JP2015142664A - 生体情報処理装置及び生体情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】測定結果を安定的に提供できるようにすること。
【解決手段】生体情報処理装置１０において、体動検出部１２０は、被検者の体動を検出する。測定方法選択部１６５は、測定光を被検者の生体内に向けて照射して血糖値を測定する複数の測定方法の中から、一の測定方法を体動検出部１２０の検出結果に基づいて選択する。測定結果表示制御部１６８は、一の測定方法に従って測定された測定結果を表示する制御を行う。
【選択図】図８

Description

本発明は、被検者の生体情報を処理する生体情報処理装置等に関する。

従来から、被検者の生体情報を測定する測定装置として、センサー等を被検者の皮膚面に接触させ、測定光を被検者の生体内に向けて照射することで血液成分を測定する測定装置が知られている。また、このような生体情報の測定装置において、専用の規格とは別の規格の外部装置で得た測定結果を有効に用い、精度のよい測定結果を選択的に表示できるようにしたものが知られている。

特開２００６−２４７３７５号公報

ところで、被検者の皮膚面にセンサー等を接触させて測定を行う場合、被検者の体動等によりターゲットが外れ、測定精度が大幅に低下したり、あるいは測定不能となって有効な測定結果が得られない事態が生じ得ることから、測定結果を安定して提供できない場合があった。特に、健康管理や生命維持に重要な生体情報を測定する場合、例えば、糖尿病患者の血糖値を測定する場合では、血糖値の低下は生命の危機に直結することから、継続して血糖値を監視する必要があり、安定した測定結果の提供が求められている。

本発明は、こうした事情に鑑みてなされたものであり、測定結果を安定的に提供できるようにすることを目的とする。

以上の課題を解決するための第１の発明は、被検者の体動を検出する体動検出部と、照射波を前記被検者の生体内に向けて照射して血液中の所定成分を測定する複数の測定方法の中から、一の測定方法を前記体動検出部の検出結果に基づいて選択する選択部と、前記一の測定方法に従って測定された測定結果を表示する制御を行う表示制御部と、を備えた生体情報処理装置である。

また、別形態として、被検者の体動を検出することと、照射波を前記被検者の生体内に向けて照射して血液中の所定成分を測定する複数の測定方法の中から、一の測定方法を前記体動検出部の検出結果に基づいて選択することと、前記一の測定方法に従って測定された測定結果を表示する制御を行うことと、を含む生体情報処理方法を構成することとしてもよい。

第１の発明及び別形態によれば、照射波を被検者の生体内に向けて照射して血液中の所定成分を測定するに際し、被検者の体動を検出し、その検出結果に基づいて複数の測定方法の中から一の測定方法を選択し、選択した測定方法による測定結果を表示制御することができる。したがって、体動の検出結果に適した一の測定方法による測定結果を表示することができるので、測定結果を安定的に提供することが可能となる。

第２の発明は、前記検出結果に基づいて、前記一の測定方法に係る測定パラメーターを設定するパラメーター設定部、を更に備えた第１の発明の生体情報処理装置である。

第３の発明は、前記パラメーター設定部は、測定点数、及び、前記照射波を照射する長さに係る測定時間のうちの少なくとも何れか１つを前記測定パラメーターとして設定する第２の発明の生体情報処理装置である。

第２の発明によれば、体動の検出結果に基づいて、選択した一の測定方法の測定パラメーターを設定することができる。また、第３の発明によれば、測定パラメーターとして、測定点数及び測定時間のうちの少なくとも何れか１つを設定できる。

第４の発明は、前記選択部は、測定対象部位に応じて異なる複数の測定方法の中から一の測定方法を選択する第１〜第３の何れかの発明の生体情報処理装置である。

第４の発明によれば、一の測定方法を選択する際、測定対象部位に応じた測定方法を選択することができる。

第５の発明は、前記選択部は、前記検出結果が、前記体動が小さいことを示す条件を満たす場合に、前記測定対象部位を血管部分とする一の測定方法を選択する第４の発明の生体情報処理装置である。

第６の発明は、前記選択部は、前記検出結果が、前記体動が大きいことを示す条件を満たす場合に、前記測定対象部位を血管以外の非血管部部分とする一の測定方法を選択する第４又は第５の発明の生体情報処理装置である。

第５の発明によれば、体動が小さい場合は、測定対象部位を血管部分とする測定方法を選択することができる。第６の発明によれば、体動が大きい場合は、測定対象部位を血管以外の非血管部部分とする測定方法を選択することができる。

第７の発明は、前記複数の測定方法を用いて並行して前記成分を測定する測定部を更に備え、前記表示制御部は、前記測定部の測定結果のうち、前記一の測定方法で測定された測定結果を表示する、第１の発明の生体情報処理装置である。

第７の発明によれば、複数の測定方法による測定を並行して行い、体動の検出結果に基づいて測定結果を選択的に表示することができる。

第８の発明は、前記測定方法は、血糖値を測定するための複数の方法である第１〜第７の何れかの発明の生体情報処理装置である。

第８の発明によれば、組織外液の成分として血糖値を測定することができる。

図１は、生体情報処理装置の全体構成例を示す外観図。 図２は、センサーモジュールの構成例を示す図。 図３は、血管位置の取得方法を示す概念図。 図４は、生体画像を模式的に示す図。 図５は、図４の血管位置から精度低下要因部位を除外して得た血管部分を示す図。 図６は、最低部位長に基づいて選択した血管部分を示す図。 図７は、生体組織内での光の伝播を説明する図。 図８は、第１実施形態における生体情報処理装置の機能構成例を示すブロック図。 図９は、体動の大小判定を説明する図。 図１０は、照射受光位置リストのデータ構成例を示す図。 図１１は、第１測定処理の処理手順を示すフローチャート。 図１２は、血糖値測定処理の詳細な処理手順を示すフローチャート。 図１３は、第２測定処理の処理手順を示すフローチャート。 図１４は、第３実施形態における生体情報処理装置の機能構成例を示すブロック図。 図１５は、第３実施形態におけるパラメーター設定テーブルのデータ構成例を示す図。 図１６は、第３測定処理の処理手順を示すフローチャート。 図１７は、測定点候補設定処理を説明する図である。 図１８は、第４実施形態における生体情報処理装置の機能構成例を示すブロック図。 図１９は、第４実施形態におけるパラメーター設定テーブルのデータ構成例を示す図。 図２０は、測定点候補リストのデータ構成例を示す図。 図２１は、第４測定処理の処理手順を示すフローチャート。

以下、図面を参照して、本発明の生体情報処理装置及び生体情報処理方法を実施するための一形態について説明する。なお、以下説明する実施形態によって本発明が限定されるものではなく、本発明が適用可能な形態は、以下の実施形態に限定されるものでもない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付す。

〔第１実施形態〕
第１実施形態は、異なる測定方法を選択的に適用して血液中の所定成分としていわゆる「血糖値」を測定する実施形態であり、血管を測定対象部位とし、血液中のグルコース濃度を測定することにより血糖値を得る「血管方式」での測定と、血管以外の非血管部部分である生体組織部分（以下、「非血管部」という。）を測定対象部位とし、組織液中のグルコース濃度を測定することにより血糖値を得る「非血管方式」での測定とを切り替えて行う。測定対象部位を基準に測定方法を定義し、測定対象部位が異なる測定であれば、別の測定方法であるとみなした実施形態とも言える。

測定対象部位が血管である「血管方式」では、血糖値を高精度に測定できる。一方で、血管の領域は狭いため、事前に生体画像を撮影することで取得した血管の位置が実際の測定時における血管位置と一致しない事態が生じ易い。その要因としては、被検者２の体動により後述するセンサーモジュール５０の装着部位がずれた場合や、体動にともなって血管が動いた場合等が挙げられる。このような事態が生じると、測定のターゲットから血管が外れて測定精度が大幅に低下することから、「血管方式」の測定には、測定結果を安定して提供できない事態が生じ得る欠点があった。

これに対し、測定対象部位を非血管部とする「非血管方式」は、「血管方式」と比べると血糖値の急激な変化を検知し難く、その分測定精度が低い点で劣るが、非血管部（具体的には真皮層）の領域は広く、体動等でセンサーモジュール５０の装着部位がずれたとしても、「血管方式」のように測定のターゲットから非血管部が外れる事態は生じ難い。そのため、「非血管方式」の測定には、安定した精度で測定を行える利点がある。

［全体構成］
図１は、第１実施形態における非侵襲式の生体情報処理装置１０の全体構成例を示す外観図である。この生体情報処理装置１０は、被検者２の血液や組織液といった体液の成分を測定する測定器として機能し、且つ測定データを記憶するデータロガーとしても機能する装置であり、一種のコンピューターとも言える。図１に示すように、生体情報処理装置１０は、例えば腕時計型のウェアラブル機器として構成され、本体ケース１２に設けられたバンド１４で被検者２の腕や足、頸等の身体部位に装着して使用される。

生体情報処理装置１０は、本体ケース１２の表面（被検者２に装着した時に外向きになる面）に、操作入力手段として、操作スイッチ１６と、画像表示手段を兼ねるタッチパネル１８とを備える。ユーザーである被検者２は、これらを用いて測定開始操作等の各種操作入力をすることができる。

また、本体ケース１２の側面には、外部装置と通信するための有線ケーブルを着脱できる通信装置２０と、メモリーカード２２へのデータの読み書きを実現するリーダーライター２４とを備える。また、本体ケース１２の背面（被検者２に装着した時に被検者２の皮膚に接触する面）側には、照射波として被検者２の生体内に向けて測定光を照射し、また反射波光を受光するための主たるセンサーとなるセンサーモジュール５０と、このセンサーモジュール５０と隣接配置された加速度センサー６０とを備える。そして、本体ケース１２の内部には充電式の内蔵バッテリー２６と制御基板３０とが内蔵されている。

通信装置２０は、外部装置との通信を無線で行う構成ならば、無線通信モジュール及びアンテナにより実現される。
メモリーカード２２は、データの書き換えが可能な着脱式の不揮発性メモリーである。このメモリーカード２２としては、フラッシュメモリーの他、強誘導体メモリー（ＦｅＲＡＭ：Ferroelectric Random Access Memory）や、磁気抵抗メモリー（ＭＲＡＭ：Magnetoresistive Random Access Memory）等、書き換え可能な不揮発性メモリーを用いることができる。
内蔵バッテリー２６への充電方式は適宜設定できる。例えば、本体ケース１２の背面側に電気接点を別途設け、家庭用電源に接続されたクレードルにセットし、電気接点を介してクレードル経由で通電・充電される構成でもよいし、非接触式の無線式充電でもよい。

加速度センサー６０は、被検者２の加速度ベクトルを検出する。例えば、生体情報処理装置１０は、図１中本体ケース１２の近傍に表記した加速度センサー６０のＸ軸、Ｙ軸、及びＺ軸の各検出軸のうちのＸ軸成分及びＹ軸成分を検出加速度として用い、本体ケース１２の表面面方向（ＸＹ平面）の変位を被検者２の体動として検出する。

制御基板３０は、生体情報処理装置１０を統合的に制御する。具体的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３２と、メインメモリー３４と、測定データ用メモリー３６と、タッチパネルコントローラーＩＣ（Integrated Circuit）３８と、センサーモジュールコントローラー４０とを搭載する。また、その他には電源管理ＩＣや、画像処理用ＩＣ等の電子部品を適宜搭載することができる。

メインメモリー３４は、プログラムや初期設定データを格納したり、ＣＰＵ３２の演算値を格納することのできる記憶媒体である。ＲＡＭやＲＯＭ、フラッシュメモリー等を適宜用いて実現される。なお、プログラムや初期設定データは、メモリーカード２２に記憶されている構成でもよい。

測定データ用メモリー３６は、データ書き換えが可能な不揮発性メモリーであって、血糖値の測定データを記憶するための記憶媒体である。この測定データ用メモリー３６としては、フラッシュメモリーの他、強誘導体メモリー（ＦｅＲＡＭ）や、磁気抵抗メモリー（ＭＲＡＭ）等、書き換え可能な不揮発性メモリーを用いることができる。なお、測定データは、メモリーカード２２に記憶される構成でもよい。

タッチパネルコントローラーＩＣ３８は、タッチパネル１８に画像を表示させるためのドライバー機能を実現し、またタッチ入力を実現するための機能を実現するＩＣである。タッチパネル１８ともども公知技術を適宜利用することで実現可能である。

センサーモジュールコントローラー４０は、センサーモジュール５０による測定光の照射機能、及び測定光が被検者２の生体組織を透過した光（透過光）や反射した光（反射光）の受光機能を担うＩＣや回路を有する。
より具体的には、センサーモジュール５０が備える複数の発光素子（通電により測定光を発する素子）を個別に発光制御するＩＣや回路からなる発光コントローラー部４２と、センサーモジュール５０が備える複数の受光素子（光電変換によって、受光した光量に応じた電気信号を発する素子）による受光を制御するＩＣや回路からなる受光コントローラー部４４とを含む。

なお、センサーモジュールコントローラー４０は、複数のＩＣにより構成してもよい。例えば、発光コントローラー部４２に相当するＩＣや回路と、受光コントローラー部４４に相当するＩＣや回路とをそれぞれ別のＩＣとする構成も可能である。或いは、これらの機能の一部をＣＰＵ３２により実現する構成も可能である。

図２は、センサーモジュール５０の構成例を示す図であって、（１）正面図、（２）断面図に相当する。なお、理解を容易にするために発光素子５２や受光素子５４を意図的に大きく記している。また、サイズ、縦横比等もこれに限られるものではなく、適宜設定可能である。

センサーモジュール５０は、複数の発光素子５２を平面状に配列した層と、複数の受光素子５４を平面状に配列した層とを積層して構成されるデバイスである。換言すれば、光源内蔵型のイメージセンサーであり、測定光の照射及び受光の両方の機能を実現するセンサアレイである。センサーモジュール５０は、センサーモジュールコントローラー４０と一体に構成されるとしてもよい。

発光素子５２は、測定光を照射する照射部であり、例えばＬＥＤ（Light Emitting Diode）、ＯＬＥＤ（Organic light-emitting diode）等により実現できる。血糖値を測定する場合には、皮下透過性を有する可視領域に近い近赤外光を含む光を発光可能な素子とする。

受光素子５４は、測定光の透過光や反射光を受光し、受光量に応じた電気信号を出力する撮像素子である。例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device Image Sensor）、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor Image Sensor）等の半導体素子で実現できる。一つの受光素子５４は、ＲＧＢ各波長成分を受光する複数の素子を含むものとする。

そして、センサーモジュール５０は、基底側（本体ケース１２の表側）から順に、
１）複数の受光素子５４を平面状且つ格子状に配列した受光層５１、
２）各受光素子５４へ向かう光以外を選択的に遮蔽する遮光層５３、
３）近赤外光を選択的に透過する分光層５５、
４）隣接する受光素子５４の間であって、生体組織を透過・反射した光が受光素子５４へ到達する際の光路を阻害しない位置に、複数の発光素子５２を平面状且つ格子状に配列した発光層５７、
を積層して備える。

受光層５１の受光素子５４は、公知のＣＣＤイメージセンサー等のように、ピクセルがＸｓ−Ｙｓ直交座標系で識別できるマトリクス状に配置されている。つまり、センサーモジュール５０は公知のイメージセンサーと同様に機能する。なお、受光素子５４の形状や大きさ、配置パターンは適宜設定可能である。

発光層５７の発光素子５２は、センサーモジュール５０を正面（本体ケース１２の裏側）から見ると、近隣の受光素子５４の隅の突き合わせ部に１つずつ配置される。より具体的には、４つの受光素子５４の角の突き合わせ部に１つの発光素子５２が配置されており、発光素子５２全体としては受光素子５４と同じＸｓ−Ｙｓ直交座標系で識別できるマトリクス状に配置されている。センサーモジュール５０は、発光素子５２を選択的に発光させる駆動機構を有しており、発光素子５２は、例えば、液晶パネルディスプレイのアクティブマトリクス方式と同様に駆動制御できるようになっている。

こうした積層構造を有したセンサーモジュール５０の作成には、公知のＣＣＤイメージセンサーやＯＬＥＤディスプレイの製造に用いられる半導体微細加工技術を適宜応用することができる。

なお、発光素子５２の大きさや配置間隔、受光素子５４の大きさや配置間隔等は、適宜設定可能である。例えば、配置間隔は、１〜５００［μｍ］とすると好適であり、製造コストと測定精度との兼ね合いから、例えば５０〜２００［μｍ］程度とすることもできる。また、センサーモジュール５０には、発光素子５２から照射される測定光の照射範囲を絞ったり、偏光する目的、あるいは生体組織を透過・反射した光を受光素子５４に的確に集める目的で、更なる光学素子を有する集光層を設けることもできる。また、表面の損傷を防止する保護層等を適宜設けてもよい。また、発光素子５２と受光素子５４とが積層された構成に限らず、発光素子５２と受光素子５４とが並置されていてもよい。

［概要］
生体情報処理装置１０は、センサーモジュール５０が露出している裏面を被検者２の皮膚に密着させるようにしてバンド１４で装着される。センサーモジュール５０を皮膚に密着させることで、測定光の皮膚面での反射や皮膚面付近の組織での散乱といった測定精度を下げる要因を抑制することができる。

「血管方式」での血糖値の測定手順としては、先ず、センサーモジュール５０を被せた身体の皮下にある血管を測定対象部位として選択する。そして、選択した血管をターゲットとして測定光の照射及び受光を行う。その後、受光結果（受光した受光光の強度）から血管を透過した血管透過光成分を抽出し、その血管透過光成分量を反映した相対スペクトル（吸光スペクトル）から血糖値を算出する。

一方、「非血管方式」では、センサーモジュール５０を被せた身体の皮下にある非血管部を測定対象部位として選択する。そして、選択した非血管部をターゲットとして測定光の照射及び受光を行う。その後、受光結果から非血管部を透過した非血管部透過光成分を抽出し、その吸光スペクトルから血糖値を算出する。

測定対象部位として血管及び非血管部を選択するためには、センサーモジュール５０を被せた皮下のどこに血管が存在するかを把握する必要がある。図３は、血管位置の取得方法を示す概念図であって、被検者２にセンサーモジュール５０を被せた部分の断面図に相当する。なお、センサーモジュール５０は簡略表記している。

血管位置の取得に際しては、先ず、公知の静脈認証技術における静脈パターン検出と同様にして、センサーモジュール５０が備える発光素子５２を一斉発光させてセンサーモジュール５０の装着部位全域へ測定光を照射する。そして、全ての受光素子５４を用い、皮下の生体組織（皮下組織）を透過・反射した光を受光（撮影）して生体画像を取得する。

ここで、センサーモジュール５０によって取得される生体画像は、センサーモジュール５０の受光素子５４それぞれに対応するピクセルの輝度データの集合となり、センサーモジュール５０のピクセル座標と同じＸｓ−Ｙｓ直交座標系の２次元画像として得られる。血管は、内部を流れる血液の影響で、皮下に血管７が存在しない個所よりも近赤外光を吸収する。そのため、血管位置は、それ以外の領域よりも輝度が低く暗くなる。したがって、生体画像において輝度が低くなっている領域を抽出することで、ピクセル毎に血管が写っているか否か、換言すれば、各受光素子５４の下に血管があるか否かを識別できる。“受光素子５４の下”とは、被検者２の操作説明における意味であり、より正確には、体表面を挟んで受光素子５４の対向方向（受光する方向）という意味である。

図４は、生体画像を模式的に示す図である。図４の例では、斜線あるいはドットパターンでハッチングした帯状の領域が血管７の位置を示している。なお、血管位置の取得方法は例示した方法に限定されるものではない。例えば、超音波エコーやＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）、ＣＴ（Computed Tomography）等の公知の生体断層画像計測技術を利用して事前に生体内部構造の相対的な位置を取得しておき、それをもとに血管位置を決定する方法も考えられる。

血管７の位置を取得したならば、「血管方式」での測定に適した血管部分を選択する。先ず、図４中に破線で囲って示した血管７の分岐点や合流点、一点鎖線で囲って示した生体画像端部といった血管部分は、精度低下の要因となり得る部分（精度低下要因部分）として除外する。血管の分岐点や合流点に測定光が及ぶと、受光位置での受光光に血管以外の非血管部の透過光や反射光が混合し、混合した光が本来得たい血管透過光の吸光スペクトルに影響を及ぼして測定精度を低下させるおそれがあるからである。また、一点鎖線で囲って示した生体画像端部の血管部分には、撮影範囲の外側近傍に血管の分岐点や合流点が存在する可能性があるため除外する。図５は、図４の血管位置から精度低下要因部分を除外した血管部分７ａの一例を示す図である。例えば、斜線のハッチング部分が除外されずに残った血管部分７ａである。

また、発光素子５２からの照射光は、生体組織内を拡散反射し、その一部が受光素子５４にて受光される。つまり、受光素子５４にて受光される光の一部が血管透過光となるが、この血管透過光の割合が高いほど血液中の成分の特徴をより顕著に表した吸光スペクトルを得ることができ、測定精度が高くなる。ここで、比較的細い血管は、生体画像から特定される血管パターンにおいて細く抽出され、場合によっては途切れ途切れに抽出されたりする。また、比較的深い位置にある血管についても、血管透過光の光量が少なくなることから、同様に途切れ途切れに抽出され得る。このことから、所定の最低部位長以上の長さを有する血管部分を選択する。血管部分の長さは、例えば、その中心線Ｌ１１の長さとしてもよいし、中心線Ｌ１１を構成するピクセル数としてもよい。図６は、最終的に選択された血管部分７ｂの一例を示す図である。例えば、「最低部位長」に基づいて、斜線のハッチングが施された血管部分７ｂが選択される。

測定に適した血管部分７ｂを選択したならば、「血管方式」での測定用に、測定光の照射位置（測定用発光素子）、及び測定用受光位置（測定用受光素子）を選択する処理（血管方式照射受光位置選択処理）を行う。また、「非血管方式」での測定用に、測定光の照射位置（測定用発光素子）、及び測定用受光位置（測定用受光素子）を選択する処理（非血管方式照射受光位置選択処理）を行う。

図７は、生体組織内での光の伝播を説明する図であり、深さ方向に沿った断面図を示している。ある発光素子５２から照射された光は、生体組織内を拡散反射し、照射された光の一部がある受光素子５４に到達する。その光の伝播経路は、いわゆるバナナ形状（２つの弧で挟まれた領域）を成し、ほぼ中央付近で深さ方向の幅が最も広くなる。伝播経路の深さ（到達可能な深さ）は、発光素子５２と受光素子５４との間隔が大きいほど深く（図７（１））、間隔が小さいほど浅くなる（図７（２））。

「血管方式」では、測定精度を高めるため、より多くの血管透過光が受光素子５４で受光されることが望ましい。このことから、図７（１）に示す発光素子５２と受光素子５４との間の最適な間隔（最適距離）Ｗ１は、発光素子５２と受光素子５４との間のほぼ中央に血管７が位置する前提で、想定される血管７の深さ（皮膚面から血管中心までの距離）Ｄに応じて定めることができる。最適距離Ｗ１は、血管７の深さＤの約２倍の距離である。例えば、深さＤを３ｍｍ程度とすると、最適距離Ｗ１は５〜６ｍｍ程度となる。

そこで、血管方式照射受光位置選択処理では、「照射位置と測定用受光位置との間の中央部に血管７が位置し、且つ照射位置と測定用受光位置との間の距離が所定の最適距離Ｗ１に等しい」ことを血管方式相対位置条件とし、この血管方式相対位置条件を満たす発光素子５２と受光素子５４とを検索して血管方式用の照射位置及び測定用受光位置を選択する。第１実施形態では、例えば、図６に示すように、選択した血管部分７ｂ毎にその長手方向のほぼ中心位置を測定点Ｐ１１として設定し、血管方式相対位置条件を満たす発光素子５２を測定用発光素子５２−１、受光素子５４を測定用受光素子５４−１とする。

なお、設定した測定点Ｐ１１にて血管方式相対位置条件を満たす発光素子５２と受光素子５４とが存在しない場合には、中心線Ｌ１１に沿って測定点Ｐ１１を所定の単位距離ずらし、再度血管方式相対位置条件を満たす発光素子５２と受光素子５４とを検索する。それでも見つからない場合には、同様にこれを繰り返すことで、照射位置及び測定用受光位置を選択する。

一方、「非血管方式」では、図７（２）に示すように、「血管方式」での最適距離Ｗ１よりも短い最適距離Ｗ２で発光素子５２と受光素子５４とを選べば、測定光の到達深さが血管７の深さＤよりも浅く、測定光の伝播範囲が血管７まで到達しないため、受光素子５４では血管透過光が受光されず、非血管部である血管７よりも皮膚面側の真皮層を透過した非血管部透過光のみを受光することが可能となる。

そこで、非血管方式照射受光位置選択処理では、「照射位置と測定用受光位置との間の中央部に血管７が位置し、且つ照射位置と測定用受光位置との間の距離が所定の最適距離Ｗ２に等しい」ことを非血管方式相対位置条件とし、この非血管方式相対位置条件を満たす発光素子５２と受光素子５４とを検索して非血管方式用の照射位置及び測定用受光位置を選択する。例えば、図６に示すように、血管方式照射受光位置選択処理で血管部分毎に設定した各測定点Ｐ１１において、非血管方式相対位置条件を満たす発光素子５２を測定用発光素子５２−２、受光素子５４を測定用受光素子５４−２とする。最適距離Ｗ２は、組織液を測定するのに適した到達深さ（真皮層の皮膚面からの深さ）に応じて予め設定しておく。

なお、「非血管方式」では、血管７を避けて測定が行えればよい。したがって、図６に示したように、血管７上に測定点Ｐ１１を設定する場合に限らず、皮下に血管７が存在しない図６中白抜きされた領域上に測定点を別途設定して照射位置及び測定用受光位置を選択するようにしてもよい。

その後は、被検者２の体動に基づいて「血管方式」又は「非血管方式」を選択的に用い、血糖値の測定を行う。「血管方式」の測定では、血管方式用の全ての照射位置（測定用発光素子５２−１）から測定光を照射させた後、血管方式用の各測定用受光位置（測定用受光素子５４−１）での受光結果から血管透過光成分を抽出する。一方、「非血管方式」の測定では、非血管方式用の全ての照射位置（測定用発光素子５２−２）から測定光を照射させた後、非血管方式用の各測定用受光位置（測定用受光素子５４−２）での受光結果から非血管部透過光成分を抽出する。このとき、例えば、発光素子５２による発光光の波長を変化させることで測定光の波長λを近赤外領域内で変化させて、波長λ毎に血管透過光又は非血管部透過光の分光スペクトル（吸光スペクトル）を生成する。その後、予め定められた血液中又は組織液中のグルコース濃度と吸光度との関係を示す「検量線」を用い、吸光スペクトルから血糖値を算出（推定）する。なお、吸光スペクトルを生成し、所定成分の濃度（例えばグルコース濃度）を算出する手法については、公知技術を適宜採用することができる。ここでの処理により、１回の測定で複数の測定値が得られる。

なお、測定手順は特に限定されるものではなく、発光素子５２と受光素子５４との組合せを全通り順次選択して測定する構成としてもよい。

［機能構成］
図８は、第１実施形態における生体情報処理装置１０の主要な機能構成例を示すブロック図である。図８に示すように、生体情報処理装置１０は、センサー部１１０と、体動検出部１２０と、操作入力部１３０と、表示部１４０と、通信部１５０と、処理部１６０と、記憶部１８０とを備える。

センサー部１１０は、図２のセンサーモジュール５０に該当し、複数の発光素子５２で構成される発光部１１１と、複数の受光素子５４で構成される受光部１１３とを有する。発光部１１１を構成する各発光素子５２の配置位置（Ｘｓ−Ｙｓ座標値）は、該当する発光素子５２に割り振られた発光素子番号と対応付けた発光素子リスト１８２として予め記憶部１８０に記憶されている。また、受光部１１３を構成する各受光素子５４の配置位置（Ｘｓ−Ｙｓ座標値）は、該当する受光素子５４に割り振られた受光素子番号と対応付けた受光素子リスト１８３として予め記憶部１８０に記憶されている。

体動検出部１２０は、体動を検出するためのものであり、例えば、ＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）センサーを用いて実現できる。図１の加速度センサー６０がこれに該当し、検出加速度を随時処理部１６０に出力する。

操作入力部１３０は、ボタンスイッチやダイヤルスイッチ等の各種スイッチ、タッチパネル等の入力装置によって実現されるものであり、ユーザーによって為された各種の操作入力に応じて操作入力信号を処理部１６０に出力する。図１の操作スイッチ１６、タッチパネル１８がこれに該当する。

表示部１４０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＥＬディスプレイ（Electroluminescence display）等の表示装置によって実現されるものであり、処理部１６０から入力される表示信号に基づいて各種画面を表示する。図１のタッチパネル１８がこれに該当する。

通信部１５０は、処理部１６０の制御のもと、装置内部で利用される情報を外部の情報処理装置との間で送受するための通信装置である。図１の通信装置２０がこれに該当する。通信部１５０の通信方式としては、所定の通信規格に準拠したケーブルを介して有線接続する形式や、クレードルと呼ばれる充電器と兼用の中間装置を介して接続する形式、無線通信を利用して無線接続する形式等、種々の方式を適用可能である。

処理部１６０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＤＳＰ（Digital Signal Processor）等のマイクロプロセッサー、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の制御装置及び演算装置によって実現されるものであり、生体情報処理装置１０の各部を統括的に制御する。図１の制御基板３０がこれに該当する。この処理部１６０は、照射制御部１６１と、受光制御部１６２と、血管位置取得部１６３と、照射受光位置選択部１６４と、選択部としての測定方法選択部１６５と、吸光スペクトル生成部１６６と、成分値算出部１６７と、表示制御部としての測定結果表示制御部１６８とを備える。なお、処理部１６０を構成する各部は、専用のモジュール回路等のハードウェアで構成することとしてもよい。

照射制御部１６１は、発光部１１１を構成する発光素子５２を個別に発光制御する。例えば、いわゆるアクティブマトリクス方式の駆動制御技術を利用することで実現できる。受光制御部１６２は、受光部１１３の受光素子５４により受光した受光光からその強度に応じた電気信号を読み出す制御を行う。

血管位置取得部１６３は、センサーモジュール５０を被せた皮下の生体画像（図４を参照）を取得し、生体画像を画像処理して血管位置を取得し、測定に適した血管部分を選択する。この血管位置の取得は、公知の静脈認証技術等における生体画像の撮影技術や、公知の静脈認証技術等における生体画像から静脈パターンを識別する技術を適宜利用することで実現する。

照射受光位置選択部１６４は、「血管方式」での測定用に、血管方式照射受光位置選択処理を行う。すなわち、照射受光位置選択部１６４は、選択した血管部分毎に測定点を設定し、血管方式相対位置条件を満たす発光素子５２と受光素子５４とを検索して照射位置（測定用発光素子５２−１）及び測定用受光位置（測定用受光素子５４−１）を選択する。一方、照射受光位置選択部１６４は、「非血管方式」での測定用に、非血管方式照射受光位置選択処理を行う。すなわち、照射受光位置選択部１６４は、血管部分毎に設定した各測定点において、照射位置（測定用発光素子５２−２）及び測定用受光位置（測定用受光素子５４−２）を選択する。最適距離Ｗ１を含む血管方式相対位置条件に関するデータは血管方式用１８５、最適距離Ｗ２を含む非血管方式相対位置条件に関するデータは非血管方式用１８６とされ、相対位置条件データ１８４として予め記憶部１８０に記憶されている。

測定方法選択部１６５は、体動検出部１２０から随時出力される検出加速度に基づいて被検者２の体動の大小を判定し、体動が小さい場合は「血管方式」、体動が大きい場合は「非血管方式」を、適用する測定方法として選択する。図９は、体動の大小判定を説明する図である。測定方法選択部１６５は、例えば、直前Ｔ秒間の検出加速度の分散値を求め、「直前Ｔ秒間の検出加速度の分散値が所定の閾値未満であること」を体動が小さいことを示す条件として判定する。また、「直前Ｔ秒間の検出加速度の分散値が所定の閾値以上であること」を体動が大きいことを示す条件として判定する。

例えば、ある時刻ｔ１では、図９中に一点鎖線で囲って示す直前Ｔ秒間における検出加速度の変動が小さく、分散値は小さくなる。このような場合は、体動は小さいと判定される。これに対し、時刻ｔ２では、図９中に二点鎖線で囲って示す直前Ｔ秒間における検出加速度は小刻みに大きく変動しており、分散値は大きくなる。このような場合は、体動は大きいと判定される。

なお、分散値に限らず、検出加速度の振幅（直前Ｔ秒間の検出加速度の最大値と最小値との差）を求め、閾値処理することで体動の大小を判定してもよい。また、「直前Ｔ秒間において体動検出部１２０から出力された検出加速度のうち、所定値を下回る検出加速度の割合（数）が所定の閾値以上であること」を体動が小さいことを示す条件として体動が小さいか否かを判定してもよい。一方、「直前Ｔ秒間において体動検出部１２０から出力された検出加速度のうち、所定値を上回る検出加速度の割合が所定の閾値以上であること」を体動が大きいことを示す条件として体動が大きいか否かを判定してもよい。

吸光スペクトル生成部１６６は、照射制御部１６１及び受光制御部１６２の制御のもと、照射位置とした各測定点の測定用発光素子５２−１又は測定用発光素子５２−２から測定光を照射する。そして、吸光スペクトル生成部１６６は、測定用受光位置とした各測定点の測定用受光素子５４−１又は測定用受光素子５４−２による受光結果に基づいて吸光スペクトルを生成する。

成分値算出部１６７は、吸光スペクトルに基づいて目的とする成分である血液中又は組織液中のグルコース濃度を算出する。例えば、重回帰分析法、主成分回帰分析法、ＰＬＳ回帰分析法、独立成分分析法等の分析法を用いて吸光スペクトルから血糖値を算出する。

測定結果表示制御部１６８は、成分値算出部１６７によって算出された血糖値を測定結果として表示部１４０に表示する制御を行う。

記憶部１８０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やフラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の各種ＩＣ（Integrated Circuit）メモリーやハードディスク等の記憶媒体により実現されるものである。記憶部１８０には、生体情報処理装置１０を動作させ、この生体情報処理装置１０が備える種々の機能を実現するためのプログラムや、このプログラムの実行中に使用されるデータ等が事前に記憶され、或いは処理の都度一時的に記憶される。図１では、制御基板３０が搭載するメインメモリー３４や測定データ用メモリー３６、メモリーカード２２がこれに該当する。

また、記憶部１８０には、処理部１６０を照射制御部１６１、受光制御部１６２、血管位置取得部１６３、照射受光位置選択部１６４、測定方法選択部１６５、吸光スペクトル生成部１６６、成分値算出部１６７、及び測定結果表示制御部１６８として機能させ、第１測定処理（図１１を参照）を行うための第１測定処理プログラム１８１と、発光素子リスト１８２と、受光素子リスト１８３と、相対位置条件データ１８４とが予め記憶される。

さらに、記憶部１８０には、測定の実施に伴い、血管位置情報１８８と、照射受光位置リスト１９０と、吸光スペクトルデータ１９４と、測定結果データ１９５とが記憶される。

照射受光位置リスト１９０は、血管方式照射受光位置選択処理の結果選択された照射位置及び測定用受光位置を血管方式用とし、血管方式照射受光位置選択処理の結果選択された照射位置及び測定用受光位置を非血管方式用として記憶する。図１０は、照射受光位置リスト１９０のデータ構成例を示す図である。図１０に示すように、照射受光位置リスト１９０は、測定点番号１９１と対応付けて、血管方式用１９２の照射位置及び測定用受光位置と、非血管方式用１９３の照射位置及び測定用受光位置とが設定されたデータテーブルである。血管方式用１９２の照射位置には、該当する発光素子５２すなわち測定用発光素子５２−１の発光素子番号が登録され、測定用受光位置には、該当する受光素子５４すなわち測定用受光素子５４−１の受光素子番号が登録される。非血管方式用１９３の照射位置には、該当する発光素子５２すなわち測定用発光素子５２−２の発光素子番号が登録され、測定用受光位置には、該当する受光素子５４すなわち測定用受光素子５４−２の受光素子番号が登録される。

［処理の流れ］
図１１は、第１測定処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、ここで説明する処理は、処理部１６０が記憶部１８０から第１測定処理プログラム１８１を読み出して実行することで実現できる。この第１測定処理は、生体情報処理装置１０が被検者２の身体に取り付けられ、所定の測定開始操作が入力されると開始される。

図１１に示すように、第１測定処理では、先ず、測定タイミングとなるまで待機状態となる（ステップａ１：Ｎｏ）。例えば、１分毎に測定する場合であれば、前回の測定タイミングから１分経過した時点で測定タイミングと判定し（ステップａ１：ＹＥＳ）、続いて画像取得タイミングか否かを判定する。画像取得タイミングと判定した場合は（ステップａ３：ＹＥＳ）、ステップａ５に移行する。画像取得タイミングでなければ（ステップａ３：ＮＯ）、ステップａ１３に移行する。ここで、画像取得タイミングは、例えば１０分であってもよいし、１時間であってもよいが、間隔を短くして頻繁に生体画像を撮影し、血管位置を取得すれば、測定精度を維持できる。これに対し、間隔を長く設定するほど消費電力を抑えることができる。ただし、センサーモジュール５０の装着部位がずれる等して皮下の血管位置が取得した血管位置と一致しない事態が生じた場合や血管を正しく特定できなかった場合等においては、次に血管位置を取得するまでの間測定を精度よく行えない。画像取得タイミングは、このような事態を考慮して適宜設定する。

ステップａ５では、照射制御部１６１がセンサーモジュール５０の発光素子５２を一斉発光させ、受光制御部１６２が全ての受光素子５４により受光（撮影）させて生体画像を取得する。続いて、血管位置取得部１６３が、生体画像を画像処理し、皮膚面から見た血管位置を取得して血管部分を選択する（ステップａ７）。例えば、血管位置取得部１６３は、得られた生体画像（輝度画像）のピクセル毎に、基準輝度と比較し２値化やフィルター処理をして血管位置を取得する。基準輝度未満のピクセルが血管を示すことになる。そして、血管位置取得部１６３は、精度低下要因部位を除外し、所定の最低部位長以上の長さを有する血管部分を選択する。取得した血管位置や選択した血管部分の位置は、血管位置情報１８８として記憶部１８０に記憶される。

続いて、照射受光位置選択部１６４が血管方式照射受光位置選択処理を行い、血管部分毎に測定点を設定して血管方式用の照射位置及び測定用受光位置を選択する（ステップａ９）。また、照射受光位置選択部１６４は、非血管方式照射受光位置選択処理を行い、ステップａ９で設定した測定点毎に非血管方式用の照射位置及び測定用受光位置を選択する（ステップａ１１）。このとき、照射受光位置選択部１６４は、各測定点に測定点番号１９１を割り振り、測定用発光素子５２−１の発光素子番号と測定用受光素子５４−１の受光素子番号とを血管方式用１９２として対応づけ、測定用発光素子５２−２の発光素子番号と測定用受光素子５４−２の受光素子番号とを非血管方式用１９３として対応付けて照射受光位置リスト１９０を生成する。

そして、ステップａ１３では、測定方法選択部１６５が、体動検出部１２０からの検出加速度に基づいて被検者２の体動の大小を判定する。ここでの処理により体動が小さいと判定した場合は（ステップａ１５：ＹＥＳ）、照射受光位置リスト１９０の血管方式用１９２のデータを用いて、血糖値測定処理を行う（ステップａ１７）。その後、ステップａ２１に移行する。一方、体動が大きいと判定した場合は（ステップａ１５：ＮＯ）、照射受光位置リスト１９０の非血管方式用１９３のデータを用いて、血糖値測定処理を行う（ステップａ１９）。血糖値測定処理を行った後は、ステップａ２１に移行する。

図１２は、血糖値測定処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。図１２に示すように、血糖値測定処理では、照射制御部１６１が照射受光位置リスト１９０に従って照射位置を一斉発光させ（ステップｂ１）、受光制御部１６２が全ての受光素子５４により受光させる（ステップｂ３）。続いて、吸光スペクトル生成部１６６が、測定点毎に該当する測定用受光位置での受光結果に基づいて吸光スペクトルを生成し（ステップｂ５）、生成した各測定点の吸光スペクトルを平均した平均吸光スペクトルを生成する（ステップｂ７）。生成した平均吸光スペクトルのスペクトルデータは、吸光スペクトルデータ１９４として記憶部１８０に記憶される。そして、成分値算出部１６７が、ステップｂ７で生成した平均吸光スペクトルから血糖値を算出する（ステップｂ９）。算出した血糖値は、測定結果データ１９５として記憶部１８０に記憶される。

そして、ステップａ２１では、測定結果表示制御部１６８が、測定結果データ１９５を参照することで、ステップａ１７又はステップａ１９の血糖値算出処理で算出された血糖値を測定結果として表示部１４０に表示する制御を行う。その後は、測定を終了するまでの間（ステップａ２３：Ｎｏ）、ステップａ１に戻って上記した処理を繰り返す。

以上説明したように、第１実施形態によれば、被検者２の体動を検出し、体動が小さい場合は、高い測定精度を有する一方で被検者２の体動の影響を受け易い「血管方式」による測定を行うことができる。一方、被検者２の体動が大きければ、測定精度は「血管方式」と比べて低いものの被検者２の体動の影響を受け難い「非血管方式」による測定を行うことができる。したがって、体動により測定精度が大幅に低下したり、あるいは測定不能となって有効な測定結果が得られなくなる事態を防止し、測定結果を安定して提供することが可能となる。例えば、糖尿病患者の血糖値を測定する場合であっても、継続して血糖値を監視することができる。

〔第２実施形態〕
第２実施形態では、基本的には第１実施形態と同様に実現できるが、測定部として、「血管方式」での測定と、「非血管方式」での測定とを並行して行う点で異なる。

図１３は、第２実施形態における処理部１６０の処理の流れ（第２測定処理）を示すフローチャートである。第２実施形態は、図１３に示した第１実施形態の生体情報処理装置１０において、第１測定処理プログラム１８１に代えて、第２測定処理を実現するための第２測定処理プログラムを記憶部１８０に記憶しておくことで実現できる。図１３中、第１実施形態と同様の処理工程には同一の符号を付している。

図１３に示すように、第２実施形態の測定処理では、ステップａ１３で被検者２の体動の大小を判定した後、照射受光位置リスト１９０の血管方式用１９２のデータを用いて、血糖値測定処理を行うとともに（ステップａ１７）、照射受光位置リスト１９０の非血管方式用１９３のデータを用いて、血糖値測定処理を行う（ステップａ１９）。

その後、ステップａ１３で体動が小さいと判定したか否かによって処理を分岐し、体動が小さいと判定した場合は（ステップｂ２１：ＹＥＳ）、測定結果表示制御部１６８が、ステップａ１７で行った「血管方式」での測定結果を表示する（ステップｂ２３）。一方、体動が大きいと判定した場合は（ステップｂ２１：ＮＯ）、測定結果表示制御部１６８は、測定結果データ１９５を参照することで、ステップａ１９で行った「非血管方式」での測定結果を表示する（ステップｂ２５）。

以上説明したように、第２の実施形態によれば、「血管方式」での測定と、「非血管方式」での測定とを並行して行い、被検者２の体動が小さい場合は「血管方式」での測定結果を、体動が大きい場合は「非血管方式」での測定結果を選択的に表示することができる。

〔第３実施形態〕
第３実施形態では、例えば「血管方式」での測定のみを行い、測定に用いる測定パラメーターの１つである、１回の測定における測定光を照射する長さに係る時間（測定時間）を被検者２の体動の検出結果に基づいて設定する。なお、上記した各実施形態と同様の部分には同一の符号を付している。

第３実施形態では、被検者２の体動が小さい場合は、測定時間を長く設定する。測定時間を長くして長時間露光を行えば、Ｓ／Ｎ比を大きくでき、より高い精度で測定を行える。測定時間は、例えば、予め実現可能な最高精度を達成するのに十分な時間として設定しておく。

これに対し、被検者２の体動が大きい場合、測定時間が長いと露光中に血管位置が移動してしまい、測定を正しく行えない場合がある。そこで、体動が大きい場合は測定時間を短く設定し、測定の最中（測定時間中）に血管がターゲットから外れる確率を減らす。露光中にターゲットから血管が外れなければ血管を測定対象部位として測定できるし、仮に外れたとしても、それが測定時間中に外れたのでなければ非血管部のみを測定することができる。血管がターゲットから外れていたか否かは、吸光スペクトルを解析することで判定が可能なため、外れていたと判定した場合は、後段の処理において組織液中のグルコース濃度と吸光度との関係を示す「検量線」を用いて血糖値を算出すればよい。

［機能構成］
図１４は、第３実施形態における生体情報処理装置１０ｂの主要な機能構成例を示すブロック図である。図１４に示すように、生体情報処理装置１０ｂは、センサー部１１０と、操作入力部１３０と、表示部１４０と、通信部１５０と、処理部１６０ｂと、記憶部１８０ｂとを備える。

第３実施形態では、処理部１６０ｂは、照射制御部１６１ｂと、受光制御部１６２と、血管位置取得部１６３と、照射受光位置選択部１６４ｂと、パラメーター設定部１６９ｂと、吸光スペクトル生成部１６６ｂと、成分値算出部１６７ｂと、測定結果表示制御部１６８とを備える。第３実施形態では、「血管方式」の測定のみを行うため、各機能部は、「血管方式」の測定に関する処理のみを行う点で第１実施形態と異なる。

すなわち、照射受光位置選択部１６４ｂは、血管方式照射受光位置選択処理を行う。血管方式相対位置条件に関するデータは、相対位置条件データ１８４ｂとして予め記憶部１８０ｂに記憶されている。吸光スペクトル生成部１６６ｂは、照射制御部１６１ｂ及び受光制御部１６２の制御のもと、照射位置とした各測定点の測定用発光素子５２−１から測定光を照射し、測定用受光位置とした各測定点の測定用受光素子５４−１による受光結果に基づいて吸光スペクトルを生成する。成分値算出部１６７ｂは、吸光スペクトルに基づいて測定点毎に血液中のグルコース濃度を算出する。

パラメーター設定部１６９ｂは、体動検出部１２０から随時出力される検出加速度に基づいて被検者２の体動の大小を判定し、パラメーター設定テーブル１８７ｂに従って測定時間を設定する。

また、記憶部１８０ｂには、処理部１６０ｂを照射制御部１６１ｂ、受光制御部１６２、血管位置取得部１６３、照射受光位置選択部１６４ｂ、パラメーター設定部１６９ｂ、吸光スペクトル生成部１６６ｂ、成分値算出部１６７ｂ、及び測定結果表示制御部１６８として機能させ、第３測定処理（図１６を参照）を行うための第３測定処理プログラム１８１ｂと、発光素子リスト１８２と、受光素子リスト１８３と、相対位置条件データ１８４ｂと、パラメーター設定テーブル１８７ｂとが予め記憶される。

パラメーター設定テーブル１８７ｂは、被検者２の体動の大小に応じた測定時間を記憶する。図１５は、パラメーター設定テーブル１８７ｂのデータ構成例を示す図である。図１５に示すように、パラメーター設定テーブル１８７ｂには、体動が小さい場合の測定時間Ｔ１１と、体動が大きい場合の測定時間Ｔ１３とが設定されている。各測定時間Ｔ１１，Ｔ１３の具体的な値は上記の要領で予め設定されるが、少なくとも、測定時間Ｔ１１は測定時間Ｔ１３よりも長く（大きい値として）設定される。

さらに、記憶部１８０ｂには、測定の実施に伴い、血管位置情報１８８と、照射受光位置リスト１９０ｂと、吸光スペクトルデータ１９４と、測定結果データ１９５とが記憶される。照射受光位置リスト１９０ｂには、図１０に示した血管方式用１９２のみが設定される。

［処理の流れ］
図１６は、第３測定処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、ここで説明する処理は、処理部１６０ｂが記憶部１８０ｂから第３測定処理プログラム１８１ｂを読み出して実行することで実現できる。

図１６に示すように、第３測定処理では、ステップａ１３で被検者２の体動の大小を判定した後、パラメーター設定部１６９ｂが、パラメーター設定テーブル１８７ｂを参照し、体動の大小に応じて測定時間を設定する（ステップｄ１５）。ここでの処理により、測定時間は、体動が小さい場合は長く、体動が大きい場合は短く設定される。

そして、続くステップｄ１７では、照射受光位置リスト１９０ｂを用い、血糖値測定処理を行う。ここでの血糖値測定処理は、第１実施形態で説明した血糖値測定処理（図１２を参照）と同様の手順で実現できるが、その際、図１２のステップｂ１において、照射制御部１６１ｂが、発光時間をステップｄ１５で設定された測定時間として照射位置を一斉発光させる。

その後、測定結果表示制御部１６８が、測定結果データ１９５を参照することで、ステップｄ１７の血糖値算出処理で算出された血糖値を測定結果として表示部１４０に表示する制御を行う（ステップｄ１９）。

以上説明したように、第３実施形態によれば、被検者２の体動が小さい場合は測定時間を長く設定し、体動が大きい場合は測定時間を短く設定することができる。したがって、体動が小さい場合の測定精度を高めることができる。一方、体動が大きい場合は、体動により測定の最中（測定時間中）に血管がターゲットから外れて測定精度が大幅に低下する事態を抑制できる。したがって、測定結果を安定して提供することが可能となる。

なお、第３実施形態では、体動が小さいか大きいかの２段階で測定時間を設定することとしたが、分散値の値幅を３段階以上で細かく区切り、体動が大きくなるほど段階的に測定時間が長くなるように測定時間を設定してもよい。

また、第３実施形態では、「血管方式」で測定を行い、被検者２の体動の検出結果に基づいて測定時間を設定することとした。これに対し、測定時間に加えてさらに測定回数という測定パラメーターを設定するようにしてもよい。例えば、体動が小さい場合は、測定時間を長く設定し、且つ測定回数を１回として設定する。一方、体動が大きい場合は、測定時間を短く設定し、且つ測定回数を２回以上の所定数回として設定する。

本変形例では、体動が大きく測定回数を所定数回とした場合は、図１６のステップｄ１７で行う血糖値算出処理において、図１２のステップｂ１の処理として、照射制御部１６１ｂが、短く設定した測定時間で照射位置を一斉発光させる処理を所定数回行う。そして、ステップｂ５に代えて次の処理を行う。すなわち先ず、所定数回の各回の測定で得た吸光スペクトルを解析して血管がターゲットから外れていない（血管透過光成分を含む）吸光スペクトルを選ぶ。続いて、選んだ吸光スペクトルを測定点毎に平均した吸光スペクトルを生成する。その上で、平均吸光スペクトルを生成する（ステップｂ７）。

本変形例によれば、体動が大きい場合は、短い測定時間で２回以上測定を行うことができる。測定時間を短くするとＳ／Ｎ比が小さくなるが、本変形例のように測定を２回以上行えば、血管がターゲットから外れていない吸光スペクトルを選んで血糖値を算出することができ、測定精度の向上が図れる。

なお、本変形例において、測定時間と測定回数の両者を用いることとしたが、測定時間に代えて、測定回数のみを用いることとしてもよい。

また、第３実施形態においては、「血管方式」での測定のみとしたが、「血管方式」および「非血管方式」での測定を行う第１実施形態および第２実施形態に、本第３実施形態の内容を適用することとしてもよい。その場合、「血管方式」「非血管方式」それぞれに測定時間を対応づけておき、「血管方式」での測定を実施する場合には「血管方式」に対応する測定時間を選択し、「非血管方式」での測定を実施する場合には「非血管方式」に対応する測定時間を選択すればよい。勿論、「血管方式」に対応する測定時間として、体動の大きさ別に複数の測定時間を定めておき、「血管方式」での測定を実施する場合に、そのときの体動の大きさに対応する測定時間を選択することとしてもよい。「非血管方式」に対応する複数の測定時間を定めておく場合も同様である。

上述した第３実施形態においては、「血管方式」での測定のみとしたが、同じ「血管方式」の測定であっても、測定時間が異なる測定であるため、別々の測定方法であると言うこともできる。すなわち、第１の測定時間で測定するのが第１の測定方法であり、第２の測定時間で測定するのが第２の測定方法であるとして、測定時間を基準に測定方法を定義して、測定時間が異なる測定であれば別の測定方法と解することもできる。

〔第４実施形態〕
第４実施形態では、第３実施形態と同様に「血管方式」での測定のみを行い、測定パラメーターの１つである測定点数を被検者２の体動の検出結果に基づいて設定する。なお、上記した各実施形態と同様の部分には同一の符号を付している。

第４実施形態では、被検者２の体動が大きい場合に、小さい場合と比べて測定点数を増やす。そのために、第４実施形態では、測定に先立ち、測定点候補設定処理を行って測定点候補を設定しておく。

図１７は、測定点候補設定処理を説明する図である。測定点候補設定処理では、先ず、血管７に沿って測定点候補を仮設定する。例えば、図１７中に「×」印で示すように、血管７の中心線Ｌ２１上に所定間隔で測定点候補を仮設定する。そして、仮設定した測定点候補毎に血管方式相対位置条件を満たす発光素子５２と受光素子５４とがあるかを検索し、存在する場合はその発光素子５２を測定用発光素子５２−１、受光素子５４を測定用受光素子５４−１とする。この測定点候補設定処理により、血管方式相対位置条件を満たす発光素子５２と受光素子５４とが存在する複数の測定点候補Ｐ２１が設定され、測定点候補Ｐ２１毎に照射位置及び測定用受光位置が選択される。

そして、測定に際しては、被検者２の体動の検出結果に基づいて測定点数を設定し、設定した測定点数個の測定点候補Ｐ２１を測定点として選択する。その際、測定点候補Ｐ２１のうち、血管位置取得部１６３が選択した測定に適した血管部分７ｂに属する測定点候補Ｐ２１を優先的に選ぶ。

血管がターゲットから外れていなければ、測定点を増やさなくても高い精度で測定が行える。そして、第１実施形態で説明したように、精度低下要因部分を除外した上で所定の最低部位長以上の長さを有するとして選択された血管部分から測定点を選べば、測定精度の向上が図れる。一方、体動が大きい場合は、血管位置が移動してしまい測定を正しく行えない場合があるが、測定点を多くすれば、それらの中に血管がターゲットから外れていない測定点が残る確率を上げることができる。

［機能構成］
図１８は、第４実施形態における生体情報処理装置１０ｃの主要な機能構成例を示すブロック図である。図１８に示すように、生体情報処理装置１０ｃは、センサー部１１０と、操作入力部１３０と、表示部１４０と、通信部１５０と、処理部１６０ｃと、記憶部１８０ｃとを備える。

第４実施形態では、処理部１６０ｃは、照射制御部１６１と、受光制御部１６２と、血管位置取得部１６３と、測定点候補設定部１７０ｃと、パラメーター設定部１６９ｃと、照射受光位置選択部１６４ｃと、吸光スペクトル生成部１６６ｃと、成分値算出部１６７ｂと、測定結果表示制御部１６８とを備える。

測定点候補設定部１７０ｃは、測定点候補設定処理を行う機能部であり、血管に沿って仮設定した測定点候補毎に血管方式相対位置条件を満たす発光素子５２と受光素子５４とを検索することで血管上に複数の測定点候補を設定し、照射位置（測定用発光素子５２−１）及び測定用受光位置（測定用受光素子５４−１）を選択する。

パラメーター設定部１６９ｃは、体動検出部１２０から随時出力される検出加速度に基づいて被検者２の体動の大小を判定し、パラメーター設定テーブル１８７ｃに従って測定点数を設定する。

また、記憶部１８０ｃには、処理部１６０ｃを照射制御部１６１、受光制御部１６２、血管位置取得部１６３、測定点候補設定部１７０ｃ、照射受光位置選択部１６４ｃ、パラメーター設定部１６９ｃ、吸光スペクトル生成部１６６ｂ、成分値算出部１６７ｂ、及び測定結果表示制御部１６８として機能させ、第４測定処理（図２１を参照）を行うための第４測定処理プログラム１８１ｃと、発光素子リスト１８２と、受光素子リスト１８３と、相対位置条件データ１８４ｂと、パラメーター設定テーブル１８７ｃとが予め記憶される。

パラメーター設定テーブル１８７ｃは、被検者２の体動の大小に応じた測定点数を記憶する。図１９は、パラメーター設定テーブル１８７ｃのデータ構成例を示す図である。図１９に示すように、パラメーター設定テーブル１８７ｃには、分散値を４段階に区切った値幅毎に測定点数が設定されている。各測定点数の具体的な値は特に限定されるものではないが、分散値が大きくなるほど測定点数が段階的に多くなるように設定される。

さらに、記憶部１８０ｃには、測定の実施に伴い、血管位置情報１８８と、測定点候補リスト１８９ｃと、照射受光位置リスト１９０ｃと、吸光スペクトルデータ１９４と、測定結果データ１９５とが記憶される。

測定点候補リスト１８９ｃは、測定点候補設定処理の結果選択された照射位置及び測定用受光位置を記憶する。図２０は、測定点候補リスト１８９ｃのデータ構成例を示す図である。図２０に示すように、測定点候補リスト１８９ｃは、測定点候補番号と対応付けて、該当する測定点候補について選択された照射位置及び測定用受光位置と、優先フラグとが設定されたデータテーブルである。優先フラグは、測定に適した血管部分に属する測定点候補には「ＯＮ」が設定され、属さない測定点候補には「ＯＦＦ」が設定される。

［処理の流れ］
図２１は、第４測定処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、ここで説明する処理は、処理部１６０ｃが記憶部１８０ｃから第４測定処理プログラム１８１ｃを読み出して実行することで実現できる。

図２１に示すように、第４測定処理では、ステップａ７で血管部分を選択した後、測定点候補設定部１７０ｃが測定点候補設定処理を行い、血管上に複数の測定点候補を設定して照射位置及び測定用受光位置を選択する（ステップｅ９）。このとき、測定点候補設定部１７０ｃは、各測定点候補に測定点候補番号を割り振る。そして、前段のステップａ７で選択した血管部分に属する測定点候補の優先フラグを「ＯＮ」とし、属さない測定点候補の優先フラグを「ＯＦＦ」として、測定用発光素子５２−１の発光素子番号及び測定用受光素子５４−１の受光素子番号と対応付けた測定点候補リスト１８９ｃを生成する。

また、ステップａ１３で被検者２の体動の大小を判定した後、パラメーター設定部１６９ｃが、パラメーター設定テーブル１８７ｃを参照し、体動の大小に応じて測定点数を設定する（ステップｅ１５）。ここでの処理により、測定点数は、体動が小さい場合は少なく、体動が大きい場合は多く設定される。

続いて、照射受光位置選択部１６４ｃが、測定点候補リスト１８９ｃを参照し、優先フラグが「ＯＮ」である測定点候補から順番にステップｅ１５で設定された測定点数個の測定点候補を測定点として選択する（ステップｅ１７）。このとき、照射受光位置選択部１６４ｃは、選択した測定点に測定点番号を割り振り、測定点候補リスト１８９ｃに設定されている照射位置及び測定用受光位置を対応付けた照射受光位置リスト１９０ｃを生成する。

その後、照射受光位置リスト１９０ｃを用いて血糖値測定処理を行う（ステップｅ１９）。ここでの血糖値測定処理は、第１実施形態で説明した血糖値測定処理（図１２を参照）と同様の手順で実現できるが、その際、図１２のステップｂ７では、吸光スペクトル生成部１６６ｃが、測定点毎に得られた吸光スペクトルを解析して血管がターゲットから外れていない（血管透過光成分を含む）吸光スペクトルを選び、その上で平均吸光スペクトルを生成する。

以上説明したように、第４実施形態によれば、被検者２の体動が大きい場合に、体動が小さい場合よりも測定点数を多く設定することができる。したがって、体動が小さい場合の測定精度を保ちつつ、体動が大きい場合は、体動により血管がターゲットから外れて測定精度が大幅に低下する事態を抑制できる。したがって、測定結果を安定して提供することが可能となる。

なお、第４実施形態においては、「血管方式」での測定のみとしたが、「血管方式」および「非血管方式」での測定を行う第１実施形態および第２実施形態に、本第４実施形態の内容を適用することとしてもよい。その場合、「血管方式」「非血管方式」それぞれにパラメーター設定テーブル１８７ｃを設定しておき、「血管方式」での測定を実施する場合には「血管方式」に対応するパラメーター設定テーブル１８７ｃを選択し、「非血管方式」での測定を実施する場合には「非血管方式」に対応するパラメーター設定テーブル１８７ｃを選択すればよい。

上述した第４実施形態においては、「血管方式」での測定のみとしたが、同じ「血管方式」の測定であっても、測定点数が異なる測定であるため、別々の測定方法であると言うこともできる。すなわち、第１の測定点数で測定するのが第１の測定方法であり、第２の測定点数で測定するのが第２の測定方法であるとして、測定点数を基準に測定方法を定義して、測定点数が異なる測定であれば別の測定方法と解することもできる。

また、上述した第３実施形態と第４実施形態とを組み合わせて、被検者２の体動の検出結果に基づいて測定時間及び測定点数の両方を設定する構成としてもよい。或いは、測定時間及び測定点数に加えて、さらに測定回数を設定する構成としてもよい。

また、上記した実施形態では、血液成分分析装置１は、血液成分として血糖値を測定することを主として説明したが、他の血液成分を測定する場合も同様に適用できることは勿論である。例えば、ＧＰＴ（Glutamic Pyruvic Transaminase:グルタミン酸ピルビン酸転移酵素）等の酵素値、アルブミン等の血漿タンパク値、コレステロール値、乳酸値等の測定に本実施形態を適用することができる。

また、本発明は、被検者２の生体情報として、生体内組織の状態を測定する場合にも適用が可能である。例えば、照射波として超音波を被検者の生体内に向けて照射し、生体内組織の状態として血管径を測定する場合や、血管径変化から血圧を測定（推定）する場合にも適用が可能である。

１０，１０ｂ，１０ｃ 生体情報処理装置、５０ センサーモジュール、１１０ センサー部、１１１ 発光部、５２ 発光素子、５２−１，５２−２ 測定用発光素子、１１３ 受光部、５４ 受光素子、５４−１，５４−２ 測定用受光素子、１２０ 体動検出部、１３０ 操作入力部、１４０ 表示部、１５０ 通信部、１６０，１６０ｂ，１６０ｃ 処理部、１６１，１６１ｂ 照射制御部、１６２ 受光制御部、１６３ 血管位置取得部、１６４，１６４ｂ，１６４ｃ 照射受光位置選択部、１６５ 測定方法選択部、１６６，１６６ｂ，１６６ｃ 吸光スペクトル生成部、１６７，１６７ｂ 成分値算出部、１６８ 測定結果表示制御部、１６９ｂ，１６９ｃ パラメーター設定部、１７０ｃ 測定点候補設定部、１８０，１８０ｂ，１８０ｃ 記憶部、１８１ 第１測定処理プログラム、１８１ｂ 第３測定処理プログラム、１８１ｃ 第４測定処理プログラム、１８２ 発光素子リスト、１８３ 受光素子リスト、１８４，１８４ｂ 相対位置条件データ、１８５ 血管方式用、１８６ 非血管方式用、１８７ｂ，１８７ｃ パラメーター設定テーブル、１８８ 血管位置情報、１８９ｃ 測定点候補リスト、１９０，１９０ｂ，１９０ｃ 照射受光位置リスト、１９４ 吸光スペクトルデータ、１９５ 測定結果データ、２ 被検者、７ 血管、７ｂ 血管部分

Claims (9)

1. 被検者の体動を検出する体動検出部と、
   照射波を前記被検者の生体内に向けて照射して血液中の所定成分を測定する複数の測定方法の中から、一の測定方法を前記体動検出部の検出結果に基づいて選択する選択部と、
   前記一の測定方法に従って測定された測定結果を表示する制御を行う表示制御部と、
   を備えた生体情報処理装置。
2. 前記検出結果に基づいて、前記一の測定方法に係る測定パラメーターを設定するパラメーター設定部、
   を更に備えた請求項１に記載の生体情報処理装置。
3. 前記パラメーター設定部は、測定点数、及び、前記照射波を照射する長さに係る測定時間のうちの少なくとも何れか１つを前記測定パラメーターとして設定する請求項２に記載の生体情報処理装置。
4. 前記選択部は、測定対象部位に応じて異なる複数の測定方法の中から一の測定方法を選択する請求項１〜３の何れか一項に記載の生体情報処理装置。
5. 前記選択部は、前記検出結果が、前記体動が小さいことを示す条件を満たす場合に、前記測定対象部位を血管部分とする一の測定方法を選択する請求項４に記載の生体情報処理装置。
6. 前記選択部は、前記検出結果が、前記体動が大きいことを示す条件を満たす場合に、前記測定対象部位を血管以外の非血管部部分とする一の測定方法を選択する請求項４又は５に記載の生体情報処理装置。
7. 前記複数の測定方法を用いて並行して前記成分を測定する測定部を更に備え、
   前記表示制御部は、前記測定部の測定結果のうち、前記一の測定方法で測定された測定結果を表示する、
   請求項１に記載の生体情報処理装置。
8. 前記測定方法は、血糖値を測定するための複数の方法である請求項１〜７の何れか一項に記載の生体情報処理装置。
9. 被検者の体動を検出することと、
   照射波を前記被検者の生体内に向けて照射して血液中の所定成分を測定する複数の測定方法の中から、一の測定方法を前記体動検出部の検出結果に基づいて選択することと、
   前記一の測定方法に従って測定された測定結果を表示する制御を行うことと、
   を含む生体情報処理方法。

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