(57)【要約】  バイオセンサデータ及び化学センサデータを検出し、分類するための方法及びシステムが、センサのアレイからフェッチされたデータを処理するステップを含む。統計分析されたセンサデータを取得するために、処理されたデータの統計分析が実行される。前記統計分析されたセンサデータに基づいて、センサのアレイから反応信号が生成されたかどうかが判定される。反応信号が生成されたと判定された場合、前記データを類別するために、センサのアレイから収集されたデータに対して数値的パターン認識が実行される。
2011505635.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサデータを検出し、分類するための方法であって、
センサのアレイから収集されたデータを処理するステップと、
統計分析されたセンサデータを取得するために、前記センサのアレイから収集された前記データの統計分析を実行するステップと、
前記統計分析されたセンサデータに基づいて、前記センサのアレイから反応信号が生成されたかどうかを判定するステップと、
反応信号が生成されたと判定された場合、前記データを類別するために、前記センサのアレイから収集された前記データに対して数値的パターン認識を実行するステップと
を含む方法。
【請求項２】
１又は複数の他のセンサからの浮遊微小粒子データを処理するステップをさらに含み、
統計分析を実行するステップが、センサのアレイから収集されたデータに対して実行され、前記浮遊微小粒子データに対しては実行されない、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
統計分析を実行するステップが、主成分分析統計モデルを使用することによって実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
数値的パターンを実行するステップが、
センサデータに対して干渉除去パターン分析を実行するサブステップと、
前記センサデータに対して生物学的マッチパターン分析を実行するサブステップと、
ＡＰＣデータに対して干渉除去パターン分析を実行するサブステップと、
前記センサデータに対して分類パターン分析を実行するサブステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
数値的パターンを実行するステップが、
センサデータに対して第１の干渉除去パターン分析を実行するサブステップと、
前記センサデータに対して生物学的マッチパターン分析を実行するサブステップと、
浮遊微小粒子データに対して第２の干渉除去パターン分析を実行するサブステップと、
３つの実行ステップの結果が所定の基準を満たす場合、前記センサデータに対して分類パターン分析を実行するサブステップと
を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
第１の干渉除去パターン分析を実行するステップが、統計的センサデータの組合せと統計分析されていない原センサデータとに対して実行される、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
センサデータを検出し、分類するためのシステムであって、
センサのアレイから出力されたデータを受け取り、それに対してデータ処理を実行するように構成されるデータ処理ユニットと、
統計分析されたセンサデータを取得するために、前記センサのアレイから収集され、前記データ処理ユニットによってデータ処理された前記データに対して統計分析を実行するように構成される統計分析ユニットであって、前記統計分析されたセンサデータに基づいて、前記センサのアレイから反応信号が生成されたかどうかを判定する統計分析ユニットと、
前記データを類別するために、前記センサのアレイから収集された前記データに対して数値的パターン認識を実行するように構成される数値的パターン認識ユニットと
を含むシステム。
【請求項８】
数値的パターン認識ユニットが、反応信号が生成されたと判定された場合にのみ、数値的パターン認識を実行する、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
１又は複数の他のセンサから出力された浮遊微小粒子データを受け取り、それに対してデータ処理を実行するように構成される第２のデータ処理ユニットをさらに含み、
統計分析ユニットが、センサのアレイから収集されたデータに対して統計分析を実行し、前記浮遊微小粒子データに対しては統計分析を実行しない、
請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
統計分析ユニットが、主成分分析統計モデルを使用して統計分析を実行する、請求項７に記載のシステム。
【請求項１１】
数値的パターン認識ユニットが、
センサデータに対して干渉除去パターン分析を実行するように構成される干渉除去パターン分析ユニットと、
前記センサデータに対して生物学的マッチパターン分析を実行するように構成される生物学的マッチパターン分析と、
前記センサデータに対して分類パターン分析を実行するように構成される分類ユニットと
を含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項１２】
数値的パターンを実行するステップが、
センサデータに対して第１の干渉除去パターン分析を実行するように構成される第１の干渉除去パターン分析ユニットと、
前記センサデータに対して生物学的マッチパターン分析を実行するように構成される生物学的マッチパターン分析と、
浮遊微小粒子データに対して第２の干渉除去パターン分析を実行するように構成される第２の干渉除去パターン分析ユニットと、
前記第１及び第２の干渉除去パターン分析と生物学的マッチパターン分析の結果が所定の基準を満たす場合、前記センサデータに対して分類パターン分析を実行するように構成される分類ユニットと
を含む、請求項９に記載のシステム。
【請求項１３】
第１の干渉除去パターン分析ユニットが、統計的センサデータの組合せと統計分析されていない原センサデータとに対して第１の干渉除去パターン分析を実行する、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
センサデータを検出し、分類するためのコンピュータプログラムプロダクトを具体化するコンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータプログラムプロダクトが、コンピュータによって実行された場合、前記コンピュータに、
センサのアレイからデータをフェッチするステップと、
統計分析されたセンサデータを取得するために、前記センサのアレイから収集された前記データの統計分析を実行するステップと、
前記統計分析されたセンサデータに基づいて、前記センサのアレイから反応信号が生成されたかどうかを判定するステップと、
反応信号が生成されたと判定された場合、前記データを類別するために、前記センサのアレイから収集された前記データに対して数値的パターン認識を実行するステップと
を実行させる、コンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
１又は複数の他のセンサからの浮遊微小粒子データをフェッチするステップをさらに含み、
統計分析を実行するステップが、センサのアレイから収集されたデータに対して実行され、前記浮遊微小粒子データに対しては実行されない、
請求項１４に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
統計分析を実行するステップが、主成分分析統計モデルを使用することによって実行される、請求項１４に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
数値的パターンを実行するステップが、
センサデータに対して干渉除去パターン分析を実行するサブステップと、
前記センサデータに対して生物学的マッチパターン分析を実行するサブステップと、
前記センサデータに対して分類パターン分析を実行するサブステップと
を含む、請求項１４に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
数値的パターンを実行するステップが、
センサデータに対して第１の干渉除去パターン分析を実行するサブステップと、
前記センサデータに対して生物学的マッチパターン分析を実行するサブステップと、
浮遊微小粒子データに対して第２の干渉除去パターン分析を実行するサブステップと、
３つの実行ステップの結果が所定の基準を満たす場合、前記センサデータに対して分類パターン分析を実行するサブステップと
を含む、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
第１の干渉除去パターン分析を実行するステップが、統計的センサデータの組合せと統計分析されていない原センサデータとに対して実行される、請求項１８に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
実行ステップにおいて実行される統計分析が、主成分分析である、請求項１４に記載のコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、Li他の、２００７年１２月３日に出願された米国特許出願第１１／９８７，６５８号の利益を主張し、同出願は、その全体が、参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本発明は、一般に、バイオセンサ及び化学センサアレイ検出及び分類の分野に関する。
【背景技術】
【０００３】
センサアレイを有するバイオセンサアレイユニットは、バイオテロリズムの脅威が日増しに高まる今日の社会において、非常に有益になりつつある。より詳しく言えば、バイオテロリズム及び生物兵器戦争（biological warfare）は、軍隊及び文民部隊ばかりでなく、一般市民をも、身体的及び心理的に脅かす。生物学的センサ及び化学センサは、環境モニタリング、屋内空気品質評価、並びに食品及び飲料分析に対しても有望である。
【０００４】
一般に、センサアレイ用の検出アルゴリズムを生成するために、解析モデル又は統計モデルが利用される。解析モデルは、定量的データ分析に対してのみ適用可能であり、一方、統計モデルは、一般に、データセット内のすべての相関を獲得するが、その中には、目的外の原因によって生み出されるものがある。感応性（sensitivity）及び選択性（specificity）は、動作条件に大きく依存し、したがって、検出の感応性と選択性の間のトレードオフ関係を最適化することは困難である。実際には、これらのモデルを較正するために、標準データセットを収集することがしばしば求められ、したがって、それらのモデルは、ロバスト（robust）な環境下で運用するには理想的と言えない。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、センサアレイ検出及び分類のための方法及び装置に関する。
【０００６】
本発明の一態様によれば、センサデータを検出し、分類するための方法が提供される。この方法は、統計分析されたセンサデータを取得するために、センサのアレイから収集されたデータの統計分析を実行するステップを含む。統計分析されたセンサデータに基づいて、センサのアレイから反応信号が生成されたかどうかが判定される。反応信号が生成されたと判定された場合、この方法は、データを類別するために、センサのアレイから収集されたデータに対して数値的パターン認識を実行するステップをさらに含む。
【０００７】
本発明の別の態様によれば、センサデータを検出し、分類するためのシステムが提供される。このシステムは、センサのアレイから出力されたデータを受け取り、それに対してデータ処理を実行するように構成されるデータ処理ユニットを含む。このシステムは、統計分析されたセンサデータを取得するために、データ処理ユニットによって処理されたデータに対して統計分析を実行するように構成される統計分析ユニットも含み、統計分析ユニットは、統計分析されたセンサデータに基づいて、センサのアレイから反応信号が生成されたかどうかを判定する。このシステムは、データを類別するために、センサのアレイから収集されたデータに対して数値的パターン認識を実行するように構成される数値的パターン認識ユニットをさらに含む。
【０００８】
本発明のさらに別の態様によれば、センサデータを検出し、分類するためのコンピュータプログラムプロダクトを具体化するコンピュータ可読媒体が提供され、このコンピュータプログラムプロダクトは、コンピュータによって実行された場合、コンピュータに、
センサのアレイから収集されたデータをフェッチするステップと、
統計分析されたセンサデータを取得するために、センサのアレイから収集されたデータの統計分析を実行するステップと、
統計分析されたセンサデータに基づいて、センサのアレイから反応信号が生成されたかどうかを判定するステップと、
反応信号が生成されたと判定された場合、データを類別するために、センサのアレイから収集されたデータに対して数値的パターン認識を実行するステップと
を実行させる。
【０００９】
上述の概略的な説明及び以下の詳細な説明はともに、例示的及び説明的なものにすぎず、特許請求された場合のように、本発明を限定するものではないことを理解されたい。
【００１０】
本明細書に含まれ、その一部を構成する添付の図面は、本発明のいくつかの実施形態を図説し、説明とともに、本発明の原理を説明するのに役立つ。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１の実施形態による、バイオセンサデータの統計分析及び数値解析を実行する際に必要とされる要素を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態による、バイオセンサアレイ検出及び分類を実行する方法を図説するフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明の実施形態に対して詳細な言及がなされ、実施形態の例が、添付の図面で説明される。図面全体において、同一又は同様の部分を指示するために、努めて同一の参照番号を使用している。
【００１３】
別途明示的に述べられない限り、「及び（and）」は「又は（or）」を意味することができ、「又は」は「及び」を意味することができる。例えば、ある特徴が、Ａ、Ｂ、又はＣを有すると説明された場合、その特徴は、Ａ、Ｂ、及びＣ、又はＡ、Ｂ、及びＣの任意の組合せを有することができる。同様に、ある特徴が、Ａ、Ｂ、及びＣを有すると説明された場合、その特徴は、Ａ、Ｂ、又はＣのうちのただ１つ或いは２つを有することができる。
【００１４】
別途明示的に述べられない限り、単数での表記は、「１又は複数」を意味することができる。例えば、あるデバイスが、特徴Ｘ（a feature X）を有すると説明された場合、そのデバイスは、１又は複数の特徴Ｘを有することができる。
【００１５】
図１は、本発明の第１の実施形態による、バイオセンサアレイ用の検出及び分類アルゴリズムとして開発された統計モデルと数値モデルの両方を組み合わせた、データ分析システムを示している。第１の実施形態によるシステムにデータを提供するために使用されるバイオセンサアレイは、Smart Bio Sensor（ＳＢＳ）とすることができ、例えば、Smiths Detection Inc.社製のハンドヘルド又はポータブルセンサ検出ユニット（例えば、Bioseeq又はBioseeqPlus）のバイオセンサアレイとすることができる。センサ信号検出のためには、統計分析が利用されるが、パターン認識用のデータ内で獲得された目的の相関を分析するためには、１又は複数の数値的方法が適用される。統計分析では、感受性のある検出がもたらされ、数値解析は、生物学的認識能力を高め、したがって、検出及び分類の選択性を提供する。システムは、第１の実施形態の１つの可能な実施ではMatlab及びＣプログラミング言語で実施でき、前記システムは、データ収集と同時にリアルタイムに実行することができる。限定することなく例を挙げると、第１の実施形態では、検出分析のためには、３〜５個のデータポイントが利用され、分類分析のためには、１０個のデータポイントが利用される。第１の実施形態によるシステムは、自己較正をリアルタイムに実施することが可能であり、したがって、ロバストな運用に適している。第１の実施形態によって検出され、分類されるセンサデータを提供するために、ＳＢＳアレイに加えて、他の化学／生物学的センサアレイも利用することができる。
【００１６】
図１に示されるように、システムは、センサチャネルのアレイから収集されたデータを受け取り、データストア内に保存し、反応信号が存在するかどうかを判定するために、そのデータを主成分分析（ＰＣＡ，Principle Component Analysis）統計モデルに提供する。検出されたセンサ反応に対して、システムは、所望のセンサ反応に基づいてカスタマイズできる数値的パターン認識モデルを実行する。浮遊微小粒子カウンタ（ＡＰＣ，airborne particle counter）データなど、他のセンサチャネルからの情報も、（データストア内に）保存することができ、干渉除去（interferent rejection）のためのパターン認識モデルにおけるパラメータとして解釈し、利用することができる。異なるバイオセンサチャネルの間の相関から数値的に抽出されたフィンガプリント（fingerprint）も、分類のために利用することができる。
【００１７】
第１の実施形態によるシステムを用いて、リアルタイムのロバストな運用に適したバイオセンサアレイのための検出及び分類システムが提供される。したがって、第１の実施形態によるシステム及び方法を含むバイオセンサ検出ユニットのユーザは、頻繁なモデル較正を行う必要がない。
【００１８】
第１の実施形態の１つの可能な実施では、統計モデル主成分分析（ＰＣＡ）ユニットが、信号検出のために利用され、その後、バイオセンサデータセット内で獲得される目的の相関に対して構築された数値モデルが、検出されたセンサアレイデータの選択性を高めるパターン認識のために実行される。検出の感受性と選択性の間のトレードオフ関係は、例えば、相対作用特性（ＲＯＣ，Relative Operating Characteristic）曲線を使用して最適化することができる。
【００１９】
ここで図１を参照すると、第１の実施形態によるシステム１００では、バイオセンサのアレイ（図示されず）によって取得された原バイオセンサデータが、原データストア１０５内に保存される。保存された原バイオセンサデータは、データ処理ユニット１１０によって処理され、処理されたデータが、処理データストア１２０内に保存される。ＰＣＡユニット１３０は、統計モデルに基づいて、データ処理されたバイオセンサデータの信号検出を実行する。ＰＣＡユニット１３０による分析に基づいて、信号検出が発生したと判定された場合、バイオセンサデータ及びＡＰＣデータの数値解析が実行される。より詳細には、統計分析されたバイオセンサデータ及び統計分析されていないＡＰＣデータに対して数値解析を実行するために、干渉除去Ｉユニット１４０、生物学的マッチ（biological match）センサデータユニット１５０、及び干渉除去IIユニット１６０が使用され、数値解析されたデータを（その必要があると判定された場合に）分類するために、分類センサデータユニット１７０が使用される。ユニット１４０、１５０、１６０、１７０は、異なる数値モデルを利用し、集合的に第１の実施形態によるシステムの数値解析ユニットに対応する。
【００２０】
やはり図１に示されるように、浮遊微小粒子カウンタ（ＡＰＣ）データは、ＡＰＣセンサ（図示されず）によって収集され、原データストア１０５内に保存される。保存された原ＡＰＣデータは、データ処理ユニット１１０によって処理され、処理されたデータが、処理データストア１２０内に保存されることによって、ＡＰＣデータも、第１の実施形態によるシステム及び方法によって統計分析され、数値解析される。ＡＰＣデータは、干渉除去IIユニット１６０によって決定される干渉除去のために利用される。
【００２１】
バイオセンサのアレイによって取得されたバイオセンサデータは、蛍光情報を提供し、ＡＰＣデータは、空気１リットル当たりの粒子の総数を提供する。したがって、バイオセンサデータとＡＰＣデータは、異なる物理的特性の尺度である。完全に独立した性質のデータを与えた場合、これらのデータを処理するために、異なる手法が必要とされる。第１の実施形態の１つの可能な実施では、バイオセンサデータ処理は、データを平滑化し、オフセットを除去するために、Savitzky_Golayフィルタによって処理され、それによって、このフィルタリングは、データ処理ユニット１１０によって原バイオセンサデータに対して実行されるデータ処理に対応する。また、第１の実施形態の１つの可能な実施では、データ処理ユニット１１０によって原ＡＰＣデータに対して実行されるデータ処理は、メディアンフィルタを適用し、続いて、データを平滑化するために多数のデータポイントを積分し、オフセットを除去するために基準レベルを減算することによって実施される。当業者であれば、本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく、データ処理ユニット１１０による原バイオセンサデータ及び原ＡＰＣデータに対する他のタイプのデータ処理を想像することができよう。
【００２２】
ＰＣＡユニット１３０は、主成分分析を実行し、主成分分析は、分析のために多次元データセットをより低い次元に換算するために使用される、数学分野で知られた統計的技法である。ＰＣＡは、データセットの固有値分解（Eigenvalue decomposition）又は特異値分解（Singular value decomposition）の計算を伴う。ＰＣＡの結果は、通常、成分スコア（component score）及び負荷量（loading）の観点から説明される。ＰＣＡは多くの場合、予測モデルを作成するために使用される。第１の実施形態では、ＰＣＡは、多次元バイオセンサデータを時間に対する１次元スコアに換算するツールとして使用される。スコアは、バイオセンサデータ内で獲得される主成分の１つであるが、一般に、第１又は第２の主成分である。その後、バイオセンサからの相関信号反応を検出するために、時間に対するスコアの関係が利用される。
【００２３】
従来のバイオセンサ分析システムの場合、一般に、標準データセットが、ＰＣＡモデルを生成するために使用され、予測を取得するために、未知のデータがモデル上に射影される。そのような従来のシステムのＰＣＡモデルは、動作条件に何か変化があった場合、更新された標準データセットを用いて較正することができる。しかし、第１の実施形態では、リアルタイムモデルにおいて、較正のための標準データセットは使用されない。代わりに、ＰＣＡが、あらゆるデータポイントに適用され、スコアの最大変化とバックグラウンドウインドウにおけるスコア変動との比較に基づいて、意思決定が行われる。前記バックグラウンドウインドウを用いて生成された参照モデルは、あらゆるデータポイントについて更新され、リアルタイムに較正されたものと見なされる。これが、第１の実施形態による（ＰＣＡユニット１３０によって実行される）ＰＣＡモデルによって実行される統計分析のロバスト性を高める。
【００２４】
第１の実施形態によるシステム及び方法は、不特定の反応信号を検出するために、特定のパターン認識及び予測のための主成分ベクトルの代わりに、スコアの値の変化を利用する。不特定の反応信号は、所望のいずれかの分析物、干渉物質、高レベルのノイズ、又は動作条件の変化によって引き起こされ得る。（ＰＣＡユニット１３０によって実行される）統計分析ステップにおける肯定的結果のみが、数値解析ユニット１４０、１５０、１６０、１７０によって実行される次のステップであるバイオアラーム（bioalarm）のための数値的パターン認識をトリガする。
【００２５】
第１の実施形態では、ＰＣＡは、バイオセンサデータに対してのみ実行され、図１の処理データストア１２０と干渉除去IIユニット１６０の間の直接経路によって分かるように、ＡＰＣデータに対しては実行されない。処理データストア１２０内に保存されたバイオセンサデータは、ＰＣＡユニット１３０によって実行される統計分析に掛けられ、その後、その統計分析されたデータが、干渉除去Ｉユニット１４０に提供される。
【００２６】
数値解析ユニット１４０、１５０、１６０によって実行される数値解析は、基本的にパターン認識プロセスである。それは、ＰＣＡユニット１３０によって肯定的結果が取得された（例えば、反応信号が生成された）場合にのみ実行される。数値解析のため、各パターンは、１組のベクトルを用いて特徴付けられ、各ベクトルは、特定のセンサ／検出器タイプに関連付けられる。各ベクトルには、論理値の＋１、０、−１が割り当てられる。１つの可能な数値解析実施による論理値の割り当てが、以下で説明される。
【００２７】
バイオセンサデータの場合、
○バイオセンサデータが以下の条件を満たす場合、関連ベクトルには＋１が割り当てられる。
（Ｐｔ−２，Ｐｔ−１，Ｐｔ）の１次微分−（Ｐｔ−５，Ｐｔ−４，Ｐｔ−３）の１次微分≧正の閾値
ここで、Ｐｔは現在のデータポイント、Ｐｔ−１は直前のデータポイントで、その他についても同様であり、（Ｐｔ−２，Ｐｔ−１，Ｐｔ）は、検出ウインドウ（detection window）を定義し、（Ｐｔ−５，Ｐｔ−４，Ｐｔ−３）は、バックグラウンドウインドウと見なされる。
○バイオセンサデータが以下の条件を満たす場合、関連ベクトルには−１が割り当てられる。
（Ｐｔ−２，Ｐｔ−１，Ｐｔ）の１次微分−（Ｐｔ−５，Ｐｔ−４，Ｐｔ−３）の１次微分≦負の閾値
○それ以外の場合、ベクトルには０が割り当てられる。
【００２８】
ＡＰＣデータの場合
○ＡＰＣの正味増加（現在のＡＰＣレベル−基準レベル）が正の閾値よりも大きい場合、ベクトルには＋１が割り当てられる。
○ＡＰＣの正味減少（現在のＡＰＣレベル−基準レベル）が負の閾値よりも小さい場合、ベクトルには−１が割り当てられる。
○それ以外の場合、ベクトルには０が割り当てられる。
【００２９】
パターンを形成するため、論理値は、ベクトルに組み合わされる。パターンを表現するために使用されるベクトルの数は、システム内のセンサ／検出器タイプの数に等しい。例えば、センサアレイ内には、４つのバイオセンサタイプ（Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４）と、１つのＡＰＣ検出器（ＡＰＣ１）が存在する。パターンの形成は、以下に記述された通りである。
【００３０】
【数１】
2011505635.tif 000003
【００３１】
組合せパターンのサブセットのみが、所望の分析物に関連する。第１の実施形態の１つの可能な実施では、パターンが分析物に関連するかどうかを判定するために、以下の３つの条件が使用される。
○組合せパターンが、干渉パターンの一般特徴（generic feature）を含まない（干渉除去Ｉユニット１４０）。
○組合せパターンが、既知の分析物パターンの一般特徴を獲得した（生物学的マッチユニット１５０）。
○ＡＰＣベクトルが＋１である（干渉除去IIユニット１６０）。
【００３２】
上で説明された干渉及び分析物一般パターン特徴は、インハウステスト（in-house test）又はフィールドシステムテスト（field system test）から収集できるデータから抽出される。第１の実施形態では、上で列挙された３つの条件の各々をチェックするためのモデルが生成される。数値モデルは、順次又は並列に実行することができるが、バイオアラームをトリガするためには、条件のすべてが満たされるべきである。第１の実施形態では、上の３つの条件が満たされたかどうかを判定するために、順次チェックが、３つの数値解析ユニット１４０、１５０、１６０によって実行されて、余剰な計算を減少させる。代替的に、バイオセンサデータ及びＡＰＣデータの数値解析を実行するために使用される１又は複数のプロセッサのタイプに応じて、数値解析ユニット１４０、１５０、１６０によって実行される処理は、並列に実行することもできる。
【００３３】
上で説明された３つの条件がすべて満たされた場合、バイオアラームが発生し、この発生は、分類センサデータユニット１７０によるデータの分類を開始させ、それによって、より詳細なパターン認識が実施される。また、検出された病原体を、以下のクラス、すなわち、細菌胞子、細菌、ウイルス、及び毒素のうちの１つなど、病原体の異なるクラスの１つに属するとして同定するために、あるセンサタイプ間の反応時間の差など、他のデータシグネチャ（data signature）を、分類センサデータユニット１７０によって分析することもできる。
【００３４】
図２は、第１の実施形態による、バイオセンサアレイ検出及び分類を実行する方法を示している。第１のステップ２１０において、バイオセンサデータが収集され、それによってそのようなバイオセンサデータは、１又は複数のセンサのアレイから取得することができる。一般に第１のステップ２１０と同時に実行される第２のステップ２２０において、ＡＰＣデータが収集される。第３のステップ２３０において、バイオセンサデータ及びＡＰＣデータがデータストア内に保存される。第４のステップ２４０において、反応信号が存在するかどうかを判定するため、バイオセンサデータが主成分分析（ＰＣＡ）統計モデルによって統計的に分析される。第５のステップ２５０において、バイオセンサデータ内に反応信号が存在するかどうかについて判定が行われる。反応信号が存在しない場合、第６のステップ２６０において、さらなるステップは実行されない（数値解析は実行されない）。反応信号が存在すると判定された場合、第７のステップ２７０において、バイオセンサデータ及びＡＰＣデータが、生物学的検出又は非生物学的検出としてそのデータを類別するために、１又は複数の数値モデルに掛けられる。その後、第８のステップ２８０において、分類結果がある基準を満たすかどうかについて判定が行われる。Ｙｅｓの場合、ステップ２８２において、バイオアラームが出力され、ステップ２９５において、バイオセンサデータのより詳細な分類が行われ、ステップ２９７において、分類結果が出力される（ステップ２８２とステップ２９５は同時に開始できることに留意されたい）。ステップ２８０において、Ｎｏの場合、ステップ２９０に示されるように、バイオセンサデータのさらなる数値解析は実行されない。
【００３５】
上で説明された実施形態は、本明細書では例示の目的で説明された。しかし、この説明は、本発明の範囲に対する限定であると見なされるべきではない。当業者であれば、特許請求される本発明の概念から逸脱することなく、様々な変更、改変、及び代替を着想することができよう。例えば、第２の実施形態において、センサ又はバイオセンサのアレイによって提供されるセンサデータのみを分析し、ＡＰＣデータは入力及び分析しないことにすれば、それによって、数値処理ユニットは、その場合ユニット１４０、１５０、１７０のみを含む。本発明の趣旨及び範囲は、以下の特許請求の範囲によって示される。
【図１】
2011505635.tif 000004
【図２】
2011505635.tif 000005
【手続補正書】
【提出日】平成21年6月30日(2009.6.30)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサデータを検出し、分類するための方法であって、
センサのアレイから収集されたデータを処理するステップと、
統計分析されたセンサデータを取得するために、前記センサのアレイから収集された前記データの統計分析を実行するステップと、
前記統計分析されたセンサデータに基づいて、前記センサのアレイから反応信号が生成されたかどうかを判定するステップと、
反応信号が生成されたと判定された場合、前記データを類別するために、前記センサのアレイから収集された前記データに対して数値的パターン認識を実行するステップとを含み、
数値的パターン認識を実行する前記ステップが、
前記センサデータが干渉パターンのいずれかの一般特徴を含むかどうかを判定するために、前記センサデータに対して第１の干渉除去パターン分析を実行するサブステップと、
前記センサデータが干渉パターンのいずれの一般特徴も含まない場合、前記センサデータが既知の分析物パターンのいずれかの一般特徴を含むかどうかを判定するために、前記センサデータに対して生物学的マッチパターン分析を実行するサブステップと、
前記センサデータが干渉パターンのいずれの一般特徴も含まず、且つ前記センサデータが既知の分析物パターンのいずれかの一般特徴を含む場合、浮遊微小粒子データ内の正味増加が所定の閾値よりも大きいかどうかを判定するために、前記浮遊微小粒子データに対して第２の干渉除去パターン分析を実行するサブステップと、
前記センサデータが干渉パターンのいずれかの一般特徴を含み、前記センサデータが既知の分析物パターンのいずれかの一般特徴を含む場合、前記センサデータに対して分類パターン分析を実行するサブステップであって、それ以外の場合、前記センサデータに対して分類パターン分析を実行する前記サブステップは実行されない、サブステップと
を含む、方法。
【請求項２】
１又は複数の他のセンサからの浮遊微小粒子データを処理するステップをさらに含み、
統計分析を実行するステップが、センサのアレイから収集されたデータに対して実行され、前記浮遊微小粒子データに対しては実行されない、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
統計分析を実行するステップが、主成分分析統計モデルを使用することによって実行される請求項１に記載の方法であって、
センサのアレイから収集されたデータに関するあらゆるデータ点について主成分分析値を計算するステップと、
バックグラウンドウインドウにおいて、あらゆるデータ点について計算された前記主成分分析値に基づいて、参照データモデルを更新するステップとをさらに含み、
その結果として、前記主成分分析統計モデルのリアルタイム較正が、リアルタイムに実行される方法。
【請求項４】
数値的パターン認識を実行するステップが、
センサデータに対して干渉除去パターン分析を実行するサブステップと、
前記センサデータに対して生物学的マッチパターン分析を実行するサブステップと、
浮遊微小粒子データに対して干渉除去パターン分析を実行するサブステップと、
前記センサデータに対して分類パターン分析を実行するサブステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
分類パターン分析を実行するステップが実行される場合、実行された前記分類パターン分析の結果に基づいて、バイオアラーム信号を出力するステップ
をさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
第１の干渉除去パターン分析を実行するステップが、統計的センサデータの組合せと統計分析されていない原センサデータとに対して実行される、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
センサデータを検出し、分類するためのシステムであって、
センサのアレイから出力されたデータを受け取り、それに対してデータ処理を実行するように構成されるデータ処理ユニットと、
統計分析されたセンサデータを取得するために、前記センサのアレイから収集され、前記データ処理ユニットによってデータ処理された前記データに対して統計分析を実行するように構成される統計分析ユニットであって、前記統計分析されたセンサデータに基づいて、前記センサのアレイから反応信号が生成されたかどうかを判定する統計分析ユニットと、
前記データを類別するために、前記センサのアレイから収集された前記データに対して数値的パターン認識を実行するように構成される数値的パターン認識ユニットとを含み、
前記数値的パターン認識ユニットが、
前記センサデータが干渉パターンのいずれかの一般特徴を含むかどうかを判定するために、前記センサデータに対して第１の干渉除去パターン分析を実行するように構成される第１の干渉除去パターン分析ユニットと、
前記センサデータが干渉パターンのいずれの一般特徴も含まない場合、前記センサデータが既知の分析物パターンのいずれかの一般特徴を含むかどうかを判定するために、前記センサデータに対して生物学的マッチパターン分析を実行するように構成される生物学的マッチパターン分析と、
前記センサデータが干渉パターンのいずれの一般特徴も含まず、且つ前記センサデータが既知の分析物パターンのいずれかの一般特徴を含む場合、浮遊微小粒子データ内の正味増加が所定の閾値よりも大きいかどうかを判定するために、前記浮遊微小粒子データに対して第２の干渉除去パターン分析を実行するように構成される第２の干渉除去パターン分析ユニットと、
前記センサデータが干渉パターンのいずれかの一般特徴を含み、前記センサデータが既知の分析物パターンのいずれかの一般特徴を含み、且つ前記センサデータが既知の分析物パターンのいずれかの一般特徴を含む場合、前記センサデータに対して分類パターン分析を実行するように構成される分類ユニットであって、それ以外の場合、前記センサデータに対して分類パターン分析を実行するステップは実行されない、分類ユニットと
を含む、システム。
【請求項８】
数値的パターン認識ユニットが、反応信号が生成されたと判定された場合にのみ、数値的パターン認識を実行する、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
１又は複数の他のセンサから出力された浮遊微小粒子データを受け取り、それに対してデータ処理を実行するように構成される第２のデータ処理ユニットをさらに含み、
統計分析ユニットが、センサのアレイから収集されたデータに対して統計分析を実行し、前記浮遊微小粒子データに対しては統計分析を実行しない、
請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
統計分析ユニットが、主成分分析統計モデルを使用して統計分析を実行し、主成分分析値が、センサのアレイから収集されたデータに関するあらゆるデータ点について計算され、参照データモデルが、バックグラウンドウインドウにおいて、あらゆるデータ点について計算された前記主成分分析値に基づいて更新され、その結果として、前記主成分分析統計モデルのリアルタイム較正が、リアルタイムに実行される、請求項７に記載のシステム。
【請求項１１】
数値的パターン認識ユニットが、
センサデータに対して干渉除去パターン分析を実行するように構成される干渉除去パターン分析ユニットと、
前記センサデータに対して生物学的マッチパターン分析を実行するように構成される生物学的マッチパターン分析と、
前記センサデータに対して分類パターン分析を実行するように構成される分類ユニットと
を含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項１２】
実行された分類パターン分析の結果に基づいて、バイオアラーム信号を出力するように構成されるアラームユニット
をさらに含む、請求項９に記載のシステム。
【請求項１３】
第１の干渉除去パターン分析ユニットが、統計的センサデータの組合せと統計分析されていない原センサデータとに対して第１の干渉除去パターン分析を実行する、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
センサデータを検出し、分類するためのコンピュータプログラムプロダクトを具体化するコンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータプログラムプロダクトが、コンピュータによって実行された場合、前記コンピュータに、
センサのアレイからデータをフェッチするステップと、
統計分析されたセンサデータを取得するために、前記センサのアレイから収集された前記データの統計分析を実行するステップと、
前記統計分析されたセンサデータに基づいて、前記センサのアレイから反応信号が生成されたかどうかを判定するステップと、
反応信号が生成されたと判定された場合、前記データを類別するために、前記センサのアレイから収集された前記データに対して数値的パターン認識を実行するステップと
を実行させ
数値的パターン認識を実行する前記ステップが、
前記センサデータが干渉パターンのいずれかの一般特徴を含むかどうかを判定するために、前記センサデータに対して第１の干渉除去パターン分析を実行するサブステップと、
前記センサデータが干渉パターンのいずれの一般特徴も含まない場合、前記センサデータが既知の分析物パターンのいずれかの一般特徴を含むかどうかを判定するために、前記センサデータに対して生物学的マッチパターン分析を実行するサブステップと、
前記センサデータが干渉パターンのいずれの一般特徴も含まず、且つ前記センサデータが既知の分析物パターンのいずれかの一般特徴を含む場合、浮遊微小粒子データ内の正味増加が所定の閾値よりも大きいかどうかを判定するために、前記浮遊微小粒子データに対して第２の干渉除去パターン分析を実行するサブステップと、
前記センサデータが干渉パターンのいずれかの一般特徴を含み、前記センサデータが既知の分析物パターンのいずれかの一般特徴を含み、且つ前記センサデータが既知の分析物パターンのいずれかの一般特徴を含む場合、前記センサデータに対して分類パターン分析を実行するサブステップであって、それ以外の場合、前記センサデータに対して分類パターン分析を実行する前記サブステップは実行されない、サブステップと
を含む、コンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
１又は複数の他のセンサからの浮遊微小粒子データをフェッチするステップをさらに含み、
統計分析を実行するステップが、センサのアレイから収集されたデータに対して実行され、前記浮遊微小粒子データに対しては実行されない、
請求項１４に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
統計分析を実行するステップが、主成分分析統計モデルを使用することによって実行され、コンピュータが、
センサのアレイから収集されたデータに関するあらゆるデータ点について主成分分析値を計算するステップと、
バックグラウンドウインドウにおいて、あらゆるデータ点について計算された前記主成分分析値に基づいて、参照データモデルを更新するステップとをさらに実行し、
その結果として、前記主成分分析統計モデルのリアルタイム較正が、リアルタイムに実行される、
請求項１４に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
数値的パターン分析を実行するステップが、
センサデータに対して干渉除去パターン分析を実行するサブステップと、
前記センサデータに対して生物学的マッチパターン分析を実行するサブステップと、
前記センサデータに対して分類パターン分析を実行するサブステップと
を含む、請求項１４に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
分類パターン分析を実行するステップが実行される場合、実行された前記分類パターン分析の結果に基づいて、バイオアラーム信号を出力するステップ
をさらに含む、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
第１の干渉除去パターン分析を実行するステップが、統計的センサデータの組合せと統計分析されていない原センサデータとに対して実行される、請求項１８に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
実行ステップにおいて実行される統計分析が、主成分分析である、請求項１４に記載のコンピュータ可読媒体。
【国際調査報告】
2011505635.tif 000006
2011505635.tif 000007
2011505635.tif 000008