最佳化用于光谱测定的光纤探测器的制作方法

专利名称：：最佳化用于光谱测定的光纤探测器的制作方法发明
背景技术：
：领域本发明是有关于一种使用光纤光学技术(fiberoptics)照射一分析样品(analytesample)以及检测出现于该分析样品的信号，且特别是有关于一种照射与检测光纤图样、形状及位置的方法，其用于非侵略性之全面判断(noninvasiveglobal-estimation)一分析样品，例如血糖(bloodglucose)。现有技术的描述熟悉此技术者都知道，光纤在探测介面上照射与检测的尺寸大小、配置安排以及数目，都影响接收信号甚大。这些探测系用来发射以及收集来自组织样品(tissuesample)的光线，而上述的组织样品例如为主体表皮。过去尝试过一些不同的元件以照射和收集来自组织样品的光线。举例来说，K.Maruo，K.Shimizu，M.Oka所申请之欧洲专利DeviceForNon-InvasiveDeterminationofGlucoseConcentrationinBlood，其欧洲专利号为EP0843986。然而，传统的元件都无法提供令人满意的结果。因此，需要提供更佳的用于光纤照射与检测图样、形状及位置的方法和元件，其可用以非侵略性探测分析样品，例如血糖。
发明内容本发明提供一可用以非侵略性探测分析样品(例如血糖)之最佳的光纤照射与检测图样、形状及位置的方法和元件。假如光学系统可经过适当的设计，吸收信号可以检测到。藉由系统的探测图样、形状及光纤位置，以及在系统模组中将所欲的量极大化，例如放大信噪比(signal-to-noiseratio；SNR)，本发明所揭露的方法可达到最佳的光学系统设计。以信噪比(SNR)为例，信号值与被实验者真皮层中的光子路径长(photonpathlength)是直接相关的，而噪声则约与波长以及检测器的函数强度成反比，其中检测器用以照射光纤分开的距离。此外，光纤在单色仪输出狭缝以及在检测器光学架构(opticsstack)之终端束(bundletermination)的数目可以被决定，使得最佳化可以变成特别的限制条件。一旦此限制条件被达到，就会极容易研究与最佳化照射与检测光纤的图样。最后，光纤布局(fiberlayout)的周边形状系以简单的几何图样来表示。综观本发明整个流程，制造上的限制条件应该被完全忽略。只有在达到一最佳结果之后，这些限制条件才加以考虑进去，可以考量进去为了实际以及权宜手段的目的而忍受的损失。附图的简单说明为让本发明之上述和其他目的、特征、和优点能更明显易懂，下文特举一较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下图1绘示的为十九条光纤圆形布局之示意图，其中根据本发明之局限光纤架构(hexpack)，本发明中心的光纤环对全直径的光纤束来说是有益的；图2系绘示在检测器之光纤束数目增加所造成之影响(penalty)示意图；图3系绘示直径有效地乘上光纤数目，显示出在从增加检测器之照射增益(illuminationgain)与低效率造成损失之间的取舍(trade-off)示意图；图4系绘示单色仪输出狭缝强度中，置于水平离心(horizontallyoff-center)之光纤的效率损失示意图；图5系绘示在单色仪增加光纤数目之影响示意图；图6系绘示保持置于单色仪之光纤不吸收任何光线的影响示意图；图7系绘示本发明利用蒙地卡罗模拟法(MonteCarlosimulations)来估计信号的示意图；图8系绘示本发明利用广域放射状光纤(widearearadialfiber；WARF)探测来估计1/Noise函数之示意图；图9系绘示本发明一近红外光(near-IR；NIR)葡萄糖信噪比，其为波长和照射至检测光纤分开距离之函数的三维示意图；图10系绘示本发明另一近红外光(NIR)葡萄糖信噪比，其指出峰值在最低分开距离处之示意图；图11系绘示本发明在组合带(combinationband)近红外光(NIR)葡萄糖信噪比之放大的示意图；图12系绘示本发明六角形光纤界面的示意图；图13系绘示本发明正方形光纤界面示意图；图14系绘示本发明一六角形配置安排与一圆形重叠，以显示在局限架构(hexpack)中一六角形如何接近一圆形图案的示意图；图15系绘示本发明一正方形配置安排与一圆形重叠，以显示一正方形对应一圆形图案有轻微损失的示意图；图16系绘示本发明一六角形表皮界面与一分类检测器(classificationdetector)示意图；图17系绘示本发明在一单色仪输出狭缝之一200/220μm光纤图案，其中显示105个光纤(确实的数目)的架构示意图；图18系绘示本发明在一检测器光学终端之一UltraSil光纤束终端，其中显示52个光纤的架构示意图；图19系绘示本发明在一表皮界面之一分类矩形(转动90度)示意图；图20系绘示本发明一矩形表皮界面与一分类检测器示意图；图21系绘示一非侵略性组织模型的座标图表示意图；图22系绘示感应表面之α1对应放射收集距离与波长的示意图；图23系绘示感应表面之α2对应放射收集距离与波长的示意图；图24系绘示感应表面之α3对应放射收集距离与波长的示意图；图25系绘示WARF探测系设计为单一照射光纤被一组六个检测光纤以下列距离放射状地围绕着0.23，0.77，1.3，2.08，2.90，3.71，4.70，6.70，8.7，10.7，14.7mm示意图；图26系绘示非侵略性臂强度(noninvasivearmspectra)对应波长与不同照射至检测光纤距离(illumination-detectiondistance)的示意图；图27系绘示利用WARF探测所收集之数据中之系数aλ，bλ与结果值的示意图；图28系绘示在WARF探测(1-10)的每个检测点之水吸收等级(magnitude)的示意图，显示出当照射光纤之距离增加时，所产生性别的分类；图29系绘示在三个分离波长下，不同之照射至检测光纤距离所得到估计量测噪声(以吸收单位)的示意图；以及图30系绘示样品间、样品外与总样品改变对应照射至检测光纤距离的示意图。发明的详细描述本发明是有关于最佳光纤探测几何学之发展，其系使用于扩散反射(diffusereflectance)与扩散透射(diffusetransmission)光谱分析之领域。而本发明之较佳实施例系特别关于非侵入性测量法(noninvasivemeasurements)，至于本发明的其他应用还包括农作物的湿气(moisture)、脂肪(fat)以及蛋白质(protein)测量，举例来说，可以测量水果中的糖分或是榖类中的蛋白质；或是泥浆溶液的反应检测(reactionmonitoring)；或是织品的制造；或是聚合物(polymer)的溶解、成球状(pellet)以及聚合(additive)；或是聚合物的张力强度；或是制药配方的主要成分(activeingredient)；以及胶囊之主要成分等等。上述的应用可以利用QC/QA分析法，或是即时的控制过程来量测。本发明提出一过程，以特殊图样、形状和距离来设计光纤光学束(在照射光纤与检测光纤之间)。首先，此设计限定在使用特殊的光纤形式以及检测尺寸，使得最佳的过程可以有效的简化(见下图表1)。本发明提出一光纤光学束，其包括照射光纤与检测光纤。在本发明之较佳实施例中，照射光纤与检测光纤具有相同的特质，其中光纤特质包括任何形式、尺寸、数值孔径(numericaperture；NA)以及核心外壳比(core-to-cladratio)。表1.较佳的光纤形式*取自SpecTranOpticsofAvon，Connecticut，注意本发明较佳实施例之缓冲层(bufferlayer)应由光纤末端去除。本发明较佳实施例使用之单色仪(monochromator)是由OptometricsofAyer，MA所制造的微单色仪(MinichromeMonochromator)。然后，较佳的检测器尺寸系设定为直径1mm。上述这些设计的值必须早于任何欲实施的最佳模式开始时就设定。有几个信息可以由前述的设计中而得到。第一个信息包括一曲线，其估计单色仪输出狭缝(outputslit)的强度大小。第二个信息为一函数，其用以估计从检测光纤束通过一长波通滤镜、两个镜片以及一窗口而到达检测器本身之光线聚焦的效率(efficiencyoffocusingthelight)。欲检测的信号(以本发明实施例为例，其为葡萄糖的吸收信号)假设正比于通过主体表皮之真皮层的平均光子之路径长对总路径长的比率，也就是说，光子沿着一平均路径的分布。于是发展出一组织模型(tissuemodel)与一蒙地卡罗模拟法(MonteCarlosimulation)，用以估计光子行经的路径，以及此路径在主体真皮层所占的比率。在作过一些样品(例如主体的手臂)强度的数学模拟之后，噪声则用噪声模型(noisemodel)来估计(如下所述)。这些信号数据系由广域放射状光纤(widearearadialfiber；WARF)探测而产生(以下会描述)。提供一函数系与这些信号数据相合，此函数系用以产生所需噪声之代表值。所有的信息都会并入单一的编译程序中，其利用一绘图使用者介面，以作为任意光纤布局的交互设计和分析。此设计会被储存与使用做输入一基因演算法之用，此基因演算法会选择最好的设计以及设法改良这些设计。然后，最好的设计图样会被稍微的修改(其通常导致周边的增量改进)以产生正式的设计图样，以及符合所选择的外部几何结构(例如为六角形或是矩形)。最后，此设计还会包括一第三光纤光学场(fiberopticfield)以作检测，因为其可有效的改进主体之分类(举例来说，S.Malin，T.Ruchti的AnIntelligentSystemforNoninvasiveBloodAnalytePrediction，美国专利申请号09/359,191，申请日为July22，1999)。此第三光纤光学场对演译法应用是很重要的前导角色。详细描述最佳化一般来说，熟悉此技术者都会想找到最好的设计或是最佳的解答，其代表缺乏改进设计的能力。然而，在设计的限制条件下，最理想的解答通常提供的就是最好的解答，以作为取舍交换和实际的考量。此处所指的最佳化，意指在某些预设的数学考量下，花费或是评估函数(evaluationfunction)增至最大量的情况。本发明较佳实施例的评估函数系估计典型的信噪比。最佳化的标准将在波段2100-2250nm之间的评估函数之总数增至最大，此评估函数之总数系代表葡萄糖分子在该波段的吸收。加权(weights)与影响(penalties)检测器的影响(detectorpenalty)如前面所讨论，从检测光纤来的光线利用双镜系统而聚焦在检测器上。检测光纤束最好是与检测器相同的形状(例如圆形)，使得离开检测光纤投在检测器上的光线数量可达到最大。结果，检测光纤束在镜片上的最佳安排是圆形。当检测光纤的数目增加时，这些光纤所占的空间以及光纤束的半径也会跟着增加。在光纤束周围的光纤较在光纤束中心的光纤投射较少的光线在检测器上。此外，因为光纤束的形体会受限于检测器的尺寸大小，以及放大倍率是有限的，光学辐射会随着光纤束尺寸的增加而较难收集，此效应的量可以ZemaxTMRaytrace模型(其由Arizona，Tucson之FocusSoftware公司所制造)来测量，一旦在光学路径中之镜片以及其他元件的位置和规格被确定后，此模型会以光纤束半径之函数的形式，提供传送到检测器之光线的全部效率。为利用此信息，需要决定在已知光纤数目下的检测光纤束半径。为了达到模拟的目的，光纤束系假设占有最小的光纤束半径。而取代此最小化的最佳方法就是将光纤以同心环的方式来放置。虽然直觉上，似乎以hexpack结构的方式放置会比同心环的方式较有效率，但是理论上以十九条光纤为例却不是这样的(见图1)。确实花费的函数以及光纤束半径可以最佳决定最佳检测光纤数目。由图2可以见到，光线效率的损失随着光纤数目的增加而增大。使光线效率的损失消失的方法就是增加传送较大光纤数目的光线的量。图3所绘示的是在特定区域内于增加光纤数目和检测器光学设计的效率之间取舍作最最佳的决定。如图3所示，一开始，随着检测光纤数目的增加，加权函数也会跟着增加。然而，在光纤数目约54的那一点，随着增加光纤数目所增加额外的光便随着光学效率损失的增加而降低。因此，即使增加光纤数目也无法达到增益(gain)的效果。由图3可以看到，上述交互作用的理论曲线(theoreticalcurve)并不平滑。这是因检测光纤束终端之理论光纤数封装成分的改变之结果。增加一增加量的光纤数目不会线性(linear-ly)增加光纤束的直径。实际上，从六十条到六十一条的光纤数，根本不会增加光纤束的直径。当理论上最好的封装成分在制造技术上无法达到时，便会设定用图3所示的经验函数(practicalfunction)。检测光纤最好放置在光纤束的中央，而亦同样放置在主体真皮层之光纤束介面的中央，以致于中心的光纤在每个光纤束终端点都是位于中央。此种安排方式较佳的是应用在光纤束的每一个光纤中，例如最外边的光纤就是在光纤束终端点的最外边。单色仪的影响(monochromatorpenalties)单色仪的输出狭缝是矩形的，使得单色仪光纤束产生的之最佳形状亦是矩形的形状。这种情形建议熟悉此技术者使用六角装载的安排方式来极大化装载的区域，结果可以极大化从单色仪收集的光量。单色仪的光学体积尺寸，会有助于单色仪光纤束的最佳尺寸。为了获得单色仪所欲得到的解答，单色仪的狭缝高度应小于1mm。利用上述的条件限制，立刻就可得到光纤束的排数(rows)。再利用上述之光纤束的排数，光学狭缝高度能够被下式决定最后，假如照射光纤的总数已知的话，每一排之光纤数目以及光纤束的宽度就能够计算出来。照射光纤较佳的是放置与单色仪狭缝的光纤束中央光纤一起，同样的亦放置在主体之光纤束介面的中央(主体真皮层系皮肤组织的内部部分，所以光纤束介面不会发生在真皮层处)，以致于中心的光纤在每个光纤束终端点都是位于中央。此种安排方式较佳的是应用在光纤束的每一个光纤中，例如最外边的光纤就是在光纤束终端点的最外边。由中心处之光纤束光纤收集和分配较少的光线到皮肤的表面。此效应能够被OpticadRaytrace模型(此模型由新墨西哥州SantaFe的Opticad公司所产生)所定量化。图4所绘示的为三种光线追踪(raytrace)模拟的结果，以及它们的平均。为了简单起见，假设单色仪的输出狭缝之光纤作均匀分布的话，每个照射光纤的平均强度则能够计算出来。光线追踪的结果值会平均(除以计算出的狭缝高度)而得到一用于整个单色仪光纤束的刻划因子(scalefactor)，见图5。此刻划因子系一介于0与1之间的值，其代表被每个照射光纤所传送者占最大强度之某一比率(在单色仪输出狭缝的中央，被定义为1.0)。由图4可以见到的是，从单色仪的输出狭缝中心水平分歧出超过2.4mm的光纤并没有提供光线。前述之方法并未充分影响此种情况。将光纤的数目加倍会使光线的强度减半(请记得这些都是测试平均的光纤)，以及此模拟系透过不吸收光的光纤传送光线到样品上。因此，一额外的单色仪尺寸影响会包含于内，其更进一步影响单色仪狭缝高度大于4.8mm的情形(见图6)。因为光纤尺寸与单色仪尺寸已被设定，影响函数的破裂点(breakpoint)会发生在105条光纤处。假如更多光纤加入的话，它们也不会传送光线到样品上。刻划因子(scalingfactors)估计噪声的数据系使用广域放射状光纤(widearearadialfiber；WARF)探测之第一型光纤F1而测得，例如300/330/370μm(就是核/外壳/缓冲层)。利用此数据来模拟其他尺寸的光纤，必须考量特定的刻划因子。传送到皮肤的光量正比于照射光纤的面积。同样的，皮肤收集到的光量亦正比于检测光纤的面积。光纤面积的刻划因子如下其中，F2系第二型光纤，例如200/220μm，200/240μm(就是核/外壳)所有F1型的数值孔径(NA)系为0.22。假若提供照射光纤的话，其数值孔径亦为0.22。此处不需要刻划因子。对检测光纤而言，数值孔径会用0.29的值来极大化收集的光量。使用一相等于数值孔径比率平方的刻划因子如下利用广域放射状光纤(WARF)探测所收集的数据可以衡量放置在六个光纤环中央之其中一个光纤的效应。依此中央光纤是否是收集光纤或模拟光纤而定(以及此六个光纤个别是否为收集光纤或模拟光纤)，强度会由于检测器光学之无效能(inefficiency)而改变。为了模拟起见，会希望决定出当完全聚焦在检测器上时，一照射光纤在一检测光纤上会有何反应。而要做到此的话，就要作上述欲决定情况之比较，以及一值等于1.475的刻划因子会被决定作为一适当的刻划因子。信号(signal)在此例子中我们有兴趣的信号，为葡萄糖的吸收信号，其假设(透过Beer定律)为正比于光线穿过真皮层的路径长，记为LDermis。此外，因为葡萄糖系主要位于真皮层的供应脉管部分(vascularizedportion)，此葡萄糖吸收信号最好以在真皮层的路径长比率来代表，亦即在真皮层的路径长除以总路径长(LDermis/LTotal)。在一光强度不会因光纤之分散距离而减少的环境中，最好的用以检测葡萄糖吸收信号的方式为收到最大之LDermis/LTotal值。因此，无论任何一光纤光学设计，只要产生最大的LDermis/LTotal值，就优于其他的光学设计，虽然其他的信号定义也是可用的。此葡萄糖吸收信号系决定于一特定波长范围，同时亦决定于各种不同的光纤分开距离(照射光纤与检测光纤的分开距离)，其提供葡萄糖吸收信号以计算出信噪比(SNR)。此吸收信号系适于且能改变至易于代表与计算(见图7)。噪声(noise)在此系统中噪声(同吸收的单位)传统上以下式代表其中NR和NS系分别为参考强度和样品强度量测的噪声，而IR和IS则分别为参考强度和样品强度。这样对数值作了些简化(给数个假设)，在此例中数值正比于1/IS，而此系统主要的就是样品噪声(针对此例)。一代表样品强度之函数，其也为一距离(光纤的分开距离)和波长之函数，此函数可适当地模拟噪声。此数据设定存在于利用广域放射状光纤(WARF)探测所产生。产生的函数为其中aλ和bλ系每个相对应波长实验上所得到的参数，而d系为光纤的分开距离。广域放射状光纤(WARF)对全面花费函数的贡献，就是它估计了噪声在信噪比(SNR)中之比率。广域放射状光纤(WARF)的数据存在于一特定的波长范围内，以及在各种的光纤分开距离中(照射光纤与检测光纤的分开距离)。此系统的描述并不限定于此处所讨论的情况。此数据系适于且能改变至易于代表与计算(见图8)。评估的演算法(algorithmforevaluation)当评估一潜在的光纤设计时，上述的所有量会结合入一评估函数中。此评估函数考量的包括有光纤的分开距离、信噪比(SNR)以及单色仪输出狭缝与检测器光学架构的不同情况。以此种函数的形式，一本身亦为波长函数的评估函数，可以对第ith个检测器计算如下EFi=ΣIllumΣDeteciS(λ,d)*1N(λ,d)*DP(#Deteci)*MP(#Illum)....(6)]]>*MSP(#Illum)*SF(Type，Size)其中，EFi就是对第ith个检测器的评估函数；信号S以及噪声N为波长λ与照射到检测光纤分开距离d的函数；DP为检测器影响(penalty)，其为一检测光纤数目的函数；MP为单色仪影响，其为一照射光纤数目的函数；MSP为单色仪尺寸影响，其为一照射光纤数目的函数；以及SF为一刻划因子，其为一光纤尺寸和型式的函数。确实的函数很困难去评估，但是计算步骤可以藉由下述动作而省略1)注明信噪比(SNR)与相似之光纤分开距离是相同的。因此，信噪比能够对每一分开距离作计算，而在该分开距离下，再乘以检测器/照射光纤对(pair)数目的倍数(见图9与图10)。2)DP*MP*MSP*SF在总和中并不需要被计算。3)信号和噪声只需要在每一分开距离计算一次，然后可以存在记忆体中，留作之后用。如此可以避免极多次浪费之重复计算。4)预计算(pre-computing)所有光纤之间的距离，以及使用一参考表(look-uptable)以决定任意两特定光纤之间的分开距离。注明一下，假如只有信号项设为1.0，而因为噪声正比于扫描之强度，则评估函数会预测出一扫描之强度。如此可以允许在一F1光纤探测或任意设计光纤束下模型之确认。最佳化(optimization)评估函数系用以作比较和对照的设计之用。举例来说，若是此最佳化的设计决定于组合带(combinationband)中最大之信噪比(SNR)(见图11)。结果，最佳化成为也就是说，对一已知检测光纤来说，最好的设计就是极大化此检测器的评估函数，且在一特定之波长范围内，例如2100-2250nm。为了找到何种图样可产生最好的结果，数百个初始图样都有被研究过。其中每一个图样都被用来输入作总演算，此总演算可保持最佳的图样以及设法改良它们。在一定数量的努力之后，此总演算停止而得到最佳的结果。通常，这些结果还会再作些微的修饰以得到更佳的结果。上述总演算产生的结果类似于图12所显示的，黑圆圈B代表照射光纤，而灰圆圈R和G分别代表1.9μm和2.6μm的检测光纤。基本的图样包括交错出现之照射光纤行(columns)和检测光纤行。周缘(perimeter)周缘显示出大约是个正方形(见图13)。然而，假如它易于构成一具有六角形周缘之光纤束，其会对净信号(netsignal)产生增益(gain)的效果。理想而言，周缘是一圆形。利用六角形周缘之光纤束而能产生最接近圆形之图形就是一六角形，如图14所示。正方形亦可以，其来自于六角形预测结果的5％以内。与图14的六角形结构比较起来，图15的结构系一正方形结构。两图的结构都有圆形图样重叠在上面，以显示这些周缘有多接近理想的情况。最终的设计(finaldesign)评估函数的最佳化产生一最佳的图样。当周缘系混合用以包围足够数目的光纤(也就是说，大于或等于最佳数目)时，以及一分类光纤群加入到一适当距离外，结果显示于图16。此结构之主六角形图样包含217个光纤(109个照射光纤和108个检测光纤-每一种型式有54个光纤)，以及一群56个分类光纤。因为只有105个照射光纤需要用到，四个黑色的照射光纤B并未连接至单色仪输出狭缝之光纤束终端(见图17)。它们系实际在皮肤表面上不作用的光纤(deadfibers)。相同的，每一显示灰色之检测光纤R，G中有两个亦不包括在检测器光学之端点(见图18)。分类光纤中之4个光纤亦不包括在特定之端点(见图19)。如此允许了一些对于受破坏光纤、断裂光纤或是不作用光纤的公差，在光纤束于皮肤表面端点被制造之后。以下提供了对六角光纤束的说明(见下表2)。这些数目并不包括机械的公差，以及光纤输出直径的尺寸假设有+5μm制造上的变化。●照射光纤的数目109●检测光纤的数目每一种型式有54个(56个在分类光纤)●单色仪输出狭缝之尺寸(机械上)4.84×1mm●检测器光学直径之尺寸(机械上)2.0443mm●分类光纤矩形之尺寸3.5525×0.88153mm●列(rows)的数目4●行(columns)的数目14●照射六角形至分类矩形的距离(中心到中心)4.75mm●六角形的尺寸如下●边长光纤直径*(9-(1-1/sqrt(3)))＝0.235mm*8.57735＝2.0157mm；●最大宽度光纤直径*(2*9-2*(1-1/sqrt(3)))＝0.235mm*17.1547＝4.0314mm；以及●中间宽度边长*sqrt(3)＝2.0157*1.732＝3.4913mm。●列的数目17●行的数目17●R，G检测光纤的图样检测光纤列对一中央检测光纤列彼此作交错排列。表2六角形光纤束之设计目标与光纤信息*公差为+5μm交替设计(alternatedesign)一交替设计利用相同的基本图样，此处仅讨论矩形周缘的情况(见图20)。除了周缘形状为矩形(非六角形)外，其余图样仍维持原状。矩形的长宽比(aspectratio)相当接近于正方形。这种设计代表低于预估结果5％的设计。然而，它的设计较简单制造，因为每一列都与其他列相同(对检测光纤和照射光纤都是14个光纤宽)。以下提供了对矩形光纤束的说明(见下表3)。这些数目并不包括机械的公差，以及光纤输出直径的尺寸假设有+5μm之制造上的变化。●照射光纤的数目112●检测光纤的数目每一种型式有56个(总共168个)●单色仪输出狭缝之尺寸(机械上)4.84×1mm●检测器光学直径之尺寸(机械上)2.0443mm●分类光纤矩形之尺寸3.5525×0.88153mm●列(rows)的数目4●行(columns)的数目14●照射六角形至分类矩形的距离(中心到中心)4.75mm●主要检测器/照射矩形的尺寸3.0475×3.29mm●列的数目16●行的数目14●R，G检测光纤的图样检测光纤列对一中央检测光纤列彼此作交错排列。表3矩形光纤束之设计目标与光纤信息*公差为+5μm注明所有的列都相同，其一端为照射光纤，另一端为检测光纤。如此仅需要制造一种形式的列，就可达成本设计。假设讨论(discussionofassumptions)以下为一些隐含在此设计中之主要的假设(已知)。每一个假设都伴随着一简短的证明，说明其忽略的理由或是为何有此假设之意见。●所有的光纤都认为是平均的光纤(对单色仪输出狭缝来说此并不真确)。因为计算上的考量，不可能从单色仪输出狭缝映像(map)每个光纤到皮肤介面的图样，以及从检测器映像每个光纤回来。即使此种映像存在，也不可能建造那样的光纤束。如此会导致低估计或高估计通过任何光纤的光。最后，任何由此现象所导致的结果变化，也可能会被系统其他现象所导致的变化而盖过。●WARF探测数据的外插(extrapolation)是相当可靠的。由WARF探测所看到最接近的分开距离(中心对中心)约大于0.5mm。光纤中以此指定的探测所收集到的大部分信号，约在0.25到0.4mm的范围内。如此，其表示从WARF探测来之数据的外插结果。实验的模型表示检测到的光强度对应光线被单一光纤输送所得之照射-检测距离(illumination-to-detectiondistance)。在接近的距离(＜3-4mm)，其中检测到的信号最大，模型的错误很小。然而，因主体组织的体积都系皮肤层，所以模型的系数架构都故意偏向于表示距离。因此，在较大的距离时，例如主体的体外以及皮肤系特别之多重层组成时，此模型的正确性会降低。结果，当真皮为主要的吸收层时，此模型所表示的实验数据，并不能正确代表皮下组织的吸收。●某些非模型(un-modeled)的改变系为一不能修改设计的增益(gain)。刻划因子就并不考虑在这些设计中，以及本质上倍增的模拟。因为这个问题在本质上是线性的，这些刻划因子不能改变最佳化的结果，所以其会被忽略而不考虑。●混合于六角形光纤图样的光纤具有不同的尺寸。理论上单一探测中会沿着245μm直径的光纤而混合225μm直径的光纤，因为它们在六角形的结构中并不相合。制造一探测并不特别显示有此问题，反而是在结果上和制造及组装上改变光纤的距离以要求较大的公差，而这并不是一个制造上的问题。●-235μm中心对中心分开的距离，系以225μm和245μm直径的光纤混合来表示。为了简单起见，这两种光纤直径的平均可用以找出一距离，该距离系用以在已知照射和测器光纤配对下，计算信号与噪声的函数。●WARF探测的结果，可以线性的分割以代表更小的核直径光纤。目前设计上，WARF探测使用直径为375μm的光纤以及225μm和245μm核直径光纤。假设两光纤的面积比(2352/3752)正确的代表每一光纤衰减的总信号。光纤的核直径(此处为200μm)亦为一有意义的距离，代表光线在皮肤上衰减的快慢。一新的WARF探测，其光纤具有200μm核直径，以辐射状分布在235μm与400μm的范围，需要产生一更正确的噪声模型。●单色仪强度的分布在中心处并不均匀。此为使用光线追踪(raytrace)模型的结果，而本发明之设计对此种改变并不敏感。反之，强度的分布更重要的信息是边界，其在光线追踪模型中有清楚的定义。由边界可以决定全部的范围，包括单色仪收集的光线，以及能够传送光线到皮肤表面之照射光纤的最大数目。●理论上光纤的捆装与检测器光学的模拟并不相似。即使假设平均捆装以有效决定检测器光学，光纤在端点的放置仍是杂论分布的。然而，此改变系为一线性的刻划因子(刻划因子在之前早已讨论过)，最佳化是可以忍受的。●组合带(combinationband)之最佳化决定是正确的。其他的选择可用来最佳化第一或第二泛音模式。因为信号噪声函数(signal-to-noisefunction)形状的关系，对第一泛音模式或是第一泛音模式与组合带之最佳化的设计是相同的。然而，第二泛音模式会有些不同。目前一般相信的是葡萄糖于组合带或是第一泛音模式中读出。假如此说正确的话，最佳化决定之重要性并不太严苛。●在模拟中光纤的吸收可被忽略。此种衰减显示一线性的刻划因子(刻划因子在之前早已讨论过)，是可以被忽略的。此外，在整个预定的区域内光纤光学所产生的衰减经常小于1-2％，且其对任何设计的影响都是一样的。一理想的血糖信号的决定，系利用从一非侵略性组织模型中发展之系统参数来表示(蒙地卡罗模拟法)。概述(summary)数个最佳化方式都用来决定最好的系统参数或是量化评估不同光学设计安排之参数，此种设计安排系用以收集因非侵略性量测而扩散之反射光。平均真皮光径长与平均总光径长之比率是最适合作光学设计之用。其他的系统参数也会考虑，例如在已知辐射收集距离和波长的条件下，真皮的反射与总反射之比率。然而，最佳化表面不需要依赖净分析信号(netanalytesignal)，且其倾向于喜欢产生最小衰减光之光学设计。当平均真皮光径长与平均总光径长之比率作结合时会有微小的改善，但是结果指出系统参数仍然倾向于采用在净分析信号强度下最小衰减光之光学设计。简介本方法系关于发展一策略，可在已知光学介面设计下，估计有效取样之扩散反射光。系统参数例如为总路径长，通过组织之路径长，穿透深度或是扩散反射分布从一特定的组织区域。此系统参数可以用来产生对一系列已知输入所欲反应(例如血糖吸收信号)的数学表示法。这些输入可包括从一光源到检测装置的放射状收集距离，或甚至是光子传播至组织的深度。其目标是要得到一有用的图式，使得测量系统与它和血糖浓度之关系能够达到量化的估计。方法论(methodology)本方法欲测量的是从化学构成物(例如血糖)或是一强度信号的吸收信号，此强度信号可产生一最佳结构，用以回复光线以及极端加强净分析信号。无论欲测量的是什么信号，相似的程序都会用来求得此数学模型。此外，每个程序必须包括一系列的标准，用以规范决定制造的流程以及如何解释这些测量。数个方法用以估计已知光学系统之最佳值，此光学系统已被发展与开发。结果/讨论传统的理想化策略是利用穿透到组织真皮层的部分反射光，再除以在一已知放射收集距离的全部反射光而得之比率。此步骤依序实施于每一个波长。上述比率限制在0与1之间。藉由刻划从一蒙地卡罗模拟法所得之反射结果分布，可以计算出这些参数。然后，从一非侵略性组织模型得到真皮反射分布的总和，并利用在一特定放射收集距离与波长下之扩散反射分布(RD)将该总和归一化(normalizing)。上述计算会产生此最佳化参数α1ai(r,λ)=Σz=mNRD(z,r,λ)RD(r,λ)....(8)]]>此处m系真皮层第一组成元素，而N系真皮层之最后组成元素，如图21所示。此选择之基本理论在于一假设，亦即假设组织中大部分的导管(vascularization)都会存在真皮层内。所以，绝大部分的葡萄糖信息也会同样包含在此真皮层内。对应表面(responsesurface)会调整到适合指数函数的型式，α^1(r)=e(a+b·r+c·rd)]]>，如图22所示。从第一个方法所检测的感应表面之具体表现为，参数α1总是较倾向于一种在光源与检测器之间的放射收集距离尽可能靠近之光学设计。此要归因于一个事实，就是光透过组织来传播，其强度会越来越衰减，而它的反射光也会会越来越衰减。此外，在所欲求之净分析(葡萄糖)信号与α1之间，并没有一直接的关系。对此问题的补偿系将(α1)真皮反射率(dermalreflectanceratio)乘上一在每个放射收集距离与波长下之平均真皮路径对平均总路径之比率。平均真皮路径<lDermis(r，λ)>为在已知放射收集距离与波长下刻划于真皮层中每个路径的算数平均数(arithmeticmean)，而平均总路径<lTotal(r，λ)>为在该相同放射收集距离与波长下所有量测路径的算数平均数。上述比率计算如下a1(r,λ)=a1(r,λ)·<lDermis(r,λ)><lTotal(r,λ)>...(9)]]>当光传播通过组织时，此比率系提供量测样品光强度衰减之补偿。此补偿因子是合理的，因为根据Beer定律关系式(Beer’sLawrelationship)l∝A，平均路径系正比于系统的吸收量。此外，此比率之α2亦限制在0与1之间。同样的，感应表面系适合于下述模型之计算便利a^2(r)=a+br+cr+dlnrr2+e1r2]]>，如图23所示。此感应表面与图22所绘示的极类似，除了放射收集距离之函数没有那么显著以外。这归因于加上的路径项。此模型并不适合于放射收集距离大于约1cm以上的情形。此外，感应特征较倾向的光学设计，其由系统回来的光强度会极大化。此情形与所欲量测之信号无关，因此，上述方法并不是最被采用之方法。一更佳的关系式可以仅利用平均真皮路径对平均总路径之比率来改进净分析信号的相关性(correlation)。如下所示a3(r,λ)=a2(r,λ)a1(r,λ)=<lDermis(r,λ)><lTotal(r,λ)>...(10)]]>如前所示，感应表面系适合于模型之计算便利。此模型之形式为α^3(r)=a+br+cr2]]>，如图24所示。同样的，平均真皮路径系个别真皮层之贡献的算数平均数，而平均总路径系所有层的算数平均数。第(10)式所代表的函数是更令人满意的结果，因为它产生一已知光学设计下相关于净分析信号(例如血糖信号)之最大值。此描述之合理化条件为将净分析信号视为葡萄糖之吸收信号，其来自于Beer定律关系式。前述关系式的数学描述为一系统的吸收系正比于光子通过此系统之路径长，此是因为此系统的吸收包括了净分析信号和其他额外的贡献，所以使得平均路径会正比于净分析信号。如此可得到一更适当的最佳化表面，以利用来决定最佳的光学设计。利用第(3)式的其他优点是，结果所决定之光学设计会产生通过系统之较小的平均总路径。于是也会产生较大的光强度，因为较小的平均总路径会产生较少的光衰减。物理的解释为，因目标系统已被定义为真皮层，一般光都会穿透得不深，此结果更增加其优点。推荐在回顾各种不同的方式之后，很明显的，用于各种不同光学系统最佳化的最有效系统参数就是平均真皮路径对平均总路径之比率(α3)。此直接显示系统参数需要正比于净分析信号和额外的关于全部反射量测的特征。至于其他显示的系统参数则并不直接相关于净分析信号。然而，当系统回来的光强度很严苛(critical)时，它们仍然提供了光学设计应用的效用。噪声模型(noisemodel)噪声模型是信噪比的分母，其用来评估与光纤几何之最佳化。此模型的要求是提供噪声的估计，其单位为在特定波长与特定照射对于检测器之光纤距离(illumination-to-detectionfiberdistance)下之吸收单位。此模型的型式为NA＝f(λ，d)＝f(·)(11)其中NA为RMS噪声，单位为吸收单位。λ为波长，d为照射光纤与检测光纤之间的距离(对一特定的光纤直径)。f(·)为一非线性函数，f(·)的结构和参数系在每个目标应用和量测方法(例如血糖的非侵略性量测)中以实验来决定。在吸收的扩散反射量测之例子中，f(·)之强度量测的噪声传播系决定于计算吸收A的方程式，A＝-log10(IS/IR)(12)其中IS为单一光纤在样品上的量测强度，而IR为光入射在样品上的强度(用一参考标准来量测)。从上述方程式可以看到在特定波长下的RMS噪声NA为IS和IR的非线性函数，且利用IS和IR所量测的RMS噪声分别标示为NR与NS。f(·)系表示NR与NS在模型A中的传播，一般都为产生不同波长下之噪声协方差(covariance)的复杂非线性函数。此模型的较佳实施例中，在强度范围中的噪声与波长是无关的且呈归一化的分布(normallydistributed)。在此例中以强度为单位之噪声的传播可透过12式表示如下NA2=(0.4343)2[NS2IS2+NR2IR2]....(13)]]>已知此方程式，一模型中在所有波长下每一变数以及不同照射至检测光纤之距离可建立起来，藉由在独立变数λ与d下决定个别模型的NR、NS、IR和IS。然而方程式13系特别应用于扩散反射量测，此方法能够应用在任何分光的量测方法中，藉由噪声的传播，透过方程式来计算分析信号。在方程式13中，模型的NR和NS系根据用以量测之特定装置而由实验决定。此外，IR仅透过光入射在样品上的单一量测即可决定。然而，在较佳实施例中，噪声(以强度为单位)对λ与d，NR＝NS和IS＜＜IR而言是常数。在此假设下，方程式13可约略简化为NA2=(0.4343)2NS21IS2.....(14)]]>以及NA∝1IS.....(15)]]>此量测系统之噪声系反比于由样品和检测器扩散反射之强度。因此，一模型需要建立在任意照射与检测光纤距离d和波长λ下反射回之IS。此模型能透过蒙地卡罗模拟法(前面讨论过)或整体参数分散模型(lumpedparameterscatteringmodel)来决定，此处整体参数分散模型必须要知道目标样品(例如组织)的分散特性。然而，较佳的方法是利用前述之广域放射状光纤光学(WARF)探测，由实验上来决定模型之IS。WARF探测一广域放射状光纤光学(WARF)探测系设计提供一实验量测法来决定此模型IS＝g(λ，d)(16)其中IS系从单一照射光纤之距离d下从单一光纤所量测到之光强度，而λ为波长。此外，WARF探测可用以决定后述分离之分类光纤束的最佳距离。如图25所示，WARF探测系设计为单一照射光纤被一组六个检测光纤以下列距离放射状地围绕着0.23，0.77，1.3，2.08，2.90，3.71，4.70，6.70，8.7，10.7，14.7mm。一旦将目前的架构对表皮组织作分光量测的最佳化，本发明很容易就推广至不同样品的不同照射至检测之距离。此外，检测光纤的数目可以修改到满足其他样品或是耦合之分光器的要求。在此较佳实施例中，每一组六个检测光纤会耦合到一传统设计之分光器，此分光器包括一石英卤素灯(quartzhalogenlamp)、一扫描单色仪以及InGAs与延展的InGAs检测器。所以，WARF探测提供十一个不同的照射至检测之距离。然而，熟悉此技术者更期望此WARF探测能够耦合到任何经济上现有之NIR分光器，例如型号Foss-NIRSystemModel5000之分光器或是型号NicoletMagna-IR760之分光器。利用WARF探测之实验提供一组数据，用以建立实验模型以及光纤探测之最佳化。在WARF探测之每个照射至检测之距离下，从10个不同性别、年龄与体型之人类主体收集了在波段1050~2450nm间之三个复制的样品。此外，为了提供了在更高之光强度下的更多信息，WARF探测之光纤的第二环亦使用来照射样品，以及其余的光纤组用来检测。特定的距离被选择用以分析，且光谱会对所有的主体与复制样品作平均以及归一化，如图26所示。—实验模型(第16式)系发展用以代表在全部波长与照射至检测之距离下之检测强度IS=e-(aλ+bλdcλ)...(17)]]>参数aλ代表基线归零(baselineoffset)，bλ系类似于所有消失系数的总和，而cλ提供适合不同样品型式的一般方法。此模型的较佳实施例可简化如下IS=e-(aλ+bλd)....(18)]]>加权最小平方最佳化(weightedleast-squaresoptimization)利用WARF探测所收集的数据以及图27所提供的结果值，来决定系数aλ和bλ。藉由此模型，吸收(与平均路径长)随着照射至检测之距离的平方根而增加。实验模型代表了已知从单一光纤传送至样品的光线下，测得的光强度对应(versus)照射至检测之距离。在越接近的距离(＜3-4mm)下，此模型的误差值会越小。然而，此模型的系数较倾向于利用加权最小平方法计算以获得距离结构，其中样品组织体大部分为真皮层。所以，在较大的距离下，样品的异质性(heterogeneity)以及特别是表皮的多层组成，会导致模型正确性的降低。结果，当吸收主要是被真皮层时，此模型显然是代表了实验数据而不是正确代表皮下组织的吸收。在其他的结构中，决定参数的加权最小平方法可用以最佳化目标穿透深度的正确性。分类光纤束(classificationbundle)光纤几何最佳化过程系用以最佳化样品的目标分析信号，此信号位于样品的特定体积。然而，为了决定目标分析的浓度，经常都需要量测未出现在目标样品体积内的样品之其他特征和数量。举例来说，主体分类的需要已描述于S.Malinetal，AnIntelligentSystemforNoninvasiveBloodAnalytePrediction，supra中。此种分类或许在一最佳化的真皮样品中并不可能，举例来说，根据主体性别之类已描述于T.Ruchti，S.Malin，J.Rennert，ClassificationofIndividualBasedonFeatureRelatedtoSex中，其系美国暂时申请案(provisionalpatentapplication)，案号为60/116,883，申请日为January22，1999，且其使用全部的真皮层与皮下层。所以，一用以分类之分离的光纤束或样品性质的量测，必须要透过分开的程序来设计。此种最佳化能够透过此处揭露的方法来达成。然而，一般都期望使用主要光纤束中之照射光纤以及仅使用分离的分类光纤束来检测。在此环境中，我们提供一替代方法用以决定分类光纤束照射光纤与检测光纤间之最佳平均距离。此方法系使用了下列规范1.分类的执行-提供分类执行的间隔距离系根据目标样品之特征或数量。2.噪声-在期望的分类执行中，此间隔距离在吸收时提供最低之噪声。3.样品间的精确性(Inter-SamplePrecision)-在期望的分类执行中，此间隔距离在改变目标样品时会最少影响。4.样品外的精确性(Intra-SamplePrecision)-在期望的分类执行中，此间隔距离提供目标样品之量测最大的重复性。在非侵略性量测血糖之应用中，WARF探测系使用来建立一组数据，如前所述，以执行与每个规范相关的分析。首先，每个样品在每个照射与检测距离对每个主体之水吸收(waterabsorbance)系决定且描述于Ruchtietal，ClassificationofIndividualBasedonFeaturesRelatedtoSex，supra中。此结果绘示于图28中，其显示在照射与检测距离下决定出的水吸收特性系大于3mm。图29显示噪声，以吸收单位对应(versus)照射与检测距离，对全部主体作平均。从图29中，很明显的在最小的距离噪声也会最小，因此3mm是较佳的距离。图30显示在全部主体之样品间，样品外以及所有分光的改变，对应照射与检测距离。此图显示在一样品中聚集之所有改变(pooledvariance)，此聚集改变系在样品与总改变(totalvariance)之间。从此图绘示之总改变中，3mm系为量测精确性之最佳化。所以，结论为一平均照射至检测的距离，对一分类光纤束而言最佳化系3mm。熟悉此技术者都知道此方法可以轻易应用于其他的目标样品上，只要此目标样品具有一规范为照射至检测之距离主要依赖样品根据目标特征与数量的分类。最佳化最佳化的方法包括花费函数的架构，一组限制条件的实施以及一组提供最佳性能之参数的研究。前述我们提到此花费函数以及其架构的选择。此外，限制条件的实施亦基于机械的考量与可方便得到之物质。所得的未知变数(unknownvariables)就是那必须根据反应花费函数性能而决定之参数。举例来说，这些未知变数可包括光纤直径、光纤数量以及光纤的位置。这些参数的选择系透过最佳化方法而选择，例如动态编程之最佳化方法(R.Bellman，DynamicProgramming，PrincetonUniversityPress，Princeton，NewJersey，USA(1957))；或是逐步搜寻技术(gradientsearchtechniques)(P.Gill.，W.Murray，M.Wright，PracticalOptimization，AcademicPress(1981))；或是随机搜寻技术，基因演算法(randomsearchtechniques，geneticalgorithm)(D.Goldberg，GeneticAlgorithminSearch，OptimizationandMachineLearning，AddisonWesleyPublishingCompany(1989))；或是渐进编程法(evolutionaryprogramming)(D.Fogel，AnIntroductiontoSimulatedEvolutionaryOptimization，IEEETrans.OnNeuralNetworks，vol.5，no.1(Jan.1994))。已知一花费函数以及一组参数，熟悉此技术者都明白上述任何方法皆能应用于决定最佳化或是接近最佳化的解答。在最佳实施例中，基因演算法系提供从一组已知光纤中选择何者用以照射、何者用以检测以及何者不需使用。此方法自然将染色体的编码(encodingofchromosome)中的基因改为代表光纤。这些基因可以利用下列值0代表未使用的光纤、1代表照射光纤、2代表较低波长范围的检测光纤、以及3代表较高波长范围的检测光纤。如前面Goldberg所讨论的(D.Goldberg，GeneticAlgorithminSearch，OptimizationandMachineLearning，supra.)，基因演算法会先设定一可能解答的数目，而每一解答代表不同的光纤几何系统。每一解答会藉花费函数以及指定实行的量测法来作评估。此解答会透过复制操作与一比率结合，此比率系依个别的性能来决定。结果，当较佳的解答结合起来与修饰之后，较差性能的解答就不会选择作更进一步的利用。不断重复此步骤，一接近最佳化的解答就会从一组全部的解答中出现。结论此处讨论揭露了针对一主体皮肤之NIR光谱的样品，用以决定检测和照射光纤束图样的设计程序。关于此系统的信息，特别是单色仪输出狭缝(用以决定照射光纤的最佳化数目)以及在检测器堆叠结构的光纤束终端是两个设计上最重要的参数。这些数值决定此比率和照射至检测光纤的数目，并有效地限制此解答之距离。此外，关于估计皮肤之信号与噪声的信息，基本上系极大化在特定波长范围内之信噪比。结果指出限制光纤成一六角形周缘以及描述一六角包装之图样，以致于包括了照射与检测光纤之交错行会产生最佳化结果。两检测器共用在样品介面之全部检测光纤。第三群检测光纤系用以作分类之用。在此参与此六角形光纤束之任何数目的例子中，亦揭露一规则的设计以实行取代此六角形之设计。综上所述，虽然本发明已以一较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明，任何熟习此技术者，在不脱离本发明之精神和范围内，当可作各种之更动与润饰，因此本发明之保护范围当视后附之申请专利范围所界定者为准。权利要求1.一种最佳化光纤照射和检测的图样、形状以及位置的方法，用以估计复数个分析物，其特征在于，该方法包括下列步骤系统化探测复数个图样、形状以及光纤位置以最佳化一光学系统设计，藉由极大化在该光学系统模型中期望的复数个数量；以及从该光学系统模型估计一接收信号。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型包括一信噪比。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述接收信号系正比于在一样品中之一平均光子之路径与在该样品中之一总路径的比率；以及其中该噪声约正比于作为一波长和照射至检测光纤分开距离之函数的该样品强度。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，更包括下列步骤在一检测器输入架构中，决定在一光源输出的光纤数目以及在一光纤束终端点的光纤数目；其中该最佳化方法限制于该光源输出以及该光纤束终端点，以允许一特定照射光纤与检测光纤图样被研究与最佳化；以及从该最佳化方法中，决定一光纤布局周缘之形状。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，更包括下列步骤提供一电脑程序，用以作一任意光纤布局的交互作用之设计与分析；储存所产生之该复数个设计；利用该复数个设计作一基因演算法之复数个输入，该基因演算法选择最佳的设计与改良。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，一最佳化图样会修饰为尽可能至产生一全面规则图样以使最佳化图样符合选择出之一外部几何图形。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述外部几何图形是一六角形或是一矩形。8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，更包括下列步骤提供一分离的光纤光学检测场以改良主体之分类。9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述分离光纤光学检测场的配置是省略的以及/或透过一任何分类性能、噪声、样品间精确性与样品外精确性之加权组合来确定。10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，来自检测光纤的光系利用一双镜系统(twolenssystem)聚焦于一检测器上。11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述检测光纤束大致上与该检测器的形状相同，以极大化离开检测光纤且击在该检测器上之光量。12.如权利要求1所述的方法，其特征在于，光线系由一单色仪提供；以及其中该单色仪之光学狭缝高度系根据下式决定13.如权利要求2所述的方法，其特征在于，噪声会修饰为一样品强度，该样品强度为距离和波长的函数，该噪声表示为其中aλ和bλ系在每个波长下实验得到之参数，而d为光纤分开距离。14.如权利要求1所述的方法，其特征在于，更包括下列步骤提供一估计函数，该估计函数为一波长之函数，以及该估计函数会考量光纤分开距离、信噪比、光源与检测器光学架构特性一分离性。15.如权利要求13所述的方法，其特征在于，对第ith个检测器之该估计函数决定如下EFi=ΣIllumΣDeteciS(λ,d)*1N(λ,d)*DP(#Deteci)*MP(#Illum),]]>*MSP(#Illum)*SF(Type，Size)其中EFi为第ith个检测器之该估计函数；信号S与噪声N为波长λ和照射至检测光纤分开距离d的函数；DP系一检测器影响，其为检测光纤数目的函数；MP系一光源影响，其为一照射光纤数目的函数；MSP系一光源尺寸影响，其为一照射光纤数目的函数；SF系一刻划因子，其为一光纤尺寸与型式的函数。16.一种最佳化光纤照射和检测的图样、形状以及位置的方法，用以非侵略性估计复数个分析物，其特征在于，该方法包括下列步骤系统化探测复数个图样、形状以及光纤位置以最佳化一光纤系统设计，藉由极大化在该光纤系统模型中相关的复数个数量；以及提供一估计函数。17.如权利要求16所述的方法，其特征在于，更包括下列步骤对第ith个检测器决定该估计函数如下EFi=ΣIllumΣDeteciS(λ,d)*1N(λ,d)*DP(#Deteci)*MP(#Illum),]]>*MSP(#Illum)*SF(Type，Size)其中EFi为第ith个检测器之该估计函数；信号S与噪声N为波长λ和照射至检测光纤分开距离d的函数；DP系一检测器影响，其为检测光纤数目的函数；MP系一光源影响，其为一照射光纤数目的函数；MSP系一光源尺寸影响，其为一照射光纤数目的函数；SF系一刻划因子，其为一光纤尺寸与型式的函数。18.如权利要求17所述的方法，其特征在于，更包括下列步骤对每一独立的光纤距离，决定一信噪比；将该信噪比乘上一数目，该数目相等于在该光纤距离的检测/照射光纤配对；对每一独立的光纤距离都决定一次信号与噪声；储存一数值用以作以后之用；预先决定在所有光纤之间的距离；以及使用一参考表，以决定在任意两特定光纤之间的分开距离。19.如权利要求17所述的方法，其特征在于，所述估计函数系最佳化一光纤系统设计，以极大化在选择波长下之该信噪比。20.如权利要求19所述的方法，其特征在于，所述估计函数计算如下21.一种决定一检测和照射光纤束图样的方法，以用于一主体的取样，该方法包括下列步骤限制并局限一解决空间，藉由记述关于一照射和取样系统以决定一照射至检测光纤的比率和数目；以及估计在一位置的一信号和一噪声，该主体根据在一相关波长下极大化该信噪比而取样。22.如权利要求21所述的方法，其特征在于，照射系由一单色仪提供；以及其中该单色仪输出狭缝系具有最佳照射光纤数目的特征。23.如权利要求21所述的方法，其特征在于，检测系由在一检测器光学架构之一光纤束终端点提供；以及其中该检测器光学架构系具有最佳检测光纤数目的特征。24.一种用于一主体取样之一检测和照射光纤束，该光纤束包括复数个光纤限制于一六角形周缘或是一矩形周缘中，该六角形周缘或是该矩形周缘称为局限图样(hex-packedpattern)，其中交错之复数个光纤行包括复数个照射光纤和复数个检测光纤，以及其中在一主体界面上二检测器共用所有该检测光纤。25.如权利要求24所述的方法，其特征在于，更包括一分离的检测光纤群，系提供用以做一第三检测器之分类目的之用。26.如权利要求24所述的方法，其特征在于，该复数个光纤之放置方式系有一光纤束中心在每一该光纤束终端，以及每一与在该光纤束其他的光纤，在该光纤束终端有一位置对应在该光纤束另一端的位置。27.如权利要求24所述的方法，其特征在于，该复数个检测和照射光纤均有相同的性质。28.如权利要求27所述的方法，其特征在于，该光纤性质包括任一光纤形式、光纤尺寸、数值孔径与核心外壳比。29.如权利要求25所述的方法，其特征在于，该分离的检测光纤群之放置系省略的以及/或透过任意分类性能、噪声、样品间精确性与样品外精确性之一加权组合来决定。30.一电脑可读取媒体，在该电脑可读取媒体上储存一计算程序，该电脑可读取媒体能够建构一计算机以实行一用以估计复数个分析物之最佳化光纤光学照射和检测图样、形状与位置的方法，该方法包括下列步骤系统化探测复数个图样、形状以及光纤位置以最佳化一光学系统设计，藉由极大化在该光学系统模型中相关的复数个数量；以及从该光学系统模型估计一接收信号。全文摘要本发明提供一设计方法,用以决定在一主体之取样区域的检测与照射光纤图样。系统的信息,特别是一单色仪(亦即决定在输出狭缝之光纤的光学数目)以及在一检测器光学架构之光纤束终端(亦即决定在光纤束终端之光纤的光学数目),对此设计来说是非常重要的。这些数目决定照射光纤对检测光纤的比率与数目,且有意义地限制和局限了光纤的分离空间。其他关于在表皮之估计的信号和噪声之信息,则需要在相关的波长范围内极大化一信噪比。局限这些光纤在六角形周缘(或称局限图案)内,使得包括照射和检测光纤的交错光纤行可产生最佳的结果。在本发明之较佳实施例中,在一取样界面上二检测器共用所有的检测光纤,且一第三检测光纤群系用于分类之目的。文档编号G01N21/31GK1378646SQ00813976公开日2002年11月6日申请日期2000年10月2日优先权日1999年10月8日发明者J·J·加赛德,S·L·蒙弗里,B·C·艾利奥特,T·L·鲁赫蒂,G·A·基斯,F·S·格罗乔基申请人:美商·音斯楚曼泰森麦翠克斯公司