CN101454654B - 光学测定装置、光学测定方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供能够校正浅层组织的影响等，正确地测定人体及水果等深层组织的光吸收度的光学测定装置、光学测定方法以及存储光学测定程序的存储介质。光学测定装置具有设置有一个发光二极管和两个光电二极管的探针，其结构如下：来自发光电二极管的光中的通过了组织的浅层和深层的光由一个光电二极管所接受，通过组织的浅层和深层的光、与上述一个光电二极管所检测的光相比深层的通过距离不同的光，由另一个光电二极管所接受，控制部基于各光电二极管接受的光的光强度，运算出光传播介质的传播常数，选择与输入组织的脂肪厚度相对应的运算式，以脂肪厚度及空间倾斜度为基础，由运算式求出肌肉组织的光吸收系数。基于所求出的光吸收系数，求出血红蛋白浓度及氧饱和度。

Description

光学测定装置、光学测定方法

技术领域

本发明是涉及光学测定装置、光学测定方法以及存储光学测定程序的存储介质，特别是涉及对人体和水果等深层组织的光吸收度进行测定的光学测定装置、光学测定方法以及存储光学测定程序的存储介质。 

背景技术

近红外线分光法(NIRS near-infrared spectroscopy)是在评价组织新陈代谢方面极为有用的方法，在临床中也广泛应用。例如已知的有对人体等照射近红外线，对通过生物体的反射光进行分析，由此对其内部的血液量进行测量的技术。该测量技术是利用血红蛋白的氧化、脱氧所引起的光吸收特性的不同，检测出血红蛋白的存在状态，由此检测出血液的分布状态的技术。 

在NIRS中，有连续光法、时间分解法、空间分解法、强度调制法等，但在任何一种方法中，在测定肌肉组织及脑等深部组织的情况下，脂肪等浅层组织对定量性产生很大影响。这是由于生物体内一般都是由多个组织所构成，各组织对近红外线的吸收特性不同，反射光的分析结果中包含多个组织信息。 

连续光法和空间分解法能够由简便的装置实现，与其他方法相比，具有通用性、携带性、实时性等方面的优点，但是，在连续光法的NIRS中，虽然有脂肪层的影响校正法的提案(例如参照非专利文献1、2)，但是，在空间分解法中，浅层组织的影响校正法尚不充分。 

在多个研究中都提到对来自空间分解波形的吸收系数的推定(例如参照非专利文献3～5)，但是并未给出能够简单地利用于实际的肌肉组织氧浓度测定的具体校正方法。此外，除了血红蛋白浓度的绝对量的误差之外，还必须弄清楚运算出氧饱和度时的误差。进而，还有其他各种研究结果的报告(例如参照非专利文献6～10)。

非专利文献1：Yamamoto K，Niwayama M，Shiga T et al，AccurateNIRS measurement of muscle oxygenation by correcting the influence of asubcutaneous fat layer.Proc SPIE，1998，3194：166-173. 

非专利文献2：Niwayama M，Lin L，Shao J et al：Quantitativemeasurement of muscle hemoglobin oxygenation using near-infraredspectroscopy with correction for the influence of a subcutaneous fat layer.Rev Sci Instrum，2000，71：4571-4575. 

非专利文献3：Kienle A，Patterson MS，Dognitz N et al，Noninvasivedetermination of the optical properties of two-layered turbid media.ApplOpt，1998，37：779-791. 

非专利文献4：Fabbri F，Sassaroli A，Henry ME et al，Opticalmeasurement of absorption changes in two-layered diffusive media.PhysMed Biol，2004，49：1183-1201. 

非专利文献5：Shimada M，Hoshi Y，Yamada Y，Simple algorithm forthe measurement of absorption coefficients of a two-layered medium byspatially resolved and time-resolved reflectance.2005，Appl Opt，44：7554-63. 

非专利文献6：van der Zee P，Delpy DT，Simulation of the pointspread function for light in tissue by a Monte Carlo method.Adv Exp medBiol，1987，215：179-191. 

非专利文献7：Wan S，Anderson RR，Parrish JA，Analytical modelingfor the optical properties of skin with in vitro and in vivo applications.Photochem Photobiol，1981，34：493-499. 

非专利文献8：Mitic G，Kozer J，Otto J et al，Time-gatedtransillumination of biological tissues and tissuelike phantoms，1994，ApplOpt，33：6699-6710. 

非专利文献9：Zaccanti G，Taddeucci A，Barilli M et al，Opticalproperties of biological tissues，1995，Proc.SPIE，2389：513-521. 

非专利文献10：Matcher SJ，Elwell CE，Copper CE et al：PerformanceComparison of Several Published Tissue Near-Infrared SpectroscopyAlgorithms.Anal Biochem，1995，227：54-68. 

发明内容

本发明是考虑到上述事实而提出的，其目的在于，得到能够校正浅层组织的影响等，正确地测定人体及水果等深层组织的光吸收度的光学测定装置、光学测定方法以及存储光学测定程序的存储介质。 

为了达到上述目的，本发明的一个方式，提供一种光学测定装置，包括：发光单元，其对由至少包含浅层和深层的多个层形成的作为测定对象的层状形成体照射光；受光单元，其在从上述发光单元离开第一规定距离的位置进行受光以便接受从上述发光单元发出的光中通过了上述浅层和深层的光，并且在从上述发光单元离开第二规定距离的位置进行受光以便接受从上述发光单元发出的光中通过了上述浅层和深层的光中，与在离开上述第一规定距离的位置所接受的光相比，上述深层的通过距离不同的光；空间倾斜度计算单元，其基于在离开上述第一规定距离的位置所接受的光以及在离开上述第二规定距离的位置所接受的光的各自的光强度，求出空间的倾斜度；存储单元，其按每个上述浅层的厚度存储用于运算上述深层中的光吸收度的运算参数；输入单元，其输入上述浅层的厚度；和运算单元，其从上述存储单元读出对应于输入的上述浅层厚度的上述运算参数，基于该读出的运算参数以及上述空间倾斜度，求出上述光的吸收度。 

由发光单元对测定对象的层状形成体照射光。受光单元，其在从发光单元离开第一规定距离的位置进行受光以便接受从发光单元发出的光中通过了浅层和深层的光，并且在从发光单元离开第二规定距离的位置进行受光以便从发光单元发出的光中通过浅层和深层的光中，与在离开第一规定距离的位置所接受的光相比，深层的通过距离不同的光。 

在本发明的另一方式中，上述受光单元由从上述发光单元离开上述第一规定距离的第一受光部，和从上述发光单元离开上述第二规定距离的第二受光部构成。 

空间倾斜度计算单元，其基于在从发光单元离开第一规定距离的位置所接受的光以及在从发光单元离开第二规定距离的位置所接受的光的各自的光强度，求出空间的倾斜度。 

存储单元，其按每个层状形成体的浅层的厚度存储用于运算测定对象的层状形成体的深层中的光吸收度的运算参数。再者，运算参数 可以是运算式本身，也可以是用于特定运算式的参数(系数)。 

运算单元，其从存储单元读出对应于由输入单元输入的测定对象的层状形成体的浅层厚度的运算参数，基于该读出的运算参数以及由空间倾斜计算单元所计算出的空间倾斜度，求出光的吸收度。 

这样，由于是使用对应于测定对象的层状形成体的浅层的厚度而选择的运算参数，求出层状形成体的深层的光的吸收度，所以能够校正层状形成体的浅层的影响等，正确地测定光的吸收度。 

在本发明的另一方式中，上述层状形成体是生物体的一部分，上述浅层是脂肪组织，上述深层是肌肉组织。 

在这种情况下，在本发明的另一方式中，上述运算单元基于上述光的吸收度，进一步求出氧化血红蛋白浓度、脱氧血红蛋白浓度、以及氧饱和度中的至少一个。由此，本发明的光学测定装置能够适用于康复治疗及训练中的运动负荷监测器。 

在本发明的另一方式中，上述受光单元由从上述发光单元离开上述第一规定距离的第一受光部，和从上述发光单元离开上述第二规定距离的第二受光部构成。 

在本发明的另一方式中，提供一种光学测定方法，包括：对由至少包含浅层和深层的多个层形成的作为测定对象的层状形成体照射光；在从光的照射位置离开第一规定距离的位置进行受光以便接受从所照射的光中通过了上述浅层和深层的光，并且在从上述照射位置离开第二规定距离的位置进行受光以便接受所照射的光中通过了上述浅层和深层的光中，与在离开上述第一规定距离的位置所接受的光相比，上述深层的通过距离不同的光；基于在离开上述第一规定距离的位置所接受的光以及在离开上述第二规定距离的位置所接受的光的各自的光强度，和上述第一规定距离以及上述第二规定距离，求出空间的倾斜度；输入上述浅层的厚度；和从按每个上述浅层的厚度存储有用于运算上述深层中的光吸收度的运算参数的存储单元读出对应于输入的上述浅层厚度的上述运算参数，基于该读出的运算参数以及上述空间倾斜度，求出上述光的吸收度。 

这样，由于是使用对应于测定对象的层状形成体的浅层的厚度而选择的运算参数，求出层状形成体的深层的光的吸收度，所以能够校 正层状形成体的浅层的影响等，正确地测定光的吸收度。 

在本发明的另一方式中，提供一种存储介质，存储有用于使运算机执行处理的光学测定程序，其中，上述处理包括：对由至少包含浅层和深层的多个层形成的作为测定对象的层状形成体照射光的步骤；在从光的照射位置离开第一规定距离的位置进行受光以便接受所照射的光中通过了上述浅层和深层的光，并且在从上述照射位置离开第二规定距离的位置进行受光以便接受所照射的光中通过了上述浅层和深层的光中，与在离开上述第一规定距离的位置所接受的光相比，上述深层的通过距离不同的光的步骤；基于在离开上述第一规定距离的位置所接受的光以及在离开上述第二规定距离的位置所接受的光的各自的光强度，和上述第一规定距离以及上述第二规定距离，求出空间的倾斜度的步骤；输入上述浅层的厚度的步骤；和从按每个上述浅层的厚度存储有用于运算上述深层中的光吸收度的运算参数的步骤的存储单元读出对应于输入的上述浅层厚度的上述运算参数，基于该读出的运算参数以及上述空间倾斜度，求出上述光的吸收度的步骤。 

这样，由于是使用对应于测定对象的层状形成体的浅层的厚度而选择的运算参数，求出层状形成体的深层的光的吸收度，所以能够校正层状形成体的浅层的影响等，正确地测定光的吸收度。 

根据本发明，具有能够校正浅层组织的影响等，正确地测定人体及水果等深层组织的光吸收度的效果。 

附图说明

图1是光学测定装置的概略结构图。 

图2是控制部所实行的处理的流程图。 

图3是表示发光受光器之间距离与空间倾斜度S的关系的曲线图。 

图4A是对于每个皮肤吸收系数表示肌肉组织的吸收系数与空间倾斜度S的关系的曲线图。 

图4B是对于每个皮肤散射系数表示肌肉组织的吸收系数与空间倾斜度S的关系的曲线图。 

图5A是对于每个脂肪吸收系数表示肌肉组织的吸收系数与空间倾斜度S的关系的曲线图。 

图5B是对于每个脂肪散射系数表示肌肉组织的吸收系数与空间倾斜度S的关系的曲线图。 

图6是对于每个肌肉组织散射系数表示肌肉组织的吸收系数与空间倾斜度S的关系的曲线图。 

图7是对于每个脂肪厚度表示肌肉组织的吸收系数与空间倾斜度S的关系的曲线图。 

图8是对于每个肌肉组织散射系数表示氧饱和度的曲线图。 

图9是对于每个脂肪厚度表示氧饱和度的曲线图。 

图10是其它例子的光学测定装置的概略结构图。 

符号说明 

10—光学测定装置 

12—探针 

14—驱动装置 

16—控制部(空间倾斜度计算单元、运算单元) 

18—操作部(输入单元) 

20—存储器(存储单元) 

22—输出部 

24—LED(发光单元) 

26A—PD(第一受光部) 

26B—PD(第二受光部) 

30—组织 

32—LED驱动器 

34—I-V转换器 

36—放大器 

具体实施方式

以下，参照附图说明本发明的实施方式。 

在本实施方式中，作为一例，对测定人腕部的肌肉组织中的血液量、即血红蛋白浓度及氧饱和度的情况进行说明。

在图1中表示光学测定装置10的概略结构。如该图所示，光学测定装置10构成为包括探针12、驱动装置14、控制部16、操作部18、存储器20和输出部22。 

探针12构成为LED(发光二极管)24与两个PD(光电二极管)26A、26B设置于例如具有可挠性的平板状部件(例如橡胶性的部件等)28。例如为了使光照射到被测定者的腕组织30内，而使探针12与被测定者的腕接触。 

在本实施方式中作为一例，LED24是峰值波长为第一波长λ1、第二波长λ2的二波长的发光二极管。第一波长λ1、第二波长λ2是水吸收少的波长，具体而言是900nm以下的波长，且设定为位于从约805nm起大致等距离的波长，其中，该805nm为脱氧血红蛋白Hb与氧化血红蛋白HbO₂的吸收光谱交叉位置的波长。在本实施方式中，作为一例，第一波长λ1为770nm，第二波长λ2为830nm。 

LED 24和PD 26A间隔第一规定距离d1而配置，LED 24和PD 26B间隔第二规定距离d2而配置。 

第一规定距离d1是设定为从LED 24发出的光通过人腕的深层部分、即皮肤组织(表层)以及脂肪组织(浅层)的更下面的肌肉组织到达PD 26A的距离。本发明者根据实验确认了如果作为测定对象的深层内的光的通过距离(这里是平均光路长)为10mm左右以上，则即使是使用通常的电子电路，也能够由充分的S/N比而检测出该层的信息。通过模拟求得浅层的厚度为0～8mm左右时，深层光的通过距离为10mm以上的发光受光器之间的距离。其结果是，在本实施方式中作为一例，将第一规定距离d1设定为20mm。 

此外，第二规定距离d2是设定为从LED 24发出的光通过人腕的深层部分到达PD 26B的距离，与第一规定距离d1不同的距离。由于发光受光器之间的距离长时，光强度是指数函数地衰减，由通用的电子电路难以检测，所以本发明者通过理论与实践求出能够由通用的电子电路检测出光强度的发光受光器之间的距离。其结果是，在本实施方式中作为一例，将第二规定距离d2设定为30mm。再者，第一规定距离d1、第二规定距离d2是一例，可以对应于到想要测定的肌肉组织为止的深度等决定适当的距离。

驱动装置14是由LED驱动器32、I-V转换器34和放大器36所构成。 

LED驱动器32根据来自控制部16的指示，使LED 24以规定的波长及规定的光强度发光。 

I-V转换器34将对由PD26A、26B所接受的光进行光电变换而得到的电流变换为电压，输出到放大器36。 

放大器36将由I-V转换器34变换的电压放大到规定的电平，作为表示光强度的信号输出到控制部16。 

控制部16对LED驱动器32发出使LED 24发光的指示，基于该结果得到的PD26A、26B所接受的光的光强度，通过后述的运算算出血红蛋白浓度等。运算结果输出到输出部22。输出部22例如由显示器、打印机等构成，通过显示或打印而将运算结果输出。 

在存储器20中预先存储有后述的处理的例行程序、该处理中使用的数据，关于预先实行的模拟结果的数据等。 

接着，作为本实施方式的作用，对控制部16所实行的测定处理，参照图2所示的流程进行说明。再者，该处理是在光学测定装置10的电源接通时实行。 

在测定时，使探针12与被测定者的腕接触，通过操作操作部18，指示测定开始。 

在步骤100中，判断是否由操作部18的操作指示了操作开始，在指示了测定开始的情况下，移动到步骤102。 

在步骤102中，例如由操作部18的操作输入被测定者的脂肪厚度。脂肪厚度例如可以是输入使用游标卡尺等简单的测量部件所测定的数据。此外，例如也可以是将未图示的脂肪厚度测定装置(例如超声波诊断装置等)与光学测定装置10连接，直接输入由该脂肪厚度测定装置所测定的脂肪厚度。被输入的脂肪厚度是求得后述的肌肉组织的吸收系数μ a_m(光吸收度)时所必需的。 

在步骤104中，对LED驱动器32发出LED(发光二极管)24发光的指示，从放大器36取得PD26A、26B所接受的光的光强度I_A、I_B。再者，以第一波长λ1、第二波长λ2依次发光，取得各自的光强度I_A、I_B。以下，令以第一波长λ1发光情况下的PD26A、26B所接受的光的 光强度为I_A1、I_B1，令以第二波长λ2发光情况下的PD26A、26B所接受的光的光强度为I_A2、I_B2。 

在步骤106中，基于步骤104中测定的光强度，求出空间分析法中的空间倾斜度S。如图3所示，LED和PD之间的距离(发光受光器之间的距离)与接受的光的光强度(log I)为该图所示的关系，在本实施方式中的空间倾斜度S，如该图所示，用线的倾斜度(斜率)表示，该线的倾斜度是连接表示发光受光器之间的距离为20mm情况下的光强度的A点与表示发光受光器之间的距离为30mm情况下的光强度的B点的线的倾斜度。在本实施方式中，为了方便，将空间倾斜度S如下式那样定义。 

式子1 

$S=\frac{\ln (I_A/I_B)}{\mathrm{\ρ}}\·\·\·\left(1\right)$

在此，ρ是两个PD26A、26B之间的距离，在本实施方式中，由于d1＝20mm、d2＝30mm，所以ρ为10mm。 

对于每个波长求出空间倾斜度S。以下，将基于以第一波长λ1发光情况下的光强度I_A1、I_B1所求得的空间倾斜度设为S1，将基于以第二波长λ2发光情况下的光强度I_A2、I_B2所求得的空间倾斜度设为S2。 

接着，在步骤108中，基于步骤106中所得到的空间倾斜度S1、S2，求出作为测定对象的腕的肌肉组织的吸收系数μ a_m。该肌肉组织的吸收系数μ a_m，是使用从后述的蒙特卡罗模拟结果所得到的S-μa_m曲线而求得的。 

这里，对本发明者进行的蒙特卡罗模拟的结果进行说明。本发明者为了对肌肉组织的氧浓度进行定量化，作为生物体组织的模型，进行了皮肤、脂肪、肌肉组织的三层模型的蒙特卡罗模拟。作为光传播的运算方法(algorithm)，使用了在模型中使光子群随机游动，使光子群的量对应于通过的介质的种类而衰减的一般算法(参照下述的非专利文献6)。 

各层的厚度和光学常数(散射系数、吸收系数)，按照以下的表1 进行设定(参照下述的非专利文献7～9)。 

表1 

  

组织	散射系数μ s(mm-1)	吸收系数μ a(mm-1)	厚度
				皮肤	1.3	0.020	1.5
脂肪	1.2	0.002	0～15
				肌肉	0.8	0.020	200

在模拟中，改变脂肪厚度，验证厚度的影响，并且使皮肤的吸收系数以及散射系数增减20％，分析出表层组织以及浅层组织的光学常数的影响。此外，在空间分析法中，有必要假定肌肉组织的散射系数μs_m为认为适当的值，但是为了研究该假定与实际不同的情况下的误差，对μ s_m增减了0.2mm^-1情况也进行了模拟。 

图4A表示在皮肤吸收系数μ a_skin为0.01mm^-1、0.0125mm^-1、0.015mm^-1情况下求得肌肉组织的吸收系数μ a_m与空间倾斜度S(slope)的关系的结果，图4B表示在皮肤散射系数μ s_skin为1.0mm^-1、1.2mm^-1、1.4mm^-1情况下求得肌肉组织的吸收系数μ a_m与空间倾斜度S的关系的结果。如图4A和图4B所示那样，可知肌肉组织的吸收系数μ a_m几乎不受皮肤吸收系数μ a_skin及皮肤散射系数μ s_skin的影响。 

此外，图5A表示在脂肪吸收系数μ a_fat为0.002mm^-1、0.003mm^-1、0.004mm^-1情况下求得肌肉组织的吸收系数μ a_m与空间倾斜度S的关系的结果，图5B表示在脂肪散射系数μ s_fat为1.0mm^-1、1.2mm^-1、1.4mm^-1情况下求得肌肉组织的吸收系数μ a_m与空间倾斜度S(slope)的关系的结果。如图5A及图5B所示那样，可知肌肉组织的吸收系数μ a_m几乎不受脂肪吸收系数μ a_fat及脂肪散射系数μ s_fat的影响。 

此外，图6表示在肌肉组织的散射系数μ s_m为1.0mm^-1、0.8mm^-1、0.6mm^-1情况下求得肌肉组织的吸收系数μ a_m与空间倾斜度S(slope)的关系的结果。如该图所示，可知当肌肉组织的散射系数μ s_m有0.2mm^-1的差异时，肌肉组织的吸收系数μ a_m的绝对值会有20％以上的差异。

此外，图7表示在脂肪厚度为3、5、7、9、15mm情况下求得肌肉组织的吸收系数μ a_m与空间倾斜度S的关系(S-μ a_m曲线)的结果。如图7所示，可知由脂肪厚度引起S-μ a_m曲线形状有很大差异。由此，通过预先测定被测定者的脂肪厚度，使用对应于脂肪厚度的S-μ a_m曲线，就能够使肌肉组织的吸收系数μ a_m定量化。S-μ a_m曲线对于空间倾斜度S的关系，可以由下面的二次式所近似。 

μ_{a_m}＝aS²+bS+c 

                          …(2) 

在此，a、b、c是常数，这些常数可以根据图7所示的蒙特卡罗模拟的结果，对每个脂肪厚度及每个波长求出，预先存储于存储器20。由此，如果已知脂肪厚度、空间倾斜度S，就能够求出吸收系数μ a_m。再者，a、b、c的值虽然由脂肪厚度、肌肉组织的散射系数μ s_m、发光受光器之间的距离而不同，但是在本发明者进行的模拟中，作为一例，在脂肪厚度为3mm、肌肉组织的散射系数μ s_m为0.8mm^-1的情况下，a＝4.95、b＝-0.56、c＝0.017。此外，使皮肤吸收系数μ a_skin及散射系数μ s_skin增减20％的结果，S-μ a_m曲线大体相同，可知皮肤的光学常数在空间分解法中几乎没有影响。 

图8表示在肌肉组织的散射系数μ s_m为0.6mm^-1、0.8mm^-1、1.0mm^-1的情况下对氧饱和度S_tO₂的实测结果。如后面所述，氧饱和度是氧化血红蛋白浓度除以总血红蛋白浓度(氧化血红蛋白浓度与脱氧血红蛋白浓度之和)而得到的。在该图中，“Occlusion”期间，是动静脉闭塞期间，即握紧上臂、使血液的流动停止的期间，“rest”期间是什么也不做的期间。 

如上所述可知，当肌肉组织的散射系数μ s_m有0.2mm^-1的差异时，肌肉组织的吸收系数μ a_m的绝对值会有20％以上的差异，但是如图8所示可知，关于氧饱和度S_tO₂，由肌肉组织的散射系数μ s_m引起的误差在数％之内。这是由于氧饱和度S_tO₂是由氧化血红蛋白浓度与总血红蛋白浓度之比所表示，是与两个吸收系数的比相关联。如果由肌肉组织的散射系数μ s_m所引起的S-μ a_m曲线不同，但形状相似，则由曲线所求得的两个吸收系数的比相同。肌肉组织的散射系数μ s_m 的差异主要是影响S-μ a_m曲线纵坐标方向上的大小，对形状的影响不大，认为是对氧饱和度S_tO₂的误差非常小的主要原因。 

图9表示对脂肪层3mm的部位中的氧饱和度进行了实测的结果。如该图所示可知，如果使用与实际不同的脂肪厚度(5～9mm)的S-μ a_m曲线，则氧饱和度S_tO₂的值最大能产生30％左右的误差。这是由于脂肪厚度不同时，S-μ a_m曲线的形状会发生大的变化所引起的。 

在空间分析法中，如果不知道深部组织的散射系数，则正确地了解血红蛋白浓度的绝对量是困难的。与此相对，如果是氧饱和度S_tO₂，则能够使散射系数的假定影响大幅度减少。但是，即使是氧饱和度S_tO₂，脂肪厚度的影响大，预先掌握厚度对于定量化是重要的。 

根据图9的脂肪厚度为3mm和5mm的结果，如果能够以±1％左右的精度测定脂肪厚度，则可认为能够推定氧饱和度S_tO₂为2～3％以下的误差，即使是对于游标卡尺等简单的方法所测定的数据，也能够相对应。 

根据上述模拟及实测的结果，在本实施方式中，对应于脂肪厚度而求出肌肉组织的吸收系数μ a_m，就能够由此求出血红蛋白浓度及氧饱和度。 

首先，在步骤108中，由上述式(2)求出肌肉组织的吸收系数μa_m，即，从存储器20读出与步骤102中输入的脂肪厚度相对应的常数a、b、c的值，由上述式(2)，根据读出的值与步骤106中求出的空间倾斜度S，求出肌肉组织的吸收系数μ a_m。再者，对每个波长求出肌肉组织的吸收系数μ_am。以下，将第一波长λ1情况下的肌肉组织的吸收系数设为μ λ¹_am，将第二波长λ2情况下的肌肉组织的吸收系数设为μ λ²_am。再者，如上所述，由于由肌肉组织的散射系数μs_m而引起S-μ a_m曲线的形状不同，所以例如使用肌肉组织的散射系数μ s_m为0.8时的S-μ a_m曲线，求出肌肉组织的吸收系数μa_m。 

在步骤110中，基于在步骤108中求出的肌肉组织的吸收系数μ λ¹_am、μ λ²_am，求出氧化血红蛋白浓度[HbO₂]。该氧化血红蛋白浓度[HbO₂]可以由下式求出。 

式3

$\left[{\mathrm{HbO}}_2\right]=\frac{{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{Hb}}^{\mathrm{\λ}2}{\mathrm{\μ}}_{a\_m}^{\mathrm{\λ}1}-{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{Hb}}^{\mathrm{\λ}1}{\mathrm{\μ}}_{a\_m}^{\mathrm{\λ}2}}{{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{Hb}{O}_2}^{\mathrm{\λ}1}{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{Hb}}^{\mathrm{\λ}2}-{\mathrm{\ϵ}}_{{\mathrm{HbO}}_2}^{\mathrm{\λ}2}{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{Hb}}^{\mathrm{\λ}1}}---\left(3\right)$

在此，ελ¹Hb是第一波长λ1的脱氧血红蛋白的分子吸光系数，ελ²Hb是第二波长λ2的脱氧血红蛋白的分子吸光系数，ελ¹HbO₂是第一波长λ1的氧化血红蛋白的分子吸光系数，ελ²HbO₂是第二波长λ2的氧化血红蛋白的分子吸光系数，上述系数都可以使用已知的值(例如下述非专利文献10中记载的值)。 

在步骤112中，基于在步骤108中求出的肌肉组织的吸收系数μ λ¹_am、μ λ²_am，求出脱氧血红蛋白浓度[Hb]。该脱氧血红蛋白浓度[Hb]可以由下式求出。 

式4 

$\left[\mathrm{Hb}\right]=-\frac{{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{Hb}{O}_2}^{\mathrm{\λ}2}{\mathrm{\μ}}_{am}^{\mathrm{\λ}1}-{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{Hb}{O}_2}^{\mathrm{\λ}1}{\mathrm{\μ}}_{a\_m}^{\mathrm{\λ}2}}{{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{Hb}{O}_2}^{\mathrm{\λ}1}{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{Hb}}^{\mathrm{\λ}2}-{\mathrm{\ϵ}}_{{\mathrm{HbO}}_2}^{\mathrm{\λ}2}{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{Hb}}^{\mathrm{\λ}1}}\·\·\·\left(4\right)$

此外，在步骤114中，根据下式，求出总血红蛋白浓度[total Hb]。 

＝[HbO₂]+[Hb]        (5) 

接着，在步骤116中，根据下式，求出氧饱和度S_tO₂

＝[HbO₂]/[total Hb]         (5) 

在步骤118中，将求出的氧化血红蛋白浓度[HbO₂]，脱氧血红蛋白浓度[Hb]，氧饱和度S_tO₂输出到输出部22。 

这样，在本实施方式中，能够使用与脂肪厚度对应的S-μ a_m曲线，求出肌肉组织的吸收系数μa_m，基于此而求出肌肉组织的氧化血红蛋白浓度、脱氧血红蛋白浓度、氧饱和度。因此，能够得到校正脂肪厚度的影响的正确的氧化血红蛋白浓度、脱氧血红蛋白浓度、氧饱和度，使它们的定量性得到大幅度提高。 

再者，虽然在本实施方式中对测定人腕的肌肉组织的血红蛋白浓度的情况进行了说明，但本发明并不限于此，例如也可以适用于对水果的果肉部分的糖分进行测定的装置。在这种情况下，将LED的波长设定为适合于测定葡萄糖的光的吸收系数的波长，将LED与PD之间的距离设定为适合于水果的外皮及内皮的厚度相适应的距离等，必须进行适宜且必要的设定，但采用基本上与上述同样的方法，就能够测定 水果的果肉部分的糖分。即，如果光能够到达内部组织，则不限于生物体，对其他的物体也能够适用。 

此外，在本实施方式中，对设置有两个PD的结构的情况进行了说明，但并不限于此，也可以是设置1个PD，两个LED。此外，也可以将LED或PD设为可移动的结构，即，可以是能够调整LED和PD之间的距离的结构。在这种情况下，可以将LED和PD之间的距离设定为第一距离d1，接受从LED发出的光，其后将LED和PD之间的距离设定为第二距离d2，接受从LED发出的光。 

此外，还可以采用如下结构：脉冲状乃至间歇地进行LED等的发光，如图10所示，在放大器36的前段添加具有时间分解法的锁定放大器(或脉冲串积分器(box car integrator)、相位检波器等)37，进行受光单元的PD等元件的输出，由此提高灵敏度以及精度。再者，在采用两个LED的结构的情况下，可以交互发光乃至重复发光模式而发光。此外，为了除去由荧光灯等而引起的测定时的干扰光的影响，还可以对LED等的发光，进行与商用频率不同的频率的正弦波交流等调制。

Claims (7)

1.一种光学测定装置，其特征在于，包括：

发光单元，其对由至少包含浅层和深层的多个层形成的作为测定对象的层状形成体照射光；

受光单元，其在从所述发光单元离开第一规定距离的位置进行受光以便接受从所述发光单元发出的光中通过了所述浅层和深层的光，并且在从所述发光单元离开第二规定距离的位置进行受光以便接受从所述发光单元发出的光中通过了所述浅层和深层的光中，与在离开所述第一规定距离的位置所接受的光相比，所述深层的通过距离不同的光；

空间倾斜度计算单元，其基于在从所述发光单元离开所述第一规定距离的位置所接受的光以及在从所述发光单元离开所述第二规定距离的位置所接受的光的各自的光强度，求出空间的倾斜度；

存储单元，其按每个所述浅层的厚度存储有用于运算所述深层中的光的吸收度的运算参数；

输入单元，其输入所述浅层的厚度；和

运算单元，其从所述存储单元读出对应于输入的所述浅层厚度的所述运算参数，基于所述空间倾斜度的二次函数求出所述深层中的光的吸收度，其中，所述空间倾斜度的二次函数包含该读出的运算参数。

2.根据权利要求1所述的光学测定装置，其特征在于：

所述层状形成体是生物体的一部分，所述浅层是脂肪组织，所述深层是肌肉组织。

3.根据权利要求2所述的光学测定装置，其特征在于：

所述运算单元基于所述光的吸收度，进一步求出氧化血红蛋白浓度、脱氧血红蛋白浓度、以及氧饱和度中的至少一个。

4.根据权利要求1所述的光学测定装置，其特征在于：

所述受光单元由从所述发光单元离开所述第一规定距离的第一受光部，和从所述发光单元离开所述第二规定距离的第二受光部构成。

5.根据权利要求2所述的光学测定装置，其特征在于：

所述受光单元由从所述发光单元离开所述第一规定距离的第一受光部，和从所述发光单元离开所述第二规定距离的第二受光部构成。

6.根据权利要求3所述的光学测定装置，其特征在于：

所述受光单元由从所述发光单元离开所述第一规定距离的第一受光部，和从所述发光单元离开所述第二规定距离的第二受光部构成。

7.一种光学测定方法，其特征在于，包括：

对由至少包含浅层和深层的多个层形成的作为测定对象的层状形成体照射光；

在从所述光的发光位置离开第一规定距离的位置进行受光以便接受所照射的光中通过了所述浅层和深层的光，并且在从所述发光位置离开第二规定距离的位置进行受光以便接受所照射的光中通过了所述浅层和深层的光中，与在离开所述第一规定距离的位置所接受的光相比，所述深层的通过距离不同的光；

基于在离开所述第一规定距离的位置所接受的光以及在离开所述第二规定距离的位置所接受的光的各自的光强度，和所述第一规定距离以及所述第二规定距离，求出空间的倾斜度；

输入所述浅层的厚度；和

从按每个所述浅层的厚度存储有用于运算所述深层中的光的吸收度的运算参数的存储单元读出对应于输入的所述浅层厚度的所述运算参数，基于该读出的运算参数和所述空间倾斜度，求出所述光的吸收度。

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