CN110545725A - 计算血液的吸收光谱的信息处理方法、信息处理装置和程序 - Google Patents
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Abstract
提供根据照射到人的手指等生物体的光更高精度地计算血液的吸收光谱的信息处理方法。提供一种信息处理方法，其中，基于向生物体照射多个波长的近红外光而从所述生物体接收到的所述近红外光来测定与所述多个波长的各波长对应的脉动信号，基于利用针对多波长时间序列数据的主成分分析而除了噪声后的脉动信号的变化幅度来计算吸收光谱，所述多波长时间序列数据包括所述测定出的与所述各波长对应的脉动信号。
Description
技术领域
本发明涉及计算血液的吸收光谱的信息处理方法、信息处理装置和程序。
背景技术
血液除了血球或水之外还包括白蛋白或血红蛋白等蛋白质、中性脂肪、胆固醇、葡萄糖等各种成分，这些反映了人的健康状态。因此，在评价人的健康状态上，血中成分的测定是重要的，通常进行使用注射针来采血的血液的分析。但是，由于由注射针的穿刺造成的疼痛、伴随着采血至测定和注射针的废弃等的作业的繁杂、感染的担忧等主要原因，频繁地进行血液分析是不现实的，因此，寻求不伴随着采血的非侵袭的血中成分的测定方法。因此，讨论了通过非侵袭地取得血液的吸收光谱并解析其光谱形状来估计血中成分浓度的方法。
作为非侵袭地测定和计算血液的吸收光谱的方法，存在以下方法：利用向生物体照射光而从生物体接收到的光的强度由于血液的脉动而周期性地发生变化的情况，针对各波长的光进行根据对不同时刻处的光强度（例如最大值和最小值）进行差分而求取的光强度的变化幅度来计算血液的吸光度，由此，计算各波长下的血液的吸光度即血液的吸收光谱（专利文献1）。然而，在光强度的测定结果中，还包括起因于在装置中装载的各种传感器等的工作或照射到生物体的光的波动等的随机的噪声，因此，存在使用上述的方法求取的光强度的变化幅度缺乏正确性而不能正确地计算血液的吸收光谱的可能性。
此外，提出了使用作为多变量解析的一种手法的主成分分析来测定脑血流量的装置（专利文献2）。然而，该装置通过对从生物体的多个部位接收到的规定波长的光的信号进行主成分分析，从而高精度地测定局部的脑血流量，即使将该装置应用于对生物体照射多个波长的光来测定血液的吸收光谱的装置，也不能从测定出的吸收光谱除去上述的噪声。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特许第3345481号公报；
专利文献2：日本特许第4474145号公报。
发明内容
发明要解决的课题
鉴于上述的实情，本案公开的技术的目的在于提供根据照射到人的手指等生物体的光更高精度地计算血液的吸收光谱的信息处理方法、信息处理装置和程序。
用于解决课题的方案
本申请的发明人进行专心讨论的结果是，发现了以下方法：取得向生物体照射多个波长的光而从生物体接收到的各波长的光的强度或吸光度的随时间变化即脉动信号，生成由各波长的脉动信号构成的多波长时间序列数据，对生成的多波长时间序列数据进行主成分分析而从各波长的脉动信号除去噪声，之后，计算各波长的脉动信号的变化幅度，达到了完成本发明。
本案公开的计算血液的吸收光谱的信息处理方法基于向生物体照射多个波长的近红外光而从生物体接收到的近红外光来测定与多个波长的各波长对应的脉动信号，利用针对包括测定出的与各波长对应的脉动信号的多波长时间序列数据的主成分分析来从与各波长对应的脉动信号除去噪声。由此，仅维持从生物体接收到的光之中的源自脉动的光的变化的脉动信号被再构筑的结果是，求取各波长的脉动信号的正确的变化幅度，因此，能够比以往高精度地计算各波长的血液的吸光度即血液的吸收光谱。
此外，取得利用主成分分析而得到的第1主成分，使用取得的第1主成分来计算与各波长对应的脉动信号也可。由此，在主成分分析的结果中示出源自脉动的光的变化的数据作为第1主成分出现的可能性较高，因此，能够维持该数据并除去噪声。此外，多个波长的波长区域优选为400~2500nm，更优选为900nm~1300nm。
此外，本案公开的计算血液的吸收光谱的信息处理装置具备：测定部，基于向生物体照射多个波长的近红外光而从生物体接收到的近红外光来测定与多个波长的各波长对应的脉动信号；以及计算部，利用针对包括测定出的与各波长对应的脉动信号的多波长时间序列数据的主成分分析来从与各波长对应的脉动信号除去噪声。此外，计算部取得利用主成分分析而得到的第1主成分，使用取得的第1主成分来计算与各波长对应的脉动信号也可。此外，多个波长的波长区域优选为400~2500nm，更优选为900nm~1300nm。
进而，本案公开的计算血液的吸收光谱的程序使计算机基于向生物体照射多个波长的近红外光而从生物体接收到的近红外光来测定与多个波长的各波长对应的脉动信号，利用针对包括测定出的与各波长对应的脉动信号的多波长时间序列数据的主成分分析来从与各波长对应的脉动信号除去噪声。此外，使计算机取得利用主成分分析而得到的第1主成分，使用取得的第1主成分来计算与各波长对应的脉动信号也可。此外，多个波长的波长区域优选为400~2500nm，更优选为900nm~1300nm。
发明效果
根据本案公开的技术，能够提供根据照射到人的手指等生物体的光更高精度地计算血液的吸收光谱的信息处理方法、信息处理装置和程序。
附图说明
图1是示出一个实施方式中的血中成分计算装置的结构的一个例子的图。
图2是示意性地示出一个实施方式中的血中成分计算装置的图。
图3是示意性地示出一个实施方式中的血中成分计算装置的一部分的图。
图4是示出由一个实施方式中的血中成分计算装置执行的处理的流程图的一个例子的图。
图5是示出一个实施方式中的模拟血管实验系统的结构的一个例子的图。
图6是示出在一个实施方式中使用的多波长时间序列数据的一个例子的图。
图7示出以测定时间对在实施例1中测定出的透射光谱进行时间平均后的图表的一个例子。
图8是示出针对在实施例1中测定出的透射光谱的1048nm下的光量的随时间变化（脉动信号）的一个例子的图。
图9是示出针对在实施例1中测定出的透射光谱的1138nm下的光量的随时间变化（脉动信号）的一个例子的图。
图10是示出针对在实施例1中测定出的透射光谱的1195nm下的光量的随时间变化（脉动信号）的一个例子的图。
图11是示出在实施例1中作为透射光谱的各波长的光量变化幅度而计算出随时间变化的标准偏差的结果的一个例子的图。
图12是示出在实施例1中测定出的吸收光谱的一个例子的图。
图13示出以测定时间对在实施例2中测定出的透射光谱进行时间平均后的图表的一个例子。
图14是示出针对在实施例2中测定出的透射光谱的1048nm下的光量的随时间变化（脉动信号）的一个例子的图。
图15是示出针对在实施例2中测定出的透射光谱的1138nm下的光量的随时间变化（脉动信号）的一个例子的图。
图16是示出针对在实施例2中测定出的透射光谱的1195nm下的光量的随时间变化（脉动信号）的一个例子的图。
图17是示出在实施例2中作为透射光谱的各波长的光量变化幅度而计算出随时间变化的标准偏差的结果的一个例子的图。
图18是示出在实施例2中向生物体照射光而测定出的吸收光谱的一个例子的图。
图19是示出在实施例2中向滤纸照射光而测定出的吸收光谱的一个例子的图。
具体实施方式
在以下，参照附图来对本发明的实施方式进行说明。再有，本实施方式中的血液的吸收光谱的计算对象只要是产生血液的脉动的部位即可，优选手指、脚趾、手掌、脚掌、耳垂、嘴唇等，优选手指特别是食指。
在本实施方式中，从生物体接收到的光的各波长的脉动信号的变化幅度适当变换为吸光度来计算血液的吸收光谱。例如，在对接收到的光的吸光度进行测定的情况下，脉动信号的变化幅度为血液的吸光度。此外，在对接收到的光的光强度进行测定的情况下，能够根据脉动信号的时间平均（Pave）和变化幅度（Psd）使用以下的式（1）来将脉动信号的变化幅度变换为吸光度的变化幅度（A）。
[数式1]
。
在图1中示出作为本实施方式中的信息处理装置的一个例子的血中成分计算装置1的概略结构的一个例子。在血中成分计算装置1中，作为一个例子，向吸收光谱的计算对象即包括血液的被实验者的身体的一部分（手指等）照射近红外光，基于其透射光谱来计算血液的吸收光谱。如图1所示那样，血中成分计算装置1具有控制部10、存储部20、照射部30、光接收部40、显示部50。
控制部10控制血中成分计算装置1内的各部的工作。在存储部20中储存有用于执行在以下说明的血中成分计算装置1中的各种处理的程序。此外，存储部20存储在执行血中成分计算装置1中的各种处理时得到的数据。控制部10通过将在存储部20中储存的程序展开到装置内的随机存取存储器（RAM；未图示）中并执行，从而执行血中成分计算装置1中的各种处理。照射部30向血液的吸收光谱的计算对象即包括血液的被实验者的身体的一部分（手指等）照射近红外光。透射被实验者的身体后的透射光被光接收部40接收。
此外，控制部10具有作为控制部10的功能的一部分的测定部11和计算部12。测定部测定基于由光接收部40接收到的透射光的脉动信号。此外，计算部12针对测定出的脉动信号除去噪声而计算被实验者的血液的吸收光谱。由计算部12得到的血液的吸收光谱的计算结果被显示在显示部50中。
再有，在本实施方式中，对于进行近红外吸收光谱的测定的光接收部40，作为一个例子而使用所谓的多通道傅里叶变换光谱仪。在该设备中，利用萨伐尔板（Savart plate）分离入射的光，通过线传感器取得使用傅里叶透镜使分离的光彼此干涉后的结果产生的干涉条纹（干涉图（interferogram）），对取得的干涉图进行傅里叶变换，由此，得到光谱（optical spectrum）。多通道傅里叶变换光谱仪的可测定的波长区域覆盖近红外整个区域（900~2500nm）。使用多通道傅里叶变换光谱仪来测定检体的透射光谱，将预先取得的所谓的空白（blank）的透射光谱与测定出的透射光谱比较，由此，能够得到针对检体的空白的吸收光谱。
在图2中示意性地示出本实施方式中的血中成分计算装置1的一个例子。在血中成分计算装置1中设置有用于被实验者插入手指100的开口部60。在开口部60的内部设置有照射部30和光接收部40。在图3中示意性地示出在图2的血中成分计算装置1中被实验者将手指100插入到开口部60中时的状态。照射部30和光接收部40被配置为夹持从开口部60插入的被实验者的手指100。
照射部30具有卤素灯31。作为一个例子，由卤素灯31照射的光的波长是900~1700nm的波长区域的白色光。但是，在照射部30设置的光源的种类（例如包括发光二极管（LED））、个数和照射波长不限于此。此外，光接收部40具有光检测器41。由此，从照射部30照射到手指100后的近红外光透射手指100而被光接收部40接收。在血中成分计算装置1中，基于由光接收部40接收到的近红外光利用在以下说明的处理来计算被实验者的血液的吸收光谱。计算出的吸收光谱被显示在显示部50中。
在图4中示出由控制部10执行的处理的流程图的一个例子。控制部10依照例如血中成分计算装置1的使用者的操作而开始图4所示的流程图的处理。
在OP101中，控制部10控制照射部30而向被实验者的身体的一部分照射近红外光。照射的近红外光透射被实验者的手指，作为透射光而入射到光接收部40中。接着，将处理前进到OP102。在OP102中，控制部10使用由光接收部40接收到的透射光来进行上述的脉动信号的测定。
接着，控制部10在OP103中计算从在OP102中测定出的脉动信号除去噪声后的脉动信号。再有，使用后述的实施例来对噪声的除去的细节进行说明。进而，控制部10在OP104中根据在OP103中计算出的噪声被除去后的脉动信号的变化幅度来计算吸收光谱。控制部10在OP105中将在OP104中计算出的吸收光谱显示在显示部50中，结束本流程图的处理。
（实施例1）
接着，对本实施方式的实施例1进行说明。在实施例1中，为了验证是否能够利用上述的血中成分计算装置1非侵袭地正确地计算吸收光谱，使用图5所示的模拟血管实验系统2。模拟血管实验系统2具有：光源210、束状光纤（bundle fiber）220、光接收器230、光谱仪240、溶液槽250、隔膜泵（diaphragm pump）260、管（tube）270、滤纸280、蠕动泵（peristalticpump）290、储液槽300。在溶液槽250中存积有吸收光谱已知的水。聚乙烯管等管270的一端连接于溶液槽250。管270的另一端连接于储液槽300。此外，在管270的中途，在溶液槽250侧设置有隔膜泵260，在储液槽300侧设置有蠕动泵290。利用隔膜泵260存积在溶液槽250中的水以例如约200ml/分等固定流量在管270内流动。此外，通过利用蠕动泵290周期性地压迫管270，从而在管270中产生脉动流。
此外，在管270、设置有隔膜泵260和蠕动泵290的位置之间配置有光接收器230。在配置有光接收器230的位置，管270被作为照射到管270的光的散射体的滤纸280覆盖。在本实施方式中，管270被用作模拟血管，将管270和滤纸280组合后的装置被用作模仿了人的手指的装置。此外，束状光纤220的一端连接于光源210。光源210的出射光在束状光纤220内前进，被从束状光纤220的另一端照射到管270被滤纸280覆盖后的部分。照射到管270被滤纸280覆盖后的部分的光在被光接收器230接收之后被送到光谱仪240中。
利用光谱仪240来测定作为管270的液体输送物的水的脉动信号。然后，使用未图示的计算机来从测定出的脉动信号除去噪声，根据噪声被除去后的脉动信号的变化幅度计算吸收光谱。然后，通过将计算出的吸收光谱与预先已知的水的吸收光谱比较来验证是否能够非侵袭地正确地计算液体输送物的吸收光谱。
在实施例1中，驱动隔膜泵260向管270以固定流量（约200ml/分）输送在溶液槽250中存积的水，驱动蠕动泵290，由此，产生脉动流。然后，利用束状光纤220传输光源（卤素灯）的900~1700nm的波长区域的白色光，将传输的光照射到被滤纸280覆盖的管270。透射了被滤纸280覆盖的管270的光被光接收器230接收。利用光谱仪240在10秒间以50毫秒间隔测定200次接收到的光来做成在波长区域900~1700nm中波长分别不同的62个波长的光谱。
在本实施方式中，关于作为液体输送物的水的吸收光谱，另外将水装入容器中并且将空气测定为空白。针对由在模拟血管实验系统2中得到的各波长的脉动信号构成的多波长时间序列数据，作为一个例子而使用多变量解析软件Pirouette Ver.4.5（Infometrix公司）来进行主成分分析。在主成分分析时，作为前处理而进行以平均值为基准的中心化，将计算的主成分甚至作为第1主成分。在本实施方式中，将利用主成分分析而从脉动信号除去噪声称为“再构筑”脉动信号。此外，在本实施方式中，针对再构筑后的脉动信号使用标准偏差计算各波长的脉动信号的变化幅度，使用各波长的光量的时间平均值和式（1）将其变换为吸光度的变化幅度，由此，计算液体输送物的吸收光谱。
在此，对本实施方式中的吸收光谱的计算的一个例子进行说明。在图6中示出由光谱仪240得到的多波长时间序列数据X的一个例子。如图6所示那样，多波长时间序列数据X是按作为光谱仪240的测定对象的每个波长按照时间序列将以光谱仪240的测定间隔取得的光量排列后的矩阵。在图6的例子中，按每个列划分测定对象的波长，在各列中按照时间序列排列由光谱仪240测定出的对应的波长的光量。在上述的例子中，光谱仪240在10秒间以50毫秒间隔测定200次来做成在波长区域900~1700nm中波长分别不同的62个波长的光谱。因此，作为示出多个波长的脉动信号的多波长时间序列数据，由光谱仪240得到200×62的矩阵数据。
然后，当对由光谱仪240得到的多波长时间序列数据进行上述的主成分分析时，多波长时间序列数据X能够由以下的式（2）所示的式子表示。
[数式2]
。
在此，ti（i是自然数）是主成分分析中的所谓的第i主成分中的得分（score），pt i是所谓的第i主成分中的载荷（loading）。得分和载荷是公知的，因此，在此省略详细的说明。
吸收光谱的测定对象为固定周期的脉动，因此，在主成分分析的结果中，第1主成分起因于该脉动的盖然性较高。因此，在本实施方式中，取得第1主成分，基于取得的第1主成分来计算脉动信号。因此，作为噪声除去式（2）的多波长时间序列数据X之中的第2主成分以后。作为以下的式（3）求取该结果得到的多波长时间序列数据X’。
[数式3]
。
然后，针对噪声被除去后的多波长时间序列数据X’使用标准偏差计算各波长的光量的变化幅度，使用各波长的光量的时间平均值和式（1）将其变换为吸光度的变化幅度，由此，计算吸收光谱。
接着，对利用上述的计算而得到的吸收光谱的一个例子进行说明。在图7中示出以测定时间对由光接收器230接收到的透射光谱进行时间平均后的图表。在图7的图表中，横轴示出波长，纵轴示出光量的时间平均值。该透射光的各波长下的光量由于管270的脉动而周期性地发生变动。在图8~10中，作为一个例子而示出1048nm、1138nm、1195nm这3个波长下的上述的透射光的光量的随时间变化（脉动信号）。在图8~10中，示出上述的再构筑前的光量的随时间变化（虚线）和再构筑后的光量的随时间变化（实线）。在图8~10的图表中，横轴示出经过时间（秒），纵轴示出光量。如图8~10所示那样，在再构筑前的光量的随时间变化中，光量不规则地发生变化。这是因为：在光量的数据中包括噪声。另一方面，已知：在进行上述的主成分分析来再构筑数据之后，从光量的数据除去噪声，源自脉动的变化更明确地出现。此外，也已知：关于由针对被光接收器230接收的脉动信号的各波长的再构筑造成的噪声的除去的效果，越是短波长，越显著。
在图11中示出作为由光接收器230接收的各波长的脉动信号的光量变化幅度而计算出随时间变化的标准偏差的结果。在图11中，横轴示出波长，纵轴示出该标准偏差。此外，在图12中示出使用图7所示的光量的时间平均值、图11所示的标准偏差和上述的式（1）来计算出管270的液体输送物的吸收光谱的结果。在图12中，横轴示出波长，纵轴示出吸光度。再有，在图12中还示出作为另外测定的液体输送物的水的吸收光谱。
基于再构筑前的脉动信号中的光量变化而计算出的液体输送物的吸收光谱示出的吸光度在1100nm以下的波长区域中为比水的吸光度大的值。相对于此，关于根据本实施方式中的脉动信号的再构筑而计算出的液体输送物的吸收光谱，得到与水的吸收光谱有意一致的结果。
这是因为：再构筑前的标准偏差包括源自脉动的变化和由噪声造成的变化双方，因此，变化幅度被过剩地估计而比实际大地计算吸光度，相对于此，再构筑后的标准偏差被除去噪声而减少，源自脉动的变化被正确地估计。像这样，根据实施例1，可以说从针对液体输送物以非侵袭方式测定出的脉动信号除去噪声而能够高精度地计算液体输送物的吸收光谱。
（实施例2）
接着，对本实施方式的实施例2进行说明。在实施例2中，使用上述的模拟血管实验系统2。但是，在实施例2中代替管270而使用人的手指，通过束状光纤220向手指照射光，使用光接收器230接收透射手指后的光，利用光谱仪240测定脉动信号。进而，在实施例2中，使用模拟血管实验系统2对没有脉动的模拟样品也同样地照射光，使用光接收器230接收透射样品后的光，利用光谱仪240测定脉动信号。然后，比较与实施例1同样地计算两者的吸收光谱后的结果，由此，验证是否高精度地得到利用本实施方式计算的人的手指的血液的吸收光谱。
将来自光源210的900~1700nm的波长区域的白色光向人的手指照射，使用光接收器230接收透射手指后的光。接收到的光从光接收器230被送到光谱仪240中。利用光谱仪240在10秒间以50毫秒间隔测定200次接收到的光来做成在波长区域900~1700nm中波长分别不同的62个波长的光谱。由此，与实施例1同样地，通过光谱仪240得到示出多个波长的脉动信号的多波长时间序列数据。
对得到的多波长时间序列数据进行与实施例1同样的主成分分析，针对再构筑后的脉动信号使用标准偏差计算各波长的光量的变化幅度，使用各波长的光量的时间平均值和式（1）将其变换为吸光度的变化幅度，由此，计算出血液吸收光谱。此外，设想在人的手指中不存在脉动的情况，代替人的手指而仅同样地测定作为散射体的滤纸280，同样地计算吸收光谱。
在图13中示出由光接收器230接收的人的手指的透射光谱的时间平均。再有，在人的手指的透射光谱中，各波长下的光量由于脉动而周期芯地发生变动。在图14~16中，作为一个例子而示出1048nm、1138nm、1195nm这3个波长下的上述的透射光的光量的随时间变化（脉动信号）。在图14~16中示出上述的再构筑前（未再构筑）的光量的随时间变化（虚线）和再构筑后的光量的随时间变化（实线）。在图14~16的图表中，横轴示出经过时间（秒），纵轴示出光量。
如图14~16所示那样已知：在再构筑前的光量的随时间变化中包括噪声，但是，在进行主成分分析来再构筑数据之后，噪声被除去而仅提取源自脉动的变化。此外，如当比较图14~16时已知的那样，噪声的除去的效果在1195nm下显著。
在图17中示出作为由光接收器230接收的各波长的脉动信号的变化幅度而在再构筑前和再构筑后分别计算出随时间变化的标准偏差的结果。在图17中，横轴示出波长，纵轴示出该标准偏差。此外，在图18中，示出使用图13所示的光量的时间平均值、图17所示的标准偏差和上述的式（1）来计算出测定对象的人的血液的吸收光谱的结果。此外，在图19中，示出在仅向滤纸280照射光的情况下与人的血液的吸收光谱同样地计算的吸收光谱。在图18、19中，横轴示出波长，纵轴示出吸光度。在图18~19中，示出基于上述的再构筑前（未再构筑）的光量的随时间变化的吸收光谱（虚线）和基于再构筑后的光量的随时间变化的吸收光谱（实线）。
如从图18、19已知的那样，在示出再构筑前的光量变化的血液的吸收光谱中，作为整体而值比再构筑后的吸收光谱大，特别地在1200nm附近示出峰值。另一方面，再构筑后的吸收光谱在1200nm附近未示出峰值。此外，在仅将没有脉动的滤纸280作为对象而测定出的吸收光谱的情况下，由于没有脉动，所以理论上为零光谱即吸光度在波长区域整体中为0，但是，如图19所示那样已知：吸光度不是0，图19中的吸光度源自在吸收光谱的测定过程中产生的噪声。
如以上那样，在未再构筑测定出的吸收光谱的数据的情况下，吸收光谱的吸光度被较大地估计，相对于此，在再构筑而计算出的吸收光谱中除去噪声。此外，在未进行数据的再构筑的情况下出现的1200nm附近的峰值是由于噪声而产生的表面上的峰值，可以说在再构筑前的吸收光谱中未适当地反映生物体的血液的吸收光谱。从实施例2也已知：与实施例1同样地能够利用本实施方式中的脉动信号的再构筑来更高精度地计算血液的吸收光谱。
根据上述的实施例，根据本实施方式的对血液的吸收光谱进行计算的血中成分计算装置1，能够从向生物体照射多个波长的光而得到的脉动信号除去噪声而比现有技术更高精度地计算血液的吸收光谱。
以上是与本实施方式有关的说明，但是，上述的血中成分计算装置1的结构或吸收光谱的计算方法不限定于上述的实施方式，能够在与本发明的技术思想不失同一性的范围内进行各种变更。
例如，在本实施方式中，照射到生物体的光是从透射生物体的波长区域400~2500nm选择的至少2个以上的波长的单色光。再有，照射包括波长区域400~2500nm的全部范围或一部分范围的光的白色光，将接收到的光分为多个波长来进行测定也可。照射到生物体的白色光的波长区域更优选为900~1700nm，进一步优选为900~1300nm。通过选择这样的波长区域，从而测定更正确地反映了生物体中的血液的脉动的脉动信号，由此，能够在主成分分析中利用以该脉动信号为基准的再构筑更有效地除去噪声。此外，在光谱仪240中，优选以10~50nm间隔对接收到的光进行光谱测定。
在本实施方式中测定的光的多波长时间序列数据为测定部位的透射光强度、反射光强度、散射光强度或吸光度哪一个都可以。即，在上述的说明中，设想光接收器230对生物体的透射光进行接收，但是，由光接收器230接收的光不限于透射光。通过变更光接收器230的数量或位置，从而能够接收来自生物体的透射光、反射光、散射光或这些多种光，对接收到的光应用上述的吸收光谱的计算处理。此外，关于在吸收光谱的计算中使用的脉动信号，优选使用吸光度的脉动信号，更优选使用透射光强度和吸光度的脉动信号。此外，作为对多波长时间序列数据进行主成分分析时的各波长的光信号的前处理方法，优选利用时间平均值的中心化处理。由此，求取光强度或吸光度的变动的中心。
此外，在本实施方式中，在主成分分析中，在使用第1主成分对接收到的光的多波长时间序列数据进行再构筑之后，计算光的变化幅度。作为计算光的变化幅度的方法，可以使用时间序列数据中的标准偏差，也可以使用最大值与最小值的差，还可以使用来自时间平均的差的绝对值的平均。特别地，如在上述的实施例中说明的那样优选计算为标准偏差。
此外，在本实施方式中，在计算血液的吸收光谱时，为了从接收的光的脉动信号除去在计算中不需要的噪声而并用已有的信号处理方法也可。例如，在进行基于本发明的主成分分析之前或进行基于本发明的主成分分析之后，能够进行仅取出特定的频率分量的频率滤波处理、通过在时间序列数据中拟合（fitting）多项式来进行差分而除去缓和的低频漂移的处理、使用了移动平均或Savitzky-Golay滤波器的平滑化处理、或它们的组合。
此外，为了测定吸收光谱而使用的光谱仪可以为在本实施方式中使用的多通道傅里叶变换型光谱仪，例如也可以为单通道傅里叶变换型光谱仪，还可以为多通道色散型光谱仪，还可以为单通道色散型光谱仪。
附图标记的说明
1 血中成分计算装置
10 控制部
11 测定部
12 计算部
20 存储部
30 照射部
40 光接收部
50 显示部。
Claims (9)
1.一种信息处理方法，其特征在于，
基于向生物体照射多个波长的近红外光而从所述生物体接收到的所述近红外光来测定与所述多个波长的各波长对应的脉动信号，
基于利用针对多波长时间序列数据的主成分分析而再构筑后的脉动信号的变化幅度来计算吸收光谱，所述多波长时间序列数据包括所述测定出的与所述各波长对应的脉动信号。
2.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，取得通过针对所述多波长时间序列数据的所述主成分分析而得到的第1主成分，使用所述取得的所述第1主成分来计算与所述各波长对应的脉动信号。
3.根据权利要求1或2所述的信息处理方法，其特征在于，所述多个波长的波长区域是400nm~2500nm。
4.一种信息处理装置，其特征在于，具备：
测定部，基于向生物体照射多个波长的近红外光而从所述生物体接收到的所述近红外光来测定与所述多个波长的各波长对应的脉动信号；以及
计算部，基于利用针对多波长时间序列数据的主成分分析而再构筑后的脉动信号的变化幅度来计算吸收光谱，所述多波长时间序列数据包括所述测定出的与所述各波长对应的脉动信号。
5.根据权利要求4所述的信息处理装置，其特征在于，所述计算部取得通过针对所述多波长时间序列数据的所述主成分分析而得到的第1主成分，使用所述取得的所述第1主成分来计算与所述各波长对应的脉动信号。
6.根据权利要求4或5所述的信息处理装置，其特征在于，所述多个波长的波长区域是400nm~2500nm。
7.一种程序，用于使计算机基于向生物体照射多个波长的近红外光而从所述生物体接收到的所述近红外光来测定与所述多个波长的各波长对应的脉动信号，并且，基于利用针对多波长时间序列数据的主成分分析而再构筑后的脉动信号的变化幅度来计算吸收光谱，所述多波长时间序列数据包括所述测定出的与所述各波长对应的脉动信号。
8.根据权利要求7所述的程序，用于使所述计算机取得通过针对所述多波长时间序列数据的所述主成分分析而得到的第1主成分，使用所述取得的所述第1主成分来计算与所述各波长对应的脉动信号。
9.根据权利要求7或8所述的程序，其特征在于，所述多个波长的波长区域是400nm~2500nm。
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Ref country code: HK Ref legal event code: DE Ref document number: 40016074 Country of ref document: HK |
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| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20191206 |
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