(57)【要約】  任意の数の物質からなる混合物中の物質の濃度を決定するスペクトル方法は複数のピクセルを有する化学画像により定義される（５２０）。この方法は混合物のｎ個の物質のそれぞれに対するスペクトルを提供すること（５３０）、複数のピクセルの１つに対するスペクトルを取得すること、各物質に対するスペクトルおよびピクセルに対するスペクトルの関数として混合物の各物質の複数の推定濃度を計算すること、混合物のこの個数の物質のそれぞれのスペクトルの関数として複数の推定濃度のそれぞれに対する偏差値を計算すること、および混合物の各物質の最可能濃度として最小偏差係数を有する推定濃度を選択すること（５５０）の各ステップを含む。
2008536144.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画素を有する化学画像により定義されるｎ個の物質の混合物中の物質の濃度を決定する方法であって、
（ａ）前記混合物中の前記ｎ個の物質のそれぞれに対してスペクトルを提供することと、
（ｂ）前記複数の画素の１つに対してスペクトルを取得し、この前記スペクトルは強度および波長の関数として前記画素を定義することと、
（ｃ）各物質に対する前記スペクトルおよび前記画素のスペクトルの関数として前記混合物中の各物質に対する推定濃度を計算することと、
（ｄ）各物質に対する前記推定濃度および前記画素のスペクトルの関数として各物質に対して推定される純スペクトルを計算することと、
（ｅ）前記推定された純スペクトルおよびステップ（ｂ）において提供される前記スペクトルの関数として偏差値を計算することと、
（ｆ）ｍ個の偏差値を決定するために、ｎ個の物質の様々な組み合わせで２ｎ−１回、ステップ（ｃ）−（ｅ）を繰返すことと、
（ｇ）前記混合物中の各物質の最可能濃度としてｍ個の偏差値の中から最小の偏差値を選択することと、を備える方法。
【請求項２】
前記画像内の少なくとも１つの他の画素に対してステップ（ａ）−（ｇ）を繰返すことをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記物質は本質的に純粋な構成要素である、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記物質は少なくとも２つの構成要素の組み合わせである、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記混合物中の前記ｎ個の物質のそれぞれに対してスペクトルを提供する前記ステップは、強度および波長の関数として各物質を定義することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記混合物中の前記ｎ個の物質のそれぞれに対してスペクトルを提供する前記ステップは、強度および波数の関数として各物質を定義することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記複数のピクセルの１つに対するスペクトルを取得する前記ステップは、各画素に関連する複数のフレームを識別することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
各フレームに対する強度および波数間の関係を定義することをさらに備える、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
複数の画素を有する化学画像により定義されるｎ個の物質の混合物中の物質の濃度を決定する方法であって、
（ｉ）前記混合物中のｎ個の物質のそれぞれに対してスペクトルを提供することと、
（ｉｉ）前記複数の画素の１つに対してスペクトルを取得することと、
（ｉｉｉ）各物質に対する前記スペクトルおよび前記画素のスペクトルの関数として前記混合物中の各物質に対する複数の推定濃度を計算することと、
（ｉｖ）前記推定濃度およびｎ個の物質のそれぞれに対する前記スペクトルの関数として前記複数の推定濃度のそれぞれに対する偏差値を計算することと、
（ｖ）前記混合物中の各物質の最可能濃度として最小の偏差値を備える前記推定濃度を選択することと、を備える方法。
【請求項１０】
前記画像内の少なくとも１つの他の画素に対して、（ｖｉ）がステップ（ｉｉｉ）−（ｖ）を繰返すことをさらに備える、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
複数の推定濃度を計算する前記ステップ、はｍ個の推定濃度を決定するために可能な濃度の組み合わせを２ｎ−１計算することをさらに備える、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記物質は本質的に純粋な構成要素である、請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
前記物質は少なくとも２つの構成要素の組み合わせである、請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
前記混合物中の前記ｎ個の物質のそれぞれに対してスペクトルを提供する前記ステップは、強度および波長の関数として各物質を定義することをさらに備える、請求項９に記載の方法。
【請求項１５】
前記混合物中の前記ｎ個の物質のそれぞれに対してスペクトルを提供する前記ステップは、強度および波数の関数として各物質を定義することをさらに備える、請求項９に記載の方法。
【請求項１６】
前記複数のピクセルの１つに対するスペクトルを取得する前記ステップは、各画素に関連する複数のフレームを識別することをさらに備える、請求項９に記載の方法。
【請求項１７】
前記フレームに対する強度および波長または波数間の関係を定義することをさらに備える、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
偏差係数を計算する前記ステップはさらに、
（ａ）前記推定濃度を使用して前記混合物の前記ｎ個の物質のそれぞれに対する推定スペクトルを計算することと、
（ｂ）前記混合物の前記ｎ個の物質のそれぞれに対する前記推定スペクトルとステップ（ｉ）で定義される各物質に対する前記対応する実際のスペクトルとを比較して、前記偏差値を決定することと、を備える、請求項９に記載の方法。
【請求項１９】
ｍ個の偏差値を決定するために、２ｎ−１回ステップ（ａ）および（ｂ）を繰返すことをさらに備える、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
複数の画素を有する化学画像により定義されるｎ個の物質の混合物中の物質濃度を決定する装置であって、前記装置はホストコンピュータにおいて使用されるプロセッサを備え、前記プロセッサは、
（ｉ）前記混合物中の前記ｎ個の物質のそれぞれに対してスペクトルを提供することと、
（ｉｉ）前記複数の画素の１つに対してスペクトルを取得することと、
（ｉｉｉ）各物質に対する前記スペクトルおよび画素に対する前記スペクトルの関数として前記混合物中の各物質に対する複数の推定濃度を計算することと、
（ｉｖ）前記ｎ個の物質のそれぞれに対する前記スペクトルの関数として前記複数の推定濃度のそれぞれに対する偏差値を計算することと、
（ｖ）前記混合物中の各物質の最可能濃度として最小の偏差値を備える前記推定濃度を選択することと、に関する命令を用いてプログラム化されている、装置。
【請求項２１】
前記プロセッサは、前記画像における少なくとも１つの他の画素に対して、ステップ（ｖｉ）が（ｉｉｉ）−（ｖ）を繰返す命令を用いてさらにプログラム化されている、請求項２０に記載の装置。
【請求項２２】
複数の推定濃度を計算する前記命令はｍ個の推定濃度を決定するために、予測される濃度の組み合わせを２ｎ−１計算することをさらに備える、請求項２０に記載の装置。
【請求項２３】
前記物質は基本的に純粋な構成要素である、請求項２０に記載の装置。
【請求項２４】
前記物質は少なくとも２つの構成要素の組み合わせである、請求項２０に記載の装置。
【請求項２５】
前記混合物中の前記ｎ個の物質のそれぞれに対してスペクトルを提供する前記命令は、強度および波長の関数として各物質を定義することをさらに備える、請求項２０に記載の装置。
【請求項２６】
前記混合物中の前記ｎ個の物質のそれぞれに対してスペクトルを提供する前記命令は、強度および波数の関数として各物質を定義することをさらに備える、請求項２０に記載の装置。
【請求項２７】
前記複数のピクセルの１つに対するスペクトルを取得する前記命令は、各画素に関連する複数のフレームを識別することをさらに備える、請求項２０に記載の装置。
【請求項２８】
前記フレームに対して、強度と波長または波数の１つとの間の関係を定義することをさらに備える、請求項２７に記載の装置。
【請求項２９】
偏差値を計算する前記命令は、さらに
（ａ）前記推定濃度を用いて前記混合物の前記ｎ個の物質のそれぞれに対する推定スペクトルを計算することと、
（ｂ）ステップ（ｉ）で定義される各物質に対する前記対応する実際のスペクトルと前記混合物の前記ｎ個の物質のそれぞれに対する前記推定スペクトルとを比較することにより、前記偏差値を決定することと、
を備える、請求項２０に記載の装置。
【請求項３０】
ｍ個の偏差値を決定するために、２ｎ−１回ステップ（ａ）および（ｂ）を繰返すことをさらに備える、請求項２９に記載の装置。
【請求項３１】
複数の画素を有する化学画像により定義される物質の混合物中の物質の百分率分布を決定するシステムであって、このシステムは前記混合物中の各物質のスペクトルを格納するデータベースと前記データベースと通信するプロセッサとを備え、前記プロセッサは、
（ｉ）前記混合物中の前記ｎ個の物質のそれぞれに対してスペクトルを検索することと、
（ｉｉ）前記複数の画素の１つに対してスペクトルを取得することと、
（ｉｉｉ）前記画素のスペクトルおよび各物質に対する前記スペクトルの関数として前記混合物中の各物質の複数の推定濃度を計算することと、
（ｉｖ）前記複数の推定濃度のそれぞれに対応する偏差値を計算することと、
（ｖ）前記混合物中の各物質の前記百分率分布を表すために前記偏差値から最可能濃度を選択することと、に関する命令を用いてプログラム化されているシステム。
【請求項３２】
前記プロセッサは、前記画像内の少なくとも１つの他の画素に対して、（ｖｉ）がステップ（ｉｉｉ）−（ｖ）を繰返す、命令を用いてさらにプログラム化されている、請求項３１に記載のシステム。
【請求項３３】
複数の推定濃度を計算する前記命令は、可能な濃度の組み合わせを２ｎ−１計算することによりｍ個の推定濃度を決定することをさらに備える、請求項３１に記載のシステム。
【請求項３４】
前記物質は本質的に純粋な構成要素である、請求項３１に記載のシステム。
【請求項３５】
前記物質は少なくとも２つの構成要素の組み合わせである、請求項３１に記載のシステム。
【請求項３６】
前記混合物中の前記ｎ個の物質のそれぞれに対してスペクトルを提供する前記命令は、強度および波長の関数として各物質を定義することをさらに備える、請求項３１に記載のシステム。
【請求項３７】
前記混合物中の前記ｎ個の物質のそれぞれに対してスペクトルを提供する前記命令は、強度および波数の関数として各物質を定義することをさらに備える、請求項３１に記載のシステム。
【請求項３８】
前記複数のピクセルの１つに対するスペクトルを取得する前記命令は、各画素に関連付けられる複数のフレームを識別することをさらに備える、請求項３１に記載のシステム。
【請求項３９】
前記フレームに対する強度と波長または波数の１つとの間の関係を定義することをさらに備える、請求項３８に記載のシステム。
【請求項４０】
偏差値を計算する前記命令は、さらに、
（ａ）前記推定濃度を用いて前記混合物の前記ｎ個の物質のそれぞれに対する推定スペクトルを計算することと、
（ｂ）前記混合物の前記ｎ個の物質のそれぞれに対する前記推定スペクトルとステップ（ｉ）で定義される各物質に対する前記対応する実際のスペクトルとを比較して、前記偏差値を決定することと、
を備える、請求項３１に記載のシステム。
【請求項４１】
ｍ個の偏差値を決定するために、２ｎ−１回ステップ（ａ）、（ｂ）を繰返すことをさらに備える、請求項４０に記載のシステム。
【請求項４２】
複数画素の化学画像により定義される物質の混合物中の物質の百分率分布を決定するシステムであって、このシステムは前記混合物中の各物質のスペクトルを格納するデータベースと前記データベースと通信するプロセッサとを備え、前記プロセッサは、
（ａ）前記混合物中の前記ｎ個の物質のそれぞれに対してスペクトルを提供することと、
（ｂ）前記複数の画素の１つに対してスペクトルを取得することと、
（ｃ）前記画素のスペクトルおよび物質のスペクトルの関数として前記混合物中の各物質に対する推定濃度を計算することと、
（ｄ）各物質に対する前記推定濃度および前記画素のスペクトルの関数として各物質に対する推定される純スペクトルを計算することと、
（ｅ）前記推定される純スペクトルおよび前記純スペクトルの関数として偏差値を計算することと、
（ｆ）ｍ個の偏差値を決定するために、ｎ個の物質の様々な組み合わせで２ｎ−１回、ステップ（ｃ）−（ｅ）を繰返すことと、
（ｇ）ｍ個の偏差値の中から対応する最可能濃度を選択することと、
に関する命令を用いてプログラム化されているシステム。
【請求項４３】
前記画像内の少なくとも１つの他の画素に対してステップ（ａ）−（ｇ）を繰返すことをさらに備える、請求項４２に記載のシステム。
【請求項４４】
前記物質は基本的に純粋な構成要素である、請求項４２に記載のシステム。
【請求項４５】
前記物質は少なくとも２つの構成要素の組み合わせである、請求項４２に記載のシステム。
【請求項４６】
前記混合物中の前記ｎ個の物質のそれぞれに対してスペクトルを提供する前記命令は、強度および波長の関数として各物質を定義することをさらに備える、請求項４２に記載のシステム。
【請求項４７】
前記混合物中の前記ｎ個の物質のそれぞれに対してスペクトルを提供する前記命令は、強度および波数の関数として各物質を定義することをさらに備える、請求項４２に記載のシステム。
【請求項４８】
前記複数のピクセルの１つに対するスペクトルを取得する前記命令は、各画素に関連する複数のフレームを識別することをさらに備える、請求項４２に記載のシステム。
【請求項４９】
各フレームに対する強度および波長間の関係を定義することをさらに備える、請求項４８に記載のシステム。
【請求項５０】
複数の画素を有する化学画像により定義されるｎ個の物質の混合物中の物質の濃度を決定する方法を実施するプロセッサにより実行される複数の実行可能な命令を格納している機械可読媒体であって、前記方法は、
（ａ）前記混合物中の前記ｎ個の物質のそれぞれに対してスペクトルを提供することと、
（ｂ）前記複数の画素の１つに対してスペクトルを取得することと、
（ｃ）前記画素のスペクトルおよび物質のスペクトルの関数として前記混合物中の各物質に対する推定濃度を計算することと、
（ｄ）各物質に対する前記推定濃度および前記画素のスペクトルの関数として各物質に対する推定される純スペクトルを計算することと、
（ｅ）前記推定された純スペクトルおよび前記純スペクトルから偏差値を計算することと、
（ｆ）ｍ個の偏差値を決定するために、ｎ個の物質の様々な組み合わせで２ｎ−１回、ステップ（ｃ）−（ｅ）を繰返すことと、
（ｇ）ｍ個の偏差値の中から最小の偏差値に対応する最可能濃度を選択することと、
を備える機械可読媒体。
【請求項５１】
前記画像内の少なくとも１つの他の画素に対してステップ（ａ）−（ｇ）を繰返すことをさらに備える、請求項５０に記載の機械可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願）
本開示は２００４年３月２９日出願の特許出願番号第１０／８１２，２３３号に関し、この明細書の全内容は、背景情報として本明細書に引用されたものとする。
【背景技術】
【０００２】
特に毒素／病原体が他の物質と意図的にまたは不注意で混合される場合、高度な信頼性を備えて、毒性物質または病原体を迅速および正確に識別することがますます重要および急務になっている。大気などの管理されていない環境では、人間、植物および動物からの広範な種類の浮遊の有機粒子が自然に発生する。多くのこれらの自然に発生する有機粒子は、遺伝子レベルでさえいくつかの毒素および病原体と同様に出現する。これらの有機粒子と毒素／病原体を区別できることが重要である。
【０００３】
毒素および／または病原体が危害または損傷を与えるために意図的に使用される場合には、通常、それらの素性を隠すためにいわゆる「マスキング剤」と混合される。これらのマスキング剤は、様々な検出方法および装置を騙すことにより、混合される毒素／病原体を見落とすまたは区別できないようにするために使用される。これは、毒素および／または感染性病原菌の悪意のある使用が全国の空気、水および／または食料の供給を破壊する場合、自国の保安に対して繰返し発生する問題である。さらに、特定のビジネスおよび産業もまた、混合物および物質の構成要素の迅速および正確な識別によって利益を得ることができる。思い浮かぶこのような産業は製薬業であり、混合物の組成の識別が処方箋の変更および処方箋がない薬品を防止することに役立つ。
【０００４】
混合物中に含まれる物質および有機物質を識別する１つの公知の方法は、混合物を通過する照射光または透過する散乱光の波長または周波数の関数として、所定の混合物の各構成要素の吸光率、透過率、反射率または放射量を測定することである。これはもちろん、混合物がそれの構成要素の部分に分離可能であることが要求される。波長または周波数の関数としてのこのような測定は、一般にスペクトルと称される、グラフを生成する。所定の混合物、物質または物体の構成要素のスペクトル、すなわちサンプルスペクトルは、このサンプルスペクトルを、公知の要素または物質のセットに対して個別に収集される参照スペクトルのセットと比較することにより識別できる。参照スペクトルのセットは通常、スペクトルライブラリと称され、スペクトルライブラリとサンプルスペクトルの比較のプロセスは一般に、スペクトルライブラリサーチと呼ばれる。スペクトルライブラリサーチは、長年論文中に記載されてきており、今日では広範に使用されている。赤外線（波長は約７５０ｎｍ〜１００μｍ）、ラマン、蛍光または近赤外線（波長は約７５０ｎｍ〜２５００ｎｍ）透過は、これらの分光分析技術が一般に生成する詳細な特徴の豊富なセットのため、多くの物質を識別するのに十分適している。上記で定義された分光分析技術は、様々な純粋な構成要素の豊富なフィンガープリントを作成し、スペクトルライブラリサーチによりそれの成分部分に分離可能である混合物中の構成要素を識別するために現在使用されている。
【０００５】
従来のライブラリサーチは一般に、混合物の組成を決定さえできない。これらはユーザが（まったく未知の）純粋なターゲットスペクトルを有する場合使用され、ライブラリを検索して未知の化合物を識別しようとする。
【発明の開示】
【０００６】
一実施形態では、本開示は、複数の画素を有する化学画像により定義されるｎ個の物質の混合物中の物質濃度を決定するための方法に関し、この方法は、（ａ）混合物中のｎ個の物質のそれぞれに対してスペクトルを提供することと、（ｂ）複数の画素の１つに対してスペクトルを取得する（スペクトルは強度および波長の関数として画素を定義する）ことと、（ｃ）各物質に対するスペクトルおよび画素のスペクトルの関数として混合物中の各物質に対して推定濃度を計算することと、（ｄ）各物質に対する推定濃度および画素のスペクトルの関数として各物質に対して推定される純スペクトルを計算することと、（ｅ）推定される純スペクトルおよびステップ（ｂ）において提供されるスペクトルの関数として偏差値を計算することと、（ｆ）ｍ個の偏差値を決定するためにｎ個の物質の様々な組み合わせで２ｎ−１回、ステップ（ｃ）−（ｅ）を繰返すことと、（ｇ）混合物中の各物質の最可能濃度としてｍ個の偏差値の中から最低の偏差値を選択することと、を備える。
【０００７】
別の実施形態では、本開示は複数の画素を有する化学画像により定義されるｎ個の物質の混合物中の物質濃度を決定するための方法に関し、この方法は、（ｉ）混合物中のｎ個の物質のそれぞれに対してスペクトルを提供することと、（ｉｉ）複数の画素の１つに対してスペクトルを取得することと、（ｉｉｉ）各物質に対するスペクトルおよび画素のスペクトルの関数として混合物中の各物質に対する複数の推定濃度を計算することと、（ｉｖ）推定濃度およびｎ個の物質のそれぞれに対するスペクトルの関数として複数の推定濃度のそれぞれに対する偏差値を計算することと、（ｖ）混合物中の各物質の最可能濃度として最低の偏差値を備える推定濃度を選択することと、を備える。
【０００８】
さらに別の実施形態では、本開示は複数の画素を有する化学画像により定義されるｎ個の物質の混合物中の物質濃度を決定する装置に関し、この装置はホストコンピュータにおいて使用されるプロセッサを備え、このプロセッサは、（ｉ）混合物中のｎ個の物質のそれぞれに対してスペクトルを提供することと、（ｉｉ）複数の画素の１つに対してスペクトルを取得することと、（ｉｉｉ）各物質に対するスペクトルおよび画素に対するスペクトルの関数として混合物中の各物質に対する複数の推定濃度を計算することと、（ｉｖ）ｎ個の物質のそれぞれに対するスペクトルの関数として複数の推定濃度のそれぞれに対する偏差値を計算することと、（ｖ）混合物中の各物質の最可能濃度として最低の偏差値を備える推定濃度を選択することと、のための命令を用いてプログラム化される。
【０００９】
別の実施形態では、本開示は複数の画素を有する化学画像により定義される物質の百分率分布を決定するシステムに関し、このシステムは混合物中の各物質のスペクトルを格納するデータベースおよびデータベースと通信するプロセッサとを備え、このプロセッサは、（ｉ）混合物中のｎ個の物質のそれぞれに対するスペクトルを検索することと、（ｉｉ）複数の画素の１つに対してスペクトルを取得することと、（ｉｉｉ）画素のスペクトルおよび各物質に対するスペクトルの関数として混合物中の各物質に対する複数の推定濃度を計算することと、（ｉｖ）複数の推定濃度のそれぞれに対応する偏差値を計算することと、（ｖ）偏差値から最可能濃度を選択して、混合物中の各物質の百分率分布を表すことと、に関する命令を用いてプログラム化される。
【００１０】
別の実施形態では、本開示は複数の画素の化学画像により定義される物質の混合物中の物質の百分率分布を決定するシステムに関し、このシステムは混合物中の各物質のスペクトルを格納するデータベースおよびデータベースと通信するプロセッサを備え、このプロセッサは、（ａ）混合物中のｎ個の物質のそれぞれに対してスペクトルを提供することと、（ｂ）複数の画素の１つに対してスペクトルを取得することと、（ｃ）画素のスペクトルおよび物質のスペクトルの関数として混合物中の各物質に対する推定濃度を計算することと、（ｄ）各物質に対する推定濃度および画素のスペクトルの関数として各物質に対する推定される純スペクトルを計算することと、（ｅ）推定された純スペクトルおよび純スペクトルの関数として偏差値を計算することと、（ｆ）ｍ個の偏差値を決定するためにｎ個の物質の様々な組み合わせで２ｎ−１回、ステップ（ｃ）−（ｅ）を繰返すことと、（ｇ）ｍ個の偏差値の中から対応する最可能濃度を選択することと、に関する命令を用いてプログラム化される。
【００１１】
さらに別の実施形態では、本開示は複数の画素を有する化学画像により定義されるｎ個の物質の混合物中の物質の濃度を決定する方法を実施するプロセッサにより実行される複数の実行可能な命令を格納している、機械可読媒体に関し、前記方法は、（ａ）混合物中のｎ個の物質のそれぞれに対してスペクトルを提供することと、（ｂ）複数の画素の１つに対してスペクトルを取得することと、（ｃ）画素のスペクトルおよび物質のスペクトルの関数として混合物中の各物質に対する推定濃度を計算することと、（ｄ）各物質に対する推定濃度および画素のスペクトルの関数として各物質に対する推定される純スペクトルを計算することと、（ｅ）推定された純スペクトルおよび純スペクトルから偏差値を計算することと、（ｆ）ｍ個の偏差値を決定するためにｎ個の物質の様々な組み合わせで２ｎ−１回、ステップ（ｃ）−（ｅ）を繰返すことと、（ｇ）ｍ個の偏差値の中から対応する最低の最可能濃度を選択することと、を備える。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
図１Ａは３つの物質の混合物に対する例示的な化学画像である。詳細には、図１Ａは、アスピリン、カフェインおよびアセトアミノフェンを含む混合物の化学画像である。化学画像は、サンプルのポイントマッピングによりまたは広視野照射により得られる。図１Ｂは図１Ａにおける物質のそれぞれに対するスペクトルである。図１Ａから分かるとおり、化学画像は分析中のサンプルの３Ｄ表示である。化学画像は従来、様々な波長においてサンプルから収集されるスペクトルを表す各画素を用いて、多数のフレームを解明することにより得られる。言い換えると、化学画像は様々な波長における多くのスペクトルの集計から形成される。化学画像は従来、多数のピクセルを有するスクリーンディスプレイ上に表示される。したがって、各ピクセルはサンプルの小さなセグメントまたは一部を表す。
【００１３】
化学画像は複数のスペクトルを有する複数のフレームから集計されるため、画素は、画素の各フレームが強度と波長（または波数）との間の関係を表す場合、複数のフレームに分解できるということである。図２は画素に対する例示的なスペクトルを概略的に示している。図２から分かるとおり、画素のスペクトル表示は、サンプルのすべてのスペクトルに共通の波数における画素に対する強度と波数との関係を示す。
【００１４】
図３Ａ−３Ｄは白色の粉末として存在する一般的な物質のスペクトル表示である。詳細には、図３Ａは重曹のスペクトル表示である。図３Ｂはコーンスターチのスペクトル表示である。図３Ｃは微結晶性セルロースのスペクトル表示であり、図３Ｄは蔗糖のスペクトル表示である。他の物質のスペクトルは簡単に利用可能であり、ライブラリスペクトル中に収集できる。重曹、コーンスターチ、微結晶性セルロースおよび蔗糖の混合物は、略同一の均質性の白色粉末である。目視検査により成分を識別することはほぼ不可能である。
【００１５】
図４は複数の物質を含む物理的混合物のスペクトル表示である。混合物のスペクトルは、赤外線、ラマン、蛍光および近赤外技術を含む様々な分光分析技術を用いて収集できる。混合物のスペクトルならびにライブラリスペクトルは、混合物のサンプルおよび公知の要素／物質の化学組成に基づかないすべての信号および情報を除去するために修正されなければならない。このような異常性は、スペクトルの収集に利用される測定器に起因する、光学素子の透過性、検出器の応答性、およびいずれかの他の望ましくないサンプルの影響といった、様々な測定器の影響を含む。混合物のスペクトルおよびライブラリスペクトルは、任意の公知の様々な修正方法を使用して修正されて、測定器のアーチファクトを取り除かれることができる。しかし、修正されないスペクトルもまた、ここに開示されている原理から逸脱することなく使用できることは留意されるべきである。したがって、本開示の実施形態による随意のステップは、スペクトルから測定器に依存する誤りを取り除くことである。このステップは測定器の伝達関数を使用して実現できる。
【００１６】
図５は本開示の一実施形態によるフローチャートである。図５を参照すると、ステップ５１０では、サンプルの化学画像が得られる。サンプルは２つまたはそれ以上の物質の物理的混合物である。各物質は本質的に、純粋な構成要素または２つまたはそれ以上のこのような構成要素の組み合わせである。化学画像はサンプル全体の画像またはサンプルの一部の画像である。化学画像がサンプルの一部のみを示している場合、サンプル全体にわたる物質の分布をより良く評価するために複数の化学画像を提供することが望ましい。
【００１７】
ステップ５２０では、混合物中の各物質に対するスペクトルが提供される。純スペクトルは混合物の可能な成分の先験的な知識を有する作業者により提供される。代替として、様々な対象候補からのスペクトルが使用され、混合物の潜在的な存在を決定する。上述のとおり、様々な公知の物質および化合物のスペクトルは、電子的データベースまたはライブラリに格納できる。このようなデータベースは本開示の実施形態による装置と同じ場所に配置できる。代替として、データベースは、異なる場所にあってもよく、装置によるアクセスが可能なように構成できる。例えば、無線通信システムを使用して、データベースにアクセスし、該当するスペクトル情報を検索することができる。各物質に対するスペクトルはラマン強度および波数との相関関係を有ることもある。
【００１８】
ステップ５３０では、単一ピクセルに対するスペクトルが提供される。信号−画素スペクトルは化学画像から直接得られる（ステップ５１０参照）。図２に関して説明されたとおり、画素に対するスペクトルは、画素を形成する様々なフレームからの強度／波数（強度／波長に置き換えできる）の関係を集計することにより生成できる。他の方法もまたここに説明されている原理から逸脱することなく使用できる。
【００１９】
画素のスペクトルおよび純粋な物質スペクトルが提供されると、混合物の様々な物質の濃度が計算できる（ステップ５４０参照）。本開示の一実施形態では、このステップの実施は、各物質の濃度に対する最可能推定を得ることができる反復プロスである。別の実施形態によると、濃度は非反復推定として計算される。
【００２０】
本開示の一実施形態によれば、混合物の様々な物質の濃度は以下の式（１）を用いて計算できる。
データ＝（推定濃度 × 物質スペクトル）＋誤差項    （１）
【００２１】
式（１）の誤差項は、上述の光学測定器に関連するスペクトル誤差を識別し除去することを目的としている。当業者は、サンプルの化学画像化において使用される光学測定器に対する１つまたは複数の伝達関数を容易に識別できる。誤差項が除去されると、式（１）は以下の式（２）になる。
データ＝（推定濃度 × 物質スペクトル）  （２）
【００２２】
式（２）のデータ項は画素のスペクトル情報を表している。データ項は１×マトリクスとして表すことができる。物質のスペクトルは各物質に対する純スペクトルを表す。上述のとおり、純スペクトルはデータベースライブラリに格納され容易にアクセス可能である。物質スペクトルはマトリクスとして表すこともできる。データ項および物質のスペクトルに対して値が与えられると、式（２）を解いて、画素で表される各物質に対する推定濃度を決定できる。図６に関して説明されるとおり、推定濃度を決定するプロセスは随意に、推定濃度の様々な値を提供するために繰返される。一実施形態では、様々な濃度の推定が正確性のために評価され、それに応じて分類される。一実施形態では、最上位にランク付けされる推定濃度が推定濃度として選択される。
【００２３】
図５のステップ５５０では、ステップ５２０−５４０のプロセスが化学画像からの１つまたは複数の画素に対して繰返される。図５に開示されたプロセスステップは、化学画像内のピクセルの１つのみ、いくつかまたはすべてに対して繰り返される。化学画像（ステップ５１０）がサンプル全体の画像である場合には、図５の例示的なプロセスの実施はサンプル全体の濃度分布を提供する。他方では、化学画像がサンプルの一部のみを示すだけである場合には、サンプルの別の部分を表す画素に対して図５の例示的なプロセスを繰返すことが望ましい。
【００２４】
図６は本開示の別の実施形態によるフローチャートである。さらに詳細には、図６は本開示の一実施形態による推定濃度の正確性をランク付けする方法を示している（図５のステップ５４０を参照）。図６を参照すると、ステップ６１０は、混合物中のｎ個の物質のそれぞれに対する複数の推定濃度の１つを計算することを目的としている。ｎ個の物質の混合物に対して、２ｎ−１の様々な組み合わせの物質が存在する。例として、カフェイン、アスピリンおよびアセトアミノフェンの混合物は７つ（すなわち２３−１）の異なる構成要素の組み合わせを有する。その結果、例示的な実施形態では、ステップ６１０−６４０はこのような混合物に対して７回繰返される。推定濃度は例えば式（１）または（２）を使用して計算できる。
【００２５】
推定濃度の値の第１セットがステップ６１０で得られると、これらの値は推定される純粋な濃度を決定するために使用される。式（２）はこの計算を助けるために使用される。したがって、式のデータ成分は以前（すなわち、画素の強度／波数の関係を定義するマトリクス）と同一であり、ステップ６１０で得られた値を式の推定濃度部分に対して使用して、推定される純粋な濃度を計算することができる。式はマトリクスで演算するため、推定される純粋濃度は混合物中の物質のそれぞれに対する推定濃度を含む。
【００２６】
ステップ６３０では、推定される純粋濃度および公知の純粋濃度（例えばスペクトルライブラリからの）は、偏差値に達するように比較される。偏差値は推定値と公知の値の間の百分率偏差を表す。偏差値は別の参照のためにメモリテーブルに格納できる。ステップ６４０では、例示的な実施形態は、ｍ個の偏差値（ｍ＝２ｎ−１）を集計するために複数回数（２ｎ−１）にわたりプロセスステップ６１０−６３０を繰返すことを必要とする。ステップ６４０のサブルーチンは例示であり限定を意味しないことに留意すべきである。したがって、これらのステップは２、３またはｎ回繰返される。
【００２７】
いくつかの推定濃度の値が計算され、対応する偏差値が定義されると、その後偏差値は最可能値である推定濃度を識別するためにランク付けされる（ステップ６６０）。最可能濃度は画素により表される位置における混合物中の各物質の最も確度の高い濃度を示す。画像全体にわたる最可能濃度を決定するために、プロセスは化学画像内の他の画素すべてに対して繰り返される。
【００２８】
ここに開示されたプロセスステップはソフトウェアプログラムのサブルーチンに変形できる。したがって、本開示の実施形態は、混合物の様々な物質の可能な濃度を識別するために化学画像を使用するように構成されたソフトウェアに関する。別の実施形態では、プロセスステップはこれらのステップを実行するように適合されたプロセッサにプログラムできる。このようなプロセッサはホストコンピュータおよび他の周辺装置において使用して、様々な実施形態を実現できる。このような例示的な一実施形態では、プロセッサは図５および６において明確にされるステップを実行するようにプログラムできる。プロセッサは、１つまたは複数の化学画像を検索するようにおよびデータベースに格納されたスペクトルライブラリから各純粋な構成要素に対するスペクトルスペクトルを検索するように構成できる。
【００２９】
さらに別の実施形態では、プロセスステップは卓上または携帯用デバイス上で実行できる。デバイスは、サンプルから直接化学画像を取得し、開示された実施形態を実行して混合物中の各物質に対する濃度を決定するように構成できる。
【００３０】
本開示は例示の実施形態およびここで提供された特定のアルゴリズムを使用して説明してきたが、本開示の原理はこれに限定されず、修正形態および変更形態を含むことは理解されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１Ａ】３つの物質の混合物に対する例示的な化学画像である。
【図１Ｂ】図１Ａにおける物質のそれぞれに対するスペクトルである。
【図２】画素に対する例示的なスペクトルを概略的に示している。
【図３Ａ】重曹のスペクトル表示である。
【図３Ｂ】コーンスターチのスペクトル表示である。
【図３Ｃ】微結晶性セルロースのスペクトル表示である。
【図３Ｄ】蔗糖のスペクトル表示である。
【図４】複数の物質を含む物理的混合物のスペクトル表示である。
【図５】本開示の一実施形態によるフローチャートである。
【図６】本開示の別の実施形態によるフローチャートである。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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