(57)【要約】  ヒトの指などの生体に照射された光から血液の吸収スペクトルをより精度よく算出する情報処理方法を提供する。生体に複数の波長の近赤外光を照射して前記生体から受光した前記近赤外光に基づいて前記複数の波長の各波長に対応する脈動信号を測定し、前記測定された前記各波長に対応する脈動信号を含む多波長時系列データに対する主成分分析によってノイズを除去した脈動信号の変化幅に基づいて吸収スペクトルを算出する情報処理方法を提供する。
2018194056.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体に複数の波長の近赤外光を照射して前記生体から受光した前記近赤外光に基づいて前記複数の波長の各波長に対応する脈動信号を測定し、
前記測定された前記各波長に対応する脈動信号を含む多波長時系列データに対する主成分分析によって再構築された脈動信号の変化幅に基づいて吸収スペクトルを算出する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項２】
前記多波長時系列データに対する前記主成分分析によって得られる第１主成分を取得し、前記取得した前記第１主成分を用いて前記各波長に対応する脈動信号を算出する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項３】
前記複数の波長の波長域は、４００ｎｍ〜２５００ｎｍである、ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理方法。
【請求項４】
生体に複数の波長の近赤外光を照射して前記生体から受光した前記近赤外光に基づいて前記複数の波長の各波長に対応する脈動信号を測定する測定部と、
前記測定された前記各波長に対応する脈動信号を含む多波長時系列データに対する主成分分析によって再構築された脈動信号の変化幅に基づいて吸収スペクトルを算出する算出部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
前記算出部は、前記多波長時系列データに対する前記主成分分析によって得られる第１主成分を取得し、前記取得した前記第１主成分を用いて前記各波長に対応する脈動信号を算出する、ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記複数の波長の波長域は、４００ｎｍ〜２５００ｎｍである、ことを特徴とする請求項４または５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
コンピュータに、
生体に複数の波長の近赤外光を照射して前記生体から受光した前記近赤外光に基づいて前記複数の波長の各波長に対応する脈動信号を測定させ、
前記測定された前記各波長に対応する脈動信号を含む多波長時系列データに対する主成分分析によって再構築された脈動信号の変化幅に基づいて吸収スペクトルを算出させる
ためのプログラム。
【請求項８】
前記コンピュータに、前記多波長時系列データに対する前記主成分分析によって得られる第１主成分を取得させ、前記取得した前記第１主成分を用いて前記各波長に対応する脈動信号を算出させる、ための請求項７に記載のプログラム。
【請求項９】
前記複数の波長の波長域は、４００ｎｍ〜２５００ｎｍである、ことを特徴とする請求項７または８に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、血液の吸収スペクトルを算出する情報処理方法、情報処理装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
血液は、血球や水の他、アルブミンやヘモグロビンなどのタンパク質、中性脂肪、コレステロール、グルコースといった種々の成分を含み、これらはヒトの健康状態を反映している。そのため、ヒトの健康状態を評価する上で血中成分の測定は重要であり、注射針を用いて採血した血液の分析は一般に行われている。ただし、注射針の穿刺による痛み、採血から測定および注射針の廃棄などに伴う作業の煩雑さ、感染の恐れといった要因のため、血液分析を頻繁に行うことは現実的ではないことから、採血を伴わない非侵襲的な血中成分の測定方法が求められている。そこで、血液の吸収スペクトルを非侵襲的に取得し、そのスペクトル形状を解析することで血中成分濃度を推定する方法が検討されている。【０００３】
血液の吸収スペクトルを非侵襲的に測定および算出する方法としては、光を生体に照射し、生体から受光した光の強度が血液の脈動によって周期的に変化することを利用し、異なる時刻での光強度（例えば最大値と最小値）を差分して求めた光強度の変化幅から血液の吸光度を算出するということを各波長の光について行うことで、各波長における血液の吸光度、すなわち、血液の吸収スペクトルを算出する方法がある（特許文献１）。しかしながら、光強度の測定結果には、装置に搭載された各種センサなどの動作や生体に照射される光のゆらぎなどに起因するランダムなノイズも含まれるため、上記の方法で求めた光強度の変化幅は正確さを欠き、血液の吸収スペクトルを正しく算出することができない可能性がある。【０００４】
また、多変量解析の一手法である主成分分析を用いて、脳血流量を測定する装置が提案されている（特許文献２）。しかしながら、当該装置は、生体の複数部位から受光した所定波長の光の信号に対して主成分分析を行うことで局所的な脳血流量を精度よく測定するものであり、当該装置を、複数波長の光を生体に照射して血液の吸収スペクトルを測定する装置に適用しても、測定した吸収スペクトルから上記のノイズを除去することはできない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第３３４５４８１号公報
【特許文献２】特許第４４７４１４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記の実情に鑑み、本件開示の技術は、ヒトの指などの生体に照射された光から血液の吸収スペクトルをより精度よく算出する情報処理方法、情報処理装置およびプログラム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】
【０００７】
本願の発明者は鋭意検討の結果、生体に複数の波長の光を照射して、生体から受光した各波長の光の強度や吸光度の経時変化、すなわち脈動信号を取得し、各波長の脈動信号から成る多波長時系列データを生成し、生成した多波長時系列データに主成分分析を行って各波長の脈動信号からノイズを除去したうえで各波長の脈動信号の変化幅を算出する方法を見出し、本発明を完成するに至った。【０００８】
本件開示の血液の吸収スペクトルを算出する情報処理方法は、生体に複数の波長の近赤外光を照射して生体から受光した近赤外光に基づいて複数の波長の各波長に対応する脈動信号を測定し、測定された各波長に対応する脈動信号を含む多波長時系列データに対する主成分分析によって、各波長に対応する脈動信号からノイズを除去する。これにより、生体から受光した光のうち、脈動に由来する光の変化のみを維持した脈動信号が再構築される結果、各波長の脈動信号の正確な変化幅が求まるため、各波長の血液の吸光度、すなわち、血液の吸収スペクトルを従来よりも精度よく算出できる。【０００９】
また、主成分分析によって得られる第１主成分を取得し、取得した第１主成分を用いて各波長に対応する脈動信号を算出してもよい。これにより、主成分分析の結果において脈動に由来する光の変化を示すデータは第１主成分として現れる可能性が高いため、当該データを維持しつつノイズを除去することができる。また、複数の波長の波長域は、好ましくは４００〜２５００ｎｍであり、より好ましくは９００ｎｍ〜１３００ｎｍである。【００１０】
また、本件開示の血液の吸収スペクトルを算出する情報処理装置は、生体に複数の波長の近赤外光を照射して生体から受光した近赤外光に基づいて複数の波長の各波長に対応する脈動信号を測定する測定部と、測定された各波長に対応する脈動信号を含む多波長時系列データに対する主成分分析によって、各波長に対応する脈動信号からノイズを除去する算出部とを備える。また、算出部は、主成分分析によって得られる第１主成分を取得し、取得した第１主成分を用いて各波長に対応する脈動信号を算出してもよい。また、複数の波長の波長域は、好ましくは４００〜２５００ｎｍであり、より好ましくは９００ｎｍ〜１３００ｎｍである。【００１１】
さらに、本件開示の血液の吸収スペクトルを算出するプログラムは、コンピュータに、生体に複数の波長の近赤外光を照射して生体から受光した近赤外光に基づいて複数の波長の各波長に対応する脈動信号を測定させ、測定された各波長に対応する脈動信号を含む多波長時系列データに対する主成分分析によって、各波長に対応する脈動信号からノイズを除去させる。また、コンピュータに、主成分分析によって得られる第１主成分を取得させ、取得した第１主成分を用いて各波長に対応する脈動信号を算出させてもよい。また、複数の波長の波長域は、好ましくは４００〜２５００ｎｍであり、より好ましくは９００ｎｍ〜１３００ｎｍである。
【発明の効果】
【００１２】
本件開示の技術によれば、ヒトの指などの生体に照射された光から血液の吸収スペクトルをより精度よく算出する情報処理方法、情報処理装置およびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】一実施形態における血中成分算出装置の構成の一例を示す図である。
【図２】一実施形態における血中成分算出装置を模式的に示す図である。
【図３】一実施形態における血中成分算出装置の一部を模式的に示す図である。
【図４】一実施形態における血中成分算出装置によって実行される処理のフローチャートの一例を示す図である。
【図５】一実施形態における模擬血管実験システムの構成の一例を示す図である。
【図６】一実施形態において用いられる多波長時系列データの一例を示す図である。
【図７】実施例１において測定された透過光スペクトルを測定時間で時間平均したグラフの一例を示す。
【図８】実施例１において測定された透過光スペクトルについて１０４８ｎｍにおける光量の経時変化（脈動信号）の一例を示す図である。
【図９】実施例１において測定された透過光スペクトルについて１１３８ｎｍにおける光量の経時変化（脈動信号）の一例を示す図である。
【図１０】実施例１において測定された透過光スペクトルについて１１９５ｎｍにおける光量の経時変化（脈動信号）の一例を示す図である。
【図１１】実施例１において透過光スペクトルの各波長の光量変化幅として経時変化の標準偏差を算出した結果の一例を示す図である。
【図１２】実施例１において測定された吸収スペクトルの一例を示す図である。
【図１３】実施例２において測定された透過光スペクトルを測定時間で時間平均したグラフの一例を示す。
【図１４】実施例２において測定された透過光スペクトルについて１０４８ｎｍにおける光量の経時変化（脈動信号）の一例を示す図である。
【図１５】実施例２において測定された透過光スペクトルについて１１３８ｎｍにおける光量の経時変化（脈動信号）の一例を示す図である。
【図１６】実施例２において測定された透過光スペクトルについて１１９５ｎｍにおける光量の経時変化（脈動信号）の一例を示す図である。
【図１７】実施例２において透過光スペクトルの各波長の光量変化幅として経時変化の標準偏差を算出した結果の一例を示す図である。
【図１８】実施例２において生体に光を照射して測定された吸収スペクトルの一例を示す図である。
【図１９】実施例２においてろ紙に光を照射して測定された吸収スペクトルの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。なお、本実施形態における血液の吸収スペクトルの算出対象は、血液の脈動が生じる部位であればよく、手の指、足の指、手のひら、足の裏、耳たぶ、唇などが好ましく、手の指、特に人差し指が好ましい。
【００１５】
本実施形態では、生体から受光した光の各波長の脈動信号の変化幅は適宜吸光度に変換して血液の吸収スペクトルを算出する。例えば、受光した光の吸光度を測定する場合は、脈動信号の変化幅が血液の吸光度となる。また、受光した光の光強度を測定する場合は、脈動信号の時間平均（Ｐａｖｅ）と変化幅（Ｐｓｄ）から以下の式（１）を用いて、脈動信号の変化幅を吸光度の変化幅（Ａ）に変換することができる。
【数１】
2018194056.tif 000003
【００１６】
図１に、本実施形態における情報処理装置の一例としての血中成分算出装置１の概略構成の一例を示す。血中成分算出装置１では、一例として、吸収スペクトルの算出対象である血液を含む被験者の身体の一部（指など）に近赤外光を照射し、その透過光スペクトルを基に血液の吸収スペクトルを算出する。図１に示すように、血中成分算出装置１は、制御部１０、記憶部２０、照射部３０、受光部４０、表示部５０を有する。
【００１７】
制御部１０は、血中成分算出装置１内の各部の動作を制御する。記憶部２０には、以下に説明する血中成分算出装置１における種々の処理を実行するためのプログラムが格納されている。また、記憶部２０は、血中成分算出装置１における種々の処理を実行した際に得られるデータを記憶する。制御部１０は、記憶部２０に格納されているプログラムを装置内のRandom Access Memory（ＲＡＭ；図示せず）に展開して実行することで、血中成分算出装置１における種々の処理を実行する。照射部３０は、血液の吸収スペクトルの算出対象である血液を含む被験者の身体の一部（指など）に近赤外光を照射する。被験者の身体を透過した透過光は、受光部４０によって受光される。
【００１８】
また、制御部１０は、制御部１０の機能の一部としての測定部１１および算出部１２を有する。測定部は、受光部４０によって受光された透過光に基づく脈動信号を測定する。また、算出部１２は、測定された脈動信号に対してノイズを除去して被験者の血液の吸収スペクトルを算出する。算出部１２による血液の吸収スペクトルの算出結果は表示部５０に表示される。
【００１９】
なお、本実施形態において、近赤外吸収スペクトルの測定を行う受光部４０には、一例としていわゆるマルチチャンネルフーリエ変換分光器が用いられる。この機器は、入射した光をサバール板によって分離し、フーリエレンズを用いて分離した光を互いに干渉させた結果生じる干渉縞（インターフェログラム）をラインセンサで取得し、取得したインターフェログラムをフーリエ変換することで分光スペクトルを得る。マルチチャンネルフーリエ変換分光器の測定可能な波長域は、近赤外全域（９００〜２５００ｎｍ）をカバーしている。マルチチャンネルフーリエ変換分光器を使用して検体の透過光スペクトルを測定し、あらかじめ取得したいわゆるブランクの透過光スペクトルと測定した透過光スペクトルとを比較することで、検体のブランクに対する吸収スペクトルを得ることができる。
【００２０】
図２に、本実施形態における血中成分算出装置１の一例を模式的に示す。血中成分算出装置１には、被験者が指１００を挿入するための開口部６０が設けられている。開口部６０の奥には照射部３０と受光部４０が設けられている。図３に、図２の血中成分算出装置１において、被験者が指１００を開口部６０に挿入したときの状態を模式的に示す。照射部３０と受光部４０は、開口部６０から挿入された被験者の指１００を挟むように配置されている。
【００２１】
照射部３０は、ハロゲンランプ３１を有する。一例として、ハロゲンランプ３１によって照射される光の波長は、９００〜１７００ｎｍの波長域の白色光である。ただし、照射部３０に設けられる光源の種類（例えばLight-Emitting Diode（ＬＥＤ）を含む）、個数および照射波長はこれに限られない。また、受光部４０は、光検出器４１を有する。これにより、照射部３０から指１００に照射された近赤外光は指１００を透過して受光部４０に受光される。血中成分算出装置１では、受光部４０によって受光された近赤外光に基づいて以下に説明する処理によって被験者の血液の吸収スペクトルが算出される。算出された吸収スペクトルは表示部５０に表示される。
【００２２】
図４に、制御部１０によって実行される処理のフローチャートの一例を示す。制御部１０は、例えば血中成分算出装置１の使用者の操作に従って図４に示すフローチャートの処理を開始する。
【００２３】
ＯＰ１０１において、制御部１０は、照射部３０を制御して被験者の身体の一部に近赤外光を照射する。照射された近赤外光は被験者の指を透過し、透過光として受光部４０に入射する。次いで、処理はＯＰ１０２に進められる。ＯＰ１０２では、制御部１０は、受光部４０によって受光された透過光を用いて上記の脈動信号の測定を行う。
【００２４】
次に、制御部１０は、ＯＰ１０３において、ＯＰ１０２で測定した脈動信号からノイズを除去した脈動信号を算出する。なお、ノイズの除去の詳細については、後述の実施例にて説明する。さらに、制御部１０は、ＯＰ１０４において、ＯＰ１０３において算出したノイズが除去された脈動信号の変化幅から吸収スペクトルを算出する。制御部１０は、ＯＰ１０５において、ＯＰ１０４において算出した吸収スペクトルを表示部５０に表示し、本フローチャートの処理を終了する。
【００２５】
（実施例１）
次に、本実施形態に係る実施例１について説明する。実施例１では、上記の血中成分算出装置１によって吸収スペクトルを非侵襲的に正しく算出できるかを検証するため、図５に示す模擬血管実験システム２を使用する。模擬血管実験システム２は、光源２１０、バンドルファイバ２２０、受光器２３０、分光器２４０、溶液槽２５０、ダイヤフラムポンプ２６０、チューブ２７０、ろ紙２８０、ペリスタポンプ２９０、受液槽３００を有する。溶液槽２５０には、吸収スペクトルが既知である水が貯留されている。溶液槽２５０にはタイゴンチューブなどのチューブ２７０の一端が接続されている。チューブ２７０の他端は、受液槽３００に接続されている。また、チューブ２７０の中途には、溶液槽２５０側にダイヤフラムポンプ２６０が、受液槽３００側にペリスタポンプ２９０が設けられている。ダイヤフラムポンプ２６０によって溶液槽２５０に貯留されている水が、例えば約２００ｍｌ／分などの一定流量でチューブ２７０内を流れる。また、ペリスタポンプ２９０によってチューブ２７０を周期的に押しつぶすことで、チューブ２７０に脈動流を発生させる。
【００２６】
また、チューブ２７０には、ダイヤフラムポンプ２６０とペリスタポンプ２９０が設けられている位置の間に受光器２３０が配置されている。受光器２３０が配置されている位置において、チューブ２７０は、チューブ２７０に照射される光の散乱体としてのろ紙２８０に覆われている。本実施形態では、チューブ２７０が模擬血管として用いられ、チューブ２７０とろ紙２８０とを組み合わせたものがヒトの指を模したものとして用いられる。また、光源２１０にはバンドルファイバ２２０の一端が接続されている。光源２１０の出射光は、バンドルファイバ２２０内を進行し、バンドルファイバ２２０の他端からチューブ２７０のろ紙２８０に覆われた部分に照射される。チューブ２７０のろ紙２８０に覆われた部分に照射された光は、受光器２３０によって受光された後、分光器２４０に送られる。
【００２７】
分光器２４０によってチューブ２７０の送液物である水の脈動信号を測定する。そして、図示しないコンピュータを用いて、測定した脈動信号からノイズを除去し、ノイズが除去された脈動信号の変化幅から吸収スペクトルを算出する。そして、算出された吸収スペクトルを、あらかじめ既知の水の吸収スペクトルと比較することで、送液物の吸収スペクトルを非侵襲的に正しく算出できているかを検証する。
【００２８】
実施例１では、ダイヤフラムポンプ２６０を駆動してチューブ２７０に溶液槽２５０に貯留された水を一定流量（約２００ｍｌ／分）で送液し、ペリスタポンプ２９０を駆動することで脈動流を発生させる。そして、光源（ハロゲンランプ）の９００〜１７００ｎｍの波長域の白色光をバンドルファイバ２２０によって伝送して、伝送した光をろ紙２８０に覆われているチューブ２７０に照射する。ろ紙２８０に覆われているチューブ２７０を透過した光は、受光器２３０によって受光される。受光された光は分光器２４０によって、波長域９００〜１７００ｎｍにおいて波長がそれぞれ異なる６２波長の分光スペクトルとして１０秒間、５０ミリ秒間隔で２００回測定する。
【００２９】
本実施形態において、送液物である水の吸収スペクトルは、別途、容器に水を入れて空気をブランクとして測定する。模擬血管実験システム２において得られた各波長の脈動信号から成る多波長時系列データに対して、一例として多変量解析ソフトウェアPirouette Ver.4.5（Infometrix社）を用いて主成分分析を行う。主成分分析に際しては、前処理として平均値を基準とした中心化を行い、算出する主成分を第１主成分までとする。本実施形態では、主成分分析によって脈動信号からノイズを除去することを、脈動信号を「再構築する」と称する。また、本実施形態では、再構築された脈動信号に対して、各波長の脈動信号の変化幅を標準偏差で算出し、各波長の光量の時間平均値と式（１）を用いて吸光度の変化幅に変換することで、送液物の吸収スペクトルを算出する。
【００３０】
ここで、本実施形態における吸収スペクトルの算出の一例について説明する。図６に、分光器２４０によって得られる多波長時系列データＸの一例を示す。図６に示すように、多波長時系列データＸは、分光器２４０の測定対象である波長ごとに、分光器２４０の測定間隔で取得した光量が時系列で並べられた行列である。図６の例では、測定対象の波長が列ごとに分かれ、各列には分光器２４０によって測定された対応する波長の光量が時系列で並べられる。上記の例では、分光器２４０は、波長域９００〜１７００ｎｍにおいて波長がそれぞれ異なる６２波長の分光スペクトルとして１０秒間、５０ミリ秒間隔で２００回測定する。したがって、複数の波長の脈動信号を示す多波長時系列データとして２００×６２の行列データが分光器２４０によって得られる。
【００３１】
そして、分光器２４０で得られる多波長時系列データに対して上記の主成分分析を行うと、多波長時系列データＸは以下の式（２）に示す式で表すことができる。
【数２】
2018194056.tif 000004
ここで、ｔｉ（ｉは自然数）は、主成分分析におけるいわゆる第ｉ主成分におけるスコアであり、ｐｔｉはいわゆる第ｉ主成分におけるローディングである。スコアとローディングは周知のものであるため、ここでは詳細な説明は省略する。
【００３２】
吸収スペクトルの測定対象は、一定周期の脈動であるため、主成分分析の結果において第１主成分はこの脈動に起因するものである蓋然性が高い。そこで、本実施形態では第１主成分を取得し、取得した第１主成分に基づいて脈動信号が算出される。このため、式（２）の多波長時系列データＸのうちの第２主成分以降はノイズとして除去される。この結果得られる多波長時系列データＸ’は以下の式（３）として求められる。
【数３】
2018194056.tif 000005
【００３３】
そして、ノイズが除去された多波長時系列データＸ’に対して、各波長の光量の変化幅を標準偏差で算出し、各波長の光量の時間平均値と式（１）を用いて吸光度の変化幅に変換することで吸収スペクトルを算出する。
【００３４】
次に、上記の算出によって得られる吸収スペクトルの一例について説明する。図７に、受光器２３０によって受光される透過光スペクトルを測定時間で時間平均したグラフを示す。図７のグラフにおいて、横軸は波長、縦軸は光量の時間平均値を示す。当該透過光の各波長における光量は、チューブ２７０の脈動のため周期的に変動する。図８〜１０に、一例として、１０４８ｎｍ、１１３８ｎｍ、１１９５ｎｍの３波長における上記の透過光の光量の経時変化（脈動信号）を示す。図８〜１０には、上記の再構築前の光量の経時変化（点線）と再構築後の光量の経時変化（実線）とを示す。図８〜１０のグラフにおいて、横軸は経過時間（秒）、縦軸は光量を示す。図８〜１０に示すように、再構築前の光量の経時変化においては、光量が不規則に変化している。これは、光量のデータにノイズが含まれているためである。一方、上記の主成分分析を行ってデータを再構築した後では、光量のデータからノイズが除去され、脈動に由来する変化がより明確に現れることがわかる。また、受光器２３０によって受光される脈動信号に対する各波長の再構築によるノイズの除去の効果は短波長になるほど顕著であることもわかる。
【００３５】
図１１に、受光器２３０によって受光される各波長の脈動信号の光量変化幅として経時変化の標準偏差を算出した結果を示す。図１１において、横軸は波長、縦軸は当該標準偏差を示す。また、図１２には、図７に示す光量の時間平均値と、図１１に示す標準偏差と、上記の式（１）を用いてチューブ２７０の送液物の吸収スペクトルを算出した結果を示す。図１２において、横軸は波長、縦軸は吸光度を示す。なお、図１２には、別途測定した送液物である水の吸収スペクトルも示す。
【００３６】
再構築前の脈動信号における光量変化に基づいて算出した送液物の吸収スペクトルが示す吸光度は、１１００ｎｍ以下の波長領域において水の吸光度よりも大きい値となっている。これに対し、本実施形態における脈動信号の再構築によって算出した送液物の吸収スペクトルは、水の吸収スペクトルと有意に一致する結果が得られる。
【００３７】
これは、再構築前の標準偏差は脈動に由来する変化とノイズによる変化の両方が含まれているために、変化幅が過剰に見積もられて吸光度が実際より大きく算出されたのに対して、再構築後の標準偏差はノイズが除かれて減少し、脈動に由来する変化が正しく見積もられたためである。このように、実施例１によれば、送液物に対して非侵襲で測定した脈動信号からノイズを除去して、送液物の吸収スペクトルを精度よく算出できると言える。
【００３８】
（実施例２）
次に、本実施形態に係る実施例２について説明する。実施例２では、上記の模擬血管実験システム２を使用する。ただし、実施例２ではチューブ２７０の代わりにヒトの指を用いて、バンドルファイバ２２０によって指に光を照射し、指を透過した光を受光器２３０で受光し、分光器２４０によって脈動信号を測定する。さらに、実施例２では、模擬血管実験システム２で、脈動のない模擬試料に対しても同様に光を照射して、試料を透過した光を受光器２３０で受光し、分光器２４０によって脈動信号を測定する。そして、両者の吸収スペクトルを実施例１と同様に算出した結果を比較することで、本実施形態によって算出されるヒトの指の血液の吸収スペクトルが精度よく得られるかどうかを検証する。
【００３９】
光源２１０からの９００〜１７００ｎｍの波長域の白色光をヒトの指に照射し、指を透過した光を受光器２３０で受光する。受光した光は受光器２３０から分光器２４０に送られる。受光された光は分光器２４０によって、波長域９００〜１７００ｎｍにおいて波長がそれぞれ異なる６２波長の分光スペクトルとして１０秒間、５０ミリ秒間隔で２００回測定する。これにより、実施例１と同様に、分光器２４０によって複数の波長の脈動信号を示す多波長時系列データが得られる。
【００４０】
得られた多波長時系列データに対して、実施例１と同様の主成分分析を行い、再構築された脈動信号について、各波長の光量の変化幅を標準偏差で算出し、各波長の光量の時間平均値と式（１）を用いて吸光度の変化幅に変換することで血液吸収スペクトルを算出した。また、ヒトの指に脈動が存在しない場合を想定し、ヒトの指の代わりに散乱体としてのろ紙２８０のみを同様に測定し、同様に吸収スペクトルを算出する。
【００４１】
図１３に、受光器２３０によって受光されるヒトの指の透過光スペクトルの時間平均を示す。なお、ヒトの指の透過光スペクトルにおいて、各波長における光量は脈動のため周期的に変動する。図１４〜１６に、一例として、１０４８ｎｍ、１１３８ｎｍ、１１９５ｎｍの３波長における上記の透過光の光量の経時変化（脈動信号）を示す。図１４〜１６には、上記の再構築前（再構築なし）の光量の経時変化（点線）と再構築後の光量の経時変化（実線）とを示す。図１４〜１６のグラフにおいて、横軸は経過時間（秒）、縦軸は光量を示す。
【００４２】
図１４〜１６に示すように、再構築前の光量の経時変化にはノイズが含まれていたが、主成分分析を行ってデータを再構築した後では、ノイズが除かれて脈動に由来する変化のみが抽出されているのがわかる。また、図１４〜１６を比較するとわかるように、ノイズの除去の効果は１１９５ｎｍで顕著である。
【００４３】
図１７に、受光器２３０によって受光される各波長の脈動信号の変化幅として経時変化の標準偏差を再構築前と再構築後とでそれぞれ算出した結果を示す。図１７において、横軸は波長、縦軸は当該標準偏差を示す。また、図１８には、図１３に示す光量の時間平均値と、図１７に示す標準偏差と、上記の式（１）を用いて、測定対象のヒトの血液の吸収スペクトルを算出した結果を示す。また、図１９には、ヒトの血液の吸収スペクトルと同様に、ろ紙２８０のみに光を照射した場合に算出される吸収スペクトルを示す。図１８、１９において、横軸は波長、縦軸は吸光度を示す。図１８〜１９には、上記の再構築前（再構築なし）の光量の経時変化に基づく吸収スペクトル（点線）と再構築後の光量の経時変化に基づく吸収スペクトル（実線）とを示す。
【００４４】
図１８、１９からわかるように、再構築前の光量変化を示す血液の吸収スペクトルにおいては、全体として値が再構築後の吸収スペクトルよりも大きく、特に１２００ｎｍ付近にピークを示す。一方、再構築後の吸収スペクトルは１２００ｎｍ付近にピークを示さない。また、脈動のないろ紙２８０のみを対象として測定した吸収スペクトルの場合、脈動がないため、理論上はゼロスペクトル、すなわち波長域全体において吸光度が０となるが、図１９に示すように吸光度は０ではなく、図１９における吸光度は、吸収スペクトルの測定過程において生じるノイズに由来するものであることがわかる。
【００４５】
以上のように、測定された吸収スペクトルのデータを再構築しない場合は、吸収スペクトルの吸光度が大きく見積もられるのに対し、再構築して算出された吸収スペクトルではノイズが除去される。また、データの再構築を行わなかった場合に現れる１２００ｎｍ付近のピークは、ノイズによって生じた見かけ上のピークであり、再構築前の吸収スペクトルでは、生体の血液の吸収スペクトルを適切に反映していないものであると言える。実施例２からも、実施例１と同様に、本実施形態における脈動信号の再構築によって血液の吸収スペクトルがより精度よく算出できることがわかる。
【００４６】
上記の実施例から、本実施形態に係る血液の吸収スペクトルを算出する血中成分算出装置１によれば、複数波長の光を生体に照射して得られる脈動信号からノイズを除去して血液の吸収スペクトルを従来技術に比べてより精度よく算出することができる。
【００４７】
以上が本実施形態に関する説明であるが、上記の血中成分算出装置１の構成や吸収スペクトルの算出方法は、上記の実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想と同一性を失わない範囲内において種々の変更が可能である。
【００４８】
例えば、本実施形態では、生体に照射される光は、生体を透過する波長域４００〜２５００ｎｍから選ばれる少なくとも２つ以上の波長の単色光である。なお、波長域４００〜２５００ｎｍの全範囲または一部の範囲の光を含む白色光を照射し、受光した光を複数波長に分光して測定してもよい。生体に照射する白色光の波長域は、より好ましくは９００〜１７００ｎｍ、さらに好ましくは９００〜１３００ｎｍである。このような波長域を選択することで、生体における血液の脈動をより正確に反映した脈動信号を測定することで、主成分分析において当該脈動信号を基準とした再構築によりノイズをより効果的に除去することができる。また、分光器２４０では、受光した光を１０〜５０ｎｍ間隔で分光測定するのが好ましい。
【００４９】
本実施形態で測定する光の多波長時系列データは、測定部位の透過光強度、反射光強度、散乱光強度、または吸光度のいずれであってもよい。すなわち、上記の説明では、受光器２３０は生体の透過光を受光することを想定しているが、受光器２３０で受光する光は透過光に限られない。受光器２３０の数や位置を変更することで、生体からの透過光、反射光、散乱光、あるいはこれら複数種類の光を受光し、受光した光に対して上記の吸収スペクトルの算出処理を適用することができる。また、吸収スペクトルの算出に用いる脈動信号は、吸光度の脈動信号を用いるのが好ましく、より好ましくは透過光強度と吸光度の脈動信号を用いる。また、多波長時系列データを主成分分析する際の各波長の光信号の前処理方法としては、時間平均値による中心化処理が好ましい。これにより、光強度や吸光度の変動の中心が求まる。
【００５０】
また、本実施形態では、主成分分析において、受光した光の多波長時系列データを第１主成分で再構築した後、光の変化幅を算出する。光の変化幅を算出する方法としては、時系列データにおける標準偏差を用いても、最大値と最小値の差を用いても、時間平均からの差の絶対値の平均を用いてもよい。特に、上記の実施例で説明したように標準偏差として算出するのが好ましい。
【００５１】
また、本実施形態において、血液の吸収スペクトルを算出するにあたり、受光する光の脈動信号から算出に不要なノイズを除去するために、既存の信号処理方法を併用してもよい。例えば、本発明に基づく主成分分析を行う前あるいは行った後に、特定の周波数成分のみを取り出す周波数フィルタ処理、時系列データに多項式をフィッティングして差分することで緩やかな低周波ドリフトを除去する処理、移動平均やSavitzky-Golayフィルタを用いた平滑化処理、あるいはこれらの組み合わせを行うことができる。
【００５２】
また、吸収スペクトルを測定するために用いる分光器は、本実施形態で用いたマルチチャンネルフーリエ変換型分光器であってもよいし、例えば、シングルチャンネルフーリエ変換型分光器であってもよいし、マルチチャンネル分散型分光器であってもよいし、シングルチャンネル分散型分光器であってもよい。
【符号の説明】
【００５３】
１    血中成分算出装置
１０    制御部
１１    測定部
１２    算出部
２０    記憶部
３０    照射部
４０    受光部
５０    表示部
【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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【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１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【国際調査報告】
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