特許ウォッチ

公開番号2025169912
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-11-14
出願番号2025075119
出願日2025-04-30
発明の名称ラマン分光法のための方法及びシステム
出願人サーモエレクトロンサイエンティフィックインストルメンツリミテッドライアビリティカンパニー
代理人弁理士法人ITOH
主分類G01N 21/65 20060101AFI20251107BHJP(測定;試験)
要約【課題】ラマン分光法で取得されたスペクトルデータを分析するための方法を提供する。
【解決手段】スペクトル系列は、複数の光パルスでサンプルの位置を照射することに応答して取得された光子に基づいて生成される。スペクトル系列は、訓練された2Dニューラルネットワークで処理され、蛍光が低減されたラマンスペクトルを生成する。
【選択図】図6

特許請求の範囲【請求項１】
ラマン分光法のための方法であって、
サンプルの位置に複数の光パルスを照射し、前記サンプルから光子を取得することであって、前記光子を取得することは、前記光子の各々の到着時間を記録することを含む、ことと、
前記取得された光子に基づいてスペクトル系列を生成することであって、前記スペクトル系列は複数のスペクトルを含み、前記複数のスペクトルの各スペクトルは、前記光パルスの対応する照射からの同じ到着時間を有する光子から構築される、ことと、
訓練された２Ｄニューラルネットワークを用いて前記スペクトル系列を処理することと、
前記訓練された２Ｄニューラルネットワークからラマンスペクトルを生成することとを含む、方法。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
より早い到着時間に取得された前記複数のスペクトルの一部は、ラマン信号及び蛍光信号の両方を含み、より遅い到着時間に取得された前記複数のスペクトルの一部は、前記ラマン信号を含まない、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記訓練された２Ｄニューラルネットワークを用いて前記スペクトル系列を処理すること、及び前記訓練された２Ｄニューラルネットワークから前記ラマンスペクトルを生成することは、前記スペクトル系列から前記蛍光信号を除去すること、及び前記訓練された２Ｄニューラルネットワークを用いて前記ラマンスペクトルを生成することを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
複数の訓練スペクトル系列を含む訓練データを用いて２Ｄニューラルネットワークを訓練することによって、前記訓練された２Ｄニューラルネットワークを生成することを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
純粋なラマンスペクトル、純粋な蛍光スペクトル、及び前記光パルスの１つ以上の特性に基づいて前記訓練スペクトル系列を生成することを更に含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記光パルスの前記１つ以上の特性は、前記光パルスの強度の時間プロファイルを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記訓練された２Ｄニューラルネットワークを生成することは、最初に、シミュレーションされた訓練スペクトル系列を用いて前記２Ｄニューラルネットワークを訓練することと、次いで、実験的に取得された訓練スペクトル系列を用いて前記２Ｄニューラルネットワークを訓練することとを更に含む、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
前記ラマンスペクトルに基づいて前記サンプルの組成を決定することを更に含む、請求項１～７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記ラマンスペクトルに基づいて前記サンプルの前記組成を決定することは、第２のニューラルネットワークを使用して前記組成を決定することを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記訓練された２Ｄニューラルネットワークは、畳み込みニューラルネットワーク又はオートエンコーダである、請求項１～７のいずれか一項に記載の方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本明細書は、概して、スペクトルデータを分析するための方法及びシステムに関し、より詳細には、ラマン分光法で取得されたスペクトルデータを分析することに関する。
続きを表示（約 2,900 文字）【背景技術】
【０００２】
ラマン分光法は、サンプルの組成を特徴付け、決定するために使用され得る分光技術である。蛍光バックグラウンドは、ラマン分光法において共通の問題である。サンプルが光で照射されると、ラマン散乱と蛍光の両方を生成することができる。ラマン散乱の確率は蛍光の確率よりもはるかに低いので、検出される蛍光信号は、より弱いラマン信号（検出されるラマン散乱）を圧倒するほど強くなる可能性がある。この強い蛍光バックグラウンドは、ラマン信号の信号対雑音比（ＳＮＲ）を低下させ、物質の同定及び定量測定に誤差をもたらす。
【０００３】
ラマン分光法において蛍光バックグラウンドを低減するためのいくつかの方法がある。例えば、より長い波長を有する光が、照射／励起に使用され得る。しかしながら、ラマン信号強度は、波長が長くなるにつれて低下する。別の方法では、蛍光バックグラウンドは、単一光子アバランシェダイオード（ＳＰＡＤ）アレイの検出器を使用することなどによって、時間相関単一光子計数（ＴＣＳＰＣ）を介してサンプルから散乱光を収集することによって低減され得る。ＳＰＡＤは、ピコ秒スケールで検出された各光子の到着時間を更に提供しながら、ＣＣＤ（電荷結合素子）及びＣＭＯＳ（相補型金属酸化膜半導体）などの成熟した技術の感度に匹敵するか、又はそれを超える見込みがある新興技術である。検出器としてＳＰＡＤアレイを使用することによって、スペクトルデータは、ゼロ読み出しノイズで取得され得る。更に、時間分解検出は、蛍光の抑制及び／又は蛍光寿命の検出の機会を提供した。ＳＰＡＤの他に、光電子増倍管（ＰＭＴ）、ハイブリッド光検出器（ＨＰＤ）、増倍ＣＣＤ、ゲートＣＭＯＳ、及びカーゲート検出器などの他の検出器が、ＴＣＳＰＣに使用され得る。
【発明の概要】
【０００４】
ラマン分光法のための方法は、複数の光パルスでサンプルの位置を照射し、サンプルから光子を取得することであって、光子を取得することは、各光子の到着時間を記録することを含む、ことと、取得された光子に基づいてスペクトル系列を生成することであって、スペクトル系列は複数のスペクトルを含み、スペクトルの各々は、光パルスの対応する照射からの実質的に同じ到着時間を有する光子から構築される、ことと、訓練された２Ｄニューラルネットワークを用いてスペクトル系列を処理することと、２Ｄニューラルネットワークからラマンスペクトルを生成することとを含む。
【０００５】
ラマン分光法のための方法は、サンプル位置で取得された複数のスペクトルを含むスペクトル系列を受信することであって、複数のスペクトルのスペクトルの各々は、異なる到着時間に対応し、複数のスペクトルは、サンプル位置を複数の光パルスで照射し、サンプルから光子を取得することによって取得され、光子を取得することは、光子の各々の到着時間を記録することを含む、ことと、訓練された２Ｄニューラルネットワークを用いてスペクトル系列を処理することと、訓練された２Ｄニューラルネットワークからラマンスペクトルを生成することとを含む。
【０００６】
顕微鏡システムは、検出器と、光パルスを生成するためのパルスレーザと、サンプルを位置決めするためのサンプルホルダと、プロセッサと、コンピュータ可読命令を記憶するための非一時的メモリメモリとを含むコントローラとを備え、プロセッサで命令を実行することによって、顕微鏡システムは、サンプルの位置に複数の光パルスをレーザで照射し、サンプルから光子を検出器で取得し、光子を取得することは、光パルスの対応する照射からの各光子の到着時間を記録することを含み、取得された光子に基づいてスペクトル系列を生成し、スペクトル系列は複数のスペクトルを含み、スペクトルの各々は、実質的に同じ到着時間を有する光子から構築され、訓練された２Ｄニューラルネットワークを用いてスペクトル系列を処理し、２Ｄニューラルネットワークからラマンスペクトルを生成する、ように構成されている。
【０００７】
上記の概要は、詳細な説明で更に説明される概念の選択を、簡略化された形で紹介するために提供されていることを理解されたい。特許請求される主題の重要な又は本質的な特徴を識別することを意図しておらず、その特徴の範囲は、詳細な説明の後に続く特許請求の範囲によって一意に定義される。更に、特許請求の範囲の主題は、上記の、又は本開示の任意の部分に記述された任意の欠点を解決する実施態様に限定されない。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
いくつかの実施形態による、ラマン分光法のためのシステムの構成を示す。
いくつかの実施形態による、図１の波長選択要素及び検出器を示す。
レーザパルス、蛍光信号、ラマン信号の時間特性を示す図である。
例示的なスペクトル系列を示す。
訓練データのラマン成分を示す。
訓練データの蛍光成分を示す。
いくつかの実施形態による、２Ｄニューラルネットワークを使用してスペクトル系列を処理するためのフローチャートである。
測定スペクトルと、訓練されたニューラルネットワークからの出力スペクトルとを示す。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下の説明は、ラマン分光法のためのシステム及び方法に関し、より詳細には、ラマン分光法において蛍光バックグラウンドを除去するためにニューラルネットワークを使用することに関する。
【００１０】
いくつかの実施例では、本方法は、複数のスペクトルを含むスペクトル系列を受信することを含み、スペクトル系列の各スペクトルは、異なる到着時間に対応する。検出器における光子の到着時間は、サンプルからの光子の放出を引き起こす対応する光パルスの生成に関連する。光パルスの発生、又はゼロ到着時間は、検出器がレーザパルスを検出した時点、又は光パルスの発生に関連する電気信号が検出器によって受信された時点であり得る。例えば、電気信号は、光パルスを生成するための電気トリガパルス、又はレーザをトリガするために検出器電子機器によって生成される電気同期パルスであり得る。信号対雑音比を向上させるために、スペクトル系列は、複数の光パルスでサンプル位置を照射することに応答して検出されたサンプル光を積分することによって取得され得る。一実施例では、１つのサンプル位置におけるスペクトル系列は、１０
４
～１０
１０
個の光パルスでサンプルを照射することによって取得される。スペクトル系列は、訓練された２Ｄニューラルネットワークで処理される。ラマンスペクトルが、訓練された２Ｄニューラルネットワークから生成される。ラマンスペクトルという用語は、サンプル特異的ラマンシグネチャを含むラマン信号のスペクトルを指す。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許