专利名称：通过近红外光谱识别人的设备和方法
技术领域：
本发明总的涉及通过利用来自非侵入近红外细胞组织分析物的光谱数据来验证个人身份的方法和系统。更具体地，本发明涉及用于通过光能被细胞组织近红外吸收来验证活人的身份的非侵入方法和设备，该身份是通过对最后得到的皮下细胞组织光谱数据与先前存储的、该人的光谱数据相比较的多变量判别式分析技术而被验证的。
背景技术：
身份验证在许多应用中是有用的。实例包括在启动机器以前或进入保密区域之前验证身份。另一个例子是个人的身份验证，使得该个人与文件上的该人的记录进行匹配，诸如当个人身份是不知道时进行医院病人记录匹配，身份验证也被用来在嫌疑人被拘捕但嫌疑人的真正身份并不知道时进行警察记录匹配。密码、密钥、数字代码和指印是当前在使用的解决方案，然而，密钥和代码可被占有密钥或代码的任何人使用。确信实际地在一个地点的个人就是合法使用密钥或密码的个人的这种要求是不容易做到的。指印分析常常不能给出立即的结果，依赖于指印分析的安全系统会被回避，正如由Osten等在美国专利No.5,719,950中揭示的。
活人细胞组织被看作为动态系统，包含多种成份和分析物信息，在医药职业上用于诊断、处理和监视人的生理条件方面是特别有用的。为此，一直致力于开发使用光谱学的非侵入测量细胞组织成份的方法。活的细胞组织的光谱分析集中在光谱信息的识别，它规定个人的分析物，以及把这样的光谱数据与分析物的浓度相联系。病人的这些分析物的浓度随时间而变化。使用于诊断和处理的、具有足够的精度的细胞组织光谱数据的获取被证明是困难的。进行分析的困难已被发现是由于这样的事实，细胞组织系统是具有不同的折射指数和吸收性质的材料的复数矩阵。而且，因为感兴趣的成份常常是以非常低的浓度存在的，高的浓度的成份(诸如水)对于识别低的水平成份光谱信息和给出想要的成份浓度的精确读数具有有害的影响。这些技术的开发总是集中在光谱输出随感兴趣的动态分析物(诸如葡萄糖)的浓度改变而发生的改变上。所揭示的技术集中在识别特定的分析物的浓度上，这些分析物的浓度预期随时间而变化的。
收集和分析近红外细胞组织光谱用于分析物浓度的改进的方法和识别在共同指派的美国专利申请和发布的专利中被揭示。1997年4月18日提交的、题目为“Method for Non-invasive BloodAnalyte Measurement with Improved Optical Interface(通过改进的光学接口进行的非侵入血液分析物测量的方法)”的、美国专利No.5,655,530和美国专利申请序列号No.08/844,501涉及到随时间变化的细胞组织分析物浓度的近红外分析，主要集中在糖尿病人的葡萄糖浓度上。这些方法和识别包括把折射指数匹配媒介质放置在传感器和皮肤之间，以改进测试的精度和可重复性。1998年10月19日提交的、题目为“Method for Non-invasive BloodAnalyte Measurement with Improved Optical Interface(通过改进的光学接口进行的非侵入血液分析物测量的方法)”的、美国专利申请序列号No.09/174,812揭示了分析物浓度的精确分析的进一步改进，包括阻挡遮光板装置，把漫反射光与光谱反射光分开。遮光板允许获取来自更深的、内部的下皮层的光，抑制来自表面的表皮层的光，其中表皮层比起内部的下皮层具有少得多的分析物信息。遮光板阻挡镜面反射以及来自下皮层的漫反射。以上的专利和专利申请被转让给本申请的受让人，其公开内容在此引用，以供参考。
美国专利No.5,435,309涉及选择用于多变量谱分析的最佳波长的系统。只使用一个波长不能给出足够的信息，特别是对于具有多信号成份的溶液。使用太多的波长会包括太多的噪声以及导致由组合造成的计算量的激增。所以，使用的波长数目应当是有限的，以及波长应当很好地选择。在这个参考文献中使用通用算法了选择最适合的波长。这个专利的公开内容在此引用以供参考。
发明概要与上述的现有技术方法不同，本发明是根据申请人的认识特定的个人的最终得到的细胞组织光谱包括独特的谱特性和谱特性的组合，一旦分析装置被训练识别个人后这些谱特性可被使用来识别个人。最好是选用近红外范围的谱分析，然而，可以看到，可见光或中红外光的能量可被单独地使用号与近红外相组合地使用。装置的训练是通过使用来自以前的测试的、存储的该个人的谱数据而完成的。申请人能够用这里揭示的技术得到几乎百分之零的假阳性错误率，即使被分析的细胞组织是分析物浓度的动态系统，因此，细胞组织谱数据随时间和在各次分析之间有很大的变化。本发明的方法的成功据认为在于两个部分。首先，本方法引用引用精确地和可重复地得到稳定的细胞组织谱，而同时保持对在任何给定的保持的谱输出的轻微变化的灵敏性的设备和技术。系统最佳化进入和外出细胞组织样本的光通过量。第二，因为对于特定的个人是唯一的谱特性或谱特性的组合通过谱结果的看见的比较不容易看出或识别，本发明依靠鉴别分析技术，首先训练设备来识别对于个人的重要的谱特性，然后把重要性的特性与在试图验证时的新的谱数据进行比较。本方法引用基于Mahalanobis距离技术或其它技术的鉴别分析技术，把从个人处取得的谱数据与在数据库中存在的谱数据进行比较。
因此，本发明包括通过使用非侵入细胞组织光谱学验证个人身份的方法。优选的方法和设备用近红外辐射照射皮肤，以及收集反射的非吸收的近红外辐射。优选地收集漫反射的光，而不是镜面反射的光，更优选地，收集从内部皮下层而不是从表皮层漫反射的光。所收集的近红外谱数据可被存储在计算机数据库中。从希望进行身份验证的个人处收集一系列的这样的谱数据。个人的身份优选地连同相关的谱数据被验证和被存储在鉴权数据库中。已鉴权的谱可在几分钟的时间间隔内被收集，或更优选地，多个谱可以在几天或几星期内被收集，这允许考虑到在任何给定的分析时间时将影响人的细胞组织谱的自然生理差异，而调整用于验证的个人的模型。
在收集后，通过使用分析工具，对于特定个人的鉴权谱数据库可以相对于来自个人的新的谱数据进行分析，表明是该个人或是不认识的人。当目标个人的表明的身份要被验证时或不认识的人的身份要对于存储的数据库检查时，可以取目标细胞组织谱，并以与处理已存储的鉴权光谱相类似的方式进行处理。在一个方法中，使用Mahalanobis距离和光谱剩余量来验证表明的身份，或查验未知的人的谱数据相对于数据库的情形。在优选的方法中，对于目标光谱相对于表明的身份的个人的数据库光谱，计算Mahalanobis距离和光谱剩余量。只有在上述的距离和幅度小于对于每个数据库谱设置的预定的门限值，身份才被验证。
用于执行身份验证的一个系统包括计算机，具有输入设备和输出设备；数据库，包括对于鉴权的人的近红外细胞组织谱数据，或对于被查验的未知的人的个人的谱数据的收集；近红外辐射源，用于把近红外辐射照射到皮下细胞组织；近红外分光仪，用于测量在多个波长上的皮下近红外辐射；以及运行在计算机上的程序，用于鉴别目标个人的谱数据与鉴权的谱数据或选择一组个人的谱的谱数据库。程序可包括用于执行判别式分析的软件。在一个系统中，监管学习程序可被利用来帮助把每个识别的个人的各个谱数据联系在一起。
表征本发明的、这些和各种其它优点以及新颖性特征，在附属于本发明和形成本发明的一部分的权利要求中具体地指出，然而，为了更好地了解本发明、它的优点、和通过使用它而达到的目的，应当参考形成本发明的另一个部分的附图和伴随的说明，在其中显示和描述了本发明的优选实施例。
附图简述在附图上，相同的参考数字表示在几个图上本发明的优选实施例的相应的部件或元件
图1是通过折射指数匹配液体被耦合到皮肤表面的传感器元件的局部截面图；图2是通过折射指数匹配液体被耦合到皮肤表面的相反面的传感器元件的另一个实施例的局部截面图；以及图3是显示通过折射指数匹配液体被耦合到皮肤表面的传感器的精度和可重复性的改进的实验数据的图形表示。
优选实施例详述这里揭示了本发明的详细的实施例、然而，应当看到，揭示的实施例仅仅是可以在各种系统中实施的、本发明的示例性例子。所以，这里揭示的具体细节不打算作为限制，而是作为权利要求的基础，以及作为教导本领域技术人员各种各样地实施本发明的代表性基础。
本发明是基于申请人的认识，在近红外范围内个人的精确的、确切的和可重复的细胞组织谱包含对于该个人独特的谱特性和谱特性的组合。进一步认为，某些独特的信息可以存在于可见光区域，这里揭示的技术可适应于这样的分析。本发明还基于认识到，通过利用判别式分析技术，正确的分析可以识别在谱输出的可见的分析中不容易看到的、这些独特的特性或组合，这样，个人的身份可以通过把在验证时间取的细胞组织谱数据与存储的、来自以前测试的细胞组织谱数据进行比较而被验证。识别方法也可以结合个人的分析物浓度的测量同时地被使用。
以前的谱数据被使用来训练设备，以便根据被认为对于该特定的个人唯一的特性来识别该特定的个人。这些独特的谱特性被发现是一贯性地存在，虽然每次分析时被分析的细胞组织是动态系统，它包含其浓度随由于个人的生理改变造成的细胞组织谱变化而变化的成份和分析物。
如上所述，本发明的方法的成功有两个组成部分。首先，本方法引用精确地和可重复地获取细胞组织谱数据的设备和技术。设备对在任何给定的输入波长下谱输出的轻微的改变很敏感，以及使得进入或外出的细胞组织样本的总的光的通过量最佳化。第二，该方法需要特定的技术，用于训练仪器来识别对于特定的个人的重要性的谱特性，然后把这样的特性与在进行验证时得到的新的谱数据进行比较。因为通过可看见的谱结果的比较不容易看到或识别对于特定的个人独特的特别的特性或组合，以及对于不同的个人在不同的波长存在独特的谱特性，所以，本发明依靠判别式分析技术来比较谱数据。下面详细描述本发明的设备和方法的每个部分。
本发明利用用于近红外细胞组织谱数据的非侵入测量的、精确的、可重复的和敏感的方法。可以看到，样本是具有不同的折射指数和显示性质的复数矩阵的物质。而且，因为许多成份以非常低的浓度存在，已经发现，必须把光有效地耦合进入到细胞组织或从细胞组织耦合出来。本发明的方法引用折射指数匹配媒介质，或易变形的固体，来改进光耦合进或出细胞组织的效率。
本发明利用近红外光谱区域中的光的能量作为用于分析的光源。水是至今为止在细胞组织中近红外区域吸收的最大的贡献者，因为它的浓度以及它的很强的吸收系数。已经发现，细胞组织的总的吸收谱非常近似于水的光谱。小于0.1％的吸收系数是来自于诸如葡萄糖那样的成份。还发现，细胞组织很大地散射光，因为在典型的细胞组织样本中有许多折射指数不连续性。水充满于细胞组织，它具有1.33的折射指数。细胞组织的细胞壁和其它特性具有接近于1.5到1.6的折射指数。这些折射指数的不连续性造成散射。虽然这些肇事者不连续性是经常的，但在大小上典型地是小的，以及散射通常具有向着前向的很强的方向性。
这种前向散射被称为各向异性，它被规定为平均散射角的余弦。因此，对于完全的后向散射，就是指所有的散射事件使得光子转换它的先进方向180度，各向异性因子为-1。同样地，对于完全的前向散射，各向异性因子是+1。在近红外区域，发现细胞组织具有约0.9到0.95的各向异性因子。例如，0.9的各向异性因子是指当光通过样本时，光的平均光子值散射到25度的角度。
在获取细胞组织谱数据时，至少在两个不同的模式下进行测量。将会看到，可以测量传输通过细胞组织截面的光，或可以测量从细胞组织反射或重新发射的光。已经看到，因为当光传送通过细胞组织时光的前向散射，传输是分光学中优选的分析方法。然而，很难找到身体的一部分，在光学上是足够薄的，而可传送通过近红外光，特别是在更长的波长上。因此，在本发明中，用于测量的优选的方法是集中在光从样本的反射上。
光子在折射指数不连续性时反射和折射，照射到细胞组织的光在细胞组织表面立即具有小的反射。这被称为谱反射。因为这个光并不穿透细胞组织，它几乎不包含有关细胞组织成份的信息。这从皮肤生理观点看来，是特别正确的，皮肤具有外层，它基本上是死去的，以及缺乏对于个人独特的谱信息。因此，包含对于个人独特的谱数据的反射光的能量据信是通过细胞组织样本内较深的折射指数不连续性反射回到表面的光。这个反射光能量被称为漫反射光。
申请人发现，大部分入射的光子在细胞组织中被吸收和被散射。对于从细胞组织后向耦合出来可提供的那些光子多半转换它们的角度路径。事实上，按照规定，光子必须改变方向，以便以向着输入光的方向从细胞组织外出。然而，申请人发现，检测时的大的问题是与平均细胞组织折射指数与细胞组织外面空气的折射指数之间的折射指数不连续性有关的。已看到，作用在入射光上的这个不连续性导致小于约5％的折射和小的镜面反射。然而，另一方面，不连续性引起临界角现象。因为光子从光的折射指数媒介质进到较低的媒介质，出现临界角，在分界面上光子全部向内部反射，不从细胞组织样本逃逸出。光子从细胞组织进到空气的这个临界角发现是在约46度，这给出一个问题。通常入射到细胞组织的光子必须偏离大的角度才能外出。因为散射的前向方向性，这对于光子是很难做到的，很可能造成切线入射或大的角度入射到细胞组织与空气分界面。因为超过临界角，切线入射光子将不逃逸出。
申请人发现折射指数的差异与从细胞组织外出到分析仪器的耦合光的能量有关的一种解决方案。该解决方案是使用一种浸入的液体，它在感兴趣的光谱范围具有非常低的吸收率，以及具有与良好的流动和可达到的范围相适应的粘度，而同时具有这样的折射指数，它把光有效地引入到细胞组织，减小镜面反射和有效地得到从细胞组织返回的光。在优选实施例中，折射指数匹配液体优选地是最小地或基本上不吸收在与识别个人有关的、选择的波长上的能量。液体因此是在想要的波长上的、不能利用光谱方法工作的。然而，据认为仍旧可以利用最小吸收的折射指数匹配液体，例如吸收小于约10％的相关波长的光的能量的液体。优选的材料是由Occidental Chemical制造的、商标名称FLUOROLUBE的、氟化的、氯化的碳氢化合物聚合物油。FS5是一种优选的FLUOROLUBE。这些油具有约1.38的折射指数，是无毒性的，以及本申请人发现，它具有在最小的近红外区域中的光谱谱貌。
选择参照图1和2，图上显示引用非侵入获取细胞组织谱的设备的两个优选实施例的局部截面图。图1和图2示意地显示结合被连接到能量源16和光谱分析仪的非侵入传感器单元11一起利用折射指数匹配媒介质22的概念。图上没有画出实际部件的相对尺寸、形状和细节。
如图1所示的设备和如图2所示的设备一般地包括三个单元能量源16，传感器单元11和光谱分析仪30。图1的实施例显示传感器单元包括输入单元20和输出单元26，它们可包括用于输入和输出光的能量的单个透镜系统。输入单元20和输出单元26与选择的细胞组织10的普通皮肤表面12相接触。图2的替换的实施例显示替换的传感器单元11安排，其中输入单元201和输出单元26被安排在细胞组织10的相对的表面12，14。
这两个实施例用来给出红外能量被细胞组织10的吸收的测量值。然而，图1的实施例被利用来测量光的能量被细胞组织中的成份或特性从细胞组织10反射回的量。相反，图2的实施例测量光的能量通过细胞组织10的传输。在任一个实施例中，在各个波长上的吸收可以通过比较来自能量源16的光的能量的强度而被确定。
能量源16优选地是宽带的、红外黑体源。从能量源16发射的光的波长优选地是在1.0和2.5μm之间。能量源16优选地被耦合到第一装置，用于把来自能量源的红外能量18发送到输入单元20。在优选实施例中，这个第一装置仅仅通过把能量源16放置在靠近输入单元20，而把光的能量通过空气发送到输入单元20。
传感器单元11的输入单元20优选地是光学透镜，它把光能聚焦到高的能量密度点。然而，应当看到，可以结合光学透镜利用其它光束聚焦装置来改变照射的区域。例如，可以利用多透镜系统，变尖的光纤，或其它传统的光束成形设备来改变输入的光能。
在图1和2所示的两个实施例中，输出传感器26被利用类接收来自细胞组织的反射或传输的光能。在优选实施例中，引用镜面控制装置来把镜面反射光与漫反射光分开。在1997年6月9日提交的、题目为“Diffuse Reflectance Monitoring Apparatus(漫反射监视设备)”的、共同待决的和共同指派的专利申请序列号No.08/871,366中揭示了这样的装置，其揭示内容在此引用，以供参考。正如下面结合分析方法描述的，图1的实施例具有用来接收反射的光能的输出传感器26，而图2的实施例包括用来接收通过细胞组织10传输的光能的输出传感器26。和输入单元26一样，输出单元26优选地是光学透镜。其它的光学聚合装置也可被引入到输出单元26，诸如多透镜系统，变尖的光纤，或其它光束聚合装置，有助于把光能引导到光谱分析仪30。
用于传输红外能量的第二装置28工作时被连接到输出单元26。传输通过用于传输红外能量的第二装置28的光被传输到光谱分析仪30。在优选实施例中，到输出单元的运行的连接包括把从输出单元外出的、反射的或传输的光能通过空气传输到光谱分析仪30。可以利用一个反射镜或一系列反射镜，把这个光能引导到光谱分析仪。
在实施本发明的方法时，细胞组织10区域被选择为分析点。这个区域包括在手指，耳翼，前臂的皮肤表面12，或任何其它皮肤表面。优选地，用于采样的区域包括表面附近的血管，和相对较平滑的、变硬块的表面。优选的样本位置是前臂外侧。大量的折射指数匹配媒介质22(或者是液体或者是可变形的固体)被放置在要被分析的区域的皮肤表面12上，以便把传感器单元11(包括输入单元20和输出单元26)耦合到仪器。
在获取细胞组织10的谱数据时，来自能量源16的光能通过用于传输红外能量的第一装置18被传输到输入单元20。光能从输入单元20通过折射指数匹配媒介质22传输到皮肤表面12。接触皮肤表面12的光能被皮肤表面12的下面包含的各个组成和分析物不同地吸收。在优选实施例中，未吸收的光能再次传播通过折射指数匹配媒介质22后，被反射回输出单元26。未吸收的光能通过用于传输红外能量的第二装置28传输到光谱分析仪30。
在图2的替换的实施例中，传播通过输入单元10和第一数量的折射指数匹配媒介质22的光能被细胞组织10不同地吸收，而同时具有各个波长的一定量的光能通过细胞组织10传输到相反的、或第二皮肤表面14。从第二皮肤表面14，非吸收的光能通过第二数量的折射指数匹配媒介质22传播到输出单元26，以后再传播到光谱分析仪30，以便产生细胞组织谱。
如前所述，本发明的折射指数匹配媒介质22是对于上述方法的改进的精度和可重复性的关键。折射指数匹配媒介质优选地可以是包含有含氯氟烃的液体复合物。复合物也可以是含氯氟烃和全氟烃的混合物。优选的复合物包括含三氟氯乙烯。优选的复合物包含约80％到约99.8％的含氯氟烃(以重量计)。如前所述，本发明利用折射指数匹配液体，使得到和来自要被分析的细胞组织的光能的输入和输出最佳化。广义地说，本发明的折射指数匹配液体可以是任何液体，它在该交界面上产生改进的光学接口，这是由于把本发明的探针放置在皮肤表面达到的。没有本发明的折射指数匹配液体，这个接口包括被空气填充的缝隙，这造成进入细胞组织的光和从细胞组织外出的光的有害的折射。因此，任何折射指数匹配液体(具有接近于约1.38的细胞组织的折射指数对约1.0的空气的折射指数的折射指数)将提供改进的交界面。
最佳系统包括折射指数匹配液体，它把光有效地引入到细胞组织，减少镜面反射，以及有效地得到从细胞组织返回的光。液体的折射指数的选择必须通过考虑细胞组织和透镜的折射指数而被最佳化。从折射指数匹配看来使得系统的通过量最大化的处理过程由1下式控制N2＝√N1*N3(1)其中N1是细胞组织的折射指数，N3是光学系统的折射指数，N2是光学耦合媒介质的折射指数。虽然匹配液体折射指数的很宽的范围可被使用于在总的传输到细胞组织中很小的百分数的改变，但关键是贡献到不想要的镜面反射光的返回反射的光的量。通过以上的控制方程，在具有1.38的细胞组织折射指数和1.42的透镜折射指数的系统中，理想的匹配液体折射指数是1.39986。
已经发现，通过适当的折射指数匹配的镜面反射光的最小化是关键的，这是由于人工镜面反射是很难用传统的光谱图模型工具来建模的。镜面反射光在强度单元中是附加性的，但在吸收单元中是非线性的。当在吸收空间中进行局部最小平方分析时，这样的非线性对于分析是有害的，这是因为局部最小平方分析是线性模型。
本申请人已认识到，本发明的设备的实用性要求传感器的耦合是可重复的，以及结果是病人的细胞组织成份的精确的反射。为此，本申请人已发现，本发明的折射指数匹配液体最好包含诊断附加物和/或生理附加物。诊断附加物提供透镜到细胞组织接口的质量的评估，和/或仪器的现在的性能的评估，而生理附加物改变细胞组织的生理，校正细胞组织分析物浓度对血液分析物浓度的差别。对这些附加物的讨论为如下。
当细胞组织被放置在与仪器接触时，通过把附加物放置在折射指数匹配液体中，允许估计液体的厚度，由本发明进行的细胞组织谱数据的非侵入测量被改进。在优选实施例中，通过包括在特定的光波长下的已知的高的吸收的混合物，附加物也提供仪器的校正。这样的附加物还确保，正确的折射指数匹配液体被利用于仪器。
由于折射指数匹配液体固有地造成在样本探针以上的细胞组织中高度的改变，这个高度的测量可有助于总的葡萄糖或其它分析物测量，而同时允许对谱测量施加路径长度校正，作为采样器上方的、细胞组织高度的函数。这可确保在进行细胞组织谱测量之前得到可重新产生的、一致的高度，以及进一步允许在进行细胞组织谱测量之前调节高度。这样，用户可确信不会由于超过匹配液体的高度、利用不充分的折射指数液体，或细胞组织表面相对于分析仪的某些其它误放置而得到虚假的结果。
实验室分光仪利用富立叶变换系统，它引用激光参考信号来确定波长，以及确保仪器被校正。然而，多半是最终用户负担得起的仪器不使用激光，而是扩散型仪器，诸如光栅，CCD阵列等等。对于这样的仪器，重要的是确信在每次分析细胞组织谱数据之前校正是正确的。为此，本申请人发现，加上包括在已知的光波长上很好地规定的谱特性的附加物，可被利用来保证校正。
加到折射指数匹配液体的、已知的能够利用光谱工作的附加物的使用，也确保最终用户使用已被校正和被编程的正确的折射指数匹配液体。不同的折射指数液体的使用导致非侵入细胞组织光谱中的错误，由于吸收用来识别个人的感兴趣的区域中的光能。
为了完成以上的可重复性、精确性、和质量保证，能够利用光谱工作的试剂优选地被加到折射指数匹配液体中。试剂优选地在要被测量的、感兴趣的区域以外具有陡的吸收波段。例如，在用于识别个人的优选的方法中，试剂是在4200到7200波数范围以外能工作的。试剂只要与实际上被使用来验证个人身份的波长没有很大的重叠，在这个范围内也是能工作的。附加物可以通过把适当的功能组放置在全氟化的碳氢化合物而被制造。全氟化的碳氢化合物在感兴趣的区域中是不能利用光谱工作的，然而，被放置在全氟化的碳氢化合物上的功能组可以是能利用光谱工作的。而且，这些功能组不干扰感兴趣的血液分析物的分析。示例性化合物包括全氟-2-丁基四氢呋喃和全氟丁二酰氯。
在替换实施例中，折射指数匹配液体和诊断附加物可包括提供这两种功能的同一个液体。例如，全氟-2-丁基四氢呋喃可被利用为折射指数匹配媒介质，它改进光学接口的，以及同时包括使得化合物在用于诊断目的的想要的范围内是能够利用光谱工作的功能组。
本申请人认为，被局部加入的血管扩张试剂可以结合本分析被使用。这些试剂可被引用到细胞组织。通过把试剂扩散到皮肤和阻塞在馈送毛细血管的小的动脉中肾上腺素受体，这些试剂是行得通的。这导致动脉括约肌的膨胀，减小流动阻力，和增加毛细血管的压力和尺寸。多种优选的血管扩张试剂包括甲基烟酰胺，minoxidil，硝酸甘油，组胺，薄荷醇和辣椒素。
在实施本发明中，细胞组织谱数据是通过测量由输出传感器接收的、在各个波长上的光的强度，它给出在这样的红外能量的波长上吸收的指示，作为细胞组织样本的组合的函数。正如技术上熟知的，本发明的光谱分析仪30能够把入射到检测器的红外能量的强度转换成按比例的电压幅度。这样，规定了对于待分析的细胞组织的输出光谱。在图3上显示实验结果，表明与上述的、用于得出细胞组织谱数据的方法有关的改进。上部曲线，50，显示了当不存在折射指数匹配媒介质在先前描述的模式下采样时得到的结果。在下部轨迹52上，在把输入和输出装置放置在手臂之前，把100微升的三氟氯乙烯聚合物加到输入和输出装置的表面。首先，画出的每条线50和52，包括多个光谱。对于折射指数匹配液体，所有的光谱互相非常接近地重叠。这是良好的指示接口相当稳定。没有折射指数匹配媒介质，接口是极其不稳定的，因此，显然，当对待表示个人身份的特定的成份的浓度的小的改变时，在特定的波长处的数据不是特别精确的。
一旦得到对于细胞组织分析的精确的和可重复的谱数据，本发明的第二个关键因素是规定用于训练设备或仪器的方法，以便识别对于该特定的个人独特的、具体特性或特性的组合，然后把数据库的谱数据和它的独特的特性与来自假定的同一个个人的、新的谱数据进行比较，确定谱数据事实上是否来自同一个个人。
在优选的方法中，当一个人寻求执行一个只有有限的数目的被批准的人才能执行的运行时(例如，进行分光仪测量，进入一个房间，获得对联锁的车辆或机器控制权等等)，实施验证任务。个人的NIR谱数据被使用于验证个人的身份。在这个优选的方法中，个人使用分光仪测量装置来收集一个或多个细胞组织光谱。在测量以前，期间，或之后，个人也通过某些手段(个人ID号码，姓名，标记等等)说明他们是谁(例如“某个人X”)。验证任务然后是通过把聚合物光谱与一个或多个先前记录的和验证的、来自某个人X的光谱进行比较，而确认该个人是他们说的某个人。等价地，如果验证任务与一个只有单个人才能执行的运行有关，则任务简化为确保唯一的合法的个人试图执行该运行。
建议的验证方法的所有的优选实施方案通过使用从希望鉴权的个人处收集的光谱，V(ν)，和预先存储的鉴权的光谱，A(v)，而产生差值光谱D(ν)，或相应于其识别号被说明的个人的光谱D(ν)＝V(ν)-A(ν) (2)其中v是表示谱频率或波长的变量，以及D，V，A是谱数值，以吸光度单位计，或某些相关的量计。替换地，D，V，A可以是谱强度值，以及“求差值”运算变成为单元对单元比值D(ν)＝V(ν)/A(ν) (3)类似特性的其它数学运算也有可能使用于本申请。
优选的验证方法的其它关键因素是谱差值数据库，它是通过使用与用于产生D(ν)的运算相同的数学运算而被开发的。在鉴权数据库中的谱差值(或比值等等)优选地从一个或多个个人，每人测量多次地形成的。为了鲁棒性，各个个人的采样应当跨越个人生理的预期的改变，分光仪测量装置的预期的改变，以及测量环境的改变。在一个优选实施例中，谱差值可以在来自给定的个人的光谱的多个组合中产生，但决不应当通过使用来自不同的个人的光谱来形成。通过用病人内的差值光谱填充数据库，典型的病人内光谱差值被去除，结果得到的数据库只包含病人内光谱特性以及仪器和环境影响。
验证任务是通过确定光谱差值D(ν)是否与对于个人的光谱差值数据库相一致而完成的。如果说明个人的标识是精确的，则结果得到的差值光谱D(ν)只包含病人内的谱特性，因此是与数据库一致的。反之，如果标识是不精确的，则D(ν)将包含病人内谱特性，以及与该个人的病人内光谱差值数据库不一致。在这种情形下，验证将失败。
与数据库的一致性可以以各种各样的方式来确定。在优选的方法中，使用在计算机程序中引用的判别式分析技术。这些方法依赖于确定在光谱数据库中的基础谱形状(因子，装载矢量，本征矢量，隐藏变量等等)，然后通过使用标准的外围方法(光谱F比值，Maha1anobis距离，欧拉距离等等)来确定D(ν)与数据库的一致性。基础谱形状可以由如这里揭示的、多个装置来产生。首先，基础谱形状可以根据简单的谱分解(本征分析、富立叶分析等等)而被产生。
用于产生基础谱形状的第二方法关系到通用模型的开发，正如在1999年10月8日提交的、题目为“Methods and Apparatus forTailoring Spectroscopic Calibration Models(用于定做分光仪校准模型的方法和设备)”的美国专利申请序列号No.09/415,432中描述的，其揭示内容在此引用，以供参考。在这个申请中，基础谱形状是通过对病人内谱特性执行的校准程序过程而产生的。校准是以测量的分析物浓度特性为基础的。
在第三方法中，基础谱形状可以通过开发基于模拟的成份变化的校准而被产生。模拟的成份变化可以对由真实的分析物变化引入的变化建立模型，或可以仅仅是人工光谱学变量。在任一个情形下，必须以允许进行校准开发的方式加上变化。例如，通过改变酒精浓度而被引入的光谱学的变化可以以遵从Beer定律的方式人工地加到数据上。来自几个不同的校准的结果和相应的验证结果能够被组合，以便增强验证的精确性。
可以看到，用来分类光谱差值D(ν)是否与数据库一致的其它装置可应用于本发明的验证方法。这些方法可以结合上述的技术或根据上述的技术被使用。
在本发明的范围内，方法上的许多变化是可能的。在一个实施例中，整个光谱以基本上均匀的波长间隔被存储。在另一个实施例中，只记录可能感兴趣的、预先选择的波长。在再一个实施例中，谱数据被分析和作为能够基本上重新产生各种光谱的参量被存储。在这个后面的实施例中，在参量以外的特定的波长的测量值没有被存储。被验证的光谱可被存储在数据库。在一个实施例中，在一个地点处得到多个光谱，以及把它使用来填充验证的光谱数据库。在另一个实施例中，对于一个个人在几个地点处得到光谱。
如前所述，通过对于同一个个人在同一个波长上取得的不同的测量值进行计算，可以得到光谱差值或距离。规定光谱差值的变化是可能的。为了说明本发明，首先考虑在单个波长上取得测量样本的情形。光谱差值可以取大量样本的统计分析，诸如平均测量值和对于在该波长的新的光谱数值的平均值的标准偏差。在试图使得对于大量样本的标准偏差最大化或最小化时，可以估计各种波长。希望选择使得对于单个个人取得的样本对于该波长的变化最小化的波长。同时，希望选择在个人之间变化的一个波长，允许区分出或鉴别被验证的个人与假冒的人。例如，在各个个人之间不变化的波长在用于个人之间的鉴别是没有用的。同时，希望选择在同一个个人的测量值之间没有很大变化的一个波长，因为个人内的差值会淹没在个人之间的差值。
在上述的简单的、单个波长的情形下，可以选择一个波长，它使得个人之间的光谱差值最大化而同时使得个人内的光谱差值最小化。在这个一个尺度的例子中，选择一个波长，它趋向于把对于每个个人的测量值紧密地聚集在沿着一个轴的单个点上，而同时扩散对于多个个人的、在该轴上的这些紧密的集群。当引用一个目标样本时，可以把取得的测量值与对于该表明的识别号的个人的集群的数值进行比较。对于验证的个人可以对于每个集群的数值确定门限值。例如，对于多个样本，门限值可被设置在两个标准偏差，落在这个范围以外的任何测量值被剔除，以及目标的个人验证不被接受。
通过以上的简化的单个波长的例子，分析谱数据的理论可被扩展。在两个波长例子中，选择两个波长，两个波长测量值互相关系被画成平面上二维图形的X-Y坐标。二维图优选地显示一系列互相很宽地分开的集群。通过使用概率分布函数，对于每个集群建立一个门限值。来自目标的个人的测量值可以对于大量样本内的成员以一定的概率被分析。在一个例子中，如果目标测量值落在99％概率门限值内，成员关系被确认。然后，可以画出对于个人获取的两个波长测量值，以及确定在二维空间中、离集群中心的谱距离。本例中的验证是根据对于目标个人的数据点是被判断为落在集群内还是在集群以外。
同样地，可以看到这个分析的应用项的三个波长的例子，用在三维空间中画出的数据点集群来代表，以及目标点离集群的几何距离被确定。通过扩展，可以选择十个波长，以及目标点离集群的距离在十维空间中被计算。虽然看到不那样容易，但在优选实施例中使用多个波长。在优选实施例中，在多个波长上取得的因素或测量的组合被使用来简化分析，以及以更低的维数，人的视觉。
在替换的实施例中，函数被使用来预处理光谱测量值以及所使用的得到的结果函数值，而不是直接测量值。例如，在两个波长上取得的、对于一个个人的测量值可被观察到互相相对地上下变化，但这两个数值的平均值或全部可被看到对于该个人保持为常数。在这个例子中，来自几个地点的两个测量值相互关系的图显示具有负的斜率的一个直线段的集群。全部或平均值的一维图将显示单个点的紧密的集群。这样，可以用函数预处理多个波长，导致单个数值，元件使用单个数值代替直接测量值。
在另一个替换方法中，使用测量值来确定对于个人的分析物浓度，以及使用分析物浓度代替某些直接测量值。在这个方法中，对于具有已知的身份的个人，取多个细胞组织光谱和校准血液样本。校准样本被使用来产生能接收细胞组织光谱作为输入的函数，以及输出分析物浓度。因此可以使用单个值，代替多个波长测量值。在使用时，目标个人的表明的身份被使用来预处理细胞组织光谱和达到分析物浓度值。
选择所使用的波长是重要的。在美国专利No.5,435,309中讨论选择波长的一个方法。在一个方法中，感兴趣的波长事先被选择，以及被使用于所有的样本。在另一个方法中，测量值被周期地使用来重新计算个人之间和个人内部的差值。把新的接近地聚集或甚至重叠的个人加到鉴权数据库可以通过选择不同的波长，或选择作用在这些波长的不同的函数，而被补救。
在使用时，细胞组织谱数据如前所述可以从个人的前臂外侧取得。细胞组织谱数据然后可被存储在计算机数据库。通常，在贮存之前或之后，可以确定基础的光谱形状和性质，诸如因子，装载矢量，本征矢量，和隐藏变量。标准外围方法，诸如光谱F比值，Mahalanobis距离和欧拉距离可被使用来确定目标光谱与具有表明的身份的个人的光谱数据库的一致性。
在一个方法中，在收集足够数目的光谱后，通过软件和对数据执行的判别式分析，产生适当的因子而对数据库进行操作。在这个方法中执行判别式分析，以便产生对于把聚集个人内部的数据点在一起而同时把个人之间的集群分开大的个人之间距离来说是有用的因子。结合本发明使用的判别式分析方法的例子包括线性判别式分析和非线性判别式分析。
在一个方法中，当想要进行身份验证时，从目标个人获得细胞组织光谱和表明的身份。细胞组织光谱被操作，以便产生被使用来聚集谱数据中数据点的同一个因子。在目标光谱与数据库光谱之间的光谱差值被计算。一个计算是测量对于表明的身份的目标光谱与数据库光谱之间的Mahalanobis距离。如果该距离小于门限值距离，则表明的身份可被肯定地验证。另一个光谱差值包括计算光谱剩余量，或在目标光谱与来自数据库的、对于表明的个人的累积的光谱之间的差值光谱。如果该光谱剩余量小于预先设定的门限值，则身份可被肯定地验证。在一个方法中，光谱剩余量和差值(诸如Mahalanobis距离)读必须小于它们各自的门限值，身份才可被肯定地验证。在一个方法中。对于谱距离和光谱剩余量的门限值被设置为包括99％的数据库光谱。在另一个方法中，对于谱距离和光谱剩余量的门限值被设置为包括95％的数据库光谱。
实验结果进行实验来确定利用以上揭示的方法来验证个人的身份的生存能力。所利用的仪器是由Perkin Elmer制造的近红外富立叶变换分光仪。特定的模型被用作为Perkin Elmer 2000。人的细胞组织的采样是在前臂的手掌一侧上进行的。光的采样装置是光纤采样装置，它具有用于把光发射到细胞组织分开的光纤，和用于收集从细胞组织外出的光的光纤。折射指数匹配液体被放置在手臂与光纤光采样头之间。结果得到的强度光谱被变换成吸收光谱，以及被矢量波长缩放。光谱被记录，随后在4200到7200cm-1的波长范围内被处理。数据包含对于288不同的人测量的地点平均光谱(每个地点5个样本)。每个测量值是对于单个地点有时在5个星期时间跨度内测量的。也有三个病人是在同样的5星期跨度上对于多个地点测量的(标称地10次)。
研究的框架假设校准模型，光谱数据库，包含来自对其执行匹配的大量个人的光谱的光谱数据库，以及来自未知的个人的光谱(目标光谱)。验证任务是正确地识别目标光谱作为特定的病人或确定该病人没有正确地标识他自己。
在这种情形下应用的鉴别方法依赖于Mahalanobis距离和在不同的光谱呈现给校准模型时所产生的光谱剩余量。形成在目标光谱与数据库中的测试光谱之间的光谱差值。如果对于给定的光谱差值对的Mahalanobis距离和光谱剩余量的数值都低于预先规定的水平，则两个光谱被确定为来自同一个个人。如果一个或两个度量值大于它们各自的门限值，则作出判决两个光谱来自不同的个人。
低于两个度量值的门限值通过检验全模型校准数据的各自的累积的分布函数而被设置。两个门限值被使用与本研究一对是每个包括99％的校准数据(“宽松的”)以及一对是每个只包括95％的校准数据(“严格的”)。
通过使用288各个病人光谱以循环方式检验假阳性错误率。每个是从数据库中取出的，以及在两个相似的门限值的每个门限值中作出数据库中有多少剩余的人与这个光谱相匹配的估计。通过观看在之间看到的匹配程度(对于三个重复的病人的每个病人执行的)，检验假阴性错误率。
当门限值要被设置为更宽松的门限值(99％)时，循环结果当288病人的每个病人从光谱库中被取出和相对于其余287病人光谱被估值时会出现的表明“匹配”的数目。平均来说，每个病人匹配这个数据库内的另外的病人的0.5％，产生0.17％假阳性率。这是当不在数据库中的病人不正确地规定他是库中的一个病人以及测量值确认这一点时出现的错误率。
在以后的测试中，通过使用上述的同一个检验方法，在5星期数据收集时间间隔内重复测量的一个病人与所有其它的观察进行比较。通过使用宽松的门限值，每个地点与每个其它地点进行匹配，导致0.0％的假阴性错误率。来自另两个重复病人的结果是相似的。
当检验门限值被设置为稍微更严格的标准(95％)时，不同的个人和同一个个人的结果表明在不同的个人之间没有看到匹配，导致0.0％的加阳性错误率。同一个个人，不同的地点结果表明任何一个地点与任何其它一个地点匹配的递减的能力，导致大于30％的单个样本的假阴性错误率。然而，如果光谱库包含病人在不同的生理状态下的多个采样，则验证结果可被大大地改进。在这种情形下，如果光谱库包含所有的其余九个样本，则100％的时间，一个或多个(实际上3个以上的)光谱库项目与目标光谱相匹配，导致0.0％的假阴性错误率。来自另两个重复个人的结果是相似的。
通过集中注意力在非侵入分析上，揭示了本发明。然而，应当看到，本方法和假设可被使用于对于血液、细胞组织和液体样本的非侵入分析。
在以上的说明中所述了由本文件覆盖的、本发明的新的特性和优点。然而，应当看到，本揭示内容在许多方面只是说明性的。在细节上，特别是在部件的形状、尺寸和排列方面，可以作出改变，而不超过本发明的范围。当然，本发明的范围由表示附属权利要求的语言来规定。
权利要求
1.一种利用来自具有已知的身份的、被已知的个人的多个鉴权细胞组织谱数据来验证目标个人的表明的身份的方法，所述谱数据具有多个测量波长，方法包括以下步骤从所述目标个人取得目标细胞组织谱数据，所述目标细胞组织谱数据具有多个测量波长；以及通过把鉴权细胞组织谱数据与目标细胞组织谱数据相对于预先选择的门限值进行的比较，肯定地验证所述目标个人表明的身份。
2.如权利要求1中所述的用于验证目标个人的表明的身份的方法，其中方法还包括计算在所述目标细胞组织谱数据与所述鉴权细胞组织谱数据之间的差值。
3.如权利要求2中所述的用于验证目标个人的表明的身份的方法，还估值计算的差值，其中所述估值是由识别病人的差值之间的模型完成的。
4.如权利要求2中所述的用于验证目标个人的表明的身份的方法，其中所述差值通过一个模型被处理，以便确定所识别的差值的重要性。
5.如权利要求1中所述的用于验证目标个人的表明的身份的方法，其中所述鉴权细胞组织谱数据的数目大于1。
6.如权利要求1中所述的用于验证目标个人的表明的身份的方法，其中所述验证个人的数目等于1。
7.如权利要求1中所述的用于验证目标个人的表明的身份的方法，其中所述验证个人的数目大于1。
8.如权利要求1中所述的用于验证目标个人的表明的身份的方法，还包括从个人得到多个鉴权细胞组织谱数据。
9.如权利要求1中所述的用于验证目标个人的表明的身份的方法，其中所述目标光谱在所述验证后被加到所述鉴权光谱。
10.如权利要求1中所述的方法，其中所述测量波长的数目大于4，方法还包括计算在所述波长上在所述验证的个人的所述鉴权的光谱之间的个人间光谱距离，其中所述波长至少部分地被选择为使得所述个人间光谱差值最大化。
11.如权利要求10中所述的方法，其中所述测量波长的数目大于4，方法还包括计算在所述波长上在一个个人的所述鉴权的光谱之间的个人内的光谱距离，其中所述波长至少部分地被选择为使得所述个人内的光谱差值最小化。
12.如权利要求1中所述的方法，其中所述细胞组织光谱包括近红外波长。
13.如权利要求12中所述的方法，其中所述细胞组织光谱包括来自皮下血液的重要的光谱贡献。
14.用于验证目标个人的表明的身份的方法，包括以下步骤从多个验证的个人取得多个鉴权细胞组织光谱，所述鉴权细胞组织光谱具有多个测量波长，所述验证的个人具有身份；从所述目标个人取得目标细胞组织光谱，所述目标细胞组织光谱具有多个测量波长；对于所述表明的身份的所述目标细胞组织光谱与所述鉴权细胞组织光谱进行判别式分析；以及如果，和仅仅如果，所述判别式分析被满足，则肯定地验证所述目标个人表明的身份。
15.用于验证目标个人的表明的身份的系统，包括鉴权的数据库，包括从多个验证的个人的近红外细胞组织光谱；用于从所述目标个人取得近红外细胞组织光谱和表明的身份的装置；用于通过利用所述鉴权的数据库和所述目标光谱，鉴别所述目标个人近红外光谱与所述鉴权的个人的近红外光谱的装置；以及用于表示所述目标个人表明的身份是否正确的装置。
16.如权利要求15中所述的系统，其中所述鉴别装置利用所述目标表明的身份。
17.如权利要求16中所述的系统，其中所述用于取得所述目标个人光谱的装置包括用于测量从所述鉴权的个人的皮下细胞组织反射的近红外辐射的装置。
18.如权利要求15中所述的系统，其中所述近红外光谱包括多个测量值，每个测量值与一个波长有关，其中所述用于鉴别的装置包括用于计算在任何的所述光谱之间的光谱差值的装置，以及所述用于鉴别的装置包括用于选择多个所述波长的装置，以使得在所述鉴权的个人的所述光谱之间的光谱差值最大化。
19.用于验证目标个人的表明的身份的系统，包括计算机，包括输入设备和输出设备；数据库，包括多个验证的个人的近红外细胞组织光谱；用于从所述目标个人取得近红外细胞组织光谱的装置，包括近红外辐射源，用于皮下的照射近红外辐射，以及近红外分光仪，用于测量在多个波长上皮下近红外强度；以及在所述计算机上运行的程序，用于通过利用所述鉴权的数据库和所述目标光谱，鉴别所述目标个人近红外光谱与所述鉴权的个人的近红外光谱。
20.权利要求19的系统，其中所述用于取得近红外细胞组织光谱的装置包括输入单元和输出单元，通过折射指数匹配媒介质被耦合到所述细胞组织。
21.权利要求20的系统，其中所述折射指数匹配媒介质包括含氯氟烃聚合物。
22.权利要求21的系统，其中所述聚合物包括三氟氯乙烯。
23.权利要求20的系统，其中所述折射指数匹配媒介质具有在约1.30与1.45之间的折射指数。
全文摘要
通过使用近红外光谱学非侵入验证个人身份的方法和设备。通过把近红外辐射照射到人的前臂的下端的皮肤上，获取从细胞组织返回的和通过细胞组织的光，可以得到近红外细胞组织光谱。收集的细胞组织光谱主要包括从内部下皮层反射的漫反射光。多个细胞组织光谱可以从以后想要进行身份验证的个人处收集。对于每个个人的细胞组织光谱可在计算机上被分析，对于每个个人的光谱，通过使用诸如线性鉴别分析那样的工具被聚集在一起或被分类。寻求身份识别的目标个人可以提交表明的身份和用于通过前臂的近红外分光仪的分析的、近红外细胞组织光谱。在目标光谱与在谱数据库中表明的身份的多个光谱之间的相似性被确定，以及根据相似性程度而被身份验证，或不被验证。
文档编号G06K9/00GK1420746SQ00814024
公开日2003年5月28日 申请日期2000年8月28日 优先权日1999年10月8日
发明者R·K·罗维, W·A·米勒, N·葛, M·R·罗宾逊 申请人:卢米迪格姆公司