JP2022061939A - 分析物質の濃度推定装置及び方法、ならびに信号測定装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】非侵襲的に分析物質の濃度を推定する分析物質の濃度推定装置を提供する。【解決手段】濃度推定装置は、被検体にＯＣＴ信号を照射し、被検体から反射または散乱されたＯＣＴ信号を受信するＯＣＴ装置と、被検体に分光器信号を照射し、被検体から反射または散乱された分光器信号に基づいてスペクトルを獲得する分光器と、を含む信号測定部と、ＯＣＴ信号に基づいて所定の波長範囲で各波長ごとの経路長の分布を予測し、予測された経路長の分布及び獲得されたスペクトルに基づいて分析物質の濃度を推定するプロセッサとを含む。

Description

本発明は、非侵襲的に分析物質の濃度を推定する装置及び方法、ならびに信号測定装置に関する。
糖尿病は、多様な合併症を起こす難治性慢性疾患であって、規則的に血糖をチェックして合併症の発生を予防しなければならない。また、インスリンを投与する場合には、低血糖を回避して、インスリン投与量を調節するために血糖をチェックしなければならない。一般的に、血糖を測定するために侵襲的な方式が用いられている。侵襲的に血糖を測定する方式は、測定の信頼性が高いとはいえ、注射を用いるために、血液採取の苦痛や煩わしさがあり、かつ疾病感染の危険が存在する。最近、血液を直接採取せず、散乱分光学（ｄｉｆｆｕｓｅ ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）に基づいて非侵襲的に分析物の濃度を推定する方法が研究されている。
本発明は、光の散乱による光路長の分布を考慮して非侵襲的に分析物質の濃度を推定する装置及び方法、ならびに信号測定装置を提供することを目的とする。
一態様によれば、分析物質の濃度推定装置は、被検体にＯＣＴ（ｏｐｔｉｃａｌ ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）信号を照射し、被検体から反射または散乱されたＯＣＴ信号を受信するＯＣＴ装置と、被検体に分光器（ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｅｒ）信号を照射し、被検体から反射または散乱された分光器信号に基づいてスペクトルを獲得する分光器と、を含む信号測定部と、ＯＣＴ信号に基づいて所定の波長範囲で各波長ごとの経路長の分布を予測し、予測された経路長の分布及び獲得されたスペクトルに基づいて分析物質の濃度を推定するプロセッサと、を含みうる。
ＯＣＴ装置は、第１光を照射する第１光源と、第１光を第１分割光と第２分割光とに分割するビームスプリッタと、第１分割光を反射させる基準ミラーと、第１光源によって照射されて基準ミラーで反射した第１分割光と被検体によって散乱された第２分割光とによって生成された干渉光を検出してＯＣＴ信号に転換する第１光感知部とを含みうる。
分光器は、第２光を照射する第２光源と、第２光源によって照射されて被検体から散乱された第２光を検出してスペクトルを獲得する第２光感知部と、を含みうる。
プロセッサは、波長ごとの散乱係数及びｇ因子（ｇ－ｆａｃｔｏｒ）に基づいて、前記波長ごとの経路長の分布を予測しうる。
プロセッサは、ＯＣＴ信号に基づいて、被検体に対する分光器信号の浸透深さごとの散乱係数及びｇ因子を獲得しうる。
プロセッサは、散乱係数関数式に基づいて、浸透深さごとの散乱係数から波長ごとの散乱係数を推定しうる。
プロセッサは、モンテカルロシミュレーション（Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ）を用いて経路長の分布ＤＢを構築しうる。
プロセッサは、推定された波長ごとの散乱係数及びｇ因子に基づいて、構築された経路長の分布ＤＢから波長ごとの経路長の分布を獲得しうる。
プロセッサは、波長ごとの経路長の分布及びスペクトルに基づいて吸収係数スペクトルを獲得し、獲得された吸収係数スペクトルに基づいて分析物質の濃度を推定しうる。
プロセッサは、波長ごとの経路長の分布と波長ごとの吸収係数とに基づいて獲得されるスペクトルが、被検体から獲得されたスペクトルに収斂するように波長ごとの吸収係数を決定しうる。
プロセッサは、獲得された吸収係数スペクトルから温度を含むノイズ成分を除去しうる。
プロセッサは、主成分分析（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ）及び特異値分解（Ｓｉｎｇｕｌａｒ Ｖａｌｕｅ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）のうちの少なくとも１つに基づいて、獲得された吸収係数スペクトルからノイズ成分ベクトルを抽出しうる。
プロセッサは、最小二乗法（Ｌｅａｓｔ ｓｑｕａｒｅ ｍｅｔｈｏｄ）を含んだノイズ除去技法を用いて吸収係数スペクトルからノイズを除去しうる。
分析物質は、グルコース（ｇｌｕｃｏｓｅ）、尿素（ｕｒｅａ）、乳酸（ｌａｃｔａｔｅ）、中性脂肪（ｔｒｉｇｌｙｃｅｒｉｄｅ）、総タンパク質（ｔｏｔａｌ ｐｒｏｔｅｉｎ）、コレステロール（ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ）及びエタノール（ｅｔｈａｎｏｌ）のうちの少なくとも１つを含みうる。
一態様によれば、分析物質の濃度推定方法は、被検体からＯＣＴ信号を獲得する段階と、被検体からスペクトルを獲得する段階と、ＯＣＴ信号に基づいて、所定の波長範囲で各波長ごとの経路長の分布を予測する段階と、予測された経路長の分布及びスペクトルに基づいて分析物質の濃度を推定する段階とを含みうる。
経路長の分布を予測する段階は、波長ごとの散乱係数及びｇ因子に基づいて、波長ごとの経路長の分布を予測しうる。
経路長の分布を予測する段階は、ＯＣＴ信号に基づいて浸透深さごとの散乱係数及びｇ因子を獲得する段階を含みうる。
経路長の分布を予測する段階は、散乱係数関数式に基づいて、浸透深さごとの散乱係数から波長ごとの散乱係数を推定する段階をさらに含みうる。
経路長の分布を予測する段階は、モンテカルロシミュレーションを用いて経路長の分布ＤＢを構築する段階をさらに含みうる。
経路長の分布を予測する段階は、波長ごとの散乱係数及びｇ因子に基づいて、経路長の分布ＤＢから波長ごとの経路長の分布を獲得する段階をさらに含みうる。
分析物質の濃度を推定する段階は、波長ごとの経路長の分布及びスペクトルに基づいて吸収係数スペクトルを獲得し、獲得された吸収係数スペクトルに基づいて分析物質の濃度を推定しうる。
分析物質の濃度を推定する段階は、波長ごとの経路長の分布と波長ごとの吸収係数とに基づいて獲得されるスペクトルを、被検体から獲得されたスペクトルに収斂させる波長ごとの吸収係数を決定することができる。
分析物質の濃度を推定する段階は、獲得された吸収係数スペクトルから温度を含むノイズ成分を除去する段階をさらに含みうる。
ノイズ成分を除去する段階は、主成分分析及び特異値分解のうちの少なくとも１つに基づいてノイズ成分ベクトルを抽出しうる。
ノイズ成分を除去する段階は、最小二乗法を含んだノイズ除去技法を用いて、吸収係数スペクトルからノイズを除去しうる。
一態様によれば、信号測定装置は、第１光を照射する第１光源、第１光を第１分割光と第２分割光とに分割するビームスプリッタ、第１分割光を反射させる基準ミラー、及び第１光源によって照射されて基準ミラーに反射した第１分割光と被検体によって散乱された第２分割光とによって生成された干渉光を検出してＯＣＴ信号に転換する第１光感知部を含むＯＣＴ装置と、第２光を照射する第２光源と、第２光源によって照射されて被検体から散乱された第２光を検出してスペクトルを獲得する第２光感知部を含む分光器とを含みうる。
ＯＣＴ装置は、第１光感知部から出力されたＯＣＴ（光干渉断層映像）信号を収集するＤＡＱ装置と、ＤＡＱ装置に生成されたアナログ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換部とをさらに含みうる。
本発明によれば、光の散乱による光路長の分布を考慮して非侵襲的に分析物質の濃度を推定することができる。
一実施形態に係る濃度推定装置のブロック図である。 一実施形態に係る信号測定部のブロック図である。 深さごとの散乱係数を抽出することを説明する図面である。 深さ別の散乱係数を抽出することを説明する図面である。 深さごとの経路長の分布を獲得することを説明する図面である。 深さごとの経路長の分布を獲得することを説明する図面である。 深さごとの経路長の分布を獲得することを説明する図面である。 波長ごとの吸収係数を抽出することを説明する図面である。 波長ごとの吸収係数を抽出することを説明する図面である。 抽出された吸収係数スペクトルの例である。 他の実施形態に係る濃度推定装置のブロック図である。 一実施形態に係る濃度推定方法のフローチャートである。 波長ごとの経路長の分布の予測段階（８３０）の一実施形態である。 濃度推定装置を含む電子装置のブロック図である。 濃度推定装置を含む電子装置の時計型の実施形態を図示する図面である。 濃度推定装置を含む電子装置のモバイル型の実施形態を図示する図面である。 濃度推定装置を含む電子装置のイヤ（Ｅａｒ）ウェアラブル型の実施形態を図示する図面である。
分析物質の濃度を推定するための実施形態について、以下図面を参照して詳細に説明する。実施形態の優位点及び特徴、ならびに、それらを実現するための手段は、図面とともに実施形態を参照することで、明確になるであろう。明細書の全般にわたって同じ参照符号は、同じ構成要素を意味する。
第１、第２などの用語は、多様な構成要素の説明に使われるが、構成要素は、用語によって限定されるものではない。このような用語は、１つの構成要素を他の構成要素から区別する目的でのみ使われる。単数の表現は、文脈上、特に明示しない限り、複数をも含む。また、ある部分がある構成要素を「含む」と記載されている場合、特記しない限り、他の構成要素を除外するものではなく、他の構成要素をさらに含みうることを意味する。また、明細書に記載の「．．．部」、「モジュール」などの用語は、少なくとも１つの機能や動作を処理する単位を意味し、これは、ハードウェアまたはソフトウェアとして具現されるか、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせによっても構成可能である。
図１は、一実施形態に係る濃度推定装置のブロック図である。
図１を参照すれば、濃度推定装置１００は、信号測定部１１０及びプロセッサ１２０を含む。
信号測定部１１０は、散乱媒質である被検体から深さごと散乱係数とｇ因子とを獲得するためのＯＣＴ信号を測定する第１測定部１１１と、被検体から散乱または反射したスペクトルを測定する第２測定部１１２と、を含みうる。第１測定部１１１と第２測定部１１２は、互いに結合され、１つのレンズを共有して被検体の同一部位を測定するように構成される。各測定部１１１、１１２により測定された信号は、互いに同期されて保存部に保存されるか、プロセッサ１２０へ出力される。信号測定部１１０は、プロセッサ１２０から物理的に分離された独立した別個装置として構成され、分析物質の濃度推定アルゴリズムを含んだ外部機器に有線または無線通信を通じて測定された信号を伝送しうる。第１測定部１１１は、例えばＯＣＴスキャナーまたはＯＣＴ装置であり、第２測定部１１２は、例えば分光器である。
図２は、一実施形態に係る信号測定部のブロック図である。
図２を参照すれば、第１測定部１１１は、光を照射する第１光源２１１、被検体からＯＣＴ信号測定のための干渉光を生成する干渉計、干渉光を検出してＯＣＴ信号に転換する第１光感知部２１５、ＤＡＱ（ｄａｔａ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）装置２１６、及びＡ／Ｄ変換部２１７を含みうる。干渉計は、ビームスプリッタ２１２、レンズ２１３ａ、２１３ｂ、及び基準ミラー２１４を含みうる。
第１光源２１１は、ＯＣＴ信号測定に使われる波長光を照射しうる。ＯＣＴ信号測定に使われる波長は、散乱係数が吸収係数よりも十分大きい条件を満足する環境でＯＣＴ信号が測定されるように、水の吸収が相対的に少ない８５０ｎｍ以下または１３００ｎｍ以下の領域である。ＯＣＴ信号の測定に使われる光の波長においては、光の散乱係数は、光の吸収係数よりも現在値だけ大きい。ただし、前述した波長領域に限定されるものではなく、２つ以上の波長領域の光を照射するように構成されうる。
ビームスプリッタ２１２は、第１光源２１１によって照射された光（以下、「第１光」とも称する）を分割し、分割された一部の光（以下、「第１分割光」とも称する）を基準ミラー２１４に入射させ、分割された残りの光（以下、「第２分割光」とも称する）を被検体（ＳＭＰ）の測定部位に入射させる。ビームスプリッタ２１２は、第１光源２１１からの光を損失なしに一定の比率、例えば、５０：５０に分割することができ、光カプラーを含みうる。ビームスプリッタ２１２によって分割された第１分割光は、第１レンズ２１３ａを通過して基準ミラー２１４に入射され、第２分割光は、第２レンズ２１３ｂを通過して被検体ＳＭＰに入射される。
ビームスプリッタ２１２によって分割された第１分割光は、基準ミラー２１４で反射し、第２分割光は、被検体の表面や被検体の内部組織によって透過、散乱または反射というように多様に反応する。基準ミラー２１４で反射した第１分割光と被検体から反射、透過及び散乱など多様に反応した（以下、「散乱」と通称する）第２分割光は、再びビームスプリッタ２１２に入射され、ビームスプリッタ２１２は、入射された第１分割光と第２分割光とから干渉光を生成して第１光感知部２１５に伝達しうる。
第１光感知部２１５は、第１分割光と第２分割光とから生成された干渉光を検出し、電気的な信号に変換しうる。第１光感知部２１５は、１つ以上のピクセルからなり、各ピクセルは、フォトダイオード（Ｐｈｏｔｏ Ｄｉｏｄｅ）、フォトトランジスタ（Ｐｈｏｔｏ Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）、フォトゲート（Ｐｈｏｔｏｇａｔｅ）、またはピンドフォトダイオード（Ｐｉｎｎｅｄ Ｐｈｏｔｏ Ｄｉｏｄｅ）などで構成可能である。ＯＣＴ信号は、光の浸透深さことの強度プロファイルを含みうる。強度プロファイルは、ピクセルに受光された光の強度（ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）を示しうる。
ＤＡＱ装置２１６は、第１光感知部２１５からのＯＣＴ信号を収集し、ＯＣＴ信号を増幅しうる。Ａ／Ｄ変換部２１７は、アナログのＯＣＴ信号をデジタル信号に変換して出力しうる。ＤＡＱ２１６は、ＯＣＴ信号を保存するためのメモリ及び／またはＯＣＴ信号を増幅するための増幅器を含みうる。
図２を参照すれば、第２測定部１１２は、被検体ＳＭＰに光（以下、「第２光」とも称する）を照射する第２光源２２１と、被検体ＳＭＰから散乱された第２光を検出し、検出された第２光に基づいてスペクトルを獲得する第２光感知部２２２と、を含みうる。
第２光源２２１は、被検体ＳＭＰに所定の波長光を照射することができる。第２光源２２１によって照射された第２光は、第１測定部１１１の第２レンズ２１３ｂを共用して第１測定部１１１で測定する被検体部位と同じ部位に入射される。第２光源２２１は、例えば、近赤外線（Ｎｅａｒ Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｒａｙ、ＮＩＲ）、中赤外線（Ｍｉｄ Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｒａｙ、ＭＩＲ）、レーザ光などを照射することができるが、これに制限されず、光の波長は、測定目的や分析物質の種類などによって変わりうる。第２光源２２１は、発光ダイオード（ｌｉｇｈｔ ｅｍｉｔｔｉｎｇ ｄｉｏｄｅ、ＬＥＤ）、レーザダイオード（ｌａｓｅｒ ｄｉｏｄｅ）、または蛍光体などの発光体で形成されうるが、これらに限定されない。
第２光源２２１は、必ずしも単一の発光体で構成される必要はなく、複数の発光体の集合で構成してもよい。第２光源２２１の各発光体は、時分割で順次駆動されるか、同時駆動される。この際、複数の発光体は、それぞれ互いに異なる浸透深さに対するスペクトルを測定するために、互いに異なる波長光を照射するように形成されうる。例えば、短波長である緑色波長の発光体を用いて浸透深さが浅い部位でスペクトルを獲得することができ、相対的に長波長である赤外波長の発光体を用いて浸透深さが深い部位でスペクトルを獲得することができる。ただし、例示された緑色波長、赤外波長に限定されず、青色波長、赤色波長など分析物質、測定部位の深さなどによって多様な波長の発光体で構成することができる。
第２光感知部２２２は、被検体ＳＭＰから散乱されて第２レンズ２１３ｂを通じて帰って来る光を検出してスペクトルを獲しうる。第２光感知部２２２は、フォトダイオード、フォトトランジスタ、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ－Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）イメージセンサー、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ－Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）イメージセンサーなどで形成されうる。第２光感知部２２２は、必ずしも１つの素子で構成される必要はなく、複数の素子が集まってアレイ形態で構成することもできる。第２光感知部２２２は、被検体ＳＭＰから散乱された光を分光するためにプリズムや回折格子などを含みうる。
第２光源２２１と第２光感知部２２２は、一定の距離を有するように所定の間隔で離隔して配置される。第２光源２２１と第２光感知部２２２は、互いに異なる２つ以上の光路上のスペクトルを測定できるように互いに異なる２つ以上の隔離距離を有するように配置される。例えば、１つのＬＥＤとそのＬＥＤから互いに異なる距離上に２つ以上のＰＤ（ｐｈｏｔｏｄｉｏｄｅ）とが配置される。または、複数のＬＥＤと各ＬＥＤから互いに異なる距離上に１つ以上のＰＤとが配置される。互いに短い距離（例えば、所定の第１距離よりもさらに短い距離）上に離隔配置されたＬＥＤとＰＤとの組み合わせを用いて、浸透深さが浅い部位（例えば、毛細血管）からスペクトルを獲得することができ、互いに長い距離（例えば、所定の第２距離よりもさらに長い距離）上に離隔配置されたＬＥＤとＰＤとの組み合わせを用いて、浸透深さが深い部位（例えば、細動脈）からスペクトルを測定することができる。
再び図１を参照すれば、プロセッサ１２０は、信号測定部１１０を制御しうる。プロセッサ１２０は、信号測定部１１０からＯＣＴ信号とスペクトルとを受信し、受信されたＯＣＴ信号とスペクトルとを用いて分析物質の濃度を推定することができる。例えば、プロセッサ１２０は、ＯＣＴ信号に基づいて波長ごとの経路長の分布を予測することができる。また、このように予測された波長ごとの経路長の分布を考慮してスペクトルから分析物質の濃度を推定することができる。
以下、図３Ａないし図６を参照して、波長ごと経路長の分布を獲得し、分析物質の濃度を推定する実施形態について説明する。
図３Ａ及び図３Ｂは、深さごとの散乱係数の抽出を説明する図面である。
図３Ａ及び図３Ｂを参照して、深さごとの散乱係数及びｇ因子を抽出する実施形態について説明する。
図３Ａは、信号測定部１１０が測定したＯＣＴ信号の浸透深さごとの強度プロファイル（ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｐｒｏｆｉｌｅ）、すなわち、Ａ－スキャンデータを例示したものである。ここで、区間Ａは、皮膚の表皮（ｅｐｉｄｅｒｍｉｓ）区間、区間Ｂは、表皮と真皮（ｄｒｅｍｉｓ）との間の中間区間、区間Ｃは、皮膚の真皮区間を示す。図３Ｂは、信号測定部１１０によって測定されたＯＣＴ信号のＢ－スキャンデータを例示したものである。
プロセッサ１２０は、このように信号測定部１１０によって測定されたＯＣＴ信号の浸透深さごとの強度プロファイルに基づいて、各浸透深さごとの散乱係数及び／またはｇ因子を抽出しうる。例えば、プロセッサ１２０は、ヘテロダイン効率方程式（Ｈｅｔｅｒｏｄｙｎｅ ｅｆｆｉｃｉｅｃｙ ｅｑｕａｔｉｏｎ）を用いて浸透深さごとに散乱係数及びｇ因子を抽出することができる。プロセッサ１２０は、特定の深さに対してヘテロダイン効率方程式に特定の範囲内の任意の散乱係数とｇ因子とを入力し、ヘテロダイン効率方程式の出力値と信号測定部１１０によって測定された強度プロファイルとの間の誤差を最小にする散乱係数とｇ因子とを抽出することができる。ここで、ｇ因子は、異方性係数（ａｎｉｓｏｔｒｏｐｉｃ ｆａｃｔｏｒ）を示し、散乱角θのコサインの平均であって、単一散乱方向を媒介変数として使用する確率密度を有する値を示す。プロセッサ１２０は、ヘテロダイン効率方程式（下記数１及び数５）を信号測定部１１０によって検出された光に適用することができる。
Figure 2022061939000001
ここで、Ｉ（ｚ）は、信号測定部１１０によって測定された浸透深さごとの光の強度プロファイルで各浸透深さ（ｚ）に対する強度を意味する。Ｉ０は、初期入射光の強度を示す。
Figure 2022061939000002
は、特定の範囲に属す散乱係数
Figure 2022061939000003
とｇ因子（ｇ）とを用いて浸透深さ（ｚ）に対してモデリングしたプロファイルを示す。ここで、
Figure 2022061939000004
は、ヘテロダイン効率因子（Ｈｅｔｅｒｏｄｙｎｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｆａｃｔｏｒ）であって、下記の数式を通じて求めうる。
Figure 2022061939000005
ここで、Ａ、Ｂ及びｆは、レンズの特性であって、Ａは、１に設定しうる。Ｂは、浸透深さ（ｚ）をサンプルの屈折率（ｎ）で割った値をレンズとサンプルとの距離に加えて算出される。ｆは、レンズの焦点距離を示す。ｚは、深さ、ｎは、サンプルの屈折率を示し、ｗ０は、レファレンスの１／ｅ強度半径（ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｒａｄｉｕｓ）を示す。θｒｍｓは、ｇ＝ｃｏｓθｒｍｓの関係式を通じて求めうる。ここで、散乱係数
Figure 2022061939000006
とｇ因子（ｇ）は、特定の範囲内の散乱係数とｇ因子とのうちから入力された散乱係数とｇ因子とを示す。
プロセッサ１２０は、このように特定の範囲内で散乱係数とｇ因子とを変更しながら、初期入射光（Ｉ０）を用いてプロファイルをモデリングし、モデリングされたプロファイル
Figure 2022061939000007
を測定されたプロファイル（Ｉ（ｚ））に収斂させる散乱係数とｇ因子とを浸透深さ（ｚ）に対する散乱係数とｇ因子として抽出することができる。このような方式であらゆる深さに対して散乱係数とｇ因子とを求めうる。
プロセッサ１２０は、このように浸透深さごとの散乱係数とｇ因子とが抽出されれば、抽出された浸透深さごとの散乱係数とｇ因子とを用いて波長ごとの経路長の分布を獲得することができる。例えば、深さごとの散乱係数とｇ因子とをミー散乱方程式（Ｍｉｅ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｅｑｕａｔｉｏｎ）を用いて波長ごとの散乱係数を獲得することができる。
図４Ａないし図４Ｃは、深さごとの経路長の分布の獲得を説明する図面である。
プロセッサ１２０は、波長（λ１）から獲得されたＯＣＴ信号を用いて浸透深さ（ｚ）に対する散乱係数（μｓ，１）が抽出されれば、波長（λ１）と散乱係数（μｓ，１）とを用いてミー散乱方程式を通じて、下記の数式のような関係式を導出することができ、この関係式は、図４Ａのグラフのように表現される。プロセッサ１２０は、このように導出された関係式を用いて求めようとする波長（λ２）に対する散乱係数（μｓ，２）を求めうる。
Figure 2022061939000008
ここで、
Figure 2022061939000009
は、求めようとする波長（λ）に対する散乱係数を示す。Ｂは、被検体によってあらかじめ設定される値であって、例えば、－１．５に設定しうる。Ａは、ＯＣＴ信号の波長（λ１）と散乱係数（μｓ，１）とを通じて求められる値である。この際、ＯＣＴ信号を２つ以上の波長で測定する場合、より正確な関係式を導出することができる。
また、プロセッサ１２０は、特定の範囲内の散乱係数とｇ因子とを用いてモンテカルロシミュレーションを通じて波長ごとの経路長の分布ＤＢを構築することができる。図４Ｂは、光源と光感知部との第１距離に対してモンテカルロシミュレーションを通じて獲得した経路長の分布（１）と、第１距離と異なる光源と光感知部との第２距離に対してモンテカルロシミュレーションを通じて獲得した経路長の分布（２）と、を例示したものである。プロセッサ１２０は、モンテカルロシミュレーションを通じて経路長の分布ＤＢが構築されれば、波長ごとの散乱係数及びｇ因子を用いて経路長の分布ＤＢから波長ごとの経路長の分布を抽出することができる。図４Ｃは、このような方式で１５５０ｎｍ、１６００ｎｍ、１６５０ｎｍに対して抽出された経路長の分布を例示したものである。
図５Ａないし図５Ｂは、波長ごとの吸収係数の抽出を説明する図面である。図６は、抽出された吸収係数スペクトルの例である。
図５Ａは、一般的に光源によって照射された光が被検体ＳＭＰの組織特性によって多様な浸透深さを通過する複数の経路長の分布を有することを示す。図５Ｂは、光源と光感知部との距離による散乱スペクトルを例示したものである。示したように、光源と光感知部との距離（ｒ）、浸透深さ（ｚ）、入射光の強度などによって生体組織から吸収される吸光度（Ａ）が異なり、これは、多様な光路長によって散乱スペクトル（Ｉ（ｒ））が変わりうるということが分かる。
プロセッサ１２０は、測定されたスペクトルを用いて分析物質の濃度推定のための吸収係数スペクトルを獲得することができ、この際、図５Ａ及び図５Ｂを通じて分かるように、多様な光路長の分布によってスペクトルの強度が変わりうるので、波長別の経路長の分布を考慮して波長ごとの吸収係数を獲得しうる。
例えば、下記数式は、波長ごとの吸収係数を算出する式の一例であって、プロセッサ１２０は、下記数式を満足させる吸収係数を各波長ごとに獲得することができる。すなわち、プロセッサ１２０は、各波長ごとに特定の範囲内の吸収係数を用いて獲得したスペクトルを被検体ＳＭＰから測定されたスペクトルに収斂させる波長ごとの吸収係数を求めうる。図６は、各波長ごとに特定の範囲（ＬＢ、ＵＢ）内の吸収係数を用いて獲得した吸収係数スペクトル（ＡＳ）を例示している。
Figure 2022061939000010
ここで、Ｉ（λ）は、測定されたスペクトルの波長（λ）での強度を示す。Ｉ０は、入射光の強度を示す。
Figure 2022061939000011
は、波長（λ）に対する経路長の分布を示す。
Figure 2022061939000012
は、経路長を示す。
Figure 2022061939000013
は、求めようとする波長（λ）に対する吸収係数を示す。
プロセッサ１２０は、吸収係数スペクトルから温度を含むノイズ成分を除去しうる。例えば、プロセッサ１２０は、主成分分析及び／または特異値分解技法を用いてノイズ成分ベクトルを抽出し、最小二乗法を含むノイズ除去方法を用いてノイズ成分ベクトルに基づいて吸収係数スペクトルからノイズを除去しうる。
プロセッサ１２０は、このように吸収係数スペクトルが獲得されれば、吸収係数スペクトルを用いて分析物質の濃度を推定することができる。この際、分析物質は、グルコース、尿素、尿酸（Ｕｒｉｃ ａｃｉｄ）、乳酸、中性脂肪、タンパク質（ｐｒｏｔｅｉｎ）、コレステロール、及びエタノールなどを含みうるが、これらに限定されるものではない。プロセッサ１２０は、吸収係数スペクトルを用いて線形回帰分析、ＰＬＳ（Ｐａｒｔｉａｌ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅ）、ＣＬＳ（Ｃｌａｓｓｉｃａｌ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅ）などを用いて分析物質の濃度を推定することができる。この際、波長ごとの吸収係数と分析物質の濃度との相関関係を定義した濃度推定モデルが線形回帰分析などを用いてあらかじめ定義される。
上述の実施形態によれば、散乱媒質で経路長の分布を考慮して波長ごとの吸収係数を獲得して分析物質の濃度を推定することにより、あらゆる波長の経路長の分布が同一であると仮定して分析する一般的なランベルト・ベールの法則（Ｂｅｅｒ－Ｌａｍｂｅｒｔ Ｌａｗ）を用いた解析に基づく分析物質の濃度推定に比べて正確性を向上させうる。
図７は、他の実施形態に係る濃度推定装置のブロック図である。
図７を参照すれば、濃度推定装置７００は、信号測定部７１０、プロセッサ７２０、出力部７３０、保存部７４０、及び通信部７５０を含みうる。信号測定部７１０及びプロセッサ７２０は、図１の信号測定部１１０及びプロセッサ１２０と同じ構成なので、詳しい説明は省略する。
出力部７３０は、プロセッサ７２０の処理結果を使用者に供給することができる。一例として、出力部７３０は、ディスプレイを含み、ディスプレイを通じて分析物質、例えば、血糖推定値を表示することができる。この際、血糖推定値が正常範囲を外れれば、使用者が容易に認識できるように色や線の太さなどを調節するか、正常範囲を併せて表示することにより、使用者に警告情報を提供しうる。また、出力部７３０は、スピーカー、ハプティックモジュール（ｈａｐｔｉｃ ｍｏｄｕｌｅ）などの非視覚的出力モジュールを含み、視覚的表示と共に、または単独で音声出力モジュール、ハプティックモジュールを用いて音声、振動、触感などの非視覚的な方式で使用者に推定結果を提供しうる。
保存部７４０は、分析物質の濃度の推定に必要な基準情報、信号測定部７１０及び／またはプロセッサ７２０の処理結果を保存しうる。この際、基準情報は、使用者の年齢、性別、健康状態のような使用者特性情報を含みうる。また、基準情報は、濃度推定モデルを含みうる。また、基準情報は、散乱係数、ｇ因子獲得、モンテカルロシミュレーション、波長ごとの経路長の分布を獲得するためのアルゴリズムなどの情報を含みうる。
保存部７４０は、フラッシュメモリタイプ（ｆｌａｓｈ ｍｅｍｏｒｙ ｔｙｐｅ）、ハードディスクタイプ（ｈａｒｄ ｄｉｓｋ ｔｙｐｅ）、マルチメディアカードマイクロタイプ（ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ｃａｒｄ ｍｉｃｒｏ ｔｙｐｅ）、カードタイプのメモリ（例えば、ＳＤまたはＸＤメモリなど）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気メモリ、磁気ディスク、光ディスクなどの記録媒体を含みうるが、これらに限定されるものではない。
通信部７５０は、外部機器と通信して分析物質の濃度推定と関連した各種のデータを送受信することができる。外部機器は、スマートフォン、タブレットＰＣ、デスクトップＰＣ、ノート型パソコンなどの情報処理装置を含みうる。例えば、血糖推定の結果を使用者のスマートフォンなどに送信して使用者が相対的に性能に優れた機器を通じて使用者の血糖を管理及びモニタリングさせうる。ただし、これらに限定されるものではない。通信部７５０は、ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）通信、ＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ）通信、近距離無線通信（Ｎｅａｒ Ｆｉｅｌｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ、ＮＦＣ）、ＷＬＡＮ通信、ジグビー（Ｚｉｇｂｅｅ）通信、赤外線（Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｄａｔａ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ、ＩｒＤＡ）通信、ＷＦＤ（Ｗｉ－Ｆｉ Ｄｉｒｅｃｔ）通信、ＵＷＢ（ｕｌｔｒａ－ｗｉｄｅｂａｎｄ）通信、Ａｎｔ＋通信、Ｗｉ－Ｆｉ通信、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）通信、３Ｇ通信、４Ｇ通信及び５Ｇ通信などを含む多様な有線または無線通信技術を用いて外部機器と通信することができる。ただし、これらに限定されるものではない。
図８は、一実施形態に係る濃度推定方法のフローチャートである。
図８は、図１及び図７の濃度推定装置１００、７００によって実行される濃度推定方法の一実施形態である。重複説明を避けるために、既述した内容については、簡略化して以下説明する。
まず、濃度推定装置は、第１測定部を通じて被検体ＳＭＰからＯＣＴ信号を獲得し（８１０）、第２測定部を通じてＯＣＴ信号が獲得された被検体ＳＭＰの同じ部位に光を照射し、被検体からの散乱光を検出してスペクトルを獲得しうる（８２０）。
次いで、濃度推定装置は、ＯＣＴ信号を用いて波長ごとの経路長の分布を予測しうる（８３０）。
図９は、波長ごとの経路長の分布の予測段階（８３０）の一実施形態である。
図９を参照して、波長ごとの経路長の分布を予測する段階（８３０）の一実施形態について説明する。
濃度推定装置は、ＯＣＴ信号を用いて浸透深さごとの散乱係数及びｇ因子を抽出しうる（９１０）。浸透深さごとの散乱係数及びｇ因子は、数式上記数１及び数５に例示されたように、ヘテロダイン効率方程式を用いて獲得することができる。例えば、特定の範囲内の散乱係数とｇ因子とを変更しながら、プロファイルをモデリングし、モデリングされたプロファイルを測定された強度プロファイルに収斂させる散乱係数とｇ因子とを抽出することができる。
次いで、段階（９１０）において獲得された浸透深さごとの散乱係数に基づいて波長ごとの散乱係数を獲得しうる（９２０）。例えば、ミー散乱方程式に基づいて導出された数８を通じて波長ごとの散乱係数を獲得することができる。
次いで、特定の範囲の散乱係数及びｇ因子を用いてモンテカルロシミュレーションを用いて経路長の分布ＤＢを構築しうる（９３０）。波長ごとの散乱係数を獲得する段階（９２０）及び経路長の分布ＤＢを構築する段階（９３０）は、先後関係が存在するものではなく、何れか１つが先行されるか、同時に行われうる。
次いで、波長ごとの散乱係数及びｇ因子を用いて経路長の分布ＤＢから各波長ごとの経路長の分布を抽出しうる（９４０）。
再び図８を参照すれば、段階（８３０）で波長ごとの経路長の分布が予測されれば、波長ごとの経路長の分布及び被検体ＳＭＰから獲得されたスペクトルに基づいて分析物質の濃度を推定しうる（８４０）。濃度推定装置は、波長ごとの経路長の分布を用いてスペクトルから波長ごとの吸収係数を獲得することができる。この際、上記の数１０のように、波長ごとの経路長の分布と求めようとする吸収係数を用いて獲得したスペクトルと段階（８２０）から測定されたスペクトルとを最小にする吸収係数を波長ごとに求めうる。このように吸収係数スペクトルが獲得されれば、温度のようなノイズベクトルを抽出して、吸収係数スペクトルからノイズを除去することができ、ノイズが除去された吸収係数スペクトルを用いて線形回帰分析などを通じて分析物質の濃度を推定することができる。
図１０は、濃度推定装置を含む電子装置のブロック図である。
図１０を参照すれば、電子装置１００１は、プロセッサ１０２０、メモリ１０３０、入力装置１０５０、音響出力装置１０５５、表示装置１０６０、オーディオモジュール１０７０、センサーモジュール１０７６、インターフェース１０７７、ハプティックモジュール１０７９、カメラモジュール１０８０、電力管理モジュール１０８８、バッテリ１０８９、通信モジュール１０９０、加入者識別モジュール１０９６、及び／またはアンテナモジュール１０９７を含みうる。この構成要素の一部は、省略され、他の構成要素が追加されうる。
濃度推定装置１００、７００は、統合された回路として構成されて、電子装置１００１のセンサーモジュール１０７６に搭載されるか、互いに異なる構成要素に分散される。例えば、濃度推定装置１００、７００の信号測定部１１０、７１０は、センサーモジュール１０７６に含まれ、プロセッサ１２０、７２０は、プロセッサ１０２０に含まれうる。また、出力部７３０は、音響出力装置１０５５、表示装置１０６０、オーディオモジュール１０７０などに分散され、保存部７４０は、メモリ１０３０として構成され、通信部７５０は、通信モジュール１０９０に含まれうる。
プロセッサ１０２０は、プログラム１０４０などを実行してプロセッサ１０２０に連結された電子装置１００１の構成要素を制御し、多様なデータ処理または演算を行いうる。例えば、プロセッサ１０２０は、データ処理または演算の一例として他の構成要素、例えば、センサーモジュール１０７６や通信モジュール１０９０などから受信された命令及び／またはデータを揮発性メモリ１０３２にロードし、揮発性メモリ１０３２に保存された命令及び／またはデータを処理して、結果データを不揮発性メモリ１０３４に保存することができる。
プロセッサ１０２０は、メインプロセッサ１０２１（例：中央処理装置、アプリケーションプロセッサなど）及びこれと独立して、または共に運用可能な補助プロセッサ１０２３（例：グラフィック処理装置、イメージシグナルプロセッサ、センサーハブプロセッサ、コミュニケーションプロセッサなど）を含みうる。補助プロセッサ１０２３は、メインプロセッサ１０２１よりも電力を少なく使用し、特化された機能を実行することができる。補助プロセッサ１０２３は、メインプロセッサ１０２１がインアクティブ状態（スリープ状態）にある間にメインプロセッサ１０２１の代わりに、またはメインプロセッサ１０２１がアクティブ状態（アプリケーション実行状態）にある間にメインプロセッサ１０２１と共に電子装置１００１の構成要素のうち、一部構成要素、例えば、表示装置１０６０、センサーモジュール１０７６、通信モジュール１０９０などと関連した機能及び／または状態を制御しうる。補助プロセッサ１０２３、例えば、イメージシグナルプロセッサやコミュニケーションプロセッサなどは、機能的に関連がある他の構成要素、例えば、カメラモジュール１０８０や通信モジュール１０９０などの一部として構成されることもある。
プロセッサ１０２０は、分析物質の濃度推定に対する使用者の要請に応じて濃度推定装置１００、７００に制御信号を伝達しうる。
メモリ１０３０は、電子装置１００１の構成要素が必要とする多様なデータ、例えば、ソフトウェア、及びこれと関連した命令に対する入力データ及び／または出力データなどを保存しうる。メモリ１０３０は、揮発性メモリ１０３２及び／または不揮発性メモリ１０３４を含みうる。
プログラム１０４０は、メモリ１０３０にソフトウェアとして保存され、オペレーションシステム（ＯＳ）１０４２、ミドルウェア１０４４及び／またはアプリケーション１０４６を含みうる。
入力装置１０５０は、電子装置１００１の構成要素に使われる命令及び／またはデータを使用者などから受信しうる。入力装置１０５０は、マイク、マウス、キーボード、及び／またはデジタルペン（スタイラスペンなど）を含みうる。
音響出力装置１０５５は、音響信号を電子装置１００１の外部に出力しうる。音響出力装置１０５５は、スピーカー及び／またはレシーバーを含みうる。スピーカーは、マルチメディア再生または録音再生のように一般的な用途として使われ、レシーバーは、着信電話を受信するために使われる。レシーバーは、スピーカーの一部として結合されているか、または独立した別途の装置として構成可能である。
表示装置１０６０は、電子装置１００１の外部に情報を視覚的に提供しうる。表示装置１０６０は、ディスプレイ、ホログラム装置、またはプロジェクター及びこれらの装置を制御するための制御回路を含みうる。表示装置１０６０は、タッチを感知するように設定されたタッチ回路（Ｔｏｕｃｈ Ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）及び／またはタッチによって発生する力の強度を測定するように設定されたセンサー回路（圧力センサーなど）を含みうる。
オーディオモジュール１０７０は、音を電気信号に変換させるか、逆に電気信号を音に変換させうる。オーディオモジュール１０７０は、入力装置１０５０を通じて音を獲得するか、音響出力装置１０５５及び／または電子装置１００１と直接または無線で連結された他の電子装置１００２、１００４のスピーカー及び／またはヘッドホンを通じて音を出力することができる。
センサーモジュール１０７６は、電子装置１００１の作動状態（電力、温度など）、または外部の環境状態（使用者状態など）を感知し、感知された状態に対応する電気信号及び／またはデータ値を生成しうる。センサーモジュール１０７６は、ジェスチャセンサー、ジャイロセンサー、気圧センサー、マグネチックセンサー、加速度センサー、グリップセンサー、近接センサー、カラーセンサー、ＩＲ（Ｉｎｆｒａｒｅｄ）センサー、生体センサー、温度センサー、湿度センサー、及び／または照度センサーを含みうる。濃度推定装置１００、７００は、センサーモジュール１０７６に含まれた生体センサーの１つである。
インターフェース１０７７は、電子装置１００１が他の電子装置１００２、１００４と直接または無線で連結されるために使われる１つ以上の指定されたプロトコルを支援しうる。インターフェース１０７７は、ＨＤＭＩ（Ｈｉｇｈ Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）インターフェース、ＳＤカードインターフェース、及び／またはオーディオインターフェースを含みうる。
連結端子１０７８は、電子装置１００１が他の電子装置１００２、１００４と物理的に連結されるコネクタを含みうる。連結端子１０７８は、ＨＤＭＩコネクタ、ＵＳＢコネクタ、ＳＤカードコネクタ、及び／またはオーディオコネクタ（ヘッドホンコネクタなど）を含みうる。
ハプティックモジュール１０７９は、電気的信号を使用者が触覚または運動感覚を通じて認知することができる機械的な刺激（振動、動きなど）または電気的な刺激に変換しうる。ハプティックモジュール１０７９は、モータ、圧電素子、及び／または電気刺激装置を含みうる。
カメラモジュール１０８０は、静止画像及び動画を撮影しうる。カメラモジュール１０８０は、１つ以上のレンズを含むレンズアセンブリー、イメージセンサー、イメージシグナルプロセッサ、及び／またはフラッシュを含みうる。カメラモジュール１０８０に含まれたレンズアセンブリーは、イメージ撮影の対象である被写体からの放出光を収集することができる。
電力管理モジュール１０８８は、電子装置１００１に供給される電力を管理しうる。電力管理モジュール１０８８は、ＰＭＩＣ（Ｐｏｗｅｒ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）の一部として構成可能である。
バッテリ１０８９は、電子装置１００１の構成要素に電力を供給しうる。バッテリ１０８９は、再充電不可能な１次電池、再充電可能な２次電池及び／または燃料電池を含みうる。
通信モジュール１０９０は、電子装置１００１とネットワーク環境１０００内にある他の電子装置１００２、１００４やサーバ１００８との間の直接（有線）通信チャンネル及び／または無線通信チャンネルの確立、及び確立された通信チャンネルを通じた通信遂行を支援しうる。通信モジュール１０９０は、プロセッサ１０２０から独立して運用され、直接通信及び／または無線通信を支援する１つ以上のコミュニケーションプロセッサを含みうる。通信モジュール１０９０は、無線通信モジュール１０９２（例：セルラー通信モジュール、近距離無線通信モジュール、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍなど）通信モジュール）及び／または有線通信モジュール１０９４（例：ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）通信モジュール、電力線通信モジュールなど）を含みうる。通信モジュール１０９０は、第１ネットワーク１０９８（例：ブルートゥース、Ｗｉ－Ｆｉ ＤｉｒｅｃｔまたはＩｒＤＡ（Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｄａｔａ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）のような近距離通信ネットワーク）または第２ネットワーク１０９９（例：セルラーネットワーク、インターネット、またはコンピュータネットワーク（ＬＡＮ、ＷＡＮなど）のような遠距離通信ネットワーク）を通じて他の電子装置と通信することができる。このように多種の通信モジュール１０９０は、単一チップなどで統合されるか、互いに個別の複数チップとして構成可能である。無線通信モジュール１０９２は、加入者識別モジュール１０９６に保存された加入者情報（例：国際モバイル加入者識別子（ＩＭＳＩ）など）を用いて第１ネットワーク１０９８及び／または第２ネットワーク１０９９のような通信ネットワーク内で電子装置１００１を確認及び認証することができる。
アンテナモジュール１０９７は、信号及び／または電力を外部に送信するか、外部から受信しうる。アンテナは、基板（例：ＰＣＢなど）上に形成された導電性パターンからなる放射体を含みうる。アンテナモジュール１０９７は、１つまたは複数のアンテナを含みうる。複数のアンテナが含まれた場合、通信モジュール１０９０によって複数のアンテナのうちから第１ネットワーク１０９８及び／または第２ネットワーク１０９９のような通信ネットワークで使われる通信方式に適したアンテナが選択されうる。選択されたアンテナを通じて通信モジュール１０９０と他の電子装置との間に信号及び／または電力が送信または受信される。アンテナの以外に他の部品（例：ＲＦＩＣなど）がアンテナモジュール１０９７の一部として含まれうる。
構成要素の一部は、周辺機器間の通信方式（バス、ＧＰＩＯ（Ｇｅｎｅｒａｌ Ｐｕｒｐｏｓｅ Ｉｎｐｕｔ ａｎｄ Ｏｕｔｐｕｔ）、ＳＰＩ（Ｓｅｒｉａｌ Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＭＩＰＩ（Ｍｏｂｉｌｅ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）など）を通じて互いに連結され、命令やデータなどを相互に交換しうる。命令またはデータは、第２ネットワーク１０９９に連結されたサーバ１００８を通じて電子装置１００１と外部の電子装置１００４との間で送信または受信される。他の電子装置１００２、１００４は、電子装置１００１と同一または他種の装置である。電子装置１００１で実行される動作の全部または一部は、他の装置１００２、１００４、１００８のうち、１つ以上の装置で実行されうる。例えば、電子装置１００１が所定の機能やサービスの実行が要求されている時、当該機能またはサービスを実行する代わりに、１つ以上の他の電子装置に、その機能またはそのサービスの一部または全体の実行を要請することができる。要請を受信した１つ以上の他の電子装置は、要請と関連した追加機能またはサービスを実行し、その実行の結果を電子装置１００１に伝達することができる。そのために、クラウドコンピュータ、分散コンピューティング、及び／またはクライアント－サーバコンピューティング技術が用いられる。
図１１ないし図１３は、濃度推定装置が搭載された電子装置を例示的に示す図面である。
図１１を参照すれば、電子装置１００１は、時計タイプのウェアラブル装置１００１ａとして構成され、本体と手首ストラップとを含みうる。本体の前面には、ディスプレイが設けられて、時間情報、受信メッセージ情報などを含む多様なアプリケーション画面が表示される。本体の裏面には、濃度推定装置１００、７００が配されて、時計タイプのウェアラブル装置１００１ａが使用者の手首に着用される時、使用者の手首に光を照射し、手首から散乱または反射した光に基づいて血糖などの分析物質に対する濃度を推定しうる。
図１２を参照すれば、電子装置１００１は、スマートフォン（Ｓｍａｒｔ Ｐｈｏｎｅ）のようなモバイル装置１００１ｂとして実現可能である。
モバイル装置１００１ｂは、ハウジング及びディスプレイパネルを含みうる。ハウジングは、電子装置１００１ｂの外觀を形成しうる。ハウジングの第１面には、ディスプレイパネル及びカバーグラス（Ｃｏｖｅｒ Ｇｌａｓｓ）が順に配置され、ディスプレイパネルは、カバーグラスを通じて外部に露出される。ハウジングの第２面には、濃度推定装置１００、７００、カメラモジュール、及び／または赤外線センサーなどが配置される。使用者が電子装置１００１ｂに搭載されたアプリケーションなどを実行して分析物質の濃度情報を要請する場合、濃度推定装置１００を用いて分析物質の濃度を推定し、使用者に濃度情報を映像及び／または音響として提供しうる。
図１３を参照すれば、電子装置１００１は、イヤウェアラブル装置１００１ｃとしても構成可能である。
イヤウェアラブル装置１００１ｃは、本体とイヤストラップ（Ｅａｒ Ｓｔｒａｐ）とを含みうる。使用者は、イヤストラップを耳殻に引っ掛けて電子装置１００１ｃを着用することができる。イヤストラップは、イヤウェアラブル装置１００１ｃの形態によって省略可能である。本体は、使用者の外耳道（Ｅｘｔｅｒｎａｌ Ａｕｄｉｔｏｒｙ Ｍｅａｔｕｓ）に挿入される。本体には、濃度推定装置１００、７００が搭載される。電子装置１００１ｃは、濃度推定の結果を使用者に音響として提供するか、本体内部に設けられた通信モジュールを通じて外部機器、例えば、モバイル、タブレット、ＰＣなどに伝送しうる。
一方、本実施形態は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体にコンピュータで読み取り可能なコードとして構成することが可能である。コンピュータで読み取り可能な記録媒体は、コンピュータシステムによって読み取れるデータが保存されるあらゆる種類の記録装置を含む。
コンピュータで読み取り可能な記録媒体の例としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ－ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピーディスク、光データ保存装置などがあり、また、キャリアウェーブ（例えば、インターネットを介した伝送）の形態で具現するものを含む。また、コンピュータで読み取り可能な記録媒体は、ネットワークで連結されたコンピュータシステムに分散されて、分散方式でコンピュータで読み取り可能なコードとして保存されて実行可能である。そして、本実施形態を具現するための機能的な（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ）プログラム、コード及びコードセグメントは、当該技術分野のプログラマーによって容易に推論される。
当業者ならば、実施形態の技術的思想や必須な特徴を変更せずとも、他の具体的な形態で実施可能であることを理解できるであろう。したがって、前述した実施形態は、あらゆる面で例示的なものであり、限定的ではないということを理解せねばならない。
１００ 濃度推定装置、
１１０ 信号測定部、
１１１ 第１測定部、
１１２ 第２測定部、
１２０ プロセッサ、
２１１ 第１光源、
２１２ ビームスプリッタ、
２１３ａ、２１３ｂ レンズ、
２１４ 基準ミラー、
２１５ 光感知部、
２２１ 第２光源、
２２２ 分光部、
７００ 濃度推定装置、
７１０ 信号測定部、
７２０ プロセッサ、
７３０ 出力部、
７４０ 保存部、
７５０ 通信部。

Claims (27)

  1. 被検体にＯＣＴ信号を照射し、被検体から反射または散乱されたＯＣＴ信号を受信するＯＣＴ装置と、被検体に分光器信号を照射し、前記被検体から反射または散乱された分光器信号に基づいてスペクトルを獲得する分光器と、を含む信号測定部と、
    前記ＯＣＴ信号に基づいて所定の波長範囲で各波長ごとの経路長の分布を予測し、予測された経路長の分布及び前記獲得されたスペクトルに基づいて分析物質の濃度を推定するプロセッサと、
    を含む、分析物質の濃度推定装置。
  2. 前記ＯＣＴ装置は、
    第１光を照射する第１光源と、
    前記第１光を第１分割光と第２分割光とに分割するビームスプリッタと、
    前記第１分割光を反射させる基準ミラーと、
    基準ミラーで反射した第１分割光と被検体によって散乱された第２分割光とによって生成された干渉光を検出してＯＣＴ信号に転換する第１光感知部と、
    を含む、請求項１に記載の分析物質の濃度推定装置。
  3. 前記分光器は、
    第２光を照射する第２光源と、
    第２光源によって照射されて被検体から散乱された第２光を検出してスペクトルを獲得する第２光感知部と、
    を含む、請求項１に記載の分析物質の濃度推定装置。
  4. 前記プロセッサは、
    波長ごとの散乱係数及びｇ因子に基づいて、前記波長ごとの経路長の分布を予測する、請求項１に記載の分析物質の濃度推定装置。
  5. 前記プロセッサは、
    前記ＯＣＴ信号に基づいて、前記被検体に対する前記分光器信号の浸透深さごとの散乱係数及び前記ｇ因子を獲得する、請求項４に記載の分析物質の濃度推定装置。
  6. 前記プロセッサは、
    散乱係数関数式に基づいて、前記浸透深さごとの散乱係数を推定する、請求項５に記載の分析物質の濃度推定装置。
  7. 前記プロセッサは、
    モンテカルロシミュレーションを用いて経路長の分布ＤＢを構築する、請求項５に記載の分析物質の濃度推定装置。
  8. 前記プロセッサは、
    前記推定された波長ごとの散乱係数及びｇ因子に基づいて、前記構築された経路長の分布ＤＢから前記波長ごとの経路長の分布を獲得する、請求項７に記載の分析物質の濃度推定装置。
  9. 前記プロセッサは、
    前記波長ごとの経路長の分布及び前記スペクトルに基づいて吸収係数スペクトルを獲得し、該獲得された吸収係数スペクトルに基づいて分析物質の濃度を推定する、請求項１に記載の分析物質の濃度推定装置。
  10. 前記プロセッサは、
    前記波長ごとの経路長の分布と波長ごとの吸収係数とに基づいて獲得されるスペクトルが、前記被検体から獲得されたスペクトルに収斂するように、前記波長ごとの吸収係数を決定する、請求項９に記載の分析物質の濃度推定装置。
  11. 前記プロセッサは、
    前記獲得された吸収係数スペクトルから温度を含むノイズ成分を除去する、請求項９に記載の分析物質の濃度推定装置。
  12. 前記プロセッサは、
    主成分分析及び特異値分解のうちの少なくとも１つに基づいて、前記獲得された吸収係数スペクトルから前記ノイズ成分ベクトルを抽出する、請求項１１に記載の分析物質の濃度推定装置。
  13. 前記プロセッサは、
    最小二乗法を含んだノイズ除去技法を用いて、前記吸収係数スペクトルからノイズを除去する、請求項１１に記載の分析物質の濃度推定装置。
  14. 前記分析物質は、
    グルコース、尿素、乳酸、中性脂肪、総タンパク質、コレステロール及びエタノールのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の分析物質の濃度推定装置。
  15. 被検体からＯＣＴ信号を獲得する段階と、
    被検体からスペクトルを獲得する段階と、
    前記ＯＣＴ信号に基づいて、所定の波長範囲で各波長ごとの経路長の分布を予測する段階と、
    前記予測された経路長の分布及び前記スペクトルに基づいて分析物質の濃度を推定する段階と、
    を含む、分析物質の濃度推定方法。
  16. 前記経路長の分布を予測する段階は、
    波長ごとの散乱係数及びｇ因子に基づいて、前記波長ごとの経路長の分布を予測する、請求項１５に記載の分析物質の濃度推定方法。
  17. 前記経路長の分布を予測する段階は、
    前記ＯＣＴ信号に基づいて浸透深さごとの散乱係数及び前記ｇ因子を獲得する段階を含む、請求項１６に記載の分析物質の濃度推定方法。
  18. 前記経路長の分布を予測する段階は、
    散乱係数関数式に基づいて、前記浸透深さごとの散乱係数から前記波長ごとの散乱係数を推定する段階をさらに含む、請求項１７に記載の分析物質の濃度推定方法。
  19. 前記経路長の分布を予測する段階は、
    モンテカルロシミュレーションを用いて経路長の分布ＤＢを構築する段階をさらに含む、請求項１７に記載の分析物質の濃度推定方法。
  20. 前記経路長の分布を予測する段階は、
    前記波長ごとの散乱係数及びｇ因子に基づいて、前記経路長の分布ＤＢから前記波長ごとの経路長の分布を獲得する段階をさらに含む、請求項１９に記載の分析物質の濃度推定方法。
  21. 前記分析物質の濃度を推定する段階は、
    前記波長ごとの経路長の分布及び前記スペクトルに基づいて吸収係数スペクトルを獲得し、該獲得された吸収係数スペクトルに基づいて分析物質の濃度を推定する、請求項１５に記載の分析物質の濃度推定方法。
  22. 前記分析物質の濃度を推定する段階は、
    前記波長ごとの経路長の分布と波長ごとの吸収係数とに基づいて獲得されたスペクトルを、前記被検体から獲得されたスペクトルに収斂させる前記波長ごとの吸収係数を決定する、請求項２１に記載の分析物質の濃度推定方法。
  23. 前記分析物質の濃度を推定する段階は、
    前記獲得された吸収係数スペクトルから温度を含むノイズ成分を除去する段階をさらに含む、請求項２１に記載の分析物質の濃度推定方法。
  24. 前記ノイズ成分を除去する段階は、
    主成分分析及び特異値分解のうちの少なくとも１つに基づいて、前記ノイズ成分ベクトルを抽出する、請求項２３に記載の分析物質の濃度推定方法。
  25. 前記ノイズ成分を除去する段階は、
    最小二乗法を含んだノイズ除去技法を用いて、前記吸収係数スペクトルからノイズを除去する、請求項２３に記載の分析物質の濃度推定方法。
  26. 第１光を照射する第１光源、前記第１光を第１分割光と第２分割光とに分割するビームスプリッタ、前記第１分割光を反射する基準ミラー、及び第１光源によって照射されて基準ミラーで反射した第１分割光と被検体によって散乱された第２分割光とによって生成された干渉光を検出してＯＣＴ信号に転換する第１光感知部を含むＯＣＴ装置と、
    第２光を照射する第２光源と、第２光源によって照射されて被検体から散乱された第２光を検出してスペクトルを獲得する第２光感知部を含む分光器と、
    を含む、信号測定装置。
  27. 前記ＯＣＴ装置は、
    前記第１光感知部から出力されたＯＣＴ信号を収集するＤＡＱ装置と、
    前記ＤＡＱ装置に生成されたアナログ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換部と、
    をさらに含む、請求項２６に記載の信号測定装置。
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