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特表2023-527485持続分析物モニタリングシステムの信号の適応フィルタリングのための方法および装置
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2023-06-29
(54)【発明の名称】持続分析物モニタリングシステムの信号の適応フィルタリングのための方法および装置
(51)【国際特許分類】
A61B 5/1473 20060101AFI20230622BHJP
A61B 5/1486 20060101ALI20230622BHJP
【ＦＩ】
A61B5/1473
A61B5/1486
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2022536754
(86)(22)【出願日】2021-06-04
(85)【翻訳文提出日】2022-06-15
(86)【国際出願番号】 EP2021064991
(87)【国際公開番号】W WO2021245226
(87)【国際公開日】2021-12-09
(31)【優先権主張番号】63/034,979
(32)【優先日】2020-06-04
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】63/112,134
(32)【優先日】2020-11-10
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】522093823
【氏名又は名称】アセンシア ディアベテス ケア ホールディングス エージー
(74)【代理人】
【識別番号】100114775
【弁理士】
【氏名又は名称】高岡 亮一
(74)【代理人】
【識別番号】100121511
【弁理士】
【氏名又は名称】小田 直
(74)【代理人】
【識別番号】100202751
【弁理士】
【氏名又は名称】岩堀 明代
(74)【代理人】
【識別番号】100208580
【弁理士】
【氏名又は名称】三好 玲奈
(74)【代理人】
【識別番号】100191086
【弁理士】
【氏名又は名称】高橋 香元
(72)【発明者】
【氏名】ルッソ，アンソニー ピー．
【テーマコード（参考）】
4C038
【Ｆターム（参考）】
4C038KK10
4C038KL01
4C038KL09
4C038KM01
4C038KX02
4C038KY08
4C038KY11
(57)【要約】
持続分析物モニタリングシステム（ＣＡＭ）において、信号をフィルタリングする方法は、適応フィルタを使用して信号に適応フィルタリングを適用して、分析物モニタリング期間中にフィルタリングされた持続分析物モニタリング信号を生成することと、信号のノイズを増加させる関数として、信号に適用される適応フィルタリングを増加させることとを含む。他の方法、装置、持続分析物モニタリング装置、および持続グルコースモニタリング装置も開示されている。
【選択図】図５Ａ
【選択図】図５Ａ
【特許請求の範囲】
【請求項1】
持続分析物モニタリングシステムにおいて信号をフィルタリングする方法であって：適応フィルタを使用して、適応フィルタリングを前記信号に適用して、分析物モニタリング期間中に、フィルタリングされた持続分析物モニタリング信号を生成すること、および、
前記信号のノイズを増加させる関数として、前記信号に適用される前記適応フィルタリングを増加させることを含む、方法。
【請求項2】
前記適応フィルタリングの前記適用が、前記信号上のノイズを増加させる関数として、前記適応フィルタの減衰を増加させることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
バイオセンサーを使用して前記信号を生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項4】
バイオセンサーを少なくとも部分的に間質液に埋め込むこと、および、前記バイオセンサーから測定された電流信号を生成することをさらに含み、
前記適応フィルタリングを適用することが、前記測定される電流信号に前記適応フィルタリングを適用することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項5】
前記バイオセンサーが、作用電極を含み、前記測定された電流信号が、前記作用電極を流れる電流である、請求項４に記載の方法。
【請求項6】
前記分析物濃度を示す持続分析物モニタリング信号から、分析物濃度を計算することをさらに含み、前記信号に適応フィルタリングを適用することは、前記持続分析物モニタリング信号に前記適応フィルタリングを適用して、前記フィルタリングされた持続分析物モニタリング信号を生成することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項7】
前記フィルタリングされた持続分析物モニタリング信号の少なくとも一部分をディスプレイに表示することをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項8】
前記フィルタリングされた持続分析物モニタリング信号を分析して、前記分析物モニタリング期間中の分析物濃度における傾向を生成することをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項9】
前記分析物濃度における前記傾向をディスプレイに表示することをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項10】
前記適応フィルタリングを前記信号に適用することが、前記信号をローパスフィルタに通過させることを含み、前記適応フィルタリングを増加することが、前記分析物モニタリング期間中の前記信号上のノイズの関数として、前記ローパスフィルタのストップバンドにおける減衰を増加させることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項11】
前記適応フィルタリングを前記信号に適用することが、無限インパルス応答フィルタリングを前記信号に適用することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項12】
前記適応フィルタリングを前記信号に適用することが、有限インパルス応答フィルタリングを前記信号に適用することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項13】
前記適応フィルタリングを前記信号に適用することが、Ｓ’（ｎ）＝アルファ（Ｒ）＊Ｓ（ｎ）＋（１－アルファ（Ｒ））＊Ｓ’（ｎ－１）の形態でフィルタリングを適用することを含み、式中、Ｓ’（ｎ）は前記フィルタリングされた持続分析物モニタリング信号であり、Ｓ（ｎ）は前記信号であり、アルファ（Ｒ）は１．０以下の値であり、Ｒはノイズ推定値または測定値であり、ｎは試料番号である、請求項１に記載の方法。
【請求項14】
ノイズの関数として前記信号に適用される前記適応フィルタリングを増加することが、ノイズの関数としてアルファ（Ｒ）を減少させることを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項15】
前記アルファ（Ｒ）＝ｂａｓｅＡｌｐｈａ－Ｒ＊Ｋであり、式中、ｂａｓｅＡｌｐｈａが所定の値であり、Ｋがノイズの変化に対するアルファ（Ｒ）の応答性を決定する定数である、請求項１３に記載の方法。
【請求項16】
前記ｂａｓｅＡｌｐｈａが、０．３～０．５の範囲内である、請求項１５に記載の方法。
【請求項17】
前記Ｋが、アルファ（Ｒ）が、Ｒが最大値であるとき、ｂａｓｅＡｌｐｈａ／２以下となるように選択される値である、請求項１５に記載の方法。
【請求項18】
前記適応フィルタリングを前記信号に適用することが、指数移動平均を前記信号に適用することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項19】
前記持続分析物モニタリングシステムの分析物が、グルコースである、請求項１に記載の方法。
【請求項20】
持続分析物モニタリング（ＣＡＭ）の方法であって：ＣＡＭ信号を生成すること、
適応フィルタを使用して適応フィルタリングを前記ＣＡＭ信号に適用して、適応フィルタリングされたＣＡＭ信号を生成すること、および、
前記ＣＡＭ信号のノイズを増加させる関数として、前記適応フィルタリングの減衰を増加させることを含む、方法。
【請求項21】
前記生成することは、バイオセンサーによって生成された信号に基づいて前記ＣＡＭ信号を計算することを含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項22】
前記適応フィルタリングされたＣＡＭ信号の少なくとも一部分をディスプレイに表示することをさらに含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項23】
前記適応フィルタリングを前記ＣＡＭ信号に適用することが、無限インパルス応答フィルタリングを前記ＣＡＭ信号に適用することを含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項24】
前記適応フィルタリングを前記ＣＡＭ信号に適用することが、Ｓ’（ｎ）＝アルファ（Ｒ）＊Ｓ（ｎ）＋（１－アルファ（Ｒ））＊Ｓ’（ｎ－１）の形態でフィルタリングを適用することを含み、式中、Ｓ’（ｎ）は前記適応フィルタリングされたＣＡＭ信号であり、Ｓ（ｎ）は前記ＣＡＭ信号であり、アルファ（Ｒ）は１．０以下の値であり、Ｒはノイズ推定値または測定値であり、ｎは試料番号である、請求項２０に記載の方法。
【請求項25】
ノイズの増加の関数として前記ＣＡＭ信号に適用される前記適応フィルタリングを増加させることが、ノイズの関数としてアルファ（Ｒ）を減少させることを含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項26】
前記適応フィルタリングを前記ＣＡＭ信号に適用することが、指数移動平均を前記ＣＡＭ信号に適用することを含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項27】
持続分析物モニタリング（ＣＡＭ）システムであって、信号を生成するように構成された少なくとも一つの装置、および、
前記信号上のノイズを増加させる関数として前記信号のフィルタリングを増加させるように構成された適応フィルタを備える、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
関連出願の相互参照
これは、２０２０年６月４日に出願された米国仮特許出願第６３／０３４，９７９号および２０２０年１１月１０日に出願された第６３／１１２，１３４号の優先権を主張し、その開示は、参照によりその全体がすべての目的に対して本明細書に組み込まれる。
これは、２０２０年６月４日に出願された米国仮特許出願第６３／０３４，９７９号および２０２０年１１月１０日に出願された第６３／１１２，１３４号の優先権を主張し、その開示は、参照によりその全体がすべての目的に対して本明細書に組み込まれる。
【0002】
本開示は、持続分析物モニタリングのための装置および方法に関する。
【背景技術】
【0003】
持続グルコースモニタリング（ＣＧＭ）などの持続分析物モニタリング（ＣＡＭ）は、特に糖尿病を有する個人にとって日常的なモニタリング操作となっている。ＣＡＭは、個人のリアルタイムな分析物分析（例えば、分析物濃度）を提供することができる。ＣＧＭの場合、個人のリアルタイムグルコース濃度を提供することができる。リアルタイムグルコース濃度を提供することによって、治療および／または臨床行為をモニタリングする個人にタイムリーに適用し得、血糖状態をより良好に制御し得る。
【0004】
改善されたＣＡＭおよびＣＧＭの方法および装置が、したがって望まれる。
【発明の概要】
【0005】
一部の実施形態では、持続分析物モニタリングシステムで信号をフィルタリングする方法が提供される。本方法は、適応フィルタを使用して信号に適応フィルタリングを適用して、分析物モニタリング期間中にフィルタリングされた持続分析物モニタリング信号を生成することと、信号のノイズを増加させる関数として、信号に適用される適応フィルタリングを増加させることとを含む。
【0006】
他の実施形態では、持続分析物モニタリング（ＣＡＭ）の方法が提供される。本方法は、ＣＡＭ信号を生成すること、適応フィルタを使用して適応フィルタリングをＣＡＭ信号に適用して、適応フィルタリングされたＣＡＭ信号を生成すること、およびＣＡＭ信号のノイズを増加させる関数として、適応フィルタリングの減衰を増加させることを含む。
【0007】
他の実施形態では、持続分析物モニタリング（ＣＡＭ）システムが提供される。本システムは、信号を生成するように構成された少なくとも一つの装置、および信号のノイズを増加させる関数として信号のフィルタリングを増加させるように構成された適応フィルタを含む。
【0008】
本開示による実施形態のその他の特徴、態様、および利点は、多くの例示的な実施形態および実装を説明することによって、発明の概要、特許請求の範囲、および添付図面からより完全に明らかになるであろう。本開示による様々な実施形態はまた、他の異なる用途を取ることができ、そのいくつかの詳細は、特許請求の範囲およびそれらの同等物から逸脱することなく、様々な点で修正され得る。したがって、図面および説明は、本質的に例示として見なされ、制限するものとして見なされるべきではない。
【図面の簡単な説明】
【0009】
以下に説明される図面は、例示のみを目的としたものであり、必ずしも正確な縮尺で描かれるとは限らない。図面は、本開示の範囲をいかなる方法でも制限することを意図するものではない。同一または類似の要素を示すために、全体的に同じ数字が使用される。
【0010】
【0011】
【0012】
【0013】
【0014】
【0015】
【0016】
【0017】
【0018】
【0019】
【0020】
【0021】
【0022】
【0023】
【0024】
【0025】
【0026】
【発明を実施するための形態】
【0027】
持続分析物モニタリング（ＣＡＭ）システムは、個人の分析物濃度を経時的に測定し、それらの分析物濃度を報告することができる。一部のＣＡＭシステムは、体液中に存在する分析物を直接的または間接的に感知（例えば、測定）し、感知に応答して一つまたは複数の信号（例えば、センサー信号またはバイオセンサー信号）を生成する、一つまたは複数の埋め込まれたバイオセンサーを含む。次いで、一つまたは複数のセンサー信号が処理されて、経時的な分析物濃度を示す持続分析物信号を生成および／または計算する。持続分析物信号は、時には、「ＣＡＭ信号」と呼ばれ、表示、ダウンロード、または他の通信タイプによって、ユーザまたは医療プロバイダに報告される。
【0028】
一部の実施形態では、一つまたは複数のバイオセンサーは、例えば、ユーザの皮膚を穿刺し、皮下で間質液内に位置付けられるか、または埋め込まれる、一つまたは複数のプローブなどを含み得る。他の実施形態では、一つまたは複数のバイオセンサーは、例えば、皮下反射率を測定することができる光学装置であり得る。ＣＡＭシステムは、他のタイプのバイオセンサーを使用し得る。
【0029】
皮下バイオセンサーを含むＣＡＭシステムは、バイオセンサーが間質液中に位置するとき、バイオセンサー上の二つ以上の電極間の電流をモニタリングし得る。この電流は、間質液中の分析物濃度（例えば、グルコース濃度）を決定するのに使用され得る。一部の実施形態では、バイオセンサーは、ユーザの間質液に接触するように、バイオセンサーの皮下配置のためにユーザの皮膚内に延在するよう構成されたトロカール（例えば、針）内に含有され、それによって挿入されてもよい。挿入時に、埋め込まれたバイオセンサーを残してトロカールを除去することができる。バイオセンサーは、例えば、ユーザの間質液に接触する作用電極、対電極、および／または参照電極などの電極を含み得る。
【0030】
持続分析物モニタリング中、作用電極と対電極との間などの電極間に電圧が適用され、一つまたは複数の電極を通る電流が測定される。電流は、間質液中に存在する分析物（例えば、グルコース）濃度に比例する。電極および間質液を通る電流は、数ナノアンペアなど、非常に小さくてもよく、それによって、ＣＡＭシステムのノイズに対する感度は非常に高くなる。ＣＡＭシステム内の電流を示す信号または他の信号がノイズにさらされる場合、たとえ弱いノイズレベルであっても、結果として生じる信号対ノイズ比は非常に低くなり得、これは処理および／または解釈が困難な信号をもたらす。一部の実施形態では、ノイズは、結果として生じるＣＡＭ信号にジッタが生じ、結果として生じるＣＡＭ信号を正確に解釈することを困難にし得る。
【0031】
ＣＡＭシステムの一つのノイズソースは、分析物モニタリング期間にわたるなど、ＣＡＭシステム内の構成要素の劣化によって引き起こされる。分析物モニタリング期間は、ＣＡＭシステムのバイオセンサーが分析物を感知する期間である。皮下に配置されるように構成されたバイオセンサーの例では、分析物モニタリング期間は、バイオセンサーが皮下に配置され、活発に感知している時間である。分析物モニタリング期間は、例えば、１４日以上、すなわち、バイオセンサーが埋め込まれ、感知し、および通信する間の経過した長さであってもよい。一例では、バイオセンサー特性は、時間の関数として劣化する場合があり、これは、バイオセンサーによって生成された信号を、分析物モニタリング期間にわたってますますノイズの多いものにし得る。例えば、バイオセンサーが間質液中に位置される実施形態では、間質液と反応するバイオセンサー上に堆積した化学物質（例えば、酵素）は、分析物モニタリング期間中に分解および／または枯渇し得る。一部の状況では、バイオフィルムはまた、分析物モニタリング期間中、バイオセンサー上に蓄積し得る。
【0032】
化学物質の分解および／または枯渇は、分析物モニタリング期間中、増加または別の方法で変化する場合があり、これにより、分析物モニタリング期間中、センサー信号はますますノイズおよび／またはジッタが多くなる。一部の実施形態では、センサー信号は、分析物モニタリング期間が進行するにつれて、ますますノイズおよび／またはジッタが多くなる。バイオフィルムの蓄積の増加により、同じことが起こり得る。ノイズは、センサー信号で処理される場合があり、これは解釈が困難なノイズおよび／またはジッタの多いＣＡＭ結果を生成するか、またはＣＡＭシステムが正しく動作していないとユーザに思わせる可能性がある。
【0033】
ＣＡＭシステムの他のノイズソースには、量子化ノイズおよび信号処理中に生成される他のノイズが含まれる。例えば、アナログ－デジタル変換中に、量子化ノイズが生成され得る。一部の実施形態では、量子化ノイズのレベルは、変換される信号および／または変換プロセスに依存する。したがって、量子化ノイズは一般に時間に依存しない。電源もまた、ＣＡＭシステム内のノイズの原因となり得る。例えば、ＣＡＭシステム内で信号を送受信するために使用される装置は、外来ノイズを生成する可能性がある。他の実施形態では、外部ノイズソースは、ＣＡＭシステム内の信号上のノイズを増加させる可能性がある。例えば、ＣＡＭシステムが特定の電磁場の近くで操作される場合、電磁場は、ＣＡＭシステム内にノイズを誘発する可能性がある。これらのノイズレベルおよびノイズの発生は予測不可能であり、前述の問題を引き起こす可能性がある。他のノイズソースは、化学反応（例えば、酸素欠乏）に起因し得る。
【0034】
本明細書に開示される装置および方法は、ＣＡＭシステム内の一つまたは複数の信号に適応フィルタリングを適用して、少なくとも一つの適応フィルタリングされた持続分析物信号（適応フィルタリングされたＣＡＭ信号）を生成することによって、こうしたＣＡＭシステムのノイズの影響を低減する。適応フィルタリングは、ＣＡＭシステム内の一つまたは複数の信号上のノイズ（例えば、その関数）に依存する。ノイズ低減は、例えば、適応フィルタリングを使用して、ＣＡＭシステムで生成された一つまたは複数の信号を平滑化することによって達成され得る。上述のバイオセンサーの分解および／または分析物モニタリング期間にわたる他の構成要素の分解は、モニタリング期間の間に変化し得る。一つまたは複数の信号に適用される適応フィルタリングは、ノイズの多い信号を平滑化するように、ノイズの関数（例えば、信号対ノイズ比）として変化する。
【0035】
本明細書に開示される装置および方法は、ＣＡＭシステム内の一つまたは複数の信号に適応フィルタリングを適用して、少なくとも一つの適応フィルタリングされた持続分析物信号（本明細書では「フィルタリングされた信号」と呼ばれることもある）を生成することによって、ＣＡＭシステムのノイズの影響を低減する。適応フィルタリングおよび適応フィルタは、信号上のノイズレベルを測定し、信号上のノイズレベルの関数としてフィルタリングを適用し得る。例えば、適応フィルタまたは別の装置は、信号上のノイズレベルを測定し、信号にフィルタリングまたは平滑化を適用することができ、フィルタリングまたは平滑化の程度は、測定されたノイズレベルに依存する。
【0036】
様々なノイズ測定（または推定）技術を使用して、信号上のノイズを測定することができる。一部の実施形態では、点間分散を使用して、信号上のノイズを測定することができる。こうした実施形態では、信号は、時間枠内のサンプル時間に測定される。時間枠は、現在の時間の直前であってもよい。ノイズ推定値は、時間枠内の信号のすべての隣接するサンプル時間の差の標準偏差を、時間枠内の信号の平均で割った値に基づいて計算されてもよい。適応フィルタリングまたは平滑化の量は、ノイズ推定値および／または測定値の関数であってもよい。点間分散の他の実施形態を含むノイズ測定の他の実施形態を使用してもよい。適応フィルタリングは、デジタルまたはアナログフィルタを含み得る。一部のフィルタリングは、二重ＥＭＡおよび三重ＥＭＡフィルタリングを含む、指数移動平均（ＥＭＡ）フィルタリングを含み得る。
【0037】
本明細書に記載される適応フィルタリングは、例えば、作用電極電流信号、バックグラウンド電流信号、ＣＡＭ信号、推定装置感度信号、および推定分析物（例えば、グルコース）濃度信号を含む、ＣＡＭシステム内の異なる信号に適用され得る。適応フィルタリングは、信号を平滑化し、および／またはノイズおよび／またはアルゴリズムのアーチファクトの影響を低減し、それにより、分析物濃度を解釈するユーザの能力が向上する。一部の実施形態では、フィルタリングは、ノイズの関数として適応フィルタの平滑化パラメータを調整することによって変更される。
【0038】
これらおよび他の装置および方法は、図１～９を参照して詳細に記載される。適応フィルタリング装置および方法の実施形態は、持続グルコースモニタリング（ＣＧＭ）システムを参照して本明細書に記載される。しかしながら、本明細書に記載される適応フィルタリング装置および方法は、例えば、コレステロール、乳酸、尿酸、およびアルコールなどの分析物を測定する他の持続分析物モニタリング（ＣＡＭ）システムに適用され得る。
【0039】
ここで、ウェアラブル装置１０２および外部装置１０４を含む持続グルコースモニタリング（ＣＧＭ）システム１００の一例を図示する、図１を参照する。本明細書に記載されるように、ウェアラブル装置１０２はグルコース濃度を測定し、外部装置１０４はグルコース濃度を表示する。一部の実施形態では、ウェアラブル装置１０２はまた、グルコース濃度を表示してもよい。ウェアラブル装置１０２は、例えば、接着剤付き層１１０によってなど、ユーザの皮膚１０８に付着（例えば、接着）されてもよい。
【0040】
ウェアラブル装置１０２は、ユーザの間質液１１４内の皮下に位置してもよく、グルコース濃度を直接的または間接的に測定することができるバイオセンサー１１２を含んでもよい。ウェアラブル装置１０２は、グルコース濃度を外部装置１０４に送信することができ、グルコース濃度は外部ディスプレイ１１６上に表示することができる。外部ディスプレイ１１６は、個々の番号、グラフ、および／または表など、異なるフォーマットのグルコース濃度を表示することができる。図１の例示的な実施形態では、外部ディスプレイ１１６は、過去および現在のグルコース濃度を示すグラフ１１８と、最新のグルコース計算からのグルコース濃度を示す数値とを表示している。外部ディスプレイ１１６はまた、外部ディスプレイ１１６上に示される下向き矢印１３１によって示されるように、グルコース傾向も表示することができ、ユーザの血糖値が現在低下していることを示す。外部ディスプレイ１１６は、異なるまたは追加のデータを他のフォーマットで表示し得る。一部の実施形態では、外部装置１０４は、ユーザが外部ディスプレイ１１６上に表示されるデータおよび／またはデータフォーマットを選択することを可能にする、複数のボタン１２０または他の入力装置を含み得る。
【0041】
ここで、ユーザの皮膚１０８に取り付けられたウェアラブル装置１０２の部分的な断面側面図を図示する、図２Ａを参照する。バイオセンサー１１２は、ユーザの皮膚１０８の下方の間質液１１４内に位置することができる。図２Ａの実施形態では、バイオセンサー１１２は、下記にさらに説明するように、それぞれ間質液１１４と接触し得る、作用電極１１２Ａ、参照電極１１２Ｂ、および対電極１１２Ｃを含み得る。一部の実施形態では、バイオセンサー１１２は、より少ないまたはより多くの電極および他の電極構成を含み得る。例えば、一部の実施形態では、第二の作用電極（例えば、バックグラウンド電極）が使用され得る。電極１１２Ａ、１１２Ｂ、および１１２Ｃは、間質液１１４内の特定の化学分析物と反応する一つまたは複数の酵素など、一つまたは複数の化学物質で作製され、および／または被覆されてもよい。反応は、電極１１２Ａ、１１２Ｂ、および１１２Ｃのうちの一つまたは複数を通る電流を変化させてもよく、これはウェアラブル装置１０２によって検出され、本明細書に記載するようにグルコース濃度を計算するために使用される。
【0042】
図２Ｂは、本明細書に提供される実施形態による、バイオセンサー１１２の実施形態の断面側面概略拡大部分図を示す。一部の実施形態では、バイオセンサー１１２は、作用電極１１２Ａ、対電極１１２Ｃ、およびバックグラウンド電極１１２Ｄを含み得る。作用電極１１２Ａは、電荷担体の濃度およびバイオセンサー１１２の時間依存性インピーダンスに影響を与える、還元酸化反応においてグルコース含有溶液と反応する化学物質１１２Ｆで被覆された導電層を含み得る。一部の実施形態では、作用電極１１２Ａは、白金または表面粗化白金から形成され得る。他の作用電極材料が使用され得る。作用電極１１２Ａの例示の化学触媒（例えば、酵素）としては、グルコースオキシダーゼ、グルコースデヒドロゲナーゼ、またはこれに類するものが含まれる。酵素成分は、例えば、グルタルアルデヒドなどの架橋剤によって電極表面上に固定され得る。外膜層（図示せず）を酵素層上に添加して、電極および酵素層を含む全体的な内部成分を保護することができる。一部の実施形態では、フェリシアン化物またはフェロセンなどのメディエーターが用いられ得る。他の化学触媒および／またはメディエーターが使用され得る。
【0043】
一部の実施形態では、参照電極１１２Ｂは、Ａｇ／ＡｇＣｌから形成され得る。対電極１１２Ｃおよび／またはバックグラウンド電極１１２Ｄは、白金、金、パラジウム、またはこれに類するものなどの適切な導電体から形成され得る。他の適切な導電性材料は、参照電極１１２Ｂ、対電極１１２Ｃ、および／またはバックグラウンド電極１１２Ｄに使用され得る。一部の実施形態では、バックグラウンド電極１１２Ｄは、作用電極１１２Ａと同一であってもよいが、化学触媒およびメディエーターは含まない。対電極１１２Ｃは、分離層１１２Ｅ（例えば、ポリイミドまたは別の適切な材料）によって他の電極から分離され得る。
【0044】
バイオセンサー１１２は、図示されていない他の品目および材料を含み得る。例えば、バイオセンサー１１２は、電極を互いに電気的に絶縁する、他の絶縁体などを含み得る。バイオセンサー１１２はまた、電極をウェアラブル装置１０２の構成要素に電気的に結合する導電体などを含んでもよい。
【0045】
作用電極１１２Ａ、参照電極１１２Ｂ、対電極１１２Ｃ、およびバックグラウンド電極１１２Ｄ上またはその中の上述の化学物質は、分析物（例えば、グルコース）モニタリング期間中に枯渇および／または汚染され得る。枯渇および／または汚染は、バイオセンサー１１２によって、またはそれに関連して生成される信号が、本明細書に記載するように、時間の関数としてノイズおよび／またはジッタを引き起こす可能性がある。さらに、バイオフィルムは、電極１１２Ａ、１１２Ｂ、１１２Ｃ、および／または１１２Ｄ上に蓄積し、バイオセンサー１１２によって生成された信号がノイズ化する可能性がある。本明細書に記載される適応フィルタリングは、ＣＧＭシステム１００内の一つまたは複数の信号をフィルタリングまたは平滑化して、ノイズおよび／またはジッタの多い信号の影響に対抗する。
【0046】
図２Ａに戻ると、ウェアラブル装置１０２は、ウェアラブル装置１０２の構成要素１２６が位置し得る基材１２４（例えば、回路基板）を含み得る。基材１２４の部分は、プラスチックまたはセラミックなどの非導電性材料で作製され得る。一部の実施形態では、基材１２４は、積層材料を含み得る。基材１２４は、バイオセンサー１１２などの、基材１２４の中またはそれに取り付けられた構成要素に電流を流す、電気トレース（図示せず）を含み得る。例えば、導電体（図示せず）は、電極１１２Ａ、１１２Ｂ、および１１２Ｃを構成要素１２６に電気的に結合してもよい。
【0047】
構成要素１２６は、間質液１１４内に位置する電極１１２Ａ、１１２Ｂ、１１２Ｃ、１１２Ｄのうちの二つ以上にバイアス電圧を印加することができ、これにより、バイオセンサー１１２を流れるバイアスセンサー電流がもたらされる。構成要素１２６の一部は、センサー電流を測定し、測定された電流信号ＩＭＥＡＳを生成し得る電気回路の一部であってもよい。一部の実施形態では、電極１１２Ａ、１１２Ｂおよび１１２Ｃ上または内部の化学物質（酵素など）は、間質液１１４中に存在するグルコースまたは他の化学物質または分析物との接触に応答してインピーダンスを変化させる。したがって、得られた測定された電流信号ＩＭＥＡＳは、間質液１１４中に存在する一つまたは複数の分析物（例えば、グルコース）に比例し得る。グルコースモニタリング期間中、電極１１２Ａ、１１２Ｂ、および１１２Ｃ上の化学物質は劣化および／または枯渇し、センサー電流および測定された電流信号ＩＭＥＡＳが上述のようにノイズ（例えば、ジッタ）が多くなる可能性がある。
【0048】
本明細書に記載されるように、適応フィルタリングは、ウェアラブル装置１０２および／または外部装置１０４内の測定された電流信号ＩＭＥＡＳおよび／または他の信号に適用されて、信号内のノイズの変化の影響を低減することができる。一部の実施形態では、適応フィルタリングは、結果として生じるＣＧＭ信号に適用されて、ＣＧＭ信号上のノイズ（例えば、ジッタ）を低減することができる。本明細書に記載されるように、適応フィルタリングは、ストップバンドでの減衰を変更（例えば、増加）、および／またはノイズの関数として適応フィルタの次数を変更（例えば、増加）することができる。
【0049】
ここで、ノイズの多い信号に対する適応フィルタリングを含む、様々なフィルタリング効果の例を示すグラフである、図３Ａを参照する。図３Ａでは、理想的な信号３０２（実線）は、１．００の信号値に正規化される。理想的な信号３０２にノイズが加えられた、ノイズの多い信号３０４は、その上にデータポイントを表すドットを配した細かな点線として示される。図３Ａの例では、ノイズの多い信号３０４の大きさは、時間の関数として増加するが、ノイズの多い信号の大きさは、一部の実施形態ではランダムであってもよい。
【0050】
標準（ＥＭＡ）フィルタリングを受けた後のノイズの多い信号３０４である、標準指数移動平均（ＥＭＡ）フィルタリングされた信号３０６は、そこに四角が配置された破線として示される。標準ＥＭＡフィルタリングは、時間またはノイズに依存しないため、標準ＥＭＡフィルタリングによって適用されるフィルタリングは、ノイズの関数として変化しない。図３Ａに示すように、標準ＥＭＡフィルタリング信号３０６上のノイズは、ランダムおよび／または経時的に増加し続ける。他の実施例では、ランダムノイズレベルは、ノイズの多い信号３０４上にランダムな時間で現れ得る。従来のフィルタリングがＣＧＭシステムの信号に適用されると、これらの信号の信号対ノイズ比はノイズの関数として減少し、これはＣＧＭシステム１００（図１）によって提供されるデータが不正確または解釈困難となる可能性がある。
【0051】
適応フィルタリングされた信号３０８（時には、「フィルタリングされた信号３０８」とも呼ぶ）は、適応フィルタリング（例えば、適応ＥＭＡフィルタリング）を受けた後のノイズの多い信号３０４の結果であり、その上にｘを配置した破線として図３Ａに示されている。図３Ａに示すフィルタリングされた信号３０８を生成した適応フィルタリングは、ノイズを増加させる関数として増加する。例えば、ノイズの多い信号３０４の平滑化は、ノイズの関数として増加し得る。したがって、ノイズの多い信号３０４によって示されるように、理想的な信号３０２上のノイズの振幅が増加すると、結果として生じるフィルタリングされた信号３０８は、より強力に平滑化またはフィルタリングされる。一部の実施形態では、適応フィルタの減衰は、ノイズおよび／または時間の関数として増大し得る。一部の実施形態では、適応フィルタは、ストップバンドの減衰がノイズの関数として増大し得る、一つまたは複数のローパスフィルタを含み得る。ＣＧＭシステムに適用された場合、適応フィルタリングは、グルコースモニタリング期間中に増加するノイズおよびランダムノイズなどの他のノイズを低減する。したがって、適応フィルタリングが適用された、結果として得られるフィルタリングされた信号３０８は、理想的な信号３０２により近くなる。ＣＧＭシステムに適用されるとき、適応フィルタリングは、分析物（例えば、グルコース）モニタリング期間の間に増加および／または変化するノイズを低減し、ＣＧＭシステムのユーザが、分析物（例えば、グルコース）濃度に関するより正確な情報を受信することを可能にする。
【0052】
基準血糖濃度３１２、フィルタリングされていないＣＧＭ信号３１４、および適応フィルタリングされたＣＧＭ信号３１６（時には、「フィルタリングされたＣＧＭ信号３１６」とも呼ぶ）の例を示すグラフである図３Ｂをさらに参照する。図３Ｂのグラフの横軸は、経過時間を日数およびサンプル番号で参照する。図３Ｂのグラフに示す例は、１２日目の終わりから１３日目の約８時間までの分析物（例えば、グルコース）モニタリング期間の一部の間に記録されることに留意されたい。フィルタリングされていないＣＧＭ信号３１４は、ユーザの分析物（例えば、グルコース）濃度を測定および／または計算するウェアラブル装置１０２（図１）および／または外部装置１０４によって生成されるフィルタリングされていないＣＧＭ信号であってもよい。フィルタリングされたＣＧＭ信号３１６は、フィルタリングされていないＣＧＭ信号３１４および／またはフィルタリングされていないＣＧＭ信号３１４を生成するために使用される一つまたは複数の他の信号に適応フィルタリングを適用することによって生成され得る。
【0053】
一部の実施形態では、ウェアラブル装置１０２内のバイオセンサーによって生成される一つまたは複数の信号は、適応フィルタリングをそれに適用してもよく、これにより適応フィルタリングされたＣＧＭ信号３１６（フィルタリングされたＣＧＭ信号３１６とも呼ぶ）を得ることができる。例えば、ノイズの多い信号３０４（図３Ａ）は、ウェアラブル装置１０２内のバイオセンサーによって生成される信号であってもよい。フィルタリングされたＣＧＭ信号３１６は、ノイズの多い信号３０４に適応フィルタリングを適用した結果であり得る。図３Ｂに示すように、結果として得られるフィルタリングされたＣＧＭ信号３１６は、概して基準血糖濃度３１２に従い、フィルタリングされていないＣＧＭ信号３１４よりもはるかに滑らかである。
【0054】
ここで、ウェアラブル装置１０２（図２Ａ）の例示的な電気回路の実施形態の概略図を示す、図４Ａをさらに参照する。図４Ａに示す実施形態では、バイオセンサー１１２（図２Ｂ）は、バックグラウンド電極１１２Ｄを含まない。図４Ａに示すように、作用電極１１２Ａは、迷走電流が作用電極１１２Ａに干渉するのを低減するガードリング４１２によって囲まれてもよい。一部の実施形態では、ガードリング４１２は、作用電極１１２Ａと同じ電位で動作し得る。作用電極１１２Ａは、電流計４３２などの電流測定装置によって、作用電極源４３０に結合されてもよい。電流計４３２は、作用電極源４３０によって生成される作用電極電流ＩＷＥを測定し、作用電極電流ＩＷＥを示す測定された電流信号ＩＭＥＡＳを生成する。ウェアラブル装置１０２の動作中、作用電極源４３０は、作用電極１１２Ａに印加される電圧ＶＷＥを生成し、作用電極１１２Ａを通過する作用電極電流ＩＷＥをもたらし得る。電流計４３２は、作用電極の電流ＩＷＥを測定し、測定された電流信号ＩＭＥＡＳを生成する。
【0055】
図４Ａの実施形態では、ウェアラブル装置１０２は、対電極電圧ＶＣＥを生成する対電極１１２Ｃに電気的に結合された対電極源４３６を含み得る。したがって、作用電極電流ＩＷＥは、作動電極電圧ＶＷＥと対電極電圧ＶＣＥとの間の差を、間質液１１４（図２）のインピーダンスおよびバイオセンサー１１２の電極のインピーダンスで割ったものに比例する。一部の実施形態では、対電極源４３６によって沈む電流は、作用電極電流ＩＷＥに等しい。
【0056】
作用電極源４３０および対電極源４３６の両方は、プロセッサ４３８に結合され、それによって制御されてもよい。プロセッサ４３８は、プロセッサ４３８に作用電極源４３０および対電極源４３６に命令を送信させる、その中に格納されたコンピュータ可読命令を有するメモリ４４０を含み得る。命令によって、作用電極源４３０および対電極源４３６に所定の電圧（例えば、ＶＷＥおよびＶＣＥ）を出力させ得る。メモリ４４０はまた、適応フィルタリングを適用するなど、本明細書に記載される他の機能をプロセッサに実行させる命令を含んでもよい。
【0057】
図４Ａに示すウェアラブル装置１０２の実施形態の電気回路は、ガードリング４１２に結合され、ガード電圧ＶＧをガードリング４１２に供給する、ガードソース４４４を含み得る。ガードソース４４４はまた、プロセッサ４３８に結合されてもよく、プロセッサ４３８から命令を受信して、特定のガード電圧ＶＧを設定してもよい。参照電極１１２Ｂは、プロセッサ４３８に結合されてもよく、基準電圧ＶＲをプロセッサ４３８に供給してもよい。プロセッサ４３８は、基準電圧ＶＲを使用して、作動電圧ＶＷＥおよび対電圧ＶＣＥの値を設定してもよい。
【0058】
上述のように、電流計４３２は、作用電極電流ＩＷＥの尺度である、測定された電流信号ＩＭＥＡＳを生成し得る。従来のＣＧＭシステムでは、作用電極の電流ＩＷＥにノイズが存在する場合、測定された電流信号ＩＭＥＡＳおよび結果として生じるＣＧＭ信号は、ノイズが多くなる場合がある。例えば、結果として生じるＣＧＭ信号は、図３ＢのフィルタリングされていないＣＧＭ信号３１４と同様であり得る。図４Ａの実施形態では、適応フィルタ４４８は、プロセッサ４３８によって処理および／または受信される測定された電流信号ＩＭＥＡＳの前に、測定された電流信号ＩＭＥＡＳに適応フィルタリングを適用する。適応フィルタ４４８は、フィルタリングされた測定された電流信号ＩＦＩＬＴを出力し、これは、プロセッサ４３８によって処理されて、適応フィルタリングされたＣＧＭ信号３１６をレンダリングすることができる。
【0059】
図４Ａの電気回路の一部の機能を示すブロック図である図５Ａをさらに参照する。図５Ａの例で示すように、適応フィルタリングは、プロセッサ４３８が測定された電流信号ＩＭＥＡＳを処理する前に、測定された信号ＩＭＥＡＳに適応フィルタ４４８によって適用される。本明細書に記載される他の実施形態では、適応フィルタリングは、プロセッサ４３８によって、および／または外部装置１０４（図１）内の他の信号に対して、実施および／または適用され得る。適応フィルタリングまたはその他の構成要素またはプロセスは、上述のように、信号対ノイズ比などのノイズを測定する構成要素または方法を含み得る。
【0060】
測定された電流信号ＩＭＥＡＳは、図３Ａに示すノイズの多い信号３０４と同様であり得る。本明細書に記載されるように、バイオセンサー１１２は、経時的に劣化する場合があり、これは測定された電流信号ＩＭＥＡＳ上のノイズの一つの原因であり得る。上述のように、信号処理中に生じた外部ノイズソースおよびノイズはまた、測定された電流信号ＩＭＥＡＳ上のノイズも引き起こし得る。プロセッサ４３８がノイズの多い測定された電流信号ＩＭＥＡＳを処理する場合、結果として生じるＣＧＭ信号は、図３Ｂに示すフィルタリングされていないＣＧＭ信号３１４と同様に、ノイズが多い可能性がある。適応フィルタ４４８によって出力されるフィルタリングされた測定された電流信号ＩＦＩＬＴは、測定された電流信号ＩＭＥＡＳよりも滑らかであり（例えば、ノイズおよび／またはジッタが少ない）、従って、得られたＣＧＭ信号はより滑らかである。例えば、フィルタリングされた測定された電流信号ＩＦＩＬＴは、図３Ａのフィルタリングされた信号３０８と同様であり得、これは図３Ａの理想的な信号３０２など、理想的な測定された電流信号（例えば、ノイズのない）により近くなる。結果として得られるＣＧＭ信号（ＳＦＣＧＭ）は、図３ＢのフィルタリングされたＣＧＭ信号３１６と同様であり、これは概して基準血糖濃度３１２に従い、フィルタリングされていないＣＧＭ信号３１４よりもはるかに滑らかである。したがって、測定された電流信号ＩＭＥＡＳに適用される適応フィルタリングは、ユーザの血糖値により近いＣＧＭ信号ＳＦＣＧＭを提供し、ウェアラブル装置１０２（図１）のユーザが解釈し易い可能性がある。
【0061】
適応フィルタ４４８の実施形態は、アナログフィルタおよびデジタルフィルタを含む。一部の実施形態では、適応フィルタ４４８は、アナログまたはデジタルのローパスフィルタであってもよく、通過帯域は、分析物（例えば、グルコース）濃度の自然変動の周波数を含む。一部の実施形態では、適応フィルタ４４８は、無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタまたは有限インパルス応答フィルタ（ＦＩＲ）であってもよい。一部の実施形態では、適応フィルタ４４８は、指数移動平均（ＥＭＡ）を測定された電流信号ＩＭＥＡＳまたは他の信号に適用し得る。ローパスフィルタの減衰は、ノイズの増加に応じて増加する場合があり、測定された電流信号ＩＭＥＡＳまたは他の信号に高いノイズレベルが存在する期間中に、より大きな減衰が適用される。一部の実施形態では、適応フィルタ４４８は、アナログローパスフィルタであってもよく、ローパスフィルタの次数は、ノイズの関数として増加し得る。一部の実施形態では、フィルタのカットオフ周波数は、ノイズおよび／またはノイズの周波数成分の関数として変化し得る。
【0062】
直列に結合された第一のローパスフィルタＬＰＦ１、第二のローパスフィルタＬＰＦ２、および第三のローパスフィルタＬＰＦ３として個々に参照される、フィルタバンクなど、複数のローパスフィルタとして実装される適応フィルタ４４８の例を示す図５Ｂをさらに参照する。適応フィルタ４４８は、より少ないまたはより多くのローパスフィルタを含み得る。適応フィルタ４４８はまた、ローパスフィルタＬＰＦ１、ＬＰＦ２、ＬＰＦ３のそれぞれと並列に結合されたスイッチを含んでもよい。図５Ｂの実施形態では、スイッチは、それぞれ第一のスイッチＳＷ１、第二のスイッチＳＷ２、および第三のスイッチＳＷ３と称される。スイッチＳＷ１、ＳＷ２、ＳＷ３の状態は、プロセッサ４３８によって制御され得る。適応フィルタ４４８によって適用される適応フィルタリングの量は、スイッチＳＷ１、ＳＷ２、ＳＷ３を開閉することによって調整され得る。例えば、ノイズがほとんどまたは全くない場合、フィルタリングが適用されないように、すべてのスイッチＳＷ１、ＳＷ２、ＳＷ３が閉じていてもよい。より高いノイズレベルが存在する期間中、スイッチＳＷ１、ＳＷ２、ＳＷ３のすべてまたは一部は、ノイズの関数としてより多くのフィルタリングを適用するために開かれていてもよい。
【0063】
一部の実施形態では、プロセッサ４３８は、適応フィルタ４４８に入力される測定された電流信号ＩＭＥＡＳ、および適応フィルタ４４８によって出力されるフィルタリングされた測定された電流信号ＩＦＩＬＴをモニタリングし得る。プロセッサ４３８は、測定された電流信号ＩＭＥＡＳ上のノイズを測定し、ノイズの関数として適応フィルタ４４８を介して適応フィルタリングを適用し得る。プロセッサ４３８はまた、フィルタリングされた測定された電流信号ＩＦＩＬＴをモニタリングし、多少の適応フィルタリングが必要かどうかを決定することができる。一部の実施形態では、プロセッサ４３８は、測定された電流信号ＩＭＥＡＳ、またはフィルタリングされた測定された電流信号ＩＦＩＬＴのいずれかのみをモニタリングし、それに応じて適応フィルタリングを調整することができる。
【0064】
適応フィルタ４４８のノイズの関数としての例示的なフィルタ応答を示すグラフであり、適応フィルタ４４８はカットオフ周波数ｆ０を有するローパスフィルタである図６をさらに参照する。図６のグラフは、図５Ｂの適応フィルタ４４８を参照しながら以下に説明する。しかしながら、適応ＩＩＲフィルタなどの他の適応フィルタは、同一または類似の結果を生成する場合がある。第一のノイズレベルＲ１が信号上に存在する場合、適応フィルタ４４８によってフィルタリングが適用されない場合がある。第一のノイズレベルＲ１は、信号の最小ノイズレベルである。例えば、グルコースモニタリング期間の早期、またはウェアラブル装置１０２（図１）がノイズの多い環境で操作されていない場合、フィルタリングは必要とされない場合がある。第二のノイズレベルＲ２が信号上に存在する場合、適応フィルタ４４８は、一次ローパスフィルタとして機能し得る。第二のノイズレベルＲ２は、第一のノイズレベルＲ１より大きくてもよい。一部の実施形態では、第二のノイズレベルＲ２は、バイオセンサー１１２が劣化するにつれて、第二の期間中顕著になり得る。図６に示すように、第二のノイズレベルＲ２が存在する場合、ストップバンドの減衰は最小限である。第二のノイズレベルＲ２が存在する場合に適用されるフィルタリングは、ＳＷ１などのスイッチの一つを開くことによって達成され得る。
【0065】
第三のノイズレベルＲ３が信号上に存在する場合、ローパスフィルタは、第二のノイズレベルＲ２が信号上に存在する場合よりも、高次フィルタであってもよい。第三のノイズレベルＲ３は、第二のノイズレベルＲ２よりも大きい。図５Ｂの適応フィルタ４４８に関して、ＳＷ１およびＳＷ２などの二つのスイッチは、プロセッサ４３８によって開かれてもよい。第四のノイズレベルＲ４が信号上に存在する場合、ローパスフィルタは、第三のノイズレベルＲ３が信号上に存在する場合よりも、高次フィルタであってもよい。第四のノイズレベルＲ４は、第三のノイズレベルＲ３よりも大きい。図５Ｂの適応フィルタ４４８に関して、ＳＷ１、ＳＷ２、およびＳＷ３の三つのスイッチすべては、プロセッサ４３８によって開かれてもよい。
【0066】
一部の実施形態では、適応フィルタ４４８は、信号上に異なるノイズレベルが存在する場合、カットオフ周波数ｆ０を変更することができる。例えば、信号のノイズレベルが高くなると、適応フィルタ４４８に、より高いまたはより低い周波数成分をフィルタリングさせる可能性がある。例えば、ノイズの周波数成分が変化すると、カットオフ周波数ｆ０が変化する場合がある。一部の実施形態では、カットオフ周波数ｆ０は、ＣＧＭシステム１００における信号の自然変動または予想される変動よりも高い場合がある。
【0067】
一部の実施形態では、適応フィルタ４４８は、例えば、ＦＩＲ（有限インパルス応答）フィルタまたはＩＩＲ（無限インパルス応答）フィルタなどのデジタルフィルタであってもよい。他のタイプのデジタルフィルタを使用してもよい。適応フィルタ４４８で使用され得るＩＩＲフィルタ７６０の例示的実施形態のブロック図である図７をさらに参照する。デジタルフィルタおよびＩＩＲフィルタの他の構成を使用してもよい。ＩＩＲフィルタ７６０は、デジタル信号である、測定された電流信号ＩＭＥＡＳ（または別の信号）を受信する。一部の実施形態では、電流計４３２（図４Ａ）は、デジタル信号を生成し、他の実施形態では、図４Ａの電気回路は、測定された電流信号ＩＭＥＡＳをデジタル化できるアナログ－デジタル変換器（図示せず）を含む。他の実施形態では、ＩＩＲフィルタ７６０は、ＣＧＭシステム１００（図１）において、フィルタリングされていないＣＧＭ信号などの他の信号をフィルタリングするために使用され得る。
【0068】
測定された電流信号ＩＭＥＡＳは、一連の単位遅延７６２の第一の単位遅延７６２Ａ、および一連の乗算器７６４の第一の乗算器７６４Ａで、ＩＩＲフィルタ７６０のフィードフォワード側に受信される。乗算器７６４の出力は、第一の加算器７６６Ａを含む複数の加算器７６６に出力される。第一の加算器７６６Ａの出力は、ＩＩＲフィルタ７６０のフィードバック側にある一連の加算器７６８の第一の加算器７６８Ａに入力される。第一の加算器７６８Ａの出力は、ＩＩＲフィルタ７６０の出力である。この出力は、一連の単位遅延７７０に供給され、一連の乗算器７７２に出力される。乗算器７７２の出力は、加算器７６８に入力される。ＩＩＲフィルタ７６０のフィルタリングは、乗算器７６４の係数Ｐ０～Ｐ３および乗算器７７２の係数－ｄ１～－ｄ３によって確立され、これは本明細書に記載される適応フィルタリングを提供し得る。
【0069】
適応フィルタリングのその他の実施形態は、ＣＧＭシステム１００における一般的な信号Ｓ（ｔ）に関して以下に記載される。これらの実施形態では、フィルタＦは、信号Ｓ（ｔ）に適用され、以下のように、より滑らかな出力Ｓ’（ｔ）を得る。
Ｓ’（ｔ）＝Ｆ（Ｓ（ｔ））方程式（１）
Ｓ’（ｔ）＝Ｆ（Ｓ（ｔ））方程式（１）
【0070】
図４Ａの実施形態に適用する場合、フィルタＦは、適応フィルタ４４８であってもよく、信号Ｓ（ｔ）は、例えば、測定された電流信号ＩＭＥＡＳ、フィルタリングされていないＣＧＭ信号、または別の信号であってもよい。適応フィルタリングでは、フィルタＦがノイズに依存する場合があるため、方程式（１）から以下のように方程式（２）が得られる。
Ｓ’（ｔ）＝Ｆ（Ｒ（ｔ）、Ｓ（ｔ）方程式（２）
式中、Ｒ（ｔ）は、任意の所与の時間における計算されたまたは測定されたノイズレベルである。
Ｓ’（ｔ）＝Ｆ（Ｒ（ｔ）、Ｓ（ｔ）方程式（２）
式中、Ｒ（ｔ）は、任意の所与の時間における計算されたまたは測定されたノイズレベルである。
【0071】
方程式（２）の適応（例えば、ノイズ依存性）フィルタリングから以下のように方程式（３）を得ることができる。
Ｓ’（ｔ）＝アルファ＊Ｓ（ｔ）＋（１－アルファ）＊Ｓ’（ｔ－１）方程式（３）
Ｓ’（ｔ）＝アルファ＊Ｓ（ｔ）＋（１－アルファ）＊Ｓ’（ｔ－１）方程式（３）
【0072】
式中、アルファは、１．０以下の値である。アルファが１．０に等しい場合、信号Ｓ（ｔ）の平滑化（例えば、フィルタリング）はない。アルファが減少すると、信号Ｓ（ｔ）の平滑化が増加する。適応フィルタ４４８が、ＩＩＲフィルタなどのデジタルフィルタであり、信号Ｓがデジタル信号Ｓ（ｎ）である実施形態では、方程式（３）は、以下の方程式（４）に示すように、離散領域でＦ（ｎ、Ｓ（ｎ））と記述することができる。
Ｓ’（ｎ）＝アルファ＊Ｓ（ｎ）＋（１－アルファ）＊Ｓ’（ｎ－１）方程式（４）
Ｓ’（ｎ）＝アルファ＊Ｓ（ｎ）＋（１－アルファ）＊Ｓ’（ｎ－１）方程式（４）
【0073】
平滑化は、指数移動平均（ＥＭＡ）によって適用され得る。フィルタリング／平滑化方法にはバリエーションがある。二つの変形は、適応フィルタ４４８で使用され得るＤＥＭＡおよびＴＥＭＡ（それぞれ、二重および三重のＥＭＡ）と呼ばれる。フィルタリングを信号上のノイズの関数として変更するには、アルファをノイズの関数として変更させてもよい。例えば、アルファは、方程式（５）により、ノイズを増加させる関数として、以下のように減少させる：
アルファ（Ｒ）＝ｂａｓｅＡｌｐｈａ－ｎｏｉｓｅＥｓｔｉｍａｔｅ＊Ｋ 方程式（５）
アルファ（Ｒ）＝ｂａｓｅＡｌｐｈａ－ｎｏｉｓｅＥｓｔｉｍａｔｅ＊Ｋ 方程式（５）
【0074】
式中、Ｒはノイズレベルであり、ｂａｓｅＡｌｐｈａは所定の値であってもよく、ウェアラブル装置１０２（図１）の設計中に決定されてもよく、一部の実施形態では、決して変化しないアルファの公称（例えば、最大）値であってもよい。Ｋは、アルファ（Ｒ）の変化率または応答性を制御するために使用される定数である。用語ｎｏｉｓｅＥｓｔｉｍａｔｅは、信号上の測定、計算、または推定ノイズであり、値Ｒであってもよい。一部の実施形態では、ｂａｓｅＡｌｐｈａは、約０．３～約０．５の範囲であってもよく、Ｋは、ｎｏｉｓｅＥｓｔｉｍａｔｅが最大値または最大許容値であるとき、アルファ（Ｒ）がｂａｓｅＡｌｐｈａ／２以下となるように選択される。
【0075】
一部の実施形態では、アルファ（Ｒ）は、過剰な平滑化を防止するために最小値より大きくてもよい。他の実施形態では、アルファ（Ｒ）は、ノイズの関数として、非線形に変化し得る。一部の実施形態では、フィルタリングは、特定の期間などに制限され得る。一部の実施形態では、平滑化またはフィルタリングは、グルコースモニタリング期間が開始後の時点で開始され得る。一部の実施形態では、平滑化またはフィルタリングは、グルコースモニタリング期間の開始から少なくとも２４時間後に開始され得る。一部の実施形態では、フィルタリングは、例えば、作用電極電流ＩＷＥ、参照電極を通る電流、ＣＧＭ信号、測定された電流信号ＩＭＥＡＳ、および／または類似のもののいずれかまたはすべてに適用され得る。
【0076】
プロセッサ４３８は、フィルタリングされた測定された電流信号ＩＦＩＬＴを受信し、フィルタリングされた測定された電流信号ＩＦＩＬＴに少なくとも部分的に基づいてＣＧＭ信号を計算することができる図４Ａの電気回路を再び参照する。例えば、メモリ４４０に格納された命令（例えば、プログラム）は、プロセッサ４３８に、フィルタリングされた測定された電流信号ＩＦＩＬＴを処理させ、間質液１１４（図２）中のグルコース濃度を計算または推定させ、フィルタリングされたＣＧＭ信号ＳＦＣＧＭを生成させることができる。フィルタリングされたＣＧＭ信号ＳＦＣＧＭは、他の分析物を反映することがあり、適応フィルタリングされたＣＡＭ信号と呼ばれることがある。フィルタリングされた測定された電流信号ＩＦＩＬＴは平滑化されるため、結果として得られるフィルタリングされたＣＧＭ信号ＳＦＣＧＭも、測定された電流信号ＩＭＥＡＳなどのフィルタリングされていない電流測定信号を用いて計算されたＣＧＭ信号に対して平滑化される。一部の実施形態では、適応フィルタ４４８は、測定された電流信号ＩＭＥＡＳをフィルタリングすることができ、プロセッサ４３８に実装された別の適応フィルタは、ＣＧＭ信号をさらにフィルタリングまたは平滑化し、フィルタリングされたＣＧＭ信号ＳＦＣＧＭを生成することができる。
【0077】
フィルタリングされたＣＧＭ信号ＳＦＣＧＭは、プロセッサ４３８によって、トランスミッタ／レシーバ４４９に出力され得る。トランスミッタ／レシーバ４４９は、フィルタリングされたＣＧＭ信号ＳＦＣＧＭを、外部ディスプレイ１１６上で処理および／または表示するための外部装置１０４などの外部装置に送信してもよい。一部の実施形態では、プロセッサ４３８は、フィルタリングされたＣＧＭ信号ＳＦＣＧＭを、ウェアラブル装置１０２上に位置する任意のローカルディスプレイ４５０に送信してもよく、フィルタリングされたＣＧＭ信号ＳＦＣＧＭおよび／または他の情報を表示することができる。
【0078】
ここで、ウェアラブル装置１０２（図１）に構成され得る電気回路の別の実施形態を示す、図４Ｂを参照する。図４Ｂの実施形態では、適応フィルタ４４８は、プロセッサ４３８に実装される。例えば、適応フィルタ４４８は、適応フィルタリングのための命令がメモリ４４０に格納され、プロセッサ４３８によって実行される、デジタルフィルタであってもよい。プロセッサ４３８は、方程式（４）に記載される適応フィルタリングまたは平滑化を、測定された電流信号ＩＭＥＡＳ、フィルタリングされていないＣＧＭ信号、または別の信号に適用し得る。フィルタリングされたＣＧＭ信号ＳＦＣＧＭは、トランスミッタ／レシーバ４４９に出力されて、外部装置１０４などの外部装置に送信されてもよい。フィルタリングされたＣＧＭ信号ＳＦＣＧＭはまた、上述のように表示するために、任意のローカルディスプレイ４５０に送信されてもよい。図４Ｂの実施形態の適応フィルタリングのブロック図を図５Ｃに示す。図５Ｃに示すように、測定された電流信号ＩＭＥＡＳは、フィルタリングされたＣＧＭ信号ＳＦＣＧＭを出力するプロセッサ４３８によって、受信および処理される。
【0079】
適応フィルタ４４８は、上述のようにプロセッサ４３８に実装されてもよい。したがって、適応フィルタ４４８は、方程式（４）に記載される平滑化関数を適用してもよい。例えば、適応フィルタ４４８は、上述のように、ＦＩＲフィルタまたはＩＩＲフィルタを実装してもよい。
【0080】
ここで、ウェアラブル装置１０２および外部装置１０４を含むＣＧＭシステム１００における例示的な電気回路の別の実施形態を示す、図４Ｃを参照する。図４Ｃの実施形態では、適応フィルタリングは、本明細書に記載される外部装置１０４に少なくとも部分的に実装される。図４Ｃの実施形態では、外部装置１０４は、トランスミッタ／レシーバ４５４、外部ディスプレイ１１６、プロセッサ４５８、メモリ４６０、およびメモリ４６０に格納され、プロセッサ４５８によって実装（例えば、実行）され得る適応フィルタ４６２を含み得る。一部の実施形態では、トランスミッタ／レシーバ４５４は、ウェアラブル装置１０２内に位置するトランスミッタ／レシーバ４４９からフィルタリングされていないＣＧＭ信号を受信してもよい。一部の実施形態では、トランスミッタ／レシーバ４４９およびトランスミッタ／レシーバ４５４は、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）または他の適切な通信プロトコルによってなど、無線で通信することができる。トランスミッタ／レシーバ４５４はまた、ウェアラブル装置１０２に命令を送信することができる。
【0081】
適応フィルタ４６２は、適応フィルタリングのための命令がメモリ４６０に格納され、図４Ｂと関連して記載したのと同一または同様の方法で、プロセッサ４５８によって実行されるデジタルフィルタであり得る。上述のように、適応フィルタリングは、ウェアラブル装置１０２から送信されるフィルタリングされていないＣＧＭ信号に適用され得る。一部の実施形態では、外部装置１０４は、測定された電流信号ＩＭＥＡＳを受信することができ、適応フィルタ４６２は、図４Ａおよび図４Ｂに関連して記載したように、測定された電流信号ＩＭＥＡＳを処理して、フィルタリングされたＣＧＭ信号ＳＦＣＧＭを生成することができる。例えば、適応フィルタ４６２は、ＩＦＩＬＴに類似した信号を生成してもよく、これは、プロセッサ４５８によって処理されて、フィルタリングされたＣＧＭ信号ＳＦＣＧＭを生成してもよい。フィルタリングされたＣＧＭ信号ＳＦＣＧＭおよび／またはプロセッサ４５８によって計算された他のデータは、外部ディスプレイ１１６に出力されてもよく、および／または別の装置（例えば、コンピュータ）にダウンロードされてもよい。
【0082】
図４Ｃの実施形態の適応フィルタリングのブロック図を図５Ｄおよび図５Ｅに示す。図５Ｄに示すように、フィルタリングされていないＣＧＭ信号がプロセッサ４５８によって受信され、これは適応フィルタ４６２を実行して、フィルタリングされたＣＧＭ信号ＳＦＣＧＭを生成する。フィルタリングされていないＣＧＭ信号は、ウェアラブル装置１０２から受信されてもよい。図５Ｅでは、測定された電流信号ＩＭＥＡＳが外部装置１０４内に受信され、適応フィルタ４６２に入力される。適応フィルタ４６２は、フィルタリングされた測定された電流信号ＩＦＩＬＴを出力し、これは、プロセッサ４５８によって処理されて、フィルタリングされたＣＧＭ信号ＳＦＣＧＭを生成する。
【0083】
実施形態の各々において、任意選択のローカルディスプレイ４５０および／または外部ディスプレイ１１６は、グルコース濃度を示すグラフおよび／または数値を表示し得る。表示される情報はまた、グルコース濃度の傾向、例えば、下降および上昇の傾向（例えば、上向きまたは下向きの矢印として表示される）を含み得る。単位など、その他の情報も表示され得る。フィルタリングされたＣＧＭ信号ＳＦＣＧＭは、適応フィルタリングによってフィルタリングされているため、グラフおよび／またはその他の情報は、ユーザに表示される従来の情報よりも正確である。フィルタリングされたＣＧＭ信号ＳＦＣＧＭによって提供される情報のより正確な一例が、図３Ｂの適応フィルタリングされたＣＧＭ信号３１６によって示される。
【0084】
フィルタリングおよび／または平滑化の例は、以下の例で説明する。ＣＧＭモニタリング期間の１３日目であり、著しいノイズを含む、図３Ｂに示すフィルタリングされていないＣＧＭ信号３１４の部分３１４Ａおよび３１４Ｂを参照する。例えば、部分３１４Ａは、ユーザのグルコース濃度が、およそ五つの試料の期間にわたって、約１２０ｍｇ／ｄｌから約１８０ｍｇ／ｄｌに上昇していることを示す。部分３１４Ｂは、ユーザのグルコース濃度が、次の四つの試料の間に、１８０ｍｇ／ｄｌから約１１５ｍｇ／ｄｌに低下していることを示す。基準血糖濃度３１２は、部分３１４Ａおよび部分３１４Ｂを合わせた九つの試料の間に、ユーザのグルコース濃度が約１５５ｍｇ／ｄｌから約１４０ｍｇ／ｄｌまで低下していることを示す。ユーザが部分３１４ＡのフィルタリングされていないＣＧＭ情報に依存すると、実際にはグルコース濃度がわずかに低下しているのに、グルコース濃度が急速に上昇しているとユーザに知らせることになる。ユーザが部分３１４Ｂの情報に依存すると、実際にはグルコース濃度がゆっくり低下しているのに、グルコース濃度が急速に低下しているとユーザに知らせる可能性がある。
【0085】
フィルタリングされたＣＧＭ信号３１６は、部分３１４Ａおよび部分３１４Ｂと同じサンプリング時間中のフィルタリングされたＣＧＭ信号３１６のグルコース濃度をそれぞれ反映する部分３１６Ａおよび部分３１６Ｂを含む。図３Ｂに示すように、フィルタリングされたＣＧＭ信号３１６は、部分３１６Ａ中に約１２０ｍｇ／ｄｌから約１６５ｍｇ／ｄｌに上昇し、部分３１６Ｂ中に約１６５ｍｇ／ｄｌから約１２０ｍｇ／ｄｌに低下する。フィルタリングされたＣＧＭ信号３１６によってもたらされるグルコース濃度の変化は、フィルタリングされていないＣＧＭ信号３１４によってもたらされるものほど急勾配ではない。したがって、ユーザに提供される情報は、真のグルコース濃度をより正確に反映することができる。例えば、部分３１６Ａに示されるグルコース濃度の上昇および部分３１６Ｂに示されるグルコース濃度のその後の低下は、フィルタリングされていないＣＧＭ信号３１４に示されるものほど深刻ではなく、基準血糖濃度３１２により近くなる。したがって、ＣＧＭシステムでの適応フィルタリングの使用は、ＣＧＭシステムによって生成されるＣＧＭ信号を含むデータの信頼性を向上させる。
【0086】
さまざまなフィルタリングオプションの結果をまとめた、以下の表１を参照する。表１で使用される場合、ＭＡＲＤは、平均絶対相対差である。静的フィルタは、フィルタの減衰がノイズの関数として一定であるフィルタを含む。
【0087】
【表1】
【0088】
ＣＧＭグルコース測定の場合、ＭＡＲＤは方程式（６）により以下のように記述される。
ＭＡＲＤ＝１００＊Σ［Ａｂｓ（［ＧＣＧＭ－ＧＲＥＦ］／ＧＲＥＦ）］／ｎ） 方程式（６）
式中、ＧＣＧＭは、ＣＧＭ測定グルコース濃度であり、ＧＲＥＦは、例えば、血糖測定（ＢＧＭ）によって測定される基準グルコース濃度であり、ｎは、データポイントの数である。ＭＡＲＤの表現は、基準グルコース値に対するサンプル集団の平均および標準偏差を組み合わせて、複合ＭＡＲＤ値を作り出し、ここで、ＭＡＲＤ値が小さいほど、精度がよい。一部の実施形態では、１０％のＭＡＲＤ値は、±２５％以内のデータの近似精度、または近似２５％の精度を有し得る。逆に、±１０％の精度を有するＣＧＭシステムは、４％のＭＡＲＤ値を有すると予測される。表１に示すように、適応フィルタリングを使用する本明細書に記述される実施形態は、従来的なフィルタリングのＭＡＲＤ値とほぼ同等である。
ＭＡＲＤ＝１００＊Σ［Ａｂｓ（［ＧＣＧＭ－ＧＲＥＦ］／ＧＲＥＦ）］／ｎ） 方程式（６）
式中、ＧＣＧＭは、ＣＧＭ測定グルコース濃度であり、ＧＲＥＦは、例えば、血糖測定（ＢＧＭ）によって測定される基準グルコース濃度であり、ｎは、データポイントの数である。ＭＡＲＤの表現は、基準グルコース値に対するサンプル集団の平均および標準偏差を組み合わせて、複合ＭＡＲＤ値を作り出し、ここで、ＭＡＲＤ値が小さいほど、精度がよい。一部の実施形態では、１０％のＭＡＲＤ値は、±２５％以内のデータの近似精度、または近似２５％の精度を有し得る。逆に、±１０％の精度を有するＣＧＭシステムは、４％のＭＡＲＤ値を有すると予測される。表１に示すように、適応フィルタリングを使用する本明細書に記述される実施形態は、従来的なフィルタリングのＭＡＲＤ値とほぼ同等である。
【0089】
平滑度は、異なる技術を使用して計算されてもよい。例えば、平滑度は、演算平均法を使用して計算されてもよい。他の実施形態では、平滑度は、グルコース差の標準偏差をグルコース差の平均の絶対値で割ったものとして計算されてもよい。他の方法を使用して、平滑度を計算してもよい。表１に示すように、適応フィルタリングが適用される信号は、従来の信号よりも滑らかである。
【0090】
ＣＧＭは、間質液中に位置するバイオセンサーを含む装置を使用するものとして記載されている。他のＣＧＭ装置を使用してもよい。例えば、光学センサーは、連続的なグルコースまたは分析物のモニタリングにも使用され得る。光学装置は、グルコースまたは他の分析物を測定するために、蛍光、吸光度、反射率、および／または同種のものを採用し得る。例えば、蛍光または蛍光のクエンチに依存する光学的酸素センサーが、グルコース濃度と逆の関係を有する間質液中の酸素濃度を測定することによって、間接的にグルコースを測定するために採用され得る。
【0091】
ここで、持続分析物モニタリングシステム（例えば、ＣＡＭシステム１００）における信号をフィルタリングする方法８００を示すフローチャートを図示する、図８を参照する。方法８００は、８０２において、適応フィルタ（例えば、適応フィルタ４４８）を使用して、適応フィルタリングを信号に適用して、分析物モニタリング期間中に、フィルタリングされた持続分析物モニタリング信号（例えば、信号ＳＦＣＧＭ）を生成することを含む。本方法はまた、８０４において、信号のノイズを増加させる関数として、信号に適用される適応フィルタリングを増加させることを含む。
【0092】
ここで、持続分析物モニタリング（ＣＡＭ）の方法９００を示すフローチャートを図示する、図９を参照する。方法９００は、９０２において、ＣＡＭ信号を生成することを含む。方法９００はまた、９０４において、適応フィルタ（例えば、適応フィルタ４４８）を使用して、適応フィルタリングをＣＡＭ信号に適用して、適応フィルタリングされたＣＡＭ信号（例えば、信号ＳＦＣＧＭ）を生成することを含む。方法９００は、９０６において、ＣＡＭ信号のノイズを増加させる関数として、適応フィルタリングの減衰を増加させることをさらに含む。
【0093】
上述したように、１）測定された電流ＩＭＥＡＳなどのＣＧＭシステム１００内の信号が、適応フィルタリングされ、さらに処理されて、フィルタリングされたＣＧＭ信号ＳＦＣＧＭを生成し、これはトランスミッタ／レシーバ４４９によって外部装置１０４に転送され得る、２）ＩＭＥＡＳが、処理されてフィルタリングされていないＣＧＭ信号を生成し、さらに処理されてフィルタリングされたＣＧＭ信号ＳＦＣＧＭを生成する、を含む、いくつかの適応フィルタリング技術がある。
【0094】
前述の説明は、例示の実施形態のみを開示する。この開示の範囲内にある上記開示の装置および方法の変更が、当業者にとって容易に明らかであろう。
【図1】
【図2A】
【図2B】
【図3A】
【図3B】
【図4A】
【図4B】
【図4C】
【図5A】
【図5B】
【図5C】
【図5D】
【図5E】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【国際調査報告】