(57)【要約】  人の血糖値を予測するための方法であって、人の身体部分の近赤外線スペクトル・スキャンの実行による第１の波長グループにおいて、および第２の波長グループにおいて、前記第１の波長グループについて第１の近赤外線吸収度値グループを、前記第２の波長グループについて第２の近赤外線吸収度値グループを決定すること、前記第１の近赤外線吸収度値グループについて第１の差分を、前記第２の近赤外線吸収度値グループについて第２の差分を決定すること、および（４）前記第１および第２の差分を使用して前記人についての血糖値を計算することを含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人の血糖値を、人の身体部分の近赤外線スペクトル・スキャンを使用して予測するための方法であって：
人に対し、第１の波長グループにおいて、および第２の波長グループにおいて身体部分の近赤外線スペクトル・スキャンを実行すること、
前記第１の波長グループについて第１の近赤外線吸収度値グループを、前記第２の波長グループについて第２の近赤外線吸収度値グループを決定すること、
前記第１の近赤外線吸収度値グループについて第１の差分を、前記第２の近赤外線吸収度値グループについて第２の差分を決定すること、および
前記第１および第２の差分を使用して前記人についての血糖値を計算すること、
を包含する方法。
【請求項２】
前記第１の波長グループは、７５０ｎｍから１７００ｎｍまでの範囲内に第１、第２、および第３の波長を包含し、前記第２の波長グループは、７５０ｎｍから１７００ｎｍまでの範囲内に第４、第５、および第６の波長を包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１、第２、および第３の波長は、７５０ｎｍから１１２５ｎｍまでの範囲内であり、前記第４、第５、および第６の波長は、９０５ｎｍから１７０１ｎｍまでの範囲内である、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１および第２の差分は：
ｄ＝Ａ・ｗ１＋Ｂ・ｗ２＋Ｃ・ｗ３
の形式の式を使用して決定され、それにおいてｄは前記第２の差分であり；ｗ１、ｗ２、およびｗ３は近赤外線吸収度値であり、Ａ、Ｂ、およびＣは定数である、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第１から第６までの波長は、検査対象者の母集団を基礎とする帰納的な方法を使用して決定される、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記血糖値は：
ｃ＝Ｄ＋（Ｅ×（ｄ１／ｄ２））
の形式の式を使用して計算され、それにおいてｃは前記血糖値であり、ｄ１およびｄ２は前記第１および第２の差分であり、ＤおよびＥは経験的に決定される定数である、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記定数ＤおよびＥは、検査対象者の母集団を基礎とする線形回帰を使用して決定される、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
人の血糖値を、人の身体部分の近赤外線スペクトル・スキャンを使用して予測するための方法であって：
検査対象者の母集団を基礎とする評価モデルを提供すること、および前記評価モデルが第１および第２の波長グループにおいて、前記検査対象者の身体部分の血管の近赤外線吸収度を前記血管のブドウ糖レベルに関連させること、
第１の波長グループにおいて、および第２の波長グループにおいて人に対して身体部分の近赤外線スペクトル・スキャンを実行すること、
前記第１波長グループについて第１の近赤外線吸収度値グループを、前記第２の波長グループについて第２の近赤外線吸収度値グループを決定すること、および
前記評価モデルを使用して前記人の血糖値を決定することを包含し、かつ前記評価モデルが：
前記第１の近赤外線吸収度値グループについて第１の差分を、前記第２の近赤外線吸収度値グループについて第２の差分を決定すること、
前記第１の差分を前記第２の差分によって除し、第１の結果を求めること、
前記第１の結果を第１の経験的定数によって乗じ、第２の結果を求めること、および
前記第２の結果を第２の経験的定数によってオフセットすること、
を包含する方法。
【請求項９】
前記第１、第２、および第３の波長は、７５０ｎｍから１１２５ｎｍまでの範囲内であり、前記第４、第５、および第６の波長は、９０５ｎｍから１７０１ｎｍまでの範囲内である、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１、第２、および第３の波長は、７５０ｎｍから１１２５ｎｍまでの範囲内であり、前記第４、第５、および第６の波長は、９０５ｎｍから１７０１ｎｍまでの範囲内である、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記第１および第２の差分は：
ｄ＝Ａ・ｗ１＋Ｂ・ｗ２＋Ｃ・ｗ３
の形式の式を使用して決定され、それにおいてｄは前記第１または第２の差分であり；ｗ１、ｗ２、およびｗ３は近赤外線吸収度であり、Ａ、Ｂ、およびＣは定数である、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記波長は、検査対象者の母集団の血糖値を基礎とする帰納的な方法を使用して決定される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記第１および第２の経験的定数は、検査対象者の母集団の血糖値を基礎とする線形回帰を使用して決定される、請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
人の血糖値を、人の身体部分の近赤外線スペクトル・スキャンによって獲得された近赤外線（ＮＩＲ）吸収度値から決定する方法であって：
前記ＮＩＲ吸収度値を第１および第２のグループに分割すること、
前記第１のＮＩＲ吸収度値グループについて第１の差分を、前記第２のＮＩＲ吸収度値グループについて第２の差分を決定すること、
前記第１の差分を前記第２の差分によって除し、第１の結果を求めること、
前記第１の結果を第１の経験的定数によって乗じ、第２の結果を求めること、および
前記第２の結果を第２の経験的定数によってオフセットすること、
を包含する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人の血糖値を、その人の身体部分の近赤外線スペクトル・スキャンを使用して予測するための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
糖尿病に罹患している人々は、自身の血糖値を頻繁にモニタしなければならない。血糖値をチェックする伝統的な方法は、指の穿刺を行い、分析デバイスでテストする血液滴を引き出すことを必要とする。このテストを行うことは、特に子供および高齢者にとって、また特に日に数度を必要とする場合にはしばしば困難なものとなっている。
【０００３】
糖尿病に罹患している人の血糖値を予測する非侵襲性の方法に向けてかなりの研究がなされてきた。よく行われている方法は、人の身体部分の近赤外線（ＮＩＲ）スペクトル・スキャンの使用に関係する。ＮＩＲ光が、皮膚を通して血管内に放射されると、血中のブドウ糖分子がＮＩＲ光エネルギーの一部を吸収する。対応するＮＩＲ吸収度を、血液のブドウ糖レベルの予測に使用することができる。この方法に伴う主要な課題は、血糖値を予測するための評価モデルをＮＩＲスペクトル・スキャン結果から正確に設定することにある。評価モデルを設定するための多様な方法がシウルクザク（Ｃｉｕｒｃｚａｋ）ほかに対する米国特許第６，６７５，０３０号（特許文献１）およびその種々の参照の中に見られる。米国特許第６，６７５，０３０号（特許文献１）およびその中で引用されている参照は、この技術分野における先端技術のより完全な記述のために参照によりこの出願に援用される。
【０００４】
開示されている方法のほとんどに伴う問題は、それらが一般に被検者固有であり、評価モデルが動的かつ、しばしば再較正を必要とすることである。
【特許文献１】米国特許第６，６７５，０３０号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、上記の問題を改善するか、または少なくとも、有用な代替を社会に提供する近赤外線スペクトル・スキャンを使用して人の血糖値を予測するための方法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】
本発明の第１の態様によれば、人の血糖値を、その人の身体部分の近赤外線スペクトル・スキャンを使用して予測するための方法が提供され、この方法は、人に対して第１の波長グループにおいて、および第２の波長グループにおいて身体部分の近赤外線スペクトル・スキャンを実行すること、第１の波長グループについて第１の近赤外線吸収度値グループを、第２の波長グループについて第２の近赤外線吸収度値グループを決定すること、第１の近赤外線吸収度値グループについて第１の差分を、第２の近赤外線吸収度値グループについて第２の差分を決定すること、および第１および第２の差分を使用してこの人についての血糖値を計算することを包含する。
【０００７】
本発明の第２の態様によれば、人の血糖値を、その人の身体部分の近赤外線スペクトル・スキャンを使用して予測するための方法が提供され、この方法は、検査対象者の母集団を基礎とする評価モデルを提供すること、その評価モデルが第１および第２の波長グループにおいて、検査対象者の身体部分の血管の近赤外線吸収度をそれらの血管のブドウ糖レベルに関連させること、第１の波長グループにおいて、および第２の波長グループにおいて人に対して身体部分の近赤外線スペクトル・スキャンを実行すること、第１の波長グループについて第１の近赤外線吸収度値グループを、第２の波長グループについて第２の近赤外線吸収度値グループを決定すること、およびこの評価モデルを使用してこの人の血糖値を決定することを包含し、この評価モデルは、第１の近赤外線吸収度値グループについて第１の差分を、第２の近赤外線吸収度値グループについて第２の差分を決定すること、第１の差分を第２の差分によって除して第１の結果を求めること、第１の結果を第１の経験的定数によって乗じて第２の結果を求めること、および第２の結果を第２の経験的定数によってオフセットすることを包含する。
【０００８】
好ましくは第１の波長グループが、７５０ｎｍから１１２５ｎｍまでの範囲内の第１、第２、および第３の波長を包含し、第４、第５、および第６の波長は、９０５ｎｍから１７０１ｎｍまでの範囲内である。
【０００９】
好ましくは第１、第２、および第３の波長が７５０ｎｍから１１２５ｎｍまでの範囲内であり、第４、第５、および第６の波長が９０５ｎｍから１７０１ｎｍまでの範囲内である。
【００１０】
好ましくは第１および第２の差分が、ｄ＝Ａ・ｗ１＋Ｂ・ｗ２＋Ｃ・ｗ３の形式の式を使用して決定され、それにおいてｄは第１または第２の差分であり；ｗ１、ｗ２、およびｗ３は近赤外線吸収度値であり、Ａ、Ｂ、およびＣは定数である。
【００１１】
好ましくはスペクトル波長値が、検査対象者の母集団を基礎とする帰納的な方法を使用して決定される。
【００１２】
好ましくは血糖値が、ｃ＝Ｄ＋（Ｅ×（ｄ１／ｄ２））の形式の式を使用して計算され、それにおいてｃは血糖値であり、ｄ１およびｄ２は第１および第２の差分であり、ＤおよびＥは経験的に決定される定数である。
【００１３】
好ましくは定数ＤおよびＥが、検査対象者の母集団を基礎とする線形回帰を使用して決定される。
【００１４】
本発明の第３の態様によれば、人の血糖値を、その人の身体部分の近赤外線スペクトル・スキャンによって獲得された近赤外線吸収度値から決定する方法が提供され、この方法は、ＮＩＲ吸収度値を第１および第２のグループに分割すること、第１のＮＩＲ吸収度値グループについて第１の差分を、第２のＮＩＲ吸収度値グループについて第２の差分を決定すること、第１の差分を第２の差分によって除して第１の結果を求めること、第１の結果を第１の経験的定数によって乗じ、第２の結果を求めること、および第２の結果を第２の経験的定数によってオフセットすることを包含する。
【００１５】
本発明のこのほかの態様については、以下の図面および説明から明らかになるであろう。
【００１６】
次に、本発明の実施態様を例示に限るものとして添付図面を参照して説明する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
図１には、人の身体部分の近赤外線（ＮＩＲ）スペクトル・スキャンを実行するための装置が図示されている。この装置は、指のＮＩＲスキャンを獲得するためのＮＩＲ光源およびセンサを包含する。センサからのＮＩＲスキャン信号は、分析器によって処理され、その人の血糖値の予測がディスプレイ上に出力される。
【００１８】
ＮＩＲスペクトル・スキャンを使用して人の血糖値を予測するために、検査対象者の母集団に基づいて評価モデルが見つけられた。この評価モデルは、第１および第２の波長グループにおいて血管のＮＩＲ吸収度を、その血管のブドウ糖レベルに関連させる。図２のグラフは、９４０ｎｍ、１３１０ｎｍ、および１５５０ｎｍの３つのサンプル波長における、検査対象者の身体部分の血液のＮＩＲ吸収度と、それらの検査対象者の実験室検査によるブドウ糖レベルの平均値との間の関係を示している。基準ブドウ糖レベルは、それらの検査母集団からの血液標本に対する立証済み標準実験室検査を使用して獲得された。最小二乗法を使用して線形関係が見つけられる。検査母集団について検査されたブドウ糖レベルの平均値の標準偏差は、１０％から２０％までであった。
【００１９】
この評価モデルは、６つの波長、すなわちｉ−ｒ１、ｉ、ｉ＋ｒ２；ｋ−ｓ１、ｋ、およびｋ＋ｓ２における血管のＮＩＲ吸収度スキャンを基礎とする：これにおいてｉ、ｋは、基本波長であり、ｒ１、ｒ２、ｓ１、およびｓ２は、検査母集団から獲得された経験的な値である。これらのＮＩＲ吸収度データは、図１の装置を使用するＮＩＲスペクトル・スキャンから獲得される。
【００２０】
評価モデルのために、これら６つの波長が、ｉ、ｉ−ｒ１、およびｉ＋ｒ２の３つの波長を包含する第１のグループ（ｉ）；およびｋ、ｋ−ｓ１、およびｋ＋ｓ２の３つの波長を包含する第２のグループ（ｋ）に分割される。好ましい実施態様においては、６つの波長すべてが７５０ｎｍから１７００ｎｍまでの範囲内に入る。しかしながら、ほかの実施態様においては、第１の波長グループｉ、ｉ−ｒ１、およびｉ＋ｒ２を７５０ｎｍから１１２５ｎｍまでの範囲内とし、第２の波長グループｋ、ｋ−ｓ１、およびｋ＋ｓ２を９０５ｎｍから１７０１ｎｍまでの範囲内とすることができる。
【００２１】
次の式を使用して各波長グループについて第２の差分が決定される：
ｄ＝Ａ・ｗ１＋Ｂ・ｗ２＋Ｃ・ｗ３
これにおいてｄは第２の差分であり；ｗ１、ｗ２、およびｗ３は、それぞれの波長グループｉ−ｒ１、ｉ、ｉ＋ｒ２、またはｋ−ｓ１、ｋ、ｋ＋ｓ２内の３つの特定の波長におけるＮＩＲ吸収度の値であり、Ａ、Ｂ、およびＣは、経験的に決定された定数である。Ａ、Ｂ、およびＣの好ましい値は、それぞれ１、−２、および１である。６つの波長を置換すると、２つの式が次のとおりとなる：
ｄｉ＝ｗ（ｉ−ｒ１）−２ｗ（ｉ）＋ｗ（ｉ−ｒ２）  および
ｄｋ＝ｗ（ｋ−ｓ１）−２ｗ（ｋ）＋ｗ（ｋ−ｓ２）
【００２２】
これらの第２の差分の比ｄｉ／ｄｋが、次式に従って人のブドウ糖レベルの評価に使用される：
Ｃ＝Ｄ＋（Ｅ×（ｄｉ／ｄｋ））
これにおいてＣは予測される血糖値、ＤおよびＥは個別のハードウエアに関する較正係数であり、第２の差分の比および検査対象者の母集団から獲得された基準ブドウ糖レベルを使用した線形回帰から獲得される。
【００２３】
各グループ内の最適波長が、帰納的な方法を使用して決定される。図３は、ＮＩＲスペクトル・スキャンからの波長パラメータｉ、ｋ、ｒ１、ｒ２、ｓ１、およびｓ２のすべての可能な組み合わせから獲得される第２の差分のすべての可能な比の評価に使用される適切な帰納的方法を図解している。各帰納の間に、第２の差分の現在の比が評価の式に置換される。定数ＤおよびＥについての最良の値が、各帰納の間に交差確認を伴う線形回帰によって決定される。第２の差分の現在の評価とともにＤおよびＥについて評価された値は、暫定的な予測モデルＣｉ＝Ｄ＋（Ｅ×（ｄｉ／ｄｋ））をもたらす。この暫定的な予測モデルの適応度が評価される。現在の帰納における暫定的な予測モデルが先行するすべての予測モデルより良好な適応度をもたらす場合には、先行する保存済みの予測モデルが破棄されて現在の暫定的な予測モデルに置換される。それに該当しなければ、現在の予測モデルが破棄され、以前の保存済みの予測モデルは変更されない。この帰納が、波長パラメータのすべての可能な組み合わせ、したがってすべての可能な第２の差分の比が評価されるまで反復される。帰納が完了すると、最良の当て嵌め結果を与える最終的な保存済みの予測モデルが最終予測モデルとして選択される。定数ＤおよびＥの好ましい範囲は、それぞれ＋／−３０の間、および＋／−５０の間になる。
【００２４】
最適な波長は、異なる指について７５０ｎｍから１７０１ｎｍまでの範囲内で変動する。各指のためのｒ１、ｒ２、ｓ１、ｓ２、および波長の好ましい値を次の表に示す。
【００２５】
【表１】
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【００２６】
以上の説明において、既知の等価物を有する完全体または要素に対して参照がなされている場合には、それらが個別にここに示されている如くにこれに含められる。
【００２７】
本発明の実施態様を説明してきたが、付随する特許請求の範囲の本発明の精神または範囲から逸脱することなしに変形、改良、または修正が可能であることが理解される。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】人の身体部分の近赤外線スペクトル・スキャンを獲得するための装置を略図的に図解した説明図である。
【図２】９４０ｎｍ、１３１０ｎｍ、および１５５０ｎｍの波長における身体部分の血管の近赤外線吸収度対血管のブドウ糖レベルの相関（または最小二乗）係数を例示したグラフである。
【図３】最適スペクトル波長値の決定に使用される帰納的な方法を図解したフローチャートである。
【図２】
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【図３】
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【図１】
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【国際調査報告】
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