(57)【要約】  少なくとも１つの試料を特徴付ける方法であって、ａ）分析すべき前記試料を、それぞれの光波長（λＥ１−λＥ３）を持つ１以上のＮの光放射（ＬＥ１−ＬＥ３）によって照射する工程と、ｂ）各前記光放射について、少なくとも１つの蛍光光強度、および、前記試料から放出される少なくとも１つの弾性散乱光強度を取得する工程と、ｃ）前記試料について、前記蛍光光強度および弾性散乱光強度に基づいてベクトル指標を決定する工程と、ｄ）対応する前記ベクトル指標に基づいて、各試料を特徴付ける少なくとも１つのパラメータ、又は、前記試料に対して行われる方法を決定する工程と、を有する方法。そのような方法を実行するための装置。【選択図】図１
2015511024.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの試料を特徴付ける方法であって、
ａ）分析すべき前記試料を、それぞれの光波長（λＥ１−λＥ３）を持つ１以上のＮの光放射（ＬＥ１−ＬＥ３）によって照射する工程と、
ｂ）各前記光放射について、少なくとも１つの蛍光光強度、および、前記試料から放出される少なくとも１つの弾性散乱光強度を取得する工程と、
ｃ）前記試料について、前記蛍光光強度および弾性散乱光強度からベクトル指標を決定する工程と、
ｄ）対応する前記ベクトル指標から、各試料を特徴付ける少なくとも１つのパラメータ、又は、前記試料に対して行われる方法を決定する工程と、
を有する方法。
【請求項２】
前記蛍光光強度および弾性散乱光強度は、前面モードによって取得される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記工程ａ）は、１〜６つの実質的に単色の光放射によって、分析すべき前記試料を照明する工程を有する、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記工程ｂ）は、前記試料について、少なくとも１つの蛍光スペクトルを取得する工程を有し、
前記工程ｃ）は、前記試料について、さらに、
多変量または多方式の統計モデルを前記蛍光スペクトルに適用することによって、スコアベクトルを計算する工程であって、前記統計モデルは、照明ローディングベクトルおよび蛍光ローディングベクトルによって定義される工程と、
前記スコアベクトルを、少なくとも１つの弾性散乱強度値、または、少なくとも１つの弾性散乱スペクトルを特徴付けるパラメータと結合する工程と、
を有する、請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記工程ｃ）において用いられる前記統計モデルは、ＰＡＲＡＦＡＣモデルおよびＮＰＬＳモデルから選択される、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記工程ｂ）は、前記試料について、
前記蛍光および前記弾性散乱による寄与を含む少なくとも１つのスペクトルを取得する工程と、
前記励起光放射の前記弾性散乱による前記寄与を減じる工程であって、前記弾性散乱による前記寄与は、一般化された線形モデルによって計算される工程と、
を有する、請求項４または５に記載の方法。
【請求項７】
予備的な較正段階をさらに有し、当該較正段階は、
ｉ）前記それぞれの光波長を持つ前記１以上のＮの光放射によって複数の較正試料を照射する工程と、
ii）前記較正試料について、前記蛍光スペクトルを取得する工程と、
iii）反復法によって、前記統計モデルの前記ローディングベクトル、および、各較正試料についてのスコアベクトルを決定する工程と、
を有する、請求項４〜６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
各試料を特徴付ける少なくとも１つのパラメータ、又は、前記試料に対して行われる方法を決定する前記工程ｄ）は、
−前記ベクトル指標からの多重線形回帰、
−前記ベクトル指標と参照ベクトルとの間の距離の計算
−管理された、または、管理されない分類方法、および
−「スコアリング」方法、
から選択される方法によって実行される、請求項１〜７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
予備的な較正段階をさらに有し、当該較正段階は、前記ベクトル指標を前記較正試料についての前記パラメータの既知の値に関連づける関数を決定する工程を有する、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記試料は、食品、薬、生物媒体または環境媒体から選択される生産物である、請求項１〜９のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
スカラーまたはベクトルの前記パラメータは、前記試料のマトリクスの物理的化学的構造、または、前記物理的化学的構造の変形を示す、請求項１〜１０のいずれかに記載の方法。
【請求項１２】
少なくとも１つの試料を特徴付ける装置であって、
−分析すべき前記試料を、それぞれの光波長（λＥ１−λＥ３）を持つ１以上のＮの光放射（ＬＥ）によって照射する、少なくとも１つの光源（ＳＬ１‐ＳＬ３）と、
−各前記光放射について、少なくとも１つの蛍光光強度、および、前記試料から放出される少なくとも１つの弾性散乱光強度を取得する取得手段（ＤＬ）と、
−請求項１〜１１のいずれかに記載の方法を実行するようにプログラムまたは設定された、前記取得された光強度を示すデータ（ＭＴＤ）を処理する手段と、
を備えた装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、試料（特に、食品、薬、生物媒体または環境媒体）を特徴付けて、光散乱および蛍光測定を利用する方法および装置、並びに、該測定の統計処理に関する。
【０００２】
本発明は特に、農産物または製薬の産業に適用することができるが、これに限定されない。例えば、食品が準備または保存される間における、食品の栄養学的および／または毒物学的な特性の傾向を研究することが可能となる。また、食品を処理する（調理する、焼く等）プロセスを制御することが可能となる。
【０００３】
また、本発明は、環境産業、例えば、廃水、産業泥、発酵培地などの処理に適用することができる。
【０００４】
より一般的には、本発明は、試料の品質の任意の指標、および／または、上記試料に対して行われる方法を特徴付けるパラメータの決定に適用することができる。
【背景技術】
【０００５】
上記方法は、計量化学法に基づいており、特に、本発明の有利な実施形態において、分光データの多変量の（好ましくは、多重の）統計分析に基づいている。多重分析は、データが３元または４元以上の表に配置されるときの、多変量解析の自然な拡張である。多重分析は、「ＰＡＲＡＦＡＣ（パラレルファクタ、すなわち、パラレルファクタモデル）」およびＮＰＬＳ（Ｎ元部分最小二乗回帰）のような統計モデルの使用に基づいている。これについては、非特許文献１を参照することができる。
【０００６】
特許文献１には、試料、特に食品試料の分光分析のための方法および装置、分光データの多重処理を実行する方法および装置が開示されている。この方法は、個々の波長をもつ複数の励起光放射によって、分析対象の試料を照明する工程と、各試料からの個々の励起光放射に対応する前面蛍光スペクトルを取得する工程と、特にレイリー散乱に起因する寄与を減算するために、これらの蛍光スペクトルを前処理する工程と、前処理されたスペクトルに多重統計モデルを適用して、各試料の品質の指標、および／または、各試料に対して行われる方法を特徴付けるパラメータを、例えば多重線形回帰によって決定する工程と、を備える。
【０００７】
特許文献２には、１以上の農産物の試料を特徴付ける方法が開示されている。この方法においても、各試料からの複数の前面蛍光スペクトルを取得して、それらを多重データ分析法によって処理している。この方法は、多次元空間の一点によって各試料を表現することに最適であり、１つ以上の参照試料の相対距離を計算することができる。この距離によって、例えば、試料の自然度および／または新鮮度を計量することができる。
【０００８】
非特許文献２および３には、食品試料を特徴付ける方法であって、特に、分光反射率スペクトルに多重分析法を適用することによって、食品試料の調理を研究することができる方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】国際公開第２０１１／０８０４０８号
【特許文献２】国際公開第２０１１／１５８１９２号
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】R.Bro、“Multi-way Analysis in the Food Industry Models, Algorithms, and Applications”、博士論文、アムステルダム大学、1998年
【非特許文献２】Y. Lio 及び Y.-R. Chen、“Analysis of visible reflectance spectra of stored, cooked and diseased chicken meats”、Meat Science、第58巻、2001年、p.395−401
【非特許文献３】N. De Belie他、“The Use of Visible and Near-Infrared Reflectance Measurements to assess Sensory Changes in Carrot Texture and Sweetness during Heat Treatment”、 Biosystems Engineering、第85巻２号、2003年、p.213−225
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
これらの方法を実行することは、比較的複雑であり、それゆえ、高コストである。なぜならば、複数のスペクトルの取得および処理が必要であり、そのために、大量のデータを必要とするからである。
【００１２】
本発明は、先行技術におけるこれらの問題点を解決することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
この目的を達成可能とする本発明の一主題は、少なくとも１つの試料を特徴付ける方法であって、
ａ）分析すべき前記試料を、それぞれの光波長を持つ１以上のＮの光放射によって照射する工程と、
ｂ）各前記光放射について、少なくとも１つの蛍光光強度、および、前記試料から放出される少なくとも１つの弾性散乱光強度を取得する工程と、
ｃ）前記試料について、前記蛍光光強度および弾性散乱光強度からベクトル指標を決定する工程と、
ｄ）対応する前記ベクトル指標から、各試料を特徴付ける少なくとも１つのパラメータ、又は、前記試料に対して行われる方法を決定する工程と、
を有する方法である。
【００１４】
先行技術、具体的には特許文献１および特許文献２から既知の上記方法とは対照的に、本発明に係る方法は、蛍光および散乱データを組み合わせて使用することを特徴としており、これにより、試料の特徴付けを改善し、および／または、用いられる光の個数を減らすことができ、それゆえ、用いられる機器を簡略化することができる。上述の特許文献１および特許文献２では、散乱光の強度は、使用可能な情報の唯一の運び手である蛍光スペクトルの取得を単に妨害するものとみなされていることを強調すべきである。
【００１５】
本発明の異なる具体的な実施形態によると、
−前記蛍光光強度および弾性散乱光強度は、前面モードによって取得されることができる。
【００１６】
−前記工程ａ）は、１〜６つの実質的に単色の光放射によって、分析すべき前記試料を照明する工程を有することができる。
【００１７】
−前記工程ｂ）は、前記試料について、少なくとも１つの蛍光スペクトルを取得する工程を有することができ、
前記工程ｃ）は、前記試料について、さらに、
多変量または多方式の統計モデルを前記蛍光スペクトルに適用することによって、スコアベクトルを計算する工程であって、前記統計モデルは、照明ローディングベクトルおよび蛍光ローディングベクトルによって定義される工程と、
前記スコアベクトルを、少なくとも１つの弾性散乱強度値、または、少なくとも１つの弾性散乱スペクトルを特徴付けるパラメータと結合する工程と、
を有することができる。
【００１８】
−前記工程ｃ）において用いられる前記統計モデルは、ＰＡＲＡＦＡＣモデルおよびＮＰＬＳモデルから選択されることができる。
【００１９】
−前記工程ｂ）は、前記試料について、
前記蛍光および前記弾性散乱による寄与を含む少なくとも１つのスペクトルを取得する工程と、
前記励起光放射の前記弾性散乱による前記寄与を減じる工程であって、前記弾性散乱による前記寄与は、一般化された線形モデルによって計算される工程と、
を有することができる。言い換えると、蛍光による寄与と弾性散乱による寄与とを分離するために、一般化された線形モデルを用いることができ、それゆえ、これらの２つの寄与は、前記試料を特徴付けるために用いることができる。
【００２０】
上記の方法は、予備的な較正段階をさらに有することができ、当該較正段階は、
ｉ）前記それぞれの光波長を持つ前記１以上のＮの光放射によって複数の較正試料を照射する工程と、
ii）前記較正試料について、前記蛍光スペクトルを取得する工程と、
iii）反復法によって、前記統計モデルの前記ローディングベクトル、および、各較正試料についてのスコアベクトルを決定する工程と、
を有する。
【００２１】
各試料を特徴付ける少なくとも１つのパラメータ、又は、前記試料に対して行われる方法を決定する前記工程ｄ）は、
−前記ベクトル指標からの多重線形回帰、
−前記ベクトル指標と参照ベクトルとの間の距離の計算
−管理された、または、管理されない分類方法、および
−「スコアリング」方法、
から選択される方法によって実行されることができる。
【００２２】
上記の方法は、予備的な較正段階をさらに有することができ、当該較正段階は、前記ベクトル指標を前記較正試料についての前記パラメータの既知の値に関連づける関数を決定する工程を有する。
【００２３】
前記試料は、食品、薬、生物媒体または環境媒体から選択される生産物であることができる。
【００２４】
スカラーまたはベクトルの前記パラメータは、前記試料のマトリクスの物理的化学的構造、または、前記物理的化学的構造の変形を示すことができる。
【００２５】
本発明の他の主題は、少なくとも１つの試料を特徴付ける装置であって、
−分析すべき前記試料を、それぞれの光波長を持つ１以上のＮの光放射によって照射する、少なくとも１つの光源と、
−各前記光放射について、少なくとも１つの蛍光光強度、および、前記試料から放出される少なくとも１つの弾性散乱光強度を取得する取得手段と、
−上記の方法を実行するようにプログラムまたは設定された、前記取得された光強度を示すデータを処理する手段と、
を備えた装置である。このデータ処理手段は、典型的には、コンピューターまたは適切にプログラムされたプロセッサーであることができる。
【００２６】
本発明の他の特徴、詳細および利点は、実施例によって与えられる以下の添付図面を参照して与えられた説明を読むことによって明白になるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明の方法を実行するための装置を示すブロック図である。
【図２Ａ】蛍光と弾性散乱光とを混合することにより、蛍光のみを用いる場合に比べて、牛肉の調理時間の予測がどのくらい改善されるかを示す図である。
【図２Ｂ】蛍光と弾性散乱光とを混合することにより、蛍光のみを用いる場合に比べて、牛肉の調理時間の予測がどのくらい改善されるかを示す図である。
【図３Ａ】蛍光と弾性散乱光とを混合することにより、蛍光のみを用いる場合に比べて、チコリーを焙煎する間のアクリルアミド含有量の傾向の予測がどのくらい改善されるかを示す図である。
【図３Ｂ】蛍光と弾性散乱光とを混合することにより、蛍光のみを用いる場合に比べて、チコリーを焙煎する間のアクリルアミド含有量の傾向の予測がどのくらい改善されるかを示す図である。
【図３Ｃ】焙煎中のチコリーの４３０ｎｍにおける散乱強度の傾向を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
図１の装置は、波長λＥ１，λＥ２，λＥ３の照明光放射をそれぞれ発生する３つの単色光源ＳＬ１，ＳＬ２，ＳＬ３を備える。他の実施形態において、上記装置は、より多い又はより少ない数の単色光源（下限値は丁度１）を備えてもよく、全ての光放射を発生する多色光源を備えてもよい。
【００２９】
放射ＬＥ１〜ＬＥ３は（同時に、または順番に）試料Ｓに向けられる。試料Ｓは、固体、パウダー、透明容器などに含まれる液体であることができる。試料Ｓに各放射ＬＥｉが入射すると、試料Ｓは、本質的に２つの寄与を含むＬＤＦ放射を発する。２つの寄与の一方は、弾性散乱に起因する同じ波長の照明放射としての寄与であり、他方は、蛍光に起因する多色放射としての寄与である。回析格子ＲＤは、ＬＤＦ放射をそのスペクトル成分に分割する。その結果として生じた光スペクトルＳＰは、マトリックスセンサＤＬによって得られる。マトリックスセンサＤＬは、光スペクトルＳＰをデジタル形式に変換した信号を発生し、当該信号は、データ処理手段ＭＴＤによって処理される。
【００３０】
図１の実施形態において、散乱および蛍光は、前面モード（すなわち、入射光を試料Ｓの同じ側に照射するモード）で検知される。これは必須ではない。
【００３１】
同様に、ＬＤＦ放射をそのスペクトル成分に分割するために、回析格子（例えばプリズム）以外の分散性部材を使用してもよい。さらに、分散性部材をフーリエ変換分光計に取り替えることも可能である。別の変形例によると、スポットライト検知器を使用してもよい。スポットライト検知器は、携帯式であるか、又は、回転格子もしくはプリズム（モノクロメーター型の装置）と連携している。
【００３２】
回析格子を使用する利点は、多次元回折にアクセスできることである。これにより、使用される検知器が過度に強い光強度（典型的には分散した光強度）にさらされても、散乱振幅にアクセスすることができる。２次回析による複製は、実際には、１次回折の複製よりもはるかに弱く、それゆえ、１次スパイクの振幅（一定で、かつ、格子のみに依存する各次元における回折された強度間の比率）にアクセスすることができる。このように、高い蛍光信号および散乱振幅を同時に取得することが可能である。
【００３３】
特に、「単色の」光源が比較的広いスペクトルを発する（例えば、光源が発光ダイオードである）場合、センサーＤＬによって取得されたスペクトルは、部分的に重なり合う弾性散乱と蛍光による寄与を含む。この場合、前記寄与を除去するために、前処理を実施してもよい。上述の特許文献１では、このタイプの前処理の方法が開示されており、当該方法は、対数リンク関数と共に一般化された線形モデル（ＧＬＺ）を介して蛍光に重なり合う散乱領域の予測に基づいている。また、当該文献では、本願発明に適用可能な他の前処理操作（分散などの正常化、倍数補正）も開示されている。
【００３４】
上述の特許文献１の方法のように、センサーＤＬｉによって取得された蛍光光強度値に統計モデルを適用することによって、試料を特徴付ける「スコア」ベクトルと呼ばれるベクトルが得られる。本発明の一実施形態によると、ベクトル指標（すなわち説明ベクトル）は、前記スコアベクトルの結合および１つ以上の弾性散乱強度値の結合によって構成される。その回転（turn）では、このベクトル指標は、試料Ｓを特徴付けるパラメータ（スカラーまたはベクトル）、または後者に対して行われる方法を得ることを可能にする。好ましくは、各スカラーまたはベクトルのパラメータはそれぞれ、前記試料の、またはそのような構造の変形の（固体、液体または粉末の形態における）「マトリクス」の物理的−化学的構造を示す。それは、例えば、合成物の要素、同族のいくつかの合成物の要素、または、調理のような方法によって引き起こされる前記マトリクスの物理的化学的変化を定量化するパラメータであってもよい。「マトリクス」は、前記試料の主要な要素であって、比較的一定の量を占め、本質的な連続性を示し、懸濁における分散粒子または飛沫のような他の少数要素を潜在的に含む要素であると理解すべきである。
【００３５】
ある実施例では、蛍光「スコア」ベクトルを、離散波長において所定数（一般的には１〜６）の蛍光強度値から構成されたベクトルによって、置き換える、又は補足することができる。
【００３６】
ある実施例では、ベクトル指標は、１つ以上の弾性散乱スペクトルの形態で情報をさらに含むことができる。実際、これらのスペクトルは、対応する照明スペクトルと必ずしも同一ではない。したがって、例えば、ベクトル指標は、蛍光スコアベクトルと、１つ以上の離散した弾性散乱強度値と、１つ以上の弾性散乱スペクトルの形態または幅を示す１つ以上のスカラーパラメータとを結合することにより得ることができる。
【００３７】
第１に、方法を実行することは、複数の較正試料Ｓｉを含む較正フェーズを必要とする。十分に取得された蛍光スペクトルは、（必要であれば、弾性散乱による逸脱した寄与を「除去」した後に）３次元のデータテンソル（「データキューブ」）として較正される。当該データテンソルの３つの「経路」は、試料、照明放射、および、蛍光スペクトルの波長である。照明が単色である場合、前記データは２次元のテンソルによって表わされる。
【００３８】
データに適用される統計モデルは「ＰＡＲＡＦＡＣ」タイプであることができ、これは、３元のテンソルを、（これもまた「データキューブ」の形式である）残差Ｅを加えた３つのベクトル外積（「トライアッド」）ａｉ，ｂｉ，ｃｉの総和に分解することに帰着する。したがって、
【数１】
2015511024.tif 000003
と記述することが可能であり、式中、「ｉ」は、試料の添字であり、１からＩ（Ｉ＞１）までをとる。「ｊ」は、照明波長の添字であり、１からＪ（Ｊ＞１）までをとる。「ｋ」は、各照明放射に対応する蛍光スペクトルの添字であり、１からＫ（Ｋ＞１）までをとる。「ｆ」は、ＰＡＲＡＦＡＣ分解ファクタの添字である。分解ファクタの数Ｆは、演繹的に定義することができ、または、先行技術から既知の基準を用いることができる。
【００３９】
（Ｆの要素を有する）ベクトルａｉ＝（ａｉ１…ａｉＦ）は、試料Ｓｉのための「スコア」ベクトルと呼ばれる。また、ベクトルｂｊ＝（ｂｊ１…ｂｊＦ）およびｃｋ＝（ｃｋ１…ｃｋＦ）はそれぞれ、照明および放射「ローディング」ベクトルであり、それらは統計モデルを定義する。
【００４０】
これらのベクトルは、既知の反復法（例えば、最小二乗法を交互に行うこと）によって、残差Ｅのテンソルのフロベニウスノルム（即ち、||Ｘ−Ｘｍａｔ||ＦＲＯ、ここでＸｍａｔはＰＡＲＡＦＡＣモデルのデータキューブに相当し（下記参照）、||.||ＦＲＯはフロベニウスノルム（または他の任意の適当なノルム）を示す）を最小化するように決定される。
【００４１】
ＰＡＲＡＦＡＣモデルは、マトリクス形式で以下のように書き直すことができる。
【００４２】
【数２】
2015511024.tif 000004
式中、
−Ｘｍａｔは、試料による蛍光によって発せられた異なる放射強度の（サイズがＩｘ（Ｊ＊Ｋ））のマトリクスである。このマトリクスは、３元のテンソルＸと同じであるが異なるように組織化された情報を含む。
−ＢおよびＣは、照明および放射「ローディング」の（サイズがそれぞれＪ＊ＦおよびＫ＊Ｆの要素の）マトリクスであり、当該マトリクスの列は、ベクトルｂｊＴおよびｃｋＴで構成される。
−ＡＩＦは、「スコア」の（サイズがＩ＊Ｆの）マトリクスであり、当該マトリクスの列は、ベクトルａｉＴで構成される。
−記号
【００４３】
【数３】
2015511024.tif 000005
は、カトリ・ラオテンソル積を示す。
−指数Ｔは、転置操作を示す。
【００４４】
較正が行われた後に、このモデルによって、新たな試料のスコアベクトルを取得することが可能となる。要するに、Ｘｎｅｗが、前記新たな試料のために取得された蛍光スペクトルを含むＪ＊Ｋの要素を有するベクトルであるとみなされるならば、この新たな試料のためのスコアの（次元Ｆの）ベクトルは、
【００４５】
【数４】
2015511024.tif 000006
で与えられる。式中、指数＋は、テンソル積の一般化された逆元を示す。
【００４６】
しかしながら、「ＰＡＲＡＦＡＣ」モデルが経験的であることに注目することは重要である。そのため、それは較正において使用されたものと同様の試料にのみ有効である。
【００４７】
さらに、ベクトル指標は、スコアベクトルと、例えば、１つ以上の弾性散乱強度値、または、離散波長における１つ以上の蛍光強度値と、から構成される。これは、結合によって単純に実行可能であろう。
【００４８】
さらに、多重線形回帰モデルは、試料を特徴付ける（いくつかの）パラメータ、及び／又は、試料に対して行われる方法の予測を可能とするための較正データから、前記ベクトル指標の関数として構成することができる。このパラメータは、例えば、決定された要素の内容（すなわち調理時間）であることができる。パラメータを特徴付ける値は、較正試料について既知であるはずであることは明らかである。
【００４９】
上述の特徴付ける方法は、本発明の範囲から逸脱しない限りにおいて、いくつかの変形例が可能である。例えば、統計モデルはＰＡＲＡＦＡＣタイプでなくてもよく、例えば、Ｎ−ＰＬＳタイプ、または他の既知のタイプ（本明細書においては非特許文献１を参照）であってもよい。さらに、ベクトル指標（これは、弾性散乱を表すパラメータと結合された蛍光スコアベクトルによって形成できることが想起される）から試料を特徴付けるパラメータへの転移は、多重線形回帰以外の方法によって行うことができる。例えば、当該転移は、各注目試料のベクトル指標と参照試料のベクトル指標との間の（ユークリッドまたはマハラノビス）距離を計算することによって行うことができる。さらに、管理された、若しくは管理されない分類技術、または、「スコアリング」として知られている管理方法を利用することが可能である。
【００５０】
「スコアリング」は、データランキング技術であり、試料または一群の試料が他の試料または他の一群の試料に類似する確率を、スコアによって評価することができる。この確率は上記で定義されたベクトル指標から計算される。
【００５１】
制限的でない例として、以下の方法を用いることができる。
【００５２】
ＰＡＲＡＦＡＣ蛍光スコアおよび散乱強度から、マトリクスＭ（ｎｘｍ）が構築される。ここで、ｎは試料の数であり、ｍは変数、すなわち、各ベクトル指標の要素の数である。
【００５３】
さらに、距離ｙのベクトル指標は、線形回帰モデル
y = b1a1 + b2a2+…+ bmam + e
を用いて計算される。ベクトルｙは２値であり、いわゆる参照試料について０を取り、特徴付けられる試料について１を取る。ベクトルａｉはマトリクスＭの列であり、スカラーｂｉは線形モデルの係数であり、ｅは残差のベクトルである。
【００５４】
スチューデントのｔ検定は、参照試料のスコアおよび散乱から予測された距離
【００５５】
【数５】
2015511024.tif 000007
と、特徴付けられる試料のスコアおよび散乱から予測された距離
【００５６】
【数６】
2015511024.tif 000008
とに適用される。統計値ｔは下記式によって計算される。
【００５７】
【数７】
2015511024.tif 000009
式中、
【００５８】
【数８】
2015511024.tif 000010
はそれぞれ、線形回帰モデルによって与えられた距離の平均、それらの分散（Ｓ）、および、参照（添字ｒ）並びに試料（添字ｓ）のための較正に用いられる複製の数（ｎ）である。
【００５９】
「スコアリングする」スコアは、確率密度の関数として以下のように表現される。
【００６０】
【数９】
2015511024.tif 000011
ここで、ν≧１である。式中、Γはオイラーガンマ関数であり、νは自由度である。
【００６１】
【数１０】
2015511024.tif 000012
【００６２】
分散
【数１１】
2015511024.tif 000013
上の帰無仮説に基づいて、より高い外部確率を有する試料は、より高いスコアを受ける（すなわち１により近くなる）。
【００６３】
本発明の技術的な結果を、２つの典型的な適用を用いて説明する。
【００６４】
第１の例は、食品、具体的には牛肉の調理の制御に関連する。
【００６５】
調理の間に肉片の表面の反射率を分析することにより散乱を測定することによって、調理レベルの活性カーブ（kinetic curve）をプロットすることができる。分散した光強度の時間的な変化は、蛋白質の熱変性に由来する蛋白質の集合体の構成を特に反映する。蛋白質の熱変性は、媒体の色の変化によって視覚的に反映される現象である。他の食品、魚または卵白の場合には、媒体が不透明になる現象であることに留意されたい。牛乳の加熱または凝固の場合には、変性を肉眼で知覚することができない。しかし、この場合であっても、定量的な測定によって、変性した希薄な蛋白質の集合体の構成に関連して、散乱が進展することが示される。また、蛍光も、調理中に発生する化学的および物理的−化学的変質による影響を受ける。それゆえ、最初のレベルに対する（ユークリッドまたはマハラノビス）距離の形で測定される、散乱（好ましくは、散乱と蛍光の組み合わせ）の活性傾向に関する、最適な調理レベルとその変質を定義することができる。他の手法では、調理時間を回帰して、蛍光および散乱信号の組み合わせによって予測された最適時間を割り出す。
【００６６】
表１は、１８０℃で１０分間グリル調理された牛肉の試料において、４つの確認されたファクタ（Ｆａｃｔ１〜Ｆａｃｔ４）、および、異なる波長における散乱および蛍光の最大強度について、算出された異なるＰＡＲＡＦＡＣスコア間で得られた相関係数を示している。（なお、散乱および蛍光スペクトルは有限の幅を有するため、最大強度という用語を用いている。）より具体的には、
−Ｄ１Ｓ１は、第１順序の回折格子ＲＤの相関において測定された、２８０ｎｍにおける光放射の最大弾性散乱強度に対応し、
−Ｄ１Ｓ２は、第１順序の回折格子ＲＤの相関において測定された、３７５ｎｍにおける光放射の最大弾性散乱強度に対応し、
−Ｄ２Ｓ２は、第２順序の回折格子ＲＤの相関において測定された、３７５ｎｍにおける散乱強度に対応し、
−Ｄ１Ｓ３は、第１順序の回折格子ＲＤの相関において測定された、４３０ｎｍにおける光放射の最大弾性散乱強度に対応する。
【００６７】
一方、相関表は、蛍光が散乱と著しく相関しており、蛍光および散乱光が調理時間と相関していることを示している。
【００６８】
【表１】
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【００６９】
図２Ａは、蛍光データ（４つのＰＡＲＡＦＡＣファクタのスコアのベクトル）のみから得られた調理時間（ｘ軸：予測調理時間（分）、ｙ軸：実際の調理時間）の多重線形回帰モデルを示している。図２Ｂは、２８０ｎｍにおける最大弾性散乱強度（Ｄ１Ｓ１）をさらに用いて得られた回帰モデルを示している。いずれの場合も、較正は１４の試料に基づいて行われた。弾性散乱を含めることにより、調理時間の予測が非常に改善されることが理解できる。実際、平均平方予測誤差は、１．６０分から０．３５分となった。
【００７０】
第２の例は、焙煎中のチコリーのアクリルアミド含有量の傾向に関する。
【００７１】
表２は、４つのファクタ（Ｆａｃｔ１〜Ｆａｃｔ４）、および、異なる波長における散乱および蛍光の最大強度について、異なるＰＡＲＡＦＡＣスコア間で得られた相関係数を示している。Ｄ１Ｓ１、Ｄ１Ｓ２およびＤ１Ｓ３は、上述の通りに定義されている。Ｄ２Ｓ１は、第２順序の回折格子ＲＤの相関において測定された、２８０ｎｍにおける弾性散乱に対応する。
【００７２】
【表２】
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【００７３】
図３Ｃは、焙煎工程中の、４３０ｎｍにおける散乱の傾向を示している。焙煎工程は、およそ３時間の全期間を１３のステップに細分される。散乱強度の段階的な減少は、マイヤールの分子によって引き起こされた吸収に相当する。それは、色彩計によって測定された色と密接に関連する。
【００７４】
図３Ａは、蛍光データのみから得られたアクリルアミド含有量（ｘ軸：予測含有量（μｇ／ｋｇ）、ｙ軸：測定された含有量）の多重線形回帰モデルを示している。図３Ｂは、弾性散乱をさらに用いて得られた回帰モデルを示している。いずれの場合も、較正は６８の試料に基づいて行われた。肉の調理を制御する場合のように、予測が実質的に改善し、平均平方誤差が３５６μｇ／ｋｇから２７６μｇ／ｋｇとなった。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【国際調査報告】
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