(57)【要約】【課題】本発明の目的は、非侵襲的な血糖値測定の精度を向上することのできる血糖値分析装置を提供することにある。【解決手段】予め得ておいた識別情報Ａ〜Ｇに基づいて被測定者Ａを特定する被測定者特定手段１２と、該被測定者Ａの所定部位からスペクトルデータを取得するスペクトル測定装置１４と、被測定候補者Ａ〜Ｇ毎に予め得ておいた検量モデルＡ〜Ｇを記憶している検量モデル記憶手段１６と、該被測定者特定手段１２により特定された被測定者Ａに専用の検量モデルＡを、該検量モデル記憶手段１６に記憶されている検量モデルＡ〜Ｇの中から選択し、該被測定者Ａに専用の検量モデルＡを用いて、該スペクトル測定装置１４によって測定された該被測定者ＡのスペクトルデータＡに基づき該被測定者Ａの血糖値を推定する血糖値推定手段１８と、を備えたことを特徴とする血糖値分析装置１０。【選択図】図１
2008005988.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め得ておいた被測定候補者の識別情報に基づいて、これから非侵襲的な血糖値測定を行おうとしている被測定者を前記被測定候補者の中から特定する被測定者特定工程と、
スペクトル測定装置を用いて、前記被測定者の所定部位から、スペクトルデータを取得するスペクトル測定工程と、
前記被測定者特定工程により特定された被測定者に専用の検量モデルを、予め得ておいた被測定候補者毎の検量モデルの中から選択し、該被測定者に専用の検量モデルを用いて、前記スペクトル測定工程によって検出された該被測定者のスペクトルデータに基づき該被測定者の血糖値を推定する血糖値推定工程と、
を備え、前記検量モデルは、前記被測定候補者毎に取得された前記スペクトル測定装置によるスペクトルデータ及び侵襲性測定による血糖値データに基づいて、該被測定候補者毎に作成されていることを特徴とする血糖値分析方法。
【請求項２】
請求項１記載の血糖値分析方法において、
前記被測定候補者毎に検量モデルを作成する検量モデル作成工程を備え、
前記検量モデル作成工程は、被測定候補者毎に、前記スペクトル測定装置によるスペクトルデータ及び前記侵襲性測定による血糖値データを、ほぼ同時に取得するデータ取得工程と、
前記被測定候補者毎に、前記データ取得工程で得られた前記スペクトルデータ及び前記血糖値データに基づいて、前記検量モデルを作るモデル化工程と、
を備えたことを特徴とする血糖値分析方法。
【請求項３】
予め得ておいた被測定候補者の識別情報に基づいて、これから非侵襲的な血糖値測定を行おうとしている被測定者を前記被測定候補者の中から特定する被測定者特定手段と、
前記被測定者の所定部位から、スペクトルデータを取得するスペクトル測定装置と、
前記被測定候補者毎に予め得ておいた検量モデルを記憶している検量モデル記憶手段と、
前記被測定者特定手段により特定された被測定者に専用の検量モデルを、前記検量モデル記憶手段に記憶されている検量モデルの中から選択し、該被測定者に専用の検量モデルを用いて、前記スペクトル測定装置によって測定された該被測定者のスペクトルデータに基づき該被測定者の血糖値を推定する血糖値推定手段と、
を備え、前記検量モデル記憶手段には、前記被測定候補者毎に取得された前記スペクトル測定装置によるスペクトルデータ及び侵襲性測定による血糖値データに基づいて作成された、該被測定候補者毎の検量モデルが記憶されていることを特徴とする血糖値分析装置。
【請求項４】
請求項３記載の血糖値分析装置において、
前記スペクトル測定装置は、赤外光を射出する赤外光射出手段と、
前記赤外光射出手段よりの赤外光を、前記被測定者の所定部位に照射し、該所定部位からの拡散反射光を集光する照射部位位置決め手段と、
前記照射部位位置決め手段によって集光された拡散反射光を検出する検出手段と、
を備え、前記検出手段によって得られた拡散反射光のスペクトルデータを、前記スペクトルデータとして用いていることを特徴とする血糖値分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は血糖値分析方法及び血糖値分析装置、特にその検量モデルの改良に関する。
【背景技術】
【０００２】
糖尿病患者、及びそのおそれのある人は、食事療法に基づき、毎回の食事前後にその血糖値を測定しなければならない。現在は針を指に刺し、体外へ取り出した血液を用いて、その血糖値を定量する浸襲性測定が一般的である（例えば、特許文献１参照）。この浸襲性測定は、定量性があり、利便性もあって非常に普及している。
【特許文献１】特開平１０−０２８６８３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、毎日、あるいは時間ごとに定期的に血糖値をモニターしなければならない患者にとって一定時間ごとの浸襲性測定はかなりの苦痛であった。一方、従来の非浸襲性測定は精度の点で問題があり、いまだ実用化されていない。
本発明は前記従来技術の課題に鑑みなされたものであり、その目的は、非侵襲的な血糖値測定の精度を向上することのできる血糖値分析方法及び血糖値分析装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
＜血糖値分析方法＞
前記目的を達成するために本発明にかかる血糖値分析方法は、被測定者特定工程と、スペクトル測定工程と、血糖値推定工程と、を備えることを特徴とする。
ここで、前記被測定者特定工程は、予め得ておいた被測定候補者の識別情報に基づいて、これから非侵襲的な血糖値測定を行おうとしている被測定者を、前記被測定候補者の中から特定する。
また、前記スペクトル測定工程は、前記被測定者の所定部位から、スペクトルデータを取得する。
前記推定工程は、前記被測定者特定工程により特定された被測定者に専用の検量モデルを、予め得ておいた被測定候補者毎の検量モデルの中から選択する。該推定工程は、該被測定者に専用の検量モデルを用いて、前記スペクトル測定工程によって得られた該被測定者のスペクトルデータに基づき該被測定者の血糖値を推定する。
【０００５】
なお、本発明にかかる血糖値分析方法においては、さらに検量モデル作成工程を備え、該検量モデル作成工程は、データ取得工程と、モデル化工程と、を備えることが好適である。
ここで、前記検量モデル作成工程は、前記被測定候補者毎に検量モデルを作成する。
また、前記データ取得工程は、前記被測定候補者毎に、前記侵襲性測定による血糖値データの取得、及び前記スペクトル測定装置によるスペクトルデータの取得を、ほぼ同時に行う。
前記モデル化工程は、前記被測定候補者毎に、前記データ取得工程で得られた前記侵襲性測定による前記血糖値データ、及び前記スペクトル測定装置によるスペクトルデータに基づいて、前記検量モデルを作る。
【０００６】
＜血糖値分析装置＞
また、前記目的を達成するために本発明にかかる血糖値分析装置は、被測定者特定手段と、検量モデル記憶手段と、血糖値推定手段と、を備えることを特徴とする。    
ここで、前記被測定者特定手段は、予め得ておいた被測定候補者の識別情報に基づいて、これから非侵襲的な血糖値測定を行おうとしている被測定者を、前記被測定候補者の中から特定する。
また、前記スペクトル測定装置は、前記被測定者の所定部位から、スペクトルデータを取得する。
前記検量モデル記憶手段は、被測定候補者毎に予め得ておいた検量モデルを記憶している。
前記血糖値推定手段は、前記被測定者特定手段により特定された被測定者に専用の検量モデルを、前記検量モデル記憶手段に記憶している検量モデルの中から選択する。該血糖値推定手段は、該被測定者に専用の検量モデルを用いて、前記スペクトル測定装置によって測定された該被測定者のスペクトルデータに基づき該被測定者の血糖値を推定する。
そして、本実施形態においては、前記検量モデル記憶手段に、前記被測定候補者毎に取得された前記スペクトル測定装置によるスペクトルデータ及び侵襲性測定による血糖値データに基づいて作成された、該被測定候補者毎の検量モデルが記憶されている。
【０００７】
なお、本発明にかかる血糖値分析装置においては、前記スペクトル測定装置が、赤外光射出手段と、照射部位位置決め手段と、検出手段と、を備えることが好適である。
ここで、前記赤外光射出手段は、赤外光を射出する。
また、前記照射部位位置決め手段は、前記赤外光射出手段よりの赤外光を、前記被測定者の所定部位に照射し、該所定部位からの拡散反射光を集光する。
前記検出手段は、前記照射部位位置決め手段によって集光された拡散反射光を検出する。
そして、本発明においては、前記検出手段によって得られた拡散反射光のスペクトルデータを、前記スペクトルデータとして用いている。
【０００８】
＜識別情報＞
本発明の識別情報としては、例えば指静脈データ、手のひら静脈データ、カード認証に用いられるデータ等が一例として挙げられる。
【０００９】
＜データ＞
ここにいう侵襲性測定とは、針を被測定者の所定部位に刺し、被測定者の体外へ取り出した血液を用いて、その血糖値を定量することをいう。
また、本発明のスペクトルデータとしては、例えば拡散反射光のスペクトルデータ等が一例として挙げられる。
【００１０】
＜検量モデル＞
また、本発明においては、以下のようにして個人個人の検量モデルを作成することが好ましい。
すなわち、本発明においては、個人毎に、侵襲性測定とスペクトル測定とを行って、個人個人の検量モデルを作成しておく。つまり個人毎に、血糖値を目的変数、所定波数領域のスペクトルデータを説明変数として、多変量解析を用いて個人個人の検量モデルを作成する。本発明においては、前記説明変数に使用する波数領域として、５４９８〜５２４０ｃｍ−１、６１２８〜５９０６ｃｍ−１、８３１８〜７９７６ｃｍ−１の範囲を用いることが特に好ましい。
【００１１】
＜キーポイント＞
本発明は、以下の点に着目してなされたものである。
すなわち、一般的な非浸襲性測定においては、複数人の血糖値データとスペクトルデータとから一の検量モデルを作成している。つまり一般的な非浸襲性測定においては、測定者全員に対して同一の検量モデルを用いて血糖値の推定を行うので、定量精度が低いことがわかった。
これに対し、本発明は、非浸襲性測定において、被測定者を特定し、かつ被測定者に専用の検量モデルを作成し、血糖値の測定精度を向上させるものである。つまり本発明は、測定者毎に専用の検量モデルを用いて血糖値を推定するので、従来方式、つまり全員に対して同一の検量モデルを用いたものに比較し、定量精度が向上する。
【発明の効果】
【００１２】
＜血糖値分析方法＞
本発明にかかる血糖値分析方法によれば、被測定候補者の中から被測定者を特定する被測定者特定工程と、該被測定者の血糖値を該被測定者に専用の検量モデルを用いて非浸襲的に推定する血糖値推定工程と、を組み合せることとしたので、非浸襲測定において従来、極めて困難であった、測定精度の向上を図ることができる。
【００１３】
また、本発明においては、さらに、前記検量モデル作成工程を備えることにより、前記測定精度の向上を、より確実に図ることができる。
【００１４】
＜血糖値分析装置＞
本発明にかかる血糖値分析装置によれば、被測定候補者の中から被測定者を特定する被測定者特定手段と、予め被測定候補者毎に作成しておいた検量モデルを記憶している検量モデル記憶手段と、該被測定者特定手段で特定された被測定者の血糖値を該被測定者に専用の検量モデルを用いて非浸襲的に推定する血糖値推定手段と、を組み合せることとしたので、非浸襲測定において従来、極めて困難であった、測定精度の向上を図ることができる。
【００１５】
また本発明においては、前記スペクトル測定装置が、前記赤外光射出手段と、前記照射部位位置決め手段と、前記検出手段と、を備えることにより、前記測定精度の向上を、より確実に図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、図面に基づき本発明の好適な一実施形態について説明する。
図１には本発明の一実施形態にかかる血糖値分析方法を行うための血糖値分析装置の概略構成が示されている。
同図に示す血糖値分析装置１０は、被測定者特定手段１２と、近赤外拡散反射測定装置（スペクトル測定装置）１４と、検量モデル記憶手段１６と、血糖値推定手段１８と、を備える。
【００１７】
ここで、被測定者特定手段１２は、予め得ておいた被測定候補者の識別情報Ａ〜Ｇに基づいて、被測定候補者Ａ〜Ｇの中から、これから血糖値測定を行おうとしている被測定者Ａを特定する。
また、近赤外拡散反射測定装置１４は、被測定者Ａの所定部位、つまり腕の定位置から、スペクトルデータを取得する。
検量モデル記憶手段１６は、被測定候補者Ａ〜Ｇ毎に予め得ておいた検量モデルＡ〜Ｇを記憶している。
血糖値推定手段１８は、被測定者特定手段１２により特定された被測定者Ａに専用の検量モデルＡを、検量モデル記憶手段１６に記憶している検量モデルＡ〜Ｇの中から選択する。血糖値推定手段１８は、被測定者Ａに専用の検量モデルＡを用いて、スペクトル測定装置１４によって測定された被測定者Ａの拡散反射スペクトルデータに基づき被測定者Ａの血糖値を推定する。
【００１８】
なお、本実施形態においては、被測定候補者Ａ〜Ｇ毎の検量モデルＡ〜Ｇを作成するため、被測定候補者Ａ〜Ｇ毎に、近赤外拡散反射測定装置１４によるスペクトルデータ、及び侵襲性測定による血糖値データを取得している。
このような被測定候補者Ａ〜Ｇ毎に得られたスペクトルデータ及び血糖値データに基づいて、それぞれ対応する被測定候補者の検量モデル、つまり被測定候補者Ａ〜Ｇ毎の検量モデルＡ〜Ｇが作成される。
このために本実施形態においては、被測定候補者Ａ〜Ｇ毎に、血糖値を目的変数、所定波数領域のスペクトルデータを説明変数として、多変量解析を用いて、専用の検量モデルを作成している。本実施形態においては、説明変数に使用する波数領域として、５４９８〜５２４０ｃｍ−１、６１２８〜５９０６ｃｍ−１、８３１８〜７９７６ｃｍ−１の範囲を用いている。
【００１９】
本実施形態にかかる血糖値分析装置１０は概略以上のように構成され、以下にその作用について説明する。
すなわち、本実施形態においては、被測定者特定手段１２と、被測定候補者Ａ〜Ｇ毎に作成された検量モデルＡ〜Ｇに基づいて、特定された被測定者の血糖値を非浸襲的に推定する血糖値推定手段１８と組み合せることとしたので、非浸襲測定の精度の向上を図ることができる。
【００２０】
以下に、前記作用について、より具体的に説明する。
本実施形態にかかる血糖値分析装置１０は、図２に示されるような被測定者特定工程（Ｓ１０）と、近赤外拡散反射測定工程（スペクトル測定工程）（Ｓ１２）と、血糖値推定工程（Ｓ１４）と、を行う。
【００２１】
ここで、被測定者特定工程（Ｓ１０）では、予め得ておいた被測定候補者の識別情報に基づいて、被測定候補者の中から、これから血糖値測定を行おうとしている被測定者を特定する。
また、近赤外拡散反射測定工程（Ｓ１２）では、近赤外拡散反射測定装置を用いて、被測定者の所定部位から、血糖値に関係するスペクトルデータを取得する。
血糖値推定工程（Ｓ１４）では、被測定者特定工程（Ｓ１０）により特定された被測定者に専用の検量モデルを、予め得ておいた被測定候補者毎の検量モデルの中から選択する。この血糖値推定工程（Ｓ１４）では、被測定者に専用の検量モデルを用いて、近赤外拡散反射測定工程（Ｓ１２）によって検出された被測定者のスペクトルデータに基づき被測定者の血糖値を推定する。
【００２２】
本実施形態においては、検量モデルＡ〜Ｇは、被測定候補者Ａ〜Ｇ毎に取得された近赤外拡散反射測定装置１４によるスペクトルデータ、及び侵襲性測定による血糖値データに基づいて、被測定候補者Ａ〜Ｇ毎に作成されている。
【００２３】
本実施形態においては、個人個人の検量モデルを使用して血糖値の定量を行うため、従来方式に比較し、定量結果の精度が向上するので、糖尿病患者の健康管理に際し、浸襲性で無く、十分な測定・管理が行える。
本実施形態によれば、毎日、あるいは時間ごとに定期的に血糖値をモニターしなければならない患者にとって精度の向上は浸襲性測定から非浸襲性測定への切り替えが可能となる。本実施形態においても、最初に検量モデルを作成する際は、浸襲性測定も必要であるが、中、長期的な観点から見れば、精度の向上と非浸襲性測定の両方にメリットがある。
【００２４】
以下に、本実施形態の血糖値測定について、具体的に説明する。
＜被測定者特定＞
本実施形態においては、前記被測定者特定工程（Ｓ１０）を行うため、予め被測定候補者から識別情報を得ている。識別情報としては、例えば指静脈、手のひら静脈、カード認証に用いられるデータ等が一例として挙げられる。
【００２５】
＜近赤外拡散反射測定＞
本実施形態のスペクトル測定装置としては、種々のものを用いることが可能であるが、例えば図３に示される近赤外拡散反射測定装置１４を用いることが、簡便な操作性の面で非常に好ましい。
すなわち、同図に示す近赤外拡散反射測定装置１４は、赤外光射出手段２０と、照射部位位置決め手段２２と、検出手段２４と、を備える。
【００２６】
ここで、赤外光射出手段２０は、赤外光を射出する。
また、照射部位位置決め手段２２は、赤外光射出手段２０よりの赤外光を、被測定者の腕等の所定部位５０に照射し、該所定部位５０からの拡散反射光を集光する。
検出手段２４は、照射部位位置決め手段２２によって集光された拡散反射光を検出する。
【００２７】
このように赤外光射出手段２０からの赤外光は、照射部位位置決め手段２２によって被測定者の所定部位５０に照射される。さらに、照射部位位置決め手段２２によって被測定者の所定部位５０からの拡散反射光を集光して検出手段２４へと送る。検出手段２４からの検出信号は、データ処理手段２６へと送られ、その拡散反射光のスペクトルデータに基づいて、被測定者の血糖値が推定される。
【００２８】
前記近赤外拡散反射測定装置１４について、具体的に説明する。
すなわち、赤外光射出手段２０は、赤外光源３０と、干渉計３２と、で構成されており、赤外光源３０からの赤外光は干渉計３２を通って赤外干渉光として射出される。
本実施形態では、照射部位位置決め手段２２は、筐体３４内部に、照射部（凹レンズ３６、ミラー３８）と、集光部（凹レンズ４０、ミラー４２）とを備えており、該筐体３４側面には、入射窓４４、出射窓４６、測定口４８を設けている。筐体の測定口４８に被測定者の腕、指先などの所定部位５０を当てた状態で測定が行われる。赤外光射出手段２０からの赤外干渉光は、入射窓４４から筐体３４内に導光され、照射部によって測定口４８を通して被測定者の測定部位５０に赤外干渉光を照射し、該測定部位５０からの拡散反射光を集光部によって集め、出射窓４６から検出手段２４へと送る。
【００２９】
拡散反射光は検出手段２４で検出され、その検出信号は、データ処理手段２６へと送られる。データ処理手段２６は、コンピュータ等で構成されており、各種データの表示を行うデイスプレイ５６や、キーボード、マウス等の入力デバイス５８に接続されている。
拡散反射光のインターフェログラムデータは、データ処理手段２６の記憶部６０に記憶される。このインターフェログラムデータは、データ処理手段２６の演算部６２で、フーリエ変換処理されてスペクトルデータとなる。そして、血糖値推定手段１８が、このスペクトルデータを基にして、血糖値を推定する。
【００３０】
前記近赤外拡散反射測定装置１４について、より具体的に説明する。
すなわち、赤外光射出手段２０から射出された赤外干渉光は、照射部位位置決め手段２２の筐体３４内へ、入射窓４４を通って入射する。この赤外干渉光は凹レンズ３６、ミラー３８を経て、筐体側面に設けられた測定口４８へと向かう。被測定者の所定部位５０は測定口４８の筐体外部側に密着させてあり、照射部からの赤外干渉光が測定口４８を通して被測定者の所定部位５０に照射される。照射された赤外干渉光は、被測定者の所定部位５０の表面の皮膚を透過し、内側の血管部分で拡散反射し、皮膚の外部へと出て来る。この拡散反射光は再び測定口４８を通って筐体３４内へ入り、集光部によって集められ、出射窓４６を通して検出手段２４へと送られる。
【００３１】
検出手段２４からの検出信号はデジタル信号に変換されてデータ処理手段２６に送られ、そこで処理される。拡散反射光のインタフェログラムデータは、データ処理手段２６内の演算部６２によってスペクトルデータに変換される。こうして得た拡散反射スペクトルは、被測定者の血管部分での吸収に関するデータを持っており、吸収スペクトルと同様に考えてよい。これらのデータは記憶部６０に記憶される。さらに、演算部６２によって微分処理等の前処理が行われたスペクトルデータを基にして、血糖値推定手段１８が、血糖値の値を推定する。
【００３２】
なお、同図では、筐体３４の測定口４８の部分に、平坦な石英板７０を設けている。ただし、石英板７０は、石英板７０自体からの正反射光ができるだけ検出手段１６へと向かわないように水平面より約５度傾けて設置する。また、データ処理手段２６で測定したデータを処理することによって、石英板７０からの正反射光を取り除くようにする。
同図に示した近赤外拡散反射測定装置１４では、このような石英板７０を筐体３４の測定口４８に設けることによって、精度の高い血糖値測定を行うことができる。
【００３３】
このように本実施形態においては、同図に示した近赤外拡散反射測定装置１４を用いることにより、被測定者は、その手や腕、指等の所定部位５０を試料台である筐体３４に置くだけで、迅速な測定を行うことができるので、他の装置を用いたものに比較し、極めて簡便な操作性が得られる。
【００３４】
＜検量モデル＞
本実施形態においては、血糖値を推定するために、被測定候補者毎に、あらかじめ侵襲性測定による血糖値データの取得と、スペクトル測定による拡散反射光のスペクトルデータの取得とを行う。被測定候補者毎に、得られた血糖値データ及びスペクトルデータに対して、ＭＬＲ（Multiple Liner Regression）、ＰＣＲ（Principal Component Regression）、ＰＬＳ（Partial Least Squares）等の多変量解析の手法を用いて、被測定候補者毎に専用の検量モデルを作成している。
本実施形態においては、血糖値を目的変数、所定波数領域のスペクトルデータを説明変数として、多変量解析を用いて、個人個人の検量モデルを作成する。本実施形態においては、説明変数に使用する波数領域として、５４９８〜５２４０ｃｍ−１、６１２８〜５９０６ｃｍ−１、８３１８〜７９７６ｃｍ−１の範囲を用いている。
このように本実施形態においては、被測定候補者毎に、最も高い相関を示す血糖値と特定波数領域のスペクトルデータとの関係を解析し、該最も高い相関を示す関係部分を特に重視して検量モデルを作成している。より具体的には、被測定候補者Ａの血糖値とスペクトルデータとを解析した際に、血糖値との相関が最も高い波数領域が例えば５４９８〜５２４０ｃｍ−１の場合は、スペクトル測定で得られたスペクトルデータのうちの該波数領域５４９８〜５２４０ｃｍ−１のスペクトルデータと血糖値との関係を特に重視して、被測定候補者Ａの検量線を作成する。また、被測定候補者Ｄの血糖値とスペクトルデータとを解析した際に、血糖値との相関が最も高い波数領域が例えば６１２８〜５９０６ｃｍ−１の場合は、スペクトル測定で得られたスペクトルデータのうちの該波数領域６１２８〜５９０６ｃｍ−１のスペクトルデータと血糖値との関係を特に重視して、被測定候補者Ｄの検量線を作成する。
このように個人毎に血糖値との相関が最も高いスペクトルデータ波数領域を解析し、その個人個人に最適な検量線を作成するので、このような工夫のない検量線を用いたものに比較し、血糖値の定量精度を大幅に向上することができる。
【００３５】
従来においても、血糖値の推定のために、侵襲性測定による血糖値の取得と、スペクトル測定によるスペクトルデータの取得とを行い、検量モデルを作成しておくことが考えられるが、精度の点で問題があり、実用化されていなかった。本発明者らがこの点について検討の結果、測定精度を低下させる原因が、複数人の血糖値とスペクトルデータとに基づいて一の検量モデルを作成し、血糖値推定の際は被測定者全員に対して該同一の検量モデルを用いていることにあることがわかった。
そして、本発明者らによれば、より精度の高い非侵襲的な血糖値推定を行うためには、被測定者毎に専用の検量モデル、つまり被測定候補者毎に、最も高い相関を示す血糖値と特定波数領域スペクトルデータとの関係を特に重視して検量モデルを作成することが非常に有効であることがわかった。
【００３６】
そこで、本実施形態においては、個人毎に専用の検量モデルを作成するため、さらに図４に示されるような検量モデル作成工程（Ｓ１６）を、例えば前記図２に示した被測定者特定工程（Ｓ１０）の前段に設けている。
同図において、検量モデル作成工程（Ｓ１６）は、被測定候補者毎に検量モデルを作成する。このために検量モデル作成工程（Ｓ１６）は、データ取得工程（Ｓ１８）と、モデル化工程（Ｓ２０）と、を備える。
ここで、データ取得工程（Ｓ１８）は、被測定候補者毎に、侵襲性測定（採血）による血糖値データの取得、及び近赤外拡散反射測定装置１４によるスペクトルデータの取得を、ほぼ同時に行う。データ取得工程（Ｓ２０）は、被測定候補者毎に、侵襲的な血糖値測定と、近赤外拡散反射測定装置によるスペクトル測定を行う。これを各経過時間ごとに行う。  前記モデル化工程（Ｓ２０）は、データ取得工程（Ｓ１８）で被測定候補者毎に得られた血糖値データ及びスペクトルデータに基づいて、被測定候補者毎に専用の検量モデルを作る。このような検量モデルを検量モデル記憶手段１６に記憶している。
【００３７】
このように本実施形態においては、侵襲性測定と同時に、近赤外拡散反射測定装置１４で拡散反射スペクトルデータを得た。侵襲性測定による血糖値データ、及び近赤外拡散反射測定装置１４による拡散反射スペクトルデータを用いて、検量モデルを作成している。このような検量モデルを用いて、図１に示した近赤外拡散反射測定装置１４により測定される拡散反射スペクトルデータから、血糖値を推定している。
この結果、本実施形態においては、非浸襲測定において従来、極めて困難であった、測定精度の向上を図ることができる。
【００３８】
なお、本実施形態においては、非侵襲的な測定精度を確実に向上するため、被測定者に対応する検量モデルを確実に用いることが非常に重要であり、このために前記非侵襲性測定時の被測定者の特定と該被測定者に専用の検量モデルを用いるという有意義的な組み合せを採用したものであり、例えば個人の検量モデルだけでは、非侵襲的な測定精度の向上を、確実に図ることが困難なことがある。
【００３９】
また、本実施形態においては、非侵襲性測定の精度を確実に向上するため、対応する個人の検量モデルを確実に作成することが非常に重要であり、このために検量モデルの作成時にも、被作成者を特定することも非常に重要である。
このために本実施形態においては、データ取得工程（Ｓ１８）の前段に、被作成者特定工程（Ｓ２２）を設けることも好ましい。
被作成者特定工程（Ｓ２２）では、前記被測定者特定手段１２による被測定者特定工程（Ｓ１０）と同様の手法で、被測定候補者の中から検量モデル作成工程（Ｓ１６）を行おうとしている被作成者を特定している。
そして、被作成者特定工程（Ｓ２２）により特定された被作成者毎に、前記データ取得（蓄積）、前記モデル化を行う。
本実施形態においては、被作成者特定工程（Ｓ２２）を設けることにより、他人のデータと混じることなく、個人毎のデータを確実に及び容易に蓄積するため、検量モデルの作成時も、被作成者の特定を行うことが非常に好ましい。
この結果、本実施形態においては、個人毎の検量モデルを正確に及び容易に作成することができる。
【００４０】
＜実験＞
次に、検量モデルの違いによる血糖値の推定精度を検討するため、侵襲型（観血型）による血糖値データと、各種検量モデルを用いて、スペクトルデータから推定された血糖値との相関について実験した。
本実験例では、図１に示した血糖値分析装置１０を用いて、被測定者Ｄの腕の定位置の測定を行った。本実験例では、被測定者Ｄに関して、午前中から昼食を挟んで５時間程度の経過測定を行い、各スペクトル測定の直後に、前記侵襲性測定として、指先から極小針で採血し、酵素法による血糖値を測定した。
【００４１】
被測定者Ｄに関して、侵襲性測定による血糖値と、各種検量モデルを用いて図１に示した血糖値分析装置１０により測定した拡散反射スペクトルから推定した血糖値との相関を、下記の表１示す。
なお、同表において、モデルＡ〜Ｇはそれぞれ対応する、被測定候補者に専用の検量モデルである。
また、モデル（全員）は、従来方式の検量モデル、つまり被測定候補者全員に関して、侵襲性測定による血糖値データ及び前記図１に示した装置により測定したスペクトルデータに基づき作成した、被測定候補者全員に共通の検量モデルである。
【００４２】
【表１】
2008005988.tif 000003
【００４３】
同表より明らかなように、被測定者Ｄに対して、従来方式の検量モデル、つまり被測定候補者全員に共通の検量モデルを適用した場合は、侵襲性測定による血糖値とスペクトルに基づく血糖値推定値との相関係数が０．０５６であった。
これに対し、被測定者Ｄに対して、本発明の検量モデル、つまり、被測定者Ｄに専用の検量モデルＤを適用した場合は、侵襲性測定による血糖値とスペクトルに基づく血糖値の推定値との相関係数が０．８９９という良好な結果が得られた。
同表よりも明らかなように、被測定者の特定と該被測定者毎に専用の検量モデルとの組み合せを用いることにより、被測定候補者全員に対して共通の検量モデルを用いたものに比較し、極めて良好な結果が得られることが理解される。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明の一実施形態にかかる血糖値分析装置の概略構成の説明図である。
【図２】本発明の一実施形態にかかる血糖値分析方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施形態にかかる血糖値分析装置に好適なスペクトル測定装置の概略構成の説明図である。
【図４】本発明の一実施形態にかかる血糖値分析方法において好適な検量モデル作成工程の処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４５】
１０    血糖値分析装置
１２    被測定者特定手段
１４    近赤外拡散反射測定装置（スペクトル測定手段）
１６    検量モデル記憶手段
１８    血糖値推定手段
【図１】
2008005988.tif 000004
【図２】
2008005988.tif 000005
【図３】
2008005988.tif 000006
【図４】
2008005988.tif 000007