KR100893432B1 - 조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법 및 이를 위한 장치 - Google Patents
조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법 및 이를 위한 장치 Download PDFInfo
- Publication number
- KR100893432B1 KR100893432B1 KR1020037009614A KR20037009614A KR100893432B1 KR 100893432 B1 KR100893432 B1 KR 100893432B1 KR 1020037009614 A KR1020037009614 A KR 1020037009614A KR 20037009614 A KR20037009614 A KR 20037009614A KR 100893432 B1 KR100893432 B1 KR 100893432B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- tissue
- measurement
- glucose
- equation
- analyte
- Prior art date
Links
- 238000005259 measurement Methods 0.000 title claims abstract description 184
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 92
- 239000012491 analyte Substances 0.000 title claims description 58
- 239000008103 glucose Substances 0.000 claims abstract description 188
- 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 claims abstract description 187
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 64
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims abstract description 61
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims abstract description 54
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims abstract description 54
- 210000001124 body fluid Anatomy 0.000 claims abstract description 14
- 239000010839 body fluid Substances 0.000 claims abstract description 13
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 claims abstract description 10
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims abstract description 9
- 229910000530 Gallium indium arsenide Inorganic materials 0.000 claims abstract description 5
- 238000003491 array Methods 0.000 claims abstract 2
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 59
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 47
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 29
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims description 22
- 238000002835 absorbance Methods 0.000 claims description 20
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims description 20
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 15
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 claims description 14
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims description 14
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 9
- 230000035790 physiological processes and functions Effects 0.000 claims description 8
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 7
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 claims description 7
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 claims description 6
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 6
- 238000010238 partial least squares regression Methods 0.000 claims description 5
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 5
- 210000002381 plasma Anatomy 0.000 claims description 4
- 238000003556 assay Methods 0.000 claims description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 3
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 3
- 229910052736 halogen Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 150000002367 halogens Chemical class 0.000 claims description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 3
- 210000002966 serum Anatomy 0.000 claims description 3
- 238000011068 loading method Methods 0.000 claims description 2
- 210000000707 wrist Anatomy 0.000 claims description 2
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 claims 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 claims 1
- 238000000862 absorption spectrum Methods 0.000 abstract description 16
- 238000004497 NIR spectroscopy Methods 0.000 abstract description 15
- 230000006461 physiological response Effects 0.000 abstract description 7
- 230000004962 physiological condition Effects 0.000 abstract description 4
- WQZGKKKJIJFFOK-VFUOTHLCSA-N beta-D-glucose Chemical compound OC[C@H]1O[C@@H](O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-VFUOTHLCSA-N 0.000 abstract 2
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 131
- 210000003491 skin Anatomy 0.000 description 36
- 239000003925 fat Substances 0.000 description 26
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 21
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 18
- 210000004207 dermis Anatomy 0.000 description 16
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 11
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 10
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 9
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 8
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 8
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 7
- 210000000245 forearm Anatomy 0.000 description 6
- 230000003204 osmotic effect Effects 0.000 description 6
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 5
- 210000003722 extracellular fluid Anatomy 0.000 description 5
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 5
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 4
- 238000002790 cross-validation Methods 0.000 description 4
- 230000036571 hydration Effects 0.000 description 4
- 238000006703 hydration reaction Methods 0.000 description 4
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 4
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 4
- 102000008186 Collagen Human genes 0.000 description 3
- 108010035532 Collagen Proteins 0.000 description 3
- 210000000577 adipose tissue Anatomy 0.000 description 3
- 235000013405 beer Nutrition 0.000 description 3
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 3
- 210000000170 cell membrane Anatomy 0.000 description 3
- 229920001436 collagen Polymers 0.000 description 3
- 230000001627 detrimental effect Effects 0.000 description 3
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 125000002791 glucosyl group Chemical group C1([C@H](O)[C@@H](O)[C@H](O)[C@H](O1)CO)* 0.000 description 3
- 239000012528 membrane Substances 0.000 description 3
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 3
- 206010033675 panniculitis Diseases 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 description 3
- 238000010561 standard procedure Methods 0.000 description 3
- 210000004304 subcutaneous tissue Anatomy 0.000 description 3
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 3
- 230000008033 biological extinction Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 210000000601 blood cell Anatomy 0.000 description 2
- 210000000476 body water Anatomy 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 230000001447 compensatory effect Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 235000005911 diet Nutrition 0.000 description 2
- 230000037213 diet Effects 0.000 description 2
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 2
- 230000005670 electromagnetic radiation Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 2
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 2
- 230000003834 intracellular effect Effects 0.000 description 2
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 description 2
- 230000005012 migration Effects 0.000 description 2
- 238000013508 migration Methods 0.000 description 2
- 238000000491 multivariate analysis Methods 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 238000007410 oral glucose tolerance test Methods 0.000 description 2
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 2
- 238000013450 outlier detection Methods 0.000 description 2
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 2
- 238000012628 principal component regression Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 2
- 238000001055 reflectance spectroscopy Methods 0.000 description 2
- 238000012552 review Methods 0.000 description 2
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 2
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 210000000434 stratum corneum Anatomy 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 230000036962 time dependent Effects 0.000 description 2
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 2
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 description 2
- 201000004569 Blindness Diseases 0.000 description 1
- 102000016942 Elastin Human genes 0.000 description 1
- 108010014258 Elastin Proteins 0.000 description 1
- 102000010834 Extracellular Matrix Proteins Human genes 0.000 description 1
- 108010037362 Extracellular Matrix Proteins Proteins 0.000 description 1
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 description 1
- 238000004566 IR spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 208000028389 Nerve injury Diseases 0.000 description 1
- 239000004793 Polystyrene Substances 0.000 description 1
- 230000018199 S phase Effects 0.000 description 1
- 206010067584 Type 1 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 1
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 description 1
- 230000002745 absorbent Effects 0.000 description 1
- 239000002250 absorbent Substances 0.000 description 1
- 239000006096 absorbing agent Substances 0.000 description 1
- 230000003466 anti-cipated effect Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000004071 biological effect Effects 0.000 description 1
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 description 1
- 210000001601 blood-air barrier Anatomy 0.000 description 1
- 210000000120 body fluid compartment Anatomy 0.000 description 1
- 230000037396 body weight Effects 0.000 description 1
- 150000001720 carbohydrates Chemical class 0.000 description 1
- 235000014633 carbohydrates Nutrition 0.000 description 1
- 239000013065 commercial product Substances 0.000 description 1
- 210000002808 connective tissue Anatomy 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 230000008034 disappearance Effects 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 238000002651 drug therapy Methods 0.000 description 1
- 210000000624 ear auricle Anatomy 0.000 description 1
- 229920002549 elastin Polymers 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 210000002615 epidermis Anatomy 0.000 description 1
- 210000000981 epithelium Anatomy 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000013401 experimental design Methods 0.000 description 1
- 210000002744 extracellular matrix Anatomy 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 102000034240 fibrous proteins Human genes 0.000 description 1
- 108091005899 fibrous proteins Proteins 0.000 description 1
- 230000000762 glandular Effects 0.000 description 1
- 238000007446 glucose tolerance test Methods 0.000 description 1
- 210000003780 hair follicle Anatomy 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 208000019622 heart disease Diseases 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 230000003054 hormonal effect Effects 0.000 description 1
- 201000001421 hyperglycemia Diseases 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000036039 immunity Effects 0.000 description 1
- 238000010874 in vitro model Methods 0.000 description 1
- 238000001727 in vivo Methods 0.000 description 1
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 description 1
- 208000015181 infectious disease Diseases 0.000 description 1
- 238000002329 infrared spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 210000002977 intracellular fluid Anatomy 0.000 description 1
- 208000017169 kidney disease Diseases 0.000 description 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 1
- 150000002632 lipids Chemical class 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 235000012054 meals Nutrition 0.000 description 1
- 238000001690 micro-dialysis Methods 0.000 description 1
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 1
- 238000001320 near-infrared absorption spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 230000008764 nerve damage Effects 0.000 description 1
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 description 1
- 230000035764 nutrition Effects 0.000 description 1
- 235000016709 nutrition Nutrition 0.000 description 1
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 1
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 1
- 230000037368 penetrate the skin Effects 0.000 description 1
- 230000000149 penetrating effect Effects 0.000 description 1
- 230000010412 perfusion Effects 0.000 description 1
- 230000001766 physiological effect Effects 0.000 description 1
- 230000035479 physiological effects, processes and functions Effects 0.000 description 1
- 229920002223 polystyrene Polymers 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 230000008707 rearrangement Effects 0.000 description 1
- 239000012925 reference material Substances 0.000 description 1
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000010206 sensitivity analysis Methods 0.000 description 1
- 230000037067 skin hydration Effects 0.000 description 1
- 241000894007 species Species 0.000 description 1
- 238000002798 spectrophotometry method Methods 0.000 description 1
- 230000002269 spontaneous effect Effects 0.000 description 1
- 230000000638 stimulation Effects 0.000 description 1
- 238000007920 subcutaneous administration Methods 0.000 description 1
- 210000004003 subcutaneous fat Anatomy 0.000 description 1
- 230000000153 supplemental effect Effects 0.000 description 1
- 150000003626 triacylglycerols Chemical class 0.000 description 1
- 208000035408 type 1 diabetes mellitus 1 Diseases 0.000 description 1
- 210000000689 upper leg Anatomy 0.000 description 1
- 230000002792 vascular Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 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
-
- 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
- A61B5/1455—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 using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters
-
- 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
- A61B5/145—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
- A61B5/1495—Calibrating or testing of in-vivo probes
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/359—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using near infrared light
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2560/00—Constructional details of operational features of apparatus; Accessories for medical measuring apparatus
- A61B2560/02—Operational features
- A61B2560/0223—Operational features of calibration, e.g. protocols for calibrating sensors
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N2021/3595—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using FTIR
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/33—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using ultraviolet light
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Pathology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Surgery (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Emergency Medicine (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
NIR 분광학을 통하여 포도당과 같은 혈액 분석 물질을 비침습적으로 측정하기 위한 방법 및 장치는 측정의 정확도와 정밀도를 향상시키기 위하여 주요 분광학적 특징에 반영되어 있는 바와 같은 조직의 광학 특성을 이용한다. 조직 구획중의 물 분포 변화와 같은 생리학적 조건은 피부의 측정된 흡광 스펙트럼에서 복잡한 변화를 초래하며, 광의 유효 경로 길이에서의 변형을 반영함으로써 편중된 비침습적 포도당 측정을 유도한다. 조직의 광학 특성의 변화(106)는 생리학적 변환에 대한 주요 특징을 확인함으로써 검출된다. 포도당의 비침습적 측정에 불리한 조건(107)이 검출된다. 조직에서 생리학적 변화에 의해 편중된 비침습적 포도당 측정은 보상된다(103). 또 다른 양태에 있어서, 포도당은 포도당 농도에 대한 조직의 자연발생적 생리학적 반응을 근거로 하여 간접적으로 측정된다. 이러한 측정을 실시할 수 있는 분광학적 장치도 제공된다.
혈당, 포도당, 광학 특성, 비침습적 측정방법, 근적외선 분광학, 체액 변환, 표적 분석 물질, 표준 패턴, 검량 세트, 1차 도함수, 2차 도함수, 파장 선택 소자, 회귀 신호, 인터페로미터, LED 어레이, InGaAs 검출기.
Description
본 발명은 조직 분석 물질을 비침습적으로 측정하는 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 본 발명은 문제의 조직 성분의 광학 특성을 반영하는 스펙트럼 특징을 추출하여 조사된(irradiated) 조직 샘플의 생리학적 및 화학적 특성을 특징화하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 또한, 이러한 스펙트럼의 특징을 근거로 하여, 조직에서의 생리학적 변화에 의해 영향을 받는, 비침습적 포도당 측정방법을 보상할 수 있다. 또는, 포도당은 포도당의 농도 변화에 대한 조직의 자연발생적 생리학적 반응을 근거로 하여 간접적으로 측정된다.
포도당의 비침습적 측정
당뇨병은 전세계적으로 주요한 사망 원인 및 신체 장애 요인이며, 이로 인해 어림잡아 천육백만명의 미국인이 고생하고 있다. 당뇨병의 합병증은 심장 및 신장질병, 실명, 신경손상 및 고혈압을 포함하며, 미국 경제만 두고 보더라도 추산되는 총비용이 매년 900억 달러를 초과하고 있다[참조: Diabetes Statistics, Publication No. 98-3926, National Institutes of Health, Bethesda MD(Nov 1997)]. 장기간의 임상연구는, 혈당치를 적당히 조절함으로써 합병증의 발생을 현저히 감소시킬 수 있음을 입증한다[참조: The Diabetes Control and Complications Trial Research Group, The effect of intensive treatment of diabetes on the development and progression of long-term complications in insulin-dependent diabetes mellitus. N Eng J of Med, 329: 977-86 (1993)]. 당뇨병 관리의 중요한 요소는, 가정 환경내에서 당뇨병 환자가 혈당치를 자가 모니터링하는 데 있다. 현재의 모니터링 기술의 중요한 단점은, 분석 전에 피부를 통해 채혈하기가 불편하고 고통스럽기 때문에, 당뇨병 환자들이 정규적으로 사용하기 어렵다는 데 있다. 따라서, 당뇨병 환자들이 보다 엄밀하게 혈당을 제어할 가능성을 개선시키기 위해 혈당치를 자가 모니터링하는 새로운 방법이 요구되고 있다.
마이크로투석(microdialysis)과 같은 침습적 방법에서부터 분광학에 기초한 비침습적 기술에 이르기까지, 혈당치를 측정하기 위한 수많은 방법이 연구되어왔다. 각각의 방법은 이점과 단점을 갖고 있지만, 오직 일부만이 승인 당국으로부터 허가를 받았을 뿐이다. 지금까지, 혈당의 자가 모니터링에 대한 어떤 비침습적 기술도 승인을 받은 바 없었다.
한가지 방법, 근적외선 분광학은 신체의 한 곳에 근적외선 전자기 방사선(파장범위 750-2500nm의 광)을 조사하는 것을 포함한다. 당해 광은 검출기로 다시 반사되기 전에 조직 성분과의 상호 작용에 따라 부분적으로 흡수되고 산란된다. 검출광은 물, 지방, 단백질 및 포도당을 비롯한 체내 조직 성분과 입사광의 공지된 상호 작용을 근거로 하는 정량적 정보를 함유한다.
근적외선 분광학을 통한 포도당의 비침습적 측정에 대해 종래에 보고된 방법은, 표적 조직 용적에서 나타나는 바와 같이 혈당의 흡광 신호에 의해 유발되는 광 감쇠 크기를 검출하는 것을 근거로 하고 있다. 당해 조직 용적은 광이 반사되거나 투과되어 분광계 검출 시스템으로 전달되는 조사된 조직의 일부이다. 포도당의 흡광으로 인한 신호는 다양한 신호 처리 방법과 하나 이상의 수학적 모델을 통한 스펙트럼 측정으로부터 추출된다. 당해 모델은 예시적인 스펙트럼 측정 세트를 기초로 한 검량 과정 및 모세관(손끝) 또는 정맥혈의 분석을 근거로 하는 관련된 혈당 기준치(검량 세트)를 통하여 밝혀진다.
근적외선 분광학은 특정 연구에서 혈당치를 비침습적으로 예상하는 편리하고도 유망한 방법을 나타내는 것으로 알려져 있다. 엠. 로빈슨, 알. 이튼, 디. 할란드, 지. 키프, 이. 토마스, 비. 스탈드, 피. 로빈슨은 문헌[참조: Noninvasive glucose monitoring in diabetic patients: A preliminary evaluation, Clin Chem, 38: 1618-22 (1992)]에서 600-1300nm 범위에서 손가락을 통하여 확산 투과량을 측정하기 위한 세 개의 상이한 계기 형태를 보고한 바 있다. 세 명의 개체의 혈당치를 교란시키기 위하여 식사 내성 시험을 이용하였고, 매일 각각의 개체에 대하여 특이적인 검량 모델을 작성하여 교차 검증(cross-validation)을 통하여 시험하였다. 절대 평균 예상 오차는 19.8 내지 37.8mg/dl 범위였다. 문헌[참조: H. Heise, R. Marbach, T. Koschinsky, F. Gries, Noninvaisve blood glucose sensors based on near-infrared spectroscopy, Artif Org, 18: 439-47 (1994); H. Heise, R. Marbach, Effect of data pretreatment on the noninvasive blood glucose measurement by diffuse reflectance near-IR spectroscopy, SPIE Proc, 2089: 114-5 (1994); R. Marbach, T. Koschinsky, F. Gries, H. Heise, Noninvasive glucose assay by near-infrared diffuse reflectance spectroscopy of the human inner lip, Appl Spectrosc, 47: 875-81 (1993) 및 R. Marbach, H. Heise, Optical diffuse reflectance accessory for measurements of skin tissue by near-infrared spectroscopy, Applied Optics 34(4): 610-21 (1995)]에는 1111-1835nm 범위에서 경구 점막의 확산반사율을 측정한 결과와 더불어 최적화된 확산반사율이 부대적으로 제시되어 있다. 생체내 실험은 포도당 내성 시험을 이용한 단일 당뇨병 환자 및 133명의 개체 집단에 대해 실시하였다. 보고된 예상치의 가장 유익한 표준 오차는 43mg/dl이며, 교차 검증을 통하여 측정된 2일간의 1인 경구 포도당 내성 시험으로부터 수득하였다.
문헌[참조: K. Jagemann, C. Fischbacker, K. Danzer, U. Muller, B. Mertes, Application of near-infrared spectroscopy for noninvasive determination of blood/tissue glucose using neutral network, Z Phys Chem, 191S: 179-190 (1995); C. Fischbacker, K. Jagemann, K. Danzer, U. Muller, L. Papenkrodt, J. Schuler, Enhancing calibration models for moninvasive near-infrared spectroscopic blood glucose determinations, Fresenius J Anal Chem 359: 78-82 (1997); K. Danzer, C. Fischbacker, K. Jagemann, K. Reichelt, Near-infrared diffuse reflection spectroscopy for noninvasive blood-glucose monitoring, LEOS Newsletter 12(2): 9-11 (1998); 및 U. Muller, B. Mertes, C. Fischbacker, K. Jagemann, K. Danzer, Noninvasive blood glucose monitoring by means of new infrared spectroscopic methods for improving the reliability of the calibration models, Int J Artif Organs, 20: 285-290 (1997)]에서는 섬유-광학 프로브(probe)를 이용하여 오른손의 중지에서 800-1350nm 범위에 걸쳐 확산 반사율의 스펙트럼을 기록하였다. 각각의 실험은 당뇨병 환자를 포함하고, 하루 동안에 걸쳐 탄수화물 공급을 통해 혈당치를 교란시켰다. 부분최소제곱회귀법(partial least square regression)및 래이디얼 기초 함수(radial basis function) 신경망을 이용한 결과를, 교차 검증을 통하여 매일 단일 개체에 대해 평가하였다. Danzer 등(상기와 동일한 문헌)은 31개 포도당 프로파일에 대한 교차 검증을 통하여 36mg/dl의 평균적인 제곱평균제곱근(root mean square) 예상오차를 보고한 바 있다.
문헌[참조: J.Burmeister, M. Arnold, G. Small, Human noninvasive measurement of glucose using near infrared spectroscopy [abstract], Pittcon, New Orleans LA (1998)]은 1429-2000nm 범위에서 혀의 투과 측정을 통해 흡광 스펙트럼을 수집하였다. 5명의 당뇨병 환자에 대해 매일 5개의 샘플을 취하여 39일간에 걸쳐 연구를 실시하였다. 독립적인 시험 세트에 대해 매 5개의 샘플을 사용하였고, 모든 개체에 대한 예상치의 표준 오차는 54mg/dl보다 컸다.
문헌[참조: T. Blank, T. Ruchti, S. Malin, S. Monfre, The use of near-infrared diffuse reflectance for the noninvasive prediction of blood glucose, IEEE Laser and Electro-Optics Society Newsletter, 13: 5 (October 1999)]에서 보고된 연구는 변형된 경구 포도당 내성 시험동안 단시간에 걸친 혈당의 비침습적 측정방법을 입증한다. 검량은 개인에 맞추어서 실시하며 비교적 단시간 동안 시험하였다.
이들 모든 연구에서, 시판물로서의 이러한 방법의 승인에 영향을 줄 수 있는 제한이 적시되었다. 이들 제한은 감도, 샘플링 문제, 타임 래그(time lag), 검량 바이어스, 장기간 재현성 및 계기 잡음을 포함한다.
그러나, 기본적으로, 혈당치의 정확한 비침습적 산정은, 이용가능한 근적외선 기술, 다른 성분과 비교한 포도당의 미량 농도 및 환자의 피부와 생조직의 동적 특성으로 인하여 현재로서는 제한을 받고 있다[참조: 예를 들면, O.Khalil, Spectroscopic and clinical aspects of noninvasive glucose measurements, Clin Chem, 45: 165-77 (1999)]. 본 명세서에 참고 문헌으로 포함되어 있는 문헌[참조: S. Malin, T. Ruchti, An Intelligent System for Noninvasive Blood Analyte prediction, 미국 특허 제6,280,381호(2001. 8. 28)]에서 보고된 바와 같이, 조직 샘플의 광학 특성을 현저하게 비선형적으로 변화시키는 화학적, 구조적 및 생리학적 변화가 발생한다[참조: R. Anderson, J. Parrish, The optics of human skin, Journal of Investigative Dermatology, 7:1, pp.13-19 (1981), W. Cheong, S.Prahl, A. Welch, A review of the optical properties of biological tissues, IEEE Journal of Quantum Electronics, 26: 12, pp. 2166-2185, (1990년 12월), D. Benaron, D. Ho, Imaging (NIRI) and quantitation (NIRS) in tissue using time-resolved spectrophotometry: the impact of statically and dynmically variable optical path lengths, SPIE, 1888, pp.10-21 (1993), J. Conway, K. Norris, C. Bodwell, A new approach for the estimation of body composition: infrared interactance, The American Journal of Clinical Nutrition, 40, pp. 1123-1140 (1984년 12월), S. Homma, T. Fukunaga, A. Kagaya, Influence of adipose tissue thickness in near infrared spectroscopic signals in the measurement of human muscle, Journal of Biomedical Optics, 1:4, pp.418-424 (October 1996), A. Profio, Light transport in tissue, Applied Optics, 28:12), pp.2216-2222 (1989년 6월), M. Van Gemert, S. Jacques, H. Sterenborg, W. Star, Skin optics, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 36:12, pp.1146-1154 (1989년 12월), 및 B. Wilson, S. Jacques, Optical reflectance and transmittance of tissue: principles and applications, IEEE Journal of Quantum Electronics, 26:12, pp.2186-2199].
상기 측정은 샘플의 이질성, 피부의 다층 구조, 수화도와 관련된 신속한 변화, 조직 중의 혈액의 용적 분획의 변화, 호르몬 자극, 온도 변환 및 혈액 분석 물질의 양에 의해서도 더욱 복잡해진다. 이것은 피부의 산란 특성의 논의를 통하여 추가로 고려할 수 있다.
조직 산란 특성
피부 구조
피부의 구조와 조성은 개체에 따라 매우 상이할 뿐만 아니라 동일 개체내에서도 부위와 시간에 따라 상이하다. 피부는 각질층으로 공지된 표층, 층상화 세포성 상피 및 결합 조직의 하부 진피로 구성된다. 진피 아래는 피하지방층 또는 지방 조직이다. 각질층과 함께 두께 10 내지 150㎛의 상피는 감염과 수분의 손실을 막는 장벽을 제공하는 반면에, 진피는 두꺼운 내부층으로서 기계적 강도와 탄성을 제공한다[참조: F. Ebling, The Normal Skin, Textbook of Dermatology, 2nd ed.; A. Rook; D. Wilkinson, F. Ebling, Eds,; Blackwell Scientific, Oxford, pp 4-24 (1972)]. 인체에서, 진피의 두께는 눈꺼풀 위 0.5mm에서부터 등 위 4mm에 이르기까지 다양하며, 대부분의 인체에서는 평균적으로 약 1.2mm이다[참조: S. Wilson, V. Spence, Phys. Med. Biol., 33: 894-897 (1988)].
진피에서, 물이 용적의 약 70%를 차지한다. 그 다음으로 가장 풍부한 성분은 콜라겐인데, 진피의 건조 중량의 70 내지 75%를 구성하는 섬유상 단백질이다. 엘라스틴 섬유(단백질임)도 풍부하지만, 이들은 체적의 적은 부분만을 구성한다. 또한, 진피는 다양한 구조(예컨대, 한선, 모낭 및 혈관) 및 기타 세포성 성분을 갖는다 [참조: F. Ebling의 상기와 동일한 문헌]. 이와 반대로, 피하층(지방 조직)은 약 10용적%가 물이고 트리글리세리드(지방)가 풍부한 세포로 주로 구성된다. 포도당의 농도는 물 함량, 체액 구획의 상대적 크기, 모세관의 분포 및 혈류에 따라서 각각의 층에서 상이하다. 고농도의 지방으로 인하여, 피하 조직 내의 포도당의 평균 농도는 진피의 포도당의 평균 농도에 비해서 현저하게 낮다.
피부의 광학 특성
근적외선을 피부에 보내면, 일부는 반사되고 나머지는 피부로 침투한다. 반사광의 비율 또는 스펙큘라 반사율(specular reflectance)은 전형적으로 전체 스펙트럼 250-3000nm(입사각의 수직각)에 걸쳐 전달된 광의 4 내지 7%이다[참조: J.Parrish, R. Anderson, F. Urbach, D. Pitts, UV-A: Biologic Effects of Ultraviolet Radiation with Emphasis on Human Responses to Longwave Ultraviolet, New York, Plenum Press (1978)]. 피부로 침투하는 입사광의 93-96%는 피부의 많은 층내에서 흡광 및 산란됨으로 인하여 감소된다. 이들 2가지 과정은 분광계 기계의 센서의 배향과 조합되어, 광원이 조사된 조직의 용적 및 확산적 반사광의 수집을 통한 "샘플링된" 조직의 용적을 결정한다.
확산 반사율 또는 리미턴스(remittance)는 혼탁한 샘플로부터 회귀하는 입사광 방사선의 분획으로 정의된다. 또는, 확산 투과도는 혼탁한 샘플을 통하여 투과되는 입사광 방사선의 분획이다. 상술한 다양한 피부 성분에 의한 흡광은 각각의 층내에서 광 스펙트럼 소멸의 원인이 된다. 산란은 비임이 되돌아가서 피부의 확산 반사율에 기여하는 유일한 방법이다. 산란은 또한 피부의 일부를 통하여 확산적으로 투과되는 광에 의해 강하게 영향을 받는다.
조직에서의 산란은, 세포외 매트릭스내에서 콜라겐 피브릴 또는 각각의 조직 구획 간의 수성-지질막 간극과 같은 현미경적 수준상에서 굴절률의 불연속성에 기인한 것이다[참조: B. Wilson, S. Jacques, Optical reflectance and transmittance of tissues: principles and applications, IEEE Journal of Quantum Electronics, 26: 12 (December 1990)]. 산란광의 공간 분포와 세기는 파장에 대한 입자의 크기 및 형태, 및 매질과 구성 입자 사이의 굴절률의 차이에 따라 다르다. 진피의 산란은 진피의 21용적%를 점유하는 2.8㎛ 직경 범위의 콜라겐 섬유 번들로부터의 산란에 의해 조절되며, 굴절률 부정합은 1.38/1.35이다[참조: S. Jacques, Origins of tissue optical properties in the UVA, Visible and NIR Regions, Optical Society of America, Topical Meeting, Orlando FL(1996. 3. 18-22)]. 조직으로부터의 확산 리미턴스의 스펙트럼 특징은 조직의 고유 흡광도 및 산란 특성, 이질성 산란 성분의 분포 및 광 검출점에 대한 조사점의 기하학적 관계에 의한 복잡한 상호 작용에 기인한 것이다.
조직에서의 흡광은 3가지 기본 성분, 즉 물, 단백질 및 지방에 의한 것이다. 주 성분으로서, 물은 1100nm 이상의 근적외선을 흡수하며, 이는 현저한 흡광 밴드를 통하여 확인된다[참조: 예를 들어, 도 3]. 다양한 형태의 단백질 및, 특히, 콜라겐은 진피를 조사하는 광에 대한 강한 흡광제이다. 피하 조직으로 침투하는 근적외선은 주로 지방에 의해 흡광된다. 산란의 부재시, 특정 분석 물질로 인한 근적외선의 흡광도(A)는 각각의 파장에서 비어의 법칙(Beer's Law)에 의해 하기 수학식 1에 따라 산정될 수 있다:
위의 수학식 1에서,
ε는 분석 물질 특이적 흡광 계수이고,
c는 농도이며,
I는 경로길이이다.
특정 파장에서의 전체 흡광도는 비어의 법칙에 의해 주어진 각각의 특정 분석 물질의 개별 흡광도의 합이다. 포도당과 같은 특정 분석 물질의 농도는, ε가 각각의 분석 물질에 대해 특정하기 때문에 파장의 다중성에 대한 흡광도의 다변량 분석을 통하여 결정될 수 있다. 그러나, 포도당을 함유할 것으로 기대되는 조직 구획에서, 포도당의 농도는 물의 농도에 비하여 적어도 3배 미만의 크기이다. 따라서, 포도당의 근적외선 측정에 대해 보고된 연구에 의한 검출을 목표로 하는 신호(조직 내에서의 포도당으로 인한 흡광량)는, 기타 간섭 조직 성분보다 많아야 3배 미만이 될 것으로 예기된다. 따라서, 포도당의 근적외선 측정방법은 넓은 파장 범위에 걸쳐 높은 감도와 다변량 분석방법의 적용을 필요로 한다.
ε는 분석 물질 특이적 흡광 계수이고,
c는 농도이며,
I는 경로길이이다.
특정 파장에서의 전체 흡광도는 비어의 법칙에 의해 주어진 각각의 특정 분석 물질의 개별 흡광도의 합이다. 포도당과 같은 특정 분석 물질의 농도는, ε가 각각의 분석 물질에 대해 특정하기 때문에 파장의 다중성에 대한 흡광도의 다변량 분석을 통하여 결정될 수 있다. 그러나, 포도당을 함유할 것으로 기대되는 조직 구획에서, 포도당의 농도는 물의 농도에 비하여 적어도 3배 미만의 크기이다. 따라서, 포도당의 근적외선 측정에 대해 보고된 연구에 의한 검출을 목표로 하는 신호(조직 내에서의 포도당으로 인한 흡광량)는, 기타 간섭 조직 성분보다 많아야 3배 미만이 될 것으로 예기된다. 따라서, 포도당의 근적외선 측정방법은 넓은 파장 범위에 걸쳐 높은 감도와 다변량 분석방법의 적용을 필요로 한다.
그러나, 피부의 다양한 산란 특징(예컨대, 다층 및 이질성)은 조사된 샘플로부터 회귀하는 광이 조직 분석 물질, 특히 포도당에 대하여 극히 비선형 방식으로 변화되게 한다. 비어의 법칙과 같은 단순한 선형 모델은 진피에 대해서는 적용될 수 없는 것으로 보고된 바 있다[참조: R. Anderson, J. Parrish, The optics of human skin, Journal of Investigative Dermatology, 77:1, pp.13-19 (1981)]. 이러한 비선형 변이는 문제를 포함하고 있고 또 일부 보고는 필요한 감도를 제공하면서도 측정의 비선형성을 보상하기 위한 독특한 방법을 기재하고 있다[참조: S. Malin 등의 상기와 동일한 문헌; E. Thomas, R. Rowe, Methods and Apparatus for Tailoring Spectroscopic Calibration Models, 미국 특허 제6,157,041호(2000. 2. 5)].
피부의 동적 특성
피부의 광학 특성, 높은 계기 감도 및 고유한 비선형성의 보상에 대한 지식과 이용은 비침습적 혈액 분석 물질 측정에 근적외선 분광학을 적용하는 데 모두 필요한 것인 반면, 피부 조직의 광학 특성의 시간에 따른 변화를 초래하는 생물학적 및 화학적 메카니즘의 이해도 마찬가지로 중요하지만 대부분 무시되고 있다. 소정의 측정 부위에서, 피부 조직은 표적 분석 물질 및 기타 흡광종에서의 변화를 제외하고는 정적인 것으로 흔히 추정된다. 그러나, 조직의 생리학적 상태의 변화는 비교적 단시간에 걸쳐서 조직층과 구획의 광학 특성에 현저하게 영향을 준다. 이러한 변화는 물의 이동을 통하여 체액 구획 균등화에 의해 조절되며, 또 수화도 및 혈액 분석 물질의 양의 변화와 관련이 있다.
전체 체내 수분은 보통 사람의 체중의 60% 이상을 점유하며 2개의 주요 구획 사이에 분포되어 있다: 세포외 체액(전체 체내 수분의 1/3) 및 세포내 체액(전체 체내 수분의 2/3)[참조: A. Guyton, J. Hall, Textbook of Medical of Physiology, 9th ed., Philadelphia, W.B. Saunders Company (1996)]. 세포외 체액은, 다시, 세포간 체액(혈관외) 및 혈장(혈관내)으로 대별된다. 수 침투성 지질막은 구획을 분리하며, 물은 확산 과정을 통해 구획들 사이에 신속하게 전달되어, 막을 통과하는 물 및 기타 분석 물질의 농도를 균등하게 한다. 하나의 구획에서 다른 구획으로 가는 순수한 물 플럭스(flux)는 삼투 과정을 구성하며, 또 삼투를 방지하기 위해 필요한 압력의 양을 삼투압이라 칭한다. 정적 생리학적 조건하에서 체액 구획은 균형을 이룬다. 그러나, 물 흡수 또는 손실의 결과로서 순수한 체액이 증가 또는 손실되는 동안, 모든 구획은 물을 적당히 얻거나 손실하며 일정한 상대 용적을 유지한다.
물 및 포도당과 같이 조직에서 필요한 혈청에 함유된 물질을 분포시키기 위한 주요 메카니즘은 확산 과정을 거친다. 본 발명은 확산에 관한 픽의 법칙이 단시간의 혈관내/혈관외 혈관성 체액 구획 균형을 유발한다는 것에 인식을 같이 한다. 물 및 기타 분석 물질이 세포내 구획로부터 세포외 구획까지 이동하는 것은 물과 기타 성분의 분자수가 아주 많아서 급격히 생기며, 열적 이동과 대조적으로 모세관 벽을 통하여 전후로 확산된다. 평균적으로, 물 분자가 모세관 막을 통하여 확산되는 속도는, 플라즈마 자체가 모세관을 따라 선형적으로 유동할 때의 속도보다 약 80배 정도 더 크다. 픽의 법칙을 표시하는 데 있어서, 실제 확산 플럭스 
는 다음 수학식 2에 따라 2개의 구획 사이의 농도 구배
와 분자의 확산계수
에 비례한다:
혈당 농도의 단시간 증가(또는 감소)는 혈액 삼투압(물의 단위 중량당 분자의 개수)의 증가(또는 감소)를 초래한다. 체액은 그에 따라 신속하게 재분포되어 각각의 신체 구획의 물 농도 변화를 유발한다. 예컨대, 고혈당의 삼투효과는 혈관외 물이 혈관내 공간으로 이동하게 만든다. 역으로, 혈당 농도의 감소는 물이 혈관내 구획으로부터 혈관외 공간으로 이동하게 만든다.
세포막은 비교적 대부분의 용질에 대해서는 불투과성이지만 물에 대해서는 투과성이 높기 때문에, 세포막의 한쪽에 고농도의 용질이 있으면, 물은 막을 통과하여 고농도 용질 영역을 향하여 확산된다. 세포외 체액에서 용질 농도의 비교적 적은 변화에도 높은 삼투압이 세포막을 따라 발생할 수 있다. 그 결과, 세포외 체액에서 포도당과 같은 불투과성 용질의 농도의 비교적 적은 변화도 세포 용적 면에서는 대단한 변화를 유발할 수 있다.
장기간 체액 구획 균형은 체액 흡입, 운동, 식이요법, 약물치료 및 기타 생리학적 인자에 의해 영향을 받는다. 체액 구획 변동에 대한 보조적인 포도당 검량은 단시간에 가능하다. 장기간에 걸친 체액 변동에 대한 포도당의 검량은, 장기간 체액 구획 변동의 원인을 보상하기 위하여, 분석 신호 및 관련 혈당의 바이어스 보정을 필요로 한다. 픽의 법칙(수학식 2)은 포도당 농도 변화에 대한 물 농도의 플럭스에 관한 것임을 유의해야 한다. 따라서, 제1 원칙을 근거로 하는 상기 측정은 포도당의 상대적 이동만을 측정할 수 있다. 초기 물 농도는 엄밀히 말하자면 관련 포도당 농도의 함수가 아니기 때문에, 분광학적 물 신호 및 관련된 포도당 농도의 바이어스 보정이 필요하다. 따라서, 포도당의 상대적 이동을 예상하기는 더욱 용이하다. 절대 포도당 치를 산출하는 데 있어서는, 짝을 이루는 포도당/물 측정방법을 이용하여, 보조적인 체액 변동 신호에서 시간 의존적 바이어스를 조정할 것을 필요로 한다.
문제
다양한 조직 구획 사이에서의 물의 재분포는, 물 농도, 다른 분석 물질의 농도, 다양한 층의 굴절률, 조직층의 두께 및 산란 센터의 크기와 분포의 변화를 통하여 조직의 광학 특성을 변화시킨다. 따라서, 조직 샘플의 광학 특성은 고도로 비선형적이고 복잡한 방식으로 변형된다. 또한, 샘플링된 실제 조직 용적(및 광의 유효 또는 평균 경로길이)는 다양하다. 결과적으로, 스펙트럼 측정은 포도당의 근적외선 검출의 현재 모드와 양립하지 않는 복잡한 방식으로 변화된다. 예컨대, 혈당 농도 변화는 혈관내 삼투압의 증가 또는 감소를 보상하기 위한 물 구획 변동을 초래한다. 물 분포의 변화는 포도당의 흡광 변화와 상관이 있는 조직의 광학 특성의 신속한 변화를 초래할 것이다.
조직의 동적 변화를 일부 보상하기 위한 다양한 방법이 보고되어 있다. 예컨대, 보고된 몇 가지 비침습적 포도당 측정방법은, 단시간에 걸쳐 개체에 대해 특이적인 검량 모델을 밝혀냈다[참조: Robinson 등의 상기와 동일한 문헌; Burmeister 등의 상기와 동일한 문헌; Blank 등의 상기와 동일한 문헌; K. Hazen, Glucose determination in biological matrices using near-infrared spectroscopy, Doctoral Dissertation, University of Iowa (1995년 8월); 및 J. Burmeister, In vitro model for human noninvasive blood glucose measurements, Doctoral Dissertation, University of Iowa (1997년 12월)]. 이러한 방법은 환자간의 차이를 설정하고 있지 않으므로 수많은 개체에 대해 일반화할 수는 없다. 그러나, 이 검량 모델은 장시간에 걸쳐 시험되지 않았고, 체액구획의 동적인 물 변동과 관련된 변화를 보상하기 위한 수단을 보고하고 있지 않다.
상기한 Malin 및 Ruchti는 측정시 환자에 가장 최적인 검량 모델을 측정할 수 있는 정보처리 기능성 패턴 인식 시스템(intelligent pattern recognition system)을 통하여 조직의 구조 및 상태와 관련된 변화를 보상하는 방법을 보고하고 있다. 이 검량 모델은 몇 개의 그룹으로 분리된 환자의 대표적인 집단의 스펙트럼 흡광으로 부터 밝혀진다. 상기 그룹 또는 부류는, 부류내 변화(variation within a class)이 부류간 변화(variation between classes)에 비해 적도록, 구조 및 상태 유사성을 근거로 하여 정의된다. 부류화는 현재 환자 상태 및 구조와 관련된 조직 흡광 스펙트럼의 추출된 특징을 통하여 실시한다. 그러나, 상기한 발명은 조직에서 생리학적 변화를 직접적으로 보상하기 위한 특징을 이용하고 있지 않다. 또한, 비침습적 포도당 측정을 위한 개체의 생리학적 상태(또는 개체의 측정 부위)를 나타내는 특징을 직접적으로 이용하는 것은 기재되어 있지 않다.
문헌[참조: E. Thomas, R. Rowe, Methods and Apparatus for Tailoring Spectroscopic Calibration Models, 미국 특허 제6,157,041호(2000년 12월 5일)]은 직접 측정 및 간접 측정 모두를 평균-센터링(mean-centering) 처리하는 과정을 통하여 개체내 변화를 감소시키는 방법을 개시하고 있다. 그러나, 이 방법은 조직의 동적 성질과 관련된 단시간 생리학적 및 화학적 변화와 관련된 주된 문제를 해결하고 있지 않다.
보고된 어떠한 방법도 체액구획 사이의 물 변동과 같은 조직의 생리학적 특성과 관련된 조직의 광학 특성에서의 변화를 반영하는 특징을 검출하는 방법과 장치를 제공하지 않는다. 둘째, 보고된 어떤 방법도 혈당의 근적외선 측정에 적합하지 않은 조건을 검출하기 위한 조직의 동적 성질을 반영하는 특징을 이용하고 있지 않다. 셋째, 생리학적 변화에 의해 유발된 바이어스에 대한 포도당 측정을 보상하기 위한 특징을 이용하는 방법은 존재하지 않았다. 마지막으로, 보고된 어떤 방법도 간접적으로 포도당을 측정하기 위한 조직의 광학적 특성과 관련된 스펙트럼 특징에 반영되는 것과 같은 체액의 구획 변동을 이용하고 있지 않다. 그 결과, 비침습적 포도당 측정은 다양한 조건에 대한 조직의 생리학적 반응에 관련된 동적 성질 및 조직 체액 구획 사이의 물의 재분포에 의해 제한을 받는다.
종래 기술에 의해 해결되지 않은 채 남은 문제의 측면에서, 개체의 생리 기능을 변화시키는 것으로 인하여 조직의 광학 특성 변화, 특히 조직 구획 사이의 물 변동과 관련된 변화를 검출하기 위한 방법과 장치가 요구되고 있다. 둘째, 근적외선 분광학을 통하여 포도당 측정에 적합하지 않은 조건을 결정하는 상기 특징의 이용은 유용한 진보일 것이다. 마지막으로, 조직의 광학 특성을 변화시키는 것을 보상하기 위한 특징을 이용하거나 또는 다르게는 포도당을 측정하기 위한 특징을 이용하는 방법을 결정하는 것은 중요한 진보일 것이다.
발명의 요지
조직 구획 사이의 물 분포의 변화 및 기타 생리학적 조건은 피부의 측정된 흡광 스펙트럼에서 복잡한 변경을 초래하고, 또 광의 유효 경로길이의 변화를 반영한다. 이러한 동적 변화는 편중된 비침습적 포도당 측정을 유발하며, 기술의 위상을 제한했다. 본 발명은 근적외선 분광학을 통하여 비침습적 포도당 측정의 정확도와 정밀도를 향상시키기 위하여 주요 분광학적 특징에 나타낸 바와 같은 조직의 광학 특성을 이용하기 위한 방법과 장치를 제공한다. 특히, 생리학적 변동에 반응하며 생리학적 변동을 반영하는 주요 특징의 확인을 통하여 조직의 광학 특성의 변화를 검출하는 방법도 제공한다. 둘째, 비침습적 포도당 측정을 유도하지 않는 조건을 검출하기 위한 방법도 제공한다. 셋째, 조직에서 생리학적 변화에 의해 편중된 비침습적 포도당 측정을 보상하는 수단도 제공한다. 넷째, 포도당의 농도에 대한 조직의 자연발생적 생리학적 반응을 근거로 하여 간접적으로 포도당을 측정하기 위한 방법도 개시하고 있다. 마지막으로, 이러한 측정을 실시하는 데 필요한 장치를 상세하게 개시하고 있다.
발명의 상세한 설명
근적외선 분광학을 통하여 비침습적으로 포도당을 측정함에 있어서 주요한 어려움은 포도당이 극소량(2-20mm)으로 존재한다는 사실에 있다. 이렇게 적은 포도당 신호에 대한 센서를 캘리브레이팅(calibrating)하는 것은, 조직 특징 및 수화도의 변화으로 인한 대규모 배경으로부터 그 신호를 추출하는 것을 필요로 한다. 이들 배경 변화는 샘플링된 조직의 광학 특성의 변화를 유발하여 추출된 신호에서 큰 불확실성을 유발하는 경로길이 변화에 기인한 혼동 효과를 초래하게 된다. 조직 특징의 장기간 변화(수일간)는, 작은 포도당 신호를 묻어버릴 만큼 이들 효과가 충분히 크기 때문에 특히 성가시다. 포도당 신호는 작지만, 혈당 변화는 큰 생리학적 반응을 유발한다. 스펙트럼으로 검출될 수 있는 주요 생리학적 반응은 혈당 변화로 인하여 생기는 체액 변동이며, 이로 인하여 물이 혈관 및 세포 구획 내외로 이동하게 된다. 이러한 물의 재배치는 피부의 산란 및 흡광 특성의 변화를 유발하게 되어, 피부의 관찰된 스펙트럼의 현저한 변화를 초래한다. 혈당 변화에 대한 반응으로서 체액 분포 변화로 인한 이러한 스펙트럼 변화는 포도당 측정을 위한 튼튼한 검량 모델을 설정하는데 극히 유효한 것으로 드러났다.
보다 상세하게는, 혈당 변화는 피부 조직에서 물의 분포와 함량의 변화를 초래한다. 이러한 변화는 굴절률 변화(및 그에 따라 산란 계수) 및 조직의 흡광 계수의 변화를 유발한다. 그 결과, 광이 조직을 침투하는 깊이가 변화된다. 확산 반사율 측정의 경우, 흡광 및 산란 특성의 변화는 검출기에 도달하는 조직에서의 특정 깊이로부터 광량에 영향을 준다. 예컨대, 진피에서의 물 함량의 변화는 피하 조직을 조사한 검출기에 도달한 광량을 알려줄 것이므로, 지방에 의해 흡수된 전체 광량을 변화시킬 것이다. 다시 말해서, 체액 분포의 변화는 검출된 지방 흡광 신호의 크기를 변화시킬 것이다. 본 명세서에 기재한 본 발명은 이러한 발견을 기초로 하여 이루어진 것이다.
상기 발견을 인식하고, 본 발명은 다양한 구획에서 물 분포와 같은 생리학적 변화와 관련된 조직의 광학 특징의 변화를 검출하는 방법, 근적외선 분광학을 통한비침습적 포도당 측정에 도움을 주지 않는 조건을 결정하는 방법, 및 조직 광학 특성에서의 검출된 변화를 근거로 하여 포도당 측정을 보정하는 방법, 또는 검출된 광학 특성을 반영하는 특징을 근거로 하여 간접적으로 포도당을 측정하는 방법을 제공한다.
체액 구획의 변화를 검출하고 보정하며 포도당을 간접적으로 측정하는 장치는 다음을 포함하지만, 이들에 한정되는 것은 아니다:
· 분광계 시스템;
· 환자 접촉 모듈; 및
· 분석기.
상기 분광계 시스템은 표적 조직으로부터 확산 투과되거나 또는 반사된 특정 영역내의 근적외선 광을 검출하며, 상기 분석기는 데이터 처리 과정 및 모델의 적용을 통하여 포도당을 측정한다.
상기 시스템의 기본은 환자 접촉 모듈이며, 이는 상기 장치를, 최소한의 방해로, 물리적으로 및 광학적으로 조직 측정 부위에 정확하게 결합시킨다. 또한, 스펙큘라 반사율과 피부 온도의 효과 및 피부 수화 변화를 감소시키기 위한 장치와 접촉하기 전에 분광학적 측정을 위한 샘플 부위를 제조하기 위한 광학 결합 매체와 같은 수단이 제공된다.
도 1은 본 발명에 따르는 근적외선 분광학을 통하여 포도당을 비침습적으로 측정하기 위한 시스템의 블록선도를 도시한 것이다.
도 2는 본 발명에 따르는 도 1의 시스템으로부터의 분광계의 블록선도를 도시한 것이다.
도 3은 인체의 전완으로부터 전형적인 흡광 스펙트럼을 측정한 결과를 도시한 것이다.
도 4는 파장에 대한 흡광 스펙트럼의 정규화 2차 도함수를 도시한 것이다.
도 5는 본 발명에 따라 확인된 특징을 갖는 제1 상음에서 흡광 스펙트럼의 2차 도함수를 도시한 것이다.
도 6은 1910nm 물 밴드의 근처에서 도 5의 흡광 스펙트럼의 2차 도함수를 도시한 것이다.
도 7은 1450nm 물 밴드의 근처에서 도 5의 흡광 스펙트럼의 2차 도함수를 도시한 것이다.
도 8은 본 발명에 따르는 예시적 특징을 갖는 제2 상음 영역에서 도 5의 흡광 스펙트럼의 2차 도함수를 도시한 것이다.
도 9는 본 발명에 따라 표지된 주요 특징을 갖는 조합 밴드에서 도 5의 흡광 스펙트럼의 2차 도함수를 도시한 것이다.
도 10은 본 발명에 따르는 포도당 농도에 대한 정규화 지방 밴드의 플롯을 도시한 것이다.
상기 시스템의 개요는 도 1에 도시하였으며, 일반적으로 2개 소자, 즉 포도당 측정을 실시하기 위한 방법을 구현하기 위한 분광계(101) 또는 계기 및 분석기(208)로 구성된다. 분광계는 개체 조직의 근적외선 스펙트럼을 측정한다. 분석기는 스펙트럼 측정을 처리하고, 특이점 검출과 포도당 측정에 관련된 특징을 추출하고, 또 포도당 측정을 실시하기 위해 처리된 스펙트럼 측정 및/또는 추출된 특징에 대한 모델을 제공한다. 시스템의 분광계 및 분석기 부재에 대한 상세한 설명은 다음과 같다.
분광계 시스템
분광학적 측정 시스템(101)은 근적외선 방사선의 광원(200), 파장 선택 시스템(201), 환자 접촉면, 근적외선 방사선을 피부로 보내기 위한 수단(203) 및 피부로부터 반사되거나 투과된 방사선을 유도하기 위한 수단(205), 피부로부터 반사되거나 투과된 근적외선 방사선을 검출하기 위한 수단(206), 검출된 근적외선 방사선을 분석하기 위한 수단(208) 및 측정된 분석 물질, 특성 또는 성분을 표시하기 위한 수단(209)으로 구성된다.
또 다른 배치로서는, 파장 선택(201)은 개체 접촉면(203) 및 광학 검출기(205) 사이에서 생길 수 있다.
광원(200)은 파장 범위 700-2500nm의 근적외선 에너지를 방사하며, 예컨대 LED 배열 또는 할로겐 램프로 구성될 수 있다. 관심의 대상이 되는 스펙트럼 범위의 외부로부터 파장의 영향을 최소화하기 위해 하나 이상의 밴드패스 필터(bandpass filter)가 (경우에 따라) 필요하지만, 여전히 근적외선 에너지의 광원에 의해 방사된다. 예컨대, 할로겐 램프는 약 1600nm에서 피이크 에너지를 갖기는 하지만 여전히 2500nm 이상의 전자기 방사선을 발생한다. 이것은 2500nm 이상의 파장이 조직 및 상응하는 성분을 가열함으로써 측정시에 유해한 효과를 갖고 있기 때문에, 포도당의 검출시에 유해한 효과를 갖는다.
피부를 조사(illumination) 하기 전 및/또는 후에 파장 분리(201)하는 방법은 분산성 소자(예컨대, 평면 또는 오목면, 룰 격자 또는 홀로그래픽 격자), 인터페로미터(interferometer), 또는 추가의 분산 소자없이 LED 어레이 소자를 연속적으로 조사하는 것을 이용함으로써 실시한다. 환경에서 변화에 의해 유발된 이들 파장 분리 방법의 실시에서의 변화로 인하여, 조직 검사의 직전 또는 직후에, 참조 파장 표준(202), 예컨대 폴리스티렌 표준을 스캐닝(scanning)함으로써 이들 변화에 대해 보정할 필요가 있다. 인터페로미터(interferometer)를 기본으로 하는 시스템에서는 조직의 검사와 동시에 실시된다.
감지 소자(206)는 표적 파장에 대하여 반응성을 나타내는 검출기이며, 어레이 또는 단일 소자를 구성할 수 있다. 선형 다이오드 어레이(또는 포토다이오드 어레이)의 경우, 관심의 대상이 되는 파장 영역을 커버하는 데 2개 이상의 상이한 검출기 재료가 필요한 경우, 재료 접합은 측정에 필요하지 않은 파장에서 수행한다. 예컨대, InGaAs 및 확장된 InGaAs 검출기의 경우, 상기 접합은 전형적으로 확장된 InGaAs의 고비용으로 인한 어레이의 비용을 감소시키기 위해 1750nm에서 수행한다. 그러나, 상기 파장 영역은 지방, 단백질 및 포도당과 관련된 흡광의 중간 지점에서 발생한다. 따라서, 약 1480nm ± 20nm에서 접합이 발생하는 것이 바람직하다. 또한, 어레이의 개별 소자를 감지하기 위해 사용된 전자 공학은 동일한 파장에서 생기는 접합을 갖는 것이 바람직하다.
조직 샘플 계면은 개체(204) 계면 모듈(203)을 포함하며, 그에 의해 근적외선 방사선은 직접적으로 또는 광 파이프, 섬유 광학, 렌즈 시스템 또는 광 유도 거울 시스템을 통하여 (205) 조직으로 향하거나 그로부터 유도된다. 조사될 조직 표면 영역 및 회귀하는 근적외선 방사선이 검출되는 영역은 서로 상이하게 진행하여 소정 거리를 두도록 분리되고, 관심의 대상이 되는 특성의 측정에 최적인 조직 용적을 표적으로 하기 위해 선택된다. 조사 부위로부터 스펙큘라 반사된 방사선은 회귀하는 방사선의 검출을 크게 방해하지 않는 크기이다. 따라서, 소정량에 의해 조사 부위로부터 검출 부위를 옵셋팅(offsetting)할 때, 검출되는 광에 영향을 주는 다수의 조직의 부분집합인 조직의 용적을 샘플링할 수 있는 반면에, 스펙큘라 반사광으로부터의 간섭을 피할 수 있다. 보다 큰 규모의 테이블탑 또는 데스크탑 계기의 경우, 환자 접촉 모듈은 선택한 조사 메카니즘 및 관심의 대상이 되는 조직과 직면하도록 보조하는 팔꿈치 받침, 손목 받침 및 가이드를 더 포함한다. 보다 작은 소형 유닛의 경우, 환자 접촉 모듈은 관심의 대상이 되는 조직과 직면하도록 보조하는 가이드 또는 배치 메카니즘을 포함한다. 일반적으로, 상술한 바와 같이, 광학 커플링 체액은 피부의 표면으로부터 스펙큘라 반사를 최소화하기 위하여 조사 메카니즘과 관심의 대상이 되는 조직 사이에 배치된다. 상술한 환자 접촉 모듈의 일부는 미국 특허원 제09/563,782호 및 국제출원 제PCT/US01/29232호에 기재되어 있으며, 이들의 내용은 본 명세서에 참고문헌으로 포함되어 있다.
수집된 근적외선 방사선은 전압으로 변환되며, A/D(아날로그/디지탈)(207)변환기를 통하여 마이크로프로세서계 시스템(microprocessor-based system)(208)상에서 샘플링되며, 그 분석결과는 (209)로 표시된다.
측정 프로브가 접촉하게 되는 개체의 샘플 부위, 표면 또는 지점은 분광계 시스템에 의해 조사된 특정 조직을 포함한다. 샘플 부위의 이상적인 품질은 표적 분석 물질에 대한 균질성, 면역성 및 접근성을 포함한다. 복부, 대퇴부, 손(손바닥 또는 손등), 귓볼 또는 손가락을 비롯한 다수의 측정 부위가 사용될 수 있지만, 바람직한 양태에서는, 전완 바닥이 사용된다. 또한, 상기 측정은 확산 반사 또는 확산 투과적 모드로 실시될 수 있지만, 바람직한 방법은 확산 반사이다. 조직의 스캐닝은, 맥동효과에 영향을 받지 않는 영역의 경우, 연속적으로 실시될 수 있고, 또는 상기 스캐닝은 펄스 사이에 간헐적으로 실시될 수 있다.
스펙트럼 측정
분광계 시스템은 포도당 농도 결정 또는 측정에 필요한 분석기(208)에 스펙트럼 측정(104) 또는 "스펙트럼"을 제공한다. 이 스펙트럼은 스펙트럼의 근적외선 부분(700-2500nm)에 걸친 N 파장의 집합,
,에 관한 흡광도값인 벡터 
에로 표시된다. 바람직한 양태로서, 상기 측정방법 및 흡광도 계산은 다음과 같다: 조직으로부터 측정된 광의 세기, 
, 및 비흡광성 참조 물질로부터 측정된 광세기, 
, 를 이용하여 하기 수학식 3에 따라 m을 결정한다:
위의 수학식 3에서,
m은 피부의 반사 스펙트럼이며, 신체 조직의 성분과 입사광의 공지된 상호작용을 근거로 하는 정량적 정보를 함유하는 흡광 스펙트럼과 유사하다.
m 대 λ의 플롯은 도 3에 도시하였으며, 물, 지방 및 단백질에 주로 기인한 흡광 밴드로 구성된다. 그러나, 보다 상세하게는, 상기 측정은 특징의 추출 및 측정 요건에 최적인 근적외선 영역의 특정 파장의 집합으로 구성될 수 있다. 예컨대, 포도당의 측정은 파장 범위 1100-1935nm 또는 이의 소정의 부분집합의 범위에서 최적으로 실시된다.
m은 피부의 반사 스펙트럼이며, 신체 조직의 성분과 입사광의 공지된 상호작용을 근거로 하는 정량적 정보를 함유하는 흡광 스펙트럼과 유사하다.
m 대 λ의 플롯은 도 3에 도시하였으며, 물, 지방 및 단백질에 주로 기인한 흡광 밴드로 구성된다. 그러나, 보다 상세하게는, 상기 측정은 특징의 추출 및 측정 요건에 최적인 근적외선 영역의 특정 파장의 집합으로 구성될 수 있다. 예컨대, 포도당의 측정은 파장 범위 1100-1935nm 또는 이의 소정의 부분집합의 범위에서 최적으로 실시된다.
또는, 스펙트럼 측정은 하기 수학식 4에 따라 결정될 수 있다:
위의 수학식 4에서,
는 I를 수집하기 전의 한 지점에서 측정된 조직 세기를 나타내며, 단일 조직 세기 스펙트럼으로부터 또는 다수의 조직 세기 스펙트럼의 평균(예컨대, 절사평균)의 확실한 산정치로부터 결정될 수 있다.
다른 양태에 있어서, 측정치 m은 측정된 세기(I)로서 정의될 수 있다. 마지막으로, m은 계기로부터 수집된 단일 스펙트럼이거나 또는 소정 측정 기간 및 평균에 걸쳐 수집된 다수의(임의의) 수집 스펙트럼의 조합으로 구성될 수 있다. 최저 잡음 측정을 위해 사용되는 스펙트럼을 선택하는 방법은 유사성 또는 거리 측정(즉, 가장 유사한 것을 선택) 및 군집 연산을 포함한다.
다른 양태에 있어서, 측정치 m은 측정된 세기(I)로서 정의될 수 있다. 마지막으로, m은 계기로부터 수집된 단일 스펙트럼이거나 또는 소정 측정 기간 및 평균에 걸쳐 수집된 다수의(임의의) 수집 스펙트럼의 조합으로 구성될 수 있다. 최저 잡음 측정을 위해 사용되는 스펙트럼을 선택하는 방법은 유사성 또는 거리 측정(즉, 가장 유사한 것을 선택) 및 군집 연산을 포함한다.
전처리(preprocessing) 및 특징 추출(feature extraction)
특징 추출(106)은 해석하기 위한 샘플 측정의 품질 또는 특징을 개선시키는 수학적 변형이다[참조: R. Duda, P. Hart, Pattern Classification and Scene Analysis, John Wiley and Sons, New York (1973)]. 특징 추출의 일반적 목적은 조직 측정 부위의 화학적 농도, 구조적 특성 및 생리학적 상태를 정확하게 나타내거나 개선시키는 것이다. 본 발명에서는, 다음을 근거로 하여, 조직의 광학 특성을 나타내거나 반영하도록 특징의 집합을 밝혀내었다:
· 경로 길이의 변화에 관하여 다양한 방식으로 변화하는 분명한 흡광 밴드의 확인; 및
· 측정 부위의 산란 및 흡광 특성(또는 계수).
이어서, 포도당의 측정에 적합하지 않은 조건을 확인하거나 또는 포도당의 실제 측정을 실시하기 위하여 상기 특징을 적용한다. 예컨대, 지방 밴드 흡광 크기의 분석 산정치는 진피에 대한 특정 정보를 추측하기 위해 사용될 수 있다. 지방은 진피에는 존재하지 않지만, 근적외선 방사선은 진피를 통하여 전달되어 지방 조직 하부로까지 침투한다. 이리하여, 생리학적 변화 및 진피의 광학적 특성의 상응하는 변화는 지방 밴드 흡광 크기에 영향을 미친다.
따라서, 진피에서의 물 농도가 증가함에 따라서, 지방 밴드의 크기는 자연적으로 감소되며 또 그 역도 성립한다.
다수의 유형의 다음 특징을 측정하여 본 발명에 사용한다:
· 특이점 검출(107);
· 조직의 광학 특성 변화에 대한 보상(102); 및
· 포도당 측정(109).
스펙트럼 측정, m, 또는 필터링 작업에 의한 스펙트럼 측정 전처리(105)를 가정하면, 1차 또는 2차 도함수 계산[참조: A. Savitzky, M. Golay, Smoothing and Differentiation of Data by Simplified Least Squares Procedures, Anal. Chem., 36: 8, pp. 1627-1639 (1964)] 또는 산포 보정을 실시한다:
· "단순" 특징은 스펙트럼 측정치 또는 임계점(기울기가 0인 지점)에서 처리된 스펙트럼 측정치이다.
· 추가적(유도된) 특징은 더하기, 빼기, 나누기 및 곱하기와 같은 수학적 변환을 통하여 기본 특징으로부터 결정된다.
· 추상적 특징은 전처리된 스펙트럼의 선형 및 비선형 변환을 통하여 유도된다.
단순 특징 및 유도된 특징은 일반적으로 지방 흡광 크기와 같은 물리적 해석을 갖지만, 추상적 특징의 집합은 물리적 시스템과 관련된 특정 해석을 반드시 갖는 것은 아니다. 예컨대, 주성분 분석 점수는 특징으로 이용되지만, 이들의 물리적 해석이 언제나 알려져 있는 것은 아니다. 주성분 분석의 이용은 조직 흡광 스펙트럼의 성질과 관련이 있다. 조직 흡광 스펙트럼에서 가장 중요한 변화는 포도당의 흡광에 의해 유발되는 것이 아니라 측정 부위의 상태, 구조 및 조성과 관련이 있다. 이러한 변화는 제1 주성분에 의해 모델링된다. 따라서, 제1 주성분은 조직 측정의 구조적 특성과 생리학적 상태와 관련된 변화를 나타내는 경향이 있으므로, 결국 조직의 광학 특성을 반영한다.
바람직한 양태에 있어서, 상기 특징은 도 4에 도시된 흡광 스펙트럼의 2차 도함수로부터 결정된다. 각각의 임계점은 그의 파장에 따라 확인한다. 각각의 임계점에서 2차 도함수 스펙트럼치는 측정 스펙트럼과 관련된 조직 샘플의 주요 특성을 나타내는 특징으로 이용된다. 도 5 내지 도 9에서, 많은 주요 특징이 예시적 측정으로서 확인되어 있다. 이들은 다음을 포함한다:
· 각각 1665, 1708, 1746, 1868, 1380, 1133, 2020 및 2232nm 근처의 정규화 점(n) 1-8;
· 1727, 1765, 1214, 1165nm 근처의 지방 밴드점(f) 1-4;
· 1687, 1715, 1190, 2050, 2150, 2175, 2275, 2292 및 2355nm 근처의 단백질 밴드점(p) 1-9; 및
· 1789, 1896, 1410, 1465 및 1150nm 근처의 물 밴드점(w) 2-6.
정규화 점(n1-n8)은 일반적으로 유도된 특징을 결정하기 위해 사용되며 또 "지방"(f1-f4), "단백질"(p1-p9) 및 "물"(w2-w6)로 표시된 점은 일반적으로 각기 지방, 단백질 또는 물로 인한 흡광 밴드 근처에 위치한다. 2차 도함수 스펙트럼의 밴드폭(낮은 분해능)으로 인하여, 1개 성분과 관련된 다수의 밴드는 다른 성분에 의한 흡광을 포함하며, 또 몇 개의 임계점은, 그 위치가 각각의 성분 근처에 있기 때문에 한 성분과 관련된다. 또한, 예시된 2차 도함수 스펙트럼에 도시된 특징에 대한 파장이 보고되며 이들은 감소된 산란 계수의 변환 및 피부의 다중층에 관련된 내부 필터 효과로 인하여 실질적으로 변화될 수 있다.
추가적 특징은 유도될 수 있고 플롯에 표시된다. 예컨대, d1=n1665-p1687, d2=n1665-f1727, d3=n1665-f1765, d4=n1665-w1789, d5=n1868-w1410, d6=n1380-w1465 및 d7=n1380-w1150 이며, 이때 pλ, wλ, fλ 및 nλ 는 파장 λ에 근접한, 앞서 표기한 단백질, 물, 지방 또는 정규화 점을 나타낸다. 특이점 검출 및 측정에 이용되는, 부가적으로 유도된 특징은 d2/d1을 포함한다.
이와 같은 상황에서 특정한 특징의 예가 제공되었지만, 당업자라면 흡광 스펙트럼, 1차 도함수 스펙트럼 또는 전처리된 흡광 스펙트럼으로부터 유도될 수 많은 유용한 특징이 수록되어 있지 않다는 것을 잘 알 수 있을 것이다. 또한, 주성분 분석은 일시적 조직 확인, 특이점 분석 및 분석 물질 측정에 유용한 추가적 추상적 특징을 제공한다. 특정 예로서, 적합한 전처리후의 전체 스펙트럼은 측정 모듈을 통과할 것이고 검량을 적용하여 혈당 농도를 산정하거나 예상한다.
마지막으로, 포도당의 흡광과 관련된 특징은 전처리, 파장 선택 및 추상적 특징 선택을 통하여 추출된다. 바람직한 양태에 있어서, 전처리는 하나 이상의 필터링, 미분, 산포 보정 및 정규화 단계를 포함한다. 파장 선택은 스펙트럼을 1450-1700nm, 1700-1900nm, 2050-2200nm 및 2250-2400nm를 비롯한 포도당에 특이적으로 관련된 영역에 한정시킨다.
조직 표준 패턴(template)(102)
상기 정의한 전처리 단계에 이어 배경 삭감(background subtraction) 단계를, 하기 수학식 5를 따라, 스펙트럼 배경 산정치 또는 조직 표준 패턴(102) 및 x 사이의 차이를 측정하는 것에 의해 실시한다:
위의 수학식 5에서,
x는 전처리된 스펙트럼 또는 소정의 특징의 집합이고,
xt 는 측정 기간과 관련된 배경 또는 조직 표준 패턴의 산정치이며,
c 및 d는 조직 표준 패턴에 대한 기울기 및 절편 조정값이다.
각각의 측정 기간 동안, 조직상의 측정 위치 및 측정 부위의 생리학적 안정성의 레벨에 의해 정의되는 조직 표준 패턴은 하나 이상의 스펙트럼 측정 및 데이터 선택 기준을 통하여, 예컨대 서로 밀접하게 유사한 스펙트럼 측정치만을 선택하여 이들을 평균하는 것에 의해 결정된다. 바람직한 양태에 있어서, xt 는 측정 기간의 초기에 조직상에서 수집된 (스펙트럼) 측정으로부터 추출된 특징을 포함한다. 상기 과정을 "재검량"이라 칭하며, 조직 표준 패턴을 형성하기 위해 처리된 하나 이상의 스펙트럼 측정치 집합 뿐만 아니라, 관련된 포도당 기준치 집합을 포함한다. 이하에서 보다 상세하게 기재되는 바와 같이, 조직 표준 패턴을 생성하여 측정 바이어스 조정값(103)을 형성하기 위해 사용된 전략과 동일한 전략에 따라, 포도당 치를 조합한다. 측정 기간은 조직 샘플의 상태가 균일(소정의 결합내의 광학 특성)하고 조직측정 부위가 일정한 동안의 시간으로 정의된다. 그러나, 상기 조직 표준 패턴은 소정 환자로부터 얻은 임의의 특징 집합 또는 추후 스펙트럼 측정을 비교할 검량 세트일 수 있다. 후자의 양태에 있어서, 변수 c 및 d는 측정 스펙트럼에 대한 특정 파장 범위에 걸친 조직 표준 패턴의 최소제곱피트[유클리드 놈(norm)(z)를 최소화하기 위해]를 통하여 결정된다.
조직 상태의 검출
앞서 논의한 바와 같이, 다양한 구획에서 물의 분포 변화는 광학 특성의 변화를 초래하며 이는 스펙트럼 특징 변화에 의해 나타난다. 따라서, 포도당의 분광학적 측정에 유해한 조건은 선택된 특징을 모니터링하여, 소정의 측정 기간 동안 이들의 변화가 검량 세트 또는 앞서 설정된 기타 제한의 변화를 초과하지 않도록 함으로써 검출할 수 있다. 예컨대, 정규화 지방 밴드의 크기인 
는 진피의 수화 상태를 결정하기 위해 이용되어 왔다. 조직 표준 패턴과 비교하여 d2의 크기가 전체 변화 또는 검량 모델을 계산하기 위해 선택된 샘플에 의해 설정된 범위를 초과하면, 오차가 나타난다. 이와 유사하게, 정규화 단백질 밴드 
, 다양한 정규화 물 밴드(d4=n1665-w1789, d5=n1868-w1410, d6=n1380-w1465 및 d7=n1380-w1150 ) 및 비 d1/d2는 포도당 측정에 유리하지 않은 조건 및 특이점(107)을 검출하기 위해 사용된다. 이 방법은 앞서 수록한 확인된 특징 중의 어느 하나에 적용될 수 있다.
측정(109)
포도당의 측정은 처리된 스펙트럼 측정 및/또는 추출된 특징에 검량 모델(108)을 적용하는 것에 의해 달성된다. 상기 모델은 전처리된 스펙트럼 측정치(x) 및 혈액 샘플 또는 세포 조직 사이의 체액을 분석하여 결정된 관련된 포도당 기준치(y)로 각각 구성된 예시된 짝을 이루는 데이터 점의 검량 세트로부터 결정된다. 또는, 기준 포도당 측정은 손가락 끝 또는 스펙트럼 측정 부위에서 채혈하여 결정할 수 있다. 마지막으로, 기준 포도당 측정은 분광학 측정 부위에서 또는 그 근처에서 또는 대표 부위, 예컨대 전완에서 측정한 세포 조직 사이의 포도당 농도로부터 결정할 수 있다.
상기 방법에 의하면, 혈액, 혈청, 혈장 또는 세포 조직 사이의 채취물은, 센서 샘플 부위 근처이거나 또는 샘플 부위를 반영하는 것으로 표시된/결정된 조직 부위로부터 취한다. 예컨대, 전완 위에서 검량하기 위해 비침습적 근적외선 측정방법을 이용하는 경우, 개인에 따라서는 동일한 전완 또는 바깥쪽 전완으로부터 모세혈관 혈액을 수집할 수 있다. 또는, 혈액을 사용하기 보다는, 일부 경우에서는 모세혈관 포도당 치보다 세포 조직 사이의 포도당 치를 이용하는 것이 유리할 수 있다.
검량 세트는 하나 이상의 개체를 기본으로 하며 또 예상되는 포도당 변화 범위 전반에 걸쳐 있고 추후 스펙트럼 측정시 직면할 수 있는 스펙트럼 변화 예를 포함하는 포도당 농도를 일반적으로 함유한다. 검량 모델(108)은 수학식, 파라미터의 집합 및 전처리된 스펙트럼 측정을 근거로 한 개체의 혈당치를 측정하기 위해 실시되는 상응하는 컴퓨터 부호를 포함한다. 바람직한 양태에 있어서, 전처리 및 특징 추출은 상기 모델과 함께 효과적으로 포도당의 순수한 분석 물질 신호를 추출하며, 이때 순수한 분석 물질 신호는 계면에 수직하는 표적 분석 물질과 관련된 스펙트럼 신호의 일부이다[참조: A. Lorber, K. Faber, B. Kowalski, Net Analyte Signal Calculation in Multivariate Calibration, Anal. Chem, 69, pp.1620-1626 (1997)]. 이어서, 순수한 분석 물질 신호를 환산(scaling)하고 바이어스 보정(103)하여, 소정의 포도당 측정 유닛(예컨대, mg/dL)을 대응시킨다.
본 발명의 다수의 양태를 2개의 카테고리로 기재한다. 제1 측정 카테고리에서, 추출된 특징은 보상적인 것이어서, 검출광의 유효 경로 및 샘플 조직 용적의 변화와 관련이 있지만, 그러한 변화가 포도당에 의한 흡광과는 무관한 광학 특성 변화에 대한 다른 모델을 보상하기 위해 적용된다. 이것은 구획 사이의 물 변동(또는 기타 일시적인 생리학적 조건)과 관련된 조직 광학 특성의 변화를 반영하는 흡광 특징을 이용하여 달성되어 포도당의 근적외선 흡광을 근거로 한 검량을 보상한다.
제2 측정 카테고리에서는, 신체의 생리학적 및 화학적 반응과 관련하여 추출된 특징이 개체의 혈당치를 간접적으로 측정하기 위해 주로 사용된다. 이 방법은 혈당 변화에 대한 자연발생적 반응을 근거로 하며, 결국 세포 조직간, 혈관 및 세포 구획에서 체액 분포를 변경시킨다. 이러한 체액 분포의 변경은 포도당의 신호보다 실질적으로 더 높으며 포도당을 비침습적으로 측정하기 위한 마커(marker)로서 사용될 수 있는 신호를 제공하는, 지방, 단백질 및 물과 같은 주요 성분의 분명한 흡광 변화를 초래한다. 그러나, 장기간 체액 구획 균형은 체액 흡입, 운동, 식이요법, 약물요법 및 기타 생리학적 인자에 의해 영향을 받는다.
체액 구획 변동에 대한 포도당의 보조적 검량은 단기간에 걸쳐 가능하지만, 장기간에 걸친 체액 변동에 대한 포도당의 검량은, 장기간의 체액 구획 변동의 공급원을 보상하기 위하여 분석 신호 및 관련된 혈당의 바이어스 보정을 필요로 한다(수학식 2의 픽의 법칙은 포도당 농도 변화에 대한 물 농도의 변화에 관한 것임을 주목해야 한다). 이리하여, 상기 측정은 시간에 따라 시작점에 대한 포도당의 이동의 결정을 가능하게 하며, 초기 물 농도가 엄밀하게는 관련된 포도당 농도의 함수가 아니기 때문에, 분광학적 물 신호 및 시작점과 관련된 포도당 농도 둘 다의 바이어스 보정이 필요하다. 따라서, 본 발명의 양태에 있어서, 주 성분에 반영된 바와 같은 조직의 광학 특성의 변화를 측정하는 장치 및 방법, 및 이들 특성을 근거로 하는 포도당 농도를 결정하는 방법이 제공된다.
스펙트럼 특징을 통한 포도당의 보상 측정은 상기 기재한 분류 시스템[참조: Malin 등의 상기와 동일한 문헌]에 의해 또는 하기 수학식 6을 통하여 선택된 특징을 포도당 측정 모델에 보상함으로써 실시한다:
위의 수학식 6에서,
는 산정된 포도당 농도이고,
는 처리된 스펙트럼 측정치이며,
는 조직의 생리학적 상태 또는 광학 특성을 나타내는 특징의 집합이고,
는 전처리된 스펙트럼 및 추출된 특징을 근거로 하여 포도당을 측정하기 위해 사용된 모델이며,
b는 조직 표준 패턴 및 검량 모델과 모두 관련된 포도당 측정을 위한 베이스라인 조정값이다.
상기 모델 f(·)는 스펙트럼 측정치, 추출된 특징 및 포도당 기준치(혈액 측정 또는 세포 조직간 측정으로부터)를 포함하는 검량 세트를 통하여 결정된다. f(·)의 구조를 고안하기 위한 방법은 확인 시스템의 처리를 통한다[참조: L. Ljung, Systems Identification : Theory for the User, 2d, ed., Prentice Hall (1999)]. 상기 모델 파라미터는 다변량 회귀법 또는 가중 다변량 회귀법[참조: N. Draper, H. Smith, Applied Regression Analysis, 2d, ed., John Wiley and Sons, New York (1981)], 주성분 회귀법[참조: H. Martens, T. Naes, Multivariate Calibration, John Wiley and Sons, New York (1989)], 부분최소제곱회귀법[참조: P. Geladi, B. Kowalski, Partial least-squares regression: a tutorial, Analytica Chimica Acta, 185, pp.1-17 (1986)] 또는 인공 신경망[참조: S. Haykin, Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Prentice Hall, Upper Saddle River NJ (1994)]을 포함한 공지 방법을 이용하여 산출한다.
b는 조직 표준 패턴 및 검량 모델과 모두 관련된 포도당 측정을 위한 베이스라인 조정값이다.
상기 모델 f(·)는 스펙트럼 측정치, 추출된 특징 및 포도당 기준치(혈액 측정 또는 세포 조직간 측정으로부터)를 포함하는 검량 세트를 통하여 결정된다. f(·)의 구조를 고안하기 위한 방법은 확인 시스템의 처리를 통한다[참조: L. Ljung, Systems Identification : Theory for the User, 2d, ed., Prentice Hall (1999)]. 상기 모델 파라미터는 다변량 회귀법 또는 가중 다변량 회귀법[참조: N. Draper, H. Smith, Applied Regression Analysis, 2d, ed., John Wiley and Sons, New York (1981)], 주성분 회귀법[참조: H. Martens, T. Naes, Multivariate Calibration, John Wiley and Sons, New York (1989)], 부분최소제곱회귀법[참조: P. Geladi, B. Kowalski, Partial least-squares regression: a tutorial, Analytica Chimica Acta, 185, pp.1-17 (1986)] 또는 인공 신경망[참조: S. Haykin, Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Prentice Hall, Upper Saddle River NJ (1994)]을 포함한 공지 방법을 이용하여 산출한다.
Xp 및 z가 독립적인 경우, 일반 수학식은 하기 수학식 7로 변형될 수 있다:
위의 수학식 7에서,
ms 및 mi 는 g(z)를 보정 유닛으로 변환시키기 위해 사용된 기울기 및 절편이다.
상기한 경우에서는, 실험 디자인을 통하여 f(·) 및 g(·)를 별도로 결정할 수 있다. 첫째, f(·)는 포도당이 조작되는 동안 조직의 광학 특성이 안정하거나 또는 일정한 실험을 통하여 확인된다. 둘째, 조직의 광학 특성은 변경되며, g(·), ms 및 mi 는 포도당의 측정 오차를 근거로 하여 결정되며, 이때 g(·)에 대한 목표값은 하기 수학식 8에 의해 주어진다:
위의 수학식 8에서,
y는 기준 포도당 농도이다.
제3 양태로서, f(·) 및 g(·)는 측정범위에 걸쳐 선형인 것으로 결정된다.
수학식 8은 하기 수학식 9로 변형된다:
y는 기준 포도당 농도이다.
제3 양태로서, f(·) 및 g(·)는 측정범위에 걸쳐 선형인 것으로 결정된다.
수학식 8은 하기 수학식 9로 변형된다:
위의 수학식 9에서,
이다.
당해 양태에 있어서, F 및 G는 선형 검량 방법을 이용하여 상술한 바와 같이 별도로 결정된다. 포도당 측정을 위한 특징의 보상적 사용을 마지막으로 실시하는 것이 바람직한 방법이다.
당해 양태에 있어서, F 및 G는 선형 검량 방법을 이용하여 상술한 바와 같이 별도로 결정된다. 포도당 측정을 위한 특징의 보상적 사용을 마지막으로 실시하는 것이 바람직한 방법이다.
측정의 제2 카테고리에서, 추출된 특징은 하기 수학식 10을 통하여 간접적으로 포도당을 측정하기 위해 사용된다:
위의 수학식 10에서,
ms 및 mi 는 g(z)를 보정 유닛으로 변환시키기 위해 사용된 기울기 및 절편이다.
g(·)를 측정하기 위한 방법은 스펙트럼 측정, 추출된 특징 및 기준 포도당 농도(혈액 측정 또는 세포 조직내 측정으로부터)의 예시적 집합(검량 세트)를 통하여 실시한다. 기준 포도당 농도에 대한 상호작용 조합된 관계를 근거로 하여 특징의 부분집합을 선택한다. 변수 선택에는 종래 기술의 지식과 시행착오가 이용되지만, 표준 방법도 또한 순차적 회귀[참조: Draper 등의 상기와 동일한 문헌] 랜덤 서치 수법, 유전자 앨고리즘[참조: D. Goldberg, Genetic Algorithm in Search, Optimization and Machine Learning, Addison Wesley Publishing Company (1989)] 또는 진화론적인 프로그래밍[참조: D. Fogel, An Introduction to Simulated Evolutionary Optimization, IEEE Trans. On Neural Networks, 5:1 (1994년 1월)]을 포함하는 방법이 변수 선택에 이용될 수 있다. 모델 g(·)는 선형 또는 비선형 검량의 표준방법을 통하여 결정한다. 선형의 경우는 다음 수학식 11에 따른다:
위의 수학식 11에서,
이다.
본 발명의 바람직한 양태에 있어서, 특징(z)는 정규화 2차 도함수 지방 밴드(d2) 또는 정규화 2차 도함수 단백질 밴드(d1)를 포함하도록 선택된다. 모델의 파라미터(ms, mi 및 G)는 다변량 회귀법, 가중 다변량 회귀법 또는 국소적 가중 회귀법을 통하여 측정된다. 예컨대, 검량 세트는 포도당 농도가 70-350mg/dl 범위에 달하는 특정 개체상에서 수집하였다. 정규화 지방밴드(d2) 대 포도당 농도의 플롯은 도 10에 도시되어 있다. 특징 및 기준 포도당 농도 간의 상관 관계가 높으면, 포도당 측정이 상기 추출된 특징을 통하여 용이하게 실시된다는 것을 나타낸다. 단순 선형 회귀법을 실시하여 상기 수학식의 모델 파라미터를 결정한다.
그러나, 본 발명은 정규화 지방 및 단백질 밴드에만 한정되는 것은 아니다. 물 흡광 피이크 및 정규화 물 흡광 피이크(d4=n1665-w1789, d5=n1868-w1410, d6=n1380-w1465 및 d7=n1380-w1150 )를 이용하여 유사한 방법을 밝혀내었다. 정규화를 위해 선택된 파장은 1665nm에 한정되지 않는다. 실제로, 각각의 조직 샘플의 광학 특성, 관류의 베이스라인 수준 및 포도당 농도 변화에 대한 생리학적 반응에 따라서 다양한 개체 및 개체의 카테고리에 대한 다수의 모델이 존재한다. 따라서, 다른 양태는 주요 유형의 모든 흡광 밴드에 관련된 특징의 조합을 사용하는 것으로 구성된다. 예컨대, 정규화 2차 도함수 지방 밴드 및 2개의 정규화 2차 도함수 물 밴드를 선택하였다. 포도당에 대한 이들 변수의 다중 회귀는, 이로 한정되지 않으나, 하기 수학식 12의 모델을 이용하여 실시한다.
위의 수학식 12에서,
는 지방 밴드 및 2개의 물 밴드 각각의 정규화 2차 도함수 값이다.
상기 수학식 12는 전처리 및 특징 추출 후, 추후 취할 스펙트럼으로부터 포도당 값을 측정하기 위해 사용될 수 있다.
상기 수학식 12는 전처리 및 특징 추출 후, 추후 취할 스펙트럼으로부터 포도당 값을 측정하기 위해 사용될 수 있다.
또 다른 양태에 있어서, 주성분 분석으로부터 얻은 점수와 같은 피부 조직의 광학 특성의 변화를 나타내는 추상적 특징은 포도당을 비침습적 검량 및 측정하기 위한 독립적인 변수로서 이용될 수 있다. 당해 양태에 있어서, 스펙트럼 측정(m)은 전처리된 다음 파장 선택을 하여 전처리된 벡터(x)를 생성한다. 스펙트럼 분석은 하기 수학식 13에 따라 실시한다:
위의 수학식 13에서,
는 전처리된 스펙트럼이고,
N은 검량을 위해 선택된 파장수이며,
는 검량 세트의 주성분 분석으로 수득한 M 고유벡터 또는 로딩의 집합이고,
는 검량 모델을 밝혀내고 또 하기 수학식 14를 통하여 또는 비선형 검량 모델을 적용하는 것을 통하여 포도당을 측정하기 위해 사용되는 추상적 특징 또는 점수의 집합이다.
상술한 바와 같이, 검량 모델은 다변량회귀법, 가중다변량회귀법, 국소적 가중회귀법 또는 기타 표준방법을 통하여 결정될 수 있다. 주성분 회귀법은 스펙트럼 분석방법으로서 기재되어 있지만, 부분최소제곱회귀법도 또한 적용될 수 있다.
N은 검량을 위해 선택된 파장수이며,
상술한 바와 같이, 검량 모델은 다변량회귀법, 가중다변량회귀법, 국소적 가중회귀법 또는 기타 표준방법을 통하여 결정될 수 있다. 주성분 회귀법은 스펙트럼 분석방법으로서 기재되어 있지만, 부분최소제곱회귀법도 또한 적용될 수 있다.
추상적 특징 추출이 관련되는 경우, 바람직한 방법은 넓은 스무딩 창(smoothing window) (예컨대, 31nm)를 갖는 1차 도함수를 통한 전처리 단계, 승법적 산포(multiplicative scatter) 보정을 통한 산포 보정단계 또는 표준 정규 변량 변환[참조: R. Barnes, M. Dhanoa, S. Lister, Applied Spectroscopy, 43: 772-777 (1989)] 및 1450-1850nm 범위 또는 그의 부분집합의 파장선택단계를 포함한다. 또한, 1180-1450nm와 같은 물 밴드로부터 얻은 정보도 또한 포함될 수 있다. 전처리된 데이터는 조직 표준 패턴으로 보정되고 부분최소제곱법을 적용하여 검량 모델을 밝혀낸다. 이어 동일한 전처리 단계(1차 도함수, 산포 보정, 파장선택 및 조직 표준 패턴 보정)를 스펙트럼 측정치에 적용하는 것을 통하여 포도당을 측정함으로써 처리된 스펙트럼 측정치(x)를 얻는다. 스펙트럼 측정과 관련된 포도당 측정치는 다음 수학식 14에 따라 결정된다:
위의 수학식 14에서,
는 부분최소제곱회귀법으로부터 유도된 선형 변환으로서 특징추출단계 및 검량 모델을 나타낸다.
본 발명은 혈중 및 조직 중의 포도당을 측정하는 것에 관하여 기재하였지만, 본 발명의 원리는 다른 조직 성분 및 분석 물질의 검출에도 적용될 수 있다.
본 발명은 바람직한 양태를 참고로 기재하였지만, 당해 분야의 통상의 지식을 가지고 있는 사람이라면, 본 발명의 취지와 범주를 벗어나지 않는 한, 본 명세서에 기재된 내용을 대체하여 적용할 수 있음을 숙지하고 있을 것이다. 따라서, 본 발명은 이하에 수록한 특허청구범위에 의해서만 제한을 받아야 한다.
Claims (61)
- 조직 샘플의 스펙트럼을 측정하는 단계;표적 분석 물질의 농도 변화에 의해 유발되는 혈관외 조직 구획과 혈관내 조직 구획 사이의 체액 변동과 관련된, 조직 샘플의 광학 특성의 변화를 검출하는 단계로, 상기 광학 특성의 변화가 스펙트럼 특징으로 나타나는 단계 ; 및상기 광학 특성을 근거로 하여, 분석 물질 측정치를 보정하는 단계 또는상기 스펙트럼 특징을 근거로 하여, 분석 물질을 측정하는 단계를 포함하는,조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법.
- 제1항에 있어서, 스펙트럼을 측정하는 단계가, 조직의 스펙트럼, m을 측정하는 것을 포함하고,상기 스펙트럼이 700 내지 2500nm의 근적외선 영역에 걸친 N 파장의 집합,에 관한 흡광도값인 벡터
로 표시되는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법.
- 제2항에 있어서, m이 근적외선 영역의 파장의 집합을 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법.
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 제1항에 있어서, 조직 표준 패턴과 전처리된 스펙트럼 사이의 차이를 하기 수학식 5에 따라 결정하는 단계를 추가로 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법.수학식 5
위의 수학식 5에서,x는 전처리된 스펙트럼 또는 소정의 특징의 집합을 포함하고,xt 는 측정 기간과 관련된 조직 표준 패턴을 포함하며,c 및 d는 조직 표준 패턴에 대한 기울기 및 절편 조정값이다. - 제11항에 있어서, 조직 표준 패턴이, 각각의 측정 기간 동안 소정의 데이터 선택 기준에 따라 조합된 하나 이상의 스펙트럼 측정을 통하여 결정되는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법.
- 제12항에 있어서, 측정 기간이, 조직 샘플의 상태가 균일하고 측정 부위가 일정한 동안의 시간을 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법.
- 제12항에 있어서, 분석 물질 기준치의 관련 집합을 제공하는 단계를 추가로 포함하며,상기 분석 물질 기준치가 소정의 데이터 선택 기준에 따라 조합되어 측정 바이어스 조정값을 형성하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법.
- 제11항에 있어서, 조직 표준 패턴이, 주어진 개체로부터 얻은 특징의 집합 또는 추후 스펙트럼 측정이 비교될 검량 세트를 포함하며, c 및 d가 측정된 스펙트럼에 대한 특정 파장 범위에 걸친 조직 표준 패턴의 최소제곱피트를 통하여 결정되는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법.
- 제1항에 있어서, 분석 물질 측정에 대한 특이점 조건을 검출하는 단계를 추가로 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법.
- 삭제
- 제1항에 있어서, 검량 모델을 제공하는 단계를 추가로 포함하며,상기 검량 모델이, 전처리된 스펙트럼 측정치(x) 및 관련된 분석 물질 기준치(y)로 각각 구성된, 예시된 짝을 이루는 데이터 점의 검량 세트로부터 결정되며,상기 검량 세트가, 변화의 예상 범위 및 추후 스펙트럼 측정의 스펙트럼 변화 대표치에 이르는 분석 물질 농도를 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법.
- 제18항에 있어서, y치가 손가락끝, 측정 부위 근처의 부위 또는 다른 부위로부터 채취한 혈액, 혈청, 혈장 또는 세포 조직내 체액 샘플로부터 결정되는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법.
- 제19항에 있어서, 다른 부위가 샘플 부위를 반영하도록 고안되거나 결정된 샘플 부위를 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법.
- 삭제
- 제18항에 있어서, 검출된 변화를 근거로 하는 상기 분석 물질 측정치를 보정하는 단계가, 상기 모델에 하기 수학식 6에 따라 선택된 특징을 보상함을 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법.수학식 6
위의 수학식 6에서,는 산정된 포도당 농도이고,
는 처리된 스펙트럼 측정치이며,
는 조직의 생리학적 상태 또는 광학 특성을 나타내는 특징의 집합이고,
는 전처리된 스펙트럼 및 추출된 특징을 근거로 하여 포도당을 측정하기 위해 사용된 모델이며,
b는 조직 표준 패턴 및 검량 모델 둘 다와 관련된 포도당 측정을 위한 베이스라인 조정값이다. - 제18항에 있어서, 검출된 변화를 근거로 하는 상기 분석 물질 측정치를 보정하는 단계가, 상기 모델에 하기 수학식 7에 따라 선택된 특징을 보상함을 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법.수학식 7
위의 수학식 7에서,는 산정된 포도당 농도이고,
는 처리된 스펙트럼 측정치이며,
는 조직의 생리학적 상태 또는 광학 특성을 나타내는 특징의 집합이고,
xp 및 z는 독립적이며,는 생리학적 또는 기타 조직의 변환없이 포도당을 측정하기 위해 사용되는 모델이고,
는 특징을, 조직의 광학 특성 변화에 의해 유발되는 포도당의 측정 오차와 상관이 있는 변수에 맵핑하기 위해 사용되는 모델이며,
ms 및 mi 는 g(z)를 보정 유닛으로 변환시키기 위해 사용되는 기울기 및 절편이고,b는 조직 표준 패턴 및 검량 모델 둘 다와 관련된 포도당 측정을 위한 베이스라인 조정값이다. - 제23항에 있어서,f(·) 및 g(·)가 실험적으로 개별적으로 결정되며,f(·)가 조직 광학 특성을 일정하게 유지시키면서 포도당을 조작함으로써 결정되고,조직의 광학 특성이 변화되며,g(·), ms, 및 m1이 포도당의 측정 오차를 근거로 하여 결정되고,g(·)의 목표값이 하기 수학식 8에 의해 결정되는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법.수학식 8
위의 수학식 8에서,y는 기준 포도당 농도이다. - 제24항에 있어서, 검출된 변화를 근거로 하는 상기 분석 물질 측정치를 보정하는 단계가, 상기 모델에 하기 수학식 9에 따라 선택된 특징을 보상함을 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법.수학식 9
위의 수학식 9에서,f(·) 및 g(·)는 측정 범위에 걸쳐 선형인 것으로 결정되며,이다.
- 제18항에 있어서, 스펙트럼 특징을 근거로 하여 분석 물질을 측정하는 단계가, 하기 수학식 10에 따라 포도당을 측정하기 위해 추출된 특징을 이용함을 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법.수학식 10
위의 수학식 10에서,는, 특징(z)의 집합을 포도당 기준치와 관련된 변수에 맵핑하기 위해 사용되는 모델을 포함하고,
ms 및 mi 는 g(z)를 보정 유닛으로 변환시키기 위해 사용되는 기울기 및 절편이고,b는 포도당 측정용 베이스라인 조정값이다. - 삭제
- 삭제
- 삭제
- 제26항에 있어서, 특징(z)이 정규화 2차 도함수 지방 밴드 또는 정규화 2차 도함수 단백질 밴드를 포함하며, ms, mi 및 G가 다변량 회귀법, 가중 다변량 회귀법 및 국소적 가중 회귀법을 통하여 결정되는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법.
- 제26항에 있어서, 스펙트럼 특징을 근거로 하여 상기 분석 물질을 측정하는 단계가, 하기 수학식 12에 따라 포도당을 측정하기 위하여 추출된 특징을 이용함을 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법.수학식 12
위의 수학식 12에서,는 각각 지방 밴드 및 2개의 물 밴드의 정규화 2차 도함수 값을 포함한다.
- 제1항에 있어서, 상기 분석 물질을 측정하는 단계가,비침습적 포도당 검량 모델을 제공하는 단계(여기서, 조직의 광학 특성의 변화를 반영하는 추상적 특징은 상기 검량을 위한 독립적인 변수로서 이용된다);측정된 스펙트럼을 전처리하는 단계; 및전처리된 스펙트럼을 하기 수학식 13에 따라 분석하는 단계를 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법.수학식 13
위의 수학식 13에서,는 전처리된 스펙트럼이고,
N은 검량을 위해 선택된 파장수이며,는 검량 세트의 주성분 분석으로부터 수득한 M 고유벡터 또는 로딩의 집합이고,
는 선형 또는 비선형 검량 모델을 적용함을 통하여 포도당을 측정하기 위해 사용되는 추상적 특징의 집합이다.
- 제32항에 있어서, 추상적 특징이 주성분 분석으로부터 얻은 점수를 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법.
- 제32항에 있어서, 검량 모델이,스무딩 창(smoothing window)을 갖는 1차 도함수를 통하여 검량 세트로부터 스펙트럼 측정치를 전처리하는 단계;검량 세트로부터 수득한 전처리 측정치를 승법적 산포(multiplicative scatter) 보정 또는 표준정규변량변환(standard normal variate transformation)을 통하여 산포 보정하는 단계;1450-1850nm 범위의 파장을 선택하는 단계;전처리되고 산포 보정된 데이터로 조직 표준 패턴을 보정하는 단계; 및부분최소제곱 회귀법을 적용하는 단계를 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법.
- 제34항에 있어서, 측정된 스펙트럼을, 검량 모델을 밝혀낼 때 사용한 처리방법과 동일한 처리방법을 사용하여 처리하는 단계를 추가로 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법.
- 제35항에 있어서, 하기 수학식 14에 따라 포도당 측정치를 결정하는 단계를 추가로 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법.수학식 14
위의 수학식 14에서,는 부분최소제곱 회귀법으로부터 유도된 검량 모델이고,
b는 베이스라인 조정값이다. - 조직 샘플의 스펙트럼을 측정하는 수단;표적 분석 물질의 농도 변화에 의해 유발되는 혈관외 조직 구획과 혈관내 조직 구획 사이의 체액 변동과 관련된, 조직 샘플의 광학 특성의 변화를 검출하는 수단으로, 상기 광학 특성의 변화가 스펙트럼 특징으로 나타나는 수단; 및상기 광학 특성을 근거로 하여, 분석 물질 측정치를 보정하는 수단 또는상기 스펙트럼 특징을 근거로 하여, 물질을 측정하는 수단을 포함하는,조직 샘플 중의 표적 분석 물질의 특성을 비침습적으로 측정하기 위한 장치.
- 제37항에 있어서, 조직 샘플의 스펙트럼을 측정하는 수단이 분광계 시스템을 포함하며,상기 분광계 시스템이,근적외선(NIR) 방사선 광원;파장 선택 소자;개체의 피부상의 측정 부위와 접촉하는 수단(여기서, 방사선은 광원으로부터 측정 부위를 향해 안내되고 상기 부위로부터 회귀하는 광 신호가 수집된다);상기 회귀하는 방사선을 검출하는 수단; 및상기 회귀하는 신호를 디지털화하는 수단을 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질의 특성을 비침습적으로 측정하기 위한 장치.
- 제38항에 있어서, NIR 광원이 700-2500nm 범위의 에너지를 방사하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질의 특성을 비침습적으로 측정하기 위한 장치.
- 제38항에 있어서, NIR 광원이,LED 어레이; 또는할로겐 램프를 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질의 특성을 비침습적으로 측정하기 위한 장치.
- 제38항에 있어서, 관심의 대상이 되는 스펙트럼 범위 밖에 있는, NIR 광원으로부터 방사되는 파장의 영향을 제거하기 위해 밴드패스 필터(bandpass filter)를 추가로 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질의 특성을 비침습적으로 측정하기 위한 장치.
- 제38항에 있어서, 파장선택 소자가,분산성 소자;인터페로미터(interferometer); 또는LED 어레이의 연속 조사용 소자를 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질의 특성을 비침습적으로 측정하기 위한 장치.
- 제42항에 있어서, 기준 파장 표준을 추가로 포함하며, 환경 변화에 의해 유발되는, 파장 선택 소자에서의 변화가 조직의 검사 직전 또는 검사와 동시에 기준 파장 표준을 스캐닝(scanning)함으로써 보상되는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질의 특성을 비침습적으로 측정하기 위한 장치.
- 제38항에 있어서, 개체의 피부상의 측정 부위와 접하는 수단이,방사선을 조직으로 유도하고 조직으로부터 방사선을 유도하는 하나 이상의 광학 소자를 포함하며,상기 광학소자가,광 파이프;광섬유;렌즈 시스템; 또는광 유도 거울 시스템을 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질의 특성을 비침습적으로 측정하기 위한 장치.
- 제44항에 있어서, 개체 피부상의 측정 부위와 접하는 수단이, 광학 소자 및 측정 부위와 접하는 것을 보조하는 가이드를 추가로 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질의 특성을 비침습적으로 측정하기 위한 장치.
- 제45항에 있어서, 측정 부위와 접하는 수단이 개체 계면 모듈을 추가로 포함하며,상기 개체 계면 모듈이 하나 이상의 팔꿈치 받침 및 하나의 손목 받침을 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질의 특성을 비침습적으로 측정하기 위한 장치.
- 제44항에 있어서, 개체 피부상의 측정 부위와 접하는 수단이 광학 결합 체액을 추가로 포함하며,상기 체액의 일부가 상기 측정 부위와 상기 광원 사이에 존재하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질의 특성을 비침습적으로 측정하기 위한 장치.
- 삭제
- 제38항에 있어서, 회귀된 방사선을 검출하기 위한 수단이, 관심의 대상이 되는 표적 파장에 반응하는 단일 다이오드 또는 다이오드 어레이를 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질의 특성을 비침습적으로 측정하기 위한 장치.
- 제49항에 있어서, 다이오드가 InGaAs 검출기를 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질의 특성을 비침습적으로 측정하기 위한 장치.
- 제49항에 있어서, 다이오드가, 다이오드 내의 재료 접합이 표적 파장과 일치하지 않도록 선택되는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질의 특성을 비침습적으로 측정하기 위한 장치.
- 제49항에 있어서, 다이오드가 신호를 전압으로 변환시키는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질의 특성을 비침습적으로 측정하기 위한 장치.
- 제38항에 있어서, 회귀된 신호를 디지털화하는 수단이 ADC(아날로그 대 디지털 변환기)를 포함하며, 여기서 전압으로 변환된 신호가 마이크로프로세서 시스템(microprocessor-based system)상에서의 분석을 위하여 디지털로 샘플링되는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질의 특성을 비침습적으로 측정하기 위한 장치.
- 제53항에 있어서, 분석 결과가 표시되는 디스플레이를 추가로 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질의 특성을 비침습적으로 측정하기 위한 장치.
- 제37항에 있어서, 표적 분석 물질의 농도 변화에 의해 유발되는 혈관외 조직 구획과 혈관내 조직 구획 사이의 체액 변동과 관련된, 조직 샘플의 광학 특성의 변화를 검출하는 수단으로, 상기 광학 특성의 변화가 스펙트럼 특징으로 나타나는 수단; 및상기 광학 특성을 근거로 하여, 분석 물질 측정치를 보정하는 수단 또는상기한 스펙트럼 특징을 근거로 하여, 분석 물질을 측정하는 수단이 분석기를 포함하며,상기 분석기가 상기 조직의 스펙트럼, m을 측정하기 위한 수단을 포함하며, 상기 스펙트럼이 700 내지 2500nm의 근적외선 영역에 걸친 N 파장의 집합,,에 관한 흡광도값인 벡터
로 정의되는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질의 특성을 비침습적으로 측정하기 위한 장치.
- 제55항에 있어서, 분석기가 스펙트럼을 전처리하기 위한 수단을 추가로 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질의 특성을 비침습적으로 측정하기 위한 장치.
- 삭제
- 제56항에 있어서, 분석기가,각각의 측정 기간 동안 예정된 데이터 선택 기준에 따라 조합된 하나 이상의 스펙트럼 측정을 통하여 결정된 조직 표준 패턴을 추가로 포함하며,조직 표준 패턴이 스펙트럼으로부터 차감한 것인, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질의 특성을 비침습적으로 측정하기 위한 장치.
- 제58항에 있어서, 분석기가, 측정 바이어스 조정값을 계산하기 위한 수단을 추가로 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질의 특성을 비침습적으로 측정하기 위한 장치.
- 제59항에 있어서, 분석기가, 선택된 특징을 통하여 특이점 및 분광학적 포도당 측정에 유해한 조건을 검출하기 위한 수단을 추가로 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질의 특성을 비침습적으로 측정하기 위한 장치.
- 제60항에 있어서, 분석기가 하나 이상의 검량 모델을 포함하고,상기 검량 모델이 스펙트럼 측정치(x) 및 관련된 분석물의 포도당 기준치(y)로 각각 구성된, 예시된 짝을 이루는 데이터 점의 검량 세트로부터 결정되며,상기 검량 세트가 변화의 예상 범위 및 추후 스펙트럼 측정의 스펙트럼 변환 대표치에 이르는 분석 물질 농도를 포함하는, 조직 샘플 중의 표적 분석 물질의 특성을 비침습적으로 측정하기 위한 장치.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US26443101P | 2001-01-26 | 2001-01-26 | |
| US60/264,431 | 2001-01-26 | ||
| PCT/US2002/002288 WO2002065090A2 (en) | 2001-01-26 | 2002-01-25 | Noninvasive measurement of glucose through the optical properties of tissue |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20040020878A KR20040020878A (ko) | 2004-03-09 |
| KR100893432B1 true KR100893432B1 (ko) | 2009-04-17 |
Family
ID=23006047
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020037009614A KR100893432B1 (ko) | 2001-01-26 | 2002-01-25 | 조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법 및 이를 위한 장치 |
Country Status (12)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6990364B2 (ko) |
| EP (1) | EP1364196A4 (ko) |
| JP (3) | JP4071113B2 (ko) |
| KR (1) | KR100893432B1 (ko) |
| CN (1) | CN1325015C (ko) |
| AU (1) | AU2002249985B2 (ko) |
| CA (1) | CA2441078A1 (ko) |
| IL (1) | IL156844A0 (ko) |
| MX (1) | MXPA03006726A (ko) |
| NZ (1) | NZ527164A (ko) |
| TW (1) | TWI324686B (ko) |
| WO (1) | WO2002065090A2 (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20160024306A (ko) * | 2014-08-25 | 2016-03-04 | 삼성전자주식회사 | 스트레스 측정 장치 및 스트레스 측정 방법 |
Families Citing this family (306)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7206623B2 (en) * | 2000-05-02 | 2007-04-17 | Sensys Medical, Inc. | Optical sampling interface system for in vivo measurement of tissue |
| US7383069B2 (en) * | 1997-08-14 | 2008-06-03 | Sensys Medical, Inc. | Method of sample control and calibration adjustment for use with a noninvasive analyzer |
| US7098037B2 (en) | 1998-10-13 | 2006-08-29 | Inlight Solutions, Inc. | Accommodating subject and instrument variations in spectroscopic determinations |
| US7519406B2 (en) * | 2004-04-28 | 2009-04-14 | Sensys Medical, Inc. | Noninvasive analyzer sample probe interface method and apparatus |
| US20060211931A1 (en) * | 2000-05-02 | 2006-09-21 | Blank Thomas B | Noninvasive analyzer sample probe interface method and apparatus |
| US20070179367A1 (en) * | 2000-05-02 | 2007-08-02 | Ruchti Timothy L | Method and Apparatus for Noninvasively Estimating a Property of an Animal Body Analyte from Spectral Data |
| US7606608B2 (en) * | 2000-05-02 | 2009-10-20 | Sensys Medical, Inc. | Optical sampling interface system for in-vivo measurement of tissue |
| US6697658B2 (en) | 2001-07-02 | 2004-02-24 | Masimo Corporation | Low power pulse oximeter |
| US20030135547A1 (en) * | 2001-07-23 | 2003-07-17 | Kent J. Thomas | Extensible modular communication executive with active message queue and intelligent message pre-validation |
| US7355512B1 (en) | 2002-01-24 | 2008-04-08 | Masimo Corporation | Parallel alarm processor |
| US20050054908A1 (en) * | 2003-03-07 | 2005-03-10 | Blank Thomas B. | Photostimulation method and apparatus in combination with glucose determination |
| US20050187439A1 (en) * | 2003-03-07 | 2005-08-25 | Blank Thomas B. | Sampling interface system for in-vivo estimation of tissue analyte concentration |
| EP1499231A4 (en) * | 2002-03-08 | 2007-09-26 | Sensys Medical Inc | COMPACT DEVICE FOR NONINVASIVE MEASUREMENT OF GLUCOSE BY NEAR-INFRARED SPECTROSCOPY |
| US7697966B2 (en) * | 2002-03-08 | 2010-04-13 | Sensys Medical, Inc. | Noninvasive targeting system method and apparatus |
| US8718738B2 (en) * | 2002-03-08 | 2014-05-06 | Glt Acquisition Corp. | Method and apparatus for coupling a sample probe with a sample site |
| US8504128B2 (en) | 2002-03-08 | 2013-08-06 | Glt Acquisition Corp. | Method and apparatus for coupling a channeled sample probe to tissue |
| US20070149868A1 (en) * | 2002-03-08 | 2007-06-28 | Blank Thomas B | Method and Apparatus for Photostimulation Enhanced Analyte Property Estimation |
| US6850788B2 (en) | 2002-03-25 | 2005-02-01 | Masimo Corporation | Physiological measurement communications adapter |
| US7259906B1 (en) | 2002-09-03 | 2007-08-21 | Cheetah Omni, Llc | System and method for voice control of medical devices |
| CN100406872C (zh) * | 2002-11-04 | 2008-07-30 | 天津市先石光学技术有限公司 | 复合光谱测量方法及其光谱检测仪器 |
| US6920345B2 (en) | 2003-01-24 | 2005-07-19 | Masimo Corporation | Optical sensor including disposable and reusable elements |
| US20050159656A1 (en) * | 2003-03-07 | 2005-07-21 | Hockersmith Linda J. | Method and apparatus for presentation of noninvasive glucose concentration information |
| DE602004003414T2 (de) | 2003-04-03 | 2007-09-27 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd., Kadoma | Methode und Gerät zur Konzentrationmessung einer spezifischen Komponente |
| US7039448B2 (en) * | 2003-05-02 | 2006-05-02 | Diramed, Llc | Zero corrected optical blood analyte detector |
| US7500950B2 (en) | 2003-07-25 | 2009-03-10 | Masimo Corporation | Multipurpose sensor port |
| US20070234300A1 (en) * | 2003-09-18 | 2007-10-04 | Leake David W | Method and Apparatus for Performing State-Table Driven Regression Testing |
| US20050073690A1 (en) * | 2003-10-03 | 2005-04-07 | Abbink Russell E. | Optical spectroscopy incorporating a vertical cavity surface emitting laser (VCSEL) |
| US7483729B2 (en) | 2003-11-05 | 2009-01-27 | Masimo Corporation | Pulse oximeter access apparatus and method |
| US7510849B2 (en) * | 2004-01-29 | 2009-03-31 | Glucolight Corporation | OCT based method for diagnosis and therapy |
| EP1722676B1 (en) | 2004-03-08 | 2012-12-19 | Masimo Corporation | Physiological parameter system |
| US8868147B2 (en) | 2004-04-28 | 2014-10-21 | Glt Acquisition Corp. | Method and apparatus for controlling positioning of a noninvasive analyzer sample probe |
| US20080033275A1 (en) * | 2004-04-28 | 2008-02-07 | Blank Thomas B | Method and Apparatus for Sample Probe Movement Control |
| US8036727B2 (en) | 2004-08-11 | 2011-10-11 | Glt Acquisition Corp. | Methods for noninvasively measuring analyte levels in a subject |
| US7822452B2 (en) | 2004-08-11 | 2010-10-26 | Glt Acquisition Corp. | Method for data reduction and calibration of an OCT-based blood glucose monitor |
| US7254429B2 (en) | 2004-08-11 | 2007-08-07 | Glucolight Corporation | Method and apparatus for monitoring glucose levels in a biological tissue |
| DE112004002988B4 (de) * | 2004-10-15 | 2013-06-06 | Nagasaki Prefectural Government | Instrument zum nichtinvasiven Messen des Blutzuckerpegels |
| EP2286721B1 (en) | 2005-03-01 | 2018-10-24 | Masimo Laboratories, Inc. | Physiological Parameter Confidence Measure |
| US20060217602A1 (en) * | 2005-03-04 | 2006-09-28 | Alan Abul-Haj | Method and apparatus for noninvasive targeting |
| US8140139B2 (en) * | 2005-06-14 | 2012-03-20 | Dominion Assets, Llc | Method and apparatus for the non-invasive sensing of glucose in a human subject |
| US20060281982A1 (en) * | 2005-06-14 | 2006-12-14 | Diasense, Inc. | Method and apparatus for the non-invasive sensing of glucose in a human subject |
| US12014328B2 (en) | 2005-07-13 | 2024-06-18 | Vccb Holdings, Inc. | Medicine bottle cap with electronic embedded curved display |
| JP4744976B2 (ja) * | 2005-08-09 | 2011-08-10 | 株式会社東芝 | 生体情報計測装置及びその方法 |
| US7962188B2 (en) | 2005-10-14 | 2011-06-14 | Masimo Corporation | Robust alarm system |
| US7519253B2 (en) | 2005-11-18 | 2009-04-14 | Omni Sciences, Inc. | Broadband or mid-infrared fiber light sources |
| EP1968428A2 (en) * | 2005-12-28 | 2008-09-17 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | A non-invasive system and method for measuring skin hydration of a subject |
| US8182443B1 (en) | 2006-01-17 | 2012-05-22 | Masimo Corporation | Drug administration controller |
| KR101047968B1 (ko) * | 2006-02-20 | 2011-07-12 | (주)하모닉스 | 에너지 흡수도 보정을 이용한 혈액 성분 분석 장치 및 방법 |
| US8219172B2 (en) | 2006-03-17 | 2012-07-10 | Glt Acquisition Corp. | System and method for creating a stable optical interface |
| DE102006024459A1 (de) * | 2006-05-24 | 2007-11-29 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Sensor, Verarbeitungseinrichtung, Verfahren und Computerprogramm zum Liefern einer Information über einen Vitalparameter eines Lebewesens |
| US10188348B2 (en) | 2006-06-05 | 2019-01-29 | Masimo Corporation | Parameter upgrade system |
| US20090198113A1 (en) * | 2006-06-07 | 2009-08-06 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Dedicated spectral illumination spectroscopy |
| US8457707B2 (en) | 2006-09-20 | 2013-06-04 | Masimo Corporation | Congenital heart disease monitor |
| US8840549B2 (en) | 2006-09-22 | 2014-09-23 | Masimo Corporation | Modular patient monitor |
| JP5379005B2 (ja) * | 2006-09-29 | 2013-12-25 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | 光吸収係数の決定 |
| JP4963921B2 (ja) * | 2006-09-29 | 2012-06-27 | シスメックス株式会社 | 非侵襲生体計測装置 |
| EP2073692B1 (en) | 2006-10-12 | 2017-07-26 | Masimo Corporation | Perfusion index smoothing |
| US9861305B1 (en) | 2006-10-12 | 2018-01-09 | Masimo Corporation | Method and apparatus for calibration to reduce coupling between signals in a measurement system |
| US8265723B1 (en) | 2006-10-12 | 2012-09-11 | Cercacor Laboratories, Inc. | Oximeter probe off indicator defining probe off space |
| US8255026B1 (en) | 2006-10-12 | 2012-08-28 | Masimo Corporation, Inc. | Patient monitor capable of monitoring the quality of attached probes and accessories |
| US7880626B2 (en) | 2006-10-12 | 2011-02-01 | Masimo Corporation | System and method for monitoring the life of a physiological sensor |
| JP5441707B2 (ja) | 2006-12-09 | 2014-03-12 | マシモ コーポレイション | プレチスモグラフ変動プロセッサ |
| US8852094B2 (en) | 2006-12-22 | 2014-10-07 | Masimo Corporation | Physiological parameter system |
| US8652060B2 (en) | 2007-01-20 | 2014-02-18 | Masimo Corporation | Perfusion trend indicator |
| KR100883153B1 (ko) * | 2007-04-20 | 2009-02-10 | 나가사끼-켄 | 혈당치의 비침습 측정 장치 |
| US8374665B2 (en) | 2007-04-21 | 2013-02-12 | Cercacor Laboratories, Inc. | Tissue profile wellness monitor |
| WO2009004541A1 (en) * | 2007-07-03 | 2009-01-08 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Spectroscopy measurements of the concentration of a substance in a scattering tissue |
| US8571617B2 (en) | 2008-03-04 | 2013-10-29 | Glt Acquisition Corp. | Flowometry in optical coherence tomography for analyte level estimation |
| BRPI0909825B8 (pt) * | 2008-03-25 | 2021-06-22 | Univ Missouri | método e sistemas para detecção não-invasiva de glicose sanguíneo utilizando dados espectrais de um ou mais componentes que não a glicose |
| JP5575752B2 (ja) | 2008-05-02 | 2014-08-20 | マシモ コーポレイション | モニター構成システム |
| US9107625B2 (en) | 2008-05-05 | 2015-08-18 | Masimo Corporation | Pulse oximetry system with electrical decoupling circuitry |
| CN101292875B (zh) * | 2008-06-06 | 2010-07-14 | 天津市先石光学技术有限公司 | 利用基准波长测量成分浓度的方法 |
| US8437825B2 (en) | 2008-07-03 | 2013-05-07 | Cercacor Laboratories, Inc. | Contoured protrusion for improving spectroscopic measurement of blood constituents |
| US8515509B2 (en) | 2008-08-04 | 2013-08-20 | Cercacor Laboratories, Inc. | Multi-stream emitter for noninvasive measurement of blood constituents |
| SE532941C2 (sv) | 2008-09-15 | 2010-05-18 | Phasein Ab | Gasprovtagningsledning för andningsgaser |
| US20100113899A1 (en) * | 2008-11-06 | 2010-05-06 | Mark Ries Robinson | Alignment System for Optically Sampling a Hand |
| US20100160747A1 (en) * | 2008-12-12 | 2010-06-24 | Mark Ries Robinson | Selection of preferred sampling location on hand via minimization of sampling error, and optical alignment for repeatably sampling tissue |
| US8771204B2 (en) | 2008-12-30 | 2014-07-08 | Masimo Corporation | Acoustic sensor assembly |
| US8588880B2 (en) | 2009-02-16 | 2013-11-19 | Masimo Corporation | Ear sensor |
| US9218454B2 (en) | 2009-03-04 | 2015-12-22 | Masimo Corporation | Medical monitoring system |
| US9323894B2 (en) | 2011-08-19 | 2016-04-26 | Masimo Corporation | Health care sanitation monitoring system |
| US10007758B2 (en) | 2009-03-04 | 2018-06-26 | Masimo Corporation | Medical monitoring system |
| US10032002B2 (en) | 2009-03-04 | 2018-07-24 | Masimo Corporation | Medical monitoring system |
| US8388353B2 (en) | 2009-03-11 | 2013-03-05 | Cercacor Laboratories, Inc. | Magnetic connector |
| WO2010105197A2 (en) * | 2009-03-12 | 2010-09-16 | The General Hospital Corporation | Non-contact optical system, computer-accessible medium and method for measuring at least one mechanical property of tissue using coherent speckle techniques(s) |
| EP2241246A1 (en) * | 2009-04-14 | 2010-10-20 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Using muscle tension sensing to locate an analyte measurement site on the skin |
| US8571619B2 (en) | 2009-05-20 | 2013-10-29 | Masimo Corporation | Hemoglobin display and patient treatment |
| US20110208015A1 (en) | 2009-07-20 | 2011-08-25 | Masimo Corporation | Wireless patient monitoring system |
| US8473020B2 (en) | 2009-07-29 | 2013-06-25 | Cercacor Laboratories, Inc. | Non-invasive physiological sensor cover |
| RU2012105949A (ru) | 2009-08-10 | 2013-09-20 | Диабетес Тоолс Сведен АБ | Устройство и способ обработки набора значений данных |
| US9579039B2 (en) | 2011-01-10 | 2017-02-28 | Masimo Corporation | Non-invasive intravascular volume index monitor |
| US20110137297A1 (en) | 2009-09-17 | 2011-06-09 | Kiani Massi Joe E | Pharmacological management system |
| US8571618B1 (en) | 2009-09-28 | 2013-10-29 | Cercacor Laboratories, Inc. | Adaptive calibration system for spectrophotometric measurements |
| US9060687B2 (en) | 2009-10-02 | 2015-06-23 | Sharp Kabushiki Kaisha | Device for monitoring blood vessel conditions and method for monitoring same |
| US20110082711A1 (en) | 2009-10-06 | 2011-04-07 | Masimo Laboratories, Inc. | Personal digital assistant or organizer for monitoring glucose levels |
| WO2011047207A2 (en) | 2009-10-15 | 2011-04-21 | Masimo Corporation | Acoustic respiratory monitoring sensor having multiple sensing elements |
| US9848800B1 (en) | 2009-10-16 | 2017-12-26 | Masimo Corporation | Respiratory pause detector |
| JP5360718B2 (ja) * | 2009-11-02 | 2013-12-04 | 独立行政法人国立高等専門学校機構 | 血中グルコース濃度情報の取得方法 |
| US9839381B1 (en) | 2009-11-24 | 2017-12-12 | Cercacor Laboratories, Inc. | Physiological measurement system with automatic wavelength adjustment |
| DE112010004682T5 (de) | 2009-12-04 | 2013-03-28 | Masimo Corporation | Kalibrierung für mehrstufige physiologische Monitore |
| US9153112B1 (en) | 2009-12-21 | 2015-10-06 | Masimo Corporation | Modular patient monitor |
| WO2011091059A1 (en) | 2010-01-19 | 2011-07-28 | Masimo Corporation | Wellness analysis system |
| JP2013521054A (ja) | 2010-03-01 | 2013-06-10 | マシモ コーポレイション | 適応性警報システム |
| US8584345B2 (en) | 2010-03-08 | 2013-11-19 | Masimo Corporation | Reprocessing of a physiological sensor |
| JP5386634B2 (ja) | 2010-03-19 | 2014-01-15 | シャープ株式会社 | 測定結果処理装置、測定システム、測定結果処理方法、制御プログラムおよび記録媒体 |
| US9307928B1 (en) | 2010-03-30 | 2016-04-12 | Masimo Corporation | Plethysmographic respiration processor |
| US7884933B1 (en) | 2010-05-05 | 2011-02-08 | Revolutionary Business Concepts, Inc. | Apparatus and method for determining analyte concentrations |
| US8666468B1 (en) | 2010-05-06 | 2014-03-04 | Masimo Corporation | Patient monitor for determining microcirculation state |
| EP2584956B1 (de) * | 2010-06-22 | 2021-08-04 | Sentec GmbH | Vorrichtung und verfahren zum erkennen und überwachen von physiologischen blutwerten |
| US8821397B2 (en) | 2010-09-28 | 2014-09-02 | Masimo Corporation | Depth of consciousness monitor including oximeter |
| US9211095B1 (en) | 2010-10-13 | 2015-12-15 | Masimo Corporation | Physiological measurement logic engine |
| US20120226117A1 (en) | 2010-12-01 | 2012-09-06 | Lamego Marcelo M | Handheld processing device including medical applications for minimally and non invasive glucose measurements |
| US20140058226A1 (en) * | 2010-12-22 | 2014-02-27 | Boris M. Chernobrod | Method and Apparatus for In Vivo Optical Measurement of Blood Glucose Concentration |
| EP2673721A1 (en) | 2011-02-13 | 2013-12-18 | Masimo Corporation | Medical characterization system |
| US9066666B2 (en) | 2011-02-25 | 2015-06-30 | Cercacor Laboratories, Inc. | Patient monitor for monitoring microcirculation |
| US9532722B2 (en) | 2011-06-21 | 2017-01-03 | Masimo Corporation | Patient monitoring system |
| US9986919B2 (en) | 2011-06-21 | 2018-06-05 | Masimo Corporation | Patient monitoring system |
| US11439329B2 (en) | 2011-07-13 | 2022-09-13 | Masimo Corporation | Multiple measurement mode in a physiological sensor |
| US9782077B2 (en) | 2011-08-17 | 2017-10-10 | Masimo Corporation | Modulated physiological sensor |
| US9808188B1 (en) | 2011-10-13 | 2017-11-07 | Masimo Corporation | Robust fractional saturation determination |
| US9943269B2 (en) | 2011-10-13 | 2018-04-17 | Masimo Corporation | System for displaying medical monitoring data |
| EP2766834B1 (en) | 2011-10-13 | 2022-04-20 | Masimo Corporation | Medical monitoring hub |
| US9778079B1 (en) | 2011-10-27 | 2017-10-03 | Masimo Corporation | Physiological monitor gauge panel |
| US9392945B2 (en) | 2012-01-04 | 2016-07-19 | Masimo Corporation | Automated CCHD screening and detection |
| US11172890B2 (en) | 2012-01-04 | 2021-11-16 | Masimo Corporation | Automated condition screening and detection |
| US12004881B2 (en) | 2012-01-04 | 2024-06-11 | Masimo Corporation | Automated condition screening and detection |
| US9267572B2 (en) | 2012-02-08 | 2016-02-23 | Masimo Corporation | Cable tether system |
| US10149616B2 (en) | 2012-02-09 | 2018-12-11 | Masimo Corporation | Wireless patient monitoring device |
| EP2845086B1 (en) | 2012-03-25 | 2021-12-22 | Masimo Corporation | Physiological monitor touchscreen interface |
| US9131881B2 (en) | 2012-04-17 | 2015-09-15 | Masimo Corporation | Hypersaturation index |
| US20150018642A1 (en) | 2013-07-12 | 2015-01-15 | Sandeep Gulati | Tissue pathlength resolved noninvasive analyzer apparatus and method of use thereof |
| US9351671B2 (en) | 2012-07-16 | 2016-05-31 | Timothy Ruchti | Multiplexed pathlength resolved noninvasive analyzer apparatus and method of use thereof |
| US9351672B2 (en) | 2012-07-16 | 2016-05-31 | Timothy Ruchti | Multiplexed pathlength resolved noninvasive analyzer apparatus with stacked filters and method of use thereof |
| US9585604B2 (en) | 2012-07-16 | 2017-03-07 | Zyomed Corp. | Multiplexed pathlength resolved noninvasive analyzer apparatus with dynamic optical paths and method of use thereof |
| US9697928B2 (en) | 2012-08-01 | 2017-07-04 | Masimo Corporation | Automated assembly sensor cable |
| US10827961B1 (en) | 2012-08-29 | 2020-11-10 | Masimo Corporation | Physiological measurement calibration |
| US9749232B2 (en) | 2012-09-20 | 2017-08-29 | Masimo Corporation | Intelligent medical network edge router |
| US9877650B2 (en) | 2012-09-20 | 2018-01-30 | Masimo Corporation | Physiological monitor with mobile computing device connectivity |
| US9955937B2 (en) | 2012-09-20 | 2018-05-01 | Masimo Corporation | Acoustic patient sensor coupler |
| US9560996B2 (en) | 2012-10-30 | 2017-02-07 | Masimo Corporation | Universal medical system |
| US9787568B2 (en) | 2012-11-05 | 2017-10-10 | Cercacor Laboratories, Inc. | Physiological test credit method |
| US9500635B2 (en) | 2012-12-31 | 2016-11-22 | Omni Medsci, Inc. | Short-wave infrared super-continuum lasers for early detection of dental caries |
| US9993159B2 (en) | 2012-12-31 | 2018-06-12 | Omni Medsci, Inc. | Near-infrared super-continuum lasers for early detection of breast and other cancers |
| WO2014143276A2 (en) | 2012-12-31 | 2014-09-18 | Omni Medsci, Inc. | Short-wave infrared super-continuum lasers for natural gas leak detection, exploration, and other active remote sensing applications |
| EP3181048A1 (en) | 2012-12-31 | 2017-06-21 | Omni MedSci, Inc. | Near-infrared lasers for non-invasive monitoring of glucose, ketones, hba1c, and other blood constituents |
| WO2014105521A1 (en) | 2012-12-31 | 2014-07-03 | Omni Medsci, Inc. | Short-wave infrared super-continuum lasers for early detection of dental caries |
| US10660526B2 (en) | 2012-12-31 | 2020-05-26 | Omni Medsci, Inc. | Near-infrared time-of-flight imaging using laser diodes with Bragg reflectors |
| US9750461B1 (en) | 2013-01-02 | 2017-09-05 | Masimo Corporation | Acoustic respiratory monitoring sensor with probe-off detection |
| US9724025B1 (en) | 2013-01-16 | 2017-08-08 | Masimo Corporation | Active-pulse blood analysis system |
| JP5448224B1 (ja) * | 2013-03-12 | 2014-03-19 | 日本分光株式会社 | クロマトグラフィーシステム、信号処理装置、クロマトグラフィー・データ処理端末およびプログラム |
| US10441181B1 (en) | 2013-03-13 | 2019-10-15 | Masimo Corporation | Acoustic pulse and respiration monitoring system |
| WO2014164139A1 (en) | 2013-03-13 | 2014-10-09 | Masimo Corporation | Systems and methods for monitoring a patient health network |
| US9936917B2 (en) | 2013-03-14 | 2018-04-10 | Masimo Laboratories, Inc. | Patient monitor placement indicator |
| US9891079B2 (en) | 2013-07-17 | 2018-02-13 | Masimo Corporation | Pulser with double-bearing position encoder for non-invasive physiological monitoring |
| US10555678B2 (en) | 2013-08-05 | 2020-02-11 | Masimo Corporation | Blood pressure monitor with valve-chamber assembly |
| WO2015038683A2 (en) | 2013-09-12 | 2015-03-19 | Cercacor Laboratories, Inc. | Medical device management system |
| US11147518B1 (en) | 2013-10-07 | 2021-10-19 | Masimo Corporation | Regional oximetry signal processor |
| US10010276B2 (en) | 2013-10-07 | 2018-07-03 | Masimo Corporation | Regional oximetry user interface |
| US10828007B1 (en) | 2013-10-11 | 2020-11-10 | Masimo Corporation | Acoustic sensor with attachment portion |
| US10832818B2 (en) | 2013-10-11 | 2020-11-10 | Masimo Corporation | Alarm notification system |
| US10279247B2 (en) | 2013-12-13 | 2019-05-07 | Masimo Corporation | Avatar-incentive healthcare therapy |
| US11259745B2 (en) | 2014-01-28 | 2022-03-01 | Masimo Corporation | Autonomous drug delivery system |
| US10123729B2 (en) | 2014-06-13 | 2018-11-13 | Nanthealth, Inc. | Alarm fatigue management systems and methods |
| US10231670B2 (en) | 2014-06-19 | 2019-03-19 | Masimo Corporation | Proximity sensor in pulse oximeter |
| JP6451741B2 (ja) * | 2014-07-11 | 2019-01-16 | 株式会社ニコン | 画像解析装置、撮像システム、手術支援システム、及び画像解析プログラム |
| KR102290280B1 (ko) * | 2014-08-25 | 2021-08-17 | 삼성전자주식회사 | 비침습 생체 측정 장치 및 방법과 대사증후군 진단 장치 및 방법 |
| US10111591B2 (en) | 2014-08-26 | 2018-10-30 | Nanthealth, Inc. | Real-time monitoring systems and methods in a healthcare environment |
| US10231657B2 (en) | 2014-09-04 | 2019-03-19 | Masimo Corporation | Total hemoglobin screening sensor |
| US10383520B2 (en) | 2014-09-18 | 2019-08-20 | Masimo Semiconductor, Inc. | Enhanced visible near-infrared photodiode and non-invasive physiological sensor |
| WO2016054079A1 (en) * | 2014-09-29 | 2016-04-07 | Zyomed Corp. | Systems and methods for blood glucose and other analyte detection and measurement using collision computing |
| JP2016075522A (ja) * | 2014-10-03 | 2016-05-12 | セイコーエプソン株式会社 | 目的成分検量装置及び電子機器 |
| US10154815B2 (en) | 2014-10-07 | 2018-12-18 | Masimo Corporation | Modular physiological sensors |
| WO2016069909A1 (en) | 2014-10-29 | 2016-05-06 | Zoll Medical Corporation | Transesophageal or transtracheal cardiac monitoring by optical spectroscopy |
| JP6632288B2 (ja) * | 2014-12-12 | 2020-01-22 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム |
| KR102335739B1 (ko) | 2014-12-19 | 2021-12-06 | 삼성전자주식회사 | 비 침습적 혈당 측정 방법 및 이를 위한 장치 |
| WO2016118922A1 (en) | 2015-01-23 | 2016-07-28 | Masimo Sweden Ab | Nasal/oral cannula system and manufacturing |
| KR102609605B1 (ko) | 2015-02-06 | 2023-12-05 | 마시모 코오퍼레이션 | 광 프로브를 위한 폴드 플렉스 회로 |
| CN107431301B (zh) | 2015-02-06 | 2021-03-30 | 迈心诺公司 | 与医疗传感器一起使用的具有伸缩针的连接器组件 |
| US10568553B2 (en) | 2015-02-06 | 2020-02-25 | Masimo Corporation | Soft boot pulse oximetry sensor |
| KR102360075B1 (ko) * | 2015-02-13 | 2022-02-08 | 삼성전자주식회사 | 생체 신호를 측정하는 방법 및 장치 |
| US10716499B1 (en) | 2015-03-24 | 2020-07-21 | Zoll Medical Corporation | Physiological monitoring by optical spectroscopy |
| TWI580398B (zh) * | 2015-04-01 | 2017-05-01 | 長庚大學 | Skin detection probe and device |
| US10524738B2 (en) | 2015-05-04 | 2020-01-07 | Cercacor Laboratories, Inc. | Noninvasive sensor system with visual infographic display |
| WO2016191307A1 (en) | 2015-05-22 | 2016-12-01 | Cercacor Laboratories, Inc. | Non-invasive optical physiological differential pathlength sensor |
| WO2017027621A1 (en) | 2015-08-11 | 2017-02-16 | Masimo Corporation | Medical monitoring analysis and replay including indicia responsive to light attenuated by body tissue |
| KR102612874B1 (ko) | 2015-08-31 | 2023-12-12 | 마시모 코오퍼레이션 | 무선 환자 모니터링 시스템들 및 방법들 |
| US11504066B1 (en) | 2015-09-04 | 2022-11-22 | Cercacor Laboratories, Inc. | Low-noise sensor system |
| CN106525729A (zh) * | 2015-09-12 | 2017-03-22 | 南京理工大学 | 一种基于光谱分析技术的物质元素含量信息检测方法 |
| US10874333B2 (en) | 2015-09-15 | 2020-12-29 | Massachusetts Institute Of Technology | Systems and methods for diagnosis of middle ear conditions and detection of analytes in the tympanic membrane |
| KR102443262B1 (ko) * | 2015-09-23 | 2022-09-13 | 삼성전자주식회사 | 분석물질 농도 예측 방법 및 장치 |
| CN106680236A (zh) * | 2015-11-06 | 2017-05-17 | 深圳市芭田生态工程股份有限公司 | 一种将光谱数据和化学检测数据进行映射的方法 |
| KR102444674B1 (ko) | 2015-11-20 | 2022-09-16 | 삼성전자주식회사 | 광학 측정 장치 및 이를 구비하는 전자 기기 |
| US11679579B2 (en) | 2015-12-17 | 2023-06-20 | Masimo Corporation | Varnish-coated release liner |
| JP2019506205A (ja) * | 2015-12-31 | 2019-03-07 | ウェア２ビー リミテッド | 生理学的測定値の非侵襲的監視のための装置、システム、および方法 |
| CN115770016A (zh) * | 2016-01-26 | 2023-03-10 | 耐克创新有限合伙公司 | 用于感测肌肉组织中糖原的近红外光谱学技术 |
| US10993662B2 (en) | 2016-03-04 | 2021-05-04 | Masimo Corporation | Nose sensor |
| US10537285B2 (en) | 2016-03-04 | 2020-01-21 | Masimo Corporation | Nose sensor |
| US11209358B2 (en) | 2016-03-14 | 2021-12-28 | Analog Devices, Inc. | Blocking specular reflections |
| US20170261427A1 (en) * | 2016-03-14 | 2017-09-14 | Analog Devices, Inc. | Optical measurements of chemical content |
| US9554738B1 (en) | 2016-03-30 | 2017-01-31 | Zyomed Corp. | Spectroscopic tomography systems and methods for noninvasive detection and measurement of analytes using collision computing |
| US11191484B2 (en) | 2016-04-29 | 2021-12-07 | Masimo Corporation | Optical sensor tape |
| KR102497849B1 (ko) | 2016-05-09 | 2023-02-07 | 삼성전자주식회사 | 분석물질 농도 예측 방법 및 장치 |
| WO2018009612A1 (en) | 2016-07-06 | 2018-01-11 | Patient Doctor Technologies, Inc. | Secure and zero knowledge data sharing for cloud applications |
| US10617302B2 (en) | 2016-07-07 | 2020-04-14 | Masimo Corporation | Wearable pulse oximeter and respiration monitor |
| KR102655736B1 (ko) * | 2016-07-19 | 2024-04-05 | 삼성전자주식회사 | 이종 스펙트럼 기반 혈당 추정 장치 및 방법 |
| KR102673720B1 (ko) | 2016-07-29 | 2024-06-07 | 삼성전자주식회사 | 혈중 물질 추정 장치 및 방법 |
| US11076777B2 (en) | 2016-10-13 | 2021-08-03 | Masimo Corporation | Systems and methods for monitoring orientation to reduce pressure ulcer formation |
| KR102655737B1 (ko) * | 2016-11-30 | 2024-04-05 | 삼성전자주식회사 | 생체 성분 추정 장치 및 방법 |
| US11504058B1 (en) | 2016-12-02 | 2022-11-22 | Masimo Corporation | Multi-site noninvasive measurement of a physiological parameter |
| US10750984B2 (en) | 2016-12-22 | 2020-08-25 | Cercacor Laboratories, Inc. | Methods and devices for detecting intensity of light with translucent detector |
| US10721785B2 (en) | 2017-01-18 | 2020-07-21 | Masimo Corporation | Patient-worn wireless physiological sensor with pairing functionality |
| EP3585254B1 (en) | 2017-02-24 | 2024-03-20 | Masimo Corporation | Medical device cable and method of sharing data between connected medical devices |
| US11024064B2 (en) | 2017-02-24 | 2021-06-01 | Masimo Corporation | Augmented reality system for displaying patient data |
| US10327713B2 (en) | 2017-02-24 | 2019-06-25 | Masimo Corporation | Modular multi-parameter patient monitoring device |
| US11086609B2 (en) | 2017-02-24 | 2021-08-10 | Masimo Corporation | Medical monitoring hub |
| US10388120B2 (en) | 2017-02-24 | 2019-08-20 | Masimo Corporation | Localized projection of audible noises in medical settings |
| WO2018156648A1 (en) | 2017-02-24 | 2018-08-30 | Masimo Corporation | Managing dynamic licenses for physiological parameters in a patient monitoring environment |
| WO2018165618A1 (en) | 2017-03-10 | 2018-09-13 | Masimo Corporation | Pneumonia screener |
| SG11201908706QA (en) | 2017-03-22 | 2019-10-30 | Modulated Imaging Inc | Method and apparatus for assessing diabetic circulatory complications |
| US10980484B2 (en) | 2017-03-27 | 2021-04-20 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method of enabling feature extraction for glucose monitoring using near-infrared (NIR) spectroscopy |
| WO2018194992A1 (en) | 2017-04-18 | 2018-10-25 | Masimo Corporation | Nose sensor |
| US10918281B2 (en) | 2017-04-26 | 2021-02-16 | Masimo Corporation | Medical monitoring device having multiple configurations |
| EP3614909B1 (en) | 2017-04-28 | 2024-04-03 | Masimo Corporation | Spot check measurement system |
| CN110809804B (zh) | 2017-05-08 | 2023-10-27 | 梅西莫股份有限公司 | 使用适配器将医疗系统与网络控制器配对的系统 |
| CN107192690B (zh) * | 2017-05-19 | 2019-04-23 | 重庆大学 | 近红外光谱无创血糖检测方法及其检测网络模型训练方法 |
| WO2019014629A1 (en) | 2017-07-13 | 2019-01-17 | Cercacor Laboratories, Inc. | MEDICAL MONITORING DEVICE FOR HARMONIZING PHYSIOLOGICAL MEASUREMENTS |
| KR102051811B1 (ko) * | 2017-07-27 | 2019-12-04 | 고려대학교산학협력단 | 세포막으로 이루어진 필터를 포함하는 글루코스 측정용 바이오센서 |
| KR102375036B1 (ko) | 2017-08-02 | 2022-03-15 | 삼성전자주식회사 | 스펙트럼 측정 장치 및 방법과, 스펙트럼 측정 장치의 캘리브레이션 방법 |
| US10637181B2 (en) | 2017-08-15 | 2020-04-28 | Masimo Corporation | Water resistant connector for noninvasive patient monitor |
| USD880477S1 (en) | 2017-08-15 | 2020-04-07 | Masimo Corporation | Connector |
| US10687739B2 (en) | 2017-09-05 | 2020-06-23 | Cnoga Medical Ltd. | Method and apparatus for non-invasive glucose measurement |
| WO2019079643A1 (en) | 2017-10-19 | 2019-04-25 | Masimo Corporation | DISPLAY ARRANGEMENT FOR MEDICAL SURVEILLANCE SYSTEM |
| KR102539144B1 (ko) | 2017-10-19 | 2023-06-01 | 삼성전자주식회사 | 개인화된 단위 스펙트럼 획득 장치 및 방법과, 생체 성분 추정 장치 및 방법 |
| USD925597S1 (en) | 2017-10-31 | 2021-07-20 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with graphical user interface |
| JP7282085B2 (ja) | 2017-10-31 | 2023-05-26 | マシモ・コーポレイション | 酸素状態指標を表示するためのシステム |
| KR102522203B1 (ko) | 2017-12-01 | 2023-04-14 | 삼성전자주식회사 | 생체정보 측정 장치 및 방법 |
| US11766198B2 (en) | 2018-02-02 | 2023-09-26 | Cercacor Laboratories, Inc. | Limb-worn patient monitoring device |
| CN108303406B (zh) * | 2018-02-07 | 2021-04-27 | 武汉轻工大学 | 基于拉曼光谱的油茶籽油掺伪检测方法 |
| EP3782165A1 (en) | 2018-04-19 | 2021-02-24 | Masimo Corporation | Mobile patient alarm display |
| WO2019209915A1 (en) | 2018-04-24 | 2019-10-31 | Cercacor Laboratories, Inc. | Easy insert finger sensor for transmission based spectroscopy sensor |
| CN108464837B (zh) * | 2018-05-04 | 2020-10-23 | 重庆大学 | 一种面向家庭医疗的血液粘度光学诊疗一体化仪器及方法 |
| KR102439281B1 (ko) * | 2018-05-09 | 2022-08-31 | 내셔널 인스티튜츠 포 퀀텀 사이언스 앤드 테크놀로지 | 조직 식별 장치, 조직 식별 시스템, 조직 식별 방법, 조직 식별 프로그램 및 기록 매체 |
| US12097043B2 (en) | 2018-06-06 | 2024-09-24 | Masimo Corporation | Locating a locally stored medication |
| JP7174778B2 (ja) | 2018-06-06 | 2022-11-17 | マシモ・コーポレイション | オピオイド過剰摂取モニタリング |
| US10779098B2 (en) | 2018-07-10 | 2020-09-15 | Masimo Corporation | Patient monitor alarm speaker analyzer |
| US11872156B2 (en) | 2018-08-22 | 2024-01-16 | Masimo Corporation | Core body temperature measurement |
| KR102610591B1 (ko) | 2018-09-11 | 2023-12-07 | 삼성전자주식회사 | 건강 관리 장치 및 방법 |
| USD917550S1 (en) | 2018-10-11 | 2021-04-27 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with a graphical user interface |
| USD998630S1 (en) | 2018-10-11 | 2023-09-12 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with a graphical user interface |
| USD916135S1 (en) | 2018-10-11 | 2021-04-13 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with a graphical user interface |
| CN112997366A (zh) | 2018-10-11 | 2021-06-18 | 迈心诺公司 | 具有垂直棘爪的患者连接器组件 |
| USD998631S1 (en) | 2018-10-11 | 2023-09-12 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with a graphical user interface |
| US11406286B2 (en) | 2018-10-11 | 2022-08-09 | Masimo Corporation | Patient monitoring device with improved user interface |
| USD999246S1 (en) | 2018-10-11 | 2023-09-19 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with a graphical user interface |
| USD917564S1 (en) | 2018-10-11 | 2021-04-27 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with graphical user interface |
| USD1041511S1 (en) | 2018-10-11 | 2024-09-10 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with a graphical user interface |
| US11389093B2 (en) | 2018-10-11 | 2022-07-19 | Masimo Corporation | Low noise oximetry cable |
| WO2020077149A1 (en) | 2018-10-12 | 2020-04-16 | Masimo Corporation | System for transmission of sensor data using dual communication protocol |
| USD897098S1 (en) | 2018-10-12 | 2020-09-29 | Masimo Corporation | Card holder set |
| US11464410B2 (en) | 2018-10-12 | 2022-10-11 | Masimo Corporation | Medical systems and methods |
| KR102669993B1 (ko) * | 2018-10-17 | 2024-05-27 | 삼성전자주식회사 | 대상체의 온도 변화에 따른 스펙트럼 처리 장치 및 방법 |
| KR102640331B1 (ko) | 2018-10-19 | 2024-02-26 | 삼성전자주식회사 | 생체정보 추정 장치 및 방법과, 생체정보 추정 지원 장치 |
| US12004869B2 (en) | 2018-11-05 | 2024-06-11 | Masimo Corporation | System to monitor and manage patient hydration via plethysmograph variablity index in response to the passive leg raising |
| US11986289B2 (en) | 2018-11-27 | 2024-05-21 | Willow Laboratories, Inc. | Assembly for medical monitoring device with multiple physiological sensors |
| KR20200072865A (ko) | 2018-12-13 | 2020-06-23 | 삼성전자주식회사 | 혈당 추정 장치 및 방법 |
| US11684296B2 (en) | 2018-12-21 | 2023-06-27 | Cercacor Laboratories, Inc. | Noninvasive physiological sensor |
| TWI696451B (zh) * | 2019-01-15 | 2020-06-21 | 邱裕中 | 帶通紅外光血糖檢測系統 |
| US12066426B1 (en) | 2019-01-16 | 2024-08-20 | Masimo Corporation | Pulsed micro-chip laser for malaria detection |
| WO2020163640A1 (en) | 2019-02-07 | 2020-08-13 | Masimo Corporation | Combining multiple qeeg features to estimate drug-independent sedation level using machine learning |
| CN110118767B (zh) * | 2019-04-16 | 2020-07-14 | 华中科技大学 | 一种材料光学跃迁分析方法及系统 |
| BR112021020780A2 (pt) | 2019-04-17 | 2021-12-14 | Masimo Corp | Dispositivo de eletrocardiograma (ecg), dispositivo de monitoramento de pressão sanguínea, monitor de pressão sanguínea, manguito de pressão sanguínea, montagem para possibilitar que um cuidador prenda um dispositivo de monitoramento fisiológico a um braço de um usuário, estação de carregamento para fornecer energia para um dispositivo de monitoramento fisiológico, monitor de pressão sanguínea não invasivo e método para um monitor de pressão sanguínea não invasivo |
| USD917704S1 (en) | 2019-08-16 | 2021-04-27 | Masimo Corporation | Patient monitor |
| USD985498S1 (en) | 2019-08-16 | 2023-05-09 | Masimo Corporation | Connector |
| USD919094S1 (en) | 2019-08-16 | 2021-05-11 | Masimo Corporation | Blood pressure device |
| USD919100S1 (en) | 2019-08-16 | 2021-05-11 | Masimo Corporation | Holder for a patient monitor |
| USD921202S1 (en) | 2019-08-16 | 2021-06-01 | Masimo Corporation | Holder for a blood pressure device |
| KR20210022319A (ko) | 2019-08-20 | 2021-03-03 | 삼성전자주식회사 | 생체정보 추정 장치 및 방법 |
| US11832940B2 (en) | 2019-08-27 | 2023-12-05 | Cercacor Laboratories, Inc. | Non-invasive medical monitoring device for blood analyte measurements |
| CN114667574A (zh) | 2019-10-18 | 2022-06-24 | 梅西莫股份有限公司 | 用于患者监测的显示布局和交互式对象 |
| USD927699S1 (en) | 2019-10-18 | 2021-08-10 | Masimo Corporation | Electrode pad |
| KR20220115927A (ko) | 2019-10-25 | 2022-08-19 | 세르카코르 래버러토리즈, 인크. | 지표 화합물, 지표 화합물을 포함하는 장치, 및 이의 제조 및 사용 방법 |
| CN115066203A (zh) | 2020-01-13 | 2022-09-16 | 梅西莫股份有限公司 | 具有生理参数监测的可穿戴设备 |
| WO2021163447A1 (en) | 2020-02-13 | 2021-08-19 | Masimo Corporation | System and method for monitoring clinical activities |
| US11879960B2 (en) | 2020-02-13 | 2024-01-23 | Masimo Corporation | System and method for monitoring clinical activities |
| CN115281667A (zh) * | 2020-02-26 | 2022-11-04 | 先阳科技有限公司 | 一种组织成分无创检测方法、装置、系统及可穿戴设备 |
| US12048534B2 (en) | 2020-03-04 | 2024-07-30 | Willow Laboratories, Inc. | Systems and methods for securing a tissue site to a sensor |
| US11730379B2 (en) | 2020-03-20 | 2023-08-22 | Masimo Corporation | Remote patient management and monitoring systems and methods |
| EP4127662A4 (en) * | 2020-04-03 | 2023-12-27 | Decision Tree, LLC | SYSTEMS AND METHODS FOR INTERPRETATION OF HIGH ENERGY INTERACTIONS |
| USD933232S1 (en) | 2020-05-11 | 2021-10-12 | Masimo Corporation | Blood pressure monitor |
| USD979516S1 (en) | 2020-05-11 | 2023-02-28 | Masimo Corporation | Connector |
| WO2021262877A1 (en) | 2020-06-25 | 2021-12-30 | Cercacor Laboratories, Inc. | Combination spirometer-inhaler |
| USD980091S1 (en) | 2020-07-27 | 2023-03-07 | Masimo Corporation | Wearable temperature measurement device |
| USD974193S1 (en) | 2020-07-27 | 2023-01-03 | Masimo Corporation | Wearable temperature measurement device |
| US12082926B2 (en) | 2020-08-04 | 2024-09-10 | Masimo Corporation | Optical sensor with multiple detectors or multiple emitters |
| WO2022040231A1 (en) | 2020-08-19 | 2022-02-24 | Masimo Corporation | Strap for a wearable device |
| USD946598S1 (en) | 2020-09-30 | 2022-03-22 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with graphical user interface |
| USD946596S1 (en) | 2020-09-30 | 2022-03-22 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with graphical user interface |
| USD946597S1 (en) | 2020-09-30 | 2022-03-22 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with graphical user interface |
| EP4236796A4 (en) * | 2020-10-28 | 2024-10-09 | Centers Smart Llc | MEASUREMENT OF BIOMETRIC PARAMETERS |
| JPWO2022153781A1 (ko) * | 2021-01-18 | 2022-07-21 | ||
| KR20220124468A (ko) | 2021-03-03 | 2022-09-14 | 삼성전자주식회사 | 대상 성분 추정 장치 및 방법 |
| USD997365S1 (en) | 2021-06-24 | 2023-08-29 | Masimo Corporation | Physiological nose sensor |
| USD1036293S1 (en) | 2021-08-17 | 2024-07-23 | Masimo Corporation | Straps for a wearable device |
| USD1000975S1 (en) | 2021-09-22 | 2023-10-10 | Masimo Corporation | Wearable temperature measurement device |
| CN114886421B (zh) * | 2022-05-13 | 2024-10-18 | 四川启睿克科技有限公司 | 一种基于近红外的高精度无创血糖浓度检测系统及方法 |
| USD1042596S1 (en) | 2022-12-12 | 2024-09-17 | Masimo Corporation | Monitoring camera |
| CN116959742B (zh) * | 2023-08-16 | 2024-05-14 | 迈德医疗科技(深圳)有限公司 | 一种基于球坐标核主成分分析的血糖数据处理方法及系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0589191A1 (en) | 1992-09-04 | 1994-03-30 | Edward W. Stark | Non-invasive glucose measurement method and apparatus |
| EP0816839A1 (en) * | 1996-06-25 | 1998-01-07 | Ngk Insulators, Ltd. | Sensor for impinging particles in a fluid with measures for suppressing the bursting of bubbles |
| WO2000030530A1 (en) | 1998-11-23 | 2000-06-02 | Abbott Laboratories | Non-invasive sensor capable of determining optical parameters in a sample having multiple layers |
| WO2000042907A1 (en) * | 1999-01-22 | 2000-07-27 | Instrumentation Metrics, Inc. | System and method for noninvasive blood analyte measurements |
| WO2001001852A1 (en) | 1999-06-30 | 2001-01-11 | Rio Grande Medical Technologies, Inc. | Method and apparatus for non-invasive blood analyte measurement |
Family Cites Families (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CA2025330C (en) * | 1989-09-18 | 2002-01-22 | David W. Osten | Characterizing biological matter in a dynamic condition using near infrared spectroscopy |
| IL107396A (en) * | 1992-11-09 | 1997-02-18 | Boehringer Mannheim Gmbh | Method and apparatus for analytical determination of glucose in a biological matrix |
| US5487384A (en) * | 1993-02-25 | 1996-01-30 | Blue Marble Research, Inc. | Kinematic assay of plasma glucose concentration without blood sampling |
| WO1995006431A2 (en) * | 1993-08-24 | 1995-03-09 | Robinson Mark R | A robust accurate non-invasive analyte monitor |
| US5743262A (en) * | 1995-06-07 | 1998-04-28 | Masimo Corporation | Blood glucose monitoring system |
| US6212424B1 (en) * | 1998-10-29 | 2001-04-03 | Rio Grande Medical Technologies, Inc. | Apparatus and method for determination of the adequacy of dialysis by non-invasive near-infrared spectroscopy |
| US5879294A (en) * | 1996-06-28 | 1999-03-09 | Hutchinson Technology Inc. | Tissue chromophore measurement system |
| JP4212007B2 (ja) * | 1996-11-26 | 2009-01-21 | パナソニック電工株式会社 | 血液成分濃度の分析装置 |
| US6115673A (en) * | 1997-08-14 | 2000-09-05 | Instrumentation Metrics, Inc. | Method and apparatus for generating basis sets for use in spectroscopic analysis |
| AU1401599A (en) | 1997-11-12 | 1999-05-31 | Lightouch Medical, Inc. | Method for non-invasive measurement of an analyte |
| US6119026A (en) | 1997-12-04 | 2000-09-12 | Hewlett-Packard Company | Radiation apparatus and method for analysis of analytes in sample |
| JPH11342123A (ja) * | 1998-06-03 | 1999-12-14 | Omron Corp | 非侵襲生体成分測定装置 |
| US6157041A (en) * | 1998-10-13 | 2000-12-05 | Rio Grande Medical Technologies, Inc. | Methods and apparatus for tailoring spectroscopic calibration models |
| US6615061B1 (en) * | 1998-11-23 | 2003-09-02 | Abbott Laboratories | Optical sensor having a selectable sampling distance for determination of analytes |
| JP2000186998A (ja) * | 1998-12-22 | 2000-07-04 | Matsushita Electric Works Ltd | 生体スペクトル測定装置 |
-
2002
- 2002-01-25 AU AU2002249985A patent/AU2002249985B2/en not_active Ceased
- 2002-01-25 CA CA002441078A patent/CA2441078A1/en not_active Abandoned
- 2002-01-25 JP JP2002564560A patent/JP4071113B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2002-01-25 MX MXPA03006726A patent/MXPA03006726A/es active IP Right Grant
- 2002-01-25 KR KR1020037009614A patent/KR100893432B1/ko not_active IP Right Cessation
- 2002-01-25 NZ NZ527164A patent/NZ527164A/en unknown
- 2002-01-25 EP EP02718874A patent/EP1364196A4/en not_active Withdrawn
- 2002-01-25 WO PCT/US2002/002288 patent/WO2002065090A2/en active IP Right Grant
- 2002-01-25 US US10/297,736 patent/US6990364B2/en not_active Expired - Lifetime
- 2002-01-25 CN CNB028041852A patent/CN1325015C/zh not_active Expired - Fee Related
- 2002-01-25 IL IL15684402A patent/IL156844A0/xx not_active IP Right Cessation
- 2002-01-28 TW TW091101414A patent/TWI324686B/zh not_active IP Right Cessation
-
2007
- 2007-06-16 JP JP2007159608A patent/JP2007296372A/ja active Pending
- 2007-11-26 JP JP2007303986A patent/JP2008132335A/ja active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0589191A1 (en) | 1992-09-04 | 1994-03-30 | Edward W. Stark | Non-invasive glucose measurement method and apparatus |
| EP0816839A1 (en) * | 1996-06-25 | 1998-01-07 | Ngk Insulators, Ltd. | Sensor for impinging particles in a fluid with measures for suppressing the bursting of bubbles |
| WO2000030530A1 (en) | 1998-11-23 | 2000-06-02 | Abbott Laboratories | Non-invasive sensor capable of determining optical parameters in a sample having multiple layers |
| WO2000042907A1 (en) * | 1999-01-22 | 2000-07-27 | Instrumentation Metrics, Inc. | System and method for noninvasive blood analyte measurements |
| WO2001001852A1 (en) | 1999-06-30 | 2001-01-11 | Rio Grande Medical Technologies, Inc. | Method and apparatus for non-invasive blood analyte measurement |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20160024306A (ko) * | 2014-08-25 | 2016-03-04 | 삼성전자주식회사 | 스트레스 측정 장치 및 스트레스 측정 방법 |
| KR102290279B1 (ko) * | 2014-08-25 | 2021-08-17 | 삼성전자주식회사 | 스트레스 측정 장치 및 스트레스 측정 방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2002065090A2 (en) | 2002-08-22 |
| WO2002065090A3 (en) | 2003-04-10 |
| MXPA03006726A (es) | 2004-10-15 |
| TWI324686B (en) | 2010-05-11 |
| JP2008132335A (ja) | 2008-06-12 |
| JP2007296372A (ja) | 2007-11-15 |
| US6990364B2 (en) | 2006-01-24 |
| AU2002249985B2 (en) | 2005-11-17 |
| CN1620263A (zh) | 2005-05-25 |
| KR20040020878A (ko) | 2004-03-09 |
| NZ527164A (en) | 2005-07-29 |
| US20040068163A1 (en) | 2004-04-08 |
| JP4071113B2 (ja) | 2008-04-02 |
| JP2005506517A (ja) | 2005-03-03 |
| EP1364196A4 (en) | 2008-09-03 |
| IL156844A0 (en) | 2004-02-08 |
| CA2441078A1 (en) | 2002-08-22 |
| EP1364196A2 (en) | 2003-11-26 |
| CN1325015C (zh) | 2007-07-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR100893432B1 (ko) | 조직 샘플 중의 표적 분석 물질 특성의 비침습적 측정방법 및 이를 위한 장치 | |
| US7039446B2 (en) | Indirect measurement of tissue analytes through tissue properties | |
| AU2002249985A1 (en) | Noninvasive measurement of glucose through the optical properties of tissue | |
| US7010336B2 (en) | Measurement site dependent data preprocessing method for robust calibration and prediction | |
| US7640140B2 (en) | Method of processing noninvasive spectra | |
| US7509153B2 (en) | Method and apparatus for control of skin perfusion for indirect glucose measurement | |
| US6788965B2 (en) | Intelligent system for detecting errors and determining failure modes in noninvasive measurement of blood and tissue analytes | |
| US7343185B2 (en) | Measurement of body compounds | |
| US5222496A (en) | Infrared glucose sensor | |
| US6353226B1 (en) | Non-invasive sensor capable of determining optical parameters in a sample having multiple layers | |
| US8406839B2 (en) | Method and apparatus for determining blood analytes | |
| US20030060693A1 (en) | Apparatus and method for quantification of tissue hydration using diffuse reflectance spectroscopy | |
| US6615151B1 (en) | Method for creating spectral instrument variation tolerance in calibration algorithms | |
| Uwadaira et al. | Factors affecting the accuracy of non-invasive blood glucose measurement by short-wavelength near infrared spectroscopy in the determination of the glycaemic index of foods | |
| KR100883153B1 (ko) | 혈당치의 비침습 측정 장치 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| AMND | Amendment | ||
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| AMND | Amendment | ||
| E601 | Decision to refuse application | ||
| AMND | Amendment | ||
| J201 | Request for trial against refusal decision | ||
| B701 | Decision to grant | ||
| GRNT | Written decision to grant | ||
| LAPS | Lapse due to unpaid annual fee |