(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の尿液標本が含まれる試験片を計測し、該被験者の生理的情報を取得する計測装置と、
補助演算情報を受信する入力装置と、
分析演算法則を利用して前記生理的情報と前記補助演算情報を処理し、定量化された生理的パラメータである定量化された腎糸球体濾過率数値Ｏ１を生成する演算装置と、
前記定量化された生理的パラメータを出力する出力装置と、を備え、
前記演算装置は、非線形分析方式を採用しており、ニューラルネットワーク分析方式により、前記計測装置に読み出された生理的情報及び前記補助演算情報を利用して入力パラメータＩ１〜Ｉｍとし、
前記被験者の腎糸球体濾過数値が既知である条件において、ニューラルネットワークの反復学習方式により、ニューラルネットワーク隠蔽層の前記被験者に対する各重みＷ１〜Ｗｎ数値を算出し、
盲サンプルの関連パラメータを入力して、式（１）により、前記定量化された腎糸球体濾過率数値Ｏ１を得ることを特徴とする生理的パラメータの定量化出力システム。
【数１】
0006012781.tif 000005
（ただし、前記式１において、ｍは選択された入力パラメータの数であり、ｎは隠蔽層の数である）
【請求項２】
前記補助演算情報は、被験者の年齢、性別、身長、体重及び生活習慣である請求項１に記載の生理的パラメータの定量化出力システム。
【請求項３】
前記生理的情報は、ブドウ糖、プロテイン、ビリルビン、ウロビリノーゲン、クレアチニン、血液、ケトン、比重、pH、亜硝酸塩、白血球のうち少なくとも一つを含む請求項１に記載の生理的パラメータの定量化出力システム。
【請求項４】
前記分析演算法則は、非線形分析方式であり、前記演算装置は、前記非線形分析方式を利用し、前記生理的情報と前記補助演算情報との間の関連性を演算する請求項１に記載の生理的パラメータの定量化出力システム。
【請求項５】
前記計測装置と、前記入力装置と、前記演算装置と、前記出力装置とが一つの演算設備に統合される請求項１に記載の生理的パラメータの定量化出力システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は生理的パラメータの定量化出力システムに関し、特に尿液の試験片からパラメータを読み取り、非線形分析の演算法則と組合わせて腎糸球体濾過率を定量化する生理的パラメータの統合システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
慢性的な非感染性疾患（Chronic noncommuicable diseases、NCDs）は公共衛生及び予防医学における重要な課題であり、経済化と国際化の進展に伴って、NCDsは国の健康に対する負担になっている。また、NCDsの予防・治療に関しては、生活形態を積極的に管理することにより効果を収めることができる。国際連合の推計によれば、現在、全世界では八億六千万人が慢性疾患を罹患しており、７５〜８５％の医療費用は慢性疾患に関係しており、その中、４０％の高齢者は慢性疾患を罹患しており、１０年後には倍増し、２０３０年には、台湾における６５才以上の高齢者人口は人口総数の２１％を占めると推定されている。
【０００３】
台湾は腎臓透析が盛んな国であり、腎臓透析の費用は国民健康保険の支給のうちの３０８億台湾ドルに上っている。また、台湾行政院衛生署の統計によれば、２０１０年に４１０５人の国民が「腎炎、ネフローゼ症候群及びネフロパシー」によって死亡し、上位十位の国民死亡要因の第十位であった。また、台湾国民健康局が発行した「慢性腎臓病予防・治療手帳」によれば、台湾において２５０万近くの人（全人口の１１．９％を占める）が慢性腎臓病を罹患しており、そのなか、３．５％の人しか腎臓病を罹患していることを自覚していない。さらに、台湾において６．４％近くの人が第３〜５ステージの慢性腎臓病を罹患しているが、それを自覚している者はその中の１０％も満たない。腎臓病初期の症状は通常、軽微であり、例えば、血尿、尿に泡があること（タンパク尿）、排尿量が徐々に増加または減少していること、下半身が浮腫すること、血圧が高いことなどがある。そのため、患者が軽視して早期に診断せず、病状が酷くなってから（例えば、食欲の低下、倦怠感、呼吸困難、または気持ちが悪いと感じる）、治療を求めようとした時、すでに腎臓病の後期段階となっていることはよくある。その時、医療支出が大幅に増加し、さらに、患者の体が衰弱しているために働くことができず、場合によっては家族によるフルタイムの介護が必要となり、個人及び社会のコストにつながる。
【０００４】
慢性腎臓病（Chronic Kidney Disease、CKD）の病状の進行度は、軽度〜重度の順に第１ステージ〜第５ステージに分けられ、進行度の基準は、腎糸球体濾過率（eGFR）（単位：ml/min/１．７３平方メートル）とともに、タンパク尿、血尿または映像検査により異常の腎臓形態が発見されることによって、全体的に考慮する。これにより、臨床検査では、腎糸球体濾過率を慢性腎臓病の判断の主な基準としていることが知られている。
【０００５】
正常な腎糸球体濾過率は１２０ml/min/１．７３m2であり、年齢の増加に伴って衰退していき、平均的に４０才以降は毎年１ml/min/１．７３m2で減少する。また、腎糸球体濾過率が小さいほど腎機能が悪い。さらに、一般的には、腎糸球体濾過率の数値を評価するとき、クレアチニンの数値を使用することが必要であり、それを所定の式に代入すれば腎糸球体濾過率が求められる。現在、下記式はよく使用されている。
【０００６】
男性＝（１４０−年齢）×体重（キログラム）／（７２×血液クレアチニン濃度）。
【０００７】
女性は男性の計算結果にさらに０．８５を掛ける必要がある。
【０００８】
以上から分かるように、腎糸球体濾過率を計算するために、先にクレアチニン数値を取得する必要があり、クレアチニン数値は血液検査でしか得られない。また、慢性腎臓病のスクリーニングは、血液検査の侵入性による反抗感、及び小型診療所には関連検査設備がないことにより、その実行と普及が難しく、多くの慢性腎臓病の早期発見のチャンスが見逃されている。仮に簡易かつ非侵入式のシステムで腎糸球体濾過率を評価することができれば、慢性腎臓病の公共衛生予防・治療及び予防医学の実現には、臨床検査応用における大きい商機がある。
【０００９】
したがって、簡易、便利且つ採血侵入方式を必要としない腎糸球体濾過率数値を得る方法を提案することは、当業者にとって重要な課題となる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明は上記背景技術の問題を鑑み、試験片情報と分析演算法則を統合して生理的パラメータに応用する定量化出力システムを提供する。これにより、ユーザは従来のパラメータ取得方式に制限されることなく、普及且つ便利な生理的パラメータ取得方式をより広く利用して、分析演算法則を統合した後、取得しようとする生理的パラメータを定量化し得る。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の主な発明の目的は、被験者の尿液標本が含まれる試験片を計測し、該被験者の生理的情報を取得する計測装置と、補助演算情報を受信する入力装置と、分析演算法則を利用して該生理的情報と該補助演算情報を処理し、定量化された生理的パラメータである定量化された腎糸球体濾過率数値Ｏ１を生成する演算装置と、該定量化された生理的パラメータを出力する出力装置と、を備え、前記演算装置は、非線形分析方式を採用しており、ニューラルネットワーク分析方式により、前記計測装置に読み出された生理的情報及び前記補助演算情報を利用して入力パラメータＩ１〜Ｉｍとし、前記被験者の腎糸球体濾過数値が既知である条件において、ニューラルネットワークの反復学習方式により、ニューラルネットワーク隠蔽層の前記被験者に対する各重みＷ１〜Ｗｎ数値を算出し、盲サンプルの関連パラメータを入力して、式（１）により、前記定量化された腎糸球体濾過率数値Ｏ１を得ることを特徴とする生理的パラメータの定量化出力システムを構築することである。
【数１】
0006012781.tif 000002
（ただし、前記式１において、ｍは選択された入力パラメータの数であり、ｎは隠蔽層の数である）
【００１２】
本発明に使用される試験片は非侵入方式で被験者の標本を取得することが好適である。
【００１３】
計測装置が取得する生理的情報は、ブドウ糖、プロテイン、ビリルビン、ウロビリノーゲン、クレアチニン、血液、ケトン、比重、pH、亜硝酸塩、白血球のうち少なくとも一つを含むことが好適である。
【００１４】
補助演算情報は、被験者の年齢、性別、身長、体重および生活習慣などを含むことが好適である。
【００１５】
演算装置は、非線形分析方式で生理的情報と補助演算情報との間の関連性を演算することが好適である。
【００１６】
計測装置と、入力装置と、演算装置と、出力装置とが一つの演算設備に統合可能であることが好適である。
【発明の効果】
【００１７】
上記のように、本発明が提供する試験片情報と分析演算法則を統合して生理的パラメータに応用する定量化出力システムは、以下のメリットを有する。
【００１８】
従来の検査方式に制限されることなく、ユーザはより便利かつ簡単な検査方式を利用し、分析演算法則と組合わせて、本来の生理的パラメータを得ることができる。
【００１９】
今までよく利用されていた線形分析方式の代わりに、非線形分析方式を利用することにより、各入力パラメータ間の関連性をより高精度に表すことができると共に、異なるグループの特徴に適応的に合わせ、実際の生理的特性と評価結果にさらに近づかせる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】図１は、本発明にかかる生理的パラメータに応用する定量化出力システムのブロック図である。
【図２】図２は、本発明にかかる生理的パラメータに応用する定量化出力システムの別の実施例のブロック図である。
【図３】図３は、本発明にかかる生理的パラメータに応用する定量化出力システムにおける分析演算法の構造を模式的に示す図である。
【図４】図４は、本発明にかかる生理的パラメータに応用する定量化出力システムのパフォーマンスを説明するグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下は特定の具体的な実施例で本発明の実施方式を説明するが、当技術分野を熟知した者は本明細書の記載内容により本発明のメリットと効果を容易に理解することができる。本発明は他の方式により実施されることもでき、すなわち、本発明に開示される範囲内から逸脱していなければ、異なる変更は可能である。
【００２２】
図１のように、本発明にかかる生理的パラメータに応用する定量化出力システムは、計測装置２と、入力装置３と、演算装置４と、出力装置５とを含む。計測装置２は、被験者の標本が含まれる試験片１を計測し、該被験者の生理的情報を取得する。入力装置３は、補助演算情報を受信する。演算装置４は、分析演算方式を利用して該生理的情報と該補助演算情報を処理し、定量化された生理的パラメータを生成する。出力装置５は、該定量化された生理的パラメータを出力する。
【００２３】
慢性腎臓病の応用を例として、従来では採血でクレアチニンを取得して、所定の式を使用して腎糸球体濾過率を得る。一方、図１のように、本発明は、よく使用される尿液試験片を検査ツールとし、被験者から採取した尿液サンプル標本を利用して、針を挿入して採血するという他の過程を必要とせずに、尿液試験片を利用して計測装置２と組合わせて、尿液中のブドウ糖、プロテイン、ビリルビン、ウロビリノーゲン、クレアチニン、血液、ケトン、比重、pH値、亜硝酸塩、白血球のうち少なくとも一つの生理的情報を読み取り、演算装置４の入力パラメータとする。
【００２４】
補助演算情報は、例えば、被験者の年齢、性別、身長、体重、および生活習慣などの情報である。
【００２５】
演算装置４は、非線形分析方式を採用しており、図３に示すニューラルネットワーク分析方式により、計測装置２に読み出された生理的情報及び補助演算情報を利用して入力パラメータ（I1〜Im）とし、まず被験標的の腎糸球体濾過数値は既知である条件において、ニューラルネットワークの反復学習方式により、ニューラルネットワーク隠蔽層の被験標的に対する各重み（W1〜Wn）数値を算出した後、盲サンプルの関連パラメータを入力して、下記計算式により定量化された腎糸球体濾過率数値（O1）を得る。
【００２６】
【数１】
0006012781.tif 000003
【００２７】
数１中、ｍは選択された入力パラメータの数であり、ｎは隠蔽層の数である。
【００２８】
なお、図２は本発明の他の実施例のブロック図であり、計測装置２と、入力装置３と、演算装置４と、出力装置５とが一つの演算設備Ａに統合されている。
【００２９】
本発明のパフォーマンスを検証するために、台湾国立台湾大学医学院附設医院にて人体試験を申請して２９９件のデータを収集し、そのうちの２３３件のデータをニューラルネットワークの訓練学習に使用し、これにより各入力パラメータ間の重み値を算出して、さらに６７件のデータを盲サンプルとし、本方式で計算して得られる腎糸球体濾過率の正確率及びパフォーマンスを調べた。ニューラルネットワークパラメータの設定では、隠蔽層の層数は１層であり、全部で３０個の重み値が使用され、学習率（Learning Rate）は０．１であり、反復学習の際に毎回２３２件本のデータからランダムで１００件のデータを選択し、停止条件は二乗平均平方根誤差（root-mean-square error）の値が０．５未満の場合または学習回数が１０００万回を越えても収束しない場合である。
【００３０】
下表は、連続１０回実行し計算して得られた正確率及び平均値と標準偏差を示しており、本方式を利用し定量化して得た腎糸球体濾過率の数値の正確率は平均で８３．５％に達し、かつ再現性を有していることが分かる。
【００３１】
【表１】
0006012781.tif 000004
【００３２】
図４はランダムで５回実行した結果から得られたROC（Receiver Operator Characteristic）グラフであり、本発明における特異度が８８％である時に（円形破線に囲まれた箇所）、対応する感度が８４％に達している。
【００３３】
上記実施例は本発明の原理及びその効果を例示的に説明しているのに過ぎず、本発明を限定するものではない。当技術分野を熟知した者であれば、本発明の精神及び範囲から逸脱していない限り、上記実施例を変更することができる。したがって、本発明の保護を請求する範囲は、特許請求の範囲のとおりである。
【符号の説明】
【００３４】
１  試験片
２  計測装置
３  入力装置
４  演算装置
５  出力装置
６  演算設備
【図１】
0006012781.tif 000006
【図２】
0006012781.tif 000007
【図３】
0006012781.tif 000008
【図４】
0006012781.tif 000009