WO2022138902A1 - 脂質濃度計測装置、プログラム、及び、方法 - Google Patents

脂質濃度計測装置、プログラム、及び、方法 Download PDF

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WO2022138902A1
WO2022138902A1 PCT/JP2021/048130 JP2021048130W WO2022138902A1 WO 2022138902 A1 WO2022138902 A1 WO 2022138902A1 JP 2021048130 W JP2021048130 W JP 2021048130W WO 2022138902 A1 WO2022138902 A1 WO 2022138902A1
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turbidity
lipid concentration
change
lipid
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PCT/JP2021/048130
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一也 飯永
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メディカルフォトニクス株式会社
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    • 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
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4866—Evaluating metabolism
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/40—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for data related to laboratory analysis, e.g. patient specimen analysis

Definitions

  • the present invention relates to a lipid concentration measuring device, a program, and a method.
  • blood sampling can be eliminated by measuring non-invasive lipids. This makes it possible to measure blood lipids not only at medical institutions but also at home. By enabling immediate data acquisition, it becomes possible to measure blood lipids continuously over time.
  • the present invention has been made to solve such a conventional problem, and provides an apparatus and a method for estimating an absolute value of lipid concentration from blood turbidity.
  • the lipid concentration measuring device of the present invention emits blood from a subject at a predetermined interval from an irradiation unit that irradiates a predetermined position of a subject with light and a position where the light is irradiated by the irradiation unit, or at a continuous position.
  • the blood turbidity is calculated from the light receiving part that detects the light intensity at multiple positions and the light intensity at multiple positions, and is based on the statistical data of the postprandial elapsed time and blood turbidity prepared in advance by statistical processing.
  • the amount of change in turbidity is calculated from the blood turbidity
  • the amount of change in lipid concentration is calculated from the amount of change in turbidity based on the statistical data of the amount of change in turbidity and the amount of change in lipid concentration prepared in advance by statistical processing. It has a control unit that calculates and calculates the absolute value of the lipid concentration by adding the fasting lipid concentration to the amount of change in the lipid concentration.
  • the lipid concentration measuring method of the present invention irradiates a predetermined position of a subject with light, and is emitted from the subject at a predetermined interval from the irradiation position of the light by the irradiation unit or at a continuous position.
  • Detects light intensity at multiple positions calculates blood turbidity from light intensity at multiple positions, and based on statistical data of postprandial elapsed time and blood turbidity created in advance by statistical processing, blood turbidity From, the amount of change in turbidity is calculated, and the amount of change in lipid concentration is calculated from the amount of change in turbidity based on the statistical data of the amount of change in turbidity and the amount of change in lipid concentration prepared in advance by statistical processing.
  • the absolute value of lipid concentration is calculated by adding the fasting lipid concentration to the amount of change.
  • the lipid concentration measurement program of the present invention comprises a process of irradiating a computer with light at a predetermined irradiation position on the subject's body, and a subject's body at a predetermined interval from the irradiation position or at a continuous position.
  • the lipid concentration measuring device and method of the present invention it is possible to estimate the absolute value of the lipid concentration.
  • the figure which shows the structure of the lipid concentration measuring apparatus of an embodiment The block diagram which shows the structure of a control system. The figure which shows the time change line data. The figure explaining the calculation of the turbidity change amount. The figure which shows the correlation between the amount of change of turbidity and the amount of change of lipid concentration. The figure which shows the correlation between the maximum lipid absorption amount of an individual and the TG absorption parameter. The figure which shows the correlation between BMI and the maximum lipid absorption.
  • the flowchart of the lipid concentration measurement process of an embodiment The flowchart of the lipid concentration measurement process of an embodiment.
  • the rough configuration of the lipid concentration measuring device of the embodiment is the same as the configuration disclosed in WO2014 / 087825, except for the processing in the control unit.
  • the lipid concentration measuring device 1 of the present embodiment has an irradiation unit 2 that irradiates light from outside the living body toward the living body and a light receiving unit that detects light intensity at a predetermined detection position 31 outside the living body. It has 3 and a control unit 4 that estimates the absolute value of the lipid concentration based on the light intensity detected by the light receiving unit 3.
  • the irradiation unit 2 irradiates a predetermined irradiation position 21 with light from outside the living body toward the living body.
  • the irradiation unit 2 has a light source 22 for irradiating light.
  • the light source 22 can freely adjust the wavelength of the emitted light.
  • the light source 22 can adjust the wavelength range of the irradiation light to a wavelength range other than the wavelength range in which the light is absorbed by the inorganic substance of plasma. Further, the light source 22 can be adjusted to a wavelength range other than the wavelength range in which light is absorbed by the cellular components of blood.
  • the cell components of blood are red blood cells, leukocytes and platelets in blood, and the inorganic substances in plasma are water and electrolytes in blood.
  • the wavelength of the light emitted by the light source 22 is preferably about 1400 nm or less and about 1500 nm to about 1860 nm in consideration of the wavelength range in which the light is absorbed by the inorganic substance of plasma. Further, the wavelength of the light emitted by the light source 22 is more preferably about 580 nm to about 1400 nm and more preferably about 1500 nm to about 1860 nm in consideration of the wavelength range in which the light is absorbed by the cellular components of blood.
  • the light detected by the light receiving unit 3 described later is affected by the absorption of light by the inorganic substance of plasma and the absorption of light by the cellular component of blood. The effect is suppressed. As a result, there is not enough absorption to identify the substance, and the light energy loss due to absorption is negligibly small. become.
  • the irradiation unit 2 arbitrarily adjusts the length of time for irradiating light such as continuous irradiation of light or pulsed irradiation of light according to the calculation method of blood turbidity ⁇ m by the control unit 4 described later. And the intensity of the emitted light or the phase of the light can be arbitrarily modulated.
  • the irradiation unit 2 may use a light source 22 having a fixed wavelength, or may be a mixture of light having a plurality of wavelengths.
  • the light receiving unit 3 receives light and detects the light intensity.
  • the light receiving unit 3 receives light emitted from the living body to the outside of the living body and detects the light intensity thereof. Further, when a plurality of light receiving units 3 are used, the plurality of light receiving units 3 are installed at different distances about the irradiation position 21. In the embodiment, as shown in FIG. 1, the first light receiving unit 31 and the second light receiving unit 32 are arranged in order on the same surface and linearly at predetermined intervals from the irradiation position 21.
  • the distance from the irradiation position 21 to the detection position 33 is defined as the irradiation detection distance ⁇ .
  • the distance from the irradiation position 21 to the first detection position 331 by the first light receiving unit 31 is set as the first irradiation detection distance ⁇ 1
  • the distance from the irradiation position 21 to the second light receiving unit 32 is used.
  • the distance to the second detection position 332 is defined as the distance between the second irradiation detections ⁇ 2 .
  • the irradiated light is on the surface of the living body and in the vicinity of the surface. It suppresses the influence of light that is reflected by the scatterer and is directly emitted from the living body, reaches the depth where blood and lipids exist, and then scatters due to the reflection of light by the blood lipids from the living body. Detects the light intensity due to the emitted backward scattered light.
  • the optical path length becomes longer, so that the number of collisions with lipids increases, and the detected light is greatly affected by scattering. It makes it easier to capture the effects of scattering, which is weak and difficult to detect.
  • the arrangement when a plurality of detection positions 33 are provided is not limited to a linear shape as long as they are arranged at different distances about the irradiation position 21, but may be circular, wavy, zigzag, or the like. You may choose. Further, the distance between the first irradiation detection distance ⁇ 1 and the second irradiation detection distance ⁇ 2 from the irradiation position 21 to the detection position 33, and the detection positions 331 and 332 are not limited to a fixed distance. It may be selected as appropriate.
  • FIG. 2 is a block diagram of the control system of the lipid concentration measuring device 1 of the embodiment.
  • CPU Central Processing Unit
  • ROM ReadOnlyMemory
  • RAM RandomAccessMemory
  • storage unit 47 external I / F (Interface) 48
  • irradiation unit 2 irradiation unit 2
  • the light receiving unit 3 is connected.
  • the CPU 41, the ROM 43, and the RAM 44 constitute a control unit (controller) 4.
  • the ROM 43 stores in advance a program and a threshold value executed by the CPU 41.
  • the RAM 44 has various memory areas such as an area for developing a program executed by the CPU 41 and a work area for data processing by the program.
  • the RAM 44 is a statistic of the time change curve data described later, the fasting TG concentration of the subject obtained in advance by a medical examination or the like, the change amount of blood turbidity ⁇ m, and the change amount of TG concentration (lipid concentration change amount) ⁇ TG. It has a storage area for storing data, statistical data on TG absorption parameters and maximum lipid absorption ( ⁇ TGmax), and statistical data on BMI and maximum lipid absorption ( ⁇ TGmax). It should be noted that these data may be stored in the storage unit 47.
  • the storage unit 47 stores data such as light intensity and blood turbidity detected and calculated.
  • the storage unit 47 may be an internal memory such as an HDD (Hard Disk Drive), a flash memory, or an SSD (Solid State Drive) that stores non-volatilely.
  • HDD Hard Disk Drive
  • flash memory or an SSD (Solid State Drive) that stores non-volatilely.
  • SSD Solid State Drive
  • the external I / F48 is an interface for communicating with an external device such as a client terminal (PC).
  • the external I / F 48 may be an interface for data communication with an external device, for example, a device (USB memory or the like) locally connected to the external device, or a network for communication via a network. It may be an interface.
  • the control unit 4 estimates the absolute value of the lipid concentration based on the light intensity detected by the light receiving unit 3.
  • the lipid concentration calculation process by the control unit 4 will be described.
  • the control unit 4 calculates the blood turbidity ⁇ m of light in the living body based on the light intensity detected by the light receiving unit 3.
  • the light intensity detected by the light receiving unit 3 includes the influence of light scattering by blood lipids, from which the blood turbidity ⁇ m is calculated.
  • the blood turbidity ⁇ m in the embodiment is not limited to a numerical value of the efficiency of a general scattering process, but a numerical value of the influence of scattering under certain conditions in consideration of the scattering phenomenon. Also includes. Hereinafter, it will be described in detail.
  • the control unit 4 calculates the blood turbidity ⁇ m from the ratio of the light intensity detected at the detection position 33 and the irradiation detection distance ⁇ from the irradiation position 21 to the detection position 33. That is, the blood turbidity ⁇ m is calculated based on the scattering phenomenon in which the irradiated light is attenuated by scattering as the distance to the detection position increases.
  • the control unit 4 in the embodiment irradiates continuous light with the irradiation unit 2, and the light intensity R ( ⁇ ) detected by the first light receiving unit 31 and the irradiation detection distance ⁇ 1 are expressed by the following equation (1) and By substituting into equation (2), blood turbidity ⁇ m is calculated.
  • ⁇ a is the absorption coefficient
  • ⁇ eff is the effective attenuation coefficient
  • S 0 is the light intensity of the light irradiated by the irradiation unit 2.
  • the control unit 4 is not limited to the ones according to the above equations (1) and (2) as in the embodiment, but is appropriately selected.
  • the blood turbidity ⁇ m may be simply proportional to each other.
  • control unit 4 is not limited to a single detection position 33. In actual measurement, it is expected that a lot of measurement noise will occur. In such a case, a large number of detection positions 33 can be installed, and the blood turbidity can be derived from the continuous light intensity according to the irradiation detection distance ⁇ . That is, in the control unit 4, when the noise of each measurement data having a small number of measurement points becomes relatively large, it is possible to reduce the influence of the noise assumed in the actual measurement by increasing the detection position 33. ..
  • control unit 4 calculates the blood turbidity ⁇ m from the respective ratios of the light intensities detected by the plurality of light receiving units 3.
  • the blood turbidity ⁇ m is calculated based on the scattering phenomenon in which the irradiated light is attenuated by scattering as the distance to the detection position 33 increases.
  • the irradiation unit 2 irradiates continuous light of a predetermined light intensity, and the first irradiation detection distance ⁇ 1 from the irradiation position 21 to the first detection position 331 by the first light receiving unit 31 and the irradiation position 21.
  • the blood turbidity ⁇ m is calculated by substituting the obtained second light intensity R ( ⁇ 2 ) into the following equation (3).
  • the detection position 33 can be reduced, the size of the device is small and it can be manufactured at low cost, which is suitable for home use.
  • control unit 4 is not limited to the one according to the above equation (3) as in the present embodiment, and may be appropriately selected.
  • the attenuation rate with respect to the distance between the first detection position 331 and the second detection position 332 may be calculated, and the blood turbidity ⁇ m may be calculated from the attenuation rate.
  • the device using the above formula (3) is not limited to home use, and may be medical or clinical use.
  • the control unit 4 calculates the blood turbidity ⁇ m from the difference in light intensity detected by the plurality of light receiving units 3.
  • the blood turbidity ⁇ m is obtained by calculating the difference between the two points corresponding to the distance between the detection positions 33, and using the calculated value as the blood turbidity ⁇ m. Therefore, the blood turbidity ⁇ m is calculated based on the scattering phenomenon in which the irradiated light is attenuated by scattering as the distance to the detection position 33 increases.
  • the control unit 4 in the embodiment acquires the light intensity R ( ⁇ 1 ) and the light intensity R ( ⁇ 2 ) at the first detection position 331 and the second detection position 332, calculates the difference, and sets the blood turbidity ⁇ m. do.
  • the control unit 4 determines the blood turbidity ⁇ m from the length of time from when the irradiation unit 2 irradiates the pulsed light until the light intensity detected by the light receiving unit 3 is attenuated to a predetermined intensity. calculate. That is, the blood turbidity ⁇ m is calculated based on the scattering phenomenon in which the light irradiated in a pulse shape is attenuated as time progresses due to scattering.
  • the light intensity detected here includes information that light is scattered depending on the concentration of blood lipids and information that the light intensity is attenuated as the time from irradiation to detection becomes longer. include. Therefore, the control unit 4 obtains a blood turbidity ⁇ m depending on the concentration of blood lipids from the attenuation of the light intensity.
  • the control unit 4 in the present embodiment acquires the light intensity at the irradiation position 21 and the detection position 33 adjacent thereto, calculates the time until the light intensity is attenuated to a predetermined light intensity, and sets the value as the blood turbidity ⁇ m.
  • the control unit 4 calculates the blood turbidity ⁇ m from the length of time from the time when the irradiation unit 2 irradiates the pulsed light to the time when the light intensity detected by the light receiving unit 3 becomes the strongest. That is, the blood turbidity ⁇ m is calculated based on the scattering phenomenon in which the light irradiated in a pulse shape is attenuated as time progresses due to scattering.
  • the control unit 4 obtains a blood turbidity ⁇ m depending on the concentration of blood lipids by utilizing the time lag.
  • control unit 4 in the embodiment acquires the light intensity at the irradiation position 21 and the detection position 33 adjacent thereto, calculates the time until the light intensity becomes the strongest, and sets the value as the blood turbidity ⁇ m. ..
  • the control unit 4 calculates the blood turbidity ⁇ m and the absorption coefficient of blood from the light density waveform.
  • the waveform of the light density waveform changes by modulating the intensity of the light irradiated by the irradiation unit 2 or the phase of the light. This change in the light density waveform depends on the blood concentration, and the blood turbidity ⁇ m and the absorption coefficient of the blood are calculated.
  • the control unit 4 in the embodiment acquires the light intensity at the irradiation position 21 and the detection position 31a adjacent thereto, calculates the time change of the light density waveform, and obtains the blood turbidity ⁇ m and the absorption coefficient of blood from the time change. calculate.
  • the method for calculating the blood turbidity ⁇ m by the control unit 4 is not limited to the above calculation method, and may be appropriately selected from the methods for calculating the blood lipid concentration information contained in the light intensity. ..
  • the control unit 4 calculates the blood turbidity ⁇ m by the above processing.
  • time change line data is created in advance and stored in the RAM 44.
  • the time change line as shown in FIG. 3 was created using the blood turbidity (absolute value) of 100 subjects.
  • the time change line is created for 100 healthy subjects without any particular distinction, but the time change line may be created by distinguishing the subjects according to their gender, disease, physique, and the like.
  • the method for creating time change line data is as follows. Blood turbidity (0 hours after meals), 1 hour after meals, 2 hours after meals, 3 hours after meals, 4 hours after meals, 5 hours after meals, and 6 hours after meals for 100 subjects. Absolute value) was measured. The average value of blood turbidity of 100 subjects at each measurement point was calculated. However, since it is a measurement in daily life, the number of samples in the postprandial measurement is not 100 evenly.
  • the time change line data (center line in FIG. 3) is the average value of the blood turbidity ⁇ m (absolute value) of 100 subjects at each measurement point of the elapsed postprandial time (h), and is the line above and below the time change line.
  • the intention of this ⁇ 2SD line is that 95% of people enter the range of ⁇ 2SD, so it can be used as a guide when determining whether or not the data is abnormal.
  • the time change line data is a polygonal line in FIG. 3, it may be a regression curve approximated by regression analysis.
  • the control unit 4 calculates the amount of turbidity change ( ⁇ m) based on the time change line data A.
  • FIG. 4 is a diagram showing the blood turbidity ⁇ m calculated by the control unit 4 and the stored time change line data A.
  • D in FIG. 4 is the blood turbidity ⁇ m calculated by the control unit 4
  • the y-axis is blood turbidity
  • the x-axis is the elapsed time after meals, and formula A).
  • the time change line data A may be approximated by using a nonlinear least squares method, an exponential approximation, a logarithmic approximation, an equation approximation, a power approximation, or the like.
  • the (X, Y) coordinates in FIG. 4 can be obtained from the calculation result ⁇ m of blood turbidity at each measurement point (time) of blood turbidity and the elapsed time after meal (for example, 3 hours) (star D (3) in the figure. , ⁇ m)).
  • control unit 4 modifies the constant term so that the time change line data A passes through D (3, ⁇ m) in FIG.
  • the modified data is designated as a time change line B (B in FIG. 4).
  • the time change line data B in FIG. 4 can be expressed by the following equation B. (X in Eq. B is the elapsed time after meals, and y is the blood turbidity ⁇ m.)
  • the theoretical blood turbidity ⁇ m (y-intercept C) in the fasting state can be obtained by adding Cm to this value. ) Is obtained.
  • ⁇ m (change in turbidity) (blood turbidity ⁇ m at postprandial elapsed time (3 hours) in formula B)-(value of y-intercept C)
  • the data used to create the time change line data A is the data of healthy subjects, but the accuracy can be improved by using the data of each target group such as dyslipidemia patients and diabetic patients.
  • the regression equation of the reference line can be evolved into a more accurate regression equation according to the individual by accumulating data for each individual and updating and learning the regression equation.
  • the control unit 4 obtained y 0.0001x obtained from the statistical data of the turbidity change amount ⁇ m and the TG concentration change amount (lipidity concentration change amount) ⁇ TG in the ⁇ m (turbidity change amount) obtained in FIG. Calculate the amount of change in lipid concentration by multiplying by the inverse of the coefficient of x in the linear approximation formula of -0.0084.
  • FIG. 5 is statistical data of a change in turbidity ⁇ m and a change in TG concentration (change in lipid concentration) ⁇ TG.
  • the RAM 44 stores statistical data of a change in turbidity ⁇ m and a change in TG concentration (change in lipid concentration) ⁇ TG.
  • the control unit 4 calculates the estimated absolute value of the lipid concentration by the following formula 2 by adding the lipid concentration on an empty stomach to the amount of change in the lipid concentration.
  • the estimated absolute value of lipid concentration is an expression assuming that the measurement date of fasting TG and the non-invasive measurement date are different.
  • the "fasting TG concentration” is the TG concentration value of the subject when the numerical data obtained in advance by a medical examination or the like is recorded in the storage unit.
  • index value Metal Index (registered trademark)
  • Metabo Index registered trademark
  • This method is a correction method when the lipid data TG concentration or the like has been acquired in advance in a medical examination or the like.
  • the control unit 4 calculates the TG absorption parameter by the following formula, which divides the fasting TG lipid concentration by the fasting HDL-C concentration.
  • TG and HDL-C in Formula 3 are the TG lipid concentration and HDL-C concentration on an empty stomach, which were obtained in advance in a medical examination or the like.
  • TG is triglyceride and HDL-C is HDL cholesterol (also called good cholesterol).
  • the reason for limiting the TG concentration on an empty stomach is that the TG concentration fluctuates after a meal, and it is difficult to derive the amount of TG absorbed from the fluctuated value.
  • HDL is originally a lipoprotein that contains almost no TG, whereas the high TG concentration means that the number of containers for putting TG in the bloodstream (the number of lipoprotein particles) is large. Therefore, the amount of TG absorbed will increase.
  • FIG. 6 is a diagram showing the correlation between the maximum lipid absorption amount ⁇ TGmax of an individual and the TG absorption parameter.
  • the present inventor has found that the TG absorption parameter and the maximum lipid absorption amount ( ⁇ TGmax) have a correlation coefficient of 0.7 or more.
  • the maximum lipid absorption amount ( ⁇ TGmax) is the chronotype of the TG concentration, which is the value when the measured value becomes the highest. This is because the TG concentration is inversely correlated with the HDL-C concentration, so it is hypothesized that the proportion of lipoprotein associated with the increase in TG concentration with respect to the HDL-C concentration is related to the amount of absorption in healthy subjects. It is the result of verification from.
  • RAM 44 stores statistical data of TG absorption parameters and maximum lipid absorption amount ( ⁇ TGmax).
  • the control unit 4 calculates the estimated maximum lipid absorption amount by adding the fasting TG concentration to the maximum lipid absorption amount ( ⁇ TGmax).
  • the estimated maximum lipid absorption amount (estimated maximum lipid absorption amount) is expressed by the following equation 5.
  • the maximum lipid absorption amount ( ⁇ TGmax) is the amount of change in lipid after meals
  • the maximum value of TG concentration can be estimated by adding the TG concentration value on an empty stomach.
  • the "fasting TG concentration" in Equation 5 is the TG concentration of the biological data when the numerical data obtained in advance by a medical examination or the like is recorded in the biological data storage unit.
  • the control unit 4 calculates the metabolic syndrome index (registered trademark) by dividing (estimated amount of absolute lipid concentration) by (estimated maximum amount of lipid absorbed).
  • the estimated absolute value of lipid concentration is the value obtained by the above formula 2
  • the estimated maximum lipid absorption amount is the value obtained by the above formula 5.
  • the Metabo Index (registered trademark) is an original notation, but the actual situation is an index obtained from blood turbidity, and the notation may be turbidity or the like, and may not be displayed in%.
  • the Metabo Index (registered trademark) may be expressed not only in numbers but also in the following stepwise (for example, A to F) notations.
  • The% on the right is the Metabo Index (registered trademark).
  • FIG. 7 shows the correlation between BMI (Body Mass Index) and the maximum lipid absorption amount. As shown in the figure, a relationship can be confirmed between BMI and maximum lipid absorption. However, since BMI tends to differ depending on the muscle mass, the degree of visceral fat obesity, and the underlying disease, a correlation may be created for each population and selected in a timely manner.
  • the RAM 44 stores BMI (Body Mass Index) and statistical data of the maximum lipid absorption amount.
  • the control unit 4 calculates the estimated maximum lipid absorption amount by adding the fasting TG concentration value to the maximum lipid absorption amount ( ⁇ TGmax).
  • the control unit 4 calculates the metabolic syndrome index (registered trademark) by dividing (estimated amount of absolute lipid concentration) by this (estimated maximum amount of lipid absorbed).
  • the lipid concentration measuring device 1 executes the lipid concentration measuring process based on a preset program.
  • 8 to 10 are flowcharts of the lipid concentration measuring process of the embodiment.
  • the irradiation unit irradiates the irradiation position 21 with light (step 101).
  • the first light receiving unit 31 detects the light intensity at the first detection position 331, and the second light receiving unit 32 detects the light intensity at the second detection position 332 (step 102).
  • the control unit 4 calculates the blood turbidity ⁇ m from the light intensity detected by the first light receiving unit 31 and the light intensity detected by the second light receiving unit 32 (step 103).
  • the method for calculating the blood turbidity ⁇ m is described above.
  • the control unit 4 determines the correlation between the postprandial elapsed time (h) and the blood turbidity ( ⁇ m) based on the time change line data generated in advance by statistical processing based on the data measured for a large number of subjects. , The amount of change in turbidity ( ⁇ m) is calculated from the blood turbidity ⁇ m (step 104). The method for calculating the amount of change in turbidity ( ⁇ m) has been described above.
  • the control unit 4 changes the lipid concentration from the turbidity change amount ( ⁇ m) based on the statistical data of the turbidity change amount ⁇ m and the TG concentration change amount (lipid concentration change amount) ⁇ TG prepared in advance by statistical processing. Calculate the amount (step 105). The method for calculating the amount of change in lipid concentration is described above.
  • the control unit 4 calculates the estimated absolute value of the lipid concentration by the following equation 2 by adding the lipid concentration on an empty stomach to the amount of change in the lipid concentration (step 106).
  • the method for calculating the absolute value of lipid concentration is described above.
  • FIG. 9 is a flowchart showing the processing procedure 1 for calculating the metabolic syndrome (registered trademark).
  • the control unit 4 divides the fasting TG lipid concentration by the fasting HDL-C concentration to calculate the TG absorption parameter (step 201). The calculation method of the TG absorption parameter is described above.
  • the control unit 4 calculates the maximum lipid absorption amount ( ⁇ TGmax) from the TG absorption parameter based on the statistical data of the TG absorption parameter and the maximum lipid absorption amount ( ⁇ TGmax) prepared in advance by statistical processing (step 202). ..
  • the method for calculating the maximum lipid absorption amount ( ⁇ TGmax) has been described above.
  • the control unit 4 calculates the estimated maximum lipid absorption amount by adding the fasting TG concentration to the maximum lipid absorption amount ( ⁇ TGmax) (step 203).
  • the method for calculating the estimated maximum lipid absorption is described above.
  • the control unit 4 calculates the metabolic syndrome (registered trademark) by dividing (estimated amount of absolute lipid concentration) by (estimated maximum amount of lipid absorbed) (step 204).
  • FIG. 10 is a flowchart showing the processing procedure 2 for calculating the metabolic syndrome (registered trademark).
  • the control unit 4 calculates the maximum lipid absorption amount ( ⁇ TGmax) from the BMI based on the statistical data of the BMI and the maximum lipid absorption amount ( ⁇ TGmax) prepared in advance by statistical processing (step 301). The calculation method of BMI and maximum lipid absorption ( ⁇ TGmax) is described above.
  • the control unit 4 calculates the estimated maximum lipid absorption amount by adding the fasting TG concentration to the maximum lipid absorption amount ( ⁇ TGmax) (step 302).
  • the method for calculating the estimated maximum lipid absorption is described above.
  • the control unit 4 calculates the metabolic syndrome (registered trademark) by dividing (estimated amount of absolute lipid concentration) by (estimated maximum amount of lipid absorbed) (step 303).
  • the program may be stored in a storage medium.
  • the computer of the apparatus is subjected to a process of irradiating a predetermined irradiation position of the subject's body with light, and a test at a predetermined interval from the irradiation position or at a continuous position.
  • a process of irradiating a predetermined irradiation position of the subject's body with light and a test at a predetermined interval from the irradiation position or at a continuous position.
  • processing to detect the light intensity of multiple positions emitted from the body of a person processing to calculate the blood turbidity at a predetermined elapsed time after meal from the light intensity of multiple positions.
  • the lipid concentration measuring device As described above, according to the lipid concentration measuring device, program, and method of the present embodiment, it is possible to estimate the absolute value of the lipid concentration.

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Abstract

【課題】　血中脂質濃度を計測することが可能な装置及び方法を提供する。 【解決手段】　被験体の所定位置に光を照射する照射部と、照射部による光の照射位置から所定間隔をあけて、あるいは、連続的な位置での、被検体から放出される、複数の位置の光強度を検出する受光部と、複数位置の光強度から血液濁度を算出し、予め統計的処理により作成された食後経過時間と血液濁度との相関データに基づいて、血液濁度から、濁度変化量を算出し、予め統計的処理により作成された濁度変化量と脂質濃度変化量との相関データに基づいて、濁度変化量から脂質濃度変化量を算出し、脂質濃度変化量に空腹時の脂質濃度を加えることにより、脂質濃度絶対値推定量を算出する、制御部と、を有する。

Description

脂質濃度計測装置、プログラム、及び、方法
　本発明は、脂質濃度計測装置、プログラム、及び、方法に関する。
　血中の脂質濃度の変化の計測には、光学的手法による経皮無侵襲計測がある（例えば、特許文献１参照）。
　特許文献１の手法によれば、非侵襲脂質計測により、採血を無くすことができる。これにより医療機関のみならず家庭でも血中脂質を計測できるようになる。即時的なデータ取得を可能とすることで、時間的に連続した血中脂質を計測することが可能となる。
国際公開第2014/087825号公報
　しかしながら、特許文献１の手法の場合、測定部位の皮膚厚や血管の太さの影響があるため、血液濁度の絶対値計測が難しい。そのため、ヒト-ヒト間の血液濁度の比較ができず、栄養指導を行いづらい。また、血液の濁度は食事の影響を受けるため、計測時点での血液の濁度の絶対値が、食前と食後の場合では意義が異なる。
　本発明は、このような従来の問題を解決するためになされたもので、血液濁度から脂質濃度の絶対値を推定する装置及び方法を提供する。
　本発明の脂質濃度計測装置は、被験体の所定位置に光を照射する照射部と、照射部による光の照射位置から所定間隔をあけて、あるいは、連続的な位置での、被検体から放出される、複数の位置の光強度を検出する受光部と、複数位置の光強度から血液濁度を算出し、予め統計的処理により作成された食後経過時間と血液濁度との統計データに基づいて、血液濁度から、濁度変化量を算出し、予め統計的処理により作成された濁度変化量と脂質濃度変化量との統計データに基づいて、濁度変化量から脂質濃度変化量を算出し、脂質濃度変化量に空腹時の脂質濃度を加えることにより、脂質濃度絶対値推定量を算出する、制御部と、を有する。
　本発明の脂質濃度計測方法は、被験体の所定位置に光を照射し、照射部による光の照射位置から所定間隔をあけて、あるいは、連続的な位置での、前記被検体から放出される、複数の位置の光強度を検出し、複数位置の光強度から血液濁度を算出し、予め統計的処理により作成された食後経過時間と血液濁度との統計データに基づいて、血液濁度から、濁度変化量を算出し、予め統計的処理により作成された濁度変化量と脂質濃度変化量との統計データに基づいて、濁度変化量から脂質濃度変化量を算出し、脂質濃度変化量に空腹時の脂質濃度を加えることにより、脂質濃度絶対値推定量を算出する。
　本発明の脂質濃度計測プログラムは、コンピュータに、被験者の体の所定の照射位置に光を照射する処理と、照射位置から所定間隔をあけて、あるいは、連続的な位置での、被検者の体から放出される、複数の位置の光強度を検出する処理と、複数の位置の光強度から、所定の食後経過時間における血液濁度を算出する処理と、予め統計的処理により作成された食後経過時間と血液濁度との統計データに基づいて、血液濁度から、濁度変化量を算出する処理と、予め統計的処理により作成された濁度変化量と脂質濃度変化量との統計データに基づいて、濁度変化量から脂質濃度変化量を算出する処理と、脂質濃度変化量に被験者の空腹時の脂質濃度を加えて、被験者の脂質濃度絶対値推定量を算出する処理と、を実行させる。
　本発明の脂質濃度計測装置及び方法によれば、脂質濃度の絶対値の推定が可能となる。
実施形態の脂質濃度計測装置の構成を示す図。 制御系の構成を示すブロック図。 時間変化線データを示す図。 濁度変化量の算出を説明する図。 濁度の変化量と脂質濃度変化量との相関を示す図。 個人の最大脂質吸収量とTG吸収パラメーターとの相関を示す図。 BMIと最大脂質吸収量の相関を示す図。 実施形態の脂質濃度計測処理のフローチャート。 実施形態の脂質濃度計測処理のフローチャート。 実施形態の脂質濃度計測処理のフローチャート。
　以下、実施形態の脂質濃度計測装置、方法、および、プログラムについて図面を用いて説明する。なお、実施形態の脂質濃度計測装置の大まかな構成は、制御部における処理を除いて、WO2014/087825に開示の構成と共通する。
　図１に示すように、本実施形態の脂質濃度計測装置１は、生体外から生体に向けて光を照射する照射部２と、生体外の所定の検出位置３１における光強度を検出する受光部３と、この受光部３により検出された光強度に基づき脂質濃度の絶対値を推定する制御部４とを有する。
　照射部２は、生体外から生体に向けて、所定の照射位置２１に光を照射する。照射部２は、光を照射するための光源２２を有する。光源２２は、照射する光の波長を自在に調整することができる。光源２２は、照射光の波長範囲を血漿の無機物によって光が吸収される波長範囲以外に調整できる。また、光源２２は、血液の細胞成分によって光が吸収される波長範囲以外に調整することもできる。ここで、血液の細胞成分とは、血中の赤血球、白血球および血小板のことであり、血漿の無機物とは、血中の水および電解質のことである。
　光源２２が照射する光の波長は、血漿の無機物により光を吸収する波長範囲を考慮して約1400ｎｍ以下および約1500ｎｍ～約1860ｎｍとするのが好ましい。さらに、光源２２が照射する光の波長は、血液の細胞成分によって光が吸収される波長範囲を考慮して約580ｎｍ～約1400ｎｍ、及び、約1500ｎｍ～約1860ｎｍとするのがより好ましい。
　このように、光源２２として用いられる波長範囲を上記範囲とすることにより、後述する受光部３により検出される光において、血漿の無機物による光の吸収の影響および血液の細胞成分により光の吸収の影響を抑制している。これにより、物質を特定するほどの吸収は存在せず、吸収による光エネルギー損失は無視できるほど小さくなるため、血中の光は血中の脂質による散乱によって遠くまで伝搬し、体外へ放出されようになる。
　また、照射部２は、後述する制御部４による血液濁度μmの算出方法に応じて、光の連続的な照射や光のパルス状の照射等の光を照射する時間長さを任意に調整することができ、かつ照射する光の強度または光の位相を任意に変調することができる。
　なお、照射部２は、波長が固定された光源２２を用いてもよく、複数の波長の光を混合したものであってもよい。
　受光部３は、光を受光してその光強度を検出する。受光部３は、生体から生体外に放出される光を受光し、その光強度を検出する。また、複数の受光部３を用いる場合は、複数の受光部３は、照射位置２１を中心として各々異なる距離に設置される。実施形態では、図１に示すように、照射位置２１から所定の間隔で同一面上でかつ直線状に第１受光部３１及び第２受光部３２が順に並べられる。
　また、照射位置２１から検出位置３３までの距離を照射検出間距離ρとする。実施形態では、図１に示すように、照射位置２１から第１受光部３１による第１検出位置３３１までの距離を第１照射検出間距離ρ１とし、照射位置２１から第２受光部３２による第２検出位置３３２までの距離を第２照射検出間距離ρ２とする。
　このように、光を生体に照射する照射位置２１と、生体から放出される光強度を検出する検出位置３３との間に所定の距離ρを設けることにより、照射した光が生体表面および表面近傍の散乱体により反射して直接的に生体から放出される光の影響を抑制し、血液や脂質が存在する深さに達したのち、血中脂質によって光が反射することによる散乱を経て生体から放出される後方散乱光による光強度を検出する。また、照射位置２１と検出位置３３との距離を長くすることで、光路長は長くなるため、脂質との衝突回数が増え、検出される光は散乱の影響を多く受けることにより、これまでは弱く、検出しにくかった散乱の影響を捉えやすくしている。
　なお、複数の検出位置３３を設ける場合の配列は、照射位置２１を中心として各々異なる距離に配置されるのであれば直線状に限定されるものではなく、円状、波状、ジグザグ状など、適宜選択してよい。また、照射位置２１から検出位置３３までの第１照射検出間距離ρ１や第２照射検出間距離ρ２、検出位置３３１，３３２同士の間隔は、一定の間隔に限定されるものではなく、適宜選択してよい。
　次に、脂質濃度計測装置１の制御系の構成について説明する。図２は実施形態の脂質濃度計測装置１の制御系のブロック図である。システムバス４２を介して、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４１、ＲＯＭ（Read Only Memory）４３、ＲＡＭ（Random Access Memory）４４、記憶部４７、外部Ｉ／Ｆ（Interface）４８、照射部２、及び、受光部３が接続される。ＣＰＵ４１とＲＯＭ４３とＲＡＭ４４とで制御部（コントローラー）４を構成する。
　ＲＯＭ４３は、ＣＰＵ４１により実行されるプログラムや閾値を予め記憶する。
　ＲＡＭ４４は、ＣＰＵ４１が実行するプログラムを展開するエリアと、プログラムによるデータ処理の作業領域となるワークエリアなどの様々なメモリエリア等を有する。ＲＡＭ４４は、後述する時間変化曲線データと、健康診断等により予め得られた被験者の空腹時TG濃度と、血液濁度の変化量ΔμmとTG濃度の変化量（脂質濃度変化量）ΔTGとの統計データと、TG吸収パラメーターと最大脂質吸収量（ΔTGmax）の統計データと、BMIと最大脂質吸収量（ΔTGmax）の統計データを記憶する記憶エリアを有する。なお、これらデータは記憶部４７に記憶することでもよい。
　記憶部４７は、検知・算出された光強度等や血液濁度等のデータを記憶する。記憶部４７は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や、フラッシュメモリや、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の、不揮発性に記憶する内部メモリーでよい。
　外部Ｉ／Ｆ４８は、例えばクライアント端末（ＰＣ）などの外部装置と通信するためのインターフェースである。外部Ｉ／Ｆ４８は、外部装置とデータ通信を行うインターフェースであれば良く、たとえば、外部装置にローカルに接続する機器（ＵＳＢメモリ等）であっても良いし、ネットワークを介して通信するためのネットワークインターフェイスであってもよい。
　制御部４は、受光部３により検出された光強度に基づき脂質濃度の絶対値を推定する。以下、制御部４による脂質濃度の算出処理について説明する。
　制御部４は、受光部３により検出された光強度に基づき生体内における光の血液濁度μmを算出する。上述のとおり、受光部３により検出された光強度は、血中脂質による光の散乱の影響が含まれており、そのことから血液濁度μmを算出する。なお、実施形態における血液濁度μmは、一般的な散乱過程の効率を数値化したものに限定されるものではなく、散乱現象を考慮して散乱の影響を一定の条件下で数値化したものも含むものである。以下、詳細に説明する。
　制御部４は、検出位置３３で検出された光強度と、照射位置２１から検出位置３３までの照射検出間距離ρとの比から血液濁度μmを算出する。つまり、照射した光が検出位置までの距離を遠くするにつれて散乱により減衰していく散乱現象に基づき血液濁度μmを算出する。
　実施形態における制御部４は、照射部２により連続光を照射するとともに、第１受光部３１により検出された光強度Ｒ（ρ）と照射検出間距離ρ１とを、下記式（１）および式（２）に代入することで血液濁度μmを算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　ここで、μａは吸収係数、μｅｆｆは有効減衰係数（Effective Attenuation Coefficient）、Ｓ０は照射部２により照射された光の光強度である。
　なお、制御部４は、実施形態のように上記式（１）および式（２）によるものに限定されるものではなく、適宜選択されるものであり、例えば、検出された光強度Ｒ（ρ）と血液濁度μmとが単純に比例しているものとしてもよい。
　また、制御部４は検出位置３３が一点のものに限定されるものではない。実際の計測に置いては、多くの計測ノイズが発生することが想定される。そのような場合は、検出位置３３を多数設置し、照射検出間距離ρに応じた連続的な光強度から血液濁度を導くこともできる。つまり、制御部４において、計測点が少数である各計測データのノイズが相対的に大きくなる場合、検出位置３３を増やすことで、実測で想定されるノイズの影響を軽減させることが可能である。
　次に、制御部４は、複数の受光部３により検出された光強度のそれぞれの比から血液濁度μmを算出する。照射した光が、検出位置３３までの距離を遠くするにつれて散乱により減衰していく散乱現象に基づき血液濁度μmを算出するものである。
　実施形態では、照射部２により所定の光強度の連続光を照射し、照射位置２１から第１受光部３１による第１検出位置３３１までの第１照射検出間距離ρ１と、照射位置２１から第２受光部３２による第２検出位置３３２までの第２照射検出間距離ρ２と、第１受光部３１により検出された第１光強度Ｒ（ρ１）と、第２受光部３２により検出された第２光強度Ｒ（ρ２）とを下記式（３）に代入することで血液濁度μmを算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　このように、上記式（３）では、検出位置３３を少なくすることができるため、装置の大きさが小さく、そして安価に製造することがで、家庭用に適している。
　なお、制御部４は、本実施形態のように上記式（３）によるものに限定されるものではなく、適宜選択してよい。第１検出位置３３１，および第２検出位置３３２同士の間の距離に対する減衰率を算出し、その減衰率から血液濁度μmを算出するようにしてもよい。
　また、上記式（３）を使用した装置は、家庭用に限定されるものではなく、医療用・臨床用であってもよい。
　制御部４は、複数の受光部３により検出された光強度の差から血液濁度μmを算出する。この血液濁度μmは、検出位置３３同士の間の距離に対応した２点間の差を算出し、その算出した値を血液濁度μmとしたものである。よって、照射した光が、検出位置３３までの距離を遠くするにつれて散乱により減衰していく散乱現象に基づき血液濁度μmを算出するものである。
　実施形態における制御部４は、第１検出位置３３１および第２検出位置３３２における光強度Ｒ（ρ１）および光強度Ｒ（ρ２）を取得し、その差を算出し、血液濁度μmとする。
　次に、制御部４は、照射部２によりパルス状の光を照射した時から、受光部３により検出された光強度が所定の強度に減衰するまでの時間の長さから血液濁度μmを算出する。つまり、パルス状に照射した光が、散乱により時間が進むにつれて減衰していく散乱現象に基づき血液濁度μmを算出する。
　よって、ここで検出される光強度には、光が血中脂質の濃度に依存して散乱している情報、および照射した時から検出されるまでの時間が長くなるほど光強度が減衰する情報が含まれている。よって、制御部４は、その光強度の減衰から血中脂質の濃度に依存する血液濁度μmを得る。
　本実施形態における制御部４は、照射位置２１とそれに隣接する検出位置３３における光強度を取得し、所定の光強度に減衰するまでの時間を算出し、その値を血液濁度μmとする。
　制御部４は、照射部２によりパルス状の光を照射した時から、受光部３により検出された光強度が最も強くなる時までの時間の長さから血液濁度μmを算出する。つまり、パルス状に照射した光が、散乱により時間が進むにつれて減衰していく散乱現象に基づき血液濁度μmを算出する。
　本実施形態では、上述のとおり、照射位置２１から検出位置３３までに所定の距離を有しており、その距離の間で散乱が起きている。そのため、受光部３により検出される光強度が最も強くなるまでのタイムラグがある。よって、制御部４は、そのタイムラグを利用して血中脂質の濃度に依存する血液濁度μmを得る。
　よって、実施形態における制御部４は、照射位置２１とそれに隣接する検出位置３３における光強度を取得し、光強度が最も強くなる時までの時間を算出し、その値を血液濁度μmとする。
　制御部４は、光密度波形より血液の血液濁度μmおよび吸収係数を算出する。光密度波形は、照射部２により照射する光の強度または光の位相を変調させることで、その波形が変化する。この光密度波形の変化は、血液の濃度に依存しており、血液の血液濁度μmおよび吸収係数を算出する。
　実施形態における制御部４は、照射位置２１とそれに隣接する検出位置３１ａにおける光強度を取得し、その光密度波形の時間変化を算出し、その時間変化から血液の血液濁度μmおよび吸収係数を算出する。
　なお、制御部４による血液濁度μmの算出方法は、上記の各算出によるものに限定されるものではなく、光強度に含まれる血中脂質の濃度情報を算出する方法から適宜選択してよい。
　制御部４は、以上の処理で血液濁度μmを算出する。
　次に、脂質濃度の算出にあたり、予め時間変化線データを作成し、ＲＡＭ４４に記憶する。時間変化線データの作成にあたっては、被験者100名の血液濁度（絶対値）を用いて、図３に示すような、時間変化線を作成した。なお、実施形態では、健常者100名を特段の区別なく時間変化線を作成したが、被験者の性別、疾患別、体格別などで区別して時間変化線を作成してもよい。
　時間変化線データの作成法は、次の通りである。被験者100名に対し、空腹時（食後経過時間0時間）、食後1時間、食後2時間、食後3時間、食後4時間、食後5時間、食後6時間のタイミングの測定ポイントでそれぞれ血液濁度（絶対値）を計測した。各測定ポイントにおける被験者100名の血液濁度の平均値を算出した。ただし、日常生活における計測であるため、食後計測におけるサンプル数は、均一して100名ではない。
　また、SD（標準偏差）値の算出にあたっては、各測定ポイントのSD値の平均値を採用している。これは、測定時間ごとのサンプル数に差があったため、目安として用いるために、この算出法を採用した。
　時間変化線データ（図３の中央の線）は、食後経過時間（ｈ）の各測定ポイントにおける被験者100名の血液濁度μm（絶対値）の平均値であり、時間変化線の上下の線は、各測定時間における血液濁度μm（絶対値）の平均値±2SDの線である。この±2SD線の意図としては、±２SDの範囲に95%の人が入るので、異常データかどうかを判別するときの目安とできる。なお、図３では時間変化線データは折れ線となっているが、回帰分析により近似した回帰曲線としてもよい。
　制御部４は、時間変化線データＡに基づいて濁度変化量（Δμｍ）を算出する。
　図４は、制御部４が算出した血液濁度μmと、記憶された時間変化線データＡとを示す図である。図４中のDが制御部４が算出した血液濁度μmであり、図４中の点線Aは図３の時間変化線データＡ（回帰曲線：y=-0.0024x2+0.0173x+0.2214、y軸は血液濁度、x軸は食後経過時間、式Aとする）である。なお、時間変化線データＡは、非線形最小二乗法、指数近似、対数近似、式近似、累乗近似などを用いて、近似してもよい。
　血液濁度の各測定ポイント（時間）における血液濁度の算出結果μmと、食後の経過時間（例えば3時間）から、図４の（X,Y）座標が求まる（図中の星Ｄ(3,μm)）。
　次に、制御部４は、時間変化線データＡが図４中のＤ（3，μm）を通るように定数項を改変する。改変されたデータを時間変化線Ｂ（図４中のB）とする。
　図４中の時間変化線データＢは次の式Bで表すことができる。（式Bのxは食後経過時間であり、yは血液濁度μmである。）
（式B）　y=-0.0024x2+0.0173x+0.2214+Ｃm
　まず、時間変化線データA（式A）における食後経過時間（３時間）の血液濁度μmを求める。
　ここでx＝3であることから、μm=-0.0024*32+0.0173*3 +0.2214となり、食後経過時間（３時間）における血液濁度μm=0.2517となる。
　時間変化線データAからのベースの変化量Cmは、Cm＝（実測μm：図４中のDのｙ座標）-0.2517となる。
　また、式Ａのｘ＝0（y切片）の時の血液濁度μmは0.2214であることから、この値にCmを加算することで、空腹時における理論上の血液濁度μm（ｙ切片C）が求まる。
Δμm（濁度変化量）＝（式Bの食後経過時間（３時間）における血液濁度μm）－（ｙ切片Cの値）
　時間変化線データAにおけるΔμm（濁度変化量）は、X=3（食後経過時間）のときの時間変化線データAにおけるΔμm=0.2517-0.2214=0.0303となる。
　なお、時間変化線データＡの作成に用いたデータは健常者のデータであるが、脂質異常症者、糖尿病患者など、対象群ごとのデータを使用することで、精度は向上する。
　また、基準線の回帰式は、個人ごとにデータを集積し、回帰式を更新、学習することで、個人に応じたより高精度な回帰式へと進化させることができる。
　制御部４は、図５で求めたΔμm（濁度変化量）に、濁度の変化量ΔμmとTG濃度の変化量（脂質濃度変化量）ΔTGとの統計データから求めた、y=0.0001x-0.0084という線形近似式のｘの係数の逆数を乗じて脂質濃度変化量を算出する。
（式１）
　（脂質濃度変化量）＝Δμm×10000
　式１の係数10000（0.0001の逆数）は以下の図５に基づく。図５は、濁度の変化量ΔμmとTG濃度の変化量（脂質濃度変化量）ΔTGとの統計データである。ＲＡＭ４４は、濁度の変化量ΔμmとTG濃度の変化量（脂質濃度変化量）ΔTGとの統計データを記憶する。
　制御部４は、脂質濃度変化量に、空腹時の脂質濃度を加えることにより、下記式２により、脂質濃度絶対値推定量を算出する。
（式２）
　（脂質濃度絶対値推定量）＝（脂質濃度変化量）＋（空腹時TG濃度）
　脂質濃度絶対値の推定量としたのは、空腹時TGの計測日と非侵襲計測の日が異なる場合を想定した表現である。また、「空腹時TG濃度」とは、健康診断等により予め得られた数値データを記憶部に記録した場合の、被験者のTG濃度値である。
　上記式２のように、濁度変化量Δμmから脂質濃度絶対値推定量を算出することで、ヒト-ヒト間の血液濁度の比較可能な数値として、用いることができる。
　しかしながら、脂質濃度絶対値推定量に算出には、複数の相関を経由するため、誤差が大きくなることもある。
　さらに、医療用語として脂質濃度絶対値推定量の表記をした場合には、得られた算出結果の数値に対する期待や、非専門家への栄養指導時の理解の妨げとなる恐れがある。
　そこで、非専門家でも理解しやすい独自指標（インデックス値）（メタボインデックス（登録商標））を考案した。以下に、メタボインデックス（登録商標）の算出方法１と算出方法２を説明する。
（算出方法１）
　この方法は、健康診断などで、予め脂質データTG濃度等を取得している場合の補正方法となる。
　まず、制御部４は、空腹時のTG脂質濃度を空腹時のHDL-C濃度で除する、以下の式でTG吸収パラメーターを算出する。
（式３）
　（TG吸収パラメーター）＝（TG：mg/dL）/（HDL-C:mg/dL）
　式３のTGとHDL-Cは、健康診断などで予め取得した、空腹時のTG脂質濃度及びHDL-C濃度である。TGは中性脂肪であり、HDL-CはHDLコレステロール（善玉コレステロールとも呼ばれる）である。
　なお、TG濃度を空腹時に限定する理由は、食後の場合、TG濃度は変動してしまい、変動してしまった値からは、TGの吸収量を導き出すことが困難であるためである。HDLは元来、TGをほとんど含まないリポタンパクであり、これに対してTG濃度が高いということは、TGを血流に乗せるための容器の数（リポタンパクの粒子の数）が多いことになり、吸収されるTG量が増加することになる。
　図６は、個人の最大脂質吸収量ΔTGmaxとTG吸収パラメーターとの相関を示した図である。
　本発明者は、TG吸収パラメーターと最大脂質吸収量（ΔTGmax）とは、相関係数0.7以上の相関があることを見出した。最大脂質吸収量（ΔTGmax）とは、TG濃度の日内変動で、測定値が最も高くなったときの値をいう。これは、TG濃度がHDL-C濃度と逆相関することから、HDL-C濃度に対しTG濃度の増加と関連性のあるリポタンパクの割合が、健常者の場合、吸収量と関係するという仮説から検証した結果である。
　ＲＡＭ４４は、TG吸収パラメーターと最大脂質吸収量（ΔTGmax）の統計データを記憶する。
　制御部４は、（TG吸収パラメーター）を、TG吸収パラメーターと最大脂質吸収量（ΔTGmax）の統計データから求めた、y=45.594x-12.918という線形近似式（式４）のｘに代入し、（最大脂質吸収量（ΔTGmax））を算出する。
（式４）
　（最大脂質吸収量（ΔTGmax））＝（TG吸収パラメーター）×４６－１３
　なお、この式４で用いている数値（46と13）は、上図４に示したΔTGmaxとTG吸収パラメーターとの相関（y=45.864-12.918）から求めたものであるが、この数値に限定されるものではない。
　制御部４は、最大脂質吸収量（ΔTGmax）に空腹時TG濃度を加えることにより、推定最大脂質吸収量を算出する。推計上の最大脂質吸収量（推定最大脂質吸収量）は以下の式５であらわされる。
　すなわち、最大脂質吸収量（ΔTGmax）は食後の脂質変化量であるため、空腹時のTG濃度値を加算することで、TG濃度の最大値を推定できる。
（式５）
　（推定最大脂質吸収量）＝（最大脂質吸収量（ΔTGmax））+（空腹時TG濃度）
　なお、式５の「空腹時のTG濃度」とは、健康診断等により予め得られた数値データを生体データ保存部に記録した場合の、生体データのTG濃度である。
　制御部４は、（脂質濃度絶対値推定量）を（推定最大脂質吸収量）で除することにより、メタボインデックス（登録商標）を算出する。
（式６）
　メタボインデックス（登録商標）＝（脂質濃度絶対値推定量）/（推定最大脂質吸収量）×100
　脂質濃度絶対値推定量は上記式２で得られた値であり、推定最大脂質吸収量は、上記式５で得られた値である。
　なお、メタボインデックス（登録商標）は独自の表記であるが、実態は、血液濁度から求めた指標であり、表記は濁度などでもよく、％表示でなくてもよい。
　さらに皮膚厚補正、肌色補正を用いることで、乖離例は大幅に減少した。
　なお、メタボインデックス（登録商標）は、数字ばかりではなく以下のような段階的な（例えば、Ａ～Ｆ）表記でもよい。
右の%は、メタボインデックス（登録商標）。
A：～２５％
B:２６～５０％
C:５１～７５％
D:７６～１００％
E:１０１～１２５％
F：１２６％～
　また、１００％以上となるのは、計算上の限界のほか、あくまで健常者との比較になるので、糖尿病、脂質異常症などの基礎疾患があると、高めに出る傾向がある。このように、メタボインデックス（登録商標）により疾患の有無を推定できる。
（算出方法２）
　また、計測者全員が、予めの健康診断等による血液データを知っているとは限らないので、BMIを用いた補正方法２を考案した。
（式７）
　BMI＝（体重ｋｇ）/（身長ｍ）＾2
　制御部４は、BMIを、BMIと最大脂質吸収量（ΔTGmax）の統計データから求めた、y=9.6195x-69.428という線形近似式（式８）のｘに代入し、（最大脂質吸収量（ΔTGmax））を算出する。
（式８）
　（最大脂質吸収量（ΔTGmax））＝（BMI）×9.6+69
　図７は、BMI（Body Mass Index）と最大脂質吸収量の相関である。図に示したように、BMIと最大脂質吸収量の間には、関連性が確認できる。ただし、BMIは筋肉量や内臓脂肪肥満の程度、更には基礎疾患などにより、違いが出やすいので、母集団ごとに、相関を作成し、適時選択するなどしてもよい。ＲＡＭ４４は、BMI（Body Mass Index）と最大脂質吸収量の統計データを記憶する。
　制御部４は、最大脂質吸収量（ΔTGmax）に空腹時TG濃度値を加えることにより、推定最大脂質吸収量を算出する。 
（式９）
　（推定最大脂質吸収量）＝（最大脂質吸収量（ΔTGmax））+（空腹時TG濃度値）
　制御部４は、（脂質濃度絶対値推定量）をこの（推定最大脂質吸収量）で除することにより、メタボインデックス（登録商標）を算出する。
　以上のような構成を備える実施形態の脂質濃度計測装置１において、予め設定されているプログラムに基づいて、脂質濃度計測装置１は、脂質濃度計測処理を実行する。図８～１０は、実施形態の脂質濃度計測処理のフローチャートである。
　照射部が、照射位置２１に光を照射する（ステップ１０１）。
　第１受光部３１が第１検出位置３３１における光強度を検出するとともに、第２受光部３２が第２検出位置３３２の光強度を検出する（ステップ１０２）。
　制御部４は、第１受光部３１が検出した光強度及び第２受光部３２が検出した光強度から血液濁度μmを算出する（ステップ１０３）。なお、血液濁度μmの算出法は上述した。
　制御部４は、食後経過時間（ｈ）と血液濁度（μm）との相関関係を、多数の被験者について計測したデータに基づいて、予め統計的処理により生成された時間変化線データに基づいて、血液濁度μmから濁度変化量（Δμｍ）を算出する（ステップ１０４）。なお、濁度変化量（Δμｍ）の算出法は上述した。
　制御部４は、予め統計的処理により作成された濁度変化量ΔμmとTG濃度の変化量（脂質濃度変化量）ΔTGとの統計データに基づいて、濁度変化量（Δμｍ）から脂質濃度変化量を算出する（ステップ１０５）。なお、脂質濃度変化量の算出法は上述した。
　制御部４は、脂質濃度変化量に空腹時の脂質濃度を加えることにより、下記式２により、脂質濃度絶対値推定量を算出する（ステップ１０６）。なお、脂質濃度絶対値推定量の算出法は上述した。
　次に、メタボインデックス（登録商標）算出の処理について説明する。
　図９は、メタボインデックス（登録商標）算出の処理手順１を示すフローチャートである。制御部４は、空腹時のTG脂質濃度を空腹時のHDL-C濃度で除し、TG吸収パラメーターを算出する（ステップ２０１）。なお、TG吸収パラメーターの算出法は上述した。
　制御部４は、予め統計的処理により作成されたTG吸収パラメーターと最大脂質吸収量（ΔTGmax）との統計データに基づいて、TG吸収パラメーターから最大脂質吸収量（ΔTGmax）を算出する（ステップ２０２）。なお、最大脂質吸収量（ΔTGmax）の算出法は上述した。
　制御部４は、最大脂質吸収量（ΔTGmax）に空腹時TG濃度を加えることにより、推定最大脂質吸収量を算出する（ステップ２０３）。なお、推定最大脂質吸収量の算出法は上述した。
　制御部４は、（脂質濃度絶対値推定量）を（推定最大脂質吸収量）で除することにより、メタボインデックス（登録商標）を算出する（ステップ２０４）。
　図１０は、メタボインデックス（登録商標）算出の処理手順２を示すフローチャートである。制御部４は、予め統計的処理により作成されたBMIと最大脂質吸収量（ΔTGmax）の統計データに基づいて、BMIから最大脂質吸収量（ΔTGmax）を算出する（ステップ３０１）。なお、BMIと最大脂質吸収量（ΔTGmax）の算出法は上述した。
　制御部４は、最大脂質吸収量（ΔTGmax）に空腹時TG濃度を加えることにより、推定最大脂質吸収量を算出する（ステップ３０２）。なお、推定最大脂質吸収量の算出法は上述した。
　制御部４は、（脂質濃度絶対値推定量）を（推定最大脂質吸収量）で除することにより、メタボインデックス（登録商標）を算出する（ステップ３０３）。
　次に、実施形態の脂質濃度計測プログラムについて説明する。なお、当該プログラムは記憶媒体に格納されてもよい。
　実施形態の脂質濃度計測プログラムは、装置のコンピュータに、被験者の体の所定の照射位置に光を照射する処理と、照射位置から所定間隔をあけて、あるいは、連続的な位置での、被検者の体から放出される、複数の位置の光強度を検出する処理と、複数の位置の光強度から、所定の食後経過時間における血液濁度を算出する処理と、予め統計的処理により作成された食後経過時間と血液濁度との統計データに基づいて、血液濁度から、濁度変化量を算出する処理と、予め統計的処理により作成された濁度変化量と脂質濃度変化量との統計データに基づいて、濁度変化量から脂質濃度変化量を算出する処理と、脂質濃度変化量に被験者の空腹時の脂質濃度を加えて、被験者の脂質濃度絶対値推定量を算出する処理と、を実行させる。
　以上説明したように、本実施形態の脂質濃度計測装置、プログラム、及び、方法によれば、脂質濃度の絶対値を推定することが可能となる。
　以上、実施形態を説明したが、この実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
１　脂質濃度計測装置
２　照射部
３　受光部
４　制御部

Claims (6)

  1. 　被験者の体の所定位置に光を照射する照射部と、
    　前記照射部による光の照射位置から所定間隔をあけて、あるいは、連続的な位置での、前記被検者の体から放出される、複数の位置の光強度を検出する受光部と、
    　前記複数の位置の光強度から、所定の食後経過時間における血液濁度を算出し、
    　食後経過時間と血液濁度との統計データに基づいて、前記血液濁度から濁度変化量を算出し、
    　濁度変化量と脂質濃度変化量との統計データに基づいて、前記濁度変化量から脂質濃度変化量を算出し、
    　前記脂質濃度変化量に前記被験者の空腹時の脂質濃度を加えて、前記被験者の脂質濃度絶対値推定量を算出する、制御部と、
    を有する脂質濃度計測装置。
  2. 　前記制御部は、
    　食後経過時間と血液濁度との統計データから時間変化線データを生成し、
    　前記時間変化線データを、前記算出された所定の食後経過時間における血液濁度を通るように定数項を改変し、
    　前記改変された時間変化線データのｙ切片の値を算出し、
    　前記算出された所定の食後経過時間における血液濁度から前記ｙ切片の値を引くことにより、前記濁度変化量を算出する、請求項１に記載の脂質濃度計測装置。
  3. 　前記制御部は、
    　前記被験者の空腹時のTG脂質濃度を前記被験者の空腹時のHDL-C濃度で除して、TG吸収パラメーターを算出し、
    　TG吸収パラメーターと最大脂質吸収量との統計データに基づいて、前記TG吸収パラメーターから最大脂質吸収量を算出し、
    　前記最大脂質吸収量に前記被験者の空腹時の脂質濃度を加えて、前記被験者の推定最大脂質吸収量を算出し、
    　前記脂質濃度絶対値推定量を前記推定最大脂質吸収量で除して、前記被験者のインデックス値を算出する、請求項１または２に記載の脂質濃度計測装置。
  4. 　前記制御部は、
    　BMIと最大脂質吸収量の統計データに基づいて、前記被験者のBMIから最大脂質吸収量を算出し、
    　前記最大脂質吸収量に前記被験者の空腹時の脂質濃度を加えて、前記被験者の推定最大脂質吸収量を算出し、
    　前記脂質濃度絶対値推定量を前記推定最大脂質吸収量で除して、前記被験者のインデックス値を算出する、請求項１または２に記載の脂質濃度計測装置。
  5. 　被験者の体の所定の照射位置に光を照射し、
    　前記照射位置から所定間隔をあけて、あるいは、連続的な位置での、前記被検者の体から放出される、複数の位置の光強度を検出し、
    　前記複数の位置の光強度から、所定の食後経過時間における血液濁度を算出し、
    　食後経過時間と血液濁度との統計データに基づいて、前記血液濁度から、濁度変化量を算出し、
    　濁度変化量と脂質濃度変化量との統計データに基づいて、前記濁度変化量から脂質濃度変化量を算出し、
    　前記脂質濃度変化量に前記被験者の空腹時の脂質濃度を加えて、前記被験者の脂質濃度絶対値推定量を算出する、脂質濃度計測方法。
  6. 　コンピュータに、
    　被験者の体の所定の照射位置に光を照射する処理と、
    　前記照射位置から所定間隔をあけて、あるいは、連続的な位置での、前記被検者の体から放出される、複数の位置の光強度を検出する処理と、
    　前記複数の位置の光強度から、所定の食後経過時間における血液濁度を算出する処理と、
    　食後経過時間と血液濁度との統計データに基づいて、前記血液濁度から、濁度変化量を算出する処理と、
    　濁度変化量と脂質濃度変化量との統計データに基づいて、前記濁度変化量から脂質濃度変化量を算出する処理と、
    　前記脂質濃度変化量に前記被験者の空腹時の脂質濃度を加えて、前記被験者の脂質濃度絶対値推定量を算出する処理と、
    を実行させる脂質濃度計測プログラム。
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