(57)【要約】被検体に由来する気相中の揮発性有機化合物（ＶＯＣｓ）に基づいて被検体の状態を決定する方法を開示する。この方法は、ＶＯＣｓのサンプルに、１つまたは複数のセンサを晒すことに応答して、センサの信号のセットを、１つまたは複数のセンサから受信するステップと、前記センサ信号のセットから、１つまたは複数の特徴値を抽出するステップと、被検体の１つまたは複数の状態に相関する、１つまたは複数の抽出された特徴値に基づいて、ＶＯＣｓのサンプルを分類するようにトレーニングされた分類モデルを受信するステップと、センサ信号のセットから受信した、１つまたは複数の特徴値を、分類モデルの１つまたは複数の分類と関連づけるステップと、この関連に基づいて、被検体の状態を決定するステップを含むことができる。【選択図】図１Ａ
2021509958.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体に由来する、気相中の揮発性有機化合物（ＶＯＣ）に基づいて、前記被検体の状態を決定する方法において、
１つまたは複数のセンサを、前記ＶＯＣのサンプルに晒すことに応答して、前記１つまたは複数のセンサから、センサ信号のセットを受信するステップと、
前記センサ信号のセットから、１つまたは複数のセンサを受信するステップと、
前記被検体の１つまたは複数に相関した、前記１つまたは複数の抽出した特徴のサンプルを、分類するようにトレーニングされた分類モデルを受信するステップと、
前記センサ信号のセットから受信した、前記１つまたは複数の抽出した特徴を、前記分類モデルの１つまたは複数の分類と関連付けるステップと、
前記関連付けに基づいて、前記被検体の前記状態を決定するステップと、
を備えた、方法。
【請求項２】
前記状態は、前記被検体の医学的情報、前記被検体の精神状態、前記被検体のアイデンティティ、および前記被検体の一般的な健康の少なくとも１つである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
追加データを受信するステップと、
前記受信した追加データを、前記分類モデルの１つまたは複数の分類と関連づけるステップと、
前記追加データの関連付けにも、基づいて、前記被検体の前記状態を決定するステップをさらに備えた、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記追加データは、サンプル関連データを備える、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記サンプル関連データは、湿度レベル、温度、前記被検体が採取された地理的位置、時間および日付の少なくとも１つを備える、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記追加データは、被検体データを備える、請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記被検体関連データは、性別、年齢、医学的状態、民族、文化、ライフスタイルおよび食事の少なくとも１つを備える、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記被検体関連データは、前記被検体から採取した特定のサンプルに関連したデータを備える、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記ＶＯＣｓは、前記少なくとも１つの被検体に取り付けられた吸収材料、前記少なくとも１つの被検体により運ばれるデバイスに取り付けられた吸収材料、前記少なくとも１つの被検体から蒸発するＶＯＣｓを収集するための容器の少なくとも１つにより収集される、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記少なくとも１つの被検体は、哺乳動物である、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記ＶＯＣｓは、被検体の尿、被検体の汗及び被検体の唾液の少なくとも１つに含まれるＶＯＣｓを備える、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記被検体は人間であり、前記方法は、さらに、
前記人間がトイレを使用するときのＶＯＣｓを収集するステップと、
前記サンプルから前記ＶＯＣｓを抽出し、前記１つ又は複数のセンサを前記抽出したＶＯＣｓに晒す、ステップと、をさらに備えた、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記少なくとも１つの被検体は、雌の哺乳動物であり、前記状態は、生殖能力である、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
前記ＶＯＣｓは、前記雌の哺乳動物の尿、汗、および唾液の少なくとも１つに含まれるＶＯＣｓを備える、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記ＶＯＣｓは、前記雌の哺乳動物に含まれる皮膚および毛髪の少なくとも１つに含まれるＶＯＣｓを備える、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記少なくとも１つの被検体は、少なくとも二人の人間を含み、前記状態は、成功するマッチングの機会である、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１７】
前記分類モデルは、成功するマッチングを有する、少なくとも１つの表示を有する人間のペアから受信した、１つまたは複数の特徴値のペアを備える、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記少なくとも１つの表示は、所定期間以上続く関係、子供の数、報告された愛情、および報告された性的魅力の少なくとも１つを備える、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記少なくとも１つの被検体は、人間の赤子であり、前記状態は、一般的な健康である、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２０】
前記ＶＯＣｓは、尿および便の少なくとも１つに含まれるＶＯＣｓを備える、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記少なくとも１つの被検体は、哺乳動物であり、前記状態は、前記哺乳動物のアイデンティティである、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２２】
前記１つまたは複数のセンサから１つまたは複数の初期信号を受信するステップと、
前記初期信号を、周囲の背景信号として関連付けるステップと、
前記初期信号を用いて前記センサ信号のセットから、背景ノイズを
フィルタリングするステップと、
をさらに備えた、請求項１乃至２１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２３】
気相中の揮発性有機化合物（ＶＯＣｓ）に基づいて、被検体の状態を決定するシステムにおいて、
前記少なくとも１つの被検体に由来するＶＯＣｓを検出するように構成された、１つまたは複数のＶＯＣｓと、
前記１つまたは複数のセンサを、前記ＶＯＣｓのサンプルに晒すことに応答して、センサ信号のセットを、前記１つまたは複数のセンサから受信し、
前記センサ信号から、１つまたは複数の特徴値を抽出し、
前記被検体の１つまたは複数の状態に相関した、前記１つ又は複数の抽出された特徴値に基づいて、ＶＯＣｓのサンプルを分類するようにトレーニングされた、分類モデルを受信し、
前記センサ信号のセットから受信した、前記１つまたは複数の抽出した特徴を、前記分類モデルの１つまたは複数の分類と関連づけ、
前記関連に基づいて、前記被検体の前記状態を決定する、
ように構成されたコントローラと、
を備えた、システム。
【請求項２４】
前記１つまたは複数のセンサを保持するチャンバと、
気相中のＶＯＣを、前記１つまたは複数のセンサに向けるためのガス循環システムと、
をさらに備えた、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２５】
前記ガス循環システムは、ファン、ポンプ、１つまたは複数のガスモニタリングセンサ、および１つまたは複数のバルブの、少なくとも１つを含む、請求項２４に記載のシステム。
【請求項２６】
前記１つまたは複数のセンサを再生するための再生デバイスをさらに備えた、請求項２３乃至２５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項２７】
前記再生デバイスは、過熱エレメント、真空ポンプおよびガスの流れの少なくとも１つを備える、請求項２６に記載のシステム。
【請求項２８】
前記少なくとも１つの被検体の状態を検出する１つまたは複数の追加のセンサをさらに備える、請求項２３乃至２７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項２９】
前記少なくとも１つの被検体から収集した前記ＶＯＣｓを運ぶ吸収材料を保持するホルダをさらに備えた、請求項２３乃至２８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項３０】
前記吸収材料は、前記被検体からＶＯＣｓを吸収するように構成された吸収材料を備えた、請求項２９に記載のシステム。
【請求項３１】
前記1つ以上のセンサは、有機リガンドシェルでコーティングされた金属ナノ粒子を含む1つ以上の化学抵抗器、金属酸化物センサ（ＭＯＳ）、触媒近赤外線センサ、光イオン化検出器（ＰＩＤ）、ＩＲオープンパスセンサ、携帯型ガスクロマトグラフィ質量分析計（ＧＣＶ−ＭＳ）および電気化学センサを含む、請求項２３乃至３０のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項３２】
前記コントローラは、請求項１乃至１９のいずれか１つの方法を実行するように構成される、請求項２３乃至３１のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項３３】
被検体の状態を決定するための分類モデルをトレーニングする方法において、
ａ．前記被検体に由来するＶＯＣｓのサンプルに、前記１つまたは複数のセンサを晒すことに応答して、１つまたは複数のセンサから、センサ信号のセットを受信するステップと、
ｂ．前記センサ信号から、１つまたは複数の特徴値を抽出するステップと、
ｃ．前記１つまたは複数の特徴値を、前記被検体の少なくとも１つの既知の状態に関連付けられた分類で、タグ付けするステップと、
ｄ．ステップ（ａ）乃至（ｃ）を反復し、前記分類モデルをトレーニングする、ステップと、
を備えた方法。
【請求項３４】
前記状態は、前記被検体の医学的状態、前記被検体の精神状態、前記被検体のアイデンティティ、および前記被検体の一般的な健康の少なくとも１つである、請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
追加データを受信するステップと、
前記被検体の前記既知の状態と関連付けられた前記分類で、前記追加データをタグ付けするステップと、
をさらに備えた、請求項３３または３４に記載の方法。
【請求項３６】
前記追加データは、サンプル関連データを備える、請求項３５に記載の方法。
【請求項３７】
前記サンプル収集データは、湿度レベル、温度、前記サンプルが採取された地理的位置、時間および日付の少なくとも１つを備える、請求億３０に記載の方法。
【請求項３８】
前記追加データは、被検体関連データを備える、請求項３５に記載の方法。
【請求項３９】
前記被検体関連データは、性別、年齢、医学的状態、民族、および食事の少なくとも１つを備える、請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
前記被検体関連データは、前記被検体から採取した、特定のサンプルに関連した、データを備える、請求項３８に記載の方法。
【請求項４１】
前記ＶＯＣｓは、前記少なくとも１つの被検体に取り付けられた吸収材料、前記少なくとも１つの被検体により運ばれるデバイスに取り付けられた吸収材料、および前記少なくとも１つの被検体から蒸発したＶＯＣｓを収集するコンテナの、少なくとも１つにより収集される、請求項３３乃至４０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４２】
前記１つまたは複数のセンサから、１つまたは複数の初期信号を受信するステップと、
前記初期信号を周囲の背景信号として関連づけるステップと、
前記初期信号を用いて前記センサ信号のセットから、背景雑音をフィルタリングするステップと、
をさらに備えた、請求項３３乃至４１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４３】
被検体の状態を決定するように分類モデルをトレーニングするためのシステムにおいて、
前記少なくとも１つの被検体に由来するＶＯＣｓを検出するように構成された１つまたは複数のＶＯＣｓと、
ストレージユニットと、
ａ．前記被検体に由来するサンプルＶＯＣｓに、前記１つまたは複数のセンサを晒すことに応答して、１つまたは複数のセンサからセンサ信号のセットを受信し、
ｂ．前記センサ信号から１つまたは複数の特徴値を抽出し、
ｃ．前記被検体の少なくとも１つの既知の状態に関連付けられた分類で、前記１つまたは複数の特徴値をタグ付けし、
ｄ．異なるモデルでステップ（ａ）乃至（ｃ）を反復し、前記分類モデルをトレーニングし、
ｅ．前記トレーニングした分類モデルを、前記ストレージユニットに記憶する、ように構成されたコントローラと、
を備えたシステム。
【請求項４４】
前記コントローラは、サンプル毎に、前記被検体の少なくとも１つの既知状態を受信するようにさらに構成された、請求項４３に記載のシステム。
【請求項４５】
ユーザインタフェースをさらに備え、前記コントローラは、前記ユーザインタフェースから、少なくとも１つの既知の状態を受信するように構成される、請求項４４に記載のシステム。
【請求項４６】
少なくとも１つの追加センサをさらに備え、前記コントローラは、前記追加センサから受信した信号から、少なくとも１つの既知の状態を受信するように構成される、請求項４４に記載のシステム。
【請求項４７】
前記追加信号は、前記少なくとも１つの状態を示す、請求項４６に記載のシステム。
【請求項４８】
前記コントローラは、請求項３３乃至４２のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成される、請求項４３乃至４７のいずれか一項に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、一般に、生体認証データに基づいて被検体の状態を決定することに関する。より具体的には、本発明は、被検体から生じた揮発性有機化合物（ＶＯＣ）を感知するための、センサから収集された生体認証データに基づいて、被検体の状態を決定するシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
被検体の生体認証データを収集することは、顔の画像認識（顔認識としても知られる）、指の指紋、虹彩認識、音声認識等のような広範囲に使用されている方法を含む。リストした方法は、すべて測定したパラメータを検出し、これらのパラメータをデータベースに記憶された、単一の被検体に関連づけられたパラメータの測定値と比較する。通常、被検体の１回の測定は、被検体を識別するのに必要な、すべてのパラメータを収集するのに十分である。例えば、被検体の顔の単一の画像は、顔認識をするのに十分であり、単一の音声認識は、音声認識をするのに十分であろう。
【０００３】
認識方法として、被検体から収集したＶＯＣｓを用いることは、より一層、複雑である。人間および／または哺乳動物の匂い（scent）は、健康、性別、食事、精神状態、一般的な健康（例えば、フィットネス）、環境状態などの複数のパラメータの影響を受ける。人間および／または哺乳動物の匂いは、その匂いに影響を与える、１つまたは複数のパラメータ、例えば、食べた食物における変化により、朝から晩までの一日の間に変化する可能性がある。人間および／または哺乳動物は、毎秒多くの種々のＶＯＣｓ（例えば、臭気（odor））を生成している。ＶＯＣｓは、被検体の皮膚、被検体の髪、尿、汗、唾液、糞および実質的には、被検体の体に由来するあらゆる物質に由来し得る。人間は、皮膚だけからでも数千の異なる化合物（ＶＯＣｓ）を生成することができる。
【０００４】
人間および／または哺乳動物の鼻は、少なくとも１０，０００の異なるＶＯＣｓ（例えば、匂い（smells））を識別できる能力を有した、体の中で最も感度が高い器官の１つである。人工的なＶＯＣｓセンサは、非常に限られており、通常は、有機配位子でコーティング／被覆された導電性エレメントに基づく。有機配位子の各タイプは、異なるタイプのＶＯＣまたはＶＯＣｓのファミリに反応／接続するように構成することができるが、また、他のＶＯＣｓにもある程度反応／接続することができる。従って、そのようなセンサは、１つのＶＯＣまたはＶＯＣｓの特定のリスト（例えば、ＶＯＣｓのファミリ）により敏感であり得る。既知のＶＯＣｓセンサのリストは、化学抵抗器、金属酸化物センサ（ＭＯＳ）、触媒近赤外線センサ、光イオン化検出器（ＰＩＤ）、ＵＶdoas＼ＩＲオープンパスセンサ、携帯型ガスクロマトグラフィ質量分析計（ＧＳ−ＭＳ）、電気化学などを含むことができる。
【０００５】
しかしながら、被検体の匂い（smell）や臭気（odor）は、1日以内に劇的に変化し、長期間にわたって変化する。さらに、ＶＯＣｓ（例えば、臭跡（scent））を測定するための標準スケールが無い。従って、他の生体認識方法で行うことができるように、被検体に由来する単一のＶＯＣ測定に基づいて、被検体を認識することは、実際には不可能である。
【０００６】
それゆえ、生体認識法に含めるには、被検体由来のＶＯＣを利用できるシステムと方法を開発する必要がある。このような生体認識法は、個人を特定するためだけでなく、その個人の状態、例えば、病状、精神状態、または個人の一般的な健康さえも特定するために使用することができる。
【発明の概要】
【０００７】
本発明のいくつかの態様は、被検体に由来する、気相中の揮発性有機化合物（ＶＯＣ）に基づいて、被検体の状態を決定する方法に関連し得る。いくつかの実施形態において、方法は、１つまたは複数のセンサを、ＶＯＣのサンプルに晒すことに応答して、１つまたは複数のセンサから、センサ信号のセットを受け取ることと、前記センサ信号のセットから、１つまたは複数の特徴値を抽出することと、被検体の1つまたは複数の状態に相関する、1つまたは複数の抽出された特徴値に基づいて、ＶＯＣのサンプルを分類するようにトレーニングされた分類モデルを受信することと、前記センサ信号のセットから受信された１つまたは複数の抽出された特徴値を、前記分類モデルの１つまたは複数の分類と関連付けることと、前記関連付けに基づいて、被検体の状態を決定することと、を含むことができる。
【０００８】
いくつかの実施形態において、状態は、被検体の医学的状態、被検体の精神状態、被検体のアイデンティティ、および被検体の一般的な健康、の少なくとも１つであり得る。いくつかの実施形態において、方法は、さらに追加のデータを受信することと、受信した追加のデータを、分類モデルの１つまたは複数の分類と相関付けることと、前記追加データの関連付けに基づいて、被検体の状態を決定することと、をさらに含むことができる。いくつかの実施形態において、追加データは、サンプル関連データを含むことができる。いくつかの実施形態において、サンプル関連データは、湿度レベル、温度、サンプルが採取された地理的位置、日時の少なくとも１つを含むことができる。いくつかの実施形態において、追加データは、被検体データを含むことができる。いくつかの実施形態において、被検体関連データは、性別、年齢、病状、民族、文化、ライフスタイル、食事の少なくとも１つを含むことができる。いくつかの実施形態において、被検体関連データは、被検体から採取した特定サンプルに関連するデータを含むことができる。
【０００９】
いくつかの実施形態において、ＶＯＣｓは、少なくとも一人の被検体に取り付けられた吸収材料、少なくとも一人の被検体によって運ばれるデバイスに取り付けられた吸収材料、および少なくとも一人の被検体から蒸発するＶＯＣを収集するための容器、の少なくとも１つにより収集することができる。いくつかの実施形態において、前記少なくとも一人の被検体は、哺乳動物であり得る。いくつかの実施形態において、ＶＯＣｓは、被検体の尿、被検体の汗、被検体の唾液の少なくとも１つに含まれるＶＯＣｓを含むことができる。
【００１０】
いくつかの実施形態において、被検体は、人間であり、方法は、さらに、人間がトイレを使用するとき、ＶＯＣｓサンプルを収集することと、サンプルからＶＯＣｓを抽出し、１つまたは複数のセンサを抽出したＶＯＣｓに晒すことと、を含むことができる。
【００１１】
いくつかの実施形態において、少なくとも１つの被検体は、メスの哺乳動物であり、状態（condition）は生殖能力（fertility）である。いくつかの実施形態において、ＶＯＣｓは、雌の哺乳動物の尿、汗、唾液、の少なくとも１つに含まれるＶＯＣｓを含むことができる。いくつかの実施形態において、ＶＯＣｓは、雌の哺乳動物の皮膚、および髪の少なくとも１つに含まれる、ＶＯＣｓを含むことができる。いくつかの実施形態において、少なくとも１つの被検体は、少なくとも２人の人間を含むことができ、その状態はマッチングが成功する機会である。いくつかの実施形態において、分類モデルは、マッチングが成功したという少なくとも１つの表示を有する、人間のペアから受け取った、１つまたは複数の特徴値のペアを含む。いくつかの実施形態において、少なくとも１つの表示は、所定期間を超える期間、長く続く関係、子供の数、報告された愛情および報告された性的魅力、の少なくとも１つを含むことができる。
【００１２】
いくつかの実施形態において、少なくとも１つの被検体は、人間の赤ん坊であり、状態は、一般的な健康であり得る。いくつかの実施形態において、ＶＯＣｓは、尿および糞の少なくとも１つに含まれるＶＯＣｓを含むことができる。いくつかの実施形態において、少なくとも１つの被検体は、哺乳動物であり、状態は、哺乳動物のアイデンティティである。いくつかの実施形態において、方法は、さらに、１つまたは複数のセンサから、１つまたは複数の初期信号を受信することと、初期信号を、周囲の背景信号として関連づけることと、初期信号を用いて、センサ信号のセットから、背景ノイズをフィルタリングすることと、をさらに含むことができる。
【００１３】
この発明のいくつかの態様は、被検体に由来する気相内の揮発性有機化合物（ＶＯＣ）に基づいて、被検体の状態を決定するためのシステムに関連し得、システムは、少なくとも１つの被検体から由来したＶＯＣｓを検出するように構成された、１つまたは複数のＶＯＣｓと、１つまたは複数のセンサが、ＶＯＣｓのサンプルに晒されることに応答して、センサ信号のセットを、１つまたは複数のセンサから受信し、センサ信号から１つまたは複数の特徴値を抽出し、被検体の１つまたは複数の状態に相関した、１つまたは複数の抽出された特徴値に基づいて、ＶＯＣｓのサンプルを分類するようにトレーニングされた分類モデルを受信し、センサ信号のセットから受信した１つまたは複数の抽出された特徴を、分類モデルの１つまたは複数の分類と相関づけ、相関付けに基づいて被検体の状態を決定する、ように構成されたコントローラと、を含むことができる。
【００１４】
いくつかの実施形態において、システムはさらに、１つまたは複数のセンサを保持するためのチャンバと、気相のＶＯＣを、1つ以上のセンサに向けるためのガス循環システムと、を含むことができる。いくつかの実施形態において、ガス循環システムは、ファン、ポンプ、１つ以上のガス監視センサ、および１つまたは複数のバルブの少なくとも1つを含むことができる。いくつかの実施形態において、システムは、さらに１つまたは複数のセンサを再生するための、再生デバイスを含むことができる。いくつかの実施形態において、再生デバイスは、加熱エレメント、真空ポンプ、ガスの流れの少なくとも１つを含むことができる。
【００１５】
いくつかの実施形態において、システムは、さらに少なくとも１つの被検体の状態を検出するための、１つまたは複数の追加のセンサをさらに含むことができる。いくつかの実施形態において、システムは、さらに少なくとも１つの被検体から収集したＶＯＣｓを運ぶ吸収材料を保持するためのホルダを含むことができる。いくつかの実施形態において、吸収材料は、被検体からのＶＯＣｓを吸収するように構成された吸収材料を含むことができる。いくつかの実施形態では、１つまたは複数のセンサは、有機リガンドシェル（organic ligands shell）で被覆された金属ナノ粒子を含む、１つ以上の化学抵抗器、金属酸化物センサ（ＭＯＳ）、触媒近赤外線センサ、光イオン化検出器（ＰＩＤ）、ＩＲオープンパス（open path）センサ、ポータブルガスクロマトグラフィ質量分析計（ＧＣ−ＭＳ）、電気化学センサなどを含むことができる。
【００１６】
いくつかの実施形態において、コントローラは、上述した方法のいずれか１つを実行するように構成することができる。この発明のいくつかの態様は、被検体の状態を決定するために、分類モデルをトレーニングする方法に関連づけることができる。この方法は、
ａ．１つまたは複数のセンサから、１つまたは複数のセンサを、被検体に由来するＶＯＣｓのサンプルに晒すことに応答して、センサ信号のセットを受信すること、
ｂ．センサ信号から、１つまたは複数の特徴値を抽出すること、
ｃ．１つまたは複数の特徴値を、被検体の少なくとも１つの既知の状態に関連づけられた分類でタグ付けすること、
ｄ．異なるサンプルでステップ（ａ）乃至（ｃ）を反復し、分類モデルをトレーニングすること、
を含むことができる。
【００１７】
いくつかの実施形態において、状態は、被検体の医学的状態、被検体の精神状態、被検体のアイデンティティ、被検体の一般的健康の少なくとも１つであり得る。いくつかの実施形態において、方法はさらに、追加のデータを受信すること、追加のデータを、被検体の既知の状態に関連づけられた分類でタグ付けすること、をさらに含むことができる。いくつかの実施形態において、追加のデータは、サンプルに関連したデータを含むことができる。いくつかの実施形態において、サンプルに関連したデータは、湿度レベル、温度、サンプルが採取された地理的位置、時間、および日付の少なくとも１つを含むことができる。いくつかの実施形態において、追加のデータは、被検体データを含むことができる。いくつかの実施形態において、被検体に関連したデータは、性別、年齢、医学的状態、民族、文化、ライフスタイル、および食事の少なくとも１つを含むことができる。いくつかの実施形態において、被検体に関連したデータは、被検体から採取した、特定のサンプルに関連した、データを含むことができる。
【００１８】
いくつかの実施形態において、ＶＯＣｓは、少なくとも１つの被検体に装着された吸収材料、少なくとも１つの被検体により運ばれるデバイスに装着された吸収材料、および少なくとも１つの被検体から蒸発するＶＯＣｓを収集するための容器の少なくとも１つにより収集することができる。いくつかの実施形態において、方法はさらに、１つまたは複数のセンサから、１つまたは複数の初期信号を受信すること、初期信号を、周囲の背景信号として関連付けること、初期信号を用いて、センサ信号のセットから、背景雑音をフィルタリングすること、を含むことができる。
【００１９】
この発明のいくつかの態様は、被検体の状態を決定するために、分類モデルをトレーニングするためのシステムに、関連付けることができ、システムは、少なくとも１つの被検体に由来するＶＯＣｓを検出するように構成された、１つまたは複数のＶＯＣｓと、ストレージユニットと、
ｅ．１つまたは複数のセンサを、被検体に由来するＶＯＣｓのサンプルに晒すことに応答して、１つまたは複数のセンサからセンサ信号のセットを受信し、
ｆ．センサ信号から、１つまたは複数の特徴値を抽出し、
ｇ．１つまたは複数の特徴値を、被検体の少なくとも１つの既知の状態に関連付けられた分類で、タグ付けし、
ｈ．異なるサンプルでステップ（ａ）乃至（ｅ）を反復し、分類モデルをトレーニングし、
ｉ．トレーニングされた分類モデルを、ストレージユニットに記憶する、ように構成されたコントローラと、を含むことができる。
【００２０】
いくつかの実施形態において、コントローラはさらに、サンプル毎に、被検体の少なくとも１つの既知の状態を受信するように、構成することができる。いくつかの実施形態において、システムはさらに、ユーザインタフェースを含むことができ、コントローラは、ユーザインタフェースから、少なくとも１つの既知の状態を受信するように構成することができる。いくつかの実施形態において、システムは、さらに少なくとも1つの追加のセンサを含むことができ、コントローラは、追加のセンサから受信した信号から、少なくとも１つの既知の状態を受信するように構成される。いくつかの実施形態において、追加の信号は、少なくとも１つの状態を示すことができる。いくつかの実施形態において、コントローラは、上述した方法のいずれか１つを実行するように構成することができる。本発明と見なされる主題は、本明細書の結論部分で特に指摘され、明確に主張されている。しかしながら、本発明は、構成および動作方法の両方に関して、その目的、特徴、および利点と共に、添付の図面を参照して以下の詳細な説明を参照することによって、最もよく理解することができる。説明を簡単かつ明瞭にするために、図に示される要素は、必ずしも一定の縮尺で描かれているわけではないことを理解されたい。例えば、明確にするために、いくつかの要素の寸法は、他の要素に対して誇張されている場合がある。さらに、適切であると考えられる場合、参照番号は、対応する要素または類似の要素を示すために、図の間で繰り返される場合がある。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１Ａ】この発明のいくつかの実施形態に従う、ＶＯＣｓに基づいて、被検体の状態を決定するためのシステムの図である。
【図１Ｂ】この発明のいくつかの実施形態に従う、コンピューティングデバイスのブロック図の図である。
【図１Ｃ】この発明のいくつかの実施形態に従う、図１Ａのシステムを動作させる方法のフローチャートの図である。
【図２Ａ】この発明のいくつかの実施形態に従う、センサの図である。
【図２Ｂ】この発明のいくつかの実施形態に従う、有機リガンドで被覆された導電性ナノ粒子の図である。
【図２Ｃ】この発明のいくつかの実施形態に従う、時間の関数として、図２Ａのセンサから受信した信号を示すグラフである。
【図３】この発明のいくつかの実施形態に従うＶＯＣｓに基づいて、被検体の状態を決定するためのシステムの図である。
【図４】この発明のいくつかの実施形態に従う、ＶＯＣｓに基づいて、被検体の状態を決定するためのシステムの図である。
【図５】この発明のいくつかの実施形態に従う、牛に由来するＶＯＣｓを収集するための、吸収材料を含むパッドの図である。
【図６】この発明のいくつかの実施形態に従う、人間に由来するＶＯＣｓを収集するための、吸収材料を含むパッドの図である。
【図７】この発明のいくつかの実施形態に従う、ＶＯＣｓに基づいて、被検体の状態を決定するための方法のフローチャートである。
【図８】この発明のいくつかの実施形態に従う、被検体の状態を決定するために、分類モデルをトレーニングする方法のフローチャートである。
【図９】この発明のいくつかの実施形態に従う、センサから受信した信号を表す８つのグラフを示す。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下の詳細な説明では、本発明の完全な理解を提供するために、多くの特定の詳細が示されている。しかしながら、本発明は、これらの特定の詳細なしに実施されてもよいことが当業者によって理解されるであろう。他の例では、本発明を不明瞭にしないように、周知の方法、手順、およびコンポーネント、モジュール、ユニット、および／または回路は、詳細には説明されていない。一実施形態に関して説明されるいくつかの特徴または要素は、他の実施形態に関して説明される特徴または要素と組み合わせることができる。明確にするために、同じまたは同様の特徴または要素の説明は、繰り返さない場合がある。本発明の実施形態はこの点で限定されないが、例えば「処理」、「計算（computing）」、「計算（calculating）」、「決定」、「確立」、「分析」、「チェック」等は、物理的（例えば、電子的）として表されるデータを操作および／または変換する、コンピュータ、コンピューティングプラットフォーム、コンピューティングシステム、または、コンピュータのレジスタおよび／またはメモリ内の物理（例えば、電子）量として表されたデータを、コンピュータのレジスタ、および／またはメモリまたは動作、および／またはプロセスを実行するための命令を記憶することができる、他の情報非一時的記憶媒体内の物理量として同様に表された、他のデータに操作、および／または変換する、他の電子コンピューティングデバイスの動作、および／またはプロセスを指すことがある。本発明の実施形態はこの点に関して限定されないが、本明細書で使用される「複数」および「複数」という用語は、例えば、「複数」または「２つ以上」を含み得る。「複数」または「複数」という用語は、本明細書全体にわたって、２つ以上のコンポーネント、デバイス、要素、ユニット、パラメータなどを説明するために使用される場合がある。セットという用語は、ここで使用されるとき、１つまたは複数のアイテムを含むことができる。明示的に述べられていない限り、本明細書で説明される方法の実施形態は、特定の順序またはシーケンスに制約されない。さらに、説明されている方法の実施形態またはその要素のいくつかは、同時に、同じ時点で、または同時に、発生または実行することができる。
【００２３】
本発明のいくつかの実施形態によるシステムおよび方法は、被検体の状態の変化または被検体のアイデンティティさえ検出するために、人工の香りセンサを使用することを可能にすることができる。そのようなセンサは、気相中のＶＯＣを検出するように構成され得る。システムは、これらのセンサにより生成された信号を用いて状態を決定することができる。被検体（例えば、ヒトまたは哺乳類）の匂いは、被検体の状態の変化に非常に敏感であり、１日以内であっても、被検体から得られた１回の測定は、いかなる認識/診断システムおよび方法の基礎にもなり得ない。さらに、ＶＯＣを測定するための標準的な方法があり、測定は、使用するＶＯＣセンサのタイプと数に大きく依存する。したがって、いくつかの実施形態によるシステムおよび方法は、 分類モデルをトレーニングして、被験者または別の被験者から採取した、新しいサンプルを分類またはタグ付けするために、さらに使用するために、人工知能（ＡＩ）および機械学習（ＭＬ）技術を使用して、各被験者または被験者のグループから採取された、複数のサンプルから受信された信号を、研究および分析することができる。分類モデルを使用して被検体の状態を決定することができる。
【００２４】
ここで使用するように、「被検体」という用語は、臭気（odor）（例えばＶＯＣｓ）を生成する任意の生物を含むことができる。被検体は、人間、哺乳動物（例えば、家畜）または任意の他の動物を含むことができる。本明細書で使用される場合、「状態」という用語は、生物に関連する任意の状態（condition）、状態（state）、またはパラメータを指し得、例えば、被検体の医学的状態、被検体の精神状態、被検体のアイデンティティ、２人の被検体間のマッチングの成功、被検体の一般的な健康など、生物からのＶＯＣの蒸発に関連している。
【００２５】
本明細書で使用される場合、「揮発性有機化合物（ＶＯＣ）」という用語は、被検体から蒸発するか、または被検体によって引き起こされ得る任意の有機化合物を含み得る。ＶＯＣは、尿、糞便、唾液などに由来する、被検体の皮膚または髪に由来する（例えば、汗によって蒸発する）可能性がある。
【００２６】
本発明のいくつかの実施形態による、被検体から生じる、気相中のＶＯＣに基づいて被検体の状態を決定するためのシステム１０の図である、図１Ａを参照する。いくつかの実施形態では、システム１０は、分類モデル（例えば、図１Ｂに示される分類モデル１２８）を訓練して、被検体の状態を決定するためのものであり得る。システム１０は、少なくとも１人の被験者から発せられたＶＯＣを検出するように構成された、１つ以上のＶＯＣセンサ５０と、コンピューティングデバイス１００のコントローラ１０５（図１Ｂに図示および考察されている）とを含み得る。１つまたは複数のセンサ５０は、気相中のＶＯＣｓに晒されたとき、信号（例えば、電気信号）を生成するように構成された、任意のセンサを含むことができる。たとえば、１つまたは複数のセンサ５０は、図２Ａ乃至２Ｃに関して詳細に論じたように、有機リガンドシェルでコーティングされた金属ナノ粒子を含む、１つまたは複数の化学抵抗器を含むことができる。他の例において、１つまたは複数のＶＯＣｓセンサ５０は、金属酸化物センサ（ＭＯＳ）、触媒近赤外線センサ、光イオン化検出器（ＰＩＤ）、ＩＲオープンパスセンサ、ポータブルガスクロマトグラフィ質量分析計（ＧＣ−ＭＳ）、電気化学センサなどの少なくとも１つを含むことができる。
【００２７】
いくつかの実施形態において、システム１０は、さらに１つまたは複数のセンサ５０を保持するためのチャンバ４０を含むことができる。チャンバ４０は、ＶＯＣｓ４２の１つまたは複数のセンサ５０を晒しながら気相中のＶＯＣｓ４２を保持するように構成することができる。チャンバ４０は、例えば温度計、気圧計、湿度センサ、流量計などの、チャンバ４０内の環境およびガスの流れを感知するための、１つまたは複数の追加のセンサ６０をさらに含むことができる。いくつかの実施形態において、チャンバ４０は、さらに、１つまたは複数のセンサ５０に関する、再生デバイス７０を含むことができる。再生装置７０は、１つまたは複数のセンサ５０を加熱するための加熱要素を含むことができ、したがって、１つまたは複数のセンサ５０によって捕捉されたＶＯＣを蒸発させる。いくつかの実施形態では、再生装置７０は、準大気圧によるＶＯＣの蒸発を引き起こすための、真空ポンプを含み得る。いくつかの実施形態では、再生装置７０は、１つまたは複数のセンサ５０の表面からのＶＯＣのフラッシング（flashing）を引き起こすために、ガス流（たとえば、清浄空気または制御された量のＶＯＣを有する任意の他のガス）を含み得る。
【００２８】
いくつかの実施形態では、システム１０は、気相のＶＯＣをチャンバ４０に含まれる、１つまたは複数のセンサ５０に向けるためのガス循環システム３０を、さらに含むことができる。ガス循環システム３０は、ファン３３、ポンプ３３、１つまたは複数のガス監視センサ６０、１つまたは複数のバルブ３４および３５、フィルタ３１、マニホールド３２、パイプ３７などを含むことができる。図１Ａに示されるガス循環システム３０の構成要素は、例としてのみ与えられ、本発明の実施形態によるガス循環システム３０は、図示されているコンポーネントの一部、全部またはそれ以上を含み得ることを当業者は、理解すべきである。
【００２９】
いくつかの実施形態では、システム１０は、図５および図６に関して説明したように、少なくとも１つの被検体から収集されたＶＯＣｓを運ぶ吸収材料を保持するための、少なくとも１つのホルダ（図示せず）を含むか、または流体接続することができる。
【００３０】
本発明のいくつかの実施形態による、コンピューティングデバイスの例の概略ブロック図である。図１Ｂを参照する。コンピューティングデバイス１００は、コントローラまたはプロセッサ１０５（例えば、中央処理装置プロセッサ（ＣＰＵ）、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、チップ、クラウドベースのコンピューティングサービスまたは任意の適切なコンピューティングまたは計算デバイス）、オペレーティングシステム１１５、メモリ１２０、実行可能コード１２５、ストレージ１３０、入力デバイス１３５（たとえばキーボードまたはタッチスクリーン）、および出力デバイス１４０（たとえばディスプレイ）、例えば、インターネットのような通信ネットワークを介して遠隔装置と通信するための通信ユニット１４５（たとえばセルラー送信機またはモデム、Ｗｉ−Ｆｉ通信ユニット、等）を含むことができる。コントローラ１０５は、ここに記載した動作を実行するためのプログラムコードを実行するように構成することができる。ここに記載したシステムは、１つまたは複数のコンピューティングデバイス（複数の場合もある）１００を含むことができる。
【００３１】
オペレーティングシステム１１５は、コンピューティングデバイス１００の動作の調整、スケジューリング、調停、監視、制御、またはその他の管理、たとえば、ソフトウェアプログラムの実行をスケジュールし、ソフトウェアプログラムまたは他のモジュールやユニットが通信できるようにすることを含むタスクを実行するように設計および/または構成された任意のコードセグメント（たとえば、本明細書に記載の実行可能コード１２５と同様のもの）であるか、またはそれを含み得る。
【００３２】
メモリ１２０は、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、同期ＤＲＡＭ（ＳＤ−ＲＡＭ）、ダブルデータレート（ＤＤＲ） メモリチップ、フラッシュメモリ、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、キャッシュメモリ、バッファ、短期メモリユニット、長期メモリユニット、または他の適切なメモリユニット、またはストレージユニットであり得るか、またはそれらを含み得る。メモリ１２０は、複数の、場合によっては異なるメモリユニットであり得るか、またはそれらを含み得る。メモリ１２０は、コンピュータまたはプロセッサの非一時的な読み取り可能な媒体、または例えばＲＡＭのようなコンピュータの非一時的な記憶媒体であり得る。
【００３３】
実行可能コード１２５は、例えば、アプリケーション、プログラム、プロセス、タスクまたはスクリプトなどの任意の実行可能コードであり得る。実行可能コード１２５は、オペレーティングシステム１１５の制御下で、コントローラ１０５によって実行することができる。たとえば、実行可能コード１２５は、本明細書でさらに説明するような方法、たとえば、被検体に由来する気相のＶＯＣに基づいて、被検体の状態を判定する方法を実行するソフトウェアアプリケーションであり得る。さらに別の例では、コード１２５は、本発明のいくつかの実施形態による分類モデル１２８をトレーニングする方法を実行する、ソフトウェアアプリケーションを含み得る。明確にするために、実行可能コード１２５の単一のアイテムが、図１Ｂに示されているが、本発明の実施形態によるシステムは、メモリ１２０に格納することができ、コントローラ１０５に、本明細書に記載された方法を実行させる実行可能コード１２５と同様の複数の実行可能コードセグメントを含み得る。
【００３４】
メモリ１２０は、本発明のいくつかの実施形態による、被検体の状態を決定する際に使用される分類モデル１２８をさらに含み得る。分類モデル１２８をトレーニングする方法は、図８のフローチャートに関して開示される。
【００３５】
ストレージ１３０は、例えば、ハードディスクドライブ、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）デバイス、または他の適切なリムーバブルおよび／または固定ストレージユニットであり得るか、または含むことができる。いくつかの実施形態において、ストレージ１０は、インターネットを介してシステム１０と通信するクラウドベースストアリングサービスであり得る。いくつかの実施形態において、図１Ｂに示すコンポーネントのいくつかは、省略することができる。例えば、メモリ１２０は、ストレージ１３０の記憶容量を有する不揮発性メモリであり得る。従って、別個のコンポーネントとして図示されているけれども、ストレージ１３０は、メモリ１２０に埋め込む、または含めることができる。
【００３６】
入力デバイス１３５は、キーボード、タッチスクリーンまたはパッド、１つまたは複数のセンサ、または任意の、他のまたは追加の、適切な入力デバイスであり得るか、または含むことができる。任意の適切な数の入力デバイス１３５は、コンピューティングデバイス１００に動作可能に接続することができる。出力デバイス１４０は、１つまたは複数のディスプレイまたはモニタ、および／または任意の他の適切な出力デバイスを含むことができる。任意の適切な数のデバイス１４０は、コンピューティングデバイス１００に動作可能に接続することができる。任意の適用可能な入出力（Ｉ／Ｏ）デバイスは、ブロック１３５および１４０で示すようにコンピューティングデバイス１００に接続することができる。例えば、有線または無線ネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）デバイスまたは外部ハードドライブを、入力デバイス１３５および／または出力デバイス１４０に含めることができる。
【００３７】
発明の実施形態は、例えば、プロセッサまたはコントローラによって実行されたときに、本明細書に開示された方法を実行する命令、たとえばコンピュータ実行可能命令を符号化し、含み、または格納する、コンピュータまたはプロセッサの非一時的な読み取り可能な媒体、または例えばメモリ、ディスクドライブ、またはＵＳＢフラッシュメモリ等の、コンピュータまたはプロセッサの、非一時的な記憶媒体などの物品を含み得る。例えば、物品は、メモリ１２０などの記憶媒体、実行可能コード１２５などのコンピュータ実行可能命令、およびコントローラ１０５などのコントローラを含むことができる。そのような非一時的なコンピュータ可読媒体は、例えば、プロセッサまたはコントローラによって実行されると、ここに開示された方法を実行するコンピュータ実行可能命令を符号化し、含み、または格納する、例えば、メモリ、ディスクドライブ、またはＵＳＢフラッシュメモリであり得る。記憶媒体は、これらに限定されないが、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）および／またはランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、フラッシュメモリ、電気的に消去可能なプログラム可能な読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭｓ）、またはプログラム可能なストレージデバイスを含む、電子命令を格納するのに適した、任意のタイプの媒体を含むメディアのような半導体デバイスを含む、任意のタイプのディスクを含むことができる。例えば、いくつかの実施形態において、メモリ１２０は、非一時的機械読み取り可能媒体である。
【００３８】
本発明の実施形態によるシステムは、これらに限定されないが、複数の中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）、または任意の他の適切な、多目的または特定の、プロセッサまたはコントローラ（例えば、コントローラ１０５と同様のコントローラ）、複数の入力ユニット、複数の出力ユニット、複数のメモリユニット、および複数の記憶ユニットを含むことができる。システムはさらに、他の適切なハードウェアコンポーネントおよび／またはソフトウェアコンポーネントを含む。
【００３９】
いくつかの実施形態において、システムは、例えば、パーソナルコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ワークステーション、サーバーコンピュータ、ネットワークデバイス、または任意の他の適切なコンピューティングデバイスであり得るか、または含むことができる。いくつかの実施形態において、コンピューティングデバイス１００のコンポーネントの少なくともいくつかは、システム１０のようなシステムにアセンブルされる印刷回路基板（ＰＣＢ）上に組み立てることができる。いくつかの実施形態において、システム１０は、さらに、システム１０のコンポーネントの少なくともいくつか、例えば、コンピューティングデバイス１００、センサ５０、センサ６０等に電力を供給する（図１Ａに示す）電源１０１を含むことができる。いくつかの実施形態において、電源１０１は、ＰＣＢ上に組み立てることができる。
【００４０】
システム１０の種々のコンポーネントを動作させるための例を示すフローチャートを図１Ｃに示す。１つまたは複数のセンサ５０から信号を受信するために、ＶＯＣｓのサンプルをシステム１０に導入することができ、従って、サンプリングサイクルは、ボックス１５０で開始することができる。いくつかの実施形態において、コントローラ１０５は、ファン３３を制御して、ＶＯＣｓサンプルを運ぶことが出来る、空気の流れを生成することが出来る。ＶＯＣｓサンプルは、システム１０付近の空気から直接受信することができ、あるいは、フィラー３１へのエントランス付近のホルダに配置された、吸収材料（例えば、ペッド（ped）の形で）から収集することができる。ファン３３によって生成された空気流は、サンプリングされたＶＯＣを含む空気を、フィルタ３１を通過させて、１つまたは複数のセンサ５０によって行われた測定を損なう可能性がある粒子および塵から、濾過することができる。空気流は、次にマニホールド２３に導入することができる。ＶＯＣを運ぶ空気をチャンバ４０に導入するために、ポンプ３６を操作してチャンバ４０（ボックス１５３）から空気をポンプで送りながら、バルブ３４を閉じ（ボックス１５１）、バルブ３５を開いて、チャンバ４０に、真空を形成することができる。バルブ３５とポンプ３６を閉じ、バルブ３４を開くことにより、ＶＯＣｓサンプルを運ぶ空気は、バルブ３４（ボックス１５４）の閉鎖に続いて、チャンバ４０に導入することができる。
【００４１】
いくつかの実施形態において、ＶＯＣｓサンプルを運ぶ空気を導入する前に、再生システム７０に含まれるような加熱システムを動作させて（ボックス１６０において）制御された環境を生成する、および／またはセンサ５０を洗浄することができる。いくつかの実施形態において、１つまたは複数のセンサ５０は、所定時間、空気中のＶＯＣｓに晒すことができ、１つまたは複数の信号を、コントローラ１０５により受信することができる（ボックス１５５）。検知に続いて、バルブ３５（ボックス１５６）およびポンプ３６（ボックス１５７）は、チャンバ４０（ボックス１５８）をポンプアップおよび洗浄するために再作動することができる。いくつかの実施形態において、チャンバ４０からの空気のポンピングは、追加のＶＯＣサンプルを導入する前に、以前のＶＯＣから洗浄される１つまたは複数のセンサ５０を再生することもできる（ボックス１５９）。
【００４２】
いくつかの実施形態において、システム１０を用いて、異なる動作方法を適用することができる。例えば、バルブ３４と３５の両方を開いたままにし、ＶＯＣｓの流れに晒されたセンサ５０により、センサ信号を生成することができる。そのような動作方法において、ファン３３とポンプ３７の両方は、ＶＯＣｓを運ぶ空気の流れを、チャンバ４０にコンスタントに供給することができる。
【００４３】
いくつかの実施形態において、システム１０は、ハウジング２０内に収納することができる。異なるハウジング構造の例が、図３および図４に図示されている。いくつかの実施形態において、ハウジング２０は、被検体の口に挿入されるか、または被検体から空気の呼吸を受け取るように構成された（例えば、マウスピースの形状の）取入れ口を含むことができる。取り入れ口は、フィルタ３１の前に配置することができる。いくつかの実施形態において、空気の呼吸は、被検体の口および消化器系からのＶＯＣを含むことができる。
【００４４】
次に、本発明のいくつかの実施形態による化学センサ５０の例の図である図２Ａを参照する。化学センサ５０は、一般的に化学物質、特に気相中のＶＯＣに晒されると、その抵抗を変化させることができる、抵抗器であり得る。化学抵抗器は、有機配位子シェル（図２Ｂに示される）でコーティングされた、金属ナノ粒子で作られた感知要素５２と、要素５２を外界に接続する（例えば、ＡｕまたはＰｔで作られた）金属電極とを含み得る。検知エレメント５２および金属電極は、ガラス、プラスチックなどから作製された分離層を有する、半導体ウェハなどの基板５４上に配置され得る。
【００４５】
検知エレメント５２は、金属または合金、例えば、Ａｕ、Ｐｔ、Ｐｄ、Ａｇ、Ｎｉ、Ｃｏ、Ｃｕ、Ａｌ、Ａｕ／Ａｇ、Ａｕ／Ｃｕ、Ａｕ／Ａｇ／Ｃｕ、Ａｕ／Pt、Au/Pd、Au/Ag/Cu/Pd、Pt/Rh、Ni/Co、および/またはPt/Ni/Feから作製された金属ナノ粒子コアを含み得る。金属ナノ粒子コアは、有機リガンドで被覆することができる。異なる有機リガンドを選択して、異なるＶＯＣｓまたはＶＯＣｓのファミリを検知することができる。たとえば、有機配位子のシェルは、Ｃ３−Ｃ２４鎖を持つアルキルチオール、共官能化アルカンチオレート、アレンチオレート、（g-メルカプトプロピル）トリメチルオキシシラン、ジアルキルジスルフィド、キサンテート、オリゴヌクレオチド、ポリヌクレオチド、ペプチド、タンパク質、酵素、多糖類、リン脂質などのようなチオール（thiol）（スルフィド（sulfide））結合（金属コアへの）基で構成することができる。
【００４６】
いくつかの実施形態において、システム１０は、センサ５０のアレイ（例えば、複数）を含むことができる。例えば、そのようなアレイは、（一部の有機配位子は、複数のタイプのＶＯＣ（たとえば、ＶＯＣのファミリ）を検知できるので）、特定のタイプのＶＯＣ、または特定のタイプのＶＯＣに対して、他のＶＯＣよりも感度が高くなるように（例えば、有機リガンドのタイプを選択することにより）それぞれ（またはいくつか）設計され得る様々なセンサ５０を含み得る。従って、センサのアレイ５０は、複数のＶＯＣｓを検知するように構成することができる。
【００４７】
ここで、システム１０の動作の異なる段階で、センサ５０などのセンサから受信された信号の例を示す、図２Ｃに示されるグラフを参照する。そのようなセンサ信号は、センサ５０によって生成され、さらなる分析のためにコントローラ１０５に送られる。最初に、システムが周囲条件にあるとき、ＶＯＣの（たとえば、検出中の量に比べて）少量のＶＯＣ（たとえば、常に空気中にある量のＶＯＣがある）がチャンバ５０に存在し（１）、ほとんど信号（例：抵抗（オーム））を検出することができない。サンプルからＶＯＣを運ぶ空気が、チャンバ４０に導入され、センサ５０に晒されると、抵抗が変化する可能性がある（たとえば、増加、図示、減少、交互など）（２）。検知/露出時間の終わりに（３）ＶＯＣを運ぶ空気が、チャンバ５０から排出され（４）、システムが、周囲条件に戻ると、信号が最小（５）に減少する。
【００４８】
ここで、トイレに組み立てられるように構成されたＶＯＣに基づいて、被検体の状態を決定するためのシステム１０の図である、図３を参照する。いくつかの実施形態では、被検体は、人間であってもよく、ＶＯＣは、人間がトイレを使用するときに収集することができる。そのようなシステム１０は、例えば、動き検出器などの外部センサから受信された、トイレ内の人間の存在を検知するように構成することができる。人間がトイレに入ると、検知シーケンス（例えば、図１Ｃのボックス１５１−１５９）がトリガされ得る。いくつかの実施形態では、検知シーケンスは、人間がトイレを出た後、または人間がトイレに入った後の所定の時間にトリガされてもよい。尿および/またはヒト由来の糞便から蒸発したＶＯＣ４２は、カラム（column）２５に入り、ポンプで送られ、２つ以上のセンサ５０を含む、センサアレイに向かって流れる。ハウジング２０は、商業用トイレに取り付けられ、システム１０の近くからのＶＯＣの収集を可能にするように構成される。
【００４９】
次に、組み立てられるか、またはごみ袋５に含まれるように構成された、ＶＯＣに基づいて被検体の状態を決定するためのシステム１０の図である、図４を参照する。ごみ袋５は、例えば、１つ以上のディッパ（dipper）、衛生パッドなどを収集するように構成され得る。フロス２０は、ゴミ袋５の穴に気密に挿入されるように構成することができる。バッグ５を閉じると、ユーザは、検知シーケンスを、開始またはトリガすることができる（例えば、図１Ｃのボックス１５１−１５９）。いくつかの実施形態では、図４に示す構成では、センサ５０のアレイは、プラスチックバッグ５の内部に挿入されたシステム１０の部分に配置され、ガス循環システム（図示せず）は、バッグ５の外側に配置された、システム１０の部分に配置される。
【００５０】
次に、哺乳動物、例えば、ウシ、ウマ、船などの家畜から、ＶＯＣを収集するための、吸収材料１５から作られたパッド１６の図である、図５を参照する。いくつかの実施形態では、吸収材料は、取り付け手段１７（例えば、ベルト、ステッカなど）によって哺乳類に取り付けられたパッド１６に含めることができる。いくつかの実施形態では、パッド１５は、様々な場所で、例えば、後ろ側（図のように尾の下）、背中、ブリスケット（briskets）または膣の近く（雌哺乳動物の）、額などで哺乳動物に取り付けられるように構成することができる。吸収材料１５は、ＶＯＣを吸収するように構成された任意の材料、例えば、綿、高分子スポンジ、高分子ゴム、または任意の他の適切な材料であり得る。吸収材料１５は、例えば、システム１０への入口（例えば、フィルタ３１の近く）で、空気の流れに晒されると、ＶＯＣを放出するように、さらに構成することができる。いくつかの実施形態によれば、パッド１６は、システム１０の吸気口の近くに配置され得、それにより、吸収材料に吸収されたＶＯＣが解放され得、ファン３３および／またはポンプ３７の動作時に、チャンバ４０に入る。
【００５１】
次に、図６を参照すると、人間からＶＯＣを収集するための、パッドに含まれる吸収材料１５が示されている。いくつかの実施形態では、吸収材料１５は、図示されるように、人間が着用するブレスレット１８に含まれてもよい。いくつかの実施形態では、吸収材料１５は、ウェアラブルデバイス（例えば、時計）または衣服（例えば、帽子、スカーフ、スウェットバンドなど）に統合されてもよい。いくつかの実施形態によれば、吸収材料１５は、例えば、ステッカーを使用するなど、任意の他の方法で、人間に取り付けられてもよい。いくつかの実施形態によれば、吸収材料１５は、例えば、携帯電話、タブレットコンピュータなど、人間によって定期的に運ばれるデバイスまたはアクセサリに取り付けられてもよい。
【００５２】
いくつかの実施形態では、システム１０は、システム１０への入口（例えば、フィルタ３１の前）に吸収材料１５を保持するためのホルダ（図示せず）を含み得る。したがって、図１Ａ乃至１Ｃに関して開示するように、ガス循環システム３０が、フィルタ３１を介して空気を循環させるとき、吸収材料１５によって捕捉されたＶＯＣは、図３および４に関して開示されるように、蒸発してシステム１０に入り（例えば、フィルタ３１およびマニホールド３２を介して）センサ５０にさらされる。当業者によって理解されるように、図３乃至６に示される構成は、例示に過ぎず、本発明はこれらの例に限定されない。
【００５３】
次に、本発明のいくつかの実施形態による、被検体から生じる気相中のＶＯＣに基づいて、被検体の状態を決定する方法のフローチャートである図７を参照する。図７の方法は、システム１０のコントローラ１０５等のコントローラによって、または任意の他の適切なコントローラによって実行され得る。ステップ７１０では、１つまたは複数のセンサを、ＶＯＣのサンプルに晒すことに応答して、１つまたは複数のセンサから、１組のセンサ信号を受信することができる。例えば、１つ以上の被検体（例えば、ヒトまたは哺乳類）に由来するＶＯＣを含むサンプルは、システム１０の循環システム３０に導入されてもよい。例えば、サンプルは、図３に示されるように、トイレに組み立てられたシステム１０の近くから収集された空気を含み得る。別の例では、ＶＯＣは、図４に示されるように、ディッパを保持するごみ袋５から収集されてもよい。さらに別の例では、ＶＯＣは、図５および図６に関して、本明細書で上述した吸収材料１５から収集することができる。
【００５４】
サンプルに含まれるＶＯＣは、チャンバ４０（例えば、ＶＯＣ４２）に導入され、図１Ｃおよび図２Ａ−２Ｃに関して本明細書で上述したように、１つまたは複数のセンサ５０によって検知される。いくつかの実施形態では、露光後、一連のセンサ信号が、コントローラ１０５によって受信されてもよい。そのようなセットは、１つ以上のセンサ信号を含み得る。８個のセンサ５０からの１組の８個のセンサ信号の例が、図９に示されている。図９に示す例では、各信号は、異なるタイプのＶＯＣに敏感なセンサ５０から受信された。
【００５５】
いくつかの実施形態では、ＶＯＣ測定をスケーリングすることができないので、センサ信号自体は、サンプルを分類するのに十分ではないかもしれない。したがって、セット内の1つまたは複数のセンサ信号の分析を行うことができる。ステップ７２０で、１つまたは複数の特徴値が、センサ信号のセットから抽出され得る。例えば、各センサ信号が分析され得、１つ以上の特徴値が抽出され得る。本明細書で使用されるように、特徴値は、信号の分析から導出できる任意の数学的値、例えば、平均値、最大値、最小値、一次微分、二次微分、信号対雑音比 、傾斜勾配、減少勾配、立ち上がり時間、定常状態値に対するオーバーシュート値、時間内の振動減衰、振動周波数等として、定義することができる。したがって、各信号は、コントローラ１０５によってさらに評価される、１つまたは複数の特徴値に関連付けられ得る。
【００５６】
ステップ７３０において、分類モデル（例えば、分類モデル１２８）が受信され得、分類モデル１２８は、被検体の１つ以上の状態に相関する、１つ以上の抽出された特徴値に基づいて、ＶＯＣのサンプルを分類するように訓練され得る。分類モデル１２８は、ストレージ１３０またはメモリ１２０に格納され、そこから受信され得る。そのような分類モデルをトレーニングおよび作成するための方法は、図８に関して開示および議論される。
【００５７】
ステップ７４０において、センサ信号のセットから受信された、１つまたは複数の抽出された特徴は、分類モデルの１つまたは複数のクラスに、関連付けられ得る。いくつかの実施形態では、各クラスは、１つまたは複数の被検体の状態に関連付けられてもよく、したがって、１つまたは複数の抽出された特徴が関連付けられ得るクラスを識別することによって、被検体の状態は、ステップ７５０で決定され得る。
【００５８】
いくつかの実施形態において、状態は、被検体の医学的状態、被検体の精神状態、被検体のアイデンティティ、被検体の一般的な健康状態等の少なくとも１つを含む。例えば、被験者は、図３に示されるように、システム１０を含むトイレを使用している人間であり得る。人間がトイレを使用したときに収集されたＶＯＣは、１つまたは複数のセンサ５０によって検出され得、信号のセットは、コントローラ１０５によって分析され得る。たとえば、コントローラ１０５は、人間の病状、たとえば糖尿病、膀胱炎、脱水症、ビタミン欠乏、インフルエンザ、偏食、便秘下痢、異物の内部摂取などと相関するクラスに抽出された、少なくとも1つの特徴または特徴値のグループを関連付けることができる。いくつかの実施形態では、被検体は、女性のヒトであってもよく、状態は、女性のヒトの尿に由来するＶＯＣで感知され得る受胎能力（fertility）を含み得る。
【００５９】
別の例では、１人または複数の被検体は、任意の雌の哺乳動物を含むことができ、状態は、生殖能力であり得る。ＶＯＣは、図５および６に示される吸収材料１５等の吸収材料を使用して、収集されてもよい。いくつかの実施形態では、雌の哺乳動物が排卵しているとき、雌の哺乳動物の尿中のＶＯＣｓが変化する。これらのＶＯＣは、開示された方法を使用して検出することができ、雌の哺乳動物のホルモン周期を決定するために使用することができる。
【００６０】
さらに別の例では、１人または複数の被験者は、少なくとも２人の人間を含むことができ、状態はマッチングが成功するチャンスである可能性がある。たとえば、カップル（図６に示す）または1人の人間から取得したＶＯＣサンプルを使用して、グループ内のカップルまたは２人の個人が、マッチングに成功する可能性が高いかどうかを確認することができる。カップル間のマッチングの成功は、関係が十分に確立されたものであるという少なくとも１つの肯定的な兆候を関係に持つ人々のマッチングまたはペアリングとして、定義することができる。いくつかの実施形態では、分類モデル１２８は、マッチングが成功したという、少なくとも１つの表示を有する人間のペアから受け取った、１つまたは複数の特徴値のペアを含むことができる。いくつかの実施形態において、少なくとも１つの表示は、所定の期間以上長く続く関係、子供の数、報告された愛情および報告された性的魅力、の少なくとも１つを含むことができる。
【００６１】
いくつかの実施形態では、追加のデータが分類モデル１２８に含まれてもよく、モデルのクラスに関連付けられてもよい。たとえば、次のような追加のデータのマッチングが成功した場合：マッチングが成功する可能性が高いペアを分類するときは、性別、年齢、性的嗜好、民族性、文化、ライフスタイル、食事などを考慮することができる。このタイプのデータには、被検体に関連するデータが含まれる場合があり、マッチングが成功する可能性の判断の正確性を高める場合がある。いくつかの実施形態では、病状、精神状態および一般的な健康などの追加の被検体関連データがさらに含まれ、分類モデルの１つまたは複数のクラスに関連付けられてもよい。いくつかの実施形態では、被検体関連データは、ユーザインタフェース、例えば、入力デバイス１３５を使用して、ユーザ（例えば、被検体、介護者など）から受信されてもよい。いくつかの実施形態では、被検体関連データは、例えば、データをコントローラ１０５にアップロードすることができる（例えばインターネットを介して）、コンピューティングデバイス１００と通信するモバイルデバイス上で実行されるアプリケーションを使用して、介護者（例えば親）によってシステム１０に提供され得る。
【００６２】
いくつかの実施形態では、被検体関連データは、被検体から採取された特定のサンプルに関連するデータを含み得る。例えば、図４に関して図示され、説明されるように、被検体が赤ん坊であり、サンプルが赤ん坊のディッパ（dipper）から採取された場合、被検体に関連するデータには、赤ん坊がディッパを着用した時間、ディッパをつけて寝る時間等を含むことができる。そのようなデータは、例えば、コントローラ１０５にデータをアップロードすることができるモバイルデバイス上で実行されるアプリケーションを使用して、介護者（例えば、親）によってシステム１０に提供され得る。
【００６３】
いくつかの実施形態では、追加のデータは、サンプル関連データを含み得る。そのようなサンプル関連データは、サンプルが採取された、例えば、1つまたは複数のセンサ７０から受け取った環境条件を含むことができる。例えば、サンプル関連データは、チャンバ４０内の湿度レベル、チャンバ４０内の温度または周囲温度、サンプルが採取された地理的位置、サンプルが採取された日時などを含み得る。
【００６４】
いくつかの実施形態では、地理的位置および日時などのパラメータは、対象から発生したＶＯＣのタイプおよび量に影響を与える可能性がある。たとえば、暖かい場所では、寒い場所よりも汗をかく頻度が高いため、ＶＯＣには、汗に由来するＶＯＣが含まれる場合がある。同様に、日付（季節やこの日の正確な天気など）と時刻もＶＯＣに影響を与える可能性がある。いくつかの実施形態では、方法は、センサがＶＯＣサンプルに曝されていないときに、１つまたは複数のセンサ５０から、１つまたは複数の初期信号を受信することをさらに含むことができる。初期信号は、初期信号を使用して、センサ信号のセットから背景ノイズをフィルタリングするために使用できる、周囲の背景信号として、関連付けることができる。
【００６５】
いくつかの実施形態では、図７の方法は、対象を識別するために使用されてもよい。したがって、状態は被検体のアイデンティティである可能性がある。いくつかの実施形態では、分類モデル１２８は、対象の場所、食事、病状などの変化に関係なく、特定の対象に典型的な特徴を、特定するように訓練することができる。このようなトレーニング方法は、図８の方法に関して以下に説明される。
【００６６】
いくつかの実施形態では、コントローラ１０５はさらに、決定された状態に関連する対象のコマーシャルデータに関連する、対象またはユーザに表示するように構成されてもよい。例えば、コントローラ１０５は、保護者のモバイル機器に、ディッパ、乳児に関連するコマーシャルに関連するデータを、アップロードするように構成することができる。別の例では、コントローラ１０５は、２人の個人のマッチングに成功した後、ロマンチックなホテルまたはレストランに関連する商業データを、２人の個人に表示することができる。
【００６７】
次に、本発明のいくつかの実施形態による分類モデル１２８をトレーニングする方法のフローチャートである、図８を参照する。図８の方法は、システム１０のコントローラ１０５などのコントローラによって、または任意の他の適切なコントローラによって実行され得る。ステップ８１０および８２０は、図７の方法のステップ７１０および７２０と実質的に同じであり得る。ステップ８３０では、１つまたは複数の特徴値に、被験者の少なくとも１つの既知の状態に関連するクラスをタグ付けすることができる。いくつかの実施形態では、既知の条件は、ユーザインタフェースを介してユーザまたは複数のユーザから、例えば、入力デバイス１３５、またはユーザに関連付けられ、コンピューティングデバイス１００と通信するモバイルデバイス上で実行されるアプリケーションから、受信され得る。例えば、異常な医学的状態を有することが知られている対象、例えば糖尿病は、システム１０によって検査されて、感知されるサンプルを提供することができる。したがって、提供されたサンプルから抽出された１つまたは複数の特徴値は、「糖尿病を有する」というクラスでタグ付けされ得る。
【００６８】
いくつかの実施形態では、対象に関連する追加のデータも受信され、１つまたは複数の特徴値、例えば、年齢、性別、ライフスタイル、体重、身長、民族、食事、地理的位置などでタグ付けされ得る。例えば、糖尿病の被験者からの提供されたサンプルがタグ付けされたクラスは、以下のタグ付けをさらに含み得る：男性、通常のＢＭＩ、アジア人、米国在住、６０−７０歳、喫煙、身体活動を行わない。ステップ８４０において、ステップ８１０−８３０は、新しいサンプルで繰り返されてもよい。
【００６９】
いくつかの実施形態では、対象関連データは、追加のセンサ、例えば、尿サンプルの化学組成を直接測定することができるセンサから、受け取ることができる。このようなセンサは、例えば、尿中の受精ホルモンのレベルを提供することができ、尿サンプルを提供する女性の受精能力に、直接的な指標を提供することができる。追加のセンサは、対象の体温を測定するための体温計、酸素飽和センサ、血圧センサ、心拍数センサなどを含み得る。いくつかの実施形態では、関連データは、対象の医療提供者から提供された対象の医療記録を含み得る。医療記録は、コントローラ１０５によって、インターネットを介して、医療提供者に関連する外部データベースを形成して受信することができる。
【００７０】
いくつかの実施形態では、サンプルに関連する追加のデータ、またはサンプルが感知された状態も、例えば、図７の方法に関して本明細書で上に開示したように、センサ７０などのセンサから形成され得る。収集されたすべてのデータは、分類モデルのクラスに関連付けられ、タグ付けされる。例えば、クラスには、太りすぎや不妊の問題がある３０−４０歳の人間の女性が含まれる場合があり得る。
【００７１】
いくつかの実施形態では、コントローラ１０５は、「対照群」から採取されたサンプルから抽出された特徴値を受け取るように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、分類モデル１２８は、同様の特徴を有するが、既知の状態を有さない被験者の追加のグループ、例えば、妊娠可能性の問題を有しない過体重の３０−４０歳のヒト女性から受け取ったサンプルをさらに含み得る。いくつかの実施形態では、コントローラ１０５は、類似の特性により、両方のグループで類似している特徴値を排除するために、追加の対象グループから抽出された特徴値を、分類された対象グループと比較して、クラスにのみ既知の病状に起因する特徴値を残すことができる。
【００７２】
分類モデル１２８をトレーニングして対象を特定する例は、さまざまな条件、たとえばさまざまな地理的位置、さまざまな日時で、食事療法の変更後、病状の変更後などで、特定の対象から採取されたサンプルにそれぞれ関連する信号のセットから、複数の特徴を抽出することを含むことができる。いくつかの実施形態では、分類モデルは、サンプルが採取された異なる条件に関係なく、対象から採取されたサンプルの大部分で見られる可能性がある特徴値を探すように訓練され得る。これらの特徴値は、対象のアイデンティティでタグ付けされてもよく、対象を識別するためにさらに使用されてもよい。
【００７３】
別の例では、分類モデル１２８を訓練して、２人の人間の間でマッチングが成功する可能性を判断することができる。訓練プロセスでは、マッチングが成功したことを示す、少なくとも1つの指標があると特定されたカップルからのサンプルが、収集される場合がある。例えば、関係が１５年以上続くカップル、少なくとも２人の子供がいるカップル、相互愛情を報告しているカップル、相互性的魅力を報告しているカップルからのサンプルが収集される場合がある。カップルはさらに、年齢グループ、民族、居住地などに応じて、異性愛者のカップル、レズビアンのカップル、同性愛者のカップルなどの追加のタグ付けでタグ付けされる。いくつかの実施形態では、分類モデル１２８は、「マッチングの成功」を示し得る、カップルによって提供されたサンプルから受信された信号から抽出された、類似の特徴を探すように訓練され得る。これらの特徴は、「マッチングが成功した」すべてのカップルまたはサブグループで識別可能である。例えば、分類モデル１２８は、少なくとも１０年続く関係を有し、２人の子供を有し、２０−４０歳であり、イタリアに住んでいる、レズビアンのカップルから受信した信号における、同様の特徴を識別し得る。
【００７４】
さらに別の例では、分類モデル１２８は、ディッパから受け取ったサンプルに基づいて赤ん坊の一般的な健康状態を決定するようにトレーニングすることができる（図４に関して上で説明したように）。いくつかの実施形態では、分類モデル１２８は、携帯機器上で実行されるアプリケーションを介して、介護者から、ディッパを提供する赤ん坊の一般的な健康に関する情報を受け取ることができる。たとえば、ディッパに由来する各サンプルには、赤ん坊が夜に途切れることなく何時間寝るか、歯が生えているか、赤ん坊はガス、年齢、性別、食事などに苦しんでいるかをタグ付けすることができる。いくつかの実施形態において、分類モデル１２８は、４−７ヶ月の乳児から与えられたサンプルから受信した信号の同様の特徴を識別し、歯が生え、３時間未満連続して睡眠をとるように訓練することができる。ステップ８４０において、分類モデル１２８は、メモリ１２０および／またはストレージユニット１３０に記憶することができる。
【００７５】
この発明を、ある特徴をここに、図示し、記載したが、当業者には、多くの変形、代替、変更および均等物を生じることが可能である。従って、添付の特許請求の範囲は、本発明の真の精神に含まれる、すべてのそのような修正および変更を網羅することを意図していることを理解されたい。
【００７６】
種々の実施形態が提示された。これらの実施形態の各々は、当然提示された他の実施形態からの特徴を含むことができ、特に記載していない実施形態は、ここに記載した種々の特徴を含むことができる。
【図１Ａ】
2021509958.tif 000003
【図１Ｂ】
2021509958.tif 000004
【図１Ｃ】
2021509958.tif 000005
【図２Ａ】
2021509958.tif 000006
【図２Ｂ】
2021509958.tif 000007
【図２Ｃ】
2021509958.tif 000008
【図３】
2021509958.tif 000009
【図４】
2021509958.tif 000010
【図５】
2021509958.tif 000011
【図６】
2021509958.tif 000012
【図７】
2021509958.tif 000013
【図８】
2021509958.tif 000014
【図９】
2021509958.tif 000015
【国際調査報告】
2021509958.tif 000016
2021509958.tif 000017
2021509958.tif 000018
2021509958.tif 000019