СПОСОБ КЛАССИФИКАЦИИ ОБРАЗЦА НА ОСНОВАНИИ СПЕКТРАЛЬНЫХ ДАННЫХ, СПОСОБ СОЗДАНИЯ БАЗЫ ДАННЫХ, СПОСОБ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЭТОЙ БАЗЫ ДАННЫХ И СООТВЕТСВУЮЩИЕ КОМПЬЮТЕРНАЯ ПРОГРАММА, НОСИТЕЛЬ ДАННЫХ И СИСТЕМА

1. Способ классификации образца в одном из, по меньшей мере, двух классов на основании спектральных данных, содержащий этапы, на которых
a) получают, по меньшей мере, два множества первых спектров для использования в качестве эталонных спектров, причем каждое множество содержит спектры эталонных образцов, принадлежащие одному и тому же классу;
b) определяют для каждого из эталонных спектров значение одной и той же, по меньшей мере, одной величины, связанной со спектральным признаком;
c) связывают вероятность с разными значениями величины на основании определенных значений;
d) получают спектр из образца и определяют значение одной и той же, по меньшей мере, одной величины этого спектра; и
e) вычисляют на основании вероятностей и значения величины для полученного спектра для каждого из упомянутых, по меньшей мере, двух классов, вероятность того, что образец принадлежит этому классу.
2. Способ по п. 1, в котором спектральные данные содержат спектр комбинационного рассеяния, ближний инфракрасный спектр, ИК-Фурье спектр, частотный спектр, масс-спектр MALDI или времяпролетный масс-спектр MALDI, предпочтительно времяпролетный масс-спектр MALDI.
3. Способ по п. 1 или 2, в котором эталонные спектры и спектр, полученный из образца, являются спектрами одиночных частиц.
4. Способ по п. 1, в котором образец является биологическим образцом.
5. Способ по п. 4, в котором биологический образец содержит микроорганизмы, и классификация содержит классификацию микроорганизмов.
6. Способ по п. 1, в котором, по меньшей мере, одна величина выбирается на основании характерного спектрального признака эталонного класса.
i
i
i
j
j
7. Способ по п. 1, содержащий вычисление для спектра образца, для которого получено значение I, связанного со спектральным признаком, величины Q, причем вероятность P(A|I) того, что образец принадлежит эталонному классу A при условии
i
значения I, определяется согласно
i
i
i
i
j
j
k
j
где P(I|A) - вероятность, связанная со значением Iдля эталонного класса A, и P(I|A) при k≠j - вероятность, связанная со значением I для, по меньшей мере, одного эталонного класса, отличного от эталонного класса A.
8. Способ по п. 1, в котором этап b) содержит определение для каждого из эталонных спектров значения одних и тех же, по меньшей мере, двух величин, связанных со спектральным признаком, и этап e) содержит объединение вероятностей, полученных для всех величин, в полную вероятность того, что образец принадлежит соответствующему классу.
9. Способ по п. 1, в котором значение относится к интенсивности при, по меньшей мере, одном заранее определенном спектральном значении или в заранее определенном диапазоне спектральных значений.
10. Способ по п. 1, в котором значение нормализуется.
11. Способ по п. 1, в котором значение определяется путем умножения интенсивностей соответствующего спектра по заранее определенному диапазону спектральных значений на весовую функцию.
12. Способ по п. 11, в котором весовая функция базируется на совокупном спектре спектров одного и того же класса.
13. Способ по п. 1, в котором значение относится к отношению между интенсивностями при заранее определенных спектральных значениях или в заранее определенных спектральных диапазонах.
14. Способ по п. 1, в котором значение относится к положению пика в заранее определенном диапазоне спектральных значений.
15. Способ по п. 1, в котором значение является вектором.
16. Способ по п. 1, в котором этапы d) и e) осуществляются для первого множества эталонных классов и затем для второго множества эталонных классов, причем второе множество выбирается на основании классификации образца в одном из эталонных классов первого множества.
17. Способ по п. 5 или 16, в котором первое множество и второе множество выбираются на основании иерархии биологической классификации.
18. Способ по п. 1, в котором этап d) содержит получение, по меньшей мере, двух спектров из образца и определение значения одной и той же, по меньшей мере, одной величины этих, по меньшей мере, двух спектров, и этап e) содержит объединение спектров образцов, отнесенных к одному и тому же классу, в совокупный спектр и сравнение этого совокупного спектра с совокупным эталонным спектром, полученным путем объединения эталонных спектров соответствующего класса.
19. Способ создания базы данных для использования в классификации образца в одном из, по меньшей мере, двух классов на основании спектральных данных, содержащий этапы, на которых
a) получают, по меньшей мере, два множества первых спектров для использования в качестве эталонных спектров, причем каждое множество содержит спектры эталонных образцов, принадлежащие одному и тому же классу;
b) определяют для каждого из эталонных спектров значение одной и той же, по меньшей мере, одной величины, связанной со спектральным признаком; и
c) связывают вероятность с разными значениями величины на основании определенных значений.
20. Способ классификации образца в одном из, по меньшей мере, двух классов на основании спектральных данных с использованием базы данных, полученной способом по п. 19, причем способ содержит этапы, на которых
d) получают спектр из образца и определяют значение одной и той же, по меньшей мере, одной величины этого спектра; и
e) вычисляют на основании вероятностей, полученных из базы данных и значения величины для полученного спектра для каждого из упомянутых, по меньшей мере, двух классов, вероятность того, что образец принадлежит этому классу.
21. Носитель данных, содержащий исполняемые компьютером команды, которые при исполнении предписывают компьютеру выполнять этапы способа по любому из пп. 1-20.
22. Система классификации образца на основании спектральных данных, содержащая
средство для получения спектра из образца;
средство анализа для осуществления способа по любому из пп. 1-20.
23. Система по п. 22, содержащая средство для получения одночастичного спектра из образца.