WO2007007459A1 - 生体の成分に関する情報を正確に測定できる生化学計測器 - Google Patents
生体の成分に関する情報を正確に測定できる生化学計測器 Download PDFInfo
- Publication number
- WO2007007459A1 WO2007007459A1 PCT/JP2006/309236 JP2006309236W WO2007007459A1 WO 2007007459 A1 WO2007007459 A1 WO 2007007459A1 JP 2006309236 W JP2006309236 W JP 2006309236W WO 2007007459 A1 WO2007007459 A1 WO 2007007459A1
- Authority
- WO
- WIPO (PCT)
- Prior art keywords
- component
- information
- wavelength
- signal
- living body
- Prior art date
Links
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 54
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 31
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 30
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 16
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims description 14
- 238000011325 biochemical measurement Methods 0.000 claims description 6
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 abstract description 18
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 abstract 1
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 abstract 1
- 239000000306 component Substances 0.000 description 87
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 description 36
- 239000008103 glucose Substances 0.000 description 36
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 30
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 26
- 238000000034 method Methods 0.000 description 23
- 102000009027 Albumins Human genes 0.000 description 18
- 108010088751 Albumins Proteins 0.000 description 18
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 18
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 16
- HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N cholesterol Chemical compound C1C=C2C[C@@H](O)CC[C@]2(C)[C@@H]2[C@@H]1[C@@H]1CC[C@H]([C@H](C)CCCC(C)C)[C@@]1(C)CC2 HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N 0.000 description 12
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 11
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 description 8
- 235000008100 Ginkgo biloba Nutrition 0.000 description 6
- 244000194101 Ginkgo biloba Species 0.000 description 6
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 6
- 239000012491 analyte Substances 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000000862 absorption spectrum Methods 0.000 description 5
- 235000012000 cholesterol Nutrition 0.000 description 5
- 210000000416 exudates and transudate Anatomy 0.000 description 5
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 description 4
- 238000007920 subcutaneous administration Methods 0.000 description 4
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 4
- VMPHSYLJUKZBJJ-UHFFFAOYSA-N trilaurin Chemical compound CCCCCCCCCCCC(=O)OCC(OC(=O)CCCCCCCCCCC)COC(=O)CCCCCCCCCCC VMPHSYLJUKZBJJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 239000012503 blood component Substances 0.000 description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 3
- 238000004566 IR spectroscopy Methods 0.000 description 2
- 238000002835 absorbance Methods 0.000 description 2
- 150000004770 chalcogenides Chemical class 0.000 description 2
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- FBPFZTCFMRRESA-GUCUJZIJSA-N galactitol Chemical compound OC[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H](O)[C@H](O)CO FBPFZTCFMRRESA-GUCUJZIJSA-N 0.000 description 2
- 210000004877 mucosa Anatomy 0.000 description 2
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 2
- 210000003491 skin Anatomy 0.000 description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 2
- 102000004506 Blood Proteins Human genes 0.000 description 1
- 108010017384 Blood Proteins Proteins 0.000 description 1
- 238000005033 Fourier transform infrared spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 125000002066 L-histidyl group Chemical group [H]N1C([H])=NC(C([H])([H])[C@](C(=O)[*])([H])N([H])[H])=C1[H] 0.000 description 1
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 description 1
- WQZGKKKJIJFFOK-VFUOTHLCSA-N beta-D-glucose Chemical compound OC[C@H]1O[C@@H](O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-VFUOTHLCSA-N 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 210000004400 mucous membrane Anatomy 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 239000010865 sewage Substances 0.000 description 1
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 description 1
- 210000000434 stratum corneum Anatomy 0.000 description 1
- UFTFJSFQGQCHQW-UHFFFAOYSA-N triformin Chemical compound O=COCC(OC=O)COC=O UFTFJSFQGQCHQW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
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 or pH-value ; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid or cerebral tissue
- A61B5/14532—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration or pH-value ; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid or 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 or pH-value ; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid or cerebral tissue
- A61B5/1455—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration or pH-value ; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid or cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2560/00—Constructional details of operational features of apparatus; Accessories for medical measuring apparatus
- A61B2560/02—Operational features
- A61B2560/0242—Operational features adapted to measure environmental factors, e.g. temperature, pollution
- A61B2560/0247—Operational features adapted to measure environmental factors, e.g. temperature, pollution for compensation or correction of the measured physiological value
- A61B2560/0252—Operational features adapted to measure environmental factors, e.g. temperature, pollution for compensation or correction of the measured physiological value using ambient temperature
-
- 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
Definitions
- a biochemical instrument that can accurately measure information about biological components
- the present invention relates to a biochemical measuring instrument and a biochemical measuring program product, and more particularly, to a biochemical measuring instrument and a biochemical measuring program product capable of measuring information related to a specific component among mixed components.
- Non-invasive devices are so-called semi-invasive type devices that measure the concentration of glucose contained in subcutaneous exudate and so-called non-invasive type devices that calculate blood glucose levels from the light characteristics of living organisms. It is roughly divided into devices.
- JP 2002-514453 A (hereinafter referred to as Patent Document 1) describes the concentration of a target scientific analyte in a biological system.
- a method and device for measuring are proposed. The method includes, in the extraction step, extracting the analyte from the biological system percutaneously using a sampling system.
- This sampling system is specific to the analyte when it is in favorable contact with the skin or mucosal surface of the biological system and the analyte extracted in the sensing step is brought into contact with the sensor means. Obtaining a relevant and relevant detectable signal.
- the sampling system is a system that electrically extracts subcutaneous exudate and measures the glucose concentration in the exudate with a dalcose-specific sensor.
- Patent Document 2 Japanese Patent Laid-Open No. 5-176917 proposes an optical blood glucose nondestructive measurement method and apparatus. . It has a light source and is irradiated from the light source. Wavelength 0.78 ⁇ : L 32 m force The near infrared light of at least one wavelength selected is incident on the human body and the intensity of the transmitted light is measured. And a method and apparatus for determining the glucose concentration in the human body based on the measurement results.
- the measuring apparatus proposed in Patent Document 2 has a problem of being inferior in portability because it is difficult to reduce the size of the device because it has a light source. Another problem is that the power consumption of the system will increase.
- near-infrared light (with a wavelength of 3 m or less) penetrates the living body well, so it has the problem of poor selectivity for blood components such as glucose, which is often used for non-invasive measurement techniques. is there.
- mid-infrared light (having a wavelength of 3 to 15 / ⁇ ⁇ ) is a region having a spectrum unique to a substance, and its selectivity is excellent. It has been difficult to apply to non-invasive measurement techniques using light sources. Therefore, when performing non-invasive measurements using mid-infrared light, the mucous membrane that lies outside the body surface where the stratum corneum is thick, such as the fingertips, is not considered.
- Non-Patent Document 1 This is a non-invasive method for measuring blood glucose using the absorption spectrum of lip mucosa applying external spectroscopy.
- the method shown in Non-Patent Document 1 is not only disadvantageous in terms of usability, but also has the problem that an expensive and complicated apparatus called Fourier transform infrared spectroscopy must be used. .
- JP-T-2001-503999 proposes a method and apparatus for measuring a tissue analyte using infrared rays.
- This method and apparatus calculate blood components such as blood sugar based on infrared radiation generated by vital force, and do not require a complicated mechanism.
- This technology is based on Kirchhoff's law. That is, emissivity ⁇ is equal to absorption rate ⁇ . When the absorption at a certain wavelength is high, the emissivity is high as well. For example, a substance having a specific peak at a specific wavelength in the absorption spectrum has a high emissivity at that wavelength.
- Patent Document 1 JP 2002-514453 Publication ⁇ 099,58051
- Patent Document 2 JP-A-5-176917
- Patent Document 3 Special Table 2001—503999 Publication (W097 / 43947)
- Non-patent literature l Motoaki Shichiri, 2 others, "LEOS newsletter [Volume 12 Number 2 April 1998] A PUBLICATION OF THE IEEE LASERS AND ELECTRO- OPTICS SOCIETY” Non-invasive Fourier Transformed Infrared Spectroscopy for the Measurement of Submucosal Tissue Glucose Concentration — Applicati on of Chalcogenide Optical Fiber System, [online], April 1998, Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc., [Searched May 13, 2005], Internet ⁇ http://www.ieee.org/ organizations / pubs / newsletters / leos / apr98 / nonin vasive.htm >
- Fig. 9 The spectra shown in Fig. 9 are the spectrum of glucose 500 mgZdL, cholesterol 125 mgZdL, trilaurin 100 mgZdL, which is a kind of neutral fat, and albumin 5 mgZdL, which is the main component of blood protein (almost normal except for glucose). Concentration range contained in normal human blood). As is clear from Fig. 9, there are peaks of various components near 9. and 8.5 / z m. Therefore, as described above, when measuring the glucose concentration, it is impossible to measure the glucose concentration accurately only by capturing the 9.6 m radiant energy and the 8.5 ⁇ ⁇ radiant energy. There is a problem.
- the present invention has been made in view of such problems, and applies information on at least one component and information on temperature and humidity to correction of other measurement components while taking a simple structure. It is an object of the present invention to provide a biochemical measuring instrument and a biochemical measuring program product capable of accurately measuring information such as the content and concentration of a desired component. Means for solving the problem
- the biochemical instrument receives the wavelength light related to the first component contained in the living body, and the first signal corresponding to the received light quantity
- a first sensor that outputs light, wavelength light related to the first component and the second component contained in the living body, and a second sensor that outputs a second signal according to the received light amount, and the first signal.
- Information about the first component is calculated based on the first component and the second component is calculated based on the first and second signals.
- a presentation unit for presenting information relating to the calculated first component and information relating to the second component.
- the calculation unit corrects a value obtained based on the first signal and the second signal by using information on the first component to calculate information on the second component.
- the biochemical measuring instrument further includes a third sensor for measuring information related to the living body, and the calculation unit preferably uses the information related to the living body as a correction value for the calculation.
- the calculation unit preferably uses the information related to the living body as a correction value for the calculation.
- the information about the living body includes at least one of the temperature of the measurement site of the living body and the humidity between the measurement site of the living body and the first sensor and the second sensor.
- the biochemical measuring instrument further includes a fourth sensor that measures information related to the environment, and the calculation unit preferably uses the information related to the environment as a correction value for the calculation.
- the information regarding the environment includes at least one of the environmental temperature and the environmental humidity.
- each of the first sensor and the second sensor receives infrared light having a first wavelength and infrared light having a second wavelength among infrared radiations emitted from a living body.
- the biochemical measurement program product causes a computer to calculate information related to components contained in a living body based on a signal obtained by a measurement device including the first sensor and the second sensor.
- the biochemical measurement program product receives the designation of the first component and the second component to be calculated, and is necessary for calculating information on the component contained in the living body based on the designation. From the storage device that stores the wavelength, the first wavelength and the second wavelength are And a step of identifying is further executed.
- the biochemical measurement program product extracts the first signal and the second signal to be input from the signal input from the measuring device based on the first wavelength and the second wavelength specified by the above designation.
- the step of performing is performed.
- the biochemical measurement program product further includes a step of instructing the measurement device to input the first signal and the second signal based on the first wavelength and the second wavelength specified by the designation. Prefer to let run.
- the step of inputting information on the living body and information on Z or environment measured by the measuring device is further executed, and at the time of the calculation, information on the living body and Z or It is preferable to use environmental information as a correction value.
- FIG. 1 is a diagram showing an outline of a biochemical measuring instrument that works on the first embodiment.
- FIG. 2 is a flowchart showing a measurement process in a biochemical measuring instrument that is effective in the first embodiment.
- FIG. 3 is a diagram showing a specific example of display of measurement results.
- FIG. 4 is a diagram showing an outline of a biochemical measuring instrument that is useful for the second embodiment.
- FIG. 5 is a flowchart showing a measurement process in a biochemical measuring instrument that is effective in the second embodiment.
- FIG. 6 is a diagram showing a specific example of display of measurement results.
- FIG. 7 is a diagram showing an outline of a biochemical measurement system that works on a third embodiment.
- FIG. 8 is a graph showing an absorption spectrum of glucose.
- FIG. 9 is a diagram showing spectra of main components contained in blood.
- a biochemical instrument which is one specific example of the configuration of a biochemical instrument, the concentrations (and specifically albumin and glucose) of two components in blood (and A case where Z or content) is measured simultaneously will be described.
- a biochemical measuring instrument (hereinafter abbreviated as a measuring instrument) that works on the present embodiment is a sensor that measures information on a living body to be measured, and is an optical sensor 11.
- Measurement target temperature sensor 13 that measures the temperature of the measurement site
- humidity sensor 15 that measures the humidity from the measurement site to the optical sensor 11
- a sensor that measures information about the measurement environment and measures the ambient temperature
- Environmental temperature sensor 21 that performs environmental humidity sensor 23, environmental humidity sensor 23 that measures environmental humidity
- analog circuit 31 that analogly amplifies the output signal from each sensor, and analog signals from analog circuit 31 that are converted to digital signals AZD conversion
- the unit 33 is configured to include a CPU (Central Processing Unit) 30 and a concentration display unit 37 that displays the calculated concentration of a predetermined component.
- the CPU 30 controls each unit by executing a program stored in the storage device, and implements a density calculation algorithm 35.
- the optical sensor 11 includes a number (three) of light receiving units 115A, 115B, and 115C corresponding to the number of components to be measured at the same time.
- the light is guided to the optical sensor 11 by the unit 17 and received by the light receiving units 115A, 115B, and 115C.
- Each of the light receiving units 115A, 115B, and 115C is configured to selectively receive light having a predetermined wavelength.
- the light receiving portions 115A, 115B, and 115C each have a wavelength of 9.6 m, which is the peak wavelength of glucose, and does not depend on the glucose concentration.
- Shall selectively receive light with a wavelength of 8.5 / ⁇ ⁇ , which depends on the albumin concentration, and a wavelength of 7.2 m, which strongly depends on albumin (see the spectra in Fig. 8 and Fig. 9).
- the optical sensor 11 is a thermopile.
- an electromotive force corresponding to the amount of light received by the light receiving units 115A, 115B, and 115C is generated. Produce power.
- the electromotive force generated in the optical sensor 11 is amplified in an analog manner in the analog circuit 31 and converted into a digital signal in the AZD conversion unit 33 (hereinafter, the light receiving units 115 5A, 115B, and 115C force intensity of the obtained digital signal) Are represented as signal intensities SA, SB, and SC, respectively, in the present embodiment! /, Specifically, represented as S9.6, S8.5, and S7.2).
- the digital signal is input from the AZD conversion unit 33 to the concentration calculation algorithm 35.
- the density calculation algorithm 35 calculates the density based on the digital signal input from the AZD conversion unit 33.
- the calculation algorithm 35 first calculates the concentration value of albumin based on the value of the signal intensity S7.2.
- the contribution of albumin to the signal strength S8.5 is calculated based on this concentration value.
- the glucose concentration value is calculated by comparing with the value of the signal strength S7.2.
- the measurement results of the temperature sensor 13, the humidity sensor 15, the environmental temperature sensor 21, and the environmental humidity sensor 23 are also input to the concentration calculation algorithm 35, and are used as correction values for the concentration calculation.
- the output values from the temperature sensor 13 and the environmental temperature sensor 21 are indispensable as parameters in the above concentration calculation. is there. Even when the optical sensor is a sensor other than the thermopile, it is preferable that the output from the optical sensor 11 is corrected using the output values from the temperature sensor 13 and the environmental temperature sensor 21 in the above concentration calculation.
- the attenuation of light is corrected using output values from the humidity sensor 15 and the environmental humidity sensor 23.
- the concentration calculation result by the calculation algorithm 35 is input and displayed in the concentration display unit 37, and the glucose concentration, the albumin concentration, or both can be displayed according to the purpose.
- the process shown in the flowchart of FIG. 2 is realized by the CPU 30 executing a program stored in the storage device and controlling each unit shown in FIG.
- optical sensor 11, environmental temperature sensor 21, and environmental humidity sensor 23 start operating.
- the light receiving sections 115A, 115B, and 115C of the optical sensor 11 measure the respective backgrounds, and the environmental temperature sensor 21 and the environmental humidity sensor 23 measure the environmental temperature and humidity, respectively, and output the measurement results (step S 103). .
- the concentration calculation algorithm 35 prompts the user to measure when these output values are determined, for example, by displaying “measurable” on the concentration display unit 37 (step S 105). In addition, the concentration calculation algorithm 35 corrects the background output values of the light receiving units 115A, 115B, and 115C based on the output values of the environmental temperature sensor 21 and the environmental humidity sensor 23, and outputs the respective correction values. (Step S107).
- the light receiving units 115A, 115B, and 115C of the optical sensor 11 receive infrared light emitted from the living body again. , Output each signal.
- the measurement target temperature sensor 13 and the humidity sensor 15 measure and output the temperature of the measurement site at the time of measurement and the humidity of the space between the measurement site and the optical sensor, respectively (step S109).
- step S109 when these output values are confirmed, it is preferable to indicate to the user that the measurement is completed, for example, by displaying “end of measurement” on the concentration display 37. .
- the light receiving units 115A, 115B, and 115C obtained the output value related to the temperature of the measurement site and the humidity of the space between the measurement site and the optical sensor. It corrects the output value due to radiation from the living body and outputs each correction value.
- step S111 The signal intensities S9. 6, S8. 5, and S7.2 corresponding to the light receiving portions 115A, 115B, and 115C are determined (step S111).
- the albumin concentration is first calculated based on the signal intensity S7.2 (SC) (step S113). Also mentioned earlier Since S7. 2 (SC) and S8. 5 (SB) are related to each other! /, Based on S7.2. (SC)! /, S 8.5 (SB) Correct (step S115).
- glucose and albumin are selected as objects to be measured, but various components can be objects to be measured by appropriately selecting the wavelength characteristics of the light receiving unit. .
- the wavelength characteristics of the light receiving unit may be optimized based on the radiation spectrum of the component to be measured.
- a light receiving unit having other wavelength characteristics specific to the interfering component may be used as appropriate.
- the hardware elements such as optical sensor devices and circuits
- the present invention may be applied in accordance with the purpose.
- the components to be measured at one time are not limited to two components, and two or more multi-components are used. May be measured.
- a second embodiment an example of measuring four components will be given.
- the measuring instrument that works according to the second embodiment includes an optical sensor 11 in addition to the configuration of the measuring instrument that works according to the first embodiment shown in FIG.
- the number (six) of the light receivers 115A to 115F corresponding to the number of components to be measured at the same time is included.
- the light receiving units 1158 to 115 selectively receive light of the following wavelengths, respectively. (See the spectrum in Figure 9).
- Photodetector 115A 7.13 m (absorption or emission peak wavelength of albumin Alb)
- Photodetector 115B 7.
- Photodetector 115C 8.30 m (Alb and Trilaurin (emission wavelength of triglyceride, TG)
- Receiver 115D 8. 48 m (emission wavelength of Alb and TG)
- Receiver 115E 9. m (Emission wavelength of Cho and glucose Glu)
- Receiver 115 ⁇ 9. 65 / ⁇ ⁇ (Cho and Glu radiation wavelengths)
- the electromotive force generated in the optical sensor 11 is amplified in an analog manner in the analog circuit 31 and converted into a digital signal in the AZD conversion unit 33 (hereinafter, the intensity of the obtained digital signal is respectively determined by the light receiving units 115 8 to 115).
- Signal strength is expressed as SA to SF, and is specifically expressed as S7.13, S7.27, S8.30, S8.48, S9.47, S9.65 in the present embodiment).
- the process shown in the flowchart of FIG. 5 is also realized by the CPU 30 executing the program stored in the storage unit and controlling each unit shown in FIG.
- the difference from the measurement process with the measuring instrument that works on the first embodiment shown in FIG. 2 will be mainly described.
- step S103 light receiving portions 115A to 115F of optical sensor 11 measure the respective backgrounds, and environmental temperature sensor 21 and environmental humidity sensor Output the measurement results together with the temperature and humidity of the environment output in 23.
- the output background output values of the light receiving units 115A to 115F are corrected by the output values of the environmental temperature sensor 21 and the environmental humidity sensor 23 in the concentration calculation algorithm 35 in step S107, and the respective correction values are output.
- step S109 the light receiving units 1158 to 115 receive infrared light emitted from the living body again, and the output values of the respective signals are the temperature of the measurement site, the measurement site, and the optical sensor. It is corrected by the output value related to the humidity of the space between and the correction value is output.
- step S111 the backduller of each corrected light receiving unit output in step S107. Based on the output output value and the output value of the radiation emitted from the living body output in step S109, for example, the difference between the two is corrected to correspond to each of the light receiving units 1158 to 115? Signal strength SA to SF to be determined is determined.
- step S123 the concentration (and / or content) of albumin, cholesterol, neutral fat, and glucose is calculated. The result is displayed on the concentration display section 37 as shown in FIG. 6, for example (S119), and the series of measurements is completed when the power is turned off (step S121). In step S121, depending on the purpose, it is possible to display the measurement results of all four components measured or the measurement results of any component.
- each signal strength S7. 13, S7. 27, S8. 30, S8. 48, S9. 47, S9. 65, signal strength S7. 27, S8. 30, S8. 48, S9. 47 , S9.65 is not an intensity determined only by a single component as shown in Fig. 9. Therefore, the output from each of the light receiving portions 115A to 115F is a function of the sum of the radiation intensity derived from each component.
- the intensity of the emitted light is proportional to the fourth power T 4 of the absolute temperature of the measurement object, that is, the organism.
- T 4 the absolute temperature of the measurement object
- infrared rays in this wavelength region are absorbed by water vapor, and the emitted light intensity tends to be attenuated.
- the parameter R expressing the attenuation ratio of the infrared intensity due to water vapor is determined by the relative humidity between the living body and the optical sensor. From the above, the signal intensities 3 8 to 3 from the light receiving units 115 8 to 115 are expressed by the following equations when expressed by radiation intensity 1 (subscript 1 indicates each component) derived from each component. .
- the ratio of the signal intensity of each component at each wavelength is determined by the absorption spectrum of that component. Calculated by calculating ToruCa emissivity.
- the ratio and ratio between the absorbance and emissivity of each component at the above wavelength are constant regardless of the concentration, and the radiation intensity I derived from each component can be expressed as follows (in the following equation, a , C, t, and g are constants).
- the concentration of each component can be calculated based on the difference or ratio between the output of the wavelength having the radiant intensity peak and the output of the wavelength having no radiant intensity peak. For example, it is expressed by the following function.
- S ′ is an output after correcting the influence of components other than the concentration calculation target component, and each correction output is calculated by the following method.
- the radiant intensity peak at a wavelength of 7.13 m can be regarded as being emitted by almost a single component.
- the radiation intensity I 1, 1, 1, and I derived from O in each component 0 is the light receiving unit 115A
- formulas for calculating the content and concentration of each component in the blood are expressed as follows from the five outputs and constants of the light receiving portions 115A to 115 5F.
- the biochemical measuring instrument according to the present invention is realized by a measuring instrument as shown in FIG. 1 or FIG.
- the biochemical measuring instrument according to the present invention uses a device different from a measuring device and a calculation device such as a general personal computer. You may implement
- the biochemical measurement system that works according to the third embodiment includes a measurement device 1 and a calculation device 2.
- the measuring device 1 and the computing device 2 perform communication via a dedicated line such as a LAN (Local Area Network), communication via the Internet, wireless communication via a base station, or wireless communication using infrared rays.
- a dedicated line such as a LAN (Local Area Network), communication via the Internet, wireless communication via a base station, or wireless communication using infrared rays.
- the measuring device 1 includes the optical sensor 11, the temperature sensor 13, and the like among the configurations of the measuring instrument that is effective in the first or second embodiment shown in FIG. 1 or FIG. It comprises a humidity sensor 15, an environmental temperature sensor 21, an environmental humidity sensor 23, an analog circuit 31, and an AZD conversion unit 33. Further, the optical sensor 11 includes light receiving portions 1158 to 115? ⁇ are arbitrary natural numbers). The AZD conversion unit 33 outputs the converted digital signal to the calculation device 2.
- the computing device 2 has a configuration of a measuring instrument that works on the first or second embodiment shown in FIG. 1 or FIG.
- the CPU 30 is configured to include a density calculation algorithm 35 and a density display unit 37 that displays the calculated density for a predetermined component.
- the measuring device 2 receives an operation input unit 41 that receives an operation input from a measurer, a storage unit 45 that stores information on measurement components, a program executed by the CPU 30, and a digital signal from the measuring device 1. It includes a signal input unit 47 to output.
- CPU 30 includes a control unit 43 that performs control based on the above operation.
- the operation input unit 41 receives an instruction of the component to be measured from the measurer and inputs an instruction signal to the control unit 43 and the concentration calculation algorithm 35.
- the storage unit 45 includes, as information on components that can be measured, information including a spurious vector as shown in FIG. 8 or a peak wavelength of radiation intensity as shown in the spectrum of FIG.
- the control unit 43 reads information including the peak wavelength of the radiation intensity from the storage unit 45 for each component to be measured specified by the instruction signal. Furthermore, when there are a plurality of components to be measured, the peak wavelength that can be regarded as being radiated by almost a single component from the read information on the component to be measured and the two components have an effect. The peak wavelength is detected. Then, a control signal based on the detected peak wavelength is input to the signal input unit 47.
- the signal input unit 47 sets the required wavelength among the digital signals corresponding to the output values of the light receiving units 115A to 115N corresponding to the wavelengths input from the measuring device 1.
- a corresponding digital signal is extracted and input to the density calculation algorithm 35.
- the concentration calculation algorithm 35 uses the digital signal input from the signal input unit 47 to calculate the concentration (and Z or content rate) regarding the component to be measured.
- the calculation method in the concentration calculation algorithm 35 is the same as the method described in the second embodiment.
- the process executed in the biochemical measurement system according to the present embodiment is almost the same as the process shown in FIG. 2 or FIG.
- an instruction of the component to be measured is input from the measurer at the timing when the power is turned on in step S101, the timing at which measurement is possible in step S105, and the like in step S111.
- the signal input unit 47 the signal intensity of the light receiving unit corresponding to the required wavelength is determined based on the digital signal corresponding to the required wavelength among the digital signals input. Then, information such as the concentration of the necessary component is calculated using the determined signal strength.
- the calculation method here is a method based on the same principle as the calculation method described in the second embodiment.
- the configurations of the measuring apparatus 1 and the calculating apparatus 2 included in the biochemical measurement system that is relevant to the present embodiment are not limited to the configuration shown in FIG. That is, at least the sensors 11 to 15 etc. are included in the measuring apparatus 1 among the measuring instrument configurations shown in FIG. 1 or FIG. 4 that work on the first or second embodiment, and at least the concentration calculation.
- the algorithm 35 may be included in any device as long as it is realized in the computing device 2.
- the calculation device 2 includes means for inputting an instruction signal according to an operation input received from the measurer to the measurement device 1, and receives light at the light receiving units 115A to 115N.
- a means such as a slit that makes it selective, it is also possible to receive light radiated by biological force only at the light receiving unit corresponding to the required wavelength. Or the required wavelength Only a digital signal corresponding to the above may be input to the calculation device 2.
- a method of calculating information such as the concentration of necessary components can be provided as a program.
- Such programs are stored on a computer-readable recording medium such as a flexible disk, CD—ROM (Compact Disk-Read Only Memory), ROM (Read Only Memory) ⁇ RAM (Random Access Memory), and memory card attached to the computer. It can also be recorded as a program product. Alternatively, the program can be provided by being recorded on a recording medium such as a hard disk built in the computer. A program can also be provided by downloading via a network.
- the provided program product is installed in a program storage unit such as a hard disk and executed.
- the program product includes the program itself and a recording medium on which the program is recorded.
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Surgery (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Emergency Medicine (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
生化学計測器において、光センサ(11)の各受光部(115A~115C)は、それぞれ生体が放射する赤外光のうち、測定する成分に応じた波長の赤外光を受光する。測定対象温度センサ(13)、湿度センサ(15)は、それぞれ、測定時における測定部位の温度、測定部位と光センサとの間の空間の湿度を測定する。濃度算出アルゴリズム(35)において、各受光部(115A~115C)での出力値が、生体からの放射光による出力値は測定部位の温度、および測定部位と光センサとの間の空間の湿度に関連する出力値によって補正される。また、各受光部(115A~115C)からの信号強度のうち、相関する信号強度間で一方の信号強度を用いて他方の信号強度が補正され、上記成分の濃度が算出される。
Description
明 細 書
生体の成分に関する情報を正確に測定できる生化学計測器
技術分野
[0001] この発明は生化学計測器および生化学計測プログラムプロダクトに関し、特に、混 合された成分の中から特定の成分に関する情報を測定できる生化学計測器および 生化学計測プログラムプロダクトに関する。
背景技術
[0002] 生体中の成分、特に血中成分を測定する装置は数多く提供されている。このような 装置として、近年、生活習慣病の自己管理の観点から、自己血糖測定器、および自 己血中コレステロール測定器などが市販されている。特に血糖測定に関しては、糖 尿病患者の自己管理ツールとしてその重要性が増し、高頻度な測定が患者の QOL (Quality of life :生活の質)の向上につながり、ひいては心疾患や合併症の予防に つながるとされている。
[0003] 血糖測定に関しては、非観血的なデバイスとしていくつかの提案がなされている。
非観血的なデバイスは、皮下浸出液を採取してその中に含まれるグルコース濃度を 測定する、いわゆる semi-invasiveタイプのデバイスと、生体の光特性から血糖値を 算出する、いわゆる Non-invasiveタイプのデバイスとに大別される。
[0004] semi-invasiveタイプの方法およびデバイスの例として、特表 2002— 514453号 公報 (以下、特許文献 1と称する)は、生物学的系に存在する標的とする科学的分析 物の濃度を測定するための方法およびデバイスを提案している。この方法は、抽出 工程において、分析物をその生物学的系から、サンプリングシステムを使用して経皮 的に抽出する工程を含む。このサンプリングシステムは、その生物学的系の皮膚また は粘膜表面と有利に接触している工程、および検知工程においてその抽出された分 析物を、センサ手段と接触させて、その分析物に特異的に関連する検出可能な信号 を得る工程を包含する。具体的には、サンプリングシステムは、皮下の浸出液を電気 的に抽出し、ダルコース特異センサで浸出液中のグルコース濃度を測定するシステ ムである。
[0005] また、 Non-invasiveタイプの方法およびデバイスの例として、特開平 5— 176917 号公報 (以下、特許文献 2と称する)は、光学的血糖値非破壊測定方法および装置 を提案している。これは、光源を有し、光源から照射される、波長 0. 78〜: L 32 m 力 選択される少なくとも 1つの波長の近赤外光を人体に入射させてその透過光の 強度を測定し、その測定結果に基づ 、て人体内のグルコース濃度を求める方法およ び装置である。
[0006] しカゝしながら、特許文献 1に提案される方法およびデバイスを用いる場合、皮下浸 出液を採取するために時間と手間とがかかるという問題がある。また、皮下浸出液中 のダルコース濃度は血中ダルコース濃度の変化に対して約 20分の遅れがあるとされ 、厳格な血糖管理を必要とする患者への適用は難しいという問題もある。また、経皮 的に分析物を抽出する工程において皮膚にダメージを与えるという点も無視できず、 これも大きな問題となって 、る。
[0007] また、特許文献 2に提案される測定装置は、光源を有するためデバイスの小型化が 難しぐ携帯性に劣るという問題がある。また、システムの消費電力も大きくなつてしま うという問題もある。また、(波長が 3 m以下である)近赤外光は、生体をよく透過す るため Non-invasiveな測定技術にはよく用いられる力 グルコースなどの血中成分 に対する選択性に乏しいという問題もある。一方、(波長が 3〜15 /ζ πιである)中赤外 光は、物質に固有なスペクトルを有する領域であり、その選択性にも優れているが、 生体に対する光透過性が悪ぐ特に光源を用いた Non-invasiveな測定技術に適用 することは難しいとされてきた。したがって、中赤外光を用いた場合の Non-invasive な測定を行なう場合、指先などの角質層の厚い体表部ではなぐ粘膜が測定部位と して考免られる。
[0008] 粘膜を測定部位とする計測方法としては、 Motoaki Shichiriらが著作したウェブべ一 ジ" LEOS newsletter [Volume 12 Number 2 April 1998] A PUBLICATION OF THE IEEE LASERS AND ELECTRO-OPTICS SOCIETY "Non-invasive Fou rier Transformed Infrared Spectroscopy for the Measurement of submucosal Tissue Glucose Concentration- Application of Chalcogenide Optical Fiber Syst em"" (以下、非特許文献 1と称する)に示される Shichiriらの報告が、フーリエ変換赤
外分光分析法を応用した口唇粘膜吸光スペクトルを用いた非侵襲的血糖計測法に 関するものである。しかし、非特許文献 1に示される方法も使い勝手の面で不利であ るのみならず、フーリエ変換赤外分光分析法という高価かつ複雑な装置を用いなけ ればならな ヽと 、う問題がある。
これらの問題を解決する測定技術の一例として、特表 2001— 503999号公報(以 下、特許文献 3と称する)は赤外線による組織分析物の測定方法および装置を提案 して 、る。この方法および装置は生体力 発せられる赤外放射を基にして血糖など の血中成分を算出し、複雑な機構を必要としないため、前述の問題を解決したものと いえる。この技術はキルヒホッフの法則を基本原理とする。すなわち放射率 εは吸収 率 αに等しい。ある特定の波長における吸収率が高いとき、放射率も同様に高い。た とえば吸収スペクトルである特定の波長における特異的なピークを有する物質は、そ の波長における放射率も高い。例として、図 8にグルコースの吸収スペクトル (濃度 0 に対する差スペクトル)を示す。図 8を参照して、このスペクトルにおいて、グルコース の場合、吸収極大の波長が 9. 6 m付近にあることが分かる。また、濃度が変化して も吸光度が変化しない点が 8. 5 m付近にある。このことは、前述の法則に基づくな らば、吸収極大を示す波長領域すなわち 9. 6 m付近の放射光エネルギーが極大 になることを意味し、逆に 8. 5 m付近の放射光エネルギーは濃度に依存しないこと を意味する。したがって、両方の波長における放射光エネルギーを測定して、たとえ ば両者の比や差をとることによって、測定対象にグルコースと共に含まれるある成分 の濃度、含有率などを得ることが可能である。
特許文献 1 :特表 2002— 514453号公報^099,58051)
特許文献 2:特開平 5 - 176917公報
特許文献 3:特表 2001— 503999号公報 (W097/43947)
非特許文献 l : Motoaki Shichiri、外 2名、" LEOS newsletter [Volume 12 Number 2 April 1998] A PUBLICATION OF THE IEEE LASERS AND ELECTRO- OPTICS SOCIETY "Non-invasive Fourier Transformed Infrared Spectroscopy for the Measurement of Submucosal Tissue Glucose Concentration— Applicati on of Chalcogenide Optical Fiber System 、 [online]、平成 10年 4月、 Institute
of Electrical and Electronics Engineers, Inc.、 [平成 17年 5月 13日検索]、イン タ^ ~ネットく http://www.ieee.org/ organizations/ pubs/ newsletters/leos/ apr98/ nonin vasive.htm >
発明の開示
発明が解決しょうとする課題
[0010] し力しながら、組織中あるいは血中に含まれる成分は多岐にわたり、目的とする所 定の波長に含まれる成分の情報は測定対象となる目的の成分の情報のみを含むと は限らない。そのため、特許文献 3に提案されている方法を用いた場合であっても目 的の成分の情報が得られるとは限らないという問題がある。
[0011] 図 9に示された血中に含まれる主要な成分のスペクトルを用いて、より具体的に説 明する。図 9に示されるスペクトルは、それぞれ、グルコース 500mgZdL、コレステロ ール 125mgZdL、中性脂肪の一種であるトリラウリン 100mgZdL、血中蛋白質の 主要成分であるアルブミン 5mgZdLのスペクトルである(グルコース以外は、ほぼ正 常なヒト血液に含まれる濃度範囲である)。図 9より明らかなように、 9. 付近、お よび 8. 5 /z m付近にはさまざまな成分のピークが存在する。そのため、前述のように 、グルコースの濃度を測定する場合に 9. 6 mの放射光エネルギーと 8. 5 μ τηの放 射光エネルギーとを捉えるのみでは、正確なグルコース濃度の測定は不可能である という問題がある。
[0012] 本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであって、シンプルな構造をとりつつ も、少なくとも 1つ以上の成分の情報や温湿度の情報を他の測定成分の補正に適用 することにより、所望の成分の含有率、濃度などの情報を正確に測定することができ る生化学計測器および生化学計測プログラムプロダクトを提供することを目的とする。 課題を解決するための手段
[0013] 上記目的を達成するために、本発明のある局面に従うと、生化学計測器は、生体に 含まれる第 1成分に関連する波長光を受光し、受光した光量に応じた第 1信号を出 力する第 1センサと、生体に含まれる第 1成分および第 2成分に関連する波長光を受 光し、受光した光量に応じた第 2信号を出力する第 2センサと、第 1信号に基づいて 第 1成分に関する情報を算出し、第 1信号および第 2信号に基づいて第 2成分に関
する情報を算出する演算部と、算出された第 1成分に関する情報および第 2成分に 関する情報を提示する提示部とを備える。
[0014] さらに、演算部は、第 1信号および第 2信号に基づいて得られる値を、第 1の成分に 関する情報を用いて補正して第 2成分に関する情報を算出することが好ましい。
[0015] また、生化学計測器は、生体に関する情報を測定する第 3センサをさらに備え、演 算部は、上記算出に、生体に関する情報を補正値として用いることが好ましい。なお
、上記生体に関する情報は、生体の測定部位の温度と、生体の前記測定部位から 第 1センサおよび第 2センサまでの間の湿度との少なくとも 1つを含むことがより好まし い。
[0016] また、生化学計測器は、環境に関する情報を測定する第 4センサをさらに備え、演 算部は、上記算出に、環境に関する情報を補正値として用いることが好ましい。なお 、上記環境に関する情報は、環境温度と、環境湿度との少なくとも 1つを含むことがよ り好ましい。
[0017] また、第 1センサおよび第 2センサは、各々、生体から発せられる赤外放射のうち、 第 1波長の赤外光および第 2波長の赤外光を受光することが好ましい。
[0018] 本発明の他の局面に従うと、生化学計測プログラムプロダクトは、第 1センサおよび 第 2センサを含む計測装置によって得られる信号に基づいて、生体に含まれる成分 に関する情報をコンピュータに算出させるプログラムであって、生体に含まれる第 1成 分に関連する第 1波長の光を受光した第 1センサによって出力された、受光した光量 に応じた第 1信号と、生体に含まれる第 1成分および第 2成分に関連する第 2波長の 光を受光した第 2センサによって出力された、受光した光量に応じた第 2信号とを入 力するステップと、第 1信号に基づいて第 1成分に関する情報を算出し、第 1信号お よび第 2信号に基づいて第 2成分に関する情報を算出するステップと、算出された第 1成分に関する情報および第 2成分に関する情報を提示するステップとを実行させる
[0019] また、生化学計測プログラムプロダクトは、算出対象である第 1成分および第 2成分 の指定を受付けるステップと、上記指定に基づいて、生体に含まれる成分に関する 情報を算出するために必要な波長を記憶する記憶装置から、第 1波長と第 2波長とを
特定するステップとをさらに実行させる。
[0020] さらに、生化学計測プログラムプロダクトは、上記指定によって特定された第 1波長 および第 2波長に基づいて、計測装置から入力される信号より、入力する第 1信号お よび第 2信号を抽出するステップを実行させることが好ましい。
[0021] または、生化学計測プログラムプロダクトは、上記指定によって特定された第 1波長 および第 2波長に基づいて、計測装置に対して第 1信号および第 2信号の入力を指 示するステップをさらに実行させることが好ま 、。
[0022] また、生化学計測プログラムプロダ外は、計測装置で計測された生体に関する情 報および Zまたは環境に関する情報を入力するステップをさらに実行させ、上記算 出の際、生体に関する情報および Zまたは環境に関する情報を補正値として用いる ことが好ましい。
図面の簡単な説明
[0023] [図 1]第 1の実施の形態に力かる生化学計測器の概略を示す図である。
[図 2]第 1の実施の形態に力かる生化学計測器での測定処理を示すフローチャート である。
[図 3]測定結果の表示の具体例を示す図である。
[図 4]第 2の実施の形態に力かる生化学計測器の概略を示す図である。
[図 5]第 2の実施の形態に力かる生化学計測器での測定処理を示すフローチャート である。
[図 6]測定結果の表示の具体例を示す図である。
[図 7]第 3の実施の形態に力かる生化学計測システムの概略を示す図である。
[図 8]グルコースの吸収スペクトルを示す図である。
[図 9]血中に含まれる主要な成分のスペクトルを示す図である。
符号の説明
[0024] 1 測定装置、 2 計算装置、 11 光センサ、 13 測定対象温度センサ、 15 湿度 センサ、 17 導光部、 21 環境温度センサ、 23 環境湿度センサ、 30 CPU, 31 アナログ回路、 33 AZD変換部、 35 濃度算出アルゴリズム、 37 濃度表示部、 41 操作入力部、 43 制御部、 45 記憶部、 47 信号入力部、 115A〜115F 受光部
発明を実施するための最良の形態
[0025] 以下に、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。
[第 1の実施の形態]
第 1の実施の形態においては、生化学計測器の構成の 1つの具体例である生化学 計測器を用いて、血中の 2つの成分 (具体的に、アルブミンおよびグルコース)の濃 度 (および Zまたは含有率)を同時に測定する場合について説明する。
[0026] 図 1を参照して、本実施の形態に力かる生化学計測器 (以下、計測器と略する)は、 測定対象である生体の情報を測定するセンサであって、光センサ 11、測定部位の温 度を測定する測定対象温度センサ 13、および測定部位から光センサ 11までの湿度 を測定する湿度センサ 15と、測定環境に関する情報を測定するセンサであって、環 境温度を測定する環境温度センサ 21、および環境湿度を測定する環境湿度センサ 23と、各センサからの出力信号をアナログ的に増幅するアナログ回路 31と、アナログ 回路 31からのアナログ信号をデジタル信号に変換する AZD変換部 33と、 CPU (Ce ntral Processing Unit) 30と、所定の成分についての算出された濃度を表示する濃 度表示部 37とを含んで構成される。 CPU30は、記憶装置に記憶されるプログラムを 実行することで各部を制御し、また、濃度算出アルゴリズム 35を実現する。
[0027] さらに、光センサ 11には、同時に測定する成分数に応じた数(3つ)の受光部 115 A, 115B, 115Cが含まれ、生体力も放射された赤外光は、導光部 17で光センサ 11 へ導力れて受光部部 115A, 115B, 115Cで受光される。受光部 115A, 115B, 1 15Cは、それぞれ所定の波長の光を選択的に受光する構成である。本実施の形態 においては、アルブミン濃度とグルコース濃度とが同時に測定されるため、受光部 11 5A, 115B, 115Cは、それぞれ、グルコースのピーク波長である波長 9. 6 m、グ ルコース濃度に依存しないがアルブミン濃度に依存する波長 8. 5 /ζ πι、アルブミンに 強く依存する波長 7. 2 mの光を選択的に受光するものとする(図 8、図 9のスぺタト ル参照)。
[0028] 光センサ 11の 1つの具体例としてはサーモパイルが挙げられる。光センサ 11は、サ ーモパイルである場合、受光部 115A, 115B, 115Cが受光した光量に応じた起電
力を生じる。光センサ 11で発生した起電力は、アナログ回路 31においてアナログ的 に増幅され、 AZD変換部 33においてデジタル信号に変換される(以下、受光部 11 5A, 115B, 115C力 得られたデジタル信号の強度をそれぞれ信号強度 SA, SB, SCと表わし、本実施の形態にお!/、ては、具体的に S9. 6, S8. 5, S7. 2と表わす)。 そして、デジタル信号は、 AZD変換部 33から濃度算出アルゴリズム 35に入力される
[0029] 濃度算出アルゴリズム 35は、 AZD変換部 33から入力されたデジタル信号に基づ いて濃度を算出する。グルコース濃度を算出する場合、算出アルゴリズム 35は、まず 信号強度 S7. 2の値を基にアルブミンの濃度値を算出する。次に、この濃度値を基 に信号強度 S8. 5に対するアルブミンの寄与を算出する。次に、信号強度 S8. 5から アルブミンの寄与を割り引いたパラメータをベース値として、信号強度 S7. 2の値と比 較してグルコース濃度値を算出する。
[0030] 温度センサ 13、湿度センサ 15、環境温度センサ 21、および環境湿度センサ 23で の測定結果も濃度算出アルゴリズム 35に入力され、上記濃度算出の際の補正値とし て用いられる。
[0031] 測定対象温度および環境温度はサーモパイルの出力に影響するため、光センサが サーモパイルである場合には、上記濃度算出において温度センサ 13および環境温 度センサ 21からの出力値はパラメータとして必須である。光センサがサーモパイル以 外のセンサである場合にも、上記濃度算出において温度センサ 13および環境温度 センサ 21からの出力値を用いて光センサ 11からの出力が補正されることが好まし ヽ
[0032] また、上記の波長領域においては水の吸収が非常に強いため、湿度が高い場合に は上記濃度算出の際に放射光の減衰を考慮する必要がある。よって、算出アルゴリ ズム 35においては、湿度センサ 15および環境湿度センサ 23からの出力値を用いて 光の減衰が補正されることが好ま 、。
[0033] 算出アルゴリズム 35での濃度算出結果は、濃度表示部 37に入力されて表示され、 目的に応じてグルコース濃度、アルブミン濃度、あるいはその双方を表示させること が可能である。
[0034] 図 2のフローチャートに示される処理は、 CPU30が記憶装置に記憶されるプロダラ ムを実行して図 1に示される各部を制御することで実現される。
[0035] 図 2を参照して、装置の電源が投入されると (ステップ S101)、光センサ 11、環境温 度センサ 21、および環境湿度センサ 23がそれぞれ動作を開始する。光センサ 11の 受光部 115A, 115B, 115Cはそれぞれのバックグラウンドを測定し、環境温度セン サ 21および環境湿度センサ 23は環境の温湿度をそれぞれ測定し、測定結果を出力 する(ステップ S 103)。
[0036] 濃度算出アルゴリズム 35は、これらの出力値が確定した時点で、たとえば濃度表示 部 37に「測定可」の表示をするなどして、使用者に測定を促す (ステップ S 105)。ま た、濃度算出アルゴリズム 35は、環境温度センサ 21および環境湿度センサ 23の出 力値によって、受光部 115A, 115B, 115Cのバックグラウンド出力値を補正し、そ れぞれの補正値を出力する (ステップ S 107)。
[0037] 次に、使用者が上記表示に基づいて自己の生体に対する測定を行なうと、光セン サ 11の受光部 115A, 115B, 115Cは、再度それぞれ生体が放射する赤外光を受 光し、それぞれの信号を出力する。また、測定対象温度センサ 13および湿度センサ 15は、それぞれ、測定時における測定部位の温度、および測定部位と光センサとの 間の空間の湿度を測定し、出力する(ステップ S109)。なお、ステップ S109では、こ れらの出力値が確定した時点で、たとえば濃度表示部 37に「測定終了」の表示をす るなどして、使用者に測定が終了したことを示すことが好ましい。また、ステップ S 109 で値を出力する際、測定部位の温度、および測定部位と光センサとの間の空間の湿 度に関連する出力値によって、受光部 115A, 115B, 115Cで得られた、生体から の放射光による出力値を補正し、それぞれの補正値を出力する。
[0038] 次に、ステップ S 107で出力された補正された各受光部のバックグラウンド出力値と 、ステップ S109で出力された生体力もの放射光による出力値とに基づき、たとえば 両者の差をとるなどの補正を行なって、受光部 115A, 115B, 115Cそれぞれに対 応する信号強度 S9. 6, S8. 5, S7. 2を決定する (ステップ S 111)。本実施の形態 にお 、てはアルブミン濃度およびグルコース濃度を算出するので、まず信号強度 S7 . 2 (SC)に基づいてアルブミン濃度を算出する (ステップ S 113)。また、先に述べた
ように S7. 2 (SC)と S8. 5 (SB)とは互!/、にネ目関するので、 S7. 2 (SC)に基づ!/、て S 8. 5 (SB)をネ ΐ正する (ステップ S 115)。最後に、 S9. 6 (SA)と S8. 5 (SB)のネ ΐ正値 とに基づき、たとえば両者の差をとることによってグルコース濃度を算出する (ステップ S117) 0ステップ SI 13, SI 17で算出された、測定値であるアルブミン濃度およびグ ルコース濃度は、図 3に示されるように濃度表示部 37に表示され (S119)、電源が O FFされることで一連の測定が完了する (ステップ S121)。
[0039] 本実施の形態にぉ 、ては測定対象としてグルコースとアルブミンとが選択されて!ヽ るが、受光部の波長特性を適宜選択することにより様々な複数の成分が測定対象に なり得る。その場合は測定対象となる成分の放射スペクトルに基づいて、受光部の波 長特性を最適化すればよい。
[0040] また、上述のように受光波長領域に他の成分が干渉する場合には、干渉する成分 に特異的な他の波長特性を備えた受光部を適宜用いればよい。さらに、本発明を具 体的に実現するハードウェア要素 (光センサデバイス、回路など)は目的に応じて最 適なものを適用すればよい。
[0041] なお、第 1の実施の形態においては、測定対象としてグルコースとアルブミンとの 2 つの成分が選択されているが、一度に測定する成分は 2成分に限定されず、 2以上 の多成分が測定されてもよい。そこで、第 2の実施の形態として、 4成分を測定する例 を挙げる。
[0042] [第 2の実施の形態]
第 2の実施の形態においては、計測器を用いて、血中の 4つの成分 (具体的に、グ ルコース、コレステロール、中性脂肪およびアルブミン)の濃度(および/または含有 率)を測定する場合について説明する。
[0043] 図 4を参照して、第 2の実施の形態に力かる計測器は、図 1に示された第 1の実施 の形態に力かる計測器の構成に加えて、光センサ 11に同時に測定する成分数に応 じた数 (6つ)の受光部 115A〜 115Fが含まれる。本実施の形態においては、ダルコ ース濃度、コレステロール濃度、中性脂肪濃度およびアルブミン濃度が同時に測定 されるため、受光部115八〜115 は、それぞれ、以下の波長の光を選択的に受光 するものとする(図 9のスペクトル参照)。
[0044] 受光部 115A: 7. 13 m (アルブミン Albの吸収すなわち放射ピーク波長) 受光部 115B : 7. 27 μ ΐΆ (Albおよびコレステロール Choの放射波長) 受光部 115C: 8. 30 m (Albおよびトリラウリン(中性脂肪、 TG)の放射波長) 受光部 115D: 8. 48 m (Albおよび TGの放射波長)
受光部 115E : 9. m (Choおよびグルコース Gluの放射波長)
受光部 115Ρ: 9. 65 /ζ πι (Choおよび Gluの放射波長)
光センサ 11で発生した起電力は、アナログ回路 31においてアナログ的に増幅され 、 AZD変換部 33においてデジタル信号に変換される(以下、受光部115八〜115 力 得られたデジタル信号の強度をそれぞれ信号強度 SA〜SFと表わし、本実施の 形態にお ヽては、具体的に S7. 13, S7. 27, S8. 30, S8. 48, S9. 47, S9. 65と 表わす)。
[0045] 本実施の形態に力かる計測器のその他の構成については、図 1に示された第 1の 実施の形態に力かる計測器の構成と同様である。
[0046] 図 5のフローチャートに示される処理もまた、 CPU30が記憶部に記憶されるプログ ラムを実行して図 4に示される各部を制御することで実現される。なお、以降の説明 においては、主に、図 2に示された第 1の実施の形態に力かる計測器での測定処理 との相違点について説明する。
[0047] 図 5を参照して、第 2の実施の形態においては、ステップ S103において光センサ 1 1の受光部 115A〜 115Fがそれぞれのバックグラウンドを測定し、環境温度センサ 2 1および環境湿度センサ 23で出力された環境の温湿度と共に、測定結果を出力する 。出力された受光部 115A〜115Fのバックグラウンド出力値は、ステップ S107で、 濃度算出アルゴリズム 35において、環境温度センサ 21および環境湿度センサ 23の 出力値によって補正され、それぞれの補正値が出力される。
[0048] また、ステップ S 109において、受光部115八〜115 は、再度それぞれ生体が放 射する赤外光を受光し、それぞれの信号の出力値が測定部位の温度、および測定 部位と光センサとの間の空間の湿度に関連する出力値によって補正され、補正値が 出力される。
[0049] ステップ S111では、ステップ S107で出力された補正された各受光部のバックダラ
ゥンド出力値と、ステップ S 109で出力された生体からの放射光による出力値とに基 づき、たとえば両者の差をとるなどの補正を行なって、受光部115八〜115?それぞ れに対応する信号強度 SA〜SFが決定される。そして、ステップ S 123において、ァ ルブミン、コレステロール、中性脂肪、およびグルコースの濃度(および/または含有 率)が算出される。その結果は、たとえば図 6に示されるように濃度表示部 37に表示 され(S119)、電源が OFFされることで一連の測定が完了する(ステップ S121)。ス テツプ S121では、目的に応じて、測定された 4成分すベての測定結果、または任意 の成分の測定結果を表示させることが可能である。
[0050] 上記ステップ S123における、各成分の含有率、および濃度などの算出法について 以下に述べる。
[0051] 各信号強度 S7. 13, S7. 27, S8. 30, S8. 48, S9. 47, S9. 65のうち、信号強 度 S7. 27, S8. 30, S8. 48, S9. 47, S9. 65は、図 9に示す如く単一の成分での み決定される強度ではない。したがって、それぞれの受光部 115A〜 115Fからの出 力は、各成分に由来する放射強度の和の関数となる。
[0052] また、ステフアン'ボルツマンの法則により、放射光強度は測定対象物すなわち生 体の絶対温度の 4乗 T4に比例する。また、特にこの波長領域の赤外線は水蒸気によ り吸収され、放射光強度が減衰されやすい傾向がある。この水蒸気による赤外線強 度の減衰比率を表現するパラメータ Rは、生体と光センサとの間の相対湿度によって 決定される。以上のことから、受光部115八〜115 からの信号強度3八〜3 は、各 成分に由来する放射強度 1 (1の添字は各成分を示す)で表わすと、以下の式で表現 される。
SA S7. 13 = (I )水下水 R
lAlb
SB : S7. 27 = (I + 1 ) *T4 *R
2Alb ICho
SC S8. 30 = (I + 1 ) *T4*R
1TG 3Alb
SD : S8. 48 = (I + 1 ) *T4 *R
2TG 4Alb
SE : S9. 47 = (I + 1 ) *T4*R
lGlu 2Cho
SF : S9. 65 = (I + 1 ) *T4 *R
また、それぞれの成分の各波長における信号強度の比は、その成分の吸収スぺク
トルカ 放射率を算出することにより求められる。各成分の上記波長における吸光度 と放射率との割合,比率は濃度によらず一定であり、各成分に由来する放射強度 Iは 、それぞれ以下のように表現できる(なお、以下の式において、 a、 c、 t、 gは定数で ある)。
[0054] Albについて、
I =(a /a) *I
2Alb 2 1 lAlb
I =(a /a) *I
3 Alb 3 1 lAlb
I =(a /a) *I
4Alb 4 1 lAlb
Choについて、
I =(c /c ) *I
2Cho 2 1 ICho
I =(c /c ) *I
3Cho 3 1 ICho
TGについて、
I =(tZt)*I
2TG 2 1 1TG
また、各成分の濃度は、放射強度ピークを有する波長の出力と、放射強度のピーク を有しない波長の出力との差もしくは比を基に算出することができる。たとえば、以下 のような関数で表現される。
[0055] [Alb]=f(S'7. 13/S'9.65)
[Cho]=f(S'9.47/S'8.48)
[TG]=f(S"8.48/S"9.65)
[Glu]=f(S'"9.65/S"8.48)
なお、上式において、 S'は濃度算出対象成分以外の成分による影響を補正した後 の出力であって、それぞれの補正出力は、以下の方法で算出される。
[0056] Albについては、波長 7.13 mにおける放射強度ピークがほぼ単一成分によって 放射されているとみなすことができるため、
S'7.13 = S7.13=1
lAlb
となる。
[0057] また、波長 9.65/zmにおける出力は、前述のように Gluと Choとの影響を受けるた め、これらの寄与を差引かなければならない。すなわち、
S'9.65 = S9.65-1 —I
2Glu 3Cho
= S9.65—(g
2 Zg *I
1 ) — (c
lGlu 3 Zc 1 ) *I
ICho
となる。
[0058] Choについては、波長 9.47 /zmにおけるピークは Gluの出力との和になっている 。したがって、
S'9.47 = S9.47-1
lGlu
となる。
[0059] また、波長 8.48/zmにおける出力は、前述のように Albと TGとの影響を除去しな ければならず、
S'8.48 = S8.48-1 —I
2TG 4Alb
= S8.48—(t 2Zt1) *I
1TG—(a 4Za)*I
1 lAlb
となる。
[0060] TGについては、波長 8.48 /zmにおける出力は Albとの和になっている。したがつ て、 Albの要素を除去し、
S"8.48 = S8.48-1
4Alb
= S8.48- (a Za)水 I
4 1 lAlb
となる。
[0061] また、波長 9.65/zmにおける出力は、前述のように Gluと Choとの影響を排除して S"9.65 = S9.65-1 —I =S'9.65
2Glu 3Cho
となる。
[0062] Gluについては、波長 9.65 /zmにおける出力は TGとの和になっている。したがつ て、 TGの要素を除去し、
S'"9.65 = S9.65-1
S9.65- (c Zc)水 I
ICho
となる。
また、波長 8. 48 /zmにおける出力は、前述のように TGと Albとの影響を除去して、
S'8. 48 = S8. 48-1 I
2TG 4Alb
:S8. 48—(t /t )水 I 一(a /a )水 I
C C C C COOOOO CO CO CO
となる。 0000D C 00D C
t tOOO
[0064] 一方、各成分 〇にO由来する放射強度 I 、1 、1 、および I は、受光部 115A
1 1 1 1 1 1 lAlb lCho 1TG lGlu
15F力もの 5つの出力値より、それぞれ以下のように求められる。
[0065] I =
1Mb
I = = S7. 27- -I
lCho 2Alb
(a / 'a )水 I
2 1 lAlb
(a / )水 S7. 13
2 1
I = I
1TG 3Alb
(a / 'a )水 I
3 1 lAlb
(a / )水 S7. 13
3 1
I = I
lGlu 2Cho
(c /
2 1 lCho
(c / )氺 (S7. 27
以上の式より、各成分の血中の含有率や濃度を算出する式は、受光部 115A〜11 5F力もの 5つの出力と定数より、以下のように表現される。
[Alb]=f(S'7. 13/S'9. 65)
=f[S7. 13/(S9. 65— (g /g )水 I — (c /c )水 I ]
2 1 lGlu 3 1 lCho
=f[S7. 13/ (S9. 65- (g Zg ) * (S9. 47— (c Zc ) * (S7. 27— (a
2 1 2 1 2
/a )水 S7. 13)一(c /c )水 (S7. 27— (a /a )水 S7. 13))]
1 3 1 2 1
[Cho]=f(S'9. 47/S'8. 48)
=f[(S9. 47-1 )Z(S8. 48— (tZt) *I —
lGlu 2 1 1TG (a 4Za) *I )]
1 lAlb
=f[(S9. 47- (S9. 47- (c /c )水 (S7. 27— (a /a )水 S7. 13)))/(
2 1 2 1
(S8. 48- (t /t )水 (S8. 30- (a /a )水 S7. 13) - (a /a )水 S7. 13)]
2 1 3 1 4 1
[TG]=f(S"8. 48/S"9. 65)
[(S8. 48- (a /a )水 I )/(S9. 65— (g /g )水 I (c /c )水 I
ICh
。)]
=f[(S8. 48- (a /a )水 S7. 13)/(S9. 65— (g /g )水 S9. 47— (c /
4 1 2 1 2 c )水 S7. 27- (a /a )水 S7. 13))— (c /c)水 (S7. 27— (a /a )水 S7. 13))]
1 2 1 3 2 1
[Glu]=f(S'"9. 65/S"8. 48)
= f[(S9. 65- (c /c ) *I )/(S8. 48- (t /t ) *I - (a /a ) *I
3 1 ICho 2 1 1TG 4 1 1A
)]
lb
= f[(S9. 65- (c /c )氺(S7. 27— (a /a )氺 S7. 13))/(S8. 48— (t
3 1 2 1
/t )氺 (S8. 30- (a /a ) * S7. 13)—(a /a )氺 S7. 13) ]
2 1 3 1 4 1
さらに、各受光部115八〜115?からの出カは、前述のように温度、湿度の影響を 受けるため、これら一連の計算が行なわれる前または後に、温湿度のデータに基づ いて出力強度の補正を行なう。
[0066] 第 1および第 2の実施の形態に力かる計測器が、光センサ 11で受光した生体から 放射された赤外光の量に基づいて特定の成分の情報 (濃度、含有量等)を算出する ので、計測器の構造を、光源を有さない簡便かつシンプルな構造とすることができる
[0067] また、少なくとも 1つ以上の成分の情報を他の測定成分の補正に適用することにより 、少なくとも 1つ以上の成分の含有率、濃度などの情報を極めて正確に測定すること ができる、という効果が得られる。さらに、温湿度の情報を補正に適用することにより、 より正確に測定することができる。
[0068] なお、第 1および第 2の実施の形態においては、本発明にかかる生化学計測器が 図 1または図 4に示されたような計測器によって実現され、上記測定および濃度(およ び Zまたは含有率)の算出が計測器にぉ 、て行なわれるものとされたが、本発明に 力かる生化学計測器は測定装置と一般的なパーソナルコンピュータ等の計算装置と の異なる装置を含んで構成される生化学計測システムによって実現されてもよい。そ こで、第 3の実施の形態として、本発明にかかる生化学計測器が測定装置と計算装 置との異なる装置を含んで構成される生化学計測システムによって実現される場合 の例を挙げる。
[0069] [第 3の実施の形態]
第 3の実施の形態においては、生化学計測システムによって、血中の任意の数の 成分の濃度 (および Zまたは含有率)を測定する場合にっ 、て説明する。
[0070] 図 7を参照して、第 3の実施の形態に力かる生化学計測システムは、測定装置 1と 計算装置 2とを含んで構成される。測定装置 1と計算装置 2とは、 LAN (Local Area Network)等の専用回線を介した通信、インターネットを介した通信、基地局を介した 無線通信、または赤外線等を用いた無線通信を行なう。
[0071] より詳しくは、測定装置 1は、図 1または図 4に示された、上記第 1または第 2の実施 の形態に力かる計測器の構成のうち、光センサ 11、温度センサ 13、湿度センサ 15、 環境温度センサ 21、環境湿度センサ 23、アナログ回路 31、および AZD変換部 33 を含んで構成される。さらに、光センサ 11には、受光部115八〜115?^ ^は任意の 自然数)が含まれる。 AZD変換部 33は変換したデジタル信号を、計算装置 2に対し て出力する。
[0072] 計算装置 2は、一般的なパーソナルコンピュータ等の構成要素に加えて、図 1また は図 4に示された、上記第 1または第 2の実施の形態に力かる計測器の構成のうち、 CPU30、濃度算出アルゴリズム 35、および所定の成分についての算出された濃度 を表示する濃度表示部 37を含んで構成される。さらに、計測装置 2は、計測者からの 操作入力を受付ける操作入力部 41、測定成分に関する情報や、 CPU30で実行さ れるプログラム等を記憶する記憶部 45、および測定装置 1からのデジタル信号を入 力する信号入力部 47を含む。また、 CPU30は、上記操作に基づいた制御を行なう 制御部 43を含む。
[0073] 操作入力部 41は、測定者から測定対象の成分の指示を受付け、指示信号を制御 部 43と濃度算出アルゴリズム 35とに入力する。
[0074] 記憶部 45は、測定処理が可能な成分に関する情報として、図 8に示されたようなス ベクトル、または、図 8のスペクトルに表わされたような放射強度のピーク波長を含む 情報を記憶する。制御部 43は、上記指示信号に特定される測定対象の各成分につ いて、記憶部 45より放射強度のピーク波長を含む情報を読出す。さらに、上記測定 対象の成分が複数ある場合、読出された測定対象の成分に関する情報から、ほぼ単 一成分によって放射されて 、るとみなすことができるピーク波長と、 2成分が影響して
いるピーク波長とを検出する。そして、検出されたピーク波長に基づいた制御信号を 信号入力部 47に入力する。
[0075] 信号入力部 47は、上記制御信号に基づいて、測定装置 1から入力される各波長に 対応した受光部 115A〜 115Nでの出力値に応じたデジタル信号のうち、必要な波 長に応じたデジタル信号を抽出し、濃度算出アルゴリズム 35に入力する。濃度算出 アルゴリズム 35は、信号入力部 47から入力されたデジタル信号を用いて、測定対象 の成分に関する濃度 (および Zまたは含有率)を算出する。濃度算出アルゴリズム 35 での算出方法については、第 2の実施の形態において説明された方法と同様である
[0076] 本実施の形態に力かる生化学計測システムにおいて実行される処理は、図 2また は図 5に示された処理とほぼ同様である。本実施の形態においては、ステップ S101 で電源が投入されたタイミングや、ステップ S 105で測定可能となったタイミング等に おいて、測定者から測定対象とする成分の指示が入力され、ステップ S111において 、信号入力部 47にお 、て入力されたデジタル信号のうち必要な波長に応じたデジタ ル信号に基づいて、必要な波長に対応する受光部の信号強度が決定される。そして 、決定された信号強度を用いて、必要な成分の濃度等の情報が算出される。ここで の算出方法は、第 2の実施の形態において説明された算出方法と同様の原理に基 づく方法である。
[0077] なお、本実施の形態に力かる生化学計測システムに含まれる測定装置 1および計 算装置 2各々の構成については、図 7に示される構成に限定されない。すなわち、図 1または図 4に示された、上記第 1または第 2の実施の形態に力かる計測器の構成の うち、少なくともセンサ類 11〜15等は測定装置 1に含まれ、少なくとも濃度算出アル ゴリズム 35は計算装置 2において実現されればよぐその他の構成要素はいずれの 装置に含まれていてもよい。
[0078] また、計算装置 2が上記構成に加えて、計測者から受付けた操作入力に応じた指 示信号を測定装置 1に入力する手段を備え、受光部 115A〜 115Nにお 、て受光を 選択的とするようなスリット等の手段を備えることで、必要な波長に対応した受光部に おいてのみ生体力も放射された光を受光するようにしてもよい。または、必要な波長
に対応したデジタル信号のみを計算装置 2に入力するようにしてもよい。
[0079] さらに、上述の計算装置 2で実行される、必要な成分の濃度等の情報を算出する方 法を、プログラムとして提供することもできる。このようなプログラムは、コンピュータに 付属するフレキシブルディスク、 CD— ROM (Compact Disk-Read Only Memory) 、 ROM (Read Only Memory)ゝ RAM (Random Access Memory)およびメモリカー ドなどのコンピュータ読取り可能な記録媒体にて記録させて、プログラム製品として提 供することもできる。あるいは、コンピュータに内蔵するハードディスクなどの記録媒体 にて記録させて、プログラムを提供することもできる。また、ネットワークを介したダウン ロード〖こよって、プログラムを提供することもできる。
[0080] 提供されるプログラム製品は、ハードディスクなどのプログラム格納部にインストール されて実行される。なお、プログラム製品は、プログラム自体と、プログラムが記録され た記録媒体とを含む。
[0081] 今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと 考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって 示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが 意図される。
Claims
[1] 生体に含まれる第 1成分に関連する波長光を受光し、前記受光した光量に応じた 第 1信号を出力する第 1センサ(115A)と、
前記生体に含まれる前記第 1成分および第 2成分に関連する波長光を受光し、前 記受光した光量に応じた第 2信号を出力する第 2センサ(115B)と、
前記第 1信号に基づいて前記第 1成分に関する情報を算出し、前記第 1信号およ び前記第 2信号に基づいて前記第 2成分に関する情報を算出する演算部 (30, 35) と、
前記算出された前記第 1成分に関する情報および前記第 2成分に関する情報を提 示する提示部 (37)とを備える、生化学計測器。
[2] 前記演算部は、前記第 1信号および前記第 2信号に基づいて得られる値を、前記 第 1の成分に関する情報を用いて補正して前記第 2成分に関する情報を算出する、 請求項 1に記載の生化学計測器。
[3] 前記生体に関する情報を測定する第 3センサ(13, 15)をさらに備え、前記演算部 は、前記算出に、前記生体に関する情報を補正値として用いる、請求項 1に記載の 生化学計測器。
[4] 前記生体に関する情報は、前記生体の測定部位の温度と、前記生体の前記測定 部位力 前記第 1センサおよび前記第 2センサまでの間の湿度との少なくとも 1つを 含む、請求項 3に記載の生化学計測器。
[5] 環境に関する情報を測定する第 4センサ(21, 23)をさらに備え、前記演算部は、 前記算出に、前記環境に関する情報を補正値として用いる、請求項 1に記載の生化 学計測器。
[6] 前記環境に関する情報は、環境温度と、環境湿度との少なくとも 1つを含む、請求 項 5に記載の生化学計測器。
[7] 前記第 1センサおよび前記第 2センサは、各々、前記生体から発せられる赤外放射 のうち、第 1波長の赤外光および第 2波長の赤外光を受光する、請求項 1に記載の生 化学計測器。
[8] 第 1センサおよび第 2センサを含む計測装置によって得られる信号に基づいて、生
体に含まれる成分に関する情報をコンピュータに算出させるプログラムプロダクトであ つて、
前記生体に含まれる第 1成分に関連する第 1波長の光を受光した前記第 1センサ によって出力された、前記受光した光量に応じた第 1信号と、前記生体に含まれる前 記第 1成分および第 2成分に関連する第 2波長の光を受光した前記第 2センサによつ て出力された、前記受光した光量に応じた第 2信号とを入力するステップと、 前記第 1信号に基づいて前記第 1成分に関する情報を算出し、前記第 1信号およ び前記第 2信号に基づいて前記第 2成分に関する情報を算出するステップと、 前記算出された前記第 1成分に関する情報および前記第 2成分に関する情報を提 示するステップとを実行させる、生化学計測プログラムプロダクト。
[9] 算出対象である前記第 1成分および前記第 2成分の指定を受付けるステップと、 前記指定に基づいて、生体に含まれる成分に関する情報を算出するために必要な 波長を記憶する記憶装置から、前記第 1波長と前記第 2波長とを特定するステップと をさらに実行させる、請求項 8に記載の生化学計測プログラムプロダクト。
[10] 前記指定によって特定された前記第 1波長および前記第 2波長に基づいて、前記 計測装置から入力される信号より、入力する前記第 1信号および前記第 2信号を抽 出するステップをさらに実行させる、請求項 9に記載の生化学計測プログラムプロダク
[11] 前記指定によって特定された前記第 1波長および前記第 2波長に基づいて、前記 計測装置に対して前記第 1信号および前記第 2信号の入力を指示するステップをさ らに実行させる、請求項 9に記載の生化学計測プログラムプロダクト。
[12] 前記計測装置で計測された前記生体に関する情報および Zまたは環境に関する 情報を入力するステップをさらに実行させ、
前記算出の際、前記生体に関する情報および Zまたは環境に関する情報を補正 値として用いる、請求項 8に記載の生化学計測プログラムプロダクト。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005-203065 | 2005-07-12 | ||
JP2005203065 | 2005-07-12 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
WO2007007459A1 true WO2007007459A1 (ja) | 2007-01-18 |
Family
ID=37636859
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
PCT/JP2006/309236 WO2007007459A1 (ja) | 2005-07-12 | 2006-05-08 | 生体の成分に関する情報を正確に測定できる生化学計測器 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
WO (1) | WO2007007459A1 (ja) |
Cited By (60)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2146623A1 (en) * | 2007-04-14 | 2010-01-27 | Abbott Diabetes Care, Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in medical communication system |
JP2012065724A (ja) * | 2010-09-21 | 2012-04-05 | Fujitsu Ltd | 脂肪厚計測装置および脂肪厚算出プログラム |
US8409093B2 (en) | 2007-10-23 | 2013-04-02 | Abbott Diabetes Care Inc. | Assessing measures of glycemic variability |
US8444560B2 (en) | 2007-05-14 | 2013-05-21 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US8456301B2 (en) | 2007-05-08 | 2013-06-04 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte monitoring system and methods |
US8461985B2 (en) | 2007-05-08 | 2013-06-11 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte monitoring system and methods |
US8478557B2 (en) | 2009-07-31 | 2013-07-02 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing analyte monitoring system calibration accuracy |
US8484005B2 (en) | 2007-05-14 | 2013-07-09 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for determining analyte levels |
US8506482B2 (en) | 2006-02-28 | 2013-08-13 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for providing continuous calibration of implantable analyte sensors |
US8515517B2 (en) | 2006-10-02 | 2013-08-20 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for dynamically updating calibration parameters for an analyte sensor |
US8560038B2 (en) | 2007-05-14 | 2013-10-15 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US8571808B2 (en) | 2007-05-14 | 2013-10-29 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US8585591B2 (en) | 2005-11-04 | 2013-11-19 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for providing basal profile modification in analyte monitoring and management systems |
US8593287B2 (en) | 2007-05-08 | 2013-11-26 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte monitoring system and methods |
US8593109B2 (en) | 2006-03-31 | 2013-11-26 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for powering an electronic device |
US8597188B2 (en) | 2007-06-21 | 2013-12-03 | Abbott Diabetes Care Inc. | Health management devices and methods |
US8597575B2 (en) | 2006-03-31 | 2013-12-03 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte monitoring devices and methods therefor |
US8600681B2 (en) | 2007-05-14 | 2013-12-03 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US8612163B2 (en) | 2007-05-14 | 2013-12-17 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US8617069B2 (en) | 2007-06-21 | 2013-12-31 | Abbott Diabetes Care Inc. | Health monitor |
US8622988B2 (en) | 2008-08-31 | 2014-01-07 | Abbott Diabetes Care Inc. | Variable rate closed loop control and methods |
US8682615B2 (en) | 2007-05-14 | 2014-03-25 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US8684930B2 (en) | 2003-10-31 | 2014-04-01 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method of calibrating an analyte-measurement device, and associated methods, devices and systems |
US8710993B2 (en) | 2011-11-23 | 2014-04-29 | Abbott Diabetes Care Inc. | Mitigating single point failure of devices in an analyte monitoring system and methods thereof |
US8734422B2 (en) | 2008-08-31 | 2014-05-27 | Abbott Diabetes Care Inc. | Closed loop control with improved alarm functions |
US8771183B2 (en) | 2004-02-17 | 2014-07-08 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for providing data communication in continuous glucose monitoring and management system |
US8795252B2 (en) | 2008-08-31 | 2014-08-05 | Abbott Diabetes Care Inc. | Robust closed loop control and methods |
US8834366B2 (en) | 2007-07-31 | 2014-09-16 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing analyte sensor calibration |
US8986208B2 (en) | 2008-09-30 | 2015-03-24 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte sensor sensitivity attenuation mitigation |
US8993331B2 (en) | 2009-08-31 | 2015-03-31 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte monitoring system and methods for managing power and noise |
US9008743B2 (en) | 2007-04-14 | 2015-04-14 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in medical communication system |
US9069536B2 (en) | 2011-10-31 | 2015-06-30 | Abbott Diabetes Care Inc. | Electronic devices having integrated reset systems and methods thereof |
US9095290B2 (en) | 2007-03-01 | 2015-08-04 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing rolling data in communication systems |
US9125548B2 (en) | 2007-05-14 | 2015-09-08 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US9226701B2 (en) | 2009-04-28 | 2016-01-05 | Abbott Diabetes Care Inc. | Error detection in critical repeating data in a wireless sensor system |
US9314195B2 (en) | 2009-08-31 | 2016-04-19 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte signal processing device and methods |
US9317656B2 (en) | 2011-11-23 | 2016-04-19 | Abbott Diabetes Care Inc. | Compatibility mechanisms for devices in a continuous analyte monitoring system and methods thereof |
US9320468B2 (en) | 2008-01-31 | 2016-04-26 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte sensor with time lag compensation |
US9332934B2 (en) | 2007-10-23 | 2016-05-10 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte sensor with lag compensation |
US9392969B2 (en) | 2008-08-31 | 2016-07-19 | Abbott Diabetes Care Inc. | Closed loop control and signal attenuation detection |
US9408566B2 (en) | 2006-08-09 | 2016-08-09 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for providing calibration of an analyte sensor in an analyte monitoring system |
US9532737B2 (en) | 2011-02-28 | 2017-01-03 | Abbott Diabetes Care Inc. | Devices, systems, and methods associated with analyte monitoring devices and devices incorporating the same |
US9574914B2 (en) | 2007-05-08 | 2017-02-21 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and device for determining elapsed sensor life |
US9615780B2 (en) | 2007-04-14 | 2017-04-11 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in medical communication system |
US9943644B2 (en) | 2008-08-31 | 2018-04-17 | Abbott Diabetes Care Inc. | Closed loop control with reference measurement and methods thereof |
US9968306B2 (en) | 2012-09-17 | 2018-05-15 | Abbott Diabetes Care Inc. | Methods and apparatuses for providing adverse condition notification with enhanced wireless communication range in analyte monitoring systems |
US9980669B2 (en) | 2011-11-07 | 2018-05-29 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte monitoring device and methods |
JP2018513738A (ja) * | 2015-04-10 | 2018-05-31 | アルブーゾフ, イワンARBOUZOV, Ivan | マルチセンサ・モジュール式の被験者観察及び監視システム |
US10002233B2 (en) | 2007-05-14 | 2018-06-19 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US10111608B2 (en) | 2007-04-14 | 2018-10-30 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in medical communication system |
US10132793B2 (en) | 2012-08-30 | 2018-11-20 | Abbott Diabetes Care Inc. | Dropout detection in continuous analyte monitoring data during data excursions |
US10136816B2 (en) | 2009-08-31 | 2018-11-27 | Abbott Diabetes Care Inc. | Medical devices and methods |
US10173007B2 (en) | 2007-10-23 | 2019-01-08 | Abbott Diabetes Care Inc. | Closed loop control system with safety parameters and methods |
JP2019198363A (ja) * | 2018-05-14 | 2019-11-21 | 株式会社カスタム | 非侵襲性血糖測定器 |
US11006870B2 (en) | 2009-02-03 | 2021-05-18 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte sensor and apparatus for insertion of the sensor |
US11213226B2 (en) | 2010-10-07 | 2022-01-04 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte monitoring devices and methods |
US11229382B2 (en) | 2013-12-31 | 2022-01-25 | Abbott Diabetes Care Inc. | Self-powered analyte sensor and devices using the same |
US11553883B2 (en) | 2015-07-10 | 2023-01-17 | Abbott Diabetes Care Inc. | System, device and method of dynamic glucose profile response to physiological parameters |
US11596330B2 (en) | 2017-03-21 | 2023-03-07 | Abbott Diabetes Care Inc. | Methods, devices and system for providing diabetic condition diagnosis and therapy |
US11793936B2 (en) | 2009-05-29 | 2023-10-24 | Abbott Diabetes Care Inc. | Medical device antenna systems having external antenna configurations |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09509584A (ja) * | 1993-12-12 | 1997-09-30 | オク−キョング チョウ, | 人体部分におけるグルコース濃度の非侵襲的測定のための方法及び装置 |
JPH10510180A (ja) * | 1994-12-09 | 1998-10-06 | オプテイスキヤン・インコーポレーテツド | 温度補償を備えた自己発光非侵襲性赤外分光光度計 |
JP2001503999A (ja) * | 1996-05-20 | 2001-03-27 | ブハート,ヤヌス,エム. | 赤外線による組織分析物の計測 |
JP2001506164A (ja) * | 1997-05-20 | 2001-05-15 | ブハート,ヤヌス,エム. | 血糖の非侵襲的連続計測 |
JP2002513604A (ja) * | 1998-05-06 | 2002-05-14 | オプティクス エルピー | 非侵襲的な鼓膜の分析物の測定 |
JP2005110995A (ja) * | 2003-10-08 | 2005-04-28 | Hitachi Ltd | 血糖値測定装置 |
-
2006
- 2006-05-08 WO PCT/JP2006/309236 patent/WO2007007459A1/ja active Application Filing
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09509584A (ja) * | 1993-12-12 | 1997-09-30 | オク−キョング チョウ, | 人体部分におけるグルコース濃度の非侵襲的測定のための方法及び装置 |
JPH10510180A (ja) * | 1994-12-09 | 1998-10-06 | オプテイスキヤン・インコーポレーテツド | 温度補償を備えた自己発光非侵襲性赤外分光光度計 |
JP2001503999A (ja) * | 1996-05-20 | 2001-03-27 | ブハート,ヤヌス,エム. | 赤外線による組織分析物の計測 |
JP2001506164A (ja) * | 1997-05-20 | 2001-05-15 | ブハート,ヤヌス,エム. | 血糖の非侵襲的連続計測 |
JP2002513604A (ja) * | 1998-05-06 | 2002-05-14 | オプティクス エルピー | 非侵襲的な鼓膜の分析物の測定 |
JP2005110995A (ja) * | 2003-10-08 | 2005-04-28 | Hitachi Ltd | 血糖値測定装置 |
Cited By (156)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10039881B2 (en) | 2002-12-31 | 2018-08-07 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for providing data communication in continuous glucose monitoring and management system |
US8684930B2 (en) | 2003-10-31 | 2014-04-01 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method of calibrating an analyte-measurement device, and associated methods, devices and systems |
US8771183B2 (en) | 2004-02-17 | 2014-07-08 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for providing data communication in continuous glucose monitoring and management system |
US8585591B2 (en) | 2005-11-04 | 2013-11-19 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for providing basal profile modification in analyte monitoring and management systems |
US9323898B2 (en) | 2005-11-04 | 2016-04-26 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for providing basal profile modification in analyte monitoring and management systems |
US9669162B2 (en) | 2005-11-04 | 2017-06-06 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for providing basal profile modification in analyte monitoring and management systems |
US11538580B2 (en) | 2005-11-04 | 2022-12-27 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for providing basal profile modification in analyte monitoring and management systems |
US11872039B2 (en) | 2006-02-28 | 2024-01-16 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for providing continuous calibration of implantable analyte sensors |
US10117614B2 (en) | 2006-02-28 | 2018-11-06 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for providing continuous calibration of implantable analyte sensors |
US8506482B2 (en) | 2006-02-28 | 2013-08-13 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for providing continuous calibration of implantable analyte sensors |
US9039975B2 (en) | 2006-03-31 | 2015-05-26 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte monitoring devices and methods therefor |
US8597575B2 (en) | 2006-03-31 | 2013-12-03 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte monitoring devices and methods therefor |
US9380971B2 (en) | 2006-03-31 | 2016-07-05 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for powering an electronic device |
US8933664B2 (en) | 2006-03-31 | 2015-01-13 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for powering an electronic device |
US9625413B2 (en) | 2006-03-31 | 2017-04-18 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte monitoring devices and methods therefor |
US8593109B2 (en) | 2006-03-31 | 2013-11-26 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for powering an electronic device |
US9743863B2 (en) | 2006-03-31 | 2017-08-29 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for powering an electronic device |
US10278630B2 (en) | 2006-08-09 | 2019-05-07 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for providing calibration of an analyte sensor in an analyte monitoring system |
US9833181B2 (en) | 2006-08-09 | 2017-12-05 | Abbot Diabetes Care Inc. | Method and system for providing calibration of an analyte sensor in an analyte monitoring system |
US9408566B2 (en) | 2006-08-09 | 2016-08-09 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for providing calibration of an analyte sensor in an analyte monitoring system |
US11864894B2 (en) | 2006-08-09 | 2024-01-09 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for providing calibration of an analyte sensor in an analyte monitoring system |
US10342469B2 (en) | 2006-10-02 | 2019-07-09 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for dynamically updating calibration parameters for an analyte sensor |
US9357959B2 (en) | 2006-10-02 | 2016-06-07 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for dynamically updating calibration parameters for an analyte sensor |
US8515517B2 (en) | 2006-10-02 | 2013-08-20 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for dynamically updating calibration parameters for an analyte sensor |
US9839383B2 (en) | 2006-10-02 | 2017-12-12 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for dynamically updating calibration parameters for an analyte sensor |
US9629578B2 (en) | 2006-10-02 | 2017-04-25 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for dynamically updating calibration parameters for an analyte sensor |
US9095290B2 (en) | 2007-03-01 | 2015-08-04 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing rolling data in communication systems |
US9801545B2 (en) | 2007-03-01 | 2017-10-31 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing rolling data in communication systems |
US9615780B2 (en) | 2007-04-14 | 2017-04-11 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in medical communication system |
EP2146623A1 (en) * | 2007-04-14 | 2010-01-27 | Abbott Diabetes Care, Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in medical communication system |
US9204827B2 (en) | 2007-04-14 | 2015-12-08 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in medical communication system |
US10111608B2 (en) | 2007-04-14 | 2018-10-30 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in medical communication system |
US11039767B2 (en) | 2007-04-14 | 2021-06-22 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in medical communication system |
US10349877B2 (en) | 2007-04-14 | 2019-07-16 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in medical communication system |
US9008743B2 (en) | 2007-04-14 | 2015-04-14 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in medical communication system |
EP2146623A4 (en) * | 2007-04-14 | 2012-10-31 | Abbott Diabetes Care Inc | METHOD AND DEVICE FOR DATA PROCESSING AND CONTROL IN A MEDICAL COMMUNICATION SYSTEM |
US10178954B2 (en) | 2007-05-08 | 2019-01-15 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte monitoring system and methods |
US9035767B2 (en) | 2007-05-08 | 2015-05-19 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte monitoring system and methods |
US9649057B2 (en) | 2007-05-08 | 2017-05-16 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte monitoring system and methods |
US9000929B2 (en) | 2007-05-08 | 2015-04-07 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte monitoring system and methods |
US11696684B2 (en) | 2007-05-08 | 2023-07-11 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte monitoring system and methods |
US9177456B2 (en) | 2007-05-08 | 2015-11-03 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte monitoring system and methods |
US9949678B2 (en) | 2007-05-08 | 2018-04-24 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and device for determining elapsed sensor life |
US8456301B2 (en) | 2007-05-08 | 2013-06-04 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte monitoring system and methods |
US8461985B2 (en) | 2007-05-08 | 2013-06-11 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte monitoring system and methods |
US9574914B2 (en) | 2007-05-08 | 2017-02-21 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and device for determining elapsed sensor life |
US10952611B2 (en) | 2007-05-08 | 2021-03-23 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte monitoring system and methods |
US9314198B2 (en) | 2007-05-08 | 2016-04-19 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte monitoring system and methods |
US8593287B2 (en) | 2007-05-08 | 2013-11-26 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte monitoring system and methods |
US10653317B2 (en) | 2007-05-08 | 2020-05-19 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte monitoring system and methods |
US9804150B2 (en) | 2007-05-14 | 2017-10-31 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US11125592B2 (en) | 2007-05-14 | 2021-09-21 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US11828748B2 (en) | 2007-05-14 | 2023-11-28 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US8444560B2 (en) | 2007-05-14 | 2013-05-21 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US11300561B2 (en) | 2007-05-14 | 2022-04-12 | Abbott Diabetes Care, Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US11119090B2 (en) | 2007-05-14 | 2021-09-14 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US11076785B2 (en) | 2007-05-14 | 2021-08-03 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US8484005B2 (en) | 2007-05-14 | 2013-07-09 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for determining analyte levels |
US9483608B2 (en) | 2007-05-14 | 2016-11-01 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US10991456B2 (en) | 2007-05-14 | 2021-04-27 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for determining analyte levels |
US9558325B2 (en) | 2007-05-14 | 2017-01-31 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and system for determining analyte levels |
US10976304B2 (en) | 2007-05-14 | 2021-04-13 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US8560038B2 (en) | 2007-05-14 | 2013-10-15 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US10820841B2 (en) | 2007-05-14 | 2020-11-03 | Abbot Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US10653344B2 (en) | 2007-05-14 | 2020-05-19 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US8571808B2 (en) | 2007-05-14 | 2013-10-29 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US9125548B2 (en) | 2007-05-14 | 2015-09-08 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US10634662B2 (en) | 2007-05-14 | 2020-04-28 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US9060719B2 (en) | 2007-05-14 | 2015-06-23 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US9737249B2 (en) | 2007-05-14 | 2017-08-22 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US10463310B2 (en) | 2007-05-14 | 2019-11-05 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US8600681B2 (en) | 2007-05-14 | 2013-12-03 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US8612163B2 (en) | 2007-05-14 | 2013-12-17 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US10261069B2 (en) | 2007-05-14 | 2019-04-16 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US9797880B2 (en) | 2007-05-14 | 2017-10-24 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US9801571B2 (en) | 2007-05-14 | 2017-10-31 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in medical communication system |
US10143409B2 (en) | 2007-05-14 | 2018-12-04 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US10119956B2 (en) | 2007-05-14 | 2018-11-06 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US8682615B2 (en) | 2007-05-14 | 2014-03-25 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US10045720B2 (en) | 2007-05-14 | 2018-08-14 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US10031002B2 (en) | 2007-05-14 | 2018-07-24 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US10002233B2 (en) | 2007-05-14 | 2018-06-19 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing data processing and control in a medical communication system |
US8597188B2 (en) | 2007-06-21 | 2013-12-03 | Abbott Diabetes Care Inc. | Health management devices and methods |
US11264133B2 (en) | 2007-06-21 | 2022-03-01 | Abbott Diabetes Care Inc. | Health management devices and methods |
US11276492B2 (en) | 2007-06-21 | 2022-03-15 | Abbott Diabetes Care Inc. | Health management devices and methods |
US8617069B2 (en) | 2007-06-21 | 2013-12-31 | Abbott Diabetes Care Inc. | Health monitor |
US9398872B2 (en) | 2007-07-31 | 2016-07-26 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing analyte sensor calibration |
US8834366B2 (en) | 2007-07-31 | 2014-09-16 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing analyte sensor calibration |
US11083843B2 (en) | 2007-10-23 | 2021-08-10 | Abbott Diabetes Care Inc. | Closed loop control system with safety parameters and methods |
US9743865B2 (en) | 2007-10-23 | 2017-08-29 | Abbott Diabetes Care Inc. | Assessing measures of glycemic variability |
US9439586B2 (en) | 2007-10-23 | 2016-09-13 | Abbott Diabetes Care Inc. | Assessing measures of glycemic variability |
US10173007B2 (en) | 2007-10-23 | 2019-01-08 | Abbott Diabetes Care Inc. | Closed loop control system with safety parameters and methods |
US9332934B2 (en) | 2007-10-23 | 2016-05-10 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte sensor with lag compensation |
US9804148B2 (en) | 2007-10-23 | 2017-10-31 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte sensor with lag compensation |
US8409093B2 (en) | 2007-10-23 | 2013-04-02 | Abbott Diabetes Care Inc. | Assessing measures of glycemic variability |
US9320468B2 (en) | 2008-01-31 | 2016-04-26 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte sensor with time lag compensation |
US9770211B2 (en) | 2008-01-31 | 2017-09-26 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte sensor with time lag compensation |
US8795252B2 (en) | 2008-08-31 | 2014-08-05 | Abbott Diabetes Care Inc. | Robust closed loop control and methods |
US9610046B2 (en) | 2008-08-31 | 2017-04-04 | Abbott Diabetes Care Inc. | Closed loop control with improved alarm functions |
US9572934B2 (en) | 2008-08-31 | 2017-02-21 | Abbott DiabetesCare Inc. | Robust closed loop control and methods |
US9392969B2 (en) | 2008-08-31 | 2016-07-19 | Abbott Diabetes Care Inc. | Closed loop control and signal attenuation detection |
US9943644B2 (en) | 2008-08-31 | 2018-04-17 | Abbott Diabetes Care Inc. | Closed loop control with reference measurement and methods thereof |
US8622988B2 (en) | 2008-08-31 | 2014-01-07 | Abbott Diabetes Care Inc. | Variable rate closed loop control and methods |
US8734422B2 (en) | 2008-08-31 | 2014-05-27 | Abbott Diabetes Care Inc. | Closed loop control with improved alarm functions |
US10045739B2 (en) | 2008-09-30 | 2018-08-14 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte sensor sensitivity attenuation mitigation |
US8986208B2 (en) | 2008-09-30 | 2015-03-24 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte sensor sensitivity attenuation mitigation |
US11166656B2 (en) | 2009-02-03 | 2021-11-09 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte sensor and apparatus for insertion of the sensor |
US11202591B2 (en) | 2009-02-03 | 2021-12-21 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte sensor and apparatus for insertion of the sensor |
US11213229B2 (en) | 2009-02-03 | 2022-01-04 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte sensor and apparatus for insertion of the sensor |
US11006872B2 (en) | 2009-02-03 | 2021-05-18 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte sensor and apparatus for insertion of the sensor |
US11006871B2 (en) | 2009-02-03 | 2021-05-18 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte sensor and apparatus for insertion of the sensor |
US11006870B2 (en) | 2009-02-03 | 2021-05-18 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte sensor and apparatus for insertion of the sensor |
US9226701B2 (en) | 2009-04-28 | 2016-01-05 | Abbott Diabetes Care Inc. | Error detection in critical repeating data in a wireless sensor system |
US11872370B2 (en) | 2009-05-29 | 2024-01-16 | Abbott Diabetes Care Inc. | Medical device antenna systems having external antenna configurations |
US11793936B2 (en) | 2009-05-29 | 2023-10-24 | Abbott Diabetes Care Inc. | Medical device antenna systems having external antenna configurations |
US11234625B2 (en) | 2009-07-31 | 2022-02-01 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing analyte monitoring and therapy management system accuracy |
US9936910B2 (en) | 2009-07-31 | 2018-04-10 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing analyte monitoring and therapy management system accuracy |
US12171556B2 (en) | 2009-07-31 | 2024-12-24 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and devices for analyte monitoring calibration |
US8718965B2 (en) | 2009-07-31 | 2014-05-06 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing analyte monitoring system calibration accuracy |
US10660554B2 (en) | 2009-07-31 | 2020-05-26 | Abbott Diabetes Care Inc. | Methods and devices for analyte monitoring calibration |
US8478557B2 (en) | 2009-07-31 | 2013-07-02 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing analyte monitoring system calibration accuracy |
US11635332B2 (en) | 2009-08-31 | 2023-04-25 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte monitoring system and methods for managing power and noise |
US10136816B2 (en) | 2009-08-31 | 2018-11-27 | Abbott Diabetes Care Inc. | Medical devices and methods |
US9968302B2 (en) | 2009-08-31 | 2018-05-15 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte signal processing device and methods |
US10492685B2 (en) | 2009-08-31 | 2019-12-03 | Abbott Diabetes Care Inc. | Medical devices and methods |
USD1010133S1 (en) | 2009-08-31 | 2024-01-02 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte sensor assembly |
US11045147B2 (en) | 2009-08-31 | 2021-06-29 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte signal processing device and methods |
US9314195B2 (en) | 2009-08-31 | 2016-04-19 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte signal processing device and methods |
US10429250B2 (en) | 2009-08-31 | 2019-10-01 | Abbott Diabetes Care, Inc. | Analyte monitoring system and methods for managing power and noise |
US8993331B2 (en) | 2009-08-31 | 2015-03-31 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte monitoring system and methods for managing power and noise |
US11150145B2 (en) | 2009-08-31 | 2021-10-19 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte monitoring system and methods for managing power and noise |
JP2012065724A (ja) * | 2010-09-21 | 2012-04-05 | Fujitsu Ltd | 脂肪厚計測装置および脂肪厚算出プログラム |
US11213226B2 (en) | 2010-10-07 | 2022-01-04 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte monitoring devices and methods |
US9532737B2 (en) | 2011-02-28 | 2017-01-03 | Abbott Diabetes Care Inc. | Devices, systems, and methods associated with analyte monitoring devices and devices incorporating the same |
US9465420B2 (en) | 2011-10-31 | 2016-10-11 | Abbott Diabetes Care Inc. | Electronic devices having integrated reset systems and methods thereof |
US9069536B2 (en) | 2011-10-31 | 2015-06-30 | Abbott Diabetes Care Inc. | Electronic devices having integrated reset systems and methods thereof |
US9980669B2 (en) | 2011-11-07 | 2018-05-29 | Abbott Diabetes Care Inc. | Analyte monitoring device and methods |
US9289179B2 (en) | 2011-11-23 | 2016-03-22 | Abbott Diabetes Care Inc. | Mitigating single point failure of devices in an analyte monitoring system and methods thereof |
US9317656B2 (en) | 2011-11-23 | 2016-04-19 | Abbott Diabetes Care Inc. | Compatibility mechanisms for devices in a continuous analyte monitoring system and methods thereof |
US9743872B2 (en) | 2011-11-23 | 2017-08-29 | Abbott Diabetes Care Inc. | Mitigating single point failure of devices in an analyte monitoring system and methods thereof |
US10136847B2 (en) | 2011-11-23 | 2018-11-27 | Abbott Diabetes Care Inc. | Mitigating single point failure of devices in an analyte monitoring system and methods thereof |
US10939859B2 (en) | 2011-11-23 | 2021-03-09 | Abbott Diabetes Care Inc. | Mitigating single point failure of devices in an analyte monitoring system and methods thereof |
US8710993B2 (en) | 2011-11-23 | 2014-04-29 | Abbott Diabetes Care Inc. | Mitigating single point failure of devices in an analyte monitoring system and methods thereof |
US10345291B2 (en) | 2012-08-30 | 2019-07-09 | Abbott Diabetes Care Inc. | Dropout detection in continuous analyte monitoring data during data excursions |
US10656139B2 (en) | 2012-08-30 | 2020-05-19 | Abbott Diabetes Care Inc. | Dropout detection in continuous analyte monitoring data during data excursions |
US10132793B2 (en) | 2012-08-30 | 2018-11-20 | Abbott Diabetes Care Inc. | Dropout detection in continuous analyte monitoring data during data excursions |
US10942164B2 (en) | 2012-08-30 | 2021-03-09 | Abbott Diabetes Care Inc. | Dropout detection in continuous analyte monitoring data during data excursions |
US11612363B2 (en) | 2012-09-17 | 2023-03-28 | Abbott Diabetes Care Inc. | Methods and apparatuses for providing adverse condition notification with enhanced wireless communication range in analyte monitoring systems |
US9968306B2 (en) | 2012-09-17 | 2018-05-15 | Abbott Diabetes Care Inc. | Methods and apparatuses for providing adverse condition notification with enhanced wireless communication range in analyte monitoring systems |
US11950936B2 (en) | 2012-09-17 | 2024-04-09 | Abbott Diabetes Care Inc. | Methods and apparatuses for providing adverse condition notification with enhanced wireless communication range in analyte monitoring systems |
US11229382B2 (en) | 2013-12-31 | 2022-01-25 | Abbott Diabetes Care Inc. | Self-powered analyte sensor and devices using the same |
JP2018513738A (ja) * | 2015-04-10 | 2018-05-31 | アルブーゾフ, イワンARBOUZOV, Ivan | マルチセンサ・モジュール式の被験者観察及び監視システム |
US11553883B2 (en) | 2015-07-10 | 2023-01-17 | Abbott Diabetes Care Inc. | System, device and method of dynamic glucose profile response to physiological parameters |
US11596330B2 (en) | 2017-03-21 | 2023-03-07 | Abbott Diabetes Care Inc. | Methods, devices and system for providing diabetic condition diagnosis and therapy |
JP7061362B2 (ja) | 2018-05-14 | 2022-04-28 | 株式会社カスタム | 非侵襲性血糖測定器 |
JP2019198363A (ja) * | 2018-05-14 | 2019-11-21 | 株式会社カスタム | 非侵襲性血糖測定器 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
WO2007007459A1 (ja) | 生体の成分に関する情報を正確に測定できる生化学計測器 | |
US11832940B2 (en) | Non-invasive medical monitoring device for blood analyte measurements | |
Blank et al. | Clinical results from a noninvasive blood glucose monitor | |
US9103793B2 (en) | Intrinsic Raman spectroscopy | |
KR102498121B1 (ko) | 생체정보 추정 장치 및 방법 | |
CN108135540B (zh) | 用于血糖水平的非侵入性测量装置 | |
CN103429154B (zh) | 血液成分测定装置 | |
JP6878312B2 (ja) | 光電式容積脈波記録法装置 | |
JPWO2006040841A1 (ja) | 血糖値の非侵襲測定装置 | |
WO2000040144A1 (en) | Method and apparatus for non-invasively measuring glucose | |
US20240065584A1 (en) | Dual-Mode Biosensor | |
JP2003042948A (ja) | グルコース濃度測定装置 | |
Menon et al. | Voltage intensity based non-invasive blood glucose monitoring | |
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 | |
Uwadaira et al. | Logistic regression analysis for identifying the factors affecting development of non-invasive blood glucose calibration model by near-infrared spectroscopy | |
Abdulhameed et al. | On the suitability of laser-Doppler flowmetry for capturing microvascular blood flow dynamics from darkly pigmented skin | |
Uwadaira et al. | Noninvasive blood glucose measurement | |
JP5652599B2 (ja) | 濃度定量装置、濃度定量方法及びプログラム | |
JP4052461B2 (ja) | 血糖値の非侵襲測定装置 | |
US20190254605A1 (en) | Apparatus and method for measuring biological signal | |
CN113974618B (zh) | 基于水峰血糖修正的无创血糖测试方法 | |
JP5591680B2 (ja) | コレステロール濃度測定装置 | |
KR100883153B1 (ko) | 혈당치의 비침습 측정 장치 | |
JP2014140423A (ja) | 肌状態測定装置 | |
JP2011220994A (ja) | 近赤外分光分析装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
DPE2 | Request for preliminary examination filed before expiration of 19th month from priority date (pct application filed from 20040101) | ||
121 | Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application | ||
NENP | Non-entry into the national phase |
Ref country code: DE |
|
122 | Ep: pct application non-entry in european phase |
Ref document number: 06746068 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |
|
NENP | Non-entry into the national phase |
Ref country code: JP |