JP4329360B2

JP4329360B2 - グルコース濃度の定量装置

Info

Publication number: JP4329360B2
Application number: JP2003048265A
Authority: JP
Inventors: 智浩太田; 勝弘平田; 勝彦丸尾
Original assignee: Panasonic Corp; Matsushita Electric Works Ltd
Current assignee: Panasonic Corp; Panasonic Electric Works Co Ltd
Priority date: 2003-02-25
Filing date: 2003-02-25
Publication date: 2009-09-09
Anticipated expiration: 2023-02-25
Also published as: JP2004257835A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は生体組織中のグルコース濃度、あるいは血液、血清、血漿、細胞内液、間質液、涙、汗、尿などの体液中のグルコースの濃度の定量装置、特に近赤外領域における分光分析手法を用いたグルコース濃度の定量装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近赤外分光分析は、試料に特別な操作を行う必要がなく、非破壊で迅速な計測ができることから、近年、農業や食品、石油化学をはじめ様々な分野で応用されるようになっている。
【０００３】
近赤外領域での分光分析は、中赤外領域における分光分析と比較すると、一般に
・近赤外領域では水の吸収スペクトルが小さいので、中赤外領域では難しい水溶液系の分析が可能である
・生体を透過する能力が高い
・測定に際して特別な試料を調製する必要がない場合が多い
といった長所を有する反面、
・信号レベルが中赤外領域と比較して１００分の１程度と小さい
・水、タンパク質、脂質等の他成分の濃度変化による影響を受け易い。
といった短所がある。
【０００４】
この短所のために近赤外領域での定量あるいは定性分析を行う場合、中赤外領域における分析のようにピーク位置やピーク高さによる分析手法では正確な分析を行うことは難しい。
【０００５】
このために測定スペクトルを統計解析手法、たとえば、線形重回帰分析（ＭＬＲ）、主成分回帰分析、ＰＬＳ回帰分析といった多変量解析手法を用いて分析する手法、いわゆるケモメトリクスと呼ばれる手法が用いられている。数値解析を利用した統計的手法であり且つパーソナルコンピュータの発達とともに急速に普及してきたこの手法によれば、近赤外領域でのＳ／Ｎ比の小さい吸収信号や他成分の濃度が変化しても、実用に供する定量・定性分析が可能となる。
【０００６】
このような背景をもとに、近赤外光を用いた生体中のグルコース濃度の定量が非常に注目されている。採血を必要としない非侵襲で連続的なグルコース濃度測定が可能となるためであり、次のような従来例が存在している。
【０００７】
米国特許第４，６５５，２２５号明細書（特許文献１）：グルコース吸収スペクトルとして波長１５７５、１７６５、２１００又は２２７０±１５ｎｍの少なくとも一帯域を、グルコースの吸収が皆無かもしくは無視し得るバックグラウンド組織の吸収スペクトルの基準として１０００ｎｍから２７００ｎｍの参照波長の少なくとも一帯域から集められた光でグルコース濃度を定量する手法が開示されている。
【０００８】
特開平１０−３２５７９４号公報：グルコースの吸収スペクトルとして１４８０ｎｍから１８８０ｎｍの波長領域内、もしくは１０００ｎｍから１３００ｎｍの波長域を選択して、各波長を連続的に測定して得られるスペクトルを多変量解析することでグルコース濃度を定量する手法が開示されている。
【０００９】
【特許文献１】
米国特許第４，６５５，２２５号明細書
【特許文献２】
特開平１０−３２５７９４号公報
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前者では単純に基準とする波長に対するグルコース吸収を見ているだけであるために、水、タンパク質、脂質のような吸収スペクトルの変化に対してグルコース濃度を測定することは不可能である。
【００１１】
また、後者ではグルコース以外の水、タンパク質、脂質のような他成分の吸収スペクトルの濃度変化に対し、ある程度の精度でグルコース濃度を測定することができると考えられるが、バックグラウンド組織の変化による散乱の影響を避けることができない。
【００１２】
つまり、近赤外領域の吸収スペクトルは、水、タンパク質、脂質などの吸収や、バックグラウンド組織の変化による散乱の両方の影響を考えなければグルコース濃度の定量は難しい。
【００１３】
本発明はこのような点に鑑みなされたものであり、その目的とするところは、生体組織や体液のような刻々と変動する生体成分中のグルコース濃度の定量に際して、他成分の濃度変化による吸収変化やバックグラウンド組織の変化による散乱変化の影響を考慮して精度よくグルコース濃度の定量分析を行うことができるグルコース濃度の定量装置を提供するものである。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
しかして本発明は、近赤外領域における光の吸収を利用して生体組織中あるいは体液中のグルコース濃度を定量するグルコース濃度の定量装置であって、１２００ｎｍから１８８０ｎｍの第１の波長領域内のスペクトル及び１０００ｎｍから１３５０ｎｍの第２の波長領域内のスペクトルを時間を置いて夫々複数回測定する測定手段と、上記第１の波長領域内のスペクトルのベースライン補正を第２の波長領域内のスペクトルを用いて行った後、ベースライン補正後の複数回の第１波長領域の測定スペクトルのうちの空腹時に測定された少なくとも一つをその被測定者の基準スペクトルとして、測定スペクトルから基準スペクトルを引いた結果に多変量解析を適用してグルコース濃度の定量を行う演算手段とからなることに特徴を有している。近赤外領域におけるグルコース分子由来の吸収が大きく且つ水分子由来の吸収の影響が比較的小さい第１の波長領域内の吸収スペクトルを、水分子やヘモグロビン固有の吸収が小さい第２の波長領域内の吸収スペクトルを利用してベースライン補正を行い、その後、個人差や測定箇所の違いなどによって異なる他成分やバックグラウンド組織の変化の影響を上記基準スペクトルを引くことで無視できるようにした上で多変量解析を適用するものである。
【００１５】
また基準となるスペクトルを測定した時の数種類のグルコース濃度に対して、ＰＬＳ回帰分析の回帰係数をあらかじめ用意しておくことも好ましい。
【００１６】
上記演算手段は、測定したスペクトルから基準となるスペクトルを引いた結果における波形に応じて不良データを判別して除外し、不良データではないスペクトルからグルコース濃度の定量を行ったり、スペクトルの各波長の吸光度を足し合わせて合計の値における波形に応じて不良データを判別して除外し、不良データではないスペクトルからグルコース濃度の定量を行うものであってもよい。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下本発明を実施の形態の一例に基づいて詳述すると、まず発明においては、１０００ｎｍから１８８０ｎｍまでの近赤外波長領域内の複数波長で生体組織あるいは体液の吸収スペクトルを測定するのであるが、このための機材（装置）の一例を図１３に示す。
【００１８】
近赤外光源である発光手段（発光ダイオード１）と、この発光ダイオード１から照射した近赤外光を干渉フィルター２により任意の中心波長に分光し、集光手段であるレンズ３によって光ファイバー４の端面に集光した光を被測定物に誘導している。また、被測定物の透過光をフォトダイオード等からなる検出手段５で検出する。
【００１９】
干渉フィルター２は円盤の同心円上に３つ配置されており、モータ６で回転させることにより干渉フィルターの特性に応じた中心波長が得られる。検出した吸収信号は吸光度に変換されて後述する処理が行われる。
【００２０】
光ファイバーの照射端７は被測定物に垂直にあてて使用する。照射端７では光ファイバーの発光側８と受光側９が交互に並んでおり、発光側ファイバー８より照射され、生体組織中を透過した近赤外光を受光側ファイバー９でうけ、検出手段５に導いている。検出手段５の出力は、演算手段（図示せず）に取り込まれ、後述する処理が行われる。
【００２１】
ここにおいて、測定機材（測定装置）としては、吸収スペクトルの測定波長として、１２００ｎｍから１８８０ｎｍの第１の波長領域内と、１０００ｎｍから１３５０ｎｍの第２の波長領域内の少なくとも２つの波長での測定が可能なものであれば、上記のものに限定されるものではなく、どのような形態のものであってもよい。また、吸収スペクトルのデータを解析したりこのデータからグルコース濃度を推定するための上記演算手段としてはパーソナルコンピュータを好適に用いることができる。
【００２２】
ここで、１２００ｎｍから１８８０ｎｍの第１の波長領域は、図３の吸収係数特性を示す図からも明らかなように、グルコース分子由来の吸収が大きく且つ水分子由来の吸収の影響が比較的小さい領域であり、また１０００ｎｍから１３５０ｎｍの第２の波長領域は、水分子やヘモグロビン固有の吸収が小さい領域である。
【００２３】
そして、上記両波長領域内でほぼ同時に測定を行い、第１の波長領域での吸収スペクトルを、第２の波長領域内での吸収スペクトルによってベースライン補正を行う。ここで、第２の波長領域では水、タンパク質、脂質及びヘモグロビンなどの吸収が非常に小さく、吸収だけで考えた場合、スペクトルは変化しないはずであるが、実際にはバックグラウンド組織の変化による散乱変化の影響でスペクトルは上下にシフトする。図４にバックグラウンド組織の散乱が変化した場合のスペクトルを示す。散乱の変化によりスペクトルが上下にシフトしていることがわかる。このバックグラウンド組織の変化による散乱変化の影響は、もちろん第１の波長領域内の吸収スペクトルにも現れていることから、グルコース分子由来の吸収が大きく且つ水分子由来の吸収の影響が比較的小さい第１の波長領域内の吸収スペクトルを上記第２の波長領域内の吸収スペクトルでベースライン補正を行えば、バックグラウンド組織の変化による散乱の影響を低減することができることになる。
【００２４】
従って、図１に示すように、同時刻における前記２つの波長領域内での吸収スペクトルの測定と採血による血糖値測定とを複数回行い、上記ベースライン補正を行った結果と採血によって測定した血糖値とを用いて多変量解析をすることで検量関数を作成する事前処理を予め行っておき、その後、上記両波長領域内の吸収スペクトルの測定と上記ベースライン補正とを行い、ベースライン補正後の第１の波長領域内の吸収スペクトルに上記検量関数を当てはめることによって、グルコース濃度の定量を行えば、バックグラウンド組織の変化による影響を排除した定量を行うことができる。
【００２５】
また、第２の波長領域内のスペクトルを利用して散乱の影響を補正する際、第２の波長領域内の数波長の平均値でスペクトルの補正を行うならば、スペクトルの測定誤差や測定機器のノイズの影響を低減することができる。
【００２６】
バックグラウンド組織の散乱の影響は、次のようにすることで排除することもできる。すなわち、近赤外領域におけるグルコース分子由来の吸収が大きく且つ水分子由来の吸収の影響が比較的小さい１２００ｎｍから１８８０ｎｍの波長領域内のスペクトルの測定を時間を置いて複数回行う。そして得られた複数のスペクトルのうち、少なくとも１つ、好ましくは空腹時などの血糖値変動が小さい時に測定したスペクトルを基準スペクトルとし、測定したスペクトルから上記基準スペクトルを引いたならば、バックグラウンド組織の散乱変化の影響と同時に、生体中の体液成分の日間変動によるスペクトル変化を低減することができる。この基準スペクトルは上述のように空腹時などの血糖値変動が小さい時（健常人ならば通常血糖値が１００ｍｇ／ｄＬ程度の時）が好ましく、またこの基準スペクトルの血糖値は同じにすることが必要である。
【００２７】
従って、図２に示すように、前記第１の波長領域内での吸収スペクトルの測定を時間を置いて複数回行うとともに、各時点において採血による血糖値の測定を行い、上記基準スペクトルを引いた差分吸光度と採血での測定血糖値とを多変量解析をすることで検量関数を作成する事前処理を予め行っておき、その後、第１の波長領域内での吸収スペクトルの測定を時間を置いて複数回行う時にそのうちの少なくとも１つのスペクトルを基準スペクトルとして前述のように差分吸光度を求め、この差分吸光度に上記検量関数を当てはめることによって、グルコース濃度の定量を行えば、バックグラウンド組織の変化による影響及び生体中の体液成分の日間変動によるスペクトル変化の影響を低減したグルコース濃度の定量を行うことができる。
【００２８】
数回測定した結果の平均値を基準スペクトルとする場合は、測定機器などのノイズや測定誤差の影響を低減でき、グルコース濃度の定量精度向上を図ることができる。
【００２９】
また基準となるスペクトルを測定した時の数種類のグルコース濃度に対して、ＰＬＳ回帰分析の回帰係数をあらかじめ用意しておくならば、人により空腹時や安定時の血糖値が変動することが考えられるものの、どのグルコース濃度にも対応することができる。
【００３０】
ある個人の第１の波長領域内の吸収スペクトルを時間を置いて複数回測定することを複数日で行った時の測定データは、図１２に示すように、殆ど重なっているが、微視的には図５に示すような吸光度差特性を有するものとなっている。図中の（ａ）〜（ｆ）は夫々異なる日の測定結果を示している。また、図６は差分吸光度を求めずにこれらデータと採血による測定血糖値（図中のイ）とを多変量解析して作成した検量関数に基づいて他の日の吸収スペクトルから血糖値を推定した場合を示しており、実測値と推定値との相関性がさほど高くないことがわかる。
【００３１】
しかし、同じデータに対して上述のように基準スペクトルを決定して差分吸光度（図７）を求め、この差分吸光度と実測血糖値とを多変量解析して検量関数を作成し、この検量関数に基づいて他の日の差分吸光度から血糖値の推定値を導いたならば、図８に示すように図６に示すものよりも相関性が高い結果を得ることができる。なお、図８（ｆ）は相関性が逆に低くなってしまっているが、これは吸収スペクトルの測定そのものに問題があったからと推察される。
【００３２】
上記のような不良データは、次のようにして排除してしまうことで、推定定量値の精度を高くすることができる。たとえば、基準スペクトルを引いた結果において、波形の形が正であるか負であるかの判断を行い、負であるデータについては不良であるとして排除したり、スペクトルの各波長の吸光度を足し合わせて合計の値により、スペクトルの正負を判断し、負であるものについては不良であるとして排除するのである。この処理を行うことで、たとえば図７に示したデータを排除することができる。なお、ここでの正負による判断は、血糖値が低い時のスペクトルを基準スペクトルとした場合であり、場合によっては正である時を不良データとして排除することになる。
【００３３】
そして本発明においては、前述の第２の波長領域のスペクトルを各測定時に同時に行うとともに、この第２の波長領域のスペクトルを用いたベースライン補正を行い、その後、上記基準となるスペクトルを引いた差分吸光度からグルコース濃度の定量を行う。この場合、生体組織の日間変動による影響をより低減した定量を行うことができる。図９はこの場合のフローチャートを、図１０このベースライン補正（バイアス補正）がなされたデータによる差分吸光度を、図１１は該差分吸光度に基づく多変量解析での推定血糖値と実測血糖値とを示している。なお、元となる吸収スペクトルの測定値は上記図５〜図８において用いたものと同じデータを使用している。上記不良データの排除は本例においても有効なのはもちろんである。
【００３４】
【発明の効果】
以上のように本発明は、１２００ｎｍから１８８０ｎｍの第１の波長領域内のスペクトルを時間を置いて複数回測定する測定手段と、この複数回の測定スペクトルのうちの空腹時に測定された少なくとも一つをその被測定者の基準スペクトルとして、測定スペクトルから基準スペクトルを引いた結果に多変量解析を適用してグルコース濃度の定量を行うために、個人差や測定箇所の違いなどによって異なる他成分やバックグラウンド組織の変化の影響を上記基準スペクトルを引くことで取り除くことができるものであり、他成分の濃度変化による吸収変化やバックグラウンド組織の変化による散乱変化の影響を考慮して精度よくグルコース濃度の定量分析を行うことができる。
【００３５】
しかも、測定手段が１０００ｎｍから１３５０ｎｍの第２の波長領域内のスペクトルも複数回測定するものであり、演算手段が上記第１の波長領域内のスペクトルのベースライン補正を第２の波長領域内のスペクトルを用いて行った後、ベースライン補正後の複数回の第１波長領域の測定スペクトルのうちの空腹時に測定された一つをその被測定者の基準スペクトルとして、測定スペクトルから基準スペクトルを引いた結果に多変量解析を適用してグルコース濃度の定量を行うことから、他成分の濃度変化による吸収変化やバックグラウンド組織の変化による散乱変化の影響を考慮して精度よくグルコース濃度の定量分析を行うことができるとともに生体組織の日間変動によるスペクトル変化を小さくすることができるために、より精度の高い定量を行うことができる。
【００３６】
また基準となるスペクトルを測定した時の数種類のグルコース濃度に対して、ＰＬＳ回帰分析の回帰係数をあらかじめ用意しておけば、基準スペクトルを測定した時のグルコース濃度により利用する検量関数を決定することができるため、基準スペクトル測定時のグルコース濃度が変動しても対応することができるものとなる。
【００３７】
さらに、測定したスペクトルから基準となるスペクトルを引いた結果における波形に応じて不良データを判別して除外し、不良データではないスペクトルからグルコース濃度の定量を行ったり、スペクトルの各波長の吸光度を足し合わせて合計の値により、スペクトルの不良データを判別して除外し、不良データではないスペクトルからグルコース濃度の定量を行うならば、グルコース濃度の測定精度低下の原因となるスペクトルをあらかじめ取り除くことができる。
【００３８】
【図面の簡単な説明】
【図１】参考例のフローチャートである。
【図２】他の参考例のフローチャートである。
【図３】各成分の吸収係数特性図である。
【図４】散乱係数に対する吸光度スペクトルの説明図である。
【図５】（ａ）〜（ｆ）は夫々異なる日における吸光度差特性図である。
【図６】（ａ）〜（ｆ）は夫々異なる日における実測値と推定値との説明図である。
【図７】（ａ）〜（ｆ）は夫々異なる日における差分吸光度差特性図である。
【図８】（ａ）〜（ｆ）は夫々異なる日における実測値と推定値との説明図である。
【図９】本発明の実施の形態の一例のフローチャートである。
【図１０】（ａ）〜（ｆ）は夫々異なる日における補正済みスペクトルに基づく差分吸光度差特性図である。
【図１１】（ａ）〜（ｆ）は夫々異なる日における実測値と本発明に係る推定値との説明図である。
【図１２】異なる日における吸光度特性図である。
【図１３】同上に用いる測定機材の一例を示しており、（ａ）は概略図、（ｂ）は光ファイバーの端面図である。

Claims

近赤外領域における光の吸収を利用して生体組織中あるいは体液中のグルコース濃度を定量するグルコース濃度の定量装置であって、１２００ｎｍから１８８０ｎｍの第１の波長領域内のスペクトル及び１０００ｎｍから１３５０ｎｍの第２の波長領域内のスペクトルを時間を置いて夫々複数回測定する測定手段と、上記第１の波長領域内のスペクトルのベースライン補正を第２の波長領域内のスペクトルを用いて行った後、ベースライン補正後の複数回の第１波長領域の測定スペクトルのうちの空腹時に測定された少なくとも一つをその被測定者の基準スペクトルとして、測定スペクトルから基準スペクトルを引いた結果に多変量解析を適用してグルコース濃度の定量を行う演算手段とからなることを特徴とするグルコース濃度の定量装置。
上記演算手段は基準となるスペクトルを測定した時の数種類のグルコース濃度に対して、ＰＬＳ回帰分析の回帰係数をあらかじめ用意しておくものであることを特徴とする請求項１記載のグルコース濃度の定量装置。
上記演算手段は測定したスペクトルから基準となるスペクトルを引いた結果における波形に応じて不良データを判別して除外し、不良データではないスペクトルからグルコース濃度の定量を行うことを特徴とする請求項１記載のグルコース濃度の定量装置。
上記演算手段はスペクトルの各波長の吸光度を足し合わせて合計の値における波形に応じて不良データを判別して除外し、不良データではないスペクトルからグルコース濃度の定量を行うものであることを特徴とする請求項１記載のグルコース濃度の定量装置。