(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
散乱体を含む被測定媒体に光を入射させ、前記被測定媒体を通過した検出光のスペクトルにより、前記被測定媒体内の測定対象成分の濃度を測定する方法であって、
前記被測定媒体の光学特性値（μa，μs’）を求める手順と、
確率統計的なシミュレーションにより、前記被測定媒体内の光の光路を求める手順と、
前記シミュレーションにより求めた光路群から、前記光学特性値（μa，μs’）に対応した光の検出強度に関連するデータテーブルを作成する手順と、
前記データテーブルを回帰分析により平滑化した補正データテーブルを作成する手順と、
前記補正データテーブルから光の各波長に対応する検出強度を求め、検出光の計算上のスペクトルである参照スペクトルを求める手順と、
前記被測定媒体に実際に光を入射させ、検出光の実測スペクトルを求める手順と、
前記参照スペクトルと前記実測スペクトルとを比較して、前記被測定媒体内の測定対象成分の濃度を演算する手順とを有する光学的成分測定方法。
【請求項２】
請求項１に記載した光学的成分測定方法であって、
前記光学的特性値は、吸収係数（μa）および等価散乱係数（μs’）を含むものである光学的成分測定方法。
【請求項３】
請求項２に記載した光学的成分測定方法であって、
前記補正データテーブルは、吸収係数（μa）および等価散乱係数（μs’）の多項式として求めるものである光学的成分測定方法。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載した光学的成分測定方法であって、
前記シミュレーションは、モンテカルロ法を利用したものである光学的成分測定方法。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項に記載した光学的成分測定方法であって、
前記検出光として、前記入射光が前記被測定媒体によって散乱された拡散反射光を検出するものである光学的成分測定方法。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載した光学的成分測定方法であって、
前記被測定媒体は血液であり、測定対象成分は糖である光学的成分測定方法。
【請求項７】
請求項６に記載した光学的成分測定方法であって、
前記被測定媒体に入射させる光は、波長１０００〜２５００ｎｍの近赤外光である光学的成分測定方法。
【請求項８】
散乱体を含む被測定媒体に光を入射させる手段（１）と、
前記被測定媒体を通過した検出光のスペクトルを実測スペクトルとして検出する検出器（７）と、
確率統計的なシミュレーションにより求めた、前記被測定媒体の前記光学的特性値（μa，μs’）に対応した光の検出強度に関連するデータテーブルを、回帰分析により平滑化した補正データテーブル（４２２）を記憶する手段（４２）と、
前記補正データテーブルから光の各波長に対応する検出強度を求めることにより、検出光の計算上のスペクトルである参照スペクトルを求め、前記実測スペクトルと前記参照スペクトルとを比較して、前記被測定媒体内の測定対象成分の濃度を演算する手段（４２１）とを有する光学的成分測定装置。
【請求項９】
請求項８に記載した光学的成分測定装置であって、
前記シミュレーションは、モンテカルロ法を利用したものである光学的成分測定装置。
【請求項１０】
請求項８，９のいずれか１項に記載した光学的成分測定装置であって、
前記検出器（７）は、前記被測定媒体によって散乱された拡散反射光を検出するものである光学的成分測定装置。
【請求項１１】
請求項８〜１０のいずれか１項に記載した光学的成分測定装置であって、
前記被測定媒体は血液であり、測定対象成分は糖である光学的成分測定装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載した光学的成分測定装置であって、
前記被測定媒体に入射させる光は、波長１０００〜２５００ｎｍの近赤外光である光学的成分測定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、散乱体を含む被測定媒体中の測定対象成分、例えば、血液中の血糖の濃度等を、光学的に測定する光学的成分測定方法および装置に関し、詳しくは、確率統計的なシミュレーションにより測定対象成分の濃度による検出光のスペクトルへの影響を正確に計算することができ、正確な測定結果を得ることのできる光学的成分測定方法および装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、生体内の血液中の血糖値を測定するには、生体から血液を採取して、その血液試料中の糖（例えば、グルコース等）の濃度を化学分析等により直接測定することが最も一般的であった。しかし、生体から血液を採取するには、そのための専門技術を習得した人員が必要となり、誰にでも簡単に行えるものではない。また、血液を採取される側にとっても、血液採取には痛みや不安が伴うため、できれば血液を採取することなく測定できることが望ましい。このため、生体を傷付けることなく血糖値の測定を行う測定器の実現が待ち望まれていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
従来のような、血液試料を採取しての化学分析等による血糖値等の測定では、生体に対する負担が大きいばかりでなく、化学分析等の反応時間により測定時間が長くなるという問題点もあった。また、このような従来技術では、例えば食後の血糖値変動パターンの監視などの連続測定を行うことは実質的に不可能であった。そこで、血液中の血糖値等を測定するのに、光学的成分測定法を利用することが考えられる。これは、血液等の試料に光を入射し、試料を通過した光の検出スペクトルを解析することにより、試料中の測定対象成分の濃度を測定する方法である。
【０００４】
しかし、血液等の試料には、目的とする糖（例えば、グルコース等）以外にも様々な化学成分の物質が含まれており、また、光の散乱体となる種々の血球等も含まれている。この他の散乱体としては、皮膚・筋肉などの組織、血液中の血球の細胞核、ミトコンドリアなどがある。このような複雑な混合物試料において、特定成分の濃度を測定することには、以下のような問題点がある。
【０００５】
まず、血液等の生体試料に含まれる測定対象成分が種々の値に変化した場合に、検出光のスペクトルがどのように変化するかという、測定対象成分の各濃度に対応する基準となるスペクトルを得ることが困難である。また、測定対象成分以外の成分濃度による検出スペクトルへの影響を予め調べておくことも困難である。これは、このような生体内の試料中の各成分濃度を任意の値に変化させることは、生体に深刻な影響を与えてしまうことが多いからである。この他にも、温度による影響や、散乱体による影響を考慮して、すべての状況での検出光のスペクトル変化を予め測定しておくことは極めて困難である。
【０００６】
このような、測定対象成分の濃度、他の成分の濃度、温度、散乱体の濃度等の種々の要因による検出光スペクトルの変化が予めわかっていれば、実際に検出光スペクトルを測定して、その結果から多変量解析により測定対象成分の濃度を求めることができる。しかし、前述のように、これらの種々の要因による検出光スペクトルの変化を予め測定しておくことは極めて困難である。
【０００７】
そこで、本発明は、確率統計的なシミュレーションにより測定対象成分の濃度による検出光のスペクトルへの影響を正確に計算することができ、正確な測定結果を得ることのできる光学的成分測定方法および装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明の光学的成分測定方法は、散乱体を含む被測定媒体に光を入射させ、前記被測定媒体を通過した検出光のスペクトルにより、前記被測定媒体内の測定対象成分の濃度を測定する方法であって、前記被測定媒体の光学特性値を求める手順と、確率統計的なシミュレーションにより、前記被測定媒体内の光の光路を求める手順と、前記シミュレーションにより求めた光路群から、前記光学特性値に対応した光の検出強度に関連するデータテーブルを作成する手順と、前記データテーブルを回帰分析により平滑化した補正データテーブルを作成する手順と、前記補正データテーブルから光の各波長に対応する検出強度を求め、検出光の計算上のスペクトルである参照スペクトルを求める手順と、前記被測定媒体に実際に光を入射させ、検出光の実測スペクトルを求める手順と、前記参照スペクトルと前記実測スペクトルとを比較して、前記被測定媒体内の測定対象成分の濃度を演算する手順とを有するものである。
【０００９】
また、上記の光学的成分測定方法において、前記光学的特性値は、吸収係数および等価散乱係数を含むものであることが好ましい。
【００１０】
また、上記の光学的成分測定方法において、前記補正データテーブルは、吸収係数および等価散乱係数の多項式として求めるものであることが好ましい。
【００１１】
また、上記の光学的成分測定方法において、前記シミュレーションは、モンテカルロ法を利用したものであることが好ましい。
【００１２】
また、上記の光学的成分測定方法において、前記検出光として、前記入射光が前記被測定媒体によって散乱された拡散反射光を検出するものであることが好ましい。
【００１３】
また、上記の光学的成分測定方法において、前記被測定媒体を血液とし、測定対象成分を糖とすることができる。
【００１４】
また、上記の光学的成分測定方法において、前記被測定媒体に入射させる光は、波長１０００〜２５００ｎｍの近赤外光であることが好ましい。
【００１５】
また、本発明の光学的成分測定装置は、散乱体を含む被測定媒体に光を入射させる手段と、前記被測定媒体を通過した検出光のスペクトルを実測スペクトルとして検出する検出器と、確率統計的なシミュレーションにより求めた、前記被測定媒体の前記光学的特性値に対応した光の検出強度に関連するデータテーブルを、回帰分析により平滑化した補正データテーブルを記憶する手段と、前記補正データテーブルから光の各波長に対応する検出強度を求めることにより、検出光の計算上のスペクトルである参照スペクトルを求め、前記実測スペクトルと前記参照スペクトルとを比較して、前記被測定媒体内の測定対象成分の濃度を演算する手段とを有するものである。
【００１６】
また、上記の光学的成分測定装置において、前記シミュレーションは、モンテカルロ法を利用したものであることが好ましい。
【００１７】
また、上記の光学的成分測定装置において、前記検出器は、前記被測定媒体によって散乱された拡散反射光を検出するものであることが好ましい。
【００１８】
また、上記の光学的成分測定装置において、前記被測定媒体を血液とし、測定対象成分を糖とすることができる。
【００１９】
また、上記の光学的成分測定装置において、前記被測定媒体に入射させる光は、波長１０００〜２５００ｎｍの近赤外光であることが好ましい。
【００２０】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。まず、光学的成分測定方法の測定原理について説明する。図１は、光学的成分測定を行う試料に、強度Ｉinの入射光を入射した場合の入射光と射出光との関係を示す図である。図１（ａ）は、試料が散乱体を含まない場合である。入射光は、試料により一部が吸収され、強度Ｉout の射出光として検出される。この場合の吸光度Ａは、次式で示される。
Ａ ＝ log（Ｉin／Ｉout）＝ εｃｄ                     ・・・式１
【００２１】
ここで、「log 」は１０を底とする対数関数を表し、εは単位距離・単位濃度あたりの吸光係数であり、ｃは成分の濃度であり、ｄは試料の厚さすなわち光路長である。式１は、ベール−ランバート（Beer-Lambert）の法則として知られているものである。試料中に散乱体を含んでいない場合には、式１により、入射光の各波長についての吸光度が求められるから、射出光のスペクトルによって、試料に含まれる成分の濃度を求めることは比較的容易である。
【００２２】
図１（ｂ）は、試料に散乱体が含まれている場合である。実際の測定試料における散乱体としては、皮膚・筋肉などの組織および／または血液中の血球、細胞核、ミトコンドリアなどがある。この場合、入射光の強度Ｉinに対する射出光（検出光）の強度Ｉout は、式１のように簡単に表すことはできない。これは、光の入射点から検出点に至る経路が図示のように種々の経路が存在し、その各経路での光路長も互いに異なるからである。検出光の強度は、光路長の異なる種々の経路を通る光をそれぞれ足し合わせて求める必要がある。
【００２３】
本発明では、図１（ｂ）のような散乱体を含む試料に対して、入射光の強度Ｉinに対する射出光の強度Ｉout を、確率統計的なシミュレーションによって求めるものである。このようにして、成分の濃度変化に対する検出光の参照スペクトルを求めておき、この参照スペクトルと実際の測定における実測スペクトルとを比較して、試料中の測定対象成分の濃度を算出する。なお、散乱体を含む試料では、図１（ｃ）のように、入射光が試料によって散乱された拡散反射光を検出するようにして、入射光が入射する面と同じ表面で射出光を検出することができる。この場合でも、図１（ｂ）の場合と同様に確率統計的なシミュレーションによって、入射光の強度Ｉinに対する射出光の強度Ｉout を求めることができる。
【００２４】
確率統計的なシミュレーションとしては、モンテカルロ法を使用することができる。図２は、モンテカルロ法による光路追跡を示す図である。まず、エネルギーＷ0 の入射光が試料に入射するものとする。入射方向をｚ軸とする、図示のような直交３軸ｘｙｚ座標系を考える。この光束は、ｘｙｚ座標系の原点で散乱され、その散乱光はエネルギーＷ1 の光束で示される。天頂角θはｚ軸と散乱光のなす角度であり、方位角φは散乱光のｘｙ平面への投影とｘ軸とのなす角度である。また、散乱光が次の散乱を受けるまでの行程長をＬとする。散乱光の各パラメータは次式で表される。
【００２５】
Ｌ ＝ −ln（Ｒ1）／（μs＋μa）
θ ＝ ｆ-1（ｇ，Ｒ2）
φ ＝ ２πＲ3
【００２６】
ここで、「ln」はｅを底とする自然対数関数を表す。また、Ｒ1 ，Ｒ2 ，Ｒ3 は、それぞれが、区間［０，１］での一様乱数である。また、μa は測定試料の吸収係数、μs は測定試料の散乱係数、ｇは散乱の非等方性を示すパラメータである。このパラメータｇは、散乱の指向性を表す位相角関数（例えば、Henyey-Greenstein 関数等）を記述するために用いられるパラメータである。上記の式中の関数ｆは、この位相角関数を用いて表される公知の関数である。
【００２７】
エネルギーＷ1 の光束は、極座標（ｒ，θ，φ）で示される点で次の散乱を受ける。この第２次散乱光は、エネルギーＷ2 の光束で示される。そして、第２次散乱光は、ｘ’ｙ’ｚ’座標系の極座標（ｒ’，θ’，φ’）で示される点で次の散乱を受ける。このようにして、次々と散乱光の光路を追跡していく。散乱光のエネルギーは、次式により表される。
【００２８】
Ｗ0 ＝ Ｉin／Ｎ
Ｗ1 ＝ Ｗ0｛μs／（μs＋μa）｝
Ｗ2 ＝ Ｗ1｛μs／（μs＋μa）｝＝ Ｗ0｛μs／（μs＋μa）｝2
・  ・  ・
Ｗm ＝ Ｗm-1｛μs／（μs＋μa）｝＝ Ｗ0｛μs／（μs＋μa）｝m
ｉout ＝ Ｗ0｛μs／（μs＋μa）｝m
Ｉout ＝ Σ ｉout
【００２９】
上記の式において、Ｎはシミュレーションの回数を示す。すなわち、Ｗ0 は各１回のシミュレーションにおける入射光束のエネルギーであり、全入射エネルギーＩinをＮで割ったものとなる。上記のＷm はｍ回の散乱を受けた後の光束のエネルギーを示すものである。そして、１回のシミュレーションにおける検出光束のエネルギーｉout は、光束が検出領域に到達した場合にはｍ回の散乱を受けた後の光束のエネルギーＷm として表され、光束が検出領域に到達しなかった場合には０となる。検出光の全エネルギーＩout は、Ｎ回のシミュレーションの各回ごとの検出光束のエネルギーｉout を全て足し合わせたものとなる。
【００３０】
このようにして、入射光の光束に対して、検出位置に到達する光束の光路およびエネルギーをコンピュータによるシミュレーションで求めることができる。モンテカルロ法シミュレーションにおいては、試料の厚さ、生体の皮膚層に相当する試料表面層の厚さ、検出器の形状・寸法等のパラメータが設定される。このシミュレーションを例えば１万回繰り返し、検出位置に到達する光束のエネルギーを足し合わせれば、光伝搬特性を統計的に求めることができる。なお、本発明の実施の形態では、モンテカルロ法による光路追跡を行っているが、モンテカルロ法以外のランダムウォーク法等の他の確率統計的手法を用いて検出光の強度を求めるようにしてもよい。
【００３１】
以上のような、測定原理およびシミュレーションによって、光路追跡を行った結果を図３から図８に示す。計算方法は前述のモンテカルロ法を使い、光学特性値の特定の値に対してそれぞれ１万回の光路追跡シミュレーションを行った。光路追跡の終了条件は、光が最初の入射エネルギーの１０-4倍のエネルギーにまで減衰した場合、または、光が測定試料の表面に到達した場合とした。なお、このシミュレーションは、厚さが２ｍｍの平板状の測定試料を対象として計算を行ったものである。
【００３２】
図３は、測定試料の光学特性値である吸収係数μa と等価散乱係数μs’ を所定範囲内で変化させた場合の拡散反射率Ｒｄの変化を示す図である。図３の三次元表示された曲面が、拡散反射率Ｒｄの変化を示すものである。拡散反射率Ｒｄを示す垂直軸は、 log（１／Ｒｄ）によって目盛り付けされている。また、曲面はこの垂直軸の値に対応して白黒階調分けされている。ここで、拡散反射率Ｒｄは、図１（ｃ）に示すように、入射光の強度Ｉinに対する、入射光と同じ表面での散乱光の検出強度Ｉout の割合である。また、等価散乱係数μs’ は、散乱係数μs と非等方散乱パラメータｇとにより、次式で示されるものである。
μs’＝（１−ｇ）μs
【００３３】
図３および図４は、吸収係数μa を０．００１〜１５０［ｃｍ-1］の範囲で変化させ、等価散乱係数μs’ を０．５〜１２．０［ｃｍ-1］の範囲で変化させて計算したものである。測定試料の光学特性値としては、この他に屈折率等がある。しかし、この場合には、測定対象成分であるグルコースの濃度変化による測定試料媒体の屈折率の変化量が小さく、シミュレーション結果に対する影響も少ないため、屈折率の変化を無視することができる。図３から図８の計算結果は、グルコースの濃度変化による測定試料媒体の屈折率の変化を無視し、屈折率を固定して計算したものである。
【００３４】
これらの光学特性値は光の波長に依存して変化するが、各波長に対応する光学特性値は次のようにして求めることができる。各波長に対して、測定試料に含まれる各溶質成分の純粋成分溶液の吸光度から、前述の式１で示されるベール−ランバートの法則により各成分の吸光係数を求め、その吸光係数と測定試料媒体内の成分濃度比とから吸収係数μa を求めることができる。そして、各波長に対する等価散乱係数μs’ は、測定試料媒体の散乱体特性値（散乱体サイズ、体積分率等）から算出することができるが、それ以外にも、拡散反射吸光度、透過吸光度から算出することもできる。また、これらの光学特性値としては、標準濃度の溶液の光学特性値を文献値や実験値から求め、その光学特性値に基づいて任意の濃度の溶液の光学特性値を求めることもできる。
【００３５】
ある光の波長に対して、その波長に対応する測定試料の吸収係数μa と等価散乱係数μs’ が１組定まるから、図３の拡散反射率Ｒｄのデータテーブルを使用すれば、必要な波長範囲での検出光スペクトルを原理的には求めることができるはずである。しかし、図３のデータテーブルは、モンテカルロ法による光路追跡を行っているため、乱数の使用によるばらつきにより、拡散反射率Ｒｄの変化を示す曲面が小刻みに急峻な変化を示している。したがって、図３のデータテーブルをそのまま利用しても、後に詳しく説明するように正確な検出光スペクトルを求めることができない。
【００３６】
光路追跡のシミュレーション回数を増大させることにより、このような小刻みで急峻な変化が徐々に平滑化されるものと考えられる。しかし、この曲面が十分に平滑になるまで、シミュレーション回数を増大させることは、計算時間の増大を招き、コンピュータ等の能力による限界もある。
【００３７】
図５は、図３の拡散反射率Ｒｄのデータテーブルを使用して求めた検出光のスペクトルを示す図である。すなわち、特定の波長の光に対しては、その波長に対応する測定試料の光学特性値である吸収係数μa と等価散乱係数μs’ が定まるので、その光学特性値に対する拡散反射率Ｒｄは図３のデータテーブルから即座に求まる。図５は必要な波長範囲での各波長に対する拡散反射率Ｒｄを求めて検出光スペクトルとして表示したものである。図５には散乱体が浮遊した純水中のグルコース濃度を１００〜１００００［ｍｇ／ｄＬ］の範囲で５段階に変化させた５種類のスペクトル（図７参照）が表示されているが、濃度変化による検出スペクトルへの影響がはっきりしない。これは、図３の拡散反射率Ｒｄのばらつきが、検出スペクトルにも影響しているためである。
【００３８】
なお、ここで等価散乱係数μs’ は、グルコース濃度の増分０．００１［ｍｏｌ／Ｌ］に対して、等価散乱係数が−０．０３％変化するものとして計算している。この等価散乱係数のグルコース濃度に対する依存性は、次の文献、Jianan Qu.他，「MONTE CARLO MODELING STUDIES OF THE EFFECT OF PHYSIOLOGICAL FACTORS AND OTHER ANALYTES ON THE DETERMINATION OF GLUCOSE CONCENTRATION IN VIVO BY NEAR INFRARED OPTICAL ABSORPTION AND SCATTERING MEASUREMENTS」，Journal of Biomedical Optics Vol.2，No.3，p.319-325 に記載されたものである。
【００３９】
そこで、本発明では、図３の拡散反射率Ｒｄをそのまま使用するのではなく、回帰分析により拡散反射率Ｒｄの平滑化処理を行った補正データテーブルを求め、その補正データテーブルを使用するようにした。図４が、補正後の拡散反射率Ｒｄを表す図である。図４の補正データテーブルは、図３のデータテーブルに比較して滑らかな曲面となっており、小刻みな変化がなくなっていることがわかる。なお、補正データテーブルを求めるにあたり、吸収係数μa と等価散乱係数μs’ の５次以下の項と定数項とを有する回帰多項式を使用し、多重線形回帰分析法により補正データテーブルを計算した。すなわち、図４の補正データテーブルは、吸収係数μa と等価散乱係数μs’ の多項式で表される。
【００４０】
図６は、図４の拡散反射率Ｒｄの補正データテーブルを使用して求めた検出光のスペクトルを示す図である。すなわち、特定の波長の光に対しては、その波長に対応する測定試料の光学特性値である吸収係数μa と等価散乱係数μs’ が定まるので、その光学特性値に対する拡散反射率Ｒｄは図４の補正データテーブルから即座に求まる。図６は、このようにして必要な波長範囲での各波長に対する拡散反射率Ｒｄを求めて検出光スペクトルとして表示したものである。図６には、散乱体浮遊液中のグルコース濃度を１００〜１００００［ｍｇ／ｄＬ］の範囲で５段階に変化させた５種類のスペクトル（図８参照）が表示されている。このスペクトルは、グルコース濃度に対して、矢印で示すようなはっきりした変化を示す。このように、補正データテーブルからは、濃度変化に応じて安定したスペクトルが得られる。
【００４１】
図７は図５のスペクトルの波長１９４０ｎｍ近傍の拡大図であり、同じく、図８は図６のスペクトルの波長１９４０ｎｍ近傍の拡大図である。図３のデータテーブルをそのまま使用して求めた図７のスペクトルでは、シミュレーションによるばらつきのために、濃度変化による検出スペクトルへの影響がはっきりしない。これに対して、図４の補正データテーブルを使用して求めた図８のスペクトルでは、グルコース濃度に対して、矢印で示すようなはっきりした変化を示す。
【００４２】
このように、モンテカルロ法による光路追跡シミュレーションによって求めた図３のような拡散反射率Ｒｄのデータテーブルから、回帰分析によって、図４に示すような補正データテーブルを求めて、その補正データテーブルにより検出光のスペクトルを精度良く演算することができる。さらに、このようにして演算したスペクトルを参照スペクトルとして、測定試料を実際に実測して得られた実測スペクトルから測定対象成分の濃度を求めることができる。
【００４３】
参照スペクトルとして、測定対象成分やそれ以外の各成分の濃度変化に対する検出光のスペクトル変化を補正データテーブルから演算すれば、多変量解析により実測スペクトルから測定対象成分の濃度を求めることができる。この多変量解析の手法としては、ＰＣＲ（主成分回帰分析）、ＭＬＲ（重回帰分析）、ＰＬＳ（Partial Least Squares Regression）等が使用できる。また、補正データテーブルから、温度による影響や、散乱体による影響も考慮して、様々な状況での検出光のスペクトル変化を演算することができる。
【００４４】
図９は、本発明の光学的成分測定装置を示す図である。プローブ１には、照射用光ファイバ２と受光用光ファイバ３の２本の光ファイバが接続されており、図１（ｃ）に示すような、生体試料による拡散反射光を検出する。このプローブ１を、生体表面に押し付けて測定を行う。照射用光ファイバ２には、光源６からの所定の波長域の光（近赤外光、例えば、グルコースの測定においては波長１０００〜２５００ｎｍの光が使用される。）がプローブ１とは反対側の光ファイバ端部から入射される。この光が照射用光ファイバ２内を伝送されて、プローブ１側の先端部から生体に向けて照射される。
【００４５】
照射用光ファイバ２から照射された光は、生体組織によって散乱され、生体内の化学成分により一部が吸収されて、受光用光ファイバ３の先端部に入射する。受光用光ファイバ３に入射した光は、プローブ１とは反対側の光ファイバ端部から出射され、検出器７によりそのスペクトルが検出される。検出されたスペクトルから、演算処理部４によって血糖値等の算出が行われ、表示部４４（図１０参照）にその値が表示される。
【００４６】
図１０は、本発明の光学的成分測定装置の演算処理部４の構成を示すブロック図である。演算処理部４には、種々のデータ処理を行うためのＣＰＵ４０が設けられており、ＣＰＵ４０にはバス４１を介してＲＯＭやＲＡＭ等からなるメモリ４２が接続されている。ＣＰＵ４０は、メモリ４２に記憶されているプログラムおよびデータに従って動作する。メモリ４２には、基本プログラムであるＯＳ（オペレーティング・システム）や、検出器７によって検出されたスペクトルから血糖値等の測定対象成分の濃度を演算するための血糖値演算プログラム４２１や、表示部４４に対して文字や画像の表示を行う表示制御プログラム等が記憶されている。
【００４７】
また、メモリ４２には、測定対象成分やそれ以外の各成分の濃度変化に対する検出光のスペクトル変化を演算するための補正データテーブル４２２が記憶されている。補正データテーブル４２２は、例えば図４で示されるようなものであり、確率統計的なシミュレーションにより測定試料の光学的特性値に対応した光の検出強度に関連するデータテーブルを求め、そのデータテーブルを回帰分析により平滑化したものである。
【００４８】
さらに、演算処理部４には、固定ディスク装置４３が設けられている。固定ディスク装置４３には、メモリ４２にロードするための各種プログラムおよび補正データテーブル等のデータ、血糖値の測定データ等が記憶されている。
【００４９】
また、演算処理部４には、文字および画像を表示する表示部４４がインターフェース回路４４１を介して接続されているとともに、操作者がデータ等を入力するための入力部４５がインターフェース回路４５１を介して接続されている。表示部４４としてはＣＲＴや液晶表示板等が使用でき、入力部４５としてはキーボードやポインティングディバイス等が使用できる。表示部４４には、血糖値等の測定データが数値やグラフ等によって表示される。入力部４５は、例えば血液の温度、散乱体である血球の密度等の血糖値の演算に必要なデータの入力に使用される。
【００５０】
さらに、演算処理部４には、測定制御回路４６が接続されている。測定制御回路４６は、検出器７に接続されており、検出器７を制御するとともに、検出器７によって検出された検出光の実測スペクトルを演算処理部４に入力する。
【００５１】
血糖値演算プログラム４２１は、補正データテーブル４２２を利用して、測定対象成分やそれ以外の各成分の濃度変化に対する検出光のスペクトル変化を参照スペクトルとして演算し、これらの参照スペクトルと実測スペクトルを比較して多変量解析により血糖値を求める。検出光のスペクトル全体から多変量解析により目的成分の濃度を求めることにより、不要成分による影響を除去することができる。算出した血糖値は、表示部４４に表示するとともに、固定ディスク装置４３に保存する。
【００５２】
以上のように、本発明の光学的成分測定方法および装置によれば、散乱体を含む被測定媒体に光を入射し、光学的に被測定媒体内の測定対象成分の濃度を算出するようにしたので、化学反応等のための時間も不要であり、迅速かつ正確な濃度測定が可能となる。このため、人工透析中の血液の血糖値を連続的にリアルタイムでモニターしたりすることも可能となる。さらに、拡散反射光を検出するようにしたものでは、プローブを生体に押し付けるだけで、生体を全く傷付けることなく生体内の成分濃度の測定を行うことができる。このように、本発明による測定形態としては、生体から血液試料を採取して測定したり、体外の人工腎臓や人工心肺装置等の中を流れる血液をリアルタイムで測定したり、体外から皮膚や生体組織等を通して測定することが可能である。
【００５３】
なお、以上の実施の形態では、測定試料に光を入射しその拡散反射光を入射面において検出するようにしているが、測定試料を透過した透過光を透過面において検出するようにしてもよい。さらには、入射光の光軸に対して所定の角度で交差する平面または入射光の光軸と平行な平面を検出面とすることもできる。すなわち、任意の面を検出面として測定を行うことができる。また、本発明は血糖値の測定に限定されることなく、他の任意の成分の濃度測定に応用することができる。さらに、測定に使用する光の波長域は、波長１０００〜２５００ｎｍの近赤外光を例に挙げたが、この波長域だけでなく、波長がおよそ４００〜７００ｎｍの可視光、波長７００〜４０００ｎｍの近赤外光、波長７００ｎｍ以上の赤外光全域なども使用することができる。
【００５４】
【発明の効果】
本発明は、以上に説明したように構成されているので、以下のような効果を奏する。
【００５５】
確率統計的なシミュレーションにより求めたデータテーブルを回帰分析により平滑化した補正データテーブルにより、検出光の参照スペクトルを演算し、光学的に被測定媒体内の測定対象成分の濃度を算出するようにしたので、化学反応等のための時間も不要であり、迅速かつ正確な濃度測定が可能となる。
【００５６】
確率統計的なシミュレーションとして、モンテカルロ法を利用したので、短時間で多数回の正確な光路追跡を繰り返すことが可能となり、迅速かつ正確な濃度測定を行うことができる。
【００５７】
拡散反射光を検出するようにしたので、プローブを生体に押し付けるだけで、生体を全く傷付けることなく生体内の化学成分の測定を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、光学的成分測定を行う試料への入射光と射出光との関係を示す図である。
【図２】図２は、モンテカルロ法による光路追跡を示す図である。
【図３】図３は、測定試料の吸収係数と等価散乱係数の変化による拡散反射率の変化を表すデータテーブルを示す図である。
【図４】図４は、図３のデータテーブルを回帰分析により補正した補正データテーブルを示す図である。
【図５】図５は、データテーブルから求めた検出光のスペクトルを示す図である。
【図６】図６は、補正データテーブルから求めた検出光のスペクトルを示す図である。
【図７】図７は、図５のスペクトルを部分的に拡大した図である。
【図８】図８は、図６のスペクトルを部分的に拡大した図である。
【図９】図９は、本発明の光学的成分測定装置を示す図である。
【図１０】図１０は、演算処理部の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１…プローブ
２…照射用光ファイバ
３…受光用光ファイバ
４…演算処理部
６…光源
７…検出器
４０…ＣＰＵ
４１…バス
４２…メモリ
４３…固定ディスク装置
４４…表示部
４５…入力部
４６…測定制御回路
４４１，４５１…インターフェース回路
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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