JP2007044203A - 生体情報計測装置及びその方法 - Google Patents

Abstract

【課題】被検体のサーカディアンリズムや食事摂取時間、睡眠時間、体調、病態、投薬などの要因の影響を受けずに、高精度に被検体内の物質に関する情報を算出すること。
【解決手段】最適化部１９によって非侵襲計測による各計測データと、被検体Ｈの生活情報としての睡眠情報Ｆ_１、食事情報Ｆ_２、運動情報Ｆ_３、投薬情報Ｆ_４とに基づいて予め設定された複数のキャリブレーションモデルの中から最適なキャリブレーションモデルを選択又はキャリブレーションモデルのパラメータを最適化するので、被検体Ｈのサーカディアンリズムや食事摂取時間、睡眠時間、体調、病態、投薬などに依存した血行動態等の変動要因の影響を受けずに、高精度に被検体内の物質に関する情報、例えば被検体Ｈの体内のグルコース濃度を算出する。
【選択図】図２

Description

本発明は、例えば健康管理、疾病の診断及び治療、美容のために血液や生体組織細胞中又はその細胞外の体液中の物質濃度、或いは生体組織の物性情報を非侵襲的に計測する生体情報計測装置及びその方法に関する。

現代の主要死因である心筋梗塞等の心臓病、脳梗塞等の脳血管疾患などは、生活習慣病と呼ばれている。このような生活習慣病は、その殆どが高血圧、糖尿病、脂質代謝異常、肥満、喫煙などによってもたらされる動脈硬化を原因としている。これら高血圧、糖尿病、脂質代謝異常など高リスク状態は、健康診断により診断された場合でも、その多くは病状が相当進行するまで症状が出難い。このような病状を持った患者は、日常生活を送りながら指示された頻度、時間に血圧や血糖など生体情報の計測を患者自身で行ない、処方された通りの薬品の服用、指示された運動、食事などの自己管理を行うことが多い。

このうち糖尿病の重要な指標の一つである血糖の測定では、患者である被検体自身によって指や腕などの部位の一部に針を刺して少量の血液サンプルを採取し、この採取した血液中のグルコースを化学反応させてその濃度を測定するという所謂自己血糖計を広く利用している。この自己血糖計の最も一般的なグルコース濃度の計測法としては、酵素電極を用いた方法がある。グルコース検知に使用される酵素としては、例えばグルコースオキシダーゼ（ＧＯＤ）がある。グルコース濃度の測定は、例えばＧＯＤを高分子膜などに固定化し、患者の物質中のグルコースがＧＯＤ固定化膜に接触することによって酸素が消費されるので、この酸素の変化を捕らえることで行われる。このような採血式の自己血糖計は、携帯可能な大きさであり、糖尿病を持つ被検体の血糖値の管理に利用されている。

しかしながら、採血式の自己血糖計を用いたグルコース濃度の測定では、採血のために指や腕などの一部に針を刺す必要があり被検者の皮膚を損傷するとともに苦痛を伴う。これに対して被検者の皮膚損傷や苦痛を軽減することを目的とする測定方法がある。例えば、微小な針やレーザを用いて痛みを伴わない程度の微小な穴を皮膚表面に開け微量の細胞間質液を採取して測定する方法、皮膚表面に電圧や超音波を印加して皮膚の浸出透過性を良くし細胞間質液等の浸出液を抽出して測定する方法、更には採血や細胞間質液の抽出を必要としない非侵襲で測定する方法がある。

このうち非侵襲で測定する方法としては、例えば特許文献１或いは特許文献２に開示されているような電磁波を利用した方法がある。これら特許文献１或いは特許文献２には、それぞれ被検体の皮膚表面などに異なる複数の波長の近赤外光を照射し、皮膚表面などからの光を検出してその検出信号を基準信号と測定信号とに分け、これらの値を演算処理することにより被検体内に存在する物質の成分や濃度を測定する方法が開示されている。

このような非侵襲で測定する方法では、予め血液などの体液を採取して測定した所望の物質濃度の値と非侵襲的に得られる信号との相関関係を求めるという所謂キャリブレーションが行われる。そして、このキャリブレーションされた相関関係に基づき非侵襲的に得られる信号から所望の物質の定量化が行われる。
しかしながら、非侵襲で測定する方法は、被検体のサーカディアンリズム（日周期リズム）や食事摂取時間、睡眠時間、体調、病態、投薬などの要因によって影響を受け、測定精度の低下を生じる。
特公平３−４７０９９号公報 特公平５−５８７３５号公報

本発明の目的は、被検体のサーカディアンリズム（日周期リズム）や食事摂取時間、睡眠時間、体調、病態、投薬などの要因の影響を受けずに、高精度に被検体内の物質に関する情報を算出できる生体情報計測装置及びその方法を提供することにある。

本発明の主要な局面に係る生体情報計測装置は、被検体内の物質を非侵襲的に計測する計測部と、被検体の生活情報を入力する情報入力部と、計測部により計測された物質の情報と情報入力部から入力された生活情報との相関関係の最適化を行う最適化部と、最適化部により最適化された相関関係により物質に関する情報を算出する物質情報算出部とを具備する。

本発明の別の局面に係わる生体情報計測方法は、被検体内の物質情報を計測部によって非侵襲的に計測し、被検体の生活情報を操作部を介して入力し、コンピュータの処理によって、計測された物質情報と操作部を介して入力された被検体の生活情報との相関関係の最適化を行い、この最適化された相関関係により物質に関する情報を算出する。

本発明によれば、被検体のサーカディアンリズム（日周期リズム）や食事摂取時間、睡眠時間、体調、病態、投薬などの要因の影響を受けずに、高精度に被検体内の物質に関する情報を算出できる生体情報計測装置及びその方法を提供できる。

以下、本発明の第１の実施の形態について図面を参照して説明する。
図１は生体情報計測装置の外観図を示し、図２は同装置のブロック構成図を示す。同装置は、例えば特公平６−１０３２５７号公報、特表２００２−５１５２７７号公報、米国特許第５５５１４２２号公報及び米国特許第５７７０４５４号公報に開示されているような光の照射点と受光点との距離を変えることによって実質的に光拡散光路長が異なる複数の測定デタから物質の吸光度を算出する空間分解拡散反射法と、例えば特開平１０−３２５７９４号公報、特開平１１−５０６２０７号公報及び米国特許第５７４７８０６号公報に開示されているような複数の波長の光を利用して計測する方法とを用い、被検体の体内のグルコース濃度を測定する。
以下、同装置の具体的な構成について説明する。図１に示すように装置筐体１の表面には、表示部２の表示画面２ａと、操作部３の操作ボタン３と、電源部４の電源ボタン４と、被検体Ｈの例えば指を保持する例えばＵ字溝に形成されたセンサ窓５とが設けられている。このセンサ窓５は、被検体Ｈの例えば腕を保持するものでもよく、その形状は、保持する被検体Ｈの部位の形状に合わせて変更可能である。装置筐体１の一側面には、通信ポート６が設けられている。この通信ポート６は、通信回線を介して外部機器との間で各種データやプログラムデータ等を双方向で転送等のデータ通信を可能とする。

装置筐体１内には、図２に示すように被検体Ｈ内の物質を非侵襲的に計測すると共に、被検体Ｈ内の物質を計測した時刻情報を取得する計測部Ｍが設けられている。この計測部Ｍには、光源部７が設けられている。この光源部７は、所望の一つの波長の単色光又はそれぞれ波長の異なる複数の単色光、或いはこれら単色光に近い波長の光を出力する。この光源部７は、例えば半導体レーザ（ＬＤ）又は発光ダイオード（ＬＥＤ）等の小型の発光素子を用いる。この光源部７は、例えば所望の波長の光を出力するＬＤ又はＬＥＤ等の発光素子を一つ又は複数用いる。合波部８は、光源部７から出力された光の各波長の単色光を同一光軸に重ね合わせる。照射・受光部９は、合波部８により各波長の単色光を同一光軸に重ね合わせられた光をインタフェース部１０を介して被検体Ｈの所望の一部位又は複数の被測定部位に照射し、かつ被検体Ｈの所望の一部位又は複数の被測定部位を拡散、透過又は反射した各光を同時に受光するための各光の光軸を制御する。インタフェース部１０は、図１に示すように例えば被検体保持部５の底部に設けられ、照射・受光部９からの光を被検体Ｈに照射し、かつ被検体Ｈからの拡散、透過又は反射した各光を光検出部１１に導く。
この光検出部１１は、照射・受光部９により各光軸が制御された被検体Ｈの所望の一部位又は複数の被測定部位を拡散、透過又は反射した各光信号を同時に受光し、これら光信号をそれぞれアナログの電気信号である各検出信号に変換する。被検体Ｈを拡散、透過又は反射した各光の強度は、被検体Ｈ内に存在する所定の物質、例えばグルコースの存在比率や濃度に依存する。従って、光検出部１１から出力される各検出信号のレベルは、被検体Ｈ内に存在する所定の物質の存在比率や濃度に依存している。信号増幅部１２は、光検出部１１から出力される各検出信号を所望の振幅に増幅する。

装置筐体１内には、温度制御部１３と温度センサ１４とが設けられている。これら温度制御部１３と温度センサ１４とは、被検体保持部５の近傍、すなわち被検体Ｈの所望の一部位又は複数の被測定部位の近傍に設けられている。温度制御部１３は、温度センサ１４から出力される温度測定信号を入力し、被検体Ｈの所望の一部位又は複数の被測定部位の温度を所定温度にフィードバック制御する。この温度制御部１３は、例えば被検体Ｈとの熱インタフェース部として熱伝導製の良いアルミニュームなどの金属材料を用い、この熱インタフェース部の底面部に熱源となるペルチェ素子を取り付けて成る。温度センサ１４は、被検体Ｈの所望の一部位又は複数の被測定部位の温度を測定し、その温度測定信号を出力する。この温度センサ１４は、例えば熱電対又はサーミスタなどから成り、被検体Ｈとの熱インタフェース部に埋め込まれる。

制御部１５には、表示部２と、操作部３と、通信ポート６と、データ記憶部１６と、データ収集部１７と、データ処理部１８とが接続されている。制御部１５は、コンピュータを構成するＣＰＵを有し、表示部２に対して表示指令を発し、操作部３からの操作指示を受け、通信ポート６を通して外部機器との間でデータ通信を行い、データ記憶部１６に対してデータの書き込み、読み取りを行い、データ収集部１７とデータ処理部１８とに対して各処理指令を発する。
表示部２は、例えば液晶表示装置により成り、その表示画面２ａに例えば被検体Ｈの体内の物質、例えばグルコース濃度の計測結果Ｒと、この被検体Ｈ内の物質を計測した時刻情報Ｔとを視覚的に表示する。この表示部２は、例えば音声出力装置又はバイブレータ等の振動装置のうちいずれか一方又は両方を備えてもよい。音声出力装置は、例えば被検体Ｈの体内のグルコース濃度の計測結果を聴覚的に報知する。振動装置は、同グルコース濃度の計測結果を触覚的に伝達する。

操作部３は、例えばマン・マシン・インタフェースによる情報入力部として機能し、例えばキーボード、マウス、ボタン、タッチキーパネル又は音声ガイドの発声による情報の入力装置のうち少なくとも1つを有し、表示部２の表示画面２ａに対する対話形式で例えば被検体Ｈの生活情報を当該表示画面２ａに表示される複数の選択肢から選択することにより入力する。この被検体Ｈの生活情報は、例えば被検体Ｈの睡眠情報、食事情報、運動情報又は投薬情報のうち少なくとも１つの情報である。又、操作部３は、被検体Ｈのバイタル情報として例えば被検体Ｈの体温、血圧、心拍数又は血液のうち少なくとも１つの検査情報、又は被検体Ｈの病態情報を入力する。

データ収集部１７は、信号増幅部１２により所望の振幅に増幅された各検出信号をデジタル信号に変換して各計測データとして収集する。
データ処理部１８は、データ収集部１７により収集された各計測データを処理して被検体Ｈ内に存在する物質の成分や濃度、或いは被検体Ｈの組織の変性に関する情報、例えば被検体Ｈの体内のグルコース濃度を算出し、このグルコース濃度等を必要に応じてデータ記憶部１６に記憶する。このデータ処理部１８は、最適化部１９と物質情報算出部２０とを有する。
最適化部１９は、データ収集部１７により収集された各計測データと操作部３により入力された被検体Ｈの生活情報との相関関係の最適化、すなわち予め設定された複数のキャリブレーションモデルの中から最適なキャリブレーションモデルを選択、又はキャリブレーションモデルのパラメータを最適化する。又、最適化部１９は、キャリブレーションモデルを複数の計測時間帯毎に予め設定し、被検体Ｈの生活情報に応じてキャリブレーションモデルのパラメータを最適化する。
物質情報算出部２０は、最適化部１９により最適化されたキャリブレーションモデルにより物質に関する情報、被検体Ｈの体内のグルコース濃度を算出する。

制御部１５は、操作部３からの操作信号等に基づいて表示部２、電源部４、光源部７、信号増幅部１２、温度制御部１３、データ記憶部１６、データ収集部１７、データ処理部１８などを動作制御する。又、制御部１５は、必要に応じて温度制御部１３、データ記憶部１６、データ処理部１８などに電力を供給する。電源部４は、表示部２、光源部７、信号増幅部１２、制御部１５などに電力を供給する。
次に、上記の如く構成された装置の動作について図３に示す計測処理フローチャートに従って説明する。
非侵襲計測を行うステップ＃１では、電源ボタン４が押操作されると、電源部４から表示部２、光源部７、信号増幅部１２、制御部１５などに電力が供給される。これにより、制御部１５が起動する。そして、被検体Ｈの例えば指がセンサ窓５に保持され、操作ボタン３が操作されると、非侵襲計測が行われる。すなわち、光源部７からは、所望の一つの波長の単色光又はそれぞれ波長の異なる複数の単色光、或いはこれら単色光に近い波長の光が出力される。この光は、合波部８に入射して各波長の単色光が同一光軸に重ね合わされる。この合波器８から出射された光は、照射・受光部９によりインタフェース部１０を介して被検体Ｈの所望の一部位又は複数の被測定部位に照射される。このとき、被検体Ｈの所望の一部位又は複数の被測定部位で拡散、透過又は反射した各光は、照射・受光部９によって光検出部１１で同時に受光するために各光の光軸が制御される。

光検出部１１は、照射・受光部９により各光軸が制御された被検体Ｈの所望の一部位又は複数の被測定部位を拡散、透過又は反射した各光を同時に受光し、これら光をそれぞれアナログの電気信号である各検出信号に変換する。このときの被検体Ｈを拡散、透過又は反射した各光信号の強度は、被検体Ｈ内に存在する所定の物質、例えばグルコースの存在比率や濃度に依存する。従って、光検出部１１から出力される各検出信号のレベルは、被検体Ｈ内に存在する所定の物質の存在比率や濃度に依存している。信号増幅部１２は、光検出部１１から出力される各検出信号を所望の振幅に増幅する。

このような非侵襲計測時、温度制御部１３は、温度センサ１４から出力される温度測定信号を入力し、被検体Ｈの所望の一部位又は複数の被測定部位の温度を所定温度にフィードバック制御する。
データ収集部１７は、信号増幅部１２により所望の振幅に増幅された各検出信号をデジタル信号に変換して各計測データＤｈとして収集する。これら収集された計測データは、制御部１５によって計測時の時刻情報Ｄｔと共にデータ記憶部１６に記憶される。

一方、非侵襲計測の計測前又は計測後に、生活情報入力がステップ＃２で行われる。すなわち、制御部１５は、表示部２の表示画面２ａに生活情報入力用の画面を表示し、この画面を見ながら操作部３が操作されると、操作部３からの操作入力を生活情報としてデータ記憶部１６に記憶する。生活情報としては、図４Ａに示す被検体Ｈの睡眠情報Ｆ_１、図４Ｂに示す食事情報Ｆ_２、図４Ｃに示す運動情報Ｆ_３又は図４Ｄに示す投薬情報Ｆ_４のうち少なくとも１つの情報が入力される。これら被検体Ｈの睡眠情報Ｆ_１、食事情報Ｆ_２、運動情報Ｆ_３及び投薬情報Ｆ_４は、それぞれ階層のデータ構造を有し、例えばデータ記憶部１５に記憶されている。例えば睡眠情報Ｆ_１は、「時間」と「睡眠情報」との各データ項目を有し、このうち「時間」の下層には、「起床時間」「就寝時間」を有し、「睡眠情報」の下層には、「熟眠できた」「よく眠れなかった」を有する。
図５は表示部２の表示画面２ａに表示される生活情報入力用としての投薬情報Ｆ_４の画面の一例を示す。この投薬情報Ｆ_４の画面には、例えば服用・投与時間と、各薬品と、これら薬品の投与量との各入力欄Ｒ_１、Ｒ_２、Ｒ_３が表示されている。投薬情報Ｆ_４は、図４Ｄに示すように「服用・投与時間」と「種類」との各データ項目を有し、このうち「種類」の下層に「糖尿病治療薬」「高血圧治療薬」等を有し、さらに「糖尿病治療薬」の下層に「インスリン」「スルホニン尿素薬」「インスリン抵抗性改善薬」等を有し、「インスリン」の下層に「ランタス」「５単位」を有する。
従って、表示部２の表示画面２ａに表示されている投薬情報Ｆ_４の画面を見ながら操作部３の例えばキーボード、マウス、ボタン又はタッチキーパネルを操作するという対話形式で各薬品を複数の選択肢から選択、すなわちプルダウンメニューにより選択して入力欄Ｒ_２に入力する。例えば入力欄Ｒ_２に「ランタス」を選択すると、入力欄Ｒ_３に「５単位」が表示される。

投薬情報Ｆ_４の画面を見ながら操作部３を操作するという対話形式で各薬品を選択するとき、例えば音声出力装置又はバイブレータ等の振動装置のいずれか一方又は両方を用い、音声ガイド等の質問形式に従って投薬情報Ｆ_４を入力したり、振動装置により投薬情報Ｆ_４の入力を要求するような振動を発声するようにしてもよい。なお、音声出力装置を用いた場合には、音声により回答するようにしてもよい。

以下に、表示部２の表示画面２ａへの表示又は音声ガイドに従って質問形式により生活情報を入力する一例を示す。この生活情報は、朝に計測する場合である。
１．血糖測定を開始します。
２．はじめに、睡眠情報を入力してください。
３．昨晩は何時に寝ましたか。メニューから選択してください。
◇２０：００−２１：００，２１：００−２２：００，２２：００−２４：００，
２４：００以降，
４．今朝は何時に起きましたか。メニューから選択して下さい。
◇０６：００以前，０６：００−０７：００，０７：００−０８：００，
０８：００−０９：００，０９：００以降，
５．昨晩はよく眠れましたか。
◇よく眠れた，よく眠れなかった。
６．次に食事情報を入力して下さい。
７．朝食は食べましたか。
◇はい，いいえ，
８．朝食は何時に食べましたか。メニューから選択して下さい。
◇０６：００以前，０６：００−０６：３０，０６：３０−０７：００，
０７：００−０７：３０，０７：３０−０８：００，０８：００−０８：３０，
９．食事内容を入力して下さい。
１０．食べたものを下記メニューから選択して下さい。
◇ご飯，肉，魚，野菜，乳製品，飲み物，その他，
１１．ご飯はお茶碗に何杯食べましたか。メニュｒから選択して下さい。
◇１杯，２杯，３杯，４杯，
１２．それでは血糖測定を開始しますので、指をセンサ窓５に載せて操作ボタン３ａを押して下さい。
１３．計測が終了しました。
１４．あなたの現在の血糖値は１１０ｍｇ／ｄＬです。
１５．この計測結果の予測誤差範囲は±１０ｍｇ／ｄＬです。
１６．キャリブレーションモデルの適合度は８０％です。
１７．あなたの現在の睡眠状態は、キャリブレーションモデルに十分反映されていません。睡眠情報を確認し、間違いがある場合は再入力してから血糖値をもう一度計算し直してください。
なお、上記「１３」〜「１７」は、計測終了後の音声による報知の一例を示す。
このようにして操作部３を操作することにより被検体Ｈの生活情報として睡眠情報Ｆ_１、食事情報Ｆ_２、運動情報Ｆ_３、投薬情報Ｆ_４が入力され、これら生活情報が制御部１５によって例えばデータ記憶部１６に記憶される。

さらに、操作部３からは、被検体Ｈのバイタル情報として体温、血圧、心拍数又は血液のうち少なくとも１つの検査情報、又は被検体Ｈの既往症を含む病態情報が入力される。例えば、被検体Ｈが糖尿病であれば、操作部３からは、バイタル情報として病院の血液検査で計測された血糖値、グリコヘモグロビン（ＨｂＡ１Ｃ）、グリコアルブミン、コレステロール、中性脂肪、ＣＲＰ（Ｃ反応性タンパク）等を入力してもよい。これらバイタル情報は、キャリブレーションモデルのパラメータを最適化するための情報として用いることが可能である。

次に、最適化部１９は、データ収集部１７により収集された各計測データと、操作部３により入力された被検体Ｈの生活情報として睡眠情報Ｆ_１、食事情報Ｆ_２、運動情報Ｆ_３、投薬情報Ｆ_４との相関関係の最適化を行う。すなわち最適化部１９は、非侵襲計測による各計測データと、被検体Ｈの睡眠情報Ｆ_１、食事情報Ｆ_２、運動情報Ｆ_３、投薬情報Ｆ_４とに基づいて予め設定された複数のキャリブレーションモデルの中から最適なキャリブレーションモデルを選択、又はキャリブレーションモデルのパラメータを最適化する。
例えば、キャリブレーションモデル［Ｇ］の一例を示すと、
［Ｇ］＝ａ_０＋ａ_１・Ｓ_１＋ａ_２・Ｓ_２＋ａ_３・Ｓ_３＋ａ_４・Ｓ_４
であり、ａ_０，ａ_１，ａ_２，ａ_３，ａ_４がパラメータを示し、Ｓ_１，Ｓ_２，Ｓ_３，Ｓ_４が被検体Ｈの複数の被測定部位を拡散、透過又は反射した各光を受光して検出された各計測データを示す。従って、最適化部１９は、各パラメータａ_０，ａ_１，ａ_２，ａ_３，ａ_４を最適化する。なお、これらパラメータａ_０，ａ_１，ａ_２，ａ_３，ａ_４は、被検体Ｈの睡眠情報Ｆ_１、食事情報Ｆ_２、運動情報Ｆ_３、投薬情報Ｆ_４の各組み合わせによりそれぞれ複数有する。
又、最適化部１９は、非侵襲計測による各計測データと、被検体Ｈの睡眠情報Ｆ_１、食事情報Ｆ_２、運動情報Ｆ_３、投薬情報Ｆ_４と、被検体Ｈのバイタル情報として例えば体温、血圧、心拍数、血液、既往症を含む病態情報、さらに被検体Ｈが糖尿病であれば、病院の血液検査で計測された血糖値、グリコヘモグロビン（ＨｂＡ１Ｃ）、グリコアルブミン、コレステロール、中性脂肪、ＣＲＰ（Ｃ反応性タンパク）等とに基づいて予め設定された複数のキャリブレーションモデルの中から最適なキャリブレーションモデルを選択、又はキャリブレーションモデルのパラメータを最適化してもよい。

又、最適化部１９は、図６に示すようにキャリブレーションモデルを複数の計測時間帯毎に予め設定し、被検体Ｈの生活情報に応じてキャリブレーションモデルのパラメータを最適化する。同図では各計測時間帯ｔ_０−ｔ_１、ｔ_１−ｔ_２、…、ｔ_６−ｔ_７毎にそれぞれ各キャリブレーションモデルＭ_１、Ｍ_２、…Ｍ_７が予め設定されている。Ｄｈｂは、血糖値の計測データを示す。最適化部１９は、各計測時間帯ｔ_０−ｔ_１、ｔ_１−ｔ_２、…、ｔ_６−ｔ_７毎にそれぞれ各キャリブレーションモデルＭ_１、Ｍ_２、…Ｍ_７の各パラメータを被検体Ｈの生活情報に応じて最適化してもよい。

次に、物質情報算出部２０は、ステップ＃４において、最適化部１９により最適化されたキャリブレーションモデルにより物質に関する情報、例えば被検体Ｈの体内のグルコース濃度を算出する。

次に、物質情報算出部２０は、ステップ＃５において、算出したグルコース濃度等を表示部２の表示画面２ａに表示し、次のステップ＃６において、算出したグルコース濃度等を必要に応じてデータ記憶部１６に記憶する。

このように上記第１の実施の形態によれば、非侵襲計測による各計測データと、被検体Ｈの生活情報としての睡眠情報Ｆ_１、食事情報Ｆ_２、運動情報Ｆ_３、投薬情報Ｆ_４とに基づいて予め設定された複数のキャリブレーションモデルの中から最適なキャリブレーションモデルを選択、又はキャリブレーションモデルのパラメータを最適化するので、被検体Ｈのサーカディアンリズム（日周期リズム）や食事摂取時間、睡眠時間、体調、病態、投薬などに依存した血行動態等の変動要因の影響を受けずに、高精度に被検体内の物質に関する情報、例えば被検体Ｈの体内のグルコース濃度を算出できる。

最適なキャリブレーションモデルの選択、又はキャリブレーションモデルのパラメータを最適化するには、被検体Ｈのバイタル情報として例えば体温、血圧、心拍数、血液、既往症を含む病態情報、さらに被検体Ｈが糖尿病であれば、病院の血液検査で計測された血糖値、グリコヘモグロビン（ＨｂＡ１Ｃ）、グリコアルブミン、コレステロール、中性脂肪、ＣＲＰ（Ｃ反応性タンパク）等を用いることもできる。

睡眠情報Ｆ_１、食事情報Ｆ_２、運動情報Ｆ_３、投薬情報Ｆ_４等の被検体Ｈの生活情報の入力は、表示部２の表示画面２ａへの表示又は音声ガイドに従って質問形式等の対話形式で行うので、間違いなく、被検体Ｈ自身で入力できる。

次に、本発明の第２の実施の形態について図面を参照して説明する。
図７は生体情報計測装置の特徴部分の一部ブロック構成図を示す。なお、本実施の形態の装置は、上記図２に示す構成と略同一であり、最適化部１９と物質情報算出部２０との各機能が異なる。又、図８は計測処理フローチャートを示し、図３に示す計測処理フローチャートに各ステップ＃１０、＃１１を追加している。
最適化部１９は、非侵襲計測による各計測データと、被検体Ｈの睡眠情報Ｆ_１、食事情報Ｆ_２、運動情報Ｆ_３、投薬情報Ｆ_４とに基づいて予め設定された複数のキャリブレーションモデルの中から最適なキャリブレーションモデルを選択、又はキャリブレーションモデルのパラメータを最適化すると、この最適化したキャリブレーションモデルの適合性を定量的に評価する。
具体的に最適化部１９は、少なくとも統計的検定法又はマハラノビス距離の多変量分析法を用いてキャリブレーションモデルの適合性を定量的に評価する。すなわち、制御部１５には、キャリブレーションデータベース２１が接続されている。なお、このキャリブレーションデータベース２１は、データ記憶部１６内に形成してもよい。このキャリブレーションデータベース２１には、例えばキャリブレーションモデルの選択やキャリブレーションモデルのパラメータの最適化に用いる各条件因子とキャリブレーションモデルの相関性をクラスタ分析した情報が記憶されている。このキャリブレーションデータベース２１は、各被検体Ｈ毎に形成可能である。

しかるに、最適化部１９は、図８に示す計測処理フローチャートのステップ＃１０において、キャリブレーションデータベース２１に記憶されているキャリブレーションモデルの選択やキャリブレーションモデルのパラメータの最適化に用いる各条件因子とキャリブレーションモデルの相関性をクラスタ分析した情報を用い、統計的検定法又はマハラノビス距離の多変量分析法を用いてキャリブレーションモデルの適合性を定量的に評価する。

なお、キャリブレーションモデルの適合性を定量的に評価する際、キャリブレーションモデルの選択に必要な生活情報が不足している場合、又はキャリブレーションモデルの適合性が所望のレベル以下の場合、最適化部１９は、生活情報が不足している旨、又はキャリブレーションモデルの適合性のレベル及び所望のレベル以下の旨を表示部２の表示画面２ａに表示する。

物質情報算出部２０は、最適化部１９によるキャリブレーションモデルの適合性の評価結果に基づいて被検体Ｈの物質に関する情報の予測される計測誤差を算出する。具体的に物質情報算出部２０は、ステップ＃１１において、最適化部１９によるキャリブレーションモデルの適合性の評価結果を受け、生活情報と、計測信号又は例えば被検体Ｈの体内のグルコース濃度等の算出値と、キャリブレーションデータベース２１に記憶されているキャリブレーションモデルの選択やキャリブレーションモデルのパラメータの最適化に用いる各条件因子とキャリブレーションモデルの相関性をクラスタ分析した情報とに対して統計学的誤差推定法等を適用して被検体Ｈの物質に関する情報の予測される計測誤差を算出する。

さらに、物質情報算出部２０は、ステップ＃６において、例えば被検体Ｈの体内のグルコース濃度等の算出値等の計測結果に、キャリブレーションモデルの適合性情報、予測される計測誤差の情報を付加し、これら情報をキャリブレーションデータベース２１に記憶する。

このように上記第２の実施の形態によれば、最適化したキャリブレーションモデルの適合性を定量的に評価するので、キャリブレーションモデルの適合性の評価結果やその理由を被検体Ｈに示すことができる。又、予測される計測誤差を算出するので、被検体Ｈに対して計測状態や計測結果の信頼度を正確に示すことができる。これにより、例えば誤差の少ない計測時間帯に計測をすることができる。

なお、本発明は、上記各実施の形態に限定されるものではなく、次のように変形してもよい。
例えば、上記各実施の形態では、被検体Ｈの体内のグルコース濃度を算出する場合について説明したが、これに限らず、被検体Ｈの生体組織の細胞中、又は生体組織の細胞外等に存在する所望の生体内物質の成分や濃度、例えば血液中のヘモグロビン濃度等を計測するようにしてもよい。
キャリブレーションモデルは、計測時間に応じて変更するようにしてもよい。

本発明に係る生体情報計測装置の第１の実施の形態を示す外観図。 同装置のブロック構成図。 同装置における計測処理フローチャート。 同装置において操作入力される生活情報のうち被検体の睡眠情報を示す図。 同装置において操作入力される生活情報のうち被検体の食事情報を示す図。 同装置において操作入力される生活情報のうち被検体の運動情報を示す図。 同装置において操作入力される生活情報のうち被検体の投薬情報を示す図。 同装置における表示部の表示画面に表示される生活情報入力用としての投薬情報の画面の一例を示す図。 同装置において各計測時間帯毎にキャリブレーションモデルを複数設定した場合の一例を示す図。 本発明に係る生体情報計測装置の第２の実施の形態の特徴部分を示す一部ブロック構成図。 同装置における計測処理フローチャート。

符号の説明

１：装置筐体、２：表示部、２ａ：表示画面、３：操作部、３ａ：操作ボタン、４：電源部、４ａ：電源ボタン、Ｈ：被検体、５：センサ窓、６：通信ポート、Ｍ：計測部、７：光源部、８：合波部、９：照射・受光部、１０：インタフェース部、１１：光検出部、１２：信号増幅部、１３：温度制御部、１４：温度センサ、１５：制御部、１６：データ記憶部、１７：データ収集部、１８：データ処理部、１９：最適化部、２０：物質情報算出部、２１：キャリブレーションデータベース。

Claims (17)

1. 被検体内の物質を非侵襲的に計測する計測部と、
   前記被検体の生活情報を入力する情報入力部と、
   前記計測部により計測された前記物質の情報と前記情報入力部から入力された前記生活情報との相関関係の最適化を行う最適化部と、
   前記最適化部により最適化された相関関係により前記物質に関する情報を算出する物質情報算出部と、
   を具備したことを特徴とする生体情報計測装置。
2. 前記計測部は、前記被検体内の前記物質を計測すると共に、前記物質を計測した時刻情報を取得することを特徴とする請求項１記載の生体情報計測装置。
3. 前記情報入力部は、前記生活情報として前記被検体の睡眠情報、食事情報、運動情報又は投薬情報のうち少なくとも１つの情報を入力することを特徴とする請求項１記載の生体情報計測装置。
4. 前記情報入力部は、少なくとも表示器を有し、当該表示器の表示画面に対する対話形式で前記生活情報を入力することを特徴とする請求項１記載の生体情報計測装置。
5. 前記情報入力部は、音声ガイドの発声により前記生活情報を入力することを特徴とする請求項４記載の生体情報計測装置。
6. 前記情報入力部は、複数の選択肢から選択して前記生活情報を入力することを特徴とする請求項４記載の生体情報計測装置。
7. 前記情報入力部は、前記被検体のバイタル情報を入力することを特徴とする請求項１記載の生体情報計測装置。
8. 前記情報入力部は、前記バイタル情報として前記被検体の体温、血圧、心拍数又は血液のうち少なくとも１つの検査情報、又は前記被検体の病態情報を入力することを特徴とする請求項７記載の生体情報計測装置。
9. 前記最適化部は、前記計測部により計測された前記物質情報と前記情報入力部から入力された前記生活情報とに基づいて予め設定された複数のキャリブレーションモデルの中から最適な前記キャリブレーションモデルを選択、又は前記キャリブレーションモデルのパラメータを最適化することを特徴とする請求項１記載の生体情報計測装置。
10. 前記最適化部は、前記キャリブレーションモデルを複数の計測時間帯毎に予め設定し、前記生活情報に応じて前記キャリブレーションモデルのパラメータを最適化することを特徴とする請求項９記載の生体情報計測装置。
11. 前記最適化部は、前記最適化した前記キャリブレーションモデルの適合性を定量的に評価することを特徴とする請求項９記載の生体情報計測装置。
12. 前記最適化部は、少なくとも統計的検定法又は多変量分析法を用いて前記キャリブレーションモデルの適合性を定量的に評価することを特徴とする請求項９記載の生体情報計測装置。
13. 前記物質情報算出部は、前記最適化部による前記キャリブレーションモデルの前記適合性の評価結果に基づいて前記物質に関する情報の予測される計測誤差を算出することを特徴とする請求項１記載の生体情報計測装置。
14. 前記物質情報算出部は、前記被検体の生体組織の細胞中、又は前記生体組織の前記細胞外の体液成分の濃度を算出することを特徴とする請求項１記載の生体情報計測装置。
15. 前記物質情報算出部は、前記体液成分の濃度としてグルコース濃度を算出することを特徴とする請求項１０記載の生体情報計測装置。
16. 被検体内の物質情報を計測部によって非侵襲的に計測し、
    前記被検体の生活情報を操作部を介して入力し、
    コンピュータの処理によって、前記計測された前記物質情報と前記操作部を介して入力された前記被検体の前記生活情報との相関関係の最適化を行い、この最適化された相関関係により前記物質に関する情報を算出する、
    ことを特徴とする生体情報計測方法。
17. 前記計測部による前記被検体内の前記物質情報の計測前又は計測後に、前記被検体の前記生活情報を前記操作部を介して入力することを特徴とする請求項１６記載の生体情報計測方法。

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