(57)【要約】【課題】精度良く血液の光透過率を演算する装置を提供する。【解決手段】成分測定装置は第１領域２ｂ及び第２領域２ｃに測定光１６を照射する発光素子１２と、第１領域２ｂにて反射した反射光１７を検出し所定の波長の光の第１光強度を出力する測定用受光素子２２ａと、第２領域２ｃにて反射した反射光１７を検出し所定の波長の光の第２光強度を出力する参照用受光素子２２ｂと、第１領域２ｂにおいて血管２３を測定光１６が通過する割合を記憶するメモリーと、血管２３を測定光１６が通過する割合と第１光強度と第２光強度とを用いて血管２３の光透過率を演算する吸光スペクトル算出部と、を備え、メモリーは測定用受光素子２２ａが受光する所定の波長の光に対応して血管２３を光が通過する割合を記憶し、吸光スペクトル算出部は受光素子２２が受光する所定の波長の光が血管２３を通過する割合を用いて血管２３の光透過率を演算する。【選択図】図７
2016106870.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１領域及び第２領域に光を照射する照射部と、
前記第１領域にて反射した反射光を検出し所定の波長の光の第１光強度を出力する第１検出部と、
前記第２領域にて反射した反射光を検出し所定の波長の光の第２光強度を出力する第２検出部と、
前記第１領域または前記第２領域において被検出物を光が通過する割合を記憶する記憶部と、
前記被検出物を光が通過する割合と前記第１光強度と前記第２光強度とを用いて前記被検出物の光透過率を演算する演算部と、を備え、
前記記憶部は前記第１検出部または前記第２検出部が検出する前記所定の波長の光に対応して前記被検出物を光が通過する割合を記憶し、
前記演算部は前記第１検出部または前記第２検出部が検出する前記所定の波長の光が前記被検出物を通過する割合を用いて前記被検出物の光透過率を演算することを特徴とする生体情報取得装置。
【請求項２】
請求項１に記載の生体情報取得装置であって、
前記被検出物を囲む物体は光の波長に対応して光透過率が変化し、
前記被検出物を光が通過する割合は前記物体の光透過率に応じて設定されていることを特徴とする生体情報取得装置。
【請求項３】
請求項２に記載の生体情報取得装置であって、
前記被検出物を囲む物体は光の波長に対応して散乱が変化し、
前記被検出物を光が通過する割合は前記物体の散乱に応じて設定されていることを特徴とする生体情報取得装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか一項に記載の生体情報取得装置であって、
前記演算部は、前記被検出物の前記光透過率を次式（１）、式（２）及び式（３）によって求めることを特徴とする生体情報取得装置。
Ｔｉ＝Ｔｏ×ＴｄL/Lk    （１）
Ｔｄ＝１−（１−Ｏｓ／Ｏｒ）／α    （２）
α（λ）＝ｆ（Ｔｏ（λ）、μｓ（λ））    （３）
ここで、
Ｔｉ：被検出物の光透過率。
Ｔｏ（λ）：被検出物を囲む物体の光透過率。
Ｏｓ：第１光強度。
Ｏｒ：第２光強度。
λ：照射部が照射する光の波長。
α：被検出物を光が通過する割合。
μｓ（λ）：被検出物を囲む物体の散乱。
Ｌ：第１検出部と第２検出部との距離。
Ｌｋ：被検出物の光の進行方向の長さ。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項に記載の生体情報取得装置であって、
前記被検出物の前記光透過率を用いて前記被検出物の成分分析をする成分分析部を備えることを特徴とする生体情報取得装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項に記載の生体情報取得装置であって、
前記第２領域は前記被検出物が存在しない場所であることを特徴とする生体情報取得装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか一項に記載の生体情報取得装置であって、
前記照射部は第３領域に光を照射し、
前記第３領域の反射光を検出し第３光強度を出力する第３検出部を備え、
前記演算部は前記第１領域、前記第２領域及び前記第３領域において前記被検出物を光が通過する割合と前記第１光強度、前記第２光強度及び前記第３光強度とを用いて前記被検出物の前記光透過率を演算し、得られた前記光透過率の平均を演算することを特徴とする生体情報取得装置。
【請求項８】
被検出物に光を照射する位置、前記被検出物を通過した光を検出する位置及び検出する光の波長に対応して前記被検出物を光が通過する割合を算定し、
前記被検出物を内蔵する物体を撮影して前記被検出物の位置を検出し、
前記被検出物を含む領域を第１領域とし、前記被検出物を含まない領域を第２領域とし、
前記物体の第１領域で前記被検出物に光を照射し所定の波長の反射光を検出して第１光強度を出力し、
前記物体の第２領域で光を照射し所定の波長の反射光を検出して第２光強度を出力し、
前記第１領域において前記被検出物を前記所定の波長の光が通過する割合と前記第１光強度と前記第２光強度とを用いて前記被検出物の光透過率を演算することを特徴とする生体情報取得方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体情報取得装置および生体情報取得方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
撮像した生体画像中の血管画像を解析して血液の成分を計測する非侵襲式の血液成分測定装置が知られている。ヘモグロビン濃度を計測する装置が特許文献１に開示されている。それによると、測定装置は血管に近赤外光を照射して血液の透過率を測定している。
【０００３】
測定装置は血管に光を照射して血管を撮像する。測定装置には４か所に発光ダイオードが設置され、各発光ダイオードにより光が順次照射されて撮影される。そして、撮影された画像における輝度データを用いて測定装置は血管を流れる血液中のヘモグロビン濃度を推定した。発光ダイオードから照射される光の一部は血液に吸収される。そして、血液のヘモグロビン濃度と吸収される光量とは相関があることから血管を通過する光を測定することにより血液成分を分析することが可能になっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−４４４９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
光源から被検体に照射される光の一部は血管を通過して光センサーに入力される。そして、血管を通過せずに血管の周囲の組織を通過した光も光センサーに入力される。特許文献１では血管を通過した光と血管を通過しない光との両方から入力された光を用いて血液により吸収された光を分析していた。血管を通過せずに血管の周囲の組織を通過した光も一部が血管の周囲の組織により吸収される。被検体に照射される光の波長が変わるとき被検体を通過する光の光路が変わる。これにより、血管を通過する光の割合も変わる。そこで、測定する光の波長の影響を低減して精度良く血液の光透過率を演算する装置が望まれていた。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、上述の課題を解決するためになされたものであり、以下の形態または適用例として実現することが可能である。
【０００７】
［適用例１］
本適用例にかかる生体情報取得装置であって、第１領域及び第２領域に光を照射する照射部と、前記第１領域にて反射した反射光を検出し所定の波長の光の第１光強度を出力する第１検出部と、前記第２領域にて反射した反射光を検出し所定の波長の光の第２光強度を出力する第２検出部と、前記第１領域または前記第２領域において被検出物を光が通過する割合を記憶する記憶部と、前記被検出物を光が通過する割合と前記第１光強度と前記第２光強度とを用いて前記被検出物の光透過率を演算する演算部と、を備え、前記記憶部は前記第１検出部または前記第２検出部が検出する前記所定の波長の光に対応して前記被検出物を光が通過する割合を記憶し、前記演算部は前記第１検出部または前記第２検出部が検出する前記所定の波長の光が前記被検出物を通過する割合を用いて前記被検出物の光透過率を演算することを特徴とする。
【０００８】
本適用例によれば、照射部が第１領域に光を照射する。そして、第１検出部は所定の波長の反射光の光強度である第１光強度を検出して出力する。さらに、照射部が第２領域に光を照射する。そして、第２検出部は所定の波長の反射光の光強度である第２光強度を検出して出力する。記憶部は第１領域または第２領域において被検出物を光が通過する割合を記憶する。被検出物を光が通過する割合は照射部が照射する所定の波長の光に対応するデータになっている。そして、被検出物を光が通過する割合と第１光強度と第２光強度とを用いて演算部が被検出物の光透過率を演算する。
【０００９】
被検出物に光を照射するとき被検出物を構成する成分が光を吸収する。そして、光の吸収量は被検出物を構成する成分とその濃度により変わる。従って、反射光を分析することにより被検出物を構成する成分とその濃度の情報を取得することができる。第１領域に被検出物があるとき第１光強度には被検出物を通過した光の光強度と被検出物を通過していない光の光強度とが含まれている。同様に、第２領域に被検出物があるとき第２光強度にも被検出物を通過した光の光強度と被検出物を通過していない光の光強度とが含まれている。
【００１０】
演算部は被検出物を光が通過する割合と第１光強度と第２光強度とを用いて被検出物の光透過率を演算している。光が被検出物を通過する割合は光の波長により変化する。本適用例では照射部が照射する光の波長における被検出物を光が通過する割合を用いて被検出物の光透過率を演算している。従って、光の波長の影響を低減することができる。その結果、生体情報取得装置は被検出物を照射する光の波長の影響を演算に含めないときに比べて、精度良く被検出物を通過した光から被検出物の光透過率を演算することができる。
【００１１】
［適用例２］
上記適用例にかかる生体情報取得装置において、前記被検出物を囲む物体は光の波長に対応して光透過率が変化し、前記被検出物を光が通過する割合は前記物体の光透過率に応じて設定されていることを特徴とする。
【００１２】
本適用例によれば、被検出物を囲む物体は光の波長に対応して光透過率が変化する。そして、被検出物を光が通過する割合は物体の光透過率に応じて設定されている。従って、被検出物を囲む物体の光の透過率の影響を低減することができる。その結果、被検出物を照射する光の波長の変化による物体の透過率の変化分を演算に含めないときに比べて、生体情報取得装置は精度良く被検出物の光透過率を演算することができる。
【００１３】
［適用例３］
上記適用例にかかる生体情報取得装置において、前記被検出物を囲む物体は光の波長に対応して散乱が変化し、前記被検出物を光が通過する割合は前記物体の散乱に応じて設定されていることを特徴とする。
【００１４】
本適用例によれば、被検出物を囲む物体は光の波長に対応して散乱が変化する。そして、被検出物を光が通過する割合は物体の散乱に応じて設定されている。従って、被検出物を囲む物体の光の散乱の影響を低減することができる。その結果、被検出物を照射する光の波長が影響する物体の散乱の変化分を演算に含めないときに比べて、生体情報取得装置は精度良く被検出物の光透過率を演算することができる。
【００１５】
［適用例４］
上記適用例にかかる生体情報取得装置において、前記演算部は、前記被検出物の前記光透過率を次式（１）、式（２）及び式（３）によって求めることを特徴とする。Ｔｉ＝Ｔｏ×ＴｄL/Lk（１）、Ｔｄ＝１−（１−Ｏｓ／Ｏｒ）／α（２）、α（λ）＝ｆ（Ｔｏ（λ）、μｓ（λ））（３）。ここで、Ｔｉ：被検出物の光透過率。Ｔｏ（λ）：被検出物を囲む物体の光透過率。Ｏｓ：第１光強度。Ｏｒ：第２光強度。λ：照射部が照射する光の波長。α：被検出物を光が通過する割合。μｓ（λ）：被検出物を囲む物体の散乱。Ｌ：第１検出部と第２検出部との距離。Ｌｋ：被検出物の光の進行方向の長さ。
【００１６】
本適用例によれば、演算部は式（１）及び式（２）を用いて被検出物の光透過率を演算している。そして、第１光強度、第２光強度及び被検出物を光が透過する割合αを式（２）に代入することによりＴｄを算出している。そして、式（１）にてＴｄと被検出物を囲む物体の光透過率であるＴｏを代入することにより被検出物の光透過率Ｔｉを演算している。式（３）では被検出物を囲む物体の光透過率及び散乱が被検出物を光が通過する割合に与える影響を演算している。従って、被検出物を囲む物体の光透過率及び散乱の影響を低減して精度良く被検出物の光透過率を演算することができる。
【００１７】
［適用例５］
上記適用例にかかる生体情報取得装置において、前記被検出物の前記光透過率を用いて前記被検出物の成分分析をする成分分析部を備えることを特徴とする。
【００１８】
本適用例によれば、成分分析部が被検出物の光透過率を用いて被検出物の成分分析をする。従って、生体情報取得装置は被検出物の所定の成分の濃度を分析することができる。
【００１９】
［適用例６］
上記適用例にかかる生体情報取得装置において、前記第２領域は前記被検出物が存在しない場所であることを特徴とする。
【００２０】
本適用例によれば、第２領域は被検出物が存在しない場所になっている。従って、第２光強度は被検出物がないときの光強度になっている。被検出物を通過した反射光の光透過率は被検出物の濃度により変動するので光強度が変動し易い。第２光強度は被検出物の影響がないので、第２光強度を精度良く検出することができる。
【００２１】
［適用例７］
上記適用例にかかる生体情報取得装置において、前記照射部は第３領域に光を照射し、前記第３領域の反射光を検出し第３光強度を出力する第３検出部を備え、前記演算部は前記第１領域、前記第２領域及び前記第３領域において前記被検出物を光が通過する割合と前記第１光強度、前記第２光強度及び前記第３光強度とを用いて前記被検出物の前記光透過率を演算し、得られた前記光透過率の平均を演算することを特徴とする。
【００２２】
本適用例によれば、照射部が第３領域に光を照射し第３検出部が反射光を検出して第３光強度を出力する。そして、演算部は被検出物を光が通過する割合と第１光強度と第２光強度とを用いて被検出物の光透過率を演算している。さらに、演算部は被検出物を光が通過する割合と第３光強度と第２光強度とを用いて被検出物の光透過率を演算している。２つの光透過率のデータから平均化された光透過率のデータを演算することができる。従って、さらに精度よく光透過率を演算することができる。
【００２３】
［適用例８］
本適用例にかかる生体情報取得方法であって、被検出物に光を照射する位置、前記被検出物を通過した光を検出する位置及び検出する光の波長に対応して前記被検出物を光が通過する割合を算定し、前記被検出物を内蔵する物体を撮影して前記被検出物の位置を検出し、前記被検出物を含む領域を第１領域とし、前記被検出物を含まない領域を第２領域とし、前記物体の第１領域で前記被検出物に光を照射し所定の波長の反射光を検出して第１光強度を出力し、前記物体の第２領域で光を照射し所定の波長の反射光を検出して第２光強度を出力し、前記第１領域において前記被検出物を前記所定の波長の光が通過する割合と前記第１光強度と前記第２光強度とを用いて前記被検出物の光透過率を演算することを特徴とする。
【００２４】
本適用例によれば、まず、被検出物に光を照射する位置及び被検出物を通過した光を検出する位置及び検出する光の波長に対応して被検出物を光が通過する割合を算定している。被検出物を光が通過する割合は光を照射する位置と検出する位置及び照射する光の波長で異なる。そして、光を照射する位置と検出する位置の各位置及び照射する光の波長に対応して被検出物を光が通過する割合を算定している。
【００２５】
次に、被検出物を内蔵する物体を撮影して被検出物の位置を検出している。そして、被検出物が存在する場所を第１領域に設定している。被検出物が存在しない場所を第２領域に設定している。次に、第１領域で被検出物に光を照射し反射光を検出して第１光強度を出力している。次に、第２領域で光を照射し反射光を検出して第２光強度を出力している。第２光強度は被検出物がないときに検出される光強度になっている。
【００２６】
次に、第１領域において被検出物を所定の波長の光が通過する割合と第１光強度と第２光強度とを用いて被検出物の光透過率を演算する。これにより、被検出物を通過していない光の光強度及び光の波長の影響を低減することができる。その結果、生体情報取得方法は被検出物を照射する光の波長の影響を演算に含めないときに比べて、精度良く被検出物を通過した光から被検出物の光透過率を演算することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】第１の実施形態にかかわり、（ａ）は、成分測定装置の設置例を説明するための模式図、（ｂ）及び（ｃ）は成分測定装置の構造を示す模式平面図。
【図２】（ａ）は、センサーモジュールの構造を示す模式平面図、（ｂ）は、センサーモジュールの構造を示す模式側断面図、（ｃ）は、センサーモジュールの動作を説明するための部分模式側断面図。
【図３】成分測定装置の電気制御ブロック図。
【図４】（ａ）は、生体情報取得方法のフローチャート、（ｂ）は、光通過割合表作成工程のフローチャート。
【図５】ステップＳ２の濃度測定工程のフローチャート。
【図６】生体情報取得方法を説明するための模式図。
【図７】生体情報取得方法を説明するための模式図。
【図８】生体情報取得方法を説明するための模式図。
【図９】生体情報取得方法を説明するための模式図。
【図１０】生体情報取得方法を説明するための図。
【図１１】生体情報取得方法を説明するための図。
【図１２】生体情報取得方法を説明するための図。
【図１３】第２の実施形態にかかわる生体情報取得方法を説明するための模式図。
【図１４】第３の実施形態にかかわる生体情報取得方法を説明するための模式図。
【図１５】変形例にかかわる素子選定工程を説明するための模式平面図。
【図１６】変形例にかかわる成分測定装置の構造を示すブロック図。
【図１７】変形例にかかわる生体情報取得方法を説明するための図。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
本実施形態では、成分測定装置と、この成分測定装置を用いて血液の成分を分析する、生体情報取得方法との特徴的な例について、図に従って説明する。尚、各図面における各部材は、各図面上で認識可能な程度の大きさとするため、各部材毎に縮尺を異ならせて図示している。
【００２９】
（第１の実施形態）
第１の実施形態にかかわる成分測定装置について図１〜図３に従って説明する。図１（ａ）は、成分測定装置の設置例を説明するための模式図である。図１（ａ）に示すように、生体情報取得装置としての成分測定装置１は被験者２の手首に設置される。成分測定装置１は、非侵襲式で被験者２の血液成分を測定する医療用の測定装置であり、医療機器である。成分測定装置１は手首の血管を流れる血液中の成分を測定する。本実施形態では例えば、血液成分としてグルコース濃度を測定する。グルコース濃度を測定することにより血糖値を測定することができる。
【００３０】
図１（ｂ）及び図１（ｃ）は成分測定装置の構造を示す模式平面図である。図１（ｂ）は成分測定装置１の表面を示し、図１（ｃ）は成分測定装置１の裏面を示す。図１（ｂ）に示すように、成分測定装置１は腕時計と類似した形状になっている。成分測定装置１は本体ケース３を備えている。本体ケース３の図中左右には固定バンド４が設置され、固定バンド４は被験者２の手首や腕等の被測定部に成分測定装置１を固定する。固定バンド４にはマジックテープ（登録商標）が用いられている。
【００３１】
本体ケース３の表面３ａは被験者２に装着したときに外向きになる面である。本体ケース３の表面３ａには、操作スイッチ５、タッチパネル６及びスピーカー７が設置されている。操作スイッチ５やタッチパネル６を用いて被験者２が測定開始指示の入力を行う。そして、測定結果のデータがタッチパネル６に表示される。スピーカー７からは成分測定装置１から被験者２に注意を喚起する音が発せられる。
【００３２】
本体ケース３の側面には、外部装置と通信するための通信装置８が設置されている。通信装置８は有線ケーブルを介して通信する装置や無線通信を行うための無線通信モジュールを設置することができる。他にも、メモリーカード９を設置するためのリーダーライター１０が設置されている。メモリーカード９は、フラッシュメモリーや強誘導体メモリー、磁気抵抗メモリー等のデータ書き換えが可能な不揮発性メモリーである。
【００３３】
図１（ｃ）に示すように、本体ケース３の裏面３ｂにはセンサーモジュール１１が設置されている。センサーモジュール１１は被験者２の皮膚に接触させて用いられる。センサーモジュール１１は被験者２の皮膚に測定光を照射し、反射透過光を受光するデバイスである。センサーモジュール１１は光源とフォトセンサーアレイを内蔵する薄型のイメージセンサーである。
【００３４】
図２（ａ）は、センサーモジュールの構造を示す模式平面図であり、センサーモジュール１１を裏面３ｂ側から見た図である。図２（ｂ）は、センサーモジュールの構造を示す模式側断面図である。図２（ｃ）は、センサーモジュールの動作を説明するための部分模式側断面図である。図２（ａ）に示すように、センサーモジュール１１では照射部としての発光素子１２が格子状に二次元配列されている。そして、隣り合う発光素子１２の間には分光素子１３が設置されている。
【００３５】
発光素子１２及び分光素子１３が配列する方向をＸ方向及びＹ方向とする。発光素子１２及び分光素子１３におけるＸ方向及びＹ方向の配置間隔は同一になっている。そして、発光素子１２と分光素子１３とはＸ方向及びＹ方向の位置が互いに所定の長さだけずらして配置されている。これにより、裏面３ｂ側から見て分光素子１３は発光素子１２と重なっていない部分が広いので被験者２側から進行する光が分光素子１３に到達する構成になっている。
【００３６】
図を見やすくするために発光素子１２は９行９列の配列になっている。発光素子１２及び分光素子１３の配列の行数及び列数は特に限定されず、適宜設定可能である。例えば、配置間隔は、１〜１５００［μｍ］にすると好適であり、製造コストと測定精度との兼ね合いから、例えば１００〜１５００［μｍ］程度とするのが好ましい。また、発光素子１２と分光素子１３とが積層された構成に限らず、発光素子１２と分光素子１３とが平面に並置されていても良い。本実施形態では例えば２５０行×２５０列の発光素子１２が設置されている。発光素子１２間の間隔も特に限定されないが、本実施形態では例えば発光素子１２間の間隔は０．１ｍｍになっている。従って、センサーモジュール１１は撮像素子としても機能するようになっている。
【００３７】
図２（ｂ）に示すように、発光素子１２の配列が発光層１４を構成している。発光素子１２は測定光を照射する照射部である。発光素子１２は皮下組織に対して透過性を有する近赤外線を発光できれば良く特に限定されない。発光素子１２には、例えば、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）やＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ ｌｉｇｈｔ−ｅｍｉｔｔｉｎｇ ｄｉｏｄｅ）等を用いることができる。近赤外線を用いることにより成分測定装置１はグルコース濃度を測定することができる。
【００３８】
発光層１４と重ねて遮光層１５が設置されている。発光層１４が被験者２に向けて射出した光としての測定光１６は被験者２の皮下組織にて反射し反射光１７となる。遮光層１５は分光素子１３へ向かう光を通過させて、それ以外の光を選択的に遮蔽する。遮光層１５に重ねて分光層１８が設置されている。分光層１８では分光素子１３が格子状に配列されている。分光素子１３は所定の波長の近赤外線を選択的に透過させる素子であり、エタロンと称される。分光素子１３は指示信号を入力し、指示信号が指示する波長の反射光１７を通過させる素子である。分光素子１３では一対の鏡が対向して配置され、鏡間距離を調整することにより所定の波長の反射光１７を通過させることが可能になっている。
【００３９】
分光層１８と重ねて受光層２１が設置されている。受光層２１では受光素子２２が平面状に二次元配列されている。受光素子２２の配列は分光素子１３の配列と同じ配列になっている。そして、反射光１７の進行方向から見たとき各受光素子２２は分光素子１３と重なるように配置されている。
【００４０】
受光素子２２は反射光１７を受光して受光量に応じた電気信号を出力する受光部である。受光素子２２は光の強度を電気信号に変換できる素子であれば良く、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ  Ｉｍａｇｅ  Ｓｅｎｓｏｒ）やＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ  Ｉｍａｇｅ  Ｓｅｎｓｏｒ）等の撮像素子を用いることができる。また、１つの受光素子２２は検量に必要な各波長成分を受光する複数の素子を含む構成になっていても良い。そして、このセンサーモジュール１１は発光層１４の側の面が正面側であり、正面側が被験者２の皮膚面に向かうように、本体ケース３の裏面３ｂに設置されている。
【００４１】
センサーモジュール１１は固定バンド４で固定され、被験者２の皮膚に密着される。センサーモジュール１１を皮膚に密着させることにより、測定光１６が皮膚の表面で反射したり、皮膚面付近で散乱することを抑制する。これにより、測定精度を下げる要因を抑制することができる。
【００４２】
図２（ｃ）に示すように、被検出物としての血管２３の配置を撮影するときにはセンサーモジュール１１の総ての発光素子１２を一斉に発光させる。センサーモジュール１１と対向する場所を被測定部２ａと称す。そして、被験者２の被測定部２ａ全域に測定光１６を照射する。そして、総ての受光素子２２にて反射光１７を受光し、生体画像を取得する。血液成分を測定するときには特定の発光素子１２を発光させて、特定の受光素子２２が反射光１７を受光する。
【００４３】
図３は成分測定装置の電気制御ブロック図である。図３において、成分測定装置１は成分測定装置１の動作を制御する制御装置２４を備えている。そして、制御装置２４はプロセッサーとして各種の演算処理を行うＣＰＵ２５（中央演算処理装置）と、各種情報を記憶する記憶部としてのメモリー２６とを備えている。操作入力部２７、表示部２８、操作スイッチ５、スピーカー７、通信装置８、リーダーライター１０及びセンサーモジュール１１は入出力インターフェイス２９及びデータバス３０を介してＣＰＵ２５に接続されている。
【００４４】
操作入力部２７及び表示部２８はタッチパネル６に設置されている。操作入力部２７は格子状に配置された透明電極を備え、操作者が透明電極に接触することによりスイッチのオンとオフとが切り替わる。表示部２８は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）等の表示装置である。表示部２８には測定の状況や測定結果等が表示される。操作スイッチ５は操作入力部２７と同様に成分測定装置１を操作するスイッチである。操作者は操作入力部２７及び操作スイッチ５を操作して血糖値の測定開始指示や測定条件等の各種指示入力を行う。
【００４５】
スピーカー７は音出力装置であり、ＣＰＵ２５からの指示により各種音出力を行う。スピーカー７によって、血糖値測定開始や測定終了、エラー発生等の報知音が出力される。通信装置８は、無線通信回路、有線通信回路や通信制御回路等の回路により構成された装置である。通信装置８は外部の装置との通信を行う。
【００４６】
センサーモジュール１１には発光素子１２、分光素子１３及び受光素子２２が平面状に二次元配列されている。発光素子１２はＣＰＵ２５の指示信号に従って点灯及び消灯する。分光素子１３はＣＰＵ２５の指示信号に従って通過させる反射光１７の波長を制限する。受光素子２２は受光した光強度をデジタル信号に変換してＣＰＵ２５に送信する。
【００４７】
メモリー２６は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等といった半導体メモリーや、ハードディスク、ＤＶＤ−ＲＯＭといった外部記憶装置を含む概念である。機能的には、成分測定装置１の動作の制御手順が記述されたシステムプログラム３１を記憶する記憶領域や、血液成分を推定する演算手順が記述された血液成分測定プログラム３２を記憶するための記憶領域が設定される。他にも、発光素子１２の位置を示すデータである発光素子リスト３３を記憶するための記憶領域が設定される。
【００４８】
他にも、受光素子２２の位置を示すデータである受光素子リスト３４を記憶するための記憶領域が設定される。他にも、メモリー２６には測定時に駆動する発光素子１２と受光素子２２との距離を示すデータである最適距離データ３５を記憶するための記憶領域が設定される。他にも、メモリー２６には発光素子１２を全点灯して血管２３の配置を撮影した生体画像データ３６を記憶するための記憶領域が設定される。他にも、メモリー２６には測定する血管２３の位置を示すデータである血管位置情報３７を記憶するための記憶領域が設定される。
【００４９】
他にも、メモリー２６には測定する血管２３の血管部位の識別情報である血管部位データ３８を記憶するための記憶領域が設定される。他にも、メモリー２６には受光素子２２が受光する測定光１６の内血管２３を通過する測定光１６の割合を示す光通過割合データ４１を記憶するための記憶領域が設定される。他にも、メモリー２６には測定した血液の光透過率のデータである吸光スペクトルデータ４２を記憶するための記憶領域が設定される。他にも、メモリー２６には測定した血液成分の血中濃度を示す血液成分値データ４３を記憶するための記憶領域が設定される。他にも、ＣＰＵ２５のためのワークエリアやテンポラリーファイル等として機能する記憶領域やその他各種の記憶領域が設定される。
【００５０】
ＣＰＵ２５は、メモリー２６内に記憶されたシステムプログラム３１及び血液成分測定プログラム３２に従って、血液中のグルコース濃度を測定する制御を行うものである。具体的な機能実現部としてＣＰＵ２５は生体画像取得部４４を有する。生体画像取得部４４は、センサーモジュール１１の直下の身体部位の生体画像の取得を行う。生体画像の取得は、公知の静脈認証技術等における生体画像の撮影技術を適宜利用することで実現する。すなわち、センサーモジュール１１の発光素子１２を一斉発光させ、総ての受光素子２２による撮影を行う。そして、撮影した画像である生体画像を生成する。生体画像取得部４４は別途撮影され用意されている生体画像をメモリー２６や外部装置から取得しても良い。生体画像取得部４４によって取得された生体画像は生体画像データ３６としてメモリー２６に記憶される。
【００５１】
他にも、ＣＰＵ２５は血管位置取得部４５を有する。血管位置取得部４５は生体画像に所定の画像処理を行って血管位置のデータを取得する。具体的には公知の技術を用いて生体画像から静脈パターンを識別する。例えば、生体画像の画素毎に基準輝度と比較して２値化やフィルター処理を施す。処理後の生体画像において基準輝度未満の画素が血管を示し、基準輝度以上の画素が非血管領域を示す。血管位置取得部４５によって取得された血管位置のデータは血管位置情報３７としてメモリー２６に記憶される。
【００５２】
他にも、ＣＰＵ２５は血管位置選択部４６を有する。血管位置選択部４６は、血管位置取得部４５によって取得された血管位置のデータに基づいて所定の選択条件を満たす場所の血管２３を測定対象として選択する。ここで、測定対象とする場所の血管２３は、１つであっても良いし、複数選択しても良い。測定対象として選択された場所の血管２３のデータは、血管部位データ３８としてメモリー２６に記憶される。
【００５３】
他にも、ＣＰＵ２５は照射受光位置選択部４７を有する。照射受光位置選択部４７は、測定場所の血管２３それぞれにおいて駆動する発光素子１２及び受光素子２２を選択する。具体的には、測定する場所の血管２３の中心線と直交する直線上に位置する発光素子１２及び受光素子２２を選択する。このとき、測定する場所と発光素子１２との距離及び測定する場所と受光素子２２との距離が最適距離と近い値となるように発光素子１２及び受光素子２２を選択する。最適距離は、最適距離データ３５としてメモリー２６に記憶される。
【００５４】
他にも、ＣＰＵ２５はリファレンス位置選択部４８を有する。リファレンス位置選択部４８は参照用に測定する発光素子１２及び受光素子２２を選択する。発光素子１２と受光素子２２との距離が最適距離となるように発光素子１２及び受光素子２２を選択する。
【００５５】
他にも、ＣＰＵ２５は演算部としての吸光スペクトル算出部４９を有する。吸光スペクトル算出部４９は、測定した血管２３の吸光スペクトルを生成する。具体的には、受光素子２２が受光した光の光強度をもとに、波長λ毎の透過率Ｔを算出し、吸光スペクトルを生成する。算出した吸光スペクトルは吸光スペクトルデータ４２としてメモリー２６に記憶される。測定する波長λの数は複数でなくても良く、１つだけでも良い。波長λは測定する血液成分により変更する。
【００５６】
他にも、ＣＰＵ２５は成分分析部としての成分値算出部５０を有する。成分値算出部５０は吸光スペクトルに基づいてグルコース濃度を算出する。吸光スペクトルの算出方法には重回帰分析法、主成分回帰分析法、ＰＬＳ回帰分析法、独立成分分析方等の分析法を用いることができる。計測する場所の血管２３が複数の場合には、各血管２３にかかる吸光スペクトルを平均した吸光スペクトルからグルコース濃度を算出する。算出した値は、血液成分値データ４３としてメモリー２６に記憶される。
【００５７】
他にも、ＣＰＵ２５は発光制御部５１を有する。発光制御部５１は複数の発光素子１２を選択的に発光させる制御と消灯させる制御を行う。他にも、ＣＰＵ２５は受光制御部５２を有する。受光制御部５２は、複数の受光素子２２が受光した光量のデジタルデータを取得する制御を行う。尚、本実施形態では、上記の各機能がＣＰＵ２５を用いてプログラムソフトで実現することとしたが、上記の各機能がＣＰＵ２５を用いない単独の電子回路（ハードウェア）によって実現できる場合には、そのような電子回路を用いることも可能である。
【００５８】
次に上述した成分測定装置１を用いた生体情報取得方法について図４〜図１２にて説明する。図４（ａ）は、生体情報取得方法のフローチャートである。
【００５９】
図４（ａ）のフローチャートにおいて、ステップＳ１は光通過割合表作成工程に相当し、受光素子２２が検出した光において血管２３を通過した反射光１７と血管２３を通過しない反射光１７との割合を設定する工程である。このデータは発光素子１２、血管２３、受光素子２２の距離及び測定光１６の波長を変えて設定される。受光素子２２が検出した光において血管２３を通過した反射光１７と血管２３を通過しない反射光１７との割合を示す表を光通過割合表と称す。過去に作成した光通過割合表を利用するときにはステップＳ１を省略しても良い。次にステップＳ２に移行する。ステップＳ２は濃度測定工程に相当する。発光素子１２が測定光１６を発光し、受光素子２２が反射光１７を検出する。そして、ＣＰＵ２５が血液のグルコース濃度を算出する工程である。ステップＳ３は終了判断工程であり、測定を継続するか終了するかを判断する工程である。測定を継続するとき、ステップＳ２に移行する。測定を終了する判断をするときには生体情報取得する工程を終了する。
【００６０】
図４（ｂ）は、光通過割合表作成工程のフローチャートである。図４（ｂ）のフローチャートにおいて、ステップＳ１１は画像取得工程に相当する。この工程は生体画像取得部４４が総ての発光素子１２を一斉に発光させて、受光層２１が血管２３の画像を撮影する工程である。次にステップＳ１２に移行する。ステップＳ１２は血管位置取得工程である。この工程は、血管位置取得部４５が撮影した画像を用いて血管２３の位置を取得する工程である。次にステップＳ１３に移行する。
【００６１】
ステップＳ１３は測定対象選択工程である。この工程は、血管位置選択部４６が血管２３のうち測定に適した場所を選択する工程である。さらに、リファレンス位置選択部４８が参照用に測定する場所を選択する。次にステップＳ１４に移行する。ステップＳ１４は素子選定工程である。この工程は、照射受光位置選択部４７が測定時に駆動する発光素子１２及び受光素子２２を選択する工程である。さらに、リファレンス位置選択部４８が参照用のデータを取得するために駆動する発光素子１２及び受光素子２２を選択する。次にステップＳ１５に移行する。
【００６２】
ステップＳ１５は第１測定工程である。この工程は、発光素子１２及び受光素子２２を駆動して反射光１７の光強度を測定する工程である。次にステップＳ１６に移行する。ステップＳ１６は光通過割合演算工程である。この工程は、測定結果のデータを用いて吸光スペクトル算出部４９が血管２３を通過した反射光１７と血管２３を通過しない反射光１７との割合を演算する工程である。次にステップＳ１７に移行する。ステップＳ１７は終了判断工程であり、測定を継続するか終了するかを判断する工程である。測定を継続するとき、ステップＳ１３に移行する。複数の場所で測定を行うときにはステップＳ１３〜ステップＳ１７を繰り返して行う。光通過割合表が完成したので測定を終了するとき、ステップＳ１の光通過割合表作成工程を終了する。
【００６３】
図５は、ステップＳ２の濃度測定工程のフローチャートである。図５のフローチャートにおいて、ステップＳ２１は画像取得工程に相当し、ステップＳ１１の画像取得工程と同じ内容の工程である。次にステップＳ２２に移行する。ステップＳ２２は血管位置取得工程である。この工程は、ステップＳ１２の血管位置取得工程と同じ内容の工程である。次にステップＳ２３に移行する。
【００６４】
ステップＳ２３は測定対象選択工程である。この工程は、ステップＳ１３の測定対象選択工程と同じ内容の工程である。次にステップＳ２４に移行する。ステップＳ２４は素子選定工程である。この工程は、ステップＳ１４の素子選定工程と同じ内容の工程である。次にステップＳ２５に移行する。
【００６５】
ステップＳ２５は第２測定工程である。この工程は、ステップＳ１５の第１測定工程と同じ内容の工程である。次にステップＳ２６に移行する。ステップＳ２６は吸光スペクトル演算工程である。この工程は、測定結果のデータを用いて吸光スペクトル算出部４９が血液の透過率を演算する工程である。次にステップＳ２７に移行する。ステップＳ２７は平均吸光スペクトル演算工程であり、複数の測定場所における血液の透過率を用いて透過率の平均値を演算する工程である。次にステップＳ２８に移行する。ステップＳ２８は血中成分濃度演算工程である。この工程は、グルコース濃度を演算する工程である。次にステップＳ２９に移行する。ステップＳ２９は終了判断工程であり、測定を継続するか終了するかを判断する工程である。測定を継続するとき、ステップＳ２３に移行する。測定を終了するとき、ステップＳ２の濃度測定工程を終了する。
【００６６】
図６〜図１２は生体情報取得方法を説明するための模式図である。次に、図６〜図１２を用いて、図４及び図５に示したステップと対応させて、生体情報取得方法を詳細に説明する。図６（ａ）は被測定部２ａにおける被験者２の皮膚の内側を示す模式図である。図中横方向をＸ方向とし縦方向をＹ方向とする。Ｘ方向及びＹ方向は受光素子２２が配列する方向と同じ方向である。測定場所には、血管２３と第２領域としての非血管部５３が存在している。非血管部５３は血管２３が存在しない場所の皮下組織である。まず、ステップＳ１の光通過割合表作成工程を行う。ステップＳ１はステップＳ１１から開始される。
【００６７】
図６（ｂ）はステップＳ１１の画像取得工程に対応する図である。ステップＳ１１では生体画像取得部４４が発光制御部５１及び受光制御部５２と共働して被測定部２ａを撮影する。発光制御部５１が発光素子１２を一斉に駆動して総ての発光素子１２を発光させる。これにより、センサーモジュール１１は被測定部２ａに測定光１６を照射する。
【００６８】
次に、受光制御部５２が分光素子１３及び受光素子２２を駆動して被測定部２ａを撮影する。分光素子１３は血液に吸収され易い波長の光を通過させる。センサーモジュール１１が被測定部２ａを撮影した画像を生体画像と称す。図６（ｂ）に示すように、生体画像５４は、センサーモジュール１１における受光素子２２の配列に対応する画素による二次元画像として得られる。血管２３は非血管部５３よりも近赤外線を吸収し易い。このため、生体画像において、血管２３の像である血管像５４ａは非血管部５３の像である非血管像５４ｂよりも輝度が低く暗くなる。このため、生体画像５４において輝度が低くなっている部分を抽出することで、血管パターンを抽出することができる。すなわち、生体画像５４を構成する画素毎に、その輝度が所定の閾値以下であるか否かによって該当する受光素子２２の直下に血管２３が存在するか否かを判定することができる。これにより、血管２３の位置を取得することができる。
【００６９】
図６（ｃ）はステップＳ１３の測定対象選択工程に対応する図であり、生体画像５４に基づいて得られる血管位置情報を示す模式図である。血管位置の情報は生体画像を構成する画素毎に血管２３であるか非血管部５３であるかを示す情報となる。ステップＳ１３において血管位置選択部４６が血管２３の測定場所である第１領域としての測定部位５５を選択する。照射受光位置選択部４７は測定部位５５を、次の選択条件を満たすように選択する。選択条件とは、「血管の分岐部分や合流部分、画像の端部以外の部位であり、且つ、所定の長さ及び幅を有する」ことである。
【００７０】
血管の分岐・合流部分２３ａでは反射光１７に、測定対象以外の血管２３を透過した光が混合する可能性がある。測定対象の血管２３以外の血管２３を透過した光は、測定対象の測定部位５５の吸光スペクトルに影響を及ぼし、測定精度が低下する可能性がある。このため、血管２３の分岐・合流部分２３ａを除いた部分から測定部位５５を選択する。
【００７１】
また、生体画像５４の端部２３ｂでは、画像の外側近傍の血管の分岐や合流といった構造が不明である。このため、上述と同様の理由による測定精度の低下の可能性を避けるために、生体画像５４の端部２３ｂを除いた血管２３から測定部位５５を選択する。
【００７２】
また、発光素子１２からの照射光は、生体組織内を拡散反射し、その一部が受光素子２２にて受光される。つまり、受光素子２２にて受光される光の一部が対象血管の透過光となるが、この透過光の割合が高い程、対象血管の血中成分の特徴をより顕著に表した吸光スペクトルとなり得る。すなわち測定精度が高くなる。
【００７３】
比較的細い血管２３は、生体画像５４から特定される血管パターンにおいて細く抽出され、場合によっては途切れ途切れに抽出されたりする。また、比較的深い位置にある血管２３についても、血管２３を透過した光の光量が少なくなる。このため、生体画像５４から特定される血管パターンにおいて、比較的深い位置にある血管２３の血管像５４ａは途切れ途切れに抽出され得る。このため、細い血管２３や深い位置の血管２３を除いた血管２３から、測定部位５５を選択する。
【００７４】
図７（ａ）はステップＳ１４の素子選定工程に対応する図である。図７（ａ）に示すように、ステップＳ１４において、測定時に駆動する発光素子１２及び受光素子２２を選定する。このとき、発光素子１２と受光素子２２との間に測定部位５５が位置するように発光素子１２及び受光素子２２を選定する。受光素子２２は測定部位５５を透過した光を検出する。
【００７５】
さらに、参照用の測定に駆動する発光素子１２及び受光素子２２を選定する。このとき、発光素子１２と受光素子２２との間に測定部位５５が位置しないように発光素子１２及び受光素子２２を選定する。受光素子２２は測定部位５５を通過していない光を検出する。この測定を参照用測定と称す。
【００７６】
照射位置の発光素子１２を測定用発光素子１２ａとし、測定用受光位置の受光素子２２を第１検出部としての測定用受光素子２２ａとする。測定用発光素子１２ａの位置と測定用受光素子２２ａの位置は次の第１相対位置条件を満たすように選択する。第１相対位置条件は、「測定用発光素子１２ａと測定用受光素子２２ａとの間の中央に測定部位５５が位置する。」ことである。これに加えて、第１相対位置条件は、「測定用発光素子１２ａと測定用受光素子２２ａとの間の距離が所定の最適距離５６に等しい」ことである。
【００７７】
参照用測定における参照用受光位置の受光素子２２を第２検出部としての参照用受光素子２２ｂとする。参照用測定における照射位置の発光素子１２は測定用発光素子１２ａと同じにする。また、測定用発光素子１２ａの位置と参照用受光素子２２ｂの位置とについて、次の第２相対位置条件を満たすように選択する。第２相対位置条件は、「測定用発光素子１２ａと参照用受光素子２２ｂとの間に血管２３が存在しないこと。」である。これに加えて、第２相対位置条件は、「測定用発光素子１２ａと参照用受光素子２２ｂとの間の距離が所定の最適距離５６に等しい」ことである。
【００７８】
発光素子１２及び受光素子２２の選定方法は特に限定されない。本実施形態では例えば、まず、第１相対位置条件を満たす測定用発光素子１２ａ及び測定用受光素子２２ａを選定した。次に、測定用発光素子１２ａ及び測定用受光素子２２ａを結ぶ延長線上であって、測定用発光素子１２ａから見て測定用受光素子２２ａとは反対の位置にある受光素子２２を参照用受光素子２２ｂとした。また、測定用発光素子１２ａ、測定用受光素子２２ａ、参照用受光素子２２ｂは、何れも血管２３上に位置しないこととする。測定用発光素子１２ａと測定用受光素子２２ａとの間の領域を第１領域２ｂとし、測定用発光素子１２ａと参照用受光素子２２ｂとの間の領域を第２領域２ｃとする。第１領域２ｂは測定用の領域であり、第２領域２ｃは参照用測定の領域である。第２領域２ｃは血管２３が存在しない領域になっている。従って、参照用測定では血管２３の影響の少ない測定を行うことができる。
【００７９】
図７（ｂ）は、生体組織内における光の伝播を説明するための模式図であり、深さ方向に沿った断面図を示している。図７（ｂ）に示すように、発光素子１２は所定の指向性の分布で測定光１６を射出する。被験者２において血管２３を囲む細胞組織を物体としての一般組織２ｄとする。一般組織２ｄは皮膚組織、脂肪素子、筋肉組織等であり、測定する血管２３の周囲に位置する細胞組織である。測定光１６の一部は一般組織２ｄを通って血管２３を通過する。測定光１６の一部は一般組織２ｄで散乱した後血管２３を通過する。そして、測定光１６の一部は血管２３を透過した後で反射光１７として受光素子２２に入力する。測定光１６の一部は血管２３を透過せずに反射光１７として受光素子２２に入力する。
【００８０】
図７（ｃ）〜図８（ｂ）は、発光素子１２から射出された光のうち受光素子２２に入力する光を光線追跡法によりシミュレーションした図である。図７（ｃ）〜図８（ｂ）に示すように、発光素子１２から照射された光は生体組織内を拡散反射し、照射された光の一部が受光素子２２に到達する。光の伝播経路である光路は２つの弧で挟まれたバナナ形状の領域を通過する。光路は発光素子１２と受光素子２２との略中央付近で深さ方向の幅が最も広くなるとともに、深くなる。そして、発光素子１２と受光素子２２との間隔が長くなる程、光が到達する深さが深くなる。
【００８１】
測定精度を高めるには、より多くの血管２３の透過光が受光素子２２で受光されることが望ましい。このことから、発光素子１２と受光素子２２との間のほぼ中央に測定対象となる測定部位５５が位置するのが望ましい。そして、測定部位５５の想定する深さ５７に応じた最適距離５６が定められる。発光素子１２と受光素子２２との間の最適な間隔である最適距離５６は、血管２３の皮膚面からの深さ５７の約２倍の距離である。例えば、深さ５７を３ｍｍ程度とすると、最適距離５６は５〜６ｍｍ程度となる。
【００８２】
測定光１６の波長により光路が変わる。図７（ｃ）は一般組織２ｄにおける測定光１６の透過率が低いときや散乱が大きい状態を示している。このとき、測定光１６は組織の表面近くで散乱する。このため、測定光１６及び反射光１７は組織の表面近くを通過する。図７（ｃ）に比べて図８（ａ）は非血管部５３における測定光１６の透過率が高いときや散乱が小さい状態を示している。このとき、測定光１６が散乱する場所は組織の表面から深くなる。このため、測定光１６及び反射光１７は図７（ｃ）に比べて組織の深い場所を通過する。図８（ａ）に比べて図８（ｂ）はさらに非血管部５３における測定光１６の透過率が高いときや散乱が小さい状態を示している。このとき、測定光１６が散乱する場所は組織の表面からさらに深くなる。このため、測定光１６及び反射光１７は図８（ａ）に比べて組織の深い場所を通過する。
【００８３】
一般組織２ｄにおける光の透過率や散乱は光の波長により変わる。そして、光の透過率や散乱がかわるとき、発光素子１２から受光素子２２に至る光路が変わる。従って、受光素子２２が検出する反射光１７のうち血管２３を通過する光の割合は測定光１６の波長の変化に応じて変化する。
【００８４】
図９（ａ）はステップＳ１５の第１測定工程に対応する図である。図９（ａ）において、縦軸は血管２３を通過した反射光１７の透過率を示し、横軸は測定光１６の波長を示す。縦軸は図中上側が下側より透過率が高い。横軸では図中右側が左側より波長が短くなっている。測定光１６が血管２３を通過した前後で一般組織２ｄにおける波長は変わらないので、反射光１７の波長は測定光１６の波長と同じ波長である。第１相関線６０、第２相関線６１及び第３相関線６２はそれぞれ血管２３を通過した反射光１７における波長と透過率との関係を示す線である。血液中のグルコース濃度が高い程光が血液に吸収されるので、透過率が低くなる。第１相関線６０は第２相関線６１よりグルコース濃度が高い血液を通過した反射光１７の相関線である。第３相関線６２は第２相関線６１よりグルコース濃度が低い血液を通過した反射光１７の相関線である。
【００８５】
第１相関線６０、第２相関線６１及び第３相関線６２は重なっている部分と分離している部分がある。相関線が重なっている場所から参照用波長６３を選定する。そして、相関線が分離している場所から測定用波長６４を選定する。測定光１６の波長を参照用波長６３にするときの血液の透過率を参照透過率６５とする。参照透過率６５は血液中のグルコース濃度が変わっても変化が小さい。一方、測定光１６の波長を測定用波長６４にするときの血液の透過率を測定透過率６６とする。測定透過率６６は血液中のグルコース濃度の変化に応じて変化する。測定用波長６４をステップＳ２の濃度測定工程で使用する波長に設定する。
【００８６】
ステップＳ１５では分光素子１３が通過させる反射光１７の波長を参照用波長６３にする。これにより、血液中のグルコース濃度の変化の影響を少なくすることができる。そして、測定用発光素子１２ａから測定光１６を射出する。測定用受光素子２２ａ及び参照用受光素子２２ｂにて反射光１７を受光し光強度を測定する。測定用受光素子２２ａで測定して得られる光強度を第１光強度Ｏｓとし、参照用受光素子２２ｂで測定して得られる光強度を第２光強度Ｏｒとする。
【００８７】
さらに、分光素子１３が透過させる反射光１７の波長を変えて一般組織２ｄの光透過率を測定する。このとき、参照用波長６３及び測定用波長６４における一般組織２ｄの光透過率を測定する。さらに、公知の時間分解法を用いて一般組織２ｄにおける散乱を測定する。この散乱も参照用波長６３及び測定用波長６４における一般組織２ｄの光透過率を測定する。
【００８８】
時間分解法は生体組織に極めて短いパルス光を入射した後に検出される光量の時間変化を計測する方法である。一般組織２ｄに入射した光は様々な生体組織により散乱し、また吸収されながら伝播する。そして、測定対象の散乱吸収特性に従った光量の変化が計測される。散乱が強い場合には散乱距離が長い。そして、検出される時間が長い光子の数が多くなるので、一般組織２ｄに光が拡がった形態になる。また、一般組織２ｄにおける光の吸収が強い場合には光の伝播距離が短くなる。これにより、検出される時間が長い光子の数が少なくなるので一般組織２ｄを通過する光量は非常に弱くなる。時間分解法では、この特性を用いて光の散乱吸収体の時間応答特性をピコ秒領域で測定することにより、散乱係数と吸光係数を推定することができる。
【００８９】
ステップＳ１６の光通過割合演算工程では、吸光スペクトル算出部４９が測定部位５５を通過した光の割合を示す光通過割合αを演算する。発光素子１２による照射光が照射する光のうち受光素子２２に到達する光の強度をＯ、発光素子１２が照射する光の強度をＰ、照射光が透過した物体部分の透過率をＴ、受光素子２２の感度をＳとする。受光素子２２で得られる光強度Ｏは次式（４）で与えられる。
Ｏ＝Ｐ×Ｔ×Ｓ    （４）
【００９０】
測定用発光素子１２ａと参照用受光素子２２ｂとの間では光は非血管部５３を通過する。測定用受光素子２２ａの感度と参照用受光素子２２ｂの感度は同じであるとする。参照用波長６３をλ1とし、参照用波長６３の照射光が透過した非血管部５３の透過率をＴｏ（λ１）とする。参照用受光素子２２ｂで得られる光の強度である第２光強度Ｏｒ（λ１）は次式（５）で与えられる。
Ｏｒ（λ１）＝Ｐ×Ｔｏ（λ１）×Ｓ    （５）
【００９１】
図９（ｂ）は、測定部位５５を光が通過する割合及び透過率を説明するための図である。図９（ｂ）に示すように、測定用発光素子１２ａと測定用受光素子２２ａとの間では光は一般組織２ｄ及び血管２３を通過する。一般組織２ｄには血管２３がないので一般組織２ｄの透過率は透過率Ｔｏ（λ１）となる。一般組織２ｄ及び血管２３を通過する光路を第１光路６７とし、一般組織２ｄだけを通過する光路を第２光路６８とする。第１光路６７では血管２３を通過するので透過率がＴｏ（λ１）に対して変化する。Ｔｏ（λ１）に対して変化した割合である透過率変化率をＴｄ（λ１）とする。第１光路６７における透過率はＴｏ（λ１）×Ｔｄ（λ１）となる。“被検出物を光が通過する割合”としての光通過割合α（λ１）の比率の光が第１光路６７を通過し、残りの比率が第２光路６８を通過する。測定用受光素子２２ａで得られる第１光強度Ｏｓ（λ１）は次式（６）で与えられる。Ｏｓ（λ１）、Ｔｏ（λ１）、α（λ１）、Ｔｄ（λ１）は参照用波長６３であるλ１により変化する要素になっている。
Ｏｓ（λ１）＝Ｐ×Ｔｏ（λ１）×（（１−α（λ１））＋α（λ１）×Ｔｄ（λ１））×Ｓ    （６）
【００９２】
発光素子１２と受光素子２２との間の光路長をＬとし、光が通過する血管２３の長さをＬｋとする。血液の透過率をＴｉ（λ１）とする。Ｔｉ（λ１）は参照用波長６３により変化する要素である。測定光１６は透過率Ｔｉ（λ１）の血液中をＬｋの長さ進行する。そして、測定光１６は透過率Ｔｏ（λ１）の一般組織２ｄをＬ−Ｌｋの長さ進行する。このとき、Ｔｄ（λ１）は次式（７）で与えられる。
Ｔｄ（λ１）＝（Ｔｉ（λ１）／Ｔｏ（λ１））Lk/L    （７）
【００９３】
式（５）と式（６）との比率は次式（８）で与えられる。
Ｏｓ（λ１）／Ｏｒ（λ１）＝（１−α（λ１））＋α（λ１）×Ｔｄ（λ１）    （８）
【００９４】
式（８）を変形して、光通過割合αは次式（９）で与えられる。式（９）及び式（７）からわかるように、光通過割合αはＴｉ（λ１）／Ｔｏ（λ１）及びＬｋ／Ｌの影響を受ける。
α（λ１）＝（Ｏｓ（λ１）／Ｏｒ（λ１）−１）／（Ｔｄ（λ１）−１）    （９）
【００９５】
式（９）に示す参照用波長６３における光通過割合α（λ１）をαbaseとする。そして、測定用波長６４をλ、測定用波長６４における一般組織２ｄの透過率をＴｏ（λ）、測定用波長６４における一般組織２ｄの散乱をμｓ（λ）とするとき、光通過割合αは次式（１０）及び式（１１）で与えられる。
α（λ）＝ｆ（Ｔｏ（λ）、μｓ（λ））      （１０）
＝αｂａｓｅ＋Δα（Ｔｏ（λ）、μｓ（λ））      （１１）
【００９６】
Δα（Ｔｏ（λ）、μｓ（λ））は測定用波長６４の参照用波長６３からの変化分に対応する光通過割合αの変化である。測定用波長６４が参照用波長６３から変わるとき一般組織２ｄの透過率Ｔｏ（λ）及び散乱μｓ（λ）が変化する。これにより第１光路６７及び第２光路６８の形態が変わる。この変化分をΔα（Ｔｏ（λ）、μｓ（λ））の項が示している。Δα（Ｔｏ（λ）、μｓ（λ））の演算方法は特に限定されないが、本実施形態ではシミュレーションは人体模型でモンテカルロ法を用いて演算した。
【００９７】
図１０は生体情報取得方法を説明するための図であり、図１０（ａ）は分光素子１３が通過させる反射光１７の波長λと一般組織２ｄの透過率Ｔｏの特性を示すグラフである。図中縦軸は透過率Ｔｏを示し、図中上側が下側より高い値になっている。横軸は波長λを示し横軸は図中右側が左側より短い波長になっている。そして、第４相関線６９は光の波長λと一般組織２ｄの透過率Ｔｏとの関係を示している。第４相関線６９では波長が長い程透過率Ｔｏが大きくなる様子を示しているが、血液の状態及び周波数により第４相関線６９は異なる。
【００９８】
図１０（ｂ）は一般組織２ｄの透過率Ｔｏと光通過割合αの変化分Δαの特性を示すグラフである。図中縦軸は変化分Δαを示し、図中上側が下側より高い値になっている。横軸は透過率Ｔｏを示し横軸は図中右側が左側より高い値になっている。そして、第５相関線７０は透過率Ｔｏと光通過割合αの変化分Δαとの関係を示している。第５相関線７０では透過率Ｔｏが大きくなる程光通過割合αの変化分Δαが大きくなる様子を示しているが、血液の状態及び周波数により第５相関線７０は異なる。
【００９９】
図１０（ｃ）は分光素子１３が通過させる反射光１７の波長λと光通過割合αの変化分Δαの特性を示すグラフである。図中縦軸は変化分Δαを示し、図中上側が下側より高い値になっている。横軸は波長λを示し横軸は図中右側が左側より短い波長になっている。そして、第６相関線７１は波長λと光通過割合αの変化分Δαとの関係を示している。第６相関線７１では波長λが大きくなる程光通過割合αの変化分Δαが大きくなる様子を示しているが、血液の状態及び周波数により第６相関線７１は異なる。また、第４相関線６９及び第５相関線７０から第６相関線７１が演算されるので、透過率Ｔｏの変化に伴う光通過割合αの変化分Δαは波長λを設定することにより算出することができる。
【０１００】
図１１は生体情報取得方法を説明するための図であり、図１１（ａ）は分光素子１３が通過させる反射光１７の波長λと一般組織２ｄの散乱μｓの特性を示すグラフである。図中縦軸は散乱μｓを示し、図中上側が下側より高い値になっている。横軸は波長λを示し横軸は図中右側が左側より短い波長になっている。そして、第７相関線７２は光の波長λと一般組織２ｄの散乱μｓとの関係を示している。第７相関線７２では波長が長い程散乱μｓが大きくなる様子を示しているが、血液の状態及び周波数により第７相関線７２は異なる。
【０１０１】
図１１（ｂ）は一般組織２ｄの散乱μｓと光通過割合αの変化分Δαの特性を示すグラフである。図中縦軸は光通過割合αの変化分Δαを示し、図中上側が下側より高い値になっている。横軸は散乱μｓを示し横軸は図中右側が左側より高い値になっている。そして、第８相関線７３は散乱μｓと光通過割合αの変化分Δαとの関係を示している。第８相関線７３では散乱μｓが大きくなるときにも小さくなるときにも光通過割合αの変化分Δαが大きくなる様子を示しているが、血液の状態及び周波数により第８相関線７３は異なる。
【０１０２】
図１１（ｃ）は分光素子１３が通過させる反射光１７の波長λと光通過割合αの変化分Δαの特性を示すグラフである。図中縦軸は変化分Δαを示し、図中上側が下側より高い値になっている。横軸は波長λを示し横軸は図中右側が左側より短い波長になっている。そして、第９相関線７４は光通過割合αの変化分Δαと波長λとの関係を示している。第９相関線７４では波長λが大きくなときにも小さくなるときにも光通過割合αの変化分Δαが大きくなる様子を示しているが、血液の状態及び周波数により第９相関線７４は異なる。また、第７相関線７２及び第８相関線７３から第９相関線７４が演算されるので、散乱μｓの変化に伴う光通過割合αの変化分Δαは波長λを設定することにより算出することができる。従って、波長λを設定することにより式（１１）に示す変化分Δαを算出することができる。
【０１０３】
ステップＳ１６では式（７）に光路長Ｌ、血管長さＬｋ、血液の透過率Ｔｉ（λ１）及び一般組織２ｄの透過率Ｔｏ（λ１）を代入してＴｄ（λ１）を算出する。透過率Ｔｏ（λ１）は一般的な生体細胞における非血管部５３のデータを用いることができる。被験者２の組織を用いて測定しても良い。透過率Ｔｉ（λ１）は被験者２から血液を採って測定しておく。そして、式（９）に透過率変化率Ｔｄ（λ１）、ステップＳ１５で測定して得られた第２光強度Ｏｒ（λ１）及び第１光強度Ｏｓ（λ１）の値を代入して光通過割合α（λ１）を算出する。光通過割合α（λ１）を式（１１）のαｂａｓｅとする。さらに、式（１１）のΔα（Ｔｏ（λ）、μｓ（λ））をシミュレーションにより算出する。算出した結果は光通過割合データ４１としてメモリー２６に記憶する。光通過割合データ４１には光通過割合表を有し光通過割合表には測定部位５５の識別番号、最適距離５６、光通過割合α（λ）等のデータが設置されている。
【０１０４】
ステップＳ１７の終了判断工程では他の測定部位５５についても光通過割合α（λ）を算出するかを判断する。この判断は操作者が行っても良く、ＣＰＵ２５が判断しても良い。ＣＰＵ２５が判断するときにはリファレンス位置選択部４８が測定用発光素子１２ａ、測定用受光素子２２ａ及び参照用受光素子２２ｂを選択する演算を行って選択可能の場合には継続することにしても良い。他の測定部位５５について光通過割合αを算出しないときステップＳ１の光通過割合表作成工程を終了する。
【０１０５】
次に、ステップＳ２の濃度測定工程を開始する。ステップＳ２はステップＳ２１の画像取得工程から開始される。ステップＳ１の光通過割合表作成工程から継続して行うときにはステップＳ１で取得したデータがそのまま使用できるので、ステップＳ２５の第２測定工程から行うことができる。ステップＳ１の後成分測定装置１を外して再度装着したときはステップＳ２１から開始する。ステップＳ２１〜ステップＳ２４はステップＳ１１〜ステップＳ１４と略同じ内容であり説明を省略する。
【０１０６】
次に、ステップＳ２５に移行する。ステップＳ１５の第１測定工程では受光素子２２が検出した光の波長を参照用波長６３にした。ステップＳ２５の第２測定工程では受光素子２２が受光する反射光１７の波長を測定用波長６４にする。測定用波長６４ではグルコース濃度の変化に対応して反射光１７の吸光率が変化する。その他の内容ではステップＳ２５はステップＳ１５と略同じ内容であり説明を省略する。このステップでは第２光強度Ｏｒ及び第１光強度Ｏｓの値を取得する。
【０１０７】
ステップＳ２６の吸光スペクトル演算工程ではステップＳ２５で測定したデータを用いて吸光スペクトル算出部４９が反射光１７の透過率Ｔｉを演算する。その次に、吸光スペクトル算出部４９が血液中のグルコース濃度を演算する。
【０１０８】
測定したデータから血液の透過率を演算する式を説明する。測定用波長６４をλ２とする。式（８）を変形して、測定部位５５の透過率変化率Ｔｄ（λ１）は次式（１２）で与えられる。
Ｔｄ（λ２）＝１−（１−Ｏｓ（λ２）／Ｏｒ（λ２））／α（λ２）    （１２）
式（１２）におけるα（λ２）は式（１０）のλにλ２を代入した式（１３）により与えられる。
α（λ２）＝ｆ（Ｔｏ（λ２）、μｓ（λ２））      （１３）
【０１０９】
式（７）を変形して、血液の透過率Ｔｉは次式（１４）で与えられる。
Ｔｉ（λ２）＝Ｔｏ（λ２）×Ｔｄ（λ２）L/Lk    （１４）
【０１１０】
式（１２）にステップＳ２５で測定して得られた第２光強度Ｏｒ（λ２）及び第１光強度Ｏｓ（λ２）及び光通過割合α（λ２）の値を代入してＴｄ（λ２）を算出する。光通過割合α（λ２）は式（１３）で演算した値を用いる。光通過割合α（λ２）は光通過割合表にて記憶されている値を用いる。さらに、式（１４）にＴｄ（λ２）、Ｔｏ（λ２）、Ｌ、Ｌｋを代入してＴｉを算出する。透過率Ｔｏは一般的な生体細胞における一般組織２ｄのデータを用いても良い。被験者２の非血管部５３の透過率を測定して、測定したデータを用いても良い。Ｌには最適距離５６を用いる。Ｌｋは生体画像から検出した血管径を用いる。他にも、超音波測定装置を用いて血管径を測定しても良い。その結果、被験者２の血液における透過率Ｔｉ（λ２）を演算することができる。演算して取得した透過率Ｔｉ（λ２）が測定透過率６６に相当する。
【０１１１】
図１２は生体情報取得方法を説明するための図であり、ステップＳ２８の血中成分濃度演算工程に対応する図である。当図は血液の透過率とグルコース濃度との相関を示し、この図は吸光スペクトルと称す。図中の縦軸はグルコースの成分濃度を示し図中上側が下側より高い濃度になっている。横軸は透過率Ｔｉであり図中右側が左側より高い透過率になっている。検量線７７は血液の透過率とグルコース濃度との相関を示す線である。グルコースの成分濃度が高い程反射光１７が血液に吸収されるので透過率Ｔｄが低くなる関係になっている。検量線７７を用いて血液の成分濃度を算出する技術は公知であり本ステップではその公知技術を適用する。ステップＳ２８では成分値算出部５０が検量線７７及び測定透過率６６からグルコース濃度７８を演算する。検量線７７は近似式の形式にしても良く、透過率Ｔｄに対するグルコース濃度７８の値を示す表の形式でも良い。いずれの形式でも測定透過率６６からグルコース濃度７８を演算することができる。
【０１１２】
ステップＳ２９の終了判断工程ではステップＳ２２の血管位置取得工程で取得した総ての測定部位５５において反射光１７を測定しグルコース濃度７８を演算したかを確認する。そして、測定していない測定部位５５があるときには、ステップＳ２３〜ステップＳ２８を行う。ステップＳ２８では複数の演算結果に対して成分値算出部５０が平均値を算出する演算を行う。ステップＳ２９の終了判断工程で測定していない測定部位５５が残っていないと判断したときにはステップＳ２の濃度測定工程を終了し、グルコース濃度７８の測定を終了する。
【０１１３】
上述したように、本実施形態によれば、以下の効果を有する。
（１）本実施形態によれば、血管２３に測定光１６を照射するとき血管２３を構成する血液が測定光１６を吸収する。そして、測定光１６の吸収量は血液の成分とその濃度により変わる。従って、反射光１７を分析することにより血液の成分とその濃度の情報を取得することができる。第１領域２ｂに血管２３があるとき第１光強度Ｏｓには血管２３を通過した光の光強度と血管２３を通過していない光の光強度とが含まれている。
【０１１４】
吸光スペクトル算出部４９は光通過割合αと第１光強度Ｏｓと第２光強度Ｏｒとを用いて血管２３の光透過率Ｔｉを演算している。光通過割合αは光の波長λにより変化する。本実施形態では測定用波長６４における光通過割合αを用いて光透過率Ｔｉを演算している。従って、光の波長λの影響を低減することができる。その結果、成分測定装置１は測定用波長６４の影響を演算に含めないときに比べて、精度良く血管２３の光透過率Ｔｉを演算することができる。
【０１１５】
（２）本実施形態によれば、一般組織２ｄは光の波長λに対応して光透過率Ｔｏが変化する。そして、式（１０）に示すように光通過割合αは一般組織２ｄの光透過率Ｔｏに応じて設定されている。従って、一般組織２ｄの光透過率Ｔｏの影響を低減することができる。その結果、測定用波長６４が影響する一般組織２ｄの光透過率Ｔｏの波長の変化に対する変化分を演算に含めないときに比べて、成分測定装置１は精度良く血管２３の光透過率Ｔｉを演算することができる。
【０１１６】
（３）本実施形態によれば、一般組織２ｄは光の波長λに対応して散乱μｓが変化する。そして、式（１０）に示すように光通過割合αは一般組織２ｄの散乱μｓに応じて設定されている。従って、一般組織２ｄの光の散乱μｓの影響を低減することができる。その結果、測定用波長６４が影響する一般組織２ｄの散乱μｓの変化分を演算に含めないときに比べて、成分測定装置１は精度良く血管２３の光透過率Ｔｉを演算することができる。
【０１１７】
（４）本実施形態によれば、吸光スペクトル算出部４９は式（１２）及び式（１４）を用いて被検出物の光透過率を演算している。そして、第１光強度Ｏｓ、第２光強度Ｏｒ及び光通過割合αを式（１２）に代入することによりＴｄを算出している。そして、式（１４）にてＴｄと被検出物を囲む物体の光透過率であるＴｏを代入することにより血管２３の光透過率Ｔｉを演算している。式（１３）では一般組織２ｄの光透過率Ｔｏ及び散乱μｓが血管２３を光が通過する割合に与える影響を演算している。従って、一般組織２ｄの光透過率Ｔｏ及び散乱μｓの影響を低減して精度良く血管２３の光透過率Ｔｉを演算することができる。
【０１１８】
（５）本実施形態によれば、成分値算出部５０が血管２３の光透過率Ｔｉを用いて血液の成分分析をする。従って、成分測定装置１は血液のグルコースの濃度を分析することができる。
【０１１９】
（６）本実施形態によれば、第２領域２ｃは血管２３が存在しない場所になっている。従って、第２光強度Ｏｒは血管２３がないときの光強度になっている。血管２３を通過した反射光１７は光強度が変動し易い。第２光強度Ｏｒは血管２３の影響がないので、第２光強度Ｏｒを精度良く検出することができる。
【０１２０】
（第２の実施形態）
次に、成分測定装置の一実施形態について図１３を用いて説明する。図１３は生体情報取得方法を説明するための模式図である。本実施形態が第１の実施形態と異なるところは、第１領域２ｂ及び第２領域２ｃともに血管２３が存在している点にある。尚、第１の実施形態と同じ点については説明を省略する。
【０１２１】
すなわち、本実施形態では図１３に示すように、第１領域２ｂ、第２領域２ｃにおいて測定用発光素子１２ａと測定用受光素子２２ａとの間に測定部位５５が位置する。さらに、測定用発光素子１２ａと参照用受光素子２２ｂとの間にも測定部位５５が位置する。これにより、測定用発光素子１２ａと測定用受光素子２２ａとの間では光は測定部位５５を通過する。同様に、測定用発光素子１２ａと参照用受光素子２２ｂとの間では光は測定部位５５を通過する。
【０１２２】
第１領域２ｂにおける光通過割合αを光通過割合αｓとする。光通過割合αｓの比率の光が測定部位５５を通過し、残りの比率が一般組織２ｄを通過する。第２領域２ｃにおける光通過割合αを光通過割合αｃとする。光通過割合αｃの比率の光が測定部位５５を通過し、残りの比率の光が一般組織２ｄを通過する。ステップＳ１の光通過割合表作成工程では光通過割合αｓ及び光通過割合αｃをシミュレーションにて算出しておく。シミュレーションは人体模型でモンテカルロ法を用いることができる。光通過割合αの算出においては、皮膚の深さ方向から見た平面視で発光素子１２と測定部位５５との距離、受光素子２２と測定部位５５との距離及び深さ５７のパラメーターを変えて複数の水準で算出しておく。
【０１２３】
測定用受光素子２２ａで得られる第１光強度Ｏｓは次式（１５）で与えられる。参照用受光素子２２ｂで得られる第２光強度Ｏｒは次式（１６）で与えられる。
Ｏｓ（λ）＝Ｐ×Ｔｏ（λ）×（（１−αｓ（λ））＋αｓ（λ）×Ｔｄ（λ））×Ｓ    （１５）
Ｏｒ（λ）＝Ｐ×Ｔｏ（λ）×（（１−αｃ（λ））＋αｃ（λ）×Ｔｄ（λ））×Ｓ    （１６）
【０１２４】
式（１５）と式（１６）との比率は次式（１７）で与えられる。
Ｏｓ（λ）／Ｏｒ（λ）＝（（１−αｓ（λ））＋αｓ（λ）×Ｔｄ（λ））／（（１−αｃ（λ））＋αｃ（λ）×Ｔｄ（λ））    （１７）
【０１２５】
式（１７）を変形して、測定部位５５の透過率変化率Ｔｄは次式（１８）で与えられる。
Ｔｄ（λ）＝（（１−αｃ（λ））×Ｏｓ（λ）−（１−αｓ（λ））×Ｏｒ（λ））／（αｓ（λ）×Ｏｒ（λ）−αｃ（λ）×Ｏｓ（λ））    （１８）
【０１２６】
式（１８）にステップＳ１５で測定して得られた第２光強度Ｏｒ（λ）及び第１光強度Ｏｓ（λ）の値を代入する。透過率Ｔｏは一般的な生体細胞における非血管部５３のデータを用いる。光通過割合αｓ（λ）及び光通過割合αｃ（λ）はシミュレーションにて演算した値を用いる。このとき、受光素子２２が検出する反射光１７の波長λに応じた光通過割合α（λ）を演算する。その結果、被験者２の血液における透過率Ｔｄを演算することができる。そして、式（１４）にＴｄ（λ）、Ｔｏ（λ）、Ｌ、Ｌｋを代入してＴｉを算出する。さらに、透過率Ｔｉからグルコース濃度７８を算出する。
【０１２７】
上述したように、本実施形態によれば、以下の効果を有する。
（１）本実施形態によれば、第１領域２ｂ及び第２領域２ｃに血管２３がある場所を選択している。ステップＳ２４の素子選定工程にて発光素子１２と受光素子２２を選択するとき、発光素子１２と受光素子２２との間に非血管部５３を選択できないときがある。このときにも、被験者２の血液における透過率Ｔｉを演算することができる。
【０１２８】
（第３の実施形態）
次に、成分測定装置の一実施形態について図１４を用いて説明する。図１４は生体情報取得方法を説明するための模式図である。本実施形態が第２の実施形態と異なるところは、第１領域２ｂ及び第２領域２ｃに加えて第３領域２ｅを測定して透過率Ｔｉを演算する点にある。尚、第２の実施形態と同じ点については説明を省略する。
【０１２９】
すなわち、本実施形態では、第１領域２ｂ、第２領域２ｃに加えて第３領域２ｅを設定する。受光素子２２は測定用受光素子２２ａ及び参照用受光素子２２ｂに加えて第３検出部としての第３受光素子２２ｃを用いる。第３領域２ｅは測定用発光素子１２ａと第３受光素子２２ｃとの間の領域とする。第３領域２ｅにも測定部位５５が存在する配置になっている。第３領域２ｅにおける光通過割合αｔは光通過割合αｓ及び光通過割合αｃと同様の方法でシミュレーションにて演算する。
【０１３０】
ステップＳ２５の第２測定工程では、測定用発光素子１２ａから測定光１６を射出し、測定用受光素子２２ａ、参照用受光素子２２ｂ及び第３受光素子２２ｃにて反射光１７を受光する。第３領域２ｅでは光通過割合αｔの比率の光が測定部位５５を通過し、残りの比率の光が一般組織２ｄを通過する。ステップＳ２５では第２光強度Ｏｒ、第１光強度Ｏｓに加えて第３受光素子２２ｃが受光した第３光強度Ｏｔのデータが得られる。
【０１３１】
ステップＳ２６の吸光スペクトル演算工程では、第２光強度Ｏｒ、第１光強度Ｏｓ及び第３光強度Ｏｔのデータを用いて透過率Ｔｄを演算する。第３受光素子２２ｃで得られる第３光強度Ｏｔは次式（１９）で与えられる。
Ｏｔ（λ）＝Ｐ×Ｔｏ（λ）×（（１−αｔ（λ））＋αｔ（λ）×Ｔｄ（λ））×Ｓ    （１９）
【０１３２】
式（１５）と式（１９）との比率は次式（２０）で与えられる。
Ｏｓ（λ）／Ｏｔ（λ）＝（（１−αｓ（λ））＋αｓ（λ）×Ｔｄ（λ））／（（１−αｔ（λ））＋αｔ（λ）×Ｔｄ（λ））    （２０）
式（１６）と式（１９）との比率は次式（２１）で与えられる。
Ｏｔ（λ）／Ｏｒ（λ）＝（（１−αｔ（λ））＋αｔ（λ）×Ｔｄ（λ））／（（１−αｃ（λ））＋αｃ（λ）×Ｔｄ（λ））    （２１）
【０１３３】
式（２０）を変形して、測定部位５５の透過率変化率Ｔｄ１は次式（２２）で与えられる。
Ｔｄ１（λ）＝（（１−αｔ（λ））×Ｏｓ（λ）−（１−αｓ（λ））×Ｏｒ（λ））／（αｓ（λ）×Ｏｒ（λ）−αｔ（λ）×Ｏｓ（λ））    （２２）
式（２１）を変形して、測定部位５５の透過率変化率Ｔｄ２は次式（２３）で与えられる。
Ｔｄ２（λ）＝（（１−αｔ（λ））×Ｏｒ（λ）−（１−αｒ（λ））×Ｏｔ（λ））／（αｒ（λ）×Ｏｔ（λ）−αｔ（λ）×Ｏｒ（λ））    （２３）
【０１３４】
式（１８）、式（２２）、式（２３）にステップＳ２５で測定して得られた第２光強度Ｏｒ（λ）、第１光強度Ｏｓ（λ）及び第３光強度Ｏｔ（λ）の値を代入する。透過率Ｔｏは一般的な生体細胞における一般組織２ｄのデータを用いる。光通過割合αｓ（λ）、光通過割合αｃ（λ）及び光通過割合αｔ（λ）はシミュレーションにて演算した値を用いる。このとき、受光素子２２が検出する反射光１７の波長λに応じた光通過割合α（λ）を演算する。その結果、被験者２の血液における透過率Ｔｄを３つ演算することができる。次に、３つの透過率Ｔｄの平均値を演算する。
【０１３５】
つまり、本実施形態では、第１領域２ｂ及び第２領域２ｃのデータを用いて透過率Ｔｄ（λ）を演算した。さらに、第２領域２ｃ及び第３領域２ｅのデータを用いて透過率Ｔｄ（λ）を演算した。さらに、第３領域２ｅ及び第１領域２ｂのデータを用いて透過率Ｔｄ（λ）を演算した。そして、吸光スペクトル算出部４９は３つの透過率Ｔｄの平均値を演算して算出した。
【０１３６】
上述したように、本実施形態によれば、以下の効果を有する。
（１）本実施形態によれば、測定用発光素子１２ａが第３領域２ｅに光を照射し反射光１７を第３受光素子２２ｃが検出して第３光強度Ｏｔを出力する。第１領域２ｂ、第２領域２ｃ及び第３領域２ｅで測定を行った。そして、吸光スペクトル算出部４９は光通過割合αと第１光強度Ｏｓと第２光強度Ｏｒとを用いて血液の光透過率を演算している。さらに、吸光スペクトル算出部４９は光通過割合αと第３光強度Ｏｔと第２光強度Ｏｒとを用いて血液の光透過率を演算している。さらに、吸光スペクトル算出部４９は光通過割合αと第３光強度Ｏｔと第１光強度Ｏｓとを用いて血液の光透過率を演算している。そして、３つの光透過率のデータから平均化された光透過率のデータを演算している。従って、さらに精度よく光透過率を演算することができる。
【０１３７】
尚、本実施形態は上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想内で当分野において通常の知識を有する者により種々の変更や改良を加えることも可能である。変形例を以下に述べる。
（変形例１）
前記第１の実施形態では、測定用発光素子１２ａ、測定用受光素子２２ａ及び参照用受光素子２２ｂを非血管部５３に設定した。測定用発光素子１２ａ及び測定用受光素子２２ａを血管２３上に設定しても良い。そして、参照用受光素子２２ｂを非血管部５３に設置しても良い。これにより、測定用受光素子２２ａにて得られる受光光により多くの血管の透過光を含むことができ、測定精度の向上を図ることができる。
【０１３８】
（変形例２）
前記第１の実施形態では、測定用発光素子１２ａと測定用受光素子２２ａとの間に測定部位５５が位置するように測定用発光素子１２ａ及び測定用受光素子２２ａを設置した。そして、測定用発光素子１２ａに対して測定用受光素子２２ａの反対側に参照用受光素子２２ｂを設置した。図１５は素子選定工程を説明するための模式平面図である。図１５に示すように、測定用発光素子１２ａと測定用受光素子２２ａとの間に測定部位５５が位置するように測定用発光素子１２ａ及び測定用受光素子２２ａを設置する。そして、測定用受光素子２２ａに対して測定用発光素子１２ａの反対側に参照用発光素子１２ｂを設置しても良い。
【０１３９】
第１領域２ｂは測定用発光素子１２ａと測定用受光素子２２ａとで第１光強度Ｏｓを測定する。そして、第２領域２ｃは参照用発光素子１２ｂと測定用受光素子２２ａとで第２光強度Ｏｒを測定しても良い。つまり、測定部位５５に対して、２つの発光素子１２と、１つの受光素子２２とで測定しても良い。測定部位５５に対して発光素子１２及び受光素子２２を選択する選択肢を広くすることができる。
【０１４０】
（変形例３）
前記第１の実施形態では、本体ケース３の内部にセンサーモジュール１１、タッチパネル６、ＣＰＵ２５、メモリー２６等が設置され、成分測定装置１は腕時計型の一体の装置となっていた。図１６は成分測定装置の構造を示すブロック図である。図１６に示すように、成分測定装置８１は測定プローブ８２と装置本体８３とがコード８４にて接続された構造にしても良い。尚、測定プローブ８２と装置本体８３とを無線通信にてデータ通信することにしてコード８４を廃止しても良い。
【０１４１】
測定プローブ８２にはタッチパネル６及びセンサーモジュール１１を設置する。そして、装置本体８３にはＣＰＵ２５、メモリー２６の他電源部等を設置する。これにより、装置本体８３は電源部が供給する電力を大きくできるので長時間の連続測定をすることが可能になる。また、記憶容量を大きくできるので、長期間のデータを保持することができる。また、各種の解析プログラムをメモリー２６に設置することができる。
【０１４２】
（変形例４）
前記第１の実施形態では、測定用発光素子１２ａと測定用受光素子２２ａとの中央に測定部位５５が位置するように測定用発光素子１２ａ及び測定用受光素子２２ａを設置した。測定部位５５が測定用発光素子１２ａまたは測定用受光素子２２ａに偏った配置になるように測定用発光素子１２ａ及び測定用受光素子２２ａを設置してもよい。このときにも、この配置における光通過割合αｓを設定することにより第１光強度Ｏｓから精度良く透過率Ｔｄを演算することができる。測定部位５５に対して発光素子１２及び受光素子２２を選択する選択肢を広くすることができる。
【０１４３】
（変形例５）
前記第１の実施形態では、測定用受光素子２２ａと参照用受光素子２２ｂとが通る直線上に測定用発光素子１２ａが設置された。測定用発光素子１２ａと測定用受光素子２２ａとを結ぶ線を第１線とする。そして、測定用発光素子１２ａと参照用受光素子２２ｂとを結ぶ線を第２線とする。第１線と第２線とは同一直線上になくても良く、所定の角度にて交差しても良い。各素子間の距離が最適距離５６であれば良い。これにより最適な素子の配置の組合せを選択し易くすることができる。
【０１４４】
（変形例６）
前記第１の実施形態では、２つの受光素子２２と１つの発光素子１２を用いて反射光１７の光強度を測定した。発光素子１２が発光する測定光１６の光強度の分散が小さいときには、２つの受光素子２２と２つの発光素子１２を用いて反射光１７の光強度を測定しても良い。このとき、第１領域２ｂと第２領域２ｃとを離れた場所に設置しても良い。これにより最適な素子の配置の組合せを選択し易くすることができる。
【０１４５】
（変形例７）
前記第１の実施形態では、血液成分の内グルコース濃度を演算した。これに限らず、ヘモグロビンの透過率を用いて血中酸素濃度を測定しても良い。図１７は生体情報取得方法を説明するための図であり、血液における波長と透過率の関係を測定した結果の例を示すグラフである。図１７において、縦軸は透過率を示し、横軸は測定光１６の波長を示す。第１０相関線８７は酸素化ヘモグロビンの透過率と波長との関係を示している。第１１相関線８８は還元ヘモグロビンの透過率と波長との関係を示している。第１０相関線８７及び第１１相関線８８に示すように、ヘモグロビンは波長が６５０ｎｍ付近において、第１０相関線８７と第１１相関線８８との透過率の差が大きくなっている。従って、分光素子１３が通過させる反射光１７の波長を６５０ｎｍ付近にする。そして、透過率Ｔｉを演算することにより、血中酸素濃度を測定することができる。他にも、脂質等の他の成分濃度を演算しても良い。また、血管に限らず、リンパ管におけるリンパ液成分の濃度を測定し演算しても良い。他にも、脳脊髄液の成分濃度を測定し演算しても良い。他にも、人体以外の動物の検査に用いても良い。さらに、動物以外でも液体の成分や濃度の測定装置に成分測定装置１を用いても良い。
【０１４６】
（変形例８）
前記第１の実施形態では、グルコース濃度の変化が少ない波長を用いて第１光強度Ｏｓ及び第２光強度Ｏｒを測定し、光通過割合αを演算した。光通過割合αは人体模型でモンテカルロシミュレーションを行って演算してもよい。各種条件における光通過割合αを演算することができる。さらに、血管２３の直径や皮膚からの深さを超音波にて測定する。そして、測定したデータを用いて人体模型でモンテカルロシミュレーションを行って光通過割合αを演算しても良い。さらに、精度良く光通過割合αを演算することができる。
【０１４７】
（変形例９）
前記第１の実施形態では、分光素子１３が受光素子２２に照射させる反射光１７の波長を制限した。つまり、光の受光側で所定の波長の光を限定して検出した。発光側で所定の波長を光を被測定部２ａに照射しても良い。尚、変形例１〜変形例９は第２の実施形態及び第３の実施形態にも適用することができる。
【０１４８】
（変形例１０）
前記第３の実施形態では、第１領域、第２領域及び第３領域に血管２３が存在する場合の例を説明した。第３領域には血管２３が存在しない場合でも同様に測定して演算することができる。このときには、第３領域では光通過割合αｔの値を０にして演算することができる。
【０１４９】
（変形例１１）
前記第３の実施形態では、第１領域、第２領域及び第３領域で測定し透過率Ｔｉを演算した。領域数は４つ以上でも良い。さらに、平均化されるので精度良く透過率Ｔｉを演算することができる。
【符号の説明】
【０１５０】
１…生体情報取得装置としての成分測定装置、２ｂ…第１領域、２ｃ…第２領域、２ｄ…物体としての一般組織、２ｅ…第３領域、１２…照射部としての発光素子、１６…光としての測定光、１７…反射光、２２ａ…第１検出部としての測定用受光素子、２２ｂ…第２検出部としての参照用受光素子、２２ｃ…第３検出部としての第３受光素子、２３…被検出物としての血管、２６…記憶部としてのメモリー、４９…演算部としての吸光スペクトル算出部、５０…成分分析部としての成分値算出部、５３…第２領域としての非血管部、５５…第１領域としての測定部位。
【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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【図１７】
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