光学活性物质的浓度计算系统、光学活性物质的浓度计算系统的制作方法、计算机可读介质及程序

摘要

数据处理单元(30)获得与多个波长λ

说明书

技术领域

本发明涉及一种光学活性物质的浓度计算系统、光学活性物质的浓度计算系统的 制作方法、计算机可读介质及程序。

背景技术

PTL1(专利文献1)公开了一种尿分析方法。在该尿分析方法中，测量了尿的旋光 角度(旋光角度的范围是已知的)，并且确定光学活性物质的浓度C[kg/dl]在(A-A_h)/(α× L)≤C≤(A-A_l)/(α×L)的范围内。尿的旋光角度用除了浓度未知的光学活性物质之外的受 干扰光学活性物质(interferenceoptically-activesubstance)表示。“A”表示测量出的 尿的旋光角度[deg]。“A_h”表示用受干扰光学活性物质表示的旋光角度的最大值[deg]。“A_l” 表示用受干扰光学活性物质表示的旋光角度的最小值[deg]。“α”表示光学活性物质的旋光 率[deg/cm·dl/kg]。“L”表示测量出的光程长度[cm]。

引用列表

专利文献

[PTL1]JP-A-9-138231

发明内容

技术问题

本发明的目的在于提供一种如下的光学活性物质的浓度计算系统等：在使用光学 活性物质的旋光度来计算光学活性物质的浓度的情况下，即使当测量目标物质中所包含的 所有种类光学活性物质均未知时，该系统也可以计算出想要得到的光学活性物质的浓度。

解决问题的技术方案

[1]根据本发明的一个方面，提供了一种光学活性物质的浓度计算系统，其是根据 表示旋光度的公式计算光学活性物质的浓度的系统。所述公式包括：第一函数，其表示第一 光学活性物质的旋光度的波长相关性；以及第二函数，其表示第二光学活性物质的旋光度 的波长相关性。在所述第一函数中，所述第一光学活性物质的浓度具有未知值，并且用于限 定所述第一光学活性物质的旋光色散特性的固有值是已知值或是一定受限范围内的未知 值。在所述第二函数中，用于限定所述第二光学活性物质的旋光色散特性的固有值是未知 值。使用最小二乘法根据所述公式以及测量目标的分别与多个波长对应的旋光度来计算所 述第一光学活性物质的所述浓度。

[2]在根据第[1]项所述的光学活性物质的浓度计算系统中，所述第二光学活性物 质包含多种光学活性物质，所述第二函数是如下的函数：以单个项表示所述多种光学活性 物质的旋光度的波长相关性的集合，并且所述第二函数是如下的函数：所述单个项中用于 限定所述多种光学活性物质的旋光色散特性的固有值用未知值来表示。

[3]在根据第[1]或[2]项所述的光学活性物质的浓度计算系统中，在所述第一函 数中用于限定所述第一光学活性物质的旋光色散特性的至少一些固有值是一定受限范围 内的未知值。

[4]在根据第[1]至[3]项中任一项所述的光学活性物质的浓度计算系统中，在所 述第二函数中用于所述第二光学活性物质的至少一些固有值是一定受限范围内的未知值。

[5]在根据第[1]至[4]项中任一项所述的光学活性物质的浓度计算系统中，在改 变所述第一函数中所包含的未知值和所述第二函数中所包含的未知值中的至少一个未知 值的初始值的同时，根据最小二乘法多次计算所述第一光学活性物质的所述浓度。当多次 计算所述第一光学活性物质的所述浓度时，计算出的所述第一光学活性物质的与使目标函 数的值最大的初始值对应的浓度不作为所述第一光学活性物质的所述浓度。所述目标函数 用所述最小二乘法中的旋光度的理论值与获得的旋光度之差的平方和表示。

[6]在根据第[1]至[4]项中任一项所述的光学活性物质的浓度计算系统中，在对 为所述第一函数中所包含的未知值限制一定范围的限制条件以及为所述第二函数中所包 含的未知值限制一定范围的限制条件中的至少一个限制条件进行改变的同时，根据最小二 乘法多次计算所述第一光学活性物质的所述浓度。当多次计算所述第一光学活性物质的所 述浓度时，计算出的所述第一光学活性物质的与使目标函数的值最大的限制条件对应的浓 度不作为所述第一光学活性物质的所述浓度。所述目标函数用所述最小二乘法中的旋光度 的理论值与获得的旋光度之差的平方和表示。

[7]在根据第[1]至[6]项中任一项所述的光学活性物质的浓度计算系统中，对传 输通过人的眼球中的房水的光而言，获得所述测量目标的分别与所述多个波长对应的旋光 度。

[8]根据本发明的另一个方面，提供一种光学活性物质的浓度计算系统的制作方 法。所述制作方法包括：获得分别与多个光线的波长对应的旋光度的组合；对旋光度的每个 组合而言，使用最小二乘法根据公式和获得的旋光度的组合来计算第一光学活性物质的浓 度，所述公式包括：第一函数，其表示所述第一光学活性物质的旋光度的波长相关性；以及 第二函数，其表示第二光学活性物质的旋光度的波长相关性；以及将所述第一光学活性物 质的彼此相关的旋光度的组合和浓度存储在存储单元中，所述第一光学活性物质的所述浓 度与旋光度的组合对应。在所述第一函数中，所述第一光学活性物质的所述浓度具有未知 值，并且用于限定所述第一光学活性物质的旋光色散特性的固有值是已知值或是一定受限 范围内的未知值。在所述第二函数中，用于限定所述第二光学活性物质的旋光色散特性的 固有值是未知值。

[9]根据本发明的另一个方面，提供了一种计算机可读介质，其是非临时性的并存 储使计算机执行根据表示旋光度的公式计算光学活性物质的浓度的功能的程序。所述公式 包括：第一函数，其表示第一光学活性物质的旋光度的波长相关性；以及第二函数，其表示 第二光学活性物质的旋光度的波长相关性。在所述第一函数中，所述第一光学活性物质的 浓度具有未知值，并且用于限定所述第一光学活性物质的旋光色散特性的固有值是已知值 或是一定受限范围内的未知值。在所述第二函数中，用于限定所述第二光学活性物质的旋 光色散特性的固有值是未知值。使用最小二乘法根据所述公式以及测量目标的分别与多个 波长对应的旋光度来计算所述第一光学活性物质的所述浓度。

[10]根据本发明的另一个方面，提供了一种使计算机执行根据表示旋光度的公式 计算光学活性物质的浓度的功能的程序。所述公式包括：第一函数，其表示第一光学活性物 质的旋光度的波长相关性；以及第二函数，其表示第二光学活性物质的旋光度的波长相关 性。在所述第一函数中，所述第一光学活性物质的浓度具有未知值，并且用于限定所述第一 光学活性物质的旋光色散特性的固有值是已知值或是一定受限范围内的未知值。在所述第 二函数中，用于限定所述第二光学活性物质的旋光色散特性的固有值是未知值。使用最小 二乘法根据所述公式以及测量目标的分别与多个波长对应的旋光度来计算所述第一光学 活性物质的所述浓度。

本发明的有益效果

根据第[1]项的构造，即使当测量目标物质中所包含的所有种类光学活性物质均 未知时，也可以计算出想要得到的光学活性物质的浓度。

根据第[2]项的构造，与多个光学活性物质的旋光度的波长相关性以多个项表示 的情况相比，可以减少公式中所包含的未知值的数量。

根据第[3]和[4]项的构造中的每一个构造，与未知值的范围不受限的情况相比， 更加提高了光学活性物质的浓度的计算精度。

根据第[5]和[6]项的构造中的每一个构造，与没有执行多次计算的情况相比，更 加提高了光学活性物质的浓度的计算精度。

根据第[7]项的构造，非侵入性地得到眼球的房水中所包含的特定光学活性物质 的浓度。

根据第[8]项的构造，与没有存储波长和旋光度的组合的对应关系以及与该组合 对应的光学活性物质的浓度的情况相比，可以更快地计算光学活性物质的浓度。

根据第[9]项的构造，即使当测量目标物质中所包含的所有种类光学活性物质均 未知时，也可以计算出想要得到的光学活性物质的浓度。

根据第[10]项的构造，即使当测量目标物质中所包含的所有种类光学活性物质均 未知时，也可以计算出想要得到的光学活性物质的浓度。

附图说明

图1是示出了实施例所应用的光学活性物质的浓度计算系统的构造实例的视图。

图2是示出了旋光率[α]与波长λ的相关性的视图。

图3是示出了在测量目标物质包含作为光学活性物质的葡萄糖和白蛋白的情况下 观测旋光度α_M与葡萄糖的旋光度α_g和白蛋白的旋光度α_a的总和对应的视图。

图4是示出了以使用非线性最小二乘法来应用函数的方式得到基于关于多个波长 λ的观测旋光度α_M的函数g(λ)的方法的视图。

图5是示出了从观测旋光度α_M计算出葡萄糖浓度C_g的计算实例1的视图；这里，图5 中的(a)示出了波长λ与观测旋光度α_M之间的关系；图5中的(b)示出了葡萄糖浓度(真值)C_gr与葡萄糖浓度(计算值)C_gc之间的关系。

图6是示出了使用公式(10)从观测旋光度α_M计算出葡萄糖浓度C_g的计算实例2的视 图；这里，图6中的(a)示出了波长λ与观测旋光度α_M之间的关系；图6中的(b)示出了葡萄糖 浓度(真值)C_gr与葡萄糖浓度(计算值)C_gc之间的关系。

图7是示出了使用公式(10)并使用与图6中的410nm至470nm的短波长区域不同的 波长区域中的波长λ来从观测旋光度α_M得到葡萄糖浓度C_g的情况的视图；这里，图7中的(a) 示出了660nm至850nm的长波长区域中的波长λ与观测旋光度α_M之间的关系；图7中的(b)示 出了图7中的(a)的葡萄糖浓度(真值)C_gr与葡萄糖浓度(计算值)C_gc之间的关系；图7中的 (c)示出了短波长区域和长波长区域中的波长λ与观测旋光度α_M之间的关系；图7中的(d)示 出了图7中的(c)的葡萄糖浓度(真值)C_gr与葡萄糖浓度(计算值)C_gc之间的关系。

图8是示出了使用公式(11)从观测旋光度α_M得到葡萄糖浓度C_g的计算实例3的视 图；这里，图8中的(a)示出了波长λ与观测旋光度α_M之间的关系；图8中的(b)示出了葡萄糖 浓度(真值)C_gr与葡萄糖浓度(计算值)C_gc之间的关系。

图9是用于将在使用公式(11)来计算葡萄糖浓度(计算值)C_gc时的不对未知值设置 限制条件的情况与对未知值设置限制条件的情况进行比较的视图；这里，图9中的(a)示出 了不对未知值设置限制条件的情况；图9中的(b)和图9中的(c)示出了对未知值设置限制条 件的情况。

图10是用于将在使用公式(11)来计算葡萄糖浓度(计算值)C_gc时所设定的葡萄糖 浓度(计算值)C_gc的初始值进行比较的视图；这里，图10中的(a)示出了初始值是100ml/dl的 情况；图10中的(b)示出了初始值是300ml/dl的情况；图10中的(c)示出了初始值是500ml/ dl的情况。

图11是示出了从在限制条件A和B下计算出的光学活性物质的浓度C得到优选的计 算值的实例的视图；这里，图11中的(a)示出了在限制条件A的情况下葡萄糖浓度(真值)C_gr与葡萄糖浓度(计算值)C_gc之间的关系；图11中的(b)示出了在限制条件B的情况下的葡萄糖 浓度(真值)C_gr与葡萄糖浓度(计算值)C_gc之间的关系；图11中的(c)示出了针对具有某个葡 萄糖浓度C_gr的测量目标物质计算出的目标函数的值与葡萄糖浓度C_gc之间的关系。

图12是示出了数据处理单元的概况的视图。

图13是示出了实例1中的数据处理单元的功能单元的视图。

图14是示出了实例2中的数据处理单元的功能单元的视图。

图15是示出了存储在公式存储单元中的公式以及存储在固有值存储单元中的固 有值的实例的视图；这里，图15中的(a)示出了由公式存储单元存储的公式(算法)的实例； 图15中的(b)示出了由固有值存储单元存储的固有值的实例。

图16是示出了实例2中的数据处理单元的硬件构造的实例的视图。

图17是示出了实例3中的数据处理单元的功能单元的视图。

图18是示出了存储在LUT存储单元中的LUT的实例的视图。

图19是示出了在对葡萄糖浓度测量装置应用光学活性物质的浓度计算系统的情 况下在UI单元中所包含的显示器显示光学活性物质的浓度的显示实例的视图；这里，图19 中的(a)示出了以数值进行显示的显示实例；图19中的(b)示出了以条形图(水平)进行显示 的显示实例；图19中的(c)示出了以标记“OK/NG”进行显示的显示实例；图19中的(d)示出了 使用数值除了显示葡萄糖浓度之外还显示其他光学活性物质的浓度的显示实例。

具体实施方式

接下来，将参考附图对根据本发明的实施例进行描述。

(光学活性物质的浓度计算系统1)

图1是示出了实施例所应用的光学活性物质的浓度计算系统1的实例的视图。

光学活性物质具有使得进行照射的线偏振光的偏振面旋转的旋光性。这里，在本 实施例中，偏振面指的是对于线偏振光而言，电场振动的平面。

图1所示的光学活性物质的浓度计算系统1利用线偏振光照射包含光学活性物质 的测量目标物质13，并通过测量在线偏振光传输通过测量目标物质13之后所观察到的偏振 面的旋转角度(观测旋光度α_M)来计算测量目标物质13中所包含的光学活性物质的浓度。

这里，在测量目标物质13包含一种光学活性物质的情况下所观测到的旋光度用旋 光度α表示，而在测量目标物质13包含多种光学活性物质的情况下所观测到的旋光度表示 为旋光度α_M。如上所述，观测旋光度α_M被设定成测量目标物质13中所包含的光学活性物质的 旋光度α的总和。测量目标物质13所包含的光学活性物质的每个旋光度α反应了测量目标物 质13所包含的相应光学活性物质的浓度。

即使当测量目标物质13包含多种光学活性物质时，也可以知道想要得到的光学活 性物质的浓度。

想要得到的光学活性物质的浓度指的是在测量目标物质13包含多种光学活性物 质情况下使用者想要知道的光学活性物质的浓度。想要得到的光学活性物质的浓度还指的 是作为UI单元40(见图2)等的显示目标的光学活性物质的浓度。这种光学活性物质可以表 示成第一光学活性物质，而其余光学活性物质可以表示成第二光学活性物质。可以提供多 种第一光学活性物质。第二光学活性物质是除了第一光学活性物质之外的光学活性物质。 然而，在提供除了第一光学活性物质之外的多种光学活性物质的情况下，可以不需要对多 种光学活性物质进行区分，并且可以将除了第一光学活性物质之外的多种光学活性物质的 一部分或全部的集合设定成第二光学活性物质。

光学活性物质的浓度计算系统1包括测量单元10、控制单元20、数据处理单元30和 UI单元40。测量单元10连接至控制单元20。控制单元20连接至数据处理单元30。UI单元40与 控制单元20和数据处理单元30连接。连接可以是有线或无线的。

测量单元10利用线偏振光照射包含光学活性物质的测量目标物质13，并测量在线 偏振光传输通过测量目标物质13之后所观察到的偏振面的旋转角度(观测旋光度α_M)。

控制单元20控制测量单元10测量观测旋光度α_M并将测量数据发送至数据处理单 元30。通过将测量中所使用的波长λ和观测旋光度α_M组合起来而得到测量数据。

数据处理单元30由从控制单元20接收的测量数据计算测量目标物质13中所包含 的光学活性物质的浓度，上述测量数据是波长λ和观测旋光度α_M的组合。数据处理单元30借 助于数值计算处理执行计算并将计算出的浓度发送至UI单元40。

UI单元40包括输入装置和输出装置。输入装置接收数据输入或来自使用者的指 令，并包括键盘等。输出装置向使用者显示处理结果等，并包括显示器等。

使用者借助于UI单元40的例如键盘等输入装置向控制单元20给出对测量单元10 的操作指示。使用者向数据处理单元30输入公式或固有值(将在下文中进行描述)。

使用者借助于UI单元40的例如显示器等输出装置从数据处理单元30得到测量单 元10的操作状态或想要得到的光学活性物质的浓度。

测量单元10包括光源11、偏光器12、补偿器14、分析器15和光接收元件16。光源11 发射具有预定波长的光。偏光器12从光源11发射的光中提取出预定偏振面的线偏振光。补 偿器14使传输通过测量目标物质13的线偏振光的偏振面旋转。分析器15使预定偏振面的线 偏振光传输通过分析器15。光接收元件16接收传输通过分析器15的光。这些部件构成一个 光学系统。

在图1所示的测量单元10中，光源11与偏光器12之间、偏光器12与测量目标物质13 之间、测量目标物质13与补偿器14之间、补偿器14与分析器15之间以及分析器15与光接收 元件16之间分别设置有位于圆圈中的箭头。每个圆圈中的箭头均表示从光的行进方向观察 到的偏振形式。

这里，假设测量目标物质13包含多种光学活性物质。

光源11可以是具有宽带宽的例如发光二极管(LED)或灯等光源。光源11可以是具 有窄带宽的例如激光等光源。能够以具有至少两个以上的波长的光进行照射的光源被用作 光源11。在例如测量目标物质13中所包含的光学活性物质的旋光度α可以近似于鲁德 (Drude)单项式(将在下文中进行描述)的区域中的波长范围被用作光的波长范围。波长范 围的实例是400nm至900nm。

这里，假设光源11发射的光包括具有如图1所示的随机偏振面的光。光源11发射的 光可以是线偏振光。在该情况下，可以不需要偏光器12(接下来将要描述)。

偏光器12是例如尼科耳(Nicol)棱镜等。具有随机偏振面的光入射到偏光器12，并 且偏光器12使具有预定偏振面的线偏振光透过。在图1中，作为实例，假设透过了与纸面平 行的偏振面的线偏振光。

就传输通过偏光器12的线偏振光而言，测量目标物质13中所包含的光学活性物质 使线偏振光的偏振面旋转。在图1中，假设偏振面足足旋转了角度α_M(观测旋光度α_M)。

补偿器14是例如磁光元件，诸如使用石榴石等的法拉第元件。补偿器14利用磁场 使线偏振光的偏振面旋转。

与偏光器12类似，分析器15使预定偏振面的线偏振光透过。

光接收元件16是例如硅二极管等的光接收元件。光接收元件16输出与光的强度对 应的输出信号。

上述测量单元10仅是实例，并可以包括例如反射镜、透镜、波长板和棱镜等其他光 学元件。

接下来，将描述由测量单元10执行的观测旋光度α_M的测量方法的实例。

首先，在没有放置(移除)测量目标物质13的状态下，光学系统中的补偿器14和分 析器15设定为使光接收元件16的输出信号最小。光学系统由光源11、偏光器12、补偿器14、 分析器15和光接收元件16构成。在没有放置测量目标物质13的状态下，透过偏光器12的线 偏振光的偏振面与透过光检测器15的光的偏振面垂直。

在图1中，偏光器12的偏振面以及光透过分析器15之前的偏振面与纸面更严格地 平行。然而，在补偿器14使偏振面旋转的情况下，在光透过分析器15之前的偏振面可以相对 于与纸面平行的表面倾斜。也就是说，在没有将测量目标物质13置于测量单元10中的情况 下，补偿器14和分析器15可以设定为使光接收元件16的输出信号最小。

然后，将测量目标物质13置于测量单元10中。测量目标物质13中所包含的光学活 性物质使偏振面旋转。因此，从光接收元件16输出的输出信号偏离最小值。相应地，设定对 补偿器14施加的磁场使得从光接收元件16输出的输出信号最小。也就是说，补偿器14使偏 振面旋转，并且使偏振面与透过分析器15的光的偏振面垂直。

因补偿器14而旋转的偏振面的角度与测量目标物质13中所包含的光学活性物质 所引起的观测旋光度α_M对应。已预先知道了对补偿器14施加的磁场的大小与旋转的偏振面 的角度之间的关系。因此，从对补偿器14施加的磁场的大小中发现观测旋光度α_M。

描述了使用补偿器14的实例作为得到观测旋光度α_M的方法。然而，可以通过使用 除了补偿器14之外的部件来得到观测旋光度α_M。图1示出了正交偏光器方法(使用补偿器)， 该方法为用于测量旋转角度(旋光度)的最基本的测量方法。然而，可以应用例如旋转分析 器方法或法拉第调制方法和光学延迟调制方法等其他测量方法。

利用来自光源11的具有多个波长λ₁，λ₂，λ₃，…的光照射测量目标物质13，并且针对 多个波长λ₁，λ₂，λ₃，…中的每一个波长，得到每个观测旋光度α_M1，α_M2，α_M3，…。以该方式，在提 供了多个波长λ和观测旋光度α_M的情况下，执行如下的表示：波长λ₁，λ₂，λ₃，…和观测旋光度 α_M1，α_M2，α_M3，…。类似地，对其他情况应用这种表示。

控制单元20控制光源11发射的光的波长λ₁，λ₂，λ₃，…的设定(切换)，并控制开启/ 关断(On/Off)。控制单元20设定对补偿器14施加的磁场以使光接收元件16的输出信号最 小。控制单元20向数据处理单元30发送测量数据(λ₁:α_M1，λ₂:α_M2，λ₃:α_M3，…)。测量数据是波 长λ与通过利用对补偿器14施加的磁场且利用波长λ而测量出的观测旋光度α_M的组合。

数据处理单元30根据测量数据(λ₁:α_M1，λ₂:α_M2，λ₃:α_M3，…)(为波长λ与观测旋光度 α_M的组合)来计算测量目标物质13中所包含的光学活性物质的浓度。

活体中所包含的大部分物质是具有旋光性的光学活性物质。因此，可以将利用了 光学活性物质的旋光性的浓度测量方法应用于对活体中所包含的光学活性物质的浓度的 测量。

例如，血液中的葡萄糖浓度称为血糖水平并被广泛地用作糖尿病等的指标。具有 与血清的成分大致相同的成分的房水还包含如下的许多种光学活性物质：这些光学活性物 质具有旋光性并包含葡萄糖、例如白蛋白和球蛋白等蛋白质以及抗坏血酸。血液中的葡萄 糖浓度与房水中的葡萄糖浓度之间存在的相关性是已知的。

房水具有高透明性。因此，如果允许利用旋光性测量房水的葡萄糖浓度，则可以使 用非侵入性的葡萄糖浓度测量方法。

然而，旋光度α根据光学活性物质的种类而变化是已知的。如果混合有多种光学活 性物质的测量目标物质13被线偏振光照射，则不会观察到每种光学活性物质的旋光度α，而 是观察到受到测量目标物质中所包含的所有光学活性物质的旋光度α影响的观测旋光度 α_M。

例如，在利用旋光性得到葡萄糖浓度的情况下，需要使与设定作为目标的葡萄糖 对应的信号(浓度、旋光度α等)与观测旋光度α_M分开。

在以下描述中，就测量目标物质13中所包含的多种光学活性物质而言，将描述从 测量出的观测旋光度α_M计算设定为要得到的光学活性物质的浓度的方法。

(旋光度α)

首先，将描述旋光度α。

关于包含某个单种光学活性物质的测量目标物质13，对波长λ而言的旋光度α用公 式(1)表示。也就是说，旋光度α(deg)用旋光率[α](deg/(dm·g/ml))、光程长度L(dm)和浓 度C(g/ml)的乘积表示。旋光率[α]不包括光学活性物质的浓度C或光程长度L。旋光率[α]是 恒定温度下的光学活性物质固有的常量。

α＝[α]·L·C公式(1)

图2是示出了旋光率[α]与波长λ的相关性的视图。旋光率[α]的波长相关性称为旋 光色散(opticalrotatorydispersion)。

在长度比处于最大点与最小点之间的长度长的波长区域中旋光率[α]可以用单调 递减或单调递增的鲁德单项式表示。鲁德单项式是表示光学活性物质的旋光色散的函数的 实例。鲁德单项式是用公式(2)表示的非线性函数。在图2中，在超过最大点的波长区域中， 鲁德单项式示出为单调递减的函数。这里，“λ”是变量，而“A”和“λ₀”是光学活性物质固有的 常量(用于限定光学活性物质中的旋光色散特性的固有值)。

在测量目标物质13包含多种光学活性物质的情况下，观测旋光度α_M用公式(3)表 示。也就是说，对包含多种光学活性物质的测量目标物质13进行观察而得到的观测旋光度 α_M描述成：将光学活性物质的旋光度α_i(旋光率[α]用公式(2)的鲁德单项式表示)加起来。也 就是说，观测旋光度α_M用表示各光学活性物质的旋光度的波长相关性的函数的总和表示。 作为实例，函数用鲁德单项式和浓度的乘积表示，或用鲁德单项式、浓度和光程长度等的乘 积表示。就光学活性物质的固有值A_i和λ_i而言，提供了已知的情况和未知的情况。

这里，在测量目标物质13包含多种光学活性物质的情况下，就每种光学活性物质 而言，执行如下表示：旋光度α_i、浓度C_i、旋光率[α_i]、固有值A_i和λ_i。可以使用与光学活性物 质的名称相关的符号替代下标“i”。例如，在葡萄糖的情况下，可以使用下标“g”等。因为光 程长度L由测量目标物质13确定，所以光学活性物质的光程长度L彼此相同。

在测量目标物质13仅包含葡萄糖和白蛋白作为光学活性物质的情况下，观测旋光 度α_M用公式(4)表示。也就是说，观测旋光度α_M用指示葡萄糖的旋光度的波长相关性的函数 以及指示白蛋白的旋光度的波长相关性的函数的总和来表示。这里，A_g和λ_g是葡萄糖的固有 值，而A_a和λ_a是白蛋白的固有值。葡萄糖与浓度C_g(葡萄糖浓度C_g)对应，而白蛋白与浓度C_a(白蛋白浓度C_a)对应。

图3是示出了在测量目标物质13包含作为光学活性物质的葡萄糖和白蛋白的情况 下观测旋光度α_M是葡萄糖的旋光度α_g与白蛋白α_a的旋光度的总和的视图。

因为如图3所示葡萄糖表现出顺时针的旋光性(右旋)而白蛋白表现出逆时针的旋 光性(左旋)，所以葡萄糖的旋光度α_g是正的并且相对于波长λ为单调递减。白蛋白的旋光度 α_a是负的并且相对于波长λ为单调递增。

如图3所示，观测旋光度α_M由葡萄糖的旋光度α_g与白蛋白的旋光度α_a的总和表示。

在图3的实例中，葡萄糖对观测旋光度α_M的影响比白蛋白对观测旋光度α_M的影响 大。如公式(1)所示，旋光度α由光程长度L、旋光率[α]和浓度C的乘积确定。因此，在图3中， 与白蛋白相比，葡萄糖具有较大的旋光率[α]和/或较高的浓度C。

如图3所示，一般来说，在房水中，葡萄糖对观测旋光度α_M的影响比白蛋白对观测 旋光度α_M的影响大，并且与其他光学活性物质相比，葡萄糖和白蛋白具有较大的旋光率[α] 和较高的浓度C。

(光学活性物质的浓度C_i的计算方法)

接下来，就包含多种光学活性物质的测量目标物质13而言，将描述从观测旋光度 α_M计算想要得到的光学活性物质的浓度C_i的方法。在实施例中，如公式(3)所示，至少想要得 到的光学活性物质的浓度C_i设定为具有使用表示测量目标物质13的旋光度的波长相关性 的公式(理论公式)而得到的未知值，并且利用非线性最小二乘法计算浓度C_i。

例如，在假设房水是测量目标物质13的情况下，可以认为的是，至少15种以上的右 旋和左旋的光学活性物质彼此混合在房水中。房水中的光学活性物质的实例包括抗坏血 酸、乳酸、葡萄糖、丙氨酸、精氨酸、半胱氨酸、谷氨酸、组氨酸、亮氨酸、异亮氨酸、赖氨酸、丝 氨酸、缬氨酸、白蛋白和球蛋白。

因此，可以认为的是，根据由所有约15种光学活性物质的旋光度α_i的总和表示的 公式(如公式(3)所示)，应用计算例如葡萄糖等特定光学活性物质的浓度C_i的方法。

然而，因为房水位于人的眼球中并且在眼泪、尿等的情况下不能容易地收集排出 至身体外部的物质，所以对所包含的光学活性物质种类的精确检验是困难的且是不明确 的。因为可以认为房水中所包含的光学活性物质的种类或浓度比率也会因个人的生活习惯 或药的剂量而变化，所以可以认为：即使当根据由所有约15种光学活性物质的旋光度α_i的 总和表示的公式来单单计算例如葡萄糖等特定光学活性物质的浓度C_i时，也难以以期望的 精度进行计算。

因此，在实施例中，如下所述进行数值计算。得到特定光学活性物质的旋光度α_i以 及其余光学活性物质的集合的旋光度α_x的总和。使包含多种光学活性物质的测量目标物质 13的观测旋光度α_M近似于得到的总和，并且将其余光学活性物质的固有值设定成未知值。

也就是说，如公式(5)所示，观测旋光度α_M近似于特定光学活性物质的旋光度α_i和 其余光学活性物质的集合的旋光度α_x的总和。也就是说，观测旋光度α_M设定成以下两项的总 和：包括鲁德单项式且表示特定光学活性物质的旋光色散的函数之和；以及X(λ，A)，其表示 其余光学活性物质的旋光度的波长相关性的集合的旋光色散。

这里，“n”表示测量目标物质13中所包含的光学活性物质的全部种类。“k”表示在 测量目标物质13中所包含的所有光学活性物质之中的特定光学活性物质数。因此，满足1≤ k<n。例如，在测量目标物质13包含15种光学活性物质的情况下，满足n＝15。就特定光学活 性物质而言，以高精度计算出对测量目标物质13的观测旋光度α_M的影响程度大的物质(旋 光率的绝对值大的物质)的浓度。因此，如果设定成包含影响程度最大的物质，则提高了计 算出的物质浓度的精度。在多种物质被选定作为特定光学活性物质的情况下，可以按影响 程度大的物质的次序选择多种物质。

特定光学活性物质中的至少一种可以是想要得到浓度的光学活性物质。想要得到 浓度的光学活性物质的浓度设定为具有未知值。如下文将要描述的，想要得到浓度的光学 活性物质的固有值设定为具有已知值或一定受限范围内的未知值。就X(λ，A)而言，其余光 学活性物质的至少一个固有值被设定成未知值。

如下文将要描述的，在已知与多种其余光学活性物质的旋光度α_x成正比的X(λ，A) 对观测旋光度α_M具有小影响的情况下，X(λ，A)可以被设定成“0”。

例如，在测量目标物质13设定为包含15种光学活性物质并且葡萄糖和白蛋白设定 作为15种光学活性物质中的想要得到浓度的光学活性物质的情况下，将公式(6)用作公式 (5)。公式(6)中的第一项与葡萄糖的旋光度α_g对应。公式(6)中的第二项与白蛋白的旋光度 α_a对应。公式(6)中的第三项与除了葡萄糖和白蛋白之外的其余光学活性物质的集合的旋 光度α_x对应。第三项中的A_x和λ_x与用于对其余光学活性物质的固有值的集合进行限定的常 量对应。C_x与其余光学活性物质的浓度对应。

例如，在得到了葡萄糖的浓度C_g的情况下，第一项与第一函数(非线性函数)对应， 而第二项和第三项对应于第二函数(非线性函数)。在得到了葡萄糖的浓度C_g和白蛋白的浓 度C_a的情况下，第一项和第二项对应于第一函数，而第三项与第二函数对应。也就是说，与 第一光学活性物质的浓度相关的函数是第一函数的实例。与第二光学活性物质的浓度相关 的函数是第二函数的实例。

图4是示出了以使用非线性最小二乘法来应用函数的方式基于关于多个波长λ的 观测旋光度α_M得到函数g(λ)的方法。函数g(λ)是表示测量目标物质13的旋光度的公式(理 论公式)，并与公式(5)对应。然而，这里，对函数g(λ)执行一般设定。

如图2和3所示，观测旋光度α_M对波长λ的波长相关性是非线性的。因此，使用非线 性最小二乘法来执行函数g(λ)的函数应用。也就是说，在对想要得到的浓度C_i等的未知值 应用数值时，得到了使平方和最小的函数g(λ)。

如图4所示，假设提供了测量值(分别与波长λ(λ₁，λ₂，λ₃和λ₄)对应的观测旋光度α_Mj(α_M1，α_M2，α_M3和α_M4))。如果提供了相应的测量值，则函数g(λ_j)与测量值(观测旋光度α_Mj)之差 r_j用公式(7)表示。差r_j的平方和用公式(8)表示。平方和的一般形式用公式(9)表示。公式 (9)是表示真值(理论值)与计算值(将在下文中进行描述)之差的目标函数。

r₁＝g(λ₁)-αM₁

r₂＝g(λ₂)-α_M2

r₃＝g(λ₃)-α_M3

r₄＝g(λ₄)-α_M4公式(7)

r₁²+r₂²+r₃²+r₄²公式(8)

在非线性最小二乘法中，设定未知值并应用函数，使得函数g(λ_j)与作为测量值的 观测旋光度α_Mj之差的平方和最小。例如将列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt)法、 拟牛顿(quasi-Newton)法和共轭梯度法用作该方法。

这里，使用列文伯格-马夸尔特法来计算想要得到的光学活性物质的浓度C。为了 改进高斯-牛顿法的解的收敛不稳定性而开发出列文伯格-马夸尔特法，并且列文伯格-马 夸尔特法被广泛地用作非线性最小二乘法的算法。因为列文伯格-马夸尔特法是已知的方 法，所以将省略对列文伯格-马夸尔特法的描述。

多个观测旋光度α_M(即，对两个以上的波长λ而言的观测旋光度α_M)用作测量数据。 随着波长λ的数量增加，提高了得到的未知值的精度。然而，如果波长λ的数量大，则需花费 一定时间执行数值计算。因此，可以根据情况来选择波长λ的数量。

这里，使用了列文伯格-马夸尔特法，但可以应用其他算法。

替代这种最小二乘法，可以通过解联立方程来计算想要得到的光学活性物质的浓 度。在联立方程中，需要使测量中所使用的波长λ的数量与未知值的数量匹配。在采用非线 性最小二乘法的列文伯格-马夸尔特法的函数应用中，即使当测量中所使用的波长λ的数量 不与未知值的数量匹配时，也可以计算出想要得到的光学活性物质的浓度C。也就是说，测 量中所使用的波长λ的数量可以小于或大于未知值的数量，只要使用最小二乘法即可。

在以下描述中，将描述通过仿真来计算葡萄糖浓度C_g的计算实例。

这里，计算混合有包括葡萄糖在内的19种光学活性物质的测量目标物质13中的葡 萄糖的浓度(计算值)C_gc。以使用列文伯格-马夸尔特法的非线性最小二乘法来从对多个波 长λ而言的观测旋光度α_M进行计算。将计算出的浓度C_gc与测量目标物质13中所包含(混合) 的葡萄糖的浓度(真值)C_gr进行比较。

光学活性物质的种类和浓度C_i被设定在可识别的范围内，以使测量目标物质13近 似于人的房水。因为身体中存在变化，所以设定了具有可能性的上限、下限及中间这三个条 件。在图5至图8(将在下文中进行描述)中，三个条件用符号○、□和Δ表示。

(计算实例1)

图5是示出了由观测旋光度α_M计算葡萄糖浓度C_g的计算实例1的视图。图5中的(a) 是示出了波长λ与观测旋光度α_M之间的关系的视图。图5中的(b)是示出了葡萄糖浓度(真 值)C_gr与葡萄糖浓度(计算值)C_gc之间的关系的视图。

在计算实例1中，使用公式(6)来计算混合有包括葡萄糖在内的19种光学活性物质 的测量目标物质13中的葡萄糖浓度C_g。

这里，在公式(6)中，将葡萄糖浓度C_g、白蛋白浓度C_a、白蛋白的固有值A_a以及固有 值λ_x设定成未知值，并且将X(λ，A)中的A_x和C_x的乘积设定成一个未知值，其中固有值λ_x为通 过集合除了葡萄糖和白蛋白之外的其余光学活性物质而得到的X(λ，A)中的常量。

葡萄糖的固有值A_g和λ_g以及白蛋白的固有值λ_a被设定成已知值，并分别被设定成 1.72×10⁷、150和250。

在测量观测旋光度α_M中使用图5中的(a)所示的四个波长λ。对波长λ₁(410nm)而言 得到观测旋光度α_M1(2.89mdeg)。对波长λ₂(420nm)而言得到观测旋光度α_M2(2.79mdeg)。对波 长λ₃(440nm)而言得到观测旋光度α_M3(2.60mdeg)。对波长λ₄(470nm)而言得到观测旋光度α_M4(2.33mdeg)。观测旋光度α_M的分辨能力可以测量到两个小数位。

由上述结果可以了解的是，在从波长λ₁(410nm)至波长λ₄(470nm)的波长范围中，观 测旋光度α_M单调递减。

通过将葡萄糖浓度C_g的初始值设定成500mg/dl来开始计算。

如图5中的(b)所示，在以使用列文伯格-马夸尔特法的非线性最小二乘法计算出 的葡萄糖浓度(计算值)C_gc与在葡萄糖浓度(真值)C_gr是0mg/dl至400mg/dl的范围内的葡萄 糖浓度(真值)C_gr之间得到正比关系。三个条件(○、□和Δ)中的差(变化量)比葡萄糖浓度 C_g的值小。也就是说，可以以高精度从观测旋光度α_M计算混合有包括葡萄糖在内的19种光学 活性物质的测量目标物质13的葡萄糖浓度C_g。

如上所述，在例如房水等测量目标物质13中所包含的其余光学活性物质的种类或 浓度比率不明确的情况下，很显然可以认为浓度计算是困难的。然而，在计算实例中，X(λ， A)中的固有值被设定成未知值，因此，可以以期望的精度计算出浓度。

在上述计算中，虽然白蛋白固有值A_a被设定成未知值，但是白蛋白固有值A_a也可以 被设定成已知值。例如，在白蛋白浓度C_a本身就是想要得到的浓度的情况下，使用已知值作 为白蛋白固有值A_a。在白蛋白浓度C_a本身不是想要得到的浓度的情况下，可以将白蛋白浓度 C_a与白蛋白固有值A_a的乘积设定成一个未知值。

也就是说，在上述计算中，未知值的数量被设定成5。然而，未知值的数量可以小于 或大于5。

波长λ的数量被设定成4。然而，可以设置多个波长λ。波长λ的数量可以设定成2或 3。波长λ的数量可以大于4。

此外，在数值计算中，需要设定未知值的初始值。在实例1中，葡萄糖浓度C_g被设定 成500mg/dl(作为初始值)。然而，葡萄糖浓度C_g可以大于或小于500mg/dl。

(计算实例2)

在计算实例2中，在公式(6)中将除了葡萄糖和白蛋白之外的其余光学活性物质的 旋光度α_x(X(λ，A))设定成“0”。也就是说，使用公式(10)替代公式(6)。公式(10)是公式(4)。

图6是示出了使用公式(10)从观测旋光度α_M计算葡萄糖浓度C_g的计算实例2的视 图。图6中的(a)是示出了波长λ与观测旋光度α_M之间的关系的视图。图6中的(b)是示出了葡 萄糖浓度(真值)C_gr与葡萄糖浓度(计算值)C_gc之间的关系的视图。

葡萄糖浓度C_g、白蛋白浓度C_a和白蛋白的固有值A_a被设定成具有未知值，并且在葡 萄糖的固有值A_g和λ_g以及白蛋白的固有值λ_a中使用已知值。因为A_a和C_a是简单的乘积，所以 可以将组合设定成一个未知值。

在测量观测旋光度α_M中使用图6中的(a)所示的四个波长。这四个波长与图5中的 (a)所示的四个波长一样。然而，对波长λ而言的观测旋光度α_M的分辨能力被设定为具有一 个小数位。这是因为假设观测旋光度α_M为亚毫米级别，并且因为澄清了如下情况的影响： 即，难以得到观测旋光度α_M的分辨能力的情况。

如图6中的(b)所示，在以使用列文伯格-马夸尔特法的非线性最小二乘法计算出 的葡萄糖浓度(计算值)C_gc与在葡萄糖浓度(真值)C_gr是0mg/dl至600mg/dl的范围内的葡萄 糖浓度(真值)C_gr之间得到正比关系。三个条件(○、□和Δ)中的差(变化量)比葡萄糖浓度 C_g的值小。也就是说，在公式(6)中，即使当将除了葡萄糖和白蛋白之外的其余光学活性物 质的集合的旋光度α_x(X(λ，A))设定成“0”并且将观测旋光度α_M的分辨能力设定成具有一个 小数位时，也可以以高精度从混合有包括葡萄糖在内的19种光学活性物质的测量目标物质 13的观测旋光度α_M计算葡萄糖浓度C_g。

虽然白蛋白的固有值A_a被设定成未知值，但白蛋白的固有值A_a也可以被设定成已 知值。在白蛋白的固有值A_a和λ_a被设定成已知值的情况下，并且在房水中所包含的光学活性 物质的种类或浓度比率因个人的生活习惯或药的剂量而变化的情况下，应考虑不能以期望 的精度计算浓度的可能性。在这种情况下，可以使用计算实例1中的公式(6)或计算实例3中 的公式(11)(将在下文中进行描述)。

在对除了房水之外的其他测量目标应用公式(10)的情况下，可以按对测量目标物 质13的观测旋光度的影响程度大的物质(旋光率的绝对值大的物质)的次序选择多种物质， 并且可以将其他物质的旋光度设定成“0”。

图7是示出了使用公式(10)并使用与图6中的410nm至470nm的短波长区域不同的 波长区域的波长λ来从观测旋光度α_M得到葡萄糖浓度C_g的情况的视图。图7中的(a)示出了 660nm至850nm的长波长区域中的波长λ与观测旋光度α_M之间的关系。图7中的(b)示出了图7 中的(a)的葡萄糖浓度(真值)C_gr与葡萄糖浓度(计算值)C_gc之间的关系。图7中的(c)示出了 短波长区域和长波长区域中的波长λ与观测旋光度α_M之间的关系。图7中的(d)示出了图7中 的(c)的葡萄糖浓度(真值)C_gr与葡萄糖浓度(计算值)C_gc之间的关系。

如图7中的(a)所示，对波长λ₅(600nm)而言得到观测旋光度α_M5(1.2mdeg)。对波长 λ₆(690nm)而言得到观测旋光度α_M6(1.1mdeg)。对波长λ₇(780nm)而言得到观测旋光度α_M7(0.9mdeg)。对波长λ₈(850nm)而言得到观测旋光度α_M8(0.7mdeg)。旋光度α_M被设定成具有一 个小数位。

如图7中的(a)所示，在从波长λ₅(660nm)至波长λ₈(850nm)的波长范围中观测旋光 度α_M单调递减。然而，观测旋光度α_M的变化比在使用具有图6中的(a)所示的短波长区域的光 的情况下观测旋光度α_M的变化小。

如图7中的(b)所示，在葡萄糖浓度(计算值)C_gc与在葡萄糖浓度(真值)C_gr是0mg/ dl至600mg/dl的范围内的葡萄糖浓度(真值)C_gr之间得到正比关系。然而，三个条件(○、□ 和Δ)中的差(变化量)比图6中的(b)所示的情况大。可以认为的是，这是因为对波长λ而言 的观测旋光度α_M的变化是小的。也就是说，在图2中，这是因为长波长区域对应于旋光率[α] 的变化小的波长λ区域。

与之相反，在图7的(c)中，使用图6中的(a)所示的对波长λ₃(440nm)而言的观测旋 光度α_M3(2.6mdeg)以及对波长λ₄(470nm)而言的观测旋光度α_M4(2.3mdeg)，并且使用图7中的 (a)所示的对波长λ₇(780nm)而言的观测旋光度α_M7(0.9mdeg)以及对波长λ₈(850nm)而言的 观测旋光度α_M8(0.7mdeg)。在波长λ₃(440nm)至波长λ₈(850nm)的波长范围中观测旋光度α_M单 调递减。观测旋光度α_M的变化比在使用图6中的(a)所示的短波长区域的情况下以及在使用 图7中的(a)所示的长波长区域的情况下的观测旋光度α_M的变化大。

如图7中的(d)所示，与图6中的(b)和图7中的(b)所示的情况类似，在葡萄糖浓度 (计算值)C_gc与在葡萄糖浓度(真值)C_gr是0mg/dl至600mg/dl的范围内的葡萄糖浓度(真值) C_gr之间得到正比关系。三个条件(○、□和Δ)中的差(变化量)比图7中的(b)所示的情况以 及图6中的(b)所示的情况小。可以认为的是，这是因为对波长λ而言的观测旋光度α_M的变化 是大的。也就是说，如果波长λ选择为被包括在从短波长区域至长波长区域的范围内使得观 测旋光度α_M大幅变化，则提高了想要得到的光学活性物质的浓度C_i的计算精度。

为了提高浓度C_i的计算精度，光源11可以构造成由不同的半导体材料形成的半导 体激光器，从而选择例如多个波长λ以包括可见光波长区域中的从短波长区域至长波长区 域的范围。有源层由氮化镓的混晶(GaN、AlGaInN、GaInN等)形成的半导体激光器可以用作 具有蓝光区域(波长λ为400nm至500nm)的光源11。有源层由磷化镓的混晶(AlGaInP、GaInP 等)形成的半导体激光器可以用作具有红光区域(波长λ为600nm至700nm)的光源11。有源层 由砷化镓的混晶(AlGaAs、GaAs等)形成的半导体激光器可以用作具有红光区域或红外线区 域(波长λ在800nm附近)的光源11。

这里所述的半导体激光器是示例性的，并且可以选择和使用与波长λ对应的半导 体激光器。

半导体激光器是紧凑的并具有窄带宽，并因此有助于减小光学活性物质的浓度计 算系统1的尺寸。

(计算实例3)

在计算实例3中，使用公式(11)。通过用除了葡萄糖之外的其余光学活性物质的集 合所表述的旋光度α_x替代公式(10)中的白蛋白的旋光度α_a来得到公式(11)。除了葡萄糖之 外的其余光学活性物质的集合被设定成浓度C_x，而除了葡萄糖之外的其余光学活性物质的 集合被设定成常量A_x和λ_x，因此，使用单个项。

图8是示出了使用公式(11)从观测旋光度α_M得到葡萄糖浓度C_g的计算实例3的视 图。图8中的(a)示出了波长λ与观测旋光度α_M之间的关系。图8中的(b)示出了葡萄糖浓度 (真值)C_gr与葡萄糖浓度(计算值)C_gc之间的关系。

葡萄糖浓度C_g、除了葡萄糖之外的其余光学活性物质的集合的浓度C_x以及除了葡 萄糖之外的其余光学活性物质的集合的常量A_x和λ_x被设定成未知值。1.72×10⁷和150分别 用作葡萄糖的固有值A_g和λ_g。因为A_x和C_x是简单的乘积，所以将A_x和C_x的组合作为一个未知 值进行计算。以这种方式将固有值和浓度的乘积作为未知值的情况是固有值为未知值的实 例。

在测量观测旋光度α_M中使用图8中的(a)所示的四个波长。这四个波长与图7中的 (c)所示的四个波长一样。采用了使得观测旋光度α_M的差变大的波长区域。

如图8中的(b)所示，在葡萄糖浓度(计算值)C_gc与在葡萄糖浓度(真值)C_gr是0mg/ dl至600mg/dl的范围内的葡萄糖浓度(真值)C_gr之间得到正比关系。三个条件(○、□和Δ) 中的差(变化量)是小的。也就是说，在公式(10)中，即使当白蛋白的旋光度α_a被设定成除了 葡萄糖之外的其余光学活性物质的集合的旋光度α_x时，也可以以高精度从混合有包括葡萄 糖在内的19种光学活性物质的测量目标物质13的观测旋光度α_M计算葡萄糖浓度C_g。在对除 了房水之外的其他测量目标物质13应用公式(11)的情况下，可以选择对测量目标物质13的 观测旋光度α_M具有最大程度影响的物质(旋光率的绝对值为最大的物质)，并且可以将其余 光学活性物质的集合设定成旋光度α_x。

在上述计算中，葡萄糖的固有值A_g和λ_g被设定成1.72×10⁷和150。然而，可以指定 固有值A_g和λ_g的范围。例如，在固有值因例如温度等环境波动而变化的情况下，可以使用在 预先考虑波动的范围内的未知值(即，一定受限范围内的未知值)。例如，固有值λ_g可以在 145至155的范围内。这与对未知值设置限制条件的情况(将在下文中进行描述)类似。

在想要得到白蛋白浓度C_a而不是葡萄糖浓度C_g的情况下，可以使用公式(12)替代 公式(11)。

如上所述，可以对假设被包含在房水(其被设定作为测量目标物质13的实例)中的 葡萄糖应用公式(6)、公式(10)和公式(11)。

在以上描述中，描述了使用最小二乘法来计算浓度的实例。然而，可以通过解联立 方程来计算浓度。在该情况下，可以将波长λ的数量设定为与联立方程中的未知值的数量相 同。

因为公式(11)简单，所以用于公式(11)的计算时间比用于公式(6)的计算时间短。 因此，在想要减少计算时间的情况下，可以不使用公式(6)而使用公式(11)。就其他测量目 标物质13而言，可以根据想要得到的光学活性物质的种类或测量目标物质13中所包含的光 学活性物质的种类来改变和使用公式(6)、公式(10)和公式(11)中的光学活性物质。

在实施例中，如公式(6)或公式(11)所示，用于限定除了想要得到浓度的光学活性 物质之外的光学活性物质的旋光色散特性的固有值被设定成未知值。因此，就房水而言，针 对除了想要得到浓度的光学活性物质之外的光学活性物质的种类或浓度比率不明确的测 量目标物质13，计算想要得到浓度的光学活性物质的浓度C。

如公式(5)所示，观测旋光度α_M用数量比测量目标物质13中所包含的光学活性物 质的数量小的非线性函数的总和表示。也就是说，就除了想要得到浓度的光学活性物质之 外的多种光学活性物质而言，使用如下的函数：其中，旋光度的波长相关性的集合用单个项 表示。因此，不需要利用分别与测量目标物质13中所包含的所有光学活性物质对应的非线 性函数的总和来表示公式。因此，减少了公式中所包含的未知值的数量。因此，例如，可以减 少计算时间。

即使当使用非线性最小二乘法来执行函数应用并且因此未知值的数量比测量中 所使用的波长λ的数量大时，也可以计算出想要得到的光学活性物质的浓度C。因此，如果将 测量中所使用的波长λ的数量设定成大于未知值的数量，则与数量小的情况相比提高了浓 度计算的精度。

在以上描述中，旋光色散近似于公式(2)所示的鲁德单项式。然而，旋光色散可以 近似于单调递减或单调递增的其他非线性函数。此外，如果不使用从长波长区域至短波长 区域的大范围内的波长并且例如仅使用长波长区域中的波长或仅使用短波长区域中的波 长，则旋光率的倾斜比使用大范围内的波长的情况更接近直线。因此，在这种情况下，可以 通过设定为接近线性函数并通过使用线性最小二乘法来计算浓度。

(改进计算值的相关性的方法)

需要改进计算值与真值的相关性(正比关系)。因此，将对改进计算值与真值的相 关性的方法进行描述。

利用例如列文伯格-马夸尔特法和拟牛顿法等梯度法(其用作不搜索函数的最小 值而搜索某个区域中的最小值的数值计算算法)来进行局部优化计算。因此，如果不能进行 适当区域中的计算，则得到的解(计算值)与真值具有大的差异。即使当使用给定的初始值 (初始估计的值)时，得到的解(计算值)也可能与真值具有大的差异。

即使在这种情况下，也为光学活性物质的浓度C的未知值、固有值等设置用于限制 某个范围的限制条件。因此，计算值和真值彼此匹配或彼此接近。

也通过替换未知值的初始值(初始估计的值)使计算值和真值彼此匹配或彼此接 近。

也就是说，提高了计算值的精度。

首先，将描述为光学活性物质的浓度C的未知值、固有值等设置限制条件的情况。

图9是使用公式(11)来计算葡萄糖浓度(计算值)C_gc时将不为未知值设置限制条件 的情况与为未知值设置限制条件的情况进行比较的视图。图9中的(a)示出了不为未知值设 置限制条件的情况。图9中的(b)和图9中的(c)示出了为未知值设置限制条件的情况。图9中 的(a)至图9中的(c)示出了葡萄糖浓度(真值)C_gr与葡萄糖浓度(计算值)C_gc之间的关系。

在图9中的(a)至图9中的(c)中，符号◇、□、Δ、■和O表示在混合有包括葡萄糖在 内的19种光学活性物质的测量目标物质13中光学活性物质的混合比不同的情况。

葡萄糖浓度C_gc的初始值(将在下文中进行描述)被设定成300mg/dl。

在图9中的(a)中不设置限制条件的情况下，在一定程度上获得真值与计算值之间 的相关性。然而，计算值(绘制点)稍微宽泛地分散。

在图9中的(b)中设置了设定C_gc>0且A_x<0限制条件的情况下，与图9中的(a)的情况 类似，计算值(绘制点)稍微宽泛地分散。

然而，在图9中的(c)中设置了设定C_gc>0、A_x<0且250≤λ_x≤300限制条件的情况下， 与图9中的(a)至图9中的(b)不同的是，计算值(绘制点)几乎不分散，并且葡萄糖浓度(真 值)C_gr与葡萄糖浓度(计算值)C_gc之间的相关性(正比关系)是高的。

如上所示，如果为光学活性物质的浓度C的未知值、固有值等设置限制条件，则计 算值与真值之间的相关性增大。如图9中的(b)至图9中的(c)所示，在提供了许多未知光学 活性物质且混合比率(浓度比率)是未知的情况下，难以给出合适的限制条件。

接下来，将描述替换光学活性物质的浓度C的未知值的初始值、固有值等的情况。 这里，将描述替换光学活性物质的浓度C的初始值的情况。

图10是将使用公式(11)来计算葡萄糖浓度(计算值)C_gc时所设定的葡萄糖浓度(计 算值)C_gc的初始值进行比较的视图。图10中的(a)示出了初始值是100ml/dl的情况。图10中 的(b)示出了初始值是300ml/dl的情况。图10中的(c)示出了初始值是500ml/dl的情况。

图10中的(a)至图10中的(c)中的符号◇、□、Δ、■和O与图9中的(a)至图9中的 (c)中情况下的符号相同。

关于未知值的限制条件被设定为C_gc>0、A_x<0且250≤λ_x≤300(即，与图9中的(c)的 限制条件一样)。

在图10中的(a)所示的葡萄糖浓度C_gc的初始值被设定成100mg/dl的情况下，如区 域I所示，许多计算值(绘制点)大大偏离葡萄糖浓度(真值)C_gr与葡萄糖浓度(计算值)C_gc之 间的正比关系(1：1)。也就是说，计算值大大背离真值。

与之相反，在图10中的(b)所示的葡萄糖浓度C_gc的初始值被设定成300mg/dl的情 况下，计算值(绘制点)分布成接近葡萄糖浓度(真值)C_gr与葡萄糖浓度(计算值)C_gc之间的 正比关系。

此外，在图10中的(c)所示的葡萄糖浓度C_gc的初始值被设定成500mg/dl的情况下， 计算值(绘制点)分布成更接近葡萄糖浓度(真值)C_gr与葡萄糖浓度(计算值)C_gc之间的正比 关系(1：1)。

如图10中的(a)所示，以设定光学活性物质的浓度C的初始值的方式使计算值大大 背离真值。因此，在提供了许多未知光学活性物质且混合比率(浓度比率)未知的情况下，难 以给出合适的初始值。

在实施例中，对于未知值的限制条件不限于某个值或某个范围，并且光学活性物 质的浓度C设定为在多个限制条件(通过改变限制条件来得到)下来计算。因此，在分别在多 个限制条件下得到的计算值之中，优选的计算值被设定作为光学活性物质的浓度C。

类似地，未知值的初始值也不限于某个值，并且光学活性物质的浓度C设定为使用 多个初始值(通过改变初始值而得到)来计算。因此，在分别使用多个初始值而得到的计算 值之中，优选的计算值被设定作为光学活性物质的浓度C。

以多个的方式提供用于未知值的限制条件和初始值中的一者或两者。也就是说， 可以提供限制条件和初始值的多个组合，并且可以计算出光学活性物质的浓度C。

同时，需要设定使真值与计算值之差小的计算值作为优选的计算值。然而，因为真 值不是已知的，所以需要用于选择优选的计算值的指标。因此，这里，与真值和计算值之差 对应的公式(9)被设定作为目标函数，并且优选的计算值被设定为利用目标函数的值而选 择得到。因为由公式(9)表示的目标函数的值变小，所以真值与计算值之差是小的。

因此，公式(9)可以设定为目标函数，可以将对于未知值而言的多个限制条件的目 标函数的值、多个初始值等彼此比较，从而可以选出优选的计算值。

图11是示出了从在限制条件A和B下计算出的光学活性物质的浓度C得到优选的计 算值的实例的视图。这里，图11中的(a)示出了在限制条件A的情况下的葡萄糖浓度(真值) C_gr与葡萄糖浓度(计算值)C_gc之间的关系。图11中的(b)示出了在限制条件B的情况下的葡 萄糖浓度(真值)C_gr与葡萄糖浓度(计算值)C_gc之间的关系。图11中的(c)是示出了针对具有 某个葡萄糖浓度C_gr的测量目标物质13计算得到的目标函数的值与葡萄糖浓度C_gc之间的关 系的表格。

图11中的(a)中的限制条件A与C_gc>0、A_x<0且250≤λ_x≤300对应。葡萄糖浓度C_gc的 初始值被设定成300mg/dl。在限制条件A中，在一定程度上获得真值与计算值之间的相关 性，但计算值(绘制点)稍微宽泛地分散。

图11中的(b)中的限制条件B与C_gc>0、A_x<0且250≤λ_x≤300对应。葡萄糖浓度C_gc的 初始值被设定成300mg/dl。限制条件B与图9中的(c)一样。在限制条件B中，计算值(绘制点) 不像在限制条件A中那样分散，并且葡萄糖浓度(真值)C_gr和葡萄糖浓度(计算值)C_gc具有接 近正比关系的关系。

也就是说，如果使用限制条件B计算葡萄糖浓度C_gc，则与使用限制条件A的情况相 比，提高了浓度计算的精度。

如图11中的(c)所示，就具有某个葡萄糖浓度C_gr的测量目标物质13而言，在限制条 件A中计算出的目标函数的值是3.5×10^-3，并且葡萄糖浓度是230mg/dl。与之相比，在限制 条件B中计算出的目标函数的值是1.56×10^-5，并且葡萄糖浓度是198mg/dl。

就限制条件A和限制条件B而言，限制条件B中的目标函数的值比限制条件A中的目 标函数的值小。也就是说，真值与计算值之差是小的。因此，限制条件B下所计算出的198mg/ dl可以被选择作为葡萄糖浓度C_gc。

图11中的(a)和图11中的(b)示出了：可以确认的是，如果选择限制条件B，则真值 与计算值之差是小的。图11中的(c)示出了：根据目标函数的值选择更接近真值的计算值。

在以上描述中，描述了提供两个限制条件作为限制条件A和B的情况。然而，可以提 供三个以上的限制条件。在这种情况下，可以选择在目标函数具有最小值的其他限制条件 中所计算出的光学活性物质的浓度C。可以排除在目标函数具有最大值的限制条件中所计 算出的光学活性物质的浓度C，而可以选择在其他限制条件中所计算出的光学活性物质的 其他浓度C。此外，通过执行基于其他限制条件的计算而得到的结果可以用作光学活性物质 的浓度C，例如，可以对在限制条件中所计算出的光学活性物质的其他浓度C求平均，并且求 平均的浓度可以用作光学活性物质的浓度C。可以设定限制条件之中目标函数具有最大值 的多个排除限制条件，目标函数具有最大值的限制条件之后的限制条件等。

在以上描述中，描述了对未知值应用多个限制条件并执行计算的情况。然而，以上 描述可以类似地应用于对使用多个初始值执行一个未知值的计算的情况或使用限制条件 和初始值的多个组合来执行未知值的计算的情况。例如，对于光学活性物质的浓度C为使用 多个初始值来计算未知值的实例的情况，可以使用图10中的(a)至图10中的(c)所示的多个 初始值来计算光学活性物质的浓度C，并且可以选择优选的计算值。

使用多个限制条件或多个初始值来执行参量的计算，或者使用多个限制条件和多 个初始值的组合来执行计算。因此，得到与真值具有高的相关性的计算值。

这里，根据公式(11)计算光学活性物质的浓度C(葡萄糖浓度C_gc)。然而，可以使用 其他公式(6)、(10)和(12)来执行计算。

(数据处理单元30)

在以下描述中，将描述数据处理单元30的实例。

图12是示出了数据处理单元30的概况的视图。数据处理单元30输出设定为从测量 数据(λ₁：α_M1，λ₂：α_M2：λ₃：α_M3，…)和光程长度L得到的光学活性物质的浓度C。通过组合波长λ 和使用波长λ测得的观测旋光度α_M来得到测量数据。

<实例1>

图13是示出了实例1中的数据处理单元30的功能单元的视图。

数据处理单元30与控制单元20和UI单元40连接。数据处理单元30包括浓度计算单 元101。

数据处理单元30的浓度计算单元101根据已从控制单元20发送来的测量数据(λ₁： α_M1，λ₂：α_M2，λ₃：α_M3，…)和光程长度L来计算光学活性物质的浓度C。通过组合波长λ与观测旋 光度α_M来得到测量数据。浓度计算单元101将计算出的光学活性物质的浓度C发送至UI单元 40。

浓度计算单元101是例如用作专用于计算葡萄糖浓度C_gc的机器，并由例如专用集 成电路(ASIC)等硬件构成。也就是说，在浓度计算单元101中，用于根据公式(6)、公式(10)、 公式(11)等来计算葡萄糖浓度C_gc的算法由硬件(硬件模块)构成。

如果从控制单元20输入测量数据(λ₁：α_M1，λ₂：α_M2，λ₃：α_M3，…)和光程长度L，则浓度 计算单元101立即计算葡萄糖浓度C_gc并输出计算出的葡萄糖浓度C_gc。

光程长度L设定为与测量数据(λ₁：α_M1，λ₂：α_M2，λ₃：α_M3，…)一起从控制单元20被输入 至数据处理单元30。然而，可以不从控制单元20输入光程长度L。

例如，在光程设定为横跨眼睛前房的情况下的光程长度L可以设定为标准人的眼 睛前房中的预定光程长度。在光程长度L具有固定值的情况下，可以预先包括浓度计算单元 101。

此外，光程长度L可以设定为在医疗机构等中测量的眼睛前房中的光程长度。在上 述情况中，可以从UI单元40输入光程长度L。浓度计算单元101可以从UI单元40在预先设置 的多个光程长度中选择接近期望光程长度的光程长度。

以该方式，在从系统的外部输入光程长度L的情况下，数据处理单元30可以不经由 控制单元20获得光程长度L。

<实例2>

图14是示出了实例2中的数据处理单元30的功能单元的视图。

数据处理单元30包括浓度计算单元111、公式存储单元112和固有值存储单元113。

公式存储单元112存储例如用于计算测量目标物质13中所包含且想要得到浓度的 光学活性物质的浓度C的公式(6)、公式(10)和公式(11)等公式(算法)。公式存储单元112可 以存储多个公式。

固有值存储单元113存储光学活性物质的固有值，这些光学活性物质的固有值被 代入到计算光学活性物质的浓度C的公式中。固有值存储单元113可以存储分别与多个公式 对应的多个固有值。

浓度计算单元111将已从控制单元20发送的测量数据(λ₁：α_M1，λ₂：α_M2，λ₃：α_M3，…)和 光程长度L以及从固有值存储单元113读取出的固有值代入到从公式存储单元112读取的公 式中。通过组合波长λ与观测旋光度α_M来得到测量数据。浓度计算单元111通过使用代入结 果来计算预定的光学活性物质的浓度C。

在UI单元40的显示器等中显示计算出的光学活性物质的浓度C。

可以从控制单元20输入光程长度L。然而，与实例1类似，可以包括数据处理单元 30。此外，数据处理单元30可以不经由控制单元20获得光程长度L。

图15是示出了存储在公式存储单元112中的公式以及存储在固有值存储单元113 中的固有值的实例的视图。图15中的(a)示出了由公式存储单元112存储的公式(算法)的实 例。图15中的(b)示出了由固有值存储单元113存储的固有值的实例。这里，通过使用房水作 为测量目标物质13的实例来进行描述。

首先，将描述图15中的(a)所示的公式存储单元112。

作为实例，公式存储单元112存储多个公式#1至#5。公式存储单元112设定为存储 公式，但可以是执行公式的程序。即使在该情况下，也描述公式存储单元112存储公式的情 况。

如上所述，公式根据想要显示在UI单元40中的光学活性物质(第一光学活性物质) 以及房水中所包含的除了第一光学活性物质之外的光学活性物质(第二光学活性物质)的 组合来设定浓度。因此，利用第一光学活性物质和第二光学活性物质的组合来选择公式。

在葡萄糖被设定成第一光学活性物质而除了葡萄糖之外的其余光学活性物质的 集合被设定成第二光学活性物质的#1情况下，选择公式(11)。

在白蛋白被设定作为第一光学活性物质而除了白蛋白之外的其余光学活性物质 的集合被设定作为第二光学活性物质的#2情况下，选择公式(12)。

在葡萄糖和白蛋白被设定作为第一光学活性物质而除了葡萄糖和白蛋白之外的 其余光学活性物质的集合被设定作为第二光学活性物质的#3情况下，选择公式(6)。

在葡萄糖被设定作为第一光学活性物质而包含白蛋白以及除了葡萄糖和白蛋白 之外的其余光学活性物质在内的光学活性物质被设定成第二光学活性物质的#4情况下，选 择公式(6)。

在葡萄糖被设定作为第一光学活性物质而白蛋白被设定作为第二光学活性物质 的#5情况下，选择公式(10)。

公式存储单元112可以存储其他组合。

接下来，将描述图15中的(b)所示的固有值存储单元113。

例如，固有值存储单元113存储葡萄糖的固有值A_g和λ_g以及白蛋白的固有值λ_a。因 此，根据选自公式存储单元112的公式来读取需要的固有值。除了存储λ_a之外，还可以存储 公式(6)中的A_a等作为白蛋白的固有值。

图16是示出了实例2中的数据处理单元30的硬件构造的实例的视图。

数据处理单元30包括中央处理单元(下文中将描述成CPU)31、RAM32、ROM33、硬 盘驱动器(将在下文中描述成HDD)34、输入和输出接口(将在下文中描述成I/O)35。

CPU31、RAM32、ROM33、HDD34和I/O35经由单根总线36彼此连接。

在光学活性物质的浓度计算系统中，I/O35与控制单元20和UI单元40连接。

可以使用ASIC37等构造CPU31、RAM32、ROM33和I/O35。

浓度计算单元111与CPU31对应。公式存储单元112和固有值存储单元113对应于 ROM33或HDD34。

CPU31包括执行逻辑运算和算术运算等的算术逻辑单元(ALU)。

随机存取存储器(RAM)32保持CPU31执行运算时所使用的程序或数据。一般来说， RAM32是易失性存储介质。在提供电力期间，RAM32可以读写数据并保持已写数据，而如果 不提供电力，则失去数据。

ROM33是非易失性存储介质(非易失性存储器)。在提供电力期间，ROM33可以读 写数据并保持已写数据，并且当不提供电力时，ROM33也可以保持已写数据。这里，ROM33 可以是不能够重写数据的只读存储器(ROM)，也可以是能够重写数据的闪速存储器。

HDD34是可以重写大量数据的非易失性存储器。HDD34保持程序或数据。ROM33 可以保持作为固件的程序或数据。在该情况下，数据处理单元30可以不包括HDD34。

如果电力被输入到光学活性物质的浓度计算系统1，则数据处理单元30的CPU31 将程序(公式)和数据(固有值)从HDD34或ROM33加载至RAM32。

CPU31将测量数据写入到RAM32中，将已加载的固有值和测量数据(λ₁:α_M1，λ₂: α_M2，λ₃:α_M3，…)代入到已加载的程序(公式)，并计算光学活性物质的浓度C。通过组合从控制 单元20发送的波长λ和使用波长λ测得的观测旋光度α_M来得到测量数据。

然后，在UI单元40中所包含的显示器等中显示得到的光学活性物质的浓度C。

<实例3>

图17是示出了实例3中的数据处理单元30的功能单元的视图。

数据处理单元30包括浓度输出单元121和查找表(LUT)存储单元122。LUT存储单元 122是存储单元的实例。

LUT存储单元122存储参照表(LUT)(将在下文中进行描述)。

基于通过组合从控制单元20发送来的波长λ和观测旋光度α_M2而得到的测量数据 (λ₁:α_M1，λ₂:α_M2，λ₃:α_M3，…)，数据处理单元30中的浓度输出单元121参考由LUT存储单元122 存储的LUT将与波长λ和观测旋光度α_M的组合匹配的光学活性物质的浓度C输出至UI单元 40。

在LUT中没有与波长λ和观测旋光度α_M的组合匹配的组合的情况下，例如可以选择 最接近的组合，或可以使用多个组合来执行补充计算。

浓度输出单元121可以具有如下构造：提取出与由LUT存储单元122存储的波长λ和 观测旋光度α_M的组合匹配的光学活性物质的浓度C。浓度输出单元121不需要进行计算光学 活性物质的浓度C的操作的性能。

LUT存储单元122可以是能够存储LUT的存储单元，可以是例如ROM和HDD等非易失 性存储器，并可以是能够重写的非易失性存储器。

图18是示出了由LUT存储单元122存储的LUT的实例的视图。这里，假设得到了房水 中所包含的葡萄糖浓度C_g。在测量中使用波长λ₁、λ₂和λ₃这三个波长。

如图18所示，葡萄糖浓度C_gc相关联地被存储在由LUT存储单元122存储的LUT中。在 假设测量目标物质13被光照射的情况下，预先根据波长λ和观测旋光度α_M的组合来计算葡 萄糖浓度C_gc。因此，如果输入通过组合波长λ和观测旋光度α_M而得到的测量数据(λ₁:α_M1，λ₂: α_M2和λ₃:α_M3)，则数据处理单元30中的浓度输出单元121参考LUT存储单元122的LUT获得与测 量数据(λ₁:α_M1，λ₂:α_M2和λ₃:α_M3)的组合匹配或与接近组合对应的葡萄糖浓度C_gc。浓度输出单 元121将获得的葡萄糖浓度C_gc输出至UI单元40。也就是说，如果输入通过组合波长λ和观测 旋光度α_M而得到的测量数据，则浓度输出单元121从LUT存储单元122获得与该输入对应的 葡萄糖浓度C_gc，并将获得的葡萄糖浓度C_gc输出至UI单元40。例如，在浓度计算系统的设计 步骤或制造步骤中预先计算LUT存储单元122中所存储的数据并进行存储。

在使用LUT存储单元122的实例3中，因为可以读取预先计算出且被存储在LUT存储 单元122中的葡萄糖浓度C_gc，所以与未使用LUT存储单元122的实例1或实例2相比，不需要根 据输入的测量数据(λ₁:α_M1，λ₂:α_M2和λ₃:α_M3)来计算和算出葡萄糖浓度C_g。因此，与根据实例1 或实例2所述且被输入的测量数据(λ₁:α_M1，λ₂:α_M2和λ₃:α_M3)来计算并输出葡萄糖浓度C_g的情 况相比，输入测量数据(λ₁:α_M1，λ₂:α_M2和λ₃:α_M3)之后输出葡萄糖浓度C_g为止的时间是短的。

可以如下所述那样制作这种LUT。也就是说，提供如下处理：获得分别与多个光线 的波长对应的旋光度的组合(λ₁:α_M1，λ₂:α_M2，λ₃:α_M3，…)的处理；对旋光度的每个组合而言， 使用最小二乘法根据公式以及获得的旋光度的组合来计算想要得到的光学活性物质(第一 光学活性物质)的浓度的处理，上述公式包括表示第一光学活性物质中的旋光度的波长相 关性的第一函数以及表示其他光学活性物质(第二光学活性物质)中的旋光度的波长相关 性的第二函数；以及将第一光学活性物质的彼此相关的旋光度的组合和浓度存储在存储单 元中的处理，第一光学活性物质的浓度与旋光度的组合对应。在第一函数中，想要得到的光 学活性物质的浓度具有未知值，并且用于限定第一光学活性物质的旋光色散特性的固有值 被设定成已知值或一定受限范围内的未知值。在第二函数中，用于限定其他光学活性物质 的旋光色散特性的固有值被设定成未知值。

在制作中，不仅可以使用最小二乘法，而且还可以使用对由数量与公式中所包含 的未知值的数量相同的等式构成的联立方程求解的方法。

在波长的数量设定成m并且对于波长设定了n个观测旋光度α_M的情况下，由LUT存 储单元122存储的LUT存储通过组合(求和)上述常量而得到的m×n×n个光学活性物质的浓 度C。

LUT存储单元122可以存储多个LUT。

可以为固定的光程长度L(例如，标准人的眼睛前房中的预定的光程长度)设置从 由LUT存储单元122存储的LUT计算出的葡萄糖浓度C_gc。在该情况下，获得了考虑光程长度L 的葡萄糖浓度C_gc。

可以为单位光程长度设置从由LUT存储单元122存储的LUT计算出的葡萄糖浓度 C_gc。在该情况下，从UI单元40等输入光程长度L，并对光程长度L执行修正。因为用于光程长 度L的修正是简单的乘法，所以浓度输出单元121可以执行处理。与根据输入的测量数据 (λ₁:α_M1，λ₂:α_M2和λ₃:α_M3)计算葡萄糖浓度C_gc相比，短时间地进行处理。因此，在输入测量数据 (λ₁:α_M1，λ₂:α_M2和λ₃:α_M3)之后输出葡萄糖浓度C_gc为止的期间所产生的影响是小的。

(光学活性物质的浓度C的显示实例)

在光学活性物质的浓度计算系统1中，将描述在UI单元40中所包含的显示器显示 光学活性物质的浓度C的显示实例。这里，将描述显示计算出的葡萄糖浓度C_gc的实例。

图19是示出了在对葡萄糖浓度测量装置应用光学活性物质的浓度计算系统1的情 况下在UI单元40中所包含的显示器显示光学活性物质的浓度C的显示实例的视图。图19中 的(a)示出了以数值进行显示的显示实例。图19中的(b)示出了以条形图(水平)进行显示的 显示实例。图19中的(c)示出了以标记“OK/NG”进行显示的显示实例。图19中的(d)示出了使 用数值除了显示葡萄糖浓度C_g之外还显示其他光学活性物质的浓度的显示实例。

因为图19中的(a)和图19中的(d)用数值示出，所以可以容易地追踪葡萄糖浓度C_gc的变化。因为图19中的(b)用条形图(水平)示出，所以一瞥之下可以识别出葡萄糖浓度C_gc的 水平。在图19中的(c)中，在数值等于或小于预定阈值的情况下设定“OK”，在数值大于预定 阈值的情况下设定“NG”，并且在“NG”的情况下警告使用者。这时，“OK”可以用绿色显示而 “NG”可以用红色显示。

显示实例仅是实例，并可以被组合。此外，可以应用其他显示方法。UI单元40的输 出不限于例如显示器等显示视听信息的装置(即，例如提供音频信息的装置等装置)。

在为了测量血糖水平目的的情况下，可以根据血液中的葡萄糖浓度与房水中的葡 萄糖浓度之间的相关性将在房水中测量出(计算出)的葡萄糖浓度C_gc转换成血液中的葡萄 糖浓度并显示。

在以上描述中，描述了房水中的光学活性物质的浓度C，尤其是葡萄糖浓度C_g。

以上实施例除了应用于人的眼球房水之外还可以应用于使用光学池等的测量装 置。可以提供如下的光学系统：包含光学活性物质的测量目标物质13被放入到光学池(容 器)中，并且光横跨且穿过该光学池。在该情况下，光学池决定光程长度L。

由数据处理单元30执行并用于计算光学活性物质的浓度C的算法可以用作例如由 通用计算机(PC)执行的程序。

例如，个人计算机(PC)的使用者在PC中所包含的显示器(显示屏幕)中指定用于计 算光学活性物质的浓度C的公式、固有值和光程长度L，以及用于计算光学活性物质的浓度C 的波长λ和旋光度α的至少一个组合等。如果进行了指定，则PC执行程序，并因此使用最小二 乘法计算光学活性物质的浓度C，并在显示器(显示屏幕)上显示计算出的光学活性物质的 浓度C。执行程序时所使用的固有值、光程长度L以及波长λ和旋光度α的组合等不一定使用 真实的测量结果。例如，可以通过利用光实际照射测量目标物质来获得旋光度α。此外，也就 是说，在没有用光实际照射测量目标物质而假设用光进行照射的情况下，旋光度α可以是假 设的旋光度。以这种方式，在由使用者假设设定的条件下计算浓度，因此，可以在各种仿真 等中使用旋光度α。可以使用对由数量与公式中所包含的未知值的数量相同的等式构成的 联立方程求解的方法替代最小二乘法。

工业实用性

根据本发明的浓度计算系统等在计算测量目标物质中所包含的例如葡萄糖或白 蛋白等光学活性物质的浓度时是有用的。

参考具体实施例详细地描述了本发明。然而，对本领域的技术人员显而易见的是， 可以在不脱离本发明的主旨和范围的情况下进行各种修改和变型。

本发明基于且要求2014年3月20日提交的日本专利申请公开No.2014-059221和 2015年3月9日提交的日本专利申请公开No.2015-046453的优先权；上述日本专利申请公开 的全部内容通过引用并入本文中。

附图标记列表

1光学活性物质的浓度计算系统

10测量单元

11光源

12偏光器

13测量目标

14补偿器

15分析器

16光接收元件

20控制单元

30数据处理单元

40UI单元

101，111浓度计算单元

112公式存储单元

113固有值存储单元

121浓度输出单元

122LUT存储单元

α旋光度

[α]旋光率

α_M观测旋光度