(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体組織の血液の成分を無侵襲的に監視するシステムであって、前記システムは、放射光を前記組織の視界領域に透過するために配置された光源と、前記組織を伝播後の透過光を検出するために配置された光検出器とを備え、前記光検出器は前記肉媒体による減衰後の前記光の強度を示す出力信号を生成するために構成され、前記システムは、
前記視界領域中の組織の光特性に対して最小の摂動だけを発生させるために選ばれた誘引レベルで、前記肉媒体の血液量を積極的に且つ周期的に変化させるために採用されたアクティブパルス誘引デバイスと、
前記検出器に接続され、前記出力信号に応答して、前記出力信号を分析し、前記血液の光学特性に依存する前記信号の部分を抽出し、前記生体の血流中の前記成分の濃度を決定するシグナルプロセッサとを備えるシステム。
【請求項２】
前記アクティブパルス誘引デバイスは、前記肉媒体の血液の自然な流れに独立な肉媒体の血液量の周期的な変化を積極的に引き起こすために採用されている請求項１のシステム。
【請求項３】
前記アクティブパルス誘引デバイスは、前記肉媒体の血液の自然な流れと協力して前記肉媒体の血液量の周期的変化を積極的に引き起こすために採用される請求項１のシステム。
【請求項４】
前記成分は血糖である請求項１のシステム。
【請求項５】
前記肉媒体を受け入れる受容器をさらに備え、前記受容器は膨張可能な袋をさらに備える請求項１のシステム。
【請求項６】
前記アクティブパルス誘引デバイスは、前記検出された信号を約１０％変調するのに十分な誘引レベルで、前記肉媒体の血液量の周期的変化を積極的に引き起こすために採用される請求項１のシステム。
【請求項７】
前記アクティブパルス誘引デバイスは、前記検出された信号を約４０％変調するのに十分な誘引レベルで、前記肉媒体の血液量の周期的変化を積極的に引き起こすために採用される請求項１のシステム。
【請求項８】
前記アクティブパルス誘引デバイスは、前記検出された信号を約１％から約５％変調するのに十分な誘引レベルで、前記肉媒体の血液量の周期的変化を積極的に引き起こすために採用される請求項１のシステム。
【請求項９】
前記アクティブパルス誘引デバイスは、自然の心臓誘引脈拍による変調によるよりも、前記検出された信号全体でより大きな部分を占める前記血液による前記検出された信号を変調するのに十分な誘引レベルで、前記肉媒体の血液量の周期的変化を積極的に引き起こすために採用される請求項１のシステム。
【発明の詳細な説明】
発明の背景
発明の分野
本発明は、血糖と、治療薬、乱用した薬、一酸化炭素ヘモグロビン、メトヘモグロビン、コレステロール等の検出が難しい他の血液成分の濃度を監視する無侵襲的システムに関する。
関連技術の説明
従来、血液の特性を監視するために多くのシステムが開発されてきた。例えば、血液の酸素付加のような血液特性化やブドウ糖濃度やその他の血液特性を決定することができる装置が開発された。しかしながら、分光学的測定等による無侵襲性血液成分監視システムを用いて血糖濃度を正確に測定しようとした時、深刻な問題に遭遇した。
血糖濃度を正確に決定する難しさは、幾つかの原因に帰着する。その主要な原因の一つは、一般に血糖は血流中で非常に低濃度であることである（例えば、ヘモグロビンよりも100倍から1,000倍低いオーダーである）。そのため、そのような低い濃度を無侵襲的に検出することが難しい為、非常に高いS/N比（信号対ノイズ比）が要求される。さらに、分光学的方法を用いた時、ぶどう糖の光学的特性が、血液中で非常に高濃度の水分（ｗａｔｅｒ）の特性と極めて似ている。従って、光学的監視システムを使用した場合、水分の光学的特性が、血液中のぶどう糖による光信号の特性を不明瞭にする傾向がある。さらにまた、どの要素も組織、骨、独特な血液特性を有するため、各々の測定方法では、一般に特定の要素に対する調整が必要となる。
血流中の血糖値を正確に測定する為に、幾つかの方法が用いられてきた。例えば、ある方法では、患者から採血し、血液中の他の成分からぶどう糖を分離する。非常に正確ではあるが、この方法は患者の血液採取を必要とする。これは、無侵襲的技術に比べて望ましくない。特に、幼い子供や貧血症の患者にとっては、血糖監視システムが血糖値の抑制に使用される時、一日に３回から６回もの血液１採取する必要があるため、肉体的、心理的に患者に精神的ダメージを与えてしまう。他の方法では、検尿によって血糖濃度を測定することが考えられる。また、血管壁を通して体から体液を汲み出したり、発散させたりする方法や、涙や汗のような体液を使う方法がある。しかしながら、尿や、その他の体液が腎臓（汗の場合は皮膚）を通過するため、この無侵襲的方法による分析は血液中のぶどう糖を直接測定する方法に比べて精度に欠ける傾向にある。この問題は、特に糖尿病患者において顕著である。更に、尿や他の体液サンプルを必要とすることは、不便である。
本技術分野ではよく知られているように、構成要素と呼ばれる媒体の中の様々な分子は異なった光学特性を持つため、それらは多かれ少なかれ異なる光の波長の吸収特性を備える。このように、異なる波長を用いて血液を含む肉媒体の特性を分析することにより、肉媒体中の血液構成を測定することができる。
分光分析は、異なる要素の光学的特性に関するベールランベルトの法則の一部に基づいている。簡単にいえば、ベールランベルトの法則によれば、単一物質を含む媒体を透過する光の強度は、媒体を通過する経路長と媒体内の物質の濃度とその物質の吸光係数の積の指数に比例する。
0003705817.tif 000002
ここで、plは媒体を通過する経路長、ｃは媒体内の物質の濃度、εは物質の吸収（吸光）係数、IOは光源から光の初期強度を示す。幾つかの成分を備える光学媒体では、照射された媒体から受ける光の強度は、媒体を通る経路長と第１の物質の濃度と第１の物質に関連する光吸収係数との積と、経路長と第２の物質の濃度と第２の物質に関連する光吸収係数との積の和の指数に比例する。
0003705817.tif 000003
ここで、εｎは第ｎ番目の成分の光吸収（吸光）係数、ｃは第ｎ番目の成分の濃度を示す。
発明の概要
ベールランベルトの法則で必要とされるパラメーターのせいで、ブドウ糖濃度検出の難しさは、低濃度の血糖に起因する微弱な信号によって遭遇する困難さはもとより、媒体を通る正確な経路長を決定することの困難さに起因する（複数経路の信号を同等な単一経路信号に変換することに起因する）。指先や耳たぶ等の媒体を通る経路長を決定することは非常に難しい。なぜならば、肉媒でさまざまな複数の波長が吸収されるだけでなく、信号が媒体内で散乱され、またさまざまな経路を透過するからである。さらに、上記の方程式（２）で示されているように、測定された所定の波長の信号の強度は、経路長に関して線形に変化しない。それゆえ、媒体を通る光の複数の経路での経路長の違いは、複数の経路長の線形平均をとることに帰着しない。よって、各々の波長に対して指先や耳たぶを通して正確な経路長を決定することは非常に難しい。
血中の酸素化飽和度測定等の従来の分光学的血液成分測定では、様々な波長の光が肉媒体を透過する。肉媒体（血液を含む）は入射光を弱め、そして、検出された信号は特定の飽和値を算出するために用いることができる。U．Ｓ．特許No.4,407,290に開示されているような従来の分光学的血液成分測定では、心拍は検出された減衰信号に最小の変調をもたらすため、検出された信号のDC成分に関して、検出された信号のAC成分に基づく演算が可能である。この業界ではよく知られていることであるが、このAC/DC処理によって信号を正規化することで、経路長の違い（変動）を補償する。
しかしながら、光が患者の指やそれと同等のものを透過するとき、一般に自然の心拍は検出された信号に約1−10％の変調（全信号のAC成分に）をもたらす。即ち、血液による信号の減衰変動は、減衰全体の（他の減衰は、筋、骨、肉等が原因）僅か1％である。実際には、糖尿病患者では、一般により低い変調となる（例えば、0.01%−0.1%）。従って、自然の脈拍による減衰変動（全信号のAC成分で）は極端に小さい。その上、ぶどう糖による脈拍変調部分は、ぶどう糖が効果的に吸収する波長1330−1340nmの脈拍のたった9%程度（約1/11）である。さらに、5mg/dl−1005mg/dlの増加、又は、5mg/dlの刻みでブドウ糖を分析するために、ぶどう糖による変調の９％である1/200の分解能が必要である。従って、3つの異なる例に対して、即ち、１つは健康な人に対して、１つは強い脈拍をもつ糖尿病患者に対して、そして、残りの１つは弱い脈拍をもつ糖尿病患者に対して、本システムは、1330nmでの吸収において以下に示される分解能を必要とする。
例1：自然の脈拍が1330nmで1%の減衰変調をもたらす健康な人：
a．脈拍による自然変調は、約1%（1/100）。
b．ぶどう糖による自然変調部分は、約9%（1/11）。
c．5−1005mg/dlのブドウ糖を分析するために、1/200の分解能が必要である。（即ち、２００個の5mg/dl刻みが5−1005mg/dl間にある）
必要な総分解能は、a−cの積で：
1/100＊1/11＊1/200=1/220,000
例２：自然の脈拍が1330nmで0.1%の減衰変調をもたらす糖尿病患者：
a．脈拍による自然変調は、約0.1%（1/1000）。
b．ぶどう糖による自然変調部分は、約9%（1/11）。
c．5−1005mg/dlのブドウ糖を分析するために、1/200の分解能が必要である。
必要な総分解能は、a−cの積で：
1/1000＊1/11＊1/200=1/2,200,000
例3：自然の脈拍が1330nmで0.01%の減衰変調をもたらす糖尿病患者：
a．脈拍による自然変調は、約0.01%（1/10,000）。
b．ぶどう糖による自然変調部分は、約9%（1/11）。
c．5−1005mg/dlのぶどう糖を分析するために、1/200の分解能が必要である。
必要な総分解能は、a−cの積で：
1/10,000＊1/11＊1/200=1/22,000,000
人間の患者が通常もつ変調範囲での上記の3例から判るように、これら3例での自然の脈拍に基づくぶどう糖による減衰を検出するために必要な総分解能は、1/220,000から1/22,000,000の範囲である。ここは、正確な測定が大変難しい微小な部分である。大抵の場合、ぶどう糖より大きな信号のAC部分（脈拍による自然変調）がノイズの原因であるため、ぶどう糖を検出できない。U.S.特許No.5,482,036に開示されているノイズ削除の最新技術を使っても、約1/250,000のレベルまでしか信号を分析することができない。これは、18ビットのシステムである。16ビットのシステムでは、分解能は約1/65,000である。その上、システムの分解能が1/250,000であっても、LEDはノイズが多いので、このLEDのノイズがぶどう糖の検出を不可能にしている。
これらの問題を解決するために、血液の流れを周期的に制御するようにテスト媒体の血液の流れの変化を積極的に誘引することにより、血液によって減衰された信号の一部が、自然の脈拍による変調によるよりも信号全体に対して占めるより大きな部分になるように変調されることが決定された。このことにより、血液中のぶどう糖による減衰全体の一部を信号全体でより大きくすることができる。さらに、光源の明るさ、検出器の感度、細胞組織や骨の変形等の要因を補償するため、その信号を正規化することができる。テスト下で媒体に物理的外乱を与えたり、テスト下で媒体の温度を変えたりする等の幾つかの方法で、血液の流れの変化を誘発できる。本実施の形態では、積極的に脈拍（パルス）を誘発することによって、患者の自然の脈拍変調とは別に（患者が糖尿病患者であろうとなかろうと）、10%の減衰変調（減衰全体の1/10）が可能である。従って、血液の流れの変化が積極的に誘引されると、必要な分解能は1330nmで1/10＊1/11＊1/200、即ち、1/22,000である（ここで、1/10はアクティブパルス減衰変調（誘発された血液の流れの変化による変調）で、1/11はぶどう糖による変調部分で、1/200は、5−1000mg/dlの区間で5mg/dl刻みでぶどう糖を増加させるために必要な部分である）。上述の議論からわかるように、16ビットのシステムでも必要な分解能が得られる。さらに、ここで述べるが、その分解能をノイズフロア（ｎｏｉｓｅ  ｆｌｏｏｒ）が及ばないように得ることができる。
分光学による従来の血液成分測定では、酸素（一般的に最も所望されるパラメーター）が動脈血や静脈血に一様に分散されないため、テスト媒体の摂動を抑制した。従って、摂動によって静脈と動脈血が混合されるため、動脈の酸素飽和を決定する能力が失われる。しかしながら、ぶどう糖は血体液中に一様に分散するので、靜脈血と動脈血及び間質体液が混合してもぶどう糖測定に何ら重大な効果を及ぼさない。この技術が、体液（例えば、血液や間質体液等）中で一様に分散するどのような構成要素にも有効であることは理解されるべきである。
本発明の１つの態様は、生体の血液の成分の濃度を非観血液的に監視するシステムを備えることである。本システムは、複数の波長で光を放射する光源と、肉媒体中の血液量を周期的に変化させるアクティブパルス（積極的脈拍）誘引デバイスを備える。光検出器は、肉媒体を通して伝播した光を検出するように配置され、肉媒体による減衰後に光の強度を示す出力信号を生成するように構成される。信号プロセッサは、出力信号に応答して、前記出力信号を分析し、前記血液の光学特性に起因する前記信号の一部を抽出し、生体の血流の成分の濃度を決定する。
１つの実施の形態によれば、本システムは肉媒体を受け入れる受容器をさらに備え、前記受容器は膨張可能な袋をさらに備える。
１つの実施の形態によれば、本システムは、受容器中に温度変化要素を備え、その温度変化要素は、肉媒体の血液流の変化を誘引するために肉媒体の温度を周期的に変える。
本発明の別の態様は、患者の血液流中の血糖濃度を無侵襲的に監視するシステムを備えることである。光源が複数の周波数で光を放射し、センサーは、患者の肉媒体を受け入れる。肉媒体は流れる血液を有する。体液（例えば、血液や間質体液）量変動誘引デバイスは、肉媒体中の血液量を周期的に変化させる。光検出器は、肉媒体の一部を透過後に光を検出するために配置され、前記光に応答して、光の強度を示す出力信号を生成する。信号プロセッサは、検出器に接続され、前記出力信号を受信し、その出力信号に応答して、患者の血液のぶどう糖濃度を示す値を生成する。
本発明のさらに別の態様は、血液の成分の濃度を無侵襲的に決定する方法を含むことである。本方法は複数の工程を備える。放射光は、流れる体液をもつ媒体に透過される。ここで、体液は体液の成分の濃度をもつ。媒体中の体液量の周期的変化が積極的に誘引される。媒体の少なくとも一部を透過後の放射光が検出され、媒体の光学的特性を示す信号が生成される。その信号は、血液の成分の濃度を決定するために分析される。１つの実施の形態では、体液の成分は血糖を含む。
本発明のさらに別な態様は、肉媒体の血液による光の減衰を積極的に変える方法を含むことである。本方法は、複数の工程を備える。放射光が肉媒体に透過される。媒体中の血液量の周期的変化が積極的に媒体に影響を及ぼす。媒体での減衰後の放射光が検出され、減衰された信号の強度を示す出力信号が生成される。
【図面の簡単な説明】
図１は、本発明の血糖モニターの一実施の形態を示す。
図２は、本発明の教唆に基づく生理学的モニターの例を示す。
図２Aは、デジタル−アナログ変換器を伴う低ノイズのエミッター電流駆動部の例を示す。
図２Bは、図２のエミッターの不安定さを正常にするための追加の機能をもつ図２の実施の形態を示す。
図２Cは、選ばれたエミッターの不安定さの比較を示す。
図３は、フロントエンド・アナログ信号調整回路と図２の生理学的モニターのアナログ−デジタル変換回路を示す。
図４は、図２のデジタル信号処理回路のより詳細を示す。
図５は、図２のデジタル信号処理回路によって実行される追加の処理の詳細を示す。
図６は、図５の復調モジュールに関する詳細を示す。
図７は、図５のデシメーション・モジュールに関する詳細を示す。
図８は、図５の血糖計算モジュールの処理のより詳細なブロック図である。
図９は、幾つかの血液成分に対する波長対吸光係数を示す。
図１０−１２は、本発明の原理によるアクティブパルス（積極的に脈拍）を誘発するために使用されるプローブの一実施の形態を示す。
図１３は、指による変調が減衰全体の10%であるアクティブパルス信号の一例を示す。
発明の詳細な説明
図1は、本発明の技術に係る血糖監視システム100の主な機能を示す図である。図１の血糖モニター100は、発光ダイオードや光フィルターホイール（ｌｉｇｈｔ  ｗｉｔｈ  ａ  ｆｉｌｔｅｒ  ｗｈｅｅｌ）等のエミッタ１１０を備える。
広帯域の光を有するフィルターホイールを図１に示す。この構成は、フィルターホイール110A、モーター110Ｂ、広帯域の光源110Cから成る。好都合なことに、このユニットは交換可能であり、比較的安価に構成される。フィルターホイールは、好都合なことに、従来の２色性フィルター、即ち、図14−21での議論に基づいて構成されたフィルターである。
監視システム100は、光検出器等の検出器140を備える。また、血糖モニター１００は、指130の体液（即ち、積極的に体液の流れを変える）に“脈拍（パルス）”を定期的に誘導するために、指先130を物理的に圧迫（スクイズ）する圧力誘導カフス150を備える。言い換えれば、それは、指又はその他の肉媒体の血液量に変化を与えるデバイスである。エミッター110からの光がウィンドウ11を通過し、指130を透過するように、ウィンドウ111が配置されている。ここで、この意図的なテスト下の指や媒体の血液の積極的な摂動を“アクティブパルス”と呼ぶことにする。また、血糖モニターは、ぶどう糖濃度や信号品質等のパラメーターを表示するディスプレイ160を備える。また都合がよいことに、血糖モニターは、電源スイッチ254、スタートスイッチ156、トレンドデータスイッチ158を備える。
その他のパルスを誘導する方法も可能である。例えば、患者の指等のテスト下の肉媒体は、加圧装置152（図1で点線で示される）によって摂動される。また、肉媒体の血液量の変動を起こす温度変化や他の生理的な変化等によって脈拍（パルス）を誘導する方法を利用してもよい。テスト媒体の血液量を積極的に変化させる全ての外的な方法（自然な心臓の鼓動とは反対の）を、ここでは集合的に“アクティブパルス”を誘導すると呼ぶことにする。本実施の形態では、減衰全体のうちの10%の変調は、脈拍の積極的な誘引によって得られる。その10%の変調がこのシステムでの最小の摂動レベルとして選ばれる。媒体があまりに大きく摂動すると、テスト媒体の光学的特性が変わる。例えば、大きな変調（例えば、40−50%）の摂動は、さまざまな波長に対してテスト下の媒体内で異なって拡散させるので、測定が不正確になる。
光が透過する領域内の肉媒体の動きが最小か静止する条件で、加圧装置152、カフス150と肉媒体に脈拍を誘引する温度を用いることは好都合である。これは、入射光を受ける領域の近傍かそれから遠位の位置に脈拍を誘導することでできる。この最小の動きによる長所は、検出される信号の変動は、変動する体液（例えば、血液や間質体液）の流れに依存する以外にテスト下の肉媒体の一部分での動きに依存することである。例えば、光の透過領域での物理的摂動によってテスト下の媒体を通る光が変動するため、光透過領域での体液量の変動に依存しない減衰変動を引き起こす。これらの別の変動には別のノイズが重畳されているため、測定を正確にするために除去する必要がある。
図2−4は、本発明の技術による血糖監視システム100のブロック図である。図2は、ハードウェアの概要を示すブロック図である。センサー300は、LED等の多数の光を出力するエミッタ301−305を備える。本実施の形態では、発光ダイオード301−305の各々が、異なった波長の光を出力する。
業界では周知であるが、ベールランベルトの法則は、信号を減衰する各構成要素の項を含むので、1つの波長が、補償される各構成要素に与えられる。精度を高める為に、特定の各構成要素による減衰が最大で、かつその他の構成要素による減衰は全く重大でない点の波長が選択される。図９は、主要な血液成分に対する波長対対数スケール上の吸光係数を示す。曲線162は酸化ヘモグロビンの吸光係数を示す。曲線164はヘモグロビンの吸光係数を示す。曲線165は一酸化炭素ヘモグロビンの吸光係数を示す。曲線166は分泌液の吸光係数を示す。同じ横軸上で異なる縦軸を用いて示されているのは曲線168であり、これは体液中のブドウ糖の吸光係数を示す。ここで、曲線168が、その他の曲線より上にあって大きく増幅されているのでグラフ上に示せないことに注意していただきたい。もし、ブドウ糖の曲線がその他の構成要素と同じスケールでグラフに書かれると、それは、波長範囲900−1400nmで縦軸が‘0’の位置にある平坦な線となる。どの波長でブドウ糖が注目する範囲で最大に減衰するかを示すために、増幅された別の縦軸を提供する。また、ぶどう糖の曲線168のための縦軸は異なる値を表す。図９では、曲線168のための縦軸は、以下に示す対数スケール上での絶対透過率である。
【log(log(average water))】*【log(log(6400mg/dl glucose))】
しかしながら、ぶどう糖とその他の成分が良好な減衰を示し、その減衰が媒体中の他の構成要素によって完全に隠される点では、そのスケールは適正な波長を選ぶことにとっては重要ではない。
本実施の形態では、エミッタ３０１−３０５にとって都合のよい波長（即ち、フィルタ・ホイールと信号処理を使って得るために）は、６６０nm（良好な減衰のヘモグロビン）、９０５nm（酸化ヘモグロビンでの良好な減衰）、１２７０nm（水分（ｗａｔｅｒ）による良好な減衰と他の構成成分によるわずかな減衰）、１３３０−１３４０nm（図９のグラフでラベルＡの領域のぶどう糖による良好な減衰、分泌液による減衰によって完全には隠されない）、１０５０nm（ぶどう糖による良好な減衰の追加点）である。ぶどう糖の減衰を評価するために、２つの波長を使うことは方程式にとって過度の事項となる。その方程式に対する過度の事項は分解能を挙げる。また、脂肪、蛋白質等の他の構成成分を評価するために新たな波長が追加される。例えば、１１００nmの波長（蛋白質による良好な減衰）と９２０nmの波長（脂肪による良好な減衰）を追加することができる。しばしば注目される他の構成成分は、２酸化炭素ヘモグロビンである。２酸化炭素ヘモグロビンに対する波長は、都合のよい７００−７３０nmが選択される。
複数の正確なＬＥＤを使うことに加えて、多くの波長に関する光学的特性を生成する光学的分光システムを使うことができる。
さらに、センサー３００は検出器３２０（例えば、光検出器）を備える。これは、減衰した光エネルギー信号に対応する電気信号を生成する。エミッタ３０１−３０５からの光が、少なくともテスト媒体の一部を通して伝播した後にその光を入力するための検出器３２０が配置される。図２に描かれた実施の形態では、検出器３２０がＬＥＤ３０１−３０５に対面して配置される。検出器３２０はフロントエンド・アナログ信号調整回路３３０に接続される。フロントエンド・アナログ信号調整回路３３０は、アナログーデジタル変換回路３３２に接続される出力を備える。アナログーデジタル変換回路３３２は、デジタル信号処理システム３３４に接続される出力を備える。デジタル信号処理システム３３４は、所望のパラメータをディスプレイ３３６へ出力する。ディスプレイ３３６は、血糖濃度の読みを表示する。
また、その信号処理システムは、エミッタ駆動部（ドライバ）３４０に対して制御情報を出力するデジタルーアナログ変換回路３３８にエミッタ電流制御出力３３７を供給する。エミッタ駆動部３４０はエミッタ３０１−３０５に接続している。また、デジタル信号処理システム３３４は、フロントエンド・アナログ信号調整回路３３０に利得制御出力３４２を供給する。
図２Ａは、エミッタ駆動部３４０とデジタルーアナログ変換回路３３８のの好適な実施の形態を示す。図２ａに描かれている駆動部は、背中合わせに接続された２つのＬＥＤに対して示されている。しかしながら、（好適には、接続を保持するために背中合わせに接続された）追加のＬＥＤを、追加のマルチプレクシング回路（不図示）を介してＤ／Ａ変換器３２５に接続することができる。図２Ａに描かれているように、その駆動部は、第１と第２の入力ラッチ３２１、３２２、同期ラッチ３２３、電圧基準３２４、デジタルーアナログ変換回路３２５、第１と第２のスイッチバンク３２６、３２７、電流変換器３２８、３２９への第１の第２の電圧、図２のＬＥＤエミッタ３０１−３０２に対応するＬＥＤエミッタ３０１、３０２とを備える。
図２Ａに示される好適な駆動部は、図２の血糖システム１００でのノイズの多くがＬＥＤエミッタ３０１−３０５に依存するという長所をもつ。従って、図２Ａのエミッタ駆動回路は、エミッタ３０１−３０５からのノイズを最小にするように設計される。第１と第２の入力ラッチ３２１、３２４は、直接ＤＳＰバスに接続される。従って、これらのラッチは、図２Ａの駆動回路に接続されるＤＳＰバスの（ノイズに帰着する）帯域幅を実質的に最小にする。これら第１と第２の入力ラッチは、ＤＳＰバス上でこれらのアドレスを検出したときに変わる。第１の入力ラッチは、デジタルーアナログ変換回路３２５に対する設定値を入力する。第２の入力ラッチは、スイッチバンク３２６、３２７のためのスイッチング制御データを受け取る。同期型ラッチは、エミッタ３０１、３０２（と図２ａで示されていないその他のエミッタ３０３−３０５）とアナログーデジタル変換回路３３２間での活性化のための同期をとる同期パルスを入力する。
また、電圧基準はデジタルーアナログ変換回路３２５のための低ノイズＤＣ電圧基準として選ばれる。さらに、本発明によれば、その電圧基準は、ローパス出力フィルタに非常に低いコーナ周波数（例えば、本実施の形態では、１Ｈｚ）をもたせる。また、デジタルーアナログ変換器３２５は、非常に低いコーナ周波数（例えば、１Ｈｚ）のローパスフィルタをその出力に備える。このデジタルーアナログ変換器は、エミッタ３０１、３０２（と図２ａで示されていない残りのエミッタ３０３−３０５）の各々に対する信号を出力する。
本発明では、エミッタ３０１、３０２が背中合わせに接続され、１つのエミッタだけが所定の時点でアクティブとなるように電流変換器３２８、３２９に対する電圧出力が切り替えられる。また、類似のスイッチング回路によって他のエミッタ３０３−３０５の１つがオンになるとき、スイッチ３２６が拒絶位置にあると、エミッタ３０１、３０２の両方をオフにする。さらに、不活性のエミッタのための電流変換器への電圧は、それが完全に不活性化されるようにその入力位置でスイッチオフされる。このことで、スイッチング・ノイズが減り、電流変換回路への電圧が下がる。本実施の形態では、電流変換器に対して低ノイズ電圧が選ばれ（例えば、Op 27 Op Amps）、また、ノイズを減らすローパスフィルタを含むフィードバック・ループが構成される。本発明では、ローパスフィルタリング機能をもつ電流変換器３２８、３２９への電圧は、エミッタのスイッチング速度をちょうど越えるコーナ周波数をもつ。従って、図２ａの好適な駆動回路はエミッタ３０１、３０２のノイズを最小にする。
図２で示されているように、光エミッタ３０１−３０５の各々はエネルギーを出力し、指３１０で吸収され、また、検出器３２０で受信される。検出器３２０は、光検出器３２０にぶつかる光エネルギーの強度に対応する電気信号を生成する。フロントエンド・アナログ信号調整回路３３０は強度信号を受信し、以下でさらに説明されるが、それらの信号をフィルタ処理し、調整する。その結果の信号は、次にデジタル信号処理システム３３２で処理できるように、アナログ信号をデジタル信号に変換するアナログーデジタル変換回路３３２に供給される。デジタル信号処理システム３３４では、血糖濃度を提供するためにその信号を使う。本実施の形態のデジタル信号処理システム３３４は、ぶどう糖飽和値をディスプレイ３３６に出力する。また、デジタル信号処理システム３３４は、傾向データを生成して時間に対するデータに関して他の分析を行うために、所定期間データを格納する。
また、デジタル信号処理システム３３４は、エミッタ電流制御出力３３７にエミッタ電流制御信号を出力して光エミッタ３０１−３０５の駆動制御を行う。その値は、制御信号をエミッタ電流駆動部３４０に与えるデジタルーアナログ変換回路３８によって変換されたデジタル値である。エミッタ電流駆動部３４０は、エミッタ３０１−３０５を適切に電流駆動する。
本実施の形態では、エミッタ３０１−３０５は、エミッタ電流駆動部３４０によって駆動され、６２５Ｈｚでデジタル変調された光を放出する。本実施の形態では、検出器が検出でき、フロントエンド・アナログ信号調整回路３３０が調整できる強度を供給するパワーレベルで光エミッタ３０１−３０５が駆動される。デジタル信号処理システム３３４によって、所定の患者に対するエネルギーレベルが決められると、エミッタの電流値は一定となる。しかしながら、フロントエンド・アナログ信号調整回路３３０への入力電圧に影響を与えるような周囲光の変化やその他の変動に対応してその電流を調整することがあることを理解すべきである。本発明では、光エミッタは以下のように変調される。即ち、６２５Ｈｚの完全なサイクルの第１の波長において、第１のエミッタ３０１がはじめの１／１０のサイクルで活性化（作動）され、残りの９／１０のサイクルでオフとなる。また、６２５Ｈｚの完全な第２の波長サイクルにおいては、第２の光エミッタ３０２が１／１０のサイクルで活性化され、残りの９／１０のサイクルでオフとなる。また、６２５Ｈｚの完全な第３の波長サイクルにおいては、第２の光エミッタ３０３が１／１０のサイクルで活性化され、残りの９／１０のサイクルでオフとなる。また、６２５Ｈｚの完全な第４の波長サイクルにおいて、第４の光エミッタ３０４が１／１０のサイクルで活性化され、残りの９／１０のサイクルでオフとなる。また、６２５Ｈｚの完全な第５の波長サイクルにおいて、第５の光エミッタ３０５が１／１０のサイクルで活性化され、残りの９／１０のサイクルでオフとなる。一時に一つの信号を受信するために、エミッタは６２５Ｈｚの１／１０サイクルで活性化され、１／１０サイクルで不活性となるように交互にオン／オフされる。
光信号は指３１０（や他のサンプル媒体）の血液（本実施の形態では、繰り返しアクティブパルスによって変化する血液量）によって減衰（振幅変調）される。本実施の形態では、指先１３０は圧力装置１５０（即ち、アクティブパルス装置）からの周期的によって生理的に変化するので、約１０％の振幅変調が行われる。即ち、十分な圧力が指先３１０に加えられて体の多くの体液が逃げるので、血液で満たされているときの指先３１０と血液が逃げたときの指先３１０間で観察された光学的減衰の差の変化は約１０％である。例えば、もし、指先３１０の光透過率が約０．４％であれば、指先３１０は生理学的に変形し、十分な量の血液を逃がすので、体液が逃げた指先での減衰率は０．３６％のオーダとなる。図１３は、変調が指での全減衰量の１０％であるアクティブパルス信号の一例を示す。図１３で示されたような繰り返し変調を得るためには十分な血液の量を変えることによって、１０％の変調が得られる。上述されたように、ぶどう糖濃度に関する情報を得るためには十分である１０％の変調が選ばれても、依然としてシステムに対して最小の摂動をもたらす。最小の摂動は、本システムを揺らすことによる光学的変動にとっては好都合である。摂動のレベルは、本システムの光学的特性に大きな変化を引き起こすレベル以下であることが望ましい。ここで、その変化は異なる波長に異なる影響を与える。
１つの好都合な実施の形態では、圧力カフス１５０（図１）によって患者の指３１０に周期的で優しい圧力を加えることで、指先３１０が生理学的に変形する。また、指３１０は、圧力デバイス１５２（図１）や温度によって影響を受けることがある。
その変調は、選ばれたレートで実行される。狭帯域パスフィルタが使われて、注目の周波数を分離する。本実施の形態では、アクティブパルスに影響を与えることによる変調は、好適には、通常の心拍数（例えば、４Ｈｚ）をちょうど上回るレートで発生する。１つの実施の形態では、本システムは、心拍数をチェックし、通常の心拍数以上で、かつ、その通常の心拍数の高調波ではないようにアクティブパルス率を設定する。このため、その選ばれた割合（例えば、４Ｈｚ、即ち、基本自然心拍数の周波数とその基本周波数の高調波ではない、本システムによって自動的に選択された割合）の中心周波数をもつ非常に狭い帯域パスフィルタによって簡単にフィルタリングすることができる。しかしながら、通常の心拍数の範囲かそれ以下の周波数も使われることがある。実際、１つの実施の形態では、その周波数は心拍数に従う。この場合、アクティブパルスは自然な脈拍と共に、心臓の鼓動による流量の変化を増大させるように働く。
減衰（振幅変調された）信号は、各エミッタにおける６２５Ｈｚの搬送周波数で、光検出器３２０によって検出される。何故なら、たった１つの光検出器が使われるため、光検出器３２０はエミッタ信号全部を入力し、複合時分割信号を形成するためである。本実施の形態では、赤外波長を透過するが赤色の波長を検出する第１の層と赤外波長を検出する第２の層をもつサンドイッチ型光検出器である光検出器が提供される。１つの好適な光検出器は、浜松製（Hamamatsu Corp）光ダイオードＫ１７１３−０５である。この光ダイオードは、１つの光検出器を備え、赤色の波長を検出する層によって赤色の波長の大きなスペクトルを検出することはもとより、赤外線層で赤外波長の比較的大きいスペクトルを検出する。別の方法では、多数の光検出器を本システムの波長に対応して使う。
その複合時分割信号は、フロント・アナログ信号調整回路３３０に供給される。図３では、フロントエンド・アナログ信号調整回路３３０とアナログーデジタル変換回路３３２に関してさらに詳しく示されている。図３に示されているように、フロントエンド回路３００は、プリアンプ３４２、ハイパスフィルタ３４４、アンプ３４６、プログラマブル利得アンプ３４８、ローパスフィルタ３５０を備える。プリアンプ３４２は、光検出器３２０から出力された複合電流信号を対応する電圧信号に変換して、その信号を増幅する相互インピーダンス・アンプである。本実施の形態では、プリアンプは所定の利得をもち、処理を容易にするためにその信号振幅を持ち上げる。本実施の形態では、プリアンプ３４２のための電源電圧は−１５ＶＤＣと＋１５ＶＤＣである。理解できることであるが、減衰信号は、各エミッタ３０１−３０５から出力された各波長の光を示す成分はもとより（このケースが時間的に間に合うとき）、周囲光を示す成分を含む。もし、エミッタ３０１−３０５からの光以外にセンサー３００の近傍に光があると、この周囲光は光検出器３２０によって検出される。従って、その信号中の周囲光がプリアンプを正常で道理にかなった動作条件下で飽和させることを妨げるために、そのプリアンプの利得が選択される。
プリアンプ３４２の出力は、ハイパスフィルタ３４４の入力に接続する。また、プリアンプの出力は、アナログーデジタル変換回路３３２に第１の入力３４７を供給する。本実施の形態では、ハイパスフィルタは、１／２-１Ｈｚのコーナ周波数をもつ単極フィルタである。しかしながら、本実施の形態では、そのコーナ周波数は簡単に約９０Ｈｚに上げられる。理解できることであるが、エミッタ信号の６２５Ｈｚの搬送周波数は、９０Ｈｚのコーナ周波数より十分に大きい。ハイパスフィルタ３４４は、その出力をアンプ３４６の入力に接続する。本実施の形態では、アンプ３４６は、単一利得相互インピーダンスアンプを備える。しかしながら、アンプ３４６の利得は、１つの抵抗を変えることによって調整可能である。もし、周囲光の影響を補正するためにプリアンプ３４２の利得が下げられると、アンプ３４６の利得は増える。
アンプ３４６の出力は、プログラマブル利得アンプ３４８に入力される。また、プログラマブル利得アンプ３４８は、デジタル信号処理システム３３４から利得制御信号線３４３を通してプログラムを入力する。プログラマブル利得アンプ３４８の利得は、デジタル的にプログラムすることができる。この利得は、初期化、即ち、患者毎にテスト下の媒体を変えるためにセンサーを配置するときに動的に調整される。例えば、異なる指からの信号は多少異なるので、動的調整可能なアンプは、処理に適合する信号を得るためにプログラマブル利得アンプ３４８によって実現される。
プログラマブル利得アンプ３４８の出力は、ローパスフィルタ３５０に対して入力される。好都合なことに、本実施の形態のローパスフィルタ３５０は、約１０ＫＨｚのコーナ周波数をもつ単極フィルタである。本実施の形態のローパスフィルタは、アンチエイリアシング（エイリアシング防止）を提供する。
ローパスフィルタ３５０の出力は、第２の入力３５２をアナログーデジタル変換回路３３２に与える。また、図３は、アナログーデジタル変換回路の詳細を示す。本実施の形態のアナログーデジタル変換回路３３２は、第１のアナログーデジタル変換器３５４と第２のアナログーデジタル変換器３５６を備える。好都合なことに、第１のアナログーデジタル変換器３５４は第１の入力３４７からアナログーデジタル変換回路３３２に向かう信号を受信し、第２のアナログーデジタル変換器３５４は第２の入力３５２からアナログーデジタル変換回路３３２に向かう信号を受信する。
１つの好都合な実施の形態では、第１のアナログーデジタル変換器３５４は、２色性アナログーデジタル変換器である。診断処理（デジタル信号処理システムによって実行される）は、信号がハイパスフィルタ３４４への入力を飽和させるかどうかを判定するために、プリアンプ３４２によって増幅される検出器の出力を読むことである。本実施の形態では、もし、ハイパスフィルタ３４４への入力が飽和したならば、フロントエンド・アナログ信号調整回路３３０は‘０’を出力する。別の方法では、第１のアナログーデジタル変換器３５４は使われないままである。
第２のアナログーデジタル変換器３５２は、フロントエンド信号調整回路３３０からの調整された複合アナログ信号を受信し、その信号をデジタルの形態に変換する。本実施の形態では、第２のアナログーデジタル変換器３５６は、単一経路とΔ−Σ（デルターシグマ）変換器を備える。この変換器は、低コストで、低ノイズ特性であるため都合がよい。さらに、単一経路変換器を使うことによって、２つかそれ以上の経路を互いに調整する必要がない。また、Δ−Σ変換器は、改善されたノイズの抑制のためにノイズ形を示すという点で好都合である。アナログーデジタル変換器の一例は、アナログデバイセス製ＡＤ１８７７ＪＲである。本実施の形態では、第２のアナログーデジタル変換器３５６は、５０ＫＨｚのサンプルレートで信号をサンプリングする。第２のアナログーデジタル変換器３５６は、データサンプルを５０Ｈｚでデジタル信号処理システム３３４（図２）に出力する。
デジタル信号処理システム３３４が図４でさらに詳細に描かれている。本実施の形態では、そのデジタル信号処理システムは、マイクロコントローラ３６０、デジタルシグナルプロセッサ３６２、プログラムメモリ３６４、サンプルバッファ３６６、データメモリ３６８、読み出し専用メモリ３７０、通信レジスタ３７２を備える。本実施の形態では、デジタルシグナルプロセッサ３６２はアナログデバイセス製ＡＤ２１０２０である。本実施の形態では、マイクロコントローラ３６０は、組み込みプログラムメモリ付きのモトローラ製６８ＨＣ０５を備える。本実施の形態では、サンプルバッファ３６６は、データメモリ３６８に格納するために、アナログーデジタル変換回路３３２からの５０ＫＨｚのサンプルデータを受け入れるバッファである。本実施の形態では、データメモリ３６８は、３２Ｋワード（本実施の形態では、４０ビットのワード）のダイナミックランダムアクセスメモリを備える。
マイクロコントローラ３６０は、ＤＳＰ３６２に従来のＪＴＡＧタップ線を経由して接続される。マイクロコントローラ３６０は、ＤＳＰ３６２のためのブートローダをプログラムメモリ３６４にそのタップ線経由で転送するので、ＤＳＰ３６２がプログラムメモリ３６４からそれをブートできる。プログラムメモリ３６４のブートローダは、ＤＳＰ３６２のための処理命令を読み出し専用メモリ３７０からプログラムメモリ３６４へ転送させる。プログラムメモリ３６４は、ＤＳＰ３６２のための非常に高速なメモリである。
マイクロコントローラ３６０は、通信レジスタ３７２を介してエミッタ電流制御及び、利得制御信号を提供する。
図５−８は、デジタル信号処理システム３３４で実行されるぶどう糖監視システム２９９の処理の機能ブロック図である。以下で説明されるその信号処理機能は、マイクロシステムを管理するコントローラ３６０と共に本実施の形態のＤＳＰ３６２によって実行される。本実施の形態では、その処理はソフトウエア／ファームウエアで制御される。
図５は、デジタル信号処理システム３３４に入力される５０Ｋｈｚのサンプルに関して実行される処理の概括された機能ブロック図である。図５で示されるように、復調モジュール４００で示されるように、復調処理がはじめに実行される。デシメーション・モジュール４０２で示されるように、デシメーション処理がその結果のデータに対して実行される。そして、ぶどう糖計算モジュール４０８で示されるように、ぶどう糖濃度が決定される。
一般に、復調処理では各エミッタ信号を複合（合式）信号から分離し、６２５Ｈｚの搬送周波数を除去して、生のデータ点が残される。それらの生のデータ点が６２５Ｈｚのインターバルでデシメーション処理に供給される。ここで、デシメーション処理は、１０のオーダでサンプルを減らして６２．５Ｈｚのサンプルとする処理である。また、デシメーション処理は、サンプルに対してあるフィルタリングを行う。その結果のデータは、正規化（正規化されたＡＣ／ＤＣ信号を生成する）され、ぶどう糖濃度がぶどう糖計算モジュール４０８で決定される。
図６は、復調モジュール４００の処理を示す。変調された信号のフォーマットは、図６で示される。図６では、一つの全６２５Ｈｚのサイクルの複合信号の第１の３波長のパルスが示されている。ここで、第１の１０番目のサイクルは活性化された第１のエミッタ光と周囲光信号の和であり、第２の１０番目のサイクルは周囲光信号であり、第３の１０番目のサイクルは活性化された第２のエミッタ光と周囲光信号の和であり、第４の１０番目のサイクルは周囲光信号の和であリ、同様に各エミッタに対するサイクルがある。そのサンプリング周波数には５０Ｋｈｚが選ばれるため、上述の６２５Ｈｚのサイクルの信号は、８０個のサンプルデータ、第１のエミッタ波長と周囲光の和に関連する８個のサンプルと、周囲光に関連する８個のサンプルと、第２のエミッタ波長と周囲光の和に関連する８個のサンプルと、周囲光に関連する８個のサンプル、…、各エミッタ波長の８個のサンプル、次に、周囲光の８個のサンプルまでを備える。
信号処理システム３３４が、光エミッタ３０１−３０５の活性化（作動）を制御するので、システム全体が同期する。デマルチプレクス処理モジュール４２１で示される時分割デマルチプレクス処理により、データは同期的に除算され、８個のサンプルのパケットを構成する。８個のサンプルのパケット４２２は、第１のエミッタ波長と周囲光信号の和を代表し、第２の８個のサンプルのパケット４２４は周囲光信号を代表し、第３の８個のサンプルのパケット４２６は減衰した第２のエミッタ波長光と周囲光信号の和を代表し、第４の８個のサンプルのパケット４２８は周囲光信号を代表する。これは、各エミッタの活動期間に８サンプルのパケットをもち、また、対応する周囲光期間に付随する８個のサンプルのパケットをもつようになるまで続く。選択信号は、デマルチプレクサ４２１に入力された時分割多重複合信号をその代表副部分、即ち、パケットに分割するために、同期的にデマルチプレクス処理を制御する。
次に、図６の合計処理４３０、４３２、４３４、４３６に示されているように、各パケットからの最後の４個のサンプルの合計が計算される。類似の処理が残りの波長に対しても実行されることに注意すべきである。言い換えれば、本実施の形態では復調処理の出力には５つの経路がある。しかしながら、図６では、図示を簡潔にするために、２つの波長に対して２つの経路だけを描いている。本実施の形態のアナログーデジタル変換器３５６のローパスフィルタには整定時間があるため、各パケットからの最後の４個のサンプルが使われる。従って、８個のサンプルの各パケットから最後の４個のサンプルを集め、その前の信号は飛び越される。合計処理４３０、４３２、４３４、４３６は、ノイズの免疫性を高めるために合計をとる。次に、減算モジュール４３８、４４０で示されるように、周囲光サンプルそれぞれの合計が、エミッタでのサンプルの合計さら差し引かれる。この減算処理は、データ中の周囲光信号を幾分減衰させる。本実施の形態では、減算モジュール４３８、４４０での処理により周囲光信号が約２０ｄＢ減衰することが知られている。次に、４で除算するモジュール４４２、４４４で示されているように、その結果のエミッタ波長での合計値が４で除算される。各結果の値が６２５Ｈｚの各エミッタ波長信号の１つのサンプルを示す。
６２５Ｈｚの搬送周波数が復調処理４００で除去されることを理解すべきである。復調処理４００から出力される６２５Ｈｚのサンプルデータは、搬送周波数のないサンプルデータである。ナイキスト（Ｎｙｑｕｉｓｔ）のサンプリングの必要条件を満足させるために、１０Ｈｚ以下が必要である（本実施の形態では、約４Ｈｚのアクティブパルス）。従って、６２５Ｈｚの分解能は、デシメーション処理で６２．５Ｈｚに下がる。
図７は、デシメーション・モジュール４０２の始めの２つの波長に対する処理を示す。また、他の波長データについても同じ処理がなされる。各エミッタのサンプルデータは６２５Ｈｚでバッファ／フィルタ４５０、４５２に提供される。本実施の形態では、そのバッファ／フィルタは、５１９サンプルの深さをもつ。好都合なことに、バッファフィルタ４５０、４５２は、連続的なファーストイン・ファーストアウトの機能をもつ。その５１９サンプルは、ローパスフィルタリングされる。好適には、ローパスフィルタリングは、約-１１０ｄＢ減衰させる７．５Ｈｚのカットオフ周波数をもつ。バッファ／フィルタ４５０、４５２は、５１９個のタップに対する係数をもつ有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタを構成する。それぞれの波長について１０減らすデシメーション処理を行うモジュール４５４、４５６で示されているように、サンプル周波数を１０減らすために、ローパスフィルタは１０サンプル毎に計算する。言い換えれば、新たな各１０サンプルをバッファ／フィルタ４５０、４５２に転送することで、新たなローパスフィルタでの計算が実行される。これは、５１９フィルタタップでインパルス応答（係数）を掛け算することで実行される。各フィルタ演算により、１つの出力サンプルをエミッタ波長出力バッファ４５８、４６０のそれぞれに供給する。また、本実施の形態では、出力バッファ４５８、４６０は、５７０個のサンプルデータを保持する連続的ＦＩＦＯバッファである。その５７０個のサンプルは、それぞれのサンプル、即ち、サンプルのパケット（ここでは、“スナップショット”と呼ばれる）を提供する。図５で示されているように、その出力バッファは２つの波長に対するぶどう糖計算モジュール４０８にサンプルデータを供給する。
図８は、ぶどう糖計算モジュール４０８の機能的処理の詳細を示す図である。図８で示されているように、ぶどう糖計算処理では、搬送周波数が削除された減衰された波長信号を代表する各波長（例えば、本実施の形態では、６２．５Ｈｚで５７０サンプル）に対するサンプルのパケットを入力する。対数モジュール４８０、４８２で示されるように、各波長信号に対する各パケットは対数関数で正規化される。このため、再び、２つの経路だけが図８に描かれている。しかしながら、本実施の形態では、各波長に対して１つの、計５つの経路が提供される。この正規化によって、ＡＣ／ＤＣの正規化された信号を効果的に生成でき、次に、ＤＣ除去モジュール４８４、４８６で示されているように、信号のＤＣ成分が除去される。本実施の形態のＤＣ成分除去では、それぞれの波長スナップショットからのサンプルの内の初めの１つ（または、スナップショット全部のうちの初めの幾つかの平均やその全部の平均）のＤＣ値を確かめ、それぞれのパケット中の全サンプルからこのＤＣ値を除去する処理を備える。
ＤＣ信号が除去されると、バンドパスフィルタモジュール４８８、４９０で示されているように、信号はバンドパスフィルリングされる。本実施の形態では、各パケットに５７０個のサンプルが含まれ、また、そのバンドパスフィルタは３０１個のタップで構成される線形位相応答と低歪みの特性を持つＦＩＲフィルタである。本実施の形態では、そのバンドパスフィルタは３．７−４．３Ｈｚの狭い通過帯域をもつ。これは、ほとんどのノイズを除去してアクティブパルスによる信号成分を残す狭い通過帯域である。３０１個のタップは、５７０個のサンプルをスライドさせ、第１のエミッタ波長のフィルタ処理された信号を代表する２７０個のフィルタ処理されたサンプルと、第２のエミッタ波長のフィルタ処理された信号を代表する２７０個のフィルタ処理されたサンプルを得る。この処理は、各エミッタ波長に対して続く。理想的には、バンドパスフィルタ４８８、４９０は、その信号からＤＣ成分を除去する。しかしながら、本実施の形態のＤＣ除去処理４８４、４８６は、ＤＣ成分をも除去する。
フィルタリング後、最後の１２０サンプル選択モジュール４９２、４９４で示されるように、各パケット（本実施の形態では、２７０サンプル）の最後の１２０サンプルが選ばれる。最後の１２０サンプルは、本システムに整定時間を与えるために選択される。
そのサンプルのためのＲＭＳは、各１２０サンプルパケットに対して決定される（各波長について）。全ＲＭＳ値を得るプロセスは、ＲＭＳモジュール４９５−４９９で示される。
各波長に対する、結果としてのＲＭＳ値は、ベールランベルトの法則に従う方程式を構成するための正規化された輝度値を提供する。言い換えれば、ベールランベルトの方程式：
0003705817.tif 000004
のために、処理４８０−４８２で対数演算：
0003705817.tif 000005
を行い、次に、ＤＣ削除処理４８４、４８６と、バンドパス処理４８８、４９０によりＤＣ成分を取り除き、正規化された方程式は：
0003705817.tif 000006
となる。
各波長に対するＲＭＳ値（ブロック４９５−４９９）は、方程式（７）の左辺に
Ｉnormλを与える。吸光係数は選ばれた波長に対して既知である。
理解できることであるが、各方程式は複数の未知数を含む。具体的には、各方程式は各構成要素（本実施の形態では、ヘモグロビン、酸化ヘモグロビン、ぶどう糖、分泌液）の濃度と経路長の積である未知項をもつ。各波長ＲＭＳ値（波長に対する正規化された輝度を代表するＲＭＳ値）に対する正規化されたベールランベルトの方程式が形成されると、行列は、以下のように構成される。即ち、
0003705817.tif 000007
0003705817.tif 000008
ここで
Ｃ１＝水分の濃度
Ｃ２＝ヘモグロビンの濃度
Ｃ３＝酸化ヘモグロビンの濃度
Ｃ４＝ぶどう糖の濃度
Ｃ５＝ぶどう糖の濃度
また、
ε１λｎ＝λｎでの水分の吸光係数
ε２λｎ＝λｎでのヘモグロビンの吸光係数
ε３λｎ＝λｎでの酸化ヘモグロビンの吸光係数
ε４λｎ＝λｎでのぶどう糖の吸光係数
ε５λｎ＝λｎでのぶどう糖の吸光係数
行列ブロック４８９で示されているように、各構成要素に対する経路長と濃度の積について解くために、この方程式を従来の行列代数学を用いて解く。
ぶどう糖が望まれる本実施の形態では、比ブロック４８７で示されているように、経路長の項を消去するために、水分の濃度と経路長の積に対する、ぶどう糖濃度と経路長の積の比が計算される。正規化（即ち、ＡＣ／ＤＣを計算する）と最小の摂動（例えば、１０％）によって経路長は各波長について実質的に同じであるため、経路長の項は消去される。そして、その比は水分に対するぶどう糖濃度を示す（好適には、ｍｇ／ｄＬに縮小する）。そのぶどう糖濃度はディスプレイ３３６に表示される。
血糖濃度に対する、経路長項と１つかそれ以上の濃度の積の比と相関のある実験から得られた実験テーブルを作成できることに注目すべきである。
上述した図２Ａのエミッタ駆動回路中のより長い波長をもつ赤外線ＬＥＤはパワー出力が不安定であるという固有の特性をもつ。従って、１つの好都合な実施の形態では、光源であるＬＥＤの不安定性を補正して、図２Ｃで描かれている不安定さに対応することができる。図２Ｃでは、時間に対する出力パワーを示す２本の曲線が描かれている。ＡＡというラベルのついた第１の曲線は、６６０nmから９０５nmの波長をもつＬＥＤからのパワー出力を示す。示されているように、これらのエミッタは、時間に対して比較的安定したパワーをもつ。ＢＢとラベル付けされた第２の曲線は、エミッタから出力される約１３３０nmの波長のパワーを示す。示されているように、この波長の典型的なエミッタは時間に対して不安定なパワー出力を行う。
従って、１つの実施の形態では、１３３０nmクラスのエミッタが、集積された光検出器と共に選択される。適正なレーザダイオードは、レーザダイオード社（Laser Diode，Inc）製ＳＣＷ−１３００−ＣＤである。適切なＬＥＤは、アピタクス（Apitaxx）ＥＴＸ１３００Ｔである。そのようなエミッタを含む、図２Ｂに描かれている構成を使うことができるため、エミッタ内部の光ダイオードが選ばれて、初期強度Ｉoと定数（α）の積を検出する。一般的に、指を通過後に検出された信号はαＩo信号で除算される。このように、エミッタの不安定さに起因して減衰する信号の不安定さも測定されたαＩo信号で示されるため、その不安定さ正規化することができる。
図２Ｂは、そのような１つの実施の形態であって、（エミッタ３０１−３０５）のうちの１つのエミッタ３０１だけを示す。しかしながら、エミッタ３０１−３０５の全部かその幾つかは内部に光ダイオードをもつエミッタでもよい。図２Ｂに示されているように、エミッタ３０１は内部の光ダイオード３０１ａとＬＥＤ３０１ｂを備える。図２Ｂに示されているように、エミッタ３０１のＬＥＤ３０１ｂから出力された光は光ダイオード３０１ａで検出される。光ダイオード３０１ａからの信号は、フロントエンド・アナログ信号調整回路３３０Ａに与えられる。そのアナログ信号調整回路３３０Ａは、アナログ信号調整回路３３０に類似する。しかしながら、光ダイオード３０１ａは検出器３２０と比べて非常に強い輝度を検出するために（組織によって減衰するため）、異なる増幅度が必要とされる。
フロントエンド・アナログ信号調整回路３３０Ａでアナログ信号が調整された後、光ダイオード３０１ａからの信号は、アナログーデジタル変換回路３３２ａでデジタルの形態に変換される。ここで再び、アナログーデジタル変換回路３３２ａは、アナログーデジタル変換回路３３２と同じ構成でよいことを理解すべきである。しかしながら、光ダイオード３０１ａと検出器３２０から信号が同時にくるために、２つの経路が必要である。
指を通過することで減衰した光信号は、検出器３２０で検出され、フロントエンド・アナログ信号調整回路３３０を通り、アナログーデジタル変換回路３３２でデジタルの形態に変換される。このことは以下でさらに詳細に説明される。指３１０を透過した光の強度を示す信号が、除算ブロック３３３で示されているように、光ダイオード３０１ａで検出されたＬＥＤ３０１ｂからの光の強度を示す信号で除算される。
このように、初期強度Ｉoの変動、即ち、不安定性がその除算によって取り除かれるため、定数αで除算された補正された強度を得ることができる。以下で述べられるように対数演算が実行することにより、バンドパスフィルタリングが行われる。定数αの項は消去され、きれいな信号が残される。
このことは、ベールランベルトの法則で減衰信号を表現し、上述されたαＩoで光ダイオードからの信号を表すことによって数学的に理解できる。
従って、アナログーデジタル変換回路３３２から出力された信号は、
0003705817.tif 000009
である。
そして、αＩoで方程式３を割って簡単化することで、除算処理３３３後の信号を提供する。即ち、
0003705817.tif 000010
このように正規化された強度信号をデジタル信号処理回路３３４に入力させる。
図１０は、本発明の教唆に基づくアクティブパルスを誘引するために使われる膨張袋センサー５００の別の実施の形態の概観図である。この膨張袋センサー５００は電気配線５０２を備え、本デバイスを血糖システム２２９に接続する。典型的には、電気配線５０２は十分な導線を通しており、エミッタ３０１−３０５にパワーを与えたり、検出器３２０から検出信号を受け取る。
膨張袋センサー５００は上曲面５０４と垂直側面５０６を備える。また、膨張袋センサー５００は、体液圧力供給チューブ５０８を備える。１つの好都合な実施の形態では、その供給チューブは空気を膨張袋センサー５００内に送って内部で循環させる。体液供給チューブ５０８は、供給チューブ５０８に圧力を与えたりなくしたりする循環ポンプを備えるベット脇ぶどう糖監視システムと接続する。１つの実施の形態では、圧力逃しバルブ５１０が上面５０４に配置されており、これによって膨張袋の圧力を開放する。
図１１は図１０の膨張袋センサー５００の断面を示す。図１１で示されているように、人間の指、即ち、指５１２がセンサー５００の内部に置かれている。その置かれた指５１２は、光透過領域のパッド５１４に支持される。柔軟な膨張袋５１６が光透過領域の近傍でその指を囲む。そのパッドには、エミッタ３０１−３０５が妨害なく光透を指５１２の表面に透過させるための開口５１８がある。
パッド５１４と反対のエミッタ３０１−３０５で囲まれているのは検出器３２０である。検出器３２０はパッド５１４の開口５２０内に配置されており、光検出器が指５１２から離れていることを確実にする。光エミッタ３０１−３０５から検出器３２０へ伸びる曲がりくねった矢印は、指５１２を通る光エネルギーの伝播方向を示す。
逃しバルブ５１０は、膨張袋５１６の圧力を手動と自動で開放することを可能にする。逃しバルブ５１０は、開口５２４を塞ぐスプリングであるバルブプレート５２２を備える。そのバルブプレートは、逃しバルブ軸５２６に接続されている。バルブボタン５３０は、そのバルブ軸に接続されている。そのバルブ軸は、円柱スリーブ形のバルブハウジング５３０に伸びる。そのバルブハウジングは、センサー５００の上面５０４に接続されている。そのバルブハウジングは、空気が開放バルブから逃がす開口５２３を備える。好適には、その逃しバルブは、神経にダメージを与えるような高い圧力がかからないことを確実にするよう設計されている。従って、もし、圧力がある点以上に増えると、その逃しバルブは過剰な体液を逃がす。それによって、圧力が最大許容限界に対して下がる。このような圧力バルブは、業界ではよく知られていることである。また、逃しバルブ５１０はスプリングが搭載された針状のバルブでもよい。
図１２は、膨張袋５１６が萎んだときのセンサー５００の状態を示ための、図１１の線１２−１２に沿った断面を示す。図１２ａは、袋５１６膨らんだときの図１２と同じ断面を示す。
この構成の血糖システムは、上述のような十分大きなパルスを動的に誘引するために、選ばれた速度で膨張袋５１６に体液を循環させることができる。
アクティブパルスの追加の適用。
ＷＯ９６／１２４３５で記述されているように、飽和変換を１２０個のサンプルの各パケットに適用してもよい。患者が動くとき、静脈酸素飽和を示す第２の極大値がマスターパワー曲線（Master Power Curve）に存在することが知られている。この観点から、マスターパワー曲線中の第２の極大値を得るために、開示されているように、テスト下の媒体に物理的な動揺を与えてパルスを誘引させる方法を使うことは可能である。そして、それによって、必要ならば静脈酸素飽和度を得る。この変調は１０％以下である。それは、ヘモグロビンと酸化ヘモグロビンの濃度がぶどう糖の濃度より高く、また、６６０nmと９０５nmでの吸収度は比較的大きいからである。従って、１−５％の変調が適切な結果を導くであろう。
フィルタホイール
上述したように、フィルタホイール１１０Ａは、従来の２色性フィルタ、即ち、次に示す方法によって作られたフィルタである。
図１４は、従来の方法によって構築された２色性（ダイクロイック）フィルタの一例を示す。このような光学フィルタを構築するために使われる従来の方法では、円状の物体をレイアウトし、次に、基板が均一の速度で回転しているときに円状基板の表面上のコーティングの厚みを選択的に増やす。
フィルタ１１５０が回転中に螺旋構造を形成して厚みを増やすコーティング層１１５２、１１５４、１１５６等を有するフィルタ１１００が図１４に示されている。図１４に示されたコーティング厚が説明を容易にするために誇張されていることが理解されるべきである。この光学的コーティング方法は、実質的に円状の基板の全周囲で実行されるので、コーティングされた基板が回転中に光学的コーティングの厚みは増え、最後の１回転で急に最も厚いコーティングから最も薄いコーティングに戻る。
さらに、図１４で示されている型の従来のフィルタは一般的に多くの層をもつ（例えば、１００やそれ以上の層が普通である）。従来のフィルタの層数により、非常に正確な通過帯域が得られる（バンドパスフィルタでは）。図１８では、一例として、従来の回転２色性フィルタと選ばれた波長に対する回転位置における透過特性を示す。図１８に示されているように、そのフィルタの通過帯域は、通常サイドローブがなく、選ばれた波長に対して非常に正確である。また、通過帯域外では基本的に透過率がゼロである。この理想に近い精度をもつフィルタを得るためには非常に多数の層が必要である。この非常に狭い通過帯域が異なる波長に対応した異なる回転位置にあることを理解すべきである。言い換えれば、従来の２色性フィルタは、異なる回転位置で異なる波長の光を通過させるモノクロメータとして特徴づけられる。
薄い部分からより厚い部分への変化が連続回転中に発生するため、各層を作るには高価となる。従って、従来のフィルタ等において多くの層（例えば、よい精度のためには、１００枚かそれ以上）を作るには非常に高いコストがかかる。
本発明では、従来の２色性フィルタと大きくことなる２色性フィルタについて開示する。図１５では、フィルタ１１２０とそのフィルタの製造方法による工程を示す。
この２色性フィルタは新しい方法で作られ、ここでは多くの光学的コーティングが基板上になされてくさび形の基板を形成する。次に、回転するフィルタのために、基板はカットされて回転ディスクフィルタを形成する。
さらに、２色性フィルタは従来のフィルタに比べて少ない層をもつ。このことは、正確さの少ないフィルタの透過特性をもたらす。図４Ａ−４Ｃでは、１７個の光学的コーティング層を持つ一例としての回転フィルタでの選ばれた波長に対する光透過特性を示す。図１７Ａ−１７Ｃで示されているように、その透過特性は、図１８で示されたフィルタの透過特性程正確ではない。図１７Ａ−１７Ｃに示されているように、２色性フィルタは幾つかの通過帯域を描かれた各波長に対応して備える。さらに、通過帯域の外では、透過率は従来の正確なフィルタほど完全にはゼロにならない。通過帯域の精度が落ちた理由は、フィルタの層の数が減ったからである。上述の正確さが減ることは、回転する２色性フィルタに限ることではないが、揺乱される（振動等により）２色フィルタにとって、また、正確な通過帯域をもつ従来の他のフィルタにとって有利なことである。本発明に係るフィルタの精度が落ちても、以下でさらに説明される信号処理ではこれを許容し、所望の精度を得ることができる。このように、フィルタのコストを下げることができる。
本発明に係るフィルタでその両方の方法が使われると（層形成プロセスと数が減らされた層）、その結果のフィルタは、従来の２色性フィルタより非常に安価に構築される。しかしながら、コストを下げるいずれかの方法を使うこと自体が有効であることに注目すべきである。例えば、フィルタを回転させることでそのフィルタの厚みを増やす等の従来の層形成技術を使って、従来の回転フィルタを非常に少ない数の層で構築できる。別の方法では、ここで開示された形成方法が使って、従来の精度（例えば、多くの層）をもつ回転フィルタを形成でき、この改良された製造方法によって製造コストがさがる。
光学フィルタの層を形成するコストを下げる方法によって、平らな基板１１１１（図１５）に厚みを増す光学的コーティングがなされて、くさび形のコーティング層１１１０が形成される。本発明を明確に説明するために光学的コーティング１１１１の厚みが誇張されており、実際の用途では光学層１１１１の厚みは１．６６マイクロメータから約３．３３マイクロメータに変わり、約２．３５マイクロメータの平均厚となる。これらの厚みはおおよその値であり、その層の材料の屈折率によって変わる。従って、フィルタを決定するこの光学的コーティングが、連続的に周囲にコーティングを適用するよりも、基板に適用される。このため、フィルタのコストを大きく下げる。この点では、フィルタを振動させるタイプの用途に使われる２色フィルタがよい。
回転フィルタのために、光学層１１１１が基板１１１１に適応されると、円柱部１１１２が、基板１１１０とともに光学層１１１１によって形成されたくさび形スラブから切り取られる。円柱形の開口が円柱部１１１２の中心に形成され、取付穴を形成する。特性の用途では、黄銅ストリップ１１２２等の光学的に不透明なストリップが光学フィルタディスク１１２０の一部に形成される。その黄銅ストリップはディスク１１２０の透過率がゼロの部分となり、特定の信号処理の用途でノイズの除去を助けることができる。
上述の説明は、本発明の基本的な一面の理解を容易にするようになされている。しかしながら、この方法では、はじめに実際に基板をカットしてディスクを形成する処理があることを理解していただきたい。これ以後、ディスクがまだ正方形であるかのように、光学コーティングがそのディスクに適用されるので、余分なものは真空タンク内でディスクを支持する台座上に落ちる。このように、図１５で示されているディスク１１２０の表面上にくさび形が形成される。
ディスク１１２０の厚みはそのホイールの全周囲に渡って連続的に増えないが、増えたり減ったりすることを理解すべきである。しかしながら、以下で説明されるように、その周囲の半分の両方を使うことができる。
上述のフィルタの製造コストが下がることに加えて、最少数の光学的コーティング層が堆積される。１つの好適な実施の形態では、所望の分解能を得るためたった１７枚の層が必要とされる。
層数を減らしたことで、正確でないフィルタが得られたとしても、その不完全さはデジタル信号処理工程に適合する。例えば、上で説明したが、従来の２色性フィルタは普通一度に１つの周波数帯域を通過させる（図１８）一方で、好適な実施の形態のフィルタは複数の帯域をパスさせる。これは、その信号処理によって可能になるもので、その信号処理によって補正することができる。
より高価な干渉計測器やモノクロメーターを含む応用で典型的に必要とされる分解能は、液体の分析には不要であることに注目すべきである。しかしながら、フィルタの分解能を上げるために、より広い間隔で追加の層を加えることができる。
デジタル信号処理での補償
上で簡潔に述べられたが、最小数の光学的コーティングを有する本発明に基づいて形成されたフィルタの不正確さは信号処理で補償できる。
図１９は、本発明に基づいて形成されたフィルタの不正確さを補償する方法を詳細に説明するためのデータフロー図である。しかしながら、この実行前に、初期化が実行されることを理解するべきである。
実行前の初期化
初期化処理は工場で実行されるか、または、使用前に実行される。図２０を参照して以下で詳細に説明されるが、一般的にフィルタ特性行列が構成される。フィルタ特性行列は、光のさまざまな波長に対応する２色性フィルタ１１２０の異なる部分での透過特性を代表する。フィルタ特性行列は、検出器で生成された電気信号の一部を、フィルタ１１２０の減衰特性に単純に従って取り出すために使われる。言い換えれば、フィルタ特性を知ることによって、フィルタの不正確さを説明できる。
フィルタ特性行列は、２次元行列である。フィルタ特性行列は、特徴づけられる光の各波長のための列と、フィルタ１１２０の各位置（本発明では回転する）のための（フィルタ特性の）評価が実行される行を備える。従って、１つの実施の形態では、１６個の波長が特徴づけられ、フィルタ１１２０の２５６個の位置が決められるとき、フィルタ特性行列は２５６行１６列である。ここで、１６個の異なる波長を使うことは必ずしも必要ではないが、ＳＮ比を上げるために別の波長を追加して用いることは特に有効であることを理解すべきである。フィルタの各位置で入射光の約半分がフィルタを透過するので、同じ波長が何度も検出される（各時間に、他の波長とユニークに組み合わせても）ので、全信号強度は、どの一つの信号波長の強度に対しても１０倍から１００倍であり、ノイズの底値よりはるかに高い。このことは、フェルゲートの優位性と一般的に呼ばれている。このように、期待される複数の測定波長での、フィルタ１１２０全体のスペクトル応答が完全に特徴づけられる。フィルタ特性行列を構成するために使う方法が、図２０を参照して以下で説明される。
フィルタ特性マトリクスの導出
図１７Ａ−１７Ｄは、図２０と共に、フィルタ特性行列を得るために用いられる方法をより詳細に描いた図である。この導出ルーチンが図２０で描かれており、開始ブロック１８００からスタートする。
処理ブロック１８３０−１８４５と図１７Ａ−１７Ｄでは、フィルタ特性行列を構成ために本発明で使われる方法が示されている。フィルタ１１２０は、フィルタディスク１１２０上の異なる位置での異なる波長に対して異なる割合の放射光を反射・透過する。このことは、図１７Ａ−１７Ｃにはっきりと示されている。ここで、図１７Ａは、２５６個のディスク回転位置の各々に対する、８５０nmの波長の光の透過率を示す（１つの実施の形態では）。図１７Ａに示されているように、ディスク１１２０が初期開始位置（即ち、Φ＝０、ここで、０はフィルタ１１２０の回転位置を代表する）にあるとき、８５０nmの波長の光がフィルタ１２０を通過するときの透過率は約１０％である。一方、ディスク１１２０が回転して、Φ＝３２なるとき、８５０nmの波長の光がフィルタ１１２０を通過するときの透過率は約２５％である。再びディスクの回転位置がΦ＝１２８とΦ＝１６０の間にあるとき、８５０nmの波長の光がフィルタ１１２０を通過するときの透過率は約７５％である。従って、λ＝８５０nmに対する光透過率は、図１７Ａに示されているように、ディスク１１２０の２５６個所の回転位置で全体的に特徴づけられる。
図１７Ｂでは、１１５０nmの光の透過特性をディスク１１２０の同じ２５６個所の回転位置について示す。同様に、図１７Ｃでは、１３５０nmの光がディスク１１２０を通過するときの光透過特性を、ディスク１１２０の２５６個所の回転位置について示す。本発明の１つの実体的な実施の形態では、フィルタ１１２０の光透過特性が、２５６個所の回転位置での、８５０nmと１４００nm間の１６個の各波長に関して示されている。
従って、これらの計測から、フィルタ特性行列を図１７Ｄに示すように構成できる。図１７Ｄに示されるフィルタ特性行列Ｆ（Φ、λ）は、２５６行１６列である。フィルタ特性行列の各列は、所定の波長に関してディスク１１２０での２５６個所の回転位置の各々におけるディスク１１２０のスペクトル透過特性である。
図１７Ｄに示されているフィルタ特性行列を構成するために、フィルタ１１２０は、第１の回転位置で１６個の各波長の光が照射され、処理ブロック１８３０に示されているように、その１６個の波長の各々に対するスペクトル透過係数が得られる。スペクトル透過係数が、処理ブロック１８３０で示されているように、第１の回転位置に対して決定されるとすぐに、そのフィルタは第２の回転位置（即ち、Φ＝１）で１６個の選ばれた波長の光が照射され、処理ブロック１８３５に示されているように、第２の回転位置に対するスペクトル透過係数が得られる。この方法は、ディスク１１２０での可能な各回転位置に対して実行され、その実行は、処理ブロック１８４０に示されているように、ディスクフィルタ１１２０での“第m番目”または最後の回転位置（即ち、位置２５６）で１６個の選ばれた波長の光がそのフィルタに照射されるまで続けられ、最後の回転位置に対するスペクトル透過係数が得られる。１つの好適な実施の形態では、ステップモータが使われるため、回転位置がディスク１１２０の各回転で正確である。もちろん、位相ディザが最小化されて２５６中の１個所でのものより小さくなるならば、突出する棒をもち一定の速度で動作するコンピュータディスクモーターを使うことができる。
一旦、スペクトル透過係数が、ディスク１１２０の２５６個所の回転位置全部で、１６個の波長全部に関して得られると、処理ブロック１８４５に示されているように、行の様々な血液成分に対応する係数と列の透過光の波長を配置することによってフィルタ特性行列が構成される。その行列は行と列で定義される。ここで、列は係数を示し、係数を配置するために、行は波長を示す。一旦、フィルタ特性行列が構成されると、本システムは処理の必要条件をもつ。
回転フィルタ１１２０のためにフィルタ特性行列の導出について説明されたことを理解すべきである。しかしながら、振動するフィルタ、即ち、ファブリ-ペロー型フィルタ等のフィルタ上に定義された位置があるフィルタと、ＣＣＤの応用で使われるような固定フィルタもまた、上述の議論に基づいて特徴づけられる。
実行時の処理
フィルタ特性行列を使ってフィルタの不正確さを評価するための処理全体に関する議論を図１６、２０、２１を参照して行う。
図１６は、血糖濃度をモニターするシステムでフィルタ１１２０を使用する構成を示す。図６は、テスト媒体の特性を得るためにフィルタの不正確さを評価する工程の概略フローを示す。図２０は、信号処理によってフィルタの不正確さを評価する工程の概略機能を示す図である。図１９に描かれているように、処理の開始は、始まりブロック３００で示される。まず、処理ブロック１３０５で示されているように、状態監視（ハウスキーピング）と自己テストが実行される。手短に説明すると、ハウスキーピングと自己テストはプログラムの起動処理と、従来の自己テストの初期化を含む。例えば、本システムははじめに、正確に読み取れるだけの十分な信号強度があるかどうかを調べる。ハウスキーピングと自己テストが終了した後、処理ブロック１３１０に示されているように、光源１１１０（図１６、２１）活性化されて透明光１１１５が出力され、フィルタ１１２０に送られる。始めに、テスト媒体１１３１がフィルタ１１２０と検出器１１４０間に挿入されていない状態で、光源１１１０が活性化（作動）される。このため、検出器１１４０（図１６）で検出される光はベースライン光の輝度（Ｉo）であり、この光はあまりに暗いかあまりに明るい電球が、例えば、代替電球として挿入されていないことを確かめるためのテスト用として用いられる。１つの実施の形態では、レンズ１１１７（図２１）が光源とフィルタ１１２０間に配置されて、フォーカスされた光１１１５をフィルタ１１２０に送ることができる。
ベースライン光の一定強度が検出されるとすぐに、処理ブロック１３１２に示されているように、テスト下の媒体１１３１が挿入される。
処理ブロック１３１５で示されているように、検出器１１４０上に入射された光は、電気信号に変換され、その信号はプリアンプ（不図示）で増幅され、バンドパスフィルタ（不図示）でフィルタ処理され、さらにアナログーデジタル変換器１１４２でサンプリングされる。フィルタ１１２０が回転するので（１つの実施の形態では、１秒当り約７８．１２５回転であるが、他の回転速度が特定の用途で必要となることもある）、検出器１１４０から出力される電気信号のサンプルは、フィルタ１１２０のさまざまな回転位置で検出される光の強度を示す。１つの好都合な実施の形態では、フィルタ１１２０の１回転（即ち、３６０°）は、５１２個のデジタル・サンプルに対応する。即ち、５１２個のサンプルがフィルタ１１２０の１回転に対応する期間で取られる。従って、例えば、もしフィルタ１１２０が１秒間に７８．１２５回転で回転すると、５１２個のサンプルが１秒の約1/78の期間で取られる。そのため、アナログーデジタル変換器１１４２のサンプリングの割合は１秒間に約４００００個のサンプルとなる。
説明されたように、本発明に基づいて構成されたフィルタ１１２０は全体の回転の中で冗長な領域をもつ。特に、フィルタ１１２０は対照に層が形成されているので、フィルタがはじめに半回転すると、フィルタ１１２０の次の半回転の信号の鏡を提供することになる。即ち、図１５で示されているように、そのフィルタはくさび形に構成されているため、１方向の厚みは一定であり、特定方向の厚みは線形に増大する。従って、フィルタ１１２０の第２の半回転は冗長である。このため、フィルタ１１２０の半回転で取られたデジタル・サンプルは捨てることができるため、フィルタ１１２０の各回転で、上述の実施の形態での５１２サンプルよりも２５６サンプルがデジタル信号処理に使われる。別の方法では、５１２サンプルの全てが、対応する値を平均化して処理するために使われる。さらに別の実施の形態では、フィルタの冗長な半分がフィルタと光源の微調整のために使われる。２５６サンプルの各々は、異なる光透過特性をもつフィルタ１１２０の異なる部分を代表する（もし、半分だけが使われたなら）。
フィルタ１２２０は不透明なストリップ（即ち、黄銅ストリップ１１２２）を含むように特別に優位に設計される。デジタル信号プロセッサ１１４５は、検出器１１４０から出力された強度を監視することで、フィルタ１１２０の不透明なストリップ１１２２が光１１１５と検出器１１４０間に挿入されるときを検出する。この輝度は、光が不透明なストリップ１１２２で遮断される（例えば、周辺光、熱効果等から）とき、だいたいゼロになる。不透明ストリップ１１２２は、光源１１１０から出力された放射光のほとんどを遮断するので、光が遮断されたときの光検出器１１４０から出力される信号は、テスト下の媒体１１３１のスペクトル吸収特性かフィルタ１１２０のスペクトル透過特性のいづれにも起因しない電気的ノイズとして解釈される。従って、黄銅ストリップ１１２２が光源１１１０と光検出器１１４０間に挿入されると、デジタルシグナルプロセッサ１１４５は、光検出器１１４０の出力信号を、光検出器１１４０から出力された全信号から引き算される確率論的ノイズとして解釈する。１つの実施の形態では、この処理は、処理ブロック１３１５で得られる検出された信号のサンプルに対応する各デジタル値から、検出されたノイズ値に対応するデジタル値を引き算することによって達成される。別の方法では、シャッター機構が光経路に挿入され、即ち、ランプ１１１０が瞬間的に切られることで、同じ結果が得られる。このように、本システムに固有の電気的ノイズが除去されるため、フィルタ１１２０（とテスト媒体１１３０）の光透過特性に起因する電気信号は次の処理工程で検討される。
本システムに固有の確率論的ノイズが、ゼロに平均化することによって除去されるとすぐに、この方法での制御は、処理ブロック１３１５から処理ブロック１３２３に移行する。処理ブロック１３２３では、信号をIoで除算して、その信号を正規化する。その正規化された信号は、続いて処理ブロック１３２５で処理され、信号強度行列、即ち、ベクトルを処理ブロック３１５で得られたサンプル値から構成する（電気ノイズの削除と処理ブロック１３２３で実行された信号の正規化を考慮して）。図２１は信号強度行列ＩΦmを示す。
信号強度行列１０００（図２１）は、２５６個の信号強度値（すなわち、本発明によるフィルタ１１２０の各回転位置でサンプリングされた値）を含む１列の行列（ときどき、ベクトルと呼ばれる）である。従って、信号強度ベクトル１０００は、フィルタ１１２０とテスト媒体１３１を通過して光検出器１１４０で検出される光学的信号を直接測定することによって得られる。もちろん、信号強度ベクトル１０００を形成するための使われる値は、各サンプルからノイズを減算した後に検出器１１４０からの出力信号を増幅することによって得られる。アナログーデジタル変換器１１７０でサンプリングされた、フィルタ１１２０の各回転位置を記号Φで示すことにより、Φ2がフィルタ１１２０の第１の回転位置に対応し、Φ2はフィルタ１１２０の第２の回転位置に対応する。そして、フィルタ１１２０の最後の回転位置に対応するΦ256の次にΦ1が再びくる。この表記を使って、フィルタ１１２０が第１の回転位置Φ1にあるときに光検出器１１４０で検出されたＩΦ1は、光強度に対応する。また、フィルタ１１２０が第２の回転位置Φ2にあるときに光検出器１１４０で検出されたＩΦ2は、光強度に対応する。従って、この信号強度行列は、フィルタ１１２０の各回転位置で検出された光学的強度に対応するＩΦ1からＩΦ256までの２５６個のデジタル値をもつ１列の行列である。１つの実施の形態では、幾つかの解像度での強度値は平均化され、信号強度行列を形成する。
処理ブロック３２５（図１９）で信号強度ベクトルが得られ（以後Ｉ（Φ）と示される）、また、上述したようにフィルタ特性行列が得られ（以後Ｆ（Φ、λ）と示される）、ブロック１３３３にデータ入力されると、処理ブロック１３３０、１３３１で示されているように、フィルタ特性行列と共に信号強度行列を使って、テスト媒体１１３１の光吸収特性のみを示す行列を得ることができる。従って、その全光吸収特性は信号強度行列Ｉ（Φ）の範囲内で測定されるものとして知られており、また、フィルタ１１２０の光吸収特性はフィルタ特性行列Ｆ（Φ、λ）で代表されるものとして知られているので、合成された全強度ベクトルＩ（Φ）からフィルタでの光透過特性を除去することによって、テスト媒体１１３１の特性による検出光の光透過特性を決定することができる。これは、処理ブロック１３３１で示されるように、まずフィルタ行列の逆変換をもとめ、次に、処理ブロック１３３０で示されているように、逆フィルタ行列と信号強度行列との積をとることによってなされる。
もし、テスト媒体１１３１を透過する光の透過率を波長の関数として定義してテスト媒体１１３１の透過率をＴ（λ）とし、また、フィルタ１１２０の選ばれた回転位置（例えば、Φ＝０のとき０°に対応する）での光の透過率を波長の関数Ｆ（Φ、λ）として示すと、テスト媒体１１３１とフィルタ１１２０による光吸収の組み合わせ、即ち、コンボリューションが同じ波長について関数Ｉ（Φ）で表される。強度ベクトルＩ（Φ）とフィルタ透過行列Ｆ（Φ、λ）からＴ（λ）を得るために、強度ベクトルＩ（Φ）と逆行列Ｆ-1（Φλ）との積がとられる。
関数Ｉ（Φ）とＦ（Φ、λ）は、それぞれ信号強度とフィルタ特性行列によって表わすることができる。従って、
0003705817.tif 000011
なので、Ｉ（Φ）は、各回転位置の値Φに対する強度値を含む１列の行列（ベクトル）である。他方、Ｆ（Φ、λ）は、Φの各値とλの各値（図１７Ｄ）に対するフィルタ透過係数値を含む２次元行列である。また、テスト媒体１１３１の光透過率を示す関数Ｔ（λ）は、さまざまな波長λの各々に対する値をもつ１列の行列で表すことができる。
本発明に係る一実施の形態では、フィルタ１１２０はもとよりテスト媒体１１３１のスペクトル特性を特徴づけるために、８５０nmから１４００nmの範囲で１６個の波長が選択される。
上述の式（１）の行列構成を以下に示す。
0003705817.tif 000012
式（２）で示されているように、信号強度行列Ｉ（Φ）は、２次元フィルタ特性行列Ｆ（Φ、λ）と１列のテスト媒体特性行列Ｔ（λ）の積に等しい。この式では、２つの行列（即ち、Ｉ（Φ）とＦ（Φ、λ））が与えられる。従って、以下で示される通常の逆行列と積の方法を使うと、８５０nmから１４００nmまでの間の１６個の選択された波長に対するテスト媒体１１３１の光透過特性を代表する第３の行列T（λ）は、フィルタ特性行列の逆変換Ｆ-1（Φ、λ））と信号強度行列Ｉ（Φ）との単純な積をとることによって得られる。
0003705817.tif 000013
従って、処理ブロック１３３１で示されているように、フィルタ特性行列の逆変換Ｆ-1（φ、λ）が計算され、次に、処理ブロック１３３０で、この逆行列は信号強度行列Ｉ（Φ）と乗算され、テスト媒体特性行列、即ち、透過ベクトルＴ（λ）で表現されたテスト媒体１１３１の周波数応答を得る。
図２１は、この処理を絵画的に描いたものである。図２１に示されているように、光源１１０は光を放射し、レンズ１１１７とフィルタ１１２０を通過して、その結果、フィルタされた放射光１１２５が得られる。放射光１２５はテスト媒体１１３１を通過して、信号強度行列１０００を生成するために使われる光信号を提供する。
信号強度行列１０００は、ブロック１００５に示されているように、フィルタ特性行列１０１０の逆行列との積がとられる。図２１に示されているように、フィルタ特性行列１０１０が、上述のフィルタ１１２０の分析から得られる。フィルタ特性行列１０１０の逆変換と信号強度ベクトル１０００との積をとり、光学的周波数応答行列、即ち、透過ベクトル１０１５を得る。
このあとの処理は、テスト媒体の所望の分析によって決まる。
血糖監視を含む応用
上述したが、血液を採取することなしに、糖尿病等の患者の血糖値をモニターするためにフィルタを使った。この応用を以下に簡潔に説明する。
図３は、血糖モニター内の光学フィルターとして動作中のフィルター１１２０を描いた図である。
光源１１１０から出力される光放射１１５は、レンズアセンブリ１１１７（光学ファイバー等を備えてもよい）を経由してフォーカスされ、フィルタ１１２０を通過する。２色性フィルタ１１２０は、近赤外線（ＮＩＲ）（例えば、７００nm）から赤外線（ＩＲ）（例えば、１４００nm）までのスペクトルの広周波帯放射光１１１５を変調するための、異なる厚みの光学的コーティングの層が形成された光透過性の回転ディスク基板を備える。フィルタ１２００はさらに、例えば、フィルタディスク１１２０の中心から外側に向かって放射状に配置された、黄銅やその他の金属を用いた光学的に不透明なストリップ１１２２を備える。その不透明なストリップは、“０”位置指示子と、ゼロ光強度、即ち、電気的オフセットを与える。フィルタディスク１１２０は、１つの好適な実施の形態では、円滑に動くディスク駆動モータによって駆動され円状に動作する。しかしながら、既知の位相条件をもつステップモーターを好都合に使うことができる。フィルタ１１２０を通ってフィルタされた放射光１１２５は、指先１１３０等の血液で満たされた肉媒体を通過する。幾つかの応用では、焦点レンズやその他の暗きょをフィルタ１１２０と指１１３０間に配置するのが望ましい。指１１３０を通過する光は、光検出器１１４０で検出される。一般に、検出された信号は、アナログーデジタル変換器１１４０で調整され、そして、デジタルの形態に変換される。デジタルシグナルプロセッサ１１４５はデジタル信号を受入れ、また、２色性フィルタの不正確さに適合する。
動作中に、波長が約７００ナノメータから１７００ナノメータ（または、他の実施の形態では８５０−１７００nm、ここで、上位と下位の波長比は約２：１である）の広帯域の光源１１１０から光１１１５が出力されるとき、この広帯域光１１１５は、回転する２色性フィルタ１１２０を通して輝く。ここで、光１１１５は、光ファイバーやレンズアセンブリ（例えば、レンズ１１１７）等によってフィルタ１１２０上にフォーカスされることに注目されたい。２色性フィルタ１１２０が回転中に、広帯域光１１１５が２色性フィルタ１１２０の一部でフィルタリングされ、フィルタリングされた放射光１１２５を生成する。上述したように、２色性フィルタ１１２０は、さまざまな厚さの光学層でコーティングされているため、その２色性フィルタ１１２０の場所によって異なる波長の光を通過させる。従って、フィルタ１１２０が回転中に、そのフィルタから出力される放射光１１２５はさまざまな波長の放射光を含む。１つの実施の形態では、光ファイバーが、フィルタ１１２０の一部から出力される放射光１１２５を患者の指１１２０？？？に出力するために使われる。ここで、フィルタ１１２０の光学特性が注意深く測定され、また、２色性フィルタ１１２０の回転速度がわかっているので、フィルタ１１２０から指１１３０に出力される放射光１１２５のパターンが明確になるため、信号処理中に光学フィルタ１１２０による減衰量を決定するためにそのパターンが使われることに注目されたい。
指１１３０を照射するために使われる放射光１１２５は指１１３０を通過し、検出可能な光１１３５が生成される。業界ではよく知られていることであるが、放射光１１２５のうちの幾つかは、干渉されることなく指１１３０を通過し、また、放射光１１２５のうちの他の幾つかは、指１１３０で反射して散乱する。指１１３０を透過した散乱した放射光は、干渉されることなく指１１３０を通過した光と共に光１１３５を形成する。放射光１１２５の幾つかは、指１１３０の構成要素によって吸収される。
指１１３０が、爪、皮膚、骨、肉、血液を含むことが知られている。血液自体は、主に、水分、酸化ヘモグロビン、低減ヘモグラビン、脂質、蛋白質、ぶどう糖を含む。指のこれら構成要素（例えば、神経、筋肉組織等）の各々は、指１１３０を通る放射光１１２５の吸収、散乱に貢献する。非同質媒体での放射光の吸収は、典型的には、別々に採取された構成要素の各光学特性に関してよく定義された法則に従う。これらの法則に対する近似値は、ベールランベルトの法則による方程式で表される。ここで、散乱の少ない適用が、ベールランベルトの法則に最もよく従う。指１１３０を通過する光１１３５は、光検出器１１４０上に投射される。光検出器１１４０は光１１３５の全強度に比例する電気信号を生成する。
光１１３５が典型的に異なる波長の異なる強度であっても、光検出器１１４０は、その検出器１１４０によって検出される光帯域の光１１３５のスペクトル応答曲線上の領域に比例する電気信号を生成する。即ち、光検出器１１４０は、異なる波長の異なる強度の光を入力する。検出される波長は、検出器１１４０の特性による約８５０nmから１７００nmの帯域に限定される。そのため、もし、強度を波長の関数としてプロットしてスペクトル応答曲線を得ると、その特性曲線の領域は検出器１１４０上に投射される平均放射光強度を示す。従って、検出器１１４０によって生成された電気信号は、光１１３５の全（即ち、平均）強度に比例する。
本発明に基づいて形成されたフィルタ１１２０は、回転全体の中で冗長な領域を含む。特に、フィルタ１１２０は対照に層が形成されているので、フィルタのはじめの半回転での信号は、フィルタ１１２０の次の半回転での信号に実質的に対照になる。即ち、図１５で示されているように、そのフィルタはくさび形に構成されているため、１方向の厚みは一定であり、特定方向の厚みは線形に増大する。従って、フィルタ１１２０の第２の半回転は冗長である。このため、フィルタ１１２０の半回転で取られたデジタル・サンプルを捨てることができるため、フィルタ１１２０の各回転で、上述の実施の形態での５１２サンプルよりも２５６サンプルがデジタル信号処理に使われる。もちろん、その不透明なストリップによりそのサンプルの幾つかが失われることを正しく理解すべきである。別の方法では、２５６サンプルの全てが、対応する値を平均化して処理するために使われる。さらに別の実施の形態では、フィルタの冗長な半分がフィルタと光源の微調整のために使われる。１２８サンプルの各々は、異なる光透過特性をもつフィルタ１１２０の異なる部分を代表する（もし、半分だけが使われたなら）。
光学フィルタの製造仕様
血糖を測定するために好都合な一実施の形態におけるフィルタ１１２０の製造仕様を以下に示す。
サイズ：２０nm幅ｘ２０nm波長スパン、線形多層コーティング
基板：中央に７．５mmの軸穴をもつ、２５mmのＯＤガラスディスク
通過波長：７００-１４００nm
１／２帯域幅：５０−２００nm、帯域は反復可能
遮断：なし
環境：凝結する湿度に耐える、０−７０ｃ
20nmの帯域境界を識別するために、通過帯域境界が作られる。
その通過帯域は、４００cm-1の間隔の狭いウインドー、即ち、１７−１８の周期のウインドー内で反復可能である。通過帯域の中心での透過率は１００％である。そして、通過帯域間の領域では約１００％反射する。
そのウインドー外の遮断の必要条件は、重要ではない。ＲＧ６６０，ＲＧ７００等の帯域境界物質や半導体や、７１００cm-1以下のガラスで見つかったＯ−Ｈ帯域によって、それは限定される。
２００cm-1近辺の波番号の帯域を１つかそれ以上の帯域境界で分離する能力だけがコストを制限する。
本実施の形態の特徴
好適には、フィルタは、８０００−１１０００cm-1、即ち、約９１０−１２５０nmより狭いウインドーをもたない。その帯域幅が２００cm-1より広いと都合がよく、その帯域境界が２００cm-1より狭いと都合がよい。主帯域での最大透過率が約８０％であると好都合である。そして、最小透過率が約２０％であると好都合である。他の帯域は各ユニットで反復可能であるべきである。しかしながら、もしそうでないなら、微調整用ＲＯＭをＤＳＰに対応して使って個々のフィルタの初期微調整を行うことができる。
本実施の形態の機械的な限界とその特性
線形フィルタは、生体用途における携帯のため、その中心回りに４，８００ＲＰＭ未満で回転されるのが好ましい（しかしながら、約４，８００ＲＰＭがいくつかの工業的用途には好ましいことがある）。このフィルタは最小８ｍｍから最大４５ｍｍまでの半径の中心開口を有し、１ｍｍから３ｍｍの直径のクリア（開口を備え、更に０．１２から０．４０の開口数を有する。回転するフィルタの環状領域を光が通過するため、波長が線形に配置されても波長の正弦スキャンが起こる。
動的平衡を保ち、乱れ（turbulence）を小さくするために、線形フィルタは環状基板上に配置される。その中心は光学的には使われないので、標準直径の軸を入れる穴が好のましい。本発明に係るハードウエアのほとんどが、0.50000-0.000，+.0005”か、7.5-0.0+0.1mmのいずれか一方の直径を用いる。小さいフィルタでは、例えば、コーティングされていない面に接続する２０ｍｍの直径が考えられる。フィルタの台はスポークをもたない、即ち、別の光経路中で構造的に干渉しない。
本発明に係る好適な実施の形態についてこれまで説明してきたが、本発明のさまざまな変更と変形は本発明の精神から離れることはないことを当業者は理解できるであろう。例えば、本発明の原理と方法が使われて、わずかな分子を血流中から検出することができる（例えば、麻薬テスト等）。従って、本発明の範囲は、添付の請求項の範囲によってのみ限定される。
【図１】
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【図２】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１２ａ】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７Ａ】
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【図１７Ｂ】
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【図１７Ｃ】
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【図１７Ｄ】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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