(57)【要約】  システムと方法は、薬剤の取得したスペクトルから特徴抽出を実施する。薬剤の取得したスペクトルは、分光計を用いて測定される。取得したスペクトルは、プロセッサを用いて分光計から取得される。分光計のシステム応答関数は、プロセッサを用いて、取得したスペクトルから除去される。取得したスペクトルの強度は、プロセッサを用いて、所定のスケールに正規化される。プロセッサを用いて、取得したスペクトルから蛍光が除去される。最後に、薬剤の抽出した特徴は、プロセッサを用いて、取得したスペクトルの残部から取得される。薬剤の取得したスペクトルが薬剤を保持する容器を介して分光計によって測定される場合は、プロセッサを用いて、容器のスペクトルが取得したスペクトルの残部から除去され、薬剤の抽出した特徴が生成される。【選択図】図１
2012500994.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特徴抽出のためのシステムであって、
薬剤の取得したスペクトルを測定する分光計と、
前記分光計と接続されたプロセッサと、
を備え、
前記プロセッサは、
前記分光計から前記取得したスペクトルを受け取り、
前記取得したスペクトルから前記分光計のシステム応答関数を除去し、
前記取得したスペクトルの強度を所定のスケールに正規化し、
前記取得したスペクトルから蛍光を除去し、
前記取得したスペクトルの残部から前記薬剤の抽出した特徴を取得する
ことを特徴とするシステム。
【請求項２】
前記分光計が前記薬剤を含む容器を介して前記取得したスペクトルを測定する場合は、前記プロセッサは、前記取得したスペクトルから前記容器のスペクトルを追加除去して、前記薬剤の第２の抽出した特徴を取得する
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項３】
前記薬剤が既知の化合物を含む場合は、前記プロセッサは、前記取得したスペクトルから前記既知の化合物のスペクトルを追加除去して、前記薬剤の第２の抽出した特徴を取得する
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項４】
前記分光計は、ラマン分光計を含むことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項５】
前記分光計は、マルチモード多重分光計を含むことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項６】
前記プロセッサは、前記取得したスペクトルと前記分光計のシステム応答関数の逆畳み込みを実施することによって、前記システム応答関数を除去する
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項７】
前記プロセッサは、前記取得したスペクトルの強度を、所定のスケールに正規化された前記薬剤へ前記分光計が露出していた時間で除算することによって、前記強度を前記所定のスケールへ正規化する
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項８】
前記プロセッサは、蛍光のベースラインスペクトルを前記取得したスペクトルにフィットさせ、前記取得したスペクトルから前記ベースラインスペクトルを除去するステップを実施することにより、前記取得したスペクトルから前記蛍光を除去する
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項９】
前記蛍光のベースラインスペクトルをフィットさせるステップは、線形アルゴリズムを含む
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項１０】
前記蛍光のベースラインスペクトルをフィットさせるステップは、水平アルゴリズムを含む
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項１１】
前記蛍光のベースラインスペクトルをフィットさせるステップは、ピーク検出アルゴリズムを含む
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項１２】
前記蛍光のベースラインスペクトルをフィットさせるステップは、線形最小２乗回帰アルゴリズムを含む
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項１３】
前記プロセッサは、最適化アルゴリズム、主成分分析アルゴリズム、ブラインドソース分離アルゴリズム、フーリエ領域解析アルゴリズム、またはウェーブレット領域解析アルゴリズムのうち１つを用いて、前記取得したスペクトルの残部から前記容器のスペクトルを追加除去して、前記薬剤の第２の抽出した特徴を生成する
ことを特徴とする請求項２記載のシステム。
【請求項１４】
前記プロセッサは、最適化アルゴリズム、主成分分析アルゴリズム、ブラインドソース分離アルゴリズム、フーリエ領域解析アルゴリズム、またはウェーブレット領域解析アルゴリズムのうち１つを用いて、前記取得したスペクトルの残部から前記既知の化合物のスペクトルを追加除去して、前記薬剤の第２の抽出した特徴を生成する
ことを特徴とする請求項３記載のシステム。
【請求項１５】
特徴抽出のための方法であって、
分光計を用いて、薬剤の取得したスペクトルを測定するステップ、
プロセッサを用いて、前記分光計から前記取得したスペクトルを受け取るステップ、
前記プロセッサを用いて、前記取得したスペクトルから前記分光計のシステム応答関数を除去するステップ、
前記プロセッサを用いて、前記取得したスペクトルの強度を所定のスケールに正規化するステップ、
前記プロセッサを用いて、前記取得したスペクトルから蛍光を除去するステップ、
前記プロセッサを用いて、前記取得したスペクトルの残部から前記薬剤の抽出した特徴を取得するステップ、
を有することを特徴とする方法。
【請求項１６】
前記分光計を用いて前記取得したスペクトルを測定するステップが、前記薬剤を含む容器を介して実施される場合は、前記プロセッサを用いて、前記取得したスペクトルの残部から前記容器のスペクトルを除去して、前記薬剤の第２の抽出した特徴を生成するステップをさらに有する
ことを特徴とする請求項１５記載の方法。
【請求項１７】
前記薬剤が既知の化合物を含む場合は、前記プロセッサを用いて、前記取得したスペクトルの残部から前記既知の化合物のスペクトルを除去して、前記薬剤の第２の抽出した特徴を生成するステップをさらに有する
ことを特徴とする請求項１５記載の方法。
【請求項１８】
前記プロセッサを用いて、前記取得したスペクトルから前記システム応答関数を除去するステップは、前記取得したスペクトルと前記分光計のシステム応答関数の逆畳み込みを実施するステップを有する
ことを特徴とする請求項１５記載の方法。
【請求項１９】
前記プロセッサを用いて、前記取得したスペクトルの強度を前記所定のスケールへ正規化するステップは、前記強度を、前記所定のスケールに正規化された前記薬剤へ前記分光計が露出していた時間で除算するステップを有する
ことを特徴とする請求項１５記載の方法。
【請求項２０】
前記プロセッサを用いて、前記取得したスペクトルから蛍光を除去するステップは、前記蛍光のベースラインスペクトルを前記取得したスペクトルにフィットさせ、前記取得したスペクトルから前記ベースラインスペクトルを除去するステップを有する
ことを特徴とする請求項１５記載の方法。
【請求項２１】
前記取得したスペクトルの残部から前記容器のスペクトルを除去するステップは、最適化アルゴリズム、主成分分析アルゴリズム、ブラインドソース分離アルゴリズム、フーリエ領域解析アルゴリズム、またはウェーブレット領域解析アルゴリズムのうち１つを含む
ことを特徴とする請求項１６記載の方法。
【請求項２２】
前記取得したスペクトルの残部から前記既知の化合物のスペクトルを除去するステップは、最適化アルゴリズム、主成分分析アルゴリズム、ブラインドソース分離アルゴリズム、フーリエ領域解析アルゴリズム、またはウェーブレット領域解析アルゴリズムのうち１つを含む
ことを特徴とする請求項１７記載の方法。
【請求項２３】
特徴抽出のための方法を実装するように調整されているコンピュータ読取可能なプログラムコードを組み込んだコンピュータ使用可能な媒体を備え、前記方法は、
スペクトル取得モジュール、システム応答補正モジュール、露出時間正規化モジュール、ベースライン補正モジュール、抽出収集モジュールを含む、コンピュータ読取可能な媒体に組み込まれたソフトウェアモジュールを備えるシステムを提供するステップ、
前記スペクトル取得モジュールを用いて、薬剤の取得したスペクトルを分光計から取得するステップ、
前記システム応答補正モジュールを用いて、前記取得したスペクトルから前記分光計のシステム応答関数を除去するステップ、
前記露出時間正規化モジュールを用いて、前記取得したスペクトルの強度を所定のスケールに正規化するステップ、
前記ベースライン補正モジュールを用いて、前記取得したスペクトルから蛍光を除去するステップ、
前記抽出収集モジュールを用いて、前記取得したスペクトルの残部から前記薬剤の抽出した特徴を取得するステップ、
を有することを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【請求項２４】
前記薬剤の前記取得したスペクトルが、前記薬剤を含む容器を介して前記分光計によって測定される場合は、
前記システムに容器減算モジュールを追加するステップ、
前記容器減算モジュールを用いて、前記取得したスペクトルの残部から前記容器のスペクトルを除去するステップ、
前記抽出収集モジュールを用いて、前記取得したスペクトルの残部から前記薬剤の第２の抽出した特徴を取得するステップ、
をさらに有することを特徴とする請求項２３記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２５】
前記薬剤が既知の化合物を含む場合は、
前記システムに化合物減算モジュールを追加するステップ、
前記化合物減算モジュールを用いて、前記取得したスペクトルの残部から前記既知の化合物のスペクトルを除去するステップ、
前記抽出収集モジュールを用いて、前記取得したスペクトルの第２残部から前記薬剤の第２の抽出した特徴を取得するステップ、
をさらに有することを特徴とする請求項２３記載のコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願への相互参照
本出願は、２００９年８月２１日に出願された、米国特許出願第１２／５４５，３６８の利益を請求する。本出願はまた、２００８年８月２５日に出願された、米国仮特許出願第６１／０９１，７２２の利益を請求する。
【０００２】
上述の全ての出願は、参照によってその全体が組み込まれる。
【０００３】
本発明の実施形態は、全体として、薬剤の識別および検証に適用される特徴抽出のシステムおよび方法に関する。より具体的には、本発明の実施形態は、信号処理とスペクトル分析の手法を用いて薬瓶内の薬剤の分光スペクトルから特徴を抽出するインテリジェントコンピュータシステムに関する。
【背景技術】
【０００４】
近年、薬剤師の調剤精度が、特に大容量配剤（例えば、小売と病院）において、国全体で問題になってきている。調剤過誤は、患者が処方されたものとは異なる薬剤の調剤を受けるときに発生する。調剤過誤は、患者を殺傷する可能性がある。調剤過誤率を低減することは、薬剤リスク管理において重要な要因である。調剤された薬剤を高精度かつ効率的に自動検証することができる機材があることが望ましい。
【０００５】
Ｔ．Ｋａｙｅ等に特許され、参照によって全体が本願に組み込まれている、米国特許第７，２１８，３９５号（「３９５特許」）は、高速薬剤識別システムを記載している。ラマン分光計は、薬瓶内の薬剤の分光スペクトルを、瓶キャップを開けずに測定する。収集されたスペクトルは、既知の薬剤に対応する複数の分光スペクトル特徴を格納したデータベースとマッチングされる。マッチング結果に基づき、システムは薬瓶が処方に合致する薬剤を含んでいるか否かを検証する（すなわち、スキャンバーコード）。
【０００６】
３９５特許は、センサおよびシステムフレームワークを詳細に記載し、収集したスペクトルを分光スペクトル特徴データベースとマッチングするアルゴリズムを簡単に記載している。例えば３９５特許は、マッチングを実現するために用いられるいくつかのアルゴリズムを列挙している。このアルゴリズムは、相関サーチと一次導関数サーチを含む。３９５特許はまた、センサはタブレットがデータベース内の最も相関の高いスペクトルと一致するとみなすことを説明している。
【０００７】
上記において、収集したスペクトルを薬剤識別および検証システムのスペクトル特徴データベースと効果的にマッチングすることができる、新たなシステムおよび方法に対する実質的な要求が存在していることが分かる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００８】
各実施形態において、システムおよび方法は、上述の課題に対応して、スペクトルを取得し、取得したスペクトルから薬剤の特徴を抽出するために用いられる。これらシステムおよび方法は、信号処理とスペクトル分析に関するアルゴリズムセットを統合する。１手法において、５つのソフトウェアモジュールが設けられる。スペクトル取得モジュール、システム応答補正モジュール、露出時間正規化モジュール、ベースライン補正モジュール、抽出収集モジュールである。
【０００９】
分光計が取得したスペクトルは、スペクトル取得モジュールが取得し、システム応答補正モジュールに送信される。各機器は自己のシステム応答関数を有し、出力信号（すなわち、取得したスペクトル）は入力信号（すなわち、実際のスペクトル）とシステム応答関数の畳み込みである。システム応答関数は、米国標準技術局（ＮＩＳＴ）標準ガラス材質から得られるラマンスペクトルで特徴付けることができる。システム応答補正モジュールの目的は、畳み込みの影響を元に戻すことによって実際のスペクトルを復元することである。
【００１０】
露出時間正規化モジュールは、取得したスペクトルの強度を所定スケールに正規化するために用いられる。測定パフォーマンスを最適化するため、薬剤は例えば５０ｍｓ〜２０ｓの範囲で可変する時間の間、レーザ（分光計が送出する）に露出される。取得したスペクトルの強度は、露出時間に線形比例することが知られている。露出時間に起因する変化は、薬剤のスペクトル強度を定量化するため、標準値に正規化する必要がある。
【００１１】
ベースライン補正モジュールは、スペクトルから蛍光を除去するために用いられる。一般に、ラマンスペクトルは数個の鋭いピークと平坦なベースラインを有し、蛍光スペクトルは比較的滑らかで、傾斜または曲がったベースラインを有する。これらの観察結果に基づき、ベースラインを混合スペクトルにフィットさせることにより、ラマンスペクトルと蛍光スペクトルを分離するように方法を設計した。ベースラインは蛍光スペクトルに対応し、ベースラインを差し引いた残りはラマンスペクトルに対応する。
【００１２】
最後に、抽出収集モジュールは、取得したスペクトルの残部から、薬剤の抽出した特徴を取得するために用いられる。しかし、取得した薬剤のスペクトルが、薬剤を保持している容器を介して分光計によって測定された場合は、取得したスペクトルの残部は薬剤のスペクトルと容器のスペクトルを含む。後者は室内実験で取得することができる。したがって、線形混合した２つのスペクトルの割合を判定することが重要である。混合スペクトルから薬剤スペクトルを抽出するために、複数の手法を用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態に基づく、特徴抽出のためのシステムの概念図である。
【図２】本発明の実施形態に基づく、特徴抽出のための方法を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態に基づく、特徴抽出のためのソフトウェアシステムの概念図である。
【図４】本発明の実施形態に基づく、理論上のＮＩＳＴスペクトル、実際に測定した第１機器のスペクトル、および実際に測定した第２機器のスペクトルを示すプロット例である。
【図５】本発明の実施形態に基づく、取得した炭酸リチウム３００ＭＧのスペクトルを示すプロット例である。
【図６】本発明の実施形態に基づく、抽出した炭酸リチウム３００ＭＧの特徴を示すプロット例である。
【図７】本発明の実施形態に基づく、ソフトウェアシステムを用いた特徴抽出のための方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明の１以上の実施形態を詳細に説明する前に、当業者は本発明がその用途において以下の詳細説明および図面に記載されている詳細構造、構成要素の配置、ステップ配置に限定されないことを理解するであろう。本発明は、他の実施形態を実施することができ、複数の方法で実行または実施することができる。また、ここで用いられる表現や用語は説明のためのものであり、限定解釈すべきでないことが理解されるであろう。
【００１５】
分光的特徴抽出は、例えば３９５特許に記載されているシステムのような薬剤識別および検証システムにおける、重要要素である。３９５特許のシステムは、静的マルチモード多重分光計（ＭＭＳ）を用いる。２次元（２Ｄ）コード開口静的ＭＭＳは、２００６年１月１９日に出願された米国特許出願第１１／３３４，５４６号（「５４６出願」）および米国特許第７，３０１，６２５号（「６２５特許」）に記載されている。
【００１６】
分光計が取得したスペクトルは、実際には複数成分の重ね合わせである。この重ね合わせは、複数の理由について発生し得る。例えば、ラマン分光計において、スペクトルは蛍光によって汚染される場合がある。また、分光計が薬瓶を介してスペクトルを読み取った場合、分光計は薬瓶材質から散乱を受け取る傾向がある。したがって、ラマン分光計において、取得したスペクトルは、薬剤ラマンスペクトル、薬剤蛍光スペクトル、薬瓶ラマンスペクトル、および薬瓶蛍光スペクトルの重ね合わせである場合がある。これらスペクトルの中で、薬剤ラマンスペクトルのみが、薬剤をその他のものから区別する特徴となる。薬剤蛍光スペクトルは変化し得るが、ラマンスペクトルは変化しない。結果、複数の実施形態において、マッチングアルゴリズムを適用する前に、取得したスペクトルから薬剤ラマンスペクトルが抽出される。薬剤ラマンスペクトルの抽出は、特徴抽出と呼ばれる。
【００１７】
いくつかの要因により、特徴抽出は複雑なものとなっている。（ｉ）双方の蛍光スペクトル（薬剤と薬瓶）は検出することができない。（ｉｉ）４つの成分の割合は常に変動する。（ｉｉｉ）ラマン分光計のシステム応答は、取得したスペクトルに非線形歪みをもたらす。（ｉｖ）スペクトルをさらに歪ませる、製造業者毎の相違、測定誤差、ランダムノイズが存在する。これら要因に加え、効率、精度、ロバスト性の要求は、特徴抽出を困難にしている。
【００１８】
複数の実施形態において、システムと方法は、開放または閉じた薬瓶を介して、薬剤のスペクトルから、薬剤検証および識別のための特徴抽出を実施する。特徴は、対象物とその動作を特徴付ける特性である。これは、特定の用途と信号特性に応じて、直接測定し、または測定した信号から抽出することができる。複数の実施形態において、特徴とは、薬剤がある波長のレーザに露出させられたときに出射する独自のスペクトルのことである。薬剤または薬剤の特定の強度は、その特徴を既知の薬剤または薬剤強度に対応する分光スペクトル特徴を格納したデータベースとマッチングすることによって、検証することができる。分光計が捕捉したスペクトルは、上述の通り実際には複数のスペクトルの重ね合わせである。したがって、マッチングアルゴリズムを実装する前に特徴（すなわち、薬剤スペクトル）を抽出することが重要である。
【００１９】
図１は、本発明の実施形態に基づく、特徴抽出のためのシステム１００の概念図である。システム１００は、分光計１１０とプロセッサ１２０を備える。プロセッサ１２０は、分光計１１０と接続されている。この接続は、有線または無線のデータ接続を含むが、これに限られるものではない。分光計１１０は、例えばレーザ１１５を備える。分光計１１０には、ラマン分光計、ＭＭＳ、２Ｄコード開口静的ＭＭＳ、および／またはＦＴＩＲ分光計が含まれるが、これに限られるものではない。プロセッサ１２０には、コンピュータ、マイクロプロセッサ、特定用途ＩＣ、ｆｉｅｌｄ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙ（ＦＰＧＡ）、または命令セットを実行することができる任意のデバイスが含まれるが、これに限られるものではない。
【００２０】
システム１００の分光計１１０は、容器１４０の底を介して、薬剤１３０と容器１４０のスペクトルを取得する。複数の実施形態において、分光計１１０はまた、容器１４０の側部を介して薬剤１３０と容器１４０のスペクトルを取得するか、または容器１４０の頂部を介して薬剤１３０と蓋１５０のスペクトルを取得し得る。複数の実施形態において、分光計１１０は、これに代えて、例えば蓋１５０のない容器１４０の頂部を介して薬剤１３０を照射することにより、容器１４０のスペクトルを取得することなく、薬剤１３０のスペクトルを取得することができる。
【００２１】
薬剤１３０には、医薬または規制物質が含まれるが、これに限られるものではない。薬剤１３０は、システム１００において、固形薬剤として示されている。固形薬剤は、例えばピルである。ピルには、タブレット、カプレット、坐薬、ジェルキャップ、カプセルが含まれるが、これに限られるものではない。複数の実施形態において、薬剤１３０には、例えば液体または粉末が含まれる。容器１４０は、処方薬瓶として示されている。複数の実施形態において、容器１４０には、例えば瓶、ブリスターパッケージ、点滴バッグ、注射器、キュベット、トレイが含まれる。プロセッサ１２０は、取得したスペクトルを分光計１１０から受け取る。プロセッサ１２０は、取得したスペクトルから分光計１１０のシステム応答関数を除去する。例えばプロセッサ１２０は、取得したスペクトルと分光計１１０のシステム応答関数の逆畳み込みを実施することによって、分光計１１０のシステム応答関数を除去する。
【００２２】
プロセッサ１２０は、取得したスペクトルの強度を所定のスケールへ正規化する。例えばプロセッサ１２０は、所定スケールに正規化された薬剤１３０に対して分光計１１０が露出していた時間で、強度を除算することによって、取得したスペクトルの強度を所定のスケールへ正規化する。
【００２３】
プロセッサ１２０は、取得したスペクトルから蛍光を除去する。複数の実施形態において、取得したスペクトルからの蛍光は、容器１４０からの蛍光を含み得る。プロセッサ１２０は、蛍光のベースラインスペクトルを取得したスペクトルにフィットさせ、ベースラインスペクトルを取得したスペクトルから除去することによって、取得したスペクトルから蛍光を除去する。蛍光のベースラインスペクトルを取得したスペクトルにフィットさせる手順には、線形アルゴリズム、水平アルゴリズム、ピーク検出アルゴリズム、または線形最小２乗回帰アルゴリズムを適用することが含まれるが、これに限られるものではない。
【００２４】
最後に、プロセッサ１２０は、取得したスペクトルの残部から、薬剤１３０の抽出した特徴を取得する。ただし、分光計１１０が容器１４０を介して取得したスペクトルを測定する場合は、プロセッサ１２０はさらに、取得したスペクトルの残部から容器１４０のスペクトルを除去し、薬剤１３０の抽出した特徴を取得する。容器１４０のスペクトルを取得したスペクトルの残部から追加除去して薬剤１３０の抽出した特徴を生成する手順には、最適化アルゴリズム、主成分分析アルゴリズム、ブラインドソース分離アルゴリズム、フーリエ領域解析アルゴリズム、またはウェーブレット領域解析アルゴリズムを適用することが含まれるが、これに限られるものではない。容器１４０のスペクトルを判定する手順には、空の容器１４０のスペクトルを取得するステップ、分光計のシステム応答関数を取得したスペクトルから除去するステップ、取得したスペクトルの強度を正規化するステップ、取得したスペクトルの残部から容器１４０のスペクトルを取得するステップ、が含まれる。
【００２５】
複数の実施形態において、プロセッサ１２０は、容器１４０のスペクトルを除去するのと同様の手法で、薬剤１３０内の既知の化合物のスペクトルを除去することができる。例えば、薬剤１３０が既知の化合物を含む場合、プロセッサ１２０はさらに既知の化合物のスペクトルを取得したスペクトルの残部から除去し、薬剤１３０の抽出した特徴を取得する。既知の化合物のスペクトルを取得したスペクトルの残部から追加除去して薬剤１３０の抽出した特徴を生成する手順には、最適化アルゴリズム、主成分分析アルゴリズム、ブラインドソース分離アルゴリズム、フーリエ領域解析アルゴリズム、またはウェーブレット領域解析アルゴリズムを適用すること含まれるが、これに限られるものではない。
【００２６】
図２は、本発明の実施形態に基づく、特徴抽出のための方法２００を示すフローチャートである。
【００２７】
方法２００のステップ２１０において、薬剤の取得したスペクトルは、分光計を用いて測定される。
【００２８】
ステップ２２０において、取得したスペクトルは、プロセッサを用いて分光計から取得される。
【００２９】
ステップ２３０において、分光計のシステム応答関数は、プロセッサを用いて、取得したスペクトルから除去される。
【００３０】
ステップ２４０において、取得したスペクトルの強度は、プロセッサを用いて、所定のスケールに正規化される。
【００３１】
ステップ２５０において、プロセッサを用いて、取得したスペクトルから蛍光が除去される。
【００３２】
最後にステップ２６０において、プロセッサを用いて、薬剤の抽出した特徴が、取得したスペクトルの残部から取得される。
【００３３】
複数の実施形態において、薬剤の取得したスペクトルが薬剤を保持する容器を介して分光計によって測定された場合は、プロセッサを用いて、取得したスペクトルの残部から容器のスペクトルを除去し、薬剤の抽出した特徴が生成する。
【００３４】
複数の実施形態において、薬剤が既知の化合物を含む場合は、プロセッサを用いて、取得したスペクトルの残部から既知の化合物のスペクトルを除去し、薬剤の抽出した特徴を生成する。
【００３５】
図３は、本発明の実施形態に基づく、特徴抽出のためのソフトウェアシステム３００の概念図である。システム３００は、例えばコンピュータ読取可能な媒体に記録されたソフトウェアモジュールを備える。ソフトウェアモジュールは、スペクトル取得モジュール３１０、システム応答補正モジュール３２０、露出時間正規化モジュール３３０、ベースライン補正モジュール３４０、抽出収集モジュール３５０を備える。
【００３６】
スペクトル取得モジュール３１０は、分光計から薬剤の取得したスペクトルを得るために用いられる。スペクトル取得モジュール３１０は、例えば分光計からデータを読み取り、または分光計からデータを受け取ることができる。
【００３７】
システム応答補正モジュール３２０は、取得したスペクトルから分光計のシステム応答関数を除去するために用いられる。システム応答補正モジュール３２０は、例えば米国標準技術局（ＮＩＳＴ）標準補正手法を用いることができる。ＮＩＳＴ標準は、発光スペクトルを較正することができるＮＩＳＴガラス材質を参照する。
【００３８】
図４は、本発明の実施形態に基づく、理論上のＮＩＳＴスペクトル４１０、実際に測定した第１分光計のスペクトル４２０、実際に測定した第２分光計のスペクトル４３０を示すプロット例４００である。理想的なラマン分光計の応答曲線は、理論上のＮＩＳＴスペクトル４１０の傾斜直線に近い。実機器の実際の応答曲線は、第１分光計のスペクトル４２０と第２分光計のスペクトル４３０のような凹曲線である。
【００３９】
図３に戻って、各波長における実際の応答曲線に対する理想応答曲線の比率は、システム応答補正モジュール３２０によって、例えば補正係数のベクトルとして記録される。測定された薬剤スペクトルに、補正係数のベクトルを乗算（要素毎に）し、システム応答関数の歪み効果が反転される。
【００４０】
露出時間正規化モジュール３３０は、取得したスペクトルの強度を所定のスケールに正規化するために用いられる。分光計が薬剤に対して露出している時間は、露出時間正規化モジュール３３０によって用いられるパラメータである。これは薬剤固有のものである。取得したスペクトルを対応する露出時間で除算し、所定のスケールに正規化する。このスケールは、例えば１秒スケールである。
【００４１】
ベースライン補正モジュール３４０は、取得したスペクトルから蛍光を除去するために用いられる。ベースライン補正モジュール３４０は、最適化アルゴリズム、線形アルゴリズム、水平アルゴリズム、ピーク検出アルゴリズム、または線形最小２乗回帰アルゴリズムを含む技術を用いることができるが、これに限られるものではない。
【００４２】
複数の実施形態において、ベースライン補正の課題は、条件付き最適化問題としてモデル化される。条件付き最適化問題は、例えば、スペクトルのいずれの点も超過せず、スペクトルからの距離が最小である曲線を見つけることに関する。ノイズに対するアルゴリズムのロバスト性を改善するため、曲線がスペクトルをノイズレベルに対応する距離だけ超過するのにともなって、制約条件を緩和する。この距離は、スペクトルを多数の小セグメントに分割し、全セグメントの強度の最小標準偏差をとることによって、推定される。
【００４３】
ベースライン曲線は、追加境界条件を有する多項式または区分的多項式である場合がある。標準的な条件付き最適化手法を用いて、多項式関数の係数を見つけることができる。
【００４４】
抽出収集モジュール３５０は、取得したスペクトルの残部から薬剤の抽出した特徴を取得するために用いられる。取得したスペクトルの中間部分のみが、抽出収集モジュール３５０およびソフトウェアシステム３００のその他全てのモジュールによって用いられることは、重要である。比較的大きい歪みが、ラマン分光計の検出器のエッジ部分に現れる。これは、取得したスペクトルの先頭部分および終端部分において、多大な測定エラーをもたらす。
【００４５】
薬剤の取得したスペクトルが、薬剤を保持する容器を介して分光計によって測定される場合は、容器減算モジュールがソフトウェアシステム３００に追加される。容器減算モジュールは、取得したスペクトルの残部から容器のスペクトルを除去するために用いられる。抽出収集モジュール３５０は次に、取得したスペクトルの残部から薬剤の抽出した特徴を取得する。
【００４６】
容器減算モジュールを適用する前には、スペクトルには２つの成分のみが残っている。スペクトルは、これら成分の観点から、以下のように記述することができる。
【数１】
2012500994.tif 000003
【００４７】
Ｘｐは薬剤ラマンスペクトル、Ｘνは容器ラマンスペクトル、αは重み係数（スカラ）である。容器ラマンスペクトルＸνは、システム内に較正パラメータとして格納される。したがって、αが未知、ＸとＸνが与えられる下で、Ｘｐを復元する必要がある。
【００４８】
信号処理とパターン認識の分野で開発されているいくつかの手法を、容器減算に用いることができる。これには例えば、最適化、主成分分析（ＰＣＡ）、ブラインドソース分離、フーリエ領域解析、またはウェーブレット領域解析などがある。
【００４９】
複数の実施形態において、容器減算のため、例えば最適化手法を用いることができる。繰り返し最適化アルゴリズムは、以下のステップを含む。
【００５０】
１．フィルタリングでノイズを除去する。任意のフィルタリング技術を用いることができる。
【００５１】
２．最適化ステップサイズと探索領域を初期化する。
【００５２】
３．目的関数に基づき、最適値αを探索する。同関数は、特定用途向けに設計することができる。１例は、残りスペクトルの滑らかさＸ−αＸνを最大化することである。
【００５３】
４．精度閾値に達したかを判定する。達していなければ、ステップサイズと探索領域を減じてステップ３に戻る。
【００５４】
５．αの最適値を仮定してＸｐを推定する。
【００５５】
容器減算の手法は、他の用途に活用することができる。薬剤化合物は複数の化合物を含む。このような薬剤については、ラマンスペクトルＸｐは化合物のスペクトルの重ね合わせである。場合によっては、スペクトルの１つを差し引くことが必須となることもある。例えば、ヒドロコドン−ＡＰＡＰとオキシコドン−ＡＰＡＰはともに、非常に強いラマン散乱を有する活性物質アセトアミノフェン（ＡＰＡＰ）を含む。双方の薬剤スペクトルは、純粋ＡＰＡＰのスペクトルに類似している。これらを分離するよい方法は、既知のＡＰＡＰスペクトルを薬剤ラマンスペクトルから減算し、データベースに対してマッチングを実施することである。容器スペクトルを既知の化合物スペクトルに置き換えることにより、容器減算の手法を化合物減算に拡張することができる。
【００５６】
図５は、本発明の実施形態に基づく、取得した炭酸リチウム３００ＭＧのスペクトル５１０を示すプロット例５００である。
【００５７】
図６は、本発明の実施形態に基づく、抽出した炭酸リチウム３００ＭＧの特徴６１０を示すプロット例６００である。
【００５８】
図７は、本発明の実施形態に基づく、ソフトウェアシステムを用いた特徴抽出のための方法７００を示すフローチャートである。
【００５９】
方法７００のステップ７１０において、コンピュータ読取可能媒体に格納されたソフトウェアモジュールを備えるシステムが提供される。ソフトウェアモジュールは、スペクトル取得モジュール、システム応答補正モジュール、露出時間正規化モジュール、ベースライン補正モジュール、抽出収集モジュールを備える。
【００６０】
ステップ７２０において、薬剤の取得したスペクトルは、スペクトル取得モジュールを用いて分光計から取得される。
【００６１】
ステップ７３０は、分光計のシステム応答関数は、システム応答補正モジュールを用いて、取得したスペクトルから除去される。
【００６２】
ステップ７４０において、取得したスペクトルの強度は、露出時間正規化モジュールを用いて、所定のスケールに正規化される。
【００６３】
ステップ７５０において、ベースライン補正モジュールを用いて、取得したスペクトルから蛍光が除去される。
【００６４】
ステップ７６０において、薬剤の抽出した特徴は、抽出収集モジュールを用いて、取得したスペクトルの残部から取得される。
【００６５】
上述のように、薬剤の取得したスペクトルが薬剤を保持する容器を介して分光計によって測定される場合は、容器減算モジュールがシステムに追加される。容器減算モジュールは、取得したスペクトルの残部から容器のスペクトルを除去するために用いられる。抽出収集モジュールは次に、取得したスペクトルの残部から、薬剤の抽出した特徴を取得する。
【００６６】
上述のように、薬剤が既知の化合物を含む場合は、化合物減算モジュールがシステムに追加される。化合物減算モジュールは、取得したスペクトルの残部から既知の化合物を除去するために用いられる。抽出収集モジュールは次に、取得したスペクトルの残部から、薬剤の抽出した特徴を取得する。
【００６７】
本発明の実施形態に基づき、手法を実施するプロセッサが実行するように調整された命令またはプログラムコードは、コンピュータ読取可能な媒体に格納される。コンピュータ読取可能な媒体は、デジタル情報を記憶するデバイスである。例えば、コンピュータ読取可能な媒体には、記憶ソフトウェアの分野において知られているように、読取専用メモリ（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ）が含まれる。命令または実行するように調整されたプログラムコードを実行するのに適したプロセッサは、コンピュータ読取可能な媒体にアクセスすることができる。「実行するように構成された命令」「実行するように調整されたプログラムコード」「実行する命令」などの用語は、その形態で（例えばマシンコード）プロセッサが実行する準備ができた任意の命令を包含し、またはさらなる操作（例えば、コンパイル、復号化。またはアクセスコードを提供する）によってプロセッサが実行する準備ができる任意の命令を包含することを意味する。
【００６８】
上述の詳細説明において、本発明の実施形態に基づくシステムと方法は、特定の例示実施形態を参照して説明した。したがって、本明細書と図面は、限定目的ではなく、説明のためのものである。
【００６９】
さらに、複数の実施形態の説明において、本明細書は、ステップのシーケンスとして方法および／またはプロセスを提示した。しかし、方法またはプロセスが特定のステップ順序に依拠しない限り、方法またはプロセスは上記特定のステップシーケンスに限定されるべきではない。当業者は、その他のステップシーケンスも可能であることを理解するであろう。したがって、本明細書で説明する特定のステップ順序は、特許請求範囲の限定として解釈されるべきではない。さらに、方法および／またはプロセスの特許請求範囲は、記載されているステップ順序のパフォーマンスに限定されるべきではない。当業者は、シーケンスが変化しても各実施形態の範囲内に留まり得ることを容易に理解するであろう。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【国際調査報告】
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