(57)【要約】  血液流体中の組成を測定するシステム（１０）および方法が開示される。システム（１０）は、組成を測定するための非侵襲的測定ユニット（１２）、および非侵襲的測定ユニット（１２）により得られる複数の測定値を処理して、血液流体中の組成の総合的測定値を決定するための少なくとも１つのニューラルネットワーク（１６）を備える。本発明の別の一様態は、上記の方法を実行するためのコンピュータが読み出し可能な媒体を開示する。【選択図】  図１
2011517990.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
血液流体の組成を測定するシステムであって、
非侵襲的測定ユニットにより得られる複数の測定値を処理して、前記血液流体中の前記組成の総合的測定値を決定するための少なくとも１つのニューラルネットワーク
を備える血液流体の組成を測定するシステム。
【請求項２】
血液流体の組成を測定するシステムであって、
前記組成を測定するための非侵襲的測定ユニットと、
前記非侵襲的測定ユニットにより得られる複数の測定値を処理して、前記血液流体中の前記組成の総合的測定値を決定するための少なくとも１つのニューラルネットワークと
を備える血液流体の組成を測定するシステム。
【請求項３】
血液流体中の組成を測定する方法であって、
非侵襲的測定ユニットから複数の測定値を得るステップと、
前記複数の測定値を少なくとも１つのニューラルネットワークにより処理して、前記血液流体中の前記組成の総合的測定値を決定するステップと
を備える血液流体中の組成を測定する方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つのニューラルネットワークが、誤差逆伝搬アルゴリズムを実装する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項５】
前記少なくとも１つのニューラルネットワークの入力層内のノードの数が、前記非侵襲的測定ユニットにより得られる前記複数の測定値における測定値の数と一致する、請求項４に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項６】
前記少なくとも１つのニューラルネットワークが、最低４つのノードからなる中間層を備える、請求項４または５に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項７】
前記少なくとも１つのニューラルネットワークの各出力ノードに関連する線形方程式が、前記少なくとも１つのニューラルネットワークの訓練前に、照合される情報源から決定される、請求項４〜６のいずれか一項に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項８】
各中間ノードに関連する前記線形方程式が、自動化された手順により決定される、請求項７に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項９】
前記中間ノードに対する前記出力値が重み付けされた測定値の総和である、請求項４〜８のいずれか一項に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項１０】
前記出力ノードに対する前記出力値が、重み付けされ正規化された中間ノード出力値の総和である、請求項４〜９のいずれか一項に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項１１】
中間ノードと出力ノードの間のリンクごとの前記重み付けの調整が、出力勾配誤差を参照して計算される、請求項４〜１０のいずれか一項に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項１２】
前記出力勾配誤差が以下のように計算され、
δｋ＝（ｔｋ−ｎｋ）・ｎｋ・（１−ｎｋ）
式中、
δｋは、前記出力勾配誤差であり、
ｎｋは、出力ノードｋに対する前記正規化された出力であり、
ｔｋは、出力ノードｋに関連する前記線形方程式により決定される、出力ノードｋに対する目標出力値である、
請求項１１に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項１３】
中間ノードと出力ノードの間のリンクごとの前記重み付けの前記調整が、次式に従って計算され、
Δｗｈｏｊｋ（ｐ＋１）＝η・δｋ・ｆ（ｎｅｔｊ）＋ｍ・Δｗｈｏｊｋ（ｐ）
式中、
ηは、学習率を示し、
ｍは、慣性成分を示し、
δｋは、出力勾配誤差であり、
ｗｈｏｊｋ（ｐ＋１）は、更新された重みの変化を表し、
ｗｈｏｊｋ（ｐ）は、前回の重みの変化を表し、
ｆ（ｎｅｔｊ）は、中間ノードｊに対する正規化された出力値である、
請求項１２に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項１４】
入力ノードと中間ノードの間のリンクごとの前記重み付けの前記調整が、中間層勾配誤差を参照して計算される、請求項４〜１３のいずれか一項に記載の血液流体中の組成を測定するためのシステムまたは方法。
【請求項１５】
前記中間層勾配誤差は、以下のように計算され、
【数１】
2011517990.tif 000016
式中、
Ｙは、関係する前記ニューラルネットワークの前記出力層内のニューロンの全数であり、
ｆ（ｎｅｔｊ）は、中間ノードｊに対する前記正規化された出力値であり、
δｋは、前記出力勾配誤差であり、
ｗｈｏｊｋ（ｐ）は、前記中間ノードｊと前記出力ノードｋの間の前記リンクに対する現在の重みを表す、
請求項１４に記載の血液流体中の組成を測定するためのシステムまたは方法。
【請求項１６】
入力ノードと中間ノードの間のリンクごとの前記重み付けの前記調整が、以下のように計算され、
Δｗｉｈｉｊ（ｐ＋１）＝η・δｊ・ｘｉ＋ｍΔｗｉｈｉｊ（ｐ）
式中、
ηは、前記学習率を示し、
ｍは、前記慣性成分を示し、
δｊは、前記中間層勾配誤差であり、
ｘｉは、入力ノードｉの値であり、
ｗｉｈｉｊ（ｐ＋１）は、更新された前記重みの変化を表し、
ｗｉｈｉｊ（ｐ）は、前回の前記重みの変化を表す、
請求項１５に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項１７】
前記学習率（η）および前記慣性パラメータ（ｍ）が、訓練中に自動的に調整される、請求項１３〜１６に記載の前記血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項１８】
前記学習率（η）が０．０１〜０．１の範囲の値であり、前記慣性パラメータ（ｍ）が０．８〜０．９の範囲の値である、請求項１３、１６または１７に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項１９】
前記少なくとも１つのニューラルネットワークは、少なくとも１つのバイアスを備える、請求項４〜１８のいずれか一項に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項２０】
前記中間ノードに対する前記出力値は、重み付けられた測定値と少なくとも１つの重み付けられた入力バイアスの総和である、請求項９に従属する請求項１９に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項２１】
前記出力ノードに対する前記出力値が、重み付けられ正規化された中間ノードの出力値と少なくとも１つの重み付けられた出力バイアスの総和である、請求項１０に従属する請求項１９に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項２２】
各出力バイアスと出力ノードの間の各リンクの前記重み付けの前記調整が、前記出力勾配誤差を参照して計算される、請求項１１に従属する請求項１９に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項２３】
各リンクの重み付けは次式に従って計算され、
Δｗｈｏ０ｋ＝η・δｋ
式中、
ηは、前記学習率であり、
δｋは、前記出力勾配誤差である、
請求項１２に従属する請求項１９に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項２４】
前記出力ノード（ｎｅｔｏｋ）に対する前記出力値に行われる前記調整が、以下の方程式により決定され、
【数２】
2011517990.tif 000017
式中、
Ｘは、関係する前記ニューラルネットワークの前記中間層内のノードの全数であり、
ｗｈｏ０ｋは、出力ノードｋに対する前記出力バイアスに適用される前記重み付けであり、
ｂｏｋは、出力ノードｋに対する前記出力バイアスであり、
ｗｈｏｊｋは、中間ノードｊと出力ノードｋの間の前記リンクに適用される前記重み付けであり、
ｆ（ｎｅｔｊ）は、中間ノードｊに対する前記正規化された出力値である、
請求項２３に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項２５】
前記少なくとも１つのニューラルネットワークが、第１のニューラルネットワークおよび第２のニューラルネットワークを備え、前記第１のニューラルネットワークは、前記複数の測定値を前処理し、その後、前記組成の総合的測定値の決定のために、前記前処理された測定値を前記第２のニューラルネットワークに渡すように構成される、請求項１〜２４のいずれかに記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項２６】
前記第１のニューラルネットワークおよび前記第２のニューラルネットワークが、誤差逆伝搬アルゴリズムを実装する、請求項２５に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項２７】
前記第１のニューラルネットワークおよび前記第２のニューラルネットワークが、前記同じ誤差逆伝搬アルゴリズムを実装する、請求項２６に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項２８】
訓練セット当たりの前記平均二乗誤差が所定の範囲内である、シナプスの重みが安定する、前記バイアスのレベルが安定する、前記システムの前記平均二乗誤差が所定の範囲内である、前記全訓練セットにわたり前記平均二乗誤差が所定の範囲内である、所定回数の訓練反復が行われた、のうちの１つが起こるまで、前記少なくとも１つのニューラルネットワークが訓練される、請求項４〜２７のいずれか一項に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項２９】
前記システム全体の前記平均二乗誤差が０．０００８未満になるまで、前記少なくとも１つのニューラルネットワークが訓練される、請求項２８に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項３０】
前記少なくとも１つのニューラルネットワークの訓練後、前記ニューラルネットワークは、前記訓練されたニューラルネットワークの前記結果を侵襲的測定技法により得られる前記物質の測定値と比較することにより検証される、請求項１〜２９のいずれか一項に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項３１】
前記非侵襲的測定ユニットが、前記組成により吸収可能な固有の波長でそれぞれが放射する複数のレーザダイオードを備え、各レーザダイオードにより得られる前記測定値が、前記複数の測定値を形成する、請求項２〜３０のいずれか一項に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項３２】
測定される前記組成が血糖であり、前記複数のレーザダイオードそれぞれにより放射される前記光の前記波長が、１、６００ｎｍ〜１、８００ｎｍの範囲内に入る、請求項３１に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項３３】
前記非侵襲的測定ユニットが、前記組成により吸収可能な可変波長で光を放射することができる少なくとも１つのレーザダイオードを備え、これらの可変波長それぞれで前記少なくとも１つのレーザダイオードにより得られる前記測定値が、前記複数の測定値を形成する、請求項２〜３０のいずれか一項に記載の前記血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項３４】
前記非侵襲的測定ユニットが、前記組成により吸収可能でない波長で光を放射する対照レーザダイオードをさらに備える、請求項３０〜３２のいずれか一項に記載の前記血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項３５】
血液流体中の組成の総合的測定値が決定されるように、
前記血液流体中の前記組成の複数の測定値を受け取る手段と、
前記血液流体の前記組成の前記複数の測定値を処理するための少なくとも１つのニューラルネットワークと
を記録した、コンピュータが読み出し可能な媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、血液流体中の組成を測定する方法およびシステムに関する。本発明は、詳細には総合的血糖値を得るために少なくとも１つのニューラルネットワークを介してヒトの１組の血糖測定値を処理するのに適しており、この関係において説明される。
【背景技術】
【０００２】
本発明の背景についての以下の議論は、本発明の理解を容易にすることを意図している。しかし、この議論は、本出願の優先日の時点で、参照される題材のどれもが、どの管轄区域においても発表され、知られ、または一般常識の一部であったということを認め、かつ承認することではないことを理解されたい。
【０００３】
ヒトの血糖値を測定する従来の方法は、細い針を使用して、ヒトの指を刺すことである。次に、この侵襲的技法により、針により生じた切り口を通ってヒトの静脈から血液を抜き取ることができるようになる。次に、この血液は、ブドウ糖と反応して発色団を形成する試薬を含む細片上に置かれる。その後、血液中に存在するブドウ糖の濃度を決定するために、細片は分析器（たとえば、ブドウ糖計）付きの反射率比色計により読み取られる。
【０００４】
そのような侵襲的手法は、１日に何回か彼／彼女の血糖値を監視することが要求される状況では望ましくない。この方法で多数の測定値を得ることにより、以下のような問題を生じることに起因する。
【０００５】
不要な苦痛および厄介な問題を引き起こす可能性がある。
【０００６】
針が再使用される状況では汚染のリスクが増加する。逆に、針が再使用されない場合、毎日得られなければならない測定値の数と共に針の廃棄費用が増加する。
【０００７】
さらに、毎日得られなければならず、その後適切に扱われなければならない測定値の数と共にバイオ廃棄物が増加する。
【０００８】
侵襲的技法に伴うこれらの問題が、血糖値測定用非侵襲的技法の開発につながった。
【０００９】
様々な非侵襲的監視技法の中でも、ブドウ糖の定量化のための光吸収技法は、非侵襲血糖検出／監視のための有望な手法であることが実証された。光吸収技法の原理は、特定波長の入射する赤外線源が光ファイバにより測定部位に届けられることを利用することを中心とする。赤外線の波長は、血液流体中のブドウ糖による吸収を起こしやすいような波長である。
【００１０】
したがって、赤外線が測定部位のすみずみまで向けられるとき、放射の一部が血液流体中のブドウ糖により吸収され、または光ファイバセンサまで反射される。次に、センサにより測定された赤外線の量が、ブドウ糖値を計算するために使用される。この過程での誤差を除くためには、赤外線の量の計算に含めるために、別の光ファイバセンサがこのセンサを囲み、それぞれが受け取る赤外線のレベルを主センサに伝えてもよい。
【００１１】
非侵襲血糖測定システムに持ち込まれた問題は多い。上記の光吸収技法の場合、以下のような問題を含む。
【００１２】
光ファイバにより加えられる圧力の違いが、得られる血糖測定値に影響を及ぼす。したがって、異なる時間に同じ測定部位から異なる血糖値の測定値を得る可能性がある。２つの測定値の間で圧力が変化する結果、順次の血糖測定値に変化が生じる可能性もある。
【００１３】
使用される波長が、より高い血糖測定値をもたらすことがある軟組織干渉を起こしやすい可能性がある。
【００１４】
ヒトの肌質が、赤外線が組織を通り抜ける能力に影響を及ぼすことも、赤外線を吸収することもあり、この場合も、その結果として得られる血糖測定値の精度に悪い方向に影響を及ぼす。
【００１５】
選択された波長が、血糖に加えて尿素、水分など、血液流体中の別の成分による吸収を起こしやすいことがある。
【００１６】
前述の問題に即座に対処する１つの方法は、血糖値を測定するための異なる波長からなる複数の赤外線ビームに依存するシステムを実現することである。次に、血糖値を計算するために、これらの測定値が部分最小二乗法を使用して処理される。
【００１７】
しかし、この状況に伴う問題は、血糖測定値の精度が、測定値を得るために使用される異なる波長の数に依存することである。より多くの異なる波長によって精度は改善されるが、それには費用がかさむ。侵襲的技法の精度に相当する精度を、光吸収に基づく非侵襲的測定技法により費用効率の高い水準で得られることができなかったという状況を最終結果が示している。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
したがって、上記の問題を改善し、それにより費用と精度の間のバランスを達成しようとしながら、ブドウ糖などの血液流体組成を測定し決定することができるシステムを開発することが本発明の目的である。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
この文書を通じて、そうでないと他に示されない限り、「備える」、「からなる」などの語句は、網羅的ではなく、それらを含むものと解釈されるべきである。
【００２０】
本発明の第１の様態によれば、血液流体の組成を測定するシステムは、血液流体中の組成の総合的測定値を決定するために非侵襲的測定ユニットにより得られる複数の測定値を処理するための少なくとも１つのニューラルネットワークを備える。
【００２１】
本発明の別の様態によれば、血液流体の組成を測定するシステムは、組成を測定するための非侵襲測定ユニットと、血液流体中の組成の総合的測定値を決定するために非侵襲的測定ユニットにより得られる複数の測定値を処理するための少なくとも１つのニューラルネットワークとを備える。
【００２２】
本発明の別の様態によれば、血液流体中の組成を測定する方法は、非侵襲的測定ユニットから複数の測定値を得るステップと、血液流体中の組成の総合的測定値を決定するために複数の測定値を少なくとも１つのニューラルネットワークにより処理するステップとを備える。
【００２３】
少なくとも１つのニューラルネットワークが、誤差逆伝搬（ｂａｃｋ  ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）アルゴリズムを実装することが好ましい。
【００２４】
入力層内のノードの数は、非侵襲的測定ユニットにより得られる複数の測定値における測定値の数と一致することが好ましい。さらに、中間層（ｈｉｄｄｅｎ  ｌａｙｅｒ）が、少なくとも４つのノードを備えることが好ましい。
【００２５】
各出力ノードに関連する線形方程式が、少なくとも１つのニューラルネットワークの訓練の前に、制御された情報源から決定され得る。各中間ノードに関連する線形方程式は、自動化された手順により決定され得る。
【００２６】
中間ノードの出力値は、重み付き測定値の総和とすることができる。出力ノードの出力値はまた、重み付きで正規化された中間ノードの出力値の総和とすることができる。
【００２７】
中間ノードと出力ノードの間のリンクごとの重み付けの調整は、出力勾配誤差（ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｅｒｒｏｒ）を参照して計算されてもよい。出力勾配誤差は、以下のように計算することができる。
δｋ＝（ｔｋ−ｎｋ）・ｎｋ・（１−ｎｋ）
式中、
ｎｋは、出力ノードｋに対する正規化された出力値である。
ｔｋは、出力ノードｋに関連する線形方程式により決定される、出力ノードｋに対する目標出力値である。
【００２８】
中間ノードと出力ノードの間のリンクごとの重み付けの調整は、次式に従って計算される。
Δｗｈｏｊｋ（ｐ＋１）＝η・δｋ・ｆ（ｎｅｔｊ）＋ｍ・Δｗｈｏｊｋ（ｐ）
式中、
ηは、学習率（ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｒａｔｅ）を示す。
ｍは、慣性成分（ｍｏｍｅｎｔｕｍ  ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）を示す。
δｋは、出力勾配誤差を示す
Δｗｈｏｊｋ（ｐ＋１）は、更新された重みの変化を表す。
Δｗｈｏｊｋ（ｐ）は、前回の重みの変化を表す。
ｆ（ｎｅｔｊ）は、中間ノードｊに対する正規化された出力値である。
【００２９】
入力ノードと中間ノード間のリンクごとの重み付けの調整は、中間層の勾配誤差を参照して計算されることが好ましい。中間層の勾配誤差は、以下のように計算される。
【数１】
2011517990.tif 000003
式中、
Ｙは、関係するニューラルネットワークの出力層内のニューロンの総数である。
ｆ（ｎｅｔｊ）は、中間ノードｊに対する正規化された出力値である。
δｋは、出力勾配誤差である。
ｗｈｏｊｋ（ｐ）は、中間ノードｊと出力ノードｋの間のリンクに対する現在の重みを表す。
【００３０】
入力ノードと中間ノードの間のリンクごとの重み付けの調整は、以下のように計算され得る。
Δｗｉｈｉｊ（ｐ＋１）＝η・δｊ・ｘｉ＋ｍΔｗｉｈｉｊ（ｐ）
式中、
ηは、学習率を示す。
ｍは、慣性成分を示す。
δｊは、中間層の勾配誤差である。
ｘｉは、入力ノードｉの値である。
ｗｉｈｉｊ（ｐ＋１）は、更新された重みの変化を表す。
ｗｉｈｉｊ（ｐ）は、前回の重みの変化を表す。
【００３１】
学習率（η）および慣性成分（ｍ）は、訓練の間に自動的に調整されることがある。学習率（η）は０．０１〜０．１の範囲の値であり、慣性成分（ｍ）は０．８〜０．９の範囲の値であることが好ましい。
【００３２】
理想的には、少なくとも１つのニューラルネットワークは少なくとも１つのバイアスを備える。
【００３３】
中間ノードの出力値は、重み付けされた測定値と少なくとも１つの重み付けされた入力バイアスの総和としてもよい。
【００３４】
出力ノードに対する出力値はまた、重み付けされ正規化された中間ノードの出力値と少なくとも１つの重み付けされた出力バイアスの総和としてもよい。
【００３５】
各出力バイアスと出力ノードの間の各リンクの重み付けの調整は、出力勾配誤差を参照して計算してもよい。理想的には、この計算は以下の方程式を使用することによる。
Δｗｈｏ０ｋ＝η・δｋ
式中、
ηは、学習率である。
δｋは、出力勾配誤差である。
【００３６】
出力ノード（ｎｅｔｏｋ）に対する出力値に対して行われる調整は、以下の方程式により決定されることができる。
【数２】
2011517990.tif 000004
式中、
Ｘは、関係するニューラルネットワークの中間層内のノードの総数である。
ｗｈｏ０ｋは、出力ノードｋに対する出力バイアスに適用される重み付けである。
ｂｏｋは出力ノードｋに対する出力バイアスである。
ｗｈｏｊｋは、中間ノードｊと出力ノードｋの間のリンクに適用される重み付けである。
ｆ（ｎｅｔｊ）は中間ノードｊに対する正規化された出力値である。
【００３７】
理想的には、少なくとも１つのニューラルネットワークが、第１のニューラルネットワーク、および第２のニューラルネットワークを含み、第１のニューラルネットワークは複数の測定値を前処理し、その後、組成の総合的測定値を決定するために、前処理された測定値を第２のニューラルネットワークに渡すように構成される。第１のニューラルネットワーク、および第２のニューラルネットワークはいずれも誤差逆伝搬アルゴリズムを実装し得る。第１のニューラルネットワークにより実装される誤差逆伝搬アルゴリズムは、第２のニューラルネットワークにより実装される誤差逆伝搬アルゴリズムと同じでもよい。
【００３８】
訓練セット当たりの平均二乗誤差が所定の範囲内である、シナプスの重みが安定する、バイアスレベルが安定する、システムの平均二乗誤差が所定の範囲内である、全訓練セットにわたる平均二乗誤差が所定の範囲内である、所定の回数の訓練の反復が行われた、のうちの１つが起こるまで、少なくとも１つのニューラルネットワークが訓練されてもよい。好ましい実施形態では、少なくとも１つのニューラルネットワークが、システム全体の平均二乗誤差が０．０００８未満となるまで訓練される。
【００３９】
少なくとも１つのニューラルネットワークの訓練後、１つまたは複数のニューラルネットワークが、訓練されたニューラルネットワークの結果を侵襲的測定技法により得られる物質の測定値と比較することにより検証されてもよい。
【００４０】
非侵襲的測定ユニットは、複数のレーザダイオードを備えてもよく、各レーザダイオードは、組成により吸収可能な固有の波長で光を放射し、各レーザダイオードにより得られる測定値が複数の測定値を形成する。
【００４１】
測定される組成は、血糖であることが好ましく、複数のレーザダイオードのそれぞれにより放射される光の波長は、１、６００ｎｍ〜１、８００ｎｍの範囲内に入る。
【００４２】
あるいは、非侵襲的測定ユニットが、組成により吸収可能な可変波長で光を放射することができる少なくとも１つのレーザダイオードを含み、少なくとも１つのレーザダイオードによりこれらの可変波長それぞれで得られる測定値が複数の測定値を構成する。
【００４３】
非侵襲的測定ユニットは、組成により吸収可能でない波長で光を放射する対照レーザダイオードをさらに含み得る。
【００４４】
本発明の別の様態によれば、コンピュータが読み出し可能な媒体が、その媒体上に、血液流体の組成の複数の測定値を受け取るための手段と、血液流体中の組成の総合的測定値が決定されるように、血液流体の組成の複数の測定値を処理するための少なくとも１つのニューラルネットワークとを記録する。
【００４５】
以下の発明は、以下の図面を参照して説明される。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】血液流体内の組成を測定するシステムを概略的に示す図である。
【図２】図１に示されるシステムの一部を形成する第１のニューラルネットワークの概略図である。
【図３】図２に示される第１のニューラルネットワークを訓練する目的で、線形方程式が手動で決定される一連のブドウ糖濃度グラフである。
【図４】図１に示されるシステムの一部を形成する第２のニューラルネットワークの概略図である。
【図５】非侵襲的血糖測定構成の１つのバージョンの等角図である。
【発明を実施するための形態】
【００４７】
図１は血液流体４２中の血糖を測定するシステム１０の第１の実施形態を示す。システム１０は、非侵襲的血糖測定構成１２、データ収集モジュール１４、第１のニューラルネットワーク１６、および第２のニューラルネットワーク１８を備える。本発明の関係においては、血液流体は、血漿と呼ばれる液体中に浮遊する血球からなる。血液流体の５５％を構成する血漿は、大部分は水分（約９０％）であり、溶解したタンパク質、ブドウ糖、ミネラルイオン、ホルモン、二酸化炭素、血小板、および血球自体を含む。血液中に存在する血球は、主に赤血球（ＲＢＣまたはｅｒｙｔｈｒｏｃｙｔｅとも呼ばれる）、および白血球であり、白血球細胞および血小板（ｔｈｒｏｍｂｏｃｙｔｅとも呼ばれる）を含む。血液流体は、生体内では脊椎動物内の排泄物輸送のための主要な媒体である。血液流体は、針により生体内原位置で測定されても、生体内の毛細血管内で抽出され、測定されてもよい。
【００４８】
非侵襲的血糖測定構成１２は、ソースディスク２２、セレクタディスク２４、およびディテクタディスク２６を備える。セレクタディスク２４は、ソースディスク２２とディテクタディスク２６の間に位置する。非侵襲的血糖測定構成１２が、図５に示される。
【００４９】
ソースディスク２２には、そこに取り付けられた６つのレーザダイオード２８がある。６つのレーザダイオード２８は、ソースディスク２２の円周付近に等間隔に配置される。各レーザダイオード２８は、別の各レーザダイオード２８と同じ方向を向いている。
【００５０】
各レーザダイオード２８は、１、６００ｎｍ〜１、８００ｎｍの範囲の単一赤外線波長を放射するように構成される。どのレーザダイオード２８も、他のどのレーザダイオード２８の赤外線波長と同じ赤外線波長を放射しない。
【００５１】
セレクタディスク２４は、回転軸３８の周りに回転可能である。セレクタディスク２４には、回転軸３８の中心から外れた開口３２がある。この方法では、回転されたとき、セレクタディスク２４の開口３２により、各レーザダイオード２８により放射される赤外線ビームが開口３２を通り抜けることができるようになる。開口３２は、レーザダイオード２８により放射されるただ１つの赤外線ビームだけが一度に開口３２を通り抜けることができるような大きさである。固定する手段（図示せず）がセレクタディスク２４の位置を保持する。固定する手段は、この実施形態では外すことができるクリップの形をとる。したがって、クリップがセレクタディスク２４を固定しているとき、セレクタディスク２４は回転することができないが、クリップがセレクタディスク２４から外されたとき、セレクタディスク２４は、回転軸３８の周りを自由に回転することができる。
【００５２】
ディテクタディスク２６には、その上に取り付けられた６つの光ファイバヘッド３４がある。光ファイバヘッド３４は、レーザダイオード２８と同じ方法で配置される。これは、各光ファイバヘッド３４とそれに対応するレーザダイオード２８の間の軸性配置を可能にする。精巧に作り上げるために、例えば、光ファイバヘッド３４ａはレーザダイオード２８ａに対して軸方向に位置を調整され、光ファイバヘッド３４ｂはレーザダイオード２８ｂに対して軸方向に位置を調整される。
【００５３】
各光ファイバヘッド３４は、データ収集モジュール１４とデータ通信する。続いて、データ収集モジュール１４は、第１のニューラルネットワーク１６とデータ通信する。続いて、第１のニューラルネットワーク１６は、第２のニューラルネットワーク１８と単方向データ通信する。この例では、第１のニューラルネットワーク１６は、入力層１００、中間層１０２、および出力層１０４を含む。入力層１００は、６つの入力ニューロン１０６からなる。各入力ニューロン１０６は、中間層１０２内の各中間ニューロン１０８と通信する。続いて、各中間ニューロン１０８は、出力層１０４内の各出力ニューロン１１０に接続される。さらに、入力層１００にはバイアス入力１１２があり、中間層１０２にはバイアス入力１１４がある。バイス入力１１２、１１４に対する値は、最初に＋１に設定される。
【００５４】
第２のニューラルネットワーク１８は、入力層２００、中間層２０２、および出力層２０４を備える。入力層２００は、６つの入力ニューロン２０６からなる。各入力ニューロン２０６は、中間層２０２内の各中間ニューロン２０８と通信する。続いて、各中間ニューロン２０８は出力層２０４内の単一の出力ニューロン２１０に接続される。さらに、入力層２００にはバイアス入力２１２があり、中間層２０２にはバイアス入力２１４がある。バイアス入力２１２、２１４に対する値は最初に＋１に設定される。
【００５５】
各入力ニューロン２０６と各中間ニューロン２０８の間の接続は、重み付けされる。添付の図および方程式に示されるように、この重み付けはｗｉｈｉｊで示され、ｉは接続される入力ニューロン２０６を表し、ｊは接続される中間ニューロン２０８を表す。
【００５６】
ここで、本発明がその動作の関係において説明される。システム１０の動作に必要なその他の特徴も、以下の例の関係において紹介され得る。
【００５７】
それぞれが水中で既知のブドウ糖濃度を有する１組の４０のブドウ糖溶液が準備される。各溶液間のブドウ糖濃度は異なる。続いて、各ブドウ糖溶液は、各レーザダイオード２８により照射される。これにより、各ブドウ糖溶液に対する１組のレーザダイオード測定値が作り出される。
【００５８】
レーザダイオード測定値がすべてのブドウ糖溶液について得られると、次に、各ブドウ糖濃度に対してレーザダイオードにより得られた１組の測定値が、ブドウ糖濃度対レーザダイオード電圧測定値のグラフ上に描かれる。この例の関係においては、代表的グラフが作成され、４つのレーザダイオードについてのそのようなグラフの例が図３に示される。
【００５９】
次に、各グラフに関して手作業で再評価が行われ、「最良適合線」評価が行われる。次に、「最良適合線」により表される線形方程式が、各グラフについて計算される。その結果が１組の６つの線形方程式であり、これらの方程式は第１のニューラルネットワーク１６の訓練で使用するためにデータ収集モジュール１４で記録される。
【００６０】
ニューラルネットワークを訓練するには、ヒト４２が、セレクタディスク２４およびディテクタディスク２６により輪郭を描かれる領域内に彼／彼女の手の爪を置くように要請される。指の爪が置かれると、操作者（図示せず）がセレクタディスク２４からクリップを外す。次に、操作者は、開口３４がレーザダイオード２８と光ファイバヘッド３４の所望の組合せで、共軸で一直線になるまで、セレクタディスク２４を回転させる。適切に調整されると、レーザダイオード２８は指の爪に赤外線ビームを放射するように起動される。ヒトの血液流体中のブドウ糖により吸収されない赤外線ビームの部分が、その後、共軸で一直線になった光ファイバヘッド３４により検出される。次に、光ファイバヘッド３４は、光ファイバヘッド３４により受け取られた赤外光の量を反映する測定値をデータ収集モジュール１４に提供する。
【００６１】
特定のレーザダイオード２８に対する赤外光測定値がデータ収集モジュール１４により受け取られると、別のレーザダイオード２８に対する赤外光測定値が受け取られることができるように、セレクタディスク２４が操作される。この手順は、各レーザダイオード２８に対する赤外光測定値が受け取られるまで繰り返される。
【００６２】
６０の測定値からなる１つの訓練セットが得られるまで、全手順がそのヒトについて一定間隔でさらに５９回繰り返される。訓練セットの各要素は、１組の６つの赤外光測定値を備える。そのような各赤外光測定値は、レーザダイオード２８に関連する。訓練セットが、実質的に同じ赤外光測定値を有する要素を含まないことを保証するために、ヒトは、訓練セットを確立する手順を開始する前に、時間をかけて血糖値を上昇させる液体を飲み尽くす必要がある。
【００６３】
訓練セットの各要素に対する基準血糖測定値を設定するために、非侵襲的血糖測定構成１２を使用して測定値が得られると同時に、侵襲的技法を使用する測定値も得られる。この実施形態では、侵襲的技法は、ヒトの指を刺し、当業者に知られるような方法で得られた血液を測定する。これらの６０の対応する侵襲的血糖測定値が、検証セットを形成する。
【００６４】
上述のように、訓練セットおよび検証セットを形成する血糖測定値が、データ収集モジュール１４に通知される。データ収集モジュール１４は、訓練セットと検証セットの両方に含まれるデータを操作して、訓練データベース４４を形成する。訓練データベース４４内の各レコード４６は、
（ｉ）訓練セットからの要素、および
（ｉｉ）その要素に対応する検証セット内の要素
を含む。
【００６５】
この例では、訓練データベース４４のうちの４０のレコード４６が、無作為に選択され、訓練サンプルという印を付けられる。残りの２０のレコードは、試験サンプルと印を付けられる。
【００６６】
次に、訓練サンプルという印を付けられたレコード４６は、第１のニューラルネットワーク１６を訓練するために使用される。第１のニューラルネットワーク１６の訓練が、図２を参照して説明される。図中、
ｘｉは、ｉ番目の入力ノードを表す光測定値を表す。
ｗｉｈｉｊは、入力ノードｉと中間ノードｊの間の関係の重みを表す。バイアスノードｂｈｊと各中間ノードｊの間の関係の重み付けは、ｗｉｈ０ｊと示される。
ｂｈｊは、中間ノードｊのバイアスを表す。
ｗｈｏｊｋは、中間ノードｊとｋ番目の出力ノードｎの間の関係の重みを表す。バイアスノードｂｏｋと各出力ノードｎの間の関係の重み付けは、ｗｈｏ０ｋと示される。
ｂｏｋは、ｋ番目の出力ノードｎのバイアスを表す。
ｙｉは、ｉ番目の出力ノードを代表する処理済み光測定値を表す。
【００６７】
これらの表記法は、第１のニューラルネットワークのための以下の訓練手順で終始一定であり、この手順は以下のステップを含む。
【００６８】
１．各重み値（すなわち、ｗｉｈｉｊおよびｗｈｏｉｊ）が初期化される。初期化手順は、各重み値に−０．５〜＋０．５の範囲の乱数を割り当てることを伴う。
【００６９】
この例では、初期化後の重み値は以下のとおりである。
【表１】
2011517990.tif 000005
【表２】
2011517990.tif 000006
【００７０】
２．各バイアス値ｂｈｊおよびｂｏｋは１に設定される。
【００７１】
この例は、以下に示すｘｉ値を参照して話を続ける。
ｘ１＝−０．８０９６  ｘ２＝−０．２１４０  ｘ３＝−０．７３６６
ｘ４＝−０．８１２０  ｘ５＝−０．２８６６  ｘ６＝−０．５２０４
【００７２】
これらの値は、５．９５の血糖値を有するヒトから得られた。さらに、各ｘｉ値に対する目標値（ｔｉ）を設定するための方程式は、以下のとおりである。
ｔ１＝−０．０１２９ｘ１＋０．３９９６
ｔ２＝−０．０１３０ｘ２＋０．５０７２
ｔ３＝−０．０３８０ｘ３＋０．８９２０
ｔ４＝−０．０１５９ｘ４＋０．４２７１
ｔ５＝−０．００７９ｘ５＋０．５３７７
ｔ６＝−０．０２６４ｘ６＋０．６８６３
【００７３】
これらの方程式を使用して、第１のニューラルネットワークのこの反復での各ｘｉ値に対する目標値ｔｉは、以下とおりである。
ｔ１＝０．４１０  ｔ２＝０．５１０  ｔ３＝０．９２０
ｔ４＝０．４４０  ｔ５＝０．５４０  ｔ６＝０．７００
【００７４】
３．各中間ニューロンｊに対する出力値ｎｅｔｊは、以下の方程式に従って計算される。
【数３】
2011517990.tif 000007
【００７５】
この例では、結果として得られるｎｅｔｊ値は以下のとおりである。
ｎｅｔ１＝−０．３６４６  ｎｅｔ２＝−０．２０７５
ｎｅｔ３＝０．１４６６  ｎｅｔ４＝０．０３７１
【００７６】
４．次に、ｆ（ｎｅｔｊ）値を得るためにｎｅｔｊが正規化される。ｆ（ｎｅｔｊ）値は以下の方程式に従って得られる。
【数４】
2011517990.tif 000008
【００７７】
したがって、ｆ（ｎｅｔｊ）値は、０〜１の範囲の値になる。この例では、ｆ（ｎｅｔｊ）値は以下のとおりである。
ｆ（ｎｅｔ１）＝０．４０９９  ｆ（ｎｅｔ２）＝０．４４８３
ｆ（ｎｅｔ３）＝０．５３６６  ｆ（ｎｅｔ４）＝０．５０９３
【００７８】
５．次に、出力ニューロンｎｋに対する出力値ｎｅｔｏｋが、以下の方程式に従って計算される。
【数５】
2011517990.tif 000009
【００７９】
これにより、以下のｎｅｔｏｋ値が算出される。
ｎｅｔｏ１＝０．４１０６  ｎｅｔｏ２＝−０．００７２
ｎｅｔｏ３＝０．１３７６  ｎｅｔｏ４＝０．３０３５
ｎｅｔｏ５＝０．２３７９  ｎｅｔｏ６＝−０．１２８８
【００８０】
６．その後、ｎｅｔｏｋの値は、ｎｋ値を得るために正規化される。Ｎｋは以下の方程式に従って０〜１の間の値に計算される。
【数６】
2011517990.tif 000010
【００８１】
その結果得られる値は次のようになる。
ｎ１＝０．６０１２  ｎ２＝０．４９８２  ｎ３＝０．５３４３
ｎ４＝０．５７５３  ｎ５＝０．５５９２  ｎ６＝０．４６９３
【００８２】
７．ニューラルネットワークの出力ｎｋが得られると、出力層内のｋ番目の出力ニューロンに対する出力勾配誤差δｋが、以下の方程式に従って計算される。
δｋ＝（ｔｋ−ｎｋ）・ｎｋ・（１−ｎｋ）
【００８３】
これは、以下の出力勾配誤差（δｋ）値となる。
δ１＝−０．０４５８  δ２＝０．００３０  δ３＝０．０９６０
δ４＝−０．０３３１  δ５＝−０．００４７  δ６＝０．０５７４
【００８４】
８．出力勾配誤差δｋはまた、第１のニューラルネットワークの現在の反復で使用される中間層勾配誤差δｊを計算するために必要とされる。中間層勾配誤差δｊは以下の方程式により計算される。
【数７】
2011517990.tif 000011
式中、
ｗｈｏｊｋ（ｐ）は、第１のニューラルネットワークの現在の反復で使用されるｗｈｏｊｋ値を表す。
【００８５】
これにより、以下の１組の値が算出される。
δ１＝−０．００２３
δ２＝−０．００５６
δ３＝−０．００４９
δ４＝０．００７９
【００８６】
９．出力勾配誤差δｋは、第１のニューラルネットワークの次の反復で使用される重みΔｗｈｏｊｋの変化を計算するために必要とされる。この変化は、以下の方程式により計算される。
Δｗｈｏｊｋ（ｐ＋１）＝η・δｋ・ｆ（ｎｅｔｊ）＋ｍ・Δｗｈｏｊｋ（ｐ）
式中、
ηは、学習率を示す。
ｍは、慣性成分を示す。
Δｗｈｏｊｋ（ｐ＋１）は、更新された重みの変化を表す。
Δｗｈｏｊｋ（ｐ）は、前回の重みの変化を表す。
【００８７】
これにより、以下の１組の値が算出される。
【表３】
2011517990.tif 000012
【００８８】
この式が、帰納的関数であることに留意されたい。この帰納的関数を利用するために、各ｗｈｏｊｋ値は、第１のニューラルネットワークが将来、反復で参照するためにアレイ内に記憶される。
【００８９】
η項およびｍ項は、それぞれ学習率および慣性成分を示すために、この明細書の残りの部分を通して使用される。
【００９０】
１０．次に、次式に従って補正値を最初に決定することにより、出力バイアス値ｗｈｏ０ｋの重み付けが、修正される。
Δｗｈｏ０ｋ＝η・δｋ
【００９１】
その結果得られる補正値は以下のとおりである。
Δｗｈｏ０１＝−０．００４６  Δｗｈｏ０２＝０．０００３
Δｗｈｏ０３＝０．００９６  Δｗｈｏ０４＝−０．００３３
Δｗｈｏ０５＝−０．０００５  Δｗｈｏ０６＝０．００５７
【００９２】
１１．δｊを計算し、次に、次式を使用してｗｉｈｉｊに対する補正値を計算することができる。
Δｗｉｈｉｊ（ｐ＋１）＝η・δｊ・ｘｉ＋ｍΔｗｉｈｉｊ（ｐ）
【表４】
2011517990.tif 000013
【００９３】
これも帰納的関数なので、各ｗｉｈｉｊ値は、第１のニューラルネットワーク１６が将来、反復で参照するためにアレイ内に記憶される。
【００９４】
１２．次に、次式を使用してバイアス重み付け補正値ｗｉｈ０ｊが決定される。
Δｗｉｈ０ｊ＝η・δｊ
【００９５】
その結果得られる補正値は、以下のとおりである。
Δｗｉｈ０１＝−０．０００２  Δｗｉｈ０２＝−０．０００６
Δｗｉｈ０３＝−０．０００５  Δｗｉｈ０４＝０．０００８
【００９６】
１３．決定された補正値を使い、次式に従って重み付けｗｈｏｊｋが更新される。
ｗｈｏｊｋ（ｐ＋１）＝ｗｈｏｊｋ（ｐ）＋Δｗｈｏｊｋ（ｐ＋１）
【００９７】
この式はまた、バイアス重み付け値に適用され、したがって、以下のような新しい１組の重み付けが得られる。
【表５】
2011517990.tif 000014
【００９８】
１４．ほとんど同一の方法で、次式に従って重み付けｗｉｈｊｋが更新される。
ｗｉｈｉｊ（ｐ＋１）＝ｗｉｈｉｊ（ｐ）＋Δｗｉｈｉｊ（ｐ＋１）
【００９９】
この式はまた、バイアス重み付け値にも適用され、したがって、以下のような新しい１組の重み付けが得られる。
【表６】
2011517990.tif 000015
【０１００】
次に、訓練セットから得られる新しい１組のｘｉ値を使いステップ３から再び処理が始まる。
【０１０１】
訓練セットから得られるｘｉ値が使用され、または必要に応じて再使用され、システム全体の平均二乗誤差が０．０００８未満になる時点まで、この手順は続く。一般に、この値は何千回もの反復後に達成される。
【０１０２】
第１のニューラルネットワークが訓練されてしまうと、第２のニューラルネットワークが、ただ１つの出力ノードｎ１しかないことを除き、同一の方法で訓練される。したがって、第２のニューラルネットワークを訓練するのに必要な処理の説明は、本明細書では繰り返されない。訓練されると、第１のニューラルネットワークにより計算された出力層値が、第２のニューラルネットワーク用のｘｉ値として使用される。
【０１０３】
両方のニューラルネットワークが、訓練セットを使用して訓練されてしまうと、システムは検証セットに含まれる値を使用して全体として試験される。検証セットを使用して試験されたシステムが、重大なエラーを示す場合、システムは検証セットをより代表する新しい訓練セットを使用して再度訓練される。
【０１０４】
次に、血液流体の組成の測定値を分析するためのシステム１０の第２の実施形態が説明されるが、同様の数字は同様の部分を参照する。システム１０は、データ収集モジュール１４、第１のニューラルネットワーク１６、および第２のニューラルネットワーク１８を備える。ここで、本発明は、血液流体中の組成の総合的測定値を決定することを目的として、血液流体中の血糖値の測定値を分析する関係において説明される。システム１０の動作に必要な別の特徴も、以下の例の関係において紹介され得る。
【０１０５】
データ収集モジュール１４は、以下の情報を受け取るように構成される。
【０１０６】
ａ．任意の非侵襲的血糖測定手段により得ることができる、１組の６０の非侵襲的血糖測定値。１組の６０の非侵襲的血糖測定値は、訓練セットを形成する。
【０１０７】
ｂ．１組の線形方程式。各線形方程式は、変化する濃度の血糖溶液と、非侵襲的血糖測定手段の測定の単位の間の関係を表す。この実施形態の関係においては、非侵襲的血糖測定手段は、第１の実施形態で説明された血液測定構成１２であり、したがって、６つのレーザダイオードに対応する６つの方程式が得られる。
【０１０８】
ｃ．訓練セットの要素ごとに対応する基準血糖測定値。この測定値は、ヒトの指を刺し、当業者に知られるような方法で得られた血液を測定することを伴う侵襲的技法などの侵襲的技法を使用して得られる。これらの６０の対応する侵襲的血糖測定値が、検証セットを形成する。
【０１０９】
データ収集モジュール１４は、訓練セットと検証セットの両方に含まれるデータを操作して、訓練データベース４４を形成する。訓練データベース４４内の各レコード４６は、
（ｉｉｉ）訓練セットからの要素、および
（ｉｖ）その要素に対応する検証セット内の要素
を備える。
【０１１０】
この例では、訓練データベース４４のうちの４０のレコード４６が、無作為に選択され、訓練サンプルという印を付けられる。残りの２０のレコードは、試験サンプルという印を付けられる。
【０１１１】
次に、訓練サンプルという印を付けられたレコード４６は、第１のニューラルネットワーク１６を訓練するために使用される。第１のニューラルネットワーク１６の訓練は、図２を参照して説明される。図中、
ｘｉは、ｉ番目の入力ノードを表す光測定値を表す。
ｗｉｈｉｊは、入力ノードｉと中間ノードｊの間の関係の重みを表す。バイアスノードｂｈｊと各中間ノードｊの間の関係の重み付けは、ｗｉｈ０ｊで示される。
ｂｈｊは、中間ノードｊのバイアスを表す。
ｗｈｏｊｋは、中間ノードｊとｋ番目の出力ノードｎの間の関係の重みを表す。バイアスノードｂｏｋと各出力ノードｎの間の関係の重み付けは、ｗｈｏ０ｋで示される。
ｂｏｋは、ｋ番目の出力ノードｎのバイアスを表す。
ｙｉは、ｉ番目の出力ノードを表す処理済み光測定値を表す。
【０１１２】
これらの表記法は、第１の実施形態で説明されるステップ１〜１４を含む、第１のニューラルネットワークのための以下の訓練手順と終始一定である。次に、訓練手順は、訓練セットから得られる新しい１組のｘｉ値を使いステップ３から再び始まる。
【０１１３】
この手順は、訓練セットから得られるｘｉ値が使用され、または必要に応じて再使用され、システム全体の平均二乗誤差が０．０００８未満になる時点まで反復し、続く。一般に、この値は何千回もの反復後に達成される。
【０１１４】
第１のニューラルネットワークが訓練されてしまうと、第２のニューラルネットワークが、ただ１つの出力ノードｎ１しかないことを除き、同じ方法で訓練される。したがって、第２のニューラルネットワークを訓練するのに必要な処理の説明は、本明細書では繰り返さない。訓練されてしまうと、第１のニューラルネットワークにより計算された出力層値が、第２のニューラルネットワーク用のｘｉ値として使用される。
【０１１５】
両方のニューラルネットワークが、訓練セットを使用して訓練されてしまうと、システムは検証セットに含まれる値を使用して全体として試験される。検証セットを使用して試験されたシステムが、重大なエラーを示す場合、システムは検証セットをより代表する新しい訓練セットを使用して再度訓練される。検証セットにより検証された訓練済みのニューラルネットワークが、血液流体中の血糖値を表す血糖の組成の総合的測定値を提供する。
【０１１６】
本発明は、説明された例に制限されないことが当業者には理解されるであろう。具体的には、本発明の範囲を逸脱することなく、以下の追加および／または修正を行うことができる。
【０１１７】
少なくとも１つのレーザダイオードが波長ソースディスク２２に追加されてもよい。１つまたは複数の対照レーザダイオードもまた、６つのレーザダイオード２８のうちのいずれか１つを置き換えてもよい。１つまたは複数の対照レーザダイオードは、ブドウ糖により吸収可能でない赤外線波長を放射するように構成される。現在の知識に基づくと、ブドウ糖により吸収可能な１、６００ｎｍ〜２、２００ｎｍの範囲内に入るような波長である。
【０１１８】
１つまたは複数の対照レーザダイオードが、ブドウ糖が全く吸収されないときに測定される赤外線波長の基底強度を決定するために使用されてもよい。それに対応して、対照電圧の読み取り値が得られ、信号処理装置４８を使用して処理されてもよい。
【０１１９】
波長セレクタディスク２４の回転は、手動で行われても、たとえばステッピングモータを使用して自動化されてもよい。
【０１２０】
各レーザダイオード２８ａ、２８ｂ、２８ｃ、２８ｄ、２８ｅ、２８ｆが、固定した赤外線波長を放射する６つのレーザダイオード２８を使用する代わりに、複数の可変赤外線波長を放射することができる単一レーザダイオードが使用されてもよい。
【０１２１】
より多いまたはより少ない１つまたは複数のレーザダイオードが、波長ソースディスクに付加されても、そこから取り除かれてもよい。
【０１２２】
指の爪床の代わりに、診断の領域が、当業者により診断に適していることが知られている、ヒト４２の任意の部分であってもよい。
【０１２３】
システム１０は、ブドウ糖の他に、血液流体中の別の組成の測定用に使用されてもよい。そのような代替構成では、６つのレーザダイオード２８により放射される赤外線波長が、その組成のピーク吸収波長に再較正され、最適化されなければならない。
【０１２４】
非侵襲的血糖測定構成１２は、当業者に知られている、非侵襲的血糖測定用のどんな代替構成によっても置き換えられ得る。
【０１２５】
ニューラルネットワーク１６、１８の訓練手順を停止するための停止基準は、当業者に知られるどんな基準でもよい。例としては、訓練セット当たりの平均二乗誤差の絶対変化率、シナプスの重みおよびバイアスのレベルの安定性、ならびに全訓練セットにわたる平均二乗誤差、反復の固定回数などの考慮などが挙げられる。
【０１２６】
エポックｐごとの学習率ηおよび慣性定数ｍは、当業者に知られる明白な任意の１組の規則に基づき決定されることがある。
【０１２７】
当業者によく知られる１つまたは複数の代替の活性化関数が、シグモイド活性化関数の代わりに採用されてもよい。しかしこれらの活性化関数は、微分可能でなければならない。
【０１２８】
学習率および慣性成分は、０と１の間のどんな値とすることもできるが、学習率と慣性成分の間で何らかのトレードオフがある場合、より正確な結果が達成される。学習率が０．０１と０．１の間の値であり、一方、慣性成分が０．８〜０．９の範囲内にある場合に、最高の結果が達成される。
【０１２９】
学習率および慣性成分は、第１のニューラルネットワークまたは第２のニューラルネットワークのいずれの訓練中のどの段階でも手作業で調整されてもよい。一般に、学習率は誤差が振動する状況で調整される。
【０１３０】
ニューラルネットワークの訓練で最大精度を保証するために、訓練セットは、様々な範囲の血糖測定値からの代表的サンプルを提供するべきである。これを行うには、何らかの手作業の介入が必要とされ得る。
【０１３１】
どちらのニューラルネットワークにも含まれる中間層内のノードの数は、４つよりも多い任意の数でよい。
【０１３２】
ニューラルネットワーク内の各リンクの重み付けを決定するために使用される小数点以下の桁数は変わることがある。しかし、正確性を理由として、その桁数は、最低限、小数点以下３桁が使用されるべきであると決定される。
【０１３３】
バイアス、およびバイアス重み付けは、除かれることができる。しかし、そうすることによって、ニューラルネットワークを訓練するために必要な時間が増えることを意味することがある考えられる。
【０１３４】
重み付けは、上述の−０．５〜０．５以外の別の範囲セット内に入ってもよい。たとえば、−０．２５〜０．２５の重み値範囲が使用されてもよい。
【０１３５】
この明細書で説明される本発明は、誤差逆伝搬アルゴリズムの一形式を参考に例示されたが、本発明はこの特定の変形例を使用することに限定されているわけではないことを理解されたい。別の変形例の誤差逆伝搬アルゴリズムが使用されてもよく、そのようなアルゴリズムは本発明の範囲内に入る。
【０１３６】
本発明の範囲を逸脱することなく上記の活性化関数とは別の活性化関数を使用することもできる。結果として得られる値を−１〜１までに制限するどんな活性化関数でも使用されてもよいことが理解される。
【０１３７】
上記のシステムの訓練は、順次訓練方式の例である。しかし、同様にバッチ方式で訓練を行うことが可能である。そのような状況では、訓練されているニューラルネットワークに全訓練セットが提示された後に、重み付けが調整される。
【０１３８】
上記の実施形態の別の変形形態では、ブドウ糖溶液が割愛されてもよい。その場合には、線形方程式セットが血糖測定値の訓練セットから確立される。理想的には、この線形方程式セットには４０の要素がある。次に、線形方程式は、レーザダイオードごとに、既知の血糖値（侵襲的血糖測定システムにより決定される）と対照して信号電圧読み取り値からなるグラフを描画することにより手作業で決定される。次に、描かれたグラフから「最良適合線」が決定される。
【０１３９】
代替形態または代用形態ではなく上記で議論された特徴および修正形態が組み合わされて、説明された本発明の範囲内に入るさらに別の実施形態を形成することができることが、当業者にはさらに理解されよう。
【図１】
2011517990.tif 000018
【図２】
2011517990.tif 000019
【図３】
2011517990.tif 000020
【図４】
2011517990.tif 000021
【図５】
2011517990.tif 000022
【手続補正書】
【提出日】平成22年2月12日(2010.2.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
血液流体の組成を測定するシステムであって、
非侵襲的測定ユニットにより得られる複数の測定値を処理して、前記血液流体中の前記組成の総合的測定値を決定するための少なくとも１つのニューラルネットワーク
を備え、
前記少なくとも１つのニューラルネットワークの各出力ノードに関連する線形方程式が、前記少なくとも１つのニューラルネットワークの訓練前に、照合される情報源から決定される、血液流体の組成を測定するシステム。
【請求項２】
血液流体の組成を測定するシステムであって、
前記組成を測定するための非侵襲的測定ユニットと、
前記非侵襲的測定ユニットにより得られる複数の測定値を処理して、前記血液流体中の前記組成の総合的測定値を決定するための少なくとも１つのニューラルネットワークと
を備え、
前記少なくとも１つのニューラルネットワークの各出力ノードに関連する線形方程式が、前記少なくとも１つのニューラルネットワークの訓練前に、照合される情報源から決定される、血液流体の組成を測定するシステム。
【請求項３】
血液流体中の組成を測定する方法であって、
非侵襲的測定ユニットから複数の測定値を得るステップと、
前記複数の測定値を少なくとも１つのニューラルネットワークにより処理して、前記血液流体中の前記組成の総合的測定値を決定するステップと
を備え、
前記少なくとも１つのニューラルネットワークの各出力ノードに関連する線形方程式が、前記少なくとも１つのニューラルネットワークの訓練前に、照合される情報源から決定される、血液流体中の組成を測定する方法。
【請求項４】
前記各出力ノードに関連する線形方程式が、最良適合線に基づいて取得される、請求項１〜３のいずれか一項に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項５】
各中間ノードに関連する前記線形方程式が、自動化された手順により決定される、請求項１〜３のいずれか一項に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項６】
前記少なくとも１つのニューラルネットワークが、誤差逆伝搬アルゴリズムを実装する、請求項１〜５のいずれか一項に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項７】
前記少なくとも１つのニューラルネットワークの入力層内のノードの数が、前記非侵襲的測定ユニットにより得られる前記複数の測定値における測定値の数と一致する、請求項５に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項８】
前記少なくとも１つのニューラルネットワークが、少なくとも４つのノードからなる中間層を備える、請求項５〜７のいずれか一項に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項９】
前記中間ノードに対する前記出力値が重み付けされた測定値の総和である、請求項６〜８のいずれか一項に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項１０】
前記出力ノードに対する前記出力値が、重み付けされ正規化された中間ノード出力値の総和である、請求項６〜９のいずれか一項に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項１１】
中間ノードと出力ノードの間のリンクごとの前記重み付けの調整が、出力勾配誤差を参照して計算される、請求項６〜１０のいずれか一項に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項１２】
前記出力勾配誤差が以下のように計算され、
δｋ＝（ｔｋ−ｎｋ）・ｎｋ・（１−ｎｋ）
式中、
δｋは、前記出力勾配誤差であり、
ｎｋは、出力ノードｋに対する前記正規化された出力であり、
ｔｋは、出力ノードｋに関連する前記線形方程式により決定される、出力ノードｋに対する目標出力値である、
請求項１１に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項１３】
中間ノードと出力ノードの間のリンクごとの前記重み付けの前記調整が、次式に従って計算され、
Δｗｈｏｊｋ（ｐ＋１）＝η・δｋ・ｆ（ｎｅｔｊ）＋ｍ・Δｗｈｏｊｋ（ｐ）
式中、
ηは、学習率を示し、
ｍは、慣性成分を示し、
δｋは、出力勾配誤差であり、
ｗｈｏｊｋ（ｐ＋１）は、更新された重みの変化を表し、
ｗｈｏｊｋ（ｐ）は、前回の重みの変化を表し、
ｆ（ｎｅｔｊ）は、中間ノードｊに対する正規化された出力値である、
請求項１２に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項１４】
入力ノードと中間ノードの間のリンクごとの前記重み付けの前記調整が、中間層勾配誤差を参照して計算される、請求項６〜１３のいずれか一項に記載の血液流体中の組成を測定するためのシステムまたは方法。
【請求項１５】
前記中間層勾配誤差は、以下のように計算され、
【数１】
2011517990.tif 000023
式中、
Ｙは、関係する前記ニューラルネットワークの前記出力層内のニューロンの全数であり、
ｆ（ｎｅｔｊ）は、中間ノードｊに対する前記正規化された出力値であり、
δｋは、前記出力勾配誤差であり、
ｗｈｏｊｋ（ｐ）は、前記中間ノードｊと前記出力ノードｋの間の前記リンクに対する現在の重みを表す、
請求項１４に記載の血液流体中の組成を測定するためのシステムまたは方法。
【請求項１６】
入力ノードと中間ノードの間のリンクごとの前記重み付けの前記調整が、以下のように計算され、
Δｗｉｈｉｊ（ｐ＋１）＝η・δｊ・ｘｉ＋ｍΔｗｉｈｉｊ（ｐ）
式中、
ηは、前記学習率を示し、
ｍは、前記慣性成分を示し、
δｊは、前記中間層勾配誤差であり、
ｘｉは、入力ノードｉの値であり、
ｗｉｈｉｊ（ｐ＋１）は、更新された前記重みの変化を表し、
ｗｉｈｉｊ（ｐ）は、前回の前記重みの変化を表す、
請求項１５に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項１７】
前記学習率（η）および前記慣性パラメータ（ｍ）が、訓練中に自動的に調整される、請求項１３〜１６に記載の前記血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項１８】
前記学習率（η）が０．０１〜０．１の範囲の値であり、前記慣性パラメータ（ｍ）が０．８〜０．９の範囲の値である、請求項１３、１６または１７に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項１９】
前記少なくとも１つのニューラルネットワークは、少なくとも１つのバイアスを備える、請求項６〜１８のいずれか一項に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項２０】
前記中間ノードに対する前記出力値は、重み付けられた測定値と少なくとも１つの重み付けられた入力バイアスの総和である、請求項９に従属する請求項１９に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項２１】
前記出力ノードに対する前記出力値が、重み付けられ正規化された中間ノードの出力値と少なくとも１つの重み付けられた出力バイアスの総和である、請求項１０に従属する請求項１９に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項２２】
各出力バイアスと出力ノードの間の各リンクの前記重み付けの前記調整が、前記出力勾配誤差を参照して計算される、請求項１１に従属する請求項１９に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項２３】
各リンクの重み付けは次式に従って計算され、
Δｗｈｏ０ｋ＝η・δｋ
式中、
ηは、前記学習率であり、
δｋは、前記出力勾配誤差である、
請求項１２に従属する請求項１９に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項２４】
前記出力ノード（ｎｅｔｏｋ）に対する前記出力値に行われる前記調整が、以下の方程式により決定され、
【数２】
2011517990.tif 000024
式中、
Ｘは、関係する前記ニューラルネットワークの前記中間層内のノードの全数であり、
ｗｈｏ０ｋは、出力ノードｋに対する前記出力バイアスに適用される前記重み付けであり、
ｂｏｋは、出力ノードｋに対する前記出力バイアスであり、
ｗｈｏｊｋは、中間ノードｊと出力ノードｋの間の前記リンクに適用される前記重み付けであり、
ｆ（ｎｅｔｊ）は、中間ノードｊに対する前記正規化された出力値である、
請求項２３に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項２５】
前記少なくとも１つのニューラルネットワークが、第１のニューラルネットワークおよび第２のニューラルネットワークを備え、前記第１のニューラルネットワークは、前記複数の測定値を前処理し、その後、前記組成の総合的測定値の決定のために、前記前処理された測定値を前記第２のニューラルネットワークに渡すように構成される、請求項１〜２４のいずれかに記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項２６】
前記第１のニューラルネットワークおよび前記第２のニューラルネットワークが、誤差逆伝搬アルゴリズムを実装する、請求項２５に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項２７】
前記第１のニューラルネットワークおよび前記第２のニューラルネットワークが、前記同じ誤差逆伝搬アルゴリズムを実装する、請求項２６に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項２８】
訓練セット当たりの前記平均二乗誤差が所定の範囲内である、シナプスの重みが安定する、前記バイアスのレベルが安定する、前記システムの前記平均二乗誤差が所定の範囲内である、前記全訓練セットにわたり前記平均二乗誤差が所定の範囲内である、所定回数の訓練反復が行われた、のうちの１つが起こるまで、前記少なくとも１つのニューラルネットワークが訓練される、請求項６〜２７のいずれか一項に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項２９】
前記システム全体の前記平均二乗誤差が０．０００８未満になるまで、前記少なくとも１つのニューラルネットワークが訓練される、請求項２８に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項３０】
前記少なくとも１つのニューラルネットワークの訓練後、前記ニューラルネットワークは、前記訓練されたニューラルネットワークの前記結果を侵襲的測定技法により得られる前記物質の測定値と比較することにより検証される、請求項１〜２９のいずれか一項に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項３１】
前記非侵襲的測定ユニットが、前記組成により吸収可能な固有の波長でそれぞれが放射する複数のレーザダイオードを備え、各レーザダイオードにより得られる前記測定値が、前記複数の測定値を形成する、請求項２〜３０のいずれか一項に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項３２】
測定される前記組成が血糖であり、前記複数のレーザダイオードそれぞれにより放射される前記光の前記波長が、１、６００ｎｍ〜１、８００ｎｍの範囲内に入る、請求項３１に記載の血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項３３】
前記非侵襲的測定ユニットが、前記組成により吸収可能な可変波長で光を放射することができる少なくとも１つのレーザダイオードを備え、これらの可変波長それぞれで前記少なくとも１つのレーザダイオードにより得られる前記測定値が、前記複数の測定値を形成する、請求項２〜３０のいずれか一項に記載の前記血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項３４】
前記非侵襲的測定ユニットが、前記組成により吸収可能でない波長で光を放射する対照レーザダイオードをさらに備える、請求項３０〜３２のいずれか一項に記載の前記血液流体中の組成を測定するシステムまたは方法。
【請求項３５】
血液流体中の組成の総合的測定値が決定されるように、
前記血液流体中の前記組成の複数の測定値を受け取る手段と、
前記血液流体の前記組成の前記複数の測定値を処理するための少なくとも１つのニューラルネットワークと
を記録した、コンピュータが読み出し可能な媒体であって、
前記少なくとも１つのニューラルネットワークの各出力ノードに関連する線形方程式が、前記少なくとも１つのニューラルネットワークの訓練前に、照合される情報源から決定される、媒体。
【国際調査報告】
2011517990.tif 000025
2011517990.tif 000026
2011517990.tif 000027