JP2010237139A - 濃度定量装置、濃度定量方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】真皮層以外の層によるノイズの影響を軽減して、真皮層に含まれるグルコースの濃度を算出する。
【解決手段】照射部１０４は、皮膚に短時間パルス光を照射し、受光部１０５は、皮膚によって後方散乱した光を受光し、計測光強度取得部１０６は、時刻ｔにおける受光部１０５の受光強度を取得する。光吸収係数算出部１０９は、計測光強度取得部１０６が取得した光強度と、光路長分布記憶部１０２が記憶する時刻ｔにおける皮膚モデルの各層の光路長と、時間分解波形記憶部１０３が記憶する時刻ｔにおける皮膚モデルの光強度とに基づいて、皮膚の真皮層の光吸収係数を算出し、濃度算出部１１０は、光吸収係数算出部１０９が算出した真皮層の光吸収係数に基づいて、真皮層のグルコース濃度を算出する。
【選択図】図１

Description

本発明のいくつかの様態は、複数の光散乱媒質の層から形成される観測対象のうち、任意の層における目的成分の濃度を定量する濃度定量装置、濃度定量方法及びプログラムに関する。

従来、血糖値の測定は、指先などから採血を行い、血中のグルコースに対する酵素活性を測ることで行っていた。しかし、このような血糖値の測定方法は、指先などから血液を採取して測定しなければならず、採血に手間と痛みを伴うことや、血液を付着させる測定チップが必要なことから、採血を必要としない非侵襲型の血糖値の測定方法が望まれている。

そこで、皮膚に近赤外光を照射し、その光吸収量からグルコースの濃度を求める方法が検討されている（例えば、特許文献１を参照）。具体的には、予めグルコース濃度と照射する光の波長と光の吸収量との関係を示す検量線を作成しておき、モノクロメーター等を用いてある波長域を走査し、その波長域の各波長に対する吸収量を求め、当該波長及び吸収量と検量線とを比較することでグルコース濃度を算出する。

特許第３９３１６３８号公報

しかしながら、従来の非侵襲血糖値測定方法は、光の入出射間距離を定めることによって、真皮層の近赤外スペクトルを測定するため、測定したスペクトルに、真皮層のスペクトルのみならず表皮層や皮下組織層のスペクトルも含まれ、観測される吸収係数の変化には表皮層や皮下組織層によるノイズが含まれてしまうという問題があった。
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、その目的は、目的の層以外の層によるノイズの影響を軽減する濃度定量装置、濃度定量方法及びプログラムを提供することにある。

本発明のいくつかの態様は上記の課題を解決するためになされたものであり、複数の光散乱媒質の層から形成される観測対象のうち、任意の層における目的成分の濃度を定量する濃度定量装置であって、前記観測対象に対して照射する短時間パルス光の、前記複数の光散乱媒質の層の各々の層における伝搬光路長分布のモデルを記憶する光路長分布記憶手段と、前記観測対象に対して照射する短時間パルス光の時間分解波形のモデルを記憶する時間分解波形記憶手段と、前記観測対象に短時間パルス光を照射する照射手段と、前記短時間パルス光が前記観測対象によって後方散乱した光を受光する受光手段と、前記照射手段が短時間パルス光を照射した時刻以降の所定の時刻において前記受光手段が受光した光の強度を取得する光強度取得手段と、前記光路長分布記憶手段から、前記伝搬光路長分布のモデルの前記所定の時刻における、前記複数の光散乱媒質の層の各々の層の光路長を取得する光路長取得手段と、前記時間分解波形記憶手段から、前記短時間パルス光の時間分解波形のモデルの前記所定の時刻における光の強度を取得する光強度モデル取得手段と、前記光強度取得手段が取得した光強度と前記光路長取得手段が取得した前記複数の光散乱媒質の層の各々の層の光路長と前記光強度モデル取得手段が取得した光強度モデルとに基づいて、前記任意の層の光吸収係数を算出する光吸収係数算出手段と、前記光吸収係数算出手段が算出した光吸収係数に基づいて、前記任意の層における前記目的成分の濃度を算出する濃度算出手段と、を備えることを特徴とする。
これにより、受光した光の時間分解波形から、任意の層の光吸収計数を選択的に算出することができる。そのため、算出した光吸収計数に基づいて目的成分の濃度を算出することにより、他の層によるノイズの影響を軽減し、精度の高い濃度の定量を行うことができる。

また、本発明のいくつかの態様は、前記光強度取得手段は、前記観測対象の層の数ｎ以上となる複数の時刻ｔ_１〜ｔ_ｍにおける光強度を取得し、前記光吸収係数算出手段は、下記式（１）に基づいて任意の層の光吸収係数を算出する、ことを特徴とする。

但し、ｌｎ（Ａ）は、Ａの自然対数を示し、Ｉ（ｔ）は、前記受光手段が時刻ｔにおいて受光した光強度を示し、Ｎ（ｔ）は、前記短時間パルス光の時間分解波形のモデルの時刻ｔにおける光強度を示し、Ｌ_ｉ（ｔ）は、前記伝搬光路長分布のモデルの時刻ｔにおける第ｉ層の光路長を示し、μ_ｉは、第ｉ層の光吸収係数を示す。

また、本発明のいくつかの態様は、前記光強度取得手段が光強度を取得する複数の時刻は、前記複数の光散乱媒質の層の各々の層の伝搬光路長分布のピーク時間を含むことを特徴とする。

また、本発明のいくつかの態様は、前記光強度取得手段は、所定の時刻から少なくとも所定の時間τの間の光強度を取得し、前記光吸収係数算出手段は、下記式（２）に基づいて任意の層の光吸収係数を算出する、ことを特徴とする。

但し、ｌｎ（Ａ）は、Ａの自然対数を示し、Ｉ（ｔ）は、前記受光手段が時刻ｔにおいて受光した光強度を示し、Ｎ（ｔ）は、前記短時間パルス光の時間分解波形のモデルの時刻ｔにおける光強度を示し、Ｌ_ｉ（ｔ）は、前記伝搬光路長分布のモデルの時刻ｔにおける第ｉ層の光路長を示し、ｎは、前記観測対象の層の数を示し、μ_ｉは、第ｉ層の光吸収係数を示す。
これにより、各時刻における光強度や光路長に含まれている誤差による、吸収係数の算出結果に対する影響を少なくすることができる。

また、本発明のいくつかの態様は、前記照射手段は、複数の波長１〜ｑの光を照射し、前記光吸収係数算出手段は、前記任意の層における光吸収係数を前記照射手段が照射した複数の波長毎に算出し、前記濃度算出手段は、下記式（３）に基づいて前記任意の層における前記目的成分の濃度を算出する、ことを特徴とする。

但し、μ_ａ（ｉ）は、前記任意の層である第ａ層における波長ｉの光吸収係数を示し、ｇ_ｊは、前記観測対象を形成する第ｊ成分のモル濃度を示し、ε_ｊ（ｉ）は、第ｊ成分の波長ｉに対する光吸収係数を示し、ｐは、前記観測対象を形成する主成分の個数を示し、ｑは、照射手段が照射する波長の種類数を示す。

また、本発明のいくつかの態様は、前記照射手段が照射する複数の光は、前記目的成分の光吸収係数が大きくなる波長の光を含むことを特徴とする。

また、本発明のいくつかの態様は、前記照射手段が照射する複数の光は、前記観測対象を形成する主成分の各々の成分の吸収スペクトル分布の直交性が高くなる波長の光を含むことを特徴とする。

また、本発明のいくつかの態様は、前記光路長分布記憶手段が記憶する短時間パルス光の、前記複数の光散乱媒質の層の各々の層における伝搬光路長分布のモデル及び前記時間分解波形記憶手段が記憶する短時間パルス光の時間分解波形のモデルは、前記観測対象の光吸収係数をゼロとしてシミュレーションを行うことによって算出することを特徴とする。

また、本発明のいくつかの態様は、複数の光散乱媒質の層から形成される観測対象に対して照射する短時間パルス光の、前記複数の光散乱媒質の層の各々の層における伝搬光路長分布のモデルを記憶する光路長分布記憶手段と、前記観測対象に対して照射する短時間パルス光の時間分解波形のモデルを記憶する時間分解波形記憶手段とを備え、前記観測対象のうち任意の層における目的成分の濃度を定量する濃度定量装置を用いた濃度定量方法であって、照射手段は、前記観測対象に短時間パルス光を照射し、受光手段は、前記短時間パルス光が前記観測対象によって後方散乱した光を受光し、光強度取得手段は、前記照射手段が短時間パルス光を照射した時刻以降の所定の時刻において前記受光手段が受光した光の強度を取得し、光路長取得手段は、前記光路長分布記憶手段から、前記伝搬光路長分布のモデルの前記所定の時刻における、前記複数の光散乱媒質の層の各々の層の光路長を取得し、光強度モデル取得手段は、前記時間分解波形記憶手段から、前記短時間パルス光の時間分解波形のモデルの前記所定の時刻における光の強度を取得し、光吸収係数算出手段は、前記光強度取得手段が取得した光強度と前記光路長取得手段が取得した前記複数の光散乱媒質の層の各々の層の光路長と前記光強度モデル取得手段が取得した光強度モデルとに基づいて、前記任意の層の光吸収係数を算出し、濃度算出手段は、前記光吸収係数算出手段が算出した光吸収係数に基づいて、前記任意の層における前記目的成分の濃度を算出する、ことを特徴とする。

また、本発明のいくつかの態様は、複数の光散乱媒質の層から形成される観測対象に対して照射する短時間パルス光の、前記複数の光散乱媒質の層の各々の層における伝搬光路長分布のモデルを記憶する光路長分布記憶手段と、前記観測対象に対して照射する短時間パルス光の時間分解波形のモデルを記憶する時間分解波形記憶手段とを備え、前記観測対象のうち任意の層における目的成分の濃度を定量する濃度定量装置を、前記観測対象に短時間パルス光を照射する照射手段、前記短時間パルス光が前記観測対象によって後方散乱した光を受光する受光手段、前記照射手段が短時間パルス光を照射した時刻以降の所定の時刻において前記受光手段が受光した光の強度を取得する光強度取得手段、前記光路長分布記憶手段から、前記伝搬光路長分布のモデルの前記所定の時刻における、前記複数の光散乱媒質の層の各々の層の光路長を取得する光路長取得手段、前記時間分解波形記憶手段から、前記短時間パルス光の時間分解波形のモデルの前記所定の時刻における光の強度を取得する光強度モデル取得手段、前記光強度取得手段が取得した光強度と前記光路長取得手段が取得した前記複数の光散乱媒質の層の各々の層の光路長と前記光強度モデル取得手段が取得した光強度モデルとに基づいて、前記任意の層の光吸収係数を算出する光吸収係数算出手段、前記光吸収係数算出手段が算出した光吸収係数に基づいて、前記任意の層における前記目的成分の濃度を算出する濃度算出手段、として動作させるためのプログラムである。

本発明による血糖値測定装置の構成を示す概略ブロック図である。 シミュレーション部が算出した各層の伝搬光路長分布を示すグラフである。 シミュレーション部が算出した時間分解波形を示すグラフである。 皮膚の主成分の吸収スペクトルを示すグラフである。 血糖値測定装置が血糖値を測定する動作を示す第１のフローチャートである。 血糖値測定装置が血糖値を測定する動作を示す第２のフローチャートである。

以下、図面を参照しながら本発明の第１の実施形態について詳しく説明する。
図１は、本発明の第１の実施形態による血糖値測定装置の構成を示す概略ブロック図である。
血糖値測定装置１００（濃度定量装置）は、シミュレーション部１０１、光路長分布記憶部１０２（光路長分布記憶手段）、時間分解波形記憶部１０３（時間分解波形記憶手段）、照射部１０４（照射手段）、受光部１０５（受光手段）、計測光強度取得部１０６（光強度取得手段）、光路長取得部１０７（光路長取得手段）、無吸収時光強度取得部１０８（光強度モデル取得手段）、光吸収係数算出部１０９（光吸収係数算出手段）、濃度算出部１１０（濃度算出手段）を備える。
血糖値測定装置１００は、皮膚（観測対象）の真皮層（任意の層）に含まれるグルコース（目的成分）の濃度を測定する。

シミュレーション部１０１は、光吸収係数がゼロの皮膚モデルに対して光を照射するシミュレーションを行う。
光路長分布記憶部１０２は、光吸収係数がゼロの皮膚モデルの伝搬光路長分布を記憶する。
時間分解波形記憶部１０３は、光吸収係数がゼロの皮膚モデルの時間分解波形を記憶する。
照射部１０４は、皮膚に対して短時間パルス光を照射する。
受光部１０５は、短時間パルス光が皮膚によって後方散乱した光を受光する。
計測光強度取得部１０６は、受光部１０５が受光した光のある時刻における光強度を取得する。
光路長取得部１０７は、光路長分布記憶部１０２からある時刻における光路長を取得する。
無吸収時光強度取得部１０８は、時間分解波形記憶部１０３からある時刻における光強度を取得する。
光吸収係数算出部１０９は、短時間パルス光を照射した皮膚の真皮層における光吸収係数を算出する。
濃度算出部１１０は、真皮層に含まれるグルコースの濃度を算出する。

そして、血糖値測定装置１００において、照射部１０４は、皮膚に短時間パルス光を照射し、受光部１０５は、短時間パルス光が皮膚によって後方散乱した光を受光し、計測光強度取得部１０６は、時刻ｔにおいて受光部１０５が受光した光の強度を取得する。次に、光路長取得部１０７は、光路長分布記憶部１０２から、皮膚モデルにおける伝搬光路長分布の時刻ｔにおける皮膚の各層の光路長を取得し、無吸収時光強度取得部１０８は、時間分解波形記憶部１０３から、皮膚モデルにおける短時間パルス光の時間分解波形の時刻ｔにおける光の強度を取得する。

次に、光吸収係数算出部１０９は、計測光強度取得部１０６が取得した光強度と光路長取得部１０７が取得した皮膚の各層の光路長と無吸収時光強度取得部１０８が取得した光強度とに基づいて、皮膚の真皮層の光吸収係数を算出し、濃度算出部１１０は、光吸収係数算出部１０９が算出した光吸収係数に基づいて、真皮層におけるグルコースの濃度を算出する。
これにより、真皮層以外の層によるノイズの影響を軽減して、真皮層に含まれるグルコースの濃度を算出することができる。

次に、血糖値測定装置１００の動作を説明する。
血糖値測定装置１００は、血糖値を測定する前に、予め皮膚モデルの各層における伝搬光路長分布と時間分解波形とを算出しておく必要がある。
まず、皮膚モデルの伝搬光路長分布及び時間分解波形の算出方法を説明する。
初めに、シミュレーション部１０１は、皮膚モデルを生成する。皮膚モデルの生成は、皮膚の各層の光散乱係数、光吸収係数及び厚みを決定することで行う。ここで、皮膚の各層の散乱係数及び厚みは、個体による差が少ないため、予めサンプルを取ることなどによって決定すると良い。なお、表皮層の厚みは略０．３ｍｍ、真皮層の厚みは略１．２ｍｍ、皮下組織層の厚みは略３．０ｍｍである。
また、ここで用いる皮膚モデルの光吸収係数はゼロとする。これは、当該皮膚モデルを用いて光吸収量を算出するためである。

シミュレーション部１０１は、皮膚モデルを生成すると、当該皮膚モデルに光を照射するシミュレーションを行う。このとき、照射部１０４の位置と受光部１０５の位置との間の距離を決定しておく必要がある。シミュレーションは、モンテカルロ法を用いて行うと良い。モンテカルロ法によるシミュレーションは、例えば以下のように行われる。
まず、シミュレーション部１０１は、照射する光のモデルを光子（光束）とし、当該光子を皮膚モデルに照射する計算を行う。皮膚モデルに照射された光子は、皮膚モデル内を移動する。このとき、光子は、次に進む点までの距離Ｌ及び方向θを乱数Ｒによって決定する。シミュレーション部１０１は、光子が次に進む点までの距離Ｌの計算を、式（４）によって行う。

但し、ｌｎ（Ａ）は、Ａの自然対数を示す。また、μ_ｓは、皮膚モデルの第ｓ層（表皮層、真皮層、皮下組織層の何れか）の散乱係数を示す。
また、シミュレーション部１０１は、光子が次に進む点までの方向θの計算を、式（５）によって行う。

但し、ｇは、散乱角度のコサインの平均である非等方性パラメータを示し、皮膚の非等方性パラメータは、略０．９である。
シミュレーション部１０１は、上記式（４）、式（５）の計算を単位時間毎に繰り返すことにより、照射部１０４から受光部１０５までの光子の移動経路を算出することができる。シミュレーション部１０１は、複数の光子について移動距離の算出を行う。例えば、シミュレーション部１０１は、１０^８個の光子について移動距離を算出する。

図２は、シミュレーション部が算出した各層の伝搬光路長分布を示すグラフである。
図２の横軸は光子の照射からの経過時間を示し、縦軸は光路長の対数表示を示している。シミュレーション部１０１は、受光部１０５に到達した光子の各々の移動経路を、移動経路が通過する層毎に分類する。そして、シミュレーション部１０１は、単位時間毎に到達した光子の移動経路の平均長を分類された層毎に算出することで、図２に示すような皮膚の各層の伝搬光路長分布を算出する。

図３は、シミュレーション部が算出した時間分解波形を示すグラフである。
図３の横軸は光子の照射からの経過時間を示し、縦軸は受光部１０５が検出した光子数を示している。シミュレーション部１０１は、単位時間毎に受光部１０５に到達した光子の個数を算出することで、図３に示すような皮膚モデルの時間分解波形を算出する。
上述したような処理により、シミュレーション部１０１は、複数の波長に対して、皮膚モデルの伝搬光路長分布及び時間分解波形を算出する。このとき、シミュレーション部１０１は、皮膚の主成分（水、たんぱく質、脂質、グルコース等）の吸収スペクトルの直交性が高くなる波長について伝搬光路長分布及び時間分解波形を算出すると良い。

図４は、皮膚の主成分の吸収スペクトルを示すグラフである。
図４の横軸は照射する光の波長を示し、縦軸は吸収係数を示している。図４を参照すると、グルコースの吸収係数は、波長が１６００ｎｍのときに極大となり、水の吸収係数は、波長が１４５０ｎｍのときに極大となる。そのため、シミュレーション部１０１は、例えば１４５０ｎｍ、１６００ｎｍといった皮膚の主成分の吸収スペクトルの直交性が高くなる波長について伝搬光路長分布及び時間分解波形を算出すると良い。

シミュレーション部１０１は、複数の波長に対する皮膚モデルの伝搬光路長分布及び時間分解波形を算出すると、伝搬光路長分布の情報を光路長分布記憶部１０２に記憶させ、時間分解波形の情報を時間分解波形記憶部１０３に記憶させる。

次に、血糖値測定装置１００が血糖値を測定する動作について説明する。
図５は、血糖値測定装置が血糖値を測定する動作を示す第１のフローチャートである。
まず、ユーザが血糖値測定装置１００を皮膚にあてがい、測定開始スイッチ（図示せず）の押下等によって血糖値測定装置１００を動作させると、照射部１０４は、皮膚に対して波長λ_１の短時間パルス光を照射する（ステップＳ１）。ここで、波長λ_１は、シミュレーション部１０１が伝搬光路長分布及び時間分解波形を算出した複数の波長の中の１つである。

照射部１０４が短時間パルス光を照射すると、受光部１０５は、照射部１０４から照射され、皮膚によって後方散乱した光を受光する（ステップＳ２）。このとき、受光部１０５は、照射開始からの単位時間毎（例えば、１ピコ秒毎）の受光強度を内部メモリに登録しておく。
受光部１０５が受光を完了すると、計測光強度取得部１０６は、受光部１０５の内部メモリに格納されている、異なる時刻ｔにおける受光強度Ｉ（ｔ）を皮膚の層の数と同じ数だけ取得する（ステップＳ３）。すなわち、計測光強度取得部１０６は、３つの異なる時刻ｔ_１〜ｔ_３における受光強度Ｉ（ｔ_１）〜Ｉ（ｔ_３）を取得する。ここで、皮膚の層の数と同じ数だけ受光強度を取得する理由は、後述する処理において、皮膚の各層の吸収係数を連立方程式によって算出するためである。

また、計測光強度取得部が光強度を取得する時刻ｔ_１〜ｔ_３は、皮膚の各層の伝搬光路長分布のピークとなる時刻であると良い。すなわち、照射部１０４が短時間パルス光を照射した時刻に、図２に示すグラフにおいて皮膚の各層の光路長が極大となる時間を加算した時刻の光強度をそれぞれ取得すると良い。

計測光強度取得部１０６が、受光強度Ｉ（ｔ_１）〜Ｉ（ｔ_３）を取得すると、光路長取得部１０７は、光路長分布記憶部１０２が記憶する波長λ_１の伝搬光路長分布から、時刻ｔ_１〜ｔ_３における皮膚の各層の光路長Ｌ_１（ｔ_１）〜Ｌ_１（ｔ_３）、Ｌ_２（ｔ_１）〜Ｌ_２（ｔ_３）、Ｌ_３（ｔ_１）〜Ｌ_３（ｔ_３）を取得する（ステップＳ４）。
また、計測光強度取得部１０６が、受光強度Ｉ（ｔ_１）〜Ｉ（ｔ_３）を取得すると、無吸収時光強度取得部１０８は、時間分解波形記憶部１０３が記憶する波長λ_１の時間分解波形から、時刻ｔ_１〜ｔ_３における検出光子数Ｎ（ｔ_１）〜Ｎ（ｔ_３）を取得する（ステップＳ５）。

光路長取得部１０７が皮膚の各層の光路長を取得し、無吸収時光強度取得部１０８が検出光子数を取得すると、光吸収係数算出部１０９は、式（６）に基づいて、皮膚の各層の光吸収係数μ_１〜μ_３を算出する（ステップＳ６）。ここで、光吸収係数μ_１は、表皮層の光吸収係数を示し、光吸収係数μ_２は、真皮層の光吸収係数を示し、光吸収係数μ_３は、皮下組織層の光吸収係数を示す。

但し、ｌｎ（Ａ）は、Ａの自然対数を示す。また、Ｉ_ｉｎは、照射部１０４が照射した短時間パルス光の光強度を示す。また、Ｎ_ｉｎは、シミュレーション部１０１が照射のシミュレーションを行った光子の個数を示す。
光吸収係数算出部１０９が皮膚の各層の光吸収係数μ_１〜μ_３を算出すると、光吸収係数算出部１０９は、皮膚の主成分の種類数と同じ数の波長に対して光吸収係数μ_１〜μ_３を算出したか否かを判定する（ステップＳ７）。本実施形態では、皮膚の主成分を水、たんぱく質、脂質、グルコースの４種類として血糖値の測定を行うため、光吸収係数算出部１０９は、４種類の波長λ_１〜λ_４に対して光吸収係数μ_１〜μ_３を算出したか否かを判定する。ここで、波長λ_１〜λ_４は、シミュレーション部１０１が伝搬光路長分布及び時間分解波形を算出した複数の波長の中から選出する。

光吸収係数算出部１０９が、光吸収係数μ_１〜μ_３を算出していない波長λ_１〜λ_４があると判定した場合（ステップＳ７：ＮＯ）、ステップＳ１に戻り、まだ光吸収係数μ_１〜μ_３を算出していない波長λ_１〜λ_４の光吸収係数μ_１〜μ_３の算出を行う。
他方、光吸収係数算出部１０９が、波長λ_１〜λ_４の光吸収係数μ_１〜μ_３を算出していると判定した場合（ステップＳ７：ＹＥＳ）、濃度算出部１１０は、式（７）に基づいて真皮質に含まれるグルコースの濃度を算出する（ステップＳ８）。

但し、μ_２（１）〜μ_２（４）は、真皮層における波長λ_１〜λ_４の光吸収係数を示す。また、ｇ_１〜ｇ_４は、真皮層におけるそれぞれ皮膚の主成分である水、たんぱく質、脂質、グルコースのモル濃度を示す。また、ε_１（１）〜ε_１（４）は、波長λ_１〜λ_４に対する水のモル吸光係数を示し、ε_２（１）〜ε_２（４）は、波長λ_１〜λ_４に対するたんぱく質のモル吸光係数を示し、ε_３（１）〜ε_３（４）は、波長λ_１〜λ_４に対する脂質のモル吸光係数を示し、ε_４（１）〜ε_４（４）は、波長λ_１〜λ_４に対するグルコースのモル吸光係数を示す。
つまり、式（７）のｇ_４を算出することで、真皮質に含まれるグルコースのモル濃度を求めることができる。

ここで、式（７）によってグルコースのモル濃度を求めることができる理由を説明する。皮膚の散乱係数の波長依存性は小さいため、検出光子数Ｎ（ｔ）及び光路長Ｌ_ｎ（ｔ）の波長に対する変化は無視することができる。また、ベア・ランベルト（Beer-Lambert）の法則により、吸光度＝モル吸光係数×モル濃度で表すことができる。これにより、２波長で得られた時間分解計測より、検出光子数Ｎ（ｔ）を消去することで、真皮層において得られる吸収計数差と皮膚を形成する各成分のモル吸光係数との関係式を示す式（７）を導くことができる。

このように、本実施形態によれば、短時間パルス光を照射し、所定の時刻において受光した光の強度に基づいてグルコースの濃度を定量する。これにより、所定の時刻において受光した光の中から、真皮層の吸収計数を選択的に算出することができる。これにより、特定の皮膚の層のグルコースの濃度を算出することができ、他の層によるノイズの影響を軽減し、精度の高い血糖値を算出することが可能になる。

次に、本発明の第２の実施形態について詳しく説明する。
第２の実施形態は、第１の実施形態による血糖値測定装置１００と同じ構成であり、計測光強度取得部１０６、光路長取得部１０７、無吸収時光強度取得部１０８、光吸収係数算出部１０９の動作が異なる。

図６は、血糖値測定装置が血糖値を測定する動作を示す第２のフローチャートである。
まず、血糖値測定装置１００を動作させると、照射部１０４は、皮膚に対して波長λ_１の短時間パルス光を照射する（ステップＳ１１）。ここで、波長λ_１は、シミュレーション部１０１が伝搬光路長分布及び時間分解波形を算出した複数の波長の中の１つである。

照射部１０４が短時間パルス光を照射すると、受光部１０５は、照射部１０４から照射され、皮膚によって後方散乱した光を受光する（ステップＳ１２）。このとき、受光部１０５は、照射開始からの単位時間毎（例えば、１ピコ秒毎）の受光強度を内部メモリに登録しておく。
受光部１０５が受光を完了すると、計測光強度取得部１０６は、受光部１０５の内部メモリに格納されている受光強度から、ある時刻から時間τの間の受光強度の時間分布を取得する（ステップＳ１３）。

計測光強度取得部１０６が、時間τの間の受光強度の時間分布を取得すると、光路長取得部１０７は、光路長分布記憶部１０２が記憶する波長λ_１の伝搬光路長分布から、ある時刻から時間τの間の皮膚の各層の光路長Ｌ_１〜Ｌ_３を取得する（ステップＳ１４）。
また、計測光強度取得部１０６が、時間τの間の受光強度を取得すると、無吸収時光強度取得部１０８は、時間分解波形記憶部１０３が記憶する波長λ_１の時間分解波形から、ある時刻から時間τの間の検出光子数を取得する（ステップＳ１５）。

光路長取得部１０７が皮膚の各層の光路長を取得し、無吸収時光強度取得部１０８が検出光子数を取得すると、光吸収係数算出部１０９は、式（８）に基づいて、皮膚の各層の光吸収係数μ_１〜μ_３を算出する（ステップＳ１６）。ここで、光吸収係数μ_１は、表皮層の光吸収係数を示し、光吸収係数μ_２は、真皮層の光吸収係数を示し、光吸収係数μ_３は、皮下組織層の光吸収係数を示す。

但し、ｌｎ（Ａ）は、Ａの自然対数を示す。また、Ｉ（ｔ）は、時刻ｔにおける受光部１０５の受光強度を示し、Ｉ_ｉｎは、照射部１０４が照射した短時間パルス光の光強度を示す。また、Ｎ（ｔ）は、時間分解波形の時刻ｔにおける検出光子数を示し、Ｎ_ｉｎは、シミュレーション部１０１が照射のシミュレーションを行った光子の個数を示す。また、Ｌ_１（ｔ）〜Ｌ_３（ｔ）は、時刻ｔにおける皮膚の各層の光路長を示す。

光吸収係数算出部１０９は、皮膚の各層の光吸収係数μ_１〜μ_３を算出すると、光吸収係数算出部１０９が、皮膚の主成分の種類数と同じ数の波長に対して光吸収係数μ_１〜μ_３を算出したか否かを判定する（ステップＳ１７）。本実施形態では、皮膚の主成分を水、たんぱく質、脂質、グルコースの４種類として血糖値の測定を行うため、光吸収係数算出部１０９は、４種類の波長λ_１〜λ_４に対して光吸収係数μ_１〜μ_３を算出したか否かを判定する。ここで、波長λ_１〜λ_４は、シミュレーション部１０１が伝搬光路長分布及び時間分解波形を算出した複数の波長の中から選出する。

光吸収係数算出部１０９が、光吸収係数μ_１〜μ_３を算出していない波長λ_１〜λ_４があると判定した場合（ステップＳ１７：ＮＯ）、ステップＳ１に戻り、まだ光吸収係数μ_１〜μ_３を算出していない波長λ_１〜λ_４の光吸収係数μ_１〜μ_３の算出を行う。
他方、光吸収係数算出部１０９が、波長λ_１〜λ_４の光吸収係数μ_１〜μ_３を算出していると判定した場合（ステップＳ１７：ＹＥＳ）、濃度算出部１１０は、上述した式（７）に基づいて真皮質に含まれるグルコースの濃度を算出する（ステップＳ１８）。

このように、本実施形態によれば、吸収係数μ_１〜μ_３を、時間τの間の光路長の積分値によって算出する。これにより、計測した受光強度Ｉ（ｔ）に含まれている誤差による吸収係数μ_１〜μ_３の算出結果に対する影響を少なくすることができる。

以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
例えば、実施形態１及び実施形態２では、濃度定量方法を血糖値測定装置１００に実装し、皮膚の真皮層に含まれるグルコースの濃度を測定する場合を説明したが、これに限られず、濃度定量方法を、複数の光散乱媒質の層から形成される観測対象の任意の層における目的成分の濃度を定量する他の装置に用いても良い。

上述の血糖値測定装置１００は内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。

また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。

１００…血糖値測定装置 １０１…シミュレーション部 １０２…光路長分布記憶部 １０３…時間分解波形記憶部 １０４…照射部 １０５…受光部 １０６…計測光強度取得部 １０７…光路長取得部 １０８…無吸収時光強度取得部 １０９…光吸収係数算出部 １１０…濃度算出部

Claims (10)

1. 複数の光散乱媒質の層から形成される観測対象のうち、任意の層における目的成分の濃度を定量する濃度定量装置であって、
   前記観測対象に対して照射する短時間パルス光の、前記複数の光散乱媒質の層の各々の層における伝搬光路長分布のモデルを記憶する光路長分布記憶手段と、
   前記観測対象に対して照射する短時間パルス光の時間分解波形のモデルを記憶する時間分解波形記憶手段と、
   前記観測対象に短時間パルス光を照射する照射手段と、
   前記短時間パルス光が前記観測対象によって後方散乱した光を受光する受光手段と、
   前記照射手段が短時間パルス光を照射した時刻以降の前記照射手段が短時間パルス光を照射した時刻以降の所定の時刻において前記受光手段が受光した光の強度を取得する光強度取得手段と、
   前記光路長分布記憶手段から、前記伝搬光路長分布のモデルの前記所定の時刻における、前記複数の光散乱媒質の層の各々の層の光路長を取得する光路長取得手段と、
   前記時間分解波形記憶手段から、前記短時間パルス光の時間分解波形のモデルの前記所定の時刻における光の強度を取得する光強度モデル取得手段と、
   前記光強度取得手段が取得した光強度と前記光路長取得手段が取得した前記複数の光散乱媒質の層の各々の層の光路長と前記光強度モデル取得手段が取得した光強度モデルとに基づいて、前記任意の層の光吸収係数を算出する光吸収係数算出手段と、
   前記光吸収係数算出手段が算出した光吸収係数に基づいて、前記任意の層における前記目的成分の濃度を算出する濃度算出手段と、
   を備えることを特徴とする濃度定量装置。
2. 前記光強度取得手段は、前記観測対象の層の数ｎ以上となる複数の時刻ｔ_１〜ｔ_ｍにおける光強度を取得し、
   前記光吸収係数算出手段は、
   自然対数を示すｌｎ（・）、前記受光手段が時刻ｔにおいて受光した光強度を示すＩ（ｔ）、前記短時間パルス光の時間分解波形のモデルの時刻ｔにおける光強度を示すＮ（ｔ）、前記伝搬光路長分布のモデルの時刻ｔにおける第ｉ層の光路長を示すＬ_ｉ（ｔ）、第ｉ層の光吸収係数を示すμ_ｉを用いて、
   

   

   から任意の層の光吸収係数を算出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の濃度定量装置。
3. 前記光強度取得手段が光強度を取得する複数の時刻は、前記複数の光散乱媒質の層の各々の層の伝搬光路長分布のピーク時間を含むことを特徴とする請求項２に記載の濃度定量装置。
4. 前記光強度取得手段は、所定の時刻から少なくとも所定の時間τの間の光強度を取得し、
   前記光吸収係数算出手段は、
   自然対数を示すｌｎ（・）、前記受光手段が時刻ｔにおいて受光した光強度を示すＩ（ｔ）、前記短時間パルス光の時間分解波形のモデルの時刻ｔにおける光強度を示すＮ（ｔ）、前記伝搬光路長分布のモデルの時刻ｔにおける第ｉ層の光路長を示すＬ_ｉ（ｔ）、前記観測対象の層の数を示すｎ、第ｉ層の光吸収係数を示すμ_ｉを用いて、
   

   

   から任意の層の光吸収係数を算出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の濃度定量装置。
5. 前記照射手段は、複数の波長１〜ｑの光を照射し、
   前記光吸収係数算出手段は、前記任意の層における光吸収係数を前記照射手段が照射した複数の波長毎に算出し、
   前記濃度算出手段は、
   前記任意の層である第ａ層における波長ｉの光吸収係数を示すμ_ａ（ｉ）、前記観測対象を形成する第ｊ成分のモル濃度を示すｇ_ｊ、第ｊ成分の波長ｉに対する光吸収係数を示すε_ｊ（ｉ）、前記観測対象を形成する主成分の個数を示すｐ、照射手段が照射する波長の種類数を示すｑを用いて、
   

   

   から前記任意の層における前記目的成分の濃度を算出する、
   ことを特徴とする請求項１から請求項４の何れか１項に記載の濃度定量装置。
6. 前記照射手段が照射する複数の光は、前記目的成分の光吸収係数が大きくなる波長の光を含むことを特徴とする請求項５に記載の濃度定量装置。
7. 前記照射手段が照射する複数の光は、前記観測対象を形成する主成分の各々の成分の吸収スペクトル分布の直交性が高くなる波長の光を含むことを特徴とする請求項５に記載の濃度定量装置。
8. 前記光路長分布記憶手段が記憶する短時間パルス光の、前記複数の光散乱媒質の層の各々の層における伝搬光路長分布のモデル及び前記時間分解波形記憶手段が記憶する短時間パルス光の時間分解波形のモデルは、前記観測対象の光吸収係数をゼロとしてシミュレーションを行うことによって算出することを特徴とする請求項１から請求項７の何れか１項に記載の濃度定量装置。
9. 複数の光散乱媒質の層から形成される観測対象に対して照射する短時間パルス光の、前記複数の光散乱媒質の層の各々の層における伝搬光路長分布のモデルを記憶する光路長分布記憶手段と、前記観測対象に対して照射する短時間パルス光の時間分解波形のモデルを記憶する時間分解波形記憶手段とを備え、前記観測対象のうち任意の層における目的成分の濃度を定量する濃度定量装置を用いた濃度定量方法であって、
   照射手段は、前記観測対象に短時間パルス光を照射し、
   受光手段は、前記短時間パルス光が前記観測対象によって後方散乱した光を受光し、
   光強度取得手段は、前記照射手段が短時間パルス光を照射した時刻以降の所定の時刻において前記受光手段が受光した光の強度を取得し、
   光路長取得手段は、前記光路長分布記憶手段から、前記伝搬光路長分布のモデルの前記所定の時刻における、前記複数の光散乱媒質の層の各々の層の光路長を取得し、
   光強度モデル取得手段は、前記時間分解波形記憶手段から、前記短時間パルス光の時間分解波形のモデルの前記所定の時刻における光の強度を取得し、
   光吸収係数算出手段は、前記光強度取得手段が取得した光強度と前記光路長取得手段が取得した前記複数の光散乱媒質の層の各々の層の光路長と前記光強度モデル取得手段が取得した光強度モデルとに基づいて、前記任意の層の光吸収係数を算出し、
   濃度算出手段は、前記光吸収係数算出手段が算出した光吸収係数に基づいて、前記任意の層における前記目的成分の濃度を算出する、
   ことを特徴とする濃度定量方法。
10. 複数の光散乱媒質の層から形成される観測対象に対して照射する短時間パルス光の、前記複数の光散乱媒質の層の各々の層における伝搬光路長分布のモデルを記憶する光路長分布記憶手段と、前記観測対象に対して照射する短時間パルス光の時間分解波形のモデルを記憶する時間分解波形記憶手段とを備え、前記観測対象のうち任意の層における目的成分の濃度を定量する濃度定量装置を、
    前記観測対象に短時間パルス光を照射する照射手段、
    前記短時間パルス光が前記観測対象によって後方散乱した光を受光する受光手段、
    前記照射手段が短時間パルス光を照射した時刻以降の所定の時刻において前記受光手段が受光した光の強度を取得する光強度取得手段、
    前記光路長分布記憶手段から、前記伝搬光路長分布のモデルの前記所定の時刻における、前記複数の光散乱媒質の層の各々の層の光路長を取得する光路長取得手段、
    前記時間分解波形記憶手段から、前記短時間パルス光の時間分解波形のモデルの前記所定の時刻における光の強度を取得する光強度モデル取得手段、
    前記光強度取得手段が取得した光強度と前記光路長取得手段が取得した前記複数の光散乱媒質の層の各々の層の光路長と前記光強度モデル取得手段が取得した光強度モデルとに基づいて、前記任意の層の光吸収係数を算出する光吸収係数算出手段、
    前記光吸収係数算出手段が算出した光吸収係数に基づいて、前記任意の層における前記目的成分の濃度を算出する濃度算出手段、
    として動作させるためのプログラム。

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