CN108697388B - 身体状况管理装置及其方法 - Google Patents

身体状况管理装置及其方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108697388B
CN108697388B CN201780012203.4A CN201780012203A CN108697388B CN 108697388 B CN108697388 B CN 108697388B CN 201780012203 A CN201780012203 A CN 201780012203A CN 108697388 B CN108697388 B CN 108697388B
Authority
CN
China
Prior art keywords
light
light intensity
change
unit
amount
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
CN201780012203.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108697388A (zh
Inventor
饭永一也
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Medical Photonics Co Ltd
Original Assignee
Medical Photonics Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Medical Photonics Co Ltd filed Critical Medical Photonics Co Ltd
Publication of CN108697388A publication Critical patent/CN108697388A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108697388B publication Critical patent/CN108697388B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/1455Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/14546Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue for measuring analytes not otherwise provided for, e.g. ions, cytochromes
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48Other medical applications
    • A61B5/4866Evaluating metabolism
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7278Artificial waveform generation or derivation, e.g. synthesising signals from measured signals
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/47Scattering, i.e. diffuse reflection
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/63ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2562/00Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/02Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
    • A61B2562/0233Special features of optical sensors or probes classified in A61B5/00
    • A61B2562/0238Optical sensor arrangements for performing transmission measurements on body tissue

Abstract

本发明提供一种能够进行代谢性疾病的早期发现、营养指导、身体状况管理的诊断的装置及方法。所述身体状况管理装置包括:照射部,从生物体外朝向生物体内以预定的光强度来照射光;光强度检测部,从照射部的光的照射位置隔开预定间隔而配置,并检测从生物体放出的光强度;散射系数计算部,基于通过光强度检测部检测出的光强度来计算生物体内的光的散射系数;粒径计算部,基于散射系数的变化量来计算血液内的脂质的平均粒径的变化量;以及身体状况判断部,根据平均粒径的变化量的时间变化来判断身体状况。

Description

身体状况管理装置及其方法
技术领域
本发明涉及身体状况管理装置及其方法。
背景技术
近年来,国民的医疗费用高涨,对于国家或国民而言,医疗费用的抑制是较大的课题。起因于生活习惯病的疾病的治疗费用占据医疗费用的三分之一。根据这些背景,要求国民医疗费用的抑制、健康寿命的提高、生活质量(Quality of Life,QOL)的提高。为了实现这些而施行特定健康诊断,同时针对亚健康的想法逐渐普及。
尤其已知有如下情况:代谢综合征(metabolic syndrome)引起从胰岛素抗性产生的糖尿病、血脂异常症、高血压,该代谢综合征是特定健康诊断的筛检对象,该胰岛素抗性以内脏脂肪肥胖的蓄积为原因。可期待通过代谢综合征的早期发现来实现重症化预防、QOL的提高以及国民医疗费用的抑制。
如此,尽管胰岛素抗性对于生活习惯病的早期发现而言是重要的,但在特定健康诊断中,仅有通过测量腰围直径来预测胰岛素抗性风险的方法。
近年来,发现了胰岛素抗性与餐后高脂血症具有密切关系。餐后高脂血症可能引起胰岛素抗性的情况也被指出。餐后高脂血症被认为成为代谢综合征的起源的代谢异常。因此,该餐后高脂血症不仅能够发现代谢综合征的初期阶段(亚健康),而且作为动脉硬化的风险因子备受瞩目。例如,如果非空腹时的中性脂肪浓度变高,则可以说冠状动脉疾病的事件发病风险变高。
血液中的脂质由于其疏水性高,因此形成被两亲性的磷脂覆盖的胶束(micelle),以粒子状存在。血液中的脂质由于在其表面结合有脂蛋白,因此也被称为脂蛋白。
脂蛋白根据其比重而大致分为四种。脂蛋白按照比重从小到大的顺序分类为乳糜微粒(Chylomicron,CM)、VLDL(Very low density lipoprotein,极低密度脂蛋白)、LDL(Low densith lipoprotein,低密度脂蛋白)和HDL(High density lipoprotein,高密度脂蛋白)。另外,脂蛋白按照粒径从大到小的顺序分类为CM、VLDL、LDL和HDL。
脂蛋白是胆固醇、中性脂肪(Triglyceride,TG)的集合体。在血液检查中,测量作为各种脂蛋白的组成成分的最小单位的中性脂肪、胆固醇。
例如,一般而言,被称为坏胆固醇的LDL胆固醇是LDL粒子中所含的胆固醇浓度。若测量LDL粒子中的TG,则成为LDL-TG。
另外,脂质原本存在四种。已知有脂质中的LDL胆固醇、HDL胆固醇分别为与动脉硬化相关的指标。
进而,一般认为脂蛋白的小型化会表现出代谢综合征。在现有技术中有一种方法,该方法测定从受验者采取的被检试样中的小而密的低密度脂蛋白胆固醇(small,denseLDL胆固醇)浓度来检测代谢综合征(例如,参照专利文献1)。
另一方面,在临床现场并没有积极地测量作为大型脂蛋白的CM、VLDL。另外,尚未确立脂蛋白的大型化在临床或健康评价上的意义。
另外,作为其他测定方法,有一种脂蛋白亚型的分析方法,该分析方法包括:通过脂蛋白谱的波形解析,以亚型的形式从被检试样中分离萃取脂蛋白的代谢动态的各个表现型的工序;以及进行所分离的脂蛋白亚型的定量的工序(例如,参照专利文献2)。
在先技术文献
专利文献
专利文献1:日本特开2007-304012号公报;
专利文献2:日本特开2002-139501号公报。
发明内容
然而,专利文献1和专利文献2的技术是在采血阶段中的检查方法,并不是根据时间变化而进行的检查方法。
专利文献1是测量血清中的小而密的LDL来检测代谢综合征的方法。根据专利文献1,由于生物体的代谢紊乱而产生比通常的LDL小径化的LDL、即小而密的LDL。在专利文献1中,通过调查小而密的LDL的浓度,发现代谢综合征。
然而,专利文献1的方法需要采血、血清分离等。因此,需要医生的指示、专用的装置,无法在家庭等中随意地进行检查。
专利文献2中,利用HPLC(High performance liquid chromatography,高效液相色谱)法等色谱(chromatography)来测量血清中所含的脂蛋白粒径分布,由此检查CETP(Cholesterol transesterification protein,胆固醇酯转移蛋白)缺损、小而密的LDL浓度等。然而,在专利文献2的方法中,仅得到采血阶段的定点(pinpoint)的信息,难以准确地掌握日常持续变化的生物体的信息。
另外,在现代社会中,如果一天用餐三次,则一般而言,醒着的时间大部分为餐后状态。代谢性疾病因餐后的血液状态而进展。因此,仅一次空腹时的采血作为代谢性疾病的筛检而言并不充分。
本发明是为了解决这样的现有问题而完成的,提供一种能够进行身体状况判断的装置及方法。
本发明的身体状况管理装置包括:照射部,从生物体外朝向生物体内以预定的光强度来照射光;光强度检测部,从照射部的光的照射位置隔开预定间隔而配置,并检测从生物体放出的光强度;散射系数计算部,基于通过光强度检测部检测出的光强度来计算生物体内的光的散射系数;粒径计算部,基于散射系数的变化量来计算血液内的脂质的平均粒径的变化量;以及身体状况判断部,根据平均粒径的变化量的时间变化来判断身体状况。
另外,本发明的身体状况管理装置的工作方法包括:照射工序,从生物体外朝向生物体内以预定的光强度来照射光;光强度检测工序,从照射工序的光的照射位置隔开预定间隔而配置,并检测从生物体放出的光强度;散射系数计算工序,基于通过光强度检测工序所检测的光强度来计算生物体内的光的散射系数;粒径计算工序,基于散射系数的变化量来计算血液内的脂质的平均粒径的变化量;以及身体状况判断工序,根据平均粒径的变化量的时间变化来判断身体状况。
另外,本发明的身体状况管理装置是可通信地连接于用户装置的身体状况管理装置,所述用户装置包括:照射部,从生物体外朝向生物体内以预定的光强度来照射光;光强度检测部,为了测量所照射的光的光强度的与照射检测之间距离对应的衰减,从照射部的光的照射位置隔开预定间隔或者连续地配置,并检测从生物体放出的光强度;以及通信部,发送通过光强度检测部检测出的光强度;所述身体状况管理装置包括:散射系数计算部,基于从用户装置发送的光强度来计算生物体内的光的散射系数;粒径计算部,基于散射系数的变化量来计算血液内的脂质的平均粒径的变化量;以及身体状况判断部,根据平均粒径的变化量的时间变化来判断身体状况。
根据本发明的身体状况管理装置及方法,能够通过脂质的平均粒径的变化量的测量来进行代谢性疾病的早期发现、营养指导、身体状况管理的诊断等。
附图说明
图1是表示本实施方式的身体状况管理装置的构成的图;
图2是表示血液的光吸收光谱的图;
图3是表示由血脂引起的光的散射的图;
图4A是表示测量伴随脂蛋白的平均粒径的增加的散射系数的变化量而得到的结果的图;
图4B是表示CM/VLDL-TG与吸光度之间的相关性的图;
图4C是表示散射系数与吸光度之间的相关性的图;
图5A是表示使用本实施方式的身体状况管理装置测定健康人而得到的数据的图;
图5B是表示使用本实施方式的身体状况管理装置测定肝功能异常者而得到的数据的图;
图6是表示脂蛋白浓度的日内变动的图;
图7A是表示与总脂蛋白中的TG浓度之间的相关性的图;
图7B是表示与CM和VDML中的TG浓度之间的相关性的图;
图8是表示总胆固醇量的日内变动的图;
图9是本实施方式的身体状况管理装置的工作方法的流程图;
图10是表示通过原子力显微镜得到的血清的图像的图;
图11是表示脂蛋白的概念的图;
图12是表示脂蛋白的概念的图;
图13是表示使体格不同的男女摄取相同量的口服脂肪耐受性试验乳剂(OFTTcream)后的试验结果的图;
图14是表示中性脂肪增加量与平均粒径变化量之间的相关性的图;
图15是表示将图13的纵轴转换成平均粒径变化而得到的图;
图16是比较脂肪的吸收时间而得到的图;
图17是表示同时测量脂质的平均粒径和血糖而得到的结果的图;
图18是表示评价肝脏的代谢功能而得到的结果的图;
图19是表示本实施方式的身体状况管理系统的构成的框图。
具体实施方式
以下,参照附图,对本发明的实施方式的身体状况管理装置及其工作方法进行详细的说明。
图1是表示本实施方式的身体状况管理装置的构成的图。本实施方式的身体状况管理装置具有CPU(Central processing unit,中央处理器)(运算单元)和存储器装置(RAM(Random access memory,随机存取存储器)、ROM(Read only memory,只读存储器)等存储单元),通过执行保存于该存储器装置的程序,作为图1的框图所示的装置而发挥作用。
如图1所示,本实施方式的身体状况管理装置1包括照射部2、光强度检测部3、散射系数计算部4、粒径计算部5以及身体状况管理测量装置10,照射部2从生物体(图中的A)外朝向生物体内照射光,光强度检测部3检测生物体外的预定的检测位置31的光强度,散射系数计算部4基于通过光强度检测部3检测出的光强度来计算生物体内的光的散射系数μs’,粒径计算部5基于通过散射系数计算部4计算出的光的散射系数μs’来计算血液内的脂蛋白等的脂质的平均粒径的变化量,身体状况管理测量装置10具备身体状况判断部102,该身体状况判断部102基于脂质的平均粒径的变化量的继时性变化来判断身体状况。
如图1所示,照射部2具有光源22,该光源22用于从生物体外朝向生物体内将光照射至预定的照射位置21。本实施方式的光源22能够调整照射光的波长。光源22能够将波长范围调整成光被血浆的无机物吸收的波长范围以外。光源22能够调整成光被血液的细胞成分吸收的波长范围以外。在此,血液的细胞成分是指血液中的红细胞、白细胞和血小板。血浆的无机物是指血液中的水和电解质。
图2是表示血液的吸收光谱的图。由血浆的无机物吸收光的波长范围主要是如图2的B所示的基于血浆的无机物的光的吸收强的范围。同样地,由血液的细胞成分吸收光的波长范围主要是如图2的A所示的基于血液的细胞成分的光的吸收强的范围。在它们以外的波长范围时,基于血浆的无机物的光的吸收和基于血液的细胞成分的光的吸收在实验、生物体测量等级中是能够忽视的程度。
如图2所示,考虑到由血浆的无机物吸收光的波长范围,光源22的波长范围优选为约1400nm以下、以及约1500nm~约1860nm。进而,考虑到由血液的细胞成分吸收光的波长范围,光源22的波长范围更优选为约580nm~约1400nm、以及约1500nm~约1860nm。
将光源22所使用的波长范围设为除图2的A和/或B以外的范围,由此能够在后述的通过光强度检测部3检测出的光中,抑制基于血浆的无机物的光的吸收的影响、以及基于血液的细胞成分的光的吸收的影响。由此,不存在对物质加以确定程度的吸收,吸收引起的光能损失变小至能够忽视的程度。因此,血液中的光通过基于血液中的脂质的散射而传播到很远,向体外放出。
另外,本实施方式的照射部2能够根据后述的散射系数计算部4的散射系数μs’的计算方法来任意地调整光的连续照射、光的脉冲状照射等的照射光的时间长度。照射部2能够任意地调制照射光的强度或光的相位。
照射部2也可以使用固定了波长的光源22。照射部2也可以是波长不同的多个光源、或者混合多个波长的光成的光源。
光强度检测部3接收从生物体放出到生物体外的光,并检测其光强度。在使用多个光强度检测部3的情况下,光强度检测部3以照射位置21作为大致中心而设置于各自不同的距离。如图1所示,在本实施方式中,从照射位置21以预定间隔在同一面上且呈直线状地依次排列第一光强度检测部31和第二光强度检测部32。光强度检测部3也可以为CCD(Charge-coupled device,电荷耦合器件)、CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor,互补金属氧化物半导体)等受光元件。
如图1所示,在本实施方式中,将从照射位置21到第一光强度检测部31的第一检测位置331的距离设为第一照射检测之间距离ρ1,将从照射位置21到第二光强度检测部32的第二检测位置332的距离设为第二照射检测之间距离ρ2。
如图3所示,在向生物体照射光的照射位置21与检测从生物体中的血液(图中的E)放出的光强度的检测位置31之间设置预定的距离ρ。通过设置预定的距离ρ,来抑制直接从生物体放出的光(图中的B)的影响,所述光是因所照射的光(图中的A)被生物体表面和表面附近的散射体反射而成的光。在所照射的光到达脂蛋白等脂质存在的深度后,通过血液中的脂质(图中的D)反射光。针对经过脂质的光反射产生的散射而从生物体放出的后方散射光(图中的C)的光强度进行检测。另外,通过将照射位置21与检测位置31的距离ρ做成较长,光路长度变得较长。因此,与脂质的碰撞次数增加,检测出的光大幅受到散射的影响。通过将距离ρ做成较长,容易掌握迄今为止较弱、难以检测的散射的影响。
作为测量对象的脂蛋白形成被脱辅基蛋白等覆盖的球状结构。脂蛋白在血液中以固体这样的状态存在。脂蛋白具有反射光的性质。特别是,粒径、比重较大的乳糜微粒(CM)、VLDL等含有大量的中性脂肪(TG),具有容易使光进一步散射的特性。因此,通过光强度检测部3检测出的光强度包含基于脂蛋白的光散射的影响。
另外,设置多个检测位置31时的排列只要以照射位置21为大致中心且配置于各自不同的距离,就不局限于直线状,能够适当地选择圆形、波纹状、锯齿状等。另外,从照射位置21到检测位置31的第一照射检测之间距离ρ1、第二照射检测之间距离ρ2、检测位置331、332彼此的间隔并不局限于一定的间隔,也可以是连续的。
散射系数计算部4基于通过光强度检测部3检测出的光强度来计算生物体(包含血液、皮肤、肌肉等)内的光的散射系数μs’。如上所述,通过光强度检测部3检测出的光强度包含基于脂蛋白的光散射的影响。由此计算出散射系数μs’。此外,本实施方式中的散射系数μs’并不局限于针对一般的散射过程的效率进行数值化而得到的散射系数,也包含考虑到散射现象而在一定的条件下针对散射的影响进行数值化得到的散射系数。以下,进行详细的说明。
如图1所示,本实施方式的散射系数计算部4具有光强度比计算部42和光强度差计算部43这两个计算部。
光强度比计算部42根据通过多个光强度检测部3检测出的光强度的各自的比来计算散射系数μs’。光强度比计算部42基于散射现象来计算散射系数μs’,所述散射现象是随着到检测位置33为止的距离变远,所照射的光因散射而逐渐衰减的现象。
在本实施方式中,通过照射部2来照射预定的光强度的连续光,根据通过第一光强度检测部31检测出的第一光强度R(ρ1)与通过第二光强度检测部32检测出的第二光强度R(ρ2)的比来计算散射系数μs’(数学式1)。
(数学式1)
μs’=R(ρ1)/R(ρ2)
光强度差计算部43根据通过多个光强度检测部3检测出的光强度的差来计算散射系数μs’。与光强度比计算部42同样地,基于散射现象来计算散射系数μs’,所述散射现象是随着到检测位置33为止的距离变远,所照射的光因散射而逐渐衰减的现象。
本实施方式的光强度差计算部43根据第一检测位置331和第二检测位置332的光强度R(ρ1)与光强度R(ρ2)的差来计算散射系数μs’(数学式2)。
(数学式2)
μs’=R(ρ1)-R(ρ2)
此外,散射系数计算部4的散射系数μs’的计算方法并不限于上述各种计算方法。
粒径计算部5基于通过散射系数计算部4计算出的散射系数μs’的变化量来计算血液中的脂蛋白的平均粒径的变化量。在本实施方式中,对于散射系数μs’的变化量与脂蛋白的平均粒径的变化量的关系,取统计数据,通过比较散射系数μs’的变化量与统计数据,来计算实际的脂蛋白的平均粒径的变化量。
此外,统计数据的形式未被特别限定,例如可以利用性别、身高、体重、BMI(BodyMass Index,身高体重指数)等来分类,也可以使用表格、图表、函数等来计算。
在此,脂蛋白的平均粒径是指以nm(纳米)单位表示的粒径。脂蛋白的平均粒径大致为CM:80~1000nm、VLDL:30~80nm、LDL:18~25nm、HDL:7.5~10nm。
在此所谓的平均粒径是综合地表现以下的变化/条件的平均粒径。即,脂蛋白存在四种,粒子数量的变化也会影响散射。另外,四种脂蛋白的粒子数量也稍有变动。即,大粒子数量的增减使平均粒径发生变化,小粒子数量的增减也会使平均粒径发生变化。因此,在大粒子大型化(或小型化)时,使平均粒径发生变化,在小粒子进行大型化(或小型化)时,使平均粒径发生变化。
作为从散射系数μs’计算出脂质的平均粒径的方法,有观察与动态光散射法(以下,也仅称为DLS法)之间的相关性的方法。DLS装置是通过动态光散射来测量悬浮液中的粒子的平均粒径和粒子数量分布的装置。
图4A表示用于从散射系数的变化量计算出血液中的脂质的平均粒径的变化量的校准曲线。其是在将25nm~500nm的胶乳粒子假设成生物体的脂蛋白分布而任意混合的情况下的平均粒径的变化量与散射系数μs’的变化量的相关图。另外,胶乳浓度为250mg/dL左右。在图4A所示的校准曲线中,从血液悬浮前与悬浮后的散射系数的差值(Δμs’)中求出所增加的平均值粒径(Δ粒径)。
当测量血清中的CM/VLDL-TG的吸光度(ABS)时,如图4B所示观察到相关性。另外,如图4C所示,散射系数μs’与吸光度之间能够确认到相关性。即,在图4B中ABS为0.05的情况下,散射系数μs’的变化量也成为0.05/mm。根据图4A,能够确认到75~100nm的平均粒径的变化量。
仅确认该脂蛋白的平均粒径变化就能够进行身体状况管理。由此,即使不进行现有的脂质检查,也能够简便地管理身体状况。在此所谓的身体状况综合地包括运动效果的确认、通过进餐的营养吸收、通过用药/补充剂等的营养吸收控制效果的确认、健康管理等。
图5A、5B表示使用本实施方式的非侵入的身体状况管理装置测定的数据。采血后的CM/VLDL-TG浓度与变动后的脂蛋白的平均粒径联动地工作。由此,可知能够进行非侵入测量、能够进行散射系数μs’的测量、能够进行从散射系数μs’导出的脂蛋白粒子的变动的粒径的测量。进而,即使不测量脂质浓度,也能够进行健康人(图5A)与肝功能异常者(图5B)的区分。
身体状况管理测量装置10获取通过散射系数计算部4和粒径计算部5计算出的脂蛋白的平均粒径的变化量,根据脂蛋白的平均粒径的变化量的时间变化来判断脂质代谢状态、身体状况。如图1所示,本实施方式的身体状况管理测量装置10经由通信线路等与粒径计算部5连接。身体状况管理测量装置10包括计算值获取部101和身体状况判断部102,计算值获取部101每隔预定时间获取通过粒径计算部5计算出的脂质的平均粒径的变化量,身体状况判断部102根据通过计算值获取部101获取的平均粒径的变化量的时间变化来判断脂质代谢状态和身体状况等。
此外,计算值获取部101获取脂质的平均粒径的变化量的时间间隔未被特别限定。时间间隔根据检查对象而能够调整为数秒间隔至数十分钟间隔、或者其以上。
另外,脂质的平均粒径的变化量的获取并不局限于经由通信线路的获取,也可以手动输入通过粒径计算部5计算出的脂质的平均粒径的变化量。另外,在本实施方式中,独立地构成粒径计算部5和身体状况管理测量装置10,但并不限于此。
身体状况判断部102根据通过计算值获取部101获取的脂质的平均粒径的变化量的时间变化来判断受验者的身体状况。例如,直到脂质的平均粒径的变化量成为最大值为止的时间表示由胃、小肠所进行的脂质的消化/吸收。根据该时间的长度来判断是否健康。另外,根据直到脂质的平均粒径的变化量变成与空腹时相同的值为止的时间,判断由肝脏所进行的脂肪分解能力。最后,对这些进行综合性的判断,进行健康状态的综合性判断。
如图6所示,对脂蛋白浓度的日内变动而言,CM和VLDL最大。如图7A所示,难以说与总脂蛋白中的TG浓度之间的相关性良好。然而,如图7B所示,与CM和VDML中的TG浓度之间的相关性良好,由此可知血液的散射系数μs’的变化与CM和VDML中的TG浓度具有良好的相关性。
如图8所示,在血液中的日内变动中,总胆固醇量几乎没有变化。CM和VDML中也同样,其中所含的胆固醇量几乎没有变化。即,脂蛋白的一个粒子中所含的胆固醇没有增加而TG浓度增加,因此,认为脂蛋白的每一个粒子的粒径根据TG浓度的增加量而变动。
因此,认为相对于测定对象的CM和VLDL各自的胆固醇量的、各TG浓度表示脂蛋白的平均粒径的变化。即,伴随脂蛋白的平均粒径的增加(Δ粒径)的散射系数的变化量Δμs’满足以下的关系。
(数学式3)
Δμs’=(CM-TG/CM-C)+(VLDL-TG/VLDL-C)
在此,CM-TG表示乳糜微粒粒子中的TG浓度,CM-C表示乳糜微粒粒子中的胆固醇浓度,VLDL-TG表示VLDL粒子中的TG浓度,VLDL-C表示VLDL粒子中的胆固醇浓度。
图4A表示实际测量伴随脂蛋白的平均粒径的增加(Δ粒径)的散射系数的变化量Δμs’而得到的结果。如图所示,通过数据较齐备的到平均粒径200nm为止的二次方程(例如,y=4×10-5x2-0.0016x+0.0047)进行换算,由此能够从散射系数的变化量Δμs’中计算出脂蛋白的平均粒径的变化(Δ粒径)。
另外,高脂血症存在I型~V型。在通过该类型来确定了脂质粒子变化的高脂血症的类型的情况下,将上述数学式3设为下述数学式4,使用与类型对应的系数,由此能够更准确地进行测量。
(数学式4)
Δμs’=A·(CM-TG/CM-C)+B·(VLDL-TG/VLDL-C)
在此,A表示CM的散射强度修正系数,B表示VLDL的散射强度修正系数,CM-TG表示乳糜微粒粒子中的TG浓度,CM-C表示乳糜微粒粒子中的胆固醇浓度,VLDL-TG表示VLDL粒子中的TG浓度,VLDL-C表示VLDL粒子中的胆固醇浓度。
本实施方式的身体状况管理装置也可以具有电流施加部,该电流施加部使脉冲电流流动在生物体内。脂质粒子带电,并且根据脂蛋白的种类,电动电位(ZETA电位)不同。利用该性质,通过电流施加部使脉冲电流从体外向体内流动,由此使CM或VLDL振动。由此散射系数产生变化,能够更准确地测量脂蛋白的分布。
本实施方式的身体状况判断部102根据脂质的平均粒径的变化量的时间变化,来判断生物体的代谢状态并判断身体状况。大型脂蛋白的代谢速度较快,因此能够得知与代谢相关的器官的状态。
本实施方式的身体状况判断部102根据血液中的脂质的平均粒径的变化量的滞留时间,来判断动脉硬化的风险。其能够作为如下指标而灵活使用:成为动脉硬化的材料的脂质在血液中长时间滞留,由此容易在血管中蓄积。
本实施方式的身体状况判断部102根据血液中的脂质的平均粒径的变化量的时间变化,来判断胰岛素分泌的时期。当同时测量血液中的脂质的平均粒径的变化和血糖值时,在血糖达到峰值的时间,脂质浓度的上升和基于脂蛋白的散射的上升被暂时抑制。这与分泌胰岛素的时机一致,掌握了在体内胰岛素分泌比脂质优先的现象。认为这是因为通过胰岛素的活性的增加,毛细血管的LPL活性增加,CM的代谢速度(小粒子化)活性化。
本实施方式的身体状况判断部102根据胰岛素分泌的时期来判定胰岛素的分泌延迟,并感测胰岛素抗性。
本实施方式的身体状况判断部102根据胰岛素抗性来判断糖尿病。如上所述,由于能够根据胰岛素抗性来判断血糖控制的异常,因此能够用于糖尿病的检查、管理。
本实施方式的身体状况判断部102根据血液中的脂质的平均粒径的变化量的增加来求出进餐的脂质吸收量(中性脂肪浓度的增加量)。通过采用脂肪负荷餐,能够更准确地调查吸收量,并能够掌握体质等。
本实施方式的身体状况判断部102保存预先准备的脂质的平均粒径的变化量的统计数据,比较该统计数据与感测出的脂肪的平均粒径的变化量而判断异常的有无,基于该判断结果来判断身体状况,并进行营养指导、服药管理。脂肪的吸收量存在个人差异,因此能够独立地管理脂质的吸收抑制剂等能够发挥药效的用药量。另外,也能够用于食物搭配等通过调配所进行的营养吸收管理。
接着,对本实施方式的身体状况管理装置的工作方法进行说明。图9是本实施方式的身体状况管理装置的工作方法的流程图。
在照射工序(S101)中,使用照射部2,对照射位置21照射连续光。
在光强度检测工序(S102)中,使用第一光强度检测部31而检测出第一检测位置331的光强度,并且使用第二光强度检测部32而检测出第二检测位置332的光强度。在第一检测位置331和第二检测位置332检测出的光强度被送至散射系数计算工序。
在散射系数计算工序(S103)中,计算第一检测位置331的第一光强度与第二检测位置332的第二光强度的光强度的差或光强度比,基于该光强度差或光强度比来计算散射系数μs’。计算出的散射系数μs’被送至粒径计算工序。
在粒径计算工序(S104)中,根据散射系数μs’的变化量来计算血液中的脂蛋白的平均粒径的变化量。
在计算值获取工序(S105)中,经由通信线路获取计算出的脂蛋白的平均粒径的变化量,送至身体状况判断工序。
在身体状况判断工序(S106)中,基于脂蛋白的平均粒径的变化量的时间变化来判断身体状况。例如,得到平均粒径的变化量的最大值、直至成为最大值为止的时间、以及经过最大值到恢复到空腹时的值为止的时间、脂质的吸收量等。
然后,比较预先准备的脂质的平均粒径的变化量的统计数据与所测量的脂质的平均粒径的变化量而判断各值的异常的有无。如果为正常值,则判断为正常,如果偏离正常值,则判断为身体状况有异常。
例如,在脂质的平均粒径的变化量的最大值处于正常值内的情况下,判断为脂质的基础代谢正常,在处于正常值外的情况下,判断为脂质的基础代谢异常。同样地,在直至脂质的平均粒径的变化量成为最大值为止的时间处于正常值内的情况下,判断为由胃、小肠所进行的脂质的消化/吸收功能正常,在处于正常值外的情况下,判断为由胃、小肠所进行的脂质的消化/吸收功能有某些异常。另外,在直至脂质的平均粒径的变化量成为与空腹时相同的值为止的时间处于正常值内的情况下,判断为由肝脏所进行的脂肪分解能力正常,在处于正常值外的情况下,判断为异常。
在本实施方式的身体状况判断工序中,根据血液中的脂蛋白的平均粒径的变化量的时间变化,来测量生物体的代谢状态。由于大型脂蛋白的代谢速度较快,因此能够得知与代谢相关的器官的状态。
在本实施方式的身体状况判断工序中,根据血液中的脂蛋白的平均粒径的变化量的滞留时间来判断动脉硬化的风险。其能够作为如下指标而灵活使用:成为动脉硬化的材料的脂质在血液中长时间滞留,由此容易在血管中蓄积。
在本实施方式的身体状况判断工序中,根据血液中的脂蛋白的平均粒径的变化量的时间变化来判定胰岛素分泌的时期。当同时测量血液中的脂蛋白的平均粒径变化和血糖值时,在血糖达到峰值的时间,脂质的上升被暂时抑制。这与胰岛素分泌的时机一致,掌握了在体内胰岛素分泌比脂质优先的现象。
在本实施方式的身体状况判断工序中,根据胰岛素分泌的时期来检测胰岛素抗性。如上所述,能够测量胰岛素分泌时间是指,能够检测胰岛素的分泌延迟等胰岛素抗性。
在本实施方式的身体状况判断工序中,根据胰岛素抗性来调查糖尿病。如上所述,如果能够检测出胰岛素抗性,则血糖控制会出现异常,因此能够用于糖尿病的检查、管理。
在本实施方式的身体状况判断工序中,根据血液中的脂蛋白的平均粒径的变化量的增加来求出进餐的脂质吸收量。通过采用脂肪负荷餐,能够更准确地调查吸收量,并能够掌握体质等。
在本实施方式的身体状况判断工序中,根据血液中的脂蛋白的平均粒径的变化量的增加,保存预先准备的脂蛋白的平均粒径的变化量的统计数据,比较该统计数据与感测出的脂蛋白的平均粒径,从而调查营养吸收的个人差异,并进行营养指导和服药管理。由于营养的吸收存在个人差异,因此能够独立地管理脂质的吸收抑制剂等能够发挥药效的用药量。另外,也能够用于食物搭配等通过调配所进行的营养吸收管理。
在本实施方式的身体状况管理工序中,通过设置使脉冲电流从体外向生物体内流动的电流施加工序,使CM或VLDL振动,由此使散射系数产生变化,从而能够更准确地测量脂蛋白的分布。
如以上说明那样,根据本实施方式的身体状况管理装置及工作方法,通过CM、VLDL等脂蛋白的平均粒径变化的测量,能够测量营养吸收率的个人差异、疲劳度检查、糖尿病管理、代谢综合征管理、肝功能检查、动脉硬化的风险管理。由此,能够进行代谢性疾病的早期发现、营养指导、身体状况管理的诊断。
接着,对本发明的其他实施方式的身体状况管理装置进行说明。此外,本发明的其他实施方式的身体状况管理装置的构成也具有与上述实施方式的身体状况管理装置的构成共通的部分,因此主要说明不同的部分。
在上述实施方式中,示出了一体化构成了照射部2、光强度检测部3、散射系数计算部4、粒径计算部5和身体状况管理测量装置10的例子、以及独立地构成了照射部2、光强度检测部3、散射系数计算部4、粒径计算部5和身体状况管理测量装置10的例子,但并不限于此,也可以制成如下系统:将照射光的照射部2和光强度检测部3构成为用户装置,将散射系数计算部4、粒径计算部5、计算值获取部101和身体状况判断部102构成为身体状况管理装置。
图19是表示本实施方式的身体状况管理系统的构成的框图。本实施方式的身体状况管理系统中使用的用户装置110和身体状况管理装置120各自具有CPU(运算单元)和存储器装置(RAM、ROM等存储单元),通过执行保存于该存储器装置的程序,作为图19的框图所示的装置而发挥作用。
本实施方式的身体状况管理系统包括用户装置110和身体状况管理装置120,所述用户装置110测定光强度,所述身体状况管理装置120根据该光强度来判断身体状况。用户装置110和身体状况管理装置120经由无线或有线通信网N而被网络连接。
身体状况管理装置120是用于基于从用户装置110发送的光强度来进行预定的处理、并判断身体状况的装置,具体而言,根据个人计算机、装置的台数、收发的数据量,适当地使用服务器装置。
用户装置110是用户持有的装置,有时为单独的装置,也有时被搭载于移动电话、手表等。
用户装置110具有照射光的照射部2、光强度检测部3和通信部110a。通信部110a发送通过光强度检测部3检测出的光强度。照射部2和光强度检测部3的功能/工作如上所述。
身体状况管理装置120具有通信部120a和散射系数计算部4、粒径计算部5、计算值获取部101、以及身体状况判断部102。通信部120a经由有线或无线网络N接收从通信部110a发送的光强度,并向散射系数计算部4发送。散射系数计算部4、粒径计算部5、计算值获取部101和身体状况判断部102的功能/工作如上所述。
此外,在本实施方式中,从用户装置110向身体状况管理装置120经由网络N而发送光强度,但并不限于此,用户装置110与身体状况管理装置120可以不经由网络N而直接连接,通过有线通信、无线通信等单元来发送光强度。
本实施方式的身体状况管理装置是可通信地连接于用户装置的身体状况管理装置,所述用户装置包括照射部、光强度检测部以及通信部,所述照射部从生物体外朝向生物体内以预定的光强度照射光。所述光强度检测部为了测量所照射的光的光强度的与照射检测之间距离对应的的衰减,从照射部的光的照射位置隔开预定间隔或者连续地配置,并检测从生物体放出的光强度。所述通信部发送通过光强度检测部检测出的光强度。所述身体状况管理装置包括散射系数计算部、粒径计算部和身体状况判断部,所述散射系数计算部基于从用户装置发送的光强度来计算生物体内的光的散射系数;所述粒径计算部基于散射系数的变化量来计算血液内的脂质的平均粒径的变化量,所述身体状况判断部根据平均粒径的变化量的时间变化来判断身体状况。
另外,在本实施方式的身体状况管理装置中,照射位置和检测光强度的检测位置被设置成隔开预定的照射检测之间距离,光强度检测部检测由血液内的脂质散射后的后方散射光的光强度。
另外,在本实施方式的身体状况管理装置中,照射部为发出连续光的光源,从光源照射光,并且利用以该照射位置为大致中心而被设置在各自不同的距离的多个光强度检测部,来检测各个检测位置的光强度,散射系数计算部基于通过各个光强度检测部检测出的各个光强度的比或各个光强度的差来计算生物体内的光的散射系数。
另外,本实施方式的身体状况管理装置的身体状况判断部根据平均粒径的变化量的时间变化来判断动脉硬化的风险、肝脏的代谢功能或疲劳度。
另外,本实施方式的身体状况管理装置的身体状况判断部根据平均粒径的变化量的时间变化来判定胰岛素分泌的时期,并根据该胰岛素分泌的时期来测量胰岛素抗性。
另外,本实施方式的身体状况管理装置进一步具有电流施加部,该电流施加部使脉冲电流流动在生物体内。
另外,在本实施方式的身体状况管理装置中,脂质为乳糜微粒或VLDL。
实施例
以下,对本发明的实施例来进行说明,但本发明并不限于下述的实施例。
(1)脂蛋白的平均粒径的测量
餐后增加的脂蛋白为CM和VLDL。对于其他脂蛋白,日内变动是能够忽视的水平。
从图6中可知,实际上,在测量了餐后的脂质的情况下,发现中性脂肪(TG)的测定值的变化。然而,从图8中可观察到,胆固醇是一定的。即,能够确认TG浓度的日内变动是作为大型粒子的CM、VLDL中的TG浓度变化。
图10是脂肪负荷前(图中的(a)),脂肪负荷后60分钟(图中的(b)),180分钟(图中的(c))的通过原子力显微镜得到的血清的图像。白色的点为脂蛋白。在图中也能够确认,在餐后180分钟时(图中的(c)),能够确认到粒子的大型化。
图11、12是表示脂蛋白的概念的图。图11中,A为VLDL,B为乳糜微粒,C为HDL,D为LDL。另外,a为胆固醇,b表示TG。胆固醇浓度一定且中性脂肪(TG)浓度增加被认为是,通过增大图中的A、B、C、D的脂蛋白的平均粒径,来增加基于脂质的散射。尤其在餐后,认为A、B的粒径增大,并认为由于这些粒径较大,因此对散射强度的影响较大。
在图12中,A为乳糜微粒,B为餐后的乳糜微粒。另外,a为胆固醇,b表示TG。如图12所示,脂蛋白的每个粒子的平均粒径的增加有极限,并不是无限地变大。即,即使是相同的乳糜微粒(CM),也会存在从储藏室(storage room)为空的状态的较小的乳糜微粒(CM)(图中的A)到储藏室已满的肥大的乳糜微粒(CM)(图中的B)。
本实施例中测量的餐后的散射的上升表示脂蛋白的平均粒径的上升。因此,散射系数与(CM-TG)/(CM-TC)+(VLDL-TG)/(VLDL-TC)表示良好的相关性。
实施例1
脂肪吸收率的个体差异
以往,药品吸收率的检查、脂肪负荷试验等通过体表面积等来进行了估计以使修正给药量并使血液中浓度达到恒定。
然而,如图13所示,体重90kg以上的男性(图中的B)和体重50kg以下的女性(图中的A)均摄取了160g的口服脂肪耐受性试验乳剂(OFTT cream,oral fat tolerance testcream),结果男性(图中的B)的中性脂肪(TG)浓度增加了100mg/dL以上,但女性(图中的A)的中性脂肪(TG)浓度的上升停滞在50mg/dL左右。即,表示即使摄取相同量的相同成分的营养成分,也存在明显的个人差异。另外,中性脂肪增加量能够换算成粒径的变化量,如图14所示。因此,图13变为第15图,既能够利用平均粒径的变化量来进行身体状况管理,也能够换算成中性脂肪浓度。
由此,如果使用本实施例的身体状况管理装置及方法,如图13所示的容易吸收脂肪等的体质被可视化,由此能够灵活使用个人的营养管理指导等。
另外,脂质的吸收抑制剂的效果等也能够通过使用本实施方式的身体状况管理装置及方法来测量。
实施例2
疲劳度检查
图16是以一位40来岁的男性作为受验者,在整夜工作后的疲劳状态(图中的B)和没有加班的正常工作状态(图中的A)下比较脂肪的吸收时间的而得到的图。
让受验者摄取160g的口服脂肪耐受性试验乳剂并进行了比较,结果如图16所示,平均粒径的变化量的经时变化中发现了不同。如此,如果使用本实施方式的身体状况管理装置及方法,则能够根据平均粒径的变化量的经时变化来将身体的某些不适进行可视化并传达给第三者。
另外,使用本实施方式的身体状况管理装置及方法而记录每天的吸收模式,由此能够用于身体状况管理、健康咨询。
实施例3
糖尿病管理/代谢综合征管理
在本实施例中,一边连续地测定脂质的平均粒径一边同时测量日内变动大的血糖。饮食采用日常摄取的饮食,调查一天的变化。
其结果为,如图17所示,可知血液中的CM、VLDL的平均粒径的变化量具有接近血糖值的变动。此外,图中的A表示进餐,B表示胰岛素分泌,C表示空腹感。另外,由于脂质的血液中排出在胰岛素分泌的时机(图中的B)得到抑制,因此通过得知胰岛素分泌的时机,能够测量作为代谢综合征的起源的胰岛素抗性。
另外,可知在受验者感觉到空腹感的时机(图中的C),CM、VLDL的平均粒径的变化量降低,并且血糖也降低。如此,可知通过使用本实施方式的身体状况管理装置及方法来测定CM、VLDL的平均粒径的变化量的经时变化,也能够进行糖尿病的早期发现、管理。
实施例4
肝功能检查
由于脂质在肝脏中被代谢,因此能够验证脂质代谢时间等评价指标在肝功能评价中的使用可能性。
如图18所示,被医生诊断为脂肪肝的受验者(图中的A)的脂质的平均粒径的变化量的时间变化比健康人(图中的B)延迟,能够确认到肝脏的代谢功能被评价。
另外,饮酒者在健康检查中GOT=26U/L、GPT=30U/L,基准值内的受验者也被发现脂质代谢延迟,在半年后的健康检查中GOT=38U/L、GPT=68U/L,肝功能检查值中也被发现异常,在使用回声检查中被诊断为轻度的脂肪肝。
根据该结果,表示本实施例的身体状况管理装置及方法是比以往的血液检查优异的肝功能检查。
实施例5
动脉硬化的风险管理
使用本实施例的身体状况管理装置及方法,以月为单位来累计血液中的CM、VLDL的平均粒径的变化量和滞留时间,由此也能够用于将来的动脉硬化的发病预测。
符号说明
1…身体状况管理装置
2…照射部
3…光强度检测部
4…散射系数计算部
5…粒径计算部
10…身体状况管理测量装置,101…计算值获取部
102…身体状况判断部
21…照射位置22光源
31…第一光强度检测部,32…第二光强度检测部
33…检测位置,331…第一检测位置
332…第二检测位置
42…光强度比计算部,43…光强度差计算部

Claims (12)

1.一种身体状况管理装置,其特征在于,包括:
照射部,从生物体外朝向生物体内以预定的光强度来照射光;
光强度检测部,为了测量所照射的光的光强度的与照射检测之间距离对应的衰减,从所述照射部的光的照射位置隔开预定间隔或者连续地配置,并检测从所述生物体放出的光强度;
散射系数计算部,基于通过所述光强度检测部检测出的所述光强度来计算生物体内的光的散射系数;
粒径计算部,基于所述散射系数的变化量和先前获取的统计数据来计算血液内的脂质的平均粒径的变化量;以及
身体状况判断部,根据所述平均粒径的变化量的时间变化来判断身体状况,
所述照射部为发出光的光源,从所述光源照射光,并且利用以该照射位置为大致中心而被设置在各自不同的距离的多个所述光强度检测部,来检测各个检测位置的光强度,
所述散射系数计算部基于通过各个所述光强度检测部检测出的各个光强度的比或所述各个光强度的差来计算生物体内的光的散射系数。
2.根据权利要求1所述的身体状况管理装置,其特征在于,
所述照射位置和检测所述光强度的检测位置被设置成隔开预定的照射检测之间距离,所述光强度检测部检测由血液中的脂质散射后的后方散射光的光强度。
3.根据权利要求1所述的身体状况管理装置,其特征在于,
所述身体状况判断部根据所述平均粒径的变化量的时间变化来判断动脉硬化的风险、肝脏的代谢功能或疲劳度。
4.根据权利要求1所述的身体状况管理装置,其特征在于,
所述身体状况判断部根据所述平均粒径的变化量的时间变化来判定胰岛素分泌的时期,并根据该胰岛素分泌的时期来测量胰岛素抗性。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的身体状况管理装置,其特征在于,还包括:
电流施加部,使脉冲电流流动在生物体内。
6.根据权利要求1至4中任一项所述的身体状况管理装置,其特征在于,
所述脂质为乳糜微粒或极低密度脂蛋白。
7.一种身体状况管理装置,其特征在于,
所述身体状况管理装置是可通信地连接于用户装置的身体状况管理装置,所述用户装置包括:
照射部,从生物体外朝向生物体内以预定的光强度来照射光;
光强度检测部,为了测量所照射的光的光强度的与照射检测之间距离对应的衰减,从所述照射部的光的照射位置隔开预定间隔或者连续地配置,并检测从所述生物体放出的光强度;以及
通信部,发送通过所述光强度检测部检测出的光强度,
所述身体状况管理装置包括:
散射系数计算部,基于从所述用户装置发送的所述光强度来计算生物体内的光的散射系数;
粒径计算部,基于所述散射系数的变化量和先前获取的统计数据来计算血液内的脂质的平均粒径的变化量;以及
身体状况判断部,根据所述平均粒径的变化量的时间变化来判断身体状况,
所述照射部为发出光的光源,从所述光源照射光,并且利用以该照射位置为大致中心而被设置在各自不同的距离的多个所述光强度检测部,来检测各个检测位置的光强度,
所述散射系数计算部基于通过各个所述光强度检测部检测出的各个光强度的比或所述各个光强度的差来计算生物体内的光的散射系数。
8.根据权利要求7所述的身体状况管理装置,其特征在于,
所述照射位置和检测所述光强度的检测位置被设置成隔开预定的照射检测之间距离,所述光强度检测部检测由血液中的脂质散射后的后方散射光的光强度。
9.根据权利要求7所述的身体状况管理装置,其特征在于,
所述身体状况判断部根据所述平均粒径的变化量的时间变化来判断动脉硬化的风险、肝脏的代谢功能或疲劳度。
10.根据权利要求7所述的身体状况管理装置,其特征在于,
所述身体状况判断部根据所述平均粒径的变化量的时间变化来判定胰岛素分泌的时期,根据该胰岛素分泌的时期来测量胰岛素抗性。
11.根据权利要求7至10中任一项所述的身体状况管理装置,其特征在于,还包括:
电流施加部,使脉冲电流流动在生物体内。
12.根据权利要求7至10中任一项所述的身体状况管理装置,其特征在于,
所述脂质是乳糜微粒或极低密度脂蛋白。
CN201780012203.4A 2016-02-18 2017-02-14 身体状况管理装置及其方法 Expired - Fee Related CN108697388B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016-028553 2016-02-18
JP2016028553A JP5984074B1 (ja) 2016-02-18 2016-02-18 体調管理装置及びその方法
PCT/JP2017/005261 WO2017141895A1 (ja) 2016-02-18 2017-02-14 体調管理装置及びその方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108697388A CN108697388A (zh) 2018-10-23
CN108697388B true CN108697388B (zh) 2021-05-18

Family

ID=56843274

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201780012203.4A Expired - Fee Related CN108697388B (zh) 2016-02-18 2017-02-14 身体状况管理装置及其方法

Country Status (7)

Country Link
US (1) US11000214B2 (zh)
EP (1) EP3417779A4 (zh)
JP (1) JP5984074B1 (zh)
KR (1) KR20180111956A (zh)
CN (1) CN108697388B (zh)
TW (1) TWI721076B (zh)
WO (1) WO2017141895A1 (zh)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6029128B1 (ja) 2016-05-18 2016-11-24 メディカルフォトニクス株式会社 血中脂質濃度計測装置及びその作動方法
JP7062359B2 (ja) * 2016-12-27 2022-05-06 花王株式会社 生理指標の推定方法及び推定装置並びに健康情報の推定方法及び推定装置
US20200359938A1 (en) * 2017-12-20 2020-11-19 Medical Photonics Co., Ltd. Lipid measurement device and method therefor
WO2019208718A1 (ja) * 2018-04-26 2019-10-31 メディカルフォトニクス株式会社 脂質濃度計測装置及びその方法
JP7093963B2 (ja) * 2018-05-22 2022-07-01 メディカルフォトニクス株式会社 血管検知装置
CN109059795B (zh) * 2018-06-29 2020-11-03 歌尔光学科技有限公司 深度测量方法、深度测量装置及拍摄设备
WO2020080409A1 (ja) * 2018-10-17 2020-04-23 メディカルフォトニクス株式会社 粒子濃度計測装置、粒子濃度計測プログラム、及び、粒子濃度計測方法
JPWO2020105682A1 (ja) * 2018-11-21 2021-10-07 メディカルフォトニクス株式会社 血中脂質濃度計測装置及びその方法
JP2020106318A (ja) * 2018-12-26 2020-07-09 メディカルフォトニクス株式会社 吸収カロリー計測装置、吸収カロリー計測方法、及び、吸収カロリー計測プログラム

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004138454A (ja) * 2002-10-16 2004-05-13 Nikkiso Co Ltd 光学的散乱特性推定方法および装置
JP2010048703A (ja) * 2008-08-22 2010-03-04 Hokkaido Univ 血清脂質の測定方法及び測定装置
WO2014087825A1 (ja) * 2012-12-06 2014-06-12 国立大学法人北海道大学 非侵襲型生体脂質濃度計測器、非侵襲型生体脂質代謝機能計測器、非侵襲による生体脂質濃度計測方法および非侵襲による生体脂質代謝機能検査方法
CN105228522A (zh) * 2013-03-14 2016-01-06 萨诺智能公司 用于生物监测的人体上的微传感器

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6615061B1 (en) * 1998-11-23 2003-09-02 Abbott Laboratories Optical sensor having a selectable sampling distance for determination of analytes
JP2002139501A (ja) 2000-10-30 2002-05-17 Mass Medical Kk リポ蛋白サブクラスの分析ならびに診断方法
US7167734B2 (en) * 2001-04-13 2007-01-23 Abbott Laboratories Method for optical measurements of tissue to determine disease state or concentration of an analyte
JP2007117221A (ja) * 2005-10-25 2007-05-17 Hirato Koji Ftirを用いた非侵襲血液検査「光人間ドックシステム」
JP2007304012A (ja) 2006-05-12 2007-11-22 Denka Seiken Co Ltd メタボリックシンドロームの診断方法
JP6029128B1 (ja) * 2016-05-18 2016-11-24 メディカルフォトニクス株式会社 血中脂質濃度計測装置及びその作動方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004138454A (ja) * 2002-10-16 2004-05-13 Nikkiso Co Ltd 光学的散乱特性推定方法および装置
JP2010048703A (ja) * 2008-08-22 2010-03-04 Hokkaido Univ 血清脂質の測定方法及び測定装置
WO2014087825A1 (ja) * 2012-12-06 2014-06-12 国立大学法人北海道大学 非侵襲型生体脂質濃度計測器、非侵襲型生体脂質代謝機能計測器、非侵襲による生体脂質濃度計測方法および非侵襲による生体脂質代謝機能検査方法
CN105228522A (zh) * 2013-03-14 2016-01-06 萨诺智能公司 用于生物监测的人体上的微传感器

Also Published As

Publication number Publication date
EP3417779A1 (en) 2018-12-26
TWI721076B (zh) 2021-03-11
JP2017144079A (ja) 2017-08-24
US11000214B2 (en) 2021-05-11
JP5984074B1 (ja) 2016-09-06
KR20180111956A (ko) 2018-10-11
EP3417779A4 (en) 2019-08-28
WO2017141895A1 (ja) 2017-08-24
US20190046091A1 (en) 2019-02-14
CN108697388A (zh) 2018-10-23
TW201729759A (zh) 2017-09-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108697388B (zh) 身体状况管理装置及其方法
US11331012B2 (en) Non-invasive biolipid concentration meter, non-invasive biolipid metabolism measuring device, non-invasive method for measuring biolipid concentration, and non-invasive method for examining biolipid metabolism
JP6029128B1 (ja) 血中脂質濃度計測装置及びその作動方法
Schwartz et al. Vertebral bone marrow fat associated with lower trabecular BMD and prevalent vertebral fracture in older adults
Caron‐Jobin et al. Elevated serum 25 (OH) D concentrations, vitamin D, and calcium intakes are associated with reduced adipocyte size in women
US20050015002A1 (en) Integrated protocol for diagnosis, treatment, and prevention of bone mass degradation
Souza et al. Phase angle as a marker for muscle abnormalities and function in patients with colorectal cancer
Huang et al. Associations between retinol-binding protein 4 and cardiometabolic risk factors and subclinical atherosclerosis in recently postmenopausal women: cross-sectional analyses from the KEEPS study
Comes et al. Association of BMI and change in weight with mortality in patients with fibrotic interstitial lung disease
EP3884864A1 (en) Device for measuring blood lipid concentration and method therefor
Lisbona et al. Rapid reduction in tenosynovitis of the wrist and fingers evaluated by MRI in patients with rheumatoid arthritis after treatment with etanercept
Rodríguez et al. Low relative lean mass is associated with increased likelihood of abdominal aortic calcification in community-dwelling older Australians
Akar et al. Body composition in patients with rheumatoid arthritis is not different than healthy subjects
Rodríguez et al. Differences in adipose tissue and lean mass distribution in patients with collagen VI related myopathies are associated with disease severity and physical ability
Guzzaloni et al. Sagittal abdominal diameter is more predictive of cardiovascular risk than abdominal fat compartments in severe obesity
ES2373625T3 (es) Procedimiento para predecir la sensibilidad a una terapia farmacéutica para la obesidad.
WO2019208718A1 (ja) 脂質濃度計測装置及びその方法
Miazgowski et al. Validation of a new index of body adiposity (BAI) to assess body fat in normal weight premenopausal Caucasian women

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20210518