WO2003079900A1 - Instrument et technique de mesure de parametres sanguins non invasifs - Google Patents

Instrument et technique de mesure de parametres sanguins non invasifs Download PDF

Info

Publication number
WO2003079900A1
WO2003079900A1 PCT/JP2003/003587 JP0303587W WO03079900A1 WO 2003079900 A1 WO2003079900 A1 WO 2003079900A1 JP 0303587 W JP0303587 W JP 0303587W WO 03079900 A1 WO03079900 A1 WO 03079900A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
light
spectrum
blood
blood glucose
living body
Prior art date
Application number
PCT/JP2003/003587
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Ken-Ichi Yamakoshi
Original Assignee
Ken-Ichi Yamakoshi
Yokoyama Yoshikane
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 Ken-Ichi Yamakoshi, Yokoyama Yoshikane filed Critical Ken-Ichi Yamakoshi
Priority to US10/508,833 priority Critical patent/US20060063983A1/en
Priority to KR1020047015167A priority patent/KR100762659B1/ko
Priority to AU2003221086A priority patent/AU2003221086A1/en
Priority to CA2481981A priority patent/CA2481981C/en
Priority to EP03712898A priority patent/EP1498070A4/en
Priority to JP2003577737A priority patent/JPWO2003079900A1/ja
Publication of WO2003079900A1 publication Critical patent/WO2003079900A1/ja
Priority to US11/819,324 priority patent/US8275433B2/en

Links

Classifications

    • 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
    • A61B5/14—Devices for taking samples of blood ; Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration within the blood, pH-value of blood
    • 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
    • A61B5/14546—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
    • 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
    • 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
    • G01N33/491—Blood by separating the blood components
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2201/00—Features of devices classified in G01N21/00
    • G01N2201/12—Circuits of general importance; Signal processing
    • G01N2201/122—Kinetic analysis; determining reaction rate
    • G01N2201/1228—Reading time being controlled, e.g. by microprocessor
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2201/00—Features of devices classified in G01N21/00
    • G01N2201/12—Circuits of general importance; Signal processing
    • G01N2201/123—Conversion circuit
    • G01N2201/1232—Log representation, e.g. for low transmittance
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2201/00—Features of devices classified in G01N21/00
    • G01N2201/12—Circuits of general importance; Signal processing
    • G01N2201/129—Using chemometrical methods

Definitions

  • the present invention relates to an apparatus and a method for measuring a blood biochemical component value including a blood sugar level, and in particular, to a non-invasive blood component measuring apparatus for non-invasively measuring blood i ⁇ value and the like without detecting from a living body. And method
  • Diabetes which has been attracting attention as a representative of lifestyle-related diseases in recent years, is steadily increasing due to aging and changes in lifestyle. Conventionally, a small amount of blood was collected to
  • the absorption band unique to glucose in the near-infrared region overlaps with the absorption region of other components such as protein, making it difficult to separate the absorption characteristics derived from glucose only from those of other substances. Therefore, there is a problem in the measurement accuracy and reproducibility of measurement, etc., and it has not yet been put to practical use.
  • This method uses two waves of 1325 nm—180 Onm and 2305 nm- 2375 nm for glucose samples dissolved in serum.
  • the infrared spectrum is measured by irradiating light in a long range, and glucose in serum is measured using the PLS method, which is one of the chemometrics methods.
  • a quartz cell was used, as reported by the NIRS ystem near-infrared spectrometer in the transmission method using a quartz cell with an optical path length of 0.5 mm for the measurement. It is a measurement and not a non-invasive measurement method in which a living body is irradiated with light.
  • the glucose absorption band overlaps with the absorption region of other components in the body such as bones, veins, and muscles, making separation difficult and inaccurate. Therefore, it could not be put to practical use.
  • an object of the present invention is to solve the above-mentioned problems and to provide a simple and highly accurate apparatus and method for measuring invisible j & i & it values including blood glucose levels.
  • a non-invasive blood component value measuring device of the present invention includes a light source for irradiating a living body with light including a plurality of wavelengths, and a light source for detecting light transmitted through the living body or reflected by the living body.
  • a spectrum analyzer that receives the output signal of the light receiver and transmits the light at different times through the living body or analyzes the spectrum of light reflected by the living body; and A difference spectrum generator that generates a difference spectrum from the light spectrum at the different times measured at the different times, and an output data of the difference spectrum generator are input, and a blood component value is output.
  • a non-invasive blood component value measuring device comprising:
  • the blood component value predicting device uses a spectrum variable of a plurality of whole blood samples whose blood component values are known as an explanatory variable, A multivariate regression analysis model having component values as objective variables, and the differential spectrum data obtained from blood having a known blood component value is input to the multivariate regression analysis model as the explanatory variable;
  • the method is characterized in that the objective variable is calculated by a ⁇ 3 multivariate regression analysis model, and this is output as a blood component value.
  • the non-invasive blood glucose level measuring device of the present invention irradiates a living body with light including a plurality of wavelengths.
  • a light source for transmitting light through the living body or detecting light reflected by the living body, and an output signal of the light receiving unit, which transmits the living body at a different time
  • a spectrum analyzer for analyzing a spectrum of light reflected by the light source
  • a difference spectrum generator for generating a difference spectrum from the light spectrum at the different time measured by the spectrum analyzer. It is characterized by comprising a device and a blood sugar level predicting device that receives the output data of the differential spectrum generator and outputs a blood sugar level.
  • the blood glucose level predicting apparatus is configured such that spectrum data of a plurality of whole blood samples whose i-values are known are input as explanatory variables, and the objective variable is A multivariate regression analysis model that outputs a blood glucose level as the above.
  • the multivariate regression analysis model includes, as the explanatory variable, the difference spectrum obtained from blood having a known blood component. Inputting, calculating the objective variable by the multivariate regression analysis model, and outputting this as an M value.
  • the non-invasive blood component value measurement method of the present invention includes the steps of: irradiating a living body with light including a plurality of wavelengths; detecting light transmitted through the living body or reflected by the living body to convert the light into an electric signal. Analyzing the light spectrum transmitted or reflected through the living body at different times using the converted electric signal; and generating a differential spectrum from the light spectrum at the different time. And a step of predicting a corresponding blood component value from the difference spectrum.
  • the step of predicting the female value is performed by inputting spectrum data of a plurality of whole blood samples whose blood glucose levels are known as explanatory variables.
  • the difference spectrum data obtained from blood whose blood sugar level is unknown is input to this model as an explanatory variable, and the blood glucose level is used as an objective variable. It is characterized in that it is supplied as output.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a non-invasive blood glucose level measuring device of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart showing a method of constructing an analysis prediction model used in the blood glucose level prediction device in FIG.
  • FIG. 3 is an arterial plethysmogram in a living body.
  • FIG. 4 is a waveform diagram showing an example of a spectrum which is an output of the spectrum analyzer in FIG.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the operation of the blood glucose level predicting device in FIG.
  • FIG. 6 is a schematic view of properties of light transmitted through a living body, for explaining the principle of the present invention.
  • FIG. 7 is a configuration diagram showing another example of the present invention. DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
  • a blood glucose level is measured as a blood component
  • the present invention relates to a blood component other than a blood glucose level present in arterial blood, which has an absorption characteristic and a scattering reflection characteristic. It is also applicable for measuring the concentration of a substance.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a non-invasive blood glucose level measuring device of the present invention.
  • the non-invasive blood glucose level measuring device of the present invention includes a light source 11 that emits light having a near-infrared wavelength region, for example, a wavelength of 800 nm to 240 nm. It is possible.
  • the light from the light source 11 is applied to the living body 13 such as a fingertip or an earlobe through the active spectroscope 12.
  • the active spectroscope 12 sequentially disperses the light from the light source 11 at a wavelength interval of, for example, 3 nm over the entire wavelength region, and scans and outputs about 530 different wavelengths of light.
  • the wavelength scanning in the above wavelength region is repeatedly performed, for example, about 20 times within one cycle of the arterial waveform in the living body 13. That is, the active spectroscope 12 sequentially scans near-infrared light at intervals of about 50 ms to irradiate the living body 13.
  • the light transmitted through the living body 13 is received by a light receiver 14 arranged on the opposite side of the light source 11 and is converted into an electric signal.
  • the output signal of the light receiver 14 is supplied to the spectrum analyzer 15 where an absorption spectrum composed of the output of the light receiver 14 for each wavelength of the light source 11 is created.
  • the scan Bae spectrum analysis means 1 5 converts with the output signal of the photodetector 1 4, the intensity of light incident from the light source 1 1 to BIOLOGICAL 1 3, that is, an electric signal by detecting the incident light intensity 1 0
  • BIOLOGICAL 1 3 that is, an electric signal by detecting the incident light intensity 1 0
  • the output of the sensor unit 16 is supplied.
  • the intensity of light at each wavelength input of spent permeable biological 1 3, i.e. absorbance is the ratio between the transmitted light intensity I (1/1 0) is calculated is due connexion absorption spectrum to Created.
  • the light absorption spectrum of the active spectrometer 12 is 20 times per second, and the light absorption spectrum of the light absorption spectrum is generated 20 times per second.
  • the data of the absorption spectrum obtained by the spectrum analyzer 15 is stored in the spectrum data storage 17.
  • the spectrum storage unit 17 sequentially stores output data for several seconds of the spectrum analyzer 15 in a first-in-first-out manner.
  • the spectrum data read from the spectrum data storage device 17 is supplied to the difference processing device 18 and, as will be described later, at the corresponding wavelength between the absorption spectra at different times. A difference spectrum composed of the differences in absorbance is created.
  • the spectrum analyzer 15, the spectrum data storage device 17, and the difference processing device 18 are performed in synchronization with the active spectroscope 12 scanning 20 times per second. Synchronization is performed by a timing device 19 that supplies a synchronization signal to these devices.
  • the difference spectrum data created by the difference processing device 18 is stored in the difference spectrum storage device 20.
  • This difference spectrum storage device 20 also sequentially stores and holds the output data of the difference processing device 18 for several seconds on a first-in first-out basis.
  • the difference spectrum data read from the difference spectrum storage device 20 is input to the blood sickness prediction device 21.
  • the blood glucose level prediction device 21 uses a partial least squares analysis method (partial Least Squares Regression ⁇ or less) as a multivariate analysis method based on the input differential spectrum data. Multivariate using the method It is a device that predicts blood sugar level by analysis. That is, the blood sugar level predicting apparatus 21 is constructed as a software model for calculating a blood sugar level by the PLS method using a whole blood sample having many known blood sugar levels.
  • the known blood glucose level sample 31 is a blood filled in a plurality of quartz cells (not shown), the glucose concentration of which is known in advance, and the blood glucose concentration is slightly different from each other.
  • this sample 31 was obtained directly from seven healthy adult men and used as a varnish in the glucose concentration range of 30-45 Omg / dl, 36, 54, 486 mg / dl, etc.
  • the albumin concentration in the blood which differs by 18 mg / dl, and the hematocrit concentration, were taken as a number of whole blood samples.
  • an absorption spectrum 32 is created by a spectrum analyzer including the light source 11, the spectroscope 12, the light receiver 14, and the spectrum analyzer 15 shown in FIG.
  • the PLS regression analysis prediction model 34 is determined for these data X of the absorption spectrum 32 together with the corresponding n known blood glucose levels yn33. That is, the data X in the absorption spectrum 32 is the absorbance for m different (approximately 530) spectral wavelengths, and these are expressed as X x 2 ,..., X m , and these variables are used. Approximate n known blood sugar levels yl, y2, ..., yn with the following determinant.
  • Equation 1 The absorption spectrum data using the sample solution is substituted for this determinant, and the coefficient value of the determinant is determined using the PLS method. As a result, a blood sugar level estimation model formula is obtained.
  • the PLS method considers the correlation of the latent variable T PLS as an explanatory variable and uses a large amount of information contained in X as shown in the following equation. It is.
  • FIG. 1 shows an arterial plethysmogram in the living body 13, the horizontal axis represents time, and the vertical axis represents arterial blood flow (plethysmogram).
  • the times t 2 ,..., T n in the figure indicate the time at which the active spectroscope 12 starts scanning the wavelength, and n is 20 in this case.
  • the absorption spectra thus obtained at each of the times t 2 ,..., T n are shown in FIG. In the figure, the horizontal axis indicates wavelength, and the vertical axis indicates absorbance.
  • the difference processing device 18 shown in FIG. 1 calculates two arbitrary times from the absorption vector at each time ti, t 2 ,..., T n , for example, the rising time ti and the peak time ti of the arterial blood waveform. Create a difference spectrum from the absorption spectrum at.
  • FIG. 5 is a schematic diagram showing the operation of the blood sugar level predicting device 21 of FIG.
  • FIG. 7A shows an example of the above difference spectrum.
  • the horizontal axis in the figure represents the wavelength, and the vertical axis represents the difference in absorbance.
  • Graph curve representing the difference spectrum, t 3 and 1 the difference in absorbance at each wavelength of the absorbance scan Bae spectrum in 6 is to be calculated and Purodzuto.
  • the blood-strength prediction device 21 receives the difference spectrum shown in FIG. 6 (a).
  • the blood glucose level predicting apparatus 21 also has the absorption spectra of m known blood glucose level whole blood samples (Sl), (S2),..., (Sm) in FIG.
  • a PLS regression analysis model which is a mathematical expression showing the relationship between blood glucose levels, is incorporated.
  • the blood glucose level prediction device 21 compares the difference spectrum given as input data from the difference spectrum storage device 20 with the absorption spectrum of the sample solution, and determines the sample having the most similar absorption spectrum.
  • the blood glucose level of the solution is output as an estimated blood glucose level.
  • FIG. Figure 6 is a schematic diagram showing the relationship between the incident light intensity 1 0 to the living body 13, the light absorption of the transmitted light intensity I Medical 1 2 and in vivo.
  • the arterial blood waveform P shown in FIG. 4 is also displayed.
  • the transmitted luminous intensity I at t-ti when the arterial blood pool P becomes the maximum value is (incident light intensity 1).
  • Absorbed light amount in blood layer I 3 ) (Absorbed light amount in venous blood layer I 4 )
  • One absorbed light amount in biological tissue layer other than blood I 5 ).
  • transmission intensity intensity I 2 at t t 2 as the maximum flow of artery (incident light intensity 1.) - (amount of light absorbed 1 6 in the arterial blood layer for the minimum flow rate) - (amount of light absorbed by the venous blood layer I 4) - (the amount of light absorbed I 5) and Do connection with body tissue layers other than blood, the difference between the two spectra, other than the amount of light absorbed I 4 and blood in the venous blood layer included in common in the respective biological
  • the spectrum of the pulsatile component 1, which is the absorbed light amount of the pulsation of the artery, from which the absorbed light amount I5 in the tissue layer has been removed is extracted.
  • the absorption spectrum in the spectrum analyzer 15 or the spectrum data storage device 17 shown in FIG. 1 contains light absorption components due to venous blood and biological fibers other than blood, but the difference processing device 18
  • the difference spectrum created in step 2 is an absorption spectrum that depends only on the absorption component of arterial blood. Therefore, this differential spectrum eliminates the effects of these interfering factors, including B and light components due to venous blood and living tissue other than blood, and thereby enables high-precision non-uniformity. Practical use of an invasive blood glucose level measuring device is now possible.
  • these difference spectra are time-series averaged and input to the blood sugar level predicting apparatus 21 or the blood sugar level calculated one after another by the blood sugar level predicting apparatus 21 is averaged or shifted. It is also possible to display the measurement results by smoothing them by statistical processing such as averaging to make the measurement results easier to see.
  • the spectrum of the transmitted light from the living body 13 is measured.
  • the spectrum of the reflected light from the living body 13 is not limited to the transmitted light.
  • FIG. 7 is a partial explanatory view showing this example, and the same components as those in FIG. The detailed description is omitted.
  • the light receiver 13 is disposed on the same side of the living body 13 as the light source 11 and receives reflected light.
  • the spectrum analyzer 15 shown in FIG. 1 the blood glucose level can be measured in the same manner as in the above example.
  • the light from the light source 11 is split into light by the active spectroscope 12 and then irradiated onto the living body 13.
  • the transmitted light or the scattered reflected light after irradiating 3 may be spectrally analyzed by spectrum analysis. For example, it is possible to disperse light by arranging a large number of light receivers having sensitivity only to a specific wavelength and receiving light by these light receivers.
  • T is the principal component score
  • samples 31 whose blood intensity was known were filled into a plurality of quartz cells.
  • the light source 11, spectrometer 12, receiver 14 and Absorption spectrum data ⁇ 2 , ⁇ , x, x m were created by a spectrometer consisting of a spectrum analyzer 15.
  • these light absorption spectrums XX 2 ,..., X m are obtained by using a plurality of living bodies with known blood sugar levels, from the light source 11 shown in FIG. 1 to the difference spectrum storage device. It is also possible to use the difference spectrum obtained by the apparatus.
  • the measurement of the blood glucose level has been described.
  • the measurement of the concentration of another substance having an absorption characteristic and a scattering reflection characteristic existing in the arterial blood also includes the absorption characteristic and the scattering reflection characteristic of the substance.
  • the non-invasive blood component value measuring apparatus and method of the present invention by irradiating a fingertip or the like with near-infrared light, the user can feel the pain and annoyance associated with the fingertip without any pain.
  • the blood component value of the body blood can be rapidly measured with high accuracy and precision.
  • the differential spectrum using the arterial blood pulsation component may be used. Pulse blood) volume change may be performed and differential spectrum analysis may be performed. As a result, the effects of other biological components can be eliminated, and blood component values can be measured with high accuracy and high sensitivity.

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Emergency Medicine (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Description

明細書 非観血血液成分値測定装置及び方法 技術分野
本発明は、 血糖値を含む血液生化学成分値を測定する装置及び方法に関し、 特 に、 生体から»することなく非侵襲で血中の ιόι 値等を測定する非観血血液成 分測定装置及び方法に関する
近年生活習慣病の代表として注目されている糖尿病は、 高齢化及び生活ス夕ィ ルの変化等から、 増加の一途を迪つている。従来は、 微量の採血を行って血糖値
(グルコース濃度）測定を行うのが一般的であるが、 これに伴う苦痛と煩わしさ の軽減が強く望まれている。また、他の血液生化学成分値は »による血液錢以 外に方法はなかった。
一方、 近赤外領域の光を使用した無侵襲的測定が、 生体に対する危険性が非常 に低いことや、 の測定では測定不可能な項目の測定できる可能性があること から注目を集めており、例えば、グルコースもこの波長域においてその構成分子に 由来する固有吸収帯を持っているため、種々の方法が報告されている（参考文献： 尾崎幸洋編著、実用分光法シリ一ズ Ν ο . 4「分光学の医学応用」、アイピーシ )。 例えば、 参考文献によれば、 赤外光を指先に照射し、 その透過光をコンビユー 夕により演算処理して血糖値を求める方法が提案されている。 しかしこの方法で は、 得られた透過光から血中のグルコースの量を見積もることは非常に困難であ るため、 この見積もりを多変量解析を用いて行う方法も提案されている。
しかし、 近赤外領域におけるグルコース固有の吸収帯が夕ンパク質等の他の成 分の吸光領域と重なり、 グルコースのみに由来する吸光特性と他の物質の吸光特 性との分離が困難であるため、 測^!度や測定の再現性等に問題があり、 未だ実 用化に至っていない。
また、 上述の多変量麟斤を用いたグルコース測定方法としては上記参考文献に は次のように報告されている。 この方法は、 血清中に溶けたグルコースサンプル に対し、 1 3 2 5 nm— 1 8 0 O nmと 2 0 3 5 nm- 2 3 7 5 nmの 2つの波 長領域の光を照射して赤外スぺクトルを測定し、 ケモメトリヅクス法の 1つであ る P L S法を用いて血清中のグルコースを測定するものである。
しかしこの方法は、 測定には 0. 5 mmの光路長の石英セルを用いて透過法で N I R S y s t e m社製の近赤外分光装置を使用したと報告されているように、 石英セルを用いた測定であり、 生体に光を照射して測定する非観血測定法ではな い。
上述した の吸光分析を利用する非観血血糖値測定法では、 グルコースの吸 収帯が骨、 静脈、 筋肉等生体内における他の 成分の吸収領域と重なり、 分離 が困難で正確な測定ができないため、 実用化できなかった。
したがって本発明は上記の問題点を解決し、 簡便で高精度の血糖値を含む非観 j&i&it値測定装置及び方法を提供することを目的とする。 発明の開示 本発明の非観血血液成分値測定装置は、 複数の波長を含む光を生体に照射す るための光源と、 前記生体を透過し、 または前記生体で反射した光を検出する受
¾g と、この受光器の出力信号が供給され、前記生体を異なる時刻に透過し、また は前記生体で反射した光のスべクトルを分析するスぺクトル分析装置と、 このス ぺクトル分析装置で測定された前記異なる時刻における光のスぺクトルから差分 スぺクトルを発生する差分スぺクトル発生装置と、 この差分スぺクトル発生装置 の出力デ一夕が入力され、血液成分値を出力する血液成分値予測装置とを備えた ことを特徴とする非観血血液成分値測定装置。
また、 本発明の非観血血液成分値測定装置においては、 前記血液成分値予測装 置は、 血液成分値が既知である複数の全血サンプルのスぺクトルデ一夕を説明変 数とし、血液成分値を目的変数とする多変量回帰分析モデルを備え、この多変量回 帰分析モデルに、 血液成分値が既知である血液から得られた前記差分スぺクトル データを前記説明変数として入力し、 前記目的変数を ΙίΙ3多変量回帰分析モデル により算出し、 これを血液成分値として出力することを特徴とするものである。 また、 本発明の非観血血糖値測定装置は、 複数の波長を含む光を生体に照射す るための光源と、 前記生体を透過し、 または前記生体で反射した光を検出する受 光器と、この受光器の出力信号が供給され、前記生体を異なる時刻に透過し、また は前記生体で反射した光のスぺクトルを分析するスぺクトル分析装置と、 このス ぺクトル分析装置で測定された前記異なる時刻における光のスぺクトルから差分 スぺクトルを発生する差分スぺクトル発生装置と、 この差分スぺクトル発生装置 の出力デ一夕が入力され、血糖値を出力する血糖値予測装置とを備えたことを特 徴とするものである。
さらに、 本発明の非観血血糖値測定装置においては、 前記血糖値予測装置は、 その ι 値が既知である複数の全血サンプルのスぺクトルデ一夕が説明変数とし て入力され、目的変数として血糖値を出力する多変量回帰分析モデルにより構成 . され、 この多変量回帰分析モデルに、 血液成^ f直が既知である血液から得られた 前記差分スぺクトルデ一夕を前記説明変数として入力し、 前記目的変数を前記多 変量回帰分析モデルにより算出し、 これをM値として出力することを特徴とす るものである。
本発明の非観血血液成分値測定方法は、 複数の波長を含む光を生体に照射する ステップと、 前記生体を透過、 または前記生体で反射した光を検出して電気信号 に変換するステップと、前記変換された電気信号を用いて籠己生体を異なる時刻 に透過または反射した光のスぺクトルを分析するステップと、 前記異なる時刻に おける光のスぺクトルから差分スぺクトルを発生するステップと、 この差分スぺ クトルから対応する血液成分値を予測するステップとを備えたことを特徴とする ものである。
また、 本発明の非観血血糖値測定方法においては、 前記雌値を予測するステ ヅプは、 その血糖値が既知である複数の全血サンプルのスぺクトルデ一夕が説明 変数として入力され、目的変数として雌値を出力する、多変量回帰分析モデルを 用い、 このモデルに血糖値が未知の血液から得られた前記差分スぺクトルデータ を説明変数として入力し、目的変数として血糖値を出力として供給することを特 徴とするものである。 図面の簡単な説明 第 1図は本発明の非観血血糖値測定装置の構成を示すプロヅク図である。 第 2図は第 1図における血糖値予測装置に用いられる分析予測モデルの構築方 法を示すフローチャートである。
第 3図は生体内の動脈容積脈波形図である。
第 4図は第 1図におけるスぺクトル分析装置の出力であるスぺクトルの例を示 す波形図である。
第 5図は第 1図における血糖値予測装置の動作を説明するための図である。 第 6図本発明の原理を説明するための、生体を透過した光の性状の模式図であ 。
第 7図は本発明の他の ^例を示す構成図である。 発明の詳細な説明 以下、本発明の実施例を図面により詳細に説明する。以下の実施例においては、 血液成分として血糖値を測定する場合について説明するが、 本発明は、 動脈血中 に存在する血糖値以外の血液成分であつて、 吸光特性及び散乱反射特性を有する 他の物質の濃度の測定についても適用できる。
第 1図は、 本発明の非観血血糖値測定装置の構成を示すプロック図である。 本発明の非観血血糖値測定装置は、 図 1に示すように、 近赤外波長領域、 例え ば 8 0 0 nmから 2 4 0 0 nmの波長を有する光を発光する光源 1 1が設けられ る。 この光源 1 1からの光はアクティブ分光器 1 2を介してたとえば指尖や耳朶 などの生体 1 3に照射される。 アクティブ分光器 1 2は光源 1 1からの光をその 全波長領域に亘つて例えば 3 nmの波長間隔で順次分光し、 約 5 3 0個の異なる 波長の光を走査出力するものである。上記の波長領域内での波長走査は、 生体 1 3内の動脈波形の 1周期内で例えば 2 0回程度繰返して行われる。 すなわちこの ァクティブ分光器 1 2は、 約 5 0 m sの間隔で近赤外領域の光を順次走査して生 体 1 3に照射する。生体 1 3を透過した光は光源 1 1と反対側に配置された受光 器 1 4により受光され、 電気信号に変換される。 受光器 1 4の出力信号はスぺクトル分析装置 1 5に供給され、 ここで光源 1 1 の波長毎の受光器 1 4の出力からなる吸光スぺクトルが作成される。 すなわち、 スぺクトル分析手段 1 5には、 受光器 1 4の出力信号とともに、 光源 1 1から生 体 1 3に入射する光の強度、 すなわち入射光強度 1 0を検出して電気信号に変換 するセンサ部 1 6の出力が供給される。 ここでは後述するように、 生体 1 3を透 過した各波長入における光の強度、 すなわち透過光強度 Iとの比 （1 / 1 0) で ある吸光度が算出され、 これによつて吸光スペクトルが作成される。 この吸光ス ぺクトルは、前述したように、アクティブ分光器 1 2の毎秒 2 0回の走査により、 毎秒 2 0個の吸光スぺクトルが作成される。
スぺクトル分析装置 1 5により得られた吸光スぺクトルのデ一夕はスぺクトル デ一夕記憶装置 1 7に記憶される。 このスぺクトルデ一夕記憶装置 1 7はスぺク トル分析装置 1 5の数秒間分の出力データを、 フアーストイン 'フアーストァゥ トで逐次記憶保持する。
このスぺクトルデ一夕記憶装置 1 7から読み出されたスぺクトルデ一夕は差分 処理装置 1 8に供給され、 ここで後述するように、 異なる時刻における吸光スぺ クトル間の対応する波長における吸光度の差により構成される差分スぺクトルが 作成される。
スぺクトル分析装置 1 5、 スぺクトルデータ記憶装置 1 7および差分処理装置 1 8は、 アクティブ分光部 1 2の毎秒 2 0回の走査に同期して行われるが、 これ らの各装置間の同期はこれらの装置に同期信号を供給するタイミング装置 1 9に より行われる。
差分処理装置 1 8により作成された差分スぺクトルデータは差分スぺクトル記 憶装置 2 0に記憶される。 この差分スぺクトル記憶装置 2 0も数秒間分の差分処 理装置 1 8の出力データを、 フアーストイン ·フアーストアウトで逐次記憶保持 する。
この差分スぺクトル記憶装置 2 0から読み出された差分スぺクトルデ一夕は、 血難予測装置 2 1に入力され。血糖値予測装置 2 1は、 後述するように、 入力 された差分スぺクトルデ一夕から、 多変量解析法の 1つである偏最小 2乗解析分 析法（Partial Least Squares Regression^以下では P L S法という。）を用いた多変量 解析により、 血糖値を予測する装置である。 すなわち、 この血糖値予測装置 21 は、 多数の既知の血糖値を有する全血サンプルを用い、 PLS法により血糖値を 算定するソフトモデルとして構築される。
' 第 2図は、 第 1図に示したソフトモデルとしての血糖値予測装置 21の構成方 法を示す概念図である。 既知血糖値サンプル 31は、 複数個の石英セル（図示せ ず） に充填された、 グルコース濃度が予め知られており、 かつ、 互いに少しずつ 異なる濃度の血液である。 このサンプル 31は、 例えば、 健常成人男性 7人から 直接馳を行い、 これをべニスとして各々グルコース濃度範囲 30— 45 Omg /dlの間で 36、 54、 ···、 486mg/dlのように、 18mg/dlずつ 異なるとともに、血液中のアルブミン濃度ある ヽはへマトクリツト濃度が異なる 多数の全血サンプルとした。 これらのサンプル 31はそれぞれ、 図 1に示した光 源 11、 分光器 12、 受光器 14およびスぺクトル分析装置 15からなる分光分 析器により、 吸光スぺクトル 32が作成される。 これらの吸光スぺクトル 32の デ一夕 Xは、 対応する n個の既知の血糖値 yn33とともに PLS回帰分析予測 モデル 34が決定される。 すなわち、 吸光スペクトル 32のデ一夕 Xは、 異なる m個（約 530個）の分光波長に対する吸光度であり、これらを Xい x2、 · · ·、 xmで表し、 これらの変数を用いて n個の既知の血糖値 yl、 y2、 ···、 ynを 次の行列式で近似する。
式 1
Figure imgf000008_0001
Figure imgf000008_0002
この行列式に、 前記サンプル溶液を用いた吸光スペクトルデ一夕を代入し、 P L S法を用いて行列式の係数値を決定する。 これによつて血糖値推測モデル式が 得られる。 ここで、 PLS法は次式で示されるように、 説明変数として潜在変数 TPLSの相関を考慮し、 かつ、 Xに含まれる情報をなるベく多量に利用する手法 である。
式 2
Figure imgf000009_0001
ただし、 T：潜在変数
q ：潜在変数回'藤数
f ： X , yの残差
P：ロ-テ、、インク、、行列
S： yと Tの共分散 具体的には、 市販の P L S法による回帰分析コンピュー夕アブリケーシヨンソフ ト （例えば、商品名： MATLAB)に、 n個の既知血糖値サンプルの各血糖値 yい y 2s …ヽ y n及び各分光波長の吸光度値 X x 2、 · · ·、 xmを入力して、 式 2 の Pおよび潜在変数 Tの回 数 を決定する。 これによつて、 P L S法による 回帰分析予測モデル（血糖値算定モデル） 3 4が得られる。 次に、 血糖値が未知 の血液から得られた新しい各分光波長の吸光度値 Xい x 2、 · · ·、 xmをデ一夕 として入力すると、 モデル作成時に決定された Pに基づいて、 新たな Tが計算さ れる。 これらの新しい各分光波長の吸光度値 X x 2、 · · ·、 x mは、 前述した 差分スぺクトル記憶装置 2 0から読み出された差分スぺクトルデータとして入力 される。 この新たな Tとモデル作成時に決定された qを用いて血糖値の予測値 iが求められる。
次に以上のように構成された本発明の非観血血糖値測定装置の動作および血糖 値の測定手順を、 第 3図および第 図を参照して説明する。
第 1図に示すように、 光源 1 1からの光をアクティブ分光器 1 2により、 毎秒 2 0回の速度で繰り返し走査し、 これを生体 1 3に照射する。生体 1 3を透過し た光を受光器 1 4で受光して、 スペクトル分析装置 1 5により、 4 0〜5 0 m s 間隔で各 1個の吸光スぺクトルが測定される。測定されたスぺクトルデータは、 次のスぺクトル測定タイミングまでにスぺクトルデ一夕記憶装置 20に記憶され る。第3図は生体 13内の動脈容積脈波形を示し、 横軸は時間、 縦軸は動脈血流 量 （容積脈波） を示している。 同図の時刻 tい t2、 ···、 tnは、 アクティブ分 光器 12による波長の走査開始時刻を示し、 nはここでは 20である。 このよう にして得られた各時刻 tい t2、 ···、 tnにおける吸光スペクトルは、 第 5図に 示される。 同図の横軸は波長、 縦軸は吸光度を示している。
次に第 1図の差分処理装置 18は、 各時刻 ti、 t2、 ···、 tnにおける吸光ス ベクトルから任意の 2つの時刻、 例えば、 動脈血波形の立ち上がり時刻 t iとビ —ク時刻 t iにおける吸光スぺクトルから差分スぺクトルを作成する。
第 5図は、 第 1図の血糖値予測装置 21の動作を示す模式図 ある。 同図の (a) には、 上記の差分スペクトルの一例が示されている。 同図の横軸は波長、 縦軸は吸光度の差を示している。 この差分スペクトルを表すグラフ曲線は、 t3 と 16における各吸光スぺクトルの各波長における吸光度の差をプロヅトしたも のである。
第 5図 （b)の （Sl)、 （S2)、 …ヽ (Sm) は、 m個の既知血糖値全血サン プルの吸光スぺクトルである。 · 血激直予測装置 21には、 第 6図 （a)に示される差分スぺクトルデ一夕が入 力される。血糖値予測装置 21には、 また、 m個の既知血糖値全血サンプルの吸 光スペクトル第 5図（b)の （Sl)、 （S2)、 ···、 (Sm) とこれらに対応する 血糖値の関係を示す数式である、 PLS回帰分析モデルが組み込まれている。血 糖値予測装置 21は、 差分スぺクトル記憶装置 20から入力データとして与えら れた差分スぺクトルとサンプル溶液の吸光スぺクトルとを比較し、 最も類似する 吸光スぺクトルを有するサンプル溶液の血糖値を推定血糖値として出力する。 このように、血糖値予測装置 21の入力デ一夕として差分スぺクトルを用いる ことにより、高い精度で血糖値の予測ができることが判明した。その理由を図 6に より説明する。 第 6図は生体 13への入射光強度 10と、透過光強度 Iい 12およ び生体内での吸光量との関係を示す模式図である。同図にはまた、第 4図に示した 動脈血波形 Pも表示されている。 同図において、例えば、 動脈血灘 Pが最定値と なる t-tiにおける透過光度強度 I は、 （入射光強度 1。） ― （最小流量の動脈 血層での吸収光量 I 3) — （静脈血層での吸収光量 I 4) 一 （血液以外の生体組織 層での吸収光量 I 5) である。 また、 動脈の最大流量となる t = t 2における透過 光度強度 I 2は、 （入射光強度 1。） — （最小流量の動脈血層での吸収光量 1 6) — (静脈血層での吸収光量 I 4) - (血液以外の生体組織層での吸収光量 I 5) とな つて、 この 2つのスペクトルの差分は、 それぞれに共通に含まれる静脈血層での 吸収光量 I 4および血液以外の生体組織層での吸収光量 I 5を除去した、 動脈の脈 動の吸収光量である拍動成分 1のスペクトルを抽出する。 したがって、 第 1図 のスぺクトル分析装置 1 5あるいはスぺクトルデータ記憶装置 1 7における吸光 スペクトルには、 静脈血や血液以外の生体繊による吸光成分が含まれるが、 差 分処理装置 1 8で作成した差分スペクトルは、 動脈血の吸光成分のみに依存する 吸光スぺクトルとなる。 したがって、この差分スぺクトルは、静脈血や血液以外の 生体組織による B及光成分が含まれない六こめ、これらの妨害因子の影響を除去する ことができ、これによつて高精度な非観血血糖値測定装置の実用化が可能となつ た。
ところで、 上述の生体 1 3の測定による差分スペクトル作成において、 動脈波 形の 1心拍中の最大流量と最小流量になるそれぞれのスぺクトルの差分を採る場 合は、 1心拍で 1回の血糖値算定演算を行い、 血糖値の出力も 1心拍に 1回であ る。 しかし、 スペクトルデ一夕は 1心拍間に 2 0回近く繰返し測定されるため、 隣接する 2つの時刻における差分スぺクトルを順次時刻をずらせながら^ ¾差分 スぺクトルとして取り出し、これらを用いて ifeU値算定演算を行うこともできる。 この場合、 隣接時刻のスぺクトルの変化が微小で差分スぺクトルの信号雑音比が 低下して、 ώΐϋ値算定演算の結果のばらつき （残差） も大きくなることが予想さ れる。 したがって、 これらの差分スペクトルに対して時系列平均化を行って血糖 値予測装置 2 1に入力するか、あるいは、 血糖値予測装置 2 1により、次々に算出 される血糖値を時間平均、 または移動平均などの統計的処理で平滑化をして測定 結果を見易くして測定結果を表示することも可能である。
なお、以上説明した実施例においては、生体 1 3からの透過光のスぺクトルを測 定したが、透過光に限らず、生体 1 3からの反射光のスぺクトルを測定してもよい。 第 7図はこの例を示す部分説明図であり、第 1図と同じ構成部分には同じ符号を 付して詳細な説明は省略する。 図示のように、この実施例では、受光器 1 3は生体 1 3に対して、光源 1 1と同じ側に配置され、反射光を受光する。 そしてこの受光 器 1 3の出力信号を図 1に示すスぺクトル分析装置 1 5に供給することにより、 上記の »例と同様に血糖値を測定することができる。
また、第 1図および第 7図に示した実施例では、光源 1 1からの光をアクティブ 分光器 1 2で分光した後、生体 1 3に照射したが、光源 1 1からの光を生体 1 3に 照射した後の透過光、 または散乱反射光を分光してスぺクトル分析してもよい。 例えば、特定の波長にのみ感度を有する受光器を多数配列し、これらによって受光 することにより分光することができる。
また、 上述の^ S例では、 血糖値予測装置 2 1として P L S法を適用したモデ ルを用いたが、同じく多変量回帰分析法の一つである、式 3に示す主成分回帰分析 法 （Principal Components Regression^ 以下では； P CR法という。） によるモデルを 用いることもできる。 P CR法により構築される回帰分析血糖値算定モデルは、 下の式 2で表される。 y = T b + f I 式 3
= t 1 b i + t 2 b 2 + - . - + t n b n
ただし、 T :主成分スコア
b：主成分スコア回; ¾数 すなわち、 目的変数の yに全血サンプル 3 1の既知の血糖値を対応させ、 説明 変数の Xにその全血サンプル 3 1のスぺクトルデータを適用して、 式 3の主成分 スコァ T及び主成分スコァ回帰係数 bを決定して、 多変量回帰分析血激直算定モ デルを構築する。未知の血糖値の差分スぺクトルデータをこの主成分スコア回帰 係数 bが設定された血糖値予測装置 2 1に入力することにより、 血糖値の予測値 y aが演算され出力される。
さらに、 上述の難例においては、 回帰分析予測モデル （血糖値算定モデル） 3 4を作成に際して、 血激直が既知のサンプル 3 1はそれぞれ複数個の石英セル に充填し、 これらを第 1図に示した光源 1 1、 分光器 1 2、 受光器 1 4およびス ぺクトル分析装置 1 5からなる分光分析器により、 吸光スぺクトルデータ χ 2、' · ·、 xmを作成した。しかし、これらの吸光スぺクトルデ一夕 X X 2、 · · ·、 x mは、 血糖値が既知の複数の生体を用い、 第 1図に示した光源 1 1から差分ス ぺクトル記憶装置にいたる装置により得られた、 差分スぺクトルデ一夕を用いる こともできる。
さらに、 上述の実施例の説明は、 血糖値の測定について示したが、 動脈血中に 存在する吸光特性及び散乱反射特性を有する他の物質の濃度の測定についても、 その物質の吸光特性、 散乱反射特性に対応した波長帯のスぺクトル測定と、 その 物質の標準となる濃度のサンプルで P L S法または P CR法による多変量回帰分 析濃度算定手段の算定回; ^数の決定とを行い、 本 ¾ϋ例と同様の構成と手順を 行えば、 動脈血中に存在するその物質の濃度が同様に予測算定できる。
以上、 説明したように本発明の非観血血液成分値測定装置及び方法によれば、 指先等に近赤外光を照射することにより、 «に伴う苦痛や煩わしさを感ずるこ と無く、生体内血液の血液成分値を高レ、精度で迅速に測定することができる。 また、 本発明によれば、前述したように、動脈血拍動成分を用いた差分スぺクト ルを利用してもよいが、繊内血液容積変化、例えば、静脈圧迫法を用いて血液 (静 脈血）容積変ィ匕を生じさせて、差分スペクトル分析を行ってもよい。 これにより、 他の生体 成分の影響を排除し、高精度かつ高感度で血液成分値を測定できる。

Claims

請求の範囲
1 . 複数の波長を含む光を生体に照射するための光源と、 編 3生体を透過し、 または前記生体で反射した光を検出する受光器と、 この受光器の出力信号が供給 され、前記生体を異なる時刻に透過し、または前記生体で反射した光のスぺクトル を分析するスぺクトル分析装置と、 このスぺクトル分析装置で測定された前記異 なる時刻における光のスぺクトルから差分スぺクトルを発生する差分スぺクトル 発生装置と、この差分スぺクトル発生装置の出力データが入力され、血液成分値を 出力する血液成分値予測装置とを備えたことを特徴とする非観血血液成分値測定
2 . 前記血液成分値予測装置は、 血液成分値が既知である複数の全血サンプル のスぺクトルデ一夕を説明変数とし、血液成分値を目的変数とする多変量回帰分 析モデルを備え、 この多変量回帰分析モデルに、 血液成分値が魏知である血液か ら得られた漏 3差分スぺクトルデ一夕を前記説明変数として入力し、 前記目的変 数を前記多変量回帰分析モデルにより算出し、 これを血液成分値として出力する ことを特徴とする請求項 1記載の非観血血液成分値測定装置。
3 . 前記多変量回帰分析モデルは、 P L S法または P C R法による回帰分析モ デルであることを特徴とする請求項 2記載の非観血血液成分値測定装置。
4. 前記複数の全血サンプルの各血液成分値は、 生理的な濃度領域を含む濃度 範囲内で、所定の間隔で配列されていることを特徴とする請求項 3記載の非観血 血液成分値測定装置。
5 . 前記複数の波長を含む光は、 近赤外領域の光であることを特徴とする請求 項 4記載の非観血血液成分値測定装置。
6 . 前記複数の波長を含む光は、 8 0 0 nmから 2 4 0 0 nmの波長帯に属す る、 3 nm間隔の波長であることを特徴とする請求項 5記載の非 |¾&血液成分値
7 . 前記複数の波長を含む光は、 前記近赤外領域の光を発生する光源からの光 をァクティプ分光器により分光して発生することを特徴とする請求項 6記載の非 観血血液成^ f直測定装置。
8 . 前記アクティブ分光器は、 約 5 0 m sの周期で前記近赤外領域の光を分光 することを特徴とする請求項 7記載の非観血血液成分値測定装置。
9. 複数の波長を含む光を生体に照射するための光源と、 前記生体を透過し、 または前記生体で反射した光を検出する受光器と、 この受光器の出力信号が供給 され、前記生体を異なる時刻に透過し、または前記生体で反射した光のスぺクトル を分析するスぺクトル分析装置と、 このスぺクトル分析装置で測定された前記異 なる時刻における光のスぺクトルから差分スぺクトルを発生する差分スぺクトル 発生装置と、この差分スぺクトル発生装置の出力データが入力され、血糖値を出力 する血糖値予測装置とを備えたことを特徴とする非観血血糖 測定装置。
1 0 . 前記血糖値予測装置は、 その血糖値が既知である複数の全血サンプルのス ぺクトルデ一夕が説明変数として入力され、目的変数として血糖値を出力する多 変量回帰分析モデルにより構成され、 この多変量回帰分析モデルに、 血液成分値 が既知である血液から得られた前記差分スぺクトルデ一夕を前記説明変数として 入力し、 前記目的変数を前記多変量回帰分析モデルにより算出し、 これを血糖値 として出力することを特徴とする請求項 9記載の非観血 ιύιϋ値測定装置。
1 1 . 前記多変量回帰分析モデルは、 P L S法または P CR法による回帰分析 モデルであることを特徴とする請求項 1 0記載の非観血血糖値測定装置。
1 2 . 前記複数の全血サンプノレの各血糖値は、 生理的な濃度領域を含む濃度範 囲内で、所定の間隔で配列されていることを特徴とする請求項 1 1記載の非観血 血糖値測定装置。
1 3 . 前記複数の波長を含む光は、 近赤外領域の光であることを特徴とする請 求項 1 2記載の非観 ώιώι糖値測定装置。
1 . 前記複数の波長を含む光は、 8 0 0 nmから 2 4 0 0 nmの波長帯に属 する、 3 nm間隔の波長であることを特徴とする請求項 1 2記載の非観血血糖値
1 5 . 前記複数の波長を含む光は、 前記近赤外領域の光を発生する光源からの 光をァクティブ分光器により分光して発生することを特徴とする請求項 1 4記載 の非観血血糖値測定装置。
1 6 . 前記アクティブ分光器は、 約 5 0 m sの周期で前記近赤外領域の光を分 光することを特徴とする請求項 1 5記載の非観血血糖値測定装置。
1 7 . 前記複数の全血サンプルは、アルブミンを含むたんぱく質を含んでいる ことを特徴とする請求項 1 2記載の非観血血糖値測定装置。
1 8 . 前記アルブミンの濃度は 3 . 0〜6 . O g/d lであることを特徴とす る-請求項 1 7記載の非観血血糖値測定装置。
1 9 . 前記複数の全血サンプルは、異なるへマトクリツト値を有する血液を含 んでいることを特徴とする請求項 1 8記載の非観血 ώϋϋ値測定装置。
2 0 . 複数の波長を含む光を生体に照射するステップと、 前記生体を透過、 ま たは前記生体で反射した光を検出して電気信号に変換するステヅプと、前記変換 された電気信号を用いて前記生体を異なる時刻に透過または反射した光のスぺク トルを分析するステップと、 前記異なる時刻における光のスぺクトルから差分ス ぺクトルを発生するステップと、 この差分スぺクトルから対応する血液成分値を 予測するステップとを備えたことを特徴とする非観血血液成分値測定方法。
2 1 . 前記血糖値を予測するステップは、 その血糖値が既知である複数の全血 サンプルのスぺクトルデータが説明変数として入力され、目的変数として血糖値 を出力する、 多変量回帰分析モデルを用い、 このモデルに血糖値が未知の血液か ら得られた前記差分スぺクトルデータを説明変数として入力し、目的変数として 血糖値を出力として供給することを特徴とする請求項 2 0記載の非観血血液成分 値測定方法。
2 2 . 前記多変量回帰分析モデノレは、 P L S法または P CR法により構成する ことを特徴とする請求項 2 1記載の非観血血液成分値測定方法。
2 3 . 複数の波長を含む光を生体に照射するステップと、 前記生体を透過、 ま たは前記生体で反射した光を検出して電気信号に変換するステヅプと、前記変換 された電気信号を用いて 513生体を異なる時刻に透過または反射した光のスぺク トルを分析するステップと、 前記異なる時刻における光のスぺクトルから差分ス ぺクトルを発生するステップと、 この差分スぺクトルから対応する血糖値を予測 するステップとを備えたことを特徴とする非観血血糖値測定方法。
2 4 . 前記血糖値を予測するステヅプは、 その血糖値が既知である複数の全血 サンプルのスぺクトルデータが説明変数として入力され、目的変数として血糖値 を出力する、 多変量回帰分析モデルを用い、 このモデルに血糖値が未知の血液か ら得られた前記差分スぺクトルデ一夕を説明変数として入力し、目的変数として 血糖値を出力として供給することを特徴とする請求項 2 3に記載の非観血血;^直 測定方法。
2 5. 前記多変量回帰分析モデルは、 P L S法または P CR法により構成する ことを とする請求項 2 4記載の非観血血糖値測定方法。
PCT/JP2003/003587 2002-03-25 2003-03-25 Instrument et technique de mesure de parametres sanguins non invasifs WO2003079900A1 (fr)

Priority Applications (7)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US10/508,833 US20060063983A1 (en) 2002-03-25 2003-03-25 Non-invasive blood component value measuring instrument and method
KR1020047015167A KR100762659B1 (ko) 2002-03-25 2003-03-25 비관혈 혈액 성분치 측정 장치 및 방법
AU2003221086A AU2003221086A1 (en) 2002-03-25 2003-03-25 Noninvasive blood component value measuring instrument and method
CA2481981A CA2481981C (en) 2002-03-25 2003-03-25 A non-invasive blood constituent measuring instrument and measuring method
EP03712898A EP1498070A4 (en) 2002-03-25 2003-03-25 INSTRUMENT AND TECHNIQUE FOR MEASURING NON-INVASIVE BLOOD PARAMETERS
JP2003577737A JPWO2003079900A1 (ja) 2002-03-25 2003-03-25 非観血血液成分値測定装置及び方法
US11/819,324 US8275433B2 (en) 2002-03-25 2007-06-26 Non-invasive blood constituent measuring instrument and measuring method

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2002/83587 2002-03-25
JP2002083587 2002-03-25

Related Child Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US10508833 A-371-Of-International 2003-03-25
US11/819,324 Continuation-In-Part US8275433B2 (en) 2002-03-25 2007-06-26 Non-invasive blood constituent measuring instrument and measuring method

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2003079900A1 true WO2003079900A1 (fr) 2003-10-02

Family

ID=28449186

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2003/003587 WO2003079900A1 (fr) 2002-03-25 2003-03-25 Instrument et technique de mesure de parametres sanguins non invasifs

Country Status (8)

Country Link
US (2) US20060063983A1 (ja)
EP (1) EP1498070A4 (ja)
JP (1) JPWO2003079900A1 (ja)
KR (1) KR100762659B1 (ja)
CN (1) CN1327812C (ja)
AU (1) AU2003221086A1 (ja)
CA (1) CA2481981C (ja)
WO (1) WO2003079900A1 (ja)

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005323799A (ja) * 2004-05-14 2005-11-24 Jasco Corp 血糖値測定装置
JP2006087913A (ja) * 2004-08-25 2006-04-06 Matsushita Electric Works Ltd 体内成分の定量分析用検量線の作成方法、および同検量線を用いた定量分析装置
JP2008500822A (ja) * 2004-06-01 2008-01-17 プロファジア インコーポレイテッド 嚥下障害者向けに適応させた食品組成物の使用の指標および方法
JP2008049091A (ja) * 2006-08-28 2008-03-06 Matsushita Electric Works Ltd 生体成分濃度測定方法
US7809416B2 (en) 2004-08-25 2010-10-05 Panasonic Electric Works Co., Ltd. Method of preparing calibration curve for quantitative analysis of in-vivo component, and quantitative analyzer using the calibration curve
CN102018517A (zh) * 2009-09-17 2011-04-20 林紫谊 非侵入式血糖仪
JP2011520552A (ja) * 2008-05-22 2011-07-21 ザ・キュレイターズ・オブ・ザ・ユニバーシティ・オブ・ミズーリ スペクトルデータ分析を利用して血糖を非侵襲で光学的に検出するための方法およびシステム
JPWO2011052491A1 (ja) * 2009-10-29 2013-03-21 Hoya株式会社 診断補助装置及び診断補助方法
JP2015062716A (ja) * 2008-03-25 2015-04-09 ザ・キュレーターズ・オブ・ザ・ユニバーシティ・オブ・ミズーリＴｈｅ Ｃｕｒａｔｏｒｓ Ｏｆ Ｔｈｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｏｆ Ｍｉｓｓｏｕｒｉ グルコース以外の１つ以上の成分のスペクトルデータを使用して非侵襲で血糖を検出するための方法およびシステム
KR20160055008A (ko) * 2014-11-07 2016-05-17 아이엠이씨 브이제트더블유 생체 시료의 분석 시스템 및 이를 이용한 분석 방법
JP2019005257A (ja) * 2017-06-26 2019-01-17 日本電信電話株式会社 成分濃度測定装置及び方法
CN111603151A (zh) * 2020-06-17 2020-09-01 中国医学科学院生物医学工程研究所 一种基于时频联合分析的无创血液成分检测方法及系统
CN112351735A (zh) * 2018-07-20 2021-02-09 桐生电子开发有限责任公司 非破坏测定装置

Families Citing this family (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100694598B1 (ko) * 2005-10-28 2007-03-13 삼성전자주식회사 혈당 측정에서 헤모글로빈의 영향을 보상하는 비침습적생체 측정 시스템 및 방법
WO2008017981A2 (en) * 2006-08-08 2008-02-14 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and device for monitoring a physiological parameter
WO2008116835A1 (de) * 2007-03-23 2008-10-02 Enverdis Gmbh Verfahren zur kontinuierlichen nichtinvasiven bestimmung der konzentration von blutbestandteilen
CA2699626C (en) * 2007-09-13 2016-08-16 The Curators Of The University Of Missouri Optical device components
CA2700996C (en) * 2007-10-04 2016-12-13 The Curators Of The University Of Missouri Optical device components
US7961305B2 (en) 2007-10-23 2011-06-14 The Curators Of The University Of Missouri Optical device components
US8552359B2 (en) 2009-04-01 2013-10-08 The Curators of the Univesity of Missouri Optical spectroscopy device for non-invasive blood glucose detection and associated method of use
KR101656746B1 (ko) * 2010-10-26 2016-09-12 엘지전자 주식회사 혈당농도 보정 장치 및 방법
WO2016026735A1 (en) * 2014-08-20 2016-02-25 Institut National De La Sante Et De La Recherche Medicale (Inserm) Method for determining absorption bands
CN104257390B (zh) * 2014-09-04 2016-04-20 深圳市前海安测信息技术有限公司 无创血糖测定方法及系统
US9459201B2 (en) 2014-09-29 2016-10-04 Zyomed Corp. Systems and methods for noninvasive blood glucose and other analyte detection and measurement using collision computing
US10426386B2 (en) * 2015-03-13 2019-10-01 Shinshu University Non-invasive blood glucose level measurement method and non-invasive blood glucose level measurement device
EP3408772A1 (en) * 2016-01-25 2018-12-05 Prediktor Medical AS Estimating a substance concentration using multiple non-invasive sensors
US10393652B2 (en) * 2016-01-26 2019-08-27 Tubitak Portable optical apparatus for diffuse reflectance spectroscopy
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
KR102610590B1 (ko) * 2016-07-25 2023-12-07 삼성전자주식회사 생체 내 물질 추정 장치 및 방법, 단위 스펙트럼 획득 장치 및 웨어러블 기기
US20200178808A1 (en) * 2017-04-18 2020-06-11 Kowa Company, Ltd. Information processing method for calculating absorption spectrum of blood, information processing device and program
CN107334477A (zh) * 2017-05-02 2017-11-10 北京理工大学深圳研究院 一种双光谱无创血糖检测装置
KR102522202B1 (ko) 2017-05-05 2023-04-14 삼성전자주식회사 Nir 분광학 데이터를 이용하여 혈당 레벨을 예측하는 장치 및 방법
CN107374646B (zh) * 2017-07-31 2020-10-30 中国科学院半导体研究所 基于近红外技术的血糖检测装置及方法、电子装置
CN107941741A (zh) * 2017-10-23 2018-04-20 苏州市中心血站 利用近红外光谱检测血浆灭活袋中亚甲蓝释放量的方法
CN108152244A (zh) 2017-12-15 2018-06-12 京东方科技集团股份有限公司 一种血糖检测装置和血糖检测方法
US11089981B2 (en) 2018-07-23 2021-08-17 Samsung Electronics Co., Ltd. Methods and systems for performing universal calibration to non-invasively determine blood glucose concentration
KR102638310B1 (ko) 2018-10-04 2024-02-19 삼성전자주식회사 분석 물질의 농도 추정 장치 및 방법
CN110327058A (zh) 2019-07-31 2019-10-15 清华大学 一种无创血糖仪及血糖检测方法
JP6873307B2 (ja) * 2020-12-22 2021-05-19 京セラ株式会社 電子機器、推定システム、推定方法及び推定プログラム
WO2023224176A1 (en) * 2022-05-19 2023-11-23 Samsung Electronics Co., Ltd. Device and method for measuring blood constituents

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH03114441A (ja) * 1989-06-21 1991-05-15 Univ New Mexico 生体被分析物の類似性を既知生体流体から作られたモデルから決定する方法及び装置
JPH06178767A (ja) * 1992-07-06 1994-06-28 Mark Ries Robinson 高信頼非侵入式血液ガス測定方法
JPH0788105A (ja) * 1993-09-22 1995-04-04 Kowa Co 脈波分光計
JP2000023947A (ja) * 1998-07-14 2000-01-25 Hitachi Ltd 生体光計測方法
JP2000060826A (ja) * 1998-08-19 2000-02-29 Omron Corp 非侵襲生体成分測定装置

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5068536A (en) * 1989-01-19 1991-11-26 Futrex, Inc. Method for providing custom calibration for near infrared instruments for measurement of blood glucose
US5571723A (en) * 1991-02-07 1996-11-05 Evans; Cody A. Method of testing for diabetes that reduces the effect of interfering substances
WO1993012712A1 (en) * 1991-12-31 1993-07-08 Vivascan Corporation Blood constituent determination based on differential spectral analysis
US5348003A (en) * 1992-09-03 1994-09-20 Sirraya, Inc. Method and apparatus for chemical analysis
US6172743B1 (en) * 1992-10-07 2001-01-09 Chemtrix, Inc. Technique for measuring a blood analyte by non-invasive spectrometry in living tissue
US5747806A (en) * 1996-02-02 1998-05-05 Instrumentation Metrics, Inc Method and apparatus for multi-spectral analysis in noninvasive nir spectroscopy
AU4970499A (en) 1998-07-07 2000-01-24 Lightouch Medical, Inc. Tissue modulation process for quantitative noninvasive in vivo spectroscopic analysis of tissues
EP1093343A4 (en) * 1998-07-13 2005-04-27 Los Angeles Childrens Hospital NON-INVASIVE GLUCOSE MEASUREMENT DEVICE
US6280381B1 (en) 1999-07-22 2001-08-28 Instrumentation Metrics, Inc. Intelligent system for noninvasive blood analyte prediction
DE10027100C2 (de) * 2000-05-31 2002-08-08 Klaus Mueller-Dethlefs Verfahren und Vorrichtung zum Nachweisen von Substanzen in Körperflüssigkeiten
JP3952044B2 (ja) 2004-06-21 2007-08-01 松下電工株式会社 静電霧化装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH03114441A (ja) * 1989-06-21 1991-05-15 Univ New Mexico 生体被分析物の類似性を既知生体流体から作られたモデルから決定する方法及び装置
JPH06178767A (ja) * 1992-07-06 1994-06-28 Mark Ries Robinson 高信頼非侵入式血液ガス測定方法
JPH0788105A (ja) * 1993-09-22 1995-04-04 Kowa Co 脈波分光計
JP2000023947A (ja) * 1998-07-14 2000-01-25 Hitachi Ltd 生体光計測方法
JP2000060826A (ja) * 1998-08-19 2000-02-29 Omron Corp 非侵襲生体成分測定装置

Cited By (35)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4563075B2 (ja) * 2004-05-14 2010-10-13 日本分光株式会社 血糖値測定装置
JP2005323799A (ja) * 2004-05-14 2005-11-24 Jasco Corp 血糖値測定装置
JP2008500822A (ja) * 2004-06-01 2008-01-17 プロファジア インコーポレイテッド 嚥下障害者向けに適応させた食品組成物の使用の指標および方法
JP4693841B2 (ja) * 2004-06-01 2011-06-01 プロファジア インコーポレイテッド 嚥下障害者向けに適応させた食品組成物の使用の指標および方法
JP2006087913A (ja) * 2004-08-25 2006-04-06 Matsushita Electric Works Ltd 体内成分の定量分析用検量線の作成方法、および同検量線を用いた定量分析装置
US7809416B2 (en) 2004-08-25 2010-10-05 Panasonic Electric Works Co., Ltd. Method of preparing calibration curve for quantitative analysis of in-vivo component, and quantitative analyzer using the calibration curve
JP4586680B2 (ja) * 2004-08-25 2010-11-24 パナソニック電工株式会社 体内成分の定量分析用検量線の作成方法、および同検量線を用いた定量分析装置
JP2008049091A (ja) * 2006-08-28 2008-03-06 Matsushita Electric Works Ltd 生体成分濃度測定方法
JP2015062716A (ja) * 2008-03-25 2015-04-09 ザ・キュレーターズ・オブ・ザ・ユニバーシティ・オブ・ミズーリＴｈｅ Ｃｕｒａｔｏｒｓ Ｏｆ Ｔｈｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｏｆ Ｍｉｓｓｏｕｒｉ グルコース以外の１つ以上の成分のスペクトルデータを使用して非侵襲で血糖を検出するための方法およびシステム
US11147482B2 (en) 2008-03-25 2021-10-19 St. Louis Medical Devices, Inc. Method and system for non-invasive blood glucose measurement using signal change of the non-glucose components induced by the presence of glucose
US10542919B2 (en) 2008-03-25 2020-01-28 St. Louis Medical Devices, Inc. Method and system for non-invasive blood glucose detection utilizing spectral data of one or more components other than glucose
US9629576B2 (en) 2008-05-22 2017-04-25 St. Louis Medical Devices, Inc. Method and system for non-invasive optical blood glucose detection utilizing spectral data analysis
US10973442B2 (en) 2008-05-22 2021-04-13 St. Louis Medical Devices, Inc. Method and system for non-invasive optical blood glucose detection utilizing spectral data analysis
US11986291B2 (en) 2008-05-22 2024-05-21 St. Louis Medical Devices, Inc. Method and system for non-invasive optical blood glucose detection utilizing spectral data analysis
US9566024B2 (en) 2008-05-22 2017-02-14 St. Louis Medical Devices, Inc. Method and system for non-invasive optical blood glucose detection utilizing spectral data analysis
US9579049B2 (en) 2008-05-22 2017-02-28 St. Louis Medical Devices, Inc. Method and system for non-invasive optical blood glucose detection utilizing spectral data analysis
US11553859B2 (en) 2008-05-22 2023-01-17 St. Louis Medical Devices, Inc. Method and system for non-invasive optical blood glucose detection utilizing spectral data analysis
US9788764B2 (en) 2008-05-22 2017-10-17 St. Louis Medical Devices, Inc. Method and system for non-invasive optical blood glucose detection utilizing spectral data analysis
US9814415B2 (en) 2008-05-22 2017-11-14 St. Louis Medical Devices, Inc. Method and system for non-invasive optical blood glucose detection utilizing spectral data analysis
US9877670B2 (en) 2008-05-22 2018-01-30 St. Louis Medical Devices, Inc. Method and system for non-invasive optical blood glucose detection utilizing spectral data analysis
US10070809B2 (en) 2008-05-22 2018-09-11 St. Louis Medical Devices, Inc. Method and system for non-invasive optical blood glucose detection utilizing spectral data analysis
US10080515B2 (en) 2008-05-22 2018-09-25 St. Louis Medical Devices, Inc. Method and system for non-invasive optical blood glucose detection utilizing spectral data analysis
US11076781B2 (en) 2008-05-22 2021-08-03 St. Louis Medical Devices, Inc. Method and system for non-invasive optical blood glucose detection utilizing spectral data analysis
JP2011520552A (ja) * 2008-05-22 2011-07-21 ザ・キュレイターズ・オブ・ザ・ユニバーシティ・オブ・ミズーリ スペクトルデータ分析を利用して血糖を非侵襲で光学的に検出するための方法およびシステム
US10959650B2 (en) 2008-05-22 2021-03-30 St. Louis Medical Devices, Inc. Method and system for non-invasive optical blood glucose detection utilizing spectral data analysis
CN102018517A (zh) * 2009-09-17 2011-04-20 林紫谊 非侵入式血糖仪
JP5705124B2 (ja) * 2009-10-29 2015-04-22 Hoya株式会社 診断補助装置及び診断補助方法
JPWO2011052491A1 (ja) * 2009-10-29 2013-03-21 Hoya株式会社 診断補助装置及び診断補助方法
KR102395773B1 (ko) * 2014-11-07 2022-05-09 삼성전자주식회사 생체 시료의 분석 시스템 및 이를 이용한 분석 방법
KR20160055008A (ko) * 2014-11-07 2016-05-17 아이엠이씨 브이제트더블유 생체 시료의 분석 시스템 및 이를 이용한 분석 방법
JP2019005257A (ja) * 2017-06-26 2019-01-17 日本電信電話株式会社 成分濃度測定装置及び方法
CN112351735A (zh) * 2018-07-20 2021-02-09 桐生电子开发有限责任公司 非破坏测定装置
CN112351735B (zh) * 2018-07-20 2024-01-30 桐生电子开发有限责任公司 血糖值变化量测定装置
CN111603151A (zh) * 2020-06-17 2020-09-01 中国医学科学院生物医学工程研究所 一种基于时频联合分析的无创血液成分检测方法及系统
CN111603151B (zh) * 2020-06-17 2023-05-16 深圳智领人工智能健康科技有限公司 一种基于时频联合分析的无创血液成分检测方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
KR20050002892A (ko) 2005-01-10
CA2481981C (en) 2012-02-07
EP1498070A1 (en) 2005-01-19
CA2481981A1 (en) 2003-10-02
US20080027297A1 (en) 2008-01-31
KR100762659B1 (ko) 2007-10-01
CN1642478A (zh) 2005-07-20
AU2003221086A1 (en) 2003-10-08
US20060063983A1 (en) 2006-03-23
EP1498070A4 (en) 2007-05-02
CN1327812C (zh) 2007-07-25
JPWO2003079900A1 (ja) 2005-07-21
US8275433B2 (en) 2012-09-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2003079900A1 (fr) Instrument et technique de mesure de parametres sanguins non invasifs
Heise et al. Noninvasive blood glucose sensors based on near‐infrared spectroscopy
RU2562886C2 (ru) Устройство и способ для определения и мониторинга компонентов или свойств измеряемой среды, в частности значений физиологических показателей крови
US8406839B2 (en) Method and apparatus for determining blood analytes
EP0630203B1 (en) Non-invasive device and method for determining concentrations of various components of blood or tissue
US7343185B2 (en) Measurement of body compounds
US6157041A (en) Methods and apparatus for tailoring spectroscopic calibration models
US5361758A (en) Method and device for measuring concentration levels of blood constituents non-invasively
EP0828533B1 (en) Method and apparatus for rapid non-invasive determination of blood composition parameters
CA2382113A1 (en) Method of calibrating a spectroscopic device
JPH11244267A (ja) 血中成分濃度測定装置
WO2006040841A1 (ja) 血糖値の非侵襲測定装置
US20080144004A1 (en) Optical Spectrophotometer
JP2008203234A (ja) 血液成分濃度の分析方法及びその分析装置
US6919566B1 (en) Method of calibrating a spectroscopic device
JP2004279427A (ja) 目的物の成分濃度測定方法及び装置
JP5536337B2 (ja) 体液中の物質濃度を推定するためのシステムおよび方法
JP4052461B2 (ja) 血糖値の非侵襲測定装置
KR100883153B1 (ko) 혈당치의 비침습 측정 장치
WO2019208561A1 (ja) 血液成分の血中濃度測定方法、血中濃度測定装置およびプログラム
Castro-Pimentel et al. Three-wavelength PPG and support vector machine for non-invasive estimation of blood glucose
RU2793540C1 (ru) Портативное устройство и способ для неинвазивного измерения элементов крови
CN116568215A (zh) 使用具有单波长的激光组合的光声诊断设备和方法
JP2001212116A (ja) 血液成分測定装置
BG110931A (bg) Метод и устройство за неинвазивно определяне на нивото на кръвната захар

Legal Events

Date Code Title Description
AK Designated states

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): AE AG AL AM AT AU AZ BA BB BG BR BY BZ CA CH CN CO CR CU CZ DE DK DM DZ EC EE ES FI GB GD GE GH GM HR HU ID IL IN IS JP KE KG KP KR KZ LC LK LR LS LT LU LV MA MD MG MK MN MW MX MZ NI NO NZ OM PH PL PT RO RU SC SD SE SG SK SL TJ TM TN TR TT TZ UA UG US UZ VC VN YU ZA ZM ZW

AL Designated countries for regional patents

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): GH GM KE LS MW MZ SD SL SZ TZ UG ZM ZW AM AZ BY KG KZ MD RU TJ TM AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR HU IE IT LU MC NL PT RO SE SI SK TR BF BJ CF CG CI CM GA GN GQ GW ML MR NE SN TD TG

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2003577737

Country of ref document: JP

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 1020047015167

Country of ref document: KR

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2481981

Country of ref document: CA

Ref document number: 2003712898

Country of ref document: EP

Ref document number: 20038069598

Country of ref document: CN

WWP Wipo information: published in national office

Ref document number: 1020047015167

Country of ref document: KR

WWP Wipo information: published in national office

Ref document number: 2003712898

Country of ref document: EP

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2006063983

Country of ref document: US

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 10508833

Country of ref document: US

WWP Wipo information: published in national office

Ref document number: 10508833

Country of ref document: US