| 研究概要 |
パラメータの変化に対する各波長のデータ間の相関をとることにより、同一の振る舞いをするスペクトル成分があれば、同一の物質に起因するものとすることができる.それによりそれぞれの特徴スペクトルを持つ個々の物質を定量的に測定可能となる.この方法ではあらかじめ予備的な処理が不要であり,また現実の物質の存在に沿った解析が可能である.本研究では,パラメータとして,紫外線量,照射後の時間,あるいは,湯の温度やその時間などを選んだ.これらの処置によって皮下のヘモグロビン(血流)量やメラニン色素量が変化すると予測された.方法は,まず,1次の相関をおこないその特徴抽出を試みた.まずスペクトルを再現性よく検出必要があるため,皮膚測定用のプローブを作成した.これまでいくつかの測定器を使った特定を行ってきたが,皮膚の場合,プローブを押しつけると血流量がかわり色が白くなる。また,光源についても,被測定領域の外側から皮下に進入する成分が大きく色に寄与していることがわかった.それに基づき最適プローブを設計した.皮膚のように強散乱物体中の光の拡散のシミュレーションを行った.これまで報告されている手法は分光情報を含んでいないので,本研究では新たに分光情報も取り込んだモンテカルロシミュレーションを行った.上記の結果と,異なる色を重ねたモデルによる実験と比較し,ソフトウェアの最適化を行った.皮膚に紫外線を照射し,照射後のスペクトルデータを取得し,相関のある波長を抽出しメラニンとヘモグロビンの変化を推定した.パラメータの変化に対する各波長のデータ間の相関をとることにより,同一の振る舞いをするスペクトル成分があれば,同一の物質に起因するものとすることができる.それぞれの特徴スペクトルを持つ個々の物質を定量的に測定可能となる.
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