(57)【要約】      （修正有）【課題】血糖値を精度よく測定することができる血糖測定装置および血糖測定方法を提供する。【解決手段】反応により生成された色素に特異の少なくとも一つの吸収波長の第２光λ２と、血液検体中のヘモグロビンに特異の少なくとも一つの吸収波長の第１光λ１とを試験紙に対して照射する発光素子２５と、発光素子２５によって照射された光の反射光を受光する受光素子２６と、受光素子２６の受光強度に基づいて、ヘモグロビンの吸収波長の光の反射率Ｒ１と、色素の吸収波長の光の反射率Ｒ２とを算出するＣＰＵ４１と、血糖値ごとの、ヘマトクリット値（Ｈｔ）と反射率Ｒ１との関係を示す第１検量線群と、複数のヘマトクリット値（Ｈｔ）ごとの、血糖値（Ｇ）と反射率Ｒ２との関係を示す第２検量線群とを記憶している記憶部４２と、ＣＰＵ４１で算出した反射率Ｒ１および反射率Ｒ２を、第１検量線群および前記第２検量線群に代入して、血糖値（Ｇ）を算出する。【選択図】図３
2009233253.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
血液検体中のグルコースと反応する発色試薬を含む試験紙を用いて血糖値を測定する血糖測定装置であって、
血液検体中のヘモグロビンに特異の少なくとも一つの吸収波長の光と、前記反応により生成された色素に特異の少なくとも一つの吸収波長の光とを前記試験紙に対して照射する少なくとも一つの発光素子と、
前記発光素子によって照射された光の反射光を受光する少なくとも一つの受光素子と、
前記受光素子の受光強度に基づいて、前記ヘモグロビンの吸収波長の光の反射率Ｒ１と、前記色素の吸収波長の光の反射率Ｒ２とを算出する反射率算出部と、
血糖値ごとの、ヘマトクリット値と反射率Ｒ１との関係を示す第１検量線群と、ヘマトクリット値ごとの、血糖値と反射率Ｒ２との関係を示す第２検量線群とを記憶している記憶部と、
前記反射率算出部で算出した反射率Ｒ１および反射率Ｒ２を前記第１検量線群および前記第２検量線群に代入して前記血糖値を算出するか、または、前記反射率算出部で算出した反射率Ｒ１および反射率Ｒ２を前記第１検量線群および前記第２検量線群に代入してヘマトクリット値を求め該ヘマトクリット値を用いて血糖値を算出する血糖値算出部と、
を有する血糖測定装置。
【請求項２】
前記血糖値算出部は、前記第１検量線群に前記反射率Ｒ１を代入して得られた前記血糖値と前記ヘマトクリット値との関係式と、前記第２検量線群に前記反射率Ｒ２を代入して得られた前記前記血糖値と前記ヘマトクリット値との関係式とを連立して、血糖値を算出する請求項１記載の血糖測定装置。
【請求項３】
前記記憶部は、前記ヘマトクリット値を反射率Ｒ１で表す式の第１係数群として、前記第１検量線群を記憶し、前記血糖値を反射率Ｒ２で表す式の第２係数群として、前記第２検量線群を記憶する請求項１または２に記載の血糖測定装置。
【請求項４】
算出した前記血糖値を表示する表示部をさらに有する請求項１〜３のいずれか一項に記載の血糖測定装置。
【請求項５】
血液検体中のグルコースと反応する発色試薬を含む試験紙を用いて血糖値を測定する方法であって、
血液検体中のヘモグロビンに特異の少なくとも一つの吸収波長の光と、前記反応により生成された色素に特異の少なくとも一つの吸収波長の光とを前記試験紙に対して照射する工程と、
前記照射された光の反射光を受光する工程と、
前記光の受光強度に基づいて、前記ヘモグロビンの吸収波長の光の反射率Ｒ１と、前記色素の吸収波長の光の反射率Ｒ２とを算出する工程と、
血糖値ごとのヘマトクリット値と反射率Ｒ１との関係を示す第１検量線群と、ヘマトクリット値ごとの血糖値と反射率Ｒ２との関係を示す第２検量線群とに、算出した前記反射率Ｒ１および反射率Ｒ２を代入して、血糖値を算出するか、または、ヘマトクリット値を算出し該ヘマトクリット値を用いて血糖値を算出する工程と、
を有する血糖測定方法。
【請求項６】
前記血糖値を算出する工程は、前記第１検量線群に前記反射率Ｒ１を代入して得られた前記血糖値と前記ヘマトクリット値との関係式と、前記第２検量線群に前記反射率Ｒ２を代入して得られた前記前記血糖値と前記ヘマトクリット値との関係式とを連立して、血糖値を算出する請求項５記載の血糖測定方法。
【請求項７】
算出した血糖値を表示する工程をさらに有する請求項５または６に記載の血糖測定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、血糖測定装置および血糖測定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
糖尿病の予防および治療には、血糖値を把握することが重要である。
【０００３】
採血した血液から血糖値を光学的に測定する技術としては、下記の特許文献１に示すようなグルコース濃度の定量方法が知られている。特許文献１に開示されている定量方法は、発色組成物を含有してなる多層分析素子を用いて、５００〜５９０ｎｍの範囲内で定められた一の波長の光を用いて赤血球の色素の赤色濃度を測定する一方で、５００ｎｍよりも短波長側領域または５９０ｎｍよりも長波長側領域の範囲内で定められた一の波長の光を用いて血液検体の呈色濃度を測定するものである。このような構成の定量方法によれば、呈色濃度から得られるグルコース値を、赤色濃度から得られるヘマトクリット値を用いて補正しつつ、グルコース濃度を定量することができる。
【特許文献１】特開２０００−２６２２９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記定量方法では、５００〜５９０ｎｍの範囲内で定められた一の波長の光を用いて得られるヘマトクリット値の測定精度が不十分であるために、グルコース濃度を正確に定量することができないという問題がある。
【０００５】
本発明は、上述した問題を解決するためになされたものである。したがって、本発明の目的は、血糖値を精度よく測定することができる血糖測定装置および血糖測定方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の血糖測定装置は、血液検体中のグルコースと反応する発色試薬を含む試験紙を用いて血糖値を測定する血糖測定装置であって、血液検体中のヘモグロビンに特異の少なくとも一つの吸収波長の光と、前記反応により生成された色素に特異の少なくとも一つの吸収波長の光とを前記試験紙に対して照射する少なくとも一つの発光素子と、前記発光素子によって照射された光の反射光を受光する少なくとも一つの受光素子と、前記受光素子の受光強度に基づいて、前記ヘモグロビンの吸収波長の光の反射率Ｒ１と、前記色素の吸収波長の光の反射率Ｒ２とを算出する反射率算出部と、血糖値ごとの、ヘマトクリット値と反射率Ｒ１との関係を示す第１検量線群と、ヘマトクリット値ごとの、血糖値と反射率Ｒ２との関係を示す第２検量線群とを記憶している記憶部と、前記反射率算出部で算出した反射率Ｒ１および反射率Ｒ２を前記第１検量線群および前記第２検量線群に代入して前記血糖値を算出するか、または、前記反射率算出部で算出した反射率Ｒ１および反射率Ｒ２を前記第１検量線群および前記第２検量線群に代入してヘマトクリット値を求め該ヘマトクリット値を用いて血糖値を算出する血糖値算出部と、を有する。
【０００７】
本発明の血糖測定方法は、血液検体中のグルコースと反応する発色試薬を含む試験紙を用いて血糖値を測定する方法であって、血液検体中のヘモグロビンに特異の少なくとも一つの吸収波長の光と、前記反応により生成された色素に特異の少なくとも一つの吸収波長の光とを前記試験紙に対して照射する工程と、前記照射された光の反射光を受光する工程と、前記光の受光強度に基づいて、前記ヘモグロビンの吸収波長の光の反射率Ｒ１と、前記色素の吸収波長の光の反射率Ｒ２とを算出する工程と、血糖値ごとのヘマトクリット値と反射率Ｒ１との関係を示す第１検量線群と、ヘマトクリット値ごとの血糖値と反射率Ｒ２との関係を示す第２検量線群とに、算出した前記反射率Ｒ１および反射率Ｒ２を代入して、血糖値を算出するか、または、ヘマトクリット値を算出し該ヘマトクリット値を用いて血糖値を算出する工程と、を有する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の血糖測定装置によれば、２つの波長の光の反射率を、予め記憶している第１検量線群と第２検量線群とに代入して血糖値を算出するので、１つの波長の光の反射率に基づいて血糖値を算出する場合に比べて、正確に血糖値を測定できる。
【０００９】
本発明の血糖測定方法によれば、２つの波長の光の反射率を、予め記憶している第１検量線群と第２検量線群とに代入して血糖値を算出するので、１つの波長の光の反射率に基づいて血糖値を算出する場合に比べて、正確に血糖値を測定できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。
【００１１】
図１は、本発明の一実施の形態における血糖測定装置の概略構成を示す斜視図であり、図２は、図１に示す血糖測定装置の部分断面図である。
【００１２】
図１に示すとおり、本実施の形態の血糖測定装置１０は、測定装置本体部２０と、測定装置本体部２０に装着されるチップ３０とから構成される。以下、チップ３０および測定装置本体部２０の順に説明する。
【００１３】
（チップ）
チップ３０は、血液検体を保持するものである。図１および図２に示すとおり、チップ３０は、細管部３１ａが備えられたホルダ３１と、ホルダ３１内部に固定された試験紙３２と、を備える。
【００１４】
細管部３１ａは、毛細管現象により先端開口部から血液検体をホルダ３１内部に導入する。細管部３１ａを通じて導入される血液検体は、ホルダ３１内部の試験紙３２に吸収される。試験紙３２は、シート状の多孔質基材から構成されており、試験紙３２には、グルコースと反応して呈色反応を示す発色試薬が含浸されている。このような構成によれば、細管部３１ａを通じてホルダ３１内部に導入される血液検体は、発色試薬が含浸された試験紙３２において呈色反応を起こす。
【００１５】
試験紙３２の材料としては、ポリエステル類、ポリアミド類、ポリオレフィン類、ポリスルホン類、またはセルロース類が挙げられる。また、発色試薬としては、たとえば、グルコースオキシダーゼ（ＧＯＤ）、ペルオキシダーゼ（ＰＯＤ）、４−アミノアンチピリン、Ｎ−エチル−Ｎ−（２−ヒドロキシ−３−スルホプロピル）−ｍ−トルイジン・ナトリウム（ＴＯＯＳ）が挙げられる。
【００１６】
（測定装置本体部）
測定装置本体部２０は、チップ３０に保持される血液検体の血糖値を測定するものである。図１に示すとおり、本実施の形態の測定装置本体部２０は、波長の異なる２つの光を血液検体に照射して反射光の強度を測定する測光部２１と、測光部２１を制御するとともに測光部２１で取得される測光値データに対して種々の演算を実行する制御部（不図示）と、を有する。測光部２１は、外装ケース２２の先端部に設けられている。制御部は、外装ケース２２内部に電源などとともに収容されている。制御部についての詳細な説明は後述する。外装ケース２２表面には、血糖値の測定結果などを表示する表示部２３および各種スイッチ２４が設けられている。
【００１７】
図２に示すとおり、本実施の形態の測光部２１は、波長の異なる２つの光λ１、λ２を発光する発光素子２５と、２つの光λ１、λ２の反射光を受光する受光素子２６と、を備える。発光素子２５および受光素子２６は、ホルダ２７に収容されている。
【００１８】
発光素子２５は、ヘモグロビンに特異の少なくとも一つの吸収波長（たとえば、５４５ｎｍ）の光（以下、第１光と称する）λ１と、血液検体の呈色反応の結果生じる色素に特異の少なくとも一つの吸収波長（たとえば、６３０ｎｍ）の光（以下、第２光と称する）λ２を照射する。本実施の形態の発光素子２５は、２波長型の発光ダイオードであって、制御部により制御され、ヘモグロビンに特異の吸収波長の第１光λ１または色素に特異の吸収波長の第２光λ２を照射する。本実施の形態の発光素子２５から照射される第１および第２光λ１、λ２はパルス光であって、その周期が０．５〜３．０ｍｓｅｃ程度、１パルスの発光時間が０．０５〜０．３ｍｓｅｃ程度に設定される。発光素子２５から照射される第１および第２光λ１、λ２は、試験紙３２で反射される。なお、本実施の形態では第１および第２発光手段として、２波長型の発光ダイオードを用いているが、１波長型の発光ダイオードを２つ設けてもよい。
【００１９】
受光素子２６は、試験紙３２で反射された第１および第２光λ１、λ２を受光して、血液検体の吸光度、すなわち、血液検体の第１および第２光λ１、λ２の反射率を測定するものである。
【００２０】
本実施の形態の受光素子２６は、フォトダイオードであって、試験紙３２で反射される第１光λ１と、第２光λ２とを受光して、これらの強度を測光値データとして出力する。
【００２１】
図３は、図１に示す血糖測定装置の概略構成を示すブロック図である。
【００２２】
上述したとおり、本実施の形態の血糖測定装置１０は、測光部２１および制御部４０を有する。測光部２１の発光素子２５は、制御部４０により発光を制御され、測光部２１の受光素子２６からの測光値データは、Ａ／Ｄ変換器２８を介して、制御部４０に入力される。制御部４０は、外装ケース２２表面の表示部２３および各種スイッチ２４に対応する入力部２９と電気的に接続されている。
【００２３】
図３に示すとおり、本実施の形態の制御部４０は、ＣＰＵ４１および記憶部４２を備える。記憶部４２は、ＣＰＵ４１と電気的に接続されている。
【００２４】
ＣＰＵ４１は、波長の異なる２つの光λ１、λ２に対する測光値データに対して種々の演算を実行するものである。本実施の形態のＣＰＵ４１は、受光素子２６の測光値データから、波長の異なる２つの光λ１、λ２に対する血液検体の反射率Ｒ１、Ｒ２を算出する。ＣＰＵ４１は、反射率算出部および血糖値算出部として機能する。
【００２５】
ここで、ＣＰＵ４１は、反射率算出部として、受光素子２６の受光強度に基づいて、ヘモグロビンに特異の吸収波長の光の反射率Ｒ１と、色素に特異の吸収波長の光の反射率Ｒ２とを算出する。また、ＣＰＵ４１は、血糖値算出部として、反射率算出部で算出した反射率Ｒ１および反射率Ｒ２を、後述する第１検量線群および第２検量線群に代入して、血糖値を算出する。ＣＰＵ４１の具体的な処理については、後述する。
【００２６】
記憶部４２は、第１検量線群および第２検量線群を記憶している。第１検量線群は、血糖値ごとの、ヘマトクリット値と反射率Ｒ１との関係式であり、第２検量線群は、ヘマトクリット値ごとの、血糖値と反射率Ｒ２との関係式である。第１検量線群および第２検量線群は、それぞれの関係式の係数の群（第１係数群、第２係数群）として記憶されていてもよい。その他に、記憶部４２は血糖値算出プログラムが格納されている。
【００２７】
以上のとおり構成される本実施の形態の血糖測定装置１０では、ヘモグロビンに特異の吸収波長を有する第１光λ１が照射され、血液検体からの第１光λ１の反射率Ｒ１が測定される。次に、血液検体の呈色反応により生じた色素に特異の吸収波長を有する第２光λ２が照射され、血液検体からの第２光λ２の反射率Ｒ２が測定される。次に、測定された２つの反射率Ｒ１、Ｒ２を用いて、血液検体の血糖値が算出される。以下、図４〜図７を参照しつつ、ＣＰＵ４１による血糖値測定の流れについて説明する。
【００２８】
図４は、図１に示す血糖測定装置における成分測定処理を説明するためのフローチャートである。
【００２９】
本実施の形態における血糖値測定処理では、まず、血液点着前に、ヘモグロビンに特異の吸収波長の第１光λ１の基準値および色素に特異の吸収波長の第２光λ２の基準値を測定するために、第１光λ１および第２光λ２は、交互に時分割で発光され、試験紙３２に照射される。試験紙３２に血液検体が吸収され、呈色反応が発生したことを検知するために、色素の吸収波長の第２光λ２が使用される。呈色が検知された後、一旦第２光λ２が止められ第１光λ１のみが使用される（ステップＳ１０１）。なお、本実施の形態の血糖値測定装置１０では、血液検体が試験紙３２の一方の面側から試験紙３２に吸収される一方で、第１光λ１および第２光λ２は試験紙３２の他方の面側から試験紙３２に照射される。
【００３０】
第１光λ１は、試験紙３２で反射して、受光素子２６に受光される（ステップＳ１０２）。受光された第１光λ１は、血液検体中のヘモグロビンの吸光作用により、光強度が低減している。この強度信号は、一旦、記憶部４２に記憶される。
【００３１】
ＣＰＵ４１は、受光された第１光λ１の強度信号の反射率Ｒ１を算出する（ステップＳ１０３）。ここで、反射率Ｒ１は、血液を保持しない試験紙３２に第１光λ１を投射して反射させたときの反射光の強度信号に対する、ステップＳ１０２で受光された第１光λ１の強度信号の割合である。血液を保持しない状態の試験紙３２に第１光λ１を投射したときの反射光の強度信号は、予め測定されており、記憶部４２に記憶されている。
【００３２】
次に、ヘモグロビンの吸収波長の第１光λ１に代わって、血液検体の呈色反応により生じた色素の吸収波長の第２光λ２が照射される（ステップＳ１０４）。本実施の形態では、２波長型の発光素子２５が、ヘモグロビンに特異の吸収波長の第１光λ１に代えて、色素に特異の吸収波長の第２光λ２を発光する。第２光λ２は、試験紙３２で反射して、受光素子２６に受光される（ステップＳ１０５）。受光された第２光λ２は、血液検体中の色素の吸光作用により、光強度が低減している。この強度信号は、一旦、記憶部４２に格納される。
【００３３】
ＣＰＵ４１は、受光された第２光λ２の強度信号の反射率Ｒ２を算出する（ステップＳ１０６）。ここで、反射率Ｒ２は、血液を保持しない試験紙３２に第２光λ２を投射して反射させたときの反射光の強度信号に対する、ステップＳ１０５で受光された第２光λ２の強度信号の割合である。血液を保持しない状態の試験紙３２に第２光λ２を投射したときの反射光の強度信号は、予め測定されており、記憶部４２に記憶されている。
【００３４】
ＣＰＵ４１は、算出した反射率Ｒ１およびＲ２を用いて、血糖値を算出する（ステップＳ１０７）。
【００３５】
ステップＳ１０７の血糖値算出の詳細な流れについて説明する。ここで、血糖値算出には、事前準備として、上述の第１検量線群（第１係数群）および第２検量線群（第２係数群）を算出して、記憶部４２に予め格納しておく必要がある。したがって、以下では、まず、事前準備として、第１検量線群および第２検量線群を用意する工程について説明する。続けて、実際に第１および第２検量線群を用いて、血糖値を算出するまでの工程を説明する。
【００３６】
（事前準備）
図５は、ヘマトクリット値（Ｈｔ）を固定したときの、血糖値（Ｇ）と変数ｘ、ｙとのデータセットを格納するデータテーブルである。
【００３７】
事前準備としては、図５に示すデータテーブルにデータを蓄積し、蓄積したデータを解析することによって、血糖値と変数ｙとの相関関係を示す第２検量線群を作成する。データの蓄積について説明する前に、まず、データテーブルの構造について説明する。
【００３８】
（事前準備−データ蓄積）
図５において、「Ｈｔ」はヘマトクリット値を示し、右側の添え字ｈ（１〜ｍ）により、ヘマトクリット値の数値的違いが示される。ヘマトクリット値とは、血液中に占める血球の容積の割合を示す数値であり、ヘモグロビン量に相関する。「Ｇ」は血糖値を示し、右側の添え字ｇ（１〜ｎ）により、血糖値の数値的違いが示される。「ｘ」は、第１光λ１の反射率Ｒ１に対応する変数であり、「ｙ」は、第２光λ２の反射率Ｒ２に対応する変数である。ｘ、ｙは、それぞれ、たとえば、１／Ｒ１、１／Ｒ２やその対数を取ったもの、（１−Ｒ１）／２Ｒ１、（１−Ｒ２）／２Ｒ２など、後述の演算における近似を容易にするために変換された数値である。この変数変換については、一般的なので説明を省略する。
【００３９】
このように、図５では、Ｈｔ１〜Ｈｔｍのｍ個のヘマトクリット値について、それぞれｎ個の血糖値（Ｇ）、ｘ、ｙのデータセットが格納可能である。すなわち、ｘ、ｙについては、ｍ×ｎ個のデータセットが格納可能である。
【００４０】
図５のデータテーブルに格納されるデータセットは、血糖値（Ｇ）とヘマトクリット値（Ｈｔ）とが既知の血液サンプルを用いた実験により完成される。上述の血糖測定装置１０により、血液サンプルの反射率Ｒ１、Ｒ２を測定することによって、ｘ、ｙが得られ、データセットとしてデータテーブルに蓄積される。
【００４１】
（事前準備−検量線群の作成）
完成されたデータテーブルが、行ごとに取り出され、各ヘマトクリット値（Ｈｔ）でのデータ系列（Ｇｇ、ｙｇ）ｈ    （ｇ＝１、２…ｎ      ｈ＝１、２…ｍ）が抽出される。
【００４２】
このデータ系列から、血糖値（Ｇ）を変数（ｙ）で表す適当な関数に近似される。関数としては、ｙの多項式やスプライン関数が用いられる。ｙの多項式を適用する場合、Ｈｔの数だけ、すなわち、ｍ個の関係式が作成される。
【００４３】
【数１】
2009233253.tif 000003
【００４４】
上記式（１）において、ｈＧ（ｙ）は、図５のｈ番目のヘマトクリット値（Ｈｔ）のときの関数であることを意味する。ｎＧは、多項式の次数を意味し、ｎＧ≦ｎ−１を満たす必要がある。ｈｂｊは、図５のｈ番目のヘマトクリット値（Ｈｔ）のときの関係式のうち、ｊ次項の係数を意味する。
【００４５】
係数ｈｂｊは、最小自乗法で求めることができ、最小にする関数Ｊは相対誤差を小さくする意味で重みを設け、次式（２）のように定義することで、低血糖側の相対誤差を小さくできる場合もある。
【００４６】
【数２】
2009233253.tif 000004
【００４７】
以上より、ヘマトクリット値（Ｈｔ）ごとに変数（ｙ）で血糖値（Ｇ）を近似する係数群ｈｂｊ  （ｊ＝０、１…ｎＧ）（ｈ＝１、２…ｍ）が決まる。この係数群を、以下では、第２係数群と呼ぶ。スプライン関数を用いる場合でも、同様に係数群が得られる。
【００４８】
変数（ｙ）で血糖値（Ｇ）を近似する関係式の群、すなわち、第２検量線群は、次のようになる。
【００４９】
【数３】
2009233253.tif 000005
【００５０】
図６は、ヘマトクリット値（Ｈｔ）ごとに変数（ｙ）で血糖値（Ｇ）を近似する関係式を示す概略図である。
【００５１】
ｈ＝１、２…ｍ番目のヘマトクリット値（Ｈｔ）ごとに、変数（ｙ）の関数Ｇを図示すると、図６に示すようになる。図中、ｈ＝３までしか示していないが、ｍ番目までの全ての関数が、（ｙ、Ｈｔ、Ｇ）空間に含まれる。
【００５２】
次に、上記と同様の手順で、血糖値（Ｇ）ごとに変数（ｘ）でヘマトクリット値（Ｈｔ）を近似する関係式を決定する。そのため、まず、図５のデータテーブルが、列ごとに取り出され、各血糖値（Ｇ）でのデータ系列（Ｈｔｈ、ｘｈ）ｇ    （ｈ＝１、２…ｍ      ｇ＝１、２…ｎ）が抽出される。
【００５３】
このデータ系列から、ヘマトクリット値（Ｈｔ）を変数（ｘ）で表す適当な関数に近似される。ｘの多項式を適用する場合、Ｇの数だけ、すなわち、ｎ個の関係式が作成される。
【００５４】
【数４】
2009233253.tif 000006
【００５５】
上記式（４）において、ｇＨｔ（ｘ）は、図５のｇ番目の血糖値（Ｇ）のときの関数であることを意味する。ｎＨｔは、多項式の次数を意味し、ｎＨｔ≦ｍ−１を満たす。ｇａｊは、図５のｇ番目の血糖値（Ｇ）のときの関係式のうち、ｊ次項の係数を意味する。
【００５６】
係数ｇａｊは、上記とｈｂｊ同様に、最小自乗法等で求めることができる。
【００５７】
以上より、血糖値（Ｇ）ごとに変数（ｘ）でヘマトクリット値（Ｈｔ）を近似する係数群ｇａｊ  （ｊ＝０、１…ｎＨｔ）（ｇ＝１、２…ｎ）が決まる。この係数群ｇａｊを、以下では、第１係数群と呼ぶ。スプライン関数を用いる場合でも、同様に係数群が得られる。
【００５８】
変数（ｘ）でヘマトクリット値（Ｈｔ）を近似する関係式の群、すなわち第１検量線群は、次のようになる。
【００５９】
【数５】
2009233253.tif 000007
【００６０】
図７は、血糖値（Ｇ）ごとに変数（ｘ）でヘマトクリット値（Ｈｔ）を近似する関係式を示す概略図である。
【００６１】
ｇ＝１、２…ｎ番目の血糖値（Ｇ）ごとに、変数（ｙ）の関数Ｈｔを図示すると、図７示すようになる。図中、ｇ＝３までしか示していないが、実際には、ｎ番目までの全ての関数が、（ｘ、Ｇ、Ｈｔ）空間に含まれる。図６および図７に示されるように、それぞれの空間には、変数が３つずつ含まれることになる。
【００６２】
なお、上記事前準備において、実際の実験手順を考慮すると、異なったヘマトクリット値（Ｈｔ）において、血糖値（Ｇ）を揃えることは困難な場合がある。この場合、血糖値（Ｇ）を変数（ｘ）の多項式で近似した式、たとえば、次のような式（６）を作成する。
【００６３】
【数６】
2009233253.tif 000008
【００６４】
この式から、各ヘマトクリット値（Ｈｔ）で血糖値（Ｇ）が揃ったデータｘを生成できる。このようにして、血糖値（Ｇ）ごとに変数（ｘ）でヘマトクリット値（Ｈｔ）を近似する第１係数群ｇａｊ  （ｊ＝０、１…ｎＨｔ）（ｈ＝１、２…ｍ）を得てもよい。
【００６５】
このように、予め準備された第１係数群および第２係数群は、上記式（１）、（４）と共に記憶部４２に格納されて、事前準備が完了する。
【００６６】
（血糖値算出）
図８は、血糖値算出工程の流れを示すフローチャートである。図９は、図７に示す空間をｘ＝ｘ＊の平面で切り取る様子を示す図、図１０は、図６に示す空間をｙ＝ｙ＊の平面で切り取る様子を示す図である。
【００６７】
まず、ＣＰＵ４１は、図４のステップＳ１０３およびＳ１０６で測定された反射率Ｒ１、Ｒ２を変換して、ｘ＊、ｙ＊とする（ステップＳ２０１）。ｘ＊、ｙ＊は、上記の「事前準備−データ蓄積」で反射率Ｒ１、Ｒ２を変換したときと同様に変換して得られる。
【００６８】
続けて、ＣＰＵ４１は、得られたｘ＊を、上記式（５）に代入する（ステップＳ２０２）。これにより、第１検量線群が示される系、すなわち、係数群１で表される系は、図９に示されるように、ｘ＝ｘ＊の（Ｈｔ、Ｇ）平面で切り取られる。
【００６９】
ＣＰＵ４１は、この（Ｈｔ、Ｇ）平面と、第１検量線群との交点列に基づいて、血糖値（Ｇ）を変数とする補間関数Ｈｔ＝ｇ（Ｇ）を定義する（ステップＳ２０３）。補間関数は、図９中、ｘ＝ｘ＊の（Ｈｔ、Ｇ）平面上に示される曲線である。補間関数は、たとえば、ニュートンの多項式、ラグランジュの多項式が適しているが、点列から簡便に定義できる関数の形式であればよい。ラグランジュの多項式を適用する場合、補間関数は次のように示される。
【００７０】
【数７】
2009233253.tif 000009
【００７１】
ここで、ｍｇは、大きい程よいのではなく、補間関数が振動しない程度に抑える。
【００７２】
ＣＰＵ４１は、得られたｙ＊を、上記式（３）に代入する（ステップＳ２０４）。第２検量線群が示される系、すなわち、係数群２で表される系は、図１０示されるように、ｙ＝ｙ＊の（Ｇ、Ｈｔ）平面で切り取られる。
【００７３】
ＣＰＵ４１は、この（Ｇ、Ｈｔ）平面と、第２検量線群との交点列に基づいて、ヘマトクリット値（Ｈｔ）を変数とする補間関数Ｇ＝ｈ（Ｈｔ）を定義する（ステップＳ２０５）。補間関数は、図１０中、ｙ＝ｙ＊の（Ｇ、Ｈｔ）平面上に示される曲線である。補間関数は、たとえば、ラグランジュの多項式を適用する場合、次のように示される。
【００７４】
【数８】
2009233253.tif 000010
【００７５】
ここで、ｍｈは、大きい程よいのではなく、補間関数が振動しない程度に抑える。式（８）において、たとえば、ｈ＝１のときのヘマトクリット値（Ｈｔ）＝２０％、ｈ＝２のときのヘマトクリット値（Ｈｔ）＝４０％、Ｈ＝３のときのヘマトクリット値（Ｈｔ）＝６０％とする。この場合、ヘマトクリット値（Ｈｔ）＝（２０、４０、６０）が等間隔に与えられるので、これらを（−１、０、１）とノーマライズすることで、演算を簡易化できる。
【００７６】
以上のように、ｘ＝ｘ＊、ｙ＝ｙ＊を代入することによって、変数がヘマトクリット値（Ｈｔ）と、血糖値（Ｇ）だけの式が２つ定義されることとなる。
【００７７】
ＣＰＵ４１は、上記式（７）および式（８）を連立して解く（ステップＳ２０６）。これは、図９のｘ＝ｘ＊の（Ｈｔ、Ｇ）平面上に示される曲線と、図１０のｙ＝ｙ＊の（Ｇ、Ｈｔ）平面上に示される曲線との交点を求めることを意味する。
【００７８】
ＣＰＵ４１は、連立方程式を変形して陽の形で解が得られない場合、挟み込み法、ニュートン法などの広く知られた非線型方程式の数値解放を用いて解を得ることができる。たとえば、次のような逐次解法を適用できる。
【００７９】
ｋ番目のＧの推定値Ｇ（ｋ）に対して、式（７）によりＨｔを求める。
【００８０】
【数９】
2009233253.tif 000011
【００８１】
これを、式（８）に代入して求めた計算値Ｇと推定値Ｇ（ｋ）の誤差Ｙを求める。
【００８２】
【数１０】
2009233253.tif 000012
【００８３】
【数１１】
2009233253.tif 000013
【００８４】
【数１２】
2009233253.tif 000014
【００８５】
【数１３】
2009233253.tif 000015
【００８６】
ｋ＝０、１にあたるＧ（０）とＧ（１）は予め決めておく。これには、式（７）が負にならない範囲で、たとえば、Ｇ（０）＝４０ｍｇ／ｄｌ、Ｇ（１）＝３００ｍｇ／ｄｌとしておけばよい。
【００８７】
（実施例）
次に、上記血糖測定方法の実施例について説明する。
【００８８】
＜１．変数ｘ、ｙの測定＞
図１１は、血糖値が既知の血液を測定して得られた変数ｘ、ｙを示す図である。
【００８９】
まず、ヘマトクリット値（Ｈｔ）と血糖値（Ｇ）が既知の血液を用意して、血糖測定装置１０により測定した。このとき、第１光λ１は、波長を５４５ｎｍとし、呈色開始から５秒後の反射光量の測定に用いた。第２光λ２は、波長を６３０ｎｍとし、呈色開始から１０秒後の反射光量の測定に用いた。得られた第１および第２光λ１、λ２の反射率Ｒ１、Ｒ２は、それぞれ、ｘ＝２５６／Ｒ１、ｙ＝２５６／Ｒ２に代入して、変換された。既知のヘマトクリット値（Ｈｔ）および血糖値（Ｇ）について、測定された変数（ｘ）、（ｙ）は、図１１に示す通りである。
【００９０】
＜２．第１および第２係数群の決定＞
図１２は、ヘマトクリット値（Ｈｔ）と変数（ｘ）との関係を示すグラフ、図１３は、第１係数群を示す図、図１４は、血糖値（Ｇ）と変数（ｙ）との関係を示すグラフ、図１５は、第２係数群を示す図である。
【００９１】
式（１）および式（４）において、ｎＧ＝ｎＨｔ＝２とした。そして、上述の方法により血糖値（Ｇ）がＧ＝４５、１００、４００ｍｇ／ｄｌのときの、それぞれのヘマトクリット値（Ｈｔ）と変数（ｘ）との関係式（第１検量線群）を求めた。求められた関係式は、図１２に示すとおりである。この関係式の第１係数群ｇａｊ  （ｊ＝０、１、２）（ｇ＝４５、１００、４００）も同時に求まる。求められた第１係数群は、図１３に示す通りである。
【００９２】
ヘマトクリット値（Ｈｔ）がＨｔ＝２０、４０、６０％のときの、それぞれの血糖値（Ｇ）と変数（ｙ）との関係式を求めた。求められた関係式（第２検量線群）は、図１４に示す通りである。この関係式の第２係数群ｈｂｊ  （ｊ＝０、１、２）（ｈ＝２０、４０、６０）も同時に求まる。求められた第２係数群は、図１５に示す通りである。
【００９３】
＜３．血糖値およびヘマトクリット値の算出＞
図１６は、検量結果を示す図である。
【００９４】
血糖値およびヘマトクリット値が未知だと仮定して、図１１に示す変数ｘ、ｙ、および図１３、図１５にそれぞれ示す第１係数群および第２係数群を用いて、血糖値およびヘマトクリット値を算出した。具体的には、図１１のｘ、ｙの値を、それぞれ、第１係数群、第２係数群の関係式に代入し、変数が血糖値（Ｇ）とヘマトクリット値（Ｈｔ）だけになる関係式を作り、式（７）〜（１３）にしたがって、血糖値（Ｇ）を算出した。ここで、式（１３）の収束判定では、εＧ＝εＹ＝１０−４とした。連立方程式を解く繰り返し回数は３〜７回であった。算出結果は、図１６に示す通りである。
【００９５】
＜４．評価＞
図１６では、「サンプル」の列に既知のヘマトクリット値（Ｈｔ）と血糖値（Ｇ）との値を示す。「Ｇの計算値」の列には、血糖値（Ｇ）およびヘマトクリット値（Ｈｔ）を未知と仮定して、血糖値（Ｇ）を算出した結果を示す。「Ｇ（参考値）」の列には、血糖値（Ｇ）は未知だが、ヘマトクリット値（Ｈｔ）が既知と仮定して、血糖値（Ｇ）を算出した結果を示す。ここでの血糖値（Ｇ）の算出では、図１４において、該当するヘマトクリット値（Ｈｔ）の関係式を選び、変数（ｙ）を代入した。これにより、連立方程式を解かずに、血糖値（Ｇ）を特定した。「Ｈｔの計算値」の列には、算出したヘマトクリット値（Ｈｔ）と、実際の値との誤差とを示す。
【００９６】
「Ｇの計算値」の列の「相対誤差」の列は、「Ｇ（参考値）」の値との相対誤差を示す。ここで、あえて、算出した血糖値（Ｇ）の値を、ヘマトクリット値（Ｈｔ）だけが既知と仮定して算出した血糖値（Ｇ）の値と比較して、相対誤差を出しているのは、次の理由による。すなわち、血糖測定装置１０自身にも誤差があるので、測定値ｘ、ｙを用いて計算した値同士を比較することによって、装置誤差分を低減して、測定方法の精度を評価できるからである。既知の血糖値（Ｇ）の値と比較した場合、装置誤差の分まで、測定方法の誤差として数値に表れてしまう。
【００９７】
以上のように測定した結果、ヘマトクリット値（Ｈｔ）および血糖値（Ｇ）の両者が未知とした計算値は、ヘマトクリット値（Ｈｔ）を既知とした計算値との相対誤差が平均０．２％であった。最大誤差では、０．８％であった。また、ヘマトクリット値（Ｈｔ）の誤差は、平均０．７％、最大で２．０％であった。
【００９８】
（比較例）
図１７は、比較例で用いる多項式の係数を示す図、図１８は、比較例における血糖値（Ｇ）の算出結果を示す図である。
【００９９】
比較例では、上記実施例と同様に、ヘマトクリット値（Ｈｔ）および血糖値（Ｇ）が既知の血液を、血糖測定装置１０により測定し、反射率Ｒ１、Ｒ２から変数ｘ、ｙを算出した。その後は、実施例とは異なり、変数ｘ、ｙを用いて曲面近似により、血糖値（Ｇ）を求めた。血糖値（Ｇ）を変数ｘ、ｙの多項式により近似する関係式は、次の通りである。
【０１００】
【数１４】
2009233253.tif 000016
【０１０１】
次数は、比較のために、実施例と同様の２次式とした。
【０１０２】
最小自乗法により求められた係数ｅは、図１７に示す通りである。求めた係数を用いて算出した血糖値（Ｇ）は、図１８に示す通りである。実際の血液で算出した血糖値（Ｇ）の相対誤差は、平均で２．６％であり、最大誤差が８．６％であった。
【０１０３】
（考察）
図１９は、実施例におけるｘｙ平面での血糖値（Ｇ）の近似式と、測定値（ｘ、ｙ）をプロットした様子を示す図であり、図２０は、比較例におけるｘｙ平面での血糖値（Ｇ）の近似式と、測定値（ｘ、ｙ）をプロットした様子を示す図である。
【０１０４】
上記実施例と比較例とを比較する。実施例では、血糖値（Ｇ）の誤差は、平均０．２％、最大０．８％であった。これに対し、比較例では、血糖値（Ｇ）の誤差は、平均２．６％、最大８．６％であった。このことから、誤差は、比較例の方が１桁も悪いことがわかる。
【０１０５】
また、図１９を参照すると、実施例では、各測定値（ｘ、ｙ）は、近似式とほぼ一致していることがわかる。一方、図２０を参照すると、比較例では、特に高血糖値の場合に、測定値（ｘ、ｙ）は、近似式から逸脱していることがわかる。この点においても、実施例の方が、より正確に血糖値（Ｇ）を算出できるといえる。なお、図１９、２０において、４０３と示すプロットは、血糖値（Ｇ）＝４０２、４０３、４０４ｍｇ／ｄｌのときのｘ、ｙ値をプロットしたものである。
【０１０６】
以上の実施例と比較例との比較から、実施例の計算方法を用いた方が血糖値をより正確に得られることがわかる。すなわち、実施例のように、最初に４つの変数（血糖値（Ｇ）、ヘマトクリット値（Ｈｔ）、ｘ、ｙ）を設定し、第１および第２検量線群（第１および第２係数群）を求めるときに、３つの変数（Ｈｔ、Ｇ、ｙまたはＧ、Ｈｔ、ｘ）とし、さらに、第１および第２検量線群にｘ、ｙを代入することによって、２つの変数（Ｈｔ、Ｇ）の連立方程式として、血糖値（Ｇ）を算出することによって、正確な血糖値（Ｇ）が得られることがわかる。
【０１０７】
（効果）
以上のように、本実施形態の血糖測定装置およびその方法によれば、２つの波長の光λ１、λ２の反射率Ｒ１、Ｒ２を、予め記憶部４２に記憶している第１検量線群と第２検量線群とに代入して血糖値（Ｇ）を算出するので、１つの波長の光の反射率に基づいて血糖値（Ｇ）を算出する場合に比べて、正確に血糖値を測定できる。
【０１０８】
加えて、比較例との比較からもわかるように、２つの波長の光の反射率を用いて曲面として近似する場合に比べても、より正確に血糖値を測定できる。
【０１０９】
また、血糖測定装置１０は、表示部２３を有するので、測定した血糖値をその場で見ることができる。
【０１１０】
なお、本実施の形態では、２つの変数（Ｈｔ、Ｇ）からなる２つの方程式を連立することによって、血糖値の算出と同時にヘマトクリット値も算出できる。すなわち、ＣＰＵ４１は、記憶部４２に記憶された第１検量線群および第２検量線群を用いて、血液検体のヘマトクリット値を算出できる。ここで、算出されたヘマトクリット値を用いて、従来から用いられているヘマトクリット補正方法、たとえば、テーブル方式などによる補正方法により、血糖値を算出してもよい。言い換えると、本実施の形態で用いられた方法でヘマトクリット値を精度よく算出し、該ヘマトクリット値を他の血糖値算出方法に適用して血糖値を求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１１１】
【図１】本発明の一実施の形態における血糖測定装置の概略構成を示す斜視図である。
【図２】図１に示す血糖測定装置の部分断面図である。
【図３】図１に示す血糖測定装置の概略構成を示すブロック図である。
【図４】図１に示す血糖測定装置における成分測定処理を説明するためのフローチャートである。
【図５】ヘマトクリット値（Ｈｔ）を固定したときの、血糖値（Ｇ）と変数ｘ、ｙとのデータセットを格納するデータテーブルである。
【図６】ヘマトクリット値（Ｈｔ）ごとに変数（ｙ）で血糖値（Ｇ）を近似する関係式を示す概略図である。
【図７】血糖値（Ｇ）ごとに変数（ｘ）でヘマトクリット値（Ｈｔ）を近似する関係式を示す概略図である。
【図８】血糖値算出工程の流れを示すフローチャートである。
【図９】図７に示す空間をｘ＝ｘ＊の平面で切り取る様子を示す図である。
【図１０】図６に示す空間をｙ＝ｙ＊の平面で切り取る様子を示す図である。
【図１１】血糖値が既知の血液を測定して得られた変数ｘ、ｙを示す図である。
【図１２】ヘマトクリット値（Ｈｔ）と変数（ｘ）との関係を示すグラフである。
【図１３】第１係数群を示す図である。
【図１４】血糖値（Ｇ）と変数（ｙ）との関係を示すグラフである。
【図１５】第２係数群を示す図である。
【図１６】検量結果を示す図である。
【図１７】比較例で用いる多項式の係数を示す図である。
【図１８】比較例における血糖値（Ｇ）の算出結果を示す図である。
【図１９】実施例におけるｘｙ平面での血糖値（Ｇ）の近似式と、測定値（ｘ、ｙ）をプロットした様子を示す図である。
【図２０】比較例におけるｘｙ平面での血糖値（Ｇ）の近似式と、測定値（ｘ、ｙ）をプロットした様子を示す図である。
【符号の説明】
【０１１２】
１０  血糖測定装置、
２０  測定装置本体部、
２１  測光部、
２２  外装ケース、
２３  表示部、
２４  各種スイッチ、
２５  発光素子、
２６  受光素子、
２７  ホルダ、
２８  変換器、
２９  入力部、
３０  チップ、
３１  ホルダ、
３１ａ  細管部、
３２  試験紙、
４０  制御部、
４１  ＣＰＵ、
４２  記憶部、
Ｇ  血糖値、
Ｈｔ  ヘマトクリット値、
Ｒ１、Ｒ２  反射率、
ｘ、ｙ  変数、
λ１  第１光、
λ２  第２光、
ｇａｊ  第１係数、
ｈｂｊ  第２係数。
【図１】
2009233253.tif 000017
【図２】
2009233253.tif 000018
【図３】
2009233253.tif 000019
【図４】
2009233253.tif 000020
【図５】
2009233253.tif 000021
【図６】
2009233253.tif 000022
【図７】
2009233253.tif 000023
【図８】
2009233253.tif 000024
【図９】
2009233253.tif 000025
【図１０】
2009233253.tif 000026
【図１１】
2009233253.tif 000027
【図１２】
2009233253.tif 000028
【図１３】
2009233253.tif 000029
【図１４】
2009233253.tif 000030
【図１５】
2009233253.tif 000031
【図１６】
2009233253.tif 000032
【図１７】
2009233253.tif 000033
【図１８】
2009233253.tif 000034
【図１９】
2009233253.tif 000035
【図２０】
2009233253.tif 000036