JP6807300B2 - Component concentration measuring method and component concentration measuring device - Google Patents
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Description
本発明は、誘電分光法を用いた対象成分の成分濃度を測定する技術に関する。 The present invention relates to a technique for measuring the component concentration of a target component using dielectric spectroscopy.
近年、ヘルスケア分野ではウエアラブル端末の需要が高まっており、様々な医療情報を手軽に測定できる技術の開発が望まれている。測定対象として考えられるのは、血糖値などの血液成分、皮膚の水分量などが考えられる。例えば、血糖値などの検査においては血液の採取が必要なために患者にとって大きな負担となるので、血液を採取しない非侵襲な成分濃度測定装置が注目されている。 In recent years, the demand for wearable terminals has been increasing in the healthcare field, and it is desired to develop a technology that can easily measure various medical information. Possible measurement targets include blood components such as blood glucose level and the amount of water in the skin. For example, a non-invasive component concentration measuring device that does not collect blood is attracting attention because it is a heavy burden on the patient because it is necessary to collect blood in a test such as a blood glucose level.
非侵襲な成分濃度測定装置としては、近赤外光などの光学的手法と比べ生体内での散乱が少ない、１フォトンの持つエネルギーが低い、などの理由からマイクロ波−ミリ波帯の電磁波を用いた手法がいくつか提案されている。例えば、非特許文献1に示されるような共振構造を用いた手法がある。この手法では、アンテナや共振器などのＱ値の高いデバイスと測定試料を接触させ、共振周波数周辺の周波数特性を測定する。共振周波数はデバイスの周囲の複素誘電率により決定されるため、共振周波数のシフト量を測定する方法ではシフト量と成分濃度との間の相関を予め測定することにより、共振周波数のシフト量から成分濃度の推定を行う。 As a non-invasive component concentration measuring device, electromagnetic waves in the microwave-millimeter wave band are used because there is less scattering in the living body than optical methods such as near-infrared light, and the energy of one photon is low. Several methods have been proposed. For example, there is a method using a resonance structure as shown in Non-Patent Document 1. In this method, a device having a high Q value such as an antenna or a resonator is brought into contact with the measurement sample, and the frequency characteristics around the resonance frequency are measured. Since the resonance frequency is determined by the complex permittivity around the device, the method of measuring the shift amount of the resonance frequency is to measure the correlation between the shift amount and the component concentration in advance, and then the component is derived from the shift amount of the resonance frequency. Estimate the concentration.
マイクロ波−ミリ波を用いた他の成分濃度測定法としては、特許文献１に示す様な誘電分光法が提案されている。誘電分光法は、皮膚内に電磁波を照射し、測定対象とする血液成分、例えば、グルコース分子と水の相互作用に従い、電磁波を吸収させ、電磁波の振幅及び位相を観測する。観測される電波の周波数に対応する信号の振幅や位相から、誘電緩和スペクトルを算定する。誘電緩和スペクトルは一般的にはCole-Cole式に基づき緩和カーブの線形結合として表現し、複素誘電率を算定する。生体成分の計測では、例えば血液中に含まれるグルコースやコレステロール等の血液成分の量に複素誘電率は相関があり、その変化に対応した電気信号(振幅、位相)として測定される。複素誘電率変化と成分濃度との相間を予め測定することによって検量モデルを構築し、計測した誘電緩和スペクトルの変化から成分濃度の検量を行う。 As another method for measuring the component concentration using microwaves and millimeter waves, a dielectric spectroscopy method as shown in Patent Document 1 has been proposed. Dielectric spectroscopy irradiates the skin with electromagnetic waves, absorbs the electromagnetic waves according to the interaction between the blood component to be measured, for example, glucose molecules and water, and observes the amplitude and phase of the electromagnetic waves. The dielectric relaxation spectrum is calculated from the amplitude and phase of the signal corresponding to the frequency of the observed radio wave. The dielectric relaxation spectrum is generally expressed as a linear combination of relaxation curves based on the Cole-Cole equation, and the complex permittivity is calculated. In the measurement of biological components, for example, the complex permittivity has a correlation with the amount of blood components such as glucose and cholesterol contained in blood, and is measured as an electric signal (amplitude, phase) corresponding to the change. A calibration model is constructed by measuring the phase between the change in the complex permittivity and the component concentration in advance, and the component concentration is calibrated from the measured change in the dielectric relaxation spectrum.
誘電分光法は物質固有のスペクトルの重なり合わせからなすスペクトルを測定するので、統計学的な多変量解析手法により測定対象の固有の特徴量の抽出が可能である。そのため、血液等の多成分系中の成分濃度測定に関して共振器法よりも優位である。 Since dielectric spectroscopy measures a spectrum formed by overlapping spectra unique to a substance, it is possible to extract the unique features of the measurement target by a statistical multivariate analysis method. Therefore, it is superior to the resonator method in measuring the concentration of components in a multi-component system such as blood.
また、誘電分光法を用いて水に関する成分分析を行うことにより、生体の水分量を測定することも可能であり、誘電分光は成分分析、水分量計測いずれにも適用し得る技術であるといえる。 It is also possible to measure the water content of a living body by performing component analysis on water using dielectric spectroscopy, and it can be said that dielectric spectroscopy is a technology that can be applied to both component analysis and water content measurement. ..
ウエアラブル端末などの個人向けの生体成分測定では長時間の装着を前提としている。そのため、測定装置を生体に長時間装着した際の、装置−生体間の相互作用によって生じる信号ドリフトが成分分析の精度を低下させるという課題があった。 Biological component measurement for individuals such as wearable terminals is premised on long-term wearing. Therefore, there is a problem that the signal drift caused by the interaction between the device and the living body reduces the accuracy of the component analysis when the measuring device is attached to the living body for a long time.
本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、誘電分光を用いて生体測定を実施する際のドリフトを抑制し、安定した誘電分光スペクトルを取得することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above, and an object of the present invention is to suppress drift when performing biological measurement using dielectric spectroscopy and to obtain a stable dielectric spectroscopy spectrum.
本発明に係る成分濃度測定方法は、被測定試料の複素誘電率を測定して誘電分光スペクトルを取得するステップと、前記複素誘電率の虚部を用いてドリフトの傾きの周波数特性をローレンツ関数としてモデル化するステップと、モデル化した前記ドリフトの傾きを用いて前記誘電分光スペクトルを補正するステップと、を有することを特徴とする。 In the component concentration measuring method according to the present invention, a step of measuring the complex permittivity of the sample to be measured to obtain a dielectric spectroscopy spectrum and a frequency characteristic of the drift gradient using the imaginary part of the complex permittivity as a Lorentz function. It is characterized by having a step of modeling and a step of correcting the dielectric spectroscopy spectrum by using the slope of the modeled drift.
本発明に係る成分濃度測定装置は、被測定試料の複素誘電率を測定して誘電分光スペクトルを取得する取得手段と、前記複素誘電率の虚部を用いてドリフトの傾きの周波数特性をローレンツ関数としてモデル化するモデル化手段と、モデル化した前記ドリフトの傾きを用いて前記誘電分光スペクトルを補正する補正手段と、を有することを特徴とする。 The component concentration measuring apparatus according to the present invention uses an acquisition means for measuring the complex permittivity of the sample to be measured to acquire a dielectric spectroscopy spectrum and an imaginary portion of the complex permittivity to obtain a Lorentz function for the frequency characteristic of the slope of the drift. It is characterized by having a modeling means for modeling as, and a correction means for correcting the dielectric spectroscopy spectrum by using the modeled slope of the drift.
本発明によれば、誘電分光を用いて生体測定を実施する際のドリフトを抑制し、安定した誘電分光スペクトルを取得することができる。 According to the present invention, it is possible to suppress drift when performing biological measurement using dielectric spectroscopy and obtain a stable dielectric spectroscopy spectrum.
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
図１は、本実施形態の成分濃度測定システムの構成を示す機能ブロック図である。同図に示す成分濃度測定システムは、誘電分光装置１０、信号処理部２０、演算部３０、及び表示装置４０を備える。
FIG. 1 is a functional block diagram showing the configuration of the component concentration measurement system of the present embodiment. The component concentration measuring system shown in the figure includes a
誘電分光装置１０は、生体、液体、あるいは固体などの測定試料のマイクロ波−ミリ波帯の誘電率を測定し、誘電分光スペクトルを得ることができる装置である。生体とは、人や動物、細胞などであり、人や動物の場合は耳朶、腕、掌、足などセンサが装着し易い部位にセンサを設置して測定を行う。誘電分光装置１０として、ＭＨｚ−ＧＨｚ帯において測定試料の複素誘電率が測定できる構成の装置を用いることができる。例えば、ベクトルネットワークアナライザ（ＶＮＡ）やインピーダンスアナライザ（ＩＡ）に同軸プローブ、導波管、マイクロストリップ線路、コプレーナ線路などを接続した構成を用いることができる。あるいは、２種類のレーザーとフォトミキサを用いたマイクロ波−ミリ波生成器と、ショットキーバリアダイオードなどの受信器の組み合わせを用いてもよい。フォトミキサとしては、ｐｉｎフォトダイオード、アバランシェフォトダイオード、単一走行キャリアフォトダイオードなどを用いる。受信器としては、ショットキーバリアダイオードの代わりにプレーナドープドバリアダイオード、スペクトルアナライザ、ボロメータ、ゴーレイセルなどを用いてもよい。また、誘電率測定法としてＶＮＡと液体セルを用いた自由空間法を用いることもでき、この場合はＶＮＡの代わりに光伝導アンテナを用いた時間領域分光法や２種類のレーザーとフォトミキサによる信号源を用いた周波数領域分光法を用いてもよい。これらの複数の手法を組み合わせて誘電分光装置１０を構成してもよい。誘電分光装置１０を用いて約１０ＭＨｚ−５０ＧＨｚの広帯域において測定試料の複素誘電率を測定する。
The
信号処理部２０は、センサを生体に長時間装着した際に生じるドリフトの影響をモデル化し、誘電分光装置１０によって得られた誘電分光スペクトルをモデル化した式により補正する。信号処理部２０の処理の詳細は後述する。
The
演算部３０は、補正スペクトルを用いて多変量解析を行って測定試料の検量モデルを作成し、測定試料の検量モデルと濃度が既知の検量モデルから測定対象成分の濃度を求める。濃度が既知の検量モデルは、濃度が既知のサンプルを用いて作成できる。
The
表示装置４０は、演算部３０の結果を表示する。
The
ここで、誘電分光装置１０により測定する誘電分光スペクトルについて説明する。
Here, the dielectric spectroscopic spectrum measured by the dielectric
誘電分光装置１０によって得られた誘電分光スペクトルは複素数であり、実部が誘電率、虚部が照射した電磁波の損失に対応する。このとき、マイクロ波−ミリ波帯の誘電分光スペクトルは次式（１）で表される。
The dielectric spectroscopic spectrum obtained by the dielectric
ε*（ω）は、各周波数ωにおける試料の複素誘電率、ε∞は静的誘電率、Δε、τはデバイ緩和の緩和強度および緩和時間、ε0は真空の誘電率、σは試料の導電率である。式（１）の右辺第１項はデバイ緩和モデルの線形結合である。ｎは線形結合の数であり、溶質および溶質と溶媒との水和の数により決定される。 ε * (ω) is the complex permittivity of the sample at each frequency ω, ε ∞ is the static permittivity, Δε and τ are the relaxation strength and relaxation time of the device relaxation, ε 0 is the permittivity of the vacuum, and σ is the sample. Permittivity. The first term on the right side of equation (1) is a linear combination of the Debai relaxation model. n is the number of linear combinations, determined by the number of solutes and the number of hydrations between the solute and the solvent.
ここで、複素誘電率ε（ω）の実部ε’と虚部ε”を次式（２）で定義する。 Here, the real part ε'and the imaginary part ε'of the complex permittivity ε (ω) are defined by the following equation (2).
式（１）の実部と虚部及び式（２）から、ε’とε”は次式（３），（４）で表される。 From the real and imaginary parts of equation (1) and equation (2), ε'and ε "are represented by the following equations (3) and (4).
式（４）で表される複素誘電率の虚部ε”が誘電損失に相当する。 The imaginary part ε ”of the complex permittivity represented by the equation (4) corresponds to the dielectric loss.
試料が例えばグルコースのような分子量１８０程度の分子からなる単成分系の水溶液の場合、誘電分光スペクトルは、デバイ緩和モデルの線形結合により、次式（５）のように３つの線形結合で表される。 When the sample is a single-component aqueous solution consisting of molecules having a molecular weight of about 180 such as glucose, the dielectric spectroscopy spectrum is represented by three linear combinations as shown in the following equation (5) by the linear combination of the device relaxation model. To.
式（５）の右辺はそれぞれ、溶質、水和水、バルク水のデバイ緩和モデルである。バルク水の緩和を水素結合性の遅い緩和と非水素結合性の速い緩和の２つに分け、４つの線形結合とすることもある。また、蛋白質、例えばリゾチウムやアルブミンなどの水溶液の場合には、水和水に関するデバイ緩和の数が増え、リゾチウムの場合は２つ、アルブミンの場合は４〜５個程度とすることがある。このように、デバイ緩和の線形結合は成分数に応じて増加する。グルコース濃度が増加したとき、溶質およびグルコースによる水和水の緩和が強くなり、水の排斥によりバルク水の緩和が弱くなることにより、ピーク周波数がシフトしたようなスペクトル変化となる。 The right side of the formula (5) is a debai relaxation model of solute, hydrated water, and bulk water, respectively. Bulk water relaxation is divided into two types, one with slow hydrogen bonding and the other with fast non-hydrogen bonding, and four linear combinations may be used. Further, in the case of an aqueous solution of a protein such as lysozyme or albumin, the number of debai relaxations related to hydrated water increases, and in the case of lysozyme, the number may be two, and in the case of albumin, it may be about four to five. In this way, the linear combination of debai relaxation increases with the number of components. When the glucose concentration increases, the relaxation of the hydrated water by the solute and glucose becomes stronger, and the relaxation of the bulk water becomes weaker due to the exclusion of water, resulting in a spectral change as if the peak frequency was shifted.
式（１）の右辺第２項は導電損失を表している。導電損失は試料の導電率の関数であり、導電率は主に試料中のイオンの濃度や試料温度に依存する。 The second term on the right side of the formula (1) represents the conductive loss. The conductivity loss is a function of the conductivity of the sample, and the conductivity mainly depends on the concentration of ions in the sample and the sample temperature.
血液や生体などを測定する際には様々な成分が混合した形で式（１）を基本としたスペクトルを取得することができる。図２に、血清の誘電分光スペクトルを示す。導電損失は単調減少、デバイ緩和は高周波でピークを有する。血清の誘電分光スペクトルは、これらのカーブを合成した結果であり、式（１）に示されるデバイ緩和と導電損失からなるピークとなっていることが分かる。 When measuring blood, living body, etc., it is possible to obtain a spectrum based on the formula (1) in the form of a mixture of various components. FIG. 2 shows the dielectric spectroscopic spectrum of serum. Conductive loss is monotonically reduced, and device mitigation has a peak at high frequencies. The dielectric spectroscopic spectrum of serum is the result of synthesizing these curves, and it can be seen that the peak consists of the deby relaxation and the conductivity loss shown in the formula (1).
次に、本実施形態の成分濃度測定システムの処理について説明する。 Next, the processing of the component concentration measurement system of the present embodiment will be described.
図３は、本実施形態の成分濃度測定システムの処理の流れを示すフローチャートである。 FIG. 3 is a flowchart showing a processing flow of the component concentration measuring system of the present embodiment.
本実施形態では、測定された誘電分光スペクトルのうち、虚部のスペクトルε"（ｆ，ｔ）を取り扱う。 In this embodiment, the spectrum ε "(f, t) of the imaginary part of the measured dielectric spectroscopic spectrum is dealt with.
センサを装着後、誘電分光装置１０を用いて、時刻ｔ＝０から測定終了時刻ｔ＝ｔmaxまで、任意の測定間隔Δｔで誘電分光スペクトルε"（ｆ，ｔ）を取得する（ステップＳ１１）。周波数ｆは、例えば１０ＭＨｚから１００ＧＨｚの間の周波数を用い、誘電分光装置１０のサイズやコストに応じて周波数範囲を適宜調整する。
After mounting the sensor, the
誘電分光装置１０においてセンサデータを取得した後、信号処理部２０は、時刻ｔ0から時刻ｔmaxまでの誘電分光スペクトルε"(ｆ，ｔ0)〜ε"(ｆ，ｔmax)を抽出する（ステップＳ１２）。ここでｔ0は、３０分〜１時間程度である。
After acquiring the sensor data in the dielectric
信号処理部２０は、次式（６）を用いて、誘電分光スペクトルの初期値で規格化した周波数ごとの時間ドリフトの傾きＬ（ｆ）を算出する（ステップＳ１３）。
The
ここでＳｌｏｐｅ（ｙ，ｘ）は、変数ｙを変数ｘの一次式ｙ＝ａｘ＋ｂで近似した際の傾きａである。 Here, Slope (y, x) is the slope a when the variable y is approximated by the linear expression y = ax + b of the variable x.
信号処理部２０は、導出した時間ドリフトの傾きＬ（ｆ）の周波数特性を次式（７）を用いてローレンツ関数としてモデル化する（ステップＳ１４）。
The
モデル化の際、α、γ、β、ｆ0が未知変数となるため、これらを最小二乗法などを用いたカーブフィッティングにより決定する。この時、α及びγの初期値は、例えば０．０１，０．１、βの初期値は周波数５００ＭＨｚ〜１ＧＨｚにおけるＬ（ｆ）の平均値、ｆ0は、誘電分光スペクトルε"(ｆ，ｔ0)が最小値となるｆを用いることで、収束速度を早めることができる。モデル化の際には、ローレンツ関数以外にもＶｏｉｇｔ関数などを用いてもよい。 At the time of modeling, α, γ, β, and f 0 are unknown variables, so these are determined by curve fitting using the least squares method or the like. At this time, the initial values of α and γ are, for example, 0.01, 0.1, the initial values of β are the average values of L (f) at frequencies of 500 MHz to 1 GHz, and f 0 is the dielectric spectroscopic spectrum ε "(f, By using f at which t 0 ) is the minimum value, the convergence speed can be increased. At the time of modeling, a Vote function or the like may be used in addition to the Lorentz function.
信号処理部２０は、モデル化した時間ドリフトの傾きＬ（ｆ）を用いて誘電分光スペクトルを補正する（ステップＳ１５）。ステップＳ１３でモデル化したＬ（ｆ）を用いると、時刻ｔ（ｔ≧ｔ0）における誘電分光スペクトルε"(ｆ，ｔ)は次式（８）で表すことができる。
The
式（８）の右辺第２項がドリフトによる信号変動を示している。したがって、時刻ｔにおける誘電分光スペクトルε"（ｆ，ｔ）から式（８）の右辺第２項を差し引くことにより、ドリフトによる変動を抑制した誘電分光スペクトルを取得できる。 The second term on the right side of equation (8) shows the signal fluctuation due to drift. Therefore, by subtracting the second term on the right side of the equation (8) from the dielectric spectroscopy spectrum ε "(f, t) at time t, it is possible to obtain a dielectric spectroscopy spectrum in which fluctuations due to drift are suppressed.
演算部３０は、補正した誘電分光スペクトルを解析する（ステップＳ１６）。生体成分の変化はドリフトと比較して小さく、式（７）のモデル化への影響は小さい。式（８）を用いて補正した際には、生体成分によるスペクトル変化自体は分光スペクトルに重畳したままであるため、主成分分析、ＰＬＳ回帰分析、ニューラルネットなどの多変量解析を用いたスペクトル処理により成分濃度の定量も可能である。
The
図４は、本実施形態の成分濃度測定システムの別の処理の流れを示すフローチャートである。図３の処理は、センサデータを取得後に一括でデータ処理するのに対し、図４の処理は、センサデータを取得後に逐次データ処理する点で異なる。 FIG. 4 is a flowchart showing another processing flow of the component concentration measuring system of the present embodiment. The process of FIG. 3 is different in that the data is collectively processed after the sensor data is acquired, whereas the process of FIG. 4 is sequentially processed after the sensor data is acquired.
センサ装着後、時刻ｔ＝ｔ0になるまで待機する（ステップＳ２１）。 After mounting the sensor, it waits until the time t = t 0 (step S21).
誘電分光装置１０を用いて、誘電分光スペクトルε"（ｆ，ｔn）を取得し（ステップＳ２２）、任意の測定間隔Δｔで誘電分光スペクトルε"（ｆ，ｔn+1）を取得する（ステップＳ２３）。 The dielectric spectroscopic spectrum ε "(f, t n ) is acquired by using the dielectric spectroscopic device 10 (step S22), and the dielectric spectroscopic spectrum ε" (f, t n + 1 ) is acquired at an arbitrary measurement interval Δt (step S22). Step S23).
信号処理部２０は、式（６）及び誘電分光スペクトルε"（ｆ，ｔn），ε"（ｆ，ｔn+1）を用いて時間ドリフトの傾きＬ（ｆ）を算出する（ステップＳ２４）。
The
信号処理部２０は、式（７）を用いて、時間ドリフトの傾きＬn+1（ｆ）をモデル化し、時間ドリフトの傾きＬn（ｆ），Ｌn+1（ｆ）を平均化して時間ドリフトＬ（ｆ）を算出する（ステップＳ２５）。
The
信号処理部２０は、時間ドリフトの傾きＬ（ｆ）を用いて誘電分光スペクトルを補正する（ステップＳ２６）。
The
演算部３０は、補正した誘電分光スペクトルを解析する（ステップＳ２７）。
The
時刻がｔmaxでなければ（ステップＳ２８）、ステップＳ２３に戻り、測定間隔Δｔで測定を続ける。 If the time is not t max (step S28), the process returns to step S23 and the measurement is continued at the measurement interval Δt.
以下、誘電分光装置１０にＶＮＡと同軸型プローブ、信号処理部２０、演算部３０、及び表示装置４０にパーソナルコンピュータを用い、周波数５０ＭＨｚ〜１８ＧＨｚの範囲で人の前腕を９０分間測定した結果を示す。
Hereinafter, the results of measuring a person's forearm for 90 minutes in the frequency range of 50 MHz to 18 GHz using a VNA coaxial probe for the
図５は、周波数１８ＧＨｚにおける誘電分光スペクトルε"(ｆ，ｔ)の実測値と、ｔ0＝３０ｍｉｎとした際のドリフトの傾きＬ（ｆ）を算出し、式（８）によって作成したモデルをプロットした図である。時刻ｔ＝ｔ0以降の線形なドリフトをモデル化している。 FIG. 5 shows a model created by Eq. (8) by calculating the measured value of the dielectric spectroscopy spectrum ε "(f, t) at a frequency of 18 GHz and the slope L (f) of the drift when t 0 = 30 min. It is a plotted figure. It models a linear drift after time t = t 0 .
図６に、Ｌ（ｆ）の周波数特性を示す。点が実測値、実線が式（７）を用いたフィッティングカーブであり、周波数依存性のモデル化を行っている。 FIG. 6 shows the frequency characteristics of L (f). The points are the measured values and the solid line is the fitting curve using the equation (7), and the frequency dependence is modeled.
図７に、ｔ0＝３０ｍｉｎ以降の、周波数１８ＧＨｚにおける誘電分光スペクトルε"(ｆ，ｔ)の実測値と、モデル化したＬ（ｆ）及び式（８）を用いた補正値との比較を示す。 FIG. 7 shows a comparison between the measured value of the dielectric spectroscopy spectrum ε "(f, t) at a frequency of 18 GHz after t 0 = 30 min and the corrected value using the modeled L (f) and equation (8). Shown.
また、図８に、３０分後、６０分後、９０分後における誘電分光スペクトルの実測値と、本実施形態による補正値を示す。図８より、安定したスペクトルの取得が可能となったことがわかる。 Further, FIG. 8 shows the actually measured values of the dielectric spectroscopic spectra after 30 minutes, 60 minutes, and 90 minutes, and the correction values according to the present embodiment. From FIG. 8, it can be seen that a stable spectrum can be acquired.
以上説明したように、本実施の形態によれば、ＭＨｚ−ＧＨｚ帯の複素誘電率が測定可能な誘電分光装置１０で生体などの被測定対象の誘電分光スペクトルを取得し、複素誘電率の虚部のドリフトの傾きＬ（ｆ）の周波数特性をローレンツ関数としてモデル化し、モデル化したドリフトの傾きを用いて誘電分光スペクトルを補正することにより、誘電分光を用いて生体測定を実施する際の時間ドリフトを抑制し、安定した誘電分光スペクトルを取得できる。
As described above, according to the present embodiment, the dielectric spectroscopic spectrum of the object to be measured such as a living body is acquired by the
１０…誘電分光装置
２０…信号処理部
３０…演算部
４０…表示装置
10 ...
Claims (4)
前記複素誘電率の虚部を用いてドリフトの傾きの周波数特性をローレンツ関数としてモデル化するステップと、
モデル化した前記ドリフトの傾きを用いて前記誘電分光スペクトルを補正するステップと、
を有することを特徴とする成分濃度測定方法。 The step of measuring the complex permittivity of the sample to be measured and acquiring the dielectric spectroscopy spectrum,
The step of modeling the frequency characteristic of the slope of the drift as a Lorentz function using the imaginary part of the complex permittivity, and
A step of correcting the dielectric spectroscopic spectrum using the modeled slope of the drift,
A method for measuring a component concentration, which comprises.
前記複素誘電率の虚部を用いてドリフトの傾きの周波数特性をローレンツ関数としてモデル化するモデル化手段と、
モデル化した前記ドリフトの傾きを用いて前記誘電分光スペクトルを補正する補正手段と、
を有することを特徴とする成分濃度測定装置。 An acquisition means for measuring the complex permittivity of the sample to be measured and acquiring a dielectric spectroscopic spectrum,
A modeling means that models the frequency characteristic of the slope of the drift as a Lorentz function using the imaginary part of the complex permittivity, and
A correction means for correcting the dielectric spectroscopic spectrum using the modeled slope of the drift, and
A component concentration measuring device characterized by having.
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