KR102461185B1 - 스펙트럼 분석법을 이용한 혈중 성분 수치의 추정 장치 - Google Patents

스펙트럼 분석법을 이용한 혈중 성분 수치의 추정 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR102461185B1
KR102461185B1 KR1020150168970A KR20150168970A KR102461185B1 KR 102461185 B1 KR102461185 B1 KR 102461185B1 KR 1020150168970 A KR1020150168970 A KR 1020150168970A KR 20150168970 A KR20150168970 A KR 20150168970A KR 102461185 B1 KR102461185 B1 KR 102461185B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
blood
wavelength
level
estimating
blood component
Prior art date
Application number
KR1020150168970A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20170063039A (ko
Inventor
이준형
이소영
김상규
남정용
배정목
장기영
Original Assignee
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
Priority to KR1020150168970A priority Critical patent/KR102461185B1/ko
Priority to US15/221,757 priority patent/US10568584B2/en
Publication of KR20170063039A publication Critical patent/KR20170063039A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102461185B1 publication Critical patent/KR102461185B1/ko

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7282—Event detection, e.g. detecting unique waveforms indicative of a medical condition
    • 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
    • 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
    • A61B5/14546—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 analytes not otherwise provided for, e.g. ions, cytochromes
    • 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
    • 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
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/483—Physical analysis of biological material
    • G01N33/487—Physical analysis of biological material of liquid biological material
    • G01N33/49—Blood
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0075—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence by spectroscopy, i.e. measuring spectra, e.g. Raman spectroscopy, infrared absorption spectroscopy

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Emergency Medicine (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)

Abstract

혈중 중성지방이나 혈당 등과 같은 혈중 성분의 수치를 추정하는 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 혈중 성분 수치의 추정 장치는 측정광을 조사하는 광원(light source), 광원으로부터 조사된 측정광이 피부로부터 반사되어 나오는 반사광을 분광시키는 분광기(spectrometer), 분광기에 의하여 분광된 반사광의 스펙트럼을 검출하여 파장별 스펙트럼 데이터를 추출하는 검출기(detector) 및 타깃 혈중 성분의 수치를 추정하기 위한 수치추정 모델에 검출기가 추출한 파장별 스펙트럼 데이터 및 이에 대응하는 참조 혈중 성분의 수치를 함께 적용하여 타깃 혈중 성분의 수치를 추정하는 제어기(controller)를 포함한다.

Description

스펙트럼 분석법을 이용한 혈중 성분 수치의 추정 장치{APPARATUS FOR ESTIMATING BLOOD LEVEL OF AN INGREDIENT USING SPECRUM ANALYSIS}
스펙트럼 분석법을 이용하여 혈당 농도나 중성지방 농도 등과 같은 혈액에 포함되어 있는 특정 성분의 수치를 추정하는 기술에 관한 것이다.
혈액에 포함되어 있는 특정 성분의 수치, 예컨대 혈당 농도나 중성지방 농도를 추정하기 위한 방법 중의 하나로 적외선이나 근적외선(Near Infrared Ray, NIR) 등을 이용하는 광학적 측정 방법이 알려져 있다. 광학적 측정 방법을 이용하면, 피측정 대상에 대한 침습 없이도 그 내부에 존재하는 특정 성분의 수치를 추정할 수 있다. 이러한 광학적 측정 방법의 일례로 반사광의 스펙트럼을 이용하여 특정 성분에 대한 검출 및/또는 농도 측정을 하는 스펙트럼 분석법이 있다.
스펙트럼 분석법에서는 반사광의 스펙트럼이 혈액에 포함되어 있는 특정 물질의 종류나 농도에 따라서 달라진다는 사실을 이용한다. 이를 위하여, 스펙트럼 분석법에서는 피부에 조사된 근적외선과 같은 소정의 측정광의 반사광을 분광기로 분광시킨다. 그리고 분광기에 의하여 분광된 반사광의 스펙트럼은 미리 설정된 소정의 혈중 성분의 농도 추정 모델 또는 농도 예측 모델에 적용함으로써 혈액에 포함되어 있는 특정 물질의 농도를 추정할 수 있다.
기존의 스펙트럼 분석법에 의하면, 혈중 성분 농도의 추정을 위하여 단지 반사광의 스펙트럼 데이터만이 이용된다. 이에 의하면, 혈중 성분의 농도 추정 모델은 스펙트럼을 구성하는 파장들만의 함수로 정의되며, 이러한 농도 추정 모델에 파장별 스펙트럼 데이터가 적용되어 혈중 성분에 대한 추정이 이용된다. 따라서 근적외선(Near Infrared Ray, NIR) 분광기와 같은 광학 측정 장치를 이용하여 측정을 하는 정보는 반사광의 스펙트럼, 즉 파장별 스펙트럼 데이터다.
이러한 기존의 스펙트럼 분석법은 실제 측정 과정이 언제나 일정하게 그리고 가능하다면 정확하게 이루어지는 것을 전제로 한다. 하지만, 전문 의료 장비를 이용하여 의료인이 측정을 수행하는 경우라고 하더라도 측정 상황이나 주변 환경에 따라서 측정 결과가 달라질 수 있으며, 경우에 따라서는 정확한 측정이 이루어지지 않을 수 있다.
뿐만 아니라, 스마트 폰(smart phone) 등과 같은 휴대용 전자 기기(portable electronic device)나 스마트 밴드(smart band), 스마트 와치(smart watch), 스마트 글라스(smart glass)와 같은 웨어러블 전자 기기(wearable electronic device)에 탑재된 광학 측정 모듈을 활용하여 개인이 직접 측정을 하는 경우라면 일정하고 또한 정확한 측정을 보장하기가 더욱 어렵다. 왜냐하면, 이 경우에는 사용자의 부정확한 측정 조작이 일어나기 쉽고 또한 외부 환경이 훨씬 더 가변적이기 때문이다.
대한민국 등록특허공보 제10-0389590호(2003.06.27.)
혈중 성분의 수치를 보다 정확하게 예측할 수 있는 스펙트럼 분석법을 이용한 혈중 성분 수치의 추정 장치를 제공한다.
측정 상황, 주변 환경, 사용자의 조작 등이 일정하지 않은 경우에도 예측의 정확도를 향상시킬 수 있는 스펙트럼 분석법을 이용한 혈중 성분 수치의 추정 장치를 제공한다.
중성지방 농도를 연속적으로 측정할 수 있는 스펙트럼 분석법을 이용한 혈중 성분 수치의 추정 장치를 제공한다.
전술한 과제를 해결하기 위한 일 실시예에 따른 혈중 성분 수치의 추정 장치는 측정광을 조사하는 광원(light source), 광원으로부터 조사된 측정광이 피부로부터 반사되어 나오는 반사광을 분광시키는 분광기(spectrometer), 분광기에 의하여 분광된 반사광의 스펙트럼을 검출하여 파장별 스펙트럼 데이터를 추출하는 검출기(detector) 및 타깃 혈중 성분의 수치를 추정하기 위한 제1 수치추정 모델에 검출기가 추출한 파장별 스펙트럼 데이터 및 이에 대응하는 참조 혈중 성분의 수치를 함께 적용하여 타깃 혈중 성분의 수치를 추정하는 제어기(controller)를 포함한다.
전술한 과제를 해결하기 위한 다른 실시예에 따른 혈중 성분 수치의 추정 장치는 혈중 중성지방 수치를 추정하기 위한 장치로서, 측정광을 조사하는 광원, 광원으로부터 조사된 측정광이 피부로부터 반사되어 나오는 반사광을 분광시키는 분광기, 분광기에 의하여 분광된 반사광의 스펙트럼을 검출하여 파장별로 추출하는 검출기 및 혈중 중성지방의 수치를 추정하기 위한 혈중 중성지방의 수치추정 모델에 검출기가 추출한 파장별 스펙트럼 데이터 및 이에 대응하는 혈당 수치를 함께 적용하여 혈중 중성지방의 수치를 추정하는 제어기를 포함한다.
전술한 과제를 해결하기 위한 또 다른 실시예에 따른 혈중 성분 수치의 추정 장치는 혈당 수치를 추정하기 위한 장치로서, 측정광을 조사하는 광원, 광원으로부터 조사된 측정광이 피부로부터 반사되어 나오는 반사광을 분광시키는 분광기, 분광기에 의하여 분광된 반사광의 스펙트럼을 검출하여 파장별로 추출하는 검출기 및 혈당 수치를 추정하기 위한 혈당의 수치추정 모델에 검출기가 추출한 파장별 스펙트럼 데이터 및 이에 대응하는 혈중 중성지방의 수치를 함께 적용하여 혈당 수치를 추정하는 제어기를 포함한다.
전술한 실시예에 따른 스펙트럼 분석법을 이용한 혈중 성분의 수치추정 장치를 이용하면, 스펙트럼에 해당 물질에 대한 정보가 미약하거나 또는 측정 상황, 주변 환경, 사용자의 조작 등이 일정하지 않은 경우에도 혈중 성분의 수치를 보다 정확하게 예측 또는 추정할 수 있다. 그리고 비침습의 방법을 이용하여 혈중 중성지방의 농도를 예측할 수 있으며, 특히 혈중 중성지방의 농도와 상관성이 있는 다른 물질, 예컨대 혈당의 농도를 이용하여 예측을 하기 때문에, 예측의 정확도를 높일 수가 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 스펙트럼 분석법을 이용한 혈중 성분 수치의 추정 장치의 구성을 보여 주는 블록도이다.
도 2는 수치추정 모델의 일례를 수학식을 이용하여 개념적으로 표현한 것이다.
도 3은 파장별 스펙트럼 측정치, 타깃 혈중 성분의 측정치 및 참조 혈중 성분의 측정치를 이용하여 조합 함수(F)를 도출하는 과정을 설명하기 위한 것이다.
도 4a는 시간 변화에 따른 혈중 중성 지방의 농도 변화를 보여 주는 그래프이다.
도 4b는 도 4a에서 측정한 각 시점에서의 혈중 중성 지방의 농도의 상관 계수를 보여 주는 그래프이다.
도 5는 도 1의 혈중 성분 수치의 추정 장치를 이용하여 소정의 혈정 성분을 추정하는 절차의 일례를 보여 주는 흐름도이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 보다 상세히 설명한다. 그러나 이러한 도면은 기술적 사상의 내용과 범위를 쉽게 설명하기 위한 예시일 뿐, 이에 의해 기술적 범위가 한정되거나 변경되는 것은 아니다. 그리고 이러한 예시에 기초하여 기술적 사상의 범위 안에서 다양한 변형과 변경이 가능함은 통상의 기술자에게는 당연할 것이다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 용어 및 단어들은 실시예에서의 기능을 고려하여 선택된 용어들로서, 그 용어의 의미는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서 후술하는 실시예들에서 사용된 용어는, 본 명세서에 구체적으로 정의된 경우에는 그 정의에 따르며, 구체적인 정의가 없는 경우는 통상의 기술자들이 일반적으로 인식하는 의미로 해석되어야 할 것이다.
도 1은 일 실시예에 따른 스펙트럼 분석법을 이용한 혈중 성분 수치의 추정 장치의 구성을 보여 주는 블록도이다. 도 1을 참조하면, 혈중 성분 수치의 추정 장치(100)는 광원(light source, 110), 분광기(spectrometer, 120), 검출기(detector, 130) 및 제어기(controller, 140)를 포함한다.
광원(110)은 소정의 제어 신호에 따라서 측정광을 조사한다. 제어 신호는 추정 장치(100)의 동작을 제어하는 제어 수단에 의하여 생성되어 광원(110)으로 전달될 수 있다. 제어 수단은 후술하는 제어기(140)의 일 기능으로 구현될 수 있지만, 여기에만 한정되는 것은 아니다. 제어 신호에 따라서 광원(110)은 측정을 위하여 소정 파장의 광, 예컨대 근적외선(Near Infrared Ray, NIR)을 방사한다. 하지만, 측정 목적이나 측정하고자 하는 구성성분의 종류에 따라서 광원(110)으로부터 조사되는 광의 파장은 달라질 수 있다. 그리고 광원(110)은 반드시 단일의 발광체로 구성될 필요는 없으며, 다수 개의 발광체의 집합으로 구성될 수도 있다. 후자의 경우에, 다수 개의 발광체는 측정 목적에 적합하도록 서로 다른 파장의 광을 방출하거나 또는 모두 동일한 파장의 광을 방출할 수도 있다.
측정을 위하여 광원(110)은 소정의 방향으로 측정광을 조사한다. 광원(110)으로부터 조사되는 측정광의 방향은 영구적으로 고정되어 있다거나 또는 가변될 수도 있다. 후자의 경우를 위하여, 추정 장치(100)에는 광원(110)의 광 조사 방향을 변경하기 위한 수단이 구비되어 있거나 또는 광원(110)으로부터 조사되는 광경로를 변경하기 위한 별도의 광경로 변경 수단이 구비되어 있을 수 있다. 이러한 광경로 변경 수단은 광원(110)과 일체를 이루거나 또는 광원(110)으로부터 소정의 거리만큼 이격되어 있을 수 있다.
분광기(120)는 광원(110)으로부터 조사된 측정광이 소정의 피측정 대상, 예컨대 피부로부터 반사되어 나오는 반사광을 분광시킨다. 즉, 분광기(120)는 피부로부터의 반사광을 수신하여 이를 파장의 차이에 따라 분해한다. 분광기(120)가 수신하는 반사광은 피부나 신체 조직에서 반사되는 에바네센트 파(evanescent wave)이거나 또는 단순 반사파일 수 있는데, 이는 혈중 성분 수치의 추정 장치(100)의 유형이나 동작 원리 등에 따라서 달라질 수 있다. 전자의 경우에 혈중 성분 수치의 추정 장치(100)는 ATR(Attenuated Total reflectance)를 이용하는 장치일 수 있으며, 후자의 경우에 혈중 성분 수치의 추정 장치(100)는 단순 반사파를 이용하는 장치일 수 있다.
검출기(130)는 분광기(120)에 의하여 분광된 반사광의 스펙트럼을 검출하여 파장별 스펙트럼 데이터를 추출한다. 예를 들어, 검출기(130)는 분광기(120)에 의하여 파장의 차이에 따라 분해된 반사광의 세기 스펙트럼에 대하여, 스펙트럼 파장별로 세기를 추출할 수 있다. 이 경우에, 파장별 스펙트럼 데이터는 파장별 반사광의 세기가 된다. 하지만, 파장별 스펙트럼 데이터는 여기에만 한정되지 않으며, 당업계에서 현재 사용하거나 또는 장래에 사용될 다른 파장별 측정치가 될 수 있다.
제어기(140)는 분광기(130)에 의하여 추출된 파장별 스펙트럼 데이터를 이용하여 혈액에 포함되어 있는 소정의 성분, 즉 혈중 성분(이하, '타깃 혈중 성분'이라 한다)의 수치를 추정 또는 예측한다. 이 때, 제어기(140)는 추출된 파장별 스펙트럼 데이터만을 이용하는 것은 아니며 타깃 혈중 성분과는 다른 종류의 혈중 성분(이하, '참조 혈중 성분'이라 한다)의 수치도 함께 이용한다. 예를 들어, 타깃 혈중 성분이 혈중 중성지방일 경우에, 제어기(140)는 검출기(130)가 추출한 파장별 스펙트럼 데이터는 물론 참조 혈중 성분으로서 혈당이나 다른 종류의 혈중 성분을 사용할 수 있다. 그리고 타깃 혈중 성분이 혈당일 경우라면, 제어기(140)는 검출기(130)가 추출한 파장별 스펙트럼 데이터와 함께 참조 혈중 성분으로서 혈중 중성지방이나 다른 종류의 혈중 성분을 사용할 수 있다.
이 경우에 참조 혈중 성분의 수치는 검출기(130)가 추출한 파장별 스펙트럼 데이터를 이용하여 구한 추정치일 수 있다. 이를 위하여, 제어기(140)는 검출기(130)가 추출한 파장별 스펙트럼 데이터를 이용하여 소정의 알고리즘에 따라서 수치를 추정 또는 예측하거나 또는 참조 혈중 성분에 대한 수치추정 모델에 검출기(130)가 추출한 파장별 스펙트럼 데이터를 적용하여 수치를 추정 또는 예측할 수 있다.
제어기(140)가 타깃 혈중 성분의 수치를 구하기 위하여 이용하는 알고리즘 또는 참조 혈중 성분에 대한 수치추정 모델에는 파장별 스펙트럼 데이터만 입력 변수로 사용될 수 있다. 즉, 참조 혈중 성분의 수치는 파장별 스펙트럼 데이터만 이용하여 추정할 수 있다. 이것은 제어기(140)가 타깃 혈중 성분의 수치를 추정할 때 파장별 스펙트럼 데이터와 함께 참조 혈중 성분의 수치도 추가로 입력 변수로 사용하는 것과 다르다. 하지만, 본 실시예가 여기에만 한정되는 것은 아니며, 참조 혈중 성분에 대한 수치추정 모델에는 타깃 혈중 성분이나 참조 혈중 성분이 아닌 제3의 혈중 성분의 수치도 파장별 스펙트럼 데이터와 함께 수치추정 모델의 입력 변수로 사용할 수도 있다.
일 측면에 의하면, 참조 혈중 성분으로는 타깃 혈중 성분과 상관성이 있는 물질이 사용될 수 있다. 여기서, '상관성이 있다'라는 것은 특정 시간 범위에서 혈액에 포함되어 있는 두 성분 각각의 수치 변화 또는 농도 변화가 소정의 연관 관계를 갖는 특성을 가리킨다. 예를 들어, 상관성이 있는 두 물질의 수치 사이에는 선형적 비례 관계 또는 선형적 반비례 관계가 성립되거나 또는 2차 함수 이상의 함수 관계가 성립될 수도 있다. 제어기(140)는 이러한 타깃 혈중 성분과 참조 혈중 성분 사이의 상관성을 이용함으로써 타깃 혈중 성분의 수치를 보다 정확하게 추정 또는 예측할 수 있다.
서로 상관성이 있는 경우라면, 타깃 혈중 성분과 참조 혈중 성분으로 사용되는 물질의 종류에는 특별한 제한이 없다. 그리고 참조 혈중 성분으로 반드시 하나의 물질만 사용될 필요가 없으며, 복수의 혈중 성분이 참조 혈중 성분으로 사용될 수도 있다. 타깃 혈중 성분과 상관성이 있는 참조 혈중 성분의 개수가 많을수록, 제어기(140)에 의하여 추정되는 타깃 혈중 물질의 수치에 대한 정확도가 높아진다는 것은 자명하다.
서로 상관성이 있는 두 혈중 성분의 일례로 중성지방과 당분이 있다. 사람이 통상적으로 음식, 보다 구체적으로 탄수화물을 섭취하게 되면 몸 안에서 탄수화물은 혈당으로 전환되어서 혈당 수치는 순간적으로 증가하게 된다. 그리고 혈당이 증가하면 췌장에서 혈당 분해 효소인 인슐린이 분비되어서 혈당을 분해함으로써 혈당 수치가 감소하게 된다. 분해된 혈당은 에너지원으로 사용하게 되는데, 만일 섭취한 탄수화물이 필요한 에너지 또는 사용하는 에너지보다 많다면, 인슐린은 혈당 조절을 위하여 남는 혈당이 중성지방으로 전환되도록 한다. 그 결과 중성지방의 양은 늘어나게 되므로, 혈중에서 중성지방의 수치가 상승하는 구간에서는 혈당 수치는 감소하는 반비례 관계가 성립하게 된다.
제어기(140)는 타깃 혈중 성분의 수치를 추정 또는 예측하기 위하여 통상적으로 소정의 수치추정 모델을 활용한다. 여기서, 수치추정 모델은 타깃 혈중 성분의 추정을 위한 알고리즘을 포함한다. 전술한 바와 같이, 제어기(140)는 검출기(130)에 의하여 추출된 파장별 스펙트럼 데이터와 참조 혈중 성분의 수치를 함께 이용하여 타깃 혈중 성분의 수치를 추정하므로, 이러한 수치추정 모델의 입력 변수는 파장별 스펙트럼 데이터와 참조 혈중 성분의 수치가 된다. 다시 말하면, 제어기(140)가 타깃 혈중 성분의 수치 추정을 위하여 사용하는 수치추정 모델은 파장별 스펙트럼 데이터를 변수로 하는 파장 함수와 참조 혈중 성분의 수치를 변수로 하는 참조 함수의 조합으로 표현될 수 있다.
도 2는 제어기(140)가 사용하는 수치추정 모델의 일례를 수학식을 이용하여 개념적으로 표현한 것이다. 도 2에서 YT는 타깃 혈중 성분에 대한 추정치, yR은 참조 혈중 성분의 수치, 그리고 w1, w2, wn은 n(n은 2이상의 정수)개의 파장별 스펙트럼 데이터를 나타낸다. 도 2를 참조하면, 수치추정 모델이 파장별 스페트럼 데이터와 참조 혈중 성분의 수치 각각을 입력 변수로 하는 소정의 함수, 즉 파장 함수(f1)와 참조 함수(f2)의 조합 함수(F)로 규정될 수 있다는 것을 알 수 있다. 그리고 도 2에서는 조합 함수(F)는 파장 함수(f1)와 참조 함수(f2)의 합으로 표현되어 있는데, 이것은 파장 함수(f1)와 참조 함수(f2)의 조합에 대한 일례일 뿐이다. 조합 함수(F)는 파장 함수(f1)와 참조 함수(f2)의 합 이외에 곱이나 다른 수학적 관계로 표현될 수도 있다는 것은 자명하다.
그리고 수치 추정 모델을 한정하는 조합 함수(F)는 샘플 데이터들인 측정치들의 집합을 이용하여 도출할 수 있다. 일례로, 조합 함수(F)는 파장별 스펙트럼 측정치, 타깃 혈중 성분의 측정치 및 참조 혈중 성분의 측정치를 이용하여 도출할 수 있다. 여기서, '파장별 스펙트럼 측정치'는 특정 시점에서 실제 측정을 하여 검출기가 추출한 반사광의 스펙트럼으로부터 구한 파장별 스펙트럼 데이터일 수 있다. 그리고 '타깃 혈중 성분의 측정치'와 '샘플 혈중 성분의 측정치'는 각각 해당 측정 시점, 즉 각 파장별 스펙트럼 측정치를 구한 시점에서의 타깃 혈중 성분의 측정치와 참조 혈중 성분의 측정치를 의미한다.
일 측면에 의하면, 조합 함수(F)를 도출할 때 사용하는 '타깃 혈중 성분의 측정치'나 '참조 혈중 성분의 측정치'는 예컨대, 각 측정 시점에서 채취한 혈액 샘플을 이용하여 실제로 측정한 타깃 혈중 성분의 수치나 참조 혈중 성분의 수치일 수 있으나, 여기에만 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, '타깃 혈중 성분의 측정치'와 '참조 혈중 성분의 측정치' 중에서 적어도 하나는 음식을 섭취한 이후나 운동을 한 이후 등과 같은 특정한 상황에서 시간의 경과에 따른 타깃 혈중 성분과 참조 혈중 성분 사이의 공지된 상관 관계에 기초하여 구한 값이거나 또는 본 실시예에서 사용하는 수치추정 모델과는 다른 수치추정 모델을 이용하여 추정한 값일 수도 있다.
도 3은 파장별 스펙트럼 측정치, 타깃 혈중 성분의 측정치 및 참조 혈중 성분의 측정치를 이용하여 조합 함수(F)를 도출하는 과정을 설명하기 위한 것이다. 도 3에서 t1, t2, … , tm(m은 2이상의 정수)은 각각 실제 측정을 하는 시간을 나타내는데, 일례로 음식을 섭취한 이후 또는 운동을 한 이후에 소정의 시간 간격(예컨대, 30분)에 따른 측정 시간들을 가리킬 수 있다. 그리고 w11, w21, … , wn1은 시간 t1에서의 파장별 스펙트럼 측정치, w12, w22, … , wn2은 시간 t2에서의 파장별 스펙트럼 측정치 그리고 w1m, w2m, … , wnm은 시간 tm에서의 파장별 스펙트럼 측정치를 나타내고, Y'T1, Y'T12, Y'Tm은 각각 시간 t1, t2에, tm에서의 타깃 혈중 성분(YT)의 측정치 그리고 y'R1, y'R2, y'Rm은 각각 시간 t1, t2에, tm에서의 참조 혈중 성분(yR)의 측정치를 나타낸다. 도 3을 참조하면, 파장별 스펙트럼 측정치, 타깃 혈중 성분의 측정치, 그리고 참조 혈중 성분의 측정치가 각각 대입된 m개의 방정식을 풀면 조합 함수(F)를 도출할 수 있다는 것은 자명하다.
이상에서 설명한 바와 같이, 혈중 성분 수치의 추정 장치(100)는 분광기(130)에 의하여 추출된 파장별 스펙트럼 데이터와 이에 대응하는 참조 혈중 성분의 수치를 함께 이용하여 제어기(140)가 타깃 혈중 성분의 수치를 추정한다. 즉, 제어기(140)가 타깃 혈중 성분의 수치를 추정하기 위하여 사용하는 수치추정 모델에는 파장별 스펙트럼 데이터 외에 참조 혈중 성분의 수치도 하나의 인자(factor), 즉 입력 변수로서 기능한다. 그리고 수치추정 모델에 참조 혈중 성분의 수치를 추가로 입력 변수로 사용하면, 타깃 혈중 성분의 추정치와 측정치 사이의 차이를 줄일 수가 있어서 상관 계수가 증가하게 된다. 여기서, '상관 계수'란 실제 측정치에 대한 추정치의 비를 가리킨다.
표 1은 혈중 중성 지방의 수치에 대한 상관 계수의 일례를 보여 주는 것이다. 표 1에서는 종래의 방법에 따라서 파장별 스펙트럼 데이터만을 사용하여 추정한 경우와 전술한 실시예에 따라서 파장별 스펙트럼 데이터는 물론 이에 대응하는 혈당을 참조 혈중 성분으로 사용하여 추정한 경우 각각의 상관 계수가 개시되어 있다. 표 1에서 JSDU는 JDSU사의 마이크 근적외선 분광기(제품영 JDSU Micro NIR Pro Spectrometer)를 나타내고, FTIR는 푸리에 변환 근적외선 분광기를 가리킨다. 그리고 아래 첨자 'in'과 'out'은 각각 측정 부위가 손목의 안쪽과 바깥쪽인 것을 가리킨다. 표 1을 참조하면, 본 실시예에 의하면, 종래의 방법에 비하여 상관 계수가 적게는 약 20% 향상되고 많게는 약 400% 이상 향상되는 것을 알 수 있다.
Figure 112015116916868-pat00001
표 2는 혈당 수치에 대한 상관 계수의 일례를 보여 주는 것이다. 표 2에서는 종래의 방법에 따라서 파장별 스펙트럼 데이터만을 사용하여 추정한 경우와 전술한 실시예에 따라서 파장별 스펙트럼 데이터는 물론 이에 대응하는 혈중 중성 지방을 참조 혈중 성분으로 사용하여 추정한 경우 각각의 상관 계수가 개시되어 있다. 표 2에서도 JSDU는 JDSU사의 마이크 근적외선 분광기(제품영 JDSU Micro NIR Pro Spectrometer)를 나타내고, FTIR는 푸리에 변환 근적외선 분광기를 가리킨다. 그리고 아래 첨자 'in'과 'out'은 각각 측정 부위가 손목의 안쪽과 바깥쪽인 것을 가리킨다. 표 2를 참조하면, 본 실시예에 의하면, 종래의 방법에 비하여 상관 계수가 적게는 약 50% 향상되고 많게는 약 300% 이상 향상되는 것을 알 수 있다.
Figure 112015116916868-pat00002
도 4a는 시간 변화에 따른 혈중 중성 지방의 농도 변화를 보여 주는 그래프이고, 도 4b는 도 4a에서 측정한 각 시점에서의 혈중 중성 지방의 농도의 상관 계수를 보여 주는 그래프이다. 도 4a 및 도 4b에서 각각 측정 농도는 혈액 샘플을 채취하여 실제 측정을 한 중성 지방의 농도이고, 추정 농도는 전술한 실시예에 따라서 추정한 중성 지방의 농도이다. 도 4a를 참조하면, 비록 일부 시점에서는 측정 농도와 추정 농도 사이에 소정 크기의 차이가 있는 경우도 있지만 대체적으로 시간이 경과함에도 불구하고 두 농도의 값이 비슷하다는 것을 알 수 있다. 마찬가지로, 도 4b를 참조하면, 중성 지방의 농도의 상관 계수는 기울기가 45도인 직선에 인접, 즉 상관 계수가 1과 큰 차이가 나지 않는 것을 알 수 있다.
다음으로 도 1의 혈중 성분 수치의 추정 장치(100)를 이용하여 소정의 혈정 성분을 추정하는 절차에 관하여 설명한다. 도 5는 이러한 추정 절차의 일례를 보여 주는 흐름도인데, 이하에서는 추정 절차에 관하여 간략히 설명한다. 따라서 여기에서 구체적으로 설명되지 않은 사항은 도 1 내지 도 3을 참조하여 전술한 내용이 동일하게 적용될 수 있다.
도 1 및 도 5를 참조하면, 우선 추정 장치(100)의 광원(110)으로부터 소정의 측정광을 피측정 대상인 피부에 조사한다(S10). 그리고 피부로부터 반사되는 반사광은 추정 장치(100)의 분광기(120)에 의하여 분광된다(S11). 즉, 분광기(120)는 피부로부터의 반사광을 수신하여 이를 파장의 차이에 따라 분해한다. 계속해서, 추정 장치(100)의 검출기(130)는 분광된 반사광으로부터 파장별 스펙트럼 데이터를 추출한다(S12). 마지막으로 추정 장치(100)의 제어기(140)는 추출된 파장별 스펙트럼 데이터와 이에 대응하는 참조 혈중 성분의 추정치를 미리 설정된 수치추정 모델에 적용하여 타깃 혈중 성분의 수치를 추정한다(S13).
이상의 설명은 실시예에 불과할 뿐, 이에 의하여 한정되는 것으로 해석되어서는 안된다. 본 발명의 기술 사상은 특허청구범위에 기재된 발명에 의해서만 특정되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다. 따라서 전술한 실시예가 다양한 형태로 변형되어 구현될 수 있다는 것은 통상의 기술자에게 자명하다.
100: 혈중 성분 수치의 추정 장치
110: 광원
120: 분광기
130: 검출기
140: 제어기

Claims (20)

  1. 측정광을 조사하는 광원(light source);
    상기 광원으로부터 조사된 측정광이 피부로부터 반사되어 나오는 반사광을 분광시키는 분광기(spectrometer);
    상기 분광기에 의하여 분광된 반사광의 스펙트럼을 검출하여 파장별 스펙트럼 데이터를 추출하는 검출기(detector); 및
    파장별 스펙트럼 데이터만의 함수로 표현되는 알고리즘으로 특정된 제2 수치추정 모델에 상기 추출된 파장별 스펙트럼 데이터를 적용하여 참조 혈중 성분의 수치를 추정하고, 파장별 스펙트럼 데이터를 변수로 하는 파장 함수 및 참조 혈중 성분의 수치를 변수로 하는 참조 함수를 조합한 알고리즘으로 특정되며 타깃 혈중 성분의 수치와 참조 혈중 성분의 수치 사이의 반비례 관계를 이용하는 제1 수치추정 모델에 상기 검출기가 추출한 파장별 스펙트럼 데이터 및 상기 추정된 참조 혈중 성분의 수치를 함께 적용하여 타깃 혈중 성분의 수치를 추정하는 제어기(controller)를 포함하는 혈중 성분 수치의 추정 장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제1 수치추정 모델은 상기 검출기가 추출한 다수의 파장별 스펙트럼 데이터와 이들 각각에 대응하는 다수의 타깃 혈중 성분 측정치 및 참조 혈중 성분 측정치를 이용하여 도출되는 혈중 성분 수치의 추정 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 다수의 파장별 스펙트럼 데이터는 상기 검출기가 일정한 시간 간격으로 추출하는 정보인 혈중 성분 수치의 추정 장치.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 다수의 타깃 혈중 성분 측정치 및 참조 혈중 성분 측정치는 각각 샘플 혈액을 이용하여 실제로 측정한 값인 혈중 성분 수치의 추정 장치.
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 제1항에 있어서,
    상기 타깃 혈중 성분과 상기 참조 혈중 성분 중에서 하나는 혈당이고 나머지 하나는 혈중 중성지방인 혈중 성분 수치의 추정 장치.
  11. 측정광을 조사하는 광원(light source);
    상기 광원으로부터 조사된 측정광이 피부로부터 반사되어 나오는 반사광을 분광시키는 분광기(spectrometer);
    상기 분광기에 의하여 분광된 반사광의 스펙트럼을 검출하여 파장별로 추출하는 검출기(detector); 및
    파장별 스펙트럼 데이터만의 함수로 표현되는 알고리즘으로 특정된 혈당 수치 추정 모델에 상기 검출기가 추출한 파장별 스펙트럼 데이터를 적용하여 혈당 수치를 추정하고, 파장별 스펙트럼 데이터를 변수로 하는 파장 함수 및 혈당 수치를 변수로 하는 참조 함수를 조합한 알고리즘으로 특정되며 혈중 중성지방 수치와 혈당 수치 사이의 반비례 관계를 이용하는 혈중 중성지방 수치 추정 모델에 상기 검출기가 추출한 파장별 스펙트럼 데이터 및 상기 추정된 혈당 수치를 함께 적용하여 혈중 중성지방의 수치를 추정하는 제어기(controller)를 포함하는 혈중 중성지방 수치의 추정 장치.
  12. 삭제
  13. 제11항에 있어서,
    상기 혈중 중성지방 수치 추정 모델은 상기 검출기가 추출한 다수의 파장별 스펙트럼 데이터와 이들 각각에 대응하는 다수의 혈중 중성지방 측정치 및 혈당 측정치를 이용하여 도출되는 혈중 중성지방 수치의 추정 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 다수의 파장별 스펙트럼 데이터는 상기 검출기가 일정한 시간 간격으로 추출하는 정보인 혈중 중성지방 수치의 추정 장치.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 다수의 혈중 중성지방 측정치 및 혈당 측정치는 각각 샘플 혈액을 이용하여 실제로 측정한 값인 혈중 중성지방 수치의 추정 장치.
  16. 삭제
  17. 삭제
  18. 삭제
  19. 측정광을 조사하는 광원(light source);
    상기 광원으로부터 조사된 측정광이 피부로부터 반사되어 나오는 반사광을 분광시키는 분광기(spectrometer);
    상기 분광기에 의하여 분광된 반사광의 스펙트럼을 검출하여 파장별로 추출하는 검출기(detector); 및
    파장별 스펙트럼 데이터만의 함수로 표현되는 알고리즘으로 특정된 혈중 중성지방 수치 추정 모델에 상기 검출기가 추출한 파장별 스펙트럼 데이터를 적용하여 혈중 중성지방 수치를 추정하고, 파장별 스펙트럼 데이터를 변수로 하는 파장 함수 및 혈중 중성지방 수치를 변수로 하는 참조 함수를 조합한 알고리즘으로 특정되며 혈당 수치와 혈중 중성지방 수치 사이의 반비례 관계를 이용하는 혈당 수치추정 모델에 상기 검출기가 추출한 파장별 스펙트럼 데이터 및 상기 추정된 혈중 중성지방의 수치를 함께 적용하여 혈당 수치를 추정하는 제어기(controller)를 포함하는 혈당 수치의 추정 장치.

  20. 삭제
KR1020150168970A 2015-11-30 2015-11-30 스펙트럼 분석법을 이용한 혈중 성분 수치의 추정 장치 KR102461185B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150168970A KR102461185B1 (ko) 2015-11-30 2015-11-30 스펙트럼 분석법을 이용한 혈중 성분 수치의 추정 장치
US15/221,757 US10568584B2 (en) 2015-11-30 2016-07-28 Apparatus for estimating blood component level using spectrum analysis

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150168970A KR102461185B1 (ko) 2015-11-30 2015-11-30 스펙트럼 분석법을 이용한 혈중 성분 수치의 추정 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20170063039A KR20170063039A (ko) 2017-06-08
KR102461185B1 true KR102461185B1 (ko) 2022-11-01

Family

ID=58776987

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020150168970A KR102461185B1 (ko) 2015-11-30 2015-11-30 스펙트럼 분석법을 이용한 혈중 성분 수치의 추정 장치

Country Status (2)

Country Link
US (1) US10568584B2 (ko)
KR (1) KR102461185B1 (ko)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102531994B1 (ko) * 2017-12-29 2023-05-15 삼성전자주식회사 생체 성분 측정 장치 및 방법
KR102033914B1 (ko) * 2018-03-05 2019-10-18 주식회사 바이오메디랩스 혈당 측정방법 및 이를 이용한 인체착용형 혈당 측정장치
KR102456853B1 (ko) * 2020-09-14 2022-10-21 후아메디컬 주식회사 근적외선을 이용한 비채혈식 혈당측정기, 이를 이용한 혈당 측정 방법, 및 이에 사용되는 근적외선 파장 선택 방법

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100389590B1 (ko) * 1997-08-14 2003-06-27 센시스 메디칼 인코포레이티드 분광학적 분석에 사용되는 기본 집합 발생방법 및 그 장치
JP2008049091A (ja) * 2006-08-28 2008-03-06 Matsushita Electric Works Ltd 生体成分濃度測定方法
JP2010043942A (ja) * 2008-08-12 2010-02-25 Mitsubishi Chemicals Corp 濃度相関関数の演算装置、濃度相関関数を導出する方法、及び濃度相関関数の演算をするプログラム、並びに、測定対象物質の体液中濃度の測定装置

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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
US5610836A (en) * 1996-01-31 1997-03-11 Eastman Chemical Company Process to use multivariate signal responses to analyze a sample
US6280381B1 (en) * 1999-07-22 2001-08-28 Instrumentation Metrics, Inc. Intelligent system for noninvasive blood analyte prediction
US6876931B2 (en) * 2001-08-03 2005-04-05 Sensys Medical Inc. Automatic process for sample selection during multivariate calibration
JP2004226277A (ja) 2003-01-23 2004-08-12 Bios Ikagaku Kenkyusho:Kk 生体物質および化学物質の光学的測定方法および光学的測定装置
US7460895B2 (en) 2005-01-24 2008-12-02 University Of Iowa Research Foundation Method for generating a net analyte signal calibration model and uses thereof
US7373256B2 (en) * 2005-04-19 2008-05-13 Nicholson Jeremy K Method for the identification of molecules and biomarkers using chemical, biochemical and biological data
WO2007071092A1 (en) 2005-12-21 2007-06-28 Etech Ag Blood glucose sensor based on reflection or transmission spectroscopy at frequencies in the terahertz region and above the terahertz region
WO2011091280A2 (en) 2010-01-22 2011-07-28 University Of Massachusetts Methods and systems for analyte measurement
US9662047B2 (en) * 2010-08-05 2017-05-30 Massachusetts Institute Of Technology Portable raman diagnostic system

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100389590B1 (ko) * 1997-08-14 2003-06-27 센시스 메디칼 인코포레이티드 분광학적 분석에 사용되는 기본 집합 발생방법 및 그 장치
JP2008049091A (ja) * 2006-08-28 2008-03-06 Matsushita Electric Works Ltd 生体成分濃度測定方法
JP2010043942A (ja) * 2008-08-12 2010-02-25 Mitsubishi Chemicals Corp 濃度相関関数の演算装置、濃度相関関数を導出する方法、及び濃度相関関数の演算をするプログラム、並びに、測定対象物質の体液中濃度の測定装置

Also Published As

Publication number Publication date
US20170150931A1 (en) 2017-06-01
KR20170063039A (ko) 2017-06-08
US10568584B2 (en) 2020-02-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6947531B2 (ja) 濃度予測方法、濃度予測プログラム、および濃度予測装置
US10054594B2 (en) Processing, model establishment, and predication methods of multi-position diffuse spectral data and processing apparatus
JP6775660B2 (ja) 多位置拡散スペクトルデータの処理、モデリング、予測方法および処理装置
CA2481981C (en) A non-invasive blood constituent measuring instrument and measuring method
KR20180061959A (ko) 생체 성분 추정 장치 및 방법
KR20180059355A (ko) 생체 조직 시료에서 흡수 및 투과 스펙트럼의 비침습적 측정을 위한 소형 분광기 시스템
US9551656B2 (en) Absorption and scattering effects separation from diffuse spectrum data and model establishment and concentration prediction based thereon
CN107666860B (zh) 光电体积描记装置
US20140316224A1 (en) Measurement device, measurement method, program, and recording medium
CN107007254A (zh) 用于预测分析物浓度的方法和装置
KR102461185B1 (ko) 스펙트럼 분석법을 이용한 혈중 성분 수치의 추정 장치
Pataca et al. Determination of apparent reducing sugars, moisture and acidity in honey by attenuated total reflectance-Fourier transform infrared spectrometry
US20180310862A1 (en) Device And Mechanism For Facilitating Non-Invasive, Non-Piercing Monitoring Of Blood Hemoglobin
US20150025340A1 (en) Calibration curve creating method and apparatus for the same, and blood component calibration apparatus
Solihin et al. Non-invasive blood glucose estimation using handheld near infra-red device
Tian et al. Optical wavelength selection for portable hemoglobin determination by near-infrared spectroscopy method
JP2013198576A (ja) 皮膚色素濃度測定方法
Tian et al. WSPXY combined with BP-ANN method for hemoglobin determination based on near-infrared spectroscopy
JP5521199B2 (ja) 濃度定量装置及び濃度定量方法並びにプログラム
JP5626879B2 (ja) 濃度定量装置及び濃度定量方法並びにプログラム
Xu et al. Near‐infrared light penetration depth analysis inside melon with thick peel by a novel strategy of slicing combining with least square fitting method
Chatterjee et al. In-silico investigation towards the non-invasive optical detection of blood lactate
KR20190029982A (ko) 질병 예측 모델 생성 장치, 질병 예측 장치 및 방법
EP3649942A1 (en) Optical sensor, method of measuring optical signal, and apparatus for estimating blood concentration of analyte
Lisenko et al. Contactless diagnostics of biophysical parameters of skin and blood on the basis of approximating functions for radiation fluxes scattered by skin

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant