(57)【要約】【課題】経験則に頼らず、血液中の特定成分を非侵襲で高精度に計測する、血液成分計測装置を提供する。【解決手段】学習アルゴリズムを採用する血液成分計測装置を実現するに当たり、従来の血液成分計測装置では考慮されていなかった、脈拍の移動平均値を、回帰分析の要素に加えた。血液の量という要素が教師データに加わることで、学習精度が向上する。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第一発光部と、
前記第一発光部が発する光を受光する第一受光部と、
前記第一受光部が出力する信号をデジタル変換して第一波形データを出力するＡ／Ｄ変換器と、
前記第一波形データから第一ピーク値と第一ボトム値と第一移動平均値を出力するサンプル値抽出処理部と、
予め学習処理によって得られた回帰関数用係数群及びこれに用いた学習用データを用いて、前記第一ピーク値と前記第一ボトム値と前記第一移動平均値から回帰分析を実行して回帰分析結果を出力する回帰分析部と
を備える、血液成分計測装置。
【請求項２】
更に、
前記第一発光部が発する光と異なる波長の光を発する第二発光部と、
前記第二発光部が発する光を受光する第二受光部と
を備え、
前記Ａ／Ｄ変換器は前記第二受光部が出力する信号をデジタル変換して第二波形データを出力するものであり、
前記サンプル値抽出処理部は前記第二波形データから第二ピーク値と第二ボトム値と第二移動平均値を出力するものであり、
前記回帰分析部は、前記第一ピーク値と前記第一ボトム値と前記第一移動平均値に加えて、前記第二ピーク値と前記第二ボトム値と前記第二移動平均値から回帰分析を実行して回帰分析結果を出力するものである、請求項１記載の血液成分計測装置。
【請求項３】
前記回帰分析部は、サポートベクタマシン回帰を実行するものである、請求項２記載の血液成分計測装置。
【請求項４】
前記回帰関数用係数群は、目的変数として実測動脈血酸素飽和度を与えた教師データから学習処理にて作成されるものである、請求項１記載の血液成分計測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、血液成分計測装置に適用して好適な技術に関する。
より詳細には、学習アルゴリズムを採用したパルスオキシメータに関する。
【背景技術】
【０００２】
非侵襲で動脈血酸素飽和度を計測することができるパルスオキシメータは、わが国の青柳卓雄博士、岸道男氏によって１９７４年に発明されて以来、医療分野に大きな貢献をもたらしている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】山越康弘、小川充洋、山越健弘、田村俊世、山越憲一「近赤外瞬時差分分光法による非観血的血糖計測のための多変量校正モデルの検討」生体医工学 Vol.46-1、平成２０年２月１０日発行、＜http://www.jstage.jst.go.jp/article/jsmbe/46/1/46_49/_article/-char/ja＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
これまで、パルスオキシメータでは、様々な経験則に基づく算出式が採用されてきた。しかしながら、経験則に依存する計算式は、更なる測定精度の向上が困難である。
そこで、発明者は、過去に非特許文献１で得た研究成果を、パルスオキシメータに応用することを考えた。
非特許文献１は、血糖値計測の技術分野において、学習アルゴリズムに１０２波長の光のピーク値とボトム値を投入して、回帰分析の精度を高める研究である。この研究成果と同じ試みを、パルスオキシメータに応用してみた。しかし、従来のパルスオキシメータと比べて優れた精度に到達できなかった。
【０００５】
本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、経験則に頼らず、血液中の特定成分を非侵襲で高精度に計測する、血液成分計測装置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】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明の血液成分計測装置は、第一発光部と、第一発光部が発する光を受光する第一受光部と、第一受光部が出力する信号をデジタル変換して第一波形データを出力するＡ／Ｄ変換器と、第一波形データから第一ピーク値と第一ボトム値と第一移動平均値を出力するサンプル値抽出処理部と、予め学習処理によって得られた回帰関数用係数群及びこれに用いた学習用データを用いて、第一ピーク値と第一ボトム値と第一移動平均値から回帰分析を実行して回帰分析結果を出力する回帰分析部とを備える。
【０００７】
学習アルゴリズムを採用する血液成分計測装置を実現するに当たり、従来の血液成分計測装置では考慮されていなかった、脈拍の移動平均値を、回帰分析の要素に加えた。
【発明の効果】
【０００８】
本発明により、経験則に頼らず、血液中の特定成分を非侵襲で高精度に計測する、血液成分計測装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施形態の例であるパルスオキシメータに必要な学習データを生成するための、学習装置と、データ収集の様子を示す模式図である。
【図２】学習装置の機能ブロック図である。
【図３】サンプル値抽出処理部の内部の機能を示す機能ブロック図である。
【図４】学習用サンプルデータと回帰関数用係数群の構造を示す概略図である。
【図５】本発明の実施形態の例である、パルスオキシメータの外観斜視図及び断面図である。
【図６】パルスオキシメータの機能ブロック図である。
【図７】回帰分析部の機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態を、図１〜図７を参照して説明する。
本実施形態は、説明の都合上、以下の図の順番で説明する。
［学習装置］
図１：学習装置とデータ収集の様子を示す模式図
図２：学習装置の機能ブロック図
図３：サンプル値抽出処理部の機能ブロック図
図４：学習用サンプルデータと回帰関数用係数群の構造図
［パルスオキシメータ］
図５：本実施形態のパルスオキシメータの外観図と断面図
図６：パルスオキシメータの機能ブロック図
図７：回帰分析部の機能ブロック図
【００１１】
これより説明する本実施形態のパルスオキシメータは、サポートベクタマシン回帰を用いた回帰分析を採用する。回帰分析を採用することで、従来のパルスオキシメータと比べて高精度の非侵襲動脈血酸素飽和度（ＳｐＯ２）を出力する。
サポートベクタマシンを採用するため、予め学習を行う必要がある。
本実施形態は、説明の都合上、パルスオキシメータの説明に先立ち、先ずこの学習の過程から説明する。
【００１２】
［学習装置］
図１は、本発明の実施形態の例であるパルスオキシメータに必要な学習データを生成するための、学習装置と、データ収集の様子を示す模式図である。学習装置１０２は、一般的なパソコンである。周知のＯＳが稼動し、所定の計算プログラムを用いて、学習データを生成する。
学習データを生成する基となるデータは、数名乃至数十名程度の、サンプルデータを提供する者（以下「被験者」と略）１０３を必要とする。
【００１３】
被験者１０３を安静な状態に保った上で、被験者１０３に１０％酸素ガス１０４を吸わせる。そして、被験者１０３の人差し指１０３ａに、パルスオキシメータのプローブ部分（以下「脈波プローブ」と略）１０５をあてがい、波形データを収集する。これと同時に、採血器１０６を用いて被験者１０３から採血を行う。採血は、所定の時間間隔を空けて、複数回実施する。
採血した血液は、血液ガス分析機１０７で分析し、実測動脈血酸素飽和度（ＳａＯ２）を計測する。
学習装置１０２は、脈波プローブ１０５から波形データを取得する一方で、血液ガス分析機１０７が計測したＳａＯ２を取得し、学習用サンプルデータの組（レコード）とする。なお、この学習用サンプルデータの詳細は、図４（ａ）にて詳述する。
【００１４】
脈波プローブ１０５は、周知のパルスオキシメータのセンサ部分に相当する。赤色光を発光する赤色ダイオードと、赤外光を発光する赤外線ダイオードと、これらの光を受光して電気信号に変換するフォトトランジスタが内蔵されている。
脈波プローブ１０５から得られる波形データは、赤色光を受光したフォトトランジスタから得られる波形データと、赤外線光を受光したフォトトランジスタから得られる波形データとの、二種類を含む。
【００１５】
図２は、学習装置１０２の機能ブロック図である。
ごく一般的なパソコンである学習装置１０２は、周知のＯＳを稼動させ、その上で所定の計算プログラムを実行する。計算プログラムは学習用サンプルデータ２０２を読み込み、回帰関数用係数群２０３を出力する。回帰関数用係数群２０３は、後述するパルスオキシメータに格納され、回帰分析に用いられる。
ハードディスク装置等の図示しない不揮発性ストレージに格納された学習用サンプルデータ２０２は、サンプル値抽出処理部２０４に入力される。サンプル値抽出処理部２０４は、学習用サンプルデータ２０２のうちの波形データを読み込み、赤色光のピーク値、ボトム値及び移動平均値、そして赤外線光のピーク値、ボトム値及び移動平均値の、合計６個の要素よりなるデータを出力する。
これ以降、説明の便宜のため、赤色光のピーク値、ボトム値及び移動平均値、そして赤外線光のピーク値、ボトム値及び移動平均値の、合計６個の要素よりなるデータを、「脈波データ」と略す。
【００１６】
サンプル値抽出処理部２０４が出力する脈波データは、学習用サンプルデータ２０２から得られるＳａＯ２と併せて、学習処理部２０５に入力される。学習処理部２０５は、「説明変数ｘｉ」と呼ばれる脈波データと、「目的変数ｙ」と呼ばれるＳａＯ２を読み込んで、サポートベクタマシンの係数「αｉ」と「αｉ＊」の差である「αｉ−αｉ＊」、そして「ｂ」を出力する。ここで「ｉ」は自然数であり、その最大値は学習用サンプルデータ２０２のレコード数と一致する。
学習処理部２０５が出力する「αｉ−αｉ＊」と「ｂ」は、不揮発性ストレージに設けられたテーブルである回帰関数用係数群２０３に記憶される。
【００１７】
一般に、学習アルゴリズムを使用する装置では、学習用のデータ（教師データともいう）を複数個用意する。この教師データは多ければ多いほどよい。教師データは、「問題」に相当する複数の「説明変数」と、「答え」に相当する単一の「目的変数」の組である。そして、「この説明変数の組み合わせはこの目的変数の値に到達する」という事実を、学習の過程で覚え込ませる。学習の結果は、所定の関数の係数や演算ステップ数となって表れ、回帰関数ができあがる。
実際に学習アルゴリズムを用いて何らかの未知の値から目的の値を割り出すには、先の複数の説明変数と同じ要素数のデータを、先の回帰関数に与える。回帰関数は、先の複数の説明変数と、学習の結果である係数と演算ステップ数を以って、目的変数を算出する。
【００１８】
後述する、本実施形態のパルスオキシメータでは、この「説明変数」として、従来のパルスオキシメータでは周知である、２波長の波形のピーク値とボトム値から計算される減光度変動分の比に替えて、２波長の波形のピーク値とボトム値および「移動平均値」を採用している。
【００１９】
過去に、発明者は非特許文献１で、血糖値計測の技術分野において、学習アルゴリズムに１０２波長の光のピーク値とボトム値を投入して、回帰分析の精度を高める研究を行った。そして、この研究成果を踏まえ、パルスオキシメータに同様の試みを行った。しかし、従来のパルスオキシメータと比べて優れた精度に到達できなかった。
そこで、発明者は、学習アルゴリズムに与える説明変数に、新たな観点のデータを与える必要があるのではないかと考えた。
【００２０】
パルスオキシメータは、指や耳たぶに光を透過させて、その強度を観察する。
透過光の強度は、脈拍によって変化する血液の量によって上下する。生体のもつ非線形性を考えた場合、従来用いられている２波長の光のピーク値とボトム値から計算される減光度変動分の比のみで、血液の量と血中酸素飽和度に依存する透過光の強度および強度変化は説明できるのであろうか。脈拍数や、脈の波形などによって、減光度変動分の比は影響を受けるのではないだろうか。
発明者は、減光度変動分の比に替えて、脈波の代表値そのものによる血中酸素飽和度の回帰モデルの構築は可能であると考えた。そこで、説明変数として、２波長で得られる光のピーク値とボトム値から計算される減光度変動分の比を投入する代わりに、２波長で得られるピーク値とボトム値、そしてそれらの移動平均値を加えて、回帰分析を再度試みた。結果として、経験的な校正に依らずに高精度な演算結果を出力することに成功した。
【００２１】
従来用いられている２波長の減光度変動分の比は、２波長で得られる脈波のピーク値とボトム値の合計４つのパラメータから導出される単一のパラメータであり、説明変数を削減することを可能としている。しかし、説明変数の削減の過程で、必要な情報を損失している可能性があり、これがパルスオキシメータの精度の限界の原因となっていることが考えられる。
発明者は、近年の機械学習の発達を鑑み、説明変数を削減することなく学習することが可能な手法を導入した。そして、学習アルゴリズムの説明変数に２波長で得られる脈波のピーク値とボトム値および移動平均値を採用することで、経験則に全く頼ることなく、従来技術と比べて優れた性能を得られる、実用的なパルスオキシメータを実現できることが判った。
【００２２】
図３は、サンプル値抽出処理部２０４の内部の機能を示す機能ブロック図である。
学習用サンプルデータ２０２から入力される波形データは、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）３０２に入力され、被験者１０３の心拍に一致する周波数が出力される。
微分処理部３０３は、ＬＰＦ３０２を通過した波形データを微分、つまり現在の値から直前の値の差を出力する。
ゼロクロス検出部３０４は、微分処理部３０３から出力された微分データのゼロクロス、つまり正から負に転換した時点、及び負から正に転換した時点を検出する。
【００２３】
ピーク／ボトム判別部３０５は、ゼロクロス検出部３０４から出力されるゼロクロス検出信号を受けて、波形データのピーク値とボトム値を出力する。
移動平均演算部３０６は、ピーク／ボトム判別部３０５から得られるピーク値とボトム値のタイミングに基づき、波形データのピーク値とボトム値の間の値を累積加算して、その値をサンプリング数で割る。こうして、移動平均演算部３０６は移動平均値を出力する。
図３に示すサンプル値抽出処理部２０４は、赤色光の波形データと、赤外線光の波形データの夫々に上述の処理を施し、脈波データを出力する。
【００２４】
図４（ａ）及び（ｂ）は、学習用サンプルデータ２０２と回帰関数用係数群２０３の構造を示す概略図である。
図４（ａ）は学習用サンプルデータ２０２を示す。
学習用サンプルデータ２０２は、目的変数ｙであるＳａＯ２フィールドと、説明変数ｘである脈波データフィールドを備える。データ番号ｉと、被験者１０３コードは、説明の便宜で付加している項目であり、実際の演算処理には使用されない。
図１にて説明した被験者１０３に対する測定は、複数回を実行する。このため、図４（ａ）で示すように、一人の被験者１０３から複数のレコードが得られる。レコードの数は、全被験者１０３から得られたＳａＯ２の総数に相当する。
【００２５】
図４（ｂ）は回帰関数用係数群２０３を示す。
回帰関数用係数群２０３は、係数（αｉ−αｉ＊）フィールドと、説明変数ｘである脈波データフィールドを備える。脈波データフィールドは、学習用サンプルデータ２０２のそれと全く同じである。データ番号ｉは、説明の便宜で付加している項目であり、実際の演算処理には使用されない。
また、図４（ｂ）では図示していないが、係数の一つとして、単一のスカラ値「ｂ」が別途存在する。
【００２６】
［パルスオキシメータ］
図５（ａ）及び（ｂ）は、本発明の実施形態の例である、パルスオキシメータの外観斜視図及び断面図である。
図５（ａ）に、パルスオキシメータの外観斜視図を示す。
パルスオキシメータ５０１は略長方形状の筐体５０２を備える。この筐体５０２の一方には、指を挿入するための穴５０３が設けられている。また、穴５０３が設けられている面と隣接する長方形状の面には、ＬＣＤの表示部５０４が設けられている。
図５（ｂ）に、図５（ａ）ａ−ａ’線で見た、パルスオキシメータ５０１の断面図を示す。
指が収納される空洞部５０６の下側には、赤色発光ダイオード５０７と赤外線発光ダイオード５０８が設けられている。
指が収納される空洞部５０６の上側の、赤色発光ダイオード５０７と赤外線発光ダイオード５０８に対向する箇所には、赤色光受光用フォトトランジスタ５０９と、赤外線光受光用フォトトランジスタ５１０とが設けられている。
なお、図５（ｂ）では、赤色発光ダイオード５０７、赤外線発光ダイオード５０８、赤色光受光用フォトトランジスタ５０９及び赤外線光受光用フォトトランジスタ５１０、そして表示部５０４が接続される回路の図示は省略している。この回路は、周知のマイコンよりなる。
【００２７】
図６はパルスオキシメータ５０１の機能ブロック図である。
赤色光受光用フォトトランジスタ５０９及び赤外線光受光用フォトトランジスタ５１０の出力信号は、それぞれＡ／Ｄ変換器６０２に入力される。Ａ／Ｄ変換器６０２から出力される赤色光波形データ及び赤外線光波形データは、サンプル値抽出処理部２０４によって脈波データに変換される。
脈波データは、回帰分析部６０３に入力される。回帰分析部６０３は、ＲＯＭ等の図示しない不揮発性ストレージに格納されている回帰関数用係数群２０３を読み込んで、脈波データに対応する回帰分析演算を実行し、ＳｐＯ２を出力する。
ＳｐＯ２は、表示部５０４にて表示される。
【００２８】
図７は回帰分析部６０３の機能ブロック図である。回帰分析部６０３は、以下に示すサポートベクタマシン回帰の式を機能ブロックで表現したものである。
【００２９】
【数１】
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【００３０】
カウンタ７０２は、回帰関数用係数群２０３のレコード数ｌを最大値として計数する。カウンタ７０２の出力値ｉは、入力値選択スイッチ７０３の選択場所を示すアドレスとして機能すると共に、カーネル関数器７０４と、累積加算器７０５の実行を制御するトリガともなる。
カーネル関数器７０４は、カウンタ７０２の制御を受けて、回帰関数用係数群２０３のレコード数ｌの回数、回帰関数用係数群２０３のレコード（（αｉ−αｉ＊）及びｘｉ）と、脈波データ（未知ベクトルｘ）７０６を読み込み、演算を繰り返す。そして、演算結果は累積加算器７０５によって累積加算される。
累積加算器７０５の演算結果は、加算器７０７で定数ｂ７０８と加算され、最終的にＳｐＯ２が得られる。
【００３１】
カーネル関数器７０４は、６個の要素を持つ脈波データと、同じく６個の要素を持つｘｉと、スカラ値である（αｉ−αｉ＊）との行列演算を実行する。
【００３２】
図５を見て判るように、パルスオキシメータ５０１は小型の機器である。この機器は、製造工程の途中で、マイコンのＲＯＭに回帰関数用係数群２０３を記憶させる。そして、赤色発光ダイオード５０７及び赤外線発光ダイオード５０８の発光強度と、赤色光受光用フォトトランジスタ５０９及び赤外線光受光用フォトトランジスタ５１０の受光感度を、学習装置１０２で使用していた脈波プローブ１０５と同じくするための微調整を行う。以上の調整工程を経て、パルスオキシメータ５０１は高精度のＳｐＯ２を計測できる機器となる。
【００３３】
本実施形態には、以下のような応用例が考えられる。
（１）上述の実施形態ではパルスオキシメータ５０１を説明したが、光を皮膚に当ててその透過光を検出する、非侵襲の計測方式であれば、計測対象はＳｐＯ２に限られない。例えば、血糖値も計測対象になり得る。勿論、その際は学習用サンプルデータ２０２も、採血にて実測血糖値を計測する必要がある。
【００３４】
（２）以上の説明で判るように、学習用脈波データのサンプル数ｌが、回帰分析部６０３の繰り返し演算の回数となる。一般的に、学習アルゴリズムにおいて、学習データの数が多ければ多いほど精度が増すことは周知である。しかし、本実施形態の場合、カーネル関数器７０４が複雑な行列演算を実行し、これを繰り返すことを考慮すると、学習用脈波データのサンプル数ｌが多くなるほど、演算ステップ数が増加する。演算ステップ数次第では、携帯可能な小型機器として実装することが困難になることが容易に想像できる。
そこで、高精度なパルスオキシメータを小型の機器で実現する手法として、演算処理を外部の別の機器に実行させる、という形態が考えられる。具体的には、クライアント−サーバシステムを構築する。サーバには高速な演算能力を備えるものを用意し、パルスオキシメータから脈波データを受信すると、回帰分析演算処理を実行し、その結果をパルスオキシメータに返す。病院等の施設内で、構内ＰＨＳ、無線ＬＡＮ或はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の近距離無線ネットワークを用いて、クライアント−サーバシステムを構築すれば、高精度でありながら携帯性に優れたパルスオキシメータシステムを提供できる。
【００３５】
（３）本実施形態では学習アルゴリズムとしてサポートベクタマシン回帰を採用した。しかし、学習アルゴリズムはこれに限られるものではない。学習用脈波データのサンプル数が十分多ければ、ニューラルネットワークやベイズ推定等のアルゴリズムも利用可能であるし、サポートベクタマシン回帰より優れた学習アルゴリズムが現れれば、これに代えることも当然の帰結であろう。
【００３６】
本実施形態においては、パルスオキシメータを開示した。
これまでの、経験則的な算出式を採用せず、学習アルゴリズムを採用するパルスオキシメータを実現するに当たり、従来のパルスオキシメータでは考慮されていなかった、脈拍の移動平均値を、回帰分析の要素に加えた。移動平均値を説明変数に加えることで、血液の量に対するＳａＯ２との対応を学習することができ、高精度のＳｐＯ２を算出できるパルスオキシメータを実現できる。
【００３７】
以上、本発明の実施形態例について説明したが、本発明は上記実施形態例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載した本発明の要旨を逸脱しない限りにおいて、他の変形例、応用例を含む。
【符号の説明】
【００３８】
１０２…学習装置、１０３…被験者、１０３ａ…人差し指、１０４…１０％酸素ガス、１０６…採血器、１０７…血液ガス分析機、１０５…脈波プローブ、２０２…学習用サンプルデータ、２０３…回帰関数用係数群、２０４…サンプル値抽出処理部、２０５…学習処理部、３０２…ＬＰＦ、３０３…微分処理部、３０４…ゼロクロス検出部、３０５…ピーク／ボトム判別部、３０６…移動平均演算部、５０１…パルスオキシメータ、５０２…筐体、５０３…穴、５０４…表示部、５０７…赤色発光ダイオード、５０８…赤外線発光ダイオード、５０９…赤色光受光用フォトトランジスタ、５１０…赤外線光受光用フォトトランジスタ、６０２…Ａ／Ｄ変換器、６０３…回帰分析部、７０２…カウンタ、７０３…入力値選択スイッチ、７０４…カーネル関数器、７０５…累積加算器、７０６…脈波データ、７０７…加算器、７０８…定数ｂ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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