JP5271700B2 - 光反射率測定値を補正するためのシステム及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、分光計システム及び方法に関し、さらに詳細には反射率測定のための分光計に関する。
（関連出願の相互参照）
本願は、その内容全体が参照することにより本明細書に組み込まれている、２００５年４月２５日に出願された「光反射率測定値を補正するためのシステム及び方法」と題される米国仮出願番号第６０／６７４，３７９号に対する優先権を主張する。
（連邦支援の研究に関する供述）
本明細書に説明されている研究のための財源は、ＮＡＳＡ協同契約ＮＣＣ９−５８の元で資金を供給されている国立宇宙生医学研究所、認可番号第ＳＭＳ００４０３号、及び米陸軍、議会により指示された医療研究プログラム、認可番号第ＤＡＭＤ１７−０３−１−０００５号によって提供された。連邦政府は本発明に特定の権利を有する。

光学分光学は気体標本、液体標本及び固体標本の化学種の濃度を決定するために使用できる。特定の化学種によって吸収される光量は、多くの場合ビアの法則、Ａ＝εｌｃによってその濃度に直線性を有し、この場合Ａは該化学種の吸光度であり、εは該化学物質に特殊な定数であり、ｌは光路長であり、ｃは該化学物質の濃度である。輝度Ｉ_０の入射光が標本に入射し、Ｉが、それが測定される該化学物質を含有する溶液を通過した後の光の輝度であるときに、吸光度はＡ＝対数（Ｉ_０／Ｉ）で示される。
する。

粉体、錠剤、天然材料（例えば土壌、農作物）、血液、皮膚、及び筋肉等の複合材料を含む透明性のない物質の場合、光情報は拡散反射分光学を用いて収集できる。この設定ではＡ＝（Ｉ_１００／Ｉ_Ｒ）であり、この場合Ｉ_１００は１００％拡散反射率規格、つまり該入射光の同等物から反射される光であり、Ｉ_Ｒは研究中の標本から反射される光である。これらの複合材料の１つにおける化学成分の濃度は、多くの場合線形ではないが、Ａに関係している。濃度と吸光度の関係性を決定するためには、例えば、部分最小二乗法回帰及び他の多変量較正法等のより精密な数学技法が使用される。いったんこれらの較正方法が引き出されると、それらは透過率モードまたは反射率モードで吸光度を測定することによって化学成分を決定するために使用できる。

近赤外分光法（「ＮＩＲＳ」）を用いる拡散反射分光法技法は、人間の被験者及び動物の被験者における血液及び組織の化学的性質の非侵襲計測のために使用されてきた。（例えば、約６５０から１０００ｎｍの波長範囲を使用している）ＮＩＲＳは、組織酸素化、組織ｐＨ、血液ヘマトクリット値（「Ｈｃｔ」）、及びグルコース等の多くの重要な医療パラメータを測定するために使用できるが、その医学における幅広い応用は、測定される構造内部だけではなく、覆う組織における被験者間、及び被験者内両方の分析対象に無関係な変形によって妨げられてきた。例えば、拡散反射率ＮＩＲＳが筋肉または器官内の血液ヘマトクリット値を測定するために使用されると、測定値の精度は、（例えば、患者集団の異なる患者間、あるいは個々の患者でのさまざまな位置間の脂肪層と皮膚層の厚さの変動のため等の）該筋肉または器官を覆う層内での吸光度変動、及び／または該測定に無関係である筋肉及び／または器官での構造上の変動からのスペクトル干渉によって影響を及ぼされることがある。

近赤外光は、血液及び下にある組織に存在する化学種に関する情報を提供するために、被験者の皮膚及び骨を貫通できる。例えば、パルス酸素濃度計、つまり動脈ヘモグロビン酸素飽和を測定するユビキタスな病院監視システムは二波長ＮＩＲＳに基づいている。ケモメトリックス（つまり、複素スペクトルを分析する統計をベースにした方法）と組み合わされた多波長ＮＩＲＳは、血液と組織内に存在するいくつかの追加の分析対象の非侵襲計測のためのプラットホーム技術を提供できる。ＮＩＲＳは、患者から血液または組織の標本を取り除く必要なく医療分析対象の正確且つ連続的な測定を提供できる。この技法の適用は、直接的にまたは光ファイババンドルを通して皮膚の上に近赤外線を照射させることと、血液を含む筋肉から反射して戻される光のスペクトルを測定することを必要とする。ヘモグロビン及びデオキシヘモグロビンによる近赤外吸収は、多様な組織層の酸素飽和レベルを測定するために使用されてきたが、多くの場合、追加の数学的な技法と組み合わされた多波長分光法が、追加の重要な血液と組織の分析対象を測定するために必要とされる。ケモメトリックスは、分析対象の濃度が生物組織等の複雑な媒体から記録される反射率スペクトルから計算できるように、統計に基づいた技法を提供して多波長スペクトルを処理する化学の一部門である。

ケモメトリックスは、標本から収集されるスペクトルの関連性のある部分と該標本の中の関心のある該分析対象の濃度または量の間の数学的な関係性を引き出すために使用される。該スペクトルと該化学的濃度の該関係性は、患者のモニタの中にプログラミングし、該測定された反射率スペクトルに基づいて分析対象の濃度を決定するために使用できる「検定方程式」として表すことができる。患者から収集されたスペクトルは、該患者モニタに記憶されている検定方程式（複数の場合がある）を通して処理することができ、それらの患者の該分析対象の濃度は該収集されたスペクトルと該検定方程式に基づいて報告できる。該光反射率技法は非侵襲的であるため、該医学的な測定は、スペクトルが収集されるのと同程度に頻繁に、通常は約数秒で更新できる。この方法を使用する実行可能性は、血液ヘマトクリット値、グルコース、コレステロール、電解液、乳酸塩、ミオグロビン飽和、筋肉ｐＨ、及び酸素圧（「ＰＯ_２」）の評価について、作業台で、動物で、及び人間の被験者で立証されてきた。

検定方程式がケモメトリックスを使用して作成されるとき、少なくとも２セットのデータが収集される。ＮＩＲＳスペクトルのセットが、生理学的な及び病態生理学的な範囲全体で該分析対象の独立した信頼できる測定でほぼ同時に記録される。例えば、測定された反射率スペクトルから血液ヘマトクリット値を求めるために検定方程式を作成することを希望すると、被験者からの複数のスペクトルはそれらの被験者から採取される血液標本と比較され、臨床実験室でヘマトクリット値について分析されるであろう。例えば、部分最小二乗法（「ＰＬＳ」）回帰は、該スペクトルの部分を特定し、該測定されたヘマトクリットに相互に関連付けるために使用できる。該回帰係数は該検定方程式を生成するために使用される。

したがって、以後の反射率スペクトルが他の患者から収集されるとき、回帰係数を他の患者の該スペクトルと結合して、他の患者のための該ＮＩＲＳによって決定されるヘマトクリット値を生成することができる。単純な直線回帰よりむしろ検定方程式を引き出すためにＰＬＳ等のケモメトリックス技法を使用する優位点は、該分析対象スペクトルが他の吸収側の種と（細胞及び筋肉繊維等の）散乱する要素によって複雑化された場合、スペクトルと分析対象の間に相互関連を確立することに良好に対処するという点である。

該検定方程式が広範囲の計器状態と環境状態、及びさまざまな患者特性で患者に対して正確に機能するために、該較正データセットのデータは可能な限り幅広い値をカバーし、臨床的に重要な範囲全体を包含しなければならない。該データが、該ＮＩＲＳスペクトルに影響を及ぼす可能性のある可変患者状態のタイプの下で収集されることも重要である。スペクトルに影響を及ぼす条件は、温度の変動、水分含有量、及び患者を治療するために使用される妨害化学薬品の存在を含む。該妨害する薬品の影響は該検定方程式の一部としてもモデル化されるため、これは、将来の被験者に使用されるときに該検定方程式が正確であることを保証するのに役立つ。

医用測定のためのＮＩＲＳの応用は、筋肉等の目標組織、あるいは目標器官を覆う組織での被験者間の変動と被験者内の変動の両方により阻まれてきた。加えて、ＮＩＲＳ測定技法は皮膚血流の短期の変化に起因する、または創傷治癒の間の皮膚表面及び組織の長期的な変動に起因するそれらの不正確な性能により制限されてきた。

本発明は、標本から反射率スペクトルを記録するために分光計が使用されるときに、光源−検出器の距離が長いほど、該標本の表面特徴とより深くにある（例えば内部の）特徴の両方に敏感であるスペクトルが生じる一方、該標本を照明するために使用される光源と、反射光を測定するために使用される検出器との間の短い距離は該標本の該表面に相対的に近い特徴に敏感であるスペクトルの読取値を生じさせるという発見に少なくとも部分的に基づいている。光源−検出器の短い間隔で記録されるスペクトルと対照して光源−検出器の長い距離で記録されるスペクトルを補正すると、該内部のより深くにある特徴の該スペクトルから覆っている特徴の該スペクトル特徴を取り除くことができる。該スペクトルは、さらに、下にある層のうち関心のある分析対象の測定値に関連していない内部特徴の光散乱特性の変動から生じる特徴を取り除くためにさらに補正できる。

スペクトルは、さまざまな波長の光を使用して記録できる。例えば、該光源は、電磁スペクトルの近赤外領域、赤外領域、可視領域、紫外領域、及び他の領域の１つまたは複数で光を提供できる。

第１の態様では、本発明は、（ａ）光源と、（ｂ）検出システムと、（ｃ）該光源から標本に光を伝達し、該標本から反射される光を受光し、該検出システムに向ける少なくとも第１の光ポート、第２の光ポート、及び第３の光ポートのセットであって、該第１のポートと該第３のポートの間の距離は第１の検出距離に対応し、該第２のポートと該第３のポートの間の距離は第２の検出距離に対応し、該第１の検出距離は該第２の検出距離より大きい少なくとも第１の光ポート、第２の光ポート、及び第３の光ポートのセットと、（ｄ）プロセッサとを含む測定システムを特色とする。（ｉ）該第１のポートと第２のポートは送信側ポートであり、かつ該第３のポートは受信側ポートであるか、あるいは（ｉｉ）該第１のポートと第２のポートは受信側ポートであり、かつ該第３のポートは送信側ポートであるかのどちらかである。該検出システムは、該第１の検出距離に対応し、該標本のうち内部目標と該内部目標を覆う特徴の両方に対応する情報を含む第１のセットのデータと、該第２の検出距離に対応し、かつ該内部目標を覆う特徴に対応する情報を含む第２のセットのデータとを生成する。該プロセッサは、該第１のセットのデータと第２のセットのデータを使用して、該第１のセットのデータから覆っている特徴の情報特性を除去して、該内部目標を表す補正された情報を生成するように構成されている。

実施形態は、以下の特徴のどれかを含むことができる。
少なくとも第１のポート、第２のポート、及び第３のポートのセットは単一のプローブ上に位置付けることができる。該第２の検出距離は、例えば約１．５ｍｍと約３．５ｍｍの間等の、約１ｍｍと約５ｍｍの間であってよい。該第１の検出距離は約１０ｍｍより大きい場合がある（例えば、約１５ｍｍより大きい、約２０ｍｍより大きい、約３０ｍｍより大きい、約５０ｍｍより大きい）。該システムは、該第１の送信側ポートからの光が該標本を照明するのか、該第２の送信側ポートからの光が該標本を照明するのかを制御するためのシャッターシステムを含むことができる。

該プローブヘッドは、該標本からの熱を消散するための熱的に伝導性の材料を含むことができる。該システムは、さらに光伝達ポートと受信側ポートの間の熱的に伝導性のブリッジを含む。

該光源は、該電磁スペクトルの該近赤外領域で光を提供できる。該光源は白熱光源素子、発光ダイオード、レーザダイオード、及びレーザの内の少なくとも１つを含むことができる。例えば、該光源は発光ダイオードのアレイを含むことができる。

該検出システムは、スペクトル検出システムである場合があり、該第１のセットのデータと第２のセットのデータは、第１のセットのスペクトルと第２のセットのスペクトルとを含み、該プロセッサは、該第１のセットのスペクトルと第２のセットのスペクトルを使用して、該第１のセットのスペクトルから覆っている特徴のスペクトル情報特性を除去して、該内部ターゲットを表す補正されたスペクトル情報を生成することができる。該スペクトル検出システムは、光を受光し、該受光された光からスペクトルのセットを生成するように構成された分光計を含むことができる。代りに、該スペクトル検出システムは、該第１の受信側ポートから光を受光し、該第１のセットのスペクトルを生成するように構成される第１の分光計と、該第２の受信側ポートから光を受光し、該第２のセットのスペクトルを生成するように構成された第２の分光計とを含むことができる。

該プロセッサは、内部目標のうち関心のある分析対象に無関係な、該内部目標の光散乱特性の変動特性である第１のセットのスペクトルからスペクトル情報を除去するように構成できる。該プロセッサは、内部目標のうち関心のある分析対象に無関係な、該内部目標の光散乱特性の変動特性であるスペクトル情報を該内部目標を表す該補正されたスペクトル情報から除去するように構成できる。該プロセッサは、以下の方程式に従って該第１のセットのスペクトルと第２のセットのスペクトルとを使用して、該第１のセットのスペクトルから覆っている特徴のスペクトル情報特性を除去するように構成でき、

この場合、Ｒ_ｓｆｍは該第１のセットのスペクトルからのスペクトルであり、^~Ｒ_ｓｆは、該第２のセットのスペクトルからのスペクトルであり、ｗは重みであり、「Ｔ」は行列転置演算を示し、^{^}Ｒ_ｏｒｔは該内部目標を表す補正スペクトル情報からなる。該プロセッサは、該補正スペクトル情報を生成する前に互いに関して該第１のセットのスペクトルと第２のセットのスペクトルを正規化するようにさらに構成できる。

該プロセッサは、複数の標本からのスペクトルのセットから決定される主要な成分の負荷ベクトルのセットに関して、該第１のセットのスペクトルを直交させることによって、該第１のセットのスペクトルから該内部ターゲットの光散乱特性の変動特性であるスペクトル情報を除去するように構成できる。該複数の標本は、選択された範囲内で該内部標本の特性を有することができる。例えば、該内部ターゲットの該特性は、ｐＨ、ヘマトクリット値、組織酸素化、または別の特性等の分析対象の値である。該範囲は、該スペクトルの補正及び／または分析を容易にするために選択できる。例えば、ｐＨのための選択された範囲は、７．３７±０．００１ｐＨ単位である。

該プロセッサは、（ａ）較正スペクトルのセットに対して主成分分析を実行して、該較正スペクトルの主要な成分に対応する負荷ベクトルのセットを決定すること、（ｂ）該主成分分析から１つ以上の直交化因子を決定すること、（ｃ）直交化因子の数に等しい少なくとも１つの次元を有する負荷行列を形成すること、（ｄ）該負荷行列に関して該第１のセットのスペクトルを直交化すること、を含むステップのセットを実行することによって、該第１のセットのスペクトルを直交化するように構成できる。

別の態様では、本発明は、光源と、検出システムと、光源から標本まで光を伝達し、該標本から反射される光を検出システムに向ける少なくとも第１の、第２の、及び第３の光ポートのセットを有するシステムによって測定される標本の中の内部目標に対応する情報を補正するための方法を特色とし、該第１のポートと該第３のポート間の距離は第１の検出距離に対応し、該第２のポートと該第３のポートの間の距離は第２の検出距離に対応し、該第１の検出距離が該第２の検出距離より大きく、（ｉ）該第１のポートと第２のポートが伝達側ポートであり、かつ該第３のポートが受信側ポートであるか、あるいは（ｉｉ）該第１のポートと第２のポートが受信側ポートであり、かつ第３のポートが伝達側ポートであるかのどちらかである。該方法は、（ａ）該セットの１つ以上の光ポートで該標本を照明すること、（ｂ）該検出システムで反射光を検出すること、（ｃ）該第１の検出距離に相当し、該標本の中の内部目標と該内部目標を覆う特徴の両方に対応する情報を含む第１のセットのデータと、該第２の検出距離に相当し、該内部目標を覆う特徴に対応する情報を含む第２のセットのデータとを生成すること、（ｄ）該第１のセットのデータと第２のセットのデータを使用して、該第１のセットのデータから覆っている特徴の情報特性を除去して、該内部目標を表す補正情報を生成すること、を含む。

該方法の実施形態は、以下の特徴のどれかを含む。
該検出システムはスペクトル検出システムである場合があり、該第１のセットのデータと第２のセットのデータは第１のセットのスペクトルと第２のセットのスペクトルとを含むことがあり、該第１のセットのデータから覆っている特徴の情報特性を除去することは、該第１のセットのスペクトルと第２のセットのスペクトルを使用して該第１のセットのスペクトルから該上にある特徴のスペクトル情報特性を除去して、該内部目標を表す補正スペクトル情報を生成することを含む。該第１のセットのスペクトルから覆っている特徴のスペクトル情報特性を除去することは、以下の方程式に従って該第１のセットのスペクトルと第２のセットのスペクトルを結合することを含み、

ここで、Ｒ_ｓｆｍは該第１のセットのスペクトルからのスペクトルであり、^~Ｒ_ｓｆは、該第２のセットのスペクトルからのスペクトルであり、ｗは重みであり、「Ｔ」は行列転置演算を示し、^{^}Ｒ_ｏｒｔは該内部目標を表す補正スペクトル情報からなる。

該方法は、該補正スペクトル情報を生成する前に互いを基準にして該第１のセットのスペクトルと第２のセットのスペクトルとを正規化することをさらに含むことができる。スペクトルの該セットを正規化することは、該第１のセットのスペクトルと第２のセットのスペクトルとの間に多項式フィットを適用することを含む。該多項式フィットに使用される係数は、１つまたは複数の反射率規格から記録される第１のセットのスペクトルと第２のセットのスペクトルから引き出すことができる。

該方法は、スペクトルの該第１のセットを処理して、内部目標のうち関心のある分析対象に無関係な、該内部目標の光学特性の変動のスペクトル情報特性を除去することを含む。該方法は、該内部目標を表す該補正スペクトル情報を処理して、内部目標のうち関心のある分析対象に無関係な、該内部目標の光散乱特性の変動のスペクトル情報特性を除去することを含むことができる。内部目標のうち関心のある分析対象に無関係な、該内部目標の光学特性の変動のスペクトル情報特性を除去することは、較正スペクトルのセットから決定される主成分の負荷ベクトルのセットに関して第１のセットのスペクトルを直交化することを含む。

負荷ベクトルのセットに関して該第１のセットのスペクトルを直交化することは、（ａ）較正スペクトルのセットに対して主成分分析を実行して、較正スペクトルの該セットの主成分に対応する負荷ベクトルのセットを決定することと、（ｂ）該主成分分析から１つ以上の直交化因子を決定すること、（ｃ）直交化因子の数に等しい少なくとも１つの次元を有する負荷行列を形成すること、（ｄ）該負荷行列に関して該第１のセットのスペクトルを直交化することを含む。

別の態様では、本発明は、（ａ）本明細書に開示されている該方法に従って動物からの反射率測定値に基づいて補正スペクトルのセットを生成すること、（ｂ）該動物の該分析対象の測定値と該動物からの補正スペクトルのセットとの間の関係性に基づいて１つ以上の検定方程式を作成すること、（ｃ）本明細書に開示されている該方法に従って該被験者からの反射率測定値に基づき補正スペクトルのセットを生成すること、（ｄ）該１つ以上の検定方程式及び該被験者からの補正スペクトルの該セットに基づいて該被験者の該分析対象の値を決定することによって分析対象を測定する方法を特色とする。該被験者は、例えば人間である。補正スペクトルの該セットは、該動物及び該被験者からの反射率測定値に基づいて生成でき、該分析対象を含む内部目標の光学特性の変動特性であるスペクトル情報を除去するためにさらに処理できる。

本発明は、（ａ）本明細書に開示されている該方法に従って被験者の第１の身体部位からの反射率測定値に基づいて補正スペクトルのセットを生成すること、（ｂ）該第１の身体部位での分析対象の測定値と該第１の身体部位からの補正スペクトルの該セットとの間の関係性に基づいて１つ以上の検定方程式を作成すること、（ｃ）本明細書に開示されている該方法に従って、該被験者の第２の身体部位からの反射率測定値に基づいて補正スペクトルのセットを生成すること、（ｄ）該１つ以上の検定方程式及び該第２の身体部位からの補正スペクトルの該セットに基づいて該第２の身体部位での該分析対象の値を決定することによって該被験者の該分析対象を測定する方法も特色とする。該被験者は人間である場合があり、該第１の身体部位は腕である場合があり、該第２の身体部位は脚である。該第１の身体部位と第２の身体部位からの反射率測定値に基づいて生成された補正スペクトルの該セットは、該分析対象を含む内部目標の光学特性の変動のスペクトル情報特性を除去するためにさらに処理できる。

特に別の定義がなければ、本明細書で使用されるすべての技術用語及び科学用語は、本発明が属する当業者によって共通して理解されるのと同じ意味を有する。本明細書に説明されているものに類似するまたは同等な方法及び材料は本発明の実践または試験で使用できるが、適切な方法及び材料は後述される。本明細書に言及されるすべての出版物、特許明細書、特許及び他の参考資料は、その全体として参照することにより本明細書に組み込まれる。矛盾がある場合は、定義を含む本明細書が優先する。加えて、該材料、方法及び例は例証的にすぎず、制限的となることを目的としていない。

本発明の他の特徴及び優位点は、以下の詳細な説明から、及び請求項から明らかになる。
多様な図中の類似する参照番号は同様の要素を示す。

一般的な方法論
本明細書に説明されるように、新しい光ファイバセンサ及び特定の数学アルゴリズムを実行するようにプログラミングされ、構成されている関連するプロセッサは、血液と組織の化学的性質の非侵襲計測のためのＮＩＲＳの適用性を拡張するために使用される。センサは、関心のある組織を覆い、筋肉組織から、及び／または患者の器官の組織からの散乱のようなそれらの組織からの測定信号を複雑化する、皮膚及び脂肪のような関心のない１つ以上の組織の干渉するスペクトル影響を取り除き、このようにしてケモメトリックスをベースにした較正方程式のさらに大規模な一般化を可能にするように設計、使用されている。特にセンサは、散乱し、患者から反射される光を検出するための検出ポートと、検出ポートからさまざまな距離に配置されている少なくとも２つの照明ポートとを有する。検出ポートからより遠い照明ポートからの光は、より深い筋肉層及び／または器官層だけではなくその上にある皮膚層と脂肪層からの反射率の組み合わせにも起因する反射スペクトルを引き起こすが、検出ポートに近い照明ポートからの光は、その上にある脂肪層と皮膚層におもに起因する反射スペクトルを引き起こす。２つのスペクトル、及び一般化されたケモメトリックスをベースにした較正方程式の中の情報は、例えば、下にある筋肉層及び／または組織層等の関心のある組織だけの化学的な情報を抽出するために使用できる。

また、センサは関心のある組織での標本対標本の構造変動に起因して生じる干渉するスペクトル影響を削減する、及び／または取り除くためにも使用できる。例えば、センサは、皮膚層と脂肪層の下にある１つまたは複数の筋肉組織層の中の特定の分析対象を測定するために使用できる。皮膚層及び脂肪層のスペクトル影響を、測定された干渉スペクトルから取り除いた後、追加のステップをセンサによって実行して、筋肉組織の光学特性の変動から生じるスペクトル影響を取り除くことができる。例えば、筋肉組織の光学特性は、表面組織、及び／または毛細血管密度、及び／またはファイバ構造、及び／または筋肉組織の他の構造特性に応じて変わることがある。関心のある組織の光学特性の変動は、通常組織の光散乱係数に影響を及ぼす。

補正された反射率スペクトルに基づいて較正方程式を一般化することにより、センサは、較正作成のために使用されるものとは異なる筋肉または他の組織部位に設置されたときに正確な測定を実行するために使用することができ、病態生理学の動物モデルから作成される較正方程式は人間の被験者に適用可能で、臨床上許容できる結果を伴う。方法は、創傷治癒の間に発生する皮膚血液流及び表面変化等の、スペクトルを改変する変化する患者の状態について絶えず補正するために臨床測定の間にも適用できる。

本明細書に説明されている新しい装置及び技法は、下にある筋肉及び／または器官から測定されるスペクトルに対する、皮膚及び脂肪等の上にある組織からのスペクトル干渉を削減することを目的としている。良好に実現されると、これらの装置及び技法を使用して作成される較正方程式はその上にある層（複数の場合がある）の光学特性とは無関係に、ほぼあらゆる解剖学上の部位から獲得されるスペクトルに適用できる。さらに、新しい装置及び技法は、関心のある組織の中の特定の分析対象の測定に相関していない関心のある組織における構造変動からのスペクトル干渉を削減することを目的とする。関心のある組織の光学特性に影響を及ぼす変動等の関心のある組織での構造変動について補正されるスペクトルに基づいて作成される較正方程式は、単一の測定被験者での異なる測定領域に、及び／または異なる測定被験者に適用できる。例えば、薄い脂肪と皮膚の層を有する患者の腕で実行される測定に基づいて測定される較正方程式は、より厚い脂肪と皮膚の層を有する患者の脚から収集されるスペクトルに適用できる。

強力な光源及び敏感な検出器を使用すると、本明細書に説明されている装置及び技法は、上にある皮膚層、脂肪層及び筋肉層からスペクトル干渉を削減することによって、内部器官から、及び内部器官組織の構造上の変動から正確なスペクトルを収集できるようにする。新しい手法の別の優位点は、皮膚血液流及び表面組織における変動等の変化する患者状態を絶えず補償できる能力である。下にある層のスペクトルから、上にある層からのスペクトル干渉を取り除くことによって、上にある層スペクトルの変動は、干渉スペクトルから得られる下にある層の測定情報でほとんど変動を引き起こさない。関心のある組織（例えば、下にある層）の構造上の変動からスペクトル干渉を取り除くことによって、関心のある組織の構造における変動は、関心のある組織の選択された分析対象のための測定情報に対して相対的に小さな変動だけしか影響しない。これらのスペクトル干渉の補正により、患者から、重要な血液及び組織の化学的性質パラメータをさらに正確に決定できるようになる。

生体内較正は、測定される分析対象の変動を有し、装置及び技法の将来の適用で予測されるのと同じまたは類似した病態生理学を提供する患者にアクセスすることを必要とする。多くの場合、十分な数の被験者へのアクセスを得ることは困難であり、たとえ被験者が入手できるとしても、変動は、モデル化及び測定が求められているパラメータにとっての病態生理学範囲全体を包含するほど十分に大きくない可能性がある。別の問題は、新しい治療方法からの潜在的なスペクトル干渉率をどのようにして組み込むかである。例えば、患者のショックからの蘇生を誘導するのに役立つ筋肉ｐＨを測定する方法を開発するとき、患者がショック状態にあるときに使用される新しい治療薬を考慮に入れるために、使用される較正方程式を更新して筋肉ｐＨを決定することが必要となる可能性がある。しかしながら、更新された較正方程式を作成するために人間の試験被験者を故意にショック状態にすることは不可能である。広い範囲の医療パラメータに及び、新しい状態及び薬物について改変できる堅牢な較正方程式を作成するための秀逸な方法は、動物で較正方程式を作成し、それらを直接的に人間に移行することであろう。動物を使用することによって、例えば深刻なショックによって引き起こされる分析対象値の変動を観察することが可能である。これは、センサが重病の人間に対して使用される前に、この応用例についてセンサを確証するために複数の動物で行うことができる。また、いくつかの分析対象は臨床環境で確実に変えることが困難である。しかしながら、本明細書に説明されている方法によって、人間の被験者での使用のために、動物で作成された較正方程式を良好に移行することができる。上にある組織層のスペクトル影響がいったん取り除かれると、豚等の動物の筋肉スペクトルは人間の被験者の筋肉スペクトルに類似する可能性がある。人間の筋肉構造と動物の筋肉構造のスペクトル差異は、これらの変動を取り除く方法を使用して補正できる。その結果、豚の筋肉から引き出される較正方程式は、人間の被験者に使用できる。
全体的なシステム
図１に示されているように、システムから遠く離れて位置する標本１０２からの反射スペクトル率の測定のための携帯型の、光ファイバをベースにした分光システム１００は、ランプ１０４と、ランプ用電源１０６と、光学作業台１０８と、シャッターシステム１１０と、シャッターシステム用ドライバ１１２と、スペクトログラフ１１４と、光ファイバケーブル１１６と、コンピュータ１１８とを含む。ランプからの光は光学作業台１０６の中の光学部品によって操作され、かつシャッタードライバ１１２によって駆動されるシャッターシステム１１０によって制御できる。光はシャッターシステム１１０によって、標本を照明するために標本１０２に光を誘導する第１の光ファイバケーブル１１６ａまたは第２の光ファイバケーブル１１６ｄの中に選択的に通すことができる。

光が光ファイバケーブル１１６ａまたは１１６ｄに誘導されると、光は標本１０２から反射され、標本１０２からスペクトログラフ１１４に反射光を誘導する光ファイバケーブル１１６ｃの第３の部分によって収集される。反射光は標本１０２についての情報を収集するためにスペクトログラフ１１４によって分析される。

スペクトログラフ１１４は、コンピュータ制御で操作できる市販されている携帯型スペクトログラフである。例えば、５００から１０００ｎｍの波長範囲での性能について最適化されている格子付きオーシャン・オプティックス（Ｏｃｅａｎ Ｏｐｔｉｃｓ）ＵＳＢ２０００スペクトログラフが使用できる。スペクトログラフ検出器は、２０４８素子の浅井戸の線形ＣＣＤアレイである。スペクトログラフは、分解能を高めるために２００ミクロン幅のスリットと、検出器での光収集効率を高めるための収集レンズと、４７５ｎｍ未満の波長の光が検出器に到達するのを阻むためのロングパスフィルタとを具備できる。ＵＳＢ２０００スペクトログラフは例えばＵＳＢまたはＲＳ２３２ポートのどちらかを通してコンピュータ１１８と接続する。

システム１００は、シャッタードライバ１１２、スペクトログラフ１１４を制御するための、及びスペクトログラフからのデータを処理する、記憶する、及び表示するためのオンボードコンピュータ１１８をさらに含む。

図２に示されているように、光学作業台１０８は、システムのいくつかの主要な光学部品を含んでいる。照明ランプ１０４は標本を照明するための光を提供する。第１の光コネクタ２１２は、光を搬送して標本１０２を照明するための第１の光ファイバケーブル１１６ａに光を結合する。第２の光コネクタ２１４は、光を搬送して標本１０２を照明するための第２の光ファイバケーブル１１６ｄに光を結合する。シャッター２５０は、ランプ光で第１の光ファイバケーブル１１６ａが照明されるのか、または第２の光ファイバケーブル１１６ｄが照明されるのかを選択できる。光学作業台１０８は、前述された光学部品の適切な位置合わせをセットアップし、維持して、反射分光学測定システムとしてシステム１００の精度及び再現性を強調するために使用される。アルミニウムは公差を小さくするために容易に機械加工でき、熱消散を促進し、システム１００の部品に対する熱応力及び歪みを最小限に抑えるような高い熱伝導率を有するため、光学作業台１０８はアルミニウムから製造できる。

ランプ１０４は、ランプの高速起動及び安定動作を可能にするために特別に設計された電源１０６によって駆動される白色光源（例えば、ウェルチ−アライン（Ｗｅｌｃｈ−Ａｌｌｙｎ ８１０６−００１電球等のタングステン−ハロゲン９Ｗ電球）である。ランプ１０４は、連続波（「ｃｗ」）光源またはパルス化光源である。ランプ１０４は、専用の機械加工された反射体の中に収容され、その結果必要時に交換することが比較的に容易であり、その光学位置合わせは光学作業台の設計を通して保証される。ランプは、光ファイバケーブル１１６ａと１１６ｄに関してそれが正確に配置されることを保証する機械的な止め具に支えられている。ランプ１０４からの光は、後部反射体２２０（例えば、楕円リフレクタ）によって光学作業台１０８の中心軸下方に焦点を合わせることができる。

一般的なランプ構成は、透明電球３０４の中に電気抵抗フィラメント３０２を含む白熱光源３００を示す図３に描かれている。フィラメント３０２は、一般的にはタングステン製である。電球３０４はガラス、石英、または他の材料から作ることができ、空にするあるいはハロゲンガス、不活性ガス、またはガスの組み合わせで充填することができる。電流は、光源の基部３１０に電気的に接続されている導電性のリードワイヤ３０８を通して電源３０６からフィラメント３０２に供給される。電流によって、フィラメントは黒体として放射させる。電源３０６は、直流（ＤＣ）または交流（ＡＣ）を供給できる。ランプ１０４の安定した動作及び電球から発せられる一定のスペクトルを保証するために、フィラメントはフィラメントの温度が実質的に一定に留まるようにフィラメントに電流を供給する電気回路によって駆動され、その結果、安定した黒体放射線スペクトルが電球から発せられる。
光ファイバケーブルシステム
再び図１を参照すると、光源１０４からの光は、標本１０２の電磁反射スペクトルを励起するために使用できる。光は、標本を照明するため、及び標本を光学的に励起するために光ファイバケーブル１１６ａ及び／または１１６ｄにおいて光源１０４から標本１０２に移すことができる。標本１０２から反射される光は、光ファイバケーブル１１６ｃ内の標本から、標本１０２の反射率スペクトルを測定するスペクトログラフ１１４に収集、送達できる。ケーブル１１６ａの中の照明光はケーブルを出て、入口から、標本からの反射光を収集し、反射光を分析のためにスペクトログラフ１１４に誘導するケーブル１１６ｃまでの第１の距離（例えば、約３２ｍｍ）で標本１０２に入射する。ケーブル１１６ｄの中の照明光はケーブルを出て、第１の距離未満である入口からケーブル１１６ｃまでの第２の距離（例えば、約２．５ｍｍ）で標本１０２に入射する。標本がケーブル１１６ａから及びケーブル１１６ｄからの光で照明されるときに収集される標本からのスペクトルは、後述されるように標本についての詳細な情報を抽出するために使用できる。

図２を参照すると、標本１０２を照明するための光ファイバ照明ケーブル１１６ａは、光ファイバケーブル１１６ａの端部がランプ１０４から発せられる光の焦点にある状態でランプ１０４の前に直接的に配置できる。ケーブル１１６ａはシステム使用の前の位置に差し込まれ、機械的なつめ付き止め具が、ケーブル１１６ａがランプ１０４と反射体２２０に関して適切に配置され、固定されることを保証する。

標本１０２を照明するためにも使用される第２の光ファイバケーブル１１６ｄは、焦点が合わせられたビーム軸に関して、例えば約５度と約９０度の間（例えば、約１０度と約６０度の間、約１５℃と約３５度の間等）の反射体２２０の光学軸に対する角度で、光学作業台の中のポート２１４の中に螺入される。焦点が合わされたビーム軸に対してある角度をなしてケーブル１１６ｄをポート２１４に入れると、ケーブル１１６ｄに入射する光の輝度が、ケーブル１１６ｄの軸上の位置に比較して削減される。しかしながら、ケーブル１１６ａよりもケーブル１１６ｄのほうが、検出ケーブル１１６ｃに対して近い距離で標本に光を送達するため、標本がケーブル１１６ａからさらに高い輝度の光で照明されても、あるいはケーブル１１６ｄ内でさらに低い輝度の光で照明されても、標本によって反射され、検出ケーブル１１６ｃで収集される光量は同じようになる。

図４Ａに示されるように、光ファイバケーブルはさまざまなファイババンドル１１６ａ、１１６ｃ及び１１６ｄを含む。標本バンドル１１６ａまたは１１６ｄを保持するケーブルは共通の保護鞘の中に入れることができ、ケーブルは、スペクトログラフ１１４と光源１０４を収容する装置１００の外側で戻りバンドル１１６ｃを保持する。標本バンドル１１６ａ、１１６ｃ及び１１６ｄは、筐体から約８から１２インチ（２０．３から３０．５センチメートル）下流で、スペクトログラフ１１４と、ランプ１０４とが入ったシステム１００の筐体の外部でともに集めることができる。バンドル１１６ａ、１１６ｃ、及び１１６ｄを含むケーブルはスペクトログラフ１１４とランプ１０４を、標本１０２上で反射率測定を実行するために標本１０２に配置できるプローブヘッド４００に連結する。

図４Ｂに示されているように、ケーブルシステムの標本端部で、プローブヘッド４００が、筐体４００の表面に垂直に、及び標本１０２の表面に垂直に向けられる照明バンドル１１６ａと１１６ｄを含む。筐体４００は照明ファイババンドル１１６ａと、照明ファイババンドル１１６ｄと、検出ファイババンドル１１６ｃの端部を保持できる。ファイババンドル１１６ａは、開口数（ＮＡ）が約０．６６の、約２６６６，５０μｍガラス繊維を含む。戻りケーブル１１６ｃ内のファイバの検出バンドルは、標本からスペクトログラフ１１４に反射光を戻し、一実施形態では、ＮＡが約０．６６の１０９，５０μｍのガラス繊維を含む。ファイバの標本端部では、ファイバは標本１０２に垂直に向けられている。光ファイバケーブルの全長に沿って、一方の端部にある光源１０４とスペクトログラフ１１４と、他方の端部にある標本１０２の間で、標本に光を送達する標本照明バンドル１１６ａが、不透明なテープまたはプラスチックシースまたは管等の不透明な材料で戻りバンドル１１６ｃから光学的に遮蔽され、その結果照明バンドル１１６ａ及び／または１１６ｄから漏れ出す光は戻りバンドル１１６ｃの中に結合されない。ランプ１０４と標本ファイババンドル１１６ａと１１６ｄの間の光結合を改善するために、先細のＮＡ変換器が標本ケーブルバンドル１１６ａと１１６ｄの端部に設置され、光源の０．４２ＮＡをファイバの０．６６ＮＡに変換できる。これにより、ファイバの中への収集効率は約１５％上昇する。

スペクトログラフ１１４との適切な接続を保証するために必要とされるような戻りファイババンドルのＮＡを０．２２に削減するために、直径６００μｍの石英ガラスロッドをファイババンドル１１６ｃの端部に設置できる。迷光がスペクトログラフ１１４に入らないようにするために、黒い光吸収エポキシ樹脂または他の物質がシリカロッドを囲むために使用できる。

図５に示されているように、光はランプ１０４とスペクトログラフ１１４を収容する装置５０２から、ファイババンドル１１６ａ及び／または１１６ｄの標本１０２に光を送達するプローブヘッド４００に送達でき、標本から散乱した光は収集し、ファイババンドル１１６ｃにおけるスペクトログラフ１１４に戻すことができる。バンドル１１６ａ、１１６ｃ及び１１６ｄは筐体装置５０２とプローブヘッド４００の間を通る単一のケーブルに含むことができ、ケーブルは標本または患者への便利なアクセス及び標本または患者からのデータ収集を可能にするために数メートルの長さである。光照明バンドル１１６ａと１１６ｄと光検出バンドル１１６ｃの間のクロストークを最小限に抑えるために、ランプ１０４から標本１０２まで照明光を送達するバンドル１１６ａと１１６ｄは、漏れた光が光り戻りバンドル１１６ｃの中に結合しないように、黒いテープまたは他の不透明材料で包囲することができる。

図５に示されるように、プローブヘッド４００は、標本から光を受光するための検出光ポート５０８から距離（ＳＤ）_２だけ空間的に分離される、標本に光を送達するための照明光ポート５０６を有する。ファイババンドル１１６ａは、プローブヘッド４００の中に水平に結合することができ、バンドル１１６ａからの光はプローブヘッド内の４５度の鏡５１０から反射され、光ポート５０６から標本１０２に向かって垂直に向けることができる。同様に、標本１０２から散乱した光は光ポート５０８によって収集され、鏡５１０によって検出器ファイババンドル１１６ｃの中に反射できる。代りに、ファイババンドル１１６ａと１１６ｃはプローブヘッド４００に水平に入ってから、それらがそれぞれ光ポート５０６と５０８に直接的に結合されるように垂直方向で９０度曲がることができる。

照明光ポート５０６は筐体装置５０２から標本１０２に光を向けるための、０．６６という総合ＮＡを有する５０μｍのガラス繊維の３．５ｍｍのバンドルを含むことができる。標本１０２は最上層（例えば、皮膚層）１０２ｓと、上位層（例えば、脂肪層）１０２ｆと、下位層（例えば、筋肉層）１０２ｍとを含むことがあり、光は層のどれかまたはすべてから検出器ファイババンドル１１６ｃに反射できる。バンドル１１６ｃに結合される検出光ポート５０８は、照明光ポート５０６から約１０ｍｍと約１００ｍｍの間（例えば、約２０ｍｍと約５０ｍｍ、約３０ｍｍと約４０ｍｍ、約３０ｍｍと約３２ｍｍ）の距離で離間され、標本からの拡散反射光を、反射光を分析できるスペクトログラフ１１４を収納する装置５０２に向ける。光ポート５０８は、集合的なＮＡが０．６６の５０μｍのガラス繊維の直径１ｍｍの検出バンドルを有する。

プローブヘッド４００は、第１の照明光ポート５０６に同様に構成されるが、距離（ＳＤ）_１で第１の照明光ポート５０６より検出光ポート５０８にさらに近くに配置される追加の照明光ポート５１４を含む。距離（ＳＤ）_１は約１ｍｍと約５ｍｍの間である（例えば、約１．５ｍｍ、約２．５ｍｍ、約３ｍｍ、約４ｍｍ）。第１の照明光ポート５０６の直径３．５ｍｍのファイババンドルは検出光ポート５０８の中心から約３０ｍｍに配置できるが、例えば、第２の照明光ポート５１４の１ｍｍのファイババンドルの中心は検出光ポート５０８の直径１ｍｍのファイババンドルの中心から約２．５ｍｍに配置できる。光ポート５１４の直径は、光ポート５０６の直径より小さいことがあり、その結果さらに多くの光が光ポート５１４より光ポート５０６から標本１０２に入射するが、標本が照明ポート５０６または５１４からの光で照明されるかどうかに関係なく、ほぼ同じ反射輝度が検出光ポート５０８によって収集される。標本が照明ポート５０６からの光で照明されようと、あるいは照明ポート５１４からの光で照明されようと、反射されたスペクトルで同様の輝度を有することで、２つの照明ポートの一方が使用されるときにより長い時間検出器で統合する必要なく良好な信号対雑音比を取得できる。

２つの照明光ポート５０６と５１４と、検出光ポート（（ＳＤ）_１と（ＳＤ）_２）の間のそれぞれの間隔は、標本１０２について特定の情報を取得するために、照明光ポート５０６と５１４から発せられる光の輝度とスペクトル、及び標本１０２の反射率スペクトルと連動して選ばれる。例えば、分光システム１００は、患者から血液または組織の標本を取り除くことなく、血液の化学的性質、または皮膚の下の組織の中の化学的性質の直接的な非侵襲計測を可能にするために、人間の患者の皮膚を通して近赤外放射（例えば、７００から１０００ｎｍという波長を有する放射線）を向けるために使用できる。特に、システム１００は、システムを用いて取得される連続波近赤外スペクトルから筋肉ｐＨ、筋肉酸素圧（ＰＯ_２）、及び血液ヘマトクリット値を測定するために使用できる。筋肉または器官の組織等の関心のある組織を覆う皮膚及び脂肪のような関心のない組織からだけ反射を適切に誘発するためにはより短い距離（ＳＤ）_１が選択されなければならない。以下に示されるように、この距離は、筋肉が関心のある組織である場合に、上にある皮膚及び脂肪について計算された。

スペクトル情報を人間の患者から記録するためには、プローブヘッド４００の熱的に伝導する足５２０が患者の体の一部と接触して設置され、光が照明ポート５０６及び／または５１４から患者に向けられ、反射光は検出ポート５０８で収集される。例えば、プローブヘッド４００の足５２０は、患者の前腕の表面の皮膚と接触して設置でき、その結果光は照明光ポート５０６及び／または５１４から発せられ、患者の体の一部（例えば、患者の手、前腕、ふくらはぎ、大腿部、胃、または胸郭）の中の組織から反射され、検出光ポート５０８を介して収集できる。患者の筋肉から情報を記録するために、照明光ポート５０６及び／または５１４からの光が、筋肉層１０２ｍに達するために、一般的には厚さ約３ｍｍと約１０ｍｍの間（例えば、厚さ約４ｍｍと約５ｍｍの間）の皮膚層１０２ｓ及び脂肪層１０２ｆを貫通し、次に光が筋肉層から散乱され、検出光ポート５０８で収集される。いくつかの実施形態では、第２の照明光ポート５１４と検出光ポート５０８は、例えば、人間の筋肉の中での分析対象の検出を必要とする実施形態において等、１つの熱的に伝導する足５２０にともに配置できる。

例えば８ワットランプ等のランプ１０４を使用すると、約７ルーメンの光を直径３．５ｍｍの照明光ポート５０６または５１４から発すことができる、あるいは約２５ルーメンの光を直径６ｍｍの照明光ポートから発することができる。照明光ポート５０６と検出光ポート５０８の間の約３０ｍｍという間隔により、検出光ポート５０８で収集される光が皮膚層と脂肪層１０２ｓと１０２ｆの下にある筋肉組織１０２ｍから散乱する光に起因する重要な信号を含むことができることが実験的に決定された。光が、第１の照明光ポート５０６よりも、検出光ポート５０８の近くに配置される第２の照明光ポート５１４から発せられるとき、検出光ポート５０８で収集される光は上にある皮膚層と脂肪層１０２ｓと１０２ｆから散乱する光からの重要な信号を含む。この第２の信号は、患者の腕が第１の照明光ポート５０６からの光で照明されるときに記録される全体的な信号において上にある皮膚層／脂肪層１０２ｓと１０２ｆからの散乱及び／または吸収に起因して発生する信号成分を取り除くために使用できる。２つの照明光ポート５０６と５１４から発せられる光は同じランプ１０４から発することができ、シャッター２５０は、さらに詳細に後述されるように、第１の照明光ポート５０６と第２の照明ポート５１４のそれぞれからの光の発射を制御するために使用できる。

浅い皮膚層／脂肪層１０２ｓと１０２ｆから、及びより深い筋肉層１０２ｍから散乱する光に対応する２つの信号も、単一の照明光ポートと２つの光検出ポートを使用することによって取得することができ、その内の一方は他方より照明光ポートにより近くに配置される。

プローブヘッド４００及びその足５２０は、患者の皮膚から熱を遠ざけて伝導するために、熱伝導材料（例えばアルミニウムまたは銅）から作ることができる。プローブヘッドが非導電材料（例えばプラスチック）から作られる場合には、照明光ポート５０６及び／または５１４を通して送達される熱は、患者の皮膚の血管を拡張させ、皮膚血液容量を改変するほど十分である。熱の皮膚血流に対する影響は、患者から記録される反射率スペクトルを変更することがある。プローブヘッド４００の中の熱伝導体は、プローブヘッド４００の対向する端部にある足５２０の間に熱の逃げ道を提供し、その結果患者の組織の温度は２つの照明ポート５０６と５１４、及び検出ポート５０８の近傍において実質的に同じである。

図５Ｂを参照すると、いくつかの実施形態では、光源は１つまたは複数の発光ダイオードを含む。プローブヘッド４００は、検出ポート５８４から距離（ＳＤ）_２で照明ポートを形成するためにプローブヘッド４００の内部に配置される第１の光源５８０を含む。プローブヘッド４００は、検出ポート５８４から距離（ＳＤ）_１で照明ポートを形成するために、プローブヘッド４００の中に配置される第２の光源５８２も含む。光源５８０と５８２は、光ファイバケーブルまたは他の結合要素を含まず、光源のそれぞれからの光が標本を直接的に照明するように設置される。標本によって反射される光は検出ポート５８４を介してシステムによって受光される。

光源５８０と５８２は、それぞれ発光ダイオード（ＬＥＤ）のアレイを含む。ＬＥＤの数及び空間分布は、各光源から検出ポート５８４の特定の反射光輝度を提供するために選択できる。例えば、光源５８０は、相対的に高密度で実装されるＬＥＤのアレイを含むことがあり、光源５８２は低密度で実装されるＬＥＤのアレイを含むことがあり、その結果、２つの光源から検出ポート５８４で受光される反射光は輝度がほぼ等しい。

光源５８０及び／または５８２で使用されるＬＥＤは、電磁スペクトルの可変領域で光を提供できる。例えば、ＬＥＤは、スペクトルの可視領域及び／または紫外領域及び／または近赤外領域及びまたは赤外領域の波長を有する光を提供できる。ＬＥＤは、スペクトルの他の領域、及び同時にスペクトルの複数の領域でも光を提供することができる。いくつかの実施形態では、異なる光発射特性（例えば、波長、強度、及び他の特性）を有する複数の異なるタイプのＬＥＤが光源５８０及び／または光源５８２のような単一の光源で提供できる。

特定の実施形態では、光源５８０及び／または５８２は、プローブヘッド４００で統合されている、あるいはプローブヘッド４００に結合されている、他のタイプの光源（例えば、白熱光源、レーザをベースにした光源）を含む。分光計のような検出器は、プローブヘッド４００の中に組み込むことができる、あるいは例えば光ファイバケーブルを使用してプローブヘッド４００に光結合できる。

図６Ａ及び図６Ｂを参照すると、プローブヘッド４００は、遮光６００によって適切な位置に配置できる。遮光６００は、プローブ４００の足５２０が嵌る開口部６０２と、照明光ポート５０６が嵌る開口部６０４と、第２の足５２０が嵌る開口部６０６とを有する。第２の足は、照明光ポート５１４と検出光ポート５０８とを収容できる。したがって、遮光は、プローブヘッド４００の足５２０及び照明光ポートと検出光ポート５０６、５１４及び５０８を固定位置に配置する。遮光６００は、患者の身体を迷光から遮蔽する不透明な材料を含み、その結果、照明光ポート５０６及び／または５１４からの光だけが患者に届き、及びその結果検出光ポート５０８で収集される光は照明光ポート５０６から出現する公知のスペクトルを有する光だけに起因する。遮光６００は、迷光から検出ポートを遮光するために検出光ポート５０８からすべての方向で約３．５ｃｍ伸長できる。プローブヘッド４００が遮光６００に設置された状態で、プローブヘッドは、例えば、遮光を患者の身体に対してテープで留める、ストラップで固定する、または貼り付けることによって患者の身体を背景に設置できる。例えば、プローブヘッド４００は、両面接着剤で遮蔽６００に対して保持でき、プローブヘッドの下の血液容量を改変できるであろう過剰な圧力なしに、プローブヘッド４００が患者の皮膚に接触できるようにする。

図６Ａに示されるように、いくつかの実施形態では、遮光は、多様な開口部または開口を有する主要部分６０１、及び狭い接続領域６０５によって主要部分６０１に接続されるケーブル管理部分６０３を有して一体に作ることができる。他の実施形態では、図６Ｂに示されるように、遮蔽はケーブル管理部分６０３が主要上部６０１から分離しているツーピース設計を有する。この配置により、２つの部分を接続領域６０５の長さより大きい距離で分離できる。これらの実施形態の多くでは、遮蔽ケーブル管理部分６０３は、通常、つめ６０８または分光計装置５０２とプローブヘッド４００の間で光を移送するファイババンドル１１６ａ、１１６ｃ、及び１１６ｄを含むケーブルを固定できる他の機構を含む。つめ６０８はケーブルを固定し、その結果ケーブルの重量によりプローブヘッドが患者の上のその位置から移動しない。シールド６００は例えばプラスチックから、あるいは別の軽量の不透明な材料から作ることができる。軽量のシールドは、過剰な熱の消散を支援するために銅またはアルミニウムの薄板等の熱伝導材料から作ることもでき、その結果、熱は患者の皮膚に伝達されない。
光学作業台及びシャッターシステム
光学作業台は、光ファイバケーブルシステムのさまざまな脚部に光を向けるためのシャッターシステム１１０を含む。ケーブルシステム内の光の経路を制御することによって、シャッターシステムは異なる照明ファイバ１１６ａまたは１１６ｄで標本を選択的に照明するために使用できる。

再び図２を参照すると、光学作業台１０８は、シャッターシステム１１０の光シャッター２５０を作動するステッピングモータ２４０のためのマウントとなる。シャッター２５０は、ランプ１０４と２本の光ファイバケーブル１１６ａと１１６ｄの間に設置され、それが２本の光ファイバケーブルのそれぞれに対する光を遮ることができるか、または光を通すことができるかのどちらかである。図２では、シャッター２５０の上端縁だけが示されている。不透明なシャッター２５０の輪郭は図７に示されている。シャッター２５０は、シャッターの中の穴７１０を通過するシャフトによってステッピングモータ２４０に結合される。シャフトが回転すると、シャッターは穴７１０の中心を通過する軸の回りで回転される。光学作業台１０８に固定されている第２のシャフト（不図示）は、シャッター２５０の第２の穴７２０を通過し、シャッター２５０の回転運動を制限する。

シャッター２５０が右回り方向で最大限に回転すると、図７に示されているように、シャッターの中の穴７３０はランプ１０４と、標本１０２につながる光ファイバケーブル１１６ａの間に位置し、その結果光は穴７３０を通って伝搬し、標本１０２はファイババンドル１１６ａから出現する光で照明される。シャッター２５０がこの位置にある状態で、標本１０２から反射される光はケーブル１１６ｃによって収集され、スペクトログラフ１１４に誘導される。この位置では、シャッター２５０の端部７４０がケーブル１１６ｄに入る光を遮る。

シャッター２５０が真中の位置まで左回りに回転すると、その結果穴７２０を通過するシャフトは穴７２０の真中に設置され、穴７３０はランプ１０４から発せられる光のビーム経路の中から回転する。したがって、光は穴７３０を通過せず、不透明なシャッター２５０によって標本ケーブル１１６ａに入るのを遮られる。また、光は、シャッター２５０の端部７４０によってファイババンドル１１６ｄに入るのを遮られる。

シャッター２５０が右回りの方向で最大限に回転すると、光は穴７２０を通過せず、不透明なシャッターによって標本ケーブル１１６ａに入るのを遮られる。光はシャッター２５０の斜めの端縁７５０の上を通過し、ファイババンドル１１６ｄに入射し、スペクトログラフ１１４に達する。この位置では、スペクトログラフ１１４は、標本がファイババンドル１１６ｄによって照明されるときの標本１０２の反射率スペクトルを測定する。

コンピュータ１１８は、第１の経路でのデータ収集（つまり、標本１０２がファイババンドル１１６ａからの光で照明されるとき）と、第２の経路でのデータ収集（つまり、標本１０２がファイババンドル１１６ｄからの光で照明されるとき）の間でスペクトログラフ１１４でのデータ獲得を切り替えるためにシャッター２５０を制御する。コンピュータ１１８は、シャッタードライバ回路を介してシャッター２５０を制御できる。適切なシャッタードライバ回路の一実施形態は、図８に示されている。この回路の動作は、２００５年４月２５日に出願され、現在では米国公開番号第２００５／０２５９２５４号として公開されている、その内容全体が参照することにより本明細書に組み込まれている「光反射率測定のための分光計システム（ＳＰＥＣＴＲＯＭＥＴＥＲ ＳＹＳＴＥＭ ＦＯＲ ＯＰＴＩＣＡＬ ＲＥＦＬＥＣＴＡＮＣＥ ＭＥＡＳＵＲＥＭＥＮＴ）」と題される米国出願番号第１１／１１３，３４７号に説明されている。

コンピュータ１１８は、スペクトログラフ１１４がどのようにしてデータを収集するのかも制御する。例えばコンピュータ１１８は、スペクトログラフ検出器の積分時間、平均化されるスペクトル数、及びスペクトルがコンピュータに記憶される前の平滑化の量を制御できる。コンピュータ１１８はこれをデータ獲得の経路ごとに無関係に行うことが可能である。パラメータは、検出器を飽和することなく、基準経路及び標本経路のそれぞれでの応答を最大限にするために選ぶことができる。
他の分光計システム
分光計システム１００用の適切な光源は、例えばランプ、発光ダイオード（ＬＥＤ）、レーザを基にした光源、及び他の光源等の白熱光源を含む。例えば、標本から反射率測定を行う際に使用するための光を提供するために、１つ以上のＬＥＤを結合できる。多様な光源により提供される光は、例えば、電磁スペクトルの赤外領域及び／または近赤外領域、可視領域、紫外領域、及び／または他の領域等の電磁スペクトルの選択された領域における波長を含む。

いくつかの実施形態では、分光計システム１００は、光ファイバケーブルを通して光源から照明光を結合することなく、直接的に標本を照明するように構成されてよい。例えば、光源は開口等の照明ポートを通して標本を直接的に照明するために設置される白熱電灯である。その結果、標本から反射される光は、１台または複数の検出器によって受光され、分析できる。

特定の実施形態では、複数の検出器を使用できる。例えば、光は、照明ポートから標本を照明するために使用でき、標本から反射される照明光は２つの検出ポートで受光できる。２つの検出ポートのそれぞれは、反射光のスペクトルを測定するように構成された分光計に結合することができ、その結果検出システムは平行に動作する２台の分光計を含む。スペクトルデータは、各検出ポートで同時に獲得でき、単一の分光計しか有さないシステムに比して速度の優位点を提供できる。システムは照明ポートを遮る、及び照明ポートの障害物を取り除くためのシャッターシステムを使用しなくても動作することができ、システムの費用を削減し、システムの機械的な信頼性を高めることができる。
スペクトル補正アルゴリズム
実現できる３つの異なった補正アルゴリズムがある。各補正アルゴリズムは個別に良好に作用するが、任意の２つのアルゴリズム、あるいは３つすべてのアルゴリズムを共に使用して測定されたスペクトルデータを補正できる。
１．短距離補正
関心のある組織層（例えば下にある組織）を覆う組織層から生じるスペクトルの影響は、上位層に起因する影響を、上位層と下位層両方からの影響を含む反射率スペクトルから差し引くことによって補正できる。両方のタイプの層からの影響を含む反射率スペクトルと、実質的には上位層だけからの影響を含む反射率スペクトルは、分光計システム１００を使用して別々に測定できる。例えば、図５に示されているように、照明ポート５０６と検出光ポート５０８間の距離（ＳＤ）_２は、照明ポート５１４と検出光ポート５０８の間の距離（ＳＤ）_１より大きい。距離（ＳＤ）_２は、標本１０２が照明ポート５０６からの光で照明されるときに記録される反射率スペクトルＲ_ｓｆｍが、皮膚層１０２ｓ、脂肪層１０２ｆ、及び筋肉層１０２ｍについてのスペクトル情報を含むように選択できる。距離（ＳＤ）_１は、標本１０２が照明ポート５１４からの光で照明されるときに記録される反射率スペクトルＲ_ｓｆが、皮膚層１０２ｓ及び脂肪層１０２ｆについてだけのスペクトル情報を実質的に含むように選択できる。システム１００の計器パラメータ、ファイバサイズ及び分光計積分時間は、照明ポートと検出ポートごとにシステムのダイナミックレンジの反射率スペクトルで高い信号対雑音比を取得するために選ぶことができる。

上位層に起因するＲ_ｓｆスペクトルに含まれるスペクトル情報を、上位と下位の組織層両方についての情報を含むスペクトルＲ_ｓｆｍから差し引く前に、Ｒ_ｓｆスペクトルはＲ_ｓｆｍスペクトルに対して正規化することができ、その結果スペクトルは１つの共通した測定空間を共有する。Ｒ_ｓｆをＲ_ｓｆｍの測定空間に変換するために、Ｒ_ｓｆｍスペクトルへのＲ_ｓｆスペクトルの測光マッピングが実行される。第１に、反射率スペクトルは、光が照明ポート５０６から、及び照明ポート５１４から入射するときに２％から９９％の範囲の反射率値を有する３つまたは４つ以上の光学的に均質な反射率標準から記録される。次に、参照基準ごとの反射率スペクトルは、各測定輝度スペクトルを９９％の参照基準で除算することによって推定される。例えば、５０％基準の推定反射率Ｒは５０／９９（つまり、５０．５％）である。同様に、９９％基準の推定反射率は９９／９９（つまり１００％）である。最後に、波長に特殊な多項式モデルは基準が第２の光ポート５１４からの光で照明されるときに記録されるスペクトルＲ_ｓｆを、基準が第１の光ポート５０６からの光で照明されるときに記録されるスペクトルＲ_ｓｆｍと相互に関連付ける。各波長に特殊なモデルは、反射率推定値の規模をＲ_ｓｆからＲ_ｓｆｍに調整するために使用される。この手順は、さまざまな照明ポート５０６と５１４が使用されるときの光スループット及び収集効率の差異を補正する。多項式モデルは以下のように実現でき、

この場合、ｎとλは、それぞれ目標反射率値（２から９９％）と光波長を表す指数であり、ａ、ｂ、及びｃは波長に特殊な多項式係数である。多項式係数は、組織スペクトルＲ_ｓｆの将来の測定値の、Ｒ_ｓｆｍスペクトルに正規化されるスペクトル^~Ｒ_ｓｆへのマッピングを可能にする。方程式１は、二次多項式モデルを説明する。しかしながら、一般的には、高次の（例えば、三次、四次、及びさらに高次の）多項式モデルを実現できる。

２つの異なる照明光ポート５０６と５１４からの光で記録されたスペクトルの正規化の後、異なる照明光場所で記録されるスペクトルは直交化される（つまり、上位層に起因するスペクトル成分は、上位層と下位層両方に起因する成分を含むスペクトルから取り除かれる）。直交化は、マトリクス乗算を必要とする。第１に、スペクトルＲ_ｓｆとＲ_ｓｆｍの間の相互関係を示す波長に依存する重みｗは、以下の方程式から求められ、

ここでは下付き文字Ｔは、行列の転置を示し、^~Ｒ_ｓｆは光が照明ポート５１４から標本１０２に入射してから、光学的にＲ_ｓｆｍの測定空間の上にマッピングされるときに記録される反射光のスペクトルに対応するベクトルである。重みが求められた後に、上位層のスペクトル特徴を以下の方程式を使用して取り除くことができ、

ここで、^＾Ｒ_ｏｒｔは、皮膚及び脂肪に起因する反射率成分が取り除かれた後に生じ、下位（筋肉）層１０２ｍからの情報だけを実質的に含む直交化されたスペクトルである。^＾Ｒ_ｏｒｔは、ＰＬＳまたは他の多変量較正技法と共に使用して、直交化された反射率スペクトル^＾Ｒ_ｏｒｔから下位層１０２ｍの化学的特性を決定するための較正方程式を作成することができ、ここでは較正方程式は上位層の光学効果とは無関係である。

較正方程式が医療監視装置で使用されると、患者スペクトルは較正方程式を生成するために使用されるのと同じ設計の光ファイバプローブを用いて収集することができ、直交化されたスペクトルは、それが較正方程式で使用される前に計算されなければならない。
２．基準標準変量スケーリングによる補正
測定された反射率スペクトルに対する散乱及び他の望ましくない影響を削減するために、基準標準変量（ＳＮＶ）スケーリング技法が使用できる。適切なＳＮＶ実現例は、例えば、その内容全体が参照することにより本明細書に組み込まれているアール．ジェイ バーネス（Ｒ．Ｊ．Ｂａｒｎｅｓ）ら、応用分光学４３，７７２（１９８９年）に開示されている。ＳＶＮ方法は、例えば、筋肉組織等の関心のある組織の光学特性の変動から生じる、測定された反射率スペクトルに対する影響を削減するために使用できる。
３．主成分分析負荷による補正
いくつかの実施形態では、スペクトル反射測定値は、一人の被験者の身体の複数の位置から、及び／または複数の被験者から記録される。例えば、ある被験者から別の被験者での関心のある組織の光学特性の変動は、関心のある測定分析対象に関係がない反射率データに変動をもたらす。例えば、被験者のセットから記録される筋肉組織反射率スペクトルでは、関心のある測定分析対象は筋肉組織ｐＨであってもよい。しかしながら、筋肉組織ｐＨの変化に起因して発生する変動に加えて、さまざまな被験者の筋肉組織から記録される反射率スペクトルは、筋肉組織構成、及び／または毛細血管密度、及び／または繊維構造、及び／または異なる被験者での筋肉組織の他の構造特性の変動から生じるスペクトル影響も含む。構造特性のこれらの変動は、通常、異なる被験者の筋肉組織に対する、波長に依存する散乱係数の変動を生じさせる。

被験者の多数のセットは、関心のある組織における光学特性の変動をモデル化するために使用されてよい。しかしながら、被験者の多数のセットから反射率スペクトルを測定し、分析することに係る時間及び費用は、この手法を臨床応用例に対して非実用的にする可能性がある。代りに、ＰＬＳモデル化アプリケーションの反射率スペクトルデータを使用して関心のある分析対象を測定する前に、数値アルゴリズムを使用して、関心のある組織の光学特性変動から生じる反射率スペクトルのスペクトル影響を削減する及び／または取り除くことができる。

主成分分析（ＰＣＡ）負荷補正は、関心のある組織（例えば、関心のある分析対象が測定される組織）の光学特性の分析対象に無関係な変動から生じる反射率スペクトルに対する影響を削減する、及び／または取り除くために使用できる。このような変動を示す光学特性は、散乱特性、吸収特性、組織屈折率、及び他の特性を含む。一般的には、関心のある組織による赤外線吸収の変動は、１つ以上の関心のある分析対象の濃度に関連する。したがって、関心のある分析対象の正確な測定は、反射率スペクトルに対する分析対象に無関係な影響を決定し、補正することを含んでよい。

ＰＣＡ分析は分析対象に無関係の変動のスペクトル「シグネチャ」を取得するために使用することができ、その結果、直交化ステップを介してスペクトル反射データから取り除くことができる。ＰＣＡ負荷補正は、較正ステップと予測ステップの両方の間に適用して、補正されたスペクトル反射データから構築されるＰＬＳモデルをさらに改善することができる。

関心のある組織の光学特性の変動から生じるスペクトル反射測定の変動は、一連のステップで削減する、及び／または取り除くことができる。例えば、いくつかの実施形態では、第１の分析ステップは、分析対象の値が実質的に類似した、同じ較正セットの中の異なる被験者から（及び／または同じ被験者の上の異なる場所から）収集されるスペクトルのセットでのＰＣＡによる目標分析対象に関連しないスペクトル反射データの変動を決定することを含む。変動は、ＰＣＡから取得される主要スペクトル成分の負荷ベクトルのセットとして表すことができる。第１の分析ステップは以下の方程式４により説明される。

方程式４では、Ｘ_０は次元ｍ_０ｘｎの行列である。Ｘ_０のｍ_０列のそれぞれは、ＰＣＡに使用される別のサンプルに記録される反射率スペクトルに相当し、ｎは各反射率スペクトルの波長点の数である。Ｘ_０の中のスペクトルは、分析対象に無関係なスペクトル反射率変動を含む。行列Ｘ_{０，ｍｅａｎ}は、次元ｍ_０ｘｎを有し、ｍ_０行を含み、この場合、各行は、その要素がＸ_０の列平均値に相当する１ｘｎ個のベクトルであり、その結果、Ｘ_０からＸ_{０，ｍｅａｎ}を差し引くと、次元がｍ_０ｘｎの行列Ｘ_０，ｍｃが生じ、この場合、Ｘ_０，ｍｃはＸ_０の平均集中行列である。Ｓは、次元がｍ_０ｘｆ_０のＰＣＡスコア行列であり、ここではｆ_０はＸ_０の変動をモデル化するために使用される主成分の数である。行列ＰはＰＣＡ負荷行列であり、次元ｎｘｆ_０を有する。次元がｍ_０ｘｎの行列Ｅは、ＰＣＡによってモデル化されないＸ_０のスペクトル残余の行列である。

第２の分析ステップでは、ＰＬＳ較正に使用されるスペクトルと、ＰＬＳをベースにした予測に使用されるスペクトルは、第１のステップで取得される主成分の負荷ベクトルに関して直交化される。関心のある組織の光学特性の変動に起因するスペクトル影響は、第２の分析ステップから生じる補正スペクトルで削減される、及び／または取り除かれる。第２の分析ステップは以下の方程式５によって説明される。

方程式５では、Ｘ_ｏｒｔは、次元がｍｘｎの直交化された（例えば補正された）スペクトル行列であり、この場合、ｍは標本の数であり、例えばｍ行のＸ_ｏｒｔは、ｍ個の異なる標本から記録される補正済みの反射率スペクトルに相当する。次元がｍｘｎの行列Ｘは、ｍ個の元の補正されていないスペクトルに相当する。次元ｍｘｎの行列Ｘ_{０，ｍｅａｎ（ｍ，ｎ）}は、ｍ行を含み、この場合、各行は、その要素がＸ_０という列平均値に相当する１ｘｎのベクトルである。次元がｎｘｆ_１のＰ_１は切り捨てられた負荷行列であり、この場合、列の数ｆ_１は直交化手順で使用される直交化因子の数に等しい。一般的には、ｆ_１はｆ_０以下であり、ｆ_１の値は方程式４で計算されたＳ個の行列とＰ個の行列の要素数に基づいて選択される。直交化に続き、行列Ｘ_ｏｒｔの補正済みの反射率スペクトルをＰＬＳ較正及び／またはモデル化で使用して、関心のある分析対象の値を予測することができる。
４．組み合わせ補正方法
特定の実施形態では、関心のある測定分析対象から生じないスペクトル特徴を取り除くことによって反射率スペクトルを補正するために、短距離方法、ＳＮＶ方法、及びＰＣＡ負荷方法の任意の２つまたは３つすべてを組み合わせることができる。例えば、いくつかの実施形態では、短距離補正方法は、第１に、関心のある組織層を覆う組織層に起因するスペクトル特徴を補正するために反射率測定値のセットに適用できる。ＳＮＶ及びＰＣＡ負荷補正は、例えば、反射率測定値のセットが一人の被験者の身体のさまざまな位置で測定された反射率データ、及び／または異なる被験者からの反射率データを含む、関心のある組織層における光学特性の変動を補正するために連続して短距離補正スペクトルに適用できる。

一般的には、本明細書に開示されるアルゴリズムは、スペクトル反射率データを補正するために所望の順序で適用できる。選択された順序で反射率データに適用される１つまたは複数の補正アルゴリズムの適合性は、通常、（例でさらに詳細に説明される）補正済みのスペクトル反射率データに基づいて作成される、関心のある分析対象のためのＰＬＳモデルの精度を決定することによって評価される。
実現例
前述された方程式及びアルゴリズムは、ハードウェアまたはソフトウェアで、あるいは両方の組み合わせで容易に実現できる。本発明は、及び本明細書に開示されている方法ステップ図に従って標準プログラミング技法を使用してコンピュータプログラムで実現できる。プログラムは、それぞれが少なくとも１台のプロセッサ、（揮発性メモリ及び不揮発性メモリ及び／または記憶要素を含む）少なくとも１つのデータ記憶システム、キーボードまたはプッシュボタンアレイ等の少なくとも１台の入力装置、及びＣＲＴ、ＬＣＤ、またはプリンタ等の少なくとも１台の出力装置を含む、マイクロコンピュータ等のプログラム可能プロセッサまたはコンピュータで実行するように設計できる。プログラムコードは、本明細書に説明されている関数を実行するためのデータ入力に適用される。出力情報は、プリンタ、またはＣＲＴまたは他のモニタ等の１台以上の出力装置に、または例えば、遠隔監視のためにウェブサイトにアクセスできるコンピュータモニタ上のウェブページに適用される。

新しいシステムで使用される各プログラムは、好ましくは、コンピュータシステムと通信するために高水準手続き型プログラミング言語またはオブジェクト指向プログラミング言語で実現される。しかしながら、所望される場合、プログラムはアセンブリ言語または機械語で実現できる。任意のケースでは、言語はコンパイルされるか、または解釈される言語である。

それぞれのこのようなプログラムは、記憶媒体または装置が本明細書に説明されている手順を実行するためにコンピュータによって読み取られるときにコンピュータを構成し、操作するために汎用プログラム可能コンピュータまたは特殊目的プログラム可能コンピュータによって読み取り可能な記憶媒体または装置（例えばＲＯＭまたは磁気ディスケット）に記憶できる。システムは、このように構成された記憶媒体によりコンピュータ内のプロセッサが、本明細書に説明されている関数を実行するために特殊な、所定の方法で動作する、コンピュータプログラムで構成されるコンピュータ可読記憶媒体として実現されると見なすこともできる。

任意の通信ネットワークは遠隔監視から結果を取得するために使用できるが、インターネットまたは無線システムはデータを送信するために有効な選択肢を提供する。
例
短距離補正のスペクトル影響
例１
システム１００の実施形態において照明プローブ５１４と検出プローブ５０８間の最適距離（ＳＤ）_１を決定して、人間の筋肉の上の皮膚及び脂肪の存在を補正するために実験が実行された。２ｍｍ〜６ｍｍの調整可能な短い光源−検出器距離（ＳＤ）_１、及び３２．５ｍｍという固定された長い光源−検出器距離（ＳＤ）_２のあるプローブ４００が、４人の異なる被験者の異なる脂肪層厚さを有する４箇所の異なる解剖学上の位置（腕、ふくらはぎ、肩及び大腿部）からスペクトルを測定し、どの（ＳＤ）_１距離が人物の異なる位置で実行された測定について分析対象の測定値の裁定の変動を生じさせるのかを決定するために使用された。理想的には、ある人物の異なる位置からの異なる脂肪厚さにより引き起こされるスペクトル差異は、直交化の後に補正されなければならない。つまり、どの身体部分が測定されるのかに関係なく、同じ情報がある人物の筋肉から回収されなければならないので、ある人物の異なる身体部分から測定される４つすべてのスペクトルは重複するはずである。さらに、異なる人々における皮膚の色及び異なる脂肪厚さにより引き起こされるスペクトル差異は、減少させる必要がある。つまり、スペクトルが直交化されて上にある皮膚層と脂肪層からスペクトル影響を取り除く際に、患者のスペクトル値とヘマトクリット値（「Ｈｃｔ」）の間のさらに優れた相互関係が得られなければならない。

反射率スペクトルは、３２．５ｍｍという固定された（ＳＤ）_２距離、及び１．８３ｍｍ、２．５ｍｍ、３．０ｍｍ、４．０ｍｍ及び５．４ｍｍという５つの異なる（ＳＤ）_１距離を使用して４人の人間の被験者の腕、ふくらはぎ、肩、及び大腿部から測定された。被験者の実際の脂肪厚さは超音波を使用して異なる位置で測定され、以下の表１に一覧されている。この研究のために選ばれた大腿部位置は、外側広筋（大腿側面）の上部の位置よりもさらに厚い脂肪が発見された大腿直筋（大腿前面）の上部にあった。各人のＨｃｔレベルは、侵襲的血液試験を介して測定され、レベルは以下の表２に一覧表示されている。

図９Ａから図９Ｅは、異なる（ＳＤ）_１距離について被験者Ａから記録されたスペクトルでの上にある組織層のための短距離補正の影響を示している。図９Ａ、図９Ｂ、図９Ｃ、図９Ｄ及び図９Ｅの結果は、それぞれ１．８３ｍｍ、２．５ｍｍ、３．０ｍｍ、４．０ｍｍ、及び５．４ｍｍという（ＳＤ）_１距離について取得された。各図では、スペクトル８１０は、被験者の身体のさまざまな部分が照明ポート５０６からの光で照明されたときに取得されたＲ_ｓｆｍスペクトルであり、スペクトル８２０は、被験者の身体のさまざまな部分が照明ポート５１４からの光で照明されたときに取得されたＲ_ｓｆスペクトルであり、スペクトル８３０は直交化されたスペクトルである。

被験者の身体のさまざまな位置で記録されるスペクトルの中の差異は、一般的には異なる脂肪厚さによって生じるベースラインのシフトとして表示され、直交化プロセスによって減少される。補正スペクトル８３０は、未処理のスペクトル８１０と比較して互いにより近くなっている。１．８３ｍｍ、２．５ｍｍ、及び３．０ｍｍという（ＳＤ）_１距離を有するプローブの場合、直交化されたスペクトルは互いにより近く、それらの形状は未処理スペクトルに比較して未変化である。４．０ｍｍと５．４ｍｍという（ＳＤ）_１距離を有するプローブの場合、スペクトルは補正後に互いにより近くなり、スペクトルの特定の特徴は変更される。例えば、７６０ｎｍでのヘモグロビン（Ｈｂ）に起因する吸収ピークは、４．０ｍｍと５．４ｍｍという（ＳＤ）_１距離での直交化の後にはあまり顕著ではない。これは、（かなりのＨｂ吸収が発生する）筋肉層からの特定の有用な情報が補正プロセスによって減少されることを暗示している可能性がある。これは脂肪層と皮膚層の影響を補正する目的には反するが、筋肉情報を保持する。この影響は大きな（ＳＤ）_１距離でのより深い光の浸透に起因するものであり得る。光が筋肉内部でより深く浸透するにつれて、筋肉層についてさらに多くの情報が取り込まれ、短い（ＳＤ）_１距離と長い（ＳＤ）_２距離の間の補正はなんらかの筋肉情報を犠牲にする。

同様に、図１０Ａから図１０Ｅは、異なる距離（ＳＤ）_１について被験者Ｃの４つの身体の部分からのスペクトルについての補正結果を示す。被験者Ａは白色人種の皮膚を有し、被験者Ｃは黒色人種の皮膚を有していたが、直交化プロセスの結果は両方の被験者について類似している。図９Ａから図９Ｅのスペクトル８２０を図１０Ａから図１０Ｅのスペクトル８２０と比較することにより証明されるように、被験者Ａの皮膚と被験者Ｃの皮膚の絶対吸光度値はきわめて異なる。しかしながら、皮膚に起因するスペクトル成分が差し引かれる二人の被験者の補正されたスペクトルはきわめて類似している。

補正されたスペクトル反射率データとＨｃｔ値との間の相互関係を調べるために、被験者の腕、ふくらはぎ、肩及び大腿部のスペクトルの平均吸光度値が被験者ごとに計算され、被験者の平均吸光度値と短距離補正との間の関係性が、短距離補正が反射スペクトルに適用される前及び適用された後の（ＳＤ）_１距離について確立された。組織吸光度スペクトルの主なヘモグロビン特徴は７６０ｎｍでのデオキシヘモグロビンピークであり、被験者ごとのスペクトルのこのピークの高さは被験者のヘマトクリット値レベルに直線的に相関しなければならない。

表３は、４つの異なる解剖学上の位置のための７３０ｎｍでの平均吸光度と、４つの異なる（ＳＤ）_１距離（つまり、１．８３ｍｍ、２．５ｍｍ、３．０ｍｍ及び４．０ｍｍ）のＨｃｔ値との間の関係性のＲ^２相関値を示す。表３の中の値から、Ｒ^２が補正後に改善したことが分かる。これは、スペクトル値とＨｃｔ値との間の強力な相互関係が、（ＳＤ）_１距離スペクトル、Ｒ_ｓｆに対して（ＳＤ）_２距離スペクトルＲ_ｓｆｍを補正することによって確立されることを示している。

前記結果から、約２．５ｍｍという（ＳＤ）_１距離がこの実施形態に最適な結果を与えて得る。一般的には、短い光源−検出器距離は、前述されたように実験を通して、またはすべての標本層の吸光度及び散乱係数が公知である場合には、モンテカルロ・モデリングを通して決定できる。
例２
測定されたスペクトル輝度と関心のある分析対象との間の相互関係を改善するための短距離補正の別の例は、図１１及び図１２に示されている。図１１は、１７人の異なる人間の被験者における（ヘモグロビンとミオグロビンの両方からの影響を含む）最大ヘム吸収の一連の測定値を示す。各被験者からのスペクトルデータは、深指屈筋から収集された。図１１のスペクトルデータは補正されておらず、被験者のそれぞれに測定された最大ヘム吸光度と血液ヘマトクリットレベルとの間に強力な相互関係はない。

図１２は、１７人の被験者において反射率スペクトルに短距離補正を適用して皮膚層と脂肪層に対する補正を行った後、反射率スペクトルから計算された、血液ヘマトクリット値に対する最大ヘム吸光度を示す。補正されたデータではさらに強力な直線関係が観察され、補正済みスペクトルデータに基づいたＰＬＳモデル等の予測モデルが患者及び他の被験者のヘマトクリットレベルをさらに正確に推定することを示唆している。
ＰＣＡ負荷補正のスペクトル影響
例３
ＰＣＡ負荷補正の測定されたスペクトル反射率データに対する影響を評価するために、反射率スペクトルのセットがハンドグリップ運動負荷を実行する人間被験者から収集され、複数の被験者の静脈血ｐＨモデルが、反射率測定値に基づいて作成、評価された。ハンドグリップ運動負荷プロトコルは、４つの異なる努力レベル、つまり１５％最大随意収縮（ＭＶＣ）、３０％のＭＶＣ、４５％のＭＶＣ、及び６０％のＭＶＣでの１秒の弛緩が後に続く、被験者の手の２秒の収縮を含んでいた。運動強度は上昇するにつれ、ｐＨはそれぞれの運動の一時的な期間の最後でさらに低いレベルまで低下する。各一時期間の長さは約５分であり、一時期間は４０分離して実施された。血液は、測定筋肉の近くの静脈内に設置された静脈カテーテルから引き出された。標本は（ベースラインｐＨ測定値を提供するために）それぞれの一時期間直前に、つまり運動の一時期間の間、毎分、及び５分、１０分及び２０分の運動後に取得された。血液標本は、静脈ｐＨを決定するために（ｉ−ＳＴＡＴ、ニュージャージー州、イーストウィンザー（Ｅａｓｔ Ｗｉｎｄｓｏｒ，ＮＪ）から入手できる）Ｉ−Ｓｔａｔ ＣＧ４＋カートリッジを使用して測定された。スペクトル反射率測定が、図１３に示されている実施形態に類似した分光計システム１００の実施形態を使用して行われた。

スペクトル反射率データは、６人の異なる被験者から測定された。ＰＬＳをベースにしたｐＨ予測モデルの精度は、「一人の被験者を除外する」相互検証手順を使用してスペクトル反射率データのＰＣＡ負荷補正の前後に推定された。この手順では、被験者ごとのｐＨ決定は、他の５人の被験者について測定されたデータから作成された較正方程式に基づいて行われる。精度は、ＮＩＲＳ反射率測定値から取得されるｐＨ値と、静脈血分析から取得されるｐＨ値との間の予測の二乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥＰ）を計算することによって推定される。

図１４は、ＰＣＡ負荷補正が適用される前に単一のｐＨ値（約７．３５）における異なる被験者からの較正スペクトルのセットを示す。図１５は、ＰＣＡ負荷補正が適用された後の較正スペクトルの同じセットを示す。補正手順の適用に続き、同じｐＨでのスペクトルはほぼ一致している。これは、例えば筋肉ｐＨ等の関心のある分析対象に関係していない、測定された反射率データの被験者対被験者の変動の削減と一貫している。

較正方程式は、ハンドグリップ運動負荷の一時期間中に収集された反射率スペクトル及び血液の標本からＰＬＳを使用して作成された。血液ｐＨ値は、適切な場合は、測定されたスペクトルのデータに対応する時間間隔で補間された。図１６は、一人の被験者を除外する相互検証に従った較正を用いて、補正されていない反射率スペクトルについて（静脈血の）測定済みｐＨ対（ＮＩＲＳ測定値からの）予測ｐＨの結果を示す。図中の斜線は、測定ｐＨ値と予測ｐＨ値の間の完全な一致を示す。補正されていないスペクトルに基づいたｐＨの予測は、約０．４４という判定の係数Ｒ^２によって測定された平均相互関係を有し、測定ｐＨ値と予測ｐＨ値の間の一致が強力ではないことを示す。

図１７は、ＰＣＡ負荷補正方法を使用して補正された反射率スペクトルに基づく測定ｐＨ対予測ｐＨの結果を示す。補正されたスペクトルに基づいた測定ｐＨ値と予測ｐＨ値との間の一致のためのＲ^２は約０．６４であり、予測ｐＨ値は斜線に沿ってさらに密にクラスタ化され、補正されたスペクトルに基づいたｐＨモデルは図１６の方法よりはるかに正確であることを示す。ＲＭＳＥＰは０．０２５ｐＨ単位であり、斜線周辺で観察された散乱を説明する。
組み合わされた補正アルゴリズムのスペクトル影響
例４
複数のスペクトル相互関係アルゴリズムを結合する影響を評価するために、三層（例えば、皮膚、脂肪及び筋肉）の組織状の固体ファントムが作成された。寒天（ミズーリ州セントルイスのシグマ−アルドリッチ社（Ｓｉｇｍａ−Ａｌｄｒｉｃｈ Ｉｎｃ．）から入手できる寒天 Ａ７０４９）が、固形基材として使用された。イントラリピッド（イリノイ州ディアフィールドのバクスターヘルスケア社（Ｂａｘｔｅｒ Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ Ｃｏｒｐ．）から入手可能）が散乱層として使用された。製造は、さまざまな吸収装置が使用された点を除き、その内容全体が参照することにより本明細書に組み込まれる、例えば、アール．カベドゥー（Ｒ．Ｃｕｂｅｄｄｕ）ら、医学及び生物学における物理学（Ｐｈｙｓｉｃｓ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ ａｎｄ Ｂｉｏｌｏｇｙ）４２、１９７１年（１９７７年）に説明されている手順に類似した手順に従った。各層は、別々に製造され、次に皮膚層と脂肪層が筋肉層上部に設置された。

各ファントムは、吸収装置として０．１５ｍｇ／ｍＬメラニン（ミズーリ州セントルイスのシグマ−アルドリッチ社（Ｓｉｇｍａ−Ａｌｄｒｉｃｈ Ｉｎｃ．）から入手できるメラニンＭ８６３１）のある厚さ１．０ｍｍの皮膚層を含んでいた。筋肉層における吸収装置は、（イリノイ州デスプレーンズのサイエンティフィックデバイスラボ社（Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ Ｌａｂ Ｉｎｃ．）から入手できる）６ｘ１０^−４ｍＬ／ｍＬの墨汁の２．２％溶液、及び（カナダ、ケベック州のアメリカンダイソース社（Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｄｙｅ Ｓｏｕｒｃｅ，Ｉｎｃ．）から入手できる）多様な濃度のＮＩＲ染料ＡＤＳ７８０ＷＳであった。

墨汁の濃度は約２．２％である組織内の血液の濃度に基づいて選択された。墨汁が相対的に波長に依存しない吸収特性を有するのに対して、ＮＩＲ染料は、酸素を除去したヘモグロビンに類似する約７８０ｎｍの波長で吸収最大値を有する。人間の脂肪は、通常、非常に低い吸収係数を有するので、吸収装置は人間の脂肪層の中には導入されなかった。皮膚及び脂肪のための削減された散乱係数（μｓ’）は、それぞれ１．５ｍｍ^−１と１．２ｍｍ^−１であった。組織ファントムは、各ファントムが０．５ｍｍ^−１、０．６５ｍｍ^−１、または０．８ｍｍ^−１という筋肉削減散乱係数（μｓ’）、２．０ｍｍ、４．０ｍｍまたは６．０ｍｍという脂肪厚さ、及び６．６７μｇ／ｍＬ、９．０８μｇ／ｍＬ、１３．３１μｇ／ｍＬ、１５．７６μｇ／ｍＬ、１７．９２μｇ／ｍＬ、２０．２２μｇ／ｍＬ、２２．５８μｇ／ｍＬ、２４．８２μｇ／ｍＬ、または２６．６８μｇ／ｍＬという筋肉染料濃度を有するように作成された。前記の筋肉染料濃度の１つを有する組織ファントムのセットは、セットの各要素が３つの異なるレベルの脂肪厚さの１つ、及び３つの異なる筋肉散乱係数の１つを有するように製造された。例えば、９つの異なるファントムが、同じ筋肉染料濃度で作成された。ファントムは、３日間という期間で、筋肉染料濃度が、低い、中間、あるいは高い２７のファントムの３つのグループで製造された。標本は水損失を回避するためにプラスチックで密封され、写真漂白を回避するためにアルミ箔で覆われ、製造後の日に無作為な順序で測定されるために冷蔵庫で保管された。

２．５ｍｍと３０ｍｍの光源−検出器（ＳＤ）分離でのファントムのそれぞれの反射率スペクトルは、システム１００を使用して測定された。８．５Ｗのタングステンランプ（ニューヨーク州スカネアトレスのウェルチ−アライン社（Ｗｅｌｃｈ−Ａｌｌｙｎ Ｃｏｒｐ．）、から入手できる７１０６−００３型）は、ファントムの照明に使用され、分光計（フロリダ州ダニディンのオーシャン・オプティックス社（Ｏｃｅａｎ ＯｐｔｉｃｓＩｎｃ．）から入手できるＵＳＢ２０００）がスペクトル反射率データを収集するために使用された。システム１００の２つの距離プローブは、１つの検出器ファイババンドルと、検出器バンドルから３０ｍｍ（長距離）と２．５ｍｍ（短距離）離れた２つの光源ファイババンドルを有していた。検出器ファイババンドルの直径は１．０ｍｍであり、長距離での光源ファイババンドルの直径は３．５ｍｍで、短距離での光源ファイババンドルの直径は１．０ｍｍであった。２つの光源ファイババンドルは軸上向きまたは軸から離れた向きを介してランプに接続されていたが、反射率スペクトルの収集中、検出器バンドルは分光計に接続されていた。コンピュータ制御式シャッターシステム１１０がランプの前に設置されて、２つの光源ファイバ位置を切り替えて、単一光源ファイババンドルがランプによって照明されるようにした。

短距離（２．５ｍｍ ＳＤ）で収集された反射率スペクトルは、実質的にはファントムの皮膚層と脂肪層のみから情報を取り込んだ。長距離（３０ｍｍ ＳＤ）で収集されたスペクトルは、皮膚層、脂肪層及び筋肉層からのスペクトル情報を含んでいた。

ファントムは、較正標本セットと試験標本セットに分けられた。較正の間に不十分に及び／または不完全にモデル化された可能性がある標本でのＰＬＳモデル予測を試験するために較正セットの中の特性とは異なった特性を持った較正セットの標本が選ばれた。具体的には、２．０ｍｍという脂肪厚さ及び多様な染料濃度、及び筋肉散乱係数のファントム（合計２７ファントム）が、試験標本として使用された。多様な染料濃度及び筋肉散乱係数のそれぞれについて脂肪厚さが４．０ｍｍまたは６．０ｍｍの残りの標本（合計５４ファントム）が較正のために使用された。較正サンプルのどれも、２．０ｍｍという厚さの脂肪層を有しておらず、試験標本のどれも４．０ｍｍから６．０ｍｍの厚さの脂肪層を有しなかった。

ファントム筋肉の染料濃度のためのＰＬＳモデルは、較正サンプルデータを使用して作成され、モデルは試験サンプルスペクトルから筋肉染料濃度を予測することによって確証された。一人を除外する相互検証は、ＰＬＳモデル係数の数を決定するために使用された。多様なスペクトル相互関係方法を評価するために、ＰＣＡ負荷補正及び／または短距離補正及び／またはＳＮＶスケーリング補正で、及びそれらを使わずにＰＬＳ再帰が実行された。７００ｎｍから９００ｎｍのスペクトル波長範囲内のデータが分析で使用された。ＰＬＳモデルの予測精度は、推定染料濃度と実際の染料濃度の間のＲ^２（判定の係数）、及び以下に従って予測の二乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥＰ）として計算された推定測定エラーによって説明され、

この場合、Ｎは試験標本の数であり、^{^}ｙ_ｉとｙ_ｉは推定染料濃度と実際の染料濃度である。大きなＲ^２値と低いＲＭＳＥＰは、ＰＬＳモデルがファントム標本の中の染料濃度を正確に予測することを示す。

多様なスペクトル補正及びデータ分析のアルゴリズムは、（マサチューセッツ州ナティックのザマスワークス社（Ｔｈｅ Ｍａｔｈｗｏｒｋｓ Ｉｎｃ．）から入手できる）Ｍａｔｌａｂ（商標）プログラミング言語のバージョン７．０、及び（ワシントン州マンソンアイゲンベクトルリサーチ社（Ｅｉｇｅｎｖｅｃｔｏｒ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｃ．）から入手できる）ＰＬＳ＿Ｔｏｏｌｂｏｘ（商標）のバージョン３．５で作成されるプログラムで実現された。

短距離補正が他のスペクトル補正方法と組み合わされて反射率スペクトルに適用される以下の例では、短距離補正が最初に適用される。ＰＣＡ負荷補正が他のスペクトル補正方法と組み合わされた反射率スペクトルに適用される場合、ＰＣＡ負荷補正は最後に適用される。例えば、短距離ＳＮＶ補正、及びＰＣＡ負荷補正がスペクトルデータに適用される場合、短距離補正は最初に適用され、後にＳＮＶ補正が続き、最後にＰＣＡ負荷補正が適用される。

染料濃度が同じ（例えば、ｎ＝６）６つの較正標本が、スペクトルデータのＰＣＡ負荷補正のためのＰＣＡ負荷を取得するために使用された。ＰＣＡ負荷が取得された染料濃度は、後に「較正」染料濃度と呼ばれる。負荷は６つの較正標本のセットでＰＣＡから取得され、６つの標本の各セットは９つの異なる選択された染料濃度の１つを有する。６つの標本のセットごとの反射率スペクトルは、スペクトル補正方法のさまざまな組み合わせを使用して補正され、方法及びそれらのパラメータの、計算された負荷ベクトルに対する影響を調べる。ＰＣＡ負荷補正で使用される負荷ベクトルの数を決定するために、一人を除外する相互検証較正手順が、ファントム標本の中の染料濃度についてＰＬＳモデルで使用された。較正は、選択された染料濃度のそれぞれで１つ、２つ、３つ、４つ及び５つのＰＣＡ負荷ベクトルを使用して実行された。負荷ベクトル数及び相互検証の最小の二乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥＣＶ）を生成した選択された染料濃度が、スペクトル補正方法の評価のために選択された。ファントムの分析は、染料濃度が２０．２２μｇ／ｍＬの較正スペクトルでＰＣＡから取得された第１の４つの負荷ベクトルが試験標本にとって最善の予測結果を提供したと判断した。３つのスペクトル補正方法、つまり、短距離ｏｖｅｒｌａｙｅｒ補正、ＳＮＶ補正、及びＰＣＡ負荷補正、は個別に、前記条件下で組み合わされて比較された。

図１８は、水溶液の中のＡＤＳ７８０ＷＳ染料の吸収スペクトルを示す。図１９及び図２０は、それぞれ短距離（例えば、２．５ｍｍ）のファントム吸光度スペクトルと、ファントムの長距離（例えば、３０ｍｍ）照明とを示す。図２１は、前述されたように、短距離補正方法を適用することにより補正された長距離吸光度スペクトルを示す。図１９の短距離吸光度スペクトルは、ファントムの中の筋肉層を覆う皮膚層及び脂肪層のみから反射される光を含む。吸光度曲線の下方に傾く形状は、皮膚層の吸収装置メラニンの特徴を示す。さらに多様な曲線の中のベースラインシフトは、多様なファントムの間のさまざまな脂肪層厚さに起因する。

図２０の長距離スペクトルは、図１８に示されている染料溶液スペクトルに類似するスペクトル形状を有する。長距離スペクトルは、染料が位置するファントム筋肉層から反射される光からの影響を含む。例えば、７００ｎｍと７５０ｎｍとの間等の吸光度の変動は、染料吸収に対する皮膚吸収の重ね合わせ、及び脂肪と筋肉の散乱の影響に起因する。短距離補正は、スペクトル吸光度データから皮膚吸収と脂肪散乱の影響を削減する、及び／または取り除く。図２１に示されているように、結果として生じる補正済みのスペクトルはなおさらに一致し、図２０の補正されていないスペクトルより、図１８に示されているスペクトルにさらに密接に似ている。しかしながら、ベースライン変動は標本間の筋肉層の光学特性の変動（例えば、筋肉層散乱の変動性）に起因する。ＰＣＡ負荷補正アルゴリズムは、ファントムの間の筋肉層の光学特性の不均一性から生じる変動を削減するまたは取り除くために使用できる。

図２２から図２７は、それぞれの染料濃度が２０．２２μｇ／ｍＬであるが、脂肪層厚さ（４．０ｍｍまたは６．０ｍｍ）と筋肉散乱係数（０．５ｍｍ^−１、０．６５ｍｍ^−１、または０．８ｍｍ^−１）とのさまざまな組み合わせがある、６つの較正標本の吸光度スペクトルを示す。図２２では補正されていない吸光度ベクトルを示す。脂肪及び筋肉の散乱、及び皮膚の吸収に起因するスペクトル影響、多様なファントムの間で完全に補正された場合、同じ染料濃度に対応するスペクトルは重複するであろう。図２２に示されるスペクトルでは、いくつかのベースラインシフト及び平坦化が、７００ｎｍと８００ｎｍとの間で観察され、これらの散乱影響及び吸収影響に起因する。

図２３は、上にある皮膚層と脂肪層のための短距離補正がスペクトルに適用された後の図２２からのスペクトルを示す。補正されたスペクトルは、適用された補正の結果として互いにさらに近くなり、図１８の吸収バンドにさらに密接に似た形を有する。しかしながら、約７８０ｎｍで、吸収ピークに近いスペクトル領域内等の補正されたスペクトルの中には依然としていくつかの差異がある。これらの変動は、短距離アルゴリズム及び方法によって補正されない筋肉層散乱から生じる。

図２４は、ＳＮＶスケーリング補正が適用された後の図２２からのスペクトルを示す。スペクトルは、ＳＮＶ方法の適用に続いてともにより近くなるが、スペクトルの相対的に平坦な形状は、皮膚及び脂肪の吸収ならびに散乱がＳＮＶ方法単独では補正されないことを示している。一般的には、ＳＮＶ方法は、標本スペクトル間の変動が、分析対象の変動よりむしろ、おもに散乱から生じるときに複数の標本の中での散乱差異を削減する、及び／または取り除くために使用できる。

図２５は、ＰＣＡ負荷係数がスペクトルに適用された後の図２２からのスペクトルを示す。染料濃度が２０．２２μｇ／ｍＬの較正標本のＰＣＡから得られる４つの負荷は、図２２で示された吸光度スペクトルを補正するために使用された。図２５に示されている補正されたスペクトルは、元の補正されていないスペクトルよりも互いにに近い。しかしながら、補正されたスペクトルは依然として、分析対象の皮膚層でのメラニン吸収に起因するスペクトル特徴を示す。

多様な補正方法の組み合わせは、吸光度スペクトルにも適用できる。図２６は、短距離補正、次にＳＮＶスケーリング補正が連続して適用された後の図２２からのスペクトルを示している。図２３の短距離補正されたスペクトルと比較すると、図２６のスペクトルはともに近く、ベースライン変動は削減されるが、依然として存在する。

図２７は、短距離補正、ＳＮＶスケーリング補正、及びＰＣＡ負荷補正が連続して適用された後の図２２からのスペクトルを示す。図２７のスペクトルはきわめて重複し、それらの形状は７００ｎｍから７８０ｎｍの短い波長領域内で、図１８に示される染料スペクトルに相対的に密接に似ている。３つすべての補正方法をスペクトル吸光度データに適用すると、皮膚層と脂肪層の吸収及び散乱、及び筋肉層の光学特性の分析対象に無関係の変動から生じるさまざまな筋肉散乱係数からのスペクトル影響が削減された。

ＰＬＳ予測モデルは較正データに基づいて構築され、試験標本における染料濃度の値を予測するために使用された。較正標本及び試験標本のためのスペクトル吸光度データは、補正されなかったか、または短距離補正だけ、ＳＮＶスケーリング補正だけ、ＰＣＡ負荷補正だけ、短距離補正とＳＮＶスケーリング補正の組み合わせ、短距離補正とＰＣＡ負荷補正の組み合わせ、ＳＮＶスケーリング補正とＰＣＡ負荷補正の組み合わせ、あるいは短距離補正、ＳＮＶスケーリング補正、及びＰＣＡ負荷補正の組み合わせを適用することによって補正されたかのどちらかであった。モデル予測結果の要約は、表４に示されている。各ＰＬＳモデルはＲ^２（０．９５以上））の大きな値を有し、予測染料濃度と測定染料濃度の間に強力な相互関係が存在することを示す。スペクトル処理を行わない場合、たとえ予測染料濃度及び測定染料濃度がきわめて相互に関係していたとしても、大きな予測誤差が生じた。つまり、ＲＭＳＥＰは、（２６．６８μｇ／ｍＬから６．６７μｇ／ｍＬの）総濃度範囲の２１．５４％の誤差に対応し、４．３１μｇ／ｍＬであった。

短距離補正だけ、ＳＮＶスケーリング補正だけ、またはＰＣＡ負荷補正だけを使用すると、ＰＬＳモデルのＲＭＳＥＰは減少した。２つの異なる補正方法の組み合わせは、さらにＰＬＳモデルのＲＭＳＥＰを減少させ、３つの補正方法すべてを組み合わせると、最低のＲＭＳＥＰ、つまり１．０８μｇ／ｍＬ、５．３％のパーセンテージ誤差のＰＬＳモデル、及び補正方法が使用されなかった場合のＰＬＳモデルに対してＲＭＳＥＰにおいて３倍の減少が生じた。

特定の実施形態では、スペクトル補正方法を使用すると、ＰＬＳモデルで使用される因数の数を削減できる。例えば、ＰＣＡ負荷補正が他の補正方法とともにまたは組み合わされて使用されたとき、モデル因数の数は、補正されていないスペクトル吸光度データに基づいたモデルで使用された７個の因数未満であった。一例として、３つの補正方法が組み合わされて使用されたとき、標本の筋肉層の染料濃度のためのＰＬＳモデルは４個のモデル因数を使用した。染料モデルのための因数の数のこの削減は、スペクトルデータの補正が皮膚の色、脂肪層の厚さ、及びそれ以外の場合ＰＬＳ回帰でモデル化されたであろう筋肉層光学特性の変動を取り除いたために達成された。

モデル予測結果は、スペクトル吸光度データの補正がない図２８で、及び短距離補正、ＳＮＶスケーリング補正、及びＰＣＡ負荷補正の組み合わせを使用するスペクトルデータの補正がなされた図２９に示されている。各図の対角線は完全な予測を表す。図２８と図２９を比較すると、３つの異なる補正方法を使用してスペクトルデータを補正した後、予測結果は対角単一線に沿ってさらに密接にクラスタ化され、ＰＬＳモデルの予測値はさらに大きくなる。
例５
本明細書に開示されているスペクトル補正方法は、人間の組織スペクトルにも適用されてきた。例えば、それぞれが関心のある特定の分析対象の同じ値を有する、さまざまな被験者に対応するスペクトルが使用可能である場合、ＰＣＡ負荷補正は、スペクトルに基づいてＰＬＳモデルを改善するために使用できる。一例として、ｐＨ値の範囲は運動の期間中に被験者について取得できる。一般的には、筋肉及び血液ｐＨは、乳酸が精製されるため、運動中に減少し、その結果、ｐＨは運動が休止されるとベースライン値に急速に戻る。吸光度スペクトルが運動期間中に連続的に記録され、筋肉及び／または血液ｐＨが同時に監視される場合、類似する運動プロトコルを実行する異なる被験者の同じｐＨ値に対応するさまざまな時間でのスペクトルを得ることが可能である。

人間の被験者からのスペクトルデータでＰＣＡ負荷補正方法を評価するためには、スペクトルと血液ｐＨ測定値のセットが、反復ハンドグリップ運動負荷プロトコルを実行する三人の人間被験者の前腕から収集された。各被験者は４秒間試験装置を強く握り、次に２秒間緩め、このパターンを計５分間繰り返した。各被験者は４つの異なる運動プロトコルを、各プロトコルの間に３０分の休憩をはさみ、さまざまな連続して増加する力レベルで実行した。

図３０は、各被験者の血液ｐＨが７．３７±０．００１である場合に運動プロトコルの間の時間ポイントで三人の人間被験者から収集された吸光度スペクトルのセットを示す。短距離補正及びＳＮＶスケーリング補正は、スペクトルデータのセットに適用された。図３１は、ＰＣＡ負荷補正がさらに適用された後の図３０に示される吸光度スペクトルの同じセットを示す。図３１の吸光度スペクトルは、図３０のスペクトルのＰＣＡから取得された最初の４個の負荷ベクトルで直交化された。スペクトルデータのＰＣＡ負荷補正の後、さまざまな被験者からのスペクトルは大幅に重複し、ｐＨと相互に関連付けられていなかった光学特性変動であって、ある被験者から別の被験者での筋肉組織における光学特性変動に起因するスペクトル影響が大幅に削減されたことを示す。

図３２は、すべての測定済みのｐＨ値での運動期間中の三人の人間被験者のそれぞれからのスペクトルのすべてを示す。短距離補正及びＳＮＶスケーリング補正がスペクトルデータに適用されてきた。図３３は、ＰＣＡ負荷補正がさらに適用された後の図３２からのデータを示す。データは７．３７±０．００１に相当する、図３０の較正スペクトルのＰＣＡから取得された最初の４つの負荷ベクトルで直交化された。ＰＣＡ負荷補正の適用により、筋肉組織光学特性の被験者対被験者の変動に起因するスペクトルの変動が大幅に削減された。図３３に示されるスペクトルの中の変動は、名目上、筋肉ｐＨレベルの運動により引き起こされる変化から生じる吸光度変動に相当する。

他の実施形態
本発明はその詳細な説明と併せて説明されてきたが、前記説明は添付特許請求の範囲により明示される、本発明の範囲を制限するのではなく、説明することを目的としている。他の態様、優位点及び変形は添付特許請求の範囲内にある。

本明細書に説明されている分光計システムの概略図である。 図１の分光計システムの光学作業台及び選択された構成要素の上部概略図である。 白熱灯の概略図である。 標本に光を送達するための２本の光ファイバケーブルと、標本から反射した光をスペクトログラフに送達するための１本の光ファイバケーブルの配列の概略図である。 標本に光を送達する光ファイバケーブルの中のファイバと、標本から反射した光をスペクトログラフに送達するための光ファイバケーブルの中のファイバの配列の概略端面図である。 標本に光を送達するため、及び標本から反射した光を受光するためのプローブヘッドの実施形態の概略側面図である。 統合された光源のあるプローブヘッドの実施形態の概略底面図である。 図５に示されているプローブヘッドを保持し、遮断するための遮光の概略平面図である。 図６Ａの遮光の代替実施形態の概略平面図である。 図１の分光計システムで使用されるシャッターの概略図である。 図７に示されているシャッターを制御するための電気回路の回路図である。 人間の被験者から測定される反射率スペクトルから、上にある層に起因するスペクトル干渉を取り除くための補正の結果を示すグラフである。 人間の被験者から測定される反射率スペクトルから、上にある層に起因するスペクトル干渉を取り除くための補正の結果を示すグラフである。 人間の被験者から測定される反射率スペクトルから、上にある層に起因するスペクトル干渉を取り除くための補正の結果を示すグラフである。 人間の被験者から測定される反射率スペクトルから、上にある層に起因するスペクトル干渉を取り除くための補正の結果を示すグラフである。 人間の被験者から測定される反射率スペクトルから、上にある層に起因するスペクトル干渉を取り除くための補正の結果を示すグラフである。 別の人間の被験者から測定される反射率スペクトルから、上にある層に起因するスペクトル干渉を取り除くための補正の結果を示すグラフである。 別の人間の被験者から測定される反射率スペクトルから、上にある層に起因するスペクトル干渉を取り除くための補正の結果を示すグラフである。 別の人間の被験者から測定される反射率スペクトルから、上にある層に起因するスペクトル干渉を取り除くための補正の結果を示すグラフである。 別の人間の被験者から測定される反射率スペクトルから、上にある層に起因するスペクトル干渉を取り除くための補正の結果を示すグラフである。 別の人間の被験者から測定される反射率スペクトルから、上にある層に起因するスペクトル干渉を取り除くための補正の結果を示すグラフである。 補正されていないスペクトルデータについて最大ヘム吸光度対測定済み血液ヘマトクリット値の値を示すグラフである。 上にある皮膚及び脂肪層に起因する影響について補正されたスペクトルデータの最大ヘム吸光度対測定済み血液ヘマトクリット値の値を示すグラフである。 近赤外反射分光計システムの実施形態の画像である。 さまざまな人間被験者からの補正されていないスペクトル吸光度測定値のセットを示すグラフである。 ＰＣＡ負荷補正アルゴリズムの適用後のさまざまな人間の被験者からのスペクトル吸光度測定値のセットを示すグラフである。 補正されていないスペクトル吸光度データに基づいたｐＨのＰＬＳモデルの予測ｐＨ対測定ｐＨを示すグラフである。 ＰＣＡ負荷補正方法を使用して補正されたスペクトル吸光度に基づいたｐＨのＰＬＳモデルの予測ｐＨ対測定ｐＨを示すグラフである。 染料ＡＤＳ７８０ＷＳのための水性吸光度スペクトルを示すグラフである。 組織状の実在しない標本の短距離吸光度スペクトルを示すグラフである。 組織状の実在しない標本の長距離吸光度スペクトルを示すグラフである。 短距離補正が適用された後の組織状の実在しない標本のセットの長距離吸光度スペクトルを示すグラフである。 組織状の実在しない標本のセットからの補正されていないスペクトル吸光度測定値を示すグラフである。 短距離補正が適用された後の組織状の実在しない標本のセットからのスペクトル吸光度測定値を示すグラフである。 ＳＮＶスケーリング補正が適用された後の組織状の実在しない標本のセットからのスペクトル吸光度測定値を示すグラフである。 ＰＣＡ負荷補正が適用された後の組織状の実在しない標本のセットからのスペクトル吸光度測定値を示すグラフである。 短距離補正及びＳＮＶスケーリング補正が適用された後の組織状の実在しない標本のセットからのスペクトル吸光度測定値を示すグラフである。 短距離補正、ＳＮＶスケーリング補正、及びＰＣＡ負荷補正が適用された後の組織状の実在しない標本のセットからのスペクトル吸光度測定値を示すグラフである。 補正されていないスペクトル吸光度データに基づいた染料濃度のＰＬＳモデルの予測結果を示すグラフである。 ３つの異なる補正方法を使用して補正されたスペクトル吸光度データに基づいた染料濃度のＰＬＳモデルの予測結果を示すグラフである。 類似するｐＨレベルでの異なる被験者から記録され、短距離補正方法及びＳＮＶスケーリング補正方法を使用して補正されたスペクトル吸光度データを示すグラフである。 ＰＣＡ負荷補正方法を使用してさらに補正された、図３０のスペクトル吸光度データを示すグラフである。 異なるｐＨ値で異なる被験者から記録され、短距離補正方法及びＳＮＶスケーリング補正方法を使用して補正されたスペクトル吸光度データを示すグラフである。 ＰＣＡ負荷補正方法を使用してさらに補正された図３２のスペクトル吸光度データを示すグラフである。

Claims (37)

1. 測定システムであって、
   （ａ）光源と、
   （ｂ）検出システムと、
   （ｃ）該光源から標本に光を伝達し、該標本から反射される光を受光し、該検出システムに向ける少なくとも第１の、第２の、及び第３の光ポートのセットであって、該第１のポートと該第３のポートの間の距離が第１の検出距離からなり、該第２のポートと該第３のポートの間の距離が第２の検出距離からなり、該第１の検出距離が該第２の検出距離よりも大きく、（ｉ）該第１及び第２のポートが送信側ポートであり、かつ該第３のポートが受信側ポートであるか、あるいは（ｉｉ）該第１及び第２のポートが受信側ポートであり、かつ該第３のポートが送信側ポートであるかのいずれかである、前記第１の、第２の、及び第３の光ポートのセットと、
   該検出システムが
   （ｉ）該第１の検出距離に対応し、かつ該標本の中の内部目標と該内部目標を覆う特徴の両方に対応する情報を含む第１のセットのデータと、
   （ｉｉ）該第２の検出距離に対応し、かつ該内部目標を覆う特徴に対応する情報を含む第２のセットのデータとを生成するものであり、該内部目標を覆う特徴は、皮膚及び脂肪のうちの少なくとも一つを含み、
   （ｄ）該第１のセットのデータ及び第２のセットのデータを使用して、該第１のセットのデータから該内部目標を覆う特徴に対応する情報を除去して、該内部目標を表す補正された情報を生成するように構成されるプロセッサと、
   を備える測定システム。
2. 少なくとも第１の、第２の及び第３のポートの該セットが単一プローブ上に位置している、請求項１に記載のシステム。
3. 該検出システムがスペクトル検出システムであって、該第１及び第２のセットのデータが第１及び第２のセットのスペクトルを含み、該プロセッサが、該第１及び第２のセットのスペクトルを使用して、該第１のセットのスペクトルから該内部目標を覆う特徴に対応するスペクトル情報を除去して該内部目標を表す補正されたスペクトル情報を生成する請求項１に記載のシステム。
4. 該第２の検出距離が１ｍｍと５ｍｍの間である、請求項１に記載のシステム。
5. 該第２の検出距離が１．５ｍｍと３．５ｍｍの間である、請求項１に記載のシステム。
6. 該第１の検出距離が１０ｍｍを超える、請求項１に記載のシステム。
7. 該第１の送信側ポートからの光が該標本を照明するのか、または該第２の送信側ポートからの光が該標本を照明するのかを制御するためのシャッターシステムをさらに備える、請求項１に記載のシステム。
8. 該スペクトル検出システムが、光を受光し、該受光した光からスペクトルのセットを生成するように構成される分光計を備える、請求項３に記載のシステム。
9. 該スペクトル検出システムが、該第１の受信側ポートから光を受光し、該第１のセットのスペクトルを生成するように構成される第１の分光計と、該第２の受信側ポートから光を受光し、該第２のセットのスペクトルを生成するように構成される第２の分光計とを備える、請求項３に記載のシステム。
10. 該単一プローブが該標本から熱を消散するための熱伝導材料を備える、請求項２に記載のシステム。
11. 光伝達ポートと光受光ポートの間に熱伝導ブリッジをさらに備える、請求項１に記載のシステム。
12. 該プロセッサが、内部目標のうちの関心のある分析対象に無関係な、該内部目標の光散乱特性の変動特性であるスペクトル情報を該第１のセットのスペクトルから除去するようにさらに構成される、請求項３に記載のシステム。
13. 該プロセッサが、内部目標のうちの関心のある分析対象に無関係な、該内部目標の光散乱特性の変動特性であるスペクトル情報を該内部目標を表す該補正されたスペクトル情報から除去するように構成される、請求項３に記載のシステム。
14. 該光源が電磁スペクトルの近赤外領域で光を提供する、請求項１に記載のシステム。
15. 該光源が白熱光源素子、発光ダイオード、レーザダイオード及びレーザのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
16. 該光源が発光ダイオードのアレイを含む、請求項１に記載のシステム。
17. 該プロセッサが、以下の方程式に従って該第１のセットのスペクトルと第２のセットのスペクトルを使用して該第１のセットのスペクトルから該内部目標を覆う特徴に対応するスペクトル情報を除去するように構成され、
    この場合、Ｒ_ｓｆｍは該第１のセットのスペクトルにおけるスペクトルであり、^~Ｒ_ｓｆは該第２のセットのスペクトルにおけるスペクトルであり、ｗは重みであり、「Ｔ」は行列転置演算を示し、^{^}Ｒ_ｏｒｔは該内部目標を表す補正されたスペクトル情報からなる、請求項３に記載のシステム。
18. 該プロセッサは、該補正されたスペクトル情報を生成する前に、互いに関して該第１のセットのスペクトルと第２のセットのスペクトルとを正規化するように構成される、請求項３に記載のシステム。
19. 該プロセッサは、複数の標本からのスペクトルのセットから決定される主成分の負荷ベクトルのセットに関して、該第１のセットのスペクトルを直交化することによって、該第１のセットのスペクトルから、該内部目標の光散乱特性の変動特性であるスペクトル情報を除去するように構成される、請求項１２に記載のシステム。
20. 該複数の標本が選択された範囲内において該内部目標の特性を有する、請求項１９に記載のシステム。
21. 該プロセッサが、
    較正スペクトルのセットで主成分分析を実行して、該較正スペクトルの主成分に対応する負荷ベクトルのセットを決定するステップと、
    該主成分分析から１つまたは複数の直交化因子を決定するステップと、
    該直交化因子の数に等しい少なくとも１つの次元を有する負荷行列を形成するステップと、
    該負荷行列に関して該第１のセットのスペクトルを直交化するステップとを実行することによって、該第１のセットのスペクトルを直交化するように構成される、請求項１９に記載のシステム。
22. 光源と、検出システムと、少なくとも第１の、第２の及び第３の光ポートのセットとを有するシステムによって測定される標本の中の内部目標に対応する情報を補正するための方法であって、該セットが該光源から該標本へ光伝達し、該標本から反射される光を受光し、該検出システムに向け、該第１のポートと該第３のポートの間の距離が第１の検出距離からなり、該第２のポートと該第３のポートの間の距離が第２の検出距離からなり、該第１の検出距離が該第２の検出距離より大きく、（ｉ）該第１及び第２のポートが送信側ポートであり、かつ該第３のポートが受信側ポートであるか、あるいは（ｉｉ）該第１及び第２のポートが受信側ポートであり、該第３のポートが送信側ポートであるかのいずれかであり、
    該セットの１つまたは複数の光ポートで該標本を照明すること、
    該検出システムで該反射された光を検出すること、
    該第１の検出距離に対応し、かつ、該標本の中の内部目標及び該内部目標を覆う特徴の両方に対応する情報を含む第１のセットのデータと、該第２の検出距離に対応し、かつ該内部目標を覆う特徴に対応する情報を含む第２のセットのデータとを生成することであって、該内部目標を覆う特徴は、皮膚及び脂肪のうちの少なくとも一つを含む、該第１のセットのデータと第２のセットのデータとを生成すること、
    該第１のセットのデータと第２のセットのデータを使用して該第１のセットのデータから該内部目標を覆う特徴に対応する情報を除去して、該内部目標を表す補正された情報を生成すること、
    を備える該方法。
23. 該検出システムがスペクトル検出システムであり、該第１及び第２のセットのデータが第１及び第２のセットのスペクトルを含み、該第１のセットのデータから該内部目標を覆う特徴に対応する情報を除去することが、該第１及び第２のセットのスペクトルを使用して該第１のセットのスペクトルから該内部目標を覆う特徴に対応するスペクトル情報を除去して、該内部目標を表す補正されたスペクトル情報を生成することを含む、請求項２２に記載の方法。
24. 該第１のセットのスペクトルから該内部目標を覆う特徴に対応するスペクトル情報を除去することが、以下の方程式に従って該第１及び第２のセットのスペクトルを組み合わせることを備え、
    Ｒ_ｓｆｍが該第１のセットのスペクトルにおけるスペクトルであり、^~Ｒ_ｓｆが該第２のセットのスペクトルにおけるスペクトルであり、ｗが重みであり、「Ｔ」が行列転置演算を示し、^{^}Ｒ_ｏｒｔが該内部目標を表す補正されたスペクトル情報からなる、請求項２３に記載の方法。
25. 該補正されたスペクトル情報を生成する前に、互いに関して該第１及び第２のセットのスペクトルを正規化することをさらに備える、請求項２３に記載の方法。
26. 正規化することが、該第１のセットのスペクトルと第２のセットのスペクトルとの間で多項式のフィットを適用することを備える、請求項２５に記載の方法。
27. 該多項式フィットで使用される係数が、１つまたは複数の反射率規格から記録される第１及び第２のセットのスペクトルから引き出される、請求項２６に記載の方法。
28. 該第１のセットのスペクトルを処理して、内部目標のうち関心のある分析対象に無関係な、該内部目標の光学特性の変動特性であるスペクトル情報を除去することをさらに備える、請求項２３に記載の方法。
29. 該内部目標を表す該補正されたスペクトル情報を処理して、該内部目標のうちの関心のある分析対象に無関係な、該内部目標の光散乱特性の変動特性であるスペクトル情報を除去することをさらに備える、請求項２３に記載の方法。
30. 該内部目標のうち関心のある分析対象に無関係な、該内部目標の光学特性の変動特性であるスペクトル情報を除去することが、較正スペクトルのセットから決定された主成分の負荷ベクトルのセットに関して該第１のセットのスペクトルを直交化することを含む、請求項２８に記載の方法。
31. 負荷ベクトルのセットに関して該第１のセットのスペクトルを直交化することが、
    較正スペクトルの該セットで主成分分析を実行して、該較正スペクトルのセットの主成分に対応する負荷ベクトルのセットを決定すること、
    該主成分分析から１つまたは複数の直交化因子を決定することと、
    直交化因子の数に等しい少なくとも１つの次元を有する負荷行列を形成すること、
    該負荷行列に関して該第１のセットのスペクトルを直交化することを含む、請求項３０に記載の方法。
32. 被験者における分析対象を測定する方法であって、
    請求項２２に記載の該方法に従って動物からの反射率測定値に基づいて補正されたスペクトルのセットを生成すること、
    該動物における該分析対象の測定値と該動物からの補正されたスペクトルの該セットとの間の関係性に基づいて１つまたは複数の較正方程式を作成すること、
    請求項２２に記載の該方法に従って該被験者からの反射率測定値に基づいて補正されたスペクトルのセットを生成すること、
    該１つまたは複数の較正方程式、及び該被験者からの補正されたスペクトルの該セットに基づいて該被験者において該分析対象の値を決定すること、
    を備える方法。
33. 該被験者が人間である、請求項３２に記載の方法。
34. 該動物及び該被験者からの反射率測定値に基づいて生成された補正されたスペクトルの該セットが、該分析対象を含む内部目標の光学特性の変動特性であるスペクトル情報を除去するためにさらに処理される、請求項３２に記載の方法。
35. 被験者における分析対象を測定する方法であって、
    請求項２２に記載の該方法に従って該被験者の第１の身体部位からの反射率測定値に基づいて補正されたスペクトルのセットを生成すること、
    該第１の身体部位での該分析対象の測定値と該第１の身体部位からの補正されたスペクトルの該セットとの間の関係性に基づいて１つまたは複数の較正方程式を作成すること、
    請求項２２に記載の該方法に従って該被験者の第２の身体部位からの反射率測定値に基づいて補正されたスペクトルのセットを生成すること、
    該１つまたは複数の較正方程式、及び該第２の身体部位からの補正されたスペクトルの該セットに基づいて該第２の身体部位での該分析対象の値を決定すること、
    を備える方法。
36. 該被験者が人間であり、該第１の身体部位が腕であり、該第２の身体部位が脚である、請求項３５に記載の方法。
37. 該第１及び第２の身体部位からの反射率測定値に基づいて生成された補正スペクトルの該セットが、該分析対象を含む内部目標の光学特性の変動特性であるスペクトル情報を除去するためにさらに処理される、請求項３５に記載の方法。