(57)【要約】【課題】  グルコース監視装置とこれに関連する方法により、予測回帰モデルを用いて、水を含む試料内のグルコースの濃度を決定する。【解決手段】  グルコース監視装置は、試料を紫外線励起光で照射し、試料内の水とグルコースを誘導してラマン散乱光とグルコース放射、すなわち蛍光を含む戻り光を放出させる。戻り光を監視し、予測回帰モデルを用いて試料内のグルコースの濃度を決定する。予測回帰モデルは、グルコース濃度と、所定の励起光エネルギーでの異なる波長帯内の戻り光の強さまたは異なる励起エネルギーレベルでの所定の波長帯内の戻り光の強さとの間の非線形性を示す。光ファイバの導波管を用いて、レーザ励起光源から試料への励起光と試料からセンサへの戻り光を導く。【選択図】図１
2005351907.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
水を含む試料のグルコースの濃度を決定する装置であって、
少なくとも１つの所定のエネルギ・レベルの紫外線励起光を放射する光源であって、前記励起光は、試料に当たって試料から戻り光を生成し、戻り光は、前記励起光と試料に存する水を有するグルコースとの相互作用の結果として生成される誘導放射光を含む光源と、
戻り光を監視し、前記放射光のグルコース濃度識別特性に関連する戻り光の強さを示す少なくとも３つの電気信号を発生するセンサであって、少なくとも３つの電気信号は、少なくとも１つの特性狭小スペクトル・ピークに対応する所定の狭小波長帯内のそれぞれの波長数で戻り光の強度を示す少なくとも２つの電気信号と、前記狭小スペクトル・ピークの外側の所定の狭小波長帯内の戻り光の強度を示す第３の電気信号を含むセンサと、
予測モデルを用いて電気信号を処理し試料のグルコースの濃度を決定するプロセッサと、
を含む前記装置。
【請求項２】
請求項１記載の装置であって、所定の狭小波長帯は、３３０ナノ・メータから３６０ナノ・メータの範囲にある前記装置。
【請求項３】
請求項１記載の装置であって、センサは、放射光に関連する拡張された波長スペクトルに実質的に連続してまたがる戻り光の強度を示す複数の電気信号を発生する前記装置。
【請求項４】
請求項１記載の装置であって、さらに、励起光を光源から試料に送り、戻り光を試料からセンサに送る１つまたはそれ以上の導波路を含む前記装置。
【請求項５】
請求項１記載の装置であって、センサは、
第１の波長帯の戻り光を検出し第１の電気信号を発生する第１の検出器と、
第２の波長帯の戻り光を検出し第２の電気信号を発生する第２の検出器と、
第３の波長帯の戻り光を検出し第３の電気信号を生成する第３の検出器と、
を含む前記装置。
【請求項６】
請求項３記載の装置であって、予測モデルは、６つの潜在変数により定義される前記装置。
【請求項７】
請求項１記載の装置であって、予測モデルは、グルコース濃度識別特性に関連する予測係数により定義される前記装置。
【請求項８】
請求項１記載の装置であって、励起光のエネルギは、複数の所定のエネルギ・レベルにわたって変化し、
センサは、各エネルギ・レベルにおいて、ラマン散乱に関連する放射光の波長内の戻り光の強度に基づいて第１の電気信号を発生し、広いグルコース放射帯のピークに関連する放射光の波長内の戻り光の強度に基づく第２の電気信号を発生する前記装置。
【請求項９】
水を含む試料のグルコースの濃度を決定する装置であって、
複数の所定のエネルギ・レベルの紫外線励起光を放射する光源であって、前記励起光は、試料に当たって試料から戻り光を生成し、戻り光は、前記励起光と試料に存する水を含むグルコースとの相互作用の結果として生成される誘導放射光を含む光源と、
戻り光を監視し励起光の各エネルギ・レベルでラマン拡散に関連する戻り光の波長の戻り光の第１の強度を示す電気信号と、グルコース放射に関連する戻り光の波長内の戻り光の第２の強度を示す電気信号を発生するセンサと、
予測モデルを用いて電気信号を処理し試料のグルコースの濃度を決定するプロセッサと、
を含む前記装置。
【請求項１０】
水を含む試料のグルコースの濃度を決定する方法であって、
複数のエネルギ・レベルにおいて励起光で試料を励起する段階と、
各エネルギ・レベルにおいてラマン拡散に関連する戻り光の波長内で戻り光の第１の強度を測定する段階と、
各エネルギ・レベルにおいてグルコース放射に関連する戻り光の波長内で戻り光の第２の強度を測定する段階と、
第１の強度測定と第２の強度測定を導入する予測モデルを使用してグルコースの濃度を決定する段階と、
を含む前記方法。
【請求項１１】
水を含む試料のグルコースの濃度を決定する装置であって、
少なくとも１つの所定のエネルギ・レベルの紫外線励起光を放射する光源であって、前記励起光は、試料に当たって試料から戻り光を生成し、戻り光は、励起光と試料に存する水を含むグルコースとの相互作用の結果として生成される誘導放射光を含む光源と、
８つの異なる波長帯内で戻り光を監視し、それぞれの波長帯内で戻り光の強度を示す８つの電気信号を発生し、電気信号は、前記放射光のグルコース濃度識別特性に関連する戻り光の強度を示すセンサと、
予測モデルを用いて電気信号を処理して試料のグルコースの濃度を決定するプロセッサと、
を含む前記装置。
【請求項１２】
請求項１１記載の装置であって、
前記励起光の波長は、約３０８ナノメートルであり、
第１の波長帯は、約３４２ナノメートルを中心とする狭小波長帯であり、
第２の波長帯は、約３４４ナノメートルを中心とする狭小波長帯であり、
第３の波長帯は、約３４７ナノメートルを中心とする狭小波長帯であり、
第４の波長帯は、約３５２ナノメートルを中心とする狭小波長帯であり、
第５の波長帯は、約３６０ナノメートルを中心とする狭小波長帯であり、
第６の波長帯は、約３７０ナノメートルを中心とする狭小波長帯であり、
第７の波長帯は、約３８５ナノメートルを中心とする狭小波長帯であり、
第８の波長帯は、約４００ナノメートルを中心とする狭小波長帯である、
前記装置。
【請求項１３】
水を有する試料のグルコースの濃度を決定する方法であって、
試料のグルコースの濃度と、グルコースが励起光と相互作用して生成した放射光を含む光放射スペクトルのグルコース濃度識別特性に基づく電気信号との間の非線形関係を示す回帰モデルを提供する段階と、
試料からグルコースが関係する相互作用により生成された紫外線放射光を含む光放射スペクトルを生成し、グルコース濃度識別特性を示す複数の電気信号を生成する段階であって、複数の電気信号のうち少なくとも２つは、少なくとも１つの特性狭小スペクトル・ピークに対応する所定の狭小波長帯内のそれぞれの波長数で戻り光の強度を示し、複数の電気信号のうちの少なくとも第３の電気信号は、前記狭小スペクトル・ピークの外側の所定の狭小波長帯内の戻り光の強度を示す前記段階と、
回帰モデルを用いて複数の電気信号を処理しグルコース濃度を決定し、回帰モデルを用いて決定されたグルコース濃度に基づいて電気信号を発生する段階と、
を含む前記方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（発明の背景）
本発明は、グルコースの監視に関し、より詳しくは、レーザ誘導発光分光法を用いたグルコース・レベルの監視に関する。
糖尿病にかかった多くの患者は、血糖値を定期的に監視しなければならない。それは、食事療法と定期的なインシュリン注射を行わなければ、患者の血糖値を一定のレベルに保つことができないからである。一般に血糖値レベルを監視するには、少量の血液試料を定期的に身体から採取して分析する必要がある。
最近、身体の一部の赤外線吸収を用いて血糖値レベルを監視する非侵襲性の光学的技術が発達した。しかし、赤外線吸収法は、精度に問題がある。その理由は、グルコースの赤外線吸収のピークが２０を超え、その多くが体内の他の構成物質の吸収ピークと重なるためである。
血糖値レベルの監視のために、紫外線（ＵＶ）励起光を用いる蛍光分光法が導入された。この方法では、とりわけ、誘導された蛍光スペクトル内のスペクトルピークの監視が必要である。雑音があって蛍光信号レベルが低い場合は、ピークの位置を正確に求めるのが困難である。身体を紫外線にさらすので、励起光を強くするのは望ましくない。また、従来の蛍光分光法では、ピーク波長以外の波長の蛍光スペクトルに含まれる情報を完全に利用することが一般にできないし、また、グルコース・レベルと発光スペクトルの間の非線形関係を説明することができない。
以上のことから、グルコースを簡単に迅速に監視して、しかも非線形性があり信号対雑音比が低い場合でも高い精度が得られる装置と、これに関連する方法が必要であることは明らかである。本発明は、このようなニーズに応えるものである。
【０００２】
（発明の概要）
本発明は、試料からの誘導されたグルコース紫外線と可視（可視紫外線）放射光を直接監視して、水を含む試料内のグルコースの濃度を決定する装置と、これに関連する方法である。本装置は、これらのパラメータとグルコースの間の非線形性を補償する。
本装置は、光源とセンサとプロセッサを含む。光源は、少なくとも１つの所定のエネルギ・レベルの紫外線励起光を放射する。励起光は、試料に当たって試料から戻り光を生成する。戻り光は、励起光と試料内の水を含むグルコースとの相互作用の結果として作られる誘導放射光を含む。センサは、戻り光を監視して、放射光のグルコース濃度識別特性に関連する戻り光の強さを表す少なくとも３つの電気信号を生成する。プロセッサは、予測モデルを用いて電気信号を処理して試料内のグルコース濃度を決定する。本発明の１つの特徴として、予測モデルが６個の潜在変数を用いて定義される。潜在変数は、グルコース濃度識別特性に関連する予測係数を得るのに用いられる。
本発明の特徴をより詳細に述べると、励起光の強さは、センサが電気信号を生成している間は、ほぼ一定である。更に、少なくとも３つの電気信号は、放射光の波長帯内のそれぞれの数の所定の波長帯内にある戻り光の強さを表す。別の特徴として、センサは、第１の波長帯内の戻り光を検出して第１の電気信号を生成する第１の検出器と、第２の波長帯内の戻り光を検出して第２の電気信号を生成する第２の検出器と、第３の波長帯内の戻り光を検出して第３の電気信号を生成する第３の検出器を含む。
【０００３】
本発明の更に別の詳細な特徴として、センサは、８つの異なる波長帯内の戻り光の強さを監視して、それぞれが各波長帯内の戻り光の強さを表す８つの電気信号を生成する。詳しく示すと、約３０８ナノメートルの波長を有する励起光を用いたとき、８つの波長帯の中心は、それぞれ約３４２、３４４、３４７、３５２、３６０、３７０、３８５、４００ナノメートルである。また、センサは、放射光に関連する拡張された波長スペクトルに実質的に連続的にまたがる戻り光の強さを表す複数の電気信号を生成する。
本発明の別の詳細な特徴として、励起光のエネルギは、いくつかの所定のエネルギ・レベルにわたって変化し、またセンサは、各強さレベルにおいてラマン散乱に関連する放射光の波長内の戻り光の強さに基づく第１の電気信号と、広いグルコース放射帯のピークに関連する放射光の波長帯内の戻り光の強さに基づく第２の電気信号を生成する。更に、本装置は、励起光を光源から試料に送るため、また戻り光を試料からセンサに送るため、１本または数本の導波管を備える。
本発明の関連する方法では、試料内のグルコース濃度と、グルコースが励起光と相互作用して生成した紫外線可視放射光を含む光放射スペクトルの或るグルコース濃度識別特性に基づく電気信号との間の非線形関係を示す回帰モデルが与えられる。更に、試料からは、グルコースに関係する相互作用または直接蛍光により作られる放射光を含む光放射スペクトルが作られて、グルコース濃度識別特性を表す複数の電気信号が生成される。最後に、回帰モデルを用いて複数の電気信号を処理してグルコース濃度を決定し、回帰モデルを用いて決定されるグルコース濃度に基づいて電気信号を生成する。
本発明の他の特徴と利点は、本発明の原理を例示する添付図面を参照して、好ましい実施の形態の説明から明らかになる。
【０００４】
（好ましい実施の形態の詳細な説明）
例示の図面で示すように、本発明は、グルコースの監視装置１０とこれに関連する方法を実現するものであって、いくつかの波長または励起の強さでグルコース紫外線および可視（可視紫外線）光の放射スペクトルを監視することにより試料内のグルコースの濃度を決定し、またグルコース濃度とこれらのパラメータの間の非線形関係を補償する。本装置は、非線形性または低い信号対雑音比にも関わらず優れた精度を与える。
図１に示すグルコース監視装置１０において、励起光源１４は、光ファイバ１６を通して紫外線励起光を試料１２に当て、試料内のグルコースは、励起光を吸収して再放射し、または散乱させる。光ファイバまたはファイバ束１８は、試料から放射される戻り光を集める。戻り光は、励起光により誘導された全てのグルコース放射を含む。センサ２０は、対象とする異なる波長帯内の戻り光を監視し、対象とする波長帯内の受けた戻り光の強さに基づいて一連の電気信号を生成する。一実施形態では、センサは、分光器２２を含み、分光器２２は、戻り光を波長により分離して戻り光を分解する。分析器２４、すなわち、プロセッサは、対象とする戻り光の強さと試料内のグルコースの濃度とを関連づける予測モデルを有し、センサにより作られた電気信号を処理し、その結果とモデルとを比較し、試料内のグルコースの濃度を表す電気信号を生成する。
【０００５】
有用な励起光源１４は、エクサイマ・レーザであって、約３０８ナノメートルの波長と約１２０ナノメートルの半値全幅（ＦＷＨＭ）パルス幅と、約５ヘルツの繰返し速さを持つ光を生成する。グルコースは、２６０から２８０ナノメートルの間の波長を持つ励起光を効率よく吸収するとされており、励起波長は、この範囲内にあることが望ましい。しかし、現在知られているように、この波長範囲で動作する励起光源の有用度は、一般に限られる。励起光は、任意の型の狭帯域紫外線源で供給することができるし、また波長は、一般に約２５０から３５０ナノメートルの範囲でよい。
励起光は、６００ミクロンのコア径の石英グラスファイバ１６を通して試料１２に導かれる。ファイバから放出される励起光のエネルギは、パルス当たり約０．５から１０ミリジュール（パルス当たり平方ミリメートル当たり０．５４から３６ミリジュール）の所定のレベルに設定される。試料から誘導される放射、すなわち戻り光は、それぞれ３００ミクロンのコアを有する６本の石英グラスファイバの束１８を用いて集めるのが好ましい。収集ファイバは、戻り光をセンサ２０に導く。
センサ２０は、適当な帯域フィルタを持つ個別の感光ダイオードを含み、また上述のように戻り光の広いスペクトルを分解する分光器２２を含む。分光器は、後で示すデータを集めるのに用いる。分光器内に長い帯域フィルタ２６（Ｓｃｈｏｔｔ  ＷＧ３３５）を置いて、収集ファイバ１８が集めた励起光を戻り光から濾波する。分光器の入り口スリットの後に置かれた紫外線強化格子（ミリメートル当たり１５０溝）は、戻り光をその構成波長に分散させる。１０２４要素を有するシリコン・ダイオード・アレイ検出器２８は、分散された戻り光を集めて、各要素内に集められた戻り光の強さを連続的に表す電気信号を生成する。電気信号を受けるＥＧ＆Ｇ光学多チャンネル・アナライザ（ＯＭＡ  ＩＩＩ）は、対象とする所望の波長帯内の戻り光の強さを表すグラフを表示する。
【０００６】
未知のグルコース濃度を持つ試料の中のグルコース濃度を決定する前に、グルコース濃度と或る測定されたパラメータの間の或る非線形性を示すモデルを準備しなければならない。このモデルを得る過程は、図２を参照すれば、よく理解できる。図２に示すスペクトルは、３０８ナノメートルの波長を有する紫外線エクサイマ・レーザ光で励起した後の異なるグルコース濃度の放射スペクトルである。図の各スペクトルは、２つのピークを有する。スペクトルの１つのピークは、明らかに振動ラマン散乱の結果作られ約３４６ナノメートルを中心とする狭い波長帯に関連し、約４４０ナノメートルを中心とする広い放射帯２８は、主として直接のグルコースと水の蛍光により生成されると考えられる。
狭いラマン散乱帯に関連するピークの波長は、励起光の波長より約３０から５０ナノメートル長く、一般に励起光の波長の偏移に比例して偏移する。広いグルコース放射帯の形と放射波長は、一般に励起波長の直接の関数ではない。
次の表Ｉに示すように、８つの代表的な波長に関連する放射の強さは、デシリットル当たり８０から３００ミリグラムの臨床に関係する範囲では、グルコース濃度と共に直線的には変わらない。８つの代表的波長は、図２のグラフに垂直線で示す。
【０００７】
【表１】
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【０００８】
図３に示すように、測定された強さとグルコース濃度の間の関係は、非常に非線形であって、波長が異なると形が異なる。より詳しくは、水中のグルコース濃度が増加すると、濃度がデシリットル当たり約５００ミリグラムに達するまでは、３７０ナノメートルの波長での強さは、一般にグルコース濃度が増加するに従って増加する。その後は、濃度が増加するに従って強さは、なだらかになり、または減少する。同様に、一般にラマン散乱ピークの波長である３４７ナノメートルの波長での強さは、一般にグルコース濃度の増加に従って増加した後、減少する。しかし、グルコース濃度に対する強さの変化率は、曲線毎に異なることに注意する必要がある。
グルコース濃度を予測するモデルを設計する際に、上述の非線形効果を表現する方法がいくつかある。１つの方法は、校正曲線を簡単な線形モデルで近似できる小さな区分に制限することである。別の方法は、非線形変数を変換することである。最後に、多項当てはめを用いて校正曲線をモデル化することができる。
予測モデルを作るための多項曲線当てはめは、最小自乗回帰法に基づく統計的手法を用いて行うことができる。部分最小自乗（ＰＬＳ）回帰と呼ぶ一般的な回帰手法を用いると、強いモデル（すなわち、新しい試料を採取したときにモデルのパラメータが余り変わらないもの）ができることが分かっている。ＰＬＳ予測モデル化の計算上および理論上の基礎は、Ｒ．Ｇ．Ｂｒｅｒｅｔｏｎの「化学計算法：実験室系への数学および統計学の応用」（Ｃｈｅｍｏｍｅｔｒｉｃｓ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｏｆ  Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ  ａｎｄ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ  ｔｏ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  Ｓｙｓｔｅｍｓ、Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ：Ｅｌｌｉｓ  Ｈｏｒｗｏｏｄ，１９９０）に述べられている。ＰＬＳ回帰の概要についてはＧｅｒａｌｄとＫｏｗａｌｓｋｉの「部分最小自乗回帰：入門」（Ｐａｒｔｉａｌ  Ｌｅａｓｔ−Ｓｑｕａｒｅｓ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ：Ａ  Ｔｕｔｏｒｉａｌ、Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ  Ｃｈｉｍｉｃａ  Ａｃｔａ  １８５（１９８６）：１−１７）が参照される。
【０００９】
ＰＬＳ回帰法では、まず全ての変数が予測に同じ影響を持つように、各変数を「自動基準化（ａｕｔｏｓｃａｌｉｎｇ）」する。ＰＬＳ回帰法は、基本成分分析（特異値分解または固有ベクトル分析とも呼ぶ）を用いて従属および独立マトリクスを表す。基本成分分析では、ＮＩＰＡＬＳアルゴリズムを用いて独立変数のデータ・マトリクスを定義する。ＰＬＳ回帰法は、回帰モデルに重み係数を導入する。ＰＬＳアルゴリズムは、一連のモデルを与え、最良のモデルは、相互確認を最小にするものである。
例えば、異なる波長での放射の強さから成る独立変数（グルコース濃度は、従属変数である。）のデータ・マトリクスを表Ｉから得てＰＬＳ回帰を実行するデータ処理ルーチンに与える。この例では、データ処理ルーチンは「ＰＬＳ＿Ｔｏｏｌｂｏｘ  Ｖｅｒｓｉｏｎ  １．３に含まれる。これは、Ｂａｒｒｙ  Ｍ．Ｗｉｓｅ，１４１５  Ｗｒｉｇｈｔ  Ａｖｅｎｕｅ，Ｒｉｃｈｌａｎｄ，ＷＡ  ９９３５２（電子メール：ｂｍ＿ｗｉｓｅ＠ｐｎｌ．ｇｏｖ）から入手できる。「Ｔｏｏｌｂｏｘ」内のルーチンは、現在のところＴｈｅ  Ｍｔｈｗｏｒｋｓ，Ｉｎｃ．，２４  Ｐｒｉｍｅ  Ｐａｒｋ  Ｗａｙ，Ｎａｔｉｃｋ，ＭＡ  ０１７６０から入手できるＭＡＴＬＡＢ（ＴＭ）ソフトウエアパッケージ用である。このルーチンを用いる際は、処理の前に、各波長でのスペクトル強さに関連するマトリクスと濃度値に関連するマトリクスからその平均値を引く。このルーチンは、図４と次の表ＩＩに示される回帰ベクトルを計算する。回帰ベクトルのスカラー成分は、各波長の予測係数である。
【００１０】
【表２】
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【００１１】
未知の濃度の試料について予測を行うには、８つの波長のそれぞれで強さを測定する。これらの８つの測定値を基準化し、回帰ベクトル（すなわち、表ＩＩ内の８つの波長係数）を掛けると、基準化された濃度予測が得られる。基準化された予測濃度は、尺度を戻して元の単位の濃度値にしなければならない。
８つの異なる波長を用いたので、このモデルは、最大８つの潜在変数を生じる。次の表ＩＩＩは、このモデルに各潜在変数を加えて得られた分散の百分率を示す。
【００１２】
【表３】
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【００１３】
予測モデルを開発する際は、相互確認計算を用いて、モデルに用いる潜在変数の最適数を決定する。相互確認は、モデルを試験するのに無作為に選んだ１つのスペクトルを用いて行う。相互確認は、モデルを試験する異なるスペクトルを無作為に選んで、１０回繰り返す。相互確認の結果を、予測残留二乗和（ＰＲＥＳＳ）とモデルに用いた潜在変数の数との関係を示すプロットとして、図５のＰＲＥＳＳプロットに示す。ＰＬＳ分析により、６つの潜在変数のモデルを生じた。
モデルを試験するのに一度に２つのスペクトルのブロックを用いて相互確認を繰り返した。２つのスペクトル相互確認に関連するＰＲＥＳＳプロットを図６に示す。図５と図６から、最小のＰＲＥＳＳが５個から７つの潜在変数の間にあることが分かる。
既知のグルコース濃度の試料を用いて予測モデルを試験した。図７は、モデルを定義するのに表Ｉから得た６つの潜在変数を用いたＰＬＳ予測モデルについて、既知のグルコース濃度の試料を用いて行った予測試験の結果を示す。グラフから分かるように、ＰＬＳモデルは、グルコース濃度をかなり正確に予測する。比較のために、同じ入力データに基づいて多重線形回帰（ＭＬＲ）モデルについて試験を繰り返した。一般に濃度レベルが低いときは、ＰＬＳモデルの方がＭＬＲモデルよりよい結果が得られたが、濃度レベルが高いときは、ＭＬＲモデルの結果の方がよかった。
【００１４】
図８は、既知のグルコース濃度の試料を用いてＰＬＳモデルとＭＬＲモデルを試験した別の予測試験の結果を示す。この試験では、ＰＬＳモデルは、モデルを定義するのに７つの潜在変数を用いた。グラフから分かるように、両モデルから実質的に同じ結果が得られた。このように、モデルの潜在変数を増やしてもモデルの予測精度は、必ずしも向上しない。
しかし、次の例から、モデルを生成するのにより多数の波長を用いると、予測モデルを改善できることが分かる。１，０２４要素の検出器アレイからの放射スペクトルからは、同じ数の強さ値が得られる。これらの中の約２００点は、グルコース可視紫外線放射光の波長範囲（約３３５から４５０ナノメートル）内にあり、データは、この範囲に限った。雑音の影響を減らすために、グルコース濃度毎にスペクトルを３回から５回測定し、これらの各スペクトルの平均を用いてモデルを作った。更に雑音を除くため、３点移動平均（Ｘｉ（平滑）＝（Ｘｉ−１＋Ｘｉ＋Ｘｉ＋１）／３）を用いてスペクトルを平滑した。限定しかつ平滑したスペクトルのデータを３点ずつ平均して１点にすることにより、より小さいファイルに変換した。例えば、１８０点を６０点にした。この例では、前の例で用いた表Ｉからの８つの異なる波長ではなく、上に述べたように事前調整した濃度レベル毎に６０の波長を分析してＰＬＳ回帰法を用いて予測モデルを得た。
【００１５】
図９に示すように、全スペクトルを用いたモデルのＰＲＥＳＳをプロットすると、６つの潜在変数のときにＰＲＥＳＳが最小になる。既知の濃度の試料を用いたモデルの試験の結果を図１０に示す。このグラフから分かるように、事前調整したスペクトルを用いたＰＬＳ予測モデルは、グルコース濃度を非常に正確に予測する。スペクトルの測定は、一般に雑音が多く、また対象とする所定の波長での放射強さとグルコース濃度との関係が非線形であることを考えると、図１０に示す結果は、全く驚異的である。
本発明の第２の実施の形態は、グルコース濃度と励起光の強さの間の非線形関係に焦点を合わせる。図１１は、単一のグルコース濃度について異なる強さレベルで送出された励起光から得られる放射スペクトルを示す。次の表ＩＶに示すように、より広い蛍光ピークに関して基準化されたラマン・ピークに関連する波長での放射の強さは、所定の濃度レベルでの励起エネルギに関して非線形である。
【００１６】
【表４】
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【００１７】
上述した表Ｉに関するＰＬＳ回帰法を用いて、表ＩＶ内の値により予測モデルを作ることができる。励起光の強さ、すなわちエネルギの強さを変えることにより、ＰＬＳ分析で与えられる予測モデルを用いて未知の試料のグルコース濃度を決定することができる。
本発明は、グルコース分子と水分子の間の物理的な相互作用の非線形性を考慮に入れる。図１２は、パルス当たり５ミリジュール（平方ミリメートル当たりミリメートル当たり１８ミリジュール）のエネルギを持つ励起光で照射された蒸留水の放射スペクトルを示す。このグラフは、蒸留水の蛍光スペクトルが約３７０ナノメートルにピークを持つ広い蛍光帯と、約３４６ナノメートルの狭いラマン散乱帯を有することを示す。ラマン散乱帯は、散乱された入射光の波長が水分子のエネルギ（回転と並進）により偏移するために生じる。
超無水グルコースの放射スペクトルを図１３に示す。このスペクトルは、約４５０ナノメートルにピークを持つ単一の広い蛍光帯を有する。図１４は、少量であるがスペクトル的に重要な量の水を吸収した無水グルコースの放射スペクトルを示す図で、３４１ナノメートルと３４６ナノメートルにそれぞれピークを持つ２つの狭いラマン散乱帯と、約４２０ナノメートルにピークを持つ１つの広い放射帯を示す。３４６ナノメートルでのラマン散乱ピークは、図１２に示す水のラマンピークに対応する。３４１ナノメートルでのラマン散乱ピークは、水とグルコースの分子の間の相互作用により生じる。更に無水グルコースのスペクトルは、図１３に示す超無水グルコースのスペクトルと比べると、より短い波長に偏移している。励起エネルギを変えたときの無水グルコースの放射スペクトルを図１５に示す。励起エネルギが増加すると、スペクトルの強さは、一般に増加する。しかし、ラマン帯と広い放射帯のピークの間の強さの比は、励起エネルギの増加に従って変わる。
【００１８】
更に、図１６に示すように、ラマン散乱帯と広い放射帯の比も濃度の増加に従って変わる。したがって、水とグルコースの分子間の相互作用と励起光のエネルギ密度は、全て放射スペクトルに影響するようである。したがって簡単な線形モデルが近似として有効なのは、対象とするグルコース濃度の狭い離散的な区分内だけである。
以上から、信号に雑音があり、また対象とするグルコース濃度といくつかの分光パラメータとの間に非線形の関係があるにも関わらず、グルコース濃度を正確に予測できることが分かる。予測は、ＰＬＳ回帰分析から開発されたモデルを用いて行う。
本発明の好ましい実施の形態について開示したが、当業者は、本発明の範囲から逸れることなくここに示した好ましい実施の形態に対して種々の変更を行うことができる。本発明は、添付の請求の範囲によってだけ規定されるものである。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明のグルコース監視装置のブロック図である。
【図２】３０８ナノメートルの波長のレーザ励起光で照射された水中のグルコースの異なる濃度において、グルコース放射の強さと波長との関係を示すグラフである。
【図３】３０８ナノメートルの波長でパルス当たり１ミリジュールの励起エネルギを持つレーザ励起光で照射された、２つの波長でのグルコース放射の強さと水中のグルコース濃度との関係を示すグラフである。
【図４】図２のグラフに示す８つの波長での強さを用いた部分最小自乗（ＰＬＳ）分析から得られた、回帰係数と潜在変数の数との関係を示すグラフである。
【図５】一度に１つのスペクトルを用いて図２のグラフに示す８つの波長での強さから得られたＰＬＳモデルを試験した、予測残留二乗和（ＰＲＥＳＳ）と潜在変数の数との関係を示すグラフである。
【図６】一度に２つのスペクトルを用いて図２のグラフに示す８つの波長での強さから得られたＰＬＳモデルを試験した、ＰＲＥＳＳと潜在変数の数との関係を示すグラフである。
【図７】６つの潜在変数を用いたＰＬＳモデルと図２のグラフから得られた多重線形回帰（ＭＬＲ）モデルについて、グルコースの予測濃度と実際の濃度との関係を示すグラフである。
【図８】７つの潜在変数を用いたＰＬＳモデルと図２のグラフから得られた多重線形回帰（ＭＬＲ）モデルについて、グルコースの予測濃度と実際の濃度との関係を示すグラフである。
【図９】一度に１つのスペクトルを用いて図２のグラフの全スペクトルから得られたＰＬＳモデルを試験した、ＰＲＥＳＳと潜在変数の数との関係を示すグラフである。
【図１０】図２のグラフの全スペクトルから得られた６つの潜在変数を用いたＰＬＳモデルについて、実際の濃度と予測濃度との関係を示すグラフである。
【図１１】デシリットル当たり５００ミリグラムの濃度の水中のグルコースについて、異なる励起エネルギ・レベルにおけるグルコース放射の強さと波長との関係を示すグラフである。
【図１２】パルス当たり５ミリジュールの励起エネルギで励起された蒸留水について、放射の強さと波長との関係を示すグラフである。
【図１３】パルス当たり５ミリジュールの励起エネルギで励起された超無水グルコースについて、放射の強さと波長との関係を示すグラフである。
【図１４】パルス当たり５ミリジュールで励起された無水グルコースについて、放射の強さと波長との関係を示すグラフである。
【図１５】パルス当たり０．２５から１０ミリジュールの間の異なるレベルのエネルギを持つ励起光で励起された無水グルコースについて、放射の強さと波長との関係を示すグラフである。
【図１６】水中のグルコースの異なる濃度について、３０８ナノメートルの波長とパルス当たり７ミリジュールの励起エネルギを持つレーザ励起光で照射されたときのグルコース放射の強さと波長との関係を示すグラフである。
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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