JP2014006063A - 光吸収係数算出装置、濃度定量装置、光吸収係数算出方法、濃度定量方法、光吸収係数の算出を行うプログラム及び濃度の算出を行うプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】目的の層以外の層によるノイズの影響を軽減する光吸収係数算出装置、濃度定量装置、光吸収係数算出方法、濃度定量方法、光吸収係数の算出を行うプログラム及び濃度の算出を行うプログラムを提供する。
【解決手段】照射手段１０２と、受光手段１０３と、光強度取得手段１０４と、複数の観測対象のモデルにおける短時間パルス光の時間分解波形の所定の時刻における光強度と、複数の観測対象のモデルにおける短時間パルス光の時間分解波形の所定の時刻における無吸収時の光強度と、複数の観測対象のモデルの各々について設定された複数の光散乱媒質の層の各々の層の光吸収係数のモデル値と、に基づいて作成された検量線を取得し、光強度取得手段１０４が取得した光強度を検量線と照合して、任意の層における光吸収係数を算出する光吸収係数算出手段１０６と、を含む。
【選択図】図１

Description

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のうち、任意の層における光吸収係数を算出する光吸収係数算出装置、濃度定量装置、光吸収係数算出方法、濃度定量方法、光吸収係数の算出を行うプログラム及び濃度の算出を行う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、観測される光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光吸収係数算出装置、濃度定量装置、光吸収係数算出方法、濃度定量方法、光吸収係数の算出を行うプログラム及び濃度の算出を行う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、任意の層における光吸収係数を算出する光吸収係数算出装置であって、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、複数の観測対象のモデルにおける前記短時間パルス光の時間分解波形の前記所定の時刻における光強度と、前記複数の観測対象のモデルにおける前記短時間パルス光の時間分解波形の前記所定の時刻における無吸収時の光強度と、前記複数の観測対象のモデルの各々について設定された前記複数の光散乱媒質の層の各々の層の光吸収係数のモデル値と、に基づいて作成された検量線を取得し、前記光強度取得手段が取得した光強度を前記検量線と照合して、前記任意の層における光吸収係数を算出する光吸収係数算出手段と、を含むことを特徴とする。

この構成によれば、任意の層の光吸収係数を選択的に算出することができる。そのため、他の層によるノイズの影響を低減し、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、前記光吸収係数算出手段は、前記観測対象のモデルの数を示すｋ、前記観測対象から得られる信号を形成する主成分の個数を示すｉ、前記観測対象の層数を示すｊ、ｋ番目の前記観測対象のモデルにおける前記短時間パルス光の入射光強度に対する時間分解波形の時刻ｔにおける光強度を示すＩ’_ｓｋ（ｔ）、前記複数の観測対象のモデルに対して共通の、前記短時間パルス光の入射光強度に対する時間分解波形の時刻ｔにおける無吸収時の光強度を示すＮ’_ｓ（ｔ）、ｋ番目の前記観測対象のモデルにおける第ｉ主成分の主成分分析スコアを示すα_ｋｉ、第ｉ主成分の主成分分析ローディングを示すＰ_ｉ（ｔ）、ｋ番目の前記観測対象のモデルにおける第ｊ層の光吸収係数のモデル値を示すμ_ａｋｊ、前記光吸収係数のモデル値μ_ａｋｊと前記主成分分析スコアα_ｋｉとの対応関係を示す前記検量線としてのＰ_{ＩＬＳｉｊ}、前記観測対象から得られる信号の第ｉ主成分の主成分スコアを示すα_ｍｉ、前記受光手段が時刻ｔにおいて受光した入射光強度に対する光強度を示すＩ’_ｍ（ｔ）、前記観測対象の第ｊ層の光吸収係数を示すμ_ａｍｊ、を用いて、下記の（１）式〜（４）式から前記任意の層における光吸収係数を算出することを特徴とする。

この構成によれば、任意の層の光吸収係数を高精度に算出することができる。

また、本発明のいくつかの態様は、前記光吸収係数算出装置と、前記光吸収係数算出手段で算出した光吸収係数に基づいて、前記任意の層における目的物質の濃度を算出する濃度算出手段と、を含むことを特徴とする。

この構成によれば、他の層によるノイズの影響を低減し、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、前記濃度算出手段は、前記観測対象が皮膚であり、前記任意の層が真皮層であるときに、当該真皮層に含まれるグルコースの濃度を定量することを特徴とする。

この構成によれば、他の層によるノイズの影響を低減し、グルコースの濃度の定量を高精度で行うことができる。

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のうち、任意の層における光吸収係数を算出する光吸収係数算出方法であって、前記観測対象に短時間パルス光を照射し、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、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、複数の観測対象のモデルにおける前記短時間パルス光の時間分解波形の前記所定の時刻における光強度と、前記複数の観測対象のモデルにおける前記短時間パルス光の時間分解波形の前記所定の時刻における無吸収時の光強度と、前記複数の観測対象のモデルの各々について設定された前記複数の光散乱媒質の層の各々の層の光吸収係数のモデル値と、に基づいて作成された検量線を取得し、前記光強度取得手段が取得した光強度を前記検量線と照合して、前記任意の層における光吸収係数を算出することを特徴とする。

この方法によれば、任意の層の光吸収係数を選択的に算出することができる。そのため、他の層によるノイズの影響を低減し、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、前記観測対象のモデルの数を示すｋ、前記観測対象から得られる信号を形成する主成分の個数を示すｉ、前記観測対象の層数を示すｊ、ｋ番目の前記観測対象のモデルにおける前記短時間パルス光の入射光強度に対する時間分解波形の時刻ｔにおける光強度を示すＩ’_ｓｋ（ｔ）、前記複数の観測対象のモデルに対して共通の、前記短時間パルス光の入射光強度に対する時間分解波形の時刻ｔにおける無吸収時の光強度を示すＮ’_ｓ（ｔ）、ｋ番目の前記観測対象のモデルにおける第ｉ主成分の主成分分析スコアを示すα_ｋｉ、第ｉ主成分の主成分分析ローディングを示すＰ_ｉ（ｔ）、ｋ番目の前記観測対象のモデルにおける第ｊ層の光吸収係数のモデル値を示すμ_ａｋｊ、前記光吸収係数のモデル値μ_ａｋｊと前記主成分分析スコアα_ｋｉとの対応関係を示す前記検量線としてのＰ_{ＩＬＳｉｊ}、前記観測対象から得られる信号の第ｉ主成分の主成分スコアを示すα_ｍｉ、前記受光手段が時刻ｔにおいて受光した入射光強度に対する光強度を示すＩ’_ｍ（ｔ）、前記観測対象の第ｊ層の光吸収係数を示すμ_ａｍｊ、を用いて、下記の（１）式〜（４）式から前記任意の層における光吸収係数を算出することを特徴とする。

この方法によれば、任意の層の光吸収係数を高精度に算出することができる。

また、本発明のいくつかの態様は、前記光吸収係数算出手段で算出した光吸収係数に基づいて、前記任意の層における目的物質の濃度を算出することを特徴とする。

この方法によれば、他の層によるノイズの影響を低減し、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、前記観測対象が皮膚であり、前記任意の層が真皮層であるときに、当該真皮層に含まれるグルコースの濃度を定量することを特徴とする。

この方法によれば、他の層によるノイズの影響を低減し、グルコースの濃度の定量を高精度で行うことができる。

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のうち、任意の層における光吸収係数の算出を行うプログラムであって、前記観測対象に短時間パルス光を照射し、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、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、複数の観測対象のモデルにおける前記短時間パルス光の時間分解波形の前記所定の時刻における光強度と、前記複数の観測対象のモデルにおける前記短時間パルス光の時間分解波形の前記所定の時刻における無吸収時の光強度と、前記複数の観測対象のモデルの各々について設定された前記複数の光散乱媒質の層の各々の層の光吸収係数のモデル値と、に基づいて作成された検量線を取得し、前記光強度取得手段が取得した光強度を前記検量線と照合して、前記任意の層における光吸収係数の算出を行うことを特徴とする。

このプログラムによれば、任意の層の光吸収係数を選択的に算出することができる。そのため、他の層によるノイズの影響を低減し、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、前記観測対象のモデルの数を示すｋ、前記観測対象から得られる信号を形成する主成分の個数を示すｉ、前記観測対象の層数を示すｊ、ｋ番目の前記観測対象のモデルにおける前記短時間パルス光の入射光強度に対する時間分解波形の時刻ｔにおける光強度を示すＩ’_ｓｋ（ｔ）、前記複数の観測対象のモデルに対して共通の、前記短時間パルス光の入射光強度に対する時間分解波形のモデルの時刻ｔにおける無吸収時の光強度を示すＮ’_ｓ（ｔ）、ｋ番目の前記観測対象のモデルにおける第ｉ主成分の主成分分析スコアを示すα_ｋｉ、第ｉ主成分の主成分分析ローディングを示すＰ_ｉ（ｔ）、ｋ番目の前記観測対象のモデルにおける第ｊ層の光吸収係数のモデル値を示すμ_ａｋｊ、前記光吸収係数のモデル値μ_ａｋｊと前記主成分分析スコアα_ｋｉとの対応関係を示す前記検量線としてのＰ_{ＩＬＳｉｊ}、前記観測対象から得られる信号の第ｉ主成分の主成分スコアを示すα_ｍｉ、前記受光手段が時刻ｔにおいて受光した入射光強度に対する光強度を示すＩ’_ｍ（ｔ）、前記観測対象の第ｊ層の光吸収係数を示すμ_ａｍｊ、を用いて、下記の（１）式〜（４）式から前記任意の層における光吸収係数を算出することを特徴とする。

このプログラムによれば、任意の層の光吸収係数を高精度に算出することができる。

また、本発明のいくつかの態様は、前記光吸収係数の算出を行うプログラムで算出した光吸収係数に基づいて、前記任意の層における目的物質の濃度の算出を行うことを特徴とする。

このプログラムによれば、他の層によるノイズの影響を低減し、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、前記観測対象が皮膚であり、前記任意の層が真皮層であるときに、当該真皮層に含まれるグルコースの濃度を定量することを特徴とする。

このプログラムによれば、他の層によるノイズの影響を低減し、グルコースの濃度の定量を高精度で行うことができる。

本発明の一実施形態に係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時間分解波形を示すグラフである。 皮膚の主要物質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フローチャートである。

以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る血糖値測定装置１００の構成を示す概略ブロック図である。

図１に示すように、血糖値測定装置１００（濃度定量装置）は、光吸収係数算出装置１０１、物質吸収情報記憶部１０７、濃度算出部１０８（濃度算出手段）、濃度単位変換部１０９、及び濃度表示部１１０、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（目的物質）の濃度を測定する。

光吸収係数算出装置１０１は、照射部１０２（照射手段）、受光部１０３（受光手段）、計測光強度取得部１０４（光強度取得手段）、検量線記憶部１０５、及び光吸収係数算出部１０６（光吸収係数算出手段）、を備える。

シミュレーション部１１１、光強度記憶部１１２、無吸収時光強度記憶部１１３、及び検量線作成部１１４は、血糖値測定装置１００の外部に配置されている。

シミュレーション部１１１は、複数の皮膚モデルの各々について、光を照射するシミュレーションを行う。皮膚モデルとしては、光吸収係数がゼロの皮膚モデル及び所定の光吸収係数を有する皮膚モデルを用いる。なお、所定の光吸収係数を有する皮膚モデルについては、皮膚の各層の光吸収係数の設定値（光吸収係数のモデル値）がばらついた複数の皮膚モデルを準備する。

光強度記憶部１１２は、複数の皮膚モデルの各々について、短時間パルス光の時間分解波形のモデルの所定の時刻における光強度（以下、光強度の時間関数と称することがある）を記憶する。なお、ここで、短時間パルス光とは、パルス幅が１００ｐｓｅｃ程度かそれ以下のパルス光を意味する。また、短時間パルス光として０．１ｐｓｅｃから数ｐｓｅｃの範囲のパルス幅を持つパルス光を用いても良い。

無吸収時光強度記憶部１１３は、複数の皮膚モデルの各々について、短時間パルス光の時間分解波形のモデルの所定の時刻における無吸収時の光強度（以下、無吸収時光強度の時間関数と称することがある）を記憶する。
検量線作成部１１４は、複数の皮膚モデルを用いて検量線を作成する。なお、検量線については後述する。

照射部１０２は、皮膚に対して短時間パルス光を照射する。この照射部１０２が照射する複数の短時間パルス光は、皮膚を構成する主要物質の各々の物質の吸収スペクトル分布の直交性が高くなる波長の光、すなわち、皮膚を構成する主要物質の各々の物質のうち、ある主要物質における特定物質の吸収スペクトルの極大値が他の物質の吸収スペクトルの極大値と大きく異なる波長の光を含んでいる。

受光部１０３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１０４は、受光部１０３が受光した光のある時刻における光強度を取得する。
検量線記憶部１０５は、検量線作成部１１４が作成した検量線を記憶する。
光吸収係数算出部１０６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。

物質吸収情報記憶部１０７は、皮膚の主要物質の光吸収係数、またはモル吸光係数を予め記憶する。
濃度算出部１０８は、真皮層に含まれるグルコースの濃度を算出する。
濃度単位変換部１０９は、グルコースの濃度の単位を所望の単位に変換する。
濃度表示部１１０は、グルコースの濃度を表示する。

本実施形態の血糖値測定装置１００においては、照射部１０２は、皮膚に短時間パルス光を照射し、受光部１０３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１０４は、時刻ｔにおいて受光部１０３が受光した光の強度を取得する。シミュレーション部１１１は、複数の皮膚モデルの各々について、予め、光強度の時間関数と、無吸収時光強度の時間関数と、を算出する。光強度記憶部１１２は、シミュレーション部１１１が算出した光強度の時間関数を記憶する。無吸収時光強度記憶部１１３は、シミュレーション部１１１が算出した無吸収時光強度の時間関数を記憶する。検量線作成部１１４は、光強度記憶部１１２に記憶された光強度の時間関数と、無吸収時光強度記憶部１１３に記憶された無吸収時光強度の時間関数と、複数の皮膚モデルの各々において設定された皮膚の各々の層の光吸収係数のモデル値と、に基づいて検量線を作成する。検量線記憶部１０５は、検量線作成部１１４が作成した検量線を記憶する。

次に、光吸収係数算出部１０６は、計測光強度取得部１０４が取得した光強度を、検量線記憶部１０５に記憶された検量線と照合して、皮膚の真皮層の光吸収係数を算出する。そして、濃度算出部１０８は、光吸収係数算出部１０６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。なお、濃度算出部１０８が算出したグルコースの濃度は、濃度単位変換部１０９により所望の単位に変換され、濃度表示部１１０に表示される。

次に、検量線作成部１１４による検量線の作成について説明する。
血糖値測定装置１００は、血糖値を測定する前に、複数の皮膚モデルを用いて検量線を取得しておく必要がある。

検量線の作成は、主成分回帰分析（ＰＣＲ；Principal Component Regression）、部分最小二乗回帰分析（ＰＬＳ；Partial Least Squares）等の多変量解析を用いて作成することが好ましい。本実施形態では、検量線を作成する際に、主成分回帰分析を用いる。なお、これに限らず、部分最小二乗回帰分析を用いてもよい。

初めに、シミュレーション部１１１は、複数の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。

シミュレーション部１１１は、皮膚モデルとして、光吸収係数がゼロの皮膚モデル、及び所定の光吸収係数を有する皮膚モデル、を準備する。所定の光吸収係数を有する皮膚モデルとしては、ある光吸収係数の分布を持った複数の皮膚モデルを準備する。複数の皮膚モデルにおいては、皮膚の各々の層（例えば、真皮、表皮、皮下組織）に対して光吸収係数のモデル値が設定され、各層の光吸収係数のモデル値の組み合わせは、皮膚モデルごとに異なるものとされる。

なお、皮膚モデルの数はなるべく多くしたほうが好ましい。皮膚モデルの数を多くしたほうが精度の高い濃度の定量が可能となる。皮膚モデルとして一般的な人の皮膚モデル（代表モデル）のみを考慮した場合、代表モデルに近い皮膚に対しては精度の高い濃度の定量が可能であるが、代表モデルに近くない皮膚に対しては精度の高い濃度の定量が難しくなる。それに対して、ある程度の光吸収係数のばらつきを考慮した複数の皮膚モデルを用いて検量線を作成した場合には、どのような皮膚に対しても比較的高い精度の濃度の定量が可能となる。

本実施形態では、ある光吸収係数の分布を持った複数の皮膚モデルとして、表１に示すように、５つの皮膚モデル（１番目の第１皮膚モデル〜５番目の第５皮膚モデル）を用いて、主成分回帰分析による検量線作成を行う。

例えば、第１皮膚モデルとしては、表皮層の光吸収係数が０．２０ｍｍ^−１、真皮層の光吸収係数が０．５０ｍｍ^−１、皮下組織層の光吸収係数が０．２０ｍｍ^−１のものを用いる。第２皮膚モデルとしては、表皮層の光吸収数が０．１５ｍｍ^−１、真皮層の光吸収係数が０．６５ｍｍ^−１、皮下組織層の光吸収係数が０．０５ｍｍ^−１のものを用いる。第３皮膚モデルとしては、表皮層の光吸収係数が０．０５ｍｍ^−１、真皮層の光吸収係数が０．６０ｍｍ^−１、皮下組織層の光吸収係数が０．１０ｍｍ^−１のものを用いる。第４皮膚モデルとしては、表皮層の光吸収数が０．０５ｍｍ^−１、真皮層の光吸収係数が０．４５ｍｍ^−１、皮下組織層の光吸収係数が０．１５ｍｍ^−１のものを用いる。第５皮膚モデルとしては、表皮層の光吸収係数が０．１１ｍｍ^−１、真皮層の光吸収係数が０．５９７ｍｍ^−１、皮下組織層の光吸収係数が０．１０ｍｍ^−１のものを用いる。

なお、各層の光散乱係数は生体や皮膚によるばらつきが小さいため、どの皮膚モデルについても同じ値とする。本実施形態において、表皮層の光散乱係数は４．１７ｍｍ^−１、真皮層の光散乱係数は１．３９ｍｍ^−１、皮下組織層の光散乱係数は０．８８３１ｍｍ^−１とする。この場合、短時間パルス光の時間分解波形の所定の時刻における無吸収時の光強度は、どの皮膚モデルについても同じ値（共通）となる。

同様に、各層の厚みは、どの皮膚モデルについても同じ値とする。本実施形態において、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とする。

シミュレーション部１１１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１０２の位置と受光部１０３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。

シミュレーション部１１１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。

図２は、シミュレーション部が算出した時間分解波形の一例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、縦軸は受光部１０３が検出した光子数を示している。シミュレーション部１１１は、単位時間毎に受光部１０３に到達した光子の個数を算出することで、複数の皮膚モデルについて、図２に示すような時間分解波形を算出する。

このような処理を複数の皮膚モデルについて行うことにより、シミュレーション部１１１は、複数の波長に対して、複数の皮膚モデルの時間分解波形を算出する。このとき、シミュレーション部１１１は、皮膚の主要物質（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時間分解波形を算出すると良い。

そして、シミュレーション部１１１は、算出した時間分解波形に基づいて、複数の皮膚モデルの各々について、光強度の時間関数と、無吸収時光強度の時間関数と、を算出する。

図３は、皮膚の主要物質の吸収スペクトルを示すグラフである。
図３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３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１１１は、例えば１４５０ｎｍ、１６００ｎｍといった皮膚の主要物質の吸収スペクトルの直交性が高くなる波長について時間分解波形を算出すると良い。

シミュレーション部１１１は、複数の波長に対する皮膚モデルの時間分解波形を算出し、複数の皮膚モデルにおける光強度の時間関数を算出すると、当該光強度の時間関数の情報を光強度記憶部１１２に記憶させる。また、シミュレーション部１１１は、複数の波長に対する皮膚モデルの無吸収時の時間分解波形を算出し、複数の皮膚モデルにおける無吸収時光強度の時間関数を算出すると、当該無吸収時光強度の時間関数の情報を無吸収時光強度記憶部１１３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４は、血糖値測定装置１００が血糖値を測定する動作を示すフローチャートである。

予め、シミュレーション部１１１により、複数の皮膚モデルの各々について、光強度の時間関数と、無吸収時光強度の時間関数と、を算出しておく（ステップＳ１）。

そして、検量線作成部１１４により、光強度記憶部１１２に記憶された複数の皮膚モデルにおける光強度の時間関数と、無吸収時光強度記憶部１１３に記憶された複数の皮膚モデルにおける無吸収時光強度の時間関数と、複数の皮膚モデルの各々において設定された皮膚の各々の層の光吸収係数のモデル値と、に基づいて検量線を作成する。本実施形態において、検量線作成部１１４は、下記の（１）式、（２）式に基づいて、検量線を作成する。

但し、皮膚モデルの数をｋ（ｋ＝１〜ｘ）、皮膚から得られる信号を形成する主成分の個数をｉ、皮膚の層数をｊ、ｋ番目の皮膚モデルにおける短時間パルス光の入射光強度に対する時間分解波形の時刻ｔにおける光強度（光強度の時間関数）をＩ’_ｓｋ（ｔ）、シミュレーション上の入射光強度をＩ_ｓｉｎ、ｋ番目の皮膚モデルにおける時間分解波形の時刻ｔにおける光強度をＩ_ｓｋ（ｔ）、複数の皮膚モデルに対して共通の、短時間パルス光の時間分解波形の入射光強度に対する時刻ｔにおける無吸収時の光強度（無吸収時光強度の時間関数）をＮ’_ｓ（ｔ）、時間分解波形の無吸収時の光強度をＮ_ｓ（ｔ）、ｋ番目の皮膚モデルにおける第ｉ主成分の主成分分析スコアをα_ｋｉ、第ｉ主成分の主成分分析ローディングをＰ_ｉ（ｔ）、ｋ番目の皮膚モデルにおける第ｊ層の光吸収係数のモデル値をμ_ａｋｊ、光吸収係数のモデル値μ_ａｋｊと主成分分析スコアをα_ｋｉとの対応関係を示す検量線をＰ_{ＩＬＳｉｊ}、とする。

具体的には、シミュレーション部１１１で算出した、複数の皮膚モデルにおける入射光強度に対する光強度の時間関数Ｉ’_ｓｋ（ｔ）及び複数の皮膚モデルにおける入射光強度に対する無吸収時光強度の時間関数Ｎ’_ｓ（ｔ）を（１）式の左辺に代入するとともに、第ｉ主成分の主成分分析ローディングＰ_ｉ（ｔ）を（１）式の右辺に代入することにより、ｋ番目の皮膚モデルにおける第ｉ主成分の主成分分析スコアα_ｋｉを求める。次に、求めた主成分分析スコアα_ｋｉを（２）式の右辺に代入するとともに、複数の皮膚モデルの各々について設定された光吸収係数のモデル値μ_ａｋｊを（２）式の左辺に代入することにより、検量線Ｐ_{ＩＬＳｉｊ}を求める。

なお、上記の（２）式は一般式である。（２）式を、本実施形態における三層構造に適用して行列式に変形すると下記の（５）式となる。

ここで、光吸収係数のモデル値μ_ａｘ１は、表皮層の光吸収係数のモデル値を示し、光吸収係数のモデル値μ_ａｘ２は、真皮層の光吸収係数のモデル値を示し、光吸収係数のモデル値μ_ａｘ３は、皮下組織層の光吸収係数のモデル値を示す。

図４に戻り、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１０２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Ｓ３）。ここで、波長λ_１は、シミュレーション部１１１が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１０２が短時間パルス光を照射すると、受光部１０３は、照射部１０２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Ｓ４）。このとき、受光部１０３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１０３が受光を完了すると、計測光強度取得部１０４は、受光部１０３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’_ｍ（ｔ）を取得する（ステップＳ５）。

計測光強度取得部１０４が、受光強度Ｉ’_ｍ（ｔ）を取得すると、光吸収係数算出部１０６は、上記の（３）式、（４）式に基づいて、受光強度Ｉ’_ｍ（ｔ）を検量線に照合して、皮膚の各層の光吸収係数μ_ａｍｊを算出する（ステップＳ６）。

但し、皮膚から得られる信号の第ｉ主成分の主成分スコアをα_ｍｉ、受光部１０３が時刻ｔにおいて受光した入射光強度に対する光強度をＩ’_ｍ（ｔ）、測定に用いられる入射光強度をＩ_ｍｉｎ、時刻ｔにおいて受光した光強度をＩ_ｍ（ｔ）、皮膚の第ｊ層の光吸収係数をμ_ａｍｊとする。

具体的には、シミュレーション部１１１で算出した、複数の皮膚モデルにおける入射光強度に対する無吸収時光強度の時間関数Ｎ’_ｓ（ｔ）、第ｉ主成分の主成分分析ローディングＰ_ｉ（ｔ）、及び受光部１０３が時刻ｔにおいて受光した入射光強度に対する光強度Ｉ’_ｍ（ｔ）を（３）式の右辺に代入することにより、実測値としての第ｉ主成分の主成分スコアα_ｍｉを求める。次に、求めた主成分スコアα_ｍｉ及び検量線Ｐ_{ＩＬＳｉｊ}を（４）式の右辺に代入することにより、実測値としての光吸収係数μ_ａｍｊを求める。

なお、上記の（４）式は一般式である。（４）式を、本実施形態における三層構造に適用して行列式に変形すると下記の（６）式となる。

ここで、光吸収係数μ_ａｍ１は、実測値としての表皮層の光吸収係数を示し、光吸収係数μ_ａｍ２は、実測値としての真皮層の光吸収係数を示し、光吸収係数μ_ａｍ３は、実測値としての皮下組織層の光吸収係数を示す。

表２は、光吸収係数の真値と、本発明に係る主成分回帰分析により算出した実測値としての光吸収係数と、を比較した表である。

表２に示すように、表皮層の光吸収係数の真値は０．１１ｍｍ^−１、真皮層の光吸収係数の真値は０．５５ｍｍ^−１、皮下組織層の光吸収係数は０．１ｍｍ^−１である。これに対し、本発明に係る主成分回帰分析により算出した実測値としての表皮層の光吸収係数は０．１０９４ｍｍ^−１、真皮層の光吸収係数は０．５５２７ｍｍ^−１、皮下組織層の光吸収係数は０．１０５ｍｍ^−１である。このようにして算出された実測値としての光吸収係数は、光吸収係数の真値に極めて近い値となることが分かる。

光吸収係数算出部１０６が皮膚の各層の光吸収係数μ_ａｍ１〜μ_ａｍ３を算出すると、光吸収係数算出部１０６は、皮膚の主要物質の種類数と同じ数の波長に対して光吸収係数μ_ａｍ１〜μ_ａｍ３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、皮膚の主要物質を水、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１０６は、４種類の波長λ_１〜λ_４に対して光吸収係数μ_ａｍ１〜μ_ａｍ３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１１１が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１０６が、光吸収係数μ_ａｍ１〜μ_ａｍ３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_ａｍ１〜μ_ａｍ３を算出していない波長λ_１〜λ_４の光吸収係数μ_ａｍ１〜μ_ａｍ３の算出を行う。

他方、光吸収係数算出部１０６が、波長λ_１〜λ_４の光吸収係数μ_ａｍ１〜μ_ａｍ３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１０８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、第ｍ層における光吸収係数をμ_ａｍ、皮膚を形成する第ｈ物質の光吸収係数をμ_ａｈ、皮膚を形成する第ｈ物質の体積濃度をｃ_ｖｈとする。
なお、上記の（７）式は一般式である。（７）式を、本実施形態における４つの波長に適用するよう変形すると下記の（８）式となる。

但し、μ_ａ２（λ）は真皮層における波長λ_１〜λ_４の光吸収係数、μ_ａｗ（λ）は真皮層における波長λ_１〜λ_４の水の光吸収係数、μ_ａｐ（λ）は真皮層における波長λ_１〜λ_４のたんぱく質の光吸収係数、μ_ａｌ（λ）は真皮層における波長λ_１〜λ_４の脂質の光吸収係数、μ_ａｇ（λ）は真皮層における波長λ_１〜λ_４のグルコースの光吸収係数を示す。また、ｃ_ｖｗは水の体積濃度（体積分率）、ｃ_ｖｐはたんぱく質の体積濃度（体積分率）、ｃ_ｖｌは脂質の体積濃度（体積分率）、ｃ_ｖｇはグルコースの体積濃度（体積分率）を示す。

濃度算出部１０８は、物質吸収情報記憶部１０７に記憶されている測定対象中の主要物質の光吸収係数と、上記の（８）式により算出された真皮層における光吸収係数μ_ａ２とからグルコースの濃度を算出する。

なお、上記の（７）式に替えて下記の（９）式を用いてグルコースの濃度を算出してもよい。

但し、第ｍ層における光吸収係数をμ_ａｍ、皮膚を形成する第ｈ物質のモル吸光係数をε_ｈ、皮膚を形成する第ｈ物質のモル濃度をｃ_ｈとする。
なお、上記の（９）式は一般式である。（９）式を、本実施形態における三層構造に適用するよう変形すると下記の（１０）式となる。

但し、ε_ｗ（λ）は真皮層における波長λ_１〜λ_４の水のモル吸光係数、ε_ｐ（λ）は真皮層における波長λ_１〜λ_４のたんぱく質のモル吸光係数、ε_ｌ（λ）は真皮層における波長λ_１〜λ_４の脂質のモル吸光係数、ε_ｇ（λ）は真皮層における波長λ_１〜λ_４のグルコースのモル吸光係数を示す。また、ｃ_ｗは水のモル濃度、ｃ_ｐはたんぱく質のモル濃度、ｃ_ｌは脂質のモル濃度、ｃ_ｇはグルコースのモル濃度を示す。

濃度算出部１０８は、物質吸収情報記憶部１０７に記憶されている測定対象中の主要物質のモル吸光係数と、上記の（１０）式により算出された真皮層におけるモル吸光係数εとからグルコースの濃度を算出する。

濃度単位変換部１０９は、濃度算出部１０８で算出したグルコースの濃度の単位を所望の単位に変換する。濃度表示部１１０は、グルコースの濃度を表示する。

このように、本実施形態によれば、複数の皮膚モデルにおける短時間パルス光の時間分解波形の所定の時刻における光強度（光強度の時間関数）と、複数の皮膚モデルにおける短時間パルス光の時間分解波形の所定の時刻における無吸収時の光強度（無吸収時光強度の時間関数）と、複数の皮膚モデルの各々について設定された皮膚の各々の層の光吸収係数のモデル値と、に基づいて作成された検量線を取得し、光強度取得手段が取得した光強度を検量線と照合して、任意の層の光吸収係数を選択的に算出することができる。仮に、光吸収係数を算出する際に、近似式を用いると、得られる結果は近似解となり、特に光吸収係数の大きい層と光吸収係数の小さい層とが隣接している場合に誤差が大きくなる。これに対し、本実施形態においては、光強度取得手段が取得した光強度が検量線と照合されるので、その算出結果は高精度となる。そのため、算出した光吸収係数に基づいて目的物質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低減し、精度の高い濃度の定量を行うことができる。

また、本実施形態によれば、上記の（１）式〜（４）式を用いた主成分回帰分析により、光吸収係数が算出される。よって、任意の層の光吸収係数を高精度に算出することができる。

また、本実施形態によれば、算出した光吸収係数に基づいて真皮層に含まれるグルコース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低減し、グルコースの濃度の定量を高精度で行うことができる。

なお、算出した光吸収係数に基づいて真皮層に含まれるグルコースの濃度を算出する方法として、主成分回帰分析や部分最小二乗回帰分析等の多変量解析を用いてもよい。

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、本実施形態では、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物質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。

また、上記実施形態においては、観測対象を層構成で説明したが、格子状（メッシュ構成）で構成される対象にも適用できる。

１００…血糖値測定装置（濃度定量装置）、１０１…光吸収係数算出装置、１０２…照射部（照射手段）、１０３…受光部（受光手段）、１０４…計測光強度取得部（光強度取得手段）、１０６…光吸収係数算出部（光吸収係数算出手段）、１０８…濃度算出部（濃度算出手段）

Claims (12)

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、任意の層における光吸収係数を算出する光吸収係数算出装置であって、
   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、
   複数の観測対象のモデルにおける前記短時間パルス光の時間分解波形の前記所定の時刻における光強度と、前記複数の観測対象のモデルにおける前記短時間パルス光の時間分解波形の前記所定の時刻における無吸収時の光強度と、前記複数の観測対象のモデルの各々について設定された前記複数の光散乱媒質の層の各々の層の光吸収係数のモデル値と、に基づいて作成された検量線を取得し、前記光強度取得手段が取得した光強度を前記検量線と照合して、前記任意の層における光吸収係数を算出する光吸収係数算出手段と、
   を含むことを特徴とする光吸収係数算出装置。
2. 前記光吸収係数算出手段は、
   前記観測対象のモデルの数を示すｋ、前記観測対象から得られる信号を形成する主成分の個数を示すｉ、前記観測対象の層数を示すｊ、ｋ番目の前記観測対象のモデルにおける前記短時間パルス光の入射光強度に対する時間分解波形の時刻ｔにおける光強度を示すＩ’_ｓｋ（ｔ）、前記複数の観測対象のモデルに対して共通の、前記短時間パルス光の入射光強度に対する時間分解波形の時刻ｔにおける無吸収時の光強度を示すＮ’_ｓ（ｔ）、ｋ番目の前記観測対象のモデルにおける第ｉ主成分の主成分分析スコアを示すα_ｋｉ、第ｉ主成分の主成分分析ローディングを示すＰ_ｉ（ｔ）、ｋ番目の前記観測対象のモデルにおける第ｊ層の光吸収係数のモデル値を示すμ_ａｋｊ、前記光吸収係数のモデル値μ_ａｋｊと前記主成分分析スコアα_ｋｉとの対応関係を示す前記検量線としてのＰ_{ＩＬＳｉｊ}、前記観測対象から得られる信号の第ｉ主成分の主成分スコアを示すα_ｍｉ、前記受光手段が時刻ｔにおいて受光した入射光強度に対する光強度を示すＩ’_ｍ（ｔ）、前記観測対象の第ｊ層の光吸収係数を示すμ_ａｍｊ、を用いて、
   

   

   から前記任意の層における光吸収係数を算出する請求項１に記載の光吸収係数算出装置。
3. 請求項１または２に記載の光吸収係数算出装置と、
   前記光吸収係数算出手段で算出した光吸収係数に基づいて、前記任意の層における目的物質の濃度を算出する濃度算出手段と、
   を含むことを特徴とする濃度定量装置。
4. 前記濃度算出手段は、前記観測対象が皮膚であり、前記任意の層が真皮層であるときに、当該真皮層に含まれるグルコースの濃度を定量することを特徴とする請求項３に記載の濃度定量装置。
5. 複数の光散乱媒質の層から形成される観測対象のうち、任意の層における光吸収係数を算出する光吸収係数算出方法であって、
   前記観測対象に短時間パルス光を照射し、
   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、
   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、
   複数の観測対象のモデルにおける前記短時間パルス光の時間分解波形の前記所定の時刻における光強度と、前記複数の観測対象のモデルにおける前記短時間パルス光の時間分解波形の前記所定の時刻における無吸収時の光強度と、前記複数の観測対象のモデルの各々について設定された前記複数の光散乱媒質の層の各々の層の光吸収係数のモデル値と、に基づいて作成された検量線を取得し、前記光強度取得手段が取得した光強度を前記検量線と照合して、前記任意の層における光吸収係数を算出することを特徴とする光吸収係数算出方法。
6. 前記観測対象のモデルの数を示すｋ、前記観測対象から得られる信号を形成する主成分の個数を示すｉ、前記観測対象の層数を示すｊ、ｋ番目の前記観測対象のモデルにおける前記短時間パルス光の入射光強度に対する時間分解波形の時刻ｔにおける光強度を示すＩ’_ｓｋ（ｔ）、前記複数の観測対象のモデルに対して共通の、前記短時間パルス光の入射光強度に対する時間分解波形の時刻ｔにおける無吸収時の光強度を示すＮ’_ｓ（ｔ）、ｋ番目の前記観測対象のモデルにおける第ｉ主成分の主成分分析スコアを示すα_ｋｉ、第ｉ主成分の主成分分析ローディングを示すＰ_ｉ（ｔ）、ｋ番目の前記観測対象のモデルにおける第ｊ層の光吸収係数のモデル値を示すμ_ａｋｊ、前記光吸収係数のモデル値μ_ａｋｊと前記主成分分析スコアα_ｋｉとの対応関係を示す前記検量線としてのＰ_{ＩＬＳｉｊ}、前記観測対象から得られる信号の第ｉ主成分の主成分スコアを示すα_ｍｉ、前記受光手段が時刻ｔにおいて受光した入射光強度に対する光強度を示すＩ’_ｍ（ｔ）、前記観測対象の第ｊ層の光吸収係数を示すμ_ａｍｊ、を用いて、
   

   

   から前記任意の層における光吸収係数を算出する請求項５に記載の光吸収係数算出方法。
7. 請求項５または６に記載の光吸収係数算出方法で算出した光吸収係数に基づいて、前記任意の層における目的物質の濃度を算出することを特徴とする濃度定量方法。
8. 前記観測対象が皮膚であり、前記任意の層が真皮層であるときに、当該真皮層に含まれるグルコースの濃度を定量することを特徴とする請求項７に記載の濃度定量方法。
9. 複数の光散乱媒質の層から形成される観測対象のうち、任意の層における光吸収係数の算出を行うプログラムであって、
   前記観測対象に短時間パルス光を照射し、
   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、
   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、
   複数の観測対象のモデルにおける前記短時間パルス光の時間分解波形の前記所定の時刻における光強度と、前記複数の観測対象のモデルにおける前記短時間パルス光の時間分解波形の前記所定の時刻における無吸収時の光強度と、前記複数の観測対象のモデルの各々について設定された前記複数の光散乱媒質の層の各々の層の光吸収係数のモデル値と、に基づいて作成された検量線を取得し、前記光強度取得手段が取得した光強度を前記検量線と照合して、前記任意の層における光吸収係数の算出を行うプログラム。
10. 前記観測対象のモデルの数を示すｋ、前記観測対象から得られる信号を形成する主成分の個数を示すｉ、前記観測対象の層数を示すｊ、ｋ番目の前記観測対象のモデルにおける前記短時間パルス光の入射光強度に対する時間分解波形の時刻ｔにおける光強度を示すＩ’_ｓｋ（ｔ）、前記複数の観測対象のモデルに対して共通の、前記短時間パルス光の入射光強度に対する時間分解波形のモデルの時刻ｔにおける無吸収時の光強度を示すＮ’_ｓ（ｔ）、ｋ番目の前記観測対象のモデルにおける第ｉ主成分の主成分分析スコアを示すα_ｋｉ、第ｉ主成分の主成分分析ローディングを示すＰ_ｉ（ｔ）、ｋ番目の前記観測対象のモデルにおける第ｊ層の光吸収係数のモデル値を示すμ_ａｋｊ、前記光吸収係数のモデル値μ_ａｋｊと前記主成分分析スコアα_ｋｉとの対応関係を示す前記検量線としてのＰ_{ＩＬＳｉｊ}、前記観測対象から得られる信号の第ｉ主成分の主成分スコアを示すα_ｍｉ、前記受光手段が時刻ｔにおいて受光した入射光強度に対する光強度を示すＩ’_ｍ（ｔ）、前記観測対象の第ｊ層の光吸収係数を示すμ_ａｍｊ、を用いて、
    

    

    から前記任意の層における光吸収係数を算出する請求項９に記載の光吸収係数の算出を行うプログラム。
11. 請求項９または１０に記載の光吸収係数の算出を行うプログラムで算出した光吸収係数に基づいて、前記任意の層における目的物質の濃度の算出を行うプログラム。
12. 前記観測対象が皮膚であり、前記任意の層が真皮層であるときに、当該真皮層に含まれるグルコースの濃度を定量することを特徴とする請求項１１に記載の濃度の算出を行うプログラム。

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