專利名稱：不抽血的血液成分值測量裝置及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及測量包括血糖值在內(nèi)的血液生化成分值的裝置及方法，尤其涉及不從生物體采血以不侵入體內(nèi)方式測量血中血糖值等不抽血(noninvasive)的血液成分測量裝置及方法。
背景技術(shù)：
近些年里，作為生活習(xí)慣疾病的代表受到關(guān)注的糖尿病由于高齡化及生活方式的變化等原因，患者日趨增多。現(xiàn)在常規(guī)的做法是抽取微量的血測量血糖值(葡萄糖濃度)，但是人們強(qiáng)烈地希望能減輕這種方法帶來的痛苦與不便。另外，其它的血液生化成分值除了抽血化驗(yàn)血液以外別無他法。
另一方面，由于使用近紅外區(qū)域光的非侵入式的測量對生物體的危險性非常低，同時有可能對現(xiàn)有的測量中不能測量的項(xiàng)目進(jìn)行測量，故而這些均備受關(guān)注，例如葡萄糖也在該波長區(qū)域具有由其構(gòu)成分子所固有的吸收波段，所以已報導(dǎo)了各種方法(參考文獻(xiàn)尾崎幸洋編著，實(shí)用光譜法系列叢書No4「光譜學(xué)在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用」，IPC)。
例如，根據(jù)參考文獻(xiàn)，提出讓紅外光照射指尖、并利用計(jì)算機(jī)計(jì)算處理其透射光來求血糖值的方法。但是由于用這種方法根據(jù)所得的透射光估計(jì)血中葡萄糖的量是非常困難的，所以還提出了采用多變量解析進(jìn)行該項(xiàng)估計(jì)的方法。
但是，由于近紅外區(qū)域中葡萄糖固有的吸收波段和蛋白質(zhì)等其它成分的吸收光區(qū)域重疊在一起，難以將只由葡萄糖產(chǎn)生的吸光特性和其它物質(zhì)的吸光特性分離開來，所以在測量精度、測量重復(fù)性等方面均有問題，還未到能實(shí)用的地步。
另外，作為上述采用多變量解析的葡萄糖測量方法在上述參考文獻(xiàn)中有如下的報告。該方法是對溶于血清中的葡萄糖樣品照射兩種波長區(qū)域1325nm-1800nm和2035nm-2375nm的光，測量紅外光譜，并用化學(xué)測量法中的一種即PLS法測量血清中的葡萄糖。
但是，這種方法如報告中所述，測量中采用0.5mm光程長的石英容器，按照透射法使用NIRSystem公司生產(chǎn)的近紅外光譜裝置，是采用石英容器的測量，并不是對生物體照射光進(jìn)行測量的不抽血測量法。
利用上述現(xiàn)有的吸光分析的不抽血血糖值測量法，由于葡萄糖的吸收波段和骨骼、靜脈、肌肉等生物體內(nèi)的其它組織成分的吸收區(qū)域重疊，難以分離，不能正確的測量，所以無法付諸實(shí)用。
因而，本發(fā)明為解決上述的問題而提出，目的在于提供一種能簡便、高精度地測量包括血糖值在內(nèi)的不抽血血糖值測量裝置及方法。

發(fā)明內(nèi)容
本申請的不抽血血液成分值測量裝置，包括將包含多種波長在內(nèi)的光照射生物體用的光源；檢測透過所述生物體，或在所述生物體上反射的光的受光器；對該受光器的輸出信號供給的在不同的時刻透過所述生物體、或在所述生物體上反射的光的光譜進(jìn)行分析的光譜分析裝置；根據(jù)該光譜分析裝置測量的在所述不同時刻的光的光譜發(fā)生差分光譜的差分光譜發(fā)生裝置；及輸入該差分光譜發(fā)生裝置的輸出數(shù)據(jù)、并輸出血液成分值的血液成分值預(yù)測裝置。
另外，在本發(fā)明的不抽血血液成分值測量裝置中，所述血液成分值預(yù)測裝置包括將血液成分值已知的多個全血樣本的光譜數(shù)據(jù)作為說明變量、將血液成分值作為目標(biāo)變量的多變量回歸分析模型，將從血液成分值已知的血液得到的所述差分光譜數(shù)據(jù)作為所述說明變量輸入該多變量回歸分析模型，利用所述多變量回歸分析模型算出所述目標(biāo)變量，將其作為血液成分值輸出。
另外，本發(fā)明的不抽血血糖成分值測量裝置，包括將包含多種波長的光照射生物體用的光源；檢測透過所述生物體、或在所述生物體上反射的光的受光器；對該受光器的輸出信號供給的在不同時刻透過所述生物體、或在所述生物體上反射的光的光譜進(jìn)行分析的光譜分析裝置；根據(jù)該光譜分析裝置測量的在所述不同時刻的光的光譜發(fā)生差分光譜的差分光譜發(fā)生裝置；及輸入該差分光譜發(fā)生裝置的輸出數(shù)據(jù)、并輸出血糖值的血糖值預(yù)測裝置。
再有，在本發(fā)明的不抽血血糖值測量裝置中，所述血糖值預(yù)測裝置由輸入其血糖值已知的多個全血樣本的光譜數(shù)據(jù)作為說明變量、輸出血糖值作為目標(biāo)變量的多變量回歸分析模型構(gòu)成，將從血液成分值已知的血液得到的所述差分光譜數(shù)據(jù)作為所述說明變量輸入該多變量回歸分析模型，利用所述多變量回歸分析模型算出所述目標(biāo)變量，將其作為血糖值輸出。
本發(fā)明的不抽血血液成分值測量方法，包括將包含多種波長的光照射生物體的步驟；檢測透過所述生物體、或在所述生物體上反射的光后變換成電信號的步驟；采用所述變換后的電信號分析在不同時刻透過所述生物體、或在其上反射的光的光譜的步驟；根據(jù)在所述不同時刻的光的光譜產(chǎn)生差分光譜的步驟；及根據(jù)該差分光譜預(yù)測對應(yīng)的血液成分值的步驟。
另外，本發(fā)明的不抽血血糖值測量方法中，預(yù)測所述血糖值的步驟采用輸入血糖值已知的多個全血樣本的光譜數(shù)據(jù)作為說明變量輸出血糖值作為目標(biāo)變量的多變量回歸分析模型，將從血糖值未知的血液得到的所述差分光譜數(shù)據(jù)作為說明變量輸入該模型，輸出供給血糖值作為目標(biāo)變量。


圖1為表示本發(fā)明的不抽血血糖值測量裝置的構(gòu)成方框圖。
圖2為表示圖1的血糖值預(yù)測裝置所用的分析預(yù)測模型構(gòu)筑方法的流程圖。
圖3為生物體內(nèi)動脈容積脈動波形圖。
圖4為表示圖1的光譜分析裝置輸出的光譜示例的波形圖。
圖5為說明圖1的血糖值預(yù)測裝置動作用的示意圖。
圖6為說明本發(fā)明原理用的透過生物體的光的特性的示意圖。
圖7為說明本發(fā)明的其它實(shí)施例的構(gòu)成圖。
具體實(shí)施例方式
以下，利用附圖詳細(xì)說明本發(fā)明的實(shí)施例。在以下的實(shí)施例中，對測量血糖值作為血液成分的情況進(jìn)行說明，但是，本發(fā)明對存在于動脈血中血糖值以外的血液成分、即具有吸光特性及漫反射特性的其它物質(zhì)的濃度測量也適用。
圖1為表示本發(fā)明不抽血血糖值測量裝置的構(gòu)成方框圖。
本發(fā)明的不抽血血糖值測量裝置如圖1所示，設(shè)置發(fā)出近紅外波長區(qū)域、例如具有800nm至2400nm波長的光的光源11。該光源11發(fā)出的光通過有源分光器12將照射例如指尖或耳朵等生物體13。有源分光器12將光源11發(fā)出的光在其全部波長區(qū)域中例如以3nm的波長間隔依次分光，掃描輸出約530個不同波長的光。上述波長區(qū)域內(nèi)的波長掃描在生物體13內(nèi)動脈波形的1個周期內(nèi)反復(fù)進(jìn)行20次左右。即該有源分光器12以約50ms的間隔依次對近紅外區(qū)域的光掃描，照射生物體13。透過生物體13的光利用配置在和光源11相反一側(cè)的受光器14受光，變換成電信號。
受光器14的輸出信號供光譜分析裝置15，這里，生成對于光源11的每種波長由受光器14的輸出組成的吸收光譜。即和受光器14的輸出信號一起，將檢測從光源11射入生物體13的光的強(qiáng)度、也就是入射光強(qiáng)度I0并變換成電信號的傳感器16的輸出供給光譜分析手段15。這里，如以后將敘述的那樣，計(jì)算出與透過生物體13的各波長λ的光的強(qiáng)度、也就是透射光強(qiáng)度I之比(I/I0)即吸光度，由此生成吸收光譜。該吸收光譜如前所述，通過有源分光器12每秒20次的掃描，每秒生成20幅吸收光譜。
光譜分析裝置15得到的吸收光譜的數(shù)據(jù)存于光譜數(shù)據(jù)存儲裝置17中。該光譜數(shù)據(jù)存儲裝置17按照先進(jìn)先出的次序逐一存儲保存光譜分析裝置15在幾秒鐘里的輸出數(shù)據(jù)。
從該光譜數(shù)據(jù)存儲裝置17讀出的光譜數(shù)據(jù)供給差分處理裝置18，這里將如以后所述的那樣，生成利用不同時刻吸收光譜間對應(yīng)波長的吸光度之差構(gòu)成的差分光譜。
光譜分析裝置15、光譜數(shù)據(jù)存儲裝置17及差分處理裝置18與有源分光部12的每秒20次的掃描同步進(jìn)行，這些裝置之間的同步利用向這些裝置供給同步信號的定時裝置19來進(jìn)行。
差分處理裝置18生成的差分光譜數(shù)據(jù)存在差分光譜存儲裝置20中。該差分光譜存儲裝置20也按照先進(jìn)先出方式逐一存儲保持幾秒鐘里的差分處理裝置18的輸出數(shù)據(jù)。
從該差分光譜存儲裝置20讀出的差分光譜數(shù)據(jù)輸入血糖值預(yù)測裝置21。血糖值預(yù)測裝置21如以后所述，是一種從輸入的差分光譜數(shù)據(jù)中利用多變量解析法之一即偏最小2乘解析分析法(Partial Least Squares Regression以后稱為PLS法)進(jìn)行多變量解析來預(yù)測血糖值的裝置。即，該血糖值預(yù)測裝置21采用多個具有已知血糖的全血樣本，構(gòu)筑作為利用PLS法算出血糖值的軟件數(shù)學(xué)模型。
圖2為表示圖1示出的作為軟件數(shù)學(xué)模型的血糖值預(yù)測裝置21的構(gòu)成方法的概念圖。已知血糖值的樣本31為放進(jìn)多個石英容器(未圖示)中的預(yù)先知道葡萄糖的濃度而且各種濃度互相稍微錯開的血液。該樣本31的多個全血樣本是例如從7名健康的成年男性身上直接進(jìn)行采血，將其作為基礎(chǔ)在各種葡萄糖濃度范圍30-450mg/dl內(nèi)，形成如36、54…、486mg/dl那樣相隔18mg/dl的不同的濃度，同時血液中的白蛋白濃度或血細(xì)胞比容濃度也不同。這些樣本31利用圖1示出的光源11、分光器12、受光器14、及光譜分析裝置15組成的光譜分析器分別生成吸收光譜32。上述吸收光譜32的數(shù)據(jù)X和對應(yīng)的n個已知的血糖值yn33一起，決定PLS回歸分析預(yù)測模型34。即吸收光譜32的數(shù)據(jù)X為對于不同的m個(約530個)分光波長的吸光度，將其用x1、x2、…、xm表示，則采用這些變量能用以下的行列式近似n個已知的血糖值y1、y2、…、yn。
式1將采用所述樣本溶液的吸收光譜數(shù)據(jù)代入該行列式，用PLS法決定行列式的系數(shù)值。通過這樣得到血糖值推測模型。這里，PLS法如下式所示，是作為說明變量考慮到潛在變量TPLS的相關(guān)、而且是盡量多利用X所含信息的方法。
y=Tq+fX=TPT+ES=yTT]]>式2式中T潛在變量q潛在變量回歸系數(shù)E、fX、y的殘差P輸入(Loading)矩陣Sy和T的協(xié)方差具體為，將n個已知血糖值樣本的各血糖值y1、y2、…、yn及各分光波長的吸光度值x1、x2、…、xn輸入市售的利用PLS法進(jìn)行回歸分析的計(jì)算機(jī)應(yīng)用軟件(例如，商品名稱MATLAB)，決定式(2)的P及潛在變量T的回歸系數(shù)q。由此，得到PLS法的回歸分析預(yù)測模型(血糖值運(yùn)算模型)34。然后，將從不知血糖值的血液中得到的新的各分光波長的吸光度值x1、x2、…、xm作為數(shù)據(jù)輸入，根據(jù)在模型生成時決定的P，計(jì)算新的T。上述新的各分光波長的吸光度值x1、x2、…、xm作為從前述的差分光譜存儲裝置20讀出的差分光譜數(shù)據(jù)而輸入。采用這一新的T和模型生成時決定的q，求出血糖值的預(yù)測值yi。
接著參照圖3及圖4說明上述構(gòu)成的本發(fā)明的不抽血血糖值測量裝置的動作和血糖值的測量步驟。
如圖1所示，利用有源分光器12以每秒20次的速度反復(fù)掃描輸出光源11發(fā)出的光，將其照射生物體13。受光器14接受透過生物體13的光，利用光譜分析裝置15以40～50ms的間隔各測量一個吸收光譜。直至下一個光譜測量時刻之前，將測好的光譜數(shù)據(jù)存在光譜數(shù)據(jù)存儲裝置20中。圖3表示生物體內(nèi)動脈容積的脈動波形，橫軸表示時間，縱軸表示動脈血流量(容積脈動波)。圖中的時刻t1、t2、…、tn表示有源分光器12的波長的掃描開始時刻，n在這里為20。這樣得到的各時刻t1、t2、…、tn的吸收光譜如圖5所示。圖中橫軸為波長，縱軸為吸光度。
接著，圖1的差分處理裝置18根據(jù)各時刻t1、t2、…、tn的吸收光譜中根據(jù)任意兩個時刻、例如動脈血波形的前沿時刻t1和峰值時刻ti的吸收光譜，生成差分光譜。
圖5為表示圖1的血糖值預(yù)測裝置21的動作示意圖。圖5(a)中表示上述差分光譜的一示例。圖中橫軸為波長，縱軸表示吸光度之差。表示該差分光譜的圖形曲線畫出t3和t6的各吸收光譜的各波長上的吸光度之差。
圖5(b)中的(S1)、(S2)、…、(Sm)為m個已知血糖值全血樣本的吸收光譜。
圖6(a)所示的差分光譜數(shù)據(jù)輸入血糖預(yù)測裝置21。血糖值預(yù)測裝置21中還裝有表示m個已知血糖值全血樣本的吸收光譜圖5(b)的(S1)、(S2)、…、(Sm)及與它們對應(yīng)的血糖值的關(guān)系的數(shù)學(xué)式即PLS回歸分析模型。血糖值預(yù)測裝置21將從差分光譜存儲裝置20作為輸入數(shù)據(jù)提供的差分光譜和樣本溶液的吸收光譜作比較，將具有最相似的吸收光譜的樣本溶液的血糖值作為推定血糖值輸出。
已表明，這樣通過采用差分光譜作為血糖值預(yù)測裝置21的輸入數(shù)據(jù)，能高精度預(yù)測血糖值。其理由利用圖6說明。圖6為表示射向生物體13的入射光強(qiáng)度I0、和透射光強(qiáng)度I1、I2、以及生物體內(nèi)的吸光量間關(guān)系的示意圖。圖中也表示圖4示出過的動脈血波形P。圖6中，例如動脈血波形P在最低值t＝t1處的透射光強(qiáng)度I1為(入射光強(qiáng)度I0)-(最小流量的動脈血層上的吸收光量I3)-(靜脈血層上的吸收光量I4)-(血液以外的生物體組織層上的吸收光量I5)。另外，動脈最大流量t＝t2處的透射光強(qiáng)度I2為(入射光強(qiáng)度I0)-(最小流量的動脈血層上的吸收光量I6)-(靜脈血層上的吸收光量I4)-(血液以外的生物體組織層上的吸收光量I5)，這兩種光譜的差分將除去分別公共含有的靜脈血層上的吸收光量I4和血液以外的生物體組織層上的吸收光量I5后的動脈的脈動吸收光量即脈動分量ΔI的光譜抽出。因此，在圖1的光譜分析裝置15或光譜數(shù)據(jù)存儲裝置17的吸收光譜中雖然包括靜脈血、或血液以外的生物體組織的吸光分量，但差分處理裝置18生成的差分光譜成為只取決于動脈血的吸光分量的吸收光譜。因此，這一差分光譜因不含靜脈血、或血液以外的生物體組織產(chǎn)生的吸光分量，所以能除去上述干擾因素的影響，從而能使高精度的不抽血血糖值測量裝置付諸實(shí)用。
在利用上述生物體13的測定來生成差分光譜中，在采用動脈波形在1次心跳中變成最大流量和最小流量的各自光譜的差分時，是以1次心跳進(jìn)行1次血糖值推定運(yùn)算，血糖值的輸出也是1次心跳輸出1次。但是，由于光譜數(shù)據(jù)在心跳1次期間反復(fù)測量近20次，所以也能一邊將時刻次序錯開，一邊將相鄰的兩個時刻的差分光譜取出作為連續(xù)差分光譜，并利用它們推算血糖值。這時，可以設(shè)想到，由于相鄰時刻的光譜變化微小，差分光譜的信噪比降低，血糖值推算結(jié)果的誤差(殘差)也增大。因此，也能對上述的差分光譜進(jìn)行時序平均化處理后輸入血糖值預(yù)測裝置21，或者利用血糖值預(yù)測裝置21將依次算出的血糖值按照時間平均或移動平均等統(tǒng)計(jì)處理方法進(jìn)行平滑處理，使測量結(jié)果能顯而易見地進(jìn)行顯示。
還有，以上說明的實(shí)施例中，雖然是測量透過生物體13的透射光的光譜，但不限于透射光，也可測量來自生物體13的反射光光譜。圖7為表示這一例子的部分說明圖，和圖1相同的構(gòu)成部分標(biāo)注同一標(biāo)號，其詳細(xì)說明省略。如圖中所示，該實(shí)施例中，受光器13相對于生物體13配置在和光源11相同的一側(cè)，接受反射光。而且通過將該受光器13的輸出信號供給圖1示出的光譜分析裝置15，從而能和上述實(shí)施例同樣地測量血糖值。
另外，圖1及圖7示出的實(shí)施例中，是用有源分光器12對光源11來的光分光后照射生物體13，但也可以將光源11來的光照射生物體13后的透射光或漫反射光進(jìn)行分光后分析光譜。例如將只對特定的波長有靈敏度的多個受光器排列在一起，通過利用它們受光，從而能分光。
另外，上述實(shí)施例中，血糖值預(yù)測裝置21使用的是PLS法的模型，但同樣也能采用多變量回歸分析法中的一種、即式(3)示出的主成分回歸分析法(Principal Components Regression以下稱為PCR法)的模型。利用PCR法構(gòu)筑的回歸分析血糖值計(jì)算模型能用以下的式(3)表示y=Tb+f=t1b1+t2b2+···+tnbn]]>式3式中T主成分的分?jǐn)?shù)(score)b主成分分?jǐn)?shù)回歸系數(shù)即使目標(biāo)變量的y與全血樣本31的已知血糖值對應(yīng)，對說明變量x應(yīng)用該全血樣本31的光譜數(shù)據(jù)決定式(3)的主成分分?jǐn)?shù)T及主成分分?jǐn)?shù)回歸系數(shù)b，構(gòu)筑多變量回歸分析血糖值計(jì)算模型。通過將未知血糖值的差分光譜數(shù)據(jù)輸入設(shè)定該主成分分?jǐn)?shù)回歸系數(shù)b的血糖值預(yù)測裝置21，就能計(jì)算血糖值的預(yù)測值ya并輸出。
再在上述的實(shí)施例中，在構(gòu)筑回歸分析預(yù)測模型(血糖值計(jì)算模型)34之際，血糖值已知的樣本31分別注入多個石英容器中，利用圖1示出的光源11、分光器12、受光器14及光譜分析裝置15組成的光譜分析器對它們進(jìn)行分析，生成吸收光譜數(shù)據(jù)x1、x2、…、xm。但是，上述吸收光譜數(shù)據(jù)x1、x2、…、xm也能利用血糖值已知的多個生物體，利用由圖1示出的光源11直至差分光譜存儲裝置的裝置得到的差分光譜數(shù)據(jù)。
還有，上述的實(shí)施例的說明是對血糖值的測量作了例示，但是對于動脈血中存在的具有吸光特性及漫反射特性的其它物質(zhì)的濃度測量，只要進(jìn)行與該物質(zhì)的吸光特性及漫反射特性相對應(yīng)的波長區(qū)域的光譜測量、和用成為該物質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)的濃度的樣本決定PLS法或PCR法的多變量回歸分析濃度計(jì)算手段的計(jì)算回歸系數(shù)，采用和本實(shí)施例同樣的構(gòu)成和步驟，就能同樣地預(yù)測計(jì)算動脈血中存在的該物質(zhì)的濃度。
如上所述，根據(jù)本發(fā)明的不抽血血液成分值測量裝置及方法，通過近紅外光照射指尖等，能夠免去采血時的痛苦與麻煩，高精度并迅速地測量生物體內(nèi)血液的血液成分值。
另外，根據(jù)本發(fā)明，如前所述可以利用動脈血脈動分量的差分光譜，但也可以使組織內(nèi)血液容積產(chǎn)生變化、例如利用靜脈壓迫法使血液(靜脈血)容積發(fā)生變化來進(jìn)行差分光譜分析。通過這樣，能排除其它生物體組織成分的影響，以高精度、高靈敏度測量血液成分值。
權(quán)利要求
1.一種不抽血血液成分值測量裝置，其特征在于，包括將包含多種波長在內(nèi)的光照射生物體用的光源；檢測透過所述生物體、或在所述生物體上反射的光的受光器；對該受光器的輸出信號供給的在不同的時刻透過所述生物體、或在所述生物體上反射的光的光譜進(jìn)行分析的光譜分析裝置；根據(jù)該光譜分析裝置測量的在所述不同時刻的光的光譜發(fā)生差分光譜的差分光譜發(fā)生裝置；及輸入該差分光譜發(fā)生裝置的輸出數(shù)據(jù)、并輸出血液成分值的血液成分值預(yù)測裝置。
2.如權(quán)利要求1所述的不抽血血液成分值測量裝置，其特征在于，所述血液成分值預(yù)測裝置包括將血液成分值已知的多個全血樣本的光譜數(shù)據(jù)作為說明變量、將血液成分值作為目標(biāo)變量的多變量回歸分析模型，將從血液成分值已知的血液得到的所述差分光譜數(shù)據(jù)作為所述說明變量輸入該多變量回歸分析模型，利用所述多變量回歸分析模型算出所述目標(biāo)變量，將其作為血液成分值輸出。
3.如權(quán)利要求2所述的不抽血血液成分值測量裝置，其特征在于，所述多變量回歸分析模型是利用PLS法或PCR法的回歸分析模型。
4.如權(quán)利要求3所述的不抽血血液成分值測量裝置，其特征在于，所述多種全血樣本的各血液成分值在包括生理濃度區(qū)域的濃度范圍內(nèi)以規(guī)定的間隔排列。
5.如權(quán)利要求4所述的不抽血血液成分值測量裝置，其特征在于，所述包含多種波長的光為近紅外區(qū)域的光。
6.如權(quán)利要求5所述的不抽血血液成分值測量裝置，其特征在于，所述包含多種波長的光為屬于800nm至2400nm波長區(qū)域的間隔3nm的波長。
7.如權(quán)利要求6所述的不抽血血液成分值測量裝置，其特征在于，所述包含多種波長的光中利用有源分光器將發(fā)出所述近紅外區(qū)域的光的光源來的光分光后產(chǎn)生。
8.如權(quán)利要求7所述的不抽血血液成分值測量裝置，其特征在于，所述有源分光器按照約50ms的周期對所述近紅外區(qū)域的光分光。
9.一種不抽血血糖值測量裝置，其特征在于，包括將包含多種波長的光照射生物體用的光源；檢測透過所述生物體、或在所述生物體上反射的光的受光器；對該受光器的輸出信號供給的在不同時刻透過所述生物體、或在所述生物體上反射的光的光譜進(jìn)行分析的光譜分析裝置；根據(jù)該光譜分析裝置測量的在所述不同時刻的光的光譜發(fā)生差分光譜的差分光譜發(fā)生裝置；及輸入該差分光譜發(fā)生裝置的輸出數(shù)據(jù)、并輸出血糖值的血糖值預(yù)測裝置。
10.如權(quán)利要求9所述的不抽血血糖值測量裝置，其特征在于，所述血糖值預(yù)測裝置由輸入其血糖值已知的多個全血樣本的光譜數(shù)據(jù)作為說明變量、輸出血糖值作為目標(biāo)變量的多變量回歸分析模型構(gòu)成，將從血糖值已知的血液得到的所述差分光譜數(shù)據(jù)作為所述說明變量輸入該多變量回歸分析模型，利用所述多變量回歸分析模型算出所述目標(biāo)變量，將其作為血糖值輸出。
11.如權(quán)利要求10所述的不抽血血糖值測量裝置，其特征在于，所述多變量回歸分析模型為利用PLS法或PCR法的回歸分析模型。
12.如權(quán)利要求11所述的不抽血血糖值測量裝置，其特征在于，所述多種全血樣本的各血糖值在包括生理濃度區(qū)域的濃度范圍內(nèi)按照規(guī)定的間隔排列。
13.如權(quán)利要求12所述的不抽血血糖值測量裝置，其特征在于，所述包含多種波長的光為近紅外區(qū)域的光。
14.如權(quán)利要求12所述的不抽血血糖值測量裝置，其特征在于，所述含多種波長的光為屬于800nm至2400nm波長區(qū)域的間隔3nm的波長。
15.如權(quán)利要求14所述的不抽血血糖值測量裝置，其特征在于，所述包含多種波長的光是利用有源分光器將發(fā)出所述近紅外區(qū)域的光的光源來的光分光后產(chǎn)生。
16.如權(quán)利要求15所述的不抽血血糖值測量裝置，其特征在于，所述有源分光器以約50ms的周期對所述近紅外區(qū)域的光分光。
17.如權(quán)利要求12所述的不抽血血糖值測量裝置，其特征在于，所述多種全血樣本含有包括白蛋白在內(nèi)的蛋白質(zhì)。
18.如權(quán)利要求17所述的不抽血血糖值測量裝置，其特征在于，所述白蛋白的濃度為3.0～6.0g/dl。
19.如權(quán)利要求18所述的不抽血血糖值測量裝置，其特征在于，所述多種全血樣本包括具有不同血細(xì)胞比容值的血液。
20.一種不抽血血糖值測量方法，其特征在于，包括將包含多種波長的光照射生物體的步驟；檢測透過所述生物體、或在所述生物體上反射的光后變換成電信號的步驟；采用所述變換后的電信號分析在不同時刻透過所述生物體、或在其上反射的光的光譜的步驟；根據(jù)在所述不同時刻的光的光譜產(chǎn)生差分光譜的步驟；及根據(jù)該差分光譜預(yù)測對應(yīng)的血糖值的步驟。
21.如權(quán)利要求20所述的不抽血血糖值測量方法，其特征在于，預(yù)測所述血糖值的步驟采用輸入血糖值已知的多種全血樣本的光譜數(shù)據(jù)作為說明變量、輸出血糖值作為目標(biāo)變量的多變量回歸分析模型，將從血糖值未知的血液得到的所述差分光譜數(shù)據(jù)作為說明變量輸入該模型，輸出供給血糖值作為目標(biāo)變量。
22.如權(quán)利要求21所述的不抽血血糖值測量方法，其特征在于，所述多變量回歸分析模型為利用PLS法或PCR法構(gòu)筑的模型。
23.一種不抽血血糖值測量方法，其特征在于，包括將包含多種波長的光照射生物體的步驟；檢測透過所述生物體、或在所述生物體上反射的光后變換成電信號的步驟；采用所述變換后的電信號分析在不同時刻透過所述生物體、或在其上反射的光的光譜的步驟；根據(jù)在所述不同時刻的光的光譜產(chǎn)生差分光譜的步驟；及根據(jù)該差分光譜預(yù)測對應(yīng)的血糖值的步驟。
24.如權(quán)利要求23所述的不抽血血糖值測量方法，其特征在于，預(yù)測所述血糖值的步驟采用輸入血糖值已知的多種全血樣本的光譜數(shù)據(jù)作為說明變量、輸出血糖值作為目標(biāo)變量的多變量回歸分析模型，將從血糖值未知的血液得到的所述差分光譜數(shù)據(jù)作為說明變量輸入該模型，輸出供給血糖值作為目標(biāo)變量。
25.如權(quán)利要求24所述的不抽血血糖值測量方法，其特征在于，所述多變量回歸分析模型用PLS法或PCR法構(gòu)成。
全文摘要
本發(fā)明的不抽血血液成分測量裝置，包括對生物體13照射包含多種波長的光的光源11、檢測所述光透過所述生物體或所述生物體上漫反射后的光的受光器14、對該受光器的輸出信號供給的在不同時刻透過所述生物體或在其上反射的光的光譜進(jìn)行分析的光譜進(jìn)分析裝置15、根據(jù)該光譜分析裝置15測量的在所述不同時刻的光的光譜發(fā)生差分光譜的差分處理裝置18、及輸入該差分處理裝置18的輸出數(shù)據(jù)并輸出血糖值的血糖值預(yù)測裝置21，利用不抽血的方法測量包括生物體內(nèi)血糖值在內(nèi)的血液成分值。
文檔編號A61B5/00GK1642478SQ03806959
公開日2005年7月20日 申請日期2003年3月25日 優(yōu)先權(quán)日2002年3月25日
發(fā)明者山越憲一 申請人:山越憲一, Tyt技研株式會社