JP2004138454A - Method and apparatus for estimating optical scattering characteristics - Google Patents

Method and apparatus for estimating optical scattering characteristics Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a method and an apparatus, which easily and precisely estimate scattering characteristics of a medium to be measured, i.e., concentration of scatterers or the like, when optical scattering characteristics of the medium to be measured containing the scatterers are varied. <P>SOLUTION: The method which projects light into the medium to be measured containing the scatterers and marker components and estimates the scattering characteristics of the medium to be measured based on the spectra of detected light, is provided with a procedure which obtains a standard function from spectra of light detected from a medium to be measured with known scattering characteristics in order to calculate the concentration of the marker components, a procedure which obtains a relation of the deviation between variation values of the scattering characteristics and estimate values estimated by using the standard function of the marker component concentration, and a procedure which obtains estimate values from the spectra of the light detected from the medium to be measured with unknown scattering characteristics by using the standard function of the marker component concentration and determines the unknown scattering characteristics from the deviation existing in the estimate values. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
この発明は、散乱体を含む被測定媒体中の散乱体濃度等の変化にともなって、被測定媒体の光学的な散乱特性が変化する場合に、被測定媒体の散乱特性すなわち散乱体濃度等を高精度に推定する方法および装置に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
従来、生体内の血液中の血糖値を測定するには、生体から血液を採取して、その血液試料中の糖(例えば、グルコース等)の濃度を化学分析等により直接測定することが最も一般的であった。しかし、生体から血液を採取するには、そのための専門技術を習得した人員が必要となり、誰にでも簡単に行えるものではない。また、血液を採取される側にとっても、血液採取には痛みや不安が伴うため、できれば血液を採取することなく測定できることが望ましい。このため、生体を傷付けることなく血糖値の測定を行う測定器の実現が待ち望まれていた。
【0003】
そこで、本発明の出願人により、特願2001−228507が出願されている。この特願2001−228507に開示された技術は、血液等の試料に光を入射し、試料を通過した光または試料によって散乱された光の検出スペクトルを解析することにより、試料中の測定対象成分の濃度を測定するものである。そして、確率統計的なシミュレーションにより測定対象成分の濃度による検出光のスペクトルへの影響を正確に計算することができ、正確な測定結果を得ることのできる光学的成分測定方法および装置を提供するものである。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
特願2001−228507の発明は、生体を傷付けることなく血糖値の測定を行う上で有用な技術である。しかし、血液等の試料には、目的とする糖(例えば、グルコース等)以外にも様々な化学成分の物質が含まれており、また、光の散乱体となる種々の血球等も含まれている。この他の散乱体としては、血液中の血球等の細胞壁、細胞核、ミトコンドリアなどがある。加えて、被測定媒体の構造等によっても光は散乱され、散乱特性をもつことになる。このような構造としては、生体を考えた場合、皮膚・筋肉などの生体組織の構造などが挙げられる。一般的に、散乱体を含むか、あるいは散乱特性をもつ被測定媒体において、光学的に特定成分の濃度を測定するには、まず、被測定媒体の光学的な散乱特性を精度良く求める必要がある。しかし、被測定媒体の光学的な散乱特性を高精度に求めることには、以下のような困難がある。
【0005】
まず、散乱体を含む被測定媒体には、ベール−ランバート(Beer−Lambert)の法則をそのまま適用することができない。一般に、被測定媒体に対する入射光と透過光の強度の関係はベール−ランバートの法則によって表される。図1は、光学的散乱特性測定を行う試料に、強度Iinの入射光を入射した場合の入射光と射出光との関係を示す図である。図1(a)は、試料が散乱体を含まない場合である。入射光は、試料により一部が吸収され、強度Iout の射出光として検出される。この場合の吸光度Aは、次式で示される。
A = log(Iin/Iout)= εcd       ・・・ 式1
【0006】
ここで、「log 」は10を底とする対数関数を表し、εは単位距離・単位濃度あたりの吸光係数であり、cは成分の濃度であり、dは試料の厚さすなわち光路長である。式1が、ベール−ランバートの法則として知られているものである。試料中に散乱体を含んでいない場合には、式1により、入射光の各波長についての吸光度が求められるから、射出光のスペクトルによって、試料に含まれる成分の濃度を求めることは比較的容易である。
【0007】
図1(b)は、試料に散乱体が含まれている場合である。この場合、入射光の強度Iinに対する射出光(検出光)の強度Iout は、式1のように簡単に表すことはできない。すなわち、ベール−ランバートの法則をそのまま適用することができない。原理的にはベール−ランバートの法則に従うのであるが、式1から単純に目的成分の濃度cを求めることができない。これは、光の入射点から検出点に至る経路が図示のように種々の経路が存在し、その各経路での光路長も互いに異なるからである。この結果、式1の光路長dが不明となり、式1から単純に目的成分の濃度cを求めることはできない。検出光の強度は、光路長の異なる種々の経路を通る光をそれぞれ足し合わせて求める必要がある。
【0008】
ベール−ランバートの法則を応用して、試料の散乱体濃度または散乱係数等の散乱特性を測定するには以下のような方法がある。第1に、分光光度計と積分球を用いて測定した拡散透過率と拡散反射率(吸光度)に対し、光伝播解析に基づく逆問題解法を適用して散乱係数を求め、散乱体濃度を推定する方法がある。第2に、フェムト秒、ピコ秒スケールの超高速時間分解計測によって拡散透過光または拡散反射光の時間分解波形を測定し、その測定結果に対して光伝播解析に基づく逆問題解法を適用して散乱係数を求めて散乱体濃度を推定する方法がある。これらの方法は、実験室内での特殊な条件(測定対象の試料の厚さが極めて薄い等の条件)では実施可能であるが、一般的な測定条件では測定が非常に困難であり、測定および測定データの解析に時間がかかる。さらに、測定精度についても誤差20%程度となり、測定精度が悪い。
【0009】
ベール−ランバートの法則を応用して散乱特性を測定するのではなく、解析的手法により試料の散乱特性を推定することも可能である。例えば、求めるべき特定成分の濃度とともに試料の散乱体濃度も多変量解析の対象とすることにより、ある範囲内での散乱体濃度の推定ができる。しかし、この方法での測定精度を十分に高精度とすることは困難であり、特に、散乱体濃度の変化が小さいときに、推定値にはその変化量に比べて比較的大きな誤差が含まれる。そして、この方法における測定精度を向上させるためには、予め散乱体濃度の異なる数多くの種類の試料の測定を行っておかなければならず、膨大な量の測定データを取得する必要があり、膨大な時間と労力を費やすことになる。
【0010】
そこで、本発明は、散乱体を含む被測定媒体中の光学的な散乱特性が変化する場合において、被測定媒体の散乱特性すなわち散乱体濃度等を高精度かつ容易に推定する方法および装置を提供し、上記のような困難を解消することを目的とする。
【0011】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明の光学的散乱特性推定方法は、散乱体とマーカー成分とを含む被測定媒体に光を入射させ、前記被測定媒体を通過して前記被測定媒体から射出される検出光のスペクトルを検出し、このスペクトルにより前記被測定媒体の散乱特性を推定する方法であって、既知の散乱特性を有する被測定媒体において、検出光のスペクトルから前記マーカー成分の濃度を計算するための検量関数を求める手順と、散乱特性の変化量とマーカー成分濃度の前記検量関数による推定値に発生する偏差の関係を求める手順と、未知の散乱特性を有する被測定媒体における検出光のスペクトルからマーカー成分濃度の前記検量関数による推定値を求め、その推定値に発生している偏差から未知の散乱特性を求める手順とを有するものである。なお、検出光のスペクトルを求めるには、被測定媒体から射出される検出光を分光するとともに各波長における光の強度を検出し、その検出値から例えば吸光度等のスペクトルを求める。
【0012】
また、本発明の光学的散乱特性推定方法は、散乱体とマーカー成分とを含む被測定媒体に光を入射させ、前記被測定媒体を通過して前記被測定媒体から射出される検出光のスペクトルにより前記被測定媒体の散乱特性を推定する方法であって、既知の第1の散乱特性を有する被測定媒体における、前記マーカー成分の濃度と前記検出光のスペクトルとの関係を示す第1のデータ群を求める手順と、前記第1のデータ群により、前記検出光のスペクトルから前記マーカー成分の濃度を計算するための検量関数を求める手順と、既知の第2の散乱特性を有する被測定媒体における、前記マーカー成分の既知の第1の濃度に対する前記検出光のスペクトルを示す第2のデータ群を求める手順と、前記検量関数を利用して、前記第2のデータ群から前記マーカー成分の濃度に対する第1の推定値を求める手順と、前記第1の濃度と前記第1の推定値との偏差を求め、前記散乱特性の変化量と前記推定値の偏差の関係を求める手順と、未知の散乱特性を有する被測定媒体における、前記マーカー成分の既知の第2の濃度に対する前記検出光のスペクトルを示す第3のデータ群を測定により求める手順と、前記検量関数を利用して、前記第3のデータ群から前記マーカー成分の濃度に対する第2の推定値を求める手順と、前記第2の濃度と前記第2の推定値との偏差を求め、前記散乱特性の変化量と前記推定値の変化量との間の前記関係により前記未知の散乱特性を求める手順とを有するものである。
【0013】
また、上記の光学的散乱特性推定方法において、前記第1のデータ群および前記第2のデータ群は、光伝播の確率統計的なシミュレーションにより求めることもできる。
【0014】
また、上記の光学的散乱特性推定方法において、前記検量関数は、前記第1のデータ群に多変量解析を適用して求めるものであることが好ましい。
【0015】
また、上記の光学的散乱特性推定方法において、前記検出光を前記入射光が前記被測定媒体を透過した透過光とし、前記検出光のスペクトルとして透過吸光度を求めるようにすることができる。
【0016】
また、上記の光学的散乱特性推定方法において、前記検出光として、前記入射光が前記被測定媒体によって反射散乱された拡散反射光を検出するようにすることができる。
【0017】
また、上記の光学的散乱特性推定方法において、前記被測定媒体に入射させる光は、波長700〜2500nmの近赤外光であることが好ましい。
【0018】
また、本発明の光学的散乱特性推定装置は、散乱体とマーカー成分とを含む被測定媒体に光を入射させ、前記被測定媒体を通過して前記被測定媒体から射出される検出光のスペクトルにより前記被測定媒体の散乱特性を推定する装置であって、前記被測定媒体に光を入射させる光源部と、前記被測定媒体を通過した検出光のスペクトルを検出する検出部と、前記光源部および前記検出部を制御するとともに前記検出光のスペクトルの演算処理を行う制御演算部とを有し、前記制御演算部は、既知の第1の散乱特性を有する被測定媒体において、前記検出光のスペクトルから前記マーカー成分の濃度を計算するための検量関数を記憶する手段と、前記被測定媒体の散乱特性が前記第1の散乱特性から変化した場合に、この散乱特性の変化量と、前記検量関数による前記マーカー成分の濃度の推定値に生じる偏差の間の関係を記憶する手段とを備え、未知の散乱特性を有する被測定媒体における前記検出光のスペクトルを測定し、このスペクトルに前記検量関数を適用して前記マーカー成分の濃度に対する推定値を求め、この推定値に発生する偏差から前記未知の散乱特性を求めるものである。
【0019】
また、上記の光学的散乱特性推定装置において、前記被測定媒体に入射させる光は、波長700〜2500nmの近赤外光であることが好ましい。
【0020】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。まず、光学的散乱特性測定方法の測定原理について説明する。図1は、光学的散乱特性測定を行う試料に、強度Iinの入射光を入射した場合の入射光と射出光との関係を示す図である。図1(a)は、試料が散乱体を含まない場合である。入射光は、試料により一部が吸収され、強度Iout の射出光として検出される。この場合の吸光度Aは、前述の式1(ベール−ランバートの法則)で示される。試料中に散乱体を含んでいない場合には、式1で表されるベール−ランバートの法則により、入射光の各波長についての吸光度が求められるから、射出光のスペクトルによって、試料に含まれる成分の濃度を求めることは比較的容易である。
【0021】
図1(b)は、試料に散乱体が含まれている場合である。実際の測定試料における散乱体としては、皮膚・筋肉などの組織および/または血液中の血球、細胞核、ミトコンドリアなどがある。この場合、入射光の強度Iinに対する射出光(検出光)の強度Iout は、式1のように簡単に表すことはできない。これは、光の入射点から検出点に至る経路が図示のように種々の経路が存在し、その各経路での光路長も互いに異なるからである。検出光の強度は、光路長の異なる種々の経路を通る光をそれぞれ足し合わせて求める必要がある。
【0022】
図1(b)のような散乱体を含む試料に対して、入射光の強度Iinに対する射出光の強度Iout (または吸光度A)を、実際に測定して求めることができる。また、射出光の強度(または吸光度)を実測できない場合には、これを後述の確率統計的なシミュレーションによっても求めることができる。
【0023】
そして、各波長における射出光の強度から、検出光のスペクトルを求める。目的成分の濃度や他の条件(温度等)を種々の値に変化させ、その複数種類の試料に対する検出光のスペクトルを求めて、これらのスペクトルから検量関数を求めることができる。検量関数とは、特定の実測したスペクトルを入力すると、目的成分の濃度を出力するような関数である。検量関数については、後に詳しく説明する。
【0024】
なお、散乱体を含む試料では、図1(c)のように、入射光が試料によって散乱された拡散反射光を検出するようにして、入射光が入射する面と同じ表面で射出光を検出することができる。この場合でも、図1(b)の場合と同様に、実測または確率統計的なシミュレーションによって、入射光の強度Iinに対する射出光の強度Iout を求めることができる。
【0025】
確率統計的なシミュレーションの一例として、モンテカルロ法を使用した場合について説明する。図2は、モンテカルロ法による光路追跡を示す図である。まず、エネルギーW の入射光が試料に入射するものとする。入射方向をz軸とする、図示のような直交3軸xyz座標系を考える。この光束は、xyz座標系の原点で散乱され、その散乱光はエネルギーW の光束で示される。天頂角θはz軸と散乱光のなす角度であり、方位角φは散乱光のxy平面への投影とx軸とのなす角度である。また、散乱光が次の散乱を受けるまでの行程長をLとする。散乱光の各パラメータは次式で表される。
【0026】
L = −ln(R)/(μ+μ
θ = f−1(g,R
φ = 2πR
【0027】
ここで、「ln」はeを底とする自然対数関数を表す。また、R ,R ,R は、それぞれが、区間[0,1]での一様乱数である。また、μ は測定試料の吸収係数、μ は測定試料の散乱係数、gは散乱の非等方性を示すパラメータである。このパラメータgは、散乱の指向性を表す位相角関数(例えば、Henyey−Greenstein 関数等)を記述するために用いられるパラメータである。上記の式中の関数fは、この位相角関数を用いて表される公知の関数である。
【0028】
エネルギーW の光束は、極座標(r,θ,φ)で示される点で次の散乱を受ける。この第2次散乱光は、エネルギーW の光束で示される。そして、第2次散乱光は、x’y’z’座標系の極座標(r’,θ’,φ’)で示される点で次の散乱を受ける。このようにして、次々と散乱光の光路を追跡していく。散乱光のエネルギーは、次式により表される。
【0029】
 = Iin/N
 = W{μ/(μ+μ)}
 = W{μ/(μ+μ)}= W{μ/(μ+μ)}
・ ・ ・
 = Wm−1{μ/(μ+μ)}= W{μ/(μ+μ)}
out = W{μ/(μ+μ)}
out = Σ iout
【0030】
上記の式において、Nはシミュレーションの回数を示す。すなわち、W は各1回のシミュレーションにおける入射光束のエネルギーであり、全入射エネルギーIinをNで割ったものとなる。上記のW はm回の散乱を受けた後の光束のエネルギーを示すものである。そして、1回のシミュレーションにおける検出光束のエネルギーiout は、光束が検出領域に到達した場合にはm回の散乱を受けた後の光束のエネルギーW として表され、光束が検出領域に到達しなかった場合には0となる。検出光の全エネルギーIout は、N回のシミュレーションの各回ごとの検出光束のエネルギーiout を全て足し合わせたものとなる。
【0031】
このようにして、入射光の光束に対して、検出位置に到達する光束の光路およびエネルギーをコンピュータによるシミュレーションで求めることができる。このシミュレーションを例えば1万回繰り返し、検出位置に到達する光束のエネルギーを足し合わせれば、光伝播特性を統計的に求めることができる。なお、ここではモンテカルロ法による光路追跡の説明を行っているが、モンテカルロ法以外のランダムウォーク法等の他の確率統計的手法を用いて検出光の強度を求めることもできる。
【0032】
実際に、試料中の目的成分の濃度を求める場合には、目的成分の濃度以外に、目的成分以外の他の成分の濃度、散乱体の濃度、温度等の種々の要因が関係してくる。このように多数の要因が同時に変化する中から、目的成分の濃度情報を抽出するには、多変量解析などの解析手法が用いられる。しかし、生体を対象とした測定では、測定対象の光学特性(吸収特性、散乱特性)の変化による吸光度変化が非常に小さい場合に、多変量解析などの解析手法をそのまま用いると、他の成分濃度変化に伴う光学特性値変化の影響が強くなり、目的成分の濃度推定に付随する誤差が非常に大きくなってしまうことが多いという問題点があった。
【0033】
すなわち、目的成分として散乱体濃度を設定し、多変量解析などの解析手法によって散乱体濃度を求めたとしても、それらの推定値に含まれる誤差が非常に大きくなってしまう可能性がある。本発明は、目的成分である散乱体濃度を直接求めるのではなく、マーカーとしての別の成分(以下、マーカー成分という)の濃度を推定し、その際に生じる推定値の偏差を利用して、直接推定することが困難な散乱体濃度を高精度にかつ容易に推定することができるようにしたものである。ここで、推定すべき量を散乱体濃度としたが、散乱体濃度に代えて試料の散乱係数を推定するようにしてもよい。なお、マーカー成分としては、化学分析等の他の方法により容易に成分濃度を測定することのできるもの、さらに、溶媒に溶解し、その成分によって光の伝播に対し散乱を生じさせないものであることが望ましい。
【0034】
図3は、本発明の光学的散乱特性推定方法と既存の推定方法との相違点および本発明の光学的散乱特性推定方法の利点を説明するための図である。図3(a)は既存の推定方法の手順を簡略に示したものであり、図3(b)はその方法における測定値と推定値との関係を模式的に示したグラフである。図3(a)の推定方法では、まず、試料に対して入射光を入射し、試料を透過した透過光または試料によって散乱された拡散反射光を検出してそのスペクトルを測定する。これは、図1(b)または図1(c)における、試料からの射出光の強度Iout のスペクトルを測定することになる。図3(b)では、射出光のスペクトルを吸光度として測定したものである。
【0035】
次に、その検出光のスペクトルを使用して解析手法により散乱体濃度を求めるのである。解析手法としては、散乱体濃度を目的変数(推定する対象の変数)とする多変量解析を利用することにより、散乱体濃度を求めることができる。また、別の解析手法としては、散乱体濃度を仮定して前述のような光伝播の確率統計的なシミュレーションにより検出光強度を求め、そのようなシミュレーションを散乱体濃度の値を種々変化させて行い、シミュレーションによる検出光強度が実測値に最も近づくような散乱体濃度を求めるという、いわゆる逆問題解析がある。
【0036】
いずれの解析手法によっても、図3(b)に示すように、散乱体濃度が点線で示す標準値から変化したときの吸光度の変化量は小さい。このことは、逆に射出光のスペクトルすなわち吸光度から散乱体濃度を求めた場合に、吸光度のわずかの測定誤差が散乱体濃度に大きな影響を与えることを示している。すなわち、既存の推定方法では、散乱体濃度を高精度に求めることは非常に困難である。
【0037】
図3(c)は本発明の推定方法の手順を簡略に示したものであり、図3(d)はその方法における測定値と推定値との関係を模式的に示したグラフである。図3(c)の推定方法では、まず、試料に対して入射光を入射し、試料を透過した透過光または試料によって散乱された拡散反射光を検出してそのスペクトルを測定する。なお、試料には、散乱体が均一に分散している以外に、マーカー成分(例えば、グルコース等)が所定の濃度で溶解している。このマーカー成分の濃度は、化学分析等の他の方法によって正確に求められている。
【0038】
スペクトル測定に関しては、既存の推定方法と同様であり、図1(b)または図1(c)のようにして射出光の強度のスペクトルを測定する。例えば、図1(b)のようにして吸光度のスペクトルを測定する。そして、散乱体濃度としてある標準値を仮定し、解析手法によりマーカー成分の濃度を求める。解析手法としては、マーカー成分の濃度を目的変数とする多変量解析を利用することにより、散乱体濃度を求めることができる。別の解析手法としては、前述のような光伝播のシミュレーションを行い、逆問題解析によってマーカー成分の濃度を求めてもよい。
【0039】
このときに、もし実際の散乱体濃度が仮定した標準値と正確に一致していれば、このような解析手法によりマーカー成分の濃度を高精度で求めることができる。しかし、実際の散乱体濃度が標準値からわずかに変化すると、解析手法により求めたマーカー成分の濃度は標準の濃度から大きく変化することになる。これは、図3(d)に示されている。散乱体濃度が標準値(垂直の点線で示される)の場合にはマーカー成分の濃度の偏差(誤差)が0になるが、散乱体濃度が標準値から変化すると、マーカー成分の濃度が大きく変化し偏差が大きくなる。
【0040】
言い換えれば、解析手法により求めたマーカー成分の濃度の偏差は、散乱体濃度の変化に対して非常に感度が高いということになる。本発明では、このような知見を逆に利用して、解析手法により求めたマーカー成分の濃度の偏差から、散乱体濃度を高精度に推定するものである。すなわち、散乱体濃度が標準値から所定量だけ変化した場合のマーカー成分濃度の偏差を予め実測またはシミュレーションによって求めておき、実際の偏差に対応する散乱体濃度を求めることができる。このような方法により、通常では高精度に検出することが困難な試料の散乱体濃度を、高精度に推定することができるのである。
【0041】
なお、上述の推定方法において、多変量解析に用いる吸光度スペクトルは、通常は実測値を使用するが、前述の光伝播シミュレーションによって求めることもできる。光伝播シミュレーションを利用する場合には、各成分の濃度の変化による試料の光学特性値(吸収係数、散乱係数など)の変化を知っておく必要がある。光学特性値の変化は、実測して求めておくか、各成分の光学特性の文献値から計算により求めておく。また、これらの光学特性値の変化による吸光度の変化のシミュレーション結果が、実際の測定条件における実測値と良好に一致することを確認しておく必要がある。
【0042】
さらに、上述の推定方法においては、検出光のスペクトルを透過光による吸光度として測定しているが、図1(c)のようにして拡散反射光の強度スペクトルを測定するようにしてもよい。
【0043】
図4は、本発明の光学的散乱特性推定方法の各手順をさらに詳細に示した図である。まず、手順1では、試料の散乱体濃度は標準値として、マーカー成分濃度を推定するためのサンプルデータを作成する。サンプルデータは、実測あるいは光伝播シミュレーションによって作成する。試料の散乱体濃度は標準値として固定し、マーカー成分濃度を複数種類に変化させて、それぞれのマーカー成分濃度に対して吸光度スペクトルのサンプルデータを作成する。
【0044】
マーカー成分濃度をn種類の濃度C とし、それぞれの濃度C の試料に対して吸光度Aλ(i)が観測されるとする。ここで、i=1〜nであり、光の波長λはスペクトルの測定に必要な多数の離散的な波長を意味している。例えば、マーカー成分をグルコースとし3種類の濃度C =1000,C =2000,C =3000(単位はそれぞれ[mg/dL])とすると、それぞれの濃度の試料に対応して3種類の吸光度スペクトルAλ(1),Aλ(2),Aλ(3)が得られる。
【0045】
なお、ここではマーカー成分濃度を変化させたときのサンプルデータのみを示しているが、他の成分濃度や温度等の外乱要素を考慮する必要があれば、それらの値も変化させたサンプルデータを作成する必要がある。
【0046】
次に、手順2では、散乱体濃度が標準値の場合の、マーカー成分濃度を目的変数とする検量関数を求める。この検量関数は、例えば、手順1で述べた3種類の濃度C の例で説明すると、次のようにして求めることができる。検量関数の実体を構成する係数βλを使って、3種類の濃度を次式のように表す。
【0047】
 = Σλ{βλ・Aλ(1)}
 = Σλ{βλ・Aλ(2)}
 = Σλ{βλ・Aλ(3)}
【0048】
ただし、上式においてΣλは、スペクトルの測定に用いる離散的な波長の全てについての和をとることを示す。すなわち、3種類の既知の濃度を表す上式がそれぞれ成り立つような、各波長における係数βλを求めれば、その係数βλを使用した次の式2によって、未知のマーカー成分濃度Cが求められる。ただし、未知のマーカー成分濃度Cに対する吸光度のスペクトルをAλとしている。
C = Σλ{βλ・Aλ}           ・・・ 式2
【0049】
すなわち、式2がマーカー成分濃度を目的変数とする検量関数となる。したがって、検量関数を求めるということは、スペクトルの測定に用いた各波長に対して係数βλを求めるということに他ならない。係数βλを求めるには、例えば、既知のマーカー成分濃度に対して、式2で求められる濃度と実際の濃度との誤差が最小になるような係数βλを決定する。これには公知の多変量解析(例えば、PLS(部分最小二乗回帰分析)、PCR(主成分回帰分析)、MLR(重回帰分析)等)などを利用する。なお、式2の検量関数は、散乱体濃度が標準値の場合に各係数βλを決定したものであるので、散乱体濃度が標準値であればマーカー成分濃度を高精度に求めることができる。
【0050】
次に、手順3では、散乱体濃度を標準値から所定の変化量だけ変化させた試料によりサンプルデータを作成する。これは、散乱体濃度が標準値から変化することにより、式2の検量関数から求めたマーカー成分濃度にどのような偏差(誤差)が生じるのかを確認するためである。すなわち、この試料における散乱体濃度も正確に知っている必要がある。サンプルデータの作成は、手順1と同様に行われる。
【0051】
次に、手順4では、手順2で作成した式2の検量関数を使用して、手順3で得たサンプルデータによりマーカー成分濃度(推定値)を求める。このとき、散乱体濃度が標準値であればマーカー成分濃度にほとんど誤差は生じないが、手順3のサンプルデータは散乱体濃度を標準値から変化させているので、その変化量に応じてマーカー成分濃度にも構造的な偏差が生じる。
【0052】
次に、手順5では、手順3でサンプルデータを作成した試料のマーカー成分濃度を実際に測定して実測値を求める。マーカー成分濃度の実測値は、化学分析等の他の方法により測定する。
【0053】
次に、手順6では、手順4で求めたマーカー成分濃度の推定値と、手順5で求めたマーカー成分濃度の実測値との差を取ることにより、推定値に発生する偏差を求める。このとき、散乱体濃度の変化量に比べて、マーカー成分濃度には大きな偏差が発生し、散乱体濃度の変化を高感度に反映するものとなる。
【0054】
また、散乱体濃度の変化は散乱係数等の散乱特性を変化させるが、この散乱特性の変化の波長依存性は小さい。つまり、どの波長でも散乱特性は同じ程度変化する。したがって、散乱体濃度変化に伴う吸光度スペクトルの変化は、測定している全波長範囲でほとんど同じになる。その結果、散乱体濃度の変化によるマーカー成分濃度の偏差は、どのマーカー成分濃度においても同程度の値となる。すなわち、真のマーカー成分濃度に対して、その偏差だけシフトした結果となる。このような構造的な偏差が生じるため、この偏差から逆に散乱体濃度の変化量を求めることも可能になるのである。
【0055】
次に、手順7では、手順3の試料における散乱体濃度の標準値ε からの変化量Δεと、マーカー成分濃度Cに発生する偏差E(手順6で求めたもの)により、変化量Δεと偏差Eとの関係を求める。これらの間には、ほぼ比例関係が認められ、次式のような関係にあることが分かった。
E = α・Δε                ・・・ 式3
【0056】
変化量Δεと偏差Eとから式3における定数αを求めることができる。また、この式3は、一般化した任意の試料に対する散乱体濃度の変化量とマーカー成分濃度の偏差の関係も表している。この式3により、未知の散乱体濃度の試料に対して、マーカー成分濃度に生じる偏差から散乱体濃度を求めることができる。
【0057】
次に、手順8では、未知の散乱体濃度の試料に対して実測によりサンプルデータを作成し、手順2で作成した式2の検量関数を使用してマーカー成分濃度を求める。ただし、この試料のマーカー成分濃度は、既知であるか、別の方法により正確に測定可能でなければならない。このときに、試料の散乱体濃度が標準値ε であればマーカー成分濃度に偏差は生じないが、散乱体濃度が標準値ε から変化していれば、その変化量Δεに応じてマーカー成分濃度Cにも構造的な偏差Eが生じている。このマーカー成分濃度に発生する偏差Eを求める。
【0058】
次に、手順9では、手順8で求めた偏差Eから未知の試料の散乱体濃度を求める。未知の散乱体濃度をε(ただし、ε=ε +Δε)とすると、式3により偏差Eから散乱体濃度の変化量Δεが求まるので、これにより未知の散乱体濃度εを求めることができる。結局、散乱体濃度εは次の式4により求められる。すなわち、式4が散乱体濃度を推定するための検量線となる。
ε = ε +E/α              ・・・ 式4
【0059】
以上のような手順1から手順9に従って、未知の試料の散乱体濃度を推定することにより、計算量も比較的少なく短時間で、かつ、高精度に散乱体濃度を求めることができる。なお、ここでは散乱特性として散乱体濃度を例に挙げて説明したが、散乱体濃度以外の特性値(例えば、散乱係数等)であっても同様の手順により散乱特性を推定できる。例えば、散乱体濃度の代わりに媒体の散乱係数を求めたいときには、上記の手順において「散乱体濃度ε」を「媒体の散乱係数μ」と置き換えれば同様の手順により媒体の散乱係数を求めることができる。
【0060】
次に、本発明の光学的散乱特性推定方法によって、実際に散乱体濃度を推定した結果について述べる。試料は、マーカー成分をグルコースとして、グルコースの水溶液中に散乱体であるイントラリピッド(脂質粒子)が浮遊したものを用いた。この試料において、マーカー成分濃度、散乱体濃度、試料温度を変化させて試料の吸光度スペクトルを計測し、本発明の光学的散乱特性推定方法の有効性を検証した。
【0061】
試料の測定条件は次の通りである。散乱体濃度は体積百分率で1.0〜3.0%の範囲で変化させ、マーカー成分濃度は1000〜3000mg/dLの範囲で変化させ、試料の温度は25〜45℃の範囲で変化させた。このように各パラメータを変化させた試料について、透過光の吸光度スペクトルのサンプルデータを計測した。吸光度スペクトルの波長範囲は1250〜1800nmとし、この波長範囲内の318点で計測した。
【0062】
図5に、吸光度スペクトルのサンプルデータの例を示す。ただし、図5は、吸光度スペクトルの全体の概要を示すものであり実際の測定データそのものを表したものではない。散乱体濃度を1,2,3%として、それぞれの場合の吸光度スペクトルを計測したものである。図5では、簡単化してそれぞれの散乱体濃度について3本のスペクトル曲線が表されているが実際には9本のスペクトル曲線が存在する。
【0063】
まず、図4の手順1に従って、検量関数を作成するために吸光度スペクトルのサンプルデータを計測した。散乱体濃度は1%に固定し、マーカー成分濃度を1000,2000,3000[mg/dL]の3種類に変化させ、試料温度を25,35,45[℃]の3種類に変化させて、全部で9種類の試料について吸光度スペクトルのサンプルデータを計測した。
【0064】
次に、手順2に従って、散乱体濃度が標準値(1%)の場合の、マーカー成分濃度を目的変数とする検量関数を求めた。手順1での9種類のサンプルデータに多変量解析の一手法であるPLSを適用して、式2のような検量関数を求めた。具体的には、第1〜5主成分までの回帰係数を用いた検量関数を求めた。PLSの具体的な適用については、市販の解析ソフトウェアを使用した。PLSでは、主成分分析でパラメータの数を大幅に減らすことができるので、使用する波長の水準数よりマーカー成分濃度の水準数が小さくても解が得られる点が、通常の最小二乗法と比べて利点となる。
【0065】
次に、手順3に従って、散乱体濃度を標準値(1%)から変化させ3%とした場合の、試料のサンプルデータを計測した。ここでは、マーカー成分濃度を1000,2000,3000[mg/dL]の3種類に変化させ、試料温度を25,35,45[℃]の3種類に変化させて、全部で9種類の試料について吸光度スペクトルのサンプルデータを作成した。なお、ここでは偏差の検証のために、9種類のサンプルデータを作成したが、必ずしも複数種類のサンプルデータを作成する必要はなく、1種類のサンプルデータを作成するだけでもよい。
【0066】
次に、手順4に従って、手順2で作成した検量関数を手順3で得たサンプルデータに適用してマーカー成分濃度を求める。手順2で作成した検量関数は、散乱体濃度が標準値(1%)の場合のものなので、手順1での散乱体濃度1%のサンプルデータに適用した場合には誤差がほとんど発生せず高精度にマーカー成分濃度を推定することができる。図6に、検量関数を散乱体濃度1%のサンプルデータに適用した場合の結果を示す。黒点がマーカー成分濃度の各推定値を示している。点線は誤差が0の場合の推定値を示すものである。図示のように、推定値は真値とほぼ一致する範囲で求められている。
【0067】
ところが、手順3のサンプルデータは散乱体濃度が3%のものであるから、このサンプルデータに手順2の検量関数を適用すると、散乱体濃度の標準値からの変化量に応じて、マーカー成分濃度にも構造的な偏差が生じる。このマーカー成分濃度に発生する偏差を求める。このときの結果を図7に示す。下方の黒点がマーカー成分濃度の各推定値を示している。下方の点線は推定値の平均的な値を示すものである。上方の点線は誤差が0の場合の推定値すなわち真値を示すものである。図示のように、マーカー成分濃度の推定値には大きな偏差を生じており、偏差Eの値は−7871mg/dLとなっている。なお、ここでマーカー成分濃度の真値を求めることが手順5に相当し、偏差Eの値を求めることが手順6に相当する。
【0068】
次に、手順7に従って、散乱体濃度の変化量と発生する偏差の関係を求める。散乱体濃度の標準値からの変化量Δεは2%であり、手順4から偏差Eの値は−7871mg/dLであるから、式3において、E=−7871,Δε=2として、定数αを求めると、α=−3935.5となる。
【0069】
次に、手順8に従って、未知の散乱体濃度の試料に対してサンプルデータを計測し、手順2で作成した式2の検量関数を使用してマーカー成分濃度を求める。ここでは、未知の散乱体濃度の試料として、散乱体濃度2%、マーカー成分濃度2000mg/dL、試料温度35℃の試料のサンプルデータ計測した。この試料の散乱体濃度を本発明の推定方法に従って推定して、本発明の推定方法の有効性を検証した。
【0070】
手順8で計測したサンプルデータに手順2の検量関数を適用すると、マーカー成分濃度の推定値は−1866mg/dLとなり、マーカー成分濃度の真値2000mg/dLに対して、偏差Eは−3866mg/dLとなった。
【0071】
次に、手順9に従って、未知の散乱体濃度を推定した。すなわち、式4において、ε =1.0,E=−3866,α=−3935.5を代入して、散乱体濃度εに対して1.98%という推定値が得られた。この結果により、本発明によれば散乱体濃度を容易かつ高精度に推定することができることが検証された。
【0072】
さらに、未知の散乱体濃度の試料として、散乱体濃度が2%であって、マーカー成分濃度を1000,2000,3000[mg/dL]の3種類に変化させ、試料温度を25,35,45[℃]の3種類に変化させた他の試料についても本発明の推定方法により同様に散乱体濃度を推定してみると、どの試料に対しても散乱体濃度の推定値が1.962〜2.019%の範囲内に収まった。
【0073】
これに対して、既存の推定方法として、吸光度スペクトルから直接に最終目的である散乱体濃度を求めた場合の結果を次に示す。散乱体濃度が2%であって、マーカー成分濃度を1000,2000,3000[mg/dL]の3種類に変化させ、試料温度を25,35,45[℃]の3種類に変化させた試料に対して、既存の推定方法により散乱体濃度を推定してみると、散乱体濃度の推定値は1.908〜2.053%の範囲となった。したがって、本発明の推定方法によれば、散乱体濃度の推定値のばらつきが既存の推定方法と比べて約3分の1になった。
【0074】
また、通常の多変量解析により吸光度スペクトルから直接に最終目的である散乱体濃度を求める場合、散乱体濃度の精度を向上させるためには、サンプルデータの数を著しく増大させる必要がある。本発明では、散乱体濃度の変化量とマーカー成分濃度の偏差との間の式3の線形関係を利用しているので、サンプルデータの数を著しく減少させることができ、散乱特性推定のための計算時間およびコストを大幅に削減することができる。
【0075】
図8は、本発明の光学的散乱特性推定装置1の全体構成を示す図である。光学的散乱特性推定装置1は、試料7に測定光を照射するための光源部5と、試料7を通過した検出光のスペクトルを検出するための検出部6を備えている。光源部5から照射される光は、所定の波長域の近赤外光、例えば、波長700〜2500nmの光が使用される。この波長域の光は、生体透過性が比較的良好であり、生体を対象とした計測に適している。また、この波長域にはマーカー成分としての体内成分の吸光帯が多く存在し、マーカー成分に対応する検量関数が作成しやすい。
【0076】
光源部5から照射された光は、試料7を通過して検出部6によりそのスペクトルが検出される。制御演算部2は、光源部5と検出部6を制御して測定を行うとともに、検出部6で検出されたスペクトルに対して種々の処理を行い、試料7の散乱特性の推定を行う。表示部3には、種々の演算結果や推定値等を表示する。入力部4は、操作者が制御演算部2に対して、種々の動作指示やデータを入力するためのものである。表示部3としてはCRTや液晶表示板等が使用でき、入力部4としてはキーボードやポインティングディバイス等が使用できる。
【0077】
図9は、光学的散乱特性推定装置1の制御演算部2の構成を示すブロック図である。制御演算部2には、種々のデータ処理を行うためのCPU20が設けられており、CPU20にはバス21を介してROMやRAM等からなるメモリ22が接続されている。CPU20は、メモリ22に記憶されているプログラムおよびデータに従って動作する。メモリ22には、基本プログラムであるOS(オペレーティング・システム)や、検出部6によって検出されたスペクトルから試料の散乱特性を推定するための散乱特性推定プログラム221や、多変量解析を行うための多変量解析プログラム222等が記憶されている。
【0078】
また、メモリ22内の検量関数記憶領域223には、散乱特性が標準値の場合の、マーカー成分濃度を目的変数とする検量関数が記憶されている。この検量関数は、測定試料の成分構成や測定環境が大きく変わらない限り同一のものが使用できる。また、複数の検量関数を記憶しておき、試料の種類に応じて検量関数を切り換えて使用することもできる。
【0079】
さらに、メモリ22内の定数記憶領域224には、式3における定数αが記憶されている。この定数αにより、散乱特性(散乱体濃度)の標準値からの変化量Δεと、マーカー成分濃度の推定値に発生する偏差Eとの間の関係が分かる。定数αも検量関数と同様に測定試料の成分構成や測定環境が大きく変わらない限り同一のものが使用できる。また、複数種類の定数αを記憶しておき、試料の種類に応じて検量関数と定数αを切り換えて使用することもできる。
【0080】
さらに、制御演算部2には、固定ディスク装置23が設けられている。固定ディスク装置23には、メモリ22にロードするための各種プログラムおよび各種データ等が記憶されている。また、測定したスペクトルのデータや各種の演算結果、散乱特性の推定値等がこの固定ディスク装置23に保存される。
【0081】
また、制御演算部2には、文字および画像を表示する表示部3と、操作者がデータ等を入力するための入力部4がインターフェース回路24を介して接続されている。そして、制御演算部2には、インターフェース回路25を介して光源部5と検出部6が接続されており、これらを制御して試料7の吸光度スペクトルを測定する。
【0082】
制御演算部2には、図4の手順1から手順2で作成されるべき検量関数が予め作成されて記憶されており、図4の手順3から手順7で求められるべき散乱特性の標準値からの変化量とマーカー成分濃度の推定値に発生する偏差との間の関係(すなわち定数α)が予め求められて記憶されている。したがって、光学的散乱特性推定装置1が測定時に実行するのは、図4の手順8および手順9である。
【0083】
すなわち、未知の散乱特性の試料のサンプルデータを実測により取得し、そのサンプルデータに検量関数を適用してマーカー成分濃度を求め、マーカー成分濃度の推定値に発生する偏差を求める。なお、マーカー成分の実際の濃度は、別の測定法により正確な値を求めておく。そして、手順9に従い、その偏差の値から試料の散乱特性を推定する。このように、測定時に実行するのは、手順8および手順9であるため、計算量も少なく即時計測が可能である。
【0084】
以上のように、本発明の光学的散乱特性推定方法および装置によれば、試料の散乱特性に対する推定値を高精度にかつ短時間で求めることができる。また、高速に推定値を計算することができるので、試料のリアルタイム計測が可能となり、例えば、体外の人工腎臓や人工心肺装置等の中を流れる血液をリアルタイムで測定したりすることが可能となる。そして、試料の散乱特性の変化をモニタして測定に組み込むことにより、散乱特性の変化による目的成分濃度の測定誤差等を排除することができる。
【0085】
また、生体中の媒体の測定を行う場合、生体中で濃度がほぼ一定に保たれている成分をマーカー成分として選択すれば、マーカー成分濃度が一定であるから別の測定方法により測定して求める必要がなくなり、散乱特性の推定がさらに容易に行えるようになる。なお、そのような濃度が一定のマーカー成分に対する検量関数は、光伝播シミュレーションにより検出光スペクトルのサンプルデータを作成して求めることができる。
【0086】
なお、以上の実施の形態において、図5から図7の検証例ではスペクトル測定の波長範囲を1200〜1800nmとしているが、この波長域だけでなく、波長がおよそ400〜700nmの可視光、波長700〜4000nmの近赤外光、波長700nm以上の赤外光全域なども使用することができる。また、散乱特性として主として散乱体濃度を例に挙げて説明したが、散乱体濃度以外の特性値(例えば、散乱係数等)であっても同様の手順により散乱特性を推定することが可能である。
【0087】
【発明の効果】
本発明は、以上に説明したように構成されているので、以下のような効果を奏する。
【0088】
散乱特性の変化量とマーカー成分濃度の検量関数による推定値に発生する偏差の関係を利用して散乱特性を推定するようにしたので、試料の散乱特性に対する推定値を高精度にかつ短時間で求めることができる。また、高速に推定値を計算することができるので、試料のリアルタイム計測が可能となり、例えば、体外の人工腎臓や人工心肺装置等の中を流れる血液をリアルタイムで測定したりすることが可能となる。そして、試料の散乱特性の変化をモニタして測定に組み込むことにより、散乱特性の変化による目的成分濃度の測定誤差等を排除することができる。
【0089】
検出光スペクトルのサンプルデータを光伝播の確率統計的なシミュレーションにより求めるようにしたものでは、実測が困難な試料に対しても検量関数を作成することができ、試料の散乱特性に対する推定値を高精度にかつ短時間で求めることができる。
【0090】
波長700〜2500nmの近赤外光によってスペクトルを測定するようにした場合は、生体透過性が比較的良好であり、生体を対象とした計測に適している。具体的には、散乱特性変化を伴う生体変化、例えば皮膚などの生体構造の変化や脳内活動部位変化等を監視することができる。また、この波長域にはマーカー成分としての体内成分の吸光帯が多く存在し、マーカー成分に対応する検量関数が作成しやすい。さらに、生体に対して非侵襲すなわち生体を傷付けずに測定を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】図1は、光学的散乱特性測定を行う試料への入射光と射出光との関係を示す図である。
【図2】図2は、モンテカルロ法による光路追跡を示す図である。
【図3】図3は、本発明の光学的散乱特性推定方法と既存の推定方法との相違点および本発明の利点を説明するための図である。
【図4】図4は、本発明の光学的散乱特性推定方法の各手順をさらに詳細に示した図である。
【図5】図5は、吸光度スペクトルのサンプルデータの例を示す図である。
【図6】図6は、検量関数をサンプルデータに適用した場合の結果を示す。
【図7】図7は、検量関数を異なる散乱体濃度のサンプルデータに適用した場合の結果を示す。
【図8】図8は、本発明の光学的散乱特性推定装置の全体構成を示す図である。
【図9】図9は、光学的散乱特性推定装置の制御演算部の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
1…光学的散乱特性推定装置
2…制御演算部
3…表示部
4…入力部
5…光源部
6…検出部
7…試料
20…CPU
21…バス
22…メモリ
23…固定ディスク装置
24,25…インターフェース回路
35…試料温度
221…散乱特性推定プログラム
222…多変量解析プログラム
223…検量関数記憶領域
224…定数記憶領域
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
In the present invention, when the optical scattering characteristic of the medium to be measured changes with the change of the scatterer density in the medium to be measured including the scatterer, the scattering characteristic of the medium to be measured, that is, the scatterer density, etc. The present invention relates to a method and apparatus for estimating with high accuracy.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, in order to measure the blood sugar level in the blood in a living body, it is most common to collect blood from the living body and directly measure the concentration of sugar (eg glucose) in the blood sample by chemical analysis or the like. It was the target. However, in order to collect blood from a living body, a person who has acquired specialized techniques for that purpose is required, and it cannot be easily performed by anyone. Moreover, since blood collection is accompanied by pain and anxiety, it is desirable that blood can be measured without collecting blood if possible. For this reason, the realization of a measuring instrument that measures blood glucose level without damaging the living body has been awaited.
[0003]
Therefore, Japanese Patent Application No. 2001-228507 has been filed by the applicant of the present invention. The technique disclosed in this Japanese Patent Application No. 2001-228507 is a method in which light is incident on a sample such as blood and a detection target component of the sample in the sample is analyzed by analyzing the detection spectrum of the light that has passed through the sample or scattered by the sample. Is a measure of the concentration. An optical component measuring method and apparatus capable of accurately calculating the influence of the concentration of the measurement target component on the spectrum of the detection light by a stochastic statistical simulation and obtaining an accurate measurement result are provided. It is.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
The invention of Japanese Patent Application No. 2001-228507 is a technique useful for measuring blood glucose levels without damaging a living body. However, a sample such as blood contains substances of various chemical components in addition to the target sugar (for example, glucose), and also includes various blood cells that become light scatterers. Yes. Other scatterers include cell walls such as blood cells in blood, cell nuclei, and mitochondria. In addition, the light is also scattered by the structure of the medium to be measured and has scattering characteristics. As such a structure, when a living body is considered, the structure of a living tissue such as skin and muscle can be cited. In general, in order to optically measure the concentration of a specific component in a measured medium that includes a scatterer or has scattering characteristics, it is first necessary to accurately determine the optical scattering characteristics of the measured medium. is there. However, obtaining the optical scattering characteristics of the medium to be measured with high accuracy has the following difficulties.
[0005]
First, the Beer-Lambert law cannot be applied as it is to a medium to be measured including a scatterer. In general, the relationship between the intensity of incident light and transmitted light with respect to a medium to be measured is expressed by Beer-Lambert law. FIG. 1 shows the intensity I of a sample for measuring optical scattering characteristics.inIt is a figure which shows the relationship between the incident light at the time of entering incident light, and an emitted light. FIG. 1A shows a case where the sample does not include a scatterer. Part of the incident light is absorbed by the sample, and the intensity IoutIt is detected as emitted light. The absorbance A in this case is represented by the following equation.
A = log (Iin/ Iout) = Εcd ... Formula 1
[0006]
Here, “log” represents a logarithmic function with a base of 10, ε is an extinction coefficient per unit distance and unit concentration, c is a concentration of a component, and d is a thickness of the sample, that is, an optical path length. . Equation 1 is known as Beer-Lambert law. If the sample does not contain a scatterer, the absorbance for each wavelength of the incident light can be obtained from Equation 1, so it is relatively easy to obtain the concentration of the component contained in the sample from the spectrum of the emitted light. It is.
[0007]
FIG. 1B shows a case where a scatterer is included in the sample. In this case, the intensity I of the incident lightinIntensity of emitted light (detection light) againstoutCannot be expressed simply as in Equation 1. That is, the Beer-Lambert law cannot be applied as it is. In principle, it follows the Beer-Lambert law, but the concentration c of the target component cannot simply be obtained from Equation 1. This is because there are various paths from the light incident point to the detection point as shown in the figure, and the optical path lengths in the respective paths are also different from each other. As a result, the optical path length d of Equation 1 becomes unknown, and the concentration c of the target component cannot be simply obtained from Equation 1. The intensity of the detection light needs to be obtained by adding the light passing through various paths having different optical path lengths.
[0008]
There are the following methods for measuring scattering characteristics such as a scatterer concentration or a scattering coefficient of a sample by applying the Beer-Lambert law. First, an inverse problem solution based on light propagation analysis is applied to diffuse transmittance and diffuse reflectance (absorbance) measured using a spectrophotometer and an integrating sphere to determine the scattering coefficient and estimate the scatterer concentration. There is a way to do it. Secondly, the time-resolved waveform of diffuse transmitted light or diffuse reflected light is measured by ultra-fast time-resolved measurement in femtosecond and picosecond scales, and the inverse problem solution based on light propagation analysis is applied to the measurement results. There is a method for estimating the scatterer concentration by obtaining the scattering coefficient. These methods can be performed under special conditions in the laboratory (such as the condition that the thickness of the sample to be measured is extremely thin), but measurement is extremely difficult under general measurement conditions. It takes time to analyze measurement data. Further, the measurement accuracy is about 20% error, and the measurement accuracy is poor.
[0009]
Rather than measuring the scattering characteristics by applying the Beer-Lambert law, it is also possible to estimate the scattering characteristics of the sample by an analytical method. For example, the scatterer concentration within a certain range can be estimated by setting the scatterer concentration of the sample together with the concentration of the specific component to be obtained as a target of multivariate analysis. However, it is difficult to achieve a sufficiently high measurement accuracy with this method. In particular, when the change in scatterer concentration is small, the estimated value includes a relatively large error compared to the amount of change. . And in order to improve the measurement accuracy in this method, it is necessary to measure many types of samples having different scatterer concentrations in advance, and it is necessary to acquire a huge amount of measurement data. Will spend a lot of time and effort.
[0010]
Therefore, the present invention provides a method and apparatus for easily and accurately estimating the scattering characteristics of a medium to be measured, that is, the scatterer density, etc., when the optical scattering characteristics in the medium to be measured including the scatterers change. And it aims at solving the above difficulties.
[0011]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, the optical scattering characteristic estimation method of the present invention makes light incident on a measured medium including a scatterer and a marker component, passes through the measured medium, and exits from the measured medium. A method of detecting a spectrum of detected light and estimating a scattering characteristic of the medium to be measured based on the spectrum, wherein a concentration of the marker component is determined from a spectrum of the detecting light in a medium to be measured having a known scattering characteristic. A procedure for obtaining a calibration function for calculation, a procedure for obtaining a relationship between a variation in scattering characteristics and a deviation generated in the estimated value of the marker component concentration by the calibration function, and detection light in a measured medium having unknown scattering characteristics A procedure for obtaining an estimated value of the marker component concentration from the spectrum of the calibration function using the calibration function, and obtaining an unknown scattering characteristic from a deviation occurring in the estimated value. It is. In addition, in order to obtain | require the spectrum of a detection light, the spectrum of detection light etc. is calculated | required from the detected value by dividing the detection light inject | emitted from a to-be-measured medium, and detecting the intensity | strength of the light in each wavelength.
[0012]
Further, the optical scattering characteristic estimation method of the present invention makes light incident on a measured medium including a scatterer and a marker component, passes through the measured medium, and emits a spectrum of detected light emitted from the measured medium. The first data indicating the relationship between the concentration of the marker component and the spectrum of the detection light in the measured medium having the first known scattering characteristic A procedure for obtaining a group, a procedure for obtaining a calibration function for calculating the concentration of the marker component from the spectrum of the detection light based on the first data group, and a measured medium having a second known scattering characteristic. Using a procedure for obtaining a second data group indicating a spectrum of the detection light with respect to a known first concentration of the marker component, and using the calibration function, A procedure for obtaining a first estimated value for the concentration of the marker component, a procedure for obtaining a deviation between the first concentration and the first estimated value, and obtaining a relationship between the amount of change in the scattering characteristics and the deviation of the estimated value. Using a measurement function to obtain a third data group indicating a spectrum of the detection light with respect to a known second concentration of the marker component in a measured medium having an unknown scattering characteristic, and using the calibration function , Obtaining a second estimated value for the concentration of the marker component from the third data group, obtaining a deviation between the second concentration and the second estimated value, and determining the amount of change in the scattering characteristics and And a procedure for obtaining the unknown scattering characteristic based on the relationship between the amount of change in the estimated value.
[0013]
In the optical scattering characteristic estimation method, the first data group and the second data group can also be obtained by a statistical simulation of light propagation.
[0014]
In the optical scattering characteristic estimation method, the calibration function is preferably obtained by applying multivariate analysis to the first data group.
[0015]
In the optical scattering characteristic estimation method, the detection light may be transmitted light through which the incident light has passed through the medium to be measured, and transmission absorbance may be obtained as a spectrum of the detection light.
[0016]
In the optical scattering characteristic estimation method described above, diffused reflected light in which the incident light is reflected and scattered by the measured medium can be detected as the detection light.
[0017]
In the optical scattering characteristic estimation method, the light incident on the measured medium is preferably near infrared light having a wavelength of 700 to 2500 nm.
[0018]
In addition, the optical scattering characteristic estimation apparatus of the present invention makes light incident on a measured medium including a scatterer and a marker component, passes through the measured medium, and emits a spectrum of detected light emitted from the measured medium. An apparatus for estimating the scattering characteristics of the medium to be measured by: a light source unit that makes light incident on the medium to be measured; a detection unit that detects a spectrum of detection light that has passed through the medium to be measured; and the light source unit And a control calculation unit that controls the detection unit and performs a calculation process of the spectrum of the detection light, and the control calculation unit is configured to measure the detection light in a measured medium having a known first scattering characteristic. Means for storing a calibration function for calculating the concentration of the marker component from the spectrum, and when the scattering property of the measured medium changes from the first scattering property, the amount of change in the scattering property; Means for storing a relationship between deviations occurring in the estimated value of the concentration of the marker component by a calibration function, and measuring a spectrum of the detection light in a measured medium having an unknown scattering characteristic, By applying a calibration function, an estimated value for the concentration of the marker component is obtained, and the unknown scattering characteristic is obtained from a deviation occurring in the estimated value.
[0019]
In the optical scattering characteristic estimation apparatus, the light incident on the measurement medium is preferably near infrared light having a wavelength of 700 to 2500 nm.
[0020]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. First, the measurement principle of the optical scattering characteristic measurement method will be described. FIG. 1 shows the intensity I of a sample for measuring optical scattering characteristics.inIt is a figure which shows the relationship between the incident light at the time of entering incident light, and an emitted light. FIG. 1A shows a case where the sample does not include a scatterer. Part of the incident light is absorbed by the sample, and the intensity IoutIt is detected as emitted light. The absorbance A in this case is represented by the above-described formula 1 (Beer-Lambert law). If the sample does not contain a scatterer, the absorbance for each wavelength of the incident light can be obtained by the Beer-Lambert law expressed by Equation 1, so that the component contained in the sample by the spectrum of the emitted light It is relatively easy to determine the concentration of.
[0021]
FIG. 1B shows a case where a scatterer is included in the sample. Examples of the scatterer in the actual measurement sample include tissues such as skin and muscle and / or blood cells in blood, cell nuclei, mitochondria and the like. In this case, the intensity I of the incident lightinIntensity of emitted light (detection light) againstoutCannot be expressed simply as in Equation 1. This is because there are various paths from the light incident point to the detection point as shown in the figure, and the optical path lengths in the respective paths are also different from each other. The intensity of the detection light needs to be obtained by adding the light passing through various paths having different optical path lengths.
[0022]
For a sample including a scatterer as shown in FIG.inIntensity of emitted light againstout(Or absorbance A) can be actually measured. Further, when the intensity (or absorbance) of the emitted light cannot be measured, it can be obtained by a probability statistical simulation described later.
[0023]
And the spectrum of detection light is calculated | required from the intensity | strength of the emitted light in each wavelength. The concentration of the target component and other conditions (such as temperature) are changed to various values, the spectrum of the detection light for the plurality of types of samples is obtained, and the calibration function can be obtained from these spectra. The calibration function is a function that outputs the concentration of the target component when a specific measured spectrum is input. The calibration function will be described in detail later.
[0024]
In addition, in the sample containing the scatterer, the incident light is detected on the same surface as the surface on which the incident light is incident, as shown in FIG. can do. Even in this case, as in the case of FIG. 1B, the intensity I of the incident light is obtained by actual measurement or probability statistical simulation.inIntensity of emitted light againstoutCan be requested.
[0025]
A case where the Monte Carlo method is used will be described as an example of a stochastic simulation. FIG. 2 is a diagram showing optical path tracking by the Monte Carlo method. First, energy W0It is assumed that the incident light enters the sample. Consider an orthogonal three-axis xyz coordinate system as shown, with the incident direction being the z-axis. This luminous flux is scattered at the origin of the xyz coordinate system, and the scattered light has energy W1It is indicated by the luminous flux. The zenith angle θ is an angle formed by the z axis and scattered light, and the azimuth angle φ is an angle formed by projection of the scattered light on the xy plane and the x axis. The stroke length until the scattered light is subjected to the next scattering is L. Each parameter of the scattered light is expressed by the following equation.
[0026]
L = -ln (R1) / (Μs+ Μa)
θ = f-1(G, R2)
φ = 2πR3
[0027]
Here, “ln” represents a natural logarithm function with e as the base. R1, R2, R3Are uniform random numbers in the interval [0, 1]. Also, μaIs the absorption coefficient of the measurement sample, μsIs a scattering coefficient of the measurement sample, and g is a parameter indicating scattering anisotropy. The parameter g is a parameter used for describing a phase angle function (for example, a Henry-Greenstein function) indicating the directivity of scattering. The function f in the above equation is a known function expressed using this phase angle function.
[0028]
Energy W1The following light beam undergoes the following scattering at a point indicated by polar coordinates (r, θ, φ). This secondary scattered light has energy W2It is indicated by the luminous flux. Then, the secondary scattered light is subjected to the next scattering at a point indicated by polar coordinates (r ′, θ ′, φ ′) in the x′y′z ′ coordinate system. In this way, the optical path of scattered light is tracked one after another. The energy of the scattered light is expressed by the following equation.
[0029]
W0= Iin/ N
W1= W0s/ (Μs+ Μa)}
W2= W1s/ (Μs+ Μa)} = W0s/ (Μs+ Μa)}2
・ ・ ・ ・
Wm= Wm-1s/ (Μs+ Μa)} = W0s/ (Μs+ Μa)}m
iout= W0s/ (Μs+ Μa)}m
Iout= Σ iout
[0030]
In the above formula, N indicates the number of simulations. That is, W0Is the energy of the incident light flux in each simulation, and the total incident energy IinDivided by N. Above WmIndicates the energy of the luminous flux after being scattered m times. And the energy i of the detected light beam in one simulationoutIs the energy W of the light beam after being scattered m times when the light beam reaches the detection area.mIt is expressed as, and becomes 0 when the light beam does not reach the detection region. Total energy I of detected light IoutIs the energy i of the detected light beam at each of the N simulations.outIt will be the sum of all.
[0031]
In this way, the optical path and energy of the light beam reaching the detection position can be obtained by computer simulation for the light beam of incident light. If this simulation is repeated, for example, 10,000 times, and the energy of the light flux reaching the detection position is added, the light propagation characteristic can be statistically obtained. Although the optical path tracking by the Monte Carlo method is described here, the intensity of the detected light can also be obtained by using another stochastic method such as a random walk method other than the Monte Carlo method.
[0032]
Actually, when determining the concentration of the target component in the sample, various factors such as the concentration of other components other than the target component, the concentration of the scatterer, and the temperature are related to the concentration of the target component. An analysis technique such as multivariate analysis is used to extract the concentration information of the target component from among the many factors that change at the same time. However, when measuring changes in the optical properties (absorption characteristics, scattering characteristics) of the measurement target in the measurement of living organisms, if the analysis method such as multivariate analysis is used as it is, the concentration of other components There is a problem that the influence of the change in the optical characteristic value accompanying the change becomes strong, and the error accompanying the concentration estimation of the target component often becomes very large.
[0033]
That is, even if the scatterer concentration is set as the target component and the scatterer concentration is obtained by an analysis technique such as multivariate analysis, the error included in these estimated values may become very large. The present invention does not directly determine the concentration of the scatterer that is the target component, but estimates the concentration of another component as a marker (hereinafter referred to as a marker component), and uses the deviation of the estimated value that occurs at that time, The scatterer concentration, which is difficult to estimate directly, can be estimated with high accuracy and easily. Here, although the amount to be estimated is the scatterer concentration, the scattering coefficient of the sample may be estimated instead of the scatterer concentration. The marker component can be easily measured by other methods such as chemical analysis, and can be dissolved in a solvent so that the component does not cause light scattering. Is desirable.
[0034]
FIG. 3 is a diagram for explaining the difference between the optical scattering characteristic estimation method of the present invention and the existing estimation method and the advantages of the optical scattering characteristic estimation method of the present invention. FIG. 3A shows a simplified procedure of the existing estimation method, and FIG. 3B is a graph schematically showing the relationship between the measured value and the estimated value in the method. In the estimation method of FIG. 3A, first, incident light is incident on a sample, and transmitted light transmitted through the sample or diffusely reflected light scattered by the sample is detected and its spectrum is measured. This is the intensity I of the light emitted from the sample in FIG. 1 (b) or 1 (c).outWill be measured. In FIG. 3B, the spectrum of the emitted light is measured as absorbance.
[0035]
Next, the scatterer concentration is obtained by an analysis method using the spectrum of the detected light. As an analysis method, the scatterer concentration can be obtained by using multivariate analysis using the scatterer concentration as an objective variable (a variable to be estimated). As another analysis method, assuming the scatterer concentration, the detection light intensity is obtained by the stochastic statistical simulation of light propagation as described above, and such simulation is performed by changing the value of the scatterer concentration in various ways. There is a so-called inverse problem analysis in which a scatterer concentration is obtained such that the detected light intensity by simulation is closest to the actually measured value.
[0036]
Regardless of the analysis method, as shown in FIG. 3B, the amount of change in absorbance when the scatterer concentration changes from the standard value indicated by the dotted line is small. This indicates that, when the scatterer concentration is obtained from the spectrum of the emitted light, that is, the absorbance, a slight measurement error of the absorbance greatly affects the scatterer concentration. That is, with the existing estimation method, it is very difficult to obtain the scatterer concentration with high accuracy.
[0037]
FIG. 3 (c) schematically shows the procedure of the estimation method of the present invention, and FIG. 3 (d) is a graph schematically showing the relationship between the measured value and the estimated value in the method. In the estimation method of FIG. 3C, first, incident light is incident on the sample, and transmitted light that has passed through the sample or diffusely reflected light scattered by the sample is detected and its spectrum is measured. In the sample, a marker component (for example, glucose or the like) is dissolved at a predetermined concentration in addition to the scatterers being uniformly dispersed. The concentration of this marker component is accurately determined by other methods such as chemical analysis.
[0038]
The spectrum measurement is the same as the existing estimation method, and the spectrum of the intensity of the emitted light is measured as shown in FIG. 1B or FIG. For example, the absorbance spectrum is measured as shown in FIG. Then, assuming a standard value as the scatterer concentration, the concentration of the marker component is obtained by an analysis method. As an analysis method, the scatterer concentration can be obtained by using multivariate analysis using the concentration of the marker component as an objective variable. As another analysis method, the light propagation simulation as described above may be performed, and the concentration of the marker component may be obtained by inverse problem analysis.
[0039]
At this time, if the actual scatterer concentration exactly matches the assumed standard value, the concentration of the marker component can be obtained with high accuracy by such an analysis method. However, when the actual scatterer concentration slightly changes from the standard value, the concentration of the marker component obtained by the analysis method greatly changes from the standard concentration. This is illustrated in FIG. 3 (d). When the scatterer concentration is the standard value (indicated by a vertical dotted line), the deviation (error) of the marker component concentration becomes 0, but when the scatterer concentration changes from the standard value, the marker component concentration greatly changes. The deviation increases.
[0040]
In other words, the deviation in the concentration of the marker component obtained by the analysis method is very sensitive to changes in the scatterer concentration. In the present invention, the scatterer concentration is estimated with high accuracy from the deviation of the concentration of the marker component obtained by the analysis method by using such knowledge in reverse. That is, the deviation of the marker component concentration when the scatterer concentration changes from the standard value by a predetermined amount can be obtained in advance by actual measurement or simulation, and the scatterer concentration corresponding to the actual deviation can be obtained. By such a method, it is possible to estimate with high accuracy the scatterer concentration of a sample which is usually difficult to detect with high accuracy.
[0041]
In the above estimation method, the absorbance spectrum used for multivariate analysis usually uses measured values, but can also be obtained by the above-described light propagation simulation. When using the light propagation simulation, it is necessary to know changes in the optical characteristic values (absorption coefficient, scattering coefficient, etc.) of the sample due to changes in the concentration of each component. The change in the optical characteristic value is obtained by actual measurement or is obtained by calculation from the literature value of the optical characteristic of each component. In addition, it is necessary to confirm that the simulation result of the change in absorbance due to the change in these optical characteristic values agrees well with the actual measurement value under actual measurement conditions.
[0042]
Further, in the above estimation method, the spectrum of the detection light is measured as the absorbance by the transmitted light, but the intensity spectrum of the diffuse reflected light may be measured as shown in FIG.
[0043]
FIG. 4 is a diagram showing each procedure of the optical scattering characteristic estimation method of the present invention in more detail. First, in the procedure 1, sample data for estimating the marker component concentration is created with the scatterer concentration of the sample as a standard value. The sample data is created by actual measurement or light propagation simulation. The sample scatterer concentration is fixed as a standard value, the marker component concentration is changed to a plurality of types, and sample data of an absorbance spectrum is created for each marker component concentration.
[0044]
Marker component concentration is n types of concentration CiAnd each concentration CiAbsorbance A for sampleλSuppose that (i) is observed. Here, i = 1 to n, and the wavelength λ of light means a number of discrete wavelengths necessary for spectrum measurement. For example, the marker component is glucose, and three concentrations C1= 1000, C2= 2000, C3= 3000 (unit: [mg / dL]), three types of absorbance spectra A corresponding to each concentration sampleλ(1), Aλ(2), Aλ(3) is obtained.
[0045]
Although only the sample data when the marker component concentration is changed is shown here, if it is necessary to consider disturbance factors such as other component concentrations and temperatures, the sample data with those values also changed is shown. Need to create.
[0046]
Next, in step 2, a calibration function having the marker component concentration as an objective variable when the scatterer concentration is a standard value is obtained. This calibration function is, for example, the three types of concentrations C described in Procedure 1.1In the example of, it can be obtained as follows. Coefficient β constituting the substance of the calibration functionλAre used to express the three types of concentration as follows:
[0047]
C1= Σλλ・ Aλ(1)}
C2= Σλλ・ Aλ(2)}
C3= Σλλ・ Aλ(3)}
[0048]
Where ΣλIndicates that the sum is taken over all of the discrete wavelengths used in the spectrum measurement. That is, the coefficient β at each wavelength such that the above equations representing the three known concentrations hold respectively.λ, The coefficient βλThe unknown marker component concentration C is obtained by the following equation 2 using However, the absorbance spectrum for the unknown marker component concentration C is AλIt is said.
C = Σλλ・ Aλ} ... Equation 2
[0049]
That is, Equation 2 is a calibration function with the marker component concentration as an objective variable. Therefore, obtaining the calibration function means that the coefficient β for each wavelength used in the spectrum measurement.λIt is none other than asking for. Coefficient βλFor example, for a known marker component concentration, a coefficient β that minimizes the error between the concentration obtained by Equation 2 and the actual concentration is as follows.λTo decide. For this, a known multivariate analysis (for example, PLS (partial least square regression analysis), PCR (principal component regression analysis), MLR (multiple regression analysis), etc.) is used. It should be noted that the calibration function of Equation 2 is calculated by using each coefficient βλTherefore, if the scatterer concentration is a standard value, the marker component concentration can be obtained with high accuracy.
[0050]
Next, in procedure 3, sample data is created from a sample in which the scatterer concentration is changed from the standard value by a predetermined change amount. This is to confirm what deviation (error) occurs in the marker component concentration obtained from the calibration function of Equation 2 when the scatterer concentration changes from the standard value. That is, it is necessary to accurately know the scatterer concentration in this sample. The sample data is created in the same manner as in Procedure 1.
[0051]
Next, in step 4, the marker component concentration (estimated value) is obtained from the sample data obtained in step 3, using the calibration function of equation 2 created in step 2. At this time, if the scatterer concentration is a standard value, there is almost no error in the marker component concentration. However, since the sample data of procedure 3 changes the scatterer concentration from the standard value, the marker component concentration is changed according to the amount of change. There is also a structural deviation in concentration.
[0052]
Next, in step 5, the actual measurement value is obtained by actually measuring the marker component concentration of the sample for which the sample data has been created in step 3. The actual measurement value of the marker component concentration is measured by other methods such as chemical analysis.
[0053]
Next, in step 6, the deviation occurring in the estimated value is obtained by taking the difference between the estimated value of the marker component concentration obtained in step 4 and the actual measured value of the marker component concentration obtained in step 5. At this time, a large deviation occurs in the marker component concentration compared to the amount of change in scatterer concentration, and the change in scatterer concentration is reflected with high sensitivity.
[0054]
Moreover, the change in the scatterer concentration changes the scattering characteristics such as the scattering coefficient, but the wavelength dependence of the change in the scattering characteristics is small. That is, the scattering characteristics change to the same extent at any wavelength. Therefore, the change in the absorbance spectrum accompanying the change in the scatterer concentration is almost the same over the entire wavelength range being measured. As a result, the deviation of the marker component concentration due to the change in the scatterer concentration becomes the same value at any marker component concentration. That is, the deviation is shifted by the deviation from the true marker component concentration. Since such a structural deviation occurs, the amount of change in the scatterer concentration can be obtained from the deviation.
[0055]
Next, in step 7, the standard value ε of the scatterer concentration in the sample of step 30The relationship between the amount of change Δε and the deviation E is obtained from the amount of change Δε from the above and the deviation E generated in the marker component concentration C (obtained in step 6). A proportional relationship was recognized between them, and it was found that there was a relationship as shown in the following equation.
E = α · Δε (3)
[0056]
From the change amount Δε and the deviation E, the constant α in Equation 3 can be obtained. Equation 3 also represents the relationship between the variation of the scatterer concentration and the deviation of the marker component concentration for any generalized sample. According to Equation 3, the scatterer concentration can be obtained from the deviation occurring in the marker component concentration with respect to the sample having an unknown scatterer concentration.
[0057]
Next, in step 8, sample data is created by actual measurement for a sample having an unknown scatterer concentration, and the marker component concentration is obtained using the calibration function of equation 2 created in step 2. However, the marker component concentration of this sample must be known or accurately measurable by another method. At this time, the scatterer concentration of the sample is the standard value ε0If there is no deviation in the marker component concentration, the scatterer concentration is the standard value ε0If there is a change, the structural deviation E also occurs in the marker component concentration C according to the change amount Δε. Deviation E occurring in the marker component concentration is determined.
[0058]
Next, in step 9, the scatterer concentration of the unknown sample is obtained from the deviation E obtained in step 8. The unknown scatterer concentration is ε (where ε = ε0(+ Δε), the change amount Δε of the scatterer concentration is obtained from the deviation E according to Equation 3, and thus the unknown scatterer concentration ε can be obtained. Eventually, the scatterer concentration ε is obtained by the following equation 4. That is, Equation 4 is a calibration curve for estimating the scatterer concentration.
ε = ε0+ E / α S ... Formula 4
[0059]
By estimating the scatterer concentration of an unknown sample according to the procedure 1 to the procedure 9 as described above, the scatterer concentration can be obtained with high accuracy with a relatively small amount of calculation and in a short time. Here, the scatterer concentration is described as an example of the scattering property, but the scattering property can be estimated by the same procedure even if the characteristic value is other than the scatterer concentration (for example, the scattering coefficient). For example, when it is desired to obtain the scattering coefficient of the medium instead of the scatterer concentration, the scattering coefficient of the medium can be obtained by the same procedure by replacing “scattering element concentration ε” with “scattering coefficient μ of medium” in the above procedure. it can.
[0060]
Next, the result of actually estimating the scatterer concentration by the optical scattering characteristic estimation method of the present invention will be described. As the sample, glucose was used as a marker component, and intralipid (lipid particles) as a scatterer was suspended in an aqueous solution of glucose. In this sample, the absorbance spectrum of the sample was measured while changing the marker component concentration, scatterer concentration, and sample temperature, and the effectiveness of the optical scattering characteristic estimation method of the present invention was verified.
[0061]
The measurement conditions of the sample are as follows. The scatterer concentration was changed in the range of 1.0 to 3.0% by volume percentage, the marker component concentration was changed in the range of 1000 to 3000 mg / dL, and the temperature of the sample was changed in the range of 25 to 45 ° C. . Thus, the sample data of the absorbance spectrum of the transmitted light was measured for the sample in which each parameter was changed. The wavelength range of the absorbance spectrum was 1250 to 1800 nm, and measurement was performed at 318 points within this wavelength range.
[0062]
FIG. 5 shows an example of sample data of the absorbance spectrum. However, FIG. 5 shows an outline of the entire absorbance spectrum and does not represent actual measurement data itself. The absorbance spectrum in each case was measured with a scatterer concentration of 1, 2, and 3%. In FIG. 5, three spectral curves are shown for each scatterer concentration for simplification, but actually nine spectral curves exist.
[0063]
First, according to the procedure 1 of FIG. 4, sample data of the absorbance spectrum was measured in order to create a calibration function. The scatterer concentration is fixed at 1%, the marker component concentration is changed to 3 types of 1000, 2000, 3000 [mg / dL], the sample temperature is changed to 3 types of 25, 35, 45 [° C.], Absorbance spectrum sample data were measured for a total of nine samples.
[0064]
Next, according to the procedure 2, a calibration function having the marker component concentration as an objective variable when the scatterer concentration is a standard value (1%) was obtained. A calibration function as shown in Equation 2 was obtained by applying PLS, which is one method of multivariate analysis, to nine types of sample data in Procedure 1. Specifically, a calibration function using regression coefficients up to the first to fifth principal components was obtained. For specific application of PLS, commercially available analysis software was used. In PLS, the number of parameters can be greatly reduced by principal component analysis, so the solution can be obtained even if the number of marker component concentrations is smaller than the number of wavelengths used, compared to the normal least square method. Benefits.
[0065]
Next, according to the procedure 3, sample data of the sample was measured when the scatterer concentration was changed from the standard value (1%) to 3%. Here, the marker component concentration is changed to three types of 1000, 2000, and 3000 [mg / dL], and the sample temperature is changed to three types of 25, 35, and 45 [° C.], for a total of nine types of samples. Absorbance spectrum sample data was prepared. Here, nine types of sample data are created for verification of the deviation, but it is not always necessary to create a plurality of types of sample data, and only one type of sample data may be created.
[0066]
Next, according to the procedure 4, the calibration function created in the procedure 2 is applied to the sample data obtained in the procedure 3 to obtain the marker component concentration. The calibration function created in step 2 is for the case where the scatterer concentration is the standard value (1%), so there is almost no error when applied to the sample data for the scatterer concentration of 1% in step 1. The marker component concentration can be estimated with high accuracy. FIG. 6 shows the results when the calibration function is applied to sample data having a scatterer concentration of 1%. A black dot indicates each estimated value of the marker component concentration. A dotted line indicates an estimated value when the error is zero. As shown in the figure, the estimated value is obtained in a range that substantially matches the true value.
[0067]
However, since the sample data of procedure 3 has a scatterer concentration of 3%, when the calibration function of procedure 2 is applied to this sample data, the marker component concentration depends on the amount of change from the standard value of the scatterer concentration. There are also structural deviations. A deviation occurring in the marker component concentration is obtained. The result at this time is shown in FIG. The lower black dot indicates each estimated value of the marker component concentration. The lower dotted line indicates the average value of the estimated values. The upper dotted line indicates an estimated value, that is, a true value when the error is zero. As shown in the figure, a large deviation occurs in the estimated value of the marker component concentration, and the value of the deviation E is -7871 mg / dL. Here, obtaining the true value of the marker component concentration corresponds to the procedure 5, and obtaining the deviation E corresponds to the procedure 6.
[0068]
Next, according to the procedure 7, the relationship between the change amount of the scatterer concentration and the generated deviation is obtained. Since the amount of change Δε from the standard value of the scatterer concentration is 2% and the value of deviation E from procedure 4 is −7871 mg / dL, in Equation 3, E = −7871 and Δε = 2, and the constant α is When calculated, α = −3935.5.
[0069]
Next, according to Procedure 8, sample data is measured for a sample having an unknown scatterer concentration, and the marker component concentration is obtained using the calibration function of Equation 2 created in Procedure 2. Here, sample data of a sample having a scatterer concentration of 2%, a marker component concentration of 2000 mg / dL, and a sample temperature of 35 ° C. was measured as a sample having an unknown scatterer concentration. The scatterer concentration of this sample was estimated according to the estimation method of the present invention, and the effectiveness of the estimation method of the present invention was verified.
[0070]
When the calibration function of the procedure 2 is applied to the sample data measured in the procedure 8, the estimated value of the marker component concentration is −1866 mg / dL, and the deviation E is −3866 mg / dL with respect to the true value of the marker component concentration of 2000 mg / dL. It became.
[0071]
Next, according to procedure 9, the unknown scatterer concentration was estimated. That is, in Equation 4, ε0= 1.0, E = -3866, α = −3935.5 were substituted, and an estimated value of 1.98% with respect to the scatterer concentration ε was obtained. From this result, it was verified that the scatterer concentration can be estimated easily and with high accuracy according to the present invention.
[0072]
Further, as a sample having an unknown scatterer concentration, the scatterer concentration is 2%, the marker component concentration is changed to three types of 1000, 2000, 3000 [mg / dL], and the sample temperature is 25, 35, 45. When the scatterer concentration is similarly estimated by the estimation method of the present invention for the other samples changed to [° C.], the estimated value of the scatterer concentration is 1.962 for any sample. It was within the range of 2.019%.
[0073]
On the other hand, as an existing estimation method, the result when the final target scatterer concentration is obtained directly from the absorbance spectrum is shown below. Sample with scatterer concentration of 2%, marker component concentration changed to 3 types of 1000, 2000, 3000 [mg / dL], and sample temperature changed to 3 types of 25, 35, 45 [° C.] On the other hand, when the scatterer concentration was estimated by the existing estimation method, the estimated value of the scatterer concentration was in the range of 1.908 to 2.053%. Therefore, according to the estimation method of the present invention, the variation in the estimated value of the scatterer concentration is reduced to about one third compared with the existing estimation method.
[0074]
Further, when obtaining the final scatterer concentration directly from the absorbance spectrum by ordinary multivariate analysis, it is necessary to remarkably increase the number of sample data in order to improve the accuracy of the scatterer concentration. In the present invention, since the linear relationship of Equation 3 between the variation of the scatterer concentration and the deviation of the marker component concentration is used, the number of sample data can be remarkably reduced, and the scattering characteristics can be estimated. Calculation time and cost can be greatly reduced.
[0075]
FIG. 8 is a diagram showing an overall configuration of the optical scattering characteristic estimation apparatus 1 of the present invention. The optical scattering characteristic estimation apparatus 1 includes a light source unit 5 for irradiating measurement light to a sample 7 and a detection unit 6 for detecting a spectrum of detection light that has passed through the sample 7. As the light emitted from the light source unit 5, near infrared light in a predetermined wavelength range, for example, light having a wavelength of 700 to 2500 nm is used. Light in this wavelength range has relatively good biological permeability, and is suitable for measurement on a living body. In addition, there are many absorption bands of in-vivo components as marker components in this wavelength range, and it is easy to create a calibration function corresponding to the marker components.
[0076]
The light emitted from the light source unit 5 passes through the sample 7 and its spectrum is detected by the detection unit 6. The control calculation unit 2 controls the light source unit 5 and the detection unit 6 to perform measurement, performs various processes on the spectrum detected by the detection unit 6, and estimates the scattering characteristics of the sample 7. The display unit 3 displays various calculation results and estimated values. The input unit 4 is for an operator to input various operation instructions and data to the control calculation unit 2. A CRT, a liquid crystal display panel or the like can be used as the display unit 3, and a keyboard or a pointing device can be used as the input unit 4.
[0077]
FIG. 9 is a block diagram illustrating a configuration of the control calculation unit 2 of the optical scattering characteristic estimation apparatus 1. The control arithmetic unit 2 is provided with a CPU 20 for performing various data processing, and a memory 22 such as a ROM or a RAM is connected to the CPU 20 via a bus 21. The CPU 20 operates according to programs and data stored in the memory 22. The memory 22 includes an OS (operating system) that is a basic program, a scattering characteristic estimation program 221 for estimating the scattering characteristic of the sample from the spectrum detected by the detection unit 6, and a multiplicity for performing multivariate analysis. A variable analysis program 222 and the like are stored.
[0078]
The calibration function storage area 223 in the memory 22 stores a calibration function having the marker component concentration as an objective variable when the scattering characteristic is a standard value. The same calibration function can be used as long as the component configuration and measurement environment of the measurement sample are not significantly changed. It is also possible to store a plurality of calibration functions and switch the calibration functions according to the type of sample.
[0079]
Further, the constant storage area 224 in the memory 22 stores the constant α in Expression 3. With this constant α, the relationship between the amount of change Δε from the standard value of the scattering characteristic (scatterer concentration) and the deviation E generated in the estimated value of the marker component concentration can be understood. As with the calibration function, the constant α can be the same as long as the composition of the measurement sample and the measurement environment do not change significantly. It is also possible to store a plurality of types of constant α and switch between the calibration function and the constant α according to the type of sample.
[0080]
Further, the control calculation unit 2 is provided with a fixed disk device 23. The fixed disk device 23 stores various programs and various data to be loaded into the memory 22. Further, measured spectrum data, various calculation results, estimated values of scattering characteristics, and the like are stored in the fixed disk device 23.
[0081]
In addition, a display unit 3 for displaying characters and images and an input unit 4 for an operator to input data and the like are connected to the control calculation unit 2 via an interface circuit 24. The control calculation unit 2 is connected to the light source unit 5 and the detection unit 6 through the interface circuit 25, and controls them to measure the absorbance spectrum of the sample 7.
[0082]
A calibration function to be created in steps 1 to 2 in FIG. 4 is created in advance and stored in the control calculation unit 2, and from the standard value of the scattering characteristic to be obtained in steps 3 to 7 in FIG. 4. The relationship (ie constant α) between the amount of change and the deviation occurring in the estimated value of the marker component concentration is obtained and stored in advance. Therefore, steps 8 and 9 in FIG. 4 are performed by the optical scattering characteristic estimation apparatus 1 during measurement.
[0083]
That is, sample data of a sample having an unknown scattering characteristic is obtained by actual measurement, a calibration function is applied to the sample data, a marker component concentration is obtained, and a deviation occurring in the estimated value of the marker component concentration is obtained. Note that the actual concentration of the marker component is determined in advance by another measurement method. Then, according to the procedure 9, the scattering characteristic of the sample is estimated from the deviation value. As described above, since steps 8 and 9 are executed at the time of measurement, the amount of calculation is small and immediate measurement is possible.
[0084]
As described above, according to the optical scattering characteristic estimation method and apparatus of the present invention, an estimated value for the scattering characteristic of a sample can be obtained with high accuracy and in a short time. In addition, since the estimated value can be calculated at high speed, it is possible to measure the sample in real time. For example, it is possible to measure in real time blood flowing in an artificial kidney or heart-lung machine outside the body. . Then, by monitoring the change in the scattering characteristic of the sample and incorporating it in the measurement, it is possible to eliminate the measurement error of the target component concentration due to the change in the scattering characteristic.
[0085]
In addition, when measuring a medium in a living body, if a component whose concentration is kept almost constant in the living body is selected as a marker component, the marker component concentration is constant, so that it is obtained by measurement using another measurement method. This eliminates the need and makes it easier to estimate the scattering characteristics. A calibration function for such a marker component having a constant concentration can be obtained by creating sample data of a detected light spectrum by light propagation simulation.
[0086]
In the embodiment described above, in the verification examples of FIGS. 5 to 7, the wavelength range of spectrum measurement is 1200 to 1800 nm. Not only this wavelength range, but also visible light having a wavelength of about 400 to 700 nm, wavelength 700 Near infrared light of ˜4000 nm, whole infrared light having a wavelength of 700 nm or more, and the like can also be used. In addition, although the scattering characteristic is mainly described as an example of the scattering characteristic, it is possible to estimate the scattering characteristic by the same procedure even if the characteristic value (for example, the scattering coefficient) other than the scatterer density is used. .
[0087]
【The invention's effect】
Since the present invention is configured as described above, the following effects can be obtained.
[0088]
The scattering characteristics are estimated using the relationship between the amount of change in the scattering characteristics and the deviation generated in the estimated value by the calibration function of the marker component concentration. Can be sought. In addition, since the estimated value can be calculated at high speed, it is possible to measure the sample in real time. For example, it is possible to measure in real time blood flowing in an artificial kidney or heart-lung machine outside the body. . Then, by monitoring the change in the scattering characteristic of the sample and incorporating it into the measurement, it is possible to eliminate the measurement error of the target component concentration due to the change in the scattering characteristic.
[0089]
If the sample data of the detected light spectrum is obtained by a stochastic statistical simulation of light propagation, a calibration function can be created even for samples that are difficult to measure, and the estimated value for the scattering characteristics of the sample can be increased. The accuracy can be obtained in a short time.
[0090]
When the spectrum is measured with near-infrared light having a wavelength of 700 to 2500 nm, the permeability of the living body is relatively good, and it is suitable for measurement of a living body. Specifically, it is possible to monitor a biological change accompanied by a change in scattering characteristics, for example, a change in a biological structure such as skin, a change in a brain activity site, or the like. In addition, there are many absorption bands of in-vivo components as marker components in this wavelength range, and it is easy to create a calibration function corresponding to the marker components. Furthermore, it is possible to perform measurement without being invasive to the living body, that is, without damaging the living body.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram illustrating a relationship between incident light and emitted light on a sample for which optical scattering characteristic measurement is performed.
FIG. 2 is a diagram illustrating optical path tracking by a Monte Carlo method.
FIG. 3 is a diagram for explaining the difference between the optical scattering characteristic estimation method of the present invention and the existing estimation method and the advantages of the present invention.
FIG. 4 is a diagram showing in more detail each procedure of the optical scattering characteristic estimation method of the present invention.
FIG. 5 is a diagram showing an example of sample data of an absorbance spectrum.
FIG. 6 shows the results when a calibration function is applied to sample data.
FIG. 7 shows the results when the calibration function is applied to sample data with different scatterer concentrations.
FIG. 8 is a diagram showing an overall configuration of an optical scattering characteristic estimation apparatus of the present invention.
FIG. 9 is a block diagram illustrating a configuration of a control calculation unit of the optical scattering characteristic estimation apparatus.
[Explanation of symbols]
1 ... Optical scattering characteristic estimation device
2 ... Control operation part
3 ... Display section
4 ... Input section
5 ... Light source
6 ... Detection unit
7 ... Sample
20 ... CPU
21 ... Bus
22 ... Memory
23. Fixed disk device
24, 25 ... interface circuit
35 ... Sample temperature
221 ... Scattering characteristic estimation program
222 ... Multivariate analysis program
223 ... Calibration function storage area
224 ... Constant storage area

Claims (9)

散乱体とマーカー成分とを含む被測定媒体に光を入射させ、前記被測定媒体を通過して前記被測定媒体から射出される検出光のスペクトルにより前記被測定媒体の散乱特性を推定する方法であって、
既知の散乱特性を有する被測定媒体において、検出光のスペクトルから前記マーカー成分の濃度を計算するための検量関数を求める手順と、
散乱特性の変化量とマーカー成分濃度の前記検量関数による推定値に発生する偏差の関係を求める手順と、
未知の散乱特性を有する被測定媒体における検出光のスペクトルからマーカー成分濃度の前記検量関数による推定値を求め、その推定値に発生している偏差から未知の散乱特性を求める手順とを有する光学的散乱特性推定方法。
A method in which light is incident on a medium to be measured including a scatterer and a marker component, and a scattering characteristic of the medium to be measured is estimated from a spectrum of detection light that passes through the medium to be measured and is emitted from the medium to be measured. There,
A procedure for obtaining a calibration function for calculating the concentration of the marker component from the spectrum of detection light in a measured medium having known scattering characteristics;
A procedure for obtaining a relationship between a variation in scattering characteristics and a deviation occurring in an estimated value by the calibration function of the marker component concentration;
An optical method comprising: obtaining an estimated value of the marker component concentration from the detected light spectrum in a measured medium having an unknown scattering characteristic by the calibration function, and obtaining an unknown scattering characteristic from a deviation occurring in the estimated value. Scattering characteristic estimation method.
散乱体とマーカー成分とを含む被測定媒体に光を入射させ、前記被測定媒体を通過して前記被測定媒体から射出される検出光のスペクトルにより前記被測定媒体の散乱特性を推定する方法であって、
既知の第1の散乱特性を有する被測定媒体における、前記マーカー成分の濃度と前記検出光のスペクトルとの関係を示す第1のデータ群を求める手順と、
前記第1のデータ群により、前記検出光のスペクトルから前記マーカー成分の濃度を計算するための検量関数を求める手順と、
既知の第2の散乱特性を有する被測定媒体における、前記マーカー成分の既知の第1の濃度に対する前記検出光のスペクトルを示す第2のデータ群を求める手順と、
前記検量関数を利用して、前記第2のデータ群から前記マーカー成分の濃度に対する第1の推定値を求める手順と、
前記第1の濃度と前記第1の推定値との偏差を求め、前記散乱特性の変化量と前記推定値の偏差の関係を求める手順と、
未知の散乱特性を有する被測定媒体における、前記マーカー成分の既知の第2の濃度に対する前記検出光のスペクトルを示す第3のデータ群を測定により求める手順と、
前記検量関数を利用して、前記第3のデータ群から前記マーカー成分の濃度に対する第2の推定値を求める手順と、
前記第2の濃度と前記第2の推定値との偏差を求め、前記散乱特性の変化量と前記推定値の変化量との間の前記関係により前記未知の散乱特性を求める手順とを有する光学的散乱特性推定方法。
A method in which light is incident on a medium to be measured including a scatterer and a marker component, and a scattering characteristic of the medium to be measured is estimated from a spectrum of detection light that passes through the medium to be measured and is emitted from the medium to be measured. There,
A procedure for obtaining a first data group indicating a relationship between a concentration of the marker component and a spectrum of the detection light in a measured medium having a known first scattering characteristic;
Obtaining a calibration function for calculating the concentration of the marker component from the spectrum of the detection light from the first data group;
Obtaining a second data group indicating a spectrum of the detection light with respect to a known first concentration of the marker component in a measured medium having a known second scattering characteristic;
A procedure for obtaining a first estimated value for the concentration of the marker component from the second data group using the calibration function;
Obtaining a deviation between the first concentration and the first estimated value, and obtaining a relationship between the amount of change in the scattering characteristic and the deviation of the estimated value;
A procedure for obtaining, by measurement, a third data group indicating a spectrum of the detection light with respect to a known second concentration of the marker component in a measured medium having an unknown scattering characteristic;
A procedure for obtaining a second estimated value for the concentration of the marker component from the third data group using the calibration function;
A step of obtaining a deviation between the second concentration and the second estimated value, and obtaining the unknown scattering characteristic based on the relationship between the amount of change in the scattering characteristic and the amount of change in the estimated value. Scattering characteristic estimation method.
請求項2に記載した光学的散乱特性推定方法であって、
前記第1のデータ群および前記第2のデータ群は、光伝播の確率統計的なシミュレーションにより求めるものである光学的散乱特性推定方法。
An optical scattering property estimation method according to claim 2,
The optical scattering characteristic estimation method, wherein the first data group and the second data group are obtained by a stochastic statistical simulation of light propagation.
請求項3に記載した光学的散乱特性推定方法であって、
前記検量関数は、前記第1のデータ群に多変量解析を適用して求めるものである光学的散乱特性推定方法。
An optical scattering property estimation method according to claim 3,
The method for estimating an optical scattering characteristic, wherein the calibration function is obtained by applying multivariate analysis to the first data group.
請求項1〜4のいずれか1項に記載した光学的散乱特性推定方法であって、
前記検出光を前記入射光が前記被測定媒体を透過した透過光とし、前記検出光のスペクトルとして透過吸光度を求めるものである光学的散乱特性推定方法。
An optical scattering property estimation method according to any one of claims 1 to 4,
An optical scattering characteristic estimation method, wherein the detection light is transmitted light through which the incident light has passed through the medium to be measured, and transmission absorbance is obtained as a spectrum of the detection light.
請求項1〜4のいずれか1項に記載した光学的散乱特性推定方法であって、
前記検出光として、前記入射光が前記被測定媒体によって反射散乱された拡散反射光を検出するものである光学的散乱特性推定方法。
An optical scattering property estimation method according to any one of claims 1 to 4,
An optical scattering characteristic estimation method, wherein the incident light detects diffusely reflected light reflected and scattered by the medium to be measured as the detection light.
請求項1〜6のいずれか1項に記載した光学的散乱特性推定方法であって、
前記被測定媒体に入射させる光は、波長700〜2500nmの近赤外光である光学的散乱特性推定方法。
The optical scattering property estimation method according to any one of claims 1 to 6,
The method for estimating an optical scattering characteristic, wherein the light incident on the measured medium is near infrared light having a wavelength of 700 to 2500 nm.
散乱体とマーカー成分とを含む被測定媒体(7)に光を入射させ、前記被測定媒体(7)を通過して前記被測定媒体(7)から射出される検出光のスペクトルにより前記被測定媒体(7)の散乱特性を推定する装置であって、
前記被測定媒体(7)に光を入射させる光源部(5)と、
前記被測定媒体(7)を通過した検出光のスペクトルを検出する検出部(6)と、
前記光源部(5)および前記検出部(6)を制御するとともに前記検出光のスペクトルの演算処理を行う制御演算部(2)とを有し、
前記制御演算部(2)は、
既知の第1の散乱特性を有する被測定媒体(7)において、前記検出光のスペクトルから前記マーカー成分の濃度を計算するための検量関数を記憶する手段(223)と、
前記被測定媒体(7)の散乱特性が前記第1の散乱特性から変化した場合に、この散乱特性の変化量と、前記検量関数による前記マーカー成分の濃度の推定値に生じる偏差の間の関係を記憶する手段(224)とを備え、
未知の散乱特性を有する被測定媒体(7)における前記検出光のスペクトルを測定し、このスペクトルに前記検量関数を適用して前記マーカー成分の濃度に対する推定値を求め、この推定値に発生する偏差から前記未知の散乱特性を求めるものである光学的散乱特性推定装置。
Light is incident on a measured medium (7) including a scatterer and a marker component, and the measured object is measured by a spectrum of detected light that passes through the measured medium (7) and is emitted from the measured medium (7). An apparatus for estimating the scattering properties of a medium (7),
A light source section (5) for making light incident on the measured medium (7);
A detector (6) for detecting a spectrum of detection light that has passed through the measured medium (7);
A control calculation unit (2) for controlling the light source unit (5) and the detection unit (6) and performing calculation processing of the spectrum of the detection light,
The control calculation unit (2)
Means (223) for storing a calibration function for calculating the concentration of the marker component from the spectrum of the detection light in the measured medium (7) having a known first scattering characteristic;
When the scattering characteristic of the measured medium (7) changes from the first scattering characteristic, the relationship between the amount of change in the scattering characteristic and the deviation that occurs in the estimated value of the concentration of the marker component by the calibration function Means for storing (224),
The spectrum of the detected light in the measured medium (7) having unknown scattering characteristics is measured, the calibration function is applied to the spectrum to obtain an estimated value for the concentration of the marker component, and the deviation generated in the estimated value An optical scattering characteristic estimation device for obtaining the unknown scattering characteristic from
請求項8に記載した光学的散乱特性推定装置であって、
前記被測定媒体(7)に入射させる光は、波長700〜2500nmの近赤外光である光学的散乱特性推定装置。
The optical scattering characteristic estimation device according to claim 8,
The optical scattering characteristic estimation apparatus in which the light incident on the measurement medium (7) is near infrared light having a wavelength of 700 to 2500 nm.
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