(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
前もって測定された血中グルコースレベル及びグリコシル化ヘモグロビン成分レベルを使用して患者の血液中のグリコシル化ヘモグロビン成分のレベルを予測する方法であって、
中央データ処理局において、前もって測定された血中グルコースレベル及びグリコシル化ヘモグロビン成分レベルを使用して血中グルコースレベルに対するグリコシル化ヘモグロビン成分レベルの挙動の数理モデルを導出するステップと、
新たに測定された血中グルコースレベルを、無線データ通信リンクを介して、患者が利用できる遠隔局から中央データ処理局に送信するステップと、
新たにグリコシル化ヘモグロビン成分レベルが測定されたときに、該中央データ処理局において、該新たに測定された測定値と該新たな測定時以前に得られた新しい血中グルコースレベル測定値とを使用して前記数理モデルを更新するステップと、
該中央データ処理局において、最新のグリコシル化ヘモグロビン成分測定以後に得られた血中グルコースレベルの測定値を使用してグリコシル化ヘモグロビン成分レベルを予測するために、前記数理モデル又は更新された数理モデルを適用するステップと、
該中央データ処理局により、予測されたグリコシル化ヘモグロビン成分レベルを、前記無線データ通信リンクを介して前記遠隔局に送り返すステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記遠隔局は移動電話又は２方向ページャであり、無線データ通信リンクは移動電話通信網により提供されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前もって測定された血中グルコースレベル及びグリコシル化ヘモグロビン成分レベルを用いて患者の血液中のグリコシル化ヘモグロビン成分のレベルを予測するためのシステムであって、
前もって測定された血中グルコースレベル及びグリコシル化ヘモグロビン成分レベルを使用して血中グルコースレベルに対するグリコシル化ヘモグロビン成分レベルの挙動の数理モデルを導出し、新たにグリコシル化ヘモグロビン成分レベルが測定されたときに、該新たに測定された測定値と該新たな測定時以前に得られた新しい血中グルコースレベル測定値とを使用して前記数理モデルを更新するための手段（４）と、
前記数理モデル及び更新された数理モデル並びに測定された血中グルコースレベル及びグリコシル化ヘモグロビン成分レベルを記憶するためのメモリー手段（４）と、
最後のグリコシル化ヘモグロビン成分測定以後に得られた血中グルコースレベルの測定値を使用してグリコシル化ヘモグロビン成分レベルを予測するために前記数理モデル又は更新された数理モデルを適用するための手段（４）と、を含むことを特徴とするシステム。
【請求項４】
前記導出し更新するための手段、適用のための手段及び前記メモリー手段は、中央コンピュータ（４）によって提供され、前記システムは、無線データ通信リンクを介して測定データを前記中央コンピュータ（４）に伝えるための移動電話又は２方向ページャ（３）を更に含むことを特徴とする請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
血中グルコースレベル測定値を前記移動電話又は２方向ページャに送るために該移動電話又は２方向ページャにつながれた血中グルコース測定ユニット（１）を有することを特徴とする請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
予測されたグリコシル化ヘモグロビン成分レベルを前記中央局（４）から前記移動電話又は２方向ページャ（３）に伝えるように構成されることを特徴とする請求項４又は５に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、糖尿病の管理に関し、特に糖尿病治療の有効性を監視するための方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
糖尿病の治療では、患者は自己試験キットを使って自分の血中グルコースレベルを定期的にチェックすることを求められる。患者は、自己試験の結果を自分が正常と考える血中グルコースレベルと比較することにより、自分の血中グルコースレベルを正常なレベルに戻すために使用するべきインシュリンの量を推定することができる。この目的のために使用される自己試験キットは、今日では非常に高性能で信頼できるものになっていて、糖尿病の短期管理のための優れた手段となっている。しかし、糖尿病患者は、長期間を経てはじめて明らかになる自分の健康状態から生じる問題も抱え込む可能性がある。自己試験により得られる一つ一つの血糖測定値は、その様な長期的問題の発生の兆候を殆ど或いは全く示さない。
【０００３】
糖尿病患者が抱えている基本的問題は、血液に含まれている糖が細胞膜を横断して移動することに関連している。この問題は、身体が血液中の糖レベルを正しいレベルに保つのを難しくする。（例えば患者が注射するインシュリンが少なすぎるために）血糖が多すぎると患者は高血糖症になり、（例えば患者が注射するインシュリンが多すぎるために）血糖が少なすぎると、患者は低血糖症になることがある。具体的には、血液中の糖のレベルが高すぎると、糖がタンパク質と結合してグリコシル化タンパク質を形成する結果となる。グリコシル化タンパク質は実質的に不溶解性であって、静脈及び動脈の壁を厚くし、神経の髄鞘を厚くする。
【０００４】
グリコシル化タンパク質の１つの形はグリコシル化ヘモグロビンである。グリコシル化ヘモグロビンは、長時間にわたって血液中に残留する傾向を持っているので、血液中のグリコシル化タンパク質のレベルの優れた示度となり、従って、患者が従っている治療体制の有効性の示度であり、また、言うまでもなく、患者がその体制にどの程度に従っているかを示す。
【０００５】
グリコシル化ヘモグロビンは３つの成分、即ちHbA1A 、HbA1B 、及びHbA1C からなっている。糖尿病治療の長期有効性に関する情報を得るために、ラボ試験で特にHbA1C のレベルが広く測定されている。HbA1C レベルは、HbA1C 測定の前の６−８週間にわたる血中グルコース治療の有効性を反映する。糖尿病患者の血液中のHbA1C のレベルが低いことは、治療体制が有効でグリコシル化ヘモグロビンに関連する二次的問題の危険が低いことをよく表すということが分かっている。健康な人の血液中のHbA1C のレベルはヘモグロビン全体の４〜６％であるが、糖尿病の人ではそのレベルはそれより相当高くなり得る（例えば８％超）。一般に、糖尿病患者の血液中のHbA1C のレベルを６〜７％に下げる試みがなされる。
【０００６】
ヘルスサービス資源はしばしば不足しているし、また便利のために、特に患者の血液中のHbA1C レベルの試験は一般に３〜４ヶ月毎に行われるに過ぎない。しかし、HbA1C レベルが６〜８週間にわたる治療の有効性の示度を与えるとすれば、現在の試験体制では、治療が無効であり、従って患者の健康が害されていることが長期間にわたって見過ごされる可能性がある。
【０００７】
カークＷ．ビーチの’グリコシル化ヘモグロビンのレベルの挙動を予測する理論的モデル’という論文（the article 'A Theoretical Model to Predict the Behaviour of Glycosylated Hemoglobin Levels' by Kirk W. Beach, J. theor. Biol. (1979) 81, 547-561 ）は、血中グルコースレベルからグリコシル化ヘモグロビンのレベルを予測するための数理モデルを解説している。しかし、このモデルは極端に未熟であり、血中グルコースレベルが一定である、或いは少数の離散的ステップを経て変化するか、或いは正弦波状に変化するという簡易化を利用している。このモデルを実際の患者に適用すれば、当然に、血中グルコースレベルの挙動を大幅に簡易化しすぎることになる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、公知の糖尿病管理手法の欠点を克服或いは少なくとも軽減することである。
【０００９】
本発明の他の目的は、グリコシル化ヘモグロビン成分レベルの実質的に連続的な推定値を提供する方法及び装置を提供することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明は、第１の面においては、前もって測定された血中グルコースレベル及びグリコシル化ヘモグロビン成分レベルを使用して患者の血液中のグリコシル化ヘモグロビン成分のレベルを予測する方法を提供するものであり、この方法は：前もって測定されたレベルを使用して血中グルコースレベルに対するグリコシル化ヘモグロビン成分レベルの挙動の数理モデルを導出し；
新しいグリコシル化ヘモグロビン成分レベルが測定されたときに、その新しい測定値と最近の新しい血中グルコースレベル測定値とを使用して該モデルを更新し；
グリコシル化ヘモグロビン成分レベルの測定とグリコシル化ヘモグロビン成分レベルの測定との間に、最後のグリコシル化ヘモグロビン成分測定以後に得られた血中グルコースレベルの測定値を使用してグリコシル化ヘモグロビン成分レベルを予測するためにその数理モデルを適用することを含む。
【００１１】
通常、血中グルコースレベルの測定はグリコシル化ヘモグロビン成分の測定よりも相当頻繁に行われる。従って、最後のグリコシル化ヘモグロビン成分レベルの測定以後に得られた血中グルコースレベル測定値を使用して患者の血液中の現在のグリコシル化ヘモグロビン成分レベルを予測するために本発明の方法を使用することができる。そのモデルは新しいHbA1C 測定が行われる毎に更新されるので、そのモデルは、血中グルコースレベルに関してHbA1C レベルを変化させる原因となる患者の生理状態の変化を追跡することができる。血中グルコース測定パターン、即ち患者が血中グルコースの測定を行う時、の変化を補償することもできる。
【００１２】
好ましくは、数理モデルはパラメトリック・モデル又はセミパラメトリック・モデルであり、そのモデルは、１又は複数のモデル係数と、血中グルコースレベルをグリコシル化ヘモグロビン成分レベルに関連づけるモデル方程式とによって定義される。より好ましくは、そのモデル方程式は、先行する割合に短い期間にわたる血中グルコースレベルの挙動（例えば分布）を少なくとも部分的に記述する１又は複数のパラメータにグリコシル化ヘモグロビン成分レベルを関連づける。
【００１３】
モデル方程式は線形方程式であってよく、その場合には前記モデル係数はその方程式の線形係数である。線形方程式は次の形を有する：
y = p1h1 + p2h2 + ... + p q h q + c
ここでy は予測されるグリコシル化ヘモグロビンのレベルであり、p は線形モデル係数であり、h は血中グルコースレベルの挙動を記述するパラメータであり、c は定数である。
【００１４】
好ましくは、前記の短期間にわたる血中グルコースレベルの挙動を、血中グルコースレベル測定値の分布をモデル化する１又は複数のガウス関数を用いて記述することができる。前記の１又は複数のパラメータ（h ）を、そのガウス関数の平均値、平方偏差、及び振幅のうちから選ぶことができ、或いは、それらから導出することができる。
【００１５】
パラメトリック・モデル又はセミパラメトリック・モデルの場合、グリコシル化ヘモグロビン成分レベルを測定する毎に前記モデル係数（p ）を計算し直すことによってモデルを更新することができる。本発明の別の実施例では、グリコシル化ヘモグロビンレベルを新たに測定する毎に、適応アルゴリズムを用いてパラメトリック・モデルの係数を更新する。適当な適応アルゴリズムの１つはウィドローズのアルゴリズム（Widrows algorithm ）である。その種の適応アルゴリズムは、予測されるグリコシル化ヘモグロビン・レベルと測定されたグリコシル化ヘモグロビン・レベルとの間の誤差を小さくするようになっている。
【００１６】
本発明の上記の第１の面の方法を用いて予測されるグリコシル化ヘモグロビン成分は、HbA1A 、HbA1B 、及びHbA1C のうちの１つである。しかし、予測される成分はHbA1C であるのが好ましい。
【００１７】
本発明の上記第１の面の方法は：
測定されたグルコースレベルを、無線データ通信リンクを介して、患者が利用できる遠隔局から中央データ処理局に送信し；
送信された測定値と該中央処理局に蓄積されている前の測定データとを用いて該中央処理局で前記の数理モデルを導出し、該モデルを更新し、そしてグリコシル化ヘモグロビン成分を予測するステップを実行し；
予測されたグリコシル化ヘモグロビン成分レベルを該無線データ通信リンクを介して前記遠隔局に送り戻すことを含み得る。
【００１８】
好ましくは、前記遠隔局は移動電話又は２方向ページャであり、無線データ通信リンクは移動電話通信網により提供される。例えば、電話通信網はＧＭＳ通信網であり、データはショートメッセージ・サービス（ＳＭＳ）によって送信される。ここで使用している’移動電話’という用語は、在来のセルラー電話機及びセルラー電話機／パーソナルデータアシスタント（ＰＤＡ）複合装置を含む無線電話通信を利用する任意の携帯装置を指すものと解されなければならない。
【００１９】
また、本発明の方法は、本発明の上記第１面の方法のステップの全てを携帯監視装置において実行することを含んでもよい。
【００２０】
本発明の方法は、人又は動物の患者から採取された血液に適用し得るものであることが理解されよう。
【００２１】
本発明は、第２面においては、患者の血液中のグリコシル化ヘモグロビン成分のレベルを予測する方法を提供するものであり、この方法は：
遠隔局から中央処理局に血中グルコース測定値を送信し；
該中央局において、前記の送信された測定値と、血中グルコースレベルに対するグリコシル化ヘモグロビン成分レベルの数理モデルとを用いて患者の血液についてのグリコシル化ヘモグロビン成分レベルを予測し；
その予測されたグリコシル化ヘモグロビン成分レベルを該中央局から該遠隔局に送信するステップを含む。
【００２２】
本発明は、第３の面においては、前もって測定された血中グルコースレベル及びグリコシル化ヘモグロビン成分レベルを用いて患者の血液中のグリコシル化ヘモグロビン成分のレベルを予測するためのシステムを提供するものであり、このシステムは：
前もって測定されたレベルを使用して血中グルコースレベルに対するグリコシル化ヘモグロビン成分レベルの挙動の数理モデルを導出し、新しいグリコシル化ヘモグロビン成分レベルが測定されたときに、その新しい測定値と最近の新しい血中グルコースレベル測定値とを使用して該モデルを更新するための手段と；
前記モデル及び／又は更新されたモデル並びに測定された血中グルコースレベル及びグリコシル化ヘモグロビン成分レベルを記憶するメモリー手段と；
グリコシル化ヘモグロビン成分レベルの測定とグリコシル化ヘモグロビン成分レベルの測定との間に、最後のグリコシル化ヘモグロビン成分測定以後に得られた血中グルコースレベルの測定値を使用してグリコシル化ヘモグロビン成分レベルを予測するためにその数理モデルを適用するための手段と、を含む。
【００２３】
本発明の上記第３面のシステムの好ましい実施例では、前記導出及び適用するための手段と前記メモリー手段とは中央コンピュータによって提供され、該システムは、無線データ通信リンクを介して測定データを該中央コンピュータに伝えるための移動電話又は２方向ページャを更に有する。予測されたグリコシル化ヘモグロビン成分レベルを該中央局から該移動電話又は２方向ページャに伝えるように該システムを構成することもできる。
【００２４】
次に、本発明をよりよく理解し、本発明の実施態様を示すために、添付図面を参照する。
【００２５】
【発明の実施の形態】
次に、患者の血液中のHbA1C レベルを予測する方法を、人の患者から得られた実際の血中グルコース測定値及びHbA1C 測定値を用いて解説する。図１は、６４０日間にわたって測定された血中グルコースレベル及びHbA1C レベルを時間（日を単位として測定）に対してプロットしたものである。既に解説したように、HbA1C の測定は通常は割合にまれにしか行われないけれども（１２〜１６週毎）、血中グルコースレベルの測定はかなり頻繁に行われる（通常は１日に２回〜５回）。
【００２６】
Y を図１に示されているN 個の利用可能なHbA1C 測定値y n の集合であるとする。Y = ｛y1 ... yN ｝であり、各測定値は測定時t = T n 、( n = 1 〜N)に対応する。同じく、X を図１に示されているM 個の利用可能な血中グルコース測定値x m の集合であるとする。X = ｛x1 ... xM ｝であり、各測定値は測定時t = t m 、(m = 1〜M)に対応する。血糖測定値の集合X は部分集合X n に分割され、各部分集合には対応するHbA1C 測定値Y n が随伴していて、各部分集合は、t > T n - 65日〜T N の期間に得られた値を含んでいる。連続するHbA1C の間の間隔が６５日より短いときには、隣り合う部分集合X n 同士が部分的に重なり合うことになる。図１のデータについては、１２個のHbA1C 測定値があり、血中グルコース測定値の１２個の部分集合が得られ、それらのうちの始めの４つが解説の目的で図２Ａ〜２Ｄに示されている。
【００２７】
集合内での測定値の分布をモデル化するために（即ち、確立密度関数をモデル化するために）、血中グルコースレベル測定値の各部分集合X n に適当なセミパラメトリック・モデルを適用する。そのモデルは、割合に少数のパラメータを有するように選択される。本例では、各部分集合X n の分布は、ガウス関数の対の和：
【００２８】
【数１】
0004523082.tif 000002
【００２９】
を用いてモデル化され、ここでk は0 ≦ k≦ lの係数であり、l は血中グルコースレベルであり、ガウス関数G は下記の形を有する：
【００３０】
【数２】
0004523082.tif 000003
【００３１】
ガウス関数の平均値（μ1 、μ2 ）及び平方偏差（σ12、σ22）、及び係数k は、予想−最大化アルゴリズムを用いて得られる。このアルゴリズムについては、’ＥＭアルゴリズムを介しての不完全データからの最大の可能性’（Dempster A.P., Laird N.M., and Rubin, D.B. (1977); 'Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm'; J. Royal Statistical Soc.; B 39 (1); 1-38）を参照。血中グルコース測定値の各部分集合についてモデル化された分布が図３Ａ〜３Ｄに示されている。各モデルをパラメータ・ベクトルΘn ｛μn1, μn2, σn12,  σn22, k｝によって表すことができる。パラメータの適当な組み合わせがパラメータ・ベクトルΘn から選択され、それを用いて時点T n でのモデル・ベクトルh n を形成する。本例では、モデル・ベクトルのh n1，h n2，h n3及びh n4にそれぞれ対応するパラメータμ1 、μ2 、σ12及び定数１が選択される。モデル明細行列H の行及び観測ベクトルz を形成するためにモデル・ベクトルh n 及び測定されたHbA1C レベルy n がそれぞれ使用され、線形問題z = Hpが作られる。このp は回帰係数ベクトルである。この問題を、行列方程式としてより完全に書くことができる：
【００３２】
【数３】
0004523082.tif 000004
【００３３】
下記の（４）式から回帰係数ベクトルp の推定値を決定することができる：
【００３４】
【数４】
0004523082.tif 000005
【００３５】
ここでH -1は行列H の逆行列（又は、H が正方行列でないか或いは特異行列である場合には疑似逆行列）であり、特異値分解法を用いてこれを得ることができる。文献’Ｃによる数値レシピー：科学計算の技術’（Press, W.H. Teukolsky, S.A. Vetterling, W.T. Flannery, B.P. 1992, 'Numerical Recipes in C: The Art of Scientific Computing', 2nd ed. Cambridge University Press)を参照。次に、血中グルコース測定値の部分集合X N+1 から導出されたモデル・ベクトルh N+1 から未来のHbA1C レベルy N+1 を予測するために、推定された回帰係数ベクトルp を使用することができる、即ち：
【００３６】
【数５】
0004523082.tif 000006
【００３７】
図４は、HbA1C レベルを予測するこの方法の主なステップを概説する流れ図である。
【００３８】
既に説明したように、患者の生理状態の変化がHbA1C レベルの血中グルコースレベルに関しての挙動を変化させることがある。従って、回帰係数ベクトルp の係数を定期的に更新することが重要である。HbA1C を新たに測定する毎にこのベクトルp を計算し直すことによって、それを達成することができる。通常、以前の記録の無い患者については、始めに他の幾人かの患者から得られたデータを使って回帰係数ベクトルを導出する。HbA1C が新たに測定される毎に、その新しいHbA1C 測定値と、最後のHbA1C 測定以後に得られた血中グルコース測定値とを回帰係数ベクトルの再計算に使う。最も古くに得られた測定値を除去することによってN の値が一定に保たれるとすると、その患者からN 個のHbA1C 測定値が得られた後に、その患者に対して行われた測定のみから推定回帰係数ベクトルが導出されるようになる。
【００３９】
HbA1C レベルを予測できる精度を改善するために、より具体的には、平均からかけ離れた測定値による結果の偏りを防止するために、実際には上記行列方程式の要素y1〜 yN の各々を、行列H の対応する行と共に省略して推定回帰係数ベクトルp をN 個の異なるデータ集合について得る。このとき、各ベクトル成分の頂部及び底部の１０％を除去した後に推定回帰係数ベクトルの平均値が得られる。図１に示されているデータ集合については、最終的に推定された回帰係数ベクトルは、１２個の推定されたベクトルp のトリム平均である。この最終回帰係数ベクトルの係数を使って、上記の方程式（５）を用いて現在のHbA1C レベルを予測することができる。図５はこの方法で得られたモデルを使って予測されたHbA1C レベルを、モデルを定式化するために使われる測定されたHbA1C レベルと共に示している（図１に示されているように）。予測値が緊密に測定値に追従していることが分かる。
【００４０】
パラメータp の個数を増やし、例えば追加的にδ2 を含むようにモデル・ベクトルh n のサイズを大きくすることによって予測精度を更に改善することができる。また、HbA1C 推定値の集合を、対応するパラメトリック・モデルの集合を使って作ることもでき、その各モデルはパラメータ、例えば、μ1 、μ2 ，σ12，k 又はμ1 ，μ2 ，σ22，k の異なる集合を使って得られる。１又は複数のパラメータを適宜変換する（例えば、対数、指数）ことによって精度を上げることもできる。
【００４１】
患者の血中グルコースレベルが時刻によって、より具体的には患者が食事をしたばかりであるか否かによって、周期的に変動することはよく知られている。従って、いろいろな時刻について血中グルコースレベルを別々にモデル化するのが、より精密である。この手法は、全ての血中グルコースレベルを別々の集合に分けることを必要とする。例えば、９個の集合、即ち、朝食、昼食、夕食、及び夜食の前及び後の測定値がある。各集合j について、パラメータ・ベクトルの集合Θn j が得られ、ここでn = 1 ... N である。n の各値について、モデル・ベクトルh n を形成するために適当なパラメータの集合が選択される。そして、上記のように推定回帰係数ベクトルp を得ることができる。
【００４２】
回帰係数ベクトルを計算するためには相当な量の蓄積されたデータが必要であり（例えば２年分の測定データ）、従って計算が相当複雑であるとすれば、多数の患者が利用できる中央データ処理ユニットに測定データを蓄積して計算を行うのが望ましい。また、その様にすればデータの安全性が向上し、また、重要なことに、HbA1C レベルを予測するアルゴリズムを更新する必要があることが分かれば、直ぐに且つ容易にそのアルゴリズムを更新することができる。
【００４３】
図６は糖尿病管理システムを示しており、このシステムでは各患者に公知の種類の携帯用電子血中グルコース測定ユニット１が提供される。このユニットは、測定された血中グルコースレベルをインターフェース２（例えばノートブック型コンピュータ又はＰＣ）を介して移動電話３に中継するように改造されている。測定データは移動電話通信網を介して上記の種類の中央データ処理局４に送られる。最近に受け取った血中グルコース測定値と、予め計算されている回帰係数ベクトルとに基づいて、中央処理局４は患者のHbA1C レベルを推定する。患者に対してHbA1C 測定が行われる毎に、中央データ処理局に直接入力されたデータ又は例えば医院から送られてきたデータを使って回帰係数ベクトルを更新することができる。予測されたHbA1C レベルは殆ど直ちに電話通信網を介して患者の移動電話３に送り返されて移動電話３又はインターフェース２で表示させることができる。移動電話３，インターフェース２，及び測定ユニット１の機能を統合すれば、本当に持ち歩きのできるHbA1C レベル監視システムを提供することができる。
【００４４】
本発明の範囲から逸脱することなく、上記実施例を別様に修正することもできることを当業者は理解するであろう。例えば、ガウス関数の代わりに１つ以上のガンマ関数を使って血中グルコースレベルの各集合X n の確立密度関数をモデル化することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】６４０日の期間にわたって糖尿病患者から得られたHbA1C レベル測定値と血中グルコースレベル測定値とを示す。
【図２】４つのHbA1C レベル測定値に先行する期間について、図１に示されている測定値から抽出された血中グルコースレベル測定値の集合をそれぞれ示す。
【図３】図２（Ａ〜Ｄ）の各測定窓について予測された血中グルコースレベル分布をそれぞれ示す。
【図４】  HbA1C レベルを予測するために使用される方法を解説するフローチャートである。
【図５】予測されたHbA1C レベルと共に、図１の測定されたHbA1C レベルを示す。
【図６】図５の方法を実行するための装置の概要を示す。
【符号の説明】
１…血中グルコース測定ユニット
２…インターフェース
３…移動電話
４…中央データ処理局
【図１】
0004523082.tif 000007
【図２】
0004523082.tif 000008
【図３】
0004523082.tif 000009
【図４】
0004523082.tif 000010
【図５】
0004523082.tif 000011
【図６】
0004523082.tif 000012