(57)【要約】【解決手段】スペクトロメータ機器は、スペクトルを、事前に定義されたクラスタに分類することにより特徴付けられる。このスペクトルはクラスタにマッピングされ、分類は、抽出されたスペクトル特徴と事前に定められたクラスタの一つとの類似性に基づいて行われる。各クラスタに関する校正モデルが、機器較差を補正するために提供される。校正モデルは、マスタ校正をスレーブ校正に変換すること、或いは、各クラスタに関する別個の校正を計算することにより提供される。校正転送の簡略化された方法では、クラスタ間で転送された校正が二つのクラスタ間の差異のみをモデル化するように、クラスタを互いにマッピングし、モデルの複雑性を大幅に低減する。【選択図】図１
2004526938.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機器較差に従ってスペクトロメータ機器を特徴付ける方法であって、
少なくとも一つのスペクトロメータ機器から標準スペクトル測定値を提供するステップと、
抽出したスペクトル特徴に基づいて、当該スペクトル測定値を既定クラスタに分類するステップと、
当該既定クラスタのそれぞれに校正モデルを提供し、当該校正モデルが当該機器較差を補正するステップとを含む方法。
【請求項２】
当該機器較差が、
波長シフトと、
非線形波長シフトと、
波長拡張と、
波長短縮と、
非線形波長拡張と、
ソース強度ドリフトと、
黒体プロフィール変化と、
帯域幅変化と、
分解能変化と、
ベースライン偏差と、
経時的変化と、
温度効果と、
検出器反応と、
光学コンポーネントにおける差異（ロングパスフィルタ又は光ファイバ等）と、
基準のマウンティングに関連する較差と、
前記試料との前記光学インタフェースにおける差異（ファイバ間隔）と、
直線性と、
検出器カットオフとを
含む請求項１の方法。
【請求項３】
当該標準スペクトルが、複数のスペクトロメータ機器において測定される、請求項１の方法。
【請求項４】
当該標準スペクトルが、単一のスペクトロメータ機器において、連続した時間間隔で測定される、請求項１の方法。
【請求項５】
当該分類ステップが、
特徴を抽出するステップと、
分類モデル及び決定ルールに従って当該特徴を分類するステップとを
含む、請求項１の方法。
【請求項６】
当該特徴抽出ステップが、解釈にとって有効なデータの特定の態様又は品質を強化する任意の数学的変換を含む、請求項５の方法。
【請求項７】
当該分類モデルが、既定クラスとの一連の類似性尺度を決定する手段を含む、請求項３の方法。
【請求項８】
当該決定ルールが、決定エンジンによって計算される一連の尺度に基づいて、クラス構成要素を割り当てる手段を含む、請求項５の方法。
【請求項９】
個々の特徴が二つのカテゴリに分割され、当該カテゴリが、
当該特徴が様々な計算方法を使用して抽出される抽象と、
当該特徴が機器パラメータ又はコンポーネントと直接的に関連する、システムの先験的理解から導かれる単純特徴とを含む、請求項４の方法。
【請求項１０】
当該抽象特徴が、
一次主要コンポーネントを互いに対してプロットし、結果として生じたクラスタを特定するステップと、
判別解析と、
ｋ−平均クラスタ化の
いずれかを使用して計算される、請求項７の方法。
【請求項１１】
当該分類ステップが、更に、スペクトル応答の較差に関連する測定スペクトルの較差を表現することが可能なモデルを構築するために要素ベースの方法を利用するステップを含み、
測定された吸収スペクトルの当該モデルへの投射が、機器較差に関連するスペクトル較差を表現する特徴を構成する、請求項５の方法。
【請求項１２】
当該分類ステップが、更に、
クラスタを事前に定義するために特徴の類似性を測定するステップと、
クラスタの構成要素を割り当てるステップとを含む、請求項５の方法。
【請求項１３】
探索的データセットの測定値をクラスタに割り当てるステップを、更に、含む、請求項５の方法。
【請求項１４】
特徴からクラスタ割り当てへのマッピングを決定するために、測定値及びクラス割り当てを使用するステップを、更に、含む、請求項１３の方法。
【請求項１５】
監視された方法で当該特徴からクラスタを定義し、特徴の各セットが二つ以上の領域に分割され、クラスが、特徴区分の組み合わせによって定義されるステップと、
最適なマッピング、或いは誤判別の数を最小化する特徴スペースからクラス推定への変換を決定することにより、監視されたパターン認識を通じて、クラス定義に続いてクラシファイヤを設計するステップと、
測定された一連の特徴を推定される分類に変換するクラス定義に基づいてモデルを作成するステップとを、更に、含む、請求項１３の方法。
【請求項１６】
新しい試料測定値の分析のために校正モデルを提供するステップを、更に、含む、請求項１の方法。
【請求項１７】
当該校正モデルが、当該既定クラスタ間の差異をモデル化する、請求項１６の方法。
【請求項１８】
マスタ校正モデルが、基準値及び事前に割り当てた分類定義により、一連の例示的スペクトルから、第一の当該クラスタに関して作成される、請求項１６の方法。
【請求項１９】
当該マスタ校正モデルを複数のスレーブ校正モデルに変換するステップを、更に、含み、
スレーブ校正モデルが残りの各クラスタに関して計算され、
変換により、当該クラスのそれぞれを定義する主要な特徴に従って、当該マスタ校正モデルがスレーブ校正モデルへと修正される、請求項１８の方法。
【請求項２０】
当該変換ステップが、更に、
当該マスタ校正モデルを第一のスレーブ校正モデルに変換するステップと、
当該第一のスレーブ校正モデルを第二のスレーブ校正モデルに変換するステップと、
一つのスレーブ校正モデルから別のスレーブ校正モデルへの当該変換を、当該既定クラスタのそれぞれに校正が提供されるまで繰り返すステップとを含み、
変換により、当該クラスタのそれぞれを定義する主要な特徴に従って、当該変換済み校正モデルが修正される、請求項１９の方法。
【請求項２１】
更に、当該マスタ校正モデルを複数のスレーブ校正モデルに変換するステップを含み、
スレーブ校正モデルが残りの各クラスタに関して計算され、
変換により、当該クラスのそれぞれを定義する主要な特徴に従って、当該スレーブ校正モデルが当該マスタ校正モデルへと修正される、請求項１８の方法。
【請求項２２】
当該変換ステップが、更に、
当該マスタ校正モデルを第一のスレーブ校正モデルに変換するステップと、
当該第一のスレーブ校正モデルを第二のスレーブ校正モデルに変換するステップと、
一つのスレーブ校正モデルから別のスレーブ校正モデルへの当該変換を、当該既定クラスタのそれぞれに校正が提供されるまで繰り返すステップとを含み、
変換により、当該クラスタのそれぞれを定義する主要な特徴に従って、当該変換済み校正モデルが修正される、請求項２１の方法。
【請求項２３】
様々な校正モデルが、各クラスに関して作成され、当該校正モデルが、基準値及び事前に割り当てた分類定義により、一連の例示的スペクトルから作成される、請求項１６の方法。
【請求項２４】
校正モデルが作成された多くの既定クラスタの一つにスペクトルが割り当てられる、請求項２３の方法。
【請求項２５】
新しいスペクトル測定値を提供するステップと、
当該新しいスペクトル測定値を、抽出されたスペクトル特徴による当該既定クラスタのそれぞれと比較するステップと、
これらの測定値を、一致するクラスタが発見されないアウトライアとして報告するステップとを、更に、含む、請求項１の方法。
【請求項２６】
スペクトル分析に関する校正モデルを作成する方法であって、
スペクトル測定の例示的なデータセットからクラスタを定義し、当該クラスタが高度な内部類似性を示すステップと、
当該クラスタを互いにマッピングし、クラスタを互いに区別する主要な特徴が決定されるステップと、
第一の当該クラスタに関する校正モデルを計算し、当該校正モデルがマスタ校正を含むステップと、
当該マスタ校正を少なくとも一つのスレーブ校正に転送するステップと、
を含み、
前記マスタ校正がマスタクラスタと当該スレーブスペクトルに対応する別のクラスタとの間の差異をモデル化する状態となるように、スレーブ校正が、スレーブスペクトルに変換を適用することにより導かれた校正を含む方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、スペクトロメータ機器の較差に関する。更に詳しくは、本発明は、スペクトル応答を限られた数のクラスタに分類することによりスペクトロメータ機器を特徴付け、かつ機器較差を補正するクラスタ間の校正転送モデルを作成することとに関する。
【０００２】
【従来の技術】
スペクトロメータの分析的な応用の多くでは、作成に時間及び費用のかかる校正データセットが必要となる。通常、こうした校正は、非常に特異的である。例えば、同じ製造業者が製造した同一と思われる機器は、機器較差は小さい可能性がある。こうした較差は、一方の機器を、他方の機器における同じコンポーネントと僅かしか相違しないコンポーネントにより構築する時に見られる。加えて、ある製造業者が製造した機器に関する校正セットは、一般に、別の製造業者が製造した同様の機器には適さない。更に、単一の機器に対する修理により、その機器のスペクトル応答が変化してしまう可能性がある。機器が老化すると共に、そのスペクトル応答は変化する場合がある。機器のスペクトル応答は、動作環境の変動に従って変化する場合がある。濃度が非常に低い検体の分析が必要な応用（例えば、非侵襲性血糖予測）においては、小さな機器較差により、容認できない程度の誤差が分析に導入される可能性がある。機器の現在のスペクトル応答を考慮に入れた別の校正モデルを提供することにより、機器較差を補正することができる。しかしながら、新しい校正モデルの作成には、時間と、大きな労働力と、費用とを要する。
【０００３】
生物医学的用途での分光学ベースのアナライザの開発においては、特定の用途に関して数千乃至数百万ものアナライザを製造する必要がある。多数の機器に素早く安価に校正を提供する方法論は、存在しない。
【０００４】
そのため、一つのアナライザから別のものへ校正を転送する方向で努力が為されてきた。例えば、Ｅ． ブーブレス、Ｃ． ハートマン、Ｄ． マサート、Ｉ． ラスト、Ｋ．プレブル、Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｎｅａｒ−ｉｎｆｒａｒｅｄ ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｉｃ ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ， Ａｎａｌ． Ｃｈｅｍ．， ｖｏｌ． ６８， ｐｐ．９８２−９９０ （１９９６） と、Ｍ． デファーネズ、Ｒ． ウィルソン、Ｉｎｆｒａｒｅｄ ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ： ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｌ ｆａｃｔｏｒｓ ａｆｆｅｃｔｉｎｇ ｔｈｅ ｌｏｎｇ−ｔｅｒｍ ｖａｌｉｄｉｔｙ ｏｆ ｃｈｅｍｏｍｅｔｒｉｃ ｍｏｄｅｌｓ， Ａｎａｌ． Ｃｈｅｍ．， ｖｏｌ． ６９， ｐｐ．１２８８−１２９４ （１９９７） と、Ｅ． ブーブレス、Ｄ． マサート、Ｐ． ダルデン、Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ｔｒａｎｓｆｅｒ ａｃｒｏｓｓ ｎｅａｒ−ｉｎｆｒａｒｅｄ ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｉｃ ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ ｕｓｉｎｇ Ｓｈｅｎｋ’ｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ： ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎ ｓａｍｐｌｅｓ， Ａｎａｌｙｔｉｃａ Ｃｈｉｍｉｃａ Ａｃｔａ， ｖｏｌ．２９７， ｐｐ．４０５−４１６， （１９９４） と、Ｙ． ワン、Ｄ． ベルトカンプ、Ｂ． コワルスキ、Ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ， Ａｎａｌ． Ｃｈｅｍ．， ｖｏｌ． ６３， ｐｐ．２７５０−２７５６ （１９９１） とを参照されたい。
【０００５】
報告されているこれらの校正転送方法のほとんどは、信号対ノイズ比率の高い高濃度検体が関与する状況において適用されてきた。こうした現在知られている方法は、校正を転送する時に平滑化関数として機能するため、観察可能なノイズに対する信号を低下させる。これにより、低濃度検体の分析は出来ない。時間全体又は機器間での分解能又は帯域幅の変化という追加的な問題点も、解決されていない。
【０００６】
更に、現在知られている方法は、少数の機器が関与する状況においてしか適用が成功していない。報告されているこれらの方法では、多数の機器が関与する時に遭遇する複雑性をモデル化することができない。
【０００７】
多数のアナライザに対する校正の必要性が存在する。多数のアナライザに校正を転送することに内在する複雑性を減少させる手段を提供することが望ましい。更に、信号対ノイズ比率を大幅に低下させることなく校正を転送する手段を提供し、低濃度検体の分析において校正転送を実用的なものにすることが有利である。
【０００８】
【発明の概要】
本発明は、スペクトル特徴及びパフォーマンス特性の類似性に従って、スペクトルを限られた数の事前に定義されたクラスタに分類することにより、多数のスペクトロメータ機器を特徴付ける方法を提供する。この方法は、更に、単一の機器での経時的な較差を追跡するためにも使用することができる。分類に使用されるスペクトル特徴は、既知の機器パラメータに関するものにすることが可能であり、或いは、様々な計算方法を使用して導いた抽象的な特徴にすることができる。クラスタは、模範的なデータセットに基づいて、監視された方法又は監視されない方法を使用して、事前に定義される。各クラスタに関する校正モデルは、機器間において、或いは単一の機器での時間全体に渡って、機器較差を補正する。
【０００９】
本発明の好適な実施形態において、校正モデルは、校正転送の方法を使用して提供され、これにおいて、クラスタは互いにマッピングされ、一つのクラスタから別のものへ転送される校正は、二つのクラスタ間の差異のみをモデル化する必要がある。代替実施形態においては、各クラスタに関して、異なる校正が別個に計算される。いずれの実施形態においても、各クラスタが多数の機器を表すため、校正転送の数は、大幅に低減する。
【００１０】
【発明の実施の形態】
本発明は、多数のスペクトロメータ（アナライザ）からのスペクトル応答を、限られた数の事前に定義されたクラスタに分類することにより、スペクトロメータ機器を特徴付ける方法を提供する。このクラスタは、特定の特徴の類似性に基づいて定義されるグループを構成する。スペクトル特徴及びパフォーマンス特性に従った機器のグループ化により、一定のグループ内での機器間のスペクトル較差は減少する。そのため、個別のクラスタに対応するスペクトル測定値は、アナライザの全グループからのものに比べて均質になる。各クラスタに関して形成された校正は、その後、後の分析のために利用することができる。クラスタに関して形成された校正は、後の分析に利用される特定のアナライザから生じる較差を映し出すモデルに含まれる機器較差を有することになる。クラスタに固有の校正モデルは、複雑性が少なく、正確さのレベルが向上したものになると予想される。そのため、多変量解析では、試料をモデル化する初期要素と小さな吸収性検体をモデル化する初期要素とを発生させる機器較差をモデル化するために必要な要素が少なくなる。最終的な結果として、試料分析に必要な要素が少なくなり、より堅牢なアルゴリズムが形成される。
【００１１】
本発明の一実施形態においては、すべてのクラスタに別個の校正データセットが必要であり、すべてのクラスタの校正セットに多数の試料が必要となる。好適な実施形態において、校正モデルのための十分な試料は、単一のクラスタにおいてのみ必要である。そのクラスタ及び他のクラスタを定義する主要な特徴が決定され、クラスタが互いにマッピングされ、一つのクラスタと他のクラスタとの特定の差異が明らかになる。続いて、初期クラスタからの校正が、クラスタ間の特定の差異に基づいて、別のクラスタに転送される。
【００１２】
本願の親出願であるＳ． マリン及びＴ． ルフティの米国特許出願番号第０９／３５９，１９１号（１９９９年７月２２日）「非侵襲性血液検体予測」では、吸光度スペクトルにおいて観察された類似性を通じて、スペクトル測定値を事前に定義されたクラスタに分類する方法の詳細な説明が提示されている。この被験者の試料組織体積の分類システムは、本明細書において拡張され、機器較差の分類を含むことになる。
【００１３】
次に図１を参照すると、スペクトル測定値を事前に定義されたクラスタに分類する一般的方法が表されている。簡単に言えば、この方法のステップは、次の通りである。
１．測定（１１）。
２．分類（１２）、測定されたスペクトルは、多数の事前に定義されたクラスタ１３の任意の一つに含まれる構成要素に割り当てられる。
３．校正（１４）、各クラスタに適した校正モデルが提供される。
４．アウトライアの特定（１５）。
【００１４】
測定
一般に、機器較差は、信号強度の変化、帯域幅の変化、波長の変化、又はその組み合わせのいずれかを生成することにより、スペクトル応答に影響を与える場合がある。こうした機器較差に含まれるのは、
１．波長シフト、
２．非線形波長シフト、
３．波長拡張、
４．波長短縮、
５．非線形波長拡張、
６．ソース強度ドリフト、
７．黒体プロフィール変化、
８．帯域幅変化、
９．分解能変化、
１０．ベースライン偏差、
１１．経時的変化、
１２．温度効果、
１３．検出器反応、
１４．光学コンポーネントにおける差異（ロングパスフィルタ又は光ファイバ等）、
１５．基準のマウンティングに関連する較差、
１６．試料との光学インタフェースにおける差異（ファイバ間隔）、
１７．直線性、
１８．検出器カットオフ、
及びその他多数であり、これは当業者にとって明白である。分類に使用されるスペクトルは、通常、一般に知られている基準のスペクトルである。波長軸線において観察されるシフトを分類するのに特に有効な基準には、ポリスチレン、希土類酸化物、例えば、酸化ホルミウム、酸化エルビウム、又は酸化ジスプロシウム、或いはその組み合わせが含まれる。Ｌａｂｓｐｈｅｒｅ， Ｉｎｃ．（ニューハンプシャー州ノースサットン）が供給する拡散反射率基準等の基準は、強度軸線におけるシフトを分類するために使用することができる。試料のスペクトルも、分類に使用することができる。追加的な強度及び波長の基準は、当業者に知られている。
【００１５】
近赤外線非侵襲性グルコース決定の特定のケースにおいて、こうした基準は、近赤外線スペクトル領域をカバーする。ＡＡ（原子吸収分光法）又はＧＣ−ＭＳ（ガスクロマトグラフ質量分析法）といった追加的な分光法及びクロマトグラフィ−分光法ハイフネーテッド手法では、それぞれ、当業者に知られる独自の基準が必要となる。加えて、機器で収集される組織ファントムのスペクトルも、その機器を特徴付けるために使用することができる。組織ファントムが機器を特徴付けるのに役立つのは、こうしたファントムのスペクトルが、生きている組織の非侵襲性スペクトルをシミュレートするためである。様々な皮膚組織の吸収係数をシミュレートする組織ファントムが存在し、一方、その他のものは、体の散乱係数をシミュレートする。一般的なシミュレート物の一部には、以下が含まれる。
１．牛乳及び乳製品。
２．墨汁と組み合わせた乳製品、吸収係数の調整に使用される。
３．レシチン等の乳化剤を伴う溶液中に保持された水分中の脂肪質物質の乳状液。こうした市販製品の一つは、Ｋａｂｉｖｉｔｒｕｍ ＡＢ（スウェーデン、ストックホルム）が供給するＩＮＴＲＡＬＰＩＤである。
４．内部血清及び内部ゲル。Ｋ．ヘイゼン、Ｊ．ウェルチ、Ｓ．マリン、Ｔ．ルフティ、Ａ．ロレンツ、Ｔ．トロイ、Ｓ．テナディル、Ｔ．ブランクの米国特許出願番号第０９／５０２，８７７号（２０００年２月１０日）「ヒト皮膚組織をモデル化するための内部血清及び内部ゲル」を参照されたい。
【００１６】
その他の散乱及び吸収媒体は、当業者に知られている。こうした組織シミュレート物の濃度は、皮膚又は内蔵といった体組織の散乱及び吸収係数と一致するように調整することができる。
【００１７】
分類に利用する実際のスペクトル測定値に加え、クラスタ定義及び校正モデルの作成のために、一連の模範的な測定値が必要であることも明らかである。
【００１８】
分類
新しいスペクトル測定値は、機器較差に関連するスペクトル特徴を通じた高度な内部一貫性を有する事前に定義されたクラスタへと測定値を分類するパターン分類システムへと渡される。
分類自体には、以下のステップが含まれる。
１．特注抽出。
２．分類モデルに従った特徴の分類。
【００１９】
特徴抽出
特徴抽出のプロセスは、本願の親出願である前掲の米国特許出願番号第０９／３５９，１９１号において、より完全に説明されている。特徴抽出は、解釈にとって有効なデータの特定の態様又は品質を強化する任意の数学的変換である。特徴は、二種類のカテゴリにすることができる。
１．抽象。
２．単純。
【００２０】
機器は、抽象特徴によって分類可能であり、これは計算方法を使用して分類可能であることを意味する。こうした方法は、監視された方法又は監視されない方法にすることができる。例には、互いに対して一次主要コンポーネントをプロットすること及び結果のクラスタを特定することと、マハラノビス距離の測定といった判別分析と、ｋ−平均クラスタ化とが含まれる。追加的な方法は、当業者に容易に明らかとなる。
【００２１】
重要な注意点として、上に挙げたクラスタ化手法は、互いに排他的ではない。未加工スペクトルの一つ以上のグループへのクラスタ化は、こうした一つ以上の方法を通じて達成可能であり、こうしたアプローチの組み合わせにより達成可能である。
【００２２】
単純特徴は、システムの先験的理解から導かれ、機器パラメータ又はコンポーネント（又はコンポーネントのパラメータ）に直接関連付けることができる。例えば、測定された帯域幅、ノイズ特性、又は直線性及び検出器カットオフである。
【００２３】
クラスタ定義
上で指摘したように、クラスタは、模範的スペクトル測定値のデータセットを使用して、事前に定義する必要がある。クラスタ定義は、模範的データセットの測定値のクラスタに対する割り当てである。クラスタ定義後、この測定値とクラス割り当てとは、特徴からクラスタ割り当てに対するマッピングの決定に使用される。
【００２４】
クラスタ定義は、監視された方法又は監視されない方法の一方を使用して実行される。監視される場合、クラスタは、システムの特定の知識を使用して定義することができる。例えば、ソース強度及び検出器温度は、下で更に実証するように、スペクトルに特定の影響を与える。こうした形での先験的情報の使用は、クラス割り当てが知られている時に分類方法を作成する監視されたパターン認識における第一のステップである。
【００２５】
代わりに、クラスタは、主要コンポーネントスコア「Ｘ」対スペクトルローディング「Ｙ」のプロット内でのクラスタ化といった抽象特徴を使用して、監視されない方法において定義することができる。結果として、一定のクラスタ内部では、すべてのスペクトルが、同じ特性（緩衝、機器較差、又は試料問題）を有する。物理的意味により特徴から形成されたクラスタは、特徴スペースにおいて較差を発生させる既知の基盤となる現象に基づいて解釈することができる。
【００２６】
分類
クラス定義の後、監視されたパターン認識を通じて、クラシファイヤが設計される。モデルは、測定された特徴セットを推定分類に変換するクラスタ定義に基づいて作成される。分類モデルは、既定のクラスタを伴う類似する尺度のセットを決定する方法である。決定ルールは、決定エンジンによって計算された尺度のセットを基に、構成要素を割り当てる。
【００２７】
校正
スペクトルがクラスタに分類された後、各クラスタに校正モデル１４が必要になる。クラスタへの供給は、二種類の方法の一方によって行われる。好適な実施形態においては、マスタ校正が、第一のクラスタに関して作成され、その後、マスタ校正は、残りのクラスタ毎に一つずつ、スレーブ校正へと転送される。下で更に説明する代替実施形態では、各クラスタの校正を個別に計算する。
【００２８】
マスタ及びスレーブ機器を利用して収集されたスペクトルの場合、「校正転送」という用語は、この技術で一般的に使用されるように、異なる意味を有する場合がある。校正転送は、スレーブスペクトルを変換してマスタスペクトルのように見せること、或いはその逆を指す場合がある。加えて、マスタ及びスレーブの両方からのスペクトルは、マスタ又はスレーブデータセットに存在しない共通基準スペクトルに転送することができる。更に、校正転送は、前処理ステップ、試料スペクトルの多変量調整、又は基準に基づく予測検体濃度の調整を指す場合がある。
【００２９】
次に図２を参照すると、校正転送のプロセスが表示されている。校正２１は、ｎクラスタのそれぞれに必要である。マスタ校正２１は、第一のクラスタに関して計算され、その後、残りのｎクラスタのそれぞれに校正を提供するために、マスタ校正がスレーブ校正に転送される。このケースにおいて、校正転送は、スレーブ機器のスペクトルを変換し、マスタ校正をスレーブスペクトルに適用できるように、マスタの特性に一致させるプロセスを指す。クラスタに関して、校正転送は、スレーブ機器のスペクトルを変換し、マスタクラスタが作成されたものを除くクラスタの仕様を満足させる新しい校正が生成されるように、マスタの特性に一致させるプロセスを指す。クラスタをクラスタのグループとなるように編成し、マスタ校正がスレーブ校正２３へ転送され、次に、これが各グループ内の様々なクラスタに関するスレーブ校正へと転送されるようにすることも可能である。
【００３０】
従来技術の校正転送の方法は、多数の機器に関する校正モデルの提供に伴う複雑性のモデル化には失敗してきた。スペクトル測定値を高度な内部一貫性を有するクラスタに分類することにより、この問題の複雑性は、多数の機器に校正転送を適用することを可能にするレベルまで低減される。獲得したスペクトルを限られた数の下位グループにクラスタ化することにより、校正転送の問題をサブセットに分割し、任意の二つのクラスタ間で全体的な問題のサブセットのみに対処することが必要となる。結果として、一定のクラスタにおいて、すべてのスペクトルは、同じ特性を有することになる。校正は、一定のクラスタに関して、そのクラスタの限られた数の特性を含む試料のスペクトルを使用して生成される。これにより、未加工測定値において可能なすべての較差に対処する必要性が排除され、校正によってモデル化する必要のある複雑性は大幅に低減される。したがって、一定のクラスタに関して利用される校正は、使用するアナライザから生じる較差に類似するモデルに含まれる機器較差を有することになる。各クラスタは独自の仕様を有するため、校正転送手法では、これら二つのクラスタ間の差異にのみ対処する必要がある。例えば、クラスタ間の差異が線形Ｘ軸線シフトである場合、校正転送手法では、そのパラメータのみに対処する必要がある。これにより、より堅牢である限定的な校正転送手法を利用することが可能となり、モデル化する必要のある機器較差は少なくなるため、結果として生じる要素は少なくなる。校正転送ステップにおいてノイズに対する信号の割合が保持されるため、これは、低濃度検体の分析につながる。
【００３１】
通常、校正転送手法では、機器対機器の較差に対処する必要があり、これには、波長シフトと、非線形波長シフトと、波長拡張（短縮）と、非線形波長拡張と、ソース強度ドリフトと、黒体プロフィール変化と、帯域幅（分解能）変化と、ベースライン偏差と、経時的変化と、温度効果と、その他の当業者に知られるものとが含まれる。
【００３２】
しかしながら、校正転送における計測器の問題に加えて、校正転送においては、試料の組成及び試料の処理の考慮が非常に重要である。そのため、結果の予測のために分析する全試料は、校正データセットのマトリックススペース内の補間にするべきであり、そうではない場合、校正は、検体濃度の正確な予測を計算できない。例えば、校正データセットが４０〜４００ｍｇ／ｄＬの範囲のグルコース試料を含む場合、この範囲外のグルコースを伴う試料に関する予測がサポートされる。
【００３３】
したがって、本発明の分類アルゴリズムの重要な追加的利点は、図１に示すように、アウトライアスペクトルを特定できることである。各クラスタは、独自の一連の分類要件を有する。スペクトルが一定のクラスタのパラメータの範囲に入らない場合は、そのスペクトルの分析が可能なパラメータを有する別のクラスタを見つける必要がある。クラスタが見つからない場合、その試料は、検体に関して報告された正確ではない可能性がある値を有するものとしてではなく、アウトライアとして報告される。これにより、十分な校正モデルが作成されていない試料又は機器に関する分析は、発生しないようになる。
【００３４】
アウトライアとして分類されたスペクトルは、二種類の形態をとる可能性がある。一部の事例において、アウトライアスペクトルは、一定のクラスタに近い。こうしたケースでは、このスペクトルに従来の校正転送手法を適用して、スペクトルを変換し、校正が存在するクラスタの一つの範囲に入るようにすることができる。失敗した場合、このスペクトルは、著しいアウトライアとして特徴付けられるスペクトルと同様に、そのままアウトライアとして分類される。
【００３５】
分類及び校正転送は、計測器の差異に限定する必要はなく、検体予測のための試料スペクトルに適用することもできる。例えば、クラスタは、健康な１８〜３０歳の男性に関して定義することができる。こうした狭い人口統計範囲に関して、非侵襲性グルコースモデルを構築することが可能である。別個のクラスタを、１８〜３０歳の妊娠していない女性に関するものにすることができる。体脂肪及び試料体積といった二クラスタ間の差異を扱うことが可能であり、校正転送手法を、こうした差異に関して、相対的に数の少ないスペクトルに基づいて最適化することが可能であるため、狭い人口統計範囲に関して最初に生成したグルコースモデルを徐々に拡張することが可能となる。
【００３６】
前記の実施形態では、すべてのクラスタに関して校正を構築する必要はない。これにより、すべてのクラスタに関して別個の校正を構築するのに必要な時間、費用、及び労力を大幅に節約するという重要な利点が得られる。実際に利用する校正転送手法は、当業者に知られている多くのアルゴリズムから選択することができる。
【００３７】
代替実施形態では、好適な実施形態と同様にスペクトルをクラスタに分類し、各クラスタに関して個別の校正を構築する。より多くのスペクトルに関する要件と引き替えに、校正転送の要件が排除される。しかしながら、明確で範囲の狭いパラメータを伴うクラスタを有することにより、追加的な信頼性の尺度が得られる。前の実施形態と同様に、モデル化する必要のある機器較差の数が少なくなり、初期要素を検体情報に集中させることができるようになるため、結果として、より堅牢なモデルが生じる。
【００３８】
本発明の前記の説明は様々な機器を特徴付けることに向けられているが、本発明の方法は、機器コンポーネントの既知の較差又は既知の環境較差に従って、単一の機器からのスペクトルを分類することにも応用される。二種類の例について説明する。
【００３９】
１．多くの近赤外線アナライザにおいて利用される２．６μｍ ＩｎＧａＡｓ検出器のカットオフは、検出器の温度が低下するのに伴ってブルーシフトする。０〜２０度の範囲のＩｎＧａＡｓ検出器により、Ｎｉｃｏｌｅｔ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（ウィスコンシン州マディソン）が供給するＮＩＣＯＬＥＴ ８６０で収集された空気スペクトルは、図３Ａに表示されている。２４００乃至２６００ｎｍのスペクトルカットオフ領域は、図３Ｂにおいて、拡張している。このカットオフは、検出器の温度が低下するのに伴って減少する。基準又は空気スペクトルを使用することにより、ピーク強度の１０％が観察される波長を決定すること等の単純な分析により、検出器が適切に冷却され、以前に冷却された範囲に達しているか否かについて、機器を分類することが可能になる。
【００４０】
２．タングステンハロゲンソースの温度が上昇すると、黒体放射の度合いが増加し、光スループットの追加が観察される。例えば、５％Ｌａｂｓｐｈｅｒｅ拡散反射基準の拡散反射スペクトルにおいては、図４に示すように、ソース温度の増加に伴って、全体的な強度の増加が観察される。この効果は、ソース温度及び合計光スループットに関して機器を分類するのに使用することができる。
【００４１】
追加的なコンポーネントに関して機器を特徴付けるのは、相対的に単純なタスクである。例には、帯域幅に影響を与えるスリット幅、或いは合計光スループットに影響を与える室温がある。しかしながら、スペクトロメータのコンポーネントの数は限られており、機器が相対的に少数のクラスタにグループ化される状態が観察される。
【００４２】
機器又は一定のスペクトルがクラスタに分類されると、適切な校正ルーチンを利用することが可能となる。機器はその寿命を通じて変化する場合があるため、単一のアナライザに多数の校正ルーチンをロードすることができる。実際、環境要素により、収集されたあらゆるスペクトルと共に適切な校正が変化する状態が発生する可能性がある。
【００４３】
この機器分類アプローチは、グルコースが人体の皮膚の拡散反射スペクトルを使用して測定される非侵襲性グルコースアナライザで使用するために設計された。しかしながら、同じ技術を任意の形態の非侵襲性分析に応用することが可能であり、その一部として、アルブミンと、グロブリンと、尿素と、クレアチニンと、酸素と、ヘモグロブリンと、Ａ１Ｃと、Ｎａ＋、Ｋ＋、Ｃｌ等の電解物との非侵襲性分析が含まれる。
【００４４】
本明細書で開示した分類アプローチは、様々な作業分野、例えば農業分野において応用できる。例示的な農業での応用は、牛乳の脂肪の分析、小麦のタンパク質又は水分の分析、又は果実の糖質の分析である。この分類アプローチは、更に、原型を維持したタブレットの分析、又は原材料の特徴付けにおいて、製薬会社に利益を与える可能性がある。最後に、石油化学企業は、この方法を燃料の分類、燃料副産物、及び未加工燃料物質の分類に利用することができる。一般に、この手法は、試料内の検体を定量化するために多数のアナライザが利用される場合、常に有効である。
【００４５】
本発明について、ここでは好適な実施形態を参照して説明してきたが、本発明の趣旨及び範囲から離れることなく、他の応用を本明細書で述べたものの代わりとすることが可能であることは、当業者には容易に理解されよう。したがって、本発明は、添付の請求項によってのみ限定されるものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による、スペクトル特徴に従ってクラスタ化することによりスペクトロメータ機器を特徴付ける方法を示すブロック説明図である。
【図２】本発明による、マスタ校正をスレーブ校正モデルに転送することにより、校正モデルを生成する方法を示すフロー図である。
【図３Ａ】スペクトロメータ機器の検出器温度の低下に関連するスペクトルカットオフの減少を示す図である。
【図３Ｂ】スペクトロメータ機器の検出器温度の低下に関連するスペクトルカットオフの減少を示す図である。
【図４】スペクトロメータ機器におけるソース温度の変化に関連する光スループットの変化を示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際調査報告】
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