JP2013514530A5 - - Google Patents
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Claims (18)
- 多重統計モデルに基づいて分光データを分析する方法を実施して複雑かつ高度に散乱性である少なくとも1つのサンプルを分光分析する方法であって、
a)個々の波長をもつ複数の励起光放射によって、分析対象の前記サンプルまたは各サンプル(E)を照明することと、
b)個々のスペクトルが個々の励起光放射に対応する前記サンプルまたは各サンプルの前面蛍光スペクトルを捕捉することと、
c)捕捉した蛍光スペクトルを前処理することと、
d)蛍光励起ローディングベクトル、および、発光ローディングベクトルによって識別された前記多重統計モデルを、前処理されたスペクトルに適用することにより、スコアベクトルをサンプル毎に計算することと、
e)前記スコアベクトルに基づいて、前記サンプルもしくは各サンプルの少なくとも1つの品質指標、または、前記サンプルもしくは各サンプルに対して行われる方法を特徴付けるパラメータを決定することと、
を含み、
前記励起光放射間の平均スペクトルギャップが、少なくとも100nmのスペクトル範囲に亘って少なくとも50nmであることを特徴とする方法。 - 各サンプルに対する励起光放射および対応する蛍光スペクトルの個数は、少なくとも100nmのスペクトル範囲において、2から6である、請求項1に記載の方法。
- i)前記励起光放射によって複数の較正サンプルを照明することと、
ii)前記励起光放射に対応して、較正サンプルの前面蛍光スペクトルを捕捉することと、
iii)捕捉された蛍光スペクトルを前処理することと、
iv)誤差を最小にする方法を反復することによって、多重モデルの前記蛍光励起ローディングベクトルおよび発光ローディングベクトルを、個々の較正サンプルのスコアベクトルと共に決定することと、
v)前記較正サンプルのための前記品質指標または前記方法を特徴付けるパラメータの既知の値に前記スコアベクトルをリンクする回帰関数を決定することと、
を含む予備較正フェーズをさらに含む、請求項1または2に記載の方法。 - 蛍光スペクトルは、励起光放射の1次レイリー散乱に起因し、一般化線形モデルを用いて計算される寄与を減算することによって前処理される、請求項1から3のうちの1項に記載の方法。
- 前記一般化線形モデルは、レイリー散乱に起因した前記寄与だけを含む前処理対象であるスペクトルの第1の部分(RD)に基づいて決定され、蛍光寄与が重ね合わされた前記スペクトルの第2の部分(RP)におけるレイリー散乱の寄与を予測するために使用される、請求項4に記載の方法。
- 蛍光スペクトルは、正規化されることによって前処理される、請求項1から5のうちの1項に記載の方法。
- 較正用および/または分析対象である複数のサンプルの蛍光スペクトルは、乗算散乱補正を実行することによって前処理される、請求項1から6のうちの1項に記載の方法。
- 前記多重統計モデルは、個々のサンプルの蛍光スペクトルが連結形式で表現されるPARAFACモデルである、請求項1から7のうちの1項に記載の方法。
- 前記PARAFACモデルのローディングベクトルは、最後の反復に起因する損失関数の減少が10−4と10−2との間にある閾値を下回るときに停止される反復法によって決定される、請求項8に記載の方法。
- 前記多重統計モデルは、個々のサンプルの蛍光スペクトルが連結形式で表現されるNPLSモデルである、請求項1から7のうちの1項に記載の方法。
- 蛍光スペクトルは、直交信号補正によって前処理される、請求項10に記載の方法。
- 前記励起光放射は、
270nmと300nmとの間の波長をもつ第1の放射と、
300nmと360nmとの間の波長をもつ第2の放射と、
400nmと500nmとの間の波長をもつ第3の放射と、
を含む、請求項1から11のうちの1項に記載の方法。 - 前記サンプルまたは各サンプルの品質指標は、
前記サンプルまたは個々のサンプル中の着目物質の含有量と、
前記サンプルまたは個々のサンプルの微生物負荷と、から選択され、
前記サンプルまたは各サンプルに対して行われる方法を特徴付けるパラメータは、
前記サンプルまたは個々のサンプルに対して行われる方法の殺菌値、低温殺菌値、もしくは、調理値、または、時間・温度の積である、請求項1から12のうちの1項に記載の方法。 - 分析対象および較正用のサンプルは、食品および薬物から選択された製品のサンプルである、請求項1から13のうちの1項に記載の方法。
- 食品の準備中または保存中に食品の栄養特性、微生物学的特性、および/または、毒物特性の変化を測定するための請求項14に記載の方法の使用。
- 少なくとも100nmのスペクトル範囲に亘って少なくとも50nmの平均スペクトルギャップを有する異なる波長を有する個別の励起光放射により、分析対象の前記サンプルまたは個々のサンプル(E)を照明する1組の光源(S1、S2、S3)と、
前記励起光放射によって照明されたときに、前記サンプルまたは個々のサンプルによって放出された前面蛍光スペクトルを捕捉する手段(M、D)と、
請求項1から14のうちの1項に記載の方法のステップc)、d)およびe)を実施して、捕捉された蛍光スペクトルを処理するようにプログラムされた電子システムと、
を備える、少なくとも1つのサンプルの分光分析機器。 - 2台から6台の前記光源を備える、請求項16に記載の分光分析機器。
- 270nmと300nmとの間の波長で放射を放出する第1の光源(S1)と、
300nmと360nmとの間の波長で放射を放出する第2の光源(S2)と、
400nmと500nmとの間の波長で放射を放出する第3の光源(S3)と、
を備える、請求項17に記載の機器。
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US6985224B2 (en) * | 2003-03-14 | 2006-01-10 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Light emitting diode (LED) array for excitation emission matrix (EEM) fluorescence spectroscopy |
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