[发明专利]用于对光谱法搜索应用中所关心的参考材料进行标记的方法

说明书

提出了用于对光谱法搜索应用中所关心的参考资料进行标记的一种方法、设备以及计算机程序产品。生成待考虑作为样品材料的光谱法分析的最终分析的一部分的材料参考列表。提供待保留用于样品材料的光谱法分析的最终分析的至少一种材料的观察列表。用该至少一种材料的观察列表以及该材料参考列表来进行该样品材料的最终分析。然后关于该样品材料的谱图是否与该观察列表以及该参考列表上的材料的至少一个谱图相匹配进行确定。

背景

现代分析仪器装备常常能够产生多通道数据，这些数据可以是关于一个样品中的分析物的浓度(在此称为定量分析)或一个样品中存在的一种或多种材料的身份(在此称为定性分析)。能够产生此类数据的仪器的实例包括红外和拉曼光谱仪、质谱仪、X射线荧光(XRF)光谱仪、以及核磁共振(NMR)光谱仪。在定性分析的范围内，存在多种类型的可以进行的评估。

一种类型的定性分析评估为鉴别真伪(authentication)，它检查所测得的仪器响应是否与所关心的一种特定材料的一个或多个参考库特征标记相一致。换句话说，这种类型的分析目的在于确定测试材料的谱图是否与本真的物质相一致。进行鉴别真伪的应用的实例包括对从供应商接收的原材料进行估计以确定是否提供了正确的原材料，对药片进行检查以确定它是真正的或伪造的，以及分析一种材料以确定它是否已掺假、变质等。

另一种类型的定性分析评估为筛选，它估计所测得的仪器响应中的至少一个特征子集是否与所关心的一种或多种特定物质相对应。这种类型的评估估计了测试材料是否表现为含有一种特定物质。具有特别关心的分析物的一个特别小的集合的那些可以利用筛选，诸如毒品、爆炸物、或有环境顾虑的材料。在筛选评估中，没有必要确定不在观察列表中的材料的身份。例如，知道儿童玩具中是否含有铅可能是重要的，但没有必要明白存在的是什么类型的塑料、木材、或金属。

还有另一种类型的定性分析评估为辨别，这是通过搜索已知材料的库并且在未知的仪器响应与所储存的已知材料响应(或所储存的已知材料响应的组合)之间寻找相似性来进行的。此种评估假设用户并不知道他们正在测试的是什么，并且因此想知道“这种材料是什么？”。计算机辅助辨别常常被称为“自动化光谱搜索”，并且经常用于以下情形，诸如有害材料(hazmat)呼叫以及实验室研究。

从以上说明可以注意到，鉴别真伪问题是为具有非常特定需求的用户(确切知道他们正在测试的是什么的那些)设计的。从另一方面来说，筛选和辨别问题的限制少得多。在辨别设备提供极其广泛的适用范围的条件下，应指出的是，可以利用它们来辨别筛选设备可能被配置来检测的任何分析物，加上许多其他的。筛选有两个主要优点驱使用户放弃由辨别所提供的广泛适用范围：筛选算法可以典型地被配置为具有比辨别算法更高的检出率以及更低的检测限，并且筛选设备可以被配置为给用户提供已经检测到的所关心的特定材料的视觉和/或声音提示。当一种辨别应用检测到一种材料时，并不将特定材料作为比其他材料更重要或更值得关注的材料进行强调。

概述

常规机制(诸如以上解释的那些)受制于多种不足。如可预期的，典型地认为精确地进行一种未知混合物的自动化分析比精确地辨别纯组分样品更具挑战性。如今使用中的现代参考数据库常常含有多于10,000个参考光谱，并且许多混合物规程试图拟合四种或更多种混合物组分。可以被估计的可能的混合物解候选项的数目可以用“n选k”表示，这以下式表示：

其中N是可能的混合物解候选项的数目，n是可用的参考光谱的数目，并且k是同时拟合的混合物组分的最大数目。对于具有10,000项的参考库，可能的混合物组合的数目随着同时拟合的组分的数目而迅速扩大：