JP2016152875A - 検出装置及び検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】測定対象物におけるターゲット物質の存在を適正に検出すること。【解決手段】電子機器１０において発光部１１１は、電子機器１０を装着した使用者の身体部位を測定対象物として照射光を照射し、受光部１１３は、照射光が測定対象物を透過した透過光を受光する。そして、演算処理部１６０は、ｎ種類（ｎ≧２）のスペクトル光に係る受光部１１１の受光結果を所定の重み係数を用いて合成し、測定対象物に含まれるターゲット物質の成分を抽出する演算処理を行う。電子機器１０は、測定対象物におけるターゲット物質の存在を適正に検出することができる。【選択図】図１１

Description

本発明は、検出装置等に関する。

使用者の生体情報を取得するものとして、センサー面を使用者の皮膚面に接触させ、照射光を使用者の生体内に向けて照射することで血管又は血液に係る光計測を行う装置が知られている。この種の装置では、照射光の伝播経路上に存在する体毛が計測精度を低下させる要因となる場合があり、対策が検討されていた。

例えば、特許文献１では、生体表面の複数地点で血中グルコース濃度の測定（光計測）を行い、一の地点に体毛が存在していたとしても、他の地点での測定結果を用いることで測定の確実性を向上させている。

特開２００５−１９２６１２公報

しかしながら、特許文献１では、光計測を行う各地点に実際に体毛が存在するかどうかは判断しておらず、体毛が確実に存在しない地点を選ぶのは難しい。また、体毛以外にも、シミやホクロ等の他の検出妨害物も同様の問題があった。
一方で、例えば特許文献１のように血中グルコース濃度を取得する場合であれば、体毛等の検出妨害物が存在するかどうかとは別に、そもそも皮下に血管が存在することを正しく検出できるかが問題であった。
そのため、突き詰めるところ、ターゲット物質が存在するか否かを適正に検出できる技術が求められていた。ターゲット物質は、血液でもよいし、体毛等の検出妨害物でもよいのである。

本発明は、こうした事情に鑑みてなされたものであり、測定対象物におけるターゲット物質の存在を適正に検出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、測定対象物に照射光を照射する発光部と、前記照射光が前記測定対象物を透過した透過光を受光する受光部と、ｎ種類（ｎ≧２）のスペクトル光に係る前記受光部の受光結果を所定の重み係数を用いて合成して前記測定対象物に含まれるターゲット物質の成分を抽出する演算処理を行う演算処理部と、を備えた検出装置である。

また、別形態として、測定対象物に照射光を照射することと、前記照射光が前記測定対象物を透過した透過光を受光することと、ｎ種類（ｎ≧２）のスペクトル光に係る前記受光の結果を所定の重み係数を用いて合成して前記測定対象物に含まれるターゲット物質の成分を抽出する演算処理を行うことと、を含む検出装置が実行する検出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、ｎ種類以上のスペクトル光に係る受光部の受光結果を重み付けして合成することで、測定対象物に含まれるターゲット物質の成分を抽出することができる。これによれば、測定対象物におけるターゲット物質の存在を適正に検出することができる。

第２の発明は、前記重み係数が、ｍ個の物質に対して前記ｎ種類（ｎ≧ｍ≧２）のスペクトル光を透過させた場合の光特性に基づいて定められており、前記演算処理部が、前記ｍ個の物質のうちの何れかを前記ターゲット物質として前記演算処理を行う、第１の発明の検出装置である。

第２の発明によれば、スペクトル光の種類の数ｎと同じかそれより少ない２個以上の物質であって、そのうちの１つをターゲット物質とするｍ個の物質の各スペクトル光における光特性に基づいて、各スペクトル光に係る受光結果の合成に用いる重み係数を定めることができる。

第３の発明は、前記重み係数が、前記ｎ種類のスペクトル光のピーク波長における前記ｍ個の物質の吸光度に基づいて定められている、第１又は第２の発明の検出装置である。

第３の発明によれば、各スペクトル光の各々のピーク波長におけるｍ個の物質の吸光度に基づいて重み係数を定めることができるため、この重み係数を用いて測定対象物に含まれるターゲット物質の成分を抽出することができる。

第４の発明は、前記演算処理部が、所定の行列演算を用いて前記演算処理を実行する、第３の発明の検出装置である。

第４の発明によれば、所定の行列演算によってターゲット物質の成分を抽出することができる。

第５の発明は、前記発光部が、前記測定対象物の被測定面に対して照射光を照射し、前記受光部は、前記被測定面の各位置で前記透過光を受光し、前記演算処理部が、前記被測定面における前記ターゲット物質の分布を算出する、第１〜第４の何れかの発明の検出装置である。

第５の発明によれば、測定対象物の被測定面の全域でターゲット物質の成分を抽出し、被測定面におけるターゲット物質の分布を算出することができる。

第６の発明は、前記測定対象物が生体の所定部位であり、前記演算処理部が、前記生体中の所定物質を前記ターゲット物質として前記生体に含有された前記ターゲット物質に係る生体情報を算出する、第１〜第５の何れかの発明の検出装置である。

第６の発明によれば、生体中の所定物質の成分を抽出でき、生体に含有された所定物質に係る生体情報を得ることができる。

第７の発明は、前記測定対象物が生体の所定部位であり、前記演算処理部が、血液中の所定物質を前記ターゲット物質として前記被測定面における血管分布を算出する、第５の発明の検出装置である。

第７の発明によれば、血液中の所定物質の成分を抽出でき、生体の所定部位の被測定面における血管分布を得ることができる。

第８の発明は、前記演算処理部が、前記血管分布のうち、所定の計測適合条件を満たす計測位置を判定することと、前記発光部および前記受光部を制御して当該計測位置において血管又は血液に係る光計測を実行することと、を行う、第７の発明の検出装置である。

第８の発明によれば、被測定面の血管分布のうちの所定の計測適合条件を満たす計測位置を判定することができ、当該計測適合条件を満たす計測位置で血管又は血液に係る光計測を実行することができる。

第９の発明は、前記演算処理部が、前記生体の前記被測定面における所定の色素物質の分布を算出し、当該色素物質の成分が所定の低成分条件を満たすことを前記計測適合条件に含めて前記計測位置を判定する、第８の発明の検出装置である。

第９の発明によれば、被測定面における所定の色素物質の分布を得ることができ、被測定面の血管分布のうち、所定の色素物質の成分が所定の低成分条件を満たす計測位置で血管又は血液に係る光計測を実行することができる。

電子機器の全体構成例を示す外観図。 センサーモジュールの構成例を示す図。 被測定面における血管分布を模式的に示す図。 生体組織内での光の伝播を説明する図。 照射受光位置選択処理を説明する図。 ヘモグロビンとメラニンの吸光スペクトルを示す図。 分光測定を説明する概念図。 第１の分光画像の一例を示す図。 第２の分光画像の一例を示す図。 図８の第１の分光画像と図９の第２の分光画像とを合成した結果を示す図。 電子機器の主要な機能構成例を示すブロック図。 血糖値取得処理の流れを示すフローチャート。

以下、図面を参照して、本発明を実施するための一形態として、本発明を適用した検出装置を組み込んだ電子機器について説明する。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。

［全体構成］
図１は、本実施形態における電子機器１０の全体構成例を示す外観図である。本実施形態の電子機器１０は、皮下に血管が走行する生体の所定部位を測定対象物として血液に係る光計測を行い、血中グルコース濃度（血糖値）を非侵襲に取得（算出）する装置であって、医療機器である。例えば、図１に示すように、電子機器１０は、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により測定対象物とする使用者２の腕や足、頸等の部位に装着・固定して使用される。

この電子機器１０は、本体ケース１２の表面（使用者２に装着した時に外向きになる面）において、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。使用者２等は、これらを用いて計測開始操作等の各種操作入力をすることができる。

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とが設けられ、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。そして、本体ケース１２の背面（使用者２に装着した時に使用者２の皮膚に接触する面）側において、照射波として使用者２の生体内に向けて照射光を照射し、反射光を受光するためのセンサーモジュール５０を備える。

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。また、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。

制御基板３０には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３２と、メインメモリー３４と、計測データ用メモリー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とが搭載されている。また、その他にも、電源管理ＩＣや、画像処理用ＩＣ等の電子部品が適宜搭載される。

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（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）、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に格納されている構成でもよい。

計測データ用メモリー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、生体情報（ここでは血糖値）の計測結果を格納するための記憶媒体である。この計測データ用メモリー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、計測結果は、メモリーカード２２に格納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と併せて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による照射光の照射機能、及び照射光が使用者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コントローラー４０は、センサーモジュール５０が備える複数の発光素子（通電により照射光を発する素子）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（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、照射光の照射及び受光の両方の機能を実現するセンサーアレイである。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、照射光を照射する発光部であり、例えば、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）や、ＯＬＥＤ（Organic light-emitting diode）等により実現できる。例えば、皮下透過性を有する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、照射光の透過光や反射光を受光し、受光した受光光の光強度（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）や、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor Image Sensor）等の半導体素子で実現できる。１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）所定の透過波長域の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。

分光層５５は、透過波長域の中心波長や波長幅を可変に設定可能な分光フィルター等を用いて構成され、透過する光の波長域を透過波長域に制限して各受光素子５４へ向かう光を透過させる。

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、製造コストと計測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の発光によって照射される照射光の照射範囲を絞ったり、偏光する目的、或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。

［血糖値取得処理の概要］
光計測に先立ち、電子機器１０は、センサーモジュール５０が露出している本体ケース１２の裏面を使用者２の皮膚に密着させるようにしてバンド１４で固定される。センサーモジュール５０を皮膚に密着させることで、照射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計測精度を下げる要因を抑制することができる。

計測手順としては先ず、センサーモジュール５０を被せた装着部位皮下を走行する血管部分を選択し、照射光の照射及び受光を行う。そして、受光結果（受光光の光強度）から血管透過光成分を抽出し、抽出した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）から血中グルコース濃度を血糖値として算出する。

ここで、血管部分を選択するためには、装着部位皮下のどこに血管が存在するかを把握する必要がある。詳細は後述するが、本実施形態では、分光測定を実行して、ピーク波長が第１測定波長λ_１である第１スペクトル光の分光画像（第１の分光画像）と、ピーク波長が第２測定波長λ_２である第２スペクトル光の分光画像（第２の分光画像）とを取得し、第１の分光画像と第２の分光画像とを所定の重み係数を用いて合成することで、センサーモジュール５０が接触する皮膚面（被測定面）における血管の分布及び検出妨害物の分布を算出する（分布算出処理）。

図３は、分布算出処理で得られた被測定面における血管分布を模式的に示す図である。図３の例では、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、白抜きされた箇所が装着部位皮下に血管７が存在しない生体組織部分（非血管部）８である。

分布算出処理を終えたら、血管透過光（血管７を透過した光）を得るのに適した照射光の照射位置（計測用発光素子５２−１）、計測用受光位置（計測用受光素子５４−１）、及びリファレンス用受光位置（リファレンス用受光素子５４−２）を選択する（照射受光位置選択処理）。リファレンス用受光位置は、リファレンス用の透過光を得るために選択する。リファレンス用の透過光は、血管７を透過せず、血管７の近傍の非血管部８のみを透過した光のことである。

図４は、生体組織内での光の伝播を説明する図であり、使用者２の装着部位皮下の深さ方向に沿った断面を示している。図４に示すように、センサーモジュール５０においてある発光素子５２から照射された光は、皮膚面から生体組織内に侵入して拡散反射し、そのうち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）Ｄは、発光素子５２と受光素子５４との間隔Ｗが小さいほど浅く、間隔Ｗが大きいほど深くなる。

ここで、計測精度を高めるには、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、発光素子５２と受光素子５４との間の最適な間隔（最適距離）Ｗ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Ｗ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Ｗは５〜６ｍｍ程度となる。

そこで、「照射位置と計測用受光位置との間の中央部に血管７が位置し、照射位置と計測用受光位置との間の距離が所定の最適距離Ｗに等しい」ことを第１の相対位置条件とし、「照射位置とリファレンス用受光位置との間に血管７が存在せず、照射位置とリファレンス用受光位置との間の距離が所定の最適距離Ｗに等しい」ことを第２の相対位置条件とする。そして、照射受光位置選択処理では、これら第１の相対位置条件及び第２の相対位置条件を満たすか否かを計測適合条件として判定し、照射位置、計測用受光位置、及びリファレンス用受光位置を選択する。

図５は、照射受光位置選択処理を説明する図である。先ず、分布算出処理で得た被測定面における血管分布に従い、血管７の中心線Ｌ上に計測位置Ｐ１１を設定する。そして、設定した計測位置Ｐ１１に基づいて、第１の相対位置条件を満たし、且つ第２の相対位置条件を満たす発光素子５２及び受光素子５４の組合せを検索する。具体的には、中央部に計測位置Ｐ１１が位置し、互いの距離が最適距離Ｗである発光素子５２を計測用発光素子５２−１、受光素子５４を計測用受光素子５４−１とすることで照射位置及び計測用受光位置を選択する。また、照射位置及び計測用受光位置を結ぶ延長線上であって、照射位置からみて計測用受光位置とは反対側にリファレンス用受光位置を選択し、リファレンス用受光素子５４−２とする。照射位置、計測用受光位置、及びリファレンス用受光位置の各位置は、何れも血管７上に位置しない（非血管部８上に位置する）こととする。

設定した計測位置Ｐ１１で発光素子５２及び受光素子５４の組合せが見つからない場合は、計測位置を中心線Ｌ上の別の位置に設定し、発光素子５２及び受光素子５４の組合せを再検索する。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、計測用受光位置、及びリファレンス用受光位置を選択する。

続いて、分布算出処理で得た被測定面における検出妨害物分布に従い、例えば、「計測用受光位置とリファレンス用受光位置との間に検出妨害物が存在しないこと」を計測位置Ｐ１１における検出妨害物の低成分条件とし、この低成分条件を満たすか否かを計測適合条件としてさらに判定する。具体的には、照射位置、計測用受光位置、及びリファレンス用受光位置の各位置を検出妨害物分布と照らし合わせ、例えば、計測用受光位置とリファレンス用受光位置とを結ぶ直線に沿った所定幅の領域と検出妨害物の領域とが重なる場合に低成分条件を満たしていないと判定する。この場合は、上記発光素子５２及び受光素子５４の組合せが見つからない場合と同様に、計測位置を別の位置に設定して再検索を行う。低成分条件を満たしていれば、照射位置、計測用受光位置、及びリファレンス用受光位置を確定する。

照射受光位置選択処理を終えたら、光計測を実行して血糖値を算出する。先ず、照射位置（計測用発光素子５２−１）を発光させて照射光を照射し、計測用受光位置（計測用受光素子５４−１）及びリファレンス用受光位置（リファレンス用受光素子５４−２）の受光結果から血管透過光成分を抽出する。例えば、計測用発光素子５２−１を発光させるとともに、分光層５５の透過波長域を所定の計測波長幅ずつずらしながら全ての受光素子５４による受光を制御することで、近赤外光内の波長λ毎に血管透過光の透過率Ｔ（λ）を求める。なお、分光層５５の透過波長域を変化させる構成に限らず、計測用発光素子５２−１の発光波長を所定の計測波長幅ずつずらして照射光の波長λを変化させる構成としてもよい。

血管透過光の透過率Ｔ（λ）は、計測用受光素子５４−１の受光結果として得られた光強度Ｏｓ（λ）と、リファレンス用受光素子５４−２の受光結果として得られた光強度Ｏｒ（λ）とから、式（１）で求めることができる。そして、求めた透過率Ｔ（λ）から吸光率を求め、吸光スペクトルを生成する。
Ｔ（λ）＝Ｏｓ（λ）／Ｏｒ（λ） ・・・（１）

その後は、予め定められた血中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、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、血糖値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。

なお、照射受光位置選択処理で設定する計測位置の数は１つに限らず、複数設定してもよい。この場合には、計測位置毎に選択した全ての計測用発光素子５２−１を発光させて照射光を照射し、対応する計測用受光素子５４−１及びリファレンス用受光素子５４−２の受光結果から血管透過光成分を抽出する。これによれば、設定した計測位置毎に血糖値を求めることができる。

［分布算出処理の原理］
例えば、被測定面の全域に近赤外領域（近赤外域ともいう）の光を照射して装着部位皮下の画像を取得すると、血管部分は、非血管部よりも輝度が低く暗くなる。血管は、内部を流れる血液の影響で血管が存在しない個所よりも近赤外線を吸収し易いためである。しかし、皮膚面や表層に体毛やシミ、ホクロ等の検出妨害物が存在する場合、これらの領域も輝度が低く暗くなる。そのため、単純に装着部位皮下の画像を取得して輝度の低い領域を血管とするのでは、誤って妨害対象物の領域を血管としてしまう問題がある。このように、装着部位皮下のどこに血管が存在するのかを正しく把握できないと、照射位置、計測用受光位置、及びリファレンス用受光位置の各位置を血管透過光を得るのに適した組合せとして選択できず、計測精度の低下を招く。

一方で、血管透過光を得るのに適した組合せとして各位置が選択できても、照射位置から計測用受光位置に至る光の伝播経路上や、照射位置からリファレンス用受光位置に至る光の伝播経路上に検出妨害物が存在すると、計測精度を低下させる要因となる。例えば、何れか一方の伝播経路上にのみ検出妨害物が存在する場合、式（１）で光強度Ｏｓ（λ），Ｏｒ（λ）の比として求めた透過率Ｔ（λ）に誤差が生じ、計測精度を低下させる。

ところで、血液中にはヘモグロビン、体毛等の検出妨害物にはメラニンという特徴的な色素が含まれており、これらは異なる光特性を有する。図６は、ヘモグロビン（酸化ヘモグロビン）とメラニンの吸光スペクトルを示す図である。図６に示すように、メラニンの吸光スペクトルは、波長が長くなるにつれて滑らかに減少するのに対し、ヘモグロビンの場合、５３０［ｎｍ］〜５９０［ｎｍ］付近で特異的な吸収ピークが現れる。このように、ヘモグロビンとメラニンとでは吸光スペクトルが異なるため、例えば、５９５［ｎｍ］と６５０［ｎｍ］とでは、ヘモグロビンの吸光度とメラニンの吸光度との差が大きく異なる。ただし、それ以外の波長であっても、その波長によって両者の関係は異なる。そこで、分布算出処理では先ず、異なる２つの第１測定波長λ_１及び第２測定波長λ_２で分光測定を行う。

図７は、分光測定を説明する概念図であって、装着部位皮下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。分光測定では、先ず、センサーモジュール５０が備える発光素子５２を一斉発光させて被測定面の全域に照射光を照射するとともに、全ての受光素子５４を用いて装着部位皮下の生体組織の透過光を受光する。そして、その際に、分光層５５の透過波長域を中心波長が第１測定波長λ_１である狭波長幅に設定することでピーク波長が第１測定波長λ_１の第１スペクトル光を分光し、第１の分光画像を取得する。続けて、透過波長域の中心波長を第２測定波長λ_２とすることでピーク波長が第２測定波長λ_２の第２スペクトル光を分光し、第２の分光画像を取得する。

第１測定波長λ_１及び第２測定波長λ_２とする波長は適宜設定してよい。図８は、近赤外域の７００［ｎｍ］を第１測定波長λ_１として取得した第１の分光画像の一例を示す図である。また、図９は、８１０［ｎｍ］を第２測定波長λ_２として取得した第２の分光画像の一例を示す図である。このようにして取得した第１の分光画像の画像データは、Ｘｓ−Ｙｓ直交座標系のピクセル座標の各々に対応する各受光素子５４で受光した第１スペクトル光の吸光スペクトルの集合となる。一方、第２の分光画像の画像データは、第２スペクトル光の吸光スペクトルの集合となる。

ここで、ピクセル座標を測定位置ｒとすると、測定位置ｒにおける第１測定波長λ_１の吸光度μ_ｍｅｓ（ｒ，λ_１）は式（２）で、測定位置ｒにおける第２測定波長λ_２の吸光度μ_ｍｅｓ（ｒ，λ_２）は式（３）で表すことができる。式（２），（３）において、μ_Ｈ（λ_１）は、ヘモグロビンの第１測定波長λ_１における単位量あたりの吸光度を表し、μ_Ｈ（λ_２）は、ヘモグロビンの第２測定波長λ_２における単位量あたりの吸光度を表す。μ_Ｍ（λ_１）は、メラニンの第１測定波長λ_１における単位量あたりの吸光度を表し、μ_Ｍ（λ_２）は、メラニンの第２測定波長λ_２における単位量あたりの吸光度を表す。Ｃ_Ｈ（ｒ）は、該当する被測定面内の位置又はその皮下に存在するヘモグロビン量を表し、Ｃ_Ｍ（ｒ）は、同位置又はその皮下に存在するメラニン量を表す。

式（２）においてμ_ｍｅｓ（ｒ，λ_１）は、測定位置ｒにおける第１スペクトル光の吸光度（すなわち対応する受光素子５４の受光結果）と置き換えることができ、式（３）においてμ_ｍｅｓ（ｒ，λ_２）は、測定位置ｒにおける第２スペクトル光の吸光度（対応する受光素子５４の受光結果）と置き換えることができる。その場合、μ_Ｈ（λ_１）をヘモグロビンの第１スペクトル光の吸光度、μ_Ｈ（λ_２）をヘモグロビンの第２スペクトル光の吸光度とし、μ_Ｍ（λ_１）をメラニンの第１スペクトル光の吸光度、μ_Ｍ（λ_２）をメラニンの第２スペクトル光の吸光度としてもよい。

したがって、未知変数はＣ_Ｈ（ｒ），Ｃ_Ｍ（ｒ）の２つであるから、式（２），（３）を連立させればその値を求めることができる。なお、より精度を高めるために、３つ以上の測定波長で分光測定を行い、Ｃ_Ｈ（ｒ），Ｃ_Ｍ（ｒ）を求めるようにしてもよい。

実際の処理では、式（２），（３）を変形して予め重み係数Ｗ_Ｈ（λ_１），Ｗ_Ｈ（λ_２），Ｗ_Ｍ（λ_１），Ｗ_Ｍ（λ_２）を定めておく。先ず、式（２），（３）は、式（４）のように行列表記できる。

したがって、Ｃ_Ｈ（ｒ），Ｃ_Ｍ（ｒ）は、逆行列を用いた式（５）に示す行列演算により算出できる。

式（５）の逆行列を、重み係数Ｗ_Ｈ（λ_１），Ｗ_Ｈ（λ_２），Ｗ_Ｍ（λ_１），Ｗ_Ｍ（λ_２）を用いた式（６）で定義する。

式（５）は、重み係数Ｗ_Ｈ（λ_ｉ），Ｗ_Ｍ（λ_ｉ）（ｉ＝１，２）を用いた式（７），（８）で表される。

したがって、式（７）に従い重み係数Ｗ_Ｈ（λ_１），Ｗ_Ｈ（λ_２）を用いてヘモグロビン量Ｃ_Ｈ（ｒ）を算出することで、ヘモグロビンをターゲット物質としてその測定位置ｒにおける成分を抽出できる。そして、ヘモグロビン量Ｃ_Ｈ（ｒ）の算出を全てのピクセルについて行って第１の分光画像と第２の分光画像とを合成すれば、被測定面における血管分布を算出できる。図１０に、図８の第１の分光画像と図９の第２の分光画像とを合成した結果を示す。

同様に、式（８）に従い重み係数Ｗ_Ｍ（λ_１），Ｗ_Ｍ（λ_２）を用いてメラニン量Ｃ_Ｍ（ｒ）を算出すれば、メラニンをターゲット物質としてその測定位置ｒにおける成分を抽出できる。そして、メラニン量Ｃ_Ｍ（ｒ）の算出を全てのピクセルについて行えば、被測定面における検出妨害物分布を算出できる。なお、ヘモグロビン成分のみを抽出したい場合は式（７）の演算処理のみを行えばよいし、メラニン成分のみを抽出したい場合は式（８）の演算処理のみを行えばよい。

［機能構成］
図１１は、電子機器１０の主要な機能構成例を示すブロック図である。図１１に示すように、電子機器１０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、演算処理部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１８３として予め記憶部１８０に格納されている。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１８４として予め記憶部１８０に格納されている。

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、使用者２等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演算処理部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、演算処理部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、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。

演算処理部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、電子機器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。この演算処理部１６０は、発光制御部１６１と、受光制御部１６２と、分光画像取得部１６３と、血管分布算出部１６４と、妨害物分布算出部１６５と、照射受光位置選択部１６６と、吸光スペクトル生成部１６７と、血糖値算出部１６８とを備える。なお、演算処理部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。

発光制御部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受光量に応じた電気信号を読み出す制御を行う。

分光画像取得部１６３、血管分布算出部１６４、及び妨害物分布算出部１６５は、上記した分布算出処理を行う機能部であり、分光画像取得部１６３は、分光測定を実行して第１の分光画像と第２の分光画像とを取得する。血管分布算出部１６４は、上記した重み係数Ｗ_Ｈ（λ_１），Ｗ_Ｈ（λ_２）を用いて第１の分光画像と第２の分光画像とを合成し、血管分布を算出する。妨害物分布算出部１６５は、上記した重み係数Ｗ_Ｍ（λ_１），Ｗ_Ｍ（λ_２）を用いて第１の分光画像と第２の分光画像とを合成し、検出妨害物分布を算出する。

照射受光位置選択部１６６は、上記した照射受光位置選択処理を行い、血管上に設定した計測位置に基づいて計測適合条件を満たす照射位置（計測用発光素子５２−１）、計測用受光位置（計測用受光素子５４−１）、及びリファレンス用受光位置（リファレンス用受光素子５４−２）を選択する。

吸光スペクトル生成部１６７は、発光制御部１６１及び受光制御部１６２の制御のもと、計測用発光素子５２−１から照射光を照射し、計測用受光素子５４−１及びリファレンス用受光素子５４−２の受光結果に基づいて吸光スペクトルを生成する。血糖値算出部１６８は、吸光スペクトルに基づいて血糖値を算出する。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。

記憶部１８０は、ＲＯＭやフラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ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り、電子機器１０を動作させ、この電子機器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、処理結果等が格納される。図１では、制御基板３０が搭載するメインメモリー３４や計測データ用メモリー３６、メモリーカード２２がこれに該当する。

この記憶部１８０には、演算処理部１６０を発光制御部１６１、受光制御部１６２、分光画像取得部１６３、血管分布算出部１６４、妨害物分布算出部１６５、照射受光位置選択部１６６、吸光スペクトル生成部１６７、及び血糖値算出部１６８として機能させ、血糖値取得処理（図１２を参照）を行うための計測プログラム１８１と、発光素子リスト１８３と、受光素子リスト１８４と、重み係数データ１８５とが予め格納される。計測プログラム１８１は、分布算出処理を行うための分布算出プログラム１８２を含む。重み係数データ１８５には、式（６）で定義される重み係数Ｗ_Ｈ（λ_１），Ｗ_Ｈ（λ_２），Ｗ_Ｍ（λ_１），Ｗ_Ｍ（λ_２）が格納される。また、記憶部１８０には、分光画像データ１８６と、血管分布データ１８７と、妨害物分布データ１８８と、計測結果データ１８９とが血糖値取得処理の過程で格納される。

［処理の流れ］
図１２は、血糖値取得処理の流れ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、演算処理部１６０が記憶部１８０から計測プログラム１８１を読み出して実行することで実現できる。この血糖値取得処理は、電子機器１０が使用者２の身体に装着され、所定の計測開始操作が入力されると開始される。

血糖値算出処理では、はじめに、上記した分布算出処理としてステップＳ１〜ステップＳ７の処理を行う。すなわち先ず、分光画像取得部１６３が分光測定を実行し、第１の分光画像を取得するとともに（ステップＳ１）、第２の分光画像を取得する（ステップＳ３）。取得した第１の分光画像及び第２の分光画像の画像データは、分光画像データ１８６として記憶部１８０に格納される。

そして、血管分布算出部１６４が、式（７）に従い、重み係数Ｗ_Ｈ（λ_１），Ｗ_Ｈ（λ_２）を用いてピクセル毎にヘモグロビン量Ｃ_Ｈ（ｒ）を算出することで第１分光画像と第２分光画像とを合成し、血管分布を算出する（ステップＳ５）。このとき、血管分布算出部１６４は、ピクセル毎に求めたヘモグロビン量Ｃ_Ｈ（ｒ）を適宜基準濃度と比較し、２値化やフィルター処理をする。基準濃度未満のピクセルが血管を示すことになる。算出した血管分布は、血管分布データ１８７として記憶部１８０に格納される。

また、妨害物分布算出部１６５が、式（８）に従い、重み係数Ｗ_Ｍ（λ_１），Ｗ_Ｍ（λ_２）を用いてピクセル毎にメラニン量Ｃ_Ｍ（ｒ）を算出することで第１分光画像と第２分光画像とを合成し、検出妨害物分布を算出する（ステップＳ７）。この場合も、妨害物分布算出部１６５は、ピクセル毎に求めたメラニン量Ｃ_Ｍ（ｒ）を適宜基準濃度と比較し、２値化やフィルター処理をする。基準濃度未満のピクセルが検出妨害物を示すことになる。算出した検出妨害物分布は、妨害物分布データ１８８として記憶部１８０に格納される。

続いて、照射受光位置選択部１６６が、上記した照射受光位置選択処理としてステップＳ９〜ステップＳ１５の処理を行う。すなわち先ず、照射受光位置選択部１６６は、ステップＳ５で算出した血管分布に従って血管上に計測位置を設定する（ステップＳ９）。そして、照射受光位置選択部１６６は、ステップＳ９で設定した計測位置に基づいて、第１の相対位置条件を満たし、且つ第２の相対位置条件を満たす照射位置、計測用受光位置、及びリファレンス用受光位置を選択する（ステップＳ１１）。続いて、照射受光位置選択部１６６は、ステップＳ７で算出した検出妨害物分布に従い、ステップＳ１１で選択した各位置に基づき低成分条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１３）。低成分条件を満たさないと判定した場合には（ステップＳ１５：Ｎｏ）、照射受光位置選択部１６６は、ステップＳ９に戻って再度血管分布に従い別の計測位置を設定し、上記した処理を繰り返す。

低成分条件を満たすと判定したならば（ステップＳ１５：ＹＥＳ）、光計測の実行に移る。すなわち先ず、吸光スペクトル生成部１６７が、発光制御部１６１及び受光制御部１６２の制御のもとで計測用発光素子５２−１を発光させ、全ての受光素子５４により受光させる（ステップＳ１７）。そして、吸光スペクトル生成部１６７は、計測用受光素子５４−１及びリファレンス用受光素子５４−２の受光結果に基づいて吸光スペクトルを生成する（ステップＳ１９）。その後は、血糖値算出部１６８が、吸光スペクトルから血糖値を算出する（ステップＳ２１）。算出した血糖値は計測日時等と対応付けられ、計測結果データ１８９として記憶部１８０に蓄積される。また、ここで算出した血糖値は、適宜表示部１４０に表示される。

以上説明したように、本実施形態によれば、検出妨害物を血管として誤認識することなく、被測定面における血管分布を精度良く算出することができる。これによれば、被測定面内の血管の位置を適正に把握することができる。よって、光計測の計測位置を確実に血管上に設定した上で、照射位置、計測用受光位置、及びリファレンス用受光位置を選択できる。加えて、被測定面における検出妨害物を算出することができ、被測定面内の検出妨害物の位置を適正に把握することができる。そして、照射位置、計測用受光位置、及びリファレンス用受光位置の各位置を検出妨害物分布と照らし合わせて低成分条件を満たすか否かを判定し、満たさない場合は、計測位置を変えて各位置を選択し直すことができる。よって、検出妨害物を避けて光計測を実行でき、計測用受光素子５４−１及びリファレンス用受光素子５４−２の受光結果に検出妨害物が影響を及ぼす事態を防止することができる。したがって、光計測を精度良く実行し、高い精度で血糖値を算出することが可能となる。

なお、上記した実施形態では、２種類のスペクトル光の分光画像を取得し、測定対象物に含有され得るヘモグロビン及びメラニンの２個の物質をターゲット物質として想定して各分光画像を合成することで、血管分布と検出妨害物分布とを算出する場合を説明した。これに対し、スペクトル光の種類をｎ種類とし、測定対象物に含有され得る物質をｍ個とした場合に、ｎ≧ｍ≧２であれば、ｍ個の物質の成分を同様の手順で抽出することができる。実際の処理では、ｍ個全ての物質をターゲット物質として各々の成分を抽出してもよいし、そのうちの１つ以上の物質をターゲット物質としてその成分を抽出してもよい。

先ず、ｎ＝ｍの場合、測定位置ｒにおける波長λ_ｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）の吸光度μ_ｍｅｓ（ｒ，λ_ｉ）は式（９）で表すことができる。式（９）において、μ_ｍ（λ_ｉ）は、物質ｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｍ）の波長λ_ｉにおける単位量あたりの吸光スペクトルを表す。Ｃ_ｊ（ｒ）は、該当する被測定面内の位置又はその皮下に存在する物質ｊの量を表す。

式（９）は、式（１０）のように行列表記できる。

したがって、Ｃ_ｊ（ｒ）は、逆行列を用いた式（１１）に示す行列演算により算出できる。

式（１１）の逆行列を、重み係数Ｗ_ｊ（λ_ｉ）を用いた式（１２）で定義する。

式（１１）は、重み係数Ｗ_ｊ（λ_ｉ）を用いた式（１３）で表される。

一方、ｎ＞ｍの場合は、式（１１）のように逆行列を用いることができないため、疑似逆行列を用いる。この場合は、Ｃ_ｊ（ｒ）は、疑似逆行列を用いた式（１４）に示す行列演算により算出できる。なお、ｎ＝ｍの場合、逆行列と疑似逆行列とは一致する。また、行例をＡにて記載した場合、Ａ^−１はＡの逆行列を、Ａ^ＴはＡの転置行列を示す。

式（１４）の疑似逆行列を、重み係数Ｗ_ｊ（λ_ｉ）を用いた式（１５）で定義する。これによれば、式（１４）は、ｎ＝ｍの場合と同じ上記式（１３）で表すことができる。

また、上記した実施形態では、生体の所定部位において血液に係る光計測を実行し、生体情報として血糖値を取得（算出）する場合を説明したが、生体情報として例えばその他の血液成分や酸素飽和度等を取得する場合にも同様に適用できる。あるいは、生体情報として脈波を取得する等、血管に係る光計測を実行する場合にも同様に適用できる。

また、上記した実施形態では、センサーモジュール５０と接触する皮膚面の全域を被測定面として被測定面における血管分布及び検出妨害物分布を算出することとしたが、必ずしも被測定面の全域で分布を算出する必要はない。１つのピクセル座標すなわち対応する１つの受光素子５４に着目すれば、該当する被測定面内の位置を対象にヘモグロビン成分やメラニン成分を抽出することができる。

また、測定対象物は生体の所定部位に限定されるものではなく、生体以外を測定対象物として含有物質の成分を抽出する場合にも同様に適用できる。

また、本発明の検出装置は、静脈認証装置にも適用することができる。その場合、検出妨害物の影響を受けることなく血管分布が得られることから、安定した認証が行える。その他、血管分布等を皮膚面に投影して可視化する装置への適用も可能である。

１０ 電子機器、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 計測用発光素子、１１３ 受光部、５４ 受光素子、５４−１ 計測用受光素子、５４−２ リファレンス用受光素子、１３０ 操作入力部、１４０ 表示部、１５０ 通信部、１６０ 演算処理部、１６１ 発光制御部、１６２ 受光制御部、１６３ 分光画像取得部、１６４ 血管分布算出部、１６５ 妨害物分布算出部、１６６ 照射受光位置選択部、１６７ 吸光スペクトル生成部、１６８ 血糖値算出部、１８０ 記憶部、１８１ 計測プログラム、１８２ 分布算出プログラム、１８３ 発光素子リスト、１８４ 受光素子リスト、１８５ 重み係数データ、１８６ 分光画像データ、１８７ 血管分布データ、１８８ 妨害物分布データ、１８９ 計測結果データ、２ 使用者、７ 血管、８ 非血管部

Claims (10)

1. 測定対象物に照射光を照射する発光部と、
   前記照射光が前記測定対象物を透過した透過光を受光する受光部と、
   ｎ種類（ｎ≧２）のスペクトル光に係る前記受光部の受光結果を所定の重み係数を用いて合成して前記測定対象物に含まれるターゲット物質の成分を抽出する演算処理を行う演算処理部と、
   を備えた検出装置。
2. 前記重み係数は、ｍ個の物質に対して前記ｎ種類（ｎ≧ｍ≧２）のスペクトル光を透過させた場合の光特性に基づいて定められており、
   前記演算処理部は、前記ｍ個の物質のうちの何れかを前記ターゲット物質として前記演算処理を行う、
   請求項１に記載の検出装置。
3. 前記重み係数は、前記ｎ種類のスペクトル光のピーク波長における前記ｍ個の物質の吸光度に基づいて定められている、
   請求項１又は２に記載の検出装置。
4. 前記演算処理部は、所定の行列演算を用いて前記演算処理を実行する、
   請求項３に記載の検出装置。
5. 前記発光部は、前記測定対象物の被測定面に対して照射光を照射し、
   前記受光部は、前記被測定面の各位置で前記透過光を受光し、
   前記演算処理部は、前記被測定面における前記ターゲット物質の分布を算出する、
   請求項１〜４の何れか一項に記載の検出装置。
6. 前記測定対象物は生体の所定部位であり、
   前記演算処理部は、前記生体中の所定物質を前記ターゲット物質として前記生体に含有された前記ターゲット物質に係る生体情報を算出する、
   請求項１〜５の何れか一項に記載の検出装置。
7. 前記測定対象物は生体の所定部位であり、
   前記演算処理部は、血液中の所定物質を前記ターゲット物質として前記被測定面における血管分布を算出する、
   請求項５に記載の検出装置。
8. 前記演算処理部は、前記血管分布のうち、所定の計測適合条件を満たす計測位置を判定することと、前記発光部および前記受光部を制御して当該計測位置において血管又は血液に係る光計測を実行することと、を行う、
   請求項７に記載の検出装置。
9. 前記演算処理部は、前記生体の前記被測定面における所定の色素物質の分布を算出し、当該色素物質の成分が所定の低成分条件を満たすことを前記計測適合条件に含めて前記計測位置を判定する、
   請求項８に記載の検出装置。
10. 測定対象物に照射光を照射することと、
    前記照射光が前記測定対象物を透過した透過光を受光することと、
    ｎ種類（ｎ≧２）のスペクトル光に係る前記受光の結果を所定の重み係数を用いて合成して前記測定対象物に含まれるターゲット物質の成分を抽出する演算処理を行うことと、
    を含む検出装置が実行する検出方法。