表面プラズモン共鳴装置で生成したセンサグラムのノイズの線形フィルタリング方法であって、前記センサグラムの出力信号をフィルタリングするために可変長の線形フィルタを用意し、前記センサグラムの前記信号の勾配及びロックトインターセプション線形誤差、LILE検出器に基づいて前記線形フィルタの最適長を決定することを含む方法。用意される線形フィルタが対称有限インパルス応答フィルタを含む、請求項1記載の方法。用意される線形フィルタが可変長対称移動平均フィルタを含む、請求項1記載の方法。前記フィルタ長が、前記センサグラムの前記信号がクリティカルな生化学的プロセスを示す特性を保持することを確実にするために動的に変化する、請求項1記載の方法。前記信号の変化が低減した場合は、より長いフィルタ長をさらに決定する、請求項1記載の方法。前記信号の変化が増大した場合は、より短いフィルタ長をさらに決定する、請求項1記載の方法。前記センサグラムの前記信号の勾配に基づいて前記線形フィルタの最適長を決定することが高速勾配検出器及び低速勾配検出器によって行われ、前記勾配に基づく前記線形フィルタの前記最適長が前記勾配検出器によって提供される最短フィルタ長として選択される、請求項1記載の方法。前記線形フィルタの前記最適長が前記勾配に基づいて前記線形フィルタの前記最適長の最長フィルタ長として、及び前記LILE検出器に基づいて前記線形フィルタの前記最適長として、選択される、請求項7記載の方法。表面プラズモン共鳴装置で生成したセンサグラムのノイズの線形フィルタリング方法であって、前記センサグラムの出力信号をフィルタリングするために可変長の線形フィルタを用意し、ロックトインターセプション線形誤差、LILE検出器に基づいて第1のフィルタ長を決定し、前記複数のイベント間の前記信号の勾配に基づいて第2のフィルタ長を決定し、前記第1のフィルタ長及び前記第2のフィルタ長を比較し、前記第1のフィルタ長及び前記第2のフィルタ長のうちのより長い長さを選択することを含む方法。前記信号の瞬間勾配に基づいて前記第2のフィルタ長をさらに用意する、請求項9記載の方法。リアルタイム特性に基づいてフィルタリングアルゴリズムをさらに用意し、出力が指定された量だけ遅延される、請求項9記載の方法。本発明の一実施形態では、表面プラズモン共鳴装置で生成したSPRセンサグラムのノイズの線形フィルタリング方法が提供される。本方法は、センサグラムの出力信号をフィルタリングするために可変長の線形フィルタを提供することを含む。本方法は、センサグラムの信号の勾配及びロックトインターセプション線形誤差、LILE検出器に基づいて線形フィルタの最適長を決定することをさらに含む。したがって、本方法は、センサグラムのノイズを低減するための装置において屈折率の測定中にリアルタイムで適応フィルタ長を決定することを含む。本発明の上記その他の特徴、態様及び利点については、図面と併せて以下の詳細な説明を参照することによって理解を深めることができるであろう。図面を通して、同様の部材には同様の符号を付した。以下で詳細に論じられるように、本発明の諸実施形態は、SPRセンサグラムのノイズ低減のための適応線形フィルタリング方法を対象とする。本方法は、センサグラムの出力信号をフィルタリングするために可変長の線形フィルタを提供することを含む。本明細書で使用される場合は、用語適応は、センサグラムの出力信号が保持されることを確実にするための線形フィルタ長の動的変化を表す。本発明の様々な実施形態の構成要素について紹介する際、単数形で記載したものは、その構成要素が1以上存在することを意味する。含む、備える及び有するという用語は内包的なものであり、記載した構成要素以外の追加の要素が存在していてもよいことを意味する。作動パラメータの例は、開示した実施形態以外のパラメータを除外するものではない。図1は、SPR測定装置11で用いられる例示的線形フィルタリングシステム10を例示する。装置11は、センサグラムを生成するための従来のSPR測定装置である。SPR測定装置11は、プリズム16に関して様々な入射角θでプリズム16に光刺激14を提供する光源12を含む。例示された実施形態では、SPR測定装置10は、角度ベースのSPRを使用する。他の実施形態では、SPR測定装置10は、光源12が複数の光波長を使用してプリズム16に刺激14を提供する波長ベースのSPRを利用する。プリズム16は、金箔などの薄い光反射基板20及びリガンド24を含む結合層22を有するガラススライド18をさらに含む。一実施形態では、結合層22は誘電体層である。装置11はまた、プリズム16から反射された反射光信号28を遮断する光検出処理ユニット26を含む。反射光信号28は、出力デバイス32においてSPRセンサグラム30を提供するために検出-処理ユニット26によってさらに処理される。SPRセンサグラムは、フィルタリングされたSPRセンサグラム33を表す出力信号を生成するために線形的にフィルタリングされる。さらに、SPR測定装置10は、アナライトA及び緩衝液Bが結合層22を通り過ぎて交互に流されるフローチャネル34を有する。アナライトA及び緩衝液Bの流れは、チャネル34に結合された弁36を使用して制御される。光刺激14が入射するプリズムインターフェース38の位置は、ターゲット40と呼ばれてよい。光刺激14がプリズムインターフェース38における複数のターゲット40上に入射する場合、複数のSPRセンサグラム30がSPR測定装置10によって提供されてよく、各SPRセンサグラム30は、複数のターゲット40のうちの指定された1つに対応する。検出-処理ユニット26はまた、SPRセンサグラム30を受信するためのプロセッサを含んでよい。プロセッサは、SPRセンサグラム30におけるノイズ低減のための適応線形フィルタリング方式を実行し、出力デバイス32においてフィルタリングされたSPRセンサグラム33を提供するように構成されてよい。本発明の諸実施形態は、本発明の処理タスクを実行するためのいかなる特定のプロセッサにも限定されないことに留意されたい。用語プロセッサは、本明細書で使用される場合は、本発明のタスクを実行するのに必要な計算又は算出を実行することができる任意の機械を示すものとする。用語プロセッサは、構造化された入力を受け入れ、規定されたルールに従って入力を処理して出力を生成することができる任意の機械を示すものとする。語句ように構成されたは、本明細書で使用される場合は、当業者によって理解されるであろうように、プロセッサが本発明のタスクを実行するためのハードウェア及びソフトウェアの組合せを備えることを意味することにも留意されたい。SPRセンサグラム30の特徴は、プリズムインターフェース38における様々な物理的イベント又は生化学的イベントを表す位相を示す。動作中、表面プラズモン共鳴の現象は、光が反射基板20から反射された時に発生する。はっきり定義された角度で入射する光エネルギー光刺激14の一部分は、金属フィルムなどの反射基板20における非局在化電子と相互作用する可能性があり、それによって、反射光強度を低減する。これが発生する正確な入射角は、ターゲット分子アナライトAがフローチャネル34を走る移動相におけるリガンド24によってそれに固定化され拘束される金属フィルムの裏面の近くの屈折率によって決定される。リガンド24に結合が発生した場合は、局所屈折率が変化し、それによってSPR角度の変化が引き起こされ、これは、反射光信号28の強度の変化を検出することによりリアルタイムで監視され、センサグラム30を生成する。SPR信号の変化率は、検出-処理ユニット26によって分析され、プリズムインターフェース38における相互作用の会合相及び解離相のための見掛けのレート定数を生じる。これらの値の比率は、見掛けの平衡定数になる。SPR信号の変化の大きさは、固定化されるアナライトに正比例し、したがって、反作用の化学量論の点から解釈されてよい。本方法は、動的平均アルゴリズムDAAと呼ばれてもよく、センサグラムの特徴に応じてフィルタ長を決定するセンサグラムフィルタリングアルゴリズムである。DAAは、可変フィルタ長を有する平均化フィルタを使用してセンサグラムを平滑化する。生データは、対称平均化フィルタを可能にする遅延サンプル遅延SD秒である。したがって、最大半フィルタ長はサンプル遅延SD秒である。フィルタ出力は周りのサンプルの平均値であり、中心位置遅延サンプル遅延SD秒は生センサグラムデータと比較される。DAAは、図2に示されているように、フィルタ長が高速変化信号中に減少し、低速変化信号中に増大するように設定される。段階及び短い外乱例えば、気泡、弁のオン/オフは、信号とみなされるが、高周波ノイズは信号とみなされず、したがって、フィルタリングを受ける。一実施形態では、表面プラズモン共鳴装置で生成したセンサグラムのノイズの線形フィルタリング方法が提供され、この方法は、センサグラムの出力信号をフィルタリングするために可変長の線形フィルタを用意し、センサグラムの信号の勾配及び、ロックトインターセプション線形誤差、LILE検出器に基づいて線形フィルタの最適長を決定することを含む。図3は、図1で用いられてよい線形フィルタリング方法50の流れ図を示す。議論されるように、線形フィルタリング方法50は、SPRセンサグラムのノイズ成分を低減するばかりでなく、SPR信号の有効性を保持する。この線形フィルタリング方法50は、段階52においてSPRセンサグラムの出力信号をフィルタリングするために可変長の線形フィルタを用意する。一実施形態では、線形フィルタは、対称有限インパルス応答FIRフィルタを含む。対称FIRフィルタ長は、出力信号の変化に応答して変化することができる。非制限的な実施例では、方法50は、出力信号に応答して長いフィルタ長を用意して、変化を低減する。方法50はまた、出力信号に応答して短いフィルタ長を用意して、変化を増大する。段階54では、線形フィルタリング方法50は、SPRセンサグラムの信号の勾配に基づいて線形フィルタの最適長を決定することを用意する。一実施形態では、段階54は、高速勾配検出器56、低速勾配検出器58、及びロックトインターセプション線形誤差、LILE検出器60によって実行される。高速勾配検出器56は、出力信号における外乱及び段階などの高速変化を検出するために計算を実行するように設定されるが、一方、低速勾配検出器58は、低速変化信号例えば、低速及び中間運動を検出するために計算を実行するように設定される。LILE検出器60は、高線形勾配中にフィルタリングすることを可能にし、平均フィルタは信号を歪めない。全ての検出器56、58、60は、計算された特徴を、次式の閾値及び要素を用いて、特定のフィルタ長、FFLに移す。式中、SD=サンプル遅延である。勾配検出器56、58は両方とも、ウィンドウ内のデータのための線形モデルを使用して、ランダムなノイズ環境における最適勾配として計算される。下記の式2を参照されたい。違いは、高速勾配検出器56は短いウィンドウを有し、低速勾配検出器58は大きいウィンドウを有することである。勾配をフィルタ長に移すパラメータは、高速勾配はノイズによって低速勾配より多く影響されることを考慮に入れるべきである。したがって、高速勾配検出器56は、小さい低速勾配変化を検出しないはずである。LILE検出器60は、前の繰返しのフィルタ長に基づいて短いウィンドウ内のセンサグラムデータと比較された最適決定線形曲線の二乗平均平方根誤差RMSEとして計算される。最適決定線形曲線におけるインターセプトパラメータは、好ましくは、ローカルデータに対するオーバアジャストメントを防止するために前のフィルタ出力値を超えるように強制される。例えば、高曲率信号は、線形曲線を調整することに比較して、制限なしに各ウィンドウにLILE検出器60において大きい誤差をもたらす。高曲率信号ではLILE検出器60はより大きい誤差をもたらすので、フィルタ長は注意深く増大される。勾配検出器56、58の計算は両方とも、できるだけ早く行われ、例えば、低速勾配検出器58はより小さいウィンドウを有するので、高速勾配検出器56は低速勾配検出器58より早く、出力をフィルタリングするための現在の時間の前に、計算される。これは、サンプル遅延SDのために可能である。前のフィルタ長1この特定の時間におけるできる限り大きいフィルタ長が勾配ウィンドウの大きさを決定するために使用される。高速勾配検出器56及び低速勾配検出器58のための最大勾配は、勾配ウィンドウの大きさの範囲内で計算される。最大勾配は、式1における特徴パラメータとして使用される。フィルタ長は、2つのサンプルのうちの1つのサンプルと同じかそれより小さく低減すること及び増大することに限定される。これは、2つ以上のサンプルを増大することは、最後の時点より古いサンプルを含むからである。各勾配検出器56、58の計算は、フィルタ長及びこれらの2つのフィルタ長のうちの最小のフィルタ長を返し、LILE検出器60によって返された最大フィルタ長が、使用される平均フィルタ長を制御するために利用される。一実施形態では、線形フィルタリング方法50、最適勾配、OS、計算は以下の通り行われる。式中、n=要素の数、x=時間ベクトル、y=応答ベクトルである。図4は、アルゴリズム繰返しプロセス80の一例を示し、この場合、1つの入力サンプル82は1つのフィルタリングされた出力サンプル84をもたらす。1つ以上の入力パラメータ設定値86は、センサグラムがそこで得られる計器プラットフォームのために微調整される。これらの設定値は、例えば、高速勾配閾値FST、高速勾配要素、低速勾配ウィンドウ長FSWL、低速勾配閾値、低速勾配要素、低速勾配ウィンドウ長SSWL、LILE閾値LILET、LILE要素、LILE最大フィルタ長でよい。一実施形態では、FST88及びLILET90は、フィルタリング中に自動的に更新され、後でのセンサグラム取得時に、例えば次のサイクルのために前の閾値パラメータ86において、使用されるべき閾値推定値として記憶される92。低速勾配検出器94及び高速勾配検出器96からの出力フィルタ長が最小比較器98において比較される。最短フィルタ長が最大比較器100に送られ、そこで、LILE検出器102からの出力フィルタ長と比較され、最長フィルタ長が可変長線形フィルタ104に送られる。遅延モジュール106は、勾配検出器94、96、102が使用されるべきフィルタ長を計算するために、例えばサンプル遅延SDによってセンサグラムデータ82を遅らせるように設定される。一実施形態では、繰返しプロセスは、下記の段階を比較する。入力サンプルを長さ2SDのサンプル緩衝液、SBの初めに挿入する。サンプルエージは増大し、緩衝液インデックスを増大する。式2を使用して高速勾配、FSを計算し、小さいnがFSWLによって決定される。FSを高速勾配緩衝液、FSBに記憶する。式2を使用して低速勾配、SSを計算し、大きいnがSSWLによって決定される。SSを低速勾配緩衝液、SSBに記憶する。使用するために可能なフィルタ長、PFL=前の繰返しフィルタ長1を定義する。PFLによって決定された時間ウィンドウ及び入力サンプル時間SDに対応する時間位置におけるFSBを使用して、最大高速勾配、MFSを計算する。PFLによって決定された時間ウィンドウ及び入力サンプル時間SDに対応する時間位置におけるSSBを使用して、最大低速勾配、MSSを計算する。LILE計算のためのyベクトル、LILEY=SBSD±LSBWを定義し、ここで、LSBWは最小PFL、LILE最大フィルタ長と決定される。LILEXをベクトル=1から2LSBWと定義する。式2及びLILEYを使用して、LILE計算のために勾配、LILESを計算する。ロックトインターセプト、LILEI=前のフィルタリングされた出力-LILES前のフィルタリングされた出力サンプル時間を計算する。線形誤差のRMSE次式を計算する。MFSを式1における特徴として使用して、高速勾配フィルタ長、FSFLを計算する。式1における閾値はFSTであり、閾値の推定のためのモジュールに従って自動的に更新される。MSSを式1における特徴として使用して、低速勾配フィルタ長、SSFLを計算する。LILEを式1における特徴として使用して、LILEフィルタ長、LILEFLを計算する。式1における閾値は、LILETであり、閾値の推定のためのモジュールに従って自動的に更新される。必要とされるフィルタ長WFL=最大LILEFL、最小FSFL、SSFLを計算する。WFL≧前の繰返しFL1であれば、フィルタ長、FL=前の繰返しFL1を設定する。WFL≦前の繰返しFL-1であれば、フィルタ長、FL=前の繰返しFL-1を設定する。フィルタ出力をSBSD±FLの平均値として計算する。一実施形態では、閾値の推定90が提供され、フィルタリング中にいくつかの閾値を自動的に更新することにより異なるノイズレベルを有する様々な計器に対する調整が行われてよい。目標は、外れ値から最小効果を有する閾値を計算することである。このアルゴリズムは、全ての閾値計算に適用可能である。アルゴリズムにおける特徴は、LILE又は高速勾配のいずれかでよい。可能な閾値次式を計算する。式中、TMは、センサグラムデータ曲線における非オーバラッピングタイムフレーム、例えば10秒のデータである。PT<X前の特徴閾値であれば、PTを曲線閾値のアレイ、CTAに加える。ここで、Xは、外れ値が除外されるように決定される。センサグラム曲線データが終了した場合は、曲線閾値、CT=中央値CTAを計算する。CT<X前の特徴閾値であれば、閾値のアレイ、TAにCTを加える。特徴閾値=中央値TAを計算する。特徴閾値を繰返しプロセスにおいて使用する。有利なことには、本発明の様々な実施形態は、SPRセンサグラムのノイズ低減を提供する。したがって、線形フィルタリング方法は、ノイズを低減又は除去するばかりでなく、センサグラムのSPR信号を保持する動的フィルタリング方式を利用し、その結果、SPRセンサグラムは、サンプル中のアナライトとリガンドとの間の結合イベントの開始などのクリティカルな生化学的プロセス又はイベントを示す特徴を十分にハイライトすることができる。さらに、対称FIRフィルタの使用は、他の線形フィルタ又は非線形フィルタが導入する可能性がある位相歪みの可能性を除去する。さらに、異なる実施形態からの様々な特徴の互換性を当業者は理解するであろう。例えば、線形フィルタリング方法の適応フィルタは、リアルタイムに且つ、排他的にイベントタイミング又は勾配のいずれか1つだけに基づいて、生成されることが可能である。同様に、前述の様々な方法段階及び特徴、並びにそのような方法及び特徴それぞれのための他の知られている同等物が、本開示の原理に従って追加のシステム及び技法を構築するために当技術分野の普通の技術の1つによって混合又はマッチングされることが可能である。もちろん、前述のそのような目的又は利点は必ずしも全て任意の特定の実施形態に従って達成されるとは限らないことが理解されるべきである。したがって、例えば、本明細書に記載のシステム及び技法は、本明細書で教示又は示唆されてよい他の目的又は利点を必ずしも達成することなく、本明細書で教示された1つの利点又は利点のグループを達成又は最適化するやり方で実施又は実行されることが可能であることを当業者は理解するであろう。本発明のいくつかの特徴だけが本明細書で例示され、説明されてきたが、多くの修正又は変更が当業者には思いつかれるであろう。したがって、添付の特許請求の範囲は本発明の真の趣旨に入るような全ての修正及び変更をカバーするものとすることが理解されるべきである。