Targeted interference subtraction applied to near-infrared measurement of analytes

   
   

Methods and apparatus for estimating and removing spectral interference improve precision and robustness of non-invasive analyte measurement using Near-infrared (NIR) spectroscopy. The estimation of spectral interference is accomplished, either through multivariate modeling or discrete factor analysis, using a calibration set of samples in which the interference is orthogonal to the analyte signal of interest, or where the shape of the interference is known. Each of the methods results in a multivariate model in which the spectral interference is estimated for a new sample and removed by vector subtraction. Independent models based on classes of sample variability are used to collapse spectral interference and determine more accurately which model is best equipped to estimate the signal of interference in the new sample. Principal components analysis and other commonly known analytical techniques can be used to determine class membership.

Os métodos e os instrumentos para a interferência spectral estimando e removendo melhoram a precisão e o robustness da medida non-invasive do analyte usando o spectroscopy (NIR) Próximo-infravermelho. O estimation da interferência spectral é realizado, com modelar multivariate ou a análise de fator discreta, usando um jogo da calibração das amostras em que a interferência é orthogonal ao sinal do analyte do interesse, ou de onde a forma da interferência seja sabida. Cada um dos métodos resulta em um modelo multivariate em que a interferência spectral é estimada para uma amostra nova e removida pela subtração do vetor. Os modelos independentes baseados em classes do variability da amostra são usados desmoronar a interferência spectral e determinar mais exatamente que o modelo é equipado melhor para estimar o sinal da interferência na amostra nova. A análise dos componentes principais e outras técnicas analíticas geralmente sabidas podem ser usadas determinar a sociedade da classe.

 
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