JP6756713B2 - 薬剤投薬量の決定 - Google Patents

Description

本発明は、薬剤送達デバイスからのデータ収集に関する。特に本発明は、薬剤の用量を決定するための方法およびデバイスに関する。

薬剤の注射による定期的な治療を必要とする様々な疾病が存在する。そうした注射は、医療従事者または患者自身によって適用される注射デバイスを用いることによって実施することができる。一例として、１型および２型糖尿病は、たとえば１日に１回または数回のインスリン用量の注射によって、患者自身で治療することができる。たとえば、注射デバイスとして充填済みの使い捨てインスリンペンを用いることができる。あるいは、再利用可能なペンを用いることもできる。再利用可能なペンによって、空の薬剤カートリッジを新しいものに交換することが可能になる。どちらのペンにも、毎回使用前に交換される使い捨て針のセットが付属していることがある。その場合、たとえばインスリンペンにおいて投薬量ノブを回し、インスリンペンの投薬量窓またはディスプレイから実際の用量を観察することによって、注射予定のインスリン用量を手動で選択することができる。次いで、針を皮膚の適切な部分に挿入し、インスリンペンの注射ボタンを押すことによって、その用量が注射される。

インスリン注射を監視し、たとえばインスリンペンの誤った扱いを防止すること、または既に適用された用量を追跡することを可能にするためには、たとえば注射されたインスリンのタイプ、用量および注射のタイミングの１つまたはそれ以上など、注射デバイスの状態および／または使用に関連する情報を、信頼性がある正確な形で評価することが望ましい。

データ収集技術は、インスリン注射の監視以外の目的にも使用することができる。たとえば、他の薬剤の注射、患者による錠剤医薬品の摂取もしくは注入などの他の医療行為を監視するために、または安全上の理由による家庭もしくは産業環境における設備および／もしくはその動作の監視などの非医学的目的のために、データを収集することができる。

一態様によれば、データ収集デバイスによって薬剤の用量を記録する方法が提供され、その方法は、データ収集デバイスのカメラによって、薬剤送達デバイスの薬剤用量インジケータの少なくとも２つの画像を取り込むこと、第１の文字識別技術を用いて、少なくとも２つの画像の各々における薬剤用量インジケータによって表示された現在の薬剤投薬量を決定すること、決定された現在の薬剤投薬量同士が異なるかどうかを決定すること、および少なくとも２つの画像において表示された投薬量同士が異なっていないと決定したことに応答して、第２の文字識別技術を用いて少なくとも２つの画像の１つにおける少なくとも１つの文字を識別し、前記第２の文字識別技術の結果に基づいて、薬剤用量インジケータによって示された薬剤投薬量を決定することを含む。

そうした方法において、第１の文字識別技術は、前記第２の文字識別技術よりも計算量が少ないようにすることができる。たとえば、第１の文字識別技術は、画像と記憶された基準画像との間の相関関係を決定することができ、第２の文字識別技術は、個々の文字を解析および識別し、必要であれば、識別された文字を組み合わせて結果を提供することができる。

第１および第２の文字認識技術を使用し、第１の技術が第２の技術よりも計算量が少ない場合、用量を薬剤送達デバイスにプログラムする間、文字を認識するために用いる処理が低減されることによって、データ収集デバイス内の処理リソースをより効率的に使用することが可能になる。こうして、エネルギーの必要量を低減することができる。データ収集デバイスがバッテリによって動力を供給される場合、そのようにエネルギーの必要量が低減されることによって、バッテリの寿命を延ばすことができる。

方法は、前記第１の文字識別技術の結果に基づいて、現在の投薬量を表示することを含むことができる。データ収集デバイスが薬剤送達デバイスにプログラムされた現在の用量をリアルタイムで示すように配置されたディスプレイを含む実施形態では、処理の必要量が低減された第１の文字識別技術の使用によって、現在の用量を迅速に表示することを可能にすることができる。

第２の文字識別技術は、光学式文字認識（ＯＣＲ）を含むことができる。

第１の文字識別技術は、少なくとも１つの文字と、データ収集デバイスに記憶された１つまたはそれ以上のテンプレートとの間の相関関係を決定する技術である、光学式パターン認識または光学式パターン相関を含むことができる。

第１の文字識別技術は、ＯＣＲを含むことができる。たとえば、第１の文字識別技術は第１のＯＣＲプロセスとすることができ、一方、第２の文字識別は、第１のＯＣＲプロセスとは異なる第２のＯＣＲプロセスである。そうした例では、最終的な薬剤投薬量の決定に用いられる第２のＯＣＲプロセスを、薬剤投薬量のプログラミングの間に実行される第１のＯＣＲプロセスよりも詳細化する、したがって計算量を多くすることができるため、処理の必要量を低減することができる。たとえば、第１のＯＣＲプロセスが、第２のＯＣＲプロセスより低い解像度で画像を解析するようにしてもよい。代替的または追加的に、第２のＯＣＲプロセスが、第１のＯＣＲプロセスで実施される繰り返し数を上回る繰り返し数を実施するようにしてもよい。

薬剤送達デバイスは、投薬予定の薬剤の前記量を選択するための可動の構成要素を含む注射ペンとすることができる。

上述の態様はまた、データ収集デバイスのプロセッサによって実行されたとき前記データ収集デバイスに前記請求項のいずれかに記載の方法を行わせるコンピュータ可読命令を含むコンピュータプログラムを提供する。

上述の態様は、カメラと、処理装置とを含むデータ収集デバイスをさらに提供し、処理装置は、前記カメラを用いて薬剤送達デバイスの薬剤用量インジケータの少なくとも２つの画像を取り込み、画像の各々において、第１の文字識別技術を用いて少なくとも２つの薬剤用量インジケータによって表示された現在の薬剤投薬量を決定し、少なくとも２つの画像に示された現在の薬剤投薬量同士が異なるかどうかを決定し、表示された投薬量同士が異なっていないと決定したことに応答して、第２の文字識別技術を用いて画像における少なくとも１つの文字を識別し、前記第２の文字識別技術の結果に基づいて、薬剤用量インジケータによって示された薬剤投薬量を決定するように構成される。

第１の文字識別技術は、前記第２の文字識別技術よりも計算量が少ないようにすることができる。

データ収集デバイスは、ディスプレイを含み、前記第１の文字識別技術の結果に基づいて、現在の投薬量を表示するように構成することができる。

第２の文字識別技術は、光学式文字認識を含むことができる。

第１の文字識別技術は、光学式パターン認識または光学式パターン相関プロセスにおいて、少なくとも１つの文字とデータ収集デバイスに記憶された１つまたはそれ以上の基準画像との間の相関関係を決定することを含むことができる。そうしたパターン認識／相関技術は、少なくとも１つの文字について得られた画像からのずれが最小の基準画像を選択することに基づく、確固とした文字識別方法を提供することができる。あるいは、第１の文字識別技術は光学式文字認識を含むことができる。

データ収集デバイスは、それを薬剤送達デバイスに解放可能にまたは恒久的に取り付けることを可能にする嵌合装置を含むことができる。あるいは、データ収集デバイスは、手持ち式または着用式の電子デバイスとすることができる。そうしたデバイスでは、処理装置は、第１の文字識別技術を用いて少なくとも１つの文字を識別する前に、少なくとも２つの画像の縮尺を調整するように構成することができる。

処理装置は、前記カメラによって取り込まれた、異なる露出レベルを有する複数の画像を組み合わせ、前記画像にハイダイナミックレンジを提供するように構成することができる。そうしたハイダイナミックレンジの画像を得ることによって、より高い品質の画像および／または改善されたコントラストを提供し、少なくとも１つの文字の光学式文字認識を容易にすることができる。

処理装置は、薬剤投薬デバイスの少なくとも１つの構成要素の色を識別し、前記色に基づいて前記薬剤のタイプを決定するように構成することができる。色の識別は、場合により、薬剤送達デバイスに提供された基準色の情報に基づいてカラーバランスの測定値を決定することを含むことができる。これによって薬剤のタイプに関する情報を、使用者からの具体的な入力なしに自動的に得ることが可能になり、得られた情報の信頼性が改善される可能性がある。

薬剤送達デバイスは、投薬予定の薬剤の前記量を選択するための可動の構成要素を含む注射ペンとすることができる。

次に、添付図を参照して本発明の例示的な実施形態について説明する。

薬物送達デバイスの分解図である。 図１ａの薬物送達デバイスの一部の細部の斜視図である。 本発明の一実施形態に従って、図１ａおよび１ｂの薬物送達デバイスに解放可能に取り付けるように構成された例示的なデータ収集デバイスを示す図である。 本発明の他の実施形態に従って、図１ａおよび１ｂの薬物送達デバイスに解放可能に取り付けるように構成された例示的なデータ収集デバイスを示す図である。 本発明のさらに他の実施形態に従って、図１ａおよび１ｂの薬物送達デバイスに解放可能に取り付けるように構成された例示的なデータ収集デバイスを示す図である。 図１の注射デバイスに取り付けられたときの図２ａのデータ収集デバイスのブロック図である。 本発明の他の実施形態によるデータ収集デバイスのブロック図である。 本発明の一実施形態による薬剤投薬量決定方法の流れ図である。 表示可能な数字の例と共に、図１ａの薬物送達デバイスの投薬量窓の一部を示す図である。 表示可能な数字の例と共に、図１ａの薬物送達デバイスの投薬量窓の一部を示す図である。 投薬量窓に表示された数字に対応する二値化された数字の例を示す図である。 投薬量窓に表示可能な数字のさらなる例を図示する図である。 投薬量窓に表示可能な数字のさらなる例を図示する図である。 主数字行（ｐｒｉｍａｒｙ ｄｉｇｉｔ ｒｏｗ）が２つの数字を含む、投薬量窓に表示可能な数字のさらなる例を示す図である。 本発明の他の実施形態による薬剤投薬量決定方法の流れ図である。

以下では、本発明の実施形態をインスリン注射デバイスに関連して説明する。しかしながら、本発明はそうした用途に限定されず、本明細書においてこれまでに言及したように、他の薬剤を放出する注射デバイス、または他のタイプの薬剤送達デバイスと共に、同様に適切に配置することが可能である。

図１ａは、薬剤送達デバイスの分解図である。この例では、薬剤送達デバイスは、ＳａｎｏｆｉのＳｏｌｏＳＴＡＲ（登録商標）インスリン注射ペンなどの注射デバイス１である。

図１ａの注射デバイス１は、ハウジング１０を備え、針１５を取り付けることが可能なインスリン容器１４を含む充填済みの使い捨て注射ペンである。針は、内側ニードルキャップ１６および外側ニードルキャップ１７によって保護され、外側ニードルキャップ１７は、キャップ１８によって覆うことができる。注射デバイス１から放出予定のインスリン用量は、投薬量ノブ１２を回すことによって選択することができ、次いで選択された用量が、投薬量窓１３を介して、たとえばいわゆる国際単位（ＩＵ：Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｕｎｉｔ）の倍数で表示されるが、ここで、１ＩＵは約４５．５マイクログラムの純粋な結晶インスリン（１／２２ミリグラム）の生物学的等価量である。投薬量窓１３に表示される選択された用量の一例は、たとえば図１ａに示すように３０ＩＵである。選択された用量は、異なる形で同様に適切に表示することも可能であることに留意すべきである。

投薬量窓１３は、ハウジング１０のアパーチャの形にすることができ、それによって、使用者は、投薬量ノブ１２が回されると動くように構成された数字スリーブ７０の限られた部分を見ることが可能になる。投薬量窓１３に表示された数字の画像の取得を容易にするために、数字スリーブ７０が光沢のない表面を有するようにすることができる。

この特定の実施形態において、注射デバイス１は、注射デバイス１に装填された薬剤のタイプを識別する情報を提供する構成要素を含む。この特定の例では、数字スリーブ７０は、薬剤のタイプに対応する背景色を有することができる。他の実施形態では、注射ボタン１１または投薬量ノブ１２などの注射デバイスの１つまたはそれ以上の部材を、薬剤に対応する色を有する材料で形成することができる。場合により、注射デバイス１内のインスリン容器（図示せず）の一部が、薬剤のタイプを示す色分けされた部分を含み、投薬量窓１３を通してそれが見えるようにすることができる。追加的または代替的に、薬剤を識別する情報は、バーコード、ＱＲコード（登録商標）などにコード化することができる。薬剤を識別する情報は、黒白パターン、色パターンまたはシェーディングの形にすることもできる。他の実施形態では、代替的または追加的に、テキストまたは色を用いて情報をハウジング１０に提供されたラベルに含めることができる。たとえば、そうしたラベルは、背景を有すること、または注射デバイス内に提供された特定のタイプの薬剤に対応する色を有する縁などの陰影付き要素を含むことができる。代替的または追加的に、ラベルは、薬剤に関するそうした情報を記憶するＲＦＩＤタグまたは同様のデバイスを含むことができる。

投薬量ノブ１２を回すことによって、機械的なクリック音が生じ、使用者に音のフィードバックが提供される。数字付きスリーブ７０は、インスリン容器１４内のピストンと機械的に相互作用する。針１５が患者の皮膚部分に刺し込まれ、次いで注射ボタン１１が押されると、投薬量窓１３に表示されたインスリン用量が注射デバイス１から放出される。注射ボタン１１が押された後、注射デバイス１の針１５が一定の時間にわたって皮膚部分に留まると、高い割合の用量が患者の体内に実際に注射される。またインスリン用量の放出によって機械的なクリック音が生じるが、そのクリック音は、投薬量ノブ１２を使用するときに生じる音とは異なる。

注射デバイス１は、インスリン容器１４が空になるまで、または注射デバイス１の使用期限（たとえば、最初の使用後２８日）に達するまで、複数の注射プロセスに使用することができる。

さらに、注射デバイス１を初めて使用する前に、たとえば２単位のインスリンを選択し、注射デバイス１を針１５を上向きにした状態に保持しながら注射ボタン１１を押下することによって、いわゆる「プライムショット」を実施し、インスリン容器１４および針１５から空気を除去することが必要になる場合がある。

説明を簡単にするために、以下では例示的に、放出される用量が注射される用量に実質的に一致すると仮定し、したがって、たとえば次に注射予定の用量を計画するとき、この用量は、注射デバイスが放出しなければならない用量に等しい。しかしながら、もちろん放出される用量と注射される用量との間の差（たとえば損失）を考慮することもできる。

図１ｂは、注射デバイス１の端部の詳細図であり、視界窓１３と投薬量ノブ１２の間に位置する位置決めリブ７１を示している。

図２ａは、図１の注射デバイス１に解放可能に取り付けられる補助デバイス２の一実施形態の概略図である。補助デバイス２は、図１の注射デバイス１のハウジング１０を囲むように構成された嵌合ユニットを有するハウジング２０を含み、したがって、補助デバイス２は、注射デバイス１のハウジング１０にしっかり嵌められるが、たとえば注射デバイス１が空になり交換が必要になると、注射デバイス１から取り外すことができる。図２ａはきわめて概略的であり、以下では図２ｂを参照して物理的配置の詳細について説明する。

補助デバイス２は、注射デバイス１から情報を集めるための光学センサおよび音響センサを含む。この情報の少なくとも一部、たとえば選択された用量（場合により、この用量の単位）が、補助デバイス２の表示ユニット２１を介して表示される。注射デバイス１の投薬量窓１３は、補助デバイス２が注射デバイス１に取り付けられると、補助デバイス２によって遮られる。

補助デバイス２は、ボタン２２として概略的に示す少なくとも１つの使用者入力トランスデューサをさらに含む。こうした入力トランスデューサ２２によって、使用者が補助デバイス２をオン／オフにすること、動作をトリガすること（たとえば、他のデバイスへの接続もしくは他のデバイスとのペアリングを確立させること、および／もしくは補助デバイス２から他のデバイスへの情報の伝送をトリガすること）、または何かを確認することが可能になる。

図２ｂは、図１の注射デバイス１に解放可能に取り付けられた補助デバイス２の第２の実施形態の概略図である。補助デバイス２は、図１の注射デバイス１のハウジング１０を囲むように構成された嵌合ユニットを有するハウジング２０を含み、したがって、補助デバイス２は、注射デバイス１のハウジング１０にしっかり嵌められるが、注射デバイス１から取り外すこともできる。

補助デバイス２の表示ユニット２１を介して情報が表示される。注射デバイス１の投薬量窓１３は、補助デバイス２が注射デバイス１に取り付けられると、補助デバイス２によって遮られる。

補助デバイス２は、３つの使用者入力ボタンまたはスイッチをさらに含む。第１のボタン２２は電源オン／オフボタンであり、それを介して、たとえば補助デバイス２をオンおよびオフにすることができる。第２のボタン３３は通信ボタンである。第３のボタン３４は、確認またはＯＫボタンである。ボタン２２、３３、３４は、任意の適切な形の機械的スイッチとすることができる。こうした入力ボタン２２、３３、３４によって、使用者が補助デバイス２をオン／オフにすること、動作をトリガすること（たとえば、他のデバイスへの接続もしくは他のデバイスとのペアリングを確立させること、および／もしくは補助デバイス２から他のデバイスへの情報の伝送をトリガすること）、または何かを確認することが可能になる。

図２ｃは、図１の注射デバイス１に解放可能に取り付けられた補助デバイス２の第３の実施形態の概略図である。補助デバイス２は、図１の注射デバイス１のハウジング１０を囲むように構成された嵌合ユニットを有するハウジング２０を含み、したがって、補助デバイス２は、注射デバイス１のハウジング１０にしっかり嵌められるが、注射デバイス１から取り外すこともできる。

補助デバイス２の表示ユニット２１を介して情報が表示される。注射デバイス１の投薬量窓１３は、補助デバイス２が注射デバイス１に取り付けられると、補助デバイス２によって遮られる。

補助デバイス２は、接触感知式入力トランスデューサ３５をさらに含む。補助デバイス２は、ただ１つの使用者入力ボタンまたはスイッチ２２も含む。ボタン２２は電源オン／オフボタンであり、それを介して、たとえば補助デバイス２をオン／オフにすることができる。接触感知式入力トランスデューサ３５を用いて、動作をトリガすること（たとえば、他のデバイスへの接続もしくは他のデバイスとのペアリングを確立させること、および／もしくは補助デバイス２から他のデバイスへの情報の伝送をトリガすること）、または何かを確認することができる。

図３は、図１の注射デバイス１に取り付けられた状態における図２ａの補助デバイス２の概略図を示している。

補助デバイス２のハウジング２０と共に、複数の構成要素が含まれる。それらは処理装置２４によって制御され、処理装置２４は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）など、１つまたはそれ以上のプロセッサを含む。処理装置２４は、プログラムメモリ２４０に記憶されたプログラムコード（たとえば、ソフトウェアまたはファームウェア）を実行し、メインメモリ２４１を用いて、たとえば中間結果を記憶する。メインメモリ２４１を用いて、実施された放出／注射に関するログブックを記憶することもできる。プログラムメモリ２４０は、たとえば読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）とすることができ、メインメモリは、たとえばランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）とすることができる。

図２ｂに示すもののような実施形態では、処理装置２４は第１のボタン２２と相互作用し、それを介して、たとえば補助デバイス２をオンおよびオフにすることができる。第２のボタン３３は通信ボタンである。第２のボタンを用いて、他のデバイスへの接続の確立をトリガすること、または他のデバイスへの情報の伝送をトリガすることができる。第３のボタン３４は、「確認またはＯＫ」ボタンである。第３のボタン３４を用いて、補助デバイス２の使用者に示された情報に応答することができる。図２ｃに示すもののような実施形態では、ボタンのうち２つ３３、３４を省くことができる。その代わりに、１つまたはそれ以上の容量センサ（ｃａｐａｃｉｔｉｖｅ ｓｅｎｓｏｒ）または他のタッチセンサが提供される。

処理装置２４は表示ユニット２１を制御するが、この例における表示ユニット２１は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）である。表示ユニット２１は、補助デバイス２の使用者に対して、たとえば注射デバイス１の現在の設定、または与えられる予定の次の注射に関する情報を表示するために用いられる。たとえば使用者の入力を受けるために、表示ユニット２１をタッチスクリーンディスプレイとして具体化することもできる。

処理装置２４は、投薬量窓１３の画像を取り込むことが可能な光学式文字認識（ＯＣＲ）読み取り装置として具体化された光学式センサ２５も制御し、投薬量窓１３には、現在選択されている用量が表示される（注射デバイス１に含まれるスリーブ１９上にある数字、文字、記号またはグリフによって表示され、その数字は投薬量窓１３を通して見ることができる）。ＯＣＲ読み取り装置２５はさらに、取り込まれた画像から文字（たとえば数字）を認識し、この情報をプロセッサ２４に提供することが可能である。あるいは、補助デバイス２内のユニット２５は単に、画像を取り込み、取り込まれた画像に関する情報を処理装置２４に提供するための光学式センサ、たとえばカメラとすることができる。その場合、処理装置２４は、取り込まれた画像に対してＯＣＲを実施する役目を果たす。

処理装置２４は、現在選択されている用量を表示する投薬量窓１３を照明するように、発光ダイオード（ＬＥＤ）２９などの光源も制御する。光源の前面に、たとえば一片のアクリルガラスから作られたディフューザなど、ディフューザを用いることができる。さらに光学式センサは、たとえば２つの非球面レンズを含むレンズ系を備えることができる。倍率（画像サイズと物体サイズの比）は、１より小さくすることができる。倍率は、０．０５〜０．５の範囲とすることができる。一実施形態において、倍率は０．１５である。

処理装置２４はさらに、注射デバイス１のハウジング１０の光学的特性、たとえば色またはシェーディングなどを決定するように構成された測光器２６を制御する。光学的特性は、たとえばスリーブ１９もしくは注射デバイス１内に含まれるインスリン容器の色または色コーディングなど、ハウジング１０の特定部分のみに存在してもよく、その色または色コーディングは、たとえばハウジング１０（および／またはスリーブ１９）内の他の窓を通して見えるようにすることができる。その場合、この色に関する情報が処理装置２４に提供され、次いで処理装置２４が、注射デバイス１のタイプ、または注射デバイス１に含まれるインスリンのタイプを決定することができる（たとえば、紫色の場合はＳｏｌｏＳｔａｒ Ｌａｎｔｕｓ、青色の場合はＳｏｌｏＳｔａｒ Ａｐｉｄｒａ）。あるいは、測光器２６の代わりにカメラユニットを用いることができ、その場合、ハウジング、スリーブまたはインスリン容器の画像を処理装置２４に提供し、画像処理によってハウジング、スリーブまたはインスリン容器の色を決定することができる。さらに、測光器２６の読み取りを改善するために、１つまたはそれ以上の光源を提供することができる。光源は、測光器２６による色の検知を改善するために、ある特定の波長またはスペクトルの光を提供することができる。光源は、たとえば投薬量窓１３による望ましくない反射が回避または低減されるように配置することができる。例示的な実施形態では、測光器２６の代わりに、または測光器２６に加えて、カメラユニットを配置して、注射デバイスおよび／またはそれに含まれる薬剤に関連付けられたコード（たとえばバーコードであり、たとえば１次元または２次元バーコードとすることができる）を検知することができる。少し例を挙げると、このコードは、たとえばハウジング１０、または注射デバイス１に含まれる薬剤容器に配置することができる。このコードは、たとえば注射デバイスおよび／もしくは薬剤のタイプ、ならびに／または他の特性（たとえば使用期限）を示すことができる。

図４は、インスリンのタイプ、投薬量および注射のタイミングなどのデータを図１の注射デバイス１から収集するために用いることができる、本発明の他の実施形態による補助デバイス３０のブロック図である。図２ａに示す特定の例では、補助デバイス３０は、携帯電話または「スマートホン」であるが、着用可能な計算デバイスまたはタブレットコンピュータなど他のタイプのデバイスを用いることもできる。補助デバイス３０は、組込み式カメラ３１および処理装置３２を備え、処理装置３２は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）など、１つまたはそれ以上のプロセッサを含む。携帯電話３０は、メインメモリ３５、および処理装置３２による実行のためにソフトウェアを記憶できるプログラムメモリ３６を含めた、メモリユニット３５、３６も含む。補助デバイス３０は、携帯電話ネットワーク、パーソナルエリアネットワーク、ローカル無線ネットワークおよびインターネットの１つまたはそれ以上との双方向通信を可能にするために、アンテナ３７およびトランシーバ３８などの通信装置３７、３８も含む。補助デバイス３０は、キーパッド３９およびマイクロホン４０などの入力装置３９、４０、ならびにスピーカ４１およびディスプレイ４２などの出力装置４１、４２をさらに含む。いくつかの実施形態において、入力装置３９、４０は、ディスプレイ４２の一部またはすべてを利用するタッチスクリーン内のキーパッド３９を含むことができる。補助デバイス３０は、カメラ３１、処理装置３２、メモリユニット３５、３６、通信装置３７、３８、入力装置３９、４０、および出力装置４１、４２の間の通信を可能にする通信バス４３も含む。

図４に示す例では、補助デバイス３０のメモリユニット３５、３６に記憶されたソフトウェアは、処理装置３２によって実行されたとき補助デバイス３０が注射デバイス１の画像を取得し、画像を処理して注射デバイス１内の薬剤のタイプおよび／または選択された用量に関するデータを得るようにするソフトウェアアプリケーションまたは「アプリ」を含む。

次に、補助デバイス２を用いる本発明の一実施形態による例示的な方法について、図５〜１１を参照して説明する。

工程ｓ５．０から始まり、画像を取り込むように補助デバイス２のカメラ２５を制御することによって、少なくとも注射デバイス１の投薬量窓１３の画像が得られる（工程ｓ５．１）。補助デバイス３０が手持ち式または着用式である他の実施形態では、注射デバイス１とカメラ３１の間の距離、および投薬量窓１３の向きは固定されない。これを考慮して、処理装置２４は、投薬量窓１３に表示された文字のサイズが所定の範囲内になるように画像の縮尺を調整する。

次に、画像から注射デバイス１の薬剤のタイプを示す部分の色を識別することによって、薬剤のタイプに関する情報が得られる（工程ｓ５．２）。この特定の実施形態では、画像中の１つまたはそれ以上の色を正確に識別することを可能にするために、注射デバイス１の数字スリーブ７０の背景は、基準色の情報を提供するように構成される。たとえば、印刷された数字の背景を用いて、画像に示された注射デバイス１の構成要素の色を較正するための白バランスレベルを提供することができる。他の実施形態では、数字スリーブ７０の色付きの背景を用いて、注射デバイス１に装填された薬剤のタイプを示すことができ、場合により、基準色の情報を注射デバイス１の他の場所に提供することもできる。あるいは、たとえば光学式文字認識を用いて、ラベル（図示せず）を含む画像の一部から文字を識別すること、または画像の一部からバーコード（図示せず）を抽出し解釈することによって、薬剤のタイプに関する情報を得ることができる。

カメラ２５を用いて、投薬量窓１３の第２の画像が得られる（工程ｓ５．３）。

次いで処理ユニット２４は、第２の画像に示される、投薬量窓１３に表示された薬剤投薬量を決定する。この例では、第２の画像中の投薬量窓１３に示された数字スリーブ７０の文字は、処理装置２４によって実施されるアルゴリズムである光学式パターン認識または光学式パターン相関（工程ｓ５．４）を用いて、数字スリーブ７０上の数字に対応する数字の記憶された基準画像について調べ、それらを第２の画像と比較することによって識別される。基準画像は、プログラムメモリ２４０内のルックアップテーブルに記憶することができる。基準画像のどれが第２の画像に示された投薬量窓１３と最も高い重複度を示すかを決定することによって、投薬量窓１３内の少なくとも１つの文字およびその位置を識別することができる。

こうして、工程ｓ５．４において実施される光学式パターン認識によって、投薬量窓１３に表示された個々の文字を識別する必要なしに、現在の投薬量を決定することができる。たとえば、現在プログラムされている投薬量が「１０」である場合、個々の数字「１」および「０」を認識するのではなく、画像と数字「１０」の基準画像との間の相関関係に基づいて、投薬量を決定することができる。

場合により、性能を監視および改善するために、冗長性および画像の露出のチェックに基づいて、パターン認識プロセスの結果についてさらなるチェックを行うことができる。

次いで、光学式パターン認識プロセスの結果に基づいて現在の投薬量が決定され、処理装置２４は、その結果を、利用可能であれば前の画像に対して実施された光学式パターン認識の結果と比較することによって、投薬量窓１３に示された投薬量が変化しているかどうかを決定する（工程ｓ５．５）。数字スリーブ７０の動きに対応する画像の差が、現在プログラムされている投薬量の変化を表すことになる。そうした差は、２つの画像間の少なくとも１つの文字の同一性の変化によって、または２つの画像間における投薬量窓１３内の少なくとも１つの文字の位置の変化から明らかにすることができる。

投薬量が変化していると決定された場合には（工程ｓ５．５）、現在の投薬量がディスプレイ２１によって表示され（工程ｓ５．６）、工程ｓ５．３〜ｓ５．５が繰り返されて新しい画像を取り込み（工程ｓ５．３）、新しい画像に示された現在表示されている投薬量を決定し（工程ｓ５．４）、投薬量の変化が生じているどうかを決定する（工程ｓ５．５）。

決定を行うことができない場合、たとえば光学式パターン認識プロセス（工程ｓ５．４）の結果が不明瞭である場合、または工程ｓ５．３で取り込まれた画像と比較する前の画像がない場合には、工程ｓ５．３〜ｓ５．５が繰り返されて新しい画像を取り込み（工程ｓ５．３）、新しい画像に示された現在表示されている投薬量を決定し（工程ｓ５．４）、投薬量の変化が生じたかどうかを決定する（工程ｓ５．５）。

投薬量が変化していないと決定された場合には（工程ｓ５．５）、ＯＣＲを用いて、最も新しい画像中の１つまたはそれ以上の文字が識別される（工程ｓ５．７）。

あるいは、他の画像を得て、次いで工程ｓ５．７において実施される解析に用いることができる。この他の画像は、解析のための改善された品質の画像を提供するために、投薬量窓１３の複数の画像を様々な露出レベルで取得し、それらを組み合わせてハイダイナミックレンジ（ＨＤＲ）の画像を提供することによって得ることができる。

この実施形態において、光学式文字認識（工程ｓ５．７）は、以下の工程：
・欠陥があるまたは不適当な画素の補正
・明るさの補正
・ひずみ
・ジッタ（ｊｉｔｔｅｒ）
を実行することによって画像データの品質を評価し、必要な場合には品質を改善する、処理装置２４による前処理を含む。

前処理は任意選択の機能であることに留意されたい。アプリは、画像の前処理なしで必要な水準まで実施するように設計することができる。

処理装置２４が実施する前処理により、カメラに対する注射デバイス１の向き、および／または投薬量窓１３に表示された文字の傾斜（ｓｌａｎｔｉｎｇ）に基づいて、投薬量窓１３に表示された文字のゆがみ（ｓｋｅｗ）を補正することによって画像を調整することもできる。たとえば、使用者による認識および位置決めを容易にするために投薬量窓１３内の数字が傾けられることがあるが、傾きが除かれれば、補助デバイス２による復号をより容易にすることができる。

そうした調整は、所定の形状および／またはサイズに関する注射デバイス１の特徴の解析に基づくことができる。たとえば処理装置２４は、画像中の投薬量窓１３、注射デバイス１上のロゴ（図示せず）および／または注射デバイス１の他の特徴を識別し、そうした特徴の予想される形状および／またはサイズに関する情報に基づいて、画像に含まれるテキストおよび数字のゆがみを補正することができる。

図６および７は、投薬量窓１３の一部を図示したものであり、示すことが可能な数字の例を示している。図６では、投薬量が注射デバイス１にダイヤル設定され、したがってこの場合には、６ＩＵを示す数字の６である数字３４が用量窓１３の中央に表示されている。図７では、７ＩＵの投薬量が注射デバイス１にダイヤル設定され、したがって、それぞれ数字の６および８を表す数字３５、３６の両方が用量窓１３に表示され、これらの数字の間のスペースが用量窓１３の中央領域を占めている。この特定の実施形態において、処理装置２４は、図６および７に示される両方の状況の正確な復号を可能にするアルゴリズムを実行するように構成される。

ＯＣＲプロセスは：
・二値化
・セグメント化
・パターンマッチング
・位置計算
の工程を含む。

いくつかの実施形態では、ＯＣＲプロセスの信頼性を高めるために、並列に稼働される２つのＯＣＲアルゴリズムが存在してもよい。そうした実施形態において、２つのＯＣＲアルゴリズムは、同じ入力画像を有し、同じ出力をもたらすことが企図される。それらはどちらも、同様の工程を実施するが、各工程に使用される個々の方法は異なってもよい。これら２つのＯＣＲアルゴリズムは、二値化、セグメント化、パターンマッチングおよび位置計算の工程の１つ、またはこれらの工程の２つ以上が異なってもよい。異なる方法を用いて同じ結果をもたらす２つのＯＣＲ部分を有することによって、データが２つの独立した形で処理されているため、アルゴリズム全体の信頼性が高まる。

ＯＣＲプロセスでは、カメラ２５から得られ、上述のように調整されたカラー画像またはグレースケール画像が、二値化プロセスによって図８に示すような完全な黒白画像３７に変換される。投薬量窓において暗い数字が明るい背景上に示される例では、図８の例に示すように、黒白画像は、黒画素によって数字３８、３９の存在を、白画素によって数字の不在を表す。いくつかの実施形態では、固定の閾値を用いて黒画素と白画素を分ける。二値化されたピクチャにおいて、閾値以上の値を有する画素は白に、閾値より低い画素は黒になる。閾値が高いとアーチファクト（ａｒｔｅｆａｃｔ）（白い領域内の黒い部分）が生じ、閾値が低いと、場合により数字の一部が欠ける危険がある。いくつかの実施形態では、アルゴリズムが全体としてアーチファクトに対して強いので、閾値は数字の一部が欠けないように選択される（すなわち、いくつかのアーチファクトの存在下で正確なＯＣＲプロセスを実施することができる）。画像を２５６のグレー値を用いて解析した試験では、１２７という閾値が良好な結果を示した。

たとえば前処理において明るさの補正が実施された場合には、固定の閾値の使用が可能である。明るさの補正と固定の閾値の組み合わせは、窓平均二値化（ｗｉｎｄｏｗｅｄ ｍｅａｎ ｂｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎ）に類似している。窓平均二値化は、画素値をそれが位置する領域の画素の平均値と比較する。ひずみおよび傾斜の補正工程の前に明るさの補正工程を実施することは、ＯＣＲプロセスに使用されるより多くの情報が得られることを意味し、それが、ピクチャの縁部および角部に対してより良好な結果をもたらすことが示されている。

あるいは、図８に示す二値化された画像３７と同様の二値画像を生成するために、取り込まれたグレースケール画像に大津の閾値法（Ｏｔｓｕ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｍｅｔｈｏｄ）を適用することができる。いくつかの代替的実施形態では、二値化を省くことができ、アルゴリズムのＯＣＲ部分を、取り込まれたカラー画像またはグレースケール画像に対して実施することができる。

次いで、セグメント化が実施される。アルゴリズムのこの部分の目的は、画像中の見える数字（ｖｉｓｉｂｌｅ ｎｕｍｂｅｒ）または部分的に見える数字の各々の正確な位置を決定することである。これを実現するために、アルゴリズムは、数字の縁部を見つけることによって見える数字の境界を定める。これは一般に、任意の順序で実施可能な２つの工程で行われる。再び図６および７を参照すると、処理装置２４は、二値化された画像３７を構成する画素列を解析する「垂直投影」を実施することができる。各画素列が個々に解析され、各列内の黒画素の数の合計が計算される。いくつかの実施形態では、黒画素がゼロである画素列のみが数字の縁部を定める。あるいは、黒画素の数に対する低い閾値を、汚れ、かき傷および他の外乱に相当するように設定することができる。隣接する列に異なる値が計算され、最大の差を有する境界が数字の縁部を表す。さらに、数字の水平縁部を決定する助けになるように、列の重複する群（たとえば、３つの隣接する列）の画素の内容を計算することができる。

次いで処理装置２４は、二値化された画像３７を構成する画素行を解析する「水平投影」を実施する。これは、垂直投影について上述したのと同様に進行する。

見える数字の縁部が識別されるように、水平投影の予想結果が垂直投影の予想結果に加えられる。処理装置２４には、完全な数字の（画素行の）予想高さを予めプログラムすることができ、したがって処理装置２４は、部分的に見える数字の存在を認識することが可能である

他の実施形態では、各行および列における白画素の予想数が分かっていれば、「水平投影」および「垂直投影」は、白画素の合計を計算する解析に基づくことができる。

正確な位置が分かると、画像の１つまたはそれ以上の見える数字を表す部分のみを、ＯＣＲプロセスの次の工程に用いることが可能になる。これにより、数字以外の他のもの、たとえば汚れ、かき傷および他の外乱の影響を低減することができる。さらに、後続の工程、たとえばパターンマッチング工程において処理予定の画素の総数も低減される。これはリソースの必要量を減らす助けになる。これはまた、性能を高める助けになる。さらに、正確な位置が分かると、画像の中心に対する垂直位置を決定する支援にもなる。

ＯＣＲプロセスにおける次の工程は、復号予定および識別予定の見える数字の１つを選択することである。これは、数字の１つを「主数字行」として指定することによって行われる。主数字行は、見える数字のどれが最大の高さを有しているかに基づいて選択される。その理由は、スリーブ７０に印刷された数字のすべてがほぼ同じ高さを有しており、最大の高さを有する数字は完全に見え、したがって高い確度での復号が容易であると想定することができるためである。図９に示す例では、数字「６」が上下の部分的に見える数字よりも大きい高さを有しており、したがって主数字行として選択される。図１０に示す例では、数字「６」と「８」の両方が完全に見え、同じ高さを有している。この場合、一番上の数字が主数字行として選択される。主数字行は、注射デバイス１にダイヤル設定された用量を決定するために後で使用される数字である。

インスリンの自己投与のための標準的な注射デバイス１は、１〜８０ＩＵの任意の単位数の薬剤を注射することができる。したがって、主数字行として識別された数字を正確に復号するためには、その数字が１つの数字からなるか、または２つの数字からなるかを決定しなければならない。したがって、処理装置２４は、各数字が１つの数字からなるか、または２つの数字からなるかを決定するために一連の工程を実施し、後者の場合には、数字を互いに分離する。処理装置２４は、このために前に計算された列画素の情報を用いることができる。図１１に示す例では、９ＩＵの薬剤の投薬量が注射デバイス１にダイヤル設定されている。水平および垂直投影の予想結果が示される。数字「１０」は数字「８」よりも高さが大きく、したがって主数字行として選択される。

この後、処理装置２４は、選択された主数字行の幅が所定の「最大数字幅」の値よりも広いかどうかを決定する。単一の数字に対する最大予想幅を決めることが可能になるように、処理装置２４には、取り込まれた画像中の数字の予想サイズに関する情報を予めプログラムすることができる。信頼性を高めるために、最大幅は、最も幅が広い数字よりも大きい少数の画素列として設定することができる。主数字行の幅が最大数字幅以下である場合、その行は単一の数字を含むと想定される。主数字行が単一の数字であるには幅が広すぎる場合には、（画像全体に対してではなく）主数字行に対して第２の垂直投影が実施される。さらに、分離が行われるべき点を予測するために、個々の数字の各々の予想幅が用いられる。

図１１に示す例示的な視野は、数字が十分に間隔をおいて配置されている概略図である。他の配置では、利用可能なスペースが限られ、数字が使用者に読み取り可能である必要があるため、数字が投薬量窓に互いにきわめて近接して表示されることがある。したがって、二値化後、数を構成する２つの数字が明確に分離されず、すなわち、２つの数字の間に黒画素を有していない列が存在しない可能性がある。これは、図８に示す例示的な二値化された画像の場合であり、図８において上側の数字３７の「７」および「４」は、これらの間に黒画素を含まない画素列を有していない。この場合、分離が行われるべき点を予測するために、やはり個々の数字の各々の予想幅が用いられる。予測された列が黒画素を含む場合には、この列の隣接する列からの偏差が計算され、最適な分離点が決定される。この状況では、選択された分離列中の黒画素は、左側の数字に属するのか右側の数字に属するのかが明確ではないため無視される。これは、数字を正しく識別するためのＯＣＲプロセスの信頼性に最小限の影響しか及ぼさないことが示されている。

次いでパターンマッチングプロセスが実施され、数字をプログラムメモリ２４０に記憶された基準画像と比較することによって、主数字行中の数字が識別される。単純な手法では、パターンマッチングを画素ごとに実施することも可能である。しかしながら、これは高い計算能力を必要とし、画像と基準画像の間で位置変動が起こりやすい場合がある。基準画像を用いる場合、処理装置２４は、たとえば１つまたはそれ以上の数字のサイズを変化させること、数字を決められた画素領域まで切り取ること、およびイタリックフォントで印刷された数字をまっすぐな位置に変形させることなどによって、画像の数字に対して他のタイプの操作を実施するように構成することができる。これらの操作は、基準画像とのパターンマッチング比較の前に実施することができる。あるいは、これまでに論じたように、これらの操作を二値化処理の前の前処理として実施することができる。追加のシェーディング、ひずみおよび露出の補正を実施することもできる。

他のいくつかの実施形態では、特徴認識プロセスが実施される。特徴は、水平線、垂直線もしくは対角線、曲線、円、または閉ループなどとすることができる。こうした特徴を選択された数字の画像において認識し、テンプレートと比較することができる。

さらに他の実施形態では、パターンマッチングアルゴリズムは、ベクトル比較処理に基づくことができる。たとえばテンプレートは、黒画素の各線（途切れずに連続するもの）の位置および長さを記述するベクトルの形にすることができる。一例において、位置および長さは、それぞれの線における絶対位置に関連付けられる。他の例において、位置および長さは、テンプレートの中心を通って延びる垂直線に関連付けられる。各数字の取り込まれた二値画像を同様にベクトルに変換し、各々の記憶されたテンプレートと比較して最良の合致を見出すことができる。取り込まれた画像のベクトルを特定の数字テンプレートと比較するとき、偏差はいずれも、画像とそのテンプレートの間の合致の可能性に対して適用されるペナルティをもたらす。ペナルティの大きさは、テンプレートと比較される画像中の欠損しているまたは余分な黒画素の数に依存することがある。数字の画像が各テンプレートと比較され、すべてのペナルティが適用された後、どの数字が存在するかについて判断される。良好な光学的条件では、適正なテンプレートはきわめて低いペナルティを有するが、他のテンプレートはすべて高いペナルティを有する。主数字行が２つの数字からなる場合、このプロセスが両方の数字に対して実施され、次いで処理装置２４は、結果を組み合わせてその数字に対する最終結果を出す。

ある特定の数字に対して特別な基準が存在する場合がある。たとえば、「１」は他のすべての数字から幅が大きくはずれており、一般的な誤検知の原因になる。これを阻止するために、数字の二値画像は、「１」の予想幅よりも幅が広い場合、記憶された「１」のベクトルテンプレートと比較されるときに追加の検知ペナルティを受ける。

いくつかの例外的なケースにおいて、主数字行のパターンマッチングの結果の信頼レベルがある特定の閾値（たとえば９９％）より低い場合、処理装置２４は、他の見える数字または部分的に見える数字の１つまたはそれ以上に対して第２のパターンマッチングプロセスを実施することができる。数字の順序が分かっているため、この第２のパターンマッチングは、第１のパターンマッチングが正しい結果を返したかどうかのチェックとしての役目を果たすことができる。

結果の信頼レベルが依然として十分に高くない場合には、カメラ２５を用いて別の画像を得て、工程ｓ５．７を繰り返すことができる。

主数字行の１つまたはそれ以上の数字がうまく識別された後、注射デバイス１にダイヤル設定された用量を決定するために重み関数が適用される（工程ｓ５．８）。重み関数を定式化するために、投薬量窓１３の中心に対する主数字行の垂直位置を決定することができる。これは、主数字行を構成する中間画素行の、画像における投薬量窓１３の中心線を表す画素行に対するオフセットを計算することによって行うことができる。

たとえば、いくつかの実施形態において、光学式センサは、感光要素の長方形の６４×４８配列を含む。結果として得られる二値画像は、この同じ寸法を有する画素配列である。２４番目および／または２５番目の画素行を、画像の中心行として指定することができる。主数字行を構成する中間画素行の位置が決定される。次いで、主数字行を構成する中間画素行と画像の１つまたはそれ以上の中心行との間の、画素行におけるオフセットが計算される。このオフセットは、オフセットの方向に応じて正または負とすることができる。オフセットは、連続する数字間の（画素行における）距離でオフセットを割ることによって比に変換された後、それに応じて決定された数字に適用される。したがって、オフセットによって、センサに対する数字の回転位置を決定することが可能になる。主数字行の中心画素行が画像の中心画素行と同じである場合には、オフセットはゼロであり、位置は主数字行の数字に等しい。しかしながら、ほとんどの状況では、いくらかのオフセットが存在する可能性がある。

数字付きスリーブ７０に印刷された連続する数字間の距離は、これらの数字が注射デバイス機構の不連続な機械的動きに関連付けられる用量を表すため、一定である。したがって、取り込まれた画像中の連続する数字間の（画素行における）距離も一定になるはずである。数字の予想高さおよび数字間のスペースを、アプリに予めプログラムすることができる。一例として、各数字の予想高さを２２画素、数字間のスペースの予想高さを６画素とすることができる。したがって、連続する数字の中心画素行の間の距離は２８画素になる。

この例を続けると、画素行に画像の上部から下部へ順に番号を付けた場合、重み関数の適用は、数学的に以下のように定めることができる：
位置＝主数字行の数字＋［２×オフセット／（数字の予想高さ＋スペースの予想高さ）］
ここで、オフセット＝投薬量窓の中心に対応する画像行の番号−主数字行中心行の番号。

したがって、主数字行が画像の上半分にある場合、オフセットは正であり、主数字行が画像の下半分にある場合、オフセットは負である。たとえば、主数字行に示される数字が「６」であり、オフセットがゼロである場合、計算される位置は：
位置＝６＋［２×０／（２８）］＝６
である。

したがって、予想通りに「６」という結果が返される。

注射デバイス１に７５ＩＵがダイヤル設定されている別の例では、上部の数字「７４」が主数字行として選択され、上記の式によれば１１画素行の正のオフセットがあり、やはり２８画素の合わせた数字／スペース高さを想定すると、計算される位置は：
位置＝７４＋［２×１１／（２８）］＝７４．７９
である。

次いで、この結果の端数を切り上げて最も近い整数にして、予想通りに「７５」の位置決定がもたらされる。

当業者には、上述の重み関数および位置決定が１つの例を示すにすぎないこと、ならびに多数の他の計算方法を用いて同じ結果に到ることが可能であることが理解されるであろう。また当業者には、計算時間を減らすために、上述の数学的計算を修正および改善することが可能であることも理解されるであろう。したがって、重み関数の厳密な形は、本発明の定義にとって本質的なものではない。

いくつかの注射デバイスでは、スペースの制約、および数字をある特定サイズにする必要性のために、投薬量窓１３に偶数のみが示される。いくつかの他の注射デバイスでは、奇数のみが表示されることがある。しかしながら、薬剤の任意の単位数を注射デバイス１にダイヤル設定することが可能である。他の注射デバイスでは、偶数と奇数の両方を示すことができ、半分の単位の用量を注射デバイスにダイヤル設定することを可能にすることができる。注射デバイスは、８０ＩＵの最大ダイヤル設定用量に制限することができる。あるいは、３つごと、４つごとまたは５つごとの数字のみを表示し、数字間の用量を目盛によって示すことができる。これを考慮して、アプリは、注射デバイス１に用いられた番号付けの順序を識別するように処理装置２４を制御するための命令を含むことができる。たとえば使用者に、提供される場合にはボタン３４もしくはキーパッド３９を介して、注射デバイス１に関する情報の入力を促すことができ、または画像から、たとえばラベル（図示せず）上のテキストもしくはバーコードから得られた情報を用いることができる。アプリは、様々な注射デバイス１に用いられる番号付けの順序を示すルックアップテーブルまたは他の情報を含むことができる。その場合、処理装置２４は、ＯＣＲデータと注射デバイス１に対する適切な番号付けの順序の両方に基づいて、選択された用量を決定することができる。代替的または追加的に、数字の高さおよび数字間のスペースのサイズが変更されることもあるため、変更された形の重み関数を用いることができる。

場合により、方法は、サニティチェック（ｓａｎｉｔｙ ｃｈｅｃｋ）およびヒステリシス計算の実施などの後処理を含むことができる。あるいは、後処理なしでＯＣＲプロセスの結果を最終決定することもできる。

次いで、決定された薬剤投薬量がディスプレイ２１に表示される（工程ｓ５．９）。

次いで、画像から得られた情報を、補助デバイス２のプログラムメモリ２４０に記憶し（工程ｓ５．１０）、かつ／または通信装置２５、２６を用い、携帯電話ネットワーク、パーソナルエリアネットワークもしくはインターネットなどのネットワークを介して他のデバイスへ伝送し（工程ｓ５．１１）、プロセスを完了させる（工程ｓ５．１２）ことができる。場合により、画像のタイムスタンプに関する情報を記憶および／または伝送することもできる。こうして、患者への薬剤の投与を記録および監視することができる。

図１２は、やはり補助デバイス２を用いる、本発明の他の実施形態による薬剤投薬量を決定するための方法を示している。

工程ｓ１２．０から始まり、図５の工程ｓ５．１およびｓ５．２に関連して上述したように、カメラ２５を用いて少なくとも投薬量窓１３の画像が得られ（工程ｓ１２．１）、画像に基づいて医薬品情報が決定される（工程ｓ１２．２）。

次いでカメラ２５を用いて第２の画像が得られ（工程ｓ１２．３）、次いで第１の光学式文字認識技術（ＯＣＲ１）を用いて、現在表示されている薬剤投薬量が決定される（工程ｓ１２．４）。この特定の例では、ＯＣＲ１は、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ：Ｈｉｄｄｅｎ Ｍａｒｋｏｖ ｍｏｄｅｌ）に基づいている。

次いで、ＯＣＲ１の結果に基づいて現在の投薬量が決定され、処理装置２４は、その結果を、利用可能であれば前の画像に対して実施された光学式パターン認識の結果と比較することによって、投薬量窓１３に示された投薬量が変化しているかどうかを決定する（工程ｓ１２．５）。数字スリーブ７０の動きに対応する画像の差が、現在プログラムされている投薬量の変化を表すことになる。そうした差は、２つの画像間の少なくとも１つの文字の同一性の変化によって、または２つの画像間における投薬量窓１３内の少なくとも１つの文字の位置の変化から明らかにすることができる。

投薬量が変化していると決定された場合には（工程ｓ１２．５）、現在の投薬量がディスプレイ２１に表示され（工程ｓ１２．６）、工程ｓ１２．３〜ｓ１２．５が繰り返されて新しい画像を取り込み（工程ｓ１２．３）、新しい画像に示された現在表示されている投薬量を決定し（工程ｓ１２．４）、新しい画像と前の画像の間で投薬量の変化が生じたかどうかを決定する（工程ｓ１２．５）。

決定を行うことができない場合、たとえば光学式パターン認識プロセス（工程ｓ１２．４）の結果が不明瞭である場合、または工程ｓ１２．３で取り込まれた画像と比較する前の画像がない場合には、工程ｓ１２．３〜ｓ１２．５が繰り返されて新しい画像を取り込んで処理し、投薬量が変化しているかどうかを決定する。

投薬量が変化していないと決定された場合には（工程ｓ１２．５）、第２の光学式文字認識プロセスＯＣＲ２を用いて、最も新しい画像中の１つまたはそれ以上の文字が識別される（工程ｓ１２．７）。

あるいは、他の画像を得て、次いで工程ｓ１２．７において実施される解析に用いることができる。たとえばこの他の画像は、解析のための改善された品質の画像を提供するために、投薬量窓１３の複数の画像を様々な露出レベルで取得し、それらを組み合わせてハイダイナミックレンジ（ＨＤＲ）の画像を提供することによって得ることができる。

ＯＣＲ２は、図５の工程ｓ５．７に関連して上述したように実行することができる。あるいは、ＯＣＲ２は、離散コサイン変換（ＤＣＴ：ｄｉｓｃｒｅｔｅ ｃｏｓｉｎｅ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）に基づく技術など、ＯＣＲ１と異なる別の光学式文字認識プロセスとすることができる。

１つまたはそれ以上の文字が識別された後（工程ｓ１２．７）、たとえば図５の工程ｓ５．８に関連して上述したように重み関数を適用することによって、表示された投薬量が決定される（工程ｓ１２．８）。

場合により、方法は、サニティチェックおよびヒステリシス計算の実施などの後処理を含むことができる。あるいは、後処理なしでＯＣＲプロセスの結果を最終決定することもできる。

次いで、決定された薬剤投薬量がディスプレイ２１に表示され（工程ｓ１２．９）、場合により記憶され（工程ｓ１２．１０）、かつ／または他のデバイスに伝送され（工程ｓ１２．１１）、プロセスを完了させる（工程ｓ１２．１２）。

図１２の例示的な方法では、第１および第２のＯＣＲプロセスＯＣＲ１、ＯＣＲ２は、異なるアルゴリズムに基づいている。しかしながら、他の実施形態では、第１および第２のＯＣＲプロセスＯＣＲ１、ＯＣＲ２は、他の方法で、使用されるアルゴリズムのタイプに加える形、またはそれに代わる形で異なってもよい。たとえば、ＯＣＲ１およびＯＣＲ２は、画像解析に用いられる解像度の点で異なり、ＯＣＲ２がＯＣＲ１より高い解像度を利用することができる。代替的または追加的に、ＯＣＲ２は反復プロセスを含み、ＯＣＲ１は反復プロセスを含まないようにすることができ、またはＯＣＲ１とＯＣＲ２の両方が反復プロセスを含む場合、ＯＣＲ１と比べるとＯＣＲ２でより多数の繰り返しが実施されるようにすることができる。

上述の実施形態では、たとえば図５の工程ｓ５．４および図１２の工程ｓ１２．４における注射デバイス１のプログラミングの間の投薬量の決定、ならびにたとえば図５の工程ｓ５．７および図１２の工程ｓ１２．７における最終的な投薬量の決定に、異なる技術が用いられる。注射デバイス１のプログラミングの間の投薬量の決定（工程ｓ５．４、ｓ１２．４）に、最終的な投薬量の決定（工程ｓ５．７、ｓ１２．７）に用いられる技術と比べて計算量の少ない技術を用いることによって、工程ｓ５．９およびｓ１２．９で決定される最終的な投薬量の精度および信頼性を損なうことなく、注射デバイス１のプログラミングの間により少ない処理リソースを使用し、処理リソースおよび補助デバイス２のエネルギー使用を効率的に使用することを可能にすることができる。

代替的または追加的に、工程ｓ５．４およびｓ１２．４における現在の投薬量の決定を、工程ｓ５．７およびｓ１２．７における最終的な投薬量の決定より迅速に実施し、ディスプレイ２１に示される投薬量を迅速に更新することを可能にすることができる。

１つの試験例において、工程ｓ５．４のような光学式パターン認識技術を用いる取り込まれた画像の解析に基づくと、画像の取り込みとディスプレイ２１によって表示される投薬量の更新との間の時間間隔は、２００〜２５０ｍｓであった。対照的に、ＨＭＭおよびＤＣＴに基づくＯＣＲ技術を用いると、画像の取り込みと表示の更新との間の時間間隔は、５５０〜１０００ｍｓであり、より多くのバッテリ出力が必要であった。

上述の実施形態は、インスリン注射ペンからのデータ収集に関して記載してきたが、本発明の実施形態は、他の薬剤の注射または他の医療プロセスの監視など、他の目的にも使用可能であることに留意されたい。

Claims (15)

1. データ収集デバイスを用いて薬剤の用量を記録する方法であって：
   データ収集デバイスのカメラによって、薬剤送達デバイスの薬剤用量インジケータの少なくとも２つの画像を取り込むこと；
   第１の文字識別技術を用いて、少なくとも２つの画像における薬剤用量インジケータによって表示された現在の薬剤投薬量を決定すること；
   少なくとも２つの画像における現在の薬剤投薬量同士が異なるかどうかを決定すること；および
   現在表示されている投薬量同士が異なっていないと決定したことに応答して、さらなる画像を取り込むことをせずに、第２の文字識別技術を用いて少なくとも２つの画像の１つにおける少なくとも１つの文字を識別し、前記第２の文字識別技術の結果に基づいて、薬剤用量インジケータによって示された薬剤投薬量を決定すること
   を含む前記方法。
2. 前記第１の文字識別技術は、前記第２の文字識別技術よりも計算量が少ない、請求項１に記載の方法。
3. 前記第１の文字識別技術の結果に基づいて、現在の投薬量を表示することを含む、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記第２の文字識別技術は光学式文字認識を含む、請求項１、２または３に記載の方法。
5. 前記第１の文字識別技術は、少なくとも１つの文字と、データ収集デバイスに記憶された１つまたはそれ以上のテンプレートとの間の相関関係を決定することを含む、請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
6. 前記第１の文字識別技術は第１の光学式文字認識プロセスを含み、第２の文字識別技術は、第１の光学式文字認識プロセスとは異なる第２の光学式文字認識プロセスを含む、請
   求項４に記載の方法。
7. 前記薬剤送達デバイスは、投薬予定の前記薬剤の量を選択するための可動の構成要素を含む注射ペンである、請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
8. データ収集デバイスのプロセッサによって実行されたとき、前記データ収集デバイスのプロセッサに請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法を行わせるコンピュータ可読命令を含む、データ収集デバイス上で実行されるコンピュータプログラム。
9. データ収集デバイスであって：
   カメラと；
   処理装置と
   を含み、
   該処理装置は：
   前記カメラを用いて薬剤送達デバイスの薬剤用量インジケータの少なくとも２つの画像を取り込み；
   画像の各々において、第１の文字識別技術を用いて少なくとも２つの薬剤用量インジケータによって表示された現在の薬剤投薬量を決定し；
   少なくとも２つの画像において現在の薬剤投薬量同士が異なるかどうかを決定し；
   少なくとも２つの画像において現在の薬剤投薬量同士が異なっていないと決定したことに応答して、さらなる画像を取り込むことをせずに、第２の文字識別技術を用いて画像における少なくとも１つの文字を識別し、前記第２の文字識別技術の結果に基づいて、薬剤用量インジケータによって示された薬剤投薬量を決定する
   ように構成される、
   前記データ収集デバイス。
10. 前記第１の文字識別技術は、前記第２の文字識別技術よりも計算量が少ない、請求項９に記載のデータ収集デバイス。
11. 前記第１の文字識別技術の結果に基づいて、薬剤の投薬量を表示するように構成されたディスプレイを含む、請求項９または１０に記載のデータ収集デバイス。
12. 前記第２の文字識別技術は光学式文字認識を含む、請求項９、１０または１１に記載のデータ収集デバイス。
13. 前記第１の文字識別技術は、少なくとも１つの文字と、データ収集デバイスに記憶された１つまたはそれ以上のテンプレートとの間の相関関係を決定することを含む、請求項９〜１２のいずれか１項に記載のデータ収集デバイス。
14. 前記第１の文字識別技術は第１の光学式文字認識プロセスを含み、第２の文字識別技術は、第１の光学式文字認識プロセスとは異なる第２の光学式文字認識プロセスを含む、請求項１２に記載のデータ収集デバイス。
15. 前記処理装置は、薬剤投薬デバイスの少なくとも１つの構成要素の色を識別し、前記色に基づいて前記薬剤のタイプを決定するように構成される、請求項９〜１４のいずれか１項に記載のデータ収集デバイス。

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