(57)【要約】組織の光波分光学を使用して、同一性の生体測定的な識別または照合を実施するための、方法および装置。光学放射線を皮膚内に投影し、そして組織を透過するかまたは組織から反射して組織を通って出た光を捕捉することによって、組織の光学スペクトルが得られ得る。収集された組織スペクトルは、好ましくは、主として、上皮の下の皮膚組織を通過した光を含む。複数の組織スペクトルおよび同一性が、１以上の個体から収集され得る。これらの組織スペクトルは、コンピュータで分析され得、そして個人ごとの差を分類するために最も重要なスペクトル特徴が、主成分分析、線形判別分析、または他の種々の関連する技術を使用して樹立され得る。１以上の組織スペクトルおよび同一性が、識別または照合が後に所望され得る個人から収集され得る。識別または照合を求める標的の個体は、分光学的測定のために適切な組織部位を提示し得る。【特許請求の範囲】
【請求項１】
標的の個体の自称の同一性を照合するためのシステムであって、以下：
登録データベースであって、少なくとも１人の登録された個人から収集された組織光学スペクトルデータを含み、該登録された個人の光学スペクトルデータは、複数の測定値を有する、登録データベース；
少なくとも１つの組織光学スペクトルデータおよび自称の同一性を、該標的の個体から得るための手段であって、該標的の個体の光学スペクトルデータは、複数の測定値を有する、手段；
該標的の個体の光学スペクトルデータおよび該登録された個人の光学スペクトルデータを比較するための手段であって、該登録された個人の光学スペクトルが、該標的の個体の該自称の同一性に対応し、該比較が、該標的の光学スペクトルデータと該登録された個人のスペクトルデータとの間の類似性の程度の尺度を提供する、手段；ならびに
該標的の個体のスペクトル同一性の尺度が、樹立された閾値と少なくとも同程度であることを確認することによって、該標的の個体の同一性を確信的に照合するための手段、
を備える、システム。
【請求項２】
前記標的の個体のスペクトルデータを得るための前記手段が、該標的の個体の上皮の下の組織から反射した光学放射線を測定するための手段を備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記標的の光学スペクトルデータを得るための前記手段が、分光計を備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記分光計が、ＦＴＩＲ分光計である、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記分光計が、格子アレイ分光計である、請求項３に記載のシステム。
【請求項６】
前記光学スペクトルデータが、近赤外波長を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記光学スペクトルデータが、可視波長を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記光学スペクトルデータが、近紫外波長を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記比較および類似性の決定が、分類アルゴリズムを利用する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
標的の個体を識別するためのシステムであって、以下：
登録データベースであって、１以上の登録された個人から収集された組織光学スペクトルデータを含み、該登録された個人の光学スペクトルデータが、複数の測定値を有する、登録データベース；
該標的の個体から少なくとも１つの組織光学スペクトルデータを得るための手段であって、該標的の個体の光学スペクトルデータが、複数の測定値を有する、手段；
該標的の個体の光学スペクトルデータと全ての該登録された個人の光学スペクトルデータとを比較するための手段であって、該比較が、該標的の光学スペクトルデータと該登録された個人のスペクトルデータとの間の類似性の程度の尺度を提供する、手段；ならびに
対応する該類似性の程度の尺度が、樹立された閾値と少なくとも同程度である場合に、該登録された個人の少なくとも１人であるとして同一性を示すための手段、
を備える、システム。
【請求項１１】
前記標的の個体のスペクトルデータを得るための前記手段が、前記標的の個体の上皮の下の組織から反射された光学放射線を測定するための手段を備える、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記標的の光学スペクトルデータを得るための前記手段が、分光計を備える、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１３】
前記分光計が、ＦＴＩＲ分光計である、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記分光計が、格子アレイ分光計である、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１５】
前記光学スペクトルデータが、近赤外波長を含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１６】
前記光学スペクトルデータが、可視波長を含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１７】
前記光学スペクトルデータが、近紫外波長を含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１８】
前記比較および類似性の決定が、分類アルゴリズムを利用する、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１９】
標的の個体の自称の同一性を照合するためのシステムであって、以下：
入力デバイスおよび出力デバイスを備える、コンピュータ；
少なくとも１人の登録された個人についての組織光学スペクトルを含む、登録データベース；
該標的の個体から少なくとも１つの組織光学スペクトルを得るための手段であって、光学放射線源、光学サンプラーおよび光学分光計を備え、該光学サンプラーは、組織内に光学放射線を投影し、そして上皮の下の組織を実質的に通過した放射線を収集するためのものであり、そして該光学分光計は、複数の波長にわたって、該上皮の下の光学強度を測定するためのものである、手段；
該標的の個体の自称の同一性を得るための手段；ならびに
該コンピュータにおいて実行されるプログラムであって、該標的の個体の光学スペクトルと、該登録された個人の、該標的の個体の自称の同一性に対応する光学スペクトルとを比較するための、プログラム、
を備える、システム。
【請求項２０】
標的の個体を識別するためのシステムであって、以下：
入力デバイスおよび出力デバイスを備える、コンピュータ；
少なくとも１人の登録された個人についての組織光学スペクトルを含む、登録データベース；
該標的の個体から少なくとも１つの組織光学スペクトルを得るための手段であって、光学放射線源、光学サンプラー、および光学分光計を備え、該光学サンプラーは、組織内に光学放射線を投影し、そして上皮の下の組織を実質的に通過した放射線を収集するためのものであり、そして該光学分光計は、複数の波長にわたって、該上皮の下の光学強度を測定するためのものである、手段；ならびに
該コンピュータにおいて実行されるプログラムであって、該標的の個体の光学スペクトルと、全ての該登録された個人の光学スペクトルとを比較するための、プログラム、
を備える、システム。
【請求項２１】
登録データベースを利用して、標的の個体の自称の同一性を照合するための方法であって、該登録データベースは、既知の同一性を有するある数の登録された個体から収集された組織光学スペクトルを含み、該スペクトルデータは、複数の測定波長を有し、該方法は、以下の工程：
該標的の個体から、標的組織スペクトルデータを得る工程であって、該標的組織スペクトルデータは、ある数の測定波長を有する、工程；
該標的の個体から、該自称の同一性を得る工程；
該標的の個体の光学スペクトルデータと、該登録された個人の光学スペクトルデータとを比較する工程であって、該登録された個人の光学スペクトルは、該標的の個体の該自称の同一性に対応し、該比較が、該標的の光学スペクトルデータと該登録された個人のスペクトルデータとの間の類似性の程度の尺度を提供する、工程、ならびに
該標的の個体のスペクトル類似性の尺度が、樹立された閾値と少なくとも同程度であることを確認することによって、該標的の個体の同一性を、確信的に照合する工程、
を包含する、方法。
【請求項２２】
標的の個体の同一性を照合するための、請求項２１に記載の方法であって、該方法が、前記標的の個体の光学スペクトルデータと前記登録された個人の光学スペクトルデータとの間の前記比較を実施するための、分類アルゴリズムをさらに含む、方法。
【請求項２３】
標的の個体の同一性を照合するための、請求項２２に記載の方法であって、該方法が、１回より多く測定された少なくとも１人の個体について収集された較正光学スペクトルデータのセットから決定された、分類特徴をさらに含む、方法。
【請求項２４】
標的の個体の同一性を照合するための、請求項２３に記載の方法であって、前記分類特徴が、前記標的の光学スペクトルデータと前記登録スペクトルデータとの間の前記比較に適用されて、該分類特徴に対する類似性を決定する、方法。
【請求項２５】
標的の個体の同一性を照合するための、請求項２４に記載の方法であって、前記分類特徴を使用する、前記標的の光学スペクトルデータと前記登録スペクトルデータとの前記比較が、予め決定された類似の尺度と少なくとも同程度に良好である場合に、前記照合が起こる、方法。
【請求項２６】
標的の個体を識別するための、請求項２１に記載の方法であって、ある数の登録された個体から収集された光学スペクトルデータを有する登録データベースをさらに含み、ここで、該数が１より大きい、方法。
【請求項２７】
標的の個体を識別するための、請求項２１に記載の方法であって、ある数の登録された個体から収集された光学スペクトルデータを有する登録データベースをさらに含み、ここで、該数が１に等しい、方法。
【請求項２８】
標的の個体を識別するための、請求項２１に記載の方法であって、前記同一性の照合の後に、前記標的のスペクトルが、前記登録光学スペクトルデータに追加される、方法。
【請求項２９】
標的の個体を識別するための、請求項２１に記載の方法であって、前記組織光学スペクトルが、近紫外波長を含む、方法。
【請求項３０】
標的の個体を識別するための、請求項２１に記載の方法であって、前記組織光学スペクトルが、可視波長を含む、方法。
【請求項３１】
標的の個体を識別するための、請求項２１に記載の方法であって、前記組織光学スペクトルが、近赤外波長を含む、方法。
【請求項３２】
標的の個体を識別するための、請求項２１に記載の方法であって、前記組織スペクトルが、上皮の下の組織からの実質的なスペクトル寄与を含む、方法。
【請求項３３】
ある数の登録された個体から収集された組織光学スペクトルを含む登録データベースを利用して、標的の個体を識別するための方法であって、該スペクトルデータは、複数の測定波長を有し、該方法は、以下の工程：
該標的の個体から標的組織スペクトルデータを得る工程であって、該標的組織光学スペクトルデータは、ある数の測定波長を有する、工程；
該標的の個体の光学スペクトルデータと、該登録された個人の光学スペクトルデータとを比較する工程であって、該比較が、該標的の光学スペクトルデータと該登録された個人のスペクトルデータの各々との間の類似性の程度の尺度を提供する、工程；および
該標的の個体のスペクトルの類似性の尺度が、該登録された個人の光学スペクトルデータの１つに対して、樹立された閾値と少なくとも類似であることを確認することによって、該標的の個体の同一性を確信的に樹立する工程、
を包含する、方法。
【請求項３４】
標的の個体を識別するための、請求項３３に記載の方法であって、該方法が、前記標的の個体の光学スペクトルデータと前記登録された個人の光学スペクトルデータとの間の前記比較を実施するための分類アルゴリズムをさらに含む、方法。
【請求項３５】
標的の個体を識別するための、請求項３４に記載の方法であって、該方法が、１回より多く測定された少なくとも１人の個体に対して収集された、較正光学スペクトルデータのセットから決定された分類特徴をさらに含む、方法。
【請求項３６】
標的の個体を識別するための、請求項３５に記載の方法であって、前記分類特徴が、前記標的の光学スペクトルデータと前記登録スペクトルデータとの間の前記比較に対して適用されて、該分類特徴に対する類似性を決定する、方法。
【請求項３７】
標的の個体を識別するための、請求項３６に記載の方法であって、前記分類特徴を使用する、前記標的の光学スペクトルデータと前記登録スペクトルデータとの間の前記比較が、ある数の登録された個人の光学スペクトルデータに対する類似性の予め決定された尺度と少なくとも同程度である場合に、前記識別が起こる、方法。
【請求項３８】
標的の個体を識別するための、請求項３７に記載の方法であって、登録スペクトルデータが、前記標的のスペクトルデータに対して、予め決定された類似性の尺度と少なくとも同程度である、前記登録された個人の全ての、最も類似するものとして、前記標的の同一性が選択される、方法。
【請求項３９】
標的の個体を識別するための、請求項３３に記載の方法であって、ある数の登録された個体から収集された光学スペクトルデータを有する登録データベースをさらに含み、該数が１より大きい、方法。
【請求項４０】
標的の個体を識別するための、請求項３３に記載の方法であって、ある数の登録された個体から収集された光学スペクトルデータを有する登録データベースをさらに含み、該数が１に等しい、方法。
【請求項４１】
標的の個体を識別するための、請求項３３に記載の方法であって、前記識別の後に、前記標的スペクトルが、前記登録光学スペクトルデータに追加される、方法。
【請求項４２】
標的の個体を識別するための、請求項３３に記載の方法であって、前記組織光学スペクトルが、近紫外波長を含む、方法。
【請求項４３】
標的の個体を識別するための、請求項３３に記載の方法であって、前記組織光学スペクトルが、可視波長を含む、方法。
【請求項４４】
標的の個体を識別するための、請求項３３に記載の方法であって、前記組織光学スペクトルが、近赤外波長を含む、方法。
【請求項４５】
標的の個体を識別するための、請求項３３に記載の方法であって、前記組織スペクトルが、上皮の下の組織からの実質的なスペクトル寄与を含む、方法。
【請求項４６】
標的の個体の同一性を照合するための方法であって、以下の工程：
ある数の個体から複数の登録光学組織スペクトルを得る工程であって、該登録組織光学スペクトルは、ある数の測定波長を有し、該登録された組織光学スペクトルは、該登録された個体の同一性に対応する、工程；
該標的の個体から標的組織スペクトルを得る工程であって、該標的組織スペクトルは、ある数の測定波長を有する、工程；
該標的の個体から識別子を得る工程；
該標的の個体の識別子に対応する、該登録された光学スペクトルデータを選択する工程；
該識別子に対応する該標的組織スペクトルおよび該登録された組織スペクトルデータに対して、判別分析を実施する工程；ならびに
該判別分析が満足である場合に、そしてこの場合にのみ、該標的の同一性を確信的に照合する工程、
を包含する、方法。
【請求項４７】
標的の個体を識別するための方法であって、以下の工程；
ある数の個体からある数の登録光学組織スペクトルを得る工程であって、該登録組織光学スペクトルが、複数の測定波長を有する、工程；
該標的の個体から標的組織スペクトルを得る工程であって、該標的組織スペクトルが、ある数の測定波長を有する、工程；
該標的組織スペクトル、および全ての該登録された組織スペクトルデータに対して、判別分析を実施する工程；ならびに
該判別分析が、該登録された個人の光学スペクトルデータの少なくとも１つについて満足される場合に、そしてこの場合にのみ、該標的の同一性を確信的に識別する工程、
を包含する、方法。
【請求項４８】
生体測定作業を実施するための方法であって、以下の工程；
任意の指または母指の近位指節骨の背側および腹側の表面、任意の指の内側の指節骨の背側および腹側の表面、任意の指または母指の遠位指節骨の背側および腹側の表面、手根の背側および腹側の表面、示指と母指との間のウェブ、母指球、小指球、ならびに内側小指球からなる群より選択される少なくとも１つの部位において、上皮の下の組織のスペクトル特性を測定する工程；ならびに
該スペクトル特性に対してアルゴリズムを適用し、生体測定作業を実施する工程、
を包含する、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連特許および係属出願の相互参照）
本出願は、一部継続中の米国特許出願番号０９／４１５，５９４（１９９９年１０月８日出願：表題「Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ  ｂｙ  Ｎｅａｒ−Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｓｐｅｃｔｒｕｍ」）であり、この出願は、米国特許出願番号０９／１７４，８１２（１９９８年１０月１９日出願：表題「Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｎｏｎ−Ｉｎｖａｓｉｖｅ  Ａｎａｌｙｔｅ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ｗｉｔｈ  Ｉｍｐｒｏｖｅｄ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ」、現在の米国特許第６，１５２，８７６号；および米国特許第出願番号０８／８７１，３６６（１９９７年６月９日出願：表題「Ｄｉｆｆｕｓｅ  Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ  Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  Ａｐｐａｒａｔｕａｓ」）、現在の米国特許第５，９３５，０６２号）に関連し、これらは全ては、本出願と同じ譲渡人に対して譲渡されており、かつこれらの開示は、本明細書中で参考として援用される。
【０００２】
（技術分野）
本発明は、一般に、未知の個体の生体測定的な識別を行うか、または組織からの光学スペクトルデータを使用して個体の同一性を照合するための、方法およびシステムに関する。より詳細には、本発明は、表皮下の組織による光エネルギーの吸収および核酸を測定するために、近紫外領域、可視領域もしくは近赤外領域、またはこれらの領域からの波長の組み合わせの光学エネルギーを使用する、生存個体の生体測定的な識別または照合のための方法および装置に関する。組織によって課せられた入射光学スペクトルに対するスペクトル特性は、個体に対して特有であり、生体測定的な決定に適している。このような決定は、登録データベースに含まれる、以前に保存された組織スペクトルデータと現在の組織スペクトルとを比較するために、多変量分類技術を使用することによってなされる。
【背景技術】
【０００３】
（発明の背景）
生体測定的な識別は、個人または他の生物学的実体を識別するために、１つ以上の物理的特性または挙動特性を使用するプロセスを記述する。生体測定的な識別を行う２つの一般的な様式（一対多数（ｏｎｅ−ｔｏ−ｍａｎｙ）（識別）および一対一（照合（ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ）））が存在している。一対多数の識別は、「わたしはあなたを知っていますか？」という質問の回答を試みる。生体測定的な測定デバイスは、標的個体から生体測定データのセットを収集する。この情報のみから、その個人が生体測定システムに以前に登録されているか否かを判断する。ＦＢＩの自動化フィンガープリント識別システム（ＡＦＩＳ）のような一対多数の識別作業を行うシステムは、一般には、非常に高価であり（数百万ドル以上）、かつ未知のサンプルと莫大なデータベース（数十万または数億のエントリーを含む）との間の整合を検出するために多くの時間を必要とする。生体測定の一対一の様式は、「あなたは、あなたが自分であると言った人ですか？」という質問に回答する。この様式は、個体が、コード、磁気カードまたは他の手段を使用して同一性の主張を行い、そしてデバイスが、標的生体測定データとその主張された同一性に対応する登録データとを比較することによって、個人の同一性を確認するために生体測定データを使用する場合に使用される。
【０００４】
また、これら２つの様式の間に、少なくとも１つの変数が存在している。この変数は、少数の個体が登録データベースに含まれ、かつ生体測定的な適用が、標的個体が登録セットの中にあるか否かのみの決定を必要とする場合に、生じる。この場合において、個体の正確な同一性は必要とされず、従って、この作業は、上記の識別作業とは幾分か異なる（そして、しばしばより容易である）。この変数は、生体測定システムが、高価であるか、危険であるかまたは複雑な機械部品を固定するために使用される適用において有用であり得る。この例において、認証された人のみが、この機器を使用することができるが、その認証された個人のうちのだれが特定の時間にこの機器を使用しているかを詳細に決定することは、目的ではあり得ない。
【０００５】
一般に、一対多数の識別作業は、一対一の識別作業よりも困難であるが、これら２つの作業は、所定の生体測定デバイスについて認識されたかまたは認証されたユーザの数がただ一人の個人まで減少した場合、同じになる。生体測定的な識別作業が認証データベースにおいて少数のエントリーのみを有する状況が、まさに一般的である。例えば、住宅（ｒｅｓｉｄｅｎｃｅ）、個人の自動車、パーソナルコンピューター、携帯電話、拳銃、および他のこのような個人デバイスへの生体測定的なアクセスは、代表的には、ただ数人の認証データベースを必要とする。
【０００６】
生体測定的な識別および照合は、多くの適用に有用である。例としては、機械の作動前に同一性を照合すること、または確実な領域へのエントリーを得ることが挙げられる。別の例は、個体とその個体についてのファイル内の記録とを整合させるため（例えば、個体の同一性が未知である場合に、病院の患者の記録と整合させるため）の識別である。生体測定的な識別はまた、容疑者が逮捕された際に警察官の記録と整合するために有用であるが、容疑者の正味の同一性は、知られていない。生体測定的な識別または照合のさらなる使用としては、自動車のキーレススタートおよびエントリーの適用、警備コンピューターおよびネットワークアクセス、自動化金融取引、自動拳銃の使用、ならびに出勤時間（ｔｉｍｅ−ａｎｄ−ａｔｔｅｎｄａｎｃｅ）申請書が挙げられる。
【０００７】
生体測定的な識別の現在の方法は、多種多様であるが、最も一般的な技術のうちのいくつかとしては、フィンガープリントパターン整合、顔の識別、手の幾何学、虹彩のスキャニング、および声の識別が挙げられる。これらの技術の各々は、ある程度の生体測定的な識別の必要性を指定する。しかし、コスト、性能または他の問題点に起因して、既存の方法の各々は、他の技術に対して、利点および欠点を有する。
【０００８】
市場にある現在の１つの生体測定製品は、Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃｓ，Ｉｎｃ製のＬｉｖｅＧｒｉｐＴＭとして知られている。この製品は、Ｓｔｉｖｅｒらによる米国特許第５，７９３，８８１号に開示された技術に基づく。この特許において、Ｓｔｉｖｅｒらは、警備デバイスである識別システムを開示しており、このシステムは、内部光源を有する円筒状または細長の透明なシェル、およびこのシェルを握る個人の手をスキャンして、画像化方法論を使用してその手の内部構造または皮下構造を記録する手段からなる。このシステムは、近赤外光を使用して、手の血管および付随する組織のパターンを画像化する。この特許に基づくＬｉｖｅＧｒｉｐＴＭ製品は、侵入者がこの生体測定システムを欺く能力を低下させると主張している。なぜなら、このシステムは、多くのフィンガープリント読み取り装置または手の幾何学システムを備えたラテックス成形品を使用して容易になされ得ると主張されているからである。しかし、画像化アプローチは、システムの複雑性とコストの両方を加えた、良質な光学アレイおよび／または検出器アレイを必要とする。さらにこのシステムは、血管の画像化に頼っており、従って、登録の間の使用においてシステムに示された同じ部位を必要とし、さらに、部位の再配置は、ソフトウエアが２つの画像を整列させて同一性を確認するのを可能にするのに十分正確であることを必要とする。最後に、センサーヘッドのサイズは、正確な識別のために画像化されるべき手の一部に限定される。
【０００９】
ヒトの生存組織は、動的システムとして認識され、このシステムは、複数の構成要素および分析物情報（これは、特に、ヒトの物理的状態を、診断、処置およびモニタリングするために医学専門家に有用である）を含む。このために、分光学を使用した組織構成の非侵襲性測定のための方法を開発する努力が、指向されている。生存組織の分光分析は、個体の分析物を規定し、このようなスペクトルデータをその分析物の濃度と関連付けた、スペクトル情報の識別に焦点を当てている。これらの分析物の濃度は、個々の人において時間とともに変化する。診断および処置における使用に十分な精度で組織スペクトルデータを獲得することは、困難であることが証明されている。分析を行う際の困難性は、組織システムが異なる屈折率および吸収特性を有する材料の複合マトリクスであるという事実に関することが明らかになっている。さらに、目的の構成成分が非常に低濃度でしばしば存在しているので、高濃度構成成分（例えば、水）は、低レベルの構成成分スペクトル情報を識別し、そして所望の構成成分濃度の正確な読み取りを与える際に、有害な影響を有する。これらの技術の開発は、常に、目的の動的な分析物（例えば、グルコース）の濃度の変化に伴う、スペクトル出力の変化に焦点を当てている。開示される技術は、特定の分析物の濃度、時間とともに変化すると予測される濃度を識別することに焦点を当てている。
【００１０】
分析物濃度についての近赤外組織スペクトルを集束して分析するための、改善された方法および装置が、共有に係る米国特許出願および発行された特許に開示されている。米国特許第５，６５５，５３０号および米国特許出願番号０８／８４４，５０１（１９９７年４月１８日出願、表題「Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｎｏｎ−ｉｎｖａｓｉｖｅ  Ｂｌｏｏｄ  Ａｎａｌｙｔｅ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ｗｉｔｈ  Ｉｍｐｒｏｖｅｄ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ」）は、時間、糖尿病個体のグルコース濃度に対する第一焦点とともに変化する、組織分析物濃度の近赤外分析に関する。この方法および装置は、試験の精度および再現性を改善するために、センサと皮膚との間に屈折率整合媒体を配置することを含む。米国特許出願番号０９／１７４，８１２（１９９８年１０月１９日、表題「Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｎｏｎ−Ｉｎｖａｓｉｖｅ  Ｂｌｏｏｄ  Ａｎａｌｙｔｅ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ｗｉｔｈ  Ｉｍｐｒｏｖｅｄ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ」）は、非侵襲性生存組織の分析物分析におけるさらなる改善点を開示している。これら３つの出願または特許の各々の開示は、本明細書中で参考として援用される。
【００１１】
米国特許第５，６３６，６３３号は、分析物濃度の正確な非侵襲性測定の別の局面に、一部関する。この装置は、鏡面反射光から核酸反射光を分離するための、透明な四分円および反射四分円を有するデバイスを備える。皮膚に投射される入射光は、この皮膚から戻ってくる鏡面反射光および核酸反射光を生じる。鏡面反射光は、有用な情報をほとんどまたは全く有さず、そして好ましくは、収集前に取り除かれる。米国特許出願番号０８／８７１，３６６（１９９７年６月９日出願、表題「Ｉｍｐｒｏｖｅｄ  Ｄｉｆｆｕｓｅ  Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ  Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ」）は、正確な分析物濃度分析のためのさらなる改善点を開示しており、これは、鏡面反射光から核酸反射光を分離するためのブロッキングブレードデバイスを備える。このブレードは、より深い内部真皮層からの光を捕捉することを可能にし、その表面、表皮層からの光を拒絶し、ここで、この表皮層は、内部真皮層よりも分析物情報をほとんど有さず、かつノイズに寄与する。このブレードは、表皮からの鏡面反射および核酸反射を捕捉する。上記特許および出願（これらは、本出願の譲渡人に譲渡されている）の開示もまた、本明細書中で参考として援用される。
【００１２】
米国特許第５，４３５，３０９号は、多変数スペクトル分析について、光学波長を選択するためのシステムに関する。１つの波長のみの使用は、特に、多成分を含む溶液については、不十分な情報を与える。多すぎる波長の使用は、多すぎるノイズを含み得、かつ計算の際に組み合わせ的爆発を導き得る。従って、使用される波長の数は制限されるべきであり、そしてその波長は十分に選択される。一般的なアルゴリズムが、最も一致する波長を選択するためのこの参考として使用される。この特許の開示は、本明細書中で参考として援用される。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【００１３】
（発明の要旨）
本発明は、近紫外スペクトル領域、可視スペクトル領域または近赤外スペクトル領域およびこれらのスペクトル領域の組み合わせの光波分光学を使用する、個体の生体測定的な識別または照合のための方法および装置を包含する。開示される方法および装置は、現在の生体測定システムに対して優れた性能を提供し、かつ他の利点を提供する。先行技術の生体測定的な識別デバイスは、それらの技術を達成するために、特定の身体部分の使用を必要とするという明確な欠点を有する。例えば、フィンガープリントデバイスは、生体測定部位として、指先の腹側部分のみが使用され得る必要がある。本発明の方法および装置は、生物学的な識別を、指、手のひら、手首、前腕および身体上の他の簡便な部位を用いて行うことを可能にする。さらに、指を使用する場合でさえ、本発明は、背側表面または腹側表面の両方の、指に沿った複数の部位の使用を可能にする。現在のフィンガープリント読み取り装置は、登録の分析の間に示された指と同じ指が、識別および照合のために読み取り装置に示される必要がある。本発明は、登録およびその後の照合のために、異なる指（または他の部位）を使用することができる。この性能は、ユーザが１つの登録部位をシステムに示す必要があるのみなので、登録効率の増加を提供するだけでなく、そのデバイスの使用の間に臨界の柔軟性（ｃｒｉｔｉｃａｌ  ｆｌｅｘｉｂｉｌｉｔｙ）も提供する。この柔軟性の例は、ユーザが特定の手の部位を登録する場合に、この特定の部位は、その部位のある程度の損傷またはある程度の重症な表面汚染に起因して引く続く分析に利用不可能であることである。この分光学に基づく本発明の生体測定的なシステムは、このような部位の予備登録なしに、もう一方の手からの部位に対して作動し得る。さらに、以下の結果は、皮膚表面との接触を必要とする光学システムに基づくが、前で議論された米国特許第５，６３６，６３３号または米国特許出願番号０８／８７１，３６６に開示されるような光学システムが、非接触様式と類似のデータを作成するために、本発明において使用され得る。このような非接触生体測定センサ装置は、臨界光学要素に関連した磨耗および汚染の問題を最小にするために一般的な位置に設置された際に、有意な利点を有する。
【００１４】
本発明は、得られた特定の個体の組織スペクトルが、一旦分析デバイスが個体を識別するために作動すると、その個体の識別に使用され得る特有のスペクトル特性およびスペクトル特性の組み合わせを含む、という出願人の承認に基づく。本発明の装置は、近紫外エネルギー、可視エネルギーまたは近赤外エネルギーおよびこれらの組み合わせを使用する、生体測定的な測定分析を行う。特に、本出願は、近赤外分光計システムを用いて収集した場合、１．２５〜２．５μｍの範囲の近赤外スペクトルデータが、同一性の識別または照合の生体測定的なスペクトル決定のために使用され得ることを実証することができる。同様に、本出願はまた、３５０〜１０００ｎｍの範囲の近紫外スペクトルデータ、可視スペクトルデータおよび近赤外スペクトルデータが、生体測定的な決定を行うために使用され得ることを示している。先に言及したスペクトル領域のいずれかまたは両方が使用され得るが、後者の領域が有利であり得る。これは、このスペクトル領域において作動するシステムに組み込まれ得るケイ素検出器の、低コストおよび一般的な高性能に起因する。
【００１５】
生体測定作業のために本発明を使用する目的で、デバイスおよびアルゴリズムが、この適用における性能を最適化するように構築される必要がある。本出願人らは、分析される組織が動的な系である（分析物の濃度、従って組織のスペクトルデータが経時的に、そして分析間でかなり変動する）場合でさえも、本明細書中に開示される技術を用いて、高精度の割合を達成することができた。本発明の方法の成功は、少なくとも２つの成分と結び付いていると考えられる。
【００１６】
第一に、この方法は、器具、環境およびサンプリングの変化に起因する影響を最小にし、一方で任意の所定の波長における組織のスペクトル特性のわずかな変化に敏感なままにする、組織スペクトルを正確に、かつ反復可能に獲得するための、装置および技術を組み込む。このシステムは、組織サンプル内外への両方の光学的スループットを最適化する。第二に、特定の個体に対して独特であるスペクトル特徴またはスペクトル特徴の組合せは、スペクトルの結果の目視比較によって容易には明らかではないか、または識別されないので、本発明は、最初に、個体に対して有意なスペクトル特徴を識別するようにデバイスを調整し、次いで試みられた識別または照合の時点で、このような特徴を新たなスペクトルデータと比較するための、判別分析技術に依存する。本発明は、マハラノビス（Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓ）距離、スペクトルの残留の大きさ、Ｋ最近傍（Ｋ−ｎｅａｒｅｓｔ  ｎｅｉｇｈｂｏｒｓ）法、または線形もしくは非線形の判別技術に基づく方法のような判別分析方法を組み込んで、個体から獲得されたスペクトルデータを、データベース内に存在するスペクトルデータと比較する。
【００１７】
従って、本発明は、非侵襲性の組織分光学を使用して、個体の同一性を識別または照合するための方法を包含する。組織部位および波長範囲に依存して、スペクトルデータは、透過または反射率の構成で収集され得る。好ましい方法および装置は、選択された放射線で皮膚を照射し、そして反射された、吸収されていない選択された放射線を収集する。鏡面反射した光よりもむしろ拡散して反射した光が、好ましくは収集され、より好ましくは、表皮よりむしろ真皮およびより深部の組織から拡散して反射された光が収集される。収集されるスペクトルデータは、コンピュータデータベースに保存され得る。
【００１８】
本発明に関連する、以下の３つの主要なデータ要素が存在する：較正データ、登録データ、および標的スペクトルデータ。較正データは、生体測定的決定のために重要なスペクトル特徴を樹立するために使用される。このスペクトルデータのセットは、既知の同一性の個体（単数または複数）から収集された、一連の組織光学スペクトルデータからなる。好ましくは、これらのデータは、ある期間およびある条件のセットにわたって収集され、その結果、複数のスペクトルが、各個体に対して収集され、一方でその個人が経験すると予測される生理学的状態のほぼ全範囲を網羅する。同様に、スペクトルの収集のために使用される器具（単数または複数）もまた、その器具または対の器具が実際の使用において遭遇すると思われる器具および環境の影響の全範囲を網羅するべきである。次いで、これらの較正データは、個人間のスペクトル差に対して感受性であるが個人内の影響および器具の影響（器具内と器具間との両方）および環境の影響に対しては非感受性のスペクトル波長または「因子」（すなわち、波長またはスペクトル形状の線形較正）を樹立するような様式で、分析される。次いで、これらの波長または因子が引き続いて使用されて、生体測定的決定作業が実施される。
【００１９】
生体測定的決定のために使用されるスペクトルデータの第二の主要なセットは、認定スペクトルデータまたは登録スペクトルデータである。登録スペクトルは、認定されたかまたは生体測定システムによって認識されることが他の様式で必要とされた個体から収集される。登録スペクトルは、数秒または数分の時間にわたって収集され得る。サンプル間の類似性を確実にし、そしてサンプルの１つにおけるサンプル人工物を排除するために、２つ以上の光学的サンプルが、個体から収集され得る。このような人工物が見出される場合、さらなる登録スペクトルが収集され得る。これらのスペクトルデータは、一緒に平均され得るか、または他の様式で組み合わせられ得るか、あるいは別個に保存され得るかの、いずれかである。いずれの場合においても、これらのデータは、登録データベースに保存される。ほとんどの場合において、登録データの各セットは、そのスペクトルが測定された個人に対する識別子にリンクされる。識別の作業の場合、この識別子は、その時点で生体測定システムにアクセスした個人の記録維持の目的で、使用され得る。照合の作業については、この識別子は、照合が実施される適切なセットの登録データを抽出するために、使用される。
【００２０】
スペクトル生体測定システムのために使用される第三の最後の主要なデータのセットは、個人が生物分析システムを使用して自分を識別するかまたは自分の同一性を照合することを試みる場合に収集される、スペクトルデータである。これらのデータは、標的スペクトルと称される。これらは、較正セットから決定された分類波長または因子を使用して、適切な登録スペクトル（単数または複数）と比較され、類似性の程度を決定する。標的スペクトルと登録スペクトルとが十分に類似である場合、生体測定の決定がなされる。この類似性が不十分である場合、この生体測定の決定は消去され、そして新たな標的測定が試みられ得る。識別の場合には、このシステムは、標的スペクトルを、全ての登録スペクトルと比較して、１つ以上の登録された個体のデータが標的スペクトルに十分に類似であるか否かの適合を報告する。１つより多くの登録された個体が標的に適合する場合、適合する個体の全てが報告され得るか、または識別された個人として、最良の適合が報告され得るかの、いずれかである。照合の場合には、標的スペクトルは、磁気カード、タイピングされたユーザ名、トランスポンダ、別の生体測定システムからの信号、または他の手段を使用して収集された、自称の同一性を伴う。次いで、この識別子は、登録データベースから、対応するスペクトルデータのセットを検索するために使用され、これに対して、生体測定の類似性が作製され、そして同一性が照合または否定される。
【００２１】
照合の１つの方法において、主成分分析が、較正データに適用されて、スペクトル因子を生成させる。次いで、これらの因子は、標的スペクトルと登録スペクトルとの間でとられたスペクトル差に適用されて、マハラノビス距離およびスペクトルの残余の大きさの値を、類似性の尺度として生成させる。識別は、上述の距離および大きさが、それぞれに対して設定された、予め決定された閾値より小さい場合にのみ、照合される。同様に、生体測定的識別のための好ましい方法において、マハラノビス距離およびスペクトルの残余の大きさは、データベースのスペクトルの各々に対して、標的スペクトルについて計算される。識別は、それぞれに対して設定された、予め決定された閾値より小さい、最も小さなマハラノビス距離およびスペクトルの残余の大きさを与えたデータベーススペクトルに関連する個人（単数または複数）として樹立される。
【００２２】
生体測定作業を実施するための１つのシステムは、以下を備える：入力デバイスおよび出力デバイスを有する、コンピュータ；登録された個人に関する選択された組織スペクトルデータを含む、データベース；選択された放射線を上皮の下の組織内に投影するための、放射源または光源；組織とインターフェースするためのサンプラー；複数の波長にわたって皮下の放射線強度を測定するための検出器を備える、分光計；ならびに分類因子のセットを適用することによって、複数の光学スペクトル間の類似性の程度を評価するための、コンピュータによって実行される分類プログラム。このプログラムは、判別分析を実施するためのソフトウェアを含み得る。同様に、このプログラムは、さらなる認定されたスペクトルデータを収集するため、または既存のスペクトルデータをデータベースから除去するための、別のモジュールを備え得る。照合作業のためにこのスペクトル生体測定システムを使用する場合、このシステムはまた、アクセスを得ようと試みる個人の自称の同一性を樹立する何らかの手段を備える。自称の同一性を収集するための方法としては、磁気カード、ＰＩＮコード、名前またはＩＤのキーボード入力、音声命令、トランスポンダなどが挙げられるが、これらに限定されない。
【００２３】
本発明を特徴付ける新規性の、これらおよび種々の他の利点および特徴は、本明細書に添付されて本明細書の一部をなす特許請求の範囲に詳細に示される。しかし、本発明、その利点、およびその使用によって得られるものをより良好に理解するためには、本発明の好ましい実施形態が図示および記載されている、本明細書のさらなる部分をなす図面および付随する記述文を参照するべきである。
【００２４】
図面において、同様の参照番号は、いくつかの図にわたって、本発明の好ましい実施形態の対応する部品または要素を示す。
【００２５】
（好ましい実施形態の詳細な説明）
本発明の詳細な実施形態が、本明細書中に開示される。しかし、開示される実施形態は、種々のシステムにおいて実施され得る本発明の単なる例示であることが、理解されるべきである。従って、本明細書中に開示される具体的な詳細は、限定と解釈されるべきではなく、むしろ、特許請求の範囲の基礎、および当業者に本発明を様々に実施することを教示するための代表的な基礎と解釈されるべきである。
【００２６】
本発明は、近紫外範囲、可視範囲、非常に近赤外の範囲、近赤外範囲、およびこれらの範囲の組み合わせにおける、正確な、静密な、そして再現可能な、個体の組織スペクトルが、その個体に独自のスペクトル特徴およびスペクトル特徴の組み合わせを含むという、本出願人の認識に基づく。本開示の全体にわたって、３５０ｎｍ〜１０００ｎｍの、近紫外、可視および非常に近赤外の領域にわたるスペクトルデータは、この領域が実質的にシリコン検波器が感受性であるスペクトル領域であるという事実に起因して、シリコン領域のデータと称される。
【００２７】
本発明は、判別分析技術を利用する適切な分析が、スペクトル出力の目視分析においては容易には明らかではない、独特の特徴または組み合わせを識別し得、その結果、その個体の同一性が、以前の試験から保存された組織スペクトルデータと比較される、照合の時点に採取される組織スペクトルデータの比較によって、照合され得るという認識に、さらに基づく。識別方法はまた、個体における分析物濃度の測定に関連して、またはこの測定と同時に、使用され得る。同様に、本発明の生体測定方法は、他の生体測定技術と関連して使用されて、システムの精度を増加させ得るか、またはシステムの誤りもしくは他の理由に起因して１つの方法が不可能である場合に個人を識別するための１つより多くの方法を与え得るかの、いずれかである。
【００２８】
特定の個体に対して独特であると認識される特徴に基づいて、その特定の個人を識別するようにデバイスを調整するために、以前のスペクトルデータが使用される。これらの独特のスペクトル特徴は、分析の各時点に分析される組織が動的な系であり、個体の生理学的変化に起因して濃度が変動して組織スペクトルの変動をもたらす成分および分析物を含む場合でさえも、一貫して存在することが見出されている。
【００２９】
先に言及されたように、２つの成分が、本発明の方法の成功のために重要であると考えられる。第一に、この方法は、器具、環境およびサンプリングの変化に起因する影響を最小にしながら、任意の所定の波長における組織のスペクトル特徴のわずかな変化に対して感受性なままである、組織スペクトルを正確にかつ反復可能に獲得するための装置および技術を組み込む。同様に、このシステムは、組織サンプルの内外両方への光学スループットを最適にする。第二に、この方法は、特定の個体に対して有意なスペクトル特徴を識別し、次いで、試みられる照合または識別の時点に獲得された新たなスペクトルデータとこのような特徴とを比較するように、装置を調整するための特別の技術を必要とする。特定の個体に対して独特であるスペクトル特徴またはスペクトル特徴の組合せは、スペクトルの結果の目視比較によっては容易には明らかではなく識別もされず、そして独特のスペクトル特徴は、異なる個体に対して異なる波長で存在するので、本発明は、スペクトルデータを比較するための、判別分析技術に依存する。本発明の装置および方法の各構成要素が、以下に詳述される。
【００３０】
ここで図１を参照すると、本発明の好ましい分光システムの全体のブロック図が示されている。このシステムは、一般に、光源３２を備え、この光源は、選択された波長の光エネルギーを、光学サンプラー３４の入力側に提供する。この光は、サンプラー３４の入力から組織３６へと入る。一旦、組織３６に入ると、この光の一部がサンプラー３８の出力側に入り、次いで分光計４０に入る。分光計４０の検出器によって収集される信号がデジタル化され、そして処理サブシステム４２に送信され、ここで、このデータはスペクトル類似性決定サブシステム４４において分析され、このスペクトル類似性決定サブシステムは、次に、そのデータに基づいて、適切な出力４６を提供する。この出力は、単に、ある個人が主張される個人であるか否かの、イエスまたはノーの決定であり得るか、あるいはこのシステムは、未知の個体の識別を出力し得る。
【００３１】
組織スペクトルデータを獲得する際に、少なくとも２つの異なるモードで測定がなされ得る。組織の断面を透過する光を測定し得ること、または組織から反射した光を測定し得ることが、認識される。シリコン領域のような領域における光は、その波長に依存して、１センチメートル以上のかなりの深さまで組織に貫入し得るが、組織の透過サンプリングは、使用され得る身体の領域を制限する。従って、いずれの様式のサンプリングも、本発明に対して、そして特に、シリコン領域の光を利用する分析に適用可能であるが、好ましい、より汎用なサンプリングの方法は、反射光に基づく。
【００３２】
光子は、屈折率不連続面において反射および屈折するので、組織に衝突する光は、すぐに、組織表面において小さな反射率を有する。これは、鏡面反射と呼ばれる。この光は、組織を貫通しないので、組織構成についてほとんど情報を含まない。これは、皮膚の生理学に照らして特に良く当てはまり、この皮膚は、外向きの層を有し、この層は、基本的に死んでおり、そして個体に独特であると考えられるスペクトル情報を欠いている。従って、個体に独特なスペクトルデータを含む、反射光エネルギーは、組織サンプル内のより深くの屈折率不連続面を通って表面に反射して戻る光であると考えられる。この反射光エネルギーは、拡散した反射光と呼ばれる。
【００３３】
出願人らは、入射光子の多くの画分が、組織において吸収および散乱されることを見出した。組織から戻って結合する（ｃｏｕｐｌｅ）ために利用可能である光子は、それらの角度経路において反らされるようである。実際、定義により、光が拡散反射率サンプラーを使用して収集される場合、光子は、入力オプティックに向かう方向に組織を出るために方向を変更しなけらばならない。しかし、出願人らは、検出について１つの問題が、平均組織屈折率と組織の外側の空気の屈折率との間の屈折率の不連続性に関連することを見出した。入射光に作用するこの不連続性が、屈折および約５％未満の小さな鏡面反射を導くことを見出した。しかし、出る途中で、非連続性は、臨界角現象を生じる。光子が高屈折率媒体からより低い屈折率媒体に進むので、臨界角が存在し、光子は、全体的に内部反射し、そして組織サンプルから逃れない。組織から空気に進む光子についてのこの臨界角は、約４６°であることが見出され、これは、問題を提供する。組織表面に垂直に（ｎｏｒｍａｌｌｙ）入射する光子は、出るために大きな角度で偏向しなければならない。前方方向の散乱のため、これは、光子が行うには困難であり、おそらく、組織および空気界面でかすめ入射または高い角度の入射を作り出す。かすめ入射光子は、臨界角が超えるので、逃れない。本発明の実施形態は、この問題を克服するための特徴を含み、そして高い入射角のさらなる光がオプティカルサンプラー３８の出力によって受容され得ることを保証する。
【００３４】
ブロッカーブレードデバイスまたは機能的に類似の入力光および出力光のスペーシングの使用は、屈折率の変化によって作り出される問題の多くを軽減し、生じる鏡面反射を減少させる。組織−空気界面における臨界角の問題に起因する光の損失は、測定ＳＮ比（信号対ノイズ比）をわずかに減少させ、これは、多くの生体測定決定適用について許容され得る。
【００３５】
組織を出る光エネルギーを分析機器に結合することに関連する屈折率における差異についての代替的な解決は、浸漬流体の使用であり、この浸漬流体は、目的のスペクトル範囲において非常に低い吸収率を有し、そして、良好な流動および適用範囲との適合性の粘度を有し、一方、組織内に光を効果的に導入する屈折率を有し、鏡面反射を減少させ、そして効果的に組織から出て戻る光を得る。
【００３６】
ここで、図２および３を参照して、組織スペクトルを非侵襲的に獲得するための装置の２つの好ましい実施形態の部分断面図が示される。図２および３にの図は、エネルギー源１６およびスペクトル分析器３０に作動可能に接続された非侵襲性センサー要素１１を使用する概念を示すための概略である。物理的な成分の相対的な大きさ、形状および詳細は、示されていない。それぞれの図はまた、任意の屈折率整合媒体（ｉｎｄｅｘ−ｍａｔｃｈｉｎｇ  ｍｅｄｉｕｍ）２２の使用を示す。
【００３７】
図２に示される装置および図３に示される装置は、一般的に、３つの要素、エネルギー源１６、光学センサー要素１１、およびスペクトル分析器３０を備える。図２の実施形態は、入力要素２０および出力要素２６を含むセンサー要素１１を示し、これは、入力光エネルギーおよび出力光エネルギーの両方に対する単一のレンズシステムを備え得る。入力要素２０および出力要素２６は、選択された組織１０の共通の皮膚表面１２と接触する。図３の代替の実施形態は、代替のセンサー要素１１の配置を示し、ここで、入力要素２０および出力要素２６は、組織１０の反対の表面１２、１４に配置される。両方の実施形態は、組織１０による光エネルギーの吸収の測定を与えるように機能する。しかし、図２の実施形態は、その中の成分または特徴によって組織１０から拡散的に反射される光エネルギーの量を測定するために使用される。対照的に、図３の実施形態は、組織１０を通る光エネルギーの透過を測定する。いずれの実施形態においても、種々の波長の吸収は、エネルギー源１６からの光エネルギーの強度との比較によって決定され得る。
【００３８】
エネルギー源または光源１６は、多くの利用可能な設計から選択され得る。１つの実施形態において、広帯域赤外黒体供給源が使用され、好ましい光学的波長が、１．０μｍと２．５μｍとの間でエネルギー源１６から発せられる。光源１６はまた、好ましくは、スペクトルのシリコン領域において光を発する光源であり得、これは、シリコン検出器にわたるスペクトル範囲が活性であり、そしておよそ３５０ｎｍと１０００ｎｍとの間であるとして規定される。光源は、石英タングステンハロゲン白熱電球、広帯域発光ダイオード（ＬＥＤ）、レーザダイオードのコレクションもしくは面発光レーザー（ＶＣＳＥＬＳ）、グローブバー（ｇｌｏｖｅ  ｂａｒ）、または当該分野において公知の他の種々の光学的供給源に基づき得る。光エネルギーは、組織にリレーされなければならず、適切な設計のサンプラー３６が使用され得る。デバイスは、光を組織上の適切な位置に送達するための光ファイバーからなり得る。この型の設計は、図２および３に概略的に示される。エネルギー源１６は、赤外エネルギー１８をエネルギー源から入力要素２０に伝達するための第１手段に作動可能に接続される。好ましい実施形態において、この第１手段１８は、簡単には、エネルギー源１６を入力要素２０の近くに配置することによる、空気を通る入力要素２０への光エネルギーの伝達である。
【００３９】
センサー要素１１の入力要素２０は、光エネルギーを高い光エネルギー密度スポットへと焦点を合わせる、光ファイバーまたは光学レンズを含み得る。しかし、他のビーム焦点化手段が、照射領域を変えるために、光学レンズとともに使用され得ることが、理解される。例えば、複数のレンズシステム、テーパド（ｔａｐｅｒｅｄ）ファイバー、または他の従来の光学ビームシェーピングデバイスが、入力光エネルギーを変えるために使用され得る。他の好ましい実施形態において、サンプラー３６は、「Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｓｐｅｃｔｒｏｇｒａｐｈｉｃ  Ａｎｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ｔｉｓｓｕｅ」と題された、上記に引用される米国特許出願に開示されるように、サンプル部位で光を集中させるための、複合放物面集光器（ｃｏｍｐｏｕｎｄ  ｐａｒａｂｏｌｉｃ  ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅｄ）（ＣＰＣ）からなる非ファイバー設計のサンプラーであり得る。
【００４０】
一旦、光が組織と相互作用すると、照射方法と類似の様式で収集され得る。光ファイバーの適切な配置が使用され得るか、または非ファイバー収集デバイス（例えば、ＣＰＣ）が使用され得る。
【００４１】
図２および３に示される両方の実施形態において、出力センサー２６は、組織１０から反射光エネルギーまたは透過光エネルギーを受容するために使用される。好ましい実施形態において、鏡面制御デバイスは、拡散した反射光から、鏡面反射光を分離するために組み込まれる。このようなデバイスは、１９９７年６月９日に出願され、「Ｄｉｆｆｕｓｅ  Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ  Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ」と題された、同時係属中の同一人に譲渡された出願番号０８／８７１，３６６（この開示は、本明細書中において参考として援用される）に開示される。以下の分析方法とともに記載されるように、図２の実施形態は、反射光エネルギーを受容する出力センサー２６を有し、一方、図３の実施形態は、組織１０を通る透過光を受容する出力センサー２６を備える。入力要素２０と同様に、出力要素２６は、好ましくは、光学レンズである。他の光学収集手段は、出力要素２６（例えば、複数のレンズシステム、テーパドファイバー、または光エネルギーをスペクトル分析器３０に向けるのを補助するための他のビーム収集手段）に組み込まれ得る。
【００４２】
赤外エネルギー２８を伝達するための第２手段は、出力要素２６に作動可能に接続される。赤外エネルギー２８を伝達するための第２手段を通って伝達される光は、スペクトル分析器３０に伝達される。好ましい実施形態において、出力要素への作動的接続は、出力要素を出て、空気を通り、スペクトル分析器３０への、反射光エネルギーまたは透過光エネルギーの伝達を含む。光エネルギーをスペクトル分析器に向けるために、１つの鏡または一連の鏡が使用され得る。
【００４３】
本発明の方法を実行する際に、組織１０領域は、分析点として選択される。この領域は、指および親指の背面または腹面、手首の背面または腹面、親指と人差し指との間のウェブ（指の間の皮膜）（ｗｅｂ）、母指球、小指球、医療内側（ｍｅｄｉｃａｌ  ｍｅｄｉａｌ）小指球、耳たぶ、こめかみ、前腕、または任意の他の皮膚表面が挙げられ得る。好ましくは、サンプリングのための領域は、比較的平滑な堅くない表面である。必要に応じて、ある量の屈折率整合媒体２２（流体または変形可能固体のいずれかに関わらない）が、センサー要素１１に結合するために分析されるべき領域内の皮膚表面１２に配置され得、これは、機器に対する入力要素２０および出力要素２６を備える。
【００４４】
組織１０のスペクトルデータを獲得する際に、エネルギー源１６からの光エネルギーは、入力要素２０に赤外エネルギー１８を伝達するための第１手段を介して伝達される。光エネルギーは、入力要素２０から屈折率整合媒体２２を通って皮膚表面１２へと伝達される。皮膚表面１２に接触する光エネルギーは、皮膚表面１２の下に含まれる種々の成分および分析物によって差示的に吸収される。好ましい実施形態において、非吸収光エネルギーは、出力要素２６へと反射して戻り、再び、光学屈折率整合媒体２２を通って伝播する。非吸収光エネルギーは、赤外エネルギー２８をスペクトル分析器３０に伝達するための第２手段を介して伝達される。
【００４５】
図３の代替実施形態において、入力要素２０および第１量の屈折率整合媒体２２を通って伝播される光エネルギーは、組織１０によって差示的に吸収されるが、一方、種々の波長のある量の光エネルギーは、組織１０を通って、反対のまたは第２の皮膚表面１４に伝達される。第２皮膚表面１４から、非吸収光エネルギーが、第２量の光学屈折率整合媒体２４を通って、出力要素２６へと伝播し、引き続いて、組織スペクトルを生成するためのスペクトル分析器３０に伝播される。伝達サンプリングに使用され得る組織部位は、指および親指、親指と人差し指との間のウェブ、耳たぶ、または解剖学的に比較的薄い部分を取り囲む任意の他の皮膚表面が挙げられる。好ましくは、サンプリングのための領域は、比較的平滑で堅くない表面である。
【００４６】
図１において、分光計サブシステム４０は、種々の方法および装置を備え得る。光学スペクトルを検出するための好ましい方法は、フーリエ変換赤外分光計システムのような光学的干渉現象に基づいて達成される。１つのこのようなシステムは、同一人に譲渡され、本明細書と同日に出願された、「Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｎｏｎ−Ｉｎｖａｓｉｖｅ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ｏｆ  Ｇｌｕｃｏｓｅ  ｉｎ  Ｈｕｍａｎｓ」と題された、米国特許出願番号０９／８３２，５８５号、および本明細書と同日に出願された、「Ｅｎｃｏｄｅｄ  Ｖａｒｉａｂｌｅ  Ｆｉｌｔｅｒ  Ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｅｒ」と題された、米国特許出願番号０９／８３２，６３１号（これらの開示は、両方とも本明細書によって参考として援用される）に開示される。光学スペクトルを検出するための他の方法としては、格子、プリズム、チューナブルフィルター、偽干渉計（ｍｏｃｋ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｏｍｅｔｅｒ）、Ｓａｇｎａｃ、または共通経路干渉計、および当業者に公知の他の手段を使用することが挙げられる。これらの分光計の多くによってまた、分光計および検出器が、組織の前で生じるスペクトル分離を用いる２つの異なるユニットとして処理され得る。例えば、ＦＴＩＲチューナブルフィルター、および偽干渉計は、全て、組織の前に配置され、そして光でのコード化を押し、続いて、これは、図１に示されるように、組織の後に配置される検出器によって見られ得る。
【００４７】
本発明を実行する際に、組織スペクトルデータは、種々の波長で出力センサーによって受容される光強度を測定することによって決定され、これは、組織サンプルの組成の関数として、赤外エネルギーのこのような波長での吸収の表示を与える。当該分野において周知であるように、本発明のスペクトル分析器３０は、検出器に入射する赤外エネルギーの強度を比例的振幅の電圧に変換し得る。このように、出力スペクトルは、分析下で組織について規定される。
【００４８】
一旦、組織分析について正確かつ反復可能なスペクトルデータが獲得されると、本発明の第２の重要な要素は、特定の個体に独特なスペクトル特徴または特徴の組合せを識別するためのデバイスまたは機器を学習させ、次いで、データベーススペクトルデータおよびその独特の特徴を、おそらく同じ個体由来の新しいスペクトルデータと比較して、そのスペクトルデータが実際に同じ個体に由来するか否かを決定するるための方法論を規定することである。
【００４９】
好ましい方法において、識別または照合の課題は、ある人が、権限を与えられた限定された数の人々が存在する操作を実行する（例えば、分光学的測定を実行する、部屋へ入る、インターロックされた乗り物または機械の部品に対する制御を達成する、入国検問所を通過するなど）ことを求める場合、実行される。その人のスペクトルデータは、その人の同一性の識別または照合のために使用される。この好ましい方法において、人は、最初に、１つ以上の代表的な組織スペクトルを収集することによって、このシステムに登録する。２つ以上のスペクトルが登録の間に収集される場合、これらのスペクトルは、一貫性についてチェックされ、十分類似する場合のみ記録し、登録データを悪くするサンプルアーティファクトの可能性を制限する。照合の実行のために、識別子（例えば、ＰＩＮコード、磁気カード番号、ユーザネーム、バッジ、声のパターン、他の生体測定、またはいくつかの他の識別子）もまた、収集され、そして確認登録スペクトル（単数または複数）と関連付けられる。
【００５０】
続く使用において、生体測定識別は、権限を得ることを試みる人からのスペクトルを収集することによって行う。次いで、このスペクトルは、登録された許可データベース中のスペクトルと比較され、そして権限を与えられたデータベースのエントリーに対する一致が予め決定された閾値よりも良い場合、識別を行う。照合の課題は、同様であるが、人が収集されたスペクトルに加えて、識別子を提示することを必要とする。次いで、識別子は、特定の登録データベーススペクトルを選択するために使用され、そして現在のスペクトルが、選択された登録スペクトルと十分に類似する場合、権限を与える。生体測定の課題は、単一の人のみが権限が与えられる操作と関連される場合、照合の課題および識別の課題は、同じであり、両者は、単一の権限を与えられた個体が別の識別子の必要なしに操作を試みる保証へと単純化する。
【００５１】
提唱される照合方法論の好ましい実行は、認定を望む個人から収集されたばかりのスペクトルＶ（ν）、および登録された認定されたスペクトルＡ（ν）（すなわち、識別が指定された個人に対応するスペクトル）を使用して、差スペクトルＤ（ν）を生じる：
Ｄ（ν）  ＝  Ｖ（ν）  −  Ａ（ν）        式（１）
ここで、νは、スペクトルの周波数または波長を表す変数であり、そしてＤ、Ｖ、Ａは、吸光度単位または何らかの関連する量でのスペクトル値である。あるいは、Ｄ、Ｖ、およびＡは、スペクトル強度値であり得、そして「差」演算は、要素割る要素の比となる：
Ｄ（ν）  ＝  Ｖ（ν）／Ａ（ν）            式（２）
類似の性質の他の数学的演算もまた、本願のために使用することが可能である。識別のために、照合の場合と類似の手順に従い得るが、この手順は、登録データベースにおける各入力に対して繰り返される。
【００５２】
好ましい生体測定方法の他の主要な要素は、Ｄ（ν）を生じるために使用されるものと同じ数学的演算を使用して発達された、スペクトル較正データセットである。較正データベースにおけるスペクトル差（または比など）は、好ましくは、各々複数回測定された、１以上の人から形成される。耐久性のために、較正データベースに含まれる人のサンプリングは、生理学における予測される変化、分光測定デバイス内またはこのデバイスにわたる予測される変化、および測定環境の変化を網羅するべきである。１つの好ましい実施形態において、スペクトル差は、所定の個人からのスペクトルの多数の組合せで作製され得るが、異なる人からのスペクトルを使用しては、決して形成されてはならない。較正データベースを個人内の差スペクトルで満たすことによって、代表的な個体間スペクトル差が除かれ、そして得られる較正データベースは、個人内のスペクトル特徴、ならびに器具および環境の影響のみを含む。
【００５３】
照合の作業は、スペクトル差Ｄ（ν）が較正データベースに一致するか否かを決定することによって、達成される。個人が指定した識別が正確である場合、得られる差スペクトルＤ（ν）は、個人内のスペクトル特徴のみを含み、従って、較正データベースと一致する。対照的に、識別が正確ではない場合、Ｄ（ν）は、個人間のスペクトル特徴を含み、そしてその個体に対する個人内のスペクトル差のデータベースと適合性ではない。この場合、その照合は、失敗する。
【００５４】
同様に、識別は、差スペクトルの各々（登録データベースにおける各入力に対して１つ）を、較正データベースと比較することによって、実施される。較正データベースにおける個人内の変化に一致する結果を生じる差はいずれでも、同一性の推定であるといわれる。差のいずれも、較正データベースと一致する結果を生じない場合、アクセスを試みる個人は、認定されていない侵入者であるとみなされる。
【００５５】
データベースとの整合性は、種々の方法（線形判別分析、二次判別分析、Ｋ最近傍法、ニューラルネットワーク、および他の分類技術が挙げられる）で確認され得る。好ましい方法において、多変数分析技術に基づく判別分析技術が使用される。これらの方法は、個人内較正データベースにおける基礎となるスペクトルの形状（因子、送出ベクトル、固有ベクトル、潜在的変数など）を樹立すること、次いで標準的なアウトライアー方法論（スペクトルＦ比、マハラノビス距離、ユークリッド距離など）を使用して、Ｄ（ν）とデータベースとの整合性を決定することに依存する。基礎となるスペクトルの形状は、本明細書中に開示されるような複数の手段によって、作成され得る。第一に、基礎となるスペクトルの形状は、較正データの単純なスペクトル分解（固有分析、フーリエ解析など）に基づいて、作成され得る。
【００５６】
基礎となるスペクトルの形状を作成する第二の方法は、発明の名称「Ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｔａｉｌｏｒｉｎｇ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｉｃ  Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  Ｍｏｄｅｌｓ」の米国特許第６，１５７，０４１号（この開示は、本明細書中に参考として援用される）に記載されるような一般的なモデルの開発に関する。この出願において、基礎となるスペクトルの形状は、個人内のスペクトル特徴に対して実施される較正手順によって作製される。
【００５７】
第三の方法において、基礎となるスペクトル形状は、シミュレートされた成分の変動に基づく較正の開発によって、作成され得る。このシミュレートされた成分の変動は、実際の生理学的変動または環境的変動または器具による変動によって導入される変動をモデル化し得るか、あるいは単に、人工の分光学的変動であり得る。
【００５８】
スペクトル差Ｄ（ν）がデータベースと一致するか否かを分類するための他の手段は、本発明の識別および照合の方法に適用可能であることが、認識される。これらの方法は、上述の技術と組み合わせて、またはこれらの技術の代わりにのいずれかで、使用され得る。
【００５９】
方法論における多くのバリエーションが、本発明の範囲内で可能である。１つの実施形態において、スペクトル全体が、実質的に等しい波長または波数の間隔において保存される。別の実施形態において、興味がありそうな予め選択された波長のみが、記録される。なお別の実施形態において、種々のスペクトルを実質的に再生し得るパラメータとして、スペクトルデータが分析および保存される。この後者の実施形態において、パラメータの外の特定の波長における測定は、保存されない。登録スペクトルが、データベースに保存され得る。１つの実施形態において、ある数の登録スペクトルが一度に得られ、そして照合されたスペクトルをデータベースに入れるために使用される。別の実施形態において、スペクトルは、ある個体に対して、何回かにわたって得られる。
【００６０】
先に言及されたように、スペクトルの差または距離は、同じ個体に対して同じ波長でなされた異なる測定に対して計算を実施することによって、得られ得る。スペクトル差を規定する際のバリエーションが、可能である。説明の目的で、本発明は、最初に、単一の波長において採取される測定サンプルの場合を考慮する。スペクトル差は、サンプル集団の統計学的分析（例えば、その波長における新たなスペクトル値に対する平均測定値およびその平均についての標準偏差）の形態を採り得る。サンプル集団の標準偏差を最大または最小にする試みにおいて、種々の波長が評価され得る。単一の個体に対してとられたサンプルについての波長についての変動を最小にし、一方で個人間の変動を最大にするような波長を選択し、認定された個人と侵入者との間の区別または判別を可能にすることが、望ましくあり得る。例えば、人の間で変動しなかった波長は、生体測定判別のために有用ではない。同時に、同じ個体に対する測定間でさほど変動しない波長を選択することが望ましい。なぜなら、個人内の差は、個人間の差を圧倒し得るからである。
【００６１】
上で議論される単純な単一波長の場合において、個人間のスペクトル差を最大にし、一方で個人内のスペクトル差を最小にする、波長が選択され得る。この一次元の例において、各個体についての測定値をある軸に沿った単一の点の周りに密にクラスター化させ、一方でこれらの密なクラスターを多数の個体についてその軸に沿って分離する傾向を有する波長が選択され得る。標的サンプルが導入される場合、なされる測定は、その自称の同一性についての個体に対する値のクラスターと比較され得る。閾値が、照合された個体に対する値の各クラスターに対して樹立され得る。例えば、閾値は、サンプル集団についての標準偏差の２倍に設定され得、ここで、この範囲の外側にくるあらゆる測定値は棄却され、そして標的の個体の照合が拒否される。
【００６２】
上記の単純化された単一波長の例から、スペクトルデータを分析する理論が拡張され得る。２つの波長の例において、２つの波長が選択され得、そしてこれらの２つの波長の測定値が、二次元プロットにおけるＸ−Ｙ座標のように、互いに対してプロットされ得る。このＸ−Ｙプロットは、好ましくは、一連のクラスターを示し、各々が、複数回測定された異なる個体に対応し、互いから広く分離している。これらのクラスターの広がりは、個人の変動における正常を評価するために使用され得、そして各クラスターの平均位置の周りの確率値を樹立するために使用され得、その結果、所定の個人に対する全ての測定の特定の割合が、平均クラスター位置の周りの特定の領域内に入ることが予測される。
【００６３】
登録データが２つの波長の場合においてとられる場合、各登録された個人の位置は、類似のＸ−Ｙプロット上にプロットされ得る。各登録点の周りの領域は、較正セットにおいて作製された情報を使用して描かれて、各登録された個人に対して収集された全ての引き続く測定の高い割合（例えば、９９％）がこの領域内に入ることが予測されるように、確率の境界を樹立し得る。引き続くスペクトル生体測定識別のために、データが収集され、そしてこの同じＸ−Ｙグラフ上にプロットされる。収集されたデータが確率９９％の領域の１つに入る場合、この個人は、適切な登録された個体と識別されたといえる。試験データ点が確率９９％の境界のいずれの中にも入らない場合、この試験中の個人は、登録も認定もされていない可能性があり、そして第一の測定において誤差が存在した場合には、測定を再度行うべきである。登録されたデータのクラスター化が、試験データが２つ以上の確率領域に入るようなクラスター化である場合には、その認定は確認されるが、その識別はあいまいである。絶対的な識別がその作業のために重要である場合（例えば、自動車における人格設定を樹立するため）、確率は、各候補同一性に対して計算され得、そして最も高い確率を有するものが使用される。最後に、生体測定作業が識別よりむしろ照合を要求する場合、１つのみの候補登録データ点を使用して、先行する方法に従う。
【００６４】
同様に、この分析の３つの波長の適用の例が予測され得、これは、三次元空間にプロットされたデータ点のクラスター、および決定されるクラスターからの標的点の幾何学的距離によって代表される。拡張によって、１０個の波長が選択され得、そして標的点のクラスターからの距離が、１０次元空間において計算され得る。容易に予測されるほどではないが、複数の波長が、好ましい実施形態において使用される。
【００６５】
代替の方法において、スペクトル測定値を前処理するために関数が使用され、そして直接測定よりむしろ、得られた関数値が使用される。例えば、２つの波長においてとられた測定値は、ある個体に対して、上下に、互いに対して逆向きに変動することが観察され得るが、これら２つの値の平均または合計は、その個体に対して一定のままであるように見え得る。この例において、互いに対する何回かの２つの測定値のプロットは、負の傾きを有する線分の周りのクラスターを示し得る。合計または平均の一次元プロットは、単一の点の周りの密なクラスターを示す。この様式で、複数の波長が、関数で前処理されて、単一の値を生じ得、そしてこの単一の値が、直接測定の代わりに使用され得る。好ましい実施形態において、各波長における生の測定値の重み付けされた組み合わせを表す関数（因子、送出ベクトル、固有ベクトル、潜在的な変数、分類特徴としてもまた公知）は、主成分分析、特異値分解、線形判別分析、または当業者に公知の他の方法のような技術を使用して、作成される。データを因子のセットに分解することの利点としては、増加した正確さ、速度および得られる分析の安定性、ならびにヒトによる目視を容易にし得る寸法の減少が挙げられる。一旦、生データの分解が実施されると、因子の得られる大きさは、上に提供された複数波長の例と同一の様式で使用され得る。
【００６６】
どの波長を使用するかの選択は、重要であり得る。波長を選択する１つの方法は、米国特許第５，４３５，３０９号に議論されている。１つの方法において、目的の波長が演繹的に選択され、そして全てのサンプルに対して使用される。別の方法において、測定は、個人内の差および個人間の差を再計算するために、周期的に使用される。密にクラスター化したかまたは重なってさえいる新たな他の個体の、認容データベースへの追加は、異なる波長、またはこれらの波長に対して働く異なる関数を選択することによって、修正され得る。
【００６７】
使用の際に、組織スペクトルデータは、先に記載されたように、個体の前腕の下側、指および母指の背側もしくは腹側の表面上の指節骨のいずれか、手根の背側または腹側、母指球、小指球、内側（ｍｅｄｉａｌ）小指球、または好都合な他の部位および適切な部位からとられ得る。次いで、組織スペクトルデータは、コンピュータデータベースに保存され得る。一般に、保存の前または後のいずれかに、基礎となるスペクトルの形状の大きさおよび特徴（例えば、因子およびそれらの大きさ）が樹立され得る。スペクトルＦ比、マハラノビス距離、およびユークリッド距離のような、標準的なアウトライアー方法論が使用されて、自称の同一性を有する個人について、標的スペクトルのスペクトル認容データベースとの整合性を決定し得る。
【００６８】
１つの方法において、十分な数の較正スペクトルが収集された後に、較正データベースがソフトウェアによって演算され、そして判別分析がこれらのデータに対して実施され、適切な因子を作成する。１つの方法において、原理的な成分分析が較正データに適用されて、因子を作成する。別の方法において、判別分析が実施されて、個人内のデータ点を一緒にクラスター化し、同時に大きな個人間距離でクラスターを分離する際に有用な因子を作成する。本発明と組み合わせて有用な判別分析方法の例としては、線形判別分析および二次判別分析、ならびに他の非線形判別分析技術が挙げられる。
【００６９】
１つの方法において、同一性照合が所望される場合、標的の個体から、組織スペクトルおよび意図される同一性が得られる。最新の組織スペクトルが、適切な登録スペクトルから差し引かれて、スペクトルの差異が作成される。次いで、このスペクトルの差異が、キャリブレーションデータセットから作成されたファクターを用いて分析され、そしてこのスペクトルの差異とキャリブレーションセットとの間の整合性が算出される。１つの計算は、キャリブレーションファクターのセットに対するスペクトルの差異のＭａｈａｌａｎｏｂｉｓ距離を測定する。この距離が、閾値の距離より短い場合、次いで、意図される同一性は、陽性と照合される。別の計算は、キャリブレーションファクターセットに対するスペクトル距離のスペクトル残差を作成する。これらの残差が所定の閾値よりも少ない場合、この意図される同一性は、陽性と照合される。別の方法において、同一性が陽性として確立される前には、このスペクトル残差およびＭａｈａｌａｎｏｂｉｓ距離の両方が、これらの夫々の閾値未満でなくてはならない。
【００７０】
（実験結果）
本明細書中に開示される方法を用いて個体の同一性を照合することの実現性を決定するために、実験を実施した。用いた計装は、Ｐｅｒｋｉｎ  Ｅｌｍｅｒにより製造された赤外フーリエ変換分光器であった。特定のモデルが、Ｐｅｒｋｉｎ  Ｅｌｍｅｒ  ２０００として用いられる。前腕の掌側上のヒト組織のサンプリングを実施した。光学的サンプリングデバイスは、組織中に光を当てるためのファイバーと光励起した組織を励起させる光を集光するためのファイバーとを分けるファイバーサンプリングデバイスであった。同一性マッチング流体を、腕部と光ファイバーサンプリングヘッドとの間に配置した。得られた強度スペクトルを、吸収スペクトルへと変換し、そしてベクトル波長によって計量した。スペクトルを記録し、次いで４，２００〜７，２００ｃｍ−１の範囲の波長に加工した。このデータは、２８８人の異なる人について測定した期間（ｓｉｔｔｉｎｇ）の平均スペクトルからなるデータ（期間当たり５サンプル）からなった。各々、５週間の期間内に数回、単回の期間について測定した。同時に、同じ５週間の期間にわたり、複数回（通常１０回）の期間が測定された人が３人いた。
【００７１】
本発明の骨子は、キャリブレーションモデル、マッチングが実施された多数の個体由来のスペクトルからなるスペクトルデータベース、および未知の個体由来のスペクトル（標的スペクトル）を推定した。この照合の仕事は、標的スペクトルを、いずれかの特定の個人として適切に識別するため、またはその個人が適切にその個人自体を識別していないことを決定するためのものであった。
【００７２】
この場合に適用される弁別法は、キャリブレーションモデルに対して異なるスペクトルが存在する場合に作製されるＭａｈａｌａｎｏｂｉｓ距離およびスベクトル残差強度に依存する。このスペクトル差異は、データベース上の標的スペクトルと試験スペクトルとの間に形成される。所定のスペクトルの異なる対についてのＭａｈａｌａｎｏｂｉｓ距離およびスペクトル残差の値が共に所定の値未満である場合、これら２つのスペクトルを、同じ個体由来であると決定した。一方または両方の距離が、これら各々の閾値より大きい場合、これら２つのスペクトルは異なる個体由来であるという決定がなされた。
【００７３】
これら２つの距離についての閾値を、フルモデルのキャリブレーションデータからの各々の累積分布関数を検査することによって設定した。この調査のために以下の２つの閾値を用いた：各々がキャリブレーションデータの９９％を包含する（レニエント（ｌｅｎｉｅｎｔ））１組のペアおよび各々がキャリブレーションデータ９５％のみを包含する（ストリンジェント（ｓｔｒｉｎｇｅｎｔ））１組のペア。
【００７４】
ラウンドロビン（ｒｏｕｎｄ  ｒｏｂｉｎ）様式で２８８人の人個体のスペクトルを用いることによって、偽陽性エラー（ｆａｌｓｅ  ｐｏｓｉｔｉｖｅ  エラー）を試験した。各々は、データベースから抜粋し、そしてデータベース内の各々の類似性閾値でこのスペクトルにマッチする残りの人の人数から評価をした。偽陰性エラー率を、同じ人（各々について３人繰り返した）の期間間で観察されるマッチングの程度をみることにより試験した。
【００７５】
閾値が、レニエント閾値（９９％）より高く設定された場合、ラウンドロビンの結果は、特定のライブラリーから２８８人の各々を抜粋し、そして残りの２８７人のスペクトルに対して評価する場合に、生じる「マッチ」の数を示す。平均的に、各々の人は、このデータベース内で別の人に０．５のマッチをし、０．１７％の偽陽性率を生じる。これは、このデータベース内にない人が、その人がこのライブラリーの人であると不正確に指定し、かつこの測定が、このことを照合する場合に生じるエラー率である。
【００７６】
次の試験において、これらの人のうちの１人（５週間のデータ収集期間の間に繰り返し測定された）を、上記と同じ照合方法を用いて、すべての他の観察に対して比較した。レニエント閾値を用いたばあい、全ての期間が他の全ての期間に対してマッチし、０．０％の偽陰性エラー率を生じる。他の２人の繰り返しの結果も類似した。
【００７７】
この照合閾値をわずかによりストリンジェントな標準に設定した場合（９５％）、別の人の間および同じ人の結果は、別の人の間ではマッチングが観察されず、０．０％の偽陽性エラー率を生じた。同じ人の別の期間の結果は、任意の１つの期間と他の任意の期間でマッチングする減少した能力を示し、３０％より高い単一サンプルの偽陰性エラー率を生じる。しかし、スペクトルライブラリーが異なる生理学的状態の人の複数のサンプリングからなる場合、この照合の結果は、非常に改善され得る。この場合、スペクトルライブラリが、残り９つの全てのサンプルからなる場合、その時間のスペクトルライブラリーのエントリーの１つ以上（正確には３つ以上）の１００％が、標的スペクトルにマッチし、０．０％の偽陰性エラー率を生じる。他の２人の繰り返しからの結果は、類似した。
【００７８】
本発明は、人のインビボ分析を目的として開示される。しかし、本発明の方法および技術が、動物の同一性を識別または照合するために、他の生物学的生物（例えば、ウシ、ウマ、および他の家畜）のインビボ分析のために用いられ得ることが認識されている。同様に、本発明の方法および技術はまた、サンプルの同一性を識別または照合するために血液サンプル、組織サンプルまたは流体サンプルのインビトロ分析に適用され得る。
【００７９】
１．１〜２．５μｍ  ＮＩＲスペクトル領域での生体測定能力を、一群の自発的な被験体上の光学的サンプルを収集するための実験質系を用いて試験した。４０Ｗの水晶タングステンハロゲン供給源、光ファイバーサンプラーアセンブリ、１６ｃｍ−１の分光解像度および１ｍｍ２  ＩｎＧａＡｓ検出器を用いて操作するＢｏｍｅｍ  ＷｏｒｋＩＲ分光光度計からなる。光学サンプラーは、約０．６ｍｍの空間を有して供給源−検出器を有する６つの異なる照明検出バンドルを備えた。この場合、サンプラーと組織の間に識別子マッチング流体を用いなかった。データを、８７人の糖尿病被験体から収集した。彼らは、１７週間の研究の一部に参加した。被験体の約半分が６週間にわたる研究に参加し、そして半分が１１週間にわたる研究に参加した。各々の場合において、彼らがこの研究に参加した各々の週について１週間あたり２つの別々の往診について、各々の人を、測定した。各々の往診測定の間、複数（３〜５）回の光学サンプルを、彼らの左前腕から収集した。各々の光学サンプルは、９０秒の測定時間からなる。５１００より多い全ての光学サンプルを、この研究グループに収集した。得られた強度スペクトルを、偽吸収データにｌｏｇ変換し、そしてこのスペクトルにスケールファンクション（ｓｃａｌｅ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を適用してスペクトルノイズ特性を一様にした。得られたスケーリングした吸収データに標準的なアウトライヤー距離（Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓ距離およびスペクトルＦ比）を適用して、続くプロセスの前に、特定範囲外のスペクトルを除去した。
【００８０】
設定されたユーザーについてのデータ（「照合」）として３０人の被験体のデータをランダムに選択し、設定されていないユーザー（侵入者）１０人の被験体から選択することにより、生物計量分析を実施し、そして残りの被験体のデータを、キャリブレーションセットを構築するために用いた。「Ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｔａｉｌｏｒｉｎｇ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｉｃ  Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  Ｍｏｄｅｌｓ」と題された米国特許第６，１５７，０４１号に記載されるようにこのキャリブレーションデータを加工して、包括的なデータを作成した。これらのデータのＰＣＡ分解を実施して、５０の固有ベクトルおよびスコアを作成した。次いで、これらのスコアを、分析して、各々のセットのスコアについて、１人の中での照合に対する他人の間の照合の率に関して最も大きい値を有する２０のファクターを決定した。
【００８１】
各々の照合被験体データに関する最初の２つのサンプルを平均して、３０の最初の登録スペクトルとして使用した。残りの照合スペクトルの各々を、経時的に配列し、そして登録スペクトルから差し引いた。次いで、このスペクトルの差異を、選択されたキャリブレーションファクターに対して提示し、そしてＭａｈａｌａｎｏｂｉｓ距離を算出した。Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓ距離が、特定の閾値を下回る場合、この照合スぺクトルは、有効であると判断し、そしてこの照合スペクトル（０．２）および登録スペクトル（０．８）の加重合計を用いて、この登録スペクトルを更新した。複数の閾値についてこのプロセスを、繰り返した。当業者は、スペクトルＦ比がＭａｈａｌａｎｏｂｉｓ距離計量の替わりにか、またはそれと組み合わせて用いられて、同一性決定を実施し得ることを認識する。
【００８２】
侵入者データを、照合データと類似の様式で、同じデータを用いて加工した。得られたパフォーマンスプロットを、図４および図５に示す。図４は、閾値の関数としての偽受容率（他人受入率）（ＦＡＲ）および偽棄却率（本人拒否率）（ＦＲＲ）を示す。図５は、これらのデータに関して対応するレシーバー操作特性（ｒｅｃｅｉｖｅｒ  ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ）（ＲＯＣ）曲線を示す。これらのデータについてのイコールエラー率（Ｅｑｕａｌ  Ｅｒｒｏｒ  Ｒａｔｅ）（ＥＥＲ：ＦＡＲ＝ＦＲＲ）は、約０．２％であり、長時間にわたる高い程度の生物計量能力を実証する。
【００８３】
続いて、上記と同じＮＩＲシステムを用いて、非糖尿病の志願者に対する複数の組織部位を用いる識別タスクを実施した。スペクトル識別および照合のために試験され、確立される組織部位としては、前腕の背側表面および腹側表面が挙げられる。指および親指の背側表面および腹側表面の指節骨、手首の背側表面および腹側表面、母指球、小指球、内側小指球、人差し指と親指との間のウェブ、および前頭のいずれかが挙げられる。特定の部位の使用が、上記に類似の方法に必要とされた。各々の新規部位は、キャリブレーションデータがその組織部位で収集されたデータを含むことを必要とした。一旦、適切なキャリブレーションデータを収集し、加工してファクターを作成し、次いでこの部位を続く登録および試験に用いた。全ての場合において、対側性および複数の対応物を、ほぼ互換的に用い得る：人は、左人差し指を登録し、そして右人差し指（または任意の別の指）を用いて、生物計量タスクを実施し得る。
【００８４】
上記の近赤外データの収集に使用されたのと同じ８７人の被験体をまた、同時にシリコン領域システム（ｓｉｌｉｃｏｎ  ｒｅｇｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ）でサンプルした。３５０ｎｍ〜１０００ｎｍのスペクトル範囲にあるスペクトルデータを収集するために、光ファイバープローブと共に、Ｏｃｅａｎ  Ｏｐｔｉｃｓグレーチングアレイ分光光度計を、１×２０４８シリコン線形ＣＣＤアレイおよび１２ビットのデジタルで用いた。このスペクトルデータを、８ポイントの移動ウインドウ平均化フィルターを用いて崩壊させ、スペクトルあたり２５６データポイントを作成した。これらのデータを、ＮＩＲと類似の様式で加工および分析して、２．６％のイコールエラー率で、図６（ＦＡＲおよびＦＲＲ）ならびに図７（ＲＯＣ）に示される結果を作成した。これらの結果は、ＮＩＲシステムにより作成されたデータ程には良好ではないが、これらは、生物計量決定が、シリコン領域中でなされ得ることを強く示す。シリコンデータおよび近赤外データの分析は、シリコンデータが、機器での照合に起因する有意に大きいノイズを有し、これが、このシステムの最適状態には及ばない設定に起因し、そして測定結果に反対の影響を与えたようである。
【００８５】
本明細書により網羅される本発明の新規の特徴および利点は、上記の記載に示されている。しかし、本開示は、多くの点において、例示的のみであることが理解される。変化が、本発明の範囲を逸脱することなく、詳細に（特に、部分の形状、大きさ、および構成における事項）なされ得る。当然、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲が表される用語で規定される。
【図面の簡単な説明】
【００８６】
【図１】図１は、好ましい生体測定分析器に組み込まれる構成要素のブロック図である。
【図２】図２は、割出し−適合流体を介して皮膚の表面に結合されたセンサ要素の部分断面図である。
【図３】図３は、割出し−適合流体を介して皮膚表面の対向する側に結合されたセンサ要素の代替の実施形態の部分断面図である。
【図４】図４は、本発明の近赤外生体測定装置に対する誤った採択の割合および誤った棄却の割合を表すグラフである。
【図５】図５は、図４の生体測定分析器についての受信機作動特徴を要約するグラフである。
【図６】図６は、スペクトルの近紫外領域、可視領域、および非常に近赤外の領域出作動する本発明の生体測定センサに対する、誤った採択の割合および誤った棄却の割合を表すグラフである。
【図７】図７は、図６の生体測定センサに特徴的な受信機作動条件を要約するグラフである。
【図１】
2004529701.tif 000002
【図２】
2004529701.tif 000003
【図３】
2004529701.tif 000004
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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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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【手続補正書】
【提出日】平成15年4月18日(2003.4.18)
【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１０】
標的の個体を識別するためのシステムであって、以下：
登録データベースであって、１以上の登録された個人から収集された組織光学スペクトルデータを含み、該登録された個人の光学スペクトルデータが、複数の測定値を有する、登録データベース；
該標的の個体から少なくとも１つの組織光学スペクトルデータを得るための手段であって、該標的の個体の光学スペクトルデータが、複数の測定値を有する、手段；
該標的の個体の光学スペクトルデータと全ての該登録された個人の光学スペクトルデータとを比較するための手段であって、該比較が、該標的の光学スペクトルデータと該登録された個人のスペクトルデータとの間の類似性の程度の尺度を提供する、手段；ならびに
対応する該類似性の程度の尺度が、樹立された閾値と少なくとも同程度である場合に、該登録された個人の少なくとも１人であるとして同一性を示すための手段、
を備える、システム。
【請求項１１】
前記標的の個体のスペクトルデータを得るための前記手段が、前記標的の個体の上皮の下の組織から反射された光学放射線を測定するための手段を備える、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記標的の光学スペクトルデータを得るための前記手段が、分光計を備える、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１３】
前記分光計が、ＦＴＩＲ分光計である、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記分光計が、格子アレイ分光計である、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１５】
前記光学スペクトルデータが、近赤外波長を含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１６】
前記光学スペクトルデータが、可視波長を含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１７】
前記光学スペクトルデータが、近紫外波長を含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１８】
前記比較および類似性の決定が、分類アルゴリズムを利用する、請求項１０に記載のシステム。
【請求項３３】
ある数の登録された個体から収集された組織光学スペクトルを含む登録データベースを利用して、標的の個体を識別するための方法であって、該スペクトルデータは、複数の測定波長を有し、該方法は、以下の工程：
該標的の個体から標的組織スペクトルデータを得る工程であって、該標的組織光学スペクトルデータは、ある数の測定波長を有する、工程；
該標的の個体の光学スペクトルデータと、該登録された個人の光学スペクトルデータとを比較する工程であって、該比較が、該標的の光学スペクトルデータと該登録された個人のスペクトルデータの各々との間の類似性の程度の尺度を提供する、工程；および
該標的の個体のスペクトルの類似性の尺度が、該登録された個人の光学スペクトルデータの１つに対して、樹立された閾値と少なくとも類似であることを確認することによって、該標的の個体の同一性を確信的に樹立する工程、
を包含する、方法。
【請求項３４】
標的の個体を識別するための、請求項３３に記載の方法であって、該方法が、前記標的の個体の光学スペクトルデータと前記登録された個人の光学スペクトルデータとの間の前記比較を実施するための分類アルゴリズムをさらに含む、方法。
【請求項３５】
標的の個体を識別するための、請求項３４に記載の方法であって、該方法が、１回より多く測定された少なくとも１人の個体に対して収集された、較正光学スペクトルデータのセットから決定された分類特徴をさらに含む、方法。
【請求項３６】
標的の個体を識別するための、請求項３５に記載の方法であって、前記分類特徴が、前記標的の光学スペクトルデータと前記登録スペクトルデータとの間の前記比較に対して適用されて、該分類特徴に対する類似性を決定する、方法。
【請求項３７】
標的の個体を識別するための、請求項３６に記載の方法であって、前記分類特徴を使用する、前記標的の光学スペクトルデータと前記登録スペクトルデータとの間の前記比較が、ある数の登録された個人の光学スペクトルデータに対する類似性の予め決定された尺度と少なくとも同程度である場合に、前記識別が起こる、方法。
【請求項３８】
標的の個体を識別するための、請求項３７に記載の方法であって、登録スペクトルデータが、前記標的のスペクトルデータに対して、予め決定された類似性の尺度と少なくとも同程度である、前記登録された個人の全ての、最も類似するものとして、前記標的の同一性が選択される、方法。
【請求項３９】
標的の個体を識別するための、請求項３３に記載の方法であって、ある数の登録された個体から収集された光学スペクトルデータを有する登録データベースをさらに含み、該数が１より大きい、方法。
【請求項４０】
標的の個体を識別するための、請求項３３に記載の方法であって、ある数の登録された個体から収集された光学スペクトルデータを有する登録データベースをさらに含み、該数が１に等しい、方法。
【請求項４１】
標的の個体を識別するための、請求項３３に記載の方法であって、前記識別の後に、前記標的スペクトルが、前記登録光学スペクトルデータに追加される、方法。
【請求項４２】
標的の個体を識別するための、請求項３３に記載の方法であって、前記組織光学スペクトルが、近紫外波長を含む、方法。
【請求項４３】
標的の個体を識別するための、請求項３３に記載の方法であって、前記組織光学スペクトルが、可視波長を含む、方法。
【請求項４４】
標的の個体を識別するための、請求項３３に記載の方法であって、前記組織光学スペクトルが、近赤外波長を含む、方法。
【請求項４５】
標的の個体を識別するための、請求項３３に記載の方法であって、前記組織スペクトルが、上皮の下の組織からの実質的なスペクトル寄与を含む、方法。
【請求項４９】
前記比較するための手段が、コンピュータを備え、該コンピュータが、入力デバイスおよび出力デバイスを備え、そして前記標的の個体の光学スペクトルと前記全ての登録された個人の光学スペクトルデータとを比較するための、該コンピュータにおいて実行されるプログラムを有する、請求項１０に記載のシステム。
【請求項５０】
前記標的の個体から自称の同一性を得るための手段をさらに備える、請求項１０に記載のシステムであって、前記同一性を示すための手段が、前記標的の個体のスペクトル類似性の尺度が少なくとも前記樹立された閾値と類似であることを確認することによって、該標的の個体の同一性を確信的に照合するための手段を備える、システム。
【請求項５１】
標的の個体を識別するための、請求項３３に記載の方法であって：
前記標的の個体の光学スペクトルデータと前記登録された個人の光学スペクトルを比較する工程が、前記標的組織光学スペクトルデータおよび該登録された個人の光学スペクトルデータの各々に対して、判別分析を実施する工程を包含し；そして
前記標的の個体の同一性を確信的に樹立する工程が、該登録された個人の光学スペクトルデータの１つに対して該判別分析が満足されることを決定する工程を包含する、
方法。
【請求項５２】
標的の個体を識別するための、請求項３３に記載の方法であって、該標的の個体から自称の同一性を得る工程をさらに包含し、ここで、該標的の個体の同一性を確信的に樹立する工程が、前記標的の個体のスペクトル類似性の尺度が、少なくとも前記樹立された閾値と類似であることを確認することによって、該標的の個体の同一性を確信的に照合する工程を包含する、方法。
【国際調査報告】
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