(57)【要約】【課題】生体活動に係る情報を高精度に推定すること。【解決手段】血糖値推定装置１０は、学習用マッピング画像を取得する第１取得部１１と、各呼気成分のピーク値を抽出する第１抽出部１２と、定常血糖状態の学習用マッピング画像の値と、高血糖状態の学習用マッピング画像の値との差分から強度変化率を導出する導出部１３と、判定対象マッピング画像を取得する第２取得部１６と、判定対象マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値を抽出する第２抽出部１７と、第２抽出部１７によって抽出された判定対象マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値と、第１抽出部１２によって抽出された複数の学習用マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値とに基づき、判定対象者の血糖値を推定する推定部１８と、を備え、推定部１８は、強度変化率が大きい呼気成分のピーク値ほど優先的に、血糖値の推定に用いる。【選択図】図１
2020041877.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の状態及び第２の状態を含む複数の状態における呼気成分のマッピング画像である学習用マッピング画像を、前記複数の状態それぞれについて取得する第１取得部と、
複数の前記学習用マッピング画像それぞれについて、画像に示される各呼気成分のピーク値を抽出する第１抽出部と、
前記第１抽出部によって抽出された各呼気成分のピーク値それぞれについて、前記第１の状態の前記学習用マッピング画像の値と、前記第２の状態の前記学習用マッピング画像の値との差分から強度変化率を導出する導出部と、
判定対象者の呼気から得られる呼気成分のマッピング画像である判定対象マッピング画像を取得する第２取得部と、
前記判定対象マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値を抽出する第２抽出部と、
前記第２抽出部によって抽出された前記判定対象マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値と、前記第１抽出部によって抽出された複数の前記学習用マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値とに基づき、前記判定対象者の生体活動に係る情報を推定する推定部と、を備え、
前記推定部は、複数のピーク値のうち、前記導出部によって導出された強度変化率が大きい呼気成分のピーク値ほど優先的に、前記生体活動に係る情報の推定に用いる、推定装置。
【請求項２】
前記第１抽出部によって抽出された複数の前記学習用マッピング画像それぞれについての各呼気成分のピーク値と、前記導出部によって導出された各呼気成分のピーク値についての前記強度変化率とを記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶されている情報を学習することにより、前記判定対象マッピング画像の各呼気成分のピーク値が入力された際に、前記強度変化率が大きい呼気成分のピーク値を優先的に用いて前記判定対象者の生体活動に係る情報を推定する分類器を生成する分類器生成部と、を更に備え、
前記推定部は、
前記分類器に、前記判定対象マッピング画像の各呼気成分のピーク値を入力することにより、前記判定対象者の生体活動に係る情報を推定する、請求項１記載の推定装置。
【請求項３】
前記推定部は、前記第２抽出部によって抽出された各呼気成分のピーク値のうち、前記強度変化率が大きい上位所定数の呼気成分のピーク値のみ、前記生体活動に係る情報の推定に用いる、請求項１又は２記載の推定装置。
【請求項４】
前記推定部は、前記判定対象者の生体活動に係る情報として、前記判定対象者の血糖値を推定する、請求項１〜３のいずれか一項記載の推定装置。
【請求項５】
前記第１の状態は定常血糖状態であり、前記第２の状態は高血糖状態である、請求項４記載の推定装置。
【請求項６】
前記複数の状態には、前記定常血糖状態及び前記高血糖状態に加えて、飲酒後である飲酒状態、及び、運動後である運動状態の少なくともいずれか一方が含まれている、請求項５記載の推定装置。
【請求項７】
第１の状態及び第２の状態を含む複数の状態における呼気成分のマッピング画像である学習用マッピング画像を、前記複数の状態それぞれについて取得することと、
複数の前記学習用マッピング画像それぞれについて、画像に示される各呼気成分のピーク値を抽出することと、
抽出された各呼気成分のピーク値それぞれについて、前記第１の状態の前記学習用マッピング画像の値と、前記第２の状態の前記学習用マッピング画像の値との差分から強度変化率を導出することと、
判定対象者の呼気から得られる呼気成分のマッピング画像である判定対象マッピング画像を取得することと、
前記判定対象マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値を抽出することと、
抽出された前記判定対象マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値と抽出された複数の前記学習用マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値とに基づき、前記判定対象者の生体活動に係る情報を推定することと、を含み、
前記判定対象者の生体活動に係る情報の推定においては、複数のピーク値のうち、前記強度変化率が大きい呼気成分のピーク値ほど優先的に用いる、推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体活動に係る情報を推定する推定装置及び推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、呼気試料中に含まれるイソプレンの天然の安定炭素同位体比を測定し、血糖値動態指標として用いることが記載されている。このように、従来、呼気中のバイオマーカー分子をモニタリングすることによって、血糖値等の生体活動に係る情報を推定する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−９５９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、上述したバイオマーカー分子（例えばエタノール又はアセトン等）の値については、血糖値変動だけでなく、例えば運動又は飲酒等によっても変動してしまう。このように、単に呼気中のバイオマーカー分子をモニタリングするだけでは、様々な事象が複雑に絡み合う生体活動に係る情報を高精度に推定することができない。
【０００５】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、生体活動に係る情報を高精度に推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係る推定装置は、第１の状態及び第２の状態を含む複数の状態における呼気成分のマッピング画像である学習用マッピング画像を、複数の状態それぞれについて取得する第１取得部と、複数の学習用マッピング画像それぞれについて、画像に示される各呼気成分のピーク値を抽出する第１抽出部と、第１抽出部によって抽出された各呼気成分のピーク値それぞれについて、第１の状態の学習用マッピング画像の値と、第２の状態の学習用マッピング画像の値との差分から強度変化率を導出する導出部と、判定対象者の呼気から得られる呼気成分のマッピング画像である判定対象マッピング画像を取得する第２取得部と、判定対象マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値を抽出する第２抽出部と、第２抽出部によって抽出された判定対象マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値と、第１抽出部によって抽出された複数の学習用マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値とに基づき、判定対象者の生体活動に係る情報を推定する推定部と、を備え、推定部は、複数のピーク値のうち、導出部によって導出された強度変化率が大きい呼気成分のピーク値ほど優先的に、生体活動に係る情報の推定に用いる。
【０００７】
従来、例えば呼気中のバイオマーカー分子をモニタリングすることにより、呼気成分から生体活動に係る情報を推定している。しかしながら、バイオマーカー分子の値は、種々の環境（状態）の変化によって変動してしまうことから、単に呼気中の単一のバイオマーカー分子をモニタリングするだけでは、様々な事象が複雑に絡み合う生体活動に係る情報を高精度に推定することができない。この点、本発明の一態様に係る推定装置では、互いに異なる複数の状態における呼気成分のマッピング画像が予め学習され、学習用マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値と、判定対象マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値とに基づき、判定対象者の生体活動に係る情報が推定される。このように、種々の状態についての呼気成分が予め学習されると共に、各呼気成分（複数の呼気成分）のピーク値が用いられて、判定対象者の生体活動に係る情報が推定されることにより、単一のバイオマーカー分子をモニタリングする場合等と比べて、判定対象者の生体活動に係る情報を高精度に推定することができる。ところで、各呼気成分のピーク値に基づいて生体活動に係る情報を推定する場合、精度を担保すべく推定に用いるピーク値を増やした場合には処理量が増加してしまう。一方で、処理速度等を担保した場合には、生体活動に係る情報の推定精度を十分に担保できないおそれがある。このように、何ら優先順位を設けることなく複数呼気成分のピーク値を用いた場合には、処理量を抑えながら推定精度を担保することが難しい場合がある。この点、本発明の一態様に係る推定装置では、複数のピーク値のうち状態が変化した際の強度変化率が大きい呼気成分のピーク値ほど優先的に推定処理に用いている。強度変化率が大きいピーク値を優先的に用いることによって、ピーク値の数を少なくした場合であっても判定対象者の状態を高精度に判定しやすくなり、処理量を抑えながら生体活動に係る情報の推定精度を担保することができる。
【０００８】
上記推定装置は、第１抽出部によって抽出された複数の学習用マッピング画像それぞれについての各呼気成分のピーク値と、導出部によって導出された各呼気成分のピーク値についての強度変化率とを記憶する記憶部と、記憶部に記憶されている情報を学習することにより、判定対象マッピング画像の各呼気成分のピーク値が入力された際に、強度変化率が大きい呼気成分のピーク値を優先的に用いて判定対象者の生体活動に係る情報を推定する分類器を生成する分類器生成部と、を更に備え、推定部は、分類器に、判定対象マッピング画像の各呼気成分のピーク値を入力することにより、判定対象者の生体活動に係る情報を推定してもよい。このように、複数の学習用マッピング画像の情報（各呼気成分のピーク値及び各呼気成分の強度変化率）が学習されて生成された分類器に判定対象マッピング画像の各呼気成分のピーク値が入力されて生体活動に係る情報が推定されることにより、例えば機械学習等の技術を用いて高精度且つ容易に生体活動に係る情報を推定することができる。
【０００９】
推定部は、第２抽出部によって抽出された各呼気成分のピーク値のうち、強度変化率が大きい上位所定数の呼気成分のピーク値のみ、生体活動に係る情報の推定に用いてもよい。このように、予め定められた数のピーク値（強度変化率の上位所定数のピーク値）のみ推定に用いることにより、処理量を抑えながら生体活動に係る情報の推定精度を担保することができる。
【００１０】
推定部は、判定対象者の生体活動に係る情報として、判定対象者の血糖値を推定してもよい。これにより、呼気成分との関連度が高い血糖値について、高精度に推定することができる。
【００１１】
第１の状態は定常血糖状態であり、第２の状態は高血糖状態であってもよい。これにより、定常血糖状態のピーク値と高血糖状態のピーク値との差分から各呼気成分の強度変化率が導出されることとなり、定常血糖状態から高血糖状態に変化した際に変化しやすいピーク値が推定処理において優先的に用いられるため、血糖値推定の精度を向上させることができる。
【００１２】
複数の状態には、定常血糖状態及び高血糖状態に加えて、飲酒後である飲酒状態、及び、運動後である運動状態の少なくともいずれか一方が含まれていてもよい。このように、血糖値の変動に影響を与えやすい飲酒状態及び運動状態の学習用マッピング画像についても予め学習されることにより、血糖値の変動に影響を与える様々な状態を考慮して、血糖値を高精度に推定することができる。
【００１３】
本発明の他の態様に係る推定方法は、第１の状態及び第２の状態を含む複数の状態における呼気成分のマッピング画像である学習用マッピング画像を、複数の状態それぞれについて取得することと、複数の学習用マッピング画像それぞれについて、画像に示される各呼気成分のピーク値を抽出することと、抽出された各呼気成分のピーク値それぞれについて、第１の状態の学習用マッピング画像の値と、第２の状態の学習用マッピング画像の値との差分から強度変化率を導出することと、判定対象者の呼気から得られる呼気成分のマッピング画像である判定対象マッピング画像を取得することと、判定対象マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値を抽出することと、抽出された判定対象マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値と抽出された複数の学習用マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値とに基づき、判定対象者の生体活動に係る情報を推定することと、を含み、判定対象者の生体活動に係る情報の推定においては、複数のピーク値のうち、強度変化率が大きい呼気成分のピーク値ほど優先的に用いる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、生体活動に係る情報を高精度に推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施形態に係る血糖値推定装置を含む推定システムの概略構成を示す模式図である。
【図２】状態変化前後における呼気成分マッピング画像を示す図である。
【図３】呼気成分マッピング画像におけるピーク値の抽出を説明する図である。
【図４】各ピークポジションを強度変化率順に整列させたピーク情報を示す図である。
【図５】血糖値推定装置のハードウェア構成図である。
【図６】学習処理の実行手順を示すフローチャートである。
【図７】血糖値推定処理の実行手順を示すフローチャートである。
【図８】複数の状態を含んだ環境を示す図であり、（ａ）は高血糖状態及び定常血糖状態を含んだ環境を示す図、（ｂ）は（ａ）の状態に加えて運動状態及び飲食・飲酒状態を含んだ環境を示す図である。
【図９】比較例に係る血糖値推定処理を説明する図である。
【図１０】環境毎の必要ピーク数を説明する図であり、（ａ）は環境毎のピーク数と推定正確性を示す図、（ｂ）は高血糖状態及び定常血糖状態を含んだ環境を示す図、（ｃ）は（ｂ）の状態に加えて飲酒状態を含んだ環境を示す図、（ｄ）は（ｃ）の状態に加えて運動状態を含んだ環境を示す図である。
【図１１】強度変化率順以外で各ピークポジションを整列させた場合の必要ピーク数を説明する図であり、（ａ）は保持時間順でピークポジションを整列させた場合の環境毎のピーク数と推定正確性を示す図、（ｂ）はピーク強度順でピークポジションを整列させた場合の環境毎のピーク数と推定正確性を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。説明において、同一要素又は同一機能を有する要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１７】
まず、図１〜図５を参照して、血糖値推定装置１０を含む推定システム１を説明する。図１は、本実施形態に係る血糖値推定装置１０を含む推定システム１の概略構成を示す模式図である。
【００１８】
図１に示されるように、推定システム１は、血糖値推定装置１０と、呼気取得装置５０とを備える。
【００１９】
呼気取得装置５０は、被験者の呼気を取得する装置である。呼気取得装置５０は、被験者から採取した呼気に含まれる成分（以下、「呼気成分」と記載する場合がある）を取得して呼気成分マッピング画像を生成する。呼気取得装置５０は、例えばガスクロマトグラフ質量分析によって呼気成分を取得する。ガスクロマトグラフ質量分析とは、クロマトグラフ法の一種であり、固定相に対する気体の吸着性或いは分配係数の差異等を利用し成分（ここでは呼気成分）を分離する手法である。呼気取得装置５０は、例えばガスクロマトグラフ質量分析の手法を用いて、導入した呼気をキャリアガスによって運びカラム内を通過させ、カラム中の固定相との相互作用の強弱により、呼気成分毎に移動速度に違いを生じさせ、呼気成分毎に分離する。そして、呼気取得装置５０は、分離された各呼気成分の分子をイオン化し、質量分離を行うことにより呼気成分毎の質量情報を有するマススペクトルを取得し、該マススペクトルを解析することにより呼気成分マッピング画像（例えば図３参照）を生成する。
【００２０】
図３に示されるように、呼気成分マッピング画像では、例えば、横軸が質量電荷比（ｍ／ｚ）、縦軸が保持時間（ｍｉｎ）とされ、各呼気成分のピーク値（ピーク強度）が輝度で示される。このように、呼気成分マッピング画像では、各呼気成分を示す情報（ピークポジション）が横軸：質量電荷比、縦軸：保持時間によって一意に示され、各呼気成分のピーク値が輝度で示される。呼気取得装置５０は、生成した呼気成分マッピング画像を血糖値推定装置１０に送信する。
【００２１】
血糖値推定装置１０は、既知の状態の複数の呼気成分マッピング画像（学習用マッピング画像）を学習すると共に、判定対象者の呼気に基づく未知の状態の呼気成分マッピング画像（判定対象マッピング画像）が入力された際に、該判定対象者の血糖値（「生体活動に係る情報」の一例）を推定する。図１に示されるように、血糖値推定装置１０は、学習に係る機能モジュールとして、第１取得部１１と、第１抽出部１２と、導出部１３と、分類器生成部１５とを備える。また、血糖値推定装置１０は、判定（血糖値推定）に係る機能モジュールとして、第２取得部１６と、第２抽出部１７と、推定部１８とを備える。また、血糖値推定装置１０は、各種情報を記憶する機能モジュールとして記憶部１４を備える。以下、各機能モジュールについて詳細に説明する。
【００２２】
第１取得部１１は、定常血糖状態（第１の状態）及び高血糖状態（第２の状態）を含む複数の状態における呼気成分のマッピング画像である学習用マッピング画像を、複数の状態それぞれについて複数枚取得する。複数の状態には、上述した定常血糖状態及び高血糖状態に加えて、飲食・飲酒後である飲食・飲酒状態、及び、運動後である運動状態が含まれている。第１取得部１１は、学習用マッピング画像を呼気取得装置５０から取得する。学習用マッピング画像は、予め被験者の状態を特定（把握）して取得される。なお、定常血糖状態とは、例えば、血糖値が１２０ｍｇ／ｄＬ以下である状態である。また、高血糖状態とは、例えば、血糖値が１２０ｍｇ／ｄＬより高い状態である。学習用マッピング画像に係る被験者は、全て異なる人物であっても同一人物であってもよい。第１取得部１１は、取得した複数の学習用マッピング画像を第１抽出部１２に出力する。
【００２３】
図２は、状態変化前後における呼気成分マッピング画像を示す図である。図２に示されるように、第１取得部１１は、被験者の状態変化前後の学習用マッピング画像を取得してもよい。図２の上段に示される例では、被験者が糖（グルコース）を摂取する前（活動前）の学習用マッピング画像と、摂取した後（活動３０分後）の学習用マッピング画像とが取得されることにより、定常血糖状態の学習用マッピング画像及び高血糖状態の学習用マッピング画像とが取得されている。図２の中段に示される例では、被験者が飲酒を行う前（活動前）の学習用マッピング画像と、飲酒を行った後（活動３０分後）の学習用マッピング画像とが取得されることにより、飲酒状態の学習用マッピング画像が取得されている。図２の下段に示される例では、被験者が運動を行う前（活動前）の学習用マッピング画像と、運動を行った後（活動３０分後）の学習用マッピング画像とが取得されることにより、運動状態の学習用マッピング画像が取得されている。
【００２４】
第１抽出部１２は、複数の学習用マッピング画像それぞれについて、画像に示される各呼気成分のピーク値を抽出する。図３は、学習用マッピング画像におけるピーク値の抽出を説明する図である。図３においては、学習用マッピング画像の全体図と、該全体図における一部を拡大した一部拡大図とが示されている。上述したように、呼気成分マッピング画像である学習用マッピング画像では、各呼気成分を示す情報（ピークポジション）が横軸：質量電荷比、縦軸：保持時間によって一意に示され、各呼気成分のピーク値が輝度で示されている。そして、図３の一部拡大図において複数の〇で囲われた領域で示されるように、第１抽出部１２は、予め定められた複数のピークポジション（図３の一部拡大図において〇で囲われた領域）それぞれの輝度を取得し、該輝度に基づき、各ピークポジションのピーク値を特定（抽出）する。第１抽出部１２は、例えば１枚の学習用マッピング画像あたり７０００個のピークポジションのピーク値を抽出する。第１抽出部１２は、複数の学習用マッピング画像それぞれにおいて、互いに同じ領域のピークポジションのピーク値を抽出する。例えば、上述した４つの状態（定常血糖状態、高血糖状態、飲食・飲酒状態、及び運動状態）それぞれについて１０枚ずつ学習用マッピング画像があるとすると、４×１０＝４０枚の学習用マッピング画像それぞれについて、互いに同じ領域のピークポジションのピーク値（例えば７０００個のピークポジションのピーク値）が抽出される。第１抽出部１２は、複数の学習用マッピング画像それぞれについて抽出した各ピーク値を導出部１３に出力すると共に記憶部１４に格納する。
【００２５】
導出部１３は、第１抽出部１２によって抽出された各呼気成分のピーク値（ピークポジション）それぞれについて、定常血糖状態の学習用マッピング画像の値と、高血糖状態の学習用マッピング画像の値との差分から強度変化率を導出する。すなわち、導出部１３は、第１抽出部より入力された各ピーク値のうち、定常血糖状態の学習用マッピング画像におけるピーク値、及び、高血糖状態の学習用マッピング画像におけるピーク値のみを用い、互いに同一のピークポジションにおける定常血糖状態のピーク値と高血糖状態のピーク値との差分に基づき強度変化率を導出する。このため、例えばピークポジションが７０００個である場合には、強度変化率が７０００個（各ピークポジションに対応して１つずつ）導出される。なお、例えば定常血糖状態の学習用マッピング画像（及び／又は高血糖状態の学習用マッピング画像）が複数枚ある場合には、導出部１３は、強度変化率の導出に用いるピーク値として、任意の１つの学習用マッピング画像のピーク値を選択してもよいし、各学習用マッピング画像のピーク値の平均値を用いてもよい。導出部１３は、例えば以下の（１）式に基づいて、強度変化率を導出する。
【数１】
2020041877.tif 000003
上記（１）式において、Ｖ１は定常血糖状態のピーク値（あるピークポジションにおけるピーク値）を示しており、Ｖ２は高血糖状態のピーク値（対応するＶ１と同一のピークポジションにおけるピーク値）を示している。導出部１３は、導出した各ピークポジションにおける強度変化率を記憶部１４に格納する。
【００２６】
記憶部１４は、第１抽出部１２によって抽出された複数の学習用マッピング画像それぞれについての各呼気成分（ピークポジション）のピーク値と、導出部１３によって導出された各呼気成分（ピークポジション）のピーク値についての強度変化率とを記憶する。具体的には、記憶部１４は、第１抽出部１２及び導出部１３によって格納された情報に基づき、各ピークポジションを強度変化率順に整列させたピーク情報を生成し、記憶する。
【００２７】
図４は、各ピークポジションを強度変化率順に整列させたピーク情報を示す図である。図４に示されるように、ピーク情報においては、強度変化率が大きい呼気成分（ピークポジション）から順に整列しており、呼気成分（ピークポジション）毎に、各状態の学習用マッピング画像におけるピーク値が対応付けられている。図４に示される例では、呼気成分：「Ｐｅａｋ１」（ｘ１，ｙ１）について、強度変化率が２００（％）で最も大きく（後述するＰｅａｋ２及びＰｅａｋ３と同率）、定常血糖状態（Ｌｏｗ  ｂｌｏｏｄ  ｓｕｇａｒ  ｌｅｖｅｌ）のピーク値が１１．０８であり、飲酒状態（Ｔａｋｅ  ａｌｃｏｈｏｌ）、運動状態（Ａｆｅｘｅｒｃｉｓｅ）、及び高血糖状態（Ｈｉｇｈ  ｂｌｏｏｄ  ｓｕｇａｒ  ｌｅｖｅｌ）のピーク値が０であることが示されている。同様に、「Ｐｅａｋ２」（ｘ２，ｙ２）について、強度変化率が２００（％）で最も大きく（Ｐｅａｋ１及び後述するＰｅａｋ３と同率）、定常血糖状態（Ｌｏｗ  ｂｌｏｏｄ  ｓｕｇａｒ  ｌｅｖｅｌ）のピーク値が２．８３であり、飲酒状態（Ｔａｋｅ  ａｌｃｏｈｏｌ）のピーク値が１０．５８であり、運動状態（Ａｆｅｘｅｒｃｉｓｅ）の血糖値が２．２５であり、高血糖状態（Ｈｉｇｈ  ｂｌｏｏｄ  ｓｕｇａｒ  ｌｅｖｅｌ）のピーク値が０であることが示されている。同様に、「Ｐｅａｋ３」（ｘ３，ｙ３）について、強度変化率が２００（％）で最も大きく（Ｐｅａｋ１及びＰｅａｋ２と同率）、定常血糖状態（Ｌｏｗ  ｂｌｏｏｄ  ｓｕｇａｒ  ｌｅｖｅｌ）のピーク値が５．１７であり、飲酒状態（Ｔａｋｅ  ａｌｃｏｈｏｌ）のピーク値が７であり、運動状態（Ａｆｅｘｅｒｃｉｓｅ）の血糖値が１２．３３であり、高血糖状態（Ｈｉｇｈ  ｂｌｏｏｄ  ｓｕｇａｒ  ｌｅｖｅｌ）のピーク値が０であることが示されている。
【００２８】
分類器生成部１５は、記憶部１４に記憶されている情報を学習することにより分類器（判定器）を生成する。分類器は、判定対象マッピング画像（詳細は後述）の呼気成分のピーク値が入力された際に、判定対象者の血糖値を推定する。分類器は、例えば血糖値が定常血糖状態（１２０ｍｇ／ｄＬ以下）であるか、高血糖状態（１２０ｍｇ／ｄＬより高い）であるかを判定（推定）する。なお、分類器は、定常血糖状態であるか高血糖状態であるかを判定するものでなくてもよく、例えばより詳細に血糖値の値を推定するものであってもよい。分類器は、上述した強度変化率が大きい呼気成分のピーク値を優先的に用いて、判定対象者の血糖値を推定するものである。分類器生成部１５は、例えば機械学習によって、記憶部１４に記憶されているピーク情報（図４参照）を学習する。機械学習の手法は限定されず、例えば、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ベイジアンネットワーク等の周知の手法を用いることができる。分類器生成部１５は、生成した分類器を記憶部１４に格納する。
【００２９】
第２取得部１６は、判定対象者の呼気から得られる呼気成分のマッピング画像である判定対象マッピング画像を取得する。判定対象者とは、分類器生成部１５によって生成された分類器により血糖値を推定（判定）される被験者である。第２取得部１６は、分類器生成部１５により行われる機械学習によって分類器が生成された後に、判定対象マッピング画像を呼気取得装置５０から取得する。第２取得部１６は、取得した判定対象マッピング画像を第２抽出部１７に出力する。
【００３０】
第２抽出部１７は、判定対象マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値を抽出する。第２抽出部１７は、第１抽出部１２によってピーク値が抽出される呼気成分（ピークポジション）と同一の呼気成分（ピークポジション）について、ピーク値を抽出する。第２抽出部１７は、抽出した各ピーク値を推定部１８に出力する。
【００３１】
推定部１８は、第２抽出部１７によって抽出された判定対象マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値と、第１抽出部１２によって抽出された複数の学習用マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値とに基づき、判定対象者の血糖値を推定する。具体的には、推定部１８は、第２抽出部１７によって抽出された各呼気成分のピーク値を、複数の学習用マッピング画像の情報が学習されて生成された分類器（すなわち、学習用マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値が考慮された分類器）に入力することにより、判定対象者の血糖値を推定する。上述したように、分類器は、強度変化率が大きい呼気成分のピーク値を優先的に用いて血糖値を判定するように生成されている。このため、推定部１８は、判定対象マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値を分類器に入力することによって、複数のピーク値のうち、強度変化率が大きい呼気成分のピーク値ほど優先的に、血糖値の推定に用いている。なお、推定部１８は、第２抽出部１７によって抽出された各呼気成分のピーク値のうち、強度変化率が大きい上位所定数の呼気成分のピーク値のみを分類器に入力し血糖値を推定してもよい。
【００３２】
図５は、血糖値推定装置１０のハードウェア構成図である。図５に示されるように、血糖値推定装置１０は、一つ又は複数のプロセッサ１０３と、メモリ１０４と、ストレージ１０５と、入出力ポート１０６と、入力部１０７とを有する回路１００により構成される。入出力ポート１０６は、呼気取得装置５０との間で制御信号の入出力を行う。ストレージ１０５は、血糖値推定装置１０による処理を実行させるためのプログラムを記録している。ストレージ１０５は、コンピュータ読み取り可能であればどのようなものであってもよい。具体例として、ハードディスク、不揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク及び光ディスク等が挙げられる。メモリ１０４は、ストレージ１０５からロードしたプログラム及びプロセッサ１０３の演算結果等を一時的に記憶する。プロセッサ１０３は、メモリ１０４と協働してプログラムを実行することで、上述した各機能モジュールを構成する。
【００３３】
なお、血糖値推定装置１０のハードウェア構成は、必ずしもプログラムにより各機能モジュールを構成するものに限られない。例えば血糖値推定装置１０の各機能モジュールは、専用の論理回路又はこれを集積したＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）により構成されていてもよい。
【００３４】
次に、図６及び図７を参照して、血糖値推定装置１０が行う血糖値推定処理（血糖値推定方法）の実行手順を説明する。図６は、学習処理の実行手順を示すフローチャートである。図７は、血糖値推定処理の実行手順を示すフローチャートである。
【００３５】
図６に示されるように、学習処理では、まず、第１取得部１１が、呼気取得装置５０から複数の学習用マッピング画像を取得する（ステップＳ１）。つづいて、第１抽出部１２が、複数の学習用マッピング画像それぞれについて、画像に示される所定の呼気成分（ピークポジション）のピーク値を抽出する（ステップＳ２）。第１抽出部１２は、抽出したピーク値について所定のクリーニング処理（データクリーニング）を行う（ステップＳ３）。第１抽出部１２は、データクリーニングとして、所定のピークシフト処理等を行ってもよい。第１抽出部１２は、抽出した各ピーク値を導出部１３に出力すると共に記憶部１４に格納する。
【００３６】
つづいて、導出部１３は、第１抽出部１２によって抽出された各呼気成分（ピークポジション）のピーク値について、定常血糖状態から高血糖状態に変化する場合の強度変化率を導出する（ステップＳ４）。そして、記憶部１４は、第１抽出部１２及び導出部１３によって格納された情報に基づき、各ピークポジションを強度変化率順に整列させたピーク情報（図４参照）を生成し、記憶する（ステップＳ５）。最後に、分類器生成部１５は、記憶部１４に記憶されている情報（複数の学習用マッピング画像の情報であり、具体的には図４に示されるピーク情報）を学習することにより分類器を生成する（ステップＳ６）。導出部１３は、例えばニューラルネットワーク等の機械学習の手法を用いてピーク情報を学習してもよい。以上が、学習処理の実行手順である。
【００３７】
図７に示される血糖値推定処理は、図６に示される学習処理が完了している（少なくとも分類器が生成されている）ことが確認された後に実施される。図７に示されるように、血糖値推定処理では、まず、第２取得部１６が、判定対象者の呼気から得られる呼気成分のマッピング画像である判定対象マッピング画像を呼気取得装置５０から取得する（ステップＳ１１）。つづいて、第２抽出部１７が、第１抽出部１２によってピーク値が抽出される呼気成分（ピークポジション）と同一の所定の呼気成分（ピークポジション）について、ピーク値を抽出する（ステップＳ１２）。第２抽出部１７は、抽出したピーク値について所定のクリーニング処理（データクリーニング）を行う（ステップＳ１３）。
【００３８】
つづいて、推定部１８は、分類器に、第２抽出部１７によって抽出された各呼気成分のピーク値を入力する（ステップＳ１４）。推定部１８は、判定対象マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値を分類器に入力することによって、複数のピーク値のうち、強度変化率が大きい呼気成分のピーク値ほど優先的に、血糖値の推定に用いる。分類器は、例えば、血糖値が定常血糖状態（１２０ｍｇ／ｄＬ以下）であるか、高血糖状態（１２０ｍｇ／ｄＬより高い）であるかを出力する。これにより、推定部１８は、血糖値を推定（定常血糖状態であるか高血糖状態であるかを推定）する（ステップＳ１５）。以上が、血糖値推定処理の実行手順である。
【００３９】
次に、本実施形態に係る血糖値推定装置１０の作用効果について説明する。
【００４０】
従来、ガスクロマトグラフ質量分析によって呼気成分を取得し、該呼気成分から生体活動に係る情報（例えば血糖値）を取得する方法が知られている。このような手法では、呼気成分毎の移動速度の違いから各呼気成分を分離し、例えば血糖値の変動と相関するバイオマーカー分子（エタノール、アセトン等）の値をモニタリングすることによって、血糖値を推定している。図９は、比較例（バイオマーカー分子の値をモニタリングする例）に係る血糖値推定処理を説明する図である。図９においては、横軸が保持時間（ｍｉｎ）、縦軸が強度とされており、例えば特定のバイオマーカー分子（エタノール及びアセトン）に対応する保持時間の領域を図中に示している。ここで、判定対象者（血糖値が推定される被験者）の環境は、例えば図８（ａ）に示されるような、定常血糖状態から糖を摂取して高血糖状態になるという単純な環境だけでなく、図８（ｂ）に示されるような、運動や飲食・飲酒等の状態を経る複雑な環境である場合もある。そして、図９に示されるように、バイオマーカー分子（エタノール及びアセトン）の値は、高血糖状態になった（血糖値が変動した）場合だけでなく、図８（ｂ）の環境に含まれる飲酒後や運動後においても大きくなってしまう。このため、単に呼気中のバイオマーカー分子をモニタリングするだけでは、様々な事象が複雑に絡み合う環境下において血糖値を高精度に推定することができない。
【００４１】
これに対して、本実施形態に係る血糖値推定装置１０は、定常血糖状態及び高血糖状態を含む複数の状態における呼気成分のマッピング画像である学習用マッピング画像を、複数の状態それぞれについて取得する第１取得部１１と、複数の学習用マッピング画像それぞれについて、画像に示される各呼気成分のピーク値を抽出する第１抽出部１２と、第１抽出部１２によって抽出された各呼気成分のピーク値それぞれについて、定常血糖状態の学習用マッピング画像の値と、高血糖状態の学習用マッピング画像の値との差分から強度変化率を導出する導出部１３と、判定対象者の呼気から得られる呼気成分のマッピング画像である判定対象マッピング画像を取得する第２取得部１６と、判定対象マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値を抽出する第２抽出部１７と、第２抽出部１７によって抽出された判定対象マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値と、第１抽出部１２によって抽出された複数の学習用マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値とに基づき、判定対象者の血糖値を推定する推定部１８と、を備え、推定部１８は、複数のピーク値のうち、導出部１３によって導出された強度変化率が大きい呼気成分のピーク値ほど優先的に、血糖値の推定に用いる。
【００４２】
このように、血糖値推定装置１０では、互いに異なる複数の状態における呼気成分のマッピング画像が予め学習され、学習用マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値と、判定対象マッピング画像に示される各呼気成分のピーク値とに基づき、判定対象者の血糖値が推定される。このように、種々の状態についての呼気成分が予め学習されると共に、各呼気成分（複数の呼気成分）のピーク値が用いられて、判定対象者の血糖値が推定されることにより、単一のバイオマーカー分子をモニタリングする場合等と比べて、判定対象者の血糖値を高精度に推定することができる。ところで、各呼気成分のピーク値に基づいて血糖値を推定する場合、精度を担保すべく推定に用いるピーク値を増やした場合には処理量が増加してしまう。一方で、処理速度等を担保した場合には、血糖値の推定精度を十分に担保できないおそれがある。このように、何ら優先順位を設けることなく複数の呼気成分のピーク値を用いた場合には、処理量を抑えながら推定精度を担保することが難しい場合がある。この点、血糖値推定装置１０では、複数のピーク値のうち状態が変化した際の強度変化率が大きい呼気成分のピーク値ほど優先的に推定処理に用いている。強度変化率が大きいピーク値を優先的に用いることによって、ピーク値の数を少なくした場合であっても判定対象者の状態を高精度に判定しやすくなり、処理量を抑えながら血糖値の推定精度を担保することができる。
【００４３】
血糖値推定装置１０は、第１抽出部１２によって抽出された複数の学習用マッピング画像それぞれについての各呼気成分のピーク値と、導出部１３によって導出された各呼気成分のピーク値についての強度変化率とを記憶する記憶部１４と、記憶部１４に記憶されている情報を学習することにより、判定対象マッピング画像の各呼気成分のピーク値が入力された際に、強度変化率が大きい呼気成分のピーク値を優先的に用いて判定対象者の血糖値を推定する分類器を生成する分類器生成部１５と、を更に備え、推定部１８は、分類器に、判定対象マッピング画像の各呼気成分のピーク値を入力することにより、判定対象者の血糖値を推定する。このように、複数の学習用マッピング画像の情報（各呼気成分のピーク値及び各呼気成分の強度変化率）が学習されて生成された分類器に判定対象マッピング画像の各呼気成分のピーク値が入力されて生体活動に係る情報が推定されることにより、例えば機械学習等の技術を用いて高精度且つ容易に生体活動に係る情報を推定することができる。
【００４４】
推定部１８は、第２抽出部１７によって抽出された各呼気成分のピーク値のうち、強度変化率が大きい上位所定数の呼気成分のピーク値のみ、血糖値の推定に用いてもよい。このように、予め定められた数のピーク値（強度変化率の上位所定数のピーク値）のみ推定に用いることにより、処理量を抑えながら血糖値の推定精度を担保することができる。図１０（ａ）は、図１０（ｂ）〜（ｄ）に示す環境毎の必要ピーク数を説明する図であり、詳細には環境毎のピーク数と推定正確性の実験結果を示す図である。図１０（ｂ）は高血糖状態及び定常血糖状態を含んだ環境♯１を示す図、図１０（ｃ）は図１０（ｂ）の状態に加えて飲酒状態を含んだ環境♯２を示す図、図１０（ｄ）は図１０（ｃ）の状態に加えて運動状態を含んだ環境♯３を示す図である。図１０（ａ）において、横軸は各呼気成分のピーク値の強度変化率順位を示しており、縦軸は推定精度を示している。図１０（ａ）に示されるように、環境♯１の場合には、強度変化率の上位３つの呼気成分のピーク値を用いることによって判定対象者の血糖値を１００％推定できた。また、環境♯２の場合には、強度変化率の上位２００個の呼気成分のピーク値を用いることによって判定対象者の血糖値を９７．２％推定できた。また、環境♯３の場合には、強度変化率の上位４０００個の呼気成分のピーク値を用いることによって判定対象者の血糖値を８３．３％推定できた。このように、環境によって異なるものの、どのぐらいの数のピーク値（強度変化率上位のピーク値）を用いれば血糖値を高精度に推定できるかが把握できるため、予め定めた数の呼気成分のピーク値のみを用いて推定を行うことにより、処理量を必要最小限に抑えながら血糖値の推定精度を担保することができる。
【００４５】
なお、強度変化率の上位のピーク値を血糖値の推定に用いる有意性について、図１０（ａ）〜（ｄ）及び図１１（ａ），（ｂ）を参照して説明する。図１１（ａ），（ｂ）は、図１０（ａ）と同様に環境毎のピーク数と推定正確性の実験結果を示している。図１０（ａ）では横軸は各呼気成分のピーク値の強度変化率順位を示していたが、図１１（ａ）では横軸は保持時間の短さの順位を示し、図１１（ｂ）では横軸はピーク強度順位を示している。図１０（ａ）と図１１（ａ），（ｂ）とを比較すると明らかなように、いずれの環境についても、強度変化率の上位のピーク値を血糖値の推定に用いることによって、血糖値を高精度に推定することができる。
【００４６】
推定部１８は、判定対象者の生体活動に係る情報として、判定対象者の血糖値を推定している。これにより、呼気成分との関連度が高い血糖値について、高精度に推定することができる。また、定常血糖状態のピーク値と高血糖状態のピーク値との差分から各呼気成分の強度変化率が導出されることにより、定常血糖状態から高血糖状態に変化した際に変化しやすいピーク値が推定処理において優先的に用いられるため、血糖値推定の精度を向上させることができる。また、上述した複数の状態には、定常血糖状態及び高血糖状態に加えて、飲酒後である飲酒状態、及び、運動後である運動状態が含まれている。このように、血糖値の変動に影響を与えやすい飲酒状態及び運動状態の学習用マッピング画像についても予め学習されることにより、血糖値の変動に影響を与える様々な状態を考慮して、血糖値を高精度に推定することができる。
【００４７】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されない。例えば、学習用マッピング画像を取得する複数の状態の一例として、定常血糖状態、高血糖状態、飲食・飲酒状態、及び、運動状態を例示したがこれに限定されず、他の様々な状態における学習用マッピング画像を取得してもよい。
【００４８】
また、血糖値の推定においては分類器を用いるとして説明したがこれに限定されず、単に、判定対象マッピング画像のピーク値と学習用マッピング画像のピーク値とに基づき（これらが比較されることにより）血糖値が推定されてもよい。
【００４９】
また、本発明の推定対象である生体活動に係る情報の一例として血糖値を例示したが、これに限定されず、本発明の推定対象は、中性脂肪、γ-GTP、尿酸値、コレステロール値、血球数等の従来血液検査で取得可能な情報であってもよいし、パーキンソン病、アルツハイマー、ガン、慢性閉塞性肺疾患、躁鬱病、心疾患、又は腸内細菌を含む各種細菌の保持状態等の恒常的な健康状態に係る情報であってもよいし、アルコール摂取状態、脳梗塞、薬物摂取状態、ストレス状態、興奮状態等の一時的な体内の状態に係る情報であってもよい。
【符号の説明】
【００５０】
１０…血糖値推定装置（推定装置）、１１…第１取得部、１２…第１抽出部、１３…導出部、１４…記憶部、１５…分類器生成部、１６…第２取得部、１７…第２抽出部、１８…推定部。
【図１】
2020041877.tif 000004
【図２】
2020041877.tif 000005
【図３】
2020041877.tif 000006
【図４】
2020041877.tif 000007
【図５】
2020041877.tif 000008
【図６】
2020041877.tif 000009
【図７】
2020041877.tif 000010
【図８】
2020041877.tif 000011
【図９】
2020041877.tif 000012
【図１０】
2020041877.tif 000013
【図１１】
2020041877.tif 000014