JP2023550105A - 単一波長を有するレーザの組み合わせを用いた光音響診断装置および方法 - Google Patents
単一波長を有するレーザの組み合わせを用いた光音響診断装置および方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2023550105A JP2023550105A JP2023530043A JP2023530043A JP2023550105A JP 2023550105 A JP2023550105 A JP 2023550105A JP 2023530043 A JP2023530043 A JP 2023530043A JP 2023530043 A JP2023530043 A JP 2023530043A JP 2023550105 A JP2023550105 A JP 2023550105A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- light
- wavelength
- subject
- photoacoustic
- blood sugar
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims abstract description 65
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims abstract description 65
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 14
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 claims abstract description 5
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 15
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 13
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 10
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 claims description 5
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 claims description 4
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 11
- 230000031700 light absorption Effects 0.000 description 6
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 description 4
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 4
- 239000008103 glucose Substances 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 3
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 2
- 239000012528 membrane Substances 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 208000024172 Cardiovascular disease Diseases 0.000 description 1
- 208000008960 Diabetic foot Diseases 0.000 description 1
- 102000004190 Enzymes Human genes 0.000 description 1
- 108090000790 Enzymes Proteins 0.000 description 1
- 238000004566 IR spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 238000001069 Raman spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 238000000862 absorption spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 238000003487 electrochemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000004993 emission spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 238000001566 impedance spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 208000015181 infectious disease Diseases 0.000 description 1
- 208000017169 kidney disease Diseases 0.000 description 1
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000001320 near-infrared absorption spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 1
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 1
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 1
- 238000001055 reflectance spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 230000028327 secretion Effects 0.000 description 1
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0093—Detecting, measuring or recording by applying one single type of energy and measuring its conversion into another type of energy
- A61B5/0095—Detecting, measuring or recording by applying one single type of energy and measuring its conversion into another type of energy by applying light and detecting acoustic waves, i.e. photoacoustic measurements
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
- A61B5/14532—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue for measuring glucose, e.g. by tissue impedance measurement
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
Abstract
本発明は、単一波長を有するレーザの組み合わせを用いた光音響診断装置および方法に関し、さらに詳しくは、被検体に単一波長を有するレーザ光の組み合わせを照射することにより、光音響装置の小型化を図る光音響診断装置および方法に関する。本発明の一実施形態による光音響診断装置は、被検体に単一波長を有するレーザ光が組み合わされた光を照射する光源と、前記光によって放射される音響を取得する検知部と、前記音響を分析して、前記被検体の血液中に含まれている血糖の濃度を算出する制御部とを含むことができる。
Description
本発明は、単一波長を有するレーザの組み合わせを用いた光音響診断装置および方法に関し、さらに詳しくは、被検体に単一波長を有するレーザ光の組み合わせを照射することにより、光音響装置の小型化を図る光音響診断装置および方法に関する。
糖尿病は、世界の成人人口の１０人に１人が持っている疾病であって、個人、家族、保健システム、および国にとって大きな経済的負担になる。糖尿病患者の血中ブドウ糖（血糖）数値が維持されなければ、糖尿病患者は心血管疾患、腎臓疾患、糖尿病足病変など患者の生活に大きな不便をもたらし、やもすると命にも脅威をもたらしうる深刻な合併症を有するようになる。したがって、血糖数値が規則的にモニタリングされ、高い血糖数値は直ちに対応する必要がある。
一般的に、血糖数値は、酵素が含有された電気化学反応センサを用いて侵襲的に（ｉｎｖａｓｉｖｅ）得られた血液サンプルから決定される。この時、指を針で刺すなどの過程により血液を得ることは、１日間数回血糖を測定しなければならない糖尿患者にとって大きな不便になり、感染の危険も大きい。
また、非侵襲的血糖の測定方法として、ラマン分光法（Ｒａｍａｎ ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）、分散反射分光法（ｄｉｆｆｕｓｅ ｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎ ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）、熱発散分光法（ｔｈｅｒｍａｌ ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）、近赤外線吸収分光法（ｎｅａｒ‐ｉｎｆｒａｒｅｄ ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）、テラヘルツ分光法（ｍｍ‐ｗａｖｅ ｔｅｒａｈｅｒｔｚ ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）、経皮伝達インピーダンス測定法（ｔｒａｎｓｄｅｒｍａｌ ｉｍｐｅｄａｎｃｅ ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）、低周波超音波測定方法（ｓｏｎｏｐｈｏｒｅｓｉｓ）、およびイオントホレシス法（ｉｏｎｔｏｐｈｏｒｅｓｉｓ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ）などが開発された。しかし、このような測定方法は、皮膚組織の分泌物または皮膚の状態によって精度が低下する問題点を有する。
このような問題点を解決するための方策として、従来、特許文献１は、光音響を利用して体内の血糖を予測する方法を開示している。しかし、従来の同公開特許は、血糖を測定するために連続的に変化するレーザ光を照射し、このためにレーザおよび光学設備の大きさが増加し、ウェアラブル機器の製作が難しいという問題点を有する。
上述した問題点を解決するために、本発明は、血糖と他の物質とを区分できる最適な単一波長レーザの組み合わせを用いることにより、レーザおよび光学設備の大きさを低減した光音響診断装置および方法を提供することを目的とする。
本発明の一実施形態として、単一波長を有するレーザの組み合わせを用いた光音響診断装置が提供される。
本発明の一実施形態による光音響診断装置は、被検体に単一波長を有するレーザ光が組み合わされた光を照射する光源と、前記光によって放射される音響を取得する検知部と、前記音響を分析して、前記被検体の血液中に含まれている血糖の濃度を算出する制御部とを含むことができる。
本発明の一実施形態による光音響診断装置において、前記光は、１４００ｎｍ～１５２０ｎｍの範囲で少なくともいずれか１つの波長を有する第１レーザ光、１５２０ｎｍ～１７２０ｎｍの範囲で少なくともいずれか１つの波長を有する第２レーザ光、および１７２０ｎｍ～１８５０ｎｍの範囲で少なくともいずれか１つの波長を有する第３レーザ光、の少なくともいずれか１つを組み合わせたことを特徴とする。
本発明の一実施形態による光音響診断装置において、前記制御部は、マシンラーニングを用いて前記血糖の濃度を算出することを特徴とする。
本発明の一実施形態として、単一波長を有するレーザの組み合わせを用いた光音響診断方法が提供される。
本発明の一実施形態による光音響診断方法は、光源により単一波長を有する複数のレーザ光が組み合わされた光を被検体に照射する光照射ステップと、検知部を介して前記光によって放射される音響を取得する音響検知ステップと、前記音響を分析して、前記被検体の血液中に含まれている血糖の濃度を算出する血糖濃度分析ステップとを含むことができる。
本発明の一実施形態による光音響診断方法は、前記光照射ステップにおいて、前記光は、１４００ｎｍ～１５２０ｎｍの範囲で少なくともいずれか１つの波長を有する第１レーザ光、１５２０ｎｍ～１７２０ｎｍの範囲で少なくともいずれか１つの波長を有する第２レーザ光、および１７２０ｎｍ～１８５０ｎｍの範囲で少なくともいずれか１つの波長を有する第３レーザ光、の少なくともいずれか１つを組み合わせたことを特徴とする。
本発明の一実施形態による光音響診断方法において、前記血糖濃度分析ステップは、前記光照射ステップおよび前記音響検知ステップを繰り返し行って得られたデータを用いて人工ニューラルネットワークを学習させる学習ステップと、前記人工ニューラルネットワークを用いて前記被検体の血液中に含まれている血糖の濃度を算出する人工知能分析ステップとをさらに含むことができる。
本発明の一実施形態として、前述した方法を実行するためのプログラムが記録されたコンピュータ読取可能な記録媒体が提供される。
本発明による光音響診断装置および方法は、血液中に含まれている血糖を他の物質と区分できる最適な波長の組み合わせを用いることにより、光音響診断装置に用いられる光学設備の大きさを最小化し、一歩進んでウェアラブル装置への実現を可能にしたという点で利点がある。
本開示から得られる効果は以上に言及された効果に制限されず、言及していないさらに他の効果は以下の記載から本開示の属する技術分野における通常の知識を有する者に明確に理解されるであろう。
本発明の一実施形態として、単一波長を有するレーザの組み合わせを用いた光音響診断装置が提供される。
本発明の一実施形態による光音響診断装置は、被検体に単一波長を有するレーザ光が組み合わされた光を照射する光源と、前記光によって放射される音響を取得する検知部と、前記音響を分析して、前記被検体の血液中に含まれている血糖の濃度を算出する制御部とを含むことができる。
本発明の一実施形態による光音響診断装置において、前記光は、１４００ｎｍ～１５２０ｎｍの範囲で少なくともいずれか１つの波長を有する第１レーザ光、１５２０ｎｍ～１７２０ｎｍの範囲で少なくともいずれか１つの波長を有する第２レーザ光、および１７２０ｎｍ～１８５０ｎｍの範囲で少なくともいずれか１つの波長を有する第３レーザ光、の少なくともいずれか１つを組み合わせたことを特徴とする。
本発明の一実施形態による光音響診断装置において、前記制御部は、マシンラーニングを用いて前記血糖の濃度を算出することを特徴とする。
本発明の一実施形態として、単一波長を有するレーザの組み合わせを用いた光音響診断方法が提供される。
本発明の一実施形態による光音響診断方法は、光源により単一波長を有する複数のレーザ光が組み合わされた光を被検体に照射する光照射ステップと、検知部を介して前記光によって放射される音響を取得する音響検知ステップと、前記音響を分析して、前記被検体の血液中に含まれている血糖の濃度を算出する血糖濃度分析ステップとを含むことができる。
本発明の一実施形態による光音響診断方法は、前記光照射ステップにおいて、前記光は、１４００ｎｍ～１５２０ｎｍの範囲で少なくともいずれか１つの波長を有する第１レーザ光、１５２０ｎｍ～１７２０ｎｍの範囲で少なくともいずれか１つの波長を有する第２レーザ光、および１７２０ｎｍ～１８５０ｎｍの範囲で少なくともいずれか１つの波長を有する第３レーザ光、の少なくともいずれか１つを組み合わせたことを特徴とする。
本発明の一実施形態による光音響診断方法において、前記血糖濃度分析ステップは、前記光照射ステップおよび前記音響検知ステップを繰り返し行って得られたデータを用いて人工ニューラルネットワークを学習させる学習ステップと、前記人工ニューラルネットワークを用いて前記被検体の血液中に含まれている血糖の濃度を算出する人工知能分析ステップとをさらに含むことができる。
本発明の一実施形態として、前述した方法を実行するためのプログラムが記録されたコンピュータ読取可能な記録媒体が提供される。
以下、添付した図面を参照して、本発明の属する技術分野における通常の知識を有する者が容易に実施できるように本発明の実施形態を詳細に説明する。しかし、本発明は種々の異なる形態で実現可能であり、ここで説明する実施形態に限定されない。そして、図面において本発明を明確に説明するために説明と関係のない部分は省略し、明細書全体にわたって類似の部分については類似の図面符号を付した。
本明細書で使われる用語について簡略に説明し、本発明について具体的に説明する。
本発明で使われる用語は、本発明における機能を考慮しながらできるだけ現在広く使われる一般的な用語を選択したが、これは当分野に従事する技術者の意図または判例、新たな技術の出現などにより異なる。また、特定の場合は、出願人が任意に選定した用語もあり、この場合、当該発明の説明部分において詳しくその意味を記載するであろう。したがって、本発明で使われる用語は、単純な用語の名称ではない、その用語が持つ意味と本発明の全般にわたる内容に基づいて定義されなければならない。
明細書全体において、ある部分がある構成要素を「含む」とする時、これは、特に反対の記載がない限り、他の構成要素を除くのではなく他の構成要素をさらに包含できることを意味する。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で実現されるか、ハードウェアとソフトウェアとの結合で実現される。なお、明細書全体において、ある部分が他の部分に「連結」されているとする時、これは、「直接的に連結」されている場合のみならず、「その中間に他の素子を挟んで」連結されている場合も含む。
以下、添付した図面を参照して、本発明を詳細に説明する。
図１は、本発明の一実施形態による光音響診断装置のブロック図である。
図１を参照すれば、本発明の一実施形態による光音響診断装置１は、被検体に単一波長を有するレーザ光が組み合わされた光を照射する光源１００と、前記光によって放射される音響を取得する検知部２００と、前記音響を分析して、前記被検体の血液中に含まれている血糖の濃度を算出する制御部３００とを含むことができる。
光源１００は、複数の単一波長レーザ光を出力することができ、前記レーザ光は、赤外線であってもよい。すなわち、本発明において、光源１００は、近赤外線または中赤外線帯域で波長を順次に増加させたり減少させたりしながら光を出力せず、特定の波長を有するレーザ光の複数個を組み合わせて出力する。
前記光源１００によって出力された光は、被検体に照射されて被検体に含まれている分子を振動させ、分子の振動によって超音波が放射される。
検知部２００は、光によって被検体から放射される音響を受音する受音部と、受音部の形態変化を測定する測定部とで構成される。
検知部２００は、ピエゾ（ｐｉｅｚｏ）方式またはメムス（ＭＥＭＳ：Ｍｉｃｒｏ Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍ）方式が適用可能である。ピエゾ方式は、超音波による圧力によって圧電物質内に電位が形成され、電位差である電圧を測定して超音波を測定し、メムス方式は、超音波による圧力によってメンブレン膜の形態が変化し、形態変化を測定して超音波を測定する。
制御部３００は、光源１００または検知部２００を制御して、被検体に光を照射し、それによって放射される音響を取得して、血液中に含まれている血糖の濃度を算出することができる。
前記制御部３００は、音響を直接分析して、血液中に含まれている血糖の濃度を算出することができ、繰り返しの実験により取得した結果データを用いて人工知能ニューラルネットワークを学習させ、学習させた人工ニューラルネットワークを用いて血糖の濃度を算出することができる。
図２は、レーザ光の波長による人体内に含まれている物質の光吸収係数の一例を示すグラフである。
図２を参照すれば、人体内には血糖以外にレーザ光を吸収する多様な物質が含まれていることが分かる。
図２にて、ｘ軸は波長（Ｗａｖｅｌｅｎｇｔｈ、［ｎｍ］）を、ｙ軸は吸収係数（Ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ ｓｐｅｃｔｒａ、［λ］）を示す。また、図２にて、Ａは血糖（ｇｌｕｃｏｓｅ）、Ｂは脂肪（ｆａｔ）、Ｃは基準線（ｂａｓｅｌｉｎｅ）、Ｄはタンパク質（ｐｒｏｔｅｉｎ）、Ｅは水（ｗａｔｅｒ）の波長による光吸収係数を示す。
すなわち、本発明によれば、物質ごとに波長による光吸収係数の変化率が異なる特徴を利用して血糖を他の物質と区分するのに最適な波長の組み合わせを見つけ、これを用いて血糖の濃度を算出することにより、光学設備の大きさを大きく低減することができる。
図３は、本発明の一実施形態による光音響診断装置において用いられる単一波長を有するレーザの組み合わせの一実施形態である。
図３を参照すれば、本発明の一実施形態による光音響診断装置において、前記光は、１４００ｎｍ～１５２０ｎｍの範囲で少なくともいずれか１つの波長を有する第１レーザ光１０１、１５２０ｎｍ～１７２０ｎｍの範囲で少なくともいずれか１つの波長を有する第２レーザ光１０２、および１７２０ｎｍ～１８５０ｎｍの範囲で少なくともいずれか１つの波長を有する第３レーザ光１０３、の少なくともいずれか１つを組み合わせたことを特徴とする。
例えば、本発明の一実施形態による光音響診断装置１は、１４８０ｎｍの波長を有する第１レーザ光１０１、１６４０ｎｍの波長を有する第２レーザ光１０２、および１８１０ｎｍの波長を有する第３レーザ光が組み合わされた光を照射する光源１００で構成される。
前記第１レーザ光１０１～第３レーザ光１０３が有する波長は、前記限られた範囲内で血糖と他の物質とを区分できる最適な波長として選択される。
前記最適な波長を選択する時に使用される基準には、物質間の光吸収係数の大きさ差が最も大きい地点、血糖以外の他の物質のいずれか１つの物質の光吸収係数が血糖の光吸収係数と同じ地点などが含まれてもよい。
図４は、本発明の一実施形態による光音響診断方法のフローチャートである。
図４を参照すれば、本発明の一実施形態による光音響診断方法は、光源１００により単一波長を有する複数のレーザ光が組み合わされた光を被検体に照射する光照射ステップＳ１００と、検知部２００を介して前記光によって放射される音響を取得する光音響検知ステップＳ２００と、前記音響を分析して、前記被検体の血液中に含まれている血糖の濃度を算出する血糖濃度分析ステップＳ３００とを含むことができる。
本発明の一実施形態による光音響診断方法は、前記光照射ステップＳ１００において、前記光は、１４００ｎｍ～１５２０ｎｍの範囲で少なくともいずれか１つの波長を有する第１レーザ光１０１、１５２０ｎｍ～１７２０ｎｍの範囲で少なくともいずれか１つの波長を有する第２レーザ光１０２、および１７２０ｎｍ～１８５０ｎｍの範囲で少なくともいずれか１つの波長を有する第３レーザ光１０３、の少なくとも１つを組み合わせたことを特徴とする。
図５は、本発明の一実施形態による光音響診断方法における血糖濃度分析ステップＳ３００のフローチャートである。
図５を参照すれば、本発明の一実施形態による光音響診断方法において、前記血糖濃度分析ステップＳ３００は、前記光照射ステップＳ１００および前記音響検知ステップＳ２００を繰り返し行って得られたデータを用いて人工ニューラルネットワークを学習させる学習ステップＳ３１０と、前記人工ニューラルネットワークを用いて前記被検体の血液中に含まれている血糖の濃度を算出する人工知能分析ステップＳ３２０とをさらに含むことができる。
本発明の一実施形態による方法に関しては、前述した装置に関する内容が適用可能である。したがって、方法に関して前述した装置に関する内容と同一の内容については説明を省略する。
上述した本発明の説明は例示のためのものであり、本発明の属する技術分野における通常の知識を有する者は、本発明の技術的思想や必須の特徴を変更することなく他の具体的な形態に容易に変形可能であることを理解することができる。そのため、以上に述べた実施形態はすべての面で例示的であり、限定的ではないと理解しなければならない。例えば、単一形で説明されている各構成要素は分散して実施されてもよいし、同じく、分散したと説明されている構成要素も結合された形態で実施されてもよい。
本発明の範囲は上記の詳細な説明よりは後述する特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲の意味および範囲、そしてその均等概念から導出されるすべての変更または変形された形態が本発明の範囲に含まれると解釈されなければならない。
Claims (7)
- 被検体に単一波長を有するレーザ光が組み合わされた光を照射する光源と、
前記光によって放射される音響を取得する検知部と、
前記音響を分析して、前記被検体の血液中に含まれている血糖の濃度を算出する制御部とを含む光音響診断装置。 - 前記光は、１４００ｎｍ～１５２０ｎｍの範囲で少なくともいずれか１つの波長を有する第１レーザ光、１５２０ｎｍ～１７２０ｎｍの範囲で少なくともいずれか１つの波長を有する第２レーザ光、および１７２０ｎｍ～１８５０ｎｍの範囲で少なくともいずれか１つの波長を有する第３レーザ光、の少なくともいずれか１つを組み合わせたことを特徴とする請求項１に記載の光音響診断装置。
- 前記制御部は、マシンラーニングを用いて前記血糖の濃度を算出することを特徴とする請求項１に記載の光音響診断装置。
- 光源により単一波長を有する複数のレーザ光が組み合わされた光を被検体に照射する光照射ステップと、
検知部を介して前記光によって放射される音響を取得する音響検知ステップと、
前記音響を分析して、前記被検体の血液中に含まれている血糖の濃度を算出する血糖濃度分析ステップとを含む光音響診断方法。 - 前記光照射ステップにおいて、前記光は、１４００ｎｍ～１５２０ｎｍの範囲で少なくともいずれか１つの波長を有する第１レーザ光、１５２０ｎｍ～１７２０ｎｍの範囲で少なくともいずれか１つの波長を有する第２レーザ光、および１７２０ｎｍ～１８５０ｎｍの範囲で少なくともいずれか１つの波長を有する第３レーザ光、の少なくともいずれか１つを組み合わせたことを特徴とする請求項４に記載の光音響診断方法。
- 前記血糖濃度分析ステップは、前記光照射ステップおよび前記音響検知ステップを繰り返し行って得られたデータを用いて人工ニューラルネットワークを学習させる学習ステップと、
前記人工ニューラルネットワークを用いて前記被検体の血液中に含まれている血糖の濃度を算出する人工知能分析ステップとをさらに含むことを特徴とする請求項４に記載の光音響診断方法。 - 請求項４から６のいずれか一項に記載の光音響診断方法を実行するためのプログラムが記録されたコンピュータ読取可能な記録媒体。
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200154019A KR102466236B1 (ko) | 2020-11-17 | 2020-11-17 | 단일 파장을 갖는 레이저 조합을 이용한 광음향 진단 장치 및 방법 |
| KR10-2020-0154019 | 2020-11-17 | ||
| PCT/KR2021/015898 WO2022108200A1 (ko) | 2020-11-17 | 2021-11-04 | 단일 파장을 갖는 레이저 조합을 이용한 광음향 진단 장치 및 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2023550105A true JP2023550105A (ja) | 2023-11-30 |
Family
ID=81709257
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2023530043A Pending JP2023550105A (ja) | 2020-11-17 | 2021-11-04 | 単一波長を有するレーザの組み合わせを用いた光音響診断装置および方法 |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20230414104A1 (ja) |
| EP (1) | EP4248840A4 (ja) |
| JP (1) | JP2023550105A (ja) |
| KR (1) | KR102466236B1 (ja) |
| CN (1) | CN116568215A (ja) |
| WO (1) | WO2022108200A1 (ja) |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8326388B2 (en) * | 2002-10-31 | 2012-12-04 | Toshiba Medical Systems Corporation | Method and apparatus for non-invasive measurement of living body characteristics by photoacoustics |
| JP4559995B2 (ja) * | 2006-03-30 | 2010-10-13 | 株式会社東芝 | 腫瘍検査装置 |
| KR102443262B1 (ko) * | 2015-09-23 | 2022-09-13 | 삼성전자주식회사 | 분석물질 농도 예측 방법 및 장치 |
| KR102463700B1 (ko) * | 2016-12-14 | 2022-11-07 | 현대자동차주식회사 | 광음향 비침습적 연속적 혈당 측정 장치 |
| KR20190063446A (ko) | 2017-11-29 | 2019-06-07 | 한국전자통신연구원 | 비침습식 혈당 예측 시스템, 혈당 예측 방법, 및 혈당 센서 |
| US20190159705A1 (en) * | 2017-11-29 | 2019-05-30 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Non-invasive glucose prediction system, glucose prediction method, and glucose sensor |
| KR102033914B1 (ko) * | 2018-03-05 | 2019-10-18 | 주식회사 바이오메디랩스 | 혈당 측정방법 및 이를 이용한 인체착용형 혈당 측정장치 |
| JP7253733B2 (ja) * | 2019-04-10 | 2023-04-07 | Ｌｏｏｋ Ｔｅｃ株式会社 | グルコース量算出方法 |
-
2020
- 2020-11-17 KR KR1020200154019A patent/KR102466236B1/ko active IP Right Grant
-
2021
- 2021-11-04 WO PCT/KR2021/015898 patent/WO2022108200A1/ko active Application Filing
- 2021-11-04 EP EP21894971.7A patent/EP4248840A4/en active Pending
- 2021-11-04 JP JP2023530043A patent/JP2023550105A/ja active Pending
- 2021-11-04 US US18/037,272 patent/US20230414104A1/en active Pending
- 2021-11-04 CN CN202180083774.3A patent/CN116568215A/zh active Pending
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102466236B1 (ko) | 2022-11-15 |
| EP4248840A1 (en) | 2023-09-27 |
| CN116568215A (zh) | 2023-08-08 |
| US20230414104A1 (en) | 2023-12-28 |
| KR20220067648A (ko) | 2022-05-25 |
| WO2022108200A1 (ko) | 2022-05-27 |
| EP4248840A4 (en) | 2023-11-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP3625475B2 (ja) | 非侵入的にヘマトクリット値をモニタするシステム | |
| US9915608B2 (en) | Optical sensor for determining the concentration of an analyte | |
| KR100871074B1 (ko) | 비침습형 혈당 측정 장치 및 그 방법 | |
| JP5001934B2 (ja) | 体内グルコースを測定する非侵襲的システム及び方法 | |
| US7254432B2 (en) | Method and device for non-invasive measurements of blood parameters | |
| US20210052164A1 (en) | Sensor for tissue measurements | |
| JP2001025465A (ja) | 物質を検出する装置及び方法 | |
| Srivastava et al. | Blood glucose monitoring using non invasive optical method: Design limitations and challenges | |
| JPH06178767A (ja) | 高信頼非侵入式血液ガス測定方法 | |
| JP2007510492A (ja) | 人体内の非侵襲的測定の方法およびシステム | |
| JP2009520548A (ja) | 血糖濃度の非侵襲測定システム | |
| JP3906186B2 (ja) | 生体情報計測装置及び被検体から生体情報を計測する方法 | |
| EP2330973A1 (en) | Photoacoustic measuring apparatus with movable detector array | |
| JP2007020890A (ja) | 光学的生体情報計測システム及び光情報計測に用いられるカップリング層 | |
| JPH07132120A (ja) | 不連続性放射を使用した検体濃度の無侵襲的測定法と装置 | |
| KR102466236B1 (ko) | 단일 파장을 갖는 레이저 조합을 이용한 광음향 진단 장치 및 방법 | |
| Al Naam et al. | Non invasive blood glucose measurement based on Photo-Acoustic Spectroscopy | |
| Ionescu et al. | Measuring and detecting blood glucose by methods non-invasive | |
| WO2023031243A1 (en) | Process and analyte monitor for estimating a quantity in mathematical relationship with an analyte concentration level in a target | |
| US20200352450A1 (en) | Miniaturized noninvasive glucose sensor and continuous glucose monitoring system | |
| US20200337600A1 (en) | Sample position resolved noninvasive glucose concentration determination analyzer apparatus and method of use thereof | |
| JPH0113852B2 (ja) | ||
| Kalaiselvi et al. | Continuous blood glucose monitoring using noninvasive technique: a review | |
| CN116369856A (zh) | 一种多光谱光声人体组织液成分浓度无创检测装置及方法 | |
| CN213488826U (zh) | 基于光声技术的血氧饱和度精确测量设备 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20230517 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20240321 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20240401 |