JP6570852B2 - 生体成分推定装置、生体成分推定方法、およびプログラム - Google Patents

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Description

本発明の実施形態は、生体成分推定装置、生体成分推定方法、およびプログラムに関する。
糖尿病あるいは耐糖能異常を持つ患者にとって、血糖値のモニタリングは必須である。血糖値をモニターする代表的な方法として、生体から採血した血液を用いる方法が知られている。例えば、採決した血液中のグルコースをＧＯＤ（グルコースオキシターゼ）やＧＤＨ（グルコースデヒドロゲナーゼ）などの酵素と反応させる。これによって、血液中に含まれるグルコース量に応じた数の電子を発生させる。そして、この血液に電圧を印加することで発生した電流値を用いて、血糖値をモニタリングする方法が知られている。
血糖値などの生体成分は、生体の体内で継時的に変動する場合がある。生体成分の変化量を測定するためには、穿刺による血液採取を繰り返し行う必要があった。このため、痛みの低減、感染症の抑制などの観点から、非侵襲で血糖値の変化を測定することが求められてきた。非侵襲に血糖値の変動を測定する方法としては、例えば、皮膚の吸光度スペクトルを用いて血糖値を推定する技術や、Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ（ＯＣＴ）によって得られた断層画像を用いて血糖値を推定する技術が知られている。
特開２０１４−１８４７８号公報 米国特許出願公開第２０１１／０１２４９８８号公報
丸尾勝彦著「近赤外分光法による非侵襲血糖値測定の研究」、電気通信大学大学院電気通信学研究科 博士（工学）の学位申請論文、２００７年６月 Ｖ．Ｖ．Ｓａｐｏｚｈｎｉｋｏｖａ著、「Ｅｆｆｅｃｔ ｏｎ ｂｌｏｏｄ ｇｌｕｃｏｓｅ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｏｆ ｓｋｉｎ ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｅｘｅｒｔｅｄ ｂｙ ａｎ ｏｐｔｉｃａｌ ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ ｐｒｏｂｅ」，Ｂｉｏ．Ｍｅｄ．Ｏｐｔ．１３（２）、０２１１１２ Ｋｉｒｉｌｌ Ｖ Ｌａｒｉｎ、他著、「Ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ ｏｆ ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ ｂｌｏｏｄ ｇｌｕｃｏｓｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｕｓｉｎｇ ｏｐｔｉｃａｌ ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ：Ａ ｐｉｌｏｔ ｓｔｕｄｙ」、Ｐｈｙｓｉｃｓ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ ａｎｄ Ｂｉｏｌｏｇｙ、４８（１０）、２００３、ｐ１３７１−１３９０ Ｏ’Ｓｕｌｌｉｖａｎ、他著、「Ｄｉｆｆｕｓｅ ｏｐｔｉｃａｌ ｉｍａｇｉｎｇ ｕｓｉｎｇ ｓｐａｔｉａｌｌｙ ａｎｄ ｔｅｍｐｏｒａｌｌｙ ｍｏｄｕｌａｔｅｄ ｌｉｇｈｔ」、Ｊ．Ｂｉｏｍｅｄ．Ｏｐｔ．１７（７）、０７１３１１
しかしながら、従来では、生体成分の変化量を、非侵襲で且つ精度良く測定することは困難であった。
本発明が解決しようとする課題は、非侵襲でかつ精度良く生体成分の変化量を推定することができる、生体成分推定装置、生体成分推定方法、およびプログラムを提供することである。
実施形態の生体成分推定装置は、投影部と、撮影部と、第１取得部と、第１推定部と、記憶部と、を備える。投影部は、所定の空間周波数の周期構造を有する構造化照明を生体の測定対象領域に投影する。撮影部は、前記構造化照明の投影された前記測定対象領域を撮影し、該測定対象領域に投影された前記構造化照明の近赤外領域の波長領域を含む光に対する拡散反射画像を取得する。第１取得部は、前記拡散反射画像から、前記光に対する、前記測定対象領域の散乱係数を画素毎に規定した散乱係数分布画像を生成することによって前記散乱係数分布画像を取得する。第１推定部は、前記散乱係数分布画像の一部の第１領域に基づいて、生体成分の変化量を推定する。記憶部は、前記散乱係数分布画像より小さいサイズであり且つ予め定めた形状を示す基準テンプレートと、前記散乱係数分布画像に含まれる生体構造の第１パターンと、前記散乱係数分布画像上における前記第１パターンに対する前記基準テンプレートの相対位置と、を記憶する。第１推定部は、前記散乱係数分布画像に含まれる、前記第１パターンを特定する第１特定部と、前記散乱係数分布画像における、特定した前記第１パターンに対して前記相対位置に配置した前記基準テンプレート内の領域を前記第１領域として特定する第２特定部と、前記散乱係数分布画像における、特定した前記第１領域を構成する画素毎に規定された散乱係数の基準散乱係数との差である変化量に対応する前記生体成分の変化量を、散乱係数の変化量に対応する血糖値の変化量を予め登録した第３情報から読取り、読取った該変化量を、前記生体成分の変化量として推定する第２推定部と、を有する。
生体成分推定装置の機能的構成を示すブロック図。 第１情報、第２情報、および第３情報の各々のデータ構造の一例を示す図。 生体の光に対する散乱係数の説明図。 散乱係数分布画像および吸収係数分布画像の生成の説明図。 空間周波数と拡散振幅反射率との関係を示す線図。 吸収係数分布画像および散乱係数分布画像の一例を示す模式図。 測定対象領域がずれた状態の一例を示す模式図。 表示画面の一例を示す図。 表示画面の一例を示す図。 生体成分推定処理の手順を示すフローチャート。 図１０のステップＳ１００の処理の手順を示すフローチャート。 図１０のステップＳ１０２の処理の手順を示すフローチャート。 割り込み処理の手順を示すフローチャート。 ハードウェア構成例を示すブロック図。
以下に添付図面を参照して、生体成分推定装置、生体成分推定方法、およびプログラムの一の実施形態を詳細に説明する。
図１は、本実施の形態の生体成分推定装置１０の機能的構成を示すブロック図の一例である。
生体成分推定装置１０は、生体の生体成分の変化量を推定する装置である。生体とは、例えば、人間や、人間以外の動物などである。生体成分は、生体に含まれる成分を示す。生体成分は、具体的には、血液に含まれる成分である。生体成分は、例えば、血糖（具体的には、グルコース）や、水分などである。
以下では、一例として、生体成分推定装置１０が、血糖値の変化量を生体成分の変化量として推定する形態を説明する。しかし、生体成分推定装置１０が推定する生体成分の変化量は、生体成分の変化量であればよく、血糖値の変化量に限定されない。
本実施の形態では、生体成分推定装置１０は、生体の測定対象領域Ｅから、血糖値の変化量を推定する。測定対象領域Ｅは、生体の皮膚上の領域である。
生体成分推定装置１０は、制御部１２と、記憶部１４と、入力部１８と、表示部２０と、駆動部２２と、音出力部２４と、投影部２６と、撮影部２８と、を備える。
記憶部１４、入力部１８、表示部２０、駆動部２２、音出力部２４、投影部２６、および撮影部２８は、制御部１２とデータや信号が授受可能なように接続されている。
本実施の形態では、生体成分推定装置１０は、制御部１２と、記憶部１４と、入力部１８と、表示部２０と、駆動部２２と、音出力部２４と、投影部２６と、撮影部２８と、が一体的に設けられた構成である場合を説明する。しかし、生体成分推定装置１０は、制御部１２、記憶部１４、入力部１８、表示部２０、駆動部２２、音出力部２４、投影部２６、および撮影部２８の少なくとも１つが、他の機能部と別体として構成されていてもよい。
入力部１８は、ユーザが各種の操作入力を行う機能部である。入力部１８は、例えば、マウス、ボタン、リモコン、キーボード、マイク等の音声認識装置、および画像認識装置などの１または複数を組み合せたものである。
表示部２０は、各種画像を表示する公知の表示装置である。表示部２０は、例えば、液晶表示装置（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）である。
なお、入力部１８および表示部２０は、一体的に構成されていてもよい。具体的には、入力部１８および表示部２０は、入力機能及び表示機能の双方を備えたＵＩ（Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）部１６として構成されていてもよい。ＵＩ部１６には、例えば、タッチパネル付ＬＣＤなどがある。
駆動部２２は、生体成分推定装置１０本体を振動させる駆動部である。駆動部２２は、制御部１２の制御によって生体成分推定装置１０本体を振動させる。音出力部２４は、音を出力する機能部である。音出力部２４は、例えば、スピーカである。
なお、表示部２０、駆動部２２、および音出力部２４の少なくとも１つは、各種情報を生体成分推定装置１０の外部へ出力するための出力部２５として機能する。なお、生体成分推定装置１０は、駆動部２２および音出力部２４の少なくとも一方を備えない構成であってもよい。
投影部２６は、生体の測定対象領域Ｅへ向かって光を投影する。投影部２６は、例えば、プロジェクタである。測定対象領域Ｅへ投影する光は、近赤外領域の波長領域を含む。近赤外領域は、例えば、０．７μｍ〜２．５μｍの波長領域である。
本実施の形態では、投影部２６は、構造化照明Ｌを測定対象領域Ｅに投影する。構造化照明Ｌは、所定の空間周波数の周期構造を有する光である。構造化照明Ｌを構成する光は、上述したように、近赤外領域の波長領域を含む。
投影部２６は、制御部１２の制御によって、構造化照明Ｌを測定対象領域Ｅへ投影する。構造化照明Ｌの空間周波数は、制御部１２の制御によって調整される。
生体の測定対象領域Ｅに投影された構造化照明Ｌの光は、生体内部へ侵入し、吸収および散乱する。生体内部で散乱した光の一部は、生体外部へも散乱する。
撮影部２８は、この散乱した光による拡散反射画像を取得する。具体的には、撮影部２８は、構造化照明Ｌの投影された測定対象領域Ｅを撮影し、該測定対象領域Ｅに投影された構造化照明Ｌの光に対する拡散反射画像を取得する。
記憶部１４は、各種データを記憶する。本実施の形態では、記憶部１４は、基準テンプレートと、異常を示す変化量と、第１情報と、第２情報と、第３情報と、を記憶する。
基準テンプレートは、散乱係数分布画像（詳細後述）より小さいサイズであり且つ予め定めた形状を示す。基準テンプレートの形状は、例えば、矩形状である。具体的には、基準テンプレートは、散乱係数分布画像より小さい、例えば矩形状の画像である。なお、基準テンプレートは、画像に限定されず、上記サイズの上記形状を示すデータ（例えば、座標データ）であってもよい。
基準テンプレートは、予めサイズおよび形状が定められており、予め記憶部１４に記憶されている。なお、基準テンプレートのサイズおよび形状は、ユーザによる入力部１８の操作により適宜変更可能としてもよい。
散乱係数分布画像は、生体の測定対象領域Ｅの散乱係数を画素毎に規定した二次元の画像である。散乱係数は、近赤外領域の波長領域を含む光に対する、測定対象領域Ｅの散乱係数である。散乱係数分布画像は、制御部１２によって生成される（詳細後述）。
異常を示す変化量は、医学的観点から異常であるとみなす、血糖値の変化量を示す。異常を示す変化量は、予め記憶部１４に記憶する。なお、異常を示す変化量は、ユーザによる入力部１８の操作により、適宜変更可能としてもよい。
第１情報は、取得タイミングと、血糖値の変化量と、追跡情報と、を対応づけた情報である。第１情報は、更に他の情報を対応づけた形態であってもよい。
第２情報は、第１時間帯と、異常を示す変化量と、を対応づけた情報である。第３情報は、血糖値の変化量と、散乱係数の変化量と、を対応づけた情報である。
図２は、第１情報３０、第２情報３２、および第３情報３４の各々のデータ構造の一例を示す図である。
図２（Ａ）は、第１情報３０のデータ構造の一例を示す図である。図２（Ａ）に示す例では、第１情報３０は、ユーザＩＤと、測定ＩＤと、取得タイミングと、血糖値の変化量と、追跡情報と、を対応づけた情報である。第１情報３０のデータ形式は限定されず、例えば、テーブルであってもよいし、データベースであってもよい。
ユーザＩＤは、生体成分推定装置１０を使用するユーザを識別する識別情報である。測定ＩＤは、測定タイミングを識別する情報である。測定タイミングは、生体成分推定装置１０に電力が供給されて血糖値の変化量の推定が開始されてから、生体の同一の測定対象領域Ｅに基づく血糖値の変化量の推定が終了または電力供給が遮断（すなわち、電源オフ）されるまで、を１回とした測定のタイミングを示す。
取得タイミングは、後述する制御部１２による、散乱係数分布画像の取得タイミングを示す。取得タイミングは、詳細には、散乱係数分布画像の生成に用いた複数の拡散反射画像（詳細後述）の撮影タイミングの内、１つの撮影タイミングと一致する。例えば、取得タイミングは、散乱係数分布画像の生成に用いた複数の拡散反射画像の撮影タイミングの内、最も早い撮影タイミングと一致する。取得タイミングは、例えば、年、月、日、時間、分、秒を含む。
なお、図２（Ａ）に示す例では、取得タイミングは、１０分おきである場合を示した。しかし、取得タイミングは、１０分おきに限定されない。例えば、取得タイミングは、１分〜１０分おきであってもよいし、これらの間隔以外であってもよい。
血糖値の変化量は、１つの散乱係数分布画像ごと（すなわち、１つの取得タイミングごと）に算出され、第１情報３０に登録される。
血糖値の変化量は、基準の血糖値に対する変化量を示す。基準の血糖値は、例えば、血糖値の変化量は、基準として定めた取得タイミングの血糖値に対する、他の取得タイミングの血糖値の変化量を示す。取得タイミングの血糖値は、具体的には、取得した散乱計数分布画像の生成に用いた拡散反射画像の撮影タイミングにおける、生体の測定対象領域Ｅの血糖値を示す。
基準として定めた取得タイミングは、例えば、同一のユーザＩＤによって識別されるユーザの、同一の測定ＩＤによって識別される測定タイミングにおける、最初の（初回の）取得タイミングの血糖値である。また、基準として定めた取得タイミングは、例えば、前回の取得タイミングの血糖値であってもよい。
第１情報３０に登録される血糖値の変化量は、後述する制御部１２の処理によって算出され、取得タイミングに対応づけて第１情報３０に登録される。
追跡情報は、生体上の測定対象領域Ｅの変動を補正するために用いる情報である。生体の同一の測定対象領域Ｅに投影部２６から構造化照明Ｌを投影、および該測定対象領域Ｅを撮影部２８で撮影しているときに、生体の身体の変動などにより、取得タイミング毎に、構造化照明Ｌの投影領域や撮影部２８による撮影領域がずれる場合がある。追跡情報は、このずれによる測定対象領域Ｅの変動を補正するために用いる。
追跡情報は、基準テンプレートと、第１パターンと、相対位置と、を含む。基準テンプレートは、上記と同様である。
第１パターンは、散乱係数分布画像に含まれる、生体構造の経路と大きさを示す画像である。第１パターンは、例えば、生体（測定対象領域Ｅ）に含まれる、血管、筋、腱、および靭帯の少なくとも一つの経路を示す画像である。
第１パターンは、後述する制御部１２の処理によって、散乱係数分布画像または吸収係数分布画像（詳細後述）から特定される。
相対位置は、散乱係数分布画像における、第１パターンに対する基準テンプレートの相対位置を示す。相対位置は、例えば、散乱係数分布画像に含まれる第１パターンに対する基準テンプレートの位置を、方向や距離（画素数）、回転角度などで示したものである。なお、相対位置は、散乱係数分布画像と同じ取得タイミングで取得した吸収係数分布画像における、第１パターンに対する基準テンプレートの相対位置であってもよい。
相対位置は、後述する制御部１２の処理によって算出される。
図２（Ｂ）は、第２情報３２のデータ構造の一例を示す図である。第２情報３２は、第１時間帯と、第１時間帯に対応する異常を示す変化量と、を対応づけた情報である。第１時間帯は、例えば、測定対象の生体成分の種類に応じた変化量について、医学的観点から注視すべき時間帯を示す。
例えば、生体成分が血糖値である場合、早朝の時間帯における血糖値の変化量が、医学的観点から問題となる場合がある。この場合、第１時間帯は、早朝を示す時間帯（例えば、午前３時から午前８時）である。第１時間帯に対応する異常を示す変化量は、対応する第１時間帯において、医学的観点から異常であるとみなす血糖値の変化量を示す。
記憶部１４は、予め第２情報３２を記憶する。なお、第２情報３２に含まれる、第１時間帯と異常を示す変化量との組合せは、１種類に限定されない。すなわち、第２情報３２に、第１時間帯と異常を示す変化量との組合せを複数種類登録した形態であってよい。なお、第２情報３２は、ユーザによる操作指示などにより、適宜変更可能としてもよい。
図２（Ｃ）は、第３情報３４のデータ構造の一例を示す図である。第３情報３４は、血糖値の変化量と、散乱係数の変化量と、を対応づけた情報である。
ここで、生体の光に対する散乱係数は、グルコースの血中濃度（すなわち血糖値）と相関がある。
図３は、生体の光に対する散乱の説明図である。生体の散乱は、細胞外液（ＥＣＦ：Ｅｘｔｒａｃｅｌｌｕｌａｒ Ｆｌｕｉｄ）Ｂと、細胞構成要素やタンパク質凝集体などの微小浮遊物体Ａと、の屈折率差に起因する。
近赤外領域の光に対する細胞外液Ｂの屈折率ｎＥＣＦは、１．３５〜１．３６である。また、散乱体として機能する微小浮遊物体Ａの屈折率ｎＳは、１．３５〜１．４１である。生体中のグルコース濃度が増加すると、細胞外液Ｂの屈折率も増加する。この屈折率の増加分をδｎｇｌｃｏｓｅとする。すると、細胞外液Ｂと微小浮遊物体Ａとの屈折率差Δｎは、下記式（Ａ）で表せる。
Δｎ＝ｎＳ−ｎＥＣＦ＋δｎｇｌｃｏｓｅ ・・・式（Ａ）
式（Ａ）に示すように、グルコース濃度が増加するほど、屈折率差Δｎは小さくなる。生体内の散乱係数は、Ｍｉｅ散乱理論モデルに適合する。このため、屈折率差Δｎが小さいほど、生体の散乱係数も小さくなる。
例えば、血中のグルコース濃度の変化量に対して、散乱係数は、０．６％ｍＭ−１（０．３３％／（１０ｍｇ／ｄＬ））の割合で変化する。
そこで、本実施の形態の生体成分推定装置１０では、散乱係数の変化量に対する血糖値の変化量を予め測定または算出する。そして、測定または算出した、散乱係数の変化量と血糖値の変化量と、を対応づけて第３情報３４に予め登録する。
図１に戻り、制御部１２は、生体成分推定装置１０を制御する。制御部１２は、第１取得部１２Ａと、第１推定部１２Ｂと、投影制御部１２Ｆと、撮影制御部１２Ｇと、第３特定部１２Ｈと、第２算出部１２Ｉと、記憶制御部１２Ｊと、検出部１２Ｋと、受付部１２Ｌと、表示制御部１２Ｍと、出力制御部１２Ｎと、有する。
第１取得部１２Ａ、第１推定部１２Ｂ、投影制御部１２Ｆ、撮影制御部１２Ｇ、第３特定部１２Ｈ、第２算出部１２Ｉ、記憶制御部１２Ｊ、検出部１２Ｋ、受付部１２Ｌ、表示制御部１２Ｍ、および出力制御部１２Ｎの一部またはすべては、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの処理装置にプログラムを実行させること、すなわち、ソフトウェアにより実現してもよいし、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）などのハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現してもよい。
投影制御部１２Ｆは、投影部２６を制御する。撮影制御部１２Ｇは、撮影部２８を制御する。受付部１２Ｌは、ユーザによる入力部１８の操作を受け付ける。
第１取得部１２Ａは、散乱係数分布画像を取得する。散乱係数分布画像は、上述したように、生体の測定対象領域Ｅの散乱係数を画素毎に規定した画像である。
第１取得部１２Ａは、同一位置の測定対象領域Ｅについて、複数の散乱係数分布画像を取得する。すなわち、第１取得部１２Ａは、１つの測定タイミングにおいて、複数の散乱係数分布画像を取得する。
また、本実施の形態では、第１取得部１２Ａは、吸収係数分布画像を更に取得する。第１取得部１２Ａは、取得タイミングごとに、１組の吸収係数分布画像と散乱係数分布画像とを取得する。
吸収係数分布画像は、光に対する吸収係数を画素毎に規定した画像である。光は、上述したように、近赤外領域の波長領域を含む。
なお、第１取得部１２Ａは、記憶部１４や外部装置から複数の散乱係数分布画像および複数の吸収係数分布画像を取得してもよい。
本実施の形態では、第１取得部１２Ａは、撮影によって撮影部２８が取得した拡散反射画像から、散乱係数分布画像および吸収係数分布画像を生成する場合を説明する。
図４は、散乱係数分布画像および吸収係数分布画像の生成の説明図である。
まず、第１取得部１２Ａは、空間周波数ｆｋ（ｋは、１以上ａ以下の整数、ａは２以上の整数）の異なる複数種類の構造化照明Ｌを測定対象領域Ｅへ投影するように、投影部２６を制御する。
このとき、第１取得部１２Ａは、各種類の空間周波数ｆｋについて、位相（２πｐ／ｍ（ｍは３以上の整数，ｐは｜ｐ｜≦ｍとなる整数））の異なる構造化照明Ｌを測定対象領域Ｅへ投影するように、投影部２６を制御する。第１取得部１２Ａは、１種類の空間周波数ｆｋについて、位相を２π／ｍずつ均等に変化させた構造化照明Ｌを照射するように、投影部２６を制御する。
具体的には、第１取得部１２Ａは、空間周波数ｆｋと位相２πｐ／ｍとを含む投影指示を投影部２６へ送信する。投影指示を受付けた投影部２６は、投影指示に含まれる空間周波数ｆｋおよび位相２πｐ／ｍの構造化照明Ｌを測定対象領域Ｅへ投影する。例えば、投影部２６は、正弦波を、投影指示に含まれる空間周波数ｆｋ、位相２πｐ／ｍで変調した構造化照明Ｌを生成し、測定対象領域Ｅへ投影する。
撮影部２８は、投影部２６によって測定対象領域Ｅに構造化照明Ｌが投影されるたびに、測定対象領域Ｅを撮影し、拡散反射画像を取得する。このため、撮影部２８は、投影指示に含まれる空間周波数ｆｋおよび位相２πｐ／ｍの各々に対応する拡散反射画像を取得する。
図４（Ａ）および図４（Ｂ）は、拡散反射画像４０の一例を示す図である。図４（Ａ）は、空間周波数ｆ１の構造化照明Ｌを投影したときの、拡散反射画像４０Ａの一例を示す図である。図４（Ｂ）は、空間周波数ｆ２の構造化照明Ｌを投影したときの、拡散反射画像４０Ｂの一例を示す図である。
図４に示す例では、構造化照明Ｌの光として、６６０ｎｍ±５ｎｍの波長の光を用いた場合を示した。しかし、構造化照明Ｌの光は、近赤外領域の波長領域を含む光であればよく、この値に限定されない。なお、生体の光に対する吸収係数および散乱係数には、波長特性がある。このため、構造化照明Ｌの光として用いる波長の帯域は、±１０ｎｍ以下とすることが好ましい。
撮影部２８は、各種類の空間周波数ｆｋの各々について、位相２πｐ／ｍの異なるｍ枚の拡散反射画像４０を取得する。すなわち、撮影部２８は、１つの空間周波数ｆｋについて、位相の異なる複数の拡散反射画像４０を取得する。
第１取得部１２Ａは、撮影部２８が取得した、各空間周波数ｆｋの各々における位相の異なる複数の拡散反射画像４０を用いて、空間周波数ｆｋごとに、画素毎の拡散振幅強度（Ｍａｃ（ｒ，ｆｋ））を算出する。Ｍａｃ（ｒ，ｆｋ）における、ｒは、画素の位置を示す。言い換えると、第１取得部１２Ａは、拡散反射画像４０から、画素毎に拡散振幅強度を規定した拡散振幅強度画像を生成する。
図４（Ｃ）および図４（Ｄ）は、拡散振幅強度画像４２の一例を示す図である。図４（Ｃ）は、図４（Ａ）に示す拡散反射画像４０Ａを含む複数の位相の異なる拡散反射画像を用いて算出した、拡散振幅強度画像４２Ａの一例を示す図である。図４（Ｄ）は、図４（Ｂ）に示す拡散反射画像４０Ｂを含む複数の位相の異なる拡散反射画像を用いて算出した、拡散振幅強度画像４２Ｂの一例を示す図である。
ここで、第１取得部１２Ａは、吸収係数および散乱係数が既知の校正用サンプルを用意する。校正用サンプルは、例えば、吸収係数および散乱係数が既知の、生体疑似ファントムである。この生体疑似ファントムは、吸収係数および散乱係数が一様なものが望ましい。校正用サンプルは、予め用意すればよい。そして、第１取得部１２Ａは、上記と同様にして、各空間周波数ｆｋの各々における位相の異なる複数の拡散反射画像４０（校正用の拡散反射画像とする）を得る。
そして、第１取得部１２Ａは、校正用の拡散反射画像を用いて、空間周波数ｆｋごとに、画素毎の拡散振幅強度（Ｍａｃ，ｒｅｆ（ｒ，ｆｋ）を算出する。Ｍａｃ，ｒｅｆ（ｒ，ｆｋ）における、ｒは、画素の位置を示す。言い換えると、第１取得部１２Ａは、校正用の拡散反射画像から、画素毎に拡散振幅強度を規定した、校正用の拡散振幅強度画像を生成する。
ここで、生体の構造化照明Ｌの光に対する拡散振幅反射率は、下記式（１）に示すように解析的に表すことができる。下記式（１）は、放射輸送方程式（Ｒａｄｉａｔｉｖｅ ｔｒaｎｓｆeｒ eｑｕａｔｉｏｎ）を拡散近似することで得られる拡散方程式に、空間的な正弦波変調光源を適用したときの，拡散振幅反射率を表す式である。
式（１）中、Ｒｄ（ｆ）は、拡散振幅反射率を示す。ｆｋは、空間周波数を示す。Ａは、比例係数であり、下記式（２）で表される。
式（２）中、ｎ生体の測定波長における屈折率である。
また、式（１）中、μｔｒは、輸送係数であり、下記式（３）で表される。式（１）中、μｅｆｆは、下記式（４）で表され、μ’ ｅｆｆは、下記式（５）で表され、ａ’は、等価アルベドであり、下記式（６）で表される。
式（３）中、μａは、吸収係数を示す。μ’ｓは、等価散乱係数を示す。
第１取得部１２Ａは、校正用サンプルの吸収係数と散乱係数を、上記式（１）にあてはめる。これにより、第１取得部１２Ａは、空間周波数ｆｋの各々について、校正用サンプルにおける、構造化照明Ｌの光に対する拡散振幅反射率Ｒｄ（ｆｋ）を求める。以下、校正用サンプルの、各空間周波数ｆｋにおける画素ごとの拡散振幅反射率Ｒｄ（ｆｋ）を、（Ｒｄ，ｒｅｆ（ｒ，ｆｋ）とする。
そして、第１取得部１２Ａは、下記式（７）を用いて、空間周波数ｆｋごとに、生体の測定対象領域Ｅにおける、画素毎の拡散振幅反射率Ｒｄ（ｒ，ｆｋ）を求める。
そして、第１取得部１２Ａは、空間周波数ｆｋごとに求めた、画素毎の拡散振幅反射率Ｒｄ（ｒ，ｆｋ）から、画素毎の吸収係数μａと等価散乱係数μ’ｓを算出する。
本実施の形態では、第１取得部１２Ａは、非線形回帰により、画素毎の吸収係数μａと等価散乱係数μ’ｓを算出する。
図５は、ある画素における、空間周波数ｆｋと拡散振幅反射率との関係を示す線図である。第１取得部１２Ａは、画素毎に、空間周波数ｆｋに対応する、算出した拡散振幅反射率Ｒｄ（ｒ，ｆｋ）をプロットする。
これらの測定点（プロット）は、拡散方程式である式（１）に従う。このため、第１取得部１２Ａは、式（１）によって示される関数を用いて、非線形回帰により、吸収係数μａと等価散乱係数μ’Ｓとを算出する。
そして、第１取得部１２Ａは、画素毎に算出した等価散乱係数μ’Ｓを、対応する画素位置に配置することで、生体の測定対象領域Ｅの散乱係数を画素毎に規定した散乱係数分布画像を生成する。
また、第１取得部１２Ａは、画素毎に算出した吸収係数μａを、対応する画素位置に配置することで、生体の測定対象領域Ｅの吸収係数を画素毎に規定した吸収係数分布画像を生成する。
図４（Ｅ）は、吸収係数分布画像４４の一例を示す図である。図４（Ｆ）は、散乱係数分布画像４６の一例を示す図である。
波長６６０ｎｍの光は、生体に含まれるヘモグロビンによる吸収が多い。このため、図４（Ｅ）に示すように、吸収係数分布画像４４には、生体の測定対象領域Ｅにおける皮膚の表面近くの静脈の経路が確認できる。
以上のようにして、第１取得部１２Ａは、測定対象領域Ｅの散乱係数分布画像４６および吸収係数分布画像４４を取得する。すなわち、本実施の形態では、第１取得部１２Ａは、拡散反射画像４０から散乱係数分布画像４６および吸収係数分布画像４４を生成することによって、散乱係数分布画像４６および吸収係数分布画像４４を取得する。
なお、第１取得部１２Ａは、少なくとも散乱係数分布画像４６を取得すればよい。しかし、第１取得部１２Ａは、散乱係数分布画像４６および吸収係数分布画像４４を取得することが好ましい。
また、第１取得部１２Ａは、各測定タイミングにおいて、空間周波数と位相を変えた構造化照明Ｌを測定対象領域Ｅへ投影し、測定対象領域Ｅの撮影により得た拡散反射画像４０から吸収係数分布画像４４および散乱係数分布画像４６を得る、一連の工程を繰り返す。第１取得部１２Ａは、この一連の工程を繰り返すことにより、複数の吸収係数分布画像４４および複数の散乱係数分布画像４６を得る。
このため、上述した“取得タイミング”とは、具体的には、空間周波数と位相を変えた構造化照明Ｌを測定対象領域Ｅへ投影し、測定対象領域Ｅの撮影により、空間周波数または位相の異なる複数の拡散反射画像４０を取得し、該複数の拡散反射画像４０から、１組の吸収係数分布画像４４および散乱係数分布画像４６を得る、といった一連の工程を、１つの「取得タイミング」としてとらえたものである。
また、第１取得部１２Ａは、この一連の工程である取得タイミングの異なる、複数の組の、吸収係数分布画像４４および散乱係数分布画像４６を取得する。
図１に戻り、第１推定部１２Ｂは、第１取得部１２Ａが取得した散乱係数分布画像４６に基づいて、生体成分の変化量を推定する。本実施の形態では、第１推定部１２Ｂは、血糖値の変化量を推定する。
第１推定部１２Ｂは、同じ測定ＩＤ（測定タイミング）に対応する、取得タイミングの異なる複数の散乱係数分布画像４６の各々について、対応する散乱係数を算出する。第１推定部１２Ｂは、複数の散乱係数分布画像４６の各々について、各画素に規定された散乱係数の相加平均を算出することで、各散乱係数分布画像４６の各々に対応する散乱係数を算出する。
そして、第１推定部１２Ｂは、同じ測定ＩＤ（測定タイミング）に対応する、複数の取得タイミングの各々で取得した散乱係数分布画像４６について、基準とする他の散乱係数分布画像４６に対応する散乱係数からの変化量を算出する。基準とする他の散乱係数分布画像４６は、上述したように、例えば、前回の取得タイミングで取得した散乱係数分布画像４６である。そして、第１推定部１２Ｂは、算出した散乱係数の変化量に対応する血糖値の変化量を、第３情報３４（図２（Ｃ）参照）から読取る。これにより、第１推定部１２Ｂは、各取得タイミングに対応する、血糖値の変化量を推定する。
なお、第１推定部１２Ｂは、予め基準とする散乱係数を定めておいてもよい。そして、第１推定部１２Ｂは、複数の取得タイミングの各々で取得した散乱係数分布画像４６の各々に対応する散乱係数と、基準とする散乱係数と、の差の各々を、各々の取得タイミングに対応する散乱係数の変化量として算出してもよい。そして、第１推定部１２Ｂは、算出した散乱係数の変化量に対応する血糖値の変化量を、第３情報３４（図２（Ｃ）参照）から読取る。これにより、第１推定部１２Ｂは、各取得タイミングに対応する、血糖値の変化量を推定してもよい。
このように、本実施の形態の生体成分推定装置１０は、散乱係数分布画像４６に基づいて、生体成分の変化量を推定する。このため、穿刺による血液採取を繰り返し行う必要がなく、非侵襲で、且つ、散乱係数分布画像により精度良く生体成分の変化量を推定することができる。
また、複数の取得タイミングの内、少なくとも１回、穿刺による血液採取を行い、酵素を用いた公知の方法により血糖値を測定してもよい。この場合、第１推定部１２Ｂでは、該取得タイミングに対応する血糖値を、記憶部１４へ記憶する。そして、第１推定部１２Ｂは、血糖値の判明した取得タイミングの散乱係数分布画像４６に対応する散乱係数と、他の散乱係数分布画像４６に対応する散乱係数と、の変化量を算出する。そして、第１推定部１２Ｂは、血糖値の判明した取得タイミングの血糖値と、算出した変化量と、の合計値を、該変化量に対応する取得タイミングの血糖値として更に算出してもよい。これにより、第１推定部１２Ｂは、変動する血糖値を、低侵襲で、且つ精度良く推定することができる。
ここで、同一の測定対象領域Ｅに投影部２６から構造化照明Ｌを投影、および該測定対象領域Ｅを撮影部２８で撮影しているときに、生体の身体の変動などにより、構造化照明Ｌの投影領域や撮影部２８による撮影領域がずれる場合がある。
このため、第１推定部１２Ｂは、散乱係数分布画像４６の一部の領域である第１領域に基づいて、血糖値（生体成分）の変化量を推定することが好ましい。
この場合、第１推定部１２Ｂは、第１特定部１２Ｃと、第２特定部１２Ｄと、第２推定部１２Ｅと、を備えた構成であることが好ましい。
第１特定部１２Ｃは、散乱係数分布画像４６に含まれる第１パターンを特定する。第１パターンは、上述したように、散乱係数分布画像４６に含まれる、生体構造の経路と大きさを示す画像である。
第１特定部１２Ｃは、現在の測定ＩＤに対応する第１パターンを、第１情報３０（図２（Ａ）参照）から読取る。第１情報３０に登録されている第１パターンを含む追跡情報は、対応する測定ＩＤに対応する複数の取得タイミングの内、１回目の取得タイミングで取得した吸収係数分布画像４４や散乱係数分布画像４６を用いて生成されたものである（詳細後述）。
そして、第１特定部１２Ｃは、散乱係数分布画像４６に含まれる、第１パターンを特定する。すなわち、第１特定部１２Ｃは、散乱係数分布画像４６における、読取った第１パターンに一致する生体構造の経路を示す領域を特定する。散乱係数分布画像４６に含まれる第１パターンの特定には、公知のパターンマッチングを用いればよい。
図６は、吸収係数分布画像４４および散乱係数分布画像４６の一例を示す模式図である。図６（Ａ）と図６（Ｂ）は、同じ取得タイミングで取得した吸収係数分布画像４４Ａおよび散乱係数分布画像４６Ａの各々を示す模式図である。
例えば、第１特定部１２Ｃは、散乱係数分布画像４６Ａにおける、第１パターンＰに一致する生体構造の経路を示す領域を特定する。
ここで、吸収係数分布画像４４は、散乱係数分布画像４６に比べて、静脈などの血管のパターンを識別しやすい。一方、散乱係数分布画像４６は、吸収係数分布画像４４に比べて、筋や腱や靭帯のパターンを識別しやすい。
このため、測定対象領域Ｅによって、吸収係数分布画像４４Ａ（図６（Ａ）参照）が、散乱係数分布画像４６Ａ（図６（Ｂ）参照）に比べて、生体構造のパターンを識別しやすい場合がある。
この場合、第１特定部１２Ｃは、まず、吸収係数分布画像４４Ａにおける、第１パターンＰに一致する生体構造の経路を示す領域を特定する。そして、該吸収係数分布画像４４Ａと同じ取得タイミングの散乱係数分布画像４６Ａ上に、特定した第１パターンＰをそのままあてはめる。
詳細には、第１特定部１２Ｃは、吸収係数分布画像４４Ａから特定した第１パターンＰを構成する各画素の画素位置を読取る。そして、第１特定部１２Ｃは、同じ取得タイミングで取得した散乱係数分布画像４６Ａ上における、読取った画素位置の画素によって示されるパターンを、第１パターンＰとして特定する。これにより、第１特定部１２Ｃは、散乱係数分布画像４６Ａに含まれる、第１パターンＰを特定すればよい。
また、上述したように、吸収係数分布画像４４は、散乱係数分布画像４６に比べて、静脈などの血管のパターンを識別しやすい。吸収係数分布画像４４では、血管のパターンが他の領域に比べて明るい領域として示される。このため、第１特定部１２Ｃは、吸収係数分布画像４４Ａ自体（吸収係数分布画像４４Ａの全体）を、第１パターンＰとして用いてもよい。言い換えると、第１特定部１２Ｃは、吸収係数分布画像４４Ａ自体（吸収係数分布画像４４Ａの全体）を、パターンマッチングに用いるテンプレートとして用いてもよい。
第２特定部１２Ｄは、散乱係数分布画像４６における、特定した第１パターンＰに対して相対位置に配置された基準テンプレートＴ内の領域を、第１領域Ｓとして特定する。
第２特定部１２Ｄは、第１情報３０（図２（Ａ）参照）から、現在の測定ＩＤに対応する追跡情報に含まれる相対位置を読取る。そして、第２特定部１２Ｄは、散乱係数分布画像４６上における、特定した第１パターンＰに対して読取った相対位置に、基準テンプレートＴを配置する。
例えば、図６（Ｂ）に示すように、散乱係数分布画像４６Ａ上に基準テンプレートＴを配置する。散乱係数分布画像４６Ａにおける基準テンプレートＴの配置位置は、同じ取得タイミングの吸収係数分布画像４４Ａ（図６（Ａ）参照）上の第１パターンＰに対する読取った相対位置と同じ位置である。
そして、第２特定部１２Ｄは、散乱係数分布画像４６Ａ上に配置した基準テンプレートＴ内の領域を、第１領域Ｓとして特定する。
第２推定部１２Ｅは、散乱係数分布画像４６Ａにおける、特定した第１領域Ｓを構成する画素毎に規定された散乱係数に基づいて、生体成分（例えば、血糖値）の変化量を推定する。
詳細には、第２推定部１２Ｅは、特定した第１領域Ｓを構成する画素毎に規定された散乱係数の相加平均を、該散乱係数分布画像４６Ａに対応する散乱係数として算出する。
そして、第２推定部１２Ｅは、同じ測定ＩＤ（測定タイミング）に対応する、前回の取得タイミングに対応する散乱係数に対する、今回算出した散乱係数の変化量を算出する。
そして、第２推定部１２Ｅは、算出した散乱係数の変化量に対応する血糖値の変化量を、第３情報３４（図２（Ｃ）参照）から読取る。これにより、第２推定部１２Ｅは、血糖値の変化量を推定する。
このように、第１推定部１２Ｂが、散乱係数分布画像４６の一部の領域である第１領域Ｓに基づいて、血糖値（生体成分）の変化量を推定することで、生体上の測定対象領域Ｅの変動を補正することができる。
図７は、図６に示す散乱係数分布画像４６Ａおよび吸収係数分布画像４４Ｂの取得タイミングから、測定対象領域Ｅが少しずれた状態の一例を示す模式図である。
図７（Ａ）に示すように、吸収係数分布画像４４Ｂに含まれる第１パターンＰの位置は、吸収係数分布画像４４Ａ（図６（Ａ）参照）からずれた位置となっている。
図７（Ａ）に示すように、吸収係数分布画像４４Ｂに含まれる第１パターンＰの位置や角度がずれた場合であっても、第１パターンＰに対する基準テンプレートＴの相対位置は一定である。また、第１パターンは、血管、筋、腱、および靭帯などの経路を示し、これらの経路は、血糖値の変化量の推移をモニターする数時間から数十時間の間に大きく変化することはない。また、第１パターンは、生体構造（例えば、血管など）の経路を示すことから、被験者の姿勢や血圧などにより血管の太さが変わった場合であっても、経路自体は大きく変化することはない。また、第１パターンによって示される経路は、被験者ごと、または測定対象領域Ｅごとに特異なパターンを示す。
このため、第１推定部１２Ｂは、散乱係数分布画像４６における、第１パターンＰに対する相対位置が常に一定の基準テンプレートＴ内の第１領域Ｓを用いて、血糖値の変化量を推定することができる。
すなわち、吸収係数分布画像４４Ｂと同じ取得タイミングの散乱係数分布画像４６Ｂ（図７（Ｂ）参照）における基準テンプレートＴ内の第１領域Ｓと、異なる取得タイミングの散乱係数分布画像４６Ａ（図６（Ｂ）参照）における基準テンプレートＴ内の第１領域Ｓと、は、生体上の同じ領域を示すものとなる。
このため、生体の身体の変動などにより、構造化照明Ｌの投影領域や撮影部２８による撮影領域がずれた場合であっても、ずれによる、生体成分の変化量推定の精度低下を抑制することができる。
すなわち、第１推定部１２Ｂが、散乱係数分布画像４６の一部の領域である第１領域Ｓに基づいて、血糖値の変化量を推定すると、更に精度良く、生体成分の変化量を推定することができる。
ここで、各測定ＩＤ（測定タイミング）に対応する第１パターンなどの追跡情報は、第３特定部１２Ｈ、第２算出部１２Ｉ、および記憶制御部１２Ｊによって作成され、第１情報３０に登録される。
具体的には、第３特定部１２Ｈは、同じ測定ＩＤ（測定タイミング）に対応する複数の散乱係数分布画像４６の内、最初の取得タイミングで取得した散乱係数分布画像４６または吸収係数分布画像４４を画像解析し、該散乱係数分布画像４６に含まれる生体構造のパターンを、第１パターンとして特定する。パターンは、生体構造の経路を示す画像である。
例えば、記憶部１４は、生体の血管、筋、腱、靭帯、などの生体構造として特定可能な基本の経路を示す基準パターンを複数種類予め記憶する。
第３特定部１２Ｈは、公知の画像処理によるパターンマッチング処理などにより、最初の取得タイミングで取得した散乱係数分布画像４６に含まれる、基本パターンの少なくとも一部と同様の経路を示す部分を、第１パターンとして特定する。
なお、同じ測定ＩＤに対応する複数の散乱係数分布画像４６が既に取得済である場合、第３特定部１２は、同じ測定ＩＤに対応する複数の散乱係数分布画像４６の内、何れか１つの散乱係数分布画像４６に含まれる生体構造のパターンを、第１パターンとして特定すればよい。すなわち、第１パターンを特定する散乱係数分布画像４６は、最初の取得タイミングで取得した散乱係数分布画像４６に限定されない。
なお、上述したように、吸収係数分布画像４４は、散乱係数分布画像４６に比べて、静脈などの血管のパターンを識別しやすい。一方、散乱係数分布画像４６は、吸収係数分布画像４４に比べて、筋や腱や靭帯のパターンを識別しやすい。
このため、第３特定部１２Ｈは、最初の取得タイミングで取得した、吸収係数分布画像４４および散乱係数分布画像４６の双方を用いて、第１パターンを特定することが好ましい。
図６を用いて説明する。図６に示す吸収係数分布画像４４Ａおよび散乱係数分布画像４６Ａが、最初の取得タイミングで取得した吸収係数分布画像４４および散乱係数分布画像４６であったと仮定する。
図６に示す例では、吸収係数分布画像４４Ａ（図６（Ａ）参照）は、散乱係数分布画像４６Ａ（図６（Ｂ）参照）に比べて、生体構造のパターンを識別しやすい。この場合、第３特定部１２Ｈは、吸収係数分布画像４４Ａに含まれる生体構造のパターンを、第１パターンＰとして特定する（図６（Ａ）参照）。
なお、散乱係数分布画像４６Ａが吸収係数分布画像４４Ａに比べて、生体構造のパターンを識別しやすい場合がある。この場合には、第３特定部１２Ｈは、散乱係数分布画像４６Ａに含まれる生体構造のパターンを、第１パターンＰとして特定すればよい。
第２算出部１２Ｉは、第１パターンＰを特定した吸収係数分布画像４４Ａ上に基準テンプレートを配置する。そして、第２算出部１２Ｉは、吸収係数分布画像４４Ａにおける、特定した第１パターンＰに対する配置した基準テンプレートの相対位置を算出する（図６（Ａ）参照）。
第３特定部１２Ｈが散乱係数分布画像４６Ａから第１パターンＰを特定した場合、第２算出部１２Ｉは、散乱係数分布画像４６Ａ上に基準テンプレートＴを配置する。そして、第２算出部１２Ｉは、散乱係数分布画像４６Ａにおける、特定した第１パターンＰに対する配置した基準テンプレートの相対位置を算出する（図６（Ｂ）参照）。
基準テンプレートＴは、上述したように、散乱係数分布画像４６Ａ（散乱係数分布画像４６）よりより小さいサイズであり且つ予め定めた形状（例えば、矩形状の枠）を示す。散乱係数分布画像４６と、吸収係数分布画像４４のサイズは同じである。このため、基準テンプレートＴは、吸収係数分布画像４４Ａ（吸収係数分布画像４４）より小さいサイズである。
基準テンプレートＴの配置位置は、散乱係数分布画像４４Ａまたは散乱係数分布画像４６Ａ内の任意の位置であって、基準テンプレートＴによって示される枠の全体が散乱係数分布画像４６Ａまたは吸収係数分布画像４４Ｂ内に収まる位置であれば、何れの位置であってもよい。また、基準テンプレートＴの少なくとも一部が、散乱係数分布画像４６Ａまたは吸収係数分布画像４４Ａの画像端部に連続しないように（非接触に）配置することが好ましい。散乱係数分布画像４６Ａおよび吸収係数分布画像４４Ａの画像端部は、測定対象領域Ｅのずれなどにより、次回の取得タイミング時には取得されない可能性があるためである。
記憶制御部１２Ｊは、第３特定部１２Ｈが特定した第１パターンＰと、第２算出部１２Ｉが算出した相対位置と、基準テンプレートＴと、を、現在の測定ＩＤに対応づけて記憶部１４へ記憶する。詳細には、記憶制御部１２Ｊは、第３特定部１２Ｈが特定した、第１パターンＰと、相対位置と、基準テンプレートＴと、を対応づけて追跡情報とし、該第１パターンＰの特定に用いた吸収係数分布画像４４Ａまたは散乱係数分布画像４６Ａの取得タイミングに対応する測定ＩＤに対応づけて、第１情報３０に登録する。
このため、図２（Ａ）に示すように、第１情報３０には、追跡情報（基準テンプレート、第１パターン、相対位置）が、測定ＩＤごとに対応づけて登録される。なお、基準テンプレートＴについては、測定ＩＤ間で同一であってもよい。このため、基準テンプレートＴは、第１情報３０内に登録せず、記憶部１４内に別途記憶してもよい。
図１に戻り、表示制御部１２Ｍは、各種画像を表示部２０へ表示する。
例えば、表示制御部１２Ｍは、第１推定部１２Ｂが推定した生体成分（例えば、血糖値）の変化量を示す画像を表示部２０に表示する。
生体成分の変化量を示す画像は、例えば、変化量の経時変化を示すグラフや線図や、変化量を示す数値を表す画像である。
このとき、表示制御部１２Ｍは、第１推定部１２Ｂが推定した生体成分（例えば、血糖値）の変化量を示す画像における、異常を示す変化量の領域を、該領域以外とは異なる表示形態で表示部２０に表示することが好ましい。異なる表示形態とは、色、輝度、点滅間隔、サイズ（太字など）、の少なくとも１つが異なることを示す。
図８は、血糖値の変化量を示す画像の表示画面５２の一例を示す図である。例えば、表示制御部１２Ｍは、表示画面５２を表示部２０に表示する。
図８に示す例では、表示画面５２は、血糖値の変化量を示す画像として、時間に対する血糖値の変化量を示す線図５４を含む。例えば、線図５４における一部の領域が正常領域５４Ａであり、一部の領域が異常領域５４Ｂである。正常領域５４Ａは、血糖値の変化量が正常な取得タイミング（時間）領域である。異常領域５４Ｂは、血糖値の変化量が異常な取得タイミング（時間）の領域である。表示制御部１２Ｍは、異常領域５４Ｂの表示形態を、正常領域５４Ａとは異なる表示形態で表示することが好ましい。
具体的には、表示制御部１２Ｍは、記憶部１４から、異常を示す変化量を読取る。そして、表示制御部１２Ｍは、第１推定部１２Ｂが推定した、各取得タイミングに対応する血糖値の変化量の内、異常を示す変化量を特定する。表示制御部１２Ｍは、特定した、異常を示す変化量の領域（異常領域５４Ｂ）を、該領域以外の領域（正常領域５４Ａ）とは異なる表示形態で、表示部２０に表示すればよい。
図１に戻り、検出部１２Ｋは、測定対象領域Ｅに対する撮影部２８の位置ずれを検出する。検出部１２Ｋは、第１特定部１２Ｃが、吸収係数分布画像４４および散乱係数分布画像４６から第１パターンＰを特定できなかった場合に、位置ずれを検出する。
すなわち、ある取得タイミングで取得した吸収係数分布画像４４および散乱係数分布画像４６内に、対応する第１パターンＰの経路が認識出来ない場合がある。このような場合、同じ領域を用いて血糖値の変化量を測定すると、血糖値の変化量の推定精度が低下する場合がある。
そこで、検出部１２Ｋは、ある取得タイミングで取得した吸収係数分布画像４４および散乱係数分布画像４６内に、対応する第１パターンＰが認識不可能である場合に、位置ずれを検出する。
検出部１２Ｋによって位置ずれが検出されたときに、表示制御部１２Ｍは、位置ずれを示す情報を表示部２０へ表示することが好ましい。位置ずれを示す情報は、生体における測定対象領域Ｅの位置の修正を推奨するメッセージを含んでいてもよい。
図９は、位置ずれを示す情報の表示画面５０の一例を示す図である。検出部１２Ｋが位置ずれを検出すると、表示制御部１２Ｍは、例えば、「測定位置がずれています。位置を直して下さい。」などの位置ずれを示す情報や位置の修正を推奨するメッセージを、表示部２０へ表示する。
このため、本実施の形態の生体成分推定装置１０では、測定対象領域Ｅがずれていることを、容易にユーザに対して示すことができる。
図１に戻り、出力制御部１２Ｎは、出力部２５を制御する。上述したように、表示部２０、駆動部２２、および音出力部２４が、各種情報を生体成分推定装置１０の外部へ出力するための出力部２５として機能する。
出力制御部１２Ｎは、予め定めた第１時間帯に撮影された拡散反射画像４０から生成された散乱係数分布画像４６に基づいて推定された生体成分（例えば、血糖値）の変化量が、予め定めた異常を示す変化量を示す場合に、異常を示す情報を出力するように出力部２５を制御する。
出力制御部１２Ｎは、制御部１２に記憶されている第２情報３２（図２（Ｂ）参照）から第１時間帯を読取る。そして、出力制御部１２Ｎは、第１推定部１２Ｂによって推定された変化量の算出元の拡散反射画像４０の撮影タイミングが、第１時間帯であるか否かを判断する。そして、出力制御部１２Ｎは、該第１時間帯である場合に、該撮影タイミングで撮影された拡散反射画像４０に基づいて推定された血糖値の変化量が、第２情報３２における該第１時間帯に対応する異常を示す変化量と一致するか否か判断する。そして、出力制御部１２Ｎは、一致すると判断した場合に、異常を示す情報を出力するように出力部２５を制御すればよい。
具体的には、出力制御部１２Ｎは、異常を示す情報を出力するように、表示部２０、駆動部２２、および音出力部２４の少なくとも１つを制御する。
詳細には、出力制御部１２Ｎは、生体成分推定装置１０を振動させるように駆動部２２を制御することで、異常を示す情報を出力するように出力部２５を制御する。また、例えば、出力制御部１２Ｎは、予め定めた音を出力するように音出力部２４を制御することで、異常を示す情報を出力するように出力部２５を制御する。また、例えば、出力制御部１２Ｎは、予め定めた異常を示すメッセージを表示部２０へ表示することで、異常を示す情報を出力するように出力部２５を制御する。
出力制御部１２Ｎの処理によって、医学的観点から注視すべき第１時間帯に、医学的観点から異常であるとみなす血糖値の変化量が推定されたときに、血糖値の変化量の推定結果が異常を示していることを、被験者に対して容易に示すことが可能となる。
次に、本実施の形態の生体成分推定装置１０で実行する生体成分推定処理を説明する。
図１０は、本実施の形態の生体成分推定装置１０で実行する生体成分推定処理の手順を示すフローチャートである。生体成分推定装置１０の制御部１２では、１人のユーザＩＤによって識別されるユーザにおける、１回の測定タイミング（測定ＩＤ）ごとに、図１０に示す手順を実行する。そして、測定ＩＤ（測定タイミング）ごとに、測定ＩＤをカウントアップする。
まず、第１取得部１２Ａが、散乱係数分布画像４６および吸収係数分布画像４４を取得する（ステップＳ１００）。
次に、第１推定部１２Ｂが、ステップＳ１００で取得した散乱係数分布画像４６および吸収係数分布画像４４に基づいて、生体成分の変化量を推定する（ステップＳ１０２）。
次に、第１推定部１２Ｂは、推定した生体成分の変化量を、現在の測定ＩＤおよび取得タイミングに対応づけて制御部１２に記憶する（ステップＳ１０４）。
次に、受付部１２Ｌが、生体成分の変化量の表示指示を受付けたか否かを判断する（ステップＳ１０６）。例えば、入力部１８は、ユーザによる、生体成分の変化量の表示指示の入力を受け付けると、制御部１２へ出力する。制御部１２の受付部１２Ｌは、生体成分の変化量の表示指示の入力を、入力部１８から受け付けたか否かを判別することで、ステップＳ１０６の判断を行う。
ステップＳ１０６で肯定判断すると（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）、ステップＳ１０８へ進む。ステップＳ１０８では、表示制御部１２Ｍが、生体成分の変化量を示す画像を表示部２０へ表示する（ステップＳ１０８）。そして、ステップＳ１１０へ進む。
ステップＳ１０６で否定判断した場合（ステップＳ１０６：Ｎｏ）、ステップＳ１１０へ進む。
ステップＳ１１０では、受付部１２Ｌが、終了指示を入力部１８から受け付けたか否かを判断する（ステップＳ１１０）。ユーザは、入力部１８を操作することで、測定の終了を指示する。ユーザによる入力部１８の操作によって、測定の終了が指示されると、入力部１８は、測定の終了指示を制御部１２へ出力する。制御部１２の受付部１２Ｌは、入力部１８から測定の終了指示を受付けたか否かを判断する。
ステップＳ１１０で否定判断すると（ステップＳ１１０：Ｎｏ）、上記ステップＳ１００へ戻る。
一方、ステップＳ１１０で肯定判断すると（ステップＳ１１０：Ｙｅｓ）、本ルーチンを終了する。
次に、ステップ１００の処理を詳細に説明する。図１１は、図１０のステップＳ１００の処理の手順を示すフローチャートである。
まず、第１取得部１２Ａは、空間周波数ｆｋとして、ｋに１をセットする（ステップＳ２００）。次に、第１取得部１２Ａは、位相（２πｐ／ｍ）として、ｐに１をセットする（ステップＳ２０２）。
次に、第１取得部１２Ａは、セットした空間周波数ｆｋと位相２πｐ／ｍとを含む投影指示を投影部２６へ送信する（ステップＳ２０４）。投影指示を受付けた投影部２６は、投影指示に含まれる空間周波数ｆｋおよび位相２πｐ／ｍの構造化照明Ｌを測定対象領域Ｅへ投影する。
次に、撮影制御部１２Ｇが、測定対象領域Ｅの撮影指示を撮影部２８へ送信する（ステップＳ２０６）。撮影部２８は、測定対象領域Ｅを撮影し、拡散反射画像４０を取得し、制御部１２へ出力する。第１取得部１２Ａは、撮影部２８から拡散反射画像４０を取得する（ステップＳ２０８）。第１取得部１２Ａは、取得した拡散反射画像４０を記憶部１４へ記憶する。
次に、第１取得部１２Ａは、位相（２πｐ／ｍ）におけるｐが、ｐの最大値であるｍと一致するか否かを判断する（ステップＳ２１２）。ステップＳ２１２で否定判断すると（ステップＳ２１２：Ｎｏ）、ｐに“１”を加算し（ステップＳ２１４）、上記ステップＳ２０４へ戻る。
一方、ステップＳ２１２で肯定判断すると（ステップＳ２１２：Ｙｅｓ）、ステップＳ２１６へ進む。
ステップＳ２１６では、第１取得部１２Ａは、空間周波数ｆｋのｋが、ｋの最大値であるａと一致するか否かを判断する（ステップＳ２１６）。ステップＳ２１６で否定判断すると（ステップＳ２１６：Ｎｏ）、ステップＳ２１８へ進む。ステップＳ２１８では、ｋに“１”を加算し（ステップＳ２１８）、上記ステップＳ２０２へ戻る。
ステップＳ２１６で肯定判断すると（ステップＳ２１６：Ｙｅｓ）、ステップＳ２２０へ進む。ステップＳ２２０では、第１取得部１２Ａは、ステップＳ２００〜ステップＳ２１６の処理で取得した、空間周波数ｆｋの各々における位相の異なる複数の拡散反射画像４０を用いて、空間周波数ｆｋごとに、画素毎の拡散振幅強度（Ｍａｃ（ｒ，ｆｋ））を算出する（ステップＳ２２０）。
なお、第１取得部１２Ａは、上述したように、校正用サンプルについてもステップＳ２００〜ステップＳ２２０の処理を行い、画素毎の拡散振幅強度（Ｍａｃ，ｒｅｆ（ｒ，ｆｋ）を算出する。
次に、第１取得部１２Ａは、上記式（７）を用いて、空間周波数ｆｋごとに、生体の測定対象領域Ｅにおける、画素毎の拡散振幅反射率Ｒｄ（ｒ，ｆｋ）を算出する（ステップＳ２２２）。
次に、第１取得部１２Ａは、空間周波数ｆｋごとに求めた、画素毎の拡散振幅反射率Ｒｄ（ｒ，ｆｋ）から、画素毎の吸収係数μａと等価散乱係数μ’ｓを算出する（ステップＳ２２４）。
そして、第１取得部１２Ａは、吸収係数分布画像４４および散乱係数分布画像４６を生成する（ステップＳ２２６）。ステップＳ２２６では、第１取得部１２Ａは、ステップＳ２２４で推定した、画素毎に算出した各画素の等価散乱係数μ’Ｓを、対応する画素位置に配置することで、生体の測定対象領域Ｅの散乱係数を画素毎に規定した散乱係数分布画像４６を生成する。
また、第１取得部１２Ａは、ステップＳ２２４で画素毎に算出した各画素の吸収係数μａを、対応する画素位置に配置することで、生体の測定対象領域Ｅの吸収係数を画素毎に規定した吸収係数分布画像４４を生成する。
ステップＳ２２４の処理によって、第１取得部１２Ａは、吸収係数分布画像４４および散乱係数分布画像４６を取得する。
そして、第１取得部１２Ａは、生成した吸収係数分布画像４４および散乱係数分布画像４６を、現在の測定ＩＤと、該吸収係数分布画像４４および該散乱係数分布画像４６の取得タイミングと、に対応づけて、記憶部１４に記憶する（ステップＳ２２８）。そして、本ルーチンを終了する。
次に、図１０におけるステップＳ１０２の処理を詳細に説明する。図１２は、図１０のステップＳ１０２の処理の手順を示すフローチャートである。
まず、第１推定部１２Ｂが、記憶部１４に追跡情報が記憶済であるか否かを判断する（ステップＳ３００）。具体的には、第１推定部１２Ｂは、現在の測定ＩＤに対応する追跡情報が、第１情報３０（図２（Ａ）参照）に登録済であるか否かを判別することで、ステップＳ３００の判断を行う。ステップＳ３００で肯定判断すると（ステップＳ３００：Ｙｅｓ）。後述するステップＳ３１０へ進む。
ステップＳ３００で否定判断すると（ステップＳ３００）、ステップＳ３０２へ進む。ステップＳ３０２では、第３特定部１２Ｈが、現在の測定ＩＤ（測定タイミング）に対応する、最初の取得タイミングで取得した散乱係数分布画像４６に含まれる生体構造のパターンを、第１パターンとして特定する（ステップＳ３０２）。なお、上述したように、第３特定部１２Ｈは、吸収係数分布画像４４から第１パターンを特定してもよい。
次に、第２算出部１２Ｉは、ステップＳ３０２で特定に用いた散乱係数分布画像４６上に基準テンプレートＴを配置する（ステップＳ３０４）。そして、第２算出部１２Ｉは、ステップＳ３０２で特定に用いた散乱係数分布画像４６上における、特定した第１パターンＰに対する、配置した基準テンプレートＴの相対位置を算出する（ステップＳ３０６）。
次に、記憶制御部１２Ｊは、ステップＳ３０２で第３特定部１２Ｈが特定した第１パターンＰと、ステップＳ３０６で第２算出部１２Ｉが算出した相対位置と、基準テンプレートＴと、を対応づけて追跡情報とし、記憶部１４へ記憶する（ステップＳ３０８）。すなわち、記憶制御部１２Ｊは、該追跡情報を、現在の測定ＩＤに対応づけて、第１情報３０（図２（Ａ）参照）に登録する。そして、ステップＳ３１０へ進む。
ステップＳ３１０では、第１特定部１２Ｃが、現在の測定ＩＤに対応する追跡情報を第１情報３０から読取る（ステップＳ３１０）。
次に、第１特定部１２Ｃは、上記ステップＳ１００（図１０、図１１のステップＳ２００〜ステップＳ２２８）の処理によって取得した、吸収係数分布画像４４および散乱係数分布画像４６を読取る。この吸収係数分布画像４４および散乱係数分布画像４６は、第１取得部１２Ａが、同じ取得タイミングで取得したものである。そして、第１特定部１２Ｃは、この吸収係数分布画像４４または散乱係数分布画像４６に含まれる、ステップＳ３１０で読取った追跡情報に含まれる第１パターンを特定する（ステップＳ３１２）。
すなわち、第１特定部１２Ｃは、散乱係数分布画像４６または吸収係数分布画像４４における、第１パターンに一致する生体構造の経路を示す領域を特定する。
次に、検出部１２Ｋが、第１特定部１２Ｃが吸収係数分布画像４４および散乱係数分布画像４６から第１パターンＰを特定出来たか否かを判断する（ステップＳ３１４）。特定出来なかった場合（ステップＳ３１４：Ｎｏ）、検出部１２Ｋは、位置ずれを検出する（ステップＳ３１６）。
そして、表示制御部１２Ｍは、位置ずれを示す情報を表示部２０へ表示する（ステップＳ３１８）。そして、ステップＳ１００へ戻る（図１０参照）。一方、ステップＳ３１４で肯定判断した場合（ステップＳ３１４：Ｙｅｓ）、ステップＳ３２０へ進む。
ステップＳ３２０では、吸収係数分布画像４４および散乱係数分布画像４６における、ステップＳ３１２で特定した第１パターンＰに対して相対位置に配置された基準テンプレートＴ内の領域を、第１領域Ｓとして特定する（ステップＳ３２０）。ステップＳ３２０で用いる相対位置は、ステップＳ３１０で読取った追跡情報に含まれる相対位置である。
次に、第２推定部１２Ｅが、散乱係数分布画像４６における、ステップ３２０で特定した第１領域Ｓを構成する画素毎に規定された散乱係数に基づいて、血糖値の変化量を推定する（ステップＳ３２２）。そして、第２推定部１２Ｅは、推定した血糖値の変化量を、現在の測定ＩＤおよび推定に用いた散乱係数分布画像４６の取得タイミングに対応づけて第１情報３０に登録し、本ルーチンを終了する。
次に、生体成分推定装置１０が実行する割り込み処理を実行する。図１３は、生体成分推定装置１０が実行する割り込み処理の手順を示すフローチャートである。
制御部１２は、図１３に示す割り込み処理を繰り返し実行する。まず、出力制御部１２Ｎが、撮影タイミングが、記憶部１４に記憶されている第１時間帯と一致するか否かを判断する（ステップＳ４００）。例えば、出力制御部１２Ｎは、記憶部１４に記憶されている、現在の測定ＩＤに対応する複数の撮影タイミングの内、第１時間帯と一致する撮影タイミングが有るか否かを判別することで、ステップＳ４００の判断を行う。
なお、撮影制御部１２Ｇは、撮影部２８が測定対象領域Ｅを撮影して拡散反射画像４０を取得する度に、該拡散反射画像４０の撮影タイミングと、該拡散反射画像４０と、を対応づけて記憶部１４へ記憶すればよい。
ステップＳ４００で否定判断すると（ステップＳ４００：Ｎｏ）、本ルーチンを終了する。一方、ステップＳ４００で肯定判断すると（ステップＳ４００：Ｙｅｓ）、ステップＳ４０２へ進む。
ステップＳ４０２では、出力制御部１２Ｎは、第１時間帯の撮影タイミングで撮影された拡散反射画像４０から生成された散乱係数分布画像４６に基づいて推定された、血糖値の変化量が、第２情報３２（図２（Ｂ）参照）における該第１時間帯に対応する異常を示す変化量と一致するか否を判断する（ステップＳ４０２）。ステップＳ４０２で否定判断すると（ステップＳ４０２：Ｎｏ）、本ルーチンを終了する。
一方、ステップＳ４０２で肯定判断すると（ステップＳ４０２：Ｙｅｓ）、ステップＳ４０４へ進む。ステップＳ４０４では、出力制御部１２Ｎは、異常を示す情報を出力するように出力部２５を制御し（ステップＳ４０４）、本ルーチンを終了する。
以上説明したように、本実施の形態の生体成分推定装置１０は、第１取得部１２Ａと、第１推定部１２Ｂと、を備える。第１取得部１２Ａは、近赤外領域の波長領域を含む光に対する、生体の測定対象領域Ｅの散乱係数を画素毎に規定した散乱係数分布画像４６を取得する。第１推定部１２Ｂは、散乱係数分布画像４６に基づいて、生体成分の変化量を推定する。
このように、本実施の形態の生体成分推定装置１０は、複数の散乱係数分布画像に基づいて、生体成分の変化量を推定する。このため、本実施の形態の生体成分推定装置１０では、穿刺による血液採取を繰り返し行う必要がない。また、散乱係数分布画像を用いることから、生体成分推定装置１０は、精度良く生体成分の変化量を推定することができる。
従って、本実施の形態の生体成分推定装置１０は、非侵襲でかつ精度良く生体成分の変化量を推定することができる。
また、本実施の形態の生体成分推定装置１０は、第１取得部１２Ａと、第１推定部１２Ｂと、表示制御部１２Ｍと、を備える。第１取得部１２Ａは、近赤外領域の波長領域を含む光に対する、生体の測定対象領域Ｅの散乱係数を画素毎に規定した散乱係数分布画像４６を取得する。第１推定部１２Ｂは、散乱係数分布画像４６に基づいて、生体成分の変化量を推定する。表示制御部１２Ｍは、推定した生体成分の変化量を示す画像を、表示部２０に表示する。
このため、本実施の形態の生体成分推定装置１０では、上記効果に加えて、生体成分の変化量をユーザに対して容易に提示することができる。
なお、本実施の形態の生体成分推定装置１０では、第１推定部１２Ｂは、追跡情報を用いて、散乱係数分布画像４６に含まれる第１パターンＰのパターンマッチングにより血糖値（生体成分）の変化量を推定する場合を一例として示した。
しかし、生体成分推定装置１０に、生体の身体の変動、構造化照明Ｌの投影領域、および撮影部２８による撮影領域、の少なくとも１つを検出する公知の検出機構を備えた構成としてもよい。この場合、第１推定部１２Ｂは、該検出機構による検出結果を用いて、散乱係数分布画像４６における第１領域Ｓのずれを補正し、血糖値（生体成分）の変化量を推定すればよい。
次に、本実施の形態の生体成分推定装置１０のハードウェア構成について説明する。図１４は、本実施の形態の生体成分推定装置１０のハードウェア構成例を示すブロック図である。
本実施の形態の生体成分推定装置１０は、表示部６０、Ｉ／Ｆ（インターフェース）部６１、撮影部６２、入力部６３、音出力部６４、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）６５、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）６６、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）６７、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）６８、投影部６９、および駆動部７０などがバス７１により相互に接続されており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。
ＣＰＵ６５は、生体成分推定装置１０の全体の処理を制御する演算装置である。ＲＡＭ６７は、ＣＰＵ６５による各種処理に必要なデータを記憶する。ＲＯＭ６６は、ＣＰＵ６５による各種処理を実現するプログラム等を記憶する。ＨＤＤ６８は、上述した記憶部１４に相当する。Ｉ／Ｆ部６１は、外部装置や外部端末に通信回線等を介して接続し、接続した外部装置や外部端末との間でデータを送受信するためのインターフェースである。表示部６０、撮影部６２、入力部６３、音出力部６４、投影部６９、および駆動部７０は、表示部２０、撮影部２８、入力部１８、音出力部２４、投影部２６、および駆動部２２の各々に相当する。
本実施の形態の生体成分推定装置１０で実行される上記各種処理を実行するためのプログラムは、ＲＯＭ６６等に予め組み込んで提供される。
なお、本実施の形態の生体成分推定装置１０で実行されるプログラムは、これらの装置にインストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供するように構成してもよい。
また、本実施の形態の生体成分推定装置１０で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、本実施の形態の生体成分推定装置１０における上記各処理を実行するためのプログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。
本実施の形態の生体成分推定装置１０で実行される上記各種処理を実行するためのプログラムは、上述した各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
なお、上記ＨＤＤ６８に格納されている各種情報、すなわち記憶部１４に格納されている各種情報は、外部装置（例えばサーバ）に格納してもよい。この場合には、該外部装置とＣＰＵ６５と、を、ネットワーク等を介して接続した構成とすればよい。
なお、上記には、本実施の形態を説明したが、上記実施の形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。上記新規な実施の形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。上記実施の形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
１０ 生体成分推定装置
１２Ａ 第１取得部
１２Ｂ 第１推定部
１２Ｃ 第１特定部
１２Ｄ 第２特定部
１２Ｅ 第２推定部
１２Ｈ 第３特定部
１２Ｉ 第２算出部
１２Ｊ 記憶制御部
１２Ｍ 表示制御部
１２Ｎ 出力制御部
１４ 記憶部
２０ 表示部
２２ 駆動部
２４ 音出力部
２６ 投影部
２８ 撮影部

Claims (11)

  1. 所定の空間周波数の周期構造を有する構造化照明を生体の測定対象領域に投影する投影部と、
    前記構造化照明の投影された前記測定対象領域を撮影し、該測定対象領域に投影された前記構造化照明の、近赤外領域の波長領域を含む光に対する拡散反射画像を取得する撮影部と、
    前記拡散反射画像から、前記光に対する、前記測定対象領域の散乱係数を画素毎に規定した散乱係数分布画像を生成することによって前記散乱係数分布画像を取得する第１取得部と、
    前記散乱係数分布画像の一部の第１領域に基づいて、生体成分の変化量を推定する第１推定部と、
    前記散乱係数分布画像より小さいサイズであり且つ予め定めた形状を示す基準テンプレートと、前記散乱係数分布画像に含まれる生体構造の第１パターンと、前記散乱係数分布画像上における前記第１パターンに対する前記基準テンプレートの相対位置と、を記憶した記憶部と、
    を備え、
    前記第１推定部は、
    前記散乱係数分布画像に含まれる、前記第１パターンを特定する第１特定部と、
    前記散乱係数分布画像における、特定した前記第１パターンに対して前記相対位置に配置した前記基準テンプレート内の領域を前記第１領域として特定する第２特定部と、
    前記散乱係数分布画像における、特定した前記第１領域を構成する画素毎に規定された散乱係数の基準散乱係数との差である変化量に対応する前記生体成分の変化量を、散乱係数の変化量に対応する血糖値の変化量を予め登録した第３情報から読取り、読取った該変化量を、前記生体成分の変化量として推定する第２推定部と、
    を有する、
    生体成分推定装置。
  2. 複数の前記散乱係数分布画像の内、１つの前記散乱係数分布画像に含まれる生体構造のパターンを、前記第１パターンとして特定する第３特定部と、
    該散乱係数分布画像上に前記基準テンプレートを配置し、特定した該第１パターンに対する配置した前記基準テンプレートの前記相対位置を算出する第２算出部と、
    特定した前記第１パターンと、算出した前記相対位置と、を、前記基準テンプレートに対応づけて前記記憶部に記憶する記憶制御部と、
    を備える、請求項１に記載の生体成分推定装置。
  3. 前記第１取得部は、前記光に対する吸収係数を画素毎に規定した吸収係数分布画像を更に取得し、
    当該生体成分推定装置は、
    複数の前記吸収係数分布画像の内、１つの前記吸収係数分布画像に含まれる生体構造のパターンを、前記第１パターンとして特定する第３特定部と、
    該吸収係数分布画像上に前記基準テンプレートを配置し、特定した該第１パターンに対する配置した前記基準テンプレートの前記相対位置を算出する第２算出部と、
    特定した前記第１パターンと、算出した前記相対位置と、を、前記基準テンプレートに対応づけて前記記憶部に記憶する記憶制御部と、
    を備える、請求項１に記載の生体成分推定装置。
  4. 前記第１パターンは、生体に含まれる血管、筋、腱、および靭帯の少なくとも一つの経路を示す、請求項１に記載の生体成分推定装置。
  5. 前記生体成分の変化量は、血糖値の変化量である、請求項１に記載の生体成分推定装置。
  6. 推定した前記生体成分の変化量を示す画像を表示部に表示する表示制御部を備える、請求項１に記載の生体成分推定装置。
  7. 前記表示制御部は、
    推定した前記生体成分の変化量を示す画像における、異常を示す変化量の領域を、該領域以外とは異なる表示形態で前記表示部に表示する、請求項６に記載の生体成分推定装置。
  8. 予め定めた第１時間帯に撮影された前記拡散反射画像から生成された前記散乱係数分布画像に基づいて推定された前記生体成分の変化量が、予め定めた異常を示す変化量を示す場合に、異常を示す情報を出力するように出力部を制御する出力制御部と、
    を備える、請求項１に記載の生体成分推定装置。
  9. 前記測定対象領域に対する前記撮影部の位置ずれを検出する検出部と、
    前記位置ずれが検出されたときに、前記位置ずれを示す情報を表示部へ表示する表示制御部と、
    を備える、請求項１に記載の生体成分推定装置。
  10. コンピュータで実行される生体成分推定方法であって、
    所定の空間周波数の周期構造を有する構造化照明を生体の測定対象領域に投影する投影ステップと、
    前記構造化照明の投影された前記測定対象領域を撮影し、該測定対象領域に投影された前記構造化照明の、近赤外領域の波長領域を含む光に対する拡散反射画像を取得する撮影ステップと、
    前記拡散反射画像から、前記光に対する、前記測定対象領域の散乱係数を画素毎に規定した散乱係数分布画像を生成することによって前記散乱係数分布画像を取得する第１取得ステップと、
    前記散乱係数分布画像の一部の第１領域に基づいて、生体成分の変化量を推定する推定ステップと、
    を含み、
    前記推定ステップは、
    前記散乱係数分布画像より小さいサイズであり且つ予め定めた形状を示す基準テンプレートと、前記散乱係数分布画像に含まれる生体構造の第１パターンと、前記散乱係数分布画像上における前記第１パターンに対する前記基準テンプレートの相対位置と、を記憶した記憶部から、前記散乱係数分布画像に含まれる、前記第１パターンを特定する第１特定ステップと、
    前記散乱係数分布画像における、特定した前記第１パターンに対して前記相対位置に配置した前記基準テンプレート内の領域を前記第１領域として特定する第２特定ステップと、
    前記散乱係数分布画像における、特定した前記第１領域を構成する画素毎に規定された散乱係数の基準散乱係数との差である変化量に対応する前記生体成分の変化量を、散乱係数の変化量に対応する血糖値の変化量を予め登録した第３情報から読取り、読取った該変化量を、前記生体成分の変化量として推定する第２推定ステップと、
    を含む、
    生体成分推定方法。
  11. 所定の空間周波数の周期構造を有する構造化照明を生体の測定対象領域に投影する投影ステップと、
    前記構造化照明の投影された前記測定対象領域を撮影し、該測定対象領域に投影された前記構造化照明の、近赤外領域の波長領域を含む光に対する拡散反射画像を取得する撮影ステップと、
    前記拡散反射画像から、前記光に対する、前記測定対象領域の散乱係数を画素毎に規定した散乱係数分布画像を生成することによって前記散乱係数分布画像を取得する第１取得ステップと、
    前記散乱係数分布画像の一部の第１領域に基づいて、生体成分の変化量を推定する推定ステップと、
    をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
    前記推定ステップは、
    前記散乱係数分布画像より小さいサイズであり且つ予め定めた形状を示す基準テンプレートと、前記散乱係数分布画像に含まれる生体構造の第１パターンと、前記散乱係数分布画像上における前記第１パターンに対する前記基準テンプレートの相対位置と、を記憶した記憶部から、前記散乱係数分布画像に含まれる、前記第１パターンを特定する第１特定ステップと、
    前記散乱係数分布画像における、特定した前記第１パターンに対して前記相対位置に配置した前記基準テンプレート内の領域を前記第１領域として特定する第２特定ステップと、
    前記散乱係数分布画像における、特定した前記第１領域を構成する画素毎に規定された散乱係数の基準散乱係数との差である変化量に対応する前記生体成分の変化量を、散乱係数の変化量に対応する血糖値の変化量を予め登録した第３情報から読取り、読取った該変化量を、前記生体成分の変化量として推定する第２推定ステップと、
    を含む、
    プログラム。
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