(57)【要約】  本発明は、血中のグルコースレベルを予測するシステムを開発するものである。前記システムはパルス波およびそのエネルギーの生理学的モデルを確立するもので、それらはその後、前述のモデルの値と共に、たとえば年齢、性別、身長、体重などのユーザに関するその他の変数を含む固定長ベクトルを生成するために、グルコースの代謝機能と関連付けられる。この固定長ベクトルは、対象変数の計算のための「ランダムフォレスト」に基づく関数予測システムを励起するために使用される。このパラメータ予測システムの主要な利点は、予測される関数に対していかなる先験的な制約も課さないという事実、および本発明の場合のように、異種データに関して特に堅牢であるという事実にある。現在のスペクトルの系列を、その場光学モニタリングシステムを用いて入手し、各現在のスペクトルを、複数の参照スペクトルライブラリからの複数の参照スペクトルと比較する。現在のスペクトルの系列に対してベストフィットを与えるライブラリを決定し、研磨終点を、現在のスペクトルの系列および現在のスペクトルの系列に対してベストフィットを与えるライブラリに基づいて決定する。反射光の現在のスペクトルの第１の系列および第２の系列を、基板の第１のゾーンおよび第２のゾーンから受け取ることができる。ベストマッチ参照スペクトルの第１の系列および第２の系列を生成するために、現在のスペクトルの第１の系列および第２の系列からの各現在のスペクトルを、それぞれ、第１の参照スペクトルライブラリおよび第２の参照スペクトルライブラリからの複数の参照スペクトルと比較する。第２の参照スペクトルライブラリは、第１の参照スペクトルライブラリとは異なる。
2012508050.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
血中のグルコースレベルの非観血的測定のためのシステムおよび装置であって、
−  入力信号に対する自動回帰移動平均型（ＡＲＭＡ）予備処理ステップ（５）、（６）、および（７）を組み込んでおり、
−  入力信号（８）および（９）のＴｅａｇｅｒ−Ｋａｉｓｅｒ演算子に対する自動回帰移動平均型（ＡＲＭＡ）血圧パルスの確率モデルを組み込んでおり、
−  臨床データ（性別、年齢、身長、肥満度指数など）およびその関数を組み込んでおり、
−  「ランダムフォレスト」に基づく関数予測システム（３）を組み込んでいることを特徴とする、システムおよび装置。
【請求項２】
関数予測システム（３）の入力が、前述のモデルおよび患者の情報（性別、年齢、身長、体重、肥満度指数、パルスリズム、心拍一貫性、予備処理済み入力信号のゼロ通過、および予備処理済み入力信号のゼロ通過の変動性など）を含む固定サイズのベクトルからなることを特徴とする、請求項１に記載の血中のグルコースレベルの非観血的測定のためのシステムおよび装置。
【請求項３】
システムの入力信号が、光学的、機械的、または音響的に取得された予備処理済みプレチスモグラフ波であることを特徴とする、請求項１または２に記載の血中のグルコースレベルの非観血的測定のためのシステムおよび装置。
【請求項４】
プレチスモグラフ波がデジタルパルスオキシメータによって取得されたものであることを特徴とする、請求項１から３のいずれか一項に記載の血中のグルコースレベルの非観血的測定のためのシステムおよび装置。
【請求項５】
（３）において予測される関数が、基本パラメータ、およびこれらのパラメータと（３）における予測誤差を減少させるための入力ベクトルのその他のパラメータとの一次結合であることを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載の血中のグルコースレベルの非観血的測定のためのシステムおよび装置。
【請求項６】
系統誤差および血中のグルコース濃度の分散を減少させるためにシステム（３）の予測の平均を実行する後処理システム（４）を組み込んでいることを特徴とする、請求項１から５のいずれか一項に記載の血中のグルコースレベルの非観血的測定のためのシステムおよび装置。
【請求項７】
血中グルコースレベル予測システムが、たとえばＦＰＧＡ型マイクロコントローラによって、装置によって実施されることを特徴とする、請求項１から６のいずれか一項に記載の血中のグルコースレベルの非観血的測定のためのシステムおよび装置。
【請求項８】
予測されたパラメータ（血中のグルコースレベル）の分散を減少させることを目的として、ＣＰＵによって、内部にデータ処理システムを含む、少なくとも音響、機械、および／または光学カテーテルを組み込んでいる手動装置を含むことを特徴とする、請求項１に記載の血中のグルコースレベルの非観血的測定のためのシステムおよび装置。
【請求項９】
前記ＣＰＵがＤＳＰ、ＦＰＧＡ、またはマイクロコントローラ装置によって実施されることを特徴とする、請求項８に記載の血中のグルコースレベルの非観血的測定のためのシステムおよび装置。
【請求項１０】
たとえばフラッシュ型メモリなどの記憶メモリを含むことを特徴とする、請求項８または９に記載の血中のグルコースレベルの非観血的測定のためのシステムおよび装置。
【請求項１１】
たとえばシリアルポート、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、またはＵＳＢ（１２）および／またはたとえばＷｉＦｉ、Ｚｉｇｂｅｅ、またはＵＷＢによるネットワーク接続手段によるＰＣへの外部接続手段を含むことを特徴とする、請求項８から１０のいずれか一項に記載の血中のグルコースレベルの非観血的測定のためのシステムおよび装置。
【請求項１２】
データ可視化画面を含むことを特徴とする、請求項８から１１のいずれか一項に記載の血中のグルコースレベルの非観血的測定のためのシステムおよび装置。
【請求項１３】
制御ボタン、電池、および／または外部電源への接続を含むことを特徴とする、請求項８から１２のいずれか一項に記載の血中のグルコースレベルの非観血的測定のためのシステムおよび装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、血液試料分析（グルコースオキシダーゼ分子減少）に基づく血中のグルコースレベルの非観血的測定のためのシステム、または血中のグルコースの吸収スペクトル分析による現在の方法から独立した血中のグルコースレベルの非観血的測定のためのシステムを開発する。この目的のために、入力が患者からの別の変数と組み合わせられたプレチスモグラフパルスの予備処理済みバージョンであるＤＳＰまたはＦＰＧＡ装置によって実行される、ランダムフォレストによる関数近似に基づいた新しい方法が提示される。
【背景技術】
【０００２】
糖尿病（ＤＭ）は、高血糖表現型（患者体内の血中グルコースレベルの増加）を共有する代謝異常の群を含む。遺伝的要因と、環境的要因および生活様式（デスクワーク、食生活など）との間の複雑な相互作用の結果であるＤＭの型がいくつか存在する。ＤＭの原因に応じて、高血糖の一因となる要因は、インスリンホルモン分泌の減少、その代謝水準における不十分なグルコースの使用、または身体によるグルコースの生成の増加を含みうる。
【０００３】
ＤＭに関連のある疾患は身体を著しく危険にさらす。また、このような疾患は、医療制度に対する主要な経済的負担でもある。先進国において、ＤＭは成人における腎不全、下肢の非外傷性切断、および失明の主要な原因である。実際、世界人口のおよそ１．７％がＤＭを患い、この割合が中長期的に増加傾向にあり、このためＤＭは罹患率および死亡率の主要な原因のままであることが研究によって明らかになっている。
【０００４】
世界保健機関（ＷＨＯ）によって発行された議定書は以下のようなＤＭの診断基準を定義している：
−１１ｍｍｏｌ／Ｌまたは２００ｍｇ／ｄＬを超える血液の無作為標本中のグルコース濃度を有する糖尿症状、または
−７．０ｍｍｏｌ／Ｌまたは１２６ｍｇ／ｄＬを上回る血漿中グルコース（絶食後）、または
−経口グルコース負荷試験中、１１．１ｍｍｏｌ／Ｌまたは２００ｍｇ／ｄＬを超える血漿中グルコース（２時間）。
【０００５】
現在、グルコースレベルの測定は、検査過程の間に血液試料の採取を伴う。試薬グルコースオキシダーゼ（ＧＯＸ）の減少に基づく糖尿病患者のグルコースレベルを判定するための様々な装置が存在する。このような装置は、ランセットを用いて採取され、ＧＯＸを含浸した小さな試験紙上に付着させられた少量の血液試料を使用する。血中のグルコースはＧＯＸと反応し、その結果過酸化水素（Ｈ２Ｏ２）が得られる。過酸化水素の量は試験紙のインピーダンスに変化を生じるが、これは血中のグルコースのレベルと相関性がある。
【０００６】
上記システムは、血液試料を採取してそのグルコースレベルを監視するために、最大で１日４回まで糖尿病の患者に指を穿刺させる必要があるため、非常に観血的である。
【０００７】
穿刺に関わる負傷を無くして感染源を最小限に抑えることを目的として、分光法（発光、透過、および反射法）によってグルコースレベルを測定するために分光技術を利用するシステムが存在する。これらのシステムは、体内の水分、低グルコース濃度、および皮膚によって生じる光学的効果による悪影響を受け、このため信頼性が低い。実際、今日ではこのような技術を使用する商用装置は知られていない。
【０００８】
特許第４７０４０２９号は、家庭での使用のための、インスリン爆弾を制御するために血中のグルコースを監視するシステムを確立している。上記グルコース監視は、透明な界面上の光の屈折率（臨界角付近で反射される光量）を測定する光屈折装置を使用する。
【０００９】
特許第５１３７０２３号は、吸収マトリクスにおけるグルコース濃度の測定のための非観血的システムを記載している。システムは、グルコースに対して感受性がある波長（吸収または反射）を、上記物質による影響を受けないその他の波長と組み合わせて使用して、光線をマトリクスに向ける。上記特許はまた、心周期の収縮期の間に血液量が変化する前および後の吸収マトリクス上の光の光強度における変化を測定するために、フォトプレチスモグラフィの原理を使用する。光強度における上記変化は、グルコース濃度を測定するための光強度を調整するために使用される。
【００１０】
特許第５３６１７５８号および米国特許第６９２８３１１号は、近赤外線（ＮＩＲ）の範囲の広波長スペクトルにおいて発光する多色光源を使用して血中および組織中のグルコースレベルを監視するための非観血的システムを記載している。上記光は、指または耳を通過し、回折または屈折によってその主成分上で分離する。マイクロプロセッサは、透過光の量を計算し、媒体吸光度を計算するために上記成分を使用する。上記システムは、測定値の二次導関数を計算し、グルコース濃度を予測するために線形回帰を実行する。
【００１１】
特許第５３８３４５２号は、血中に溶解した発色団および粒子によって生じる放射光における極性変化を使用して血中のグルコース濃度を測定する。上記システムは、従来の方法による較正を必要とする（たとえば、グルコースオキシダーゼとして知られる技術によって分析された血液試料）。
【００１２】
特許第５６９２５０４号は、生体マトリクスとの光相互作用を測定して血中のグルコース濃度の判定を実行する。マトリクス中に存在する物質に基づいて光学特性が変化するので、上記変化を予測されるグルコース濃度と相関させることが可能である。
【００１３】
米国特許第６５２６２９８号は、いくつかの温度における光学パラメータ（光の反射および屈折）の計算によって血中のグルコースを判定する方法を提示する。
【００１４】
米国特許第７３５６３６４号は、レーザーエミッタの調整および上記光の吸収スペクトルの計算によって血中グルコースを監視する装置を提示する。上記システムは、非観血的形態において、または埋め込みによって、使用されうる。
【００１５】
米国特許出願公開第２００１／００３９３７６号および米国特許出願公開第２００４／０１２７７７９号は、血中の酸素レベルを予測するために、吸収／減衰を測定するための１つ以上の波長の透過率によって、血中のグルコース濃度を測定するためのシステムを提示する。上記発明は、その波長における光吸収から血中の糖度を測定するために、１０６０ｎｍの超波長（グルコース濃度感受性）を使用する。
【００１６】
米国特許出願公開第２００３／０２２５３２１号は、いくつかの波長の透過率による血中のグルコースレベルの非観血的測定のシステムを提示する。上記波長は患者の目の液体を透過し、反射光はグルコース濃度の予測値を提供するために検出および分析される（放射された波長の極性における変化）。
【００１７】
米国特許出願公開第２００５／００７０７７０号は、微分解析によって血中に溶解したいくつかの成分と光の相互作用に基づいて血中グルコース濃度を測定するためのシステムおよび装置を記載している。
【００１８】
米国特許出願公開第２００６／０１４９１４２号は、組織を通る所定の波長における光透過、および上記光の伝播経路の間の差を計算することによって、グルコース濃度を測定するためのシステムおよび装置を提示する。上記発明は、組織の光学特性に関連する線形回帰モデルおよび先に記載された経路の間の差から、グルコースレベルの予測を実行する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１９】
しかしながら、予測対象の分析物に対して機能的水準におけるいかなる先験的な制約も課すことなく血中のグルコースレベルの代謝的な複雑さを捕捉する、グルコース濃度のレベルを判定するための、堅牢で、信頼性が高く、高速で、安全なシステムを確立する必要性は、依然として解決されていない。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
先に詳述された本発明の先行技術によれば、本発明で提案されるシステムおよび装置は、パルスの形状（ＰＰＧ）と血中のグルコースレベルとの間の関数的関係の推定に基づいており、情報は、パルスの形状と、患者のグルコースの状態の統計との間の依存から推測される。
【００２１】
血中のグルコースレベルを予測するための入力情報は、関数予測器の作業を容易にするために処理される。ＰＰＧ信号は可変持続時間を有するので、各測定値について固定長ベクトルを生成するための処置が実行される。このベクトルは、パルスの形状に関する情報（自動回帰係数および移動平均）、パルス間の平均距離、その分散、瞬間エネルギーに関する情報、エネルギー変動、および、たとえば患者の性別、年齢、体重、身長、臨床情報（肥満度指数または類似の測定値）などの個人の臨床情報を含む。
【００２２】
関数の推定のためのシステムは、パルスと血中のグルコースレベルとの間の関係には機能的制限が課されないという意味で、盲目的に作用する。ＰＰＧをグルコースレベルと関連づける関数形式は未知なので、ＰＰＧ波の形状から派生する臨床情報およびパラメータなどの不適切な入力変数に対して堅牢な、上記関数を推測するシステムが選択されてきた。さらに、上記技術は、本発明の先行技術において先に記載されたようなその他のパラメータとも関連づけられている。本発明において関数を予測する好適なシステムは、決定および回帰木（ＣＡＲＴ）、スプライン、分類器集合、サポートベクトルマシン、および神経回路網などのその他の機械学習システムおよびパターン認識と比較して、「ランダムフォレスト」である。ランダムフォレストは、ノードの剪定を実行しない各ノードにおける変数の無作為抽出の関数を予測する決定木の集合の並列生成に基づいており、各木が異なる一般化系統誤差を有するようなやりかたで訓練データベースの任意の部分集合を用いて各木を訓練する。したがって、各木の予測の平均を実行する際に、系統誤差は補正され、予測分散は減少する。
【００２３】
本発明の実施は２つの異なる段階を含む。第一段階はシステムの訓練であり、これは一度しか実行されないので後の較正／個人化を全く必要としない。この段階は、性別、体重、年齢などを含む数人の患者のパラメータに関する情報を備えるデータベースの取得と、プレチスモグラフ波の記録との組合せからなる。この情報は、決定木のパラメータの予測において使用され、システム内に保存される。
【００２４】
第二段階は、訓練段階で取得された木の集合の情報をロードすること、および、たとえば性別、体重、年齢などのその他の変数とともに測定の瞬間の患者のプレチスモグラフ波を記録することからなる。この段階において、システムは、プレチスモグラフパルスの情報を読み出し、その処理を実行し、信号を記述する情報を用いて固定長ベクトルを生成する。個人の付加的な情報がこのベクトルに追加され、ランダムフォレストの集合が加えられて、これが対象とする変数のいくつかの中間関数を計算する。後に、血中のグルコースレベルが上記中間関数から計算される。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】観血的なカテーテル法によって取得されたパルスの波形を示す図である。
【図２】記載されるシステムおよび方法の概略ブロック図である。
【図３】デジタルパルスオキシメータによって取得されたプレチスモグラフ波形を示す図である。
【図４】本発明において記載される予備処理システムの詳細なブロック図である。
【図５】本発明において記載される圧力パルス生理学の確率モデルを確立するためのＡＲフィルタの詳細なブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
本発明は、血中のグルコースを監視するシステム（図２）からなり、そのデータはプレチスモグラフ信号（光、音響、または機械）を捕捉する装置（１）によって評価され、本発明の好適な実施形態は、パルスオキシメトリシステム（ＳｐＯ２）からなる。ＰＰＧ情報は、たとえば年齢、性別、身長、体重などの患者のその他のデータと組み合わせられて、デジタル予備処理システム（２）を用いて分析され、このシステムがその後の処理および対象とする変数（血中のグルコース濃度）の予測を簡素化する。上記システムは、患者のグルコースの代謝管理に任意の方法で影響を及ぼす全てのパラメータを、より良い方法で捕捉する。
【００２７】
取得された確率モデルのベクトルは、「ランダムフォレスト」に基づいて関数を見積もるデジタルシステム（３）に関連づけられ、その主要な機能は、後処理ステップ（４）における予測誤差を減少させる目的で、これに関連するいくつかの関数を用いてグルコース濃度を予測することである。システム（４）の主要な機能は、上記濃度について実行された予測の系統誤差（バイアス）および分散を減少させるために、先のステップ（３）の関数の平均化によってグルコース濃度の最終値を予測することである。システム（２、３、および４）は、ＦＰＧＡまたはＤＳＰ装置によって実施される。
【００２８】
ＰＰＧ波を取得するシステム（１）は、組織の微小血管網における容積変化を検出するために、非観血的で低コストの単純な技術を実施する。前記システムの最も基本的な実施には、以下を含むわずかな光電子部品が必要である：
１．組織（たとえば皮膚）を照らすための１つ以上の照射源
２．検出容量中の組織注入の変化に関連した光の強度のわずかな変化を測定するための１つ以上の光検出器。
【００２９】
ＰＰＧは、通常、非観血的な方法で使用され、赤外線または近赤外線（ＮＩＲ）波長において動作する。最もよく知られるＰＰＧ波形は末梢脈拍であり（図３）、これは各心拍と同期している。この点において、ＰＰＧによって取得された波形と観血的カテーテル法によって取得されたパルスとの類似点に気付くことが重要である（図１および３）。ＰＰＧによって取得される非常に価値のある情報のため、これは本発明の主要な特徴の１つであると考えられる。
【００３０】
ＰＰＧ波は、各心拍と同期する血液量変化に起因する生理学的パルス波（ＡＣ成分）を含む。上記成分は、呼吸リズム、中枢神経系の活動、体温調整、および代謝機能に関する別の基本成分（ＤＣ成分）と重ね合わせられる。ＡＣ成分の基本周波数は、心臓リズムに応じて１Ｈｚ前後であることがわかる（図３）。
【００３１】
光と生体組織との間の相互作用は複雑であり、散乱、吸収、反射、透過、および蛍光発光のような光学過程を含む。システム（１）について選択された波長は、以下の理由により非常に重要である：
１．水の光学窓：組織の主成分は水である。これは紫外線波長および赤外線帯域内の長波長の光をよく吸収する。窓は、可視光（赤色）またはＮＩＲの組織内の通過を可能にする水の吸収スペクトル内に存在し、この波長内の血流またはその量の測定を可能にする。したがって、本発明はシステム（１）にＮＩＲ波長を使用する。
２．イソベスティック波長：この波長を除き、実質的な差は、酸化ヘモグロビン（ＨｂＯ２）および還元ヘモグロビン（Ｈｂ）に関連して存在する。したがって、信号は、この波長（すなわちＮＩＲ範囲で８０５ｎｍ付近）において、組織内の酸素飽和度の変化による影響を受けない。
３．組織透過性：所定の放射強度での組織内の光の透過深度も、選択された波長の関数である。ＰＰＧでは、透過の量（使用されているプローブに依存する）は、（１）で使用されるもののような透過システムではおよそ１ｃｍ３程度である。
【００３２】
ＰＰＧパルス（図３）は、２つの異なる段階を示す：パルスの立ち上がりを示す上行脚相、およびパルスの立ち下がりを示す降脚相である。第一段階は心収縮を示し、第二段階は拡張および循環系の末梢における波の反射に関連する。ＰＰＧにおいて、重拍脈は、動脈硬化または動脈の剛性のない健康な患者の降脚相においても一般的に見られる。
【００３３】
本発明の先行技術において上述されたように、循環木に沿った圧力パルスＰＰの伝播も考慮する必要がある。上記ＰＰは、その形状および一時的特性の増幅／減衰および変化を被る循環木の末梢に向かって移動しながら、その形状を変化させる。これらの変化は、末梢の動脈の狭窄のため、ＰＰによって被る反射によって引き起こされる。動脈におけるＰＰパルス伝播は、周波数に依存する位相の歪みによってさらに複雑化される。
【００３４】
このため、ＡＲＭＡ確率モデル（自動回帰移動平均）、およびＡＲシステム（２）と結合されたＴｅａｇｅｒ−ＫａｉｓｅｒによるＰＰの表示が検討されてきた。
【００３５】
図１および３に示されるように、ＰＰはＰＰＧと類似しており、ここで類似の変化は血管病変（狭窄による緩衝作用またはパルスの変化）の間に観察される。
【００３６】
システム（１）のパルスオキシメータは、患者の動脈における酸素飽和度（ＳｐＯ２）に関する情報を取得するためにＰＰＧを使用する。先に記載されたように、ＳｐＯ２は、赤色およびＮＩＲ波長で組織（通常は指または耳たぶ）を照らすことによって、取得されることが可能である。通常、ＳｐＯ２装置は、上記パラメータを決定するために両方の波長の間の変換を使用する。両方の波長の振幅は、これらの波長におけるＨｂＯ２およびＨｂの吸収差のため、ＳｐＯ２における変化に対して敏感である。ＳｐＯ２は、振幅、ＰＰＧ、ならびにＡＣおよびＤＣ成分の間の比率から取得されてもよい。
【００３７】
パルスオキシメトリにおいて、組織を透過した光の強度（Ｔ）は、一般的にＤＣ信号と称される。強度は、組織の光学特性（すなわち吸収係数μａおよび散乱係数
）の関数である。動脈の拍動は、酸化および脱酸素化ヘモグロビンの濃度の周期的な変動を生じ、この結果として吸収係数の周期的な変動を生じる可能性がある。
【００３８】
ＰＰＧのＡＣ成分の強度変動は以下のように表わすことができる：
2012508050.tif 000003
【００３９】
この生理学的波形は光強度の変動に比例しており、これは翻って吸収および散乱係数（それぞれμａおよび
2012508050.tif 000004
）の関数である。成分Δμａは、以下のような酸化および脱酸素化ヘモグロビンの濃度（ΔｃｏｘおよびΔｃｄｅｏｘ）の線形変動として記述され得る：
【００４０】
εｏｘおよびεｄｅｏｘは吸光係数である（すなわち特定の環境における単位距離あたりの散乱および吸収の結果として損失した光の割合）。これらの数式に基づいて、動脈の酸素飽和度（ＳｐＯ２）は以下によって決定され得る：
2012508050.tif 000005
【００４１】
ＡＣ成分の関数としてのＳｐＯ２の式は、選択された波長（赤色およびＮＩＲ）における数式（Ｉ）および（ＩＩＩ）の直接利用によって取得されてもよい。
2012508050.tif 000006
ここで、
2012508050.tif 000007
【００４２】
血中の同時変化とは無関係な低周波効果を補正するためにＡＣ成分をＤＣと正規化すると、以下が得られる：
2012508050.tif 000008
【００４３】
このパラメータを数式（ＩＶ）に入れると：
2012508050.tif 000009
そして：
2012508050.tif 000010
ここで、ΔＴ（ＮＩＲ）およびΔＴ（Ｒ）は数式（Ｉ）に対応し、ＲおよびＮＩＲ波長で評価される。
【００４４】
数式（ＶＩ）はＳｐＯ２の厳密解であるが、ｋは、
2012508050.tif 000011
を有していないので評価されえない。しかしながら、ｋおよびＲは組織の光学特性の関数であり、ｋをＲの関数として表すことが可能である。具体的には、以下の式を用いて線形回帰としてｋを表すことが可能であろう：
ｋ＝ａＲ＋ｂ  （ＶＩＩ）
【００４５】
この線形回帰は、実験的に導かれた較正要因を暗示するが、強度Ｐの平坦波を仮定しており、その吸収係数は以下のように定義されてもよい：
ｄＰ＝μａＰｄｚ  （ＶＩＩＩ）
ここでｄＰは、μａの吸収係数を有する均質媒体における無限小ｄｚを通過する光ビームの強度の微分変化を表す。したがって、ｚを積分すると、ランベルトベールの法則が得られる。
2012508050.tif 000012
【００４６】
Ｔ≒Ｐと仮定すると、数式（ＶＩＩ）はこのためｋ＝１まで減少し、これは本発明において実行されるパルスオキシメトリ測定の好適な近似値である。
【００４７】
システム（１）によって取得されるＰＰＧ信号は、本発明のシステムの励起（２）（図４）として使用され、その主要な機能は、予測すべき関数を簡素化する予備処理を実行することである。
【００４８】
圧力パルス（ＰＰ）の形状および伝播において基本となるいくつかのパラメータが存在する。上記パラメータは、心拍出量、心拍数、心拍同期性、呼吸数、および代謝機能と関連している。ＰＰとＰＰＧとの間の緊密な関係もすでに上記で詳述されている。したがって、先に詳述されたパラメータはＰＰの形状および伝播において重要なので、上記に挙げられたパラメータもまたＰＰＧ信号に影響する可能性がある。
【００４９】
上記によれば、本発明の好適な実施形態は、確率的ＡＲＭＡ（ｑ、ｐ）モデリングを使用する（位数ｑ（ＭＡ）およびｐ（ＡＲ）の自動回帰移動平均モデル）。
【００５０】
定義によれば、時系列ＰＰＧ（ｎ）、ＰＰＧ（ｎ−１）、．．．、ＰＰＧ（ｎ−Ｍ）は、以下の有限差分方程式（ＦＤＥ）を満たすならば、位数ｐ＝ＭのＡＲ過程の実施を表す：
ＰＰＧ（ｎ）＋ａ１ＰＰＧ（ｎ−１）＋．．．＋ａＭＰＰＧ（ｎ−Ｍ）＝ｗ（ｎ）  （Ｘ）
ここで、係数［ａ１、ａ２、．．．、ａＭ］はＡＲパラメータであり、ｗ（ｎ）はホワイト過程である。項ａｋＰＰＧ（ｎ−ｋ）はａｋ係数およびＰＰＧ（ｎ−ｋ）の内積であり、ｋ＝１、．．、Ｍである。数式（Ｘ）は、以下のように書き換えることができる：
ＰＰＧ（ｎ）＝ｖ１ＰＰＧ（ｎ−１）＋ｖ２ＰＰＧ（ｎ−２）＋．．．＋ｖＭＰＰＧ（ｎ−Ｍ）＋ｗ（ｎ）  （ＸＩ）
ここでｖｋ＝−ａｋである。
【００５１】
上記の数式より、現在のパルス値ＰＰＧ（ｎ）は、上記値（ＰＰＧ（ｎ−ｋ））プラス予測誤差項ｗ（ｎ）の有限線形結合に等しいことがわかる。したがって、数式（Ｘ）を線形畳み込みとして書き換えると、以下が得られる：
2012508050.tif 000013
【００５２】
一般性を失わずにａ０＝１と定義することが可能であり、これにより予測フィルタのＺ変換は以下によって得られる：
2012508050.tif 000014
【００５３】
ＰＰＧ（ｚ）をＰＰＧパルスのＺ変換として定義すると：
Ａ（ｚ）ＰＰＧ（ｚ）＝Ｗ（ｚ）  （ＸＩＶ）
ここで
2012508050.tif 000015
【００５４】
図５は、システム（１）によって取得されたＰＰＧ（ｎ）パルスのＡＲ成分の解析フィルタを示す。
【００５５】
ＰＰＧ（ｎ）パルスの位数ｑ＝ＫのＭＡ（移動平均）成分の場合、ガウスホワイトノイズによって励起された線形離散フィルタ（全てゼロのフィルタ）の応答として記述することが可能である。このため、ＥＤＦとして書かれる上記フィルタのＭＡ応答は以下であってよく：
ＰＰＧＭＡ（ｎ）＝ｅ（ｎ）＋ｂ１ｅ（ｎ−１）＋．．．＋ｂＫｅ（ｎ−Ｋ）  （ＸＶＩ）
ここで［ｂ１、ｂ２、．．．、ｂｋ］はＭＡパラメータと呼ばれる定数であり、ｅ（ｎ）はゼロ平均値および分散のホワイトノイズ過程σ２である。したがって、数式（ＸＩＩ）および（ＸＶＩ）を関連づけて、以下が得られる：
2012508050.tif 000016
【００５６】
ｅ（ｎ）はＡＲＭＡ（ｑ、ｐ）モデルの誤差項である。上記数式（ＸＶＩＩ）のＺ変換を取って、以下が得られる：
2012508050.tif 000017
【００５７】
ＡＲおよびＭＡベクトルの初項は一般性を失わずに１と等しくてよいので、システム（２）におけるＡＲＭＡ（ｑ、ｐ）モデル（５）の式は以下のように得られる：
2012508050.tif 000018
【００５８】
Ａ（ｚ）およびＢ（ｚ）は、それぞれＰＰＧ（ｎ）のＡＲおよびＭＡ成分である。［４、１２］の間の範囲にあるいずれの位数ｐおよびｑも使用可能であるものの、本発明の好適な実施形態は位数ｑ＝１およびｐ＝５のＡＲＭＡモデルを使用する。
【００５９】
ＡＲＭＡ（ｑ、ｐ）が計算されると、ウォルド分解およびレビンソンダービン再帰法によって、入力信号がＨ（ｚ）逆フィルタ（６）でフィルタリングされる。また、残余誤差ｅ（ｎ）の統計値がサブシステム（７）で計算される。これらのサブシステムから得られた情報は、固定次元の出力ベクトルＶ（ｎ）に保存される。
【００６０】
本発明の予備処理システム（２）は、Ｔｅａｇｅｒ−Ｋａｉｓｅｒ演算子を計算して、先に記載されたのと同等のｐ位数のＡＲ過程によってその出力のモデルを作成する、サブシステム（８）も含む。
【００６１】
この場合、一般性を失わずに、ＰＰＧパルスは、振幅および周波数の両方において変調された信号、またはＡＭ−ＦＭ信号と見なすことができ、これは以下のようなタイプである：
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【００６２】
ａ（ｔ）およびｗ（ｔ）は、ＰＰＧの瞬時振幅および周波数である。所定の信号のＴｅａｇｅｒ−Ｋａｉｓｅｒ演算子は、以下によって定義される：
Ψ［ｘ（ｔ）］＝［ｘ’（ｔ）］２−ｘ（ｔ）ｘ’’（ｔ）  （ＸＸＩ）
ここで
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である。
【００６３】
数式（ＸＸ）のＡＭ−ＦＭ変調信号に適用されるこの演算子の結果として、ＰＰＧの振動を発生させる源の瞬間エネルギーが得られる。つまり、
Ψ［ＰＰＧ（ｔ）］≒ａ２（ｔ）ｗ２（ｔ）  （ＸＸＩＩ）
ここで瞬時振幅ａ（ｔ）および瞬時周波数ｗ（ｔ）がｗ（ｔ）の平均値に対してあまり高速に変化しすぎなければ、近似誤差は無視できる；血中のグルコースレベルの予測のためのＰＰＧパルスの場合と同様である。
【００６４】
Ψ［ＰＰＧ（ｔ）］の位数ｐのＡＲ過程は、図５のものと同等のフィルタ（９）を用いて実行される。４から１２までの間のいずれの位数ｐが使用されてもよいものの、本発明の好適な実施形態は位数ｐ＝５のＡＲモデルを使用する。
【００６５】
ＡＲＭＡ（ｑ、ｐ）モデル（５、６、および７）およびＴｅａｇｅｒ−Ｋａｉｓｅｒ演算子（８および９）に対するＡＲＭＡ（ｑ、ｐ）モデルに基づく確率モデルが確立されると、本発明は、サブシステム（１０）によるＰＰＧ信号から、心拍数（ＨＲ）および心拍同期性（たとえば心拍数変動性）を計算する。本発明の好適な実施形態は、２秒から５分の間で変化しうるＰＰＧの時間窓にわたって心拍数（ＨＲ）を計算する。
【００６６】
予備処理システム（２）は、ＰＰＧ信号入力のゼロ交差、およびこれらゼロ交差の分散も計算するサブシステム（１１）も含む。本発明の好適な実施形態は、２秒から５分の間で変化してもよいＰＰＧの時間窓にわたって心拍数を計算する。
【００６７】
最後に、予備処理システム（２）は、以下を含む検査対象患者に関する変数の生成のためのサブシステム（１２）を含む：
１．性別、年齢、体重、身長、何か食べた場合にはその時刻。
２．肥満度指数。
３．体重÷年齢。
４．体重÷ＨＲ。
５．身長÷ＨＲ。
６．ＨＲ÷年齢。
７．身長÷年齢。
８．年齢÷肥満度指数。
９．ＨＲ÷肥満度指数。
１０．血圧。
【００６８】
システム（２）に含まれるサブシステムにおいて取得された全てのデータは、出力固定長ベクトルＶ（ｎ）に保存される。
【００６９】
固定長の特徴ベクトルＶ（ｎ）が取得された後、「ランダムフォレスト」に基づく関数近似システム（３）によって、ＳＢＰ、ＤＢＰ、およびＭＡＰの予測を実行することができる。本発明において提示される関数予測システムは、「ランダムフォレスト」が正しく訓練された後はいかなる較正も必要としないという利点を有する。
【００７０】
特殊な方法において、ランダムフォレストは、ツリー構造｛ｈ（Ｖ、Θｋ）、ｋ＝１、．．．｝を有する分類器の集合からなる分類器であって、Θｋは独立した確率ベクトルであって一様に分布され（ｉ．ｉ．ｄ．）、各ベクトルは、入力Ｖの最も一般的な階級に一票を投じる。この近似は、パルスと血中のグルコースレベルとの間の関係に対していかなる機能的制限も課さないことに加えて、単一の木に基づくその他の分類器を上回る信頼性に関する明確な利点を提示する。
【００７１】
本発明において使用されるランダムフォレストは、予測子ｈ（Ｖ、Θ）が数値を取るように、確率ベクトルΘｋに基づいて決定木を成長させることによって生成される。各木に関連づけられたこの確率ベクトルΘｋは、各ノード上に機会的分布を提供し、同時に訓練ベースの無作為抽出法に関する情報も提供し、結果的に各木によって異なるデータ部分集合となる。この結果に基づき、使用される分類器の一般化誤差が、以下によって提供されてもよい：
ＰＥ＝ＥＶ，Ｙ（Ｙ−ｈ（Ｖ））２  （ＸＸＩＩＩ）
【００７２】
ランダムフォレストの一般化誤差は単一決定木の一般化誤差よりも小さいので、
Ｙ−ｈ（Ｖ，Θ）  （ＸＸＩＶ）
Ｙ−ｈ（Ｖ，Θ’）
を定義し、
ＰＥ（ｆｏｒｅｓｔ）≦ρＰＥ（ｔｒｅｅ）  （ＸＸＶ）
を生じる。
【００７３】
各木は異なる一般化誤差を有し、ρは数式（ＸＸＩＶ）によって定義される残余の間の相関を表す。このため、残余間のより低い相関は、より良い予測を生じる。本発明において、この最小相関は、サブシステム（２）において訓練されている木の各ノードにおける特徴ベクトルの無作為抽出過程によって決定される。一般化誤差をさらに減少させるため、本発明は、対象とするパラメータ（血中のグルコースレベル）および先に論じられたパラメータ（身長、体重、年齢、性別など）の一次結合の両方を予測する。
【００７４】
ランダムフォレストは、ＣＡＲＴ型決定木の集合（分類および回帰木）からなり、それぞれについて系統誤差を（ＸＸＶ）、その後ブートストラップ方式によって系統的変化を、導入するように変更されている（これら２つの過程は、予測子ｈ（Ｖ、Θ）の分析においてパラメータΘによってモデリングされる）。各実施形態における系統誤差は、２つのメカニズムによって導入される：
１．各木が異なる挙動を呈するように、異なる木における類似ノードの間に設けられた分配の間に統計的等価性を確立させることのない、属性の部分集合の各ノードにおける無作為選択。
２．木は最大値になるまで成長させられる。この場合、木は規則に基づいてルックアップテーブルと同じように振る舞う。属性の抽出のため、これらは異なる構造で検索するためのルックアップテーブルである。
【００７５】
上記過程の結果、各木は異なる系統誤差を有する。
【００７６】
また、これらの変更の各々について、各木は「ブートストラップ」型の標本で訓練される（たとえば、入力データの標本が取得され、足りない入力データの割合を導き出しながら、データの別の割合が複製される）。ブートストラップ標本の効果は変動性が導入されることであり、これは予測値の平均を実行する際に補正される。
【００７７】
上記特徴の全体的な結果として、別のタイプの関数予測器（ＸＸＶ）よりも正確である結果、系統誤差および誤差における変動性が容易に補正され得るシステム（４）が得られる。このシステムにおいて、基本分類器は木であり、これがレベルに基づいて、異常値または不均一なタイプのデータ（本発明のような）を含む入力分布とともに提示されるときに、どれによって堅牢になるかを決定する。
【００７８】
システム（４）の好適な実施形態は、ノードレベルにおいて４７（２から４７までの変動において実行され得る）、および１００のブートストラップサイズ、ならびに２５から５００までの間でサイズが変化する可能性のある２つの要素の無作為標本を得ることからなる。
【００７９】
本発明による携帯型装置は、データを表示するためのディスプレイおよび装置の動作を制御するための命令を組み込んでもよい。これはまた、その信号がＤＳＰ、ＦＰＧＡ、またはマイクロコントローラによって集中されたＣＰＵによる後処理システムによって解読される、少なくとも音響、機械、および／または光学プローブも含む。これはまた、システムのデータおよび動作過程を保存するための作業メモリも含む。
【００８０】
本発明の手動装置は、これを起動および制御するために、先行技術による手動制御ボタン、さらに電池および／または外部電源へのアクセスも含んでよい。
【００８１】
最後に、本発明によって得られる結果は、シリアルポートまたはＵＳＢ、あるいはたとえばＷｉＦｉまたはＢｌｕｅｔｏｏｔｈによるネットワーク接続を通じて、分析のためにＰＣに送信されてもよい。
【００８２】
本発明の詳細または形状のいかなる変形も、本発明の本質に含まれることに留意されたい。
【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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【国際調査報告】
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