JP2021511094A - センサに対する温度効果を補償するためのシステム、デバイスおよび方法 - Google Patents

Abstract

本文書は、特に、分析物センサなどのセンサに対する温度の影響を補償するためのシステムおよび方法について説明する。例示的な方法は、外部構成要素の温度パラメータを示す温度信号を受信することによって、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することと、生体内グルコース濃度レベルを示すグルコース信号を受信することと、グルコース信号、温度信号、および遅延パラメータに基づいて、補償されたグルコース濃度レベルを決定することと、を含み得る。

Description

関連出願への参照による組み込み
出願データシートで特定されたあらゆるすべての優先権主張、またはそれに対するいかなる修正も、米国特許法施行規則１．５７の下で参照により本明細書に組み込まれる。本出願は、２０１８年１月２３日に提出された米国仮特許出願第６２／６２０，７７５号の利益を主張する。前述の出願のそれぞれは、参照によりその全体が本明細書に組み込まれ、それぞれが本明細書の一部として明示的に作成される。前述の出願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれ、本明細書の一部として明示的に作成される。

本開発は、概して、分析物センサなどの医療デバイスに関し、より詳細には、限定ではなく、分析物センサに対する温度の影響を補償するためのシステム、デバイスおよび方法に関する。

糖尿病は、体によるインスリンの産生または使用に関連する代謝状態である。インスリンは、体がグルコースをエネルギーとして使用したり、またはグルコースを脂肪として貯蔵したりすることを可能にするホルモンである。

人が炭水化物を含む食事を食べると、その食物は、人の血中にグルコースを生成する消化器系によって処理される。血中グルコースは、エネルギーとして使用され得、または脂肪として貯蔵され得る。体は通常、血中グルコースレベルを、体機能をサポートするのに十分なエネルギーを提供する範囲に維持し、グルコースレベルが高すぎる場合や低すぎる場合に発生する可能性のある問題を回避する。血中グルコースの調節は、細胞への血中グルコースの移動を調節するインスリンの生成および使用に依存する。

体が十分なインスリンを生成しない場合、または存在するインスリンを体が効果的に使用することができない場合、血糖値は、正常範囲を超えて上昇する可能性がある。通常の血糖値より高い状態は、「高血糖」と呼ばれる。慢性高血糖症は、心血管疾患、白内障およびその他の目の問題、神経の損傷（神経障害）、ならびに腎臓の損傷などの多くの健康上の問題を引き起こす可能性がある。高血糖はまた、糖尿病性ケトアシドーシスなどの急性の問題を引き起こす可能性がある。糖尿病性ケトアシドーシスは、体がグルコースを使用することができないときに生成される血中グルコースおよびケトンの存在によって、体が過度に酸性になる状態である。血中グルコースレベルが正常よりも低い状態は、「低血糖」と呼ばれる。重度の低血糖は、急性発作を引き起こす可能性があり、それは発作または死亡を引き起こす可能性がある。

糖尿病患者は、インスリンを受け取って、血中グルコースレベルを管理することができる。インスリンは、例えば、針を用いた手動注射によって受け取られ得る。ウェアラブルインスリンポンプがまた、利用され得る。食事および運動がまた、血中グルコースレベルに影響を与える。グルコースセンサは、推定グルコース濃度レベルを提供することができ、これは、患者または介護者によるガイダンスとして使用され得る。

糖尿病の状態は、「１型」および「２型」と呼ばれることもある。１型糖尿病患者は、通常、インスリンが存在するときにインスリンを使用することができるが、膵臓のインスリン産生ベータ細胞に問題があるため、体は十分な量のインスリンを産生することができない。２型糖尿病患者はいくらかのインスリンを産生することがあるが、インスリンに対する感度が低下しているため、患者は「インスリン抵抗性」になっている。その結果、インスリンが体内に存在しているとしても、血糖値を効果的に調節するために、患者の体でインスリンが十分に使用されていない。

この背景技術は、以下の発明の概要および発明を実施するための形態のための簡潔な文脈を導入するために提供される。この背景技術は、特許請求の範囲に記載される主題の範囲を決定するのを補助するよう意図されることも、特許請求の範囲に記載される主題を上記の不利点または問題のうちのいずれかまたはすべてを解決する実装に限定するものと見なされることもない。

本文書は、特に、皮下温度を決定する、またはグルコースセンサなどの分析物センサに対する温度の影響を補償するためのシステム、デバイス、および方法について説明する。

主題（例えば、システム）の実施例（例えば、「実施例１」）は、外部構成要素の温度パラメータを示す温度信号を受信することによって、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することと、生体内グルコース濃度レベルを示すグルコース信号を受信することと、グルコース信号、温度信号、および遅延パラメータに基づいて、補償されたグルコース濃度レベルを決定することと、を含み得る。

実施例２では、実施例１に記載の主題は、任意選択的に、温度パラメータが温度、温度変化、または温度オフセットであるように構成されてもよい。

実施例３では、実施例１または２のいずれか１つ以上に記載の主題は、任意選択的に、温度パラメータが、第１の時間に検出され、グルコース濃度レベルが、第１の時間の後の第１の時間に検出されるように構成されてもよく、遅延パラメータが、外部構成要素での第１の温度変化とグルコースセンサの近位での第２の温度変化との間の遅延の原因となる、第１の時間と第２の時間との間の遅延期間を含むように構成されてもよい。

実施例４では、実施例１〜３のいずれか１つ以上に記載の主題は、任意選択的に、温度変化率に基づいて、遅延期間を調整することを含み得る。

実施例５では、実施例１〜４のいずれか１つ以上に記載の主題は、任意選択的に、検出された状態に基づいて、遅延期間を調整することを含み得る。

実施例６では、実施例１〜５のいずれか１つ以上に記載の主題は、任意選択的に、検出された状態が温度の突然の変化を含むように構成されてもよい。

実施例７では、実施例５〜６に記載の主題は、任意選択的に、検出された状態が運動を含むように構成されてもよい。

実施例８では、実施例１〜７のいずれか１つ以上に記載の主題は、任意選択的に、グルコース信号を検出することが、ウェアラブルグルコースセンサからグルコース信号を受信することを含むように構成されてもよい。

実施例９では、実施例８に記載の主題は、任意選択的に、温度信号を検出することがウェアラブルグルコースセンサの構成要素の温度パラメータを測定することを含むように任意に構成されてもよい。

実施例１０では、主題の実施例８または９は、任意選択的に、補償されたグルコース濃度レベルを決定することが、グルコース信号および温度信号を受信し、グルコース信号、温度信号、および遅延パラメータを使用して補償されたグルコース濃度レベルを決定するための命令を、プロセッサ上で実行することを含むように構成されてもよい。

実施例１１では、実施例８〜１０のいずれか１つ以上に記載の主題は、任意選択的に、温度パラメータに対応する値をメモリ回路に格納することと、補償されたグルコース濃度レベルを決定する際に使用するために、格納された値をメモリ回路から取得することと、を含み得る。

実施例１２では、実施例１〜１１のいずれか１つ以上に記載の主題は、任意選択的に、補償されたグルコース濃度レベルに少なくとも部分的に基づいて、治療を送達することを含み得る。

主題（例えば、システム）の実施例（例えば、「実施例１３」）は、グルコース濃度レベルを表すグルコース信号を生成するように構成されたグルコースセンサ回路と、温度パラメータを示す温度信号を生成するように構成された温度センサ回路と、グルコース信号、温度信号、および遅延パラメータに基づいて、補償されたグルコース濃度レベルを決定するように構成されたプロセッサと、を含み得る。

実施例１４では、実施例１３に記載の主題は、任意選択的に、温度パラメータが温度、温度変化、または温度オフセットであるように構成されてもよい。

実施例１５では、実施例１３または１４に記載の主題は、遅延パラメータが、温度センサ回路での第１の温度変化とグルコースセンサ回路での第２の温度変化との間の遅延の原因となる遅延期間を含むように構成されてもよい。

実施例１６では、実施例１５に記載の主題は、プロセッサが、温度パラメータを使用して決定された温度変化率に基づいて、遅延期間を調整するように構成されてもよい。

実施例１７では、実施例１５または１６に記載の主題は、プロセッサが、検出された状態（ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）または決定された状態（ｓｔａｔｅ）に基づいて、遅延期間を調整するように構成されてもよい。

実施例１８では、実施例１３〜１７のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、プロセッサが、グルコース信号および温度信号を受信し、遅延パラメータを適用して補償されたグルコース濃度レベルを決定するための命令を実行するように構成されてもよい。

実施例１９では、実施例１３〜１９のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、メモリ回路をさらに含み得、システムが、温度パラメータに対応する値をメモリ回路に格納し、プロセッサが後で、補償されたグルコース濃度レベルを決定する際に使用するために、格納された値をメモリから取得するように構成されてもよい。

実施例２０では、実施例１３〜１９のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、グルコースセンサ回路が、グルコース信号を生成するように構成された電子回路に動作可能に連結された電極と、電極の少なくとも一部分を覆う膜と、を含み、膜が、生体内で膜と接触する生体体液からのグルコースおよび酸素の反応を触媒するように構成された酵素を含むように構成されてもよい。

温度補償されたグルコース濃度レベルを決定する主題（例えば、システム、デバイス、または方法）の実施例（実施例２１）は、グルコースセンサ信号を受信することと、温度パラメータ信号を受信することと、第３のセンサ信号を受信することと、評価された温度パラメータ信号を生成するために、第３のセンサ信号を使用して温度パラメータ信号を評価することと、評価された温度パラメータ信号およびグルコースセンサ信号に基づいて、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することと、を含み得る。

実施例２２では、実施例２１に記載の主題は、第３のセンサ信号を受信することが、心拍数信号を受信することを含むように構成されてもよい。

実施例２３では、実施例２１または２２に記載の主題は、第３の信号を受信することが、圧力信号を受信することを含むように構成されてもよい。

実施例２４では、実施例２１〜２３のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、第３の信号を受信することが、活動信号を受信することを含むように構成されてもよい。

実施例２５では、実施例２１〜２４のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、第３のセンサ信号を受信することが、場所信号を受信することを含むように構成されてもよい。

実施例２６では、実施例２１〜２５のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、温度パラメータ信号を評価することが、既知の温度特性を有する場所にいると決定することを含むように構成されてもよい。

実施例２７では、実施例２１〜２６のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、方法が、既知の周囲温度特性を有する場所にいると決定することを含むように構成されてもよい。

実施例２８では、実施例２１〜２７のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、方法が、没入型水環境を有する場所にいると決定することを含むように構成されてもよい。

実施例２９では、実施例２８に記載の主題は、没入型水環境が、プールまたはビーチであるように構成されてもよい。

実施例３０では、実施例２１〜２９のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、第３のセンサ信号を受信することが、周囲温度センサから温度情報を受信することを含むように構成されてもよい。

実施例３１では、実施例２１〜３０のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、第３のセンサ信号を受信することが、ウェアラブルデバイスから情報を受信することを含むように構成されてもよい。

実施例３２では、実施例３１に記載の主題は、第３のセンサ信号を受信することが、時計から情報を受信することを含むように構成されてもよい。

実施例３３では、実施例２１〜３２のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、第３のセンサ信号を受信することが、生理学的温度センサから温度情報を受信することを含むように構成されてもよい。いくつかの実施例では、主題は、温度センサを含む時計または他のウェアラブルデバイスを含み得る。

実施例３４では、実施例２１〜３３のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、温度パラメータ信号を受信することが、温度、温度変化、または温度オフセットを示す信号を受信することを含むように構成されてもよい。

実施例３５では、実施例２１〜３４のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、第３の信号を受信することが、加速度計信号を受信することを含むように構成されてもよい。

実施例３６では、実施例２１〜３５のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、第３の信号を使用して運動を検出することをさらに含み得る。

実施例３７では、実施例２１〜３６のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、温度パラメータ信号を評価することが、温度パラメータ信号の変化が運動セッションと一致していると決定することを含むように構成されてもよい。

実施例３８では、実施例２１〜３７のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、温度パラメータ信号を評価することが、温度パラメータ信号が運動による上昇した体温の発生と一致していると決定することを含むように構成されてもよい。

実施例３９では、実施例２１〜３８のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することが、温度パラメータ信号を運動モデルに適用することを含むように構成されてもよい。

実施例４０では、実施例２１〜３９のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、方法が、運動が検出され、かつ温度パラメータ信号の変化が温度の低下を示す（これは、例えば、涼しい温度環境または対流冷却環境での運動を示唆し得る）ときに、運動モデルを適用することを含むように構成されてもよい。

実施例４１では、実施例２１〜４０のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、第３の信号が、心拍数信号、呼吸信号、圧力信号、または活動信号を含み、運動が、心拍数信号、呼吸信号、圧力信号、または活動信号の上昇から検出されるように構成されてもよい。

実施例（「実施例４２」）主題（例えば、システム、デバイス、または方法）、ホストにおけるグルコース濃度を表す第１の信号を生成するように構成されたグルコースセンサであって、センサが、温度を表す第２の信号を生成するように構成された温度センサを含む、グルコースセンサと、第３の信号に基づいて第２の信号を評価し、第１の信号および第２の信号の評価に少なくとも部分的に基づいて、温度補償されたグルコース濃度レベルを生成するプロセッサ。

実施例４３では、実施例４２に記載の主題は、プロセッサが、第３の信号を使用して、検出された温度または温度変化を確証することによって、第２の信号を評価するように構成されてもよい。

実施例４４では、実施例４２または４３に記載の主題は、プロセッサが、第３の信号に基づいて状態を決定し、状態に基づいて、検出された温度または温度変化を確証するように構成されてもよい。

実施例４５では、実施例４２〜４４のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、状態が、場所、周囲環境、活動状態、または生理学的状態であるように構成されてもよい。

実施例４６では、実施例４２〜４５のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、プロセッサが、第３の信号に少なくとも部分的に基づいて、温度補償を保留するように構成されてもよい。

実施例４７では、実施例４２〜４６のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、プロセッサが、第３の信号に少なくとも部分的に基づいて運動を検出するように構成されてもよい。

実施例４８では、実施例４７に記載の主題は、運動の検出に応答して、プロセッサが、第２の信号によって示される温度の低下にもかかわらず温度補償を保留するように構成されてもよく、プロセッサが、ホストが涼しい（例えば、涼しい屋外または対流冷却された）環境で運動するときに、誤った温度補償を回避するように構成されてもよい。

実施例４９では、実施例４２〜４８のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、プロセッサが、第３の信号に少なくとも部分的に基づいて、温度補償モデルを特定するように構成されてもよい。

実施例５０では、実施例４２〜４９のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、第３のセンサをさらに含み得、第３のセンサは、第３の信号を生成する。

実施例５１では、実施例４２〜５０のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、第３の信号が、場所情報を含み、プロセッサが、場所情報に少なくとも部分的に基づいて、第２の信号を評価するように構成されてもよい。

実施例５２では、実施例４２〜５１のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、第３の信号が、活動情報を含み、プロセッサが、活動情報に少なくとも部分的に基づいて、第２の信号を評価するように構成されてもよい。

実施例５３では、実施例４２〜５２のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、温度補償されたグルコースセンサシステムが、グルコースセンサおよび温度センサを含むウェアラブル連続グルコースモニターを含むように構成されてもよい。

実施例５４では、実施例４２〜５３のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、温度補償されたグルコースセンサシステムが、活動センサを含み、第３の信号が、活動センサからの活動情報を含むように構成されてもよい。

実施例５５では、実施例４２〜５４のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、第３の信号が、ホストの心拍数、呼吸数または圧力を含むように構成されてもよい。

実施例５６では、実施例４２〜５５のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、プロセッサが、心拍数、呼吸数または圧力の変化に基づいて運動を検出するように構成されてもよい。

実施例５７では、実施例４２〜５６のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、プロセッサが、運動の検出に少なくとも部分的に基づいて、第２の信号によって示される上昇した体温を確証するように構成されてもよい。

実施例５８では、実施例４２〜５６のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、プロセッサが、運動の検出に応答して、温度補償を減少させるか、次第に減少させるか、上限を定めるか、または保留するように構成されてもよい。

実施例５９では、実施例４２〜５８のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、第３の信号が、ホストの血液パラメータを検出するように構成された光学センサからの信号を含むように構成されてもよい。

実施例６０では、実施例５９に記載の主題は、光学センサをさらに含み得、光学センサは、光源と、光学センサの下のホストの領域における血流速度または赤血球数を検出するように構成された光検出器と、を含む。

主題（例えば、システム、デバイス、または方法）の実施例（「実施例６１」）は、温度データからパターンを決定することと、連続グルコースセンサからグルコース信号を受信することであって、グルコース信号がグルコース濃度レベルを示す、受信することと、センサグルコース信号およびパターンに少なくとも部分的に基づいて、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することと、によって、連続グルコースセンサを温度補償することを含み得る。

実施例６２では、実施例６１に記載の主題は、パターンを決定することが、温度変動のパターンを決定することを含み、方法が、パターンに従って、グルコース濃度レベルを補償することを含むように構成されてもよい。

実施例６３では、実施例６１または６２に記載の主題は、温度パラメータを受信することと、温度パラメータをパターンと比較することと、比較に少なくとも部分的に基づいて、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することと、をさらに含み得る。

実施例６４では、実施例６３に記載の主題は、パターンが、生理学的サイクルに相関する温度パターンを含むように構成されてもよい。

実施例６５では、実施例６３または６４に記載の主題は、方法が、パターンとの比較に基づいて、温度パラメータが信頼できるかどうかを決定することと、温度パラメータが信頼できると決定されたときに、温度パラメータを使用して、グルコース濃度レベルを温度補償することと、を含むように構成されてもよい。

実施例６６では、実施例６３〜６５のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、方法が、温度パラメータとパターンとの比較に少なくとも部分的に基づいて、補償の度合いを決定することを含むように構成されてもよい。例えば、補償の度合いは、定義された範囲または信頼区間に基づいていてもよい。

実施例６７では、実施例６１〜６６のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、パターンを決定することが、状態を決定することを含み、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することが、決定された状態に少なくとも部分的に基づくように構成されてもよい。

実施例６８では、実施例６７に記載の主題は、状態を決定することが、温度パラメータを状態モデルに適用することを含むように構成されてもよい。

実施例６９では、実施例６７または６８に記載の主題は、状態を決定することが、グルコース濃度レベル、炭水化物感度、時間、活動、心拍数、呼吸数、姿勢、インスリン送達、食事時間、または食事サイズのうちの１つ以上を、状態モデルに適用することを含むように構成されてもよい。

実施例７０では、実施例６７〜６９のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、状態を決定することが、運動状態を決定することを含み、方法が、運動状態であると、温度補償ベースのモデルを調整することを含むように構成されてもよい。

主題（例えば、システム、デバイス、または方法）の実施例（「実施例７１」）は、グルコース濃度レベルを表すグルコース信号を生成するように構成されたグルコースセンサ回路と、温度パラメータを示す温度信号を生成するように構成された温度センサ回路と、グルコース信号および温度信号を受信し、グルコース信号および温度信号から決定されたパターンに少なくとも部分的に基づいて、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定するプロセッサと、を含み得る。

実施例７２では、実施例７１に記載の主題は、プロセッサが、温度信号に基づいて温度パラメータを決定し、温度パラメータをパターンと比較し、比較に少なくとも部分的に基づいて、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定するように構成されてもよい。

実施例７３では、実施例７１または７２に記載の主題は、プロセッサが、パターンとの比較に基づいて、温度パラメータが信頼できるかどうかを決定し、温度パラメータが信頼できると決定されたときに、温度パラメータを使用して、グルコース濃度レベルを温度補償するように構成されてもよい。

実施例７４では、実施例７２または７３に記載の主題は、プロセッサが、温度パラメータとパターンとの比較に少なくとも部分的に基づいて、補償の度合いを決定するように構成されてもよい。

実施例７５では、実施例７１〜７４のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、パターンが、状態モデルを含み、プロセッサが、状態モデルに温度パラメータを適用することに少なくとも部分的に基づいて、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定するように構成されてもよい。

実施例７６では、実施例７５に記載の主題は、プロセッサが、グルコース濃度レベル、炭水化物感度、時間、活動、心拍数、呼吸数、姿勢、インスリン送達、食事時間、または食事サイズのうちの１つ以上を、状態モデルに追加的に適用することによって、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定するように構成されてもよい。

実施例７７では、実施例７５または７６に記載の主題は、プロセッサが、運動状態を決定し、運動状態に少なくとも部分的に基づいて、温度補償モデルを調整するように構成されてもよい。

実施例７８では、実施例７１〜７７のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、温度信号からパターンを決定し、パターンに基づいて温度補償されたグルコース濃度レベルを決定するための実行可能命令を含む、メモリ回路をさらに含み得、プロセッサは、メモリから命令を取得して、命令を実行するように構成されている。

実施例７９では、実施例７１〜７８のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、プロセッサが、通信回路を介して、リモートシステムからパターンに関する情報を受信するように構成されてもよい。

実施例８０では、実施例７９に記載の主題は、リモートシステムが、温度信号に基づいて温度パラメータ情報を受信し、温度パラメータ情報からパターンを決定するように構成されてもよい。

主題（例えば、方法、システム、またはデバイス）の実施例（「実施例８１」）は、連続グルコースセンサシステムの構成要素の温度パラメータを示す第１の信号から第１の値を決定することと、グルコース濃度レベルを示すグルコースセンサ信号を受信することと、第１の値を基準値と比較することと、グルコースセンサ信号および第１の信号と基準値との比較に基づいて、温度補償されたグルコースレベルを決定することと、を含み得る。

実施例８２では、実施例８１に記載の主題は、方法が、基準値の温度を較正することなく、基準値と第１の値との差異に基づいて、基準状態からの温度差を決定することを含むように構成されてもよい。

実施例８３では、実施例８１または８２に記載の主題は、第１の信号から基準値を決定することをさらに含み得る。

実施例８４では、実施例８３に記載の主題は、連続グルコースセンサシステムが、ホスト内に挿入可能であるグルコースセンサを含み、基準値が、グルコースセンサをホストに挿入した後の特定の期間中に決定されるように構成されてもよい。

実施例８５では、実施例８３または８４に記載の主題は、連続グルコースセンサシステムが、ホスト内に挿入可能であるグルコースセンサを含み、基準値が、グルコースセンサの起動後の特定の期間中に決定されるように構成されてもよい。

実施例８６では、実施例８３〜８５のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、基準値が、製造プロセス中に決定されるように構成されてもよい。

実施例８７では、実施例８３〜８６のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、方法が、第１の期間中に基準値を決定することと、第２の期間中に第１の値を決定することと、を含み、第２の期間が、第１の期間の後に起こるように構成されてもよい。基準値は、例えば、長期平均であり得、第１の値は、短期平均であり得る。

実施例８８では、実施例８７に記載の主題は、第２の期間の後の第３の期間において得られた１つ以上の温度信号値に基づいて、基準値を更新することをさらに含み得る。

実施例８９では、実施例８３〜８８のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、基準値を決定することが、第１の信号から得られた複数のサンプル値の平均を決定することを含むように構成されてもよい。

実施例９０では、実施例８１〜８９のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、温度補償されたグルコースレベルが、基準値からの第１の値の偏差に基づいて変化する、温度依存感度値に少なくとも部分的に基づいて決定されるように構成されてもよい。

主題（例えば、システム、デバイス、または方法）の実施例（「実施例９１」）は、グルコース濃度レベルを表すグルコース信号を生成するように構成されたグルコースセンサ回路と、温度パラメータを示す第１の信号を生成するように構成された温度センサ回路と、グルコース信号および基準値からの第１の信号の偏差に基づいて、温度補償されたグルコースレベルを決定するプロセッサと、を含み得る。

実施例９２では、実施例９１に記載の主題は、プロセッサが、基準値に対応する温度を決定することなく、基準値からの第１の信号の偏差を決定するように構成されてもよい。

実施例９３では、実施例９１または９２に記載の主題は、プロセッサが、第１の信号に基づいて基準値を決定するように構成されてもよい。

実施例９４では、実施例９３に記載の主題は、プロセッサが、第１の期間中に第１の信号から得られた複数のサンプル値に基づいて、基準値を決定するように構成されてもよい。

実施例９５では、実施例９３または９４に記載の主題は、プロセッサが、グルコースセンサの起動または挿入後の特定された期間中に第１の信号から得られた複数のサンプル値に基づいて、基準値を決定するように構成されてもよい。

実施例９６では、実施例９３〜９５のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、プロセッサが、基準値を繰り返し更新するように構成されてもよい。

実施例９７では、実施例９１〜９６のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、プロセッサが、特定された期間中に第１の信号から得られた複数のサンプル値の平均として基準値を決定するように構成されてもよい。

実施例９８では、実施例９１〜９７のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、プロセッサが、グルコース信号に基づいて温度補償されたグルコースレベルを決定し、かつ基準値からの偏差に基づいて変化する温度依存感度値を決定するように構成されてもよい。

実施例９９では、実施例９１〜９８のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、プロセッサが、モデルに基づいて温度補償されたグルコース濃度レベルを決定するように構成されてもよく、グルコース信号から決定されたグルコースセンサ値および第１の信号に基づくサンプル値が、モデルに適用されるように構成されてもよい。

実施例１００では、実施例９１〜１００のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、メモリ回路と、グルコース信号および基準値からの第１の信号の偏差に基づいて、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定するためのメモリ回路に格納された実行可能命令と、をさらに含み得る。

主題（例えば、方法、システム、またはデバイス）の実施例（「実施例１０１」）は、グルコース濃度レベルを示すグルコース信号を受信することと、温度パラメータを示す温度信号を受信することと、状態を検出することと、グルコース信号、温度信号、および検出された状態に少なくとも部分的に基づいて、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することと、を含み得る。

実施例１０２では、実施例１０１に記載の主題は、状態が、グルコース信号の高い変化率を含み、グルコース信号が高い変化率を受けている期間中に、温度補償が低減または保留されるように構成されてもよい。

実施例１０３では、実施例１０１または１０２に記載の主題は、状態が温度信号の突然の変化を含むように構成されてもよい。

実施例１０４では、実施例１０３に記載の主題は、温度の突然の変化の検出に応答して、温度補償が低減または保留されるように構成されてもよい。

実施例１０５では、実施例１０３または１０４に記載の主題は、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することが、温度の突然の変化と関連付けられた温度信号値の代わりに、以前の温度信号値を使用することを含むように構成されてもよい。

実施例１０６では、実施例１０３〜１０５のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することが、以前の温度信号値に基づいて外挿温度信号値を決定することと、温度の突然の変化と関連付けられた温度信号値の代わりに、外挿温度信号値を使用することと、を含むように構成されてもよい。

実施例１０７では、実施例１０６に記載の主題は、温度の突然の変化の検出に応答して、遅延モデルが呼び出され、遅延モデルが、温度補償されたグルコースレベルを決定する際に使用するための遅延期間を特定するように構成されてもよい。

実施例１０８では、実施例１０１〜１０７のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、状態が、連続的グルコース監視システム上の放射熱の存在であるように構成されてもよい。

実施例１０９では、実施例１０１〜１０８のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、状態が発熱であり、発熱の検出に応答して、温度補償が低減または保留されるように構成されてもよい。

実施例１１０では、実施例１０９に記載の主題は、状態が運動を含むように構成されてもよい。

実施例１１１では、実施例１１０に記載の主題は、方法が、運動が検出されたときに、温度補償を減少させること、次第に減少させること、上限を定めること、または保留することを含むように構成されてもよい。

実施例１１２では、実施例１０１〜１１１のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、方法が、線形モデルを使用して、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することを含むように構成されてもよい。

実施例１１３では、実施例１１２に記載の主題は、血中グルコース較正値を受信することをさらに含み得、血中グルコース較正値が受信されたときに、温度補償ゲインおよびオフセットが更新される。

実施例１１４では、実施例１０１〜１１３のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、方法が、時系列モデルを使用して、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することを含むように構成されてもよい。

実施例１１５では、実施例１０１〜１１４のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、方法が、偏微分方程式を使用して、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することを含むように構成されてもよい。

実施例１１６では、実施例１０１〜１１５のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、方法が、確率論的モデルを使用して、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することを含むように構成されてもよい。

実施例１１７では、実施例１０１〜１１６のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、方法が、状態モデルを使用して、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することを含むように構成されてもよい。

実施例１１８では、実施例１０１〜１１７のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、状態が、ボディマスインデックス（ＢＭＩ）値を含むように構成されてもよい。

実施例１１９では、実施例１０１〜１１８のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、方法が、温度信号を使用して長期平均を決定することを含み、温度補償されたグルコース濃度レベルが、長期平均を使用して決定されるように構成されてもよい。

実施例１２０では、実施例１０１〜１１９のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、状態を示すグルコース信号が、連続グルコースセンサから受信され、状態が、連続グルコースセンサでの圧縮であるように構成されてもよい。

実施例１２１では、実施例１２０に記載の主題は、圧縮が、グルコース信号の急速な低下に少なくとも部分的に基づいて検出されるように構成されてもよい。

実施例１２２では、実施例１２０または１２１に記載の主題は、状態が睡眠中の圧縮であるように構成されてもよい。

実施例１２３では、実施例１０１〜１２２のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、状態が睡眠であるように構成されてもよい。

実施例１２４では、実施例１２３に記載の主題であり、ここで、睡眠は、温度、姿勢、活動、および心拍数のうちの１つ以上を使用して検出され、方法は、検出された睡眠に基づいて、特定されたグルコース警告トリガーを適用することを含む。

実施例１２５では、実施例１０１〜１２４のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、インスリン治療を送達することをさらに含み得、治療は、少なくとも部分的に温度補償されたグルコースレベルに基づいて決定される。

主題（例えば、システム、デバイス、または方法）の実施例（「実施例１２６」）は、グルコース濃度レベルを表すグルコース信号を生成するように構成されたグルコースセンサ回路と、温度パラメータを示す温度信号を生成するように構成された温度センサ回路と、グルコース信号、温度信号、および検出された状態に基づいて、補償されたグルコース濃度レベルを決定するように構成されたプロセッサと、を含み得る。

実施例１２７では、実施例１２６に記載の主題は、状態が、グルコース信号の高い変化率を含み、プロセッサが、グルコース信号の変化率が高い期間中に、温度補償を低減させるか、保留するか、次第に減少させるか、または上限を定めるように構成されてもよい。

実施例１２８では、実施例１２６または１２７に記載の主題は、状態が、温度信号の突然の変化を含むように構成されてもよく、プロセッサが、温度の突然の変化の検出に応答して、温度補償を低減させるか、保留するか、次第に減少させるか、または上限を定めるように構成されてもよい。

実施例１２９では、実施例１２６〜１２８のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、状態が運動を含むように構成されてもよく、プロセッサが、運動が検出されたときに、温度補償を減少させるか、次第に減少させるか、上限を定めるか、または保留するように構成されてもよい。

実施例１３０では、実施例１２６〜１２９のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、連続グルコース監視システム上の放射熱を検出するように構成された第２の温度センサ回路をさらに含み得、検出された状態は、第２の温度センサ回路によって検出された放射熱を含む。

主題（例えば、デバイス、システム、または方法）の実施例（「実施例１３１」）は、ホストへの生体内挿入のために構成された遠位端部と、回路に動作可能に連結するように構成された近位端部と、を有する、細長い部分と、細長い部分の近位端部における温度センサと、を含み得る。

実施例１３２では、実施例１３１に記載の主題は、温度センサが、サーミスタを含むように構成されてもよい。

実施例１３３では、実施例１３１または１３２に記載の主題は、温度センサが、温度可変抵抗コーティングを含むように構成されてもよい。

実施例１３４では、実施例１３１〜１３３のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、温度センサが、熱電対を含むように構成されてもよい。

実施例１３５では、実施例１３４に記載の主題は、細長い部分が、近位端部から遠位端部まで延在する第１のワイヤを含み、熱電対が、第１のワイヤと、第１のワイヤに接合されて、熱電対を形成する、第２のワイヤと、を含むように構成されてもよい。

実施例１３６では、実施例１３５に記載の主題は、第１のワイヤが、タンタルまたはタンタル合金であり、第２のワイヤが、プラチナまたはプラチナ合金であるように構成されてもよい。

実施例１３７では、実施例１３５または１３６に記載の主題は、グルコースセンサに連結された送信機をさらに含み得、送信機上の第１の電気接点が、第１のワイヤに連結され、送信機上の第２の電気接点が、第２のワイヤに連結されている。

主題（例えば、方法、システム、またはデバイス）の実施例（「実施例１３８」）は、温度信号についての較正値を受信することと、温度センサから、温度パラメータを示す温度信号を受信することと、連続グルコースセンサから、グルコース濃度レベルを示すグルコース信号を受信することと、グルコース信号、温度信号、および較正値に少なくとも部分的に基づいて、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することと、を含み得る。

実施例１３９では、実施例１３８に記載の主題は、温度信号についての較正値を受信することが、既知の温度を有する製造ステップ中に、較正を取得することを含むように構成されてもよい。

実施例１４０では、実施例１３８または１３９に記載の主題は、温度信号についての較正値を受信することが、連続グルコースセンサをホスト内に挿入した後に、特定された期間中に温度を取得することを含むように構成されてもよい。

主題（例えば、方法、システム、またはデバイス）の実施例（「実施例１４１」）は、ホスト上の連続グルコースセンサの構成要素の温度を示す温度信号を受信することと、受信された温度信号に少なくとも部分的に基づいて、ホスト上の連続グルコースセンサの解剖学的位置を決定することと、を含み得る。

実施例１４２では、実施例１４１に記載の主題は、解剖学的位置が、検知された温度に少なくとも部分的に基づいて決定されるように構成されてもよい。

実施例１４３では、実施例１４１または１４２に記載の主題は、解剖学的位置が、温度信号の変動性に少なくとも部分的に基づいて決定されるように構成されてもよい。

主題（例えば、方法、システム、またはデバイス）の実施例（「実施例１４４」）は、連続グルコースモニター上の温度センサから、温度パラメータを示す温度信号を受信することと、連続的なグルコースモニターが再開されたことを温度信号から決定することと、を含み得る。

実施例１４５では、実施例１４４に記載の主題は、連続グルコースモニターが再開されたことを温度信号から決定することが、センサ開始前の第１の温度信号値を、センサ開始後の第２の温度信号値と比較することと、比較が類似性状態を満たしたときに、連続グルコースモニターが再開されたことを宣言することと、を含むように構成されてもよい。

実施例１４６では、実施例１４４または１４５に記載の主題は、類似性状態が温度範囲であるように構成されてもよい。

主題（例えば、システム、デバイス、または方法）の実施例（「実施例１４７」）は、グルコース濃度レベルを表すグルコース信号を生成するように構成されたグルコースセンサ回路と、温度パラメータを示す温度信号を生成するように構成された温度センサ回路と、温度センサ回路からの熱を偏向するように構成された熱デフレクタと、グルコース信号および温度信号に少なくとも部分的に基づいて、補償されたグルコース濃度レベルを決定するように構成されたプロセッサと、を含み得る。

主題（例えば、システム、デバイス、または方法）の実施例（「実施例１４８」）は、ホストのグルコース濃度レベルを表すグルコース信号を生成するように構成されたグルコースセンサ回路と、ホストの近位での第１の温度パラメータを示す第１の温度信号を生成するように構成された第１の温度センサ回路と、第２の温度パラメータを示す第２の温度信号を生成するように構成された第２の温度センサ回路と、グルコース信号、第１の温度信号、および第２の温度信号に少なくとも部分的に基づいて、補償されたグルコース濃度レベルを決定するように構成されたプロセッサと、を含み得る。

実施例１４９では、実施例１４８に記載の主題は、プロセッサが、第１の温度センサ回路と第２の温度センサ回路との間の温度勾配に部分的に基づいて、補償されたグルコース濃度レベルを決定するように構成されてもよい。

実施例１５０では、実施例１４８または１４９に記載の主題は、プロセッサが、第１の温度センサ回路と第２の温度センサ回路との間の熱流束の推定に部分的に基づいて、補償されたグルコース濃度レベルを決定するように構成されてもよい。

実施例１５１では、実施例１４８〜１５０のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、第２の温度回路が、周囲温度を示す温度信号を生成するように構成されているように構成されてもよい。

実施例１５２では、実施例１４８〜１５１のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、プロセッサが、グルコースセンサ回路に連結された送信機の温度を示す温度信号を決定するように構成されているように構成されてもよい。

主題（例えば、方法、デバイス、またはシステム）の実施例（「実施例１５３」）は、グルコースセンサから、ホストのグルコース濃度レベルを表すグルコース信号を受信することと、ホストまたはグルコースセンサの近位での第１の温度パラメータを示す第１の温度信号を受信することと、第２の温度パラメータを示す第２の温度信号を受信することと、グルコース信号、第１の温度信号、および第２の温度信号に少なくとも部分的に基づいて、補償されたグルコース濃度レベルを決定することと、を含み得る。

実施例１５４では、実施例１５３に記載の主題は、第１の温度信号が、グルコースセンサに連結された第１の温度センサから受信され、第２の温度信号が、グルコースセンサに連結された第２の温度センサから受信されるように構成されてもよい。

実施例１５５では、実施例１５４に記載の主題は、補償されたグルコース濃度レベルが、第１の温度センサと第２の温度センサとの間の温度勾配に少なくとも部分的に基づいて決定されるように構成されてもよい。

実施例１５６では、実施例１５４または１５５に記載の主題は、補償されたグルコース濃度レベルが、第１の温度センサと第２の温度センサとの間の熱流束に少なくとも部分的に基づいて決定されるように構成されてもよい。

実施例１５７では、実施例１５４〜１５６のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、第１の温度信号の上昇および第２の温度信号の低下を検出することと、検出された上昇および低下に基づいて、温度補償モデルを調整することと、をさらに含み得る。

実施例１５８では、実施例１５７に記載の主題は、方法が、検出された上昇および低下に少なくとも部分的に基づいて、運動（例えば、屋外運動または対流冷却運動）を検出することと、運動の検出に基づいて、温度補償モデルを調整または適用することと、を含むように構成されてもよい。

実施例１５９では、実施例１５４〜１５８のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、温度変化が、第２の温度信号に少なくとも部分的に基づいて放射熱または周囲熱によるものであると決定することと、決定に基づいて温度補償モデルを調整または適用することと、をさらに含み得る。

主題（例えば、方法、システム、またはデバイス）の実施例（「実施例１６０」）は、温度センサ信号を受信することと、グルコースセンサ信号を受信することと、温度センサ信号およびグルコースセンサ信号を、モデルに適用することと、グルコース濃度レベルに関するモデルからの出力を受信することであって、モデルが、グルコースセンサ信号に対する複数の温度依存効果を補償する、受信することと、によって、グルコース濃度レベルを決定し得る。

実施例１６１では、実施例１６１に記載の主題は、出力が、補償されたグルコース濃度レベルであるように構成されてもよい。

実施例１６２では、実施例１６１に記載の主題は、補償されたグルコース濃度値に基づいて、治療を送達することをさらに含み得る。

実施例１６３では、実施例１６１に記載の主題は、モデルが、センサ感度、局所グルコースレベル、コンパートメントバイアス、および非酵素バイアスのうちの２つ以上を補償するように構成されてもよい。いくつかの実施例では、モデルは、センサ感度、局所グルコースレベル、コンパートメントバイアス、および非酵素バイアスのうちの３つ以上を補償する場合がある。いくつかの実施例では、モデルは、センサ感度、局所グルコースレベル、コンパートメントバイアス、および非酵素バイアスに加えて、追加の温度依存要因を考慮に入れることができる。

主題（例えば、方法、システム、またはデバイス）の実施例（実施例１６４）は、センサ構成要素のコンダクタンスを示す第１の値を決定することと、センサ構成要素のコンダクタンスを示す第２の値を決定することと、ホストの分析物濃度を表す信号を受信することと、第２の値と第１の値との比較に少なくとも部分的に基づいて、補償された分析物濃度レベルを決定することと、によって、分析物濃度レベルを決定することを含み得る。第１の値および第２の値は、例えば、電気コンダクタンスまたは電気抵抗または電気インピーダンスであってもよい。

実施例１６５では、実施例１６４に記載の主題は、第１の値を決定することが、平均コンダクタンスを決定することを含むように構成されてもよい。

実施例１６６では、実施例１６４または実施例１６５に記載の主題は、任意選択的に、第１の値と時間相関する第１の推定された皮下温度を決定することと、第２の値と時間相関する第２の推定された皮下温度を決定することと、をさらに含み得、第２の推定された皮下温度は、第２の値と第１の値との比較に少なくとも部分的に基づいて決定される。

実施例１６７では、実施例１６６に記載の主題は、任意選択的に、第２の値と時間相関する第３の推定された皮下温度を決定することと、第３の推定された皮下温度と第２の推定された皮下温度との比較に基づいて、状態が満たされているかどうかを決定することと、状態が満たされていることに応答して、エラーを宣言すること、またはリセットをトリガーすることと、をさらに含み得る。

実施例１６８では、実施例１６７に記載の主題は、任意選択的に、リセットをトリガーすることを含み得、リセットをトリガーすることは、第３の推定された温度および第２の値に基づいて、または第３のコンダクタンス値および第３のコンダクタンス値と時間相関する第４の推定された皮下温度に基づいて、後続の推定された皮下温度を決定することを含む。

実施例１６９では、実施例１６４〜１６８のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、任意選択的に、コンダクタンス値のドリフトを補償することをさらに含み得る。

実施例１７０では、実施例１６４〜１６９のいずれか１つまたは任意の組み合わせに記載の主題は、任意選択的に、ドリフトを補償することが、フィルタを適用することを含むように構成されてもよい。

主題（例えば、方法、システム、またはデバイス）の実施例（実施例１７１）は、第１の時間でのセンサ構成要素のコンダクタンスを示す第１の値を決定することと、後の時間でのセンサ構成要素のコンダクタンスを示す第２の値を決定することと、第２の値と第１の値との比較に少なくとも部分的に基づいて、推定された皮下温度を決定することと、を含み得る。

主題（例えば、方法、システム、またはデバイス）の実施例（実施例１７２）は、分析物センサシステムによって、分析物センサシステムのシステム温度センサからの第１のデータにアクセスすることと、第１のデータを訓練された温度補償モデルに適用することであって、訓練された温度補償モデルが、補償された温度値を生成するためのものである、適用することと、補償された温度値に少なくとも部分的に基づいて、分析物濃度値を決定することと、を含み得る。

実施例１７３では、実施例１７２に記載の主題は、第１のデータが、システム温度センサからの補償されていない温度値または未加工の温度センサデータのうちの少なくとも１つを含むように構成されてもよい。

実施例１７４では、実施例１７２または１７３のいずれか１つ以上に記載の主題は、訓練された温度補償モデルが、第１のデータに応答して第１の温度センサパラメータを返すように構成されてもよく、第１の温度センサパラメータに少なくとも部分的に基づいて、補償された温度値を生成することをさらに含み得る。

実施例１７５では、実施例１７２〜１７４のいずれか１つ以上に記載の主題は、訓練された温度補償モデルが、システム温度センサオフセットおよびシステム温度センサ勾配を返すように構成されてもよく、システム温度センサから未加工のセンサデータを受信することと、未加工のセンサデータ、システム温度センサオフセット、およびシステム温度センサ勾配に少なくとも部分的に基づいて、補償された温度値を生成することと、をさらに含み得る。

主題（例えば、方法、システム、またはデバイス）の実施例（実施例１７６）は、分析物センサと、システム温度センサと、制御回路と、を含み得る。制御回路は、分析物センサシステムのシステム温度センサからの第１のデータにアクセスすることと、第１のデータを訓練された温度補償モデルに適用することであって、訓練された温度補償モデルが、補償された温度値を生成するためのものである、適用することと、補償された温度値に少なくとも部分的に基づいて、分析物濃度値を決定することと、を含む動作を実行するように構成されてもよい。

実施例１７７では、実施例１７６に記載の主題は、第１のデータが、システム温度センサからの補償されていない温度値または未加工の温度センサデータのうちの少なくとも１つを含むように構成されてもよい。

実施例１７８では、実施例１７６または１７７のいずれか１つ以上に記載の主題は、訓練された温度補償モデルが、第１のデータに応答して第１の温度センサパラメータを返すように構成されてもよく、第１の温度センサパラメータに少なくとも部分的に基づいて、補償された温度値を生成することをさらに含み得る。

実施例１７９では、実施例１７６〜１７８のいずれか１つ以上に記載の主題は、訓練された温度補償モデルが、システム温度センサオフセットおよびシステム温度センサ勾配を返すように構成されてもよく、システム温度センサから未加工のセンサデータを受信することと、未加工のセンサデータ、システム温度センサオフセット、およびシステム温度センサ勾配に少なくとも部分的に基づいて、補償された温度値を生成することと、をさらに含み得る。

実施例１８０では、実施例１７６〜１７９のいずれか１つ以上に記載の主題は、システム温度センサを含む、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）をさらに含み得る。

主題（例えば、方法、システム、またはデバイス）の実施例（実施例１８１）は、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することを含み得る。決定は、グルコースセンサ信号を受信することと、温度パラメータ信号を受信することと、グルコースセンサ信号または温度パラメータ信号に少なくとも部分的に基づいて、運動状態を検出することと、グルコースセンサ信号に適用される温度補償を修正することと、を含み得る。

実施例１８２では、実施例１８１に記載の主題は、グルコースセンサ信号のノイズフロアが第１の閾値より大きいと決定することを含み得る。

実施例１８３では、実施例１８１または１８２のいずれか１つ以上に記載の主題は、温度パラメータ信号のノイズフロアが第２の閾値よりも大きいと決定することを含み得る。

実施例１８４では、実施例１８１〜１８３のいずれかの１つ以上に記載の主題は、グルコースセンサ信号のノイズフロアが第１の閾値よりも大きいと決定することと、温度パラメータ信号のノイズフロアが第２の閾値よりも大きいと決定することと、を含み得る。

実施例１８５では、実施例１８１〜１８４のいずれかの１つ以上に記載の主題は、温度補償を修正することが、運動モデルを温度パラメータ信号に適用して、評価された温度パラメータ信号を生成することと、評価された温度パラメータを使用して、温度補償されたグルコース濃度値を生成することと、を含むように構成されてもよい。

実施例１８６では、実施例１８１〜１８５のいずれかの１つ以上に記載の主題は、運動状態を検出することが、温度パラメータ信号の変化率の分布が分類子を満たしていると決定することを含むように構成されてもよい。

実施例１８７では、実施例１８１〜１８６のいずれか１つ以上に記載の主題は、運動状態を検出することが、温度パラメータ信号の変化率の分布が閾値未満であると決定することを含むように構成されてもよい。

主題（例えば、方法、システム、またはデバイス）の実施例（実施例１８８）は、ホストにおけるグルコース濃度を表す第１の信号を生成するように構成されたグルコースセンサと、温度を表す第２の信号を生成するように構成された温度センサと、プロセッサと、を含む、温度補償されたグルコースセンサシステムを含み得る。プロセッサは、第１の信号または第２の信号に少なくとも部分的に基づいて、運動状態を検出することと、第１の信号に適用される温度補償を修正することと、を含む動作を実行するようにプログラムされてもよい。

実施例１８９では、実施例１８８に記載の主題は、動作が、第１の信号のノイズフロアが第１の閾値よりも大きいと決定することをさらに含むように構成されてもよい。

実施例１９０では、実施例１８８または１８９のいずれか１つ以上に記載の主題は、動作が、第２の信号のノイズフロアが第２の閾値よりも大きいと決定することをさらに含むように構成されてもよい。

実施例１９１では、実施例１８８〜１９０のいずれか１つ以上に記載の主題は、動作が、第１の信号のノイズフロアが第１の閾値よりも大きいと決定することと、第２の信号のノイズフロアが第２の閾値よりも大きいと決定することと、をさらに含むように構成されてもよい。

実施例１９２では、実施例１８８〜１９１のいずれか１つ以上に記載の主題は、温度補償を修正することが、運動モデルを第２の信号に適用して、評価された第２の信号を生成することと、評価された第２の信号を使用して、温度補償されたグルコース濃度値を生成することと、を含むように構成されてもよい。

実施例１９３では、実施例１８８〜１９２のいずれか１つ以上に記載の主題は、運動状態を検出することが、第２の信号の変化率の分布が分類子を満たしていると決定することを含むように構成されてもよい。

実施例１９４では、実施例１８８〜１９３のいずれか１つ以上に記載の主題は、運動状態を検出することが、第２の信号の変化率の分布が閾値未満であると決定することを含むように構成されてもよい。

主題（例えば、方法、システム、またはデバイス）の実施例（「実施例１９５」）は、分析物センサシステムで温度を測定するプロセッサ実装方法を含み得る。方法は、第１のセンサセッション中に、分析物センサシステムに格納されている定期的な温度の記録にアクセスすることと、定期的な温度の記録からピーク温度を決定することと、ピーク温度に基づいて、応答アクションを実行することと、を含み得る。

実施例１９６では、実施例１９５に記載の主題は、ピーク温度がピーク温度閾値を超えていると決定することをさらに含み得、応答アクションは、第１のセンサセッションを中止することを含む。

実施例１９７では、実施例１９５または１９６のいずれか１つ以上に記載の主題は、ピーク温度に少なくとも部分的に基づいて、初期センサセッションパラメータを決定することと、分析物センサシステムの分析物センサから、未加工のセンサデータを受信することと、初期セッションパラメータおよび未加工のセンサデータを使用して、分析物濃度値を生成することと、を含み得る。

実施例１９８では、実施例１９５〜１９７のいずれか１つ以上に記載の主題は、初期センサセッションパラメータが、感度またはベースラインを含むように構成されてもよい。

実施例１９９では、実施例１９５〜１９８のいずれか１つ以上に記載の主題は、第１のセンサセッションの前に、分析物センサシステムで第１の温度を測定することと、第１の温度を、定期的な温度の記録に書き込むことと、１つの期間待機することと、分析物センサシステムで第２の温度を測定することと、を含み得る。

主題の実施例（「実施例２００」）は、温度補償された分析物センサシステムを含み得る。温度補償された分析物センサシステムは、ホストにおける分析物濃度を表す第１の信号を生成するように構成された分析物センサと、温度を表す第２の信号を生成するように構成された温度センサと、プロセッサと、を含み得る。プロセッサは、第１のセンサセッション中に、分析物センサシステムに格納されている定期的な温度の記録にアクセスすることと、定期的な温度の記録からピーク温度を決定することと、ピーク温度に基づいて、応答アクションを実行することと、を含む動作を実行するようにプログラムされてもよい。

実施例２０１では、実施例２００に記載の主題は、動作が、ピーク温度がピーク温度閾値を超えていると決定することをさらに含み、応答アクションが、第１のセンサセッションを中止することを含むように構成されてもよい。

実施例２０２では、実施例２００または２０１のいずれか１つ以上に記載の主題は、動作が、ピーク温度に少なくとも部分的に基づいて、初期センサセッションパラメータを決定することと、分析物センサシステムの分析物センサから、未加工のセンサデータを受信することと、初期セッションパラメータおよび未加工のセンサデータを使用して、分析物濃度値を生成することと、をさらに含むように構成されてもよい。

実施例２０３では、実施例２００〜２０２のいずれか１つ以上に記載の主題は、初期センサセッションパラメータが、感度またはベースラインを含むように構成されてもよい。

実施例２０４では、実施例２００〜２０３のいずれか１つ以上に記載の主題は、動作が、第１のセンサセッションの前に、分析物センサシステムで第１の温度を測定することと、第１の温度を、定期的な温度の記録に書き込むことと、１つの期間待機することと、分析物センサシステムで第２の温度を測定することと、をさらに含むように構成されてもよい。

主題（例えば、方法、システム、またはデバイス）の実施例（「実施例２０５」）は、温度検知分析物センサシステムを含み得る。温度検知分析物センサシステムは、ダイオードと、電子回路と、サンプルホールド回路と、デュアルスロープ積分アナログデジタルコンバータ（ＡＤＣ）と、を含み得る。電子回路は、第１の期間に第１の電流をダイオードに印加することであって、ダイオードにわたる電圧降下が、第１の電流がダイオードに供給されたときに、第１の電圧値を有する、印加することと、第１の期間の後の第２の期間に、第１の電流とは異なる第２の電流をダイオードに印加することであって、ダイオードにわたる電圧降下が、第２の電流がダイオードに供給されたときに、第２の電圧値を有する、印加することと、を含む動作を実行するように構成されてもよい。サンプルホールド回路は、第１の電圧がダイオードに印加されたときに、第１の電圧値を受け取り、第１の電圧を示す出力を生成するように構成されてもよい。デュアルスロープ積分アナログデジタルコンバータ（ＡＤＣ）は、サンプルホールド回路の出力から第１の電圧値を受け取るように連結された第１の入力と、ダイオードにわたる電圧降下を受け取るように連結された第２の入力と、を含み得る。デュアルスロープ積分ＡＤＣの出力が第１の電圧値から第２の電圧値に減衰する時間は、ダイオードの温度に比例し得る。

実施例２０６では、実施例２０５に記載の主題は、サンプルホールド回路の出力を、デュアルスロープ積分アナログデジタル回路の出力と比較するように連結されたコンパレータをさらに含み得る。

実施例２０７では、実施例２０５または２０６のいずれか１つ以上に記載の主題は、デジタルカウンタをさらに含み得る。動作は、デュアルスロープ積分ＡＤＣの出力のピークで、デジタルカウンタを開始することと、コンパレータの出力が変化したことに基づいて、デジタルカウンタの値を決定することと、をさらに含み得る。

実施例２０８では、実施例２０５〜２０７のいずれか１つ以上に記載の主題は、デジタルカウンタの値が、デュアルスロープ積分ＡＤＣの出力が第１の電圧値から第２の電圧値に減衰する時間がダイオードの温度に比例することを示すように構成されてもよい。

実施例２０９では、実施例２０５〜２０８のいずれか１つ以上に記載の主題は、コンパレータの出力とクロック信号との間に論理を生成するように構成されたＡＮＤ回路をさらに含み得、第１の電流がダイオードに印加されたときに、クロック信号は低い。

実施例２１０では、実施例２０５〜２０９のいずれか１つ以上に記載の主題は、ダイオードが、ダイオード接続されたトランジスタを含むように構成されてもよい。

実施例２１１では、実施例２０５〜２１０のいずれか１つ以上に記載の主題は、分析物センサの分析物センサがホストの皮膚内に挿入され、ダイオードが、ホストの皮膚に近接して位置付けられているように構成されてもよい。

実施例２１２では、実施例２０５〜２１１のいずれか１つ以上に記載の主題は、第１の電流を供給するための第１の定電流源と、第２のパルス電流源であって、第２の電流が、第１の電流と、第２のパルス電流源がオンのときに第２のパルス電流源によって供給される電流との合計を含む、第２のパルス電流源と、をさらに含み得る。

主題（例えば、方法、システム、またはデバイス）の実施例（「実施例２１３」）は、第１の期間にダイオードに第１の電流を印加することであって、ダイオードにわたる電圧降下が、第１の電流がダイオードに供給されたときに、第１の電圧値を有する、印加することと、第１の期間の後に、第１の電流とは異なる第２の電流をダイオードに印加することであって、ダイオードにわたる電圧降下が、第２の電流がダイオードに供給されたときに、第２の電圧値を有する、印加することと、デュアルスロープ積分アナログデジタルコンバータ（ＡＤＣ）に第１の電圧値および第２の電圧値を提供することであって、デュアルスロープ積分ＡＤＣの出力が第１の電圧値から第２の電圧値に減衰する時間が、ダイオードの温度に比例する、提供することと、を含み得る。

実施例２１４では、実施例２１３に記載の主題は、サンプルホールド回路の出力を、デュアルスロープ積分アナログデジタル回路の出力と比較して、コンパレータ出力を生成することを含み得る。

実施例２１５では、実施例２１３または２１４のいずれか１つ以上に記載の主題は、デュアルスロープ積分ＡＤＣの出力のピークで、デジタルカウンタを開始することと、コンパレータ出力の変化に基づいて、デジタルカウンタの値を決定することと、を含み得る。

実施例２１６では、実施例２１３〜２１５のいずれか１つ以上に記載の主題は、デジタルカウンタの値が、デュアルスロープ積分ＡＤＣの出力が第１の電圧値から第２の電圧値に減衰する時間がダイオードの温度に比例することを示すように構成されてもよい。

実施例２１７では、実施例２１３〜２１６のいずれか１つ以上に記載の主題は、コンパレータの出力とクロック信号との間に論理を生成するように構成されたＡＮＤ回路を含み得る。第１の電流がダイオードに印加されたときに、クロック信号は、低くなる場合がある。

実施例２１８では、実施例２１３〜２１７のいずれか１つ以上に記載の主題は、ダイオードが、ダイオード接続されたトランジスタを含むように構成されてもよい。

実施例２１９では、実施例２１３〜２１８のいずれか１つ以上に記載の主題は、分析物センサの分析物センサがホストの皮膚内に挿入され、ダイオードが、ホストの皮膚に近接して位置付けられているように構成されてもよい。

主題（例えば、方法、システム、またはデバイス）の実施例（「実施例２２０」）は、グルコース濃度レベルを決定する方法を含み得る。方法は、温度センサ信号を受信することと、ホストの挿入部位に挿入されたグルコースセンサから、グルコースセンサ信号を受信することと、温度センサ信号およびグルコースセンサ信号を、挿入部位でのグルコース濃度とホストにおける血中グルコース濃度との差を記述するモデルに適用して、ホストについての補償された血中グルコース濃度を生成することと、を含み得る。

実施例２２１では、実施例２２０に記載の主題は、温温度センサ信号に少なくとも部分的に基づいて、モデル時間パラメータを決定することと、モデル時間パラメータに少なくとも部分的に基づいて、補償された血中グルコース濃度を決定することと、を含み得る。

実施例２２２では、実施例２２０または２２１のいずれか１つ以上に記載の主題は、モデル時間パラメータが、挿入部位におけるグルコース濃度および血中グルコース濃度に適用されるように構成されてもよい。

実施例２２３では、実施例２２０〜２２２のいずれか１つ以上に記載の主題は、ホストを記述するグルコース消費を決定することをさらに含み得る。補償された血中グルコース濃度は、グルコース消費に少なくとも部分的に基づき得る。

実施例２２４では、実施例２２０〜２２３のいずれか１つ以上に記載の主題は、一定の細胞層グルコース濃度を使用して、グルコース消費を決定することをさらに含み得る。

実施例２２５では、実施例２２０〜２２４のいずれか１つ以上に記載の主題は、可変細胞層グルコース濃度を使用して、グルコース消費を決定することをさらに含み得る。

実施例２２６では、実施例２２０〜２２５のいずれか１つ以上に記載の主題は、線形的に変化する細胞層グルコース濃度を使用して、グルコース消費を決定することを含み得る。

主題（例えば、方法、システム、またはデバイス）の実施例（「実施例２２７」）は、温度補償されたグルコースセンサシステムを含み得る。温度補償されたグルコースセンサシステムは、グルコースセンサと、センサ電子機器と、を含み得る。センサ電子機器は、温度センサ信号を受信することと、ホストの挿入部位に挿入されたグルコースセンサから、グルコースセンサ信号を受信することと、温度センサ信号およびグルコースセンサ信号を、挿入部位でのグルコース濃度とホストにおける血中グルコース濃度との差を記述するモデルに適用して、ホストについての補償された血中グルコース濃度を生成することと、を含む動作を実行するように構成されてもよい。

実施例２２８では、実施例２２７に記載の主題は、動作が、温度センサ信号に少なくとも部分的に基づいて、モデル時間パラメータを決定することと、モデル時間パラメータに少なくとも部分的に基づいて、補償された血中グルコース濃度を決定することと、をさらに含むように構成されている。

実施例２２９では、実施例２２７または２２８のいずれか１つ以上に記載の主題は、モデル時間パラメータが、挿入部位におけるグルコース濃度および血中グルコース濃度に適用されるように構成されてもよい。

実施例２３０では、実施例２２７〜２２９のいずれか１つ以上に記載の主題は、動作が、ホストを記述するグルコース消費を決定することをさらに含み、補償された血中グルコース濃度が、グルコース消費に少なくとも部分的に基づくように構成されてもよい。

実施例２３１では、実施例２２７〜２３０のいずれか１つ以上に記載の主題は、動作が、一定の細胞層グルコース濃度を使用して、グルコース消費を決定することをさらに含むように構成されてもよい。

実施例２３２では、実施例２２７〜２３０のいずれか１つ以上に記載の主題は、動作が、可変細胞層グルコース濃度を使用して、グルコース消費を決定することをさらに含むように構成されてもよい。

実施例２３３では、実施例２２７〜２３１のいずれか１つ以上に記載の主題は、動作が、線形的に変化する細胞層グルコース濃度を使用して、グルコース消費を決定することをさらに含むように構成されてもよい。

主題（例えば、システムまたは装置）の実施例（例えば、「実施例１７２」）は、任意選択的に、実施例１〜１７１のいずれか１つ以上に記載の任意の部分または任意の部分の組み合わせを組み合わせて、実施例１〜１７１に記載の機能もしくは方法のいずれか１つ以上の任意の部分を実行する「ための手段」、または機械によって実行されると、機械に、実施例１〜１７１に記載の機能もしくは方法のうちのいずれか１つ以上の任意の部分を実行させる命令を含む「機械可読媒体」（例えば、大量の、非一時的など）を含むことができる。

この要約は、本特許出願の主題の概要を提供することを意図している。本開示の排他的または網羅的な説明を提供することは意図されていない。詳細な説明は、本特許出願に関するさらなる情報を提供するために含まれている。本開示の他の態様は、以下の詳細な説明を読んで理解し、その部分を形成する図面を見れば当業者には明らかであり、その各々は、限定的な意味で解釈されるべきではない。

必ずしも一定の縮尺で描かれていない図面において、同様の数字は、異なる図において同様の構成要素を説明する場合がある。異なる文字の接尾辞を持つ同様の数字は、同様の構成要素の異なる実例を表す場合がある。図面は、概して、限定ではなく例として、本文書で論じられる様々な実施形態を示している。

温度センサを含み得、かつ温度補償方法が実装され得る、例示的な分析物センサシステムを示している。 例示的な分析物センサシステムの概略図である。 分析物センサシステムの例示的なセンサ電子機器部分の概略図である。 ホストの組織と連動する例示的な分析物センサシステムの概略図である。 ホストの組織と連動する例示的な分析物センサシステムの概略図である。 分析物センサの遠位部分にある温度センサの概略図である。 分析物センサの近位部分にある例示的な温度センサの概略図である。 分析物センサの近位部分にある別の例示的な温度センサの概略図である。 図５Ａに示す温度センサの一部分の拡大図である。 遅延パラメータを使用して温度補償されたグルコース濃度レベルを決定する、例示的な方法のフローチャート図である。 評価された（例えば、確証された）温度値に基づいて温度補償されたグルコース濃度レベルを決定する、例示的な方法のフローチャート図である。 温度情報からパターンを決定することを含む、連続グルコースセンサを温度補償するための例示的な方法の概略図である。 検出された状態に少なくとも部分的に基づいて、連続グルコース監視システムを温度補償するための例示的な方法のフローチャート図である。 基準温度値を使用して、連続グルコースセンサシステムを温度補償するための方法の概略図である。 例示的な連続グルコースセンサの温度補償方法のフローチャート図である。 ２つの温度センサを使用して温度補償する、例示的な方法のフローチャート図である。 連続グルコース（または他の分析物）モニタが再開されたことを決定する、例示的な方法のフローチャート図である。 センサの解剖学的位置を決定する、例示的な方法のフローチャート図である。 時間に対してプロットされたグルコースセンサの出力を示している。 時間に対してプロットされた温度センサの出力を示している。 相関が見られる、グルコースセンサの出力にオーバーレイされた温度を示している。 相関が見られない、グルコースセンサの出力にオーバーレイされた温度を示している。 ホストの腹部のセンサおよびホストの腕のセンサについての温度対時間のプロットを示すグラフィック図である。 多くのセンサデバイスについての最初の２４時間の標準偏差対平均温度のプロットである。 センサ電子機器パッケージがセンサから１分間取り外された場合の温度対時間のプロットである。 センサ電子機器パッケージがセンサから５分間取り外された場合の温度対時間のプロットである。 異なる時点で受信され得る２つ以上の入力からの出力を決定するために使用され得る、例示的なモデルの概略図である。 モデルを使用して補償されたグルコース濃度値を決定する、例示的な方法のフローチャート図である。 モデルを使用して補償されたグルコース濃度値を決定する、別の例示的な方法のフローチャート図である。 時間に対してプロットされた温度およびインピーダンスを示すグラフである。 コンダクタンスまたはインピーダンスを使用した温度補償の例示的な方法のフローチャート図である。 コンダクタンスまたはインピーダンスを使用して推定された皮下温度を決定する、例示的な方法のフローチャート図である。 温度補償モデルを訓練するための例示的な方法のフローチャート図である。 訓練された温度補償モデルを利用するための例示的な方法のフローチャート図である。 運動状態を検出するための例示的な方法のフローチャート図である。 休息（例えば、運動していない）状態のホストを示す第１の変化分布関数、および運動状態のホストを示す第２の変化分布関数を示すグラフである。 温度パラメータ信号サンプルの変化率の分布を使用して、運動状態を検出するための例示的な方法のフローチャート図である。 輸送中に分析物センサシステムで温度を記録するための例示的な方法のフローチャート図である。 分析物センサシステムの輸送および／または保管からの定期的な温度測定の記録を含む、分析物センサセッションでセンサセッションを開始するための例示的な方法のフローチャート図である。 ダイオードを使用して温度を測定するために分析物センサシステムに実装され得る、例示的な回路配置を示している。 ダイオードを使用した分析物センサシステムでの温度測定のための方法のフローチャート図である。 センサ挿入部位とホストの毛細血管部位との間の細胞層を示す、例示的なセンサ挿入部位を示している。

グルコースセンサから取得した推定グルコース濃度レベルは、治療法の決定または治療効果の評価に使用され得るため、グルコースセンサの精度は、患者、介護者、臨床医にとって重要である。いくつかの要因が、グルコースセンサの精度に影響を与える可能性がある。１つの要因は温度である。本発明者らは、とりわけ、温度がグルコースセンサに及ぼす影響を補償するための措置を講じることができ、それは、推定グルコースレベルの精度を改善することによりセンサシステムの性能を改善することができ、それにより、センサシステムの平均絶対相対偏差（ＭＡＲＤ）が減少し得ることを認識した。グルコースレベルの有効範囲または指示範囲全体のＭＡＲＤ値は、グルコース検知システムによるグルコース測定の精度および正確さを表す一般的な方法である。ＭＡＲＤは、グルコースセンサによって生成された推定グルコース濃度レベルと基準測定値との間の平均ディスパリティを測定する数学的計算の結果である。ＭＡＲＤが低いほど、デバイスはより正確に考慮される。

定義
様々な実施例の理解を容易にするために、いくつかの追加の用語を以下に定義する。

本明細書で使用される「約」という用語は、広義の用語であり、当業者にその通常の通例の意味を与えられるべきであり（かつ特別なまたはカスタマイズされた意味に限定されない）、また数値または範囲に関連する場合、実施形態の機能が実現される限り、用語が変更する量または状態が述べられた量を超えていくらか変化し得るという理解を指すが、これに限定されない。

本明細書で使用される「Ａ／Ｄコンバータ」という用語は、広義の用語であり、当業者にその通常の通例の意味を与えられるべきであり（かつ特別なまたはカスタマイズされた意味に限定されない）、またアナログ電気信号を対応するデジタル信号に変換するハードウェアおよび／またはソフトウェアを指すが、これらに限定されない。

本明細書で使用される場合、「分析物」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、分析され得る生体体液（例えば、血液、間質液、脳脊髄液、リンパ液、または尿）中の物質または化学成分を指すが、これらに限定されない。分析物は、自然発生物質、人工物質、代謝産物、または反応生成物を含み得る。いくつかの実施形態において、本明細書に開示されるセンサヘッド、デバイス、システム、および方法による測定に供される分析物は、グルコースである。しかしながら、他の分析物も同様に考えられ、乳酸塩、ビリルビン、ケトン、二酸化炭素、ナトリウム、カリウム、アカルボキシプロトロンビン、アシルカルニチン、アデニンホスホリボシルトランスフェラーゼ、アデノシンデアミナーゼ、アルブミン、α−フェトプロテイン、アミノ酸プロファイル（アルギニン（クレブス回路）、ヒスチジン／ウロカニン酸、ホモシステイン、フェニルアラニン／チロシン、トリプトファン）、アンドレノステンジオン、アンチピリン、アラビニトールエナンチオマー、アルギナーゼ、ベンゾイルエクゴニン（コカイン）、ビオチニダーゼ、ビオプテリン、ｃ反応性タンパク質、カルニチン、カルノシナーゼ、ＣＤ４、セルロプラスミン、ケノデオキシコール酸、クロロキン、コレステロール、コリンエステラーゼ、共役１−β−ヒドロキシコール酸、コルチゾール、クレアチンキナーゼ、クレアチンキナーゼＭＭアイソザイム、シクロスポリンＡ、ｄ−ペニシラミン、デ−エチルクロロキン、デヒドロエピアンドロステロンサルフェート、ＤＮＡ（アセチル化多型、アルコール脱水素酵素、α１−抗トリプシン、嚢胞性線維症、デュシェンヌ型／ベッカー型筋ジストロフィー、分析物−６−リン酸デヒドロゲナーゼ、ヘモグロビン症、Ａ、Ｓ、Ｃ、Ｅ、Ｄ−パンジャブ、β−サラセミア、Ｂ型肝炎ウイルス、ＨＣＭＶ、ＨＩＶ−１、ＨＴＬＶ−１、レーベル遺伝性視神経症、ＭＣＡＤ、ＲＮＡ、ＰＫＵ、三日熱マラリア原虫、性分化、２１−デオキシコルチゾール）、デスブチルハロファントリン、ジヒドロプテリジン還元酵素、ジフテリア／破傷風抗毒素、赤血球アルギナーゼ、赤血球プロトポルフィリン、エステラーゼＤ、脂肪酸／アシルグリシン、遊離β−ヒト絨毛性ゴナドトロピン、遊離赤血球ポルフィリン、遊離チロキシン（ＦＴ４）、遊離トリ−ヨードチロニン（ＦＴ３）、フマリルアセトアセターゼ、ガラクトース／ｇａｌ−１−リン酸塩、ガラクトース−１−リン酸ウリジルトランスフェラーゼ、ゲンタマイシン、分析物−６−リン酸デヒドロゲナーゼ、グルタチオン、グルタチオンペリオキシダーゼ、グリココール酸、グリコシル化ヘモグロビン、ハロファントリン、ヘモグロビン変異体、ヘキソサミニダーゼＡ、ヒト赤血球炭酸脱水酵素Ｉ、１７α−ヒドロキシプロゲステロン、ヒポキサンチンホスホリボシルトランスフェラーゼ、免疫反応性トリプシン、鉛、リポタンパク質（（ａ）、Ｂ／Ａ−１、β）、リゾチーム、メフロキン、ネチルマイシン、フェノバルビトン、フェニトイン、フィタン酸／プリスタン酸、プロゲステロン、プロラクチン、プロリダーゼ、プリンヌクレオシドホスホリラーゼ、キニン、逆位トリ−ヨードチロニン（ｒＴ３）、セレン、血清膵臓リパーゼ、シソマイシン、ソマトメジンＣ、特異的抗体（アデノウイルス、抗核抗体、抗ゼータ抗体、アルボウイルス、オーエスキー病ウイルス、デング熱ウイルス、メジナ虫、単包条虫、赤痢アメーバ、エンテロウイルス、ランブル鞭毛虫（Ｇｉａｒｄｉａ ｄｕｏｄｅｎａｌｉｓａ）、ヘリコバクターピロリ、Ｂ型肝炎ウイルス、ヘルペスウイルス、ＨＩＶ−１、ＩｇＥ（アトピー性疾患）、インフルエンザウイルス、ドノバンリーシュマニア、レプトスピラ、麻疹／流行性耳下腺炎／風疹、らい菌、肺炎マイコプラズマ、ミオグロビン、回旋糸状虫、パラインフルエンザウイルス、熱帯熱マラリア原虫、ポリオウイルス、緑膿菌、呼吸系発疹ウイルス、リケッチア（ツツガムシ病）、マンソン住血吸虫、トキソプラズマ原虫、梅毒トレポネーマ（Ｔｒｅｐｅｎｏｍａ ｐａｌｌｉｄｉｕｍ）、クルーズ／ランゲルトリパノソーマ、水疱性口炎ウイルス（ｖｅｓｉｃｕｌａｒ ｓｔｏｍａｔｉｓ ｖｉｒｕｓ）、バンクロフト糸状虫、黄熱病ウイルス）、特異的抗原（Ｂ型肝炎ウイルス、ＨＩＶ−１）、アセト酢酸、スルファドキシン、テオフィリン、チロトロピン（ＴＳＨ）、チロキシン（Ｔ４）、チロキシン結合グロブリン、微量元素、トランスフェリン、ＵＤＰ−ガラクトース−４−エピメラーゼ、尿素、ウロポルフィリノーゲンＩシンターゼ、ビタミンＡ、白血球、および亜鉛プロトポルフィリンが挙げられるが、これらに限定されない。血液または間質液中で自然に発生する塩、糖、タンパク質、脂肪、ビタミン、およびホルモンもまた、ある特定の実施形態における分析物を構成し得る。分析物、例えば、代謝産物、ホルモン、抗原、抗体などは、生体体液中に自然に存在し得る。あるいは、分析物、例えば、画像診断のための造影剤、放射性同位体、化学薬剤、フッ化炭素ベースの人工血液、または薬物もしくは医薬組成物が体内に導入され得、インスリン、エタノール、大麻（マリファナ、テトラヒドロカンナビノール、ハシシ）、吸入剤（亜酸化窒素、亜硝酸アミル、亜硝酸ブチル、クロロ炭化水素、炭化水素）、コカイン（クラックコカイン）、刺激剤（アンフェタミン、メタンフェタミン、Ｒｉｔａｌｉｎ、Ｃｙｌｅｒｔ、Ｐｒｅｌｕｄｉｎ、Ｄｉｄｒｅｘ、ＰｒｅＳｔａｔｅ、Ｖｏｒａｎｉｌ、Ｓａｎｄｒｅｘ、Ｐｌｅｇｉｎｅ）、抑制剤（バルビツール酸塩、メタカロン、精神安定剤、例えば、Ｖａｌｉｕｍ、Ｌｉｂｒｉｕｍ、Ｍｉｌｔｏｗｎ、Ｓｅｒａｘ、Ｅｑｕａｎｉｌ、Ｔｒａｎｘｅｎｅ）、幻覚剤（フェンシクリジン、リゼルギン酸、メスカリン、ペヨーテ、サイロシビン）、麻薬（ヘロイン、コデイン、モルヒネ、アヘン、メペリジン、Ｐｅｒｃｏｃｅｔ、Ｐｅｒｃｏｄａｎ、Ｔｕｓｓｉｏｎｅｘ、Ｆｅｎｔａｎｙｌ、Ｄａｒｖｏｎ、Ｔａｌｗｉｎ、Ｌｏｍｏｔｉｌ）、デザイナードラッグ（フェンタニル、メペリジン、アンフェタミン、メタンフェタミン、およびフェンシクリジンの類似体、例えば、Ｅｃｓｔａｓｙ）、アナボリックステロイド、ならびにニコチンを、体内に導入することができる。薬物および薬学的組成物の代謝産物もまた、分析物として考えられる。体内で生成される神経化学物質および他の化学物質などの分析物、例えば、アスコルビン酸、尿酸、ドーパミン、ノルアドレナリン、３−メトキシチラミン（３ＭＴ）、３，４−ジヒドロキシフェニル酢酸（ＤＯＰＡＣ）、ホモバニリン酸（ＨＶＡ）、５−ヒドロキシトリプタミン（５ＨＴ）、および５−ヒドロキシインドール酢酸（ＦＨＩＡＡ）の中間物が分析され得る。

本明細書で使用される場合、「ベースライン」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、分析物濃度に関係のない分析物センサ信号の成分を指すが、これに限定されない。グルコースセンサの一実施例では、ベースラインは、グルコース以外の要因（干渉種、非反応関連の過酸化水素、または過酸化水素とオーバーラップする酸化電位を持つ他の電気活性種など）による信号の寄与で実質的に構成される。いくつかの実施形態では、較正は、方程式ｙ＝ｍｘ＋ｂについて解くことによって定義され得、ｂの値は、信号のベースラインを表す。特定の実施形態では、ｂの値（すなわち、ベースライン）は、ゼロまたはほぼゼロであり得る。これは、例えば、ベースライン減算電極または低バイアス電位設定の結果であり得る。その結果、これらの実施形態では、式ｙ＝ｍｘについて解くことにより、較正を定義することができる。

本明細書で使用される場合、「生物学的サンプル」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、限定はしないが、例えば、血液、間質液、脊髄液、唾液、尿、涙、汗、または他の同様の液体などのホストの体または組織に由来するサンプルを指すが、これらに限定されない。

本明細書で使用される場合、「較正」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、定量的な測定値（例えば、分析物濃度）を与えるセンサの目盛りを決定するプロセスを指すが、これに限定されない。一実施例として、較正は、センサ感度およびセンサ背景の変化などのセンサと関連付けられた変化を説明するために、経時的に更新または再較正され得る。さらに、センサの較正には、自動自己較正、つまり、使用時点後の基準分析物値を使用しない較正が含まれ得る。

本明細書で使用される場合、「共分析物」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、測定対象の特定の生成物を形成するために、分析物および酵素と反応するための酵素反応で必要とされる分子を指すが、これに限定されない。グルコースセンサの一実施形態では、酵素であるグルコースオキシダーゼ（ＧＯＸ）が、グルコースおよび酸素（共分析物）と反応して、過酸化水素を形成するために提供される。

本明細書で使用される場合、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語は、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、「含有する」、または「によって特徴付けられる」と同義であり、包括的または制限のないものであり、追加の列挙されていない要素または方法ステップを除外しない。

本明細書で使用される場合、「コンピュータ」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、データを操作するようにプログラムされ得るマシンを指すが、これに限定されない。

本明細書で使用される場合、「連続分析物センサ」および「連続グルコースセンサ」という用語は、広義の用語であり、それらの通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、分析物／グルコースの濃度を連続的もしくは継続的に測定するデバイス、および／または例えば、１秒未満から最大で例えば、１、２、または５分以上に及ぶ時間間隔で、（例えば、センサの感度およびバックグラウンドを連続的または継続的に調整または決定することなどにより）デバイスを較正するデバイスを指すが、これらに限定されない。

本明細書で使用される場合、「連続グルコース検知」という用語は、広義語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に示されるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、血漿グルコース濃度の監視が、例えば、１秒未満から最大で例えば、１、２、または５分以上に及ぶ時間間隔で、連続的または継続的に実施される期間を指すが、これに限定されない。

本明細書で使用される場合、「カウント」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、デジタル信号の測定の単位を指すが、これに限定されない。一実施例において、カウントで測定された未加工のデータ流は、電圧に直接関連し（例えば、Ａ／Ｄコンバータによって変換される）、それは、作用電極からの電流に直接関連する。

本明細書で使用される場合、「遠位の」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、原点または取付け点などの基準となる点から比較的離れた空間を指すが、これに限定されない。

本明細書で使用される場合、「ドメイン」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、層、均一もしくは不均一な勾配（例えば、異方性）、材料の機能的側面であり得、または膜の部分として提供され得る膜の領域を指すが、これに限定されない。

本明細書で使用される場合、「電気伝導体」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、電気の可動電荷を含む材料を指すが、これに限定されない。導体上の別々の点に電位差が加えられると、導体内の可動電荷が強制的に移動し、それらの点の間の電流がオームの法則に従って現れる。

本明細書で使用される場合、「電気コンダクタンス」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、材料が電気伝導体として振る舞う傾向を指すが、これに限定されない。いくつかの実施形態では、この用語は、必要な機能（電気伝導）を提供するのに十分な量の電気コンダクタンス（例えば、材料特性）を指す。

本明細書で使用される場合、電気化学反応性表面」および「電気活性表面という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、電気化学反応が起こる電極の表面を指すが、これに限定されない。一実施形態では、作用電極は、過酸化水素（Ｈ２Ｏ２）を測定して、測定可能な電子電流を生成する。

本明細書で使用される場合、「電極」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、電気がバッテリまたはひとまとまりの電気機器などに出入りする導体を指すが、これに限定されない。一実施形態では、電極は、分析物を検出するために細胞外環境に露出されるセンサの金属部分（例えば、電気化学的に反応性の表面）である。いくつかの実施形態では、電極という用語は、電気化学的に反応性の表面をコネクタ（センサを電子機器に接続するための）または電子機器に電気的に接続する導電性ワイヤまたはトレースを含む。

本明細書で使用される場合、「細長い導電体」という用語は、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、少なくとも導電材料の部分に形成され、そこに形成され得る任意の数のコーティングを含む細長い本体を指すが、これに限定されない。実施例として、「細長い導電体」は、裸の細長い導電性芯（例えば、金属ワイヤ）、または材料の１、２、３、４、５、もしくはそれ以上の層（それらのうちの各々は導電性であってもまたはなくてもよい）で被覆された細長い導電性芯を意味し得る。

本明細書で使用される場合、「酵素」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、生物で発生する化学反応を加速するタンパク質またはタンパク質ベースの分子を指すが、これに限定されない。酵素は、単一の反応の触媒として作用し、反応物（本明細書では分析物とも呼ばれる）を特定の生成物に変換することができる。グルコースオキシダーゼベースのグルコースセンサの一実施形態では、酵素であるグルコースオキシダーゼ（ＧＯＸ）が、グルコース（分析物）および酸素と反応して、過酸化水素を形成するために提供される。

本明細書で使用される「フィルタリング」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、例えば、未加工のデータ流の移動平均を実施することによって、データのセットをより平滑もしくは連続的なものにするか、または異常点を除去もしくは低減するようなデータのセットの修正を指すが、これに限定されない。

本明細書で使用される場合、「機能」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、何かが適している、または設計されている作用または使用を指すが、これに限定されない。

本明細書で使用される場合、「ＧＯｘ」という用語は、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、酵素グルコースオキシダーゼ（例えば、ＧＯｘは略語である）を指すが、これに限定されない。

本明細書で使用される場合、「ホスト」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、人間を含む哺乳類を指すが、これに限定されない。

本明細書で使用される「不活性酵素」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、（例えば、酵素の変性により）不活性化され、かつ実質的に酵素活性を有さない酵素（例えば、グルコースオキシダーゼ、ＧＯｘなど）を指すが、これに限定されない。酵素は、例えば、加熱、凍結融解、有機溶媒、酸または塩基中での変性、架橋、遺伝的に変化する酵素的に重要なアミノ酸などの当技術分野で公知の様々な技術を使用して不活性化され得る。いくつかの実施形態では、活性酵素を含有する溶液をセンサに適用することができ、適用された酵素は、その後、加熱または不活性化溶媒での処理によって不活性化される。

本明細書で使用される場合、「絶縁特性」、「電気絶縁体」、「絶縁体」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、２点間での電荷の移動を防ぐための可動電荷がない材料の傾向を指すが、これに限定されない。一実施形態では、２つの導電性材料間の電気の移動を防止するために、２つの導電性材料の間に電気絶縁材料を配置することができる。いくつかの実施形態では、これらの用語は、必要な機能（電気絶縁）を提供するのに（例えば、材料の）十分な量の絶縁特性を指す。「絶縁体」および「非導電性材料」という用語は、本明細書では互換的に使用され得る。

本明細書で使用される場合、「生体内部分」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、ホスト内に移植または挿入されるべくデバイスの一部分を指すが、これに限定されない。一実施形態では、経皮センサの生体内部分は、ホストの皮膚を通して挿入され、ホスト内に存在するセンサの一部分である。

本明細書で使用される場合、「膜システム」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、２つ以上のドメインから構成することができ、典型的には数ミクロン以上の厚さの、酸素を透過することかできかつ随意にグルコースを透過する材料で構築される透過性または半透過性の膜を指すが、これに限定されない。一実施例では、膜システムは、固定化グルコースオキシダーゼ酵素を含み、これにより電気化学反応を生じさせてグルコースの濃度を測定することができる。

本明細書で使用される場合、「動作可能に接続される」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、構成要素間の信号の伝送を可能にする方法で、１つ以上の構成要素が別の構成要素（複数可）に連結されることを指すが、これに限定されない。例えば、１つ以上の電極を使用して、サンプル内のグルコースの量を検出し、その情報を信号に変換することができ、その後、その信号を電子回路に送信することができる。この場合、電極は、電子回路に「動作可能に連結」されている。これらの用語は、有線および無線接続を含めるのに十分に広義である。

本明細書で使用される場合、「ポテンシオスタット」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、２電極セルまたは３電極セルの作用電極と基準電極の間にプリセット値で電位を印加し、作用電極を流れる電流を測定する電気システムを指すが、これに限定されない。ポテンシオスタットは、必要なセル電圧および電流がポテンシオスタットのコンプライアンス制限を超えない限り、必要な電位を維持するために作用電極と対電極との間を流れるのに必要な電流を強制する。

本明細書で使用される場合、「プロセッサモジュール」および「マイクロプロセッサ」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、コンピュータを駆動する基本命令に応答して処理する論理回路を用いて算術および論理演算を実行するコンピュータシステム、ステートマシン、プロセッサなどを指すが、これらに限定されない。

本明細書で使用される場合、「に近位の」という用語は、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、原点または取付け点などの基準となる点に近いことを指すが、これに限定されない。

本明細書で使用される場合、「未加工のデータ流」および「データ流」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、分析物センサによって測定された分析物濃度に直接関連したアナログまたはデジタル信号を指すが、これに限定されない。一実施例において、未加工のデータ流は、分析物濃度を表す、アナログ信号からＡ／Ｄコンバータによって変換されたカウントでのデジタルデータ（例えば、電圧またはアンペア数）である。これらの用語は、実質的に連続的な分析物センサからの複数の時間を置いたデータ点を広く包含し、それは、１秒未満から最大で例えば１、２、または５分以上に及ぶ時間間隔で行われる個々の測定を含み得る。

本明細書で使用される場合、「ＲＡＭ」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、異なる場所へのアクセス順序がアクセス速度に影響を与えないデータストレージデバイスを指すが、これに限定されない。ＲＡＭは、例えば、電力が供給されている限りデータビットをメモリに保持する静的ランダムアクセスメモリである、ＳＲＡＭを含めるのに十分な広さがある。

本明細書で使用される場合、「ＲＯＭ」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、固定コンテンツで製造されたタイプのデータ記憶デバイスである読み取り専用メモリを指すが、これに限定されない。ＲＯＭは、例えば、電気的に消去可能なプログラマブル読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）であるＥＥＰＲＯＭを含めるのに十分な広さがある。

本明細書で使用される「基準分析物値」および「基準データ」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、１つ以上の基準データポイントを含む、血中グルコース測定器などの基準分析物モニタからの基準データを指すが、これに限定されない。いくつかの実施形態では、基準グルコース値は、例えば、自己監視血中グルコース（ＳＭＢＧ）試験から（例えば、指または前腕の血液試験から）、またはＹＳＩ（イエロースプリングスインスツルメンツ）試験から得られる。

本明細書で使用される場合、「回帰」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、データのセットがその線からの最小測定（例えば、偏差）を有する線を見つけることを指すが、これに限定されない。回帰は、線形、非線形、１次、２次などがあり得る。回帰の一実施例は、最小２乗回帰である。

本明細書で使用される場合、「検知領域」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、特定の分析物の検出を担当する監視デバイスの領域を指すが、これに限定されない。一実施形態では、検知領域は、非導電体、少なくとも１つの電極、基準電極、および任意選択で本体の１つの場所で電気活性表面を形成し、かつ本体の別の場所で電子接続を形成する、本体を通過して、かつ本体内に固定された対電極、ならびに体に取り付けられ、かつ電気活性表面を覆う膜システムを含み得る。

本明細書で使用される場合、「感度」または「センサ感度」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、測定対象分析物または測定対象分析物（例えば、グルコースなど）と関連付けられた測定対象試料（例えば、Ｈ２Ｏ２など）のある濃度によって生成される信号の量を指すが、これに限定されない。例えば、一実施形態において、センサは、１ｍｇ／ｄＬのグルコース分析物毎に約１〜約３００ピコアンペアの電流の感度を有する。

本明細書で使用される場合、「感度プロファイル」または「感度曲線」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、経時的な感度の変化の表示を指すが、これに限定されない。

本明細書で使用される場合、「センサ分析物値」および「センサデータ」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、１つ以上の時間間隔センサデータポイントを含む、連続分析物センサから受信したデータを指すが、これに限定されない。

本明細書で使用される場合、「センサ電子機器」および「電子回路」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、データを処理するように構成されたデバイスの構成要素（例えば、ハードウェアおよび／またはソフトウェア）を指すが、これらに限定されない。分析物センサの場合、データは、生体体液中の分析物の濃度に関するセンサによって得られた生物学的情報を含む。米国特許第４，７５７，０２２号、同第５，４９７，７７２号および同第４，７８７，３９８号は、特定の実施形態のデバイスとともに利用され得る適切な電子回路を記載している。

本明細書で使用される場合、「センサ環境」または「センサ動作環境」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、センサが動作している生物学的環境を指すが、これに限定されない。

本明細書で使用される場合、「実質的な」および「実質的に」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、指定されたものの大部分ではあるが完全ではないことを指すが、これに限定されない。

本明細書で使用される場合、「熱伝導率」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、単位領域の表面に垂直な方向の定常状態下での単位時間における単位温度勾配により伝達される熱量を指すが、これに限定されない。

本明細書で使用される場合、「熱的係数」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、様々な温度での材料の抵抗の変化を指すが、これに限定されない。

本明細書で使用される場合、「熱伝導性材料」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、高い熱伝導率を示す材料を指すが、これに限定されない。

本明細書で使用される場合、「熱電対」という用語は、広義の用語であり、その通常の、かつ慣例的な意味が当業者に与えられるものであり（かつ特別な、またはカスタマイズされた意味に限定されるものではなく）、２つの導体の両端の間に温度差に比例した電圧を生成する２つの異なる導体（例えば、金属合金など）を含むデバイスを指すが、これに限定されない。

概要
一部の分析物センサは、体内の物質（例えば、グルコース）の濃度を測定する（例えば、皮下位置の血液または間質液のグルコース濃度を測定する）。分析物センサの出力は、温度の影響を受ける可能性がある。センサが配置されている可能性のある体の皮下領域の温度は、人によって異なる可能性があり、個人によって時間とともに変化する可能性がある。例えば、皮下温度は、体温の変化（発熱または周期的な変動など）のほか、周囲温度の変化の影響を受ける可能性がある。例えば、温水または冷水への露出、暖かい衣服、寒さへの露出、および太陽光は、ホストの皮下温度を変化させる可能性がある。これらのような状態が存在する場合、温度変動により、グルコース濃度レベルの推定が不正確になる可能性がある。推定されたグルコース濃度レベルの正確性および精度は、センサがホストに装着されたときに、検知サイトまたはセンサ内の温度変動を補償することによって改善され得る。

分析物センサシステムの性能は、これらの温度の影響を補償することで改善され得る。例えば、温度補償により、感覚の精度が向上したり、ＭＡＲＤが低下したりする可能性がある。しかしながら、温度補償では実装の課題が発生する。これは、検知サイトの実際の温度、または補償する量を知るのが難しい場合があり、ホストの本体および様々なシステム構成要素の温度が、互いに異なり、経時的に変化する可能性があるためである。

いくつかの実施例では、センサからの信号を推定分析物濃度レベルに変換するために使用される感度値に、温度補償（例えば、基準温度（例えば、３５℃）からの１℃の偏差ごとの感度の３％の変化）を適用することができる。いくつかの実施例では、温度補償は、推定グルコース値に直接適用され得る。場合によっては、センサ感度の代わりにグルコース値を補償すると、より正確な値が生成されることがある。例えば、酵素感度の変動に加えて、他の影響が、グルコース濃度レベルまたはセンサ応答に影響を与える可能性がある。追加の温度効果は、（全身のグルコースレベルとは対照的に）局所的なグルコース濃度変動、コンパートメントバイアス（間質液対血液のグルコース濃度の違い）、および非酵素センサバイアス（例えば、グルコース／酵素相互作用によって生成されない電気化学的ベースライン信号）を含むことができる。これらの追加の要因の一部またはすべてを説明するモデルを開発することができ、これは、グルコース濃度レベルのより正確な推定を提供することができる。

例示的なシステム
図１は、例示的な温度補償システム、デバイス、および方法を実装することができる、例示的なシステム１００を示している。システム１００は、センサ電子機器１２と連続分析物センサ１０とを含む、連続分析物センサシステム８を含み得る。システム１００は、薬剤送達ポンプ２（これは、例えば、閉ループ治療を可能にするために連続分析物センサシステムと通信可能に連結され得る）および血中グルコース計などのグルコース計４（これは、連続分析物センサシステム８に通信可能に連結され得る）などの他のデバイスおよび／またはセンサを含み得る。連続分析物センサ１０は、センサ電子機器１２に物理的に連結されてもよく、センサ電子機器１２に取り外し可能に取り付け可能であり得るか、またはセンサ電子機器１２と一体（例えば、取り外し不可能に取り付けられる）であり得る。センサ電子機器１２、薬剤送達ポンプ２、および／またはグルコース計４はまた、ディスプレイデバイス１４、１６、１８、および／または２０などの１つ以上のデバイスと連結し得る。

いくつかの例示的な実装形態において、システム１００は、ホスト（対象または患者とも称される）と関連付けられた、センサシステム８およびディスプレイデバイス１４〜２０などの他のデバイスから、ネットワーク４０６を介して（例えば、有線、無線、またはこれらの組み合わせを介して）提供される、分析物データ（および／または他の患者関連データ）を分析し、ある特定の時間枠にわたって測定された分析物に関する統計データなどの高レベルの情報を提供する報告を生成するように構成される、クラウドベースの分析物プロセッサ４９０を含んでもよい。クラウドベースの分析物処理システムを使用する本格的な考察は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、「Ｃｌｏｕｄ−Ｂａｓｅｄ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｏｆ Ａｎａｌｙｔｅ Ｄａｔａ」と題する、２０１３年３月７日出願の米国特許公開第ＵＳ−２０１３／０３２５３５２−Ａ１号で見られ得る。いくつかの実装形態では、クラウドで温度補償アルゴリズムの１つ以上のステップを実行することができる。

いくつかの例示的な実装形態において、センサ電子機器１２は、連続分析物センサ１０によって生成されるデータの測定および処理と関連した電子回路を含んでもよい。この生成された連続分析物センサデータはまた、連続分析物センサデータを処理および較正するために使用され得るアルゴリズムを含んでもよいが、これらのアルゴリズムは、同様に他の方法でも提供され得る。センサ電子機器１２は、連続グルコースセンサなどの連続分析物センサを介して分析物のレベルの測定を提供するために、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、またはこれらの組み合わせを含んでもよい。センサ電子機器１２の例示的な実装形態は、図２Ｂに関して以下にさらに記載される。

一実装形態では、温度補償方法は、センサ電子機器１２によって実行され得る。

上述のように、センサ電子機器１２は、ディスプレイデバイス１４、１６、１８、および／または２０などの１つ以上のデバイスと（例えば、ワイヤレスなどで）連結されてもよい。ディスプレイデバイス１４、１６、１８、および／または２０は、ディスプレイデバイス１４、１６、１８、および／または２０における表示のために、センサ電子機器１２によって送信されるセンサ情報などの情報を提示する（かつ／またはその警報を出す）ように構成されてもよい。

ディスプレイデバイスは、比較的小さなディスプレイデバイス１４を含み得る。いくつかの例示的な実装形態では、比較的小さいディスプレイデバイス１４は、キーフォブ、腕時計、ベルト、ネックレス、ペンダント、宝石、接着パッチ、ポケットベル、キーフォブ、プラスチックカード（例えば、クレジットカード）、識別（ＩＤ）カード、および／もしくは同様なものであってもよく、またはそれらの部分であってもよい。この小さなディスプレイデバイス１４は、比較的小さなディスプレイ（例えば、大きなディスプレイデバイス１６よりも小さい）を含んでもよく、数値、矢印、またはカラーコードなどの特定のタイプの表示可能なセンサ情報を表示するように構成されてもよい。デバイス１４は、データ受信または追跡デバイス１４（例えば、血中グルコース計またはＣＧＭ受信機）として構成され得、別のデバイスにデータをアップロードするための通信デバイス（例えば、ＵＳ−Ｂポートまたは無線通信トランシーバ）を含み得る。

いくつかの例示的な実装形態では、比較的大型のハンドヘルドディスプレイデバイス１６は、ハンドヘルド受信機デバイス、パームトップコンピュータおよび／または同様のものを含んでもよい。この大型ディスプレイデバイスは、比較的大きいディスプレイ（例えば、小型ディスプレイデバイス１４よりも大きい）を含んでもよく、センサシステム８によって出力される現在および履歴センサデータを含む連続センサデータのグラフ表示などの情報を表示するように構成されてもよい。ハンドヘルドディスプレイデバイス１６は、例えば、ＣＧＭコントローラまたはポンプコントローラであり得る。

ディスプレイデバイスはまた、モバイルデバイス１８（例えば、スマートフォン、タブレット、または他のスマートデバイス）を含み得る。ディスプレイデバイスはまた、コンピュータ２０、および／または少なくとも情報（例えば、薬剤送達情報、個別の自己監視グルコース読み取り値、心拍数モニタ、カロリー摂取量モニタなど）を提示するように構成された任意の他のユーザ機器を含み得る。

ディスプレイデバイスのいずれも、有線または無線（例えば、セルラ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ、ＭＩＣＳ、ＺｉｇＢｅｅ）接続を介してネットワーク４０６に連結され得、情報を格納および処理するためのプロセッサおよびメモリ回路を含み得る。いくつかの実施例では、温度補償方法は、少なくとも部分的に１つ以上のディスプレイデバイスによって実行され得る。

いくつかの例示的な実装形態において、連続分析物センサ１０は、分析物を検出および／または測定するためのセンサを含み、連続分析物センサ１０は、非侵襲的デバイス、皮下デバイス、経皮デバイス、および／または血管内デバイスとして、分析物を連続的に検出および／または測定するように構成されてもよい。いくつかの例示的な実装形態において、連続分析物センサ１０は、複数の断続的血液試料を分析してもよいが、他の分析物も同様に使用され得る。

いくつかの例示的な実装形態において、連続分析物センサ１０には、酵素、化学、物理、電気化学、分光光度、偏光、熱量、イオン導入、放射、免疫化学などの１つ以上の測定技術を使用して、血液または間質液中のグルコースを測定するように構成される、グルコースセンサが含まれ得る。連続分析物センサ１０がグルコースセンサを含む実装形態において、グルコースセンサは、グルコースの濃度を測定することが可能な任意のデバイスを含み得、侵襲的、低侵襲的、および非侵襲的検知技術（例えば、蛍光モニタリング）を含む、グルコースを測定するための様々な技術を使用して、ホスト内のグルコースの濃度を示すデータストリームなどのデータを提供してもよい。データストリームは、ユーザ、患者、または世話人（例えば、親、親戚、保護者、教師、医師、看護師、またはホストの健康に関心のある任意の他の個人）などのホストにグルコースの値を提供するために使用される較正済みデータストリームに変換され得るセンサデータ（未加工のおよび／またはフィルタリングされた）であってもよい。さらに、連続分析物センサ１０は、以下の種類のセンサのうちの少なくとも１つとして埋め込まれてもよい。埋め込み可能なグルコースセンサ、ホスト血管中に埋め込まれた、または対外の経皮グルコースセンサ、皮下センサ、差し替え可能な皮下センサ、血管内センサ。

本明細書の開示は、グルコースセンサを含む連続分析物センサ１０を含むいくつかの実装形態に言及するが、連続分析物センサ１０は、他のタイプの分析物センサも同様に含み得る。また、いくつかの実装態様は、グルコースセンサを埋め込み型グルコースセンサと呼ぶが、グルコースの濃度を検出し、グルコース濃度を表す出力信号を提供することができる他のタイプのデバイスも同様に使用されてもよい。さらに、本明細書の説明は、測定される、処理されるなどの分析物としてグルコースに言及しているが、例えば、ケトン体（例えば、アセトン、アセト酢酸およびベータヒドロキシ酪酸、乳酸塩など）、グルカゴン、アセチル−ＣｏＡ、トリグリセリド、脂肪酸、クエン酸サイクルの中間体、コリン、インスリン、コルチゾール、試験ステロンなどを含む他の分析物も同様に使用してもよい。

例示的な分析物センサシステムの電子機器
図２Ａは、例えば、図１に示されるシステム８であり得る、例示的な分析物センサシステム２５０の概略図である。分析物センサシステムは、グルコースセンサ２５２などの分析物センサ、１つ以上の温度センサ２５４、プロセッサ２５１、およびメモリ２５６を含み得る。プロセッサは、グルコースセンサ２５２からグルコース濃度レベルを示すグルコースセンサ信号を受信し、かつ温度センサ２５４から温度パラメータ（例えば、絶対温度もしくは相対温度、または温度勾配）を示す温度センサ信号を受信することができる。センサシステム２５０はまた、例えば、心拍数センサ、活動センサ（例えば、加速度計）、または（例えば、ホストに対するセンサの圧縮を測定するための）圧力ゲージを含み得る、１つ以上の追加のセンサ２５８を含み得る。

プロセッサ２５１は、グルコースセンサ信号、温度センサ信号に基づいて、およびまた任意選択で追加のセンサ（複数可）２５８からの１つ以上の信号に基づいて、温度補償されたグルコース濃度レベル（または他の分析物濃度レベル）を決定することができる。プロセッサ２５１は、特定の温度補償された感度値（例えば、温度に基づく分析物センサ感度値）を決定することができ、または補償された推定グルコース値を決定することができる。温度センサ２５４からの信号は、分析物センサにおける温度の近似として使用され得るか、または温度センサ２５４からの信号は、（例えば、以下に詳細に記載される方法を使用して）処理されて、温度センサ２５４からの信号に基づく推定分析物温度センサを決定し得る。いくつかの実施例では、プロセッサは、メモリ２５６から命令または情報を取得して、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することができる。例えば、プロセッサは、ルックアップテーブルにアクセスし、またはグルコースセンサ信号および温度センサ信号に基づいてアルゴリズムを適用するか、もしくはグルコースセンサ信号および温度信号を（例えば、状態モデルまたはニューラルネットワークを使用する）モデルに適用し得る。いくつかの実施例では、プロセッサは、メモリ２５６（またはプロセッサに動作可能に連結または統合され得る別個のメモリ）から実行可能な命令を取得し得る。いくつかの実施例では、プロセッサは、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定するように構成され得る特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を含み得るか、またはその部分であり得る。様々な実施例において、本明細書に記載されるか、または図６〜図１４に示される方法のうちのいずれか１つ以上は、プロセッサ２５１または温度補償されたグルコースセンサによって、単独で、または他のプロセッサもしくは図５に示すデバイスなどのデバイスと組み合わせて実行され得る。

図２Ｂは、例示的なセンサ電子機器１２のより詳細な図を示している。センサ電子機器は、例えば、図１に示されるようなデバイスのシステムの部分であり得る。センサ電子機器１２は、センサデータなどのセンサ情報を処理し、例えば、プロセッサモジュール２１４を介して変換されたセンサデータおよび表示可能なセンサ情報を生成するように構成される、センサ電子機器を含んでもよい。例えば、プロセッサモジュール２１４は、センサデータを以下の１つ以上に変換してもよい：温度補償されたデータ、フィルタリングされたセンサデータ（例えば、１つ以上のフィルタリングされた分析物濃度値）、未加工のセンサデータ、較正済みセンサデータ（例えば、１つ以上の較正済み分析物濃度値）、変化率情報、トレンド情報、加速率／減速率情報、センサ診断情報、位置情報、警告／警報情報、センサデータの較正アルゴリズム、平滑化および／またはフィルタリングアルゴリズムによって決定され得るような較正情報、ならびに／または同様なもの。

センサ電子機器１２は、第１の温度センサ２４０を含み得る。いくつかの実施例では、温度センサ２４０からの信号は、例えば、分析物センサに対する温度効果を補償するように、温度補償のために使用されてもよい。いくつかの実施例では、センサ電子機器１２は、任意の第２の温度センサ２４２を含み得る。第１の温度センサ２４０および第２の温度センサ２４２からの信号は、熱流束または温度勾配を決定するために使用され得る。

いくつかの実施形態では、プロセッサモジュール２１４は、工場較正または温度補償に関係するデータ処理を含むデータ処理のすべてではないにしてもかなりの部分を達成するように構成され得る。工場較正は、基準分析物モニタ（例えば、血中グルコース計）からの基準データに依存することなく（または依存の減少を伴って）、高レベルの精度を達成することが可能である連続分析物センサの較正であり得る。プロセッサモジュール２１４は、センサ電子機器１２と一体であってもよく、ならびに／またはデバイス１４、１６、１８、および／または２０および／またはクラウド４９０のうちの１つ以上など、遠隔に配置されてもよい。いくつかの実施形態において、プロセッサモジュール２１４は、複数のより小さいサブ構成要素またはサブモジュールを含んでもよい。例えば、プロセッサモジュール２１４は、警告モジュール（図示せず）、または予測モジュール（図示せず）、またはデータを効率的に処理するために利用され得る任意の他の好適なモジュールを含んでもよい。プロセッサモジュール２１４が複数のサブモジュールで構成される場合、サブモジュールは、センサ電子機器１２または他の関連付けられたデバイス（例えば、１４、１６、１８、２０、および／または４９０）内を含む、プロセッサモジュール２１４内に位置されてもよい。例えば、いくつかの実施形態では、プロセッサモジュール２１４は、少なくとも部分的にクラウド型分析物プロセッサ４９０内またはネットワーク４０６の他の場所に配置されてもよい。

いくつかの例示的な実装態様では、プロセッサモジュール２１４は、センサデータを較正するように構成されてもよく、データ格納メモリ２２０は、較正済みセンサデータポイントを変換済みセンサデータとして格納してもよい。また、プロセッサモジュール２１４は、いくつかの例示的な実装形態においては、デバイス１４、１６、１８、および／または２０などのディスプレイデバイスから較正情報を無線で受信して、センサ１２からのセンサデータの較正を可能にするように構成されてもよい。さらに、プロセッサモジュール２１４は、センサデータ（例えば、較正済みのおよび／またはフィルタリング済みのデータおよび／または他のセンサ情報）に対して追加のアルゴリズム処理を実行するように構成されてもよく、データ格納メモリ２２０は、変換済みセンサデータおよび／またはアルゴリズムに関連するセンサ診断情報を格納するように構成されてもよい。プロセッサモジュール２１４は、較正から決定された較正情報を格納および使用するようにさらに構成されてもよい。

いくつかの例示的な実装形態では、センサ電子機器１２の一部またはすべては、有線または無線接続を介してユーザインターフェース２２２に連結され得るＡＳＩＣ２０５を含むように組み込まれ得る。例えば、ＡＳＩＣ２０５は、ポテンシオスタット２１０、センサ電子機器１２からデバイス１４、１６、１８、および／もしくは２０などの１つ以上のデバイスにデータを送信するための遠隔測定モジュール２３２、ならびに／または信号処理およびデータ格納のための他の構成要素（例えば、プロセッサモジュール２１４およびデータ格納メモリ２２０）を含んでもよい。図２ＢはＡＳＩＣ２０５を示しているが、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、センサ電子機器１２によって行われる処理の一部（すべてではないにしても）を提供するように構成された１つ以上のマイクロプロセッサ、アナログ回路、デジタル回路、またはそれらの組み合わせを含む他のタイプの回路も同様に使用してもよい。さらに、ＡＳＩＣ２０５は、デバイスのサブセット（１つ以上）のみを含むことができ、デバイス２１０、２１４、２１６、２１８、２２０、２３２、２４０、２４２のいずれかは、ＡＳＩＣに含まれるか、または別個の構成要素として提供され、もしくは別個のＡＳＩＣ（例えば、第２のＡＳＩＣまたは第３のＡＳＩＣとして）として一緒に統合され得る。

図２Ｂに示す実施例では、センサデータ用の第１の入力ポートを介して、ポテンシオスタット２１０は、グルコースセンサなどの連続分析物センサ１０に連結されて、分析物からセンサデータを生成することができる。ポテンシオスタット２１０はまた、データ線２１２を介して、連続分析物センサ１０（図５に示される）または図２Ｃ、図３、図４、図５Ａ、もしくは図５Ｂに示されるセンサなどの分析物センサに電圧を提供して、ホスト（センサのアナログ部分とも称される）内の分析物濃度を示す値（例えば、電流値など）の測定のためにセンサにバイアスをかけてもよい。ポテンシオスタット２１０は、連続分析物センサ１０における作用電極の数に応じて１つ以上のチャネルを有してもよい。

いくつかの例示的な実装形態では、ポテンシオスタット２１０は、センサ１０からの電流値を電圧値に変換する抵抗器を含んでもよく、いくつかの例示的な実装形態では、電流−周波数変換器（図示せず）が、例えば、電荷カウントデバイスを使用してセンサ１０からの測定電流値を連続的に統合するように構成されてもよい。いくつかの例示的な実装形態では、アナログ−デジタル変換器（図示せず）が、センサ１０からのアナログ信号をいわゆる「カウント」にデジタル化して、プロセッサモジュール２１４による処理を可能にしてもよい。結果として得られるカウントは、ポテンシオスタット２１０によって測定された電流に直接関係してもよく、これは、ホスト内のグルコースレベルなどの分析物レベルに直接関係し得る。

遠隔測定モジュール２３２は、プロセッサモジュール２１４に動作可能に接続されてもよく、センサ電子機器１２と例えば、ディスプレイデバイス、プロセッサ、ネットワークアクセスデバイスなどの１つ以上の他のデバイスとの間の無線通信を可能にするハードウェア、ファームウェア、および／またはソフトウェアを提供してもよい。遠隔測定モジュール２３２で実装され得る様々な無線技術としては、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ−Ｅｎｅｒｇｙ、ＡＮＴ、ＡＮＴ＋、ＺｉｇＢｅｅ、ＩＥＥＥ８０２．１１、ＩＥＥＥ８０２．１６、セルラ無線アクセス技術、無線周波数（ＲＦ）、赤外線（ＩＲ）、ページングネットワーク通信、磁気誘導、衛星データ通信、スペクトル拡散通信、周波数ホッピング通信、近距離無線通信、および／または同様なものが挙げられる。いくつかの例示的な実装形態では、遠隔測定モジュール２３２は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈチップを含みうるが、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ技術はまた、遠隔測定モジュール２３２とプロセッサモジュール２１４との組み合わせで実装されてもよい。

プロセッサモジュール２１４は、センサ電子機器１２によって行われる処理を制御してもよい。例えば、プロセッサモジュール２１４は、センサからのデータ（例えば、カウント）を処理し、データをフィルタリングし、データを較正し、フェイルセーフチェックを実行し、および／またはそのようなことをするように構成されてもよい。

いくつかの例示的な実装形態において、プロセッサモジュール２１４は、例えば、無限インパルス応答（ＩＩＲ）または有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタなどのデジタルフィルタを含んでもよい。このデジタルフィルタは、センサ１０から受信される未加工のデータ流を平滑化してもよい。概して、デジタルフィルタは、所定時間間隔でサンプリングされるデータをフィルタリングするようにプログラムされる（サンプリングレートとも称される）。ポテンシオスタット２１０が別々の時間間隔で分析物（例えば、グルコースおよび／または同類のもの）を測定するように構成されるようないくつかの例示的な実装形態において、これらの時間間隔は、デジタルフィルタのサンプリングレートを決定する。いくつかの例示的な実装形態では、ポテンシオスタット２１０は、例えば、電流−周波数変換器を使用して、分析物を連続的に測定するように構成されてもよい。これらの電流−周波数変換器の実装形態において、プロセッサモジュール２１４は、所定時間間隔（収集時間）で、電流−周波数変換器の積分器からデジタル値を要求するようにプログラムされてもよい。積分器からプロセッサモジュール２１４によって取得されたこれらのデジタル値は、電流測定の連続性によって収集時間にわたって平均化されてもよい。したがって、収集時間は、デジタルフィルタのサンプリングレートによって決定されてもよい。

プロセッサモジュール２１４は、ディスプレイデバイス１４、１６、１８、および／または２０などのデバイスに送信するためのデータパッケージを生成するように構成されたデータジェネレータ（図示せず）をさらに含んでもよい。さらに、プロセッサモジュール２１４は、遠隔測定モジュール２３２を介してこれらの外部ソースに送信するためのデータパケットを生成してもよい。いくつかの例示的な実装形態では、データパッケージは、前述のように、各ディスプレイデバイスに対してカスタマイズ可能であり得、かつ／または温度情報もしくは温度関連情報、温度補償データ、加速度計データ、動作データ、位置データ、タイムスタンプ、表示可能なセンサ情報、変換されたセンサデータ、センサおよび／もしくはセンサ電子機器１２のための識別子コード、未加工のデータ、フィルタリングされたデータ、較正されたデータ、変化率情報、傾向情報、誤差検出もしくは補償、温度情報、ならびに／もしくはそれらのいくつかの組み合わせなどの任意の利用可能なデータを含んでもよい。

プロセッサモジュール２１４はまた、プログラムメモリ２１６および他のメモリ２１８を含んでもよい。プロセッサモジュール２１４は、通信ポート２３８などの通信インターフェース、およびバッテリ２３４などの電源に連結されてもよい。さらに、バッテリ２３４は、バッテリ充電器および／またはレギュレータ２３６にさらに連結されて、センサ電子機器１２に電力を提供し、および／またはバッテリ２３４を充電してもよい。

プログラムメモリ２１６は、連結センサ１０の識別子（例えば、センサ識別子（ＩＤ））などのデータを格納するための、およびＡＳＩＣ２０５を構成して本明細書で説明される動作／機能のうちの１つ以上を実行するためのコード（プログラムコードとも呼ばれる）を格納するための、準静的メモリとして実装されてもよい。例えば、プログラムコードは、データストリームまたはカウントを処理し、フィルタリングし、較正方法を実行し、フェイルセーフチェックを実行するなどのようにプロセッサモジュール２１４を構成してもよい。

メモリ２１８は、情報を格納するためにも使用されてもよい。例えば、メモリ２１８を含むプロセッサモジュール２１４は、システムのキャッシュメモリとして使用されてもよく、ここで、センサから受信された最近のセンサデータのために一時的な格納が提供され得る。いくつかの例示的な実装形態では、メモリは、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ、スタティックＲＡＭ、非スタティックＲＡＭ、容易に消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、書き換え可能なＲＯＭ、フラッシュメモリなどのメモリストレージ構成要素を含んでもよい。

データ格納メモリ２２０は、プロセッサモジュール２１４に連結されてもよく、様々なセンサ情報を格納するように構成されてもよい。いくつかの例示的な実装形態では、データ格納メモリ２２０は、１日以上の連続分析物センサデータを格納する。例えば、データ格納メモリは、センサ１０から受信される、１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、２０、および／または３０日（またはそれ以上）の連続分析物センサデータを格納してもよい。格納されたセンサ情報には、以下のうちの１つ以上を含んでもよい：温度情報もしくは温度関連情報、温度補償されたデータ、タイムスタンプ、未加工のセンサデータ（１つ以上の未加工の分析物濃度値）、較正済みデータ、フィルタリング済みデータ、変換済みセンサデータ、ならびに／またはその他の表示可能なセンサ情報、較正情報（例えば、基準ＢＧ値および／または工場較正からのような以前の較正情報）、センサ診断情報、温度情報など。

ユーザインターフェース２２２は、１つ以上のボタン２２４、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）もしくは有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）ディスプレイ２２６、バイブレータ２２８、オーディオ変換器（例えば、スピーカ）２３０、バックライト（図示せず）、および／または同様なものなどの様々なインターフェースを含むことができる。ユーザインターフェース２２２を含む構成要素は、ユーザ（例えば、ホスト）と対話するための制御を提供してもよい。１つ以上のボタン２２４は、例えば、トグル、メニュー選択、オプション選択、状態選択、画面上の質問に対するはい／いいえ応答、「オフにする」機能（例えば、警報に対して）、「認知済み」機能（例えば、警報に対して）、リセット、および／または同類のものを可能にしてもよい。ディスプレイ２２６は、例えば、視覚データ出力をユーザに提供することができる。オーディオ変換器２３０（例えば、スピーカ）は、現在の、かつ／または予測された高血糖および低血糖状態などのある特定の警告のトリガーに応答して、可聴信号を提供してもよい。いくつかの例示的な実装形態では、可聴信号は、音色、音量、デューティサイクル、パターン、継続時間、および／または同類のものによって区別されてもよい。いくつかの例示的な実装形態において、可聴信号は、センサ電子機器１２上の１つ以上のボタン２２４を押すことによって、かつ／またはディスプレイデバイス上のボタンもしくは選択（例えば、キーフォブ、携帯電話、および／もしくは同類のもの）を使用してセンサ電子機器１２に信号を送ることによって、消音される（例えば、認知されるか、またはオフにされる）ように構成されてもよい。

図２Ｂに関して音声および振動警報が説明されているが、他の警報機構も同様に使用することができる。例えば、いくつかの例示的な実装形態では、１つ以上の警報状態に応答して患者を「突く」か、または物理的に患者と接触するように構成されるポーキング機構を含む、触覚警報が提供される。

バッテリ２３４は、プロセッサモジュール２１４（および場合によってはセンサ電子機器１２の他の構成要素）に動作可能に接続され、センサ電子機器１２に必要な電力を提供してもよい。いくつかの例示的な実装形態において、バッテリは、二酸化マンガンリチウムバッテリであり得るが、任意の適切にサイズ決定され、電力供給されたバッテリ（例えば、ＡＡＡ、ニッケルカドミウム、亜鉛炭素、アルカリ、リチウム、ニッケル水素、リチウムイオン、空気亜鉛、亜鉛水銀酸化物、銀亜鉛、または密閉形）が使用され得る。いくつかの例示的な実装形態では、バッテリは、再充電可能であり得る。いくつかの例示的な実装形態では、複数のバッテリを使用して、システムに電力を供給することができる。さらに他の実装形態において、受信機は、例えば、誘導連結を介して経皮的に電力供給され得る。

バッテリ充電器および／またはレギュレータ２３６は、内部および／または外部充電器からエネルギーを受け取るように構成されてもよい。いくつかの例示的な実装形態において、電池レギュレータ（またはバランサ）２３６は、過剰電荷電流をブリードオフして、センサ電子機器１２内のすべての細胞またはバッテリが、他の細胞またはバッテリを過剰充電することなく十分に充電されることを可能にすることによって、再充電プロセスを調整する。いくつかの例示的な実装形態では、バッテリ２３４（または複数のバッテリ）は、誘導および／または無線充電パッドを介して充電されるように構成され得るが、いくつかの他の充電および／または電力機構も使用されてもよい。

外部コネクタ（複数可）とも呼ばれる１つ以上の通信ポート２３８を提供して、他のデバイスとの通信を可能にしてもよい。例えば、ＰＣ通信（ｃｏｍ）ポートを提供して、センサ電子機器１２とは別のまたは一体化したシステムとの通信を可能にすることができる。通信ポートは、例えば、シリアル（例えば、ユニバーサルシリアルバスまたは「ＵＳＢ」）通信ポートを含み、別のコンピュータシステム（例えば、ＰＣ、携帯情報端末または「ＰＤＡ」、サーバなど）との通信を可能にしてもよい。いくつかの例示的な実装形態において、センサ電子機器１２は、患者および／またはＨＣＰによる遡及的分析のために、履歴データをＰＣまたは他のコンピュータデバイスに送信することが可能であり得る。データ送信の別の実施例として、工場情報もまた、センサから、またはクラウドデータソースから、アルゴリズムに送信されてもよい。

１つ以上の通信ポート２３８は、較正データが受信され得る第２の入力ポートと、較正されたデータ、または較正されるデータを受信機またはモバイルデバイスに送信するために用いられ得る出力ポートと、をさらに含み得る。ポートは、物理的に分離されてもよいが、代替の実装形態では、単一の通信ポートが第２の入力ポートおよび出力ポートの両方の機能を提供し得ることが理解されるだろう。

いくつかの連続分析物センサシステムにおいて、センサ電子機器の皮膚上の部分は、皮膚上の電子機器の複雑性および／またはサイズを最小限に抑えるように単純化されてもよく、例えば、未加工のデータ、較正されたデータ、および／またはフィルタリングされたデータのみを、センサデータを表示するために必要とされる較正および他のアルゴリズムを実行するように構成されるディスプレイデバイスに提供する。しかしながら、センサ電子機器１２は（例えば、プロセッサモジュール２１４を介して）、変換済みセンサデータおよび／または表示可能なセンサ情報を生成するために使用される予測アルゴリズムを実行するように実装されてもよい３１。予測アルゴリズムは、例えば、基準の臨床的受容性および／またはセンサデータを評価し、包含基準に基づいて最適な較正のための較正データを評価し、その較正の品質を評価し、測定分析物値に対応する推定分析物値を経時的に比較し、推定分析物値の変動を分析し、センサおよび／またはセンサデータの安定性を評価し、信号アーチファクト（ノイズ）を検出し、信号アーチファクトを置換し、センサデータの変化率および／またはトレンドを決定し、動的かつインテリジェントな分析物値推定を実行し、センサおよび／またはセンサデータに対する診断を実行し、動作モードを設定し、データの異常について評価し、および／または同様なことを実行するアルゴリズムを含む。

別々のデータ格納およびプログラムメモリが図２Ｂに示されるが、様々な構成も使用されてもよい。例えば、１つ以上のメモリが、センサ電子機器１２におけるデータ処理および格納要件をサポートするための格納空間を提供するために使用され得る。

１つの好ましい実施形態において、分析物センサは、米国特許第６，００１，０６７号および米国特許公開第２００５／００２７４６３−Ａ１号を参照すると記載されているような埋め込み型グルコースセンサであり得る。別の好ましい実施形態では、分析物センサは、米国特許公開第２００６／００２０１８７−Ａ１号を参照して記載されるセンサなどの、経皮グルコースセンサであり得る。さらに他の実施形態では、センサは、米国特許公開第２００７／００２７３８５−Ａ１号、米国特許公開第２００８／０１１９７０３−Ａ１号（現在は放棄されている）、米国特許公開第２００８／０１０８９４２Ａ１号（現在は放棄されている）、および米国特許第７，８２８，７２８号に記載されているように、ホスト血管内または体外に埋め込まれるように構成され得る。１つの代替の実施形態では、連続グルコースセンサは、例えば、Ｓａｙ等の米国特許第６，５６５，５０９号に記載されているような経皮センサを含み得る。別の代替の実施形態において、連続グルコースセンサは、例えば、Ｂｏｎｎｅｃａｚｅ等の米国特許第６，５７９，６９０号、またはＳａｙ等の米国特許第６，４８４，０４６号を参照すると記載されているような皮下センサを含み得る。別の代替の実施形態において、連続グルコースセンサは、例えば、Ｃｏｌｖｉｎ等の米国特許第６，５１２，９３９号を参照すると記載されているような再充填可能な皮下センサを含み得る。別の代替の実施形態において、連続グルコースセンサは、例えば、Ｓｃｈｕｌｍａｎ等の米国特許第６，４７７，３９５号を参照すると記載されているような血管内センサを含み得る。別の代替の実施形態において、連続グルコースセンサは、例えば、Ｍａｓｔｒｏｔｏｔａｒｏ等の米国特許第６，４２４，８４７号を参照すると記載されているような血管内センサを含み得る。

図２Ｃは、分析物センサ１０の遠位端２８０が皮下層内にあるように、表皮２６０、真皮２６２を通して、かつ皮下層２６４内に挿入された分析物センサ１０を示す、例示的な分析物センサシステム８の概略図である。人間ホストにおいて、表皮層２６０は、典型的には約０．０１ｃｍの厚さであり得、真皮層２６２は、典型的には約０．２ｃｍの厚さであり得、そして皮下層は実質的により厚く、例えば、１ｃｍ〜１．５ｃｍであり得る。分析物センサ１０の作用部分２８２（例えば、作用電極）は、約０．５ｃｍの深さで分析物センサの遠位端２８０に、またはその近くにあってよい。作用部分２８２は、例えば、導電性部分２８６（例えば、導電性コア）上のコーティングを含み得る。作用部分２８２は、例えば、グルコース濃度に比例する電圧を生成するように構成され得る（例えば、作用部分は、Ｄｅｘｃｏｍ、Ｉｎｃ．から入手可能なグルコースセンサの一部であり得る）。いくつかの実施例では、温度センサ２８４は、分析物センサの遠位端２８０またはその近くに提供されてもよい。温度センサ２８４は、以下に記載される１つ以上の様々な技術を使用して、温度変動を補償するために使用されてもよい。さらに、経験的測定（以下で説明し、図２１に示す）により、分析物センサのコンダクタンスは温度に強く依存し得ることが示されている。いくつかの実施例では、コンダクタンスと温度との間のこの関係を使用して、温度補償モデルまたは他の方法で使用することができる皮下温度を推定することができる。他の実施例では、コンダクタンスと温度の間の関係を直接適用して（例えば、推定された温度を使用せずに）、温度変動を補償することができる。

分析物センサは、ハウジング２６６に連結され得るベース２７４に連結され得る。ハウジングは、図２Ａに示される構成要素のいくつかもしくはすべて、または図２Ｂに示されるセンサ電子機器１２を含み得る。

いくつかの実施例では、ハウジングは、ハウジングからの熱を反射するために、上部表面に（および任意選択でさらに１つ以上の側面に）熱シールド２７２を含み得、これにより、例えば、太陽光のセンサ１０への影響を低減することができる。

いくつかの実施例では、センサ電子機器１２は、ハウジング２６６の底部の近くの第１の温度センサ２６８と、ハウジングの上部の近くの第２の温度センサ２７０と、を含み得る。プロセッサ２５１またはプロセッサモジュール２１４などの回路は、グルコース信号、第１の温度信号、および第２の温度信号に少なくとも部分的に基づいて、補償されたグルコース濃度レベルを決定するように構成され得る。

いくつかの実施例では、温度勾配または熱流束は、第１の温度センサ２６８および第２の温度センサ２７０から受信された信号から（例えば、プロセッサ２５１またはプロセッサモジュール２１４によって）決定され得る。例えば、ハウジングが太陽光にさらされている場合、第２の温度センサ２７０からの信号は、信号の第１の温度センサ２６８よりも高い温度を示し得る。この情報は、例えば、分析物センサ１０での温度を推定するために使用されてもよく、または温度補償アルゴリズムもしくはモデルで使用されてもよい。別の実施例では、センサは低温に露出されてもよく、その場合、第２の温度センサ２７０は、第１の温度センサよりも低い温度を示してもよい。別の実施例では、システムは冷水に浸されてもよく、その場合、第１の温度センサ２６８および第２の温度センサは、最初に勾配を示し得るが、ほぼ等しい温度値に急速に移行し得る。この情報は、温度センサ２６８、２７０のうちの１つ以上と分析物センサ１０での温度との関係に基づいて、温度補償に直接使用され得、または、温度情報は、分析物センサもしくはホストの環境（例えば、温水または冷水に浸した、冷たい空気に露出された、太陽に露出された）の指標として間接的に使用され得、それから温度もしくは温度補償情報が推測され得るか、もしくはモデルに適用され得る。

図２Ｄは、ホストの組織と連動する分析物センサシステム８の別の例示的な構成の概略図である。図２Ｄの実施例では、温度センサ２８１は、ホストの皮膚の表皮２６０と接触するベース２７４上に位置付けられる。例えば、温度センサ２８１は、ベース２７４をホストの皮膚に固定するための接着パッドに組み込まれてもよい。

図３は、ホストの物質（例えば、局間流体）のグルコース濃度レベルを示すセンサ信号を生成するように構成された分析物センサ領域３０２を含み得る、分析物センサ１０の例示的な遠位部分１１の概略図である。信号は、ワイヤ（例えば、プラチナもしくはタンタルまたはそれらの合金）であり得る１つ以上の細長い部材３０４、３０６まで伝導され得る。センサ信号は、処理のためにセンサ電子機器に伝達されてもよい。分析物センサ１０はまた、分析物センサ領域３０２に、またはその近くにあり得る温度センサ３０８を含み得る。一実施例では、温度センサ３０８は、例えば、導体３０４、３０６の接合部３１０と第２の接合部（図示せず）との間の温度差に比例する電圧を生成し得る熱電対であり得、これは、導体の近位端部（例えば、ホストの外側）にあってもよい。作用する熱電対を形成するために、導体３０４、３０６は、異なる材料で形成され得る。例えば、導体３０４、３０６のうちの一方は、プラチナであり得、導体３０４、３０６のうちの他方は、タンタルであり得る。熱電対によって生成された信号は、処理のために（すなわち、温度についてグルコースセンサ値を補償する際に使用するためにセンサ電子機器に伝達されてもよい。

別の実施例では、温度センサ３０８はサーミスタであってよい。サーミスタの抵抗値は、導体３０４、３０６を使用して測定され、処理のためにセンサ電子機器に伝達されてもよい。

一実施例では、逐次的方法を使用して、一対の導体（例えば、図３の３０４、３０６であり得る上述のプラチナ導体およびタンタル導体）を使用してグルコース濃度レベルおよび温度を測定することができる。例えば、分析物濃度レベルは、導体に電圧（例えば、０．６ボルト）を印加することで測定され得、次に導体の開回路電位を測定すること、または低電圧入力を導体に印加することもしくは（例えば、サーミスタの抵抗を決定し、それによって温度パラメータを決定するために）電流を測定することによって、温度測定値を取得することができる。

別の実施例では、温度センサは、高い熱伝導率を有し得るセンサワイヤの近位端部に位置付けられてもよく、その結果、近位端部の温度測定値は、分析物センサ（つまり、遠位端部）の近くの温度に近づく。様々な実施例において、そのようなおおよその温度測定は、温度補償のために使用されてもよい。

図４は、分析物センサ１０の例示的な近位部分４０１および電気接点部分４０２の概略図であり、これは、例えば、センサ電子機器または送信機（Ｄｅｘｃｏｍによって製造され、皮下グルコースセンサを含むベース部分と連結するように構成された送信機など）の一部分であってもよい。分析物センサの近位部分４０２は、分析物センサ（例えば、グルコースセンサ）に連結された遠位端部（図示せず）を有し得る、第１の導体４０４および第２の導体４０６を含み得る。電気接点部分４０４は、第１の導体４０４と接触するように構成された第１の接点４１２と、第２の導体４０６と接触するように構成された第２の接点と、を含み得る。近位部分はまた、サーミスタ４０８と、サーミスタに連結され、かつ電気接点部分上の第３の接点４１４と連結するように構成された第３の導体４１１と、を含むことができる。サーミスタの温度に敏感な抵抗を使用して、グルコースセンサに対する温度の影響を補償することができる。

図５Ａは、図４の構造と同様の構成の図であるが、図４のサーミスタは、温度に敏感なコーティング５０８で置き換えられている。図５Ｂは、導体４０６上にあってもよい温度に敏感なコーティング５０８の拡大図である。導電性要素５１０は、コーティングと連結するように、またはコーティングに接続されるように構成されてもよく、第３の接点４１４と連結するように構成されてもよく、それにより、コーティングの抵抗は、電圧を印加すること、または接点４１２、４１４に電流を流すことによって測定され得る。

例示的な温度補償方法の概要
システムは、入力（例えば、温度センサ信号、または１つ以上の他のセンサ信号）と分析物レベルとの間の学習または定義された関係を使用して、分析物センサ（例えば、グルコースセンサ）に対する温度の影響を補償して、温度変化の影響を受けにくい推定される値（例えば、推定グルコース濃度値）を提供することができる。関係は、例えば、理論モデルによって定義されてもよく、またはベンチデータ、臨床試験データ、もしくはそれらの組み合わせから決定されてもよい。

様々なアプローチおよびモデルまたはアルゴリズムを適用または組み合わせて、温度変化によって引き起こされる温度信号の変動を補償することができる。例えば、システムは、長期の傾向もしくは平均を補償することができ、または短期（例えば、リアルタイム）の変化、もしくはそれらの組み合わせを補償することができる。

いくつかの実施例では、温度とグルコースセンサ信号との間の線形関係が決定され、それを使用して温度とグルコースセンサ信号との間の関係を概算し、温度の影響を補償することができる（例えば、

）。

いくつかの実施例では、分析物（グルコース）濃度に対するセンサの感度（Ｍｔ）は、プログラムされた（例えば、工場で較正された）感度（Ｍｔ，ｐｒｏ）および摂氏（Ｚ）あたりの感度変化％に基づいて補償された感度値（Ｍｔ，ｃｏｍｐ）を決定することにより、温度の影響について補償され得る。温度差（Ｄｅｌｔａ Ｔ）は、検知または決定された皮下温度（時刻ｔのＴｓｕｂｃｕ）と基準温度（Ｔｓｕｂｃｕ，ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）との差として（例えば、（Ｄｅｌｔａ Ｔ＝（Ｔｓｕｂｃｕ ａｔ ｔｉｍｅ ｔ）−（Ｔｓｕｂｃｕ，ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）決定され得る。基準温度（Ｔｓｕｂｃｕ，ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）は、例えば、平均、または所定の皮下温度値であり得る。補償された分析物感度（Ｍｔ，ｃｏｍｐ）は、式（Ｍｔ，ｃｏｍｐ−Ｍｔ，ｐｒｏ）／Ｍｔ，ｐｒｏ＝Ｚ＊Ｄｅｌｔａ Ｔ）を解くことによって決定され得る。Ｚの値は、特定のセンサ構成のベンチテストから決定され得る。Ｍｔ，ｃｏｍｐの式を解くと、補償された分析物感度Ｍｔ，ｃｏｍｐ＝Ｚ＊（Ｄｅｌｔａ Ｔ）＊（Ｍｔ，ｐｒｏ）＋（Ｍｔ，ｐｒｏ）が得られる。補償された分析物感度（Ｍｔ，ｃｏｍｐ）は、例えば、次の式を使用して、未加工の分析物センサデータを推定されたグルコース値に変換するために使用され得る。

Ｅｓｔｉｍａｔｅｄ Ｇｌｕｃｏｓｅ Ｖａｌｕｅ＝Ｍｔ，ｃｏｍｐ＊（Ｓｅｎｓｏｒ ｖａｌｕｅ）＋Ｏｆｆｓｅｔ。いくつかの実施例では、オフセットは、既存の市販のセンサで日常的に行われているように、特定の分析物センサ設計構成について決定され得る。他の実施例では、複数の血中グルコース読み取り値（または、他の分析物の場合、生物学的サンプル）が、（例えば、ユーザインターフェースを介して）得られ、かつ特定のセンサのオフセットを決定するために使用され得る。

いくつかの実施例では、基準値と比較される温度は、長期平均温度である。いくつかの実施例では、これはホスト（患者）間の体温の違いを明らかにするためのものである。他の実施例では、リアルタイムの温度補償は、例えば、温水（例えば、シャワー）、冷水（例えば、水泳）、エアコン、太陽光、睡眠時の熱変化（例えば、暖かい毛布による熱の封じ込め）、またはその他の高温もしくは低温の環境）への曝露によって引き起こされる可能性のある温度ベースのセンサの変動を補正し得る。いくつかの実施例では、長期の補償方法とリアルタイムの補償方法を組み合わせる場合がある。

いくつかの実施例では、温度センサが皮下ではない場合、遅延パラメータをまた使用して（線形モデル、またはより多くの後述する複雑なモデルと組み合わせて）、温度センサでの温度変化の検出と分析物センサでの実際の温度変化との間の遅延を補償することができる。非皮下センサからの信号に基づいて皮下温度を決定するための様々な例示的な方法を以下に提供する。

非皮下温度センサからの皮下温度の決定。
一部のシステム、デバイス、または方法では、皮下分析物（例えば、グルコース）センサに連結され得る外部デバイス（例えば、送信機）のセンサ電子機器の温度センサなどの非皮下温度センサからの温度信号を使用して、皮下温度を決定（例えば、推定）することができる。非皮下温度センサから受信した温度信号から皮下温度を決定するために、様々な方法のうちの１つ以上を使用することができる。いくつかの実施例では、非皮下温度値と皮下温度値との間の線形関係を使用して、皮下温度を概算することができる。いくつかの実施例では、遅延パラメータをまた使用して（線形モデル、またはより多くの後述する複雑なモデルと組み合わせて）、温度センサでの温度変化の検出と分析物センサでの実際の温度変化との間の遅延を補償することができる。いくつかの実施例では、非線形関係（例えば、２次方程式もしくはより高いレベルの多項式または他の関係）が、決定され、かつ温度を補償するために使用されてもよく、またオプションで遅延パラメータを含んでもよい。いくつかの実施例では、関係は、微分方程式（例えば、熱伝達関係）を解いて、温度補償を決定することによって決定されてもよい。例えば、センサシステムは、分析物値が必要とされるたびに（例えば、５分毎または１５分毎）微分方程式を解いて、温度補償された分析物値を提供することができる。別の実施例では、微分方程式に基づくフィルタまたは所定の関係を適用して、温度を補償することができる。

線形モデルの実施例
いくつかの実施例において、皮下温度は、線形モデルを使用して非皮下温度から決定され得る。線形モデルは、例えば、バイオヒートモデル（例えば、Ｐｅｎｎｅｓバイオヒート方程式）、既知のホスト組織パラメータ（例えば、人間の皮膚および皮下組織の典型的な熱伝達パラメータ）、および例えば、ベンチテストで決定され得るセンサ電子機器（例えば、送信機）パラメータから開発され得る。組織パラメータは、例えば、組織全体の熱伝導率または熱流束を含み得る。

皮下温度（Ｔｓｕｂｃｕ）は、線形方程式（例えば、Ｔｓｕｂｃｕ＝ａ＊Ｔｅｘｔｅｒｎａｌ＋ｂ）を使用して測定された非皮下温度（Ｔｅｘｔｅｒｎａｌ）から決定されてもよく、ここで、ゲイン／勾配（ａ）およびオフセット（ｂ）は、例えば、経験的データ、理論的もしくはモデルデータ、またはそれらの組み合わせを使用して決定され得る。

いくつかの実施例では、分析物温度感度がよく知られている場合、上記の式のゲイン（ａ）およびオフセット（ｂ）は、分析物較正値（例えば、血中グルコース値）に基づいて決定または更新され得る。グルコース感度の信頼度が高い場合、指先からの血中グルコースおよびグルコースセンサから受信した信号に基づいて、温度を推定することができる。システムは、入力されたグルコース値を使用して実際の分析物感度を計算し、次に実際の分析物感度から皮下温度を決定し、次に皮下温度と非皮下温度センサからの信号との間の関係（例えば、ゲインおよびオフセットの値）を決定することができる。システムは、較正時に温度センサ値を（例えば、外部センサ電子機器の温度センサから）決定または受信して、更新された温度センサ信号が感度、ゲイン、およびオフセットの決定に使用されることを確実にすることができる。いくつかの実施例では、新しいゲインおよびオフセットを使用するのではなく、加重平均または確率モデルを使用して、ゲインおよびオフセットが、センサの初期配置後の不正確な期間（例えば、初期の「ウォームアップ」期間中にセンサ信号が低いセンサ信号（ディップ）を生成し、その後ウォームアップ後により正確な（回復された）読み取り値が続く「ディップアンドリカバリー」現象）などの感度を変更する可能性のある独立した要因に過度に影響されないようにすることができる。

非皮下センサ検出と皮下温度変化との間の遅延
いくつかの実施例では、システムは、非皮下温度センサで温度変化が登録された時から、実際に皮下分析物（グルコース）センサで温度変化が発生する時までの遅延を考慮に入れる場合がある。分析物検知システムに皮下温度センサが含まれる場合、直接的に皮下温度測定を温度補償に使用することができるが、システムが非皮下（例えば、外部）温度センサに依存している場合、皮下グルコースセンサでの遅れた温度変化を考慮することによって、温度補償方法の精度を改善することができる。

例えば、上記の線形モデルは、皮下温度が外部温度（例えば、センサの電子機器や送信機の温度）と一致すると想定しているが、皮膚組織の温めと冷えは送信機よりもはるかに遅いため、外部センサが温度変化を記録する時間と、変化が皮下位置で発生する時間との間には遅延がある。例えば、人が冷房の効いた部屋から暖かい場所に歩いた場合、外部センサは、温度変化を急速に登録するが、皮下温度がウォームアップするのにはるかに長い時間がかかる。別の実施例では、ホストおよびセンサが冷水（例えば、周囲温度より低い温度のプール、海、または湖）に浸されると、外部センサ電子機器（例えば、ＣＧＭ送信機）のセンサで最初に温度の低下が検出され、しばらくするとセンサまたはホストの組織による熱損失により、皮下センサの温度が低下する。皮下温度推定の精度は、この現実を反映するために遅延を組み込むことによって改善される場合がある。

いくつかの実施例では、遅延は、他の温度情報、または非皮下センサが温度変化を登録するための時間遅延のモデルもしくは推定に基づいて、非皮下温度センサの温度変化の登録の遅延を考慮することができる。例えば、環境温度の変化が発生すると、特に、センサが温度変化を登録するために熱を伝導する必要があるセンサ電子機器のハウジングに埋め込まれている場合、非皮下温度センサが変化を登録するのに比較的短い時間（例えば、１分）がかかる場合がある。しばらくしてから（例えば、６分）、皮下温度変化が観察される場合があり、正味の遅延は２つの読み取り値の差（例えば、５分）である。

いくつかの実施例では、一定の遅延が使用されてもよい。例えば、温度補償方法は、遅延期間（ｄ）を想定し、想定された遅延に基づいて前の期間からの温度を使用して（例えば、時間ｔ−ｄで温度を使用して）、温度効果を補償することができる。他の実施例では、想定される遅延に基づいて、現在の時間（ｔ）での温度と前の期間からの温度の両方を使用して（例えば、時間ｔ−ｄで温度を使用して）、補償を行うことができる。さらに他の実施例では、想定される遅延と関連付けられた異なる期間からの複数の温度測定を使用して（例えば、ｔ−ｄ_１での温度とｔ−ｄ_２での温度の両方を使用して）、補償を行うことができる。いくつかの実施例では、遅延は、例えば、３０秒から４分（例えば、１分）、１分から１０分（例えば、５分）、５分から１５分（例えば、１０分）、または２０分から１時間（例えば、３０分）であり得る。いくつかの実施例において、遅延は、平均体温または体格指数など、ホストについて知られている情報に基づいて決定されてもよい。

いくつかの実施例では、可変遅延期間が使用されてもよい。いくつかの実施例では、可変遅延期間は、例えば、少なくとも部分的に、検出された温度とベースラインとの間の変動に基づくことができる。別の実施例では、遅延は、検出された温度と以前の検出された温度との差または変化率に少なくとも部分的に基づいていてもよい（例えば、熱伝達プロセスが完了して皮下温度が定常状態になるまでに時間がかかるため、大きな温度変化が観察される場合は、より長い遅延を使用することができる）。いくつかの実施例では、遅延は、温度変化が状態を満たす場合にのみ、例えば、閾値を超える突然の温度変化（例えば、５℃または１０℃より大きい変化）が発生した場合にのみ実装されてもよい。

いくつかの実施例では、可変遅延は、温度勾配、例えば、検知された温度と決定された皮下温度との間の差に基づき得る。いくつかの実施例では、可変遅延は、例えば、温度勾配（例えば、周囲温度と皮下温度との間の）および１つ以上の熱伝達率を説明することができる熱伝達式またはモデルに基づくことができ、また任意選択で生物学的プロセス（例えば、血流による熱伝達）を説明することができる。

遅延は、様々な他の実施例の方法（例えば、偏微分方程式モデル、多項式モデル、状態モデル、時系列モデル、サブグループまたは条件付きモデル）で計算または使用され得る。

図６は、遅延パラメータを使用して温度補償されたグルコース濃度レベルを決定する、例示的な方法６００のフローチャート図である。方法６００は、６０２において、外部構成要素の温度パラメータを示す温度信号を受信することを含み得る。温度パラメータは、例えば、温度、温度変化、または温度オフセットであってもよい。温度信号を検出することは、例えば、ウェアラブルグルコースセンサの構成要素の温度パラメータを測定することを含み得る。方法６００は、６０４において、生体内グルコース濃度レベルを示すグルコース信号を受信することを含み得る。グルコース信号を受信することは、例えば、ウェアラブルグルコースセンサからグルコース信号を受信することを含み得る。

方法６００は、６０６において、グルコース信号、温度信号、および遅延パラメータに基づいて、補償されたグルコース濃度レベルを決定することを含み得る。いくつかの実施例では、温度補償されたセンサ感度値は、温度信号および遅延パラメータに基づいて決定されてもよく、推定グルコース濃度値は、センサ感度値およびグルコース信号を使用して決定されてもよい。いくつかの実施例では、モデルまたはニューラルネットワークを使用して、グルコース信号、温度、および遅延パラメータに（少なくとも部分的に）基づいて、推定グルコース濃度レベルを決定することができる。

様々な実施例において、遅延パラメータは、一定であり得るか、または上述のように、ホストもしくは他の因子についての温度もしくは情報に基づいて可変であり得る。いくつかの実施例では、温度パラメータは、第１の時間に検出されてもよく、グルコース濃度レベルは、第１の時間の後の第２の時間に検出されてもよい。遅延パラメータは、外部構成要素における第１の温度変化とグルコースセンサの近位での第２の温度変化との間の遅延の原因となる、第１の時間と第２の時間との間の遅延期間を含み得る。いくつかの実施例では、補償されたグルコース濃度レベルを決定することは、グルコース信号および温度信号を受信し、グルコース信号、温度信号、および遅延パラメータを使用して補償されたグルコース濃度レベルを決定するための命令を、プロセッサ上で実行することを含み得る。この方法はまた、温度パラメータに対応する値をメモリ回路に格納することと、補償されたグルコース濃度レベルを決定する際に使用するために、格納された値をメモリ回路から取得することと、を含み得る。いくつかの実施例では、温度補償されたグルコース濃度レベル、推定された皮下温度、または遅延パラメータ（またはそれらの任意の組み合わせ）は、線形モデル（例えば、線形方程式）、非線形モデル、偏微分方程式モデル、時系列モデル、サブグループを含む線形もしくは非線形モデル、またはここで説明する任意のその他の技術を使用して決定され得る。

この方法はさらに、６０８において、温度変化率もしくは温度勾配（または上述のような他の要因または技術）に基づいて、または検出された状態に基づいて、遅延期間を調整することを含み得る。いくつかの実施例では、検出された状態は、温度、場所、または運動状態もしくはセッション（例えば、加速度計を使用して）の突然の変化を含み得る。

任意選択で、方法は、６１０で、補償されたグルコース濃度レベルに少なくとも部分的に基づいて、治療を送達することをさらに含むことができる。

偏微分方程式（ＰＤＥ）モデルの実施例
いくつかの実施例において、皮下温度は、偏微分方程式（ＰＤＥ）モデルを使用して非皮下温度センサ信号から決定され得る。温度補償へのＰＤＥアプローチは、例えば、外部電子機器（ＣＧＭ送信機など）の温度変化率が皮下組織または流体の温度変化率よりも高いという事実を考慮することで、システムをより正確にすることができる。皮下組織および流体の温度は、体がヒートシンクとして機能するため、部分的によりゆっくり変化し得る。ＰＤＥモデルの使用は、急激な温度変化の場合に特に有利である。

一実施例では、センサ電子機器、皮下センサ、および皮膚層は、多層モデルとして扱われ得る。センサおよび皮膚層（表皮２６０、真皮２６２、および皮下組織２６４）が図２Ｃに示されている。一実施例では、多層構造は、１次元（１Ｄ）システムと見なすことができ、ここで１Ｄ空間は皮膚表面に対する深さである。

空間および時間の温度分布は、熱方程式で表すことができる。

式（１）の変数およびパラメータは、表１で次のように定義されている。

１Ｄモデルの各層の熱伝導率は、決定または推定され得る。例えば、各皮膚層の熱伝導率は、経験的または理論的な方法によって決定され得る。センサ電子機器（バッテリおよびエポキシ接着剤を含む）の熱伝導率がまた決定され得る。例示的な値を表２に提供する。

このＰＤＥの外側境界状態（ＢＣ）は、非皮下温度センサによって測定されたような時変温度に設定され、内側ＢＣは、一定の深部体温に設定される。

これらの仮定に基づいて、方程式１を解くことができるので、センサ（例えば、作用電極）の温度を推定することができる。いくつかの実施例では、温度値が必要になるたびに方程式を解くことができる。一部の値では、考えられる値の範囲にわたってＰＤＥを解くことによって、ルックアップテーブルを作成することができ、ルックアップテーブルを参照して、おおよその皮下温度を決定することができる。いくつかの実施例では、皮下センサの温度と外部センサの温度との間の線形相関は、ＰＤＥモデルから決定され得る。いくつかの実施例では、ＰＤＥモデルを使用して、時間空間フィルタリングを実行し、温度変化およびタイムラグの一時的なプロセスをキャプチャすることができる。

皮下センサの推定された温度を使用して、皮下センサの感度変化を補正することができる。一実施例では、分析物センサ（例えば、グルコースセンサ）の電気化学的に反応性の表面の温度を推定し、それを推定された温度での電気化学センサの推定感度を決定するために使用することができる。

時系列モデルの実施例
いくつかの実施例では、時系列モデルを使用して、非皮下温度センサからの信号を使用して皮下温度を推定するか、または分析物センサ感度に対する温度の影響を補償することができる。いくつかの実施例では、温度補償された感度は、直接、すなわち皮下温度を推定することなく決定されてもよい。

一実施例では、４次多項式をモデルとして使用することができる。例えば、次のモデルを使用することができる。

式中、
ｐ_ｉ（ｉ＝１，…，５）：モデルパラメータ
ｙ：感度エラー

：グルコースメーターデータから計算された時間ｔでの点ごとの感度（例えば、指の棒）

：工場で較正されたアルゴリズムから計算された時間ｔでの点ごとの感度
ｘ：測定温度、である。

モデルパラメータは、例えば、カーブフィッティングまたは最適化技術を使用して、経験的データセットから決定され得る。

モデルパラメータが決定された後、モデルを使用して、温度変動を補償することができる。例えば、補償された感度は、次の式を使用して決定され得る。

いくつかの実施例では、（例えば、血中グルコース計データに基づく）較正エントリが利用可能であるときに、モデルパラメータを更新することができる。例えば、時系列モデルをモデルの再帰バージョンに変換することができ、それによって、指先スティック測定が利用可能なときにリアルタイムでモデルを更新することができる。定数の値は、母集団データ、患者固有のデータに基づいて決定され得る。値は、例えば次のようになる。ｐ_１：−０．０００４３３４、ｐ_２：０．０４９５５、ｐ_３：−２．０３５、ｐ_４：３６．７、ｐ_５：−２５９．７

実施例として４次多項式が提供されているが、３次または５次以上の多項式を使用することもできる。高次の多項式を使用すると、補償の精度が高くなるが、モデルパラメータを決定および更新するために、より多くの時間、入力データ、または処理能力が必要になる場合がある。

温度補償の実施例
アルゴリズムまたはモデルを使用して、温度補償された分析物センサ値（例えば、グルコース濃度レベル）を決定することができる。いくつかの実施例では、温度補償モデルを開発するために、ニューラルネットワーク、状態モデル（例えば、隠れマルコフ）、確率論的モデル、または他のモデルを使用することができる。モデルは、例えば、対象からのデータに基づいて特定の対象（例えば、患者）について学習され得、モデルは、補償された推定グルコース濃度レベルを決定するために使用され得る。いくつかの実施例では、モデルは、患者の母集団からのデータ（例えば、臨床試験データ）から学習され得、モデルは、患者の母集団について使用され得る。いくつかの実施例では、同じモデルがほとんどまたはすべての患者に使用され得る（除外基準の対象となる）。いくつかの実施例では、患者は、（例えば、平均体温、年齢、性別、ＢＭＩ、またはその他の要因に基づく）類似の患者の母集団から開発されたモデルと一致し得る。モデルへの入力には、温度測定、時間、センサ感度、推定グルコース値、インスリン感度、（例えば、活動または姿勢を検出するための）加速度計データ、心拍数、呼吸数、食事の状態、サイズもしくはタイプ、機内インスリンもしくはインスリン送達の量もしくはパターン、ボディマスインデックス（ＢＭＩ）、またはその他の要因が含まれ得る。モデルからの出力には、センサ感度、ローカルグルコースレベル、コンパートメントバイアス値、非酵素バイアスレベル（これらのいずれかを組み合わせて、グルコース濃度レベルを決定できる）が含まれてもよく、またはモデルは、補償されたグルコース／分析物濃度レベルを出力することができる。様々な温度効果（例えば、センサ感度、局所グルコースレベル、コンパートメントバイアス値、非酵素バイアスレベル）は、（例えば、時間および温度の両方の組み合わせに依存して）線形、非線形、または動的であり得るため、モデルベースのアプローチは特に効果的であることができる。

長期平均方法
温度補償システムは、長期的な平均温度の平均または傾向を考慮に入れる場合がある。例えば、長期平均を使用して、温度変動を補償することができる。長期平均は、例えば、ホストと基準値との間の体または皮膚の温度変動を考慮することができる。いくつかの実施例では、長期平均方法は、以下で説明する短期（例えば、リアルタイム）温度補償方法のうちの１つ以上と組み合わせて使用され得る。

個人の平均皮下温度は、いくつかの様々な方法で決定および更新され得る。例えば、皮下温度は、センサセッション全体にわたる平均（例えば、平均または中央値）、またはローリングウィンドウの平均（例えば、最後の１２時間または２４時間）として決定され得る。いくつかの実施例では、皮下温度は、例えば、６、９、１２、１８、または２４時間ごとに再測定または更新される間隔で更新されてもよい。いくつかの実施例において、皮下温度は加重平均として決定されてもよく、より最近の値（例えば、以前の６時間、１２時間、または２４時間）がより重く加重され、過去の間隔はそれほど重く加重されない。

一実施例では、温度センサは、母集団の平均温度を表すことができる初期基準値（例えば、３５℃）について最初に較正されてもよい。学習期間中、温度センサは、ホストの実際の温度を決定することができる。学習期間は、（例えば、シャワーなどの熱い／冷たいイベント中に平均が決定されないようにするために）温度の変位を排除するために十分な長さ（例えば、６〜１２時間）に選択され得る。学習された平均は、母集団の平均とは異なるホストの温度を補償するために使用され得る。例えば、母集団の動作温度が３５．０℃であると想定されていたが、特定のホストから検出された温度が平均３５．５℃であった場合、半値の変動を使用して、分析物値を補償することができる。いくつかの実施例では、最初の平均が決定され得（例えば、初日）、動作平均は、その後の温度測定で（例えば、２日目の平均温度または２日間の平均温度を使用して）更新され得る。上述のように、他の時間窓を使用することもできる。

システムに皮下温度センサがある場合、一連の温度測定値が皮下温度センサから取得され、長期平均を決定するために使用され得る。他の実施例では、皮下温度は、以下に説明される様々な方法のうちの１つを使用して検知された非皮下温度に基づいて（例えば、線形またはより高いレベルの関係に基づいて）、決定され得る。個人の皮下温度（Ｔｓｕｂｃｕ，ｉｎｄ）が確立された後、温度補正された分析物感度は、例えば、上記で提供された式を使用して、参照温度（Ｔｓｕｂｃｕ，ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）からの偏差に基づいて決定され得る。

グルコース変化率
いくつかの実施例では、推定グルコース値の変化率またはグルコースセンサからの信号の変化率は、温度補償を決定するための入力として使用され得る。例えば、変化率が条件を満たす（例えば、規定値を超える）と、温度補償を保留することができ、または温度補償を別のモデルに移行することができる。一部の皮下グルコースセンサでは、血液の変化と比較して間質液のグルコースレベルの変化に生理学的な遅延があるため（例えば、血中グルコースの変化が皮下グルコースセンサで測定された間質液に反映されるまで数分かかり得るため）、皮下センサから決定されたグルコース濃度レベルは、血中グルコースレベルに比べてタイムラグを反映する。センサの読み取りの周期性によって遅延が生じる場合もある（例えば、センサの読み取りが５分ごとに行われる場合、推定グルコースレベルのサイクルの特定の時点で４分以上経過している可能性がある）。グルコースが急速に変化するときにシステムにタイムラグエラーが発生すると、グルコースの不正確な（古い）推定値に対して温度補償が実行されることがある。場合によっては、期限切れのグルコースレベルの温度補償は、推定を悪化させる可能性があるため、変化率が高い期間中は、温度補償を保留または変更することが有用であり得る。例えば、（例えば、激しい運動により）グルコース濃度レベルが急速に低下している場合、皮下温度センサからの推定値は、（例えば、血中グルコース計から決定されるように）血中グルコース濃度レベルに「遅れる」可能性があり、したがって、皮下センサは、血中グルコースレベルよりも高い推定グルコース濃度レベルを示す。温度補償により皮下センサの推定血中グルコース濃度レベルが上昇すると、この不一致が悪化する場合がある。これは、温度補償を保留すること、または別のモデルに移行することによって、回避され得る。いくつかの実施例では、高い変化率の条件が満たされる場合、温度補償は、温度補償が変化率を増加させる場合にのみ（例えば、生理学的遅延によって引き起こされる不一致の悪化を回避するために）適用され得る。

いくつかの実施例では、温度センサの出力に対する分析物センサの出力の偏差を使用して、温度センサからの信号を評価することができる。これらの相関または偏差は、温度信号、分析物センサ信号、またはその両方の信頼性を確立するために使用され得る。グルコースレベルが安定状態を満たしている間、温度およびグルコース濃度レベルは、相関関係を示すと予想される場合がある。安定状態は、例えば、グルコース濃度レベルの変化率に基づいて決定されてもよい。いくつかの実施例では、安定性状態は、短期状態および長期状態などの複数のサブ状態を含み得る。例えば、グルコースレベルは、変化率、および／または指定された期間にわたる平均変化率が状態を満たしている場合に安定していると見なすことができる（例えば、１分あたり１ｍｇ／ｄＬを超えて増加または減少しない、および／または１５分で１５ｍｇ／ｄＬを超えて増加または減少しない）。変化率および／もしくは平均変化率または指定された期間が状態（例えば、１分あたり１〜２ｍｇ／ｄＬ／分のグルコースレベルの上昇（または下降）および／または１５分で１５〜３０ｍｇ／ｄＬの上昇（または下降））を満たしている場合、グルコースレベルは中程度に安定していると見なすことができる（例えば、中程度の速度での増加または減少することを示す）。

図１５Ａ〜図１５Ｃに示されているように、温度曲線およびグルコース曲線の傾きは、グルコース曲線の変化が温度によって生成された分析物センサの出力の変動を反映するので、グルコースレベルが安定している（または、いくつかの実施例では、適度に安定している）場合に相関し得る。図１５Ａは、時間に対してプロットされたグルコースセンサの出力を示している。ｍｇ／ｄＬの増加は比較的高く、それにより、相対的なグルコース安定性の期間における勾配の変動が示される。図１５Ｂは、時間に対してプロットされた温度センサの出力を示している。図１５Ｃは、グルコースセンサ出力にオーバーレイされた温度（つまり、図１５Ｂと図１５Ａを組み合わせたもの）を示している。分析物センサの出力は、温度センサ出力と相関している。温度センサが上昇している場合、分析物センサは上昇値（正の傾き）を有し、温度センサ出力が下降している場合、分析物センサは下降値（負の傾き）を有し、温度センサ出力がフラットな場合、分析物センサ値はフラットである。温度信号の信頼性は、この相関から推測され得る。対照的に、図１５Ｄは、温度センサの出力（点線）が、グルコース値が比較的安定しているときにグルコースセンサの出力と十分に相関しない一実施例を示している。これは、温度センサの出力が信頼できないことを示唆している。

様々な実施例では、温度センサ出力の信頼性が低い場合、温度補償を保留、削減、もしくは修正し得るか、または他の情報（例えば、以下で説明する運動の検出）を使用もしくは要求して、温度補償の精度を上げることができる。

図７は、評価された（例えば、確証された）温度値に基づいて温度補償されたグルコース濃度レベルを決定する、例示的な方法７００のフローチャート図である。方法７００は、７０２において、グルコースセンサ信号を受信することを含み得る。例えば、グルコースセンサ信号は、連続グルコースモニター（ＣＧＭ）から受信され得る。

方法７００は、７０４において、温度パラメータ信号を受信することを含み得る。温度パラメータ信号を受信することは、例えば、温度、温度変化、または温度オフセットを示す信号を受信することを含み得る。

方法７００は、７０６において、第３のセンサ信号を受信することを含み得る。第３のセンサ信号を受信することは、例えば、心拍数信号を受信することと、圧力信号を受信することと、（例えば、運動を検出するために）活動信号または加速度計信号を受信することと、場所信号を受信すること（例えば、プール、ビーチ、または空調設備などの高温または低温環境への近さを推測するため）と、を含み得る。いくつかの実施例では、第３のセンサ信号を受信することは、周囲温度センサから温度情報を受信することを含み得る。いくつかの実施例では、第３のセンサ信号を受信することは、時計などのウェアラブルデバイスから情報を受信することを含み得る。いくつかの実施例では、第３のセンサ信号を受信することは、例えば、時計または他のウェアラブルデバイスに統合され得る、生理学的温度センサから温度情報を受信することを含み得る。いくつかの実施例では、第３の信号は、心拍数信号、呼吸信号、圧力信号、または活動信号を含み得、運動状態は、心拍数信号、呼吸信号、圧力信号、または活動信号の上昇から検出され得る。

方法７００は、７０８において、評価された温度パラメータ信号を生成するために、第３のセンサ信号を使用して温度パラメータ信号を評価することを含み得る。いくつかの実施例では、温度パラメータ信号を評価することは、既知の温度特性を有する場所にいると決定することを含み得る。例えば、低温または高温信号は、プール、ビーチ、空調設備またはエリアなどの既知の周囲温度特性（例えば、高温または低温環境）を有する場所にいることを示す場所信号によって確証され得、これは、例えば、ネットワークリソース（例えば、ウェブサイト）または格納されたルックアップテーブルを参照することにより決定され得る既知の気象特性を有する。いくつかの実施例では、方法は、プールまたはビーチなどの没入型水環境を有する場所にいると決定することを含み得る。いくつかの実施例では、温度パラメータ信号を評価することは、温度パラメータ信号の変化が運動セッションと一致していると決定することを含み得る。例えば、温度パラメータ信号を評価することは、温度パラメータ信号が運動による上昇した体温の発生と一致していると決定することを含み得る。

方法７００は、７１０において、評価された温度パラメータ信号およびグルコースセンサ信号に基づいて、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することを含み得る。いくつかの実施例では、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することは、温度パラメータ信号を運動モデルに適用することを含み得る。いくつかの実施例では、方法は、運動が検出され、温度パラメータ信号の変化が温度の低下を示すときに、運動モデル（例えば、屋外または対流冷却運動モデル）を使用することを含み得る。例えば、非皮下温度センサ（センサ電子機器など）に基づく温度補償は、検出された温度が下がったときに保留され得るが、運動セッション中に、患者が外で激しい運動（ランニングなど）を行うとき、患者が冷たい環境（例えば、ファンによって対流冷却されている場合、または寒い気候の環境で屋外で運動している場合）で屋外で激しい運動（例えば、ランニング）を行うとき、皮下温度が安定し、または上昇し得るので、（例えば、ＨＲまたは活動が上昇した場合に）運動が検出される。

図８は、温度情報からパターンを決定することを含む、連続グルコースセンサを温度補償するための例示的な方法８００の概略図である。方法８００は、８０２において、温度データからパターンを決定することを含み得る。いくつかの実施例では、パターンを決定することは、温度変動のパターンを決定することを含み得、方法は、パターンに従って、グルコース濃度レベルを補償することを含み得る。

方法８００は、８０４において、連続グルコースセンサから、グルコース濃度レベルを示すグルコース信号を受信することを含み得る。

方法８００は、８０６において、グルコース信号およびパターンに少なくとも部分的に基づいて、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することを含み得る。例えば、方法は、温度パラメータを受信することと、温度パラメータをパターンと比較することと、比較に少なくとも部分的に基づいて、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することと、を含み得る。いくつかの実施例では、パターンは、概日リズムなどの生理学的サイクルに相関する温度パターンを含み得る。いくつかの実施例では、方法８００は、パターンとの比較に基づいて、温度パラメータが信頼できるかどうかを決定することと、温度パラメータが信頼できると決定されたときに、温度パラメータを使用して、グルコース濃度レベルを温度補償することと、を含み得る。

いくつかの実施例では、温度パラメータとパターンとの比較に少なくとも部分的に基づいて、補償の度合いを決定することができる。例えば、補償の度合いは、定義された範囲または信頼区間に基づいていてもよい。

いくつかの実施例では、状態を決定することによってパターンを決定することができ、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することは、決定された状態に少なくとも部分的に基づくことができる。例えば、方法８００は、温度パラメータを受信することをさらに含み得、状態を決定することは、温度パラメータを状態モデルに適用することを含み得る。いくつかの実施例では、状態を決定することは、グルコース濃度レベル、炭水化物感度、時間、活動、心拍数、呼吸数、姿勢、インスリン送達、食事時間、または食事サイズのうちの１つ以上を、状態モデルに適用することを含み得る。いくつかの実施例では、状態を決定することは、運動状態を決定することを含み得、方法は、運動状態であると、温度補償ベースのモデルを調整することを含み得る。

条件付き温度補償
いくつかの実施例では、検出された状態に基づいて、モデルを選択または修正することができる。例えば、異なる線形モデルのグループが開発されてもよく、モデルは、検出された状態に基づいてグループから選択されてもよい。いくつかの実施例では、状態モデルを使用して、状態を決定することができる。

いくつかの実施例では、状態は、場所または地理的特性を含み得る。場所は、例えば、地理的場所パラメータ（例えば、経度、緯度、または高度）、または都市もしくは所もしくは関心のあるポイント（例えば、ビーチまたは山）を含み得る。様々な実施例において、場所情報、地理情報、または生理学的センサ情報（例えば、以下に記載されるような活動または心拍数）は、携帯電話、時計、または他のウェアラブルセンサなどの患者のスマートデバイスから収集され得る。

いくつかの実施例では、状態は、平均からの温度読み取り値の偏差を含み得る。例えば、ローリング平均温度値およびローリング標準偏差は、一連の温度値から決定され得、温度が平均から＋１σ、−１σ、＋２σ、−２σ、＋３σ、−３σ離れているかどうかに応じて、モデル（例えば、線形モデル）を使用することができる。いくつかの実施例では、ローリング平均は、所定の数の以前の温度値から決定されてもよい。様々な実施例では、現在の読み取り値が、含まれるか、またはローリング平均から除外され得る。いくつかの実施例では、ローリング平均は、指数関数的に重み付けされ得る。

いくつかの実施例では、状態は、患者の人口統計を含み得る。例えば、人口統計は、性別（例えば、男性対女性のホスト／患者に異なるモデルを使用する）、診断（例えば、１型糖尿病または２型糖尿病または非糖尿病）、年齢（例えば、年数、または若者、青年期、成人、高齢者）、生物学的サイクル（例えば、概日リズムまたは月経周期）、病状（例えば、妊娠または健康／病気または慢性疾患）を含み得る。

いくつかの実施例では、状態は、心拍数センサ、加速度計、圧力計、または温度センサなどのウェアラブルセンサまたは生理学的センサから決定されてもよい。状態（ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）は、１つ以上のセンサ入力に基づいて決定された状態（ｓｔａｔｅ）を含み得る。いくつかの実施例では、状態は、例えば、心拍数または加速度計から決定され得る活動状態を含み得る。いくつかの実施例では、状態は、１つ以上の生理学的センサ（例えば、バイオリズムに基づく）から、または姿勢センサ（例えば、３軸加速度計）から決定され得る覚醒睡眠状態を含み得る。いくつかの実施例では、状態は、例えば、圧力センサまたは温度センサまたはそれらの組み合わせから決定され得る、圧縮状態を含み得る。例えば、患者が、例えば、睡眠中に起こり得るウェアラブルグルコースセンサ上にいる場合、センサは、不正確なグルコースセンサ読み取り値（例えば、より低いグルコース値を示唆する「低圧縮」）を生成し得る。いくつかの実施例では、これらの入力または状態の各々が、異なる温度関係（例えば、特定の温度補償モデルの適用）をトリガーすることがある。

いくつかの実施例では、温度補償、またはその適用（または保留）は、少なくとも部分的に温度の変化率に基づいていてもよい（例えば、状態は温度の変化率であってもよい）。外部（センサの電子機器）の検出された温度は、皮下温度よりもはるかに速く変化する可能性があるため、急激な温度変化時に、皮下温度を正しく予測することは難しい場合がある。いくつかの実施例では、温度補償は、検出された温度変化率が条件を満たす場合（例えば、変化率が指定された値を超える場合）に保留または低減され得る。別の実施例では、第１の条件が満たされたとき（例えば、温度変化率が特定の値を下回るとき）に、第１のモデル（例えば、線形モデル）が使用され得、第２の条件が満たされたとき（例えば、変化率が特定の値を超えているとき）に、第２のモデル（例えば、線形遅延モデル）が使用され得る。

いくつかの実施例では、温度補償、またはその適用（または保留）は、熱流束または温度勾配の大きさに基づくことができる（例えば、状態は、熱流束または温度勾配に基づくことができる）。熱流束は、決定された皮下温度（例えば、以前の温度決定）および検出された非皮下（例えば、センサ電子機器の外部）検出温度から決定（例えば、概算）され得る。一実施例では、温度勾配または熱流束状態が満たされると（例えば、閾値を超える温度勾配または熱流束）、モデルが調整されて、例えば、外部温度が皮下温度よりも速く変化するという現実を反映することができる。一実施例では、（上述のような）線形モデルの「ゲイン」を低減することができ、これは、決定された皮下温度の変化率を低減する効果を有し、それにより、実際の温度変化率をより正確に追跡することができる。別の実施例では、温度勾配または熱流束状態が満たされたときに、温度補償を保留することができる。いくつかの実施例では、温度補償またはその適用は、温度勾配方向に基づくことができ、例えば、外部温度が皮下温度より高いときの温度補償は、外部温度が決定された皮下温度より低いときの温度補償とは異なり得る。

いくつかの実施例では、状態は運動である場合がある。例えば、１つ以上のウェアラブルセンサ（例えば、加速度計、心拍数センサ、呼吸センサ）は、対象が何らかのタイプの有酸素運動（例えば、ランニング、サイクリング、または代謝調整）を行っているかどうかを決定するために使用され得る。一実施例では、対象の深部体温（および皮下温度）が、例えば、３７から３８℃に上昇していると想定することができる。ランニングまたはサイクリングなどの移動運動中は、対象の動きによって対流係数が増加する（例えば、ｘ１０）と想定される場合もある。これらのパラメータの変更を考慮に入れて、適切な運動モデルを適用することができる。例えば、線形モデルの「ゲイン」（勾配）を増やすことができ、オフセット（定数）を変更して、運動の影響を反映することができる（例えば、基本線形モデル：Ｔｓｕｂｃｕ＝０．３９５＊Ｔｅｘｔｅｒｎａｌ＋２２．３４６は、Ｔｓｕｂｃｕ＝０．４１６＊Ｔｅｘｔｅｒｎａｌ＋２２．１７８などの有酸素運動線形モデルにシフトすることができる）。

いくつかの実施例では、適用される温度補償の量は、低温および運動が検出されたときに制限される場合がある。例えば、運動中、送信機の温度は、対象が休んでいるときよりも低くなることがあり、これは、例えば、対象が外にいて、センサ電子機器が動きによって対流の増加に露出されているか、または対象の皮膚が発汗により冷えているためである。しかしながら、発熱量が増加するため、皮下温度が上昇する可能性があり、それにより、標準の温度補償モデル（運動／冷気の組み合わせを考慮しない）は、不正確になる可能性がある。この「冷たい運動」状態は、例えば、温度センサ入力および加速度計、心拍数、呼吸数、または場所入力の組み合わせによって検出され得る。対象による運動が検出されると、温度補償が低温で修正される場合がある。例えば、温度補償が保留されるか、上限を定められるか、もしくは次第に減少し得、または代替の補償モデルが適用される場合がある。一実施例では、運動中、閾値よりも低い温度は、閾値として温度補償の目的で処理される場合があり（例えば、センサ温度＜２９℃は、温度補償の目的で２９℃に置き換えられる）、または温度補償はアルゴリズムによって制限され得る。別の実施例では、温度感度係数（Ｚ）を小さくすることにより、テーパ補償を達成することができ、これにより、所与の検出されたセンサ温度の皮下温度に小さな変更が加えられる（例えば、Ｍｔ，ｃｏｍｐ＝Ｍｔ，ｐｒｏ＊（Ｚ）＊（Ｔｓｕｂｃｕ−Ｔｓｕｂｃｕ，ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）；またはＭｔ，ｃｏｍｐ＝Ｍｔ，ｐｒｏ＊（Ｚ）＊（Ｔｓｕｂｃｕ−Ｔｓｕｂｃｕ，ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）＋Ｍｔ，ｐｒｏ）。例えば、典型的な温度感度係数が３．３％の場合、運動中、検出された状態に基づいて、温度感度係数が１．５％に変更される場合がある。

いくつかの実施例では、個人の平均皮下温度に少なくとも部分的に基づいて、補償モデルを選択または決定することができる。一実施例では、平均皮下温度は、セッションの最初の数時間（例えば、ウォームアップ期間中またはウォームアップ期間後）、またはセッションの初日に確立され得る。上述の長期平均方法を使用して、補償を決定することができる。いくつかの実施例では、平均皮下温度は、定期的または反復的に、例えば、６または１２または２４時間ごとに更新されてもよい。

いくつかの実施例では、温度補償が推定されたグルコース濃度レベルの精度を高める可能性が高いかどうかについて、（例えば、アルゴリズム、モデル、またはルックアップテーブルを使用して）決定を行うことができる。一部の患者または一部の状態では、温度補償によって実際の精度が低下する場合があり、これらの患者の特定または要因の特定、および温度補償の保留または留保は、センサのパフォーマンスを向上させるか、またはＭＡＲＤを低下させる可能性がある。特定要因には、例えば、ホストの表面または体温、ＢＭＩ、性別、年齢、または上記で特定された他の状態の任意の組み合わせが含まれ得る。

図９は、検出された状態に少なくとも部分的に基づいて、連続グルコース監視システムを温度補償するための例示的な方法９００のフローチャート図である。方法９００は、９０２において、グルコース濃度レベルを示すグルコース信号を受信することを含み得る。

方法９００は、９０４において、温度パラメータを示す温度信号を受信することを含み得る。

方法９００は、９０６において、状態を検出することを含み得る。いくつかの実施例では、状態は、グルコース信号の高い変化率を含み得、グルコース信号が高い変化率を受けている期間中に、温度補償は、低減または保留され得る。いくつかの実施例では、状態は、ボディマスインデックス（ＢＭＩ）値を含み得る。例えば、ＢＭＩが高いホストは、ＢＭＩが低いホストよりも自然に暖かくなるか、または温度の変化がより遅くなると想定され得る。いくつかの実施例では、状態は、検出された発熱を含み得、温度補償は、発熱の検出に応答して、低減されるか、保留されるか、上限を定められるか、または次第に減少し得る。いくつかの実施例では、検出された状態は、連続グルコース監視システム上の放射熱の存在を含み得る。いくつかの実施例では、状態は、検出された運動を含み得る。この方法は、例えば、状態（例えば、運動）が検出されたときに、温度補償を減少させるか、次第に減少させるか、上限を定めるか、または保留することを含み得る。

いくつかの実施例では、グルコース信号は、連続グルコースセンサから受信されてもよく、状態は、連続グルコースセンサの圧縮を含んでもよい。例えば、センサ上の圧縮は、グルコース信号の急速な低下に少なくとも部分的に基づいて検出されてもよい。いくつかの実施例では、状態は、睡眠を含み得る。いくつかの実施例では、状態は、睡眠中の圧縮を含み得る。睡眠は、例えば、温度、姿勢、活動、および心拍数のうちの１つ以上を使用して検出され得、方法は、検出された睡眠に基づいて、特定されたグルコース警告トリガーを適用することを含み得る。

方法９００は、９０８において、グルコース信号、温度信号、および検出された状態に少なくとも部分的に基づいて、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することを含み得る。

いくつかの実施例では、状態は、温度信号の突然の変化を含み得る。温度補償は、例えば、温度の突然の変化の検出に応答して、低減または保留され得る。皮下場所での分析物センサ部位では、温度の突然の変化は発生していない可能性が高く、皮膚を介してセンサ部位に熱が伝導したり離れたりすると、温度変化が徐々に起こりやすくなるため、温度の突然の変化が外部センサで発生する場合、一定期間温度補償を保留するか、または一定期間にわたって温度補償を「段階的に」導入して、センサ部位での段階的な温度変化を反映することが適切であり得る。温度の突然の変化または他の急速な変化もしくは信号の不連続性が検出された後、様々な技術のうちの１つ以上を使用して、温度補償されたグルコースレベルを決定することができる。いくつかの実施例では、温度補償されたグルコース濃度レベルは、温度の突然の変化と関連付けられた温度信号値の代わりに、以前の温度信号値を使用して決定されてもよい。いくつかの実施例では、温度補償されたグルコース濃度レベルは、以前の温度信号値に基づいて外挿温度信号値を決定されてもよく、温度の突然の変化と関連付けられた温度信号値の代わりに、外挿温度信号値を使用して決定されてもよい。いくつかの実施例では、温度の突然の変化の検出に応答して、遅延モデルが呼び出される場合がある。例えば、遅延モデルは、温度補償されたグルコースレベルを決定する際に使用するための遅延期間を指定することができる。

様々な技法のうちの１つ以上を使用して、グルコース信号、温度信号、および検出された状態に基づいて、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することができる。例えば、線形モデルを使用して、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することができる。別の実施例では、時系列モデルを使用して、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することができる。いくつかの実施例では、偏微分方程式を使用して、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することができる。いくつかの実施例では、確率モデルを使用して、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することができる。例えば、状態モデルを使用して、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することができる。

いくつかの実施例では、方法は、温度信号を使用して長期平均を決定することを含むことができ、温度補償されたグルコース濃度レベルは、長期平均を使用して決定されてもよい。

いくつかの実施例では、方法は、血中グルコース較正値を受信することと、血中グルコース較正値が受信されたときに、温度補償ゲインおよびオフセットを更新することと、をさらに含み得る。

方法は、インスリン治療を送達することをさらに含み得る。（例えば、ポンプまたはスマートペンを介した）インスリン治療は、少なくとも部分的に、温度補償されたグルコースレベルに基づいて決定され得る。

温度補償で考慮すべきその他の要因
いくつかの実施例では、温度補償は、少なくとも部分的にボディマスインデックス（ＢＭＩ）に基づく場合がある。一実施例では、身長および体重は、例えば、スマートフォンアプリのインターフェースを介して、対象から受信され得る。温度補償パラメータは、少なくとも部分的にＢＭＩに基づいて決定または調整され得る。いくつかの実施例では、温度補償は、指定されたＢＭＩウィンドウと関連付けられている場合がある事前にロードされたモデルに基づいていてもよい。例えば、標準的な温度補償モデルは、皮下層（使用中に作用電極が着座するように設計されている場合）および深部体温にある組織からの特定の距離を想定することができる。ＢＭＩが高い人では、脂肪組織（体脂肪）の層が厚くなると、皮下層から深部体温の組織までの距離が長くなることがあり、皮下または皮膚の表面温度が低くなることがある。いくつかの実施例では、モデルのグループが利用可能であり得、モデル（例えば、深部体温までの距離が変化するＰＤＥモデル）およびモデルは、少なくとも部分的には人のＢＭＩに基づいてグループから選択される。いくつかの実施例では、ＢＭＩに加えて追加情報を使用して、モデルを選択することができる。これは、ＢＭＩが、特に分析物センサ（ＣＧＭなど）の場所では、脂肪組織の厚さを完全に予測しないためである。

いくつかの実施例では、温度補償モデルは、少なくとも部分的に対象の深部体温に基づくことができる。例えば、体温はＢＭＩと相関する傾向があるため、平均体温はＢＭＩに基づいて推定され得る。

局所的なグルコース濃度の変動（全身のグルコースレベルとは対照的である）、コンパートメントバイアス（間質液対血液のグルコース濃度の違い）、および非酵素センサバイアスなどの他の生理学的要因または影響がまた、補償された分析物濃度レベルの決定において考慮される場合がある。

いくつかの実施例では、光源および光センサを備えた光センサからのセンサ信号は、温度補償方法のための入力としてあり得る。例えば、光学センサを使用して、対象の皮膚の血流または灌流を検出することができる。対象の皮膚の近くに光源および光検出器を備えた光センサは、センサのすぐ下の領域の血流速度および赤血球数を検出することができる。皮膚の近くの血流は、温度、活動、およびストレスのレベルによって変化する。いくつかの実施例では、光センサから得られた血液灌流情報を使用することにより、努力の量（例えば、運動の労力）を決定することができる。例えば、上り坂または下り坂を走る場合、ステップはほぼ同じであるが、上り坂はより多くの労力を必要とし、血液灌流はより高くなる。下り坂のセクションでは、血液の灌流が低下する。特定の労力検出は、運動中に使用されるより洗練された温度補償アルゴリズムのために使用されてもよい。いくつかの実施例では、運動に含まれる動きが少ない、または遅いため、光学センサは、加速度計からはあまりはっきりしない運動（例えば、ウェイトトレーニング）を検出し得る。いくつかの実施例では、光学センサを加速度計と組み合わせて使用して、運動中の運動状態および労力の量を検出することができる。

いくつかの実施例では、場所情報（例えば、全地球測位センサデータまたはネットワーク接続性）は、温度補償を決定するため、または温度測定における信頼性を決定するための入力として使用され得る。例えば、場所は、温度測定値を場所の温度特性と比較することにより、温度測定の信頼性を確立するために使用されてもよい。例えば、場所と関連付けられた活動（例えば、水泳、日光浴、ランニング、スキー）は、低い、高い、または急速に変化する温度測定値の信頼性を確立することができる。別の実施例では、ある場所の気象特性（例えば、周囲温度）は、温度測定の信頼性を確立することができる。別の実施例では、温度測定は、概日リズム（例えば、通常は自宅の場所で寝ている）と相関する場所情報を使用して確認され得、または概日リズムからの偏差は、場所情報のパターンからの偏差によって確認され得る（例えば、対象が自宅から離れている場合（温度特性が異なる可能性のある場所での夜間の外でのキャンプなど）に、夜間の低温の信頼性が確立され得る）。

いくつかの実施例では、発熱の検出（例えば、センサを使用する）または発熱の報告（例えば、スマートデバイス上のアプリを介する）は、温度補償を決定するための入力として使用されてもよい。例えば、通常のパターンが適用されない場合があるため、発熱時に温度補償が保留されることがある。別の実施例では、発熱によって引き起こされる温度の変化を補償するために、モデルを修正するか、または別のモデルを適用することができる。いくつかの実施例では、発熱は、他の情報で確証され得る。例えば、図１５Ａ〜図１５Ｃに示されるセンサ出力の変化率の相関は、検出された発熱を確証するために使用され得る。別の実施例では、患者は、例えば、発熱（「発熱はあるか？」）または温度変化を引き起こす可能性のある他のイベント（「最近お風呂に入ったか」）についての質問により、スマートデバイスによって照会される場合がある。

例示的なモデル
図１９は、２つ以上の入力からの出力を決定するために使用され得る、例示的なモデルの概略図である。例えば、モデルは、以前のデータからパターンまたは関係を学習し、学習したパターンまたは関係を出力の決定に適用することができる。これには、例えば、特定のホストから、または母集団から、または１つ以上の臨床試験からの以前のデータからの学習が含まれる場合がある。

様々な実施例において、入力は、同時に、または異なる時点で受信または検知され得る。いくつかの実施例では、２つの入力（例えば、温度および分析物センサ出力）が、モデルに適用されてもよい。モデルはまた、時間（例えば、クロック回路からの）または感度（例えば、工場で較正された感度）などの追加の入力を受信することができる。一実施例では、モデルは、サブモデル１９０２、１９０４、１９０６を含むことができる。サブモデルは、局所的なグルコースレベル、コンパートメントバイアス値、非酵素センサバイアスレベル、およびセンサ感度などの温度依存要因を考慮に入れることができる。一実施例では、各モデルは、入力と温度依存要因との間の異なる関係（例えば、線形、非線形）を定義することができる。例えば、モデル１９０２は、第１の非線形関係に基づくことができ、モデル１９０４は、第２の非線形関係に基づくことができ、出力モデルは、線形関係に基づくことができる。様々な実施例では、プロセッサは、メモリ内のルックアップテーブルからモデル情報または入力データを取得し得るか、またはメモリから過去の値もしくは状態を格納および取得し得るか、またはメモリからモデルの機能もしくは他の側面を取得し得る。取得された情報は、最新もしくはリアルタイムの情報と組み合わせてモデルに適用し、補償されたグルコース濃度レベルであり得る出力を生成することができ、または出力を使用して、補償されたグルコース濃度レベルを決定することができる。

図２０Ａは、モデルを使用して補償されたグルコース濃度値を決定する例示的な方法２０００のフローチャート図である。方法２０００は、２００２において、温度センサ信号を受信することを含み得る。例えば、温度センサ信号は、分析物センサの近位での皮下温度センサから受信され得るか、または温度センサ信号は、非皮下センサ（例えば、外部センサ電子機器、例えば、ＣＧＭ送信機上）から受信され得る。２００４において、方法２０００は、グルコースセンサからの信号などの分析物センサ信号を受信することを含み得る。２００６において、温度センサ信号およびグルコースセンサ信号を、モデルに適用することができる。例えば、温度センサ信号およびグルコースセンサ信号は、状態モデル（例えば、隠れマルコフモデル）またはニューラルネットワークに適用されてもよい。いくつかの実施例では、複数の温度センサ信号を、モデルに適用することができる。信号は、パターン（例えば、１つ以上の線形または非線形の傾向）を決定するために処理または分析され得る。温度およびグルコースセンサ値と補償されたグルコース濃度値との間の定義または学習された関係は、モデルを使用して補償されたグルコース濃度値を返すために使用され得る。２００８において、補償されたグルコース濃度値は、任意選択的にユーザデバイスに表示されてもよい。２０１０において、補償されたグルコース濃度値に少なくとも部分的に基づいて、治療を送達することができる。例えば、ポンプを介したインスリン送達は、補償されたグルコース濃度値に少なくとも部分的に基づいて制御され得る。いくつかの実施例では、プロセッサは、少なくとも部分的にグルコース濃度値に基づいて、インスリン投与量、送達時間、または送達速度（またはそれらの任意の組み合わせ）を決定することができる。いくつかの実施例では、ポンプはインスリンを自動的に送達してもよく、またはポンプはインスリンの時間、速度、および投与量をユーザに示唆してもよい。他の実施例では、スマートペンは、補償されたグルコース濃度値を受信し、用量または送達時間を決定することができ、これは、ユーザに表示されるか、または送達のために自動的にロードされるか、またはその両方であり得る。

図２０Ａの実施例では、モデルは、その出力として補償されたグルコース濃度を提供するように訓練されている。他の実施例では、本明細書で説明するように、モデルは、グルコースセンサの１つ以上の補償された特性を含む出力を生成するように訓練される。例えば、本明細書で説明するように、温度補償をセンサ特性に適用して、１つ以上の補償されたセンサ特性を生成することができる。次に、１つ以上の補償されたセンサ特性を未加工のセンサデータに適用して、補償されたグルコース濃度を生成することができる。訓練済みモデルを使用して補償され得るセンサ特性の例には、例えば、感度、センサベースラインなどが含まれる。

図２０Ｂは、モデルを使用して補償されたグルコース濃度値を決定する別の例示的な方法２００１のフローチャート図である。方法２００１は、２０１２において、温度センサ信号を受信することを含み得る。例えば、温度センサ信号は、グルコースセンサの近位での皮下温度センサから受信され得るか、または温度センサ信号は、非皮下センサ（例えば、外部センサ電子機器、例えば、ＣＧＭ送信機上）から受信され得る。２０１４において、方法２００１は、グルコースセンサからの信号などのグルコースセンサ信号を受信することを含み得る。いくつかの実施例では、２０１４で受信されたグルコースセンサ信号は、グルコースセンサの作用電極における電流に関連する１つ以上のカウントなど、作用電極における電流に関連する未加工のセンサ信号を含む。いくつかの実施例では、例えば、未加工のセンサ信号から導出されたグルコース濃度などの分析物濃度を含む。いくつかの実施例では、グルコースセンサ信号は、未加工のセンサ信号および分析物濃度を含む。

２０１６において、温度センサ信号およびグルコースセンサ信号を、モデルに適用することができる。例えば、温度センサ信号およびグルコースセンサ信号は、状態モデル（例えば、隠れマルコフモデル）、ニューラルネットワークモデル、または他の適切なモデルに適用されてもよい。いくつかの実施例では、複数の温度センサ信号を、モデルに適用することができる。信号は、パターン（例えば、１つ以上の線形または非線形の傾向）を決定するために処理または分析され得る。温度およびグルコースセンサ値と、感度、ベースラインなどの１つ以上のグルコースセンサ特性との間の定義または学習された関係を使用して、１つ以上の補償されたグルコースセンサ特性の値を返すことができる。

２０１８において、補償されたグルコースセンサ特性を使用して、補償されたグルコース濃度が生成される。２０２０において、補償されたグルコース濃度値は、任意選択的にユーザデバイスに表示されてもよい。２０２２において、補償されたグルコース濃度値に少なくとも部分的に基づいて、治療を送達することができる。例えば、ポンプを介したインスリン送達は、補償されたグルコース濃度値に少なくとも部分的に基づいて制御され得る。いくつかの実施例では、プロセッサは、少なくとも部分的にグルコース濃度値に基づいて、インスリン投与量、送達時間、または送達速度（またはそれらの任意の組み合わせ）を決定することができる。いくつかの実施例では、ポンプはインスリンを自動的に送達してもよく、またはポンプはインスリンの時間、速度、および投与量をユーザに示唆してもよい。他の実施例では、スマートペンは、補償されたグルコース濃度値を受信し、用量または送達時間を決定することができ、これは、ユーザに表示されるか、または送達のために自動的にロードされるか、またはその両方であり得る。

電気コンダクタンスに基づく補償
いくつかの実施例では、温度補償または推定された皮下温度は、分析物センサまたはその部分の電気コンダクタンス（または電気抵抗、コンダクタンスの逆数）に少なくとも部分的に基づいていてもよい。例えば、図２Ｃに示される分析物センサ１０または分析物センサの導電性部分２８６の測定されたコンダクタンスは、皮下温度の温度補償または推定のために使用され得る。

経験的測定（以下で説明し、図２１に示す）により、分析物センサのコンダクタンスは温度に強く依存し得ることが示されている。いくつかの実施例では、コンダクタンスと温度との間のこの関係を使用して、温度補償モデルまたは他の方法で使用することができる皮下温度を推定することができる。他の実施例では、コンダクタンスと温度の間の関係を直接適用して（例えば、推定された温度を使用せずに）、皮下温度変動を補償することができる。

図２１は、時間に対するセンサコンダクタンス２１０２および送信機温度２１０４のプロットである。温度とコンダクタンスとの間には強い相関関係が見られ、送信機の温度が上昇するときに、センサのコンダクタンスが上昇しており（摂氏１度あたり約６％）、逆も同様である。示されているデータは送信機の温度に関するものであるが、皮下温度とコンダクタンスの間にも同じ相関関係がある。

温度とセンサコンダクタンスとの間の相関関係を使用して、作用電極温度での温度の推定を決定する（例えば、分析物センサでの皮下温度を決定する）ことができる。様々な実施例において、システムもしくは方法は、非皮下温度（例えば、送信機温度）を使用することができ、またはシステムもしくは方法は、非皮下温度を使用せずに補償することができる（例えば、上述のように、システムは仮定された基準温度または工場で較正された温度を使用することができる）。

作用電極温度の初期推定は、様々なモデル（例えば、線形モデル）、遅延モデル、偏微分方程式モデル、時系列モデル）のうちの１つ（または複数）を使用して行うことができる。初期推定はまた、所定の基準値、または本明細書で説明する他の方法に基づくことができる。次に、この初期推定を使用し、１つ以上のセンサコンダクタンス測定を使用して調整された温度を決定することができる。例えば、コンダクタンスが変化すると、対応する温度変化が計算され得、この温度変化は、センサコンダクタンス測定時の温度を決定するために、初期温度推定または基準温度に適用（例えば、それから追加または減算）され得る。

様々な実施例において、コンダクタンスベースの温度補償技術は、推定される皮下温度、または分析物センサからの信号に対する皮下温度の推定される影響を決定するために、本明細書に記載される実施例のいずれかと組み合わされ得る。例えば、推定される皮下温度（例えば、分析物センサの作用電極における温度）は、第１の時間に測定された非皮下温度（例えば、送信機温度）から決定され得、分析物センサのコンダクタンスまたはその一部分は、非皮下温度測定と同時に測定され得る。後の時間で、第２の皮下温度は、後の時間でのコンダクタンス値（単一点、または平均）と第１の時間からのコンダクタンス値（単一点、または平均）との差に基づいて推定され得る。

図２１にプロットされたコンダクタンス値２０１２は、時間の経過に伴う上昇ドリフトを示している。このドリフト成分は、参照により組み込まれている米国特許公開第２０１５／０３５１６７２号に記載されているように、センサ感度ドリフトに関連している可能性がある。

いくつかの実施例では、システムは、ドリフトを説明し、皮下温度推定または補償されたデータに対するコンダクタンスドリフトの影響を回避または低減するために、１つ以上の技術を実装することができる。ドリフトに対処するこのような技術は、例えば、温度推定のリセット（例えば、将来の値が補償される推定された温度およびコンダクタンスベースラインの再計算）、平均に基づく補償（例えば、長期平均、加重平均、またはローリングウィンドウに基づく移動ベースラインコンダクタンスに対する補償）であり得る。

様々な実施例では、皮下の温度推定またはコンダクタンスのベースラインが定期的に更新され得る。例えば、新しい皮下温度推定（例えば、作用電極温度）は、（例えば、上述の技術を使用して）推定を再計算することにより、繰り返し（例えば、定期的に）更新（例えば、リセット）され得る。将来の分析物濃度値は、新しい皮下温度推定と時間的に（例えば、同時に）相関するコンダクタンス値（または平均）に対して補償される可能性がある。コンダクタンスに基づく温度推定のこの更新（リセット）により、ドリフト成分の影響が除去または低減され、より正確な温度推定を得ることができる。

いくつかの実施例では、リセット、更新、またはエラーステータスは、状態の満足に基づいてトリガーされ得る。状態は、例えば、コンダクタンス補償された温度推定と、送信機の温度および線形モデル、遅延モデル、または本明細書で説明する他のモデルに基づいて新しく計算された皮下温度推定などの（例えば、コンダクタンスに基づいていない）別の様式で決定された皮下温度推定との比較に基づくことができる）。この状態は、例えば、２つの値が設定された閾値を超えて異なる場合に満たされ得る。いくつかの実施例では、比較がエラー状態を満たす場合、エラー状態が変更される場合がある（例えば、エラー状態が宣言される場合がある）。いくつかの実施例では、コンダクタンスのベースラインがリセットされる場合があり（例えば、ベースラインが新しい値または平均に更新される場合がある）、または新しい温度推定が特定のコンダクタンス値と関連付けられる場合がある。いくつかの実施例では、段階的なアプローチが適用されてもよく、したがって、差がリセット閾値を超えたときにリセット手順が適用される場合があり、差がリセット閾値より大きいエラー閾値を超えたときにエラー条件が適用される場合がある（この場合、リセットが依然として発生する場合があり、または発生しない場合がある）。コンダクタンスに基づく温度推定のこのリセットにより、図２１のコンダクタンス信号に可視的であるドリフト成分が削除または減少する場合がある（例えば、コンダクタンス値が経時的にドリフトする）。

いくつかの実施例では、デジタルハイパスフィルターを適用して、コンダクタンス信号から低周波数ドリフト成分をブロックし、温度関連の変化のみを通過させることができる。カットオフ周波数などのフィルタ特性は、実際に測定された温度データ、好ましくは、（例えば、フーリエ分解などの周波数分析によって）皮下温度測定データに基づくことができる。

上記の説明はコンダクタンスおよび抵抗に焦点を当てているが、温度補償または温度推定は、代わりに、分析物センサシステムの構成および適用される信号のタイプに応じて、他の導電特性（例えば、インピーダンスまたはアドミタンス）に基づき得ることが理解される。

図２２は、コンダクタンスまたはインピーダンスを使用した温度補償の例示的な方法２２００のフローチャート図である。２２０２で、第１の時間でのセンサ構成要素のコンダクタンスを示す第１の値が決定される。２２０４で、後の時点でのセンサ構成要素のコンダクタンスを示す第２の値が決定される。２２０６で、ホストの分析物濃度を表す信号が受信される。２２０８で、第２の値と第１の値の比較に少なくとも部分的に基づいて、補償された分析物濃度レベルが決定される。いくつかの実施例では、第１の値を決定することは、第１の時間に最も近い、またはそれを含む期間にわたる平均コンダクタンスを決定することを含み得る。いくつかの実施例では、方法は、第１の値と時間相関する第１の推定された皮下温度を決定することと、第２の値と時間相関する第２の推定された皮下温度を決定することと、をさらに含み得、第２の推定された皮下温度は、第２の値と第１の値との比較に少なくとも部分的に基づいて決定される。いくつかの実施例では、方法は、第２の値と時間相関する第３の推定された皮下温度を決定することと、第３の推定された皮下温度と第２の推定された皮下温度との比較に基づいて条件が満たされるかどうかを決定することと、状態が満たされていることに応答して、エラーを宣言すること、またはリセットをトリガーすることと、をさらに含み得る。方法は、リセットをトリガーすることを含み得、リセットをトリガーすることは、第３の推定された温度および第２の値に基づいて、または後続の時間でのコンダクタンスを示す第３の値および第３の値と時間相関する第４の推定された皮下温度に基づいて、後続の推定された皮下温度を決定することを含む

いくつかの実施例では、方法２２００は、例えば、上述の方法を適用することによって、またはフィルタを適用することによって、コンダクタンス値のドリフトを補償することを含み得る。

図２３は、コンダクタンスまたはインピーダンスを使用して推定された皮下温度を決定する例示的な方法２３００のフローチャート図である。２３０２で、例えば、センサ構成要素のコンダクタンスまたはインピーダンスを測定することにより、第１の時間でのセンサ構成要素のコンダクタンスを示す第１の値を決定することができる。２３０４で、例えば、第２の測定を行って、コンダクタンスまたはインピーダンスを決定することによって、後の時間でのセンサ構成要素のコンダクタンスを示す第２の値を決定することができる。２３０６で、第２の値と第１の値との比較に少なくとも部分的に基づいて、推定された皮下温度を決定することができる。上述のように、第１の時間に推定された温度は、非皮下温度測定を使用して決定されてもよく、その後の推定された皮下温度は、コンダクタンスを示す値の変化に基づいて決定されてもよい。閾値を超える変動、または他には比較がエラー状態またはリセット状態を満たした場合に、エラー条件が宣言されてもよく、またはリセットがトリガーされてもよい）。本明細書に記載されている推定された温度のいずれも、本明細書に記載されている温度補償モデルのいずれかの入力として使用され得ることを理解されたい。

温度センサの較正
いくつかの実施例では、温度センサは、プロセス温度が既知であるか、または制御される製造ステップ中に較正されてもよい。例えば、既知の温度または制御された温度で硬化され得るエポキシなどの接着剤または構造剤を使用する一部のセンサ電子機器パッケージ。温度センサは、硬化ステップ中に較正されてもよい。別の実施例では、分析物センサが較正されるときに、温度センサが較正され得る。別の実施例では、摩耗の初期期間中に温度センサを較正することができる。例えば、初期期間（例えば、分析物センサの開始後の最初の１時間または２時間）の間の温度センサ出力は、所定の平均（例えば、３７℃）に較正され得る。

図１０は、基準温度値を使用して、連続グルコースセンサシステムを温度補償するための方法１０００の概略図である。方法は、１００２において、連続グルコースセンサシステムの構成要素の温度パラメータを示す第１の信号から第１の値を決定することを含み得る。方法は、１００４において、グルコース濃度レベルを示すグルコースセンサ信号を受信することを含み得る。方法は、１００６において、第１の値を基準値と比較することを含み得る。

方法は、１００８において、グルコースセンサ信号および第１の信号と基準値との比較に基づいて、温度補償されたグルコースレベルを決定することを含み得る。

いくつかの実施例では、方法は、基準値を決定することをさらに含み得る。例えば、基準値は、第１の信号から決定されてもよい。例えば、連続グルコースセンサシステムは、ホスト内に挿入可能であるグルコースセンサを含み得、基準値は、グルコースセンサをホストに挿入した後の特定の期間またはグルコースセンサの起動後の特定の期間中に決定され得る。他の実施例では、基準値は、製造プロセス中に決定されてもよい。

いくつかの実施例では、基準値は第１の期間中にあり得、第１の値は第１の期間後の第２の期間中に決定され得る（例えば、基準値は、センサの挿入後に確立され得、その後のセンサの読み取りは、基準値に関連して補償され得る）。いくつかの実施例では、基準値は長期平均であり得、第１の値は短期平均であり得る。いくつかの実施例では、基準値は、後で受信される温度値に基づいて更新されてもよい。例えば、基準値は、第２の期間の後の第３の期間において得られた１つ以上の温度信号値に基づいて更新されてもよい。

いくつかの実施例では、基準値は、第１の信号から得られた複数のサンプル値の平均に基づいて決定されてもよい。

図１１は、例示的な連続グルコースセンサ温度補償方法１１００のフローチャート図である。方法は、１１０２で、温度信号についての較正値を受信することを含むことができる。いくつかの実施例では、較正値は、既知の温度を有する製造ステップ中に取得されてもよい。いくつかの実施例では、温度信号についての較正値は、連続グルコースセンサをホスト内に挿入した後に、指定された期間中に取得され得る。例えば、較正値は、例えば、センサの挿入または起動後の２時間の期間であり得る、ウォームアップ期間の後に決定されてもよい。例えば、較正値は、ウォームアップ期間の後の連続的な期間（例えば、挿入後の２〜４時間）の間に決定されてもよい。方法は、１１０４において、温度パラメータを示す温度信号を温度センサから受信することを含み得る。方法は、１１０６において、連続グルコースセンサから、グルコース濃度レベルを示すグルコース信号を受信することを含み得る。方法は、１１０８において、グルコース信号、温度信号、および較正値に少なくとも部分的に基づいて、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することを含み得る。

相対温度差を伴う方法
いくつかの実施例では、相対温度変動を、温度補償のために使用することができる。例えば、絶対温度の知識ではなく、基準からの偏差の温度補償に基づくことにより、未較正の温度センサまたは絶対精度の低い温度を温度補償に使用することができる。これには、例えば、個別の動的基準温度（例えば、定期的に更新または再計算され得る特定のセンサまたはセッションに対して決定された基準温度）を使用して、およびその基準温度からの偏差を使用して、補償を適用することが含まれる。

いくつかの実施例では、温度差は、基準値の温度を較正することなく、基準値と第１の値との差異に基づいて基準状態から決定されてもよい。これにより、例えば、絶対温度が決定されていない場合でも、基準値からの温度差を補償することができ、これは、温度センサが工場で較正されていない場合に、正確な絶対温度を保証するために役立ち得、または相対精度もしくは正確度は高いが、信頼性の低い絶対精度もしくは正確度のセンサを使用する場合に役立ち得る。いくつかの実施例では、温度補償されたグルコースレベルは、基準値からの第１の値の偏差に基づいて変化する、温度依存感度値に少なくとも部分的に基づいて決定されてもよい。

いくつかの実施例では、温度補償は、絶対精度が低い温度センサを使用して実行され得る。例えば、センサが絶対的な意味で正確ではない場合（例えば、絶対温度の変動が±３℃または５℃の場合）でも、センサは相対的な意味で十分正確である（例えば、センサが前回（基準）の時点よりも１℃暖かいことを正確に検出する）可能性がある。これらのタイプのセンサの使用は、センサが他の理由で（例えば、過熱を検出するために）センサ電子機器に組み込まれる場合があり、より簡単またはより安価な較正手順が必要になる場合があるため、有利であり得る。

一実施例において、基準温度は、血中グルコース値（例えば、指先スティックを使用する血中グルコース計）が受信されるときに取得され得る。例えば、血中グルコース値が受信されると、分析物センサ（グルコースセンサ）からの信号に基づいてグルコース感度が決定（例えば、計算）され得、温度からの信号が基準温度として取得（例えば、宣言）され得る。その後、温度センサからの信号を使用して、基準温度からの温度差を決定することができ、温度補償は、その差に基づくことができる。例えば、後で温度が基準温度より１．５℃高いと決定され得、１．５℃の差に基づいて温度補償が適用され得る。いくつかの実施例では、温度補償は、計算された温度差とは対照的に、温度センサからの未加工の信号または処理された信号に基づくことができる。

様々な実施例において、基準温度は、特定の期間、例えば、センサセッションが開始された後の最初の２時間または最初の２４時間の間に決定されてもよい。一実施例では、基準温度は、指定された期間中の平均（例えば、平均または中央値）温度であり得る。いくつかの実施例では、基準温度は、残りのセッションで使用され得る。他の実施例では、基準温度は、繰り返しまたは定期的に更新されてもよい。例えば、基準は２４時間ごとに更新されてもよく、基準温度は連続的に２４時間使用されてもよい。いくつかの実施例では、温度補償の目的で、基準温度は特定の値（例えば、対象の一般的な母集団の平均皮下温度として想定され得る３５℃）に想定され得る。いくつかの実施例では、（製造中または挿入後の）較正時の温度センサ値を基準値とすることができる。

リアルタイムの温度補償は、リアルタイム（または最近の）温度信号および基準温度値を使用して、本明細書で説明する補償方法（線形、遅延付き線形、多項式など）のいずれかを使用して決定され得る。いくつかの実施例では、相対温度を使用した温度補償により、較正済み温度センサを使用して達成されたＭＡＲＤの改善の７５％（またはそれ以上）が得られる場合がある。

運動
運動、または指標となる状態が検出され、温度補償を決定するために使用され得る。運動は、例えば、温度データ、（例えば、ウォーキングまたはランニングを検出するための）加速度計データ、場所データ（例えば、運動と関連付けられた場所にいることに基づく、またはウォーキング、ランニングもしくはサイクリングと関連付けられた場所の動きに基づく）、生理学的データ（例えば、呼吸、心拍数、または皮膚表面の状態）に基づいて検出され得る。

いくつかの実施例では、方法は、第１の温度信号の上昇および第２の温度信号の低下を検出することと、検出された上昇および低下に基づいて、温度補償モデルを調整することと、をさらに含み得る。いくつかの実施例では、運動セッション（例えば、屋外運動または対流冷却運動）は、第１の信号の検出された上昇および第２の信号の低下に少なくとも部分的に基づいて検出され得る。例えば、第２の信号の低下は、涼しい環境での運動セッション（例えば、寒い日の外、またはファンの近くなどのアクティブに冷却された環境での運動セッション）の開始を示し得る。外部（センサ電子機器など）である第２のセンサからの温度信号の低下は、屋外の周囲温度が室内の周囲温度よりも低いことに反応し、または（例えば、ランニングもしくはサイクリングからの、またはトレッドミルもしくはその他のトレーニングスペースに隣接するファンからの）対流冷却に反応する温度の低下を示す場合がある。例えば、第２のセンサよりも体の近くに位置付けられた外部センサから、または皮下にある（例えば、グルコースセンサ上またはグルコースセンサに統合されている）センサから受信され得る第１の温度信号の温度（または定常温度）の上昇は、運動により発生する熱が原因で、運動による体の温まり、または周囲温度の変化にもかかわらず温度の低下がないことを示す場合がある。

図１２は、２つの温度センサを使用する温度補償の例示的な方法１２００のフローチャート図である。方法１２００は、例えば、図２Ｃに示されるシステムで実装されてもよい。方法１２００は、１２０２において、グルコースセンサから、ホストのグルコース濃度レベルを表すグルコース信号を受信することを含み得る。

方法１２００は、１２０４で、ホストまたはグルコースセンサの近位での第１の温度パラメータを示す第１の温度信号を受信することを含み得る。方法１２００は、１２０６で、第２の温度パラメータを示す第２の温度信号を受信することを含み得る。いくつかの実施例では、第１の温度信号は、グルコースセンサに連結された第１の温度センサから受信され得、第２の温度信号は、グルコースセンサに連結された第２の温度センサから受信され得る。

方法１２００は、１２０８において、グルコース信号、第１の温度信号、および第２の温度信号に少なくとも部分的に基づいて、補償されたグルコース濃度レベルを決定することを含み得る。いくつかの実施例では、補償されたグルコース濃度レベルは、第１の温度センサと第２の温度センサとの間の温度勾配に少なくとも部分的に基づいて、または第１の温度センサと第２の温度センサとの間の熱流束に少なくとも部分的に基づいて決定され得る。いくつかの実施例では、方法１２００は、上述のように２つの温度信号に基づいて（例えば、検出された温度の発散に基づいて）運動セッションを検出することと、それに応じて（例えば、運動モデルを適用して補償することと、を含み得る。

いくつかの実施例では、方法１２００は、温度変化が第２の温度信号に少なくとも部分的に基づいて放射熱または周囲熱によるものであると決定することと、その決定に基づいて温度補償モデルを調整することと、をさらに含み得る。例えば、第２の温度信号がウェアラブルセンサの外面近くのセンサからのものであり、かつ第２の温度信号が第１の温度信号よりも著しく高い場合、センサが放射熱に露出されていると推測することができる。いくつかの実施例では、変化率も考慮される場合がある。例えば、急速な変化率は、熱水への浸漬を示し得、より緩やかな変化率は、放射熱への露出を示し得る。いくつかの実施例では、状態モデルは、放射熱状態、水浸状態、運動状態、周囲空気温度状態、または周囲水温状態のうちの１つ以上を含むことができ、状態モデルは、推定されたグルコース濃度値の温度補償のために使用され得る。

温度センサの他の用途
温度センサは、他の様々な目的のために使用され得る。いくつかの実施例では、ＢＭＩは温度から推定され得る。例えば、低い温度は、高いＢＭＩと相関する傾向がある。推定されたＢＭＩ値は、他のアプリケーションと共有することができる。例えば、意思決定支援システムは、ＢＭＩをモデルまたはアルゴリズムの入力として使用して、対象のガイダンス（例えば、グルコース補償量、運動の推奨、または炭水化物もしくは食品の食べる量もしくはタイプ）を決定することができる。

いくつかの実施例では、温度センサが条件を満たす温度を示したときに、警報または警告がトリガーされ得る。例えば、温度センサが統計条件を満たす温度を示すとき（例えば、温度が、平均値もしくは基準値から１標準偏差より多く離れている、または平均値もしくは基準値から指定された標準偏差数を超えて離れている）に、警報または警告がトリガーされ得る。例えば、患者の潜在的に危険または有害な状態（例えば、高熱、熱中症、低体温など）は、皮下温度センサを使用して、またはセンサ電子機器の温度センサを使用して検出され得、その状態は、警報もしくは警告を介して（例えば、対象のスマートデバイスを介して）通信され得、またはワイヤレスネットワークもしくはインターネットを介して世話人のスマートデバイスに通信され得る。他の実施例では、過熱または過度に低温のセンサまたはセンサ電子機器が検出され得る。いくつかの実施例では、潜在的に欠陥のある温度センサは、（例えば、温度センサがありそうもない範囲の温度を示すときに）状態を満たす温度センサ信号に基づいて識別され得る。

様々な実施例において、本明細書に記載されるように、温度補償は、グルコース以外の分析物を測定するための分析物センサと組み合わせて利用されてもよい。温度補償技術は、本明細書に記載される例示的な分析物を含む、任意の分析物を測定するための分析物センサとともに使用され得る。

また、いくつかの実施例では、皮下温度センサによって、または本明細書に記載のようなセンサ電子機器の温度センサを使用して測定された温度は、推奨インスリン投与量を決定することができる。例えば、ホストの体は、温度に応じて異なってインスリンを利用し得る。測定された温度に基づいて、ホストのインスリン投与量に対して温度関連の調整を行うことができる。

センサの切断の検出または使い捨てセンサの再利用。
センサの切断、または使い捨てセンサの再利用（「再始動」）は、温度変化またはその欠如に少なくとも部分的に基づいて検出されてもよい。一部の分析物ベースのセンサシステムは、使い捨ての（交換可能な）センサ構成要素と、使い捨てのセンサ構成要素に機械的および電気的に連結され得る再利用可能なセンサ電子機器パッケージ（例えば、ＣＧＭ送信機）で構成され得る。使い捨てセンサ構成要素は、ホストの皮下層内にまで延在し、数日間（例えば、７、１０、または１４日）機能するように設計されてもよく、その後、使い捨てセンサ構成要素は、取り外され、新しい使い捨てセンサ構成要素と取り替えられる。図１の議論において詳細に説明されるように、再利用可能な送信機は、送信機に送信され得るコマンドを入力するためのユーザインターフェースを含み得る、制御デバイス（例えば、スマートデバイス）に無線で連結され得る。制御デバイス上のユーザインターフェースは、センサセッションを停止し、新しいセンサセッションを開始することを可能にすることができる。

センサセッションは、定義された期間（例えば、７日間）プログラムされてもよく、その後、（ユーザインターフェースを介して手動で停止されない場合）にセッションは期限切れになる。センサセッションの期限が切れるか、または停止されると、ユーザインターフェースを介して、新しいセッションを開始することができる。

場合によっては、対象（例えば、患者）は、使い捨てセンサ構成要素を交換せずに新しいセンサセッションを開始することができ、すなわち、対象は、セッションを停止する前に使用されていた同じ使い捨て構成要素でセッションを「再開」することができる。様々な理由から、そのことは、そのような再開イベントを検出するために役立ち得る。

センサの「再開」は、センサ電子機器パッケージ（例えば、ＣＧＭ送信機）内の温度センサからの信号に少なくとも部分的に基づいて検出されてもよい。例えば、対象が使い捨てセンサ構成要素を再利用するつもりである場合、対象は通常、センサセッションを停止し、使い捨て構成要素から送信機を取り外すことなく新しいセッションを開始することになる。この「再開」シナリオは、センサからの送信機の取り外しと関連付けられた温度シグネチャがないことから検出することができる。

送信機をホストから取り外し、新しいセンサに再接続すると、センサ電子機器がホストから十分な時間（例えば、１分）オフになる場合に、温度低下を含む温度シグネチャが観察可能である。図１８Ａは、センサ電子機器パッケージ（Ｄｅｘｃｏｍ ＣＧＭ送信機）が午後１時２７分に１分間センサ（Ｄｅｘｃｏｍグルコースセンサ）から取り外された場合の温度対時間のプロットである。温度プロットには、温度低下１８０２が見られる。図１８Ｂは同様のグラフであり、ここで、センサの電子機器パッケージは、午後３時３４分に５分間取り外されている。温度プロットに大きな温度低下１８０４が見られ、センサは、変更前に検出された定常状態温度１８０６（約３３℃）に戻るまでに３０分以上かかる。

様々な実施例において、切断イベント（例えば、センサからのＣＧＭ送信機の取り外し）は、温度低下の量（例えば、短期間で３℃または５℃）、低下の勾配もしくは低下中の信号の一貫性（滑らかさまたは変動の欠如）、またはそれらの組み合わせに基づいて識別されてもよい。

センサの再開は、セッションの停止または開始の時に切断イベントがないことから識別され得る。いくつかの実施例では、切断イベントは、センサセッションの停止などの他の情報と組み合わせて、温度シグネチャ（例えば、温度低下）から決定されてもよい。例えば、セッションの終了直後（または直前）に切断に関連する温度シグネチャが発生した場合、センサ電子機器が使い捨てセンサから取り外されたことが推測され得る。また、センサセッションが停止および開始されたが、上述ならびに図１８Ａおよび図１８Ｂに示されているような温度低下が存在しない場合、新しいセンサに変更するには、センサからセンサ電子機器（ＣＧＭ送信機）を取り外す必要があるため、使い捨てセンサが再利用されたと推測することができる。いくつかの実施例では、センサの取り外しは、加速度計データ（例えば、送信機の切断中に発生する可能性のある急速または大きな動き、その後の温度低下）またはその他のセンサデータと組み合わせた温度シグネチャから決定され得る。

図１３は、連続グルコース（または他の分析物）モニタが再開されたことを決定する、例示的な方法１３００のフローチャート図である。方法１３００は、１３０２において、温度パラメータを示す温度信号を、連続グルコースモニター上の温度センサから受信することを含み得る。方法１３００は、連続的なグルコースモニターが再開されたことを温度信号から決定することをさらに含み得る。例えば、上述のように、再開は、任意選択で他のセンサ情報と組み合わせて、温度シグネチャの切断イベントの欠如から識別されてもよい。

皮下温度センサを使用して、再開を検出することもできる。温度センサが皮下分析物センサ上にある場合、センサを最初に挿入したとき、センサからの温度測定値は通常、（例えば、周囲空気温度に近い）体温よりも低く、検出された温度は、センサが体から熱を吸収するため、徐々に体温まで上昇することが予想され得る。一実施例では、連続グルコースモニターが再開されたことを温度信号から決定することは、センサ開始前の第１の温度信号値を、センサ開始後の第２の温度信号値と比較することと、比較が類似性状態を満たしたときに、連続グルコースモニターが再開されたことを宣言することと、を含み得る。類似性状態は、温度範囲を含み得る。例えば、センサを（取り替えられたのではなく）再開すると、通常、皮下センサの温度は変化しないか、または変化が緩やかになる。センサを取り替えると、より顕著な温度変化が発生する可能性がある（例えば、新しいセンサは古いセンサとは異なる温度を示す場合がある）。

解剖学的位置の決定
いくつかの実施例では、温度情報を使用して、センサが装着されている解剖学的位置、または解剖学的位置のタイプを決定することができる。例えば、センサは、腕または腹部に装着され得る。センサ（またはセンサ電子機器）は、腹部に比べて腕に装着すると、より低温になる可能性がある。これは、例えば、上腕が深部体からより離れているという事実、または例えば、半袖の服を着ているときに、腕が空気にさらされる可能性が高いという事実によって引き起こされる可能性がある。腕に装着したセンサはまた、特に睡眠中（例えば、少なくとも部分的に夜の間に、腕が腹部よりもシートまたは毛布の外にある可能性が高い場合）に、温度の変動がより大きくなる可能性がある。いくつかの実施例では、解剖学的位置は、指定された期間中（例えば、最初の２４時間の着用中）の平均（例えば、平均値または中央値）温度に基づいて決定され得る。例えば、センサデバイスの場所は、平均温度が特定の温度閾値（例えば、３２℃）を超える場合など、平均温度が状態を満たす場合に腹部上にある宣言され得る。別の実施例では、例えば、腹部センサの場所は、変動性状態、例えば、指定された量未満（例えば、１℃未満）である指定された期間（例えば、夜間または睡眠期間）中の温度変動の第１の標準偏差に基づいて検出され得る。いくつかの実施例では、腹部の場所は、温度状態と変動性状態の組み合わせに基づいて検出され得、例えば、腹部の場所は、平均温度が指定された温度閾値（例えば、３２℃）を超えたとき、または指定された期間中の温度変動の第１の標準偏差が指定された量未満（例えば、１℃未満）であるときに、宣言され得る。図１６は、２つのセンサについての温度（ｙ軸）対時間（ｘ軸）のプロットを示すグラフィック図である。第１のプロット１６０２（点線）は、腹部に配置されたセンサからのデータを示している。第２のプロット１６０４（実線）は、腕に配置されたセンサからのデータを示している。最初の４時間では、センサはホストによって装着されておらず（例えば、まだ挿入されていない）、センサからのデータは大まかに相関している。４時間後、センサがホスト内に挿入され、温度が急速に上昇しているこの移行の後、第２のプロット１６０４（アームに装着されたセンサに対応する）がより低い温度およびより高い変動性を示すため、第１のプロット１６０２と第２のプロット１６０４との間の変動が明らかである。図１７は、数十のセンサデバイスについての最初の２４時間の標準偏差対平均温度のプロットである。上述の方法（ＳＤ＞１．０および平均気温＜３２℃）を使用して、高感度（そのように識別されたすべてではないが５つの腕に装着されたセンサ）および良好な特異性（方法に従って腕にあると識別された６つのみの腹部に装着されたセンサ）を有する、腕に位置するセンサデバイスを識別した。いくつかの実施例では、例示的な温度方法を他のセンサからの情報（例えば、加速度計データ）と組み合わせて、感度および特異性をさらに高めることができる。いくつかの実施例では、（例えば、ニューラルネットワークを使用して）学習されたモデルは、パターンまたは関係を識別するために使用され得、モデルは、場所を決定するために適用され得る。そのようなアプローチは、より高い感度または特異性を達成し得る。特定の「腕」および「腹部」の場所が示されているが、他の場所またはクラスがまた使用され得る（例えば、腰の場所を決定することができ、または「胴体」の場所に腹部および腰の両方を含めることができる）。

図１４は、センサの解剖学的位置を決定する、例示的な方法１４００のフローチャート図である。この方法は、１４０２において、ホスト上の連続グルコースセンサの構成要素の温度を示す温度信号を受信することを含み得る。方法は、１４０４において、受信された温度信号に少なくとも部分的に基づいて、ホスト上の連続グルコースセンサの解剖学的位置を決定することを含み得る。いくつかの実施例では、解剖学的位置は、検知された温度に少なくとも部分的に基づいて決定されてもよい。いくつかの実施例では、解剖学的位置は、温度信号の変動性に少なくとも部分的に基づいて決定されてもよい。例えば、末梢場所（例えば、腕）に挿入されたセンサ、または腹部もしくは腰に挿入されたセンサよりも衣服で覆われる可能性が低い場所に挿入されたセンサにおいて、より大きな温度変動が見られる場合がある。いくつかの実施例では、方法は、加速度計信号を受信することをさらに含み得、解剖学的位置を決定することは、加速度計信号に基づいて解剖学的位置を決定することを含み得る。例えば、より高い活動レベルまたはより頻繁な姿勢の変化（どちらも加速度計信号から決定される可能性がある）は、末梢場所（例えば、腕の後ろ）を示し得、より低い活動レベルまたはより頻度の少ない姿勢の変化、またはより周期的な姿勢の変化（例えば、睡眠または座りと相関する）は、腹部または腰の場所を示し得る。いくつかの実施例では、位置の変化率の分布を使用して、解剖学的位置を特定することができる。例えば、変化率が高い方に偏った分布は、末梢場所（腕など）を示唆している可能性があり、変化率が低い方に偏った分布は、胴体（腹部など）の場所を示唆している可能性がある。別の実施例では、ニューラルネットワークまたは他の学習モデルを使用して、（例えば、センサデータを使用し、オプションで、特定された解剖学的位置を示すユーザ入力データに基づく）解剖学的位置を決定または予測するために使用され得るパターンまたは関係を学習することができる。

１４０６で、いくつかの実施例では、温度補償は、解剖学的位置に少なくとも部分的に基づくことができる。例えば、温度補償アルゴリズムは、腹部または腰の皮下温度が、ヒートシンクまたは熱源として機能する質量が小さくあり得る腕の皮下温度よりもゆっくりと変化する可能性があるという事実を説明する場合がある。

圧縮検出。
いくつかの実施例では、圧縮は、温度センサからの信号に少なくとも部分的に基づいて検出されてもよい。センサの圧縮は、例えば、人がセンサの上に横になる、または寄りかかったときに起こり得、これは、例えば、睡眠中に起こり得る。グルコースセンサの圧縮により、実際よりも低い推定グルコース値が生成される可能性がある。対象がグルコースセンサの上に横になると、センサの温度が上昇する場合がある。センサの圧縮は、センサの温度上昇に少なくとも部分的に基づいて検出されてもよい。一実施例において、温度の上昇と同時に、またはそれに続くグルコースレベルの急速な低下は、センサが圧縮されていることを示し得る。いくつかの実施例では、活動情報などの追加情報を温度と組み合わせて使用することができる。例えば、低活動（対象が運動していないことを示唆する）と組み合わされた推定グルコースの急激な低下およびセンサ温度の上昇（対象がセンサの上に横になっていることを示唆する）は、圧縮が低いことを示している可能性がある。いくつかの実施例では、圧縮率の低下の可能性に応じて、警告がトリガーされ得る。例えば、通知はスマートデバイスを介して送達されてもよく、またはスマートデバイスもしくはセンサから音が発せられてもよく、これにより、対象がセンサから離れて正確な推定グルコース濃度レベルを取得することができるようになる。

睡眠検知
いくつかの実施例では、睡眠は、温度センサ情報に少なくとも部分的に基づいて検出されてもよい。例えば、睡眠中に暖かい温度が観察されることがある。より一貫した温度または温度パターンが、睡眠中に観察される場合がある。睡眠は、モデルまたはアルゴリズムを適用することによって検出されて、必要に応じて他のセンサ情報と組み合わせて、暖かい温度、一定の温度、または温度パターン（例えば、カバーされたまたはカバーされていないアームセンサに対応するバイナリパターン）の期間を検出することができる。いくつかの実施例では、温度情報は、睡眠を検出するために、３Ｄ加速度計からの姿勢情報、活動情報、呼吸、もしくは心拍数、またはそれらの任意の組み合わせと組み合わせて使用されてもよい。いくつかの実施例では、睡眠の検出に応じて、警告の挙動が変更される場合がある。例えば、睡眠中の警告数を減らすために警告閾値を調整することができ、または低血糖イベントを治療するための時間を提供するために警告トリガーを調整することができ、または睡眠が検出されたときに、特定のタイプの警告（より緊急の警告など）のみが音を生成することができる。

いくつかの実施例では、睡眠中に圧縮の検出、補償、または警告が提供または修正され得る。例えば、人が寝ていて、推定されたグルコース値が急激に低下した場合、睡眠状態および推定されたグルコース値の突然の低下に基づいて、任意選択で、グルコース曲線の不連続性、温度の上昇または他の情報などの他の情報と組み合わせて、圧縮を推測することができる。

追加の例示的な温度センサ
いくつかの実施例では、図１の分析物センサシステム８などの分析物センサシステムに含まれるハードウェアのコストを削減することが望ましい。例えば、センサ電子機器１２および／または連続分析物センサ１０の全部または部分などの分析物センサシステム８の構成要素は、数日間続くセンサセッションに使用され、その後廃棄される使い捨て製品であってもよい。したがって、安価な温度センサから非常に正確な温度値を取得することが望ましい場合がある。

本明細書で説明される様々な実施例は、訓練された温度補償モデルを利用して、システム温度センサから補償された温度値を生成するシステムおよび方法を対象とする。訓練された温度補償モデルは、いくつかの実施例では、例えば、ノイズまたは他の非線形性などの未加工の温度データのエラーにつながる要因を補償することができる。本明細書で説明するように、訓練されたモデルを利用してシステム温度センサからの温度値を補償すると、より安価なまたはより容易に入手可能であるシステム温度センサを使用して、許容できるほど正確な温度値を生成することができる。例えば、本明細書で説明するように、訓練されたモデルを使用すると、いくつかの実施例では、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）または分析物センサシステム８の他の構成要素で適切なダイオードに含まれている、または適切なダイオードから生成されたセンサなど、より安価またはより容易に入手可能である温度センサの使用を可能にすることができる。

温度補償モデルは、例えば、ニューラルネットワーク、状態モデル、または他の任意の適切な訓練されたモデルを含む、任意の適切なタイプのモデルであり得る。温度補償モデルへの入力には、例えば、未加工の温度データおよび補償されていない温度データを含めることができる。未加工の温度データは、例えば、電流、電圧、カウントなどの温度を示すためにシステム温度センサによって生成されたデータを含む。補償されていない温度データは、補償されていない温度を示すデータを含むことができる。例えば、いくつかの実施例では、温度センサは、未加工の温度データから導出された温度を示すデータを提供する。いくつかの実施例では、温度補償モデルへの入力には、未加工の温度データおよび補償されていない温度データの両方を含めることができる。いくつかの実施例では、温度補償モデルの出力は、補償された温度値を含むことができる。

いくつかの実施例では、補償された温度値に加えて、またはその代わりに、温度補償モデルの出力には、システム温度センサによって生成された未加工の温度データと対応する温度値との間の関係を表すセンサ特性を含めることができる。例えば、温度補償モデルの出力には、勾配およびオフセットを含めることができる。勾配およびオフセットは、システム温度センサによって生成された未加工の温度データに適用されて、補償された温度値を生成することができる。

温度補償モデルは、例えば、システム温度センサよりも正確な基準温度センサを利用して訓練され得る。図２４は、温度補償モデルを訓練するための例示的な方法２４００のフローチャート図である。システム温度センサおよび基準温度センサは、例えば、表面、容器内の液体の量などのオブジェクトの温度を測定するように位置付けられ得る。２４０２では、オブジェクトが、第１の温度に加熱および／または冷却される。オブジェクトが様々な温度にある場合、２４０４で、温度補償モデルに入力を提供することができる。入力に応答して、温度補償モデルは、１つ以上のモデル出力を生成する。１つ以上のモデル出力は、２４０６で、基準温度センサによって測定された基準温度と比較される。

２４０８では、基準温度と温度補償モデルの出力との間のエラーに基づいて、モデルパラメータが修正される。エラーは、モデル出力である、および／またはモデル出力を使用して生成される補償された温度値と、基準温度との差を示す。エラーは、モデルのパラメータを修正するために使用される。方法２４００は、例えば、モデルが収束するまで実行および繰り返されてもよい。温度補償モデルのエラーが一貫的に許容範囲内にある場合、モデルは収束する可能性がある。いくつかの実施例では、温度補償モデルは、各分析物センサシステム８に対して訓練される。他の実施例では、分析物センサシステム８および関連付けられたシステム温度センサは、１つの分析物センサシステム８で訓練された温度補償モデルを、例えば、モデルの訓練に使用される分析物センサシステム８と同様の構成要素を有する他の分析物センサシステム８、モデルの訓練に使用される分析物センサシステム８と同じバッチで製造された他の分析物センサシステム８などの他の分析物センサシステム８で使用できるようにする同様の特性を有することができる。

図２５は、訓練された温度補償モデルを利用するための例示的な方法２５００のフローチャート図である。２５０２で、システム温度センサからデータが受信される。データは、例えば、未加工の温度データおよび／または補償されていない温度データを含むことができる。２５０４で、システム温度センサから受信されたデータがモデルに適用されて、１つ以上のモデル出力が生成される。モデル出力には、補償された温度値を生成するために使用され得る、補償された温度値、ならびに／または勾配およびオフセットなどのシステム温度センサパラメータが含まれ得る。

任意選択的に、２５０６で、モデル出力を使用して、補償された温度値が生成される。動作２５０６での補償された温度値の生成は、例えば、モデル出力が補償された温度値を含む場合、および／またはモデル出力がシステム温度センサパラメータを含まない場合に、省略され得る。２５０８で、補償された温度値が適用される。例えば、補償された温度値は、分析物センサと組み合わせて温度を利用するために、本明細書に記載されている方法のいずれかで適用されてもよい。

いくつかの実施例では、動作２５０２および２５０４は、例えば、センサから受信された未加工のセンサデータの一部分を使用して、センサセッションの開始時に実行される。未加工の温度値をモデルに適用すると、勾配およびオフセットなどのシステム温度パラメータが得られる場合がある。システム温度パラメータは、後で受信された未加工のセンサデータに適用されて、その後の補償された温度値を生成する。

本明細書で説明されるように、ホストの運動状態は、温度補償されたグルコース濃度を生成するために適用される温度補償モデルに影響を与える可能性がある。ホストの運動状態は、例えば、図７に関して本明細書で説明されるような第３のセンサ信号を利用することを含む、様々な異なる方法で決定され得る。いくつかの実施例では、第３のセンサを使用することに加えて、またはその代わりに、他の技法を使用して運動状態を検出することができる。

図２６は、運動状態を検出するための例示的な方法２６００のフローチャート図である。例示的な方法２６００は、グルコースセンサ信号のノイズフロア、温度パラメータ信号のノイズフロア、またはその両方を調べることにより、ホストの運動状態を検出する。ノイズフロアは、信号と関連付けられたノイズのレベルである。例えば、ノイズフロアは、対象の値以外の信号内のノイズソースの合計であり得る。例えば、グルコースセンサ信号のノイズフロアは、グルコース以外の信号のノイズソースの合計である。温度パラメータ信号のノイズフロアは、温度の指標以外の温度パラメータのノイズソースの合計である。いくつかの実施例では、ホストが運動状態にあるとき、運動と関連付けられた生理学的挙動は、グルコースセンサ信号および／または温度パラメータ信号に影響を与える追加のノイズ源に現れる。したがって、方法２６００は、それぞれのノイズフロアを測定することによって運動状態を検出する。方法２６００は、例えば、センサ電子機器１２および／またはディスプレイデバイス１４、１６、２０などの分析物センサシステム８で実行され得る。

方法２６００は、２６０２において、グルコースセンサ信号にアクセスすることを含み得る。例えば、グルコースセンサ信号は、連続グルコースモニター（ＣＧＭ）から受信され得る。方法２６００は、２６０４において、温度パラメータ信号にアクセスすることを含み得る。温度パラメータ信号にアクセスすることは、例えば、温度、温度変化、および／または温度オフセットを示す信号を受信することを含み得る。

方法２６００は、動作２６０６で、グルコースセンサ信号、温度パラメータ信号、またはその両方のノイズフロアを決定することを含み得る。１つ以上のノイズフロアは、任意の適切な方法で決定され得る。いくつかの実施例では、信号のノイズフロアは、信号の最低値を見つけることによって概算され得る。別の実施例では、信号のノイズフロアは、スペクトル分析を使用して見つけることができる。

方法２６００は、２６０８において、ノイズフロア閾値が満たされているかどうかを決定することを含み得る。いくつかの実施例では、グルコースセンサ信号のノイズフロアが第１の閾値よりも大きい場合、または温度パラメータ信号のノイズフロアが第２の閾値よりも大きい場合、２６１０で閾値が満たされる。いくつかの実施例では、グルコースセンサ信号のノイズフロアが第１の閾値よりも大きく、かつ温度パラメータ信号のノイズフロアが第２の閾値よりも大きい場合、２６１０で閾値が満たされる。

ノイズフロアの閾値が満たされた場合、ホストは運動状態である。したがって、方法２６００は、２６１０で、運動状態を説明するために、温度パラメータ信号に基づいて温度補償を修正することを含む。これがどのように実行され得るかの実施例は、方法７００（例えば、７０８および７１０）ならびに方法８００（８０６）に関して本明細書で説明される。例えば、本明細書で説明されるように、温度パラメータ信号は、温度補償されたグルコース濃度を生成するために使用される前に、運動モデルに適用されてもよい。ノイズフロアの閾値が満たされていない場合、ホストは運動状態にない可能性があり、２６１２で、運動状態がないことの表示が返されてもよい。あるいは、運動状態がないという表示を送信する代わりに、方法２６００は、２６１２で、その代わりに温度補償の修正をやめてもよい。

本明細書で説明するように、温度パラメータの変化率に基づいて、ホストが運動状態にあることを検出する。いくつかの実施例では、これは変化分布関数を使用して、実行され得る。変化分布関数は、信号の連続するサンプルに対する変化率の分布を示す。図２７は、休息（例えば、運動していない）状態のホストを示す第１の変化分布関数２７０２、および運動状態のホストを示す第２の変化分布関数２７０４を示すグラフ２７００である。グラフ２７００において、横軸は、グルコースセンサにおける皮下温度を示す温度信号の変化率を示している。縦軸は、変化率の累積分布を示している。示されるように、累積分布関数２７０２は、ほぼゼロの変化率に中心があり、これは、連続するサンプル間の変化率の約半分がゼロより大きく、かつ約半分がゼロより小さいことを意味する。累積分布関数７０４はスキューが低く、これは、ホストが運動状態にあるとき、変化率の多くがゼロより小さく、ゼロより大きいことを意味する。これは、本明細書で説明するように、実施例のヒストグラム２７０６などの温度パラメータ信号サンプル間の変化率を調べることによって利用することができる。

図２８は、温度パラメータ信号サンプルの変化率の分布を使用して、運動状態を検出するための例示的な方法２８００のフローチャート図である。方法２８００は、例えば、センサ電子機器１２および／またはディスプレイデバイス１４、１６、２０などの分析物センサシステム８で実行され得る。

方法２８００は、２８０２において、現在の温度パラメータ信号サンプルにアクセスすることを含み得る。方法２８００は、２８０４において、現在の温度パラメータ信号サンプルと以前の温度パラメータ信号サンプルとの間の変化率を決定することを含み得る。変化率は異なり得る。本明細書で説明するように、変化率は、負（例えば、現在のサンプルが以前のサンプルよりも小さい場合）または正（例えば、現在のサンプルが以前のサンプルよりも大きい場合）であり得る。方法２８００は、２８０６において、現在の変化率を格納することを含み得る。

２８０８で、分類子が、新しく格納された変化率を含む過去の変化率に適用される。分類子は、例えば、所定の数のサンプル（例えば、３０サンプル）にわたる変化率の分布を表すことができる。所定の数のサンプルにわたる変化率の測定された分布は、分類子と比較される。２８１０で、変化率の測定された分布が分類子を満たすかどうかが決定される。例えば、分類子は、いくつかの範囲に入るサンプル間の測定された変化率の数または範囲の数を記述し得る。実施例として、分類子を以下の表３に提供する。

表３の実施例では、−０．４℃／ｍｉｎ未満の測定された変化率の数が２より大きい場合、−０．４〜−０．２℃／ｍｉｎで測定された変化率の数が１０より大きい場合などに、変化率の測定分布は分類子に適合する。

分類子が満たされた場合、ホストは運動状態である。したがって、方法２８００は、２６１２で、運動状態を説明するために、温度パラメータ信号に基づいて温度補償を修正することを含む。これがどのように実行され得るかの実施例は、方法７００（例えば、７０８および７１０）ならびに方法８００（８０６）に関して本明細書で説明される。例えば、本明細書で説明されるように、温度パラメータ信号は、温度補償されたグルコース濃度を生成するために使用される前に、運動モデルに適用されてもよい。分類子が満たされていない場合、ホストは運動状態にない可能性があり、２６１４で、運動状態がないことの表示が返されてもよい。あるいは、運動状態がないという表示を送信する代わりに、方法２６００は、２６１４で、その代わりに温度補償の修正をやめてもよい。

いくつかの実施例では、本明細書に記載されている様々な温度センサ配置のいずれかを使用して、保管および／または輸送中に分析物センサの温度を測定することができる。例えば、センサセッションの前に分析物センサが露出されるピーク温度は、センサのパフォーマンスに影響を与える可能性がある。例えば、センサセッションの前に分析物センサが露出されるピーク温度は、ホストの皮膚内への挿入時に分析物センサの初期感度および／またはベースラインに影響を与える可能性がある。また、いくつかの実施例では、分析物センサが露出されているピークセンサが高すぎる場合、センサは使用に適さなくなる可能性がある。

様々な実施例では、図１の分析物センサシステム８などの分析物センサシステムは、本明細書に記載の様々なセンサ配置のうちの１つ以上を使用して、保管および／または輸送中に分析物センサシステムの温度を定期的に記録するように構成されている。図２９は、輸送中に分析物センサシステムで温度を記録するための例示的な方法２９００のフローチャート図である。分析物センサシステム（例えば、そのセンサ電子機器１２）は、例えば、分析物センサシステムが保管および／または輸送のためにパッケージされている間に、方法２９００を実行するようにプログラムされ得る。

方法２９００は、２９０２で、分析物センサシステムが起動することを含み得る。例えば、分析物センサシステムのプロセッサは、本明細書に記載されるように、定期的に起動するようにプログラムされ得る。起動すると、分析物センサシステムは、２９０４で、現在の温度を測定することができる。分析物センサシステムは、本明細書に記載されている温度センサ配置のうちのいずれかを含み得、２９０４で、１つ以上の温度センサ配置を使用して、温度を測定することができる。分析物センサシステムは、２９０６で測定された温度を記録し得る。測定された温度は、例えば、データ格納メモリ（例えば、図２の２２０）または分析物センサシステムの別の適切なデータ格納場所に記録され得る。２９０８で、分析物センサシステムは１つの期間待機する。１つの期間は、例えば、１０分、１時間、１日などであり得る。１つの期間待機すると、分析物センサシステムは、２９０２に戻り、上記のように再び起動する。

分析物センサシステムは、使用のために格納および／またはホストに輸送されている間に、方法２９００を実行することができる。このようにして、分析物センサシステムは、ホストに到着して、データ格納メモリに格納された定期的な温度測定の記録でセンサセッションを開始することができる。

図３０は、分析物センサシステムの輸送および／または保管からの定期的な温度測定の記録を含む、分析物センサセッションでセンサセッションを開始するための例示的な方法３０００のフローチャート図である。３００２で、分析物センサシステムはセンサセッションを開始する。これは、例えば、分析物センサシステムの分析物センサがホストに位置付けられたとき、例えば、分析物センサがホストの皮膚内に挿入されたときに起こり得る。３００４で、分析物センサシステムは、センサセッションの前に分析物センサシステムが露出されたピーク温度を決定する。これには、例えば、定期的な温度測定の記録を読み取ること、およびその記録から最高温度測定を決定することが含まれ得る。最高温度測定は、ピーク温度測定である場合がある。

３００６で、分析物センサシステムは、ピーク温度測定が閾値より大きいかどうかを決定する。閾値は、例えば、セッション中のセンサ性能を損なうことなく、センサセッションの前に分析物センサが露出され得る最高温度であり得る。ピーク温度が閾値よりも高い場合、分析物センサシステムは、３０１０でセンサセッションを中止することができる。これには、例えば、分析物センサまたはセンサシステムが使用に適さないこと、および異なるセンサまたは分析物センサシステムを使用する必要があることを示すメッセージを、ディスプレイデバイス１４、１６、１８、および／または２０などの１つ以上のディスプレイデバイスに送信することが含まれ得る。

３００６で、ピーク温度が閾値以下である場合、分析物センサシステムは、ピーク温度に基づいて初期センサセッションパラメータを選択することができる。初期センサセッションパラメータは、例えば、初期感度、初期ベースラインなどであり得るか、またはそれらを含み得る。初期センサセッションパラメータは、例えば、未加工のセンサデータを使用して分析物濃度値を生成するために、分析物センサシステムによって使用され得る。いくつかの実施例では、初期センサセッションパラメータは、センサの慣らし期間の後に使用される。いくつかの実施例では、分析物センサは、訓練されたモデルをピーク温度に適用して、初期センサセッションパラメータ（複数可）を決定する。別の実施例では、ピーク温度と１つ以上の初期センサセッションパラメータとの間の関係は、分析物センサシステム、例えば、ルックアップテーブルに格納される。いくつかの実施例では、ピーク温度に加えて、またはその代わりに、分析物センサシステムは、平均温度、中央温度など、またはパッケージング中の温度の他の適切な指標を決定することができる。

いくつかの実施例では、方法２９００および／または３０００は、温度に加えて、またはその代わりに湿度を考慮することを含む。例えば、方法２９００を参照すると、分析物センサシステムは、起動に伴って湿度を測定することができる。湿度は、いくつかの適切な方法で測定され得る。例えば、センサの膜インピーダンスに基づいて分析物センサの湿度を測定するためのシステムと方法は、「ＡＮＡＬＹＴＥ ＳＥＮＳＯＲ ＷＩＴＨ ＩＭＰＥＤＡＮＣＥ ＤＥＴＥＲＭＩＮＡＴＩＯＮ」という名称の２０１８年１２月２８日に出願された米国特許出願第６２／７８６，１６６号、代理人整理番号６３８ＰＲＶに記載されており、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。方法３０００を参照すると、分析物センサが決定された範囲外の湿度に露出された場合、センサセッションは中止され得る。さらに、分析物センサが露出されたピーク湿度を使用して、初期センサセッションパラメータを決定することができる。

いくつかの実施例では、ダイオードを温度センサとして使用することができる。ダイオードは、例えば、ダイオード両端の電圧降下の温度依存性を利用することにより、温度センサとして使用され得る。以下の式２で与えられるショックレーダイオード式を考慮する。

式２では、ＶＴは以下の式３で与えられる。

式２および式３で、Ｉはダイオードを流れる順方向電流である。Ｉ_ｓは、逆バイアス飽和電流である。Ｖ_Ｄは、ダイオード両端の電圧である。Ｖ_Ｔは、式３で与えられる熱電圧である。ｎはダイオードの理想係数である。ｋはボルツマン定数である。ｑは素電荷である。Ｔは、ダイオードの絶対温度（ケルビン）である。電圧に対して式２および式３を並べ替えると、以下の式４が得られる。

未知の逆バイアス飽和電流を除去するために、２つの既知のダイオード電流をダイオードに供給することができる。２つの異なる既知の電流での電圧差は、ΔＶ_Ｄで示され、式５で与えられる。

温度収量の解決：

いくつかの実施例では、ダイオードの理想係数ｎに対する温度Ｔの依存性は、ベースがコレクタに接続されている（例えば、「ダイオード接続された」）ダイオード接続のＮＰＮトランジスタをダイオードとして使用することによって低減され得る。この配置では、理想係数ｎは１に近づき、式６から削除することができる。

様々な実施例では、式６の関係を利用して、ダイオードを使用して分析物センサシステムの温度を測定している。例えば、本明細書で説明されるＮＰＮトランジスタおよび関連付けられた回路は、より安価であり、いくつかの実施例では、適切に正確な温度センサよりもはるかに安価であり得る。

図３１は、ダイオードを使用して、温度を測定するために分析物センサシステムで実装され得る、例示的な回路配置３１００の図である。回路配置３１００は、第１および第２の電流源３１０２、３１０４と、ダイオード接続されたＮＰＮトランジスタ３１０６と、を含む。ダイオード接続されたトランジスタ３１０６が図３１に示されているが、他の実施例では、異なるタイプのダイオードが使用されてもよい。

電流源３１０２は、この実施例では、約１０μＡの電流を提供する定電流源である。電流源３１０４は、４０μＡのパルスを提供するパルス電流源である。電流源３１０２、３１０４は、例えば、１つ以上のトランジスタを利用して、任意の適切な方法で実装され得る。電流源３１０２および電流源３１０４からの電流は、ダイオード接続されたトランジスタ３１０６に供給され、したがって、ダイオード接続されたトランジスタ３１０６における電流は、電流源３１０２からの電流と電流源３１０４からの電流との合計である。これは、プロット３１０８で示されている。この実施例では、パルス電流源３１０４がオンのとき、ダイオード接続されたトランジスタ３１０６に供給される電流は５０μＡであり、これは、電流源３１０２からの定数１０μＡと電流源３１０４からのパルス４０μＡとの合計である。パルス電流源３１０４がオフのとき、ダイオード接続されたトランジスタ３１０６に供給される電流は、定電流経路３１０２によって供給される１０μＡである。この実施例では、電流源３１０２、３１０４は、抵抗器３１１０、３１１２を介して電流を供給する。

この配置では、プロット３１０８によって示されるように、ダイオード接続されたトランジスタ３１０６は、２つの既知の電流を受け取る。本明細書に示されるように、第１の電流（Ｖ１）におけるダイオード接続されたトランジスタ３１０６の両端間の電圧降下の値と第２の電流（Ｖ２）におけるダイオード接続されたトランジスタ３１０６の両端間の電圧降下の値との間の差は、ダイオード接続されたトランジスタ３１０６でのｐｎ接合の温度を示している。

電圧差を測定するために、サンプルホールド（Ｓ／Ｈ）回路３１１６は、ダイオード接続されたトランジスタ３１０６の両端の電圧降下を示す電圧値を入力で受け取る。クロック入力において、Ｓ／Ｈ回路３１１６は、パルス電流源３１０４がオフであるときの表示を受け取る。これは、例えば、パルス電流源３１０４によって生成された信号を反転させるために、インバータ３１１８を使用することによって達成され得る。結果として、Ｓ／Ｈ回路３１１６の出力は、第１の電流源３１０２によって供給される電流でのダイオード接続されたトランジスタ３１０６の両端間の電圧降下を示す電圧値Ｖ１であり得る。

デュアルスロープ積分アナログデジタルコンバータ（ＡＤＣ）３１１４を使用して、電圧値Ｖ１と電圧値Ｖ２との差を、例えば、分析物センサシステムのプロセッサが消費することができるデジタル信号に変換することができる。デュアルスロープ積分ＡＤＣ３１１４は、第１の入力３１２０および第２の入力３１２２を含む。コンパレータ３１２４は、接地に連結された非反転入力と、スイッチ３１２８に連結された反転入力と、を有する。スイッチ３１２８は、第１の入力３１２０（抵抗器ＲＡを介して）または第２の入力３１２２（抵抗器ＲＢを介して）を反転入力に交互に接続する。コンデンサ３１２６は、コンパレータ３１２４の反転入力とＡＤＣ３１１４の出力ＶＯＵＴとの間に連結される。

図３１の実施例では、Ｖ１を表すＳ／Ｈ回路３１１６の出力は、ＡＤＣ３１１４の入力３１２２に提供される。ダイオード接続されたトランジスタ３１０６の両端間の電圧降下は、入力３１２０で提供される。スイッチ３１２８は、パルス電流源３１０４がオンのときに、入力３１２０をコンパレータ３１２４の反転入力に提供し、電流源３１０４がオフのときに、入力３１２２を反転入力に提供するようにクロックされる。

したがって、電流源３１０４がオフのとき、コンデンサ３１２６は、電流源３１０２からのダイオード接続されたトランジスタ３１０６の両端の電圧降下である電圧Ｖ１に充電される。電流源３１０４がオンのとき、スイッチ３１２８は、入力３１２０を反転入力に接続し、それにより、コンデンサ３１２６が、電流源３１０２、３１０４の結合電流によるダイオード接続されたトランジスタ３１０６の両端間の電圧降下である電圧Ｖ２に充電される。電流源３１０４が再びオフになると、スイッチ３１２８は電圧Ｖ１を接続し、コンデンサ３１２６の電圧（およびまたＶＯＵＴ）はＶ１に減衰する。これは、縦軸にＶＯＵＴ、および横軸に時間を示すプロット３１３０で示されている。ＶＯＵＴが増大しているとき、電流源３１０４はオンであり、スイッチ３１２８は反転入力でＶ２を接続している。ＶＯＵＴが減衰しているとき、電流源３１０４はオフであり、スイッチ３１２８は反転入力でＶ１を接続している。ＶＯＵＴがＶ２からＶ１に減衰するのにかかる時間は、Ｖ２とＶ１との差を示す。これは、例えば、上記の式６に従って、ダイオード接続されたトランジスタ３１０６における温度を導き出すために使用され得る。

いくつかの実施例では、回路配置３１００は、電圧値Ｖ１およびＡＤＣ３１１４のＶＯＵＴ出力を示すＳ／Ｈ回路３１１６の出力を比較するコンパレータ３１３２を含む。コンパレータの出力（ＣＯＭＰ ＯＵＴ）は、ＶＯＵＴがＶ１以下の場合に状態を変化させることがある。したがって、分析物センサシステムのセンサ電子機器は、スイッチ３１２８が入力３１２２に接続するときにデジタルカウンタを開始し、かつコンパレータの出力ＣＯＭＰ ＯＵＴが状態を変化させるときにデジタルカウンタを停止することにより、Ｖ１とＶ２との差を測定することができる。

いくつかの実施例では、ＡＮＤゲート３１３４は、コンパレータ出力（ＣＯＭＰ ＯＵＴ）とクロック信号の論理ＡＮＤを生成するために提供される。ＡＮＤゲート３１３４の出力を使用して、デジタルカウンタを停止することができる。これは、コンデンサ３１２６の電圧が減衰しているときにのみ、コンパレータの状態が変化することを保証することができる。

図３２は、図３１のダイオード接続トランジスタ３１０６などのダイオードを使用して、分析物センサシステムで温度を測定するための方法３２００のフローチャート図である。方法３２００は、３２０２で、ダイオードに第１の電流を印加することを含み得る。方法３２００はまた、３２０４で、第１の電流でのダイオードの両端間の電圧降下を示す電圧Ｖ１を測定することを含み得る。方法３２００はまた、ダイオードに第２の電流を印加すること（３２０６）と、第２の電流におけるダイオードの両端間の電圧降下を示す第２の電圧Ｖ２を測定すること（３２０８）と、を含み得る。

第１の電圧Ｖ１および第２の電圧Ｖ２は、３２１０で、デュアルスロープ積分ＡＤＣに提供される。３２１２で、ＡＤＣの出力が第２の電圧Ｖ２から第１の電圧Ｖ１に減衰する時間は、例えば、デジタルタイマーを使用して測定される。本明細書で説明するように、結果は、ダイオードの温度を示すデジタル値であり得る。

本明細書に記載されるように、温度が、グルコースセンサシステムなどの分析物センサシステムの性能に影響を及ぼし得る１つの方法は、温度依存性コンパートメントバイアスに関係する。グルコースセンサは、挿入部位でホストの皮膚内に挿入される。ホストの皮膚の下で、グルコースセンサは、挿入部位、例えば、挿入部位に存在する間質液でのグルコース濃度を直接的に測定する。しかしながら、間質液中のグルコースの濃度は、患者の血液中のグルコースの濃度と同じではない可能性がある。コンパートメントバイアスは、グルコースセンサの挿入部位でのグルコース濃度とホストの血中グルコース濃度との違いを示す。

ホストでの細胞によるグルコース消費が原因で、コンパートメントバイアスが発生する可能性がある。例えば、ホストの血流からのグルコースは、ホストの血管系の毛細血管でホストの細胞に提供される。グルコースは、毛細血管からホストの細胞に拡散する。最も近い毛細血管または毛細血管系と挿入部位との間の細胞は、グルコースを消費する。この消費のため、挿入部位のグルコース濃度は、間質性グルコース濃度とも呼ばれ、血中グルコース濃度または毛細血管グルコース濃度とも呼ばれる血中グルコース濃度よりも低い。間質性グルコース濃度が血中グルコース濃度よりも低い分の量は、コンパートメントバイアスである。

いくつかの実施例では、グルコースがホストの毛細血管から挿入部位に拡散する速度、および／またはホストの毛細血管と挿入部位との間の細胞がグルコースを消費する速度は、温度によって変化する。例えば、ホストの皮膚が温かい場合、グルコースは、より速く拡散する可能性がある。結果として、グルコースセンサシステムは、コンパートメントバイアスが温度に依存する可能性があるため、グルコースセンサ信号を補償するコンパートメントモデルを適用することができる。例示的なコンパートメントモデルは、式７で与えられる。

式７では、ＩＧ（ｔ）は間質性グルコース濃度である。

は、時間の経過に伴う間質性グルコース濃度ＩＧ（ｔ）の１次導関数である。ＢＧ（ｔ）は、血中グルコースである。値τ_１およびτ_２は、モデル時間パラメータである。式７は、式８で与えられるような、間質性グルコース濃度ＩＧと血中グルコース濃度ＢＧとの間のモデル関係を導き出すために解くことができる微分方程式である。

時間パラメータτ_１およびτ_２は、温度に依存していてもよい。例えば、グルコースセンサシステムは、温度の関数として時間パラメータτ_１およびτ_２をモデル化することができる。グルコースセンサシステムはグルコースセンサ信号および温度センサ信号を受信した場合、グルコースセンサシステムは、時間パラメータτ_１およびτ_２を導出するために、温度センサ信号を利用し、次いで、例えば、補償されたグルコース濃度を見つけるために式７および式８で与えられるコンパートメントモデルにおける時間パラメータを使用することができる。

いくつかの実施例では、グルコースセンサシステムは、間質性グルコース濃度項ＩＧおよび血中グルコース濃度項ＢＧの両方に適用される単一の時間パラメータτを含むコンパートメントモデルを利用する。いくつかの実施例では、式７および式８のコンパートメントモデルの時間パラメータτ_１とτ_２との差が、ホストの毛細血管と挿入部位との間の細胞のグルコース消費に関連している。したがって、いくつかの実施例では、グルコース消費を考慮することにより、単一の時間パラメータτを使用することができる。グルコース消費を考慮した例示的なコンパートメントモデルは、式９で与えられる。

式９では、Ｃ（ｔ）は消費項である。

いくつかの実施例では、消費項Ｃ（ｔ）は、式１０で与えられるようにモデル化され得る。

式１０では、Ｖ_ｍａｘは、ホスト細胞の最大消費速度である。Ｋ_ｍは、消費速度がＶ_ｍａｘの半分であるグルコース濃度である。［ｓ_ｉ］は、ホストの毛細血管と挿入部位との間のｉ番目の細胞層における細胞層のグルコース濃度である。式１０に示すように、単位体積あたり（例えば、ｄＬあたり）の細胞の数ｎを合計すると、消費が得られる。

図３３は、センサ挿入部位３３００とホストの毛細血管部位との間の細胞層を示す、例示的なセンサ挿入部位３３００を示している。この実施例では、５つの細胞層がｉ＝０〜４で示されている。細胞３３０２などの層０の細胞は、細胞層のグルコース濃度Ｓ０を有している。例示的な細胞３３０４などの層１の細胞は、細胞層グルコース濃度Ｓ１を有している。例示的な細胞３３０６などの層２の細胞は、細胞層グルコース濃度Ｓ２を有している。例示的な細胞３３０８などの層３の細胞は、細胞層グルコース濃度Ｓ３を有している。例示的な細胞３３１０などの層４の細胞は、細胞層グルコース濃度Ｓ４を有している。

いくつかの実施例では、グルコースセンサシステムは、細胞層グルコース濃度［ｓｉ］がセンサ挿入部位からの距離に関係なく一定であると仮定して、式９および式１０を適用することができる。例えば、いくつかの実施例では、すべての細胞の細胞層グルコース濃度［ｓｉ］は、間質性グルコース濃度ＩＧおよび血中グルコース濃度の平均であると想定されている。この仮定により、式９と式１０は、式１１で与えられるように近似し得る。

血中グルコース濃度について式１１を解くと、補償されたグルコース濃度を生成するために使用され得るモデルが生成される。例えば、グルコースセンサシステムは、温度センサ信号を利用して、τの値を決定し、次いで、式１１の解にτを適用して、補償されたグルコース濃度を生成することができる。

他の実施例では、グルコースセンサシステムは、式１０の合計からの消費項が、例えば、以下の式１２で示されるようにｉの線形関数であると仮定して、式９および１０を適用することができる。

式１２で、ａは勾配であり、ｂはオフセットである。この仮定が与えられた場合、上記の式１０で与えられる消費は、以下の式１３で示される形式に減少する。

コンパートメントバイアスモデルは、式１４で示される。

血中グルコース濃度について式１４を解くと、補償されたグルコース濃度を生成するために使用され得るモデルが生成される。例えば、グルコースセンサシステムは、温度センサ信号を利用して、τの値を決定し、次いで、式１４の解にτを適用して、補償されたグルコース濃度を生成することができる。

本明細書に記載または例示される方法のいずれかは、決定された温度補償されたグルコース濃度レベルに少なくとも部分的に基づいて、（例えば、ウェアラブルポンプまたはスマートペンを使用して）インスリンを送達するなどの治療を送達することを含み得る。例えば、温度補償されたグルコースレベルは、治療を決定するために温度補償されたグルコースレベルを使用し得る、ポンプ、スマートペン、または他のデバイスに提供され得る。これらの方法はまた、（例えば、直列または並列の形態で）組み合わされてもよく、または一緒にブレンドされて、２つ以上の方法を組み合わせる集約方法を形成してもよい。

本明細書で説明されるシステム、デバイス、および方法は、任意のタイプの分析物センサまたは任意のタイプのグルコースセンサに適用され得る。「グルコースセンサ」または「分析物センサ」または「グルコースモニター」へのいくつかの特定の言及は、任意のグルコースセンサ、分析物センサ、グルコースモニター、または温度の影響を受ける他のセンサに適用可能であると理解されるべきである。例えば、グルコースセンサとの関連で説明されている方法はまた、他のタイプの分析物センサに適用可能である。

温度測定を評価または修正する方法は、生理学的センサおよび温度補償の文脈で説明されてきたが、方法はまた、温度情報および温度情報の正確さが関連する他の文脈に適用され得る。例えば、方法は、ハンドヘルドデバイス、スマートフォン、車両、時計、スマートグラス、または他のウェアラブルデバイスなどのスマートデバイスにおける温度デバイスの使用に適用されてもよい。

これらの非限定的な実施例の各々は、それ自体で独立することができ、または様々な順列もしくは他の実施例のうちの１つ以上との組み合わせで組み合わされ得る。

上記の詳細な説明は、詳細な説明の部分を形成する添付の図面への参照を含む。図面は、例証として、本発明を実施することができる特定の実施形態を示している。これらの実施形態はまた、本明細書では「実施例」と呼ばれる。そのような実施例は、図示または説明されたものに加えて要素を含むことができる。しかしながら、本発明者らはまた、図示または説明された要素のみが提供される実施例を企図する。さらに、本発明者らはまた、特定の実施例（またはその１つ以上の態様）に関すること、または本明細書に示され、もしくは説明される他の実施例（またはその１つ以上の態様）に関することのいずれかで、示されまたは説明された要素（またはその１つ以上の態様）の任意の組み合わせまたは順列を使用する実施例を企図する。

この文書と、参照により組み込まれているいくつかの文書との間に一貫性のない使用法がある場合には、この文書の使用法が優先される。

この文書では、「ａ」または「ａｎ」という用語は、特許文書で一般的であるように、「少なくとも１つ」または「１つ以上」の他の実例または使用法とは関係なく、１つ以上を含むように使用される。この文書では、「または」という用語は、他に指定されていない限り、「ＡまたはＢ」が「ＡであるがＢではない」、「ＢであるがＡではない」、および「ＡおよびＢ」を含むように、非排他的な「または」を指すように使用される。この文書では、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」および「ここで（ｉｎ ｗｈｉｃｈ）」という用語は、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」および「ここで（ｗｈｅｒｅｉｎ）」というそれぞれの用語の平易な英語の同等語として使用される。また、以下の特許請求の範囲において、「含む」および「備える」という用語は制限のないものであり、すなわち、特許請求の範囲のそのような用語の後に列挙されている要素に加えて要素を含むシステム、デバイス、物品、組成物、製剤、またはプロセスは、依然としてその特許請求の範囲内にあると見なされる。さらに、以下の特許請求の範囲において、「第１」、「第２」、および「第３」などの用語は、単にラベルとして使用され、それらのオブジェクトに数値的要件を課すことを意図しない。

「平行」、「垂直」、「円形」、または「四角」などの幾何学用語は、文脈で別の指示がない限り、絶対的な数学的精度を必要とするものではない。代わりに、そのような幾何学用語は、製造または同等の機能による変動を許容する。例えば、要素が「円形」または「概して円形」と記述されている場合、正確に円形ではない構成要素（例えば、やや長方形または多辺の多角形）がまた、この説明に包含される。

本明細書で説明されている方法の実施例は、少なくとも部分的に機械またはコンピュータで実装され得る。いくつかの実施例は、上記の実施例で説明したような方法を実行するように電子デバイスを構成するように動作可能な命令でエンコードされたコンピュータ可読媒体または機械可読媒体を含むことができる。そのような方法の実装形態は、例えば、マイクロコード、アセンブリ言語コード、より高水準の言語コード等のコードを含むことができる。そのようなコードは、様々な方法を実行するためのコンピュータ可読命令を含むことができる。コードは、コンピュータプログラム製品の部分を形成してもよい。さらに、一実施例では、コードは、実行中または他の時間などに、１つ以上の揮発性、非一時的、または不揮発性の有形のコンピュータ可読媒体に有形に格納され得る。これらの有形のコンピュータ可読媒体の実施例には、ハードディスク、取り外し可能な磁気ディスク、取り外し可能な光ディスク（例えば、コンパクトディスクおよびデジタルビデオディスク）、磁気カセット、メモリカードまたはスティック、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）などが含まれ得るが、これらに限定されない。

上記の説明は、例示を意図したものであり、限定を意図したものではない。例えば、上述の実施例（またはその１つ以上の態様）は、互いに組み合わせて使用され得る。上記の説明を検討して、例えば、当業者は、他の実施形態を使用することができる。要約は、読者が技術的開示の性質を迅速に確認することができるようにするために、３７Ｃ．Ｆ．Ｒ．§１．７２（ｂ）に準拠するように提供されている。それは、請求項の範囲または意味を解釈または制限するために使用されないことを理解して提出されている。また、上記の詳細な説明では、開示を簡素化するために、様々な特徴をグループ化することができる。このことは、特許請求されていない開示された特徴が特許請求の範囲に不可欠であることを意図するものとして解釈されるべきではない。むしろ、発明の主題は、特定の開示された実施形態のすべての特徴に満たない場合がある。したがって、その結果、以下の請求項は、実施例または実施形態として詳細な説明に組み込まれ、各請求項は、別個の実施形態として独立し、そのような実施形態は、様々な組み合わせまたは置換で互いに組み合わされ得ることが企図される。本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲を参照して、そのような特許請求の範囲が権利を与えられる等価物の全範囲とともに決定されるべきである。

２ 薬剤送達ポンプ
４ グルコース計
８ 連続分析物センサシステム
１２ センサ電子機器
１０ 連続分析物センサ
１４，１６，１８，２０ ディスプレイデバイス
１００ 温度補償システム
２０５ 特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）
２１０ ポテンシオスタット
２１２ データ線
２１４ プロセッサモジュール
２１６ プログラムメモリ
２１８ ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）
２２０ データ格納メモリ
２２２ ユーザインターフェース
２２４ ユーザボタン
２２６ 液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）
２２８ バイブレータモータ
２３０ オーディオ変換器
２３２ 遠隔測定（テレメトリ）モジュール
２３４ バッテリ
２３６ バッテリ充電器／レギュレータ
２３８ 通信ポート
２４０，２４２ 温度センサ
２５０ 分析物センサシステム
２５１ プロセッサ
２５２ グルコースセンサ
２５４ 温度センサ
２５６ メモリ
２５８ 追加のセンサ
４０６ ネットワーク
４９０ クラウドベースの分析物プロセッサ

Claims (233)

1. 温度補償されたグルコース濃度レベルを決定する方法であって、
   外部構成要素の温度パラメータを示す温度信号を受信することと、
   生体内グルコース濃度レベルを示すグルコース信号を受信することと、
   前記グルコース信号、前記温度信号、および遅延パラメータに基づいて、補償されたグルコース濃度レベルを決定することと、を含む、方法。
2. 前記温度パラメータが、温度、温度変化、または温度オフセットである、請求項１に記載の方法。
3. 前記温度パラメータが、第１の時間に検出され、前記グルコース濃度レベルが、前記第１の時間の後の第２の時間に検出され、前記遅延パラメータが、前記外部構成要素での第１の温度変化とグルコースセンサの近位での第２の温度変化との間の遅延の原因となる、前記第１の時間と前記第２の時間との間の遅延期間を含む、請求項１または２に記載の方法。
4. 温度変化率に基づいて、前記遅延期間を調整することをさらに含む、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
5. 検出された状態に基づいて、前記遅延期間を調整することをさらに含む、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記検出された状態が、温度の突然の変化を含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記検出された状態が運動を含む、請求項５または６に記載の方法。
8. グルコース信号を受信することが、ウェアラブルグルコースセンサからグルコース信号を受信することを含む、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。
9. 温度信号を検出することが、前記ウェアラブルグルコースセンサの構成要素の温度パラメータを測定することを含む、請求項８に記載の方法。
10. 補償されたグルコース濃度レベルを決定することが、前記グルコース信号および前記温度信号を受信し、前記グルコース信号、前記温度信号、および前記遅延パラメータを使用して前記補償されたグルコース濃度レベルを決定するための命令を、プロセッサ上で実行することを含む、請求項８または９に記載の方法。
11. 前記方法が、
    前記温度パラメータに対応する値をメモリ回路に格納することと、
    前記補償されたグルコース濃度レベルを決定する際に使用するために、前記格納された値を前記メモリ回路から取得することと、を含む、請求項８から１０のいずれか一項に記載の方法。
12. 前記補償されたグルコース濃度レベルに少なくとも部分的に基づいて、治療を送達することをさらに含む、請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法。
13. 温度補償されたグルコースセンサシステムであって、
    グルコース濃度レベルを表すグルコース信号を生成するように構成されたグルコースセンサ回路と、
    温度パラメータを示す温度信号を生成するように構成された温度センサ回路と、
    前記グルコース信号、前記温度信号、および遅延パラメータに基づいて、補償されたグルコース濃度レベルを決定するように構成されたプロセッサと、を含む、温度補償されたグルコースセンサシステム。
14. 前記温度パラメータが、温度、温度変化、または温度オフセットである、請求項１３に記載の温度補償されたグルコースセンサシステム。
15. 前記遅延パラメータが、前記温度センサ回路での第１の温度変化と前記グルコースセンサ回路での第２の温度変化との間の遅延の原因となる遅延期間を含む、請求項１３または１４に記載の温度補償されたグルコースセンサシステム。
16. 前記プロセッサが、前記温度パラメータを使用して決定された温度変化率に基づいて、前記遅延期間を調整する、請求項１５に記載の温度補償されたグルコースセンサシステム。
17. 前記プロセッサが、検出された状態（ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）または決定された状態（ｓｔａｔｅ）に基づいて、前記遅延期間を調整する、請求項１５または１６に記載の温度補償されたグルコースセンサシステム。
18. 前記プロセッサが、前記グルコース信号および前記温度信号を受信し、前記遅延パラメータを適用して前記補償されたグルコース濃度レベルを決定するための命令を実行する、請求項１３から１７のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコースセンサシステム。
19. メモリ回路をさらに含み、
    前記システムが、前記温度パラメータに対応する値を前記メモリ回路に格納し、
    前記プロセッサが後で、前記補償されたグルコース濃度レベルを決定する際に使用するために、格納された前記値をメモリから取得する、請求項１３から１８のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコースセンサシステム。
20. 前記グルコースセンサ回路が、
    前記グルコース信号を生成するように構成された電子回路に動作可能に連結された電極と、
    前記電極の少なくとも一部分を覆う膜と、を含み、
    前記膜が、生体内で前記膜と接触する生体体液からのグルコースおよび酸素の反応を触媒するように構成された酵素を含む、請求項１３から１９のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコースセンサシステム。
21. 温度補償されたグルコース濃度レベルを決定するプロセッサ実施方法であって、
    グルコースセンサ信号を受信することと、
    温度パラメータ信号を受信することと、
    第３のセンサ信号を受信することと、
    評価された温度パラメータ信号を生成するために、前記第３のセンサ信号を使用して前記温度パラメータ信号を評価することと、
    前記評価された温度パラメータ信号および前記グルコースセンサ信号に基づいて、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することと、を含む、方法。
22. 第３のセンサ信号を受信することが、心拍数信号を受信することを含む、請求項２１に記載の方法。
23. 第３の信号を受信することが、圧力信号を受信することを含む、請求項２１または２２に記載の方法。
24. 第３の信号を受信することが、活動信号を受信することを含む、請求項２１から２３のいずれか一項に記載の方法。
25. 第３のセンサ信号を受信することが、場所信号を受信することを含む、請求項２１から２４のいずれか一項に記載の方法。
26. 前記温度パラメータ信号を評価することが、既知の温度特性を有する場所にいると決定することを含む、請求項２１から２５のいずれか一項に記載の方法。
27. 前記方法が、既知の周囲温度特性を有する場所にいると決定することを含む、請求項２１から２６のいずれか一項に記載の方法。
28. 前記方法が、没入型水環境を有する場所にいると決定することを含む、請求項２１から２７のいずれか一項に記載の方法。
29. 前記没入型水環境が、プールまたはビーチである、請求項２８に記載の方法。
30. 第３のセンサ信号を受信することが、周囲温度センサから温度情報を受信することを含む、請求項２１から２９のいずれか一項に記載の方法。
31. 第３のセンサ信号を受信することが、ウェアラブルデバイスから情報を受信することを含む、請求項２１から３０のいずれか一項に記載の方法。
32. 第３のセンサ信号を受信することが、時計から情報を受信することを含む、請求項３１に記載の方法。
33. 第３のセンサ信号を受信することが、生理学的温度センサから温度情報を受信することを含む、請求項２１から３２のいずれか一項に記載の方法。
34. 温度パラメータ信号を受信することが、温度、温度変化、または温度オフセットを示す信号を受信することを含む、請求項２１から３３のいずれか一項に記載の方法。
35. 第３の信号を受信することが、加速度計信号を受信することを含む、請求項２１から３４のいずれか一項に記載の方法。
36. 前記第３の信号を使用して運動を検出することをさらに含む、請求項２１から３５のいずれか一項に記載の方法。
37. 前記温度パラメータ信号を評価することは、前記温度パラメータ信号の変化が運動セッションと一致していると決定することを含む、請求項２１から３６のいずれか一項に記載の方法。
38. 前記温度パラメータ信号を評価することは、前記温度パラメータ信号が運動による上昇した体温の発生と一致していると決定することを含む、請求項２１から３７のいずれか一項に記載の方法。
39. 温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することが、前記温度パラメータ信号を運動モデルに適用することを含む、請求項２１から３８のいずれか一項に記載の方法。
40. 前記方法は、運動が検出され、かつ前記温度パラメータ信号の変化が温度の低下を示すときに、運動モデルを使用することを含む、請求項２１から３９のいずれか一項に記載の方法。
41. 前記第３の信号が、心拍数信号、呼吸信号、圧力信号、体温信号、または活動信号を含み、運動が、前記心拍数信号、呼吸信号、圧力信号、体温信号、または活動信号の上昇から検出される、請求項２１から４０のいずれか一項に記載の方法。
42. 温度補償されたグルコースセンサシステムであって、
    ホストにおけるグルコース濃度を表す第１の信号を生成するように構成されたグルコースセンサと、
    温度を表す第２の信号を生成するように構成された温度センサと、
    第３の信号に基づいて前記第２の信号を評価し、前記第１の信号および前記第２の信号の前記評価に少なくとも部分的に基づいて、温度補償されたグルコース濃度レベルを生成するプロセッサと、を含む、温度補償されたグルコースセンサシステム。
43. 前記プロセッサが、前記第３の信号を使用して、検出された温度または温度変化を確証することによって、前記第２の信号を評価する、請求項４２に記載の温度補償されたグルコースセンサシステム。
44. 前記プロセッサが、前記第３の信号に基づいて状態を決定し、前記状態に基づいて、前記検出された温度または温度変化を確証する、請求項４２または４３に記載の温度補償されたグルコースセンサシステム。
45. 前記状態が、場所、周囲環境、活動状態、または生理学的状態である、請求項４２から４４のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコースセンサシステム。
46. 前記プロセッサが、前記第３の信号に少なくとも部分的に基づいて、温度補償を保留する、請求項４２から４５のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコースセンサシステム。
47. 前記プロセッサが、前記第３の信号に少なくとも部分的に基づいて運動を検出する、請求項４２から４６のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコースセンサシステム。
48. 運動の検出に応答して、前記プロセッサが、前記第２の信号によって示される温度の低下にもかかわらず温度補償を保留し、前記プロセッサは、ホストが涼しい環境で運動するときに、誤った温度補償を回避する、請求項４７に記載の温度補償されたグルコースセンサシステム。
49. 前記プロセッサが、前記第３の信号に少なくとも部分的に基づいて、温度補償モデルを特定する、請求項４２から４８のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコースセンサシステム。
50. 第３のセンサをさらに含み、
    前記第３のセンサが、前記第３の信号を生成する、請求項４２から４９のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコースセンサシステム。
51. 前記第３の信号が、場所情報を含み、
    前記プロセッサが、前記場所情報に少なくとも部分的に基づいて、前記第２の信号を評価する、請求項４２から５０のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコースセンサシステム。
52. 前記第３の信号が、活動情報を含み、
    前記プロセッサが、前記活動情報に少なくとも部分的に基づいて、前記第２の信号を評価する、請求項４２から５１のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコースセンサシステム。
53. 前記温度補償されたグルコースセンサシステムが、前記グルコースセンサおよび前記温度センサを含むウェアラブル連続グルコースモニターを含む、請求項４２から５２のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコースセンサシステム。
54. 前記温度補償されたグルコースセンサシステムが、活動センサを含み、
    前記第３の信号が、前記活動センサからの活動情報を含む、請求項４２から５３のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコースセンサシステム。
55. 前記第３の信号が、前記ホストの心拍数、呼吸数または圧力を含む、請求項４２から５４のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコースセンサシステム。
56. 前記プロセッサが、前記心拍数、呼吸数または圧力の変化に基づいて運動を検出する、請求項４２から５５のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコースセンサシステム。
57. 前記プロセッサが、前記運動の検出に少なくとも部分的に基づいて、前記第２の信号によって示される上昇した体温を確証する、請求項４２から５６のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコースセンサシステム。
58. 前記プロセッサが、運動の検出に応答して、温度補償を減少させるか、次第に減少させるか、上限を定めるか、または保留する、請求項４２から５６のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコースセンサシステム。
59. 前記第３の信号が、ホストの血液パラメータを検出するように構成された光学センサからの信号を含む、請求項４２から５８のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコースセンサシステム。
60. 前記光学センサをさらに含み、
    前記光学センサが、
    光源と、
    前記光学センサの下の前記ホストの領域における血流速度または赤血球数を検出するように構成された光検出器と、を含む、請求項５９に記載の温度補償されたグルコースセンサシステム。
61. 連続グルコースセンサを温度補償するための方法であって、
    温度データからパターンを決定することと、
    連続グルコースセンサからグルコース信号を受信することであって、前記グルコース信号がグルコース濃度レベルを示す、受信することと、
    前記グルコース信号および前記パターンに少なくとも部分的に基づいて、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することと、を含む、方法。
62. パターンを決定することが、温度変動のパターンを決定することを含み、
    前記方法が、前記パターンに従って、前記グルコース濃度レベルを補償することを含む、請求項６１に記載の方法。
63. 温度パラメータを受信することと、
    前記温度パラメータを前記パターンと比較することと、
    前記比較に少なくとも部分的に基づいて、前記温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することと、をさらに含む、請求項６１または６２に記載の方法。
64. 前記パターンが、生理学的サイクルに相関する温度パターンを含む、請求項６３に記載の方法。
65. 前記方法は、
    前記パターンとの前記比較に基づいて、前記温度パラメータが信頼できるかどうかを決定することと、
    前記温度パラメータが信頼できると決定されたときに、前記温度パラメータを使用して、前記グルコース濃度レベルを温度補償することと、を含む、請求項６３または６４に記載の方法。
66. 前記方法が、前記温度パラメータと前記パターンとの前記比較に少なくとも部分的に基づいて、補償の度合いを決定することを含む、請求項６３から６５のいずれか一項に記載の方法。
67. パターンを決定することが、状態を決定することを含み、
    温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することが、前記決定された状態に少なくとも部分的に基づく、請求項６１から６６のいずれか一項に記載の方法。
68. 温度パラメータを受信することをさらに含み、
    状態を決定することが、前記温度パラメータを状態モデルに適用することを含む、請求項６７に記載の方法。
69. 状態を決定することが、グルコース濃度レベル、炭水化物感度、時間、活動、心拍数、呼吸数、姿勢、インスリン送達、食事時間、または食事サイズのうちの１つ以上を、状態モデルに適用することを含む、請求項６７または６８に記載の方法。
70. 状態を決定することが、運動状態を決定することを含み、
    前記方法が、前記運動状態であると、温度補償ベースのモデルを調整することを含む、請求項６７から６９のいずれか一項に記載の方法。
71. 温度補償されたグルコース監視システムであって、
    グルコース濃度レベルを表すグルコース信号を生成するように構成されたグルコースセンサ回路と、
    温度パラメータを示す温度信号を生成するように構成された温度センサ回路と、
    前記グルコース信号および前記温度信号を受信し、前記グルコース信号および前記温度信号から決定されたパターンに少なくとも部分的に基づいて、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定するプロセッサと、を含む、温度補償されたグルコース監視システム。
72. 前記プロセッサが、前記温度信号に基づいて温度パラメータを決定し、前記温度パラメータを前記パターンと比較し、前記比較に少なくとも部分的に基づいて、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定する、請求項７１に記載の温度補償されたグルコース監視システム。
73. 前記プロセッサは、前記パターンとの前記比較に基づいて、前記温度パラメータが信頼できるかどうかを決定し、前記温度パラメータが信頼できると決定されたときに、前記温度パラメータを使用して、前記グルコース濃度レベルを温度補償する、請求項７１または７２に記載の温度補償されたグルコース監視システム。
74. 前記プロセッサが、前記温度パラメータと前記パターンとの前記比較に少なくとも部分的に基づいて、補償の度合いを決定する、請求項７２または７３に記載の温度補償されたグルコース監視システム。
75. 前記パターンが、状態モデルを含み、
    前記プロセッサが、前記状態モデルに温度パラメータを適用することに少なくとも部分的に基づいて、前記温度補償されたグルコース濃度レベルを決定する、請求項７１から７４のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコース監視システム。
76. 前記プロセッサが、グルコース濃度レベル、炭水化物感度、時間、活動、心拍数、呼吸数、姿勢、インスリン送達、食事時間、または食事サイズのうちの１つ以上を、前記状態モデルに追加的に適用することによって、前記温度補償されたグルコース濃度レベルを決定する、請求項７５に記載の温度補償されたグルコース監視システム。
77. 前記プロセッサが、運動状態を決定し、前記運動状態に少なくとも部分的に基づいて、温度補償モデルを調整する、請求項７５または７６に記載の温度補償されたグルコース監視システム。
78. 前記温度信号からパターンを決定し、前記パターンに基づいて温度補償されたグルコース濃度レベルを決定するための実行可能命令を含む、メモリ回路をさらに含み、
    前記プロセッサが、メモリから前記命令を取得して、前記命令を実行するように構成されている、請求項７１から７７のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコース監視システム。
79. リモートシステムと通信するための通信回路をさらに含み、
    前記プロセッサが、前記通信回路を介して、前記リモートシステムから前記パターンに関する情報を受信する、請求項７１から７８のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコース監視システム。
80. 前記リモートシステムをさらに含み、
    前記リモートシステムが、前記温度信号に基づいて温度パラメータ情報を受信し、前記温度パラメータ情報からパターンを決定する、請求項７９に記載の温度補償されたグルコース監視システム。
81. 連続グルコースセンサシステムを温度補償するための方法であって、
    連続グルコースセンサシステムの構成要素の温度パラメータを示す第１の信号から第１の値を決定することと、
    グルコース濃度レベルを示すグルコースセンサ信号を受信することと、前記第１の値を基準値と比較することと、
    前記グルコースセンサ信号および前記第１の信号と前記基準値との前記比較に基づいて、温度補償されたグルコースレベルを決定することと、を含む、方法。
82. 前記方法が、前記基準値の温度を較正することなく、前記基準値と前記第１の値との差異に基づいて、基準状態からの温度差を決定することを含む、請求項８１に記載の方法。
83. 前記第１の信号から前記基準値を決定することをさらに含む、請求項８１または８２に記載の方法。
84. 前記連続グルコースセンサシステムが、ホスト内に挿入可能であるグルコースセンサを含み、
    前記基準値が、前記グルコースセンサをホストに挿入した後の特定の期間中に決定される、請求項８３に記載の方法。
85. 前記連続グルコースセンサシステムが、ホスト内に挿入可能であるグルコースセンサを含み、
    前記基準値が、前記グルコースセンサの起動後の特定の期間中に決定される、請求項８３に記載の方法。
86. 前記基準値が、製造プロセス中に決定される、請求項８３に記載の方法。
87. 前記方法が、
    第１の期間中に前記基準値を決定することと、
    第２の期間中に前記第１の値を決定することと、を含み、
    前記第２の期間が、前記第１の期間の後に起こる、請求項８３から８６のいずれか一項に記載の方法。
88. 前記第２の期間の後の第３の期間において得られた１つ以上の温度信号値に基づいて、前記基準値を更新することをさらに含む、請求項８７に記載の方法。
89. 前記基準値を決定することが、前記第１の信号から得られた複数のサンプル値の平均を決定することを含む、請求項８３から８８のいずれか一項に記載の方法。
90. 前記温度補償されたグルコースレベルが、前記基準値からの前記第１の値の偏差に基づいて変化する、温度依存感度値に少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項８１から８９のいずれか一項に記載の方法。
91. 温度補償されたグルコース監視システムであって、
    グルコース濃度レベルを表すグルコース信号を生成するように構成されたグルコースセンサ回路と、
    温度パラメータを示す第１の信号を生成するように構成された温度センサ回路と、
    前記グルコース信号および基準値からの前記第１の信号の偏差に基づいて、温度補償されたグルコースレベルを決定するように構成されたプロセッサと、を含む、温度補償されたグルコース監視システム。
92. 前記プロセッサが、前記基準値に対応する温度を決定することなく、前記基準値からの前記第１の信号の偏差を決定する、請求項９１に記載の温度補償されたグルコース監視システム。
93. 前記プロセッサが、前記第１の信号に基づいて前記基準値を決定する、請求項９１または９２に記載の温度補償されたグルコース監視システム。
94. 前記プロセッサが、第１の期間中に前記第１の信号から得られた複数のサンプル値に基づいて、前記基準値を決定する、請求項９３に記載の温度補償されたグルコース監視システム。
95. 前記プロセッサが、グルコースセンサの起動または挿入後の特定された期間中に前記第１の信号から得られた複数のサンプル値に基づいて、前記基準値を決定する、請求項９３または９４に記載の温度補償されたグルコース監視システム。
96. 前記プロセッサが、前記基準値を繰り返し更新する、請求項９３から９５のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコース監視システム。
97. 前記プロセッサが、特定された期間中に前記第１の信号から得られた複数のサンプル値の平均として前記基準値を決定する、請求項９１から９６のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコース監視システム。
98. 前記プロセッサが、前記グルコース信号に基づいて前記温度補償されたグルコースレベルを決定し、かつ前記基準値からの前記偏差に基づいて変化する温度依存感度値を決定する、請求項９１から９７のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコース監視システム。
99. 前記プロセッサが、モデルに基づいて前記温度補償されたグルコース濃度レベルを決定し、前記グルコース信号から決定されたグルコースセンサ値および前記第１の信号に基づくサンプル値が、前記モデルに適用される、請求項９１から９８のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコース監視システム。
100. メモリ回路と、
     前記グルコース信号および前記基準値からの前記第１の信号の偏差に基づいて、前記温度補償されたグルコース濃度レベルを決定するための前記メモリ回路に格納された実行可能命令と、をさらに含む、請求項９１から９９のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコース監視システム。
101. 連続グルコース監視システムを温度補償するための方法であって、
     グルコース濃度レベルを示すグルコース信号を受信することと、
     温度パラメータを示す温度信号を受信することと、
     状態を検出することと、
     前記グルコース信号、前記温度信号、および前記検出された状態に少なくとも部分的に基づいて、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することと、を含む、方法。
102. 前記状態が、前記グルコース信号の高い変化率を含み、前記グルコース信号が高い変化率を受けている期間中に、温度補償が低減または保留される、請求項１０１に記載の方法。
103. 前記状態が、前記温度信号の突然の変化を含む、請求項１０１または１０２に記載の方法。
104. 前記温度の突然の変化の検出に応答して、温度補償が低減または保留される、請求項１０３に記載の方法。
105. 温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することが、温度の突然の変化と関連付けられた温度信号値の代わりに、以前の温度信号値を使用することを含む、請求項１０３または１０４に記載の方法。
106. 温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することが、
     以前の温度信号値に基づいて外挿温度信号値を決定することと、
     温度の突然の変化と関連付けられた温度信号値の代わりに、前記外挿温度信号値を使用することと、を含む、請求項１０３から１０５のいずれか一項に記載の方法。
107. 温度の突然の変化の検出に応答して、遅延モデルが呼び出され、前記遅延モデルが、前記温度補償されたグルコースレベルを決定する際に使用するための遅延期間を特定する、請求項１０６に記載の方法。
108. 前記状態が、前記連続的グルコース監視システム上の放射熱の存在である、請求項１０１から１０７のいずれか一項に記載の方法。
109. 前記状態が発熱であり、前記発熱の検出に応答して、温度補償が低減または保留される、請求項１０１から１０８のいずれか一項に記載の方法。
110. 前記状態が運動を含む、請求項１０９に記載の方法。
111. 前記方法が、運動が検出されたときに、温度補償を減少させること、次第に減少させること、上限を定めること、または保留することを含む、請求項１１０に記載の方法。
112. 前記方法が、線形モデルを使用して、前記温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することを含む、請求項１０１から１１１のいずれか一項に記載の方法。
113. 血中グルコース較正値を受信することと、
     前記血中グルコース較正値が受信されたときに、温度補償ゲインおよびオフセットを更新することと、をさらに含む、請求項１１２に記載の方法。
114. 前記方法が、時系列モデルを使用して、前記温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することを含む、請求項１０１から１１３のいずれか一項に記載の方法。
115. 前記方法が、偏微分方程式を使用して、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することを含む、請求項１０１から１１４のいずれか一項に記載の方法。
116. 前記方法が、確率論的モデルを使用して、前記温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することを含む、請求項１０１から１１５のいずれか一項に記載の方法。
117. 前記方法が、状態モデルを使用して、前記温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することを含む、請求項１０１から１１６のいずれか一項に記載の方法。
118. 前記状態が、ボディマスインデックス（ＢＭＩ）値を含む、請求項１０１から１１７のいずれか一項に記載の方法。
119. 前記方法が、前記温度信号を使用して長期平均を決定することを含み、
     前記温度補償されたグルコース濃度レベルが、前記長期平均を使用して決定される、請求項１０１から１１８のいずれか一項に記載の方法。
120. 前記グルコース信号が、連続グルコースセンサから受信され、前記状態が、連続グルコースセンサでの圧縮である、請求項１０１から１１９のいずれか一項に記載の方法。
121. 前記圧縮が、前記グルコース信号の急速な低下に少なくとも部分的に基づいて検出される、請求項１２０に記載の方法。
122. 前記状態が、睡眠中の圧縮である、請求項１２０または１２１に記載の方法。
123. 前記状態が睡眠である、請求項１０１から１２２のいずれか一項に記載の方法。
124. 睡眠が、温度、姿勢、活動、および心拍数のうちの１つ以上を使用して検出され、
     前記方法が、前記検出された睡眠に基づいて、特定されたグルコース警告トリガーを適用することを含む、請求項１２３に記載の方法。
125. インスリン治療を送達することをさらに含み、
     前記治療が、少なくとも部分的に前記温度補償されたグルコースレベルに基づいて決定される、請求項１０１から１２４のいずれか一項に記載の方法。
126. 温度補償されたグルコース監視システムであって、
     グルコース濃度レベルを表すグルコース信号を生成するように構成されたグルコースセンサ回路と、
     温度パラメータを示す温度信号を生成するように構成された温度センサ回路と、
     前記グルコース信号、前記温度信号、および前記検出された状態に基づいて、補償されたグルコース濃度レベルを決定するように構成されたプロセッサと、を含む、温度補償されたグルコース監視システム。
127. 前記状態が、前記グルコース信号の高い変化率を含み、
     前記プロセッサが、前記グルコース信号の変化率が高い期間中に、温度補償を低減させるか、保留するか、次第に減少させるか、または上限を定める、請求項１２６に記載の温度補償されたグルコース監視システム。
128. 前記状態が、前記温度信号の突然の変化を含み、
     前記プロセッサが、前記温度の突然の変化の検出に応答して、温度補償を低減させるか、保留するか、次第に減少させるか、または上限を定める、請求項１２６または１２７に記載の温度補償されたグルコース監視システム。
129. 前記状態が運動を含み、
     前記プロセッサは、運動が検出されたときに、温度補償を減少させるか、次第に減少させるか、上限を定めるか、または保留する、請求項１２６から１２８のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコース監視システム。
130. 前記連続グルコース監視システム上の放射熱を検出するように構成された第２の温度センサ回路をさらに含み、
     前記検出された状態が、前記第２の温度センサ回路によって検出された放射熱を含む、請求項１２６から１２９のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコース監視システム。
131. グルコースセンサであって、
     ホストへの生体内挿入のために構成された遠位端部と、回路に動作可能に連結するように構成された近位端部と、を有する、細長い部分と、
     前記細長い部分の前記近位端部における温度センサと、を含む、グルコースセンサ。
132. 前記温度センサが、サーミスタを含む、請求項１３１に記載のグルコースセンサ。
133. 前記温度センサが、温度可変抵抗コーティングを含む、請求項１３１または１３２に記載のグルコースセンサ。
134. 前記温度センサが、熱電対を含む、請求項１３１から１３３のいずれか一項に記載のグルコースセンサ。
135. 前記細長い部分が、近位端部から遠位端部まで延在する第１のワイヤを含み、
     前記熱電対が、前記第１のワイヤと、前記第１のワイヤに接合されて前記熱電対を形成する第２のワイヤと、を含む、請求項１３４に記載のグルコースセンサ。
136. 前記第１のワイヤが、タンタルまたはタンタル合金を含み、
     前記第２のワイヤが、プラチナまたはプラチナ合金である、請求項１３５に記載のグルコースセンサ。
137. 前記グルコースセンサに連結された送信機をさらに含み、
     前記送信機上の第１の電気接点が、前記第１のワイヤに連結され、前記送信機上の第２の電気接点が、前記第２のワイヤに連結されている、請求項１３５または１３６に記載のグルコースセンサ。
138. 温度補償方法であって、
     温度信号についての較正値を受信することと、
     温度センサから、温度パラメータを示す温度信号を受信することと、
     連続グルコースセンサから、グルコース濃度レベルを示すグルコース信号を受信することと、
     前記グルコース信号、前記温度信号、および前記較正値に少なくとも部分的に基づいて、温度補償されたグルコース濃度レベルを決定することと、を含む、方法。
139. 前記温度信号についての較正値を受信することが、既知の温度を有する製造ステップ中に、前記較正値を取得することを含む、請求項１３８に記載の方法。
140. 前記温度信号についての較正値を受信することが、前記連続グルコースセンサをホスト内に挿入した後に、特定された期間中に温度を取得することを含む、請求項１３８または１３９に記載の方法。
141. 方法であって、
     ホスト上の連続グルコースセンサの構成要素の温度を示す温度信号を受信することと、
     前記受信された温度信号に少なくとも部分的に基づいて、前記ホスト上の前記連続グルコースセンサの解剖学的位置を決定することと、を含む、方法。
142. 前記解剖学的位置が、検知された温度に少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項１４１に記載の方法。
143. 前記解剖学的位置が、前記温度信号の変動性に少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項１４１または１４２に記載の方法。
144. 方法であって、
     連続グルコースモニター上の温度センサから、温度パラメータを示す温度信号を受信することと、
     前記連続的なグルコースモニターが再開されたことを前記温度信号から決定することと、を含む、方法。
145. 前記連続グルコースモニターが再開されたことを前記温度信号から決定することは、
     センサ開始前の第１の温度信号値を、センサ開始後の第２の温度信号値と比較することと、
     比較が類似性状態を満たしたときに、前記連続グルコースモニターが再開されたことを宣言することと、を含む、請求項１４４に記載の方法。
146. 前記類似性状態が温度範囲である、請求項１４４または１４５に記載の方法。
147. 温度補償されたグルコース監視システムであって、
     グルコース濃度レベルを表すグルコース信号を生成するように構成されたグルコースセンサ回路と、
     温度パラメータを示す温度信号を生成するように構成された温度センサ回路と、
     前記温度センサ回路からの熱を偏向するように構成された熱デフレクタと、
     前記グルコース信号および前記温度信号に少なくとも部分的に基づいて、補償されたグルコース濃度レベルを決定するように構成されたプロセッサと、を含む、温度補償されたグルコース監視システム。
148. 温度補償されたグルコース監視システムであって、
     ホストのグルコース濃度レベルを表すグルコース信号を生成するように構成されたグルコースセンサ回路と、
     前記ホストの近位での第１の温度パラメータを示す第１の温度信号を生成するように構成された第１の温度センサ回路と、
     第２の温度パラメータを示す第２の温度信号を生成するように構成された第２の温度センサ回路と、
     前記グルコース信号、前記第１の温度信号、および前記第２の温度信号に少なくとも部分的に基づいて、補償されたグルコース濃度レベルを決定するように構成されたプロセッサと、を含む、温度補償されたグルコース監視システム。
149. 前記プロセッサが、前記第１の温度センサ回路と前記第２の温度センサ回路との間の温度勾配に部分的に基づいて、前記補償されたグルコース濃度レベルを決定する、請求項１４８に記載の温度補償されたグルコース監視システム。
150. 前記プロセッサが、前記第１の温度センサ回路と前記第２の温度センサ回路との間の熱流束の推定に部分的に基づいて、前記補償されたグルコース濃度レベルを決定する、請求項１４８または１４９に記載の温度補償されたグルコース監視システム。
151. 前記第２の温度回路が、周囲温度を示す温度信号を生成するように構成されている、請求項１４８から１５０のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコース監視システム。
152. 前記プロセッサが、前記グルコースセンサ回路に連結された送信機の温度を示す温度信号を決定するように構成されている、請求項１４８から１５１のいずれか一項に記載の温度補償されたグルコース監視システム。
153. 方法であって、
     グルコースセンサから、ホストのグルコース濃度レベルを表すグルコース信号を受信することと、
     前記ホストまたは前記グルコースセンサの近位での第１の温度パラメータを示す第１の温度信号を受信することと、
     第２の温度パラメータを示す第２の温度信号を受信することと、
     前記グルコース信号、前記第１の温度信号、および前記第２の温度信号に少なくとも部分的に基づいて、補償されたグルコース濃度レベルを決定することと、を含む、方法。
154. 前記第１の温度信号が、前記グルコースセンサに連結された第１の温度センサから受信され、
     前記第２の温度信号が、前記グルコースセンサに連結された第２の温度センサから受信される、請求項１５３に記載の方法。
155. 前記補償されたグルコース濃度レベルが、前記第１の温度センサと前記第２の温度センサとの間の温度勾配に少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項１５４に記載の方法。
156. 前記補償されたグルコース濃度レベルが、前記第１の温度センサと前記第２の温度センサとの間の熱流束に少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項１５４または１５５に記載の方法。
157. 前記第１の温度信号の上昇および前記第２の温度信号の低下を検出することと、
     前記検出された上昇および低下に基づいて、温度補償モデルを調整することと、をさらに含む、請求項１５４から１５６のいずれか一項に記載の方法。
158. 前記方法が、前記検出された上昇および低下に少なくとも部分的に基づいて、運動を検出することを含む、請求項１５７に記載の方法。
159. 温度変化が、前記第２の温度信号に少なくとも部分的に基づいて放射熱または周囲熱によるものであると決定することと、
     前記決定に基づいて温度補償モデルを調整することと、をさらに含む、請求項１５４から１５８のいずれか一項に記載の方法。
160. グルコース濃度レベルを決定する方法であって、
     温度センサ信号を受信することと、
     グルコースセンサ信号を受信することと、
     前記温度センサ信号およびグルコースセンサ信号を、モデルに適用することと、
     前記グルコース濃度レベルに関する前記モデルからの出力を受信することであって、前記モデルが、前記グルコースセンサ信号に対する複数の温度依存効果を補償する、受信することと、を含む、方法。
161. 前記出力が、補償されたグルコース濃度レベルである、請求項１６０に記載の方法。
162. 前記補償されたグルコース濃度値に基づいて、治療を送達することをさらに含む、請求項１６０に記載の方法。
163. 前記モデルが、センサ感度、局所グルコースレベル、コンパートメントバイアス、および非酵素バイアスのうちの２つ以上を補償する、請求項１６０に記載の方法。
164. 分析物濃度レベルを決定する方法であって、
     第１の時間でのセンサ構成要素のコンダクタンスを示す第１の値を決定することと、
     後の時間での前記センサ構成要素のコンダクタンスを示す第２の値を決定することと、
     ホストの分析物濃度を表す信号を受信することと、
     前記第２の値と前記第１の値との比較に少なくとも部分的に基づいて、補償された分析物濃度レベルを決定することと、を含む、方法。
165. 第１の値を決定することが、前記第１の時間に最も近い、またはそれを含む期間にわたる平均コンダクタンスを決定することを含む、請求項１６４に記載の方法。
166. 前記第１の値と時間相関する第１の推定された皮下温度を決定することと、
     前記第２の値と時間相関する第２の推定された皮下温度を決定することと、をさらに含み、
     前記第２の推定された皮下温度が、前記第２の値と前記第１の値との比較に少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項１６５に記載の方法。
167. 前記第２の値と時間相関する第３の推定された皮下温度を決定することと、
     前記第３の推定された皮下温度と前記第２の推定された皮下温度との比較に基づいて、状態が満たされているかどうかを決定することと、
     前記状態が満たされていることに応答して、エラーを宣言すること、またはリセットをトリガーすることと、をさらに含む、請求項１６６に記載の方法。
168. リセットをトリガーすることを含み、
     リセットをトリガーすることが、前記第３の推定された温度および前記第２の値に基づいて、または後続の時間でのコンダクタンスを示す第３の値および前記第３の値と時間相関する第４の推定された皮下温度に基づいて、後続の推定された皮下温度を決定することを含む、請求項１６７に記載の方法。
169. 前記コンダクタンス値のドリフトを補償することをさらに含む、請求項１６４に記載の方法。
170. ドリフトを補償することが、フィルタを適用することを含む、請求項１６９に記載の方法。
171. 推定された皮下温度を決定する方法であって、
     第１の時間でのセンサ構成要素のコンダクタンスを示す第１の値を決定することと、
     後の時間での前記センサ構成要素のコンダクタンスを示す第２の値を決定することと、
     前記第２の値と前記第１の値との比較に少なくとも部分的に基づいて、推定された皮下温度を決定することと、を含む、方法。
172. 分析物センサシステムの温度を決定するための方法であって、
     前記分析物センサシステムによって、前記分析物センサシステムのシステム温度センサからの第１のデータにアクセスすることと、
     前記第１のデータを訓練された温度補償モデルに適用することであって、前記訓練された温度補償モデルが、補償された温度値を生成するためのものである、適用することと、
     前記補償された温度値に少なくとも部分的に基づいて、分析物濃度値を決定することと、を含む、方法。
173. 前記第１のデータが、前記システム温度センサからの補償されていない温度値または未加工の温度センサデータのうちの少なくとも１つを含む、請求項１７２に記載の方法。
174. 前記訓練された温度補償モデルが、前記第１のデータに応答して第１の温度センサパラメータを返し、前記第１の温度センサパラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記補償された温度値を生成することをさらに含む、請求項１７２または１７３に記載の方法。
175. 前記訓練された温度補償モデルが、システム温度センサオフセットおよびシステム温度センサ勾配を返し、
     前記システム温度センサから未加工のセンサデータを受信することと、
     前記未加工のセンサデータ、前記システム温度センサオフセット、および前記システム温度センサ勾配に少なくとも部分的に基づいて、前記補償された温度値を生成することと、をさらに含む、請求項１７２または１７３に記載の方法。
176. 分析物センサシステムであって、
     分析物センサと、
     システム温度センサと、
     制御回路であって、前記制御回路は、
     前記分析物センサシステムのシステム温度センサからの第１のデータにアクセスすることと、
     前記第１のデータを訓練された温度補償モデルに適用することであって、前記訓練された温度補償モデルが、補償された温度値を生成するためのものである、適用することと、
     前記補償された温度値に少なくとも部分的に基づいて、分析物濃度値を決定することと、を含む動作を実行するように構成されている、制御回路と、を含む、分析物センサシステム。
177. 前記第１のデータが、前記システム温度センサからの補償されていない温度値または未加工の温度センサデータのうちの少なくとも１つを含む、請求項１７６に記載の分析物センサシステム。
178. 前記訓練された温度補償モデルが、前記第１のデータに応答して第１の温度センサパラメータを返し、
     前記第１の温度センサパラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記補償された温度値を生成することをさらに含む、請求項１７６または１７７に記載の分析物センサシステム。
179. 前記訓練された温度補償モデルが、システム温度センサオフセットおよびシステム温度センサ勾配を返し、
     前記システム温度センサから未加工のセンサデータを受信することと、
     前記未加工のセンサデータ、前記システム温度センサオフセット、および前記システム温度センサ勾配に少なくとも部分的に基づいて、前記補償された温度値を生成することと、をさらに含む、請求項１７６から１７８のいずれか一項に記載の分析物センサシステム。
180. 特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）をさらに含み、
     前記ＡＳＩＣが、前記システム温度センサを含む、請求項１７６から１７９のいずれか一項に記載の分析物センサシステム。
181. 温度補償されたグルコース濃度レベルを決定するプロセッサ実装の方法であって、
     グルコースセンサ信号を受信することと、
     温度パラメータ信号を受信することと、
     前記グルコースセンサ信号または前記温度パラメータ信号に少なくとも部分的に基づいて、運動状態を検出することと、
     前記グルコースセンサ信号に適用される温度補償を修正することと、を含む、方法。
182. 前記グルコースセンサ信号のノイズフロアが第１の閾値より大きいと決定することをさらに含む、請求項１８１に記載の方法。
183. 前記温度パラメータ信号のノイズフロアが第２の閾値よりも大きいと決定することをさらに含む、請求項１８１または１８２に記載の方法。
184. 前記グルコースセンサ信号のノイズフロアが第１の閾値よりも大きいと決定することと、
     前記温度パラメータ信号のノイズフロアが第２の閾値よりも大きいと決定することと、をさらに含む、請求項１８１から１８３のいずれか一項に記載の方法。
185. 前記温度補償を修正することが、
     運動モデルを前記温度パラメータ信号に適用して、評価された温度パラメータ信号を生成することと、
     前記評価された温度パラメータを使用して、温度補償されたグルコース濃度値を生成することと、を含む、請求項１８１から１８４のいずれか一項に記載の方法。
186. 前記運動状態を検出することは、前記温度パラメータ信号の変化率の分布が分類子を満たしていると決定することを含む、請求項１８１から１８５のいずれか一項に記載の方法。
187. 前記運動状態を検出することは、前記温度パラメータ信号の変化率の分布が閾値未満であると決定することを含む、請求項１８１から１８６のいずれか一項に記載の方法。
188. 温度補償されたグルコースセンサシステムであって、
     ホストにおけるグルコース濃度を表す第１の信号を生成するように構成されたグルコースセンサと、
     温度を表す第２の信号を生成するように構成された温度センサと、
     プロセッサであって、
     前記第１の信号または前記第２の信号に少なくとも部分的に基づいて、運動状態を検出することと、
     前記第１の信号に適用される温度補償を修正することと、を含む動作を実行するようにプログラムされている、プロセッサと、を含む、温度補償されたグルコースセンサシステム。
189. 前記動作は、前記第１の信号のノイズフロアが第１の閾値よりも大きいと決定することをさらに含む、請求項１８８に記載のグルコースセンサシステム。
190. 前記動作は、前記第２の信号のノイズフロアが第２の閾値よりも大きいと決定することをさらに含む、請求項１８８または１８９に記載のグルコースセンサシステム。
191. 前記動作が、
     前記第１の信号のノイズフロアが第１の閾値よりも大きいと決定することと、
     前記第２の信号のノイズフロアが第２の閾値よりも大きいと決定することと、をさらに含む、請求項１８８から１９０のいずれか一項に記載のグルコースセンサシステム。
192. 前記温度補償を修正することが、
     運動モデルを前記第２の信号に適用して、評価された第２の信号を生成することと、
     前記評価された第２の信号を使用して、温度補償されたグルコース濃度値を生成することと、を含む、請求項１８８から１９１のいずれか一項に記載のグルコースセンサシステム。
193. 前記運動状態を検出することは、前記第２の信号の変化率の分布が分類子を満たしていると決定することを含む、請求項１８８から１９２のいずれか一項に記載のグルコースセンサシステム。
194. 前記運動状態を検出することは、前記第２の信号の変化率の分布が閾値未満であると決定することを含む、請求項１８８から１９３のいずれか一項に記載のグルコースセンサシステム。
195. 分析物センサシステムで温度を測定するプロセッサ実装の方法であって、
     第１のセンサセッション中に、前記分析物センサシステムに格納されている定期的な温度の記録にアクセスすることと、
     前記定期的な温度の記録からピーク温度を決定することと、
     前記ピーク温度に基づいて、応答アクションを実行することと、を含む、方法。
196. 前記ピーク温度がピーク温度閾値を超えていると決定することをさらに含み、
     前記応答アクションが、前記第１のセンサセッションを中止することを含む、請求項１９５に記載の方法。
197. 前記ピーク温度に少なくとも部分的に基づいて、初期センサセッションパラメータを決定することと、
     前記分析物センサシステムの分析物センサから、未加工のセンサデータを受信することと、
     前記初期セッションパラメータおよび前記未加工のセンサデータを使用して、分析物濃度値を生成することと、をさらに含む、請求項１９５または１９６に記載の方法。
198. 前記初期センサセッションパラメータが、感度またはベースラインを含む、請求項１９７に記載の方法。
199. 前記第１のセンサセッションの前に、前記分析物センサシステムで第１の温度を測定することと、
     前記第１の温度を、前記定期的な温度の記録に書き込むことと、
     １つの期間待機することと、
     前記分析物センサシステムで第２の温度を測定することと、をさらに含む、請求項１９５から１９８のいずれか一項に記載の方法。
200. 温度補償された分析物センサシステムであって、
     ホストにおける分析物濃度を表す第１の信号を生成するように構成された分析物センサと、
     温度を表す第２の信号を生成するように構成された温度センサと、
     プロセッサであって、
     第１のセンサセッション中に、前記分析物センサシステムに格納されている定期的な温度の記録にアクセスすることと、
     前記定期的な温度の記録からピーク温度を決定することと、
     前記ピーク温度に基づいて、応答アクションを実行することと、を含む動作を実行するようにプログラムされている、プロセッサと、を含む、温度補償された分析物センサシステム。
201. 前記動作は、前記ピーク温度がピーク温度閾値を超えていると決定することをさらに含み、
     前記応答アクションが、前記第１のセンサセッションを中止することを含む、請求項２００に記載の分析物センサシステム。
202. 前記動作が、
     前記ピーク温度に少なくとも部分的に基づいて、初期センサセッションパラメータを決定することと、
     前記分析物センサシステムの分析物センサから、未加工のセンサデータを受信することと、
     前記初期セッションパラメータおよび前記未加工のセンサデータを使用して、分析物濃度値を生成することと、をさらに含む、請求項２００または２０１に記載の分析物センサシステム。
203. 前記初期センサセッションパラメータが、感度またはベースラインを含む、請求項２０２に記載の分析物センサシステム。
204. 前記動作が、
     前記第１のセンサセッションの前に、前記分析物センサシステムで第１の温度を測定することと、
     前記第１の温度を、前記定期的な温度の記録に書き込むことと、
     １つの期間待機することと、
     前記分析物センサシステムで第２の温度を測定することと、をさらに含む、請求項２００から２０３のいずれか一項に記載の分析物センサシステム。
205. 温度検知分析物センサシステムであって、
     ダイオードと、
     電子回路であって、
     第１の期間に第１の電流を前記ダイオードに印加することであって、前記ダイオードにわたる電圧降下は、前記第１の電流が前記ダイオードに供給されたときに、第１の電圧値を有する、印加することと、
     前記第１の期間の後の第２の期間に、前記第１の電流とは異なる第２の電流を前記ダイオードに印加することであって、前記ダイオードにわたる前記電圧降下は、前記第２の電流が前記ダイオードに供給されたときに、第２の電圧値を有する、印加することと、を含む動作を実行するように構成された電子回路と、
     前記第１の電圧が前記ダイオードに印加されたときに、前記第１の電圧値を受け取り、前記第１の電圧を示す出力を生成するように構成されたサンプルホールド回路と、
     前記サンプルホールド回路の前記出力から前記第１の電圧値を受け取るように連結された第１の入力と、前記ダイオードにわたる前記電圧降下を受け取るように連結された第２の入力と、を含む、デュアルスロープ積分アナログデジタルコンバータ（ＡＤＣ）であって、前記デュアルスロープ積分ＡＤＣの出力が前記第１の電圧値から前記第２の電圧値に減衰する時間は、前記ダイオードの温度に比例する、デュアルスロープ積分アナログデジタルコンバータ（ＡＤＣ）と、を含む、温度検知分析物センサシステム。
206. 前記サンプルホールド回路の前記出力を、前記デュアルスロープ積分アナログデジタル回路の前記出力と比較するように連結されたコンパレータをさらに含む、請求項２０５に記載の温度検知分析物センサシステム。
207. デジタルカウンタをさらに含み、
     前記動作が、
     前記デュアルスロープ積分ＡＤＣの前記出力のピークで、前記デジタルカウンタを開始することと、
     前記コンパレータの前記出力が変化したことに基づいて、前記デジタルカウンタの値を決定することと、をさらに含む、請求項２０６に記載の温度検知分析物センサシステム。
208. 前記デジタルカウンタの前記値は、前記デュアルスロープ積分ＡＤＣの出力が前記第１の電圧値から前記第２の電圧値に減衰する時間が、前記ダイオードの温度に比例することを示す、請求項２０７に記載の温度検知分析物センサシステム。
209. 前記コンパレータの出力とクロック信号との間に論理を生成するように構成されたＡＮＤ回路をさらに含み、
     前記第１の電流が前記ダイオードに印加されたときに、前記クロック信号が低い、請求項２０６に記載の温度検知分析物センサシステム。
210. 前記ダイオードが、ダイオード接続されたトランジスタを含む、請求項２０５から２０９のいずれか一項に記載の温度検知分析物センサシステム。
211. 前記分析物センサシステムの分析物センサがホストの皮膚内に挿入され、
     前記ダイオードが、ホストの前記皮膚に近接して位置付けられている、請求項２０５から２１０のいずれか一項に記載の温度検知分析物センサシステム。
212. 前記第１の電流を供給するための第１の定電流源と、
     第２のパルス電流源であって、前記第２の電流が、前記第１の電流と、前記第２のパルス電流源がオンのときに前記第２のパルス電流源によって供給される電流との合計を含む、第２のパルス電流源と、をさらに含む、請求項２０５から２１１のいずれか一項に記載の温度検知分析物センサシステム。
213. 分析物センサシステムの温度を測定するための方法であって、
     第１の期間にダイオードに第１の電流を印加することであって、前記ダイオードにわたる電圧降下は、前記第１の電流が前記ダイオードに供給されたときに、第１の電圧値を有する、印加することと、
     前記第１の期間の後に、前記第１の電流とは異なる第２の電流を前記ダイオードに印加することであって、前記ダイオードにわたる前記電圧降下は、前記第２の電流が前記ダイオードに供給されたときに、第２の電圧値を有する、印加することと、
     デュアルスロープ積分アナログデジタルコンバータ（ＡＤＣ）に第１の電圧値および前記第２の電圧値を提供することであって、前記デュアルスロープ積分ＡＤＣの出力が前記第１の電圧値から前記第２の電圧値に減衰する時間は、前記ダイオードの温度に比例する、提供することと、を含む、方法。
214. 前記サンプルホールド回路の前記出力を、前記デュアルスロープ積分アナログデジタル回路の前記出力と比較して、コンパレータ出力を生成することをさらに含む、請求項２１３に記載の方法。
215. 前記デュアルスロープ積分ＡＤＣの前記出力のピークで、デジタルカウンタを開始することと、
     前記コンパレータ出力の変化に基づいて、前記デジタルカウンタの値を決定することと、をさらに含む、請求項２１４に記載の方法。
216. 前記デジタルカウンタの前記値は、前記デュアルスロープ積分ＡＤＣの出力が前記第１の電圧値から前記第２の電圧値に減衰する時間が、前記ダイオードの温度に比例することを示す、請求項２１５に記載の方法。
217. 前記コンパレータの出力とクロック信号との間に論理を生成するように構成されたＡＮＤ回路をさらに含み、前記第１の電流が前記ダイオードに印加されたときに、前記クロック信号が低い、請求項２１４に記載の方法。
218. 前記ダイオードが、ダイオード接続されたトランジスタを含む、請求項２１３から２１７のいずれか一項に記載の方法。
219. 前記分析物センサシステムの分析物センサがホストの皮膚内に挿入され、前記ダイオードが、ホストの前記皮膚に近接して位置付けられている、請求項２１３から２１８のいずれか一項に記載の方法。
220. グルコース濃度レベルを決定する方法であって、
     温度センサ信号を受信することと、
     ホストの挿入部位に挿入されたグルコースセンサから、グルコースセンサ信号を受信することと、
     前記温度センサ信号および前記グルコースセンサ信号を、前記挿入部位でのグルコース濃度と前記ホストにおける血中グルコース濃度との差を記述するモデルに適用して、前記ホストについての補償された血中グルコース濃度を生成することと、を含む、方法。
221. 前記温度センサ信号に少なくとも部分的に基づいて、モデル時間パラメータを決定することと、
     前記モデル時間パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記補償された血中グルコース濃度を決定することと、をさらに含む、請求項２２０に記載の方法。
222. 前記モデル時間パラメータが、前記挿入部位における前記グルコース濃度および前記血中グルコース濃度に適用される、請求項２２１に記載の方法。
223. 前記ホストを記述するグルコース消費を決定することをさらに含み、
     前記補償された血中グルコース濃度が、前記グルコース消費に少なくとも部分的に基づく、請求項２２０から２２２のいずれか一項に記載の方法。
224. 一定の細胞層グルコース濃度を使用して、前記グルコース消費を決定することをさらに含む、請求項２２３に記載の方法。
225. 可変細胞層グルコース濃度を使用して、前記グルコース消費を決定することをさらに含む、請求項２２３に記載の方法。
226. 線形的に変化する細胞層グルコース濃度を使用して、前記グルコース消費を決定することをさらに含む、請求項２２３に記載の方法。
227. 温度補償されたグルコースセンサシステムであって、
     グルコースセンサと、
     センサ電子機器であって、
     温度センサ信号を受信することと、
     ホストの挿入部位に挿入されたグルコースセンサから、グルコースセンサ信号を受信することと、
     前記温度センサ信号および前記グルコースセンサ信号を、前記挿入部位でのグルコース濃度と前記ホストにおける血中グルコース濃度との差を記述するモデルに適用して、前記ホストについての補償された血中グルコース濃度を生成することと、を含む動作を実行するように構成されたセンサ電子機器と、を含む、温度補償されたグルコースセンサシステム。
228. 前記動作が、
     前記温度センサ信号に少なくとも部分的に基づいて、モデル時間パラメータを決定することと、
     前記モデル時間パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記補償された血中グルコース濃度を決定することと、をさらに含む、請求項２２７に記載のグルコースセンサシステム。
229. 前記モデル時間パラメータが、前記挿入部位における前記グルコース濃度および前記血中グルコース濃度に適用される、請求項２２８に記載のグルコースセンサシステム。
230. 前記動作が、前記ホストを記述するグルコース消費を決定することをさらに含み、
     前記補償された血中グルコース濃度が、前記グルコース消費に少なくとも部分的に基づく、請求項２２７から２２９のいずれか一項に記載のグルコースセンサシステム。
231. 前記動作が、一定の細胞層グルコース濃度を使用して、前記グルコース消費を決定することをさらに含む、請求項２３０に記載のグルコースセンサシステム。
232. 前記動作が、可変細胞層グルコース濃度を使用して、前記グルコース消費を決定することをさらに含む、請求項２３０に記載のグルコースセンサシステム。
233. 前記動作が、線形的に変化する細胞層グルコース濃度を使用して、前記グルコース消費を決定することをさらに含む、請求項２３０に記載のグルコースセンサシステム。

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