血管解析を用いる血管のデータの標準的な解釈のための遠隔医療プラットフォーム
血管のデータを入手し解析して結果を生成するためのシステムと方法であって、血管の検査データを用いて血管の状態を決定するシステムと方法。データ及び決定を、レポートの生成、診断決定又は病気の同定に用いることが可能であり、これらは遠隔的に実行されてもよい。上記システムは遠隔医療サーバを含み、かつワークステーション、レビューツール、データ記憶モジュール等の複数の他のモジュールを含んでもよい。本発明は、データの高速かつ効率的な解析を可能にし、患者データを、既知の又は測定された標準のデータセットと、所望されれば遠隔的に比較するためのメカニズムを提供し、かつ血管の状態に基づいてより正確かつより侵襲的でない診断を与える。本発明は、データ及び診断の遠隔的な受信、処理及び配信を可能にする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、様々な血管の状態を区別するための動的な血管解析（ＤＶＡ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｖａｓｃｕｌａｒ Ａｎａｌｙｓｉｓ）（登録商標））（かつては、ＤＣＡ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｃｅｒｅｂｖｒｏｖａｓｃｕｌａｒ Ａｎａｌｙｓｉｓ）又は動的な脳血管解析と記載されていた）及び血流力学的な血管解析（ＨＶＡ（Ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ Ｖａｓｃｕｌａｒ Ａｎａｌｙｓｉｓ）（登録商標））の方法論を用いることに関する。特に、本発明は、経頭蓋ドプラ（「ＴＣＤ（Ｔｒａｎｓｃｒａｎｉａｌ Ｄｏｐｐｌｅｒ）」）データ等の血管のデータの解析を自動化し、標準化し、配信し、ＤＶＡ／ＨＶＡを実施してこのようなデータからさらなる情報を抽出し、神経血管に関する専門的な技術を臨床及び研究へのアプリケーションのために全世界に広げるためのハードウェア及びソフトウェアの両方を含む遠隔医療システムに関する。本発明はさらに、血管、特に、これに限定されないが、脳の血管の健康状態、血管に対する治療効果、危険因子、及び治療物質を含む物質を評価するためにこのような遠隔医療システムを用いることも含む。
【背景技術】
【０００２】
ＤＶＡ及びＨＶＡは、様々な血管の状態を区別する方法論を提供する。このような（そうでなければ血管にイベントが生じた後まで区別できないことがある。）血管の状態を区別する能力は、特に、多くの分野に適用可能であり、動脈瘤破裂からのくも膜下出血はその一例である。
【０００３】
血管系疾患の進行及び障害は血管の調子に影響を与える可能性があり、又は、（例えば、周囲の血管又はアテローム性動脈硬化による炎症によって）血管に沿って閉塞ポイントを生成する可能性がある。現在、血管の機能（より一般的には、内皮の機能と呼ばれる。）を評価するための様々な方法論が存在する。一般に、これらの検査は、呼吸停止又は過呼吸等の生理的な刺激に対する反応を測定する。しかしながら、動脈の閉塞は、経頭蓋ドプラ（「ＴＣＤ（Ｔｒａｎｓｃｒａｎｉａｌ Ｄｏｐｐｌｅｒ）」）超音波又は動脈のセグメントの血管造影評価（狭窄している血管の断面のシルエットのみを示す。）の何れかによる平均血流速度の測定によって検出される場合が多い。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
狭窄症は、動脈のセグメント内の炎症、外圧又は動脈硬化によって引き起こされる狭窄として定義される。狭窄は、血管痙攣のみならず相対的に充血している状態を含む。例えば、血管痙攣は、展開が急激で脈管構造の補償に要する時間が不足していれば生理学的な狭窄を示す。また、任意の特定のポイントにおける炎症性の変化に続発するアテローム硬化性狭窄が存在するときには、通常、血管系における他の場所（即ち、上記ポイントの近位及び遠位。）にも他の狭窄領域が存在することを留意しておくべきである。狭窄の最も一般的な形態は、アテローム動脈硬化性狭窄である。冠動脈などでは、狭窄は様々な方法によって評価される。例えば、冠動脈では、狭窄は最初に血管造影法によって測定される。しかしながら、上述したように、血管造影法は血管狭窄の断面のシルエットしかもたらさない。従って、血管造影分析は、動脈内の狭窄が非対称であるために（時として）不正確になる可能性が高い（即ち、投影の視点が変わると、狭窄は存在しない又は生理学的に測定される場合より遙かに小さいように見える場合がある。）。
【０００５】
治療的な介入を必要とするものを含む重大な血流の変化をもたらす狭窄イベント及び状態は、狭窄によって定義される３つの領域に依存する３つの別個のマイクロ生理学的な状態により構成される。狭窄によって定義されるこれらの領域は、狭窄前領域、狭窄領域及び狭窄後領域である。これらの領域における３つの生理学的な状態は、狭窄前領域における遠位の潅流インピーダンス不整合（「ＰＩＭＭ（Ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ−Ｉｍｐｅｄａｎｃｅ Ｍｉｓｍａｔｃｈ）」）、血流の量及び圧力を保全するための狭窄の場所における充血性破過、及び、狭窄後領域における近位のＰＩＭＭである。
【０００６】
ＰＩＭＭは、インピーダンス又は抵抗ベクトルの方が順方向の力のベクトルよりも釣り合いへの寄与が大きいような力のベクトルの不釣り合いとして定義される。この状態による最終的な結果は、順方向の血流（ｆｏｒｗａｒｄ ｆｌｏｗ）の低減である。ＰＩＭＭが発生する理由は、２つ存在すると思われる。第１の可能な理由は、重大な狭窄の結果として生じる近位の潅流圧降下により被る「近位の」ＰＩＭＭである。第２の可能な理由は、不釣り合いを誘発する抵抗（又はインピーダンス）ベクトルの増大の結果として生じる「遠位の」ＰＩＭＭである。遠位のＰＩＭＭは、小血管の重大な疾患が存在する場合にも生じる。両タイプのＰＩＭＭの組合せは、血液の順方向への移動を大幅に妨げる可能性があり、これが狭窄後領域に存在するときは、他の血管からの代償性の血流の状態を示すものと思われる。
【０００７】
伝統的に、神経学的な集中治療は、脳血管の２つの異なるタイプのイベントを定義している。第１のイベントは、虚血性の血流又は低血流であり、第２のイベントは血管破裂（最も一般的には、過拡張の血管から生じる動脈瘤である。）である。患者が動脈瘤を患う場合、又は動脈瘤により出血する場合、これは、典型的にはくも膜下腔において発生する（即ち、くも膜下出血。）。くも膜下出血に対する初期の反応は、意識消失を伴う神経障害である。
【０００８】
しかしながら、この初期のイベントを切り抜けても、患者は出血に対する二次反応も有することが多い。特に、回復の早期段階で、患者は充血状態になることがよく確認されている。充血は、その血管が血液を供給している組織の代謝の要求を超える血流量の病理学的な増加として定義される。
【０００９】
初期のイベント後５日から１０日で発生することが多い別の二次反応は、血管痙攣の進行である。血管痙攣は、著しい狭窄を引き起こす血管筋肉の病理学的な収縮として定義され、二次的な虚血性の血流又は低血流拍動に繋がる。血管痙攣の防止及び治療（及びより重要な点として、血管痙攣に関連づけられる臨床的又は病的状態の防止。）は、主として、高血圧及び多血症の治療を含む。これらの治療は、血管容積を輸液で、患者の血圧を薬剤で人工的に高めることにより増大しようとするものである。しかしながら、患者の血圧を上げる、及び／又は血液量を増大させているうちに、脳の充血状態が誘発される可能性がある。このように、１つの状態（血管痙攣）の治療が非意図的に他の状態（充血）を誘発する場合がある。
【００１０】
これまでの議論から分かるように、自然に発生する充血、治療によって誘発される充血及びその充血が事実上血管痙攣と成りつつあるかどうかを区別できることが重要である。しかしながら、このような区別を行うことの実用性は、伝統的な方法論では達成が困難である。例えば、血管痙攣に対する現在の治療のモダリティは、患者を血管造影室へ運び、痙攣性の病変部に血管形成術を施すことを含む。同様に、見かけの血管痙攣性の状態に対する尚早な（即ち、高血圧及び多血症の治療による。）処置は、事実上、患者が最初の血管イベント又は脳水腫から充血性の腫脹に至る危険性を増大させる場合がある。従って、患者が充血状態から血管痙攣の初期の段階へ移行しつつあるかどうか、及び、いつ移行するかを決定することは極めて重要である。逆に、血管痙攣の発現後に開始される遅すぎる高血圧及び／又は多血症の治療は臨床的成果に全く影響を与えないので、ほとんど、又は全く無意味である。この点で、血管痙攣の発現からかなりの後に不必要に開始される高血圧及び／又は多血症の治療は、高血圧及び／又は多血症の積極的な治療を受けている所定の年配（即ち、中年及び高齢。）の患者において誘発される鬱血性の心不全の周知の発生率の観点から、患者の健康に有害である場合がある。
【００１１】
従って、くも膜下出血に続く高血圧及び／又は多血症治療のタイミング及び利用は、患者がいつ充血状態から血管痙攣に移行するかをよりよく決定できることに大きく依存する。現時点では、このような決定を行うことは、頭蓋内血管と頭蓋外頸動脈との（ＴＣＤ超音波又は他の方法から導出される）ピーク収縮期速度比の比較を含む。この比較は、リンデガード比と呼ばれる。しかしながら、このタイプの分析はさほど正確ではない。複数の研究は、リンデガード比が充血から血管痙攣への移行の識別を予測する確率が５０％以下であることを示している。
【００１２】
他の方法論も探索されているが、未だ、血管の状態の評価及び区別に際して広く用いられるには至っていない。このような方法論の１つは、動脈隅部内の狭窄部の１つのポイントを介してカテーテルを引っ張ることにより血圧信号波を測定することを含んでいる。同様に、血管内超音波（「ＩＶＵＳ（ｉｎｔｒａｖａｓｃｕｌａｒ ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ）」）を用いて血管評価を行う方向へも努力が注がれている。しかしながら、これらの研究の焦点は、ほぼ完全に、冠動脈の血流予備量又は動脈の血流予備量と呼ばれる異常によって定義される比を計算するために、結果的に得られる超音波画像を用いて血管拡張薬（例えば、アデノシン。）の注入に対する生理学的な反応を評価することにある。
【００１３】
ＤＶＡ／ＨＶＡは、充血状態から血管痙攣への移行（これは、神経疾患の集中治療室において日ごとに又は瞬間毎に動的にかつ劇的に変わることがある。）を定量的に区別するために用いられる場合がある。しかしながら、さらに、本明細書に記述している生理学的な原理は、他の形態の血管の問題及び血管狭窄を区別するために拡張されかつ／又は応用される場合があることは理解されるべきである。
【００１４】
水頭症は、結果的に頭蓋内の血流の低減を引き起こす上昇した頭蓋内圧力を特徴とする状態である。上昇した頭蓋内圧力は血管に追加の外力を加え、末梢の毛細血管及び／又は小静脈等の小血管を圧迫する。特に、この血流の制限は、脳室周囲腔内の動脈等の深く貫入する動脈により血液を供給される脳深部の構造に影響を及ぼす。この血流の低下は、特徴的に、重大な転機となる虚血性のイベントであると考えられている脳室角における水腫形成をもたらす。
【００１５】
水頭症の原因に関しては、ほとんどの場合、分かっていることは極めて少ない。これが、例えば髄膜炎又は頭蓋内出血（例えば、くも膜下出血。）を含む様々な状況にある患者に影響を与えることは観察されている。さらに、これは、ある種の代謝異常又は一般的な炎症の状態によって促進される場合があると考えられている。これはまた、事前に何の兆候も呈していない人々、特に高齢者に影響を与える場合もある。しばしば高齢者に見うけられる水頭症状態は、正常圧水頭症（ＮＰＨ（Ｎｏｒｍａｌ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ Ｈｙｐｄｒｏｃｅｐｈａｌｕｓ））として知られる。
【００１６】
ＮＰＨの正確な診断は、ＮＰＨが、失禁、痴呆及び歩行不安定という「古典的な三症状」を特徴とし、しかも多くの場合他の症状も存在し、もしくは他の症状の方が優性である、という事実によって複雑にされる。これらの症状は、しばしば、誤って他の原因のせいされる可能性がある。その結果、ＮＰＨは、歴史的に、治療する医師側の高い診断確信度（ｈｉｇｈ ｉｎｄｅｘ ｏｆ ｓｕｓｐｉｃｉｏｎ）を必要とするので、誤って診断されることが多い。ＮＰＨが疑われたとしても、ＮＰＨを決定的に評価しかつ正確に診断することは困難である。従来、ＮＰＨの診断の確認は、必然的に、脳槽撮像として知られる侵襲的な処置の実行を伴う場合があり、これは、放射性トレーサ剤を硬膜下腔（即ち、脳脊髄液腔。）へ注入すること、及びこの放射性トレーサのクリアランスを半定量する努力において、核検出器を用いて最初の注入後２４時間、４８時間及び７２時間の間隔で頭蓋内の特定のポイントにおけるトレーサの取り込みを監視することを含む。
【００１７】
水頭症及びＮＰＨの他の診断方法は、２０ｃｃから４０ｃｃまでの脊髄液を抜き取って、患者が臨床的に改善したかどうかを確認するための繰り返しの腰椎穿刺検査を含む場合がある。最も顕著な改善は、歩行及び知的活動において見られる。脊髄液圧の連続的な圧力監視も、留置カテーテルを用いて実行される場合がある。しかしながら、この方法は、このタスク専用の特殊化された集中治療室を備えた施設においてのみ実行される。さらに、この方法は、必然的に高い感染症（即ち、髄膜炎。）のリスクを伴う。
【００１８】
脳槽撮像又は他の臨床調査はＮＰＨの状態を示す場合があるが、観察される症状の他の原因を十分に排除するものではないので、典型的には、これらの調査のみで患者がＮＰＨであると決定的に診断されることはない。現時点で利用可能な唯一の決定的な診断手順は、必然的に、大がかりな侵襲的な脳神経外科処置を伴う。しかしながら、通常、上記症状のみの存在では、このような処置の実行は保証されない。従って、これまでのところ、ＮＰＨの評価及び診断を正確であると同時に迅速に行うことは困難であることが知られている。
【００１９】
最終的に、治療する医師に疑念を抱かせるに足るほどの古典的な三症状が患者に現出するまでには、中枢神経系に既に多大な障害が発生している場合がある。特に高齢者の場合、中枢神経系に障害を回復させる能力がほとんどないとすれば、症状が明らかになる前に予防的に患者を監視すると共に、一旦症状が現れれば迅速かつ正確に患者に診断を下すために使用可能なシステムを有することが大いに望ましい。
【００２０】
上述したＤＶＡ／ＨＶＡ方法論の使用は、ＮＰＨを含む水頭症の診断及び評価のために、外科的な矯正の前後で独自に適用されてきた。これは、ＮＰＨの自然な経過及びＮＰＨの発現の経緯を追跡するために用いられている。またこれは、将来の診断に有益な、自然な経過のＮＰＨデータ、仰臥データ及び低頭位（約１５度の低頭傾斜。）データ等の様々な頭蓋内圧を含む基準のデータベースの生成にも用いられている。
【００２１】
大部分の診断システムの一般的な１つの欠点は、おそらくは任意の数の生理学的な現象を説明している様々な状態（即ち、頭蓋内圧の上昇及び／又は血流変動。）の鑑別診断に関連づけられる感度及び特異度の欠如に関連している。ＤＶＡ／ＨＶＡは、水頭症を患っている患者における、傾斜台（低頭位）試験の間に特に明らかである異常な流れの特性の観察を可能にする。この試験の基本的な特徴は、拍動指数及び流れの加速度の両方の均一で大域的な増加を検出しかつ観察し、これにより大域的な頭蓋内イベントからの均一な影響及び不均一な影響の区別を可能にする能力にある。例えば、大域的なイベントは、典型的にはＴＣＤデータが相関されるとパッチ状の分布を発生させる大域的な炎症である可能性もあり（即ち、不均一なイベント。）、又は、必ずしも任意の特定の領域を除外することなく全ての血管に均質に影響する代謝異常である可能性もある。これらの代謝異常は、例えば、ファブリ病、糖尿病又はアルツハイマー病を含んでもよい。
【００２２】
さらに、ＤＶＡ／ＨＶＡは、痴呆の原因になる頭蓋内血流に影響を及ぼす重要なパラメータを識別する手段を提供する。痴呆の原因は脳組織の喪失及び病理学的な物質の沈積にあるので、事実上、痴呆は血流ダイナミクスの劣化の関数である。従って、本発明は、痴呆を患う患者を診断しかつ評価し、並びに痴呆の状態の発現及び進行と戦うようことを意図する治療法及び処方を監視しかつ最適化するための確実かつ効率的な手段を提供する。
【００２３】
従って、医師がＤＶＡ／ＨＶＡ等の血管方法論を用いてＴＣＤによって得られるデータ等の血管の検査データを解析できるようにする、より良い診断及び決定ツールに対するニーズが存在する。さらに、患者の読取り値と標準のデータセットとの比較を提供するツール及びこれを実行するシステムに対するニーズも存在する。
【００２４】
さらに、検査データをこのようにして利用する専門的な技術は広まっていない。従って、患者に血管検査を実行することができる場所もことごとく、このデータを解析し、処理し、診断し、又は用いる能力を備えていない。従って、本発明は、他の優位点の中でもとりわけ、上述した、かつこれまでの説明において述べた優位点を達成することのできるこれらの方法論の広域的な又は遠隔的な使用を可能にする分散型のシステム及び方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００２５】
本発明は、一般に、様々な血管の状態を区別するための動的な血管解析（ＤＶＡ（登録商標））及び血流力学的な血管解析（ＨＶＡ（登録商標））の方法論の使用に関する。特に、本発明は、経頭蓋ドプラ（「ＴＣＤ」）データ等の血管のデータの解析を自動化し、標準化し、配信し、ＤＶＡ／ＨＶＡを実施してこのようなデータからさらなる情報を抽出し、神経血管に関する専門的な技術を臨床及び研究へのアプリケーションのために全世界に広めるためのハードウェア及びソフトウェアの両方を含む遠隔医療システムに関する。本発明はさらに、血管、特に、これに限定されないが、脳の血管の健康状態、血管に対する治療効果、危険因子、及び治療物質を含む物質を評価するためにこのような遠隔医療システムを用いることも含む。
【００２６】
本発明は、ドプラデータ又はＴＣＤ等の、但しこれらに限定されない血管のデータを、ＤＶＡ又はＨＶＡ等のアルゴリズムを用いて解析するためのシステム及び方法を含む。データは、ＴＣＤ等の、但しこれに限定されない血管特性の測定装置によって測定されてもよい。本発明は、データの迅速かつ効率的な解析を可能にし、かつ患者のデータを、既知の又は測定された標準のデータセットと比較するためのメカニズムを提供する。さらに本発明は、血管の状態に基づく、より正確で、より非侵襲的な診断を提供する。さらに本発明は、様々な血管の状態及び状況を区別するための方法論も提供する。
【００２７】
本発明の一実施形態において、このような区別は、ＴＣＤデータに対して、このようなＴＣＤデータから情報を抽出するＤＶＡ又はＨＶＡアルゴリズムを展開する遠隔医療システムによって実行される。さらに本発明は、神経血管に関する専門的な技術を臨床及び研究へのアプリケーションのために全世界に広めることができる。本発明のシステム及び方法は、血管、特に、これに限定されないが、脳の血管の健康状態、血管に対する治療効果、危険因子、及び治療物質を含む物質の評価に用いられてもよい血管の状態を区別するソフトウェア及びハードウェアを含む。本発明において、遠隔医療プラットフォームは、客観的かつ再現可能な計算処理を可能にして、データ測定値（例えば、ＴＣＤデータ。）、血管解析指数（例えば、ＤＶＡ指数。）、及び、世界的な専門家グループによって管理されることが可能な複数の計器システムを用いる遠隔医療サービスモデルにおける他のパラメータ及び血流力学的な情報を含む、但しこれらに限定されない様々な情報を提供する。これは神経血管の専門的な技術を広め、神経血管の中核的な研究拠点に関わりのない施設が神経血管に関する診断能力を伸ばすことを可能にする。さらにこれは、脳血管の血流力学的な情報の使用を他の臨床分野に拡大する手助けをする場合がある。さらに、本発明の装置及び方法の他の優位点、並びにデータ、データソース、解析アルゴリズム及びデータ／結果の普及に対する当業者のレベルの範囲内での変形は、明示されていない場合でも本明細書において意図されている。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１Ａ】後述する本発明の実施形態のハイレベルの構成要素を示す。
【図１Ｂ】後述する本発明の実施形態のハイレベルの構成要素を示す。
【図１Ｃ】後述する本発明の実施形態のハイレベルの構成要素を示す。
【図２】本発明の一実施形態に係る方法を示す。
【図３Ａ】本発明の一実施形態に係る遠隔医療サーバの構成要素を示す。
【図３Ｂ】本発明の一実施形態に係る遠隔医療サーバの構成要素を示す。
【図４Ａ】本発明の一実施形態に係るデータレビューツールを示す。
【図４Ｂ】本発明の一実施形態に係るデータレビューツールを示す。
【図５】本発明の一実施形態に係る、データをインポートするためのプロセスを示す。
【図６】本発明の一実施形態に係る、速度測定データを解析するためのプロセスを示す。
【図７Ａ】本発明の一実施形態に係る、速度測定波形からのノイズ除去を示す。
【図７Ｂ】本発明の一実施形態に係る、速度測定波形からのノイズ除去を示す。
【図８】ＤＶＡ又はＨＶＡ等の方法論による評価に利用可能な１９個の血管のセグメントを示す。
【図９】評価に利用可能な１９個の血管のセグメントを示す。
【図１０】本発明の一実施形態に係る、患者の速度測定データをレビューするための方法を示す。
【図１１】本発明の一実施形態に係る、速度測定波形上のカーソル配置を調整するための方法を示す。
【図１２】本発明の一実施形態に係る、患者の速度測定データに関するレポートを生成するための方法を示す。
【図１３】速度測定データを基準データセットと比較した比較グラフを示す。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
明細書の結論に添付された請求項は本発明を記述したものであるが、以下の詳細な説明及び添付の図面は、本発明を実行するための好適な実施形態について述べるためのものである。しかしながら、本発明の対象が当業者にとって既知の多くの異なる形式及び変形において具現されてもよいことは理解される。
【００３０】
以下の説明では、本発明のデータソースとしてＴＣＤを利用することを議論しているが、本発明は任意のデータソースを用いてもよいことは認識されるべきであり、ＴＣＤに限定されるものと解釈されるべきではない。さらに本発明は、多様なソースからのデータの多変量解析を用いてもよく、ＴＣＤ（例えば、血圧情報の使用。）等の単一のデータソースに限定される必要はない。
【００３１】
図１Ａは、本発明の一実施形態に係る、経頭蓋ドプラ（ＴＣＤ）データ等のデータを、例えばＤＶＡ又はＨＶＡ等の動的な血管解析のための決定ツールを用いて解析するための遠隔医療システム１００を示す。図１Ａにおいて、上記システムは、遠隔医療サーバ１２０と、パーソナルコンピュータ又は端末を含んでもよい、但しこれらに限定されない複数のワークステーション１３０とを含む。ワークステーション１３０はネットワーク１４０にアクセスできる任意の位置に位置してもよく、ネットワーク１４０は、オンサイトの、遠隔のあるいは１つ又は複数の地域センタ内のネットワークを含む。サーバ１２０は、装置１１０からデータ１５０を受信する。サーバ１２０はＴＣＤ装置１１０に対して、パラレルポート又はＵＳＢポート等のインタフェースポートを介する、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ（ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ））等のコンピュータネットワークを介する、又はインターネットを介する直接的な接続手段又は様々な無線技術を用いて無線で、但しこれらに限定されない当業者に既知の任意の従来の接続手段を用いて接続されてもよい。他の実施形態では、図１Ｂに示すように、装置１１０は、遠隔医療サーバ１２０としても動作するコンピュータを含んでもよい。さらに別の実施形態では、図１Ｃに示すように、装置１１０はファイルサーバ１４０にデータを書き込んでもよい。このような実施形態では、遠隔医療サーバ１２０はファイルサーバ１４０からデータ１５０を読み取ることができる。
【００３２】
装置１１０からのデータ１５０は遠隔医療サーバ１２０上で処理されてもよく、ユーザは複数のワークステーション１３０を用いてこのデータと対話してもよい。ワークステーション１３０は、当業者に既知である任意のタイプの従来のネットワーク１４０を介してサーバ１２０に接続されてもよい。上記ネットワークは、ＬＡＮ又はインターネットを含んでもよいが、この限りではない。
【００３３】
動作時に、データ１５０は上記装置から遠隔医療サーバ１２０に流れてもよく、データ１５０は、詳細後述する本発明の方法に従って遠隔医療サーバ１２０において処理されてもよい。ユーザは、ワークステーション１３０上のレビューツールにアクセスして処理の結果をレビューしてもよく、必要な任意の調整を上記処理に行ってもよい。この場合も、ユーザは、オンサイトの、遠隔の位置の、あるいは１つ又は複数の地域センタを含む、但しこれらに限定されない任意の位置に位置してもよい。従って、所望されれば、ユーザに遠隔アクセスが提供される。調整されたデータは、遠隔医療サーバ１２０上に更新されてもよい。更新の後に、遠隔医療サーバ１２０は、ユーザがワークステーション１３０を介してレビューしてもよいレポートを生成してもよい。この場合もやはり、所望されれば、サーバによるデータの処理及び記憶、並びにユーザによるアクセス及びレビュー並びにレポートの生成は、遠隔的に実行されてもよい。或いは、レポートの生成後に、データ及び／又はレポートは医師等の別のユーザによってレビューされてもよい。これも同じく、所望されれば遠隔的に実行されてもよい。医師はレポートをレビューしてコメント、解釈を入力し、又は診断を提供してもよく、これにより、医師がコメント、解釈又は診断を口述して後に翻字サービスによりこの情報をレポートに入力させる必要がなくなる。これにより、レポートの精度は改善され、レポートの生成に要する時間は短縮される。医師はまた、このレポートに電子的に署名してもよく、署名の後に、システムはレポートを「ロック」してさらなる変更を防止する。この時点で医師は、このロックされたレポートを、これを要求する医師に送信してもよい。さらに、レポートはオンラインで照会又は閲覧されてもよい。本発明の任意の及び全ての部分は遠隔アクセス手段を有してもよく、サーバ、ワークステーション、ユーザ、医師、データ記憶装置、レポート生成装置及び本発明の他の任意の部分は何れも他の部分に対して遠隔的に、場合によっては何マイルも離れて位置してもよい。遠隔医療プラットフォームにおける全てのデータへのアクセスは、ロールベースのセキュリティシステムによって制御され制限される。セキュリティシステムは、アクセスを許可されていない任意の情報にユーザがアクセスすることを防止する。
【００３４】
図２は、本発明のこの実施形態に係る、患者データを解析するためのプロセスを示す。プロセスはステップＳ２１０で始まってもよく、ここでは患者がＴＣＤ装置により走査されてもよい。ステップＳ２１０で収集されたデータは、次にステップＳ２１５において遠隔医療サーバによりインポートされてもよい。ステップＳ２２０では、遠隔医療サーバはインポートされたデータを処理してもよい。詳細後述するこの処理は、走査された各血管のデータの関連する複数の特徴を識別することを含んでもよい。上述したように、本発明のこの実施形態では、このデータはドプラデータであってもよいが、この限りではない。ステップＳ２３０では、１つ又は複数の結果のレビューが、識別されたデータをユーザが調整できるように提示されてもよい。ステップＳ２４０では、患者の読取り値を、例えば基準データセットである標準のデータセットと比較するレポートが生成されてもよい。オプションとして、システムは、所定の結果又は様々な診断の可能性を示唆してもよい。ステップＳ２５０では、レポートをレビューする用意があるという通知が生成されてもよい。最後に、ステップＳ２６０では、レポートが表示又は印刷されてもよい。
【００３５】
図３Ａは、５つのモジュールを含む、但しこれに限定されない遠隔医療サーバ１２０の一実施形態を示す。図３Ａに示す５つのモジュールは、データ変換モジュール３１０、データ処理モジュール３２０、データ記憶モジュール３３０、通知モジュール３４０及びレポート生成モジュール３５０である。図３Ａは５つの特定のモジュールを有する遠隔医療サーバ１２０を示しているが、サーバが任意の数のモジュールを有し、現時点で記述している機能を分担し、又は他のデータ記憶装置、ディスプレイ又は処理機能を追加するように構成されてもよいことは認識されるべきである。
【００３６】
データ変換モジュール３１０は、例えば装置１１０からのデータ１５０であるレビューされたデータを、統一されたデータフォーマットに変換してもよい。この点に関しては、装置１１０は、オプションとしてデータを統一されたデータフォーマットに直接的に出力することも可能であり、この場合、データ変換モジュール３１０はデータを変更しないでおく。或いは、データ変換モジュールは完全に省かれる可能性もある。後述するように、この実施形態では、装置１１０からのデータは、走査される各血管に関するドプラグラフを形成している。データ処理モジュール３２０は、データ変換モジュール３１０によってフォーマットされたデータを取り込み、このデータにおける処理対象の特徴を識別するアルゴリズムを例えばこれらのドプラグラフに対して実行し、その結果をデータ記憶モジュール３３０を用いて記憶する。データ記憶モジュール３３０は、オプションとして、このデータ、処理されたデータ及び／又は生成されたレポートへの読取り及び書込みアクセスを可能にする。データ記憶モジュール３３０は、遠隔医療サーバ自体の記憶スペース、別のサーバ上の記憶スペース、又は遠隔医療サーバに取り付けられた或いは遠隔医療サーバの遠隔にある別の装置上の記憶スペース、ワークステーションに取り付けられた或いはワークステーションの遠隔にある記憶スペース、又は、上記装置に取り付けられた或いは上記装置の遠隔にある記憶スペース上のデータ記憶装置を用いてもよい。データ処理モジュールにより生成されたデータが承認されると、通知モジュール３４０は、ユーザに１つ又は複数のレポートをレビューする用意ができていることを通知してもよい。レポート生成モジュール３５０は、レポート／結果を生成し、ユーザがレポート／結果及びデータをレビューすることを可能にしてもよく、かつレポート／結果を患者の医師又は記憶場所に送信してもよい。
【００３７】
図３Ｂは、ウェブサーバモジュール３６０をさらに含む遠隔医療サーバ１２０の別の実施形態を示す。ウェブサーバモジュール３６０は、装置１１０がデータをアップロードできるようにし、ユーザがウェブページを介して生の又は処理されたデータをレビューできるようにし、ユーザがウェブページを介してレポート／結果をレビューできるようにするウェブサービスを提供してもよい。
【００３８】
図４Ａ及び図４Ｂは、データレビューツール４１０又はレポートレビューツール４２０を含んでもよいワークステーション１３０を示す。これらのツールは、例えばスタンドアロンのアプリケーション又はウェブベースのアプリケーション、ブラウザ上で実行されるアプリケーション又はこれらの組合せである多くの形式をとることができる。一般的な当業者には、例えばウィンドウズＸＰ（Ｗｉｎｄｏｗｓ ＸＰ（登録商標））、サンＯＳ（ＳｕｎＯＳ（登録商標））、リナックス（Ｌｉｎｕｘ）又はユニックス（Ｕｎｉｘ（登録商標））である、但しこれらに限定されない任意のオペレーティングシステムがこれらのツールをサポートしてもよいことは明らかであろう。実施の一例は、ジャバ（Ｊａｖａ（登録商標））のようにプラットフォームにとらわれない言語で実施される。図４Ａ及び図４Ｂに示し上述したように、ワークステーション１３０は遠隔医療サーバ１２０にネットワークを介して接続されてもよい。
【００３９】
以下、装置１１０により提供されるデータ１５０の複数の例をリストアップする。このリストは以下の例を含むが、この限りではない。
【００４０】
・患者情報−患者情報は、例えば氏名、住所、社会保障番号又は患者識別番号である患者を識別する情報、例えば性別、身長、体重又は利き手である患者に関する身体的なデータ、及び、委託医師、保険情報並びに他の患者情報などの患者に関する医療情報を含んでもよい。
【００４１】
・セッション情報−セッション情報は、例えばＴＣＤセッションであるセッションの日時及びデータ、一意の患者識別子、処置を実行する人物に関する情報、及び委託医師又は他のセッション情報を含んでもよい。
【００４２】
・検査情報−検査情報は、検査の一意の識別コード、受入れコード、ＴＣＤ検査の開始並びに終了時刻及び技術者又は医師のコメント又は他の検査情報を含んでもよい。
【００４３】
・装置情報−装置情報は、製造者、モデル及びソフトウェアのバージョン又は他の装置情報を含むＴＣ装置に関する情報を含んでもよい。
【００４４】
・例えば血管速度の示度又は他の情報である血管検査の示度（ｒｅａｄｉｎｇｓ）。ドプラ示度の場合、これは、血管毎にとられた速度測定（ｖｅｌｏｃｉｍｅｔｒｙ）データを含んでもよい。各血管に関して、上記データは、速度測定波形を記述する高速フーリエ変換データを含むことができる。ある実施形態は、５１２個の時間スライス及び２５６個の異なるサンプル周波数を用いている。このデータはまた、ＪＰＥＧ又は他のグラフィックフォーマット等の標準的なグラフィックフォーマットの波形の画像を含んでもよい。
【００４５】
このデータのフォーマットは、装置の製造者に依存することができる。例えば、複数の可能なフォーマットは、ＸＭＬファイル、ダイコム（ＤＩＣＯＭ）フォーマットのファイル、ＨＬ７フォーマットのファイル、マイクロソフトアクセス（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ａｃｃｅｓｓ（登録商標））のデータベース、ＳＱＬ互換のデータベース、フラットファイルを含むことができるが、この限りではない。必要であれば、このデータから本発明により用いられるフォーマットへの変換を、装置のフォーマットから本発明のデータフォーマットへの既知のデータマッピング技術を介して達成することができる。
【００４６】
図３Ａ及び図３Ｂに示すように、遠隔医療システム１００はデータ変換モジュール３１０を有してもよい。データ変換モジュール３１０は、図２に示すオプションのステップＳ２１５を実行し、ここで、装置１００からのデータは本発明により用いられるフォーマットに変換されてもよい。図５は、ステップＳ２１５において、例えばＴＣＤデータであるデータをインポートするためのプロセスの例を示す。ステップＳ５１０において、本発明はデータフォーマットを決定する。この場合、データフォーマットはＴＣＤ装置の製造者によって決定され、ＸＭＬ、マイクロソフトアクセス又はリレーショナルデータベースを含む複数のフォーマットのうちの何れであってもよい。データ変換モジュール３１０は、新規のデータのデータソースを走査するように構成されてもよく、或いは、変換のためにデータを利用可能である場合に通知を受信してもよい。フォーマットが決定されると、例えばＴＣＤデータソースからの検査用データは、ステップＳ５２０においてメモリに読み込まれてもよい。ステップＳ５３０において、モジュール３１０は、ステップＳ５２０で読み込まれたデータからの複数のフィールドを遠隔医療データフォーマットの複数のフィールドにマッピングしてもよい。ステップＳ５３０で用いられるマッピングは、装置によって用いられるデータフォーマットによって決定されてもよい。当業者であれば、マッピングの決定方法及び１つのデータフィールドセットから別のデータフィールドセットへのこのデータマッピングへの実行方法を理解するであろう。次に、ステップＳ５４０において、遠隔医療データはデータ記憶装置に書き込まれてもよい。例えばデータは、固定記憶装置、ＸＭＬファイル、記憶モジュール３３０又は適切な任意の場所に限定なしに書き込まれてもよい。
【００４７】
図３Ａ及び図３Ｂに示すように、遠隔医療システム１００はデータ処理モジュール３２０を含んでもよい。データ処理モジュール３２０はステップＳ２２０を実行し、ここで、データは、上記データ上の特定の特徴を識別するように処理される。図６は、ＴＣＤ装置からのステップＳ２２０に関する処理方法の一例を示す。この例において、処理されるデータは、ＴＣＤ装置からの血管毎の速度測定波形を含む。ステップＳ６１０において、処理モジュール３２０は、処理されるべきデータを遠隔医療サーバからメモリへロードする。このデータは、図５に示すデータインポートプロセスＳ２１５のステップＳ５４０において、データ変換モジュール３１０により記憶されていてもよい。ステップＳ６２０において処理すべき別の血管があれば、次の血管が下記のステップ、即ち、１）波形処理ステップＳ６３０、２）特徴抽出／特徴識別ステップＳ６４０、３）処理対象の複数のパラメータの選択Ｓ６５０に従って処理されてもよい。
【００４８】
超音波が血液細胞に加えて身体内の物体によって反響されるとすれば、速度測定波形は、しばしばこれらの他の物体のエコーからのノイズを有する。図７Ａ及び図７Ｂは、ステップＳ６０によるノイズ除去の前及び後のデータを示す。ステップＳ６４０は、提供されたドプラデータ内の多くの使用可能な波形の関連パラメータをアルゴリズムにより識別する。ステップＳ６５０において、識別された全てのパラメータがその血管に関するドプラデータ内の信号波に関する平均のパラメータ値に最も近い１つ又は複数の「最良の」信号波を識別する。ステップＳ６２０において処理すべきさらなる血管が存在しなければ、ステップＳ６７０が実行されてもよく、ここで、処理されたデータ、即ち、識別された「最良の」信号波を即ち元のデータに加えた処理されたデータを遠隔医療サーバへ書き込むことができる。オプションとして、他のデータもサーバに書き込むことができる。
【００４９】
ＤＶＡ／ＨＶＡは、例えばＴＣＤデータである血管の検査データの解析を含む。血管の状態及び状況の評価及び区別に適用される場合、ＤＶＡ／ＨＶＡは、時間及び速度の関数として（ソフトウェアを用いて）収集され評価されるＴＣＤ及び／又は血管内超音波（「ＩＶＵＳ（Ｉｎｔｒａｖａｓｃｕｌａｒ Ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ）」）データ（まとめて、「データ」。）を含んでもよい。血管の状態を評価し及び区別するときに測定し又は考慮することが可能な複数の要素は、（ａ）超音波データ値（脳脈管構造内の確立された１９個の血管のセグメントの各々に関する最大収縮期流速（ＰＳＶ（ｐｅａｋ ｓｙｓｔｏｌｉｃ ｖｅｌｏｃｉｔｙ）又はＳｙｓ。）、拡張末期速度（ＥＤＶ（ｅｎｄ ｄｉａｌｉｓｔｉｃ ｖｅｌｏｃｉｔｙ）又はＤｉａ。）、最大収縮期時間（ＰＳＴ（ｐｅａｋ ｓｙｓｔｏｌｉｃ ｔｉｍｅ））、拡張末期時間（ＥＤＴ（ｅｎｄ ｄｉａｌｉｓｔｉｃ ｔｉｍｅ）、平均流速（ＭＦＶ（ｍｅａｎ ｆｌｏｗ ｖｅｌｏｃｉｔｙ））、収縮期加速度（ＳＡ（ｓｙｓｔｏｌｉｃ ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ））、拍動指数（ＰＩ（ｐｕｌｓａｔｉｌｉｔｙ ｉｎｄｅｘ））、ＳＡの自然対数（ｌｎ ＳＡ）の同時の考慮、（ｂ）データ値と基準データベースとの比較及び／又は平均値からの分散の定量化、又は（ｃ）１９個の血管のセグメントの各々の血管の状態／パフォーマンス／健康状態を表す一連の指数（例えば、血流速度比又は他の血管のデータ。）である。当然ながら、解析がこれらの１９個の血管のセグメントに限定される必要はない。さらに、上述の要素のリストは例示的であり、網羅的なものではない。
【００５０】
図８及び図９の例は、１９個の頭蓋内血管のセグメントを示す。図８及び図９に描かれている血管のセグメントは、左右椎骨動脈（ＶＡ（ｖｅｒｔｅｂｒａｌ ａｒｔｅｒｙ））、脳底動脈（ＢＡ（ｂａｓｉｌａｒ ａｒｔｅｒｙ））、後大脳動脈／ＰＣＡ（ｐｏｓｅｒｉｏｒ ｃｅｒｅｂｒａｌ ａｒｔｅｒｙ）ｔ（内向き）（Ｐ１）、後大脳動脈／ＰＣＡａ（外向き）（Ｐ２）、内頸動脈／ＩＣＡ（ｉｎｔｅｒｎａｌ ｃａｔｒｏｉｄ ａｒｔｅｒｙ）ｔ（内向き）（Ｃ１）、中大脳動脈（Ｍ１）、前大脳動脈（Ａ１）、前交通動脈（ＡＣＯＭ）、頸動脈サイフォン（内向き）（Ｃ４）、頸動脈サイフォン（外向き）（Ｃ２）及び眼動脈（ＯＡ（ｏｐｈｔｈａｌｍｉｃ ａｒｔｅｒｙ））を表している。
【００５１】
最大収縮期流速（ＰＳＶ）は、識別された最大値における速度である。拡張末期速度（ＥＤＶ）は、識別された最小値における速度である。平均流速（ＭＦＶ）は、近似的に、
【数１】
であり、より完全には、
【数２】
である。拍動指数（ＰＩ）は、
【数３】
である。収縮期加速度（ＳＡ）は、拡張末期速度と最大収縮期流速との間の速度包絡線上の最大の加速度のポイントとして識別される。この値は、データセットの最大値を計算する既知の方法を用いるアルゴリズムによって自動的に計算されてもよく、又は、次式、
【数４】
によって計算されてもよい。
【００５２】
導出される指数は、動的な作業指数又は動的なコンプライアンス指数（ｄｙｎａｍｉｃ ｃｏｍｐｌｉａｎｃｅ ｉｎｄｅｘ）、動的な流動指数（ｄｙｎａｍｉｃ ｆｌｏｗ ｉｎｄｅｘ）及び動的な圧力指数（ｄｙｎａｍｉｃ ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｉｎｄｅｘ）を含むことができる。
【００５３】
Ｉ．動的なコンプライアンス指数（ＤＣＩ又は加速度／平均流速指数（ＶＡＩ））は、平均流速に対する流れの力に関連しており、セグメントの血液を前進させる運動効率を記述する。これは、次式で与えられる。
【数５】
【００５４】
即ち、ＤＣＩは、収縮期加速度の自然対数を平均流速で除算したものである。
【００５５】
ＩＩ．動的な流動指数（ＤＦＩ又は速度／インピーダンス指数（ＶＰＩ））は、インピーダンス（拍動指数）に対する平均流速に関連しており、キャパシタンス量が血管コンダクタンスの流れにどのように影響するかを記述する。これは、次式で与えられる。
【数６】
【００５６】
ＩＩＩ．動的な圧力指数（ＤＰＩ又は加速度／インピーダンス指数（ＡＰＩ））は、インピーダンスに対する流れの力に関連しており、流れの力に対する血管キャパシタンス量の効果を記述する。これは、次式で与えられる。
【数７】
【００５７】
即ち、ＤＰＩは、収縮期加速度値の自然対数を拍動指数値で除算したものである。
【００５８】
基本的な値及び導出される指数は、識別される関連の特徴又は選択されるパラメータに基づいて、この実施形態では最大値及び最小値に基づいて計算されてもよい。従って、カーソルの配置、即ち識別される特徴又は選択されるパラメータが変更されると、これらの係数は新しい配置に基づいて計算し直されてもよい。後述するように、レビューツールは、カーソル配置の調整に伴って係数を動的に計算し直す能力を有する。
【００５９】
図４Ａに示すように、遠隔医療システム１００は、データレビューツール４１０を有する。ステップＳ２２０が完了すると、ユーザは、図２に示すデータレビューステップＳ２３０を実行してもよく、ここで、処理されるデータがデータレビューツール４１０を用いてレビューされる。このレビューの１つの利点は、特徴が正しく識別され又はパラメータが適切に選択されていること、即ち上記特徴又はパラメータから計算される係数が正しいものであるように特徴が識別され／パラメータが選択されることを保証することにある。図１０は、データレビューツール４１０を用いるデータレビューステップＳ２３０の１つの方法を示す。ステップＳ１０１０において、データレビューツール４１０は、遠隔医療サーバから血管のデータをロードする。これは、データファイルを遠隔サーバから読み取ることによって実行されてもよい。或いは、ウェブサービスからのデータ要求等の他の方法を用いることもできる。一般的な当業者は、他の装置からデータを受信する他の既知の技術を用いてもよいことを理解するであろう。
【００６０】
先に説明したように、速度測定データの１つの形式は、走査される血管毎に１つの波形が存在する一連の波形から成り、よってステップＳ６２０からステップＳ６５０において特徴が識別され又はパラメータが選択されてもよい。この例では、このような識別又は選択は、カーソルを配置して特徴を識別する又はパラメータを選択することによって実行される。この例では波形であるデータは、特徴を同定するカーソルと共に表示されてもよい。よってユーザは、どの血管波形がレビューされ、又は承認されているかを確認することができる。システムは、レビュー又は承認された血管を区別するために様々な示度を用いてもよい。例えば、レビュー又は承認される血管の名前を、例えば緑である色で示すことができる。ステップＳ１０２０において、レビュー又は承認すべき血管が残っていれば、ユーザは、ステップＳ１０３０においてレビューされていない血管のうちの１つを選択し、カーソル配置をレビューしてもよい。このようなレビューは後述され、図１１はこれを示している。図１０において、特徴の識別及びパラメータの選択が完了又は承認されると、本例の場合、ステップＳ１０３０において信号波上のカーソル配置がレビュー又は承認されると、ステップＳ１０４０においてユーザはその信号波に対応する血管をレビュー又は承認する。ステップＳ１０２０の後は、ステップＳ１０５０が実行されてもよく、ここで、更新された速度測定データが遠隔医療サーバへ書き込まれてもよい。この実施形態では、全ての血管がレビュー又は承認されればステップＳ１０２０が完了し、ステップＳ１０５０が実行されてもよい。
【００６１】
図１０に示すように、ステップＳ２３０は、ステップＳ１０３０においてカーソルの調整又は変更プロセスを含んでもよい。この場合、カーソルの調整は特徴の識別又はパラメータの選択を指す。ここで記述している実施形態では、このような識別及び選択はカーソル配置の変更の影響を受ける。それにも関わらず、特徴を識別する任意の既知の方法及び当業者に知られているパラメータの調整が用いられてもよい。図１１は、１つの血管に関するこのようなカーソル調整ステップＳ１０３０の一例を示す。ステップＳ１１１０において、波形を見た後にユーザがカーソルの調整は不要であると決定すれば、ユーザは単に、ステップＳ１１８０及びＳ１１９０のようにレビューを終わり、又は血管を承認できる。そうでなく、ユーザがステップＳ１１２０において調整又は変更は必要である可能性があると決定すれば、ユーザはステップＳ１１３０を実行してもよく、ここで、ユーザは適切な特徴又はパラメータを選択し識別する。本例では、この選択は、各信号波にカーソルを「最良の」最大値及び最小値の上に置くことによって実行される。ステップＳ１１４０において、ピークカーソル（即ち、信号波の最大値におけるカーソル。）が「最良」でなければ、レビューアはステップＳ１１５０を実行し、ここで、ピークカーソルの配置を調整する。ステップＳ１１６０において、谷部のカーソル（即ち、信号波の最小値におけるカーソル。）が「最良」でなければ、レビューアはステップＳ１１７０を実行し、ここで、谷部のカーソルの配置を調整する。これらのステップ又はこれらのステップの実行順序を繰り返し、変更し又は省略することは、一般的な当業者の技量レベルに含まれる。ステップＳ１１６３からＳ１１６６までは、この特定の実施形態では点及び線である、データ又は信号波の他の特徴に関連するカーソルの調整を示す。ステップＳ１１７０において、さらなる調整が不要であれば、ステップＳ１１８０が実行されてもよい。ステップＳ１１８０では、血管の係数が新しいカーソル配置を反映して計算するように直されてもよい。ステップＳ１１９０において、血管はレビュー又は承認されたものとして識別されてもよい。
【００６２】
図３Ａ及び図３Ｂに示すように、遠隔医療システム１００はレポート生成モジュール３５０を有してもよい。レポート生成モジュール３５０は、図２に示すステップＳ２４０を実行してもよく、ここで、患者のデータと既知の基準データとの比較を示すレポートが生成される。図１２は、ステップＳ２４０におけるレポートを生成するためのプロセスの一例を示す。ステップＳ１２１０では、図２及び図１０に示すステップＳ２３０において更新された患者のデータがメモリにロードされてもよい。ステップＳ１２２０では、例えば比較可能な生理学的な特性を有する健康な患者のデータである基準の患者データがメモリにロードされる。ステップＳ１２３０では、２つのデータセットが比較され、基準データからの患者のデータの変化を示す場合のあるグラフが生成される。図１３は、グラフの一例を示す。ステップＳ１２４０では、レポートデータがデータ記憶モジュールに書き込まれてもよい。
【００６３】
図３Ａ及び図３Ｂに示すように、遠隔医療システム１００は通知モジュール３４０を有してもよい。レポート生成モジュール３５０によってステップＳ２４０が完了されると、オプションである通知モジュール３４０は、ステップＳ２５０において、図２に示すように、レポートを表示し又は印刷する用意があることを読取者に通知する。ある実施形態は、電磁メールアドレスへ送られる電子メールを生成する。別の実施形態は、ワークステーションに視覚的な警告を表示する。通知の形式は、テキストメッセージ、携帯電話機による伝達又はウェブページを用いる通知を含む、但しこれらに限定されない他の既知の形式も可能である。オプションとして、レビューの用意が整っているレポートのウェブページが表示されてもよい。
【００６４】
図４に示すように、遠隔医療システム１００はオプションのレポートレビューツール４２０を有する。通知モジュール３４０によってステップＳ２５０が完了された後、読取者は、レポートレビューツール４２０を用いて図２に示すステップＳ２６０を実行してもよい。レポートは、患者、検査装置、検査手順、又は図１２のステップＳ１２３０において生成される比較グラフに関するデータを含んでもよい。レポートに含まれる情報は、当業者には明らかであるような所望される任意の情報であってもよい。図１３は、比較グラフの一例を示す。読取者は、この比較グラフを用いて、可能性のある状態を診断し、又は所定の医療処置が功を奏しているようであるか否かを判断してもよい。また読取者は、レビューツールを用い、レポートに情報を書き込むことによって診断を文書調製し、又はコメントを文書にしてもよい。読取者は、レポートへの情報入力を完了した後に任意の適切な方法でこのことを指示してもよい。例えば、読取者はレポートに電子署名をしてもよい。入力又はレポートへの「署名」を完了後、レポートはさらなる変更を防止するために「ロック」されてもよい。ロックされたレポートは、サーバへ送り返されても、記憶装置の１つ又は他のユーザへ送られてもよい。さらに、読取者は、オプションとしてオンラインでレポートを照会又はレビューすることができる。またさらに、レポート、データ又はシステム全体へのアクセスは全て、オプションとしてロールベースで所定のユーザに限定されることが可能であり、又はオプションとして様々なレベルのセキュリティを有することができ、又はユーザの様々なレベルの認証を要求することができる。読取者は、オンサイトの、遠隔の又は１つ又は複数の地域センタを含む任意の位置にも設けられることが可能である。
【００６５】
以上、本発明をより良く示しかつ記述するための説明を行ったが、これは、請求項の範囲の限定を意図するものではない。本発明の範囲は、添付の請求項及びその同等物により定義されるべきものであり、よって当業者に知られる同等の構造、行動及び構成は全て本明細書において意図される。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、様々な血管の状態を区別するための動的な血管解析（ＤＶＡ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｖａｓｃｕｌａｒ Ａｎａｌｙｓｉｓ）（登録商標））（かつては、ＤＣＡ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｃｅｒｅｂｖｒｏｖａｓｃｕｌａｒ Ａｎａｌｙｓｉｓ）又は動的な脳血管解析と記載されていた）及び血流力学的な血管解析（ＨＶＡ（Ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ Ｖａｓｃｕｌａｒ Ａｎａｌｙｓｉｓ）（登録商標））の方法論を用いることに関する。特に、本発明は、経頭蓋ドプラ（「ＴＣＤ（Ｔｒａｎｓｃｒａｎｉａｌ Ｄｏｐｐｌｅｒ）」）データ等の血管のデータの解析を自動化し、標準化し、配信し、ＤＶＡ／ＨＶＡを実施してこのようなデータからさらなる情報を抽出し、神経血管に関する専門的な技術を臨床及び研究へのアプリケーションのために全世界に広げるためのハードウェア及びソフトウェアの両方を含む遠隔医療システムに関する。本発明はさらに、血管、特に、これに限定されないが、脳の血管の健康状態、血管に対する治療効果、危険因子、及び治療物質を含む物質を評価するためにこのような遠隔医療システムを用いることも含む。
【背景技術】
【０００２】
ＤＶＡ及びＨＶＡは、様々な血管の状態を区別する方法論を提供する。このような（そうでなければ血管にイベントが生じた後まで区別できないことがある。）血管の状態を区別する能力は、特に、多くの分野に適用可能であり、動脈瘤破裂からのくも膜下出血はその一例である。
【０００３】
血管系疾患の進行及び障害は血管の調子に影響を与える可能性があり、又は、（例えば、周囲の血管又はアテローム性動脈硬化による炎症によって）血管に沿って閉塞ポイントを生成する可能性がある。現在、血管の機能（より一般的には、内皮の機能と呼ばれる。）を評価するための様々な方法論が存在する。一般に、これらの検査は、呼吸停止又は過呼吸等の生理的な刺激に対する反応を測定する。しかしながら、動脈の閉塞は、経頭蓋ドプラ（「ＴＣＤ（Ｔｒａｎｓｃｒａｎｉａｌ Ｄｏｐｐｌｅｒ）」）超音波又は動脈のセグメントの血管造影評価（狭窄している血管の断面のシルエットのみを示す。）の何れかによる平均血流速度の測定によって検出される場合が多い。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
狭窄症は、動脈のセグメント内の炎症、外圧又は動脈硬化によって引き起こされる狭窄として定義される。狭窄は、血管痙攣のみならず相対的に充血している状態を含む。例えば、血管痙攣は、展開が急激で脈管構造の補償に要する時間が不足していれば生理学的な狭窄を示す。また、任意の特定のポイントにおける炎症性の変化に続発するアテローム硬化性狭窄が存在するときには、通常、血管系における他の場所（即ち、上記ポイントの近位及び遠位。）にも他の狭窄領域が存在することを留意しておくべきである。狭窄の最も一般的な形態は、アテローム動脈硬化性狭窄である。冠動脈などでは、狭窄は様々な方法によって評価される。例えば、冠動脈では、狭窄は最初に血管造影法によって測定される。しかしながら、上述したように、血管造影法は血管狭窄の断面のシルエットしかもたらさない。従って、血管造影分析は、動脈内の狭窄が非対称であるために（時として）不正確になる可能性が高い（即ち、投影の視点が変わると、狭窄は存在しない又は生理学的に測定される場合より遙かに小さいように見える場合がある。）。
【０００５】
治療的な介入を必要とするものを含む重大な血流の変化をもたらす狭窄イベント及び状態は、狭窄によって定義される３つの領域に依存する３つの別個のマイクロ生理学的な状態により構成される。狭窄によって定義されるこれらの領域は、狭窄前領域、狭窄領域及び狭窄後領域である。これらの領域における３つの生理学的な状態は、狭窄前領域における遠位の潅流インピーダンス不整合（「ＰＩＭＭ（Ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ−Ｉｍｐｅｄａｎｃｅ Ｍｉｓｍａｔｃｈ）」）、血流の量及び圧力を保全するための狭窄の場所における充血性破過、及び、狭窄後領域における近位のＰＩＭＭである。
【０００６】
ＰＩＭＭは、インピーダンス又は抵抗ベクトルの方が順方向の力のベクトルよりも釣り合いへの寄与が大きいような力のベクトルの不釣り合いとして定義される。この状態による最終的な結果は、順方向の血流（ｆｏｒｗａｒｄ ｆｌｏｗ）の低減である。ＰＩＭＭが発生する理由は、２つ存在すると思われる。第１の可能な理由は、重大な狭窄の結果として生じる近位の潅流圧降下により被る「近位の」ＰＩＭＭである。第２の可能な理由は、不釣り合いを誘発する抵抗（又はインピーダンス）ベクトルの増大の結果として生じる「遠位の」ＰＩＭＭである。遠位のＰＩＭＭは、小血管の重大な疾患が存在する場合にも生じる。両タイプのＰＩＭＭの組合せは、血液の順方向への移動を大幅に妨げる可能性があり、これが狭窄後領域に存在するときは、他の血管からの代償性の血流の状態を示すものと思われる。
【０００７】
伝統的に、神経学的な集中治療は、脳血管の２つの異なるタイプのイベントを定義している。第１のイベントは、虚血性の血流又は低血流であり、第２のイベントは血管破裂（最も一般的には、過拡張の血管から生じる動脈瘤である。）である。患者が動脈瘤を患う場合、又は動脈瘤により出血する場合、これは、典型的にはくも膜下腔において発生する（即ち、くも膜下出血。）。くも膜下出血に対する初期の反応は、意識消失を伴う神経障害である。
【０００８】
しかしながら、この初期のイベントを切り抜けても、患者は出血に対する二次反応も有することが多い。特に、回復の早期段階で、患者は充血状態になることがよく確認されている。充血は、その血管が血液を供給している組織の代謝の要求を超える血流量の病理学的な増加として定義される。
【０００９】
初期のイベント後５日から１０日で発生することが多い別の二次反応は、血管痙攣の進行である。血管痙攣は、著しい狭窄を引き起こす血管筋肉の病理学的な収縮として定義され、二次的な虚血性の血流又は低血流拍動に繋がる。血管痙攣の防止及び治療（及びより重要な点として、血管痙攣に関連づけられる臨床的又は病的状態の防止。）は、主として、高血圧及び多血症の治療を含む。これらの治療は、血管容積を輸液で、患者の血圧を薬剤で人工的に高めることにより増大しようとするものである。しかしながら、患者の血圧を上げる、及び／又は血液量を増大させているうちに、脳の充血状態が誘発される可能性がある。このように、１つの状態（血管痙攣）の治療が非意図的に他の状態（充血）を誘発する場合がある。
【００１０】
これまでの議論から分かるように、自然に発生する充血、治療によって誘発される充血及びその充血が事実上血管痙攣と成りつつあるかどうかを区別できることが重要である。しかしながら、このような区別を行うことの実用性は、伝統的な方法論では達成が困難である。例えば、血管痙攣に対する現在の治療のモダリティは、患者を血管造影室へ運び、痙攣性の病変部に血管形成術を施すことを含む。同様に、見かけの血管痙攣性の状態に対する尚早な（即ち、高血圧及び多血症の治療による。）処置は、事実上、患者が最初の血管イベント又は脳水腫から充血性の腫脹に至る危険性を増大させる場合がある。従って、患者が充血状態から血管痙攣の初期の段階へ移行しつつあるかどうか、及び、いつ移行するかを決定することは極めて重要である。逆に、血管痙攣の発現後に開始される遅すぎる高血圧及び／又は多血症の治療は臨床的成果に全く影響を与えないので、ほとんど、又は全く無意味である。この点で、血管痙攣の発現からかなりの後に不必要に開始される高血圧及び／又は多血症の治療は、高血圧及び／又は多血症の積極的な治療を受けている所定の年配（即ち、中年及び高齢。）の患者において誘発される鬱血性の心不全の周知の発生率の観点から、患者の健康に有害である場合がある。
【００１１】
従って、くも膜下出血に続く高血圧及び／又は多血症治療のタイミング及び利用は、患者がいつ充血状態から血管痙攣に移行するかをよりよく決定できることに大きく依存する。現時点では、このような決定を行うことは、頭蓋内血管と頭蓋外頸動脈との（ＴＣＤ超音波又は他の方法から導出される）ピーク収縮期速度比の比較を含む。この比較は、リンデガード比と呼ばれる。しかしながら、このタイプの分析はさほど正確ではない。複数の研究は、リンデガード比が充血から血管痙攣への移行の識別を予測する確率が５０％以下であることを示している。
【００１２】
他の方法論も探索されているが、未だ、血管の状態の評価及び区別に際して広く用いられるには至っていない。このような方法論の１つは、動脈隅部内の狭窄部の１つのポイントを介してカテーテルを引っ張ることにより血圧信号波を測定することを含んでいる。同様に、血管内超音波（「ＩＶＵＳ（ｉｎｔｒａｖａｓｃｕｌａｒ ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ）」）を用いて血管評価を行う方向へも努力が注がれている。しかしながら、これらの研究の焦点は、ほぼ完全に、冠動脈の血流予備量又は動脈の血流予備量と呼ばれる異常によって定義される比を計算するために、結果的に得られる超音波画像を用いて血管拡張薬（例えば、アデノシン。）の注入に対する生理学的な反応を評価することにある。
【００１３】
ＤＶＡ／ＨＶＡは、充血状態から血管痙攣への移行（これは、神経疾患の集中治療室において日ごとに又は瞬間毎に動的にかつ劇的に変わることがある。）を定量的に区別するために用いられる場合がある。しかしながら、さらに、本明細書に記述している生理学的な原理は、他の形態の血管の問題及び血管狭窄を区別するために拡張されかつ／又は応用される場合があることは理解されるべきである。
【００１４】
水頭症は、結果的に頭蓋内の血流の低減を引き起こす上昇した頭蓋内圧力を特徴とする状態である。上昇した頭蓋内圧力は血管に追加の外力を加え、末梢の毛細血管及び／又は小静脈等の小血管を圧迫する。特に、この血流の制限は、脳室周囲腔内の動脈等の深く貫入する動脈により血液を供給される脳深部の構造に影響を及ぼす。この血流の低下は、特徴的に、重大な転機となる虚血性のイベントであると考えられている脳室角における水腫形成をもたらす。
【００１５】
水頭症の原因に関しては、ほとんどの場合、分かっていることは極めて少ない。これが、例えば髄膜炎又は頭蓋内出血（例えば、くも膜下出血。）を含む様々な状況にある患者に影響を与えることは観察されている。さらに、これは、ある種の代謝異常又は一般的な炎症の状態によって促進される場合があると考えられている。これはまた、事前に何の兆候も呈していない人々、特に高齢者に影響を与える場合もある。しばしば高齢者に見うけられる水頭症状態は、正常圧水頭症（ＮＰＨ（Ｎｏｒｍａｌ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ Ｈｙｐｄｒｏｃｅｐｈａｌｕｓ））として知られる。
【００１６】
ＮＰＨの正確な診断は、ＮＰＨが、失禁、痴呆及び歩行不安定という「古典的な三症状」を特徴とし、しかも多くの場合他の症状も存在し、もしくは他の症状の方が優性である、という事実によって複雑にされる。これらの症状は、しばしば、誤って他の原因のせいされる可能性がある。その結果、ＮＰＨは、歴史的に、治療する医師側の高い診断確信度（ｈｉｇｈ ｉｎｄｅｘ ｏｆ ｓｕｓｐｉｃｉｏｎ）を必要とするので、誤って診断されることが多い。ＮＰＨが疑われたとしても、ＮＰＨを決定的に評価しかつ正確に診断することは困難である。従来、ＮＰＨの診断の確認は、必然的に、脳槽撮像として知られる侵襲的な処置の実行を伴う場合があり、これは、放射性トレーサ剤を硬膜下腔（即ち、脳脊髄液腔。）へ注入すること、及びこの放射性トレーサのクリアランスを半定量する努力において、核検出器を用いて最初の注入後２４時間、４８時間及び７２時間の間隔で頭蓋内の特定のポイントにおけるトレーサの取り込みを監視することを含む。
【００１７】
水頭症及びＮＰＨの他の診断方法は、２０ｃｃから４０ｃｃまでの脊髄液を抜き取って、患者が臨床的に改善したかどうかを確認するための繰り返しの腰椎穿刺検査を含む場合がある。最も顕著な改善は、歩行及び知的活動において見られる。脊髄液圧の連続的な圧力監視も、留置カテーテルを用いて実行される場合がある。しかしながら、この方法は、このタスク専用の特殊化された集中治療室を備えた施設においてのみ実行される。さらに、この方法は、必然的に高い感染症（即ち、髄膜炎。）のリスクを伴う。
【００１８】
脳槽撮像又は他の臨床調査はＮＰＨの状態を示す場合があるが、観察される症状の他の原因を十分に排除するものではないので、典型的には、これらの調査のみで患者がＮＰＨであると決定的に診断されることはない。現時点で利用可能な唯一の決定的な診断手順は、必然的に、大がかりな侵襲的な脳神経外科処置を伴う。しかしながら、通常、上記症状のみの存在では、このような処置の実行は保証されない。従って、これまでのところ、ＮＰＨの評価及び診断を正確であると同時に迅速に行うことは困難であることが知られている。
【００１９】
最終的に、治療する医師に疑念を抱かせるに足るほどの古典的な三症状が患者に現出するまでには、中枢神経系に既に多大な障害が発生している場合がある。特に高齢者の場合、中枢神経系に障害を回復させる能力がほとんどないとすれば、症状が明らかになる前に予防的に患者を監視すると共に、一旦症状が現れれば迅速かつ正確に患者に診断を下すために使用可能なシステムを有することが大いに望ましい。
【００２０】
上述したＤＶＡ／ＨＶＡ方法論の使用は、ＮＰＨを含む水頭症の診断及び評価のために、外科的な矯正の前後で独自に適用されてきた。これは、ＮＰＨの自然な経過及びＮＰＨの発現の経緯を追跡するために用いられている。またこれは、将来の診断に有益な、自然な経過のＮＰＨデータ、仰臥データ及び低頭位（約１５度の低頭傾斜。）データ等の様々な頭蓋内圧を含む基準のデータベースの生成にも用いられている。
【００２１】
大部分の診断システムの一般的な１つの欠点は、おそらくは任意の数の生理学的な現象を説明している様々な状態（即ち、頭蓋内圧の上昇及び／又は血流変動。）の鑑別診断に関連づけられる感度及び特異度の欠如に関連している。ＤＶＡ／ＨＶＡは、水頭症を患っている患者における、傾斜台（低頭位）試験の間に特に明らかである異常な流れの特性の観察を可能にする。この試験の基本的な特徴は、拍動指数及び流れの加速度の両方の均一で大域的な増加を検出しかつ観察し、これにより大域的な頭蓋内イベントからの均一な影響及び不均一な影響の区別を可能にする能力にある。例えば、大域的なイベントは、典型的にはＴＣＤデータが相関されるとパッチ状の分布を発生させる大域的な炎症である可能性もあり（即ち、不均一なイベント。）、又は、必ずしも任意の特定の領域を除外することなく全ての血管に均質に影響する代謝異常である可能性もある。これらの代謝異常は、例えば、ファブリ病、糖尿病又はアルツハイマー病を含んでもよい。
【００２２】
さらに、ＤＶＡ／ＨＶＡは、痴呆の原因になる頭蓋内血流に影響を及ぼす重要なパラメータを識別する手段を提供する。痴呆の原因は脳組織の喪失及び病理学的な物質の沈積にあるので、事実上、痴呆は血流ダイナミクスの劣化の関数である。従って、本発明は、痴呆を患う患者を診断しかつ評価し、並びに痴呆の状態の発現及び進行と戦うようことを意図する治療法及び処方を監視しかつ最適化するための確実かつ効率的な手段を提供する。
【００２３】
従って、医師がＤＶＡ／ＨＶＡ等の血管方法論を用いてＴＣＤによって得られるデータ等の血管の検査データを解析できるようにする、より良い診断及び決定ツールに対するニーズが存在する。さらに、患者の読取り値と標準のデータセットとの比較を提供するツール及びこれを実行するシステムに対するニーズも存在する。
【００２４】
さらに、検査データをこのようにして利用する専門的な技術は広まっていない。従って、患者に血管検査を実行することができる場所もことごとく、このデータを解析し、処理し、診断し、又は用いる能力を備えていない。従って、本発明は、他の優位点の中でもとりわけ、上述した、かつこれまでの説明において述べた優位点を達成することのできるこれらの方法論の広域的な又は遠隔的な使用を可能にする分散型のシステム及び方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００２５】
本発明は、一般に、様々な血管の状態を区別するための動的な血管解析（ＤＶＡ（登録商標））及び血流力学的な血管解析（ＨＶＡ（登録商標））の方法論の使用に関する。特に、本発明は、経頭蓋ドプラ（「ＴＣＤ」）データ等の血管のデータの解析を自動化し、標準化し、配信し、ＤＶＡ／ＨＶＡを実施してこのようなデータからさらなる情報を抽出し、神経血管に関する専門的な技術を臨床及び研究へのアプリケーションのために全世界に広めるためのハードウェア及びソフトウェアの両方を含む遠隔医療システムに関する。本発明はさらに、血管、特に、これに限定されないが、脳の血管の健康状態、血管に対する治療効果、危険因子、及び治療物質を含む物質を評価するためにこのような遠隔医療システムを用いることも含む。
【００２６】
本発明は、ドプラデータ又はＴＣＤ等の、但しこれらに限定されない血管のデータを、ＤＶＡ又はＨＶＡ等のアルゴリズムを用いて解析するためのシステム及び方法を含む。データは、ＴＣＤ等の、但しこれに限定されない血管特性の測定装置によって測定されてもよい。本発明は、データの迅速かつ効率的な解析を可能にし、かつ患者のデータを、既知の又は測定された標準のデータセットと比較するためのメカニズムを提供する。さらに本発明は、血管の状態に基づく、より正確で、より非侵襲的な診断を提供する。さらに本発明は、様々な血管の状態及び状況を区別するための方法論も提供する。
【００２７】
本発明の一実施形態において、このような区別は、ＴＣＤデータに対して、このようなＴＣＤデータから情報を抽出するＤＶＡ又はＨＶＡアルゴリズムを展開する遠隔医療システムによって実行される。さらに本発明は、神経血管に関する専門的な技術を臨床及び研究へのアプリケーションのために全世界に広めることができる。本発明のシステム及び方法は、血管、特に、これに限定されないが、脳の血管の健康状態、血管に対する治療効果、危険因子、及び治療物質を含む物質の評価に用いられてもよい血管の状態を区別するソフトウェア及びハードウェアを含む。本発明において、遠隔医療プラットフォームは、客観的かつ再現可能な計算処理を可能にして、データ測定値（例えば、ＴＣＤデータ。）、血管解析指数（例えば、ＤＶＡ指数。）、及び、世界的な専門家グループによって管理されることが可能な複数の計器システムを用いる遠隔医療サービスモデルにおける他のパラメータ及び血流力学的な情報を含む、但しこれらに限定されない様々な情報を提供する。これは神経血管の専門的な技術を広め、神経血管の中核的な研究拠点に関わりのない施設が神経血管に関する診断能力を伸ばすことを可能にする。さらにこれは、脳血管の血流力学的な情報の使用を他の臨床分野に拡大する手助けをする場合がある。さらに、本発明の装置及び方法の他の優位点、並びにデータ、データソース、解析アルゴリズム及びデータ／結果の普及に対する当業者のレベルの範囲内での変形は、明示されていない場合でも本明細書において意図されている。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１Ａ】後述する本発明の実施形態のハイレベルの構成要素を示す。
【図１Ｂ】後述する本発明の実施形態のハイレベルの構成要素を示す。
【図１Ｃ】後述する本発明の実施形態のハイレベルの構成要素を示す。
【図２】本発明の一実施形態に係る方法を示す。
【図３Ａ】本発明の一実施形態に係る遠隔医療サーバの構成要素を示す。
【図３Ｂ】本発明の一実施形態に係る遠隔医療サーバの構成要素を示す。
【図４Ａ】本発明の一実施形態に係るデータレビューツールを示す。
【図４Ｂ】本発明の一実施形態に係るデータレビューツールを示す。
【図５】本発明の一実施形態に係る、データをインポートするためのプロセスを示す。
【図６】本発明の一実施形態に係る、速度測定データを解析するためのプロセスを示す。
【図７Ａ】本発明の一実施形態に係る、速度測定波形からのノイズ除去を示す。
【図７Ｂ】本発明の一実施形態に係る、速度測定波形からのノイズ除去を示す。
【図８】ＤＶＡ又はＨＶＡ等の方法論による評価に利用可能な１９個の血管のセグメントを示す。
【図９】評価に利用可能な１９個の血管のセグメントを示す。
【図１０】本発明の一実施形態に係る、患者の速度測定データをレビューするための方法を示す。
【図１１】本発明の一実施形態に係る、速度測定波形上のカーソル配置を調整するための方法を示す。
【図１２】本発明の一実施形態に係る、患者の速度測定データに関するレポートを生成するための方法を示す。
【図１３】速度測定データを基準データセットと比較した比較グラフを示す。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
明細書の結論に添付された請求項は本発明を記述したものであるが、以下の詳細な説明及び添付の図面は、本発明を実行するための好適な実施形態について述べるためのものである。しかしながら、本発明の対象が当業者にとって既知の多くの異なる形式及び変形において具現されてもよいことは理解される。
【００３０】
以下の説明では、本発明のデータソースとしてＴＣＤを利用することを議論しているが、本発明は任意のデータソースを用いてもよいことは認識されるべきであり、ＴＣＤに限定されるものと解釈されるべきではない。さらに本発明は、多様なソースからのデータの多変量解析を用いてもよく、ＴＣＤ（例えば、血圧情報の使用。）等の単一のデータソースに限定される必要はない。
【００３１】
図１Ａは、本発明の一実施形態に係る、経頭蓋ドプラ（ＴＣＤ）データ等のデータを、例えばＤＶＡ又はＨＶＡ等の動的な血管解析のための決定ツールを用いて解析するための遠隔医療システム１００を示す。図１Ａにおいて、上記システムは、遠隔医療サーバ１２０と、パーソナルコンピュータ又は端末を含んでもよい、但しこれらに限定されない複数のワークステーション１３０とを含む。ワークステーション１３０はネットワーク１４０にアクセスできる任意の位置に位置してもよく、ネットワーク１４０は、オンサイトの、遠隔のあるいは１つ又は複数の地域センタ内のネットワークを含む。サーバ１２０は、装置１１０からデータ１５０を受信する。サーバ１２０はＴＣＤ装置１１０に対して、パラレルポート又はＵＳＢポート等のインタフェースポートを介する、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ（ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ））等のコンピュータネットワークを介する、又はインターネットを介する直接的な接続手段又は様々な無線技術を用いて無線で、但しこれらに限定されない当業者に既知の任意の従来の接続手段を用いて接続されてもよい。他の実施形態では、図１Ｂに示すように、装置１１０は、遠隔医療サーバ１２０としても動作するコンピュータを含んでもよい。さらに別の実施形態では、図１Ｃに示すように、装置１１０はファイルサーバ１４０にデータを書き込んでもよい。このような実施形態では、遠隔医療サーバ１２０はファイルサーバ１４０からデータ１５０を読み取ることができる。
【００３２】
装置１１０からのデータ１５０は遠隔医療サーバ１２０上で処理されてもよく、ユーザは複数のワークステーション１３０を用いてこのデータと対話してもよい。ワークステーション１３０は、当業者に既知である任意のタイプの従来のネットワーク１４０を介してサーバ１２０に接続されてもよい。上記ネットワークは、ＬＡＮ又はインターネットを含んでもよいが、この限りではない。
【００３３】
動作時に、データ１５０は上記装置から遠隔医療サーバ１２０に流れてもよく、データ１５０は、詳細後述する本発明の方法に従って遠隔医療サーバ１２０において処理されてもよい。ユーザは、ワークステーション１３０上のレビューツールにアクセスして処理の結果をレビューしてもよく、必要な任意の調整を上記処理に行ってもよい。この場合も、ユーザは、オンサイトの、遠隔の位置の、あるいは１つ又は複数の地域センタを含む、但しこれらに限定されない任意の位置に位置してもよい。従って、所望されれば、ユーザに遠隔アクセスが提供される。調整されたデータは、遠隔医療サーバ１２０上に更新されてもよい。更新の後に、遠隔医療サーバ１２０は、ユーザがワークステーション１３０を介してレビューしてもよいレポートを生成してもよい。この場合もやはり、所望されれば、サーバによるデータの処理及び記憶、並びにユーザによるアクセス及びレビュー並びにレポートの生成は、遠隔的に実行されてもよい。或いは、レポートの生成後に、データ及び／又はレポートは医師等の別のユーザによってレビューされてもよい。これも同じく、所望されれば遠隔的に実行されてもよい。医師はレポートをレビューしてコメント、解釈を入力し、又は診断を提供してもよく、これにより、医師がコメント、解釈又は診断を口述して後に翻字サービスによりこの情報をレポートに入力させる必要がなくなる。これにより、レポートの精度は改善され、レポートの生成に要する時間は短縮される。医師はまた、このレポートに電子的に署名してもよく、署名の後に、システムはレポートを「ロック」してさらなる変更を防止する。この時点で医師は、このロックされたレポートを、これを要求する医師に送信してもよい。さらに、レポートはオンラインで照会又は閲覧されてもよい。本発明の任意の及び全ての部分は遠隔アクセス手段を有してもよく、サーバ、ワークステーション、ユーザ、医師、データ記憶装置、レポート生成装置及び本発明の他の任意の部分は何れも他の部分に対して遠隔的に、場合によっては何マイルも離れて位置してもよい。遠隔医療プラットフォームにおける全てのデータへのアクセスは、ロールベースのセキュリティシステムによって制御され制限される。セキュリティシステムは、アクセスを許可されていない任意の情報にユーザがアクセスすることを防止する。
【００３４】
図２は、本発明のこの実施形態に係る、患者データを解析するためのプロセスを示す。プロセスはステップＳ２１０で始まってもよく、ここでは患者がＴＣＤ装置により走査されてもよい。ステップＳ２１０で収集されたデータは、次にステップＳ２１５において遠隔医療サーバによりインポートされてもよい。ステップＳ２２０では、遠隔医療サーバはインポートされたデータを処理してもよい。詳細後述するこの処理は、走査された各血管のデータの関連する複数の特徴を識別することを含んでもよい。上述したように、本発明のこの実施形態では、このデータはドプラデータであってもよいが、この限りではない。ステップＳ２３０では、１つ又は複数の結果のレビューが、識別されたデータをユーザが調整できるように提示されてもよい。ステップＳ２４０では、患者の読取り値を、例えば基準データセットである標準のデータセットと比較するレポートが生成されてもよい。オプションとして、システムは、所定の結果又は様々な診断の可能性を示唆してもよい。ステップＳ２５０では、レポートをレビューする用意があるという通知が生成されてもよい。最後に、ステップＳ２６０では、レポートが表示又は印刷されてもよい。
【００３５】
図３Ａは、５つのモジュールを含む、但しこれに限定されない遠隔医療サーバ１２０の一実施形態を示す。図３Ａに示す５つのモジュールは、データ変換モジュール３１０、データ処理モジュール３２０、データ記憶モジュール３３０、通知モジュール３４０及びレポート生成モジュール３５０である。図３Ａは５つの特定のモジュールを有する遠隔医療サーバ１２０を示しているが、サーバが任意の数のモジュールを有し、現時点で記述している機能を分担し、又は他のデータ記憶装置、ディスプレイ又は処理機能を追加するように構成されてもよいことは認識されるべきである。
【００３６】
データ変換モジュール３１０は、例えば装置１１０からのデータ１５０であるレビューされたデータを、統一されたデータフォーマットに変換してもよい。この点に関しては、装置１１０は、オプションとしてデータを統一されたデータフォーマットに直接的に出力することも可能であり、この場合、データ変換モジュール３１０はデータを変更しないでおく。或いは、データ変換モジュールは完全に省かれる可能性もある。後述するように、この実施形態では、装置１１０からのデータは、走査される各血管に関するドプラグラフを形成している。データ処理モジュール３２０は、データ変換モジュール３１０によってフォーマットされたデータを取り込み、このデータにおける処理対象の特徴を識別するアルゴリズムを例えばこれらのドプラグラフに対して実行し、その結果をデータ記憶モジュール３３０を用いて記憶する。データ記憶モジュール３３０は、オプションとして、このデータ、処理されたデータ及び／又は生成されたレポートへの読取り及び書込みアクセスを可能にする。データ記憶モジュール３３０は、遠隔医療サーバ自体の記憶スペース、別のサーバ上の記憶スペース、又は遠隔医療サーバに取り付けられた或いは遠隔医療サーバの遠隔にある別の装置上の記憶スペース、ワークステーションに取り付けられた或いはワークステーションの遠隔にある記憶スペース、又は、上記装置に取り付けられた或いは上記装置の遠隔にある記憶スペース上のデータ記憶装置を用いてもよい。データ処理モジュールにより生成されたデータが承認されると、通知モジュール３４０は、ユーザに１つ又は複数のレポートをレビューする用意ができていることを通知してもよい。レポート生成モジュール３５０は、レポート／結果を生成し、ユーザがレポート／結果及びデータをレビューすることを可能にしてもよく、かつレポート／結果を患者の医師又は記憶場所に送信してもよい。
【００３７】
図３Ｂは、ウェブサーバモジュール３６０をさらに含む遠隔医療サーバ１２０の別の実施形態を示す。ウェブサーバモジュール３６０は、装置１１０がデータをアップロードできるようにし、ユーザがウェブページを介して生の又は処理されたデータをレビューできるようにし、ユーザがウェブページを介してレポート／結果をレビューできるようにするウェブサービスを提供してもよい。
【００３８】
図４Ａ及び図４Ｂは、データレビューツール４１０又はレポートレビューツール４２０を含んでもよいワークステーション１３０を示す。これらのツールは、例えばスタンドアロンのアプリケーション又はウェブベースのアプリケーション、ブラウザ上で実行されるアプリケーション又はこれらの組合せである多くの形式をとることができる。一般的な当業者には、例えばウィンドウズＸＰ（Ｗｉｎｄｏｗｓ ＸＰ（登録商標））、サンＯＳ（ＳｕｎＯＳ（登録商標））、リナックス（Ｌｉｎｕｘ）又はユニックス（Ｕｎｉｘ（登録商標））である、但しこれらに限定されない任意のオペレーティングシステムがこれらのツールをサポートしてもよいことは明らかであろう。実施の一例は、ジャバ（Ｊａｖａ（登録商標））のようにプラットフォームにとらわれない言語で実施される。図４Ａ及び図４Ｂに示し上述したように、ワークステーション１３０は遠隔医療サーバ１２０にネットワークを介して接続されてもよい。
【００３９】
以下、装置１１０により提供されるデータ１５０の複数の例をリストアップする。このリストは以下の例を含むが、この限りではない。
【００４０】
・患者情報−患者情報は、例えば氏名、住所、社会保障番号又は患者識別番号である患者を識別する情報、例えば性別、身長、体重又は利き手である患者に関する身体的なデータ、及び、委託医師、保険情報並びに他の患者情報などの患者に関する医療情報を含んでもよい。
【００４１】
・セッション情報−セッション情報は、例えばＴＣＤセッションであるセッションの日時及びデータ、一意の患者識別子、処置を実行する人物に関する情報、及び委託医師又は他のセッション情報を含んでもよい。
【００４２】
・検査情報−検査情報は、検査の一意の識別コード、受入れコード、ＴＣＤ検査の開始並びに終了時刻及び技術者又は医師のコメント又は他の検査情報を含んでもよい。
【００４３】
・装置情報−装置情報は、製造者、モデル及びソフトウェアのバージョン又は他の装置情報を含むＴＣ装置に関する情報を含んでもよい。
【００４４】
・例えば血管速度の示度又は他の情報である血管検査の示度（ｒｅａｄｉｎｇｓ）。ドプラ示度の場合、これは、血管毎にとられた速度測定（ｖｅｌｏｃｉｍｅｔｒｙ）データを含んでもよい。各血管に関して、上記データは、速度測定波形を記述する高速フーリエ変換データを含むことができる。ある実施形態は、５１２個の時間スライス及び２５６個の異なるサンプル周波数を用いている。このデータはまた、ＪＰＥＧ又は他のグラフィックフォーマット等の標準的なグラフィックフォーマットの波形の画像を含んでもよい。
【００４５】
このデータのフォーマットは、装置の製造者に依存することができる。例えば、複数の可能なフォーマットは、ＸＭＬファイル、ダイコム（ＤＩＣＯＭ）フォーマットのファイル、ＨＬ７フォーマットのファイル、マイクロソフトアクセス（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ａｃｃｅｓｓ（登録商標））のデータベース、ＳＱＬ互換のデータベース、フラットファイルを含むことができるが、この限りではない。必要であれば、このデータから本発明により用いられるフォーマットへの変換を、装置のフォーマットから本発明のデータフォーマットへの既知のデータマッピング技術を介して達成することができる。
【００４６】
図３Ａ及び図３Ｂに示すように、遠隔医療システム１００はデータ変換モジュール３１０を有してもよい。データ変換モジュール３１０は、図２に示すオプションのステップＳ２１５を実行し、ここで、装置１００からのデータは本発明により用いられるフォーマットに変換されてもよい。図５は、ステップＳ２１５において、例えばＴＣＤデータであるデータをインポートするためのプロセスの例を示す。ステップＳ５１０において、本発明はデータフォーマットを決定する。この場合、データフォーマットはＴＣＤ装置の製造者によって決定され、ＸＭＬ、マイクロソフトアクセス又はリレーショナルデータベースを含む複数のフォーマットのうちの何れであってもよい。データ変換モジュール３１０は、新規のデータのデータソースを走査するように構成されてもよく、或いは、変換のためにデータを利用可能である場合に通知を受信してもよい。フォーマットが決定されると、例えばＴＣＤデータソースからの検査用データは、ステップＳ５２０においてメモリに読み込まれてもよい。ステップＳ５３０において、モジュール３１０は、ステップＳ５２０で読み込まれたデータからの複数のフィールドを遠隔医療データフォーマットの複数のフィールドにマッピングしてもよい。ステップＳ５３０で用いられるマッピングは、装置によって用いられるデータフォーマットによって決定されてもよい。当業者であれば、マッピングの決定方法及び１つのデータフィールドセットから別のデータフィールドセットへのこのデータマッピングへの実行方法を理解するであろう。次に、ステップＳ５４０において、遠隔医療データはデータ記憶装置に書き込まれてもよい。例えばデータは、固定記憶装置、ＸＭＬファイル、記憶モジュール３３０又は適切な任意の場所に限定なしに書き込まれてもよい。
【００４７】
図３Ａ及び図３Ｂに示すように、遠隔医療システム１００はデータ処理モジュール３２０を含んでもよい。データ処理モジュール３２０はステップＳ２２０を実行し、ここで、データは、上記データ上の特定の特徴を識別するように処理される。図６は、ＴＣＤ装置からのステップＳ２２０に関する処理方法の一例を示す。この例において、処理されるデータは、ＴＣＤ装置からの血管毎の速度測定波形を含む。ステップＳ６１０において、処理モジュール３２０は、処理されるべきデータを遠隔医療サーバからメモリへロードする。このデータは、図５に示すデータインポートプロセスＳ２１５のステップＳ５４０において、データ変換モジュール３１０により記憶されていてもよい。ステップＳ６２０において処理すべき別の血管があれば、次の血管が下記のステップ、即ち、１）波形処理ステップＳ６３０、２）特徴抽出／特徴識別ステップＳ６４０、３）処理対象の複数のパラメータの選択Ｓ６５０に従って処理されてもよい。
【００４８】
超音波が血液細胞に加えて身体内の物体によって反響されるとすれば、速度測定波形は、しばしばこれらの他の物体のエコーからのノイズを有する。図７Ａ及び図７Ｂは、ステップＳ６０によるノイズ除去の前及び後のデータを示す。ステップＳ６４０は、提供されたドプラデータ内の多くの使用可能な波形の関連パラメータをアルゴリズムにより識別する。ステップＳ６５０において、識別された全てのパラメータがその血管に関するドプラデータ内の信号波に関する平均のパラメータ値に最も近い１つ又は複数の「最良の」信号波を識別する。ステップＳ６２０において処理すべきさらなる血管が存在しなければ、ステップＳ６７０が実行されてもよく、ここで、処理されたデータ、即ち、識別された「最良の」信号波を即ち元のデータに加えた処理されたデータを遠隔医療サーバへ書き込むことができる。オプションとして、他のデータもサーバに書き込むことができる。
【００４９】
ＤＶＡ／ＨＶＡは、例えばＴＣＤデータである血管の検査データの解析を含む。血管の状態及び状況の評価及び区別に適用される場合、ＤＶＡ／ＨＶＡは、時間及び速度の関数として（ソフトウェアを用いて）収集され評価されるＴＣＤ及び／又は血管内超音波（「ＩＶＵＳ（Ｉｎｔｒａｖａｓｃｕｌａｒ Ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ）」）データ（まとめて、「データ」。）を含んでもよい。血管の状態を評価し及び区別するときに測定し又は考慮することが可能な複数の要素は、（ａ）超音波データ値（脳脈管構造内の確立された１９個の血管のセグメントの各々に関する最大収縮期流速（ＰＳＶ（ｐｅａｋ ｓｙｓｔｏｌｉｃ ｖｅｌｏｃｉｔｙ）又はＳｙｓ。）、拡張末期速度（ＥＤＶ（ｅｎｄ ｄｉａｌｉｓｔｉｃ ｖｅｌｏｃｉｔｙ）又はＤｉａ。）、最大収縮期時間（ＰＳＴ（ｐｅａｋ ｓｙｓｔｏｌｉｃ ｔｉｍｅ））、拡張末期時間（ＥＤＴ（ｅｎｄ ｄｉａｌｉｓｔｉｃ ｔｉｍｅ）、平均流速（ＭＦＶ（ｍｅａｎ ｆｌｏｗ ｖｅｌｏｃｉｔｙ））、収縮期加速度（ＳＡ（ｓｙｓｔｏｌｉｃ ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ））、拍動指数（ＰＩ（ｐｕｌｓａｔｉｌｉｔｙ ｉｎｄｅｘ））、ＳＡの自然対数（ｌｎ ＳＡ）の同時の考慮、（ｂ）データ値と基準データベースとの比較及び／又は平均値からの分散の定量化、又は（ｃ）１９個の血管のセグメントの各々の血管の状態／パフォーマンス／健康状態を表す一連の指数（例えば、血流速度比又は他の血管のデータ。）である。当然ながら、解析がこれらの１９個の血管のセグメントに限定される必要はない。さらに、上述の要素のリストは例示的であり、網羅的なものではない。
【００５０】
図８及び図９の例は、１９個の頭蓋内血管のセグメントを示す。図８及び図９に描かれている血管のセグメントは、左右椎骨動脈（ＶＡ（ｖｅｒｔｅｂｒａｌ ａｒｔｅｒｙ））、脳底動脈（ＢＡ（ｂａｓｉｌａｒ ａｒｔｅｒｙ））、後大脳動脈／ＰＣＡ（ｐｏｓｅｒｉｏｒ ｃｅｒｅｂｒａｌ ａｒｔｅｒｙ）ｔ（内向き）（Ｐ１）、後大脳動脈／ＰＣＡａ（外向き）（Ｐ２）、内頸動脈／ＩＣＡ（ｉｎｔｅｒｎａｌ ｃａｔｒｏｉｄ ａｒｔｅｒｙ）ｔ（内向き）（Ｃ１）、中大脳動脈（Ｍ１）、前大脳動脈（Ａ１）、前交通動脈（ＡＣＯＭ）、頸動脈サイフォン（内向き）（Ｃ４）、頸動脈サイフォン（外向き）（Ｃ２）及び眼動脈（ＯＡ（ｏｐｈｔｈａｌｍｉｃ ａｒｔｅｒｙ））を表している。
【００５１】
最大収縮期流速（ＰＳＶ）は、識別された最大値における速度である。拡張末期速度（ＥＤＶ）は、識別された最小値における速度である。平均流速（ＭＦＶ）は、近似的に、
【数１】
であり、より完全には、
【数２】
である。拍動指数（ＰＩ）は、
【数３】
である。収縮期加速度（ＳＡ）は、拡張末期速度と最大収縮期流速との間の速度包絡線上の最大の加速度のポイントとして識別される。この値は、データセットの最大値を計算する既知の方法を用いるアルゴリズムによって自動的に計算されてもよく、又は、次式、
【数４】
によって計算されてもよい。
【００５２】
導出される指数は、動的な作業指数又は動的なコンプライアンス指数（ｄｙｎａｍｉｃ ｃｏｍｐｌｉａｎｃｅ ｉｎｄｅｘ）、動的な流動指数（ｄｙｎａｍｉｃ ｆｌｏｗ ｉｎｄｅｘ）及び動的な圧力指数（ｄｙｎａｍｉｃ ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｉｎｄｅｘ）を含むことができる。
【００５３】
Ｉ．動的なコンプライアンス指数（ＤＣＩ又は加速度／平均流速指数（ＶＡＩ））は、平均流速に対する流れの力に関連しており、セグメントの血液を前進させる運動効率を記述する。これは、次式で与えられる。
【数５】
【００５４】
即ち、ＤＣＩは、収縮期加速度の自然対数を平均流速で除算したものである。
【００５５】
ＩＩ．動的な流動指数（ＤＦＩ又は速度／インピーダンス指数（ＶＰＩ））は、インピーダンス（拍動指数）に対する平均流速に関連しており、キャパシタンス量が血管コンダクタンスの流れにどのように影響するかを記述する。これは、次式で与えられる。
【数６】
【００５６】
ＩＩＩ．動的な圧力指数（ＤＰＩ又は加速度／インピーダンス指数（ＡＰＩ））は、インピーダンスに対する流れの力に関連しており、流れの力に対する血管キャパシタンス量の効果を記述する。これは、次式で与えられる。
【数７】
【００５７】
即ち、ＤＰＩは、収縮期加速度値の自然対数を拍動指数値で除算したものである。
【００５８】
基本的な値及び導出される指数は、識別される関連の特徴又は選択されるパラメータに基づいて、この実施形態では最大値及び最小値に基づいて計算されてもよい。従って、カーソルの配置、即ち識別される特徴又は選択されるパラメータが変更されると、これらの係数は新しい配置に基づいて計算し直されてもよい。後述するように、レビューツールは、カーソル配置の調整に伴って係数を動的に計算し直す能力を有する。
【００５９】
図４Ａに示すように、遠隔医療システム１００は、データレビューツール４１０を有する。ステップＳ２２０が完了すると、ユーザは、図２に示すデータレビューステップＳ２３０を実行してもよく、ここで、処理されるデータがデータレビューツール４１０を用いてレビューされる。このレビューの１つの利点は、特徴が正しく識別され又はパラメータが適切に選択されていること、即ち上記特徴又はパラメータから計算される係数が正しいものであるように特徴が識別され／パラメータが選択されることを保証することにある。図１０は、データレビューツール４１０を用いるデータレビューステップＳ２３０の１つの方法を示す。ステップＳ１０１０において、データレビューツール４１０は、遠隔医療サーバから血管のデータをロードする。これは、データファイルを遠隔サーバから読み取ることによって実行されてもよい。或いは、ウェブサービスからのデータ要求等の他の方法を用いることもできる。一般的な当業者は、他の装置からデータを受信する他の既知の技術を用いてもよいことを理解するであろう。
【００６０】
先に説明したように、速度測定データの１つの形式は、走査される血管毎に１つの波形が存在する一連の波形から成り、よってステップＳ６２０からステップＳ６５０において特徴が識別され又はパラメータが選択されてもよい。この例では、このような識別又は選択は、カーソルを配置して特徴を識別する又はパラメータを選択することによって実行される。この例では波形であるデータは、特徴を同定するカーソルと共に表示されてもよい。よってユーザは、どの血管波形がレビューされ、又は承認されているかを確認することができる。システムは、レビュー又は承認された血管を区別するために様々な示度を用いてもよい。例えば、レビュー又は承認される血管の名前を、例えば緑である色で示すことができる。ステップＳ１０２０において、レビュー又は承認すべき血管が残っていれば、ユーザは、ステップＳ１０３０においてレビューされていない血管のうちの１つを選択し、カーソル配置をレビューしてもよい。このようなレビューは後述され、図１１はこれを示している。図１０において、特徴の識別及びパラメータの選択が完了又は承認されると、本例の場合、ステップＳ１０３０において信号波上のカーソル配置がレビュー又は承認されると、ステップＳ１０４０においてユーザはその信号波に対応する血管をレビュー又は承認する。ステップＳ１０２０の後は、ステップＳ１０５０が実行されてもよく、ここで、更新された速度測定データが遠隔医療サーバへ書き込まれてもよい。この実施形態では、全ての血管がレビュー又は承認されればステップＳ１０２０が完了し、ステップＳ１０５０が実行されてもよい。
【００６１】
図１０に示すように、ステップＳ２３０は、ステップＳ１０３０においてカーソルの調整又は変更プロセスを含んでもよい。この場合、カーソルの調整は特徴の識別又はパラメータの選択を指す。ここで記述している実施形態では、このような識別及び選択はカーソル配置の変更の影響を受ける。それにも関わらず、特徴を識別する任意の既知の方法及び当業者に知られているパラメータの調整が用いられてもよい。図１１は、１つの血管に関するこのようなカーソル調整ステップＳ１０３０の一例を示す。ステップＳ１１１０において、波形を見た後にユーザがカーソルの調整は不要であると決定すれば、ユーザは単に、ステップＳ１１８０及びＳ１１９０のようにレビューを終わり、又は血管を承認できる。そうでなく、ユーザがステップＳ１１２０において調整又は変更は必要である可能性があると決定すれば、ユーザはステップＳ１１３０を実行してもよく、ここで、ユーザは適切な特徴又はパラメータを選択し識別する。本例では、この選択は、各信号波にカーソルを「最良の」最大値及び最小値の上に置くことによって実行される。ステップＳ１１４０において、ピークカーソル（即ち、信号波の最大値におけるカーソル。）が「最良」でなければ、レビューアはステップＳ１１５０を実行し、ここで、ピークカーソルの配置を調整する。ステップＳ１１６０において、谷部のカーソル（即ち、信号波の最小値におけるカーソル。）が「最良」でなければ、レビューアはステップＳ１１７０を実行し、ここで、谷部のカーソルの配置を調整する。これらのステップ又はこれらのステップの実行順序を繰り返し、変更し又は省略することは、一般的な当業者の技量レベルに含まれる。ステップＳ１１６３からＳ１１６６までは、この特定の実施形態では点及び線である、データ又は信号波の他の特徴に関連するカーソルの調整を示す。ステップＳ１１７０において、さらなる調整が不要であれば、ステップＳ１１８０が実行されてもよい。ステップＳ１１８０では、血管の係数が新しいカーソル配置を反映して計算するように直されてもよい。ステップＳ１１９０において、血管はレビュー又は承認されたものとして識別されてもよい。
【００６２】
図３Ａ及び図３Ｂに示すように、遠隔医療システム１００はレポート生成モジュール３５０を有してもよい。レポート生成モジュール３５０は、図２に示すステップＳ２４０を実行してもよく、ここで、患者のデータと既知の基準データとの比較を示すレポートが生成される。図１２は、ステップＳ２４０におけるレポートを生成するためのプロセスの一例を示す。ステップＳ１２１０では、図２及び図１０に示すステップＳ２３０において更新された患者のデータがメモリにロードされてもよい。ステップＳ１２２０では、例えば比較可能な生理学的な特性を有する健康な患者のデータである基準の患者データがメモリにロードされる。ステップＳ１２３０では、２つのデータセットが比較され、基準データからの患者のデータの変化を示す場合のあるグラフが生成される。図１３は、グラフの一例を示す。ステップＳ１２４０では、レポートデータがデータ記憶モジュールに書き込まれてもよい。
【００６３】
図３Ａ及び図３Ｂに示すように、遠隔医療システム１００は通知モジュール３４０を有してもよい。レポート生成モジュール３５０によってステップＳ２４０が完了されると、オプションである通知モジュール３４０は、ステップＳ２５０において、図２に示すように、レポートを表示し又は印刷する用意があることを読取者に通知する。ある実施形態は、電磁メールアドレスへ送られる電子メールを生成する。別の実施形態は、ワークステーションに視覚的な警告を表示する。通知の形式は、テキストメッセージ、携帯電話機による伝達又はウェブページを用いる通知を含む、但しこれらに限定されない他の既知の形式も可能である。オプションとして、レビューの用意が整っているレポートのウェブページが表示されてもよい。
【００６４】
図４に示すように、遠隔医療システム１００はオプションのレポートレビューツール４２０を有する。通知モジュール３４０によってステップＳ２５０が完了された後、読取者は、レポートレビューツール４２０を用いて図２に示すステップＳ２６０を実行してもよい。レポートは、患者、検査装置、検査手順、又は図１２のステップＳ１２３０において生成される比較グラフに関するデータを含んでもよい。レポートに含まれる情報は、当業者には明らかであるような所望される任意の情報であってもよい。図１３は、比較グラフの一例を示す。読取者は、この比較グラフを用いて、可能性のある状態を診断し、又は所定の医療処置が功を奏しているようであるか否かを判断してもよい。また読取者は、レビューツールを用い、レポートに情報を書き込むことによって診断を文書調製し、又はコメントを文書にしてもよい。読取者は、レポートへの情報入力を完了した後に任意の適切な方法でこのことを指示してもよい。例えば、読取者はレポートに電子署名をしてもよい。入力又はレポートへの「署名」を完了後、レポートはさらなる変更を防止するために「ロック」されてもよい。ロックされたレポートは、サーバへ送り返されても、記憶装置の１つ又は他のユーザへ送られてもよい。さらに、読取者は、オプションとしてオンラインでレポートを照会又はレビューすることができる。またさらに、レポート、データ又はシステム全体へのアクセスは全て、オプションとしてロールベースで所定のユーザに限定されることが可能であり、又はオプションとして様々なレベルのセキュリティを有することができ、又はユーザの様々なレベルの認証を要求することができる。読取者は、オンサイトの、遠隔の又は１つ又は複数の地域センタを含む任意の位置にも設けられることが可能である。
【００６５】
以上、本発明をより良く示しかつ記述するための説明を行ったが、これは、請求項の範囲の限定を意図するものではない。本発明の範囲は、添付の請求項及びその同等物により定義されるべきものであり、よって当業者に知られる同等の構造、行動及び構成は全て本明細書において意図される。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
血管の検査データを取得し解析するためのシステムにおいて、
ソースデータを提供することができる血管の検査データソースと、
上記データソースに接続された受信ユニットであって、上記ソースデータを受信することができ、上記ソースデータを処理して処理データを生成することができる受信ユニットと、
上記受信ユニットに接続された少なくとも１つのステーションであって、上記処理データのレビューを可能にするステーションとを備え、
上記受信ユニットは上記処理を実行するプロセッサを含み、
上記処理は、上記ソースデータに対して血管解析アルゴリズムを実行して上記データにおける処理対象の特徴を識別し、これにより血管の状態を識別することを含み、
上記検査データソース、上記受信ユニット及び上記少なくとも１つのステーションのうちの少なくとも１つは、他の上記検査データソース、上記受信ユニット及び上記少なくとも１つのステーションから遠隔に位置するシステム。
【請求項２】
上記データソースはドプラ検査装置である請求項１記載のシステム。
【請求項３】
上記ステーションは、上記識別された特徴の再選択を可能にする請求項１記載のシステム。
【請求項４】
上記システムは、上記ソースデータ又は上記処理データ又は両方のレポートを生成するように構成された請求項１記載のシステム。
【請求項５】
上記生成されたレポートは、さらなる変更に対してロックされる請求項４記載のシステム。
【請求項６】
上記遠隔に位置する、上記検査データソース、上記受信ユニット及び上記少なくとも１つのステーションのうちの１つは、通信ネットワークを介して上記システムと通信する請求項１記載のシステム。
【請求項７】
上記通信ネットワークはインターネットである請求項６記載のシステム。
【請求項８】
血管のデータを処理するための血管データ処理ユニットにおいて、
受信される血管のデータを処理するためのデータ処理モジュールと、
血管のデータを記憶するためのデータ記憶モジュールと、
上記血管のデータに基づいてレポートを生成するためのレポート生成モジュールとを備え、
上記データ処理モジュールは、上記データに対して血管解析アルゴリズムを実行して上記データにおける処理対象の特徴であって血管の状態を識別することができる特徴を識別し、
上記処理ユニットは血管検査装置に接続されることが可能であり、
上記処理ユニットは、当該処理ユニットから遠隔に位置するステーションとの間で、上記血管のデータを通信することが可能である血管データ処理ユニット。
【請求項９】
上記ステーションと組み合わされた請求項８記載の受信ユニット。
【請求項１０】
血管の検査データを取得し解析するための方法であって、
受信ユニットにおいて、データソースから血管の検査データを受信することと、
上記データに対して１つ又は複数の血管解析アルゴリズムを実行して上記データにおける処理対象の特徴を識別することと、
上記処理対象の特徴の調整又は再選択を受け入れることと、
上記受け入れられた調整又は再選択からレポートを生成することとを含み、
上記実行すること、受け入れること及び生成することのうちの少なくとも１つは、他の上記実行すること、受け入れること及び生成することから遠隔で発生する方法。
【請求項１１】
上記データソースは血管検査装置である請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
上記データソースはドプラ検査装置である請求項１０記載の方法。
【請求項１３】
上記データソースは経頭蓋ドプラ検査装置である請求項１０記載の方法。
【請求項１４】
上記調整又は再選択は、上記受信ユニットと通信している少なくとも１つのステーションで発生する請求項１０記載の方法。
【請求項１５】
上記少なくとも１つのステーションは上記受信ユニットから遠隔にある請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
上記通信はインターネットを介して発生する請求項１４記載の方法。
【請求項１７】
上記受信ユニットはデータ記憶装置に接続された請求項１０記載の方法。
【請求項１８】
上記ソースデータの１つのフォーマットから別のフォーマットへの変換をさらに含む請求項１０記載の方法。
【請求項１９】
上記ソースデータ又は上記処理データ又は両方のレポートを生成することをさらに含む請求項１０記載の方法。
【請求項２０】
上記レポートを上記生成の後にロックすることをさらに含む請求項１９記載の方法。
【請求項２１】
上記ロックすることは、上記ロックすることをトリガする入力信号の受信後に発生する請求項２０記載の方法。
【請求項２２】
上記入力信号は遠隔の位置から受信される請求項２１記載の方法。
【請求項２３】
上記実行すること、受け入れること及び生成することのうちの１つが遠隔で発生することは、上記他の実行すること、受け入れること及び生成することに通信ネットワークを介して伝達される請求項１０記載の方法。
【請求項２４】
上記通信ネットワークはインターネットである請求項２３記載の方法。
【請求項１】
血管の検査データを取得し解析するためのシステムにおいて、
ソースデータを提供することができる血管の検査データソースと、
上記データソースに接続された受信ユニットであって、上記ソースデータを受信することができ、上記ソースデータを処理して処理データを生成することができる受信ユニットと、
上記受信ユニットに接続された少なくとも１つのステーションであって、上記処理データのレビューを可能にするステーションとを備え、
上記受信ユニットは上記処理を実行するプロセッサを含み、
上記処理は、上記ソースデータに対して血管解析アルゴリズムを実行して上記データにおける処理対象の特徴を識別し、これにより血管の状態を識別することを含み、
上記検査データソース、上記受信ユニット及び上記少なくとも１つのステーションのうちの少なくとも１つは、他の上記検査データソース、上記受信ユニット及び上記少なくとも１つのステーションから遠隔に位置するシステム。
【請求項２】
上記データソースはドプラ検査装置である請求項１記載のシステム。
【請求項３】
上記ステーションは、上記識別された特徴の再選択を可能にする請求項１記載のシステム。
【請求項４】
上記システムは、上記ソースデータ又は上記処理データ又は両方のレポートを生成するように構成された請求項１記載のシステム。
【請求項５】
上記生成されたレポートは、さらなる変更に対してロックされる請求項４記載のシステム。
【請求項６】
上記遠隔に位置する、上記検査データソース、上記受信ユニット及び上記少なくとも１つのステーションのうちの１つは、通信ネットワークを介して上記システムと通信する請求項１記載のシステム。
【請求項７】
上記通信ネットワークはインターネットである請求項６記載のシステム。
【請求項８】
血管のデータを処理するための血管データ処理ユニットにおいて、
受信される血管のデータを処理するためのデータ処理モジュールと、
血管のデータを記憶するためのデータ記憶モジュールと、
上記血管のデータに基づいてレポートを生成するためのレポート生成モジュールとを備え、
上記データ処理モジュールは、上記データに対して血管解析アルゴリズムを実行して上記データにおける処理対象の特徴であって血管の状態を識別することができる特徴を識別し、
上記処理ユニットは血管検査装置に接続されることが可能であり、
上記処理ユニットは、当該処理ユニットから遠隔に位置するステーションとの間で、上記血管のデータを通信することが可能である血管データ処理ユニット。
【請求項９】
上記ステーションと組み合わされた請求項８記載の受信ユニット。
【請求項１０】
血管の検査データを取得し解析するための方法であって、
受信ユニットにおいて、データソースから血管の検査データを受信することと、
上記データに対して１つ又は複数の血管解析アルゴリズムを実行して上記データにおける処理対象の特徴を識別することと、
上記処理対象の特徴の調整又は再選択を受け入れることと、
上記受け入れられた調整又は再選択からレポートを生成することとを含み、
上記実行すること、受け入れること及び生成することのうちの少なくとも１つは、他の上記実行すること、受け入れること及び生成することから遠隔で発生する方法。
【請求項１１】
上記データソースは血管検査装置である請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
上記データソースはドプラ検査装置である請求項１０記載の方法。
【請求項１３】
上記データソースは経頭蓋ドプラ検査装置である請求項１０記載の方法。
【請求項１４】
上記調整又は再選択は、上記受信ユニットと通信している少なくとも１つのステーションで発生する請求項１０記載の方法。
【請求項１５】
上記少なくとも１つのステーションは上記受信ユニットから遠隔にある請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
上記通信はインターネットを介して発生する請求項１４記載の方法。
【請求項１７】
上記受信ユニットはデータ記憶装置に接続された請求項１０記載の方法。
【請求項１８】
上記ソースデータの１つのフォーマットから別のフォーマットへの変換をさらに含む請求項１０記載の方法。
【請求項１９】
上記ソースデータ又は上記処理データ又は両方のレポートを生成することをさらに含む請求項１０記載の方法。
【請求項２０】
上記レポートを上記生成の後にロックすることをさらに含む請求項１９記載の方法。
【請求項２１】
上記ロックすることは、上記ロックすることをトリガする入力信号の受信後に発生する請求項２０記載の方法。
【請求項２２】
上記入力信号は遠隔の位置から受信される請求項２１記載の方法。
【請求項２３】
上記実行すること、受け入れること及び生成することのうちの１つが遠隔で発生することは、上記他の実行すること、受け入れること及び生成することに通信ネットワークを介して伝達される請求項１０記載の方法。
【請求項２４】
上記通信ネットワークはインターネットである請求項２３記載の方法。
【図１Ａ】
【図１Ｂ】
【図１Ｃ】
【図２】
【図３Ａ】
【図３Ｂ】
【図４Ａ】
【図４Ｂ】
【図５】
【図６】
【図７Ａ】
【図７Ｂ】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１Ｂ】
【図１Ｃ】
【図２】
【図３Ａ】
【図３Ｂ】
【図４Ａ】
【図４Ｂ】
【図５】
【図６】
【図７Ａ】
【図７Ｂ】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【公表番号】特表２００９−５３６８６８（Ｐ２００９−５３６８６８Ａ）
【公表日】平成２１年１０月２２日（２００９．１０．２２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−５１１０００（Ｐ２００９−５１１０００）
【出願日】平成１９年５月１４日（２００７．５．１４）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＵＳ２００７／０１１５０６
【国際公開番号】ＷＯ２００８／０６０３２８
【国際公開日】平成２０年５月２２日（２００８．５．２２）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．Ｌｉｎｕｘ
【出願人】（５０７３１８９５６）ニュー・ヘルス・サイエンシーズ・インコーポレイテッド (2)
【氏名又は名称原語表記】ＮＥＷ ＨＥＡＬＴＨ ＳＣＩＥＮＣＥＳ， ＩＮＣ．
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成２１年１０月２２日（２００９．１０．２２）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年５月１４日（２００７．５．１４）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＵＳ２００７／０１１５０６
【国際公開番号】ＷＯ２００８／０６０３２８
【国際公開日】平成２０年５月２２日（２００８．５．２２）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．Ｌｉｎｕｘ
【出願人】（５０７３１８９５６）ニュー・ヘルス・サイエンシーズ・インコーポレイテッド (2)
【氏名又は名称原語表記】ＮＥＷ ＨＥＡＬＴＨ ＳＣＩＥＮＣＥＳ， ＩＮＣ．
【Ｆターム（参考）】
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