(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
イムノクロマト法により試薬を滴下したバイオセンサーの撮影データを用いる着色濃度測定装置であって、
撮影データの輝度値について、バイオセンサー上のコントロールラインおよびテストラインを除く対象範囲を区分した領域ごとに代表点を抽出する代表点抽出部と、
前記領域ごとの代表点の輝度値に基づいて、関数の種類を表す関数形およびその初期パラメタの複数の候補から一つの候補を決定する関数決定部と、
前記決定された関数形およびその初期パラメタを前記バイオセンサー上の位置に対する前記対象範囲の輝度値の分布にフィッティングすることで補正用の関数を決定するフィッティング部と、
前記補正用の関数で、前記テストラインの輝度値を補正して、光源反射の影響を低減した着色濃度を算出する着色濃度算出部と、を備えることを特徴とする着色濃度測定装置。
【請求項２】
前記代表点抽出部は、前記対象範囲を３以上５以下の領域に区分し、
前記関数決定部は、前記区分された領域と前記抽出された代表点の輝度値の大小との関係に当てはまるパターンと複数の候補である関数形が有するパターンとを比較し、前記比較の結果に応じて前記関数形を決定することを特徴とする請求項１記載の着色濃度測定装置。
【請求項３】
前記関数決定部は、前記対象範囲の輝度値の分布の大きさに対する前記抽出された代表点の輝度値相互の差に基づいて関数形を決定することを特徴とする請求項２記載の着色濃度測定装置。
【請求項４】
前記代表点抽出部は、バイオセンサーの両端位置に対する前記コントロールラインおよびテストラインの相対位置を特定した情報に基づいて、前記対象範囲を決定することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の着色濃度測定装置。
【請求項５】
前記関数決定部は、ランバート反射に従う光源モデルに基づく関数を決定することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の着色濃度測定装置。
【請求項６】
前記関数決定部は、前記区分された領域と前記抽出された代表点の輝度値との関係に相当する関数として、指数関数形状、線形形状、放物線形状またはシグモイド形状のパターンに基づいて関数を決定することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の着色濃度測定装置。
【請求項７】
前記関数決定部は、前記区分された領域と前記抽出された代表点の輝度値との関係に当てはまるパターンが極小値を含む下に凸な放物線形状であると判定したときには、ランバートモデルに従う２点光源モデルまたは反射項を含めた１点光源モデルに基づく関数を決定することを特徴とする請求項１から請求項６のいずれかに記載の着色濃度測定装置。
【請求項８】
バイオセンサー全体のデータの内、１番目と２番目に輝度値の低いデータまたは輝度値の変動の大きい位置およびその周辺のデータを除いたデータを対象範囲とし、前記対象範囲の輝度値の分布にフィッティングした前記補正用の関数の値を元データの輝度値から差し引く一連の動作を事前に有限回繰り返すことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれかに記載の着色濃度測定装置。
【請求項９】
バイオセンサー全体のデータを用いてフィッティングした前記補正用の関数に対して、残差の大きいデータを除いたデータで再度フィッティングして残差の大きいデータを除く一連の動作を事前に有限回繰り返すことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれかに記載の着色濃度測定装置。
【請求項１０】
カメラとして設置され、前記バイオセンサーの撮影データを取得する撮影データ取得部を更に備え、
カメラ付きの携帯通信端末として構成されたことを特徴とする請求項１から請求項９に記載の着色濃度測定装置。
【請求項１１】
イムノクロマト法により試薬を滴下したバイオセンサーの撮影データを用いる着色濃度測定方法であって、
撮影データの輝度値について、バイオセンサー上のコントロールラインおよびテストラインを除く対象範囲を区分した領域ごとに代表点を抽出するステップと、
前記領域ごとの代表点の輝度値に基づいて、関数の種類を表す関数形およびその初期パラメタの複数の候補から一つの候補を決定するステップと、
前記決定された関数形およびその初期パラメタを前記バイオセンサー上の位置に対する前記対象範囲の輝度値の分布にフィッティングすることで補正用の関数を決定するステップと、
前記補正用の関数で、前記テストラインの輝度値を補正して、光源反射の影響を低減したイムノクロマト測定値を算出するステップと、を含むことを特徴とする着色濃度測定方法。
【請求項１２】
イムノクロマト法により試薬を滴下したバイオセンサーの撮影データを用いる着色濃度測定プログラムであって、
撮影データの輝度値について、バイオセンサー上のコントロールラインおよびテストラインを除く対象範囲を区分した領域ごとに代表点を抽出する処理と、
前記領域ごとの代表点の輝度値に基づいて、関数の種類を表す関数形およびその初期パラメタの複数の候補から一つの候補を決定する処理と、
前記決定された関数形およびその初期パラメタを前記バイオセンサー上の位置に対する前記対象範囲の輝度値の分布にフィッティングすることで補正用の関数を決定する処理と、
前記補正用の関数で、前記テストラインの輝度値を補正して、光源反射の影響を低減したイムノクロマト測定値を算出する処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする着色濃度測定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、イムノクロマト法により試薬を滴下したバイオセンサーの撮影データを用いる着色濃度測定装置、着色濃度測定方法および着色濃度測定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生体情報を簡易に読み取るキットとして、イムノクロマト法を応用したバイオセンサーが市場に数多く流通している。非特許文献１に記載されるように、イムノクロマト法では、測定したい生体情報を抗体として持つ試薬をメンブレン状のキットの端（サンプルパッド）にたらし、毛細管現象で上昇する試薬中の抗体に金あるいは白金等のコロイド粒子を付着させる。そして、テストラインと呼ばれるライン上で抗体に選択的に反応する抗原を配置して、コロイド粒子ごと抗体をとらえることで、その着色濃度によって、試薬の濃度を推定する。一方、抗原によりとらわれなかったコロイド粒子を含む試薬はテストラインを通過し、コントロールライン上でコロイド粒子が捉えられ着色する。
【０００３】
従来、ラインスキャン測定によりバイオセンサーの着色濃度から試薬濃度を推定している。ラインスキャン測定は、測定位置に対する光源と受光素子の角度を４５度に固定し、一定時間をかけて試料をスライドさせて輝度を読み取ることで、コントロールラインとテストラインの着色濃度を読み取り、濃度を推定する手法である。
【０００４】
一方、光源の影響を考慮した画像補正の技術が開発されている。たとえば、特許文献１記載のシステムは、基準周辺照明レベルに基づいて、第１レチナールモデルを用いて基準レチナール応答を決定し、ディスプレイ付近における実際の周辺証明レベルに基づいて、第２レチナールモデルを用いて実際のレチナール応答を決定し、これらの応答に基づいて画像補正値を決定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−２６５６７８号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】難波靖治、“イムノクロマト技術の現状と将来性”、[online]、２００５年１２月２７日、１２月度ナノテクビジネスマッチングフォーラム、［２０１１年１０月１１日検索］、(URL:http://www.nbci.jp/file/051227-4.pdf)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記のような従来のイムノクロマト法による測定においては、専用のイムノクロマトリーダーを用いる必要があり、このような専用機器では、光源等の環境条件が一定に保たれるボックスの中での撮影が行われるため、そのサイズが大きくなってしまう。そのため、個人で専用機器を準備して読み取りを行なうのは、負担が大きい。
【０００８】
このような専用機器を用いずに例えば携帯電話のカメラのような汎用撮影機器を用いて色濃度を測定する場合においては、撮影環境のバラつきの平滑化が重要であり、代表的なものに光源の位置の違いによる全体輝度分布のバラつきがある。光源による輝度分布の関数モデルとしては、ランバートの反射モデルがあるが、通常の手法では、初期値の推定のためにいくつかの初期値をそれぞれ数式に当てはめて残差を計算する必要がある。特にモデルとして規定する関数に変数制約がなく、当てはめるデータが局在して存在する場合、多大な時間がかかり、有限時間では局所最適解に収束してしまい、大域的な最適解または大域的最適解に近い局所最適解にはフィットしない。
【０００９】
また、一般的に用いられる光源補正として、テクスチャなどの形状からパラメタを割り出す手法も存在するが、そもそも撮影対象のサイズが光源の分布関数に対して、十分小さい場合には、モデルに基づく関数の誤った箇所でフィットを行なう可能性がある。その場合には、結局、負担が増大し、計算に多大な時間を要することなる。このような事態は、たとえば特許文献１記載のフィッティングであっても同様に生じる。
【００１０】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、容易に光源反射の影響を低減し、正確な測定値を得ることができる着色濃度測定装置、着色濃度測定方法および着色濃度測定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】
【００１１】
（１）上記の目的を達成するため、本発明の着色濃度測定装置は、イムノクロマト法により試薬を滴下したバイオセンサーの撮影データを用いる着色濃度測定装置であって、撮影データの輝度値についてコントロールラインおよびテストラインを除く対象範囲を区分した領域ごとに代表点を抽出する代表点抽出部と、前記領域ごとの代表点の輝度値から関数形およびその初期パラメタを決定する関数決定部と、前記決定された関数形およびその初期パラメタから開始して前記対象範囲の輝度値の分布にフィッティングするフィッティング部と、前記フィッティングされた関数で、前記テストラインの輝度値を補正して、光源反射の影響を低減した着色濃度を算出する着色濃度算出部と、を備えることを特徴としている。
【００１２】
このように、本発明の着色濃度測定装置は、区分した領域ごとに代表値を抽出し、これをもとにフィッティングのための初期の関数を決定するため、正確さを維持しつつフィッティングの計算負担を軽減できる。その結果、容易に光源反射の影響を低減し、着色濃度測定値として正確な着色濃度を測定できる。たとえば、個人が所有する携帯電話機にこれを搭載すれば、そのカメラを用いて撮影したデータについて、簡易に色濃度の測定を行ない、濃度推定を行なうことができる。
【００１３】
（２）また、本発明の着色濃度測定装置は、前記代表点抽出部は、前記対象範囲を３以上５以下の領域に区分し、前記関数決定部は、前記区分された領域と前記抽出された代表点の輝度値との関係に当てはまるパターンから関数形を決定することを特徴としている。これにより、最低限の領域に区分することで想定される種類のパターンを区別して対応できる。また、領域の区分数を小さく限定することで計算負担を軽減できる。
【００１４】
（３）また、本発明の着色濃度測定装置は、前記関数決定部が、前記対象範囲の輝度値の分布の大きさに対する前記抽出された代表点の輝度値相互の差に基づいて関数形を決定することを特徴としている。これにより、少ない計算量で多数種類のパターンから関数を決定することができる。
【００１５】
（４）また、本発明の着色濃度測定装置は、前記代表点抽出部が、バイオセンサーの両端位置に対する前記コントロールラインおよびテストラインの相対位置を特定した情報に基づいて、前記対象範囲を決定することを特徴としている。これにより、テストラインとコントロールラインを除く対象範囲を容易かつ確実に決定することができる。
【００１６】
（５）また、本発明の着色濃度測定装置は、前記関数決定部が、ランバート反射に従う光源モデルに基づく関数を決定することを特徴としている。これにより、光源反射による輝度値にフィッティング用いるのに適当な関数を決めることができる。
【００１７】
（６）また、本発明の着色濃度測定装置は、前記関数決定部が、前記区分された領域と前記抽出された代表点の輝度値との関係に相当する関数として、指数関数形状、線形形状、放物線形状またはシグモイド形状のパターンに基づいて関数を決定することを特徴としている。これにより、それぞれの光源の位置の影響を正確に反映した関数を選択することができる。
【００１８】
（７）また、本発明の着色濃度測定装置は、前記関数決定部が、前記区分された領域と前記抽出された代表点の輝度値との関係に当てはまるパターンが極小値を含む下に凸な放物線形状であると判定したときには、ランバートモデルに従う２点光源モデルまたは反射項を含めた１点光源モデルに基づく関数を決定することを特徴としている。これにより、２点光源モデルまたは反射項を含めた１点光源モデルに当てはまる状態でも、適当な関数を選択でき、十分に対応可能になる。
【００１９】
（８）また、本発明の着色濃度測定装置は、バイオセンサー全体のデータの内、１番目と２番目に輝度値の低いデータまたは輝度値の変動の大きい位置およびその周辺のデータを除いたデータを対象範囲とし、前記対象範囲の輝度値の分布にフィッティングした関数の値を元データの輝度値から差し引く一連の動作を事前に有限回繰り返すことを特徴としている。これにより、特異なデータを排除し、より正確なフィッティングができる。その結果、正確に光源反射の影響を低減した着色濃度測定値として着色濃度を測定できる。
【００２０】
（９）また、本発明の着色濃度測定装置は、バイオセンサー全体のデータを用いてフィッティングした関数に対して、残差の大きいデータを除いたデータで再度フィッティングして残差の大きいデータを除く一連の動作を事前に有限回繰り返すことを特徴としている。これにより、特異なデータを排除し、より正確なフィッティングができる。その結果、正確に光源反射の影響を低減した着色濃度測定値として着色濃度を測定できる。
【００２１】
（１０）また、本発明の着色濃度測定装置は、カメラとして設置され、前記バイオセンサーの撮影データを取得する撮影データ取得部を更に備え、カメラ付きの携帯通信端末として構成されたことを特徴としている。これにより、イムノクロマトリーダが無くても、携帯通信端末を用いて撮影データを取得し着色濃度測定を行なうことができる。また、携帯通信端末に計算負担をかけることなく、正確な測定が可能になる。
【００２２】
（１１）また、本発明の着色濃度測定方法は、イムノクロマト法により試薬を滴下したバイオセンサーの撮影データを用いる着色濃度測定方法であって、撮影データの輝度値についてコントロールラインおよびテストラインを除く対象範囲を区分した領域ごとに代表点を抽出するステップと、前記領域ごとの代表点の輝度値から関数形およびその初期パラメタを決定するステップと、前記決定された関数形およびその初期パラメタから開始して前記対象範囲の輝度値の分布にフィッティングするステップと、前記フィッティングされた関数で、前記テストラインの輝度値を補正して、光源反射の影響を低減したイムノクロマト測定値を算出するステップと、を含むことを特徴としている。これにより、光源反射の影響を低減し、着色濃度測定値として正確な着色濃度を容易に測定できる。
【００２３】
（１２）また、本発明の着色濃度測定プログラムは、イムノクロマト法により試薬を滴下したバイオセンサーの撮影データを用いる着色濃度測定プログラムであって、撮影データの輝度値についてテストラインおよびコントロールラインを除く対象範囲を区分した領域ごとに代表点を抽出する処理と、前記領域ごとの代表点の輝度値から関数形およびその初期パラメタを決定する処理と、前記決定された関数形およびその初期パラメタから開始して前記対象範囲の輝度値の分布にフィッティングする処理と、前記フィッティングされた関数で、前記テストラインの輝度値を補正して、光源反射の影響を低減したイムノクロマト測定値を算出する処理と、をコンピュータに実行させることを特徴としている。これにより、光源反射の影響を低減し、着色濃度測定値として正確な着色濃度を容易に測定できる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、イムノクロマト法により試薬を滴下したバイオセンサーの撮影データを用いて着色濃度測定を行なうときに、正確さを維持しつつフィッティングの計算負担を軽減できる。その結果、容易に光源反射の影響を低減し、着色濃度測定値として正確な着色濃度を測定できる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】バイオセンサーを示す概略平面図である。
【図２】バイオセンサー上の位置に対する輝度値の例を示すグラフである。
【図３】反射表面と各ベクトルを示す模式図である。
【図４】ランバート反射モデルによる光量分布の例を示す図である。
【図５】ニュートン法の原理を模式的に示す図である。
【図６】本発明に係る着色濃度測定装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図７】本発明に係る着色濃度測定装置の動作を示すフローチャートである。
【図８】線形形状を示す図である。
【図９】バイオセンサー上の位置に対する輝度値の例を示すグラフである。
【図１０】各領域に対する輝度値の分布のパターンを示す図である。
【図１１】バイオセンサー上の位置に対する輝度値の例を示すグラフである。
【図１２】各領域に対する輝度値の分布のパターンを示す図である。
【図１３】放物線形状を示す図である。
【図１４】バイオセンサー上の位置に対する輝度値の例を示すグラフである。
【図１５】各領域に対する輝度値の分布のパターンを示す図である。
【図１６】裾野のある半放物線形状を示す図である。
【図１７】バイオセンサー上の位置に対する輝度値の例を示すグラフである。
【図１８】各領域に対する輝度値の分布のパターンを示す図である。
【図１９】裾野のない半放物線形状を示す図である。
【図２０】バイオセンサー上の位置に対する輝度値の例を示すグラフである。
【図２１】各領域に対する輝度値の分布のパターンを示す図である。
【図２２】シグモイド形状を示す図である。
【図２３】バイオセンサー上の位置に対する輝度値の例を示すグラフである。
【図２４】各領域に対する輝度値の分布のパターンを示す図である。
【図２５】指数関数形状を示す図である。
【図２６】バイオセンサー上の位置に対する輝度値の例を示すグラフである。
【図２７】各領域に対する輝度値の分布のパターンを示す図である。
【図２８】逆放物線形状を示す図である。
【図２９】バイオセンサー上の位置に対する輝度値の例を示すグラフである。
【図３０】各領域に対する輝度値の分布のパターンを示す図である。
【図３１】実施例として得たバイオセンサー上の位置と輝度値データを示す表である。
【図３２】実施例としてフィッティングを行なった例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
次に、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【００２７】
（バイオセンサー）
図１は、バイオセンサー１０を示す概略平面図である。バイオセンサー１０は、メンブレン状のキットとして構成されており、図１に示すように、その領域は、コントロールラインＣ１およびテストラインＴ１により３つに区分されている。領域３側のサンプルパッドに滴下された試薬は、領域３、テストラインＴ１、領域２、コントロールラインＣ１、領域１の順に浸透する。そして、このような試薬の浸透処理を終えたバイオセンサー１０を被写体として撮影し、撮影データから着色濃度を測定することができる。
【００２８】
たとえば、血液や尿サンプルから抗原抗体反応を利用して特定部位を着色させる場合に、バイオセンサー１０を用い、その輝度値推定により特定生体情報の数値を得ることができる。バイオセンサー１０のサイズは通常、数センチ程度であり、テストラインＴ１やコントロールラインＣ１の着色部位のサイズは数ミリ程度である。
【００２９】
テストラインＴ１およびコントロールラインＣ１は、着色部として形成されている。テストラインＴ１は、生体情報の濃度に応じて、着色濃度が変わり輝度値が変化するラインである。コントロールラインＣ１は、測定が行なわれた場合、必ず一定の輝度値で着色されるラインである。ただし、このラインの輝度値自体は、全てのバイオセンサーで共通という訳ではなく、バラつきがある。テストラインＴ１の着色濃度は、その輝度値を読み取ることで推定できる。すなわち、コントロールラインＣ１で、試薬の付着状況を把握し、十分である場合はテストラインＴ１の輝度値から濃度推定を行なえばよい。
【００３０】
ある関数により輝度値から濃度値を推定できるとすると、輝度値を正しく得ることが重要となる。たとえば光源の位置等によって輝度値全体にバラつきが生じる場合は、その輝度値補正を行なう必要がある。１点光源を仮定した場合、ランバートの反射則から、面の輝度値は、面の正規化法線ベクトルＮと面から光源を指す正規化ベクトルＬの内積として表される。
【００３１】
図２は、バイオセンサー１０上の位置に対する輝度値の例を示すグラフである。図５の例は、バイオセンサー１０上の位置ｘに対して、バイオセンサーの解析から得られた輝度値をｙ軸にプロットしたものである。
【００３２】
（ランバート反射モデル）
図３は、反射表面と各ベクトルを示す模式図である。ランバートの反射モデルによれば、観測点において観測されるｘの全光量は、以下の数式（１）で表わされる。
【００３３】
【数１】
0005841403.tif 000002
【００３４】
ここで、ｉは光の強さ、ｋは物体の反射係数、Ｎは法線ベクトル、Ｌは物体から光源へ向かうベクトルを示す。Σは光源の数だけ足し合わせることを意味する。数式（１）の第１項は全体のかさ上げ項であり、以降aで表わす。この項は、たとえば、太陽光等の全体に等しく降り注ぐ光量を表わすとイメージすればよい。
【００３５】
第２項は光源による光量成分である。この項は、たとえば、近傍に存在する電球等から降り注ぐ光量を表わすとイメージすればよい。また、第３項は鏡面反射成分である。この項は、対象とする物体が鏡面反射する際に有効となり、そうでない場合には０と考えてよい。１点光源の場合、Σによる足し合わせが無いので、これらは、数式（２）のように簡単に表すことができる。
【００３６】
【数２】
0005841403.tif 000003
【００３７】
なお、Ｌ・Ｎは内積なので、cosθと等しい。また、ｂやγは、ｋ・ｉを適当な変数で置き換えただけの意味しか持たない。このような仮定は、鏡面反射成分がなく、物体が光を全て乱反射するとして、通常物体が特定の角度で鏡面反射しない限り問題ない。すなわち、数式（２）は、数式（３）から数式（４）を導けることを利用して、さらに数式（５）のように表すことができる。
【００３８】
【数３】
0005841403.tif 000004
【００３９】
【数４】
0005841403.tif 000005
【００４０】
【数５】
0005841403.tif 000006
【００４１】
なお、ａは輝度値のかさ上げのための項、ｂはかさ上げ値からの輝度の最大値、ｃはピーク値の位置、ｄは拡散の項を表わしている。図４は、このようなランバート反射モデルによる光量分布の例を示す図である。図４に示す例では、各パラメタをａ＝２、ｂ＝１０、ｃ＝１、ｄ＝２と設定している。
【００４２】
数式（５）のａ〜ｄのパラメタを推定するにあたり、数式（５）は線形への式変形が難しい。このような場合には、ニュートン法等の非線形最小二乗法によりパラメタの推定を行なうのが一般的である。
【００４３】
図５は、ニュートン法の原理を模式的に示す図である。図５に示すように、ニュートン法は、仮定した関数形に初期値として適当な値を与え、実数値との差を計算した上で、接線とｘ軸との交点でｘの値を更新し、局所値へ収束させる手法である。なお、変数が複数ある場合はヘッセ行列（２階偏微分行列）を用いる。
【００４４】
ニュートン法は、一般的には高々１０〜２０回の繰り返しで収束するため、高速なアルゴリズムといえる。しかし、バイオセンサー１０の撮影データを処理するような状況では上記により仮定した光源分布に対して、バイオセンサーの大きさは極めて小さい。
【００４５】
すなわち、切り出し位置によって関数形状が大きく異なる上記のような関数において、ニュートン法の初期値乱数等で決めると、局所最適解での収束が起きてしまう。上記関数例でいえば、バイオセンサー試料が光源直下にある場合、光源分布は放物線形状になるが、これをニュートン法でフィットさせると、幅広い裾野付近に初期値をとってしまい、ほぼ線形のフィットになってしまう。すなわち、完全にランダムな初期値を選ぶ手法では、上記のような関数形状において、放物線形状部分を初期値として取ることは確率０でしか起き得ない。以下に、このような問題を解消し、容易に輝度値のデータから光源反射による影響を低減できる装置の構成を説明する。
【００４６】
（着色濃度測定装置の構成）
図６は、着色濃度測定装置１００の機能的構成を示すブロック図である。着色濃度測定装置１００は、イムノクロマト法により試薬を滴下したバイオセンサー１０の撮影データを用いて着色濃度を測定する。図６に示すように、着色濃度測定装置１００は、撮影データ取得部１１０、輝度値計算部１２０、代表点抽出部１３０、関数決定部１４０、フィッティング部１５０および着色濃度算出部１６０を備えている。
【００４７】
撮影データ取得部１１０は、バイオセンサー１０の撮影データを取得する。撮影データ取得部１１０は、たとえばカメラであってもよいし、他の端末やサーバからデータの入力を受け付けるポートであってもよい。輝度値計算部１２０は、取得した撮影データから検出の対象となるバイオセンサー１０の領域の輝度値を算出する。
【００４８】
代表点抽出部１３０は、撮影データの輝度値についてコントロールラインＣ１およびテストラインＴ１を除く対象範囲を区分した領域ごとに代表点を抽出する。これにより、コントロールラインＣ１およびテストラインＴ１とを除く対象範囲を容易かつ確実に決定することができる。
【００４９】
代表点抽出部１３０は、対象範囲を３以上５以下の領域に区分するのが好ましい。これにより、最低限の領域に区分することで想定される種類のパターンを区別して対応できる。また、領域の区分数を小さく限定することで計算負担を軽減できる。特に対象範囲を３つの領域に区分するのが好ましい。これにより、コンロールラインＣ１とテストラインＴ１とで区分される領域をそのまま代表点を抽出する領域とすることができる。代表点抽出部１３０は、バイオセンサー１０の両端位置に対するコントロールラインＣ１およびテストラインＴ１の相対位置を特定した情報に基づいて、フィッティングの対象となる対象範囲を決定する。なお、バイオセンサー１０における各ラインの位置は決まっており、上記の情報は予め保持することができる。
【００５０】
関数決定部１４０は、領域ごとの代表点の輝度値から、関数形およびその初期パラメタを決定する。関数決定部１４０は、区分された領域と抽出された代表点の輝度値との関係に当てはまるパターンから関数形を決定する。
【００５１】
関数決定部１４０は、パターン照合部１４１、パターン保持部１４２および初期値推定部１４３を備えている。パターン照合部１４１は、パターン保持部１４２が保持しているパターンと輝度値の分布を照合する。その際には、対象範囲の輝度値分布の大きさに対する抽出された代表点の輝度値相互の差に基づいて関数形を決定する。これにより、少ない計算量で多数種類のパターンから初期の関数形を決定することができる。
【００５２】
一致するパターンが決まったときには、そのパターンに対応する関数形を決定する。また、初期値推定部１４３は、決定された関数の初期パラメタを決定する。このようにして、正確さを維持しつつフィッティングの計算負担を軽減できる。その結果、容易に光源反射の影響を低減し、着色濃度測定値として正確な着色濃度を測定できる。
【００５３】
関数決定部１４０は、ランバート反射に従う光源モデルに基づく関数を決定する。たとえば、区分された領域と抽出された代表点の輝度値との関係に相当する関数として、指数関数形状、線形形状、放物線形状またはシグモイド形状のパターンに基づいて関数を決定する。各パターンの詳細は後述する。
【００５４】
関数決定部１４０は、特に区分された領域と抽出された代表点の輝度値との関係に当てはまるパターンが極小値を含む下に凸な放物線形状であると判定したときには、特にランバートモデルに従う２点光源モデルまたは反射項を含めた１点光源モデルに基づく関数を決定する。これにより、２点光源モデルまたは反射項を含めた１点光源モデルに当てはまる状態でも、適当な関数を選択でき、十分に対応可能になる。
【００５５】
フィッティング部１５０は、決定された関数形およびその初期パラメタから開始して対象範囲の輝度値の分布にフィッティングする。フィッティング部１５０は、ニュートン法勾配計算・更新部１５１および関数形出力部１５２を備えている。ニュートン法勾配計算・更新部１５１は、ニュートン法により輝度値データに対して関数をフィッティングする。関数形出力部１５２は、フィッティングにより得られた関数形を出力する。
【００５６】
着色濃度算出部１６０は、フィッティングされた関数で、テストラインＴ１の輝度値を補正して、光源反射の影響を低減した着色濃度を算出する。これにより、補正した着色濃度を得ることができ、生体情報を正確に知ることができる。
【００５７】
なお、上記の各部の機能により、バイオセンサー全体のデータの内、１番目と２番目に輝度値の低いデータまたは輝度値の変動の大きい位置およびその周辺のデータを除いたデータをフィッティングの対象範囲とし、対象範囲の輝度値の分布にフィッティングした関数の値を元データの輝度値から差し引く一連の動作を事前に有限回繰り返してもよい。また、バイオセンサー全体のデータを用いてフィッティングした関数に対して、残差の大きいデータを除いたデータで再度フィッティングして残差の大きいデータを除く一連の動作を事前に有限回繰り返してもよい。これにより、特異なデータを排除し、より正確なフィッティングができる。その結果、光源反射の影響を低減した着色濃度測定値として正確な着色濃度を容易に測定できる。
【００５８】
なお、着色濃度測定装置１００は、撮影データ取得部１１０としてカメラを有するカメラ付きの携帯通信端末として構成されていることが好適である。これにより、イムノクロマトリーダーが無くても、個人が所有するカメラ付き携帯電話機を用いて、簡易に色濃度の測定を行い、濃度推定を行なうことができる。
【００５９】
（着色濃度測定方法）
着色濃度測定方法の一例として、以上のように構成された着色濃度測定装置１００の動作を説明する。図７は、着色濃度測定装置１００の動作を示すフローチャートである。
【００６０】
まず、撮影データを取得し（ステップＳ１）、輝度値を計算する（ステップＳ２）。次に各領域の代表点を抽出する（ステップＳ３）。具体的には、バイオセンサー１０の着色領域の切り出しを行なう。これは、着色濃度を知るためにも必須である。着色領域のおおまかな位置は分かっているため、その位置周辺の値を取り除けばよい。このようにして着色領域を除いた３つの領域から代表点を抽出し、その輝度値の分布によって、初期値を推定する。すなわち、領域１、領域２および領域３は下記に示すテストラインＴ１とコントロールラインＣ１により分割された無着色領域である。
【００６１】
たとえば、撮影試料の座標から代表点を抽出できる。すなわち、バイオセンサー１０の一端から他端までがｘ＝０〜１００であって、着色領域が２０〜３０、５０〜６０に分布するものと分かっている場合は、０〜２０の領域を領域１、３０〜５０の領域を領域２、６０〜１００を領域３とし、その中心付近の座標に存在する点を平均化して代表点とすればよい。
【００６２】
次に、代表点の輝度値と予め保持されたパターンとを照合する（ステップＳ４）。具体的には、代表点の分布からパターンを割り出す。割り出し方式としては、たとえば下記のような方法が考えられる。すなわち、最高輝度の代表点と最低輝度の代表点までのｙ座標を３分割し、その分布によってパターンを割り出す方法である。このように輝度分布を各パターンに分類する。そして、各パターンに応じた関数形および初期パラメタを決定する。パターンが一致しているか否かを判定し（ステップＳ５）、一致しないときには、ステップＳ４に戻る。パターンが一致するときには、そのパターンに対応する関数形を初期の関数とし、さらにその関数形の初期値を推定し、ニュートン法を実行する（ステップＳ６）。
【００６３】
次に、ニュートン法でフィッティングされた関数を出力し（ステップＳ７）、その関数を用いてテストラインＴ１の位置の輝度値から関数の分を引いて、着色濃度を算出する（ステップＳ８）。このようにして、ニュートン法を用いる際の初期値を推定し、大域的最適解への収束確率を高めることができる。以上の着色濃度測定装置１００の動作は、プログラムにより実行することができる。また、上記の着色濃度測定方法は、装置によるものだけでなく作業者が行なうことでも可能である。
【００６４】
次に、それぞれのパターンの詳細を説明する。輝度値分布は、光源モデルから、各パターンに分類できる。これにより、それぞれの光源の位置の影響を正確に反映した関数を選択することができる。
【００６５】
（１．線形形状）
図８は、線形形状を示す図である。線形形状は、撮影される対象範囲が光源から十分に離れている場合の光量分布を近似できる。図９は、バイオセンサー上の位置に対する輝度値の例を示すグラフである。図９のような例では、光源反射の分布モデルは線形形状に近くなるため、線形形状を初期の関数形としてフィッティングを行なうのが適当である。このような分布は、全体の光源反射の分布グラフにおける中心ピークから十分離れた裾野に該当する。
【００６６】
図１０は、各領域に対する輝度値の分布のパターンを示す図である。パターンとは、所定の領域内の代表点における輝度値の分布を指す。このように抽出した３点の代表点の輝度値がｙ軸で切り分けた区分に収まっているパターンには、線形形状によるフィッティングが適当である。
【００６７】
図１１は、バイオセンサー上の位置に対する輝度値の例を示すグラフである。このように、代表点３点のy座標が一定以上の値範囲内に収まる場合も線形形状によるフィッティングが適当である。図１２は、各領域に対する輝度値の分布のパターンを示す図である。このパターンの場合には、上記のように線形近似が容易である。
【００６８】
一方、線形形状によるフィッティングが適当な場合には、上記の光源モデルに対して、十分大きな値を入れることでフィットすることも可能である。すなわち、数式（５）において、aの初期値として領域３に含まれるはずの最小値を選び、ｂ、ｃ、ｄとして十分大きな値を選べばよい。このような初期値を選択した上で、ニュートン法を行なえば、フィッティングした関数が線形に収束する可能性が高い。
【００６９】
（２．放物線形状）
図１３は、放物線形状を示す図である。放物線形状は、撮影される対象範囲が光源直下にある場合の光量分布を近似できる。図１４は、バイオセンサー上の位置に対する輝度値の例を示すグラフである。図１４のような例では、光源反射の分布モデルは放物線形状に近くなるため、放物線形状を初期の関数形としてフィッティングを行なうのが適当である。このような分布は、ピーク付近の輝度値の分布に該当している。図１５は、各領域に対する輝度値の分布のパターンを示す図である。図１５に示すパターンでは、領域２の輝度値が高く、領域１および領域３の値が領域２に比較して低い。このパターンの場合には、上記のように放物線近似が容易である。
【００７０】
一方、このパターンにおいて数式（５）を用いるとすれば、aとして領域１または領域３に存在する最小値を、ｂとして領域２の代表点からその最小値を引いた値を、ｃとして領域２の代表点のｘ座標を設定する。ｄについては、領域２の代表点の輝度値の半分の値を持つ点を用いて推定することができる。
【００７１】
上記式において、高さがピーク値に比べて半分になる点は以下の数式（６）で与えられる。
【００７２】
【数６】
0005841403.tif 000007
【００７３】
この式を解くと、数式（７）が得られる。
【００７４】
【数７】
0005841403.tif 000008
【００７５】
このｘ−ｃの点は、上記によれば領域２の代表点の半分の値を持つ点によって与えられるから、この点を探して、数式（７）に代入することでｄの初期値を得ることができる。また、仮にごく近い光源が複数存在する場合であったとしても、十分に近い場合は光量分布を放物線形状とみなすことができ、上記の方法を適用できる。また、この場合には、ピーク値がほぼ固定であるため、ニュートン法を行なうときにピーク値をパラメタから除いてもよい。
【００７６】
（３．裾野のある半放物線形状）
図１６は、裾野のある半放物線形状を示す図である。このような半放物線形状は、撮影される対象範囲が光源直下付近または光源から離れている場合の光量分布を近似できる。図１７は、バイオセンサー上の位置に対する輝度値の例を示すグラフである。図１７のような例では、光源反射の分布モデルは指数関数形状に近くなるため、指数関数形状を初期の関数形としてフィッティングを行なうのが適当である。このような分布は、ピークと裾野付近の輝度値の分布に該当している。
【００７７】
図１８は、各領域に対する輝度値の分布のパターンを示す図である。図１８に示すパターンでは、領域１の輝度値が高く、領域２および領域３の値が領域１の値に比較して低い。領域２と領域３の代表点の輝度値が近いｙ座標をもっており、下３０％区分に含まれる。このパターンの場合には、上記のように指数関数近似が容易である。
【００７８】
一方、このパターンにおいて数式（５）を用いるとすれば、ａの初期値は上記の他の形状の場合と同様に設定し、ｂの初期値として領域１のｙ座標からａを引いた値を設定し、ｃ、ｄについても上記の他の形状の場合と同様に設定する。
【００７９】
（４．裾野のない半放物線形状）
図１９は、裾野のない半放物線形状を示す図である。このような半放物線形状は、撮影される対象範囲が光源に近い場合の光量分布を近似できる。図２０は、バイオセンサー上の位置に対する輝度値の例を示すグラフである。図２０のような例では、光源反射の分布モデルは上に凸な放物線形状に近くなるため、上に凸な放物線形状を初期の関数形としてフィッティングを行なうのが適当である。このような分布は、線形形状の判定が棄却され、かつ後述のシグモイド形状の判定も棄却された場合に該当する。
【００８０】
図２１は、各領域に対する輝度値の分布のパターンを示す図である。図２１に示すパターンでは、領域１の代表点の輝度値が最も大きく、領域３の代表点の輝度値が最も小さい。そして、領域２の代表点の輝度値は、上から３０％付近に位置している。このパターンの場合には、上記のように上に凸な放物線による近似が容易である。
【００８１】
一方、このパターンにおいて数式（５）を用いるとすれば、領域１の代表点の値をピーク値として選ぶ他、ｙ軸の値が１／２になる点を探せばよい。ピーク値に対して１／２となる点は数式（６）で与えられる。そして、数式（７）からｄを推測できる。
【００８２】
この場合、実際のデータから得られた値を数式（５）に代入することで、かさ上げ項であるａを推測できる。たとえば、ｘ−ｃ＝３のとき、ｙ＝１００という値が観測されており、ｄ＝１、ｂ＝１２０と推定されている場合、数式（５）に代入することで数式（８）のように計算できる。その結果、ａ≒６２．５３が得られる。
【００８３】
【数８】
0005841403.tif 000009
【００８４】
（５．シグモイド形状）
図２２は、シグモイド形状を示す図である。このようなシグモイド形状は、光源が重なる場合の光量分布を近似できる。図２３は、バイオセンサー上の位置に対する輝度値の例を示すグラフである。図２３のような例では、光源反射の分布モデルはシグモイド形状に近くなるため、シグモイド形状を初期の関数形としてフィッティングを行なうのが適当である。このような分布は、領域２の代表点の取り方によっては、指数関数形状となる。
【００８５】
図２４は、各領域に対する輝度値の分布のパターンを示す図である。図２４に示すパターンでは、領域１と領域２の代表点の輝度値が上位３０％の区分に入る。このパターンの場合には、上記のようにシグモイド形状による近似が容易である。
【００８６】
一方、数式（５）を用いる場合は、上記のような２光源の重ねあわせの可能性も考えられるため、領域１と領域２の中間点をピーク値として選べばよい。残りのパラメタは上記の他の形状と同様である。
【００８７】
（６．指数関数形状）
図２５は、指数関数形状を示す図である。このような指数関数形状は、撮影される対象範囲が光源から近くも遠くもない場合の光量分布を近似できる。図２６は、バイオセンサー上の位置に対する輝度値の例を示すグラフである。図２６のような例では、光源反射の分布モデルは下に凸な放物線形状に近くなるため、下に凸な放物線形状を初期の関数形としてフィッティングを行なうのが適当である。このような分布は、指数関数形状と線形形状の中間となる分布であり、線形形状によるフィッティングおよび指数関数形状の判定が棄却された場合、この分布を仮定することが望ましい。
【００８８】
図２７は、各領域に対する輝度値の分布のパターンを示す図である。図２７に示すパターンでは、領域１の代表点の輝度値は大きく、領域３の代表点の輝度値は小さい。また、領域２の代表点の輝度値は、下から３０％程度である。このパターンの場合には、上記のように凸な放物線形状による近似が容易である。
【００８９】
一方、数式（５）を用いる場合は、ｂを領域１に含まれ、実際に得られた観測された輝度値の最大値から最小値を引いたものに設定し、ａ、ｃ、ｄは上記の他の形状と同様の方法で初期値を推定すればよい。さらに、上記の他の形状と同様の方法について、代表点を抽出する必要があるが、代表点抽出において、上記の中心代表点の周辺の点の平均を代表点として用いてもよい。
【００９０】
（７．逆放物線形状）
図２８は、逆放物線形状を示す図である。このような逆放物線形状は、光源が２つある、または反射がある場合の光量分布を近似できる。図２９は、バイオセンサー上の位置に対する輝度値の例を示すグラフである。図２９のような例では、逆放物線形状を初期の関数形としてフィッティングを行なうのが適当である。光源が２つ以上ある場合であっても、多くは上記までの他の形状でフィッティングが可能である。これにより、２点光源モデルまたは反射項を含めた１点光源モデルに当てはまる状態でも、適当な関数を選択でき、十分に対応可能になる。
【００９１】
光源が十分に近い場合として、または２つのグラフが重ねあわされることによって、撮影位置が十分に離れている場合として対応可能だからである。また、近くも遠くもない場合であっても、シグモイド形状による対応が可能である。しかしながら、光源の直下に対象範囲がある場合、上記の他の形状では対応が難しい。この場合には、極小値を含む下に凸な放物線となるからである。
【００９２】
図３０は、各領域に対する輝度値の分布のパターンを示す図である。このパターンは、領域２の値が他領域に比して低い値を取ることを基準にして検出できる。このパターンの場合には、上記のように逆放物線形状による近似が容易である。
【００９３】
一方、領域２の代表点を中心にグラフを２つに分割し、それぞれについて上記の他の関数形のフィッティングを行なうことで推定が可能である。それぞれ放物線形状、指数関数形状およびシグモイド形状のうち、最も近いものを選択してフィットを行なう。
【００９４】
また、上記の２点光源を１点光源の重ね合わせの関数として、フィッティングを行なってもよい。この場合、バイオセンサー１０の対象範囲は光源に対して、十分小さいことが多いため、各光源の直下が領域１と領域２、領域２と領域３のように隣り合うことはまれである。すなわち、領域１と領域３にピーク値が存在する確率が高いため、領域２と領域３での代表点の値をピークとして優先的に採用する方がよい。
【００９５】
以上、このようにしてフィッティングにより得た関数と着色位置の輝度の残差を取ることにより、濃度を正確に推定することができる。なお、上記の例では、領域の区分数は３であるが、３以上の数であってもよい。
【００９６】
（実施例）
実施例として、試薬を滴下したバイオセンサー１０を撮影し、その撮影データを着色濃度測定装置１００で解析した。図３１は、実施例として得たバイオセンサー上の位置と輝度値データを示す表である。左列はｘ座標の位置、右列がそのｘでの観測値である。このデータをもとに、代表点の輝度値を抽出し、ｘ座標が４３〜５３付近はコントロールラインＣ１の位置であり、ｘ座標が６６〜８３はテストラインＴ１の位置であることが予め分かっている。このような大まかな位置関係から代表点を抽出する。
【００９７】
コントロールラインＣ１およびテストラインＴ１の位置を除いた３つの領域、２８〜４２、５４〜６５、８４〜１２２について、代表点の輝度値を抽出した。まず左右の端は誤差がでやすいため、いくつかカットした。５ずつカットすると、それぞれの領域は３３〜４２、５４〜６５、８４〜１１７となる。これらの中央の点はそれぞれ、３７、５９、１００となる。このときの観測値と、これらに隣り合うｘの観測値を平均して、それぞれ以下の値が代表点の輝度値として得られた。
領域１の代表点の輝度値：(247.373718+247.327515+247.391403)/3=247.3642
領域２の代表点の輝度値：(247.133545+247.090897+247.007721)/3=247.0774
領域３の代表点の輝度値：(239.925461+239.955811+240.0345)/3=239.9719
【００９８】
そして、代表点の輝度値とパターンとを照合した。まず、領域１の代表点とそれぞれの代表点の距離の差から、全体の何パーセントの区分にそれぞれの代表点が入っているかを判定した。
領域１の値-領域３の値=247.3642-239.9719=7.3923
領域１の値-領域２の値=247.3642-247.0774=0.2868
【００９９】
それぞれの値は正なので、２点光源のモデルは棄却された。さらに、領域１の代表点から領域３の代表点までを全体と見て、領域１の値−領域２の値が、全体（領域１の値−領域３の値）に比べて非常に小さい。((領域１の値−領域２の値)/全体)= 0.2868/7.3923=0.0388なので、全体の中の上位３０％区分に含まれている。したがって、このモデルはシグモイド形状と推定できる。このように、パターン照合の結果、分布に適した関数形はシグモイド形状と判定された。
【０１００】
さらに、シグモイド形状の場合の初期パラメタを計算した。まず、ａ＝領域３の代表点の値=239.9719が得られた。次に、ピーク値ｂの推定を行なった。ｂは領域１の代表点と領域２の代表点のｘ、ｙの平均により計算でき、ピーク位置の座標として(x,y)=((37+59)/2, (247.3642+247.0774)/2)≒(48, 247.2208)が得られた。また、c=48、b=247.2208-a=247.2208-239.9719=7.2489が得られた。また、ｄの計算のために、ピーク値の１／２となる点として、(7.2489/2)+ 239.9719=243.59642を得た。領域１〜３内でこの点に最も近い点は、x=86、y=241.483078となる点なので、数式（７）へそれぞれ代入すると、数式（９）となった。
【０１０１】
【数９】
0005841403.tif 000010
【０１０２】
得られたシグモイド形状および初期パラメタを用いて、ニュートン法によりフィッティングを行なった。図３２は、実施例としてフィッティングを行なった例を示す図である。図３２に示すように、明らかに単純な線形形状よりもフィット精度が向上している。
【符号の説明】
【０１０３】
１〜３  領域
Ｃ１  コントロールライン
Ｔ１  テストライン
１０  バイオセンサー
１００  着色濃度測定装置
１１０  撮影データ取得部
１２０  輝度値計算部
１３０  代表点抽出部
１４０  関数決定部
１４１  パターン照合部
１４２  パターン保持部
１４３  初期値推定部
１５０  フィッティング部
１５１  ニュートン法勾配計算・更新部
１５２  関数形出力部
１６０  着色濃度算出部
【図１】
0005841403.tif 000011
【図３】
0005841403.tif 000012
【図５】
0005841403.tif 000013
【図６】
0005841403.tif 000014
【図７】
0005841403.tif 000015
【図１０】
0005841403.tif 000016
【図１２】
0005841403.tif 000017
【図１５】
0005841403.tif 000018
【図１８】
0005841403.tif 000019
【図２１】
0005841403.tif 000020
【図２４】
0005841403.tif 000021
【図２７】
0005841403.tif 000022
【図３０】
0005841403.tif 000023
【図３１】
0005841403.tif 000024
【図２】
0005841403.tif 000025
【図４】
0005841403.tif 000026
【図８】
0005841403.tif 000027
【図９】
0005841403.tif 000028
【図１１】
0005841403.tif 000029
【図１３】
0005841403.tif 000030
【図１４】
0005841403.tif 000031
【図１６】
0005841403.tif 000032
【図１７】
0005841403.tif 000033
【図１９】
0005841403.tif 000034
【図２０】
0005841403.tif 000035
【図２２】
0005841403.tif 000036
【図２３】
0005841403.tif 000037
【図２５】
0005841403.tif 000038
【図２６】
0005841403.tif 000039
【図２８】
0005841403.tif 000040
【図２９】
0005841403.tif 000041
【図３２】
0005841403.tif 000042