WO2016147795A1 - 非侵襲血糖値測定方法および非侵襲血糖値測定装置 - Google Patents

非侵襲血糖値測定方法および非侵襲血糖値測定装置 Download PDF

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pulse wave
blood glucose
glucose level
measured
acceleration pulse
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広明 石澤
祥平 児山
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Shinshu University NUC
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    • A61B5/7278—Artificial waveform generation or derivation, e.g. synthesizing signals from measured signals

Definitions

  • the present invention relates to a noninvasive blood sugar level measuring method and apparatus capable of measuring a blood sugar level of a subject using an acceleration pulse wave measured from the subject.
  • SMBG Blood glucose level self-measurement
  • SMBG Self-Monitoring-of-Blood-Glucose
  • SMBG Self-Monitoring-of-Blood-Glucose
  • SMBG Self-Monitoring-of-Blood-Glucose
  • Such an invasive blood glucose level measuring method has a psychological burden on the subject in blood collection.
  • the economic burden due to disposable materials such as punctures and electrodes cannot be ignored, which is one of the causes of increased medical costs.
  • non-invasive methods for measuring blood glucose levels such as optical methods that have been proposed may not stably satisfy practical requirements in terms of measurement accuracy. In many cases, practical requirements are not satisfied in terms of apparatus cost.
  • An object of the present invention is to provide a noninvasive blood sugar level measuring method and apparatus capable of measuring a blood sugar level without using spectroscopic analysis.
  • Another object of the present invention is to provide an inexpensive non-invasive blood sugar level measuring method and apparatus capable of measuring a blood sugar level with a measurement accuracy comparable to that of an invasive blood sugar level measuring method.
  • the acceleration pulse wave of a person that can be observed by a sensor such as a fiber Bragg grating sensor (hereinafter referred to as an FBG sensor) includes a component that changes depending on the density of arterial blood.
  • a sensor such as a fiber Bragg grating sensor (hereinafter referred to as an FBG sensor)
  • the inventors have obtained knowledge that blood glucose level information at the time of measurement can be extracted from the characteristics of the waveform pattern of the measured acceleration pulse wave.
  • the non-invasive blood sugar level measuring method and apparatus of the present invention are made based on such knowledge, measure the acceleration pulse wave of a subject, and measure the blood sugar level measured by the invasive measurement method from the waveform information of the measured acceleration pulse wave.
  • the blood glucose level information of the subject is extracted based on the correlation between the acceleration pulse wave and the acceleration pulse wave measured simultaneously.
  • the non-invasive blood sugar level measuring method of the present invention is based on the acceleration pulse wave waveform information measured from the subject and based on the correlation between the predetermined acceleration pulse wave and the blood sugar level,
  • a blood glucose level calculating step for obtaining a value wherein the correlation is a first blood glucose level measured by an invasive measurement method from the subject or a different subject, and an acceleration measured simultaneously with the measurement of the first blood glucose level It is characterized by a correlation with the first acceleration pulse wave which is a pulse wave.
  • the present inventors explained the acceleration pulse wave measured at the same time with the blood glucose level (measured value by an invasive blood glucose self-measuring device conforming to the international standard ISO15197) as an objective variable by the invasive measurement method (open measurement method).
  • the invasive measurement method open measurement method.
  • PLS regression analysis was performed as a variable, it was confirmed that a calibration curve with a predetermined calibration accuracy could be created. Also, it was confirmed that a predetermined blood glucose level prediction accuracy was obtained in the verification of the calibration curve.
  • a low-cost measurement apparatus including an acceleration pulse wave measurement unit and a data processing unit that extracts blood glucose level information using a preset calibration curve.
  • the acceleration pulse wave can be directly measured by using the FBG sensor.
  • the blood sugar level calculating step is a calibration curve constructed by performing regression analysis in advance using blood glucose level measured by an invasive measurement method as an objective variable and acceleration pulse wave measured simultaneously as an explanatory variable, in particular, PLS regression analysis. Can be performed based on a calibration curve constructed by performing
  • the normalized pulse wave of the first acceleration pulse wave as an explanatory variable for constructing a calibration curve in order to improve blood glucose level measurement accuracy.
  • the normalized pulse wave one-pulse waveform data obtained by normalizing the waveform displacement and normalizing the waveform length of the first acceleration pulse wave can be used.
  • the acceleration pulse wave measured from the subject to measure the blood glucose level is similarly normalized and used.
  • the present inventors conducted a PLS regression analysis using the blood glucose level measured by the invasive measurement method as an objective variable and the simultaneously measured acceleration pulse wave as an explanatory variable, and found that the calibration accuracy was ⁇ 15 mg in a blood glucose level range of 80 to 178 mg / dl. It was confirmed that a calibration curve of / dl could be created. It was confirmed that the same blood glucose level prediction accuracy was obtained in the verification of the calibration curve.
  • the acceleration pulse wave can be detected with a high temporal resolution of 20 kHz and a high sensitivity of submicron or less, which exceeds the accuracy of the calibration curve obtained by the conventional non-invasive measurement method using an optical method. Furthermore, the detected factor (factors) of the calibration curve shows a large contribution at the position where the propagation speed of the acceleration pulse wave changes, and is considered to be appropriate.
  • a noninvasive blood sugar level measuring method and apparatus capable of measuring a blood sugar level by a new technique using an acceleration pulse wave.
  • a noninvasive blood sugar level measuring method and apparatus capable of measuring blood sugar levels with the same degree of measurement accuracy as the invasive blood sugar level measuring method using acceleration pulse waves.
  • a non-invasive blood sugar level measuring method and apparatus having an inexpensive configuration as compared with conventional non-invasive blood sugar level measuring methods such as an invasive blood sugar level measuring method and an optical technique using an acceleration pulse wave. realizable.
  • 1 is a schematic configuration diagram of a non-invasive blood sugar level measuring apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • 6 is a graph showing a normalized pulse wave according to a normalization method 1 of Experimental Example 1. It is a graph which shows the blood glucose level prediction result in the case of the normalization method 1 of Experimental example 1, and the construction result and verification result of a calibration curve.
  • 10 is a graph showing a loading result in the case of the normalization method 1 of Experimental Example 1.
  • 6 is a graph showing a normalized pulse wave according to a normalization method 2 of Experimental Example 1. It is a graph which shows the prediction result of the blood glucose level in the case of the normalization method 2 of Experimental example 1, and the construction result and verification result of a calibration curve.
  • 10 is a graph showing a loading result in the case of the normalization method 2 of Experimental Example 1. It is a graph which shows the waveform which standardized in Experimental Example 2, and was cut out by the normalization method 1, and the waveform which aligned length with the minimum number of sampling points. It is a graph which shows the prediction result of the blood glucose level in the case of each waveform of Experimental example 2. It is a graph which shows the construction result and verification result of a calibration curve in the case of each waveform of Experimental example 2. 10 is a graph showing a loading result for each waveform in Experimental Example 2. It is a graph which shows the waveform which was normalized by the normalization method 2 in Experimental example 2, and was cut out by sampling points 5000 points and 10000 points.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a non-invasive blood sugar level measuring apparatus according to the present embodiment.
  • the non-invasive blood sugar level measuring apparatus 1 (hereinafter referred to as “blood sugar level measuring apparatus 1”) includes a pulse wave measuring unit 2 that measures the acceleration pulse wave of the subject, and the characteristics of the waveform pattern of the measured acceleration pulse wave.
  • the data processing unit 3 for extracting the blood glucose level information and the operation / display unit 20 are included.
  • the pulse wave means an acceleration pulse wave unless otherwise specified.
  • the pulse wave measurement unit 2 includes an FBG sensor 4, a light source 5 that emits reference light incident on the FBG sensor 4, and a photodetector 6 that detects reflected light from the FBG sensor 4. Based on the detection result of the vessel 6, the data processing unit 3 calculates the blood glucose level of the subject.
  • the FBG sensor 4 is used by being attached to a site for measuring a subject's pulse wave, for example, an inner position of a wrist, an inner position of an elbow, or the like.
  • the FBG sensor 4 includes an FBG sensor 1 and an FBG sensor 2 in this example, and reflected light from these is guided to the Mach-Zehnder interferometer 8 via the circulator 7. Output light from the Mach-Zehnder interferometer 8 is detected by the photodetector 6.
  • the Mach-Zehnder interferometer 8 separates the reflected light into two optical paths having an optical path difference by the beam splitter 9 on the incident side, and superimposes the two optical paths separated by the beam splitter 10 on the output side into one to produce interference light. To produce. Since coherent light generates interference fringes according to the optical path difference, by measuring the interference fringe pattern, the Bragg wavelength change occurring in the FBG sensor 4 is calculated, and the distortion change, that is, the pulse wave is detected. can do.
  • Light source 5 ASE (Amplified Spontaneous Emission) light
  • FGB sensor 4 Bragg wavelength
  • FBG sensor 1 1550 ⁇ 0.5nm
  • FBG sensor 2 1560 ⁇ 0.5 nm
  • FBG sensor 1, 2 length 5mm
  • Fiber diameter 145 ⁇ m
  • Fiber core diameter 10.5 ⁇ m
  • Fiber material Silicon glass
  • Photodetector 6 InGaAs PIN PD Wavelength resolution: ⁇ 0.1 pm
  • the data processing unit 3 includes a data analysis unit 11.
  • the data analysis unit 11 has a calibration curve constructed by performing PLS regression analysis using the blood glucose level measured by an invasive measurement method (open-type measurement method) as a target variable and the acceleration pulse wave measured simultaneously as an explanatory variable. Is stored in advance.
  • the data analysis unit 11 predicts (estimates) the blood glucose level of the subject from the acceleration pulse wave measured by the pulse wave measurement unit 2 based on the calibration curve.
  • the data processing unit 3 is configured around a microcomputer, and functions as the data analysis unit 11 by executing a stored analysis program.
  • a calibration curve is stored and held in the data analysis unit 11 in advance.
  • the calibration curve is constructed by performing PLS regression analysis using the blood glucose level measured by the invasive measurement method as the objective variable and the acceleration pulse wave measured simultaneously as the explanatory variable.
  • the calibration curve one obtained in advance from the subject whose blood glucose level is to be measured is used. Instead of this, it is also possible to use a calibration curve obtained in advance from another subject.
  • the subject to be measured for blood glucose level is in a resting state and takes a supine position so that the wrist as the measurement site is at the same height as the heart.
  • the FBG sensor 4 is fixed on the radial artery of one wrist of the subject with a medical tape or the like, and the acceleration pulse wave is measured over a predetermined period at a predetermined sampling period.
  • Measured acceleration pulse wave data is taken into the data processing unit 3 and subjected to predetermined data processing.
  • the data processing is the same as the processing for the acceleration pulse wave when the calibration curve is constructed.
  • the data processor 3 first passes the acceleration pulse wave data through a band pass filter (not shown) having a predetermined pass band, for example, a pass band of 0.5 to 5 Hz, for nozzle removal.
  • a band pass filter (not shown) having a predetermined pass band, for example, a pass band of 0.5 to 5 Hz, for nozzle removal.
  • each peak included in the acceleration pulse wave data is cut out as one pulse using a reference point.
  • the averaged pulse wave data for one pulse is calculated by averaging a plurality of extracted one-pulse acceleration pulse wave data.
  • the average pulse wave data is normalized in amplitude (waveform displacement) and length (number of sampling points).
  • the data analysis unit 11 of the data processing unit 3 calculates the blood glucose level at the time of measuring the acceleration pulse wave of the subject from the standardized average pulse wave data for one pulse, using a stored calibration curve.
  • the calculated blood glucose level data is sent to, for example, the operation / display unit 20 and displayed on the display screen.
  • Example 1 Analysis of acceleration pulse wave of wrist 1
  • the FBG sensor 4 was affixed on the radial artery on the right wrist of the subject with a medical tape, and the pulse wave of the subject was measured. Simultaneously with the measurement of the pulse wave, the blood glucose level of the subject was measured with a blood glucose meter (product name “Freestyle Region Pro”, manufactured by Abbott Japan Co., Ltd.), and the measured value was used as a reference blood glucose level.
  • the test subject is one male in his twenties, and the pulse wave measurement conditions are as follows.
  • Sampling frequency 20 kHz
  • Measurement time From the start to the end of the measurement of the automatic sphygmomanometer Number of measurements: 80 times
  • the state and posture of the subject at the time of measurement Hold the measurement site at the same height as the heart as the posture of the supine position in a resting state
  • a bandpass filter having a passband of 0.5 to 5 Hz was used for noise removal. Further, in order to remove noise due to body motion, an average pulse wave was used as described below.
  • each peak appearing there is cut out for each pulse as a reference point to form a plurality of one-pulse pulse waves, and these are averaged for one pulse.
  • An average pulse wave was generated.
  • an average pulse wave for one pulse of 80 was generated.
  • the difference between the peak height and length of the average pulse wave obtained in each measurement is an error factor, so in order to eliminate this, the average pulse wave is subjected to normalization processing as described below.
  • the average pulse wave was used.
  • each reference blood glucose level is used as a target variable, and the reference blood glucose level
  • a regression model (calibration curve) was constructed by PLS regression analysis using the pulse wave measured simultaneously with each as an explanatory variable.
  • the regression model was verified using a data set that was not used to construct the regression model. The number of data used for the construction of the regression model was 60, and the remaining 20 were used for verification of the regression model.
  • Standardization method of acceleration pulse wave There are two ways to normalize the pulse wave (average pulse wave): normalization of only waveform displacement (standardization method 1) and normalization of both waveform displacement and the number of sampling points (wavelength) (normalization method 2).
  • Normalization method 1 The peak of the pulse wave is 1 and the minimum value is 0.
  • the length of these pulse waves was equalized by the minimum number of sampling points among the average pulse waves of 80 1 pulses obtained by 80 times of measurements.
  • Normalization method 2 In addition to the above-mentioned normalization of the waveform displacement, the length of the pulse wave was made equal to the number of sampling points of 20000 points.
  • FIG. 2.1 is a graph showing the normalized waveform displacement of the normalized pulse wave (normalized average pulse wave) obtained by normalizing the pulse wave by the normalization method 1.
  • FIG. 2.2 (a) is a graph which shows the prediction result of a blood glucose level
  • FIG. 2.2 (b) is explanatory drawing which shows the construction result and verification result of a calibration curve.
  • FIG. 2.3 is a graph showing the loading result.
  • the graph shown in FIG. 2.2 (a) is obtained by plotting the construction data of a calibration curve indicated by a circle and the verification data indicated by a square on an error grid based on an error grid analysis method (EGA method). is there.
  • the horizontal axis in the error grid indicates the reference blood glucose level, and the vertical axis indicates the predicted blood glucose level.
  • zone A is an area where the predicted blood glucose level is off by only 20%. Further, the portion of the A zone where the reference blood glucose level is lower than 70 mg / dl is an area indicating a low blood glucose level ( ⁇ 70 mg / dl).
  • the B zone indicates a region where benign treatment is performed although the predicted blood glucose level is more than 20% above and below the reference blood glucose level.
  • the C zone represents an area that will overcorrect the preferred blood glucose level.
  • the D zone indicates a region that will make a “dangerous failure” to detect an error
  • the E zone indicates a region that becomes “wrong treatment”.
  • Fig. 2.4 is a graph showing the normalized waveform displacement of the normalized pulse wave obtained by standardizing the pulse wave by the normalization method 2
  • Fig. 2.5 (a) shows the blood glucose level prediction result.
  • FIG. 2.5 (b) is an explanatory diagram showing the construction result and verification result of the calibration curve.
  • FIG. 2.6 is a graph showing the loading result.
  • the normalization method 2 was able to predict the blood glucose level with higher accuracy than the normalization method 1. From FIG. 2.3 and FIG. 2.6, the loading value increases at the falling edge of the peak of the normalized waveform displacement and the rising edge of the second wave. Since the blood glucose level change is one of the factors affecting the blood viscosity, it is considered that the blood glucose level change affects the speed of the volume pulse wave. Since the pulse wave measured by the FBG sensor 4 is an acceleration pulse wave, it is considered that the loading value is increased at the slope of the acceleration pulse wave.
  • Example 2 Analysis of wrist acceleration pulse wave 2
  • the FBG sensor 4 was affixed with a medical tape on the radial artery of the right wrist of the same subject as in Experimental Example 1, and the pulse wave was measured.
  • the blood glucose level was measured with a blood glucose meter (product name “Freestyle Region Pro”, manufactured by Abbott Japan Co., Ltd.), and the measured value was used as a reference blood glucose level.
  • the pulse wave measurement conditions are as follows.
  • each reference blood glucose level is used as an objective variable, and the pulse wave measured simultaneously with each reference blood glucose level is used as an explanatory variable.
  • a regression model (calibration curve) was constructed by PLS regression analysis. The regression model was verified using a data set that was not used to construct the regression model. The number of data used for the construction of the regression model was 60, and the remaining 20 were used for verification of the regression model.
  • Normalization method 1 normalization of waveform displacement
  • normalization method 2 normalization of waveform displacement and number of sampling points
  • Normalization method 1 The peak of the pulse wave is 1 and the minimum value is 0.
  • the length of the pulse wave was made uniform with the minimum number of sampling points.
  • Normalization method 2 In addition to normalizing the waveform displacement, the length of the pulse wave was adjusted to the number of sampling points of 10,000 points.
  • the normalized waveform was cut at a sampling point of 5000 points.
  • the standardized waveform obtained by normalization by the normalization method 1 is cut out with a sampling point of 5000 points, the length is made uniform with the minimum sampling point, and the normalization method 2 is standardized.
  • a total of four types were used, one obtained by cutting out the normalized waveform obtained at 5,000 sampling points and the other having the same length at 10,000 points.
  • FIGS. 3.5 (a) and (b) are graphs showing the standardized pulse wave which is standardized by the standardization method 2 and cut out at 5000 points, and the standardized pulse wave when the lengths are aligned at 10000 points. It is. 3.6 (a) and (b) are graphs showing the blood glucose level prediction results in each case, and FIGS. 3.7 (a) and (b) are the calibration curve construction results and verification in each case. It is explanatory drawing which shows a result. Moreover, FIG. 3.8 (a), (b) is a graph which shows the loading result in each case.
  • the measured pulse wave was passed through a bandpass filter with a passband of 0.5 to 5 Hz to remove noise. Further, the pulse wave peak after noise removal was cut into one pulse with the reference point as a reference point. In order to reduce the number of nozzles due to body movement, the pulse waves of one cut out were averaged. Since the average pulse rate of a general adult is 60 bpm, about 15 1-pulse pulse waves are cut out in one measurement. These pulse waves were averaged to calculate 60 average pulse waves.
  • the first point (peak) of the average pulse wave is 1 and the minimum value as in the normalization method 2 in the case of Experimental Examples 1 and 2.
  • the waveform displacement was normalized to 0, and the length was normalized to 10000 samples, and the average pulse wave was applied.
  • a calibration curve was constructed by PLS regression analysis using the normalized pulse wave obtained by normalization as the explanatory variable and the reference blood glucose level as the objective variable, and the blood glucose level was calculated.
  • Fig. 4.1 shows the subject's normalized pulse wave
  • Fig. 4.2 shows the blood glucose level calculation results
  • Fig. 4.3 shows the calibration curve construction and verification results
  • Fig. 4.4 shows PLS regression.
  • the analysis loading results are shown. From Fig. 4.2 and Fig. 4.3, the correlation was high and both SEP and SEC were small, and all the verification results were in the A zone.
  • the analysis was performed by changing the position of extracting the pulse wave.
  • the used pulse wave was a waveform of a normalized pulse wave standardized by the standard method 2 on the wrist, and the sampling frequency was 20 kHz. Cutout was performed at three different positions with 10,000, 15000 and 19000 sampling points.
  • the other measurement conditions are the same as in Experimental Example 1.
  • Figures 5.1 (a), (b), and (c) show the normalized pulse waves after extraction
  • Figures 5.2 (a), (b), and (c) show the respective cases.
  • FIG. 5.3 (a), (b), and (c) show the results of constructing the calibration curve and the verification results in each case
  • FIG. 5.4 (a), (b) (C) shows the loading results in each case.
  • the blood glucose level can be predicted with high accuracy by cutting out the standardized pulse wave so as to include the part of the first half of the standardized pulse wave whose sampling points are up to about 6000 points.
  • Figs. 6.1 (a) and (b) The waveforms normalized by the normalization methods 1 and 2 are shown in Figs. 6.1 (a) and (b), respectively.
  • Figs. 6.2 (a) and (b) predict blood glucose levels in each case.
  • Fig. 6.3 (a) and (b) show the construction results and verification results of the calibration curves in each case, and
  • Fig. 6.4 (a) and (b) show the loading results in each case. Show.
  • the normalized pulse wave of the pulse wave measured with the elbow also had a predetermined correlation with the blood glucose level.
  • the normalization method 2 was able to predict the blood glucose level with higher accuracy than the normalization method 1.
  • Fig. 7.1 (a) and (b) show the raw waveforms of wrist and elbow pulse waves.
  • 7.2 (a) and (b) are graphs showing the blood glucose level prediction results for each case.
  • FIGS. 7.3 (a) and (b) are charts showing the construction results and verification results of the calibration curves in each case.
  • 7.4 (a) and (b) are graphs showing the loading results in each case. It was confirmed that it is more effective to use the normalized pulse wave of the measured pulse wave than when using the calibration curve obtained from the raw waveform.
  • the blood sugar level measuring apparatus 1 measures a pulse wave using the FBG sensor 4. It is also possible to directly measure the acceleration pulse wave using a pulse wave sensor other than the FBG sensor. It is also possible to measure the volume pulse wave, second-order differentiate the measured pulse wave to obtain an acceleration pulse wave, and measure the blood glucose level based on this.
  • the pulse wave sensor there are conventionally known photoelectric type, mechanical type, impedance type and Strengage type. Although these pulse wave sensors can be used, it is desirable to use a sensor that can detect a pulse wave with high accuracy.
  • a high-sensitivity pressure sensor L-series sensor, manufactured by EMFiT, Finland
  • a tactile sensor T4000 / 6000 series, manufactured by Fresher Profile Systems, USA
  • the like can be used.
  • the PLS regression analysis method is used as the regression analysis method. It is also possible to obtain a correlation between the blood glucose level measured by the invasive measurement method and the acceleration pulse wave measured simultaneously using a regression analysis method other than this.
  • Pulse wave measurement site In the above experimental example, pulse waves are measured at the wrist and elbow sites.
  • the part for measuring the pulse wave may be a part other than this.

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Abstract

　非侵襲血糖値測定装置（１）は、被験者の加速度脈波を測定するＦＢＧセンサ（４）を備えた脈波測定部（２）と、測定された加速度脈波の波形情報から、予め定めた相関関係に基き、当該加速度脈波の測定時点の前記被験者の血糖値を算出するデータ処理部（３）とを備えている。相関関係は、侵襲測定法により測定した血糖値を目的変数とし、同時測定した加速度脈波を説明変数としてＰＬＳ回帰分析を行って構築された検量線である。侵襲血糖値測定法と同程度の測定精度で血糖値を測定可能な非侵襲血糖値測装置を実現できる。

Description

非侵襲血糖値測定方法および非侵襲血糖値測定装置
　本発明は、被験者から測定された加速度脈波を利用して当該被験者の血糖値を測定可能な非侵襲血糖値測定方法および装置に関する。
　糖尿病の予防、治療の上で血糖値測定は必須である。血糖値の自己測定（ＳＭＢＧ：Self Monitoring of Blood Glucose）は、これまでは一般的に穿刺によって血液を採取し、酵素電極法などの血糖値センサで測定することによって行われている。このような侵襲血糖値測定方法は、血液採取における被験者の心理的負担がある。また、穿刺や電極などの資材が使い捨てであることによる経済的負担を無視できず、医療費増大の要因の一つにもなっている。
　これまで、侵襲血糖値測定法の諸問題を解決する非侵襲血糖値測定法の研究開発が進められている。その一つとして、分光分析による非侵襲測定法が検討されてきている。本発明者等は、特許文献１において分光分析により血糖値を測定する生体情報測定装置を提案している。また、光学的手法に加えて、血液の流体力学的特性を考慮して血糖値を測定するシステムが提案されているが、実用段階には至っていない。
特開２０１２－１９１９６９号公報
　従来において提案されている光学的手法等の非侵襲血糖値測定方法は、測定精度の面で実用上の要求を安定的に満たしていない場合がある。また、装置コストの面で実用上の要求を満たさない場合が多い。
　本発明の課題は、分光分析を用いることなく血糖値を測定可能な非侵襲血糖値測定方法および装置を提供することにある。
　また、本発明の課題は、侵襲血糖値測定法と同程度の測定精度により血糖値を測定可能な廉価な構成の非侵襲血糖値測定方法および装置を提供することにある。
　本発明者は、ファイバブラッググレーティングセンサ（以下、ＦＢＧセンサと呼ぶ。）等のセンサによって観測できる人の加速度脈波には動脈血の密度等に依存して変化する成分が含まれていることに着目し、測定された加速度脈波の波形パターンの特徴からその測定時点の血糖値情報を抽出することが可能であるとの知見を得た。
　本発明の非侵襲血糖値測定方法および装置は、かかる知見に基づきなされたものであり、被験者の加速度脈波を測定し、測定した加速度脈波の波形情報から、侵襲測定法により測定した血糖値と同時測定した加速度脈波との間の相関関係に基づき、被験者の血糖値情報を抽出することを特徴としている。
　すなわち、本発明の非侵襲血糖値測定方法は、被験者から測定した加速度脈波の波形情報から、予め定めた加速度脈波と血糖値の相関関係に基き、被験者の加速度脈波の測定時の血糖値を求める血糖値算出ステップを含み、前記相関関係は、前記被験者あるいは異なる被験者から、侵襲測定法により測定した血糖値である第１血糖値と、当該第１血糖値の測定と同時に測定した加速度脈波である第１加速度脈波との間の相関関係であることを特徴としている。
　本発明者等は、侵襲測定法（観血式の測定法）による血糖値（国際規格ＩＳＯ１５１９７に準拠する侵襲型血糖自己測定器による測定値）を目的変数とし、同時測定した加速度脈波を説明変数としてＰＬＳ回帰分析を行ったところ、所定の検量精度の検量線を作成できることを確認した。また、この検量線の検証においても所定の血糖値予測精度が得られることを確認した。本発明の測定方法によれば、加速度脈波の測定部と、予め設定された検量線を用いて血糖値情報の抽出を行うデータ処理部とからなる廉価な構成の測定装置を実現できる。
　本発明において、ＦＢＧセンサを用いることにより、直接、加速度脈波を測定することができる。また、血糖値算出ステップは、侵襲測定法により測定した血糖値を目的変数とし、同時測定した加速度脈波を説明変数として、予め、回帰分析を行って構築された検量線、特に、ＰＬＳ回帰分析を行うことによって構築された検量線に基づいて行うことができる。
　この場合には、血糖値測定精度を高めるために、検量線を構築するための説明変数として、前記の第１加速度脈波の規格化脈波を用いることが望ましい。規格化脈波として、第１加速度脈波に対して、その波形変位の規格化と、その波形長さの規格化とを行って得られる１パルスの波形データを用いることができる。同様に、血糖値測定のために被験者から測定した加速度脈波も、同様に規格化して用いることが望ましい。
　本発明者等は、侵襲測定法による血糖値を目的変数とし、同時測定した加速度脈波を説明変数としてＰＬＳ回帰分析を行ったところ、血糖値範囲８０～１７８ｍｇ／ｄｌで、検量精度が±１５ｍｇ／ｄｌの検量線を作成できることを確認した。この検量線の検証においても同等の血糖値予測精度が得られることを確認した。
　また、ＦＢＧセンサを用いることで、加速度脈波は２０ｋＨｚの高時間分解能、サブミクロン以下の高感度で検出でき、光学的手法による従来の非侵襲測定法による検量線精度を上回ることも確認した。さらに、検出された検量線の因子（ｆａｃｔｏｒｓ）は、加速度脈波の伝播速度が変化する位置で大きい寄与を示しており、妥当なものであると考察される。
　本発明によれば、加速度脈波を用いた新たな手法により血糖値を測定可能な非侵襲血糖値測定方法および装置を実現できる。また、本発明によれば、加速度脈波を用いて、侵襲血糖値測定法と同程度の測定精度で血糖値を測定可能な非侵襲血糖値測定方法および装置を実現できる。さらに、本発明によれば、加速度脈波を用いて、従来の侵襲血糖値測定方法、光学的手法等の非侵襲血糖値測定方法に比べて廉価な構成の非侵襲血糖値測定方法および装置を実現できる。
本発明の実施の形態に係る非侵襲血糖値測定装置の概略構成図である。 実験例１の規格化方法１による規格化脈波を示すグラフである。 実験例１の規格化方法１の場合の血糖値予測結果を示すグラフ、並びに検量線の構築結果および検証結果を示す図表である。 実験例１の規格化方法１の場合のローディング結果を示すグラフである。 実験例１の規格化方法２による規格化脈波を示すグラフである。 実験例１の規格化方法２の場合の血糖値の予測結果を示すグラフ、並びに検量線の構築結果および検証結果を示す図表である。 実験例１の規格化方法２の場合のローディング結果を示すグラフである。 実験例２において規格化方法１によって規格して切り出した波形、および、最小サンプリング点数で長さを揃えた波形を示すグラフである。 実験例２のそれぞれの波形の場合の血糖値の予測結果を示すグラフである。 実験例２のそれぞれの波形の場合の検量線の構築結果および検証結果を示す図表である。 実験例２のそれぞれの波形の場合のローディング結果を示すグラフである。 実験例２において規格化方法２によって規格化してサンプリング点数が５０００点および１００００点で切り出した波形を示すグラフである。 実験例２のそれぞれの波形の場合の血糖値の予測結果を示すグラフである。 実験例２のそれぞれの波形の場合の検量線の構築結果および検証結果を示す図表である。 実験例２のそれぞれの波形の場合のローディング結果を示すグラフである。 実験例３の被験者の規格化脈波を示すグラフである。 実験例３の場合の血糖値の予測結果を示すグラフである。 実験例３の検量線の構築および検証結果を示す図表である。 実験例３のローディング結果を示すグラフである。 実験例４の異なるサンプリング点数で切り出した３つの波形のそれぞれを示すグラフである。 実験例４の異なるサンプリング点数で切り出した３つの波形のそれぞれの場合の血糖値の予測結果を示すグラフである。 実験例４の異なるサンプリング点数で切り出した３つの波形のそれぞれの場合の検量線の構築結果および検証結果を示す図表である。 実験例４の異なるサンプリング点数で切り出した３つの波形のそれぞれの場合のローディング結果を示すグラフである。 実験例５の規格化方法１、２により規格化した肘の波形を示すグラフである。 実験例５の規格化方法１、２により規格化した肘の波形のそれぞれの場合の血糖値の予測結果を示すグラフである。 実験例５の規格化方法１、２により規格化した肘の波形のそれぞれの場合の検量線の構築結果および検証結果を示す図表である。 実験例５の規格化方法１、２により規格化した肘の波形のそれぞれの場合のローディング結果を示すグラフである。 実験例６における手首および肘の脈波の生波形を示す。 実験例６における生波形を用いた場合のそれぞれについての血糖値の予測結果を示すグラフである。 実験例６における生波形を用いた場合のそれぞれについての検量線の構築結果および検証結果を示す図表である。 実験例６における生波形を用いた場合のそれぞれについてのローディング結果を示すグラフである。
　以下に、図面を参照して、本発明を適用した加速度脈波を用いた非侵襲血糖値測定装置の実施の形態を説明する。
［測定装置の概要］
　図１は、本実施の形態に係る非侵襲血糖値測定装置の概略構成図である。非侵襲血糖値測定装置１（以下、「血糖値測定装置１」と呼ぶ。）は、被験者の加速度脈波を測定する脈波測定部２、測定された加速度脈波の波形パターンの特徴から被験者の血糖値情報を抽出するデータ処理部３、および操作・表示部２０を有している。なお、以下の説明において、特に断りの無い限り、脈波は加速度脈波を意味するものとする。
　脈波測定部２は、ＦＢＧセンサ４と、ＦＢＧセンサ４に入射される基準光を射出する光源５と、ＦＢＧセンサ４からの反射光を検出する光検出器６とを備えており、光検出器６の検出結果に基づきデータ処理部３は被験者の血糖値を算出する。ＦＢＧセンサ４は、被験者の脈波を測定する部位、例えば手首の内側位置、肘の内側位置などに取り付けて使用される。
　ＦＢＧセンサ４は、本例ではＦＢＧセンサ１およびＦＢＧセンサ２を備え、これらからの反射光は、サーキュレータ７を介して、マッハツェンダー干渉計８に導かれる。マッハツェンダー干渉計８からの出力光は光検出器６によって検出される。マッハツェンダー干渉計８は、反射光を入射側のビームスプリッタ９により光路差のある２つの光路に分離し、出射側のビームスプリッタ１０により分離した２つの光路を再び一つに重ね合わせて干渉光を作り出す。コヒーレント光は、光路差に応じて干渉縞が生じるので、干渉縞のパターンを測定することで、ＦＢＧセンサ４に生じたブラッグ波長の変化を算出して、歪の変化、すなわち、脈波を検知することができる。
　以下に、脈波測定部２の各部の諸元を示す。
　光源５：ＡＳＥ（Amplified Spontaneous Emission）光
　ＦＧＢセンサ４：
　　　　　ブラッグ波長
　　　　　　　　ＦＢＧセンサ１：１５５０±０．５ｎｍ
　　　　　　　　ＦＢＧセンサ２：１５６０±０．５ｎｍ
　　　　　ＦＢＧセンサ１，２の長さ：５ｍｍ
　　　　　ファイバ径：１４５μｍ
　　　　　ファイバのコア径：１０．５μｍ
　　　　　ファイバ素材：シリコンガラス
　光検出器６：ＩｎＧａＡｓ　ＰＩＮ　ＰＤ
　　　　　波長解像度：±０．１ｐｍ
　データ処理部３はデータ解析部１１を備えている。データ解析部１１には、侵襲測定法（観血式の測定法）により測定した血糖値を目的変数とし、同時測定した加速度脈波を説明変数として、ＰＬＳ回帰分析を行って構築された検量線が予め記憶保持されている。データ解析部１１は、検量線に基づき、脈波測定部２によって測定される加速度脈波から被験者の血糖値を予測（推定）する。データ処理部３はマイクロコンピュータを中心に構成され、記憶保持されている解析用プログラムを実行することにより、データ解析部１１として機能する。
　血糖値測定装置１は、予めデータ解析部１１に検量線が記憶保持される。検量線は、上記のように、侵襲測定法により測定した血糖値を目的変数とし、同時測定した加速度脈波を説明変数として、ＰＬＳ回帰分析を行って構築されたものである。検量線としては、血糖値測定対象の被験者から事前に得られたものが用いられる。この代わりに、別の被験者から事前に得られた検量線を用いることも可能である。
　血糖値測定に当たっては、例えば、血糖値測定対象の被験者に、安静状態で、測定部位である手首が、心臓と同じ高さとなるように仰臥位の姿勢をとってもらう。この状態で、被験者の一方の手首の橈骨動脈上に、ＦＢＧセンサ４を医療用テープなどで固定し、加速度脈波を、所定のサンプリング周期で所定の期間に亘って、測定する。
　測定した加速度脈波データはデータ処理部３に取り込まれて所定のデータ処理が施される。データ処理は、検量線の構築時における加速度脈波に対する処理と同様である。
　例えば、データ処理部３では、まず、ノズル除去のために、加速度脈波データを、所定の通過帯域、例えば、０．５～５Ｈｚの通過帯域のバンドパスフィルタ（図示せず）に通す。次に、ノイズ除去後の加速度脈波データを、１パルスの脈波部分に分けるために、加速度脈波データに含まれている各ピークを基準点として１パルスに切り出す。切り出された多数個の１パルス加速度脈波データを平均して１パルス分の平均脈波データを算出する。この平均脈波データに対して、その振幅（波形変位）の規格化および長さ（サンプリング点数）の規格化を施す。
　データ処理部３のデータ解析部１１では、規格化した１パルス分の平均脈波データから、記憶保持されている検量線を用いて、被験者の加速度脈波測定時の血糖値を算出する。算出された血糖値データは、例えば、操作・表示部２０に送られて、その表示画面上に表示される。
　血糖値測定装置１による血糖値測定方法の有効性を確認するために、本発明者等は各種の実験を行った。それらのうちの一部の実験例を以下に列記する。
［実験例１：手首の加速度脈波の解析その１］
（実験方法および解析方法）
　ＦＢＧセンサ４を被験者の右手首の橈骨動脈上に医療用テープで貼り付け、被験者の脈波を測定した。脈波の測定と同時に、血糖値計（製品名「フリースタイルプレジョンプロ」、アボットジャパン株式会社製）により、被験者の血糖値を測定し、測定値を参照血糖値とした。被験者は２０代の男性１名であり、脈波の測定条件は次の通りである。
　　サンプリング周波数：２０ｋＨｚ
　　測定時間：自動血圧計の測定開始から終了まで
　　測定回数：８０回
　　測定時の被験者の状態・姿勢：安静状態における仰臥位の姿勢として測定部位を心臓と同じ高さの位置に保持
　測定に当たっては、ノイズ除去のために通過帯域０．５～５Ｈｚのバンドパスフィルタを用いた。また、体動によるノイズを除去するために、以下に述べるように平均脈波を用いた。
　すなわち、各測定において得られたノイズ除去後の脈波に対して、そこに現れる各ピークを基準点として１パルス毎に切り出して複数の１パルス脈波とし、これらを平均して１パルス分の平均脈波を生成した。本実験では測定回数が８０回であるので、８０個の１パルス分の平均脈波を生成した。
　さらに、各測定において得られた平均脈波のピーク高さと長さの違いが誤差要因となるので、これを除去するために、以下に述べるように平均脈波に規格化処理を施し、規格化した平均脈波を用いた。
　次に、測定した脈波の波形（規格化後の平均脈波の波形）と、同時測定された血糖値との相関関係を解析するために、各参照血糖値を目的変数とし、参照血糖値のそれぞれと同時に測定された脈波を説明変数として、ＰＬＳ回帰分析により回帰モデル（検量線）を構築した。また、回帰モデルの構築に使用していないデータセットを用いて回帰モデルの検証を行った。回帰モデルの構築に用いたデータ数は６０で、残りの２０を回帰モデルの検証に用いた。
（加速度脈波の規格化方法）
　脈波（平均脈波）の規格化方法として、波形変位のみの規格化（規格化方法１）、および、波形変位とサンプリング点数（波長）の双方の規格化（規格化方法２）の２通りを用いた。
　規格化方法１：脈波のピークを１、最小値を０とした。なお、８０回の測定によって得られた８０個の１パルスの平均脈波のうちの最小サンプリング点数で、これらの脈波の長さを揃えた。
　規格化方法２：上記の波形変位の規格化に加えて、脈波の長さを、２００００点のサンプリング点数に揃えた。
（実験結果１－１）
　図２．１は、規格化方法１によって脈波を規格化して得られた規格化脈波（規格化された平均脈波）の規格化波形変位を示すグラフである。図２．２（ａ）は血糖値の予測結果を示すグラフであり、図２．２（ｂ）は検量線の構築結果および検証結果を示す説明図である。また、図２．３はローディング結果を示すグラフである。
　ここで、図２．２（ａ）に示すグラフは、丸で示す検量線の構築データと四角で示す検証データとを、エラーグリッド分析法（ＥＧＡ法）に基づくエラーグリッド上にプロットしたものである。エラーグリッドにおける横軸は参照血糖値を示し、縦軸は予測血糖値を示す。
　対角線は参照血糖値と予想血糖値との一致を示しており、プロットが対角線の上方にあるときは予測血糖値が過大評価されていることを示し、プロットが対角線の下方にあるときは予測血糖値が過小評価されていることを示す。エラーグリッドにおいて、Ａゾーンは予測血糖値が２０％しか外れない領域である。また、参照血糖値が７０ｍｇ／ｄｌよりも低いＡゾーンの部分は、低血糖値（＜７０ｍｇ／ｄｌ）であることを示す領域である。Ｂゾーンは、予測血糖値が上方と下方に参照血糖値に対して２０％よりも大きく外れているが良性の治療が行われる領域を示す。Ｃゾーンは、好ましい血糖値レベルを修正し過ぎることとなる領域を示す。Ｄゾーンは誤りを検出する「危険な失敗」を犯すこととなる領域を示し、Ｅゾーンは「誤った治療」となる領域を示す。
（実験結果１－２）
　図２．４は、規格化方法２によって脈波を規格して得られた規格化脈波の規格化波形変位を示すグラフであり、図２．５（ａ）は血糖値の予測結果を示すグラフであり、図２．５（ｂ）は検量線の構築結果および検証結果を示す説明図である。図２．６はローディング結果を示すグラフである。
　実験結果１－１および１－２より、規格化方法２の方が、規格化方法１よりも高精度に血糖値が予測できた。図２．３、図２．６より、規格化波形変位のピークの立下りや第二波の立ち上がりで、ローディングの値が大きくなっている。血糖値変化は血液粘度に影響を与える要因の一つであるので、血糖値変化は容積脈波の速さに影響すると考えられる。ＦＢＧセンサ４で測定した脈波は加速度脈波であるので、その加速度脈波の傾きの部分でローディングの値が大きくなっていると考えられる。
［実験例２：手首の加速度脈波の解析その２］
（実験方法および解析方法）
　実験例１の場合と同一の被験者の右手首の橈骨動脈上にＦＢＧセンサ４を医療用テープで貼り付け、脈波を測定した。また、脈波の測定と同時に、血糖値計（製品名「フリースタイルプレジョンプロ」、アボットジャパン株式会社製）により血糖値を測定し、測定値を参照血糖値とした。脈波の測定条件は次の通りである。
　　サンプリング周波数：１０ｋＨｚ
　　測定時間：自動血圧計の測定開始から終了まで
　　測定回数：８０回
　　測定時の被験者の状態・姿勢：安静状態における仰臥位の姿勢として測定部位を心臓と同じ高い位置に保持
　測定に当たっては、ノイズ除去のために通過帯域０．５～５Ｈｚのバンドパスフィルタを用いた。また、各測定で得られた脈波を１パルスの脈波に切り出して、複数の１パルスの脈波を得て、これらを平均して平均脈波を生成した。
　測定した脈波（平均脈波）の波形と血糖値との相関関係を解析するために、各参照血糖値を目的変数とし、参照血糖値のそれぞれと同時に測定された脈波を説明変数として、ＰＬＳ回帰分析により回帰モデル（検量線）を構築した。回帰モデルの構築に使用していないデータセットを用いて回帰モデルの検証を行った。回帰モデルの構築に用いたデータ数は６０で、残りの２０を回帰モデルの検証に用いた。
（加速度脈波の規格化方法および切り出し方法）
　脈波の規格化方法は、規格化方法１（波形変位の規格化）、および、規格化方法２（波形変位とサンプリング点数の規格化）の２通りを用いた。
　規格化方法１：脈波のピークを１、最小値を０とした。なお、最小サンプリング点数で脈波の長さを揃えた。
　規格化方法２：波形変位の規格化に加えて、脈波の長さを、１００００点のサンプリング点数に揃えた。
　脈波の切り出し方法では、その波形を上記のように規格化した後に、サンプリング点数が５０００の点で規格化波形を切った。
　解析では、規格化方法１で規格化して得られた規格化波形をサンプリング点数が５０００点で切り出したもの、および、最小サンプリング点数で長さを揃えたもの、並びに、規格化方法２で規格化して得られた規格化波形をサンプリング点数が５０００点で切り出したもの、および１００００点で長さを揃えたものの合計４種類を使用した。
（実験結果２－１）
　図３．１（ａ）、（ｂ）は、規格化方法１によって規格して５０００点で切り出した規格化脈波の規格化波形変位、および、最小サンプリング点数で長さを揃えた規格化波形変位を示すグラフである。図３．２（ａ）、（ｂ）はそれぞれの場合の血糖値の予測結果を示すグラフであり、図３．３（ａ）、（ｂ）はそれぞれの場合の検量線の構築結果および検証結果を示す説明図である。また、図３．４（ａ）、（ｂ）はそれぞれの場合のローディング結果を示すグラフである。
（実験結果２－２）
　図３．５（ａ）、（ｂ）は、規格化方法２によって規格して５０００点で切り出した規格化脈波、および、１００００点数で長さを揃えた場合の規格化脈波を示すグラフである。図３．６（ａ）、（ｂ）はそれぞれの場合の血糖値の予測結果を示すグラフであり、図３．７（ａ）、（ｂ）はそれぞれの場合の検量線の構築結果および検証結果を示す説明図である。また、図３．８（ａ）、（ｂ）はそれぞれの場合のローディング結果を示すグラフである。
　実験例１の場合と同様な実験結果が得られた。すなわち、実験結果２－１および２－２より、規格化方法２の方が規格化方法１よりも高精度に血糖値が予測できた。
［実験例３：手首の加速度脈波の解析その３］
（実験方法、解析方法）
　実験例１、２の場合の被験者とは異なる２０代の男性被験者について実験を行った。
　ＦＢＧセンサを被験者の右手首の橈骨動脈上に医療用テープで固定して脈波を測定した。また、脈波の測定と同時に、血糖値計（製品名「フリースタイルプレジョンエクシードＨ」、アボットジャパン株式会社製）により血糖値を測定し、測定値を参照血糖値とした。脈波の測定条件は次の通りである。
　　サンプリング周波数：１０ｋＨｚ
　　測定時間：血糖値計による測定開始から１５秒間
　　測定回数：６０回
　　測定時の被験者の状態・姿勢：安静状態で、測定部が心臓と同じ高さとなるように仰臥位の姿勢
　測定した脈波を、ノイズ除去のために、通過帯域０．５～５Ｈｚのバンドパスフィルタに通した。また、ノイズ除去後の脈波のピークを基準点として、１パルスに切り出した。体動によるノズルを低減するために、切り出した１パルスの脈波を平均した。一般成人の脈拍数の平均は６０ｂｐｍであるので、１回の測定では、約１５個の１パルス脈波が切り出される。これらの脈波を平均し、６０の平均脈波を算出した。
　また、脈波のピーク高さと長さの違いが誤差要因となるので、実験例１、２の場合における規格化方法２と同様に、平均脈波の最初の点（ピーク）を１、最小値を０とする波形変位の規格化と、サンプル数を１００００点とする長さの規格化とを、平均脈波に対して施した。
　規格化によって得られた規格化脈波を説明変数、参照血糖値を目的変数として、ＰＬＳ回帰分析により検量線を構築し、血糖値を算出した。
（実験結果）
　図４．１に被験者の規格化脈波を示し、図４．２に血糖値算出結果を示し、図４．３のテーブルに検量線の構築および検証結果を示し、図４．４にＰＬＳ回帰分析のローディング結果を示す。図４．２および図４．３より、相関は高度でＳＥＰ、ＳＥＣともに小さく、検証結果はすべてＡゾーンにおさまった。
［実験例４：加速度脈波の切り出し位置の検討］
　実験例１、２、３のローディング結果（図２．３、図２．６、図３．４、図３．８、図４．４）より、これまでの被験者のいずれにおいても、サンプリング点数が６０００点までの規格化脈波の前半部分でローディングの値が大きくなっている。このことから、規格化脈波の前半部分が血糖値計測に有効と考えられる。
　ローディングから血糖値予測に有効な部分を確認するために、脈波の切り出し位置を変えて解析を行った。使用した脈波を、手首における規格方法２で規格化した規格化脈波の波形とし、サンプリング周波数を２０ｋＨｚとした。切り出しを、サンプリング点数が１００００点、１５０００点および１９０００点の３つの異なる位置で行った。これ以外の測定条件は実験例１の場合と同一である。
　図５．１（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に、切り出し後の規格化脈波のそれぞれを示し、図５．２（ａ）、（ｂ）、（ｃ）にそれぞれの場合についての血糖値の予測結果を示し、図５．３（ａ）、（ｂ）、（ｃ）にそれぞれの場合の検量線の構築結果および検証結果を示し、図５．４（ａ）、（ｂ）、（ｃ）にそれぞれの場合のローディング結果を示す。
　いずれの場合においても、規格化脈波と血糖値との間に高い相関関係が確認され、血糖値を高精度で予測できることが確認された。規格化脈波の前半部分であるサンプリング点数が６０００点程度までの部分を包含するように規格化脈波の切り出しを行うことにより、血糖値を高精度で予測できるものと考えられる。
［実験例５：肘の加速度脈波の解析）
　実験例１、２、３では手首の脈波を用いて解析を行った。手首以外の位置で測定した脈波を用いた血糖値測定の有効性を確認するために、本実験では、実験１、２における場合と同一の被験者について、肘の脈波を測定し、測定した脈波を用いて同様な解析を行った。
　規格化方法は、手首の場合と同様に、波形変位の規格化（規格化方法１）と、波形変位およびサンプリング点数の規格化（規格化方法２）との２通りを採用した。また、測定のサンプリング周波数を１０ｋＨｚとした。これ以外の測定条件は実験例１の場合と同様である。
　図６．１（ａ）、（ｂ）に、規格化方法１、２により規格化したそれぞれの波形を示し、図６．２（ａ）、（ｂ）にそれぞれの場合についての血糖値の予測結果を示し、図６．３（ａ）、（ｂ）にそれぞれの場合の検量線の構築結果および検証結果を示し、図６．４（ａ）、（ｂ）にそれぞれの場合のローディング結果を示す。
　肘で測定した脈波の規格化脈波についても血糖値との間に所定の相関関係があることが確認できた。また、規格化方法２の方が規格化方法１よりも高精度に血糖値が予測できた。
［実験例６：手首と肘の生波形の解析）
　測定された脈波の規格化が血糖値測定の精度向上に有効であることを確認するために、本実験では、測定された加速度脈波の生波形を用いて血糖値測定を行った。
　すなわち、本実験では、実験例１、２と同様にして手首と肘の双方において脈波を測定した。測定された手首と肘の脈波において規格化を行っていない生波形を用いて解析を行った。サンプリング周波数は１０ｋＨｚとした。これ以外の測定条件は実験例１の場合と同様である。
　図７．１（ａ）、（ｂ）に、手首および肘の脈波の生波形を示す。図７．２（ａ）、（ｂ）はそれぞれの場合についての血糖値の予測結果を示すグラフである。図７．３（ａ）、（ｂ）はそれぞれの場合の検量線の構築結果および検証結果を示す図表である。図７．４（ａ）、（ｂ）はそれぞれの場合のローディング結果を示すグラフである。生波形から得られた検量線を用いた場合に比べて、測定された脈波の規格化脈波を用いることが有効であることが確認された。
［加速度脈波を用いた血糖値測定方法の汎用性］
　上記の実験例は、同一の被験者について検量線を構築し、それを検証した。或る被験者について血糖値算出用の検量線を構築し、構築した検量線を用いて、別の被験者の脈波から血糖値を測定することも可能である。この場合においても、所定の精度で血糖値を測定することが可能である。
［その他の実施の形態］
（脈波センサ）
　上記の血糖値測定装置１はＦＢＧセンサ４を用いて脈波を測定している。ＦＢＧセンサ以外の脈波センサを用いて加速度脈波を直接に測定することも可能である。また、容積脈波を測定して測定脈波を二次微分して加速度脈波を求め、これに基き血糖値を測定することも可能である。
　脈波センサとしては、光電式のもの、機械式のもの、インピーダンス式のもの、ストレンゲーシ式の４タイプのものが従来から知られている。これらの脈波センサを用いることが可能であるが、精度良く脈波を検出できるセンサを用いることが望ましい。例えば、高感度感圧センサ（Ｌ－シリーズ・センサー、フィンランド国、ＥＭＦｉＴ社製）、触覚センサ（Ｔ４０００／６０００シリーズ、米国、フレッシャー・プロファイル・システムズ社製）などを用いることができる。
（加速度脈波と血糖値との相関関係の算出法）
　上記の実施の形態では、回帰分析法としてＰＬＳ回帰分析法を用いている。これ以外の回帰分析法を用いて、侵襲測定法により測定した血糖値と同時測定した加速度脈波との間の相関関係を求めることも可能である。
（脈波測定部位）
　上記の実験例では、手首および肘の部位において脈波を測定している。脈波の測定部位としては、これ以外の部位であってもよい。

Claims (8)

  1. 　被験者から測定した加速度脈波の波形情報から、予め定めた加速度脈波と血糖値の相関関係に基き、前記被験者の前記加速度脈波の測定時の血糖値を求める血糖値算出ステップを含み、
    　前記相関関係は、前記被験者あるいは異なる被験者から、侵襲測定法により測定した血糖値である第１血糖値と、当該第１血糖値の測定と同時に測定した加速度脈波である第１加速度脈波との間の相関関係であることを特徴とする非侵襲血糖値測定方法。
  2. 　請求項１において、
    　前記相関関係は、前記第１血糖値を目的変数とし、前記第１加速度脈波を説明変数として、ＰＬＳ回帰分析を行って構築された検量線である非侵襲血糖値測定方法。
  3. 　請求項２において、
    　前記検量線を構築するための前記説明変数として、前記第１加速度脈波を規格化した第１規格化脈波を用い、
    　前記第１規格化脈波は、前記第１加速度脈波に対して、その波形変位の規格化と、その波形長さの規格化とを行って得られる１パルスの波形データである非侵襲血糖値測定方法。
  4. 　請求項１において、
    　前記被験者からファイバブラッググレーティングセンサを用いて前記加速度脈波を測定する測定ステップを含み、
    　前記血糖値算出ステップにおいては、前記被験者から測定した前記加速度脈波を規格化した規格化脈波を用いて前記血糖値を求め、
    　前記規格化脈波は、測定された前記加速度脈波に対して、その波形変位の規格化と、その波形長さの規格化とを行って得られる１パルスの波形データである非侵襲血糖値測定方法。
  5. 　被験者の加速度脈波を測定する脈波測定部と、
    　加速度脈波と血糖値との間の所定の相関関係を記憶保持する記憶部と、
    　測定された前記加速度脈波の波形情報から、前記相関関係を用いて、前記被験者の血糖値を求めるデータ処理部と、
    を有しており、
    　前記相関関係は、前記被験者あるいは前記被験者とは異なる被験者から、侵襲測定法により測定した血糖値である第１血糖値と、当該第１血糖値の測定と同時に測定した加速度脈波である第１加速度脈波との間の相関関係であることを特徴とする非侵襲血糖値測定装置。
  6. 　請求項５において、
    　前記脈波測定部はファイバブラッググレーティングセンサを備えている非侵襲血糖値測定装置。
  7. 　請求項５において、
    　前記相関関係は、前記第１血糖値を目的変数とし、前記第１加速度脈波を説明変数として、ＰＬＳ回帰分析を行って構築された検量線であり、
    　前記データ処理部は、前記検量線を用いて前記血糖値を算出するデータ解析部を備えている非侵襲血糖値測定装置。
  8. 　請求項７において、
    　前記データ解析部は、前記脈波測定部によって測定された加速度脈波の規格化脈波を用いて前記検量線から前記血糖値を算出し、
    　前記規格化脈波は、前記加速度脈波に対して、その波形変位の規格化と、その波形長さの規格化とを行って得られる１パルスの波形データである非侵襲血糖値測定装置。
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