血管壁モニタリング装置、血管壁モニタリング用プログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
【課題】血圧依存性を持たず、被験者の血圧が変化しても、血管の力学特性を忠実に推定する。
【解決手段】被験者から得られる第１の生体情報に基づき血管径情報を検出する血管径情報検出手段と、被験者から得られる第２の生体情報に基づき血圧を検出する血圧検出手段と、前記血圧検出手段により検出された血圧について対数演算を行い対数化した対数血圧関数を求める対数血圧関数生成手段５１と、前記血管径情報検出手段により検出された血管径情報について微分を行い、血管径に関する関数を生成する血管径関数生成手段５５と、剛性、粘性、慣性とからなる力学特性値とを用いてインピーダンスモデル式を作成し、作成したインピーダンスモデル式に基づき前記剛性、粘性、慣性の内の少なくとも１を算出出力する回帰演算手段２６とを具備する。
【解決手段】被験者から得られる第１の生体情報に基づき血管径情報を検出する血管径情報検出手段と、被験者から得られる第２の生体情報に基づき血圧を検出する血圧検出手段と、前記血圧検出手段により検出された血圧について対数演算を行い対数化した対数血圧関数を求める対数血圧関数生成手段５１と、前記血管径情報検出手段により検出された血管径情報について微分を行い、血管径に関する関数を生成する血管径関数生成手段５５と、剛性、粘性、慣性とからなる力学特性値とを用いてインピーダンスモデル式を作成し、作成したインピーダンスモデル式に基づき前記剛性、粘性、慣性の内の少なくとも１を算出出力する回帰演算手段２６とを具備する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、血管壁を機械インピーダンスモデルにモデル化した場合における当該血管壁の粘性、剛性、慣性等の力学特性をモニタリングするための、血管壁モニタリング装置、血管壁モニタリング用プログラム及び上記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
血管は、人間の生命維持において酸素や栄養素などを全身に運ぶ重要な役割があり、拡張収縮のようにその状態を変化させて血液量などの調整を行っている。係る血管の状態変化は、機能的変化、器質的変化の二つに大きく分けることが出来る。
【０００３】
ここに機能的変化とは、人体の末梢循環が、該人体に対する刺激に応じて収縮拡張の調整を行うことを指す。この機能的変化は、人体外部からの刺激に応じて自律神経の交感神経が反応し、この交感神経の反応によって血管が収縮、弛緩されることによって生じるものである。
【０００４】
従って、人体の手術時において、上記末梢循環は影響を受けやすく、この末梢循環の状態変化を把握するために、血管の力学特性をモニタリングすることが重要となる。
【０００５】
一方器質的変化とは、加齢などによって動脈壁中のコラーゲンが変質して硬化し、弾性繊維の減少が起こること指す。この質的変化に関しては、血管壁の硬さの器質的な変性が、動脈硬化と呼ばれる症状として知られている。
【０００６】
以上のように血管疾患に関しては、短期的な患者モニタリングから動脈硬化のような慢性疾患に至るまで、血管壁の力学特性をモニタリングし、該血管壁の状態の把握を行う必要性は極めて高いものである。
【０００７】
上記のような要求に応じて、血管壁を機械インピーダンスモデルにモデル化し、血管壁の慣性、粘性、剛性といった要素を出力する計測装置が提案されている（非特許文献１、特許文献１参照）。この装置によれば、患者の心電図、血圧値、血管を流れる血液のプレチスモグラムに基づいて、上述した血管壁の慣性、粘性、剛性の力学特性を出力することが可能である。よって、手術中の患者に対して、この装置を用いれば、患者の血管の慣性、粘性、剛性等の力学特性をモニタリングでき、患者の血管壁の状態を把握できることになる。
【０００８】
ところで、血圧と血管径の関係は非線型性を示すことが実験的に確認されている。これに対し、上記非特許文献１に開示されている装置では線型性を仮定しており（非特許文献１、式９参照）、血圧による依存そのものが情報であるという立場を採っている。しかしながら、自律神経活動による血管緊張度や、動脈硬化による血管壁の器質的変化を知る上では、推定剛性値に関し血圧依存性が高いということは問題点となる。
【０００９】
また、血圧依存性の問題に対してHayashi（林）らはヒト動脈径と血管内圧の関係が、血管内圧項に対数をとることで線形化できることを実験的に示し、血管内圧に依存し難い血管弾性率評価指標として、スティフネスパラメータ（Stiffness Parameter）β（以降、これをβsfと表記し、本発明によって得られる剛性をβと表記する）を提案している（非特許文献２参照）。
【００１０】
しかし、この指標では血管壁の剛性しか考慮されておらず、また、その推定には最高/最低血圧、最大/最小血管径のみを使用しているため、詳細な血管力学特性を評価することは難しいものであった。更に、最高/最低血圧、最大/最小血管径に基づき血管壁の剛性と粘性を推定するものも知られている（特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２００６−１２９９５８号公報
【特許文献２】特開２００８−６１９１０号公報
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】プレチスモグラムを利用した血管状態モニタリング、坂根 彰，辻 敏夫，田中 良幸，佐伯 昇，河本 昌志、計測自動制御学会論文集, Vol.40, No.12, pp. 1236-1242, 2004.
【非特許文献２】林紘三郎,バイオメカニクス,P73,2000,コロナ社
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
本発明はこのような血管壁モニタリングの現状に鑑みなされたもので、その目的は、血圧依存性を持たず、被験者の血圧が変化しても、血管の力学特性を忠実に推定することのできる血管壁モニタリング装置を提供することである。また、血管の力学特性を忠実に推定することが可能な血管壁モニタリング用プログラム及び記憶媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明に係る血管壁モニタリング装置は、被験者から得られる第１の生体情報に基づき血管径情報を検出する血管径情報検出手段と、被験者から得られる第２の生体情報に基づき血圧を検出する血圧検出手段と、前記血圧検出手段により検出された血圧について対数演算を行い対数化した対数血圧関数を求める対数血圧関数生成手段と、前記血管径情報検出手段により検出された血管径情報について微分を行い、血管径に関する関数を生成する血管径関数生成手段と、前記対数血圧関数と、前記血管径関数と、機械インピーダンスモデルとしたときの剛性、粘性、慣性とからなる力学特性値とを用いてインピーダンスモデル式を作成し、作成したインピーダンスモデル式に基づき前記剛性、粘性、慣性の内の少なくとも１を算出出力する力学特性値算出出力手段とを具備することを特徴とする。
【００１５】
本発明に係る血管壁モニタリング装置では、血管径情報検出手段は、超音波エコーによる超音波診断装置により得られる第１の生体情報に基づき血管径情報を検出することを特徴とする。
【００１６】
本発明に係る血管壁モニタリング装置では、血管径情報検出手段は、光電センサまたはストレインゲージによる第１の生体情報に基づきプレスチモグラムを検出することを特徴とする。
【００１７】
本発明に係る血管壁モニタリング装置では、血管径関数生成手段と対数血圧関数生成手段とは、血圧波形の基準出現タイミングと次の基準出現タイミングにおける第１及び第２の生体情報を用いるものであり、この基準出現タイミングを血圧波形の変曲点により得ることを特徴とする。
【００１８】
本発明に係る血管壁モニタリング装置では、血管径関数生成手段と対数血圧関数生成手段とは、血圧波形の基準出現タイミングと次の基準出現タイミングにおける第１及び第２の生体情報を用いるものであり、この基準出現タイミングを、心電図のＲ波から得ることを特徴とする。
【００１９】
本発明に係る血管壁モニタリング装置では、基準出現タイミングの時刻をｔ0、基準出現タイミングから次の基準出現タイミングまでの時間をｔ、ｔのとき血圧値をＰb（ｔ）、ｔのとき血管径をｒ（ｔ）とした場合に、対数血圧関数生成手段には、ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐb（ｔ）)−ln(Ｐb（ｔ0）)を計算する第一の演算手段が含まれ、血管径関数生成手段には、ε（ｔ）＝（ｒ（ｔ）−ｒ（ｔ0））/ｒ（ｔ0）を計算する第二の演算手段と、ε（ｔ）の一次微分ε’（ｔ）と二次微分ε’’（ｔ）を計算する第三の演算手段とが含まれ、力学特性値算出出力手段には、剛性β、粘性η、慣性μとしたときに、前記dＰb（ｔ）、ε（ｔ）、ε’（ｔ）、ε’’（ｔ）を標本として次のインピーダンスモデル式
ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐb（ｔ）)−ln(Ｐb（ｔ0）)＝βε（ｔ）＋ηε’（ｔ）＋με’’（ｔ）
に対して回帰計算を行い、β、η、μのうち少なくとも一つを出力する演算手段が含まれることを特徴とする。
【００２０】
本発明に係る血管壁モニタリング装置では、基準出現タイミングの時刻をｔ0、基準出現タイミングから次の基準出現タイミングまでの時間をｔ、ｔのとき血圧値をＰb（ｔ）、ｔのときプレチスモグラムをＰl（ｔ）とした場合に、対数血圧関数生成手段には、ｄＰｂ（ｔ）＝ln(Ｐｂ（ｔ）)−ln(Ｐｂ（ｔ0）)を計算する第一の演算手段が含まれ、血管径関数生成手段には、ｄＰl（ｔ）＝（Ｐl（ｔ）−Ｐl（ｔ0））を計算する第二の演算手段と、ｄＰl（ｔ）の一次微分ｄＰl’（ｔ）と二次微分ｄＰl’’（ｔ）を計算する第三の演算手段とが含まれ、
力学特性値算出出力手段には、剛性β、粘性η、慣性μとしたときに、前記ｄＰｂ（ｔ）、ｄＰl（ｔ）、ｄＰl’（ｔ）、ｄＰl’’（ｔ）を標本として次のインピーダンスモデル式
ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐｂ（ｔ）)−ln(Ｐb（ｔ0）)＝βｄＰl（ｔ）＋ηｄＰl’（ｔ）＋μｄＰl’’（ｔ）
に対して回帰計算を行い、β、η、μのうち少なくとも一つを出力する演算手段が含まれることを特徴とする。
【００２１】
本発明に係る血管壁モニタリング装置では、前記力学特性値算出出力手段は、上記ｄＰb（ｔ）における変曲点の出現タイミングと、上記Ｐl（ｔ）もしくはε（ｔ）における変曲点の出現タイミングとの時間差τを検出し、上記ｄＰb（ｔ）をｄＰb（ｔ−τ）に補正し、上記ｄＰb（ｔ0）をｄＰb（ｔ0−τ）に補正する補正手段を含むことを特徴とする。
【００２２】
本発明に係る血管壁モニタリング装置では、前記力学特性値算出出力手段は、剛性及び粘性を算出し、更に剛性と粘性の比を算出出力することを特徴とする。
【００２３】
本発明に係る血管壁モニタリング用プログラムは、生体情報処理を行うコンピュータを、被験者から得られる第１の生体情報に基づき血管径情報を検出する血管径情報検出手段、被験者から得られる第２の生体情報に基づき血圧を検出する血圧検出手段、前記血圧検出手段により検出された血圧について対数演算を行い対数化した対数血圧関数を求める対数血圧関数生成手段、前記血管径情報検出手段により検出された血管径情報について微分を行い、血管径に関する関数を生成する血管径関数生成手段、前記対数血圧関数と、前記血管径関数と、機械インピーダンスモデルとしたときの剛性、粘性、慣性とからなる力学特性値とを用いてインピーダンスモデル式を作成し、作成したインピーダンスモデル式に基づき前記剛性、粘性、慣性の内の少なくとも１を算出出力する力学特性値算出出力手段として機能させることを特徴とする。
【００２４】
本発明に係る血管壁モニタリング用プログラムでは、生体情報処理を行うコンピュータを、血管径情報検出手段として、超音波エコーによる超音波診断装置により得られる第１の生体情報に基づき血管径情報を検出するように機能させることを特徴とする。
【００２５】
本発明に係る血管壁モニタリング用プログラムでは、生体情報処理を行うコンピュータを、血管径情報検出手段として、光電センサまたはストレインゲージによる第１の生体情報に基づきプレスチモグラムを検出するように機能させることを特徴とする。
【００２６】
本発明に係る血管壁モニタリング用プログラムでは、生体情報処理を行うコンピュータを、血管径関数生成手段と対数血圧関数生成手段として、血圧波形の基準出現タイミングと次の基準出現タイミングにおける第１及び第２の生体情報を用いるように機能させ、この基準出現タイミングを血圧波形の変曲点により得るように機能させることを特徴とする。
【００２７】
本発明に係る血管壁モニタリング用プログラムは、生体情報処理を行うコンピュータを、血管径関数生成手段と対数血圧関数生成手段として、血圧波形の基準出現タイミングと次の基準出現タイミングにおける第１及び第２の生体情報を用いるように機能させ、この基準出現タイミングを、心電図のＲ波から得るように機能させることを特徴とする。
【００２８】
本発明に係る血管壁モニタリング用プログラムでは、生体情報処理を行うコンピュータを、
基準出現タイミングの時刻をｔ0、基準出現タイミングから次の基準出現タイミングまでの時間をｔ、ｔのとき血圧値をＰb（ｔ）、ｔのとき血管径をｒ（ｔ）とした場合に、
対数血圧関数生成手段血管径関数生成手段として機能させる際には、
ｄＰｂ（ｔ）＝ln(Ｐｂ（ｔ）)−ln(Ｐｂ（ｔ0）)を計算する第一の演算手段として機能させ、
血管径関数生成手段として機能させる際には、
ε（ｔ）＝（ｒ（ｔ）−ｒ（ｔ0））/ｒ（ｔ0）を計算する第二の演算手段、
ε（ｔ）の一次微分ε’（ｔ）と二次微分ε’’（ｔ）を計算する第三の演算手段として機能させ、
力学特性値算出出力手段として機能させる際には、
剛性β、粘性η、慣性μとしたときに、前記dＰｂ（ｔ）、ε（ｔ）、ε’（ｔ）、ε’’（ｔ）を標本として次のインピーダンスモデル式
ｄＰｂ（ｔ）＝ln(Ｐｂ（ｔ）)−ln(Ｐｂ（ｔ0）)＝βε（ｔ）＋ηε’（ｔ）＋με’’（ｔ）
に対して回帰計算を行い、β、η、μのうち少なくとも一つを出力する演算手段、
として機能させることを特徴とする。
【００２９】
本発明に係る血管壁モニタリング用プログラムでは、生体情報処理を行うコンピュータを、
基準出現タイミングの時刻をｔ0、基準出現タイミングから次の基準出現タイミングまでの時間をｔ、ｔのとき血圧値をＰb（ｔ）、ｔのときプレチスモグラムをＰl（ｔ）とした場合に、
対数血圧関数生成手段血管径関数生成手段として機能させる際には、
ｄＰｂ（ｔ）＝ln(Ｐｂ（ｔ）)−ln(Ｐｂ（ｔ0）)を計算する第一の演算手段として機能させ、
血管径関数生成手段として機能させる際には、
ｄＰl（ｔ）＝（Ｐl（ｔ）−Ｐl（ｔ0））を計算する第二の演算手段、
ｄPl（ｔ）の一次微分ｄPl’（ｔ）と二次微分ｄＰl’’（ｔ）を計算する第三の演算手段として機能させ、
力学特性値算出出力手段として機能させる際には、
剛性β、粘性η、慣性μとしたときに、前記ｄＰｂ（ｔ）、ｄＰl（ｔ）、ｄＰl’（ｔ）、ｄＰl’’（ｔ）を標本として次のインピーダンスモデル式
ｄＰｂ（ｔ）＝ln(Ｐｂ（ｔ）)−ln(Ｐｂ（ｔ0）)＝βｄＰl（ｔ）＋ηｄＰl’（ｔ）＋μｄＰl’’（ｔ）
に対して回帰計算を行い、β、η、μのうち少なくとも一つを出力する演算手段、
として機能させることを特徴とする。
【００３０】
本発明に係る血管壁モニタリング用プログラムでは、生体情報処理を行うコンピュータを、前記力学特性値算出出力手段として機能させる際には、
上記ｄＰｂ（ｔ）における変曲点の出現タイミングと、上記Ｐl（ｔ）もしくはε（ｔ）における変曲点の出現タイミングとの時間差τを検出し、上記ｄＰｂ（ｔ）をｄＰｂ（ｔ−τ）に補正し、上記ｄＰｂ（ｔ0）をｄＰｂ（ｔ0−τ）に補正する補正手段として機能させることを特徴とする。
【００３１】
本発明に係る血管壁モニタリング用プログラムでは、生体情報処理を行うコンピュータを、前記力学特性値算出出力手段として機能させる際には、剛性及び粘性を算出し、更に剛性と粘性の比を算出出力することを特徴とする。
【００３２】
本発明に係る記録媒体は、請求項１０乃至１８のいずれか１項に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の効果】
【００３３】
以上のように、本発明によれば、対数血圧関数と、前記血管径関数と、機械インピーダンスモデルとしたときの剛性、粘性、慣性とからなる力学特性値とを用いてインピーダンスモデル式を作成し、作成したインピーダンスモデル式に基づき前記剛性、粘性、慣性の内の少なくとも１を算出出力する構成を有し、連続計測により得られた全波形点を利用する構成であるため、従来の最高／最低血圧、最大／最小血管径の４点で求められるスティフネスパラメータβsfと比較してノイズに強く、より正確に弾性率を推定できる。
【００３４】
このような構成の本発明によって、被験者の血圧が変化しても、血管の力学特性を忠実に推定できるという効果を奏する。加えて、動脈径と血管内圧のヒステリシス特性を粘性ηで吸収でき、ηの値そのものを血管力学特性の評価に用いることができる可能性を有するものである。更に、本願発明を用いて血管力学特性を推定することにより、従来手法よりも正確かつ詳細に動脈硬化度を評価できる可能性を有する。更に剛性と粘性の比を算出出力することにより、動脈血管壁の厚みと特に相関の高いパラメータである上記比を得て、動脈硬化の判断などに極めて優れた判断を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】人の血管の構造を示す模式図。
【図２】血管力学モデルを示す図。
【図３】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第１の実施形態を示す構成図。
【図４】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第１の実施形態の構成を示すブロック図。
【図５】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第１の実施形態において、超音波エコーによる超音波診断装置により得られるＢモードイメージから血管径を検出する工程を説明するための図。
【図６】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第１の実施形態において、超音波エコーによる超音波診断装置により得られるＢモードイメージから血管径の検出を説明するための図。
【図７】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第１の実施形態によって得られた力学特性値による推定値が実測値と一致することを示す図。
【図８】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第１の実施形態によって得られた力学特性値による推定値が実測値と一致することを示す図。
【図９】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第１の実施形態によって得られた力学特性値に剛性と粘性とが独立したパラメータであることを示す図。
【図１０】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第１の実施形態によって得られた時定数と頚動脈の内膜中膜複合体肥厚との関係を示す図
【図１１】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第２の実施形態の要部構成を示す図。
【図１２】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第２の実施形態の構成を示すブロック図。
【図１３】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第２の実施形態の要部構成を示す図。
【図１４】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第２の実施形態よって得られた力学特性値の優位性を示す実験の工程を示す図。
【図１５】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第２の実施形態よって得られた力学特性値の優位性を示す実験の結果を示す波形図。
【図１６】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第２の実施形態よって得られた力学特性値の優位性を示す実験の結果から得られた比較結果を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００３６】
以下、添付図面を参照して本発明に係る血管壁モニタリング装置、血管壁モニタリング用プログラム及び記録媒体の実施例を説明する。各図において同一の構成要素には、同一の符号を付して重複する説明を省略する。
【００３７】
本発明の実施形態を図に基づいて以下説明する。本実施形態の血管壁モニタリング装置は、以下で説明するように、被験者の心電図、血圧値、プレチスモグラムに基づいて、動脈血管壁（本願では、単に「血管壁」とする）を機械インピーダンスモデルにモデル化した場合における該血管壁の剛性（弾性）、粘性、慣性の力学特性値を出力するものである。以下では、説明の便宜のために、まず、上記モデル化、プレチスモグラム、上記力学特性値の算出方法について順に説明し、その後、実施形態に係る血管壁モニタリング装置の構成について説明する。
【００３８】
（血管壁のモデル化）
人体の血管壁１０は、図１に示すように、内膜１１、中膜１２、外膜１３の３層から構成され、各々の層には固有の構成因子が含まれる。
【００３９】
外膜１３には、結合組織、エラスチン、コラーゲンといった動脈スティフネスやコンプライアンスに影響を及ぼす因子が含まれていると共に、大動脈の血管壁に栄養素を供給する脈管血管が含まれる。
【００４０】
内膜１１には、一酸化窒素やＥＤＨＦ（endothelium-derived hyperpolarizing factor）などの内皮由来血管作動性物質を産生する脈管内皮が存在する。
【００４１】
中膜１２には、エラスチン、コラーゲン等の平滑筋が含まれる。ここで、平滑筋は、交感神経やホルモンによって刺激されると収縮し、血流量を下げる機能を担う。
【００４２】
従って、血管壁１０は、中膜１２に含まれている平滑筋の作用によって収縮または弛緩する。そこで、本実施形態では、血管壁１０の収縮または弛緩の程度を数値化する手段として、血管壁１０を機械インピーダンスモデルとするモデル化を実行する。
【００４３】
図２は、血管壁１０の機械インピーダンスモデルを示す図である。F（lnＰｂ（ｔ））は血圧により血管壁に加わる力を示す。本実施形態では、図２に示す機械インピーダンスモデルにおけるβ(剛性)、η（粘性）、μ（慣性）の各力学特性値は、（式１）に示すような血圧の対数と線型関係にあるとして捉え、血圧依存性の抑制を実現している。
【００４４】
ｄＰb（ｔ）＝βε（ｔ）＋ηε’（ｔ）＋με’’（ｔ）・・・（式１）
ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐb（ｔ）)−ln(Ｐb（ｔ0）)
ひずみε（ｔ）＝（ｒ（ｔ）−ｒ（ｔ0））/ｒ（ｔ0）
ｔ0：基準出現タイミングの時刻
ｔ：基準出現タイミングから次の基準出現タイミングまでの時間
Ｐb（ｔ）：血圧
Ｐb（ｔ0）：基準出現タイミング血圧
ｒ（ｔ）：血管径
ｒ（ｔ0）：基準出現タイミング血管径
ε’（ｔ）：ε（ｔ）の一次微分
ε’’（ｔ）：ε（ｔ）の二次微分
【００４５】
非特許文献１により、モデル式に慣性項を含めることが、推定精度を上げることに有用であることは示されている。しかし、血管壁における慣性μは微小であり、実用上は剛性βと粘性ηのみで血管力学特性を表現しても実用上は問題ない場合もある。本実施形態では、慣性項の有無によらず、有効である。
【００４６】
（第１の実施形態の構成）
（式１）に基づいて、β、η、μを推定するための構成について説明する。この実施形態では図３に示すように、被験者１の生体から超音波トランスデューサ２１を用いて第１の生体情報として組織（この場合、血管）の音響エコーが得られ、電気信号に変換される。超音波トランスデューサ２１の出力はＲＦ変換部２２において複素量Ｉ（ｔ）+Ｑ（ｔ）として表現されるＲＦ信号に変換される。ＲＦ変換部２２の出力はＢモード処理部２３へ送られ、ここでＢモードイメージ（グレイスケールイメージ）とされてコンピュータシステム２へ送られる。超音波トランスデューサ２１、ＲＦ変換部２２、Ｂモード処理部２３は、血管径ｒ（ｔ）を計測する超音波診断装置２０を構成する。血圧は血管内に挿入したカテーテル３１を介して第２の生体情報として捉えられ、血圧計３２において計測して血圧値としてコンピュータシステム２へ送られる。ただし、血圧測定はトノメトリ法など他の非観血測定を用いることも可能である。
【００４７】
更に、被験者１の生体には心電計４２の電極４１が貼着されており、電極４１によって得られる電気信号が心電計４２へ送られて、ノイズ除去などが行われた心電図信号（ディジタル）とされてコンピュータシステム２へ送られる。
【００４８】
図４は、図３のコンピュータシステム２の内部構成を示す構成である。図４における血圧測定手段３０は、図３における血圧計３２を一例とする構成であり、血圧波形を出力する。コンピュータシステム２には、生体情報処理を行うコンピュータ３と、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体である記憶手段４が備えられている。コンピュータ３は、記憶手段４に記憶されているプログラムを読み出して処理を行い、また、必要な情報等を記憶手段４へ格納する。コンピュータ３は記憶手段４内の血管壁モニタリング用プログラムによって、血管壁測定手段２５、対数血圧関数生成手段５１、血管径関数生成手段５５、回帰演算手段２６、表示制御手段２７を実現している。
【００４９】
血管壁測定手段２５は、超音波診断装置２０から送られるＢモードイメージ（画像）を用いて、血管径の測定を行うものである。超音波診断装置２０によって送られた画像からは図５（ａ）に示す原画像が得られる。血管壁測定手段２５は、得られた原画像を図５（ｂ）のごとく雑音低減後、図５（ｃ）に示すように濃淡変換を行う。
【００５０】
図５（ｃ）の点線で示す１列の輝度値は、輝度を縦に取ると図６に示すようになり、血管前壁ａと血管後壁ｂとの間隔が血管径ｒ（ｔ）である。血管壁測定手段２５は、所定の閾値Ｔｈを設定し、血管壁を検出して血管径ｒ（ｔ）を得る。
【００５１】
具体的には、血管径の計測に際し、まず初期フレーム画像から血管壁がうまく抽出できる閾値と、血管壁探索中心画素となる内腔画素を実験的に設定する。次に、探索中心画素から１[pixel]ずつ走査し、閾値を超える輝度の画素を探索する。この画素を血管内壁点とし、探索中心画素より画素番号の小さい点を血管前壁ａ、大きい点を血管後壁ｂとする。同様の処理を画像全列について行い、各列の血管前壁点および後壁点を取得する。これらを用いて前壁と後壁の近似直線をそれぞれ求め、直線間の画素距離を計測する。その際、直線の傾きを画像中の座標から算出し、計測した画素距離を補正する。
【００５２】
なお、直線の傾きは前壁側と後壁側で異なるため、画像全列の相加平均をその画像における血管径ｒ（ｔ）とする。同様の処理を全フレーム画像に施し、血管変位波形を取得する。血管径ｒ（ｔ）は、血管径関数生成手段５５へ送られる。この血管壁測定手段２５血管径情報検出手段として機能する。
【００５３】
血管径関数生成手段５５には、第二関数生成手段５６と微分演算手段５７が備えられている。第二関数生成手段（第二の演算手段）５６は、血管径ｒ（ｔ）に基づき、
ひずみε（ｔ）＝（ｒ（ｔ）−ｒ（ｔ0））/ｒ（ｔ0）を生成する。このひずみε（ｔ）は微分演算手段５７へ送られる。
【００５４】
微分演算手段（第三の演算手段）５７は、ε（ｔ）の一次微分ε’（ｔ）とε（ｔ）の二次微分ε’’（ｔ）とを演算により求め、ε（ｔ）、ε’（ｔ）、ε’’（ｔ）は回帰演算手段２６へ送られる。
【００５５】
一方、血圧測定手段３０から出力される血圧値はディジタルフィルタ２９によりノイズ除去されて対数血圧関数生成手段５１へ送られる。このディジタルフィルタ２９と血圧測定手段３０によって血圧検出手段が構成されている。対数血圧関数生成手段５１には、対数演算手段５２、第一関数生成手段５３が備えられている。
【００５６】
対数演算手段５２は、ディジタルフィルタ２９により送られる血圧値Ｐb（ｔ）とＰb（ｔ0）を対数化してln(Ｐb（ｔ）)とln(Ｐb（ｔ0）を得て、第一関数生成手段５３へ送る。第一関数生成手段（第一の演算手段）５３は、ln(Ｐb（ｔ）)とln(Ｐb（ｔ0）を得て、第一関数である関数
ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐb（ｔ）)−ln(Ｐb（ｔ0）)
を作成して、回帰演算手段２６へ送出する。
【００５７】
なお、対数血圧関数生成手段５１と血管径関数生成手段５５には、基準出現タイミングを血圧波形の変曲点により得る。基準出現タイミングの時刻をｔ0、基準出現タイミングから次の基準出現タイミングまでの時間をｔとして取り込みを行う場合に、血圧波形の変曲点のタイミングにてデータ取り込みを行うため、対数血圧関数生成手段５１と血管径関数生成手段５５とは同期してデータ取り込みを行うことができる。心電計４２より心電図信号が与えられているので、これ以外に、基準出現タイミングを、心電図のＲ波から得るようにしてもよい。
【００５８】
力学特性値算出出力手段である回帰演算手段２６は、対数血圧関数生成手段５１と血管径関数生成手段５５とから次の関数を得る。
ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐb（ｔ）)−ln(Ｐb（ｔ0）)
ε（ｔ）、ε’（ｔ）、ε’’（ｔ）
そこで、回帰演算手段２６は、剛性β、粘性η、慣性μとしたときに、上記dＰb（ｔ）、ε（ｔ）、ε’（ｔ）、ε’’（ｔ）を標本として次のインピーダンスモデル式
ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐb（ｔ）)−ln(Ｐb（ｔ0）)＝βε（ｔ）＋ηε’（ｔ）＋με’’（ｔ）
を作成し、回帰演算により剛性β、粘性η、慣性μを求める。
【００５９】
具体的には、上記インピーダンスモデル式に心拍１拍分の各時刻ｔにおける動脈血圧値及びひずみを代入し、最小自乗法によるフィッティングを行うことで、心拍１拍分の連続データから剛性β、粘性η、慣性μを推定する。回帰演算手段２６の出力は表示制御手段２７により表示部８へ表示されるなどの出力処理がなされる。
【００６０】
なお、心拍１拍分の連続データによる血管粘弾性インデックス計測においては血管変位波形と血圧波形を同期させる必要があるが、計測部位によっては困難な場合がある。また、機器固有の計測遅れ時間なども考慮する必要がある。このことから、実測の血圧波形とモデルから推定した血圧波形の決定係数が最大となるように両者の位相をずらすことで同期をとり、血管粘弾性インデックスの推定を行う方法を用いる。このような推定を行う際にはインピーダンスモデル式を以下のように表現する。
【００６１】
ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐb（ｔ−τ）)−ln(Ｐb（ｔ0−τ）)
＝βε（ｔ）＋ηε’（ｔ）＋με’’（ｔ）
【００６２】
具体的には、力学特性値算出出力手段としての回帰演算手段２６は、上記ｄＰb（ｔ）における変曲点の出現タイミングと、上記Ｐl（ｔ）もしくはε（ｔ）における変曲点の出現タイミングとの時間差τを検出し、上記ｄＰb（ｔ）をｄＰb（ｔ−τ）に補正し、上記ｄＰb（ｔ0）をｄＰb（ｔ0−τ）に補正する補正手段として機能してもよい。
【００６３】
次に、従来モデルと本実施形態に係る装置が実現する対数線型化モデルの比較、すなわち対数線型化モデルの優位性を示すデータはプレチスモグラムの形態で説明する。ここではスティフネスパラメータβsfに比較して、粘性項を考慮したモデルの優位性を示す。この実験では、
ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐb（ｔ）)−ln(Ｐb（ｔ0）)＝βε（ｔ）＋ηε’（ｔ）とし、慣性μを考慮していない。
【００６４】
図７に、血管径から最小二乗法により推定した血圧と、計測した血圧波形の一致度を示す曲線である。図７の左側は２０代、右側は６０代の被験者の、血管径波形一拍分である。上段には血管径の実測波形が示されており、中段には平滑化したひずみε波形を示したものである。μを０とし、β、ηを用いた上掲のモデル式により推定した対数線型化関数による推定した血圧波形lnＰb（ｔ）（破線）と、実測した線型対数化関数による血圧波形lnＰb（ｔ）（実線）を図７の下段に示している。図７の下段の左右に示したどちら場合も、実測値と推定値の決定係数は0.95以上であり、よく一致していることが分かる。
【００６５】
一方、従来法によるスティフネスパラメータβsfは次式で求められ、剛性以外の項を考慮していない。以下においてＰｓ、Ｐｄ、ｒｓ、ｒｄはそれぞれ最高血圧、最低血圧、最大血管径、最小血管径である。
【００６６】
【数１】
【００６７】
２０代の被験者について、本実施形態の手法による剛性βと従来手法によるスティフネスパラメータβsfの比較を、図８に示す。横軸にひずみεをとり、縦軸に対数線型化血圧値をとり、実測波形と推定波形を描画したものである。ヒステリシスを示す実測波形（実線）に対して、本発明の実施形態による曲線(細かい破線)はよく一致していることが明瞭である。これに対し、従来手法（長い破線）は線型となっており、ヒステリシスを表現できないことが分かる。本発明の実施形態における決定係数は0.98であるのに対して、従来手法における決定係数は0.576であり、本発明の実施形態において一致度が優れていることは明らかである。
【００６８】
また、Ｓｕｂ．Ａ〜Ｈにより示される８名の被験者について得られた、βとηの関係を図９に示す。この図９からは、８名の被験者によるプロット点が直線や曲線に並ぶなどの関連性を想像させるものは現れず、βとηが全く独立な情報を持っていることが分かる。斯して、粘性ηを求めることで、従来法よりも詳細に動脈硬化を評価できる可能性があることが了解される。
【００６９】
更に図１０に、１４名の被験者について計測した頚動脈の内膜中膜複合体肥厚(以下、IMTとする)と、β、η、η/βの関係を示す。η/βは、時定数と呼ばれる。IMTは動脈血管壁の厚みを表し、加齢とともに増加する。動脈硬化の危険因子を持つ場合、肥厚が進行すると言われている。この図１０から、η/βがIMTと最も相関が高いことがわかる。このことは、βに加えてηを同時に求めることの有用性を示している。
【００７０】
上記の時定数η/βを得るため、回帰演算手段２６が、求めた剛性βと粘性ηから剛性βと粘性ηの比を計算するように構成しても良い。回帰演算手段２６により計算されたη/βは、剛性β、粘性η、慣性μと共に或いは別に表示制御手段２７により表示部８へ表示されるなどの出力処理がなされる。なお、時定数η/βは、剛性βと粘性ηの比の一形態である。
【００７１】
（第２の実施形態）
血管半径であるｒ（ｔ）を計測するための超音波診断装置は高価であり、また習熟が必要である。そこで、血管内の血液のプレチスモグラムに基づいてβ、η、μを定める方法について説明する。まず、プレチスモグラムに基づいてｒ（ｔ）を定める原理について、以下詳細に説明する。
【００７２】
（プレチスモグラム）
脈波には、血管内の血液圧変動を記録した圧脈波と、血液の容積変化を記録した容積脈波とがあるが、本明細書におけるプレチスモグラムとは、上記容積脈波に該当するものである。
【００７３】
以下、血管のプレチスモグラムの検出方法について説明する。この検出には、図１１に示すような、ＬＥＤ（light emitting diode）６１とフォトダイオード６２とから構成される光電脈波計６０が用いられる。
【００７４】
ＬＥＤ６１から出射する光を人体の指にあてた場合、この光は指および指内部の血管を透過して、フォトダイオード６２に到達するが、この場合、Lambert-Beerの法則により、以下に示す（式２）が成立する。
【００７５】
ＡＤ＝ｌｎ（Ｉ０／ＩＤ）＝ＥＣＤ・・・（式２）
【００７６】
なお、上記（式２）において、Ｄは生体の厚み、ＡＤは厚みＤの生体に対する減光度、Ｃは吸光物質（血管および血液）の濃度、Ｉ０は入射光強度、ＩＤは透過光強度、Ｅは吸光物質の吸光係数である。
【００７７】
ここで生体における血管の径の変化により、生体の厚みがＤからＤ＋ΔＤ（ｔ）に変化することによって、減光度がＡ（ｔ）となり、透過光強度がＩD−ΔＩ（ｔ）になったとすると、血管の減光度の変動分ΔＡ（ｔ）は、以下に示す（式３）のようになる。
【００７８】
ΔＡ（ｔ）＝ln（ＩD／（ＩD−ΔＩ（ｔ））＝ＥＣΔＤ（ｔ）・・・（式３）
【００７９】
そして、この（式３）に示す減光度の変動分ΔＡ（ｔ）を計測したものが、上述したプレチスモグラムＰｌに該当する。
【００８０】
生体内における血管径の変化をΔｒとすると、次の（式４）が成立する。
【００８１】
Ｐｌ＝ΔＡ（ｔ）＝Δｒ（ｔ）／ｋ・・・（式４）
なお、ｋは比例定数である。
【００８２】
以下では、上述したＰｂ（ｔ）およびＰｌ（ｔ）に基づいて、血管を機械インピーダンスモデルにモデル化した場合のμ（慣性）、η（粘性）、β(剛性)の各力学特性値の算出方法について説明する。
【００８３】
（力学特性値の算出方法）
超音波エコーの場合には、基準となる血管径を計測することが可能であるが、プレチスモグラムの場合には変化Δｒのみ計測することになる。しかし、一人の被験者の剛性、粘性、慣性の変化を知るという目的であれば、次の（式５）で表される剛性β、粘性η、慣性μを求めることで十分必要上有用である。
【００８４】
ｄＰb（ｔ）＝βｄＰｌ（ｔ）＋ηｄＰｌ’（ｔ）＋μｄＰｌ’’（ｔ）・・・（式５）
Ｐb(t)：血圧
ｄＰｂ（ｔ）＝ln(Ｐｂ（ｔ）)−ln(Ｐｂ（ｔ0）)
ｄＰｌ’（ｔ）：ｄＰｌ（ｔ）の一次微分
ｄＰｌ’’（ｔ）：ｄＰｌ（ｔ）の二次微分
【００８５】
図１２に、この第２の実施形態における血管壁モニタリング装置の構成を示す。血圧は血圧測定手段３０により検出される。具体的には図１３に示すように、血圧は血管内に挿入したカテーテル３１を介して第２の生体情報である動脈圧ＩＢＰとして捉えられ、血圧測定手段３０である血圧計において計測して血圧値としてコンピュータシステム２へ送られる。ただし第１の実施形態と同様に、血圧測定はトノメトリ法など他の非観血測定を用いることも可能である。
【００８６】
電極によって得られる心電図の電気信号が心電計４２へ送られて、ノイズ除去などが行われた心電図信号とされてコンピュータシステム２へ送られる。また、前述した光電脈波計６０によって得られる透過光強度の信号（ディジタル）がコンピュータシステム２へ送られる。
【００８７】
上記透過光強度の信号は、ディジタルフィルタ２８によりノイズ除去などが行われ、血管径関数生成手段５５Ａへ送られる。血管径関数生成手段５５Ａには、第二関数生成手段５８と微分演算手段５９が備えられている。
【００８８】
第二関数生成手段５８は、ディジタルフィルタ２８から到来する透過光強度のデータに基づき、前述の（式３）を用いて減光度の変動分ΔＡ（ｔ）の計測を行い、プレチスモグラムＰｌとする。基準出現タイミングの時刻をｔ0、基準出現タイミングから次の基準出現タイミングまでの時間をｔ、ｔのときプレチスモグラムをＰl（ｔ）とした場合に、第二関数生成手段（第二の演算手段）５８は、
ｄＰl（ｔ）＝（Ｐl（ｔ）−Ｐl（ｔ0））を計算する。計算結果は微分演算手段５９へ送られる。
【００８９】
微分演算手段５９（第三の演算手段）は、ｄＰl（ｔ）の一次微分ｄＰl’（ｔ）と二次微分ｄＰl’’（ｔ）を計算し、ｄＰl（ｔ）、ｄＰl’（ｔ）、ｄＰl’’（ｔ）を回帰演算手段２６Ａへ送る。
【００９０】
一方、血圧測定手段３０から出力される血圧値はディジタルフィルタ２９によりノイズ除去されて対数血圧関数生成手段５１へ送られる。対数血圧関数生成手段５１における処理は、第１の実施形態と同様であり、ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐb（ｔ）)−ln(Ｐb（ｔ0）)が作成されて、力学特性値算出出力手段である回帰演算手段２６Ａへ送出される。
【００９１】
対数血圧関数生成手段５１と血管径関数生成手段５５Ａに、心電計４２より心電図信号が与えられており、基準出現タイミングを得る構成についても第１の実施形態と同様であり、対数血圧関数生成手段５１と血管径関数生成手段５５とは同期してデータ取り込みを行うことができる。
【００９２】
回帰演算手段２６Ａは、対数血圧関数生成手段５１と血管径関数生成手段５５Ａとから次の関数を得る。
ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐb（ｔ）)−ln(Ｐb（ｔ0）)
ｄＰl（ｔ）、ｄＰl’（ｔ）、ｄＰl’’（ｔ）
そこで、回帰演算手段（演算手段）２６Ａは、剛性β、粘性η、慣性μとしたときに、上記dＰb（ｔ）、ｄＰl（ｔ）、ｄＰl’（ｔ）、ｄＰl’’（ｔ）を標本として先に示したインピーダンスモデル式である（式５）を作成し、回帰演算により剛性β、粘性η、慣性μを求める。
【００９３】
具体的には、上記インピーダンスモデル式に心拍１拍分の各時刻ｔにおける動脈血圧値及びプレチスモグラムを代入し、最小自乗法によるフィッティングを行うことで、心拍１拍分の連続データから剛性β、粘性η、慣性μを推定する。回帰演算手段２６Ａの出力は表示制御手段２７により表示部８へ表示されるなどの出力処理がなされる。
【００９４】
この実施形態においても、力学特性値算出出力手段としての回帰演算手段２６Ａは、上記ｄＰb（ｔ）における変曲点の出現タイミングと、上記Ｐl（ｔ）もしくはε（ｔ）における変曲点の出現タイミングとの時間差τを検出し、上記ｄＰb（ｔ）をｄＰb（ｔ−τ）に補正し、上記ｄＰb（ｔ0）をｄＰb（ｔ0−τ）に補正する補正手段として機能してもよい。
【００９５】
プレチスモグラムの場合も、血管径モデルと同様に、血管壁における慣性μは微小であり、実用上は剛性βと粘性ηのみで血管力学特性を表現しても実用上は問題ない場合もある。
【００９６】
上記の構成においては、光電脈波計６０を用いてプレチスモグラムを得たが、この光電脈波計６０に代えてストレインゲージによりプレチスモグラムを得るようにしてもよい。ストレインゲージによりプレチスモグラムを得る場合は、腕など生体の一部の周囲長の変化を計測する。
【００９７】
上記周囲長をＬ、周囲長の変化をΔＬとし、計測部位の断面を円であると仮定し、直径Ｄとする。
Ｌ＝πＤ
生体に含まれる血管径の変化により、生体の直径がΔＤ変化したとすると、
Ｌ＋ΔＬ＝π（Ｄ＋ΔＤ）
即ち、
ΔＬ＝πΔＤとなり、ストレインゲージの変化は、光電脈波形と同様に血管径の変化を示すと考えられる。
【００９８】
プレチスモグラムによる第２の実施形態による血圧依存性の抑制効果の優位性を説明する。図１４に、実験方法を示す。例えば、ベッド５等に被験者６を仰臥位で寝かせた状態において、頭部側から目視した状態を示す図１４（ａ）のような水平状態から図１４（ｂ）、図１４（ｃ）に示すよう体の角度を左右に１０から１５度傾けて測定を行った。この場合、光電脈波計６０による計測部位を手（測定部位Ｍ）とし、体の角度を１０から１５度変えることにより手の血圧を可変させる手法を採用した。
【００９９】
この結果を図１５に示す。最上位に腕の位置を示している。実験では図１４に示すように、左手が測定部位Ｍであるため、図１４（ｃ）の状態でUp、図１４（ｂ）の状態でDownとして示している。最上位の次の波形波が平均血圧、その次の波形が脈圧、更にその次がプレスチモグラムの変動量をそれぞれ示している。最下段が本発明の実施形態により対数線型化血圧から求めた剛性βを示し、その上が従来法により対数を取らない血圧から求めた剛性Ｋを示している。最下段に示されている本発明の実施形態による剛性βと従来手法による剛性Ｋとの変化を比較すると、本発明の実施形態による剛性βは、体の角度を１０から１５度変える操作が開始された以降における体位の変化に拘わらず大きな変化がなく、体位変化やこれに伴う血圧変化の影響が抑制されていることが分かる。
【０１００】
更に図１６に、被験者４名について、体位による剛性の変化率を比較した結果を示す。Ｋとβを安静時 (体の角度を１０から１５度変える操作)５０秒間の平均値で正規化し、DownとUpにおいて平均値と標準偏差を求め、さらに、DownとUpでUpを基準とした変動率を求める処理を被験者４名分行った。この被験者４名分の変動率で平均値と標準偏差を求めた結果が図１６である。Ｋとβ間でt検定を用いて危険率5 ％で両側検定を行った結果、両モデル（Ｋとβ）間に有意水準5 ％で有意差が認められた。本発明の実施形態による剛性βを用いた場合、有意に変化が小さく抑制されていることが確認できた。
【０１０１】
この第２の実施形態においても時定数η/βを得るため、回帰演算手段２６Ａが、求めた剛性βと粘性ηから剛性βと粘性ηの比を計算するように構成しても良い。この場合、回帰演算手段２６Ａにより計算されたη/βは、剛性β、粘性η、慣性μと共に或いは別に表示制御手段２７により表示部８へ表示されるなどの出力処理がなされる。なお、時定数η/βは、剛性βと粘性ηの比の一形態である。
【符号の説明】
【０１０２】
２ コンピュータシステム
３ コンピュータ
２０ 超音波診断装置
２５ 血管壁測定手段
２６、２６Ａ 回帰演算手段
３０ 血圧測定手段
３２ 血圧計
４２ 心電計
５１ 対数血圧関数生成手段
５２ 対数演算手段
５３ 第一関数生成手段
５５、５５Ａ 血管径関数生成手段
５６ 第二関数生成手段
５７ 微分演算手段
５８ 第二関数生成手段
５９ 微分演算手段
６０ 光電脈波計
【技術分野】
【０００１】
本発明は、血管壁を機械インピーダンスモデルにモデル化した場合における当該血管壁の粘性、剛性、慣性等の力学特性をモニタリングするための、血管壁モニタリング装置、血管壁モニタリング用プログラム及び上記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
血管は、人間の生命維持において酸素や栄養素などを全身に運ぶ重要な役割があり、拡張収縮のようにその状態を変化させて血液量などの調整を行っている。係る血管の状態変化は、機能的変化、器質的変化の二つに大きく分けることが出来る。
【０００３】
ここに機能的変化とは、人体の末梢循環が、該人体に対する刺激に応じて収縮拡張の調整を行うことを指す。この機能的変化は、人体外部からの刺激に応じて自律神経の交感神経が反応し、この交感神経の反応によって血管が収縮、弛緩されることによって生じるものである。
【０００４】
従って、人体の手術時において、上記末梢循環は影響を受けやすく、この末梢循環の状態変化を把握するために、血管の力学特性をモニタリングすることが重要となる。
【０００５】
一方器質的変化とは、加齢などによって動脈壁中のコラーゲンが変質して硬化し、弾性繊維の減少が起こること指す。この質的変化に関しては、血管壁の硬さの器質的な変性が、動脈硬化と呼ばれる症状として知られている。
【０００６】
以上のように血管疾患に関しては、短期的な患者モニタリングから動脈硬化のような慢性疾患に至るまで、血管壁の力学特性をモニタリングし、該血管壁の状態の把握を行う必要性は極めて高いものである。
【０００７】
上記のような要求に応じて、血管壁を機械インピーダンスモデルにモデル化し、血管壁の慣性、粘性、剛性といった要素を出力する計測装置が提案されている（非特許文献１、特許文献１参照）。この装置によれば、患者の心電図、血圧値、血管を流れる血液のプレチスモグラムに基づいて、上述した血管壁の慣性、粘性、剛性の力学特性を出力することが可能である。よって、手術中の患者に対して、この装置を用いれば、患者の血管の慣性、粘性、剛性等の力学特性をモニタリングでき、患者の血管壁の状態を把握できることになる。
【０００８】
ところで、血圧と血管径の関係は非線型性を示すことが実験的に確認されている。これに対し、上記非特許文献１に開示されている装置では線型性を仮定しており（非特許文献１、式９参照）、血圧による依存そのものが情報であるという立場を採っている。しかしながら、自律神経活動による血管緊張度や、動脈硬化による血管壁の器質的変化を知る上では、推定剛性値に関し血圧依存性が高いということは問題点となる。
【０００９】
また、血圧依存性の問題に対してHayashi（林）らはヒト動脈径と血管内圧の関係が、血管内圧項に対数をとることで線形化できることを実験的に示し、血管内圧に依存し難い血管弾性率評価指標として、スティフネスパラメータ（Stiffness Parameter）β（以降、これをβsfと表記し、本発明によって得られる剛性をβと表記する）を提案している（非特許文献２参照）。
【００１０】
しかし、この指標では血管壁の剛性しか考慮されておらず、また、その推定には最高/最低血圧、最大/最小血管径のみを使用しているため、詳細な血管力学特性を評価することは難しいものであった。更に、最高/最低血圧、最大/最小血管径に基づき血管壁の剛性と粘性を推定するものも知られている（特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２００６−１２９９５８号公報
【特許文献２】特開２００８−６１９１０号公報
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】プレチスモグラムを利用した血管状態モニタリング、坂根 彰，辻 敏夫，田中 良幸，佐伯 昇，河本 昌志、計測自動制御学会論文集, Vol.40, No.12, pp. 1236-1242, 2004.
【非特許文献２】林紘三郎,バイオメカニクス,P73,2000,コロナ社
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
本発明はこのような血管壁モニタリングの現状に鑑みなされたもので、その目的は、血圧依存性を持たず、被験者の血圧が変化しても、血管の力学特性を忠実に推定することのできる血管壁モニタリング装置を提供することである。また、血管の力学特性を忠実に推定することが可能な血管壁モニタリング用プログラム及び記憶媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明に係る血管壁モニタリング装置は、被験者から得られる第１の生体情報に基づき血管径情報を検出する血管径情報検出手段と、被験者から得られる第２の生体情報に基づき血圧を検出する血圧検出手段と、前記血圧検出手段により検出された血圧について対数演算を行い対数化した対数血圧関数を求める対数血圧関数生成手段と、前記血管径情報検出手段により検出された血管径情報について微分を行い、血管径に関する関数を生成する血管径関数生成手段と、前記対数血圧関数と、前記血管径関数と、機械インピーダンスモデルとしたときの剛性、粘性、慣性とからなる力学特性値とを用いてインピーダンスモデル式を作成し、作成したインピーダンスモデル式に基づき前記剛性、粘性、慣性の内の少なくとも１を算出出力する力学特性値算出出力手段とを具備することを特徴とする。
【００１５】
本発明に係る血管壁モニタリング装置では、血管径情報検出手段は、超音波エコーによる超音波診断装置により得られる第１の生体情報に基づき血管径情報を検出することを特徴とする。
【００１６】
本発明に係る血管壁モニタリング装置では、血管径情報検出手段は、光電センサまたはストレインゲージによる第１の生体情報に基づきプレスチモグラムを検出することを特徴とする。
【００１７】
本発明に係る血管壁モニタリング装置では、血管径関数生成手段と対数血圧関数生成手段とは、血圧波形の基準出現タイミングと次の基準出現タイミングにおける第１及び第２の生体情報を用いるものであり、この基準出現タイミングを血圧波形の変曲点により得ることを特徴とする。
【００１８】
本発明に係る血管壁モニタリング装置では、血管径関数生成手段と対数血圧関数生成手段とは、血圧波形の基準出現タイミングと次の基準出現タイミングにおける第１及び第２の生体情報を用いるものであり、この基準出現タイミングを、心電図のＲ波から得ることを特徴とする。
【００１９】
本発明に係る血管壁モニタリング装置では、基準出現タイミングの時刻をｔ0、基準出現タイミングから次の基準出現タイミングまでの時間をｔ、ｔのとき血圧値をＰb（ｔ）、ｔのとき血管径をｒ（ｔ）とした場合に、対数血圧関数生成手段には、ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐb（ｔ）)−ln(Ｐb（ｔ0）)を計算する第一の演算手段が含まれ、血管径関数生成手段には、ε（ｔ）＝（ｒ（ｔ）−ｒ（ｔ0））/ｒ（ｔ0）を計算する第二の演算手段と、ε（ｔ）の一次微分ε’（ｔ）と二次微分ε’’（ｔ）を計算する第三の演算手段とが含まれ、力学特性値算出出力手段には、剛性β、粘性η、慣性μとしたときに、前記dＰb（ｔ）、ε（ｔ）、ε’（ｔ）、ε’’（ｔ）を標本として次のインピーダンスモデル式
ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐb（ｔ）)−ln(Ｐb（ｔ0）)＝βε（ｔ）＋ηε’（ｔ）＋με’’（ｔ）
に対して回帰計算を行い、β、η、μのうち少なくとも一つを出力する演算手段が含まれることを特徴とする。
【００２０】
本発明に係る血管壁モニタリング装置では、基準出現タイミングの時刻をｔ0、基準出現タイミングから次の基準出現タイミングまでの時間をｔ、ｔのとき血圧値をＰb（ｔ）、ｔのときプレチスモグラムをＰl（ｔ）とした場合に、対数血圧関数生成手段には、ｄＰｂ（ｔ）＝ln(Ｐｂ（ｔ）)−ln(Ｐｂ（ｔ0）)を計算する第一の演算手段が含まれ、血管径関数生成手段には、ｄＰl（ｔ）＝（Ｐl（ｔ）−Ｐl（ｔ0））を計算する第二の演算手段と、ｄＰl（ｔ）の一次微分ｄＰl’（ｔ）と二次微分ｄＰl’’（ｔ）を計算する第三の演算手段とが含まれ、
力学特性値算出出力手段には、剛性β、粘性η、慣性μとしたときに、前記ｄＰｂ（ｔ）、ｄＰl（ｔ）、ｄＰl’（ｔ）、ｄＰl’’（ｔ）を標本として次のインピーダンスモデル式
ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐｂ（ｔ）)−ln(Ｐb（ｔ0）)＝βｄＰl（ｔ）＋ηｄＰl’（ｔ）＋μｄＰl’’（ｔ）
に対して回帰計算を行い、β、η、μのうち少なくとも一つを出力する演算手段が含まれることを特徴とする。
【００２１】
本発明に係る血管壁モニタリング装置では、前記力学特性値算出出力手段は、上記ｄＰb（ｔ）における変曲点の出現タイミングと、上記Ｐl（ｔ）もしくはε（ｔ）における変曲点の出現タイミングとの時間差τを検出し、上記ｄＰb（ｔ）をｄＰb（ｔ−τ）に補正し、上記ｄＰb（ｔ0）をｄＰb（ｔ0−τ）に補正する補正手段を含むことを特徴とする。
【００２２】
本発明に係る血管壁モニタリング装置では、前記力学特性値算出出力手段は、剛性及び粘性を算出し、更に剛性と粘性の比を算出出力することを特徴とする。
【００２３】
本発明に係る血管壁モニタリング用プログラムは、生体情報処理を行うコンピュータを、被験者から得られる第１の生体情報に基づき血管径情報を検出する血管径情報検出手段、被験者から得られる第２の生体情報に基づき血圧を検出する血圧検出手段、前記血圧検出手段により検出された血圧について対数演算を行い対数化した対数血圧関数を求める対数血圧関数生成手段、前記血管径情報検出手段により検出された血管径情報について微分を行い、血管径に関する関数を生成する血管径関数生成手段、前記対数血圧関数と、前記血管径関数と、機械インピーダンスモデルとしたときの剛性、粘性、慣性とからなる力学特性値とを用いてインピーダンスモデル式を作成し、作成したインピーダンスモデル式に基づき前記剛性、粘性、慣性の内の少なくとも１を算出出力する力学特性値算出出力手段として機能させることを特徴とする。
【００２４】
本発明に係る血管壁モニタリング用プログラムでは、生体情報処理を行うコンピュータを、血管径情報検出手段として、超音波エコーによる超音波診断装置により得られる第１の生体情報に基づき血管径情報を検出するように機能させることを特徴とする。
【００２５】
本発明に係る血管壁モニタリング用プログラムでは、生体情報処理を行うコンピュータを、血管径情報検出手段として、光電センサまたはストレインゲージによる第１の生体情報に基づきプレスチモグラムを検出するように機能させることを特徴とする。
【００２６】
本発明に係る血管壁モニタリング用プログラムでは、生体情報処理を行うコンピュータを、血管径関数生成手段と対数血圧関数生成手段として、血圧波形の基準出現タイミングと次の基準出現タイミングにおける第１及び第２の生体情報を用いるように機能させ、この基準出現タイミングを血圧波形の変曲点により得るように機能させることを特徴とする。
【００２７】
本発明に係る血管壁モニタリング用プログラムは、生体情報処理を行うコンピュータを、血管径関数生成手段と対数血圧関数生成手段として、血圧波形の基準出現タイミングと次の基準出現タイミングにおける第１及び第２の生体情報を用いるように機能させ、この基準出現タイミングを、心電図のＲ波から得るように機能させることを特徴とする。
【００２８】
本発明に係る血管壁モニタリング用プログラムでは、生体情報処理を行うコンピュータを、
基準出現タイミングの時刻をｔ0、基準出現タイミングから次の基準出現タイミングまでの時間をｔ、ｔのとき血圧値をＰb（ｔ）、ｔのとき血管径をｒ（ｔ）とした場合に、
対数血圧関数生成手段血管径関数生成手段として機能させる際には、
ｄＰｂ（ｔ）＝ln(Ｐｂ（ｔ）)−ln(Ｐｂ（ｔ0）)を計算する第一の演算手段として機能させ、
血管径関数生成手段として機能させる際には、
ε（ｔ）＝（ｒ（ｔ）−ｒ（ｔ0））/ｒ（ｔ0）を計算する第二の演算手段、
ε（ｔ）の一次微分ε’（ｔ）と二次微分ε’’（ｔ）を計算する第三の演算手段として機能させ、
力学特性値算出出力手段として機能させる際には、
剛性β、粘性η、慣性μとしたときに、前記dＰｂ（ｔ）、ε（ｔ）、ε’（ｔ）、ε’’（ｔ）を標本として次のインピーダンスモデル式
ｄＰｂ（ｔ）＝ln(Ｐｂ（ｔ）)−ln(Ｐｂ（ｔ0）)＝βε（ｔ）＋ηε’（ｔ）＋με’’（ｔ）
に対して回帰計算を行い、β、η、μのうち少なくとも一つを出力する演算手段、
として機能させることを特徴とする。
【００２９】
本発明に係る血管壁モニタリング用プログラムでは、生体情報処理を行うコンピュータを、
基準出現タイミングの時刻をｔ0、基準出現タイミングから次の基準出現タイミングまでの時間をｔ、ｔのとき血圧値をＰb（ｔ）、ｔのときプレチスモグラムをＰl（ｔ）とした場合に、
対数血圧関数生成手段血管径関数生成手段として機能させる際には、
ｄＰｂ（ｔ）＝ln(Ｐｂ（ｔ）)−ln(Ｐｂ（ｔ0）)を計算する第一の演算手段として機能させ、
血管径関数生成手段として機能させる際には、
ｄＰl（ｔ）＝（Ｐl（ｔ）−Ｐl（ｔ0））を計算する第二の演算手段、
ｄPl（ｔ）の一次微分ｄPl’（ｔ）と二次微分ｄＰl’’（ｔ）を計算する第三の演算手段として機能させ、
力学特性値算出出力手段として機能させる際には、
剛性β、粘性η、慣性μとしたときに、前記ｄＰｂ（ｔ）、ｄＰl（ｔ）、ｄＰl’（ｔ）、ｄＰl’’（ｔ）を標本として次のインピーダンスモデル式
ｄＰｂ（ｔ）＝ln(Ｐｂ（ｔ）)−ln(Ｐｂ（ｔ0）)＝βｄＰl（ｔ）＋ηｄＰl’（ｔ）＋μｄＰl’’（ｔ）
に対して回帰計算を行い、β、η、μのうち少なくとも一つを出力する演算手段、
として機能させることを特徴とする。
【００３０】
本発明に係る血管壁モニタリング用プログラムでは、生体情報処理を行うコンピュータを、前記力学特性値算出出力手段として機能させる際には、
上記ｄＰｂ（ｔ）における変曲点の出現タイミングと、上記Ｐl（ｔ）もしくはε（ｔ）における変曲点の出現タイミングとの時間差τを検出し、上記ｄＰｂ（ｔ）をｄＰｂ（ｔ−τ）に補正し、上記ｄＰｂ（ｔ0）をｄＰｂ（ｔ0−τ）に補正する補正手段として機能させることを特徴とする。
【００３１】
本発明に係る血管壁モニタリング用プログラムでは、生体情報処理を行うコンピュータを、前記力学特性値算出出力手段として機能させる際には、剛性及び粘性を算出し、更に剛性と粘性の比を算出出力することを特徴とする。
【００３２】
本発明に係る記録媒体は、請求項１０乃至１８のいずれか１項に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の効果】
【００３３】
以上のように、本発明によれば、対数血圧関数と、前記血管径関数と、機械インピーダンスモデルとしたときの剛性、粘性、慣性とからなる力学特性値とを用いてインピーダンスモデル式を作成し、作成したインピーダンスモデル式に基づき前記剛性、粘性、慣性の内の少なくとも１を算出出力する構成を有し、連続計測により得られた全波形点を利用する構成であるため、従来の最高／最低血圧、最大／最小血管径の４点で求められるスティフネスパラメータβsfと比較してノイズに強く、より正確に弾性率を推定できる。
【００３４】
このような構成の本発明によって、被験者の血圧が変化しても、血管の力学特性を忠実に推定できるという効果を奏する。加えて、動脈径と血管内圧のヒステリシス特性を粘性ηで吸収でき、ηの値そのものを血管力学特性の評価に用いることができる可能性を有するものである。更に、本願発明を用いて血管力学特性を推定することにより、従来手法よりも正確かつ詳細に動脈硬化度を評価できる可能性を有する。更に剛性と粘性の比を算出出力することにより、動脈血管壁の厚みと特に相関の高いパラメータである上記比を得て、動脈硬化の判断などに極めて優れた判断を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】人の血管の構造を示す模式図。
【図２】血管力学モデルを示す図。
【図３】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第１の実施形態を示す構成図。
【図４】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第１の実施形態の構成を示すブロック図。
【図５】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第１の実施形態において、超音波エコーによる超音波診断装置により得られるＢモードイメージから血管径を検出する工程を説明するための図。
【図６】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第１の実施形態において、超音波エコーによる超音波診断装置により得られるＢモードイメージから血管径の検出を説明するための図。
【図７】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第１の実施形態によって得られた力学特性値による推定値が実測値と一致することを示す図。
【図８】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第１の実施形態によって得られた力学特性値による推定値が実測値と一致することを示す図。
【図９】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第１の実施形態によって得られた力学特性値に剛性と粘性とが独立したパラメータであることを示す図。
【図１０】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第１の実施形態によって得られた時定数と頚動脈の内膜中膜複合体肥厚との関係を示す図
【図１１】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第２の実施形態の要部構成を示す図。
【図１２】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第２の実施形態の構成を示すブロック図。
【図１３】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第２の実施形態の要部構成を示す図。
【図１４】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第２の実施形態よって得られた力学特性値の優位性を示す実験の工程を示す図。
【図１５】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第２の実施形態よって得られた力学特性値の優位性を示す実験の結果を示す波形図。
【図１６】本発明に係る血管壁モニタリング装置の第２の実施形態よって得られた力学特性値の優位性を示す実験の結果から得られた比較結果を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００３６】
以下、添付図面を参照して本発明に係る血管壁モニタリング装置、血管壁モニタリング用プログラム及び記録媒体の実施例を説明する。各図において同一の構成要素には、同一の符号を付して重複する説明を省略する。
【００３７】
本発明の実施形態を図に基づいて以下説明する。本実施形態の血管壁モニタリング装置は、以下で説明するように、被験者の心電図、血圧値、プレチスモグラムに基づいて、動脈血管壁（本願では、単に「血管壁」とする）を機械インピーダンスモデルにモデル化した場合における該血管壁の剛性（弾性）、粘性、慣性の力学特性値を出力するものである。以下では、説明の便宜のために、まず、上記モデル化、プレチスモグラム、上記力学特性値の算出方法について順に説明し、その後、実施形態に係る血管壁モニタリング装置の構成について説明する。
【００３８】
（血管壁のモデル化）
人体の血管壁１０は、図１に示すように、内膜１１、中膜１２、外膜１３の３層から構成され、各々の層には固有の構成因子が含まれる。
【００３９】
外膜１３には、結合組織、エラスチン、コラーゲンといった動脈スティフネスやコンプライアンスに影響を及ぼす因子が含まれていると共に、大動脈の血管壁に栄養素を供給する脈管血管が含まれる。
【００４０】
内膜１１には、一酸化窒素やＥＤＨＦ（endothelium-derived hyperpolarizing factor）などの内皮由来血管作動性物質を産生する脈管内皮が存在する。
【００４１】
中膜１２には、エラスチン、コラーゲン等の平滑筋が含まれる。ここで、平滑筋は、交感神経やホルモンによって刺激されると収縮し、血流量を下げる機能を担う。
【００４２】
従って、血管壁１０は、中膜１２に含まれている平滑筋の作用によって収縮または弛緩する。そこで、本実施形態では、血管壁１０の収縮または弛緩の程度を数値化する手段として、血管壁１０を機械インピーダンスモデルとするモデル化を実行する。
【００４３】
図２は、血管壁１０の機械インピーダンスモデルを示す図である。F（lnＰｂ（ｔ））は血圧により血管壁に加わる力を示す。本実施形態では、図２に示す機械インピーダンスモデルにおけるβ(剛性)、η（粘性）、μ（慣性）の各力学特性値は、（式１）に示すような血圧の対数と線型関係にあるとして捉え、血圧依存性の抑制を実現している。
【００４４】
ｄＰb（ｔ）＝βε（ｔ）＋ηε’（ｔ）＋με’’（ｔ）・・・（式１）
ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐb（ｔ）)−ln(Ｐb（ｔ0）)
ひずみε（ｔ）＝（ｒ（ｔ）−ｒ（ｔ0））/ｒ（ｔ0）
ｔ0：基準出現タイミングの時刻
ｔ：基準出現タイミングから次の基準出現タイミングまでの時間
Ｐb（ｔ）：血圧
Ｐb（ｔ0）：基準出現タイミング血圧
ｒ（ｔ）：血管径
ｒ（ｔ0）：基準出現タイミング血管径
ε’（ｔ）：ε（ｔ）の一次微分
ε’’（ｔ）：ε（ｔ）の二次微分
【００４５】
非特許文献１により、モデル式に慣性項を含めることが、推定精度を上げることに有用であることは示されている。しかし、血管壁における慣性μは微小であり、実用上は剛性βと粘性ηのみで血管力学特性を表現しても実用上は問題ない場合もある。本実施形態では、慣性項の有無によらず、有効である。
【００４６】
（第１の実施形態の構成）
（式１）に基づいて、β、η、μを推定するための構成について説明する。この実施形態では図３に示すように、被験者１の生体から超音波トランスデューサ２１を用いて第１の生体情報として組織（この場合、血管）の音響エコーが得られ、電気信号に変換される。超音波トランスデューサ２１の出力はＲＦ変換部２２において複素量Ｉ（ｔ）+Ｑ（ｔ）として表現されるＲＦ信号に変換される。ＲＦ変換部２２の出力はＢモード処理部２３へ送られ、ここでＢモードイメージ（グレイスケールイメージ）とされてコンピュータシステム２へ送られる。超音波トランスデューサ２１、ＲＦ変換部２２、Ｂモード処理部２３は、血管径ｒ（ｔ）を計測する超音波診断装置２０を構成する。血圧は血管内に挿入したカテーテル３１を介して第２の生体情報として捉えられ、血圧計３２において計測して血圧値としてコンピュータシステム２へ送られる。ただし、血圧測定はトノメトリ法など他の非観血測定を用いることも可能である。
【００４７】
更に、被験者１の生体には心電計４２の電極４１が貼着されており、電極４１によって得られる電気信号が心電計４２へ送られて、ノイズ除去などが行われた心電図信号（ディジタル）とされてコンピュータシステム２へ送られる。
【００４８】
図４は、図３のコンピュータシステム２の内部構成を示す構成である。図４における血圧測定手段３０は、図３における血圧計３２を一例とする構成であり、血圧波形を出力する。コンピュータシステム２には、生体情報処理を行うコンピュータ３と、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体である記憶手段４が備えられている。コンピュータ３は、記憶手段４に記憶されているプログラムを読み出して処理を行い、また、必要な情報等を記憶手段４へ格納する。コンピュータ３は記憶手段４内の血管壁モニタリング用プログラムによって、血管壁測定手段２５、対数血圧関数生成手段５１、血管径関数生成手段５５、回帰演算手段２６、表示制御手段２７を実現している。
【００４９】
血管壁測定手段２５は、超音波診断装置２０から送られるＢモードイメージ（画像）を用いて、血管径の測定を行うものである。超音波診断装置２０によって送られた画像からは図５（ａ）に示す原画像が得られる。血管壁測定手段２５は、得られた原画像を図５（ｂ）のごとく雑音低減後、図５（ｃ）に示すように濃淡変換を行う。
【００５０】
図５（ｃ）の点線で示す１列の輝度値は、輝度を縦に取ると図６に示すようになり、血管前壁ａと血管後壁ｂとの間隔が血管径ｒ（ｔ）である。血管壁測定手段２５は、所定の閾値Ｔｈを設定し、血管壁を検出して血管径ｒ（ｔ）を得る。
【００５１】
具体的には、血管径の計測に際し、まず初期フレーム画像から血管壁がうまく抽出できる閾値と、血管壁探索中心画素となる内腔画素を実験的に設定する。次に、探索中心画素から１[pixel]ずつ走査し、閾値を超える輝度の画素を探索する。この画素を血管内壁点とし、探索中心画素より画素番号の小さい点を血管前壁ａ、大きい点を血管後壁ｂとする。同様の処理を画像全列について行い、各列の血管前壁点および後壁点を取得する。これらを用いて前壁と後壁の近似直線をそれぞれ求め、直線間の画素距離を計測する。その際、直線の傾きを画像中の座標から算出し、計測した画素距離を補正する。
【００５２】
なお、直線の傾きは前壁側と後壁側で異なるため、画像全列の相加平均をその画像における血管径ｒ（ｔ）とする。同様の処理を全フレーム画像に施し、血管変位波形を取得する。血管径ｒ（ｔ）は、血管径関数生成手段５５へ送られる。この血管壁測定手段２５血管径情報検出手段として機能する。
【００５３】
血管径関数生成手段５５には、第二関数生成手段５６と微分演算手段５７が備えられている。第二関数生成手段（第二の演算手段）５６は、血管径ｒ（ｔ）に基づき、
ひずみε（ｔ）＝（ｒ（ｔ）−ｒ（ｔ0））/ｒ（ｔ0）を生成する。このひずみε（ｔ）は微分演算手段５７へ送られる。
【００５４】
微分演算手段（第三の演算手段）５７は、ε（ｔ）の一次微分ε’（ｔ）とε（ｔ）の二次微分ε’’（ｔ）とを演算により求め、ε（ｔ）、ε’（ｔ）、ε’’（ｔ）は回帰演算手段２６へ送られる。
【００５５】
一方、血圧測定手段３０から出力される血圧値はディジタルフィルタ２９によりノイズ除去されて対数血圧関数生成手段５１へ送られる。このディジタルフィルタ２９と血圧測定手段３０によって血圧検出手段が構成されている。対数血圧関数生成手段５１には、対数演算手段５２、第一関数生成手段５３が備えられている。
【００５６】
対数演算手段５２は、ディジタルフィルタ２９により送られる血圧値Ｐb（ｔ）とＰb（ｔ0）を対数化してln(Ｐb（ｔ）)とln(Ｐb（ｔ0）を得て、第一関数生成手段５３へ送る。第一関数生成手段（第一の演算手段）５３は、ln(Ｐb（ｔ）)とln(Ｐb（ｔ0）を得て、第一関数である関数
ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐb（ｔ）)−ln(Ｐb（ｔ0）)
を作成して、回帰演算手段２６へ送出する。
【００５７】
なお、対数血圧関数生成手段５１と血管径関数生成手段５５には、基準出現タイミングを血圧波形の変曲点により得る。基準出現タイミングの時刻をｔ0、基準出現タイミングから次の基準出現タイミングまでの時間をｔとして取り込みを行う場合に、血圧波形の変曲点のタイミングにてデータ取り込みを行うため、対数血圧関数生成手段５１と血管径関数生成手段５５とは同期してデータ取り込みを行うことができる。心電計４２より心電図信号が与えられているので、これ以外に、基準出現タイミングを、心電図のＲ波から得るようにしてもよい。
【００５８】
力学特性値算出出力手段である回帰演算手段２６は、対数血圧関数生成手段５１と血管径関数生成手段５５とから次の関数を得る。
ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐb（ｔ）)−ln(Ｐb（ｔ0）)
ε（ｔ）、ε’（ｔ）、ε’’（ｔ）
そこで、回帰演算手段２６は、剛性β、粘性η、慣性μとしたときに、上記dＰb（ｔ）、ε（ｔ）、ε’（ｔ）、ε’’（ｔ）を標本として次のインピーダンスモデル式
ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐb（ｔ）)−ln(Ｐb（ｔ0）)＝βε（ｔ）＋ηε’（ｔ）＋με’’（ｔ）
を作成し、回帰演算により剛性β、粘性η、慣性μを求める。
【００５９】
具体的には、上記インピーダンスモデル式に心拍１拍分の各時刻ｔにおける動脈血圧値及びひずみを代入し、最小自乗法によるフィッティングを行うことで、心拍１拍分の連続データから剛性β、粘性η、慣性μを推定する。回帰演算手段２６の出力は表示制御手段２７により表示部８へ表示されるなどの出力処理がなされる。
【００６０】
なお、心拍１拍分の連続データによる血管粘弾性インデックス計測においては血管変位波形と血圧波形を同期させる必要があるが、計測部位によっては困難な場合がある。また、機器固有の計測遅れ時間なども考慮する必要がある。このことから、実測の血圧波形とモデルから推定した血圧波形の決定係数が最大となるように両者の位相をずらすことで同期をとり、血管粘弾性インデックスの推定を行う方法を用いる。このような推定を行う際にはインピーダンスモデル式を以下のように表現する。
【００６１】
ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐb（ｔ−τ）)−ln(Ｐb（ｔ0−τ）)
＝βε（ｔ）＋ηε’（ｔ）＋με’’（ｔ）
【００６２】
具体的には、力学特性値算出出力手段としての回帰演算手段２６は、上記ｄＰb（ｔ）における変曲点の出現タイミングと、上記Ｐl（ｔ）もしくはε（ｔ）における変曲点の出現タイミングとの時間差τを検出し、上記ｄＰb（ｔ）をｄＰb（ｔ−τ）に補正し、上記ｄＰb（ｔ0）をｄＰb（ｔ0−τ）に補正する補正手段として機能してもよい。
【００６３】
次に、従来モデルと本実施形態に係る装置が実現する対数線型化モデルの比較、すなわち対数線型化モデルの優位性を示すデータはプレチスモグラムの形態で説明する。ここではスティフネスパラメータβsfに比較して、粘性項を考慮したモデルの優位性を示す。この実験では、
ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐb（ｔ）)−ln(Ｐb（ｔ0）)＝βε（ｔ）＋ηε’（ｔ）とし、慣性μを考慮していない。
【００６４】
図７に、血管径から最小二乗法により推定した血圧と、計測した血圧波形の一致度を示す曲線である。図７の左側は２０代、右側は６０代の被験者の、血管径波形一拍分である。上段には血管径の実測波形が示されており、中段には平滑化したひずみε波形を示したものである。μを０とし、β、ηを用いた上掲のモデル式により推定した対数線型化関数による推定した血圧波形lnＰb（ｔ）（破線）と、実測した線型対数化関数による血圧波形lnＰb（ｔ）（実線）を図７の下段に示している。図７の下段の左右に示したどちら場合も、実測値と推定値の決定係数は0.95以上であり、よく一致していることが分かる。
【００６５】
一方、従来法によるスティフネスパラメータβsfは次式で求められ、剛性以外の項を考慮していない。以下においてＰｓ、Ｐｄ、ｒｓ、ｒｄはそれぞれ最高血圧、最低血圧、最大血管径、最小血管径である。
【００６６】
【数１】
【００６７】
２０代の被験者について、本実施形態の手法による剛性βと従来手法によるスティフネスパラメータβsfの比較を、図８に示す。横軸にひずみεをとり、縦軸に対数線型化血圧値をとり、実測波形と推定波形を描画したものである。ヒステリシスを示す実測波形（実線）に対して、本発明の実施形態による曲線(細かい破線)はよく一致していることが明瞭である。これに対し、従来手法（長い破線）は線型となっており、ヒステリシスを表現できないことが分かる。本発明の実施形態における決定係数は0.98であるのに対して、従来手法における決定係数は0.576であり、本発明の実施形態において一致度が優れていることは明らかである。
【００６８】
また、Ｓｕｂ．Ａ〜Ｈにより示される８名の被験者について得られた、βとηの関係を図９に示す。この図９からは、８名の被験者によるプロット点が直線や曲線に並ぶなどの関連性を想像させるものは現れず、βとηが全く独立な情報を持っていることが分かる。斯して、粘性ηを求めることで、従来法よりも詳細に動脈硬化を評価できる可能性があることが了解される。
【００６９】
更に図１０に、１４名の被験者について計測した頚動脈の内膜中膜複合体肥厚(以下、IMTとする)と、β、η、η/βの関係を示す。η/βは、時定数と呼ばれる。IMTは動脈血管壁の厚みを表し、加齢とともに増加する。動脈硬化の危険因子を持つ場合、肥厚が進行すると言われている。この図１０から、η/βがIMTと最も相関が高いことがわかる。このことは、βに加えてηを同時に求めることの有用性を示している。
【００７０】
上記の時定数η/βを得るため、回帰演算手段２６が、求めた剛性βと粘性ηから剛性βと粘性ηの比を計算するように構成しても良い。回帰演算手段２６により計算されたη/βは、剛性β、粘性η、慣性μと共に或いは別に表示制御手段２７により表示部８へ表示されるなどの出力処理がなされる。なお、時定数η/βは、剛性βと粘性ηの比の一形態である。
【００７１】
（第２の実施形態）
血管半径であるｒ（ｔ）を計測するための超音波診断装置は高価であり、また習熟が必要である。そこで、血管内の血液のプレチスモグラムに基づいてβ、η、μを定める方法について説明する。まず、プレチスモグラムに基づいてｒ（ｔ）を定める原理について、以下詳細に説明する。
【００７２】
（プレチスモグラム）
脈波には、血管内の血液圧変動を記録した圧脈波と、血液の容積変化を記録した容積脈波とがあるが、本明細書におけるプレチスモグラムとは、上記容積脈波に該当するものである。
【００７３】
以下、血管のプレチスモグラムの検出方法について説明する。この検出には、図１１に示すような、ＬＥＤ（light emitting diode）６１とフォトダイオード６２とから構成される光電脈波計６０が用いられる。
【００７４】
ＬＥＤ６１から出射する光を人体の指にあてた場合、この光は指および指内部の血管を透過して、フォトダイオード６２に到達するが、この場合、Lambert-Beerの法則により、以下に示す（式２）が成立する。
【００７５】
ＡＤ＝ｌｎ（Ｉ０／ＩＤ）＝ＥＣＤ・・・（式２）
【００７６】
なお、上記（式２）において、Ｄは生体の厚み、ＡＤは厚みＤの生体に対する減光度、Ｃは吸光物質（血管および血液）の濃度、Ｉ０は入射光強度、ＩＤは透過光強度、Ｅは吸光物質の吸光係数である。
【００７７】
ここで生体における血管の径の変化により、生体の厚みがＤからＤ＋ΔＤ（ｔ）に変化することによって、減光度がＡ（ｔ）となり、透過光強度がＩD−ΔＩ（ｔ）になったとすると、血管の減光度の変動分ΔＡ（ｔ）は、以下に示す（式３）のようになる。
【００７８】
ΔＡ（ｔ）＝ln（ＩD／（ＩD−ΔＩ（ｔ））＝ＥＣΔＤ（ｔ）・・・（式３）
【００７９】
そして、この（式３）に示す減光度の変動分ΔＡ（ｔ）を計測したものが、上述したプレチスモグラムＰｌに該当する。
【００８０】
生体内における血管径の変化をΔｒとすると、次の（式４）が成立する。
【００８１】
Ｐｌ＝ΔＡ（ｔ）＝Δｒ（ｔ）／ｋ・・・（式４）
なお、ｋは比例定数である。
【００８２】
以下では、上述したＰｂ（ｔ）およびＰｌ（ｔ）に基づいて、血管を機械インピーダンスモデルにモデル化した場合のμ（慣性）、η（粘性）、β(剛性)の各力学特性値の算出方法について説明する。
【００８３】
（力学特性値の算出方法）
超音波エコーの場合には、基準となる血管径を計測することが可能であるが、プレチスモグラムの場合には変化Δｒのみ計測することになる。しかし、一人の被験者の剛性、粘性、慣性の変化を知るという目的であれば、次の（式５）で表される剛性β、粘性η、慣性μを求めることで十分必要上有用である。
【００８４】
ｄＰb（ｔ）＝βｄＰｌ（ｔ）＋ηｄＰｌ’（ｔ）＋μｄＰｌ’’（ｔ）・・・（式５）
Ｐb(t)：血圧
ｄＰｂ（ｔ）＝ln(Ｐｂ（ｔ）)−ln(Ｐｂ（ｔ0）)
ｄＰｌ’（ｔ）：ｄＰｌ（ｔ）の一次微分
ｄＰｌ’’（ｔ）：ｄＰｌ（ｔ）の二次微分
【００８５】
図１２に、この第２の実施形態における血管壁モニタリング装置の構成を示す。血圧は血圧測定手段３０により検出される。具体的には図１３に示すように、血圧は血管内に挿入したカテーテル３１を介して第２の生体情報である動脈圧ＩＢＰとして捉えられ、血圧測定手段３０である血圧計において計測して血圧値としてコンピュータシステム２へ送られる。ただし第１の実施形態と同様に、血圧測定はトノメトリ法など他の非観血測定を用いることも可能である。
【００８６】
電極によって得られる心電図の電気信号が心電計４２へ送られて、ノイズ除去などが行われた心電図信号とされてコンピュータシステム２へ送られる。また、前述した光電脈波計６０によって得られる透過光強度の信号（ディジタル）がコンピュータシステム２へ送られる。
【００８７】
上記透過光強度の信号は、ディジタルフィルタ２８によりノイズ除去などが行われ、血管径関数生成手段５５Ａへ送られる。血管径関数生成手段５５Ａには、第二関数生成手段５８と微分演算手段５９が備えられている。
【００８８】
第二関数生成手段５８は、ディジタルフィルタ２８から到来する透過光強度のデータに基づき、前述の（式３）を用いて減光度の変動分ΔＡ（ｔ）の計測を行い、プレチスモグラムＰｌとする。基準出現タイミングの時刻をｔ0、基準出現タイミングから次の基準出現タイミングまでの時間をｔ、ｔのときプレチスモグラムをＰl（ｔ）とした場合に、第二関数生成手段（第二の演算手段）５８は、
ｄＰl（ｔ）＝（Ｐl（ｔ）−Ｐl（ｔ0））を計算する。計算結果は微分演算手段５９へ送られる。
【００８９】
微分演算手段５９（第三の演算手段）は、ｄＰl（ｔ）の一次微分ｄＰl’（ｔ）と二次微分ｄＰl’’（ｔ）を計算し、ｄＰl（ｔ）、ｄＰl’（ｔ）、ｄＰl’’（ｔ）を回帰演算手段２６Ａへ送る。
【００９０】
一方、血圧測定手段３０から出力される血圧値はディジタルフィルタ２９によりノイズ除去されて対数血圧関数生成手段５１へ送られる。対数血圧関数生成手段５１における処理は、第１の実施形態と同様であり、ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐb（ｔ）)−ln(Ｐb（ｔ0）)が作成されて、力学特性値算出出力手段である回帰演算手段２６Ａへ送出される。
【００９１】
対数血圧関数生成手段５１と血管径関数生成手段５５Ａに、心電計４２より心電図信号が与えられており、基準出現タイミングを得る構成についても第１の実施形態と同様であり、対数血圧関数生成手段５１と血管径関数生成手段５５とは同期してデータ取り込みを行うことができる。
【００９２】
回帰演算手段２６Ａは、対数血圧関数生成手段５１と血管径関数生成手段５５Ａとから次の関数を得る。
ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐb（ｔ）)−ln(Ｐb（ｔ0）)
ｄＰl（ｔ）、ｄＰl’（ｔ）、ｄＰl’’（ｔ）
そこで、回帰演算手段（演算手段）２６Ａは、剛性β、粘性η、慣性μとしたときに、上記dＰb（ｔ）、ｄＰl（ｔ）、ｄＰl’（ｔ）、ｄＰl’’（ｔ）を標本として先に示したインピーダンスモデル式である（式５）を作成し、回帰演算により剛性β、粘性η、慣性μを求める。
【００９３】
具体的には、上記インピーダンスモデル式に心拍１拍分の各時刻ｔにおける動脈血圧値及びプレチスモグラムを代入し、最小自乗法によるフィッティングを行うことで、心拍１拍分の連続データから剛性β、粘性η、慣性μを推定する。回帰演算手段２６Ａの出力は表示制御手段２７により表示部８へ表示されるなどの出力処理がなされる。
【００９４】
この実施形態においても、力学特性値算出出力手段としての回帰演算手段２６Ａは、上記ｄＰb（ｔ）における変曲点の出現タイミングと、上記Ｐl（ｔ）もしくはε（ｔ）における変曲点の出現タイミングとの時間差τを検出し、上記ｄＰb（ｔ）をｄＰb（ｔ−τ）に補正し、上記ｄＰb（ｔ0）をｄＰb（ｔ0−τ）に補正する補正手段として機能してもよい。
【００９５】
プレチスモグラムの場合も、血管径モデルと同様に、血管壁における慣性μは微小であり、実用上は剛性βと粘性ηのみで血管力学特性を表現しても実用上は問題ない場合もある。
【００９６】
上記の構成においては、光電脈波計６０を用いてプレチスモグラムを得たが、この光電脈波計６０に代えてストレインゲージによりプレチスモグラムを得るようにしてもよい。ストレインゲージによりプレチスモグラムを得る場合は、腕など生体の一部の周囲長の変化を計測する。
【００９７】
上記周囲長をＬ、周囲長の変化をΔＬとし、計測部位の断面を円であると仮定し、直径Ｄとする。
Ｌ＝πＤ
生体に含まれる血管径の変化により、生体の直径がΔＤ変化したとすると、
Ｌ＋ΔＬ＝π（Ｄ＋ΔＤ）
即ち、
ΔＬ＝πΔＤとなり、ストレインゲージの変化は、光電脈波形と同様に血管径の変化を示すと考えられる。
【００９８】
プレチスモグラムによる第２の実施形態による血圧依存性の抑制効果の優位性を説明する。図１４に、実験方法を示す。例えば、ベッド５等に被験者６を仰臥位で寝かせた状態において、頭部側から目視した状態を示す図１４（ａ）のような水平状態から図１４（ｂ）、図１４（ｃ）に示すよう体の角度を左右に１０から１５度傾けて測定を行った。この場合、光電脈波計６０による計測部位を手（測定部位Ｍ）とし、体の角度を１０から１５度変えることにより手の血圧を可変させる手法を採用した。
【００９９】
この結果を図１５に示す。最上位に腕の位置を示している。実験では図１４に示すように、左手が測定部位Ｍであるため、図１４（ｃ）の状態でUp、図１４（ｂ）の状態でDownとして示している。最上位の次の波形波が平均血圧、その次の波形が脈圧、更にその次がプレスチモグラムの変動量をそれぞれ示している。最下段が本発明の実施形態により対数線型化血圧から求めた剛性βを示し、その上が従来法により対数を取らない血圧から求めた剛性Ｋを示している。最下段に示されている本発明の実施形態による剛性βと従来手法による剛性Ｋとの変化を比較すると、本発明の実施形態による剛性βは、体の角度を１０から１５度変える操作が開始された以降における体位の変化に拘わらず大きな変化がなく、体位変化やこれに伴う血圧変化の影響が抑制されていることが分かる。
【０１００】
更に図１６に、被験者４名について、体位による剛性の変化率を比較した結果を示す。Ｋとβを安静時 (体の角度を１０から１５度変える操作)５０秒間の平均値で正規化し、DownとUpにおいて平均値と標準偏差を求め、さらに、DownとUpでUpを基準とした変動率を求める処理を被験者４名分行った。この被験者４名分の変動率で平均値と標準偏差を求めた結果が図１６である。Ｋとβ間でt検定を用いて危険率5 ％で両側検定を行った結果、両モデル（Ｋとβ）間に有意水準5 ％で有意差が認められた。本発明の実施形態による剛性βを用いた場合、有意に変化が小さく抑制されていることが確認できた。
【０１０１】
この第２の実施形態においても時定数η/βを得るため、回帰演算手段２６Ａが、求めた剛性βと粘性ηから剛性βと粘性ηの比を計算するように構成しても良い。この場合、回帰演算手段２６Ａにより計算されたη/βは、剛性β、粘性η、慣性μと共に或いは別に表示制御手段２７により表示部８へ表示されるなどの出力処理がなされる。なお、時定数η/βは、剛性βと粘性ηの比の一形態である。
【符号の説明】
【０１０２】
２ コンピュータシステム
３ コンピュータ
２０ 超音波診断装置
２５ 血管壁測定手段
２６、２６Ａ 回帰演算手段
３０ 血圧測定手段
３２ 血圧計
４２ 心電計
５１ 対数血圧関数生成手段
５２ 対数演算手段
５３ 第一関数生成手段
５５、５５Ａ 血管径関数生成手段
５６ 第二関数生成手段
５７ 微分演算手段
５８ 第二関数生成手段
５９ 微分演算手段
６０ 光電脈波計
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者から得られる第１の生体情報に基づき血管径情報を検出する血管径情報検出手段と、
被験者から得られる第２の生体情報に基づき血圧を検出する血圧検出手段と、
前記血圧検出手段により検出された血圧について対数演算を行い対数化した対数血圧関数を求める対数血圧関数生成手段と、
前記血管径情報検出手段により検出された血管径情報について微分を行い、血管径に関する関数を生成する血管径関数生成手段と、
前記対数血圧関数と、前記血管径関数と、機械インピーダンスモデルとしたときの剛性、粘性、慣性とからなる力学特性値とを用いてインピーダンスモデル式を作成し、作成したインピーダンスモデル式に基づき前記剛性、粘性、慣性の内の少なくとも１を算出出力する力学特性値算出出力手段と
を具備することを特徴とする血管壁モニタリング装置。
【請求項２】
血管径情報検出手段は、超音波エコーによる超音波診断装置により得られる第１の生体情報に基づき血管径情報を検出することを特徴とする請求項１に記載の血管壁モニタリング装置。
【請求項３】
血管径情報検出手段は、光電センサまたはストレインゲージによる第１の生体情報に基づきプレスチモグラムを検出することを特徴とする請求項１に記載の血管壁モニタリング装置。
【請求項４】
血管径関数生成手段と対数血圧関数生成手段とは、血圧波形の基準出現タイミングと次の基準出現タイミングにおける第１及び第２の生体情報を用いるものであり、
この基準出現タイミングを血圧波形の変曲点により得ることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の血管壁モニタリング装置。
【請求項５】
血管径関数生成手段と対数血圧関数生成手段とは、血圧波形の基準出現タイミングと次の基準出現タイミングにおける第１及び第２の生体情報を用いるものであり、
この基準出現タイミングを、心電図のＲ波から得ることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の血管壁モニタリング装置。
【請求項６】
基準出現タイミングの時刻をｔ0、基準出現タイミングから次の基準出現タイミングまでの時間をｔ、ｔのとき血圧値をＰb（ｔ）、ｔのとき血管径をｒ（ｔ）とした場合に、
対数血圧関数生成手段には、
ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐb（ｔ）)−ln(Ｐb（ｔ0）)を計算する第一の演算手段が含まれ、
血管径関数生成手段には、
ε（ｔ）＝（ｒ（ｔ）−ｒ（ｔ0））/ｒ（ｔ0）を計算する第二の演算手段と、
ε（ｔ）の一次微分ε’（ｔ）と二次微分ε’’（ｔ）を計算する第三の演算手段とが含まれ、
力学特性値算出出力手段には、
剛性β、粘性η、慣性μとしたときに、前記dＰb（ｔ）、ε（ｔ）、ε’（ｔ）、ε’’（ｔ）を標本として次のインピーダンスモデル式
ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐb（ｔ）)−ln(Ｐb（ｔ0）)＝βε（ｔ）＋ηε’（ｔ）＋με’’（ｔ）
に対して回帰計算を行い、β、η、μのうち少なくとも一つを出力する演算手段が含まれる
ことを特徴とする請求項４または５に記載の血管壁モニタリング装置。
【請求項７】
基準出現タイミングの時刻をｔ0、基準出現タイミングから次の基準出現タイミングまでの時間をｔ、ｔのとき血圧値をＰb（ｔ）、ｔのときプレチスモグラムをＰl（ｔ）とした場合に、
対数血圧関数生成手段には、
ｄＰｂ（ｔ）＝ln(Ｐｂ（ｔ）)−ln(Ｐｂ（ｔ0）)を計算する第一の演算手段が含まれ、
血管径関数生成手段には、
ｄＰl（ｔ）＝（Ｐl（ｔ）−Ｐl（ｔ0））を計算する第二の演算手段と、
ｄＰl（ｔ）の一次微分ｄＰl’（ｔ）と二次微分ｄＰl’’（ｔ）を計算する第三の演算手段とが含まれ、
力学特性値算出出力手段には、
剛性β、粘性η、慣性μとしたときに、前記ｄＰｂ（ｔ）、ｄＰl（ｔ）、ｄＰl’（ｔ）、ｄＰl’’（ｔ）を標本として次のインピーダンスモデル式
ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐｂ（ｔ）)−ln(Ｐb（ｔ0）)＝βｄＰl（ｔ）＋ηｄＰl’（ｔ）＋μｄＰl’’（ｔ）
に対して回帰計算を行い、β、η、μのうち少なくとも一つを出力する演算手段が含まれる
ことを特徴とする請求項４または５に記載の血管壁モニタリング装置。
【請求項８】
前記力学特性値算出出力手段は、
上記ｄＰb（ｔ）における変曲点の出現タイミングと、上記Ｐl（ｔ）もしくはε（ｔ）における変曲点の出現タイミングとの時間差τを検出し、上記ｄＰb（ｔ）をｄＰb（ｔ−τ）に補正し、上記ｄＰb（ｔ0）をｄＰb（ｔ0−τ）に補正する補正手段を含むことを特徴とする請求項６または７に記載の血管壁モニタリング装置。
【請求項９】
前記力学特性値算出出力手段は、剛性及び粘性を算出し、更に剛性と粘性の比を算出出力することを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の血管壁モニタリング装置。
【請求項１０】
生体情報処理を行うコンピュータを、
被験者から得られる第１の生体情報に基づき血管径情報を検出する血管径情報検出手段、
被験者から得られる第２の生体情報に基づき血圧を検出する血圧検出手段、
前記血圧検出手段により検出された血圧について対数演算を行い対数化した対数血圧関数を求める対数血圧関数生成手段、
前記血管径情報検出手段により検出された血管径情報について微分を行い、血管径に関する関数を生成する血管径関数生成手段、
前記対数血圧関数と、前記血管径関数と、機械インピーダンスモデルとしたときの剛性、粘性、慣性とからなる力学特性値とを用いてインピーダンスモデル式を作成し、作成したインピーダンスモデル式に基づき前記剛性、粘性、慣性の内の少なくとも１を算出出力する力学特性値算出出力手段
として機能させることを特徴とする血管壁モニタリング用プログラム。
【請求項１１】
生体情報処理を行うコンピュータを、
血管径情報検出手段として、超音波エコーによる超音波診断装置により得られる第１の生体情報に基づき血管径情報を検出するように機能させることを特徴とする請求項１０に記載の血管壁モニタリング用プログラム。
【請求項１２】
生体情報処理を行うコンピュータを、
血管径情報検出手段として、光電センサまたはストレインゲージによる第１の生体情報に基づきプレスチモグラムを検出するように機能させることを特徴とする請求項１０に記載の血管壁モニタリング用プログラム。
【請求項１３】
生体情報処理を行うコンピュータを、
血管径関数生成手段と対数血圧関数生成手段として、血圧波形の基準出現タイミングと次の基準出現タイミングにおける第１及び第２の生体情報を用いるように機能させ、
この基準出現タイミングを血圧波形の変曲点により得るように機能させることを特徴とする請求項１０乃至１２のいずれか１項に記載の血管壁モニタリング用プログラム。
【請求項１４】
生体情報処理を行うコンピュータを、
血管径関数生成手段と対数血圧関数生成手段として、血圧波形の基準出現タイミングと次の基準出現タイミングにおける第１及び第２の生体情報を用いるように機能させ、
この基準出現タイミングを、心電図のＲ波から得るように機能させることを特徴とする請求項１０乃至１２のいずれか１項に記載の血管壁モニタリング用プログラム。
【請求項１５】
生体情報処理を行うコンピュータを、
基準出現タイミングの時刻をｔ0、基準出現タイミングから次の基準出現タイミングまでの時間をｔ、ｔのとき血圧値をＰb（ｔ）、ｔのとき血管径をｒ（ｔ）とした場合に、
対数血圧関数生成手段血管径関数生成手段として機能させる際には、
ｄＰｂ（ｔ）＝ln(Ｐｂ（ｔ）)−ln(Ｐｂ（ｔ0）)を計算する第一の演算手段として機能させ、
血管径関数生成手段として機能させる際には、
ε（ｔ）＝（ｒ（ｔ）−ｒ（ｔ0））/ｒ（ｔ0）を計算する第二の演算手段、
ε（ｔ）の一次微分ε’（ｔ）と二次微分ε’’（ｔ）を計算する第三の演算手段として機能させ、
力学特性値算出出力手段として機能させる際には、
剛性β、粘性η、慣性μとしたときに、前記dＰｂ（ｔ）、ε（ｔ）、ε’（ｔ）、ε’’（ｔ）を標本として次のインピーダンスモデル式
ｄＰｂ（ｔ）＝ln(Ｐｂ（ｔ）)−ln(Ｐｂ（ｔ0）)＝βε（ｔ）＋ηε’（ｔ）＋με’’（ｔ）
に対して回帰計算を行い、β、η、μのうち少なくとも一つを出力する演算手段、
として機能させることを特徴とする請求項１３または１４に記載の血管壁モニタリング用プログラム。
【請求項１６】
生体情報処理を行うコンピュータを、
基準出現タイミングの時刻をｔ0、基準出現タイミングから次の基準出現タイミングまでの時間をｔ、ｔのとき血圧値をＰb（ｔ）、ｔのときプレチスモグラムをＰl（ｔ）とした場合に、
対数血圧関数生成手段血管径関数生成手段として機能させる際には、
ｄＰｂ（ｔ）＝ln(Ｐｂ（ｔ）)−ln(Ｐｂ（ｔ0）)を計算する第一の演算手段として機能させ、
血管径関数生成手段として機能させる際には、
ｄＰl（ｔ）＝（Ｐl（ｔ）−Ｐl（ｔ0））を計算する第二の演算手段、
ｄPl（ｔ）の一次微分ｄPl’（ｔ）と二次微分ｄＰl’’（ｔ）を計算する第三の演算手段として機能させ、
力学特性値算出出力手段として機能させる際には、
剛性β、粘性η、慣性μとしたときに、前記ｄＰｂ（ｔ）、ｄＰl（ｔ）、ｄＰl’（ｔ）、ｄＰl’’（ｔ）を標本として次のインピーダンスモデル式
ｄＰｂ（ｔ）＝ln(Ｐｂ（ｔ）)−ln(Ｐｂ（ｔ0）)＝βｄＰl（ｔ）＋ηｄＰl’（ｔ）＋μｄＰl’’（ｔ）
に対して回帰計算を行い、β、η、μのうち少なくとも一つを出力する演算手段、
として機能させることを特徴とする請求項１３または１４に記載の血管壁モニタリング用プログラム。
【請求項１７】
生体情報処理を行うコンピュータを、
前記力学特性値算出出力手段として機能させる際には、
上記ｄＰｂ（ｔ）における変曲点の出現タイミングと、上記Ｐl（ｔ）もしくはε（ｔ）における変曲点の出現タイミングとの時間差τを検出し、上記ｄＰｂ（ｔ）をｄＰｂ（ｔ−τ）に補正し、上記ｄＰｂ（ｔ0）をｄＰｂ（ｔ0−τ）に補正する補正手段として機能させることを特徴とする請求項１５または１６に記載の血管壁モニタリング用プログラム。
【請求項１８】
生体情報処理を行うコンピュータを、
前記力学特性値算出出力手段として機能させる際には、
剛性及び粘性を算出し、更に剛性と粘性の比を算出出力することを特徴とする請求項１０乃至１７のいずれか１項に記載の血管壁モニタリング用プログラム。
【請求項１９】
請求項１０乃至１８のいずれか１項に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１】
被験者から得られる第１の生体情報に基づき血管径情報を検出する血管径情報検出手段と、
被験者から得られる第２の生体情報に基づき血圧を検出する血圧検出手段と、
前記血圧検出手段により検出された血圧について対数演算を行い対数化した対数血圧関数を求める対数血圧関数生成手段と、
前記血管径情報検出手段により検出された血管径情報について微分を行い、血管径に関する関数を生成する血管径関数生成手段と、
前記対数血圧関数と、前記血管径関数と、機械インピーダンスモデルとしたときの剛性、粘性、慣性とからなる力学特性値とを用いてインピーダンスモデル式を作成し、作成したインピーダンスモデル式に基づき前記剛性、粘性、慣性の内の少なくとも１を算出出力する力学特性値算出出力手段と
を具備することを特徴とする血管壁モニタリング装置。
【請求項２】
血管径情報検出手段は、超音波エコーによる超音波診断装置により得られる第１の生体情報に基づき血管径情報を検出することを特徴とする請求項１に記載の血管壁モニタリング装置。
【請求項３】
血管径情報検出手段は、光電センサまたはストレインゲージによる第１の生体情報に基づきプレスチモグラムを検出することを特徴とする請求項１に記載の血管壁モニタリング装置。
【請求項４】
血管径関数生成手段と対数血圧関数生成手段とは、血圧波形の基準出現タイミングと次の基準出現タイミングにおける第１及び第２の生体情報を用いるものであり、
この基準出現タイミングを血圧波形の変曲点により得ることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の血管壁モニタリング装置。
【請求項５】
血管径関数生成手段と対数血圧関数生成手段とは、血圧波形の基準出現タイミングと次の基準出現タイミングにおける第１及び第２の生体情報を用いるものであり、
この基準出現タイミングを、心電図のＲ波から得ることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の血管壁モニタリング装置。
【請求項６】
基準出現タイミングの時刻をｔ0、基準出現タイミングから次の基準出現タイミングまでの時間をｔ、ｔのとき血圧値をＰb（ｔ）、ｔのとき血管径をｒ（ｔ）とした場合に、
対数血圧関数生成手段には、
ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐb（ｔ）)−ln(Ｐb（ｔ0）)を計算する第一の演算手段が含まれ、
血管径関数生成手段には、
ε（ｔ）＝（ｒ（ｔ）−ｒ（ｔ0））/ｒ（ｔ0）を計算する第二の演算手段と、
ε（ｔ）の一次微分ε’（ｔ）と二次微分ε’’（ｔ）を計算する第三の演算手段とが含まれ、
力学特性値算出出力手段には、
剛性β、粘性η、慣性μとしたときに、前記dＰb（ｔ）、ε（ｔ）、ε’（ｔ）、ε’’（ｔ）を標本として次のインピーダンスモデル式
ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐb（ｔ）)−ln(Ｐb（ｔ0）)＝βε（ｔ）＋ηε’（ｔ）＋με’’（ｔ）
に対して回帰計算を行い、β、η、μのうち少なくとも一つを出力する演算手段が含まれる
ことを特徴とする請求項４または５に記載の血管壁モニタリング装置。
【請求項７】
基準出現タイミングの時刻をｔ0、基準出現タイミングから次の基準出現タイミングまでの時間をｔ、ｔのとき血圧値をＰb（ｔ）、ｔのときプレチスモグラムをＰl（ｔ）とした場合に、
対数血圧関数生成手段には、
ｄＰｂ（ｔ）＝ln(Ｐｂ（ｔ）)−ln(Ｐｂ（ｔ0）)を計算する第一の演算手段が含まれ、
血管径関数生成手段には、
ｄＰl（ｔ）＝（Ｐl（ｔ）−Ｐl（ｔ0））を計算する第二の演算手段と、
ｄＰl（ｔ）の一次微分ｄＰl’（ｔ）と二次微分ｄＰl’’（ｔ）を計算する第三の演算手段とが含まれ、
力学特性値算出出力手段には、
剛性β、粘性η、慣性μとしたときに、前記ｄＰｂ（ｔ）、ｄＰl（ｔ）、ｄＰl’（ｔ）、ｄＰl’’（ｔ）を標本として次のインピーダンスモデル式
ｄＰb（ｔ）＝ln(Ｐｂ（ｔ）)−ln(Ｐb（ｔ0）)＝βｄＰl（ｔ）＋ηｄＰl’（ｔ）＋μｄＰl’’（ｔ）
に対して回帰計算を行い、β、η、μのうち少なくとも一つを出力する演算手段が含まれる
ことを特徴とする請求項４または５に記載の血管壁モニタリング装置。
【請求項８】
前記力学特性値算出出力手段は、
上記ｄＰb（ｔ）における変曲点の出現タイミングと、上記Ｐl（ｔ）もしくはε（ｔ）における変曲点の出現タイミングとの時間差τを検出し、上記ｄＰb（ｔ）をｄＰb（ｔ−τ）に補正し、上記ｄＰb（ｔ0）をｄＰb（ｔ0−τ）に補正する補正手段を含むことを特徴とする請求項６または７に記載の血管壁モニタリング装置。
【請求項９】
前記力学特性値算出出力手段は、剛性及び粘性を算出し、更に剛性と粘性の比を算出出力することを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の血管壁モニタリング装置。
【請求項１０】
生体情報処理を行うコンピュータを、
被験者から得られる第１の生体情報に基づき血管径情報を検出する血管径情報検出手段、
被験者から得られる第２の生体情報に基づき血圧を検出する血圧検出手段、
前記血圧検出手段により検出された血圧について対数演算を行い対数化した対数血圧関数を求める対数血圧関数生成手段、
前記血管径情報検出手段により検出された血管径情報について微分を行い、血管径に関する関数を生成する血管径関数生成手段、
前記対数血圧関数と、前記血管径関数と、機械インピーダンスモデルとしたときの剛性、粘性、慣性とからなる力学特性値とを用いてインピーダンスモデル式を作成し、作成したインピーダンスモデル式に基づき前記剛性、粘性、慣性の内の少なくとも１を算出出力する力学特性値算出出力手段
として機能させることを特徴とする血管壁モニタリング用プログラム。
【請求項１１】
生体情報処理を行うコンピュータを、
血管径情報検出手段として、超音波エコーによる超音波診断装置により得られる第１の生体情報に基づき血管径情報を検出するように機能させることを特徴とする請求項１０に記載の血管壁モニタリング用プログラム。
【請求項１２】
生体情報処理を行うコンピュータを、
血管径情報検出手段として、光電センサまたはストレインゲージによる第１の生体情報に基づきプレスチモグラムを検出するように機能させることを特徴とする請求項１０に記載の血管壁モニタリング用プログラム。
【請求項１３】
生体情報処理を行うコンピュータを、
血管径関数生成手段と対数血圧関数生成手段として、血圧波形の基準出現タイミングと次の基準出現タイミングにおける第１及び第２の生体情報を用いるように機能させ、
この基準出現タイミングを血圧波形の変曲点により得るように機能させることを特徴とする請求項１０乃至１２のいずれか１項に記載の血管壁モニタリング用プログラム。
【請求項１４】
生体情報処理を行うコンピュータを、
血管径関数生成手段と対数血圧関数生成手段として、血圧波形の基準出現タイミングと次の基準出現タイミングにおける第１及び第２の生体情報を用いるように機能させ、
この基準出現タイミングを、心電図のＲ波から得るように機能させることを特徴とする請求項１０乃至１２のいずれか１項に記載の血管壁モニタリング用プログラム。
【請求項１５】
生体情報処理を行うコンピュータを、
基準出現タイミングの時刻をｔ0、基準出現タイミングから次の基準出現タイミングまでの時間をｔ、ｔのとき血圧値をＰb（ｔ）、ｔのとき血管径をｒ（ｔ）とした場合に、
対数血圧関数生成手段血管径関数生成手段として機能させる際には、
ｄＰｂ（ｔ）＝ln(Ｐｂ（ｔ）)−ln(Ｐｂ（ｔ0）)を計算する第一の演算手段として機能させ、
血管径関数生成手段として機能させる際には、
ε（ｔ）＝（ｒ（ｔ）−ｒ（ｔ0））/ｒ（ｔ0）を計算する第二の演算手段、
ε（ｔ）の一次微分ε’（ｔ）と二次微分ε’’（ｔ）を計算する第三の演算手段として機能させ、
力学特性値算出出力手段として機能させる際には、
剛性β、粘性η、慣性μとしたときに、前記dＰｂ（ｔ）、ε（ｔ）、ε’（ｔ）、ε’’（ｔ）を標本として次のインピーダンスモデル式
ｄＰｂ（ｔ）＝ln(Ｐｂ（ｔ）)−ln(Ｐｂ（ｔ0）)＝βε（ｔ）＋ηε’（ｔ）＋με’’（ｔ）
に対して回帰計算を行い、β、η、μのうち少なくとも一つを出力する演算手段、
として機能させることを特徴とする請求項１３または１４に記載の血管壁モニタリング用プログラム。
【請求項１６】
生体情報処理を行うコンピュータを、
基準出現タイミングの時刻をｔ0、基準出現タイミングから次の基準出現タイミングまでの時間をｔ、ｔのとき血圧値をＰb（ｔ）、ｔのときプレチスモグラムをＰl（ｔ）とした場合に、
対数血圧関数生成手段血管径関数生成手段として機能させる際には、
ｄＰｂ（ｔ）＝ln(Ｐｂ（ｔ）)−ln(Ｐｂ（ｔ0）)を計算する第一の演算手段として機能させ、
血管径関数生成手段として機能させる際には、
ｄＰl（ｔ）＝（Ｐl（ｔ）−Ｐl（ｔ0））を計算する第二の演算手段、
ｄPl（ｔ）の一次微分ｄPl’（ｔ）と二次微分ｄＰl’’（ｔ）を計算する第三の演算手段として機能させ、
力学特性値算出出力手段として機能させる際には、
剛性β、粘性η、慣性μとしたときに、前記ｄＰｂ（ｔ）、ｄＰl（ｔ）、ｄＰl’（ｔ）、ｄＰl’’（ｔ）を標本として次のインピーダンスモデル式
ｄＰｂ（ｔ）＝ln(Ｐｂ（ｔ）)−ln(Ｐｂ（ｔ0）)＝βｄＰl（ｔ）＋ηｄＰl’（ｔ）＋μｄＰl’’（ｔ）
に対して回帰計算を行い、β、η、μのうち少なくとも一つを出力する演算手段、
として機能させることを特徴とする請求項１３または１４に記載の血管壁モニタリング用プログラム。
【請求項１７】
生体情報処理を行うコンピュータを、
前記力学特性値算出出力手段として機能させる際には、
上記ｄＰｂ（ｔ）における変曲点の出現タイミングと、上記Ｐl（ｔ）もしくはε（ｔ）における変曲点の出現タイミングとの時間差τを検出し、上記ｄＰｂ（ｔ）をｄＰｂ（ｔ−τ）に補正し、上記ｄＰｂ（ｔ0）をｄＰｂ（ｔ0−τ）に補正する補正手段として機能させることを特徴とする請求項１５または１６に記載の血管壁モニタリング用プログラム。
【請求項１８】
生体情報処理を行うコンピュータを、
前記力学特性値算出出力手段として機能させる際には、
剛性及び粘性を算出し、更に剛性と粘性の比を算出出力することを特徴とする請求項１０乃至１７のいずれか１項に記載の血管壁モニタリング用プログラム。
【請求項１９】
請求項１０乃至１８のいずれか１項に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【図２】
【図３】
【図４】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１】
【図５】
【図３】
【図４】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１】
【図５】
【公開番号】特開２０１１−１１０２０６（Ｐ２０１１−１１０２０６Ａ）
【公開日】平成２３年６月９日（２０１１．６．９）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−２６８９０１（Ｐ２００９−２６８９０１）
【出願日】平成２１年１１月２６日（２００９．１１．２６）
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成２０年度、経済産業省、地域イノベーション創出研究開発委託事業、産業技術力強化法第１９条の適用を受ける特許出願
【出願人】（０００２３０９６２）日本光電工業株式会社 (179)
【出願人】（５０４１３６５６８）国立大学法人広島大学 (924)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年６月９日（２０１１．６．９）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年１１月２６日（２００９．１１．２６）
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成２０年度、経済産業省、地域イノベーション創出研究開発委託事業、産業技術力強化法第１９条の適用を受ける特許出願
【出願人】（０００２３０９６２）日本光電工業株式会社 (179)
【出願人】（５０４１３６５６８）国立大学法人広島大学 (924)
【Ｆターム（参考）】
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