に、図１６Ａ−１６Ｄの各１つはインターフェレントの存在下でトレーニングにより得られた校正ベクトルを、クリーンな血漿スペクトルのみに関するトレーニングにより得られた校正ベクトルと比較する。該校正ベクトルは、基準スペクトルの処理で使われるフィルター用の（路長正規化された）スペクトル吸収値を表すベクトルとのその内積（ｄｏｔ−ｐｒｏｄｕｃｔ）を計算することにより使われる。大きな値（正か負かどちらかで）は対応するスペクトル吸光度がブドウ糖に存在に敏感な波長を典型的に表し、一方小さな値は一般に、該スペクトル吸光度がブドウ糖の存在に鈍感な波長を表す。干渉する物質の存在下では、この対応は透明さが幾分少なく、ブドウ糖の存在をマスクする干渉物質の傾向により修正される。
【０１４６】
２つのインターフェレント、ｎ−アセチルＬシステイン及びプロカインアミドの影響を最小化するため得られる校正ベクトルの、純血漿用に得られるそれとの、類似性は、これら２つのインターフェレントが、スペクトル的に、該ブドウ糖スペクトルと極めて特異であり、デキストラン及びマンニトールの影響を最小化する校正ベクトルと純血漿用に得られる校正と、の間の大きな差は、これらの物質のスペクトルとブドウ糖のそれとの間の高度の類似性を逆に表している事実の反映である。該干渉するスペクトルがブドウ糖スペクトルに類似する場合について（すなわち、マンニトール及びデキストラン）、校正ベクトルに最大の変化がある。該干渉するスペクトルが該ブドウ糖スペクトルと異なる場合について（すなわち、ｎ−アセチルＬシステイン及びプロカインアミド）、インターフェレントを伴い及び伴わず得られる校正ベクトル間の差を検出することは難しい。
【０１４７】
論じられた方法の過程は１実施例では、適当な記憶装置（ｓｔｏｒａｇｅ）に記憶されたインストラクション｛コードセグメント（ｃｏｄｅ  ｓｅｇｍｅｎｔｓ）｝を実行する
処理システム（すなわち、コンピュータ）の適当なプロセサー（複数を含む）により行われる。該開示された方法と装置が何等特定の実施法又はプログラミング技術に限定されず、該方法と装置がここで開示された機能を実施するどんな適当な技術を使って実施されてもよいことは理解されよう。該方法と装置は何等特定のプログラミング言語又はオペレーティングシステム（ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ）に限定されない。加えて、有線又は無線通信により通信する該装置の種々の部品は１つのハウジング内に又は多数ハウジング内に含まれてもよい。
【０１４８】
更に、該方法で使われる該インターフェレント、被検体又は母集団データは必要な時に更新、変更、除去又は他の仕方で修正されてもよい。かくして、例えば、該方法にアクセス可能なインターフェレントのスペクトル情報及び／又は濃度は該方法を実施するプログラムのデータベースを更新又は変更することにより更新又は変更されてもよい。該更新は新しいコンピュータ読み出し可能な媒体を提供することにより又はコンピュータネットワーク上で行われてもよい。該方法又は装置に行われてもよい他の変更は追加的被検体の付加又は母集団スペクトル情報の変更を含むが、それらに限定されない。
【０１４９】
ここで説明された方法の各々の１実施例は、処理システム、例えば、１つ以上のプロセサーと埋め込まれたシステムの部分であるメモリー、にアクセス可能な及び／又はそれにより実行可能なコンピュータプログラムを含む。かくして、当業者により評価される様に、開示された発明の実施例は、方法、専用装置（ｓｐｅｃｉａｌ  ｐｕｒｐｏｓｅ  ａｐｐａｒａｔｕｓ）の様な装置、データ処理システムの様な装置、キャリア媒体、例えば、コンピュータプログラム製品（ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｐｒｏｇｒａｍ  ｐｒｏｄｕｃｔ）として具体化されてもよい。該キャリア媒体は１つの方法を実施するよう処理システムを制御するための１つ以上のコンピュータ読み出し可能なコードセグメント（）を担う。従って、開示された発明の種々の１つは、方法、全体的なハードウエア実施例、全体的なソフトウエア実施例又はソフトウエア及びハードウエアの側面を組み合わせる実施例、の形を取ってもよい。更に、開示された方法（測定値解析、インターフェレント決定、及び／又は校正定数発生、の開示された方法を含むがそれに限定されない）の何れかの１つ以上は１つ以上のコンピュータ読み出し可能なコードセグメント又はキャリア媒体上のデータコンパイレーションとして記憶されてもよい。ディスケット又はハードディスクの様な磁気記憶デバイス、メモリーカートリッジ、モジュール、カード又はチップ（単独で、又はより大きいデバイス内に設置されて）、又はＣＤ又はＤＶＤの様な光学的記憶デバイス、を含む何等かの適当なコンピュータ読み出し可能なキャリア媒体が使われてもよい。
【０１５０】
この明細書を通して”１実施例（ｏｎｅ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ）”又は”実施例（ａｎ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ）”の言及（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）は該実施例に関連して説明された特定の特徴、構造又は特性が少なくとも１つの実施例に含まれることを意味する。かくして、この明細書を通して種々の場所で、”１実施例で”又は”実施例で”の句の出現は必ずしも全てで同じ実施例を言及してはいない。更に、当業者にはこの開示から明らかな様に、特定の特徴、構造又は特性は何等かの適当な仕方で１つ以上の実施例で組み合わされてもよい。
【０１５１】
同様に、例示的実施例の上記説明では、該開示をスムーズにして、１つ以上の種々の発明の側面の理解に役立つ目的で、時には本発明の種々の特徴は１つの実施例、図、又はその説明に一緒にグループ化されることは評価されるべきである。しかしながら、この開示の方法はどんな請求項もその請求項に明示的に詳述されたより多くの特徴を要求する意図の反映と解釈されるべきでない。寧ろ、付記請求項が反映する様に、発明の側面は、何等かの１つの前記開示実施例の全てより少ない特徴の組み合わせの中にある。かくして、各請求項は別々の実施例として自立しながら、詳細説明に伴う請求項はここではこの詳細説明に明示的に組み込まれている。
【０１５２】
被検体検出システム、サンプル要素、被検体濃度計算用のアルゴリズムと方法、そして他の関連装置と方法に関する更に進んだ情報は特許文献４，５，６，７そして８で見出される。上記出版物の各々の全内容はここでの引用によりここに組み入れられ、本明細書の部分となる。
【０１５３】
多数の出願、出版及び外部の文書が引用によりここに組み入れられる。該組み入れられた文書の何れかの中での本明細書の本体文書及び陳述での陳述間の何等かの撞着又は矛盾は本体文書内の陳述を顧慮して解決されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【０１５４】
【図１】血液サンプル中にある種々の成分の吸収スペクトルを図解するグラフである。
【図２】サンプル母集団血液及びブドウ糖濃度に対する、図１に指示した追加成分を有する血液の吸収スペクトルの変化、を図解するグラフであり、水による寄与分は該スペクトルから数値的に引き算されている。
【図３】被検体測定システムの１実施例である。
【図４】あり得るインターフェレントの存在内で被検体の濃度を決定する分析方法の第１の実施例である。
【図５】図４の第１実施例で使うためにサンプル内のインターフェレントを識別する方法の１実施例である。
【図６Ａ−６Ｂ】図６Ａは図５の方法の１実施例を図解するグラフであり、図６Ｂは図５の方法を更に図解するグラフである。
【図７】図４の第１実施例で使用するためにサンプル内のあり得るインターフェレントを識別するためのモデルを発生する方法の１実施例である。
【図８】ランダムにスケール合わせされたインターフェレントスペクトルを発生する方法の１実施例の略図である。
【図９】図８の実施例で使用するためのインターフェレント濃度の分布の１実施例である。
【図１０】組み合わせインターフェレントスペクトルを発生する方法の１実施例の略図である。
【図１１】インターフェレントで拡張されたスペクトルデータベースを発生する方法の１実施例の略図である。
【図１２】ブドウ糖推定の誤差へのインターフェレントの影響を図解するグラフである。
【図１３Ａ−１３Ｄ】各々は、２つの異なる技術、すなわち、１ｃｍ−１の補間解像度を有するフーリエ変換赤外線（Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ  Ｉｎｆｒａｒｅｄ）｛エフテーアイアール（ＦＴＩＲ）｝スペクトロメーター（３角形を有する実線）と、７．０８μｍに於ける１４０ｎｍから１０μｍに於ける２７９ｎｍまで変わるバンド幅に対応するガウシアンプロファイル（Ｇａｕｓｓｉａｎ  ｐｒｏｆｉｌｅ）と２８ｃｍ−１の全幅半最大（ｆｕｌｌ−ｗｉｄｔｈ  ｈａｌｆ−ｍａｘｉｍｕｍ）｛エフダブリューエイチエム（ＦＷＨＭ）｝バンド幅を有する２５の有限バンド幅アイアール（ＩＲ）フイルター（円形を有する波線）と、を使って取られた種々のインターフェレントを有するブドウ糖の吸収スペクトルの比較を示すグラフである。該図は、１ｍｇ／ｄＬの濃度レベルと１ｍの路長に於ける、マンニトール（図１３Ａ）、デキストラン（図１３Ｂ）、ｎ−アセチルＬシステイン（図１３Ｃ）、そしてプロカインアミド（図１３Ｄ）を伴うブドウ糖の比較を示す。
【図１４】７μｍから１０μｍまでの波長範囲について任意単位の３人のドナーから取られた６つの血液サンプルの血液プラズマスペクトルのグラフであり、曲線上の記号は２５フイルターの中央波長を示す。
【図１５Ａ−１５Ｄ】１ｍｇ／ｄＬの濃度レベル、１μｍの路長で、マンニトール（図１５Ａ）、デキストラン（図１５Ｂ）、ｎ−アセチルＬシステイン（図１５Ｃ）、そしてプロカインアミド（図１５Ｄ）のランダムな量を有する６サンプルのサンプル母集団のスペクトルである。
【図１６Ａ−１６Ｄ】水の無いスペクトルについて、マンニトール（図１６Ａ）、デキストラン（図１６Ｂ）、ｎ−アセチルＬシステイン（図１６Ｃ）、そしてプロカインアミド（図１６Ｄ）に関しインターフェレントの存在下でのトレーニングにより得られた校正ベクトルを、クリーンな血漿スペクトル上でのトレーニングにより得られた校正ベクトルと、比較するグラフである。
【図１７】流体ハンドリングシステムの略図である。
【図１８】サンプリング装置の第１の実施例の略図である。
【図１９】サンプリング装置の実施例の詳細を示す略図である。
【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６Ｂ】
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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１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図６Ａ】
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【図１２】
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【図１３Ａ−１３Ｄ】
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【図１４】
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【図１５Ａ−１５Ｄ】
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【図１６Ａ−１６Ｄ】
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【国際調査報告】
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