関連する試料中の脂質‐水比を決定するための装置であって:光源と、光検出器とを有し、前記光源および前記光検出器は、限られた数の選択された相異なる諸波長において試料の光学パラメータを測定するよう構成されており、前記選択された相異なる諸波長であるラムダ1、ラムダ2およびラムダ3においてそれぞれ第一、第二および第三の光学パラメータを測定するよう構成されており、ラムダ1での水に対する光学吸収係数はラムダ2での水に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、ラムダ1での脂質に対する光学吸収係数はラムダ2での脂質に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、当該装置は、ラムダ1およびラムダ2で測定された第一および第二の光学パラメータおよびラムダ3で測定された第三の光学パラメータに基づいて試料の脂質‐水比を決定することができる、装置。第一の選択された波長ラムダ1および第二の選択された波長ラムダ2は、散乱と吸収からの光学パラメータへの寄与の分離を可能にするよう選ばれる、請求項1記載の装置。さらに、散乱パラメータと前記第一および第二の光学パラメータとの間の直接的な関係を介して散乱パラメータを決定できる、請求項1記載の装置。さらに、前記散乱パラメータに基づいて新鮮さを示すパラメータを決定することができる、請求項3記載の装置。さらに、異なる波長帯域をもつ複数の光源および/または異なる波長帯域をもつ複数の光検出器を含み、前記波長帯域の二つはラムダ1およびラムダ2に対応する、請求項1記載の装置。当該装置がさらに、ラムダ1で測定された前記第一の光学パラメータから導出された情報を受け取り、ラムダ2で測定された前記第二の光学パラメータから導出された情報を受け取り、ラムダ3で測定された前記第三の光学パラメータから導出された情報を受け取り、前記第一の光学パラメータから導出された情報および前記第二の光学パラメータから導出された情報に基づいて散乱パラメータを計算し、前記散乱パラメータから導出された情報および前記第三の光学パラメータから導出された情報に基づいて脂質‐水比を計算するよう構成されたプロセッサを有する、請求項1記載の装置。当該装置がさらに、さまざまな組織型に関する情報を含むデータベースにアクセスし、どの組織型単数または複数を試料が含む可能性が最も高いかを識別するよう構成されており、前記識別は前記脂質‐水比に基づく、請求項6記載の装置。波長ラムダ1およびラムダ2は、波長の組{7400nm7730nm}、{9550nm10000nm}、{10100nm11285nm}、{11505nm12510nm}または{13809nm16639nm}のうちのいずれか一組と実質的に同一になるよう選ばれる、請求項1記載の装置。前記光源および前記光検出器が、介入デバイスとの関係で、該介入デバイスの近傍における試料の脂質‐水比を決定するよう配置される、請求項1記載の装置。ラムダ1、ラムダ2およびラムダ3を含む四つの異なる波長で光学パラメータを測定するよう構成されている、請求項1記載の装置。試料中の脂質‐水比を決定する方法であって:第一の選択された相異なる波長ラムダ1において第一の光学パラメータを測定する段階と;第二の選択された相異なる波長ラムダ2において第二の光学パラメータを測定する段階と;第三の選択された相異なる波長ラムダ3において第三の光学パラメータを測定する段階と;前記第一の光学パラメータおよび前記第二の光学パラメータに基づいて散乱パラメータを決定する段階と;前記散乱パラメータおよび前記第三の光学パラメータに基づいて脂質‐水比を決定する段階とを含み、ラムダ1での水に対する光学吸収係数はラムダ2での水に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、ラムダ1での脂質に対する光学吸収係数はラムダ2での脂質に対する光学吸収係数と実質的に同様である、方法。第四の選択された相異なる波長ラムダ4において第四の光学パラメータを測定する段階をさらに含み、前記第四の光学パラメータも脂質‐水比を決定する前記段階において使用され、前記第三の波長ラムダ3は、水に対し、ラムダ1およびラムダ2における水に対する吸収係数と実質的に同じ吸収係数をもち、ラムダ4における脂質に対する吸収係数はラムダ1およびラムダ2における脂質に対する吸収係数と実質的に同じである、請求項11記載の方法。前記脂質‐水比が:測定された光学パラメータをルックアップテーブル中に挿入する;さらなる光学パラメータを測定し、前記測定された光学パラメータのいくつかに、脂質‐水比を入力パラメータとして含むモデルを当てはめる;前記測定された光学パラメータのいくつかを、拡散理論に基づく解析的な近似と比較する、および/または前記測定された光学パラメータのいくつかをモンテカルロ計算の結果と比較する、の段階うちのいずれか一つを使って決定される、請求項11記載の方法。コンピュータプログラムであって、付随するデータ記憶手段を有する少なくとも一つのコンピュータを有するコンピュータシステムが、第一の光学パラメータから導出された情報を受領し、第二の光学パラメータから導出された情報を受領し、第三の光学パラメータから導出された情報を受領し、前記第一の光学パラメータから導出された情報および前記第二の光学パラメータから導出された情報に基づいて散乱パラメータを計算し、前記散乱パラメータから導出された情報および前記第三の光学パラメータから導出された情報に基づいて脂質‐水比を計算する、よう構成されたプロセッサを動作させることを可能にするよう適応されているコンピュータプログラム。関連する試料中の脂質‐水比を決定するシステムであって、請求項1記載の装置を有しており、当該システムはさらに、試料の脂質‐水比に関する情報を含むデータベースを有する、システム。本発明は、好ましくは、試料中の脂質‐水比および/または散乱を決定する際の上述した欠点を軽減または解消しようとするものである。特に、簡単で、コンパクトで、コスト効率のよい仕方で、試料中の脂質‐水比および/または散乱パラメータを決定することのできる装置、方法およびコンピュータプログラムを提供することが本発明の一つの目的と見てもよい。従来技術に対する代替を提供することが本発明のさらなる目的である。そこで、上記の目的およびいくつかの他の目的は、本発明の第一の側面では、関連する試料中の脂質‐水比を決定するための装置を提供することによって達成されることが意図される。本装置は、光源と、光検出器とを有し、前記光源および前記光検出器は、限られた数の選択された相異なる諸波長において試料の光学パラメータを測定するよう構成されており、前記選択された相異なる諸波長であるラムダ1、ラムダ2およびラムダ3においてそれぞれ第一、第二および第三の光学パラメータを測定するよう構成されており、ラムダ1での水に対する光学吸収係数はラムダ2での水に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、ラムダ1での脂質に対する光学吸収係数はラムダ2での脂質に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、本装置は、ラムダ1およびラムダ2で測定された第一および第二の光学パラメータおよびラムダ3で測定された第三の光学パラメータに基づいて試料の脂質‐水比を決定することができる。本発明は、これだけではないが特に、簡単で、コンパクトで、コスト効率のよい仕方で試料中の脂質‐水比および/または散乱パラメータを決定するために有利である。本発明は、限られた数の選択された相異なる波長を使って試料中の脂質‐水比および/または散乱パラメータを決定することを可能にするので、コンパクトで、簡単で、原理的に低コストの装置が創り出されうる。さらに、試料のスペクトルを測定できる高価な分光計を省略できるようになることがありうる。さらに、いくつかの実施形態では、本発明は、比較的高速の測定につながることがありうる。試料中の脂質‐水比および/または散乱パラメータが、限られた数の選択された相異なる波長での測定のみを使って決定されうるからであり、選択された相異なる波長が、試料中の脂質‐水比および散乱パラメータの比較的ストレートな推定を可能にするからである。波長は狭い波長区間を含むことを理解しておくべきである。さらに、...と実質的に同様という表現は、厳密な同様性の数学的抽象化のほか、挙げられた値のまわりの、実験的な不確定さに対応する区間などの区間の両方を含むと理解される。このコンテキストにおいて、実験的な不確定さは、波長に関する不確定さのみならず、強度のような他のパラメータの不確定さをも表す。測定される強度における不確定さは波長の区間に反映されるからである。ある波長におけるその区間の大きさは、その特定の波長における、波長に対する測定された強度の傾きに依存する。...と実質的に同様という表現はさらに、001、01、10、50の相対的な数値的逸脱のような相対的な逸脱を含む、あるいは01nm、10nmまたは10nmの絶対的な数値的逸脱のような絶対的な逸脱を含むと理解される。光学パラメータは検出器における光強度であると理解される。これを測定できる構成は:1拡散反射、すなわち光源と検出器が同じ側にある構成と、2透過測定、すなわち組織が例えば光源と検出器の間に挟まれる構成とを含む。しかしながら、他の構成も可能である。光学パラメータの測定はさまざまな仕方で、たとえば、光路中の種々の位置にあるさまざまなフィルタシステム、種々の波長帯域で発光する光源、種々の波長帯域用の検出器などによって、実行できる。これについてはのちに詳述する。試料は、組織または食品の試料など、いかなる試料であってもよい。試料の組成を測定できる装置が存在するが、それらの装置は使うのが単純かつ容易でない。たとえば、NIRでの分光計は、水および脂質が推定できるもとになる反射スペクトルを測定できる図1参照。InGaAs検出器アレイのような高価な検出器アレイのため、これは低コストの装置ではない。InGaAs検出器アレイは今のところかなり高価である。点検出器はずっと安価である。本発明のある実施形態では、InGaAs点検出器のような点検出器が使われる。これは装置をより安価にしうる。本発明は腫瘍学の分野または脂質‐水比および散乱の決定が重要になる他の健康管理用途において使用できる。さらに、食品産業においても使用できる。これらの用途では、脂質‐水比および散乱の量は、決定すべき重要なパラメータである。特に有用な実施形態では、本装置はさらに、さまざまな組織型に関する情報を含むデータベースにアクセスし、どの組織型単数または複数を試料が含む可能性が最も高いかを識別するよう構成される。ここで、該識別は、脂質‐水比に基づく。この利点は、組織型に関する貴重な情報がこのようにして得られうるということである。代替的な実施形態では、データベースは、食品一般、すなわち動物からのそしてそれから派生した、たとえばミルクおよびチーズおよび植物からのたとえばナッツおよび他の脂質含有原材料食品に関する情報を含む。本発明のもう一つの実施形態では、第一の選択された波長ラムダ1および第二の選択された波長ラムダ2は、散乱と吸収からの光学パラメータへの寄与の分離を可能にするよう選ばれる。これは、散乱および吸収の両方が関心のあるパラメータであるが、一方のパラメータの測定が他方のパラメータの測定によって妨害されないよう両者が分離できる場合にのみである点で有利でありうる。さらにもう一つの実施形態では、本装置はさらに、散乱パラメータと第一および第二の光学パラメータとの間の直接的な関係を介して散乱パラメータを決定できる。決定されるべき散乱パラメータと第一および第二の光学パラメータとの間の直接的な関係を使うことは、数学的な関数またはルックアップテーブルのような直接的な関係は使うのが比較的高速となりうるため、有利となりうる。もう一つの可能な利点は、散乱パラメータが定量的に決定されうるという点である。さらにもう一つの可能な利点は、散乱パラメータが曖昧さなく決定されうるという点である。この特定の実施形態は、このように、たとえば散乱パラメータと第一および第二の光学パラメータとの間の非直接的関係を含みうる当てはめ手順に比べ、より高速で、より曖昧さが少ないことがありうる。もう一つの実施形態では、本装置はさらに、散乱パラメータに基づいて新鮮さを示すパラメータを決定することができる。本発明者らによって、水を含む媒体中に脂質を含むさまざまな試料がエマルジョン様であることが判別された。エマルジョンの品質は時間的に変化し、最終的にはエマルジョンベシクルのサイズの変化につながる。これは、エマルジョンベシクルのサイズに結びついた散乱パラメータに強く影響する。よって、この特定の実施形態の可能な利点は、試料の新鮮さが評価できるという点である。今のコンテキストでは、新鮮さは、試料のもとの品質がどのくらいよく保持されたかを示すパラメータであると理解される。よって、試料は、当初は高い度合いの新鮮さを有し、それが時間とともに低下することが予期される。新鮮さの低下は、時間、もとの品質および保存条件などのいくつかの因子に依存しうる。新鮮さは、いくつかの用途において重要なパラメータでありうる。特に、新鮮さは食品の品質を評価するために有意であることがある。さらにもう一つの実施形態では、本装置はさらに、異なる波長帯域をもつ複数の光源および/または異なる波長帯域をもつ複数の光検出器を含み、前記波長帯域の二つはラムダ1およびラムダ2に対応する。異なる波長帯域をもつ複数の光源をもつことの利点は、それらの光源によって波長の選択が与えられ、その結果、広帯域光源もフィルタも必要とされないということでありうる。もう一つの可能な利点は、比較的安価で、簡単で、コンパクトな装置が可能にされうるということである。同様に、異なる波長帯域をもつ複数の検出器は、光源と検出器との間のフィルタの使用なしに単一の広帯域光源の使用を可能にしうる。光源は発光ダイオードLEDまたはレーザー源を含みうる。もう一つの実施形態では、本装置はさらに、ラムダ1で測定された第一の光学パラメータから導出される情報を受け取り、ラムダ2で測定された第二の光学パラメータから導出される情報を受け取り、ラムダ3で測定された第三の光学パラメータから導出される情報を受け取り、第一の光学パラメータから導出された情報および第二の光学パラメータから導出された情報に基づいて散乱パラメータを計算し、散乱パラメータから導出される情報および第三の光学パラメータから導出される情報に基づいて脂質‐水比を計算するよう構成されたプロセッサを有する。プロセッサを含めることの利点は、そうすれば計算がより少ない時間で、自動的に、かつより信頼できる仕方で実施されうるということでありうる。さらにもう一つの実施形態では、波長ラムダ1およびラムダ2は、波長の集合{7400nm7730nm}、{9550nm10000nm}、{10100nm11285nm}、{11505nm12510nm}または{13809nm16639nm}のうちのいずれかの集合と実質的に同一になるよう選ばれる。水および脂質についてそれぞれ吸収スペクトルを丹念に測定し、該スペクトルを調べることによって、これらの具体的な波長の集合が、ラムダ1での水に対する光学吸収係数がラムダ2での水に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、ラムダ1での脂質に対する光学吸収係数がラムダ2での脂質に対する光学吸収係数と実質的に同様であるという条件を満たす波長の集合として同定された。もう一つの実施形態では、光源および光検出器は、介入デバイスとの関係で、該介入デバイスの近傍における試料の脂質‐水比を決定するよう配置される。介入デバイスinterventionaldeviceは、内視鏡、生検針、カテーテルなどの任意のものであってよい。この実施形態は、低侵襲手順のために有利でありうる。さらにもう一つの実施形態では、本装置は、ラムダ1、ラムダ2およびラムダ3を含む四つの異なる波長で光学パラメータを測定するよう構成される。四つの点が測定されれば、非線形効果に対するよりよい補償ができ、よれにより、結果がより正確になりうる。他の波長での測定を含むさらなる測定がさらに精度を改善しうることを注意しておく。本発明の第二の側面によれば、本発明はさらに、第一の選択された相異なる波長ラムダ1において第一の光学パラメータを測定する段階と;第二の選択された相異なる波長ラムダ2において第二の光学パラメータを測定する段階と;第三の選択された相異なる波長ラムダ3において第三の光学パラメータを測定する段階と;第一の光学パラメータおよび第二の光学パラメータに基づいて散乱パラメータを決定する段階と;散乱パラメータおよび第三の光学パラメータに基づいて脂質‐水比を決定する段階とを含む方法であって、ラムダ1での水に対する光学吸収係数はラムダ2での水に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、ラムダ1での脂質に対する光学吸収係数はラムダ2での脂質に対する光学吸収係数と実質的に同様である、方法に関する。もう一つの実施形態では、本発明はさらに、第四の選択された相異なる波長ラムダ4において第四の光学パラメータを測定する段階を含み、前記第四の光学パラメータも脂質‐水比を決定する前記段階において使用され、前記第三の波長ラムダ3は、水に対し、ラムダ1およびラムダ2における水に対する吸収係数と実質的に同じ吸収係数をもち、ラムダ4における脂質に対する吸収係数はラムダ1およびラムダ2における脂質に対する吸収係数と実質的に同じである。上記の基準を満たす四つの波長を選ぶことにより、測定が実施される試料について、一本の直線がラムダ1、ラムダ2およびラムダ3を通る試料は脂質を含まないことが期待される。対応して、線がラムダ1、ラムダ2およびラムダ4を通る場合には、試料は水を含まないことが期待される。あるさらなる実施形態では、波長ラムダ1、ラムダ2、ラムダ3およびラムダ4の集合は波長{11505nm12510nm12740nm13600nm}の集合と実質的に同一である。水および脂質についてそれぞれ吸収スペクトルを丹念に測定することによって、この具体的な波長の集合が、ラムダ1での水に対する光学吸収係数がラムダ2での水に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、ラムダ1での脂質に対する光学吸収係数がラムダ2での脂質に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、前記第三の波長ラムダ3は、水に対し、ラムダ1およびラムダ2における水に対する吸収係数と実質的に同じ吸収係数をもち、ラムダ4における脂質に対する吸収係数はラムダ1およびラムダ2における脂質に対する吸収係数と実質的に同じであるという条件を満たす波長の集合として同定された。本発明のもう一つの実施形態では、請求項のいずれか一項記載の方法であって、前記脂質‐水比は:測定された光学パラメータをルックアップテーブル中に挿入する;さらなる光学パラメータを測定し、前記測定された光学パラメータのいくつかにモデルを当てはめる。ここで、前記モデルは脂質‐水比を入力パラメータとして含む;前記測定された光学パラメータのいくつかを、拡散理論に基づく解析的な近似と比較する、および/または前記測定された光学パラメータのいくつかをモンテカルロ計算の結果と比較する、のステップうちのいずれか一つを使って決定される。これらのステップの任意の一つの利点は、自動化することができ、脂質‐水比のより高速および/またはより精密な決定を与えうるということでありうる。本発明の第三の側面によれば、コンピュータプログラムが提供される。そのコンピュータプログラムプロダクトは、付随するデータ記憶を有する少なくとも一つのコンピュータを有するコンピュータシステムが、第一の光学パラメータから導出された情報を受領し、第二の光学パラメータから導出された情報を受領し、第三の光学パラメータから導出された情報を受領し、前記第一の光学パラメータから導出された情報および前記第二の光学パラメータから導出された情報に基づいて散乱パラメータを計算し、前記散乱パラメータから導出された情報および前記第三の光学パラメータから導出された情報に基づいて脂質‐水比を計算する、よう構成されたプロセッサを動作させることを可能にするよう適応されている。本発明の第四の側面によれば、本発明はさらに、関連する試料中の脂質‐水比を決定するシステムであって、第一の側面に基づく装置を有しており、さらに、試料の脂質‐水比に関する情報を含むデータベースをさらに有するシステムに関する。前記データベースはさらに、どの組織型単数または複数を試料が含む可能性が最も高いかの判別を可能にするよう、さまざまな組織型に関する情報を含んでいてもよい。あるいはまた、データベースは、食品一般、すなわち動物そしてそれから派生した食品、たとえばミルクおよびチーズおよび植物たとえばナッツおよび他の脂質含有原材料の両方からの食品に関する情報を含む。本発明の第一、第二、第三および第四の側面はそれぞれ他のいずれの側面とも組み合わせてもよい。本発明のこれらおよびその他の側面は、以下に記載される実施形態を参照することから明白となり、明快にされるであろう。光源および検出器を含む装置が記述される。ある例示的な実施形態では、検出器は、少なくとも四つの狭い、よく定義された波長帯域における光の量を検出することができ、一方、光源の波長範囲はこれらの狭い波長帯域のすべてをカバーするのに十分広い。あるいはまた、光源がこれらの狭い波長帯域で光を放出でき、一方、検出器の応答が狭い波長帯域のすべてをカバーするのに十分広い。波長位置が実質的に次の位置にあるとする:11501nm、1251nmおよび波長帯域1260~1400nmにおける二つの位置および。これらの位置における測定される強度は、波長ラムダ1、ラムダ2、ラムダ3およびラムダ4に対応するS1、S2、S3およびS4である。これらの波長がマークされた例示的なスペクトルが図2に示されている。ここで、縦軸はナノメートルnm単位の波長λを示し、横軸は任意の単位での強度Iを示す。反射される強度は散乱および吸収両方に非線形な仕方で依存する。これら二つを分離するために、我々は次のように進む。波長およびにおいて、水および脂質の吸収係数は下記の表Iに見出せる。表I:さまざまな波長における水および脂質の吸収係数の表表Iから、11505nmと12510nmとで水および脂質の吸収係数が実質的に同じであることがわかる。よって、水および脂質の濃度とは独立に、これら二つの波長における吸収の量は同じである。結果として、反射される強度の差は純粋に散乱によるものである。よって、この領域付近での反射スペクトルにおける散乱に起因する傾きQは次式によって決定できる。この領域における散乱に起因するスペクトル形状は、よい近似で、線形関係として記述できる。脂質‐水比を決定するには、次のように進む。点S2における強度を取る。前記傾きを使ってこの点を、1274nmから1360nmまでの間のスペクトルと交わるまで外挿する。表Iによれば、線は、脂質を含まないときには1274nmにおいて、水を含まないときには1360nmにおいて交わることが期待される。散乱については補正してあるので、この交差点において、吸収の量はS2におけるのと同じである。よって、次のようになる。スペクトル内の諸点を同じ量の吸収と比べることによって、吸収のスペクトルに対する非線形な依存性の困難を迂回する。交差点S5を決定するためには、次のように進む。ある実施形態では、二つの測定される点S3およびS4の間の強度が、ルックアップテーブルを使って補間される。このルックアップテーブルは脂質‐水比に依存する。交差点S5はまず、水含有率が100であることを使って導出される。すると上記は、上記で想定された100とは異なる水含有率を示しうる脂質/水比を与える。今、新しい導出された比を使って、ルックアップテーブルを調整する。これらのステップを、当てはめ手順によって見出される量が想定される脂質/水比に一致するまで繰り返す。もう一つの実施形態では、拡散理論に基づく解析的な近似を利用する。もう一つの実施形態は、これら二つの点の間でスペクトルが測定されるというものである。さらにもう一つの実施形態では、スペクトルの欠けている部分が、混濁媒質内部の光子の拡散過程のモンテカルロ計算によって決定される。好ましくは、二つの点S3およびS4は実質的にそれぞれ1274nmおよび1360nmに等しく取られる。図1は、脂肪組織の測定されたスペクトルの例を示している実線。スペクトルのモデル当てはめも示されている破線。縦軸はナノメートルnm単位の波長λを示し、横軸は任意の単位での強度Iを示す。代替的な実施形態1第一の代替的な実施形態では、上記のようなシステムおよびアルゴリズムを考える。上記の四つの点における拡散反射率を決定する。この特定の実施形態では、点S1およびS2はそれぞれ11505nmおよび12510nmに等しいところで測定される。これにより、吸収を知る必要なしに散乱の効果を除去できる。測定3および4の間の値を補間するためには次のように進む。最初の二つの点の測定から、散乱傾きを決定した。二つの測定3および4の間の相違はこの散乱寄与について補正される。残りの変化は吸収効果に起因する。これら二つの点3および4の間では、吸収に起因する寄与は吸収係数に線形に比例すると近似できる。よって、次のように書ける。表IIにおいて、さまざまな基準スペクトルに適用されたときの、脂質水比を決定するさまざまな方法の結果を挙げておく。方法1表II参照は、点S3とS4の間のスペクトルが既知であり、それが基準のはたらきをする上記の実施形態によって記述される方法に対応する。方法2表II参照は、この第一の代替的な実施形態において記述されるような方法に対応する。脂質の低い値については、アルゴリズムは不正確になり、負の値を生じる。よって、負の値は脂質濃度ゼロに丸めるべきであり、同様に、1より大きい値は1に丸めるべきである。表IIから、方法1が、脂質の低い値15未満を除いて、脂質水比のよい近似を与えることがわかる。方法2については、やや不正確さが増すが、方法1についてと同じことが成り立つ。表II完全なスペクトル当てはめと新たな提案されるアルゴリズムによって決定される脂質/水比の比較代替的な実施形態2第二の代替的な実施形態では、スペクトルに対する散乱効果を決定するのに上記代替的な実施形態1と同じ方法をまず使う。脂質水比を決定するには、スペクトルに対する吸収の効果が次式に比例するという近似を使う。散乱の寄与を決定するために点S1およびS2においてスペクトルを測定するのとは別に、再び二つの点S3およびS4を測定する。ただし、点S1およびS2の近傍である限り、位置は任意であってもよい。たとえば、S3およびS4を1195nmおよび1210nmに位置されるよう選ぶことができる。散乱の効果はわかっているので、次式に従って散乱を除去することができる。表IIでは、方法3と称されるこの方法の例が与えられている。この方法3の精度は方法2よりも低い。特に、脂質の量が多い場合には、逸脱は有意となりうる。代替的な実施形態3第三の代替的な実施形態では、スペクトルに対する散乱効果を決定するのに上記代替的な実施形態1と同じ方法をまず使う。脂質水比を決定するには、スペクトルに対する吸収の効果が次式に比例するという近似を使う。散乱の寄与を決定するために点S1およびS2においてスペクトルを測定するのとは別に、再び二つの点S3およびS4を測定する。ただし、点S1およびS2の近傍である限り、位置は任意であってもよい。たとえば、S3およびS4を1195nmおよび1210nmに位置されるよう選ぶことができる。散乱の効果はわかっているので、次式に従って散乱を除去することができる。表IIでは、この方法4の例が与えられている。この方法4の精度は方法2よりも低い。特に、脂質の量が多い場合には、逸脱は有意となりうる。代替的な実施形態4あるさらなる方法は、上記で定義した二つの点S3およびS4を考え、これらを散乱について補正することである。S3がS2と異なるのは、脂質に起因する吸収の変化だけなので、となる。S4についても同様だが、今度は違いは水による吸収においてのみである。吸収が、小さな変化については吸収に線形比例すると想定すると、次のようにして吸収を決定できる。よって、次式が得られる。ここで、lwは脂質‐水比lipidwaterratioを表す。表IIでは、この方法5の例が与えられている。代替的な実施形態5上記の諸実施形態のさまざまな修正が可能である。たとえば、吸収の近似および以外の方法を取る。しかしながら、上記で提案した散乱の効果を除去する方法は使われる。上記で述べた四つより多くの点を使うことも、結果を改善するために可能である。たとえば、S3とS4の間に追加的な点を使えば結果が改善できる。水および脂質についてそれぞれ吸収スペクトルを丹念に測定し、該スペクトルを調べることによって、ラムダ1がラムダ2での水に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、ラムダ1での脂質に対する光学吸収係数がラムダ2での脂質に対する光学吸収係数と実質的に同様であるという条件を満たす波長の集合として、具体的な波長の集合が同定された。これらの波長の集合は、波長の集合{7400nm7730nm}、{9550nm10000nm}、{10100nm11285nm}、{11505nm12510nm}または{13809nm16639nm}を含む。これらは表IIIにも与えられている。表III:五つの異なる波長の組の、異なる波長におけるさまざまな成分水、脂質および血液構成要素オキシヘモグロビンHbO2およびヘモグロビンHbに起因する吸収装置実施形態以下に、上記で述べたさまざまな実施形態に基づいて、いくつかの狭い波長帯域において組織属性を検出できる実施形態のいくつかの例を記載する。図3は、必要な波長選択性に到達するためにフィルタを使う装置実施形態の例を示している。左図3A~C:フィルタを備える検出器。右図3D~F:フィルタを備える光源。図3A~Cでは、光検出器PDがフィルタを備える。一方、図3D~Fでは、光源Sがフィルタを備える。図3Aでは、狭帯域フィルタfの角度依存性を利用して必要とされる波長が選択される。フィルタを適切な角度に傾けることによって、必要とされる波長が検出されることができる。図3Bでは、透過波長が位置の関数として変化する狭帯域フィルタfを利用している。光ビームに対してフィルタをシフトさせることなどにより光ビームがフィルタに当たる位置を変えることによって、必要とされる波長が選択される。図3Cでは、必要とされる諸波長の狭帯域フィルタを含むフィルタホイールfwが使われる。モータMによってフィルタホイールが回転させられると、適切な波長が選択できる。むろん、ホイールの代わりに、別個の諸フィルタを含むストリップを使うこともできる。図3D~Fは、光検出器PDでなく光源Sがフィルタを備えるというほかは、それぞれ図3A~Cと同様である。図4は、波長選択性が散乱性要素によって到達される装置実施形態の例を示している。これらの図では格子が使われているが、プリズムを使っても同じくらいよい。格子grは光を光検出器PDのほうに回折させる。光が回折される方向は波長に依存する。検出器の前にある開口aの位置および大きさが、検出される波長範囲の中心波長および幅を決定する。図4Aでは、波長は、開口が静止したまま、格子grを傾けるまたは回転させることによって選択される。図4Bでは、波長は、格子grの配向を止めたまま、開口の位置をシフトさせることによって選択される。光検出器の感度のある領域が、必要とされる開口のシフトより小さい場合には、開口と一緒に光検出器もシフトさせることが必要となることがある。図4Cでは、必要とされる開口位置の変化が、モータMによって、種々の半径のところに開口スリットを含む開口ホイールawを回転させることによって実現される。光検出器の感度のある領域が、開口ホイールaw上の開口半径の広がりより小さい場合には、開口を透過した光を光検出器のほうに導くために光学的な手段を用いることができる。図4Dでは、光ガイドたとえば光ファイバーがこの効果に向けて使われるが、他の手段を使うこともできる。たとえば、各開口の背後で鏡を用いて光を光検出器のほうに偏向させるなど。光源において種々の変調周波数でさまざまな波長帯域を変調し、検出器においてこれらを復調することも可能である。この技法は、公開された特許出願WO2009153719で記載されており、その内容はここに参照によってその全体において組み込まれる。本発明の範囲から外れることなく、他のさまざまな修正が構想できる。たとえば、二つ以上の検出器を使う、または発光ダイオードLEDまたはレーザー源のような波長帯域が異なる二つ以上の光源を使うなど。図5は、本発明のある実施形態に基づく装置100を示している。本装置は、ラムダ1で測定された第一の光学パラメータから導出される情報101を受け取り、ラムダ2で測定された第二の光学パラメータから導出される情報102を受け取り、ラムダ3で測定された第三の光学パラメータから導出される情報103を受け取り、第一の光学パラメータから導出された情報101および第二の光学パラメータから導出された情報102に基づいて散乱パラメータspを計算し、散乱パラメータspから導出される情報および第三の光学パラメータから導出される情報103に基づいて脂質‐水比lwを計算するよう構成されたプロセッサ108を有する。さらに、図示した装置は、さまざまな組織型に関する情報を含むデータベースにアクセスし、どの組織型112単数または複数を試料が含む可能性が最も高いかを識別するようさらに構成される。ここで、該識別は、脂質‐水比に基づき、さらに、散乱比spまたは第一、第二および第三の光学パラメータからそれぞれ導出された情報101102103の任意のものといった他のパラメータに基づいていてもよい。さらに、関連する試料中の脂質‐水比を決定するためのシステムが提供されてもよい。本システムは、上記第一の側面に基づく装置を有しており、本システムはさらに、試料の脂質‐水比に関する情報を有する、図5に描かれるデータベース110のようなデータベースをさらに有する。前記データベースはさらに、どの組織型単数または複数を試料が含む可能性が最も高いかの判別を可能にするよう、さまざまな組織型に関する情報を含んでいてもよい。あるいはまた、データベースは、食品一般、すなわち動物そしてそれから派生した食品、たとえばミルクおよびチーズおよび植物たとえばナッツおよび他の脂質含有原材料の両方からの食品に関する情報を含む。いくつかの実施形態では、脂質‐水比を表す値を送信する送信機を有するシステムが提供されてもよい。送信機を有することは、脂質‐水比を表す値が任意の受け手に送信されることができ、すると受け手は脂質‐水比を利用できるようになるという点で有利でありうる。そのような受け手は、ユーザー、ディスプレイ、コンピュータなどのいずれであってもよい。図6は、本発明のある側面に基づく試料中の脂質‐水比を決定する方法のフローチャートである。そのような方法は、第一の選択された相異なる波長ラムダ1において第一の光学パラメータを測定する段階S1と;第二の選択された相異なる波長ラムダ2において第二の光学パラメータを測定する段階S2と;第三の選択された相異なる波長ラムダ3において第三の光学パラメータを測定する段階S3と;第一の光学パラメータおよび第二の光学パラメータに基づいて散乱パラメータを決定する段階S4と;散乱パラメータおよび第三の光学パラメータに基づいて脂質‐水比を決定する段階S5とを含み、ラムダ1での水に対する光学吸収係数はラムダ2での水に対する光学吸収係数と実質的に同様であり、ラムダ1での脂質に対する光学吸収係数はラムダ2での脂質に対する光学吸収係数と実質的に同様である。まとめると、本発明は、試料の脂質‐水比および散乱パラメータを決定するための装置、方法およびコンピュータプログラムに関する。特に、本発明は、さまざまな波長で光学パラメータを測定するよう構成された光源および光検出器を有する装置であって、それらの波長は、それらの波長の二つにおいて水および脂質の両方についての吸収係数が実質的に同一になるよう選択される、装置に関する。これは、散乱パラメータの決定を可能にする。第三の波長におけるさらなる測定は、水‐脂質比の決定を可能にする。ある個別的な実施形態によれば、介入中に脂質‐水比および散乱に関して組織を検査できるよう、光源および検出器は介入デバイスとの関係において配置される。本発明は、特定の実施形態との関連で記述されたが、本発明は、いかなる仕方であれ提示された例に限定されると解釈すべきではない。本発明の範囲は、付属の請求項によって記載される。請求項のコンテキストにおいて、用語有するまたは含むは他の可能な要素またはステップを排除するものではない。また、単数形での言及は複数を排除すると解釈すべきではない。請求項で図面に示される要素に関する参照符号が使われたとしても、やはり、本発明の範囲を限定するものと解釈すべきではない。さらに、異なる請求項で言及される個々の特徴は、有利に組み合わされる可能性があるかもしれず、それらの特徴が異なる請求項で言及されているということは特徴の組み合わせが可能でないとか有利でないことではない。