JP2009527333A - 検体測定装置及び方法 - Google Patents

Abstract

生体又は生物サンプルの一以上の検体の濃度を非侵襲的に測定する装置。該装置は、複数の光源、光源出力のタイミング及び強度を制御するシステム、対象物又はサンプルに光を通過させるシステム、伝達した光量を測定するシステム、測定値を対象とする検体濃度と関連付けるシステムとを含む。光源は、異なる波長を有する狭帯域光源であり、二つの強度レベルの間を迅速に切り替わることができる。実際に必要とする光源の数及び光源の波長は、測定する個別の検体に応じる。
【選択図】図１

Description

本発明は、検体測定装置及び方法に関する。

（関連出願のクロスリファレンス）

本出願は、全ての開示内容を参照により本明細書に援用する、２００６年２月２２日に出願された「検体測定装置及び方法」と題する米国仮出願第６０／７７５，８２０号に基づく優先権を主張するものである。

本発明の特徴及び新規な態様は、発明の詳細な説明及び図面を参照してより明らかになる。図面は例示的なものにすぎず、同様の構成には同様の符号を付して表している。

１以上の被分析物の濃度を測定するための装置は、複数の光源と、光源光のタイミングと強度とを制御するためのシステムと、対象物に光を透過させるシステムと、対象物を介して透過された光量を測定するためのシステムと、対象とする検体の濃度の測定に関わるシステムからなる。光源は異なる波長の狭帯域光源であって、２つの強度レベル間を高速切り替え可能なものである。一実施の形態では、光源の数は４に過ぎないが、用途によっては２４光源或いはそれ以上を要してもよい。実際に必要な光源数および光源の波長は測定される検体毎に定まるものである。

上述のシステムは、以下に説明するソフトウェアアルゴリズムにより制御される特定のハードウェアで構成される。強度及びタイミング制御システムは、適切な較正アルゴリズムを用いたコンピュータまたは組み込み型マイクロプロセッサの制御下でデジタル−アナログ回路（ＤＡＣ）を用いて、一連の所要の光レベルのデジタル表現を実レベルの光出力に変換する。または、強度制御の代わりにパルス幅変調を用いてもよい。光制御システムには、多光源からの光を試験の対象物即ちサンプルへ達する複合ビームとして集光するためのミラー、レンズ及び／又は光ファイバなどの光学手段が用いられる。光学測定システムには、送出あるいは反射された光のエネルギーを電流に変換する光検出器、および予め設定された複数周期にわたり検出器に入射する光を正確に測定することができる測定回路が用いられる。最後の濃度測定システムは、直交ベクトルの数学理論を用いて時間平均化された光信号から対象とする検体の濃度を推定する。以下にこれらの様々な実施の形態のシステムについて説明する。

一実施の形態では、生物学的組織サンプルまたは皮膚の襞における医学的関心のある検体濃度の測定に、少なくとも２４の光源を用いる。好適な制御アルゴリズムを用いると、この多数の光源が、広く変化する光特性の存在下で標的検体を正確に測定する能力を支持する。生体組織は生物学的変形を示し、光を無作為的に散乱するため、この能力は生体内測定にとって重要である。複合多光源からの光ビームは理想的な特性を有することは有り得ず、またサンプル内の散乱はサンプル毎に予測不可能であるため、それぞれ個別の光源からの光の減衰を単純に測定しても標的検体の濃度を高い信頼度をもって測定することはできない。しかしながら、十分な数の光源を用いれば、ビームとサンプルの不均等性を光学的に測定して正味検体信号（ＮＡＳ）算出の制限条件に追加することができる。また、標的検体に応じて光源の数を増加させ、検体毎にＮＡＳを再プログラムする機能を付与する。生体内検体濃度測定のために考案された発明の一実施の形態では、光源の数は潜在的な干渉物質の数を大きく上回るが、装置はサンプルの不均等性を補償するようにプログラムして、検体が異なれば再プログラムしてもよい。

図１に示すように、各光源４から放射される光強度をそれぞれ２つのレベルで制御する計算装置を用いる。計算装置は、コンピュータ又は内蔵マイクロプロセッサ１のいずれかでもよい。数値がコンピュータ１から複数のデジタルーアナログ変換器（ＤＡＣ）２へ送られる。ＤＡＣの電圧出力はさらに（光駆動回路３により）光源４を駆動するために用いる電流に変換される。光源４は狭帯域光源であって、それぞれ異なる波長を有する。いくつかの光源或いは全ての光源からの波長の範囲を狭帯域化するために、光学バンドパスフィルタ５を用いる。（例えば光ファイバなどの）様々な光学装置６が、複数の光ビームを単一ビーム８に集束させる。レンズ７は単一ビーム８を検査するサンプル９の表面に束させる。

検査するサンプル９を通過した後、この光は光強度に比例した電気信号を発生する検出器１０に誘導される。増幅器１１は、電気信号のレベルを増幅する。この電気信号は次いでアナログ−デジタル変換器（ＡＤＣ）１２により数値に変換されてコンピュータ１へ戻される。

コンピュータ１又は付加タイマーは、各光源の強度をＸおよびＹで表される予め定められた異なる２レベル間で交互に切り替える。光の切り替えは、任意の時点で全光源がＸの状態であるかまたはＹの状態を取るように同期をとる。一般に、各光源のＸレベルとＹレベルとの差は、全ての他の光源のＸとＹレベルの差とは異なる。

次いで、複合ビームもまた２つの状態の間で切り替わる。どちらの状態も、複合ビームの強度はその状態にある全ての個々のビーム強度の和である。

この複合光ビームは、それぞれの個別波長がサンプル中に含まれる様々な物質により吸収される程度に従って減衰する。もし各光源の強度が両状態に対して正しく設定されていれば、特定の物質が存在する場合には、そしてその場合に限り、大きな差が（その二つの状態の間で）生じる。もしその物質が存在しない場合には、その差信号はゼロに近い。この差の大きさは関心物質濃度の関数となる。その物質が存在しない場合には、出力は定レベルとなる。

十分な回数の測定をおこなった後、コンピュータ１は対象とする物質の濃度を算出して表示する。
１．ハードウェア

図２Ａに、所要光ビームの生成および制御方法を示す。本実施の形態では、各光源毎に２つの１６ビットのデジタルーアナログ変換器（ＤＡＣ）２０１が用いられる。ＤＡＣの出力は、基準電圧２０２および計算装置２０３により制御される。光源毎に一つのマルチプレクサー（ＭＵＸ）２０４とタイミング回路２０５とを用いて、電圧―電流変換光駆動回路２０６を２つのＤＡＣ間で切り換える。光駆動回路にはそれぞれ発光ダイオード（ＬＥＤ）２０７が接続して、光ビームを二つの異なる強度の間で変化させて放射する。

図２Ｂに、各光源毎に単一のＤＡＣ２０１を用いる別の実施の形態を示す。本実施の形態では、ＤＡＣ出力を設定しそれらを二つの所要の電圧間で切り替える両用の計算装置２０３を用いる。装置のその他の部分は図２Ａに記載の部分と類似している。

図３Ａに、光源が、パラボラ反射鏡を有し波長が２０００ｎｍから２４００ｎｍの範囲にある近赤外発光ダイオード（ＮＩＲ ＬＥＤ）３０１である、一実施の形態を示す。他の実施の形態では、波長がこれより長い、または短いＬＥＤを用いる。別の実施の形態では、光源としてレーザダイオードを用いる。好ましい一実施の形態では、いくつかの光源又は全ての光源からの波長範囲を狭めるために光学バンドパスフィルタ３０２を用いる。フィルタを用いると、帯域幅はその半値全幅が１００ｎｍより小さくなるように制限される。レンズ３０３は、各ＬＥＤからの光を適切な光ファイバ３０４上に集光させるために用いられる。各ＬＥＤからのファイバは、複合光ビームで検査中のサンプル３０６を照射するファイバ束３０５に接続されている。ウィンストンコーン（図示はされていない）または当業者には周知であるその他の非イメージング用集光装置を、光源を光ファイバ束へ連結する光学集光装置として用いることができる。検査するサンプルは、キュベットまたは他の適切な透明容器に収容した人体或いは物質の一部でもよい。

検査するサンプルの厚みは、サンプルを透過させるために用いる特定の波長の透過性により制限される。例えば、２０００ｎｍから２４００ｎｍの波長を用いると、人体組織のサンプルとして可能な最大の厚さは約１から４ｍｍとなる。サンプルに適した部位には、親指と人差し指の間の指間皮膜、耳垂、皮膚の襞、頬、舌または別の類似の部位が含まれる。

グルコース濃度を測定するための本発明の一実施の形態では、表１に示すように、限られた数の干渉検体が存在下で６つの近赤外発光ダイオードと６つのバンドパスフィルタを用いる。当業者は、多数の干渉検体からグルコースを識別するためにはさらなる波長が必要なことが理解できよう。また、グルコース以外の物質では全く異なる光源およびフィルタの組み合わせが必要となる可能性があることが理解されるべきである。

図３Ｂおよび３Ｃは、（上述の）複数の光源とフィルタとを任意に組み合わせて単一のビームを生成し、そのビームを検査するサンプルの表面に導く別の方法を示す。各光源は、ビームを集光させてサンプル上へ誘導する球面ミラー３０７に導かれる。ミラーは全て同一面上に円形に配置される。これらの光源は、反射ビームが検出器の円形アレーの中央を通過するように構成されてさらに大きな円に配置される。図３Ｃに示す装置は、６つの光源と６つのミラーに対応するものであるが、異なる数の構成も同様に可能である。

図４Ａに、検査するサンプル３０６を通過して検出器上に集束する光を集光する方法を示す。レンズ４０１は光ファイバ束４０２の一端に光を集束させる。この光ファイバ束は複数の光ファイバを含んでもよく、或いは単一の光ファイバであってもよい。光ファイバ束の他の一端は、ビームに含まれる範囲の波長に適した検出器４０３上へ誘導される。（図示はされていないが）ウインストンコーンまたはその他の非イメージング用集光装置を、光ファイバ束を検出器に接続するための集光器として用いてもよい。２０００ｎｍから２４００ｎｍまでの範囲の波長を用いる実施の形態では、検出器にはインジウム・ガリウム砒素光ダイオードを用いてもよい。その他の波長では、別の材料の光ダイオード、光電管或いは別種の光検出器で置き換えてもよい。

図４Ｂおよび４Ｃにその他の二つの実施の形態を示す。上記検出器上に新たに生起する光ビームを集束させるために、一つの実施の形態ではレンズ４０５を用い、他の実施の形態では軸外パラボラ反射鏡４０６を用いている。

検出器からの信号をデジタル化する方法は多数ある。図５Ａにおいて、検出器４０３は相互コンダクタンス増幅器５０１に接続している。増幅器の出力は、デルタシグマ変換器などの高速アナログ−デジタル変換器（ＡＤＣ）５０２に接続される。所要の精度を達成するために、このＡＤＣは少なくとも２０ビットの解像度を有する必要がある。このＡＤＣは光レベルを制御すると同じタイミング回路２０５により制御される。ＡＤＣの出力は、コンピュータ又は専用マイクロプロセッサからなる計算装置５０３へ伝達される。この構成において、光源は状態Ｘへ切り換えられ、また検出器出力はデジタル化されて記録される。次いで光源は状態Ｙに切り換わり、検出器出力は再びデジタル化されて記録される。このシーケンスは概ね１ｋＨｚの速度で数回繰り返される。こうして生じる信号は、Ｘの平均値とＹの平均値との差信号である。

図５Ｂに別の実施の形態を示す。ここで、検出器は二つの積分電荷増幅器５０４の間で交互に切り換えられる。積分器の出力は、図５Ａと同様にしてＡＤＣへ交互に切り換えられる。ＡＤＣの出力はコンピュータまたは専用マイクロプロセッサへ接続される。積分器の切り換え、ＡＤＣおよび積分コンデンサの放電は光レベルを制御するのと同じタイミング回路２０５によって制御される。この構成では、光源は状態Ｘへ切り換えられ、また検出器出力は積分器Ｘに接続される。同時に、積分器Ｙの出力がこのＡＤＣへ接続される。アナログ−デジタル変換が完了すると、その結果が計算装置に記憶される。次いで積分器Ｙは積分容量を放電させることによりリセットされる。Ｘパルス全体が積分された後、タイミング回路は光を状態７に切り換え、検出器を積分器Ｙへ接続しかつ積分器ＸをＡＤＣに接続する。このシーケンスは数回繰り返される。前述の構成と同様に、切り換え速度は略１ｋＨｚである。この結果生じる信号はＸの平均値とＹの平均値との差信号である。

さらに別の実施の形態を図５Ｃに示す。この構成では、検出器の出力は図５Ａに類似の相互コンダクタンス増幅器に接続される。この増幅器はコンデンサ５０６を介してＡＤＣ５０５へＡＣ結合される。ここで、ＡＤＣは少なくとも２０ビットの精度が可能な二重スロープ変換器などの低速平均化タイプである。ＡＣ結合により、Ｘ状態とＹ状態との差がＡＤＣの単一の測定で生じる。この回路は、状態間の切り換えが１０ｋＨｚから数ＭＨｚまでの速度である場合に最良の結果をもたらす。この二重スロープ変換器は、多数の読み取り値の平均化を必要とすることなく良好な平均化計測をもたらす。

図５Ｄに、近赤外発光ダイオード（ＮＩＲ ＬＥＤ）３０１の結合部温度の測定を行なう実施の形態を示す。電流源２０６は、図２Ａまたは２Ｂで説明した電圧―電流変換光駆動回路の何れかでよい。演算増幅器５０７は、ダイオード結合部をまたがる電圧降下を検出する。この電圧降下は、図５Ａから５ＣのＡＤＣとは独立したアナログ−デジタル変換器によってデジタル化される。デジタル化された電圧降下は、さらに処理を行なうために計算装置５０３へ送られる。
２．操作
図６に、２１００ｎｍから２４００ｎｍの範囲の光に対するグルコース、尿素、および牛血清アルブミン（ＢＳＡ）の（水溶液）吸収スペクトルを示す。４つの光源を有する装置を考察する。一光源は２１２５ｎｍ、一光源は２１７５ｎｍ、一光源は２２５０ｎｍであり、一光源は２３００ｎｍである。パーセント減衰率は、式
ａ_λ＝１００＊（１−１０^{-B*C*L/1,000,000}）
により図６の曲線から算出される。ここにａ_λは波長λにおけるパーセント減衰率、Ｂは波長λにおける各物質に対する吸光係数（マイクロ吸収単位）、Ｃは１リットル当りのミリモル（ｍＭ）濃度およびＬはｍｍ単位による光路長である。表２はそれらの波長における各物質による吸収のリストである。

光強度を慎重に設定することにより、装置を一物質に対して高感度にして他の物質に対してはほぼ低感度とすることができる。特定のレベルのセットをＮＡＳと呼ぶ。表３ＡはグルコースのＮＡＳに対するこれらの光源の設定のリストである。

従来の分光分析はＮＡＳを幾分異なる意味に用いていることに注意すべきである。我々はこの用語を借用しているが、本技術は異なる定義を必要とする従来の方法とは十分に離れている。従来の意味では、ＮＡＳは出力即ち結果である。それは複数の異なる波長で測定された吸収値の特定の線形結合を対象とするものである。ここで用いる意味では、ＮＡＳとは入力である。それは複数の異なる波長のそれぞれの二つの状態（ＸとＹ）の強度の設定を対象とするものである。

各波長で伝達される光量は式、
Ｔ_λ＝Ｓ_λ（１−Ａ_s1λ−Ａ_S2λ−Ａ_S3λ）
で表すことができる。ここでＴ_λ は波長λにより伝達される光であり、Ｓ_λは波長λにおける光源強度であり、またＡ_s1λからＡ_s3λは波長λにおける物質１から３までの吸収量である。吸収量はＡ_siλ＝ａ_siλ／１００により算出する。それぞれの状態において、総伝達光（Ｔ_TXおよびＴ_TY）は４つの波長全てに対するＴ_λの値の合計である。二つの状態間の差のみが重要であるため、要求される総出力は各光源の一つの状態を適宜ゼロに設定することにより最小化できる。

グルコースＮＡＳに対する光伝達信号の計算値を表３Ｂに示す。有意な数はＸ状態とＹ状態間の総差分

である。これらの差分を実信号と考えることができる。物質が存在しなければ吸収はなく、光の全部が伝達される。このＮＡＳはグルコース濃度を測定するために設計されているため、尿素、ＢＳＡあるいは尿素とＢＳＡの両者が存在してもそれらに対する信号はほぼゼロとなることに注意することが重要である。尿素及び／又はＢＳＡの存在はグルコースが存在する場合の比較的高い信号にほとんど影響を与えないという事実も同様に重要である。明らかに、この信号はグルコースの存在及び濃度に依存し、他の検体には依存しない。

光のレベルが異なっても正確に同じ光源を用いれば、他の多くの物質に対するＮＡＳを設定することができる。表４は尿素に対するＮＡＳのリストである。

尿素のＮＡＳの算出結果を表５にリストする。ここに、信号は尿素の存在及び濃度に依存し他の検体には依存しないことがわかる。

以上の説明は操作方法を説明する目的で極めて簡易化されたものであることを理解すべきである。実世界においては、これらの光源は完全な単色ではない。代表的なサンプル（屡、人体の一部）には３つの物質よりもはるかに多くの物質が存在する。サンプル中にはかなりの量の（高減衰性）の水が存在することがある。また、物質の数が使用する波長の数と等しい（第４番目の物質とほぼ等価の物質はない）これらの事例では、ＮＡＳは一意的に定まる。もし波長の数が関心物質の数を超える場合には、各物質に対して可能なＮＡＳのセットは多数存在する。

組織における検体の測定には、それぞれが異なる１波長を有する２４或いはそれ以上の異なる光源が必要である。或いは、強度およびタイミングを制御して、それぞれが複数の波長で光を放射することができる、より少ない数の光源を用いてもよい。幸いにして、上述の方法は任意の数の波長に容易に拡張することができる。この光ビームのＮＡＳは、Ｎ次空間のベクトルと考えることができる。この例では、ベクトルは４次元である。任意のＮ次元空間に対して、相互に直行したベクトルをＮ個の構築することは常に可能である。任意の一つの物質に対するＮＡＳベクトルはその物質に対して敏感であるが、他の全ての物質に対しては敏感でない。

検査サンプルを透過した光の吸収を測定することにより、存在する被分析物の量についての情報がもたらされる。しかしながら、ある検体の濃度は他の物質、例えば水の総量に対するその検体の総量の比として定義される。それ故、グルコースの吸収率からグルコース濃度を求めるには光路長を知る必要がある。ここで説明する方法はこの問題に対する解を含む。水のＮＡＳを設定することにより、水の吸収率に対するグルコースの吸収率の比を計算できる。これによりグルコース濃度を直接測定できる。同様の方法を他のいずれの被分析物の濃度の測定にも適用できる。
３．ＮＡＳの決定

理論上は、任意の物質の組み合わせに対して無数のＮＡＳが存在する。そのいくつかは正常に機能するが、その他は正常には機能しない。問題はよく機能するＮＡＳを見出すことである。任意の物質に対するＮＡＳを計算する方法は複数のステップからなる。いくつかのステップは極めて厳密に定義されるが、他のいくつかのステップにはある程度の直感と試行錯誤による実験或いは数学的なシミュレーションが必要である。優れた直感は試行錯誤を減らすことができるが、これを完全に除去することはない。逆に、貧弱な直感は試行錯誤を増やすが、しかし機能するＮＡＳを見いだすことを不可能にすることはない。コンピュータシミュレーションを利用して初期実験の多くを自動化することができる。

第一のステップは関心物質並びに測定を行う環境を定義することである。環境の定義の重要な部分は、存在して測定に干渉を与える可能性のある他の物質を同定することである。例えば、問題が人体内のグルコース測定を行なうことにあれば、干渉物質には（明らかに以下に限定されるものではないが）アスコルビンサン塩、乳酸塩、尿素、アラニン、トリアセチン、ＢＳＡ（又はＨＳＡ）、水などが含まれる。一部の物質は、存在はするが干渉することはない。この例では、大量のヘモグロビンが存在する。測定を２０００ｎｍより長い波長で行なう場合、これらの波長でヘモグロビンは顕著な吸収を示さないため干渉は起こらない。それよりも短い波長ではヘモグロビンは干渉する可能性があるため考慮する必要がある。

第二のステップは、関心物質および同定される全ての干渉物質の吸収スペクトルを決定することである。１８００ｎｍよりも長い波長に対しては、最も一般的な物質のスペクトルが公開されており容易に利用可能である。これよりも短い波長では、スペクトルを取得することは一層困難になる。スペクトルも測定する標準的な方法は広く理解されており、かつ本発明の範囲外である。さらなる情報については、下記の「ソフトウェア」の「物質のスペクトルの表形式化」を参照されたい。

第三のステップは、異なる光源の数を決定してそれらの波長を選定することである。もし測定誤差がなければ、ＮＡＳ算出には少なくとも２＋干渉物質の数に等しい数の光源が必要である。実際、必要とする光源の数は、測定誤差に対する、標的検体のスペクトルと干渉検体のスペクトルとの差の性質および規模に依存する。もし、関心物質の吸収率が干渉物質の吸収率に対して顕著な差がある場合、その波長は良い選択である。関心物質の吸収率が複数の干渉物質の吸収率と異なる波長は一層良い選択である。スペクトル中に小さい差が分散する場合は、少数の波長の集合に大きな差異が集中する場合よりも多くの光源が必要である。スペクトル中の小さな差は、使用される各波長（光源）に対してＮＡＳ信号にわずかしか寄与しないため、さらに多くの光源が必要である。反対に、関心物質に対する吸収波長が一意的に定まれば、ＮＡＳの計算は不要となる。より詳細については、下記の「ソフトウェア」の「光源選定」を参照されたい。

第四のステップは、ｋ個のベクトルのＮ次元のセットを構築することである。ここに、ｋは干渉物質の数でありＮは使用する離散波長（光源）の数である。各ベクトルは、ある物質のスペクトルを表す。これらの波長はＮ次元空間における方向であって、それぞれの方向の大きさがその波長におけるその物質の吸収率を表す。

目標は、他の全てのベクトルと直交するベクトル（ＮＡＳ）を見つけることである。Ｎ＜ｋ＋２の場合には、この問題に対する数学的解は存在しない。しかしながら、厳密に選定された波長群上で数種類の干渉物質が十分に類似している場合には、１つのベクトルを用いてそれらの干渉物質を表してもよい。この戦略は時としてｋの有効数を削減することができる。この場合、波長の選定は特に重要でありまた困難である。もしＮ＝ｋ＋２ならば、この問題に対する正確な解が存在する。しかしながら、Ｎ＞ｋ＋２を満たすより大きな光源数Ｎならば、さらに大きな信号をもたらしうる。Ｎ＞ｋ＋２の場合には、無数の直交ベクトルが存在し、ＮＡＳの計算はさらに複雑になる。このＮＡＳベクトルは干渉物質ベクトルに対して直交しなくてはならないが、しかし可能な限り標的形態ベクトルに沿う必要がある。このケースに対する唯一のＮＡＳを計算する方法について説明する。

ステップ５ではＮＡＳベクトルを計算する。我々は、一連のベクトル群ｕ_i、ｉ＝１，．．．，ｋに同時に直交する（制限条件）が、特定方向ｖへの射影は非ゼロであるベクトルｗ（このベクトルは関心物質を表す）を計算する場合を仮定する。ここで文字ｋは干渉物質の数プラス１を表す。各ベクトルの要素数はＮである。行がｕｉ、ｉ＝１，．．．，ｋであるマトリクスＵ_k×Nを生成する。添え字はＵがｋ行、Ｎ列を有することを示す。次いで以下のように進める。

Ｒ_k×1＝Ｕｖを定義する。列ベクトルＲの各項はｖとＵの行との内積である。例えば、２つのベクトルｐとｑに対して、もしｐ＝（１，２，３）でありｑ＝（−１、−１，１）ならば、内積ｐ・ｑ＝１＊（−１）＋２＊（−１）＋３＊（１）＝−１−２＋３＝０である。いかなるベクトルも内積がゼロであればそのときに限り直交する。

以下で与えられるｋ個の方程式をベクトルＸについて解く：
ＵＵ^Tｘ＝−Ｒ；

ここにＴは行と列との交換（転置）演算であり、またマトリクスＵＵ^Tはｋｘｋである。ＵＵ^Tを作成するため、Ｕ^Tの各列とＵの各行との内積を求め、Ｕの各行の対の内積から１つのマトリクスを生成する。ＵＵ^Tは方形マトリクスであるため、この方程式は簡単に解ける。以下に一例を挙げる。

続いて、必要とするＮＡＳベクトルであるｗ＝ＵＴｘ＋ｖを得る。各光源はベクトルの一要素（次元）に相当する。光源の二つの状態（ＸおよびＹ）の差は対応するベクトル要素の大きさに等しい。（電力消費の点で）最も高効率な方法は、それぞれの正の要素に対して、対応する光源のＸ状態をその要素に等しく設定し、かつＹ状態をゼロに設定する方法である。各負の要素に対しては、光のＹ状態をその要素に等しく設定し、かつＸ状態をゼロに設定する。より詳細については、以下の第５項「ソフトウェア」の「ＮＡＳの計算」を参照されたい。

上述の正味検体信号を計算するための上述の方法には、目標検体及び干渉検体の吸収スペクトルに関する情報のみを用いる。これらの計算により、標的検体が存在する場合には、装置がＸ状態とＹ状態との間で切り換わり、常時光強度が選択される毎にＡＣ信号が発生するが、他の既知の検体に対してＡＣ信号はほとんど、或いは全く発生しない。しかしながら、異なる波長を有する光源の数が検体の数を越すと、多くの異なる光強度が選択されてこれらの要件が満たされる。これらの選択のいくつかは他のものより大きな信号を発生する。このため、上記の方法は、必ずしも可能な最大のＡＣ信号を発生するとは限らない。標的検体の濃度が低い場合には、信号サイズを可能な限り大きくすることが好ましい。これは、各光源から得ることができる相対的な光出力に関するさらなる情報を用いて行なうことができる。

光源からの光は異なる伝達特性ならびに帯域通過特性を有する光学フィルタを通過してもよいために、これらの出力は大きく異なることがある。例えば、任意の単位（ｕｎｉｔ）で利用可能な出力が表６に従う場合、ＮＡＳは表６のデータを用いることなく、グルコース、尿素およびＢＳＡの吸収／伝達率に関する前述の方法および表２のデータを用いて計算してもよい。この例では、説明を簡単にするために尿素とグルコースのみを考慮している。この場合、ＮＡＳは表７Ａに示すようになり、５０ｍＭグルコースに対して２．０７のＮＡＳ信号が生成される。光源は表６に与えられている出力より大きい出力は発生できないため、この信号は２１２５ｎｍで利用可能な出力によって制限される。

４つの光源から選択した２つの光源の組み合わせに表６の値を系統的に設定し、制限条件を用いて残りの強度を満たすことによって得た修正ＮＡＳからさらに大きな信号を取得することができる。例えば、最初のケースは、２１２５ｎｍおよび２２５０ｎｍで強度をそれぞれ１と３に設定して、残りの強度はＮＡＳ要件を満たすように選択してもよい。（ｉ）ＸとＹ状態の合計は等しく設定されている、および（ｉｉ）選択された光強度は尿素に対する反応に差を生じないため、これらの２つの未知数に対して２組の方程式が存在する。合計すると可能なケースが６つ存在し、最大の信号を与えるケースを選択する。この手順は、５０ｍＭグルコースに対するＮＡＳ信号が３．４、ゲインが６４％であり、表７Ｂに示された解を与える。光源をさらに多くすると、さらに多くの利点が得られるが、それぞれの可能性を調べるには大きくなりすぎる。この場合、シンプレックス法、カーマーカー法あるいは楕円体法等の線形プログラミングの標準技法を用いることが有用である。本発明の趣旨を逸脱することなく数種類の関連技法をこの問題に利用することができることは当業者には明らかである。

例えば、表２に表６の利用可能な出力を乗算して（プリスケール化する）表８を作成することができる。ＮＡＳ計算のオリジナルの方法を表８に適用し、表９に示すＮＡＳ信号を３．３５に等しい５０ｍＭのＮＡＳ信号とともに再生することができる。

この手順の最終ステップでは、プリスケール化出力ＮＡＳの各要素をその利用可能な出力で乗じて表９を得る。それは複数のケースを調べるものではないので、この計算は少ない作業で済み、また、通常は表７Ｂの最適解の合理的な近似値を与える。このため、計算資源が限られている場合、それは適切な選択である。

これらの最適化は、利用可能な出力が生物学的な変化の度合いにより測定毎に異なる方法で制限される場合にも有用である。この応用は第５Ｄ項で説明している。
４．装置の較正
Ａ．光源及び検出器の較正

発明者は、本実施の形態のサブシステムによっては、測定の精度および精密さに悪影響を与え得る、温度関連のドリフトなどの変動を伴う可能性があることを認識している。これらの影響を軽減するために数種類の方法が用いられる。

簡潔には、第一の技法は各光源を（一時に一光源）点灯させて制御ＤＡＣを徐々に設定の全範囲まで広げるものである。各設定において、その出力は計測後計算装置のテーブルに記録される。次いで曲線をこのデータへ当てはめる。この曲線を用いて、与えられた任意のＮＡＳに応じ、各光源に対してＸおよびＹ状態の設定を独立して調節する。この方法は、光源および関連回路の非線形の影響を除去するものである。この方法は、光源毎の（電流から光への）伝達関数の差異の影響をも除去するものである。同様の方法で、複数の光源を個々に点灯させ、次いで様々な組み合わせで検出器および関連回路の非線形を測定できる。さらに具体的には、ＬＥＤの一つに２倍の電流を加えれば最初の光出力の２倍から極めて近い光出力が生ずる。検出器の応答もまた僅かに非線形である。既知の電流を一度に、全グループにわたって一つのＬＥＤに加えて、電流をシステムの全範囲で徐々に増加させ、その結果を記憶することにより、システムの各部分の非線形度を計算して、計測に適した補正係数をその他の全ての測定に適用することができる。より詳細については、以下の「ソフトウェア」の「光源の較正」と「検出器の較正」を参照されたい。

これらの較正手順は単独で相対濃度の所要の正確さおよび精密さを与えるに十分であるが、絶対濃度については何らの情報ももたらさない。絶対濃度を決定するために、一ステップを追加する必要がある。各光源を（一度に１光源づつ）点灯して、既知の減衰をともなって疑似光路（ｐｈａｎｔｏｍ）を介して伝達する。測定値を２以上の入力レベルで記録する。次いで、この情報を用いて、先行して測定した相対データを絶対データに変換する。蒸留水を１ｍｍから２ｍｍの厚みで含むキュベットが本目的に適した擬似光路であることが知られている。

生体組織と類似の光路長の分布を得るために、脂質滴、ポリスチレンビーズ、または動物組織等のさらに複雑な擬似光路も用いてもよい。
Ｂ．生物学的較正

装置を用いて生物組織中の検体濃度を測定する場合、制御状態下で試験管あるいはキュベットでは生じない多数の変動源を明らかにする必要がある。我々の機器で行う測定は、光の伝達率および異なる光源からの光の吸収率の僅かな相違に依存している。生物サンプルは無作為に分布した構造を含むものであり、異なる形状、大きさおよび弾性を持つため、組織中の各光源から検出器までの光路長は、事前に十分な精度で知ることはできない。この変化の度合いは信号強度の変化をもたらし、光照射システムおよび集光システムが移動するにつれ異なる光源の見かけ上の伝達率はそれらの真の値から変化する。本発明の好適な実施の形態では、所与の数学的技法を用いて信号強度の変動を予測し制御して、光路長およびプローブ−サンプル間光結合が制御されずに変動して測定が無効となることを回避する。

この種類の変動は較正実験を分析することによって説明できる。較正実験を行う論拠は事例によって明確にできる。理想的な較正実験の間には、系統的に変化する単一の妨害変数が存在する。例えば、固定濃度またはゼロ濃度の関心検体を入れたキュベットを光ビーム中で系統的に回転するものとする。キュベットがプリズムとして作用するため、回転により実効光路長が変化し、位置が変わるに連れて一部の光は検出器上へシフトし、一部の光は検出器から外れる。それ故、キュベットを回転させながら検体濃度を正確に測定するために、回転角度の影響を把握する必要がある。これには（ｉ）回転角度を測定するための方法および（ｉｉ）その影響を説明する方程式が必要である。較正実験において、回転角度と高い相関を持つがその検体濃度とは独立した任意の測定量Ｘで、回転角度を代替することができる。Ｘと実効光路長間との関係を表すモデル方程式を用いて後でキュベットを数学的に回転させてゼロ回転角度に戻すことができる。このため、モデル方程式を検体測定フェーズ時に用いて妨害変数の影響を除去する。この例は例示のためのみのものであって本発明を制限するものと解釈されるべきではない。

図８Ａに図解された生物学的較正手順８０２も同じ論拠に従うが、さらに多くの妨害変数が存在し、それらは多変量統計技法からの技術を用いて同定する。図８Ａは、較正手順が妨害変動８０４を示す較正実験を含むことを表している。較正実験からのデータは、主要素（ＰＣ）分析を用いた光学変数抽出及び圧縮モジュール８０６を通して分析される。インプレース較正モジュール８０８は、モジュール８０４と８０６の出力から得られた妨害変動のモデル推定値をさし引くことにより生データ８１２を妨害変動を除去したクリーンなデータに変換する。これらの技法は、少数のパラメータを用いて測定変動を説明することを基礎としている。成功の裏付けは、多数のパラメータと関連するとみられる変動が実際には少数のパラメータのみによるとする仮定にある。例えば、射手が弓を引くと、射手の手の単純な動きが弓上のいたる点を動かす。同様に、２以上の光路長ＵとＶ間の関係は、他の要因に共通の影響を反映するかもしれない。例えば、サンプルの中央を押すとその両端が同時に***することがある。グラフの横座標にＵ、縦座標にＶを用い、実験に従ってこのような共通因子をプロットすると、２以上の光路長間の関係は線形または曲線となる。これらの関係はサンプル上の圧力に原因するものに限定されるものではなく、プローブ−皮膚間圧力分布、平均光源−検出器間航路長、皮膚水分、組織温度、ｐＨ、浸透圧、ヘモグロビン酸化率、組織脈管化率および組織脂質含有量を含んでもよい。

この固有の単純性を活用するために、較正実験によるデータに主要素分析および回帰分析を実行する。この主要素分析は最も単純な形式で妨害変数を識別し、回帰分析は検体濃度と独立した光学測定値と妨害変数の間の関係を算出する。本発明の好適な実施の形態では、サンプルを装置に配置する毎に、光学測定により一連の固有の光源−検出器間光路長およびその他の妨害変数値の推定値が得られる。

主要素分析は、変動の中心的な方向を見出すことにより測定値の多変量集合における冗長を除去することができる技法である。指紋が３次元情報を排除しながらも指に関する重要な情報を集約するように、主要素分析は多くの情報損失を伴うことなくデータの次元数を削減する。多変量データの共分散マトリクスから固有値および固有ベクトルを抽出することによって主要素分析を実行することは当業者には周知である。従って、各データポイントを、固有ベクトル即ち主要素の線形和として再構築してもよい。即ち、主要素分析はデータ集合の圧縮バージョンを使用可能とするため、多量の情報損失を伴うことなく、各多変量データポイントを次の組み合わせとして表してもよい。

ｚ_r＝ｗ₁Ｐ₁＋ｗ₂Ｐ₂＋．．．＋ｗ_mＰ_m

ここでＰ_j、ｊ＝１、．．．、ｍは主要素ベクトルであり、ｍはベクトルＺ_rの当初の要素の数よりはるかに小さい。較正実験からのデータポイントは、妨害変動を集約するが変動の原因にかかわる特定の情報は含まない。この集約結果を活用するために、妨害変動を、サンプルを移動させずに得ることができかつ、検体濃度を決定するために用いる情報とは混用されない光学測定と関係付けるモデル方程式を作成することが必要である。

図８Ｂに示すように、本発明の好適な実施の形態では、同じ波長を照射する光源を光発生モジュール内の２箇所以上の空間的位置に複製する。図８Ｂに、斜線部により示された等しい波長の光源を有する光発生モジュールの発光束（Ｌ）８２０、不規則な形状の生物学的サンプル（Ｂ）８２２及び検出器（Ｄ）８２４を示す。本図は説明する目的のためにのみ作成したものであって、本発明を特定の光源の数、或いは特定の光学的設計に限定するものではない。波長の等しい光源の間の伝達の差は波長によることはありえないので、複製された光源間の光伝送の比又は差は、サンプルの配置、形状（或いは他の妨害変数）に起因する情報のみを含む。このような光学変数を計算する場合、例えば、光源ｐから放射されサンプルを伝達した光をｔｐとして測定し、一方他の光源ｑから放射されて伝達された同じ波長の光強度をｔｑと測定した場合、従って、変数

は一つの光学変数である。これら等価な光源の組み合わせは任意に選択してもよいが、一度選択すると固定される。変数ｘ_jは較正実験中に測定し、各サンプル配置に対しては、それに続く検体測定フェーズで測定する。変量ｘ_jは、妨害変動を推定するために較正モデル方程式に挿入する代替モデル変数（キュベットの例のＸ）である。一実施の形態では、各主要素荷重に関するｉ番目の方程式は
ｗ_i＝Ａ₀＋Ａ_i1ｘ₁＋Ａ_i2ｘ₃＋Ａ_i3ｘ₃＋．．．＋Ａ_ikｘ_k
となる。ここで、Ａ_ij，ｉ＝１，．．．，ｍ，ｊ＝１，．．．，ｌは数係数であり、Ｗ_iは妨害変動を計算するために各データポイントの主要素バージョンに挿入する荷重である。

最後に、各データポイントから妨害変動推定値を差し引くことによって、検体測定フェーズのデータを妨害変動についてクリーンにする。
ｕ_r＝ｗ₁Ｐ₁＋ｗ₂Ｐ₂＋．．．＋ｗ_mＰ_m 。ここでｗ_i、ｉ＝１，．．，ｍは前述のように計算する。これらは線形方程式であるが、当業者には、根本的な制限条件及び方程式は、本発明の趣旨を逸脱することなく、多項式あるいは三角関数に基づく関数で表してもよいことが理解されよう。さらに、当業者には周知のように、部分最小二乗法などより一般的な多変量技法を用いて同じ目的を達成してもよい。
Ｃ 光源温度の較正

本発明者は、光源の強度並びに波長の分布は両方とも光源の温度の関数であると理解している。装置の操作原理は異なる光源の光出力を予め定められたレベルに制御することであるため、装置は温度を測定し、温度を制御し、及び／又は、温度が変化するに従って入力駆動電流を制御して光出力を安定化させるモジュールを具備してもよい。実用的な装置は動作温度に迅速に到達し、かつ、測定を行っている間全ての光源からの光出力を同時に正確に安定化させる必要がある。光出力の安定化は、（ｉ）温度の制御および（ｉｉ）温度の変化を補償する入力電流の変更、の２つの方法で行なうことができる。光出力は温度よりも光源への電流入力に支配されるため、温度測定並びに制御の精度要件は検体測定に対するものよりも緩い。例えば、もし検体測定に１７ビットの光出力精度が要求される場合、温度の測定および制御に対する精度の要求は１２から１３ビットでもよい。温度の影響が比較上少ないということは、入力電流の小さな変化予想される温度変化を十分に補償できるであろうことを意味する。

本発明の好適な実施の形態では、光源の結合部温度を連続的に測定し、加熱モデルに基づく温度制御スキームを用いて温度を迅速に較正範囲に導き、また電流入力を制御することによって、測定期間中光出力を一定に維持する。光出力を安定化するために必要な電流入力は、各光源に固有の較正関数を用いて計算する。この較正関数は、電流入力と温度の結合関数として光出力を規定する。もし温度を完全に固定できるならば較正実験は一回の測定でよいが、他方、温度が制御されず、光に与える温度の影響が非線形であれば、較正実験は広範囲の測定を必要とする。このトレードオフの関係を考慮して、当業者には、本発明の趣旨から逸脱することなく、温度制御と較正を様々に組み合わせることができることを理解できる。

温度監視は、サーミスタや熱電対を含む複数の手段によって行うことができる。しかしながら、本発明の一実施の形態では、ソースの順方向電圧降下を用いて光源の半導体結合の温度測定を行なう。光源内部の温度勾配が熱電対又はサーミスタを用いた測定の精度を制限する可能性があるため、この方法が推奨される。ダイオード結合部を挟む順方向電圧降下は、ダイオード電流と結合部温度との関数である。この関係を説明する方程式は公知のダイオード方程式である：
Ｉ_d＝Ｉ_s（ｅ^qV/NkT−ｌ）
ここで、
Ｉ_d＝ダイオード電流
Ｉ_s ＝逆方向バイアス電流（通常は１ｘ１０^-12アンペア）
ｅ ＝オイラー定数（２．７１８２，・・・）
ｑ ＝電子電荷
Ｖ ＝ダイオード結合部両端間電圧
Ｎ ＝放出係数（通常は１と２の間）
ｋ ＝ボルツマン定数（１．３８ｘ１０^-23ｍ²ｋｇｓ^-2Ｋ^-l ）
Ｔ ＝結合部温度（絶対温度）となる。

それ故、（上述の装置の場合のように）電流が２値の間で切り換わる場合、２電流における電圧降下

の差は（ｋＴ／ｑ）１ｎ（Ｉ₂／Ｉ₁）に略比例する。従来、この式はシリコンに対して広い温度範囲にわたり正確であることが知られている。（ＧａＳｂなどの）その他の物質で線形性から僅かな逸脱が存在しても較正により処理可能である。

温度について解き、かつ比例定数を取り込むと以下のようになる：

ここで、
Ｉ₁＝２つの電流の内の小さい方の電流
Ｉ₂＝２つ電流の内の大きい方の電流

＝２つの電流のダイオードをまたがる順方向電圧差

この式に従って得られた温度測定の感度を以下の表に示す。この方法を用いて各ダイオードの結合部温度を０．１度の精度で測定することが現実的である。数回の測定値を平均化するとノイズが低減して精度が向上する。

光の安定化に温度測定を利用するためには、光出力を（ｉ）電流入力及び（ｉｉ）各光源に対する温度に関係付ける関数を構築する必要がある。この関数の特性は、光源の半導体物質と、一連の出力波長を制限するために用いる何れの光学フィルタの帯域通過特性にも依存する。光出力と温度が十分に狭い範囲（較正領域）内である場合、この関数は線形近似できる：
Ｌ＝（Ａ₀＋Ａ₁Ｔ）Ｉ_d
ここでＬは光出力、Ｉｄはその光源への電流入力、Ｔは結合部温度、およびＡ₀とＡ₁とは推定される定数である。しかしながら、当業者は、多項式などの非線形近似関数を用いることによって、本発明の趣旨を逸脱することなく、精度の高い較正領域を拡大することができることを理解できよう。一度かかる関数を構築すると、各光源の温度を連続的に監視し、これを用いてＩ_dに関する３方程式を解いた後に、一定の出力強度Ｌを維持するように入力電流を調節できる。

本発明の代替の実施の形態では、各光源からの光の一部分をサンプルを通過する前に迂回させて温度関連ドリフトを測定し、かつその迂回した光出力の測定値を用いて安定化することができる。この迂回は部分反射鏡を用いて行なってもよい。続いて、適切なアナログ又はデジタルフィードバックスキームによって、較正を必要とせずに、光出力を安定化させうる。

この光安定化スキームで正確な結果を得るため、適切な較正範囲（動作範囲）にとどまるように温度を安定化させることも必要である。光源が大きな熱慣性を持つ場合に、熱慣性（熱容量）は動作温度に達するために必要な時間、あるいは加熱期間後に冷却して動作温度に到達ために必要な時間を長引かせる。それ故、加熱期間の後、熱平衡に達するまで要する時間を短縮するため、或いは、熱源を周囲温度又は周囲温度以下の温度へ戻すため、装置に熱電冷却器を取り付けてもよい。動作領域の範囲に温度を安定化させる第二の方法は、加熱モデルから計算した制御期間、光源を点灯、消灯させることである。光源は一つ或いは複数の熱源乃至ヒートシンクに熱接触することがあるため、熱源が点灯している場合、温度軌跡はその光源がそれまで点灯していた時間に依存する。例えば、点灯後の温度上昇速度はヒートシンクが冷えている場合よりも熱い場合の方が早い。ヒートシンクが大きいと、この状況は数分から数時間継続する。このため、有効な温度制御には、半導体結合部と熱接触している熱源に関する情報を集約した加熱モデルを援用する。この加熱モデルを用いて、温度を較正範囲内の所望の値へ誘導するために必要な点灯時間、消灯時間の合計を正確に計算することができる。例えば、この加熱モデルを、図８Ｃに示すように、熱容量Ｃ_lを有する第一の熱源８３０と、第一の熱源８３０と熱伝導率ｄで接続された熱容量Ｃｓを有する第二の熱源とにおいて、第一の熱源がパワーＳ₀の熱入力を受け、両熱源は環境から断熱されているような構成で示す。

図８Ｃにおいて、添え字１の熱源は光源に相当し、添え字ｓを有する熱源はヒートシンクに相当する。周知のように、このようなシステムにおける温度Ｔ_lとＴ_sとに対する方程式は式Ｃ_l∂Ｔ_l＝ｓ_o＋ｄ（Ｔ_s-Ｔ_l）及びＣ_s∂Ｔ_s＝−ｄ（Ｔ_s-Ｔ_l）で与えられる。ここに∂は時間域の変化レートを表す。この図或いは説明は、本発明の範囲を二つの熱源、或いは環境から断熱された熱源に限定するものではない。これは本発明の一実施の形態に過ぎず、図は説明を目的とするものに過ぎない。このシステムに対する解は以下の通りである。

ここにｔは時間、Ｄ＝−ｄ（１＋Ｃ_s／Ｃ_l）／Ｃ_s，Ｐ₀＝ｄ／Ｃ_l，Ｕ₀＝Ｃ_lＴ_l（０）＋Ｃ_SＴ_S（０）、及びＶ₀＝ＣｓＴｓ（０）である。表記Ｔ（０）は、時刻０における温度を表す。この解は、既知の初期温度を用いて二熱源システムの未来温度を予測可能とし、また反転させて、所要の温度を達成するための光源を点灯又は消灯する時間長をニュートン法などの周知の技法を用いて決定してもよい。ヒートシンク温度Ｔｓは監視はされていないが、この方程式を用いて光源温度Ｔ_lの変化レートの測定値から決定してもよい。パラメータｄ、Ｃ_lおよびＣ_sは直接測定する必要はない。これらのパラメータは、電流レベルを制御して光源を明滅させ、かつその加熱および冷却速度を観測する実験を行なうことによって、見い出してもよい。これらの観察により、周知の最小二乗曲線フィッティング技法を用いてモデルのパラメータを推定することができる。

上述の実施の形態では温度を継続的に測定するが、本発明の範囲を逸脱することなく、他の実施の形態では加熱モデルを利用して、温度を断続的に測定し、光モジュールへコマンドを断続的、又は交互に送信して、開示した関数を実行してもよい。このアプローチは、温度測定に対するデータ収集レート、計算速度或いは光源コントローラへのコマンドの送信速度が制限されている場合に有用である。多くの光源が存在する場合、データ収集、計算およびコマンドの光モジュールへの伝送による遅延は光源当り５０−１００ｍｓであり、最初の光源へ送信する制御コマンドから最後の光源へ送信する制御コマンド迄の累積遅延は１−２秒に達することがある。加熱モデルから計算した適切なスケジュールにより、コマンドと測定の遅延が数秒に達してもなお、光源が同時に動作温度に達することを確実にできる。
５．ソフトウェア

本発明の実施の形態の実用試作装置を作成するため、多数の計算タスクをソフトウェアで制御する必要がある。本章では達成する必要のあるタスクおよび関与すべきソフトウェアモジュールの設計について説明する。

関与すべきソフトウェアは２種類存在する。一つの種類は装置依存的であって、当業者であれば、個別の装置毎に製造業者の仕様を参照して再生することができる。必要な機能には市販のアナログ−デジタル変換器（ＡＤＣ）とデジタル−アナログ変換器（ＤＡＣ）、内蔵マイクロプロセッサ又は電荷積分増幅器との交信が含まれるが、これらに限定されるものではない。例えば、このようなソフトウェアはハードウェアに適切なタイミング信号を送信し、公開された一連の指示で指定されたプロトコルに従って提供されたハードウェアレジスタとの間で所要のデータをやりとりする必要がある。

第二の種類のソフトウェアは、理論的方法を実行し、またそれらをハードウェアが使用可能な形式に変換する。このソフトウェアをさらに詳細に説明する。図７に示すように、このソフトウェアは光源較正ソフトウェアモジュール７０１、検出器較正ソフトウェアモジュール７０２、物質スペクトル表形式化モジュール７０３およびＮＡＳ計算ソフトウェア７０４で構成されている。これらのモジュールは理論的方法を実行することに加え、ハードウェアの非線形やドリフト等の非理想的特性の故、時として間接的な方法でタスクを実行する必要がある。図７において、ＶはＤＡＣの電圧を表し、ｄは検出器の応答を表し、またＬは光を表す。

本発明の他の実施の形態において設計上の選択肢となる他の所要なソフトウェア機能、例えば光源波長の適切な組み合わせを選択するための方法、装置が正常に機能していることを調べる方法、および信号上でタイミングパターンを強化する方法等についてさらに説明する。
Ａ．光源の較正

光源の較正において、光出力はＤＡＣにより発生された入力電圧を用いて制御される。ＤＡＣ電圧と検出器応答の関係を正確に記録する必要がある。本ソフトウェアの実施の形態では、これは、ＤＡＣに１〜１００Ｈｚの間の低周波数の時間域で反復するゼロと最大値の間の線形電圧ランプ（ｒａｍｐ：傾斜）７０５を発生するように指示することにより達成される。他の実施の形態では、他の較正入力パターンを用いてもよい。曲線上の複数のポイント（５−５０）を表にまとめ、多項式曲線７０６を最小二乗法を用いてＤＡＣ電圧と検出器応答間の関係にフィティングする。フィティングした曲線の次数は２〜１０の間であって非線形およびデータ中のノイズレベルに従って調節する。他の実施の形態では、三角関数或いはスプライン曲線などの別の種類の曲線を使用してもよい。この情報を実際に使用する場合、逆曲線を作成する必要がある。即ち、有用な較正の記録形式は所望の光レベルで始まりかつ相当するＤＡＣ電圧を得なくてはならない。正確な逆曲線を発生するために、多項式を多数のポイント（５０−５００）で再度標本化し、３次関数を連続する４つのポイントの集合毎にフィティングする。ソフトウェアは、例えば局所最大値あるいは局所最小値を含む曲線などにフィティングされた不適切な関数を識別する手段を有している。さらに、ソフトウェアはマトリクス条件数を用いて、３連続ポイントが一直線上にフィットしている場合、或いは４連続ポイントが２次曲線上にフィットしている場合、縮退状態を認識し、（不正確な可能性のある）３次関数をそれより低次数の曲線で置き換える対応策をとる。単位（ｕｎｉｔ）をソフトウェアモジュール内で適切にスケーリングし、光出力がＡＤＣ規模内で測定され、入力ＤＡＣ電圧が光源入力電流に対応するようにする。この逆探索手順は、最初に所要の検出器応答を一括する連続ポイントの位置を決め、次いでフィティングしたた局所逆曲線から必要な光源電流を取得する。
Ｂ．検出器較正

光源較正がＤＡＣ電圧と検出器応答間の関係を確立する際に、相対的検出器応答が物理的光入力に対応する方式を認識する必要がある。例えば、光入力が二倍になっても検出器応答が二倍にならない場合がある。検出器較正手順では、波長が異なっても入力光出力に対する検出器応答７０８に同じ関数が適用されると仮定する。

この検出器較正モジュールは、異なる数の光源を同時に点灯させる一連の電圧ランプ（ｒａｍｐ：傾斜）を生成するようにＤＡＣに指示を与える。一実施の形態では、三つの光源Ａ，Ｂ，Ｃを、各光源の最大強度が同じ値Ｌとなるように選択した電圧ランプを用いてそれぞれ駆動する。光出力Ｌを与える電圧は、光源較正モジュールの結果を用いて確定することができる。次いで、これら７０７が点灯され、第一の光源Ａが最大強度Ｌでランプ（ｒａｍｐ：傾斜）波を放射し、次にＡとＢが一緒に最大強度が２Ｌのランプ波を放射し、続いてＡ，Ｂ，Ｃが一緒に最大強度が３Ｌとなるランプ波を放射する。次に、別の光源Ｄが一定値３Ｌに設定される。これは通常、一部の光源が他の光源に比べてはるかに多くの利用可能な出力を有するため、可能である。このように、Ｄ＋Ａの組み合わせは床値が３Ｌ、最大値が３Ｌ＋Ｌのランプ、Ｄ＋Ａ＋Ｂの組み合わせは床値が３Ｌ、最大値が３Ｌ＋２Ｌのランプ、およびＤ＋Ａ＋Ｂ＋Ｃの組み合わせは床値が３Ｌ、最大値が３Ｌ＋３Ｌのランプを生成する。このような方法で、入力光強度０，Ｌ，２Ｌ，３Ｌ，４Ｌ，５Ｌおよび６Ｌを生成し、かつ光強度の検出応答曲線を光源較正で述べたと同様の方法で反転させてもよい検出器応答７０８にフィットさせることができる。もし非ゼロベースラインがあれば、それは加算できる。検出器の非線形性を明確にできない場合には、曲線上の少数のポイント（例えばリストされた７つなどの）で十分である。本実施の形態における検出器多項式曲線の次数は２から４の間で選択する。

ランプ入力は光源モジュールおよび検出器較正モジュールに共通のアルゴリズムを適用できるため、ランプ入力を使用すると便利である。しかしながら、他の実施の形態では、単一のＤＡＣ電圧ポイントのみを使用するため、電圧ランプ入力を用いることなく上述の較正を実行できうる。

もしいくつかの追加条件が真であれば、同じデータから曲線上に追加ポイントを得ることができる。もし同じ最大値を有する光ランプ（ｒａｍｐ：傾斜）がランプ範囲全域で等しいと仮定する、即ち、光ランプが各光源で０から最大値まで同一の曲線に従うとすると（一様性仮説）、追加ポイントを以下のように計算してもよい。一例として、Ｉ₃₂が、例えば、Ａ＋Ｂ＋Ｃの組み合わせのランプがＡ＋Ｂのランプの最大強度＝２Ｌを得るような電流を表すとする。従って、Ａ＋Ｂ＋Ｃランプ中Ｉ₃₂レベルで光源Ｃを消灯すと、一様性仮説により光の１／３は差し引かれ、（Ａ＋Ｂ）（Ｉ₃₂）＝２／３＊２Ｌ＝４／３Ｌとなる。この一様性仮説が略有効な間のみ検出器計算ソフトウェアはこれらのポイントおよび他の同様に決定したデータポイントを計算する。これは光ランプの一様性特性の点検として行なわれ、光源の過渡的なノイズおよび装置の機能不全により生じる様々な誤差の点検に有用である。

検出器較正は、１光源あるいは一連の光源群から所与のレベルの物理的光を発生させる場合に用いる。代表的には、ＮＡＳ計算は各光源からの光レベルを要求し、逆検出器曲線は要求された光レベルを検出器応答に変換し（７１１）、検出器応答は逆光源較正に代入されて、必要なＤＡＣ電圧を取得する（７１２）。
Ｃ．物質スペクトルの表形式化

ＮＡＳを計算する場合、関与する物質のスペクトルについてのベースラインデータを取得する必要がある。装置内の光源は空間的に分離されているので、公表されているデータのみからでは各光源に対して観察される減衰の正確な推定値を得ることは困難である。理論的計算はこのデータに基づくため、本発明の装置内の関心対象のスペクトルを極めて正確に表形式化することが望まれる。物質スペクトルの表形式化を行なうための明らかに簡単な方法の一つは、それらの光源を一度に１つずつ点灯させ、水の存在下でのその減衰と関心対象の物質が存在する場合の減衰とを比較する方法である。

しかしながら、出力の制限のため、一部の光源は他の光源より非常に弱く、或いは強く現れることがある。もし何らかの波長依存性の非線形が存在すると、これは特に検出器非線形性の悪影響を増大する。検出器較正は、較正ポイントＬの間のオリジナルの間隔をはるかに下回るレベルに対しては無効となりやすいため（前項参照）、光源の大きさの範囲が広い場合には標準の検出器較正では十分な解決は得られない。さらに、光源は、入力電流と使用する切り替えスキームに応じて、光出力で様々なドリフトを示すことがある。従って、著しく異なる入力電流レベルで光源を駆動することは好ましくない。

この物質スペクトル表形式化モジュールは、光源出力を制御し、また上述の問題を緩和するように設計された方法で各光源の相対的減衰のデータを取得する。スペクトル収集時、複数の異なる点灯モードを用いる。各モードで、ある部分集合の光源群は状態Ｘで点灯しＹで消灯するが、残りの光源群は状態Ｘで消灯し状態Ｙで点灯する。光源がＮ個存在すると、この操作はＮつのモードについて行われる。

一実施の形態におけるモジュールの例として、水較正に基づいて光レベルＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆを要求する物質表形式を用いた６光源を想定する。この場合、例えば、モード１：状態Ｘ、Ａ＋Ｂ＋Ｃ＝１．０，Ｄ＝Ｅ＝Ｆ＝０；状態Ｙ：Ａ＝Ｂ＝Ｃ＝０，Ｄ＋Ｅ＋Ｆ＝１．０；或いはモード２：状態Ｘ、Ａ＋Ｂ＋Ｄ＝１．０，Ｃ＝Ｅ＝Ｆ＝０；状態Ｙ，Ａ＝Ｂ＝Ｄ＝０からモード６までなど、６つのモードが可能である。モードは独立した情報を提供するように選定する必要がある。物質が存在すると、減衰は水のみが存在する場合と異なるため、モード１、状態ＸでＡ＋Ｂ＋Ｃ＝１．０の正味出力を測定する代わりに、正味出力Ａｔ_a＋Ｂｔ_b＋Ｃｔ_c＝１＋ｘ_lが測定され、また状態Ｙで１．０に代えて純正出力Ｄｔ_d＋Ｅｔ_e＋Ｆｔ_f＝１＋ｙ_lが観測される。ここにｔ_iは水の存在下での伝達率に対する物質ｉの存在下での伝達率を表す。同様にして、物質の存在は各モードにおいて観察する出力を変化させる。光レベルＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ．Ｆは６つの線形方程式の係数であり、観察される出力値は上記方程式の右辺（１＋ｘ_iと１＋ｙ_iで表される）となる。最後に、こうして得られる線形方程式を解いて、各組み合わせ７１０毎に６つの光源のそれぞれの減衰率／伝達率（ｔ_a，ｔ_b，ｔ_c，ｔ_d，ｔ_e，ｔ_f）を決定する。この装置では、入力光のレベルが同様であって、物質の表形式化手順を通して光源は全て（各部分集合で僅かにレベルの違いはあるが）連続的に操作される。これらの収集モードは、光源および検出器較正からの情報に基づきソフトウェアにより自動的に生成される。

特に有用な一スキームでは、一連の適切な固定レベルＡｌ，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２，Ｃ１，Ｃ２，Ｄｌ，Ｄ２，Ｅ１，Ｅ２，Ｆ１，Ｆ２を選択し、それらのレベルを一つずつ反転して６つのモードの各々を生成してもよい。例えば、もし上記リストが、光源Ａが状態ＸでレベルＡ１でありＹ状態でＡ２であるモードを示すと、第二のモードはＡ２，Ａ１，Ｂ１，Ｂ２，Ｃ１，Ｃ２，Ｄ１，Ｄ２，Ｅ１，Ｅ２，Ｆ１，Ｆ２となってもよい。これは、デューティサイクルおよびレベルが全モードを通して一定となり、温度ドリフトが最小化されるため、有用である。

元の較正と物質較正時の間の任意の較正ドリフト（光源または検出器）に対処するために、物質スペクトルを水ベースラインの直後に取得する。この水ベースラインを用いて、現在の水ベースラインが較正値と正確に一致する結果をもたらすようにＡ、ＢをリセットしてＡ→Ａ’＝ａＡ，Ｂ→Ｂ’＝ｂＢ等とする短期補正係数の集合ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆを計算する。新しい係数Ａ’，Ｂ’，Ｃ’，Ｄ’，Ｅ’，Ｆ’を水ベースラインに対して観測した右辺（１＋ｘ_i及び１＋ｙ_i）と正確に一致させることによって正確な一貫性を達成する。
Ｄ．ＮＡＳ較正

本実施の形態のソフトウェア環境に対するユーザインタフェースは、各較正手順が出力として要約ファイルを有するように設計される。これらの要約ファイルは、各較正と表形式化の結果を有するものであって、ＮＡＳ較正モジュールが作動する前にプログラムにより読み込まれる必要がある。一度これが完了すると、ＮＡＳ計算モジュールは、ユーザの要求に応じて各物質のＮＡＳを他の物質に対して相対的に計算する。ＮＡＳ計算モジュールは、スペクトル表形式化に用いられる濃度で予想される信号サイズの推定値も生成する。

このＮＡＳ計算モジュールは、物質スペクトルに関する情報を結合させ、動作理論に記載の数学的手順を用いてＮＡＳを生成する。（任意の）物理的光単位Ｌで表されるこのＮＡＳは、前項で説明した検索および内挿手順７１１を行なうことにより一連の状態Ｘおよび状態ＹのＤＡＣ電圧に変換される（７１２）。異なる光源からの利用可能な出力が広く変化しうるため、ＮＡＳ計算が最初に、一部の光源が発生可能であるよりも多くの出力を要する一連の光レベルを要求するということが生じうる。第３項で説明した方法を用いて、この事態が生じた場合に利用可能な出力に対する最大可能な信号を得ることができる。利用可能な出力は、また各生物サンプルの特性により修正される。これらの変動は以下のように補正できる。

生物学的測定では、各光源から利用可能な有効な出力が、較正および検体測定フェーズにおいてプローブを配置する毎に光結合と光路長により修正され、光源毎に異なる影響を受ける。適切な較正実験によるデータは、配置毎にＮＡＳ信号を最大化することができ、かつサンプル間の変動を削減する。プローブ−皮膚間結合部の変動が、組織を通過した光から受ける信号の大きな変動を招きうることが従来技術で知られているため、これは有用である。

当業者には明らかなように、誤った結果を避けるために、このような較正実験は変動が較正および検体測定フェーズにおける光路長および結合に正確に起因するように正しく設計する必要がある。具体的には、制御を較正実験に追加して、変動が検体の温度や濃度の変化などのその他の要因に依存しないようにする必要がある。また、変動は検体測定フェーズで正しく特徴づける必要もある。

もし較正実験がサンプルからサンプルにわたる結合および光路長変動のみを要約するならば、第４Ｂ項で説明した妨害変動の除去に関する手順は、各光源−検出器間の光路長を各サンプルに対して同じになるように効率よく調節するものである。このため、較正方程式は、もし光源がこれらの結合条件および光路長を通して最大出力まで増大した場合に利用可能な出力

を推定するように反転できる。第２項で与えられたＮＡＳを最大にする手順において最大出力制限Ｗｒ（表６の例）に代えて利用可能な出力推定値

を用いることができる。少数の光源が不完全に結合されている場合あるいは全く結合されてない場合であっても、この手順は利用可能な信号を生成することができる。
利用可能な出力を推定するために使用する方程式は以下の通りである。

ここで、Ｗｒは既知の生出力、Ａ＝ｄｉａｇ（ｗ₁Ｐ₁＋ｗ₂Ｐ₂＋・・・＋ｗ_mＰ_m）はベクトル和ｗ₁Ｐ₁＋ｗ₂Ｐ₂＋．．．＋ｗ_mＰ_mの各項目により形成される対角マトリクスである。Ｗｉは較正モデルから計算された荷重、Ｐｉ，ｉ＝１，．．．，ｍは較正実験で得られた主要素ベクトルである。

に関する方程式は、与えられた光源−検出器光路長を用いて観察されうる利用可能な伝達出力と比例する結果をもたらし、他方、変動除去式はサンプルを横断する等価な光路長を用いて観察された信号をもたらすため、この式の符号は妨害変動除去手順とは反対に正である。これらの関係は符号を変更することによって略反転する。

最大出力を推定する代替の手順は、光源をそれぞれの最大出力で一つずつ点灯することである。しかしながら、検体測定フェーズに光路長あるいは結合性以外の妨害変動が変動に顕著に寄与する場合には誤った結果を生じることがある。
可能性がある。

妨害変動が平均光路長の変化に支配される場合、波長の等しい光源の間の伝達率は分子と分母の光強度の大きさに敏感でないため、この伝達率を表す光学変数は適当でない。この場合、光比率変数に加えて、水ＮＡＳや独立した光源の減衰率など、平均光路長の補的測定値を使用するべきである。これらの補助測定値は、個々の光源の光路長の変動と関連して構成してもよい一方、このような平均光路長測定値が要求する測定精度は、高吸収物質を通過した減衰率に基づくため、相対的に低い。
Ｅ．光源選定

個別のＮＡＳにおける波長を数学的に選択することはＬＥＤなどの光源ハードウェア素子を個別に選定することになるため、ここに開示する方法は他の方法とは異なる。グルコース或いはその他の物質のＮＡＳを生成する際に最も効果的でありうる光源波長の選定を支援するために、ソフトウェアシミュレーションが用いられる。

これらのシミュレーションを行なうために、関心物質のスペクトルの公表データを、市販の光源および光学フィルタのデータとともに表形式化する。少なくとも二つの方法を用いて好適な波長を選択してもよい。多数（＞６）の光源に対してより好適な一つの方法では、中心波長が等間隔で増加するという仮定の下で、帯域幅と中心波長の影響を調べる。少ない数の光源に好適な他の種類のシミュレーションでは、より長いリストの市販フィルタからより小さな部分集合（２〜６の光源）を余すところなく調査して最適な選択を行なうことができる。それぞれの場合において、ソフトウェアは、各ステージで実測値を公表データで置き換え、信号のサイズを表形式化して個別の部分集合を生成して、上述の方法を用いてＮＡＳのシミュレーション計算を行なう。ＮＡＳの最適な選択は最大の信号を生成する選択である。
Ｆ．データ同期

理想的な条件下では、Ｘ信号とＹ信号の間の差は（対象とする検体が存在しない場合には）全てがゼロ、又は（対象とする検体が存在する場合には）全てが正のいずれかである。負の差は生じない。発明者は（例えば、全く予期せぬ干渉検体の存在、光源の故障、不正確な較正、及びその他の可能性など）いくつかの環境では負の差が生じうることを認識している。顕著な負の信号はいかなるものであれ、対象とする検体について無効データとして解釈されるべきである。

したがって、ＤＡＣハードウェアの制御において、取得したデータの範囲内でＸ状態とＹ状態とを識別する方法を選択する必要がある。これは、観察結果が正の差Ｘ−Ｙであることと負の差Ｘ−Ｙであることとは異なる意味を有するからである。これを実現するために用いる方法は、個別のハードウェアとは限定されない設計選択である。このタスクは単一モジュールによっては達成されない、ハードウェア別インタフェースに組み込む必要のある方法別タスクである。当業者であればこのタスクを達成するために様々な手段が存在することを理解されるであろう。一つの可能性は、（出力データと同じ時間軸上で）Ｘ（或いはＹ）状態で非ゼロであるＤＡＣ出力と同一でありうるハードウェアによって生成されたタイミング信号を記録することである。第二の可能性は、Ｘ状態およびＹ状態のパルスがシーケンス上のそれらの位置によって識別されうる反復シーケンスを作成することである。例えば、一実施の形態では、最初の２ポイントをゼロに設定した、反復する３７ポイントのシーケンスを用いる。このような各シーケンスにおいて、Ｘ状態はそのゼロの組に直ちに続き、次にＸ状態とＹ状態が交互に生起し、３５回中１８のパルスがＸ状態に対応し１７のパルスがＹ状態に対応する。
６．用途

本発明の実施の形態は、近赤外線、遠赤外線、可視光線或いは紫外線スペクトルで固有の吸収係数の組み合わせを有する標的検体の濃度の測定を行う際に常に有用である。グルコース監視以外の潜在的な用途に、生体組織の化学的性質を非侵襲的に測定することが有用なその他の多くの状況を含んでもよい。これらは血中或いは細胞外液中の抗生物質などの治療薬レベルの監視、体内又は体表、皮膚、動脈壁、胃あるいは腸、または光プローブが到達可能なその他の部位の病変の臨床的評価を含むものである（がこれらに限定するものではない）。これは器官機能障害を持つ患者の血中尿素レベル、ＣＯ₂レベル或いは一酸化炭素レベルの評価に用いることができ、かつ特に迅速なスクリーニング或いは意識不明の患者に対して有用である。

研究室での用途には、体外における血液サンプル、血漿、尿素又はその他の体液および組織サンプルの試験を含む。同様に、本発明は、例えば食品或いは飲料に含まれる化学物質などの化学成分の製造過程での監視、および石油生産或いは農薬生産において用いられるような化学反応器の監視に用いることができる。これは、（例えばプラスチックのような）有機合成に基づく異なる物質の生産の品質制御にも用いることができる。

農業への応用には、病気診断、土壌分析、水質分析、葡萄或いはコーヒー豆の品質制御、および果実の熟成度或いはオレンジ、イチゴ、りんご或いは他の果物の糖度の評価が含まれる。

最後に、本発明は、非合法物あるいは危険物の検出、犯罪現場分析、化学成分の遠隔イメージングおよび中毒および飲酒の検査にも用途がある。

以上の記述は本発明の特定の実施の形態を参照するものであるが、発明の趣旨を逸脱することなく多くの変更を行うことが可能であることが理解されよう。添付の請求項は、そのような変更が本発明の実施の形態の真の範囲と精神含まれることを意図したものである。それ故、開示された本実施の形態は全ての点において説明を目的とするものであって制限するものではなく、本発明の実施の形態の範囲は前述の説明よりも非暫定特許出願の請求項により指定されており、前記請求の意図およびそれと同等な範囲における全ての変更は、それ故その中に含まれるものである。

本発明の実施の形態のブロック図。 一実施の形態の光源の光レベルを制御するシステムを示す図。 代替の実施の形態の光源の光レベルを制御するシステムを示す図。 一実施の形態の複数の光ビームを複合して検査するサンプルに集光するシステムを示す図。 他の実施の形態の複数の光ビームを複合して集光するシステムを示す図。 図３Ｂの実施の形態のシステムの他の態様を示す図。 一実施の形態の光ビームを検出器に集光するシステムを示す図。 他の実施の形態の光ビームを検出器に集光するシステムを示す図。 他の実施の形態の光ビームを検出器に集光するシステムを示す図。 一実施の形態の検出器からの信号出力をデジタル化するシステムを示す図。 他の実施の形態の検出器からの信号出力をデジタル化するシステムを示す図。 検出器からの信号出力をデジタル化する他の代替の実施の形態のシステムを示す図。 一実施の形態の光源の温度を測定するシステムを示す図。 ３つの異なる検体からの吸収スペクトルを示す図。 本発明の一実施の形態の様々なソフトウェア要素の関係を示す図。 データから妨害変動を除去するための構成実験とモジュールの間の関係を示す図。 生物学的較正のための光源複製の方法を示す図。 一実施の形態の光源の内部温度の予測モジュールを示す図。

Claims (63)

1. 複数の代替検体を含有するサンプルの標的検体の濃度を測定する装置であって、該装置が、
   各々が狭波長帯域である、複数の光波長帯域を発生する光発生モジュールと
   前記複数の光波長帯域を狭ビームに複合する光複合モジュールと、
   前記狭ビームを前記サンプルに導く集光モジュールと、
   前記装置から前記サンプルを通過又は反射した光を検出する光検出モジュールと、
   前記サンプルを通過又は反射した光の強度を測定する測定モジュールと、
   前記サンプルを通過又は反射した光の強度に基づいて前記標的検体の濃度を決定する決定モジュールと、を含み、
   該光発生モジュールが、二つ以上の所定の強度の間で前記複数の光波長帯域の各々を切り替えるように構成された、装置。
2. 前記光発生モジュールはさらに、各々が前記複数の光波長帯域の一以上を発生するように構成された複数の光源を有する、請求項１記載の装置。
3. 前記光発生モジュールはさらに、前記複数の光波長帯域の平均強度又は瞬間強度を制御するように構成された光強度制御モジュールを有する、請求項２記載の装置。
4. 前記光強度制御モジュールはさらに、前記複数の光波長帯域の各々の強度を制御するように構成された、請求項３記載の装置。
5. 前記複数の光波長帯域はさらに、少なくとも二つの光波長帯域の集合を有し、
   前記狭ビームが前記サンプルを通過又は反射すると、前記少なくとも二つの光波長帯域の集合の平均強度の差は、前記サンプルの前記標的検体の濃度の関数であり、前記サンプルの前記代替検体の濃度とは独立する、請求項２記載の装置。
6. 前記光発生モジュールはさらに、前記複数の光源の各々を二つの所定の強度の間で、任意の所与の時間で前記複数の光源の各々が同一のレベルの所定の強度となるように、同期して切り替えるように構成された、請求項２記載の装置。
7. 前記決定モジュールはさらに、検体の成分における前記標的検体の濃度を決定し、
   前記標的検体は、前記複数の光波長帯域の少なくとも一つを、前記代替検体とは異なる様式で吸収する、請求項１記載の装置。
8. 前記検体の成分は、（１）生体組織、（２）生体由来の物質、（３）農産物の少なくとも一つである、請求項７記載の装置。
9. 前記標的検体はグルコースであり、前記サンプルが人体の一部である、請求項１記載の装置。
10. 前記複数の光源の各々が、（１）発光ダイオード（ＬＥＤ）、（２）レーザ発生器、（３）スーパールミネッセント（ｓｕｐｅｒｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ）ダイオード、（４）薄膜赤外線発生器、の少なくとも一つである、請求項１記載の装置。
11. 前記複数の光源の各々はさらに、光学バンドパスフィルタを含む、請求項１記載の装置。
12. 光複合モジュールが、光ファイバ組立体である、請求項１記載の装置。
13. 前記集光モジュールが非イメージング集光装置によって構成される、請求項１記載の装置。
14. 前記光検出モジュールはさらに、前記サンプルを通過又は反射した光に比例する電気信号を生成するように構成された、請求項２記載の装置。
15. 前記測定モジュールはさらに、前記二つ以上の所定の強度の間で前記複数の光源の各々を切り替えるために前記光発生モジュールが用いる切り替えパターンによって、前記電気信号を識別して、測定するように構成された、請求項１４記載の装置。
16. 前記光発生モジュールはさらに、前記複数の光源の少なくとも一つの内部温度を監視して、前記内部温度に従って、前記複数の光源の出力を較正するように構成された、請求項２記載の装置。
17. 複数の代替検体を含有するサンプルの標的検体の濃度を測定する装置であって、該装置が、各々が狭波長帯域である、複数の光波長帯域を発生する光発生モジュールを含み、
    前記光発生モジュールはさらに、各々が前記複数の光波長帯域の一以上を発生するように構成された複数の光源を有し、
    前記光発生モジュールはさらに、（１）熱電対、（２）サーミスタ、（３）前記複数の光源の少なくとも一つの半導体結合部をまたがる電圧降下を測定する電圧降下測定装置の少なくとも一つを用いて、前記複数の光源の少なくとも一つの内部温度を監視し、
    前記光発生モジュールはさらに、前記内部温度に従って前記複数の光源の出力を較正するように構成された、装置。
18. 前記複数の光波長帯域を狭ビームに複合する光複合モジュールと、
    前記狭ビームを前記サンプルに導く集光モジュールと、
    前記装置から前記サンプルを通過又は反射した光を検出する光検出モジュールと、
    前記サンプルを通過又は反射した光の強度を測定する測定モジュールと、
    前記サンプルを通過又は反射した光の強度に基づいて前記標的検体の濃度を決定する決定モジュールと、をさらに含む、請求項１７記載の装置。
19. 前記光発生モジュールはさらに、単一の熱源の熱モデル又は複数の熱源の熱モデルの何れかを用いて、前記複数の光源の少なくとも一つの内部温度を制御する温度制御モジュールを含む、請求項１８記載の装置。
20. 前記光発生モジュールは、前記複数の光源の各々に対して入力レベルを調整して、前記複数の光源の温度の変化から生じる既知の光出力の変化を補償する、請求項１８記載の装置。
21. 前記温度制御モジュールはさらに、前記複数の光源の少なくとも一つの（１）過去の期間にわたる内部温度を推定する、及び（２）未来の温度を予測する、の少なくとも一つを実行する、請求項１９記載の装置。
22. 前記温度制御モジュールはさらに、前記内部温度を実験的に操作した前記複数の光源の加熱及び冷却速度の観察に基づいて、前記熱モデルのパラメータを推定する、請求項２１記載の装置。
23. 前記温度制御モジュールはさらに、前記複数の光源の各々が目標温度に同時に到達するように、前記複数の光源を点灯する、請求項２１記載の装置。
24. 前記サンプルを通過又は反射する前に前記狭ビームの一部を迂回させ、迂回させた前記狭ビームの一部の強度を測定し、前記狭ビームの強度の測定値を用いて、前記複数の光源の各々の光出力を安定させる光安定化モジュールをさらに含む、請求項２３記載の装置。
25. 前記光安定化モジュールはさらに、熱電冷却器を用いて前記複数の光源の各々の光出力を安定化させる、請求項２４記載の装置。
26. 前記光安定化モジュールはさらに、制御された期間にわたり前記複数の光源を点灯及び消灯させて、前記複数の光源の各々の光出力を安定化させ、
    前記制御された期間は、前記複数の光源の加熱モデルを用いて算出する、請求項２４記載の装置。
27. 複数の代替検体を含有するサンプルの標的検体の濃度を測定する装置であって、該装置が、
    各々が狭波長帯域である、複数の光波長帯域を発生する光発生モジュールと
    前記複数の光波長帯域を狭ビームに複合する光複合モジュールと、
    前記狭ビームを前記サンプルに導く集光モジュールと、
    前記装置から前記サンプルを通過又は反射した光を検出する光検出モジュールと、
    前記サンプルを通過又は反射した光の強度を測定する測定モジュールと、
    前記サンプルを通過又は反射した光の強度に基づいて前記標的検体の濃度を決定する決定モジュールと、を含み、
    該光発生モジュールはさらに、各々が前記複数の光波長帯域の一以上を発生するように構成された複数の光源を有し、
    単一の光波長帯域を発生する前記複数の光源の一以上が、前記光発生モジュールの内部の異なる空間位置に複製されており、
    前記決定モジュールはさらに、複製された光源の間の光伝達の差を用いて前記標的検体の濃度の測定値を補正する、装置。
28. 前記決定モジュールはさらに、多変量分析を用いて、前記光発生モジュールの中の前記複数の光源の各々の間の空間距離の影響を推定し、前記標的検体の測定値に生じる誤差を除去する、請求項２７記載の装置。
29. 前記多変量分析は、（１）主要素分析、（２）複数の回帰、（３）要因分析、（４）部分最小二乗分析、の少なくとも一つである、請求項２８記載の装置。
30. 前記複数の光波長帯域は、少なくとも二つの前記光波長帯域の集合を含み、前記狭ビームが前記サンプルを通過、又は反射する際に、前記二つの光波長帯域の集合の平均強度の差は、前記サンプルの前記標的検体の濃度の関数であり、前記サンプルの前記代替検体の濃度とは独立し、
    前記測定モジュールはさらに、前記二つの光波長帯域の集合の平均強度の差を決定し、
    前記二つの光波長帯域の集合の平均強度の差を用いて前記標的検体の濃度を決定する、請求項２９記載の装置。
31. 前記サンプルは、（１）生体組織、（２）生体由来の物質、（３）農産物の少なくとも一つである、請求項３０記載の装置。
32. 前記標的検体はグルコースであり、前記サンプルが人体の一部である、請求項３１記載の装置。
33. 前記決定モジュールはさらに、直交ベクトルの理論の数学的技法を用いて検体の濃度に比例するが、不要な変動、即ち、複数のノイズ信号の原因となる複数の代替検体及びその他の複数の変数に対して反応しない信号を取得し、前記光発生モジュールによって放射される前記複数の光波長帯域の各々の強度を決定する、請求項４記載の装置。
34. 前記決定モジュールが用いる前記数学的技法は、ローバー（Ｌｏｒｂｅｒ）の正味検体信号を算出する、請求項３３記載の装置。
35. 複数のノイズ信号は、（１）サンプル温度、（２）光源温度又は部材の老朽化による機器のドリフト、（３）サンプルのｐＨ、（４）サンプルの水分含有量、（５）サンプルのヘモグロビン酸化率、（６）サンプル組織の光学特性、（７）集光モジュールとサンプルの間の光結合パラメータ、の少なくとも一つを含む、請求項３３記載の装置。
36. 前記決定モジュールはさらに、線形プログラミング技術を用いて、前記複数の光波長帯域の光強度の間の差の振幅を最大化する、請求項３５記載の装置。
37. 前記決定モジュールはさらに、（１）シンプレックス技術、（２）カーマーカー技術、（３）楕円法、（４）制限条件で線形関数を最適化する関連技術に従う、前記線形プログラミング技術を用い、
    （１）〜（４）を、直交ベクトルの理論を適用した後に適用する、請求項３６記載の装置。
38. 複数の代替検体を含有するサンプルの標的検体の濃度を測定する方法であって、該方法が、
    複数の独立して制御された光波長帯域を発生するステップと、
    二つ以上の所定の波帯強度分布の間で前記複数の光波長帯域を切り替えるステップと、
    前記複数の光波長帯域を狭ビームに複合するステップと、
    前記狭ビームを前記サンプルに導くステップと、
    前記サンプルを通過又は反射した光ビームを検出するステップと、
    前記サンプルを通過又は反射した光ビームの強度を測定するステップと、
    前記サンプルを通過又は反射した光ビームの二つの所定の波帯強度分布の間の正味強度の差に基づいて標的検体の濃度を決定するステップと、
    検体の濃度の測定値を、空間的に異なる位置に複製して設けた一以上の光源からの光伝達データを用いて補正するステップと、を含む方法。
39. 複数の独立して制御された光波長帯域を発生するステップが、さらに、
    （１）熱電対、（２）サーミスタ、（３）前記複数の光源の少なくとも一つの半導体結合部をまたがる電圧降下を測定する電圧降下測定装置の少なくとも一つを用いて、前記複数の光源の少なくとも一つの内部温度を監視するステップと、
    前記内部温度に従って前記複数の光源の出力を較正するステップと、を含む、請求項３８記載の方法。
40. 複数の代替検体を含有するサンプルの標的検体の濃度を測定する方法であって、該方法が、
    複数の光波長帯域を発生するステップと、
    二つ以上の所定の波長強度分布の間で前記複数の光波長帯域の各々を切り替えるステップと、
    前記複数の光波長帯域を狭ビームに複合するステップと、
    前記狭ビームを前記サンプルに導くステップと、
    前記サンプルを通過又は反射した狭ビームを検出するステップと、
    前記サンプルを通過又は反射した狭ビームの強度を測定するステップと、
    前記サンプルを通過又は反射した狭ビームの強度に基づいて前記標的検体の濃度を決定するステップと、を含む方法。
41. 前記複数の光波長帯域を発生するステップはさらに、各々が前記複数の光波長帯域の一以上を発生するように構成された複数の光源を用いて前記複数の光波長帯域を発生するステップを含む、請求項４０記載の方法。
42. さらに、前記複数の光波長帯域の平均強度又は瞬間強度を制御するステップを含む、請求項４１記載の方法。
43. 前記複数の光波長帯域を発生するステップはさらに、前記狭ビームが前記サンプルを通過又は反射すると、少なくとも二つの光波長帯域の集合の平均強度の差が前記サンプルの前記標的検体の濃度の関数となり、前記サンプルの前記代替検体の濃度とは独立するように、前記少なくとも二つの光波長帯域の集合を生成するステップを含む、請求項４１記載の方法。
44. 前記複数の光波長帯域を発生するステップはさらに、前記複数の光源の各々を二つの所定の波長強度分布の間で、任意の所与の時間で前記複数の光源の各々が同一の所定の強度分布となるように、同期して切り替えるステップを含む、請求項４１記載の方法。
45. 前記標的検体の濃度を決定するステップはさらに、検体の成分における前記標的検体の濃度を決定するステップを含み、
    前記標的検体は、前記複数の光波長帯域の少なくとも一つを、前記代替検体とは異なる様式で吸収する、請求項４４記載の方法。
46. 前記複数の光波長帯域を複合するステップはさらに、光ファイバ組立体を用いて前記複数の光波長帯域を複合するステップを含む、請求項４１記載の方法。
47. 前記狭ビームを検出するステップはさらに、前記サンプルを通過又は反射した光に比例する電気信号を生成するステップを含む、請求項４１記載の方法。
48. 前記狭ビームの強度を測定するステップはさらに、前記二つ以上の所定の波長強度分布の間で前記複数の光源の各々を切り替えるために用いる切り替えパターンによって、前記電気信号を積分するステップを含む、請求項４７記載の方法。
49. さらに、前記複数の光源の少なくとも一つの内部温度を監視して、前記内部温度に従って、前記複数の光源の出力を較正するステップを含む、請求項４１記載の方法。
50. 複数の代替検体を含有するサンプルの標的検体の濃度を測定する方法であって、該方法が、
    各々が狭波長帯域である、複数の光波長帯域を発生するステップと、
    二つ以上の所定の波帯強度分布の間で前記複数の光波長帯域の各々を切り替えるステップと、を含み、
    前記複数の光波長帯域を発生するステップはさらに複数の光源を用いて複数の光波長帯域を発生するステップを含み、前記方法がさらに、
    （１）熱電対、（２）サーミスタ、（３）前記複数の光源の少なくとも一つの半導体結合部をまたがる電圧降下を測定する電圧降下測定装置の少なくとも一つを用いて、前記複数の光源の少なくとも一つの内部温度を監視し、前記内部温度に従って前記複数の光源の出力を較正するステップを含む、方法。
51. 前記複数の光波長帯域を狭ビームに複合するステップと、
    前記狭ビームを前記サンプルに導くステップと、
    前記サンプルを通過又は反射した狭ビームを検出するステップと、
    前記サンプルを通過又は反射した狭ビームの強度を測定するステップと、
    前記サンプルを通過又は反射した狭ビームの強度に基づいて前記標的検体の濃度を決定するステップと、をさらに含む、請求項５０記載の方法。
52. 前記複数の光波長帯域を発生するステップはさらに、単一の熱源の熱モデル又は複数の熱源の熱モデルの何れかを用いて、前記複数の光源の少なくとも一つの内部温度を制御するステップを含む、請求項５１記載の方法。
53. 前記複数の光波長帯域を発生するステップはさらに、前記複数の光源の各々に対して入力レベルを調整して、前記複数の光源の温度の変化から生じる既知の光出力の変化を補償するステップを含む、請求項５１記載の方法。
54. 前記複数の光源の少なくとも一つの内部温度を制御するステップはさらに、前記内部温度を実験的に操作した前記複数の光源の加熱及び冷却速度の観察に基づいて、前記熱モデルのパラメータを推定するステップを含む、請求項５２記載の方法。
55. 前記複数の光源の少なくとも一つの内部温度を制御するステップはさらに、前記複数の光源の各々が目標温度に同時に到達するように、前記複数の光源を点灯するステップを含む、請求項５２記載の方法。
56. さらに、前記サンプルを通過又は反射する前に前記狭ビームの一部を迂回させるステップと、迂回させた前記狭ビームの一部の強度を測定するステップと、前記狭ビームの強度の測定値を用いて、前記複数の光源の各々の光出力を安定させるステップと、を含む、請求項５２記載の方法。
57. 複数の代替検体を含有するサンプルの標的検体の濃度を測定する方法であって、該方法が、
    複数の光波長帯域を発生するステップと、
    前記複数の光波長帯域を狭ビームに複合するステップと、
    前記狭ビームを前記サンプルに導くステップと、
    前記サンプルを通過又は反射した前記狭ビームを検出するステップと、
    前記サンプルを通過又は反射した前記狭ビームの強度を測定するステップと、
    前記サンプルを通過又は反射した前記狭ビームの強度に基づいて標的検体の濃度を決定するステップと、を含み、
    前記複数の光波長帯域を発生するステップはさらに、複数の光源を用いて複数の光波長帯域を発生するステップを含み、
    前記複数の光源の各々が前記複数の光波長帯域の一以上を発生するように構成され、
    単一の光波長帯域を発生する前記複数の光源の一以上が、光発生モジュールの内部の異なる空間位置に複製されており、
    前記標的検体の濃度を決定するステップはさらに、複製された光源の間の光伝達の差を用いて前記標的検体の濃度の測定値を補正するステップを有する、方法。
58. 前記標的検体の濃度を決定するステップはさらに、多変量分析を用いて、前記光発生モジュールの中の前記複数の光源の各々の間の空間距離の影響を推定し、前記標的検体の測定値に生じる誤差を除去するステップを有する、請求項５７記載の方法。
59. 多変量分析は、（１）主要素分析、（２）複数の回帰、（３）要因分析、（４）部分最小二乗分析、の少なくとも一つである、請求項５７記載の方法。
60. 前記複数の光波長帯域を発生するステップはさらに、少なくとも二つの光波長帯域の集合を、前記狭ビームが前記サンプルを通過又は反射すると、前記少なくとも二つの光波長帯域の集合の平均強度の差は前記サンプルの前記標的検体の濃度の関数となり、前記サンプルの前記代替検体の濃度とは独立するように、生成するステップを有し、
    前記狭ビームの強度を測定するステップはさらに、前記少なくとも二つの光波長帯域の集合の平均強度の差を測定するステップを有し、
    前記標的検体の濃度を決定するステップはさらに、前記少なくとも二つの光波長帯域の集合の平均強度の差に基づいて前記標的検体の濃度を決定するステップを有する、請求項５９記載の方法。
61. 前記標的検体はグルコースであり、前記サンプルが人体の一部である、請求項６０記載の方法。
62. 前記標的検体の濃度を決定するステップはさらに、直交ベクトルの理論の数学的技法を用いて検体の濃度に比例するが、不要な変動、即ち、複数のノイズ信号の原因となる複数の代替検体及びその他の複数の変数に対して反応しない信号を取得し、前記光発生モジュールによって放射される前記複数の光波長帯域の各々の強度を決定するステップを有する、請求項５７記載の方法。
63. 前記標的検体の濃度を決定するステップはさらに、線形プログラミング技術を用いて、前記複数の光波長帯域の光強度の間の差の振幅を最大化するステップを有する、請求項６２記載の方法。

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