JP4744976B2 - Biological information measuring apparatus and method - Google Patents
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Description
本発明は、例えば健康管理、疾病の診断及び治療、美容のために血液や生体組織細胞中又はその細胞外の体液中の物質濃度、或いは生体組織の物性情報を非侵襲的に計測する生体情報計測装置及びその方法に関する。 The present invention relates to biological information that non-invasively measures substance concentration in blood or biological tissue cells or body fluids outside the cells, or physical property information of biological tissues for health management, diagnosis and treatment of diseases, and beauty, for example. The present invention relates to a measuring apparatus and a method thereof.
現代の主要死因である心筋梗塞等の心臓病、脳梗塞等の脳血管疾患などは、生活習慣病と呼ばれている。このような生活習慣病は、その殆どが高血圧、糖尿病、脂質代謝異常、肥満、喫煙などによってもたらされる動脈硬化を原因としている。これら高血圧、糖尿病、脂質代謝異常など高リスク状態は、健康診断により診断された場合でも、その多くは病状が相当進行するまで症状が出難い。このような病状を持った患者は、日常生活を送りながら指示された頻度、時間に血圧や血糖など生体情報の計測を患者自身で行ない、処方された通りの薬品の服用、指示された運動、食事などの自己管理を行うことが多い。 Heart diseases such as myocardial infarction and cerebrovascular diseases such as cerebral infarction, which are the main causes of death in modern times, are called lifestyle-related diseases. Most of these lifestyle-related diseases are caused by arteriosclerosis caused by hypertension, diabetes, abnormal lipid metabolism, obesity, smoking and the like. Many of these high-risk conditions such as hypertension, diabetes, and abnormal lipid metabolism, even when diagnosed by a medical examination, are less likely to cause symptoms until the disease state has progressed considerably. A patient with such a medical condition measures biological information such as blood pressure and blood sugar by himself / herself at the frequency and time given during daily life, taking medicines as prescribed, instructed exercise, Often self-management such as meals.
このうち糖尿病の重要な指標の一つである血糖の測定では、患者である被検体自身によって指や腕などの部位の一部に針を刺して少量の血液サンプルを採取し、この採取した血液中のグルコースを化学反応させてその濃度を測定するという所謂自己血糖計を広く利用している。この自己血糖計の最も一般的なグルコース濃度の計測法としては、酵素電極を用いた方法がある。グルコース検知に使用される酵素としては、例えばグルコースオキシダーゼ(GOD)がある。グルコース濃度の測定は、例えばGODを高分子膜などに固定化し、患者の物質中のグルコースがGOD固定化膜に接触することによって酸素が消費されるので、この酸素の変化を捕らえることで行われる。このような採血式の自己血糖計は、携帯可能な大きさであり、糖尿病を持つ被検体の血糖値の管理に利用されている。 Among these, in blood glucose measurement, which is one of the important indicators of diabetes, a small amount of blood sample is collected by inserting a needle into a part of a part such as a finger or arm by the patient as a subject, and this collected blood A so-called self blood glucose meter is widely used, in which glucose is chemically reacted and its concentration is measured. As the most common method for measuring the glucose concentration of this self blood glucose meter, there is a method using an enzyme electrode. An example of an enzyme used for glucose detection is glucose oxidase (GOD). Glucose concentration is measured by, for example, immobilizing GOD on a polymer membrane and the like, and oxygen in the patient's substance comes into contact with the GOD-immobilized membrane, so that oxygen changes are captured. . Such a blood collection type self blood glucose meter has a portable size and is used for management of blood glucose level of a subject having diabetes.
しかしながら、採血式の自己血糖計を用いたグルコース濃度の測定では、採血のために指や腕などの一部に針を刺す必要があり被検者の皮膚を損傷するとともに苦痛を伴う。これに対して被検者の皮膚損傷や苦痛を軽減することを目的とする測定方法がある。例えば、微小な針やレーザを用いて痛みを伴わない程度の微小な穴を皮膚表面に開け微量の細胞間質液を採取して測定する方法、皮膚表面に電圧や超音波を印加して皮膚の浸出透過性を良くし細胞間質液等の浸出液を抽出して測定する方法、更には採血や細胞間質液の抽出を必要としない非侵襲で測定する方法がある。 However, in the measurement of glucose concentration using a blood-collecting self-blood glucose meter, it is necessary to puncture a part of a finger, arm or the like for blood collection, which damages the subject's skin and causes pain. On the other hand, there is a measurement method aimed at reducing the skin damage and pain of the subject. For example, a method of measuring by measuring a minute amount of cell interstitial fluid by opening a minute hole on the skin surface using a fine needle or laser, and applying a voltage or ultrasonic wave to the skin surface. There is a method for improving the leaching permeability and extracting and measuring a leachate such as a cell interstitial fluid, and a non-invasive measurement method that does not require blood collection or extraction of a cell interstitial fluid.
このうち非侵襲で測定する方法としては、例えば特許文献1或いは特許文献2に開示されているような電磁波を利用した方法がある。これら特許文献1或いは特許文献2には、それぞれ被検体の皮膚表面などに異なる複数の波長の近赤外光を照射し、皮膚表面などからの光を検出してその検出信号を基準信号と測定信号とに分け、これらの値を演算処理することにより被検体内に存在する物質の成分や濃度を測定する方法が開示されている。
Among these, as a non-invasive measurement method, for example, there is a method using an electromagnetic wave as disclosed in
このような非侵襲で測定する方法では、予め血液などの体液を採取して測定した所望の物質濃度の値と非侵襲的に得られる信号との相関関係を求めるという所謂キャリブレーションが行われる。そして、このキャリブレーションされた相関関係に基づき非侵襲的に得られる信号から所望の物質の定量化が行われる。
しかしながら、非侵襲で測定する方法は、被検体のサーカディアンリズム(日周期リズム)や食事摂取時間、睡眠時間、体調、病態、投薬などの要因によって影響を受け、測定精度の低下を生じる。
However, the non-invasive measurement method is affected by factors such as the circadian rhythm (diurnal rhythm) of the subject, meal intake time, sleep time, physical condition, medical condition, medication, and the like, resulting in a decrease in measurement accuracy.
本発明の目的は、被検体のサーカディアンリズム(日周期リズム)や食事摂取時間、睡眠時間、体調、病態、投薬などの要因の影響を受けずに、高精度に被検体内の物質に関する情報を算出できる生体情報計測装置及びその方法を提供することにある。 The object of the present invention is to provide information on substances in a subject with high accuracy without being affected by factors such as circadian rhythm (daily rhythm) of the subject, meal intake time, sleep time, physical condition, medical condition, and medication. An object of the present invention is to provide a biological information measuring apparatus and method that can be calculated.
本発明の主要な局面に係る生体情報計測装置は、被検体内の物質を非侵襲的に計測する計測部と、被検体の生活情報を入力する情報入力部と、計測部により計測された物質の情報と情報入力部から入力された生活情報とに基づいて複数の計測時間帯毎に設定されたキャリブレーションモデルのパラメータを、生活情報に応じて最適化する最適化部と、前記最適化部により最適化されたキャリブレーションモデルのパラメータにより物質に関する情報を算出する物質情報算出部とを具備する。 A biological information measuring apparatus according to a main aspect of the present invention includes a measurement unit that non-invasively measures a substance in a subject, an information input unit that inputs life information of the subject, and a substance measured by the measurement unit. An optimization unit that optimizes the parameters of the calibration model set for each of a plurality of measurement time zones based on the life information input from the information and the information input unit according to the life information, and the optimization unit A substance information calculation unit that calculates information on the substance using the parameters of the calibration model optimized by the above.
本発明の主要な局面に係る生体情報計測方法は、被検体内の物質情報を計測部によって非侵襲的に計測し、被検体の生活情報を操作部を介して入力し、コンピュータの処理によって、計測された物質の情報と操作部を介して入力された生活情報とに基づいて複数の計測時間帯毎に設定されたキャリブレーションモデルのパラメータを、生活情報に応じて最適化し、最適化されたキャリブレーションモデルのパラメータにより物質に関する情報を算出する。 The biological information measuring method according to the main aspect of the present invention non-invasively measures the substance information in the subject by the measuring unit, inputs the living information of the subject through the operating unit, The parameters of the calibration model set for each measurement time zone based on the measured substance information and the life information input via the operation unit are optimized and optimized according to the life information. Information on the substance is calculated from the parameters of the calibration model .
本発明によれば、被検体のサーカディアンリズム(日周期リズム)や食事摂取時間、睡眠時間、体調、病態、投薬などの要因の影響を受けずに、高精度に被検体内の物質に関する情報を算出できる生体情報計測装置及びその方法を提供できる。 According to the present invention, information on substances in a subject can be obtained with high accuracy without being affected by factors such as circadian rhythm (daily rhythm) of the subject, meal intake time, sleep time, physical condition, medical condition, and medication. It is possible to provide a biological information measuring apparatus and method that can be calculated.
以下、本発明の第1の実施の形態について図面を参照して説明する。
図1は生体情報計測装置の外観図を示し、図2は同装置のブロック構成図を示す。同装置は、例えば特公平6−103257号公報、特表2002−515277号公報、米国特許第5551422号公報及び米国特許第5770454号公報に開示されているような光の照射点と受光点との距離を変えることによって実質的に光拡散光路長が異なる複数の測定データから物質の吸光度を算出する空間分解拡散反射法と、例えば特開平10−325794号公報、特開平11−506207号公報及び米国特許第5747806号公報に開示されているような複数の波長の光を利用して計測する方法とを用い、被検体の体内のグルコース濃度を測定する。
以下、同装置の具体的な構成について説明する。図1に示すように装置筐体1の表面には、表示部2の表示画面2aと、操作部3の操作ボタン3と、電源部4の電源ボタン4と、被検体Hの例えば指を保持する例えばU字溝に形成されたセンサ窓5とが設けられている。このセンサ窓5は、被検体Hの例えば腕を保持するものでもよく、その形状は、保持する被検体Hの部位の形状に合わせて変更可能である。装置筐体1の一側面には、通信ポート6が設けられている。この通信ポート6は、通信回線を介して外部機器との間で各種データやプログラムデータ等を双方向で転送等のデータ通信を可能とする。
Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 shows an external view of the biological information measuring apparatus, and FIG. 2 shows a block configuration diagram of the apparatus. The apparatus includes, for example, a light irradiation point and a light receiving point as disclosed in Japanese Patent Publication No. 6-103257, Japanese Patent Publication No. 2002-515277, US Pat. No. 5,551,422 and US Pat. No. 5,770,454. A spatially resolved diffuse reflection method for calculating the absorbance of a substance from a plurality of measurement data having substantially different light diffusion optical path lengths by changing the distance, for example, JP-A-10-325794, JP-A-11-506207, and the United States The glucose concentration in the body of the subject is measured using a method that uses light of a plurality of wavelengths as disclosed in Japanese Patent No. 5747806.
Hereinafter, a specific configuration of the apparatus will be described. As shown in FIG. 1, a
装置筐体1内には、図2に示すように被検体H内の物質を非侵襲的に計測すると共に、被検体H内の物質を計測した時刻情報を取得する計測部Mが設けられている。この計測部Mには、光源部7が設けられている。この光源部7は、所望の一つの波長の単色光又はそれぞれ波長の異なる複数の単色光、或いはこれら単色光に近い波長の光を出力する。この光源部7は、例えば半導体レーザ(LD)又は発光ダイオード(LED)等の小型の発光素子を用いる。この光源部7は、例えば所望の波長の光を出力するLD又はLED等の発光素子を一つ又は複数用いる。合波部8は、光源部7から出力された光の各波長の単色光を同一光軸に重ね合わせる。照射・受光部9は、合波部8により各波長の単色光を同一光軸に重ね合わせられた光をインタフェース部10を介して被検体Hの所望の一部位又は複数の被測定部位に照射し、かつ被検体Hの所望の一部位又は複数の被測定部位を拡散、透過又は反射した各光を同時に受光するための各光の光軸を制御する。インタフェース部10は、図1に示すように例えば被検体保持部5の底部に設けられ、照射・受光部9からの光を被検体Hに照射し、かつ被検体Hからの拡散、透過又は反射した各光を光検出部11に導く。
この光検出部11は、照射・受光部9により各光軸が制御された被検体Hの所望の一部位又は複数の被測定部位を拡散、透過又は反射した各光信号を同時に受光し、これら光信号をそれぞれアナログの電気信号である各検出信号に変換する。被検体Hを拡散、透過又は反射した各光の強度は、被検体H内に存在する所定の物質、例えばグルコースの存在比率や濃度に依存する。従って、光検出部11から出力される各検出信号のレベルは、被検体H内に存在する所定の物質の存在比率や濃度に依存している。信号増幅部12は、光検出部11から出力される各検出信号を所望の振幅に増幅する。
In the
The
装置筐体1内には、温度制御部13と温度センサ14とが設けられている。これら温度制御部13と温度センサ14とは、被検体保持部5の近傍、すなわち被検体Hの所望の一部位又は複数の被測定部位の近傍に設けられている。温度制御部13は、温度センサ14から出力される温度測定信号を入力し、被検体Hの所望の一部位又は複数の被測定部位の温度を所定温度にフィードバック制御する。この温度制御部13は、例えば被検体Hとの熱インタフェース部として熱伝導製の良いアルミニュームなどの金属材料を用い、この熱インタフェース部の底面部に熱源となるペルチェ素子を取り付けて成る。温度センサ14は、被検体Hの所望の一部位又は複数の被測定部位の温度を測定し、その温度測定信号を出力する。この温度センサ14は、例えば熱電対又はサーミスタなどから成り、被検体Hとの熱インタフェース部に埋め込まれる。
A
制御部15には、表示部2と、操作部3と、通信ポート6と、データ記憶部16と、データ収集部17と、データ処理部18とが接続されている。制御部15は、コンピュータを構成するCPUを有し、表示部2に対して表示指令を発し、操作部3からの操作指示を受け、通信ポート6を通して外部機器との間でデータ通信を行い、データ記憶部16に対してデータの書き込み、読み取りを行い、データ収集部17とデータ処理部18とに対して各処理指令を発する。
表示部2は、例えば液晶表示装置により成り、その表示画面2aに例えば被検体Hの体内の物質、例えばグルコース濃度の計測結果Rと、この被検体H内の物質を計測した時刻情報Tとを視覚的に表示する。この表示部2は、例えば音声出力装置又はバイブレータ等の振動装置のうちいずれか一方又は両方を備えてもよい。音声出力装置は、例えば被検体Hの体内のグルコース濃度の計測結果を聴覚的に報知する。振動装置は、同グルコース濃度の計測結果を触覚的に伝達する。
A
The
操作部3は、例えばマン・マシン・インタフェースによる情報入力部として機能し、例えばキーボード、マウス、ボタン、タッチキーパネル又は音声ガイドの発声による情報の入力装置のうち少なくとも1つを有し、表示部2の表示画面2aに対する対話形式で例えば被検体Hの生活情報を当該表示画面2aに表示される複数の選択肢から選択することにより入力する。この被検体Hの生活情報は、例えば被検体Hの睡眠情報、食事情報、運動情報又は投薬情報のうち少なくとも1つの情報である。又、操作部3は、被検体Hのバイタル情報として例えば被検体Hの体温、血圧、心拍数又は血液のうち少なくとも1つの検査情報、又は被検体Hの病態情報を入力する。
The
データ収集部17は、信号増幅部12により所望の振幅に増幅された各検出信号をデジタル信号に変換して各計測データとして収集する。
データ処理部18は、データ収集部17により収集された各計測データを処理して被検体H内に存在する物質の成分や濃度、或いは被検体Hの組織の変性に関する情報、例えば被検体Hの体内のグルコース濃度を算出し、このグルコース濃度等を必要に応じてデータ記憶部16に記憶する。このデータ処理部18は、最適化部19と物質情報算出部20とを有する。
最適化部19は、データ収集部17により収集された各計測データと操作部3により入力された被検体Hの生活情報との相関関係の最適化、すなわち予め設定された複数のキャリブレーションモデルの中から最適なキャリブレーションモデルを選択、又はキャリブレーションモデルのパラメータを最適化する。又、最適化部19は、キャリブレーションモデルを複数の計測時間帯毎に予め設定し、被検体Hの生活情報に応じてキャリブレーションモデルのパラメータを最適化する。
物質情報算出部20は、最適化部19により最適化されたキャリブレーションモデルにより物質に関する情報、被検体Hの体内のグルコース濃度を算出する。
The
The
The
The substance
制御部15は、操作部3からの操作信号等に基づいて表示部2、電源部4、光源部7、信号増幅部12、温度制御部13、データ記憶部16、データ収集部17、データ処理部18などを動作制御する。又、制御部15は、必要に応じて温度制御部13、データ記憶部16、データ処理部18などに電力を供給する。電源部4は、表示部2、光源部7、信号増幅部12、制御部15などに電力を供給する。
次に、上記の如く構成された装置の動作について図3に示す計測処理フローチャートに従って説明する。
非侵襲計測を行うステップ#1では、電源ボタン4が押操作されると、電源部4から表示部2、光源部7、信号増幅部12、制御部15などに電力が供給される。これにより、制御部15が起動する。そして、被検体Hの例えば指がセンサ窓5に保持され、操作ボタン3が操作されると、非侵襲計測が行われる。すなわち、光源部7からは、所望の一つの波長の単色光又はそれぞれ波長の異なる複数の単色光、或いはこれら単色光に近い波長の光が出力される。この光は、合波部8に入射して各波長の単色光が同一光軸に重ね合わされる。この合波器8から出射された光は、照射・受光部9によりインタフェース部10を介して被検体Hの所望の一部位又は複数の被測定部位に照射される。このとき、被検体Hの所望の一部位又は複数の被測定部位で拡散、透過又は反射した各光は、照射・受光部9によって光検出部11で同時に受光するために各光の光軸が制御される。
The
Next, the operation of the apparatus configured as described above will be described with reference to a measurement processing flowchart shown in FIG.
In
光検出部11は、照射・受光部9により各光軸が制御された被検体Hの所望の一部位又は複数の被測定部位を拡散、透過又は反射した各光を同時に受光し、これら光をそれぞれアナログの電気信号である各検出信号に変換する。このときの被検体Hを拡散、透過又は反射した各光信号の強度は、被検体H内に存在する所定の物質、例えばグルコースの存在比率や濃度に依存する。従って、光検出部11から出力される各検出信号のレベルは、被検体H内に存在する所定の物質の存在比率や濃度に依存している。信号増幅部12は、光検出部11から出力される各検出信号を所望の振幅に増幅する。
The
このような非侵襲計測時、温度制御部13は、温度センサ14から出力される温度測定信号を入力し、被検体Hの所望の一部位又は複数の被測定部位の温度を所定温度にフィードバック制御する。
データ収集部17は、信号増幅部12により所望の振幅に増幅された各検出信号をデジタル信号に変換して各計測データDhとして収集する。これら収集された計測データは、制御部15によって計測時の時刻情報Dtと共にデータ記憶部16に記憶される。
During such noninvasive measurement, the
The
一方、非侵襲計測の計測前又は計測後に、生活情報入力がステップ#2で行われる。すなわち、制御部15は、表示部2の表示画面2aに生活情報入力用の画面を表示し、この画面を見ながら操作部3が操作されると、操作部3からの操作入力を生活情報としてデータ記憶部16に記憶する。生活情報としては、図4Aに示す被検体Hの睡眠情報F1、図4Bに示す食事情報F2、図4Cに示す運動情報F3又は図4Dに示す投薬情報F4のうち少なくとも1つの情報が入力される。これら被検体Hの睡眠情報F1、食事情報F2、運動情報F3及び投薬情報F4は、それぞれ階層のデータ構造を有し、例えばデータ記憶部15に記憶されている。例えば睡眠情報F1は、「時間」と「睡眠情報」との各データ項目を有し、このうち「時間」の下層には、「起床時間」「就寝時間」を有し、「睡眠情報」の下層には、「熟眠できた」「よく眠れなかった」を有する。
図5は表示部2の表示画面2aに表示される生活情報入力用としての投薬情報F4の画面の一例を示す。この投薬情報F4の画面には、例えば服用・投与時間と、各薬品と、これら薬品の投与量との各入力欄R1、R2、R3が表示されている。投薬情報F4は、図4Dに示すように「服用・投与時間」と「種類」との各データ項目を有し、このうち「種類」の下層に「糖尿病治療薬」「高血圧治療薬」等を有し、さらに「糖尿病治療薬」の下層に「インスリン」「スルホニン尿素薬」「インスリン抵抗性改善薬」等を有し、「インスリン」の下層に「ランタス」「5単位」を有する。
従って、表示部2の表示画面2aに表示されている投薬情報F4の画面を見ながら操作部3の例えばキーボード、マウス、ボタン又はタッチキーパネルを操作するという対話形式で各薬品を複数の選択肢から選択、すなわちプルダウンメニューにより選択して入力欄R2に入力する。例えば入力欄R2に「ランタス」を選択すると、入力欄R3に「5単位」が表示される。
On the other hand, life information input is performed in
FIG. 5 shows an example of a medication information F 4 screen for inputting life information displayed on the
Thus, a plurality of choices each drug interactively of operating a keyboard of the
投薬情報F4の画面を見ながら操作部3を操作するという対話形式で各薬品を選択するとき、例えば音声出力装置又はバイブレータ等の振動装置のいずれか一方又は両方を用い、音声ガイド等の質問形式に従って投薬情報F4を入力したり、振動装置により投薬情報F4の入力を要求するような振動を発声するようにしてもよい。なお、音声出力装置を用いた場合には、音声により回答するようにしてもよい。
When selecting the chemical interactively of operating the
以下に、表示部2の表示画面2aへの表示又は音声ガイドに従って質問形式により生活情報を入力する一例を示す。この生活情報は、朝に計測する場合である。
1.血糖測定を開始します。
2.はじめに、睡眠情報を入力してください。
3.昨晩は何時に寝ましたか。メニューから選択してください。
◇20:00−21:00,21:00−22:00,22:00−24:00,
24:00以降,
4.今朝は何時に起きましたか。メニューから選択して下さい。
◇06:00以前,06:00−07:00,07:00−08:00,
08:00−09:00,09:00以降,
5.昨晩はよく眠れましたか。
◇よく眠れた,よく眠れなかった。
6.次に食事情報を入力して下さい。
7.朝食は食べましたか。
◇はい,いいえ,
8.朝食は何時に食べましたか。メニューから選択して下さい。
◇06:00以前,06:00−06:30,06:30−07:00,
07:00−07:30,07:30−08:00,08:00−08:30,
9.食事内容を入力して下さい。
10.食べたものを下記メニューから選択して下さい。
◇ご飯,肉,魚,野菜,乳製品,飲み物,その他,
11.ご飯はお茶碗に何杯食べましたか。メニュrから選択して下さい。
◇1杯,2杯,3杯,4杯,
12.それでは血糖測定を開始しますので、指をセンサ窓5に載せて操作ボタン3aを押して下さい。
13.計測が終了しました。
14.あなたの現在の血糖値は110mg/dLです。
15.この計測結果の予測誤差範囲は±10mg/dLです。
16.キャリブレーションモデルの適合度は80%です。
17.あなたの現在の睡眠状態は、キャリブレーションモデルに十分反映されていません。睡眠情報を確認し、間違いがある場合は再入力してから血糖値をもう一度計算し直してください。
なお、上記「13」〜「17」は、計測終了後の音声による報知の一例を示す。
このようにして操作部3を操作することにより被検体Hの生活情報として睡眠情報F1、食事情報F2、運動情報F3、投薬情報F4が入力され、これら生活情報が制御部15によって例えばデータ記憶部16に記憶される。
Below, an example of inputting life information in a question format according to the display on the
1. Start blood glucose measurement.
2. First, enter your sleep information.
3. What time did you go to bed last night? Please select from the menu.
◇ 20: 00-21: 0, 21: 00-22: 00, 22: 00-24: 00,
After 24:00,
4). What time did you get up this morning? Please select from the menu.
◇ Before 06:00, 06: 00-07: 00: 00, 07: 00-08: 00,
From 08:00 to 09:00, after 09:00,
5). Did you sleep well last night?
◇ I could sleep well, I could not sleep well.
6). Next, enter your meal information.
7). Did you eat breakfast?
◇ Yes, no,
8). What time did you eat breakfast? Please select from the menu.
◇ Before 06:00, 06: 00-06: 30, 06: 30-07: 0,
07: 00-07: 30, 07: 30-08: 00: 00, 08: 0-08: 30,
9. Please enter your meal details.
10. Please choose what you ate from the menu below.
◇ Rice, meat, fish, vegetables, dairy products, drinks, etc.
11. How many cups of rice did you eat in the bowl? Please select from the menu.
◇ 1 cup, 2 cups, 3 cups, 4 cups,
12 Then, blood glucose measurement starts, so put your finger on the
13. Measurement is complete.
14 Your current blood glucose level is 110 mg / dL.
15. The prediction error range of this measurement result is ± 10 mg / dL.
16. The calibration model is 80% good.
17. Your current sleep state is not well reflected in the calibration model. Please check your sleep information and re-enter your blood sugar if there are any mistakes and try again.
In addition, said "13"-"17" shows an example of alerting | reporting by the audio | voice after completion | finish of measurement.
By operating the
さらに、操作部3からは、被検体Hのバイタル情報として体温、血圧、心拍数又は血液のうち少なくとも1つの検査情報、又は被検体Hの既往症を含む病態情報が入力される。例えば、被検体Hが糖尿病であれば、操作部3からは、バイタル情報として病院の血液検査で計測された血糖値、グリコヘモグロビン(HbA1C)、グリコアルブミン、コレステロール、中性脂肪、CRP(C反応性タンパク)等を入力してもよい。これらバイタル情報は、キャリブレーションモデルのパラメータを最適化するための情報として用いることが可能である。
Furthermore, from the
次に、最適化部19は、データ収集部17により収集された各計測データと、操作部3により入力された被検体Hの生活情報として睡眠情報F1、食事情報F2、運動情報F3、投薬情報F4との相関関係の最適化を行う。すなわち最適化部19は、非侵襲計測による各計測データと、被検体Hの睡眠情報F1、食事情報F2、運動情報F3、投薬情報F4とに基づいて予め設定された複数のキャリブレーションモデルの中から最適なキャリブレーションモデルを選択、又はキャリブレーションモデルのパラメータを最適化する。
例えば、キャリブレーションモデル[G]の一例を示すと、
[G]=a0+a1・S1+a2・S2+a3・S3+a4・S4
であり、a0,a1,a2,a3,a4がパラメータを示し、S1,S2,S3,S4が被検体Hの複数の被測定部位を拡散、透過又は反射した各光を受光して検出された各計測データを示す。従って、最適化部19は、各パラメータa0,a1,a2,a3,a4を最適化する。なお、これらパラメータa0,a1,a2,a3,a4は、被検体Hの睡眠情報F1、食事情報F2、運動情報F3、投薬情報F4の各組み合わせによりそれぞれ複数有する。
又、最適化部19は、非侵襲計測による各計測データと、被検体Hの睡眠情報F1、食事情報F2、運動情報F3、投薬情報F4と、被検体Hのバイタル情報として例えば体温、血圧、心拍数、血液、既往症を含む病態情報、さらに被検体Hが糖尿病であれば、病院の血液検査で計測された血糖値、グリコヘモグロビン(HbA1C)、グリコアルブミン、コレステロール、中性脂肪、CRP(C反応性タンパク)等とに基づいて予め設定された複数のキャリブレーションモデルの中から最適なキャリブレーションモデルを選択、又はキャリブレーションモデルのパラメータを最適化してもよい。
Next, the
For example, an example of the calibration model [G]
[G] = a 0 + a 1 · S 1 + a 2 · S 2 + a 3 · S 3 + a 4 · S 4
A 0 , a 1 , a 2 , a 3 , a 4 indicate parameters, and S 1 , S 2 , S 3 , S 4 diffuse, transmit, or reflect a plurality of measurement sites of the subject H Each measurement data detected by receiving each light is shown. Therefore, the
Further, the
又、最適化部19は、図6に示すようにキャリブレーションモデルを複数の計測時間帯毎に予め設定し、被検体Hの生活情報に応じてキャリブレーションモデルのパラメータを最適化する。同図では各計測時間帯t0−t1、t1−t2、…、t6−t7毎にそれぞれ各キャリブレーションモデルM1、M2、…M7が予め設定されている。Dhbは、血糖値の計測データを示す。最適化部19は、各計測時間帯t0−t1、t1−t2、…、t6−t7毎にそれぞれ各キャリブレーションモデルM1、M2、…M7の各パラメータを被検体Hの生活情報に応じて最適化してもよい。
Further, the
次に、物質情報算出部20は、ステップ#4において、最適化部19により最適化されたキャリブレーションモデルにより物質に関する情報、例えば被検体Hの体内のグルコース濃度を算出する。
Next, in
次に、物質情報算出部20は、ステップ#5において、算出したグルコース濃度等を表示部2の表示画面2aに表示し、次のステップ#6において、算出したグルコース濃度等を必要に応じてデータ記憶部16に記憶する。
Next, in
このように上記第1の実施の形態によれば、非侵襲計測による各計測データと、被検体Hの生活情報としての睡眠情報F1、食事情報F2、運動情報F3、投薬情報F4とに基づいて予め設定された複数のキャリブレーションモデルの中から最適なキャリブレーションモデルを選択、又はキャリブレーションモデルのパラメータを最適化するので、被検体Hのサーカディアンリズム(日周期リズム)や食事摂取時間、睡眠時間、体調、病態、投薬などに依存した血行動態等の変動要因の影響を受けずに、高精度に被検体内の物質に関する情報、例えば被検体Hの体内のグルコース濃度を算出できる。 As described above, according to the first embodiment, each measurement data based on the noninvasive measurement, sleep information F 1 as the life information of the subject H, meal information F 2 , exercise information F 3 , medication information F 4. The optimal calibration model is selected from a plurality of preset calibration models based on the above, or the parameters of the calibration model are optimized, so the circadian rhythm (daily rhythm) and meal intake of the subject H It is possible to calculate information on the substance in the subject with high accuracy, for example, the glucose concentration in the subject H, without being affected by fluctuation factors such as hemodynamics depending on time, sleep time, physical condition, medical condition, medication, etc. .
最適なキャリブレーションモデルの選択、又はキャリブレーションモデルのパラメータを最適化するには、被検体Hのバイタル情報として例えば体温、血圧、心拍数、血液、既往症を含む病態情報、さらに被検体Hが糖尿病であれば、病院の血液検査で計測された血糖値、グリコヘモグロビン(HbA1C)、グリコアルブミン、コレステロール、中性脂肪、CRP(C反応性タンパク)等を用いることもできる。 In order to select the optimal calibration model or optimize the parameters of the calibration model, for example, the vital information of the subject H includes body temperature, blood pressure, heart rate, blood, pathological information including the past disease, and the subject H is diabetic. If so, blood glucose level measured by a blood test in a hospital, glycohemoglobin (HbA1C), glycoalbumin, cholesterol, neutral fat, CRP (C-reactive protein) and the like can also be used.
睡眠情報F1、食事情報F2、運動情報F3、投薬情報F4等の被検体Hの生活情報の入力は、表示部2の表示画面2aへの表示又は音声ガイドに従って質問形式等の対話形式で行うので、間違いなく、被検体H自身で入力できる。
The input of life information of the subject H such as sleep information F 1 , meal information F 2 , exercise information F 3 , medication information F 4, etc. is displayed on the
次に、本発明の第2の実施の形態について図面を参照して説明する。
図7は生体情報計測装置の特徴部分の一部ブロック構成図を示す。なお、本実施の形態の装置は、上記図2に示す構成と略同一であり、最適化部19と物質情報算出部20との各機能が異なる。又、図8は計測処理フローチャートを示し、図3に示す計測処理フローチャートに各ステップ#10、#11を追加している。
最適化部19は、非侵襲計測による各計測データと、被検体Hの睡眠情報F1、食事情報F2、運動情報F3、投薬情報F4とに基づいて予め設定された複数のキャリブレーションモデルの中から最適なキャリブレーションモデルを選択、又はキャリブレーションモデルのパラメータを最適化すると、この最適化したキャリブレーションモデルの適合性を定量的に評価する。
具体的に最適化部19は、少なくとも統計的検定法又はマハラノビス距離の多変量分析法を用いてキャリブレーションモデルの適合性を定量的に評価する。すなわち、制御部15には、キャリブレーションデータベース21が接続されている。なお、このキャリブレーションデータベース21は、データ記憶部16内に形成してもよい。このキャリブレーションデータベース21には、例えばキャリブレーションモデルの選択やキャリブレーションモデルのパラメータの最適化に用いる各条件因子とキャリブレーションモデルの相関性をクラスタ分析した情報が記憶されている。このキャリブレーションデータベース21は、各被検体H毎に形成可能である。
Next, a second embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 7 shows a partial block diagram of the characteristic part of the biological information measuring device. The apparatus according to the present embodiment is substantially the same as the configuration shown in FIG. 2, and the functions of the
The
Specifically, the
しかるに、最適化部19は、図8に示す計測処理フローチャートのステップ#10において、キャリブレーションデータベース21に記憶されているキャリブレーションモデルの選択やキャリブレーションモデルのパラメータの最適化に用いる各条件因子とキャリブレーションモデルの相関性をクラスタ分析した情報を用い、統計的検定法又はマハラノビス距離の多変量分析法を用いてキャリブレーションモデルの適合性を定量的に評価する。
However, in
なお、キャリブレーションモデルの適合性を定量的に評価する際、キャリブレーションモデルの選択に必要な生活情報が不足している場合、又はキャリブレーションモデルの適合性が所望のレベル以下の場合、最適化部19は、生活情報が不足している旨、又はキャリブレーションモデルの適合性のレベル及び所望のレベル以下の旨を表示部2の表示画面2aに表示する。
In addition, when quantitatively evaluating the suitability of the calibration model, if there is insufficient living information necessary for selecting the calibration model, or if the suitability of the calibration model is below a desired level, optimization The
物質情報算出部20は、最適化部19によるキャリブレーションモデルの適合性の評価結果に基づいて被検体Hの物質に関する情報の予測される計測誤差を算出する。具体的に物質情報算出部20は、ステップ#11において、最適化部19によるキャリブレーションモデルの適合性の評価結果を受け、生活情報と、計測信号又は例えば被検体Hの体内のグルコース濃度等の算出値と、キャリブレーションデータベース21に記憶されているキャリブレーションモデルの選択やキャリブレーションモデルのパラメータの最適化に用いる各条件因子とキャリブレーションモデルの相関性をクラスタ分析した情報とに対して統計学的誤差推定法等を適用して被検体Hの物質に関する情報の予測される計測誤差を算出する。
The substance
さらに、物質情報算出部20は、ステップ#6において、例えば被検体Hの体内のグルコース濃度等の算出値等の計測結果に、キャリブレーションモデルの適合性情報、予測される計測誤差の情報を付加し、これら情報をキャリブレーションデータベース21に記憶する。
Further, in
このように上記第2の実施の形態によれば、最適化したキャリブレーションモデルの適合性を定量的に評価するので、キャリブレーションモデルの適合性の評価結果やその理由を被検体Hに示すことができる。又、予測される計測誤差を算出するので、被検体Hに対して計測状態や計測結果の信頼度を正確に示すことができる。これにより、例えば誤差の少ない計測時間帯に計測をすることができる。 As described above, according to the second embodiment, since the suitability of the optimized calibration model is quantitatively evaluated, the evaluation result of the suitability of the calibration model and the reason thereof are shown to the subject H. Can do. Moreover, since the predicted measurement error is calculated, the measurement state and the reliability of the measurement result can be accurately shown for the subject H. Thereby, for example, measurement can be performed in a measurement time zone with a small error.
なお、本発明は、上記各実施の形態に限定されるものではなく、次のように変形してもよい。
例えば、上記各実施の形態では、被検体Hの体内のグルコース濃度を算出する場合について説明したが、これに限らず、被検体Hの生体組織の細胞中、又は生体組織の細胞外等に存在する所望の生体内物質の成分や濃度、例えば血液中のヘモグロビン濃度等を計測するようにしてもよい。
キャリブレーションモデルは、計測時間に応じて変更するようにしてもよい。
In addition, this invention is not limited to said each embodiment, You may deform | transform as follows.
For example, in each of the above-described embodiments, the case where the glucose concentration in the body of the subject H is calculated has been described. However, the present invention is not limited to this, and is present in the cells of the living tissue of the subject H or outside the living tissue. The component or concentration of a desired in-vivo substance, for example, the hemoglobin concentration in blood may be measured.
The calibration model may be changed according to the measurement time.
1:装置筐体、2:表示部、2a:表示画面、3:操作部、3a:操作ボタン、4:電源部、4a:電源ボタン、H:被検体、5:センサ窓、6:通信ポート、M:計測部、7:光源部、8:合波部、9:照射・受光部、10:インタフェース部、11:光検出部、12:信号増幅部、13:温度制御部、14:温度センサ、15:制御部、16:データ記憶部、17:データ収集部、18:データ処理部、19:最適化部、20:物質情報算出部、21:キャリブレーションデータベース。 1: device housing, 2: display unit, 2a: display screen, 3: operation unit, 3a: operation button, 4: power supply unit, 4a: power button, H: subject, 5: sensor window, 6: communication port , M: measurement unit, 7: light source unit, 8: multiplexing unit, 9: irradiation / light receiving unit, 10: interface unit, 11: light detection unit, 12: signal amplification unit, 13: temperature control unit, 14: temperature Sensor: 15: Control unit 16: Data storage unit 17: Data collection unit 18: Data processing unit 19: Optimization unit 20: Substance information calculation unit 21: Calibration database
Claims (16)
前記被検体の生活情報を入力する情報入力部と、
前記計測部により計測された前記物質の情報と前記情報入力部から入力された前記生活情報とに基づいて複数の計測時間帯毎に設定されたキャリブレーションモデルのパラメータを、前記生活情報に応じて最適化する最適化部と、
前記最適化部により最適化された前記キャリブレーションモデルの前記パラメータにより前記物質に関する情報を算出する物質情報算出部と、
を具備したことを特徴とする生体情報計測装置。 A measurement unit that non-invasively measures a substance in a subject;
An information input unit for inputting life information of the subject;
Parameters of the calibration model set for each of a plurality of measurement time zones based on the information on the substance measured by the measurement unit and the life information input from the information input unit , according to the life information An optimization unit to optimize,
A substance information calculation unit for calculating information on the substance based on the parameters of the calibration model optimized by the optimization unit;
A biological information measuring device comprising:
前記被検体の生活情報を操作部を介して入力し、
コンピュータの処理によって、前記計測された前記物質の情報と前記操作部を介して入力された前記生活情報とに基づいて複数の計測時間帯毎に設定されたキャリブレーションモデルのパラメータを、前記生活情報に応じて最適化し、
前記最適化された前記キャリブレーションモデルの前記パラメータにより前記物質に関する情報を算出する、
ことを特徴とする生体情報計測方法。 Non-invasive measurement of substance information in the subject by the measurement unit,
Input the life information of the subject through the operation unit,
Parameters of the calibration model set for each of a plurality of measurement time zones based on the information of the measured substance and the life information input through the operation unit by the processing of the computer, the life information Optimized according to
Calculating information on the substance according to the parameters of the optimized calibration model;
BIOLOGICAL information measuring how to characterized in that.
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