JP6572169B2

JP6572169B2 - 成分濃度測定装置及び成分濃度測定方法

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Publication number: JP6572169B2
Application number: JP2016097680A
Authority: JP
Inventors: 昌人中村; 卓郎田島; 克裕味戸
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2016-05-16
Filing date: 2016-05-16
Publication date: 2019-09-04
Anticipated expiration: 2036-05-16
Also published as: JP2017207282A

Description

本発明は、誘電分光法を用いた対象成分の成分濃度を測定する技術に関する。

高齢化が進み、成人病に対する対応が大きな課題になっている。血糖値などの検査は血液の採取が必要なために患者にとって大きな負担である。そのため、血液を採取しない非侵襲な成分濃度測定装置が注目されている。

非侵襲な成分濃度測定装置としては、近赤外光などの光学的な手法と比べ生体内での散乱が少ない、１フォトンの持つエネルギーが低い、などの理由からマイクロ波−ミリ波帯の電磁波を用いた手法が提案されている。

例えば、非特許文献１に示される共振構造を用いた手法がある。この手法では、アンテナや共振器などのＱ値の高いデバイスと測定試料を接触させ、共振周波数周辺の周波数特性を測定する。共振周波数はデバイスの周囲の複素誘電率により決定されるため、共振周波数のシフト量と成分濃度との間の相関を予め予測することにより、共振周波数のシフト量から成分濃度を推定する。

マイクロ波−ミリ波帯の電磁波を用いた他の手法としては、特許文献１に示す誘電分光法が提案されている。誘電分光法は、皮膚内に電磁波を照射し、測定対象である血液成分、例えば、グルコース分子と水の相互作用に従い、電磁波を吸収させ、電磁波の振幅及び位相を観測する。観測される電磁波の周波数に対する振幅及び位相から、誘電緩和スペクトルを算定する。誘電緩和スペクトルは、一般的には、Ｃｏｌｅ−Ｃｏｌｅ式に基づき緩和カーブの線形結合として表現し、複素誘電率を算定する。生体成分の計測では、例えば血液中に含まれるグルコースやコレステロール等の血液成分の量に複素誘電率は相関があり、その変化に対応した電気信号（振幅、位相）として測定される。複素誘電率変化と成分濃度との相関を予め測定することによって検量モデルを構築し、計測した誘電緩和スペクトルの変化から成分濃度の検量を行う。

特開２０１３−３２９３３号公報

G. Guarin, M. Hofmann, J. Nehring, R. Weigel, G. Fischer, and D. Kissinger, "Miniature Microwave Biosensors", IEEE Microwave Magazine, May 2015, Vol. 16, No. 4, pp. 71-86

しかしながら、共振構造を用いた分析手法の場合、誘電率に関する情報が全て共振周波数および半値幅の情報に変換されるため、複数の成分の濃度が変化した時に各成分濃度と周波数シフト量を対応付けることは困難である。

誘電分光により得られるスペクトルには、溶質、水、および水和水による吸収が含まれており、測定対象以外の成分濃度が変化した場合でも水に関する吸収スペクトルは変化する。グルコースのように蛋白質などと比べて分子量の小さい成分の吸収スペクトルは水による吸収スペクトルと近い周波数帯に存在しており、そのスペクトル変化の影響を大きく受けるため、検量モデルの精度が低下する。

いずれの手法を用いた場合でも、複数の成分濃度が変化する多成分系における濃度推定、とりわけ分子量の低い物質の濃度推定が困難であるという課題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、多成分系の試料中の成分濃度測定をより高精度化することを目的とする。

第１の本発明に係る成分濃度測定装置は、被測定試料の複素誘電率を測定して誘電緩和スペクトルを取得する誘電分光手段と、測定対象成分の濃度が既知の検量モデルを保持するデータベースと、前記誘電緩和スペクトルを微分して微分スペクトルを得るスペクトル微分手段と、測定対象成分の濃度推定に寄与率の高い周波数帯域を選択する周波数帯域選択手段と、選択された前記周波数帯域の微分スペクトルを用いて多変量解析を行い前記被測定試料の検量モデルを作成する多変量解析手段と、前記被測定試料の検量モデルと前記データベースが保持する前記検量モデルから濃度を求める演算器と、を有し、前記周波数帯域選択手段は、前記微分スペクトルから前記測定対象成分の濃度に対する周波数のＶＩＰを計算して、ＶＩＰが１以上となる周波数帯域を選択することを特徴とする。

第２の本発明に係る成分濃度測定方法は、被測定試料の複素誘電率を測定して誘電緩和スペクトルを取得するステップと、前記誘電緩和スペクトルを微分して微分スペクトルを得るステップと、測定対象成分の濃度推定に寄与率の高い周波数帯域を選択するステップと、選択された前記周波数帯域の微分スペクトルを用いて多変量解析を行い前記被測定試料の検量モデルを作成するステップと、前記被測定試料の検量モデルと測定対象成分の濃度が既知の検量モデルから濃度を求めるステップと、を有し、前記周波数帯域を選択するステップは、前記微分スペクトルから前記測定対象成分の濃度に対する周波数のＶＩＰを計算して、ＶＩＰが１以上となる周波数帯域を選択することを特徴とする。

本発明によれば、多成分系の試料中の成分濃度測定をより高精度化することができる。

本実施形態における誘電分光システムの構成を示す機能ブロック図である。検量モデルを作成する処理の流れを示すフローチャートである。グルコース単成分系スペクトルとデバイ緩和モデルに基づくピーク帰属結果を示す図である。グルコースと牛血清由来アルブミンからなる多成分系水溶液中のグルコース濃度を交差検証により評価した結果を示す図である。グルコース濃度に対する周波数のＶＩＰの例を示す図である。

以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。

図１は、本実施形態における誘電分光システムの構成を示す機能ブロック図である。

図１の誘電分光システムは、誘電分光装置１０、信号処理部２０、データベース３０、演算器４０、及び表示器５０を備える。

誘電分光装置１０は、生体、液体、あるいは個体などの測定試料のマイクロ波−ミリ波帯の誘電率を測定し、誘電分光スペクトルを得ることができる装置である。所望の周波数帯域において測定試料の複素誘電率が測定できる構成の誘電分光装置１０を用いる。例えば、ベクトルネットワークアナライザ（ＶＮＡ）に同軸プローブ、導波管、マイクロストリップ線路、コプレーナ線路などを接続した構成を用いることができる。あるいは、２種類のレーザーとフォトミキサを用いたマイクロ波−ミリ波生成器と、ショットキーバリアダイオードなどの受信器の組み合わせを用いてもよい。フォトミキサとしては、ｐｉｎフォトダイオード、アバランシェフォトダイオード、単一走行キャリアフォトダイオードなどを用いる。受信器としては、ショットキーバリアダイオードの代わりにプレーナドープドバリアダイオード、スペクトルアナライザ、ボロメータ、ゴーレイセルなどを用いてもよい。また、誘電率測定法としてＶＮＡと液体セルを用いた自由空間法を用いることもでき、この場合はＶＮＡの代わりに光伝導アンテナを用いた時間領域分光法や２種類のレーザーとフォトミキサによる信号源を用いた周波数領域分光法を用いてもよい。上記の手法のうち複数の手法を組み合わせることで、単一の測定器では実現が困難な広帯域な誘電分光スペクトルを取得してもよい。

信号処理部２０は、誘電分光装置１０によって得られた誘電分光スペクトルを微分し、微分スペクトルから測定対象の濃度推定に感度の高い周波数帯域を選択し、選択した周波数帯域のデータを多変量解析して検量モデルを作成する。信号処理部２０の処理の詳細は後述する。

データベース３０は、濃度が既知であるサンプルを用いて信号処理部２０と同様の処理により作成された複数の検量モデルを蓄積する。

演算器４０は、信号処理部２０が作成した測定対象の検量モデルとデータベース３０に蓄積された濃度が既知の検量モデルから測定対象の濃度を求める。

表示器５０は、演算器４０の結果を表示する。

次に、検量モデルを作成する処理について説明する。

図２は、検量モデルを作成する処理の流れを示すフローチャートである。

まず、誘電分光装置１０によって誘電分光スペクトルを取得する（ステップＳ１１）。

測定対象が単成分系の水溶液の場合、マイクロ波−ミリ波帯の誘電分光スペクトルはデバイ緩和モデルの線形結合により次式（１）のように表される。

ここでε^＊（ω）は角周波数ωの時の試料の複素誘電率、ε_∞は静電誘電率、Δεは緩和強度、τは緩和時間を表す。Δεおよびτの添え字のｓ，ｈ，ｂはそれぞれ溶質、水和水、バルク水を意味する。これらのうち、バルク水の緩和時間は水溶液により大きく変化しないが、溶質および水和水の緩和時間は物質固定のものとなる。また、式（１）の水和水に関する緩和（Δε_ｈ／１＋ｉωτ_ｈ）は、物質によっては２項以上のデバイ緩和モデルで表現する場合もある。

ターゲット分子はほとんどの場合は水よりも分子量が大きく、その分子は水よりも長くなるため、水溶液中の成分濃度の抽出が可能となる。式（１）に示すデバイ緩和モデルの線形結合は溶質の分子量などと関係しており、広がり方は分子量によって異なる。例えば、グルコースの場合には数１００ＭＨｚ−１００ＧＨｚ、アルブミンなどの蛋白質の場合は数１００ｋＨｚ−１００ＧＨｚ程度である。そのため、高精度な濃度測定を行うためには、予めターゲット分子単成分水溶液のスペクトルを参考にし、濃度変化の生じる周波数帯をカバーする形で広帯域な誘電率測定を行う。信号処理部２０による微分処理を行う際には、周波数ステップは線形である必要があるため、誘電率測定時にはリニアな周波数掃引を行う。このとき、測定範囲の低周波成分は周波数間隔を広くしてしまうと微分処理時の傾きが荒くなり、スペクトルの変化の抽出が困難となるため、周波数掃引の間隔は十分細かく、例えば掃引開始周波数の１／３程度のステップ間隔とする。

続いて、信号処理部２０が誘電分光スペクトルを微分処理する（ステップＳ１２）。

図３に、グルコース単成分系スペクトルとデバイ緩和モデルに基づくピーク帰属結果を示す。グルコースのように分子量が比較的小さい分子の場合、水和水とバルク水の緩和時間は近く、２つのピークが重なりブロードなピークとして測定される。バルク水のスペクトルは水の排斥によっても変化するため、グルコース以外の成分濃度が変化した際にもバルク水のスペクトルが変化する。そのため、グルコースの濃度変化を検量モデルとして生成することが困難となっている。

本実施形態では、測定した誘電分光スペクトルを微分処理することによりバルク水に近いスペクトルの特徴量を明確化する。誘電損失スペクトルの１階微分は次式（２）のように表される。

式（２）は、関数（１−（ωτ）＾２）／｛１＋（ωτ）＾２｝＾２に係数Δετが乗算されている形となっており、測定対象の分子量が大きい場合には緩和時間τも長くなるため、スペクトル前処理によりグルコースのスペクトル変化をより強調させた形での多変量解析が可能となる。赤外領域での微分分光法では、微分スペクトルにより埋没したスペクトルピークを抽出すること、およびＤＣオフセットの除去を目的としているが、マイクロ波−ミリ波帯のスペクトル微分の場合、ピークがブロードであるため、式（２）に従い緩和時間τの長いピークの強度が相対的に増加する。

更に高次の微分を行い、交差検証などにより誤差が最小となるスペクトル形状を決定してもよい。スペクトルのデータにノイズ成分が含まれており、微分処理を行った際にその影響が大きい場合にはＳａｖｉｔｋｙ−Ｇｏｌａｙフィルタ等を用いた平滑化微分処理を行ってもよい。

続いて、信号処理部２０が定量分析に対する寄与率の高い周波数帯を選択する（ステップＳ１３）。

定量分析を行う際には濃度変化に対するスペクトル変化量の小さい周波数帯は推定誤差増大の要因となる。そこで、本実施形態では、信号処理部２０が定量分析に対する寄与率の高い周波数帯を選択し、濃度推定を行うことで更に定量精度の向上が期待できる。寄与率の高い周波数帯は、濃度変化に対する相関係数やＰａｒｔｉａｌＬｅａｓｔＳｑｕａｒｅ（ＰＬＳ）回帰分析法で用いる回帰係数の重み係数などから決定する。回帰係数の重みから計算する場合は、例えば、次式（３）に示すＰＬＳ回帰分析のＶａｒｉａｂｌｅＩｍｐｏｒｔａｎｃｅｉｎＰｒｏｊｅｃｔｉｏｎ（ＶＩＰ）から決定する。

ここで、ｆはある測定周波数、Ｆは測定周波数の測定ポイント数、ＭはＰＬＳ回帰分析の潜在変数の数、ＳＳ_ｍはｍ番目の潜在変数が濃度の変化を表している割合、ｗ_ｍ（ｆ）は周波数ｆの時のｍ番目の潜在変数に対するＰＬＳ分析の重み係数である。

ＶＩＰは質量分析などで多く含まれる成分を特定する際に用いられる。本実施形態では、微分スペクトルから濃度に対する周波数のＶＩＰを計算し、ＶＩＰが高い領域を選択する。ＶＩＰの二乗平均が１となるため、ＶＩＰ≧１となる周波数領域を解析に用いる周波数領域の基準とする。また、測定対象となる成分が複数存在する場合には、成分ごとに周波数帯を個別に設定することで、各成分の定量精度の向上が可能となる。

そして、信号処理部２０が、寄与率の高い周波数帯の微分スペクトルに対して多変量解析を行うことで濃度推定の検量モデルを作成する（ステップＳ１４）。多変量解析手法としては、例えば、回帰分析、主成分回帰、ＰＬＳ回帰分析、スパースモデリングなどを用いることができる。多変量解析では、寄与率の高い周波数帯から濃度変化に寄与する主成分を抽出して回帰係数を求め、濃度推定の検量モデルを作成する。多変量解析を行う際のスペクトルを構成する主成分の数は、寄与率の高い周波数帯で交差検証を実施し、平均二乗誤差が最低となるものを用いる。

図４は、グルコースと牛血清由来アルブミン（ＢｏｖｉｎｅＳｅｒｕｍＡｌｂｕｍｉｎ：ＢＳＡ）からなる多成分系水溶液中のグルコース濃度を交差検証により評価した結果を示す図である。図４（ａ）は従来手法を用いた結果であり、図４（ｂ）は本実施形態の手法を用い、以下の手順で交差検証を行った結果である。

ステップＳ１１：全サンプルを５００ＭＨｚ−５０ＧＨｚの範囲で１６５ＭＨｚ間隔で測定
ステップＳ１２：スペクトルの微分処理を実施
ステップＳ１３：濃度に対する微分スペクトルのＶＩＰを計算し、ＶＩＰ≧１となる周波数範囲を検量モデルの作成に用いる周波数範囲として決定
ステップＳ１４：選択した周波数範囲内で交差検証を行い、平均二乗誤差が最低となる成分数を決定

図４（ａ）と図４（ｂ）を比較すると、交差検証の平均平方二乗誤差（ＲｏｏｔＭｅａｎＳｑｕａｒｅＥｒｒｏｒｏｆＣｒｏｓｓＶａｌｉｄａｔｉｏｎ：ＲＭＳＥＣＶ）が１３５から７３に低減し、本実施形態の手法により、精度よくサンプル内の濃度推定を行うことが可能となると言える。

また、図５に、上記手順により計算されたグルコース濃度に対する周波数のＶＩＰを示す。

以上説明したように、本実施の形態によれば、誘電分光装置１０によって取得した測定対象の誘電分光スペクトルを微分し、測定対象の濃度推定に寄与率の高い周波数帯域を選択し、選択された周波数帯域の微分スペクトルを用いて多変量解析することにより、生体や水溶液中の低分子量な物質に関するスペクトル特徴量が強調され、ターゲット以外の成分濃度の変化によりバルク水のスペクトルが変化する状況においても、より精度良く成分濃度を測定することが可能となる。そのため、多成分系の試料中の成分濃度測定をより高精度化することができる。

１０…誘電分光装置
２０…信号処理部
３０…データベース
４０…演算器
５０…表示器

Claims

被測定試料の複素誘電率を測定して誘電緩和スペクトルを取得する誘電分光手段と、
測定対象成分の濃度が既知の検量モデルを保持するデータベースと、
前記誘電緩和スペクトルを微分して微分スペクトルを得るスペクトル微分手段と、
測定対象成分の濃度推定に寄与率の高い周波数帯域を選択する周波数帯域選択手段と、
選択された前記周波数帯域の微分スペクトルを用いて多変量解析を行い前記被測定試料の検量モデルを作成する多変量解析手段と、
前記被測定試料の検量モデルと前記データベースが保持する前記検量モデルから濃度を求める演算器と、を有し、
前記周波数帯域選択手段は、前記微分スペクトルから前記測定対象成分の濃度に対する周波数のＶＩＰを計算して、ＶＩＰが１以上となる周波数帯域を選択する
ことを特徴とする成分濃度測定装置。
被測定試料の複素誘電率を測定して誘電緩和スペクトルを取得するステップと、
前記誘電緩和スペクトルを微分して微分スペクトルを得るステップと、
測定対象成分の濃度推定に寄与率の高い周波数帯域を選択するステップと、
選択された前記周波数帯域の微分スペクトルを用いて多変量解析を行い前記被測定試料の検量モデルを作成するステップと、
前記被測定試料の検量モデルと測定対象成分の濃度が既知の検量モデルから濃度を求めるステップと、を有し、
前記周波数帯域を選択するステップは、前記微分スペクトルから前記測定対象成分の濃度に対する周波数のＶＩＰを計算して、ＶＩＰが１以上となる周波数帯域を選択する
ことを特徴とする成分濃度測定方法。